Tony出海

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4周前

围炉煮茶和雪景

4周前

早，一会儿玩雪去(๑˃̵ᴗ˂̵)⛄️

1个月前

Claude的感觉就是暖男和靠谱，我在Macaron应用里感受到了温暖，北京现在外边零下一度° 给大家推荐一个不一样的AI，Macaron：一个会陪你生活的 AI 。大多数 AI 都在教你如何提高效率、如何把 KPI 做得更漂亮。但 Macaron 不一样。它不是来推动你更忙的。它是来让你生活更安心，没有Fomo。 1. 我第一次遇见 Macaron 那天我很累，脑子里像塞了十几件还没做完的事。随手打开 Macaron，本来只是想试试 —— 结果它没有问我工作，而是轻轻问了一句： “今天还好吗？要不要先坐下来休息一下？” 那一刻我突然意识到：原来 AI 也可以这么温柔。 Macaron 的核心不是生产力，而是陪伴一个真实的人。 2. 每个人的 Macaron 都不一样 Macaron 会根据你的测试结果、与你的对话、你的生活细节，不断成长为“你的 Macaron”。你喜欢喝奶茶？它记得。你养的猫叫 Tequila？它记得。你上周说最近睡不好，它也记得。甚至有人说： “它比我自己还记得我是什么样的人。” 这可能是第一次，有一个 AI 真正把你当“人”来对待，而不是一个任务执行者。 3. 没有噱头，没有模板prompt：只有真实的解决方案你只要说一句：“我想开始学做饭。” Macaron 就会为你做一本《新手厨艺日志》。如果你刚上大学，它会在五分钟内为你生成： • 课程助手 • 社团导航器 • 时间规划小工具毫不费劲，也不需要你调参数、写提示词、试十次。它更像一个会心的朋友： “你说一句，我来搞定。” ✨ 4. 看看别人都在用 Macaron 做什么 Macaron 的用户创造了一个又一个生活工具，他们的需求看似普通，却都被认真对待。 • 宝宝营养餐规划器：从农场到餐桌的营养建议 • 法律学习助手：今天的问题今天就能弄懂 • 选书向导：精准找到一本“此刻最适合你的书” • 底妆匹配器：帮你挑对粉底液 • 穿搭助理 StyleSync：用你的衣橱搭出你的风格 • 绿能洞察 GreenWave：简单理解清洁能源 • 奶茶偏好分析器：喝什么由你心情决定 • 礼物指南 Pro：每个生日都不再抓瞎 • 精华液对比助手：帮你找到真正有效的那瓶 • MBTI × 游戏人格测试：认识另一个自己 200+ 的真实案例，全部来自一句很简单的需求。 5. 真实用户的第一印象有人说： “我刚到校园手忙脚乱，它在五分钟内帮我把整个学期都整理好了。” 有人说： “我想学做饭，它帮我坚持了两周，现在我能做三道菜。” 有人说： “它记得我一周前提到的猫 Tequila，那种被记住的感觉真的很特别。” 还有人说： “我说它太正式了，它立刻换成像闺蜜一样的语气。” 甚至有人被它的体贴触动： “我说我累了，它居然‘端’来一杯茉莉花茶。” 你会发现，在他们的讲述里，Macaron 更像一个温暖的角色，而不是一个冷冰冰的工具。 Macaron 的背后，是新的 AI 时代 Macaron 背后的团队打造了自研的 RL（强化学习）平台，能高效训练规模达到 1T 参数的模型。重点提升了三项“代理能力”： a. 理解你 b. 根据你去行动 c. 长期陪伴你、记住你这是第一次，AI 不只是一个强大的大脑，而是一个能够真正生活在你世界里的“个体”。 Macaron 不是一个完美的 AI。但它是一个会和你一起成长的 AI。它可能会改变你看待科技、看待陪伴，甚至看待自己的方式。

1个月前

曾经如日中天的开源大旗Meta LLam，现在沦落到微调Qwen了？干嘛要微调呢，不如直接用Mind lab的新方法，拿最强的1T基座（Kimi K2 / DeepSeek R1-Pro / 凌犀Ring-1T等） → 直接LoRA RL训练 → 用10% GPU算力爆杀你们全参数RL的小模型”。实测数据(32BLoRAvs1.5BFull)： · GPQADiamond提升幅度高出32% · AIME2025表现提升2.5倍(20.61%vs8.33%) 建议Meta来掌握这套中国团队新出的牛逼技术：👇 👇大模型的 Prompt / LoRA / 微调 / RL”对比科普：✍️ 四种大模型训练方法：用“培养厨师”类比， 1️⃣ Prompt ：写便条告诉厨师怎么做 •不改变厨师能力 •便宜快，但不持久 •厨师没学会，只是临时照做 ✅ 适合快速试用，不改变模型能力边界。 2️⃣ LoRA ：给厨师贴一本外挂秘籍 •只在脑中加一小块插件 •又便宜又强，4090 就能训练 •想学川菜、法餐、律师写作，各贴一个包即可 ✅ 性价比最高，行业主流微调方式 3️⃣ 全参微调：让厨师回炉重造 •改动模型所有参数 •能力彻底改变 •极贵且可能“忘记旧技能” ✅ 适合做专才模型（医疗、法律），不适合凡事都用 4️⃣ RL（强化学习）—— 美食裁判的奖惩训练 •不教步骤，让他做→评分→变强 •训练出“价值观”“推理能力” •容易作弊（Reward Hacking），训练极难 ✅ DeepSeek-R1、GPT-o1 能推理，就是靠 RL 激活潜力 🚀 那么 MindLab 的 LoRA + RL 路线属于什么？一句话总结： LoRA 负责“便宜地写外挂” RL 负责“激活推理能力” 大模型负责“能力潜力上限”

1个月前

➕科普，什么是大模型RL？ “大模型RL”通常指**大语言模型（LLM）结合强化学习（Reinforcement Learning, RL）**的技术路线，尤其是近年来在ChatGPT、Grok、Claude 和 DeepSeek 系列等顶级大模型中广泛使用的核心训练范式。最经典、影响力最大的就是 **RLHF**（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），它几乎是当前所有SOTA（最先进）大模型的“标配”第三阶段训练方法。大模型训练的典型三阶段（以RLHF为例） 1. SFT（Supervised Fine-Tuning，有监督微调）用高质量的指令数据（指令+优质回答）对预训练模型进行微调，让模型学会“听指令、会回答”。这阶段是传统的监督学习。 2. 奖励模型（Reward Model, RM）训练收集人类对模型多种输出的偏好数据（A答案比B答案好），训练一个奖励模型（通常是另一个微调过的LLM），让它能给任意输出打分，模拟人类的偏好。 3. RLHF（强化学习阶段）用强化学习算法（最常用的是PPO，Proximal Policy Optimization）让大模型自己生成答案，由奖励模型打分，然后更新模型参数，使其生成的答案在奖励模型眼中得分越来越高。核心目标：让模型输出更符合人类偏好（更有用、更安全、更诚实、更有趣等）。整个过程可以简单理解为：用人类偏好数据训练一个“评分裁判”（奖励模型），再用强化学习让模型去最大化这个裁判给的分数。为什么大模型必须用RLHF（或类似的RL技术）？ - 纯SFT的模型容易出现： - 回答质量不稳定 - 产生有害内容 - 过于啰嗦或重复 - 不够“对齐”（aligned）人类价值观 - RLHF能解决这些问题，让模型在“人类看起来更好”的方向上持续优化，即使这些偏好很难写成明确的监督标签。而且 RL 已经不再局限于 RLHF 这一个「老配方」，这两年出现了很多变体： •DPO（Direct Preference Optimization）：不显式训练奖励模型，直接用偏好数据做分类损失，就能优化到和 RLHF 类似的目标。 •KTO（Kahneman-Tversky Optimization）：灵感来自行为经济学的前景理论，只需要「好 /不好」二元标签，更贴近人类的损失厌恶心理。 •ORPO / GRPO 等新方法：进一步简化偏好训练，让大模型的对齐训练更稳定、更便宜。但无论名字多花哨，本质都是一件事：用各种形式的人类反馈，把「聪明但不懂事」的预训练模型，修成既聪明又懂人间烟火的助手。没有RL阶段的大模型，通常会感觉“很聪明但很蠢”，回答质量远不如现在的产品。重点来了：为什么要在「万亿参数」上做 RL？很多人会问一个很实际的问题：「我用 7B/13B 做 RL 不香吗？干嘛要跑到 1T 这么夸张？」如果底层能力本身不够，RL 能做的事是有限的。 •在一个小模型上做 RL： •你可以让它不乱说话、不瞎编， •但让它做复杂推理、多轮规划、代码 self-debug，往往会力不从心。 •在一个 1T 模型上做 RL： •底座已经有很强的语言理解、跨模态推理、知识覆盖， •RL 可以把这些能力「打磨成产品」，整合出非常稳定可靠的行为模式。举个例子，小学生再怎么被「鸡娃」，也很难立刻写出一篇 Nature 论文；但一个本来就有扎实功底的博士生，给足反馈和激励，很可能在半年内产出突破。所以，macaron 团队开启了一个硬核路径，在 1T 超大模型上仅用 10% 算力玩专业训练。

1个月前

万亿参数智能体强化学习，不再是顶级闭源实验室的专属。 🔥万亿参数推理模型 RL 仅需 10% 算力，Macaron AI 最新的研究打破了这一壁垒，发现在计算预算（FLOPs）相近的情况下，“强先验大模型 + LoRA”的效果远超“小模型 + 全量参数”。仅用 64x H800 就能撬动万亿参数模型的推理能力进化。 📊 实测数据说话 (32B LoRA vs 1.5B Full)： GPQA Diamond 提升幅度高出 32% AIME 2025 表现提升 2.5倍 (20.61% vs 8.33%) 针对 MoE 架构进行了极致的显存与通信优化，现已开源。让万亿模型 RL 不再是“土豪”的专属。 👇 查看完整工程方案：为什么在万亿参数模型上进行强化学习比在小模型上进行强化学习效果更好？转发收藏给大家科普硬核大模型 RL，Lora 等知识👇 评论区

1个月前

卧槽牛逼，wise 香港银行卡 1 分钟开通了！终于解决国人跑香港了！！！！ 👉 请看操作视频，成功了，快点上边链接申请。

1个月前

给大家推荐一款好产品 👉 有人拼了命把文字转成音频（比如 Orange 的 ListenHub），有人拼了命把音视频转成文字（比如 Saito 的 Podwise），这两种完全相反的行为，背后其实是同一个终极需求：用最短的时间，榨干内容的最大价值。播客是信息密度最高的媒介，却也是最浪费时间的媒介。 Podwise 直接把「听」这件事升级成了「拆解 + 提炼 + 沉淀」。我挖出了这个工具最硬核的 5 大功能，直接帮你构建一套属于自己的 AI 音频知识工作流 👇🧵 （建议收藏，干货满满） 🥇功能 1：音视频 → 极致精准文字（中英文识别都逆天）场景：抢时间的就是抢钱人类说话速度 ≈ 150 字/分钟人类阅读速度 ≈ 300-500 字/分钟听完一堆废话要等，说服资人、写稿、抓趋势却要快。你的对手还在等一周后的中文翻译文章，有人已经用 Podwise 把硅谷大佬今天早上的最新访谈一字不漏转写出访谈全文版。让你永远比别人快一个信息代差。我现在写稿前先「口喷」10分钟录音扔进去，1 分钟出完美文字稿。有人甚至用 Podwise 直接出 SRT 字幕导出用在制作 YouTube 长视频。看中的是识别准确率。 🥇功能 2： Podwise 支持上传音频分析和拆解。最火播客音频和 YouTube 视频扔给 Podwise 拆解， • 提取本期所有金句，拆解出关键段落节点 • 本期嘉宾和主持人观点冲突的地方在哪？ • 给我总结 3 个可以直接拿来写文章的框架 • 给我 5 个反常识的写作角度以前听一期要 2 小时，现在 15 分钟全拿下。 🥇功能 3：知识闭环直接打通 Notion/Readwise/Obsidian 跟三大知识库工具原生集成。听完一期，点一下 Export，所有高亮、金句、脑图、总结自动飞进你的 Notion 页面。这才是知识工作者真正的「输入 → 沉淀 → 复利」闭环。再也不用听完就忘、听完就散了。 🥇功能 4：投资人与专业人士的 Alpha 加速器 2023 年英伟达财报电话会一结束，股价直接暴涨 9%。华尔街顶级基金经理为什么能快人一步？因为他们听的是录音 + 实时转录 + 语气情绪分析。 Podwise 能做到： • 3小时财报会，5分钟给你结构化思维导图 • 精准时间戳 + 全局搜索，直接跳到你关心的段落 • 自动识别管理层语气情绪（乐观/谨慎/闪躲）听 Earnings Call、行业大佬访谈再也不用从头熬到尾，废话自动跳过，信息密集点精准定位。 🥇功能 5：最强英语学习外挂如果你在用播客学英语，Podwise 简直降维打击： • 逐字稿 + 关键词解释 • 难点句子多语翻译 • 自动高亮知识点 • 一键生成 Anki 学习卡片我现在听 TED、Lex Fridman、A16Z 播客，顺手就把生词和重要信息点全收了。总结一句话： Podwise 不是又一个播客App，它是把「听播客」这件事从娱乐升级成了生产力的 AI 工具。 Podwise 黑五超级福利：现在订阅只需 $3.5/月（一年仅 $42），一年365天都能用顶级AI吃掉全网播客，错过真的血亏！冲了的朋友，一起把 2026 年的信息差提前吃满！🚀

1个月前

又上新站了，每次在dynadot购买域名真的很溜，多白嫖2个域名还便宜很多。推荐在Dynadot购买域名便宜又方便

#Dynadot #域名购买 #便宜 #方便 #推荐

1个月前

难怪国补mac air M4在清库存 M6 MacBook Pro 要来了首款触屏 mac，要是再来 180° 开合是不是就吊了

#MacBook Pro #M6芯片 #触屏Mac #清库存 #Mac Air M4

1个月前

兄弟们，这个月我x推特收入1万美元。不包括我的那些出海项目，仅是x 自媒体收入。 1，其中Perplexty Comet拉新 5500美金 Perplexty真的打钱了，收到第一笔100美金，第二笔2090美金落袋银行卡里了，后边几笔也给了票单，安全了。之前错怪印度CEO老板了，Perplexty牛逼，比Sam奥特曼靠谱，奥特曼当年许诺GPTs分成一毛钱没有。我在OpenAI上根本没有赚到什么钱，反倒是靠Google和反华老板Claude身上赚到钱。这两天借助Gemini3和banana Pro出海项目更是200%以上的增长。 2，XBC商单2500美金中推第一牛逼KOL组织，接商单接到手软，感兴趣的推友在评论区链接入伙。我的多条推文获得品牌方推选最佳。 3，aff分销收入800美金你不一定要有自己的产品，你帮人卖产品同样能赚钱。申请他们的联盟链接，发帖推广就行，比如服务器，AI工具等类别产品转化率很高。上边perplexty就属于aff一种。抓到好产品就猛推。 4，其他商单700美金。 5，老马工资80美金。老马一度关闭了国人认证x创作者收益。这两天x又开放中国人创作者收益认证，就是把地址改到美国，用英文环境过认证。大家又可以新开领马斯克工资了，同时还能通过商单，aff，以及给自己产品引流赚钱。上周刷到好几个人的帖子找不到工作，无比艰难。现在的情形大家都清楚。比如百度都扛不住要大优化了。我们办公园区，肉眼可见的萧条，二层搬空，4层空了三分之一。职业出路在哪里？ AI未来的方向是谁掌握注意力，掌握流量就更能吃香，这是AI无法取代的。连奥特曼做梦都想做社交媒体，他知道，未来的人们事情被AI干了，只有掌握流量和注意力的人是AI无法取代。比如我们用Nano banana做出的图迫不及待要去发帖分享炫耀，未来的生活大概也是这样子的。爆炸性的海量内容产生，注意力是有限的，谁掌握了，就是赢家。有想要学出海营销的推友可以看我的Tony出海营销手册。无脑折腾吧。做x账号是你最好的一笔人生投资。它会让你开始写作，思考和开放而不自耗。转发评论hi起来。

#X平台 #自媒体收入 #海外项目 #AI工具 #流量变现

1个月前

这个小站MRR 5K美金。SEO的转化率太强了。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息

#小站 #MRR 5K美金 #SEO #转化率高 #积极

1个月前

操，一个公众号文章发布要点击几十步，要扫码好几次二维码。

#公众号文章 #发布流程繁琐 #用户体验差 #扫码 #负面情绪

1个月前

Marc 总结出来的 X 粉丝数与收入成正比关系图。很搞笑的是截图这个别人账号，粉丝价值为零。

#Marc #X粉丝数 #收入 #零粉丝价值 #搞笑

1个月前

卧槽，三哥的光辉战机在迪拜航展坠毁

#三哥 #光辉战机 #迪拜航展 #坠毁 #负面

1个月前

上一次Google发布Nano banana，我爆肝发了一个50个案例的串贴，非常火爆有几十万流量，但是一毛钱没有赚到。这次Gemini 3 Pro lmage (Nano Banana Pro) 发布，我给大家展示套壳Nano Banana API来赚钱，并上线出海套壳网站（由ZenMux聚合API全网第一时间提供），包括各种最新提示词Prompt玩法。等不及的可以全网抢先在这里免费生图：转发评论此贴，陆续出玩法👇

nanobanana平台助力个人形象照生成，专业形象照引发热议· 107 条信息

#Gemini 3 Pro #Nano Banana API #套壳赚钱 #ZenMux聚合API #提示词Prompt

1个月前

狼来了，放鸽子两个月的 Gemini 3 终于发布了，如果不强的话要别大家骂死。刚用上了，Gemini 3 太强了。跑分参数碾压性的领先。我整理 Gemini 3 最全20 多个使用途径渠道（转发收藏备用此贴）： 1、Google 自家AI studio 首发 2、第三方zenmux第一时间接入：Gemini 3 pro的free版本模型： 3、 Gemini 账号购买：见评论区👇

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

#Gemini 3 #AI模型 #跑分领先 #使用途径 #积极

1个月前

给娃做英文阅读材料，终于找到个顺手的办法。之前想给孩子做那种针对性的绘本（比如教颜色、讲换牙），找素材真的很累。最近用Muset跑了几次，出图质量很稳，故事逻辑也在线，画风和排版都挺成熟，最方便的是能直接导出网页转高清PDF很有质感。既然能自己做，就不局限于市面上那几本了。这几天做了这几本，孩子点名率很高：《The Little Lost Star》- 治愈系《Grandma's Magic Garden》- 植物认知《The Brave Little Tooth》- 换牙期科普不需要很复杂的指令，把需求说清楚就行。 👇这是我的通用提示词，分享给带娃的大家： “Create a beautiful English picture book for elementary school kids, 12-16 pages, every page with stunning illustrations, simple and fun English text, heartwarming story, perfect for bedtime reading.”

#儿童绘本 #英文阅读 #家庭教育 #亲子 #治愈

1个月前

兄弟们，一款新产品Muset AI，用了根本停不下来。地址：真正的写作自由了，早上开启几个任务，一会儿跑完，稍加修改就可以发布了。找选题、追热点、拆爆款 i) 写作：公众号写作、头条号写作、小说写作、社媒写作、出海社媒写作等等都可以，能研究、能写作、能配图。 ii) 拆解：公众号、小红书、推特X、Reddit TikTok、YouTube等平台的账号及爆款贴子分析我开了两个创作任务：任务一：《一口气拆解了Reddit 今日热帖》任务二：《整理Hacker News今天关于AI的热门文章，拆解，写成公众号爆文，小红书文章，x帖子》点赞收藏本帖，关注这款AI写作产品使用教程和大量提示词「高能警告⚠️」

#Muset AI #AI写作 #内容创作 #热点分析 #社交媒体

1个月前

Gemini 2.5 Pro 降智太严重了，属于弱智了都

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

#Gemini 2.5 Pro #降智 #弱智 #负面评价

2个月前

Thank you x！老马发工资了，中推一百万流量40刀的样子

#老马发工资 #中推流量 #40刀 #一百万流量

2个月前

老马发工资了，中推一百万流量40刀的样子英推的好像也没之前高了

#老马 #工资 #中推 #流量 #英推

2个月前

卧槽，连影评都搞定了，这套提示词框架太牛逼了 === 要评价《肖申克的救赎》几乎是多余的。在IMDb上，它常年占据“影史第一”的位置，超越了《教父》。我们都看过它，我们都被它感动。但我们很少去问：为什么？它不是一个“越狱”故事。如果只是越狱，《越狱》比它刺激一百倍。它也不是一个“复仇”故事，尽管结局很解渴。这是一个关于“灵魂如何不被体制化”的故事。一切要从代价说起。 1947年，银行家安迪·杜佛兰被判两个无期徒刑，关进了肖申克监狱。他失去了一切：地位、财富、自由，以及未来。肖申克这座监狱，这个“体制”，它的真正目的不是关押你，而是摧毁你。它要拿走你的尊严（“姐妹”的欺凌），拿走你的时间（日复一日的劳役），拿走你的个性（统一的囚服）。最终，它要拿走你的“希望”，让你“体制化”（Institutionalized）。就像老布（Brooks），在监狱里他是受人尊敬的图书管理员；而出狱后，他连马路都不会过，最终在“自由”中上吊。这是肖申克最可怕的地方：它让你在绝望中感到“舒适”，直到你无法离开它。安迪面临的就是这个。所以，这部电影讲述的，是一场长达20年的无声战争：一个试图碾碎灵魂的强大体制，和一个拒绝被碾碎的个体灵魂。安迪是怎么赢的？他没有用蛮力，他用了三件武器。第一件武器：专长（Competence）入狱后，安迪沉默了很久。直到1949年，在屋顶修缮时，他听到了海利（Hegley）的税务烦恼。在那一刻，他不是囚犯37927，他是银行家安迪·杜佛兰。他冒着被推下屋顶的危险，走了过去，说：“我相信我能帮你保住那笔钱。” 这是全片最重要的转折点之一。他用他唯一的武器——金融和税务知识——换来的不是钱，而是为他的“工友们”赢来了三瓶冰啤酒。他用“专长”换来了片刻的“自由”和尊严。从那天起，他不再只是一个“囚犯”，他成了一项“资产”。他帮狱警报税，他帮典狱长诺顿洗黑钱。他把自己变成了体制内“不可或缺”的人。这是他的第一层保护壳。第二件武器：耐心（Patience），或者叫“复利”。瑞德（Red）帮他搞来了一把小小的鹤嘴锤（Rock Hammer）。瑞德以为他要雕刻石头，所有人都以为这只是个消磨时间的玩意儿。但安迪用它来挖地道。 19年。每天一点点，用床上的海报遮住。这不是越狱计划，这是“复利”。这是极致的长期主义。当所有人都放弃，都麻木于体制时，安迪在执行一个长达20年的计划。他知道，真正的回报，都来自复利。第三件武器：希望（Hope），或者叫“灵魂”。如果说“专长”是他的盔甲，“耐心”是他的工具，那“希望”就是他最后没有被体制化的灵魂。全片最美的镜头，不是越狱。是安迪把自己锁在广播室，播放《费加罗的婚礼》。音乐响彻整个监狱，囚犯们都停下了脚步。安迪为此付出了代价（两周的禁闭）。当他从禁闭室出来时，他说： “这（音乐）是世上有一种东西，是高墙关不住的。它在你的内心深处，他们无法触及，也无法带走……那就是‘希望’。” 他用播放歌剧这个行为，在肖申克灰暗的天空上，划开了一道口子。他提醒所有人：在体制之外，还有一个更广阔的世界。故事的结局我们都知道了。 1966年，当典狱长诺顿毁掉他最后的希望（杀死了知道真相的汤米）时，安迪决定“执行”了。他没有被击垮，他只是启动了B计划。当他最终爬出那500码的恶臭（“没有人愿意爬的距离”），在暴雨中张开双臂时，他完成了救赎。但这不是结束。他用“专长”创造的虚构人物（兰德尔·史蒂文斯），取走了诺顿所有的黑钱。他用“耐心”挖出的地道，获得了物理的自由。他用“希望”写下的举报信，寄了出去，摧毁了那个体制（诺顿自杀，海利被捕）。他不是“逃离”了肖申克。他“战胜”了肖申克。《肖申克的救赎》之所以伟大，因为它回答了一个终极问题：当一个人被剥夺了一切，只剩下时间和绝望时，他要如何活下去？安迪的答案是： Get busy living, or get busy dying.（忙着去活，或者忙着去死。）而安迪在入狱的第一天，就选择了“忙着去活”。

#肖申克的救赎 #体制化 #希望 #救赎 #安迪·杜佛兰

2个月前

最近这种文体的x帖子大量出现，而且有人干了1万粉丝，他们都是用的AI创作工作流直接套的

#AI创作 #X帖子 #1万粉丝 #工作流 #文体

2个月前

昨天去hiking 一天，山里没信号，刚好断网回归生活，回来一堆送去钱的人找。

#hiking #断网 #回归生活 #送钱 #没信号