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昨天去小天才专卖店转了一圈。 一个小米pad，国补下来1500 步步高家教学习机，最便宜的3500，贵的6800 配置没有小米好，就因为里面有内置的学习资源 用户画像呢？ 这么贵的产品是月入10万的有钱人吗？ 不是，大多都是一群中产，衣着很普通。 原因很简单 这群人觉得自己都花了这么多钱给小孩买了学习机了，小孩一定能学习超好，年级第一的吧 当小孩没有考到全班前十的时候 就会告诉小孩 我花了这么大代价，买了学习机，请了家教。你怎么还是成绩这么差？ 所以，他们买的不是学习机 买的是责任转移，买的是心理预期 买的不是工具，是心理产品 活该段永平卖6800

我在沙发上躺着刷手机。 哈哈姐就这么驾轻就熟的走过来； 在我身边找个完美能把自己身子塞进去的位置，躺好。 把小脑袋刚好架在我腿上，一双卡姿兰大眼睛看着我🥹

成年人英语自由营：巧用AI陪练，10倍速写作进阶 1-2个月突破英语思维和表达瓶颈

“AI 写的代码不是资产，是债务” --- Jane Zhang：距离我们团队全面采用AI代码工具（如Cursor、Claude Code）已经一年了。 这一年来，每天和这些AI工具打交道，我明显感觉到代码中悄然堆积了不少“杂质”——多余的代码随处可见，没用的注释、过度的mock测试层出不穷。甚至单元测试也变得不可靠，时常漏掉本该发现的问题。 结果呢？每次想要新增功能时，往往得先大规模重构，才能顺利推进。最近，我越来越频繁地不得不坐下来，逐行逐句地重新审视、修改甚至重写代码。只有这样，我才能确保代码的完整性、正确性，也方便未来的同事更好地维护。 没想到AI工具原本是想提高开发效率的，但最终却无意中增加了这些隐性的“技术债务”。

都说程序员吃的是青春饭 但反直觉的现实是公司对青春版程序员需求在显著下降 而对30+程序员的需求在上升 这背后的原因是什么，难道就是图2？ https://t.co/MroK8PoJ7i

https://t.co/fOVSta53ho 在正式对话结束后，扎克伯格私下凑到特朗普耳边，略带歉意地说道：“抱歉啊，总统，我刚才没准备好……我不太确定您心里想的是哪个数字。” 不料，这段本以为是私人交流的话却被桌上的麦克风悄悄录了下来 --- 硅谷巨头们频频造访华盛顿已不是什么新鲜事。他们常常带着巨额投资计划前来示好政界。就在上个月，苹果CEO蒂姆·库克就带着一座苹果造型的玻璃摆件登上椭圆形办公室，宣布未来四年将再投1000亿美元，使苹果对美投资总额达到惊人的6000亿美元。 或许正是这个数字，让Meta公司CEO马克·扎克伯格最近在白宫出席晚宴时，倍感压力。当时，他与特朗普总统就坐在一起，特朗普突然凑近问道：“你们未来几年准备投多少钱？” 扎克伯格明显被这个突如其来的问题打了个措手不及，他有些尴尬地回答道：“呃，我觉得可能至少会达到6000亿美元，到2028年吧。” 特朗普一脸若有所思地重复：“那可不少啊，真的不少。” 没错，这笔投资的确堪称天文数字。然而，更有趣的是，就在正式对话结束后，扎克伯格私下凑到特朗普耳边，略带歉意地说道：“抱歉啊，总统，我刚才没准备好……我不太确定您心里想的是哪个数字。” 不料，这段本以为是私人交流的话却被桌上的麦克风悄悄录了下来，一时间成了媒体竞相报道的焦点。 6000亿美元到底有多大？对于Meta来说，这意味着公司接下来几年要大幅增加在AI领域的投入。要知道，Meta今年7月才公开表示，预计2025年全年支出会在1140到1180亿美元之间。公司CFO苏珊·李（Susan Li）甚至表示：“我们还没开始2026年的预算规划呢。” 而明年Meta最大的成本主要集中在基础设施和员工薪酬，预计年度开支增速为20%至24%。这么看来，到2028年达到6000亿美元的投资目标实在野心勃勃，甚至有些夸张了。

GPT5的震撼之处，在于它像是站在一个更高的维度，俯瞰整个学科的脉络，再用极其清晰、条理井然的语言，把最复杂的知识一点点串联起来，耐心讲解给你听。我完全同意这种说法。 这几天我有些迷糊，被海量信息冲击得有些懈怠，于是本能地去做家具、种花，让脑子静下来。但与此同时，我也生成了不少 deep research 文稿。那种体验，就像 Yz 说的——一种鸟瞰式的视觉，一种流畅得近乎定制化的语言，好像有人专门为我写了一本书，把最陌生的前沿知识、最棘手的底层课题，都循循善诱地教给我。我甚至震撼到想要像鸵鸟一样把头埋起来。 更让我惊讶的是，这些 DR 并不是泛泛的常识，而是计算机底层运行机制、最新架构研究这样的硬核内容。但我居然可以用手机一屏一屏读下去，不仅毫无损耗，甚至还有阅读的愉悦感。那是一种超然的视角。正如 Tz 指出的，学校里的老师做不到这种语言：他们写的教材，读一篇都要让我大脑颅内温度升高半摄氏度。 我现在却能依靠符号熟悉感（我之前说过，为了加快学习速度，我采用的阅读方法），完整地通读这些长篇 DR，并感觉到自己的知识正在被抬升到下一个阶段。

推荐阅读：《高效学习：构建知识的20条黄金法则 (Effective learning: Twenty rules of formulating knowledge)》 我们都曾是知识的“囤积症”患者。 我们习惯于收藏长文、划下整段的重点、将密密麻麻的定义复制粘贴。在这个过程中，我们获得了一种“已经学到”的虚假满足感。然而，当需要调用这些知识时，大脑却一片空白。我们以为是记忆力出了问题，但真相可能恰恰相反：问题不在于我们记不住，而在于我们试图记忆的“知识”本身，就是无法被记忆的。 这听起来像个悖论，不是吗？我们总以为学习是“合并同类项”，是构建宏大的知识宫殿。但这篇文章将彻底颠覆这个预设。它提出了一个近乎于物理定律的观点：真正高效的学习，不是“加法”，而是“除法”——一种将知识进行原子化拆解，直至其不可再分的精密切割。 这篇文章的作者，Piotr Wozniak，不是一位空谈理论的教育家，他更像是一位认知的“工程师”。作为记忆软件SuperMemo的创造者，他从海量用户的记忆数据中，窥见了大脑记忆与遗忘的底层代码。他发现，知识的“形态”远比我们投入的“努力”更重要。一个臃肿、模糊、充满干扰的知识点，就像一个设计拙劣的程序，无论你运行多少次，都只会不断崩溃。 文中那个关于“死海”的例子，就是一面能照出我们所有人学习误区的镜子。它会逼你直面一个残酷的事实：你以为的“融会贯通”，很可能只是“囫囵吞枣”；你引以为傲的“知识体系”，或许只是一堆无法被大脑精准调用的松散素材。 在你下一次打开笔记本、准备划下长长的重点之前，你需要先阅读这篇文章。因为它所提供的，不是20条技巧，而是20把思想的手术刀，帮你剔除知识中所有无效的“脂肪”，只留下坚实的“肌肉”。这关乎的，不只是学习效率，更是你与知识之间最底层的关系。

LLM 发展到今天, hallucination 已经不能准确的表达它错误生成的现象。 第一种， Hallucinate，幻觉。 LLM 不确定真相，但回答的动机是诚实的，只是事实错误。 第二种，Lie，谎言。 LLM知道真相，但要完成某种目的，故意误导，编造谎言。 第三种，Bullshit，胡扯。 LLM 根本不在乎真相是什么，对真相漠视，只是完成输出。 要理解这三种现象，看这三篇论文： 幻觉： Why Language Models Hallucinate 谎言： Can LLMs Lie? Investigation beyond Hallucination 胡扯： Machine Bullshit: Characterizing the Emergent Disregard for Truth in Large Language Models

FT：计算机科学家杰弗里·辛顿：“AI会让少数人更富，多数人更穷” “人工智能教父”畅谈：人类的“唯一希望”，中国的优势，以及机器何时将超越我们 我提前了十分钟到，但杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）已经等在了多伦多一家雅致的餐吧——里士满车站（Richmond Station）的门厅里。这位计算机科学家——人工智能领域的先驱、诺贝尔物理学奖得主——之所以选在这里，是因为他曾与加拿大总理贾斯汀·特鲁多（Justin Trudeau）在此共进午餐。 我们穿过一个充满工业风、感觉很潮的酒吧，来到一间嘈杂的后厅，里面已经坐满了食客。辛顿摘下他那只旧旧的绿色谷歌科学家背包——这是他之前工作单位的纪念品。因为慢性背伤，他需要用背包当坐垫，好让身体坐直。 他像猫头鹰一样，白发从眼镜框边探出来，低头看着我，问我大学学的是什么专业。“因为如果对方有科学学位，你解释事情的方式就会不一样。”我没有。而特鲁多，至少还“懂点微积分”。 这位被誉为“人工智能教父”的学者，如今已习惯于向世人解释他毕生的心血，因为这项技术正开始渗透到我们生活的每个角落。他见证了人工智能如何从学术圈——他几乎整个职业生涯都在那里度过，包括在多伦多大学的二十多年——走向主流，被那些手握重金、渴望触达消费者和企业的科技公司推向风口浪尖。 辛顿因在20世纪80年代中期的“基础性发现与发明”而获得诺贝尔奖，这些成果促成了“基于人工神经网络的机器学习”。这种大致模仿人脑工作方式的方法，为我们今天触手可及的强大人工智能系统奠定了基础。 然而，ChatGPT的问世以及随之而来的人工智能开发热潮，让辛顿停下了脚步。他从一个技术的加速者，转变为一个对其风险大声疾呼的警示者。在过去的几年里，随着该领域的飞速发展，辛顿变得极度悲观，他指出人工智能有可能对人类造成严重伤害。 在两个小时的午餐中，我们谈论了许多话题：从核威胁（“一个普通人在AI的帮助下很快就能制造出生物武器，这太可怕了。想象一下，如果街上的普通人都能制造核弹会怎样”）到他自己使用AI的习惯（它“非常有用”），再到聊天机器人如何在他最近的分手中意外地成了“第三者”。 “这对我来说显而易见。你和这些东西交谈，问它们问题，它能理解，”辛顿继续说道。“技术圈里几乎没人怀疑这些东西会变得更聪明。” 辛顿在该领域的泰斗地位毋庸置疑，但也有人，甚至包括业内人士，认为现有技术不过是一种复杂的工具。例如，他的前同事、图灵奖共同得主杨立昆（Yann LeCun）——现任Meta首席人工智能科学家——就认为，支撑ChatGPT等产品的大语言模型（Large Language Models, LLM）能力有限，无法与物理世界进行有意义的互动。对于这些怀疑论者来说，这一代人工智能还无法达到人类的智能水平。 辛顿说：“我们对自己的心智知之甚少。”但对于人工智能系统，“是我们创造了它们，构建了它们……我们的理解水平远超对人脑的理解，因为我们知道每个神经元在做什么。”他说话时充满信心，但也承认存在许多未知。在整个谈话过程中，他很坦然地陷入长时间的思考，然后得出结论：“我不知道”或“没头绪”。 辛顿于1947年出生在伦敦西南部的温布尔登，父亲是昆虫学家，母亲是学校教师。在剑桥大学国王学院，他辗转于多个学科，最终选择了实验心理学作为本科学位，并在20世纪70年代初转向计算机科学。尽管神经网络（neural networks）曾被计算机科学界轻视和摒弃，但他始终坚持研究，直到2010年代取得突破，硅谷才开始拥抱这项技术。 当我们喝着汤时，房间里嘈杂的声响，与这位轻声细语、深思熟虑地谈论人类生存问题的长者形成了鲜明对比。他激情澎湃地提出了一个方案，来应对那些由“雄心勃勃、争强好胜的男人们”开发的现代人工智能系统所带来的风险。这些人设想人工智能成为个人助理。这听起来似乎无伤大雅，但辛顿不这么认为。 “当助理比你聪明得多的时候，你如何保住自己的权力？我们只知道一个例子，那就是一个智慧得多的生物被一个智慧得少的生物所控制，那就是母亲和婴儿……如果婴儿无法控制母亲，他们就会死掉。” 辛顿认为，人类“唯一的希望”是把人工智能设计成我们的母亲，“因为母亲非常关心孩子，会保护孩子的生命”和成长。“这才是我们应该追求的关系。” “这可以作为你文章的标题，”他笑着说，用勺子指了指我的记事本。 他告诉我，他以前的研究生伊利亞·蘇茲克維（Ilya Sutskever）也认同这个“母婴”方案。蘇茲克維是顶尖的人工智能研究员，也是OpenAI的联合创始人。在试图罢免首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）失败并离开OpenAI后，他现在正在自己的初创公司Safe Superintelligence开发新系统。但我猜测，奥尔特曼或埃隆·马斯克（Elon Musk）更有可能赢得这场竞赛。“是的。”那你更信任他们中的哪一个？ 他停顿了很久，然后回忆起2016年共和党参议员林赛·格雷厄姆（Lindsey Graham）被问及在唐纳德·特朗普（Donald Trump）和特德·克鲁兹（Ted Cruz）之间选择总统候选人时的一句话：“这就像是被枪杀还是被毒死。” 说到这里，辛顿建议换个安静点的地方。我试图吸引忙碌的服务员的注意，但没成功。他却突然站起来开玩笑说：“我去跟他们说，我可以说我跟特鲁多一起来过这儿。” 换到门口的吧台高脚凳上坐定后，我们讨论了人工智能何时会达到超级智能（superintelligent）——届时它可能拥有超越人类的谋略。“很多科学家都认为在5到20年之间，这是最靠谱的猜测。” 虽然辛顿对自己的命运很坦然——“我已经77岁了，反正也快到头了”——但许多年轻人可能会对这种前景感到沮丧；他们该如何保持积极？ “我真想说，‘他们为什么要保持积极？’也许如果他们不那么积极，反而会做得更多，”他用一个问题回答了我的问题——这是他惯常的习惯。 “假设你用望远镜看到一场外星人入侵，10年后就会抵达地球，你会说‘我们如何保持积极？’吗？不，你会说，‘我们到底该怎么应对？’如果保持积极意味着假装这一切不会发生，那人们就不应该保持积极。” 辛顿对西方政府的干预不抱希望，并批评美国政府缺乏监管人工智能的意愿。白宫称必须迅速行动，发展技术以击败中国并保护民主价值观。巧的是，辛顿刚刚从上海回来，还倒着时差。他在那里与一些政治局成员开了会。他们邀请他去谈论“人工智能的生存威胁”。 “中国很重视这件事。很多政界人士都是工程师出身。他们理解这个问题的深度，是律师和销售员无法比拟的，”他补充道。“对于生存威胁，只要有一个国家想出应对办法，就可以告诉其他国家。” 我们能相信中国会维护全人类的利益吗？“这是次要问题。人类的生存比过得舒不舒服更重要。你能相信美国吗？你能相信马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）吗？” 随着我们的中等熟度三文鱼端上桌，卧在甜玉米浓汤上，科技公司开发人工智能的动机也被摆上了台面。辛顿一边说，一边用一片鱼肉蘸着盘里的酱汁。 他之前曾主张暂停人工智能开发，并签署了多封信件，反对OpenAI转型为营利性公司——马斯克正试图在一场进行中的诉讼中阻止这一举动。 谈论人工智能的力量常常被说成是纯粹的炒作，目的是为了抬高开发它的初创公司的估值，但辛顿说，“一个说法可以既对科技公司有利，又同时是事实”。 我很好奇他在日常生活中是否经常使用人工智能。原来，ChatGPT是辛顿的首选产品，主要用于“研究”，但也用来做一些诸如询问如何修理烘干机之类的事情。然而，它甚至还出现在他最近与交往多年的伴侣分手的故事里。 “她让ChatGPT告诉我，我就是个渣男，”他说，并承认此举让他很惊讶。“她让聊天机器人解释我的行为有多恶劣，然后把内容给了我。我并不觉得自己是渣男，所以这并没有让我感觉太糟……我遇到了一个我更喜欢的人，你知道的，事情就是这样。”他笑了，然后补充道：“也许你不知道！” 我忍住了八卦前任的冲动，转而提到我刚庆祝了我的第一个结婚纪念日。“希望这暂时不会成为你的问题，”他回答道，我们都笑了起来。 **辛顿吃饭的速度快得多，**所以当他接到姐姐的电话时，我松了一口气。他告诉姐姐自己正在“一家非常嘈杂的餐厅”接受采访。他的姐姐住在塔斯马尼亚（“她想念伦敦”），哥哥住在法国南部（“他也想念伦敦”），而辛顿自己住在多伦多（当然，也想念伦敦）。 “所以我用从谷歌拿到的钱，在汉普斯特德西斯公园（Hampstead Heath）南边买了一座小房子”，这样他全家，包括他从拉丁美洲领养的两个孩子，都可以去住。 辛顿的谷歌钱来自于2013年卖掉的一家公司。这家公司是他和蘇茲克維以及另一位研究生亚历克斯·克里热夫斯基（Alex Krizhevsky）共同创办的，他们构建了一个能以人类水平的准确度识别物体的AI系统。他们卖了4400万美元，辛顿本想三人平分，但他的学生们坚持让他拿40%。交易完成后，他们加入了谷歌——辛顿在那里工作了十年。 他卖公司的动机是什么？为了支付他患有神经多样性（neurodiverse）的儿子的护理费用。辛顿“估算他大概需要500万美元……而我从学术界是拿不到这笔钱的”。他在脑子里算了算，税后从谷歌拿到的钱“略微超出了”这个目标。 他于2023年离开了这家科技巨头，并在接受《纽约时报》采访时警告了该技术的危险。媒体报道称，他辞职是为了能更坦率地谈论人工智能的风险。 “每次我和记者交谈，我都会纠正这个误解。但这从没什么效果，因为那个故事太吸引人了，”他说。“我离开是因为我75岁了，我的编程能力不如从前了，而且Netflix上还有一大堆我没来得及看的东西。我已经非常努力地工作了55年，我觉得是时候退休了……而且我想，既然我都要走了，我正好可以谈谈那些风险。” 科技高管们常常描绘一幅乌托邦式的未来图景，人工智能将帮助解决饥饿、贫困和疾病等宏大问题。辛顿曾因癌症失去了两位妻子，他对医疗保健和教育的前景感到兴奋——教育是他非常关心的领域，但对其他方面则不然。 “实际会发生的是，富人将使用人工智能来取代工人，”他说。“这将造成大规模失业和利润的急剧增长。它会让少数人变得更富，而大多数人变得更穷。这不是人工智能的错，这是资本主义制度的错。” 奥尔特曼和他的同行们曾建议，如果劳动力市场对人口来说变得太小，可以引入全民基本收入（universal basic income），但这“无法解决人的尊严问题”，因为人们从工作中获得价值感，辛顿说。他承认想念他的研究生们，可以和他们碰撞想法或向他们提问，因为“他们年轻，理解事物更快”。现在，他转而问ChatGPT。 这会导致我们变得懒惰和缺乏创造力吗？认知外包（Cognitive offloading）是目前正在讨论的一个概念，即人工智能工具的用户将任务委托出去，而没有进行批判性思考或记住检索到的信息。又到了打比方的时候了。 “我们穿衣服，因为穿衣服，我们的毛发就变少了。我们更容易因寒冷而死，但前提是我们没有衣服穿”。辛顿认为，只要我们能接触到有用的人工智能系统，它就是一个有价值的工具。 他看了看甜点选项，并确保这次自己先点：草莓配奶油。巧的是，这也是我想要的。他要了一杯卡布奇诺，我要了一杯茶。“这是我们产生分歧的地方。” 奶油实际上是微微融化的冰淇淋，在我描述一个在硅谷司空见惯，但对大多数人来说如同科幻的场景时，它正慢慢变成液体：我们幸福地生活在“具身AI”（embodied AI）——也就是机器人——中间，并随着我们将人造部件和化学物质添加到身体中以延长生命，而慢慢变成赛博格（cyborgs）。 “那有什么问题吗？”他问。我们会失去自我意识和作为人的意义，我反驳道。“那又有什么好的呢？”他回应道。我试图追问：这不一定非得是好的，但我们将不再拥有它，那就是灭绝，不是吗？ “是的，”他说，停顿了一下。 “我们不知道将会发生什么，我们毫无头绪，那些告诉你将会发生什么的人只是在犯傻，”他补充道。“我们正处于历史的一个节点，一些惊人的事情正在发生，它可能好得惊人，也可能坏得惊人。我们可以猜测，但事情不会一成不变。” 克里斯蒂娜·克里德尔是《金融时报》驻旧金山的科技记者，负责报道人工智能领域

更新一下最近一个月每天都会用最频繁的AI工具，全部都经受住了我的考验，最后买最高级会员每个月要600多刀，希望未来可以都Bring your own API 不要单独bill我了： 1. 邮件管理 Superhuman - 回复邮件搜索信息自动完成 2. 语音输入 Wisper - 语音输入中英文自动书面化重写 3. 会议记录 Plaud - 线上线下开会录音转录总结分享 4. 创作和自动化 Claude Code - 开sub agent多线程工作且可以调用本地和外部资源 5. 文档创作 Gamma - 依旧是最好用的text to slides 6. 深度调研 ChatGPT Agent - 甚至可以指定从reddit/hackernews做复杂互动搜寻信息和分析

因为现在很多独立女性是从小家境就不错的大城市独生女。其实对于这样的独生女，因为长期的计划生育政策，从家庭培养的角度来说都和男孩子没什么差别。想让她们去小鸟依人真的看男人眼色去照顾你，那真的想多了。 这种反而能在家庭中，感情好的，达到一种真正的平等。而且女方的家庭还付出的更多，现在我看去城市当北漂的姥姥们，都是这种独生女家庭。婆婆容易和媳妇矛盾，都躲着….还落个清闲呢。 男女都一样吗？其实这个答案在工作不包分配，经济过度透支繁荣过后可以让我们看的更清楚。就算大家一起都面临失业，有体力劳动这道底线，女人的收入中位数还是会在左边。

赚钱需要的是：把事儿干了 不需要的是：除了“把事儿干了”以外的任何事

我们似乎正处在一个软件开发的黄金时代，又或者，是一个巨大的幻觉之中。 AI 一声令下，代码如瀑布般涌现，过去数周的工作量，如今在几小时内就能完成。我们痴迷于这种前所未有的“产出”速度，仿佛只要油门踩得够深，就能抵达任何目的地。 但这里有一个我们不愿正视的悖论：我们正以惊人的速度，奔向不确定的终点。 麦肯锡的报告和长达数十年的行业研究，像一面冷静的镜子，映照出一个尴尬的现实——绝大多数项目依然在预算超支、偏离目标的泥潭中挣扎。我们创造软件的速度，已经远远超过了我们验证它的速度。当代码的生产成本趋近于零，一个更严峻的瓶颈浮现了：我们如何确保自己没有在用更快的速度，制造更精致的垃圾？ 这正是这篇文章试图引爆的认知奇点。它大胆地提出一个反直觉的论断：在 AI 时代，我们最需要的可能不是下一个加速器，而是一套精巧的“减速带”。 我们被“效率”的叙事绑架太久了，以至于忘记了软件开发的核心，从来都不是打字的速度。当一位产品战略顾问开始引述 90 年代的极限编程（XP）时，他并非在怀旧，而是在发出一个清醒的警告。他提醒我们，有些古老的智慧，在今天这个技术狂飙的时代，反而具有了前所未有的现实意义。 比如，那个听起来像是效率“公敌”的原则——结对编程。从账面上看，它直接将产出减半。但这篇文章会引导你看到硬币的另一面：你用一半的产出，换来了一倍的共识、提前暴露的假设、更健壮的代码质量，以及一个持续学习的团队。这笔投资，在 AI 加剧混乱的今天，显得无比划算。 它引导我们直面一个根本性的转变：当 AI 将“写代码”这件事变得越来越廉价，那么人类工程师的价值在哪里？答案不在于和机器比拼速度，而在于那些机器无法胜任的领域：沟通、反馈、简化、勇气和尊重。这篇文章的核心论点，正是那句振聋发聩的宣言：“在小处慢，才能在大处快”。 这不仅仅是一篇关于编程方法的文章，它更像一则关于“数字时代的匠人精神”的寓言。它在提醒我们，无论工具如何进化，软件的终点，永远是人。在 AI 可以为我们提供任何答案的未来，最稀缺的能力，是提出正确的问题。 而极限编程，恰恰是那个不断强迫我们停下来，去追问那个终极问题的框架： 我们正在构建的东西，是正确的吗？ 在点击阅读之前，请先放下对速度的执念。因为这篇文章将带领你重新思考，在 AI 时代，真正的“快”究竟意味着什么。