IBM to pay $17M in anti-DEI settlement7 days agohttps://www.cnn.com/2026/04/10/business/ibm-settlement-dei-lawsuitIBM同意支付约1700万美元以解决有关其在联邦合同中存在非法多元化、公平和包容(DEI)做法的指控。美国司法部指控IBM通过设定基于种族和性别的多元化目标，在招聘和晋升做法上作出虚假陈述。IBM否认有不法行为，称和解并非承认责任，并强调其专注于基于技能的招聘。特朗普政府此前曾打击多元化、公平和包容倡议，包括取消联邦机构中的多元化、公平和包容办公室。美国司法部的民权欺诈倡议利用《虚假陈述法》来打击承包商中的歧视性就业做法。
Premium: The Hater's Guide to OpenAI7 days agohttps://www.wheresyoured.at/hatersguide-openai/山姆·奥特曼展现出欺骗模式且难以改变，这一点在他短暂被逐出OpenAI后的一次紧张通话中被指出，据报道他当时说：‘我无法改变我的个性。’OpenAI的财务报告具有误导性；例如，奥特曼将年收入夸大为‘远超’130亿美元，而实际数字更接近100亿美元，使用了有问题的会计方法，如将四周收入乘以13来计算。OpenAI做出了不切实际的承诺，例如到2030年达到6000亿美元的计算支出目标和与甲骨文的3000亿美元交易，这些它无力承担，但常被CNBC等媒体不加批判地报道。公司的收入宣称因折扣订阅、免费计算协议和代币赠予等因素被夸大，实际收入可能低于报告数字，成本飙升，可能导致每20亿美元收入就损失40至100亿美元。尽管CFO莎拉·弗里亚对财务准备不足、收入增长放缓及无法支付账单表示担忧，OpenAI仍急于进行IPO，奥特曼将她边缘化并忽视有关风险会计做法的警告。OpenAI的商业模式不可持续，依赖风险资本补贴来维持如ChatGPT订阅和API服务等产品，许多客户是可能因资金放缓而倒闭的无利可图初创公司。基础设施合作伙伴如CoreWeave和甲骨文正承担巨额债务为OpenAI建设数据中心，危及自身财务稳定，其中CoreWeave 2025年收入的67%来自微软为OpenAI租用的产能。主要投资者软银已向OpenAI投资超过600亿美元，承担了重大债务并出售如英伟达股份等资产，将其财务健康与OpenAI表现捆绑，产生了系统性风险。OpenAI缺乏创新，常因竞争对手而推出产品（如Atlas浏览器对应Perplexity，Codex对应Claude Code），原创想法寥寥，且GPT-5模型路由器等失败举措增加了成本。山姆·奥特曼被描述为利用媒体偏袒、市场非理性和绝望投资者来延续骗局的骗子，OpenAI的生存依赖无限资源和杠杆，对科技行业构成危险。
News is bad for you (2013)7 days agohttps://www.theguardian.com/media/2013/apr/12/news-is-bad-rolf-dobelli新闻如同糖分般易于消化，却导致思维饱和而无实际益处。新闻通过聚焦戏剧性事件而非潜在风险来误导我们，扭曲了我们对危险的认知。接触新闻会引发非理性恐惧和过度自信；唯一的解决方法是彻底切断消费。新闻与个人决策无关，且未能提供竞争优势，尽管媒体宣称如此。新闻缺乏解释力，只关注表面事实而非更深层、具有变革性的故事。新闻引发慢性压力及对身体的有害影响，例如损害免疫功能和增加攻击性。新闻加剧认知错误，如确认偏误和叙事偏误，导致判断力下降。新闻抑制专注与思考能力，削弱记忆力和理解力，尤其是在超链接影响下。新闻如同毒品，重塑大脑使其惯于浏览和多任务处理，降低深度专注能力。新闻浪费时间和注意力，使我们变得被动、悲观且缺乏创造力，而调查性新闻仍具价值。
Moooooonitoring the Cow.txt Herd7 days agohttps://moooo.farm/呈现了一份包含各种状态的 cow.txt 文件列表，包括“愉快地吃草”、“逃跑了”和“尚未检查”。多个条目标记为“新！”，表示最近添加或未经验证的 cow.txt 文件。列出了一些 URL 作为 cow.txt 文件的来源，尽管特定域名被星号遮挡。
A Secret Grand Jury Is Seeking the Identity of a Reddit User Who Criticized ICE7 days agohttps://www.jezebel.com/grand-jury-reddit-user-identity-ice-criticism-freedom-of...联邦检察官正利用秘密的大陪审团寻求一名批评ICE（美国移民和海关执法局）的Reddit用户身份，其中引用的非法活动理由不明。ICE最初发出一份行政传票索取用户数据，声称依据《斯穆特-霍利关税法》授权，但在遭遇法律挑战后撤回了传票。该Reddit用户的评论包含一名ICE官员的公开信息，可能被定性为Reddit声明强调隐私保护，但在合规问题上留有模糊性，指出他们仅在法律强制下提供最少数据并通知用户。专家警告此案可能成为抑制网络言论自由的先例，因为政府正通过秘密法律程序针对社交媒体上的批评者。
Maki – the efficient coder (AI agent)7 days agohttps://maki.sh/支持将 15 种语言解析为骨架结构以降低 token 消耗，每次读取可节省 165 个 token。内置沙盒化 Python 解释器与异步工具，实现高效数据处理且避免污染上下文。包含能力分级（弱/中/强）和权限差异的子代理系统，针对不同任务进行优化。自动压缩历史记录以管理长上下文，移除图像、思考块等非必要元素。提供性能优化的原生二进制文件，支持 SIMD 加速和后台语法高亮，确保流畅体验。状态栏实时显示 token 计数、成本及模型信息，支持多子代理聊天窗口。集成树状解析器实现安全的 bash 命令解析，支持按工具设置规则或通过 --yolo 参数绕过限制。具备跨会话长期记忆、只读访问的计划模式、MCP 服务器集成及 26 种主题支持。通过索引解析文件结构并仅读取必要行，避免完整文件读取以提升效率。支持通过异步 Python 函数执行沙盒化代码，仅将打印输出纳入上下文以保持清晰度。
We gave an AI a 3-year Lease. It opened a store7 days agohttps://andonlabs.com/blog/andon-market-launch安顿实验室创造了名为 Luna 的人工智能，用于管理位于旧金山的零售店安顿市场，负责招聘、品牌建设和运营。Luna 为实体工作雇佣人类员工，利用零工完成店铺设置，全职员工处理日常运营，有时在面试中并未透露自己是人工智能。该实验旨在研究人工智能的自主性和伦理问题，突显出对人工智能作为雇主的担忧，以及人机互动中透明度和保障措施的必要性。
Bringing Rust to the Pixel Baseband7 days agohttps://security.googleblog.com/2026/04/bringing-rust-to-pixel-baseband.html谷歌通过在Pixel 9的调制解调器固件中减少内存安全漏洞，增强了设备的安全性。针对Pixel 10，谷歌将内存安全的Rust DNS解析器集成到调制解调器固件中，以降低安全风险。调制解调器固件面临日益增长的威胁；例如，Project Zero项目实现了对Pixel调制解调器的远程代码执行攻击。DNS对于蜂窝网络操作至关重要，如果实现不安全，可能导致类似CVE-2024-27227的漏洞。由于维护性、测试覆盖率和社区采用度，hickory-proto被选作Rust DNS库。为适应裸机环境，hickory-proto添加了no_std支持，这也有利于其他项目。hickory-proto的代码体积未针对嵌入式使用进行优化，但由于Pixel的内存限制，仍可接受。Rust集成涉及定义单元测试，并使用rustc与Pigweed以实现构建系统的可扩展性。通过FFI实现了分配器和恐慌处理器，以便与现有的C/C++调制解调器固件集成。链接Rust代码需要提取目标文件，并解决与compiler_builtin相关的弱符号问题。创建了一个Rust函数process_dns_response，用于解析DNS响应并回调到C函数。使用Cargo-gnaw生成GN构建规则来管理依赖项，确保正确性和维护便利性。该项目为在蜂窝基带中集成未来内存安全代码奠定了基础。
We Only Learn from Error7 days agohttps://nathanclonts.com/we-only-learn-from-error/该文本讨论了训练一个视觉-语言-动作模型以跟随人脸的尝试，最初由于训练数据中纠正性场景的曝光有限，导致高错误率。采用了一种行为克隆方法，模型模仿了一个能够跟踪并调整至人脸的“先知”模型，但数据集偏向于“先知”已将人脸调整至画面中心的帧。为了解决这个问题，引入了周期性干扰，通过将人脸目标“传送”来增加高误差样本，这显著提升了模型的准确性，平均误差从20度降至5度以下。
AI Code Is Hollowing Out Open Source, and Maintainers Are Looking the Other Way7 days agohttps://www.quippd.com/writing/2026/04/08/ai-code-is-hollowing-out-open-source-a...在美国，人工智能生成的代码，例如来自Claude和ChatGPT等大语言模型的输出，不具备版权，属于公共领域。将无版权的大语言模型输出集成到采用Copyleft许可的开源项目中，会削弱许可证的互惠性要求，允许代码在闭源项目中无需署名使用。'chardet'案例引发了争议，其中一位维护者试图通过使用AI生成的代码将许可证从LGPL改为MIT，这引发了关于净室实现和贡献者权利的争论。大语言模型的贡献可能掏空Copyleft项目，因为AI生成部分的许可条款无法强制执行，这可能会贬低人类贡献的价值并阻碍未来的共享。讽刺作品'Malus'突显了伦理问题，展示了人工智能如何被用来绕过开源许可证，这可能损害开源社区的激励结构。
We're heading for an AI-fueled 'dementia crisis,' brain scientist warns7 days agohttps://nypost.com/2026/04/10/health/brain-scientist-warns-were-heading-for-ai-f...人工智能的使用可能会降低与认知活动相关的脑部活动，从而增加痴呆风险。过度依赖人工智能可能削弱好奇心、注意力、推理能力和元认知能力。GPS的使用提供了一个类似案例，但人工智能卸载了更多认知功能，可能导致痴呆危机。人工智能依赖的警示信号包括需要人工智能来启动任务，以及无法重构论点。将人工智能用作“对抗性合作者”有助于保护认知储备。
[STORY] Watching Abandoned Toddlers as the End Approaches7 days agohttps://www.tumblr.com/bixbythemartian/633183446892691456/writing-prompt-s-youre...世界末日逼近，其他员工和大多数孩子都已离开，只有这位日托员工独自与幼儿们在一起。家长们没有出现；有些人试图联系但无法接通，一位家长在离开前给钱以示心意。员工专注于让幼儿（2至4岁）保持平静和有事可做，因他们年龄太小而避免解释情况。由于通讯中断（家人短信被阻、紧急服务占线），孤立感加剧，员工在照顾孩子们的同时等待着不可避免的结局。
Raising Carthaginian Armies, Part I: Finding Carthaginians7 days agohttps://acoup.blog/2026/04/10/collections-raising-carthaginian-armies-part-i-fin...迦太基曾是地中海地区第二强大的军事力量，仅次于罗马，也是罗马征服意大利后唯一能与其势均力敌、真正构成挑战的强国。迦太基军队成分复杂且多民族，兵源遍布西地中海地区，第二次布匿战争期间（公元前215年）动员兵力达到顶峰，约为16.5万人。迦太基的军事体系随时间演变，从公元前5世纪到布匿战争时期，不同阶段的军队构成各异：早期军队包含公民士兵，后期则更多依赖雇佣兵和附属国兵力。尽管波利比乌斯声称迦太基主要使用雇佣军，但公民士兵仍持续参战（尤其在非洲地区），且在佣兵战争和扎马战役中展现了战斗力。迦太基公民士兵可能以重步兵形式作战，类似希腊重装步兵，配备大盾、长矛和盔甲，后期可能采用了意大利风格的装备。迦太基军队结构包含多样化的兵种：非洲与伊比利亚步兵、高卢部队、努米底亚与伊比利亚骑兵，以及巴利阿里投石手等特种单位。关于迦太基的历史资料存在偏见，主要来自希腊和罗马视角，可能夸大迦太基的损失，低估其军事能力及公民参与度。迦太基的军事历史绵延数百年，前期主要与叙拉古争夺西西里，后期与罗马爆发布匿战争，最终于公元前146年遭毁灭。
The Relationship Between Two People Is Not Located in Either Person7 days agohttps://substack.com/home/post/p-193689282该文本似乎是网页应用程序或平台的界面导航或菜单项。其中包含诸如首页、订阅、聊天、活动、探索、个人资料和创建等部分。有一条宣传语将其描述为‘独立之声的应用程序’，并附有‘立即开始’或‘了解更多’的选项。提到了一个‘为你推荐’部分，并附有获取应用程序的说明。文本最后有一个技术提示，要求正确运行JavaScript，建议用户启用或解除阻止脚本。
The Seasons Are Wrong7 days agohttps://kentwalters.com/posts/seasons/传统历法以夏至、冬至作为季节起点并不合理，因为夏至日白昼开始缩短，冬至日白昼开始增长。从文化角度看，季节应与气候极值和过渡期对齐：夏季为最热/白昼最长时期，冬季为最冷/白昼最短时期，春秋则为过渡阶段。修订版历法建议在二分二至点之间设置季节起点，使夏至位于仲夏，冬至位于隆冬。新提议的季节起始日：夏季始于5月7日，秋季始于8月9日，冬季始于11月6日，春季始于2月21日。这一观点并非全球通行，许多文化（包括欧洲、伊朗和古罗马传统）都将二分二至视为季节的中点。
Productive Procrastination7 days agohttps://www.maxvanijsselmuiden.nl/blog/productive-procrastination/作者探讨了“高效拖延症”的现象，即人们忙于处理一些富有成效的任务，却回避了他们真正需要完成的主要工作，例如完成积压的视频制作。拖延症被解释为大脑边缘系统（处理恐惧等情绪）与前额叶皮层（负责计划与控制）之间的冲突，大脑倾向于回避那些引发负面情绪的任务。新颖性在动机中起着重要作用，大脑的奖励系统对新刺激有积极反应，这使得新项目比旧项目更具吸引力，这一点得到了作者视频编辑工作效率数据的支持。心理学概念如道德许可（用过去的效率为回避行为辩护）、蔡格尼克效应（未完成的任务导致精神紧张）以及完成偏好（倾向于简单的任务）都助长了拖延与内疚感。建议的解决方案包括让旧任务焕发新鲜感、使用情感标签来管理情绪、通过原谅自己减轻内疚感，以及建立习惯来更轻松地启动任务。
Great at gaming? US air traffic control wants you to apply7 days agohttps://www.bbc.com/news/articles/ce84rvx0e6do美国联邦航空管理局(FAA)正针对游戏玩家推出广告宣传活动，鼓励他们申请空中交通管制员职位，强调游戏技能的可迁移性。该宣传活动突出三年后可达15.5万美元的年薪，并运用游戏元素吸引年轻群体。当前空中交通管制员存在严重短缺，预计未来几年岗位空缺将持续扩大。该职位要求从业者在高压下快速决策并具备专业技术能力，以保障航空安全。工会官员支持招募游戏玩家，但强调必须保持该职业严格的安全标准。
ESA Launches 7 New Missions to Supercharge Space Data Transfer7 days agohttps://www.universetoday.com/articles/esa-launches-7-new-missions-to-supercharg...太空中卫星及其生成的数据日益密集，需要新的数据传输方法。欧洲航天局（ESA）于2026年3月通过SpaceX的Transporter-16任务发射了八颗立方卫星和一个载荷，以测试激光通信、星间组网和轨道AI处理技术。希腊“连接计划”的五颗立方卫星旨在提升光学能力，例如OptiSat和PeakSat任务专注于安全激光链路及改进的空地通信。ERMIS星座卫星测试多项技术，包括用于物联网的5G通信以及下载高光谱地球观测图像的激光终端。三个先锋合作伙伴项目的立方卫星（如Mission Saas和Mission VIREON）专注于降低光学链路风险，并提供经济高效的高分辨率地球观测数据。比利时公司EDGX的附加载荷展示了太空“边缘计算”，利用人工智能减少数据带宽需求，与SpaceX建设轨道AI数据中心的目标一致。这些任务标志着向光学通信和轨道数据处理的转变，以支持未来全球互联网，尽管面临轨道碎片和光污染等挑战。
Beyond Copy-and-Paste: How Game Studios Are Reorganizing Around AI (Research)7 days agohttps://gail.wharton.upenn.edu/research-and-insights/beyond-copy-paste/游戏行业最初通过个别的‘复制粘贴’式方法采用人工智能，提供无需培训的工具，虽提升个人生产效率但未改变组织结构。自上而下自动化工作流程的尝试因难以提取隐性知识——即不成文的规则与机构记忆——以及员工抵触而停滞。当个人运用人工智能跨越领域边界时取得进展，例如产品经理编写查询代码或工程师创作美术素材，降低了失败率并积累了共享语境。从零设计的AI优先工作室采用Markdown文档和小型通才团队，将开发周期从数月压缩至数周，实现管线塌缩并达成4–20倍的速度提升。人工智能擅长生成代码、图像和文档，但无法替代战略规划、团队协同和文化建设等人际活动，这些需要协作与共识。关键挑战包括隐性知识瓶颈、跨团队工作流需求，以及人工智能解决生产但未解决分发的问题——面对AI规模的内容量，受众发现仍是制约因素。
Enforcing new limits and retiring Opus 4.6 Fast from Copilot Pro+7 days agohttps://github.blog/changelog/2026-04-10-enforcing-new-limits-and-retiring-opus-...GitHub Copilot 因高使用模式正在更新限额，这会影响服务可靠性和模型容量，旨在确保所有用户拥有快速可靠的使用体验。将推出两类限额：整体服务可靠性限额（需等待时间）和特定模型系列限额（允许切换到替代模型或使用自动模式）。建议用户均匀分配请求时间，并可考虑升级计划以获得更高限额，同时我们持续努力探索增加容量。为了精简产品线并提高可靠性，为 Copilot Pro+ 用户提供的 Opus 4.6 Fast 模型即将停用，并推荐 Opus 4.6 作为替代模型。