1. 以军被曝在2025年屠杀中近距离处决加沙援助人员；
2. 我的小狗如何用“胡言乱语”编程游戏；
3. OpenAI与美国政府构建身份监控机器，你的自拍正被比对通缉名单；
4. 苹果宣布在休斯顿生产Mac mini，加速美国制造布局；
5. 十岁那年，我给迪士尼寄去了一份过山车设计；

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. 以军被曝在2025年屠杀中近距离处决加沙援助人员

🔗 dropsitenews.com: IDF killed Gaza aid workers at point blank range in 2025 massacre: Report

根据独立研究机构Earshot和法医建筑学的联合调查报告，以色列士兵于2025年3月23日在加沙南部近距离处决了15名巴勒斯坦援助人员。报告通过音频视频分析及幸存者证词重建了事件，指出以军向清晰标记的救护车队发射了超过900发子弹，其中至少844发集中在5分30秒内射出。士兵先从沙丘高位持续射击，随后走近至一米范围内对援助人员行刑。以军内部调查未建议追究涉事部队刑事责任，但联合报告提供了详尽的法理证据，指控此举是蓄意屠杀。

2. 我的小狗如何用“胡言乱语”编程游戏

🔗 calebleak.com: I’m helping my dog vibe code games

一位被Meta裁员的研究工程师，训练他9磅重的小狗Momo通过敲击键盘来“开发”游戏。他设计了一套系统：Momo在特制键盘上打字，输入通过Raspberry Pi和DogKeyboard应用过滤后，发送给Claude Code AI。AI被设定为“一位只说 cryptic riddles 的天才游戏设计师”，从而将看似随机的按键解读为游戏创意并生成代码。系统通过智能喂食器自动奖励Momo，并配备了截图、自动测试等工具链来验证和修复游戏。最终，Momo成功创作了多个可玩的游戏，整个过程展示了通过巧妙的提示工程、自动化工具和强化训练，可以实现令人惊讶的人（狗）机协作。

3. OpenAI与美国政府构建身份监控机器，你的自拍正被比对通缉名单

🔗 vmfunc.re: OpenAI, the US government and Persona built an identity surveillance machine

2026年2月，一项调查披露，OpenAI与身份验证公司Persona及美国政府合作，建立了一套名为 “openai-watchlistdb” 的监控系统。该系统自2023年11月起已秘密运行超过两年，早于OpenAI公开要求用户身份验证的时间。

调查人员通过公开网络侦察发现，该服务运行在独立的谷歌云基础设施上，并与美国政府专用的 FedRAMP 授权平台相连。系统在用户进行身份验证时，不仅收集详细的个人身份信息与证件照片，更会使用面部识别算法将用户自拍与监控名单照片进行比对，并依据多项类别（如恐怖主义、间谍活动）进行筛查，甚至可能自动向美国金融犯罪执法局等机构提交可疑活动报告。

整个调查基于完全公开的信息，未侵入任何系统。Persona首席执行官已承诺回应相关问题，但核心发现——即该监控数据库的存在及其长达27个月的运行历史——仍未得到解释。

4. 苹果宣布在休斯顿生产Mac mini，加速美国制造布局

🔗 apple.com: Mac mini will be made at a new facility in Houston

苹果公司于2026年2月24日宣布，将大幅扩展其在美国德克萨斯州休斯顿的制造业务。核心举措包括：首次将Mac mini的生产引入美国，该产品将于今年晚些时候在休斯顿的新工厂开始制造。同时，公司还将扩大该工厂先进AI服务器的产能，并新建一个先进制造中心，为学员、供应商及美国企业提供实践培训。这些投资预计将创造数千个就业岗位。

此次扩张是苹果对美国制造业长期承诺的一部分。公司还列举了其“美国制造计划”的一系列进展，例如采购超过200亿颗美国制造的芯片，以及支持合作伙伴在亚利桑那州、肯塔基州等地建设半导体和玻璃制造设施。

5. 十岁那年，我给迪士尼寄去了一份过山车设计

🔗 wordglyph.xyz: I pitched a roller coaster to Disneyland at age 10 in 1978

1978年，十岁的作者在体验太空山过山车后，萌生了设计倒环过山车的想法。得知已有单环过山车在建后，他决心打造更棒的四环过山车“Quadrupuler”。他耗时数月用轻木和自制塑料环完成了模型，并将蓝图寄给迪士尼。数月后，他收到了WED Enterprises（迪士尼幻想工程） 的正式回信，信中对他的创意表示赞赏。这封回信极大地鼓舞了他，塑造了他不畏拒绝的坚韧性格。此后多年，他始终保持发明与创造的热情，并将这份源自十岁的信念应用于演艺事业等充满挑战的领域，始终坚持“一次只做一件事”的座右铭。

6. Discord因隐私泄露风险终止与身份验证软件Persona的合作

🔗 fortune.com: Discord cuts ties with identity verification software, Persona

研究人员发现，Discord使用的身份验证软件Persona存在前端代码和数据在互联网及美国政府服务器上公开可访问的安全问题。公开文件显示，该软件不仅进行年龄验证，还执行多达269项检查，包括面部识别比对监控名单和政治人物筛查，并将用户信息标记为风险评分。

此次事件导致Discord迅速终止了与Persona的短期合作。这已是Discord近期因第三方供应商问题引发的第二次数据安全风波，此前另一服务商曾导致超7万用户的政府ID泄露。尽管Persona首席执行官辩称公开的是非敏感前端信息，但事件加剧了用户对平台强制年龄验证可能侵犯隐私的担忧。

7. 一周内用AI重建Next.js：更快、更小、更易部署

🔗 blog.cloudflare.com: How we rebuilt Next.js with AI in one week

一家公司仅用一周时间，由一名工程师主导AI模型，成功重建了流行的前端框架Next.js，推出了名为vinext的替代方案。它基于Vite构建，可作为Next.js的即插即用替代品，并能通过单一命令部署到Cloudflare Workers。早期基准测试显示，其生产构建速度提升高达4倍，客户端捆绑包体积减小达57%，且整个项目仅消耗了约1100美元的AI计算资源。

vinext并非Next.js的包装器，而是在Vite上对Next.js API表面（包括路由、服务器渲染、React服务器组件等）的彻底重新实现。这解决了Next.js在无服务器生态中部署复杂、依赖特定工具链的问题。其架构大部分与Cloudflare无关，未来计划支持更多部署平台。

该项目目前处于实验阶段，但已通过大量测试，并有早期客户在生产中运行。此外，团队还实验性地引入了流量感知预渲染功能，能根据实际访问数据智能预渲染页面，以优化大型站点的构建性能。此次快速成功的关键在于Next.js完善的文档与测试、Vite的坚实基础以及当前AI模型处理复杂代码库能力的显著提升。

8. 谷歌强制开发者注册政策引发广泛反对

🔗 keepandroidopen.org: Open Letter to Google on Mandatory Developer Registration for App Distribution

一封由众多民间组织、非营利机构和科技公司联名签署的公开信，强烈反对谷歌即将在全球推行的新政策。该政策要求所有在Google Play商店以外渠道分发Android应用的开发者，都必须向谷歌进行强制性集中注册，包括提交身份信息、同意条款并支付费用。

联署方认为，此举从根本上改变了Android平台的开放本质，将谷歌的守门人权力不当延伸至其本无运营角色的分发渠道。这为独立开发者、开源项目、隐私应用等设置了不必要的壁垒，并引发了对创新抑制、隐私监控、数据滥用、任意封禁以及反竞争的严重担忧。信中强调，Android现有安全机制已足够，谷歌应撤回该政策，以更尊重开放原则的方式推进安全目标。

9. 亚马逊被控操纵全美物价，面临紧急禁令

🔗 thebignewsletter.com: Amazon accused of widespread scheme to inflate prices across the economy

加州总检察长罗布·邦塔指控亚马逊实施了一项广泛的价格操纵计划，通过其市场主导地位，迫使供应商在全网（包括亚马逊自身及其他零售平台）提高商品售价。其核心手段是利用“购买框”算法作为杠杆，惩罚那些在其他平台提供更低价格的供应商，从而消除价格竞争。该行为涉嫌构成“轴辐式共谋”，不仅推高了其平台上的第三方商品价格（年涨幅达7%），更可能影响了美国整体物价水平。邦塔已向法院申请临时禁令，要求立即停止该行为，这表明其掌握的证据可能非常有力。此外，联邦贸易委员会也指控亚马逊高管（包括贝索斯）涉嫌销毁相关证据。

10. 附近眼镜：一款检测智能眼镜并发出警告的安卓应用

🔗 github.com: Nearby Glasses

这是一款名为“附近眼镜”的安卓应用，其主要功能是通过扫描附近蓝牙设备广播数据中的制造商标识符，来尝试检测并警告用户周围可能存在的智能眼镜（如Meta Ray-Bans、Snap Spectacles等）。该应用基于蓝牙低功耗技术，当检测到信号强度（RSSI阈值默认为-75 dBm）足够强的相关设备时，会推送通知提醒用户。

开发者强调，此方法可能存在误报（例如将同一制造商的VR头显识别为智能眼镜），也可能存在漏报，因此应用仅供参考，使用者需自行承担风险。应用本身不收集任何用户数据、不含广告或遥测功能。开发动机源于对智能眼镜可能用于非同意拍摄与面部识别等隐私侵犯行为的担忧。

应用提供日志记录、可调节检测阈值、通知冷却时间等设置选项，并采用前台服务以保持持续扫描。其代码基于PolyForm非商业许可证开源，但开发者声明并非专业出身，应用效果不作保证。最后，应用郑重警告：因误判而骚扰他人可能构成犯罪，请务必谨慎行事并了解当地法律。

11. Pi：一个极简的终端编码助手

🔗 pi.dev: Pi – A minimal terminal coding harness

Pi 是一个高度可定制、运行于终端的 AI 编码助手。其核心哲学是极简与可扩展，不内置复杂功能（如子代理、计划模式），而是通过 TypeScript 扩展和技能包让用户自由适配工作流。它支持 15 家以上 AI 提供商和数百个模型，可实时切换。会话采用树状结构管理，便于回溯与分支。提供四种使用模式：交互式终端、脚本调用的打印/JSON 模式、RPC 及 SDK 集成。用户可通过 npm 或 git 安装分享扩展包，真正实现“你的工作流，你来定义”。

12. 特斯拉欧洲注册量暴跌17%，纯电市场却逆势增长14%

🔗 electrek.co: Tesla registrations crash 17% in Europe as BEV market surges 14%

尽管欧洲整体纯电动汽车市场在同期实现了14%的显著增长，但特斯拉在该地区的车辆注册量却出现了17%的大幅下滑。与此同时，特斯拉正对一家苏打水公司采取法律行动，以争夺“Cybercab”名称的使用权。

13. 将旧Kindle改造为实时公交信息屏

🔗 mariannefeng.com: Hacking an old Kindle to display bus arrival times

本文详细介绍了如何将一部旧Kindle Touch（第4代/K5/KT）改造成一个每分钟自动刷新、可显示实时公交到站时间的设备，其功能类似TRMNL信息屏，但成本极低。核心步骤包括：对Kindle进行越狱、安装KUAL启动器和MRPI工具、设置SSH连接、部署一个能生成并托管图片的网络服务器，以及最后创建一个自定义KUAL应用来控制信息屏的启动与停止。

作者以新泽西公交（NJ Transit）数据为例，通过抓取其公开的GraphQL接口获取实时公交信息。由于服务器资源有限，未采用常见的Puppeteer方案，而是改用wkhtmltoimage定时将HTML页面转换为符合Kindle屏幕分辨率（600x800）的PNG图片，并通过调整CSS解决了图像旋转与对齐问题。在KUAL应用中，通过bash脚本实现每分钟抓取图片并刷新屏幕，同时监听菜单键按下事件以优雅退出信息屏模式。项目已稳定运行一个多月，作者也探讨了残影和续航等优化方向。整个改造过程充满挑战，但最终成果实用且极具趣味性。

14. 大阪关西机场创下30年零行李丢失纪录，获评“全球最佳行李运送机场”

🔗 japannews.yomiuri.co.jp: Osaka: Kansai Airport proud to have never lost single piece of luggage (2024)

自1994年启用至今的三十年间，大阪关西国际机场始终保持着一项非凡纪录：从未发生过一起旅客托运行李丢失事件。凭借这一卓越成就，该机场在英国一家国际航空评级机构举办的2024年世界机场大奖中，第八次荣获“全球最佳行李运送机场”称号。

机场在高峰期间每日需处理多达三万件行李。其高效运作得益于自动化系统与人工检查的结合：行李经传送带按目的地分拣，同时辅以传感器监控和员工巡逻，确保无行李被遗漏。此外，地勤人员会手动调整行李箱手柄方向，方便旅客提取，这一细节服务也获得了海外旅客的好评。面对预计将因2025年大阪世博会而增加的客流量，机场方面表示将通过升级系统来进一步提升效率。

15. Moonshine：超越Whisper的本地化开源语音识别工具

🔗 github.com: Show HN: Moonshine Open-Weights STT models – higher accuracy than WhisperLargev3

Moonshine Voice 是一个专为实时语音应用设计的开源AI工具包。其核心优势在于所有处理均在设备本地完成，确保了高速、低延迟与用户隐私。它提供了一系列从微型到中型的开源权重语音转文本模型，其中Moonshine Medium Streaming模型在准确率上甚至超越了参数规模大得多的Whisper Large V3。

该工具包针对流式语音输入进行了优化，支持灵活输入长度与状态缓存，避免了不必要的计算，从而在边缘设备（如树莓派、手机）上也能实现快速响应。它内置了完整的解决方案，支持多语言（包括中文、英语、日语等），并提供跨平台（Python、iOS、Android等）的统一API，让开发者能轻松构建需要实时语音交互的应用程序。

16. OpenAI大幅下调支出预期，从1.4万亿美元降至6000亿美元

🔗 cnbc.com: OpenAI resets spending expectations, from $1.4T to $600B

根据CNBC获得的信息，OpenAI已向投资者更新其长期规划，将2030年的总计算基础设施支出目标从之前宣称的1.4万亿美元大幅下调至约6000亿美元。此举旨在使支出计划更贴合其收入增长预期。公司同时预测，2030年总收入将超过2800亿美元，其2025年实际收入为131亿美元。此外，OpenAI正进行一轮可能超1000亿美元的巨额融资，英伟达等战略投资者或参与其中。公司旗下ChatGPT的周活跃用户已突破9亿。

17. Anthropic放弃核心安全承诺，AI安全政策重大转向

🔗 time.com: Anthropic Drops Flagship Safety Pledge

人工智能公司Anthropic，曾以极度重视安全自居，现已决定放弃其旗舰安全政策——《负责任扩展政策》的核心承诺。该政策原规定，在无法提前确保安全措施到位的情况下，绝不训练新的AI模型。公司表示，鉴于竞争对手正飞速发展，单方面停止研发并无助于安全，反而可能让防护最弱的开发者主导进程。新政策承诺提高风险透明度、发布安全路线图，并仅在自认行业领先且灾难风险显著时才会“延迟”开发。此举被外界视为面对激烈竞争和监管缺失的务实调整，但也引发了对社会能否应对AI灾难性风险的担忧。

18. Stripe估值达1590亿美元，2025年度信披露强劲增长

🔗 stripe.com: Stripe valued at $159B, 2025 annual letter

根据其2025年度信，金融科技公司Stripe估值已达1590亿美元。过去一年，其平台处理总额达1.9万亿美元，同比增长34%，约占全球GDP的1.6%。公司业务已超越支付，其营收套件年化收入运行率将达10亿美元。Stripe尤其在新兴领域表现突出，正积极构建AI智能体商务的基础设施，并与OpenAI等合作推出相关协议。同时，其稳定币支付业务量翻倍，并通过收购与自研加强在区块链支付领域的布局。

19. Steel Bank Common Lisp：高性能的Common Lisp编译器

🔗 sbcl.org: Steel Bank Common Lisp

Steel Bank Common Lisp (SBCL) 是一款高性能的ANSI Common Lisp编译器和运行时系统。作为开源/自由软件，它提供了交互式开发环境，包含调试器、性能分析器等工具。SBCL支持Linux、macOS、Windows等多个平台，采用宽松许可证，最新版本为2.6.1。其文档以HTML和PDF格式提供，用户可通过邮件列表或Bug数据库报告问题。

20. Mercury 2：采用扩散技术的最快推理大语言模型

🔗 inceptionlabs.ai: Mercury 2: The fastest reasoning LLM, powered by diffusion

Inception公司发布了Mercury 2，一款号称全球最快的推理大语言模型。它摒弃了传统自回归模型逐词生成的瓶颈，创新性地采用扩散模型进行并行优化生成，从而实现超过5倍的生成速度提升。该模型专为生产环境设计，在高并发下仍能保持极低延迟，适用于实时编码辅助、智能体工作流、语音交互及检索增强生成等对响应速度要求苛刻的场景。其定价为每百万输入/输出tokens 0.25/0.75美元，并提供128K上下文长度。

21. AI 是否正在引发理论高能物理 arXiv 的论文海啸？

🔗 math.columbia.edu: Looks like it is happening

作者观察到 arXiv 的 hep-th（理论高能物理）板块近期提交量激增，怀疑可能与 AI 生成论文 的能力有关。他最初的数据显示，近几个月的提交量相比往年几乎翻倍，这似乎印证了 Sabine Hossenfelder 关于 AI 将导致低质量论文泛滥的预测。

然而，一位评论者指出，初始数据可能因统计方式（基于最近修改日期）而产生误导。按原始提交日期修正后的数据显示，虽然近期提交量仍有显著增长，但并非“近翻倍”的夸张程度。因此，作者得出结论：“arXiv 末日”尚未到来。他呼吁进行更深入分析，并建议这正是 AI 工具可以胜任的任务，同时表示不会删除非人类生成的评论。

22. 拥抱未来：Hugging Face Skills 一站式AI技能库

🔗 github.com: Hugging Face Skills

Hugging Face Skills 是一个为AI编码代理（如Claude Code、OpenAI Codex等）提供标准化任务定义的资源库。其核心是技能——即包含详细指南、脚本和资源的独立文件夹，用于指导AI代理完成特定任务，例如模型训练、数据集管理或论文发布。

该库兼容主流AI开发工具，并通过统一的Agent Skill格式确保跨平台互操作性。用户可轻松安装所需技能，并在对AI代理发出指令时直接调用，从而高效执行复杂的机器学习工作流。库内已包含从模型训练到实验跟踪的多种实用技能，并鼓励开发者贡献或自定义新技能，以持续扩展其能力生态。

23. 美军施压Anthropic，要求放宽AI安全限制

🔗 theguardian.com: US Military leaders meet with Anthropic to argue against Claude safeguards

美国国防部高层与人工智能公司Anthropic 会面，要求其修改其AI模型Claude的安全限制条款。国防部长给予Anthropic首席执行官最后期限，若不同意军方条款将面临处罚。Anthropic以注重安全著称，一直抵制其技术被用于大规模监控或全自主武器系统。尽管国防部已在其系统中整合了Claude，但双方因使用限制僵持数周。与此同时，其他主要AI公司如OpenAI和xAI已同意政府的使用条款。此次争议凸显了AI军事化应用引发的伦理与安全担忧。

24. 开源智能体开发环境 Emdash：并行运行多个编码助手

🔗 github.com: Show HN: Emdash – Open-source agentic development environment

Emdash 是一款开源的智能体开发环境，它允许开发者并行运行多个来自不同供应商的编码 AI 助手（如 Claude Code、Qwen Code 等）。其核心特性是使用 Git 工作树为每个智能体隔离代码变更，确保开发过程清晰可控。用户可以直接将 Linear、GitHub 或 Jira 上的任务指派给智能体，并并排对比代码差异。

该工具支持通过 SSH 连接远程服务器进行开发，将本地的高效并行工作流扩展到远程项目。它采用本地优先架构，应用数据存储在本地 SQLite 数据库中，且支持禁用遥测数据收集。Emdash 本身不将用户代码发送至自有服务器，但所使用的第三方 AI 助手 CLI 会遵循其各自的数据政策。

25. 五角大楼威胁将Anthropic列入黑名单

🔗 cnn.com: Pentagon threatens to make Anthropic a pariah

美国国防部长皮特·赫格塞斯向人工智能公司Anthropic的CEO达里奥·阿莫代下达最后通牒，要求其在周五前同意解除其AI模型Claude的安全限制，以满足军方“所有合法用途”的需求，否则将终止一份价值2亿美元的合同，并可能动用《国防生产法》强制其合作。

Anthropic拒绝让步的核心在于其设定的两条红线：AI自主武器和大规模国内监控。该公司认为AI目前尚不可靠用于操作武器，且相关领域缺乏法律监管。若Anthropic不妥协，五角大楼还威胁将其列为供应链风险，这通常用于被视为外国对手延伸的公司，将严重打击其商业前景。

双方均称会议是“善意”的，但立场坚定。此争端可能为Anthropic的竞争对手（如马斯克的xAI）打开机会之门。Anthropic由前OpenAI员工创立，长期以注重AI安全自居，此次对峙凸显了AI技术在军事应用与伦理安全之间的重大冲突。