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封面圖
四川德陽的"凱州新城規劃展覽館"，設計了一條穿過建築物的走廊，從荷塘直到背後的山頂。為此，建築物中間還開了一個大尺度的洞口，以此強調人與自然的對話。（via）
機器點餐與宅文化
現在的快餐店，都有點餐機。
你可以去櫃檯點餐，也可以機器點餐。
假設兩者同樣方便（都不用排隊），你會選擇哪一種，櫃檯點餐 vs 機器點餐？
這個問題是一個荷蘭程式設計師提出的。有一天，他在阿姆斯特丹的一家餐館吃午餐，突然注意到，新進來的顧客更喜歡機器點餐。
明明再走兩步就是櫃檯，可以跟店員面對面點餐，但是這些人還是選擇機器點餐。
這個老外不禁陷入了沉思：這是普遍現象嗎，人們更喜歡與機器互動，而不是與人互動？
最終，他得出結論：機器點餐有很多優點，所以人們更願意選擇這種方式。
（2）效率更高。人工點餐要跟店員溝通，為了避免出錯，通常需要強調和重複，這樣就比較慢。更不要提，有時候還聽不清對方的話。
（3）體驗更好。機器點餐時，你有時間思考和猶豫，不會有人催促你；即使點了奇怪的東西，也不會有人用異樣的眼神看著你；如果點錯了，可以無限次從頭再來；就算不想要了，也不會尷尬。
因為上面這些原因，人們更願意機器點餐，而不是找店員點餐，這是毫不奇怪的。
使用者的這種心態，再加上資訊科技的配合，使得人際交流迅速減少，人機互動大量取代人與人的互動：快遞員變成快遞櫃，餐館變成外賣 App，課堂教學變成影片點播......
人際交流減少的一個重要表現，就是"宅文化"的興起。
越來越多的年輕人，長時間呆在家裡，當宅男宅女，不與外界互動。一個很大原因就是，網際網路提供了這種可能，讓你不必與其他人交流，透過電腦就能完成各種事情，解決生活的基本需要。
這是全世界的普遍現象，人們的外出都在減少。我看到一個美國的統計，美國人每天步行次數（一次不少於250米）正在快速下降，2022年比2019年下降了36%。
這說明大家呆在家裡的時間在增加，也意味著，人際互動在減少。
展望未來，"宅文化"肯定會進一步發展。需要當面溝通才能完成的事情，將越來越少。
我不知道，這對人類社會意味著什麼，每個人都減少了與他人的直接接觸，將會怎樣？但是，這是技術發展的必然結果，我們只能適應這種趨勢。
那些增加人際交往的服務，未來會變得很時尚和受歡迎。比如，組織一群人面對面的沙龍、讀書會、分享會等，以後會非常流行。另外，AI 伴侶大概也會流行。
科技動態
1、湯加的報廢汽車
太平洋島國湯加，面積很小，只有260平方公里，跟北京四環內差不多大小。
它現在面臨報廢汽車難題。報廢汽車已超過3萬輛，再也找不到地方放置了。
現有的舊車場，已經有幾層樓高了，新來的舊車只能堆在最上面。
一旦下雨，生鏽的金屬、剝落的油漆、殘餘的汽油都被衝入地下，汙染飲用水。
由於沒有地方處理舊車，湯加街頭行駛的車輛都很老舊，每輛車都要使用很長年限，壞了也要繼續用下去。
湯加自身無法解決這個問題，正在跟日本談判，希望把報廢車輛運到日本，讓其回收。
2、無人氣象船
國內最近成功進行了一次無人氣象船試驗。
一艘12米的無人船，在海上航行了16個小時，累計行程110海里，收集各種氣象資料。
有了無人船以後，就解決了遠海氣象資料不足的問題。海上有什麼情況，可以很方便地派船檢視。
3、AI 版權官司
一位美國女作家（下圖）起訴 Meta 公司，未經允許就將她的作品用於訓練 Llama 模型。
法院最近判決她敗訴，理由是她未能證明，模型對她的作品進行了改編或複製。
這就是說，法院認為，除非 AI 模型的執行結果，明顯複製了版權作品，才構成侵權。只用來訓練，是沒問題的。
因此，AI 模型在美國可以合法使用版權作品進行訓練。中國應該也會採取類似法律立場，否則中國的模型就無法跟美國競爭。
4、海底資料中心
11月24日，世界首個商用的海底資料中心，在海南下水。
1300噸重的資料中心，被放入35米深的海底，裡面包含了100臺伺服器。
海底機房可以節省建設用地，以及冷卻所需的淡水，能夠減少40%到60%的耗能。
微軟公司曾經試驗過海底機房，但沒有投入實際使用。中國這次放入海底的機房，會真的交付給客戶。如果效果好，後續會在多個省份推廣。
5、AI 數學獎
國際數學奧林匹克是一項面向中學生的數學比賽，題目很難。
一家美國公司最近設立了一個獎項（上圖），只要哪一個開源的 AI 模型，能夠首先贏得國際數學奧林匹克金獎，就能獲得1000萬美元。
這是一個指標意義的獎項。目前的 AI 只是大規模語言模型，本質上屬於統計預測。如果有一天 AI 能夠證明數學難題，就表明它具有推理分析能力，"奇點"大概也就來臨了。
文章
1、龍芯 3A6000 釋出（中文）
本週，國產 CPU 龍芯 3A6000 釋出。B 站有測試影片，它設定在 2.5GHz 時，效能跟 i5-14600K 接近，並可超頻到 3GHz。國產晶片能達到這樣的水平，讓人刮目相看。
2、我在谷歌的18年（中文）
作者在谷歌工作了18年，本月辭職。他寫了這篇文章，痛批谷歌已經蛻變，不再有公司創立時的理想主義，成了一家充滿官僚主義的平庸大公司。
本文是對此事的中文報導，另有英文原文和中文譯文。（@yangchuansheng 投稿）
3、我對中國電動汽車的熱愛（英文）
作者是美國的一個電池專家，最初只是獵奇，不料發現阿里巴巴上面，都是又奇怪又便宜的電動車。
他忍不住就買了一輛，託運到美國，從此一發不可收，寫了很多中國低價電動車的介紹文章，在美國出名了。
4、大多數 AI 創業公司註定失敗（英文）
作者是一個風險投資家，看好 AI，但不看好 AI 創業公司。本文是他的理由，其中一條是"如果你在週末構建了它，其他人也可以"。
5、為什麼 Web Components 不流行（英文）
Web Component 技術誕生已經10年了，至今沒有流行。為什麼這樣一種瀏覽器原生支援的技術，發展不起來？作者分析了它的一些設計失誤。
6、Deno Cron 釋出（英文）
JS 雲服務 Deno Depoly 宣佈，推出定時執行功能 Deno Cron。如果需要定時執行 JS 指令碼，以後多一個選項。
7、六大平臺的遊戲開發評價（英文）
作者是一個遊戲開發者，比較了六大平臺（Web、Windows、Mac、Linux、Android、iOS）的開發優劣。
8、Dobb·E 家務機器人（英文）
紐約大學的研究團隊設計了一個家務機器人，專門供家庭使用，設計目標是"便宜 + 通用"，透過觀看人類動作，實現模仿。他們現在公開了設計。
[本週軟體] 集算器
週刊（第273期）介紹過一個國產資料計算引擎 SPL。
當時忘了提，雖然這是一項底層技術，但為了讓更多人使用它，開發團隊做了一個非常好用的工具，中文叫做"集算器"。
它的外觀和用法類似於 Excel，不懂程式設計的使用者也能快速上手。但是，程式設計和計算能力要強得多，其實是一種基於單元格的程式語言。
單元格編號就是變數名，比如上圖的A1 + 5就等於17。這樣引用上一步就很簡單，整個流程寫在一組單元格里，非常直觀。
這裡有一個例子，依靠大資料計算和豐富的內建函式，10行程式碼實現一個"古詩機器人"，還挺好玩。
"集算器"是開源的，支援 Win/Mac/Linux，還有 Java 的 jar 包，原始碼倉庫就放在 GitHub，已經有 3400 star，歡迎大家訪問。
工具
1、Biome
JS 語言格式化工具 Prettier，提出誰能用 Rust 語言重新實現它，並透過所有測試用例，就能獲得2萬美元，因為它們自己沒有資源做這件事。
結果，只過了兩個星期，Biome 就贏得了這場比賽。
Biome 是一個 JS 工具箱，零配置就能實現 JS 指令碼的格式化和 Lint，效能出眾。
2、IP Guide
該網站提供免費 API，查詢 IP 的地理位置。
3、Chrome-macOS-Screen-Saver-Tab
Chrome/Edge 瀏覽器外掛，讓空白標籤頁顯示 macOS 的 4K 航拍屏保影片，就像真屏保一樣。（@Y024 投稿）
4、streamlit-shadcn-ui
Python 的 Web 框架 streamlit 的一個元件庫。（@ObservedObserver 投稿）
5、miniPaint
一箇中文版線上繪圖工具，基於英文的原始開源專案進行中文化。（@geeeeeeeek 投稿）
6、Rsbuild
一個 Web 構建工具，可以取代 Webpack，減少 90% 的配置並獲得 10 倍的構建速度。（@chenjiahan 投稿）
7、Chatfairy
一個極簡的 Python 指令碼，只用115行，實現一個網頁聊天室，使用 SSE 進行後端訊息推送，對 Python 全棧開發感興趣的朋友可以參考。（@yuxiaoy1 投稿）
8、Gmeek
超輕量級個人部落格模板，將 GitHub 的 issue 轉成部落格網站。（@Meekdai 投稿）
9、TQUIC
騰訊對 QUIC 協議的實現，新開源的 QUIC 庫，參考介紹文章。（@ryantang1991 投稿）
10、ai-teacher
一個 ChatGPT 的前端開發示例，可以當作程式碼參考。（@guojingwen 投稿）
11、DevOpsGPT
一個 LLM 應用，根據根據需求生成開發文件，然後生成軟體程式碼。（@qinwanglsm 投稿）
資源
1、SDXL Turbo 體驗站
免費使用 SDXL Turbo 模型，快速文生圖，基本沒有等待。（@zengdamo 投稿）
2、技術播客節
12月4日~12月8日，在主要的中文部落格網站，每天會集中上架一批不同技術主題的中文部落格。（@le0zh0u 投稿）
3、ataiva.com
一個英文的個人網站，裡面有作者寫的 Docker 和機器學習的系列教程。
4、生成式 AI 初學者教程（Generative AI for Beginners）
微軟推出的入門課程，介紹生成式 AI，一共12課。
圖片
1、自相關
很多論文都犯了"自相關"（autocorrelation）的錯誤，它們提出兩個現象之間存在相關關係，但其實是自相關，即變數與自身相關。
舉例來說，x 和 y 是兩個不相關的變數，散點圖如下。
現在，構造第三個變數 z = x + y，那麼 x 與 z 之間的散點圖如下。
從圖形上看，x 與 z 存在強烈的相關關係，但其實這只是 x 的自相關，y 的作用不過是增加了一些統計噪音。
但是，不知道的人看到這張圖，就會得出結論： x 和 z 有相關關係。
2、金絲雀報警器
1896年，一個英國工程師確認，煤礦爆炸是由於一氧化碳聚集造成的，需要找到一種方法，能夠快速發現地下煤礦的一氧化碳洩漏。
他想到了金絲雀，一氧化碳也會造成金絲雀中毒死亡，但是金絲雀比人類敏感，只要少量氣體就有反應。人類看到金絲雀不行了，就知道一氧化碳洩漏了。
他就製造了金絲雀報警器，那是一個玻璃和金屬做的籠子，籠子的一面是通氣孔，裡面關著一隻金絲雀。
籠子上方自帶一個氧氣罐。一旦礦工發現金絲雀出現一氧化碳中毒的跡象，就會關閉通氣孔，開啟氧氣罐的閥門，輸入的氧氣就會讓金絲雀復活，同時礦工可以撤離危險區域。
文摘
1、知識錯覺
"知識錯覺"（the illusion of knowledge）指的是，你自以為懂得或掌握了某種知識和技能，但是實際上並不懂。
最近的一項研究表明，網際網路可能會助長人們的"知識錯覺"，過度自信自己的技能水平。
研究人員讓實驗的參與者，重複觀看某種技能的影片，例如投飛鏢或者跳霹靂舞的影片，最多可以看20次。
看完以後，參與者需要預估一下，自己對這項技能的掌握程度。
大多數人表示，透過觀看影片，他們已經一定程度上掌握了該項技能。而且，觀看影片次數越多的人，回答越確定，自信心越強。
然後，每個人需要當眾展示該項技能。結果令人非常失望，他們顯然都沒有掌握。研究人員說"他們的實際表現沒有顯示出任何學會的跡象。"
程式設計師尤其要小心這種錯覺，千萬不要看完教材或文件，就認為自己掌握了某項技能，一定要自己動手用它做過專案，才算學會。
言論
1、
每當你認為別人毀了你的生活時，實際上是你自己毀了你的生活。受害者心態是一種非常有害的心態。
如果你換一種心態：無論情況多糟糕，這始終是你自己的問題，並且你盡力來解決它。我認為這更有效。
-- 查理·芒格，美國著名投資家，本週去世，享年99歲
2、
三年前，我辭去了銀行的工作，由於沒有收入來源，我決定開發一個遊戲。
寫了三天程式碼後，我不禁想"我是開玩笑嗎？我能賣掉這個賺錢嗎？" 於是，我又去找工作了，並找到了我今天的工作。
-- Hacker News 讀者
3、
我和我的電腦一起住在俄勒岡州的荒野。鹿比人更常來訪。在我的池塘裡，一隻烏龜似乎發現了另一隻烏龜，我打算仔細觀察這一進展。
-- Paul Lutus，一個隱居的程式設計師，開發了蘋果電腦早期最暢銷的文書處理軟體
4、
很少有公司能夠支援充滿激情的員工，即使公司聲稱需要他們。
這是因為工業革命從一開始，就是為了發展生產力。員工的價值是以生產力來衡量的。激情很難量化，充滿激情的員工相信有比生產線更重要的事情，他們對打卡不感興趣，有時還會違反規則。
-- 《創意者與官僚》
5、
不要追隨你的激情，追隨你的努力。
-- 馬克·庫班，美國企業家
往年回顧
生活就像一個魚缸（2022 #233）
騰訊的員工退休福利（2021 #183）
貴州變瑞士，有沒有可能？（2020 #133）
技術解決不了人類的對立（2019 #83）
（完）