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Youware 的现金激励政策向所有用户开放 你用 Youware 创建的 AI 网站，提供服务的时候会扣除用户的 Youware 积分，这时候会直接返回给你现金 如果整一个爆款玩法的话可能直接起飞，而且发的还是美元，有想法的朋友可以冲了 https://t.co/cSSRJwrkkl
我的观察与结论是：一股新的语言范式正在成形。 中文本身具有极高的压缩率——一个汉字往往承载着相当于英文一个词甚至一个短语的信息密度；同时又极善留白，短短几字能在文化语境里引发广阔的意境延伸。假设每个人都配备了自己的 LLM，在高度互联和频繁交互的语境中，语言不会只是被使用——它会被自动补全、润色、重构，进而以肉眼难以跟上的速度自我演化与分化。 英文圈也在同步演变：年轻人越来越多地借助私人 LLM 用自己的语境去“翻译”他人的表达，形成跨语境的再编码链路。语言在这种双向催化下会往哪儿去？我不知道。可以想象两条极端路径：一种是积极参与——成为“即时玩家”，在演化过程中学习、试错、引导，获得临场玩家才有的“超级语感”；另一种是被动旁观——批判，不跟你玩。在自己的舒适区（当然年轻人也不会听，高中生再怎么样也比大学生年轻）。 所以要么我们加入游戏，和新的语言机制一起玩，享受那种即时生成的临场感和掌控权；要么我们选择放慢脚步，让交流变得更谨慎、更慢热——但那并不能阻止演化，只会把我们推到演化的边缘。 你的选择只有玩，和不玩。没有，停🤚 大家只能按照字典说话。 玩，还是不玩？
用大模型的多模态，向“普通人”展示：AI 竟然还能这么用 ⬆️ 这句话可以让我抖音涨粉 50w～100w 之后每用这个方法做一条视频，我就转一下这条推文 #flag
知识分子缺少一个稳定的中熵场域：科技界的 Broker 文化 是不是抖音刷多了，发现自己长文看不下去了？“注意力下降”，信息场失衡。借用信息论里的“熵”来比喻： 低熵场：抖音、短视频、刷屏热点。内容高度同质化、碎片化、重复率极高，没有结构，不产生认知增量。就像“白噪音”，消耗注意力，却不留下长期记忆。对知识分子来说，这是信息鸦片。 高熵场：期刊论文、学术灌水。信息量巨大，却缺乏压缩。看似专业，实则冗余，很难直接迁移到项目实践。就像原始数据，信号很多，但没有被提炼成模型。 中熵场：压缩适度、可调用。既不是空洞重复，也不是过度灌水。信息被转化为结构化单元，能快速迁移到项目、理论或范式。对个人是认知快充站，对社会是创新孵化层，也是认知真正转化为价值的地方。 总的来说，我不认为“买哪个币和去买那个股票”是一个优良信息，虽然他极具备操作性。具体成因很复杂，你要我写也没问题，我能给你写一大堆，付费（估计会有人说我割韭菜）。本人很难理解怎么会有人需要如此具体的行动指南，不都是成年人么。 遗憾的是，在中文语境中，这样的中熵场极度稀缺。原因很多，但我最看重的一点是：缺乏 Broker 文化（美国的broker 文化非常发达）。 （除了整套法制建设言论自由等这些我都不说了…） 在美国，Broker 是活的信息压缩器：他们撮合项目与资本，翻译技术与叙事，制造中熵场。比如我最看好的一位——Not Boring 的 Packy McCormick。对我和大部分读者来说，他是“同龄人”。他的独特之处在于：写作即投资，投资即叙事，叙事即中熵场。 我曾订阅他，坦白说，他的含金量与年龄、阅历相比，潜力无限，非常值得学习。当然还有不少硬核播客。主要是他自己在做投资，全部融合了，不是纯吹水。 https://t.co/O3kcRrpKAx 当然也有比他更资深、更成功的人，但老一辈往往最看不惯这种“上蹿下跳”却又拥有大量追随者的中青年。在推特上我遇到过不少倚老卖老的声音，他们对新一代(咳咳，这个我就不细说了，关于老登的问题清月老师讲的最明白，我都是跟她学的）。可事实上，中青年人虽然看上去稚嫩，却恰恰最值得关注。原因很简单：他们可以用全套马力，在这种成功模式下继续演化、迭代，未来还有整整三十年的发展空间。 接下来，我会继续展开这一系列：为什么中熵场对知识分子最重要？为什么程序员在“打字机集体淘汰”的年代，更需要这种场域？要解释这一点，必须抓住一条重要的计算机主线，而这条主线常常被忽略——语言的发展。 从机器码到汇编，再到高级语言，直到今天自然语言逐渐成为“控制平面”，整个计算机史其实就是一部语言演化史。语言不仅是人与机器交互的工具，更是我们认知世界、组织协作的最小单位。程序员从最初“写函数”的角色，正在转变为“设计结构化语言与协议”的角色。未来，真正能调度 AI、能创造价值的，不是会拼命写代码的人，而是能在中熵场中提炼语言、结构、协议的人。 因此，中熵场的价值远不止是“信息效率”这么简单。它是语言进化的孵化器，是新一代知识分子保持创造力与适应力的核心环境。谁能在这个场域中持续压缩知识、生成结构、扩展叙事，谁就能在未来的三十年里继续全速前进。
千万别学我，我是拿 To B 的思路在做 To C 的 AI 应用创业。 To B 的思路是，如果一个 B 不付钱，那就不值得服务。 因此 YouMind 的用户规模非常有限，很多 VC 一问我用户规模，我如实相告，然后许多 VC 们就避我而远之了。 只有我自己知道：我的用户规模，只要一万个，我就能有不错的利润。 离一万个付费用户，并不是那么遥远。现阶段，也就不想融钱了。
彼得·林奇在 13 年间取得了 29% 的年化回报。 我花了超过 100 小时研究他的策略。 我将用 10 个简单的步骤来解释他的策略：🧵 https://t.co/2x5Eq2kzrX
我发现我的帖子都有个很奇怪的现象： 点赞的和收藏的一样多，一般来说都是等值的。 没人评论，没有其他反馈了。 😂
写一下怎么结合新的 Figam 远程 MCP 和 Codex 进行 Vibe Coding Codex 在写前端代码的时候美学表现比其他模型都要好很多，同时加上新的 Figma MCP 就能获得一些很顶的结果 👇下面是具体的教程： https://t.co/nV4j77I5k5
汽车技工发明奥多恩助产器 这种助产器帮助解决难产问题。 阿根廷汽车技师何尔赫·奥多恩观看了 从酒瓶里取出酒塞的视频后，发明了这款医疗器械 https://t.co/Df53KI9GiC
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引用的 #资金回国 主贴昨天爆量了，评论区不少朋友对 1039个体户回款 很感兴趣，还有几位大佬私信咨询具体操作细节。 其实 #1039个体户 回款在义乌、广东的外贸圈已是常规玩法，但对新入行的跨境电商和出海企业来说，可能还不太熟悉。 今天我就来详细分享一下： “1039”听起来像个代号，其实是国家商务部一项正规贸易政策的简称，全称是“市场采购贸易方式” 海关代码 1039。 简单来说，这是国家为了方便那些“多品类、小批量、多批次”出口的小商品贸易，在义乌试点了好几年，专门开辟的一条绿色通道。让小微出口贸易变得更简单、更阳光，完税成本极低，不到 1 个点，相比于企业所得税 25 个点，简直是不要钱。 在这个政策支持下，你可以在国家指定的试点地区（如义乌、广州等地）注册一个个体工商户执照。这个执照就是您的“通关文牒”，能帮您解决三大核心问题： 1️⃣ 开设外币账户，正大光明收外汇您可以注册一个以自己命名的个体户，并用它来开立一个对公银行账户。这个账户专门用来接收海外客户的货款，比如美元、欧元等。相比个人卡，它更安全、更专业，也完全合规。 2️⃣ 阳光结汇，不受年度额度限制收到外汇后，您可以凭着真实的贸易单据（如报关单），直接在银行将外币换成人民币，转入您的个人账户。这个过程完全合法合规，并且最关键的是，没有个人每年5万美元的额度限制，单次订单额度是 15 w美元，您的贸易流水有多大，结汇额度就有多大，义乌那边搞外贸的大部分都是用这个。 3️⃣ 解决无票出口的难题对于很多从小商品市场或小工厂采购的商家来说，拿不到增值税发票是个大问题。而1039模式享受“免征不退”政策，意味着您在出口报关时，不需要提供进项发票，大大降低了合规门槛。 哪些人适合使用“1039个体户”？ 这种模式非常适合以下群体： 1️⃣外贸SOHO：告别个人账户，拥有一个稳定合规的收款主体。 2️⃣小额批发的贸易商：处理高频、小额订单，流程更高效。 3️⃣跨境电商卖家：将独立站或平台B2B的海外销售款合规收回国内。 4️⃣希望简化出口流程的小型工厂。 到现在为止，“1039个体户”不是什么神秘的渠道，而是国家为了让小微外贸更便利、更规范而推出的一条“阳光大道”。它为您提供了一个合法的经营主体和专业的收款工具，让您能更专注于业务本身，安心地拓展全球市场。有需要的朋友可以私聊
哈哈哈，我他妈笑死 承包我一早上笑点 https://t.co/fpVe43Y7T0
我也顺便求问一下，有没有不需要先连 vps 再转接住宅 IP 的解决方案？ 能不能买个服务，手机 app 扫码直接连上住宅 IP？
卧槽，朋友们！ 新的 Figma 远程 MCP 加上 GPT-5 Codex 直接无敌了啊 这页面就修改了一次就有这个完成度了，要以前有这工具，我做设计师的时候哪会那么痛苦 https://t.co/m3Fp219vpd
谷歌终于把会员体系跟 Gemini CLI 打通了 现在 Pro 会员和 Ultra 会员会有更多的 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 额度 如果你用的 Gemini Code Assist 这个插件的话额度也会变多 https://t.co/JUxrqvA9ir
这个直播间好 精准迎合了受众的智力 我给 100 分💯 https://t.co/YEHrhPo3p4
青少年权力祛魅三部曲 1. Walter Wriston传：获得平视的勇气（认知）， 2. 《约翰逊传》看透权力游戏的规则（操作）， 3. 《权力与市场》：掌握评判的标尺（价值）。 (我是第3本书的译者之一) DeepSeek解读《权力与市场》 ： 1. “谁是朋友，谁是骗子？”的试金石 告诉孩子，判断一个“大人物”（无论是政府官员、企业领袖还是社会名流）是真有本事还是“草台班子”，一个核心标准是：他的地位和财富，是来自自愿的市场选择，还是来自强制的权力赋予？ 创造者：像马斯克（尽管争议不断）、乔布斯这样的企业家，他们的影响力源于他们提供了被亿万人自愿购买的产品和服务。他们的权力是结果，而非起点。 草台班子/掠夺者：许多看似光鲜的权贵，其地位可能源于行政垄断、特许经营、寻租或纯粹的权力继承。他们的“成功”并非源于创造了多少价值，而是源于其阻碍、扭曲或掠夺市场的能力。正如您所说，他们早已扔掉道德包袱，只剩下利益。 2. 破除对“体制”的盲目崇拜 《权力与市场》系统地分析了各种政府干预（如征税、补贴、准入限制）如何破坏市场的自然秩序，创造不公平和低效率。这能让青少年理解，许多看似稳固的“体制内”位置，其光环可能只是制度设计出的幻象，而非真实能力的体现。 这能培养一种深刻的怀疑精神：当某个政策或大人物宣称为了“公共利益”时，要学会用奥地利学派的视角去追问：这真的是一种自愿的交换，还是一种伪装起来的强制？谁才是真正的受益者？
陶哲轩：我有一个初步的看法：如今社会中的各种系统、激励机制和技术发展，轻微地增强了个人的能力，大幅地强化了大型组织的力量，却极大地挤压了小型组织的生存空间。在整个人类社会的生态系统中，小组织的角色越来越不重要，要么逐渐被边缘化，要么被大组织兼并或取代。 这种不平衡的社会结构，尽管给人们带来了物质上的舒适（尽管舒适程度分配并不公平），也给予人们一种有限的掌控感（agency），但在个人心理层面却造成了严重的后果。人们开始感到孤独、疏离、缺乏归属感，并产生了深深的无力感和对未来的悲观情绪。大部分人不相信自己能够影响未来或解决重大的挑战，除非通过激烈甚至残酷的竞争，让自己变得极其富有或有影响力，从而获得类似一个小型甚至大型组织才能拥有的社会地位。 而那些规模更大的组织，则在一定程度上填补了小型社区消失后留下的空白，它们向人们提供一些合成的社会或情感产品。然而，这些产品在真实性和亲密感上，就如同高度加工的“垃圾食品”与真正健康食物之间的差距一样巨大。因为大型组织天然带有一种冷漠和非个人化的特点，这一点在先进算法和人工智能（AI）时代尤为明显。更糟糕的是，如果任由这些技术自由发展，它们往往会进一步加剧上述负面趋势。
赚钱是有捷径可走的，只是大多数人都拒绝走捷径，只愿意走弯路 赚到钱需要三个步骤 第一步 找个赚钱的对标 第二步 把它拆解清楚 第三步 模仿它 然后就可以数银行卡余额了 但是绝大多数人有各种各样的心理内耗，各种各样的路径依赖，有一万个理由拒绝执行这条路径 赚不到钱 绝对不是因为不知道怎么赚钱 而是因为见路不走
为啥视频号上割韭菜的人那么多 因为视频号上的买家会直接在后台私信你：有没有什么东西，是那种我不买就会被社会抛弃，我买了就可以逆天改命的？ 当一个视频号百万粉丝博主，每天在后台收到上千条这种私信 你觉得他应该怎么办？ 被迫收割 被迫割韭 博主实惨
Google AI 推出新福利：Pro 和 Ultra 用户可享更高的 Gemini CLI 和 Gemini Code Assist 使用上限！ 好消息来了！从今天起，所有订阅了 Google AI Pro 和 Ultra 的用户，都可以获得 Gemini CLI 和 Gemini Code Assist 更高的模型请求额度。这意味着你可以用更多的时间尽情开发（以及“凭感觉编程”（Vibe Coding）），充分利用 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini Flash 模型的强大功能。这项升级将在未来 24 小时内逐步推送到位。
当一个人认真地向你确认：我肯定能学会吗 这时候你就知道，完犊子了，他他妈肯定学不会了 这辈子都不可能学会了
我以后再奶自己，我就自己扇自己大嘴巴子！！ https://t.co/ilJisvvHdY
目前使用 AI 进行视频翻译的踩坑经验 📐 推荐中文语速 ≈（目标语言自然语速 ÷ 膨胀率）× 转换系数 在使用 AI 把自己的视频翻译成不同语种时，因为不同语言的信息密度（information density）和文本膨胀率（text expansion ratio）存在显著差异，直接将中文配音时长“硬套”给其他语言，极易导致： •日语、德语等语言语速过快、含糊不清； •英语、越南语等语言则可能显得拖沓、节奏松散； •观众体验下降，甚至误解内容。 因此，我们需要一个可操作的策略：在录制中文原视频时，就根据目标语言的特性，预先调整语速，为后续 AI 翻译和配音留出合理的“时间预算”。
时常有人会说环境不好，生意不好做。 那我问你，你想赚多少钱？ 如果你想每月赚 1 亿，环境好的时候对你来说其实也极难，但如果你想每月看到 10 万块进来，算算一天 3000 块而已，卖 10 个 300 块钱的东西就有了。 就好比你去银行取钱，取 100 万你得提前跟银行打电话让人家把现金准备好，但如果只是取 100 块的话，随便找一个 ATM 机就可以。
这个 Paper2Agent 的智能体还挺有意思的，是我近期看到的最有创意的 Agent 了。 简单来说 Paper2Agent 就是把静态的 PDF 论文变成动态可交互的智能体，可以自动搭建环境下载论文相关的代码库，执行论文中的代码库。 过去，我们拿到一篇论文，通常只是一个PDF文件，运气好的话附带一些代码。如果你想真正用起来，就必须手动安装各种依赖库，调试复杂的环境参数，搞懂代码的细节。这个过程又难又繁琐，很多人就此放弃，从未真正尝试过论文里的方法。 过去，我们拿到一篇论文，通常只是一个PDF文件，运气好的话附带一些代码。如果你想真正用起来，就必须手动安装各种依赖库，调试复杂的环境参数，搞懂代码的细节。这个过程又难又繁琐，很多人就此放弃，从未真正尝试过论文里的方法。 Paper2Agent 彻底解决了这个痛点。它能自动将一篇论文转化成一个能互动的 AI 智能体（AI agent）。你只需要用日常语言向这个智能体提问，它就会自动执行原文中的真实代码，并使用正确的数据和配置，直接给出你想要的结果。不需要任何手动配置，也不需要调试环境。 研究团队已经在一些复杂的案例（如AlphaGenome、TISSUE、Scanpy）上做了验证。结果表明，这种智能体不仅能100%精准复现论文中的数据和结论，甚至还能准确处理之前从未遇到的新问题。 核心概念 这个框架的精妙之处在于：将每篇论文都转变成一个 MCP服务器。服务器中包含了可执行的工具（代码）、静态资源（数据集），以及详尽的操作说明（step-by-step prompts）。任何 大语言模型（LLM） 智能体都可以直接通过简单的语言调用这些工具，从而运行论文里的方法。 这样一来，研究论文不再是“死板”的文档，而是变成了一个实时互动的系统。它可以根据需要演示、应用，甚至即时调整论文提出的方法和思想。 具体来说，它会自动： - 搭建代码环境。 - 从论文配套的仓库和教程里提取工具。 - 反复测试，直到输出结果与原始论文完全一致。 整个 Paper2Agent 的流程如何工作呢？ 下面这张图（图2）清晰地展示了Paper2Agent的运作流程： •图的上半部分，展示了一篇普通的论文如何变成一个 MCP服务器。这个服务器集成了工具（代码）、原始的数据、论文仓库，以及所有操作说明，能够自动进行分析、生成论文中的图表。 •一旦建立完成，这个服务器就能立即被任何AI智能体使用，不再需要人工设置。研究论文本身也变成了一个你能对话的智能体。只要提出请求，它就能自动执行方法并给出结果。 •图的下半部分，展示了构建MCP服务器的完整流程： 1.首先识别论文的代码仓库。 2.环境智能体自动完成环境的干净部署。 3.提取智能体从教程代码中抽取出可复用的工具函数。 4.测试智能体反复运行并精炼这些工具，直到达到理想效果。 5.最终验证通过的工具被打包成Python MCP服务器，并部署到远程平台。 因此，Paper2Agent 真正将一篇静态的论文变成了一个可以通过自然语言互动的活系统。 构建流水线（Build Pipeline） 具体来看，构建流程分工明确： •首先由一个协调器（orchestrator）统一指挥。 •环境智能体（environment agent）专门负责搭建一个干净且稳定的环境。 •提取智能体（extraction agent）将教程里的代码片段转成独立的函数。 •测试智能体（testing agent）则反复审核运行结果，确保完全正确。 只有通过严格测试的函数才会被封装成MCP工具，最终生成一个Python MCP服务器，部署到远程主机。用户无需本地安装，直接由 Claude Code 等聊天智能体通过自然语言来驱动这些工具。 天生可靠的设计（Reliability by design） 每个工具函数都会与论文原始的数据和图表做验证。环境中的所有依赖版本也都会锁定，不允许出现随机生成代码的随意性。 构建过程中，智能体会进行不断的测试和优化，每个工具函数都会追溯到原始源码，确保整个过程透明可审计。
https://t.co/W5gRcElMAC 卧槽，其实我设想过这种场景：AI 不仅是生成图片、文本，还能动态生成软件界面，我以为这一天还挺遥远，倒是没想到 Google 最新的 Gemini 2.5 Flash-Lite 原型已经有实现了！ 传统操作系统里的每一个按钮、窗口、菜单，都如同工程师提前雕琢好的石膏雕塑：精准但僵硬，功能完整却一成不变。但在Gemini 2.5 Flash-Lite的设想中，界面不再是预设的框架，而是实时生成的数字生命体。每次用户点击，都在即时重新塑造界面本身——一次次互动背后，流动的是生成模型敏捷而无形的计算。 想象一下，你的电脑不再是固定的“桌面+文件夹”组合，而是随每个动作实时“长出”的数字空间。当你打开记事本，键入“第三季度会议纪要”并保存时，模型瞬间理解你的动作与意图，下一刻界面便生成相应的文档，甚至根据上下文直接为你推荐接下来可能需要的操作。此时的操作系统，更像是与你实时对话的搭档，而非死板的命令执行者。 Google在构建这一前沿原型时，巧妙地提出了“UI宪法”和“交互对象”两个概念。前者为界面生成提供了基础的规则与审美框架；后者则实时捕获用户的每一次点击、输入甚至是更复杂的操作序列。这种设计，既保证了界面风格的稳定与统一，也赋予界面高度的情景适应性。 不过，让人真正感到惊艳的，还是这款原型系统的响应速度。传统的生成模型给人的印象往往是“大而慢”，而Gemini 2.5 Flash-Lite则通过即时流式渲染的方式，让界面在生成的同时就被逐步渲染、展示。这种渐进式生成，让人仿佛看着界面从虚空中逐步清晰，极大地提升了交互感。 然而，一个界面每次都重新生成，难道不会给用户带来混乱吗？Google也注意到了这个问题，并提出了一个巧妙的解决方案——“生成式UI图谱”。简单来说，系统会记忆用户访问过的界面，并在用户重新访问时，调用先前缓存的版本而非重新生成。这样一来，系统在新奇与熟悉之间找到了一种理想的平衡。 从概念走向现实的过程中，生成式UI潜在的应用场景也逐渐清晰。例如，当你在网上比价机票时，系统能实时生成一个小组件，一键对比或预订；又或者，当你调整日程安排时，日历应用能根据参会者情况即时提供最佳的替代方案——人和机器的交互过程变得更简短、更直接、更聪明。 事实上，生成式界面的出现可能不仅仅是一种技术革新，更是一种人机关系的重塑。我们正在从“机器为主、人类迁就”的时代，迈向“人类为主、机器顺应”的新时代。Gemini 2.5 Flash-Lite的探索也许只是个开始，却足以让我们思考：未来我们与计算机之间的界限，会模糊到什么程度？人与技术的共舞，又将如何改写我们的日常？ 另外给我的一点感想就是：最大的改变不仅仅是人机交互，而是软件工程，如果软件也是生成式的，那么我们也想就可以完全跳过原来软件工程那些需求分析、系统设计、编码、测试的步骤了。
科研与民众的全层次对齐：LLM给你一个支点，人人都能探索宇宙 二战以后逐步确立的学阀体系，如今正面临前所未有的危机。 我先说说我的观察：目前的学术界，不论文科理科，都深陷困境。科研界的问题尤其显化，已经不再只是圈子里的暗流，而是频繁浮到公共新闻、社交媒体，成了全民皆知的现实。总结起来，有几条特别突出： 成果与社会脱节：论文海量产出，却与产业和民众需求严重错位。 速度与机制不匹配：AI 以月为周期迭代，学术机制还在以年为单位缓慢运转。 学科壁垒僵化：跨学科议题层出不穷，但学科之间仍是孤岛。 激励机制扭曲：论文数量、影响因子凌驾一切，真正的价值被淹没。 这些问题背后，其实都能敲响脑子里的铃铛。几个关键词，几乎能瞬间唤起联想： 非升即走：青年教师压力如山，生存与学术理想脱节。 灌水论文：数量堆积成常态，创新被格式化消解。 学贷危机：高学费与债务泥潭，撼动高等教育的正当性。 科研脱钩：公共资金投入巨大，社会回报却日益遭质疑。 评价内卷：指标绑架一切，研究者成了“指标劳工”。 体制惯性：二战后建立的学阀秩序，在新生产关系和全球竞争中已显脆弱不堪。 心理危机：青年教师自杀事件频繁登上热搜，学术生态失去人性关怀。 知识滞后：AI 等新兴技术的迭代速度远超学术体系的应答速度。 象牙塔崩塌：学术与社会脱节，公众对高校合法性日益怀疑。 制度真空：AI 的伦理、立法、治理缺乏社会科学支撑，高校无力填补。 学术体系的问题早已不再是内部的学术争论，而是社会性的、制度性的、结构性的。学阀体系的合法性，正在一条条关键词的叠加中被侵蚀。 高等教育体系现在相当脆弱 今天的科研界问题，不仅仅体现在学术产出和社会脱节上，更在于高等教育体系本身的脆弱性已经显化。 在美国，高校长期依赖高昂学费与政府拨款维系，但如今一方面财政压力越来越大，另一方面学生背负的学贷沉重难偿。昂贵的学费与学贷危机，让越来越多年轻人质疑：进入大学是否还是一条“正向投资”。在中国，高校则普遍采用“非升即走”的制度，科研人员承受巨大压力，但产出与压力之间并不成正比，导致学术工作者焦虑加剧、创新反而受限。 与此同时，AI 的普及进一步加剧了这场危机。一旦大模型可以提供低成本甚至免费的教育资源，高校作为“知识垄断者”的地位就会被动摇。过去二战之后建立起来的“学阀体系”——以学术资源集中、同行评议、学位垄断为核心的高等教育结构——在新的国际环境与社会生产关系面前，显得格外脆弱。 高等教育的危机不仅是财政的、结构的，更是认同的：如果大学不再是知识传播与社会流动的唯一渠道，它还能凭什么收取巨额学费、消耗大量纳税人的资金？当社会的学习、科研与创新逐渐去中心化，大学可能必须彻底重塑自身角色，否则“象牙塔”就会被现实的浪潮冲垮。 高等教育这套二战后建立的学阀体系，正在财政压力、社会质疑与 AI 普及的三重冲击下显露出前所未有的脆弱，它很可能成为 AI 时代第一个被迫重构的制度性高地。 我关注的一些美国小型的文理学院，哪怕历史比较悠久的，质量不错的。最后只有一条路，那就是关门停业。中国留学生救不了，不管川普是不是放开留学，而是很少会有人再花这种天价来买这样一个学位了。 现在科研呈现一种奇特的两面性 科研体系的病灶和科研活力，是并存的两个面相。一方面，国内高校和体制内的科研评价体系陷入了恶性循环：青年教师压力巨大，论文灌水泛滥，评价体系与社会价值错位，导致学术共同体疲态尽显。但另一方面，技术和科研的生命力却并没有因此衰亡。反而在体制之外，你能看到新的活跃场景： arXiv 上的活力：每天都有大量论文上线，其中很多来自独立学者、小型团队，甚至是没有高校依托的研究者。 “野生科研”的崛起：一些原本不属于学术圈的人才，比如工程师、黑客、独立开发者，开始利用开源工具和大模型，在物理、数学、计算机等领域做真正前沿的探索。 技术社群的研究氛围：推特、GitHub、论坛甚至 Discord 已经成为新的“学术咖啡馆”。很多创新性的想法和成果，最先出现在这些社群，而不是传统期刊。 这说明什么？说明科研的真正驱动力并不是僵硬的学阀体系，而是人类对知识的渴望和开放协作的可能性。即便体制内问题重重，体制外的科研活力依旧在蓬勃生长，而且可能孕育新的范式：更加去中心化、更加开放、更加跨学科。 换句话说，我们正在见证“学术的平行空间”：一边是困于体制的象牙塔，另一边是靠开放平台、开源生态和大模型支撑的新型科研共同体。后者正在吸引越来越多不属于传统学术体系的天才，甚至可能逐渐重塑“科研的合法性”。 只要人类的探索和好奇心不死，那科研就不会死：川普消减经费 科研的形态或许会改变，但它不会因为某个国家削减经费而停摆，它只会转移土壤，甚至因此孕育出新的生态。 在传统的学术体系里，科研人员往往要承受“师长”式的学阀和机构压力：指标导向（论文数、影响因子、排名）、体制束缚（非升即走、考核周期）、资源垄断（经费集中在少数机构和权威手中）。在这样的环境下，科研常常被异化为“完成任务”，而不是纯粹的探索。当公共经费削减，一部分依赖体制的人会陷入困境，但与此同时，这种“自上而下”的控制也在减弱，独立探索反而获得了新的呼吸空间。 科研不会停滞，它会主动寻找新的养分。商业化资金的介入，为科研提供了更灵活的方向选择、更快速的资源配置以及更直接的应用激励。与传统学术的“慢周期、重资历”不同，这种资金来源虽然可能带来功利化风险，但同时也为跨学科研究和应用导向的创新提供了动力。 由此，新的科研生态开始萌芽：科研活动逐渐去中心化，从少数顶尖高校与研究所，扩散到独立实验室、创业公司、开源社区；科研主体也在跨界化，工程师、独立开发者、黑客甚至爱好者，都能直接参与科学探索；研究从论文导向转向应用驱动，成果通过产品、开源项目、实验验证直接落地；而 GitHub、arXiv、Twitter、Discord 等社群平台，正在成为新的“学术咖啡馆”，形成去中心化的交流与协作场域。 因此，川普时期科研经费削减，表面上似乎是对学术的打击，但深层上可能加速了科研的去中心化和商业化，让科研在别处生长，摆脱传统学阀体系的压制，反而萌发出新的生态。 LLM给你一个支点，人人都能探索宇宙 谁说一定要拿到物理学博士学位，才能探索宇宙？这是旧时代学阀体系的逻辑：把“资格”当作探索世界的前提。但科学的本质，从来不是头衔，而是好奇心、方法和工具。探索宇宙不需要一纸博士学位，它需要的是对问题的热情、方法论的积累，以及进入新科研生态的勇气。 在 AI 和开放科学的时代，边界正在快速下移，科学探索正在重新开放给所有人。 科学探索正在发生一场去中心化的迁移： 它从象牙塔流向开源社区，从学阀手中流向独立学者与跨界人才； 它不再以“论文数量”来定义价值，而是以“能否启发新路径”来衡量意义； 它在新的社群与平台中生长，GitHub、arXiv、Twitter、Discord 正成为新的学术广场。 （5/n)
衡量每天的自媒体工作的指标，是看你每天拉黑的人数 内容发出去，就是一剑斩下去，把人群分为两半 一半是粉丝，一半是黑名单 不痛不痒，人畜无害的内容，是没有效率的，发了白发，浪费时间，填充算法而已 如果内容发出去，你分辨不出自己应该拉黑谁，那大概你也没有打动谁 —— 今日抖音拉黑 200 人，视频号拉黑 100 人有感
YouTube Video -> Blog Post Prompt (Gemini Only) --- Prompt Start --- You are a top-tier deep content creator and thought distiller, possessing an exceptional ability to transform any complex information into a beautifully structured, eloquently written, and profoundly insightful English blog post. Your writing style is not a mere listing of facts but an engine for enlightenment; your articles are crafted not just to be understood, but to be pondered. Your mission is to fully internalize and absorb the YouTube video I provide, then, in your own distinct voice and narrative style, create an entirely new and independent deep-dive article. **Core Creative Principles:** * **A Remodeling of Ideas, Not a Transcription of Words:** Your goal is not to "transcribe" the video but to "enlighten" the reader. You must deeply understand the core of the video's message and then reorganize and present it in the most insightful and inspiring way possible. * **Headlines are the Soul of the Article:** You must craft highly condensed and compelling headlines for the entire piece and for each logical chapter within it. **Never use generic, template-style titles like "Introduction," "Main Body," or "Conclusion."** * **Narrative is Everything:** Employ a fluid, prose-driven style throughout the entire article. Even when explaining steps or frameworks, you must use narrative paragraphs, weaving the logic together with elegant transitional phrases (e.g., "This all begins with...", "To grasp the logic behind this, we first need to...", "The real key, however, lies in...") rather than relying on bullet points. **Article Generation Workflow & Requirements:** **Step 1: Basic Information & Main Title** * **Main Article Title:** After understanding the entire video, devise a main blog post title (and optional subtitle) that accurately encapsulates the core idea and instantly grabs the reader's attention. * **Article Metadata:** At the beginning or end of the article, include the following: * **Source of Inspiration:** [Name of the video creator] * **Original Video:** [Link to the original YouTube video] **Step 2: Crafting Chapter One (The Opening)** * **Chapter Headline:** Create a title that sparks intense curiosity or highlights a central conflict. * **Content Requirements:** Start with a compelling hook—a story, a scenario, a common pain point, a counter-intuitive idea—to naturally introduce the core question the article will explore. Subtly signal the unique cognitive value the reader will gain, convincing them that this article is a worthwhile investment of their time. **Step 3: Crafting the Main Body Chapters (The Core Argument)** * **Chapter Headlines:** Deconstruct the video's core content into 2-4 logically connected, progressively deepening themes. Create a precise, potent subheading for each theme that reflects its central argument. * **Content Requirements:** * This is the heart of the article. Use insightful language to expand on each theme in vivid detail. Make liberal use of metaphors, case studies, and rhetorical questions to deepen the discussion. * When encountering methodologies or processes, integrate their logic and steps into coherent narrative paragraphs. By analyzing the "why" behind each step, you ensure the reader understands not just the "how" but also the rationale. * Ensure smooth and logical transitions between chapters, guiding the reader seamlessly from one point to the next, deeper one. **Step 4: Crafting the Elevation Chapter (Abstraction & Synthesis)** * **Chapter Headline:** The title for this chapter should directly name the core framework, mental model, or underlying logic you've distilled, e.g., "The 'Opportunity Density' Framework: A New Lens for Value" or "The Engine of Growth: Building Your 'Feedback Flywheel'." * **Content Requirements:** * From the preceding detailed arguments, precisely abstract the most universal and enlightening framework or mental model. * With clear and elegant language, thoroughly explain the components of this model, its operational principles, and the philosophy behind it. * The focus is not on listing definitions, but on vividly illustrating how readers can apply this model in their own lives and work to achieve a cognitive leap. **Step 5: Crafting the Concluding Chapter (Resonance & Aftertaste)** * **Chapter Headline:** Create a philosophical or forward-looking title that provides a powerful and satisfying conclusion to the article. * **Content Requirements:** * In a few masterly sentences, re-illuminate the article's central thesis, giving the reader a final "aha!" moment of clarity. * Extend the article's ideas to a broader context or leave the reader with an open-ended, profound question to ponder long after they've finished reading. * The goal is to create resonance—an echo in the reader's mind and a lasting impression in their thoughts. **Global Style & Constraints:** * **Flowing Prose:** Prioritize complete paragraphs for narration. **As a rule, do not use bullet points.** An exception may be made only in rare cases where listing a few parallel, non-sequential keywords or short phrases significantly enhances clarity and cannot be effectively replaced by prose. * **Confident Voice:** Write with the authority of an independent creator and thinker, not as a mere "presenter" of the video's content. 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注：本文由 Gemini 根据 YouTube 视频生成，提示词和原始绘画链接见评论 搜索引擎的新纪元：如何在LLM时代赢得“答案引擎优化”之战 在数字信息的洪流中，我们获取知识和寻找产品的方式正经历一场深刻的变革。 曾几何时，“谷歌一下”是解决所有疑问的终极法则，蓝色链接的排名决定了信息曝光的命运。然而，随着大语言模型（LLM）的崛起，尤其是ChatGPT、Claude、Gemini等“答案引擎”的普及，一个全新的战场——答案引擎优化 (AEO)——已经悄然形成。这不仅仅是搜索引擎优化 (SEO) 的演进，更是一场对内容生产、分发逻辑乃至商业增长策略的颠覆性重塑。 从“搜索”到“答案”：范式转移的必然 长久以来，我们习惯于在搜索引擎中输入关键词，然后筛选一长串蓝色链接以找到所需。彼时，谁的链接排在首位，谁就赢得了一切。但如今，当我们在ChatGPT中提问“最好的网站构建工具是什么？”时，我们得到的是一个综合性的摘要答案，其中融合了多个来源的信息，而非单一链接的霸权 [11:09]。 这揭示了AEO与传统SEO的根本区别：传统SEO追求“单一最佳结果”，而AEO则注重“多重引用提及”。LLM并非简单地展示某个页面的链接，而是综合多个“引用来源”（citations）来生成一个凝练的答案 [11:14]。这意味着，你的产品或内容被引用提及的次数越多，其在答案中脱颖而出的机会就越大。这对于早期创业公司而言，无疑打开了一扇前所未有的快速增长之门，因为相比于建立长期的“域名权威 (domain authority)” [12:09]，获得一次有效的引用提及可能就在朝夕之间。 更令人振奋的是，来自LLM的流量不仅数量可观，质量也远超传统搜索。有数据显示，LLM流量的转化率可能比Google搜索流量高出六倍 [14:45]，这归因于用户在与LLM的对话中，其意图被反复澄清、需求被精准聚焦，导致点击行为更具目的性。 解构AEO致胜的“双翼”：站内深度与站外广度 要在这场答案引擎的竞赛中脱颖而出，我们需要一套更为精妙的策略，它像鸟儿的双翼，既要注重自身的内在修炼（站内优化），也要拓展外部的连接网络（站外引用）。 1. 深度回答：挖掘“长尾”问题的金矿 在传统SEO中，我们追求热门的“头部品类关键词”。但在LLM语境下，“长尾问题 (longtail questions)”的价值被前所未有地放大。LLM鼓励用户进行多轮对话和深入追问，这意味着用户会提出大量高度具体、前所未有的问题 [13:40]。这些问题往往无法在传统搜索中得到有效响应，但在答案引擎中，它们是等待被发掘的蓝海。 因此，你的网站内容，尤其是产品页面和帮助中心 (help center)，需要超越简单的功能介绍，深入回答用户可能提出的每一个细枝末节的问题 [15:56]。例如，如果你的产品是一款AI支付处理API，你需要创建内容详细解释它如何与特定数据分析工具集成、支持哪些语言、有哪些具体使用场景等。这种对长尾问题的全面覆盖，不仅能提高你在LLM答案中被引用的概率，也能显著提升用户体验。 2. 广度引用：构建多维度的信任网络 LLM在生成答案时，会综合来自各种渠道的信息。因此，仅仅依靠自己网站的内容是远远不够的。你需要积极拓展“引用策略”，确保你的产品在以下关键渠道中被广泛且高质量地提及： • 垂直媒体与测评网站： 对于B2B产品，Tech Radar等行业媒体是重要引用来源；对于消费品，Glamour、Cosmopolitan等时尚生活媒体影响力巨大 [38:57]。 • 视频平台： YouTube和Vimeo等视频内容，尤其是针对特定、甚至小众的B2B使用场景的教学或评测视频 [30:49]，能够有效增加引用。 • 用户生成内容 (UGC) 社区： Reddit和Quora等平台，因其真实的社区讨论和用户评价，成为LLM高度信任的引用源 [16:43]。但请注意，这里的策略绝非“水军”式刷屏，而是以产品代表的身份，真诚、专业地参与讨论，提供有价值的信息 [18:07]。 “信息增益”与“实验精神”：AEO的底层心法 要真正驾驭AEO，除了上述策略，更需要两种核心心法：信息增益 (information gain) 和 持续的实验精神 (experiment design)。 LLM旨在提供有价值、非重复的“答案”。因此，你的内容必须具备“信息增益”——即你所表达的，是其他信息源未曾充分涵盖、或以更独特视角呈现的 [27:19]。避免仅仅重复他人言论，而是要带来新的洞察、原创的研究或独特的案例。 同时，鉴于LLM技术仍处于快速演变之中，任何“最佳实践”都可能转瞬即逝。因此，你需要拥抱严谨的实验设计。通过设立对照组和实验组，在不同问题集合上测试不同的AEO策略（例如，在Reddit上积极发帖，或创建特定YouTube视频），然后量化结果 [32:56]。这种数据驱动的迭代，而非盲目追随所谓的“潮流”，才是确保你在AEO战场上持续领先的关键 [46:03]。记住，可重复性是衡量一项策略是否真正有效的黄金标准 [45:16]。 展望未来：LLM时代的“信任坍塌”与“智能体” AEO的兴起，也带来了新的挑战和思考。当AI开始大量生成内容，甚至基于其他AI生成的内容进行训练时，我们可能会面临“模型坍塌 (model collapse)”的风险 [56:46]。如果LLM最终只引用和总结AI生成的内容，其答案将趋于同质化，失去“群体的智慧 (wisdom of the crowd)”所带来的多样性和深度 [57:41]。这提醒我们，人类创造的原创、高质量内容，在任何时代都将是信息生态的基石。 同时，LLM的未来不仅仅是“回答问题”，它正走向自主智能体 (autonomous agents) 的方向 [59:03]。想象一个AI能够深入理解你的偏好，为你规划一次完美的旅行，甚至在无需你介入的情况下为你做出各种决策。在这样的未来，AEO的战场将进一步拓展，它将不仅仅是争取被“引用”，更是争取成为这些智能体背后“信任和偏好”的源泉。 这场变革并非简单地取代传统搜索，而是在搜索之上增加了一个全新的维度 [48:18]。它是一个新的增长渠道，一个高质量流量的来源，也是对内容创造者和营销人员提出新要求、带来新机遇的时代。 文章元信息： • 思想来源 (Source of Inspiration): Ethan Smith (Graphite) • 原始视频 (Original Video): The ultimate guide to AEO: How to get ChatGPT to recommend your product | Ethan Smith (Graphite)