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「这个国产开源 agent 神了！」 「出大事了！腾讯开源了……」 当你在朋友圈看到大批这样的震惊体刷屏，不用问，一定是大厂又统一找 AI 大号打广告了。
自从 经过了今年年初疯狂想退学 以及 投了整整一年的文章，杂志社没有回信，自己放平心态准备撤稿 以后 我深深的认可了一件事情，即 沉没成本不参与决策 现在的我，感觉无敌强，内心平静，波澜不惊🥲
今早有事，很早就到了首都市中心的公寓，见识到了这座城市苏醒前的市中心。我买的这个公寓所在的街道是最有名的商业街之一，此国大富翁游戏里人生赢家就是在这里置业，最核心的大商场都在这儿。每次走在通往我公寓的路上，说实话我内心还是很自豪的。路过最大的商场门口时，尚未开门的商场前聚集了应该至少有三十多名无家可归者。他们挤在一起，床垫就一个挨一个地排在商场门口睡觉。他们的全部家当都放在身边，装在比床垫干净不了多少的破袋子里。有几个女人已经醒了，她们戴着头巾穿着长裙，典型的吉普赛人。我在冰凉的秋季晨风中路过他们，三十多个无家可归者身上的味道非常突出，有点像穿了很久不洗的袜子混合臭海鲜的味道，真的让我觉得有些想作呕。当商场开始开门营业，他们就会悄然散去，变成乞讨者或者干点别的什么的。然后这条商业街上就会重复熙熙攘攘的热闹景象。我总是很好奇这些吉普赛人有没有身份证呢？若没有为何不会被驱逐？这世界依然有很多事我想不明白。我现在打算睡个回笼觉了…
Gemini的长上下文实在是牛逼。 丢给一个20万字的文档，上传提示词附件（比较复杂的专用提示词）。 精准重写章节，输入：用附件中的提示词重写1.1章节。 瞬间搞定，真的省心。
这是个狠人。 我经常跟熟悉的朋友当面说，狠起来就能挣到钱。 Jason 是在大理认识的推友，过去的两个月经常一起吃饭喝酒，看着他一点点的变化，第一次在我办公室见到他的时候还是有点虚胖，狠心报了两个月的健身训练营之后，上次见他看清来又是个精神小伙，瘦了二十几斤左右了吧。 有几次我朋友来大理玩，Jason 还帮我当了几次负责接送朋友的司机，人非常好。这也是我为什么帮他转发的原因哈哈。 当然，让我记忆深刻的是，我坐了几次他的特斯拉，每次电量都只有百分之十几，变红了，我问他怎么不充电，他总说不着急，没事。这个人不内耗，说干就干，来大理之后看到我们在发推，他也开始分享，短短两个月就涨了几千关注，还有有货的，确实值得关注，他和我朋友铁锤在做的事，也可以支持，希望大家都越来越好。
我对 iPhone 最不满意的地方就是它有后置摄像头 我根本不需要这个东西，但是这个凸起导致我的手机在桌面无法放平，而且黑圆圈看起来密恐 回头去华强北找一个人把后置摄像头拆掉，想办法让系统走前置摄像头扫二维码，要修改主板上的 EEPROM 数据，难度不低 录个视频保底百万播放
问：起一个新的 codex 进程它怎么记得以前的内容呢？ 首先要有一个 Agents .md 或者 Claude .md 文件，Agent 启动后会读取，通过它引导 Agent 到一个 TODO 或者 Progress MD 文件，每次执行完任务更新已经完成的和下一步打算要做的任务到这个文件，那么下次它就可以继续之前的任务 https://t.co/14ggQvO6Jc
- 你了解中国吗？你做过国家吗 - 不满意可以移民，又没人拦着你 - 觉得国家不好你就自己做一个 - 美国和日本也有很多问题 - 尽管中国有这么多问题，但是中国花了大量精力xxx，你们怎么没看到 - 生在中国这么好的国家，你们就偷着乐吧 https://t.co/EfomBhNH4I
说得好，自省中🥹 https://t.co/EjeWp09ls5
这篇《沉默的贡献者》指出，在任何公司中都存在这样一群价值非凡的员工：他们默默奉献、超越本职工作，却不求认可。这些人主动解决关键问题、指导初级员工、维护系统，他们的工作往往涵盖多个层级，并在问题显现前就予以解决，导致其贡献难以通过传统绩效指标衡量。 然而，现有的绩效评估体系常常未能识别他们的多面贡献，因为他们的影响力不符合 OKR、工作范围或领导力等既定标准，反而可能“惩罚”了他们的卓越，奖励了“显眼的平庸”。 这些原本期望通过工作成果来证明自身价值的关键员工，最终会因为感觉不被看见和欣赏而感到失望。当他们被迫为自己争取认可时，会意识到系统更重视表面功夫而非实际绩效，从而心灰意冷。最终选择离开。 我只想到了欧文离开骑士队。🤣 https://t.co/mAjBtUvMAi
Vercel Domains 的交互体验太好了，搜索结果极其丝滑，展示效果也很高效，买不买域名都可以用它先查一下。https://t.co/eemR32RhSW
普通人如何拿到X 每月发的低保？ 你突发奇想靠流量变现，但是发了条帖子，无人问津？你不信邪，在了一周，浏览量 50 但是X 上还是每天有人分享拿到低保，是他们都在骗你吗？还是你天生不适合做社交媒体？ 不是的。假如你要学会借势，就是去大 V 评论区发表有价值的内容，你通过努力也可以成功。 但是，你要学会方法，优化每一个关键步骤 下面的视频介绍了： 为什么去大 V 评论区评论是第二好的起号方式 别人是如何关注你，你应该如何优化这个流程 社媒不是 零和游戏，你拿到了低保并不代表我会损失，所以我是真心分享与你 那么第一好的起号方式是什么呢？人多眼杂，进群分享。
当年他做 readhub 时，先找了一群自己的狐朋狗友，在网站右边放了一排广告位，好像每个人给了至少 10 万，他还写了篇文章炫耀这个事，说第一笔营收就这么有了。一个人能做到这么无耻...也挺常见，雷军不也一样吗？好人哪能赚大钱呢。
前几天在云栖大会上路过了一个超级酷的图生 3D 模型。 这个模型它真的会炸裂，就是可以把 3D 模型进行组件分解。 而且还支持无限炸裂，一次不够就再炸一次。。。 通过一步步的拆解，就把复杂的模型拆解成了简单模型 这样处理之后，可以在各类场景下大幅提高3D模型精度。 比如打印玩具的时候可以逐个精修，提高了可用性。 比如3D打印可以分别打印零件，减少损耗。 不管是高精度游戏、影视还是工业设计，都能用上。 这个模型同时也是目前 3D 模型效果的 SOTA。 模型的名字叫 Hyper3D Rodin Gen-2
新成就，GitHub 获得了 100 个 Stars！ 还是挺开心的。 上一个项目被 fork 了 74 次都没人 Star 😂。 https://t.co/4b832Oj0TY
突破自己舒适圈很难，但也是一种像运动一样需要去锻炼的能力。多做几次，也就慢慢熟了。 我近几年自己最大尺度的一次突破舒适圈，是去面试《奇葩说》的海选。进了第一轮，当天真的是现场吵架，还是远程！我的天，感觉嘴巴都不利索了。嗯，准备啥的完全没用，那个就得看你是不是那种特质的性格。 我和我吵的那哥们儿年纪应该比我小一点，我们都双双被淘汰。那场海选十几个人，好像就选一到两个再进第二轮，再进第三轮，就这样，最终选出那些辩论（吵架）高手。 那次是真的体会到自己舒适圈之外的世界，挺好。丢脸吗？反正谁都不认识，谁就算真的是公开各种人看着你出丑，谁也不会太在意的。
「 LLM, Drivel-ology 」 “一家三代烟草人，传承和守望 。” LLM 能理解其深意么？ Drivel-ology，这是啥？废话-学。 此处的废话跟 bullshit 又不一样，看似胡说八道，但又有某种目的的隐含意义，比如 “因为崇拜切格瓦拉的反思本主义思想，所以我买了他所有的文化周边。” 论文分享： [ Drivel-ology: Challenging LLMs with Interpreting Nonsense with Depth ] 作者提出 Drivel-ology，指语法正常却蕴含悖论、文化隐喻的有深度的胡说八道，并发现 LLM 虽能流畅生成文本，但对语用深层含义的理解不足。 LLM 在明显的有害信息检测上进步明显，但面对低级红高级黑，任重道远。
AI 如同电力，关键不在于谁能造出最亮的灯泡，而在于是否能建成覆盖全社会的“电网”。对普通人来说，包括程序员，真正的指数级机会不是在造模型端，而是在电网端：如何建立一套社会、技术与制度共同组成的网络，让智能像电力一样可靠、普及、隐形地运行。没有电网，AI 只能停留在少数人的炫目演示里；有了电网，它才能成为支撑下一阶段文明的底层基石。 AI as Electricity: Turning High Voltage into Everyday Use https://t.co/6Do2TLkL07
芝加哥北边和西边都挺好，南边相对比较乱，枪击案多发生在南边和市区。夏天不只是美，不冷不热，气候宜人。冬天太长太冷，基本上只有冬天和夏天，冬天有大半年，从10月份开始持续到5月份，暖气费都要不少。房产税很高，工作机会不如纽约这些地方。
这个月参加了很多大会，见了不少人，跟去年不一样的是都开始谈“all in AI”。 现在一听到“all in AI”这个词我就脑瓜疼。 我对 AI 本身没什么疲惫感，主要现在很多企业喊得太轻巧太空洞了。 组织在用一种“只要喊了就算做了”的方式， 假装在变革。 但其实谁都知道，那些真正该动的地方一个都没动。 从组织角度讲，我看到的大多数所谓 all in，更像是一种花活，写一堆 MCP，挂个 AI 模块，接着开个发布会，发个 pr。 然后自我感动地告诉全公司，我们已经拥抱未来了。 那这个时候我就会很认真去问： - 那你们的数据打通了吗？ - 你们把原来的流程拆了吗？ - 你们给 AI 真的分配了决策权了吗？ 回应基本就是沉默或者支吾。 说说我的看法，我现在特别警惕也特别反感那种技术热词主导的战略决策，它们太容易让人放弃思考、放弃怀疑并且放弃责任了。 一个人， 只要说 all in AI，好像就赢了； 只要说未来都得靠 AI，好像就站在了浪潮前面； 但实际呢？根本没构建任何 AI 能跑得起来的组织环境，也没有准备好用 AI 重新定义自己手里的权力、工作方式和判断逻辑。 仅仅只是站在原地，举着一个闪亮亮的口号，把自己骗得很开心而已。 真正的 all in，永远是疼的。 需要从最熟悉的系统里抽出骨头，打断惯性的思维方式，然后忍受混乱和不确定； 需要愿意承认“我原来那个流程是错的”、“我原来那套认知已经落后了”； 是必须对团队说：“我们从今天起不再靠人盯数据，而是相信模型先跑一轮”； 而不是说“我们接入了某某 AI API，所以从今天起我们变成 AI 公司了”。 我更愿意看到那种不说 all in，但确实把 AI 真正干进系统里的人。 比如医生端的文献检索系统重构，让医学知识能被自然语言查询和落地辅助决策， 比如客服系统不再是死板脚本，而是有记忆、有学习能力的半自动应答流程， 比如原来要三轮审批的工单系统，现在可以直接通过 AI agent 做前置分拣与聚类分析。 这些可不是 showcase，是一个组织真正动了肌肉骨骼，而不是给自己贴了个 AI 贴纸。 所以当我再听到有人说“我们也准备 all in AI 了”的时候， 我会忍不住想回一句：你准备 all in 的到底是什么？ 是未来，还是自我安慰？ 是能力体系的更新，还是一种不能落后的集体焦虑？ 如果只是想借 AI 节省人力，那最后省下的不是成本，可能是整个系统的进化机会。 如果不想改人、不想改流程、不想改决策逻辑，那就别说 all in，真的没那么便宜的。 深夜的一点想法，写得有点重，但是真心的。 AI 是很酷，但别让它变成了又一个“喊完就算做了”的口号。 我们都值得一点更真实的变化。
为什么主打「悦己」口号的女性内衣品牌，真实目标都是库存管理 https://t.co/5shOQtX1ON
如何判断一个赛道是否拥挤 你就看同行的定价就知道个差不多 一套试卷，如果答题的都是尖子生，那答案就都大差不差 如果答题的都是差生，答案就千奇百怪 凡是定价整齐划一的，比如国内 20-25w 的新能源汽车市场，那就是高手如云，刀光剑影 凡是定价稀碎的，一人一个样的，比如国内某平台的心理疗愈赛道，那就是菜鸡成群，一顿胡搞 如果你懂定价，你会觉得毫无竞争可言，整个赛道就你一个人
dontbesilent
把复杂的问题简单化是一个很重要的能力 比如人一天到底要睡够多少个小时 我觉得困了我就睡 我觉得不困我就醒 比如我的产品应不应该涨价 我卖得动就涨 我卖不动就不涨 比如 我怎么做时间管理 有着急的事就先干，事情不着急就可以休息 比如我应该在哪个平台做自媒体 我的对标在哪个平台 我就在哪个平台 比如我应该用哪种方式变现 我的对标用哪种方式变现 我就用哪种方式变现 比如哪个 AI 更好用 你都用过一遍 自然知道哪个 AI 产品更好用 得抑郁症的人和正常人的区别是，前者对事物没有偏好，后者对事物有偏好
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