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B 站确实是傻逼浓度最高的内容平台 如果主做 B 站的话，得专门雇一个人每天去后台拉黑人 我抖音的粉丝量是 B 站的 8 倍，但是见到傻逼的概率和 B 站差不多 主观判断 B 站的傻逼浓度是抖音的 8 倍
微信升级到4.0之后，Mac系统已经不能双开了 我要买这个14.6寸的三星大平板，太牛逼了，线下看了一下 震惊到我了 可以一键开启 AI 安卓大平板是唯一一个可以原生双开微信的桌面端设备了 https://t.co/Al6ZMFpl0z
九月了，树叶都染上了咪的颜色。收获的季节，有各种果子可以吃。目前分别收到了台湾与美国的出版合作意向，还想再等等香港的与另一家美国的出版社。选择美国的出版社的好处是我的推友们在美国的比较多。打算简体中文版纸板通过出版社出，电子版自己出。最近忙于工作较多，没怎么写，不过终会写完的。 https://t.co/Fbet00YuXZ
没想到，真没想到。 HuggingFace 全球模型总趋势榜第一的竟然是文心新开源的ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型。 看参数是一款专门提升推理能力的轻量MoE模型，总参数 21B，但激活仅 3B，128K 上下文窗口。 基于百度自研的飞桨深度学习框架，没有用主流的 PyTorch。 连HuggingFace CEO clem也转发推荐了。 抱抱脸靠前的开源模型，基本全是国产模型了... 提升推理和工具调用能力非常有意义，这对做Agent产品来说是刚需，不能让Claude一家独大，垄断就会傲慢。 改天测下，看实际效果到底如何。
逆天群友小红书直播卖哲学课😂 一单 199 https://t.co/OiRVH9cykM
今天逛 Reddit 看到一条评论，特别有道理。 一个人觉得自己花了30分钟搭建了一套流程给他人，卖了200美元，觉得有点心虚。大概就是觉得自己没花太多时间，竟然人家付费给了这么多钱。 首先下面评论就是在鼓励他，有人看完觉得应该值得更贵，为什么竟然还打折卖了。 最令我感到触动的是一条评论，大致翻译如下： “收费的正当性不是来自你这次只花了 30 分钟，而是来自你为了能在 30 分钟内完成所付出的长期学习与试错”
国内模型 battle 海外太不稀奇，但是拿小尺寸和旗舰模型比，倒还是真少见 Huggingface ceo clem 转发了 文心 的 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking，目前 Trending 已经冲上第一！ 点开看了下，里面的benchmark吸引到我了，21B的小尺寸模型，拿来和Gemini2.5 pro比 居然到还能打的有来有回，百度这波开源有不少东西啊🤔
暴论：10-12岁的孩子应熟练使用电脑和网络 Youtube和ChatGPT应该是他们的标配 Youtube最佳10强科普频道👇 少给孩子手机(容易刷短视频) https://t.co/GP27whniXq
如果你 14 年前在油管刷到了这个影片...... https://t.co/aS571tVLcO
发散了一下，你现在只需要垫一张图就可以让他生成任何风格的图文卡片！ 这里转化了一下昨天 Anthropic 的 Agent 工具构建原则文档转化的图文卡片 我加了一张他们网页的截图，图文卡片就变成了 Anthropic 的设计风格 👇下面有提示词： https://t.co/9aObbErfBL
后厨直播，50000人同时在线 执行力和流量理解都在线 https://t.co/sn34BGjoVv
溜了溜了，我儿干的不是我干的🤣 https://t.co/kyJEzt7wVt
也就是我初高中那段时间的事情。 当时有朋友每月都会带一本《数码通讯》杂志（可能叫这个名字）来班级，全班男生翻阅。 其中一期介绍了一个民间组织，叫什么已经忘记了，但他们的做法就是拉各种人进 QQ 群。然后家里有 WiFi 路由器的人可以登记自己在的小区、Wifi 名、密码，这样就能让其他有 Wifi 功能的群友体验无线上网功能了。 不收费，纯公益，纯自愿。 这是我人生第一次见识到互联网共享精神，印象深刻。
匿名。 普通无特殊资源之人， 不要以政治评论为业。 人类的许多问题， 人类无解。 为什么人类有无解之题？ 千禧难题解了几个了？ 现在拿起笔， 看看庞加莱猜想以外的你解的了哪个？
用 Lovart&Seedream 4.0 搞了一套超级牛皮的提示词！ 可以将任何文案转换为成套的小红书图文，而且可控性极强，你可以调整任何一页的文案 基本上可以说是自媒体图文生成的终极方案了 👇下面是具体的教程： https://t.co/zWIdn2imd6
李尚龙这个产品切的很准，目标人群精准打击 https://t.co/lgYMFlfHIQ
我曾鄙视AI的产出，直到裸辞创业，才被现实狠狠打脸。 过去，我坚信“肯定比AI写得好”，这是技术人的骄傲，也是赚钱的陷阱。 为公司打工，一下午优化15%性能是本事。为自己打工，同样时间做个视频、换来3个客户才是生存。拿薪水，时间不值钱；自己干，每一秒都要创造价值，否则就饿死。 当你承认时间比代码更值钱，就会疯狂寻找“杠杆”，一套全新的高效作战系统，用最短时间，把价值传递给最多人。 过去，构建这套系统无比艰难。现在，AI Agent就是你的全能教练，即学即用，边干边学。 我的杠杆就是： 展示杠杆：用DemoGet录产品视频，全网分发。 营销杠杆：自建文案Agent，反复打磨、直击用户。 效率杠杆：用文档驱动编程，让非核心工作自动化。 下面给你们看看，我的 Agent 之前的 prompt。喜欢的话，我可以展开讲讲。
莫尼什·帕伯莱在 10 年里把 100 万美元变成了 6 亿美元。 连查理·芒格都把钱交给他管理。 他的策略很简单 ⎯ 买下那些能不断衍生新业务的公司。他称之为“衍生战略”。 这是他最新的投资理念：🧵 https://t.co/Cbq67jr8Iz
图片生成提示词： 真实摄影质感，性感亚洲美女特写，乌黑长发慵懒散落，轻咬红唇半张，深邃双眸迷离凝视，微汗珠光泽肌肤，暖橘色氛围光，侧逆光勾勒完美轮廓，锁骨线条若隐若现，柔光虚化背景，超高清肌肤细节，湿润玻璃感唇釉，金色滤镜效果。 选中一张图，输入视频生成提示词： 迷离眼神半醉凝视，眼皮慵懒缓慢眨动，红唇微张轻喘息，手指穿梭发间，头轻摆发丝飞舞，呼吸微微急促，似梦似醒状态
九岁， 她陪好朋友过生日， 买礼物，吃饭，笑声满满。 此刻，她和我无话不谈。 再过几年， 青春期的门槛会敲响， 她说还会和父母聊天， 可她终究会有小秘密， 会望向更辽阔的世界。 十几年后， 父女同桌吃饭的时光稀少， 她会在远方探索自己的路。 二十年后， 她成家，有了孩子， 心意一心向着新的家庭。 三十年后， 她到了我如今的年纪， 或许会回过头来， 与老父亲偶尔同坐， 聊着那些我不懂的事。 人啊， 就是这样一代代往下走。 AI也好，技术也罢， 只是浮云， 潮来潮往， 有人停留，有人远行。
如果你的 Agent 还要用 ReAct 框架写 Prompt，那么要么说明你在用没有 Agent 能力的模型（比如 GPT-4o、Gemini 2.5 Pro），要么就是用错了。 因为有 Agent 能力的模型，比如 Claude 4 系列（包括前面的 Claude 3.7 和 GPT-5），是不需要通过 ReAct 提示词来激发 Agent 能力，只要提供正确的工具和合适的工具描述，就会自动的去规划、调用工具和完成任务。
这其实是取决于使用者的水平，如果你水平高强度大，那么 $200 的是最能发挥 AI 能力的。真正专业人士用 AI 写代码，如果是在 AI Coding 的舒适区：用的人懂+AI 能实现，那么效率会飞起，能做相当多的事情，所产生的价值远超 $200。 我用 AI 写过三类代码： 一类是我很熟悉，相对简单的 AI 训练过的，可以说指哪打哪，速度飞快，因为我只要简单的几句话就能给 AI 提供充足的上下文，指出正确的方向，然后 AI 就是个不知疲倦的聪明的员工，哪怕做出来的结果有点瑕疵，我也能一眼看出来问题所在，稍加指正 AI 就能马上修复。 一类是我自己不熟悉的领域，也没那么简单，那么瓶颈其实是在我自己，我很难精准的描述想要的东西，只能依赖于 AI 随机的抽卡，生成的结果也无法从代码层面验证，只能靠运行结果，但是功能稍微多一点错误累加就无法控制了。 这其实也是很多编程新手用 AI 的困境，瓶颈还是在自身技术水平，已经不是单纯靠 AI 进化能解决的问题。 一类是我自己熟悉但是 AI 能力还不够的领域，这通常是由于 AI 训练预料不足，或者需求过于复杂难以描述清楚，这种说实话 AI 能帮的有限，最多就是一些自动完成或者小模块可以干点体力活。 所以要看你要自己和要让 AI 完成的任务在哪个区间，如果是在 AI Coding 舒适区，就可以多花点，花得多赚得多，否则还是慎重选择。
我虽然不是个大美女…起码还自认算是长得还可以吧😂😂😂 还是现在女人的均值都已经到了我高攀不起的的地步了？我也下载了乱七八糟什么滤镜这一类的。实在无法接受滤镜下的自己。 卡戴珊虽然在镜头前演的卡戴珊早已经不是真正的卡戴珊了。 拟象与仿真。 但我还是起码想把面具削的薄一点。
一句话生成课程，oboe这个产品有点牛逼啊。 输入：“如何变的有条理”，1分钟不到生成了课程。 1.一篇深度文章，阅读需要10分钟左右，图文并茂，里面的配图不像AI生成的，非常准确。 2. 生成了16分钟的讲座录音，1分钟多的播客。 3. 闪卡学习重复核心概念 4. 大量多选题、单选题测试，强化记忆。 域名有点奇怪但很巧妙，. fyi （For you information） 网站 oboe . fyi，翻译过来叫“单簧管”
感谢王局 @wangzhian8848 连续两天的点赞，这让我既在意又由衷开心。 在我看来，王局作为媒体界的前辈，真正难能可贵之处在于：他的语言能与年轻人兼容，他的价值判断也愿意进入年轻人的语境。这种姿态本身就是一种桥梁，把代际间的隔阂缩短到最小。 很多人觉得技术人不懂政治，但事实上，技术人只是没把主要心思放这个上面。
不得不说还是中国人聪明 有朋友竟然从TikTok上搬运视频，然后发抖音 我问他们搬什么，他们说什么都搬，洗衣做饭，抓鱼捉鸟，读书学习，天文地理... 你不服不行啊，人家的视频看上去就是比国内的人做的精致，发出来大家就是喜欢看 另外，VidTransAI又更新了，同时也支持从Tiktok下载视频了，搬运效率更高了，爽到飞起。。
ChatGPT 和 Claude 都有记忆功能，但两者实现原理截然不同。 以前研究 Claude Code 的时候，发现它不是基于 RAG 而是基于 grep 工具使用正则检索代码，没想到 Anthropic 把这一点进一步发扬光大，在 Claude 网页版的记忆功能中，也是基于实时搜索来做的，跟 ChatGPT 的记忆功能思路完全不一样。 ChatGPT 的记忆模式是自动化、魔法般的个性记忆，不需要用户提醒，自动的悄悄记录用户的使用细节。所以以前经常有提示词让 ChatGPT 根据对自己的记忆来描述自己或者画像。 当新开对话，ChatGPT 会把对用户的记忆作为上下文一起发给模型，让你觉得 GPT 很懂你。当然有时候也会因为错误的记忆导致一些混乱，尤其是多人共用账号的情况。 Claude的记忆模式是基于检索的，每次新开对话，都没有任何任何历史记忆，只有当你明确告诉 Claude 需要用到某条记忆内容，它才会从真实的历史记录中精准提取信息。 Claude的记忆功能分为两种：一是基于关键词搜索历史对话，二是以时间线为索引检索近期聊天。 Claude 这种设计很自然地适合专业用户——尤其是程序员、研究人员或科技爱好者。他们通常有清晰的意图，知道自己什么时候需要AI调用记忆。 而相对的，ChatGPT构建的并非历史记录检索，而是一种自动生成的用户画像。这种模式无需用户主动操作，也更符合大众消费产品的使用直觉：一切皆自动，一切皆便利。 对于这两种不同的记忆模式很难说孰优孰劣，各有优缺点。其实我个人还偏好 Claude 的一点，按需检索，而不会收到历史记录影响。 也许更好的模式是两者结合。
乱世佳人，南北战争，白瑞德的幻影，回不去的12橡树庄园 既然有推友说直接快进到《飘》算了，有道理，那今天写一篇关于乱世佳人的（名字比飘更加有戏剧感）好了。因为今天做手术被医生麻醉了，脑力达不到写技术长文的阈值。 南方与北方？谁是左派？谁是右派？ 南方邦联（Confederacy，奴隶主集团）的核心立场，是竭力维护奴隶制度，强调“州权至上”，并反对联邦政府过度干预。它的社会形态以种植园经济为支柱，建立在等级制之上，与欧洲旧贵族社会有相似之处。在意识形态上，南方强调传统主义，重视血统、秩序和身份等级，强烈反对社会结构的剧烈变动。他们所崇尚的“自由”，其实只是白人地主阶层的自由，而非普遍的公民自由。按照现代政治坐标，南方更接近于右派 / 保守派：强调传统、地方自治与社会等级秩序。 与此相对，北方联邦（Union，联邦派）的核心立场，是维护联邦统一，并逐步走向废除奴隶制。它的社会形态是工业化、资本主义市场，依赖自由劳工与大量移民工人。在意识形态上，北方相对更具进步性，推动制度改革，包括废奴与保护劳工权益；同时强调联邦中央的权威高于地方权力，并倡导普遍化的公民权利（最初仍局限于白人男性，后来才逐步扩展到黑人和女性）。按照现代坐标，北方更接近于左派 / 进步派：强调中央政府、制度改革与社会平等。 然而，需要注意的是，南方也自称在捍卫“自由”与“抵抗强权”，这种话语与今天的美国右派、自由意志主义者颇为相似——“政府别来管我”。而北方虽然走在相对进步的一边，但林肯最初的战争目标并不是“解放黑奴”，而是单纯的“维护联邦统一”，废奴是在战争中期才被明确推上历史舞台。 换句话说，南方代表了保守的身份秩序社会，北方代表了工业资本主义的进步派。但从当时利己的角度来看，双方都在维护自己的生存模式与既得利益，谁也不必谁更“高尚”，也谈不上谁天然更“进步”。历史是后人评说的，所谓“解放”，更多是后世从结果倒推的评价，也离不开人性本能中对生存与利益的驱使。 贱贱的白瑞德 你看白瑞德在楼梯口第一次看向斯嘉丽的那个神情，眯着一双桃花眼，嘴角挂着似笑非笑的弧度，那撮不知道上了多少油的小胡子微微翘起，整个人仿佛在一瞬间把色、欲、调侃、轻佻与欣赏融为一体。我实在忍不住想为这一幕给你截一张图。然而，这个看似放浪不羁的男人，却是全书中最矛盾的人物。 他对南方口口声声的“骑士精神”和“贵族荣耀”其实嗤之以鼻，早就看穿了南方不可能战胜北方，那是一场注定失败的梦。他偏偏又爱上了旧南方最后的“烈火玫瑰”——斯嘉丽。理性上，他是冷静的投机商人，善于在混乱中牟利；情感上，他却又是彻头彻尾的浪漫主义者，甘愿为幻象燃烧。 犬儒的嘴，真情的心。白瑞德永远把自己伪装在嘲讽和轻佻之下，似乎什么都不当真，什么都能拿来调笑。但事实上，他是全书里看得最清楚的人。他鄙视旧南方的虚伪，却又深深被旧南方最后的幻影——斯嘉丽的美貌与野性——所吸引。他既是南方的掘墓人，也是南方的最后一位骑士，所以才会在大局已定时仍毅然加入战局。 斯嘉丽对他而言，是他心里明明知道的幻象，是一个即将坍塌的南方文明所迸发出的最后光辉。 斯嘉丽是当时Sydney Sweeney, 你们都是白瑞德 旧秩序的幻影，总是被具象化为某种符号：十九寸的纤腰、精致的裙摆、被资本、流量与审美变化共同塑造的凝视对象。然而那句话怎么说来着？右派想要回归“常识”。可常识究竟是什么？ 在十九世纪的南方，斯嘉丽之所以能成为幻影，是因为存在一个现实的土壤：种植园经济与黑奴劳动力支撑起上层白人男性的闲余，使他们有能力供养“标准美女”；家庭结构则以男主外、女主内为核心的封闭模式来运转。到了二十世纪中期的西方，类似的“郊区家庭模式”依旧有效——中产男性的一份工资足以养活妻子和两三个孩子，女性的“美丽 + 生育 + 贤妻良母”能够获得物质支撑。换言之，这就是右派所谓的“常识”：标准美女、相夫教子、大家庭，曾经是一个可实际操作的社会模型。 但这种土壤已经消失。经济层面上，后工业化与全球化导致中位数男性的实际收入停滞甚至下降，单靠一份工资已无法支撑传统家庭。文化层面上，女性受教育水平大幅提升，不再愿意完全绑定于家庭角色；“标准美女”也早已不再只是婚姻价值，而被资本转化为流量与符号。社会层面上，生育率下降、家庭模式碎片化，大规模的人口流动和都市化又让“小镇常识”彻底失效。于是，右派所幻想的“常识”在当代已成不可回到的幻境。 这也正是斯嘉丽与 Sydney Sweeney 的象征意义。她们并不代表真实的女性生存状态，而是男性欲望与文明幻象交织出的投影：斯嘉丽是旧南方贵族男性凝视中的“美丽、任性、能生养”，Sydney Sweeney则是现代资本凝视下的“性感、符号化、流量化”。 失落的白人男性正如一支看不见的南方败军： 外表还维持着自尊与倔强（像旧南方骑士）， 内心却知道自己再也回不到那个“靠一份工资养家的幻境”。 他们在幻影（斯嘉丽 / Sydney）前心动，在现实中却只能自嘲、愤怒，甚至转向极端主义。 为了帮助男同胞们深刻的共鸣以及理解，特意奉上一张弗洛依峰。深刻的同情，理解，谁又不是个”中位数“呢。 左右各打40大板，左派是如何在“疯癫”这条路上一路狂奔的：逻辑无限延伸，没有边界 最初，左派的正当性在于“解放力量”。在 18、19 世纪，左派的核心使命是推翻封建特权、解放农奴与奴隶。无论是美国北方的废奴派，还是法国大革命的平等诉求，都代表着历史意义上的“进步”。进入 20 世纪前半，左派继续推动工人权利、女性选举权和福利制度的建立，这些都是社会现代化进程中的关键一步。在这一阶段，左派始终站在“弱者”的一边，推动了普遍权利的不断扩展。 然而，解放的逻辑并未止步。二战结束到 20 世纪 70 年代，民权运动、女权运动与反殖民运动此起彼伏，左派依旧沿着“解放被压迫群体”的轨迹前进。到了 80–90 年代，这一逻辑被进一步外推：既然黑人、女性和工人都应解放，那么性少数、残障群体乃至各种身份认同群体，也都要获得解放。左派逐渐进入身份政治化（identity politics）阶段，权利的焦点从“普遍人”转向了一个个“特殊群体”。从此，左派从“为普遍人争取权利”，演变为“为特殊群体不断制造新权利”。 问题在于，当“解放”的逻辑走到极端，就开始失控。现代左派的困境主要体现在三个方面：第一，道德洁癖化，把政治正确奉为绝对化的信仰，无法容忍讨论或异议，典型表现便是“取消文化”；第二，无限外推，原本的平等诉求转变为对语言、性别和文化符号的过度敏感，甚至出现“动词要解放”“代词无限发明”的荒诞现象；第三，与现实生产力脱节，当左派把主要战场转移到文化与身份，而非经济与制度时，就容易失去群众基础，沦为少数精英的游戏。结果，左派从曾经的“社会进步先锋”，一路向疯癫狂奔。 左派的疯癫，右派的虚伪；我隐约听到硅基大人叹了一口气，人类的智商也就这样了。
摘录一下： 现在的大语言模型已经分化出了不同的能力： 1. 聊天能力 (Chat)：即语言理解与生成能力，能看懂用户输入的内容并生成高质量的文字回复，以 GPT-4o 为代表。 2. 推理能力 (Reasoning)：即逻辑推理能力，通常通过**链式思考（Chain of Thought，CoT）**提升，可以处理复杂的数学问题和编程任务，以 DeepSeek R1、o1 为代表。 3. Agent 能力 (Agent)：即自主规划与执行任务，主动调用外部工具或资源，自动完成复杂目标任务，以 Claude 4系列、GPT-5 为代表，国内的 豆包Seed 1.6、DeepSeek V3、GLM 4.5、Kimi K2、Qwen-Coder 等模型也有不错表现。 这些能力有时会存在“冲突”。比如像 Gemini 2.5 Pro 代码能力和写作能力都很强，但 Agent 能力却一般，导致基于它之上的 Gemini CLI 表现平平；与之相对的 GPT-5、Claude 4 的 Agent 能力非常强大，但写作表现反而一般，尤其是 GPT-5，写出来的文章简直没法看。 我想未来的发展趋势还是向更通用、更均衡的方向发展，目前 GPT-5 就在尝试这个方向，但还不够成熟；GPT-6 或许可以实现这样的突破。接下来期待一下 Gemini 3.0 和 DeepSeek R2，希望能给我们带来一些惊喜。
可能是今年雨水偏少的缘故，所有水果都很甜，连院子里的这个小野果子都很甜。 我从小就很爱吃葡萄，可小的时候我的父母不富裕，很多东西无法给予。我跟我爸说我想吃葡萄，他就给了我这种小野果子，说这个是他给我的葡萄。我心里有些疑惑，却倒也吃得开心。 后来很多年没吃到过这种小野果子，竟然也会怀念。去年起院子里的一片空地上长出了这种小植物，甚为惊喜。童年就是一段值得怀念但是并不想回去的时光。
vibe coding 让做产品变得太简单了，失去了门槛 昨天试用了某小有名气的新产品，水准低到令人发指 AI 浪潮下的垃圾桶🗑
我第一次杀鸡是22岁。是在我室友农村老家。体验农村生活。 手忙脚乱，鸡飞狗跳，完事儿把鸡炖上以后，我俩对看，全身鸡毛鸡屎和血迹。 你们是几岁做到，撒谎不口吃，杀人….啊不，杀鸡不手抖的？ 我现在撒谎还口吃。
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