本书用很有趣的视角介绍了一个新的物理视角。过去人们研究世界的理念受“还原论”（Reductionism）支配，认为只要不断分解，掌握最基础粒子的运动规律，就能理解世界。但实际上微观世界和宏观世界间存在着巨大的鸿沟，即使完全掌握了微观的规律，也无法自底向上地推导出宏观世界的规律。作者举了一个日常生活中最常见的例子：冰块，即使你知道纯净的冰块是由水分子构成，但是冰可以有十几种不同的晶体结构，这些结构的产生无法通过对水分子的计算而得出，但是冰块就是冰块，随着温度的降低，水分子总会形成某一种晶体结构。
简而言之，作者认为，现代物理学的发展，已经到了从“还原论”到”涌现论“（emergence）的过度。从微观到宏观尺度上的变化，就如同时序尺度上的混沌系统。混沌系统会在时间尺度上放大初始微小扰动，而物理现象会在宏观尺度上放大微观的细小误差。
宇宙是无穷复杂的，只有宇宙本身能运算这个宇宙。人类在还原论指引下的对宇宙的求知，很可能只是奇迹般的昙花一现，可知论最终会让位于不可知论，理论的求索会被实验现象的涌现远远抛在后面。就如同近来大热的深度神经网络，没人知道它的原理，但是它能解决问题。 #book
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好久没更，最近实在发生太多事情了，忙得顾不过来。
公司资不抵债散伙了，账上没钱也就没补偿，老板人品很好，自己也亏了不少，所以就这么好聚好散吧。
过去两年一直在公司做基于硬件 TEE （TPM、Intel SGX、AMD SEV-SNP）的相关的机密计算（Confidential Computing）开发，应用方面做过隐私计算、TEE-PKI、TEE-Kubernetes、区块链等。各位公司要是对 TEE 有兴趣，搞个技术分享或交流什么的可以联系我，反正我也挺闲，能管饭就更好了😄 。
（美元资金撤出中国后，做技术工具的公司就很难融资了。做政府项目要求全面国产化，而且资金方面问题也很大）
我有一台一直放公司吃灰的 macbookpro m1 pro 14 寸，16 + 512G 也归我了，搜了一下咸鱼二手市价 7500 左右，我可 5000 出，几乎全新无痕，盒子和充电器被我扔掉了，可以送一根我自用的 240W 4K USB-C 线，最好上海地区当面交易，有兴趣的可联系我。
（我以前也介绍过，我喜欢轻薄的 mba 远程办公，所以 mbp 对我而言没什么用）
因为我在中国还会呆半年不到的时间，就不打算找下一份全职工作了，也许偶尔会找个兼职。
最近还赚到了币圈的第一笔钱，前阵子不是学了一个月的 TON 嘛，然后 TON 的合约开发难度也确实比较高，渐渐地就陆续有人来找我帮忙，这个月也赚了好几千刀，至少吃饭是没问题了😂。
之后会把以前读完但一直没整理的书籍整理整理，以上，祝各位也诸事顺利。
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此书作者曾经和爱因斯坦共进晚餐，爱因斯坦问起作者对量子力学神秘现象的理解，但是作者那时候作为一名学生，只关心数学形式体系，爱因斯坦对此很失望，也没有再继续深入交流。后来作者成为一名物理学家，开始认真思考量子力学所蕴含的深刻意义，并形成了很多的独到见解。通过阅读此书，可以了解到量子世界从诞生到现在的发展历程，尤其是其所揭示的世界的本质的演化。
经典物理长期被还原论所主导，即认为宏观物质是由微观粒子组成的，微观粒子之间的相互作用可以解释宏观物质的性质。但是量子力学的出现颠覆了这种观念，在微观和宏观之间出现了巨大的鸿沟，宏观物质的实在性、局域性和微观世界荡然无存。
量子之谜中最核心的谜团就是“意识”所起的作用。一个微观粒子在被观察前以物质波的形式存在，表现出波的特性（如干涉现象）。但是一旦被观测，它就会变成一个确定性的粒子。物质波不是粒子在某处的概率，而是被观察到在某处的概率，物质波就是粒子本身。冯诺依曼证明，在一个隔离的微观系统里，必须要有观察者（意识）的存在，这个系统的状态才能被确定下来。这就使得意识成为微观世界的一个基本要素。 #book
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>>>>>>>>>> 以下为笔者的脑洞 >>>>>>>>>>
读这书时我突然产生了一个想法，微观系统一定要在足够低的温度和尽可能隔离的环境下，才会表现出量子特性。那么我突然想到，物理规律本身，也许不是从微观构建而来，而是从宏观向下涌现而出。处于互相交互的物质会遵循相同的物理规律，整个宇宙都处于互相的纠缠态之中，所以整个宇宙都表现出相同的物理规律。但是如果我们构建一个隔离系统，低温可以约等于认为是隔离了和外界的交互，那么这个被隔离的系统就无法在表现出相同的物理规律，我们要想观测到它，也就是要让它遵循我们的物理规律，就必须和它产生交互，这也就是“观测/意识”为什么是必须的，因为这就代表了物理规律本身。
这并不是人择原理，实际上没人也完全可以，意识的意义不在于意识本身，而在于意识诞生于这个物理规律下的宇宙，所以意识本身就是这个物理规律的一部分。也许我们永远无法用物理学证明这一点，因为就如果哥德尔不完备性，一个自举的系统是无法同时具备完备性和相容性的。
这则推文很有意思，介绍了为什么乌克兰不能不经美国的允许使用如 ATACMS 这样的远程火箭弹打击俄国本土。
根本原因在于导弹所使用的地形导航图（TERCOM, Terrain Contour Matching），这个数据由美国管理，如果美国不提供，导弹就只能依赖于 GPS 和惯性导航。惯性导航较难实现高精度，而 GPS 信号容易被干扰，乌克兰稀缺的武器库存又无法接受不精确的打击效果。
英国的 STORM SHADOW 也使用了美国的 TERCOM 数据，所以这次 Kursk 战役，虽然英国为使用 STORM SHADOW 开了绿灯，但是因为美国拒绝提供 TERCOM 数据，乌军也无法使用。
在波尔提出的哥本哈根诠释（Copenhagen interpretation）中，他将世界区分为微观量子世界和宏观经典世界。认为量子世界不具备实在性（realism），微观粒子以概率函数的形式存在，直到被观测者观测时才会坍缩为确定的状态。注意不是观测发现了粒子，而是观测让粒子显现。概率波不是粒子存在的概率，而就是粒子本身。
薛定谔很不喜欢哥本哈根诠释，于是提出了著名的薛定谔猫（Schrodinger's cat）思想实验。薛定谔试图通过这个思想实验来论证，如果哥本哈根诠释是正确的，那么人们不仅通过观测来确定现实，甚至可以通过观测来塑造历史。如果你观测到一只死猫，那么你可以回溯历史确认那个随机的致命装置被启动过了，而它被启动过的历史在你观测前是不存在的。
爱因斯坦作为量子论的著名反对者，也提出了他的反对意见，这就是 EPR 佯谬。简而言之，两个距离遥远的处于纠缠态的粒子，称之为 A 和 B。当 A 被观测后，B 的状态也会同时塌缩。即使没有观测 B，我们也可以确认它的状态。这就意味着，在观测以前，粒子的状态就已经确定了，这一点就违背了哥本哈根诠释。爱因斯坦因此提出，量子力学只是一种不完备的科学，它的底层存在一些“隐变量（hidden variables）”，这些隐变量符合经典物理，即使没有观测者，粒子也具有物理实在。
EPR 佯谬和薛定谔的猫虽然很精彩，但是都是不可证伪的空想。直到贝尔不等式（Bell's theorem）的提出，首次确立了一个可实验证伪的理论。通过后续实验对贝尔不等式的证伪，证明了现实世界不会同时具备实在性（realism）和局域性（locality）这两个性质。这就意味着爱因斯坦试图用经典物理来解释世界的努力是徒劳的。如果我们认为世界是实在的，那么它就不是局域的，物体可以在遥远的距离上以突破光速的方式相互影响。如果我们不接受局域性，那么这个世界就不是实在的，不被观测的粒子不具有确定的状态。
突然觉得科幻小说都变得合理了，比如《海伯利安》（Hyperion）或《星际穿越》（Interstellar）里的“爱的超距作用”，实际上都是真实存在的😂。 #science
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主要内容有：
- 毛泽东访苏，和苏联重修《中苏友好同盟互助条约》，拿回中东路。
- 斯大林去世和赫鲁晓夫的上台。
- 朝鲜战争中，斯大林、毛泽东、金日成之间的关系。
和沈志华其他的严肃苏联史研究不同之处在于，此书中包含有更多沈老的个人观点，我觉得很明显地可以读出沈老对毛泽东路线的推崇之情。
书中还有一点让我印象很深，在关于苏联史的争论问题上，沈老指出，苏联史最大的问题就是“伪史和秘史”太多，官方所宣扬的内容基本上完全不可信。一个例子就是列宁掌握政权后为什么要签署《布列斯特和约》，这在当年是难以理解的事情。但实际上档案解密之后就很简单，因为是德国人出钱赞助列宁回到俄国建立政权，所以列宁一定要和德国媾和。研究苏联史也是这样，很多充满争议性的内容，实际上就是因为最核心的资料没有解密，人们围绕着一堆官方喉舌编纂的伪史去争论，毫无意义。 #book
书摘: https://blog.laisky.com/p/ussr-speeches/
首先思考一个问题，“脆弱”的反义词是什么？大多数人估计都会想到“强韧”、“坚固”之类的词，但塔勒布认为，这些词代表的都仅仅是对脆弱具有抵抗力，而不是对脆弱的反义，实际上人们的语言中缺乏一个真正的反义词，所以他自己创造了一个新词 “ANTIFRAGILE”。反脆弱代表的不仅仅是对脆弱的抵抗，而是对脆弱的利用，是一种能够从混乱、不确定、不稳定中获益的能力。
人们在社会生活中倾向于“顶层设计”，其中的最极端的例子当属苏联的哈佛学派，也就是以计划经济为代表的全盘规划。人们希望通过构筑出一个强韧的系统来对抗不确定性，但这种做法实际上是在增加系统的脆弱性，因为越是强韧的系统，越是容易积累风险，并且最终会在某个点上崩溃。人们应该学会在变化中生存，而不是在变化中构建稳定，因为变化是不可避免的，而稳定只会是暂时的。
此书和塔勒布其他的作品一样有着其鲜明的个人特色。可以概括为：一个很新颖的视角，引出一个很妙的理论，然后使用大量支离破碎的逻辑来论证，再搭配大量事实错误的例子。开卷有益，翻翻无妨。 #book
随着医学的持续进步，越来越多的人意识到人类的器官不是按功能分类的孤立系统，而是一个整体，相互影响，相互依赖。胃肠不仅仅是消化食物的器官，它还是我们免疫系统和神经系统的重要组成部分。
多吃酸奶可以治疗自闭症，调理肠道细菌可以治疗阿尔茨海默症，做益生菌移植可以治疗癫痫，听上去是不是有些疯狂？但这正是这本书的主题，肠道不仅仅是消化器官，它还主宰了人类的神经系统。更进一步说，是肠道中的细菌所产生的分泌物，对神经系统有着直接而且重大的影响。这些真实的案例，都说明了那些我们过去以为只和大脑有关的神经退行性疾病，其实也我们的肠道细菌有着密切的关系。
保护好肠胃，保护好自己的细菌，尽量远离消毒剂和抗生素，多吃蔬菜，多吃酸奶，拥有健康的精神和体魄。 #book
读后感和摘抄: https://blog.laisky.com/p/brain-maker/
Ohio 的 Dayton 曾经是美国工业的明珠，也是制造业和创造力的代名词。Wright 兄弟的第一架飞机就是在 Dayton 建造和测试的。二战期间，以工业化为支柱的 Dayton 实现了繁荣发展。但是随着上世纪末的全球化进程，越来越多的工厂被迁往海外，Dayton 的经济急转直下，成千上万的技术工人失业，其中很多人选择了离开这座城市。一座曾经繁华的城市，如今逐渐变成了一座空城。
因为 Dayton 的产业工人很容易遭受肌肉损伤和疼痛问题，所以在 Oxycotin 丑闻中遭受沉重打击，大批人患上了药物成瘾问题。一方面是当地无法提供足够的高薪高技术工作机会，另一方面雇主也难以在当地找到称职的员工。
Ps. Purdue Pharma 公司通过售卖大剂量的阿片类药物 Oxycotin 而致富，但是这种药物的成瘾性极强，但是却在长达十几年的时间里，被 Purdue 和 FDA 宣传为“不会成瘾的药物”，导致了美国的阿片类药物危机。对经常服用止痛药的蓝领阶级造成了毁灭性的打击。
如今美国的经济虽然仍然保持强劲，但是广大的铁锈带地区却仍然处于经济困境之中。美国不可能继续无限期地忽略这些广大人群的经济利益，某种意义上，川普的出现就是这种不满情绪的体现。
- Youtube
- Summary by AI
游戏剧情很用心，一些支线任务的交互设计也很有趣，剧本量也挺大，即使忽略所有的战斗，看一遍纯剧情估计也得一两天。
下面是我对剧情的一些理解，涉及到剧透，也不一定准确。
写了一篇关于 TON 技术简介和 Tact 合约编程的文章，包含相对完整的基于 Tact、Blueprint 的 Jetton 和 NFT 实现，感兴趣的可以看看，有任何问题或订正都欢迎指出。之后有更多跟 TON 相关的内容会直接对文章进行更新，就不再在这个 channel 里发布了。
https://blog.laisky.com/p/ton-tact/
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首先是批判过去的误区，人们喜欢通过重复阅读的方式来记忆，但这实际上只是自欺欺人。重复阅读所产生的熟悉感会让人们产生一种错觉，以为自己已经掌握了知识，但实际上这种熟悉感并不等于真正的掌握，这些知识在生疏后会很快被遗忘，而且在需要的时候也很难回忆起来。
要想记住知识，最有效的方法就是检索式学习，即通过不断地回忆来巩固记忆。而且回忆的内容越是濒临忘却，记忆效果就越好。这是因为在回忆的过程中，大脑会不断地重建记忆，这样一来，记忆就会变得更加牢固。所以作者推荐通过频繁的随机小测验来巩固记忆，而不是通过重复阅读。
要想让知识变成自己的，通过反复诵读是不够的，需要通过不断地回忆、情景模拟和自我反问，来加深对知识的理解，最终形成自己的思维体系。为了防止记忆出现缺漏，定期的随机测验也是必不可少的，当测验到记忆不清的内容时会让人感觉痛苦，而越是痛苦的回忆越是有利于记忆的巩固。 #book
今天的重磅科技新闻，引力终于被纳入统一场论，而且还能够被电磁作用所抵消。
不过比起理论突破，这次的新闻更多的是实验上的突破，希望最终不要像此前室温超导一样，最终被证明只是一场无法复现的闹剧。
如果是真的，那么反重力引擎也许真的能被实现了。
- summary by AI
- author
Ps. 需要注意这不是民科反重力最爱玩的飘升机（Biefeld-Brown effect lifter）。
不过比起理论突破，这次的新闻更多的是实验上的突破，希望最终不要像此前室温超导一样，最终被证明只是一场无法复现的闹剧。
如果是真的，那么反重力引擎也许真的能被实现了。
- summary by AI
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Ps. 需要注意这不是民科反重力最爱玩的飘升机（Biefeld-Brown effect lifter）。
才发现我以前对于“价值投资”的理解颇有偏差，巴菲特所描述的价值投资，感觉上更像是在玩模拟经营游戏。巴菲特会精心挑选那些有稳定盈利能力，有坚实的护城河，CEO 最好就是公司所有者，且高管团队有长期愿景的公司。然后巴菲特作为资金提供者对公司进行收购，持股占 80% 以上，然而不干涉公司的日常经营，让原团队可以在不用操心短期财报表现的情况下，专注于公司的长期发展。通过对这一理念的长期贯彻，巴菲特已经购入了一大批美国的优质企业，并且这些企业间的业务还形成了良性互动，构成了一个庞大的商业帝国。得益于美国过去数十年的经济繁荣，巴菲特也通过这些优质企业获得 20% 的年化回报率。难怪有人说伯克希尔哈撒韦代表的就是美国经济。
巴菲特还强调，不要关注财务数据，这些都是很容易操纵的，而且整个业界也确实有很多职业经理人通过操纵财报来获取高额奖金。巴菲特看重的是数字背后的企业内在价值，只要相信内在价值在成长，就应该长期持有。按巴菲特的说法，最好永不交易和卖出。
我是一个金融外行，看了巴菲特的这些说法，我有些不解，如果真有一家公司如巴菲特所说有这么稳定光明的前景，它为什么要卖呢？以及，如果真如巴菲特所说永不卖出，那怎么赚钱呢？ #book
首先是耳熟能详的，举的例子都和我之前提到过的一样，从美索不达米亚直到近代，西方文明就是一个农业崩溃然后迁移的循环。直到化肥、地下水灌溉等技术的出现，才暂时缓解了这个崩溃的循环。但是并没能完全避免崩溃，目前的工业化农业依然是不可持续的，美国正面临可怕的土壤流失、地下水枯竭、化肥污染等问题。
接下来重点介绍由 Marty Travis 所维护的可持续农场，可持续农场有几个特别显著的优点：
1. 有机农业，不产生额外的污染，长期可持续
2. 采用多样化种植，不依赖单一作物，植物对疾病和环境变化的抵抗力更强
3. 精耕细作所带来的每亩产量不逊于机械化种植
4. 食品的风味和营养更好，对人体更有益
5. 加强社区间人与人的链接，重新组织起消费者、餐厅与农夫之间的关系
尤其是最后一条，community connection，食物是最重要的事情，而你怎么能信任来自陌生人的食物呢？
- youtube
- summary by AI
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终于学会相对精确的控制 TON 的 value flow 了，先记个小笔记防止忘了。这也只是我目前的理解，不一定正确，欢迎讨论或指正。
有三个主要费用 network、computing、action。network 包含消息发送的费用，一般由 sender 付，钱包里一般消息的 value 和 network fee 是分别支付的，而合约中默认是从消息的 value 中支付的。computing 是执行合约的费用，action 是合约发送 external message 的费用，主要就是 emit。（此外还有 storage fee 先不管了）
可以把
补充：FunC 里是可以精确计算 fwd_fee 的，但是感觉 tact 不太行，可参考：
* https://docs.ton.org/develop/smart-contracts/fee-calculation
* https://github.com/ton-blockchain/stablecoin-contract/blob/main/contracts/gas.fc
* https://tonviewer.com/config#24
但是你在合约代码中极难通过控制
注意 send 的 value 并不会支付 action fee，而仅会包含 network fee。也就是说，当你在代码中 send 一个消息，这个消息的 network fee 会从 send 的 value 中扣除，但是 action fee 会从合约余额中扣除。这其中有一个坑，emit 的费用是在 action 阶段计算的，如果你的代码中使用了 emit，那么就需要记住在 action 阶段合约余额会被扣钱，你最好在 nativeReserve 的锁定中包含 emit 的费用。
经过多次测试，nativeReserve 锁定余额后，仅有 storage_fee 是从 balance 扣除的，其他都是从 send 的 value 里扣除的。
但是 emit 具体花多少钱？我还不知道怎么算，目前是估计一个经验值，测试网是
Ps. 我真是行业冥灯，搞啥啥死
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有三个主要费用 network、computing、action。network 包含消息发送的费用，一般由 sender 付，钱包里一般消息的 value 和 network fee 是分别支付的，而合约中默认是从消息的 value 中支付的。computing 是执行合约的费用，action 是合约发送 external message 的费用，主要就是 emit。（此外还有 storage fee 先不管了）
ctx.value 代表的是 inflow msg 携带的 value，sender 已经付过了 network fee，还没支付 computing 和 action。合约执行后会扣除 computing，执行完成后如果有需要发送的 outflow 消息，那么再扣除 action fee。可以把
ctx.value 理解为税前收入，而且你无法知道会收多少税（computing & action fees）。补充：FunC 里是可以精确计算 fwd_fee 的，但是感觉 tact 不太行，可参考：
* https://docs.ton.org/develop/smart-contracts/fee-calculation
* https://github.com/ton-blockchain/stablecoin-contract/blob/main/contracts/gas.fc
* https://tonviewer.com/config#24
myBalance() - ctx.value 代表合约执行前的余额。可以用 nativeReserve(myBalance() - ctx.value, ReserveExact); 来保护合约余额不被用户消息所消耗。但是你在合约代码中极难通过控制
ctx.value 来计算你能操作的 inflow 余额，因为 computing 和 action 的开销是很难计算的。比如如果你想要把剩余的 inflow value 全部转走，可行的办法是用 nativeReserve 锁定不想转走的余额，然后再用 SendRemainingBalance mode 发送一条 value 为 0 的消息。SendRemainingBalance 会转走未被 nativeReserve 锁定的全部金额，按照上文描述，也就是所有剩余的 ctx.value。但是 emit 具体花多少钱？我还不知道怎么算，目前是估计一个经验值，测试网是
0.007，你可以多锁定 0.01 给 emit。 #blockchainprev: https://t.me/laiskynotes/318
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docs.ton.org
Fees calculation | The Open Network
Introduction
1. 所有的调用都是消息，所有的消息都是异步的。也就是说，你没法同步取得跨合约调用的结果。
2. 每次调用的费用是非确定性的，而且因为整个调用是异步的，没法预知调用的总费用。所以只能先给一个相对较高的手续费，然后等合约执行完后退还余款。TON 的费用的精确控制非常困难，我花了很多时间在这上面，这个以后可以单独讲一篇，简而言之就是整个调用链应该有一个唯一的起点和唯一的终点。唯一的起点是因为交易发起者只有一个人，唯一的终点是因为要汇集所有消息的余额。
注意，交易执行的总费用是很可能超过用户支付的 input value 的，换言之合约在用自己的余额给用户交易付费，要特别小心！
3. 合约在链上不会永久存在，部署 code 和 data 后状态会成为 active，但是同时会开始计费缴纳租金。租金从合约余额扣除，扣完后经过一段时间后合约的数据会被删除，仅保留哈希。用户可以重新上传数据恢复合约。如果一段时间后未恢复，所有的链上数据都会被销毁。之所以这样做是因为 TON 链上交互非常依赖子合约，子合约的数量会随着用户量倍增，必须通过限制合约存活时间来控制链上数据量。
4. 合约不会直接和用户交互，而是会用用户的钱包地址给用户部署一个子合约，然后主合约和这个子合约交互。子合约里会有两个属性，master 指向主合约，owner 指向用户的钱包合约地址。这样做的好处是，因为子合约代码是主合约部署的，那么子合约的行为就是确定性的。所以 TON 的合约开发类似于工厂模式，你首先需要编写一个主合约，然后需要给你所有的交互对象各自编写一个子合约。
5. 主合约内不保存任何用户数据，仅保留必须的全局变量。这是和 EVM 最显著的一个区别。拿 ERC-20 代币来说，EVM 合约需要存储一个巨大的用户账本。而 TON 的主合约什么都不存，只需要给用户部署一个子合约，然后将用户持有的代币信息保存在子合约里即可。因为子合约的代码是主合约部署的，所以行为完全可控和可信。用户间转账只需要子合约间互相通信即可，双方可以通过校验对方的地址来确定合约代码的完整性，毕竟合约地址本质上就是合约代码和初始化数据的哈希，而初始化参数往往就是 master 和 owner 的地址。
6. 我目前的开发组合是 blueprint + tact + tonkeeper。开发体验非常痛苦，缺乏必要的文档和示例，等我有空整理一篇博客。 #blockchain
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2023 年美国最高法院在 Students for Fair Admissions v. Harvard 案件的判决中否认了高校根据种族分配名额的 Affirmative Action，然后今年作为 AA 法案被废除后的第一个学年，各大高校的招生数据都显示，非裔、拉丁裔学生的比率大幅下降，白人变化不大，亚裔大幅上升。可以据此做出一个推论，此前的 AA 法案，实际上通过剥削亚裔，来给非裔和拉丁裔提供了更低的入学门槛。
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