看到黃哲斌轉文「Noah Smiths：
十五年前，網路是現實世界的逃逸之地。
如今，現實世界是網路的逃逸之地。」滿有感的，我2年前才刪掉年輕時代的Blog，看到很多羞於見人的歷史貼文外，也感到當年不用在乎社群壓力的發聲，不用追逐讚還是愛心的紀錄，在網民們偏向主動尋找訂閱Blog資訊，勝於被牆餵食的年代，網路曾經存在真正的自媒體生態。
現在真的是一切都回不去了，在沒有 like / heart / share 好像就不能寫字分享給自己的時代，還好小站和 Mastodon 的設計可以刻意讓人不用在意這些「績效」，還可以透過 RSS 同步回自己的園地。
from g0v.social
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韓國租屋市場真神奇，把大額的積蓄「保證金」給房東，房東留下一屁股爛債的時候，感覺很恐怖。
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在韓國租屋市場中，全租房是非常特別的存在。與月租的差別在於，租客無須繳納房租，只需繳納給房東一筆「保證金」，而保證金的金額大約落在房屋價值的70～80%，居住期間除了水電費外，無須再支付任何房屋租金。租約到期時，房東會將保證金「全數」退回給租屋者。
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2022年，擁有1139戶房產的金姓房產王過世，因名下有一半房產未加入住宅都市保證公社（HUG），導致許多租客拿不回保證金。即便有投保HUG的租客，也因金姓房東已過世，無法對房東提出「廢止契約」命令，HUG也無法向房東行使行政命令，使得租客也拿不回保證金。
據說小站很多愛貓人... 這一味應該會愛吧（？）
https://www.stripes.com/theaters/us/2023-01-10/cats-army-engineers-8711631.html
站著工作一年的感想，最大的收穫是下班很快決定下班（因為腳痠），除非真的很有必要，不然倒在沙發後再度想要站起工作，一定是某根筋不對，很少有意志力超過生理的時刻，果然我是個正常懶惰的人類。
其次的收穫是，腰酸背痛的症狀幾乎是沒有，因為高度有特別注意到，所以站著會很容易挺胸，站姿也很多元而非一成不變，因此即使腳痠，但也不至於其他部位出現疲態。
最後是腳力和膝蓋好像變好了，以前下班還要繼續走路覺得累，現在即使站了一整週工作天，還是都滿無感的。
然後，把坐著的區域直接拔除，也是滿有效的。我的 HDMI 線因為吃不了坐著區域的螢幕訊號，督促我站立工作一整年。
大逆不道一下， 1/13 立法院要來審查史上最高預算，到時現在講編預算編不精準的立委，這次行政院依照過往兩年案例超徵4500億的經驗，「精準」的加上 4000 億不為過吧？
跟104年的1兆7,993預算比，111年預算2兆2,784已經在7年增長了25%，還是不能滿足各立委的精準要求，第8年112年編列2兆7,191億，總預算成功跳級比8年前增長了50%，身為財政委員會審預算的立委在那裡說超徵來自於預估不精準，到時要怎麼砍下去這看似更精準的預算呢？
新年前大半時間在艾爾登法環世界中渡過，對，lag 很久了，更好笑的是一直在等特價後，終於在上市超過半年秋季特賣以「原價」購入，然後隔了三週後我開始沉迷其中時，冬季特賣就特價了 。
法環的世界我覺得就是個超大 scale 的類銀河惡魔城遊戲，不同的是，因為敵人太恐怖，打完一個區域後，要去另一個區域探索，需要鼓起勇氣，中間等待勇氣生出來的時段，就在原本好打小卒之中閒晃找秘密，探索和嘗試的樂趣從這種孰辣的心情出發，上次讓我這樣龜又想繼續的遊戲，大概是 Subnautica 吧，真是不賴。
圖文不符，說到嘗試，今天另一半時間嘗試在酒吧吃晚餐（不跨年），也算是個人龜縮在家顧老狗的時光中，勇於嚐鮮一小步吧。
看到 Google 訓練出來的 AI 考過醫師執照，不負責任猜想，ML / AI 未來的突破，應該是自我成長（SSL）的精準度大於人工 Label 的精準度。（還是目前 Self Learning 訓練的 Model ，已經有案例可以超過人類 Label Data 的精準度了呢？）
到了那個臨界點，專業領域的工作（如程式設計、醫學知識、律師），AI 大概都可以從使用者 Input 後訓練出來，腦力密集工作放心交給 AI 後，人類的職位應該都得想新角色新去處了。
期望無條件薪資時代的來臨。
看到朋友的狗離開人間了，貼文除了難受也很堅強，自責還是遺憾，到還是鼓起勇氣面對，總是讓人欽佩。不自覺的想到如果我家這隻嘎逼離開了，我又會怎麼面對，搞不好就出國一個月療傷吧。
想到這裡，突然想到遊戲 Cloudpunk 中的主角養的狗，因為科技進步後，意識可以傳輸的關係，主角的狗有了新的身體。然而又因為窮人家沒有錢維修硬體身體，只好把意識傳輸到主角的計程車中，陪主角和玩家渡過開車載客的日子，不過因為太愛講話，被主人嫌棄了一翻。
倒是我們這隻從小不愛用講話表達自我，不愛討拍，又兇又有個性，應該是很難聊的起來的寡言老頭子。
Cloudpunk 目前冬季特賣中...（怎麼變成推銷文）
雖然是 Dell 贊助的影片，但是用ML演算法分析動物足跡，堪稱可以90%成功辨識出每個個體的獨一無二足跡，追蹤動物族群變化和活動範圍以擬定保育方案，這個主意其實不錯。有趣的是跟台灣的路殺社一樣，稍微閱讀說明後，每個人都可以貢獻 Data，而且不會侵擾動物。
像鳥類繫放的腳環，早年哺乳動物捕抓後身上的留下長久印記等，其實對動物還是滿有可能影響的，另外監測哺乳動物活動範疇的紅外線相機，維護不易，常常倒下或沒電，還得定時回收，有其他方案輔助監測成果做備用方案也是不賴。
不過台灣就是多雨，森林茂密，小型哺乳動物的足跡也不大好蒐集就是了。
其實 AI 放多點眼光在這種方向，不要老是取代人提高生產力等等，多為辛苦人創造一些娛樂，多幫一下地球不是很好嗎...
因為有人就有江湖， AI 產圖的鬼故事也會很多，以下引述貼文：
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有家公司的主管請他的視覺把為公司之前設計的圖檔整理給他，該視覺設計用了30年的歷程來建構出自己獨特的風格，然後被主管拿去建成 CKPT（Stable Diffusion Model檔），主管除了用自己的姓名命名CKPT外（風格不是他的），還拿這個成果跟大老闆說：「用這個 Model 可以一次生成數百張像該位同仁的作品」。該視覺想當然覺得被背叛...
原來一切的來源是 LAION-5B， 其中 metadata 的授權是 CC-by 4.0，metadata 中的連結讓這些公司可以去爬圖來訓練 AI。話說回來， 究竟 Machine Learning 下載還是複製、快取圖片後，接續解析圖片的過程，有沒有爭議處，是不是屬於 Google 圖片搜尋中的合理使用？
我覺得基本上就算沒有公開傳輸，也算是有重製了吧... 但是這些公司都直接拿來做訂閱服務了啊（翻桌）。