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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。
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
范式变化与共鸣趋同 说真，这几年库恩的《科学革命的结构》在我心目中的含金量一路飙升。 书里提出的那条逻辑——常规科学在范式下做拼图，异常不断累积，危机随之爆发，最终迎来范式转换——越想越真实。科学共同体平日沉浸在“常规科学”的细活里，但当旧框架越来越无法解释现象时，异常就像裂缝一样扩散开来。直到某个时刻，危机全面爆发，研究者直觉地意识到：旧路走不通了。于是新的理论框架被提出，旧范式被替代，新的常规科学重新确立。 有趣的是，每当这种时刻到来，就会频繁出现所谓的“多重发现”或“平行发明”。当人类同时面对相似的信息压力、技术条件和社会矛盾时，大脑在有限的解空间中必然会去寻找那条低熵的解法。问题相似，解法空间自然相似。哪怕两个人素未谋面，他们的推理和实验也可能收敛到同一答案。这就像两位程序员分别实现压缩算法，最后写出的代码风格不同，但核心逻辑却惊人一致。 说到底，历史条件已经逼近那个解，任何在场的聪明人都会被推到类似的结论。当时代理解压缩到一定程度，创新就不再是偶然的灵感，而是必然的收敛。所以我们才会一次次看到：两个素未谋面的人，在同一历史节点上，几乎同时推导出相似的答案。 微积分：牛顿 (英国) 与莱布尼茨 (德国) 几乎同时独立提出 (17 世纪末)。 进化论：达尔文 (英国) 与华莱士 (马来群岛) 独立提出自然选择学说 (1858)。 电报发明：库克与惠斯通 (英国)、摩尔斯 (美国) 几乎同时 (1830s)。 其实除了基础科学之外，在应用领域也有大量的多重发现现象，归根究底： 历史条件会一步步逼近那个解。 知识的积累总会带来边界效应：当某一领域的沉淀到达极限，就会在边界处冒出“必然的问题”。天文学测量越来越精确，却无法再用牛顿力学解释，于是爱因斯坦的相对论几乎必然地呼之欲出。同样，技术工具的成熟也会成为催化剂——没有印刷术，就不会有科学革命；没有计算机，人工智能也不会成型。 一旦工具普及，推理的路径便成了“公开赛道”，谁都可能踏入。 在同一个时代，即便人们分散在不同国家，他们读着相似的书籍，接受类似的教育，面对相同的难题。任何社会，只要普及了基础教育，尤其是现在很多经济体都能到高中阶段，也必然会孕育出一小部分智商超过三个西格玛的天才。但这些天才从来不是自由漂浮的，他们的思考始终受制于时代条件。他们再聪明，也只能在当下的符号系统、工具环境和问题集合里寻找答案，因此他们的推导路径往往高度趋同。这个时候的“发现者”，更像是解锁者，不是凭空创造，而是把那个已经成熟的历史节点打开。 因此，范式创新从来不是孤立天才的偶然闪现，而是历史条件的必然收敛。 技术的演化同样遵循这种逻辑，在应用技术领域，也总会出现临界点。应用科学的突破往往来自“需求压强”。如果把库恩在科学史中的理论类比过来，可以这样理解：社会需求就像科学中的“异常”，不断积压在旧的技术体系里；当旧工艺已经无法满足这些需求时，整个行业便集体进入“危机状态”；而一旦出现了新的材料、部件或平台，这就相当于新的范式被引入，于是便会迅速触发平行发明——电话、电灯、微处理器的出现都遵循这种模式。 换句话说，库恩式的异常逼迫，造就了基础科学的平行发现；而需求压强所引发的社会危机，则造就了应用科学的平行发明。 个体先驱（Innovation Point） 群体共鸣（Resonance Phase） 系统收敛（Convergence Loop） 这一代的中国知识分子，已经可以平视世界。庞大样本池，增加了“聪明人同时踩到节点”的概率。上推特就是来找完全出乎意料但是同时进入相同推导路径的人。在公开信息的共享背景中，同时朝着相似的路径推导。不同地域的人们可能没有任何交流，但他们的推理路径仍然会收敛，因为所接触的信息、所感受的压力、所掌握的工具，几乎完全同步。 所以今天我们看到的“平行发现/平行发明”，不只是历史上那种“延迟碰撞”，甚至可以实时并行。
现在评论预计可获得 200 次曝光
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