在推t这个伪装的世界里，只是短暂的做一会低俗的人，仅做看客，不做演员。除了消遣娱乐，使命才是重点。故不闲聊、不聊骚、拒绝骗子、拒绝傻❌。
Los Angeles, CA
Joined October 2016
- Tweets630
- Following1.2K
- Followers29
- Likes57
活不明白的人 retweeted
The Galaxy Frog: India’s Silent, Star-Spangled Enigma
Deep in the Western Ghats of India lives one of the world’s rarest amphibians — the Galaxy Frog (Melanobatrachus indicus). Cloaked in a dazzling pattern of inky black skin speckled with electric blue, it looks as if a piece of the night sky has come to life on the forest floor.
???
What makes it truly extraordinary is its complete silence. Unlike almost every other frog, the Galaxy Frog has neither eardrums nor vocal sacs. It cannot hear and cannot call. It moves through the undergrowth as a living constellation that never makes a sound.
活不明白的人 retweeted
🚨Nvidia 创始人兼 CEO 黄仁勋：
“提示词时代结束了。新工作是构建 Loop 和 Graph。
停止写提示词的工程师已经领先了好几年，其他人最终会为他们打工。”
在这场 50 分钟的演讲中，黄仁勋泄露了为什么提示词时代已经终结，以及顶尖工程师现在到底在构建什么：
核心逻辑非常残暴：
1. Prompt 只是单点指令，你依旧是那个盯着屏幕的监工；
2. Loop 是自纠错闭环，让 AI 自己干活、自己验证，不到及格线绝不打扰你；
3. Graph 是异步网络，把多个闭环串联成一套能自主运转的虚拟团队。
使用 AI 的终局，从来不是把提示词写得多漂亮
而是构建不需要你干预就能自动跑通的“AI 工作流”。
95% 的人还在聊天窗口里调提示词，那 5% 构建 Loop 和 Graph 的人将掌控一切。
这段分享比市面上任何 1000 美元的 AI 课程都更有价值。
强烈建议立刻 Bookmark 收藏，花时间看完整场。
Anthropic 的工程师说：我们内部已经不怎么写 prompt 了，写的是循环。
她在台上花了半小时，展示了 Claude 团队如何创建能够自我提示的循环。
如果这堂课卖 700 刀，今年 Agent 课的榜单大概就是它。但它是免费的。
真正拉开代际差距的，不是谁的 Prompt 写得好，而是Agent系统架构彻底换了：
1. 记忆从一份 CLAUDE.md，进化成 Agent 自己读写的 memory/ 目录
2. 记忆待在对话里会烂掉：注意力被劈开，规律被埋住，旧笔记还在自信地用错
3. 白天各 Agent 把进展写进团队记忆
4. 夜里再跑一轮 dreaming：核对、整理、补全。第二天开工的那个，自动比昨天聪明一点
数据结果也很直观：一次通过的错误少了 97%，验收快了 30%。人回去看产品，不再一直盯着提示词。
提示词是一次性的，而循环能够持续执行。
差的不是你会不会问。
是你的 Agent 睡一觉之后，还记不记得昨天学到的东西。
活不明白的人 retweeted
耶鲁大学最新的经济学数学模型，撕开了 AGI 时代最恐怖的真相：
AGI将彻底消灭中产阶层，
未来的工资，不再取决于你的文凭和资历，而是严格取决于替代你所需的 2 美元电费和 GPU 算力。
兄弟们这不是什么耸人听闻的科幻预言，是一篇经过同行评审的论文对中产终局的数学推演结论，耶鲁大学通过同行评审的一篇宏观经济学模型论文，用极其严密的数学推演，撕碎了现代中产阶级赖以生存的最后一张安全网。
它没有泛泛而谈“AI 抢走谁的饭碗”，而是冷酷地论证了一个不可逆的经济学死刑：
在通用人工智能全面铺开的终局里，人类劳动对经济增长的贡献率，在数学上将直接趋近于零。
过去两百年，现代社会所有中产阶级的体面生活，都建立在一个牢不可破的底层公式上：
你用数十年的教育投资换来专业技能的稀缺性，再用每天出卖的 8 小时时间，从社会的总蛋糕里分走属于你的劳动报酬。
人力资本，是推动人类文明财富飞轮运转的核心引擎。
但这篇论文指出了一个颠覆性的资本替代断层：
当真正的 AGI 降临，决定你薪水的不再是名校文凭、行业经验或者你的生活成本，你的劳动价值将被严格锚定为“在云端复制你产出所需的 GPU 算力和电力成本”。
如果一个智能体跑在机房里，只需要烧掉 2 美元的电费和硬件折旧就能做完你一整天的工作，那么在纯粹的微观经济学天平上，你的劳动价值上限就被死死钉在了 2 美元。
模型推演出了一个更让人后背发凉的宏观反差：
哪怕明天全世界有 50% 的人类劳动力直接躺平罢工，全球 GDP 甚至连一个百分点都不会往下掉。
相反，整体经济规模还会以更夸张的指数级一路狂飙。
因为在由算法、半导体和清洁能源主导的新生产力闭环里，脆弱的碳基肉身，早就成了整个生产流水线上效率最低、故障率最高的一个摩擦阻力。
这不是一次常规的产业结构转型，而是整个人类社会资产属性的彻底大换血。
整个文明正在从依赖人力资本的旧世界，不可逆地倒戈向完全依托“计算资本”的新大陆。
一旦你的脑力输出能够被一排机柜里的硅片以极低的边际成本模拟，你在经济系统里的博弈杠杆就被连根拔起了。
以前是机器帮人类打工，人类享受劳动带来的溢价与尊严。
未来是硅片彻底接管经济系统，而人类正被自己亲手造出来的生产力工具，合法且优雅地挤出财富分配的大门。
所以大家别再迷信单靠卖时间能换来代际财富了，
当劳动的市场定价被电表和显卡接管，不能把自己的资产转化成算力、能源或稀缺生产资料的人，
都将在数学意义上沦为新经济体系下的赤贫中产。
活不明白的人 retweeted
好命福报大的人是怎样的？
1、记住了：过劳者死、过慧者天、困了就睡，饿了就吃，有活就干，没苦就别硬吃。人性玄学，因果真相看了让人大彻大悟：人的相貌七年一变,人的气色七天一变，人的神韵七分钟一变。人是气死的，花是浇死的。
凡是大病，必与情绪有关，长期情绪不佳，必定会催生大病。养生不是一味地讲究吃什么喝什么，养生养的是心态，养的是情怀，
养的是格局。凡是劝不动、拦不住的，那就是命。但凡有一个人拼死都不听劝，说明这条弯路他必须走，这个劫他必须渡。
2、说一个你可能不信的玄学真相：老天真正想给你什么东西，一定是推着你走，让你毫不费力地得到。恰好你有这个想法,
想做某件事，突然就有贵人来帮你，一切水到渠成，稀里糊涂地就成功了，这就是命。
3、衣服能少买就尽量少买，饭能少吃就尽量少吃。古人有一句话说得好：“减衣增福，减食增寿。"现在的人恰恰相反，都在增衣增食，欲望不停地增长，身体的负担也不停地加重。我们要学会给生活做减法，减少不必要的负担和开支。《道德经》上说：“知足不辱，知止不殆，可以长久。"懂得适可而止，福禄才能长长久久，连绵不断。大道至简，修行的最高境界是低配生活、高配灵魂。智慧的人都是減衣减食，减少欲望，懂得丰盈自己内心的人，才能活得更加通透。
4、不管你信与不信，你能嫁给什么样的，是你自己修来的，因为福报相等，方为夫妻。有福之女不进无福之家，无福之人进不了有福之家。人与人的气场都是相通的，你本身福分不够，才会进入无福之家。所有配偶都不要去抱怨你的另一半，因为你俩的福报业力差不多。积德行善，积累福报，当你的福报足，你就能拥有好的家庭和婚姻。
5、配不上你的人，老天会自动让他退场。当上天想让你转运，但你身边的人又配不上你的时候，这时他会让你心里承受背叛之苦，甚至你会跌入谷底。但你要记住，这一切并不是为了毁了你，而是要把压轴的礼物留给你。否极泰来，最后接到的往往都是最好的。
6、不把别人对你的排挤、孤立、诋毁当做是坏事，那是你的福报。你有没有想过，为什么会触发别人对你使用烂手段污蔑你呢？
因为你的福报太大了，大到引起他们的嫉妒、眼红和排挤。他们想用这种方式来消耗你的福报，让你在这个过程中纠结、自寻烦恼。表面上他们是在关注你，实际上他们是在羡慕你，因为你太优秀了，有你在的地方，他们毫无存在感。俗话说，有福之人千人恨，无福之人恨千人，所以他们根本就是没有福报的。
7、言语压君子，衣冠震小人。人一定要注意自己的形象，身若衣裳没人欺，肚里无食无人知。南怀瑾老先生说，人只有留下第一次印象，才会有第二次的机会。先敬衣后敬人，先敬皮囊后敬魂。形象一定要走在能力前面，因为这个世界上有太多的人会以貌取人，从一个人的穿衣品位来评判你的实力，不然你就很容易被低估。
8、永远不要在别人没有求你的情况下去帮助任何人。因为每一个人都是在苦难中成长，如果你在别人没有找你的情况下去帮
助别人，就是把你自己的想法强加给他人，是一种总想展示自己慈悲的欲望，不仅会消耗自身能量，还会害了他人。因为经历和劫难都是用来醒悟的，你帮别人跳过了这个步骤，他就永远无法明白其中真正的道理。如果一个道理不是自己悟出来的，就不能够完全吸收和理解。这就是为什么很多人读了很多书，知道很多道理，却依然一事无成,因为这个是他们自己悟出来的道理。这个世界没有救世主，能解救自己的只有自己。
9、记住了，过劳者死，过慧者天，困了就睡，饿了就吃，有活就干，没苦就别硬吃。吃苦的意义并不等同于意义非凡，吃喝玩乐也不等同于虚度光阴，笨不笨也没有关系，人生的意义是在当下。这些看似玄乎道理，从不是什么虚无的天命，而是老祖宗藏在人间烟火里的生存智慧。所谓的福报磁场命数终究是抵不过一颗平常的心。最实在的玄
学，也是最通透的活。
都刷到这里了，祝你祝我祝我们大家一顺百顺。
活不明白的人 retweeted
一个暴论：
你越需要努力维持的优势，越可能不是护城河。
速度不是护城河，因为你必须一直跑。
流量不是护城河，因为你必须一直追。
技能不是护城河，因为别人迟早会学会。
真正的护城河，是你停止奔跑后，
过去的积累依然在为你创造价值。
活不明白的人 retweeted
如果你是一个细心观察的人，那么你就会发现这样一件事：
很多健全人格的孩子原生家庭未必幸福。
同时健全人格孩子的不良原生家庭基本上是同一类，即父母属于不管不顾、疏于管教型，也就是一般意义上的不负责。
通常来说，在父母都不称职的情况下，父母不管的比父母多管的口碑要好很多。当然也不是说父母不管就是对的，只是你随便转转就会发现，吐槽父母控制欲强、思想封建、重男轻女、逼事特多、发狂抽风的数量，远远大于吐槽父母不闻不问的。大众在对父母控制自己的恨意已经恨到上升至打击文化糟粕、批判社会压力的程度了，但是对于父母不管自己的抱怨最多就是觉得父母人品不行、觉得自己很无助很脆弱；
而且没管过孩子的父母和多管孩子的父母心理预期不一样，不管的父母知道自己没管，对孩子可能还有亏欠心理，要是孩子没走上歪路，那更是谢天谢地，但多管的父母一定会因为多付出的力气，想要得到更多的回报，因而提高对孩子的预期，尽管他们对孩子的帮助可能是负作用，也会觉得自己没有功劳也有苦劳，理直气壮问孩子要功劳。
另外还有一点是我的个人经验：如果原生家庭给不了助力，一定要放权。
权力这个东西很微妙，它会让两个看起来相同的孩子走上完全不同的道路。
打个比方，都是两个看起来很懂事的孩子，一个是在父母“你要乖，把自己的事做好”“你要听话，不要给家里增加负担”的环境下成长起来的，一个是在“父母能力不够，家里的事情可能需要你多多操心”“这一二三件事都得由你决定”的环境下成长起来的，后者一定会比前者更接近真正意义上的成熟。
而这其中的差别，就在于自主的决策权。
现在网友对贫穷的原生家庭怨气很大，
贫穷当然是一个原因，另外一个原因则是没有权力。
连决定自己往哪走的权力都没有的贫穷，是绝境。
很多人不理解我为什么觉得贫穷没什么大不了，鸡同鸭讲很久之后我才意识到：他们的人生里钱和权是一起被剥夺的，甚至他们从来没有意识到权的存在，他们的贫穷伴随着枷锁，并被告知只有富裕了才能更自由，在这种情况下，自然不敢相信，世上还有贫穷但自由这种存在方式。
但其实，匮乏而自由才是生物存在于地球千百万年来最基本的生存状态，它最符合人性。
当人有权决定一些事情的时候，心态和完全被约束时是截然不同的。
这也就是为什么这年头巨婴遍地，就是因为不愿意放权的父母太多，好一点的宁愿大事小事操办好都不愿意让孩子自己面对风险，差一点的什么玩意儿都拿不出来也要装成老子看谁都是孙子。
原生家庭恶劣的人，解决方式基本上为逃离而不是改变父母，除了难度差别，也是因为“逃离”这个行为能拿回自己被父母剥夺的、决定自己的权力。
从另一个角度来说，父母不管不顾的人，早就拿到了这个权力，所以他们的精力会更少放在对抗父母上、而更多地去面对自己，这其中会诞生很多小混混小太妹，会对社会治安造成影响，很多误入歧途的年轻人就是因为父母不管，但是父母不管得抑郁的概率，远比父母乱管的概率要低。
活不明白的人 retweeted
在屠宰场干了5年，告诉你一个秘密：动物今天要死，它们全都知道
我在屠宰场干了整整五年，每天跟猪牛羊打交道，见过的生死场面成千上万。说句掏心窝子的话，没入这行之前，我跟大伙儿一样，觉得牲口嘛，吃吃睡睡，稀里糊涂一辈子，哪懂什么生死。可五年下来，我摸透了它们每一个眼神、每一个动作，才发现自己当初多天真——这些不会说话的家伙，心里跟明镜似的，自己哪天走，清清楚楚。
平日里，待宰圈那叫一个热闹。猪拱猪、羊顶羊，抢食的打闹的，眼神清亮温顺，该吃吃该喝喝，天塌下来都不耽误长膘。可一到屠宰当天，那气氛说变就变，比翻书还快。整圈牲畜像商量好了似的，瞬间安静下来，挤成一团，紧紧挨着彼此，浑身抖得跟筛糠一样。那抖不是冻的，是打骨头缝里渗出来的恐惧。你赶它走，它四只脚死死扒着地，几百斤的大猪平时一轰就跑，那天愣是钉在原地往后缩，好像前面那条通道是鬼门关。老话讲“万物有灵”，我原先半信半疑，后来彻底信了。
牛的表现更让人心里发酸。但凡当天要走的牛，从早上起就不吃不喝，低着头杵在墙角，一动不动。我亲眼见过无数次，大颗大颗的泪珠子顺着牛眼角往下滚，湿漉漉的眼睛望着你，不挣不扎不吼叫，就那么默默流泪。有一回，一头养了好几年的老牛被主人牵来，主人站栏杆外看了一眼，那牛瞬间红了眼眶，直勾勾盯着主人，温顺又卑微，一步三回头地跟着我们走。那画面，我这辈子忘不掉。羊也一样，平时蹦蹦跳跳软软糯糯，临了却异常安静，紧紧偎着同伴发抖。赶别的羊成群往前冲，唯独那天，你推我挤谁都不肯带头，偶尔被单独牵出来的小羊，发出细细的凄厉叫声，不是闹腾，是真害怕。
时间一长，我们工人不用看单据不用记编号，单凭状态就能判断个八九不离十——活蹦乱跳的是来日方长，沉默发抖、不吃不喝、眼神惶恐的，全是今日宿命。你说它们听不懂人话、看不懂流程，怎么就掐得这么准？其实道理不复杂，流水线一开，前面的同伴一个个消失再没回来，后面的全看在眼里；环境里那股肃杀的气息、同类压抑的悲鸣，它们比人敏感百倍。俗话说“蝼蚁尚且贪生”，何况这些大牲口？它们沉默、发抖、流泪，不是傻，是无力回天的绝望。
五年下来，我这心态彻底翻了个个儿。刚入行那会儿年轻心硬，只当是谋生糊口的活儿，见多了也就麻木了。可干得越久，心越软，越觉得该存一份敬畏。走出屠宰场，我再也不糟蹋粮食，每一块肉背后都是一条热烈活过、恐惧过、挣扎过的命。它们从出生到落幕，没做错任何事，却坦然接受了既定的安排。反观咱们，衣食无忧平安顺遂，倒常常为鸡毛蒜皮纠结、为一点得失内耗，想想真有点滑稽。
所以你看，活着本身就是天大的福气。所有的矫情、焦虑、委屈，搁在生死面前，屁都不是。心存敬畏，懂得珍惜，善待万物，大概就是人这辈子最好的修行。说到这儿我倒想问问你——下次端起饭碗的时候，会不会也想起那些沉默发抖的生灵，然后觉得，眼前这口热乎饭，真香？
活不明白的人 retweeted
The man who truly understands female nature never gets angry at a woman again.
Because you realise, emotion is her logic.
Read. That. Again.
She'll contradict herself.
She'll say one thing and feel another.
She's not lying. She's just feeling differently now.
Her truth changes with her mood.
You break yourself trying to make her consistent.
But consistency is your nature, not hers.
She's chaos. You're order.
You don't tame chaos. You stabilize yourself within it.
She doesn't test your love.
She tests your center.
Every emotional storm she brings is checking whether you'll drown or stay still.
Most men argue to prove logic.
Wise men stay silent and watch emotion burn out.
Because she'll return to reason... once the storm dies by itself.
Understand this:
She feels safe when you don't react.
Not because you're cold,
but because your calm tells her she can lose control without losing you.
That's why emotional control is power.
You don't control her, you control the frame.
And whoever controls the frame... controls the bond.
She's supposed to feel everything.
You're supposed to hold everything.
That's masculine polarity.
That's why she follows your lead, not your words.
Never hate her for being emotional.
That's what makes her feminine.
Just don't let her emotion decide your reaction.
That's what makes you masculine.
A woman's chaos reveals a man's order.
If you lose control, you lose leadership.
Understand her nature.
Master your emotion.
And she'll never break your peace again.
活不明白的人 retweeted
想用 Grok Bot 组建一支内容团队
不如看看这个由Elon Musk 转发过的文章（中译版）
- 内容总管：只有它接你的消息，给选题打分，挑出 5 个
- 研究员：每周交 10 个带来源的选题
- 写手：照你的语气写，一篇只讲一个观点
- 视觉师：先喂 15 张参考图，保证风格统一
- 分析师：每周一早上把上周数据发给你
- 排期员：给每篇排发布时段
- 发布 bot：成品放进日历，先存草稿
你只要做两件事：定方向，最后审稿。
原文 Prompt 都在文章中，
换成你自己的内容方向就能用 👇
活不明白的人 retweeted
omg kylie jenner wearing the 22 million dollars fantasy bra at victoria’s secret show
Readers added context they thought people might want to know
This piece is $50 million.
x.com/_Jacobandco/st…
活不明白的人 retweeted
孙宇晨的这个采访反响强烈，但是这个视频最大的Alpha其实是主持人。你难道不好奇，是谁让孙哥瞬间变了一个人，收起薄肌黄毛的嬉皮笑脸，这么严肃认真地输出？
他叫金明 William Joy，圈内叫他仙道。很低调，连 X 账号都没有。但他绝对是一个T0级的人类，我觉得能放到一起对标的大概只有谷爱凌了。他的履历第一眼看离谱到像编的：
- 现役自由潜水国家队，世界冠军，两项世界纪录，59 项国家纪录，打破了欧美33年开赛以来对自由潜水所有世界纪录的垄断
- 本科进哈佛学数学计算机，学生时代创业，入驻Harvard Innovation Lab，拿哈佛真理基金投资
- 极链科技创始人，27 岁拿到包括阿里在内的 10 亿元投资
- 湖畔大学四期，最年轻的创一代学员
- 从 2010 年持有特斯拉至今，加拿大持有 Tesla 最早的自然人
- 投资人，掌舵908HOLDING家办，前几天Token2049 Coinbase 全球交易赛获得第三，亚洲第一，为中国队拿到唯一的奖牌
仙道今年7月在本末社群的香港活动上做过一个精彩的压轴演讲，我推荐X上的大家如果没有看过，一定不要错过。覆盖面涉及到投资、卡牌、健康抗衰biohacking、美学、人生哲学、运气、社会责任，信息密度极高。在这个一天薄肌黄毛复读机的时代，已经很少能看到这么有深度+inspiring的内容了。
孙哥对话的视频，我只是2倍速看了一遍而已，仙道的这个视频，我1.5倍速看了两遍，甚至还在不断回去看细节。不要看AI总结，这个视频值得你的时间，看完你会来谢我。
孙宇晨最新深度采访完整版：看空BTC，看空纳指，观望ETH，看好AI应用，不玩A股... 严肃分享了很多市场观点和交易仓位，值得一看
看空BTC。认为比特币面对AI和量子计算的威胁很难全身而退，市场低估了这类风险对 BTC 的潜在冲击。抗量子升级只能救"愿意自救的人"，硬分叉冻结老币在比特币的去中心化下几乎不可能达成共识。但是他的BTC是底仓，在过去一年的下跌中并没有减仓。
ETH目前仅2成仓位观望。 在去年 3600–4000 减了八九成的ETH（去年 11–12 月，减持逻辑是 4800 那个"只靠 Tom Lee 续命"的二顶），截至目前仍然没有买回。ETH减仓期间，他增配了美股。
纳指中线"微微看空"，看空但还没做空。认为资金抱团太严重，硬件股被炒成软件股，AI 循环融资一出事全出事。美债是所有资金的"母级"，现在被权益"子级"吸血，利率必须高才接得到钱，高到一定程度钱又会倒流。芯片短期不排除过剩，像 2000 年的光纤。
AI板块最看好应用。尤其 AI 健康管理（数据采集→挖掘→决策，不用等生病才去医院）。最不看好存储、光模块。一个锚：单一企业市值上限≈美债的一半，所以英伟达顶多再翻 4 倍，而应用层能翻 4 倍以上的机会太多了。明年后年主题会分化。
人民币会走强，美债危机被过度担忧。只要美国还握着 AI（芯片、存储、模型）的终极控制权，美债就不缺买家，"孙悟空跳不出如来佛的手掌心"。
基本没有A股仓位，但会做一些研究。对于A股光模块行情，他的解释是，这一方向能够连接美国AI投资需求，同时中国企业已有一定制造与产业布局，因此容易形成资金集中。所有老登类资产（白酒等）都不看好，新登类资产积极拥抱。
Hyperliquid是本轮周期里重要的新发展。认为美股永续合约为整个行业打开了新的产品空间，DEX 能否挤掉 CEX 取决于美国监管给不给 Uniswap 式豁免。
RWA 空间非常大。波场11月也要大力推美股上链，逻辑同 USDT：给第三世界一个配置美元资产的入口。
推荐书单：安·兰德《源泉》、王小波《黄金时代》、孙学 @justinsuntron @sunyuchentron
活不明白的人 retweeted
被大厂边缘化后，他56岁创办了台积电。
台积电现在有多神，张忠谋上半场就有多惨。
1986年，张忠谋55岁，所有人说该退休了。
27岁拿到斯坦福博士，进了德州仪器。25年做到副总裁，管着三万多人。
然后新CEO换帅，嫌他不听话，把他调去管消费电子，又调去管培训。
大厂人都知道这是什么意思。不是你不行了，是你老板的老板不再是你的老板了。椅子还在，但坐上去的人不是你。
54岁，他干不下去了，辞职。中间晃了两年，没人要他。
他不是带着梦想走的。他是带着没地方可去的处境走的。
但恰恰是这种无处可去，替他把那条退路断了。
如果在公司还能待下去，他不会走。如果还有一个体面的位置等着他，他不会去干一件所有人都不看好的事。
56岁，台积电成立。
当时他去筹钱，每一个富豪家族都拒绝了他。他拿到的钱，是几方拼凑出来的。专利是零。没有人愿意加入一家只做代工、不设计的公司。
但张忠谋做了一个铁律：台积电永远不设计芯片。
这条铁律反而解锁了整个芯片设计产业：你只管设计，制造我来，互不竞争。
他也恰好撞上了台湾的半导体战略窗口。
然后苹果来了。2007年，手机需要芯片，苹果不想把设计给对手，找到台积电。
这个电话，把一家所有人都觉得会失败的代工厂，变成了地球上最重要的科技公司。
台积电市值比同行加起来还多。
@初 Irvine Fran 是《下半场实验室》嘉宾，台北人，文化行业干了17年。她讲张忠谋的时候说：「人怎么可以35岁之后就不工作？那会错过50岁变成张忠谋的机会。」
她还讲了一个判断：「好运是随机掉落的，掉在中等程度的人身上最多。」
不是最强的，也不是最聪明的。是中等程度，但持续在场的人。
她用的词不是努力，是出摊。
「人生就是摆摊，你每天都要出摊。」
张忠谋不是靠天花板级天赋赢的。他靠的是55岁被推到墙边没有退路的时候继续往前走。
被边缘化不是淘汰，是系统在替你止损。它砍掉的不是你的未来，是你舍不得离开的那个工位。
下次被调了组、换了线、汇报给了不认识的人，别着急，也许是老天在给你信号，告诉你可以放心走入下半场了。
活不明白的人 retweeted
现在的 AI 明明是工程师敲代码造出来的，为什么发明它的人却说，人类根本不知道它在里面怎么算出来的？
哥伦比亚广播公司《60分钟》的主持人佩利（Scott Pelley），曾当面质问辛顿（Geoffrey Hinton）。
辛顿在 1986 年搞出了训练现代神经网络的核心算法，在 2024 年拿了诺贝尔物理学奖。
佩利问他：这不是人类设计出来的吗？怎么可能不知道它怎么工作的？
辛顿说：不，它不是人类设计的。我们只设计了它学习的规则。
什么叫只设计了学习的规则？
它跟平时程序员敲代码，到底差在哪？
我们平时以为的写软件，是人类把每一步规矩定死。
比如写一个算税收的程序，或者写一个图书管理系统。
第 10 行写输入收入，第 20 行写超过 5000 块扣多少百分比，第 30 行把扣完的钱打在屏幕上。
计算机每走一步，都在严格执行人写好的指令。
如果算错了一分钱，程序员打开代码，顺着行号一行行往下查，肯定能在某一行抓到那个打错的字符。
在这种系统里，人类是绝对的设计师，计算机只是个听话的算盘。
但神经网络完全不这么干。
如果让工程师用这种传统办法，去教电脑认一张猫的照片，工程师当场就得投降。
天底下的猫有黑的、白的、花纹的，有正脸、侧脸、趴着的，甚至只露出一只耳朵。
人类根本写不出几万行规则，把全天下所有猫的外貌特征全穷举出来。
于是辛顿他们在 1986 年换了一条路。
人类干嘛费劲去写那套认猫的规则？
我们直接写一个它自己怎么学的数学机制。
这个机制在代码里其实短得惊人，核心就是两样东西：反向传播算法和梯度下降。
加起来甚至用不了几百行代码。
这几百行代码干嘛用的？
它不负责认猫，它只负责挨揍改错。
一开始，神经网络就是一个空架子。
里面堆了几千亿个像神经元一样的连接点，每个点上随便填一个随机数字，这叫参数或者权重。
你给它看一张猫的照片，它在几千亿个随机数字里瞎撞一圈，最后在屏幕上猜了一个词：拖拉机。
猜得离谱对吧？
这个时候，反向传播算法登场了。
它算一下猜成拖拉机差了多远，然后把这个误差，顺着几千亿个数字节点一层层倒推回去。
哪几个数字把结果往拖拉机带偏了，就把它改小零点零几；哪几个数字隐约猜对了一点点，就把它稍微加一点。
一轮算下来，每一个数字都只挪动了一丁点距离。
调一次有用吗？
根本看不出任何变化。
但如果不是调一次呢？
如果把整个互联网上几十亿张图片、几万亿字的文本，全部灌进这个学习算法里呢？
成千上万张顶级显卡日夜轰鸣，把这个反向传播的过程重复了几十万亿次。
每一次算错，几千亿个参数就跟着集体抖动微调一次。
这就像水滴石穿。
几十万亿次微调之后，原本杂乱无章的几千亿个随机浮点数，竟然在高维空间里自己编织成了一张极其精密的网络。
它不仅能秒认出任何角度的猫，还能翻译十几种语言，甚至能顺畅地写代码、推导微积分。
到了这一步，最诡异的事情发生了。
你跑去敲敲那个训练出模型的顶尖科学家的桌子：
它到底是怎么根据上文，算出下一个词该写什么的？
科学家只能把那个最终训练好的模型文件拖出来给你看。
那个文件打开，几百个 G 的大小。
里面没有一行逻辑规则，没有一句人类能看懂的指令。
只有几千亿个密密麻麻、带小数点的浮点数。
你问科学家这些数字组合在一起到底在表达什么概念？
没人能说得清。
这就是辛顿打的那个比方：人类写的是进化的法则。
我们写出了类似物竞天择的数学公式，然后把海量数据当成原始汤倒了进去。
那几十万亿次计算，就是机器内部长达数亿年的微观进化。
最后它自己在黑暗里进化出了眼睛，进化出了大脑回路。
我们清楚每一个神经元放电的数学公式，能测量每一个浮点数乘法的结果。
但当几千亿个神经元交织在一起涌现出智慧的时候，那个具体的大脑结构，并不是人类画图纸一张张雕出来的。
我们亲手造出了一辆跑得飞快的车。
但油门踩下去之后，底盘里的零件正在用我们看不懂的语言，自己运转。