howie.serious

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howie.serious
1小时前
一件小事，做到就立省3万，每年。 在书店看到新开的“英文分级阅读馆”，有点感想，和你聊聊。 理念是科学的：重视阅读；用英文书籍开展分级阅读；开始前先摸底，用star-reading系统来测试阅读能力蓝思值；后面应该还有定期测试； 但商业模式不好评：年卡18000元，权益是每周来馆里读书两次，每次2小时，有老师现场陪读； 思考：阅读是要分级的，这样，学习者的阅读能力才能拾级而上；阅读能力是要量化的，孩子和家长要对自己的阅读能力有清晰准确的了解（lexile 蓝思值，我以前给小树每个月都测一遍蓝思值）；阅读是要以年为单位投入的（每天1小时，一年也才365小时的训练，需要多年投入，才能培养出一个终身阅读者）； 但是，阅读是无法且不能外包的：18000块年卡，加上104次交通的时间金钱精力成本，合计不少于30000一年，换来的只是104小时的阅读。 对比之下，家长自己在家，按照《内驱式学习》第二部分的理论和系统方法来落地，每天共读半小时，效果上吊打这个3万一年的方案。 小树同学一次英语培训班没上过，但是8岁FCE，整个方法论、经验教训，在书的这部分内容里都掏心掏肺毫无保留分享了。关键看哪些成年人愿意去执行，每天晚饭后花半小时来实践。 从今天的遭遇来看：家庭共读，立省3万，还是每年🤣。（这年头挣钱容易吗？省到就是赚到）
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1天前
grok4 发布了，对我的影响是：让我发现自己上次使用 grok3，还是在 4 个月前 🤣 有推友是日常主力使用 grok 的吗？
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1天前
又来到了书的海洋... 又加印了一批，再来现场签名。
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1天前
《县中的孩子》读后：城里牛马，与乡下牛马🐮🐴 --- 《县中的孩子》这本书，在舆论场上引发强烈争议，一个原因是它把教育问题分为城市教育（精英教育）和县域教育（普惠教育），还认为县中孩子有“见识差距”，会因为自卑而“自我退缩”……我对这本书把现实如此二分，是明确不同意的。 在我看来：不论是城里老鼠，还是乡下老鼠，它都是老鼠；不论是城市牛马，还是县域牛马，他们都是牛马。 二者的差异（见识、兴趣班、世面等）是表面的，二者面临的教育/学习问题是一样的。 我自己是乡下老鼠，进城我发现，城里老鼠和乡下老鼠并没有显著的“见识差异”：人文通史、世界通史、对读书的热爱、对求知的热爱，大多数城里老鼠都没有特别之处，甚至不如乡下老鼠们有求知欲。 现在小树是海淀区的城里老鼠啦，我观察很多北京老鼠，也没有对身边的博物馆、美术馆、书店有多大兴趣啊，反而可能会比较重视物质享受，拜金拜物。对比之下，乡下老鼠们就算对物质的“见识”少了一些，我觉得不是问题。乡下老鼠们的努力，反而在数理化等学科基础上非常扎实，完全不需要自卑。 但二者都面临ai冲击，这是确实的。两个群体面对同样的问题，需要同样的教育/学习范式转变。 全文：
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1天前
openai 准备在几周内发布 ai 浏览器 👏👏👏 浏览器太重要了：目前的 chatgpt web 版是功能最强的，比 mac desktop 和 ios app 都好用。 所以，推出自己的 web 浏览器，不但能增强 web 体验（chatgpt 和 web 内容无缝整合），也能让 chatgpt 功能更强大。 期待。🤩
#AI编程：群雄逐鹿，Gemini、Grok、OpenAI混战· 290 条信息
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1天前
活久见：出版行业的人，脑回路怎么接线，才能想到把“livewired”翻译成“粉红色柔软的学习者”？ 因为有人把“educated”翻译成“你当像鸟飞过你的山”？ 还有没有人管管他们了😂
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1天前
我怎么这么糊涂🤣：有3个Surge Mac账号，合计15个seats。 这次一口气全部升级到Surge Mac 6。除去自己和家人用的，还有几个闲置的席位，有需要的可以搭车； 价格：25美金一个seat（是单席位license价格50美金的一半）； 上车后终身有效（下次付费升级时，支付升级费用/5即可）。 有需要的话，dm我。
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2天前
小区微信群唯一的价值，就是定期发电诈实例。 堪比故事会。 这些人的认知水平，似乎和账户现金余额不太匹配啊🤣
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2天前
mark一下：“小破号”关注数43000。🎉 启示：用数字说话。 数字这个东西，确实俗气，但是，如果你能持续记录数字的变化，就会给你的行动带来源源不断的有效反馈。 25年2月到现在，无意中被分割为一个个里程碑时间，对应的行动是：先试试100天日更（ai与人的结对子写作），然后试试轻量化日更（图文形态）…… 附带的一个好处，是让整个过程很有趣，好玩。
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2天前
2025了，努力，还有回报吗？ 回顾这两年的社会热词：内卷、躺平、松弛、活人感…… 这些热词，不是随便或莫名其妙火起来的，而是对社会情绪、群体心理的高度压缩，是看到、理解时代精神的窗口。 这些关键词，都指向人们心中的同一个价值冲突：努力，还有回报吗？ 有足够多否定证据：职场、行业、教育、商业、甚至体制内，各行各业各个领域各个年龄段全面内卷。所谓内卷，就是“努力的边际收益极低”这一现象。不内卷，一份努力一份回报；内卷？10份努力，0.1份回报。 单单针对教育这件事，一个结论：2024以后，单纯努力，”应试教培教育内卷“模式的努力，回报极低，roi极低； 供给侧（学生学校家长）确实可以往死里卷，但是，需求侧已经迎来剧变（经济周期、ai冲击）； 我所理解的出路：“内驱模式下的努力”，才可能是出路。 这是努力的范式转换：如果孩子不喜欢，怎么能学的好？还一辈子学的好（终身学习是必然）？必须内驱，必须从兴趣到喜欢到热爱，发现并培养终身学习的驱动力，搞丰富模式而非贫乏模式的学习，必须从小就走终身学习的道路。 一个概念来总结，就是：“内驱式学习”❤️。
#阶层固化：努力的价值重估与务实应对· 127 条信息
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howie.serious
3天前
🐑 薅羊毛信息1条： 出版社把《内驱式学习》上架小红书了。如果你之前没在小红书上买过东西，就会有新客优惠。 买两本书，能抵扣30，合计只要99块🤣（这是各种购买渠道中的最低价。即使是作者批量采购，一本也只能做到5折。所以我忍不住买了两本，哈哈） 可以再买两本，摊平成本；送朋友也是极好的。
#阶层固化：努力的价值重估与务实应对· 127 条信息
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3天前
if 你正困惑迷茫焦虑失落，then 去读书（求知，知识获取，构建认知框架）； if 读书了，then 行动，从“知道”到“做到”； if 已经在做了，then 稳定、一致、持续、坚持（纪律、习惯）。 --- 原图的文案过度简化了，但是，从左上角的混乱红方块，到右下角的有序绿方块，这几步的转变和顺序都挺好的。玩一下看图说话🤣
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4天前
这个“青岛大学”，把“情况说明”写的如此没有人性， 根本原因就是这个“青岛大学”不对“人”（员工、学生）负责，而是对其他对象负责（谁？）。 听说，权力只对权力的来源负责。 那么，可以猜测：这些“人”不是权力的来源，而是权力的使用对象。
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4天前
一个人的英语口语能力，到底是怎么学/练出来的？ 2个要诀，少花10万 🤑
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howie.serious
4天前
openai 竟然给 chatgpt 安排了一个“study together”功能🤣 （尚未发布） 可以有，非常可以有。👍
#AI编程：群雄逐鹿，Gemini、Grok、OpenAI混战· 290 条信息
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4天前
中国教育的问题，是一个注定无法解决的问题。 因为，问题在教育，但是根子在教育之外。 那么，为什么还是思考、讨论“教育问题”呢？ 因为，解决问题的前提是解释、认识、理解。在整体、机制层面，教育问题是无解的。在个人、家庭层面，教育问题是可解的。 解决方案很简单：家庭教育、科学学习、内驱式学习、终身学习。 另外，多读书。读书把贫乏模式的教育变成丰富模式的学习，对意识形态灌输的毒害则是大脑排毒。
#高考反思：名校情结下的教育之殇· 108 条信息
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4天前
1 个不可思议但千真万确的事实： 蘑菇与人之间的共同点，实际上大过蘑菇与植物之间的共同点。 --- 植物靠光合作用，真菌和动物都靠呼吸作用。 真菌与动物有共同祖先，而植物在生命演化道路上早早就分道扬镳了。
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5天前
🐒 人类的“72 变”神通，是如何失去的？又如何找回？ 📘 读savage的这篇文章，答案比你想的更可怕，也更简单～
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1周前
豆瓣读书“出分”了，感觉就像高考出分🤣
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1周前
一款以背面为卖点的科技产品🤦‍♂️
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1周前
关于“贝叶斯概率”的一句话分享，竟然能有 100k 的 view 🤣 原材料：我和 o3 对话中，对我自己有触动的一句； 这句话触动了我，然后我优化了表达，加了“先验”、“似然”、“后验”这几个解释（和贝叶斯公式建立关联） “调参”自己的世界模型：这句话我觉得可能跟 chatgpt memory 功能有关，历史对话中我有很多这样的表述。 启示？ 不论阅读什么材料，书籍文章或视频，关键要启动自己的思考。而最好的深度思考方式就是和 chatgpt 思想对话，相互费曼。 然后，把你的启发发到推特上，和推友们分享分享，真人思想对话🤣
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1周前
deep research 就是最有生产力的 agent 类型/应用场景。 看这一大堆 deep research agents！🤣 启示？ 不当喜新厌旧的渣人类。还是要注重把 deep research 用起来哦。
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 10 条信息
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1周前
“贝叶斯概率”的一句话总结： 不要死守一次成见（先验，prior）， 而要让证据（似然，likelihood）持续“调参”自己的世界模型（后验，posterior）。
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1周前
上下文工程（context engineering）✅ llm 的权重（weights），相当于人脑的长时记忆；llm 的上下文窗口（ context window），相当于人脑的工作记忆。 以 o3 为例，有 40 万 token 的上下文窗口，远胜人脑 7±2 单位的工作记忆空间。 所以，压榨顶级模型的价值，压榨 200 美金 pro 会员的价值，关键在意充分利用 llm 巨大的工作记忆，在执行任务时填充必要的、高质量的、高信号低噪声的上下文信息。 人类工作也是如此。团队协作的关键之一就是 context 同步。 llm 的 context engineering，如何理解？ 一切操作 llm 上下文窗口的方法，都是上下文管理/工程，包括但不限于提示词、任务描述与解释，few-shot 示例，RAG，相关数据，工具，状态，历史。 用好你的 llm 上下文，就像用好你大脑的工作记忆。
#AI编程：群雄逐鹿，Gemini、Grok、OpenAI混战· 290 条信息
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howie.serious
2周前
今年 2 月 10 号开始搞公众号日更 100 天的玩法， （阴差阳错，非有意为之，只是玩的时候慢慢发现可以验证 ai 在实际环境中对我的生产力提升） 运动就断掉了， 今天开始重启。每周四次，合计每周 150 分钟中等强度运动（WHO 建议目标）。