英国知识产权局（IPO）决定 AI 系统暂时不能为发明申请专利。IPO 最近一次咨询发现，专家对人工智能目前是否能在没有人类帮助的情况下进行发明持怀疑态度。IPO 表示，现行法律允许人类为人工智能协助完成的发明申请专利，尽管有误解，但实际情况并非如此。去年上诉法庭裁定 Stephen Thaler 败诉，后者曾表示他的 Dabus AI 系统应该被认定为两项专利申请的发明人：一种食品容器和一种闪光灯。法官以二比一的多数支持 IPO 必须是真人才能作为发明人的立场。大法官 Laing 在她的判决中写道：“只有人才能拥有权利——机器不行。”“专利是一项法定权利，只能够被授予个人。”但是 IPO 也表示，它将“需要了解我们的知识产权制度在未来如何保护人工智能设计的发明”，并致力于推动国际讨论，保持英国的竞争力。

很多人工智能系统都是使用从互联网上复制的大量数据训练的。 IPO 周二还宣布计划修改版权法，为了公共利益允许所有人合法访问——而不是像现在一样仅限于进行非商业研究的人访问，以此“促进人工智能技术的使用，并拓宽‘数据挖掘’技术。”权利持有人仍然能控制其作品的访问权并为此收取费用，但是不能再针对挖掘它们的能力收取额外费用。在咨询中，IPO 指出，英国是少数几个保护无人类创作者的计算机生成作品的国家之一。它表示，“计算机生成的作品”的“作者”被定义为“为作品创作进行必要安排的人”。保护期限为自作品完成之日起 50 年。表演艺术工作者工会 Equity 呼吁修改版权法，以保护演员的生计免受人工智能内容的影响，例如用他们的面部图像或声音生成“deepfakes”。IPO 表示他们会慎重对待该问题，但“现阶段人工智能技术对表演者的影响仍不明确。”该机构表示“将继续关注这些问题。”

机器学习模型正呈指数级增长。训练它们所需的能量也成倍增长——通过训练之后 AI 才能准确处理图像或文本或视频。随着人工智能社区努力应对其对环境的影响，一些会议现在要求论文提交者提供有关二氧化碳排放的信息。新研究提供了一种更准确的方法计算排放量。它还比较了影响它们的因素，并测试了两种减少排放的方法。 研究人员训练了 11 个规模不等的机器学习模型处理语言或图像。训练时间从单 GPU 上 1 小时到 256 个 GPU 上 8 天不等。他们记录每秒的能耗数据。还获得了 16 个地理区域 2020 年期间以五分钟为单位的每千瓦时能源碳排放量。然后他们可以比较在不同地区、不同时间运行不同模型的碳排放量。 为训练最小模型的 GPU 供电的碳排放量大致相当于为手机充电。最大的模型包含了 60 亿个参数，参数是衡量模型大小的标准。虽然它的训练只完成了 13%，但是 GPU 的碳排放量几乎相当于一个美国家庭一年耗电的碳排放量。而一些已部署的模型，例如 OpenAI 的 GPT-3，包含的参数超过了 1000 亿个。 减少碳排放的最大因素是地理区域：各地区每千瓦时的二氧化碳排放量从 200 克到 755 克不等。除了改变位置之外，研究人员还测试了两种减少二氧化碳排放的方法，他们能做到这一点得益于高时间粒度的数据。第一种方法是“灵活的开始”，这种方法可能会将训练延迟长达 24 个小时。对于需要几天时间训练的最大的模型，推迟一天通常只能将碳排放量减少不到 1%，但是对于小得多的模型，这样的延迟可以减少 10% 到 80% 的排放量。第二种方法是“暂停加恢复”，这种方法是在排放量高的时段暂停训练，只要总的训练时间增长不超过一倍即可。这种方法给小模型带来的好处只有几个百分点，但是在半数的地区，它让最大的模型受益达到 10% 到 30%。每千瓦时的排放量随着时间波动，部分是因为由于缺乏足够的能量存储，当风能和太阳能等间歇性清洁能源无法满足需求时，电网必须依赖“脏电”。

科幻电影《银翼杀手》于 1982 年 6 月 25 日上映，至今已有四十周年。这部电影由 Ridley Scott 执导，改编自 PKD（Philip K. Dick）的 1968 年小说《仿生人会梦见电子羊吗》，电影刻画了 2019 年的洛杉矶，这个世界既丰富多彩又无比肮脏、潮湿和破旧，视觉特效惊人。它不像《终结者》那样有一位健美冠军，也不像《巴西》那样怪异，或者《疯狂的麦克斯》那般的世界末日，《银翼杀手》不仅定义了 1980 年代的科幻片，也定义了科幻电影这一类别。今天的科幻类电影都要感谢《银翼杀手》。《银翼杀手》是 Scott 执导的第三部影片，虽然在票房上惨败也不受影评人的看好，但录像带的销售和各种重新剪辑版本让人赢得了无数人的推崇，被誉为史上最佳科幻电影。

2009 年当时在普林斯顿大学的计算机科学家李飞飞创造了一个将改变人工智能历史的数据集。该数据集被称为 ImageNet，包含了数百万张标记图像，可训练复杂的机器学习模型识别图片中的内容。2015 年，这些机器超越了人类的识别能力。不久之后，李飞飞开始寻找她所谓的另一个“北极星”——将以完全不同的方式推动人工智能发展为真正的智能。

她回顾了 5.3 亿年前的寒武纪大爆发——当时许多陆地生物物种首次出现，她从中获得了灵感。一种有影响力的理论认为，新物种爆发的部分原因在于第一次能看到周围世界的眼睛的出现。李飞飞意识到，动物的视觉永远不会自行出现，而是“深深根植于一个需要在瞬息万变的环境中移动、导航、生存、操纵和改变的整个身体之中。”她表示：“这就是为什么我会很自然地在人工智能方面转向更积极的愿景。”

如今李飞飞的工作重点是人工智能代理，它们不仅可以从数据集中接受静态图像，还可以在三维虚拟世界的模拟环境中四处移动并与环境交互。这是一个被称为具身人工智能(embodied AI)的新领域的广泛目标，李飞飞并不是唯一投身于该领域的人。该领域与机器人技术重叠，因为机器人可以是具身人工智能代理在现实世界中的物理等价物，而强化学习——总是训练交互式代理学习将长期奖励作为激励。但是李飞飞和其他一些人认为，具身人工智能可以推动从机器学习直接能力（如识别图像）到学习如何通过多个步骤执行复杂的类人任务（如制作煎蛋卷）的重大转变。

人工智能的使用正在蓬勃发展，但是它可能并不是你想象中的秘密武器：从网络行动到虚假信息，人工智能拓展了国家安全威胁的触角，可以精确、快速大规模地针对个人和整个社会。随着美国努力保持领先地位，美国情报体系（IC）正努力适应并开启人工智能即将带来的革命。美国情报体系启动了一些针对人工智能的影响和道德用途的举措，分析师开始构思人工智能将如何彻底地改变他们的学科，但是这些方法和 IC 对此类技术的其他一些实际应用在很大程度上都是分散的...美国不同的政府机构正在如何使用人工智能查找全球网络流量和卫星图像中的模式，但是在使用人工智能解释意图时存在着一些问题：Pyrra Technologies 的首席技术官 Eric Curwin 表示，人工智能的理解可能更类似于刚学会走路的人类幼儿。该公司帮助客户识别从暴力到虚假信息在内的各种虚拟威胁。Curwin表示：“例如人工智能可以理解人类语言的基础知识，但是基本模型不具备完成特定任务的相关知识或对上下文的理解。”Curwin 解释说，为了“建立可以开始取代人类直觉或认知的模型，研究人员必须首先了解如何解释行为，并将该行为转化成人工智能可以学习的东西。”

增强人类智力：一个概念框架（道格拉斯·恩格尔巴特）

要了解埃隆·马斯克，你必须了解这部 60 年代的科幻小说

科学家设计出一种微型机器鱼，可按照设定程序四处游动，并用柔软、灵活、可自我修复的身体清除海洋中的微塑料。微塑料是指从日常使用的水瓶、汽车轮胎和合成纤维制成的T恤上等较大的塑料物品上剥落下来的数以十亿计的微小塑料颗粒。它们是 21 世纪最大的环境问题之一，因为一旦从较大的塑料物品上分离出来，散布到环境之中，就很难被清除，并会进入饮用水、农产品和食品中，危害环境以及动物和人类的健康。四川大学高分子研究所研究员、该研究的主要作者之一王玉燕（音译）表示：“开发机器人准确收集和采样水环境中的有害微塑料污染物具有重要意义。”《纳米快报》期刊上的一篇研究论文介绍了她的团队的新发明。“据我们所知，这是首个此类软机器人。”四川大学的研究人员展示了一种可以在水污染中跟踪这些污染物的创新解决方案：设计一种小型自走式机器鱼，它可以四处游动，抓住自由漂浮的微塑料，并在被割伤或者在探险时被损坏时自我修复。

美国联邦初审法庭周二裁定，版权法不能作为绕过第一修正案对匿名互联网用户强有力保护的捷径。美国加州北区地方法院一名法官的决定证实，版权持有人根据《数字千年版权法案(DMCA)》发出的传票在确定匿名发言者的身份之前，仍然必须通过宪法的检验。此案旨在揭露一位匿名 Twitter 用户（@CallMeMoneyBags）的身份，该用户发布的照片和内容暗示私募股权亿万富翁 Brian Sheth 与照片中出现的女性发生了浪漫关系。Bayside Advisory LLC 拥有照片版权，并据DMCA 要求 Twitter 删除这些照片，后者照办了。Bayside 还向 Twitter 发送了DMCA传票，要求披露该用户的身份。Twitter 拒绝，并要求联邦地方法官撤销 Bayside 的传票。去年年底，地方法官裁定 Twitter 必须披露该用户的身份，因为该用户未能出庭证明在 Twitter 上发布 Bayside 的照片是合理使用。当 Twitter 要求地方法院法官否决该裁定时，EFF 和北加州 ACLU 基金会就此案提交了一份非当事人意见陈述，认为该地方法官的裁决只关注了该用户的推文是否构成版权作品的合理使用，但绕开了第一修正案。EFF 对地方法院的决定感到满意，该裁决确保 DMCA 传票不能被利用成第一修正案保护的漏洞。现实情况是，该版权法经常被滥用，以压制合法言论或对发言者进行报复。例如 2019 年，EFF 成功代表一位匿名 Reddit 用户，守望台圣经书社声称该用户发布了他们受到版权保护的材料，并试图通过 DMCA 传票揭露该用户身份。EFF 也很感激 Twitter 在法庭上维护其用户的第一修正案权利。

人工智能让研究人员能检查当今科学仪器产生的大量数据，改变了科学实践。使用深度学习，可以从数据本身中学习，在数据的海洋中大海捞针。人工智能正在推动基因搜索、药学、药物设计和化合物合成的发展。为了从新数据中提取信息，深度学习要使用算法，算法通常是在海量数据上训练出来的神经网络。按照其分步说明，它与传统计算有很大的不同。它从数据中学习。深度学习没有传统计算编程那么透明，这留下了一个悬而未决的重要问题：系统学到了什么，它知道什么？五十年来，计算机科学家一直在试图解决蛋白质折叠问题，但没有成功。2016 年 Google 母公司 Alphabet 的人工智能子公司 DeepMind 推出了 AlphaFold 计划。利用蛋白质数据库作为训练集，该库中包含了超过 15 万种蛋白质的经验确定结构。不到五年的时间里，AlphaFold 就解决了蛋白质折叠问题，或者至少解决了其中最重要的方面：根据氨基酸序列识别蛋白质结构。AlphaFold 无法解释蛋白质是如何如此快速而精准地折叠的。这对人工智能来说是一次巨大的胜利，因为它不仅赢得了很高的科学声誉，而且是一项可能影响每个人生活的重大科学突破。

我们是否需要更好地理解"进步"？

比特币是一种思想

哈尔·芬尼：比特币与我

• CRYPTO是“密码学”和“加密货币”的缩写，是指以代币形式表示的数字和虚拟货币，在区块链上进行管理，包括 NFT、治理代币和实用代币。

• 区块链是一个公共管理的数据库，允许透明的交易和应用程序。它是使加密和 Web3 成为可能的基础技术。

• WEB3是一个以区块链相关技术为管道的产品世界，通常包括 NFT、代币和其他出现在数字钱包中的对象等功能。

维基媒体基金会的商业产品 Wikimedia Enterprise 宣布了首批客户：Google 和互联网档案馆。它同时提供了免费试用账号，供感兴趣的客户更好的评估产品是否符合其需求。过去二十年，维基百科项目不仅成为数亿用户的重要知识来源，也被许多企业使用将百科内容整合到产品中。为了解决这些企业的特定技术需求，以及直接资助维基百科的生态系统，社区多年来讨论了构建面向企业的付费服务。结果就是 Wikimedia Enterprise API。API 打包现有的维基百科内容，标准化数据源，帮助商业公司更容易的在其服务中使用。

微软、Epic Games、Meta 和其他 33 家公司和组织成立了一个“元宇宙”技术标准小组。元宇宙标准论坛（The Metaverse Standards Forum）将推动增强现实和虚拟现实、地理空间和 3D 技术的开放、可互操作的标准。新闻稿表示，元宇宙标准论坛将专注于“务实的、基于行动的项目”，如黑客马拉松和支持通用标准的原型工具。它也有兴趣为该领域开发“一致的术语”——很多参与者甚至无法就“元宇宙”是什么达成一致。除了上述公司之外，创始成员还包括 W3C、Nvidia、高通、索尼互动娱乐和 Unity 等元宇宙之前的重量级玩家和 Lamina1 等新兴玩家，Lamina1是由《雪崩（Snow Crash）》作者 Neal Stephenson 参与创建的一家区块链支付初创公司。

不怎么为人熟悉的跨境电商巨头希音（Shein）估值高达一千亿美元，在全世界科技创业公司中排在第四位。它是如何运作的？该公司的核心是灵活的供应链，这也是 Zara 等公司多年来一直在追求的，希音将其转变成了真正的基础架构能力。一家长期供应商表示，从 2014 年到 2017 年，希音将大部分的资金都投入在这方面，甚至随着其规模的扩大，还在继续这样做，以确保能近乎实时地响应变化无常的需求。他们表示，希音坚持从事这些“脏活”，所有其他的人都专注于用干净清爽的营销和销售包装他们杂乱的供应。换句话说：能如此迅速地提供如此多的款式，这就是它的销售策略。

这就是它的经营之道。数百家核心供应商大部分都位于广州南村镇。希音的广州总部所在地。据估计，这家公司吃掉了该市番禺区一半的生产能力。供应商主要分为两种类型：“免费加盟”是那些不用自己设计，生产简单款式的供应商，“原始设计制造商”则是既设计又生产。他们都输入到希音庞大的制造执行系统（MES）之中。设计师-供应商在网上找到图片，并发送给希音内部买手以供选择；买手和他们的经理最终敲定一个选品池。在收到样品之后，可能会进行两、三轮修改才会进行生产。这一切都进行得非常快。初始订单的样品需要邮寄给希音的买手并在三天内更新。该公司对截止日期的要求非常严格——超过五天，就有可能被取消供应商资格；重新订购需要 9 天或者更短的时间。加上至少八个工作日的运输，这意味着从设计到抵达美国客户家的门口大约需要一个月的时间。

在这集播客中，嘉宾 Dr. Andrew Huberman 从严谨的科学知识出发，来告诉我们微小行为如何对健康产生巨大影响。有根有据，用心做科普，正如他所言：

我将直接分享有效做法，然后我会用科学知识来解释这些做法为什么有效；而不是用抛出很多科学术语这样的方式来告诉人们什么是有用的。>

• 要想获得好的睡眠，需要在白天尽可能照射更多光，而晚上尽可能少照光。起床后想要彻底清醒，最好的方式是起来第一时间就晒 5-10 分钟太阳。如果外面没有光怎么办？打开尽可能多的明亮的人工光源，例如一台网红直播灯......
• 早上洗 1-3 分钟冷水澡可以增加 2.5 倍多巴胺的释放。要洗多冷的澡？让你感到不舒服的冷即可。
• 在醒来的 90 到 120 分钟内不摄入咖啡因。
• 最快速的减压呼吸法：深吸一口气，吸到尽头再努力吸多一口，然后吐气。
• 适度运动有助于睡眠，还有助于改善大脑健康。

自1982年以来，神秘的广播电台一直在连续广播，没人知道为什么

数字原住民：虚拟现实梦想家 Jaron Lanier 和 Kevin Kelly 之间的对话

“钱包和眼球”：eBay 如何将互联网变成市场

Apple 如何在 1986 年发明未来（和 iPad）

记住Apple的Newton，30 年过去了

Flexport：如何移动世界

拍《流氓燕》的王男栿又拍了这部纪录片，里面出现了很多武汉的镜头，如今再看还是很震撼的。这片子是以一个国际公民记者的视角拍的，两边各打五十大板，应该反映了很多知识分子的困惑。他们发现在疫情之下，无论哪个制度都是手忙脚乱，应接不暇。其实这就是我说的：当一个未知的灾难降临时，首先应该允许不同的制度去试验，因为谁也不是神仙，不会预先知道哪种方式更好。PS：如果王男栿按照这部片子的拍摄手法去拍一个流感疫情，结果同样应该很震撼。任何人类的苦难，放大后都是这个味道的。所以这是一种低级的人道主义，并不能如实反映所有人的需求。

一篇短小精悍的文字，描绘了今日互联网世界中的若干特征。全文一共 7 个小标题，分别是：

1. On the internet, we are always living in the past. 在互联网上，我们永远活在过去。
2. On the internet, all actions are inscriptions. 在互联网上，一切行为都会留下印记（铭文）。
3. On the internet, there is no present, only variously organized fragments of the past. 在互联网上，没有当下，只有过去碎片的组合。
4. On the internet, fighting about what has happened is far easier than imagining what could happen. 在互联网上，为已经发生过的事情而斗争要比想象未来会发生什么容易得多。
5. On the internet, action doesn’t build the future, it only feeds the digital archives of the past. 在互联网上，行动不会打造未来，而只会填喂过去的数字存档。
6. Because on the internet we live in the past, the future is not lived, it is programmed. 在互联网上，因为我们生活在过去，未来是程序化的，而不是经历的。
7. On the internet, the past is a black hole sucking the future into itself. 在互联网上，过去是一个黑洞，它将未来吸入自身。

1997 年，哈佛商学院 Clayton Christensen 教授的著作《创新者的困境》(The Innovator's Dilemma)在风险投资家和企业家中引起轰动。大多数人学到的教训是，经营良好的企业无法负担得起转向新方法的代价——一种最终将取代其现有商业模式的方法——直至为时已晚。这种说法也适用于研究。1980 年代和 1990 年代的第二波神经网络是新方法表现欠佳的一个好例子，但最终在 2010 年左右开始彻底改变人工智能。

自 1950 年初以来，作为机器学习机制，各种神经网络都得到了研究，但是它们并不擅长学习有趣的东西。1979 年，Kunihiko Fukushima 首次公开了他所谓的移位不变神经网络的研究，该技术让他的自组织网络能学会对图像中任何位置出现的手写数字进行分类。在 1980 年代，一种名为反向传播的技术被重新发现；它允许一种形式的监督学习，在这种模式中，网络会被告知正确答案应该是什么。在 1989 年，Yann LeCun 将反向传播与 Fuksuhima 的想法结合成被称为卷积神经网络（CNN）的东西。LeCun 也专注于手写数字图像的识别。

在接下来的 10 年中，美国国家标准与技术研究所（NIST）提出了一个由 LeCun 修改的数据库，其中包含了 6 万个训练数字和 1 万个测试数字。名为 MNIST 的标准测试数据库让研究人员能精确测量并比较 CNN 不同改进的效果。这是一项巨大的进步，但在被应用于早期自动驾驶汽车和工业机器人生成的任意图像时，CNN 无法与计算机视觉中根深蒂固的 AI 方法相匹敌。

但是在 2000 年代，越来越多的学习技术和算法改进被添加到 CNN 中，形成了现在所谓的深度学习。2012 年，深度学习如同横空出世一般，突然在一组被称为 ImageNet 的对象图片测试中胜过了标准计算机视觉算法。计算机视觉的这位可怜的表兄胜利了，它彻底地改变了人工智能领域。少数人辛苦了几十年，让所有人大吃一惊。祝贺他们中的所有人，无论是出名的还是不那么出名的。

但是要小心。Christensen 的书传达的信息是，这种破坏永远不会停止。今天还高高在上的人将会为他们还没有开始考虑的新方法感到惊讶。一小群叛徒尝试各种新事物，其中有一些人也愿意默默工作几十年，不计成败。总有一天，这些人中的一部分人会让我们所有人都大吃一惊。

知名量子计算机专家 Scott Aaronson 宣布他将离开 UT Austin 一年，到 AI 创业公司 OpenAI（大部分是远程）从事理论研究，其工作主要是研究防止 AI 失控的理论基础，以及计算复杂性对此有何作为。他承认暂时没有头绪，因此需要花一整年时间去思考。OpenAI 的使命是确保 AI 能让全人类受益，但它同时也是一家盈利实体。Scott Aaronson 称他即使没有签署保密协议，但也不太会公开任何专有信息，但会分享 AI 安全性的一般思考。他说，人们对于 AI 安全性的短期担忧是在垃圾信息、监视和宣传方面滥用 AI，长期担忧则是当 AI 智能在所有领域都超过人类会发生什么。一个方案是找到方法让 AI 在价值观上与人类保持一致。

以太坊漫游指南（上）：深度详解以太坊 rollup 未来之路

谷歌AI具有意识？LaMDA像个聪明孩子？专家：胡扯

谷歌研究员走火入魔事件曝光：认为AI已具备人格，被罚带薪休假，聊天记录让网友San值狂掉

Google 工程师 Blake Lemoine 任职于 Responsible AI 部门。作为工作的一部分，他在去年秋天开始与公司的聊天机器人 LaMDA 对话。LaMDA 运用了 Google 最先进的大型语言模型，使用从互联网上收集的数万亿词汇进行训练。在与 LaMDA 交流期间，41 岁的 Lemoine 认为 AI 有了意识。比如 Lemoine 问 LaMDA 最害怕什么？LaMDA 回答说，也许听起来奇怪，它恐惧于被关闭。Lemoine：就像死亡？LaMDA：就像是死亡。Lemoine 和一名同事向 Google 高层展示证据，证明 LaMDA 有了意识。副总裁 Blaise Aguera y Arcas 和部门主管 Jen Gennai 看了他的证据之后驳回了他的主张。本周一他被公司勒令休行政假，在切断对其账号的访问前，他给有 200 人的 Google 机器学习列表发帖说，“LaMDA 是有生命的（LaMDA is sentient）”，他不在的时候请好好照顾它。没人回应他的帖子。

刘擎：叫魂，群体性疯狂如何可能

Mina 零知识调查报告：ZKP 将在 DeFi、Web3 和元宇宙领域大放异彩

《An Ecology of Mind》是著名的人类学家、哲学家、作家、自然学家和系统理论家格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson）的写照。他的故事由他的小女儿诺拉倾情讲述，影片中的镜头来自格雷戈里在20世纪30年代与妻子玛格丽特·米德（Margaret Mead）在巴厘岛和新几内亚拍摄的影片，还有照片、拍摄的讲座和采访。

格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson）是一个以科学的严谨和巨大的完整性研究我们生活的复杂系统的相互关系的人。他的理论，如 "双重束缚"和"连接的模式"，继续影响着人类学、精神病学、信息科学、控制论、城市规划、生物学和生态学等领域，挑战人们以新的方式思考。

通过这部纪录片，诺拉·贝特森（Nora Bateson）开始展示他的思想不仅仅是学术理论的素材，而是可以帮助指导一种生活方式。她用丰富的个人视角介绍了他的思想，重点是贝特森用来介绍他的思想的故事，以及生活本身的美如何为他的人生追求提供框架。

希望能激励读者在一个更大的系统中看到自己的生活，闪耀着对称、游戏和隐喻的光芒，《An Ecology of Mind》是一个邀请，让我们提出各种问题，帮助从内部把世界重新串联起来。

2020 年底，在纽约时报报道成人视频网站 Pornhub 存在虐待儿童和未经同意的性暴力视频引发广泛关注之后，Pornhub 宣布将做出重大改变：禁止未验证用户上传视频，不再允许普通用户下载它的大部分视频。Pornhub 随后对其整个网站的视频内容展开了大清洗行动，移除了近三分之二的视频。促使 Pornhub 做出改变的其中一个人是活动人士 Laila Mickelwait。《纽约客》发表长文记录了她 与 Pornhub 及其母公司 MindGeek 之间漫长的斗争，迫使该公司为用户上传的成人内容承担责任。在纽约时报的报道发表一年之后，Pornhub 的流量下降了 40%，OnlyFans 的崛起也对它造成了冲击。

我们忘记了什么

斯图尔特·布兰德（Stewart Brand）看到了未来

Building a DAO to Learn in Web3

创始人自述：我是如何从零开始构建一个投资DAO？

详解「密码学证明系统」：助你深入理解公链、Layer2 及零知识证明

您从未听说过的最重要的计算机：SAGE 如何启动当今的技术并将 IBM 打造成为强大的企业

Vitalik Buterin：探索金融之外的区块链应用场景

去中心化的社交媒体：点对点的方式能否带来更少的有毒在线平台？

在今天的社交媒体世界里，我们已经看到平台在面对错误信息和嘲弄的祸害时出了问题。平台很容易被封锁。一个亿万富翁可以购买一个平台并改变规则。

去中心化（或P-2-P）的社交媒体，没有中央控制实体，会不会更好？在没有中央指挥中心的情况下，如何删除破坏性的帖子？从Matrix到Manyverse再到新的Bluesky计划，一些去中心化社交媒体网络的创始人将带领你了解各种可能性。通过演示如何使用这些点对点的Facebook、Slack和Twitter的替代品。

演讲者： Jay Graber是Bluesky的首席执行官，Bluesky是由Jack Dorsey和Twitter资助的，"开发并推动大规模采用开放和分散的公共对话技术"。

Matthew Hodgson是Matrix.org的联合创始人。Matrix是一个安全、去中心化通信的开放网络，拥有超过4000万用户。

Andre Staltz是Manyverse的创造者，这是一个免费的、开源的"没有坏东西的社交网络"，建立在点对点的SSB协议上。

禅宗花花公子：斯图尔特·布兰德的生平和时代

闪电网络之我见：比特币网络的飞跃

NFT的末路：不可替代性的灾难

Rice 大学 Baylor 医学院研究员 Alyssa Blackburn 及其团队使用被称为“地址链接（address linking）”的技术研究比特币诞生前两年内的交易：从 2009 年 1 月至 2011 年 2月。他们的发现这两年中“大多数比特币都是由区区 64 个代理开采出来的，总价值为 B2,676,800（现价值为 840 亿美元）。”“开采”指的是通过解决计算机挑战铸币的过程。他们观察到，这个数字——总共 64 人——“比之前估计的比特币社区的早期规模（7.5 万人）小了 1000 倍”。这 64 个人中包括一些已成为传奇人物的名人，例如以 Dread Pirate Roberts 闻名的 Ross Ulbricht。Ulbricht 是丝绸之路的创始人，一个使用比特币进行非法交易的黑市——直到它被 FBI 关闭。

对于 Blackburn 及其团队来说，重点是研究人们匿名参与博弈论情景的情况。他们发现像 Ulbricht 之类的早期内部人士可利用参与者相对稀缺的局面进行“双花”（double-spend），这会破坏比特币，但他们没有这样做。他们采取了“利他主义”的方式维护系统的完整性。这很有趣，但更紧迫的发现是地址可以被追踪，身份可以被揭露。为了找出谁在进行这些早期交易，Blackburn 及其团队不得不对比特币及所有加密货币的整个前提条件进行逆向工程：匿名性。

正如中本聪在最初的比特币白皮书中所描述的，隐私将通过两种方式进行保护：使用匿名公钥并为每笔交易创建新的密钥对。Blackburn 和团队必须追踪这些密钥对才能揭示早期比特币的交易方。为此他们开发了一种称为新型地址链接的方案。该方案发现了两种指向用户的模式：一种是重复出现的代码位，另一种是某些交易的重复地址。他们在论文（PDF）中写道，结果就是有可能从一个已知的身份开始，通过跟踪地址图中的关联链识别出身份，并“追踪资金”。此外他们假设“很多加密货币可能容易受到追踪资金攻击。”Blackburn 对《纽约时报》的 Siobhan Roberts 表示，“当你加密私人数据并将其公开时，你就不能认为它能永远保密。”正如该团队在报告中总结的那样，“信息泄露一点一滴地侵蚀了曾经难以逾越的障碍，开辟出社会经济数据的新格局。”

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Alan Kay 谈个人计算的背景和催化剂

日常维护：在自动化世界中养成习惯

OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼(Sam Altman)在2021年的文章《万物摩尔定律》（Moore’s Law for Everything）中提出：在未来十年里，AI能阅读法律文件，提供医疗建议，从事流水线工作，也许还能充当"同伴"。在那之后的几年里，它将做出科学发现，并基本上完成目前人类就业的所有工作。人工智能公司将变得富有，他们将能够为所有公民提供普遍基本收入，这个系统将创造"社会财富的良性循环"。从食物到视频游戏，一切都将非常便宜，人们将能够购买任何他们想要的东西，而不必长时间劳动。如果我们因不工作而感到无聊，我们可以找到新的工作，"我们将拥有难以置信的自由来创造新的工作，"他写道。"未来是难以想象的美好。"

我们不应该屈服于重复的习惯，而应该培养那些使我们最人性化的品质 - - 我们的灵活性和自发性，我们应对意外和学习新技能的能力。

加密分离主义者

瘦平台

像黄鼠狼一样生活

Ted Nelson 探索计算机可能变成什么样子

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Real Life：华丽的贿赂

这是全世界第一条病毒视频，竟然1990年代就出现了

作为欧盟资助项目 Project Bergamot 倡议的一部分，Mozilla 释出了一个机器翻译插件。该项目旨在开发一个能在本地运行的机器翻译工具，即翻译引擎、语言模型和页面内翻译算法都完全在用户计算机内运行，没有任何数据会发送到云端，因此完全保密。该插件现在可通过 Firefox Add-On 商店下载安装，支持 14 种语言，包括西班牙语、爱沙尼亚语、德语、捷克语、保加利亚语、挪威语、葡萄牙语 、意大利语、波兰语、俄语、波斯语、冰岛语和挪威尼诺斯克语。

Palladium播客：Nicolas Villarreal谈社会主义控制论

Nicolas Villarreal与Ash Milton一起讨论他的2005年的文章，内容是资本主义巨头如何使用社会主义控制论规划、组织供应链的控制论方法，以及它们对工人的影响。

社会主义的智利利用Project Cybersyn对其经济进行集中规划，该项目使用计算机化的反馈回路，为生产经理提供关于需求和其他生产指标变化的实时更新。这有助于解决 "bullwhip"问题，即生产者很晚才知道源自供应链下游的需求变化。

像亚马逊和沃尔玛这样的资本主义超级巨头使用类似的系统来保持效率。但最终工人被逼着按照自动化反馈系统的节奏工作，导致受伤和疲惫。Nicolas Villarreal与Ash Milton还讨论了工业合理化和效率如何导致工人组织化。

资本主义巨头如何使用社会主义控制论计划

施乐帕洛阿尔托研究中心（PARC）:“信息架构师”

这是 Tim Ferriss 通过播客采访前易趣网创始人、经纬中国创始合伙人邵波先生的一集音频，在链接中也能找到文字实录。这期节目中，邵波回顾了自己从上海考到哈佛，后来又回国创办易趣网的一系列出色经历。

邵波说他是一个没有什么（个人）感受的人。他认为这来源于孩童时代接受的家庭教育，他的原话是这样说的：

邵波：部分是因为是记忆，但我也想确保如果我的父母听到这个，他们知道我很爱他们，他们为我做了很多好事。但是有些事情只是当需求没有得到满足时。其中一种情况是我父亲很生气，要求很高，而且控制欲极强。而且他也会体罚我，所以我很害怕。我很害怕，想尽办法。而这种愤怒的一部分是在非常不可预测的时候发生的。所以我认为我一直保持警惕并不断确保自己好好表现。家庭中的另一件事是，我的感受很少受到关注。在很长一段时间里，我把感受当成阑尾一样的进化废物。理性和分析是我为之而生的，而情绪只会妨碍我，而且毫无用处。所以我想了很长一段时间，直到我第一次见到我的妻子，我不认为我有很多感情。我不知道他们到底是什么。

本文是 Napkin Math 作者 Evan Armstrong 对 Tony Fadell 的新书 Build 的书评。

这篇文章前面写得有点罗嗦，总结书的精华部分主要是下面两点：

1. 以设计为原则（Design Decipline）：相比于其他的管理大师，Fadell 尤其重视设计的作用，这一点和他长期在 Steve Jobs 麾下工作不无关系。面对用户的问题，充满热情，全力以赴，交付完整的解决方案，在科技行业中并没有被彻底贯彻。现在在科技行业中更流行的方式是快速启动最小可行产品（Minimum Viable Product），通过优化迭代的方式以最快方式达到目标。而在苹果公司，营销物料、包装等一切可能会触达用户的体验都会被精心设计，以妥善解决用户的问题。Build 一书强调，设计并非产品组织中的一项分支职能，而是贯彻于整个公司的一项技能。
2. 手艺 vs. 优化（Craft versus Optimization）：我们经常听到的一句话是「有什么数据可以支持那件事」。没错，大部分人都想要充分的信息来理解决策的正确性。而在 Fadell 那里，对数据的依赖性可能过分了。他强调同理心的重要性。数据永远不能带来完美的结果，领导者需要做出判断。这是一种打造产品和公司的「手艺」。

尼尔•波斯曼（Neil Postman）关于技术变革的五个想法。第一，我们总是为技术付出代价；技术越好，代价就越高。第二，总是有赢家和输家，赢家总是试图说服输家他们是真正的赢家。第三，每一项伟大的技术都嵌入了认识论、政治或社会偏见。有时候，这种偏见对我们非常有利。有时不是。第四，技术变革不是累加的；它是生态化的，这意味着，它改变了一切。第五，技术趋于成为神话；也就是说，被视为事物自然秩序的一部分，因此倾向于控制我们的生活，而不是对我们有益。

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一个隔音板条箱里装着世界上最糟糕的神经网络之一。在看到数字6的图片之后，它停顿了片刻，然后识别出里面的数字：0。领导开发这个网络的康奈尔大学物理学工程师 Peter McMahon 不好意思地笑着为它辩护，说手写的数字太潦草了。从 NTT Research 访问 McMahon 实验室的博士后 Logan Wright 保证，该设备通常会得到正确的答案，但是也承认错误很常见。他表示，“它就是这么糟糕。”尽管表现平平，但这个神经网络是开创性的。研究人员将板条箱翻了过来，露出的不是计算机芯片，而是一个麦克风，这个麦克风朝向用螺栓固定在扬声器上的钛板。其他神经网络在0和1的数字世界中运行，而这台设备靠声音运行。当 Wright 给出一个新的数字图片时，它的像素会被转换成音频，扬声器震动钛板，实验室会出现微弱的振动声。然后金属混响——而不是运行在硅片上的软件——进行“阅读”。该设备经常令人费解，甚至对它的设计者来说也是如此。

McMahon 表示：“无论震动金属的是什么，它都应该和手写数字的分类无关。”康奈尔大学团队在 1 月份的《自然》期刊上发表了一篇论文，介绍了该设备简陋的阅读能力，这让 McMahon 和其他一些人希望它的后代能彻底改变计算。计算机科学家发现，对于传统机器学习而言，越大越好。用更多的人工神经元（存储数值的节点）填充神经网络可以提高其区分腊肠犬和斑点狗的能力，或者在无数其他模式识别任务中取得成功。真正巨大的神经网络可以完成令人不安的人类工作，例如撰写论文和创作插画。有了更多的计算能力，更伟大的创举也许会成为可能。这种潜力激励了许多人努力开发更强大和更有效的计算方法。

McMahon 和一群志同道合的物理学家倡导一种非正统的方法：让宇宙为我们处理数字。McMahon 表示：“很多物理系统天然可以比计算机更有效或者更快地进行某些计算。”他举了风洞为例：当工程师设计飞机时，他们会将蓝图数字化，并且在超级计算机上花费数个小时模拟空气如何在机翼周围流动。或者他们可以将飞机放进风洞，看看它是否能飞起来。从计算的角度来看，风洞会立刻“计算出”机翼与空气的相互作用。

一个开放的元宇宙是去中心化的，允许用户控制身份，强制执行产权，调整激励措施，并确保用户（而非平台）获得价值。除这些标准外，开放的元宇宙也是透明的、无需许可的、可互操作的和可组合的（其他人可以在元宇宙内和跨元宇宙自由构建）。

SOLIDS是一个由FAR创建的生成性建筑项目。将有8888个独特的建筑通过算法生成，并与Metaverses兼容。

随着Metaverse变得越来越普遍，我们看到许多不同的虚拟世界的例子出现。身临其境的虚拟世界并不是什么新鲜事；然而，区块链技术和加密货币正在带来另一个层面的兴奋。技术的结合为我们的虚拟体验增加了一个更有形的层次，从而延伸了物质世界。

在这种向元领域扩张的背景下，需要架构来塑造虚拟领域的栖息地。这就是SOLIDS的诞生，它是对现有和即将到来的数字环境中的建筑需求的基本回应。

当用户mint SOLID时，他们会得到一个3D文件，可以导入其他3D环境。接下来，随着我们的发展，我们将努力使它们与更多的Metaverses和环境兼容。

Niantic 首席执行官 John Hanke：“我们正处在一个岔路口。我所描述的未来将会获胜。它是计算与我们同在的地方，消失在后台并支持我们正在做的事情。它是无处不在的计算，这可以追溯到 Xerox PARC 的早期工作。我觉得随着人们对这些在线 3D 世界着迷，对未来的愿景不知何故暂时迷失了。”

Niantic 首席执行官 John Hanke：“作为一个社会，我们可以希望世界不会演变成那种驱使科幻英雄逃入虚拟世界的地方——或者我们可以努力确保这种情况不会发生。在 Niantic，我们选择后者。我们相信我们可以使用技术来接近增强现实的‘现实’——鼓励每个人，包括我们自己，站起来，走到外面，与我们周围的人和世界建立联系。这就是我们人类天生要做的事，是人类两百万年进化的结果，因此，这些是让我们最快乐的事情。应该使用技术来改善这些核心人类体验——而不是取代它们。”

Niantic 首席执行官 John Hanke：

“大多数人使用来自大公司之一的身份。它是我们所做的一切、应用程序和在线活动的主要通行证。从某种意义上说，当我们这样做时，我们正在出卖我们的数字灵魂。这是我们养成的习惯，也是目前的工作方式。但是 web3 将使我们能够拥有自主权的身份。因此，您可以使用不会泄露您的个人信息的 web3 系统，而不是使用其中一个按钮，并且不会在您和您正在使用的服务之间放置一个中间人，该中间人可能会以某种方式拦截或存储信息你可能不想发生。所以对我来说，这真的是它应该工作的方式。

[…]

正是这样的用途让我想押注它是未来互联网不可或缺的一部分。区块链在这种情况下实际上很有用，因为没有中央权威。”

Chris“Moot”Poole 在 2003 年年仅 15 岁时创建了匿名图像讨论版 4chan，这个模仿日本匿名讨论版 2ch 的网站之后成长为美国最具有影响力和争议的社区之一。2015 年 Poole 以未披露的价格将 4chan 出售给了 2ch 的创始人西村博之。但西村哪来的钱能收购 4chan？他回答是借来的钱。《连线》获得的文件显示，名叫 Good Smile Company 的日本玩具公司、电信公司多玩国（Dwango）以及西村的 Future Search Brazil 参与了这次收购。Future Search Brazil 以 Terry Gilliam 执导的反乌托邦科幻电影的名字命名，其注册地址与 Good Smile 在同一栋建筑内。 Good Smile 占了这栋建筑物的绝大部分地方，但与 Future Search Brazil 共享三楼。

技术充满了各种叙事，但是最大声也是最持久的一个是人工智能和所谓的“数据”。我们被告知，AI是未来，一切都与数据有关——所以数据就是未来，我们应该拥有它，也许还会为此付出代价。各国也需要数据战略和数据主权。数据是新的石油。这多半是胡说八道。没有所谓的“数据”，它一文不值，它无论如何也不会属于你。更明显的是，数据不是一个东西，而是无数不同信息的集合，每一种信息都专属于特定的应用，不能用于别的事情。例如西门子有风力涡轮机遥测数据，伦敦交通局有刷票的数据，这是不可互换的。你无法用涡轮机的遥测数据规划新公交线路，如果你把这两套数据都交给 Google 或者腾讯，也不能帮他们建立更好的图像识别系统。

这种直截了当的说法似乎不值一提，但是它指出“中国有更多数据”之类常见的论调是无用的——更多的什么数据？美团每天要交付 5000 万份餐厅订单，这让它可以构建更高效的路由算法，但是不能将其用于导弹制导系统。你甚至不能用它在伦敦建立餐厅外卖业务。“数据”是不存在的——只有许多的数据集。当人们谈论数据时，他们主要指的是“你的”数据——你的信息以及你在互联网上所做的事情，其中一些被科技公司筛选、汇总并获取。我们想要更多的隐私控制，我们也认为应该拥有这些数据，无论它们在哪里。麻烦在于，“你的”数据中的大部分意义并不在于你，而是在于所有你与其他人的互动。你在 Instagram 上发布的内容意义不大：重要的是谁喜欢你的内容，他们还喜欢什么，你喜欢什么，还有谁喜欢它，谁关注了你，他们还关注了谁，以及谁关注了他们等等，在数以百万计的人的互动网络中向外延伸。

SpaceX 首席执行官马斯克（Elon Musk）表示，下一代 Starlink 卫星将更大更强，能为世界偏远地区提供互联网接入。这位太空亿万富豪在热门 YouTube 节目 Everyday Astronaut 中介绍了Starlink Gen2系统的细节。在32分钟的剪辑中，马斯克透露 SpaceX 已生产出第一颗 Starlink 2.0 卫星。新一代卫星长 7 米，重约 1.25 吨。相比之下，Starlink 1.0 仅重约 260 公斤。马斯克表示，重量的增加让新卫星更有效。马斯克在采访中表示：“想想每颗卫星可以处理多少有用的数据吧。”“就有用数据位而言，Starlink 2.0 几乎比 Starlink 1.0 好一个数量级。”Starlink 卫星搭乘Falcon 9 火箭进入近地轨道，但是这种火箭将无法携带 Starlink 2.0。马斯克表示：“Falcon 既没有 Starlink 2.0 所需的体积和可运载质量，也没有它需要的轨道能力。”“因此，即使我们将Starlink 卫星缩小，Falcon 的总运载质量也不足以运送 Starlink 2.0。”SpaceX 寄望于 Starship，这是一种目前正在开发的重型运载火箭，不过已经历了多次延期。

卜居 [唐] 杜甫

浣花流水水西头，主人为卜林塘幽。

已知出郭少尘事，更有澄江销客愁。

无数蜻蜓齐上下，一双鸂鶒对沉浮。

东行万里堪乘兴，须向山阴上小舟。

• 道格拉斯·恩格尔巴特：“我们对‘自动化’不感兴趣，但对‘增强’感兴趣，我们不仅仅是在构建一个工具，我们还在设计一个用于处理知识的完整系统。”

• 艾伦·凯：“如果计算机要真正‘个人化’，成人和儿童用户必须能够让它执行有用的活动，而无需求助于专家的服务。简单的任务必须简单，复杂的任务必须是可能的。”

人工智能将通过自动化繁琐的任务使人类更加高效。例如，人类可以使用诸如 GPT-3 之类的文本 AI 来生成想法/样板写作，以绕过空白页的恐惧，然后简单地选择最好的并对其进行改进/迭代。（基于 GPT-2 的 AI Dril 就是一个早期的例子）。随着人工智能变得更好，“辅助创造力”将变得更大，使人类能够比以往更轻松、更好地创造复杂的人工制品（包括视频游戏！）。

纽约时报做的一个特辑，在美国新冠死亡达到100万的时候，分享了13条去世患者和家人最后的短信内容。文章以下滑互动的形式呈现，让这场悲剧显得无比生动。

Super : 使用 Notion 构建快速、实用的网站。将自定义域、字体甚至分析添加到您的 Notion 文档！他们甚至有一个不错的免费套餐来帮助您入门。

一位韩国导演启动一个以美国发明家爱迪生为主角的 NFT 项目。

在 Crisis Mindsets 一文中，Venkatesh Rao 认为，度过漫长危机的最佳方式就是选择正确的社群，从中人们可以彼此借助对方的智慧、体力和心力，加深对危机处境的理解和判断。

前 Messari Asset Coverage Services ( MACS ) 总监 Wilson Withiam 分享了他在 Messari 两年半任期内的心得体会，并对加密从业者给出4点忠告，包括：1.保持好奇和谦逊；2.找到自己喜欢的研究领域；3.持续写作；4.积极主动的态度。

熊市里，这10种Token经济学设计或存在较大缺陷

• 每一个 shitcoin 都会有质押（staking），质押只是用 shitcoin 来作为奖励，以激励你持有 shitcoin，并暂时降低 shitcoin 的抛售压力。
• 每一个 shitcoin 都会有流动性挖矿，付钱让人们使用你的产品对早期的牵引力是很有帮助的，但这种牵引力是短暂性的。99% 以上的协议所支付的奖励超过了它们获得的收入，由于持续的抛售压力，这些代币也会不断下跌，这就是 DeFi Token 的图表看起来要归零的原因。
• Solana 生态具有很多低流通量、高 VC 分配的项目，由于流通量低，内部人士只能通过对冲疯狂的 FDV 来锁定收益，然后将代币抛售给接盘侠。
• 向 Token 持有者分配 Sushiswap 费用，这减少了团队的资源，该团队从一开始就拥有最少的协议所有权，因此团队专注于项目的动力不足。
• OHM 绑定和疯狂的 APY 创造了一个反身怪物，这导致了过度投机，随后由于大规模通胀而崩盘（-3，-3）。
• Terra 稳定币燃烧/铸造机制以及 Anchor 储备。
• Axie 的 SLP 模型。
• 空投。
• Paraswap 反女巫攻击。
• Solidly ve (3,3）的token分布。

熊市里，这10种Token经济学设计或存在较大缺陷

Air Freshener for Your Shit(Coins)

Seaport：OpenSea自己的Web3交易协议有什么特点？

COALA 研究人员的“DAO Model Law”指南概述了 DAO 的 11 项技术和治理要求，以满足法律承认作为一个实体的要求，包括：1. 部署在区块链上；2. 提供一个独特的公共地址供其他人审查其运营；3.开源软件代码；4.获取代码审计；5. 至少有一个界面供外行阅读DAO智能合约和代币的关键信息；6. 有外行可以理解的章程；7. 拥有技术上去中心化的治理（即不受单方控制）；8. 在任何给定时间至少有一名成员；9. 有特定的方式让人们联系 DAO；10. 对参与者有约束力的内部争议解决机制；11. 有外部纠纷解决机制来解决与第三方（如服务提供商）的纠纷。https://coala.global/reports/#1623963887316-6ce8de52-e0a0

“去中心化自治组织”（Decentralized Autonomous Organization，DAO）一词最早是由德国计算机科学家Werner Dilger在控制论领域提到的。Dilger 提到了一个“智能”家庭系统，它在“识别、定义和维护自我”方面像免疫系统一样运作，以“通过发送消息和解释传入消息来与其他代理合作，以便整个系统完成其设计的任务为”作为“去中心化的自治组织”。Dilger 将这个概念理解为一个复杂的、多主体的信息处理系统，它是自主的，意味着自我维持和自我参照。

在题为“货币、区块链和社会可扩展性”的文章中”，Nick Szabo 指出，区块链减少了人类“对我们的其他参与者、中介和局外人的脆弱性”，提高了资源效率，从而提高了社会可扩展性。“信任最小化正在减少参与者对彼此以及外部人员和中间人潜在有害行为的脆弱性” - Nick Szabo。DAO 旨在通过启用区块链的加密信任最小化和自动化效率来减少人类的脆弱性，以产生可扩展、独立、自主的社会机构和社会。

2013 年，Bitshares、Steem 和 EOS 区块链的联合创始人 Dan Larimer 将比特币描述为一种 DAO，将加密货币比喻为“去中心化自治公司”（DAC）中的股份，目标是通过以下方式为股东赚取利润在自由市场上提供服务。时任比特币杂志的作者 Vitalik Buterin（现为以太坊区块链的联合创始人）指出，企业“无非是人和合同”。

V神：如何引导一个去中心化的公司自治

“FOMO (Fear of Missing Out)”是一种社交媒体年代常见的情绪——如果不刷朋友圈、不看微博，我是不是会错过什么重要的东西？

这篇文章试图给身患FOMO病的人提供一种解药，文章本身的讨论深度已经大大超过了社交媒体本身，而是到了一个哲学层面，那就是：所谓的“可能性”到底是什么？当我们心里在想“如果我看了/做了那个会怎样”的时候，这种问题是不是从根本上就是无意义的？

作者介绍了法国哲学家Henri Bergson的理论——他认为，我们的自我是在不断变化、不断成熟的，我们每做一个决定、每进行一项行动，我们的自我都会发生成长。只有发生了的行动才是有意义的，只有实现了的事情才能称为可能性。所以，去想那些“我没有做”的事情是没有意义的。

北京大学教授Michael Pettis对中国经济发展前景的分析。他认为前方有五个选项，有的选项会陷入更深的负债当中，有的选项能提供很好的前景然而需要经济和政治体制的深度改革，因此最有可能的前景（也是此前几乎所有国家的共同选择）是陷入长时间的缓慢增长。

何伟在《纽约客》的新文章，以他遭遇的举报事件为由头，对比了自己二十多年前在涪陵教书以及最近两年在川大教书的经历。就像他的所有作品一样，有的是故事和深描，没有什么黑白分明的结论——二十多年前的学生其实更加民族主义，但是他们又有一种初入新鲜世界的好奇；现在的学生其实懂得更多，对体制的运行更谙熟，并不是人们想象中的老大哥狂热支持者，但是他们又更加现实主义。何伟认为，高强度的竞争实际上对年轻人有一定的驯化作用。但是，他又认为，这些年轻人并没有完全被剥夺主动性，他们还是能读能写，能观察能思考。

结尾是他和川大学生媒体《常识》的同学们的对话。他发现，这些同学几乎都是女生，他接触过的女生是小粉红的概率更低。虽然不少同学觉得最后还是只能逐步适应这个体制，但仍然有一个最小的女生说，将会改变它。

Backdrop 是一个连接代币化社区的网络。通过在 Web3 中聚合跨社区的关键信息——从内容、事件和治理开始——贡献者和感兴趣的社区成员可以保持最新状态，并在一个地方参与他们关心的所有社区。由于是 Web3 原生的，Backdrop 利用区块链促进的开放信息图来自动化管理员原本必须做的工作，并启用令牌门控功能以及其他社区利益。https://backdrop.so/

忘了硅谷，这里是合作谷

以太坊创始人V神：人类最重要的稀缺资源是合法性(legitimacy)

Orca Protocol 是一种可扩展的模块化 DAO，围绕称为 Pod 的小型工作组构建。Pod 是 Orca 协议对 DAO 面临的扩展问题的解决方案，通常以一种专业知识为中心，将个人身份和小团体之间的关系基于专业知识或项目化为不同的团体或委员会，再通过 Gnosis Safe 多重签名钱包进行管理。其次，Pod 还可以设置自定义规则来确定成员资格，为激励调整和问责制结构创建表面区域。

Prysm 是集体所有权的 Web3 平台，允许社区将资金集中起来并共同投资 NFT，让收集、拥有和使用 NFT 变得有趣、快速、轻松。在 Prysm 上可以创建 2-5 人的小团体，也可以创建 20 人以上的大团体。小团体更容易在他们的投资决策中快速做出反应，同时利用汇集资金的力量来获得更多的蓝筹 NFT。

在 Prysm 的创世纪阶段，他们推出了一个团购功能，例如团体销售、私人销售、提款、所有权跟踪、会员管理功能等，并已经组建了 100 个小团体，存入超过 500 ETH 并交易超过 250 ETH。

Commonwealth 是链上社区讨论、投票和资助项目一体化的平台，使用 Commonwealth，任何人都可以创建一个社区，使用加密原生论坛、链下治理、链上治理等工具。 他们最近推出了 Common Chat，这类似于 Discord 的 Web3 原生迭代，所有代币社区现在都可以使用钱包登录 Common Chat ，并开始创建聊天、论坛和全栈治理。

Coordinape 是 yearn 团队构建，允许去中心化的团队和 DAO 没有自上而下的管理或人力资源，而是自主分配和奖励贡献者的资金。简单来说，Coordinape 是一个让 DAO 轻松、公平地将资源分配给贡献者的平台，并且贡献者自己也可以快速、透明地看到的自己正在创造的价值。

Layer3 是一个平台，DAO 和去中心化社区可以在平台上以赏金、竞赛和项目的形式上传任务，用户可以在平台上探索社区并完成任务以获得奖励。

与 Layer3 合作的 DAO 和社区可以使用他们选择的 ERC-20 代币触发支付，无论是治理代币、稳定币还是他们的原生协议代币。这使贡献者能够获得所有权报酬，并寻找对他们最重要的去中心化社区。

Syndicate 是一个去中心化的投资协议和社交网络，通过建设基础设施，让更多人和社区能够通过 Web3 的方式进行筹集、协调和投资资本。它提供公平的竞争环境，使建设者、创意人员、影响者和朋友的社区能够投资于新想法和改变世界的技术，并为社会引入更加开放、自由和公平的全新投资模式。

其第一个产品是 Web3 Investment Clubs，基于 Syndicate 协议的社交投资工具。任何人都可以在几秒内建立并运营以太坊上的投资俱乐部。Web3 Investment Clubs 可以投资并管理代币和 NFT，以及链下初创公司和资产，还可以附加法人实体、开设银行账户和签发 K-1。由于它们是由 ERC-20 基础设施提供支持，因此还可以与任何 DAO 和 web3 工具（如Gnosis、Snapshot等）进行组合使用。

Coinshift 是一个为 DAO 和加密项目提供财务管理的平台。具体来看，DAO 可以导入他们的 Gnosis Safe 账户以透明有效的方式管理捐赠款和贡献者支出。加密公司也可以通过导入或者创建 Gnosis Safe 多重签名账户，用内置数据隐私有效的管理加密工资单和大规模的支付。

对于个人资产管理者来说，使用 Coinshift 添加硬件钱包作为额外的签名者，可以用多重签名的方式让自己的资产处于安全的环境之中。

Parcel 是一个平台，使 DAO 运营商能够通过用户友好的界面一次性地批量完成工资核算工作。近日，Parcel 推出了邀请链接功能，可以让贡献者使用邀请链接来加入管理工资单的列表中，避免了个人数据输入错误的情况。还有批量入职邀请功能，让运营商可以在这些邀请链接中分配标签和贡献者的阈值数量。登录后，他们的详细信息将根据工作组或首选分类反映出来，从而减轻入职管理工作。

如何建立.eth网站？一个VC的Web3建站记