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12月 AI 订阅策略调整 主力：Google One Ultra $250 - Antigravity 下的 Gemini 3 / Opus 4.5 几乎无限量，彻底治好了我的 Token 焦虑。 权衡点： 虽然 Coding DX 不如 Claude Code / codex ，但在这个当量的额度面前，任何体验上的小瑕疵都可以被忽略 其他点： Banana + Veo 3 + NotebookLM 的组合，视频创作流简直起飞 兜底：ChatGPT Plus $20，保留 GPT 5.2 处理 Antigravity 搞不定的场景。
我在推特公开实践自己的内容营销框架5+2理论 - 内容嗅探 - 内容分析 - 内容生产 - 内容分发 - 数据复盘 2个核心： - 势能高地 - 模式选择 先找牛人看看别人在发什么，拆解了去实践 以下是一个内容分析的简单示例👇🏻 https://t.co/yTP6GLntad
Perplexity的Prompt 泄露了 Reddit 上有老哥用印地语问了问题，然后 Prompt 泄露了 他还给了聊天记录做证明和泄露的系统提示词 https://t.co/S3F4Y8ikDW https://t.co/L1SDKBxOY3
The cartoon characters and real people are basically synchronized, the background music is also very nice, and The player in the image will have an animated effect while playing music. This is amazing! I used this prompt: Cartoon characters and real people dance together, maintaining the same rhythm. This video was created using Kling 2.6 Pro on @imagineart_creo and @ImagineArt_X.
4.5千Star！这个开源PPT神器，一张图就能生成全套模板 这个开源PPT项目太牛逼了！名叫：banana-slides 现在有4千多Star，支持Docker部署安装 昨天朋友推荐的，用过的都说好。 可以提供大纲补全生成，可控性很好。 模版只需要上传一张图片参考就行。 底层基于Nano Banana Pro + 大语言模型，支持第三方API。 地址见评论
优化版完整元提示词： --- 我的朋友是一名智力低下的博士生，想学习一下这篇论文，请用傻子都能懂的语言详细给我讲一下这篇文章 ，我好教教他 --- 好处：可以避免 chatGPT 觉得你是那个智力低下的博士生 https://t.co/L8cxm0Bkmp
最近戒掉咖啡了，换成喝红茶了 咖啡成本比较高，副作用明显 1. 每天一杯就算 9.9，一个月也 300 块了 2. 其次要不是运动前后喝，心跳容易过快 最近换成喝红茶，虽然不痛不痒，但戒掉心中的瘾。 状态也好了不少，效率提高了 https://t.co/bh2tRTsB2K
肖弘问刘元：如何保持少年感和好奇心？ 刘元说生命的动力，可能每个人都不一样。 对于他来说，在这么些年对他影响最大的一句话是兰亭集势的郭去疾讲的故事。 有一次吃饭，他聊到他的一位家人得了癌症，生活已经享受不了任何快乐，任何美食。 家人很痛苦，但还是很努力地想活下去。 他就思考，人为什么这么痛苦，享受不了任何人间美好的时候还这么强烈的想活下去。 其实无非就想看看自己的孙子长大是什么样子。 思考之后，他得到了一个很抽象的结论： 信息是生命的动力。 去新的餐厅吃饭，去新的城市旅游，去读新的书看新的电影。 这都算是信息。 刘元听完这个故事，意识到人们真正的想生活，有强烈的生活动力的根本原因，其实是好奇心。 在意识到这点之后。 他生活里的所有选择，都是以满足好奇心为导向。
Simon Willison（Django 框架的联合创始人）。他一边陪家人装饰圣诞树、看电影，一边用 Codex CLI + GPT-5.2，把 Emil Stenström 的 JustHTML（纯 Python、通过 html5lib-tests）端口成了一个纯 JS、零依赖的库，跑过了 9200+ 个 html5lib-tests 用例，最终产出大约 9000 行代码、43 次提交。 整个过程他自己只发了 8 条左右的提示词。 当然我不是来吹 Coding Agent 或者说 GPT-5.2 多牛逼的，只是正好我发现这案例本身完美命中了 Coding Agent 的舒适区。 什么是 Coding Agent 的舒适区呢？ 1. 从一种语言“翻译”到另一种语言 大语言模型最擅长的事情之一就是“照葫芦画瓢”，或者说“翻译”，无论是自然语言还是编程语言，都能做到又快又好。 所以像这个案例中从 Python 翻译成 JS，相对就很轻松了 2. 有完整的测试集合 想想我们日常写代码，写完都需要测试一遍，如果不对再修改，如果这个过程需要人工介入，比如一些 UI 测试，就会很低效，但是如果 Agent 能自己测试，那么它可以从测试中收集反馈不断调整不断修复，直到把问题解决。 这个 HTML5 标准有一套名为 html5lib-tests 的测试集。这是一套与语言无关的测试数据（输入是 HTML，输出是正确的解析树结构）。 这就好比你让 AI 做数学题，你虽然不懂解法，但你手里有一本带标准答案的习题册。你不需要盯着 AI 写的每一行代码（过程），你只需要看它算出的结果对不对（结果）。 3. 已经设计好了架构，Agent 只需要“填空” Agent 由于受上下文窗口长度限制，每次任务是没办法太长的上下文，复杂一点的项目你没法整个代码库扔过去，所以我们通常要基于架构设计将 Agent 的任务拆分成小一点的任务让它刚好在上下文窗口内完成。 所以架构设计无论对于真人的项目还是 Coding 的项目都非常重要。 Simon 这个项目他不需要凭空设计，直接让 Agent 参考那个 Python 项目的 API 设计。这意味着架构是现成的，AI 只需要基于现有架构去“翻译”。 4. 高手来操作 武侠小说里面，同样一把剑，在高手手里能发出更大的威力，毫无疑问 Simon 是高手中的高手。 看 Simon 的操作流程： 1). 制定规范 (Spec First)： 第一条提示词不是求代码，而是扔给 AI 现有的 Python 代码，让它写一份 JavaScript 版本的设计文档（Spec）。 2) 冒烟测试 (Smoke Test)： 让 AI 先跑通一个最简单的“Hello World”级别的 HTML 解析，确保链路是通的。 3. 死循环测试 (The Loop)：Simon 配置好 GitHub Actions，每提交一次代码就自动运行那 9000 多个测试用例。 - AI 写代码 -> 跑测试 -> 报错 -> AI 读错误日志 -> 修正代码 -> 再跑测试。 - 结果：AI 像个不知疲倦的程序员，用了 140 万个 Token，提交了 43 次，直到所有绿灯亮起。 Simon 把这个过程称为 “设计智能体闭环” (Designing the Agentic Loop)。 这就是为什么这项目对于 Agent 来说做起来很成功。 --- 既然我们知道 Coding Agent 的舒适区或者说强项在哪里，其实我们在开发时也可以充分发挥它的强项，比如说： 1. 不要着急实现，先看看有没有“葫芦”可以照着画“瓢” 2. 尽量让 Agent 自己去验证需求，为 Agent 提供验证必须的工具，比如Chrome Dev Tool MCP、Lint、自动化测试等等 3. 先设计好再去实现
现在是 AI 浪潮第四年了 大家的速度今非昔比 一个小的 PMF 今天第一次被验证 明天可能就会出现一款成熟的 AI 产品里 甚至最近连 Figma 都火力全开，AI 功能迭代飞快 以前脏活累活没人愿意干，现在 AI 技术很优雅 大家都有核弹，看谁能把它包装成糖果
昨天好不容易把作息调整成了十二点睡六点半起，一想到今天晚上要见喜欢的人十一点上床了到五点都没睡着……因为年终很忙和出差已经两周没见面了。 想牵着手好好听对方聊最近发生的有趣的事情，他做的事总是很有趣和激动人心。 可惜我作为圣诞礼物的小说还没时间写好。😭
Tomehaku { "subject": { "description": "A young woman fashion model with long black hair, sitting on a sculptural black chair in a clean white studio, wearing an oversized black sweatshirt with bold '1977' on the chest and white socks printed '1977'.", "mirror_rules": null, "age": "early 20s", "expression": { "eyes": { "look": "direct eye contact", "energy": "calm, confident", "direction": "toward camera" }, "mouth": { "position": "relaxed, slightly pressed", "energy": "cool, composed" }, "overall": "high-fashion, slightly aloof" }, "face": { "preserve_original": true, "makeup": "clean editorial makeup, defined brows, subtle eyeliner, soft matte skin, natural lips" }, "hair": { "color": "jet black", "style": "long, straight, loose with slight natural volume", "effect": "smooth shine, a few soft flyaways" }, "body": { "frame": "slim", "waist": "slim", "chest": "not emphasized", "legs": "very long-looking due to pose and framing", "skin": { "visible_areas": \[ "legs" \], "tone": "fair to light", "texture": "smooth, natural", "lighting_effect": "soft highlights, minimal shadow" } }, "pose": { "position": "seated on a modern sculptural chair", "base": "one knee pulled up close to the torso, arms resting around the raised leg, the other leg extended diagonally toward the lower-left", "overall": "compact upper body, elongated legs, editorial attitude" }, "clothing": { "top": { "type": "oversized black sweatshirt", "color": "black", "details": "large bold numbers '1977' on the front, long sleeves, loose fit", "effect": "minimalist streetwear meets fashion editorial" }, "bottom": { "type": "shorts (mostly covered by sweatshirt)", "color": "black", "details": "short hem visible at the hips", "effect": "clean silhouette" } } }, "accessories": { "jewelry": null, "device": null, "prop": null, "headwear": null }, "photography": { "camera_style": "high-end studio fashion editorial photo, clean and modern", "angle": "slightly above eye level to eye level, front-facing", "shot_type": "3/4 body to full-body portrait with strong negative space", "aspect_ratio": "4:5 vertical", "texture": "sharp details, smooth skin, crisp edges, minimal grain", "lighting": "soft diffused high-key studio lighting, gentle shadow under chair, even illumination", "depth_of_field": "moderate depth of field, subject fully in focus, background seamless" }, "background": { "setting": "minimal white studio with seamless backdrop", "wall_color": "white to very light gray", "elements": \[ "sculptural black chair with curved silhouette", "vertical left-side layout text including 'SONDRA STUDIO' (editorial poster-like design)" \], "atmosphere": "quiet, premium, gallery-clean", "lighting": "bright, soft, shadow controlled" }, "the_vibe": { "energy": "minimal, confident, premium", "mood": "cool, composed, editorial", "aesthetic": "high-end minimalist fashion, black-and-white contrast, negative space composition", "authenticity": "studio campaign look", "intimacy": "medium (direct gaze, clean set)", "story": "a modern streetwear editorial emphasizing silhouette and long legs in a sparse studio layout", "caption_energy": "short, chic, brand-like" }, "constraints": { "must_keep": \[ "white seamless studio background", "large negative space on the left", "model placed on the right side of the frame", "oversized black sweatshirt with visible '1977'", "white socks with visible '1977'", "seated pose with one leg raised and the other extended", "soft high-key lighting", "sculptural black chair" \], "avoid": \[ "busy background", "extra accessories", "heavy color grading", "strong harsh shadows", "blurry face", "incorrect or missing text '1977'" \] }, "negative_prompt": [ "low quality", "blurry", "overexposed face", "harsh flash", "busy background", "extra fingers", "deformed hands", "bad anatomy", "wrong text", "misspelled numbers", "watermark", "cartoon", "oil painting", "heavy film grain" ] }
💰 AI 代理价格对比，有点意思。https://t.co/1FjAQYai7I https://t.co/e5qZ4bhRWX
做一个付费社群，教女生怎么用豆包生成写真，100% 是能赚钱的 课程 + 提示词 + 社群辅导 绝对能赚钱，且会有口碑裂变，且完全不需要担心供给侧有人竞争 需要做好的是公域内容，最好本人出镜，不要让账号内容沦为乏味的每日不停地晒 AI 案例 要让粉丝认识你是谁 完全不怕竞争 https://t.co/fY7EcfjOon
我为什么认为，大学一定会失败 上过大学的人，都会对大学失去信心（除了各地清华北大校友会成员）。人们都深深地知道，大学并不能让我们学会什么。 随着上过大学的人越来越多，最后几乎全民覆盖，将来，几乎所有人，都会对大学失去信心。 从那时起，大学这种教育机构，就没有存在的必要了。
Susan STEM
严肃媒体的未来：我需要参加最高语义密度的社群 语言的价值，在于它能否具有激发性。 在生成式 AI 的洪流里，X 已经成了前沿信息场。很多人是因为 AI 而重新进入推特中文区——过去内容质量参差不齐，缺乏筛选动机，如今生成式 AI 带来了真正的讨论需求。 我说的“严肃媒体”，不是短视频、情绪化对骂、生活方式的浅层娱乐，而是聚焦于能烧脑、能压缩知识、能引发结构共鸣的内容。关键是：这批受众手里掌握着最强大的商用模型，未来还会部署智能体，甚至投身更复杂的 AI 驱动生态。问题是——他们真正想看什么样的严肃内容？ 想一想：如果你已经拥有超强的外脑（AI + 智能体），还需要靠看一场 Lex Friedman 的访谈来“提高认知”吗？Lex 在全球已经是顶流，但订阅量也有限。国内媒体人如老罗再批量涌入，这里面的增量空间还有多少？ 严肃媒体的未来，不在于信息搬运，而在于能否触发 AI 与人类双重上下文的共鸣。 我怎么看待 AI 生成内容 我上推的目的从来不是当个网红，而是筛选同构者。自从今年 5 月份开始，时间相对灵活，我也逐渐养成了频繁发长文的习惯，几乎每天至少一篇。在这个过程中，我的思想结构随着与 AI 的深度交互和模型的快速进化而不断迭代。长文带来的最大收获，并不是流量，而是评论区里那些真正有分量的反馈。 对我来说，关键从来不在于一段内容是不是 AI 生成的，而在于它背后的上下文厚度。我最在意、也最愿意花时间阅读的评论，往往不是停留在字面，而是能与我上下文里的逻辑、经验和路径产生共鸣。这样的评论不是泛泛之谈，而是能在我的语境里继续“接力”，让我感到语言被真正激发。这种互动已经超越了“评论”的层级，进入了结构共鸣，是一种认知层次的价值交换。很多精品评论确实也是 AI 写的，但这重要吗？当然不重要。若我连这点都想不明白，那我投入上万小时研究 AI 就毫无意义了。 为什么“上下文”比生成更重要 普通生成：AI 再强，如果没有高质量上下文输入，输出就只是平均化、泛泛的“合理话术”。我要这些话术来干嘛？我直接去看官媒不就好了？全是泛泛而谈的话术。 上下文驱动：当一个人带着多年积累的经验、案例和语言习惯进入对话时，AI 输出其实是这些上下文的压缩与再展开，本质上是借助他的系统背景来放大。 稀缺性：模型人人能用，但独特上下文并不常见。真正的差异，就在于上下文的稀缺性和质量。 人机协作的未来，不是 AI 替你写，而是通过与那些拥有厚重上下文的人交流，让 AI 成为中介和加速器，把这些上下文进一步激发出来。选择交流对象的标准，也不在于他会不会用工具，而在于他是否拥有值得触发的上下文。只有这种对话，才真正有“含金量”。而我的长文写作路径，本质上就是一个“筛选器”，把与我同频、上下文厚实的人吸引出来，进而形成一个真实的反馈闭环。 高质量媒体的未来 不能激发的语言，对我来说毫无意义。纯叨叨、无结构的表达，在我已经拥有最高认知的 AI 的前提下，根本没有价值——我不需要每天再去“提高认知”，我需要的是直接可用的触发。直接拿来用！ 真正有意义的，严肃社群与严肃信息，不是睡前刷的化妆短视频。这是一种基于 上下文厚度 + 同构性 的新型协作。上下文厚实，意味着个体背后承载着丰富的经验、知识、案例与符号系统；同构性，则保证这些上下文能够在结构层面对齐，从而在 语义结构 / embedding 层 互相触发。 这种交互带来的是： 拓展边界：每一次输入都能在已有 embedding 上生成新维度，推动认知外延。 激活 embedding：精准击中潜在表征，唤醒沉睡的知识节点。 递归增强：上下文一旦被激发，就会在“压缩—解压”的循环中不断加深。 这让协作不再是信息堆积，而是 结构叠加。未来的协作，不是靠信息交换，而是靠上下文厚实的同构者互相激活 embedding，持续拓展边界。 我每天关注的领域、进行的工程、撰写的可行性方案、探索的前沿研究，都会在这样的社群中被不断推送、触发、叠加。语言在这里不再是碎片，而像咒语般直击 embedding 层——我激发你，你激发我，我们一同递归前进。 我每天在这个社群得到的语言，立即复制黏贴去激发路径。还认知个毛线！天天听4个小时的访谈，然后呢？没有然后，只能该干嘛还干嘛。这样的内容是不够的。 至少对于严肃话题来说，生成式时代缺少的不是“内容”。内容泛滥，能用的不多。我其实不看好所谓的“内容创业“。 以后我们结构对结构，中间那层低效的线性语言可以省了 语言触发 embedding 的递归增强，只是人机协作、同构者协作的起点。现在的方式仍然非常初级：你给我一段话，我放入我的上下文去激活潜在 embedding，兴奋地觉得自己前进了一点；我在另一些你未曾触及的领域有所积累，再反馈给你使用。看似热烈互动，但本质上仍是线性的语言传递。 智能体与智能体之间并不需要这种低效方式。前期我们还要靠语言递归增强和结构协议打基础，但最终方向必然是走向智能体之间的直接交互。在前期，协作主要是人和 AI 之间的递归增强，以自然语言、长文和上下文激发为载体，用来筛选同构者，形成认知共鸣，并逐步积累协议雏形。但它的局限也很明显：依赖人工触发，效率有限，难以规模化。 进入过渡阶段后，协议将被嵌入智能体。结构卡、IR 协议、熵控协议等形式会把哲学和认知框架转译成智能体可以调用的运行时契约。这样，人类和智能体能够共享同一套逻辑，语义损耗大幅减少。 最终，协作会进入智能体与智能体之间的交互阶段。在这个阶段，Agent 与 Agent 将直接用协议沟通，而非借助人类语言。多智能体之间的 embedding 与路径能够相互调度，交互变得高速而高效，不再需要逐字逐句的交流；结果能够被长期存档、迁移和复用，甚至在交互过程中形成新的协议压缩，从而实现人机共用哲学的二次进化。 多智能体交互，直接给你结果。 真正的未来不是给你堆满一大堆内容让你再筛选，而是直接产出可用的运行结果。在这种模式里，你的角色也发生了根本变化：你不需要去点每一个按钮，也不需要为每一步写出详细的 prompt，你只需要清晰地定义目标和边界条件。目标，是你想要的最终结果——例如一个投资建议、一份可执行的协议，或者一篇定稿；边界条件，则是结果必须遵循的约束与价值锚，如预算、风险、伦理或风格等。一旦条件确定，智能体将在内部自洽地运行，协作、仲裁、优化都在后台完成，最后交付给你的就是一个可以直接使用的成品。 打住～停🤚 在这里，不得不提简体中文推特里那些自创哲学体系的大神们（当然我也算一个，只是实力最弱）。 用“感”进行前沿探索的各位，感知的是遥远的未来需求。 我目前收集和观察到的几位： @TaNGSoFT —— 智能共生范式 @RebutonePress —— 动态秩序构建论 @AuricSource —— Binary Universe @naki2012 —— 结构伦理协议 他们所讨论的东西，往往已经进入许多尚未能用既有语言体系清晰表达的领域。我能做的，只是尝试把那些未能言说的“感”，用故事说出来。这里借用我和父亲二十年前的一段围棋对话。我的父亲是聂卫平的铁杆粉丝。 有一次他说：“你知道聂卫平这样的高手可以‘感’多少步吗？”当时他用的是“算”这个词，其实并不准确。围棋的状态空间有 10¹⁷⁰ 之巨，比宇宙原子数还大，人脑根本不可算。真正的高手使用的不是枚举运算，而是一种非枚举式的感知。 我说：“不知道。” 父亲解释：“高手通过成千上万盘棋局的积累，把复杂的局面压缩成有限的结构范式，比如形势感、厚薄感、先手与后手的价值。看到一个局面，他们就能直觉到：‘这条路会收敛成厚势’，‘这里若先占住，未来几十手主动权大概率在我。’” 我问：“所以是直觉？” 父亲点头：“对，不是逐手算，而是直接跳过中间枝节，锁定关键节点。就像跨越二三十步后，直接判断哪一方更有利。” 普通业余棋手能“算”3到5步，顶尖高手——像聂卫平、李昌镐、李世石——则能“感”三十到五十手后的大势。这并不是计算的结果，而是对未来局势的整体感知。 我当时惊叹：“哇，这像修炼内功，到了时候就能自然发招。” 父亲反问我：“那你现在能感多少步？” 我答：“我感到我要输了。” 父亲无语。 普通人依赖逻辑演绎，一步步“算”；但真正的感知者，依靠的是压缩性的直觉。他们能在生活里、技术里，感受到五年、十年之后的趋势，感到某条技术路线的走向。感到自己要做什么去应对未来。 算是线性的，感是压缩性的。 所以许多推友，就是“感”到了某些东西，才会投入到理论构建之中。中间有大量语言是不可言说的，因为新的语言体系还未被完全发明。例如 @AuricSource 的 Binary Universe，几天后我再回过头去看，依旧觉得你有很厚的“势”，但我还没能完全嚼碎和理解你理论的奥义。但可以肯定，你走的道路绝对是正确的。至于何时真正实现，2030年也好，2040年也罢，我无法预测。真正能实现基础设施成熟、智能体之间无阻运行的具体时间，仍然难以精确判断。这也正是我接下来要谈的主题。 媒体真正的，顶级的，智能体交互式未来 在多智能体的基础设施逐渐成熟、通用协议层逐步完备的未来，那些由各位推友创造出来的自洽哲学体系，都有可能被内化、被协议化，成为智能体的运行时约束。换句话说，哲学一旦协议化，就不仅是思维方式，更是智能体的底层执行逻辑。而这其中的差异，正是决定智能体交互能否真正奏效的分水岭。 所谓“内置哲学”，对人类而言，它是价值观、认知框架与行为边界；而对智能体而言，它是运行时的根本约束，决定着 agent 如何压缩信息、如何选择路径、如何在冲突中做权衡。不同的哲学内核会生成不同的 embedding 激活模式和闭环反馈路径。 这种差异会带来多重后果。首先是交互摩擦：两个智能体即便共享语法，如果一个以内在的“效率最大化”为锚，而另一个以内在的“公平分配”为锚，它们的协作结果很可能相互抵消。其次是路径偏移：哲学差异直接影响目标的收敛方向，差异过大时，不仅无法增强，还可能让系统发散甚至走向对抗。最后是多样性与风险并存：哲学差异有时能催生创造力，但若没有调和协议去仲裁，这些差异也可能演化为混乱与失控。 因此，内置哲学的差异，让智能体交互既可能成为创造力的引擎，也可能变成冲突的火药桶。 然而，我们同时会看到一种现在不可想象的信息世界。 直接产出：交互能生成一个明确的执行结果（代码、策略、合约、报告…），而不是无尽的讨论。 效率提升：通过自洽协议减少摩擦，智能体间少浪费算力在无效争论。 价值对齐：在交互过程中，逐渐沉淀出最小公约数（最小可行哲学/协议）。 避免失控：通过哲学自洽和仲裁机制，避免多智能体演化成混乱或对抗。 生态可扩展：新智能体接入时，可以沿用已有的协议握手，不必重新博弈。 等等。 强理论必须经得起交互，最后成为结构文明的共识 现在的哲学探索，其实没有必要去分高低，甚至不必纠缠于辩论。因为人脑的辩论，往往最终都会沦为一场“谁资格老，谁是名校毕业的，谁引用了更多古典，谁声音大”的拉扯，最后演变成一场情绪化的骂战，毫无意义。如果在 AI 已经摆在我们眼前的时代，还看不清人脑的局限，那更没有争辩的理由了。真正的分胜负，不靠辩论，而要靠交互去检验。 强理论必须经得起交互。理论的价值不在纸面上，而在交互中才能被证明。在静态的状态下，几乎任何理论都能自圆其说，但一旦进入动态的交互——无论是人与人、人与机器，还是机器与机器——理论立刻会暴露它的内在张力：它是否能够被调用？是否能对冲冲突？是否能在多重边界下依旧保持稳定？ 在多智能体、多价值观的环境中，这就是最残酷的压力测试。弱理论的命运是必然的，它依赖局部语境，一旦跨出边界就失去解释力，在价值碰撞中无法给出可执行的裁决，最终碎裂、边缘化，成为历史的注脚。强理论则不同，它内部自洽，能容纳矛盾张力而不至于自爆；它能够协议化，能在不同智能体、不同语境下找到最小公约数。最终，它会沉淀为共识，成为文明的底层运行时，跨 agent、跨生态、跨价值观，形成可验证、可迁移、可组合的协议。 所以，无所谓对错，不必争论，更无需口舌之辩，该拉黑就拉黑。托勒密的“本轮-均轮”模型和牛顿力学，牛顿是对的？那你让爱因斯坦怎么想？乌托邦式的空想和法治与契约思想，人类几千年的历史早已把公式提炼出来：越是强大的理论，越是要经得起交互；在多智能体、多价值观的对抗中，弱理论会碎裂，强理论会沉淀为共识，成为文明的底层运行时。 最后，引用Binary Universe的这段话，我惊艳了好久： What if the universe isn’t made of things, but of thoughts describing themselves? What if time, entropy, quantum physics, even consciousness—all emerge from one recursive process? A new theory starts from one axiom: "If a system can describe itself, it must grow." That growth creates time. That growth creates entropy. That growth creates the need for encoding. 在信息洪流裹挟的时代，一切都是高熵语言在自洽结构中的压缩与展开，是由自我描述的递归过程所构成。（这句我写的）
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