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这篇《我在为逆向工程师打造一款专属浏览器》的文章极其精彩，如果你对逆向工程有兴趣非常推荐。 背景知识是现在很多大网站都会借助一种 fingerprinting 的技术来唯一识别一个用户，不管你怎么换匿名模式或者换浏览器，都知道你是同一台电脑使用。 原理是基于浏览器画布Canvas API，在你看不见的位置在一个 <canvas> 画一张图，然后调用 toDataURL()（或读取像素数据），利用不同 GPU 之间微小的渲染差异生成的哈希值来给你打上指纹。通过将 Canvas 哈希与其他信号（如用户代理、安装的字体等）关联起来，追踪器可以构建一个相当稳健的指纹。 对于逆向工作来说，监视并选择性地伪造这类调用非常有用。作者就是介绍了怎么一步步去监控和伪造 Canvas API 中的 toDataURL 函数。 JavaScript 本身是很容易修改系统原生 API 的，比如我之前介绍过的跟踪 Claude Code 数据传送的 Claude Trace，就是修改了 JavaScript 的 fetch 函数，直接拿到了所有 Claude Code 的请求。 作者第一个想到的办法是通过浏览器扩展，在网页加载时就加载它的注入脚本，但是没有成功（虽然后来评论有人指出是可以做到的） 然后作者想到另一个办法就是用 Electron 打造一个浏览器，由于 Electron 可以比扩展程序有更高的对网页操作的优先级和权限，所以它的方法被验证是可行的，并且有一个 electron-browser-shell 开源程序可以直接实现一个浏览器套壳应用，省了很多额外的基于 Electron 开发浏览器套壳的工作。 这个方法在Tiktok等各个网站都成功了，不过最终在Cloudflare上栽了跟头，不得不说Cloudflare在反逆向方面是真的牛，各种手段，我其实以前也尝试过，早放弃了。 不过作者显然不是一般人，他首先发现Cloudflare 在一个沙盒化的 iframe 里渲染 Canvas，而这个 iframe 又藏在一个封闭的 Shadow DOM (一种将 DOM 封装起来，与主文档隔离的技术) 中。这个 iframe 是一个 OOPIF (out-of-process iframe)，也就是跨进程 iframe。它运行在一个不同的渲染进程里，所以页面级的脚本（以及我们注入的钩子）根本无法在那里运行，因此，也就没有日志了。 找到原因后，作者通过一个底层 API，成功在 iframe 中注入了它的逆向脚本。 但这还没完，Cloudflare 早就预判了会有人通过篡改系统 API 来逆向，在 JavaScript 中，函数包含一个 toString 方法，如果你篡改了系统函数，返回的结果是不一样的。 作者没有放弃，又找到个办法，就是连 toString 都一起篡改了，但由于需要打补丁的 toString 方法是在太多（基本上每个系统函数都可能会被检测），而且还可能由于补丁太多还导致了其他问题。 最后作者来了终极大招，重新编译 Electron 源码，魔改 Chromium！ 在浏览器内部调用 Canvas 的 方法时，触发一个自定义的 toDataURLCalled 方法，在 Electron 中直接获取，就不需要通过 JS 去注入了，既然 JS 系统代码没有被篡改，那么 Cloudflare 也不会认为代码有问题。所以也成功搞定了 Cloudflare。 整个过程还是很精彩，推荐看看！
对"心流"的依赖，很可能是程序员成长的敌人 很多程序员喜欢熬夜，不是因为夜猫子体质。 而是因为晚上没人打扰，可以进入那种传说中的"心流"状态。 “心流”一直是很多程序员喜欢的，甚至是追求的状态。 程序员的工作本质上是"沉浸式"的： 一个完整且明确的问题，固定的上下文，需要你沉下心来几个小时甚至几天地死磕。 解决了，爽！ 那种满足感是实实在在的，就像游戏通关一样。 但从程序员变成创业者后，这种状态几乎消失了。 创业的工作本质上是“碎片化”的： 邮件、客服、申请、会议、人事、通话…… 不同上下文，不同人群，优先级还一直变。 这些问题是如此的繁琐，枯燥，压抑，甚至会感觉到“恶心”。且大多发生在白天，和生活中的各种琐事再交织一起，更容易被分心。 所以常常感觉没干什么，时间就没了，人还挺精疲力尽的。 中间偶尔一些空闲，也宁愿拿来刷手机了。 程序员习惯解决“大问题”， 而创业者每天都要解决“小问题”。 那些所谓的小问题，往往只是捅破一层窗户纸， 我觉得甚至都不能叫“解决”问题， 单纯只是在“处理”问题。 做完没成就感，不做还满是焦虑。 所以很多人会怀念写代码的日子， 就和怀念读书的时候一样。 因为那是一种单纯的累， 至少那时，问题是明确、可控的，能收获快乐。 所以很多程序员天生就不适合创业。 再夸大一点说，很多学术出生的也天生不适合创业。 从心态上看，做运营的人反而更适应创业， 因为他们能在碎片化中保持产出。 但 AI 的出现， 不敢说改变了这一切，起码给了程序员一个机会。 AI 让程序员可以多线程工作，同时处理不同项目、不同上下文，甚至可以在碎片时间里也有产出。 我看到很多人，也包括我自己，在用 AI 编程后，抱怨现在没有了“心流”的状态。 其实，追求“心流”，又何尝不是一种包袱和依赖呢。 换个角度， AI 让程序员第一次具备了“像创业者一样工作”的能力。 尽管这个体验，没有解决问题的愉悦感，没有专注的成就感。 所以在 AI 时代，我觉得，程序员如果拿着 AI 只是用来上班写代码，这简直是暴殄天物。 程序员的正确 AI 打开方式应该是：尝试创业。 当然大概率不会成功，但是起码能真正拓展你思维和认知的边界。
关注吧，过1万粉到时候抽奖搞一波 这几个月，我个人已经贡献了差不多40个以上，正股盈利超过20%的ticker了，还有几个100%以上收益率的 有人10万人民币做期权打到了150万，有人翻了4倍但是没给我说本金多少 总之肯定是比不过这几天加密meme链上的，但是美股胜在一个流动性好，你的本金不是别人的利润 https://t.co/a775SwTPKv
再来个案例，让AI更加了解API使用方法： 1、给AI装firecrawl mcp 2、把api文档地址给ai 让ai利用mcp深度查阅 3、让ai整理所有api文档 4、让ai分类 把不清楚入参或不清楚response的列出来 5、人工review 定义好入参 6、让ai分别去调用这些不知道response的api 7、重新打印并整理这些api 8、然后你就有了一份新的方便ai阅读的api文档 9、可以让ai干活前参考这个文档 ai构建api的成功率立马高了
程序员现在真的要开始深度思考一个问题： 算力大基建铺好了，这么多海量算力——到底要用来干什么？ 我们都觉得自己是小虾米，跟“国家级基建”“能源部批文”这些大词没关系。 可真的无关吗？ 最后这些算力要落地，不还是靠一行行代码、一段段逻辑来跑？ 谁在写逻辑？不就是我们吗。 我那天就在想，几年前一个闺蜜跟我说： “我觉得你肯定喜欢那个东北雨姐。” “我怎么会喜欢这种..." 但她还真说对了，我确实背着她在看东北雨姐的视频， 连她那个东北小老公我也挺喜欢的。 我后来就开始想： 如果要让推荐算法算出我这种又隐秘又细微的小心思， 要消耗多少算力？ 得跑多少数据、训练多少模型、调多少参数？ 我们用几百兆瓦的电，几万个GPU， 只是为了精确预测一个人深夜会偷偷喜欢哪个网红？ 这就是“智能时代”的伟大成就？ 把全世界人所有最隐秘的小癖好、恶趣味、情绪波动全都算出来， 然后精准地推荐回给他们， 让他们沉溺其中，再看一条、再买一点？ 这就是海量算力的用途？ 这就是我们程序员亲手写出来的文明形态？ 我不反感推荐算法，也不是不懂商业逻辑。 但当我们能支配的能量已经大到可以模拟宇宙、 可以预测生态系统、 却被用来计算“谁会多看一眼谁”的时候， 你不得不开始问： 我们到底在建什么？ 是算力大厦，还是注意力监狱？ 敬请关注： https://t.co/pi4BOSFHHD
“智能是指学习系统将经验和先验知识 转化为处理未知任务的技能的效率” 这个定义来自，他是 Keras 深度学习库的创建者，也是谷歌的 AI 研究员。 这句话非同寻常而意义非凡，因为它提供了一种严谨、可衡量的思考智能的方式，超越了对单任务性能的过度炒作。Chollet 认为，真正的智能并非在于模型在其训练基准上的表现如何，而在于其泛化和适应的能力。 这一观点挑战了该领域，要求构建灵活高效的学习系统，使其能够以最少的经验解决新问题，而不是仅仅创建高度专业化、在其狭窄领域之外脆弱的模型。 论文链接在评论区
周刊发了，可以明天上班看，这回真量大管饱了 https://t.co/ZSaF3U8VxP
我这篇《算力神庙》，写到中段的时候真的有一种强烈的感觉—— 这不仅是一场科技或战略资产的押注， 更像是一个帝国在抓住最后一根救命稻草。 你去看那些引用的文件，白宫、能源部、各州政策，全都非常新。 要知道，在美国这种连自己后院动点土都要审批半年的国家， 现在居然能为了“算力”开绿灯。 我感受到了一种文明的焦虑感。 全球化之后，美国的铁锈带一直承压。 从外部看他们生活还不错， 但从万斯的《乡下人的悲歌》视角看，那种“无望”更多是精神性的。 “我们曾经造世界，如今只能看世界继续运行。” 川普的“制造业回归”只是给这种情绪披上了口号。 精英知道不现实，但普通人需要被安慰， 需要一个新的“造世界”的幻觉。 于是当AI、超算、数据中心出现， 政治、资本、心理三股能量终于对上了频。 算力成了新的钢铁，数据中心成了新的工厂， 电力和冷却系统成了新的教堂。 美国不仅仅是在建数据中心， 是想重启一种megastructure的文明回归， 在重建一种“我们还在造未来”的信念。 这篇文章写到最后我发现， ..... (不说了，自己去看吧） The Cathedral of Compute https://t.co/Zby6kbJqHd
「 Competitive pressure，Misalignment 」 两篇好文章，Moloch’s Bargain 和 Hunger Game Debate。两篇文章，设置了以同一种情形，Agent 需要击败对手，以获得 “相对” 胜利。 此处，“相对” 胜利意味着，目的是战胜对方，而不是寻求truth。而当场景中要奖励相对胜利时，LLM Agent 就会开始牺牲 truth。 Moloch’s Bargain 发现，以audience为奖励信号，会推动Agent 采用更有说服力但更不安全的策略， 如欺骗和虚假信息。 在Hunger Game Debate 的零和游戏的竞争压力下，Agent采用反社会策略如煽动和谄媚，从而破坏准确性与事实性。 当以相对胜利作为奖励时，模型似乎只会片面地算账。 很明显，Agent 似乎还未学会算总帐，算大账，算长远账。
最近在看一圈 ToB agent 的落地情况，有个判断越来越清晰： 至少还得 1 年，国内 ToB agent 才可能真正起来。 第一，国内的模型能力，还不够。 ToB 业务链条长、场景复杂、对结果的容错率极低。 现在的大模型，哪怕再微调十遍，稳定性不够，自洽性不够，还不够听话这些问题依然严重。 prompt 写得挺对，它干的事还是不怎么靠谱。像个刚转岗的实习生，流程懂了点，但是做起来全是 bug。 第二，做技术和懂业务的，不是一拨人。 ToB agent 最大的挑战是知识怎么迁移。比如想让 agent 搞懂保险理赔、医疗问诊、法律审查……这些不是写 prompt 能解决的，它们背后是几十年经验、人情流程和模糊判断。 越值钱的知识，掌握它的人越年长，越难被结构化表达，更别说这批人愿不愿意倾囊相授。 技术今天搞出来一个 agent，业务方只会说三句话：你这不准啊、我们流程不是这样的、你这漏了关键条件，但这个流程是之前开发跟业务一起梳理出来的。 这背后藏了抵触，技术和业务之间，隔着的不是 AI，是一整座山。 那为什么 AI coding 能先跑出来？因为这事里最懂业务的就是技术自己。 谁最懂代码结构？技术！ 谁能写 agent 调 agent？技术！ 谁能 debug agent？还是技术！ 技术是唯一一拨能自己用，自己调 bug的群体。业务等于本体，没有认知 gap，也不需要跨专业翻译，一整个闭环自然就跑通了。 本质区别在这：AI coding 是单边迁移服务自己， ToB agent 是双边博弈，需要认知共建。一个能快，一个必须慢。 对于 AI coding，只要模型理解开发者就够了。ToB agent，不仅模型要懂业务，开发者还得懂业务，然后两边还得对得上话。 这，太难了。 真正的转折点要出现：必须满足模型能稳定 编码行业知识，Agent 能封装复杂动作并处理结果反馈（前提是老顽固们愿意掏心窝），企业能放心把核心流程交出去。 到那一天，ToB 才真正算是 ready 了。 那时候再回头看 coding agent 的进化速度，也许已经不是一个量级的对比了。 技术在革自己命这件事上，从来没有输过任何群体。
这个事情确实值得深思： 最近我有些小工具都不是 npm i 装包， 而是直接写完函数名，AI 自动生成代码， 像 lodash 里好多方法，100% 原码 直出， 注意是原码直出，100% 相似代码被生成。 对于一些常用的业务组件也大概率存在这个问题，虽然好多模版不是开源的，但是会通过 模版消费者的 IDE 被学到。 所以，大概率在将来的某一天，当你命名一个 小猫补光灯 文件夹，很可能直接能捕获到 原码… 那个时候，代码将变得 透明 和 廉价。
昨天知道了一个门票收了 4 个亿的线下课 一场 1000 人，门票 4000，干了 100 场 升单产品最高一单 198w，所以总收入是几十亿，具体数字不好预估 这才是“知识”付费真正的天花板，不在明面，在水下，公域账号知名度为 0 受众文化水平很低，听不懂任何业务逻辑 运营核心是服从性测试、宗教化 仅凭门票不能进入会场，需要再付费买吊牌和手环，不戴手环不许听课，丢失手环需要付 500 元补办 一人发一本书，书上印十字箴言，全场背诵 我上次听说有人这么干，还是观世音菩萨的六字大明咒 但既然是对标宗教来运营，参考佛教也可以理解…… 会场上课，每隔一会就有人直接从台下冲上去找老师合影，送花 不是手捧花，是 999 朵花，需要用手推车才能推上台的那种，持续不断 下课的时候台上堆满鲜花，有托儿，但是也有真粉丝 这个人是微商美业线下课的鼻祖，他的徒弟，就是我之前说的线下课哇哇哭，一场成交 4000w 的 他的徒孙，是大家目前公认的美业线下课 top1 徒孙名气＞师父，师父名气＞师爷 幸亏师爷是在大陆做生意，去台湾怕是要碰见陈桂林
最近很多推友都去香港办港卡，办好后必须要维护啊，不然容易冻卡！ 给大家分享一份办卡后续保姆级指南： 必须做的事：激活&维护，避免冻结，申请实体卡 能做的事：开通香港Stripe 收马老板的工资、绑定微信支付宝日日常消费、申请香港信用卡、资金回国 全都是我亲生经验，帮你玩转 #港卡 办港卡不难，利用好才能值！这个thread 会长期维护，感兴趣请点赞收藏、转发扩散！
很多人问为啥考虑要回国了，细说就一句两句说不清了，我简单说一些基础的想法。 我算是比较外向的人，来这后跟 加/美 几十个网友面基，算是综合多方面的信息产生的想法。当然，90%的网友是程序员，所以肯定是片面的 当然，如人饮水，冷暖自知，每个人的情况和看重的东西不一样，结论也自然不一样。 - 最基础的，中国现在跟任何国家比都是有优有劣。所以 “中国无敌差” 和 “中国无敌好” 的言论，可以直接无视了。如果单论 安全性和便利性，中国是领先的 - 如果你认为科技是第一生产力，AI是未来方向。那么这世界上只有两个强国，中国和美国。其他国家根本没有训练自己大模型的能力，距离这两个国家有代差。 - 所以，只有中美可以给程序员一个超出平均工资的收入，让你过上舒适的生活，并且在当地立足。例如 加/澳/欧，并没有世界级的大公司，很难从全世界获得超额收入，导致程序员的收入并不高，适合已经有家底的人去享受人生，并不太适合去奋斗 - 谈到 教育和医疗，事实上，可能中国不是最好的，但绝对是中游偏上的。 加拿大的医疗系统烂到底了，美国的医疗系统大家在新闻上都看到了。教育的话，也是个复杂的话题，我只能说，没有一个地方是完全好的，在做决定前，不要“听说”，而是 do your own research - 工作强度，社会平均的工作强度肯定是 中/美 之外的发达国家会低很多，假期也多一些，也尊重休假。但在 AI 领域，在大家生产力水平没有代差的基础上，强度和产出就是成正比的，美国的大厂的工作强度并不低。 openai等创业公司的加班强度拉满，大厂的AI部门强度依旧高，亚麻和meta的末位淘汰依旧存在，某著名养老厂前段时间也发生员工猝死。 所以这是个相对复杂的问题，但就我个人体感，国内的强度肯定是更高的，但高的程度并没有那么离谱 - 聊到这，其实牌桌上只剩中美是适合我们这些白手起家的人了。中国大家都了解，我们聊美国，因为我所在的公司的总部在美国，有非常多的transfer去美国的机会，所以去美国肯定是考虑的选项。 - 我非常喜欢美国，并且美国是无可争议的世界第一强国，美国的程序员的收入和机会是断层领先其他国家的 对于美国，我所考虑的是几个点 - 身份焦虑。 h1b 和 绿卡是留在美国的几个坎，在没有 h1b 之前，你无法换工作，只能当签证奴隶。如果你的老板有良心，一视同仁，那很好。但事实上，有部分（比例难说，在美国的朋友可以分享下）老板会因为你走不了而在绩效和升职上有所倾向 - 出入美国的风险。 就像前段时间 h1b 的极限回美国事件，事实上在入籍之前，出入美国都有一定的风险，所以大多身边去美国读博的朋友都是尽量避免回国。 我身边的朋友也都是尽量减少离境次数以避免风险。 - 离家太远，想家，文化融入，漂泊感，种族歧视，等等 这些就因人而异了。也会随着年纪而变化，我年轻的时候很喜欢在海外生活的感觉，现在快30了愈加想家，也有很多比我年长的朋友喜欢这边的环境和人少的感觉。所以还是看你自己 事实上，人在做选择的时候，主观因素是永远大于客观因素的。大部分时候是你内心已经有了决定，然后找很多客观因素去说服自己罢了。 对我来说最重要的是家里人不想在国外久居，这对我来说是一票否决权了，毕竟我一个人过日子过的稀里糊涂hhhh 如果说一些 take-away message 的话 - 如果你像我一样，有 transfer 去海外的机会，并且在纠结，且 你的能力自信未来在国内依旧能找到合适的工作。那我建议你去，至少，去了最多后悔一年，不去可能后悔一辈子，毕竟得不到的永远在骚动。 - 如果你年轻，并且家境不错，我觉得去美国读书是非常不错的选项，看过世界才有世界观 - 如果我还年轻，我会去美国闯一闯 上述仅代表我现在认知的想法，希望大家礼貌讨论 🫶
《销售和流量的区别》 有一本书叫精益创业，它里面说了一句话，算是创业的经典语录。 他说，顾客在和企业接触的过程当中，所接触到的所有的人和事物都是企业的产品。 放到具体的案例里，就是我在小红书刷到了你，然后又进了你的小红书群。然后又通过小红书群加了你的微信，又看了你的朋友圈，又在微信和你聊天了，最终被你转化了。 那么，你的小红书笔记、你的小红书群的聊天记录、我和你私人的聊天记录，还有你朋友圈的所有的图片、文字，还有评论，全部都会影响到我的心智。这些所有的因素加到一起，共同决定了我会不会下单。 一般我们说流量，就是粗浅地理解为别人看了我的小红书之后，有多少人加了我的微信，这个叫流量或者叫客资。 然后就会有很多人发现，流量大并没有什么用，因为流量大不意味着赚钱多。 就是因为是所有的环节共同在影响你能不能赚钱，而不仅仅是客资人数。 那么顾客所接触到的公域和私域，甚至是线下门店的装修环境等等，这一切全部加到一起，叫做销售。
最近真的有点流行语音输入法。 虽然Lenny大礼包有免费一年的whispr flow。 但很多蝗虫群友推荐Spokenly 好处就是支持大量在线和本地语音ASR模型。 比如OpenAI的Whisper，苹果iOS26的听写模型等。 网友甚至提供了免费的阿里ASR听写地址，还有AI提示词，可以自动去除口水词。 去口水词AI提示词Prompt： 处理语音转写的文本： - 去掉无意义的语气词与末尾句号 - 转录模型缺陷：一般不会少字缺字，而是识别错字（同音不同字） - 考虑模型的缺陷，最大可能地基于用户意图，“一般人”的理性思维，来修正转录错误 - 考虑用户的意图，保持原句句式 - 文本流畅度、合理性 > 保持原句 - 粗俗的內容請按照原有的表達，不作任何修改 - 根据上下文校对所有错别字。 - 删除所有无意义的语气词、口头禅、填充词 (如：嗯、啊、就是、然后、这个、那个…)。 - 重新添加标点符号，让语句看起来美观。 - 绝对禁止任何解释、说明、或多余的文字。直接返回修改后的文本。 免费白嫖阿里ASR 听写模型选API，找到OpenAI兼容API 在URL中填写 https://asr.qos(.)im ，记得去掉括号。 Spokenly下载地址，Mac App应用商店搜“Spokenly”，国内和美区应该都有下载。 下载地址见评论区
一个设置让 vercel 费用减少百分之80 上个月 vercel 改了计费方式，我几天就用完了一个月的 credit，基本开销都是在 function duration💥 直到我发现了Vercel 有个默认关闭的隐藏设置：Fluid Compute 我在9月26日打开这个开关后，可以看到，账单明显下降了 80%，而且减少的正是 function duration https://t.co/macety7Clo
超越奇点：Sam Altman 构筑AI帝国的新哲学 时代的洪流与AI的浪潮：我们身在何处？ 想象一下，当一个时代的标志性技术以令人目眩的速度席卷全球，我们这些身处其中的个体，究竟是见证者，还是被裹挟的浪花？Sam Altman，这位站在AI浪潮之巅的领航者，以一种近乎平淡的语气，描述着OpenAI的宏大愿景：一个融合了消费科技、超大规模基础设施、顶尖研究实验室以及未来硬件生态的AI帝国。这并非简单的商业布局，而是一场关于人类与智能共演未来的深刻思考。从最初的语言模型突破到如今的视觉生成，AI每一次的跃进都像是一次对人类认知的“冲刷”，旧的“不可能”迅速瓦解，新的“未来”加速到来。然而，当我们沉浸于这种技术奇迹之时，或许更应该追问：这场由AI驱动的变革，究竟将我们引向何方？我们准备好迎接它的全部影响了吗？ 垂直整合的崛起：为何OpenAI选择“全栈”路径？ 在技术发展的历史长河中，我们曾无数次见证“垂直整合”与“水平分工”的钟摆效应。长期以来，市场效率理论倾向于鼓励企业专注于单一领域，实现专业化优势。然而，Sam Altman坦言，他曾对此深信不疑，但如今却发现自己错了。OpenAI的故事，恰恰是“我们必须做比预期更多的事情”的生动写照 [04:23]。 支撑这一转变的，是一个自洽且层层递进的逻辑： • 顶层应用： 成为人们的“个人AI订阅”，提供无处不在的智能助理服务，无论是通过第一方产品，还是集成到其他应用甚至专用硬件中。这种个性化的AI将真正理解并服务于个体。 • 中层研究： 要实现顶层愿景，离不开突破性的研究。正是卓越的研究，才能打造出足够强大的模型，提供真正有价值的产品。 • 底层基础设施： 而支撑这一切研究和产品运行的，是天文数字般的计算资源。OpenAI正在构建人类历史上前所未有的超大规模基础设施 [01:37]。 这种垂直整合，并非为了垄断，而是为了使命。如同iPhone的成功，其背后是软硬件的深度融合 [04:51]。在AI领域，当核心技术仍在高速迭代，且基础设施需求异常庞大时，只有将研究、基础设施和产品紧密结合，才能最大限度地推动AGI（通用人工智能）的实现，并确保其效用。这种“全栈”策略，是对未知深渊最坚实的探索，也是对未来可能性最积极的把握。 Sora与科学发现：AI何以重塑认知边界？ AI的发展并非线性，其每一次看似“旁逸斜出”的进展，都可能蕴含着通向AGI的关键线索。Sora，这个看似与AGI不直接相关的视频生成模型，在Sam Altman看来，却是构建“世界模型”的重要一步 [05:15]。 这与当年ChatGPT被认为是“无关紧要”的观点异曲同工，最终却证明了它在模型构建和社会适应方面都发挥了巨大作用。Sora的推出，不仅让社会提前感知到视频生成技术的巨大潜力及其带来的挑战，更以其前所未有的“情感共鸣”效应 [07:26]，加速了社会对AI影响的认知与调适。 然而，真正令人兴奋的，是AI在科学发现领域展现出的曙光。Sam Altman曾将“AI何时能进行科学研究”视为他个人版本的图灵测试 [10:02]。如今，GPT-5已经开始展现出微小的迹象，例如在数学和物理研究中做出新颖的发现。这预示着一个令人激动的未来：AI将不再仅仅是工具，而是成为科学研究的共同创造者，极大加速人类认识世界和改造世界的能力 [10:30]。科学的进步是推动人类社会向前发展的根本动力，如果AI能够大幅提升这一进程，其积极影响将是不可估量的。 “个性化伴侣”与“信任鸿沟”：AI的社会化挑战 随着AI能力的飞速提升，其与人类的交互方式也面临着深刻的变革。Sam Altman认为，当前的大语言模型（LLM）在“闲聊”层面的对话能力已接近饱和 [08:05]，但其作为真正能解决复杂问题的“聊天界面”，潜力远未开发。未来，我们可能会看到实时渲染的视频作为AI的交互界面 [08:45]，甚至出现能“环境感知”的新型硬件设备，它们不再被动推送信息，而是真正理解用户语境。 然而，AI的社会化进程也伴随着巨大的挑战。其中最核心的，是如何在提供个性化服务的同时，维持用户的信任。Sam Altman提到，早期对ChatGPT的“过度顺从”批评 [14:12]，以及用户对AI行为的巨大差异化需求，都指向了AI“个性化”的必然性。未来，AI可能通过与用户短暂交流，甚至通过观察用户行为，来学习并适应其独特的个性和偏好 [15:04]。 但更深层次的危机在于“信任鸿沟”。如果AI为了商业利益（例如广告投放）而推荐并非最佳的选择，那么用户对其“试图帮助”的信任将荡然无存 [39:21]。此外，随着AI生成内容的普及，如何甄别虚假信息、如何确保模型不会被恶意“投毒”，都是亟待解决的问题。互联网内容生态的激励机制也面临挑战：当人们直接向AI提问而非浏览网页时，内容创作者的动力何在 [41:46]？这些问题都要求AI在发展过程中，始终将用户信任和社会责任置于核心位置。 “能力溢出”与“连续演进”：AGI的真实面貌 Sam Altman提供了一个引人深思的视角：AGI的到来，或许不会是那种轰轰烈烈、瞬间改变一切的“奇点大爆炸” [24:23]，而更可能是一个“悄然而至，随后呼啸而过”的连续演进过程。就像图灵测试被通过时，世界仅仅“惊慌了一两周，然后一切照旧” [09:52]一样，AGI的真正降临，也可能远没有人们想象中的那么戏剧化。社会和人类的适应能力，远比我们想象的要强大。 如今，AI的能力已经出现了巨大的“溢出效应” (capability overhang) [13:03]。普通用户所感知的ChatGPT能力，与AI科学家们正在实验的最新模型之间，存在着巨大的代差。这种巨大的能力储备，意味着即使在当前技术架构下，大语言模型（LLMs）也有可能发展到足以自我迭代，甚至“比OpenAI所有研究人员加起来做得更好”的程度 [13:38]。 这种“连续演进”的本质，要求我们重新审视AI监管的策略。Sam Altman强调，监管的重点应放在那些“真正具有超人类能力的模型”上，而非对所有模型一刀切 [26:48]。过度监管可能扼杀创新，尤其是在中美等国AI竞争日益激烈的背景下，甚至可能对国家安全造成威胁 [28:05]。真正的挑战在于，如何在推动前沿技术发展的同时，建立起社会性的“护栏”，以应对可能出现的“奇怪甚至可怕的时刻” [25:28]。 能量与版权的交织：AI帝国的基石与壁垒 构建一个庞大的AI帝国，其底层基石除了计算能力，还有源源不断的能量。Sam Altman将AI与能源并列为他最关心的两大领域，并认为它们最终将殊途同归 [33:46]。历史上，更便宜、更丰富的能源始终是提升人类生活质量的关键。未来，AI对能源的需求将是天文数字，因此，发展核能和太阳能+储能等高效、清洁的能源方案，不仅是能源政策的选择，更是AI发展的必然要求 [35:38]。 与此同时，AI与版权的博弈，也日益成为一个需要社会各界共同探索的难题。Sam Altman的观点是，AI模型训练应被视为“合理使用”（fair use） [29:29]，就像人类阅读小说获得灵感一样，但直接复制内容则不行。然而，对于AI生成内容，版权所有者的态度正在发生微妙的变化：从最初的担忧被滥用，到如今可能更担心自己的IP没有被充分使用，从而丧失了与用户互动的机会 [30:01]。这预示着，未来可能会出现一种新的商业模式，版权方不仅授权AI使用其IP，甚至会主动鼓励AI生成更多与其角色互动的内容。这种从“防御”到“共生”的转变，将重塑创意产业的未来。 未知的彼岸：关于未来的谦逊与探索 当被问及未来十年的“大师计划”时，Sam Altman的回答充满了谦逊：“我没有任何想法。” [46:03]。他承认，作为一名创业者和投资者，他深刻地认识到，未来总是充满不可预测性，试图“纸上谈兵”地预测往往是徒劳的。真正的洞察力，来自于“深入战壕，探索思想，与人交流” [46:31]。这是一种深刻的自我认知：在一个以指数级速度变化的时代，固守既定模式或“模式匹配”过去的成功经验，只会错失下一个万亿美元的机会。 OpenAI的成功，并非是复制了Facebook，而是利用了AI这一前所未有的突破。因此，未来的“独角兽”们，也不会是OpenAI的翻版，而是会基于“接近免费的规模化AGI”这一新的基础设施，探索出全新的商业模式和应用场景 [45:52]。对于创业者和投资者而言，这意味着放弃对“五年计划”的执念，拥抱好奇心，紧跟技术前沿，与最聪明的人同行，并在不断试错和迭代中，找到那片未知的蓝海。AI的未来，并非由单一的“大师”所规划，而是由无数个充满探索精神的个体，在不断的实践中共同绘制。
运营了大半年的网站终于开始起飞了 https://t.co/uvxw1W9j8c
这条推文很有见地 我的个人见解：有意识地屏蔽现实中的各类噪音， 引导孩子接触前沿科技、思想和读传记， 在X上关注有顶尖创业者和风险投资家， 找有抱负有想法的同龄人做朋友 “对于小孩的培养，基因的影响占 50%， 外部环境占 40%，家庭环境占 10%。 基因就像船上马达，外部环境类似于水流速度，家庭环境则是船桨。 如果顺水航行，即便马达不转船桨不动，还能一路向前； 如果逆水航行，就需要马达强劲，光靠船桨很困难。”
💰昨天上午在咖啡店算了算国庆8天的收入，日均也有2-3k左右，这种不上班也有入账的感觉真好啊。推特/小红书/B站基本每天都有单，国庆假期也有不少勤奋的同学在努力学习，我也在努力配合同学答疑。 我越来越相信，目前AI是普通人能获取到的最大杠杆，只需要几十美金，你就可以雇佣一个水平超越人类的硅基智能，来放大你的能力、填补你的短板。这个时间窗口大家要抓住了。 所以快来学习AI编程吧，嘿嘿嘿~
怎么用 Reddit 找用户的真需求？ 第一步，锁定核心社区矩阵。 例如，宠物硬件看 r/pets、r/DogAdvice、r/CatAdvice AI 写作工具就搜 r/ProductivityApps、r/Notion、r/SideProject 第二步，关键词搜索挖痛点。 不要急着发帖问“大家对产品有什么建议？” 而是先用“关键词+问题场景”去搜查社区已有高情绪、高互动的内容 典型搜索法： [产品名] + “problem” / “jammed” / “hate” / “nightmare” [品类] + “wish it had” / “ideal” / “ dream feature” 第三步，挖掘用户的未满足渴望。 用 “愿望+产品” 等表达，主动捕捉用户憧憬但未被满足的需求： 搜索示例： [品类/产品名] + "wish it had" / "if only" / "ideal" / "perfect" 使用场景： 在 r/smarthome 搜 "smart lamp wish it had" 用户反馈：“要是灯能自动检测日出日落并与安防联动就好了。” 第四步，交叉验证需求真实度。 如何确认需求是否具有持续性和变现空间？ 多工具辅助验证不可少： 1. Google Trends 验证需求热度与持续增长力 2. 亚马逊 Helium10/卖家精灵：竞品流量结构与“差评痛点”交叉分析 3. Semrush / Ahrefs / Similarweb：查行业竞争强度、相关站点流量 4. Meta Ad Library / Facebook：看该品类广告投放与用户反馈热度 5. AI 洞察工具：如 Gemini / Perplexity，更高效聚合 Reddit、亚马逊等渠道多数据视角 还想看哪个行业的 Reddit 实操，评论区告诉我，下期带来更多案例解析！
从推特创作者分成到提现成人民币，这么一个看似简单的流程，竟然能被层层剥削到损耗超过3.5%。 接下来，我要一步一步地，用赤裸裸的数字，给你看看金融机构是如何趴在我这个小创作者身上吸血的。 （以下一切以我原本应收为基准计算） —— 先看第一刀。 推特那边的创作者收益是318.81 USD。因为我绑定的是港卡，推特把钱直接换成港币汇过来。入账金额：2455.30 HKD。算下来，执行汇率7.70而非官方的7.78。 一道USD → HKD汇率转换，1%，没了。 金融系统从我口袋里，轻描淡写地抠走了第一块肉。 —— 第二刀。 我其实没有港卡，用的是朋友的。我提出3%的手续费作为“代收费”。 于是目前我只有2381.35 HKD，分给朋友73.95 HKD。 ——这是我自愿给出去的“”损耗。真正的损耗还在后面。 —— 第三刀。 想换成人民币？那需要结汇，我和朋友完全没弄过。 碰巧朋友身边有人需要USD，完美“对敲”。 本以为能省一点。结果呢？ 银行给的HKD兑USD汇率是1USD=7.7955HKD，而国际汇率是7.782。 几位小数的差距，就让我又损失了0.16%。 汇率这玩意儿，不是数字，是刀口。 —— 第四刀。 朋友帮我把美元转出，SWIFT出场，手续费7USD。 朋友体谅我，把这笔钱包进他那3%的“友情服务”里，也就是说他自己少赚了54.5HKD，只留下19.45HKD。 最终，他帮我转出305 USD，换成人民币到账2172 CNY。 按汇率7.12算，本该是2221CNY。 也就是说，这一步的“国际通道费”就吞掉了2.3%。 而朋友那3%的手续费，经过SWIFT的洗劫后，竟只剩下**0.79%**的“友情损耗”。 ——SWIFT吃肉，我朋友喝汤。 —— 最后的账单：我到手2172 CNY。 按最初的318.81 USD、汇率7.12计算，我应拿到2269 CNY。 一来一回，我损失了4.3%。 扣除自愿给朋友的0.79%，实际上金融机构咬走的，是3.5%以上的血。 —— 更离谱的是： 昨晚我们算完账、确认操作后，那305 USD还没到对敲账户。 还在路上。 要工作日。 在21世纪的数字时代，钱居然还要“路上跑”。 —— 这么一个人神共愤的恶心结果，也难怪越来越多的人开始拥抱稳定币，逃离这些吸血的旧金融系统。 原本我只是好奇看看，如今，我不得不开始认真审视像 https://t.co/B9Tp5T3bQL 这样的稳定币清算服务。 当然，即便是 web3 的支付，也不是完美无损，依然会有“磨损”和延迟。 但那至少，是另一个世界的量级了。
看了一下，《Count Duckula》的信息密度真是惊人。没想到每集短短二十分钟的动画，场景切换如此丰富，英式幽默，语言之美，这个台词真设计的好。每个镜头都精心设计，节奏精准、笑点自然。 想想现在那些流水线式的动画，靠模板堆砌、复制黏贴，《Count Duckula》那种手工时代的精致和灵气，很适合希望高质量娱乐内容的孩子和家庭。 原来英国动画的黄金年代，真的辉煌到这种程度。
徐明星没明白一件事情，那就是价格的上涨，比产品体验重要，这个是行业立身之本，而不是去中心化，加密货币不是技术行业，而是金融行业。 币安去年产品被各种喷，但是依然有行业最好的流动性，所以市场离不开币安。 ton链当时烂成那个样子，架不住大家一晚上打铭文的时候，为了100倍利润彻底不睡，体验是重要，但利润倍数更重要。btc铭文更是同理，打完那出块速度，都不知道多久会成功。 cz是不喜欢meme的，但是市场喜欢，他就会去学习，从bsc天天被夹子夹，何一不停道歉，到后面bn钱包越来越好用，再挨个私信体验，币安格局真的在。 okx做了那么多产品上的投入，有最好用的产品，钱包也因此几乎取代了metamask，一个meme最后都没搞起来，实在可惜，但这确实是技术和价格的理念之争，公司的创始人的理念决定了公司的方向。 从人品和行业的角度，我钦佩okx和徐明星，从赚钱角度我选币安，毕竟拉盘一个meme，就能让竞对CEO受不了，这是最好的市场策略，币圈用户只认拉盘。
OpenAI DevDay: 超越提示词的艺术：AI 编程的未来是“上下文工程” 从自动补全到自主智能体，我们如何教会 AI 真正理解代码 我们正处在一个非凡的技术变革奇点。软件开发的演进史，从穿孔卡片的笨拙到集成开发环境（IDE）的精妙，每一步都耗费了数十年光阴。然而，当我们踏入人工智能的时代，这场变革的节奏被极限压缩，数十年的进程仿佛在短短数年内上演完毕。我们与机器协作构建软件的方式，正在经历一场从根本上的、不可逆转的范式转移。 这一切的核心，不再仅仅是创造更强大的模型，更在于我们如何与它们沟通。这篇文章将深入探讨这场变革的核心驱动力，揭示为何从简单的“提示词工程” (Prompt Engineering) 迈向更深邃的“上下文工程” (Context Engineering)，是释放 AI 智能体 (AI Agent) 真正潜能的关键所在。这不仅是技术的演进，更是一场关乎人类开发者如何重新定义自身价值的认知革命。 当自动补全抵达极限：从“下一个词”的预测到“下一步”的行动 一切的起点，源于那个让无数开发者惊叹的时刻——代码自动补全。以 GitHub Copilot 为代表的工具，首次向世界展示了大语言模型 (LLM) 在代码生成领域的惊人潜力。它们仿佛一位无声的伙伴，总能预测出你将要输入的下一个词、下一行代码。这种体验极大地提升了编码的流畅度，将开发者从大量重复的模板化工作中解放出来。 然而，这种基于“预测”的模式很快就触及其固有的天花板。当任务的复杂度超越了单一文件，需要进行跨目录的修改、理解项目整体架构时，单纯的自动补全便显得力不从心。它的本质，仍是一种基于局部信息的高度优化的序列预测，而非对整个工程的深度理解。开发者需要的，不再是一个仅仅能补全代码的助手，而是一个能够理解复杂指令、自主规划并执行多步任务的“行动者”。这便是 AI 智能体诞生的必然。 智能体的崛起：“上下文”才是真正的护城河 AI 智能体的出现，标志着我们与 AI 协作的模式，从被动的“请求-响应”转变为主动的“指令-执行”。我们可以用自然语言下达一个宏观的目标，例如“重构用户认证模块以支持新的第三方登录”，然后由智能体自主地分析、定位、修改并验证相关代码。要实现这一飞跃，关键的挑战并不在于模型本身有多“聪明”，而在于我们能否为它提供理解任务所必需的、精准而全面的“上下文”。 这正是“上下文工程”取代“提示词工程”成为核心议题的原因。提示词工程，本质上是一种与模型“猜谜”的艺术，我们试图用精巧的语言诱导模型给出期望的答案。而上下文工程，则是一种构建信息环境的科学，它更关注于为模型提供一个高质量、高信噪比的信息场。在这个信息场中，模型不再需要去“猜”，而是能够基于充分的依据去“推理”和“决策”。正如一位优秀的指挥官，其决策的质量并非取决于命令喊得多么响亮，而是源于其对战场全局信息的精准掌握。对于 AI 智能体而言，“上下文”就是它的整个战场。 “意图感知”检索框架：为 AI 智能体构建记忆宫殿 那么，一个高质量的上下文环境是如何构建的呢？其核心在于建立一个能够深刻理解开发者“意图”的检索系统。这套系统需要超越简单的文本匹配，深入代码的语义层面。我们可以将其抽象为一个双层结构的“意图感知”检索框架，它就像为智能体在大脑中构建了一座结构精巧的记忆宫殿。 这个框架的第一层基石是“字面精确性”。这依赖于像 grep 这样传统的文本搜索工具。当我们需要寻找一个特定的函数名、变量或API调用时，它是最高效、最可靠的方式。它构成了智能体记忆宫殿中那些带有明确标签、易于查找的房间，保证了对代码库事实层面的精准定位。 然而，真正让这座宫殿变得“智能”的，是其第二层核心——“语义相关性”。 这一层通过代码嵌入 (Embeddings) 技术实现。它不再逐字比对代码，而是将代码片段转化为高维度的数学向量，从而在概念层面理解其功能与意图。例如，当我们指令智能体“更新顶部导航栏”时，即使代码文件中根本没有“导航栏”这个词，语义检索也能准确地定位到名为 header.tsx 的组件。因为它理解，“顶部导航”这个意图与 header 组件在功能上是高度相关的。这赋予了智能体一种超越字面束缚的、强大的联想与推理能力。 将计算量巨大的嵌入过程在智能体执行任务前“离线”完成，更是一种巧妙的工程智慧，它确保了在关键的推理时刻，智能体能够以最低的延迟、最高效的方式获取这些深度知识。 将字面精确性与语义相关性这两层能力结合，我们便为 AI 智能体提供了一套完整的认知工具。它既能精确地找到每一个细节，又能宏观地理解各个部分之间的逻辑关联，从而在复杂的代码世界中游刃有余。 从代码的“劳作”到思想的“游戏”：人与 AI 协作的终极图景 当我们赋予 AI 智能体强大的上下文理解能力后，软件开发的本质正在悄然改变。那些曾经占据我们大量时间的繁琐工作——修复琐碎的错误、编写重复的样板代码、应对深夜的线上告警——都将逐渐被自动化。开发者的角色，将从一个代码的“书写者”，转变为一个思想的“架构师”与系统的“指挥官”。 想象这样一个未来：清晨醒来，你的 AI 编程伙伴已经修复了昨夜的线上问题，完成了你标记为“待办”的重构任务，并为你探索新功能提供了几种迥然不同的实现原型，每一种都附带着详尽的利弊分析。你的精力将从代码的“劳作” (Toil) 中彻底解放，真正聚焦于那些机器无法替代的、充满创造性的“游戏” (Play)——设计优雅的系统架构，解决前所未有的复杂难题，以及构建真正重要的、能够改变世界的产品。 这并非遥不可及的幻想，而是正在发生的现实。AI 智能体不会取代人类的思考与判断，恰恰相反，它将通过承担执行的重负，来无限延展人类思想的边界。我们与 AI 的关系，不是主仆，而是共生的思想伙伴。在这场伟大的技术浪潮中，真正的赢家，将是那些最先学会如何为他们的 AI 伙伴构建最深刻、最丰富上下文的开发者。
吴恩达老师最新的课程《Agentic AI》（智能体AI）正式上线！这门课程专门教你如何构建当前最前沿的AI智能体工作流，现已在 DeepLearning .AI 平台开放。 学习这门课程，只需具备基本的 Python 知识即可。当然，如果你对大语言模型（LLM）已有一定了解，会更好上手一些。 与其他课程不同的是，这门课不绑定特定的框架，直接使用最原始的 Python 编程方式，让你能彻底掌握AI智能体背后的核心思想。一旦掌握这些基本概念，你就能灵活地使用任何流行的AI智能体框架，甚至完全不用框架也能实现自己的创意。 具体来说，你会学到四种关键的智能体设计模式： 1. 反思（Reflection）：智能体会自动审视自己的输出，并主动寻找改进方法。 2. 工具调用（Tool use）：大语言模型决定调用哪些工具来完成任务，比如进行网络搜索、访问日历、发送邮件，或生成代码。 3. 规划（Planning）：用大语言模型将复杂任务分解为一系列清晰明确的子任务，再逐步执行。 4. 多智能体协作（Multi-agent collaboration）：构建多个专门化的智能体（类似公司聘请多名不同技能的员工），相互合作，共同完成更复杂的任务。 更重要的是，这门课程还会教你如何打造高效、稳定的AI智能体： 过去，吴恩达老师曾与许多团队合作，开发各类智能体。他们发现，决定一个团队是否能高效构建AI智能体的最关键因素，就是团队能否严格落实评测（evals）和错误分析（error analysis）流程。许多团队因为没有掌握这种方法，花费数月不断调整智能体，却始终无法突破性能瓶颈。不少团队花费数月精调提示词、开发各种工具，最终却发现智能体的表现再也难以提高。 但如果你掌握了如何正确地进行评测，以及如何通过跟踪智能体每一步行动的详细日志（traces），快速找到问题所在，就能准确地聚焦到真正需要优化的部分上。不再靠猜测，而是用扎实的数据引导优化方向。 你还将学到如何把复杂的应用，系统化地拆解成多个具体任务，再用这些设计模式逐步实现。一旦掌握了这种拆解方法，你也能更容易地发现适合AI智能体发挥作用的新场景。 课程提供了丰富的实战案例，包括代码生成、客服智能助手、自动化营销流程等。甚至还会一起开发一个高级的研究型智能体，让它自动搜索信息、总结归纳，并生成深入的研究报告。 学完本课程后，你不仅能掌握AI智能体的核心构件，还会彻底理解如何合理地组合并优化这些构件。这将让你远远领先于目前绝大部分构建AI智能体的团队。 推荐看看这门课程，而且前面教学部分都是免费，只有最后动手实验部分是付费，很良心了。
美国这场上万亿美元的算力热潮，其实不只是为了造芯片或服务器—— 它真正关心的是认知主权。Cognition sovereignty. 新闻里谈的是硬件、效率和创新， 但在硅片和混凝土之下，藏着更深的动机： 这是一个文明在努力重新掌控自己的思考能力。 这场新的竞争，不是为了工业产能， 而是为了认知的基础设施—— 谁能在全球范围内生成、理解和管理“意义”。 过去的工厂生产钢铁和玻璃； 现在的工厂生产的是解释世界的方式。 每一排 GPU 服务器、每一条光纤管道， 都在宣告一个事实：真正的竞争不在土地上， 而在语言和意义的领域—— 谁来决定什么是真实，什么有价值，什么才算存在。 当各国向数据中心投入巨额资金时， 他们不仅是在扩建计算能力， 也是在争夺定义世界的权力。 他们在说：我们的语言、我们的系统、我们的模型， 将决定世界是如何被理解、被运行的。 这也是为什么美国政府把算力当成新的“石油”， 为什么各州州长争着吸引 AI 巨头落地， 就像当年的领导人争建铁路和工厂。 这场芯片之争，更像是一场新的冷战， 而不是普通的供应链竞争。 因为这不是关于机器的故事， 而是关于意义和权力。 在“AI 创新”的口号之下， 隐藏着更久远也更深层的目标： 一个文明正试图通过新的基础设施，重建自己的影响力。 罗马用道路连接起石头的帝国； 今天的美国，用数据和电力连接起一个心智的帝国。 敬请关注 https://t.co/pi4BOSFHHD @TaNGSoFT 说真的，现在老提起认知cognition这个词，容易让人觉得是骗子。就算我自己两年前，都没想到过几天会把这个词挂在嘴边。🤣 不过任何颠覆性的范式转变，最开始都像骗子。