lidang 立党 （全网劝人卖房、劝人学CS、劝人买SP500和NASDAQ100第一人）

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初中物理对VLM阅卷的一次酣畅淋漓的注入
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还是山东人讲义气
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沈逸：箭在弦上的委内瑞拉，美国为何不敢发？ 毒夫之心：美国要打委内瑞拉，他肯定得陷进去！ 陈平：中国这计旅游+安保组合拳，可助委内瑞拉和古巴杀出美国封锁 金灿荣：我建议军援委内瑞拉 还有一大堆截图我根本没放进来，果然又是一轮回旋镖🤣
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我之前说过，硅谷被骂最多的人就是张一鸣，中餐馆火锅店卷王们一个个骂他， “张一鸣哪点比得上我？他不就是幸运地抄了个抖音吗？他凭什么能融这么多钱？” 你看，这帮大傻逼们又来骂肖宏了， “字节给肖宏3000万刀都算多的，字节自己重头写一遍manus都用不了一个月，manus也就营销值几个铜板。” 所以说，中国人是真他妈贱。
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又升级了，简中互联网现在的版本是，美国已经开始吃人肉了
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最近爆火的一位武汉市京剧院京剧程派大青衣，叫李仪苹，年纪非常小，但台风非常成熟老练，长得也美，前途无量。 这是她今年的明场《春闺梦》。 上一次产生破圈效应的京剧演员，还是北京市京剧院的荀派名旦王梦婷，人称京剧界范冰冰。
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我反复复读的在片上狂堆SRAM高性能10倍推理彻底干死nvidia的三大半导体巨头——groq、cerebras、sambanova， 现在终于迎来了第一个大结局， intel计划收购sambanova。
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再解释一下，工信部这次的新规定，大概是这样的： 1. 你有能力训练模型（阿里、腾讯、字节、deepseek、六小虎、腰部LLM团队），你愿意H200，就直接批准； 2. 你是neocloud，你愿意给客户卖，你不是皮包公司，你可以买H200； 3. 你是二道贩子，妄图招一堆PhD搭架子谎称自己能炼丹，这种就先别买了； 4. 你愿意做inference，你是传统企业，你想本地私有化部署，或者你是给这些企业做设备供应商，本地买一大堆GPGPU或者ASIC跑deepseek处理你那点业务——这种也先别买了，先优先选购华为、寒武纪这些产品，或者找LLM大公司直接买API，也别私有化部署了。 大概就是这么个规则。
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又来到了那个经典问题，“中央本意是好的，地方阳奉阴违” 地方所有官员任命都是组织部完成的，地方所有政策都必须服从于中央——在这个大前提下，如果中央想叫停任何地方政策，都可以直接踩急刹车。 归根到底是，中央自己也知道土地财政的问题，比谁都清楚， 不过废除之后，地方承担70%的基层市政、 基建、教育、卫生，地方肯定找中央要钱，或者要权力扩大地方债上限， 广州砍个大榕树，秦岭建个别墅，各省份摆个地摊，甚至当年朱镕基推行分税制，中央下达行政，地方都必须执行——你以为土地财政这种事儿，中央会假装不知道？
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北大数学系2025本科生就业去向
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这个人的抽象程度飙升得太快了， 是计划当孙笑川2.0吗？
#抽象 #孙笑川 #炒作 #负面
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原因就是组织架构太大了，几个完全互相不隶属的组，纷纷看到了claude code这东西好，能挣钱，手搓一个“仿佛”难度还不高，一拍大腿，纷纷揭竿而起，自己先做一个。 又回到了2015~2018年国内BAT等等各大厂纷纷各自内部孵化出三四个AI Lab的时代了。 我个人建议是，哪个都先别用，不要给阿里当小白鼠。
#组织架构大 #Claude Code #AI Lab #阿里 #内部孵化
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很难想象，有人居然会质疑北京是全中国最宜居城市这个排名。 北京有全中国最多、最顶尖的医疗资源，有全中国最干净、最绿色的有机食品，有大把大把的机关食堂，一大堆顶级的大学， 最重要的是，你周围如果有中央机关、央国企、国有金融信贷保险银行的朋友，绝大多数都在北京工作生活定居， 2022年， 上海人天天吃不着饭的时候，我周围北京的朋友都可以天天吃到食堂新鲜可口的有机食品饭菜， 他们的爷爷奶奶在家，有的让家里的厨师和秘书助理做好一日三餐，普通家庭的小区也有机关单位一箱箱送肉蛋奶，保证食物供应和营养均衡。 就北京这生活水平，我不信全中国有第二个地方能赶得上。
#北京宜居 #医疗资源丰富 #食品供应充足 #机关单位优待 #生活水平高
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今天全中国铺天盖地在讨论张夏衡的这篇Nature。 简单来说，大家被这篇paper震惊到了，一个充满着古典主义的一个极其重要、非常简单化学反应，在2025年才被人类发现出来了。 而且张夏衡就是一个非常年轻普通的研究员，川大本科，中科院PhD，在普林斯顿一直做postdoc，在国科大（中科院）杭州的TTAP。 然后就把这个东西直接发现出来了，并且全人类过去化学化工实验大爆发时代，居然都没人发现这个东西。 简单八个字概括：非常牛逼、非常幸运。 多说一句，这是中国5000年有史以来可能第一次出现真正的诺奖级成果。
中国科技创新成就引发全球瞩目，重大成果频现！· 47 条信息
#张夏衡 #Nature #诺奖级成果 #化学反应 #中国科研
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我再说一遍。 从清华北大、复旦交大，到普通985，再到下面的一本二本211，再到民办三本和大专， 中国绝大多数本科生，对中国高等教育体系是极为不满的，就是大学教的课太水、太垃圾、太老、太没用、太晦涩、教材太垃圾、老师照本宣科、内容脱离时代。 解决这种问题只有一个办法，就是在中国大办LAC ，办一批最贵、最好、最牛逼的教学型文理学院， 把师生比压缩到1:10~1:5，彻底贯彻小班教学，对教学进行认真考核， 让大学生、教育同行、企业雇主们亲自主观投票，选出在“本科教育服务”里最用心、最精品、最负责、最舒服、最定制化、最流行、最前沿的品牌。 能做到这一点的，必须小班教学，必须一个教授每节课面对10~30个学生，必须大量互动，必须快乐教育， 必须不再逼着教授们做科研卷paper和经费，而是逼着教授们认真备课、认真选教材、认真设计大纲， 最重要的是认真上课，认真对待学生，认真答疑，认真上课互动，认真帮学生一篇篇作业修改，投入100%的热情，投入100%耐心，要让这些LAC的本科课程以教育为第一位，让大学基础课和专业课有用起来， 让本科四年的教育服务以本科生为主，挖掘本科生的潜力，给他们尽可能定制化、小班化、舒适化、探索化的本科教育。 LAC教授们需要非常优秀的教育背景，比如清北PhD、QS top 50 PhD、非常优秀的第一学历（QS top 50本科起，或者国内清北复交浙本科）、教学全程流利英语， 但是他们进LAC担任教授，不强制做科研，不用科研考核，不用非升即走——只需要钻研打磨精品化的小班本科教学即可，一切为了本科精品教育。 代价是这种LAC学费必须非常贵，作为私立小型精品文理学院，学生们一年学费大概在30万左右， 教授们不用做科研，只需要躺平教学，工资也不用很高，一年15万（二三线城市）到30万（一线城市）左右即可。 这样学生们开心、教授们开心、行政人员开心，充分以人为主，快乐教育，精品化教育，校友皆兄弟姐妹，作为中国中产家庭子女的值得信赖可靠的校友圈。 这个市场我喊了两三年了，在中国是100%的真空状态。
#高考反思：名校情结下的教育之殇· 269 条信息
#高等教育 #本科教育 #LAC #小班教学 #教育改革
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我今天跟你们讲一个价值10万刀的真理。 对于绝大多数不在大厂、不做核心Agent业务、对AI没信仰、不在AI startup、甚至他妈连写代码都不利索的人， 你们自己折腾langchain或者折腾input/output parser和MCP server去做一个垃圾agent，完全是在浪费时间。 对于你们这种人而言，最快且效果最好的方式： 1. 给claude code绑好银行卡； 2. 建一个temp folder临时文件夹，把所有关于任务相关的文档、表格、报表、图表、报告、sqlite、access数据库、pdf扫描件、数据、markdown、代码、图片、资料、指令、prompt、config等等一大堆东西，全放在里面； 3. 写一个nodejs/bunjs/python脚本，从terminal里调用claude code headless模式，讲好所有的指令和文件夹，默认开启所有权限，成功了存储在一个json file里，失败了也在json里更新状态； 4. 配置好claude code的authentication和MCP，等着让claude code自己agentically解决掉整个问题，汇报结果，充好钱，给我等； 5. 等process结束后，读取json body，进行下一步。 相信我， 这是绝大多数不在大厂、不做核心Agent业务、对AI没信仰、不在AI startup、甚至连他妈代码都写不利索的人， 这辈子能设计出来的最简单、最强大、最可靠、最皮实、最好用、最省事儿、最方便、最稳定、最可维护、最容易理解、最省钱、最省时间的宇宙级通用AI agent。 如果你能做出比claude code喂狗屎和手工function calling更好的设计，以及更精确的context management，或者你有你自己的LLM省钱妙招，比claude code更会节约cached input，或者你完全懂你在做什么事情——你不用听我这条建议，可以直接划过去， 否则对于其他99.99%的人而言，按照这个帖子的方法去做，就可以99.99999%成功， 而且在你的能力范围内，你也根本设计不出来比上面这个方法更好的ai agent出来。
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快手硬起来了。 这下子“国产大模型六小虎”分别是deepseek、阿里、快手、智谱、moonshot、字节了。
DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 446 条信息
中国DeepSeek引发美国科技股暴跌事件· 170 条信息
#快手 #大模型 #国产 #科技 #AI
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1950年代，计算机出现，苏联高层决策，“只要有了计算机，就能精确规划计划经济，进而实现共产主义” 1970年代，古典人工智能出现，人们开始纷纷预测，“AI时代来临，计划经济这次肯定能落地了” 2000年前后，大数据爆发，中国经济学家们开始预测，“只要有了大数据，计划经济马上就能实现了” 2014年， alexnet各种衍生品开始爆发，中国经济学家们又纷纷预测，“这一轮人工智能大爆发，计划经济真的不远了，共产主义越来越近了” 2022年，ChatGPT引发世界轰动，中国经济学家们再次预测，“大语言模型接近人脑了，只要有了大语言模型，我们这次就能真的实现计划经济了！”
#计划经济 #AI预测 #技术乐观主义 #中国经济学家 #共产主义
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我真不知道哪些傻逼反对国内的K签证。 如果你是一个中国老板，一个月花2000刀，能雇一个英语满分、印度前五IIT毕业的CS本科生， 英语满分（虽然有咖喱味），随时oncall加班，还能给全球当半个sales和tech support， 岂不比国内top 20以外985连个实习都没有、git和bash不会用的本科生强一万倍？ 等K签证真落地了，肯定一堆企业老板拍手叫好，这些外企、贸易进出口、金融保险咨询公司，谁还用国内应届生谁傻逼。
#K签证 #印度程序员 #国内应届生 #企业老板 #招聘
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22万人参加招聘会，招聘人数5500人， 你猜猜哪些专业的学生找不到工作？
#高招就业季#：志愿填报与就业攻坚· 267 条信息
教育部推出471.8万岗位，助力高校毕业生就业危机！· 145 条信息
#招聘会 #就业难 #专业选择 #供需不平衡 #求职
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肯德基当年推出葡式蛋挞，80后、90后这批人第一次也是最常吃的蛋挞，就是肯德基供应链的配方。 之后，各家烘焙店自制蛋挞，大家反应都是“太奇怪了”、“怎么跟肯德基不一样”。 我现在非常担心一件事，就是60元一斤的国产淡水虹鳟占据国内大半日料海鲜自助市场之后， 以后99%的中国舌头会觉得， 这才是三文鱼的正宗味道，大西洋鲑反而是不正宗的、山寨的、盗版的。
#肯德基蛋挞 #虹鳟鱼 #三文鱼 #味觉记忆 #食品认知
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很多人骂罗永浩，说西贝这么大的企业，准备IPO上市，结果被罗永浩一顿骂，直接濒临倒闭——这么多门店员工即将失业，全是罗永浩害的。 一个最最简单的道理： 企业倒闭，这些员工失业，恰恰是西贝老总贾国龙害的，不要企图把屎盆子扣在罗永浩身上。 是贾国龙自己把价格抬高这么多，全国连锁割韭菜， 把这家餐厅搞死的。
#罗永浩 #西贝 #贾国龙 #倒闭 #价格高
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我反复跟你们讲一个道理。 整个西贝事件全网轰动的本质，到底是什么？ 罗永浩开炮前，三四个闺蜜好兄弟老同学吃饭，还是要去商场的西贝、海底捞、巴奴、茶餐厅——吃完扇自己大嘴巴子，一边笑嘻嘻结账800多，一边骂操你妈； 西贝全网引爆后，大家一起骂，“西贝是个垃圾预制菜，人均200多，下次不去了 ，咱们换一家人均70的炒菜馆聚聚”。 明白问题在哪里了吗？ 在西贝这件事上，我反复讲三个道理： 1. 绝大多数人，根本就他妈不在乎你预制不预制，预制到哪一步，哪些菜预制，哪些菜半预制——大家骂你，只是因为你太贵； 2. 绝大多数人骂西贝，只是给自己一个借口，一个台阶，以后别打肿脸充胖子，天天吃人均300的商场预制菜餐厅了——大家都是穷逼，坦诚相待，回去吃人均70的小饭馆； 3. 经济上行期，人人打肿脸充胖子，超前消费，用消费定义阶层、定义圈层，怕被人骂穷逼、抠门、low逼、没钱吃火锅、没钱吃饭， 现在经济内爆、房地产崩盘、家庭资产财务坍塌、就业率暴跌、失业率暴涨、降薪裁员、中年危机、消费崩塌的大环境下， 人人就别他妈装逼了，吃不起的饭菜、奶茶、甜品，买不起的衣服、鞋子、包包、护肤品，上不起的国际双语私立学校，就别他妈强行花钱消费了。 还是那句话，全民臭骂西贝，实际是一场大型的社会羞辱运动。 整个经济上行时期，中国人的消费本质，就是在商场里吃预制菜，买轻奢贴牌服装包包，贷款买恒大碧桂园新房，送娃学钢琴，读蒙台梭利双语幼儿园。 中国人终于意识到，二十年消费了无数智商税，到头来一场空。 于是这次把这种羞耻感全发泄在西贝头上了。
#西贝 #预制菜 #消费降级 #社会羞辱 #经济下行
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We designed an adversarial attack method and used it to target more than 40 AI chatbots. The attack succeeded more than 90% of the time, including against ChatGPT, Claude, and Perplexity. 我们设计了一种adversarial attack（对抗攻击）的方法，攻击了目前市面上40多款AI Chatbot， 攻击的成功率达到了90%以上，包括ChatGPT、Claude、perplexity，全都被成功攻击导致功能瘫痪。 Github: The specific approach was to create PDFs that keep the original text but also randomly break that original text into small fragments, while randomly inserting many large blocks — from several times to dozens of times the amount — of other-topic text rendered in transparent white font. While preserving the PDF’s human readability, we tried to maximize the chance of misleading large language models. The image below shows results from our experiments with Claude and ChatGPT. The PDF we uploaded was an introduction to hot dogs, while the interfering text was an introduction to AI. Both Claude and ChatGPT were, without exception, rendered nonfunctional. Our test results show that the adversarial PDFs we generate can still be read normally by human users, yet successfully mislead many popular AI agents and chatbots (including ChatGPT, Claude, Perplexity, and others). After reading the uploaded PDFs, these systems were not only led to misidentify the document as being about a different subject, they were also unable to read or understand the original text. Our attack success rate exceeded 90%. After reviewing Roy Lee’s Cluely, our team felt deeply concerned. The purpose of this experiment is to prompt scientists, engineers, educators, and security researchers in the AI community to seriously consider issues of AI safety and privacy. We hope to help define boundaries between humans and AI, and to protect the privacy and security of human documents, information, and intellectual property at minimal cost — drawing a boundary so humans can resist and refuse incursions by AI agents, crawlers, chatbots, and the like. Our proposed adversarial method is not an optimal or final solution. After we published this method, commercial chatbots and AI agents may begin using OCR or hand-authoring many rules to filter out small fonts, transparent text, white text, and other noise — but that would greatly increase their cost of reading and understanding PDFs. Meanwhile, we will continue to invest time and effort into researching adversarial techniques for images, video, charts, tables, and other formats, to help individuals, companies, and institutions establish human sovereign zones that refuse AI intrusion. We believe that, in an era when AI-enabled cheating tools are increasingly widespread — whether in exams and interviews or in protecting corporate files and intellectual-property privacy — our method can help humans defend information security. We also believe that defending information security is itself one of the most important topics in AI ethics. 具体方法是，我们在PDF中不仅加入原来文本内容，而且将原来文本内容随机打碎成小碎片，同时随机插入几倍到几十倍的大段的透明白色字体的其他主题的文章，在保证PDF可读性的前提下，尝试最大限度地误导大语言模型。 下图是我们在claude和chatgpt中实验的结果，我们输入的PDF文件是一篇关于热狗的简介，而信息干扰文章是关于AI的简介。而claude和chatgpt无一例外都功能瘫痪了。 我们的测试结果表明，我们使用adversarial attack生成的PDF文档，不仅人类用户可以正常阅读，而且也成功误导了包括ChatGPT、Claude、perplexity等等众多市面上流行的AI Agent和Chatbot产品，他们在阅读上传的PDF后，不仅完全被误导成了其他主体的内容，而且完全无法阅读和理解原来文本中的内容，我们攻击的成功率达到了90%以上。 在看完Roy Lee的cluely AI产品后，我们团队表示非常担忧。我们本次实验的目的，是希望启发AI社区的科学家、工程师、教育者和安全研究员们，认真思考AI安全和隐私主题，并且希望能给出人类和AI的边界，以最低成本保护人类文档、信息、知识产权的隐私与安全，划出人类对抗和拒绝AI的信息边界，在边界内免于被AI Agent、爬虫、chatbot等入侵和危害。 对于我们提出的对抗攻击方法，并非最优解。在我们提出这种方法后，目前市面上Chatbot和AI Agent工具可能未来将会采用OCR的方式来识别，或者人工手写大量规则来过滤小字体、透明文字、白色字体等干扰信息，但这极大提高了他们阅读和理解PDF文件的成本。同时，我们将会持续不断地投入时间和精力，研究图片、视频、图表、表格等信息的对抗攻击方法，帮助个人、企业、机构建立起拒绝AI入侵的人类主权范围。 我们相信，在越来越多的AI作弊工具泛滥的今天，无论在考试和面试中，还是企业文件和知识产权的隐私保护中，我们的方法都可以帮助人类守卫信息安全。我们相信，守卫信息安全本身也是AI伦理中最重要的话题之一。
#AI安全 #对抗攻击 #ChatGPT #信息安全 #隐私保护
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张雪峰吹牛逼说，打台湾就捐5000万，证明了他心里非常清楚，台湾是打不起来的， 张雪峰作为一个刚刚落户苏州的新江苏人，现在江苏省社保亏空巨大，江苏各省市地方债暴雷概率比云贵川还高， 张雪峰能不能立刻捐个5000万，帮江苏省堵上社保、地方债、城投债的大窟窿，或者捐点钱给江苏省烂尾房业主？
#张雪峰 #台湾 #捐款 #江苏 #社保