2025-06-29 | 韦伯望远镜首次通过直接成像方式发现疑似系外行星 TWA 7 b
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欢迎收听黑客新闻中文日报你有没有想过 AI 如何一步步渗透到我们的日常工具 MCP 协议的崛起正在悄然改变插件生态本来只为 AI 设计的接口如今变成了各类应用都能极差极用的万能桥梁与此同时 Facebook 推出新功能试图收集你相册里未发布的照片来训练自家 AI 这背后究竟是便利还是对个人隐私的再一次试探

而在开源圈,Deno 团队对 JavaScript 商标的诉讼也进入了关键阶段,这场关于开放与归属的拉锯战会决定未来开发社区的话语权。让我们一起解读今天最值得关注的科技热点。

Deno 团队最近就 JavaScript 的商标问题再次发表了最新的进展。事情的起因是,Oracle 在 2019 年续签 JavaScript 商标时,曾经向美国专利商标局提交了 No.js 网站的截图作为 JavaScript 商标实际使用的证明,但其实 No.js 并不是 Oracle 的产品,Oracle 也没有权利用这个开源社区项目来证明自己的商标。

Deno 团队认为,这说明 Oracle 本身都找不到更有力的证据来证明 JavaScript 这个名字是他们在用。不过,这场官司的核心并不是欺诈这一条,而在于 JavaScript 是否已经变成了通用名词,以及 Oracle 是否已经放弃了对这个名称的严格使用权。

Deno 方面现在会把注意力放在通用性以及商标废弃这两个重点上根据流程 Oracle 需要在 8 月 7 号之前对 Deno 提出的每一项主张做出正式的答复而案件的文本证据交换将在 9 月 6 号正式启动实际上 现在几乎所有人都把 JavaScript 当作一种编程语言的通用名字 而不是 Oracle 的产品名

Deno 团队表示,如果最终他们赢得这次诉讼,或者 Worker 愿意主动放弃商标权,JavaScript 这个名字就能真正回归到开发者社区所有,不用再加商标符号,也不需要担心授权问题。很多网友在评论区也表达了类似的观点,有人觉得 Worker 坚持持有 JavaScript 商标是一种不合理的做法,甚至觉得这根本无法为公司带来实际收益。

也有人调侃说,这样的商标之争让技术行业失去了公开透明的氛围,希望未来 JavaScript 能真正属于大家。MCP,也叫 Model Context Protocol,原本是为了让 AI 助手更聪明而设计的,大家一般以为它只是连接 AI 和不同数据源工具的一个标准接口。

可作者在实际用 MCP 给日历应用下单外卖时,发现其实不带 AI 也能直接把各种服务串起来,这下就让 MCP 摇身变成了万用插件系统。比如有人为 AI 做了个 Spotify 的 MCP Server,那其他不相关的应用,比如健身 App,也能顺手用上这个组件来生成搁单,完全不用自己写相关代码,功能瞬间就被共享了出来。

现在一大堆为 Cloud、ChatGPT 等平台开发的 MCP Server 反过来成了任何支持 MCP 协议的应用都能直接接入的通用插件大家做插件所有程序都能用结果就自然而然形成了个巨大的通用生态协议本身就像 USBC 一样本来大家以为只用来充电或者传输数据结果你想把什么东西插上去都能试试而 MCP 就是功能层面的 USBC 不限于 AI 谁都可以往里接点新花样

评论区里有网友觉得 MCP 和 API REST 或操作系统接口本质类似只不过 MCP 更简单直接也有人担心安全问题批评现在更多的是炒作而实际应用还不多不过也有不少人乐观地看好这种生态可能带来的创新机会作者彻底删除了自己从 2015 年以来积累下来的所有笔记包括在 Obsidian 和 Apple Notes 里记录的每一条想法读书画线代办清单各种知识整理系统里的内容全部清空

原本寄希望于这些工具能提升自己解决焦虑管理知识结果反而变成了一座积压着过去经历和旧思维的资料目的让人越来越困惑和僵化作者意识到存储并归档所有信息并没有真正带来成长反而替代了对生活和知识本身的体验于是选择删除一切重新开始

现在他们放弃第二大脑的理念决定仅用 Obsidian 这样的工具作为简单的思想工作区把握当下所需不过度整理也不再为以往感到焦虑评论区不少网友对作者的举动感到惋惜有人说自己多年笔记帮了大忙也有人表示这种彻底删除太极端更建议将资料归档而不是销毁还有网友认为其实少而精的笔记和适度以往更能让大脑自由不必陷入收集和整理的陷阱

Facebook 最近被曝光开始测试一项新的功能,允许用户选择把手机相册里还没有发布到平台的照片上传到云端处理。根据 Meta 的说法,开启这个功能后,Facebook 可以定期从你的相册里选择照片上传到他们的云端,用于生成拼贴、回顾视频、AI 风格化或者生日、毕业等主题内容。

这也意味着,用户同意之后,Meta AI 有权分析这些未公开照片里的信息,包括人脸特征、拍摄时间、照片中出现的人和物体等,甚至还能长期保留和使用相关数据。Meta 向外界保证,这项功能目前是完全自愿开启的,用户可以随时关闭,并且平台不会用这些照片来训练大语言模型,但条款里其实没有明确排除未来把这些照片用来 AI 训练的可能,很多细节也很模糊。

媒体还指出,Net 存储的个别照片可能会超过 30 天,比如一些宠物或者婚礼主题的照片。值得好在的是,用户关闭 Cloud Processing 后,平台会在 30 天后删除未发布的照片。

不过,外界普遍质疑,这进一步突破了私人信息的边界,不少网友也抱怨 Facebook 越来越喜欢采集数据,监控用户,有人因为 AI 错误识别导致账号被封,还有人觉得这个功能根本没必要,甚至说现在的 Facebook 已经远离了最初社交的乐趣。

越来越多的社交平台声称能解决现有产品的问题,比如 Be Real 强调真实性,Capow 想要带来亲密感,但每次的故事都很类似,初衷很好,拿到风头后就开始追求规模和增长,最终被算法和商业目标带歪。作者自己也做过类似尝试,他花了一年搭建了一个叫 Circlic 的平台,希望通过社交圈和社区让人们在线下真正见面互动,不过这个项目最后还是失败了。

原因是,大部分社交平台的问题其实不是一个新 App 能轻松解决的。很多人以为大家是注意力不集中,其实我们都被精心设计的机制勾住了。无论是一开始追求真实连接,还是后来算法主导,追逐日活,每一步都逐渐偏离了初心。B-Rail 曾经很特别,但一旦进了资本市场,需要达标增长,焦点立刻从真实性变成了活跃用户。

无论是 Instagram 还是 X,早期都很单纯,但如今都变成了刺激情绪波动,延长停留时间的工具。这整个过程并不是创始人本身有恶意,而是经济驱动力让每个参与者都被迫妥协。各大平台为了留住用户,会雇用大量行为心理学家做海量 AB 测试,用机器学习不断寻找能让人上瘾的钩子。

这套方法和老虎机非常像随机奖励点个赞刷一刷甚至推送通知都为了让用户不断回来最终成瘾数据显示自从智能手机和社交应用普及后 C 世代的焦虑和抑郁问题显著上升很多平台其实已经偏离了让人真正连接的初衷相反成了让人沉迷收割注意力的机器

评论区里有网友提到,很多问题其实是商业模式决定的,只有盈利跟使用时长绑定,平台才会追逐用户的沉迷。而类似维基百科这样靠捐赠或者合作社模式的平台,反而让人更安心。还有人认为,归根结底是我们太习惯免费,才让广告和数据收集成了主流,真正纯粹的社交体验,反而很难生存。

詹姆斯维布空间望远镜首次直接拍到了系外行星的图像,科学家们通过屏蔽掉年轻恒星 TWUA7 的强烈星光,在距离地球约 111 光年的地方,找到一个微弱的红外光源。研究团队认为,这个来源极有可能是一个与土星质量相近的新行星,被命名为 TWUA7b,它的位置正好在环绕恒星的尘埃带缺口当中,目前温度只有约 50 摄氏度。

过去我们大多数系外行星都是通过间接方法发现的像是观测恒星亮度的微小变化而这一次属于微不望远镜首次通过直接成像发现一颗未知系外行星对于天文学来说这很重要因为这项新成果让大家可以研究质量更低离恒星更远的行星填补之前观测手段的空白科学家们还通过计算机模拟进一步验证了发现并且模拟结果和望远镜拍到的图像相符

网友们评论说 虽然距离清晰看见这些星球的全貌还十分遥远 但这次突破已经让人非常激动还有人感叹 如果未来能获得地球类系外行星的直接照片 将会成为人类历史的里程碑也有人指出 这次成像的偏好是探测远离恒星的行星 而之前的其他方法则主要发现靠近恒星的行星两种方式结合有望帮助我们更完整的了解行星的分布

一组东京大学的信息科学系学生在本科三年级时,完成了从零设计自研指令级,用 FPGA 实现自制 CPU,并自主开发西边仪器,最终把 156 这样的类 UNIX 操作系统移植到这套系统上。

整个实验持续了 4 个月,学生们不仅要实现 CPU 的硬件架构,还要构建完整的工具链,比如用 OCaml 写的 C 编译器,并针对他们自定义的硬件环境不断调试操作系统代码,比如为 Gaia 这款 CPU 设计虚拟内存支持中断并修复缓存一致性等低层棘手问题。

在 156 能跑起来后,他们还开发了小游戏《2048 扫雷》,还给系统加了 6 编辑器,甚至允许在 FPGA 上直接交互式编程,最终还完成了全套光线追踪演示。项目的难度不仅在硬件设计复杂和调试条件有限,还在于必须自己摸索几乎所有架构和实现细节。

据评论区其他开发者回忆,类似把操作系统跑在自制 CPU 上的挑战极具教育意义,但非常折磨。许多网友鼓励感兴趣的朋友可以在游戏 Turing Completely 体验 DIY 计算机。同时也有人感叹,自己造平台遇到的每个 bug 都是自己规则问题,这种彻底动手的过程让人收获良多。美国国防部宣布将停止向外界提供卫星气象数据,这直接影响到了飓风预报,特别是在大西洋飓风高发季节即将来临的时候。

过去 40 多年来,国防部一直通过卫星收集大气和海洋的实时信息,数据经过海军下属的 Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Center 处理后,提供给科学家和气象工作者,用于实时追踪飓风和极地海冰变化。现在,美国太空军表示,这些卫星和设备一切正常,国防部今后会继续内部使用这些数据,但不会再公开共享。

官方给出的原因并不是经费削减,而是因为网络安全方面的担忧,但并未详细说明具体问题。向国家冰雪数据中心等依赖,这项数据数十年的科研机构已被提前通知,原本准备几个月后切换到其他卫星数据,现在只有几天时间做转换,科研压力骤增。

虽然 NASA NOAA 以及其他国家的卫星还能提供部分类似数据但因飓风发展极快预报员需要越多实时数据越好否则容易错过风暴加强的重要信号一旦发生突发强度变化公众能准备和撤离的时间将大幅缩短

有评论认为 这一决定让很多依赖这些数据的小国家陷入被动 甚至有人担心美国此举会影响全球气象合作 也有人猜测 这或许是出于对气候变暖信息的控制 或者某些私人公司利益的考量还有网友表示 这些数据由公众资金支持 大规模封锁数据本身就不合理 更可能带来实际风险

Learn, OKML 这个在线项目为想要学习 OKML 的人提供了一批编程练习不过不少网友觉得这个资源对新手来说不太友好比如有用户尝试第一个练习时发现它更像一道数学题而不是通过示例和解释来教学导致初学者很难入门有网友认为相比之下 ELM 的入门教材风格会更容易上手还有人推荐了一本叫做 OKML ProgrammingCorrect 加 Efficient 加 Beautiful 的教材觉得这个更适合初学者

同时,有开发者分享了自己在 Windows 上配置 OKML 的一些麻烦,涉及到 min-gw 安装和路径问题,和 Python 或 REST 相比算是折腾了不少。评论区不少用户也在讨论 OKML 现在是否值得学习,以及和 F-Jing、C-Egg 等其他语言之间的体验差异。

总体来说,大部分评论都反映,虽然 OKMAL 有它独特的优势,像模式匹配和函数是写法很适合处理一些算法题,但资源和工具链还是有点门槛,对于编程新手来说,找一本系统的教材可能会更顺利。感谢大家收听今天的黑客新闻中文日报,希望这些前沿科技动态能带给你新的视角与思考。如果觉得有收获,记得订阅,分享我们的播客,将新鲜资讯传递给更多朋友。

祝你度过精彩一天我们下期再见