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我们在寻找这样一个时代—— 一个奖励思考、嘉奖韧性、珍惜乐观的时代。 一个让思想重新主导节奏的时代， 不是喧嚣取代理性， 而是理解重新赢得尊严。 我们渴望一个不以速度论英雄的时代， 一个懂得在混乱中停顿、 在坠落中重建、 在崩解中生长的时代。 我们希望抵达一个仍容许乐观存在的未来—— 那种不是盲目的自信， 而是历经风暴之后仍然相信黎明的温度。 再次感谢各位！
从防城港刚回长沙 盒马趁着还在会员日 猛猛下单了一千多的日常用品 有一种回到文明世界后的报复消费的爽感 没有盒马山姆真不行 过于依赖了。
你以为的割韭菜：用数字人做100个视频说这是真人拍摄 真正的割韭菜：真人拍一个视频，说这是数字人做的😂
如果这篇文章是立党来写，他大概会起名叫《党哥痛批代币赌场》。标题很直接，内容估计也是：骂投机、骂骗局、骂币圈。人们喜欢听痛快话。但我想写的是意义。意义在哪里？是个核心哲学问题。 代币经济的出现，不是空穴来风。 它有一整套历史逻辑——技术进步、金融创新、社会信任的崩塌，这些因素叠加，造就了它的爆发。 成也代币，败也代币。 它最初的理想是为了让信任回到系统里，但最后却被信任的问题反噬了。 所谓的“token casino”（代币赌场），问题不只是泡沫，而是它在很多层面失去了意义。 原本代币应该是协作的工具，是一种新的分配机制，但很快就被简化成投机的筹码。 项目的价值不再取决于理念，而是能不能“拉盘”； 参与者不再是建设者，而是赌徒。 评论区的看法永远两极，有人赚钱了，有人亏光了。 说到底，这就是赌场的逻辑：有输有赢，有快感也有伤口。 我不是赌徒，我不会靠这种事生活。 但我会去研究，因为这是我做研究者的本能。 我想知道，为什么人类一次又一次走进这种结构性的陷阱。 历史上，那些不能创造长期价值的活动——黄、赌、毒——几乎所有正常国家都禁止。 为什么？ 因为它们在经济上制造波动，在心理上制造幻觉，在社会上制造熵增。 它们让人短暂兴奋，却无法构建持续的秩序。 赌博的本质是让人相信“机会能替代努力”，这对任何文明来说，都是危险的信号。 代币经济的早期版本，其实是有优雅逻辑的： 它简单、可执行、看起来很公平——数学、算法、透明。 它解决了旧金融系统的问题，提供了一个人人平等的参与入口。 所以它吸引了理想主义者，也吸引了资本。 但任何过度简化的体系，最后都会带来新的问题。 当人类社会被压缩成协议，当信任被简化成签名，当协作被还原成交易，意义就被挤出了系统。 网络从一个用来理解和连接的地方，变成了一个用来交易和博弈的场所。 价值可以自由流动，但语境无法传递。 验证取代了解释，共识取代了对话。 在追求“绝对自由”的过程中， 人们反而失去了让自由有意义的东西——理解、连接、共情。 到了 2018 年，Web3 的叙事赢了，但赢得很狭隘。 它建成了一个不需要信任的世界， 但同时也建成了一个“失语的世界”。 这个网络可以自动运行，但它已经不太会倾听。 与此同时，语义网那群研究“机器如何理解人类意图”的人，早就被边缘化了。 他们的逻辑太复杂、太慢、太学术，而币圈的逻辑太快、太直接、太赚钱。 于是，真正的“意义工程”被噪音和投机彻底掩盖。 最终，一个原本为了抵抗剥削的运动，自己复制了剥削的结构。 不同的是，这次剥削是“公开的”，是“自愿的”，还披上了“共识”的外衣。 这就是代币的优雅与盲点： 它让人短暂相信秩序能被重新定义，但忽略了， 秩序的本质不是算法，而是人。 所以我这篇文章，核心思想是：意义。 也给所有投身炒币事业的年轻人，因为意义是人生的最重要功课之一。 The Age of Fracture: How Decentralization Won and Meaning Was Lost https://t.co/QMJk1nWFwW
对于当下的许多行业和社会系统来说， 停滞才是最糟糕的结局——比犯错还糟。 因为整个现代生态，无论是经济结构、科技体系，还是社会运转逻辑， 都默认一个前提：我们会持续增长、持续前进。 一旦停止，就不是静止，而是衰败。 系统本身就是在“前进”中维持稳定的。
如果互联网的模式不改变，那这些巨大的算力中心要来干嘛？ 你可以想象，几百亿美金的超算集群，结果每天只是被用来跑一些聊天模型，回答天气、写邮件、做点PPT——那基本就是 “超算闲置时代”。 我们看起来在用AI，但实际上，底层基础设施的潜力远没有被释放。 如果一个系统只能生成语言，而不能参与执行、验证、决策，那它的计算资源就永远只能“半开”。 很多人谈主权个人、科技领主这些概念，的确听上去像精英主义，但我始终觉得，基础设施的真正意义，是要让“非精英”也能使用而不自觉地受益。 互联网之所以改变了世界，是因为不需要你懂TCP/IP； 智能手机之所以普及，是因为不需要你懂通信协议。 真正的范式革命，永远不是“精英的逃逸”，而是“结构的下沉”。 它必须让普通人能无感接入、自然参与。 而今天很多人把 Web3 理解成代币经济，这其实太狭隘。 代币只是一个激励层，不是结构本身。 从更大的历史尺度看，Web3 代表的是一种 范式转变（paradigm shift）。 如果最终我们只是让“中心化的权力”换了个名字、把服务器搬到了链上、把账号换成钱包地址，那这不是革命，只是换皮。 维持现状，就是范式转移的失败。 很多大厂都尝试过，比如“元宇宙”就是一次试图定义新范式的尝试——但最后失败了。 为什么？因为它没有解决底层结构的问题。 “空间化的互联网”听上去浪漫，但本质上还是 Web2 模式的延伸，只不过把浏览器变成了虚拟头盔。 我有时候在想，也许我会给扎克伯格一个建议： 人的幸运值是有限的。 你能在19岁那年创造一个改变世界的平台，已经是概率奇迹。 但如果你在第二次范式转变中仍然沿用同一套逻辑，那好运也救不了系统性的老化。 同样地，Sam Altman 他们的成功，也取决于他们是否能真正突破范式。 如果他们只是让大模型成为更聪明的“黑箱”，那这条路的终点，就是另一个中心化的帝国。 到时候，模型对普通人来说，只是一个聊天搭子——高效，但空洞；强大，但封闭。 那我们到底缺什么？ 表面上看，大语言模型已经具备了我们想要的一切：能理解自然语言、能推理、能生成、甚至能写代码。 听起来，这不就是我们说的“语义运行时”吗？ 是的——表面上是。 但问题在于，它们只是模拟这些能力，而不是在结构上实现它们。 看起来像“理解”，但没有可验证的推理路径； 看起来像“智能”，但没有明确的逻辑框架。 本质上，它们仍然是“相关性机器”，而不是“因果性系统”。 所以，大模型真正的三个缺陷，是结构性的： 1️⃣ 有语义，却无结构。 LLM 的“理解”是隐性的，埋在几千亿个参数的权重里。 它能“说出”意义，但不能“展示”意义。 真正的语义系统，必须让意义是显性的、可组合、可验证的。 也就是说，你得能指出：“它为什么这样推理？”、“它依据了什么事实？” 今天的 LLM 是在语义层上说话，却还没有在语义层上思考。 2️⃣ 能生成信念，却无法提供证明。 它可以写合同、诊断问题、甚至模拟逻辑推理——但我们无法验证它的正确性。 它的输出没有来源（provenance），也没有可复现性。 今天问它一遍，明天再问一次，可能就是完全不同的答案。 而真正的可验证系统，必须像区块链那样，信任数学，而不是信任人。 现在的模型让我们信任“它”，这恰恰是 Web3 想摆脱的那种中心化信任。 3️⃣ 是语言界面，而非系统接口。 现在的 Prompt 体验很顺滑——你问，它答。 但它生成的结果是游离的，不接入任何可验证的系统。 没有智能合约，没有持久逻辑，没有数据溯源。 未来的 LLM 必须能直接组成系统，让“语言＝行为”， 输入一句话，就能在规则透明的环境中触发实际执行。 这才是从“语言生成”到“结构调度”的飞跃。 这就是当前的断层： 我们已经拥有了强大的表达能力，却还没有可靠的结构信任。 AI 能生成知识，却不能证明知识；能模仿思维，却不能承担后果。 如果我们止步于此，就会重演一次中心化的轮回—— 这次掌握权力的，不是平台，而是模型。 真正的 Web3 精神，不是要建更大的模型，而是要建更透明的系统。 一个每一句话、每一个规则、每一次执行都可以被验证、重组、共享的开放智能网络。 那时，语言才不只是人机界面，而会成为智能的治理层—— 在这里，意义、逻辑与执行真正汇合为一体。 这才是范式转移的完成。 不是造更大的盒子，而是打破盒子。 From Useful to Trustworthy: When Language Becomes the Operating System https://t.co/nYHP8bU87D
对商业最大的误解，就是要求商品有用 商业的核心是交易，交易的核心是说服 如果所有的商品都特别有用，那就不需要说服，“营销”这个词压根就不应该存在 有用的商品当然是存在的，比如止疼片，吃了就不疼了 这种商品就不太需要说服，爱买不买，我大可不必做个动漫 IP 手办宣传我们的产品能止疼 但这种产品的占比是不高的 商品的价值分为六类：功能价值、便利价值、感官价值、情感价值、社会价值、心理价值 客观上的有用的商品一般是前两类价值，比如矿泉水，没有争议 但是 Fillico 牌的矿泉水一瓶 1000 美金，这东西有没有用，就有很大争议了，因为它的价值不在前两类，而在后四类 所以商品有用，是在用一种公认的客观商品价值来说服你 商品没用，是在用一种非公认的主观价值来说服你 说服是必要的，“有用”只是可选的 如果今天我在国内的社交媒体发一个帖子，说我一天不喝咖啡就会死，会有无数的人在评论区阴阳我 但是早在 100 年前，美国的工人就认为咖啡是必需品，coffee break 这个词就是从那个时候出现的 你说咖啡有用还是没用？讨论这个问题是没有意义的
为什么要直接做成 Agent 而不是直接使用 Claude Code 呢？ 因为这个 Agent 是专门用来基于某个内部 Design System 生成 UI 代码，虽然 Claude Code 也可以完成这样的任务，但是有几个原因： 1. 使用难度 - 能让 Claude Code 基于某个没有训练的 Design Sytem 生成代码，需要一定的提示词说明，对于普通用户使用门槛较高 - Claude Code 不能直接预览代码的效果，他们做了一个类似于 v0 dev 的 UI，可以直接在浏览器实时预览 AI 生成的代码，不需要搭建任何环境 2. 成本 - 使用 Claude Code 每次开始任务之前要大量检索文档，Token 消耗比较大，上下文也会占用较多，但是制作成独立的 Agent 后可以对系统提示词进行优化，将文档内容针对 Agent 优化，可以节约上下文。 3. 权限 - 目前他们不是所有人都能用 Claude Code，一些非开发人员并没有配置 Claude Code，做成独立的 Agent 工具可以让更多人直接使用
我记得 AI 刚出来的时候，一堆人说：web2 时代的所有产品， 值得用 AI 再做一遍。 然而对个人来说，web2 的产品也太多，太难选了。而且很多都已经是第几百个版本，上百人的团队做出来的产品了。就算交给 AI，很多人也不知道从何下手或者如何增长。而且当初的增长方式，很可能已经不适应当前的用户和市场了。 我想说其实有一个时效性更强，更功利的路径： AI 时代的所有产品，值得用 AI 再做一遍。 随着模型能力不管是横向还是纵向维度的增强，很多之前只能卖给 AI 爱好者的“铲子”，现在都慢慢到达了可以破圈走向更大市场的阶段。一些之前也许因为质量而不可商用的产品，现在也慢慢变得可以商用了。 而且 1，2 年前这些产品，增长方式基本上都可以在社媒上找到明牌，且现在还在时效性内，版本也没有产生翻天覆地的变化。 说白了，抄的难度小一些，选择起来也更容易一些。 说实话我感觉对于个体来说，能不能赚点钱都不应该是问题。真正的问题只有下面 3 个： - 时间 - 执行力 - 选择/机会成本 我相信如果你真的去做了点什么，你也会有同感。
YouTube学英语第一步：新建一个账号。不需要新的邮箱，同一个谷歌账号可以开无限个YouTube账号。 第二步，在这个新的账号只使用英文搜索，只看英文的内容。之后推送的自然就都是英文内容了，并且可以自动借助算法根据你的喜好给你推送感兴趣的视频。 第三步，不要忽视短视频。一旦推送你的都是你感兴趣的英文内容，YouTube短视频就成了宝藏。短视频的特点简单、短、可重复看、有趣，这些都是好的学习材料所具备的有点。 最后一步，每天多花点时间在这个账号上，你的英文自然就会提升。
在AI 编程时代，人人都能做产品，但真正让产品脱颖而出，是审美和设计 不知道该如何提升？先从学习大佬开始 今天我来分享下我关注的宝藏设计师大佬，每一位都能让你深刻感受将设计融入产品的力量！ https://t.co/NdJZGTax6x
试了一下 Open AI 昨晚发布的这个在 ChatGPT 直接调用其他 APP 完成任务的能力，确实屌。 可以通过 GPT 的自认语言进行检索或者要求对应的 APP 创建，还能继续对话进行修改或者筛选。 如果需要修改或者手动编辑的话直接跳转原来的应用进行处理。 如果需要调用对应应用你需要有这个应用的账号才行。 我用 Figma 做了一下测试，目前只能调用 Figjam 也就是只能用里面的白板工具，不能画 UI，不过也很好了。 以后可以把跟 GPT 讨论的技术架构、流程之类的文字结果直接变成流程图了，还能在 Figma 手动编辑
我最近发布一项服务，帮助普通人涨粉，否则退款。 我自己在推上叫了一年要卖课，现在终于开始了。 我为什么走到这一步呢？ 有时候看到推上很多人嘲讽独立开发说，独立开发的终点就是卖课。我内心看得很不是滋味，所以坚持至今。我的一直坚持开发DemoGet，一个月的收入也能在大理很好地维持我这个单身汉的生活了。 但是开发一个软件，然后过不痛不痒地生活就是我想要的吗？ 我真正想要的是那种行走于天地之间的自由，目前来看，DemoGet无法支持我这种自由。 如果我愿意，我现在就可以买一辆三十万的车，马上开始全中国旅行。但真正的自由来自于安全感，来自于掌握一种稳定的变现能力 为了掌握这种稳定的变现能力，我必须改变自己，放弃一些程序员的那部分自我。 我上次说工资是毒药，很多人喷我。但我现在还是这么认为，我要是这么喜欢稳定，就一直留在大厂，我坚持做开源也会有成绩的。 从一个大厂程序员，到低收入独立开发，再到向一个生意人进发。 互联网上虚伪的人太多，你不要看一个人说什么，看他如何做就行。
2025 年底 你完全可以成为 AI 一人公司 AI助理： @perplexity_ai @ChatGPTapp 不会视频？： @capcutapp 缺少审美?：@Pinterest @Jackywine 不会变现？：@Esty @gumroad 不会代码？： Codex @kirodotdev 没有客户？：@Reddit、@X 不会设计？：@figma @lovart_ai 没有网站？： @boltdotnew @vercel https://t.co/aHOolICuj1
我称之为“使用 AI 的第一性原理”。 你需要提供的，只有你的当前情况（the facts），和你的终极目标（the goal），然后让 AI 去层层拆分。 相当于是业务上的 plan mode。在这个过程中和 AI 共创，不断添加信息细节，让整个计划更符合自己的实际情况。 整个流程应该是 top-down 的。 不要自己在那琢磨一些中间态或者里程碑，然后一点点去问 AI 细节，整个流程变成 bottom-up。最后很有可能路径更长，且最后的结果产生了偏移。
哈儿，给推友们笑一个～ https://t.co/aqeyETjQWy
万维钢：培育创造力的三大要素 1. 家庭的富足 2.社会的宽容：允许折腾 3. 青少年：积极情绪+高能动性 培养创造性人才的关键：智力引导，千万不能控制 创造性人才和应试者的三大差别 1. 认可来自于自身、客户和社会， 不是学校和老师； 2. 要长板🛹，不是各科均衡拼总分； 3. 乐于追逐新鲜事物，建立绝对优势，有健全的人格 应试生的最大问题是专注考试导致视野狭窄和缺乏能动性。 我的补充：家庭富足，尤其是思想上的富足。我见到太多家长经济富足，但眼光只能看到内卷，孩子从活灵活现的小学生变成目光呆滞的高中生
biotech有一件非常矛盾的事情 1. 新药研发管线在国内不赚钱，人也很廉价 2. 每个患者也不应该看不起病，大家也都希望一个礼拜吃十块钱的药就能救命 所有人好像都不想走美国的路，因为政府没那么多钱，那既想省钱，又想让大家吃便宜药。那药企就肯定不赚钱了 当然中成药另说了，中成药永远赚大钱
是时候来做个解构了！ 这会是一个令人毛骨悚然的新范式资本叙事：⬇️ https://t.co/6Yoz0E2sAl
我和宝玉老师有一样的观察和看法，并且在 pycon 上的主题中也给出了分享/做了一些探索。 用 swe agent（claude code/ claude agent sdk）作为 agent execution runtime 可能是目前非常经济、有效的应用构建范式。 同时，我们在这两年的企业级 rag 探索中看到，满足真实世界的复杂文档理解的任务需要推荐多文档分层结构理解的索引和对应的召回，并 agentic 地按需利用这些结构去组合、探索召回（我的 blog 里分享了这个方法 fusion graphRAG、看到业界也出了类似的方法和论文） 两者结合，在应用中涉及成百上千个文档理解/知识接入时候，目前最适合的范式是： - cli utils/pipeline 友好的文件结构和格式 > 精心封装的复杂索引召回系统与工具抽象 - 以分层文件系统为核心的索引结构 为此，我们发起了一个项目 openkl - 融合了 rag/memory/rag-memory 增强的系统，以文件分层结构存储：统一长期记忆和复杂文档理解抽象 - 分层结构可以同时被 shell utils 访问或者 cli cypher query：如果需要，可以写出复杂的图模式查询，在 cli 上！ - 成为可以被 claude code/agent sdk 最佳插拔的 cli文档接入工具（有 agents. md 引入 sys promot 例子） 这个项目还在探索状态，已经开源 https://t.co/SRKusSrGIr
迷茫时刻，动手做个家具吧～今天做了个吧台 https://t.co/FQ8WCc1vk6
转译：OpenAI DevDay 2025：Sam Altman 开场演讲核心回顾 两年一度的 OpenAI 开发者大会（OpenAI DevDay）在众多科技爱好者的期待中拉开帷幕。创始人兼 CEO Sam Altman 登上舞台，带领我们回顾了过去两年 OpenAI 的飞速发展，也为未来描绘了一幅激动人心的图景。 📈 用户和开发者暴涨 从 2023 年到今天，OpenAI 的生态规模出现了爆发式增长： • 每周活跃开发者从 200 万人 增长到 400 万人。 • 每周使用 ChatGPT 的用户则从 1 亿人 飙升至超过 8 亿人。 不仅如此，OpenAI API 每分钟处理的 Token 数量也从 2023 年的每分钟 3 亿个增长到今天的每分钟 60 亿个，增长了整整 20 倍。 📱 ChatGPT 内的全新应用生态 这一次大会最重磅的发布之一，是ChatGPT 内置应用（Apps）功能： OpenAI 推出了 Apps SDK（应用开发工具包）的预览版。这个 SDK 基于模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP），开发者可以用它创建能在 ChatGPT 内直接互动、实时适配用户需求的个性化应用。 目前首批上线合作伙伴包括： • 旅游订房（Booking、Expedia） • 设计与创意（Canva、Figma） • 教育学习（Coursera） • 音乐娱乐（Spotify） • 房地产服务（Zillow） 这些应用即日起对欧盟以外地区所有登录用户开放，涵盖了免费、Go、Plus 和 Pro 等多个套餐。 OpenAI 还推出了名为 Agentic Commerce Protocol 的全新商业协议，允许用户直接在 ChatGPT 内实现即时结账，让消费体验更顺畅。 今年晚些时候，开发者将可以向 OpenAI 提交自己的应用进行审核和发布。与此同时，OpenAI 也将推出应用目录，用户可以更方便地查找和安装喜欢的应用。未来，这些应用还将逐步开放给 ChatGPT 的商业版（Business）、企业版（Enterprise）和教育版（Edu）用户。OpenAI 表示正积极推动欧盟地区应用的上线。 🤖 更强大的 AI 智能体构建工具 本次发布中另一个令人振奋的部分是智能体开发工具集（AgentKit）的全面亮相： • Agent Builder（智能体构建器）：提供了一个直观易用的可视化界面，用拖拽的方式快速创建复杂的智能体工作流（目前处于 beta 测试阶段）。 • ChatKit：专为开发个性化聊天式智能体打造的工具包（即日起正式开放）。 • 全新升级的 Evals 评估工具：支持更丰富的数据集、追踪分析、自动化提示词优化和第三方模型（即日起正式开放）。 此外，全新的连接器注册中心（Connector Registry）也开始逐步向部分 API 和企业用户开放。企业管理员可以集中管理 Dropbox、谷歌云盘、SharePoint、Microsoft Teams 等多种数据源及第三方 MCP 服务。 而在安全方面，OpenAI 发布了名为 Guardrails 的开源安全模块，用于保护智能体免受恶意输入或敏感信息泄露的威胁。 💻 Codex 迈入正式商用阶段 AI 编码工具 Codex 正式从预览阶段进入全面商用，推出了全新 Slack 集成、Codex SDK 以及更完善的管理工具，包括环境控制、监控和数据分析仪表盘。 Codex 的使用量自今年 8 月以来增长超过 10 倍，特别是 GPT-5 版的 Codex，在发布后三周内处理了超过 40 万亿个 Token。几乎所有 OpenAI 工程师（占比接近 100%，7 月时约 50%）现在都在使用 Codex，平均每周合并的代码请求量增加了 70%，并且 Codex 现在几乎自动审阅所有提交的代码（Pull Request）。 从今年 10 月 20 日起，Codex 云任务将计入使用限额，具体套餐情况为： • Plus 套餐：每 5 小时可执行 30～150 条本地消息或 5～40 个云任务。 • Pro 套餐：每 5 小时可执行 300～1500 条本地消息或 50～400 个云任务。 （代码审查任务目前暂不计入使用限额。） 🔧 API 新品与更新 OpenAI 同步推出了一系列重量级 API 升级： • GPT-5-Pro 正式上线，专为金融、法律、医疗等高准确性场景设计： • 输入 Token 每百万 $15，输出 Token 每百万 $120。 • GPT-Realtime-Mini 和 GPT-Audio-Mini API 模型也上线，成本降低约 70%： • 文本输入每百万 Token $0.6，文本输出每百万 Token $2.4。 • 音频输入每百万 Token $10，音频输出每百万 Token $20。 • 视频生成工具 Sora-2 和 Sora-2-Pro API 进入预览阶段： • Sora-2：视频分辨率 720x1280 或 1280x720，每秒收费 $0.10。 • Sora-2-Pro：720x1280 或 1280x720，每秒收费 $0.30；更高分辨率（1024x1792 或 1792x1024），每秒收费 $0.50。 • 支持丰富音效与视频同步效果，用户可轻松调整视频时长、画幅和分辨率，并快速完成视频的重新混剪（Remix）。 • 图像生成 API GPT-Image-1-Mini 价格降低约 80%，每百万 Token 文本输入 $2，图像输入 $2.5，图像输出 $8，每张图片 $0.005～$0.015（取决于质量和尺寸）。 Sam Altman 此次的演讲展示了 OpenAI 两年来惊人的成长速度与未来广阔的前景。借助更加完善的工具和生态，OpenAI 正迅速扩大自己的影响力，持续推动 AI 应用的爆发式创新，让普通人的生活、工作、娱乐方式迎来深刻变革。
GPT-5 Pro、Sora 2、Sora 2 Pro API 已经上线 GPT-5 Pro 百万 Token 输出价格高达 120 美元 Sora 2 输出每秒 0.1 美元，Pro 输出每秒 0.3 美元 https://t.co/bu7BTGy3DI
很明显，为了对你所在的社会、你所居住国家的经济做出贡献，你必须做一些有价值的事情。但如果你做的事情是其他人都在做的，那它的价值又在哪里呢？现在，做一些别人没在做的事，这听起来比做起来容易，因为我们人类被各种信息包围，这让我们想去模仿我们所感知到的东西。同时，有那么多你可以探索的领域，它们与你每天接收的信息毫无关系。所以，精心筛选你的信息来源极其重要，这样你就不会成为一个任由基于人工智能 (AI) 的算法信息流告诉你什么重要的人，最终消费着和别人一样的信息、一样的东西、一样的梗、一样的新闻。 相反，你应该积极主动。你应该刻意地设定一个目标，一个你想要探索的领域，然后积极地搜索与这个领域相关的信息，这样有一天你就能成为这个领域的世界第一专家。做到这一点并不难，你只需要保持持之以恒，因为没有其他人在尝试这样做。其他人每天都只是在读同样的新闻，讨论同样的新闻。但这样他们就无法获得竞争优势。