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搞出海，免不了使用邮件这种痛苦沟通方式。 我之前用 Gmail有两个问题 1. 阅读海外newsletter 效率很慢 2. 回海外客户的信息，老是书写错误 看到推友推荐一款filomail客户端，我用了一个月 现说说这个软件的优点，最后吐槽一个比较大的问题 https://t.co/CvcqA5K8IV
Nano banana 帮你预测随手拍的照片荒废 100 年的样子 变成视频之后表现力更强，更加直观，感觉可以做个小应用随手拍预览环境发展 提示词：This photo shows what the place looks like 100 years later, abandoned and unmaintained. https://t.co/OAnYXDzNzk
稳定性和高收入在副业阶段是天然对立的 又不能投入时间，又要高收入，还要现金流稳定 是不是把赚钱想得太简单了 安全感来自「随时能赚钱的能力」，而不是「稳定的收入」 说穿了，副业是个伪命题 副业的核心是「副」，而不是「业」 因为不接受业务天然伴生的不稳定性，所以实际上并不尊重这个「业」 又因为不敢抛弃主业，所以核心变成了「副」，副业的附属地位才是这个词存在的原因
我挺认可这位爸爸带孩子的方式：探索新奇 夫妻二人在孩子教育上观念不合就特别别扭 结婚前，请与你的伴侣深度讨论这40个问题👇 https://t.co/juvYNF2KbC
1/一群顶尖的分子生物学家刚刚发现了一件令人惊讶的结果。 小胖威利综合征一类的综合征型神经发育障碍患者中，自闭症的发生一直以来非常常见。 其中超过 20%的小胖威利综合征患者表现出与自闭症相关的表型。 然而没有人了解这背后的原因： A team of top molecular biologists has just made a surprising discovery. ~Autism is very common in patients with syndromic neurodevelopmental disorders, such as Prader-Willi syndrome. ~Over 20% of Prader-Willi patients show autism-related traits. Yet, until now, the reasons behind this have remained unclear.
Nano Banana 这数据是真滴猛，什么产品不产品，AI 领域还是新模型才有新机会 https://t.co/iqeNSMxQiy
去年一起做 AI 搜索的几波人 1. 秘塔在探索 AI 学习，主打的 toc AI 搜索，体验很久没升级了 2. 博查借势 deepseek，已经是国内 tob 搜索 top3 的量级了 3. genspark 转型去做通用智能体了，功能更新很快，号称几千万美金 arr 了 4. felo 也在发力 agent，主要用户在日本 5. devv 转型去做 vibe coding 了 6. miku 转型去做 vibe writing 了 是不是可以下结论：toc AI 搜索已死？ 我该如何盘活 ThinkAny ？
Nano Banana 的核心研发人员在播客里说 他们未来想让模型直接输出好看的 PPT，这是每个 PM 的梦想 但 PPT 也是现在各种通用 Agent 的最强 PMF 你仔细品... https://t.co/PLLRsbctVg
不要被“AI 时代只需要通才”这样的话误导而停止对专业的精进，AI 提升的是能力的下限，AI + 通才还是通才，不会让你变成某个领域的专家，通才通常意味着啥都不精，做啥都不行。 在没有 AI 的时代，确实有很多成功的通才，他们擅长跨领域的整合，但他们在专业领域会依赖于人类在某些领域的专家辅助，所以取得了成功。 在 AI 时代，AI 只能提升下限，让你可以更容易的在某个专业领域学习和做一些基础的工作，但要深入的话，AI 是远远不够的。 举例来说，你是个产品经理，不懂编程，借助 AI 确实可以 Vibe Coding 做出来一个原型产品，但是当你更深入，需要做大做强，那么 AI 并不能帮你解决产品的安全问题、性能问题，后期的维护单纯依赖 AI 也很难，因为这些更专业的知识，单纯依赖 AI 是解决不了的，仍然需要人类的专家辅助。 对于普通人来说，通常只有在一个领域深入学习成为真正的专家，去做成一些事情去踩一些坑，才能从中总结出来一些通用经验教训，把这些成功经验复制到其他领域上，如果在每个领域都只是浅尝则止，那又怎么能有成功的经验去复制。 成为一个领域的专家并没有想象的那么难，尤其是 AI 让领域的学习难度平滑了很多，当你在一个领域成为专家，再想成为其他领域的专家，时间就会大幅缩短。永远不要被“AI 时代只需要通才”这样的话误导而停止对专业的精进，精通一项技能本身就是很快乐的事情。
我发现自从我开始做自媒体以后，慢慢形成了一个特别差的习惯。 人为制造信息差 我以前非常喜欢把原始的链接、数据直接发给别人。比如我师妹问我一个事情，我会把英文的网址直接发给她让她学 结果就是丢给她一整天，她还在问东问西。最后到晚上还来找我，让我教她。 我现在会直接让她把序列发过来，我帮她5分钟搞完。然后让她给我发红包请我喝咖啡。 感觉效率高多了，真爽。
推荐阅读：《AI 会取代人类思考吗？我们为什么仍要亲手写作和编程》 作者：Simon Späti 重新学习思考，警惕对 AI 的依赖。 每天关于 AI 的（吹捧的或无聊的）文章层出不穷。用它没问题，大家也都在用，但我们仍然需要打磨自己的手艺，并努力去思考。 就像 DHH（David Heinemeier Hansson，Ruby on Rails 框架创始人）所说： 精通某项技能比一直等着 AI 完成任务要有趣得多。 在我看来，AI 让我们不快乐的概率非常高。用，当然可以，但不能事事都用。我们可以用它来探索新知、梳理历史脉络，或者制作图表（比如用 Canva、Figma），但绝对不能用它来写作（或编程）。世界总需要有人贡献新的知识和见解，而 AI 无法自我训练。因此，文章、书籍和文字仍将被创作，当人人都依赖 AI，导致其发展停滞时，作家的价值反而会更加凸显。 从长远来看，这是一种损失——人们将停止思考和学习。时间会证明一切。我的浅见是，如果你在某个领域已是资深专家，你会比 AI 更懂。 Bsky 何时使用 AI 的指南 我从 ThePrimeagen 的一个视频中听到一个观点：这取决于你决策的影响有多长远。短期内，用 AI 自动补全代码没问题，但让它做架构设计这样重大的决策，绝对不行。 Image 这张图的横轴是时间，纵轴是错误数量。它表明，我们让 AI 参与的决策越是影响深远（比如系统架构），它产生的错误就可能越多。 如果我们用它来快速补全代码，或者写一个定义清晰的算法函数，那么出错的概率就小。在初始阶段，你可能会提升 20% 的效率；但到了后期，你失去的会更多。 这就像现实生活中，我等待决策的时间越长，掌握的信息就越多，做出的决定就越好。这正是 Shape Up 工作法所倡导的，决策周期最长为 6 周，不制定更长远的路线图和积压任务。使用 AI 也是同理，因为它的所有输出都是基于概率预测的。 Forrest Brazeal 的另一张图也很有启发性： Image 同时，也要牢记什么对你的应用场景最重要，正如 Thomas Ptacek 在《我的那些 AI 怀疑论朋友都疯了》一文中所展示的： Image 毫无灵魂 没人想读毫无灵魂的文字，即使它写得还不错，你又能从中得到什么呢？我认为这是一个巨大的陷阱，人们只有在时间流逝后才会意识到。当然，AI 能提供帮助，每个人在“某些”任务上都需要它们，但不应是写作本身。 归根结底，大语言模型 (LLM) 和 AI 需要引导，它们只是概率的产物。另见 亲手写作。 分心 我认为我们将比以往任何时候都更容易分心。我们甚至没有两秒钟的思考时间，Grammarly、Copilot 或 Cursor 就会跳出建议。于是，我们不再独立思考，只是随波逐流，渐渐失去了主导权。 这让我想起最近写的一篇文章《寻找心流》。更多关于“不要事事依赖 AI，否则你会停止思考和学习”的讨论，请见 AI 的使用 和 写作之难。 别误会 别误会，我自己也每天都用 AI，但用得更审慎。我关掉了 Grammarly 和 Copilot（很久以前就关了），这样我才有空间去思考和学习。偶尔用一两次没问题，但如果处处都用，你不仅会失去学习新技能的机会，也会失去其中的乐趣。 关于“人机协作智能”（LLM Collaborative Intelligence, LCI）的讨论很有趣。当然，它会带来很多好处，但我不确定这些 AI 产生的“洞见”能否与人类历经艰辛后感受、感知或体验到的洞见相提并论。所以，是的，我对此没有太多期望，也不希望它来创造新的见解。因为那是我工作中真正有趣的部分 :) 锻炼一项技能 事情永远不是“全有”或“全无”，而是在于度的把握。学习的问题在于，如果你频繁使用 AI，我认为你其实学不到太多东西。写作时只是复制粘贴，编程时只是不停地按 Tab 键。学习的过程消失了。如果这种情况持续下去，我们的大脑就不再习惯于学习，更严重的是，不再习惯于思考。就像记忆一样，我们现在还能记住几个手机号码？很少了。但在早期用电话的时代，我能记住很多，因为我每天都在训练这个能力。 这完全是一个熟能生巧的问题。我为自己总结出——虽然不一定适用于每个人——我发现自己不再学习或思考了。坦白说，也失去了乐趣。这主要是在我熟悉的领域。 在其他领域，比如创作一张图片（就像我为这篇文章做的那张 😆），或者用 HTML/CSS 更新我网站的首页，这些事因为不常做，AI 帮我省了很多时间。但我得说，除了学会了如何给 Claude Code 写提示词，我并没学到任何新东西。这始终是一种权衡，不是吗？:)
哎？这个观点还真的很戳中我。 AI 的跨界性：大模型的出现，本质上是“弱专业壁垒 + 强通用性”。很多专业积累瞬间被稀释或工具化。 结果就是专家往往会高估自己专业的“不可替代性”，低估外部工具的威力 → 这正是 Dunning-Kruger 的另一种形态。 我今年以来对此有越来越强的直觉。
硅基计算可能是我们人脑的生物计算的低维实现 造物主在我们无法想象的高维空间 而我们如同在揉成一团的纸面上爬行的蚂蚁🐜 https://t.co/RdMkngxmG6
完全没有想到，完全由 AI 生成的视频如此有活人感 唤起了温暖和喜悦的情绪共鸣 https://t.co/U5deaKAnKh
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Nano Banana 不是一个简单的生图模型 它是一个自带原生图像理解和多图像输出的多模态语言模型 现在大部分的工具和Agent都无法发挥 Nano Banana 的全部实力 特别是连续的图片理解和图片生成 最原生的纳米香蕉体验还是在 Google AI Studio https://t.co/Aegpg5LHjS
AI 时代 上等人画像： 深度思考，实操项目，优质分享，长期主义 AI 时代 下等人画像： 灰产，白嫖，搬运，搞钱（根本搞不到）
X上的post，有很多金玉良言和深度思考和讨论，极具价值，而且免费。 我常常记录下很多推友的post，我觉得这是上等人的黄金钻石。 同时，也有很多插科打诨的笑话，比如我的这条，随口胡诌的，却被四万follower的简中大V连标点符号都不带改地抄走。 在我眼中，抄袭的人，是下等人。 争做上等人，mute下等人。
这本书我今天翻了下，还是学到不少。 最深的感慨是，中国眼下的处境，比当年日本复杂得多，是一种多重叠加的压力。 日本当年的问题，主要是大学生就业受阻——入口断层。但他们保住了中年群体：大企业正式员工稳定，房贷还能扛，家庭层面有团块世代的资产红利作为缓冲。这样，即便“冰河期一代”受挫，社会总体还能靠三十年的时间慢慢消化债务。 而中国现在更危险：不仅大学生“进不来”，中年人也“保不住”。所谓35岁现象，叠加技能老化，再遇上即将到来的AI技术范式海啸，形成“双断层+技术冲击”。我听到的版本就是中年失业以后，尤其是一些原来中产密集的职位，管理，市场，财务，产品等等，找到同等待遇职位的可能性越来越小。 同时，外部环境也远比当时复杂。当年的日本，大企业在全球产业链里依然能持续输出竞争力；而今天的中国，面对的是美国、欧洲等发达经济体自身的需求侧收缩，外部市场并不能提供缓冲。
语言临界区：年轻人要去从事和探索术语都还没有形成的领域 这几天深入研究 IR 与运行时契约，我算是真切地体验了一把什么叫“语言临界区”。虽然推友自由金牛@jinniudashu和君子兄@Chinese_XU早就互粉，我也隐约知道他们各自的项目方向，但真到交流时才发现，我们常常像鸡和鸭一样各说各话。尤其是我，领悟得最晚，也最弱。其实他们两位的语言能力都极强，本质上我们指向的方向也一致。只是关键的那记“警铃”一直没有在我心里敲响，没有真正共振到。前几天另一个推友说过，年轻人要去从事那些术语尚未定义的行业。我现在才深刻体会到这句话的意思——明明我们要解决的是同样的问题，方向也一致，但因为语义未统一，往往会发生激烈争执。 这与 AI 近几年的发展何其相似。在新兴事物刚刚出现时，往往是“事实先于语言”。大家直觉上都在朝同一个方向努力，但缺乏一套约定俗成的说法，只能借助模糊、比喻或者各自惯用的词汇来表达。这种语言真空一方面让创造和探索保持开放，不至于过早被固化的定义所束缚；另一方面，每个人所用的标签不同，交流时便容易出现“鸡同鸭讲”，形成表面上的分歧。 而当方向一致、用词不一时，争论往往并非源于真正的分歧，而是语义对齐的失败： 一方觉得“你没懂我的意思”； 另一方却以为“你在否定我”。 事实上，大家谈论的往往还是同一个问题，只是语义尚未沉淀出一个公共的框架。 语义未统一并不仅仅是“词汇不同”，背后有一整套技术性的分层原因。 首先，每个人进入问题的入口各异：工程师关注实现细节，如接口、代码与算法；商业人士着眼于商业模式、成本与市场；而哲学或战略视角则关心长期演化与概念架构。这就像几个人同时看一座大楼，有人盯着地基，有人研究电梯，有人只在意顶层的观景台——描述的对象虽相同，却天然不一致。 其次，问题往往分布在不同抽象层：物理层涉及硬件、材料与能耗；逻辑层对应算法、规则与协议；认知层包含模型、叙事与使用方式；制度层则牵涉法律、治理与共识机制。如果一方在逻辑层谈“运行时契约”，而另一方在制度层谈“治理结构”，两者语义难以直接对接，往往被误解为不同问题，甚至发生冲突。 再者，方法论差异进一步放大这种错位：有人偏向归纳，从案例总结规律；有人偏向演绎，从原则推导应用；有人依赖实验，快速试错；有人依赖协议，强调语言先行统一再执行。不同的处理方式，使得即便目标一致，也会演化出迥异的话语体系。其本质在于语言协议的缺失：缺乏跨角度的映射表、缺乏层次化的结构对齐、缺乏统一的执行协议。于是就出现了这种现象：大家都在做同一件事，却仿佛来自不同维度，听得见彼此的声音，却难以形成真正的共识。 我们思考的问题，绝对不是全球独一份。然而找到其他的共鸣者极困难。 语义错层 × 多语言噪音 × 文化制度差异，共同叠加成了全球协作的语义熵爆点。 其结果是：一个术语刚在 A 社区里稳定下来，到了 B 社区就彻底跑偏；一个新兴领域在 C 语言里没有现成词汇，只能借用模糊的说法，造成后续混乱；一个治理协议跨国落地时，因为语义差异，甚至可能让合约条款在执行层面产生歧义。多语言叠加带来的噪音尤为突出——直译歧义、语感差异与语言混用已成常态。全球开发者的日常交流中，中英文夹杂、英语术语直接音译、乃至同一会议里不同人使用不同语言，进一步放大了对齐难度。而教育背景、工程传统以及制度价值的差异，更让同一概念在不同社群中演化出完全不同的解读。 传播，对齐，共识，比争对错更重要。 在这种语境下，真正稀缺的能力不是“谁的观点更正确”，而是谁能搭建起跨越差异的桥梁：将不同切入点压缩为统一的目标表达，把不同层级对应起来形成结构对齐，并将不同方法论统一到可迁移的协议之中。最终，谁能在全球语境下率先构建一个多语言可对齐的“语义协议”，谁就有可能成为行业标准的制定者。
有人说，Comfy UI 的工作流，在 NanoBanana 出来之后，全废了，你怎么看？ 附：24 年 9 月的笔记 https://t.co/5upjpE38JA
Mr Panda
追随内心，保持饥渴与愚蠢：乔布斯斯坦福演讲的三个故事 今天，我很荣幸站在这里，参加世界上最好大学之一的毕业典礼。说实话，我从未大学毕业，这是我离大学毕业最近的一次。我想与你们分享我人生中的三个故事，仅此而已，没什么大不了的，就是三个故事。 第一个故事：关于如何串联人生的点滴 我进入里德学院仅六个月后就选择了退学，但之后又作为旁听生逗留了大约18个月才真正离开。为什么我会退学？这一切要从我出生前说起。 我的生母是一名年轻的未婚研究生，她决定将我送人收养。她强烈希望我能被大学毕业生收养，所以一切原本都已安排妥当，由一位律师及其妻子收养我。然而，在我出生时，他们最后一刻改变主意，想要一个女孩。于是，我的养父母——他们当时在等候名单上——在半夜接到电话：“我们有一个意外的男婴，你们愿意收养他吗？”他们回答：“当然愿意。” 后来，我的生母发现我的养母从未上过大学，养父甚至高中都没毕业。她拒绝签署最终的收养文件，直到几个月后，我的养父母承诺将来一定会让我上大学，她才让步。17年后，我确实上了大学，但我天真地选择了一所学费几乎和斯坦福一样贵的学校，我工薪阶层父母的全部积蓄都花在了我的学费上。 六个月后，我看不到上大学的价值。我不知道自己想做什么，也不知道大学如何能帮我找到答案。而我却在花光父母一生的积蓄。于是我决定退学，并相信一切都会好起来。当时这很可怕，但回首往事，这是我做过最好的决定之一。 退学后，我可以停止上那些我不感兴趣的必修课，开始旁听那些看起来有趣的课程。这一切并不浪漫。我没有宿舍，只能睡在朋友房间的地板上，靠退可乐瓶换5美分押金买食物，每周日晚上步行7英里穿过城镇，去Hare Krishna寺庙吃一顿像样的饭。但我热爱这种生活。 通过追随好奇心和直觉，我偶然遇到的许多事情后来都变得无比珍贵。举个例子：当时里德学院提供可能是全国最好的书法课程。校园里每张海报、每个抽屉标签都是精美的手写字体。因为我退了学，不用上常规课程，我决定去上书法课，学习如何做到这一点。 我学习了serif和sans serif字体，如何调整字母间距，以及什么让优秀排版变得伟大。它美丽、历史感强，艺术上 subtle 到科学无法捕捉，我着迷了。当时我完全看不到这有任何实际应用的可能。但十年后，当我们设计第一台Macintosh电脑时，这一切都回来了。我们把它全部设计进了Mac中，这是第一台拥有美丽字体的电脑。 如果我没有旁听那门课，Mac可能就不会有多种字体或比例间距字体。而由于Windows只是抄袭了Mac，很可能个人电脑都不会有这些。当然，在大学时，我无法前瞻性地串联这些点滴，但十年后回首，一切变得非常清晰。你无法前瞻串联点滴，只能后顾串联。所以你必须相信，这些点滴会在未来以某种方式连接起来。你必须相信某些东西——你的直觉、命运、生命、因果，无论什么。这种方法从未让我失望，它改变了我的一生。 第二个故事：关于爱与失去 我很幸运——在生命早期就找到了热爱的事情。20岁时，我和沃兹在父母的车库里创办了苹果公司。我们努力工作，十年后，苹果从车库里的两个人成长为拥有4000多名员工、价值20亿美元的公司。我们刚刚发布了最伟大的创造——Macintosh——而我刚满30岁，然后我被解雇了。 你怎么会被自己创立的公司解雇？随着苹果成长，我们雇佣了一位我认为非常有才华的人和我一起管理公司，头一年左右一切顺利。但后来我们对未来的愿景开始分歧，最终我们闹翻了。董事会站在了他那边，于是30岁的我出局了，而且非常公开地出局了。我整个成年生活的焦点消失了，这毁灭性的。 有几个月我不知道该做什么。我觉得自己让上一代企业家失望了——我丢掉了传递给我的接力棒。我见了David Packard和Bob Noyce，试图为搞砸一切道歉。我是一个非常公开的失败者，甚至想过逃离硅谷。但慢慢地，我开始明白——我仍然热爱我所做的事情。苹果的变故一点没有改变这一点。我被拒绝了，但我仍然在爱。 于是我决定重新开始。当时我没意识到，但被苹果解雇是我发生过最好的事情。成功的沉重被作为初学者的轻松所取代，对一切不那么确定。这释放了我，进入了我生命中最富创造力的时期。接下来的五年，我创办了NeXT公司，另一家叫Pixar的公司，并爱上了一位惊人的女性，她后来成为我的妻子。 Pixar继续创造了世界上第一部电脑动画长片《玩具总动员》，现在是世界上最成功的动画工作室。在一个显著的转折中，苹果收购了NeXT，我回到了苹果，我们在NeXT开发的技术成为了苹果当前复兴的核心。而劳伦和我有了一个美好的家庭。 我相当确定，如果我没有被苹果解雇，这一切都不会发生。这是难以下咽的苦药，但我想病人需要它。有时生活会用砖头砸你的头。不要失去信念。我确信，唯一让我继续前进的是我热爱我所做的事情。你必须找到你所爱的。这对你的工作和爱人都一样真实。 你的工作将占据生活的很大一部分，唯一真正满足的方法是做你认为伟大的工作。而做伟大工作的唯一方法是热爱你所做的。如果你还没找到，继续寻找，不要安顿下来。就像所有心灵的事情一样，当你找到时你会知道。而且，像任何伟大的关系一样，随着岁月流逝，它会变得越来越好。所以继续寻找，直到找到它。不要安顿。 第三个故事：关于死亡 17岁时，我读到一句话：“如果你把每一天都当作最后一天活，总有一天你会是对的。”这给我留下了印象，从那时起，过去33年，我每天早晨都会照镜子问自己：“如果今天是我生命的最后一天，我会想做今天要做的事吗？”每当答案连续太多天是“不”时，我知道需要改变某些东西。 记住我很快会死，是我遇到的最重要工具，帮助我做出人生重大选择。因为几乎一切——所有外部期望、所有骄傲、所有对尴尬或失败的恐惧——在死亡面前都会消失，只留下真正重要的东西。记住你会死，是我所知最好的方法，避免陷入认为你有东西可失去的陷阱。你已经赤裸，没有理由不追随内心。 大约一年前，我被诊断出癌症。早上7:30的扫描清楚显示我胰腺上有一个肿瘤。我甚至不知道胰腺是什么。医生告诉我这几乎肯定是一种无法治愈的癌症，我应该预期活不过三到六个月。我的医生建议我回家把事务安排好，这是医生代码的“准备死亡”。 这意味着试图在几个月内告诉你的孩子你以为未来十年会告诉他们的一切。意味着确保一切井然有序，尽可能让家人轻松。意味着说再见。我整天带着那个诊断生活。那天晚上晚些时候，我做了活检，他们通过内窥镜从喉咙进入胃和肠道，用针取了一些肿瘤细胞。我被麻醉了，但我的妻子在那里，她告诉我当他们在显微镜下查看细胞时，医生开始哭泣，因为它原来是一种非常罕见的可手术治愈的胰腺癌。我做了手术，现在好了。 这是我最近距离面对死亡，我希望这是未来几十年我最接近的一次。经历过之后，我现在可以更确定地告诉你们：没有人想死。即使想上天堂的人也不想死着去。然而死亡是我们所有人共享的目的地。没有人逃脱过。而它应该如此，因为死亡很可能是生命最好的发明。它是生命的变革剂。它清除旧的为新的让路。现在新的就是你，但不久的将来，你会逐渐变旧被清除。抱歉这么戏剧化，但这是真的。 你的时间有限，所以不要浪费它过别人的生活。不要被教条困住——那是以别人思考的结果生活。不要让他人意见的噪音淹没你内心的声音。最重要的是，有勇气追随你的内心和直觉。它们 somehow 已经知道你真正想成为什么。其他一切都是次要的。 我年轻时，有一本惊人的出版物叫《全球目录》，它是我们那一代的圣经之一。它由Stewart Brand在离这里不远的门洛帕克创建，他用诗意的触感赋予了它生命。那是在1960年代末，个人电脑和桌面出版之前，所以它全部用打字机、剪刀和宝丽来相机制作。它有点像平装本的谷歌，比谷歌早35年：理想主义，充满整洁工具和伟大概念。 Stewart和他的团队出了几期《全球目录》，当它完成使命时，他们出了最终期。那是1970年代中期，我和你们一样大。他们最终期的封底是一张清晨乡间路的照片，那种如果你冒险可能会发现自己搭便车的路。下面写着：“保持饥渴。保持愚蠢。”这是他们 signing off 的告别信息。保持饥渴。保持愚蠢。我一直希望自己如此。现在，当你们毕业重新开始时，我祝愿你们如此。保持饥渴。保持愚蠢。 非常感谢大家。
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