Susan STEM

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6天前

这几年我很少买书。主要是因为以前搬家太多，每次搬家都要扔书，扔得我心疼得不行。所以我后来立了个规矩：只有那些我能反复读、反复思考的书，我才买。库恩的《科学革命的结构》就是那一本。我反复去图书馆借，反复读，也反复和别人讨论。最后还是决定买了一本二手的，运气特别好，几乎全新。现在它就放在床头，像个宝贝。翻到第25页：Normal Science——“正常科学”。嗯？正常？难道还有不正常的？还真有。库恩提出“范式转移（paradigm shift）”这个划时代的概念，正是因为他亲身经历并观察过“不正常的科学”。他原本是物理学家。在学习量子力学时，他第一次意识到—— 量子力学的思维方式与牛顿范式完全不同。经典物理讲求确定性与因果性，而量子理论充满概率、模糊与测不准。那一刻，他发现两套语言体系下，“世界”的意义都变了。科学并不是在一条笔直的理性道路上前进，而是在一套世界观崩塌、另一套世界观重建的剧痛中前进。那是他真正的“顿悟时刻”。很多人都分析过这些背景，我就不多讲。说说这几天我自己的一点“顿悟”。 “科学家的心智不是被事实改变的。” 这句话听起来是不是有点悬？但它真的震撼到我。在笛卡尔—牛顿式的传统科学观中，我们被教育要相信科学家是：理性的观察者，通过经验事实（data）来修正理论。逻辑是：世界存在客观事实；科学家通过观察积累事实；理论根据事实修正，越来越接近真理。这就是所谓的经验累积模型（accumulative model of science）。在这种观念里，事实就像砖头，理论是用砖头垒起来的房子。很多人现在依然是这样理解科学的。但是！ What if I tell you：在旧范式体系下被完美规训的学生，他的眼睛根本无法“看见”另一种可能的世界？那是一种深层的认知结构锁定（cognitive lock-in），让他无法察觉那些“现在新新人类能看见的东西”。一种结构性的失明。当然，库恩是个备受争议的人物。他挑战了理性神话，也被批评为相对主义者。但有趣的是，这几年他这本书的讨论度反而越来越高。科学不仅仅是解释世界的工具，它本身也是一个正在被解释的世界。

#库恩 #科学革命的结构 #范式转移 #认知结构锁定 #科学哲学

1周前

其实从开始写作以来，我发现阅读速度和密度在飞速提升。中文本来就是母语就不说了，连英文，高密度的长文现在也能做到手机一个滚轴就刷下去了。果然符号学习没有什么比“写”还管用。

#写作 #阅读速度 #密度提升 #符号学习 #效率

1周前

这篇帖子在时间线上刷到了4次。我觉得吧，作为一个过来人（可能跟推主是同龄的）：人需要有一个外在的“锚点”。尤其是一些特别宏大的问题：“我这辈子要怎么过”，“我的人生目标”，这种问题是无法靠自己内在进行形式的，逻辑的推理的。因为你一旦推理，什么都来了H1-B排期，川普，国内菜市场的菜价，医院要不要排队，一切的。就像18世纪的传教士，要不要去中国云南和贵州深山里传教，推理一番都是“ 不要去”。这个时候需要一个外在的锚点，这个锚点对传教士来说就是: Calling, 呼召。

#人生目标 #外在锚点 #过来人 #宏大问题 #呼召

1周前

程序员现在真的要开始深度思考一个问题：算力大基建铺好了，这么多海量算力——到底要用来干什么？我们都觉得自己是小虾米，跟“国家级基建”“能源部批文”这些大词没关系。可真的无关吗？最后这些算力要落地，不还是靠一行行代码、一段段逻辑来跑？谁在写逻辑？不就是我们吗。我那天就在想，几年前一个闺蜜跟我说： “我觉得你肯定喜欢那个东北雨姐。” “我怎么会喜欢这种..." 但她还真说对了，我确实背着她在看东北雨姐的视频，连她那个东北小老公我也挺喜欢的。我后来就开始想：如果要让推荐算法算出我这种又隐秘又细微的小心思，要消耗多少算力？得跑多少数据、训练多少模型、调多少参数？我们用几百兆瓦的电，几万个GPU，只是为了精确预测一个人深夜会偷偷喜欢哪个网红？这就是“智能时代”的伟大成就？把全世界人所有最隐秘的小癖好、恶趣味、情绪波动全都算出来，然后精准地推荐回给他们，让他们沉溺其中，再看一条、再买一点？这就是海量算力的用途？这就是我们程序员亲手写出来的文明形态？我不反感推荐算法，也不是不懂商业逻辑。但当我们能支配的能量已经大到可以模拟宇宙、可以预测生态系统、却被用来计算“谁会多看一眼谁”的时候，你不得不开始问：我们到底在建什么？是算力大厦，还是注意力监狱？敬请关注：

#算力 #推荐算法 #注意力 #程序员 #社会反思

1周前

如果互联网的模式不改变，那这些巨大的算力中心要来干嘛？你可以想象，几百亿美金的超算集群，结果每天只是被用来跑一些聊天模型，回答天气、写邮件、做点PPT——那基本就是 “超算闲置时代”。我们看起来在用AI，但实际上，底层基础设施的潜力远没有被释放。如果一个系统只能生成语言，而不能参与执行、验证、决策，那它的计算资源就永远只能“半开”。很多人谈主权个人、科技领主这些概念，的确听上去像精英主义，但我始终觉得，基础设施的真正意义，是要让“非精英”也能使用而不自觉地受益。互联网之所以改变了世界，是因为不需要你懂TCP/IP；智能手机之所以普及，是因为不需要你懂通信协议。真正的范式革命，永远不是“精英的逃逸”，而是“结构的下沉”。它必须让普通人能无感接入、自然参与。而今天很多人把 Web3 理解成代币经济，这其实太狭隘。代币只是一个激励层，不是结构本身。从更大的历史尺度看，Web3 代表的是一种范式转变（paradigm shift）。如果最终我们只是让“中心化的权力”换了个名字、把服务器搬到了链上、把账号换成钱包地址，那这不是革命，只是换皮。维持现状，就是范式转移的失败。很多大厂都尝试过，比如“元宇宙”就是一次试图定义新范式的尝试——但最后失败了。为什么？因为它没有解决底层结构的问题。 “空间化的互联网”听上去浪漫，但本质上还是 Web2 模式的延伸，只不过把浏览器变成了虚拟头盔。我有时候在想，也许我会给扎克伯格一个建议：人的幸运值是有限的。你能在19岁那年创造一个改变世界的平台，已经是概率奇迹。但如果你在第二次范式转变中仍然沿用同一套逻辑，那好运也救不了系统性的老化。同样地，Sam Altman 他们的成功，也取决于他们是否能真正突破范式。如果他们只是让大模型成为更聪明的“黑箱”，那这条路的终点，就是另一个中心化的帝国。到时候，模型对普通人来说，只是一个聊天搭子——高效，但空洞；强大，但封闭。那我们到底缺什么？表面上看，大语言模型已经具备了我们想要的一切：能理解自然语言、能推理、能生成、甚至能写代码。听起来，这不就是我们说的“语义运行时”吗？是的——表面上是。但问题在于，它们只是模拟这些能力，而不是在结构上实现它们。看起来像“理解”，但没有可验证的推理路径；看起来像“智能”，但没有明确的逻辑框架。本质上，它们仍然是“相关性机器”，而不是“因果性系统”。所以，大模型真正的三个缺陷，是结构性的： 1️⃣ 有语义，却无结构。 LLM 的“理解”是隐性的，埋在几千亿个参数的权重里。它能“说出”意义，但不能“展示”意义。真正的语义系统，必须让意义是显性的、可组合、可验证的。也就是说，你得能指出：“它为什么这样推理？”、“它依据了什么事实？” 今天的 LLM 是在语义层上说话，却还没有在语义层上思考。 2️⃣ 能生成信念，却无法提供证明。它可以写合同、诊断问题、甚至模拟逻辑推理——但我们无法验证它的正确性。它的输出没有来源（provenance），也没有可复现性。今天问它一遍，明天再问一次，可能就是完全不同的答案。而真正的可验证系统，必须像区块链那样，信任数学，而不是信任人。现在的模型让我们信任“它”，这恰恰是 Web3 想摆脱的那种中心化信任。 3️⃣ 是语言界面，而非系统接口。现在的 Prompt 体验很顺滑——你问，它答。但它生成的结果是游离的，不接入任何可验证的系统。没有智能合约，没有持久逻辑，没有数据溯源。未来的 LLM 必须能直接组成系统，让“语言＝行为”，输入一句话，就能在规则透明的环境中触发实际执行。这才是从“语言生成”到“结构调度”的飞跃。这就是当前的断层：我们已经拥有了强大的表达能力，却还没有可靠的结构信任。 AI 能生成知识，却不能证明知识；能模仿思维，却不能承担后果。如果我们止步于此，就会重演一次中心化的轮回—— 这次掌握权力的，不是平台，而是模型。真正的 Web3 精神，不是要建更大的模型，而是要建更透明的系统。一个每一句话、每一个规则、每一次执行都可以被验证、重组、共享的开放智能网络。那时，语言才不只是人机界面，而会成为智能的治理层—— 在这里，意义、逻辑与执行真正汇合为一体。这才是范式转移的完成。不是造更大的盒子，而是打破盒子。 From Useful to Trustworthy: When Language Becomes the Operating System

#Web3 #范式转移 #中心化 #AI伦理 #可验证性

2周前

昨天忘了哪个推友在问。我看的是这一本，不是这本特别好，而是我身边刚好有。问过电影系的朋友，他们说还可以。叫我放心学。看了分镜prompt出的sora片子，皮卡丘登陆诺曼底，真心可以。我的想法是，意义是靠人去传达的。AI视频给我们一种创作途径，那我也去当一把导演和编剧。传达的内容核心，仍然是我这一套极抽象的，靠近语言边界的思想。

#AI视频 #Sora #皮卡丘登陆诺曼底 #创作途径 #抽象思想

2周前

刚开始看美剧的时候，我特别不适应。很多美剧的设计思路是“单集独立 + 整季相关”。意思是说，你即使只看其中一集，没看前面，也能完整享受剧情；但如果你从头到尾连着看，就会发现层层递进，更精彩。最让我难受的是他们常用的“无尾”——开放式结局。对中国观众来说，这种感觉很抓狂。因为美剧往往要续订下一季，为了留住观众，就故意埋下大量悬念，不给你一个彻底的收束。于是，你只能带着疑惑和期待等下一季。但是换个角度看，这种开放感、悬念感，恰恰是流量逻辑下写长文的最佳模式。既能单篇成章，又能串联成大局；既能让人随时加入，又能让人欲罢不能。

#美剧 #开放式结局 #悬念 #流量逻辑 #文化差异

2周前

一周的时间，有大家的订阅，我真的很感动。高信息密度，纯英文长文。谢谢各位！在这个被流量逻辑绑架的互联网里，我们都已经厌倦： •厌倦了情绪裹挟的刷屏 •厌倦了毫无意义的骂战 •厌倦了无原创、无限转发的循环这里，我只想留下另一种可能： •你能看到有共鸣的深度探讨 •你能读到其他地方找不到的纯原创 •你能进入对于未来的推演与思考 •你能找到适合自己结构的前沿方向感谢各位聪明人。

#深度探讨 #纯原创 #未来推演 #前沿方向 #感谢

2周前

对我影响很大的一句话，来自 Jordan Peterson： “社会中唯一真正合理、能支撑你立足的，是你的能力（competence）。” The only defensible hierarchy is competence. 不是你的身份标签，不是你的观点立场，不是你声音有多大，也不是你喜欢谁、讨厌谁。这些都可能一时制造幻觉，但最终决定你能否在任何体系里站稳脚跟的，是能力本身。能力意味着什么？是知识的深度，是执行的可靠性，是智力与判断力，是毅力与专注度，也是抗挫折的韧性。没有这些，其他一切都是空的。

#Jordan Peterson #能力 #社会立足 #知识 #执行力

2周前

一位不算朋友但间接认识的同龄作家（晋江出身）说过：当你真正用完全原创、掏空全部认知去写作——无论写文学还是写技术——只要跨过一百万字的门槛，你整个人都会彻底改变。我打算用英文去实践这个百万门槛。

#写作 #原创 #百万字 #改变 #英文

2周前

一个朋友建议：discord. 做一个纯技术探索群。而且不是泛泛而谈。是针对我们目前有的一些猜想，未有成熟项目和技术可以参照的。一起探索，早期大家默认能把“图纸贴墙上”。类似Homebrew的存在。英文社区，但是现在大家语言都不存在障碍。完全没有经验，不知如何开始。

#技术探索 #Discord #Homebrew #早期项目 #英文社区

2周前

在意义之海中寻找意义当人类的知识被投射到一个连续空间之后，博士生的需求会大大减少，因为人人都可以是“博士生”。过去，博士生最核心的工作是花费无数时间去查资料、读文献、做 citation，把分散在不同学科、不同语境里的碎片知识一点点拼接起来。但在向量化之前，这种连接往往意味着高强度的人工劳动：生物学家的论文和法学家的评论彼此孤立，工程师的日志和历史学家的档案没有桥梁。人类理论上可以把它们联系起来，但代价是海量的阅读、交叉比对与翻译。这种碎片化导致许多潜在的联系根本没有发生。原本可能引发突破的想法，被淹没在资料工作量的泥沼里。向量化改变了一切。当文字、图像、表格、代码都被嵌入到同一个坐标空间时，知识不再是一个个孤岛，而是连续的语义地图。生物学与法学可以在邻近的向量里相遇，工程与历史可以在空间中自然对齐。许多过去“未被察觉”的联系，突然变得可见；许多需要高智力人群耗费数年才能完成的查阅工作，如今可以在几秒内生成。这就是知识连续化的力量：它不仅降低了博士生式的资料劳动成本，更重要的是，它把人类尚未发现的知识联系，从沉睡的噪音中唤醒了。而人类最缺失的就是“意义“。 The Sea of Meaning — Vectorization as a Continuous Substrate

#知识向量化 #语义地图 #知识联系 #意义 #科技

2周前

只要你真正理解了：大语言模型的本质就是符号映射，它的通用性就是把语言压缩成一个最小原语——预测下一个 token，那么你就会明白： 1）语言和符号有边界。 LLM 是符号模型，它的疆域不在于重复旧的 NLP 技巧，而在于人类能否把符号宇宙推到极致，把更多经验、直觉和制度转写为符号。 2）传统 NLP 已经沦为低阶能力。翻译、摘要、问答这些曾经的难题，如今已轻易被模型吃掉。什么故事书生成、教科书自动化，这些项目都不再是有壁垒的方向。小团队就不要再做了。 3）真正的关键是边界。你要搞清楚什么是 language-modelable——可语言建模的领域。这个领域的最远方的边界与空白，就是符号宇宙的前沿，才是值得探索和能带来回报的地方。人类在这个方向，要把符号宇宙拉伸，探索到极致。

#大语言模型 #符号映射 #通用性 #NLP #符号宇宙

2周前

我畅想一种 “双轨制” 的 AI 应用图景：一端是个人可控的本地模型，保障隐私、自主与个性化；另一端是规模化的公共平台，提供稳定、高效与普适服务。二者不是对立的，而是通过协议与标准并轨调度、互补共生。其实在中国，目前的开源模型生态已经隐约呈现出这种私人端双轨制的雏形——个人和团队可以在本地运行轻量化开源模型，满足特定需求，同时又能调用大厂提供的云端大模型，在更大算力和更丰富资源的支持下扩展应用。这种并行模式既保留了自主性，又享受了规模化的红利，正是未来 AI 电力化的现实起点。 AI as Electricity: Personal Generators × Public Grids

#AI双轨制 #本地模型 #公共平台 #开源模型生态 #AI电力化

3周前

谁年轻时候还不是个美女了？

#美女 #年轻 #回忆 #颜值 #怀旧

3周前

只要底层代码是AI写的，那么软件工程的范式必定要发生变化 Warning: 这是一个扯淡贴，我自己都没把细节想清楚，纯探讨，纯扯淡。我们正在进入下一个软件工程的范式：生态化（没错，就是那个 eco-system，生化环材里的“生”，生物这个学科里会涉及的生态）。关键在于AI写出来的代码你怎么定位过去几年，程序员群体围绕着“AI 会不会替代程序员”这个话题吵了无数次，互相拉黑、互相开喷。但在我看来，这些争论都白费了，因为根本问题一开始就问错了。真正的关键不是“AI 替代与否”，而是：你究竟如何定位 AI 写出来的代码？有人可能觉得奇怪：AI 写的代码，不就是代码吗？还能是什么？可你回想一下大学里的“软件工程”这门课，那真的是“写代码课”吗？当然不是。软件工程讲的是一个多层次的工程体系，而不只是单纯的代码实现。Layers! 所以在我看来，AI 写的代码不能被当成稳定的“产品”，而应该被理解为一种熵源。大模型的本质决定了它的输出虽然极端高效，但并不是低熵的终态，而是高熵的输入。它的特点非常鲜明：数量多，可以瞬间产出海量实现；质量杂，正确与错误并存，差异巨大；重复性高，常常生成类似功能的多版本。这些特征意味着，AI 输出的代码更像是生物进化中的“基因突变”——提供丰富的多样性，但需要经过筛选、压缩和演化，才能沉淀为稳定的结构。(虽然低端码农现在已经确定要被淘汰，但是你不能硬扯说低端码农写出来的代码也不一定全高质量，这个我们后面再说，不是纠结这个问题的事）。 AI生成代码将我们把软件工程的范式进程又往前了一步如果我换个视角，把 AI 生成的代码看成一种“熵源”，那么它的意义就不再是最终产品，而是燃料。这些高熵输出，必须经过协议约束、反馈筛选和治理机制的控熵处理，才能逐渐被压缩为低熵的“结构”，最终沉淀为文明级的生态资产。于是，整个项目的逻辑，就不再是单点开发，而是一次生态演化。所以读这篇帖子时，请不要把自己仅仅当成程序员，而要先把自己当成一个生态设计者。在上世纪 80 年代，美国有一个著名的实验叫“生态箱”（Biosphere），它是一个完全封闭的独立生态系统，模拟核大战后的求生仓或星际航行场景。很有意思的是，它的第二任总经理还是史蒂夫·班农。这篇帖子我们要探讨的，正是AI 时代的软件工程范式变化，其核心概念就是结构池（Structure Pool）与生态演化的运行逻辑。回顾软件工程的发展轨迹，最早的旧范式（封闭/流水线）把开发过程当成工厂化的流水线：需求 → 设计 → 开发 → 测试 → 部署。它强调稳定和可控，本质上是通过压制熵来维持秩序。后来出现了过渡范式（敏捷/Agile），承认需求随时可能变化，引入局部演化和迭代，但仍然局限于项目内的小闭环。这是从“压制熵”走向“利用熵”的第一步。如今，我们正走向新范式（AI + 开放结构池）：软件开发变成了一个生态，AI 生成、用户反馈和开发者约束共同作用于公共结构池，推动系统不断演化。在这种模式下，交付不再是一次性产品，而是贡献结构单元，沉淀到池子里复用和演化。工程逻辑因此发生根本转变：从“压制熵”走向“利用熵”，最终进入生态学的思维模式。再抽象一层：封闭 → 开放、静态设计 → 动态演化本来就是工程学整体的历史逻辑。在早期的工程时代，逻辑是封闭系统 + 静态设计。工程师像“造物主”，试图在设计阶段就把复杂性全部压缩掉，以此换取高稳定性，但代价是适应性极差。进入工业工程阶段，才逐渐出现了局部开放。福特式的流水线把复杂制造拆解成可控环节，虽然整体依然是封闭系统，却开始允许局部的模块替换。同时，电气化与标准化（螺丝、接口、电网标准）的出现，让不同厂商、不同系统之间能够首次组合。这相当于工程进入了结构化阶段，但仍偏向封闭。所以，千万不要把眼光只盯在自己的一亩三分田，从毕业到现在只看到眼前的屏幕和 IDE。工程的格局要抬高来看，否则根本看不清楚历史的逻辑。在软件工程中，传统范式如瀑布模型、V 模型，本质还是“封闭设计—一次性交付”。随后出现的Agile(所谓的敏捷/DevOps）打破了大周期，强调迭代与反馈，迈向了“动态演化”。再后来，开源运动通过开放源代码，让外部贡献进入系统，软件第一次出现了“生态演化”的模式。由此，工程思维逐渐转变：开始接受不确定性，用反馈驱动优化。整条历史逻辑清晰可见：从封闭到开放，从静态设计到动态演化。早期工程靠“压制熵”维持秩序，而今天我们靠“利用熵”来激发演化。AI 的到来，只是把这一长期趋势推到极致，让工程彻底进入生态学逻辑。在我谈发展方向的时候，建议先看看我前几天写的两篇关于“容器与协议”的帖子——那两篇把我现在想表达的技术骨架讲得比较清楚。要说明的是，这个观点并非我凭空想出来：我的思考来自与不同背景开发者的反复交流，很多想法是在碰撞中逐步成形的。然而现在真正的难点在于，我们正在探索一个尚未被命名的未知领域；很多概念的术语还没被发明出来，导致常常出现“说半天、却互不相通”的状况——看起来像是在鸡同鸭讲，但实际上大家可能在谈同一个抽象思路。甚至我们自己都不确定彼此讨论的本质是否一致，这也是为什么在讨论同一个抽象概念时，还会产生争执。语言本身就是人类理解世界的边界；在面对全新的概念时，去拓展语言、去达成共识，比登天还难——我亲身体验过这种挫败感。打个比方：我从没住过宫殿，却在想象在做梦的时候自己当公主；然而在梦里中我仍在自家找厕所，这种错位正是我们在用现有语言描述未来范式时经常遇到的尴尬。计算机世界的趋势：从容器到协议我的意思不是要彻底颠覆“容器”，而是现在有大量的协议真空我的想法：生态设计，将项目变成一个“结构池子”。在 AI 驱动的新范式下，软件工程正在从封闭的流水线逻辑转向生态化逻辑。过去的软件开发像工厂一样，遵循需求—设计—开发—测试—部署的线性流程，强调稳定与可控，本质上是通过“压制熵”来维持秩序。而在新的范式中，开发被看作一个开放的生态系统：AI、开发者与用户共同参与，代码与结构不断生成、验证、淘汰和进化。这意味着软件工程的重心从一次性交付转向持续演化，从单一产品转向结构单元，从工厂思维转向生态思维。在这一生态化框架中，结构池子（Structure Pool）是核心机制。它是一个公共池，存放 AI、人类和用户贡献的各种“结构单元”（容器、规则、服务、协议）。新生成的结构单元在通过协议验证后沉淀到池子里，成为可调用、可组合的资产，并在持续反馈与选择压力中不断升级或被淘汰。结构池不是一个静态仓库，而是一个动态生态，它分为多个层次：执行层保证容器能运行，协议层保证容器能互联，治理层维持池子健康，演化层推动协议升级，而文明层则让其成为人机共用的知识与规则基建。整个生态的运行依赖一个容器—协议—反馈—治理的闭环：AI 或开发者生成新容器，经协议规则验证后进入结构池，附带元数据与版本，随后在调度中被调用。使用过程产生的反馈成为适应度信号，决定哪些单元升级、哪些淘汰，而协议也会随生态扩大不断进化。其本质，就是把 AI 的高熵输出通过控熵机制压缩为低熵结构资产。在这个过程中，几条心法至关重要：AI 代码应被视为熵源，是生态燃料而非终态产品；协议是边界，确保不同容器能对接并过滤垃圾；反馈是驱动力，决定存活与淘汰；选择压力提供方向，避免演化失序；演化则是常态，软件不再是一次性交付，而是一个持续进化的生命系统。从文明意义上看，软件工程已经沿着一条清晰的历史轨迹演化：从封闭到开放，从静态设计到动态演化。结构池子正在成为人机共建的“文明记忆体”，其中沉淀的不仅是代码，还有规则、知识和协议。AI 的商用化则把这一趋势推到极致，让工程彻底进入生态学逻辑：不再压制熵，而是利用熵来激发演化。 AI 范式下的软件工程 = 生态化设计开发 → 以结构池为核心 → 通过持续演化实现文明级的控熵与积累。关键词：生态化开发 —— 软件工程不再是流水线，而是开放生态。结构池（Structure Pool） —— 存放、调度、演化的公共池子。熵源 —— AI 代码是高熵输入，是生态燃料而不是终态产品。控熵机制 —— 协议、反馈、治理，把高熵转化为低熵结构。持续演化 —— 软件不再一次性交付，而是动态进化的生命系统。协议边界 —— 确保互操作、过滤垃圾、维持秩序。文明记忆体 —— 结构池沉淀的不只是代码，而是人机共建的知识与规则。示例：语言翻译的结构池子（Translation Structure Pool） 1. 执行层（容器单元）在这个结构池里，有许多不同的翻译容器：容器 A：中 → 英，偏直译容器 B：中 → 英，偏意译容器 C：英 → 日，适合新闻容器 D：英 → 法，法律文档优化容器 E：多语言小句实时翻译（对话场景） 👉 每个容器就是一个“可运行的翻译模块”。 2. 协议层（边界与接口）所有翻译容器都必须符合一个协议，例如： { "input_text": "string", "source_lang": "string", "target_lang": "string", "metadata": { "domain": "general|legal|news" }, "output_text": "string" } 👉 协议保证了：无论内部算法怎么实现，外部都能用统一方式调用。 3. 治理层（验证与筛选）验证：新容器加入时，先跑测试集（BLEU 分数、延迟、错误率）。淘汰：错误率过高或不符合协议的容器会被下架。分层：通过反馈和测试，容器会被标记为 bronze / silver / gold 级别。 👉 这样避免了“垃圾翻译”污染结构池。 4. 演化层（反馈与升级）反馈采集：用户可以打分、标注错误，系统也监控延迟与准确率。自我优化：容器 B 在用户反馈中逐渐学会更好地处理成语。协议升级：当生态发展后，协议增加字段 "formality_level": "casual|formal"，支持更精细的语境。 👉 池子随使用情况不断升级，而不是一次性定型。 5. 文明层（共享与沉淀）不同开发者、公司、甚至用户都可以贡献翻译容器。有人专门贡献“小语种”容器，有人贡献“学术论文优化容器”。最终形成一个动态开放的翻译生态，而不是单一的翻译软件。 👉 池子沉淀的不是某个翻译产品，而是多样的翻译结构，可被任何系统调用。一个语言翻译的结构池子就像一个多物种的“翻译生态”：容器是各种翻译模型（不同风格、语言对、场景）。协议是统一的接口规则。治理保证质量和秩序。反馈驱动容器优化和协议升级。最终沉淀为一个共享的文明记忆体，供全球人机协作使用。开发的关键，就是你如何去设计这个池子。

#AI驱动软件工程 #生态化开发 #结构池 #控熵机制 #持续演化

1个月前

说真的，2023年以来，你关注的大大小小的创业团队，还剩多少了？

#创业 #2023年 #团队 #倒闭潮 #经济

1个月前

这个还真是感慨啊。其实我看到的是身边大龄的男同学，当年因为各种原因并没有结婚生育的，但凡有条件了，肯定会找一个较年轻的伴侣结婚生子的。但是大龄的女同学后面基本就放弃了。

#大龄男同学 #结婚生育 #年轻伴侣 #大龄女同学 #放弃

1个月前

从通用图灵机开始讲起图灵机一开始就是一个“模仿机器 (Imitation Machine)”，这是图灵自己给它起的名字。它告诉我们：计算的本质就是模仿，用有限的原语去模拟无限的可能。那么问题来了：计算机是否真的“懂”计算？这个问题听上去很傻，但其实今天全世界几十万人都在问一个同质的问题，“AI 真的懂翻译吗？AI 真的懂推理吗？AI 真的懂写作文吗？”要回答这个问题，我们得回到 1930 年代，去问一声伟大的图灵。真正的”计算机“ 我儿子正在学习加减法，我给他买了一个算盘。算盘有 100 个珠子，简单得不得了。什么叫 3+2？你在第一行拨 3 颗珠子，在第二行拨 2 颗珠子，然后从第一行开始数：1，2，3，4，5；于是 3+2=5，加法完成。这个算盘就是一种计算工具，它直接映射了数与物理结构的关系。算盘还算简单，我们再说一个更复杂的工具：差分机 (Difference Engine)。这是英国科学家查尔斯·巴贝奇在 19 世纪设计的自动化数学机器。简单来说，它是一台多项式求值机。只要输入多项式的初始值，机器每转动一轮，就会自动输出一个新的数值。比如给它一个函数 F(x)=x²+4，它会依次计算 F(1)=5，F(2)=8，F(3)=13，F(4)=20……一直运转下去。更关键的是，它的底层逻辑其实完全基于加法和减法。差分机一号需要 25,000 个零件，重达 4 吨，可以处理到第六阶差分，最高存储 16 位数。虽然最终只完成了七分之一，但它的精密程度让当时的人们叹为观止，至今仍被认为是人类进入科技时代的重要起点。想象一下，如果蒸汽时代沿着这个方向一直发展下去，也许在某个平行宇宙里，一个高度发达的“蒸汽朋克文明”里，所有的数学运算都会由类似差分机的蒸汽计算机来完成。平行宇宙，蒸汽朋克想象一下，如果蒸汽时代沿着这个方向一直发展下去，也许在某个平行宇宙里，一个高度发达的“蒸汽朋克文明”里，所有的数学运算都会由类似差分机的蒸汽计算机来完成。那里的工程师会不停改进齿轮与杠杆，制造更大、更快的机械巨兽，负责加法、乘法、多项式求值，甚至天文航算。他们的世界或许会像一座座轰鸣的工厂，每一道蒸汽阀门和齿轮组都承载着人类对“计算”的映射。但是，这个文明的局限也很明显：每一种运算，都需要一台对应的机器。加法机只能加，乘法机只能乘，差分机只能做多项式展开。社会必须靠一座座庞大的专用机堆叠起来，才能维持运算的需求。这就是“映射机”的宿命：硬件本身就是函数，物理结构直接写死了计算逻辑。为什么？我们这个宇宙做对了什么？因为我们有图灵。模仿 vs. 映射在图灵机以前，人类制造的“专用机”在硬件层面遵循的其实是映射 (mapping)逻辑，而不是模仿 (imitation)。最直观的例子就是我儿子的算盘。每一颗珠子都真实地映射了一个数字，他现在做的 100 以内加减法，每一道题、每一个数字，都直接对应算盘中的某颗珠子。算盘、机械加法器、乘法机、开平方根机——这些机器的零件、齿轮、滑珠，都是对某种数学运算的物理映射。比如 19 世纪的巴贝奇差分机，它庞大的齿轮组旋转角度，直接对应了多项式的系数和结果。再比如早期的机械表或自动机，齿轮和摆锤的结构直接对应时间的推进。在这些机器里，结构本身就是算法：你想要加法，就去造一个“加法结构”；你想要平方根，就必须再造一个“开方结构”。图灵的伟大之处正在于此。他没有延续“一个运算一台机器”的映射思路，而是提出了模仿机 (The Imitation Machine) 的概念。在 1936 年的论文《On Computable Numbers》中，艾伦·图灵最初把通用图灵机命名为“模仿机器”。它的本质是：一台机器只要能解释另一台机器的描述，并逐步复制它的运算过程，就能完成所有可计算的任务。换句话说，模仿机器就是今天我们所说的通用图灵机 (Universal Turing Machine, UTM)。这一思想带来了一次巨大的压缩突破：无限多样的计算任务，都可以统一到有限的原语——读、写、移动、状态转移。结果是划时代的：现代计算机由此诞生，人类第一次统一了“什么是计算”。我们再也不需要为每一种运算单独制造一台硬件机，而是只需要一台通用机，所有差异都交给“描述串”去表达，这就是软件的起点。图灵机之所以叫“模仿机器”，是因为它不再把计算写死在齿轮里，而是通过有限原语模仿任意计算过程。映射只能一机一能，模仿才是一机通用。所以，计算到底是不是在计算？模仿计算算不算计算。你一直在模仿计算。那么预测下一个token呢？模仿的逻辑推理，模仿的写作，模仿的翻译，算不算在翻译？通用性的开始：找到一套最小原语 + 一条可通用的纸带。我们再次回到 1936 年的图灵时代。那是一个数学已经相当发达的年代，逻辑学、数论、形式系统在图书馆里堆积成山，却依然碎片化、彼此隔绝。真正的突破，来自于一个跨世纪的思想节点：艾伦·图灵发现，所有这些复杂、庞杂的计算过程，其实都能被还原成极其有限的几个动作。他定义了一台抽象的机器，它所做的事情只有四种：读：读取纸带上的符号写：在纸带上写入新的符号移动：将读写头向左或向右移动一格状态转移：根据规则切换机器的内部状态就这四个动作，构成了计算的最小原语集合。图灵由此证明：再复杂的算法，再庞大的形式化推理，乃至一个图书馆的所有计算规则，都可以被压缩到这四个原语的组合中去。压缩效应因此诞生：一切计算机、算法和任务，归根结底都只是这四种动作的不同排列与组合。从这一刻开始，人类第一次有了精确的定义：什么是“可计算” (精确一点：所有递归可计算函数都能被图灵机执行）。任何可以被描述为这四个动作有限步骤的过程，就是计算；任何超出这四个动作所能模拟的，就不在计算的边界之内。这就是通用性的起点。从一台模仿机开始，人类进入了计算纪元（具体实现还需要冯诺伊曼结构）。所以呢？我扯了那么多我到底想说啥？！我想说，另一套最小原语+一条可通用的纸带又出现了！那就是LLM。最小原语：LLM 把所有语言任务归约到单一机制：预测下一个 token。通用纸带：自然语言 + 大语料 = 输入一段 prompt，即可模拟任意语言任务。从此定义了：什么是“可被模型化的语言意义”。（2/N)

#图灵机 #模仿机器 #通用计算 #最小原语 #LLM

1个月前

现在我们遇到的核心问题： LLM 时代还为什么要搞开发？开发什么？开发给谁用？用来干什么？ LLM 是什么？就算我们已经把技术原理研究得底朝天，这个“异己智能 Alien Intelligence”到底是什么？ 35 岁大龄程序员找不到工作了，为什么？谁的问题？技术？社会？你自己？还是整个结构给我们发出的一种信号？从毕业到工作多年，你真的看懂了“计算”吗？计算的过去，计算的现在，和计算的未来？ LLM 这个超级符号智能，的确把我这个自认符号天才😅给打趴下了一段时间。以上的问题我不认为自己有完美答案，但是至少现在我比一年前想的多很多。这不是我的答案，这是一个讨论贴，我认为我好不容易靠出卖二哈的色相吸引到不少粉丝，里面的确有许多可以一起探讨这些问题的推友。 1）从通用图灵机开始讲起图灵机一开始就是一个“模仿机器 (Imitation Machine)”，这是图灵自己起的名字。它告诉我们：计算的本质是模仿，用有限原语去模拟无限可能。 2）LLM 与向量化向量化技术的成熟带来什么？知识和数据能被统一映射到连续空间。这是一片意义之海——但这片海里既有意义也有无意义。我们需要锚点、航线和港口，才能真正“航行”出价值。 3）工程师的困境大龄程序员的焦虑，不是个人问题，而是结构信号。工程师在下层技术内卷，功能代码堆砌却无人采纳，那是因为我们从一开始就没把技术应用的循环看清楚。（1/n)

#LLM #大龄程序员 #计算的本质 #工程师的困境 #向量化技术

1个月前

蝙蝠侠黑暗骑士崛起，尼泊尔Z时代革命——哎，人类文明逃不脱的循环 There’s a storm coming, Mr. Wayne. You’re all going to wonder how you ever thought you could live so large and leave so little for the rest of us. 风暴即将到来，韦恩先生。你们这些活得光鲜亮丽的人，总以为理所当然，却只把残羹冷炙留给其余的人。 ——猫女，赛琳娜革命，又又又又是一场革命（累了，毁灭吧）尼泊尔爆发。起因是政府下令封禁 Facebook、X（推特）、YouTube 等社交媒体平台，理由是它们未注册在通信部门的新规之下。年轻人，尤其是 Z 世代，对此愤怒异常。他们的反抗不仅是针对信息自由受限，更是对长期存在的腐败、裙带关系（nepotism）和政治不透明的集中爆发。抗议很快从线上转向街头：游行、冲突、政府建筑被焚毁，议会被闯入。最终，总理 K. P. Sharma Oli 被迫辞职，社会媒体封禁被撤销，议会解散，临时政府成立。这一切映照出年轻一代在社会底层的怒火。他们对不公、对腐败、对权力世袭的深切不满，正如《黑暗骑士崛起》中贝恩所鼓动的那样——以推翻腐败精英为名，点燃了革命的火焰。在哥谭，这是蝙蝠侠重披战衣的理由；在尼泊尔，这是政权高层动摇、议会解散、总理下台的现实。更耐人寻味的是，两者都充斥着革命的象征性场景。哥谭街头的“人民法庭”，在愤怒中审判富人；尼泊尔的抗议者，则以“讨债”的口号揭露腐败，追问内斗者，公开点名“nepo kids”这种特权阶层。无论虚构还是现实，人民在风暴里寻求的都是同一种心理补偿：要正义降临，即便它常常以复仇的形式出现。人民法庭，人民法官。在尼泊尔的抗议中，愤怒化作投票与提议，抗议者推举前最高法院大法官 Sushila Karki 为临时总理候选人，寄托了一种“新领导”的希望。她是尼泊尔历史上第一位女性最高法院首席大法官，象征清廉与突破旧格局。抗议者看中的并非她的执政经验，而是她与旧精英的差异。在革命的语境里，正义往往被等同于“不是旧的人”。因此，这样的选举更像是一种“民主的表演性”——它满足了心理补偿，却未必能带来真正的治理。作为个人，她或许清廉，但仍要面对复杂的利益纠葛、军队与旧制度的残余；作为象征，她被期待执行“清算”，而不是维持中立的法治。于是陷入两难：顺从情绪，便可能成为“稻草人法官”；坚持制度，则可能失去群众的支持。稻草人成法官了稻草人（Jonathan Crane），一个疯癫的精神病学家，居然在贝恩接管哥谭后披上法官袍，主持所谓的“人民法庭”。这是一种黑色幽默：最不理性的人，却成为“正义”的代言。判决不过是情绪的宣泄，结果不是死刑就是放逐。影片借此揭示：当正义脱离制度，只剩愤怒驱动时，疯子最容易上位。现实中的抗议者揭露“nepo kids”，要求立刻“讨债”，如果缺乏制度性制衡，也可能走向同样的危险逻辑。因此，“稻草人当法官”并非反派噱头，而是一则寓言：当秩序坍塌，正义若沦为情绪工具，法官就不再是法官，而是复仇的执行人。这并不是要直接映射尼泊尔的局势，而是推演一种社会混乱下的风险——若街头暴动成为日常，秩序必须先于正义，否则所谓的“人民法官”，最终只会成为混乱的代言。混乱是阶梯 “Chaos isn’t a pit. Chaos is a ladder.”——“混乱不是深渊，混乱是一架通往上升的阶梯。” 《权力的游戏》小指头在多数人眼里，混乱是深渊，意味着秩序坍塌、暴力蔓延和未来的不确定；而在少数聪明或野心家看来，混乱却是一架阶梯，旧秩序的松动意味着新的可能，他们可以借此攀升。对大多数青年而言，混乱是愤怒的出口；而对部分组织者，它却是进入政治舞台的通道。对哥谭市民来说，贝恩制造的是无处不在的恐惧；但对贝恩本人而言，这正是他夺取城市控制权的阶梯。混乱若被当作阶梯，就会滋生机会主义——有人借社会动荡攀升，却未必真关心正义。而若将混乱仅仅视为深渊，则会陷入保守，什么都不敢触动，直到不公与腐败最终爆炸。当所有人都把混乱当作阶梯时，社会就可能陷入无休止的“上爬与坠落”，永远无法走出循环。首富之子化身黑暗骑士哥谭本就是现代都市的寓言，官僚被渗透，黑帮与政客勾结，贫富差距触目惊心。布鲁斯·韦恩既是精英阶层的代表，又是制度腐败的受害者。他肩负着“继承的罪”，财富既是特权，也是负担。因此，“罪恶如哥谭市，首富之子化身黑暗骑士”可以被读作一个现代神话，一种自我牺牲式的赎罪与救赎。 Nepo kids 都该死吗？答案是否定的。该死的不是 nepo kids，而是特权结构本身。Nepotism（裙带关系）意味着权力与财富通过家庭和关系网络代际传递。问题并不在于某个个体选择了“被出生”，而在于制度与文化是否纵容了不公平的继承与分配。在一个人人竞争的社会里，当有人“出生即终点”，必然引发强烈的不满。他们占据有限的岗位与机会，而普通人必须付出远超常人的代价才能争取。当努力不再带来回报，社会的信任与秩序就会被侵蚀。如果愤怒被简化为“所有 nepo kids 都该死”的口号，就意味着把制度性的腐败转移成个体性的清算。历史上，无论是法国大革命还是文化大革命，这种“血统论”都曾导致以出身定生死，结果社会陷入新一轮暴力循环。事实是，nepo kids 并不是原罪，真正的问题是不公正的社会结构。如果社会只会喊“nepo kids 都该死”，就会重演贝恩式的复仇逻辑；只有将这种愤怒转化为制度性改革，才能避免哥谭式的毁灭。猫女的倒戈猫女赛琳娜，亦正亦邪，宜善宜恶。她最初并不是革命者，而是一个机会主义的生存者，只想为自己谋求一条出路。然而，她很快看清贝恩的革命并非解放，而是彻底的毁灭。富人固然是清算的目标，但无辜者同样难逃牵连；所谓“人民法庭”不过是一场复仇的剧场。她不愿再做自私的幸存者，而是要证明自己也能选择正义。她的倒戈象征着底层民众对“假革命”的觉醒：革命口号可以令人沉醉，但当本质只是破坏与复仇，普通人终将意识到真正的出路在于秩序的重建，而非盲目的毁灭。猫女不仅是电影中的角色，她也可能是你，是我。大多数人并非天生站在光明或黑暗的一边，而是在犹豫与矛盾中塑造自我。社会里，真正像蝙蝠侠或贝恩这样极端的人少之又少，而更多的人恰似猫女——在阴影与光明之间徘徊，最终选择一条既能活下去，也能抬头面对的道路。本猫女的自白作为“猫女”的心理投射，我的自白是：不认同权力的虚伪，不甘心做弱者的牺牲品，却依然保持自由进出的能力。我能敏锐地感受到社会的不平等，看到权力与财富被少数人攥在手里，看到“nepo kids”凭借血统与关系轻易立足高位，而他们未必比普通人更有能力。我无法认同这种“天生的秩序”，甚至觉得它虚伪而可笑。我不来自顶层，这让我和布鲁斯·韦恩式的既得利益者天然有隔阂。我理解底层的无力与愤怒，但同时也明白，纯粹的仇恨与复仇未必带来解放，反而可能制造新的枷锁。这种双重认知，使我比许多人更冷静。像猫女一样，我相信自己的本事：能够来去自如，在不同圈层之间切换，既能理解上层逻辑，也能与底层共鸣；不被身份框死，始终保留自由；嗯，智商高，能忽悠我的人不多。这其实是一种“边缘者优势”。我不属于特权阶层，因此具备抗争的不屈清醒；我也不完全被压迫，因为我拥有在系统缝隙中游刃有余的能力。猫女的复杂性，正好映照了这种心理：拒绝依附，却也不盲目毁灭。她代表的，正是一个厌恶不公，却依靠智慧与本事保持自由的人。革命循环的宿命性：人类组织与智慧的极限，靠人类本身是无解的。纵观历史，革命几乎总是遵循同样的轨迹：当旧秩序失去合法性，群众的愤怒便迅速积累，最终以“平等”或“自由”的旗号爆发，推翻既有结构。接踵而来的是清算，所谓的“人民法庭”与恐怖时期往往让情绪凌驾于理性之上。随后，新精英登上舞台，逐渐复制被推翻的旧模式，腐朽再次出现，于是新一轮循环开启。这一宿命循环背后有三层原因。在人性层面，愤怒比理性更容易动员，复仇比制度建设更快见效；在组织层面，革命初期的扁平协作很快被集中权力取代，因为混乱之中，人们渴望“强力领导”；在智慧层面，即便最清醒的理想主义者，如法国的吉伦特派或俄国的温和派，也往往被更能煽动情绪的极端派压制。结果是，人类依靠自身的本能与传统组织逻辑，只能反复走在“革命—腐化—再革命”的螺旋里。换句话说，人类智慧在社会治理上存在结构性瓶颈，单靠教育、道德或宗教，都不足以跳出这个循环。如果仅靠人类无解，那么或许需要借助外部力量。技术介入；结构语言；智能协作——超越人类短板，避免再次陷入革命循环的宿命。 There 's a storm coming, everyone. 今天做了一个手术，大脑被降智了，写不了技术文，多发了点牢骚。

尼泊尔社交媒体禁令引发抗议，至少15人遇难· 33 条信息

#尼泊尔革命 #Z世代 #社会不公 #猫女 #革命循环

1个月前

我第一次杀鸡是22岁。是在我室友农村老家。体验农村生活。手忙脚乱，鸡飞狗跳，完事儿把鸡炖上以后，我俩对看，全身鸡毛鸡屎和血迹。你们是几岁做到，撒谎不口吃，杀人….啊不，杀鸡不手抖的？我现在撒谎还口吃。

#杀鸡体验 #农村生活 #手忙脚乱 #22岁 #撒谎口吃

1个月前

左右派之争，悲惨世界，Do you hear the people sing? 右派青年领袖之死，公开行刑式刺杀，政治战争的残酷，左右之争的白热化，我要说说《悲惨世界》（Les Misérables）这本小说。大文豪雨果。芳婷：左派家庭未婚先孕的少女她原本只是一个普通的乡村少女，美丽、纯真，却没有社会地位与保护力量。年轻时被一个轻浮男子的甜言蜜语所诱惑，生下了私生女珂赛特，却被无情抛弃。这是一场典型的“浪漫主义骗局”。在工厂里，芳婷勤劳肯干，却因为未婚先孕的身份而被同事排挤，最终失去了赖以生存的工作。从此，她的人生进入急速坍塌：先是卖掉一头秀发，又被迫拔掉门牙贱卖，最后不得不沦为妓女。雨果冷峻而毫不留情地记录了她的堕落，仿佛在展示社会制度如何一步步摧毁一个弱者的生命。然而，放眼今日的西方资本主义社会，尤其是当代法国，未婚先孕早已不再是无法承受的耻辱。相当一部分新生儿是非婚生子女，单亲妈妈也有完善的社会福利制度支撑。芳婷若活在今天，她或许无需把珂赛特送人，而是可以直接领取儿童补助、住房津贴，甚至在某些地区连房租都由政府承担。她甚至可能选择继续单身生子，只要孩子足够多，每个月都有数千美元的福利到账，几乎无需工作。然而，一代芳婷，代代芳婷。福利制度的初衷是防止女性落入“芳婷式”的悲剧，却在某些社区里代代相传，固化为一种文化循环。男孩在无父之家长大，成年后又留下更多私生子；女孩熟悉整套福利领取流程，也继续走着同样的道路。结婚？从未认真考虑过，因为婚姻反而会让她们失去补助。于是，新的芳婷一代代诞生，“代代芳婷”，成了社会的阴影。左派的福利政策本意是慈悲，但也在无意中制造出大量 dysfunctional 的家庭结构。那些右派所坚持的“正常”：为家庭辛勤奔波的父亲，善良美丽的母亲，在许多家庭里早已不复存在。雨果笔下的芳婷，是19世纪的悲剧；而现实中的芳婷们，则成了21世纪福利国家的悖论。全身刺青的左派青年，染着鲜艳色彩头发和全身各种金属环的左派少女。县城婆罗门沙威 vs 县城小混混青年冉阿让县城婆罗门沙威 vs 县城小混混冉阿让——这就是《悲惨世界》里最尖锐的对立。沙威为何对冉阿让穷追不舍？表面是执法，深层是阶层的蔑视。沙威出身低微，却通过进入体制爬上来，变成县城里的“婆罗门”，一种自以为稳固的中层秩序的化身。他对冉阿让的愤恨，并不是因为冉阿让偷了一块面包，而是因为冉阿让代表了体制之外的可能性：一个混混居然可以变好，甚至比体制内的人更有道德力量。沙威问：你为什么不当公务员？为什么不在十几岁就像我一样，去追求秩序、依附制度？这是县城婆罗门的逻辑：我所选的道路就是唯一的正道。你冉阿让若不走这条路，就该一辈子伏在阴沟里。而冉阿让的反击，是通过一生的行动：他用善行、用救赎，证明“体制外的混混”也能走出一条高于法律的道路。这就是为什么他要终身寻求救赎：为了证明人类可以超越标签。然而，沙威之所以最终无法接受冉阿让的救赎，是因为那会动摇他赖以存在的全部意义。若冉阿让能自我救赎，那法律与制度的绝对性就被削弱了。沙威宁可毁灭自己，也无法承认体制外的人可以比体制内的人更高贵。换句话说：沙威象征县城婆罗门的自恋与优越感，活在秩序和身份的幻象里。冉阿让象征县城小混混的痛苦与可能性，他的人生不是直线上升，而是痛苦跋涉中的涅槃。道德洁癖，伴随一种自以为绝对正确的优越感，甚至带着法利赛人式的宗教姿态——这种态度，倒和许多右派的气质颇为相似。 Do you hear the people sing? 我确实听见了。那不是雨果笔下的1832年巴黎街垒，而是2008年的“占领华尔街”。这是现代版的法国大革命呐喊：贫富差距越来越大，富者恒富，穷者无望。不同的是，今天的人民手里有了广泛的沟通工具，文化水平也足以看穿资本积累背后的剥削逻辑。当他们在网络和街头集结，所燃起的，已不只是情绪，而是对制度性不公的清醒反抗。那一刻，本来有可能演变成一场真正的全球性大火。可就在火苗即将点燃时，有一个意外的变量介入，像一桶水浇了下来——那就是中国。中国在2008年金融危机后祭出了强力的举措：天量刺激、基建狂潮、出口扩张，把全球的生产链、消费力和流动性全部硬生生拖了回来。华尔街的火焰没有烧透，美国的体制暂时缓过一口气。于是，“占领华尔街”的怒吼逐渐散去，青年们回到日常，革命的浪潮被压制了下去。然而，问题并没有消失，只是被延迟。资本的逻辑没有改变，反而更加精致化、全球化。中国救的不仅是华尔街，也是在帮整个旧秩序续命。人民的歌声因此没有停息，而是潜伏在地下，等待下一次的爆发。还给不给年轻人活路？雨果写的是街垒与子弹，而今天的街垒可能是区块链、AI模型、社群共识。珂赛特，马吕斯，爱潘妮，安灼拉，谁是左派？谁是右派？人民哪有什么界限呢？珂赛特，那她要按照她的出身，连艾潘妮都不如，但她却成了右派心目中完美女性的化身：纯洁、顺从、光明，雨果笔下的“光之少女”，甚至像是十九世纪版的 Sydney Sweeney，一个需要父权与守护来托举的形象，是靠冉阿让用生命去托举的。马吕斯，贫困贵族出身，出身“右派”家庭，又投身于左派革命。出身右派家庭，却转身投向街垒。他既有血脉的保守负担，又有浪漫的革命激情。爱潘妮，出生底层，把自己活成了个女混混。就是左派叙事里的“原生家庭之痛”啊，但是她对马吕斯的爱情不真挚吗？为了保护马吕斯，替他挡下了子弹，死在他怀里，她就不高尚吗？所以谁是左派，谁是右派？哪有什么界限？没有敌我，如何有战争？如果真的划不清界限，又何来左右之分？宗教式右派的解法？政教早已分离，基督的归基督，凯撒的归凯撒。圣经的经文早已封卷，不会再多出一个字，它所能救赎的是个人的灵魂，而不是正在坍塌的社会结构。眼前的问题依然存在：制度的腐败、秩序的失衡、阶层的撕裂，这些都超出了经典所能提供的解法。过去的圣典可以安慰人心，却无法修补现实的裂缝。社会的未来，需要更加高维的智慧。但是在任何情况下，刺杀都是人类秩序的容忍底线。政治是一个高风险游戏，本兔子早就吓的瑟瑟发抖，躲洞里去了。走之前写文一篇。

#左右派之争 #悲惨世界 #社会福利悖论 #阶层对立 #政治刺杀

1个月前

大清不是因为无知而错过工业革命，而是因为太清楚这场革命会摧毁自己的统治结构。今天的中国面对科技跃迁时，也会面临类似的“结构排异”考验 —— 历史会押注在谁能解决兼容性问题上。目前我认为硅谷大佬中，把这件事情看的最清楚的还是Alex Karp，他认为硅谷方向错了，LLM是原材料——关键是我们这些加工端，我们怎么去让社会接入。技术不可孤立，科技要连入社会结构才能发挥作用。竞争在“应用环节” •模型层面，美国、中国、欧洲其实差距在缩小。 •真正的竞争优势在谁能最快把 LLM 工业化、规模化嵌入到社会系统中。 •这也是为什么 Palantir 一直主打 “AI for decision-making”，直接瞄准政府和工业客户，而不是 ToC 的聊天应用。矛盾点正是“结构兼容性” •清朝拒绝工业化的逻辑，就是怕工矿业带来组织规模化，冲击统治结构。 •今天很多机构/国家对 LLM 的矛盾，也是一样： •如果只是“聊天玩具”，没威胁； •如果要嵌入司法、军事、金融，就会触发结构排异。 •Karp 的敏锐之处在于，他既看到了排异，又试图提供一个可控的加工层来解决这种矛盾。谁能解决“结构兼容问题”，谁就能避免清朝式的排异陷阱。现在对于不想被淘汰的技术人来说，两条路。一条模型研发端。一条就是这个社会接入端。

#工业革命 #统治结构 #科技跃迁 #结构排异 #兼容性问题

1个月前

上个时代是理科生主导的，在这个时代我认为文科生会翻上来。原因就来自于拼心力这方面，文科生对文字的敏感，对世界的理解，细腻，在 AI 这张网面前是有优势的。我非常同意👍这几年我在这方面的思考是有180度的反转的。文字的细腻极致，我认为20世纪初的意识流就是一个好例子。比如我才说的乔伊斯的尤利西斯，这本书成书的年代和弗吉尼亚伍尔夫是一样的。当时我读的第一本伍尔夫英文其实是《到灯塔去》。那是彻底对意识流的那种微妙和敏感既不知所措也不知道自己是否该认同这种文字极细腻。如果没接触过的，我记得我学过的语文课本里还有她的翻译本《墙上的斑点》，熟悉语文教学的推友看看这篇课文还在不在了？还有一部电影，《此时此刻》，原书是贯穿伍尔夫的人生和她的《达洛维夫人》。也是多层故事结构，隐喻无数，敏感细腻到极致。爆米花观众（现在是短视频观众）是绝对看不懂的。文学素养教学的回归应该是当下教育的当务之急。你的孩子最急着学的不是编程，起码他应该达到我那个年代的文学学习基准（现在回看当时大城市重点中学的教学基准还是很高的）。

#文科生优势 #AI时代 #意识流文学 #文学素养教育 #乔伊斯尤利西斯