11月8日是记者节，互联网上的一段视频讲述了 「曾经的调查记者如今都怎样了」，其中提及的都是中国新闻史上因重大公共事件而广为人知的调查记者。 曾首度点名曝光“三鹿奶粉事件”的《东方早报》记者 简光洲，如今已离开媒体行业，开始卖酒谋生；《京华时报》末代深度部主任 康少见，转而经营猪肉、茶叶等农产品；曾在汶川地震后第一时间进入极重灾区采访的《新京报》记者 杨万国，如今则成为一名保险从业者。 调查记者的深度挖掘本应当是社会监督的重要力量，然 制度性打压使得新闻行业日渐式微，报道空间日益逼仄，如今的新闻 早已转而充当“党的喉舌”，服务于政宣。陈季冰老师说的「新闻已死」似乎就是当下的注脚。 民众真实关切的真相，早已被掩盖在文过饰非的辞藻之下。而那些以前举着笔杆和扛着相机追真相、怀揣时代新闻理想的深度报道记者，或转行、或沉寂 都已是幸运，拘捕入狱更不在少数。 在新闻自由几乎成空谈的中国，与其祝他们记者节快乐，倒不如祝愿记者们平安。

新形势：外卖上访。 就是给国家机关的工作人员定外卖，然后在外卖附注上把冤情附上。这样快递小哥主动的就帮你完成了上访。 （其实好几年前就有人用。所以后来美团打了补丁，禁止在给国家公务机关订的外卖上写标注）

这个设定本质上是个僵尸片，但主角团又不受到生命威胁，还能享受梦幻特权。如果像第二集那样只是诉诸人性独立自由的价值，恐怕很难引起观众共情。必须把极权政体宣传神话背后的残酷性荒谬性明白无误地传递出来，Carol貌似歇斯底里的坚持才立得住脚。我为编剧捏把汗啊，他们懂极端的集体生活是啥样吗~

如果Carol一怒就死一千万人，稍微尊重一点人性的理性选择就是把她隔绝开，但“我们”对此没有做任何处理，而是让这个残酷的机制成为对Carol的道德枷锁。现在还看不出来“我们”如此善待十几个未被同化的样本目的何在，宇宙电波的源头又是何居心。

三十年之后，美国科幻的设定终于和EVA有重合了。只是EVA更高明一点：人类补完计划的结局是一片LCL海。Pluribus的幸存人类还要作为脑袋被洗空但被塞满群体知识和记忆，且命如草芥的AI客户端继续生活。“不杀生”信条的虚伪已经表现出来了。

《Inside Cursor》这篇文章很有意思，作者 Brie Wolfson 刚在 Cursor “卧底”了 60 天，从她的角度写了她观察到的很多 Cursor 内部的事。 作者早期的 Stripe 和 Figma，这两家都是硅谷“现象级”的公司。 如果你对 Cursor 有兴趣的话，推荐看看。原文内容太长，以下内容为摘要式翻译。 探秘 Cursor：在 AI 时代，下一个“Figma”是如何炼成的？ 如果你经历过一家“神级”公司的草创期，你就会对一种“魔法”般的气氛特别敏感。 作者 Brie Wolfson 就是这样的人。她曾在早期的 Stripe 和 Figma 工作，见证过它们如何从粗糙的办公室成长为估值数百亿的巨头。最近，她以一个“临时工”的身份“潜入”了 AI 编程工具公司 Cursor 几个月，结果让她大为震撼——她闻到了同样的味道。 她发现，Cursor 正在用一套极其独特、甚至有些“野蛮”的方式，试图在 AI 时代打造一家“世代相传”的公司。这种文化，你很难在别处看到。 1. “全员恶人”式的招聘：我们不招“岗位”，我们“收集”牛人 在大多数公司里，招聘流程通常是这样的：首先发现公司在某项能力上有缺口，于是发布一个职位，然后寻找一批候选人，再从这些人中挑一些来面试，最终选中一个人，安排好入职，等上几个月，新人终于来了。 Cursor 的招聘是：“发现一个牛人，然后全队扑上去。” 他们的逻辑是，秘诀在于把招聘流程中的基本单元当成是人，而不是某个职位的招聘要求（job spec）。整个过程堪称“不择手段”： 来源不限： 他们发现有个用户在斯德哥尔摩搞 Cursor 研讨会，就把他招来了；发现有个用户大半夜还在疯狂用 Cursor 写代码，也把他招来了。 “蜂群”战术： 一旦在 Slack 频道里锁定一个目标，大家就会蜂拥而上。没有专职 HR，而是由最懂这个人的团队成员去接触。 “骗”来再说： 对方说“我暂时不想换工作”？没问题。Cursor 会说：“那先来做个小项目玩玩？”或者“路过总部时，进来坐坐？” 惊喜面试： 所谓的“进来坐坐”，很可能就是一次“突袭式面试”。等你坐下，相关的人已经“恰好”都在场了。 死磕到底： 为了招一个德国的天才程序员 Lukas，创始人们先是飞到德国，被拒了。过了一年，他们又飞过去一次，这次终于把人带回来了。为了“搞定”另一个犹豫不决的候选人 Jordan，团队打听到她刚搬家，甚至联系了她的室内设计师，最后亲手送上了一台她正想要的浓缩咖啡机。 这套“野路子”的结果是，Cursor 成功地在极早期就聚集起了密度高到吓人的人才。 2. “高手，是不需要扶手的” 招来这么多牛人（全公司有 50 多个前创始人），怎么管？ 答案是：不管。 作者提到了一个绝妙的隐喻：Cursor 办公室的楼梯非常陡，但没有扶手。 她问起这事，得到的回答是：“大家知道怎么上楼。” 这就是 Cursor 的核心文化：极度相信个体的能力和自觉。 在这里，“IC”（Individual Contributor，独立贡献者）是地位最高的角色。大家鄙视“PPT 汇报”和“向上管理”。就连创始人 Aman 也是个“骄傲的 IC”，每天缩在办公室角落里，专心致志地写代码。 公司没有开不完的会，作者甚至说 Cursor 有一种“口语文化”。你需要谁的帮助？别发 Slack，直接走过去“拍他肩膀”最有效。 这种环境让有能力的人如鱼得水。一个刚入职的销售说，他在上家公司（也是一家明星创业公司）熬了 30 天才被允许接触客户；在 Cursor，这个时间是 30 小时。 3. “在食堂，没人谈论天气” Cursor 的办公室不在什么高科技园区，而是在旧金山一个老街区。没有公司 Logo，没有团建海报，家具都是淘来的中古货，墙上堆满了书（而且是真的在看的那种）。 公司有个叫 Fausto 的大厨，每周六天为大家做午餐。 重点来了：午餐时，大家在聊什么？ 创始人 Sualeh 说，他最担心的公司衰败迹象，就是“大家在吃饭时开始谈论天气。” 在 Cursor，午餐桌上聊的都是工作——项目进展、技术难题、对行业的奇思妙想。大家通过“如何思考”来认识彼此。这种氛围极具传染性。 这也引出了关于 Cursor 最著名的传闻：9-9-6。 作者的观察是：这根本不是公司规定，而是这群人“自发的”。 没人要求你加班，但当你身边的人都因为热爱而疯狂工作时，你也会被卷入这种“兴奋剂”般的节奏里。作者自己也承认，她会在周末和深夜工作，不为别的，只因为“我想，而且我想让我这帮牛逼的同事对我刮目相看。” 4. “像披头士一样吵架，用‘Fuzz’来找茬” 这群“有主见”的牛人聚在一起，怎么协作？ 答案是：高强度的“建设性摩擦” (Constructive friction)。 大家会毫不留情地互相“找茬”和“挑刺”。作者形容这是一种“微观上的悲观主义，宏观上的乐观主义”——我们对执行的细节极度挑剔，但对最终的成功深信不疑。 创始人 Michael 甚至用了一个比喻，他希望公司像披头士乐队制作《Get Back》专辑时的状态。 如果你看过那部纪录片，就会懂：一群处于巅峰的大师，把自己关在录音室里，在巨大的压力和紧张的时间下，通过不断的碰撞、争吵、迭代，硬生生“磨”出了一张传世专辑。 这种魔力，不在于战略，而在于**“在过程中感受”**——手指始终放在乐器上，一遍遍地弹，直到它听起来对了为止。 Cursor 把这种“找茬”变成了制度，叫 "Fuzz"。 每次要发布重大更新前，团队会召集所有人（通常是在地下室），“来，咱们一起把它搞垮。” 所有人会花一个小时，像“松露猎犬”一样找出所有 Bug、UI 瑕疵和未考虑到的边缘情况。然后，产品团队会带着这张长长的“找茬清单”，通宵把它改完。 5. “我们不‘降低门槛’，我们‘提高天花板’” 在一个人人都想“AI 民主化”、“赋能所有人”的时代，Cursor 的选择显得非常“傲慢”。 他们明确表示：我们的理想客户，是这个世界上最优秀的那批专业开发者。 别的公司可以去“降低地板”（Lower the floor），让小白也能写代码。而 Cursor 的使命是 “提高天花板” (Raising the ceiling)。 他们相信，只有服务好那些“处在手艺巅峰”的人，被他们拉着走，才能真正“改变”软件的构建方式，而不是做一些“增量改进”。 这种哲学也体现在面试上：他们的编程挑战出了名的难。因为他们认为，“太简单的东西，根本没法让牛人展示自己有多牛。” 6. 为什么这么拼？“奖品”就是使命本身 最后，也是最让作者触动的一点：这群人这么拼，图什么？ 作者在 Stripe 和 Figma 早期时，午餐桌上的热门话题是“发财后买什么房”、“环游世界”等等。 但在 Cursor，她惊讶地发现：几乎没人谈论钱。 尽管公司估值飞涨，但没人聊股票、豪宅或退休。 为什么？作者的结论是： “因为他们中的大多数人，就算明天就退休了，他们想做的事，大概率还是他们今天在 Cursor 做的这些事。” 对他们来说，“奖品”不是钱，而是**“完成使命”**本身。 他们真正关心的，是“代码”，是“代码生成作为世界构造的基石”。他们坚信，世间万物（红绿灯、科学发现、医疗记录）都运行在软件之上，而他们正在做的事，是真正提升人类构建这一切的能力。 这，或许就是作者所说的“魔法”的真正来源。 原文：joincolossus.com/article/ins…

在中国，四分之一的青少年曾出现自残行为 11月5日，据《国际邮报》报道，中国青少年的心理健康问题正急剧恶化。多项研究显示，全国已有数千万名儿童与青少年受到心理疾病困扰，每四名青少年中就有一人曾有自残行为。 中国科普网站“果壳网”10月31日发布的报告指出，近年来“非自杀性自残”在中国青少年中日益普遍，越来越多的教师和家长开始正视这一问题。 中国教育部在10月底首次以“国家层面”回应这一危机，发布“学生心理健康十条措施”，包括减轻学业负担、严格控制作业量、每周设立一次“无作业日”，并要求学校不得按成绩排名学生。数据分析博客“数据开放”评论称，这是“国家层面前所未有的反应”，显示问题的严重性。 事实上，这场心理健康危机早有迹象。早在2023年，中国青少年研究中心与共青团中央联合发布的《中国青少年发展报告》就显示，全国约有三千万未成年人存在情绪障碍与行为问题。央视当时报道称：“青少年心理健康状况已成社会焦点问题。” 同年发布的《中国心理健康蓝皮书》进一步揭示了不同学龄阶段的心理风险：高中生抑郁比例高达40%，初中生约30%，小学生也超过10%。研究者指出，家庭压力导致的过度期待、成绩焦虑、情感缺失是导致心理健康恶化的主要原因。 城乡差距进一步加剧了这一问题。中国科学院心理研究所发布的《2024年欠发达地区农村学生心理健康报告》指出，农村地区三成儿童存在抑郁风险，是全国平均值的两倍。调查认为，留守儿童的长期孤独、教育资源匮乏与父母缺位，是心理危机的主要诱因。 除学业与家庭压力外，手机成瘾也成为青少年心理健康的“隐性杀手”。《中国青少年互联网行为研究报告》显示，2024年中国12至18岁的青少年平均每日使用手机达4.2小时，其中70%的人承认“离开手机就会焦虑”。专家指出，过度使用手机导致情绪不稳定、注意力障碍和睡眠不足，进一步加剧了心理失衡。 据《中国青年报》援引中国睡眠研究会的数据，小学生、初中生和高中生的平均睡眠时间分别仅为7.6小时、7.5小时和6.5小时，远低于教育部推荐的10小时、9小时与8小时。超过六成青少年表示，他们牺牲睡眠时间玩手机、刷短视频或追剧。研究人员指出，长期睡眠不足与电子依赖相互作用，使青少年的情绪失调和抑郁风险持续攀升。 《国际邮报》评论称，中国的“心理健康危机”是社会结构性压力的产物：教育体制强化功利性的竞争与排名、家庭关系情感化缺失、技术沉浸式依赖。政府虽呼吁“减负”“关爱心理”，但在优绩主义的社会评价体系体系下，个体情绪的崩塌只是时间问题。 “他们的伤口不仅来自刀片，也来自一种被忽视的沉默。”

20年前的娱乐圈还有人敢对不公平“说不"，现在全是沉默。

何同学会在海外大大大火的🔥衷心祝愿他们不要因为翻墙而突然被罚没关张🙏

哈哈还有老罗的播客

老天爷赏饭吃，没招！！！！

谈谈为什么我更钟情于 @windsurf 而非 Cursor ，以及我所理解的Windsurf的产品哲学 作为 Windsurf 的早期用户，我从它刚推出时就开始使用，一路见证了它的发展。虽然Windsurf的声量不如Cursor和Claude Code，但我想谈谈为什么我依然坚持使用 Windsurf：简单来说，作为零代码基础起步的vibe coder， 让我以较小的精力获得对代码库的掌控感，让vibe coding在可控范围内。 Cursor也是很棒的产品，甚至我为Cursor花的钱比Windsurf多。我认为它们走的是两条不同的路线：Cursor 的眼光更大，瞄准的人群更广，包括很多完全不懂编程的人，上手门槛低；而 Windsurf 更适合那些想要深入理解代码，并构建可维护系统的开发者。 ✅独特的产品哲学 - 最强大稳定的上下文引擎，是人 在长期使用后，我觉得 Windsurf 隐藏着一个独到的产品哲学：最强大的上下文引擎，应该是用户本身。好的 AI 产品， 不仅帮助用户完成当前时间节点的任务，还能在更长的时间维度上，提升用户的某种能力。 Windsurf通过三个feature，让我始终对代码库有一种“熟悉感”，虽然不如程序员那般深刻，但能明显提升AI coding的准确性 (像宝玉老师 @dotey 说的那样，对代码结构与原理理解越深的人，AI赋能的效率越高)： - DeepWiki - CodeMap - Agent对话框中直接引用代码片段 随着对代码库的深入了解，会很自然的移除很多噪音，直达重要的上下文，然后命令 Windsurf Cascade 像一把手术刀一样进行修改代码 (尤其是配合最近出的 Fast Context )。 1️⃣ DeepWiki 这个工具应该很多人都用过，尤其是它的网页版。这个功能简直是心头好，简单来说，把鼠标悬停在变量、函数或类上时，它会根据当前代码库自动解释其在上下文中的含义。 比较厉害的地方是，它甚至能解释引用的某个库中的类或方法。面对不熟悉的代码库或者曾经写的代码，或AI新加的代码，Deep Wiki能快速帮我理清思路，哪些变量、函数或类是干什么的。让我始终能通过自然语言了解项目的大致工作原理，即使有些具体实现我暂时无法理解。 Deep Wiki速度快，而且能让我的注意力始终在代码上，而不是在对话框和代码间反复切换，我也不用花精力去写提示词，比如“请你解释...”。 总之，速度+简单的操作，让我能始终保持在心流中。而且 Deep Wiki 的结果可以直接加入到 Agent 对话框中，提供非常精准的上下文。 2️⃣ CodeMap 这是最近推出的功能，之前在预览版中使用过，很是喜欢。Code Maps 会根据我的问题可视化调用链路，告诉我某个功能的完整实现路径是什么样的。我可以跟着调用链一步步了解代码的运行机制，至少留个印象。多用用就会发现很多链路是相似的，此时让AI总结下方法论，基于已有的印象，曾经无法理解的方法，现在就清楚了。 也可以将这个链路添加到 Agent 上下文中，让 Agent 针对这个链路进行代码审查、新增功能或查找 bug。这样上下文会更加准确。 3️⃣ Agent对话框中直接引用代码片段 在 Cursor 中，当想引用某些代码片段时，只能将它加入到对话框顶部作为上下文，但无法在对话内容中直接引用。而在 Windsurf 中，我可以在对话框中直接引用和描述选中的代码片段，就像一把手术刀一样精准。只要有明确的修改想法，用这个功能就能实现精确控制 当然对于Windsurf也有很多想吐槽的地方，比如上下文窗口不够大。如果是纯Vibe Coding，可能上下文就没那么够用了。我觉得这受限于Windsurf目前的按积分收费的机制，让其得不得压缩上下文来控制成本。不过你如果上下文提供较为相关，Windsurf Cascade的上下文还是完全够用的。 对于非程序员背景的我来说，Vibe Coding 很迷人，但碰壁也很快，想要走得更远，了解原理是无法规避的关卡。感谢Windsurf加快了我的进程。

真正的agenda：这是OpenAI CFO Sarah Friar在WSJ tech conference的vision。 所以并不是Sam洗地的政府兜底监管。 而且前段时间质疑他们的折旧，他们现在自己认为的折旧是2年，但是对外声称的是7年。如果是两年，很难融到钱。 最根本的问题，就是Sam 认为他们要保证在前沿，2年内算力需要达到现在的20倍。 20倍。大概万亿级别的资金。 先不说电力这些硬约束，资金方面的约束就超过了想象。 他们根本没有这么多钱，也很难融到这么多钱，只能靠各种金融工具与金融创新。 比如跟AMD这种创新玩法。 如果follow the money， 其实就是从股市圈钱。 但是股市圈钱已经差不多了，美股已经到历史最高了。 那么下面一个可以圈钱的地方是，bond 和vc。 bond这块，meta，goog都已经进去圈钱了。但是万亿这种规模，到哪都是大数字。 私人资金，VC都不傻，不愿意这么借给他，所以他需要政府类似于跟他做cosigner，aka 美国政府的信用借给他来用。 但是，美国政府也不傻啊。美国政府自己就手头很紧，今年搞了万税，费劲千辛万苦也就搞到了2000亿不到。 所以，这两天，老黄出来说美国的AI要输给中国啦，出来吓唬人，然后Sam出来洗地，说我们不需要政府救援，blabla。 但是，无论他们怎么忽悠，2年内增加20倍的算力大概率是达不到的。

新世纪复印战士

原文翻译：亚马逊大裁员，怪AI，还是经济？ 作者：Gergely Orosz 亚马逊再次大规模裁员，声称要提高灵活性。但这次裁员的背后，究竟是美国经济出了问题，还是AI已经开始抢饭碗了？ 大家好，我是 Gergely，这是《实用工程师》邮件周刊的免费特别版。我会从资深工程师和技术管理者的视角，为你带来科技巨头和初创企业的一线动态。今天这篇文章节选自上周的 《The Pulse》完整版。订阅完整版请点这里。 在线零售巨头亚马逊上周突然宣布要裁员14,000人。最近几年，这家公司已经多次大规模裁员： - 2023年1月：裁员18,000人。 - 2023年3月：再裁9,000人。 - 2023年11月：Alexa团队裁员数百人，为了向生成式AI（GenAI）转型。 - 2024年4月：AWS业务裁员数百人。 软件工程师不幸成了这轮裁员的“重灾区”。据GeekWire报道，仅华盛顿州就裁了2,300人，其中25%都是软件工程师。 亚马逊负责人员体验和技术的高级副总裁Beth Galetti给员工的内部信并没有明确解释原因： “或许有人会疑惑，公司业务明明表现很好，为什么还要裁员？我们每天都在创造良好的客户体验，快速创新，取得强劲的业绩。但别忘了，世界变化很快，这一代AI技术堪比互联网诞生以来最具颠覆性的创新，企业必须精简组织结构，更扁平、更灵活，才能跟上时代节奏。” 这封信传达的意思令人困惑：业务很棒，但我们还要裁员？一般来说，公司裁员都意味着业务出了问题，但亚马逊显然不是这种情况。那么，真实原因究竟是什么？ 裁员为了效率？ 官方给出的解释是： > “我们坚信必须精简组织架构，更少层级、更多责任，才能更快地服务客户和推动业务。” 这种说法听起来耳熟吗？因为2023年的大裁员基本都用了这个借口。疫情期间科技行业疯狂招聘，组织变得臃肿，决策缓慢。2023年开始，Meta率先精简了管理层，其他大厂纷纷效仿。但亚马逊之前已经进行过多次裁员，难道他们直到今天才意识到这个问题？显然，这种解释并不充分。 裁员是为了买更多GPU？ 就在宣布裁员的第二天，亚马逊还发布了一个重大AI项目——Project Rainer。这是AWS史上最大的AI数据中心，配备了50万个亚马逊自主研发的Trainium2芯片。Anthropic公司将使用这些芯片来训练下一代Claude大语言模型（LLM）。 建造这样的数据中心非常烧钱。Project Rainer一个项目就投入了110亿美元。那么，裁员是为了把省下来的钱投到AI数据中心吗？ 我们简单算一下： - 亚马逊现金储备高达930亿美元。 - 自由现金流（扣除基础设施投资后的利润）为320亿美元。 - 裁员节省成本大概在20-40亿美元。 这意味着裁员节省的钱甚至不到一个Project Rainer的一半。实际上，亚马逊有足够的钱建造三个同样规模的数据中心，根本不需要额外裁员来节省资金。 “精简结构”和“AI替代人”都站不住脚 不只是我，亚马逊前高管Arne Knudson也不认可官方给出的理由： > “我在亚马逊干了18年，经历过几次裁员，但从没见过连续数年如此大规模的裁员。这绝不仅仅是疫情后精简的理由，那些人早在2022年就已经被裁掉了。 > > 而说AI替代了3万人，我也不信。我的专业是AI，也曾在亚马逊负责过AI项目，目前AI自动化程度和准确度根本没达到这个水平。 > > 从HR部门的情况来看，情况变得越来越糟。他们外包了很多工作，HR人员疲于应付，流动性很大。如果真的裁掉了大批HR人员，后续的招聘显然也会停摆。这说明亚马逊至少一年内不会扩大招聘，这次裁员肯定不仅仅是表面所说的理由。” 美国经济才是真正的幕后推手？ AWS表现依旧亮眼，但亚马逊的零售业务呢？ 亚马逊作为全球最大的电商平台之一，对美国经济最为敏感。如果经济状况不佳，消费者最先削减的就是非刚需品消费，而亚马逊会是第一批感受到冲击的公司之一。 近期，餐饮连锁品牌Chipotle的CEO就透露了类似的趋势： > “我们发现所有收入群体的消费者今年都明显减少了外出用餐的频率，尤其是家庭年收入低于10万美元的人群。这群人占了我们收入的40%。年轻人（25到35岁）群体受通胀影响尤其明显，他们的消费能力显著下降。” 物流巨头UPS也佐证了这一趋势。他们最近裁员48,000人，原因正是快递业务量下降，收入减少。 由此可见，美国整体消费力确实在下滑，电商行业必然最先感受到冲击。这才是亚马逊此次大裁员背后最合理的解释——他们在为经济低迷的到来提前做准备。 同样身为科技巨头的Google、Meta和微软没有类似大规模裁员，因为它们主要的业务并不直接面对消费者，而亚马逊不同，它直面零售市场变化，更早地感受到经济下行的迹象。 在我看来，亚马逊的决策一贯高度理性，这次的连续大裁员背后，最可信的理由恐怕还是经济——亚马逊认为，美国消费者正准备勒紧裤腰带了。

TIFF 文件格式可能很多人都不陌生，是一种无损的突破存储格式，已经存在很久了，不过我一直没想到这背后还有故事，直到今天看到 Hacker News 上的一个热帖：《Mr Tiff》 ，原来这是一个为 TIFF 作者“正名”的故事。 （本文由 AI 辅助翻译创作，提示词和原始会话见评论） 作家约翰·巴克（John Buck）有一个执念：他要为那些真正发明了我们习以为常技术的工程师们著书立传，让他们的名字不被公司和时间所吞没。 为了这个目标，他投入了超过一万个小时。他常说，这就像一场跨越时空的侦探游戏，你必须通过几十年前的蛛丝马迹，去拼凑一个“无限接近”的真相。 在撰写《发明未来》一书时，他遇到了一个棘手的案子。 约翰在研究苹果的 AIFF（音频交换文件格式）时，采访了它的创造者史蒂夫·米尔恩和马克·伦茨纳。他们提到，AIFF 的诞生离不开两个更早的“开放标准”基石：IFF 和 TIFF（标签图像文件格式）。 查找 IFF 的发明者很顺利。杰里·莫里森（Jerry Morrison），电子艺界（EA）的工程师，履历清晰。 但 TIFF 却毫无线索。 约翰的每一次搜索，得到的结果都只有一个词：Aldus。 “Aldus 创造了 TIFF。” 所有的资料都这么说。 可 Aldus 是一家公司，不是一个人。这家定义了“桌面出版”概念的公司早已消失在历史长河中，被 Adobe 收购，没有留下任何关于 TIFF 创造者的线索。 约翰不信邪。他开始疯狂地翻阅旧的《MacWeek》杂志，终于，在一个角落里，他找到了一个名字：史蒂夫·卡尔森 (Steve Carlson)。 他兴奋地顺着这个名字查下去，又在计算机历史博物馆的口述史中找到了佐证。但很快，线索又断了。这个“卡尔森”似乎也人间蒸发了。 约翰陷入了困境。为什么他找不到这个人？ 在绝望中，约翰下载了那份古老的 Aldus TIFF 规范文档，希望能找到作者的名字。然而，文档的作者栏一片空白。 他不死心。鬼使神差地，他将那片空白区域的文字复制到了一个纯文本文档中。 就在那一刻，一个隐藏在“白底白字”中的名字显现了出来：史蒂夫·卡尔森 (Steve Carlsen)。 不是 "Carls‘o’n"，而是 "Carls‘e’n"！ 一个字母的差别。 这个拼写错误，就像一道屏障，将这位发明者隐藏了几十年。 约翰立刻用正确的名字 "Carlsen" 搜索。Bingo！专利、地址、一切都对上了。他找到了斯蒂芬·E·卡尔森（Stephen E. Carlsen）的专利，确认他曾在 Aldus 工作。 约翰追踪到一个地址，发现斯蒂芬住在一个退休村里。他没有任何公开的电子邮箱。 约翰使出了他最后的办法：他写了一封信，贴上邮票，寄了出去。 四个月后，约翰的收件箱里出现了一封新邮件。 是斯蒂芬·卡尔森。 斯蒂芬确认了当年的故事。他非常谦逊，称这“没什么大不了的”。他说，当年他们只是为了让 PageMaker 软件能兼容市面上五花八门的扫描仪，与其为每个型号都写一个导入程序，不如定义一个行业标准。 斯蒂芬不仅定义了标准，还亲自去游说那些第三方开发商和扫描仪制造商采用它。 约翰将 TIFF 的故事写进了书里，斯蒂芬看后回复：“看起来不错。” 此后，约翰再也没有收到他的回音。 两年过去了。约翰突然又收到了一封邮件，来自斯蒂芬的前妻佩吉。 佩吉告诉约翰，斯蒂芬在几个月前去世了。 她在整理遗物时，才发现了约翰那封迟到的信。佩吉解释了为什么斯蒂芬后来不再回复：“那段时间，他已经开始挣扎着使用电脑和手机了……他是一个谦逊的人，从不主动寻求认可。” 邮件的最后，佩吉写道： “谢谢您对斯蒂芬工作的认可。直到他生命的最后一刻，我都叫他‘TIFF 先生’。” “TIFF 先生”。 约翰读到这里，感觉那一万多个小时的枯燥研究，在这一刻全都得到了回报。 那天深夜，当家人都已入睡，约翰·巴克打开了电脑。 他登上了维基百科，找到了“TIFF (Tag Image File Format)”词条。 他删掉了那句含糊不清的“由 Aldus 公司创建”。 然后，他一字一句地敲下了新的事实： “……由斯蒂芬·卡尔森 (Stephen Carlsen) 创建，他是 Aldus 的一名工程师。” TIFF 先生，现在，全世界都认识你了。

This is transnational repression live in New York. 昨天看到紐約獨立電影節廣告還在遺憾這幾天離開紐約沒辦法看那麼多獨立華語紀錄片了。然後就看到這樣的消息。令人擔憂。

如何评价户晨风被央视点名整治？ 👇

这一期讲得太好了，每个注册X的简中用户应该被强制观看😂👍

11月5日，据央视新闻《法治在线》栏目报道，户晨风因蓄意制造“苹果人精英”“安卓人底层”等荒谬对立，被全网封禁。该节目指其通过极端话术撕裂社会共识、煽动公众焦虑，实则为收割流量。 节目引述专家观点：户晨风的行为在外人眼中，或许仅是网络空间的个人表达，以吸引关注。但细察其评论内容，常以“苹果人精英”“安卓人底层”等无关群体标签，刻意挑起网民认知冲突。这种输出“安卓人”“苹果人”标签的做法，本质上是制造尖锐对立议题、煽动群体情绪、贩卖焦虑，以博取眼球和流量，最终服务于商业变现目的。