1. 针对Signal、Discord等平台的0点击去匿名化攻击；
2. 星门计划：软银、OpenAI、甲骨文、MGX合作建设数据中心；
3. 3M工厂的隐形静电墙（1996年）；
4. Meta在Instagram上审查“#民主党”标签；
5. Calm Tech认证“奖励”减少干扰的科技产品；

以上是今天的前五条黑科技新闻标题。

总共20条，具体内容您往下读…

1. 针对Signal、Discord等平台的0点击去匿名化攻击

🔗 gist.github.com: 0-click deanonymization attack targeting Signal, Discord, other platforms

一名15岁高中生发现了一种0点击去匿名化攻击，利用Cloudflare缓存机制，攻击者可在250英里范围内精确定位目标位置。通过发送恶意负载，攻击者可在目标设备上触发缓存，从而推断出用户的地理位置。Signal和Discord等流行应用均受影响，尤其是通过推送通知触发的0点击攻击，用户无需任何交互即可被定位。

2. 星门计划：软银、OpenAI、甲骨文、MGX合作建设数据中心

🔗 apnews.com: Stargate Project: SoftBank, OpenAI, Oracle, MGX to build data centers

美国总统特朗普宣布，软银、OpenAI和甲骨文等公司合作成立新实体“星门”，计划投资5000亿美元用于人工智能基础设施，包括在德州建设数据中心和电力设施。该项目旨在推动AI发展，提升美国在全球AI竞争中的地位。

3. 3M工厂的隐形静电墙（1996年）

🔗 amasci.com: Invisible Electrostatic Wall at 3M plant (1996)

1980年，3M公司员工在南卡罗来纳州的一个工厂中遇到了一个“隐形墙”现象。当高速移动的聚丙烯薄膜产生大量静电时，形成了一个强电场，阻止人类通过。员工甚至需要后退才能离开该区域。这一现象在低湿度条件下尤为明显，推测可能是由离子化空气在电场中形成的压力梯度所致。尽管该现象后来被解决，但其背后的物理机制仍是一个谜。

4. Meta在Instagram上审查“#民主党”标签

🔗 mstdn.chrisalemany.ca: Meta Censoring ‘#Democrat’ on Instagram

据报道，Meta在其社交平台Instagram上对“#民主党”标签进行了审查，引发了关于言论自由和平台政策的讨论。这一行为被认为可能与政治内容管理有关，但Meta尚未公开解释具体原因。用户对此表示担忧，认为此举可能影响信息的公开传播。

5. Calm Tech认证“奖励”减少干扰的科技产品

🔗 spectrum.ieee.org: Calm tech certification “rewards” less distracting tech

在CES 2025上展示了首批获得Calm Tech认证的设备，如mui Board Gen 2，外观像木质装饰，仅在控制时亮起。该认证旨在推广减少干扰的科技产品，提升用户体验。

6. Kimi K1.5：利用大语言模型扩展强化学习

🔗 github.com: Kimi K1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs

Kimi K1.5 是一款多模态大语言模型，通过强化学习（RL）实现性能提升。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其在短链推理（short-CoT）和长链推理（long-CoT）任务上超越GPT-4o和Claude Sonnet 3.5。其核心创新包括长上下文扩展和改进的策略优化，无需依赖复杂技术如蒙特卡洛树搜索。Kimi K1.5 支持多模态推理，即将在 https://kimi.ai 上线。

7. 快递员对控制他们工作的算法感到困惑

🔗 theguardian.com: Couriers mystified by the algorithms that control their jobs

英国快递员对控制他们工作的不透明算法和系统故障感到沮丧。他们无法理解为何新登录者优先获得订单，或为何在餐厅繁忙时系统显示无可用快递员。算法的不透明性导致工资短缺、账户被无故停用等问题，且缺乏人工支持。快递员们感到被系统操控，信任逐渐瓦解，工作压力巨大。

8. Hunyuan3D 2.0 – 高分辨率3D资产生成

🔗 github.com: Hunyuan3D 2.0 – High-Resolution 3D Assets Generation

Hunyuan3D 2.0 是一个先进的大规模3D合成系统，用于生成高分辨率的纹理3D资产。该系统包括两个核心组件：Hunyuan3D-DiT（形状生成模型）和Hunyuan3D-Paint（纹理合成模型）。通过两阶段生成流程，Hunyuan3D 2.0 在几何细节、纹理质量和条件对齐方面超越了现有的开源和闭源模型。用户可以通过Hunyuan3D-Studio平台轻松创建和操作3D资产。

9. Show HN: 我制作了一款使用NFC作为物理开关来屏蔽干扰的应用

🔗 foqos.app: Show HN: I made a app that uses NFC as a physical switch to block distractions

Foqos 是一款帮助用户物理屏蔽干扰应用的工具，支持多场景配置文件，如工作、学习或睡前模式。用户可以通过NFC标签快速切换配置文件，无需解锁设备或打开应用。应用完全免费、私密且开源，无订阅、无跟踪、无数据收集。

10. 我们应该在基督教护教学中使用AI和LLM吗？

🔗 lukeplant.me.uk: Should we use AI and LLMs for Christian apologetics? (2024)

作者反对在基督教护教网站中使用大型语言模型（LLM），认为其本质是生成“虚假信息”的工具，无法保证准确性。尽管LLM有时能提供真实信息，但其设计并不以追求真理为目标，容易产生“幻觉”或捏造内容。作者强调，在护教领域，真理至关重要，使用LLM可能损害基督教的可信度。

11. 墨卡托：极限

🔗 mrgris.com: Mercator: Extreme

Drew Roos 创作的 墨卡托：极限 是一款互动地图工具，展示了墨卡托投影的极端变形效果。用户可以将地球上的任意点设为“极点”，并探索从人类尺度到全球尺度的地图变形。通过调整极点位置，地图呈现出独特的视觉效果，揭示了墨卡托投影在极地附近的指数级失真。该工具还提供了新颖的导航方式，帮助用户理解距离和方向的关系。

12. 拉环罐顶上的凸起是什么？

🔗 old.reddit.com: What are these bumps on the top of a pull-tab can?

这些凸起的主要功能是防止拉环被意外拉开，并在制造过程中帮助对齐罐盖。它们还提供了更好的杠杆作用，使拉环更容易拉开。此外，同心圆结构有助于防止罐体变形，保护密封性。这些设计在高速生产线中经过多次测试和改进，以确保其功能性和耐用性。

13. Show HN: Printercow – 将任何热敏打印机变成 API 端点

🔗 printercow.com: Show HN: Printercow – Turn any thermal printer into an API endpoint

Printercow 是一个工具，将热敏打印机转换为可通过 HTTP 访问的 API 端点，支持从 AI 生成的内容到大规模打印需求。它兼容任何支持 ESC/POS 命令的打印机，并允许通过简单的命令或桌面应用快速设置。目前提供每月 300 次免费打印，适合开发者、零售和餐饮行业使用。

14. Go 2 应该摆脱 Context（2017）

🔗 faiface.github.io: Context should go away for Go 2 (2017)

本文讨论了 Go 语言中 context 包的问题，认为它虽然解决了 取消操作 的难题，但其设计存在诸多缺陷。context 像病毒一样传播，强制所有可能耗时的函数都接受它，增加了代码复杂性。作者认为 Go 2 应在语言层面提供更简洁、高效且非侵入式的取消机制，而不是依赖当前的 context 包。

15. 我们失去了对复杂性的尊重

🔗 wilsoniumite.com: We’ve lost our respect for complexity

我们逐渐失去了对复杂性的尊重。作者认为，现代社会倾向于追求简单快速的解释，而忽视了深入理解复杂问题的价值。自动化和职业分工的加剧使我们远离了基础产业的复杂性，导致我们在面对复杂问题时更容易感到挫败。尽管没有明确的解决方案，但作者呼吁重新培养对复杂性的尊重，并欣赏那些敢于说“我不知道”的人。

16. 拉斐尔·阿劳霍的20幅迷人几何杰作（2024年）

🔗 abakcus.com: Rafael Araujo’s 20 Mesmerizing Geometrical Masterpieces (2024)

拉斐尔·阿劳霍以其精确的几何设计闻名，作品灵感源自自然界的黄金比例。他的20幅杰作展示了数学与艺术的完美结合，令人叹为观止。这些作品不仅视觉上震撼，还体现了科学与美学的深度交融。

17. 概念细胞帮助大脑抽象信息并构建记忆

🔗 quantamagazine.org: Concept cells help your brain abstract information and build memories

概念细胞是大脑中负责抽象表示个体、物体和想法的神经元。研究表明，这些细胞在记忆形成和提取中起关键作用。它们对特定概念（如人物或地点）作出反应，无论概念以何种形式呈现。概念细胞通过抽象和关联，帮助大脑将外部信息转化为记忆，是记忆构建的基础。

18. 由测试套件之美引导

🔗 mattkeeter.com: Guided by the beauty of our test suite

Matt Keeter 分享了他在改进软件测试方面的经验。他通过设置 CI 测试、快照测试 和 静态无崩溃证明 来增强代码的可靠性。他还使用 模糊测试 来发现解释器实现中的差异，确保不同版本的代码行为一致。这些方法帮助他在不引入新问题的情况下自信地修改代码。

19. 关于编写AI应用的经验总结

🔗 seldo.com: What I’ve learned about writing AI apps so far

作者分享了编写基于LLM（大语言模型）应用的经验。LLM本质上是“高级自动补全”，擅长将大量文本转化为更少文本，但不适合生成更多内容。RAG（检索增强生成）是有效方法，通过提供具体信息让LLM完成任务。LLM无法完全替代人类，尤其在需要判断和复杂决策的领域。LLM应辅助人类，而非取代。

20. 波兰对美国限制AI芯片出口表示愤怒

🔗 politico.eu: Poland fumes over US block on AI chips

波兰政府对美国限制人工智能芯片出口的决定表示强烈不满，认为此举可能影响其科技发展和军事建设。波兰是北约中军费支出比例最高的国家，且与美国关系密切，因此这一决定令其感到意外。波兰官员称，此举可能阻碍其高科技产业和军事AI系统的发展，并呼吁欧盟采取行动。波兰希望通过与美国的关系扭转这一局面，但反对党批评政府未能积极维护跨大西洋关系。