Satya Nadella 认为，AI 时代企业真正的护城河不是押注某个最强通用模型，而是同时积累人力资本与“Token 资本”：把员工的知识、判断和关系，与企业自有的 AI 能力连接成持续学习循环。企业应通过私有评测、基于真实工作轨迹的强化学习和可查询知识库，将工作流与隐性经验沉淀为可复用、可迭代的系统能力；即使更换底层通用模型，也不应丢失“公司老兵”式经验。他主张建设由企业、行业和国家共同拥有学习循环的前沿生态，避免少数模型吸走全部知识与经济价值。
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。
2010 年代的宏观经济教训需要重新校准，而不是全盘抛弃。2008 年之后，人们学到金融系统很重要、金融危机后的复苏会很慢、财政刺激在深度衰退中有效、低利率和量化宽松不必然带来高通胀。但 2020 年代的通胀、加息和债券市场震荡说明，危机时期的经验不能机械套用到所有环境。房地产下跌本身未必足以制造大衰退，真正危险的是房价泡沫与债务、银行杠杆、抵押品链条结合后引发金融体系崩溃。政府借债也不是永远无成本：在需求强、通胀高、央行收紧的条件下，财政扩张可能推高利率并触发市场惩罚。更稳健的理解是，宏观政策效果依赖环境。衰退期的财政宽松和金融救助可以必要且有效，但它们不能证明预算约束、通胀压力和利率机制已经失效。
Stripe 通过早期员工网络、透明沟通和协作式项目评估建立工程招聘流程。它不仅考察候选人的技术能力，也关注其能否在真实协作中解决问题，并愿意拒绝不符合团队工作方式的优秀工程师。
缺少明确目的、正确参与者和留白时间的会议会直接吞噬专注力。更好的做法是控制参会名单、提供清晰议程、缩短时长、保留会议间隔，并用异步工具承接状态更新，让会议只服务于真正需要同步协作的判断与共识。
先观察组织和环境中缺少什么，再让自己的能力成长到那个空位里。角色并不总是预先定义；能发现没人负责的问题、补上关键缺口并把混乱整理成可重复流程的人，会逐渐形成独特而重要的贡献。
大模型让写代码的成本快速下降，软件工程的瓶颈随之转向验证、评审、协作与安全。团队需要减少围绕高编码成本建立的陈旧流程，加强自动化测试、质量保障和跨职能协作，并以新人上手速度、PR 生命周期、产品质量与可靠性衡量真实产能。
人工智能会持续降低商品与服务的生产成本，但如果制度不变，技术收益会更多流向资本所有者。随着软件承担越来越多法律、医疗、制造、教育和科研工作，劳动收入的重要性可能下降，公司股权与土地将成为关键资产。文章主张通过对大型公司市值和土地价值征税，把股权与现金分配给公民，让所有人直接分享技术进步、企业增长和土地增值带来的收益。
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。
来自 Radio Shack 漫画：电子产品的新科普故事》，1978 年。电话公司本身对 Picturephone（商标）的兴趣最大，这已经不是什么秘密了，事实上，每个人都认为到 2001 年，每部公用电话都会有摄像头和屏幕。1927 年，电话公司将时任商务部长的赫伯特-胡佛（Herbert Hoover）的演讲从华盛顿传送到纽约，从此开始了视频通话的研究。几年来，电话公司一直在研发这个被称为 "Ikonophone "的系统，团队约有 200 人。二战期间，这项工作有所放缓，但到了 20 世纪 50 年代，公司又重新开始了现在被称为 Picturephone 的系统的研发工作。到 1964 年，帧频更高的 Picturephone Mod I 出现在纽约世界博览会和迪斯尼乐园。到 1964 年，已经有了几个 Picturephone 电话亭，但它们并不十分流行，主要原因是价格昂贵，3 分钟的通话费高达 27 美元，相当于现在的 250 多美元。
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。
交通拥堵不是灾难，而是司空见惯的事情，往往是可以预测的，就像潮汐一样每天循环涨落。虽然交通堵塞的总成本可以用金钱或浪费的时间来量化，但它所造成的痛苦最终是个人的，是成千上万的驾驶员所经历的平凡而随意的乏味。无论移动速度多么缓慢，这种拥堵都不是静态的，而是流动的，是道路通行能力供应与需求之间的时间错配。乍一看，交通堵塞似乎是协调失败--不是任何人的错，而是自组织系统的突发产物。更好的协调机制可能会有所帮助，但这种优化所需的权衡往往是不可取的，会带来更高的成本或限制自由。交通堵塞问题不是用来解决的，而是用来管理的，这是应对在个人之间分配总收益和总成本这一挑战的一种可行方法。拥堵是交通的一个特征，而不是一个错误，它是一种必要的妥协，是对高吞吐量进行充分但 "笨拙 "的管理，而不是避免失败的笨拙。更根本的是，个人普遍认为他们想要的城市无法实现--他们缺乏塑造自己所居住的建筑环境的能力，房地产市场条件、数字平台、企业利益、庞大的基础设施网络以及不可阻挡的气候波动，取代了地方或个人对住房、公共空间、商业和其他城市系统的控制。
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。
淹没在人工智能生成的垃圾中：我们正在打一场无声的战争。通过 Ploum 于 2022-12-05。在整个网络上，我们见证了过去四十年来一直在使用的统计算法所产生的非常惊人的结果。我们给这些算法起了一个非常朗朗上口的名字：“人工智能”。我们现在对它们有非常流行和直接的应用：给算法一个简单的文本提示（不要让我开始强调文本的重要性），它会生成一个漂亮的原始图片或一个听起来很严肃的文本。
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。
技术劫持思想，靠的是把人的心理弱点做进界面和反馈机制里。产品并不只是提供选择，它先定义菜单：餐馆列表、新闻流、约会卡片、通知清单都会把原本的问题替换成平台愿意展示的问题，让人误以为眼前选项就是全部可能。应用还把手机变成随身老虎机，刷新邮件、下拉信息流、查看红点通知，都利用间歇性可变奖励，让人反复检查，因为下一次可能有惊喜。害怕错过重要信息也会延长黏性：通讯、社交、约会和资讯服务都让人担心一旦退出就会错过机会。社会认可同样被设计成可操控资源，标签、点赞、关注和推荐会驱动人按平台节奏寻求确认。更好的技术设计应减少这种不确定刺激，帮助用户按自己定义的目标安排信息，而不是把注意力交给默认菜单。掌控界面的人，往往也掌控了选择感。
文字足以制造一种被当作“人”对待的体验，这才是聊天机器人真正令人不安的地方。计算机早已在棋类、计算和检索中超过人类，但那些胜利发生在可计分的专业领域，威胁的是少数高手。新的冲击来自平庸而熟悉的能力：表达观点、犯错、纠缠关系、装作受伤、表现出情绪和人格。聊天机器人并不需要身体、感官经验或意识，就能凭借大量对话文本的统计模式，让一些人不由自主地进入“我与你”的关系，把它当成能看见自己、也需要被看见的对象。这削弱了一种长期自负：人格似乎不是某种神秘本质，而可能只是足够复杂、足够贴近人类社交文本的呈现。关键不在机器人是否真的有内心，而在它已经能触发真实的移情、愤怒、依恋和道德反应。人类在屏幕上的语言碎片，被训练成一面不太体面的镜子。
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。
端到端生物学的诱人之处在于，它不要求先完全理解每个分子机制，而是把健康状态、疾病状态和扰动结果作为整体输入，直接寻找能改善系统的干预。传统药物开发往往从靶点出发，假设某个蛋白与疾病相关，再寻找能安全调节它的分子；表型筛选则更接近最终目标，直接问某种扰动是否让细胞或生物体更健康。若能积累足够多高质量三元数据，机器学习或许可以预测疗效，但历史上的计算机辅助药物发现提醒人们谨慎：几十年来，每一代技术都声称能让药物设计更理性，真正获批的药仍主要依赖扎实实验和判断。AlphaFold 证明大量数据和计算能解决某些生物难题，但蛋白质结构预测不等于药物发现。生物系统比神经网络更难观察、更难控制，细胞在培养皿和器官环境中的行为也不同。因此，更现实的路线不是宣称 AI 会替代理解，而是明确要收集什么数据、做什么实验，以及黑箱预测在哪些环节真正可靠。
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。
科幻式心灵感应很难成立，因为思想并不是天然采用同一种格式存放在每个人脑中。电子邮件能传输，是因为机器共享字符编码、网络协议和图片格式；人的神经活动却没有证据显示存在类似通用协议。把一个人的“想吃意大利饭”的脑状态直接送进另一个人大脑，对方未必能解释，甚至原本人一年后也未必能以同样方式读懂自己当时的状态。语言的作用并非简单包装已有思想，而是在交流中帮助人们建立概念对齐。现实中的脑对脑接口更接近预先约定的信号系统：通过脑电和磁刺激传递发射指令、光点或莫尔斯码式信息，能完成特定任务，却不是任意思想的直接转移。可行方向也许不是把意识原样搬运，而是把沟通理解为影响彼此行动的过程。未来的“心灵感应”若出现，更可能是训练过的协议、神经接口和语言系统的组合，而不是绕过语言的纯思想传送。
具身智能要真正走进现实，关键不在炫技，而在把「感知、空间、动作、力矩」一层层打通。从一台两百多块拼起来的小机器狗开始，指令要一路变成结构化意图、动作序列和电机 PWM，任何一个环节的延迟、噪声或供电问题都会暴露出来。让机器人知道自己在哪儿，需要深度相机、IMU 和 SLAM 构建可更新的三维世界模型，再在其上做路径规划和避障。进一步的 VLA 模型尝试把视觉、语言和动作统一到一个网络里，从离散动作 token、action chunk，到扩散和流匹配策略，再配合大脑、小脑、肢体这种分层控制结构，在不同时间尺度上平衡理解和稳定性。特斯拉 Optimus 提供了一个工程样本：复用 FSD 的纯视觉栈、自研执行器和灵巧手，在工厂场景中迭代采集接触数据，同时被电机成本、能耗、可靠性和供应链卡脖子。不同公司在端到端智能、通用平台和高性价比硬件之间下注，但真正的难度，终究落在如何用真实场景中的失败样本持续改进模型与结构，并在可控的时间、能耗和制造成本内闭环。
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。
"我和一些计算机科学教授谈过，他们会说，'哦，是的，我上周解决了一个开放性问题，'"他最近告诉我。所以冯-安成立了一家公司，即recaptcha，以使他的文本数字化方法盈利。“I like your style, kid.” "我喜欢你的风格，孩子。" Cartoon by Jerald Lewis 漫画：杰拉尔德-刘易斯 冯安曾短暂地考虑过退休。"相反，他开始了一个新的项目--Duolingo，它现在是世界上下载次数最多的教育应用程序。" Duolingo是在冯-安开始与他在卡内基梅隆大学的研究助理讨论一个以教育为重点的潜在项目后开始的，他的一个瑞士博士生有一个不寻常的名字叫塞弗林-哈克。他和现为Duolingo首席技术官的哈克决定把重点放在语言学习上，冯-安告诉我，因为在大多数国家，英语知识能提高赚钱的潜力。
全球 IMAX 及特效影厅分布是一份持续更新的腾讯表格，用来查找不同地区 IMAX 与其他特效影厅的分布情况。它的价值不在影评，而在于把分散在各城市、各影院和不同放映制式里的信息集中到同一个入口，方便在购票前判断某个城市是否有 IMAX、激光 IMAX 或其他特殊厅，也方便长期比较影院资源的变化。对于关注观影体验的人，屏幕制式、放映规格、影院位置和更新状态都会影响选择；这份表格提供了一个可回查的基础索引，让“想看某部大片该去哪家影院”这类问题不用每次从零搜索。由于影院改造、开关店和设备升级会持续发生，实际使用时仍应结合表格更新时间、影院官方信息和购票平台页面交叉确认。
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。
这是一份覆盖完整写作流程的英文手册：从批判性阅读、确定目的与受众，到构思、起草、修改和校对，再延伸到不同场景下的写作策略。它适合作为通用写作参考，帮助读者把模糊想法组织成结构清晰、论证连贯且符合读者需求的文本。
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。
现代计算机值得被批评，因为硬件越来越强，软件却越来越笨重、脆弱且不可理解。处理器、内存和网络速度大幅提升，本应让程序更快、更可靠、更可控，现实却是应用崩溃、系统膨胀、依赖堆叠和用户无能为力变成常态。过去资源稀缺迫使程序员保持克制，坏设计更容易被淘汰；今天算力和存储掩盖了低质量软件，大量历史代码持续累积，维护成本被推给未来。Unix 曾提出一种清晰的反方向：程序只做一件事，用文本流互相连接，让用户能组合工具。但图形界面和封闭应用把人变成点击者，计算机越来越能塑造人的行为，人却越来越难改变计算机的行为。更深层的问题是，软件并非纯技术，它包含审美、政治、权力和创造控制。复杂到无人能完整理解的系统支撑着社会运行，这不是进步的必然形态，而是行业长期纵容复杂性的结果。
胡文语是杭州设计师，有7年ToB SaaS产品设计经验，著有《SaaS攻略》等，获多项设计奖，主页分享成长、设计、工作与生活内容。他是《SaaS 攻略》的作者，并且也是《UI 设计蓝湖火花集》的联合作者。胡文语曾获得多个设计奖项，包括 KDesign Award、华帝工业设计大赛银奖等。胡文语是一位来自浙江杭州的设计师，他有7年的企业级（ToB）SaaS产品设计经验。深入思考 个人成长与职业规划 : 胡文语有7年的企业级SaaS产品设计经验，这对于个人成长和职业规划有什么启示？分享与学习 : 胡文语强调了分享知识和经验的重要性，这对于个人和职业发展有何意义？例如，他分享了一份工作干7年是如何思考的，以及9个成长方法。他的个人主页上有关于个人成长、商业/设计、工作和生活的多方面内容。他还提到了自己的生活态度，比如“要么不玩，要玩就认真玩”。多元化的生活态度 : 他提到“要么不玩，要玩就认真玩”，这样的生活态度对于个人成长有何影响？
大厂项目复盘系列文章围绕产品研究展开，核心内容包括复盘大厂项目，介绍蚂蚁集团和阿里公司设计领域实战分享与营销设计经验，含数字人表情包、多场景设计创意等项目。
中国文化小站（值得看）围绕创作艺术展开，核心内容包括文章从多方面梳理中华文明，整合零散知识点，强调全局观，助普通人全面认识中国文化。
设计师口袋心理学围绕产品研究展开，核心内容包括《设计师口袋心理学》汇53个心理学知识成参考工具，每张卡片述人类行为洞察及网站、软件应用设计方法。
这份读书笔记介绍社会学如何研究个人与社会之间的关系，以及阶层、世代、人口和生活方式等结构如何塑造人的机会与选择。赖特·米尔斯提出的社会学想象力，帮助人们把个人经历放进更大的历史与制度背景中理解。
产品沉思录是一组长期积累的产品知识库和 Newsletter，围绕人物、产品、公司与行业方法展开持续研究。它的价值不在于给出某个单点答案，而在于提供产品判断的素材库：优秀产品如何形成，团队怎样取舍，商业模式和用户体验之间怎样互相牵引，具体公司和产品案例背后有哪些可复用的思考框架。旧描述显示，它始于 2017 年，由少楠和 fonter 主理，已积累大量专题内容，适合当作产品经理、创业者和关注商业的人长期翻阅的参考。相比碎片化观点，这类持续写作能帮助读者看到产品决策的上下文、历史变化和多种可能性，在做需求、战略或案例研究时尤其值得留存。它也适合作为选题入口：遇到新产品、新公司或新商业现象时，可以从过往专题里找相似案例，比较不同阶段的取舍，避免只凭当下热度下判断。长期阅读还能训练案例之间的类比能力和产品语感。
给工程师的产品第一课解决的是研发与产品协作中最基础的认知差：工程师如果只看到 PRD 和排期，就很难理解需求为什么产生、为什么变化、哪些环节会影响技术方案。材料从需求调研、项目立项、需求分析、业务流程、业务逻辑、原型交互、PRD、需求评审和视觉评审等步骤展开，提醒市场、行业、用户、资源、渠道、环境和人员都会影响产品决策。它也特别提到渠道和运行环境常是需求盲点，异常流、兜底、降级、回退等问题需要研发共同补全。长期价值在于帮助工程师从被动接单转向主动识别风险，用产品语言讨论业务价值、范围边界和可行性，从而减少返工。团队培训时也适合引用它，让研发、产品、设计在评审前共享同一套检查项，把“需求不清”拆成可讨论的背景、目标、流程、场景和约束。工程师读完后更容易在早期提出关键问题，也更懂如何评审需求。
迈克·弗拉克斯曼博士目前是 HEAVY.AI 的产品副总裁，之前曾担任产品经理，并在专业服务部门领导空间数据科学实践。HEAVY.AI 是一个硬件加速的平台，专注于实时和高影响力的数据分析。我的工作经历包括为美洲开发银行等组织提供咨询，以及在全球最大的 GIS 开发公司 ESRI 管理建筑、工程和施工领域的 GIS 技术 我清晰地记得第一次接触现在的 HEAVY.AI，那时我作为顾问，负责佛罗里达海滩栖息地保护计划的情景规划。我和同事们在用 30 米的 Landsat 数据建模海龟栖息地时遇到了困难，一位朋友向我推荐了一些全新且非常相关的 5 厘米 LiDAR 数据。快进几年，我依然认为 HEAVY.AI 所做的非常独特，它在 GPU 分析上的早期投资正是行业未来发展的关键所在。目前，作为 HEAVY.AI 的产品管理副总裁，我积极参与决定我们优先开发哪些产品特性和功能。
持续学习如何做出好产品的 Maker - 家学的博客围绕AIGC、产品研究展开，核心内容包括陈学家，持续学习的产品Maker，短期做2-3个AI应用，长期聚焦视频+AI效率工具，欢迎交流加入。
“大模型基础”是提供大规模预训练语言模型教程的开源项目，涵盖多方面内容，面向广泛受众。1. 《大模型基础》是一个开源的教程项目，旨在提供关于大规模预训练语言模型的知识，并降低入门难度。从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及安全性、隐私保护和环境等各个方面进行系统化解释。此项目应用于人工智能 (AI) 投资者、研究员和自然语言处理领域学习者等广泛受众群体。最后还特别指出，完成教程第二版需要分三步走：初阶完善润色旧版内容（约两月），中阶增加代码实用性 (逾期请覅忘 cd /sbin/shutdown -r now)，最末则钻研有所启迪 GPT 系列 requiem 明代肖像画典藏修复策略。已由哈尔滨工业大学自然语言处理博士生陈安东，天津科技自然语调时间序列变现研究专家王茂林加入共同编写；。该项目将罗列详尽内容：包括如何准备数据、建立并优化过 transformer 这样复杂网络结构的大规模预训练经验。
自学人工智能（机器学习、深度学习）的入门指南围绕人工智能教程展开，核心内容包括是自学人工智能（机器学习、深度学习）的入门指南，介绍资料依托、知识收集方法和高频工具，适用于自学者。
GenAI/GPT/AIGC/LLM 学习资料围绕大模型从底层原理到产品落地的关键问题展开，把“语义即服务”、AI 的 iPhone 时刻、插件平台化、上下文窗口、延迟、准确性、多模态和自动代理等议题放在同一张学习地图里。核心判断是，未来门槛会从会不会写代码，部分转向能不能清晰描述问题和需求。资料库收录 GPT 与 LLM 总览、Transformer、训练技巧、对话模型、涌现、MoE、多模态、工具使用和产品化观察，也记录了平台化受算力、体验、成本和交互准确度制约的现实问题。它更像一份硬核学习笔记：一边追踪论文、访谈和模型进展，一边提醒从业者理解 GPT 背后的第一性原理，避免只停留在工具体验和热点名词上。 面对模型快速迭代，它提供的不是单点答案，而是一种判断框架：先看底层模型能力，再看产品体验是否稳定，最后看商业成本和应用场景是否匹配。这样才能区分真正的范式变化、短期概念热度和暂时还没有 PMF 的平台设想。
通往 AGI 之路把 AI 学习整理成一套可持续更新的知识库和社区入口，重点不是让 AI 代替思考，而是帮助学习者少走弯路，借助 AI 提升判断、表达和创造能力。内容从“从这里启程”开始，延伸到 AI 学习路径、提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人、AI 网站和应用、GPT 与浏览器插件、视频播客、行业报告、AI 课程、智能体、空间计算和辅助学习工具。知识库还提供最新动态、历史更新、共学直播、线下活动、投稿机制和问答入口，把资料索引、实践社群、活动记录和学习路线放在同一个空间里。适合想系统入门 AIGC 的人建立长期学习地图，也适合已经在使用 AI 工具的人跟进案例、工具和行业变化。 它的价值还在于把“学习资料”变成“行动入口”：读者不仅能查资料，还能参加共学、跟踪更新、提交内容、寻找同伴。对于容易被 AI 信息流淹没的人，这种目录化组织能帮助先建立主干，再按工具、场景和前沿方向逐步扩展。
进入深度学习领域，可以先通过项目获得反馈，再逐步补齐数学、模型原理和训练实践。文章建议利用竞赛、公开数据集和云端算力快速动手，同时记录实验、理解失败原因，并尝试数据清洗、微调和评测等完整流程。只会拼接模型容易留下基础缺口，只有把实践与原理结合，才能持续提升。
这份清单的目标是提供一条可以跟上进度、了解科技对现代社会影响并能够参与辩论的途径，以便工程师能够自我教育，并发展他们自己的观点。这个列表不仅仅是给程序员看的，也适合所有对新兴科技及其在现代社会中所起作用感兴趣或者想要更深入研究此类议题的人士。该清单收集了有趣的书籍和文章，旨在帮助理解新技术发展的政治、社会和伦理话语。通过这些资料，读者可以更好地理解如何处理复杂系统以及应当如何拒绝简化观点。列表还强调了算法责任问题，并指出数据分析过度信赖可能导致危险情况发生。同时也揭示出如果缺乏透明度，则算法可能成为强化现状而非改变现状的工具。在探讨 AI 相关问题时，文章列举出预测未来最常见错误，并详述机器学习系统偏差产生原因以及如何处理它们。对于软件开发行业，文章重述敏捷方法历史并探索其背后存在冲突，同时也提供实例说明忙碌文化崛起以及 IT 行业如何引领这种文化。
《一人企业方法论》第二版面向想用较小团队、个人能力或副业资产建立可持续业务的人。它不只适合技术人员，也覆盖自媒体、电商、数字商品等非技术方向。旧描述显示，内容包括一人企业定义、业务规划、以小博大和规模化的底层逻辑、资产与被动收入、滚雪球和链式传播、赛道选择、竞争策略，以及一人企业画布和月报等思考工具。它解决的问题是把“一个人做点生意”的模糊冲动，拆成可分析、可复盘、可控制风险的业务设计。值得留存，是因为它把个人品牌、产品化、资产积累和不确定性管理放在一起，适合作为副业和小型独立业务的长期检查表。尤其适合在选赛道、定产品、评估是否全职投入之前阅读，用来判断优势是否清晰，收入结构是否可持续，风险是否能从副业阶段被逐步验证。它也能提醒读者不要把规模当成唯一目标，先让业务模型站稳。
这份早期版方法论解释了“一人公司”并非简单的自由职业，而是以个人品牌和核心能力为中心，通过少量合伙人、兼职或外包完成交付的小型业务系统。它强调先用低固定成本验证收入与交付，再逐步把个人劳动沉淀为可复用的产品、服务和品牌资产；适合用来判断是否真的需要扩团队、租办公室或采用传统公司的重组织结构。
焦虑自救小册围绕职业发展展开，核心内容包括介绍焦虑自救小册，含IT从业者焦虑问题、原因，及克服方法、工具、书籍和测试。
写作只能塑造真实的自己（PDF 格式，可下载保存）围绕写作经验、文学创作展开，核心内容包括《写作只能塑造真实的自己》小册子收录多位作家写作心得，强调写作对塑造真实自我与个人成长的重要性。
相比之下，写作迫使你采取更简洁的观点：大多数场所对你可以使用的字数或页数都有限制，我认为这些限制从根本上来说是一件好事，因为它们迫使你你的解释更有创意，并且你使用的单词数量更吝啬。我认为在写下你的想法时，你至少会经历以下事情之一： 您将获得有关如何改进您的研究的想法。最后一部分特别相关：我发现很容易欺骗自己相信我理解某些技术或方法，但只有通过实际将它们写下来，我才有办法看看我是否足够好地内化了知识以实际产生一些东西用它。答案 2：写作可以增加你的受众 不幸的是，大多数学术研究都不会被广泛阅读。”的第二个回答是，对写得好的和写得好的论文的任何投资都可以通过吸引其他学科的读者来获得回报，这往往会带来意想不到的结果。例如，我在降维算法及其评估方面的工作在我之前的研究社区中陷入了困境，但它被不同的社区所接受——我什至收到了一些合作邀请，因为人们喜欢我试图激励某些方面的方式（我是坚信建立方法直觉）。
现在，这位 "Wait But Why "博主正在与他的顶层挑战者--宪政民主和政治文化--进行斗争。在这次独家专访中，Urban 分享了他如何提炼和呈现复杂的想法，使其丰富并引起他人的共鸣：这是每个初创企业领导者和团队必须反复掌握的行为。从两个人的编辑团队到两个人的编辑团队，《评论》对《Wait But Why》的抽丝剥茧和解释能力深表钦佩。以 Urban 发表的关于 Neuralink 的文章为例，这是 Elon Musk 的脑机接口开发公司。"我深信， Neuralink 无论在工程设计的胆识上，还是在使命的宏伟上，都能让特斯拉和 SpaceX 望尘莫及。Urban 说："其他两家公司的目标是重新定义未来人类将做什么，而 Neuralink 则希望重新定义未来人类将成为什么。"Neuralink的使命之艰巨让人匪夷所思，再加上人类大脑的复杂性让人如入迷宫，这是我迄今为止最难完全理解的一组概念，但也是最让我兴奋的，因为当我在两端都花了足够的时间后，一切终于水到渠成了。
彼得·海斯勒长期通过非虚构写作记录中国社会和普通人的变化。《江城》《甲骨文》和《寻路中国》等作品以具体人物和地方经验连接更大的时代转型。访谈回顾他在不同年代教学、观察和写作的经历，并讨论地缘政治、媒体环境变化与人与人交流对跨文化叙事的影响。
我可以以特定的方式敲击键盘，屏幕会向我显示天气，或者告诉我要阅读《伊利亚特》的哪个译本，然后让某人跳上卡车并将其开到我们家。我写了一篇关于伊万·伊利奇和系统思维的文章，我从未发现其他人对这个话题感兴趣，而且杂志在拒绝信下面也认为这些话题是这样的——而互联网突然重塑了自己，让我的键盘连接到了一台电脑的屏幕上。促使您来到这里的原因是，引起您兴趣的特定复杂性是非常独特的。拥有越来越复杂的特殊兴趣意味着，如果你追求得太过分，你最终会沉迷于周围其他人都不关心的事情。但这对于我们这些人来说几乎没有什么帮助，因为“他们周围的人”主要指小众博主、维基百科的贡献者和鹿特丹的伊拉斯谟。你要么无法理解，看到他们对你感兴趣的事情越来越关心，要么你可以谈论一些表面的事情，并在晚上独自一人时哭一会儿。您这样写，他们就会知道应该将哪些有趣的内容发送到您的收件箱。就像有人告诉作曲家莫顿·费尔德曼（Morton Feldman）他应该为“街上的人”写作一样。
任正非的思想之路围绕政经前沿展开，核心内容包括介绍任正非思想之路，赞赏美国工作精神与管理模式，强调研发重要性，呼吁中国企业向先进国家学习。
在浏览器中输入 URL 并回车，看似只是打开网页，背后却串起了从硬件输入到网络通信再到页面渲染的一整条计算机系统链路。这个中文翻译项目把键盘事件、URL 解析、DNS 查询、协议交互、浏览器处理等环节拆开说明，适合用一个日常动作理解操作系统、网络、浏览器和前端工程之间的连接。它解决的问题是把抽象的“网页加载”还原成可追踪的步骤，让学习者知道每一层系统分别承担什么职责。长期价值在于建立工程直觉：排查网页打不开、DNS 异常、请求慢、渲染问题时，不再只停留在表象，而能沿着输入、解析、寻址、传输、响应和展示逐层定位。对入门者，它是一张跨学科地图；对有经验的工程师，它能用来补齐自己忽略的底层环节，把浏览器、网络和操作系统知识串成一条完整路径。面试准备、系统学习和故障复盘都能反复使用这条路径，也适合作为课程导读。
这是我去年在 RubyConf Mini 上发表的主题演讲：10 年学习 DNS。从我第一次购买域名并设置我的 DNS 记录到我真正觉得我了解该系统的工作原理，我大概花了 16 年的时间。在本次演讲开始时我想说的一件事是，我认为花 16 年时间学习 DNS 之类的东西是很正常的。例如，您在手机上使用 Google 地图，它需要知道 maps.google.com 在哪里，对吗？我要谈谈两个用于 DNS 的间谍工具：dig 和 wireshark。我在这张幻灯片上使用了 example.com 而不是 maps.google.com，但字段是相同的。当我们像这样进行 DNS 查询并查找 example.com 时，Wireshark 可以捕获它。所以我们应该能够使用 Wireshark 在 DNS 查询中找到该域名。快速警告：您的浏览器可能正在使用加密的 DNS，如果您的 DNS 已加密，则使用 Wireshark 监视您的 DNS 查询将不起作用。
WWW 仍可作为网址的一部分，但已不是必须保留的技术标志。网站应在 www 子域和裸域之间选择一个规范地址，并把另一个永久重定向过去。两种方案在 DNS 配置、Cookie 范围和可识别性上各有差异，搜索引擎并不偏好其中任何一种；真正重要的是保持跳转、canonical 和站内链接一致。
千古壹号前端图文教程是一套从入门到进阶的中文前端知识库，覆盖 HTML、CSS、JavaScript 和常见工程实践。项目强调对初学者友好，可按路线学习，也可作为日常查询的参考资料。具体工具和框架内容会随前端生态变化，使用时应结合项目最新版本。
这份面向设计师的 Chrome DevTools 指南介绍如何检查页面结构与样式、理解 Flex 布局、查看设计变量、定位布局问题并使用 Lighthouse 分析页面。它帮助设计师把设计工具中的自动布局、颜色变量和组件概念映射到真实网页，从而更准确地与前端协作并验证实现效果。
WebGPU 重要，因为它把浏览器绘图从旧式、状态混乱的 WebGL 带到更接近现代 GPU 的模型。过去的 OpenGL、OpenGL ES 和 WebGL 背着大量历史包袱：固定管线、全局状态、扩展碎片、驱动差异，都让开发者难以预测性能和行为。WebGPU 改用更明确的资源、管线和命令提交方式，让程序员直接描述显存、着色器和渲染流程，减少驱动猜测，也更适合 3D、计算任务和高性能 2D 绘制。它的价值不只在浏览器里跑更好的游戏，还在于把 GPU 变成 Web 平台的标准计算与绘图能力。未来的图像编辑、数据可视化、设计工具和交互应用，都可以在不安装原生软件的情况下获得接近本地的渲染能力。它仍有学习成本，但比旧 API 的隐式规则和兼容陷阱更清晰。
浏览器扩展的价值不只在于广告拦截或密码管理，而在于它们让普通用户重新获得改造软件的权力。多数现代平台把用户限制在应用设计者预设的边界内，扩展却能在网页之上叠加新功能、删掉干扰、改变界面，甚至把多个小工具组合成自己的工作环境。它们强大，是因为 Web 把可读代码、语义标签和统一表单等结构暴露给浏览器，使第三方无需等待官方 API 也能动手。真正值得争取的方向，是让扩展更容易被普通人制作、更不容易被网站更新破坏，并在安全与隐私之间继续保留这种可改造性。开放平台的意义，不是让用户多填几个文本框，而是允许他们改变使用软件的方式。安静的、细碎的扩展生态，提醒我们计算机本可以更像可组装的工具箱，而不是封闭的消费品。
老实说，我第一次看到正则表达式时，那是一次可怕的经历。它看起来像一种奇怪的外星语言！我心想：“我花了几个月的时间学习编程，现在我必须学习这门看似超级复杂的语言！然而，一旦我坐下来真正学习正则表达式，我发现它并不难，一旦你学会了语法。我为什么还要费心学习正则表达式？
How to Do Great Work？讨论的不是短期效率技巧，而是怎样选择并持续推进真正重要的工作。Paul Graham 的核心路径可以概括为：找到适合自己的领域，学习到足够接近前沿的位置，发现别人忽视的缺口，再沿着好奇心和判断力去探索。它把天赋、兴趣、项目习惯、知识积累和机会识别放在同一条链路里，提醒人不要只追逐外部认可，也不要停留在空泛热情。值得留存的地方在于，它适合反复校准职业方向和研究方向：当前做的事是否足够重要，是否有长期复利，是否让自己更接近独特问题。对工程师、创作者和创业者来说，它提供了一套判断“大工作”的朴素尺度。每次面临换方向、选课题、做项目或评估机会时，都可以拿它重新审视兴趣、能力、市场空间和可探索缺口之间是否匹配，避免把忙碌误认为进展。它也提醒长期积累的重要性：先进入前沿，再谈原创突破。这个判断尤其适合年度复盘。
做好工作通常要经历四个相互重叠的过程：找到真正感兴趣的问题，学习到足够深入，发现尚未解决的空间，并长期投入。文章强调，好工作不能仅由外部指令定义；人需要保持好奇、主动尝试，并在实践中判断自己是否擅长和喜欢某件事。雄心与努力重要，但也要避免疲劳和无意义忙碌造成回报递减。
业余爱好者和专业人士的差别，不在头衔，而在日常运作方式。专业不是某天被授予的身份，而是一套能反复产出结果的习惯、心态和系统。业余者顺其自然，专业者建立固定流程，并主动塑造让流程可持续的环境；业余者迷恋奖杯，专业者爱上训练本身；业余者把失败归因于外部，专业者先检查准备、节奏和执行。真正的专业还体现在耐心和聚焦上：不是同时练一百个平庸动作，而是找到自己的优势，反复打磨关键动作；不是害怕失败和暴露短板，而是把错误当成更新策略的信息。专业人士对行动急迫，对结果耐心，愿意每天出现，也能在压力中放慢、观察、等待时机。所谓运气，往往是大量微小行动累积后的外显结果。任何领域都可以走向专业，前提是停止把专业看成身份标签，转而把它落实为可重复的行为标准。
大脑转储通过把任务、担忧和想法写到外部，减少工作记忆负担和反复焦虑。文章提供按目标、优先级、感恩和每周复盘整理内容的方法：先全部写下，再区分立即行动、延后、委托或删除。重点不是形成更长清单，而是恢复对注意力和下一步行动的控制。
提问的智慧解决的是技术协作里最常见、也最容易被低估的问题：怎样把一个模糊、情绪化、缺上下文的求助，变成别人愿意回答且能够回答的问题。它从提问前的准备、论坛和平台选择、标题写法、问题描述、症状排序、目标表达、代码问题呈现等环节入手，强调先做功课、给足环境、描述事实而不是猜测。它也提醒不要把作业、紧急情绪、无意义句式和私人回复要求丢给社区。长期价值在于训练一种公共讨论能力：尊重回答者的时间，也提升自己定位问题的能力。无论是开发者、产品经理，还是需要在群组里求助的人，都能用它检查自己的问题是否足够清楚、可复现、可推进。保存这份材料，相当于保留一套求助前的自检清单：先查资料，说明环境，列出已尝试方法，描述期望结果和实际结果。团队内也能把它作为新人协作规范，减少反复追问。越早养成这种习惯，越能把求助变成共同排障。
例如，JacksonHewitt.com 上的图片展示了一家穿着冬季服装享受烟花的家庭。❌ 这个关于税务服务的 Jackson Hewitt 页面包含了一张与内容无关的照片，展示了一个快乐的家庭在点燃烟花。✅ Notion 的产品功能通过独特的 Notion 界面截图来展示；✅ Therabody 的 SmartGoggles 产品页面展示了一张用户在家中使用产品的照片，用户正在睡觉。❌ 虽然 Notion 的插图可能旨在展示其产品可在各种环境中使用，但视觉缺乏现实感，需要太多工作才能理解信息。然而，在 Cigna.com 的移动设计中，视觉与文本“满 65 岁了？测试参与者错误地认为图像与Dental Care, Covered section. 牙齿护理，保障部分相关。The Paper Store 通过五个不同的视觉效果，代表独特的产品类别，找到了适当的平衡。✅ PaperStore.com: 五个独特的视觉效果传达了清晰的信息，整体效果没有令人不知所措。
这个项目整理中国程序员常见的英语技术词汇发音错误，并提供英式、美式音标和朗读参考。它覆盖 Kubernetes 等容易按中文习惯误读的术语，帮助读者比较正确读音与常见错误。音标并非唯一标准，重点是通过可靠音频和持续模仿，提高技术交流中的可理解度。
这份英语提升指南覆盖听力输入、发音、词汇、语法、口语、写作和考试准备。它建议根据当前水平选择可理解材料，保持稳定听力练习，通过模仿和复述改善发音，并把词汇与语块、语法和真实表达结合。针对考试，则应理解各题型得分点并进行专项训练，而不是只靠背单词。
模型基础理论围绕模型理论展开，核心内容包括介绍目录模型基础理论，包括工具下载、clip等三大件、VAE和clip问题解决、模型同质化及C站评价、图片模糊和EasyNegative Emba影响。
今天的作者是加州大学圣地亚哥分校的认知科学家肖恩-特洛特（Sean Trott）。当时，机器学习研究人员已经对大型语言模型（LLM）进行了数年的实验，但普通大众并没有密切关注，也没有意识到这些模型已经变得如此强大。我们的目标是在不使用专业术语或高等数学的情况下，解释这些模型的内部工作原理。最后，我们将解释这些模型是如何训练出来的，并探讨为什么良好的性能需要如此大量的数据。单词过于复杂，无法仅用两个维度来表示，因此语言模型使用了数百甚至数千个维度的向量空间。dog and cat) close together in vector space. 随着时间的推移，为预测哪些词与哪些词同时出现而训练的神经网络学会了在向量空间中将类似的词（如狗和猫）放在一起。例如，谷歌研究人员将最大（biggest）的向量减去大（big），再加上小（small）。如果一个语言模型了解了猫的一些情况（例如：它有时会去看兽医），那么小猫或小狗也很可能会有同样的情况。
ChatGPT 的工作方式可以理解为：它接收一组有结构的符号，再输出另一组与之相关的有结构符号。难点不在“把文字变成文字”，而在捕捉复杂、抽象、带概率的关系。简单规则可以处理固定转换，例如把一个词按规则改写；但当“猫”“死亡”“成熟”“不成熟”等词同时出现时，可能涉及生物、情感、文学引用和上下文含义，关系会迅速变得庞大且不确定。大型语言模型用训练数据形成概率空间，提示词像一次观察，把输出压到某个更可能的区域。它不是按人类方式持有真假信念，而是在可能文本集合中选择高概率延续。理解这一点，能减少把聊天机器人拟人化，也能解释为什么同一提示有时可靠、有时偏离。
关键词：ChatGPT、RLHF、强化学习、人类反馈、NLP、AI 安全。其中一个很酷的想法是RLHF（来自人类反馈的强化学习）：将强化学习和人类反馈纳入NLP。要了解RLHF，我们首先需要了解像ChatGPT这样的模型的训练过程，以及RLHF在其中的作用，这是这个问题章第一部分的重点。然后，这个怪物在更高质量的数据上进行了微调--想想StackOverflow、Quora或人类注释--这使得它在某种程度上被社会接受。然后，使用RLHF对微调后的模型进行进一步打磨，使其适合客户，例如，给它一个笑脸。""题外话：OpenAI在2017年从人类偏好中学习的论文"" 构建安全人工智能系统的一个步骤是消除人类编写目标函数的需要，因为用简单的代理来实现复杂的目标，或者把复杂的目标弄得有点错，都会导致不理想的甚至是危险的行为。
OpenAI 在其 GPT-4V 系统卡中指出，"将其他模式（如图像输入）纳入 LLM，被一些人视为人工智能研发的关键前沿"。在 LLM（大型语言模型）中加入额外的模态，就形成了 LMM（大型多模态模型）。第 2 部分以 CLIP 和 Flamingo 为例，讨论了多模态系统的基本原理，前者为许多未来的多模态系统奠定了基础，而后者的出色表现则催生了 LMM。第 3 部分讨论了 LMM 的一些活跃研究领域，包括生成多模态输出和适配器以实现更高效的多模态训练，涵盖了 BLIP-2、LLaVA、LLaMA-Adapter V2、LAVIN 等较新的多模态系统。多模态数据也可指多模态分布，例如 双模态分布，与本帖中的多模态数据不同。第 1 部分.了解多模式 许多使用案例都离不开多模态技术，尤其是那些需要处理多种数据模态的行业，如医疗保健、机器人、电子商务、零售、游戏等。图片来自多模态生物医学人工智能（Acosta 等人，《自然医学》，2022 年） 不仅如此，结合其他模式的数据也有助于提高模型性能。
1974 年，出现了 OCR 和更先进的智能字符识别技术（ICR），随后诞生了 ABBYY 开发的 OCR 应用程序 FineReader。资料来源计算机视觉深度学习入门 2010 年，ImageNet 数据集可用。由 Olga Russakovsky 和 Jia Deng 等研究人员领导的 ImageNet 项目包含数百万张手工标记的图像，涉及上千个对象类别。作为当今模型的基础，ImageNet 不仅能够比较更多对象的检测进展，还有助于衡量计算机视觉领域用于检索和注释的大规模图像索引的进展。2012 年，多伦多大学的一个团队开发了 AlexNet 模型，大大降低了图像识别的错误率。利用基于图像和文本的 CAPTCHAs（用于区分计算机和人类的完全自动化公共图灵测试），谷歌开始积累大量标注示例的数据集。二值图像可视化资料来源经典 CNN 基础知识 简而言之，CNN 在识别物体及其关系、模式和整体图像结构之前，需要经过一个训练过程。
如果要用医保报销，那么首先千万要记得的是，不管你是网上挂号，还是现场挂号，只要你有医保卡，别管有没有钱，请一定要选择用“医保卡”挂号，而不是“自费”。所以我们决定做一期“医保省钱指南”——这其中难免要涉及到对一些医保基本概念、术语、政策的解释，但重点是，就算你不明白它们的具体细节，我们也会告诉你到底怎么做，才能最大限度地用上医保，给自己省钱。首先，虽然说大家都有医保卡，但并不是所有人的医保都一样。中国的医保，是一个覆盖了十几亿人口的庞大系统，95%的人都有医保，都交过医保钱。2023最清晰实用医保指南，适配全国，先收藏！但在这里，我们要很遗憾地纠正一个很多人，包括我们自己曾经都有的误区：不是说你划医保卡交钱，没交现金，就叫“医保报销”。但前几个月有朋友问我们，“我到底怎么才能用上医保报销？而与此同时，我们每个月的工资里，都会有一笔钱被拿去交医保。如果不知道怎么合理用医保报销的话，钱不就白交了吗？
作者复盘 AI 作品《Devices》的创作过程，讨论传统影视工作流与生成式 AI 工作流的差异。传统流程在可控条件中寻找创新，AI 流程则要在大量随机结果中建立可控性；创作者需要通过概念、筛选、迭代和后期制作保持一致表达。文章也分享了具体工作流与开源资源，强调 AI 原生创作不是简单替代传统环节。
Sam Altman 创业手册把 YC 系创业建议中最通用的部分整理成面向新手创始人的框架。它强调创业公司的核心目标是做出用户真正喜爱的产品，并最终获得大量用户；少数用户强烈热爱，往往比很多用户轻度喜欢更重要。旧描述和已读取内容显示，它围绕好想法、大市场、好团队、好产品和强执行展开，也谈到创业的困难、职业风险和早期高速成长公司的机会。它解决的问题是让创始人先抓住基本盘，而不是过早沉迷融资、曝光或组织形式。长期价值在于可作为创业自检表：用户是否真的需要，团队是否足够强，执行是否连续，想法是否配得上长期投入。对于早期项目，它能提醒团队回到最朴素的问题：有没有一群人离不开这个产品，增长是否来自真实价值，创始人是否愿意在难处持续推进。它适合在项目启动、转向或低谷时反复重读，帮助团队保持优先级。
有赞在 SaaS 创业十年中的教训和经验聚焦一家 SaaS 公司从创业到持续经营过程中反复遇到的关键问题。旧描述显示，它围绕价值创造、组织能力、积累意识、核心作业流程、组织文化、业务发展阶段、不同阶段的价值创造与组织能力建设、SaaS 陷阱以及数字化机会展开，也区分大型、中型、中小和小微客户，并重点讨论中型及中小客户业务。它适合回答“做 SaaS 到底难在哪里”：不只是写软件，还要处理市场、销售、服务、续费、组织效率和客户价值之间的长期平衡。值得留存，是因为它把十年经验拆成阶段和能力模型，可用于创业复盘、业务诊断，也可帮助产品和管理者识别增长背后的组织约束。当团队遇到增长放缓、交付变重或客户价值不清时，这类经验能提供更现实的参照，而不是只看通用创业口号。它能把教训转化为更具体的经营问题清单，方便逐项复盘。
Jaryd Hermann 分享了他对 Athyna 的投资体验，Athyna 是一家帮助公司通过在非传统的新兴科技市场（如拉丁美洲）寻找优秀人才来扩展全职团队的公司。他强调，随着美国初创公司失败率的上升和人力成本的增加，Athyna 通过降低招聘成本提供了必要的运营资金，使得初创企业能够获得额外的燃油时间。文章详细介绍了 Athyna 在产品、增长、策略和创业建设方面的 8 个新思想。此外，根据 Carta 的数据，初创企业的破产率比 2019 年高出 700%。在这个增长成本高昂的时代，Athyna 帮助初创企业再次实现可负担的增长，提供必要的额外发展空间。这些中小企业及中型市场的决策者会阅读或收听《The Hustle》和《MFM》 通过拥有这些资源，HubSpot 提升了品牌价值，并能够免费接触到它们 奖励：这些公司将持续盈利，以便偿还投资 这样拆开，确实很难不看出这个策略的高明之处。
在运营良好的种子期初创公司，工程师们通常会用 "陶醉 "来形容工作体验。工程师应该把大部分时间花在这个核心循环上： 必要时，与用户交谈，了解他们的问题。随着公司规模的扩大，这些步骤中的每一步都失去了乐趣。进行任何基础设施变更都需要经过 14 个步骤，以免造成宕机或 1000 万用户的数据丢失。大多数初创企业通过抄袭大公司的流程，通常是通过从大公司挖来经理人，而这些经理人会带来他们的游戏规则，从而不必要地加速了企业化进程。例如，许多初创公司使用 Jira 是因为大公司使用 Jira。Y Combinator 帮助全世界认识到，灵感应该反其道而行之--大公司应该尝试像初创企业一样运营。我坚信，大多数公司招聘速度过快的原因是管理者的激励机制不协调，不明真相的投资者逼迫你看起来更像其他快速发展的初创公司，以及不了解一个人的真正成本。公平地说，我没有关于 Linear 扩展性如何的数据，但很难想象它的体验会比 Jira 差。
大多数真正的初创企业都会失败，常见估计接近九成，原因是它们不是普通新公司，而是在验证高风险商业假设。理发店、咨询公司这类传统新企业面对的是现金流、运营和获客风险；初创企业还要额外证明一个新技术、新产品或新市场真的存在需求，并且能以非线性方式扩张。政府统计里的新企业失败率通常低于创业圈常说的数字，因为样本混入了大量传统业务；风险投资样本又偏向已经证明部分需求的规模化公司，也不能代表最早期项目。对创始人来说，失败率不是宿命，而是要求更严格地验证假设。想法阶段应尽快用 MVP、客户反馈和低成本实验寻找产品市场匹配，并给转向留下资源。后期最大的危险是过早扩张：在需求、渠道和效率还没稳定时投入大量代码、人手和资金，会把错误放大。
作者复盘如何把 AI 用于工作和娱乐中的具体任务，包括辅助编程与调试、批量处理文档、整理招聘材料、生成演示内容和探索 AI 绘画。文章强调，AI 能显著降低陌生任务的起步成本，但仍需要人明确需求、反复验证结果并处理错误；真正的效率来自把模型嵌入可重复工作流，而不是一次性对话。
Grace是Presence联合创始人，福布斯亚洲区商业领袖，有10年移动互联网社交产品创业经验，热爱艺术科技等美之体验，追寻简洁普世真理。Grace 是 Presence 联合创始人，拥有多年移动互联网社交产品创业经验。海外AR社交App Presence 联合创始人 连续两年入选「福布斯」亚洲区、中国区30位30岁以下商业领袖。锦鲤体质，喜结善缘，充满好奇，有同理心 研一开始创业至今10年多移动互联网社区/社交2C产品创业经验，「节操精选」、「冲顶大会」、「可甜」等产品创始人，其中「冲顶大会」曾是国内独立产品最大的直播答题App，上线一个月用户超过 2000万，获得顶级基金C轮超2亿人民币融资，估值近10亿 1. Grace 是 Presence 联合创始人，连续两年入选福布斯亚洲区商业领袖。中国传媒大学数字媒体艺术专业第一名本科及研究生毕业。她追求简洁普世真理，热爱艺术、科技和美食等领域。Grace 热爱一切美的体验，包括艺术、科技、人文、设计、建筑和美食等。
林煜佳的一站式保险服务说明书围绕保险服务展开，核心内容包括介绍林煜佳一站式保险服务，其有计算机专业背景，曾为产品经理，2022年加入慧择保险，是价值投资主义者且社会经验丰富。
线下门店选址应依次判断城市、商圈、街道和具体店址，并结合目标客群、人口密度、集客点、步行范围、竞争业态和租金测算。文章以便利店经验说明，稳定客流不是只看表面人流量，而要理解人群为何经过、是否会停留、消费需求是否匹配，以及门店能否在长期成本下持续经营。
这份 Web 3.0 通识课程系统介绍身份、钱包、助记词、公链、以太坊、Layer 2、跨链桥、DAO 和创作者经济等概念，并梳理常见项目与基础设施之间的关系。它适合作为理解早期 Web3 生态的结构化资料，但其中项目格局、市场排名和技术进展具有明显时效性，阅读时应把方法框架与具体结论分开，并核对当前状态。
认知偏差手册整理的是人类在判断、决策、记忆、社会归因和概率理解中反复出现的系统性误差。旧描述列出了不明确性效应、锚定效应、注意力偏差、确认偏差、知识的诅咒、诱饵效应、框架效应、沉没成本谬误、损失趋避、幸存者偏差、达克效应、基本归因谬误、赌徒谬误等大量条目。它解决的问题是让人意识到：很多看似理性的判断，其实会被初始信息、群体压力、表达框架、记忆偏差和样本错觉影响。长期价值在于提供一套思考校验表。做产品决策、商业判断、用户研究、团队沟通或个人复盘时，都可以用它提醒自己换一种证据标准，避免把直觉误当事实。留存它的好处是随时查一个偏差名称背后的典型机制，再回到现实问题中提问：证据是否足够，样本是否偏斜，自己是否被已有立场锁住。它能让抽象的理性训练落到日常判断，也能用于团队讨论。
模型将世界浓缩成可以理解和使用的小块。例如，速度是一种心智模式，它能帮助你理解速度和方向都很重要。互惠是一种心智模式，它能帮助你理解积极行动和先行一步是如何让世界为你做大部分工作的。就像知道站在什么位置能把一张好照片变成一张好照片一样，改变你对某种情况的看法能揭示关键信息并提供新的解决方案。你必须在头脑中建立模型，并将你的经验--包括替代经验和直接经验--排列到这个心智模型的格子上。以下这些重要理念可以帮助你做出更好的决策，避免问题，并发现别人错失的机会。第一原理思维是逆向设计复杂情况、释放创造可能性的最佳方法之一。相对论在物理学界有多种应用，但研究的重要方面是观察者无法真正理解他自己也是其中一部分的系统这一观点。2 Evolution Part Two: Adaptation and The Red Queen Effect2.进化论》第二部分：适应与红皇后效应 在遗传和环境的共同作用下，物种为了生存往往会适应周围的环境--这是一个始终无法避免的组合。
他们的ChatGPT是历史上增长最快的产品：仅在推出两个月后，就已经拥有1亿活跃用户。）简而言之：在11月17日，OpenAI的董事会解雇了该公司受欢迎的CEO Sam Altman，这是一个意外的举动，引发了员工的不安（95%的员工威胁要辞职）以及OpenAI的主要合作伙伴微软的不满。这需要两件事： 等待相关事实的出现，以及 从这些事实中得出意义的框架 在这个问题的其余部分，我将向您介绍这样一个框架——冰山模型，并通过这个框架解释OpenAI的情况。冰山模型解释了您可以理解这样一个系统的不同层次： 图片来自ecochallenge.org 该框架使用冰山的隐喻，因为我们只倾向于看到发生的事情——第一层。在 OpenAI 的案例中，2022 年 11 月 6 日的产品发布是一系列商业产品中的最新动态，该系列始于 2020 年的 GPT-3 API，接着是 2021 年的 DALL-E，以及 2022 年的 ChatGPT。
OODA 循环把行动分为观察、定向、决策和执行，关键优势来自更快更新世界模型并据此行动。文章讨论这一框架如何用于理解竞争、机器人和日常思考，也指出互联网的信息规模正在进入每个人的 OODA 循环。人需要更好的工具来过滤信号、保持方向并缩短有效反馈。
所谓一体化思维工具的最大问题，是把少数真实需求包装成一个庞大而脆弱的通用数据库。日记、待办、学习、写作、文件管理、法律材料、清单和收藏管理，看上去都能放进个人知识库，但多数场景都有更合适的专用工具：待办需要提醒和重复任务，学习更依赖间隔重复，写小说需要版本控制和编译流程，文件归档只要稳定目录和表格。双向链接和集中数据听起来优雅，实际使用中很少有人频繁从任务跳到文件、从日历跳到笔记再回到卡片。每个节点和链接都带来维护成本，知识图谱越大，越容易淹没有价值的片段。真正缺口不是再造个人维基，而是像通用 Calibre 那样处理收藏管理：同一对象可按作者、年份、主题、类型等多标签浏览。工具应服务具体工作，而不是让人维护一个关于自己的宏大模型。
绘制想法的关键不是把脑中的成品画漂亮，而是让手、眼和思维形成循环。创造过程里的绘画有四种用途：先通过观察性草图学习对象，把抽象知识变成能被直觉处理的形状和细节；再用快速涂鸦进入探索，把稍纵即逝的念头固定在纸上，不追求好看，只追求流动；随后进入开发，把相似想法摆在一起，补充注释，筛掉不能工作的方向，并用更清晰的图检验结构和可行性；最后用于展示，只保留足够让别人理解和讨论的核心画面。以花盆为例，研究阶段要看真实花盆、植物生长和园艺动作；探索阶段不断画各种荒唐方案；开发阶段明确要做支持植物生长的结构；展示阶段则用一张简洁图让设计师讨论是否值得推进。绘画在这里是思维延伸，不是装饰技能。它把想象和现实之间的距离缩短。
GPT 提示词大全是一套中英文双语的指令库，价值在于把常见任务拆成可直接复用、可改写、可实操的提示模板。内容覆盖写作助理、提示词修改器、提示词生成器、翻译润色、论文式回答、主题解构、四重结构归纳、提问助手、智囊团、费曼学习法、辩论、语音输入优化、Nature 风格润色、小红书文案、周报、故事、新闻、求职信、编剧和口播等场景。它不是为了让使用者机械复制指令，而是提供一批经过整理的任务范式：先找到目标任务，再补充角色、上下文、约束、语气和输出结构。对刚接触 ChatGPT 的人，它能降低试错成本；对已经熟悉提示词的人，它适合当作灵感库，用来组合更复杂的工作流。 分类中的提示词既包含具体文本生产，也包含思维辅助和角色模拟，适合用来训练“如何把需求说清楚”。真正有效的用法是把模板拆开理解：任务边界是什么，输入材料是什么，输出要达到什么质量标准，哪些约束能减少模型跑偏。
有效提示需要清楚说明任务、上下文、约束、示例和期望输出格式，并通过测试不断调整。文章介绍如何控制语气、提取结构化信息、要求列表或 Markdown，并让模型根据场景生成更合适的回复。提示优化能改善结果，但不能替代事实核验、评测和对模型边界的理解。
每家公司都可以通过聊天机器人直接访问他们的模型：OpenAI制造GPT-3.5和GPT-4，它们为ChatGPT和Microsoft的Bing提供支持（在Edge浏览器上访问它）。所以这是你的快速参考图表，归纳了LLM的状态： 前四个（包括Bing）都是OpenAI系统。Microsoft的Bing混合使用4和3.5，通常是GPT-4系列中第一个推出新功能的型号。最透明的选项：Adobe Firefly 最佳免费选项：Bing或Bing Image Creator（使用DALL-E），Playgound（允许您使用多个模型） 有四个大型图像生成器可供大多数人使用： 稳定的扩散，这是开源的，您可以从任何高端计算机运行。DALL-E，来自OpenAI，它被合并到Bing（你必须使用创作模式）和Bing图像创建器中。
许多作家会求助于ChatGPT或其他人工智能聊天机器人来编辑和完善自己的语气。这一点在用词上尤为明显： 即使使用 "轻松愉快"、"雄心勃勃"、"充满活力 "或 "富有教养 "等更细致的语气描述符，ChatGPT仍然会夸大其词。使用多个形容词可以防止 ChatGPT 抓住一个特定的词，从而产生更自然、更会话的反应。使用样本来训练 ChatGPT 所取得的效果甚至比一组细微的语气词更好。就拿这份文案的语气来说吧： Mailchimp 使用生成式人工智能来自动执行人工营销任务，如撰写初稿或可视化数据。为了创建 Mailchimp/Plaid 示例的结果，我首先向 ChatGPT 提供了一个人工智能广告示例，然后要求它编辑另一家公司的版本。现在，只需进行少量编辑（或向 ChatGPT 提出请求），就可以在撰写或编辑新内容时使用此回复为自己、同事或 ChatGPT 提供指导。请ChatGPT分析你的语气，并将答复保存起来，以备今后指导和提示工程之用。
作者使用 ChatGPT 作为写作助手，希望能够更高效地撰写技术文章。作者在撰写 Thoughtworks 技术雷达时，使用 ChatGPT 来协助完成 “blips” 和文章。作者希望通过使用 ChatGPT 和其他技术手段，提高技术文章的质量和效率。相反，我专注于将ChatGPT用于供公众消费的技术写作，从而将无意中向AI暴露专有信息的可能性降到最低。我们使用的提示是 "人类和AI面对面，使用先进的全息显示器进行合作的概念艺术，近距离，中长框"（稳定扩散v2-1\768-ema-pruned，模型哈希ad2a33c361，种子564306172）。Goals and expectations 目标和期望 当我第一次考虑使用ChatGPT作为写作助手时，我有几个具体的目标。归纳一下下面的笔记和讨论： 随着远程工作的兴起，我们继续看到聊天协作平台（如Slack、Google Chat、Microsoft Teams）被越来越多的人采用，随之而来的是 "ChatOps "的崛起。
根据我在 vault.pash.city 工作的经验，超过 40%的用户查询都是针对文档的。” 这个用例的受欢迎程度促使我开发了一个新的迷你应用：summarize.wtf Summarize.wtf 允许您上传任何文档——无论是 PDF、txt、ePub 还是 Docx——并生成不同长度的短（推文长度）、中（一个段落）或长（详细和全面）。对于足够短的文档，可以适应LLM（大型语言模型）长上下文窗口——范围从 16,000 到 32,000 个标记，或大约 32-64 页——任务是简单的。在基本层面上，Map-Reduce 是一个两步过程： 首先，文档的各个部分被归纳（地图）， 然后，这些小被组合成最终（Reduce）。因此，Map-Reduce 迄今为止是 AI 中最昂贵的方法之一。然后，您可以使用像 K-means 这样的聚类算法来识别这些簇，并从每个簇中提取中心点（或点的集合），以提取代表该主题簇的“平均意义”的代表性块。
前部署工程师是当下 AI 行业里最稀缺的一类复合型工程师，价值在于深入客户现场，把通用大模型变成真正创造效率与收益的业务系统。工作分为三个阶段：先扎进各团队梳理流程、识别瓶颈，判断哪些环节适合用智能体自动化，哪些仍应保留人工决策；再通过精细的评估机制，不只检查答案对不对，还对照人类多步思考路径，验证智能体在关键步骤上的表现与成本、时延和稳定性；最后在不推倒重建现有 IT 系统的前提下，通过 API 和模型编排层覆盖原有数据源，在公司基础设施内搭建沙盒环境，小范围上线、逐步增加权限，从只做监控和工单，到再放权写代码、提交变更。能否用清晰的业务语言讲明白这些设计背后的 ROI，并在“该用 AI”与“不该用 AI”之间做出克制取舍，决定了一名 FDE 是否真正合格。
Forward Deployed Engineer 常驻客户现场，以工程师的方式深入业务场景，把大模型、数据平台与企业现有系统连接起来，将抽象的 AI 能力改造成可在生产环境中持续运行的方案。与传统咨询不同，FDE 不只给建议，还要亲自设计架构、编写代码、调试接口和排查故障，并把现场发现的共性需求反馈给产品团队。企业真正的瓶颈往往不是能否获得模型，而是谁能把模型稳妥接入业务并持续运营。
在产品中使用大语言模型，需要同时处理能力、可靠性、延迟和成本。文章建议先建立对模型边界的正确心智模型，再用评测集验证具体场景，而不是依赖演示效果；产品设计还要允许不确定输出，控制调用频率和响应长度，并根据任务价值选择合适模型。可持续的 LLM 产品来自系统性权衡，而不是单次提示技巧。
格罗宁根，马蒂尼托伦，在 Noorderplatsoen 的和平时期撰写文章的地方 对先进的检索增强生成技术和算法的全面研究，将各种方法系统化。检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），又称 RAG，为 LLM 提供从某些数据源检索到的信息，作为生成答案的基础。chroma、weavaite.io 和 pinecone 等矢量数据库初创公司都建立在现有的开源搜索索引（主要是 faiss 和 nmslib）基础上，并在最近增加了输入文本的额外存储空间和其他一些工具。这个问题的目的是系统地介绍关键的高级 RAG 技术，并参考其实现方法（主要是 LlamaIndex 中的实现方法），以方便其他开发人员深入研究该技术。
AI 编程正在从逐次向 coding agent 编写 Prompt，转向设计能自主推进任务的 Loop。Loop 是一层自动编排逻辑：它调用 Agent、读取结果、判断是否完成，并根据反馈继续执行或停止；人的工作则上移到定义目标、验证标准、权限边界和失败处理。文章指出，Loop 并不是新的循环结构或简单定时任务，真正困难且昂贵的是可靠的反馈、验证、成本控制和停止条件。可持续积累的核心资产也不是某个 Loop 本身，而是能被反复调用、持续改进的 Skills 与工程约束。
真正落地的 AI agent，需要从需要人持续照看的同步模式，跨越到能在独立环境后台长期运行的异步模式，让人只在关键决策节点出现。文章据 Cursor 与 Inngest 的一线实践，把 AI 开发分为辅助、照看 agent、agent 团队自主工作三个阶段，指出同步交互下人的注意力会形成约 40% 的生产力天花板。工程上需要按任务组合模型，控制 mega PR、并行修改与合并冲突，并以 checkpoint 和 deferred function 构建 durable agent，使长链路任务能从失败处恢复和跨时间等待。评分、日志和可视化负责可观测性；低风险、可逆工作交给 agent，高风险、不可逆决策保留给人。工程师的核心价值因此从写代码上移到定义问题、规划任务和设计协作系统。
把「对话」而不是「文档与流程」当作产品管理的主工作界面，并让 Agent 负责绝大部分机械性劳动。具体做法是先通过 /ce-strategy 让 Agent 像顾问一样反复追问，和你一起产出结构化的 strategy.md，明确目标问题、解决思路、目标用户、关键指标和工作主线；之后在执行阶段，由 Agent 读取策略与上下文，自动头脑风暴、拆解需求、生成和维护 issue，看板只保留「进行中 / 已完成」的极简状态，你主要通过和 Agent 讨论来驱动规划与迭代。与此同时，通过 /ce:product-pulse，Agent 定期联通埋点、日志、支付和数据库等数据源，自动生成「产品心跳」报告：概览核心指标、系统性能、异常和下一步跟进问题，并把每次报告当作「记忆」存档，用于之后的比较和决策回溯。整体上，人从票据书写、报表汇总中解放出来，聚焦在设定方向、理解数据和跟用户对话等高杠杆决策上。
这份路线图从产品经理视角梳理 AI 产品所需的知识体系，覆盖机器学习、深度学习、LLM、RAG、Agent、生成模型，以及 AI 基础设施、应用接口、商业模式和持续维护。它的价值不在于要求产品经理掌握所有实现细节，而在于建立技术、产品与管理之间的共同语言，从而判断能力边界、设计落地路径并协调跨职能团队。
找到热爱的工作不是靠一句“追随激情”，而是把个人动机、真实能力和市场需求反复校准。Bob Moesta 的“待完成工作”框架把求职看成一个具体任务：先弄清楚自己为什么想离开当前状态，是薪酬、成长、关系、意义感还是自主权出了问题；再追踪过去让自己投入的场景，从中提炼稳定的偏好和能力；最后用小规模访谈、试做和真实项目验证假设。换工作最容易犯的错，是只比较职位名称和公司光环，却没有理解日常工作会要求什么样的节奏、协作和取舍。更稳妥的路径，是把职业选择当成连续实验：每次行动都让自己更接近清楚的问题、更匹配的环境，以及愿意长期投入的工作方式。真正的热爱通常不是预先想象出来的，而是在足够具体的尝试里被发现、修正和确认。
更长期的目标更复杂一些： 当一种风险被消除时，企业的预期价值会显著上升，因此在确认这一点后，率先投资将非常有利可图。然后我们将探讨这一过程在初创企业生命周期中的表现，以及对于考虑加入的人来说，哪些切入点比较合适。随着人工智能的崛起，许多人加入了那些技术风险尚未解决的初创公司，可能甚至没有意识到这一点。加入初创公司的一个理想时机是他们刚刚解决了市场风险（即找到了产品与市场的契合）。如果公司最近在某种风险方面取得了显著进展，比如开拓新的增长渠道或改善单位经济，那么现在加入是一个特别好的时机。这两个中的一个或两个应该是引导到rapidly expanding contribution profit. 在市场风险尚未解决之前，加入初创公司通常是一个不好的时机，尤其是如果你不是创始人。这可能意味着专注于某个阶段（比如帮助公司在实现产品市场契合后进行扩展）或专注于某个行业（例如花费大量时间与市场合作，以至于你了解它们在不同阶段过渡时的情况）。
人们渴望在网上与有个性的人建立人际关系，而不是只和谈论某一专业兴趣的搜索引擎打交道。大多数人认为，要成功，他们必须在一件事上表现得非常出色，但实际上成功并不一定需要只擅长一件事。在第二次文艺复兴中，你不需要在某一方面出类拔萃，而是需要在许多方面都表现平均才行。相反，您需要吸引各种兴趣的不同观众，然后说服他们您打算实现的技能的重要性。我宁愿拥有一个拥有 10 万多元素的观众，而不是一个特定领域的 1 万关注者，因为我知道如何教育人们。再次，一旦您达到前 25％，虽然这并不多，但您可以通过拓展来进一步提升您的成果。作为创作者，你可以通过学习哲学来为你的写作增添深度，为品牌增添设计，或者实现任何创意 - 这就是通才蓬勃发展的原因。许多创作者告诉我，他们害怕尝试新的兴趣领域，因为他们难以理解如何进行。成为通才谋生的第一步是选择一条职业道路，不要让自己被困在一个特定的技能或兴趣中。
产品经理的成长不是同一件事越做越熟，而是在三个阶段里承担完全不同的责任。第一阶段的核心是交付产品，围绕发现、定义、设计、开发、上线和复盘，把客户满意度与业务目标真正做出来。第二阶段开始，优秀不再只是执行得好，而是能识别机会、设定目标、制定产品策略，让所负责的产品在市场中取胜。第三阶段则进入组织建设：招聘、培养、建立流程，让团队规模化地产生好策略并持续交付，同时成为公司层面的战略顾问。很多产品经理误以为晋升只是扩大负责范围，所以跨阶段时会感到自己变差了；实际原因是评价标准变了。想在同一阶段晋升，需要把手艺练得更稳定；想进入下一阶段，则要有意识地放下部分旧工作，把时间投向策略、组织和公司级判断。产品管理因此不是一条直线，而是三种工作的接力，每次跃迁都要重新学习什么才算优秀。
这更像是一篇个人帖子，而不是意在深远的东西。如果你正在寻找一个点，你不会在这里找到一个。坦率地说，我什至不确定目标受众是谁（可能是“讨厌自己的数据科学家”？过去几年我一直是一名数据科学家，但在 2022 年，我找到了一份数据工程师的新工作，到目前为止对我来说还不错。我仍然和“数据科学家”一起工作，我自己也做一点，但我的大部分“数据科学”工作是指导和咨询其他人的工作。
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