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我本来打算今天写美国钢铁公司的收购案，但我读了一大堆关于钢铁工业历史的书，所以只能等到明天了。在这一点上，大多数评论家都认为，美国有可能实现难以捉摸且备受追捧的 "软着陆"--在不损害就业或工资的情况下降低通胀。事实上，这比我个人所说的 "软着陆 "要好得多，更接近于我所说的 "无懈可击的通货紧缩"。基本上，降低通胀的方法就是让很多人失业，然后他们不再购买那么多东西，这就会降低需求，从而降低价格。这就是 "旧凯恩斯主义 "的思维方式，根据你使用的模型和参数，很多新凯恩斯主义模型也是这样运作的。下面是保罗-沃尔克（Paul Volcker）在 20 世纪 70 年代结束通货膨胀时的照片。保罗-克鲁格曼（Paul Krugman）和其他一些基本上属于凯恩斯主义的经济学家所认可的这一理论认为，2021-22 年的通货膨胀主要是由暂时性的供给冲击造成的，这种冲击会随着时间的推移而逐渐消失。

正如 Chang 在 "工具进场 "仪式上所说的那样： "全球化几近死亡。像制造 GPU 来计算你在 ChatGPT 上提出的下一个无聊问题这样复杂且对质量敏感的事情，我们就更难理解了。幸运的是，台积电在最近的 2022 年第四季度财报电话会议上透露了一些线索，说明亚利桑那州晶圆厂的成本到底增加了多少，是什么导致了成本的增加，以及谁将承担这些成本。在随后的财报电话会议问答中，黄仁勋又重复了 "5 倍 "的近似值，他还提到这一成本将持续 "几年"，因为它主要与设施建设有关。台积公司北凤凰城建设项目 人员和学习曲线成本 "是亚利桑那州与台湾之间 "5 倍 "成本差距的另一个重要方面。基本上，魏幸存（首席执行官）和黄文德（首席财务官）都向外界透露了台积电的涨价计划，原因是其在美国（以及在一定程度上在日本）的投资成本高昂，并巧妙地将其归结为 "地域灵活性 "这一附加值。

我刚刚参加完爱尔兰小城基尔肯尼（Kilkenny）一年一度的节日 "基尔肯经济"（Kilkenomics）。that rich. 这个国家很富有，但并没有那么富有。首先，也是最重要的一点，爱尔兰是著名的避税天堂--其低企业所得税率促使跨国公司将尽可能多的利润记入其爱尔兰子公司。对于欧洲公司来说，这通常需要将其业务活动实际迁移到爱尔兰，但美国有一个奇怪的企业税制，允许谷歌和苹果等公司采用各种其他计划在爱尔兰记账，而不在该国实际开展任何实质性活动，从而抬高了爱尔兰的国内生产总值。And despite getting hit正如《经济学人》所指出的，直到2000年，GNI\才真正开始与GDP背离，即使在2007年，背离也相当小。事实上，爱尔兰传统上比韩国更注重出口： 爱尔兰是一个小国，这意味着它不可能为国内市场生产很多东西，因为国内市场并不大。

比较不同时期的收入，必须区分名义收入和扣除价格变化后的实际收入。文章介绍用消费价格指数、特定商品价格和其他价格指数调整货币金额，并说明不同指数代表的消费篮子和用途不同。选择何种通胀调整方式，会直接影响对生活水平和收入增长的判断。

美联储是否加息太快，没有确定答案，但简单断言紧缩无效或必然过度都站不住。通胀已经从紧急状态降温为仍需处理的麻烦：总体价格压力明显缓和，核心通胀仍高于目标。担忧转向衰退，主要依据是收益率曲线深度倒挂、投资和出口走弱，以及货币政策可能存在滞后。但劳动力市场仍强，就业增长和壮年就业率并未显示经济已经坠落。收益率曲线过去常能预警衰退，却不是绝对工具，2018 至 2019 年的倒挂并未在疫情前立刻转成衰退。更关键的争议在于加息多久影响通胀。有些研究认为需要两三年，有些研究发现六个月内就会出现主要反应；如果企业和消费者预期很重要，政策信号会更快传导到定价和投资。财政刺激退潮也可能帮助通胀下降。因此，当前更像是多个力量同时作用：供应链修复、财政收缩、预期变化和加息都可能贡献了一部分。正确判断不应只看单个商品价格或单一指标，而要承认宏观预测本来就充满不确定性。

成长阶段公司需要根据当前战略、组织结构和能力缺口定义高管岗位，而不是简单升级整个领导团队。高质量的高管招聘需要投入时间与资源，建立明确的职位重点、评估流程、薪酬方案和入职机制。

这一主题是关于微信的，但也不仅仅是微信。虽然看似只是一个消息应用程序，但微信实际上更像是一个门户、一个平台，甚至是一个移动操作系统，这取决于你如何看待它。在消息应用趋势的背景下，关于微信的文章很多，但在中国以外很少有人真正了解 它是如何 运作的——以及它如何实现对许多公司（和国家）来说仍然是一个遥远的世界管理愿景完全通过我们的智能手机。微信的许多最有趣的功能——例如访问 城市服务 ——甚至对中国以外的用户都看不到。那么为什么中国以外的人还要关心微信呢？

“微信之父” 张小龙的 2351 条饭否日记围绕互联网文化展开，核心内容包括介绍“微信之父”张小龙的2351条饭否日记，记录其对技术、产品和生活的思考观察，并提供全文内容。

尽管我在 2011 年离开了 Hulu，但我仍然与 Hulu 北京办事处的许多团队成员保持着联系，其中许多人在过去十年中分散到了不同的中国科技公司。2011 年，我上次访问 Hulu 北京办事处时，我对中国的任何一家新技术公司能否打入美国市场表示怀疑。来自非 WEIRD 国家（约瑟夫·亨里奇是西方、受过教育、工业化、富裕和民主的简写）的公司将很难进入 WEIRD 文化。显然，防火墙在阻止许多美国公司进入中国市场方面发挥了巨大作用，但在少数美国公司进入中国市场的案例中，比如Uber中国，结果好坏参半。一款由两个上海人设计的应用程序是如何成功地围绕着从 YouTube 到 Facebook 到 Instagram 到 Snapchat 的美国视频应用程序，在一个与美国文化如此不同的文化中成为模因起源、变异和传播的最丰富的来源。Alex Zhu 和 Luyu “Louis” Yang 推出了一款教育短视频应用程序，但没有引起任何关注。

什么是 Web3 以及为什么所有的加密货币人士突然都在谈论它？如果你最近一直在仔细阅读加密货币论坛或 视频游戏新闻 ——或者从纽约时报的 职位列表 到声称传统求职面试即将被基于区块链的“ 任务、冒险和课程 ”取代的滑稽 Twitter 线程的所有内容证明你的价值 ”——你可能遇到过“Web3”这个词。显然，该术语指的是第三代互联网。但这只是行话，是那些 NFT 以数十万美元交易卡通猿的 并且已经在元宇宙中设计他们的虚拟家园的人们的最新口号吗？或者，Web3——以及它所代表的互联网的不那么集中的版本——是我们这些认为自己仍然生活在 Web2 上的人应该了解的东西吗？

代币经济学的基本判断，是看一个代币的供给如何变化、需求从哪里来、持有人为什么不卖。供给侧要看总量上限、发行速度、通胀或通缩机制，以及代币分配是否集中在团队和早期投资人手里。比特币的上限和减半降低了长期稀释，以太坊通过销毁机制减轻净发行压力，狗狗币持续通胀则会带来更明显的价值侵蚀。需求侧只看稀缺远远不够，固定数量的石头也不会自动有价值。真正支撑需求的来源包括现金流或质押收益、社区信念和身份认同，以及协议设计中的博弈激励。能分享收入、获得质押回报、锁仓换取更高收益或降低使用成本的代币，更容易形成持有理由。模因和信念也很重要，因为比特币这类资产的核心需求很大程度来自长期保值叙事。评估项目时，应该同时追问：会不会被稀释，为什么有人持续买入，机制是否减少卖出冲动。

生成式 AI 可以低成本伪造文本、身份和社会证明，使公共互联网越来越难判断内容是否来自真实的人。文章提出用加密签名和分散式信任网络重建可信关系：用户不必公开身份，也能证明内容由某个持续存在的主体签署，并通过公开记录积累信誉。这种机制不能阻止机器生成内容，但可以帮助人们区分可信主体与匿名机器人群。

生成式人工智能会让开放网络更像黑暗森林：可见空间里充满连贯、廉价、像人写的文本和图像，真实的人反而更难被辨认。过去的垃圾内容多来自 SEO、广告、机器人和点击诱饵；大型语言模型和图像生成器把生产成本进一步压低，营销文案、博客、社交帖、视频脚本、播客和幻灯片都能自动批量生成。结果不是信息更多，而是信号被平庸内容淹没，读者会不断怀疑屏幕后面是否有一个真实生活的人。人的优势不在于写出标准化说明，而在于具体经验、地方细节、近期事件、真实关系、价值立场和复杂判断。要证明自己不是预测文本机器，就要写出更有现场感的故事，提出可争辩的原创看法，发展个人语言习惯，并把线上关系延伸到真实互动。未来的写作门槛会提高，普通综述和顺滑表达会迅速贬值。

生成式人工智能会把互联网推向更严重的柠檬市场：当人们无法判断互动对象、评论、账号和内容是否真实时，高质量参与者会逐渐退出公共场域，剩下更多低信任垃圾。二手车市场里，卖家无法证明好车不是坏车，买家只愿按平均风险出价，结果好车退出，坏车占比继续升高。AI 让类似机制扩展到社交网络、约会应用、游戏大厅、论坛评论和电话消息，因为垃圾内容不再只是重复模板，而能以低成本生成大量独特、连贯、会回应的人格。结果可能不是所有人彻底离线，而是公共开放平台衰落，私人群组、邀请制社区和已验证真人身份变得更有价值。平台也可能用更强监控来对抗机器人，要求证件和实名，从而制造新的权力问题。与此同时，一部分人会更重视线下关系、家庭、社区和面对面网络，另一部分人会更深陷由 AI 强化的娱乐、色情、游戏和社交刺激。长期看，能保护年轻人、建立真实配偶和社区支持系统的文化会更有韧性；线下高密度社区的价值也会上升。

在分析跨越 10,000 年的 全球历史数据库 时，Shin 等人发现了一个令人不安的模式。文明规模不断扩大，直到它们被自己创造的信息环境所淹没。这就是 信息缩放阈值 。在整个全新世，随着人口和领土的增长，社会发展出更多的管理层次和更多信息丰富的工具来管理和记录交易和事件。然而，尽管这种增长似乎是不可避免的，但事实并非如此。

公共生活正在被反应链主导：事件本身很快退居次要位置，真正吸走注意力的是人们如何愤怒、嘲笑、站队，再对别人的反应继续反应。社交平台把个人改造成网络节点，持续接收刺激、输出情绪、等待反馈；政治操作、名人丑闻、品牌调查、社交照片和金融市场都在同一套机制里运行。反馈不只是意见收集，而是控制论式的调节系统：组织和个人通过回应率、互动量、价格信号来判断自己是否还“活着”。问题在于，当激怒他人本身变成策略，参与就不再等于判断力。人们以为自己在表达立场，常常只是被争议、荒谬和流量牵引，替系统维持下一轮反应。 引发的焦虑可能在于，在我们拼命寻求反馈并需要向他人提供反馈的过程中，我们允许自己被引导到我们不同意的方向，并且可能不希望这样做去。 这与 20 世纪中叶对广告、公关和宣传的恐惧相呼应，不同之处在于现在，在反应链时代，我们被吸引到争议、荒谬的公共场面、无休止的变异模因、拖钓等。在这些反馈的阵雨，大部分的吸引力在于正在传播的反应的绝对数量。

在我们周围，新旧友谊都因政治而破裂。部分问题与我们今天如何实践政治有关：我们变得更加好战和部落化。问题的另一部分源于我们当代对友谊的理解。真正的友谊对我们提出了沉重的要求，我们中的大多数人更喜欢更快速、更容易、因此更不持久的关系。政治和友谊是紧密相连的。

1 不是在埃隆-马斯克（Elon Musk）收购它的时候，也不是在大批员工被解雇的时候，更不是在 "蓝查"（bluecheck）惨败的时候，也不是在改名为 "X "的时候，更不是在其他政治上显而易见的时候，许多人决定放弃它。是的，我们都说过和做过值得注意的事情，但并不是每天都这样。要想每天都做或说值得注意的事情，就需要在一定程度上勉强、重复或尝试。我可以发布一些关于我从我的业务中赚了多少钱的庆祝性吹嘘（"omg $10k MRR!"）。我可以就人们强烈关注的话题挑起争论（"React 逊毙了！我可以提到今天是我的生日，然后贴上一张自己的照片（"真不敢相信我已经 41 岁了！我尽量一年只做几次，因为尽管它们有用，尽管它们对我和我的企业有用，尽管它们让我的蜥蜴大脑感觉良好，但我的一部分仍然讨厌它们。显然，我已经为这个问题纠结了一段时间。顺便说一句，我的朋友圈中大部分人都不是我的粉丝，他们都很喜欢发帖吸引眼球。

1965 年，罗伯特·霍利成功测序了来自酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）的第一个 tRNA。他利用这种方法成功测序了第一个完整的基因组，即细菌病毒 PhiX174 的基因组。2000 年 – 大规模并行签名测序（MPSS）由 Lynx Therapeutics（美国）公司推出，这是首个 NGS 技术，后来被 Illumina 收购。不过，它对 DNA 的一小部分进行了测序 人类基因组成本随年份变化的图表。然而，还有一个关于同意的另一个问题：让父母决定是否进行基因组测序是否符合伦理？对儿童进行基因组测序还可以帮助确定他们是否会对可能用于治疗的不同药物产生过敏反应。关于是否为他人（如儿童）进行基因组测序的决定问题已经不再存在，因为成年人在这个时候已经足够成熟，可以自行做出同意。基因组测序可以帮助确定他们应该服用哪些药物，以及哪些药物在成年时比在儿童时期更有效。

该公司表示，价格是在考虑“这种新型基因疗法所代表的临床、社会、经济和创新价值”的情况下确定的。上个月早些时候，总部位于波士顿的非营利性研究机构临床和经济评论研究所估计药物和其他医疗服务的价值，称 Hemgenix 的合理定价将超过 290 万美元 。但利哈伊大学卫生政策教授、纽约加里森独立生物伦理学研究所黑斯廷斯中心的研究学者迈克尔古斯马诺表示，Hemgenix 和其他基因疗法的价格不应被视为便宜货。“它假设当前治疗的价格是合适的，”他说。“我们有一个价格完全不符合国际标准的体系，”他指出，与其他经济发达国家不同，美国在新药上市时不会对其价格进行监管或协商。

2022 年的生物学没有停滞，反而在低效的科研体系中显出惊人的活力。论文发表缓慢、同行评审质量不稳、资助评审一致性差、负面结果难以传播，这些问题让生物学进展本应更慢；但过去一年仍出现多项重要突破。人类基因组最后约 8% 的空白被补齐，合成细胞研究证明核糖体可在活细胞外制造，人工脂质泡中也能用少数蛋白形成分裂环，生命从化学组分重建的目标更近一步。基因编辑继续推进，碱基编辑器进入临床试验，线粒体编辑虽然暴露严重脱靶问题，但更小、更准确的新方案很快出现。噬菌体疗法也重获关注，定制病毒组合被用于清除抗生素无效的耐药感染。机器学习开始改变蛋白质工程，能设计出比天然酶更快分解 PET 塑料的酶。生物学正在变得更怪、更工程化，也更接近把生命过程拆开重组。

例如，詹姆斯在 1907 年的一篇文章中写道： "我们中的大多数人都会觉得，我们的生活中似乎习惯性地笼罩着一层阴云，使我们的辨别力、推理力和决断力都达不到最高境界。例如，我最近最喜欢的两部电影《无极限》和《露西》就建立在 "10%"神话的基础上： 我最喜欢的一些科幻书籍也是如此： 此外，许多非虚构类书籍还提出了其他机制，利用大脑的特定部位（潜意识）、我们的梦想（表现）、我们的思想（大思维）和我们的信念（安慰剂效应）等途径，释放我们巨大的休眠潜能。最近，一连串的研究和个人经历促使我重新考虑 10%的神话，但这是以两种意想不到的方式进行的： 根据人工智能研究，我们大脑的使用率为 0.01%，而不是 10%（请继续阅读我是如何得出这个数字的）。我不是根据我们大脑当下活跃的百分比来衡量潜能，而是根据我们大脑突触的数量来计算我们的潜在智力（关于这一点还有更多内容）。这笔钱来自我和卡尔-纽波特（Cal Newport）创办的一家网络开发公司的收益再投资。

互感日记是一种正念练习，包括记录和反思自己的身体感觉。通过有意识地书写这些内部信号，可以提高你的感知力，加强身心之间的联系。通过帮助你识别和理解自己的身体信号，这种方法可以帮助你增强情绪调节能力、自我意识和整体健康。可以通过自由写作的方式来练习互感日记。如果你更愿意按照一些引导性的提示来做，我阅读了许多关于截听的文章，并提出了以下八个问题，希望能帮到你。与许多其他正念练习一样，经常写感知间日记最有效。无论你是刚刚开始练习正念，还是已经练习了一段时间，都可以轻松地将感知间日记作为正念练习的一部分。本提示列表采用知识共享 署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可，也就是说，只要注明出处并链接回本页面，您就可以随意复制和分发本问题列表。Maker Mind》是一份每周一期的时事通讯，以科学为基础，介绍有关创造力、心智生产力、更好的思维和终身学习的见解。

通识千书书单把《聪明的阅读者》相关的阅读线索整理成一份可检索的书单，重点不是推荐几本热门书，而是给出一条建立通识框架的阅读路径。书单围绕“如何理解世界、历史、时代、社会、文明、科学和人自身”等问题展开，把不同主题下的代表性图书放在一起，帮助读者从单点兴趣进入更系统的知识结构。它适合用于长期阅读规划：先按主题找到当前最想补足的领域，再从对应书目中挑选一本或一组书深入阅读。相比零散收藏单本书，这种表格式整理更适合回看、筛选和持续补充，也能帮助判断自己的阅读是否过度集中在某一类经验中。使用时可以把它当作导航，而不是必须逐本完成的任务清单。

《清华大学通识教育学生手册》介绍学校以价值塑造、能力培养和知识传授为核心的通识教育体系。课程强调立德树人、跨学科思维和长期素养，由写作与沟通等必修课，以及人文、社科、艺术和科学课组共同组成。具体学分与课程安排以最新版手册为准。

学习如何学习，不是收集更多课程和技巧，而是围绕真实问题主动实践。文章建议以项目驱动输入，保持专注，快速获取反馈，并把知识应用到新的情境中。技术可以扩大获取信息的速度，但持续理解仍依赖深度注意、动手解决问题和反复修正。

数字内容很容易制造正在学习的错觉，但观看、收藏和记笔记并不等于形成知识。文章建议把信息输入转化为主动活动：用自己的话解释、动手实验、在不同情境应用，并通过反馈修正理解。身体参与、检索练习和真实项目能让知识连接更牢，数字工具应服务于这些过程，而不是取代它们。

更快学习的关键不是多花时间，而是让注意力、方法和目标对齐。Jim Kwik 童年因脑伤长期受学习障碍困扰，后来把学习本身拆成可训练的能力：先弄清为什么学、何时用、怎样用，目标越清楚，越能跳过无关章节；再识别自己的学习偏好，把视觉、听觉、动作或逻辑优势转化为工具。抽象概念不要硬背，要变成图像、故事和情绪记忆。真正高效的人还会列出不值得做的事，把精力留给最有回报的训练。练习也不是越久越好，低质量重复只会巩固错误；高强度、专注、能获得反馈的练习才会带来进步。睡眠、姿势、呼吸、饮食和环境整理同样属于学习系统的一部分。学习快不是天赋标签，而是一套可调试的生活技术。无论学语言、编程还是商业判断，先设计输入，再设计练习，最后用输出检验理解。

A Plain English Handbook 来自美国证券交易委员会，目标是让披露文件更清楚、更有用。它解决的是专业写作里常见的问题：句子过长、结构混乱、术语堆叠、法律和金融表达让读者难以理解。旧描述显示，手册覆盖文件组织、简明语法和词汇、减少专业术语、版式与可读性设计，并提供示例和提示。虽然场景来自 SEC 披露文件，但它的原则可迁移到英文邮件、产品文档、说明书、合同草稿和对外公告。长期价值在于把“写得正式”改造成“写得清楚”：先让读者理解，再谈说服和合规。对需要写英文材料的人，它是一份可反复对照的表达清单。保存它尤其适合团队统一写作标准，把长句拆短、把被动表达改清楚、把抽象名词换成直接动作，让复杂信息更容易被非专业读者读懂。它也能帮助中文母语写作者建立更直接的英文表达习惯，减少翻译腔和官样表达，提升跨语沟通效率水平。

Putting the “You” in CPU 面向想弄清“程序到底怎样在计算机上跑起来”的读者。它从作者对程序运行机制的好奇出发，梳理从启动到执行的底层过程，并涉及系统调用、多任务运行等主题。它解决的是计算机基础学习中常见的断层：会写代码，却不清楚代码如何变成进程，进程怎样请求操作系统服务，多个程序为什么能同时运行，CPU、内核和应用之间如何协作。长期价值在于补齐工程师的系统视角。理解这些机制后，性能问题、权限边界、崩溃、阻塞、并发和资源管理都不再只是黑盒现象。即使不做底层开发，也能用它建立对现代计算环境更扎实的判断。保存它的意义在于需要解释“为什么这个程序会这样运行”时，有一个从应用层一路追到内核和硬件抽象的入口，适合反复回看。它能把零散的操作系统概念连接起来，降低继续学习内核和性能分析的门槛。也适合补基础时重读。

BeOS 的故事说明，技术上的优雅和领先并不自动变成市场胜利。Jean-Louis Gassée 离开 Apple 后创办 Be Inc，试图摆脱旧操作系统的包袱，用 BeBox 和 BeOS 重新设计个人计算机。BeBox 拥有双 PowerPC 处理器、丰富 I/O、MIDI、音频接口和给黑客使用的 GEEK 端口；BeOS 则支持抢占式多任务、多线程、对称多处理、图形界面和带数据库特性的文件系统，在九十年代显得异常现代。失败的根因不在想象力不足，而在生态不兼容：它跑不了主流 PC 软件，也无法自然承接 UNIX 市场。后来 BeOS 转向移植，甚至接近成为 Apple 新系统候选，但 Apple 最终收购 NeXT，macOS 的历史也由此改道。

摩尔定律没有突然死亡，但它赖以成立的经济奇迹正在失效：晶体管继续变小变难，单位计算成本不再像过去那样稳定下降。早期计算从真空管走向晶体管，是因为固态开关更小、更快、更省电；集成电路又把晶体管和导线蚀刻在同一硅片上，让制造复杂电路摆脱手工焊接。随后的小型化带来罕见的复利：晶体管越小，所需电流越少，同一芯片容纳越多，计算能力和能效同步提升。英特尔 4004 把处理器和存储能力装进单一芯片，个人计算机才有了低成本扩散的基础。今天最先进制程已逼近纳米尺度，物理限制、设备成本、设计复杂度和产线投资同时上升。大公司开始用定制芯片、专用加速器、系统级设计和内部硅团队应对新阶段。硬件创新不会停止，但从通用制程红利转向架构、封装、软件协同和特定任务优化。