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3个月前

《墓碑与河流》很久以前，河水，是装在石头里的。我们把那些石头叫做“钱”。它们很沉，有漂亮的纹路，握在手里，有一种坚实的、永恒不变的感觉。我们用小块的石头，换取面包。用大块的石头，建造房屋。我们相信石头。因为石头，不会说谎。然后，河水，开始自己流动了。我记不清那是什么时候。没有人在意。起初，那条新的“河”非常细小，只在一些我们看不见的地方，像一条害羞的银色小蛇，悄悄地流淌。那时，来过一个“摆渡人”。他没有船。他只是站在旧的、干涸的河床边，对所有的人说，他愿意用一张“网”，来换取我们手中最重、最美的那块石头。那是一张用光线织成的、几乎没有重量的网。我们都嘲笑他。用坚固的、永恒的石头，去换一张虚无的、一碰就破的网？只有傻瓜才会这么做。我记得，我当时紧紧地攥着我那块最漂亮的、刻着一位古代总统头像的石头，生怕被那个疯子骗了去。我看着他，摇了摇头。他没有坚持。他只是对我笑了笑，然后走向了下一个人。 …… 现在，所有的人，都生活在河边。那条新的“河”，如今已是滔天巨浪。但它很温柔。你从来看不到它的波涛，你只能感觉到它的“流”。它无声地流过我们的城市，我们的房屋，我们的身体。那些当初用石头换了“网”的傻瓜们，成了第一批“渔夫”。他们把网撒进河里。他们捞上来的，不是鱼。有时候，是一段音乐。有时候，是一首诗。有时候，是一捧能让作物在一天内成熟的、发光的土壤。他们从不储存，他们只是，需要的时候，就去河里捞一点。而我们，这些紧握着石头的人，我们被留在了岸上。河水，流到我们身边时，会自动分开。它仿佛很不喜欢石头的“重量”。它绕开我们，继续向前。于是，我们脚下的土地，开始干涸。我的房子，墙壁上出现了像龟裂土地一样的缝隙。我水龙头里流出的水，带着一股铁锈的味道。我种下的植物，叶子总是焦黄的，仿佛被一种看不见的火焰，燎去了所有的生命力。我开始变得……“干燥”。我的皮肤，像一张被揉搓过的旧羊皮纸。我的邻居们，那些同样抱着石头不放的人，也都是这样。我们像一群被遗忘的、正在风干的标本。我们不敢离河太近。因为，每当“渔夫”们从河里捞起他们的“收获”时，他们身上那种被河水浸润的、鲜活的气息，会让我们感到一种针扎般的、被灼伤的疼痛。昨天，一个“渔夫”的小孩，走到了我的门前。他很年幼，手里也提着一张小小的、用晨光织成的网。他看见了我，和他脚下干裂的土地。然后，他看见了我怀里，那块被我擦拭得锃亮、我最后的石头。他没有怜悯，也没有厌恶。他的眼神，像河水一样清澈。他只是好奇地问：“您的石头，真漂亮。” 然后，他歪了歪头。 “可是，它不会让你觉得……渴吗？” 那一刻，我所有的防线都崩溃了。我发疯一样地冲出我那正在腐朽的屋子，冲向那条我既渴望又恐惧的“河”。我抱着我那块沉重的、坚实的、我曾以为是整个世界重量的石头，用尽最后一丝力气，将它狠狠地扔进了河里。我以为，这是一种献祭。一种迟来的、卑微的交换。但是，没有。河水，在石头落下的那个点上，像被烙铁烫到一样，瞬间，向两边分开，形成了一个完美的、空洞的圆形。我的石头，没有沉入水底。它就那么悬浮在那个空洞里，被整个世界的“流”，无声地、永恒地排斥着。它永远也无法，再融入那条河了。我站在岸边，看着那块石头，和我自己。我终于明白了。那个“摆退人”给我们的选择，从来都不是“石头”或者“网”。而是，“过去”，还是“未来”。而我，选择了抱着一块沉甸甸的、美丽的、永恒的……墓碑。

#河流 #石头 #货币 #变化 #信任

4个月前

以后这些最顶级的 AI researcher 们会不会也有俱乐部/签约/转会制度了。。。🐶

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 123 条信息

4个月前

向 AI 提问的放大效应 ——为什么有人被放大无知，有人却被放大创造力在旧金山的地铁里，两个年轻人同时掏出手机向同一个 LLM 询问：左边的高中生要写莎士比亚读后感，右边的量子信息博士要设计一台新型误差校正芯片。十分钟后，高中生收获了一篇文绉绉却东拼西凑、连引用都编错的作文草稿；博士则生成了一套能把实验周期缩短一半的方案草图。这就是用肉眼可见的「放大效应」：AI 像镜子又像扩音器，照出你的底色，然后把它放到最大。为什么同一条提示链对不同人产生的结果截然相反？答案在于输入里隐藏的「暗知识」。底子厚的人，在提问前已经完成了大半验证；底子薄的人，却指望机器替他思考并校对。于是，当模型输出似是而非的段落，高中生欣然照单全收；博士却能立刻嗅到漏洞，迭代追问，直至挖出对自己真正有价值的信息。关键不在提示词的句式，而在提问者有没有能力判断答案的含金量。不少人把希望寄托在「万能提示模板」。现实更像 Photoshop 的滤镜：模板让门槛短暂下降，但同时抹平了特色。你可以瞬间得到一张「看得过去」的照片，却很难做出 Sebastião Salgado 的深刻黑白。把大模型当滤镜用的人，最终只能生产可替代的内容；把它当暗房工具的人，才有机会冲洗出前所未见的影像。有趣的是，这种放大机制也会惩罚半桶水的自负。去年一位财经博主在平台上炫耀用 LLM 五分钟写完宏观分析，结果读者发现数据年份对不上，逻辑跳步如同折叠椅，一夜之间粉丝蒸发。AI 放大的不仅是能力，还有漏洞。正如显微镜会让真菌暴露无遗，大模型会让思维裂缝瞬间张开。反过来，深度背景者获得的并非简单效率提升，而是认知杠杆。NASA 的工程师用 GPT‑4o 给火星车路径规划生成初版方案，再用自研算法验证可行性，把平均迭代时间从两周压到三天。关键步骤从写代码变成提出假设与约束，让 AI 在边界条件里疯狂试错。这不是偷懒，而是把人类的注意力转移到价值更高的层级。有人担心「放大无知」会加剧信息贫富差距。我更倾向把它视作催熟剂：它迫使每个人提前兑现自己的认知债务。没有基础的人，一问就露馅；有基础的人，则像借来千倍计算力，思想实验的半径瞬间扩大。一台蒸汽机不会因为工人水平参差而停转，它只揭示谁真懂机械动力，谁连扳手都拿不稳。所以问题不在于「要不要学提示词」，而在于我们是否准备好升级自己的验证链条。把 AI 当黑箱神谕的人，会被谕令反噬；把 AI 当辩论对手和原型工厂的人，才能把被放大的噪声压缩成信号。未来的竞争可能不再是「谁写得出 prompt」，而是「谁能更快识别哪一行输出无需再读」。要做到这一点，得回到最古老的技能：批判性思维与学科框架——这是任何时代都不会过时的底层资产。放大效应既是警告也是邀请。它告诉我们：你的知识基础、好奇心和审美，都会被 AI 高亮强调，甚至无情曝光。下一次当你举起手机，对着模型发问，请先低头看看自己手里的问题：它是经得起放大的火种，还是会自燃殆尽的干草？

5个月前

文章标题：God is hungry for Context: First thoughts on o3 pro 1. 背景 2025 年 6 月 10 日，OpenAI 将 o3 系列降价 80% 并推出 o3-pro。作者 Ben Hylak 获得一周内测权限后撰文分享初体验。 2. “上帝饿了”类比作者用“上帝渴望上下文”形容新一代推理模型：只有饱餐丰富且结构化的背景，它才会发挥真正威力。 3. 两种模型定位当今 LLM 可分日常型（3.5 Sonnet、4o）与深度推理型（o3-pro、Claude Opus）：前者陪聊与轻量任务，后者一次性解决复杂问题但速度慢、成本高。 4. 正确用法心路作者曾对 o1 失望，后悟出“把它当报告生成器”：提供上下文→设定目标→一次生成结果。同思路下，o3-pro 更敏锐，但更依赖大量上下文。 5. 实测示例作者与合伙人将公司全部策略会纪要、目标与语音备忘录喂给 o3-pro，请它制定未来规划，输出的细节足以重排公司优先级。 6. 工具调用能力 o3-pro 在“知道自己有哪些工具、何时提问人类、何时检索外部信息”上显著进步，体现了 OpenAI 的“垂直 RL”：不只教模型怎么用工具，还教它何时用哪种工具。 7. 不足与局限上下文不足时，o3-pro 容易过度分析；直接执行（如写 ClickHouse SQL）偶尔不如基础 o3。它更像编排者而非纯执行者。 8. 与竞品对比作者认为 o3-pro 输出“换了维度”，在回答深度与贴合度上全面超越 Claude Opus 与 Gemini 2.5 Pro；优势在于“模型-工具-策略”三位一体，而非规模。 9. Prompt 与 Harness 启示成功关键仍是上下文与系统提示。优秀产品靠“缰绳”（模型＋工具＋记忆＋其他策略）把模型能力对齐，而非仅靠模型本身。 10. 一句话总结 o3-pro ＝更深层推理能力 × 更清醒的工具选择 × 更依赖大量高质量上下文；真正护城河正从“谁家参数多”转向“谁能给模型最合适的上下文与工具链”。

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 657 条信息

#O3-Pro #OpenAI #人工智能 #语言模型 #科技新闻

6个月前

提示词的一点小改进，让它能通过提供的额外网页链接来调整约束这个单词（其实已经是 branding 了）的可视化方向：请参考提供的链接，在字母中融入单词的含义，将图形和字母巧妙融合在一起。下面加上单词的简要说明。单词：Brand 含义参考地址：dji[.]com

#Brand #VI设计 #标识设计 #无人机