🔥 推特起爆帖监控
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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…
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
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
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。
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
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
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
Susan STEM
从通用图灵机开始讲起 图灵机一开始就是一个“模仿机器 (Imitation Machine)”，这是图灵自己给它起的名字。它告诉我们：计算的本质就是模仿，用有限的原语去模拟无限的可能。 那么问题来了：计算机是否真的“懂”计算？ 这个问题听上去很傻，但其实今天全世界几十万人都在问一个同质的问题，“AI 真的懂翻译吗？AI 真的懂推理吗？AI 真的懂写作文吗？”要回答这个问题，我们得回到 1930 年代，去问一声伟大的图灵。 真正的”计算机“ 我儿子正在学习加减法，我给他买了一个算盘。算盘有 100 个珠子，简单得不得了。什么叫 3+2？你在第一行拨 3 颗珠子，在第二行拨 2 颗珠子，然后从第一行开始数：1，2，3，4，5；于是 3+2=5，加法完成。这个算盘就是一种计算工具，它直接映射了数与物理结构的关系。 算盘还算简单，我们再说一个更复杂的工具：差分机 (Difference Engine)。这是英国科学家查尔斯·巴贝奇在 19 世纪设计的自动化数学机器。简单来说，它是一台多项式求值机。只要输入多项式的初始值，机器每转动一轮，就会自动输出一个新的数值。比如给它一个函数 F(x)=x²+4，它会依次计算 F(1)=5，F(2)=8，F(3)=13，F(4)=20……一直运转下去。更关键的是，它的底层逻辑其实完全基于加法和减法。 差分机一号需要 25,000 个零件，重达 4 吨，可以处理到第六阶差分，最高存储 16 位数。虽然最终只完成了七分之一，但它的精密程度让当时的人们叹为观止，至今仍被认为是人类进入科技时代的重要起点。 想象一下，如果蒸汽时代沿着这个方向一直发展下去，也许在某个平行宇宙里，一个高度发达的“蒸汽朋克文明”里，所有的数学运算都会由类似差分机的蒸汽计算机来完成。 平行宇宙，蒸汽朋克 想象一下，如果蒸汽时代沿着这个方向一直发展下去，也许在某个平行宇宙里，一个高度发达的“蒸汽朋克文明”里，所有的数学运算都会由类似差分机的蒸汽计算机来完成。那里的工程师会不停改进齿轮与杠杆，制造更大、更快的机械巨兽，负责加法、乘法、多项式求值，甚至天文航算。他们的世界或许会像一座座轰鸣的工厂，每一道蒸汽阀门和齿轮组都承载着人类对“计算”的映射。 但是，这个文明的局限也很明显：每一种运算，都需要一台对应的机器。加法机只能加，乘法机只能乘，差分机只能做多项式展开。社会必须靠一座座庞大的专用机堆叠起来，才能维持运算的需求。这就是“映射机”的宿命：硬件本身就是函数，物理结构直接写死了计算逻辑。 为什么？我们这个宇宙做对了什么？因为我们有图灵。 模仿 vs. 映射 在图灵机以前，人类制造的“专用机”在硬件层面遵循的其实是映射 (mapping)逻辑，而不是模仿 (imitation)。最直观的例子就是我儿子的算盘。每一颗珠子都真实地映射了一个数字，他现在做的 100 以内加减法，每一道题、每一个数字，都直接对应算盘中的某颗珠子。算盘、机械加法器、乘法机、开平方根机——这些机器的零件、齿轮、滑珠，都是对某种数学运算的物理映射。比如 19 世纪的巴贝奇差分机，它庞大的齿轮组旋转角度，直接对应了多项式的系数和结果。再比如早期的机械表或自动机，齿轮和摆锤的结构直接对应时间的推进。在这些机器里，结构本身就是算法：你想要加法，就去造一个“加法结构”；你想要平方根，就必须再造一个“开方结构”。 图灵的伟大之处正在于此。他没有延续“一个运算一台机器”的映射思路，而是提出了模仿机 (The Imitation Machine) 的概念。在 1936 年的论文《On Computable Numbers》中，艾伦·图灵最初把通用图灵机命名为“模仿机器”。它的本质是：一台机器只要能解释另一台机器的描述，并逐步复制它的运算过程，就能完成所有可计算的任务。换句话说，模仿机器就是今天我们所说的通用图灵机 (Universal Turing Machine, UTM)。 这一思想带来了一次巨大的压缩突破：无限多样的计算任务，都可以统一到有限的原语——读、写、移动、状态转移。结果是划时代的：现代计算机由此诞生，人类第一次统一了“什么是计算”。我们再也不需要为每一种运算单独制造一台硬件机，而是只需要一台通用机，所有差异都交给“描述串”去表达，这就是软件的起点。 图灵机之所以叫“模仿机器”，是因为它不再把计算写死在齿轮里，而是通过有限原语模仿任意计算过程。 映射只能一机一能，模仿才是一机通用。 所以，计算到底是不是在计算？模仿计算算不算计算。你一直在模仿计算。 那么预测下一个token呢？模仿的逻辑推理，模仿的写作，模仿的翻译，算不算在翻译？ 通用性的开始：找到一套最小原语 + 一条可通用的纸带。 我们再次回到 1936 年的图灵时代。那是一个数学已经相当发达的年代，逻辑学、数论、形式系统在图书馆里堆积成山，却依然碎片化、彼此隔绝。真正的突破，来自于一个跨世纪的思想节点：艾伦·图灵发现，所有这些复杂、庞杂的计算过程，其实都能被还原成极其有限的几个动作。 他定义了一台抽象的机器，它所做的事情只有四种： 读：读取纸带上的符号 写：在纸带上写入新的符号 移动：将读写头向左或向右移动一格 状态转移：根据规则切换机器的内部状态 就这四个动作，构成了计算的最小原语集合。 图灵由此证明：再复杂的算法，再庞大的形式化推理，乃至一个图书馆的所有计算规则，都可以被压缩到这四个原语的组合中去。压缩效应因此诞生：一切计算机、算法和任务，归根结底都只是这四种动作的不同排列与组合。 从这一刻开始，人类第一次有了精确的定义：什么是“可计算” (精确一点：所有递归可计算函数都能被图灵机执行）。任何可以被描述为这四个动作有限步骤的过程，就是计算；任何超出这四个动作所能模拟的，就不在计算的边界之内。 这就是通用性的起点。从一台模仿机开始，人类进入了计算纪元（具体实现还需要冯诺伊曼结构）。 所以呢？我扯了那么多我到底想说啥？！ 我想说，另一套最小原语+一条可通用的纸带 又出现了！那就是LLM。 最小原语：LLM 把所有语言任务归约到单一机制：预测下一个 token。 通用纸带：自然语言 + 大语料 = 输入一段 prompt，即可模拟任意语言任务。 从此定义了：什么是“可被模型化的语言意义”。 （2/N)
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