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团队同学采访了一位对 YouMind 感兴趣的英国用户，有几个很有意思的记录： 1、问用户平时用什么 AI 工具，用户回答：MS Copilot、LinkedIn AI、WhatsApp AI。用户根本不知道背后是啥模型（没有 GPT、Claude、Gemini 这些概念）。 心得：一个 AI 产品，如果还有模型选择列表，往往意味着还没真正走向大众用户。 2、用户平时需要收集整理很多资料，问是如何做的。用户打开了一个长长的 Word，贴满链接和文本。每个 Word 文档，就是一个资料收集整理清单。 心得：最朴素的用法，往往就是最大量的场景。做产品一定要面朝土壤，土壤里有丰沃的营养。 只要不去看竞品，所有面向用户的 AI 创业产品，几乎都存在巨大的增量空间。
听播客最痛苦的：不是没时间听 而是听了2小时，只记住2分钟！😭 更惨的是想回听一下某个观点 用手指在屏幕上小心翼翼地来回挪动进度条， 找了十来分钟也没有找到，算了，不找了！🤡 直到我见推上大V推荐了Podwise， 试了一下发现简直像为我量身打造的一样！ 它能用AI直接把几个小时的播客音频或视频变成： “能按精准字幕搜索、✅ 可以中英文对照翻译、✅ 还能生成思维导图”的内容。✅ 还能把内容一键导入到我最喜欢的Notion /Obsidian里！😍 2、太多播客想听了，可真的听不过来 我在Youtube和小宇宙上订阅了几十个播客，一天24小时不睡觉都听不完。😭忍不住想 向天再借500年。 怎么办呢？以前 我只能靠运气大法来筛选，或者狂拖进度条，搞得神经紧张、手忙脚乱、头晕脑胀，还经常漏掉很多内容。 用了Podwise后，💡 我把播客链接复制进来，先用3分钟看一下AI大纲和思维导图， 判断这期值不值得花1、2个小时听" 悄悄告诉你，它还有热门播客和剧集的功能！你能看到别人都在听什么！而且大部分热门的播客别人都已经转好了，你连复制粘贴的时间都省了！点进去直接看就行（见图1） 3、我的播客学习工作流，糟糕，我被知识包围了 使用流程： 1⃣ 新节目更新 → 先看AI大纲 2⃣ 扫思维导图 → 判断值不值得听 3⃣ 感兴趣章节 → 点击精准收听 4⃣ 一键导出 → 存到Notion 整个过程10来分钟分钟搞定，以前至少2个多小时 让我摆脱了播客的焦虑，省出了大量的时间！ 快速找到自己感兴趣、只听自己想听的部分。发明podwise的人配享太庙🤟 正好现在有黑色星期五的活动，平均每个月只要3.5刀！如果你经常听播客，或是想获取优质的一手的信息源，可以闭着眼睛入手了 👉https://t.co/BeqlW56Wjc 错过就要再等一年了。 最后我想分享一句Telegram创始人Pavel的话： "如果你做和你周围的人一样的事情，你就没有任何竞争优势。而且你在人生的某个阶段也不会变得杰出。"（图2 ） 制造和使用工具是人与动物的本质区别之一。 希望你可以借助AI，加速个人成长，咱们一起加油！💪
🍌 nano banana pro prompt A realistic cyber-aesthetic futuristic business card photograph ---- Prompt ---- A realistic cyber-aesthetic futuristic business card photograph: a left hand is holding a horizontal, acrylic, borderless card the size of a standard business card (3.5" × 2" ratio), filling most of the frame. The card displays a personal business card layout without any banners or background images. It features smooth, rounded edges and emits a soft neon glow with gradients of blue, pink, and purple. The background is dark and blurred to highlight the glowing edges, while cinematic reflections of light appear on the fingertips holding the card, creating a high-tech, holographic atmosphere. The card surface is crystal-clear, and the text elements appear finely engraved. If a logo is provided, integrate it into the design; if not, create a clean typographic logo based on the company name. If any field is left blank, automatically fill it with visually appealing and context-appropriate design elements. The final business card should have a balanced layout, clean lines, and clear visual hierarchy, suitable for professional printing. Name: [Insert Name] Title: [Insert Title] Company Name: [Insert Company Name] Logo: [Use attachment / Create based on company name / Leave blank] Contact Information: - Phone ( icon ): [Phone Number] - Email ( icon ): [Email Address] - Website ( icon ): [Website Url] X (X logo): [X username, e.g. @dotey] Additional Elements: [Social media / QR code / Tagline / Leave blank] ----- Name: Sam Altman Title: CEO Company Name: OpenAI Contact Information: • Phone (icon): +1 (555) 010-AI01 • Email (icon): [email protected] • Website (icon): https://t.co/lnMiwXm1iA Logo: Create based on company name X (X logo): @sama Additional Elements: Tagline: “Advancing safe AGI for humanity”
每天要提交上百次，这个命令可以解决你的 git commit 焦虑症 拷贝在身边，一用好多年 看懂掌声👏 https://t.co/2ufst59Y6y
大结局 ，豆包和微信“和解” 微信账号全部解封，豆包下线微信操控能力 😂 微信真的是令人……………………………… https://t.co/D4SNIiqezi
老外的创业圈子里流行着一句老话：头回创业盯产品，第二回创业盯渠道。 但我觉得其实两者是同一件事。 有经验的人不去盲目追增长，而是把增长“工程化”： - 把渠道当成产品来设计、测试和迭代； - 把产品当成分发的发动机（留存+传播=免费流量）； - 把每一步都量化成可复制的流程和指标。 增长不是追来的，是设计出来的。
最近美股整体在高位盘整，如果进入下跌区间，相较于加密资产，美股可能是个很好抄底的机会，毕竟都有外部性收入。 这里还是推荐初入投资的新人去定投SPY或者QQQ，拉长年度和周期，差不多一年可以拿到10%~20%的年化收益，资金量比较容易拉满。 那么加密圈的用户，没有美股券商的新手，怎么购买美股呢？ Bybit在7月就上架了10支精选股票代币现货，是行业首家上线xStock股票代币的，属于眼光很好地CEX了，当时市场上对RWA和Payfi两个东西产生了兴趣。 Payfi的问题是用户在信用卡转稳定币的过程中，成本的大头都被Visa、Master、AP这三家抽水了3-5%不等的手续费，所以风声大雨点小，目前的一个趋势是去做AI Agent的x404协议来做自动化的交易。 RWA这边的业态相对丰富了很多，其中最重要的核心就是美股上链，其中大家最为接受的就是xStock作为底层来实现跟美股的1:1映射，目前已经支持到了60多个知名的标的，但是仅仅使用xStock去支持美股代币化还是不够的。 与市场大多数直接上架币股就不管了的方案不同，Bybit还单独提供了中心化的order book，引入了做市商，深度较深，滑点更低，适合大户买卖，不会出现一个人把整个市场拉起来的情况，。 在Bybit购买股票代币的入口有两个，一个是现货交易，一个是Alpha交易，很容易找到，这里推荐用Alpha直接交易，上手更为便捷。 不需要任何钱包就可以直接买卖，大大提高股票新手交易门槛，用户可以交易股票代币赚钱，提供LP赚取交易费用的分成，还可以长期质押赚取稳定收益，等于链上美股defi化，这对于喜欢稳赚不赔的大户来说，可能提供了一个相对靠谱的路径，只要不赶上大熊市，基本上没有什么亏钱的可能性，波动越大，做LP收到的手续费越多，而且手中也是AAPL、GOOG之类的美股。 币圈目前整体缺失可交易资产，除了BTC、ETH、SOL的深度足够以外，其他大多数山寨或多或少都有流动性的问题，那不如玩玩跟美股锚定的股票代币，而且不用去折腾USDT换USD，美股券商开户KYC要海外证明，赚钱了也要想办法处理CRS的问题。 比较可惜的是，市面上目前美股链上化都做的是正股的解决方案，目前还没有期权的解决方案，不知道是因为报价速度、合规性还是什么原因，不然应该会有很多期权的方案被拿到链上，形成AMM做市、pendle之外的第三个围绕加密金融的创新。 如果感兴趣，可以使用我的链接注册： https://t.co/wFBSxKXD9f
不想接外包了，钱虽然还行，一年100个左右，兄弟们分一分也够吃喝，但远没有做自己产品有成就感 但如果不接，就真的没有收入来源了 格局真的不太够，没有兜底，两边都得做 昨晚给 https://t.co/Ui3T4UC3gZ 加了新功能，支持文件上传、油管 公开课也都全量开放给大家了，我也不知道你会不会喜欢，如果你觉得还行，可以分享给身边可能需要的人
mksaas真的挺好用的 很快就能撸个项目 这个tikpulse是用来监控社媒账号的 自己做tiktok或者youtube矩阵的 每天都得人工拉数据到飞书表单 做达人营销也可以方便数据回收 以前是弄api对到飞书 现在直接ai弄一下 还能webhook挂个报告消息发飞书日报机器人 省的实习生天天copy paste数据了 AI真的改变了很多 现阶段还存在一个AI套利空间 但很快可能就会被磨平了
别再被二手信息喂养了。 真正的「第一手信息」和「认知差」，从来不在新闻或者简短推文里，而在那些顶级大脑长达 2 小时的深度播客对话中。 我发现了 Podwise。它干了一件疯狂的事：聚合了全球 1000 万条最高质量的播客内容。 很多人听过硬地骇客，沉浸在科技最前沿的 saito 他们做出来的产品，相信也不会差到哪里。真正体验后，果然是好产品！ 专为高效挖掘，拆解高密度知识播客而生的工具，如果你是 AI，金融等从业者，相信你一次就会爱不释手。 这是一个「认知加速引擎」。 当你还在信息噪音中挣扎时，高手已经在这里完成了知识迭代。👇 近期最有价值高质量的播客推荐： https://t.co/rxOkN9WoWA 我用Podwise拆解 lex 最新一期播客，非常丝滑
同款戴森吸尘器 京东 4300，拼多多百亿补贴 3200 京东可删😂
谢谢 @LipuAIX 整理的翻译提示词，分享一些我用 AI 翻译文章的心得。虽然我认为这提示词太复杂了一些，但其中思想是没问题的，我以前也分享过类似的观点： 1. 最好的翻译就是重写 2. 好的翻译效果要分成几步来做 但也要分场景，普通翻译场景，重写一次就足够了，以现在大语言模型的能力，尤其是 Gemini 3 Pro 这样的，一次重写质量已经相当高了。 如果真要做专业翻译，第一遍重写之后，再让 AI 去校对润色是有必要的。 但是校对和润色不要放在一个提示词里面来做，除非内容很短。 主要原因就是我昨天提到的：大模型可以输入很长，但是输出太长就会偷工减料，幻觉严重。 想象一下，如果你翻译一篇 2 千字的文章，按照提示词这样三遍下来，输出就要 5-6 千字了，到后面输出质量就不高了。 所以翻译、校对、润色最好是独立做。 先说翻译，翻译的提示词不需要原推那么复杂，简单的让它“重写”即可，重点是说明： - 文章风格 - 常用的翻译词汇对照表 - 目标读者（可选） 校对，校对需要原文、和译文，检查遗漏、错误的地方。如果对翻译精度要求不高，这一步也可以省略。 润色则不需要英文原文，只需要译文就够了，这时候只需要让模型去检查翻译后的结果语句是否通顺，是不是符合中文表达习惯。已经不需要英文原文了。 另外，文章如果太长，还是需要分块，分块最好按照自然章节和段落，通常段落一级就够了。 至于每一块和上一块怎么衔接，一个简单有效的办法就是把上一块的原文、翻译结果加到上下文中，这样翻译下一块就可以参考上一块的内容和风格。 至于保留多少块的历史，取决于模型和分块大小。通常上一块的原文和翻译就足够了，不用太多，甚至不加历史结果也没问题。 这个过程可以写个程序用 API，也可以手动去模型做。比如我个人就是用 Gemini，不同的提示词做成不同的 Gem，需要用就把内容贴到 Gem 就好。
一些电影剧照下载网站，地址见评论区。 加上Chrome插件Download All images，可以打包下载所有图片。 https://t.co/GIi1REU4rT
如果我是一个有牌照的人，我只会做一件事。即从中国银行贷款人民币。然后存到美国银行吃利息。 这种利差是个傻子都能看到， 真实的世界只会比我说的更荒诞。
🍌 nano banana prompt This illustration is intended for children to use as a coloring page (you may adjust or simplify the elements as needed). The generated content can be provided either as a clear written description or as a small reference image to guide the child’s coloring. ---- Prompt ---- A black-and-white line art coloring illustration, designed for direct printing on standard 8.5×11 inch paper with no page borders. The overall style is clean and simple, using smooth, clear black outlines with no shading, no grayscale, and no color fill. The background should remain pure white for easy coloring. [For users who may need guidance, please include a small full-color reference version of the illustration in the bottom-right corner.] Target audience: [children aged 6–9.] Scene description: referencing the attached image or [A unicorn strolling across a grassy meadow in a forest, under bright sunshine with blue skies and fluffy white clouds.]
这事儿有点意思… 50 位来自字节、阿里、腾讯等机构的 AI 研究员，联合发布了一份 300 页的论文，里面有些关于代码模型和 Agent 的结论，挺出人意料。 关键点： > 小模型也能打败大厂的专有模型 RL（特别是 RLVR）让小开源模型在推理方面超越大模型。 一个用 RLVR 在高质量验证问题上训练的 14B 模型，可以匹敌 OpenAI 的 o3。 > 模型学 Python 有点吃力 预训练时混合语言模型是好事，但 Python 和静态类型语言不太一样。 语法相似的语言（Java 和 C#，或者 JavaScript 和 TypeScript）能产生很好的协同效应。 如果把 Python 大量混入静态类型语言的训练中，反而可能因为 Python 的动态类型而适得其反。 > 语言之间有差异（代码 Scaling Laws） 让模型精通一门语言所需的数据量，很大程度上取决于这门语言本身。 论文认为 C# 和 Java 更容易学习（所需训练数据更少）。 Python 和 JavaScript 实际上更难学，有点讽刺（但你会发现 AI 最常被用于这些语言 😂）。 > MoE vs Dense（能力 vs 稳定性） MoE 模型容量更大，但在 SFT 期间比 Dense 模型更脆弱。 训练中的超参数对 MoE 模型的影响更大，而 Dense 模型更稳定。 MoE 模型还需要持续调整学习率，以避免路由不稳定。 > 代码模型默认是「不安全」的 在公共代码库上训练，会让模型学习到多年积累的不安全编码模式。 安全微调通常效果不佳。 模型可能拒绝写仇恨言论邮件，但会很乐意生成一个存在 SQL 注入漏洞的函数，因为它「能用」。 > 结构比内容更重要 在 CoT 微调中，模板和逐步推理模式比推理的事实性更重要！ 模型实际上学习的是分解问题的「认知模板」。 为推理创建合成训练数据时，逐步结构（「如何做」）比确保每个中间事实都完美更重要。 > 「Lost in the middle」问题仍然存在 新模型支持更大的上下文，但当重要代码位于 Prompt（或上下文）中间而不是开头或结尾时，准确性仍然会下降。 > 多 Agent 辩论减少幻觉 对于复杂的软件工程任务来说，这明显更好。 我认为设置辩论非常关键，如果调整不当，甚至可能导致 Agent 强化幻觉。 > 代码安全上的「对齐税」 对齐可能会降低一般的编码能力。 论文实际上提出了一种解决方案，以减轻这种税收的方式进行对齐。 想了解更多细节，可以阅读完整论文。 https://t.co/sXyz0sBiEI
昨天家里堂兄给我打电话，问我怎么挣快钱 我说，你去抖音上找个带货直播间，把它彻底拆解清楚，只要你豁得出去，并且学得足够像，一周后你就能看见现金 结果发现，问题就是豁不出去，问题就是拆不明白哈哈 对标带货直播，是离钱最近的了
公众号排版样式分享：AI写的CSS代码真香 让 AI 帮写了两个公众号排版样式。 字体、间距、加粗调的基本符合自己预期。 你可以在CSS代码基础上，让AI优化改成自己的风格。 需要的留言评论
60寸大电视，5英尺长。拿来看： 包大人～～～ 我从小最爱看包青天。还在看。 https://t.co/sBhLsKFZLS
Gemini 的记忆能力上了 具体的可以在左下角“个人使用场景查看” 可以主动为他添加永久的自定义指令 https://t.co/wJrPvlMhrc
有的人说我答辩太尖锐，用词很不讲究 我就讲几个小点来解释，我说的话一点也不尖锐。 我是一个年轻人，国内几乎90%做自闭症的实验室都是分子背景的老师。从做分子克隆，做测序开始，再到动物学模型，再到各个分子机制与挽救。 这个跨度是30多年的研究。 三十多年了，从一开始的一无所知，到现在天天和你说表型异质性，遗传异质性，没法治。世界留给你们的时间已经很长了。现在想做单碱基突变的临床实验。这能解决多少自闭症患者的问题呢？ 既然你们自己也说遗传异质性很复杂做不了。那这件事情不就是一个房子里的大象，你明明知道这件事存在，但你依然以此为借口来拿经费，做项目，申帽子。 有没有1%的可能性，是你们错了呢？是你们出发点错了呢？花了几千亿美金，一代人的青春，证明一件事路线有问题，说实话不丢人。这是这一代很多真正的科学家的使命。 但是，科研圈是一个圈子，是由一个个个体构成的。一个封闭的，自我运转良好的圈子，是不会容许不同声音的。 当年有一个学部委员，请了老外过来做学术会议。底下有一个老师，就在提问。结果把老外挂台上了。这个学部委员就很生气。十年以后，底下提问的老师去申请某邀请制（即申请就基本能拿到）的国家级经费，结果没过，很神奇。 但是也是因为是邀请制的，所以很容易就打听到原因，这才知道这个学部委员自己亲口说:只要是这个人申请，那我就这辈子也不会让他过。 于是第二年让这个老师的学生来做，项目就很顺利通过了（知道这件事的主人公的话，烦请不要在评论区讨论） 说回我的这件事， 同样的，当你想做一些新的事情的时候，你受到的阻碍会更大。绝大多数人是接受不了尖锐的声音的。如果你想做你想做的事情，就要等，就要熬，就要论资排辈，就要花费大好的青春在无意义的事情上。 我老板在我研究生第一天问我想做什么，我说我想做一些合成生物学向神经科学的转化。我老板说，你可以有自己的想法和想做的事情。但是我这里是一个分子实验室，我能指导你的就是分子机制网络。如果你想做别的，那你要不换一个导师，要不然就把自己的想法藏起来。等有一天你自己有实验室了再去做。 我觉得没问题，我等了六年半发了一个还不差的文章。但是现在这个文章可以让我独立吗？并不能。我想独立做事还要等多久？目前看来希望渺茫。 那，算了吧。我还是赚钱吧。
我的创作者收益消失了 5个月了 期间我申述过一次，然后没有回音 黑五的时候我开了 Premium+，然后定了每天起来第一件事情就是申述 第一条，申述，第二天，说我重复申述了 昨晚恢复了😂，我申述信里面特地强调了我是 P+，然后最近频繁创作内容。 看来发生效果了 https://t.co/Slbfein9Zp
新一期的Vibe Coding教程来了：《Web3项目：用Opus4.5开发Crypto-策略监控飞书机器人》 我们会接入CoinMaretCap的API，开发一个自定义策略监控器。当策略触发的时候会自动发送飞书消息到用户，确保投资者不会损失掉交易时机。 https://t.co/0XkbStH8LG
说真的，我已经彻底觉悟了： 我是不可能当个网红的。 技术还能当什么网红？ 你以为你是“东北雨姐”。 前阵子还认真学了一下怎么写作文，结果也就这样了。 所以算了，不装了。 2025 年必须掌握的 agentic 技术，我也懒得再去拆什么章节、搞标题党。 一篇大文章，核心脉络先摊在这里。 后续五十多个小项目（可能还不止），我会陆续贴出来，一个个拆开写。 就这样吧。 累了。 但是真心想说一句： 这不是“内容”，这是未来十年的底层能力。 我只是把它整理出来，给真正想学的人一个入口。 Reviewing Lessons of the Year: The Decade of Agents: Essential Agent Skills for 2025 (Powered by Google ADK and a lot of self-made projects) Part 1 https://t.co/PgsB0ikAZT
刚收到了一笔设计费，5500澳币（是的，澳洲客户）。 就用了两个20分钟的会，搞定。签合同打款，大哥一句话没多说。 我寻思着这价格可能报低了 😂 不过这年头先打款再做事的客户，要好好珍惜。 还是做本地市场和欧美项目是正经事。 https://t.co/A9pLIDuoZh
最近 OpenAI 被 Gemini 打得有点难受 Sam Altman 在内部邮件里拉起 code red ChatGPT 正在过最难的一关 其他项目优先级放一边 连 Salesforce CEO 这都公开说 用 ChatGPT 三年了 上手 Gemini 3 两小时 感觉回不去了 OpenAI 手里有 8 亿周活 估值拉到 5000 亿美金 但现金流压力离谱 未来 8 年要砸 1.4 万亿美元买算力和机房 而谷歌那边有搜索印钞机，还有已经ROI打正的谷歌云 节奏完全不一样
🍌 nana banan pro --- Prompt --- Based on you know about me, generate a 3D isometric colored illustration of me working from home, filled with various interior details. The visual style should be rounded, polished, and playful. --ar 1:1 --- [Additional details: a bichon frise and 3 monitors]
Anthropic 收购了 bun！👍 之前看 Anthropic 的一些代码就发现他们很喜欢用 bun，没想到现在直接收购了。 https://t.co/7ECxQ33osy
So the official account shared my prompt… but credited someone else. Did I just unlock the ‘invisible author’ achievement? 😂 What should I say?
小红书上有个帖子，说乔布斯不是搞禅修吗，为什么还对前妻和大女儿干了那么多畜生的事。有个评论说，乔布斯是魔鬼转世，很多人禅修的原因只是为了抑制住心中的混乱和痛苦，他不修行反而会更糟糕。 对此我深有体会。也是一个人越强调什么，越缺乏什么的体现。
Susan STEM
Genesis Mission 创世纪 （原文解析） 这篇文章，我将带你逐字逐句暴力拆解一份我认为是 2025 年整个美国政府体系中，对我们未来实际行动与决策影响最大的行政咨文之一。我虽然从不涉入政治，也无意在政治体系里做任何讨论，但我绝不是政治白痴。在我们所处的这个 AI × 科学结构化 × 系统工程领域，只要具备基本的判断力，你就会明白：像 Genesis Mission 这种级别的国家资源整合指令，一旦启动，意味着一个巨大的结构窗口正在打开。只要我们有心、长期监控、不断调整并保持持续自我学习，我们完全能够在早期进入这个生态，积极参与其中——无论是工作机会、项目机会、还是承包层面的合作机会，那些以往因为“学术资历不够”“没有 PI 背书”等官僚限制所封死的门，在 AI 时代会第一次大规模打开。这是一个领域的资源第一次在我们眼前变得如此美丽、如此可及、如此结构化地向普通个体延伸。 我不仅要从现在开始对这篇原文进行逐字逐句的深度拆解、加上我的结构性注释，我还会在未来 5–10 年持续追踪这份计划所引发的全部关联资源、政策、新闻与结构迁移。同时，对于 Genesis Mission 里时间节点对应的关键动作，我会长期、坚持地进行监测。 为什么必须回到白宫原文？ 因为只有原文能告诉我们 Genesis Mission 究竟是什么。 第一，它根本不是一条科技新闻，而是 美国国家科学组织方式的重构指令。 第二，只有官方文本才能让我们直视其本质，而不是被媒体解释所稀释。 第三，从行政条文的结构层逐句观察，我们才能真正理解它所要建立的“平台科学文明”的架构与运行逻辑。 第四，这是 科学文明架构的替代——它代表了 AI 时代科学体系的第一次结构性迁移。 这就是我们必须回到原文的全部理由。 Genesis Mission 的定位：Sec.1 Purpose（科学进入战时态势） 当白宫在 Genesis Mission 的开篇就写下 Sec.1 Purpose 时，它等于是直接对外宣告：从今天起，科学已经不再是学术共同体内部的自我表达，而是一种国家战略资源。 媒体会忽略这一点，学院体系会尽量回避这一点，但原文不会。真正的信号，都在条文中。 我们先从原文的第一句话开始。 白宫写道： “The United States is engaged in a global contest for primacy in AI and critical technologies.” 这句话的分量，比表面文字看起来要沉重得多。“engaged in a contest”不是普通的“competition（竞争）”，而是争夺战，是一种零和、排他、必须赢的态势。“global”指出的，也不是科学共同体的国际合作，而是真正意义上的国家机器对国家机器的全球对抗。“primacy”更不是“领先”，而是主导权、统治位置。 一旦科学被定位在这样的语境里，它的组织方式就必须weaponzied。这就是 Genesis Mission 的起点：科学从学术活动转为战略活动。 “A national effort akin to the Manhattan Project is required.” “national effort”意味着科学不再是 NSF 与大学的自治体系，而是要进入国家整体调度层级。“akin to the Manhattan Project”更是直接指向历史上最典型的科学武器化模型：统一指挥、实验室入链、任务优先排序、资源统一调度、工程主导知识、科学成为执行管线。而 “is required” 则完全没有商量余地，是一种不可避免的战略必要性。换句话说，旧的学术体系组织方式已经无法支撑未来科学竞争的规模与速度。 那么，为什么科学会进入这种近似“战时态势”的状态？原因并不是因为战争本身，而是三股深层结构力量汇聚到了同一个时间节点。 第一，AI 完全改变了科学的性质。 传统科学是一种人脑驱动的事业：专家推理、教授判断、博士生执行。但 AI 科学是另一种物种：基础模型参与推理，HPC 负责计算，自动化实验驱动行动，调度器负责资源协调。这种规模、速度与复杂度，PI 制度与同行评议体系根本无法承担。 第二，科学的边界突破点开始转移到工程系统中。 材料突破来自高通量自动化实验；气候模型依赖 Exascale 系统；药物和蛋白质需要基础模型与机器人实验室；半导体依赖 AI-assisited EDA；聚变依赖多尺度模拟与超材料设计。这些突破都不是“教授带学生在实验室里做一点点进展”的节奏，而是平台科学，系统级科学 的节奏。 第三，科研门槛从“知识”变成“计算”。 再聪明的人，没有算力、模型、结构化数据、自动化实验，就无法进入前沿。知识不再是瓶颈；计算才是瓶颈。这也正是为什么 Genesis Mission 从第一段就把权力从 NSF 转移到 DOE，因为 DOE 才拥有美国的科学执行层：超算、国家实验室、自动化实验基础设施，以及可被统一调度的资源体系。 这三点叠加，就是 Genesis Mission 在 Sec.1 就必须改变叙事的原因。 当然，读原文很重要。我早说了，英语要好啊。别老看翻译文档。 调度核心是谁 在 Genesis Mission 的真正底层结构里，“调度器”是由五个层级叠加而成的国家级执行系统，是一个从政策到资源、从平台到模型、再到任务本身的完整多层调度结构。最上层是 政策调度器：白宫与国家科技委员会（NSTC）通过一连串 “the Director shall…”“the mission will coordinate…”“the President hereby directs…” 这样的句式，直接掌控科学任务的优先级与方向，相当于国家级的 meta-scheduler。其下是 资源调度器：执行权被明确交给 DOE 而不是 NSF，意味着全美的 HPC、国家实验室、自动化实验设备与联邦数据集，都必须由 DOE 进行统一调度，这就是科学资源层的 Runtime Scheduler。第三层是 平台调度器：白宫建立的 American Science and Security Platform 本质上是国家级 Science OS，负责任务编排、自动化实验调度、模型调用、跨领域数据互操作，是“调度器的调度器”，宛如科学界的 Kubernetes。第四层是 模型调度器：白宫提出的 scientific foundation models 是科学的认知执行层，能自动生成假设、运行模拟、触发实验、产出结构卡，是科学的 cognitive scheduler。最后一层是 任务调度器：白宫将在 60 天内公布的 20 个国家级挑战。 为什么是 DOE（能源部），不是 NSF？ 这正是 Sec.1 Purpose 想要回答的核心问题：为什么不是 NSF，而必须由 DOE 来领导 Genesis Mission？原因很简单：DOE 的使命是 工程化科学（Engineering-First Science）。DOE 掌握着美国真正能执行大规模科学任务的国家级基础设施：17 个国家实验室、全球最强的 HPC 集群（Frontier、Aurora、El Capitan）、聚变与高能物理项目、加速器体系、材料与能源科技平台、自动化实验与机器人实验室架构，以及大量与国防直接耦合的科技能力。相比之下，NSF 的核心是 学术自治——以教授、PI、同行评议和学科结构为中心，它负责分发研发经费，却不具备“国家级工程化执行”所需的统一调度权、实验资源或算力体系。Genesis Mission 是一个平台化国家工程，而不是一个学术计划；它需要科学可调度、算力可集成、实验可自动化、资源可统一调度，这些只有 DOE 能做到。换句话说，就像曼哈顿计划不可能交给哈佛一样，一个科学操作系统（Science OS）的建设也不可能交给 NSF。 20 条国家级科学挑战 如果我们根据 Genesis Mission 的结构逻辑去推演白宫即将公布的 20 条国家级科学挑战，它们几乎必然会落在六大方向：材料、生物、气候、能源、半导体与国家安全科技。材料方面，很可能包括原子级逆向材料设计、下一代电池化学体系、高温超导、超强轻量化结构材料；生物方面将聚焦 AI 引导药物设计、全自动化生物工厂、疫情早期预警与快速疫苗生成、细胞工程优化以及生物安全模拟器；气候方向会出现极端天气预测的基础模型、碳捕捉材料管线以及气候干预风险模拟；能源方向则包括聚变材料与工艺、聚变模拟器、高效光伏材料以及氢能催化剂；半导体与计算方向大概率涵盖 AI 生成的新型芯片架构、量子材料与控制系统、以及一个全国性的高性能数值计算软件生态；而国家安全科技方向则可能出现下一代国防模拟器、AI 驱动的供应链预测，以及生物/化学威胁预测平台。你会发现这些候选项无一属于传统意义上的“学科”，而全部是 可调度、可模型化、可自动化实验、可 HPC 执行的结构化国家任务——完全符合 Genesis Mission 从 PDF 科学向 IR 科学、从 PI 制度向调度器制、从学科向任务结构迁移的总体架构。 公布以后比对一下就知道了。 如何实现科学平台 美国如何将把整个科研体系从过去的“封地模式”（教授实验室、分散学科、手工实验、碎片化算力）迁移到国家级“平台模式”（Science OS）。这一整套动作本质不是政策，而是一次彻底的 系统迁移（system migration） ——并且每一步都对应可监控的原文指令。首先，白宫以 “The Secretary of Energy shall lead the mission…” 将科学主责从 NSF 转交 DOE，标志着科学的执行权从大学体系迁入国家工程体系（国家实验室、HPC、自动化实验平台）。其次，以 “establish the American Science and Security Platform to integrate compute, data, models, and experimentation” 直接构建一个统一科学平台，把原本分散在大学、私人实验室、NSF、企业与国家实验室的资源全部 API 化、纳入统一调度，使科学从手工劳动转向结构化执行。第三，以 “harness Federal scientific datasets through secure and standardized interfaces” 规定所有联邦科学数据必须 IR 化，通过标准接口统一结构化，变成可审计、可互操作、可组合的原语层。第四，以 “deploy scientific foundation models and enable multi-domain capabilities” 正式确立模型作为国家级科学执行单元，使其具备跨材料、生物、气候、聚变、半导体的统一认知能力，成为科学认知层的结构机制。第五，以 “integrate automated experimentation and robotic laboratory systems” 与 “provide modeling, simulation, and prediction tools” 让实验第一次成为 API，使实验室工业化、自动化，并与模型和模拟器形成闭环科学运行时。最后补充动作是白宫要求 “Within 270 days, achieve initial operating capability”。在 270 天内至少让一个科学领域真正跑起来，进入可执行状态（IOC），这是国防级别的硬指标。这上面每一条，在一年之内，我们都可以监控进度。 年度平台报告（Annual State of Platform） 在所有时间节点里，最值得长期观察的是白宫在 Sec.8 设置的 年度平台报告（Annual State of Platform）。这一机制的意义远远超过行政汇报，它将成为未来十年判断“平台科学文明”推进速度的核心指标体系。年度报告会系统性地审查 Science OS 的运行状况，包括平台整体性能是否达到预期、科学任务流水线是否顺畅、AI 代理的执行能力是否不断增强、模型是否在承担更高层次的科学认知工作，以及自动化实验与模拟器是否形成闭环；同时，它会评估数据层的质量与结构化程度，观察科学数据是否真正从封地状态进入统一 IR 模式，是否能被模型和实验系统高效调用；还会跟踪产业与平台的合作深度，衡量工业界是否已经开始将研发环节迁入 Science OS。报告中最关键的部分，则是对科学突破速度与人才结构变化的追踪——未来科学是否因平台化而加速，突破是否从教授与学科中逐渐迁往模型驱动的 pipeline，而科研人才是否从传统的 PI/博士生体系转向系统架构师、自动化实验工程师、模型调度者与跨领域结构化人才。换句话说，年度平台报告将成为未来十年判断美国是否真正完成从“学院文明”向“平台科学文明”过渡的晴雨表，也是我的跟进主要bench mark. 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