1. 苹果传奇工程师比尔·阿特金森因癌症去世，享年74岁；
2. 《华盛顿邮报》隐私建议：停用Chrome，删除Meta和Yandex应用；
3. 将照片转换为阿特金森抖动效果；
4. 加入苹果：改变人生的转折点；
5. 马斯克与特朗普公开互怼 威胁取消SpaceX合同；

以上是今天的前五条黑科技新闻标题。

总共25条，具体内容您往下读…

1. 苹果传奇工程师比尔·阿特金森因癌症去世，享年74岁

🔗 daringfireball.net: Bill Atkinson has died

计算机先驱、Macintosh核心开发者比尔·阿特金森（Bill Atkinson）因胰腺癌于2025年6月5日在家中离世，享年74岁。作为QuickDraw图形系统的创造者，他开发的算法至今仍影响深远，其设计的MacPaint更是奠定了位图编辑软件的基础。阿特金森还以迷幻剂体验为灵感开发了革命性的HyperCard。乔布斯曾称他为”让不可能成为可能的天才”，其高效优雅的代码与创新思维重塑了个人计算机发展史。家人透露他晚年痴迷意识研究，离世时在亲友陪伴下安详离去。

2. 《华盛顿邮报》隐私建议：停用Chrome，删除Meta和Yandex应用

🔗 tech.slashdot.org: Washington Post’s Privacy Tip: Stop Using Chrome, Delete Meta Apps (and Yandex)

《华盛顿邮报》科技专栏指出，Meta和Yandex通过安卓系统的“数字后门”持续数月窃取用户数据，且隐私设置无法阻止此类行为。研究人员发现，这两家公司绕过了谷歌为安卓设备设计的隐私保护机制。

为降低风险，建议停用Chrome浏览器，改用Firefox、Brave或DuckDuckGo等更注重隐私的浏览器（iPhone用户可选择Safari）。此外，应删除手机上的Meta和Yandex应用，因其能获取敏感信息（如定位、设备电量及联网设备）。即使未安装Meta应用，其仍可能通过网页活动追踪用户。研究显示，Brave和DuckDuckGo能有效拦截此类数据收集，而Firefox在安卓设备上仍存在部分漏洞。

3. 将照片转换为阿特金森抖动效果

🔗 gazs.github.io: Convert photos to Atkinson dithering

该工具允许用户上传图片并选择输出尺寸（如50x50、320x240等），或自定义分辨率，最终将图片转换为阿特金森抖动风格后保存至桌面。操作简单，仅需选择图片、设置尺寸并导出即可。阿特金森抖动是一种经典图像处理技术，可减少颜色数量同时保留视觉细节，适用于像素艺术或复古风格设计。

4. 加入苹果：改变人生的转折点

🔗 folklore.org: Joining Apple Computer (2018)

1978年4月27日，Bill Atkinson放弃神经科学博士学位，受Jef Raskin邀请加入初创公司苹果电脑。Steve Jobs用“冲浪在技术浪潮前沿”的比喻说服他，Atkinson两周内离职并投身硅谷。

在苹果，他开发了QuickDraw（图形渲染核心）、MacPaint（首个大众位图绘画软件），并参与设计了Lisa和Macintosh的图形界面。他发明的HyperCard（非程序员交互媒体工具）比首个网页浏览器早六年发布。

Atkinson回忆与Jobs的深度合作：从激烈辩论到共同创新，Jobs“激发了他的创造力”。尽管父亲对他辍学不满，但他认为在苹果的12年“改变了数百万人的生活”。文末附读者留言，致敬他推动技术平民化的贡献。

（注：原文含大量技术细节与读者互动，此处聚焦核心叙事。）

5. 马斯克与特朗普公开互怼 威胁取消SpaceX合同

🔗 spacenews.com: Musk-Trump dispute includes threats to SpaceX contracts

美国总统特朗普与企业家马斯克在社交媒体上爆发激烈争执，特朗普威胁取消政府与马斯克公司的合同，包括SpaceX的航天项目。马斯克随即回应称将停用“龙”飞船，但数小时后撤回决定。

SpaceX承担着NASA和国际空间站的关键任务，若合同取消将严重影响美国航天计划。尽管双方言辞激烈，业内人士认为这仅是“虚张声势”，因政府依赖SpaceX的发射服务，而SpaceX也需保留政府收入。

此外，特朗普还提及撤回NASA局长提名，并暗示不会任命民主党人。这场争端凸显了商业航天与政府合作的脆弱性。

6. 为什么我们要放弃Nix转向Railpack

🔗 blog.railway.com: Why We’re Moving on from Nix

Railway团队宣布推出全新构建工具Railpack，取代已服务300万应用的Nixpacks。Nixpacks虽能满足80%用户需求，但其基于Nix的版本管理存在明显缺陷：依赖版本与Git提交哈希绑定，导致维护困难且无法精确控制补丁版本；此外，镜像体积过大（单一/nix/store层）和缓存效率低下（环境变量导致缓存失效）也限制了扩展性。

Railpack通过直接集成BuildKit实现革新：支持细粒度版本控制（如Node/Python的major.minor.patch）、镜像体积减少38%-77%，并优化缓存机制（跨环境共享缓存层）。其架构分为分析、规划、生成三阶段，利用并行构建图精准控制层依赖。现已支持Node/Python/Go等语言，并开源（railpack.com）。这一转变旨在为未来1亿用户提供更稳定、高效的构建体验。

7. 自建数字家园：技术独立的快乐与价值

🔗 ssp.sh: Self-Host and Tech Independence: The Joy of Building Your Own

本文作者受PewDiePie用开源技术自建项目的启发，探讨了自主托管（如博客、服务器）和技术独立的意义。他强调拥有个人域名和长期维护内容的重要性，避免因平台迁移导致数据流失。作者分享了自己的实践：用开源工具（如Hugo、Listmonk）搭建博客、邮件列表、家庭实验室（Homelab），并管理照片、代码库等。

开源生态是核心动力——从Linux到Git，社区协作创造了免费且灵活的工具。作者认为，自建系统虽需学习成本，但能摆脱商业订阅束缚，获得掌控感。文末推荐了Paperless、PhotoPrism等自托管工具，并鼓励读者从小处开始（如注册域名），逐步实现技术自主。

8. 《Radiant AI究竟是什么？——回顾〈上古卷轴4〉的未竟野心》

🔗 blog.paavo.me: What was Radiant AI, anyway?

本文深入探讨了Bethesda在《上古卷轴4：湮没》中宣传的Radiant AI系统。这一技术最初承诺为NPC赋予动态行为：自主决策、24小时日程、甚至因需求偷窃或狩猎。然而，实际游戏中系统大幅缩水，仅保留了基础日程功能。文章通过早期采访、E3演示和玩家社区讨论，揭示了Radiant AI从理想（如NPC自主完成“Fargoth偷戒指”任务）到现实（脚本驱动行为）的落差，并分析其后续影响——从《辐射3》到《星空》，Bethesda逐渐转向更可控的Radiant任务系统。核心矛盾在于：开放世界动态性与游戏稳定性的权衡，至今仍是玩家争议焦点。

9. 在光盘表面烧制可见图像的工具

🔗 github.com: A tool for burning visible pictures on a compact disc surface (2022)

该项目是一个用于在光盘表面通过烧录技术生成可见图像的开源工具（GPL-3.0协议）。其灵感源自15年前的两个类似项目（argon和unDEFER的尝试），代码部分基于后者的坐标转换逻辑。开发者改进了界面并加入可视化预览功能，但因不同光盘品牌的几何参数差异导致校准困难，项目一度搁置，近期经Qt6移植后重新发布。

用户需加载高对比度图片，选择对应光盘型号生成音轨（约800MB），再通过刻录软件（如cdrecord）烧录为音频CD。若光盘未预置参数，需手动输入几何数据，但过程繁琐且可能浪费大量光盘。核心挑战在于多目标优化——需平衡图像质量与物理参数，原方案依赖人工校准，效率低下。开发者提出可能的改进方向（如利用AI图像识别或光学驱动器延迟差异），但未深入验证。

附资源包括Windows预编译版本、ECMA标准文档及相关技术文章。项目现存161星标，主要作为对光盘时代的致敬，实用性受限于硬件兼容性。

10. 仇恨电台（2011）

🔗 rwandanstories.org: Hate Radio (2011)

这部作品探讨了冲突与和平的复杂关系，通过广播媒介这一独特视角揭示了仇恨言论如何加剧社会分裂。作者深入分析了媒体煽动在暴力事件中的关键作用，同时反思了和解的可能性。研究强调，尽管仇恨电台曾是种族清洗的工具，但同理心与对话仍能重建破碎的社群。案例聚焦卢旺达大屠杀等历史事件，警示信息传播的伦理责任。

11. Pornhub退出法国后，某VPN半小时内注册量激增1000%

🔗 mashable.com: After Pornhub left France, this VPN saw a 1,000% surge in signups in 30 minutes

由于法国新出台的年龄验证法规（要求成人网站通过人脸识别或身份证核验用户年龄），Pornhub于6月5日封锁了法国访问，导致Proton VPN在30分钟内注册量暴涨1000%。该公司表示，尽管其初衷是帮助受网络审查地区的用户，但VPN确实能用于绕过地域限制。

专家指出，此类法规虽旨在保护未成年人，但存在隐私泄露风险，且技术层面难以执行（用户可通过VPN伪装地理位置）。Proton批评该政策可能让第三方收集成人身份信息，建议改为在设备端实施家长控制。

Proton VPN是瑞士隐私服务商旗下产品，拥有全球117国的1.3万台服务器，曾获Mashable年度推荐。此前美国TikTok禁令风波时，其日注册量亦增长490%。

12. 如果有效，就不是AI：从商业视角看人工智能初创企业（1999年）

🔗 dspace.mit.edu: If it works, it’s not AI: a commercial look at AI startups (1999)

这篇1999年由麻省理工学院电气工程与计算机科学系学生Eve M. Phillips撰写的论文，探讨了早期人工智能初创企业的商业化困境。标题中的核心观点——“如果技术有效，人们就不认为它是AI”——揭示了当时AI技术被过度炒作后，实际落地产品往往被归为常规工具的行业现象。论文分析了AI技术从实验室走向市场时面临的挑战，包括公众期望落差、技术成熟度与商业化路径的冲突。研究基于MIT学术资源，涵盖参考文献76至80页，强调AI领域需平衡技术创新与实际应用价值。全文可通过MIT数字图书馆访问，但受版权保护限制。

13. 用Claude编写真实代码的实战笔记

🔗 diwank.space: Field Notes from Shipping Real Code with Claude

这篇文章分享了如何通过AI辅助开发实现真正的生产力飞跃，而非空谈理论。作者以Julep团队的实际经验为例，揭示了三大核心模式：Playground模式（快速原型，适合实验）、结对编程模式（结构化协作，依赖CLAUDE.md文档）和生产级模式（严格边界控制，适用于复杂系统）。

关键洞见在于：AI是工具而非替代品，开发者需扮演“指挥者”角色，通过锚点注释和明确文档引导AI生成可靠代码。尤其强调自主编写测试的重要性，避免因过度依赖AI导致深夜调试灾难。文中还对比了传统编码（雕刻大理石）与氛围编程（指挥乐团）的差异，指出后者需要开发者平衡灵活性与工程纪律。

最终结论：优秀实践是AI增效的基石，混乱的流程只会被AI放大。文中的方法论均来自真实生产环境，而非纸上谈兵。

14. 发现JDK竞态条件并用Fray在30分钟内完成调试

🔗 aoli.al: Discovering a JDK Race Condition, and Debugging It in 30 Minutes with Fray

作者在为并发测试工具Fray编写集成测试时，发现一段看似简单的代码触发了死锁。经排查，问题根源并非Fray自身，而是JDK的ScheduledThreadPoolExecutor存在竞态条件。当线程池处于SHUTDOWN状态时，FutureTask.get()可能无限阻塞，原因是schedule()方法误判任务会被终止，而实际任务未被任何线程执行。

借助Fray的确定性回放和调度可视化功能，作者快速定位到问题：主线程添加任务到队列后，若恰好在状态检查前被切换到关闭线程（执行shutdown()），线程池会跳过任务执行直接进入终止状态，导致任务永久滞留。

文中演示了如何通过Fray插件复现、回放并逐步分析该问题，同时提到JDK团队最终采纳了基于Fray的复现方案而非传统日志补丁。这一案例凸显了并发调试工具对解决“海森堡bug”（难以复现的缺陷）的价值。

15. 为什么从R转向Pandas会感到笨拙（2024）

🔗 sumsar.net: Why Pandas feels clunky when coming from R (2024)

一位长期使用R语言和tidyverse的数据分析师在转用Python的pandas库五年后，仍觉得其操作繁琐。文章通过对比两国语言处理同一数据分析任务的代码，指出pandas的痛点：方法命名混乱（如.filter()不筛选数据）、分组与非分组数据框的API不一致、缺少便捷函数（如列重排需手动操作），以及频繁需要.reset_index()还原索引。R的管道操作和一致性语法让分析流程更流畅，而pandas的灵活性反而增加了复杂度。作者呼吁Python用户理解R用户的挫败感，并承认pandas虽强大，但对习惯tidyverse的用户而言确实不够优雅。

16. 算法内存需求远低于时间消耗的新突破

🔗 blog.computationalcomplexity.org: You need much less memory than time

计算机科学领域迎来了一项重大突破：Ryan Williams的最新研究表明，所有算法都可以用比原算法时间消耗少得多的内存来模拟。这一成果颠覆了传统认知，证明内存空间可以重复利用，而时间则无法复用。

Williams的论文提出了关键公式：DTIME(t(n)) ⊆ DSPACE(√(t(n)log t(n))，相比1977年Hopcroft等人的经典成果（内存需求仅略低于时间消耗t(n)），实现了近乎平方级的改进。其核心在于将图灵机的运行过程拆分为√t(n)个片段，并通过有限域编码和Cook-Mertz的树评估算法高效复用内存空间。

这一突破对复杂性理论影响深远：

• 推翻了1986年Sipser的假设（若存在时间2ⁿ但空间2^0.99ⁿ无法解决的问题，则RP=P）；
• 若进一步将空间压缩至n^ε（ε<1/2），可能证明P≠PSPACE；
• 目前结果适用于多带图灵机和固定内存访问的随机存取机，但通用随机存取机及量子计算等模型仍有待探索。

Williams的证明巧妙结合了计算树建模与空间复用技术，被誉为本世纪复杂性理论的经典之作。研究者建议阅读论文第3.1节和Cook-Mertz论文第2-4节，以深入理解这一「魔法般」的空间优化机制。

17. 电子前哨基金会呼吁FTC：DMCA第1201条制造了反竞争的监管壁垒

🔗 eff.org: EFF to the FTC: DMCA Section 1201 Creates Anti-Competitive Regulatory Barriers

电子前哨基金会（EFF）与Authors Alliance合作，向联邦贸易委员会（FTC）指出《数字千年版权法》第1201条及其繁琐的豁免申请流程实质上是反竞争的监管壁垒。该条款禁止用户绕过技术保护措施（如软件锁），即使是为了合法的合理使用（如评论、研究、维修等）。尽管国会设立了每三年一次的豁免机制作为安全阀，但现行流程复杂耗时，反而阻碍了公共利益。EFF建议FTC敦促国会废除或改革第1201条，或至少推动2026年豁免流程的彻底修订，以确保版权法真正促进创新而非压制竞争。

18. Wirecutter水质专家亲述：我为何不装净水器

🔗 nytimes.com: I’m Wirecutter’s water-quality expert. I don’t filter my water

作为专注水质报道十年的专家，作者通过多次实验室检测发现自家自来水近乎纯净，因此拆除了净水器。他指出，美国多数公共供水系统已通过《安全饮用水法案》严格管控近百种污染物，年度水质报告（CCR）可公开查询。尽管2023年研究显示全美近半水源含PFAS（永久化学品），但实际超标比例仅8%-15%，且污染分布不均。

作者强调，净水器存在先天缺陷（如高成本、易堵塞或维护繁琐），建议用户先通过CCR或专业检测（如Tap Score套件）了解水质，再决定是否安装。纽约等城市的水源经严格保护，而污染通常源于特定点源（如工厂泄漏），非全域性问题。核心观点：知情才能消除恐慌，盲目过滤可能徒增负担。

19. 2013年：轮播图真的该用吗？

🔗 shouldiuseacarousel.com: Should I Use a Carousel? (2013)

这篇文章强烈反对使用轮播图，并通过多项数据与专家观点佐证。研究表明，仅有1%的用户会点击轮播内容，其中89%的点击集中在首屏位置，首屏以外的内容几乎被完全忽略。尼尔森诺曼集团指出，用户甚至无法完成基于轮播图设计的任务测试。多位行业专家（如Adam Fellowes、Lee Duddell等）批评轮播图交互效果差、可访问性缺陷严重（如对键盘和屏幕阅读器不友好），并讽刺其作用仅是“让管理层觉得自己的内容被展示”。最终结论很明确：不要使用轮播图——它只会让用户感到挫败。

20. 美国残疾福利激增背后的隐忧（2013年）

🔗 apps.npr.org: The startling rise of disability in America (2013)

过去30年，美国领取残疾补助的人数激增，每月有1400万人接受政府支票，联邦支出已超过食品券和福利的总和。这一现象与医疗进步和反歧视法案形成矛盾——多数受助者不再工作，却未被计入失业统计。记者调查发现，判定标准模糊（如背痛、糖尿病）导致差异，阿拉巴马州黑尔县近1/4适龄成年人依赖补助，当地医生佩里·蒂姆伯莱克的教育水平评估成为关键门槛。

经济转型中，传统制造业衰退迫使工人转向残疾体系，如华盛顿州锯木厂关闭后，56岁的斯科特·伯德索尔因心脏病获批补助。MIT经济学家指出，这实质是隐藏失业的”丑陋秘密”。更严峻的是，儿童SSI计划30年间增长7倍，三分之二因精神/智力问题获助，如10岁贾希尔·杜洛克虽学习迟缓却充满潜力。该体系正演变为低技能群体的终身贫困陷阱，仅1%受助者重返职场。

21. 美国正加速沦为技术监控大国

🔗 english.elpais.com: The US is turning into a mass techno-surveillance state

自特朗普重返白宫后，美国政府借助人工智能大规模监控特定人群，包括移民、过境外国人和学生，手段包括扫描社交媒体、分析生物识别与财务数据、拦截通讯及追踪车辆位置。私营企业如Palantir、Anduril与GEO Group为政府提供技术支持，而特朗普与马斯克主导的“政府效率部”（DOGE）正整合数亿公民的敏感数据，包括税务与医疗记录。

国土安全部使用Babel X和SocialNet等工具收集旅行者社交信息，甚至将抗议加沙暴行等行为视为“反犹活动”并拒批移民申请。监控网络还涵盖无人机、车牌识别系统和手机间谍软件，且边境地区的人权状况因技术滥用急剧恶化。专家警告，这种“监控国家”模式一旦建立，可能威胁所有公民的自由，而欧洲机构也在效仿类似技术。

22. Louis Rossmann：成立基金会推动消费者所有权回归

🔗 youtube.com: Louis Rossmann: We’ve started a foundation to bring back ownership [video]

Louis Rossmann宣布成立一个基金会，旨在恢复消费者对产品的所有权，反对制造商通过垄断维修权、软件锁定等方式剥夺用户权益。他在视频中强调，当前许多企业限制用户自行维修或改装设备，导致电子垃圾增加和消费者权益受损。该基金会将推动立法改革，倡导维修权运动，并支持用户对购买的产品拥有完全控制权。Rossmann呼吁公众关注并参与这一行动，共同对抗企业过度控制的行为。

23. 从SQL问题开始，却被嘲讽“蠢问题”

🔗 twitter.com: I started with a SQL question. He said “that’s a dumb question.”

用户提出一个SQL相关问题，却遭到对方贬低称“这是个蠢问题”。随后页面提示JavaScript未启用，导致无法正常使用x.com（原Twitter）的功能，建议用户启用JavaScript或更换支持的浏览器，并附上了帮助中心链接。此外，页面还提示某些隐私相关扩展可能导致访问异常，建议临时禁用后重试。底部包含常规的服务条款、隐私政策及版权信息。

24. 阿西莫夫与未来世界的忧思（1964）

🔗 archive.nytimes.com: Asimov and the Disease of Boredom (1964)

1964年，艾萨克·阿西莫夫在参观纽约世博会后，对2014年的世界展开大胆预测。他描绘了一个技术高度发达的社会：自动化厨房将解放人力，地下城市和极光玻璃调节自然光线，核能电池为无绳设备供电，而笨拙的机器人管家已开始承担家务。通信技术实现全球直拨与月球视频通话，立体电视和压缩空气交通工具成为现实。

然而，人口爆炸（预计达65亿）将迫使人类殖民沙漠、极地和海底，藻类食品虽美味却引发心理抵触。尽管自动化提升了效率，但技术追赶人口增长的压力巨大，贫富差距加剧。阿西莫夫警告，若生育率不受控，”曼哈顿式全球拥挤”将在500年内导致社会崩溃。2014年的世博会将设立”人口控制中心”，但人类能否避免危机仍是未知数。

25. 好莱坞已悄然启用AI技术

🔗 vulture.com: Hollywood Is Already Using AI (and Hiding It)

文章揭露好莱坞正秘密使用AI技术制作影视内容，尽管行业对此讳莫如深。新成立的AI工作室Asteria由创业者Bryn Mooser和演员Natasha Lyonne共同创立，其模型仅基于授权素材训练，标榜为“伦理AI”。与此同时，Runway等公司开发的生成式AI工具已广泛用于特效、场景生成，甚至帮助制片方压缩成本——例如用1万美元替代原需数百万的实拍镜头。

然而，AI的普及引发争议：版权纠纷（多数模型未经许可使用受训数据）和工会抵制（演员工会要求对AI克隆演员严格管控）成为焦点。尽管新合约限制AI直接编写剧本或克隆演员，但生成视频的灰色地带仍存。行业面临两难：一边是制片方为降本疯狂拥抱AI，一边是法律风险如影随形——30余起版权诉讼可能决定AI在好莱坞的未来。

正如一位制片人所言：“好莱坞最大的恐惧，是拍出爆款后陷入30年官司。”