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自从 经过了今年年初疯狂想退学 以及 投了整整一年的文章，杂志社没有回信，自己放平心态准备撤稿 以后 我深深的认可了一件事情，即 沉没成本不参与决策 现在的我，感觉无敌强，内心平静，波澜不惊🥲
今早有事，很早就到了首都市中心的公寓，见识到了这座城市苏醒前的市中心。我买的这个公寓所在的街道是最有名的商业街之一，此国大富翁游戏里人生赢家就是在这里置业，最核心的大商场都在这儿。每次走在通往我公寓的路上，说实话我内心还是很自豪的。路过最大的商场门口时，尚未开门的商场前聚集了应该至少有三十多名无家可归者。他们挤在一起，床垫就一个挨一个地排在商场门口睡觉。他们的全部家当都放在身边，装在比床垫干净不了多少的破袋子里。有几个女人已经醒了，她们戴着头巾穿着长裙，典型的吉普赛人。我在冰凉的秋季晨风中路过他们，三十多个无家可归者身上的味道非常突出，有点像穿了很久不洗的袜子混合臭海鲜的味道，真的让我觉得有些想作呕。当商场开始开门营业，他们就会悄然散去，变成乞讨者或者干点别的什么的。然后这条商业街上就会重复熙熙攘攘的热闹景象。我总是很好奇这些吉普赛人有没有身份证呢？若没有为何不会被驱逐？这世界依然有很多事我想不明白。我现在打算睡个回笼觉了…
这是个狠人。 我经常跟熟悉的朋友当面说，狠起来就能挣到钱。 Jason 是在大理认识的推友，过去的两个月经常一起吃饭喝酒，看着他一点点的变化，第一次在我办公室见到他的时候还是有点虚胖，狠心报了两个月的健身训练营之后，上次见他看清来又是个精神小伙，瘦了二十几斤左右了吧。 有几次我朋友来大理玩，Jason 还帮我当了几次负责接送朋友的司机，人非常好。这也是我为什么帮他转发的原因哈哈。 当然，让我记忆深刻的是，我坐了几次他的特斯拉，每次电量都只有百分之十几，变红了，我问他怎么不充电，他总说不着急，没事。这个人不内耗，说干就干，来大理之后看到我们在发推，他也开始分享，短短两个月就涨了几千关注，还有有货的，确实值得关注，他和我朋友铁锤在做的事，也可以支持，希望大家都越来越好。
我对 iPhone 最不满意的地方就是它有后置摄像头 我根本不需要这个东西，但是这个凸起导致我的手机在桌面无法放平，而且黑圆圈看起来密恐 回头去华强北找一个人把后置摄像头拆掉，想办法让系统走前置摄像头扫二维码，要修改主板上的 EEPROM 数据，难度不低 录个视频保底百万播放
问：起一个新的 codex 进程它怎么记得以前的内容呢？ 首先要有一个 Agents .md 或者 Claude .md 文件，Agent 启动后会读取，通过它引导 Agent 到一个 TODO 或者 Progress MD 文件，每次执行完任务更新已经完成的和下一步打算要做的任务到这个文件，那么下次它就可以继续之前的任务 https://t.co/14ggQvO6Jc
这篇《沉默的贡献者》指出，在任何公司中都存在这样一群价值非凡的员工：他们默默奉献、超越本职工作，却不求认可。这些人主动解决关键问题、指导初级员工、维护系统，他们的工作往往涵盖多个层级，并在问题显现前就予以解决，导致其贡献难以通过传统绩效指标衡量。 然而，现有的绩效评估体系常常未能识别他们的多面贡献，因为他们的影响力不符合 OKR、工作范围或领导力等既定标准，反而可能“惩罚”了他们的卓越，奖励了“显眼的平庸”。 这些原本期望通过工作成果来证明自身价值的关键员工，最终会因为感觉不被看见和欣赏而感到失望。当他们被迫为自己争取认可时，会意识到系统更重视表面功夫而非实际绩效，从而心灰意冷。最终选择离开。 我只想到了欧文离开骑士队。🤣 https://t.co/mAjBtUvMAi
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。
前几天在云栖大会上路过了一个超级酷的图生 3D 模型。 这个模型它真的会炸裂，就是可以把 3D 模型进行组件分解。 而且还支持无限炸裂，一次不够就再炸一次。。。 通过一步步的拆解，就把复杂的模型拆解成了简单模型 这样处理之后，可以在各类场景下大幅提高3D模型精度。 比如打印玩具的时候可以逐个精修，提高了可用性。 比如3D打印可以分别打印零件，减少损耗。 不管是高精度游戏、影视还是工业设计，都能用上。 这个模型同时也是目前 3D 模型效果的 SOTA。 模型的名字叫 Hyper3D Rodin Gen-2
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
Susan STEM
意义之海: 向量化技术的成熟给人类带来的最大连续的信息库 你听我说，很多所谓的“常识”，之所以看上去像常识，仅仅是因为它存在的时间够久，久到超过了我们的年龄，甚至超过了我们爸妈的年龄。我这两年的最大收获，就是不断打破自己认知里所谓的常识。不破不立。也因此，有时候我说话显得神神叨叨的，那是因为这些想法反常识。但常识一定是对的吗？还是仅仅因为这个常识比我妈还老？科学的精神是什么？如果我们只相信一切比自己老的东西，那还上什么大学？ 知识孤岛：我们生活在一个严重信息碎片化的世界却习以为常 行业之间是隔阂的，所谓“隔行如隔山”，金融、医疗、教育、制造的数据标准不同，知识体系彼此独立，人员术语各不相同。跨行业合作往往需要大量人工“翻译”和对接。 一个企业内部也充满隔阂：CRM 系统管客户，ERP 系统管供应链，会计软件管财务，彼此不说同一种语言，甚至不能顺畅导出导入。 更别说个人生活。你一个人就一台电脑，一部手机，但里面装着无数彼此隔阂的容器：Word、PPT、Excel、Email、各种 App……它们像一座座孤岛。手机上一万个 App，几乎没有两个是完全互通的，但用户都是你。 最荒唐的是，哪怕在微软自家，Word 和 PPT 依然是隔阂的。全球几十亿人习惯了这种“反人性”的设计，却居然觉得这是正常的。 向量化是我们这个时代最伟大的信息范式创新。 过去几十年，信息的组织方式一直依赖于离散的符号和人为的分类：数据库表格里的字段、搜索引擎里的关键词、软件里的固定接口。这些方式虽然实用，却把信息割裂成无数孤立的容器。向量化的成熟改变了一切。它第一次让文本、图像、音频、视频、表格、代码这些看似异质的数据，都能被投射到同一个连续的语义空间。相似的意义靠近，不同的意义疏远——人类由此拥有了一个真正的“意义之海”。这不只是一次技术改良，而是一次范式飞跃：我们不再仅仅检索符号，而是可以在空间里导航意义本身。 我认为最大突破在于“连续性” (不绝对，但是暂时这么看吧）。 这和过去所有的信息范式都有本质区别。文字是离散的，一个词一个符号；数字是离散的，一个数一个刻度；数据库是离散的，一行一列的表格；互联网的超链接也是离散的，一个节点一个跳转。但向量化不再依赖这些人为切割的格子，而是把一切信息投射到高维连续空间中。意义不再是零散的格子，而是像一片光滑的海洋，概念之间的关系可以通过“距离”和“方向”自然表达。 这种连续性带来的力量在于：它允许跨域迁移。文本可以和图像在同一空间里对齐（暂时不完美但是现在才到哪儿啊），多语言可以在同一坐标系中寻址，不同学科的知识可以在空间中彼此靠近。这意味着，我们终于有了一个连续的意义底座，所有数据和知识都能在其上流动与组合。 换句话说，连续性让向量空间不仅是一个存储库，更是一个 语义几何场：我们不再只是在格子间跳跃，而是在一片连续的信息海洋中航行。 一片真正的“意义之海”正在形成。这在过去几乎是不可想象的。 我必须插播一段可能听起来很奇怪的内容。之所以奇怪，是因为我们大多数人从未认真想过这件事，它太反直觉了。但我相信，一旦你能跨过这个思维门槛，就会带来一次深刻的思想转变。因为这片意义之海，将决定你未来怎么看待这个世界。 我先说说我自己的感受。我认为我们大部分人，包括我自己，都还没有真正看懂这片海。我们的祖辈一直生活在一个信息隔绝的世界里，分类是绝对的，边界是清晰的，专业是固定的。我们习惯了这种格子化的思维方式，以至于当一个连续的语义海洋摆在眼前时，我们只能说“好像懂了”，却仍然用旧的框架去理解它。 想象一下，如果信息分类不存在会怎样？如果事物之间的边界消失会怎样？如果上大学再没有“专业”的划分会怎样？如果语言之间不需要翻译会怎样？这个没啥好说的，第一个被淘汰的职业估计就是翻译。 说到这里，大家可能会问：为什么我要从图灵时代讲起？我的核心是什么？ 我的核心只有三个字：通用性。 图灵在 1936 年提出的“计算通用性”，到今天差不多已经走过了一百年。它让我们第一次明白，所有复杂的计算任务，都能压缩到有限的原语和一条通用纸带上。 而我现在认为，我们正面临另一种新的“通用性”。它不仅仅是语言的通用性（语言本身确实已经被证明可以通用），而是一种更高层次的抽象。我暂时把它叫作 文明通用性 或 社会通用性。这是我未来必须继续探讨的东西，因为它太新、太模糊，以至于我们在今天这种孤岛化的知识框架里，几乎无法想象它。 我的设想是：在“社会图灵机”里，所有社会议题都可以被归约到同一套循环原语：共识—协议—结构—叙事。这将是一条全新的最小原语和一条新的通用纸带。 而这条纸带，像是由 自然语言 + API + 向量空间 共同构成。所有不同的系统、行业、学科，都能被写在同一条纸带上，被同一种循环机制解释和执行。 这仍然是一个非常模糊的设想。但我直觉，它就是我们面临的下一个“图灵时刻”：一次文明级的通用性飞跃。 慢慢靠近，慢慢推演 这片意义之海，真正的价值在于它为我们提供了一种分层的靠近方式。我们不必奢望一开始就完全理解和掌握这种新的“通用性”，而是可以从上到下、层层递进地去接近它。 在上层，意义之海推动我们重新思考社会运行的逻辑。行业之间、学科之间、语言之间的隔阂正在被连续空间消解，所有议题都有可能被统一归约到 共识—协议—结构—叙事 的循环之中。这里的任务，是先在宏观层面建立认知共识，承认这是一个全新的通用框架。 在中层，意义之海需要转化为架构和制度。自然语言、API、向量空间，可以成为新的“社会纸带”，把各行各业的知识和流程接到同一条带子上。这里的工作，是把抽象的共识翻译为可操作的协议、接口和规则。 在下层，通用性才最终沉淀为技术实现。读写 API、向量检索、模型调用、数据流对齐……这些具体的机制就是“最小原语”的具象化。就像当年图灵机的四个原语——读、写、移动、状态转移——为现代计算机奠定了底层，意义之海最终也会压缩出自己的一套底层原语。 换句话说，这片意义之海不是一个抽象的隐喻，而是一条真正的路径：从社会上层的共识，到中层的协议和架构，最后一步步沉淀到技术下层的可执行原语。这就是通用性的形成过程。 而且根据我现在已经尝试的推演来说，在上层慢慢循环和收归之后，技术层都是有大量重合的。 文明需求是无限的，但可复用的技术手段是有限的。技术是“可组合积木”，不同共识最后都会落到类似的机制。推演越多，你都会发现不同议题的下层技术方案正在趋同。 出现“文明原语” 社会图灵机的最小执行单元。 有限的：Callable可调用. Transferable可迁移. Verifiable可验证. Schedulable可组合的技术结构。 （3/n)
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