机器文摘第 161 期

关于 AI 的一个贴切比喻

近期在微博上看到一段关于 “AI 是新时代的火枪”的比喻，感觉比较贴切，摘录下来，来自微博网友挨踢牛魔王。

AI就是新时代的火枪。
火枪出来的时候，是完全比不上弓箭的。首先，适应性非常差，一下雨、受潮，火枪就不行了。
其次，用起来非常麻烦，要装药，装铁砂，打火，半天才能打一发。等你打出一发的时候，别人都射了好几箭了。动不动还炸膛，风险很高。
其三，准确度非常差。你看那些讲英国殖民时代的电影，都是一群英国龙虾兵排队拿着火枪对轰，都不隐蔽的。为什么？准确度太差，子弹打出去都是乱飞，只能排队进行射击，才能保证火力覆盖。
尽管看起来都是缺点，但是火枪有一个优点。它不需要人来发力，它不挑人，随便什么人拿一把火枪，简单的训练就能上。而弓箭不行，英国的长弓手，是要训练很长时间，保证营养，才能拉开长弓。并不是随便什么人都能拉开长弓的。
这样的好处是什么？用火枪的人，节省了体力，还可以干别的，挖战壕，侦查等等。
就凭着一点优势，火枪不断改进，颗粒火药，膛线，子弹封装，模块化，经过上百年的改进，最终完全战胜了弓箭。
AI也是这样，现在刚出来没几年，缺点非常多。但是它有一个优点，就是节省你的脑力，无论画图，还是写代码，经过简单的训练就能搞出一个东西。
现在发展太快了，用不了上百年的改进，实际大模型火了就2-3年，已经在很多领域占据一席之地了。最终AI一定会替代原来的技能，就像火枪替代弓箭一样。这会重塑企业的整个组织结构，形成各种新的打法。

其实汽车和马车最开始的时候也是类似，汽车动不动就熄火出故障，几个人伺候着才能走。但是等技术成熟以后，爆发出来的优势，很快就淘汰了马车。

图形编程极限艺术

512字节能做什么？

想象一下：用不到一条推文的字数，生成会发光的山脉、跳舞的小人、飘浮的岛屿。

这篇微型GLSL演示深度解析展示了如何用数学暴力将体积光、SDF、IK动画压缩至推文长度。

作者不是靠删减功能，而是发现更优雅的物理公式——比如用1除以距离就能模拟真实的光散射，用矩阵旋转的巧妙组合实现等距视角。

最有趣的是，这些极客把GPU bug变成了优化机会，把迭代次数直接当成阴影算法。每个演示都是一场字节的极限运动，展现了编程作为数字艺术的极致魅力。

每一个演示都是一场工程举重：通过L-∞范数简化距离场、用迭代次数生成轮廓、以域扭曲函数$exp(sin(x))$雕刻地形。

这不是代码压缩的技巧堆砌，而是将实时渲染还原为代数问题的思维体操。

SVG 比你想象的更强大

SVG 就是你需要的一切

作者展示了一个20年前用SVG开发的真菌网络交互文章，至今仍在现代浏览器中完美运行。

SVG不仅支持嵌入JavaScript实现参数调节、数据重算，还能作为纯静态文件通过DOI永久引用。

文章结合"持久性、来源、权限、空间"四个维度，论证了SVG如何成为可重复科研的理想载体——无需服务器，无需复杂框架，一个文件即可让读者在你的论文中"玩"数据。

来源（Provenance）上，其纯文本特性支持git diff级溯源；

权限（Permission）上，数据与处理逻辑分离的架构天然契合现代数据治理模型；

位置（Placement）上，矢量空间的本体属性使其成为地理空间可视化的理想载体。

这种将格式特性与学术基础设施需求精准映射的思维，展现了技术选型中的系统级思考。

最具前瞻性的是，作者指出浏览器算力20年间的指数级增长，使得在SVG中实现完整数据分析 pipeline（从原始数据清洗、统计建模到交互式参数调优）已成为可能。

这与当前推崇的Jupyter、Marimo等计算 Notebook 形成互补——SVG无需服务器端 kernel，纯静态部署即可实现计算可重复性，极大降低了科研成果的分享与复现门槛。

文中真菌网络案例的交互实现（前进/后退/视角切换）仅占数KB，却提供了远超静态图表的语义密度。

这种"计算轻量化"路径，对开放科学基础设施的去中心化演进具有启示意义。

量化交易学习资源大全

Quant-Developers-Resources，这个开源项目，整理了一份详尽的量化开发与交易入行指南。

涵盖了从数学基础、随机微积分、编程语言到算法交易的核心知识点，并按面试要求进行了分类。

Win11 多显示器触控屏的设置

最近给 Win11 外接了一块触控显示器，以为只能当普通副屏，因为一直不会配置，触摸点击的区域总是在主屏，完全没法用。

直到我找到正确的设置方式，这块触控屏才真正“醒过来”，体验直接翻倍。

关键步骤只有一个：进入：控制面板 → 硬件和声音 → Tablet PC 设置 → 选择你的触控屏 → 设置（Setup）然后按提示在对应屏幕点一下，就完成“触摸映射”了。

配置完之后的变化非常大：

触控屏可以独立操作，不再影响主屏
浏览网页、翻资料比鼠标自然太多
DAW（比如 Studio One）里推推子、调 EQ 超顺手
把触控屏当成“巨型快捷面板”放工具栏、聊天软件、OBS 控制台效率爆炸

原来只是一个简单设置的问题，却直接让我多了一块“真正能操作的控制屏”。如果你也有触控显示器强烈建议试试这套配置，说不定你也会像我一样意外收获一个新神器。

AI 编程智能体的通用提示词

觉得 AI 编程智能体的效果不好？也许是你的提示词有问题。

AGENTS.md，这个开源项目，旨在为 AI 编程智能体提供一份专属的“操作手册”。

将面向人类的快速入门指南，与面向机器的构建步骤、测试指令和代码规范彻底分离，互不干扰。

核心逻辑非常清晰：在项目根目录创建一个 Markdown 文件，专门告诉 AI 如何构建、如何测试以及遵循什么样的代码风格。

广泛兼容目前主流的 AI 编程工具，包括 VS Code、Cursor、Windsurf、Aider 以及 GitHub Copilot 等。

只需新建一个 AGENTS.md 文件，填入项目概览、测试命令和安全注意事项即可。

支持在大型项目中嵌套使用，比如在子目录放置不同的配置文件，AI 会自动读取最近的指令，非常灵活。

一个磁带随身听的网站

WalkmanLand，这个网站自称 “最完整的便携式磁带播放器数据库”，整理了上个世纪 80、90 年代流行的磁带随身听相关的资料。

主要服务于Walkman收藏爱好者、复古音频设备玩家。

内容包括各种品牌和型号的随身听外观、参数介绍，和相关附件设备（耳机、电池）以及技术概念的详细解释。

经典 va 合成器模拟

gearmulator，基于摩托罗拉 56300 系列 DSP 的 90 年代末至 2000 年代经典 VA 合成器的模拟。

The Usual Suspects团队正以逆向工程手段，将摩托罗拉DSP56300系列处理器从硅片架构还原为比特级精确的软件仿真，让Access Virus、Nord Lead、Waldorf Q等传奇硬件合成器在VST插件中重现其原始音色DNA。

DSP563xx是90年代中期专为虚拟模拟合成设计的24位定点数字信号处理器，其指令集、内存布局与外设寄存器均无公开文档。团队需从EPROM固件中反汇编机器码，通过逻辑分析仪捕获硬件总线时序，再构建周期精确的C++仿真核心。

目前 Access Virus A/B/C/TI系列与Waldorf Microwave XT的仿真器不仅通过了原厂ROM的自检，更在盲测中让资深制作人难辨真伪。

项目采用LGPL协议开源，提供多种格式（VST、VST3、CLAP、AU、LV2）以及多种作系统（Windows、MacOS、Linux）支持。根据原始硬件合成器的能力，甚至模拟器也有“效果”版本，可以作为音频效果插件处理外部音频信号，而非作为乐器插件。

机器文摘 第 161 期