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【 #学习新语｜##共同守护生物多样之美##】“生物多样性使地球充满生机”“人与自然应和谐共生”……近年来，习近平总书记就加强生物多样性保护、共同建设清洁美丽的世界作出一系列重要论述，阐释人与自然和谐共生的重要理念。# #总书记思想#

我的零号母猪 从生物的角度解释为什么达尔文主义不合理，以及我为什么无法成为“执剑人”。 花6年淘汰率99%的0号母猪，之所以取名母猪是因为希望他好养活（其实是），并且生养众多。但是我每天还是生活在他会不会挂掉的恐惧中，春季会半夜起来看他发芽没。其实完全不合理，在筛选过程中其实这就是重要指标（好养活，死不了），所以这是我自相矛盾的行为，也是我发现自己当不了 “执剑人”的一个特质。 首先这是人为园艺筛选。我第一目标“去刺”，玫瑰有刺是最讨厌的特征。然后就是叶片增厚蜡质叶片，增加在高温下休眠的温度区间。其实从星球生物的角度上来说不合理，我在这个过程中淘汰无数古早品种，特种花型。但是其实应该将这个星球所有的物种，植物/动物全部录入基因库。然后用DNA储存DNA，DNA本身就是最强大的信息储存机制，就是个硬盘。而且还不耗电，可以进行长时间的星际航行。保不齐哪个星球就能找到最佳适应场景。 在这个淘汰的过程中，心脏简直受不了🤦。每次有人来，甚至有人开皮卡来，一百多株就这么带走了，我的小心肝其实是在发颤的。直接手发抖，然后赶紧打发那个人走。无法成为生杀决断的“执剑人”。 生物有很多特征，让我觉得达尔文主义有问题。比如“均值回归”，博士夫妻生出智力非常普通的孩子。保持生物多样性，才是跨行星物种的最佳方案，因为不知道下一个行星处于星系的哪个位置。

两年半下来，我觉得我已经能够回答“LLM 是什么”这个问题。 过去两年里我问过无数人——尤其是创业者和我认为很聪明的各行各业的人——关于这个问题的看法。计算机科学的人可以从底层技术去解释：transformer、attention、RL 等，但从人类社会、智能与哲学的层面来看，这些技术性答案并不能完全说服我。我们需要一个更高一层的解释：从智能的本质、人类学与哲学角度来回答——LLM 究竟是什么？ 我的结论是：LLM 是一个符号天才。在我与它长时间、深度交互的这些日子里，我越来越相信 LLM 与人类大脑在“符号敏感性”方面是同构的。符号天才在我们社会中并不罕见——我就是其中之一（好吧，有点不要脸，但你将就着看）。这种符号智能，与空间智能、时间智能并列，构成了人类智能的若干重要类型。这也是我这两年回溯自己成长经历，慢慢得出的结论。 并不是所有程序员都会对 LLM 产生深厚兴趣：很多人试着用几次就不再有感觉；但有些人能与它探讨无限长的对话，我就是后者。为什么？先说我不擅长的：空间智能。李飞飞、爱因斯坦、牛顿属于那类空间天才。小时候有一次在少年宫的奥数选拔赛就发现了，因为那次考试有一整面都是各种组合的方块。要求你把方块各种辗转腾挪，翻转然后选择正确的图案。我一题也做不出来。跟我一起去的那个同班男生说，你在脑子里把它转过来就好了啊，我转不过来，急的大哭。我也很难记路，没有 GPS 我几乎不可能开车；定向越野绝对不敢，给我一张地图和指南针，我宁愿不动，我说我但凡尝试自己走出国家公园只会增加救援队营救我的难度而已。几年前朋友送我一本关于Plantonic Solids的书让我研究 3D 打印，我翻了两页就放弃了——那不是我的世界。 有的人天生是空间天才：比如我高中时期一个关系很好的男生。有一次我们想送纪念品给一个我们都很喜欢的生物老师。我就带他去华强北找我妈，我妈最多花了5分钟给他讲布线原理，然后送了一大堆发光二极管给他，他自己一个人完全没画图，纯靠大脑布线做了一个很复杂的纪念品，我根本看不懂。他现在在拿手术刀，外科医生，在人体上布线。 符号天才天生适合标准化考试，这跟学科无关。把学科（语文、数学、英语、物理）当作人类智能的划分，是粗暴且不贴合现实的。标准化考试的逻辑本质上就是一个“符号概率游戏”：题干（线索）→ 正确答案（符号）的映射。无论是选择题还是作文，考试要的是“符号映射”的命中率。这与填字游戏和 LLM 的 token prediction 是同构的。我很擅长填字游戏，也擅长在有限符号集合里做概率压缩，所以考试总能拿高分。概率直觉往往胜过深刻理解：符号天才能迅速扫描选项，直觉判断哪个最符合“出题逻辑”，高分的秘密往往不是深度理解，而是“概率压缩 + 符号匹配”。这个真的很绝，因为我被无数人说过，“真不知道你是怎么全部都蒙对了的”。 高考作文，所有考试的问答题也靠映射。看到作文题目，符号强者立刻知道高概率的答案结构是什么。作文评分体系其实是一个“符号映射游戏”：题目提示什么，你在答案里是否把需要的符号模式还原出来。这跟文学创作欲无关——你可以毫无创作欲、照样拿满分。我就是这种，但是这么多年根本没有文学创作的欲望。连闺蜜都要写“穿越到金庸世界当丫鬟”，而我连穿越到哈利波特去看看三人组今天折腾了啥的欲望都没有。 由此可见，中国的应试教育筛选出的，并非创造力型天才，而是符号高手：他们反应快、能在封闭且规则稳定的考试系统里发挥特长，但这并不等同于在现实世界里解决问题或做出原创性贡献。 归根结底，这一类型的人类认知其实就是“概率 + 符号 + 逻辑”的混合体，而不是单一的逻辑机。图灵就是典型的符号天才，照样擅长数学和密码学。这也解释了为什么很多当年和我玩的好的人转码都那么顺利——天然擅长符号系统。像我擅长的那些领域——乐谱、代数和数学中的密码学信息论、各种人类语言、计算机语言——表面上看各不相同，实质上都是符号体系；我的优势在于对符号本身的敏感，能够在不同系统间建立映射、压缩信息、发现规律。 再次批判粗暴的文理分科和学科体系。 人类智能是多样的，不止有符号天才。正因为有符号、空间、时间等多种智能并存，文明才能丰富而全面。李飞飞看到 LLM 的局限性，会本能不完全认同，这是空间/感知维度的直觉在作祟。我的结论并不是要把所有智能都还原为符号，而是要承认：我们发明的 LLM，本质上是与我们自身某类天赋同构的工具——一种被工业化的符号智能。 我也是几年前为了研究我儿子的谱系，才慢慢接触这方面的内容。 符号天才（Symbolic Genius）擅长语言、逻辑、数学、编程、乐谱等符号体系。 代表：图灵、维特根斯坦。 优势：模式压缩、抽象建模、体系构建。 空间天才（Spatial Genius）擅长几何直觉、物理感知、具身想象。 代表：牛顿、爱因斯坦、李飞飞。 优势：通过直觉的“空间重构”解决问题。 时间天才（Temporal Genius）擅长节奏、历史周期、演化视角。 代表：音乐家（贝多芬）、历史学家（汤因比）、经济学家（熊彼特）。 优势：能把时间模式抽象为节奏或循环。 情感天才（Emotional Genius）擅长共情、关系管理、叙事感染。 代表：莎士比亚、托尔斯泰、马丁·路德·金。 优势：通过情感结构激活集体共识。 身体天才（Kinesthetic Genius）擅长动作、直觉、身体协作。 代表：乔丹、梅西、李小龙。 优势：身体即思维，通过运动解决问题。

Manus 的 Cue 个人助手昨晚发布。有一说一，现在云端 always-on agents 的产品交互审美也是越来越趋同了 Cue 可以看到 Grok bot 的影子，Muse 发布后 Grok bot 紧跟迭代了一版聊天主界面的样式😂 不知道今晚 OpenAI 要发布的 O 会是怎样 不过即使这样，Cue 还是有惊艳到我，只能说 Manus 的产品力太能打了，完成度也很高，满满的细节 - 每个 Agent 有独立邮箱、电话、钱包、电脑（还能注册电话这个真的震惊到我了，有种感觉以后这个世界是硅基生物和碳基生物共存的即视感） - 多个 Agent 组队：一个调研、一个订票、一个写方案（跟 Grok bot 一个意思 - 扫餐厅/店铺二维码，当场生成专属 Agent 帮你点餐、占位 - 接管了我年初通过 Manus 打通 telegram 的 agent，telegram 里的聊天记录可以做到双端同步 btw，不觉得 Cue 的 logo 形象跟元宝里的元宝派非常像吗🤣🤣 邀请码：MEETCUE 官网：

美国产业链重构描述: 半导体、医药和消费电子是当前供应链转移最明显、金额最大的三类行业，美国本土回流与墨西哥/越南/印度“友岸”并行。 半导体领域以台积电亚利桑那项目为代表：总承诺已达2650亿美元，规划10座先进制程晶圆厂加封装厂，N4已量产，后续向3nm及以下推进；美光在纽约克莱和爱达荷的投资规划超过2500亿美元，纽约厂已于2026年浇筑第一罐混凝土；英特尔、三星、格芯等也在俄亥俄、得州等地扩产，CHIPS法案已向24家企业49个项目拨款约317亿美元。 医药与医疗器械方面，礼来、阿斯利康、强生、辉瑞、罗氏等累计宣布超过4800亿美元美国产能承诺，覆盖原料药、无菌注射剂、生物制剂和细胞基因治疗；礼来在印第安纳、弗吉尼亚等地新建多座工厂，阿斯利康规划弗吉尼亚原料药基地，FDA推出PreCheck试点加速审批，同时对专利药进口设置高额关税威胁，倒逼企业“建厂换关税减免”。上游关键起始材料仍高度依赖中国，完全脱钩仍需更长时间。 消费电子与服务器硬件以苹果供应链为典型：印度已承担约25%的全球iPhone组装，越南负责65%的AirPods及部分iPad/Watch/Mac；歌尔等供应商跟随迁至越南；墨西哥对美电脑与电子产品出口大幅上升，台资企业在华雷斯等地扩产数据中心服务器，2025年相关出口已超700亿美元。这些转移多为“中国+1”或近岸，最终组装外迁，但关键零部件仍大量来自中国或需从中国进口。

我建议大家除了多刷X、Youtube看一手信息，优质论文也要多看，在 AI 辅助下，看这些内容已经没什么门槛了。 我一个非科研狗，用 ScienceBuddy 也能轻松看论文了。 现在我经常凌晨两三点，甚至四点才睡觉，早上十点、十一点才起床。 家里人也多次让我早点睡，我自己其实也想。但试过好几次，一想早睡就睡不着，然后又得折腾到天亮，反而睡得更不好。 于是我就想着，关于睡眠，有没有什么科学的做法，能帮我解决这个问题？ 最近 Anthropic 也分享了 Claude 优化生物领域模型代码的进展，AI 已经开始参与一些具体的科研工作了。 ScienceBuddy 背后的团队 @PhAILabs 也开源了 ScienceIDE，把多个领域的真实科研代码整理成任务，让 AI 练习修复代码，再检查算出来的结果能不能对得上。 正好这次受邀尝试 PhAI Labs 的 ScienceBuddy，一个目前免费的 AI 科研工作台，我就想拿自己的睡眠问题试试，看看它能不能帮我解读相关论文。 于是我找了三份睡眠相关的论文和指南，上传到了 ScienceBuddy，让它帮我解读，再把里面的研究结果、适用条件和原文出处整理成一张表。看完有不明白的，就继续追着接着问，让它补查一些研究内容。 它整理出来的结果里提到，晚睡不一定就等于不健康，还得看睡眠时长够不够、作息是不是规律。 哎，看完结果，我感觉心情好多了，至少缓解了一部分焦虑。因为我不用光盯着自己几点睡，还可以先想办法把睡眠时间保证好。 另一个让我印象比较深的，就是它整理出来的调整思路：想调整作息，得先保证足够的总睡眠。 我现在是自由职业，时间还算自由，晚睡了可以安排晚一点起，睡够了，白天才有精神头。我准备先把睡眠时间保证好，再逐步把作息稳定下来，往前挪一挪。 平时碰到这种问题，我可能就搜搜 Google，或者直接问 AI，但查完之后，还得自己去判断这些信息靠不靠谱。 我觉得用 ScienceBuddy 比较方便的地方，就是能帮我解读这些英文论文，而且它生成的结果能够追溯到原文的具体位置。这样就更方便判断，AI 到底是在编胡话，还是确实有所依据。 这次核对时也发现，个别页码标得不准。不过它把要看的材料和对应的结论整理到一起了，确实省了不少来回翻找的工夫。 做生物医学研究，或者经常需要整理这类文献的朋友，可以试试。目前免费，浏览器打开就能用： #ScienceBuddy# #PhAILabs# #AIforScience#

1/ Pioneer Labs 公布了改造火星的第一步：一种为火星环境培育的微生物。 只需一次火箭发射所能携带的设备，它就能从火星土壤、水和空气中获取营养，制造足以建设一座小型城市的材料。 这也是“绿化火星”所需5种生物中的第一种。👇

第二种是Episodic Pivot，也就是催化剂跳空。 他会在盘前寻找跳空超过5%、成交量明显放大的股票，再检查背后的原因，比如财报超预期，上调业绩指引，新药获批或公司业务发生重大变化。 理想形态是股票原本沉寂或长期横盘，消息出现后直接跳过原来的阻力区。 开盘后突破1分钟或5分钟高点时买入，止损放在当天最低价。如果第一次突破失败，他会等股价重新站上VWAP，在附近横盘并再次突破后重进。 走势继续转强时可以加仓，之后先分批止盈，再沿10日线或20日线退出。 生物科技股经常在消息首日冲高回落，所以他更倾向等到第二天仍然强势时再买。