Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
Little Snitch Linux 版
原标题：LittleSnitch for Linux Little Snitch for Linux 让计算机的网络活动变得透明。每当应用程序建立连接时，它都会显示这些行为，并让你决定如何处理。你可以查看哪些程序正在与哪些服务器通信，拦截未经许可的连接，并长期监控流量历史和数据量。 核心功能与使用 连接监视 连接视图是主要操作区域。它按照应用程序列出当前和历史的网络活动，显示被规则或阻止列表拦截的内容，并跟踪数据量和流量历史。你可以根据最后活跃时间、数据量或名称进行排序和过滤，轻松发现异常活动。只需点击…
Forwarded from Hyoban 的旅行日记
今天从襄阳回家，路上看到指示牌去这个三河古镇，于是就下高速转到这边了。虽然很商业化，但是河边走走还是挺不错的，大部分地方都不需要门票。
加上回来的七百公里，公里数已经一万九了，需要约时间去做保养了。
加上回来的七百公里，公里数已经一万九了，需要约时间去做保养了。
duangsuse::Echo
#learn #math https://chat.librechat.ai/share/idV2VzvBbGefORoD-rd0w 从四则三律理解数论
#vibez #ai对比
#math 开始分享整理各种各样的Gemini可视化了。感觉很可惜，Google不会把它存到 [my works]，不像AI绘图
https://duangsuse.github.io/NebulaRemix/live/aigc/
哈哈，还没看到有人专门导出会话里的小作品，我做了个方法 😊
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哈哈，还没看到有人专门导出会话里的小作品，我做了个方法 😊
Forwarded from gledos Lia green 的微型博客
有多少人参与 iPhone 的制作？
从 Apple 公司的 披露 内容来看，2025 年，Apple 有 400 家直接供应商，共计 140 万名员工。提供原料的冶炼和精炼厂总数有 230 多家，但这属于深层供应链，Apple 并没有统计这方面有多少人。
如果预估每家冶炼和精炼厂有 1000 人，那么这就是 23 万人左右。接下来是冶炼和精炼厂的提供商，即矿场的情况。很遗憾，Apple 并没有这方面的细节，那么只能大致估算了。
粗糙的算法是：Apple 需求 ÷ 全球每年某原料开采量 × 某原料从业者人数。不过 Apple 的需求是机密，又只能大致计算了：
比如计算给 iPhone 提供钴的从业者数量，先是每年 iPhone 的出货量约 2 亿台上下，每台 iPhone 的电池使用 8 克钴，计算出每年 iPhone 约使用 1600 吨钴。
然后 2024 年的全球钴原料产量约 27 万吨，那么 Apple 大约使用了 0.59 % 的钴从业者的人力。而钴矿集中在刚果民主共和国，这里的从业者有 15 ~ 20 万人。那么就有 885 ~ 1180 人为 iPhone 电池提供钴原料。
按照这个粗糙的公式估算黄金、钽、锡、锂、硅等原料后，iPhone 共需要 2.3 万人来采集原料。把原料采集者加上冶炼和精炼厂的 23 万人，再加上直接供应商的 140 万人，最后加上 Apple 公司的 16.6 万人中的负责 iPhone 的 2 万人左右（纯估算）。
那么 iPhone 大约会有 167.3 万人参与制作，不过如果是单台 iPhone，那么经手的人会降到 2.1 万左右的程度，其中 2 万多是 iPhone 的软硬件设计者，材料采集者在 100 人左右，零部件 100 左右，流水线组装有 300 人左右，运输有 50 人左右。
怎么说呢？算是另一视角下的规模效应吧，产量很小的时候，设计者就会占绝大多数，而生产者的数量很少。但当数量到达上亿的时候，生产者就会来到绝对的多数了。由于生产者的平均工资更低，所以大规模生产能让制作成本变低。
这也意味着，像 iPhone 这样的成本结构，当想要节省成本时，会优先考虑压低生产者方面的成本，而非设计者。但反过来说，一旦生产端的工资上涨，成本压力也是巨大的，这场全球化的游戏还能玩多少年呢？
附言：手机含有超过 70 到 75 种化学元素，这占元素周期表中的稳定元素的 84 %。这跟人体差不多，人体能被仪器检测到 76 种元素。（只是大部分都是意外被吸收到体内的无用甚至有毒的元素）
#杂谈
从 Apple 公司的 披露 内容来看，2025 年，Apple 有 400 家直接供应商，共计 140 万名员工。提供原料的冶炼和精炼厂总数有 230 多家，但这属于深层供应链，Apple 并没有统计这方面有多少人。
如果预估每家冶炼和精炼厂有 1000 人，那么这就是 23 万人左右。接下来是冶炼和精炼厂的提供商，即矿场的情况。很遗憾，Apple 并没有这方面的细节，那么只能大致估算了。
粗糙的算法是：Apple 需求 ÷ 全球每年某原料开采量 × 某原料从业者人数。不过 Apple 的需求是机密，又只能大致计算了：
比如计算给 iPhone 提供钴的从业者数量，先是每年 iPhone 的出货量约 2 亿台上下，每台 iPhone 的电池使用 8 克钴，计算出每年 iPhone 约使用 1600 吨钴。
然后 2024 年的全球钴原料产量约 27 万吨，那么 Apple 大约使用了 0.59 % 的钴从业者的人力。而钴矿集中在刚果民主共和国，这里的从业者有 15 ~ 20 万人。那么就有 885 ~ 1180 人为 iPhone 电池提供钴原料。
按照这个粗糙的公式估算黄金、钽、锡、锂、硅等原料后，iPhone 共需要 2.3 万人来采集原料。把原料采集者加上冶炼和精炼厂的 23 万人，再加上直接供应商的 140 万人，最后加上 Apple 公司的 16.6 万人中的负责 iPhone 的 2 万人左右（纯估算）。
那么 iPhone 大约会有 167.3 万人参与制作，不过如果是单台 iPhone，那么经手的人会降到 2.1 万左右的程度，其中 2 万多是 iPhone 的软硬件设计者，材料采集者在 100 人左右，零部件 100 左右，流水线组装有 300 人左右，运输有 50 人左右。
怎么说呢？算是另一视角下的规模效应吧，产量很小的时候，设计者就会占绝大多数，而生产者的数量很少。但当数量到达上亿的时候，生产者就会来到绝对的多数了。由于生产者的平均工资更低，所以大规模生产能让制作成本变低。
这也意味着，像 iPhone 这样的成本结构，当想要节省成本时，会优先考虑压低生产者方面的成本，而非设计者。但反过来说，一旦生产端的工资上涨，成本压力也是巨大的，这场全球化的游戏还能玩多少年呢？
附言：手机含有超过 70 到 75 种化学元素，这占元素周期表中的稳定元素的 84 %。这跟人体差不多，人体能被仪器检测到 76 种元素。（只是大部分都是意外被吸收到体内的无用甚至有毒的元素）
#杂谈
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
AI 飞速进展，数学家发出警告
原标题：Mathematicians issue warning as AI rapidly gains ground 16位数学领域专家共同发布了一份名为《莱顿人工智能与数学宣言》（Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics）的公开信。这份长达11页的宣言既是警告也是行动指南，指出未经检查的自动化技术不仅威胁着数学的研究方式，也危及了这一学科的核心价值。 人工智能在数学领域的快速渗透 多年来，人工智能研究人员一直将数学作为…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
伯克利 CS 课程挂科率激增：AI 滥用与数学能力下降成主因
原标题：Failing grades soar with AI usage, dwindling math skills in Berkeley CS classes 2026年春季学期挂科率激增 根据加州大学伯克利分校的教学数据平台 Berkeleytime 显示，2026年春季学期多门计算机科学（CS）课程的挂科率显著上升，远超往年水平。 • CS 10（计算机的美丽与欢乐）：挂科率（F）高达 35.3%。 • CS 61A（计算机程序的结构与解释）：挂科率达到 10.6%。 作为对比，这两门课在2…
Forwarded from 知乎大巴扎
Telegraph
计算机领域中有什么高大上的术语其实描述的是很简单的事物？
RAG：搜点参考文献，让大模型在回答前看看。 ReAct：让大模型先思考需求，再调用工具，再观察工具调用结果，如此循环往复知道它觉得自己能回答问题。 Tool Calling：让大模型按格式输出一段json文本，然后后端解析这段json文本，运行大模型希望运行的工具函数。 Agentic RAG：让大模型通过Tool Calling直接调用搜索函数，自己决定自己想搜什么。 Skill：一段system prompt，让大模型按需读取。 Few-Shot：在提示词里给大模型举几个例子。 之所以说这些，是因…