2024 年 10 月文摘
AI #84: Better Than a Podcast
My strong guess is that doctors learn various techniques that are ‘theoretically unsound’ in terms of their logic, or that take into account things that are ‘not supposed to matter’ but that do correlate with the right answer.
I think that, today, an average 16 year old would learn better at home with an AI tutor than at a typical school, even if that ‘AI tutor’ was simply access to AIs like Gemini, NotebookLM, Claude and ChatGPT plus an AI coding assistant.
OpenAI planning to convert to a for-profit B-corporation is a transparent betrayal of the mission of the OpenAI non-profit. It is a clear theft of resources, a clear break of the fiduciary duties of the new OpenAI board.
It’s hard to do both at the same time—product-first culture is very different from research culture. You have to attract different kinds of talent. And maybe you’re building a different kind of company.
[Unlike the telephone, or electricity, where you can assume it’s probably going to work out okay] I contend that ASI is more like the moon rocket. “The moon is small compared with the rest of the sky, so you don’t get to the moon by default – you hit some part of the sky that isn’t the moon. So, show me the plan by which you predict to specifically hit the moon.”
– “Unretrievability”, more fully “Murphy’s Curse of Unretrievability”, is what makes it Very Hard to build space probes. — I tried calling this property “oneshotness”, but people motivatedly misinterpreted it to say, “It’s not ‘one-shot’, we can run tests first!” – The reason why running ground tests doesn’t make space probes not be Murphy-Cursed (i.e. building space probes is still a Big Huge Deal, and even then often fails in practice) is that conditions on the ground experiments are not exactly like conditions in space.
https://x.com/bshlgrs/status/1840577720465645960
The real data wall is billions of years of evolution
Every day, an average person reads a few thousand words, and hears perhaps 16 to 40 thousand. So a well-educated 40-year old might have encountered 5×10⁸ words in their lifetime. Recent language models are trained on upwards of 10¹² words—20,000 times more. It’s not even close.
注疏体
A company is a language
at the executive level, the linguistic demands intensify. You’re quickly expected to be a proficient speaker. To know the rules, grammar (and the esoteric exceptions), phonetics, intonation, semantics, and even the non-verbal cues that influence how someone else understands what you’re trying to communicate. It’s a tall order to learn a company — a language — quickly.
那么，我是如何使用 ChatGPT 的
竹子必须是高洁的吗？
学习这件事，除非是扒开脑子往里灌（实际上那叫洗脑不叫学习），就应该有讨论。
在「现代」社会里，科学范畴的讨论，应该主要看「正确不正确」，人文范畴的讨论，应该主要看「美好不美好」。
地球上能容下知识分子的地方，曾经总体上是一直在变大的。当年罗素出了本书叫《婚姻与道德》，里面对同性恋和开放婚姻有些超越那个时代的观点，因此被开除了教职，只好走穴。后来他这本书拿了诺奖，可见很多事需要个过程。所以卡伦·霍妮说现代人类学最大的贡献之一，就是不断扩大「正常人」的范围。
Three Subtle Examples of Data Leakage
Data Leakage (n.): The use of information during Training and/or Evaluation which wouldn’t be available in Deployment.
If you make a model predicting a response from other factors, but feed it a dataset excluding responses over a certain ceiling, it’ll tend to underestimate, especially near the cutoff point; however, if you then test it on a dataset excluding the same rows, it’ll look like it’s overestimating, since it’s missing the rows it would underestimate.
Context drift between training and deployment was small enough to be negligible, the ideal hyperparameters were the same regardless of what I did, and maintaining a strict arrow of time wasn’t worth the trouble of changing the company’s processes or the inconvenience of not being able to use conventional cross-validation. I was chastened by this result . . . . . . until I looked into performance of chronological vs random splits on their how-much-will-this-lot-cost-us datasets, and found that chronological splits were meaningfully better there.
【闲聊】《黑神话·悟空》背后的佛学义理
CEO 眼里的职业规划 by 局破 in 小红书
劳动力杠杆，资本杠杆，媒体或产品杠杆，你起码要能够用到其中一种。
Struggling like a Shadowmoth
a shadowmoth is a life form native to Coruscant. They’re silicon-based, their wingflutes make music once they leave the cocoon and can fly." She nods, and says “Once, I saw a shadowmoth in its cocoon, struggling. Like you, I am sensitive to the force – I didn’t merely empathize with it, but I felt it. When shadowmoths strive to break free from their cocoon, they are in pain. I felt it’s pain. And I felt it’s envy of the other moths, already free, flying, making music. I wanted to help it.”
for problems we don’t understand yet, there may just not be an established field to learn from. There, you need the skill of either inventing new skills, or connecting dots between disparate existing fields that nobody has yet integrated. I think you need some kind of generalized research taste, that tells you what to do when nobody in the world is capable of authoritatively giving you the answer
I think there is some art to being “exactly the right amount of cryptic and annoying”, and to finding problems that form a reasonable difficulty curve for people with various different starting skills.
当我在走路时，我在想些什么？
徒步而行让每件事都可以串联在一起，因为只在行走时，一个人可以活在整个世界中，而不只是分割出的一个个小小世界中。
When To Do What You Love
If you want to make a really huge amount of money — hundreds of millions or even billions of dollars — it turns out to be very useful to work on what interests you the most. The reason is not the extra motivation you get from doing this, but that the way to make a really large amount of money is to start a startup, and working on what interests you is an excellent way to discover startup ideas.
The Deutsch Files I
the formula for great science fiction is supposed to be: you invent a fictional piece of science and then you explore the ramifications of it, both in science and in society. \
ChatGPT … They don’t understand what they themselves have just said. They certainly don’t understand what the human says to them. It’s a chatbot. It’s responding to prompts. That’s what it’s doing.
Creativity and knowledge and explanation are all fundamentally impossible to define, because once you have defined them, then you can set up a formal system in which they are then confined.
I find it better at extrapolation than synthesis. And extrapolation seems to be what a lot of society does. You have to write a newspaper column of 2500 words, so you extrapolate. You have to write a midterm paper, so you extrapolate. And so adding words is easy, but synthesizing, reducing, coming to the core of it, I think, is very difficult.
we’re 5-10 years away from AGI. … And then 5-10 years after that, we get ASI
General Intelligence (2024)
First, you seed your agent with one or more objectives. Have the agent use system 2 thinking in conjunction with its world model to start ideating ways to optimize for its objectives. It picks the best idea and builds a plan. It uses this plan to take an action on the world. It observes the result of this action and compares that result with the expectation it had based on its world model. It might update its world model here with the new knowledge gained. It uses system 2 thinking to make alterations to the plan (or idea). Rinse and repeat.
My definition for general intelligence is an agent that can coherently execute the above cycle repeatedly over long periods of time, thereby being able to attempt to optimize any objective.
I also suspect that robustness can be further improved via the interaction of system 2 thinking and observing the real world.
每天只工作 3 小时，但每天都在工作
【高能干货】这个视频将会颠覆你对英语学习的认知——总述·阅读篇
Nobody wants to use any software
If it’s the right kind of product and we can give them a moment of delight or joy—rather than take their time to do a little attention-seeking interaction dance—that’s great. But mostly our job is to get them to not care at all about the product because it’s just a thing that does a thing. They should not have to waste their one wild and precious life getting mad at that thing. Even if I’m building a login flow, the goal is to help them log out again as quickly as possible.
And that’s because of this thing that I also believe, and exists in permanent tension with the “just f*cking computers” idea, which is that nobody wants to use any software, ever.
Why do programmers need private offices with doors?
These two types of work were first identified, to my knowledge, by the programmer and essayist Paul Graham. The first type of work he describes can be interrupted harmlessly—nothing is lost if you stop for a second (or an hour, or a day) and come back to it later.
The second type of work, however, is a completely different matter. The second type of work is like building our arch: If you stop for even an instant, you might drop half the pieces, drop the knowledge you were slowly accumulating of the strong points and weak points and which blocks go where.
无所遁形的隐私和可能的对应之策
生命的意义：虚无主义与精神疾病
虚无主义使得人类感到世界没有存在的意义、目标、可理解的真相和本质价值，也可以看作是对权威、道德和社会秩序的选择性拒绝
Peter Wessel Zapffe 在《最后的救世主》对精神疾病提出提问：既然人类的痛苦来源于智力，为什么人类没有灭亡？答案是人类对于维持精神层面的生存有着自发的心理防御机制，有以下四种方式：
隔离，将令人不安和破坏性的思想和情感从意识中排除，人们不应该思考，因为这只会造成疑惑；
分散注意力，把自己禁锢在外界的印象中，例如童年时期的孩子需要父母在场，因为没有分心，孩子无法忍受自己独立的存在，女性比男性更不依赖认知，因为女性更倾向于分心获得生活安全感。分心使得人们在绝望的边缘提供了安全感，若没有分心物，人们只能承受着内在的痛苦以夜继日；
锚定机制，这属于现代化社会的构成，人们通过权力机构、宗教仪式、法律秩序、道德伦理等集体主义支柱，这些支柱使得人们能活在高度相似的价值观或理想之中，例如那些创造一番事业的人被偶像化，成为大众追求事业的锚，又或者一个人到了一定岁数被认为应该谈婚论嫁，这些看起来不断重复且刻板的事物，并不只是纯粹对社会文化或秩序的盲从，是构成了社会的顶层构造，然而这些事物迟早都被人民看透其虚构和冗余，人们就会用新的片段去取代他们，例如经济下行和政治动荡导致极右翼政治团体的兴起，地缘政治冲突、逆全球化、全球变暖等外在冲突议题成为到社会秩序的锚定物，如果缺乏这些，人们就陷入社会秩序崩塌的虚无主义危机，而锚定物或多或少构成了当代的激进政治的元素，提倡强烈的社会变革；
升华，通过创作将生活中的痛苦转换成宝贵的经验，和世间的邪恶作斗争，常见于文学艺术的创作。
维克多·弗兰克以他在集中营的经历创造出意义治疗法，包括以下三种方式：
行动和创作。大部分人都是通过工作获得对自身价值的认同感，寻求功绩或成就，这就是大众普遍认同的“成功”；
经历或体验的过程。最常见于婚恋和家庭组建，通过承担责任的过程来获取意义；
受苦。自找苦吃是无法体现苦难本身的，只有是不可抗力的的苦难，人还保持坚定的人性，不抛弃希望，从而找到生命的意义，例如癌症患者接受化疗。
AI 和写作
写作除了和自己对话以外，增加了和 AI 对话的一层。它可以提供灵感、帮助做 research, 写作风格指导等等的帮助。
当你读到很好的作品，你会想去了解作者，这个作者经历的事情，他的思考方式，慢慢地和作者形成一个连结。这是 AI 做不到的。
「代码艺术家」不会被 AI 取代
如果写软件变成了一个只需要花精力在设计而不是实现上的过程，那么写软件的人就是「代码艺术家」了。我觉得「代码艺术家」是不会被 AI 取代的，因为设计的起点和终点都是人类，AI 可以给你 100 个设计上的答案，但只有人类最终能感知到现实和当下的环境和信息，创造出能触动另一群人类的产品。
Software is my art form, my medium of expression.
Generative AI’s Act o1
While the actual implementation of Strawberry is a closely guarded secret, the key ideas involve reinforcement learning around the chains of thought generated by the model.
This leap from pre-trained instinctual responses (”System 1”) to deeper, deliberate reasoning (“System 2”) is the next frontier for AI. It’s not enough for models to simply know things—they need to pause, evaluate and reason through decisions in real time.
Pre-training LLMs follows a well understood scaling law: the more compute and data you spend on pre-training the model, the better it performs.
The o1 paper has opened up an entire new plane for scaling compute: the more inference-time (or “test-time”) compute you give the model, the better it reasons.
This shift will move us from a world of massive pre-training clusters toward inference clouds—environments that can scale compute dynamically based on the complexity of the task.
The messy real world requires significant domain and application-specific reasoning that cannot efficiently be encoded in a general model.
Enter cognitive architectures, or how your system thinks: the flow of code and model interactions that takes user input and performs actions or generates a response.
There’s an enormous amount of engineering required to turn the raw capabilities of a model into a compelling, reliable, end-to-end business solution.
Apps: The most interesting layer for venture capital.
AI models collapse when trained on recursively generated data
AI Has a Secret: We’re Still Not Sure How to Test for Human Levels of Intelligence
Scale AI, which specializes in preparing the vast tracts of data on which the LLMs are trained, teamed up with the Center for AI Safety (CAIS) to launch the initiative, Humanity’s Last Exam. Featuring prizes of $5,000 for those who come up with the top 50 questions selected for the test, Scale and CAIS say the goal is to test how close we are to achieving “expert-level AI systems” using the “largest, broadest coalition of experts in history.”
Partnering with Cove: The Next Gen of Assistants
So what would a better AI assistant look like? Ideally, it would be easy to summon to the space where you’re already working, such as your inbox or browser. It would see what you see, and incorporate information from that shared context. It would take notes, write documents, populate spreadsheets. It would do the work alongside you, collaborating and iterating as your project evolves.
I Like Dumb Plans
I like plans that can fit on a single Powerpoint slide. I like plans that don’t require you to know frameworks, or methodologies, or advanced math to determine whether they make sense. I like plans that don’t require internal training for teams to execute.
On the Nature of Time
With the traditional mathematical idea of a time coordinate one typically imagines that this coordinate can be “set to any value”, and that then one can immediately calculate the state of the system at that time. But computational irreducibility implies that it’s not that easy. Because it says that there’s often essentially no better way to find what a system will do than by explicitly tracing through each step in its evolution.
our universe is inevitably full of computational irreducibility which in effect defines a robust notion of the progress of time.
别相信直觉 - 读书笔记
“距离主义”
“距离主义”指的是听觉和视觉这两种远距离感官的特权。许多文化都是在这两种感官近乎垄断的基础上发展起来的，极大伤害了我们。
“同时失去视觉与听觉，是目前人类所知最严重的身体障碍之一。从本质上来说，这种残障夺走了人体最主要的两种感官，而我们主要通过它们来获取所处世界的认知与信息。它也极大地限制了我们交流的有效性与行动的自由，这些都对于全面而积极的社会参与是必不可少的。”
伤痕椅子
这个世界有太多的苦难都是这样，仅仅是因为「不知道」，就要付出更多的代价。命运在教学时丝毫不讲公道，有些人多学到一些，有些人少学到一些。
佛教讲「悲智双运」，智慧很重要，可慈悲也很重要，甚至更重要。
64. 如何从超级信号捕捉超级机会？
大多数的人周围其实并不认识多少真正的投资的大佬，然后呢，每天被大量的信息噪音所淹没，很难去从中寻找一些真正的有价值的信息，抓住异常值、判断大趋势，抓住属于自己的机会。
我觉得现在提穿越周期，其实还说明这个人比较的乐观，这个事还是个周期对吧，有的人就认为完了资本市场要推倒重来了，一级市场已经没有了，美元基金永远没有了，这是个大趋势，已经结束了。
有个困惑一样，就是财经媒体到底给这个世界或者是给老百姓，带来了更多的是价值还是噪音？因为它的这个机制，特别到了新媒体时代，它这个机制就不是，平台就不是鼓励你去生产有用的东西，而是鼓励你去生产有流量的东西，并且一直生产。那么一直生产有流量的东西，它往往它提供的有价值的内容就是有限的。 也就意味着说，如果你只看财经媒体或者只相信主流叙事，或者只去看别人也看别人也相信的东西，也看别人感兴趣的东西、别人听得懂的东西，那你大概率对于这个世界是没有超而认知的。
我今天做的这个内容，到底只是给这个世界创造一点波动，制造一点偏见，还是真的能够帮到某些人。
海德格尔他大概有一句话叫做，这个世界本身是构建在闲言上面的。就是这种闲言本身是世界的一部分。
真正重要的信息其实是很难漏过的，大的事情很难漏过。其实对大多数人来说，大的信息是很难漏过的，但是最大的坑是，你看到重要的信息之后你打死不承认。
今天的人面临着同时发生一件事情，就是说信息的极度过剩和信息的极度匮乏，它同时发生了，它是同质化的信息极度的过剩和多元的信息极度的匮乏。
现在是算法时代，每一个人自己也应该有一套自己的算法，自己要有一套闭环的东西。
我一定要追踪到原始的，但是大多数的人是习惯用二手信息的。我觉得这个很重要，然后溯源之后，你长期跟踪一些重要的 story、重要的故事、重要的人物、重要的公司和行业，你对它了如指掌，甚至你包括一些小作文出来，你一看那个气味就不对好不好、那个漏款就不对、那个行文就不对，你就是长期培养出这种训练的感觉来。
大家都是站在自己的立场里边去强化自己的故事，因为他的立场和他强化他的故事，已经和原本这个事已经没有多少关系了。
有的时候不是智力的问题，不是简单认知的问题，还是信息环境的问题。就是我每天碰到什么样的人，他跟我说什么样的话，我的注意力分配给哪些媒体、哪些人，那最终就 you are what you eat, 最终你的认知和你的信息环境。
任何一个新的行业，你只要花一个周末的时间，真的，你都建立起一个大概懂一点。然后当你再看到这个领域的动态新闻的时候，你就有感觉了，然后慢慢的一年下来、两年下来、三年下来，当这个领域真的有大机会的时候，你就有感觉了。
概率大，赔率大——下重注 （主观概率 ≠ 客观概率） 概率大，赔率小——下注但不能锁死流动性 概率小，赔率大——找到好的投资工具 概率小，赔率小——不参与
喜剧之王·单口季 付航 最后一轮 ⭐
什么氛围，这个不是悲剧之王 开心一点
刚才鹿姐讲得多好对吧
我其实台下节目播出之后 很多人跟我发私信
很多人就说傅航，我上大专了，我该怎么办？
我就给大家一个一个回复，我说兄弟，你的人生还没开始，你的人生还没开始，你的 人生还没开始。
但是见到最有意思的一个就是前两天收到一条私信，他说航哥，怎么去你的大学？ 他说做人类好累，永远要分一二三本 人还分三六九等
做动物就好了，不分阶级没有烦恼
不是的 动物也有。
我看过泰国当地一个新闻，当地的农民训练猴子上树摘椰子 摘完了放进马车里 农民驾马车，猴子扒马车非常开心，就是非常和谐的画面
动物保护组织不乐意了过去谴责说，为什么要让动物工作？为什么要让动物工作？ 农民就道歉，农民懵了，猴也懵了，猴就哼哼
但是最懵的不是农民也不是猴，是马车前面的马
马说：？
对不起，不应该让我的动物工作，马说，我 你 马 记者看到了，记者说，哎呀，马惊了快射杀它！
马从那天开始就不开心了他想不明白为什么这个垃圾猴子连工作都是错的
连他被营救走都是我拉着去的动物园
他跟猪抱怨跟牛抱怨他说我不想上班，我就想天天过节没有人不喜欢过节 猪举手，我怕过节 每次都少好多朋友。
我要是宠物狗就好了，没有这个问题，它们没有烦恼。 宠物狗有烦恼。
我小的时候有一只串串 串串就是不是纯种的狗
大家都会觉得它们便宜低端它跟小区里边那些高级绝育的名犬完全格格不入。
那些绝育的名犬见到它都会说 哎呀可怜的小串串 可悲的小串串。你好低级你好 low 啊 你好便宜。
你看我有主人给我买的美丽的华服。你有什么 我们家狗说我有生育能力
他已经离开了，他已经离开我了。但是我一点都不难过，因为我知道只要我记得他， 他就永远陪在我身边。
然而他一辈子都不明白 为什么有的人类第一次看到他就讨厌他 就是因为他是一个低级的串串
猴也有烦恼
大家老觉得哎呀猴没有烦恼猴的烦恼没人懂。我懂 只要不工作的猴子都得给人类表演
所有人都有烦恼 所有东西都有阶级 我也有烦恼。
你们想得到吗 我的烦恼是最开始的时候我表白失败带来的容貌焦虑。
你们想不到年轻的时候我是一个清纯内敛的美男子
那个时候特别流行忧郁男孩
哦对。那时候只要你一忧郁别人女孩就想拯救你
90 后都应该知道 当时我上网搜忧郁男孩表白攻略
啊非常简单 你说 你有罪你知道吗 女方说不知道
你说 你偷走了我的心 括号 你们俩幸福的在一起
我说有点东西
我看着我女同学我说 你有罪你知道吗
她看着我说 我杀你爹了？你有病啊
你要学忧郁看看人家台湾偶像剧里 流星花园里边的花泽类 那才是忧郁美男子
我去看了台湾偶像剧 花泽类站在天台上 看着杉菜说 喂 不要哭了
想哭时候 你就倒立 那你眼泪就不流下来了
我蒙了 我说太酷了 看到女同学要哭 我也想说同样的话 一紧张说错了
我说喂想哭时候你就翻跟头所有同学：？
那样我眼泪就被甩干了
我只能看中文版 看不了其他的国文 因为泰版翻拍了流星花园 也是俊男靓女 非常帅
就我实在看不进去 非常帅到天台上 花泽类开始（泰语）
实在看不下去
你知道舔狗呢 就是犹豫
我到最后毕业之前还没有表白 最后鼓足勇气给她写了一首情诗
我说给你写了一首诗 可以读给你听 向你表白吗
她看着我说 你别说啊 付航 你还真别说
我说你也喜欢我的文采
她说不是 我的意思是 别说
我说真心话大冒险
一转头操场就我一人 那时候的男孩都是这样 硬撑
我说那你那你不喜欢我哪一点
他说我不太喜欢那种黑黑的长得像猴的男孩
我说谢谢你祝你幸福
我当时哭了我突然想起花泽类我一下，就就立起来了
我就想试试眼泪到底会不会流下来。结果朋友们 眼泪这么流下来
我跟他倒立呢。那女孩又走过来了，说不要耍猴付航
你应该考虑一下你长大以后靠什么生存。你学习这么差，难道你现在长大之后还能靠每天在班里耍猴一样逗别人笑生存吗？
可以
当时我以为她在拒绝我 殊不知命运的齿轮已经偷偷开始转动了。
但是我内心还是特别难过，因为我失败了。我表白失败了。我就太痛苦了。
朋友看我太难过带我去玩了一个类似剧本杀的剧本
是角色扮演的每人一个本翻了才知道自己什么角色。
我一翻 舔狗 A
我读那个剧本，每天给女主角写情诗。
我说哎呀，我看着女主角眼泪下来。我说哎呀，我说你知道吗，我是你的舔狗，因为女孩看脸自己剧本 我的剧本里根本没有你
这就是真相。朋友们我悟了
舔狗永远读不了女神的剧本。但是我又触底反弹了舔狗的剧本里舔狗才是主角。我再也不当舔狗了。
以后别人一说哎 付航，我跟你分手吧，你长得像泥一样。我就嘿嘿。你杀青了，在我的剧本里杀青了
从那天开始跟异性发微信两分钟不回直接拉黑 我妈找了我三年。
我表面装作坚强。我说哎呀爱情嘛算什么对不对。但是我内心里边容貌焦虑还是深深刻在我身上。
有一天我发现了每次我在家里太难过了。我哭了。我突然想起她说我黑，我就特别认真。我想看看我妈妈会不会骗我。
我说妈，我黑吗。我妈我黑吗我妈说儿子，你一点都不黑。你就是有点暗。
我说连你也这么说，我我就去地铁环线来回坐，哭得满脸都是鼻涕眼泪。我去男厕所拿免费的卫生纸，我就跟着过了一个女的清洁工大妈小伙子。你要上吊啊，
我说上不上吊，你跟我为什么会在这里相遇呢，这不是男厕所吗？
男女授受不亲，你那个应该懂吧。她看着我就是老年人标准那套，就是
能当你奶奶。我什么没见过呀，你个小黑鸡崽子。
我说你还给我起日本名，小黑鸡崽子
真的当时容貌焦虑又触底反弹了。
朋友们，我突然发现我永远没法改变别人怎么评判我的容貌，
我只能自信起来。
从那天开始，我接受了我就长这样满脸痘坑大鼻子、一眼大一眼小。
但没问题，我就是我。你觉得我长得帅，就是我给你的福利。你觉得我长得丑，就是我给你的惩罚。
我就是我，但是我一直不相信会有女孩爱完全的我直到我遇到了一个女孩。
那时候我刚穿上保安制服，我穿上保安制服所有的同学看我。
说付航，我就 yes sir, 付航。我说 yes sir
我看着那个女同学，我说 yes sir，好笑吧。她看着我说，我觉得你穿什么都很帅。我说 what，
不好意思女人，我可能爱上你了。她一下就笑了，她就跟那个人笑了。她一笑，我说，这女人竟该死的甜美。我说，我会娶你的。她看着我呃十多年过去了，时光荏苒。上一次我见到她，我还问她，我说，你还记得吗？我跟你说这些。她说哎呀，我
早就不记得了别恶心了，
但是付航，你要记得。你要记得，早点回家。我在家里等你
在这儿，我想非常认真地跟你说一句话
十多年了所有人都说我是废物 但是只有你说我是天才。
你教会了我人生之中最重要的一件事
就是不管你的出身学历、家庭背景，只要你敢勇敢地做自己，就总有人会爱你。
A Message From the Past (Thoughts on Nostalgia)
“The past is more unpredictable than the future.”
But as Thomas Jefferson said, “How much pain have cost us the evils which have never happened.”
Part of the reason nostalgia exists is because, knowing what we do today, we often look back at the past and say, “you really didn’t have much to worry about.” You adapted and moved on. Isn’t that an important lesson as we look ahead?
100% user-supported
Why Obsidian is 100% user-supported and not backed by venture capital investors:
We want to stay small, we don’t need to hire lots of people We follow strict principles that we do not want to compromise Our users are happy to support us, we don’t need VC money
File over app
File over app is a philosophy: if you want to create digital artifacts that last, they must be files you can control, in formats that are easy to retrieve and read. Use tools that give you this freedom.
File over app is an appeal to tool makers: accept that all software is ephemeral, and give people ownership over their data.
If you want your writing to still be readable on a computer from the 2060s or 2160s, it’s important that your notes can be read on a computer from the 1960s.
Solving problem-finding
Problem-finding is harder than problem-solving because there is no established methodology around it. It’s a hole in our educational system because it leads to people dedicating valuable years of their lives to problems that aren’t particularly important.
The problem you should solve is the biggest problem you are capable of solving. Perhaps that is why problem finding is such a hard problem in itself — someone needs to care about the problem before it can be found.
Scars are beautiful
I am fascinated by the Japanese philosophy wabi-sabi. It is a worldview centered around the beauty of transience. An example is kintsugi, the art of repairing broken pottery by joining the pieces together with gold lacquer. By doing so, the cracks are accentuated rather than covered up or discarded. The object becomes more valuable as it loses its “perfection”.
读 Show Your Work
Share what you love, and the people who love the same things will find you.
By letting go of our egos and sharing our process, we allow for the possibility of people having an ongoing connection with us and our work, which helps us move more of our product.
针对智能体的用户体验设计
Linus Lee 最近对“委托”发表了一些精彩的见解，我非常喜欢。他的一个片段很好地说明了这一点：
我有意将界面设计得尽可能不透明。
他认为，不透明的界面需要一定程度的信任，但一旦建立了这种信任，就可以让你只需将任务委派给智能体，而不必进行微观管理。这种异步性质也有助于处理长时间运行的任务——这意味着智能体可以为你做更多的工作。
流式聊天
优点
- 向用户展示一些工作正在进行中
- 如果流式传输中间步骤，用户可以通过查看内部进展来建立信任
缺点
- 大多数现有应用程序并不支持流式聊天设计
非流式聊天
优点
- 通常用户对即时响应的期望较低，允许智能体承担更多的工作
- 更多应用程序已经原生支持非流式聊天
缺点
- 难以了解系统内部发生了什么
- 需要处理“双重发送”的用户体验，即用户在系统第一次响应完成之前与其再次交互
要让智能体在后台运行需要建立一定的信任。如何建立这种信任呢？… 一个简单的方式就是展示给用户智能体正在执行的每一步操作，并让用户随时查看这些信息。… 下一步，不仅仅是让用户看到发生了什么，还要让他们能够纠正智能体的操作。
用户从“在循环中”转变为“在循环上”。“在循环上”意味着智能体需要向用户展示其执行的所有中间步骤，用户可以在工作流中途暂停，提供反馈，然后让智能体继续执行。
一个常识：价值投资和能不能在股市赚钱毫无关系
人们常说：价值投资就是未来净现金流折现。
你试图看懂一个公司，试图看清楚一个公司的未来净现金流，如果未来净现金流折现远高于当前的市值，你就可以买入并长期持有。只要你秉持这个理念，你就是价值投资者。
洗脑的本质是什么？从三段论到因而果
被隐藏的假设 有疑问的事实 浇灌口号
转：喜欢有之，还是喜欢用之
用户很少能分得清，他们喜欢有哪些，喜欢用哪些。功能提供者更是很难分得清了。
易用性的第一条准则，就是不要听用户的。要通过观察，而不是问询得到设计的依据。这就是观察用户“喜欢用什么，而不是用户喜欢有什么”。
只有散步我們才真正聊天
「我听过一个说法。如果把现代爱情比作垒的话，一垒是做爱，二垒是分享原生家庭创伤，三垒是一起逛菜场。」
「呃，一垒之后要过很久才到二垒吧。」
「不是啊，二垒不是无缝紧接一垒的吗？」
「对喔。我一直很向往三垒，但好难喔。」
「这就是都市快餐爱情嘛。快乐唾手可得，真心难觅。」 我又想了想说，「如果她是因为你分享了原生家庭创伤而爱上你，可能是因为。….. 坦诚所具备的能量是巨大的。」
《偶然与想象》里的第一个短篇，讲的就是这个故事。
我觉得 他也正触摸着 我内心的深处，这听起来……好色
不会吧，老实说 我也觉得很色，我都不知道原来谈话可以这么色
久说「我们是通过谈话在抚摸着彼此」，古说「太色了」，并且对「没有做」这件事情感到非常惊讶。想起以前看到的一则广播：
过度的交流会诱发性欲。因为坦诚所具备的能量是无限巨大的，没有人能够完全承受另一个人的自我剖析，更别提毫无保留地剖析自我。两个人当中总有一方会率先承受不住这种赤裸所带来的不安，这时候人们下意识地就会开始做爱。以及，在倾听的过程中，总会有那么一个瞬间会让人分不清是心疼还是心动。就是这个瞬间，这就是产生性欲的瞬间。
你要知道我是一个故事挖掘者，我对于挖掘人内心幽暗的秘密有着深深的着迷。这是不带感情的、理性的旁观，即使投入共情也是为了理解故事本身。我很抽离，所以被这样诡谲的好奇心驱使着，我可以一个人站在百尺地下肆无忌惮地冒犯全人类。我们是文本的盗猎者，只擅长抓住故事最细枝末节的部分进行剥丝抽茧，我们只喜欢高能量的对话，是嗜血的肉食猛禽。
在无法改变宏大世界的时候，至少我们还可以缔造人与人之间最小单位的关系。
現代社會成了一個自戀型社會，甚至產生了一種前所未有的症狀——「愛無能」。
从那个时候开始，我听到了他们的歌里更多的愤怒、悲伤和不甘。这种消极是有巨大生命力的，因为「仅有积极面的生命是没有生命力的，因为消极对于保持生命力至关重要：只有一件事物、一个人身上体现出矛盾性且具备容纳和接受这种矛盾性的能力的时候，才能被称为是有生命力的。」
我想，这就是这位读者说的 the duality of life.
Cabel Sasser, Panic - XOXO Festival (2024)
we all die twice: when we die, and the last time anyone says our name
put a portfolio. I want to know what you worked on. I want to see what you did. Worst case scenario, they probably tell you to take it down. Actually, worst case scenario, they’ll probably fire you. If they fire you, send me an email. I will do nothing because I don’t want to get involved, but just send me an email.
向宇宙随便许个愿吧，会有人帮你认真实现的！
我突然意识到，这也是一种「大厂病」啊！
如果在大厂做一件事情，要经过长期的价值论证、多方牵扯、四方游说，把方案设计得非常完美、把工作量拆分得非常细致。万事俱备、考虑周全，才可以继续推进下去。进一步，如果推进一件小事就如此大费周章，人就很容易被异化成失去自主意识的机器。像是生活在一个充满倦怠的社会，即使意识到不对，也就逆来顺受了。消极、被动、无精打采。
我有时候觉得自己，好像越来越难发出信号、改变周围的磁场了。犬儒地缩在自己的壳子里，对周围环境失去发挥主观能动性的信心和兴趣。但在无数个「还能这样啊」的冲击里，我觉得需要做出一些改变。向宇宙随随便便许个愿，然后让别人认认真真帮你实现吧！
Make - 独立创造者小书 读书笔记
因为我们周围的一切都是假的。我们喜欢开放、诚实和真实的人。为什么？我们被各种狗屁营销信息轰炸。你以为我们为什么都安装了广告拦截器？我们想要纯粹。我们想要真实、有机的东西！那么，让这些人关注你的最好方法是什么？真实！
如今，产品必须具有内在的病毒性。它必须是人们真正想要或需要的东西。比如人们熬夜使用你的应用程序/网站/产品。人们会在朋友圈里连日提及。人们需要为之兴奋。
创业一年，人间三年
如果对比自建和租卡的话，租三年成本和自建成本差不多。租卡的好处是省心。自建的好处有两个。一是三年后如果 Nvidia 技术还遥遥领先，那么它能控制价格使得 GPU 仍然保值 😭。另一个是自建的数据存储成本低。存储需要跟 GPU 比较近，不管是大云还是小 GPU 云，存储价格都高。但一次模型训练可以用几 TB 空间存 checkpoint，训练数据存储是 10PB 起跳。如果用 AWS S3 的话，10PB 一年两百万。这钱用来自建的话，可以上 100PB。
长远来看，通用和垂直模型都得朝着 AGI 去。只是垂直模型可以稍微偏科一点，专业课高分，通用课还行，所以研发成本稍微低一点，研发方式也会不一样点。
动机要么来自欲望，要么来自恐惧。
A Cyborg Manifesto: Science, Technology, and Socialist-Feminism in the Late Twentieth Century
The New Internet
I read a post recently where someone bragged about using kubernetes to scale all the way up to 500,000 page views per month. But that’s 0.2 requests per second. I could serve that from my phone, on battery power, and it would spend most of its time asleep. … The truth is, most things don’t scale, and never need to
The problem is developers keep scaling things they don’t need to scale, and their lives suck as a result. … We need to fix that. But how? We looked at a lot of options, and talked to a lot of people, and there was an underlying cause for all the problems. The Internet. Things used to be simple. Remember the LAN?
And HTTPS is fundamentally a centralized system. It has a client, and a server. A dumb terminal, and a thing that does the work. The server has a static IP address, a DNS name, a TLS certificate, and an open port. A client has none of those things. A server can keep doing whatever it wants if all the clients go away, but if the servers go away, a client does nothing.
Google vs. Oracle
API 是一个发送指令的界面，像是汽车的加油踏板（这个例子在第一巡回法院之前关于 Lotus vs. Bortland 的判例里出现过），或者电脑的 QWERTY 键盘。——这两个例子不是随便举的，因为它们都正好反映出这个案子的实质：Google 是利用了现成的 Java 接口以吸引程序员能够迅速上手。这种「利用前人现成的知识节省学习成本」是应该受到保护还是惩罚？加油踏板就是这样一个类似的情况。第一个设计汽车的人已经把加油踏板设计成这样了，如果这种设计本身受到版权保护，每个后来的新的造车厂就都会面临一种两难，它要么继承这种设计但需要支付高昂的版权费用，要么另起炉灶但不会有用户买它的车，因为没人愿意买辆新车还要形成一套新的肌肉记忆。 API 也是这样，判决指出：它的价值很大程度上体现为程序员群体对它的熟练掌握，以及复用这个 API 所能导致的学习成本节省。
因此，这个判决的核心就是宣布：这种搭便车的做法属于合理应用（fair use），不应该被惩罚。其中最核心的（也是大部分评论最关注的）是这样一段论述：
「我们必须考量的是：对版权的保护是否促进了公众利益，是否促进了创新。」（第 31 页）
「考虑到程序员在学习 Java API 上的投资，如果把这个接口本身保护起来，会有害公众利益，因为这会迫使程序员不得不付出额外的努力去适应新的接口。新的创造就会被锁起来，而钥匙掌握在 Oracle 一家手里。这能让 Oracle 获得不菲的利润，但这些利润本来可以流向大量掌握了这些接口的人能创造出的新的应用之中。因此这种锁定是和版权的本意相违背的。」（第 34 页）
区块链是一个极端的情形。2016 年，联合广场投资的分析师 Joel Monegro 写了一篇极为著名的文章： fat-protocols。他指出，和传统网络领域里协议很轻而应用很重的情形相反，在区块链的世界里，协议是「胖的」，而应用无足轻重。投资于应用远不如投资协议回报丰厚。
重复在剥离意义
口号一出现，思考就停止了。
再谈赛博猎巫
猎巫就是在自身所处群体有相同的好恶时，因为自己的情绪不能包容某个个体，便口说无凭地指责他触犯了群体的红线，以致对方无法继续在群体中生存下去。
黑神话悟空-妖怪平生录
工作五年反思
微服务的本质不是模块的拆分，而是组织架构的拆分
理想的微服务架构，一个需求在一个微服务内就解决了，独立测试独立上线，基本不需要太多跨团队的协作。
Organizations which design systems are constrained to produce systems which are copies of the communication structures of these organizations. — Melvin Conway
反正我们每个人最终都难逃孤独
虽然我们每个人最终都难逃孤独，但并非每个人对此都有强烈的感知
我可以较为确定的一点是，人与人的连接，是无法解决孤独的问题的，有时候甚至会反过来加深这种孤独。
无所不能的国家
许多人寄望于这样空虚的幻想，比如国家现在或者马上就要行动起来了，利好的国家政策要出来了，股市会变好的，经济形势会变好的，自己的生活会变好的，现在移民美国相当于 1948 年加入国民党云云——上海的“爱在深秋”本质上就靠兜售这样的国家意识成为了一个跳梁小丑。不，假如生活会变好的话，这首先应该是出自你的自己的努力，或者是市场的活力因某种更进一步的改革被注入信心而被激发，而不是因为一个无所不能的国家，因为这样的东西是不存在的。在经济形势不佳的时代，人们更需要对现代国家的角色有更清醒的认识。
Writes and Write-Nots
in a couple decades there won’t be many people who can write.
If you’re thinking without writing, you only think you’re thinking.
在一个充满缺憾的世界里
我在网上看 ADHD 患者的回忆， 发现他们的学习过程和我大相径庭—我上一堂课，老师讲了三个知识点， 那么我清楚明白地理解和掌握这三个知识点。他们 ADHD 患者不是这样，他们在课堂走神，因为他们不明白老师讲这三个点有什么意义，也不记不住这三个点究竟是什么。 需要等到整个章节讲完，整本书讲完，甚至是整个学年讲完，他们终于知道了整体的框架结构是什么之后，自身的学习能力才会爆发出来，把所有零散的知识点贯穿，安放到 框架里合适的位置上去。于是，按照 ADHD 患者们的说法，他们总是需要迷糊、走神、纠结很久之后，突然在“一瞬间” 就搞明白了全部。
思维导图的服务对象就是 ADHD 患者，因为他们可以在一张图里就能立即获悉事物的全貌，而不需要翻页、跳转，在这个过程里因为走神而什么都不记得。
我这样的人习惯于自下而上学习，从无数散乱的细节里逐渐拼凑出事物的全貌， 但这不意味着正确或者正常，它就是个认知方式而已。…ADHD 患者，或者更准确地说，具有 ADHD 特征的思维模式的人，他们习惯于自上而下学习，先知道 轮廓框架，再逐渐填充细节。
家长你要控制你自己
更何况智力会遗传，你孩子现在遇见的困难，就是你当年遇见的困难，你们的处境类似。但是你有几十年的时间优势，在走入社会多年之后回头再去看当年困住你的题目，你能懂，你能解决，你解决不了可以看教参，可以在App里搜索。你告诉孩子应该怎么去想，怎么去理解，怎么入手，怎么解决，那也就是时光倒流，你回去当年告诉教室里愁眉苦脸的自己。我觉得这本身就很疗愈，算是自行治愈童年创伤。
驳一种台湾独立叙事
台湾人应该知道，是他们独立的现实让法理叙事为真，而不是相反，法理叙事使他们获得独立的现实。
任何一个地区真实的国族建设叙事，都是在该地区已经独立建国的情况下，从独立于政治和历史的赤裸的地理单元开始的。因此，从来没有独立过的台湾，没有资格享有国族建设叙事。
具体的人
对于我们自身而言，我们因为具体而变得有理解力，富于同情心，能够体察他人的处境，也因此获得了对于生活和人生更为丰富的感知。相反的，我们因为操弄概念，玩弄标签，而一再落入二元对立的陷阱，在这个世界上发明创造敌人，把人生变成一场无休止的战争。