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DPS 周刊 153 - 每天做一件小事，坚持1000天

https://letters.acacess.com/weekly-153/

自从四年前开始，Daily Productivity Sharing 每个工作日在 Substack 上开始分享 一篇我读过的好文章，到昨天为止，坚持了1000天，没有一天中断。

当然1000天不仅仅是一个里程碑，也是一个新的开始，它将督促我继续坚持下去。

如果你也想建立一个小习惯，不妨从订阅 DPS 开始，一点点坚持下去。

为了庆祝 DPS 坚持更新1000期，我们和 AwesomeVisa 及 「推播助栏」 推出联合优惠活动。

不得不感叹新加坡政府对于数字化投入的力度。

比如这是 Open Government Products (OGP) 的产品详情页，极其清晰直观的展示，每一笔费用都清清楚楚，每一个衡量标准都一清二楚，还有详细的 roadmap。

怪不得最近一位朋友跳去这一机构任职，之前的经历不乏 Meta，Ubi 等大厂。想必也是这种机构的高标准和工作氛围才能吸引类似的人才加入。

https://products.open.gov.sg/datagovsg

黄仁勋最近在台湾 ComputeX 2024 的演讲，面向的是普通大众：

1. CUDA 才是 Nvidia 得以成功的核心 — 没有 CUDA，根本不可能有这么多开发者使用 Nvidia 的显卡，也有不可能有今天；
2. 使用显卡并行计算，不仅省时间，也省能耗；随着显卡的计算性能越来越高，能耗的使用效率也越来越高，比如最新的 Blackwell 单位耗能只有 Pascal 的 1/350；
3. 之前的信息基本都是获取式的（retrieval），而以 LLM 为代表的信息是生成式的（generative），今后的信息会以生成式为主，无法生成的才会通过获取式获得；
4. Blackwell 的新架构可以让 FLOP 提高45倍，而能耗只是10倍，也就是原先耗能的22%。这也为未来的 AI 工厂奠定了基础。当然中国的所有相关产业都无法享受到这些；
5. AI 的下一波浪潮会是物理世界的 AI (Physical AI)，当然这些的基础是图像处理和强化学习。最经典的例子就是，富士康的工厂用 Nvidia 的技术来优化它们的流水线布局，而这些流水线会生产出新的 Nvidia 显卡。

https://www.youtube.com/watch?v=pKXDVsWZmUU&t=5s

一个把 Apple Watch 转变成 iPod 的手表壳，很有意思的点子

https://thetinypod.com/

https://9to5mac.com/2024/05/24/ipod-like-device-turns-strapless-watch-into-phone/

其实是荣誉博士，不过他的演讲还是蛮出彩的

https://youtu.be/a7ItChBrY8E

37Signals 即将推出完全免费的 Markdown 编辑器 — Workbook 用于网络出版

https://x.com/jasonfried/status/1793385721581236377

mactop - Apple Silicon Monitor Top written in pure Golang! Under 1,000 lines of code.

https://github.com/context-labs/mactop

他的老板对他的评价非常高：

1. 这回毕业典礼请了 MKBHD 做演讲，简短而有深度；
2. MKBHD 读书的时候，写作非常好；

https://x.com/gauravsabnis/status/1793337493724561667

MKBHD 拿到了 PhD 学位：

一边是全 YouTube 最火的科技博主，一边打 frisbee，一边还把博士学位读出来了。

https://x.com/hi__hassan/status/1793401723878563915

看了下新款 iPad Pro 各地区的报价：

256G Wi-Fi 版：

美区： USD 999
港区： HKD 7999，约等于 1023 USD
国区： RMB 8999，约等于 USD 1250

国区在抢钱？ 整整贵了25%

iPad Pro 真的直接跳到了 M4 SoC！

So true

But here's what surprised me: I never went any deeper. Never wanted to. Python falls about midway down the stack, but it's unique in its ability to move in either direction. You can work at the highest levels of abstraction and spit out HTML websites (Django's specialty), but you can also get closer to the machine through an API that lets you import C modules. Working in Python, I could build anything lever wanted to build. At a certain point, I realized I wasn't even thinking about the stack anymore. I was just thinking about the possibilities.

— THE MYTH OF METAL in Wired May-June, 2024 by Scott Gilbertson

从 terminal 里直接购买的咖啡

https://www.terminal.shop/

iPad Pro 2018 绝对是最保值的 iPad

没错，我也还在用这台六年前的 iPad。

https://fxtwitter.com/parkerortolani/status/1784639553459966180