🔥 推特起爆帖监控
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团队同学采访了一位对 YouMind 感兴趣的英国用户，有几个很有意思的记录： 1、问用户平时用什么 AI 工具，用户回答：MS Copilot、LinkedIn AI、WhatsApp AI。用户根本不知道背后是啥模型（没有 GPT、Claude、Gemini 这些概念）。 心得：一个 AI 产品，如果还有模型选择列表，往往意味着还没真正走向大众用户。 2、用户平时需要收集整理很多资料，问是如何做的。用户打开了一个长长的 Word，贴满链接和文本。每个 Word 文档，就是一个资料收集整理清单。 心得：最朴素的用法，往往就是最大量的场景。做产品一定要面朝土壤，土壤里有丰沃的营养。 只要不去看竞品，所有面向用户的 AI 创业产品，几乎都存在巨大的增量空间。
听播客最痛苦的：不是没时间听 而是听了2小时，只记住2分钟！😭 更惨的是想回听一下某个观点 用手指在屏幕上小心翼翼地来回挪动进度条， 找了十来分钟也没有找到，算了，不找了！🤡 直到我见推上大V推荐了Podwise， 试了一下发现简直像为我量身打造的一样！ 它能用AI直接把几个小时的播客音频或视频变成： “能按精准字幕搜索、✅ 可以中英文对照翻译、✅ 还能生成思维导图”的内容。✅ 还能把内容一键导入到我最喜欢的Notion /Obsidian里！😍 2、太多播客想听了，可真的听不过来 我在Youtube和小宇宙上订阅了几十个播客，一天24小时不睡觉都听不完。😭忍不住想 向天再借500年。 怎么办呢？以前 我只能靠运气大法来筛选，或者狂拖进度条，搞得神经紧张、手忙脚乱、头晕脑胀，还经常漏掉很多内容。 用了Podwise后，💡 我把播客链接复制进来，先用3分钟看一下AI大纲和思维导图， 判断这期值不值得花1、2个小时听" 悄悄告诉你，它还有热门播客和剧集的功能！你能看到别人都在听什么！而且大部分热门的播客别人都已经转好了，你连复制粘贴的时间都省了！点进去直接看就行（见图1） 3、我的播客学习工作流，糟糕，我被知识包围了 使用流程： 1⃣ 新节目更新 → 先看AI大纲 2⃣ 扫思维导图 → 判断值不值得听 3⃣ 感兴趣章节 → 点击精准收听 4⃣ 一键导出 → 存到Notion 整个过程10来分钟分钟搞定，以前至少2个多小时 让我摆脱了播客的焦虑，省出了大量的时间！ 快速找到自己感兴趣、只听自己想听的部分。发明podwise的人配享太庙🤟 正好现在有黑色星期五的活动，平均每个月只要3.5刀！如果你经常听播客，或是想获取优质的一手的信息源，可以闭着眼睛入手了 👉https://t.co/BeqlW56Wjc 错过就要再等一年了。 最后我想分享一句Telegram创始人Pavel的话： "如果你做和你周围的人一样的事情，你就没有任何竞争优势。而且你在人生的某个阶段也不会变得杰出。"（图2 ） 制造和使用工具是人与动物的本质区别之一。 希望你可以借助AI，加速个人成长，咱们一起加油！💪
🍌 nano banana pro prompt A realistic cyber-aesthetic futuristic business card photograph ---- Prompt ---- A realistic cyber-aesthetic futuristic business card photograph: a left hand is holding a horizontal, acrylic, borderless card the size of a standard business card (3.5" × 2" ratio), filling most of the frame. The card displays a personal business card layout without any banners or background images. It features smooth, rounded edges and emits a soft neon glow with gradients of blue, pink, and purple. The background is dark and blurred to highlight the glowing edges, while cinematic reflections of light appear on the fingertips holding the card, creating a high-tech, holographic atmosphere. The card surface is crystal-clear, and the text elements appear finely engraved. If a logo is provided, integrate it into the design; if not, create a clean typographic logo based on the company name. If any field is left blank, automatically fill it with visually appealing and context-appropriate design elements. The final business card should have a balanced layout, clean lines, and clear visual hierarchy, suitable for professional printing. Name: [Insert Name] Title: [Insert Title] Company Name: [Insert Company Name] Logo: [Use attachment / Create based on company name / Leave blank] Contact Information: - Phone ( icon ): [Phone Number] - Email ( icon ): [Email Address] - Website ( icon ): [Website Url] X (X logo): [X username, e.g. @dotey] Additional Elements: [Social media / QR code / Tagline / Leave blank] ----- Name: Sam Altman Title: CEO Company Name: OpenAI Contact Information: • Phone (icon): +1 (555) 010-AI01 • Email (icon): [email protected] • Website (icon): https://t.co/lnMiwXm1iA Logo: Create based on company name X (X logo): @sama Additional Elements: Tagline: “Advancing safe AGI for humanity”
大结局 ，豆包和微信“和解” 微信账号全部解封，豆包下线微信操控能力 😂 微信真的是令人……………………………… https://t.co/D4SNIiqezi
最近美股整体在高位盘整，如果进入下跌区间，相较于加密资产，美股可能是个很好抄底的机会，毕竟都有外部性收入。 这里还是推荐初入投资的新人去定投SPY或者QQQ，拉长年度和周期，差不多一年可以拿到10%~20%的年化收益，资金量比较容易拉满。 那么加密圈的用户，没有美股券商的新手，怎么购买美股呢？ Bybit在7月就上架了10支精选股票代币现货，是行业首家上线xStock股票代币的，属于眼光很好地CEX了，当时市场上对RWA和Payfi两个东西产生了兴趣。 Payfi的问题是用户在信用卡转稳定币的过程中，成本的大头都被Visa、Master、AP这三家抽水了3-5%不等的手续费，所以风声大雨点小，目前的一个趋势是去做AI Agent的x404协议来做自动化的交易。 RWA这边的业态相对丰富了很多，其中最重要的核心就是美股上链，其中大家最为接受的就是xStock作为底层来实现跟美股的1:1映射，目前已经支持到了60多个知名的标的，但是仅仅使用xStock去支持美股代币化还是不够的。 与市场大多数直接上架币股就不管了的方案不同，Bybit还单独提供了中心化的order book，引入了做市商，深度较深，滑点更低，适合大户买卖，不会出现一个人把整个市场拉起来的情况，。 在Bybit购买股票代币的入口有两个，一个是现货交易，一个是Alpha交易，很容易找到，这里推荐用Alpha直接交易，上手更为便捷。 不需要任何钱包就可以直接买卖，大大提高股票新手交易门槛，用户可以交易股票代币赚钱，提供LP赚取交易费用的分成，还可以长期质押赚取稳定收益，等于链上美股defi化，这对于喜欢稳赚不赔的大户来说，可能提供了一个相对靠谱的路径，只要不赶上大熊市，基本上没有什么亏钱的可能性，波动越大，做LP收到的手续费越多，而且手中也是AAPL、GOOG之类的美股。 币圈目前整体缺失可交易资产，除了BTC、ETH、SOL的深度足够以外，其他大多数山寨或多或少都有流动性的问题，那不如玩玩跟美股锚定的股票代币，而且不用去折腾USDT换USD，美股券商开户KYC要海外证明，赚钱了也要想办法处理CRS的问题。 比较可惜的是，市面上目前美股链上化都做的是正股的解决方案，目前还没有期权的解决方案，不知道是因为报价速度、合规性还是什么原因，不然应该会有很多期权的方案被拿到链上，形成AMM做市、pendle之外的第三个围绕加密金融的创新。 如果感兴趣，可以使用我的链接注册： https://t.co/wFBSxKXD9f
不想接外包了，钱虽然还行，一年100个左右，兄弟们分一分也够吃喝，但远没有做自己产品有成就感 但如果不接，就真的没有收入来源了 格局真的不太够，没有兜底，两边都得做 昨晚给 https://t.co/Ui3T4UC3gZ 加了新功能，支持文件上传、油管 公开课也都全量开放给大家了，我也不知道你会不会喜欢，如果你觉得还行，可以分享给身边可能需要的人
mksaas真的挺好用的 很快就能撸个项目 这个tikpulse是用来监控社媒账号的 自己做tiktok或者youtube矩阵的 每天都得人工拉数据到飞书表单 做达人营销也可以方便数据回收 以前是弄api对到飞书 现在直接ai弄一下 还能webhook挂个报告消息发飞书日报机器人 省的实习生天天copy paste数据了 AI真的改变了很多 现阶段还存在一个AI套利空间 但很快可能就会被磨平了
别再被二手信息喂养了。 真正的「第一手信息」和「认知差」，从来不在新闻或者简短推文里，而在那些顶级大脑长达 2 小时的深度播客对话中。 我发现了 Podwise。它干了一件疯狂的事：聚合了全球 1000 万条最高质量的播客内容。 很多人听过硬地骇客，沉浸在科技最前沿的 saito 他们做出来的产品，相信也不会差到哪里。真正体验后，果然是好产品！ 专为高效挖掘，拆解高密度知识播客而生的工具，如果你是 AI，金融等从业者，相信你一次就会爱不释手。 这是一个「认知加速引擎」。 当你还在信息噪音中挣扎时，高手已经在这里完成了知识迭代。👇 近期最有价值高质量的播客推荐： https://t.co/rxOkN9WoWA 我用Podwise拆解 lex 最新一期播客，非常丝滑
同款戴森吸尘器 京东 4300，拼多多百亿补贴 3200 京东可删😂
谢谢 @LipuAIX 整理的翻译提示词，分享一些我用 AI 翻译文章的心得。虽然我认为这提示词太复杂了一些，但其中思想是没问题的，我以前也分享过类似的观点： 1. 最好的翻译就是重写 2. 好的翻译效果要分成几步来做 但也要分场景，普通翻译场景，重写一次就足够了，以现在大语言模型的能力，尤其是 Gemini 3 Pro 这样的，一次重写质量已经相当高了。 如果真要做专业翻译，第一遍重写之后，再让 AI 去校对润色是有必要的。 但是校对和润色不要放在一个提示词里面来做，除非内容很短。 主要原因就是我昨天提到的：大模型可以输入很长，但是输出太长就会偷工减料，幻觉严重。 想象一下，如果你翻译一篇 2 千字的文章，按照提示词这样三遍下来，输出就要 5-6 千字了，到后面输出质量就不高了。 所以翻译、校对、润色最好是独立做。 先说翻译，翻译的提示词不需要原推那么复杂，简单的让它“重写”即可，重点是说明： - 文章风格 - 常用的翻译词汇对照表 - 目标读者（可选） 校对，校对需要原文、和译文，检查遗漏、错误的地方。如果对翻译精度要求不高，这一步也可以省略。 润色则不需要英文原文，只需要译文就够了，这时候只需要让模型去检查翻译后的结果语句是否通顺，是不是符合中文表达习惯。已经不需要英文原文了。 另外，文章如果太长，还是需要分块，分块最好按照自然章节和段落，通常段落一级就够了。 至于每一块和上一块怎么衔接，一个简单有效的办法就是把上一块的原文、翻译结果加到上下文中，这样翻译下一块就可以参考上一块的内容和风格。 至于保留多少块的历史，取决于模型和分块大小。通常上一块的原文和翻译就足够了，不用太多，甚至不加历史结果也没问题。 这个过程可以写个程序用 API，也可以手动去模型做。比如我个人就是用 Gemini，不同的提示词做成不同的 Gem，需要用就把内容贴到 Gem 就好。
如果我是一个有牌照的人，我只会做一件事。即从中国银行贷款人民币。然后存到美国银行吃利息。 这种利差是个傻子都能看到， 真实的世界只会比我说的更荒诞。
🍌 nano banana prompt This illustration is intended for children to use as a coloring page (you may adjust or simplify the elements as needed). The generated content can be provided either as a clear written description or as a small reference image to guide the child’s coloring. ---- Prompt ---- A black-and-white line art coloring illustration, designed for direct printing on standard 8.5×11 inch paper with no page borders. The overall style is clean and simple, using smooth, clear black outlines with no shading, no grayscale, and no color fill. The background should remain pure white for easy coloring. [For users who may need guidance, please include a small full-color reference version of the illustration in the bottom-right corner.] Target audience: [children aged 6–9.] Scene description: referencing the attached image or [A unicorn strolling across a grassy meadow in a forest, under bright sunshine with blue skies and fluffy white clouds.]
这事儿有点意思… 50 位来自字节、阿里、腾讯等机构的 AI 研究员，联合发布了一份 300 页的论文，里面有些关于代码模型和 Agent 的结论，挺出人意料。 关键点： > 小模型也能打败大厂的专有模型 RL（特别是 RLVR）让小开源模型在推理方面超越大模型。 一个用 RLVR 在高质量验证问题上训练的 14B 模型，可以匹敌 OpenAI 的 o3。 > 模型学 Python 有点吃力 预训练时混合语言模型是好事，但 Python 和静态类型语言不太一样。 语法相似的语言（Java 和 C#，或者 JavaScript 和 TypeScript）能产生很好的协同效应。 如果把 Python 大量混入静态类型语言的训练中，反而可能因为 Python 的动态类型而适得其反。 > 语言之间有差异（代码 Scaling Laws） 让模型精通一门语言所需的数据量，很大程度上取决于这门语言本身。 论文认为 C# 和 Java 更容易学习（所需训练数据更少）。 Python 和 JavaScript 实际上更难学，有点讽刺（但你会发现 AI 最常被用于这些语言 😂）。 > MoE vs Dense（能力 vs 稳定性） MoE 模型容量更大，但在 SFT 期间比 Dense 模型更脆弱。 训练中的超参数对 MoE 模型的影响更大，而 Dense 模型更稳定。 MoE 模型还需要持续调整学习率，以避免路由不稳定。 > 代码模型默认是「不安全」的 在公共代码库上训练，会让模型学习到多年积累的不安全编码模式。 安全微调通常效果不佳。 模型可能拒绝写仇恨言论邮件，但会很乐意生成一个存在 SQL 注入漏洞的函数，因为它「能用」。 > 结构比内容更重要 在 CoT 微调中，模板和逐步推理模式比推理的事实性更重要！ 模型实际上学习的是分解问题的「认知模板」。 为推理创建合成训练数据时，逐步结构（「如何做」）比确保每个中间事实都完美更重要。 > 「Lost in the middle」问题仍然存在 新模型支持更大的上下文，但当重要代码位于 Prompt（或上下文）中间而不是开头或结尾时，准确性仍然会下降。 > 多 Agent 辩论减少幻觉 对于复杂的软件工程任务来说，这明显更好。 我认为设置辩论非常关键，如果调整不当，甚至可能导致 Agent 强化幻觉。 > 代码安全上的「对齐税」 对齐可能会降低一般的编码能力。 论文实际上提出了一种解决方案，以减轻这种税收的方式进行对齐。 想了解更多细节，可以阅读完整论文。 https://t.co/sXyz0sBiEI
昨天家里堂兄给我打电话，问我怎么挣快钱 我说，你去抖音上找个带货直播间，把它彻底拆解清楚，只要你豁得出去，并且学得足够像，一周后你就能看见现金 结果发现，问题就是豁不出去，问题就是拆不明白哈哈 对标带货直播，是离钱最近的了
60寸大电视，5英尺长。拿来看： 包大人～～～ 我从小最爱看包青天。还在看。 https://t.co/sBhLsKFZLS
Gemini 的记忆能力上了 具体的可以在左下角“个人使用场景查看” 可以主动为他添加永久的自定义指令 https://t.co/wJrPvlMhrc
有的人说我答辩太尖锐，用词很不讲究 我就讲几个小点来解释，我说的话一点也不尖锐。 我是一个年轻人，国内几乎90%做自闭症的实验室都是分子背景的老师。从做分子克隆，做测序开始，再到动物学模型，再到各个分子机制与挽救。 这个跨度是30多年的研究。 三十多年了，从一开始的一无所知，到现在天天和你说表型异质性，遗传异质性，没法治。世界留给你们的时间已经很长了。现在想做单碱基突变的临床实验。这能解决多少自闭症患者的问题呢？ 既然你们自己也说遗传异质性很复杂做不了。那这件事情不就是一个房子里的大象，你明明知道这件事存在，但你依然以此为借口来拿经费，做项目，申帽子。 有没有1%的可能性，是你们错了呢？是你们出发点错了呢？花了几千亿美金，一代人的青春，证明一件事路线有问题，说实话不丢人。这是这一代很多真正的科学家的使命。 但是，科研圈是一个圈子，是由一个个个体构成的。一个封闭的，自我运转良好的圈子，是不会容许不同声音的。 当年有一个学部委员，请了老外过来做学术会议。底下有一个老师，就在提问。结果把老外挂台上了。这个学部委员就很生气。十年以后，底下提问的老师去申请某邀请制（即申请就基本能拿到）的国家级经费，结果没过，很神奇。 但是也是因为是邀请制的，所以很容易就打听到原因，这才知道这个学部委员自己亲口说:只要是这个人申请，那我就这辈子也不会让他过。 于是第二年让这个老师的学生来做，项目就很顺利通过了（知道这件事的主人公的话，烦请不要在评论区讨论） 说回我的这件事， 同样的，当你想做一些新的事情的时候，你受到的阻碍会更大。绝大多数人是接受不了尖锐的声音的。如果你想做你想做的事情，就要等，就要熬，就要论资排辈，就要花费大好的青春在无意义的事情上。 我老板在我研究生第一天问我想做什么，我说我想做一些合成生物学向神经科学的转化。我老板说，你可以有自己的想法和想做的事情。但是我这里是一个分子实验室，我能指导你的就是分子机制网络。如果你想做别的，那你要不换一个导师，要不然就把自己的想法藏起来。等有一天你自己有实验室了再去做。 我觉得没问题，我等了六年半发了一个还不差的文章。但是现在这个文章可以让我独立吗？并不能。我想独立做事还要等多久？目前看来希望渺茫。 那，算了吧。我还是赚钱吧。
说真的，我已经彻底觉悟了： 我是不可能当个网红的。 技术还能当什么网红？ 你以为你是“东北雨姐”。 前阵子还认真学了一下怎么写作文，结果也就这样了。 所以算了，不装了。 2025 年必须掌握的 agentic 技术，我也懒得再去拆什么章节、搞标题党。 一篇大文章，核心脉络先摊在这里。 后续五十多个小项目（可能还不止），我会陆续贴出来，一个个拆开写。 就这样吧。 累了。 但是真心想说一句： 这不是“内容”，这是未来十年的底层能力。 我只是把它整理出来，给真正想学的人一个入口。 Reviewing Lessons of the Year: The Decade of Agents: Essential Agent Skills for 2025 (Powered by Google ADK and a lot of self-made projects) Part 1 https://t.co/PgsB0ikAZT
最近 OpenAI 被 Gemini 打得有点难受 Sam Altman 在内部邮件里拉起 code red ChatGPT 正在过最难的一关 其他项目优先级放一边 连 Salesforce CEO 这都公开说 用 ChatGPT 三年了 上手 Gemini 3 两小时 感觉回不去了 OpenAI 手里有 8 亿周活 估值拉到 5000 亿美金 但现金流压力离谱 未来 8 年要砸 1.4 万亿美元买算力和机房 而谷歌那边有搜索印钞机，还有已经ROI打正的谷歌云 节奏完全不一样
🍌 nana banan pro --- Prompt --- Based on you know about me, generate a 3D isometric colored illustration of me working from home, filled with various interior details. The visual style should be rounded, polished, and playful. --ar 1:1 --- [Additional details: a bichon frise and 3 monitors]
Susan STEM
GENESIS MISSION，创世纪，平台科学时代的起点 （政治篇） 在理解创世纪的初衷之前，我要说川普团队，以及川普背后庞大的支持者，是怎么看待科研和科学的。理解这个，才能真正理解这个背后的深层动因。这是一个历史的转折点，一个真正的范式转折点。这即是一种人类科学科技到达一个临界点的征兆，也是一个人类社会系统反映到社会关系，复杂政治矛盾的表象。 LAUNCHING THE GENESIS MISSION https://t.co/JL6fW1iaFu 首先，我需要简要说明一下 Genesis Mission 到底是什么，以及为什么在白宫发布这份行政命令之后，我认为：它的主旨，不是“推进 AI”、不是“振兴科研”、更不是“扩大科技预算” 它试图构建的是一种全新的 “平台科学（Platform Science）” 组织方式。 这里的“平台”不是网站，也不是数据库，而是一种结构级的科研文明： 把科学从“教授个人—实验室封地—手工实验—PDF论文—学科壁垒”的旧组织形式中， 迁移到“国家级平台—结构化数据—自动化实验—AI调度—任务导向”的新结构中。 这一意图在行政令正文中写得非常清楚。 在《Launching the Genesis Mission》的开篇部分，白宫使用了这样一句极具历史意味的定位： “the United States is engaged in a global contest for primacy in artificial intelligence technologies”—— 美国正在进入一场争夺人工智能主导权的全球竞争。 白宫接着说： “The Genesis Mission builds a new national platform — the American Science and Security Platform — integrating high-performance computing, data, models, and automated experimentation.”—— Genesis 任务将构建一个新的国家平台——“美国科学与安全平台”，整合超级计算、数据、模型与自动化实验。 注意，是 platform，而不是“研究联盟”“大学计划”或“拨款项目”。 白宫的语言不是传统科研计划的词汇，而是系统工程、操作系统、国家能力的词汇。 并且行政令进一步确认这一点： “The Platform shall provide the scientific community with a unified system for data, models, analytical tools, and automated experimentation.”—— 平台将为科研界提供一个统一的系统，用于数据、模型、分析工具与自动化实验。 这一段正式确认： Genesis Mission 的目标不是“资助科学”，而是重新组织科学。 它要建立一套： 统一 IR（数据结构语言） 统一模型接口 统一科学运行时 统一实验自动化队列 统一国家级任务调度机制 可复现、可审计、可组合的科学结构 这正是我所称的：平台科学文明（Platform Science Civilization）。 也就是： 科学第一次从“人脑组织的科学” → “平台组织的科学” 从“大学主导的科学” → “国家平台主导的科学” 从“手工科学” → “工业化科学” 从“自然语言” → “结构语言（IR + logic + Scheduler）” 从“个人封地” → “国家级操作系统（Science OS）”。 后面我们会逐段使用 White House 原文来分析这一点： Genesis Mission 的所有条款，都不是学术式科研政策，而是平台式系统工程设计。 政治 到了这里，我必须把视角重新拉回到政治层面来谈，尽管我本人既不是政治研究者，也没有任何“副业政治分析”的兴趣，甚至长期以来对政治本身都提不起太大热情。但这一次，川普团队推出的 Genesis Mission，却实打实地影响了我未来的判断方向。对我而言，这是第一次感受到政治决策会直接重塑“科学组织结构”，而不仅仅是左右经费或话语体系；对许多读我文章的人来说，我们很多人一生都没有走上传统学院体系规划好的科研路线，却拥有真正热爱科学的心和做科研的能力，只是被封闭僵化的旧学阀结构挡在门外——不属于博士链条、不隶属于某个 PI 派系、没有学术血统，就永远无法踏入科学现场。 在过去，那就算了，专心赚钱养孩子：旧体系是封地，外人永无入口。但如今，川普团队的“平台科学”思路，加上 AI 的技术革命，让这堵由学院文明铸成的铁墙出现了一个前所未有的裂缝。一种能让科学从“学术封地”迁往“平台文明”的巨大结构机会。很多人一生未必能遇到一次。因此我系统地理解川普政治的结构逻辑。对些被旧体系挡在门外、但真正热爱科学的人来说，这可能是AI时代第一次打开的入口。 说回川普。真正重要的问题是：为什么平台科学文明的破局者必须是川普这样的人，而不可能出自学院体系？要回答这个，必须从川普团队的“基本盘”开始谈起。很多人以为川普的支持者是“红脖子”“中西部农民”。这其实是一种刻板印象，甚至说明为什么我平时不想讨论政治：因为门槛太低，人人都能键盘政治，但真正懂结构的人极少。川普的执政基础是“结构阶层”。 他真正的力量基础来自五个支柱：传统产业（制造业、钢铁、机械、汽车）、能源产业（石油、天然气、页岩、核能）、军工体系（航天、武器系统、国防承包商）、工程群体（工程师、技工、系统工程团队）、以及反学院精英群体（对大学体系失望、不信任的美国中产）。 这五大阶层有一个共同点：它们天然与“平台科学文明”深度对齐——它们关注真实世界的物理生产力，而不是象牙塔；偏向工程逻辑，而不是论文逻辑；追求效率、成本、结构可执行性，而不是同行评审与学术声望；依赖硬科学、材料、能源、军工、制造链，而不是精英化的学院体系。因此，川普阵营最欣赏的“美国新英雄”是谁？是 Palmer Luckey 那种“不需要文凭、不需要背书、靠硬实力颠覆产业”的人。这类人物在“学院科学文明”中永远是异类，但在“平台科学文明”中却是核心，不靠资格，靠执行力与工程能力。这倒是跟华强北精神挺像的。 平台科学文明的技术底座是什么？工程化、自动化、HPC（High Performance Computing)、工业链结构、国家级项目、系统工程、科学操作系统、大模型+多智能体、实验室自动化、制造业复兴、新能源体系、国家能力（State Capacity）。这些全部对应川普社会基础中的五大群体的核心利益：他支持的阶层，正是平台科学文明最天然的受益者。 制造业首先会从平台科学中获利：新材料、自动化制造、机器人体系、AI 工业控制、数据平台、极低成本的实验–制造迭代。制造业看平台科学文明 = “产业重生的科技基础设施”。拜登团队科技路线偏向 AI 安全、监管、大厂限制、教育体系、学术合作、ESG，这些都是“知识层的政策”，而不是“工业层的动力”。 能源产业（尤其是传统能源）也与平台科学文明天然相容：它需要聚变、次世代核能、材料突破、地热、涡轮系统模拟与优化，而川普是美国历史最亲能源的一位总统——放松监管、开放勘探、推动核能、反对把能源决策交给大学体系。平台科学文明既支持化石能源效率最大化，也支持新能源突破，这完全符合能源产业的结构利益。 军工体系则是平台科学文明最重要的动力来源：国防工业依赖 HPC、材料科学、聚变、小型核反应堆、自动化制造、生物安全、AI 军用系统，而军工体系一直与大学体系存在结构冲突：学术慢、军工快；学术偏理论、军工偏工程；学术讲自由、军工讲国家安全；学术输出 PDF，军工需要可执行结构。军工视平台科学为：“国家级科学火力整合器（Science OS for National Power）”。拜登团队的军工动员力远弱于川普团队。 工程师阶层更是平台科学文明的天然核心：他们讨厌无用 PDF(呵呵）、讨厌理论化叙事、讨厌没有结构、讨厌低效会议；他们崇拜精确结构、自动化、代码、可验证性和系统工程。而平台科学文明的本质，就是把科学从“论文文明”完全转向“工程文明”。拜登团队的路线偏学术、偏研究文化，而川普的路线偏工程、偏系统执行。 最后，反学院精英群体是平台科学文明最深层的土壤：他们对大学体系彻底失望，厌倦学术封闭、效率低下、自我强化与政治化。平台科学文明要做的是：拆 PI 封地、拆掉论文经济、自动化科研、去学科壁垒、去自然语言依赖、让国家任务成为中心、用工程系统替代人脑、让 AI 成为科研执行主体。这些全部都是反学院群体梦寐以求的结构重构。 这就是为什么平台科学文明的破局者不可能来自大学体系，而必须来自川普这样拥有“反学院 + 亲工程 + 亲产业 + 亲军工 + 亲能源 + 国家能力优先”结构基础的人。他的政治结构与平台科学文明的技术结构、组织结构、产业结构和国家战略结构，是完美同频的。 为什么不是拜登？（当然奥巴马、克林顿也没有在时间点上赶上 AI 的爆发）我认为是结构位置问题。拜登团队的支持基础来自学术界、大学行政体系、科技企业白领、公共政策专家、研究机构、国际合作派以及科学“咨询官僚体系”。这些群体本质上是“学院文明—制度文明”的利益共同体，靠大学、研究经费、同行评审体系、国际秩序和监管框架维持自身权威。因此，拜登团队即便意识到平台科学的必要性，也无法推动这种革命：首先，他们绝不可能打击学术界，因为那等于自毁支持基础；其次，他们不会激进绕过大学体系，因为大学体系就是他们的权力来源与合法性来源；再次，拜登团队思维更偏向“渐进改革”而非“结构性替代”，他们倾向于让高校更透明、增加科研预算、推动国际合作、强化 AI 监管与伦理委员会，而不是“拆掉旧结构、直接重建一个平台级科学操作系统”；最后，他们太重视“共识”与“学术群体的接受度”，而平台科学文明是一场必须“破局”的结构革命，它不可能依靠学术共识启动，也不可能等待学界点头。总之，以拜登体系的支持结构，他们永远不可能启动一个会直接削弱学院体系、重构科学组织方式、改写学术权力格局的国家级科学平台系统；这种政治风险、组织冲突和结构性破坏，只有川普这种“不依赖大学、不依赖学术、不依赖专业官僚体系”的力量才会出手。川普会，拜登不会。 虽然大部分高学历不支持川普 好，一个关键问题必须现在说清楚：为什么拥有高等学历的人，大概率并不支持川普？为什么学历越高、越是 Deep Academia，就越反感川普？深层原因完全不是“知识越多越反川普”这种浅显解释，而是因为高学历群体的社会地位、利益结构、组织嵌入方式，与川普所代表的结构力量天然处于对立阵营。川普代表的是工业、工程、军工、能源、制造业、地方性力量、反精英、反学术生态、反监管、强国家能力、反大学权威的“平台科学文明”阵营（虽然在过去的10年中没有显现）；而高学历群体多扎根于大学体系、研究机构、科技白领阶层、医疗法律专业、政策圈、国际合作体系、同行评审体系、证书经济与知识中产结构，这些行业的合法性、薪资、社会地位完全依赖学院文明的旧组织方式：PI 制度、论文经济、同行评审、学科封地、学术自治、知识垄断与城市化知识权威。因此，川普推动的平台科学文明（拆 PI、拆论文经济、拆学院权威、自动化科研、工程化科学、AI 取代传统人脑科研路径、国家任务驱动）等同于直接威胁他们的职业意义、组织地位、阶层身份与未来路径，他们当然不可能支持。 更深的一层是：在美国，高等学位不只是“知识”，它是一种“阶层身份”，代表城市专业阶层、制度依赖度高、国际主义价值观、行政体系与学术权威构成的旧文明；而川普的社会基础来自工程师、制造业、军工、能源、基层技术阶层与反学院精英群体，这些群体对学院体系长期失望，渴望“工程—产业—国家能力—平台科学”这样的结构革命。因此，高学历群体的反川普：他们植根于旧科学文明， 如果你能理解这一些，在我这两年密集上推特的感受来说，是因为你恰好不在旧学术体系，却拥有科学深度、工程能力、AI 原生性与结构化思维，正处于平台科学文明的中心，和传统学院文明的边缘。我们能清晰看见所谓 Academia 到底在玩什么、他们维持的“光鲜外表”背后实际上是一个靠身份、凭资历、用论文当门槛维持的阶层体系；在 AI 到来之后，很多旧结构已经摇摇欲坠，只是还没正式坍塌。必须说，Academia 里面当然也有真正有实力的人，但真正的实力在 AI + 平台科学文明中只会被无限放大，他们会变得更强、跑得更快、突破更多；而那些本来就没啥实力、靠空洞 paper 和象牙塔权力结构混日子的人，才是最害怕这场科学结构革命的群体，因为 AI 会把真能力放大，也会把虚假能力清扫得干干净净。 （1/n)
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💡 一条优质早期评论通常能获得原帖约 10% 的曝光量，这意味着在 10 万曝光的爆文下，你的评论可能获得 1 万次曝光。
为什么评论更适合冷启动？
- 无需大量粉丝基础，依靠评论质量和时机获取流量
- 投入产出比高，不需要花费大量时间创作原创内容
- 可持续性强，通过持续评论建立稳定的曝光渠道
二、评论时机与内容评估
黄金时间窗口发布后 2 小时内
Twitter 算法在内容发布初期进行首轮分发测试，此时的评论互动不仅能获得最佳展示位置，还能助力内容获得更多算法推荐。
快速评估内容潜力
👥 作者影响力：重点关注 10 万+粉丝大V的观点内容，或 5k+ 中V的独特洞察
💡 内容特征：观点鲜明、干货密度高、反常识性强的结构化内容
三、SoPilot 起爆帖评论功能使用指南
功能概述
SoPilot 的起爆帖评论功能通过智能分析模式，帮助您快速发现和参与高潜力推文互动。系统通过多维度指标分析，为您推荐最具增长潜力的互动机会。
数据来源：我们通过监控推特的列表（list: https://x.com/i/lists/1961235697677017443）内成员（都是大V）的起爆帖，确保您能够接触到最优质的内容源。如需加入该列表，请与我联系@sven_ai。你也可以点击上面list链接查看最新的帖子。
使用流程
1. 查看和评估智能分析结果
- 在主面板查看系统智能分析的起爆帖结果（每小时更新）
- 关注发布时间（优先2小时内的内容）
- 重点关注互动增长趋势和预测评分
- 评估内容与您专业领域的相关性
2. 互动操作
- 使用 SoPilot 的评论提示词生成专业和精彩的评论
- 根据上下文调整评论内容和风格
- 选择最佳时机发布评论
使用建议
- 保持评论的专业性和建设性，避免简单附和或无意义互动
- 根据不同账号和内容类型，调整评论的深度和风格
- 合理使用 SoPilot 插件快速生成专业和高质量评论
- 定期分析成功案例，总结和优化您的评论策略
注意事项
- 避免过度频繁的评论，保持自然的互动节奏
- 确保评论内容符合平台规范，避免可能触发限制的行为
- 关注评论的时效性，把握黄金互动时间窗口
- 适度展示专业观点，避免过度营销或推广倾向
获取实时起爆帖通知
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