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AI正在改变普通人的学习路径，大学已经彻底没用了。只要有了AI和学习思维，任何专业壁垒都可以打破。 我侄子在北京，师范大学中文系在读，用AI做出了一个月活100万的互联网产品，融了1个亿， 我表妹中专毕业，以前是做美甲的，自己用AI学习了半年，掌握了临床知识，现在在江西三甲医院天天切肿瘤， 我堂弟初中辍学，以前在山东跟着他二叔做建材装修生意，后来用了AI学习CAD建模，现在进了比亚迪做机械架构师，年薪200多万，手底下管着20个清华博士， 这20个清华博士以前都没听过AI是什么东西，我堂弟空降过去给他们当领导，这20个人直接震惊了，居然有这么厉害的东西，现在我堂弟天天教这些清华博士们用AI，管着他们来设计汽车。 AI真的是普通人翻身改命的最好机会，有了学习思维和AI工具，普通人真的可以打破专业和知识的壁垒，获得成功和机遇。

孙宇晨的前女友这么评价他： 孙宇晨最常挂在嘴边的三句话是：看数据说话，看结果说话，谁有钱谁说话。 非常冷酷的一个人，所以他没有朋友，没有亲人，没有敌人。 谁强他就服谁，谁弱他就踩谁。 他面对一切问题，从来不会去找外界的原因。哪怕你今天背叛了他，他也不会说你背叛了他。他对身边发生的一切事情，只会找自己的原因。 他对身边发生的一切事情，都只会用一句话总结。他会觉得，所有困难，只是因为我还不够强大。 跟孙宇晨在一起的那段时间，从来没有见过他哪怕有 1 秒的情绪失控。哪怕是在被各种人——各种不是官方的人、黑道白道的人——上门围堵的那种至暗时刻，她都没有见过孙宇晨有哪怕 1 秒的情绪失控。 她说，孙宇晨有一种永不屈服的意志力，以及在绝境里面仍能爆发出的那种强大生命力。 说实话，以前我只知道孙割高调买过巴菲特的午餐，是那种马斯克一样的疯子。 但看到他前女友对他的评价之后，突然对他的个人经历产生了浓厚的兴趣，于是查了很多公开资料，整理了一个孙割人物小传。 1. 高二还是学渣，模拟考 450 分，高三一年拼命，裸分 650 分考上北大中文系； 2. 为了考上北大，他连续三年参加新概念作文大赛，目的就是获得一等奖的自主招生资格，最终他获得了 2007 年第九届新概念作文大赛的一等奖。孙割想要，孙哥得到。 3. 18 岁大一发现北大中文系高手如云，很难出头，果断转学到历史系，并最终以历史系第一名的成绩毕业； 4. 很早就知道利用媒介杠杆。大一在《萌芽》发表《一道论证题》，公开宣称“高中一年可弥补所有遗憾”，文末留通信地址，两年收到近万封中学生来信。18 岁就已经展现出极强的个人传播意识； 5. 大二在《南方周末》实习，仿照胡适创办校内评论刊物，聚焦时政点评，篇篇点击破百万，风靡全国高校； 6. 大学阶段并不满足于传统学术路径，而是大量参加模拟联合国、论坛演讲、公共讨论等活动，很早就开始训练“公共表达”和“影响力”能力； 7. 大学毕业获得了斯坦福、哥伦比亚、宾夕法尼亚等五所美国顶尖名校录取通知，最终选择宾夕法尼亚大学；同年，登上《亚洲周刊》封面，被称为“北大青年领袖”； 8. 在他爹拒绝提供经济支持的情况下，依旧选择了去美国读书； 9. 在美国读书期间，他逐渐意识到：学术影响力和现实世界财富并不成正比，于是开始主动从“学术路径”切换到“资本路径”； 10. 留学阶段就开始尝试内容创业和个人 IP 运营，参与制作《留美三人行》等留学生节目。在多数人还没意识到“个人品牌”价值的时候，他已经开始做传播实验； 11. 2013 年，在比特币价格仅百余美元的时候，他敏锐捕捉到区块链的颠覆性潜力，用学费重仓比特币，开启加密资产投资之路。后来比特币暴涨，为他积累第一桶金，也奠定其“加密圈先行者”地位。 12. 2014 年，他出任 Ripple Labs 大中华区首席代表，成为国内最早一批区块链布道者，将区块链概念系统引入中国，提前布局万亿级赛道； 13. 25 岁进入马云创办的湖畔大学，成为首批学员中唯一的 90 后；同年入选《福布斯》中国 30 位 30 岁以下创业者； 14. 27 岁创立区块链项目波场 TRON，目标打造“去中心化全球内容娱乐体系”。初期波场因代码借鉴以太坊饱受争议，被嘲“空气项目”，但他以高调营销、快速迭代破局，聚焦稳定币赛道。凭借零手续费、高吞吐量的优势，让波场成为全球第二大公链。截至 2025 年，波场用户超 3.1 亿，TRC20-USDT 流通量达 800 亿美元，占据全球稳定币市场半壁江山。 15. 29 岁花 456 万美元拍下巴菲特慈善午餐，创下当时历史最高成交价。这场午餐本身不是重点，真正厉害的是，他用一次事件，把自己和“传统金融 VS 加密世界”的全球话题绑定在一起； 16. 31 岁在加密行业全球牛市期间，持续强化个人 IP 运营；大量活跃于 X、国际采访和行业峰会，把“注意力”本身变成了商业杠杆； 17. 33 岁面对美国 SEC 起诉和监管争议时，并没有像很多创业者一样转入低调，而是依旧保持高强度公开发声和市场动作。他的人生策略始终不是“避开争议”，而是“在争议中心继续扩大影响力”； 18. 2025 年，登上《福布斯》全球封面，身家约 85 亿美元，跻身全球富豪榜第 368 位；同年出席美国总统特朗普晚宴，完成亚轨道太空观光飞行，成为首位亚轨道飞行的华人企业家，刷新华人商业宇航员最低龄纪录。 19. 孙割创立的 TRON 长期维持全球最活跃公链之一的位置，并持续承载大量稳定币交易；相比很多昙花一现的区块链项目，波场真正完成了从“流量叙事”到“链上现金流”的转化。 总结： 孙割最大的特点，从来不是技术，而是极强的机会识别能力、流量意识和杠杆思维。复盘他高考后的人生路径，几乎一直是在主动进入高波动、高风险、高争议领域，然后利用传播、资本和规则不断放大收益。 在很多人眼里，孙宇晨属于天赋型选手。毕竟，不是谁都可以高三一年从 450 分逆袭到 650 分的。 我们一起来看看，孙宇晨究竟是不是天赋碾压、一帆风顺的。 1. 高二的时候网瘾极大，沉迷游戏； 2. 参加新概念作文大赛前，跟大获奖的作品风格变化极大。为了拿一等奖，下了大功夫研究新概念规则，迎合评委偏好； 3. 大一中文系高手如云，果断选择转系； 4. 赴美留学前，孙父因家境普通，拒绝为其提供留学资金支持； 5. 早期做 Ripple（瑞波）中国业务时，整个区块链行业还非常边缘化。大量传统互联网和金融圈的人并不理解这个行业，也很难获得主流认可； 6. 创业初期面临区块链概念小众、融资困难、技术团队搭建不易的现实情况；波场 ICO 上线后，央行等七部委出台监管政策，明确 ICO 为非法集资； 7. 2018 年遭遇“波场超级社区”资金盘跑路事件，投资者上门维权。因波场官方未及时辟谣，陷入信任危机； 8. 2022 年被传因旗下平台涉赌等原因被边控，长期处于“无法回国”的悬疑状态；2023 年，美国证券交易委员会（SEC）正式起诉他及其公司，指控其涉嫌欺诈、市场操纵（通过洗盘交易人为制造 TRX 交易活跃假象）。 我的一贯逻辑是：承认世界的复杂性和多维性，然后从成功者身上学习、借鉴，以提升自己的竞争力。

下課了 國立大學的中文系真的好難課本裡的古文像咒語一樣 結衣的元気都不見了 我覺得自己像快要融化的冰淇淋 助けて... 大家可以幫結衣加油嗎...捏

結衣今天試著說「干」...本來想帥氣罵人 同學卻臉紅說：不可以在教室要干啦 えっ？不是罵人嗎 眼神好恥ずかしい ...救救我 助けて 如果我對你說 ...你會想到哪裡捏 #中文系# #文化差異#

在技术专家看来，DeepSeek-R1-Zero要比R1更加漂亮，因为人工干预的成分更低，纯粹是模型自己摸索出了在推理几千步里寻找到最优解的流程，对先验知识的依赖没那么高，但因为没有做对齐处理，R1-Zero基本上没法交付给用户使用，比如它会各种语言夹杂着输出，所以实际上DeepSeek在大众市场得到认同的R1，还是用了蒸馏、微调甚至预先植入思维链这些旧手段； - 这里涉及到一个能力和表现并不同步的问题，能力最好的模型未必是表现最好的，反之亦然，R1表现出色很大程度上还是因为人工使劲的方向到位，在训练语料上R1没有独占的，大家的语料库里都会包含古典诗词那些，不存在R1懂得更多，真正的原因可能在于数据标注这块，据说DeepSeek找了北大中文系的学生来做标注，这会显著提高文采表达的奖励函数，一般行业里不会太喜欢用文科生，包括梁文锋自己有时也会做标注的说法不只是说明他的热情，而是标注工程早就到了需要专业做题家去辅导AI的地步，OpenAI也是付100-200美金的时薪去请博士生为o1做标注； - 数据、算力、算法是大模型行业的三个飞轮，这一波的主要突破来自算法，DeepSeek-R1发现了一个误区，就是传统算法里对于价值函数的重视可能是陷阱，价值函数倾向于对推理过程的每一步去做判断，由此事无巨细的把模型向正确的道路上引导，比如模型在解答1+1等于几的时候，当它产生1+1=3的幻觉了，就开始惩罚它，有点像电击疗法，不许它犯错； - 这种算法理论上没毛病，但也非常完美主义，不是每道题目都是1+1这样简单的，尤其是在长思维链里动辄推理几千个Token序列的情况下，要对每一步都进行监督，投入产出比会变得非常低，所以DeepSeek做出了一个违背祖训的决定，不再用价值函数去满足研究时的强迫症，只对答案进行打分，让模型自己去解决怎么用正确的步骤得到答案，即便它存在1+1=3的解题思路，也不去过度纠正，它反而会在推理过程里意识到不对劲，发现这么算下去得不出正确答案，然后做出自我纠正； - 算法是DeepSeek之于整个行业的最大创新，包括要怎么分辨模型是在模仿还是推理，我记得o1出来后有很多人声称通过提示词让通用模型也能输出思维链，但那些模型都没有推理能力，实际上就是模仿，它还是按照常规模式给出了答案，但是因为要满足用户要求，又回过头基于答案给出思路，这就是模仿，是先射箭后画靶的无意义动作，而DeepSeek在对抗模型破解奖励方面也做了很多努力，主要就是针对模型变得鸡贼的问题，它逐渐猜到怎么思考会得到奖励，却没有真的理解为什么要这么思考；（3/n）

黄仁勋的家风很严咯 黄胜斌，在台北踏踏实实待了八年，亲手开出R&D cocktail lab鸡尾酒吧，还拿下福布斯亚洲最佳酒吧的荣誉。从店内装潢到特调酒水全是他亲自打磨，把苏州园林的东方韵味融进鸡尾酒里，古典国风搭配新式口感，不管本地人还是外国游客，都专程排队打卡。 为了吃透父亲故土的传统文化，他专门去台大系统学习中文，沉下心钻研本土文化底蕴。关掉酒吧后又奔赴纽约攻读MBA 2022年正式入职英伟达，现如今坐镇核心业务，全权负责机器人与物理AI产品线，统筹AI模型研发、机器人感知系统开发，早已不是简单接手家业，实打实靠着能力在公司关键板块独当一面 。 线下出席台北活动时，他一口流利中文从容和台下观众互动，待人随和接地气，完全没有豪门富二代的架子，看着就像身边勤恳上班的普通同事。

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。

今天OpenAI 发布了一篇报告 报告显示，中共水军曾经尝试利用ChatGPT生成辱骂性内容 其中辱骂的对象包括李老师，徐某人，多伦多方脸和悉尼奶爸 除此之外，这次OpenAI在报告里还提到了一种新的战术 其中比较典型的案例是，一名前中共警察，在美国的知名YouTuber 中共水军会利用AI伪装成居住在美国的中国移民、留学生和该名YouTuber 进行沟通 目的是鼓励这名前中共警察、YouTuber 发布一些反对美国的内容 OpenAI表示这是一种新的方法，中共利用AI生成的，虚假海外华人身份来影响某些博主，让这些博主不再反对中共，开始反对美国 除此之外，这篇报告还提到 中共的水军会伪装成美国人，批评美国企业建设算力中心的行为，引导美国民众反对算力中心建设，以此来赢得AI竞赛 生成各种文章，批评美国的关税政策，指责美国奉行孤立主义和霸权主义，同时反对以色列和犹太人 利用AI生成舆情监控系统等等 并且除了针对美国人和海外异议人士，台湾也成了中共水军的攻击目标 中共水军公司，会要求生成日语，繁体中文内容以影响台湾用户

被排名4516的 @0xCheshire | 柴郡回关是什么体验？ 柴郡大佬深度研究两个方向： 一个是 AI 赛道：他写过郭莎拉（Sarah Guo）的分析——投资 OpenAI 的 Greylock 最年轻合伙人，他认为到 2030 年她会成为亿万富翁。不是那种情绪化的喊单，是把逻辑摊开来讲的风格。 另一个是 Web3 教程：他做了一套 Gitbook 教程，从基础到进阶，覆盖链上交互和工具使用。有 Substack 频道，内容沉淀得比较系统。 整体风格属于有深度但不装——能用中文讲清楚的东西不会硬塞英文，能写成长文的时候也不会只发一句话。适合想看 Crypto + AI 交叉领域深度内容的人。 也是我们灯塔社区的成员，所以加入灯塔真的不亏，不仅可以认识到很多的大佬，对自己的账号也是一种沉淀 入口在我的置顶帖哦 最后发一个呼吁：还没有关注吃货的朋友，赶紧关注起来，我一点架子没有，不信你就试试😆