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Object Zero
困難的實幹家。人才冠軍。事物的發明者。機器製造商。北海石油氣、核電、海底、重工業。
印表機追蹤點醜聞
在2005年,電子前沿基金會(EFF)追查了一個線上陰謀,指控美國政府在每一頁印表機所印出的文件上印有秘密代碼。
EFF讓公眾寄送印刷頁面的樣本給他們。EFF不僅發現了追蹤點,還逆向工程了代碼,然後利用《信息自由法》(FOIA)請求向法院請求傳喚政府機構的信息,以證明這一陰謀。
那是實際調查新聞和關心真實問題的公民自由團體的時代,而不是(完全不可疑的)最近身份政治非政府組織的洪流。
令人難以置信的是,這個陰謀是真的。
XEROX在1984年就已經為這個想法申請了專利,直到2004年才為公眾所知。因此,公眾無知長達20年。
美國政府與每一個印表機製造商秘密達成協議,在每一頁印表機所印出的文件上印上序列化的追蹤水印。
EFF能夠找到一些邊緣的外國製造商,他們生產沒有這些點的印表機。
整個計劃顯然是為了追蹤偽造者,並迅速關閉偽造操作,以免對貨幣造成嚴重損害。
……但或許更有趣的是,追蹤點圖案水印使得在特殊光線下重新組裝撕碎的文件變得非常容易。
你可以立即知道一個撕碎的文件在頁面上的位置,以及它在打印輸出中的頁碼。
自2004年以來,不僅是政府知道這一點,許多詐騙者也掌握了這些知識。
所以你真的應該擁有一台交叉撕碎機,並且應該在現場焚燒,而不是將撕碎的文件丟棄到收集的廢物路線中。


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出生率崩潰與出生的經濟效用
這真的很奇怪,但我懷疑這在社會經濟研究文獻中被忽視了。
以下我在同一圖表上展示了兩個區域。
左側圖表的粉紅區域顯示了1851年1次人類出生的有用經濟壽命。
右側圖表的綠色區域顯示了2011年1次人類出生的有用經濟壽命。
由於醫療進步、衛生、公共健康等,我們顯著提高了預期壽命並降低了嬰兒死亡率。這意味著2011年的出生在經濟產出上比1851年的出生多出許多小時。歷史上的死亡率確實大幅縮短了出生的預期經濟壽命,但究竟縮短了多少?
左側的粉紅區域 = 40年 * 40% + ( 40年 * 30% )/2
= 每次出生22年的經濟工作(哇!)
右側的綠色區域 = 51年 * 98%
= 每次出生50年的經濟工作。
這些數字差異巨大。
人類在出生時的預期工作壽命在160年內增加了127%。即使我們的工作年齡大致相同。
這意味著在經濟上,2011年的1次出生相當於1851年的2.27次出生。每次出生的經濟效用增長與出生量的崩潰相比如何?
今天全球每位女性有2.31次出生。
1850年每位女性有5.82次出生。
5.82/2.31=2.52
所以我們每次出生的效用增長為2.27倍,而出生量下降為2.52倍?這些比率相差不到10%,幾乎完美地反向追蹤,給出每位女性所產生的固定‘人類經濟效用’。
我覺得這是一個驚人的巧合。
出生率的崩潰只是供需關係嗎?壽命的增長是否僅僅創造了人類效用單位的暫時過剩?
人口危機可能只是市場力量。或者說,這只是宏觀生態學。


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這就是 AI 將在短期內徹底改變產業的方式。產業只是一系列 500 萬個極其小眾的問題的集合。
你可以嘗試建立 AGI,通過一個體現在通用硬體中的單一世界模型來進行概括。
或者……
你可以今天用一個便宜且「足夠好」的專家來解決 100-200 萬個這些問題。
資本主義不會等 AGI,當一個 12 美元的網路攝影機 + Raspberry Pi 可以為一條 1000 萬美元的製造線增加 1000 個基點的生產力時。
智能生產力的提升是第一波繁榮浪潮,這個價值可能會被美化的 IT 顧問和生產性資產擁有者所捕獲。不需要最先進的基礎模型。
我們距離普及的自駕車還有 5 年,機器人化至少在那之後 5 年。但「智能系統」今天已經在這裡了。

Ilir Aliu - eu/acc2025年11月25日
目前,機器人領域的 AI 獲得了所有的關注,但有時最有趣的工作是非常實用的。
Viet 建立了一個小型視覺系統,可以計算傳送帶上的馬鈴薯。沒有巨大的數據集。沒有龐大的模型。只有一個明確的問題和一個聰明的設置。
他使用了 Ultralytics 的 ObjectCounter,訓練了一個小型的 YOLO11 nano 模型,因為沒有馬鈴薯數據集,他用 SAM 2 標註了一個單一的幀並從中訓練。只有一個幀。仍然可以在整個視頻中運作。
這是一個很好的提醒,實用的工業 AI 通常看起來就是這樣。
專注。輕量級。解決真實的任務。
如果你在製造或機器人領域工作,這些小型系統通常是最快的勝利。它們節省時間,減少錯誤,並且不需要龐大的基礎設施。
幹得好,Viet。
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