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  5. Blinko 是一个开源、支持自托管的 AI 笔记应用，拥有 强大的 AI 集成支持，以及 最大限度的数据自由。

    Blinko 的 核心理念 是将笔记分为两部分：

    Blinko 用于捕捉突发灵感和碎片想法

    Note 用于记录归纳长篇内容和知识库

    我总结了它的 特性，包括且不限于以下这些：

    AI 驱动的 RAG 搜索
    不锁定格式，导出笔记为 Markdown
    每日回顾卡片、AI 整理笔记
    公开笔记提供 RSS 支持
    提供响应式、美观的分享页面
    分享笔记设置权限和过期时间
    具有 PWA、Android、Windows、macOS、Linux 客户端应用
    可选连接 Blinko Hub 与其他实例连接，构建去中心化知识网络
    可拓展、自由的插件化支持
    微信、Telegram、n8n 接入和支持
    ……

    https://blog.dejavu.moe/posts/docker-install-blinko-with-nginx/
    Dejavu's Blog
    Blinko 开源 AI 知识库 Docker 部署指南
    Blinko 开源 AI 知识库 Docker 部署指南
    通过 Docker 自托管部署 Blinko，构建 AI 驱动、强大的个人笔记和知识库管理系统

  6. 【2026年翻墙协议与内核终极科普】从Shadowsocks到REALITY，Xray 到 Mihomo，99%的人都没搞懂的关系
    https://baobaoap.com/archives/107.html
    Baobaoap
    【2026年翻墙协议与内核终极科普】从Shadowsocks到REALITY，Xray 到 Mihomo，99%的人都没搞懂的关系 - BaoBao’s Blog——分享机场& VPS的真实使用体验
    2026年翻墙还在迷茫？本文用最接地气方式讲清协议（SS、Trojan、VLESS、REALITY、Hysteria2）和内核（Xray、sing-box、mihomo）的区别与关系。从Shadowsocks喝茶事件到REALITY终极伪装，带你看懂十年进化史、当前机场主流选择（专线SS vs 直连Hy2+Reality）、客户端推荐。看完再也不慌连不上或报错了！适合新手到老鸟

  8. https://telegra.ph/为何一些几乎必死的晚期癌症患者会选择花费巨款治疗以勉强延续生命-03-01
    Telegraph
    为何一些几乎必死的晚期癌症患者会选择花费巨款治疗以勉强延续生命？
    在生死边缘，巨额花费买的根本不是"治愈率"，而是"心理豁免权"。 我有资格说这句话。因为这笔钱，我家花过。 我妈确诊癌症晚期那天，医生把我叫到走廊里，说了一堆我听不太懂的术语，最后一句我听懂了："准备后事吧。" 我当时脑子里只有一个念头：不可能。一定还有办法。 接下来三天，我请假、借钱、找关系、查文献、联系北京的医院。老实说，我当时根本不知道自己在干什么。我不懂什么靶向免疫，不懂什么基因检测，我只知道—— 我不能什么都不做。 什么都不做，意味着我承认她要死了。我做不到。 后来我想明白了，那三天我花掉的精…

  9. 当然，对我自己来说，用 LLM 更多的场景反而是一些关于历史和人文的探讨、关于自己际遇和认知的一些反思。后者留待下一趴来讲。这里说说前者，由于 LLM 压缩的知识极其海量、情绪又极为 “稳定”，简直太能满足我这个好奇但内向的 i 人了。

    比如和它聊汉语的组合性和压缩性、聊苏联援建项目对我们工业的影响机制、聊《盐铁论》和《国富论》对比、聊扩散模型的数学原理、鞭策它给我举例子让我理解汉明码的机制，无不十分有趣，欲罢不能。在你有一些框架，并知道如何提问后，使用大模型进行终身学习，简直不要太丝滑。

    https://www.qtmuniao.com/2025/12/28/2025-summary/
    木鸟杂记
    2025 年终总结——向内生长
    有明显的自我意识以来，从没有像今年这样和世界、和自己发生如此激烈的冲撞，但结果很神奇——反倒更加平和了。很多下意识的反应、很多习以为常的做法，向内挖时，竟然都能摸出如此久远的强化链路。正如史铁生说的——那颗年少时射出的子弹，在长到这个年纪的时候，正中眉心。 于是，不管是被迫地还是自发地，今年都开始难以避免地向内生长——如格物致知一般去观察和追溯自己细微的情绪变化源头，见天地、见众生，终是为了见自己

  10. 不知道大家是否有曾有过打开一个巨大的网页（不要点我，或者说网页上的 DOM 变动过多以后，整个 Windows 都开始卡顿（表现为鼠标指针在卡顿，键盘输入也延迟）的情况。

    好消息是，这是一个 Chromium 里的 Bug，并且在最近刚刚被修掉了！

    https://issues.chromium.org/issues/486657487
    https://issues.chromium.org/issues/454082772

    其根本原因居然是，在 DOM 结构剧烈变化时，触发了大量的 Windows Accessibility 事件，导致浏览器主线程被淹没，顺手卡死了整个 Windows 的事件响应系统...a11y 闯大祸了这下是

    比较悲伤的是，我为什么知道呢，是因为今天终于忍不了这毛病了，决定调查一下，查着查着就发现，怎么又查了一个已经被修掉的问题🥺（为什么是又呢 因为上次查 DevTools Network 右键复制字符串总为 {} 的问题也是查到最后发现主线已经修了..

    其实一开始因为有人跟我说过， Windows 这边 Chrome 的绘制流程会因为 DX 导致一些问题导致卡住整个渲染管线，导致我非常的笃定是 DWM 这边的问题，还和别人说过这个结论...有点误导了】

    现在 Chromium 146.0.7668.0 已经不会卡啦，超级丝滑流畅！

  11. 核心观点：AI 降低了「好奇心的执行成本」。

    这几天看了印象派画展、听了陶喨演唱会、了解伊朗哈梅内伊的背景——每一件事背后都有大量我不知道的知识。以前要搜索、过滤、拼凑，花的精力太大，结果就是偷懒不查了。好奇心有了，但行动跟不上。

    现在随手问一句就能得到结构化的回答。不是替代思考，是把「想知道」到「知道了」之间的摩擦降到接近零。

    扩展方向：
    - 以前的好奇心是奢侈品，有时间有精力才能消费。现在变成了日用品，随时随地用得起。
    - 这不是被动接收信息（刷短视频），是主动提问。主动提问本身就是一种思考。
    - 长期效果：每天多填几个空白点，一年下来认知地图比以前大很多。不是变成专家，是减少无知的面积。
    - 关键区别：搜索引擎给你十个链接让你自己拼，AI 给你一个直接的回答让你继续追问。追问的成本低了，深度自然就上去了。

    素材：印象派画展、陶喨演唱会、哈梅内伊生平、HomePod 连接问题（连生活琐事也能随手问）

  12. https://github.com/openmozi/ai-coding-for-beginners

    本课程将展示现代 AI 工具如何改变软件开发——它降低了应用开发的门槛，但复杂应用仍需要工程师的判断。本课程涵盖了传统软件工程挑战背后的理论，以及当今解决这些问题的前沿 AI 工具。

    重要：这不是一门 "vibe coding" 课程。你不能盲目相信 AI 的输出。Human-agent engineering 才是核心——人类工程师作为 AI 的管理者和决策者，需要阅读和审查大量代码，理解什么是优秀的软件。
    GitHub
    GitHub - openmozi/ai-coding-for-beginners: AI coding for beginners
    GitHub - openmozi/ai-coding-for-beginners: AI coding for beginners
    AI coding for beginners. Contribute to openmozi/ai-coding-for-beginners development by creating an account on GitHub.

  13. 如果说授人以鱼，不如授之以渔中的渔是指解决某个问题的工具和方法，那么在现代来看更关键的也许是增加别人可选择的范围。
    也未必是不能选，只是阻力大。就像很多人选择游戏/服务的硬性条件之一是有官方中文，不会英语也不想翻译。

    其实考虑人生的重大行为变化其实很多都是这种因素。例如有账号可以网购，有VPN可以翻墙。
    而且有新的渠道多少会用锤子找钉子的思维探索用法，就像要把钱弄到国外银行再想办法在国内花一样。

    对于工具这种因素最关键自然是钱，尤其是无收入的情况下，能白嫖的范围是非常小的。
    其次大抵是支付资格，想买但付不了款只能用国内的也很常见。
    这种时候说授人以渔就没怎么帮助，都知道什么好。

    当然这种帮助自然是可遇不可求，觉得还不是你不努力的可能性更高。
    这需要放弃短期最优去选择解决选择问题，这对于人性来说很困难。

    而且对于不同人的阻力又不一样，像去香港开卡，人在东北和深圳显然不一样。
    对于某些人理所当然拥有的东西，对另一些人是需要鼓起勇气去争取的。

  15. Anthropic 和 OpenAI 在这两天分别发布了报告描述自家平台是如何对抗外国敌对势力和公司对自家平台的滥用的

    其中，Anthropic 的报告指出他们通过追踪元数据，成功识别了 DeepSeek，Moonshot AI 和 Minimax 对他家模型的蒸馏，甚至能准确溯源到特定的实验室人员和公司高级员工

    OpenAI 的报告则更为详细，不仅指出有中国网络战人员使用 OpenAI 的产品，还详细描述了他们输入的内容和进行的操作，例如对高市早苗进行舆论攻击以及在 Twitter 上攻击“李老师不是你老师”等账号

    防止自家的服务被滥用是天经地义的，但是这里有一个问题：

    Anthropic 和 OpenAI 不仅看了用户的聊天内容，用聊天内容和元数据对用户做了大数据分析，还把聊天和分析的内容公之于众

    换句话说，用户在这些平台上并没有什么隐私——平台可以随意查看和审查你的聊天内容，根据他们的道德和价值观主观评判内容的好坏，并且保留权利随时将你的内容公之于众或者提交给司法机关，而且即使是脱敏了的数据也仍然可以关联到个人，且在此之上谁也说不好他们有没有拿这些数据去做别的事情

    我认为这是个大问题，也是一记警钟

    而且我并不觉得这只是美国之外的人应该上心的问题；任何类似的平台都可以这么做，且现在你和他们价值观相同，并不代表你们会永远相同，说不定哪天你私聊里的哪个内容就被 AI flag 了抄送党卫军

    这不仅突出了数据保护法案的落实问题，打上“境外势力”标签的用户的隐私权就可以被区别对待的问题，还凸显出了本地部署模型的重要性，正好呼应了我之前分享的 blog 里的那句话：

    Policy is a promise. Architecture is a guarantee.


    这些服务商的隐私协议和 ZDR 里可以说的天花乱坠，但是只有跑在你本地，拔掉网线还能运行的模型输出的数据才是安全的，完全受控于你的

    https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks

    https://openai.com/index/disrupting-malicious-ai-uses/

    https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rd8cfw/anthropics_recent_distillation_blog_should_make/