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Predicting OpenAI's ad strategy
OpenAI广告战略：从AGI愿景到商业变现的转型
- 财务稳健性反证：《纽约时报》分析师预测OpenAI面临破产风险，但公司2025年获得创纪录的$40B融资（$260B估值），承诺超$1T基础设施投入，且2026年1月16日正式宣布广告服务，证明其资金充足和战略可行性，Sam Altman预计2025年达$20B ARR。
- 分阶段广告部署计划：OpenAI将在2026年Q1对ChatGPT免费和Go层进行有限测试，Q2-Q3扩展至搜索功能，Q4推出侧边栏赞助内容和联盟功能，2027年实现国际扩张和自助平台，广告将明确标注并独立于AI回答，不影响对话隐私。
- 高意图用户价值定位：ChatGPT每日处理2.5B提示，包含大量产品研究和比较查询，这种高意图性质使其ARPU预计超过X（$5.54）和Meta（$49.63），参考Perplexity已验证的$50+ CPM基准，目标在2026年达到$5.50 ARPU。
- 收入增长预测路径：基于"高意图"模型，2026年广告收入预计$5.2B（950M免费用户×$5.50 ARPU），总营收$30-35B；2027-2029年随着自助平台、对话式商务和CPA模式推出，ARPU提升至$18-$50，广告收入增至$19.8B-$70B，总营收逼近$150B。
- 竞争格局定位：ChatGPT以高意图但缺乏垂直整合的定位介于X和Meta之间，OpenAI聘请前Meta广告高管Fidji Simo担任应用CEO，借鉴Google的意图驱动+垂直整合模式，目标构建完整的广告技术栈。
- AGI使命的讽刺性转变：原文标题戏谑"The A in AGI stands for Ads"，批评OpenAI从追求AGI转向广告变现的现实，作者认为这种转变可能意味着AGI并非近在咫尺，但承认广告是实现更宏大目标的必要手段。
PCs refuse to shut down after Microsoft patch
微软1月补丁引发Windows 11 23H2关机故障
- Windows 11 23H2在安装2026年1月补丁后，部分设备无法正常关机或休眠
- 微软将问题归因于Secure Launch功能：受影响的系统在该功能启用时可能拒绝执行关机/重启/休眠
- Secure Launch是依赖虚拟化保护以确保启动时仅加载可信组件的安全特性
- 临时解决方案：在命令提示符执行“shutdown /s /t 0”可强制关机；微软提醒先保存工作以避免设备因未能休眠而耗尽电量
- 目前受影响设备数量尚未披露，也尚无修复时间表，微软承诺将在后续更新中发布解决方案
- 同批次更新还导致经典版Outlook的POP账户配置文件出现挂起或冻结，微软称其为“正在调查的问题”
If you put Apple icons in reverse it looks like someone getting good at design
Héliographe对苹果图标设计演变的评论与讨论
- Héliographe发布帖子称，将苹果图标按时间倒序排列，呈现出设计者从精通到初学的技能变化，类似作品集展示
- 用户sortius赞扬OS X巅峰时期的图标设计，称其视觉上“几乎可食用”，并特别肯定Panther系统的定义清晰与布局合理
- Héliographe回应表示Panther很棒，但个人更偏爱Leopard系统，同时认为早期版本各有值得欣赏之处
- 用户johntimaeus批评所有苹果图标均非优秀设计，强调图标应作为功能性工具，追求一致性和实用性，而非艺术表达
- 用户nina splendorr赞赏早期图标独特易辨，批评现代统一化的圆角设计导致应用难以快速识别和区分
Command-line Tools can be 235x Faster than your Hadoop Cluster (2014)
命令行工具比Hadoop集群快235倍的数据处理性能对比
- 作者Adam Drake分析了Tom Hayden使用Amazon EMR和mrjob处理1.75GB国际象棋数据的案例，发现Hadoop集群处理需要26分钟（1.14MB/sec），而作者用简单命令行工具在12秒内完成同样任务（270MB/sec）
- 为更全面测试，作者收集了更大的数据集：3.46GB国际象棋数据（约200万局对局），约为原测试数据的两倍规模
- 构建了逐步优化的处理管道：初始简单管道（cat + grep + sort + uniq）处理3.46GB数据耗时70秒，相比Hadoop已有47倍速度提升
- 识别出grep为性能瓶颈后，使用xargs命令并行化grep过程（4个并行进程），将处理时间降至38秒，性能提升至77倍
- 进一步优化管道，用AWK替代grep进行过滤和数据处理，将时间减少到18秒，达到174倍性能提升，且内存使用几乎为零
- 最终使用更高效的mawk替换gawk，构建find | xargs mawk | mawk管道，实现12秒处理3.46GB数据（约270MB/sec），比Hadoop快235倍
- 作者强调对于许多非真正需要分布式处理的场景，标准shell工具和流处理方法比Hadoop等"大数据工具"更简单、高效、成本更低，且能获得类似Storm集群的本地并行处理能力
Raising money fucked me up
融资后的心理困境与反思
- 作者四个月前辞去Doublepoint工作创业，与合作半年的Pedrique成为联合创始人；原本理想是先打磨产品、验证增长再决定是否融资，而非为融资而创业。
- 因Pedrique个人资金告急且双方决定维持全职合作关系，作者团队转向融资；成功引入四位天使（包括前老板James、Tim、Ohto）以及Broom Ventures的早期资金，且这些投资人从不对团队施压。
- 转型后的开源项目获得初步 traction，但变现受挫、客户转化未达预期；作者因此陷入强烈焦虑与自责，常与“另一家初创已快速达百万ARR”的新闻对比。
- 心理层面，作者从长期被视为“具备创始人潜质”转向“正在尝试成为创始人”，难以再用“可以选择不开始”的借口安慰自己，担心辜负他人期待而陷入内耗。
- 复盘后作者意识到自己以“市场规模感”取代了“问题与人群匹配”的决策逻辑，开始按既定节奏推进（如先建立开源社区再择机变现），并强调“按自己的过程建立好公司”比满足数字或更新更重要。
Slop is everywhere for those with eyes to see
懒散内容无处不在——只要你睁大眼睛看
- 社交媒体的"为你推荐"（FYP）设计成让人持续刷动的多巴胺老虎机，并通过隐藏手机时间制造"无限内容"的错觉，推动过度消费；同时，低质量AI生成内容（"懒散内容"）是这一过度的直接副产品。
- 内容创作的"生产力上限"无法被优化：人类视频需要写作、拍摄与剪辑，平台无法把创作者当作可按需产出的机器，因此面对需求可能已超供给时，只能用批量填充来填缺口。
- 互联网中只有约1–3%的用户发布内容（90-9-1规则），但算法让内容消费变得极其高效，使供需矛盾进一步扩大。
- 2015年约20位头部创作者集体离开Vine并带粉丝迁移，导致该大型视频应用几个月后倒闭，证明平台高度依赖少数高影响力创作者；TikTok从中学到教训，通过黑箱算法与"去中心化传播"削弱创作者可形成的集体影响力。
- 解决路径是回归"冲浪网络"——一种有意识、主动、可控的网络浏览方式，摆脱被算法喂养与无限滑动的消费模式，重新掌控注意力与好奇心。
Gaussian Splatting – A$AP Rocky "Helicopter" music video
A$AP Rocky发布《Helicopter》音乐视频，采用高斯溅射体积捕捉技术
- 视频采用Evercoast的56台RGB-D相机阵列于洛杉矶完成拍摄，捕捉包括Rocky本人在内的几乎所有人表演并渲染为动态高斯溅射；数据总量超10TB，最终导出约30分钟、约1TB的PLY序列
- 导演Dan Strait在七月提出“创造性地捕捉人体表演以获得后期极大自由度”的目标，传统拍摄与VFX难以实现或成本过高；Chris Rutledge提出高斯溅射方案使其成为现实
- 拍摄在真实物理场景中进行：演员被吊线悬挂倒立、用木板模拟螺旋桨、用实景道具与拉杆装置；体积数据允许移除、重组或重新语境化这些元素而保留真实动作
- 后期以Houdini结合CG Nomads GSOPs进行操控与排序，并以OTOY OctaneRender最终渲染；支持重新打光、阴影和更具立体感的“3D视频”观感
- 制作过程采用多阶段体积预览：现场实时空间反馈、拍后秒级网格预览、网页播放器查看完整溅射效果；另用Blender进行布局与预演，转化为轻量代理缓存进行场景规划
- 该影像并非AI生成而是真实表演捕获；辐射场技术不替代现实，而是完整保存与扩展现实，使其突破摄像机构图的限制，更像“仿真”而非传统拍摄
Map To Poster – Create Art of your favourite city
MapToPoster：通过代码生成城市地图海报的开源工具
- 将全球任意城市转换为极简主义风格的地图海报，支持通过Python代码创建和导出视觉效果突出的海报
- 提供17种预设主题，包括noir、blueprint、neon_cyberpunk、japanese_ink、midnight_blue、warm_beige等多样化视觉风格
- 支持自定义地图半径范围（4000-20000米），并针对不同城市规模提供距离指南：小密度城市(4000-6000米)、中等城市(8000-12000米)、大都市(15000-20000米)
- 采用Python技术栈，基于OSMnx获取OpenStreetMap数据，matplotlib进行地图渲染，支持CLI命令行参数调用
- 输出PNG格式海报文件，自动保存在posters目录，命名格式为{city}{theme}{YYYYMMDD_HHMMSS}.png
Kip: A programming language based on grammatical cases of Turkish
基于土耳其语语法格与式的实验性编程语言Kip
- 将土耳其语的语法格（如主格、宾格、与格等）和语法式（kip）融入类型系统，利用格后缀明确函数参数关系
- 支持灵活的参数顺序，只要参数具有不同的格后缀或类型，编译器即可自动识别参数角色
- 提供归纳数据类型、多态类型、模式匹配和常量定义，语法设计贴近土耳其语自然表达
- 内置整数和字符串操作（如
toplamı求和、birleşimi连接），支持带格后缀的字面量和I/O操作（yaz输出、oku输入） - 作为实验性研究项目，需依赖Foma形态分析工具和Haskell工具栈构建，提供浏览器WASM沙盒和缓存机制优化体验
Iconify: Library of Open Source Icons
Iconify - 开源图标集合总览
- 汇集224个开源图标集合，分为Material、UI 24px、UI 16px/32px、UI 混合网格、UI 多彩、编程、Logo、Emoji、旗标/地图、主题、归档/不再维护等11大类别。
- 每个图标集合均标注许可证（MIT、Apache 2.0、CC BY 4.0 等）及图标数量，便于开发者快速筛选和比较。
- 包含众多热门图标库，如 Material Symbols、Tabler Icons、Remix Icon、Lucide、Phosphor、Fluent UI 等。
- 所有图标集均提供独立页面链接，点击即可直达对应集合进行下载或集成。
- 列表中同时展示“归档/不再维护”的图标集合，帮助用户了解历史资源与维护状态。
The Cathedral, the Megachurch, and the Bazaar
大教堂、超级教堂与市集：开源发展史
- 模式演进：早期精英式的“大教堂”（如GNU项目）逐步演变为结构化的“超级教堂”（Linux基金会等），而真正的“市集”则由单人或小团队维护，成为大多数开源项目的主流形态。
- 超级教堂特征：现代主流项目（Linux内核、Python、Apache、Rust、Node.js等）已转化为大型基金会组织，要求严格的贡献规则、拥有企业赞助和可观收入（如Linux基金会数亿美元、Python基金会数百万美元）。
- 市集本质：多数开源项目属于“市集”，维护者往往是一人或小团队，较少关注知识产权、版权或正式许可证问题，却悄然支撑着现代数字基础设施。
- 认知差距与资源推荐：超级教堂受到广泛关注，但创新与风险实际集中在市集；作者推荐 Thomas Depierre 的博客《You Are All On The Hobbyists Maintainers’ Turf Now》及其播客，深入探讨业余维护者的经济困境。
- 资助与政策前景：Sovereign Tech Agency 提供无附加条件的资助；大西洋理事会 2023 年报告提出长期政策建议；呼吁读者主动探索市集项目，关注小型开源的 PR、提交与漏洞。
Starting from scratch: Training a 30M Topological Transformer
拓扑变换器Tauformer 30M参数训练实验概览
- Tauformer通过域嵌入空间构建的图拉普拉斯生成taumode标量，取代点积注意力并按该标量的距离计算注意力logits，注入域结构信息。
- 实现上采用有界Rayleigh商λ=E_raw/(E_raw+τ)压缩每个头的向量为[0,1)标量，KV缓存仅需存储(V, λ_k)而非(K,V)，每层缓存约减少50%，并可利用稀疏拉普拉斯加速计算。
- 训练配置为约30M参数的TauGPT，使用AdamW优化器、学习率5×10⁻⁴、100步预热后保持常数，训练数据来源于本地的JSONL流，验证集通过每20批次抽取约5%构建。
- 在5000步（约2小时、约60K token/s）的训练中，验证损失从初始4.93快速下降至step 2000的2.36，并在step 4500达到最低1.9146，困惑度降至6.59，表现出有效收敛。
- 本次基线实验保持taumode固定，观察到交叉熵下降时taumode也收敛至更低值，表明拉普拉斯能量的分布随训练逐渐平稳，但需区分标量重新校准与模型学习的因果关系。
- 后续计划引入自适应taumode策略、扩展至100M参数规模，并将完整模型、训练日志和数据以宽松许可公开，以进一步验证架构的可扩展性和效率。
A free and open-source rootkit for Linux
Linux开源Rootkit项目Singularity的技术细节与设计理念
- 专为安全研究设计的开源工具：Singularity由Matheus Alves开发，采用MIT许可，明确声明仅用于合法安全研究，禁止恶意使用，其代码公开可供审查和扩展
- 基于Ftrace的无痕钩子机制：通过内核内置的Ftrace功能挂钩系统调用，无需修改CPU陷阱向量或直接修补内核代码，加载后自动启用Ftrace并阻止其被禁用，显著降低被传统方法检测的风险
- 全面隐藏模块实现深度隐匿：隐藏自身模块（重置内核污染标记并移出模块列表）、攻击者进程、网络通信（默认TCP端口8081）及关联文件，拦截kill()、execve()等关键系统调用
- 轻量级进程隐藏与权限提升：使用固定32项进程ID数组跟踪隐藏进程，通过特殊信号或环境变量添加进程，并为隐藏进程赋予根权限，支持从容器中逃脱
- 一致性文件系统欺骗技术：挂钩getdents()过滤目录条目并调整返回数量，同步修改stat()的链接计数以保持文件系统一致性，拦截openat()和readlink()等调用，支持用户自定义隐藏模式
- 多架构兼容与反检测配套工具：支持x86/x86_64的32/64位系统调用，已在多个Linux发行版的6.x内核测试，提供日志清理、源码销毁和启动加载脚本，可通过检查Ftrace禁用行为进行潜在检测
Flux 2 Klein pure C inference
GitHub - antirez/flux2.c: FLUX 2 图像生成模型纯 C 语言推理实现
- 纯 C 语言实现：基于 FLUX.2-klein-4B 模型的纯 C 实现，零外部依赖，仅需 C 标准库，支持可选的 MPS 和 BLAS 加速
- 实验性 AI 代码生成项目：作者 Salvatore 零手写代码，通过 Claude Code AI 助手在周末完成的开源项目，旨在摆脱 Python 栈让 AI 更易用
- 支持多种生成模式：提供文本到图像和图像到图像生成功能，内置 Qwen3-4B 文本编码器，无需外部嵌入计算
- 无运行时依赖：推理时无需 Python 运行环境、PyTorch 或 CUDA 工具包，可直接使用 safetensors 模型格式，无需量化或转换
- 内存优化：自动释放文本编码器（约 8GB 内存），支持批量生成相同提示词的图像时自动重用编码器
- 支持集成到现有 C/C++ 项目：提供完整的 C 语言库接口，包含详细的参数配置和错误处理机制
Web
Bazzly: How I get 35% reply rates from cold DMs
Bazzly创始人分享Reddit获客系统的完整方法论
- Bazzly是帮助SaaS从Reddit自动获取客户的工具，月收入达$310，创始人Filip Panoski在6个月内通过Reddit每周稳定获得100+高意图访客
- 实现35%私信回复率的核心策略：寻找已在抱怨求助或描述解决方案的用户→深度阅读完整上下文提取具体用词→发送无链接无推销的个性化消息"我注意到你{具体问题}，我构建的工具{针对性解决方案}，想试试吗？"
- 系统化三步方法论：定位高意图帖子（询问工具、比较选项、描述痛点）→提供有价值公开回复（回答具体步骤+推荐2-3种方法，仅提产品名）→私信OP和评论者（基于模板个性化：总结问题+价值主张+试用邀请）
- Reddit营销的双重效应机制：公开回复在Google排名产生3-8周延迟复合流量，私信创建即时1对1转化对话，回复率提升源于尊重序列（痛点→认可→解决方案→仅在邀请时提供）
- 收入增长关键要素：必须解决真实recurring痛点建立复购基础→发布前通过冷私信测试客户获取策略→持续与流失/留存/活跃用户交流迭代产品定位和激活流程
Hitting a 7-figure ARR with a strategic partnership IH+ Subscribers Only Eugene Zolotarenko built an app but got stuck at $400/mo. Then, he partnered up. Now, it's at a7 figure ARR. Here's how.
通过战略合作实现七位数ARR
- Eugene Zolotarenko辞去前端开发朝九晚五工作，业余开发"Chat with PDF"在AI热潮中达月经常性收入3千美元，验证产品市场匹配性。
- 为解决SEO内容创作痛点开发Outrank首版，启动后仅达月经常性收入400美元停滞，意识到分发渠道和产品定位薄弱是核心问题。
- 通过与营销专家Tibo的战略合作（来自社交媒体直接消息），引入互补技能重塑产品叙事和分销策略，突破增长瓶颈。
- 优化后Outrank月收入超过8.3万美元，实现七位数年度经常性收入，远超原始目标1万美元月经常性收入。
- 关键经验：分发与定位优先于产品功能；客户反馈驱动快速迭代构建粘性产品；技术栈简洁化助力扩张。
Growing a portfolio of mobile apps to $185k/mo IH+ Subscribers Only Connor Burd built a portfolio of mobile apps bringing in $185k/mo. Here's how.
把移动应用组合做到月收入约185k美元的关键经验
- 创始人Connor Burd从iOS应用爱好出发，逐步发展为专注消费者订阅应用的独立工作室，月收入约18.5万美元，核心来自订阅型移动应用。
- 虽然拥有多款产品，但实践重点是“一次只专注一个产品”，集中精力能显著提升决策质量与业务理解深度。
- 从第一天起就以“分发优先”为准则：在TikTok与App Store趋势研究基础上，先与已有受众的影响者合作，围绕已验证人群打造产品，并用ASO、UGC与付费广告支撑增长。
- 影响者营销是表现最优的渠道，带来数千万次观看，实现超快速增长且投入可控。
- 跨应用使用统一技术栈：Cursor + TypeScript + Next.js + Vercel + RevenueCat，以降低技术负担、提升迭代速度与复用效率。
- 尽早“加注有效策略”：通过小规模试验快速识别有效做法，然后迅速集中资源扩展，而非持续广撒网式实验。
Write COLD DM like this and get clients easily
3步写出高效Cold DM，轻松获取客户
- 指出常见Cold DM如"Hi, I'm a UX designer. I can improve your website. Let me know if you want to talk."往往收效甚微。
- 揭示核心问题：冗长或泛化的消息难以获得回复。
- 提出三步框架：①赞美/关注对方的工作，展现你的关注度；②用一句话简洁说明如何提供帮助；③以简单的"是/否"问题结尾，便于回复。
- 提供实际应用示例（如针对特定仪表板布局和用户体验流程的优化建议），展示框架的具体操作方式。
- 强调在首次DM中应避免过度解释，只需遵循"赞美-帮助-提问"公式即可。