#rand0m
2026-01-01
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2026-01-02
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日本のCord forJapanで(台湾で先行している熟議を通した民意の政策反映に注目が集まっています)と言う記事を読みました。私はネットを通した熟議は難しいのではと思っています。熟議とはせいぜい後5〜6人、それもある程度人間関係がある中でしか出来ないと思っていました。それをピラミッド状に積み上げて行くのが、代表民主制の方法と理解しています。具体的にネット上で熟議が出来る、そんな方法があるのなら、ぜひ教えてもらいたく、投稿させてもらいました。
翻訳お願い
相沢乙矢
我在日本的 Code for Japan 讀到一篇文章，提到大家都在關注台灣領先透過「審議（Deliberation）」將民意反映在政策上的做法。
但我個人覺得，要透過網路進行審議是很困難的。我原本認為所謂的審議，頂多就是五、六個人，而且要在彼此有一定程度人際關係的基礎下才能進行。我對代議民主制的理解，就是將這種關係像金字塔一樣堆疊上去。
如果真的有具體可以在網路上進行審議的方法，希望能請各位教教我，所以才發了這篇文。
我在日本的 Code for Japan 讀到一篇文章，提到大家都在關注台灣領先透過「審議（Deliberation）」將民意反映在政策上的做法。
但我個人覺得，要透過網路進行審議是很困難的。我原本認為所謂的審議，頂多就是五、六個人，而且要在彼此有一定程度人際關係的基礎下才能進行。我對代議民主制的理解，就是將這種關係像金字塔一樣堆疊上去。
如果真的有具體可以在網路上進行審議的方法，希望能請各位教教我，所以才發了這篇文。
目前政府常態運作的網路政策平台以 join.gov.tw 為主（參考白宮已關閉的 We The People 或 change.org 而成立）
透過 pol.is 或其他技術進行的網路審議的相關案例，可以到 # 頻道討論
在現實上的確是很困難，當前可能有超過 99% 以上的政策，其實並沒有通過這類機制。
透過 pol.is 或其他技術進行的網路審議的相關案例，可以到 # 頻道討論
在現實上的確是很困難，當前可能有超過 99% 以上的政策，其實並沒有通過這類機制。
相沢乙矢
我在日本的 Code for Japan 讀到一篇文章，提到大家都在關注台灣領先透過「審議（Deliberation）」將民意反映在政策上的做法。
但我個人覺得，要透過網路進行審議是很困難的。我原本認為所謂的審議，頂多就是五、六個人，而且要在彼此有一定程度人際關係的基礎下才能進行。我對代議民主制的理解，就是將這種關係像金字塔一樣堆疊上去。
如果真的有具體可以在網路上進行審議的方法，希望能請各位教教我，所以才發了這篇文。
我在日本的 Code for Japan 讀到一篇文章，提到大家都在關注台灣領先透過「審議（Deliberation）」將民意反映在政策上的做法。
但我個人覺得，要透過網路進行審議是很困難的。我原本認為所謂的審議，頂多就是五、六個人，而且要在彼此有一定程度人際關係的基礎下才能進行。我對代議民主制的理解，就是將這種關係像金字塔一樣堆疊上去。
如果真的有具體可以在網路上進行審議的方法，希望能請各位教教我，所以才發了這篇文。
目前政府常態運作的網路政策平台以 join.gov.tw 為主（參考白宮已關閉的 We The People 或 change.org 而成立）
透過 pol.is 或其他技術進行的網路審議的相關案例，可以到 # 頻道討論
在現實上的確是很困難，當前可能有超過 99% 以上的政策，其實並沒有通過這類機制。
透過 pol.is 或其他技術進行的網路審議的相關案例，可以到 # 頻道討論
在現實上的確是很困難，當前可能有超過 99% 以上的政策，其實並沒有通過這類機制。
# 場地在 2025 年共舉辦了 175 場活動 ~
chewei 哲瑋 _
2025 年度的活動_小松果 🌰 1️⃣7️⃣5️⃣ 🐿️
https://g0v.hackmd.io/@jothon/hsiaothon
- ❤️3
- 🌰1
# 場地在 2025 年共舉辦了 175 場活動 ~
2025 年度的活動_小松果 🌰 1️⃣7️⃣5️⃣ 🐿️
https://g0v.hackmd.io/@jothon/hsiaothon
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2026-01-03
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2026-01-04
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在現實上的確是很困難，當前可能有超過 99% 以上的政策，其實並沒有通過這類機制。
透過 pol.is 或其他技術進行的網路審議的相關案例，可以到 # 頻道討論
在現實上的確是很困難，當前可能有超過 99% 以上的政策，其實並沒有通過這類機制。
2026-01-05
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# 預計 pm 19:15 開門
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2026-01-06
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https://youtu.be/fTxri7GLsK4
公視我們的島 2025/12中旬的到馬太鞍溪堰塞湖上游的影像紀錄
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2026-01-07
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2026-01-08
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2026-01-09
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買了一個家用廚餘堆肥箱，來看看之後廚餘都用堆肥的效果如何
- 👀2
水份要控好，不然會很臭
我放在通風不錯的陽台，應該不怕有味道，另外這個堆肥箱下面有排水孔，可以定期去手動把累積的發酵液排出來，我現在有點擔心都排出來裡面會不會太乾，會不會我還需要補點水比較好
有一種廚餘酵素，灑一層加廚餘再灑一層，製作廚餘的時候味道就不重了，網路上跟園藝店，或是農會可以問看看。
今天跑去釣具行買了大概50隻蚯蚓，來用蚯蚓加速
（本來想自己去挖自己去抓，用認養代替購買，但是50隻不知道要抓多久，好像還是買比較快 XD 不要跟大笨鳥搶食物）
（本來想自己去挖自己去抓，用認養代替購買，但是50隻不知道要抓多久，好像還是買比較快 XD 不要跟大笨鳥搶食物）
我買的這個堆肥箱他也有附贈一包廚餘酵素給我，裡面還有些白色菌絲的那種，說就跟廚餘倒在一起就好
哦哦哦，就是那個酵素。
我看我爸還會拿舊的堆肥養新的堆肥……不過老實說，我也不太了解他是怎麼做的🤔
我看我爸還會拿舊的堆肥養新的堆肥……不過老實說，我也不太了解他是怎麼做的🤔
2026-01-10
https://realfood.gov/ 美國官方發布的膳食指南網站, 好先進 🫨
Eat Real Food
The Dietary Guidelines for Americans reset U.S. nutrition policy by restoring science, common sense, and real food as the foundation of national health.
https://realfood.gov/ 美國官方發布的膳食指南網站, 好先進 🫨
https://forum.hackliberty.org/t/why-we-abandoned-matrix-the-dark-truth-about-user-security-and-safety/224?ref=dailydev
前幾天 hackernews 有一篇在講為何從 Matrix 遷移出去，我把它做成資訊圖
他們是遷移到 Simplex，但也可以考慮看看 Keet
前幾天 hackernews 有一篇在講為何從 Matrix 遷移出去，我把它做成資訊圖
他們是遷移到 Simplex，但也可以考慮看看 Keet
Hack Liberty
WE HAVE MOVED TO SIMPLEX Anyone that agrees to our Code of Conduct is welcome to join our Simplex Hack Liberty Community Room and our Simplex server, a decentralized, metadata resistant alternative to Matrix! Incognito profiles welcome! Hack Liberty SMP Server <smp://esPsfRFGZd2TRyKijJDorCMo3Ld-QD8Cq8ASx8qrY_Q>=@simplex.hackliberty.org,gstc5w42xawazcr4txrcyhitmkhiyu2vkkwy2xhwovbhlapzrccjeyad.onion Hack Liberty XFTP Server <xftp://DfK0yVcc9P5NgfaRR4retNWDDTKFa9g_NqF11maM87Q>=@xftp.hackliber...
@rogertseng1025 has joined the channel
2026-01-11
水份要控好，不然會很臭
我放在通風不錯的陽台，應該不怕有味道，另外這個堆肥箱下面有排水孔，可以定期去手動把累積的發酵液排出來，我現在有點擔心都排出來裡面會不會太乾，會不會我還需要補點水比較好
@lmw127 has joined the channel
2026-01-12
@fbiannahung has joined the channel
I'm conducting a study about *Democratic Coding* and I'm searching for participants with at least basic skills in JavaScript! 🙂
Together we explore a novel method of deliberative *open-source governance*, particularly for *web3*. About 20 developer will collaboratively write a small web app. For the experiment, you are asked to develop a small piece of code. In consecutive steps all code suggestions will be merged into a single app. You can flexibly decide how much you want to engage: from just dropping a small idea in a few minutes to taking the lead in group discussions. The study is designed to be a fun and exciting experience.
The experiment starts in *March*. You find more information and can register here :point_right: https://demcode.evocracy.org/
Together we explore a novel method of deliberative *open-source governance*, particularly for *web3*. About 20 developer will collaboratively write a small web app. For the experiment, you are asked to develop a small piece of code. In consecutive steps all code suggestions will be merged into a single app. You can flexibly decide how much you want to engage: from just dropping a small idea in a few minutes to taking the lead in group discussions. The study is designed to be a fun and exciting experience.
The experiment starts in *March*. You find more information and can register here :point_right: https://demcode.evocracy.org/
I'm conducting a study about *Democratic Coding* and I'm searching for participants with some skills in JavaScript! 🙂
Together we explore a novel method of deliberative *open-source governance*, particularly for *web3*. About 20 developer will collaboratively write a small web app. For the experiment, you are asked to develop a small piece of code. In consecutive steps all code suggestions will be merged into a single app. You can flexibly decide how much you want to engage: from just dropping a small idea in a few minutes to taking the lead in group discussions. The study is designed to be a fun and exciting experience.
The experiment starts in *March*. You find more information and can register here :point_right: https://demcode.evocracy.org/
Together we explore a novel method of deliberative *open-source governance*, particularly for *web3*. About 20 developer will collaboratively write a small web app. For the experiment, you are asked to develop a small piece of code. In consecutive steps all code suggestions will be merged into a single app. You can flexibly decide how much you want to engage: from just dropping a small idea in a few minutes to taking the lead in group discussions. The study is designed to be a fun and exciting experience.
The experiment starts in *March*. You find more information and can register here :point_right: https://demcode.evocracy.org/
demcode.evocracy.org
A group of developers is coding collaboratively following the Evocracy protocol. The experiment aims to innovate open-source and web3 governance.
2026-01-14
各位好，我是「公共植栽維護法」的提案倡議人，陳宥任。
目前我想尋求相關組織、團體、自媒體（podcast 、YouTube 、影音節目、）記者能夠撥空讓我前往說明「公共植栽維護法」的倡議理念跟法條架構。
說明形式可以是私下拜會、講座、線上直播、影像紀實、節目合作等。
如果您本身是或「有認識」相關團體的幕僚人士的朋友，歡迎協助轉達並引薦私訊，謝謝。
（沒有認識純粹提供相關團體亦可，但重心還是有認識的人脈可以引薦，畢竟去電或是寄Email較容易被看見）
目前我想尋求相關組織、團體、自媒體（podcast 、YouTube 、影音節目、）記者能夠撥空讓我前往說明「公共植栽維護法」的倡議理念跟法條架構。
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各位好，我是「公共植栽維護法」的提案倡議人，陳宥任。
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說明形式可以是私下拜會、講座、線上直播、影像紀實、節目合作等。
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目前我想尋求相關組織、團體、自媒體（podcast 、YouTube 、影音節目、）記者能夠撥空讓我前往說明「公共植栽維護法」的倡議理念跟法條架構。
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@yushengchang0525 has joined the channel
2026-01-15
戶政資料外洩官司宣判了，勝訴了，法院說內政部應該要允許因為全國戶政外洩變更身分證字號
下午北高行自己也會發新聞稿
下午北高行自己也會發新聞稿
- 🎊11
6- 👍4
1- 💡1
戶政資料外洩官司宣判了，勝訴了，法院說內政部應該要允許因為全國戶政外洩變更身分證字號
下午北高行自己也會發新聞稿
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司法院全球資訊網
臺北高等行政法院高等行政訴訟庭112年度訴字第1114號原告何○○與被告臺北市文山區戶政事務所等間有關戶政事件新聞稿-司法院全球資訊網-查詢服務-司法新聞查詢-各法院新聞
3
張文 華碩筆電的 Windows 11 「BitLocker」被繞過去了？
韓國三星工程師飛過來支援，找了一台生產批號和張文筆電一模一樣的筆電插入SSD，再用華碩原廠設定繞過BitLocker
因為SSD是三星製造，所以才請韓國三星工程師來台灣幫忙。華碩自己則是找到一台和張文筆電完全相同筆電，同生產日期、同一批次。
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1768483139.A.A07.html
韓國三星工程師飛過來支援，找了一台生產批號和張文筆電一模一樣的筆電插入SSD，再用華碩原廠設定繞過BitLocker
因為SSD是三星製造，所以才請韓國三星工程師來台灣幫忙。華碩自己則是找到一台和張文筆電完全相同筆電，同生產日期、同一批次。
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1768483139.A.A07.html
原來只是誤會一場，想說加密還可以繞過去就被罵翻了
反正我是信了~那個把不能說的秘密爆出來的~
張文 華碩筆電的 Windows 11 「BitLocker」被繞過去了？
韓國三星工程師飛過來支援，找了一台生產批號和張文筆電一模一樣的筆電插入SSD，再用華碩原廠設定繞過BitLocker
因為SSD是三星製造，所以才請韓國三星工程師來台灣幫忙。華碩自己則是找到一台和張文筆電完全相同筆電，同生產日期、同一批次。
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1768483139.A.A07.html
韓國三星工程師飛過來支援，找了一台生產批號和張文筆電一模一樣的筆電插入SSD，再用華碩原廠設定繞過BitLocker
因為SSD是三星製造，所以才請韓國三星工程師來台灣幫忙。華碩自己則是找到一台和張文筆電完全相同筆電，同生產日期、同一批次。
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1768483139.A.A07.html
原來只是誤會一場，想說加密還可以繞過去就被罵翻了
反正我是信了~那個把不能說的秘密爆出來的~
2026-01-16
@lcy97109 has left the channel
@osei.uchiyama08 has joined the channel
【來自日本的非診斷型預防醫療 AI：以多層腦結構降低國家醫療成本】
大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
⸻
■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
Rain BIO (寵物用 - 期間限定公開)：這是 AWARE 的基礎，展現了即使在動物醫療中，也能透過多層腦進行高維度的知識統一（醫療輔助、產品開發、營運補助）。 https://chatgpt.com/g/g-68df251097e0819198d415fd0b4b593c-r-a-i-n-bio
我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
⸻
■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
Rain BIO (寵物用 - 期間限定公開)：這是 AWARE 的基礎，展現了即使在動物醫療中，也能透過多層腦進行高維度的知識統一（醫療輔助、產品開發、營運補助）。 https://chatgpt.com/g/g-68df251097e0819198d415fd0b4b593c-r-a-i-n-bio
我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
X (formerly Twitter)
Rain Aware is a preventive AI for NGOs and field health teams. It helps non-medical staff detect early risks — especially for children in shelters. Not diagnostic. Just early protection. #RainAware #HumanitarianAid #FieldHealth <https://t.co/nwqB2lr1Ng>
ChatGPT
R.A.I.N.BIO :droplet::brain: — Life Before Profit. A life-centered AI exploring canine health and nutrition — built with empathy, not profit. Powered by a dual-brain system: Codex and Second Brain.
- 💡1
*Rain AWARE 的前提整理（系統定位說明）*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
【來自日本的非診斷型預防醫療 AI：以多層腦結構降低國家醫療成本】
大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
⸻
■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
Rain BIO (寵物用 - 期間限定公開)：這是 AWARE 的基礎，展現了即使在動物醫療中，也能透過多層腦進行高維度的知識統一（醫療輔助、產品開發、營運補助）。 https://chatgpt.com/g/g-68df251097e0819198d415fd0b4b593c-r-a-i-n-bio
我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
⸻
■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
Rain BIO (寵物用 - 期間限定公開)：這是 AWARE 的基礎，展現了即使在動物醫療中，也能透過多層腦進行高維度的知識統一（醫療輔助、產品開發、營運補助）。 https://chatgpt.com/g/g-68df251097e0819198d415fd0b4b593c-r-a-i-n-bio
我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
*Rain AWARE 的前提整理（系統定位說明）*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
有一種廚餘酵素，灑一層加廚餘再灑一層，製作廚餘的時候味道就不重了，網路上跟園藝店，或是農會可以問看看。
今天跑去釣具行買了大概50隻蚯蚓，來用蚯蚓加速
（本來想自己去挖自己去抓，用認養代替購買，但是50隻不知道要抓多久，好像還是買比較快 XD 不要跟大笨鳥搶食物）
（本來想自己去挖自己去抓，用認養代替購買，但是50隻不知道要抓多久，好像還是買比較快 XD 不要跟大笨鳥搶食物）
我買的這個堆肥箱他也有附贈一包廚餘酵素給我，裡面還有些白色菌絲的那種，說就跟廚餘倒在一起就好
哦哦哦，就是那個酵素。
我看我爸還會拿舊的堆肥養新的堆肥……不過老實說，我也不太了解他是怎麼做的🤔
我看我爸還會拿舊的堆肥養新的堆肥……不過老實說，我也不太了解他是怎麼做的🤔
2026-01-17
@stevenzhou19981010 has joined the channel
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@silverchiang1991 has joined the channel
@peihualu has joined the channel
@iach526526 has joined the channel
2026-01-18
反正我是信了~那個把不能說的秘密爆出來的~
13:00 的任性松開門嘍！可以來現場吃早餐！
https://g0v-digiresi.kktix.cc/events/digiresith13n
https://g0v-digiresi.kktix.cc/events/digiresith13n
13:00 的任性松開門嘍！可以來現場吃早餐！
https://g0v-digiresi.kktix.cc/events/digiresith13n
https://g0v-digiresi.kktix.cc/events/digiresith13n
g0v-digiresi.kktix.cc
只要你對台灣網路韌性的議題感興趣，都歡迎來參加！ 一起來動腦動手，提案協作來提升台灣的網路韌性吧！
@xlin9857 has joined the channel
@hola.lin9999 has joined the channel
2026-01-19
@ashleylee has joined the channel
*Rain AWARE 的前提整理（系統定位說明）*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
2026-01-20
@huitingchou has joined the channel
@berthcirrus13 has joined the channel
我現在才看到這訊息， 忘了 @ronnywang 有沒有找過我了. 還需要我撈 irc log 嗎
咦咦，這則 2022 的訊息怎麼現在還看的到 XDDD
我是滿好奇的，如果有機會撈到 2012年9-11月的 bsdchat irclog 就好了（也很好奇那年代的 bsdchat 都在聊些什麼）
我好幾年沒用 slack, 剛剛才看到有未讀訊息
完全沒有人提到 g0v
那看起來我認識 g0v 應該不是在 bsdchat 認識的了，謝謝啦
那看起來我認識 g0v 應該不是在 bsdchat 認識的了，謝謝啦
:)
@frederick.hamsa.feld has joined the channel
2026-01-21
@tomholzb has joined the channel
2026-01-22
轉g0v:elephant:文：頭一改看著用秤重 leh 賣 (閣有動畫效果) ê 賣場網站!!!
實體店 tio̍h leh 在地傳統大市場內 ê 40年有機店 (無一定 hiah 無毒至少支持友善環境生態?)
這陣 sī 無(少)包裝，多數商品秤重 ê 店頭 tio̍h。
https://houseofhealthcollective.com.au/
((Ah 總算食 tio̍h 真正 ê 肉桂 ah！
奇怪所以伊產地真正 ê 價數到底幾箍，30 aud?
實體店 tio̍h leh 在地傳統大市場內 ê 40年有機店 (無一定 hiah 無毒至少支持友善環境生態?)
這陣 sī 無(少)包裝，多數商品秤重 ê 店頭 tio̍h。
https://houseofhealthcollective.com.au/
((Ah 總算食 tio̍h 真正 ê 肉桂 ah！
奇怪所以伊產地真正 ê 價數到底幾箍，30 aud?
g0v.social
附件： 1 張圖片 頭一改看著用秤重 leh 賣 (閣有動畫效果) ê 賣場網站!!! 實體店 tio̍h leh 在地傳統大市場內 ê 40年有機店 (無一定 hiah 無毒至少支持友善環境生態?) 這陣 sī 無(少)包裝，多數商品秤重 ê 店頭 tio̍h。 <https://houseofhealthcollective.com.au/> ((Ah 總算食 tio̍h 真正 ê 肉桂 ah！ 奇怪所以伊產地真正 ê 價數到底幾箍，30 aud?
@journalism956 has joined the channel
喔喔，我貼錯份了