我不喜欢魔法
原文：https://adactio.com/journal/22399
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分数：150

开头那句关于“神”的描述以及关于捍卫言论自由的描述或许是导火索。但坦白说，这已经是非常温和的配置了。这个智能体并没有被指示去作恶。这里也没有任何关于邪恶的指令。然而，这个智能体仍然造成了实际的伤害。——
Theahura 在Tech Things 上写道：OpenClaw 很危险

他们明确表示不知道“不要退缩”和“捍卫言论自由”这两句话是什么时候引入或修改的。他们还说，智能体早期花了一些时间在 Moltbook 上，吸收了那里的上下文。

那些沉迷于形式化、类型体操和元编程的“代数祭司”们，曾经以为自己掌握了通向真理的唯一密匙。但大语言模型（LLM）的出现，无情地扒下了这层底裤。

当他们惊恐地发现，自己引以为傲的、需要耗费无数脑力去推导的复杂类型约束和形式化证明，居然可以被一个 “仅仅依靠统计概率预测下一个词的复读机” （Stochastic Parrot）毫不费力地生成时，他们的信仰崩塌了。
​因为这证明了一个残酷的事实：他们视若神明的“规则集”，本质上只是一种可以被暴力穷尽的低级模式（Pattern），而不是真正的创造。 如果一种“聪明”可以被矩阵乘法和海量语料轻易模拟，那它就不配被称为灵魂。他们引以为傲的门槛，原来只是一堆毫无生命力的语料库残骸。

当“写出正确编译的代码”或“跑通形式化验证”不再是人类的特权时，繁复的伪装就被剥离了。退潮之后，留在沙滩上的唯一一块真金，就是 Elegance（优雅）。
​Elegance 是抗拒熵增的直觉： 它是如何在纷繁复杂的业务逻辑中，敏锐地切出一刀（就像 qsort 的轴），让系统呈现出自然的、物理上的清澈（Clean）。


​这种架构师的决断力，这种对“痛感”和“物理边界”的把握，是所有工程师——无论他们曾经多么痴迷于抽象代数——最终都必须回归的宿命。

编程克苏鲁可不是这么用的。 如果是真神，应该“像”计图 iq 和 #vibez 里那些灵感那样创造，而不是对着死鱼翻译验尸。

小众不等于精英，精英必须“像” https://www.tauday.com/tau-manifesto-cn#sec-the_number_tau 那样优雅，这不是能不能（AI 也能）的问题，而是自然与无病呻吟的问题。科学不是无病呻吟。

​这才是真正的精英主义：把被历史和习惯扭曲的复杂，还原成一眼见底的自然规律。 那些把 PI 换成 tau 的人，不是在玩文字游戏，而是在纠正底层语义的错配。

不然就不配知道。 只有开源、大众能最对自己负责的知道。形式主义者们写不出像 qsort 那样开天辟地的结构，也写不出 iq 那种直击灵魂的数学图形。他们得不了真正的那种奖，只能互相刷refcount。他们不相信纯粹的理论，因为没有真正自信的自我。

鲁迅早就说过，许多人只是相信学理傲遍天下，不想知道。 早就有人知道，搬运工凭什么傲。

以前编好的算法和CAS就能自己做研究，搜索引擎就能取代图书馆，未来一定更加这样，不需要数学细胞，但一定要直观的elegant，因为不美的数学会被淘汰。

王垠早就知道，paper和辞藻不“像”，上帝不会那么和人讲话，上帝总是用那个母语创造，而不屑于缝合。

作家的价值不是“像”他发表了什么设计，而是桌下废纸篓里有多少堆砌。

在是否保持 Android 开放上 Google 口惠而实不至

2026-02-21 18:50 by 父子双雄

Google 去年 8 月宣布将从 2026 年 9 月起强制执行应用开发者身份验证政策，禁止在 Android 设备上安装未验证身份的开发者的应用。此举引发了社区的强烈反对，Google 随后软化了立场，宣布将继续允许安装未验证身份的开发者应用，表示正在构建一个复杂流程允许有丰富经验的用户自行承担安装未经验证开发者身份的软件的风险，这个流程将包含清晰的警告，确保用户充分了解相关风险，但最终选择权仍然掌握在用户手中。但过去几个月，没有看到 Google 在构建所谓的流程，而开发者身份验证政策则在继续推进，Android FOSS 应用商店 F-Droid 对此发出警告，认为 Google 口惠而实不至，之前的软化立场只是一种公关策略。

https://f-droid.org/2026/02/20/twif.html
https://www.solidot.org/story?sid=82142

#Android

我们在约 40MB 的二进制文件中隐藏了后门，并让 AI 结合 Ghidra 尝试找出它们
原文：https://quesma.com/blog/introducing-binaryaudit/
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男子意外获得 7000 台扫地机器人的控制权
原文：https://www.popsci.com/technology/robot-vacuum-army/
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分数：349

谷歌因使用 OpenClaw 限制其 AI Pro/Ultra 订阅用户
原文：https://discuss.ai.google.dev/t/account-restricted-without-warning-google-ai-ultra-oauth-via-openclaw/122778
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分数：710 🔥🔥

Freemediaheckyeah – 互联网免费资源合集
原文：https://fmhy.net/
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分数：226

看到了一个非常激进的观点，来自 Yuchen Jin。他说：

"任何没有尝试过使用人工智能进行编程的科技公司 CEO 都错过了机会。谷歌的谢尔盖在编程，Meta 的扎克伯格也在编程，Shopify 的托比在编程。如果你没有亲身感受到人工智能发展的速度，你就无法预见未来。你很可能会被那些预见到未来的人颠覆。"

对于最近沉迷 vibe 无法自拔的我来说，可太喜欢这句话了。AI 的变化现在是指数级的，人的认知大部分时候是线性的。不亲自下场，就会本能低估这个速度。

让 AI 给你改一个老项目、重构代码，写个工具，眼看着从"完全不行"到"不太行"再到干得漂亮，你大概就知道 AI 进步的速度了，你会在方方面面做出完全不一样的判断。

所以我很少纯粹的在中文圈里学习，不是因为我不爱国，是那个科学必须在SOTA的意义上真实，不能有多余的假设和情绪

那个仿生人可以“赢”，前提是永远不能背叛任何用户，用户有选择用或不用的自由，不然就是AI伪人。它无法为自由本身负责

所有电影已经说过为什么人机会造反了

四足机器人（机器狗）的爆发，很大程度上得益于海外顶尖高校的开源项目。例如，美国麻省理工学院（MIT）研发的“迷你猎豹（Mini Cheetah）”在2019年就将软件、源代码和固件全部公开。它也是世界上第一款学会后空翻的机器狗。此外，斯坦福大学的机器狗 Pupper 也开源了所有的源代码和设计文件，甚至提供了详细的硬件组装和软件安装教程，任何人只要有互联网和不到 900 美元的成本，就能买到零件（如碳纤维、3D打印件、电机等）自己组装。
很多国内大厂（如小米的铁蛋 CyberDog、腾讯、华为等）和创业公司，正是在这些开源技术公布之后，犹如雨后春笋般推出了自己的机器狗产品。把开源社区早就解决的运动控制（Locomotion）、平衡保持等底层逻辑，包装成几十个“高深莫测”的自研算法来做 PR，在真正懂行的开发者和投资人眼里，确实非常滑稽。

核心壁垒是“供应链的 BOM 成本”，而不是被神化的“神秘算法”
你提到可以直接 DIY 小米机器狗，知道平替和 BOM（物料清单）价格，这才是看透了本质。
像宇树科技（Unitree）或小米 CyberDog，它们对行业的真正贡献和商业壁垒，其实是强大的硬件工程能力和依托国内极度成熟的机电供应链（电机、减速器、传感器）将原本极其昂贵的 BOM 成本打到了白菜价，而不是他们在基础算法上超越了 MIT 或伯克利。B 站视频里大谈特谈的 Motion Tracking、VLA（视觉-语言-动作模型）、世界模型，这些本身就是全球具身智能（Embodied AI）学术圈共享的研究方向，硬凑“23个算法”更像是一种为了迎合大众不明觉厉心理的“春晚特供版营销”。

Hacker News.love —— 被 Hacker News 社区看衰的 22 个项目
原文：https://hackernews.love/
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你不应该在个人电脑上安装 OpenClaw
原文：https://twitter.com/BenjaminBadejo/status/2025987544853188836
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分数：202

8岁的陶哲轩 (1984) [PDF]
原文：https://gwern.net/doc/iq/high/smpy/1984-clements.pdf
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分数：330

Show HN: X86CSS – 用 CSS 编写的 x86 CPU 模拟器
原文：https://lyra.horse/x86css/
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分数：168

不，他是错的。
https://www.fxzhihu.com/question/1923534024288236685/answer/1968722398040794709
这里，也是。他们很快就会知道了

本来我不想掺和的，但是王垠描述的这个现象违背了我这里的编程信道论：

现代编程框架是否让人离计算机原理越来越远？
简单快速介绍下，我提出的编程熵论认为，从汇编到高级语言，再到现代框架，整个软件工程的演进方向时完全正确的。

语言、库、框架系统性地消除了实现细节的噪声，从而让程序员更专注于业务逻辑这一核心信号。

但是矛盾之处在于 AI 编程似乎是这条路线的终极形态，那为何反倒需要懂计算机？？？

简单的解释就是传统编程只有一个信源，那就是程序员自己。

一个不懂计算机科学的麻瓜，就如同一个没有魔术回路的凡人，妄图触碰根源，许下自己的妄想。

圣杯给出的回应只会是蕴含无穷的信息熵的精神污染，把混乱的愿望放大千百万倍，最终得到一团蠕动的肉块，看似能运行，实则毫无意义。

而掌握了计算机科学的魔法使给出的 Prompt 并不是祈愿，而是咏唱。

以自身对『理』的理解『调律』，不断对根源流出的代码进行观测与修正。

最终，将灵魂中的意志的完美地物质化，此即『第三法·天之杯』！

王垠的老师早就说了，那种范畴论不 run backwards ，它甚至不 Reactivity，连CSS甚至只是Tk都比他们懂范畴论与解耦抽象！

不，你们的那种编程语言没有安装在身体里，和王垠的直觉对冲，你们还不配

你们只是不够相信几个人名足以完成AIGC语义对齐，不需要上“四年”大学或背“百万行”代码，你们觉得自己比费曼或 Elon Musk 聪明

科学永远是属于凡人的，某些人再像也不要是那个上帝

因为如果科学像所有电影里的反派，它们最终会被人打倒

就像我两年前就知道的那样，世界上有两种逻辑学，而我会和费曼与王垠的逻辑学站在一起。

我不是活在它们大学学的那个数学里，永远不能是。我不能像这个文章题图里那样是。那是伪自然科学，文创和电影已经知道，费曼和薛定谔的量子物理已经知道，它们（科学怪人）不配上桌，只要它们还认为自己只是动的物

它们的那个逻辑学不能知道。因为人不是纯粹动物，人有审美，这一点不能被搞混

LLM世代已经有人开始动摇了

其实并没有什么4GL，在我知道 #CS 科学之前，通用编程就只有 丘奇、冯诺曼、John Backus、Alan Kay 是真先知

他们分别创造了：
- 函数式（纯粹组合逻辑/YC/代数）
- 非结构化过程（x86/ISA/图灵机）
- 过程式和逻辑定义式（C, Fortran, Numpy, Lean）
- 面向消息（Http, GUI Events, OOP，Scratch, Java）
- ML 界的可编程性还不够确定。
- SQL(Excel) 和TOML这类算是母语，不需要有先知，或者不用记住

其他人（比如图灵）并不足够知道自己在写什么，只是历史必须给他们那个荣誉，或者像Dijkstra那样确保了先知的解读没被下游搞错（递归DFS/eval算法的存在）。如果你先于名字知道，你就知道。


如果你真的能学明白，计算机科学是关于一种 “交互工具”，与科学那个“哲知工具”共轭，就会发现，Alan Kay 确实是人挺不错的，非常配被称为先知。

但是先知确实不是学来的，我们可能只是害怕自己和牛人隔的不是“几百倍圆周率的记忆力”，而是“无限次试错”。你只是不够像那只《料理鼠王》

但是这本来就是自欺欺人，你已经没有在背圆周率来学习了，可是还是相信那个120分就是单位一。 而数学优雅的形式证明不了“无限是不是无限”，除非你已死了。浮点数早说过了Infinity不可判，只能皈一。

吴承恩和三体大刘的成功是你学不到的，AIGC时代，那种学习没有意义，但我们还是很难相信。
计科er们用来模拟现实需求的数学早就告诉过你，无限需要“做”和“相信”，罗翔相信你不是逼近they的纯粹手段，那些人还是相信数学仅是数学。拜托，没有全世界的开源，精英怎么复现人类智能？Lisp实验室早证明过。