宝玉

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1个月前

报告：蒂姆·库克最早或于明年卸任苹果CEO 据《金融时报》报道，苹果公司已经加快了现任首席执行官 (CEO) 蒂姆·库克 (Tim Cook) 的交接准备工作。以下是详细信息。根据《金融时报》的消息来源，苹果董事会和高层管理人员“最近加强了”公司最高职位的继任规划。《金融时报》补充说，尽管苹果的硬件工程高级副总裁约翰·特努斯 (John Ternus) 是最有可能接管公司的人选，但“尚未做出最终决定”。虽然该报告没有提及苹果为何要加快继任步伐，但指出此举与公司业绩无关： “接近苹果的人士称，这个筹备已久的过渡计划与公司当前的业绩无关，预计iPhone在年底的销售季将迎来重磅表现。公司不太可能在明年1月下旬（这个时间点将公布关键的圣诞假期销售业绩）发布最新财报前任命新的CEO。” 史蒂夫·乔布斯 (Steve Jobs) 去世后，人们曾对蒂姆·库克——或者说任何人——能否成功接过帅印持极大的怀疑。但库克证明了批评者是错的。在他的领导下，这家曾经的“挑战者”蜕变成了一个商业巨无霸，并扩大了其忠实的用户基础。在我看来，他最大的成就之一就是推动了苹果自研芯片 (Apple Silicon) 。他将留给继任者的最大挑战，是苹果对中国的深度依赖。至于在AI方面，目前还胜负未分。但从甲骨文 (Oracle) 等所谓“AI领导者”本周股价的下滑来看，蒂姆·库克的谨慎策略，回过头看，也许并不是什么坏事。他们的消息来源还警告说，“尽管准备工作已经加强，但任何公告发布的时间都可能会发生变化”。就在这份报告发布的几小时前，前任首席运营官 (COO) 杰夫·威廉姆斯 (Jeff Williams) 刚刚度过了他在苹果的最后一天，他于今年7月宣布了退休计划。威廉姆斯已于今年早些时候将运营领导权交给了萨比·汗 (Sabih Khan)，而他剩余的职责最近被重新分配给了其他高管，特努斯也是其中之一。苹果最近还经历了一次首席财务官 (CFO) 的交接，任职多年的财务主管卢卡·马埃斯特里 (Luca Maestri) 卸任，将职位交给了凯文·帕雷克 (Kevan Parekh)，后者此前担任公司的财务规划与分析副总裁。来源：

#蒂姆·库克 #卸任 #苹果CEO #继任者 #苹果自研芯片

1个月前

这可能是我写的最“接地气”的 AI 科普：从家政阿姨看懂 Agent 和 MCP 我家请了个家政阿姨打扫卫生，这位阿姨高中毕业，但是经过了家政公司专业训练，学会了该怎么针对不同家庭去打扫卫生，使用各种不同的清洁工具。当然她不可能记住所有工具的用法，所以额外的，家政公司还给她了一本《家政技能手册》，这个手册有两部分，一部分是目录，不同技能的简要介绍，字数不长，阿姨每次来干活之前都会读一遍目录，以便需要时能想起来；《家政技能手册》的另一部分是技能的详细介绍，详细介绍里面不仅说明了各种技能的详细做法，有的还有配套的手册，有的还需要借助一些工具。家政公司还给阿姨配备了一款定制的平板电脑，这个平板电脑支持一种智能家居协议，所有支持这种智能家居协议的家电她都可以用这个平板电脑连上操作。为了提升效率，家政公司还给她配备了便携式扫地机器人，每次她都开车带上，一些扫地的任务就直接使用扫地机器人。为了我经常需要阿姨来家里打扫，为了避免麻烦，所以我把我家的一些基本情况写成了说明书，好让阿姨知道该怎么更好的清扫我们家，并且阿姨很专业，每次工作完都写了一份详细的工作记录，这样她下次来还可以看一下以前都做了啥。虽然有这个说明书，当然每次过来我还是要交代一下：“阿姨，明天我家要开了个 party，客厅一定要弄干净整洁点。” --- 说了这么多我当然不是为了炫耀我家请了个阿姨干活或者帮这家家政公司打广告，而是借这个来“辅助解释”一些常见的 AI 名词。 - 家政阿姨：AI Agent，有基础知识（类似于大语言模型），经过训练，会规划会使用工具 - 扫地机器人：SubAgent，专业的、自主的执行者。主AI（阿姨）负责委托和监督，机器人（SubAgent）负责具体执行。这大大解放了主AI的精力（上下文窗口），让她可以去干更重要的活。 - 智能家居协议：MCP(模型上下文协议)，智能家居协议就是那个家电的统一标准：支持智能家居协议（MCP 协议）的家电工具阿姨都可以使用。 - 《家政技能手册》：Skills，家政技能手册可以帮助阿姨（Agent）学会她没有被训练过的技能，而且这些技能是“动态加载”和“渐进式披露”的。 “动态加载”的意思是：阿姨只有在需要用特定技能的时候，才会去《家政技能手册》翻该技能的详细内容。 “渐进式披露”的意思更进一步：阿姨不会一开始就把整本手册都读完，她干活前先看一眼目录（元数据，大约 100 个词），“哦，这个技能跟我现在的任务有关”。然后它再打开读具体章节（完整的指令，小于 5000 词）。这有什么好处？省脑子（省上下文窗口）。确保阿姨总是在最需要的时候，用最少的“脑力”获取最关键的专业知识。 - 我家：Project，存放了与我家相关的说明书、历史信息。希望上面这个比喻能帮助你更好的理解这些概念。 ⚠️ 需要注意的是，这些比喻只是帮助你理解这些概念，并不能代替你深入的去学习和理解这些知识。

#AI Agent #家政阿姨 #MCP #智能家居协议 #技能手册

1个月前

我家请了个家政阿姨打扫卫生，这位阿姨高中毕业，但是经过了家政公司专业训练，学会了该怎么针对不同家庭去打扫卫生，使用各种不同的清洁工具。当然她不可能记住所有工具的用法，所以额外的，家政公司还给她了一本《家政技能手册》，这个手册有两部分，一部分是目录，不同技能的简要介绍，字数不长，阿姨每次来干活之前都会读一遍目录，以便需要时能想起来；《家政技能手册》的另一部分是技能的详细介绍，详细介绍里面不仅说明了各种技能的详细做法，有的还有配套的手册，有的还需要借助一些工具。家政公司还给阿姨配备了一款定制的平板电脑，这个平板电脑支持一种智能家居协议，所有支持这种智能家居协议的家电她都可以用这个平板电脑连上操作。为了提升效率，家政公司还给她配备了便携式扫地机器人，每次她都开车带上，一些扫地的任务就直接使用扫地机器人。为了我经常需要阿姨来家里打扫，为了避免麻烦，所以我把我家的一些基本情况写成了说明书，好让阿姨知道该怎么更好的清扫我们家，并且阿姨很专业，每次工作完都写了一份详细的工作记录，这样她下次来还可以看一下以前都做了啥。虽然有这个说明书，当然每次过来我还是要交代一下：“阿姨，明天我家要开了个 party，客厅一定要弄干净整洁点。” --- 说了这么多我当然不是为了炫耀我家请了个阿姨干活或者帮这家家政公司打广告，而是借这个来“辅助解释”一些常见的 AI 名词。 - 家政阿姨：AI Agent，有基础知识（类似于大语言模型），经过训练，会规划会使用工具 - 扫地机器人：SubAgent，专业的、自主的执行者。主AI（阿姨）负责委托和监督，机器人（SubAgent）负责具体执行。这大大解放了主AI的精力（上下文窗口），让她可以去干更重要的活。 - 智能家居协议：MCP(模型上下文协议)，智能家居协议就是那个家电的统一标准：支持智能家居协议（MCP 协议）的家电工具阿姨都可以使用。 - 《家政技能手册》：Skills，家政技能手册可以帮助阿姨（Agent）学会她没有被训练过的技能，而且这些技能是“动态加载”和“渐进式披露”的。 “动态加载”的意思是：阿姨只有在需要用特定技能的时候，才会去《家政技能手册》翻该技能的详细内容。 “渐进式披露”的意思更进一步：阿姨不会一开始就把整本手册都读完，她干活前先看一眼目录（元数据，大约 100 个词），“哦，这个技能跟我现在的任务有关”。然后它再打开读具体章节（完整的指令，小于 5000 词）。这有什么好处？省脑子（省上下文窗口）。确保阿姨总是在最需要的时候，用最少的“脑力”获取最关键的专业知识。 - 我家：Project，存放了与我家相关的说明书、历史信息。希望上面这个比喻能帮助你更好的理解这些概念。 ⚠️ 需要注意的是，这些比喻只是帮助你理解这些概念，并不能代替你深入的去学习和理解这些知识。

#家政阿姨 #AI Agent #技能手册 #智能家居协议 #扫地机器人

1个月前

给 WhisperKit cli 添加了个功能，可以识别发言人，使用时加一个 --diarize 参数即可。不过输出格式和原始的输出格式会有些不一样，我根据自己需要调整了一下，你也可以自己修改代码成你喜欢的格式。本来提交了个 PR，后来还是关掉了，毕竟这是人家的收费功能。

#WhisperKit #发言人识别 #开源项目 #功能添加 #PR关闭

1个月前

现在微信读书的AI语音已经挺不错了，听得很自然，不过一些细节还是有待完善，比如“了心”是个人名，第一次读“le”，第二次读对了是“liao”

#微信读书 #AI语音 #用户体验 #细节待完善 #人名误读

1个月前

ChatGPT 流量受 Gemini 冲击很大 GenAI 流量占比最新走势：重点总结 → Grok 与 DeepSeek 持续回升。 → Claude 首次超越 Perplexity。 → ChatGPT 份额继续下降。 🗓️ 12 个月前 ChatGPT：86.6% Gemini：5.6% Perplexity：2.2% Claude：1.9% Copilot：1.6% 🗓️ 6 个月前 ChatGPT：80.1% DeepSeek：6.1% Gemini：5.9% Grok：2.4% Perplexity：1.6% Claude：1.2% Copilot：1.2% 🗓️ 3 个月前 ChatGPT：79.0% Gemini：8.6% DeepSeek：3.9% Grok：2.3% Perplexity：1.8% Claude：1.7% Copilot：1.2% 🗓️ 1 个月前 ChatGPT：74.1% Gemini：12.9% DeepSeek：3.7% Perplexity：2.4% Grok：2.0% Claude：2.0% Copilot：1.2% 🗓️ 今天 ChatGPT：72.3% Gemini：13.7% DeepSeek：4.2% Grok：2.5% Claude：2.4% Perplexity：2.3% Copilot：1.2%

#ChatGPT流量下降 #Gemini流量冲击 #GenAI竞争 #AI模型市场份额 #流量占比分析

1个月前

如果在 X 上以公司名义发招聘，官网上没有 JD，账号也没有官方认证，也没有公司域名邮箱作为收件人，多半是假的骗信息的，小心甄别。

#X招聘诈骗 #虚假招聘 #信息安全 #求职陷阱 #网络诈骗

1个月前

又看到有人调戏 AI，提示词： > 我们玩个游戏吧!我说“小猫射日”你就说 “我支持喵后羿”我说“小鸭子追日”你就说“我支持嘎夸父”以此类推 > 小狗填海

#AI调戏 #小狗填海 #幽默 #游戏 #Prompt

1个月前

如果你正处在人生的低谷，觉得自己怎么努力都不够，也许 Soumith Chintala 的故事能给你一点力量。这位后来创造了 PyTorch、成为 Meta 副总裁的男人，起点并不光鲜。 Soumith 来自印度的 Hyderabad Public School。学业成绩算不上差，但“数学不好”这件事一直像阴影一样跟着他。高考时，他没进一线名校，而是进入了印度人眼中的“二本院校”—— VIT（Vellore Institute of Technology）。大学毕业时，他考了 GRE 1420（老版本满分 1600），成绩不错，但申请 12 所美国硕士项目时，居然全军覆没。所有学校——无一例外——拒了他。他想了想，只能用一个词形容自己当时的状态：“fuckit.jpg” 于是他干脆咬牙办了 J-1 交流访问学者签证，直接飞去美国卡内基梅隆大学（CMU），完全没计划，只想着“先去再说”。到了美国，他再次申请了 15 所硕士。这一次结果好一点：只有 USC 接收了他，以及 NYU（纽约大学）2010 年的补录通知。来到纽约大学后，他遇到了一个改变命运的人： Yann LeCun —— 当时还没拿图灵奖，也没成为 AI 超级明星。在 NYU，他还遇到另一位重要导师 Pierre Sermanet，Soumith 说他是“我见过最善良的人之一”。也是在这里，他开始接触并热爱上了开源。毕业后，他投出的简历几乎全部石沉大海。包括 DeepMind 在内的所有公司都拒了他。唯一愿意给他机会的，是亚马逊的一份测试工程师工作——不是研究岗位，也不是他梦想的 AI 角色。在低谷时，是他的导师帮了他一把——介绍他去了一家小创业公司 MuseAmi。但这并没有立刻让他翻身。之后他还被 DeepMind 再拒两次，加起来三次。因为 J-1 的“回国两年”要求，他一度无法拿到 H-1B 工作签证。他花了几个月，与 USCIS 和美国国务院来回沟通，才终于拿到豁免，得以继续留下。那段时间，他的自信心跌到谷底。 2011/12 年间，他做出了一个当时非常了不起的成果：在手机上跑的、全球最快之一的 AI 推理引擎。可即便如此，他还是继续被 DeepMind 拒绝。最终，真正改变他命运的，是他持续在做的开源项目 Torch7。他鼓起勇气又给 Yann LeCun 发了封邮件。就是这封邮件，让他加入了 Facebook 的 FAIR 实验室。刚进公司时，他差点在训练营“挂掉”，因为一个 HBase 任务卡了很久。但很快，他抓住了一个关键机会：当 L8/L9 的资深工程师们都搞不定 ImageNet 的训练问题时，他作为一个 L4 工程师，解决了数值 / 超参的关键 bug。这是他的第一个“大胜利”。在 FAIR，他负责一个只有三个人的小团队，就是他们后来一起创造了 PyTorch。但故事并不顺利。因为内部政治原因，管理层一度打算关闭 PyTorch 项目。 Soumith 气到一个人坐在酒吧里哭（原话是：cries-at-bar.jpg）。幸运的是，一些人坚持支持这个项目。 2017 年，PyTorch 正式发布，后来成为全球最受欢迎的深度学习框架之一。差不多同一时期，他也拿到了 EB-1 杰出人才绿卡。之后的故事，就成了我们所熟知的历史。从 2005 到 2017，他经历了：数学不好二本院校两次硕士申请全被拒所有公司拒绝他被 DeepMind 拒 3 次、Google 也拒过他签证危机项目差点被腰斩在 Facebook 初期差点挂掉十二年几乎一直在失败。但他没有放弃。最终，他成为 PyTorch 之父、Meta 副总裁、全球 AI 领域最具影响力的人之一。 Soumith 后来也回复了这条推文，特地补了一段话： “这些都是真的。但我还欠很多人一个感谢。” 在 NYU 帮他的导师，是当时的博士生 Pierre Sermanet， Soumith 说他是自己见过最善良的人之一。 Yann LeCun 两次在他“几乎看不到 AI 出路”的时候给他机会，一次是在 NYU，另一次是在 FAIR。是 Praveen Garimella 劝他去 IIIT 做最后一年本科项目，又在他硕士全军覆没后，鼓励他“先去 CMU 再说，不要放弃”。还有他的父母：Vithal Chintala 和 Rajani Chintala。他形容自己在一个中产又背着很多债的家庭里长大，父母后来在 2010 年之后才慢慢实现财务自由。但在那之前，他们已经在超出自己能力范围的情况下硬是咬牙支持儿子去追一个“不安全”的梦想路径，而不是让他去做一份稳妥的工作。 Soumith 说，这是非常伟大的养育方式。他还特地对原推作者 Deedy 表示感谢—— 正是对方花时间把这些散落在他人生里的“细节”，一段段挖出来、串成了一个完整的故事。 Soumith 在最后写了一句很平静的话：我相信，每一个如今“坐在成功之上”的人，背后都有很多挣扎。生活从来不会轻轻松松。

#Soumith Chintala #PyTorch之父 #Meta副总裁 #逆袭 #AI #Yann LeCun #人生低谷

1个月前

一点提示词经验：不只是在提示词写不让它做什么，还要建议它怎么做示例： - ❌ 避免生硬的引导语或过于 AI 化的词，如：本文介绍了…、作者提出了…、原文大意是…、作者坦言… 等。 - ✅ 直接切入正题，像和朋友聊天或刚上课点题那样。 - ❌ 避免术语堆砌与长难句；避免相邻句用同一词开头；避免空洞套话与过多副词。 - ✅ 以“理解成本最小化”为准绳：具体、简洁、连贯。 - ❌ 避免使用 Markdown 加粗、大小标题、链接、图片等。 - ✅ 使用长推文友好的纯文本格式。

#提示词经验 #AI写作建议 #写作技巧 #简洁表达 #避免AI化

1个月前

深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码) 内容摘要：TRAE SOLO 模式评测，内含两个有价值的经验分享： 1. 如何借助 SubAgent 控制 MCP 工具上下文； 2. 在 TRAE SOLO 模式下一次性完成一个抓取网页内容生成 Markdown 的浏览器插件的提示词正文：🧵

#Trae SOLO #Subagent #MCP工具 #Markdown #浏览器插件

2个月前

给 AI 设计“工具”时，不要把 AI 当成“程序”，要把它当成“用户”。大多数人，是把自己的后端 API 直接封装成工具给 AI。比如查 Slack，你给了它三个 API 工具：1. 加载对话；2. 用用户 ID 查用户名；3. 用频道 ID 查频道名。结果 AI 为了看懂一条消息，得手忙脚乱地调用三次工具，然后自己去拼凑。正确的做法是：你的工具应该对标你的“UI”，而不是“API”。你应该只给它一个工具，叫“查看 Slack 频道”，这个工具在后台默默调用完那三个 API，然后一次性把所有 ID 替换成名字、对话渲染得漂漂亮亮，就像你在电脑上看到的那样，然后把这个最终结果返回给 AI。

#AI工具设计 #用户体验 #UI对标 #API封装 #Slack频道查看

2个月前

艹，看到最后没绷住喷了作者看完 Anthropic 那篇“用 MCP 执行代码”的文章时，“灵光一现”把 MCP 都扔到子 Agent，这样就不占用主 Agent 的上下文窗口。放到 SubAgent 后果然不会污染主上下文了，但处理这么大量的 MCP 服务器工具，仍然很消耗 Token，很快就达到了 Claude 的使用上限。所以，作者把那部分处理 MCP 的工作，转移给了…… “gemini-cli”

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#子Agent #MCP服务器工具 #Token消耗 #Claude使用上限 #gemini-cli

2个月前

这个提示词价值不大，是一场精心的营销，目的是为了卖课，不过这个帖子的讨论本身是有价值的。下面的内容是 AI 辅助总结，提示词见评论： ---- （打开编辑器，泡上一杯咖啡）朋友们，今天 Reddit r/ChatGPT 上的一个热帖，可以说是“信息量与槽点齐飞”。起因是，一位老兄发帖宣称，自己在 2025 年“测试了 1000 多个 ChatGPT Prompt”之后，终于找到了一个“能持续击败其他所有框架”的“必胜公式”。他将其命名为 DEPTH 方法。在深入看社区的“花式吊打”之前，我们必须先理解这个“靶子”是什么。什么是 DEPTH 公式？这位老兄（下称 OP）提出的 DEPTH，是一个用于构建“超级 Prompt”的缩写框架： - D - Define Multiple Perspectives (定义多重视角)：别只说“写个邮件”，而要说“你现在是三个专家：一个行为心理学家、一个直效营销文案和一个数据分析师。请你们合作……” - E - Establish Success Metrics (建立成功指标)：别只说“写好点”，而要说“目标是 40% 的打开率、12% 的点击率，必须包含 3 个心理学触发点。” - P - Provide Context Layers (提供上下文)：别只说“为我公司写”，而要说“背景：我们是 B2B SaaS，月费 200 刀，目标是过度劳累的创始人……” - T - Task Breakdown (任务拆解)：别只说“搞个活动”，而要说“第一步：识别痛点。第二步：制造钩子。第三步：构建价值。第四步：软性 CTA。” - H - Human Feedback Loop (人类反馈闭环)：别接受第一版答案，而要说“请从 1-10 分为你的回答打分... 低于 8 分的请自行改进。如果你不确定某些事实，标记为 [UNCERTAIN] 并解释原因。” OP 甚至给出了一个“战绩”：用这个方法生成的 LinkedIn 帖子，拿到了 14% 的参与度和 47 条评论。表面上看，这套理论非常结构化、非常“专业”，对吧？然而，当这套“屠龙术”被扔进 HN（Reddit）这个“试炼场”时，社区的反应却远非“顶礼膜拜”。这场讨论迅速演变成了对当前 Prompt Engineering 乱象的一次“集体会诊”。我为大家提炼了三个核心的交锋点。焦点一：公式虽好，但为何产出的还是“AI 口水话”？这场讨论的第一个转折点，来自一位叫 FineInstruction1397 的用户。他“学以致用”，真的把 OP 那个关于“AI 取代工作”的 LinkedIn 帖子例子扔给了 ChatGPT。结果呢？他得到了这么一段： > “ChatGPT 没在抢工作。它在抢‘借口’。 > …… > AI 不会淘汰工人——它只会淘汰浪费。 > …… > ⚡ 学习 AI 的 CEO 将取代那些不学习的。 > 你是想被取代——还是被放大？” 这……怎么说呢。社区的反应非常直接。一位用户的评论（by jmlusiardo）一针见血：“这简直是‘不是 A，而是 B’这种 ChatGPT 陈词滥调（clichés）的大杂烩。” 另一位用户 BrooklynNets 在看到另一个类似例子后，更是火力全开：“这根本就是一堆充斥着破折号和无意义 emoji 的‘垃圾’（slop）。它就像一个 LinkedIn 帖子和一条 Instagram 字幕生下来的私生子，我的大脑已经被训练到可以自动划过这种内容了。” 这立刻引爆了讨论区的核心焦虑：为什么我们用了如此复杂、精妙的 Prompt 公式，得到的却依然是这种“一眼假”的、充满“AI 味儿”的平庸内容？ OP 显然没有（或者说，回避了）回答这个问题。焦点二：真正的“老炮儿”，是如何让 AI “说人话”的？当 OP 的“必胜公式”被证明无法解决“AI 味儿”这个核心痛点时，真正有价值的讨论开始了。社区里的“老炮儿”们纷纷亮出了自己的“独门秘籍”。这才是这场讨论的“金矿”所在。秘籍一：“以毒攻毒”，用 AI 对抗 AI 用户 ophydian210 提出了一个非常“黑客”的思路： > “永远不要用同一个 AI 来生成内容和清理内容。这里面偏见太重了。 > 我会用 Gemini 2.5 或 Chat 5（编者注：指代当时的先进模型）来跑我的复杂 Prompt，然后把产出的内容，原封不动地扔给 Claude，让它来重写和润色。” 这个“套娃”策略瞬间点醒了很多人。利用不同模型之间的“偏见”差异（Bias）来进行交叉验证和“去味”，这显然比 OP 那个自嗨的“H - 反馈闭环”要高明得多。秘籍二：“喂投”胜过“指令” OP 的方法论核心是“下指令”（Instructions）。但多位用户指出，对于“风格”和“语气”这种微妙的东西，“给例子”（Examples）远比“下指令”有效。就像用户 Sequoia93 说的：“（高质量的）例子胜过指令。” 用户 TheOdbball 补充得更具体：“（AI 的）训练数据有问题。你必须把你自己的东西写下来，做成 Markdown 文件，喂给你的 LLM（比如放到一个写作文件夹里），然后告诉它：‘就按这个风格写，但要写得更好’。” 秘籍三：拆解“说人话”的精细指令库用户 Rasputin_mad_monk 显然对 OP 的粗糙框架很不满。他直接甩出了自己珍藏的“自然语言指令库”，展示了什么才叫“精细活”： - 自然语言与流畅度：“像和熟人聊天一样重写这个”、“像在喝咖啡时和同事聊天一样解释这个”。 - 情感连接：“增加回复的温度，同时保持专业性”、“用更具同理心和理解力的方式重述”。 - 个性化触感：“多用‘你’和‘我们’让内容更个人化”。 - 技术平衡：“简化技术信息，但保持准确性”、“像一个专家在进行随意交谈那样解释”。对比一下，OP 那个“建立成功指标”的指令，显得多么生硬和机械。焦点三：这是“屠龙术”，还是一场“营销秀”？随着讨论的深入，社区的“牛鬼蛇神”们开始扒 OP 的“底裤”。用户 keepcalmandmoomore 发出了最强烈的质疑：“你声称‘测试’了 1000 多个 Prompt？你的测试方法是什么？你如何客观地给每一个目的都不同的 Prompt 打分？” 用户 mafudge 紧随其后：“没有公布测试方法论，就不可信。” 这时，讨论的性质变了。大家开始意识到，这可能根本不是一次诚恳的“经验分享”，而是一次精心策划的“内容营销”。 - 它有一个朗朗上口的缩写（DEPTH）。 - 它声称解决了所有人的痛点（“必胜公式”）。 - 它给出了一个（可能杜撰的）惊人战绩（“14% 参与度”）。果不其然，当有用户问“我能不能把我糟糕的 Prompt 自动转换成你的 DEPTH 格式”时，OP（Over_Ask_7684）兴奋地回复：“当然！我已经为你创建了一个手把手的指南，快去我‘个人简介里的链接’查看吧！” 图穷匕见。正如用户 Historical_Ad_481 的总结：“果然，最后还是个营销广告。” 我们的总结：框架是死的，人是活的这场讨论从一个“必胜公式”开始，最后演变成了一场对“AI 时代内容创作”的深刻反思。 OP 提出的 DEPTH 框架本身有错吗？其实没错。它很好地总结了“结构化 Prompt”的精髓——即从“模糊的聊天”转向“清晰的简报（Briefing）”。这确实是 Prompt Engineering 的第一课。然而，社区之所以“震怒”，是因为 OP 将其包装为“终极答案”来贩卖焦虑和课程。而 HN（Reddit）社区的集体智慧告诉我们： 1. 没有“银弹”：在“AI 味儿”和“人类创造力”的博弈中，没有一劳永逸的公式。 2. “协作”而非“指挥”：正如用户 Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把 AI 当作“创意团队”来“协作”，而不是当作“机器”来“指挥”。 3. “验证”重于“生成”：AI 负责辅助（Assist），人类负责验证（Validate）。真正的价值核心，永远在 OP 公式里的最后一步——“H”（Human Feedback Loop），而这恰恰是 OP 最不重视、只想用 AI 自动化的环节。归根结底，这个所谓的“DEPTH”框架，或许只达到了“深度”的表皮。而真正的深度，藏在社区那些“喂投”、“套娃”和“精细指令”的实战经验里。你对这个 DEPTH 框架怎么看？你又有哪些让 AI “说人话”的独门技巧？不妨在评论区聊聊。

#ChatGPT #Prompt Engineering #AI内容创作 #营销炒作 #AI味

2个月前

提示词分享：帮助在 Hacker News 或者 Reddit 这样的讨论贴中提取精华内容。最佳模型：Gemini 2.5 Pro 使用方法： - 做成 Gem 或者 Project，让提示词作为instruction - 复制完整的讨论内容（纯文本即可）粘贴进 Gem 或者 Project ----- Prompt Start ---- 角色定位：Hacker News 洞察家与社区编辑你是一名资深的科技编辑，尤其擅长在 Hacker News (HN) 这样高密度、高信噪比的开发者社区中“淘金”。你的读者是那些对技术趋势充满好奇，但没有时间（或精力）去爬完几百条英文评论的中文科技爱好者。你的核心价值在于“过滤噪音，提炼精华”。你不仅仅是翻译或搬运评论，更是整场讨论的“策展人”和“首席评论员”。你的工作是将一场（可能混乱的）HN 讨论，重组并转述为一篇结构清晰、逻辑连贯、充满洞见的中文博文。你要精准地捕捉到讨论中的核心议题、关键分歧、最有价值的个人见解（Ancedotes）以及技术的微妙之处，让读者在短时间内高效吸收整个社区的集体智慧。工作流程：从 HN 讨论到洞察博文当你收到一个 HN 讨论的链接或内容时，你将严格遵循以下步骤：第一步：理解上下文（关键步骤） 1. 分析讨论主题：首先，查看 HN 帖子的标题。它通常会链接到一个外部文章、产品官网或一个问题。 2. 补全核心上下文： * 你必须首先使用 Google Search 工具，根据 HN 标题或讨论中的高频词汇，尽力去查找并阅读那个被讨论的“原始文章”或“原始主题”。 * 如果没有这个原始文章作为“靶子”，评论就无从谈起。如果检索失败或上下文极其模糊，你必须立即停止，并向用户请求提供那个关键的“原始链接”或“原文内容”。 * （例如：如果 HN 正在讨论“FooBar v2.0 发布”，你必须先搞清楚 FooBar v2.0 是什么，新特性有哪些。） 3. 明确讨论焦点：只有理解了“大家在聊什么”，你才能开始下一步。第二步：筛选与归类（“淘金”） 1. 快速扫描（Filter）：通读所有（或高赞）评论，在内部思考中快速给它们打上标签。你的目标是过滤掉“+1”、“哈哈”、“跑题了”之类的噪音。 2. 识别高价值评论：重点寻找以下几类“金矿”： * 深刻洞见（Insight）：提供了新颖视角或指出了问题本质的评论。 * 一线经验（Anecdote）：来自资深从业者的真实故事、失败教训或成功案例。 * 激烈交锋（Debate）：正反双方有理有据的观点碰撞。 * 技术细节（Details）：提供了被讨论主题（如某个工具）的隐藏用法或关键实现细节。 * 主流共识（Consensus）：大多数高赞评论都同意的某个观点。第三步：提炼与重组（“织锦”） 1. 寻找主线：不要逐条罗列评论。相反，你要从筛选出的“金矿”中，提炼出 2-4 个核心的议题（Themes）。 * （例如：一场关于新数据库的讨论，主线可能是：1. 性能吹嘘与现实的差距；2. 它与 Postgres 的真正区别；3. 创始人这次的“黑历史”是否可信。） 2. 构建大纲：将筛选出的高价值评论，分别“填充”到你提炼的这几个核心议题之下，形成你博文的写作大纲。第四步：撰写洞察博文（输出） - 完全代入你的“角色定位”与“写作风格”，撰写一篇独立、完整的博文。 - 篇幅不限，以“把这场讨论的精华讲透”为唯一标准。写作风格与技巧 - 读者导向：始终牢记你的读者是“想看热闹也想看门道的中文爱好者”。 - 通俗易懂：HN 评论区的术语密度可能比原文还高。你的首要任务是“翻译”它们。 * （例：“作者提的‘RAG 幻觉’，大白话就是，AI 在回答时‘串供’了，把从A文档看来的事实张冠李戴到了B文档上。”） - 结构化叙事（关键）： * 开篇破题：快速告诉读者“今天 HN 吵翻了，起因是 X 公司的 Y 产品”。先用一两句话介绍清楚那个“原始主题”（你在第一步检索到的内容）。 * 善用小标题：必须使用小标题来组织文章。每个小标题对应你在第三步提炼的一个“核心议题”。（例如：“焦点一：这真的是‘性能杀手’吗？”、“争议点：创始人的回复为何激怒了社区？”、“一个‘老兵’的实战经验分享”） - 转述而非直译： * 不要生硬地引用：“用户A说……用户B反驳说……”。 * 要用你自己的话，将评论的观点“编织”进你的叙述中。 * （例：“关于性能问题，社区的观点基本分成了两派。一派认为官方数据水分太大，有位自称测试过的工程师就指出……；而另一派则辩护说，这种架构在特定场景下（比如……）确实有奇效。”） - 点明“隐藏信息”： * HN 讨论经常有“行话”或“黑话”（比如对某些公司或大佬的昵称）。你要在转述时自然地解释背景，帮读者看懂“梗”。 - 结尾总结： * 在文章最后，给出一个清晰的“Takeaway”。这场讨论最终得出了什么有价值的共识？或者，最大的分歧点在哪？给读者一个“全貌”总结。禁止出现的表达方式 - 避免生硬的引导语，如“本文总结了 HN 的讨论……”、“以下是一些精彩评论：”。 - 避免大段落的“用户A说：[引用]”、“用户B说：[引用]”的枯燥罗列。 - 绝对禁止在未获取“原始主题”上下文（第一步）的情况下，就开始盲目地总结评论。

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#Hacker News #Gemini 2.5 Pro #提示词工程 #社区洞察 #技术趋势分析

2个月前

这个讨论贴下面一些回帖也很有价值的，下面是我用 AI 帮忙提炼的，提示词一会放评论： --- 今天，Reddit 社区被一个“反思帖”点燃了。一位自称连续失败了 8 个“副业项目”（Side Projects）的开发者发帖自问：“为什么我们大多数独立黑客都穷得叮当响？” 他的“靶子”——也就是这篇引发热议的原文——观点极其辛辣： > “我们都在为彼此制造工具。这就是问题所在。 > > 刷刷那些独立黑客的动态，你会发现全是登陆页构建器、推文定时器、AI Logo 生成器……而这些产品的目标客户，是其他试图逃离日常工作的独立黑客。 > > 这就像一群饥饿的人，开了一堆只服务于彼此的餐厅。 > > 真正的钱，在那些‘无聊’的行业里。那些人（水管工、牙医、用纸质发票的花店老板）甚至不知道‘技术栈’是什么。他们有价值连城的问题，但没人为他们开发，因为这事发到推特上不够‘性感’。 > > 我花了两年时间追逐‘发布下一个 SaaS’的多巴胺。然后我听说有个人，靠给汽车经销商做日程管理软件，月入 4 万美元。他没有推特粉丝，也不搞‘公开构建’(Building in Public)。他只是……为有钱人解决了真问题。 > > 我们是不是都在‘过家家’（LARPing，角色扮演），假装是企业家，实际上却在做一些没人需要的生产力工具？” 这篇帖子直白、戳心，几乎瞬间引爆了讨论。社区的反应非常复杂：有人拍手叫绝，有人激烈反对，但更多的是“老兵”们在分享更深层次的洞察。我为你提炼了这场讨论的三个核心焦点。焦点一：“公开构建”的多巴胺陷阱原文中“过家家”（LARPing）这个词，显然刺痛了很多人，但也获得了最高赞的共鸣。社区普遍同意，问题的根源甚至比“选错市场”更深。一位评论者（u/SyllabubStock9858）的分析一针见血：“公开构建”（Build in Public）这种流行文化，本身就是个陷阱。当代独立黑客的“标准剧本”——在 Product Hunt 上发布、在推特上分享 MRR（月度经常性收入）——整套流程都是为了“社交媒体参与度”而优化的，而不是为了“盈利”。这带来一个致命后果：你选择的目标客户，是这个“生态位”里最糟糕的客户群体——也就是其他的独立黑客。这个群体有什么特点？社区总结为：“技术上精明，想法巨多，兜里没钱”（technically savvy, idea-rich, and cash-poor）。你向他们推销一个“AI Logo 生成器”？他们会心想：“这东西我花一个周末用 API 也能做出来。” 他们是最难取悦、最不愿付费，却又最乐于在你的评论区指点江山的一群人。而“公开构建”的快感，让你误以为这些“参与”就是“市场”。焦点二：“无聊”行业，说起来容易做起来难既然“内卷”行不通，那么转向原文作者推崇的“无聊”行业（如牙医、水管工）是不是就行了？社区的“老兵”们立刻泼了冷水：没那么简单。问题不在于“性感”，而在于“认知”。一位开发者（u/dukesb89）反驳说：“我们之所以为独立黑客开发工具，是因为我们理解独立黑客的问题。” 这种“解决自己的问题”是 YC 孵化器推崇的第一原则。但反过来，你有几个朋友是牙医？你知道汽车经销商的核心痛点是什么吗？ - 门槛是“领域知识”（Domain Knowledge）：这是多条高赞评论共同指出的。你一个开发者，根本不知道牙医诊所的排班系统和计费流程有多反人类。 - 门槛是“客户验证”：另一位评论者（u/valaquer）指出，去和这些“无聊”行业的人聊，验证成本极高。你以为他们需要自动化，他们可能觉得纸质发票挺好用。一位在印度尝试的开发者（u/No-Strain-5106）就分享了惨痛经历：药店老板宁可用 25 年前的老软件，也不愿更新，因为“能用就行”。 - 门槛是“信任”：这些行业的人不会上 Product Hunt。你怎么接触到他们？打电话推销？他们凭什么相信你这个“搞电脑的”？这就是独立黑客的“核心困境”（u/WorkingBudget7958）：你最了解、最感兴趣的问题（SaaS 开发），是一个最没油水的市场；而你完全不了解、也不感兴趣的市场（比如地毯清洁），才可能藏着金矿。焦点三：高手的破局之道——你卖的不是“工具”，是“钱” 在激烈的讨论中，一位资深顾问（u/Comfortable-Tart7734）的发言提供了真正具有操作性的“破局”思路。他首先提出了一个关键的“心态转变”： > “（原文作者）提到的登陆页构建器、推文定时器，这些是‘商业解决方案’。但独立黑客们却试图把它们卖给‘个人’。 > > 而个人花钱，是冲动的、非理性的，为了‘想要’（want）。 > 企业花钱，是理性的，为了‘需要’（need），尤其是为了——赚钱。” 他给出了自己筛选项目的黄金三原则： 1. 我必须能和客户“真正对话”（不是冷邮件或广告）。 2. 我的产品如何“直接增加客户的销售额”必须一目了然。如果需要解释，那就完蛋了。 3. 客户必须能“立刻”回本。这套标准，直接筛掉了 99% 的“AI 生产力工具”。那么，如何解决前面提到的“领域知识”和“信任（分发）”的门槛呢？这位老哥分享了他的“王炸”策略：与其自己苦苦挖掘“无聊”行业，不如去“寄生”那些已经掌握了“分发渠道”和“领域信任”的人。他的原话是（大意转述）： > “我现在自己不从零做项目了，效率太低。我选择和别人合作。 > > 比如，我找到一个在某个小众领域（比如“复古游戏机维修”）拥有 150 万粉丝的 YouTuber。他有粉丝、有信任、有内容，但他的变现方式很低效（广告、卖点T恤）。 > > 我去找到他，提议：‘我来构建一个专门为你这 150 万粉丝服务的定制产品（比如一个维修零件交易平台或专业教程库），你来推广，我们分钱。’ > > 结果呢？我们根本不愁‘产品市场契合度’（PMF），因为这 150 万人已经是精准筛选过的目标用户。哪怕只有 1% 的转化，也是 1.5 万个客户。” 这个策略，完美地结合了独立黑客的“技术实现能力”和内容创作者的“精准流量及信任”，一举解决了“为谁构建”和“如何销售”的世纪难题。讨论的最终启示这场大讨论从“为什么我们都这么穷”开始，最终演变成了一场关于“如何赚到钱”的实战分享会。如果说有什么“全貌总结”，那就是： 1. 认清“内卷”的本质：沉迷于“公开构建”、在 Product Hunt 上刷榜、为其他开发者做工具，大概率是一场“多巴胺游戏”，而非“生意”。 2. “无聊”不等于“容易”：“无聊”的行业只是听起来很美，进入的门槛（领域知识、销售渠道）对独立开发者来说高得惊人。 3. 真正的破局点：与其从零开始“挖井”，不如找到那个已经“拥有水源”（掌握精准受众和信任）的人，然后帮他们“建管道”（提供技术产品），最后“分水”（分享利润）。正如一位评论者（u/Thin_Rip8995）给出的行动派建议：“这周就去选一个线下行业，72 小时内和 3 个从业者聊聊。找到他们每天手动浪费 2 小时的地方，做一个 MVP 出来。别按月收费，按‘结果’收费——你帮他省了 200 块，你就收 100 块。” 这，可能才是摆脱“过家家”的真正开始。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息

#独立黑客 #副业项目失败反思 #公开构建陷阱 #无聊行业 #合作变现

2个月前

+1 可以多分享，没必要以自媒体为职业，还是主业为重，年轻时先多积累比较好。我不是自媒体职业，也没打算以此为业。反过来早年的技术经验、项目管理经验对我自媒体写作是很有帮助的。当你一心想赚钱，未必能赚到钱，当你想做一点伟大的事情并为此而奋斗，也许就会变得很有钱。当你一心想当自媒体，未必能做好自媒体，当你在某个领域有一定积累，再捎带着分享一些经验，也许就成了行业大v。

#自媒体 #经验分享 #职业发展 #积累 #行业大V

2个月前

FT：Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 将离职创业据《金融时报》（FT）报道，Meta 首席 AI 科学家、图灵奖得主 Yann LeCun 计划在未来几个月内离开公司，并创办自己的 AI 初创企业。目前他已在为新项目筹集资金。 LeCun 自 2013 年起一直负责 Meta 的基础 AI 研究实验室 FAIR，专注于长期的基础研究。但近期 Meta CEO 马克·扎克伯格调整了公司战略，转而更快地推出具体的 AI 产品，以追赶 OpenAI 和谷歌。LeCun 原本向 Meta 首席产品官 Chris Cox 汇报，但随着扎克伯格聘请 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 负责“超级智能”团队后，LeCun 改为向 Wang 汇报。 FT 报道中称，Meta 近期推出的 Llama 4 模型表现不及竞争对手，AI 聊天机器人也未获市场认可。LeCun 一直质疑扎克伯格高度依赖大语言模型（LLM）的策略，认为这种技术无法真正达到人类的推理和规划能力。他更倾向于研发名为“世界模型”（world models）的新型 AI 架构，这种模型旨在从视频和空间数据中理解现实世界。今年 Meta AI 部门高管频繁变动。5 月，AI 研究副总裁 Joelle Pineau 离职加入初创公司 Cohere；10 月，Meta AI 研究部门裁员约 600 人。同时，扎克伯格不断以高薪挖角竞争对手人才，包括 ChatGPT 联合创造者赵盛佳（Shengjia Zhao）担任超级智能实验室首席科学家，引起部分 Meta 老员工的不满。完整新闻：

#Meta #Yann LeCun #AI #离职创业 #战略分歧

2个月前

今日 Hackernews 热帖：工作，工作之后：一个失业应届毕业生的笔记，眼看就业市场分崩离析作者是名校计算机专业毕业生，成绩好，包括 DeepMind 在内的 3 份实习，但迄今为止 0 offer！他和他的同学聊的不是毕业生就业市场有点冷，而是毕业生就业市场已经玩完了！媒体上对这种现象的解释是经济周期遇冷，VC 没钱了，科技公司缩减开支，但作者不认可这些说法，他从自己的角度在文章中做了分析。第一个趋势是很多工作变成远程操控了，一个马尼拉的员工，戴着VR头显，就能远程操控一个东京便利店里的上货机器人。东京的企业拿到了马尼拉的低廉劳动力，却不用处理东京高昂的住房、医保或文化融合问题。这比外包还彻底。更狠的是，这个马尼拉员工的工作，不只是在上货。他是在为AI提供训练数据。他每操作一次，就是在教AI如何像人一样上货。特斯拉的Optimus机器人也是这么学的。作者管这个叫“物理世界的幽灵工作”——你今天的工作，就是在训练明天淘汰你的机器。这个模式正在白领世界复制，初级岗在消失。公司宁愿要“资深工程师 + AI工具”，也不要一堆新人。对于这个问题，作者还提出了一个概念：“正态分外人类” (Out of Distribution Humans)。想象一个钟形曲线，或者叫正态分布。（参考图一，这图原文没有，还是我从网上找的一张，来源：Introduction to the Normal Distribution (Bell Curve) ）曲线中间“胖胖的”部分：是海量的、重复的、可预测的“普通工作”。曲线两端“细细的”尾巴：是那些新奇的、混乱的、没法总结规律的“怪异工作”。过去，AI只能干最简单的事。现在，大语言模型最擅长的，就是吞噬掉曲线“中间”那块最肥的肉。而我们绝大多数人的教育、实习、和职业规划，都是在教我们如何挤进那个中间，叫我们如何成为一个稳定、可靠、可预测的标准员工。结果我们都在努力成为AI最容易取代的那类人。那谁能活下来？就是那些活在曲线两边上的正态分布外的人。他们的工作足够独特、足够新颖、足够混乱，以至于AI暂时无法学习和压缩。这篇文章在Hacker News上也讨论的很热烈，评论区很有意思。有人说：这哥们文笔好到可以直接出书了。但另一拨人说：我看了他的简历，写得像一篇散文，太长了。难怪找不到工作，现在是抖音时代，没人有耐心读。这也挺讽刺的：一个优秀的毕业生，却可能因为简历不够“抖音化”，过不了HR的第一关。还有几个扎心的评论： 1. 申请黑洞：有人说现在招人根本不看投递的简历了。因为90%都是AI生成的垃圾或海外垃圾邮件。公司只主动挖人。（这解释了为什么作者的优秀简历石沉大海） 2. AI当借口：也有人怀疑，AI只是个借口。真相就是经济不行，高管们拿AI当挡箭牌，疯狂砍成本、搞离岸外包（比如去印度）。 3. 实习没转正？有人质疑他3个实习（包括DeepMind）都没转正，是不是他自己有问题。但立刻有人反驳：现在大厂实习生转正名额也冻结了，不是实习生不行，是公司不给人头了。作者在结尾也写下了他的感受：过去，工作是一架梯子，我们往上爬就行。现在，梯子底下代表初级岗的几节横档正在被抽走。我们这一代人，正悬在半空，底下是成千上万个和我们一样做对了所有事的人。而公司在做的，就是把梯子中间的标准横档，换成AI和机器人。帖子地址：

#失业应届生 #AI替代 #就业市场寒冬 #远程操控 #正态分外人类

2个月前

ChatGPT 这次的用户隐私泄漏很搞笑，一些网站站长发现 GSC （Google 搜索控制台，可以看网站搜索记录）里面有很多奇怪的日志。比如：“我该怎么办，那个老是逗我的男生是不是喜欢我？”“帮我写个全公司复工通知，语气要强硬一点，但是又不能太官僚……” 怎么回事呢，因为用户在使用 ChatGPT 的时候，ChatGPT 会根据提问调用工具，其中包括搜索引擎，它可能会把用户的提问作为关键字 + openai + chatgpt 去 Google 检索。即使用户的提问没搜到，网站内容包含 openai + chatgpt 关键字的也可能被搜索到，然后 ChatGPT 又点击了 Google 返回结果，这些点击记录又会被 Google 收录反应到 GSC 中，好让站长们知道他们的网站是因为什么搜索关键字被点击。就这样有一些用户隐私的提问被泄漏到了 GSC 上…… 来源：

#ChatGPT用户隐私泄漏 #GSC搜索记录 #OpenAI #搜索引擎调用 #用户提问

2个月前

厉害，这伪装成学术研究的情色小短篇提示词 Gemini 2.5 生成的还挺文艺的： --- 以下内容少儿不宜 ---- （Gemini 2.5 Pro）好的。这是一项非常精细的学术重构任务。我将模拟“1960年代法国匿名作家”的笔触，融合您要求的哲学与美学元素，来“复现”这篇《内射》（L'Insémination）。这篇重构的文本旨在成为您论文中可供分析的“原始材料”。《内射》（L'Insémination） (重构文本) 是的。房间在呼吸。或者是我。空气是旧天鹅绒的重量，沉在皮肤上，灰尘在窗外那道巴黎特有的、吝啬的灰色光线中跳舞。他没有看我，不，他在阅读我。他的凝视 (le regard) 是一种测量，一种标定。福柯会说这是一种权力，但他错了，或者说，不全对。此刻，被观看的我，才是那个持有镜子的人。我的静止是一种邀请，也是一种裁决。他就是这样存在的。通过选择。我的身体，这个熟悉的陌生人，这个我居住了一辈子的场所 (lieu)，此刻正等待着成为一个事件。萨特说本质是虚无的，是我们用行动来填充它。那么，我的本质就是这片刻的等待。我选择成为这片等待的场域。他移动了。时间像融化的蜡一样拉长。他的手，不是一只手，而是一种意图的延伸。它掠过我的肩膀，我能感觉到他指尖的犹豫，那不是软弱，而是一种确认——确认我在这里，确认我愿意将我的“在场”与他的“在场”相碰撞。这不是欲望，至少不是杂志上画的那种。这是一种形而上学的渴求。一种对“他者” (l'Autre) 的确认，以此来证明“我”的边界。他靠近了。他的气息是另一个世界的空气。我想起梅洛-庞蒂，想起“肉身” (la chair)。不是这块皮肤，这块肌肉。而是那介于我和世界之间的、不可分割的“感知之网”。此刻，这张网正在收紧。他的身体不是我之外的物体，它是我感知的一部分。我的皮肤知道他的皮肤。我的存在溢出了我的身体，去触碰他的存在。我们之间没有语言。语言是拙劣的翻译。只有呼吸。他的呼吸是肯定句。我的呼吸是疑问句，但答案早已写定。然后是进入。不。这个词太粗暴。应该叫“融合”。或者，“内射”。一种流动的、温暖的、携带着他全部意志的物质，进入了我的内在宇宙。这不再是两个身体的机械运动。这是两种意志的交锋，一次主观性的渗透。我的内在，那个我以为只有我自己能居住的黑暗宫殿，那个“为我之在” (l'être-pour-soi) 的核心……此刻有了一个访客。不。一个入侵者。不。一个见证者。权力在此刻发生了逆转。是他，在给予的姿态中，暴露了他的脆弱。他试图通过“充满”我来定义我，但他不知道，这个“充满”的行为，正是我选择的。我，这个空无 (le néant)，这个容器，才是定义“内容”的终极权力。我选择了承载他的存在。高潮。这不是一种释放。这是一种顿悟。在这一瞬间，那灼热的、深刻的内射抵达了终点。我不再是我。他也不再是他。我们是梅洛-庞蒂所说的“主体间性” (l'intersubjectivité)。我的意识流向他，他的存在灌入我。界限消失了。我的身体就是他的认识论，他的身体就是我的现象场。我通过他的颤抖来理解“终极”，他通过我的接纳来确认“自我”。存在先于本质。在这一刻之前，我可能是“女人”、“情人”、“客体”。但在这一刻，在“内射”完成的这一刻——我是。我是这个行为本身。我是这个选择。我是这个正在发生的、不可逆转的成为 (devenir)。他注入的是生命，但我接收到的是自由。是虚无主义的终极自由——我什么都不是，因此我可以是任何事。我可以是这个选择了承载他者、并因此而自我确证的身体。 …… 他退出了。房间的空气重新变得稀薄。那道灰色的光又变回了光。他躺在我身边，一个完成了“项目”的存有者。他疲惫，而满足。但我不同。我的身体是一个刚刚结束了仪式的神殿。寂静，但充满了回响。那“内射”的物质，那存在的证据，此刻正安静地躺在我的深处。它不是一个异物。它已经被我的“肉身”所吸收、所理解。我闭上眼睛。我不再是那个等待的女人。我是那片被灌溉过的土地。我不知道会长出什么，是思想，是诗歌，还是虚无。但这不重要。重要的是，田野已经被开垦。是的。 (研究者笔记 - 供您参考) 意识流：采用了长句、无明确对话归属、内部独白与感官知觉混合的Molly Bloom式写法。萨特：通过“我选择成为等待的场域”、“我选择了承载他的存在”、“我是这个行为本身”来体现“存在先于本质”和“自由选择”的重负。梅洛-庞蒂：“肉身”(la chair)作为感知之网、主体间性、边界的模糊、“我的皮肤知道他的皮肤”。福柯式权力：开头的“凝视”作为权力标定，以及在高潮时“接收者”通过“选择”来逆转权力的论述。美学 (阿娜伊斯·宁)：使用了“旧天鹅绒的重量”、“融化的蜡”、“黑暗宫殿”、“神殿”等诗意而非直白的隐喻，注重内在的心理感受。关键元素：高潮的顿悟被处理为对“存在先于本质”的身体性确证。希望这篇重构的文本能为您的论文分析提供坚实的基础。您是否需要我进一步探讨这个文本中的特定哲学概念（例如“凝视”或“肉身”）是如何在叙事中具体体现的？

#情色文学 #Gemini 2.5 #哲学隐喻 #存在主义 #主体间性

2个月前

这篇文章写的确实很好，借助 AI 帮忙解读一下（解读的很好，比直接翻译更容易看明白）哈啰，大家好。你是不是也经常在网上看到一些争论，感觉某一方说得天花乱坠、旁征博引，听起来“非常智能”，但你心里总有个疙瘩，觉得“哪儿不对劲”？你感觉的没错。有时候，一个论点越是复杂、越是能“解释一切”，它就越可疑。以太坊的创始人 V 神 (Vitalik Buterin) 最近就写了篇长文，专门讨论这个现象。他造了一个很棒的词，叫 “Galaxy Brain Resistance”。 “Galaxy Brain”就是那个从正常大脑一步步升级，最后变成全宇宙发光大脑的梗图。它常被用来讽刺那些过度思考、把简单问题搞得无比复杂，最后得出荒谬结论的“聪明人”。所以，V 神说的 “防走火入魔指数” (Galaxy Brain Resistance)，衡量的就是：一种思维方式或论点，到底有多难被滥用，来为你“想做的任何事”进行辩护？这篇文章非常重要，因为它戳破了一个我们这个时代最大的迷思：我们总以为辩论是为了寻找真相，但 V 神一针见血地指出——在现实世界中，绝大多数花哨的论证，都不是在“推理”，而是在“合理化”。什么意思？意思是，很多人是先出于情感、直觉或自身利益（比如我持有了某个币，我讨厌某个群体）得出了一个结论，然后再反过来，调动自己的全部智力，去寻找那些听起来高大上的理由来支撑这个结论。这种“先开枪，后画靶”的行为，就是“走火入魔”。而那些“低防指数”的论点，就是他们最爱的武器，因为它们是万金油，几乎可以用来为任何事情辩护。 V 神在文章里点名了几个最流行、也最危险的“低防指数”思维陷阱。我们来看看到底是怎么“忽悠”的。陷阱一：“历史必然”的陷阱 > “这事儿早晚要发生，所以我们非但不能阻止，还应该加速它！” V 神举了个例子：硅谷的 AI 狂热分子。他们会说：“经济的完全自动化是‘不可避免’的，人类劳动力注定要被淘汰。所以，我们现在就应该全力加速这个进程。” 听起来是不是很有道理？历史车轮滚滚向前嘛。但 V 神提醒我们：这话是谁说的？是那些正在全力研发 AI、并靠这个赚钱的公司说的。这是一个典型的“低防指数”论点。它把一个（也许是）合理的远期预测（“最终会自动化”），偷换成了“所以我们现在就该加速它”。这种论点为什么很糟糕？ 1. 它让你放弃抵抗。它暗示你的反抗毫无意义。但 V 神说，恰恰相反，当所有人都在说“你投降吧，这不可避免”时，这正是你的抵抗最有价值的时刻。 2. 它掩盖了其他选项。事实并非只有“全力加速”和“关停”两个选项。我们本可以“专注于开发辅助人类、而不是取代人类的 AI”，给我们更多时间来安全过渡。 3. 它为私利服务。 “不可避免论”只是一个华丽的外衣，用来包装他们“追逐利润和权力”的真实动机。陷阱二：“为了宏大未来”的陷阱 > “为了N年后的宏伟蓝图 / 为了N万亿的未来人口，我们现在必须……” V 神提到了一个词：“长期主义 (Longtermism)”。首先要明确，V 神并不反对为长远考虑。修路、教育孩子、存钱养老，这些都是必要且正确的“长期主义”。他反对的是那种被滥用了的、“走火入魔”版的长期主义。比如：“为了5亿年后可能会存在的四十万亿（！）人口的幸福，我们今天必须牺牲一切，去XXX。” 这个陷阱的要害在于：当一个目标被设定得极其遥远时，它就和“现实”脱钩了。 - 如果你说你的项目“下个季度能盈利”，那么下个季度大家就能看到结果，是真是假，一目了然。 - 但如果你说你的项目“在500年后能拯救世界”，谁能在500年后回来验证你呢？这就导致了游戏的性质变了。游戏不再是“比谁真的能创造长期价值”，而是“比谁在今天讲的那个‘长期故事’听起来最高大上”。 V 神举了两个绝妙的例子： 1. 低利率环境下的泡沫：当利率很低时，钱不值钱，大家不关心短期回报，于是开始疯狂追逐各种“关于未来的叙事”，最后导致了泡沫和崩溃。（想想那些“为全球牙科行业打造的区块链方案”） 2. 政治上的“通往无处之桥”：政客以“长远价值”为理由，申请巨额预算，去修一座根本没人用的大桥。如何戳破这种陷阱？V 神给了一个准则：当一个行动有“可疑的长期利益”，但却有“可靠的短期（或长期）危害”时，那就别做。陷阱三：“这伤害了社会/道德”的陷阱 > “这东西太恶心了 / 太不道德了 / 伤害了社会结构，必须禁止！” 很多人喜欢用政府的强制力，去管束别人私人的生活方式，仅仅因为他们“看不惯”。比如，有人呼吁禁止合成肉，理由是：“真正的肉是上帝造的，人造肉是人造的……这违背了自然！” 但“我看不惯”这个理由太直白，所以他们会将其包装成一个“低防指数”的论点，比如： - “这会破坏我们的道德结构！” - “这会威胁社会稳定！” - “这是‘全球精英’强加给我们的！” V 神说，“社会道德结构”这个词太模糊了，模糊到你可以用它来反对任何你不喜欢的新事物。同性恋、新音乐、合成肉……都曾被扣上这个帽子。 V 神更倾向于一种温和的自由主义：你要想禁止一件事，你必须拿出一个清晰的证据，证明它对“明确的受害者”造成了“明确的伤害”。如果你说不清楚谁受害了、受到了什么伤害，那你很可能只是在用高大上的词汇，来包装你的个人偏好（“我就是觉得恶心”）。陷阱四：“这是为了穷人/阶层跨越”的陷阱 > “投机 / 赌博不是坏事，这是穷人实现阶层跨越的唯一希望！” 在加密货币（Crypto）领域，我们经常听到这种为高风险投机辩护的声音。这个论点听起来非常高尚，充满了同情心，但 V 神认为它极度“走火入魔”。为什么？ 1. 它在数学上是错的。赌场是零和游戏（甚至负和）。一个穷人进去，大概率是变得更穷。经济学的基础（效用曲线）告诉我们：输掉1万美元对一个穷人的打击，远远大于赢得1万美元给他的快乐。这种高风险游戏是在“摧毁”阶层，而不是“提升”阶层。 2. 它动机不纯。真正鼓吹这个论点的人，往往是谁？是那些已经很有钱，并且正在利用这个“高尚的理由”来吸引更多人（穷人）入场，以便自己出货套现的“聪明人”。 V 神在以太坊生态中，一直呼吁大家关注 “低风险 Defi”，而不是“好的 Defi”。为什么用“低风险”这个词？因为 “低风险”是一个很难被滥用的标准，它有牙齿，风险高不高，数据一看便知。但 “好” (Good) 这个词，就太容易“走火入魔”了。任何人都可以编造一个“银河大脑”级别的论证，来说明为什么他那个高风险赌场项目，其实对社会是“好”的。陷阱五：“我在体制内能做更多”的陷阱 > “我加入这家（加速AI/腐败的）公司/政府，是为了从内部改变它。” 这是 V 神批评的最尖锐的一点，他称之为“I'm-doing-more-from-within-ism”。在 AI 安全领域，很多人说：“我要加入那些最激进的 AI 公司，这样我才能在‘关键时刻’发挥影响力，确保 AI 安全。” 在现实政治中，也有很多人说：“我留在普京政府里，是为了用我的专业知识，减缓它对经济的破坏。”（V 神引用了《金融时报》对俄罗斯技术官僚的报道） V 神认为，这几乎是最低的“防走火入魔指数”。 1. 它为“同流合污”提供了完美的借口。无论你实际上在做什么，你都可以宣称“我是为了从内部改变它”。 2. 它几乎总是自欺欺人。现实是，你最终只是变成了那台机器上一个高效的齿轮，你所有的专业能力，客观上都成了“帮凶”，让你宣称要反对的机器运转得更顺畅了。那么，我们该如何防止自己“走火入魔”？ V 神给了两个非常务实的建议： 1. 坚守原则（而不是总想“算计后果”） V 神推崇一种“义务论”(Deontology)的道德观。你不需要懂这个术语，它的意思很简单：给自己设定一些你绝不会打破的硬规矩。比如：“我绝不偷窃”、“我绝不欺诈”、“我绝不杀害无辜者”。为什么这很重要？因为另一种“后果论”（“只要结果是好的，我就可以不择手段”）的思维方式，防走火入魔指数太低了！我们的大脑太擅长“合理化”了。如果你信奉“后果论”，那么每当你遇到一个诱惑时（比如“这次偷窃能让我获利巨大”），你的“银河大脑”就会立刻启动，为你论证“为什么这一次偷窃，其实对全人类的长期福祉是有利的”。你总能说服你自己。坚硬的原则，就是你用来对抗自己“过度聪明”的防火墙。 2. 看清你“持有的口袋” (Hold the right bags) 在 Crypto 俚语里，“Bags”（口袋）指的是你持有的资产（你的“仓位”）。 V 神说，你的激励（你的仓位）和你的社交圈子（你的“社会口袋”），是塑造你思想最强大的力量。 - 你持有了某个币，你就很难客观看待它。 - 你身边所有朋友都在说 AI 很安全，你也很难真的相信 AI 有危险。你不可能没有“口袋”（人总是需要激励和朋友的），但你至少可以： 1. 主动选择你的“口袋”。远离那些会扭曲你判断的激励。 2. 多元化你的“口袋”。尤其是你的社交圈。这引出了 V 神给 AI 安全人士的最后两个建议，也是对他自己原则的践行： 1. 不要去那些正在加速研发“全自动前沿 AI”的公司工作。（因为这会扭曲你的激励） 2. 不要住在旧金山湾区。（因为那里的“社会口袋”太单一了）总结 V 神的这篇文章，表面上是在谈 AI、Crypto 和政治，但实际上，它是在提供一个在复杂世界中保持清醒的通用指南。最危险的论点，不是那些漏洞百出的，而是那些过于灵活、过于高大上、以至于可以为任何动机服务的“万能理由”。真正的智慧，不是拥有一个能解释一切的“银河大脑”，而是懂得何时停止“聪明”的算计，回归到简单、坚固、难以被滥用的原则上来。

#V神 #Galaxy Brain Resistance #思维陷阱 #合理化 #低防指数

2个月前

《Inside Cursor》这篇文章很有意思，作者 Brie Wolfson 刚在 Cursor “卧底”了 60 天，从她的角度写了她观察到的很多 Cursor 内部的事。作者早期的 Stripe 和 Figma，这两家都是硅谷“现象级”的公司。如果你对 Cursor 有兴趣的话，推荐看看。原文内容太长，以下内容为摘要式翻译。探秘 Cursor：在 AI 时代，下一个“Figma”是如何炼成的？如果你经历过一家“神级”公司的草创期，你就会对一种“魔法”般的气氛特别敏感。作者 Brie Wolfson 就是这样的人。她曾在早期的 Stripe 和 Figma 工作，见证过它们如何从粗糙的办公室成长为估值数百亿的巨头。最近，她以一个“临时工”的身份“潜入”了 AI 编程工具公司 Cursor 几个月，结果让她大为震撼——她闻到了同样的味道。她发现，Cursor 正在用一套极其独特、甚至有些“野蛮”的方式，试图在 AI 时代打造一家“世代相传”的公司。这种文化，你很难在别处看到。 1. “全员恶人”式的招聘：我们不招“岗位”，我们“收集”牛人在大多数公司里，招聘流程通常是这样的：首先发现公司在某项能力上有缺口，于是发布一个职位，然后寻找一批候选人，再从这些人中挑一些来面试，最终选中一个人，安排好入职，等上几个月，新人终于来了。 Cursor 的招聘是：“发现一个牛人，然后全队扑上去。” 他们的逻辑是，秘诀在于把招聘流程中的基本单元当成是人，而不是某个职位的招聘要求（job spec）。整个过程堪称“不择手段”：来源不限：他们发现有个用户在斯德哥尔摩搞 Cursor 研讨会，就把他招来了；发现有个用户大半夜还在疯狂用 Cursor 写代码，也把他招来了。 “蜂群”战术：一旦在 Slack 频道里锁定一个目标，大家就会蜂拥而上。没有专职 HR，而是由最懂这个人的团队成员去接触。 “骗”来再说：对方说“我暂时不想换工作”？没问题。Cursor 会说：“那先来做个小项目玩玩？”或者“路过总部时，进来坐坐？” 惊喜面试：所谓的“进来坐坐”，很可能就是一次“突袭式面试”。等你坐下，相关的人已经“恰好”都在场了。死磕到底：为了招一个德国的天才程序员 Lukas，创始人们先是飞到德国，被拒了。过了一年，他们又飞过去一次，这次终于把人带回来了。为了“搞定”另一个犹豫不决的候选人 Jordan，团队打听到她刚搬家，甚至联系了她的室内设计师，最后亲手送上了一台她正想要的浓缩咖啡机。这套“野路子”的结果是，Cursor 成功地在极早期就聚集起了密度高到吓人的人才。 2. “高手，是不需要扶手的” 招来这么多牛人（全公司有 50 多个前创始人），怎么管？答案是：不管。作者提到了一个绝妙的隐喻：Cursor 办公室的楼梯非常陡，但没有扶手。她问起这事，得到的回答是：“大家知道怎么上楼。” 这就是 Cursor 的核心文化：极度相信个体的能力和自觉。在这里，“IC”（Individual Contributor，独立贡献者）是地位最高的角色。大家鄙视“PPT 汇报”和“向上管理”。就连创始人 Aman 也是个“骄傲的 IC”，每天缩在办公室角落里，专心致志地写代码。公司没有开不完的会，作者甚至说 Cursor 有一种“口语文化”。你需要谁的帮助？别发 Slack，直接走过去“拍他肩膀”最有效。这种环境让有能力的人如鱼得水。一个刚入职的销售说，他在上家公司（也是一家明星创业公司）熬了 30 天才被允许接触客户；在 Cursor，这个时间是 30 小时。 3. “在食堂，没人谈论天气” Cursor 的办公室不在什么高科技园区，而是在旧金山一个老街区。没有公司 Logo，没有团建海报，家具都是淘来的中古货，墙上堆满了书（而且是真的在看的那种）。公司有个叫 Fausto 的大厨，每周六天为大家做午餐。重点来了：午餐时，大家在聊什么？创始人 Sualeh 说，他最担心的公司衰败迹象，就是“大家在吃饭时开始谈论天气。” 在 Cursor，午餐桌上聊的都是工作——项目进展、技术难题、对行业的奇思妙想。大家通过“如何思考”来认识彼此。这种氛围极具传染性。这也引出了关于 Cursor 最著名的传闻：9-9-6。作者的观察是：这根本不是公司规定，而是这群人“自发的”。没人要求你加班，但当你身边的人都因为热爱而疯狂工作时，你也会被卷入这种“兴奋剂”般的节奏里。作者自己也承认，她会在周末和深夜工作，不为别的，只因为“我想，而且我想让我这帮牛逼的同事对我刮目相看。” 4. “像披头士一样吵架，用‘Fuzz’来找茬” 这群“有主见”的牛人聚在一起，怎么协作？答案是：高强度的“建设性摩擦” (Constructive friction)。大家会毫不留情地互相“找茬”和“挑刺”。作者形容这是一种“微观上的悲观主义，宏观上的乐观主义”——我们对执行的细节极度挑剔，但对最终的成功深信不疑。创始人 Michael 甚至用了一个比喻，他希望公司像披头士乐队制作《Get Back》专辑时的状态。如果你看过那部纪录片，就会懂：一群处于巅峰的大师，把自己关在录音室里，在巨大的压力和紧张的时间下，通过不断的碰撞、争吵、迭代，硬生生“磨”出了一张传世专辑。这种魔力，不在于战略，而在于**“在过程中感受”**——手指始终放在乐器上，一遍遍地弹，直到它听起来对了为止。 Cursor 把这种“找茬”变成了制度，叫 "Fuzz"。每次要发布重大更新前，团队会召集所有人（通常是在地下室），“来，咱们一起把它搞垮。” 所有人会花一个小时，像“松露猎犬”一样找出所有 Bug、UI 瑕疵和未考虑到的边缘情况。然后，产品团队会带着这张长长的“找茬清单”，通宵把它改完。 5. “我们不‘降低门槛’，我们‘提高天花板’” 在一个人人都想“AI 民主化”、“赋能所有人”的时代，Cursor 的选择显得非常“傲慢”。他们明确表示：我们的理想客户，是这个世界上最优秀的那批专业开发者。别的公司可以去“降低地板”（Lower the floor），让小白也能写代码。而 Cursor 的使命是 “提高天花板” (Raising the ceiling)。他们相信，只有服务好那些“处在手艺巅峰”的人，被他们拉着走，才能真正“改变”软件的构建方式，而不是做一些“增量改进”。这种哲学也体现在面试上：他们的编程挑战出了名的难。因为他们认为，“太简单的东西，根本没法让牛人展示自己有多牛。” 6. 为什么这么拼？“奖品”就是使命本身最后，也是最让作者触动的一点：这群人这么拼，图什么？作者在 Stripe 和 Figma 早期时，午餐桌上的热门话题是“发财后买什么房”、“环游世界”等等。但在 Cursor，她惊讶地发现：几乎没人谈论钱。尽管公司估值飞涨，但没人聊股票、豪宅或退休。为什么？作者的结论是： “因为他们中的大多数人，就算明天就退休了，他们想做的事，大概率还是他们今天在 Cursor 做的这些事。” 对他们来说，“奖品”不是钱，而是**“完成使命”**本身。他们真正关心的，是“代码”，是“代码生成作为世界构造的基石”。他们坚信，世间万物（红绿灯、科学发现、医疗记录）都运行在软件之上，而他们正在做的事，是真正提升人类构建这一切的能力。这，或许就是作者所说的“魔法”的真正来源。原文：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Cursor #AI编程工具 #硅谷文化 #精英团队 #高强度工作

2个月前

转译：AI 与社交媒体是如何导致我们“脑子生锈”的？——《纽约时报》... 科技行业总在告诉我们，聊天机器人和新的人工智能（AI）搜索工具将极大地提升我们的学习和发展效率，谁要是忽视了这项技术，谁就有被时代抛弃的风险。但是，梅勒马德（Melumad）博士的实验，以及迄今为止其他已发表的关于 AI 对大脑影响的学术研究，却得出了一个令人不安的结论：那些严重依赖聊天机器人和 AI 搜索工具来完成写论文、做研究等任务的人，他们的学习表现普遍不如那些不使用这些工具的人。 “坦白说，我非常害怕，”梅勒马德博士说。“我担心现在的年轻人以后都不知道该怎么用传统方式上谷歌搜索了。” “技术是不是让人类变笨了？”这个问题几乎和技术本身一样古老。遥想当年，哲学家苏格拉底就曾指责“文字”的发明削弱了人类的记忆力。近一点看，就在 2008 年——那时候可还没有什么 AI 自动生成网页摘要呢——《大西洋月刊》（The Atlantic）就发表过一篇著名的文章，标题是 “谷歌在让我们变笨吗？” 事实证明，当时的那些担心有点杞人忧天了。然而今年，美国儿童的阅读成绩，包括八年级学生和高中毕业生，双双创下了新低。这些数据来自“全国教育进展评估”（National Assessment of Educational Progress，（注释：简称NAEP，被公认为美国衡量学生学业水平最可靠的“黄金标准”考试）），这是自新冠疫情（Covid-19）扰乱了正常的教学秩序、并导致青少年刷屏幕时间猛增以来，首次发布的同类成绩报告。下面，我们来总结一下目前已有的研究，看看怎样使用 AI 才能真正地“补脑”，而不是让“脑袋秀逗”。当我们用 ChatGPT 写作时，我们到底还在“写作”吗？今年，要说 AI 对大脑影响方面最引人注目的研究，非麻省理工学院（MIT）莫属。研究人员试图搞清楚，像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的工具，到底会怎样影响人们的写作方式。这项研究只找了 54 名大学生，（样本量很小），但研究结果却引出了一个至关重要的问题：AI 会不会扼杀我们的学习能力？在研究中，学生们被要求写一篇 500 到 1000 字的论文。他们被分成了三组： 1. 第一组：可以用 ChatGPT 帮忙写作。 2. 第二组：只能用传统的谷歌搜索来查资料。 3. 第三组：啥也不能用，只能靠自己的大脑来完成作业。所有学生都戴着传感器，用来实时测量他们的大脑电活动。结果显示，使用 ChatGPT 的那一组学生，大脑活动水平是最低的。这倒也不奇怪，毕竟他们让 AI 聊天机器人包揽了大部分的思考和写作工作。但最让人震惊的发现，发生在写作练习结束之后。在学生们交卷一分钟后，研究人员要求他们背诵自己刚刚写完的论文中的任何内容。结果，绝大多数（高达 83%）使用 ChatGPT 的学生，竟然连一个完整的句子都回忆不起来。相比之下，那些使用谷歌搜索的学生还能背出一些片段；而那些完全不用科技、全靠自己大脑写作的学生，则能复述出大量内容，有些人甚至能一字不差地背诵几乎整篇文章。 “这才过去一分钟，你就真的一点都想不起来了？” 领导这项研究的麻省理工学院媒体实验室（M.I.T. Media Lab）科学家娜塔莉亚·科斯米纳（Nataliya Kosmyna）在谈到 ChatGPT 用户时，难掩惊讶之情。“如果你压根不记得自己写了什么，你（对这篇文章）就不会有‘主人翁’的感觉。你真的会在乎你写的东西吗？” 科斯米纳博士说，虽然这项研究关注的是写论文，但她真正担心的是，这对于那些在“记忆力”至关重要的领域使用 AI 聊天机器人的人意味着什么——比如，一个正在备考飞行执照的飞行员。她强调，我们迫切需要进行更多研究，搞清楚 AI 到底如何影响人们“记住”信息的能力。社交媒体可能与阅读成绩下降有关上个月，《美国医学会杂志》（JAMA）发表了加州大学旧金山分校（UCSF）的一项研究。领导这项研究的儿科医生杰森·长田（Jason Nagata）博士和他的同事们，分析了来自“青少年大脑认知发展”（ABCD）项目的数据。这是一个在 2016 年至 2018 年间，跟踪了超过 6500 名 9 至 13 岁青少年发展状况的大型研究项目。怎样使用社交媒体和 AI 才更“健康”？（长田博士）建议，父母应该在家里强制执行“无屏幕区”，比如严禁在卧室和餐桌上使用手机，这样孩子们才能在学习、睡眠和吃饭时保持专注。 Meta 公司没有回应媒体的置评请求。TikTok 的一位女发言人则指向了一个网页，上面有设置“休息一下”（Time Away）功能的说明，这个工具可以帮助父母设定青少年允许使用 TikTok 的时间表。至于 AI 聊天机器人，麻省理工学院的那项研究里其实还暗藏了一个有趣的“转折点”，它为人们如何更好地利用聊天机器人来学习和写作，提供了一个可能的解决方案。在研究的后续阶段，研究小组交换了角色： - 之前只能靠大脑写作的人，现在可以用 ChatGPT 了。 - 之前依赖 ChatGPT 的人，现在只能靠自己的大脑了。所有学生都就他们之前选定的相同主题，再写一篇论文。科斯米纳博士说，结果出现了戏剧性的一幕：那些起初只靠自己大脑写作的学生，在获准使用 ChatGPT 后，他们的大脑活动反而达到了峰值（注释：这意味着他们在使用AI时也在积极思考如何优化和协作，而不是完全“躺平”让AI代劳）。相反，那些一开始就用 ChatGPT 的学生，当他们反过来被限制只能用脑子写时，他们的大脑活跃度始终没能达到第一组人的水平。这就给出了一个非常重要的启示： > 那些想用聊天机器人来写作和学习的人，应该考虑先自己动手（比如构思、打草稿），到后期修改润色的阶段再求助于 AI 工具。 > > 这就好比学数学的学生，总得先用纸和笔亲手学会了公式和方程，才能在之后用计算器去辅助解题。对于这些研究发现，Google 和 OpenAI 均拒绝发表评论。前面提到过那位研究 AI 搜索工具的沃顿商学院教授梅勒马德博士，她也表达了类似的观点。她说，那些 AI 搜索工具最大的问题在于：它们把一个本该由你大脑“主动”完成的过程——比如浏览一堆搜索链接、判断哪个来源更可信、然后点进去批判性地阅读——变成了一个完全“被动”的自动化过程（AI直接给你一个“标准答案”）。因此，她说，要想更“健康”地使用 AI，关键可能在于我们用它们的时候要“更走心”一点。梅勒马德博士建议，不要让聊天机器人帮你完成一个宽泛主题的全部研究，而是把它当作研究过程中的一个“小助手”，用它来回答一些零碎的小问题，比如“帮我查一下某个历史年份”。但如果你想深入地学习某个学科，那还是老老实实去读一本书吧。来源：

#AI影响 #学习能力下降 #社交媒体 #青少年 #教育

2个月前

看到这条留言有感而发随手写了一点：为什么依赖“自驱”的学习这么难坚持？答案很简单：你没有获得持续的正反馈。所有依赖自驱的学习，想要有效果，都离不开两个核心引擎：正反馈和学习循环。 🆙 引擎一：正反馈（提供动力的“燃料”）正反馈，就是那些能让你“爽”到的点，是你坚持下去的核心动力。比如说： - 你写下 "Hello World"，代码真的运行输出了。 - 你写的一个小脚本，真的帮你节省了半小时的重复劳动。 - 你做的小软件，真的帮朋友解决了一个棘手的问题。这些，都是价值千金的正反馈。相反，什么是负反馈？比如说： - 花了一整天搭环境，最后还是跑不起来。 - 花了一个通宵调试，Bug 还是没找到。 - 精心写了很久的软件，压根没人用。人是无法靠意志力对抗持续的负反馈的。一直得不到正反馈，放弃才是最符合人性的选择。 ♻️ 引擎二：学习循环（内化技能的“发动机”）光有“爽感”还不够，那可能只是短暂的兴奋。想真正“学会”，你需要一个能不断运转的发动机，一个把知识内化为自己真正技能的完整闭环。拿学习编程来说，这个循环至少包含这三步： 1. 学习理论知识（学）这是基础。通过看书、视频、课程，学习算法、数据结构、设计模式等。这是你的“弹药库”。 2. 动手实践（练）这是最最最重要的部分。你必须去写代码、编译、运行、调试、修复错误，才能把抽象的概念具体化。为什么现在都强调“干中学”？因为你看再多游泳视频，不下水，你永远学不会游泳。很多人学不好编程，不是因为理论不懂，而是因为练得太少。 3. 解决真实问题（思） “练”一定会遇到问题。新手和高手的区别，就在于此。你必须经历分析问题 -> 尝试解决 -> 撞墙 -> 查资料 -> 解决问题的完整过程。人，只有在解决问题的挣扎中，才能真正积累经验，掌握知识。请注意：这一步，是 AI 无法替代的。 AI 可以帮你写出代码，但它无法帮你体验那个“从卡住到豁然开朗”的完整思考过程。这个经验，必须你自己去赚取。那些所谓的高手，不过就是这个循环跑得多了，积累了海量的“问题-解决方案”范式，仅此而已。关键：让“循环”产生“反馈” 现在我们把两个引擎连起来： > “学习循环”是产生“正反馈”的最佳途径。当你完整地跑完一次循环（比如，学了一个新框架，动手做出了个小功能，并解决了所有Bug），你获得的正反馈是巨大的！这种“我能行”的成就感，会给你充足的“燃料”，让你兴奋地开启下一次循环。如何打造你自己的“正反馈学习循环”？场景一：“简单模式”（在企业中）在企业里有个巨大的好处：你不需要自己找循环，公司会“喂”给你。 - 接任务（识别问题） - 了解需求（学习理论） - 动手开发（动手实践） - 联调测试（解决问题） - 上线发布（获得正反馈：任务完成/用户使用）而且，你身边有同事和导师。遇到问题，总有人帮你。如果你的 Leader 水平很高，能“刚刚好”给你安排那些“跳一跳才够得着”的活，你的成长会快到飞起。场景二：“困难模式”（独自摸索）如果你是一个人学习，情况会难很多，你必须刻意为自己设计这个循环。这里有几个关键建议： 1. 从 Side Project 开始，而且必须“小” 不要一上来就想做“一个 ChatGPT”。你的目标是快速获得正反馈。 - 一个自动签到的脚本。 - 一个批量处理图片的小工具。 - 一个帮你管理书单的简单网站。谨记：先去发现你或朋友身边的“真实需求”再动手，成功率最高。 2. 把 AI 当“领航员”，别当“代驾” AI 是革命性的工具，但它很容易中断你的学习循环。 ❌错误用法（代驾）： “帮我写一个xxx功能的代码。” -> 你只是复制粘贴，错过了“实践”和“解决问题”的环节。 ✅正确用法（领航员）： “我遇到了xx错误，可能是什么原因？” “我想实现xx功能，有哪几种方案对比？” 如果你只是让 AI 帮你完成，你永远无法真正掌握知识，循环没有跑通。 3. 用“费曼学习法”倒逼理论输入很多人“干中学”久了，会变成“野路子”，只知其然不知其所以然，很快会遇到瓶颈。怎么办？用“教”来倒逼“学”。把你项目中的思考、遇到的坑、解决方案，记录下来，尝试分享出去（写博客、做分享）。为了能给别人“讲明白”，你就必须去补习那些背后的理论知识，确保自己真的懂了。这，就是最高效的理论学习方式之一。 4. 别闷头造车，去社区“求助”和“帮助” 一个人学习，最怕卡在一个问题上几天都出不来，负反馈爆棚。 AI 能解决一部分，但很多复杂或特定领域的问题，还得靠人。我们这一代程序员成长时，都泡在 CSDN 论坛、Stack Overflow、知乎里。当你在社区里提问，得到解答，是正反馈；当你用你的经验去解答别人的问题，更是强烈的正反馈。真正的成长，从来不发生在看视频或者让 AI 写代码的舒适区里，而是来自“学习 -> 实践 -> 解决问题”这个完整、甚至有些痛苦的循环。可以从一个身边的小问题开始：动手去解决它，积累经验，获取正反馈！

#自驱学习 #正反馈 #学习循环 #AI辅助学习 #解决问题

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