沉重的话题 - 军队科技站
去年看了《奥本海默》，在看看世界格局，有时候我们看到科技的进步除了让人类生活过的更好之外，在军备竞赛中领先的国家能用有更多的话语权，作为威慑。
EMP 攻擊最恐怖的地方不在於攻擊當下，而在於其後續幾乎無法逆轉的破壞。首先，電力基礎設施中的大型變壓器一旦被強電流燒毀，修復週期將以「年」為單位計算，因為全球範圍內這類大型設備的產能極度有限。
我一直以为 AI 可以做的只有显示 ChatGPT 这样帮成为我们的顾问，没想到已经投入真实军事上的应用，AI 竞赛领先是可以做到 降维打击 的。 这起救援事件，我们看到协同效应 synergy 并不止是 AI， 是很多软硬件的结合。
从科技安全来说，AI 能帮助修补程序，同时也能成为入侵手段，就像上文所提到的 EMP 可以瘫痪电子基础的基础建设，能轻易动摇文明世界赖以为本的基础，同样的 零时差漏洞 (zero-day vulnerabilities，即此前從未被發現的安全缺陷) 也能做到一样的事。
可怕的事 😱，工具已经找到了，而且 AI 还有能力写出漏洞利用程序。
从汽车到灯泡等开始智能化，这类的漏洞被利用的影响将会使非常的巨大，而且较久的装置可能已经不再提供安全更新，该装置将会暴露在危险之中。
最老的是 OpenBSD 作業系統中一個沉睡長達 27 年的記憶體安全漏洞，其次是 Linux 系統中一組可供攻擊者完全接管機器的漏洞鏈。The Register 引述 Anthropic 的技術文件指出，在業界常用的漏洞利用成功率評估測試中，現有公開版旗艦模型 Claude Opus 4.6 的成功率僅略高於 0%，Mythos Preview 則達到 72.4%，落差之大，讓業界直稱這是世代斷層。
我后知后觉的认为 AI 已经是破坏性创新了
新闻
没想到算是国际有知名度的品牌也有 CPU 造假事件，从资料看起来这并不是一次意外事件。
原本苹果打算收购 Halide 的团队用来强化未来 iPhone 原生相机的高级功能，最终收购被拒绝了，但成功挖角一位创办人，最后演变成原团队的关于挪用公款以及窃取商业机密的诉讼。
我对于 Halide 团队推出的产品的看法是就是会宣传，而且对 UI 上有他们独特的理解，因为对简洁有独特的理解，这让该团队的相机 APP 在功能增加上有极度的克制，对于苹果相机的调校有自己的理解。
不难理解，一般相机 APP 厂商制作这些专业相机 APP 是用来支持硬体配件的，但 Halide 是纯卖 APP 的，在商业上能卖愈多越好。
Windows 11 优化计划 【官方版】
微软终于听到用户的声音了，开始启动 官方版 的优化计划。 改善体验的同时还能减低 RAM 记忆体的需求。
可是我还没有听到关于 File Explorer 的消息，有时候因为这样而画面 静止 感受真的没有很好。
- 食少啲 RAM 為大家慳錢 微軟計劃降低 Windows 11 20% 記憶體,磁碟空間佔用
- 微軟認了 Windows 11 開始功能表太慢，全面放棄 Web 元件回歸 WinUI 原生框架
- 微软承诺多项 Windows 11 改善措施
包括开始菜单在内的 Windows 核心体验组件将迁移至 WinUI3 框架，以降低交互延迟，资源管理器的启动与搜索速度获得重点提升；
虽然摆脱了 Web 原件或许很好，但是据 Winslop 开发者所说：
現在想在 Windows 上做一個簡單的介面，竟然需要動用好幾套框架、各種模式和繁瑣的 XAML 語法。
Supply Chain 相关
APPLE 目前单一品牌电子消费产品在物流链算是有比较多价格谈判空间的一家公司，除了量大之外，但是在 AI 把记忆体价格推高的情况下，APPLE 为利润空间被压缩发愁。
清库存的 MacBook Neo， 讽刺的在供应链的成本可能在下一批可能考虑要加价了。
成本攀升的三座大山：產能、結構與原物料
- 比亞迪一年更新汽車軟體 200 次，背後是一條傳統車廠很難複製的供應鏈
自从特斯拉电动车推出，我一直认为电动车将会与电脑一样，功能能透过 OTA 下放，但是没想到 BYD 每年居然推送高达 200 次OTA！
记忆力
洛克人 X6
洛克人 x6 是我的童年回忆，也是我记忆中的洛克人X 系列的最后横版游戏，在攻略资讯不发达，虽然没有完全的通关，但我依然记得这对我来说【难度爆炸的高】，直到近几年才在 YouTube 上重温 【x系列】 的故事以及难度评价。 没想到我游玩的是难度平衡比较没有这么好的一集。
意难平，有独立开发团队愿意以同人的方式制作 X6 系列。
推荐
3Blue1Brown
3BlueBrown 是将晦涩难懂的数学用动画的方式，解释理论，例如什么是神经网络
{{< youtubeLite id="aircAruvnKk" label="But what is a neural network? | Deep learning chapter 1 https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk" >}}
Locally AI
在桌面端部署本地模型的工具有：
但是在手机端尤其是在iOS平台，可能部署本地模型的选择就没有这么多，好在发现了 Locally AI。 专门为 Apple Silicon 开发的 AI 离线部署应用，对于手边有 iPad 甚至是 Mac 的用户来说，可以不折腾就能用部署一个 AI 模型确实不错。
Locally AI 提供一键下载 AI 模型，在我 iPhone 16 上我个人推荐 Qwen 3.5 （2B）以及 Gemma 3n （E2B），在耗电以及顺畅度都有很好的平衡。
虽然我也下载了 Gemma 4 （E2B）但是手机发烫严重，以及时不时闪退，应该是太吃效能了。 Locally AI 也提醒：推荐在 iPhone 17 Pro 和 iPhone Air。
YouTube 近期关注
在不久之前我学习写了用了 request + BeautifulSoup 向上网爬虫，速度很快，但是缺点就是大部分网站都会验证，所以想进一步学习就得尝试其他的 BeautifulSoup 之外的，似乎 Selenium 将会使不错的选择。
我决定引用该影片评论下的一则留言：當有人要你以大局為重時 通常代表你不在那個大局裡