大叔亂入整場小朋友比大人多的臺北市立天文館看宇宙劇場（就是那顆穹頂圓球），「宇宙時空之旅 A Cosmic Journey Through Space and Time」。影片放映中鴉雀無聲，或許大家都有一些震撼的感受吧。
不過我是覺得其他人應該沒有像我一樣，自己在那裡莫名感動的無以復加，尤其是終於看到地球出現的那一刻。
回歸理智後，想到影片提到1937年左右，人類廣泛使用無線電，這些訊號可以傳至太空，至今算起來已經可以達100光年之遠。鑒於人類不大可能自己發現外星生命，想到三體小說的故事，以及霍金的警告，還有近幾年許多 UFO/UAP 的證實，如果人類可以用光子描繪整個宇宙起源做成影片，先進科技的外星生命在100光年內，完全有機會發現人類活動，感動之外又打了個寒顫。
影片最後寫說，該影片使用 OpenSpace 這個軟體製作，一查是個開源軟體，可以直接下載！
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中南部山區雨量讓我想起八八風災，結果是2009/8/6...
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%85%AB%E5%85%AB%E6%B0%B4%E7%81%BD
原來是5天前的重播，而且睡覺配著正好，一下就睡著了。
很奇怪的是，2020 年海軍公布影片後，這個話題一直都起不來。
然後就到近期，有人出來在聽證會說美國政府私下研究 UFO 和取得非人類的生物組織。
理論上是個世界級大事，但這兩次人們的反應看來都很冷淡啊。
https://www.nbcnews.com/politics/congress/are-5-memorable-moments-congress-ufo-hearing-rcna96476
沒想到我的晚餐是配著 Hacker News 上，追逐各地重現 LK-99 的討論串完食。
目前進展：沒有可信的來源完整重製了宣稱的 LK-99，表格在這裡：
https://forums.spacebattles.com/threads/claims-of-room-temperature-and-ambient-pressure-superconductor.1106083/page-11#post-94266395Hacker News 討論串
https://news.ycombinator.com/item?id=36940323
搭配Deck的新玩具：Viture One XR
一年前執念用 Deck 當作日常用機幾乎都沒問題了，唯一的不爽是帶出去外面時，真的要做認真的事情的話，螢幕實在小。再買一個外接螢幕不就是本末倒置？只好再變本加厲的買個眼鏡。
不負責任勸敗：品質和質感非常好；79克；一鍵刷暗鏡片酷且實用；音效出乎意料的棒；眼鏡盒設計的很有質感兼具功能；0到500度近視友善成像調節，非常貼心；吸鐵接頭很貼心方便因為要離開裝置直接拔下來就好（但很多人因為相容性不愛）；最讚的是支援3DoF也就是畫面可以定在空中，解決很多使用上問題，據說同類產品還沒有其他人有；看影片是目前最好的體驗；其次工作瀏覽；其次寫code；最後才是遊戲。
注意事項：散光仔如我或近視超過500度，非常麻煩，要找眼鏡行配特製眼鏡（最後我到Jin送日本才製作出鏡片來，非常感恩Jin這服務不然我就買了一塊廢鐵）。不建議在全暗情況下使用（傷眼）。桌面沒有想像大，我大概寫 code 使用約1920x1080但得放大1.25-1.5倍之間，因為字太小還是看不到。
整體而言是很讚的產品，讓我更期待 vision pro 的平價版了（咦？）
昨天「Becoming better designer contributors to social impact」這場真的非常精彩，短短 30 分鐘雖然沒辦法講太多，但投影片的料可以看出來多年的專業設計經驗，對 Open Source 的熱情，以及對設計出好開源產品的愛
Session link:
https://coscup.org/2023/zh-TW/session/7CZELB
Steam Deck 看來銷售在 4 月超過了300萬台，300萬台表示 300 萬個預載 Linux Desktop，預設的 DE 是 KDE。
就使用環境來說，雖然輸入法、瀏覽器是需要特別安裝、跨越的門檻，因為預帶的軟體安裝市集（Discover + Flathub）非常容易使用，一下子就可以解決，唯一的問題就是外接螢幕和外接藍芽鍵盤了。
就 Web 開發環境來說，過去將近一年，我是已經成功把什麼都需要 root 權限和 Gnome + Ubuntu 的習慣，轉換成 rootless 的 Flatpak + Brew。
https://www.gamingonlinux.com/2023/04/report-steam-deck-to-pass-3-million-sales-during-2023/
幾個月前想到 AI 使用的碳排問題（不是訓練 Model），但根本找不到任何估算值，幾個月後再找終於多一點資料（但還是沒有任何值）。
這篇講了為什麼估算很難，以及為什麼急於想要研究這個議題：
https://hellofuture.orange.com/en/keeping-watch-on-the-carbon-footprint-of-machine-learning/這篇講到 AI 因為突飛猛進的需求，對算力和複雜應用的要求，有研究預測未來伺服器工作負載會增加現有的五十倍，歐陸數據中心能源消耗會增加 28%，以及估計每次對 AI 詢問所需要的能源，是現有 Google Search 的一百倍。
https://news.climate.columbia.edu/2023/06/09/ais-growing-carbon-footprint/朋友聊到說，是不是跟挖礦很像，我覺得是，但未來感覺會成長更快，因為挖礦是金錢驅動，沒錢就不會成長，但 AI 是真實需求和日常動力...