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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。
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
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
宝玉
https://t.co/oJEAKYhiR6 马修·麦康纳的设想：用一个专属的 AI 来认识自己 最近，知名演员马修·麦康纳 (Matthew McConaughey) 分享了一个非常有趣的想法：他想拥有一个完全私人的 AI。这个 AI 不是用来上网冲浪或者写代码的，而是用来帮助他更好地认识自己。 他是怎么设想的呢？ 麦康纳说：“我对拥有一个私人的大语言模型（Large Language Model, LLM）非常感兴趣。” 他想把关于自己的一切都“喂”给这个模型。 “我可以上传我写过的三本书，我最喜欢的那些书，还有过去十年里我剪贴收藏的所有文章，把它们一股脑儿地全输进去。” 不仅如此，他还会上传自己所有的日记，以及那些对他意义重大的人的资料。 他说：“把所有这些都加载进去之后，我就可以向它提问，而它的回答将完全基于这些我自己的数据。说白了，就是为了更深刻地了解我自己。” 这个想法听起来，可能有点像一个功能超级强大的 Word 文档。麦康纳也承认这一点，但他强调，这远不止于此。 “它能存储的信息可比普通文档多太多了。你不是简单地问它‘帮我找找这个词’，而是跟它进行真正的对话。” 他想象着，这个 AI 能够提醒他那些早已被遗忘在岁月里的想法和感悟。 最关键的一点是，这个 AI 的知识边界将被严格限定。 “我要用我希望它了解的信息去填充它，”麦康纳解释道，“甚至可以把我对信仰的看法、我想成为一个什么样的人、那个理想中的我……把这些愿景和志向都灌输给它。” 他想看到的结果是，当他向这个 AI 提问时，得到的反馈是纯粹基于他个人世界的。 “它不会像其他 AI 那样，通过和我的聊天慢慢‘学习’我，然后猜测说‘哦，根据我们的对话，我猜你喜欢这个’。” “不，”他强调，“我想要的答案，必须仅仅基于我上传给它的那些资料，完全隔绝于外部世界。” 这个想法，本质上是想创造一个完全属于自己的“数字镜像”。一个不被外界信息干扰、只反映我们自身思想、经历和愿望的工具，帮助我们在这个喧嚣的世界里，更好地看清自己。 --- > 不过，我真正感兴趣的，是一种私人的大语言模型（LLM）。我可以把东西上传给它，对它说：“嘿，这是我写的三本书。这些是我最喜欢的其他书籍。还有这些是我过去十年里剪切粘贴收藏的文章。” 我要把这些都灌输给它。还有我所有的日记、我欣赏的人……把所有这些都喂给它，这样我就可以基于这些信息向它提问，从而更好地了解自己。 > > 比如，我在政治光谱上到底站在什么位置？ > > 对，这就是我想做的。这东西听起来可能像一个“超级升级版”的Word文档，但它能承载的信息，远比“哦，你能帮我找到这个词吗？”这种简单的指令要多得多。 > > 我会向它提问，而它会根据那些我早已遗忘的过往想法来回应我。完全用我想让它学习的资料来训练它。没错，就是这样。 > > 甚至，就像我说的，还可以把我的信念、我努力想成为的那个人、我渴望的那个自己，也一并灌输给它。把那个“理想中的我”也加载进去。然后，我再向它提问，当它给出答案时，我会惊叹：“哦，原来是这样……” > > 我可不希望它通过跟我聊天来慢慢了解我，然后猜测说：“哦，根据我们的对话，我猜你大概喜欢这个。” 不，我想要的答案，必须 *只* 来源于我上传给它的资料，而不是来自外部世界。
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