谷歌在人工智能领域全面领先
总结： 曾经被认为落后于 OpenAI 的谷歌，凭借 Gemini 2.5 Pro 模型强势回归，并在性能、速度和成本效益上超越了竞争对手。文章认为谷歌在大型语言模型、多模态生成 AI、AI Agent 以及基础设施层面都取得了全面领先，并反思了市场之前对 OpenAI 等公司的过度乐观。
Gemini 2.5 Pro 的优势
谷歌推出的 Gemini 2.5 Pro 模型在多个基准测试中名列前茅，并获得了用户的高度评价。这款模型不仅性能卓越，而且速度快、成本低，还拥有超大的上下文窗口，并与谷歌全家桶产品深度整合。这使得 Gemini 2.5 Pro 在实际应用中更具竞争力。
其他模型与全面布局
除了 Gemini 2.5 Pro，谷歌还推出了 Gemini 2.5 Flash 和开源模型 Gemma 3，分别针对效率和开源社区的需求。在生成式 AI 领域，谷歌也在音乐（Lyria）、图像（Imagen 3）、视频（Veo 2）和语音（Chirp 3）等多个方向进行了全面布局。
AI Agent 领域的进展
谷歌在 AI Agent 方面也取得了领先进展，例如 Deep Research 模式、Project Astra 和 Project Mariner 等项目，展示了谷歌在构建更智能、更自主的 AI 系统方面的实力。
谷歌的多重身份优势
文章分析了谷歌作为 AI 公司、软件公司、云服务提供商、硬件公司和手机厂商的多重身份优势。谷歌在搜索、YouTube、Android 等多个领域拥有庞大的用户基础，为 AI 技术的落地和普及提供了天然的土壤。同时，谷歌云在云基础设施领域与微软、亚马逊并驾齐驱，TPU 芯片也在 AI 硬件领域与英伟达展开竞争。Gemini 已经搭载在 Pixel 手机上，预示着谷歌 AI 将深度融入消费级硬件。
评论区观点
评论区中，一位前 OpenAI 员工也认同谷歌的领先地位，并指出了 OpenAI 的人才流失和商业模式的局限性。评论围绕 AI 的商业模式展开了热烈讨论，包括 AI 最终是否会免费或依赖广告，以及面向企业级用户的 AI Agent 的付费意愿。大家对 AI 的未来发展方向也存在分歧，以及对广告模式的盈利方式和用户体验的担忧。此外，评论还探讨了开源模型与闭源模型的竞争，以及中国在开源 AI 领域的崛起。
江诗丹顿推出世界最复杂腕表
总结： 江诗丹顿发布了 Les Cabinotiers Solaria Ultra Grand Complication 腕表，以 41 项复杂功能成为目前世界上最复杂的腕表。这款腕表耗时八年打造，是品牌庆祝 270 周年的献礼，不仅功能强大，还在设计和尺寸上实现了突破。
Solaria 腕表的亮点
Les Cabinotiers Solaria 腕表拥有 41 项复杂功能，是江诗丹顿耗时八年打造的杰作，也是品牌庆祝 270 周年的完美献礼。这款腕表不仅仅是功能的堆砌，更在尺寸和设计上实现了突破。
设计与尺寸突破
Solaria 腕表采用了现代表盘设计，直径 45 毫米，厚度 14.99 毫米。相比其他复杂功能腕表，Solaria 的佩戴性大大提升。
机芯技术
腕表内部搭载了 Calibre 3655 机芯，直径仅 36 毫米，厚度 10.96 毫米，却包含了 1521 个零件和 204 颗宝石，动力储存达 72 小时。
强大的功能
Solaria 腕表除了常规的计时、陀飞轮和万年历功能外，还拥有 14 项天文复杂功能和 5 项报时功能。最特别的是，它将追针计时功能与天文观测结合，可以通过手表背面的星空图来追踪特定星星的出现时间，这是一项前所未有的创新。
技术创新与专利
江诗丹顿为 Solaria 腕表申请了 13 项专利，涵盖了时间显示、世界时系统以及报时机制等多个方面，充分展现了品牌在微型机械领域的深厚实力和创新精神。
表盘配色与易读性
Solaria 腕表的表盘配色初看可能有些大胆，但实际上是为了提高易读性。实物比照片更显沉稳和平衡。
评论区观点
评论区中，有人认为这种极致复杂的机械表是一种“精妙的无用之物”，代表了对传统工艺和机械美学的极致追求。也有人从技术角度分析，探讨机械表的“数字性”与电子计算机的“数字性”的关系。还有人将 Solaria 与 Apple Watch 或 Casio 等电子表进行对比，讨论它们的价值和寿命，以及实用性与工艺的权衡。甚至有人调侃，这么复杂的手表，不如加个闹钟功能提醒自己上弦。
谷歌 Gemini 模型支持本地部署
总结： 谷歌宣布企业客户可以在自己的数据中心本地运行 Gemini 模型，这与 OpenAI 和 Anthropic 等公司专注于云端部署有所不同。此举旨在吸引对数据安全和合规性有严格要求的客户，例如政府部门和金融机构。
与云端部署策略的差异
与 OpenAI 和 Anthropic 等公司倾向于将模型部署在云端不同，谷歌选择允许企业客户在本地数据中心运行 Gemini 模型。
目标客户群体
谷歌的这项服务主要面向对数据安全和合规性有极高要求的客户，例如政府部门、金融机构等。这些客户通常需要完全掌控数据，并可能受到严格的监管限制。
技术实现细节
这项服务通过 Google Distributed Cloud 提供，初期将采用英伟达最新的 Blackwell GPU。即使客户的网络是物理隔离的，完全断网，也能使用 Gemini 模型。对于美国政府保密级别超高的机构，谷歌还提供了“空气隔离”版本的 Google Distributed Cloud。
市场策略考量
谷歌此举旨在抢占那些对数据控制权有强烈需求的客户市场，与 OpenAI 等公司形成差异化竞争。尽管云计算是大趋势，但仍有许多机构出于安全或合规原因，倾向于使用自己的机房硬件。
评论区观点
评论区中，有人用《硅谷》剧中的“Gavin Belson 签名版盒子”来调侃本地部署 Gemini 的形式。也有人回忆起早期的 Google Search Appliance 搜索盒子。关于硬件，评论区注意到谷歌选择了英伟达 GPU 而非自家 TPU，可能是考虑到英伟达 CUDA 生态的成熟度。安全和隐私是评论区讨论的热点，用户关注本地部署如何保障数据安全，以及谷歌是否在借此机会争取政府合同。还有人从更深层次思考，认为这反映了用户对科技巨头数据隐私信任度仍然不高。
60 秒盈利 7000 万美元的期权交易
总结： 一位神秘交易者在股市中通过精准的期权操作，在短短一分钟内将 250 万美元变成了 7000 多万美元，收益高达 28 倍。这笔交易发生在特朗普宣布暂停关税之前，引发了关于内幕交易和监管的质疑。
事件概述
2025 年 4 月 9 日，一位交易者买入了追踪标普 500 指数的 ETF——SPY 的看涨期权。令人惊讶的是，他买入的是行权价远高于当时市场价格的零日期权。
精准的时机把握
就在交易发生后不久，特朗普在 Truth Social 上宣布暂停此前加征的关税，市场瞬间爆发，SPY 价格飙升，期权价值也随之暴涨。
异常的交易迹象
这并非小额交易，而是涉及 3 万份合约，价值 250 万美元的巨额头寸。更值得注意的是，市场异动发生在新闻公布之前，期权买入也早于市场上涨，交易量在异常的合约上激增，这些迹象都指向了提前布局。
与历史事件对比
文章对比了 2008 年和 2009 年的市场冲击事件，发现当时在重大消息公布前，SPY 的交易量并没有出现异常波动，而这次却截然不同。
内幕交易的疑云
文章总结认为，这要么是现代市场史上最幸运的猜测，要么就是有人利用了公众尚未知晓的信息牟取暴利。
评论区观点
评论区讨论的焦点集中在“这是否是内幕交易”以及“监管机构是否会介入调查”上。有人认为美国证监会（SEC）的 CAT 系统可以追踪到交易者身份，但也有人质疑 CAT 系统的准确性和 SEC 的独立性。有评论指出 SEC 近期在加密货币执法方面有所放松，暗示监管力度可能减弱。更有人从宏观角度分析，认为此事反映了美国社会信任的崩塌，以及对政府监管能力和公正性的担忧。评论区也出现了一些关于政治立场的讨论。
如何建立深厚友谊
总结： 文章探讨了如何有意识地建立深厚友谊，作者分享了自己从不擅长社交到通过刻意练习拥有高质量友谊的经历。文章强调深厚友谊并非自然而然，而是可以通过努力追求和建立的。
友谊可以刻意建立
作者认为，深厚的友谊不是自然而然发生的，而是可以通过有意识的努力去追求和建立的。他反思自己过去，发现“主动建立亲密友谊”根本不在他的行动选项里。
“提问实验”
作者通过“提问实验”来打破社交僵局，与人建立更深层次的连接。他借鉴“36 个问题爱上你”的理念，精选了一些能引发真诚对话的问题，并邀请朋友们一起进行，效果显著。
更自然的对话方式
在“提问实验”之后，作者探索了更自然的对话方式，强调在对话中保持真诚和好奇心，通过“递归式好奇”不断深入挖掘对方感兴趣的点。
脆弱性的力量
作者强调了“脆弱性”在建立亲密关系中的重要作用，主张在对话中适度展现脆弱，营造安全感，鼓励双方更坦诚地交流。
“基于命中率”的交友策略
文章提出了“基于命中率”的交友策略，鼓励大家扩大社交圈，快速筛选出与自己合拍的人，不必害怕“无效社交”。
主动性和维系友谊
作者强调了主动性和维系友谊的重要性，鼓励大家主动联系朋友，组织活动，并建立维系友谊的“系统”。
评论区观点
评论区中，有人讨论了内向者交友的特殊性，以及内向者和外向者友谊的不对称性。有人建议通过共同的兴趣爱好结交朋友。一些评论探讨了友谊的深度和信任问题，以及真诚待人却遭遇背叛的经历。还有人提到了文化差异对友谊的影响，以及对文章提出的“刻意练习”建立友谊方式的质疑，认为真正的友谊应该自然发展。
Rust 到 C 编译器最新进展
总结： 文章介绍了 Rust 到 C 编译器 rustc_codegen_clr 的最新进展，该编译器在核心测试中达到了 95.9% 的通过率。文章和评论区讨论了平台支持、Rust 与 C 的优劣势以及编译安全性等问题。
项目更新与进展
Rust 到 C 编译器项目 rustc_codegen_clr 取得了重要进展，核心测试通过率达到 95.9%。作者将在 Rust Week 大会上进行项目演讲。近期修复了一些 bug，包括针对 128 位整数、溢出检查和切片操作的改进。
平台和 C 编译器支持
项目在支持更多 C 编译器和平台方面面临挑战，需要努力兼容老旧平台和 C 标准。
性能优化与代码重构
通过优化整数表示和调试信息输出，C 代码体积得到减小。项目内部也进行了一些重构，提升了开发效率和代码质量。
Rust 编译到 C 的意义
Rust 编译到 C 可以使 Rust 代码在原生支持不足的平台上运行，并能利用 C 生态工具链。
后续计划
作者预告了后续关于 Rust panic 机制和内存分析工具的文章。
评论区观点
评论区表达了对在更多平台（如 alpha, hppa, m68k, sh4）上引导 Rust 的期待，并讨论了 Rust 对非主流平台的支持力度。关于 Rust 编译到 C 的用途，评论提出了多种看法，例如兼容性、安全分析、以及作为 Rust 与其他语言（如 Python）互操作的桥梁。评论还深入探讨了 Rust 和 C 各自的优缺点，以及编译的安全性问题。
Adobe 订阅条款引发用户强烈反对
总结： Adobe 因用户对其订阅条款的强烈反对而删除了在 Bluesky 上的帖子。用户主要抱怨 Adobe 的“年度计划，按月计费”模式和高额的取消费用，认为其条款存在误导性。
用户不满的核心问题
用户对 Adobe 的订阅模式，特别是“年度计划，按月计费”的方式表示强烈不满。用户认为 Adobe 利用“按月计费”来吸引用户，但实际上签订的是年度合同，提前取消需要支付高额费用。
用户的抱怨与经历
评论区充斥着用户吐槽被 Adobe 订阅套路坑过的经历，有人甚至考虑取消信用卡以避免被扣费，也有人分享使用虚拟信用卡规避风险的方法。
不同的声音
虽然大多数评论都站在用户一边，但也有人认为 Adobe 已经明确标示了条款，是用户自己没有仔细阅读。还有人认为“年度计划，按月计费”模式在其他行业也很常见。
争议焦点与监管关注
用户争论的焦点在于 Adobe 是否清晰地说明了取消条款和费用，以及这种收费方式是否合理合法。美国联邦贸易委员会（FTC）已经开始关注 Adobe 的订阅模式，并可能对其提起诉讼。
评论区总结
评论区就像一个大型声讨现场，各种观点交锋，但用户对 Adobe 订阅模式的不满情绪显而易见。
巴黎治理空气污染成效显著
总结： 巴黎通过大力限制汽车通行，增加自行车道和公园绿地，显著改善了空气质量。过去 20 年，巴黎的 PM2.5 和二氧化氮浓度大幅下降，这主要归功于政府的城市改造和限行政策。
巴黎的治理措施
为了治理空气污染，巴黎采取了减少汽车、增加自行车道和公园绿地等措施。过去 20 年，巴黎减少了 5 万个停车位，并将汽车道改造成自行车道和绿地。
空气质量的显著改善
空气质量监测机构 Airparif 的数据显示，巴黎的 PM2.5 颗粒物浓度自 2005 年以来下降了 55%，二氧化氮浓度也下降了 50%。
政策的贡献
巴黎空气质量的改善主要归功于政府出台的限行政策和对高污染车辆的禁令。
评论区观点
评论区中，有人指出法国柴油车普及率高，巴黎禁行老旧柴油车是空气变好的重要原因。也有人提到，除了汽车尾气，轮胎、刹车和道路磨损产生的颗粒物污染也不容忽视。关于电动车，评论区也存在不同看法，讨论了电动车的尾气减排优势，以及车身重量和轮胎磨损可能带来的问题。评论还涉及了更轻便的汽车设计、电池可更换概念以及公共交通发展等话题。
AI 编程与花生酱果冻三明治问题
总结： 文章以“花生酱果冻三明治”的比喻，生动地阐述了 AI 编程工具虽然强大，但仍需精确指令才能有效工作。文章强调，清晰的需求表达和理解才是 AI 时代成功的关键，而非仅仅依赖 Prompt 工程。
AI 编程的局限性
文章指出，虽然 AI 编程工具越来越强大，但它们就像一个执行指令非常字面化的“电脑”。如果指令不够精确，AI 就会做出令人啼笑皆非的事情，如同教电脑做花生酱果冻三明治的实验一样。
CS50 实验的启示
作者回忆起大学 CS50 课程上的经典实验，教授让学生给出指令教她做三明治，结果因为指令不够细致而失败。这个实验说明计算机（包括现在的 AI）会严格按照指令执行，不会“脑补”或“理解”意图。
AI 在新颖任务中的挑战
当让 AI 做一些新颖的、没有明确“菜谱”的任务时，例如开发一个全新的 App，问题就凸显出来。AI 擅长模仿和重组已有代码，但在创新和独特需求方面显得力不从心。
关键在于清晰表达需求
作者认为，真正重要的是清晰地表达需求，知道“做好”的标准，并能逐步解释给 AI 听，而非所谓的“提示工程”。
AI 时代成功的关键
文章总结，AI 时代成功的关键在于清晰地理解和解释如何将模糊的想法变为现实。能够精准沟通的人才能在 AI 领域脱颖而出。
评论区观点
评论区对文章的比喻表示赞同，认为这与人际沟通的道理相同，指令不清必然导致问题。有人认为 LLM 在理解文本指令方面并不如人类强大，并引用 OpenAI 的研究和独立研究作为佐证。评论还深入探讨了编程的难点在于理解问题、设计架构和清晰表达需求，而非仅仅是编写代码。有人担心过度依赖 AI 可能导致技术能力下降，但也有人认为这将促进行业规范化。