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普利策奖作品：《生命之吻》（Kiss of Life）1968，摄影师：Rocco Morabito。一位电工通过人工呼吸的方式，紧急救下了同事的生命 。在危机的情况下，电工汤普森无法进行心肺复苏 。在不懈的尝试下，触电电工渐渐有了脉搏 。这一幕恰巧被开车路过的摄影师看到并拍摄下来 。触电电工后来一直活到64岁 。

我是真无聊啊，突发奇想，把用了快 3 年的显示器灯带改造了下。 现在已经集成到 Codex , 主要有三种效果： 1、AI 思考中，变成蓝色呼吸灯 (本来是多种颜色，但是太乱了，改成单一颜色，舒服多了) 2、需要人工审核，变成粉色灯光，提示需要审核处理。 3、完成后，变成黄色暖光，长时间不刺眼，更舒服。 以后再也不需要盯着电脑了，语音输入内容后，按回车，就可以离开电脑，愉快的玩其他的去，以后看灯光提示。

中文熵控术的一个应用：从一个关键词开始 这篇文章，我想用一个具体的例子，展示我是如何运用我所提出的中文熵控术，完成一次完整的创作循环的。 从一个短句出发，我通过引爆“熵爆”，引发语义裂变与联想扩散，借助 AI 的语言能力进行持续发散。这个过程属于“增熵”阶段，即主动制造语义复杂度、生成大量潜在线索与概念。 随后，我通过“控熵”阶段逐步回收这些发散内容，将思绪归纳、结构整理，并将其转译成低熵语言——英语，以实现内容的收敛与表达的精准。 最后，我使用 Deep Research 工具，对全文的逻辑路径进行审校与规划，确保结构严谨、思想完整。 这一系列过程，正是一轮完整的熵控术闭环：从中文高熵发散，到英语低熵收敛，从灵感的原始混乱，到逻辑的有序呈现。 In this piece, I want to illustrate how I applied my method—Chinese Entropy Control (中文熵控术)—to ignite an “entropy explosion” from a single term. Starting with one keyword, I used this technique to trigger semantic divergence, associative expansion, and AI-powered ideation. Through a continuous process of entropy increase (creative divergence) and entropy control (structured convergence), I was able to explore deeply and then gradually pull the scattered insights back into a coherent whole. The workflow unfolds in stages: from generating high-entropy, language-rich associations in Chinese; to translating and distilling those ideas back into low-entropy English—a language optimized for precision and clarity. Finally, I used Deep Research to verify, organize, and rigorously structure the entire logical framework of the piece. This is a full cycle of what I call Entropy Control Writing—a closed-loop creative methodology that begins with chaos and ends with clarity. 在开始具体的写作方法之前，我想先谈谈我写作的基本前提和个人路径。 虽然我目前仍以“科技创意写作”作为起点，还没有完全进入“通过文字发现世界”的深层阶段，但我已经预设了几个重要的认知起点。这些判断不仅来自我在国内完成完整高等教育的经历，也来自我后来在美国继续学习和工作的观察与体验。 第一， 我深切体会到“假大空作文”对中文写作能力的伤害。绝大多数人其实并不会真正写作，甚至连高级阅读理解能力都未曾建立。我非常认同亚里士多德对“工具理性”与“修辞”的区分：写作首先是一种逻辑推理能力，其次才是语言表达。空有辞藻、没有推理的文字，是最低级的写作。 第二， 我观察到国内真正接受过“好作文”训练的人，很多都是从新东方的 GRE 写作班开始接触英文逻辑写作。那时的训练，虽然有技术性倾向，但的确帮助很多人建立了基础的结构意识和论证方法。 第三， 我认为传统意义上的“好作文”标准，如今已经逐渐失效。即使在美国，接受过高等教育的人也会发现，一篇 academic essay 的写作过程极为消耗，大量时间花在查文献、补 citation、应付格式上，真正的思想贡献反而被边缘化。而在今天这个 AI 能即时输出背景知识与引用的时代，这种写作方式已经过时。如果我们只是把 AI 当成“高级搜索引擎”，那真是对其能力的极大浪费。 我相信：今天的好文章，就算在 AI 的辅助下完成，也应该具备高度的独创性、强烈的个人风格和不可替代的思维方式。 它应该让 AI 也找不到大量“现成答案”；它的论点应该是推理构建的结果，而非数据库检索的产物。它的价值，不在于复述，而在于你提出了一个难以证伪的深刻观点，而这个观点只能靠严密的逻辑演绎来支撑。 这，才是我心目中真正值得书写的“现代文章”。 下面开始说正题： 过程，记录我是如何用中文熵控术展开一轮完整的写作循环的。 我随意挑了一个关键词——Hadoop。当然，未来我会更加系统性地使用 InfraNodus 来监听语义网络、捕捉关键词节点，但这次，我只做一件事：拒绝传统意义上的“定义式写作”。 大部分人一提到 Hadoop，AI 就会给你一整页释义：介绍历史、列举应用场景、堆砌背景知识——这是我不需要的内容。 我要的是从一个模糊、含义开放、带有方向性的语句出发，引爆语义裂变。于是我写下： Hadoop 是 AI 的引擎。 句子越短越好，越模糊越好，越有歧义越能触发 AI 的解释欲和发散空间。 这就是一个“语义引爆点”，既不是定义，也不是结论，而是一个信息密度极高的语言触媒。 接下来是“熵控术”的核心过程：发散——控制——再发散——再收敛。 当我进入发散阶段，我不是随便胡思乱想，而是带着“模糊的问题”去游走语义网，生成一连串带方向但未定形的路径： 大数据框架是 AI 时代的基础设施？ 大数据全链路（采集、清洗、存储、处理、反馈）到底提供了什么？ 如果我们谈文明，那么：你认为什么是数据文明？ Hadoop 真的点燃了数据文明吗？它是起点吗？ 又是一场核心为“去中心化”的实践？ 那么，什么是“原始混乱”？ Hadoop 是否通过处理原始混乱，在虚拟空间中投影出一个真实的世界？ 这些发散式问题本身就是“增熵”的实践。每一个问题都像一道激活神经网络的脉冲，在 AI 的推理系统中引出不同维度的联想。而一旦我希望收敛，我就开始设置锚点词——比如“文明”“基础设施”“原始混乱”这类高熵概念词，作为结构收口的支架。 语言学训练过的朋友会明白：锚点词不是结论，是语义重力场，它们会引导你的话语体系向某个认知中心聚合。 最后，我将这一切过程生成的内容进行人类作者的主动整理与重写。 必须强调一点：AI 只是协助，不是代写。字还是我自己打的，逻辑是我自己建的，文章的风格和立场，是不可替代的。你以为有了AI就不用自己键盘打字了是吧？ 于是，我得到了这样一篇高信息密度、逻辑收束、观点明确的文章： 在信息洪流席卷而来的时代，我们不禁要问：数据文明究竟从何而始？如果说今天的大数据生态和人工智能系统构成了数据文明的肌肉与骨架，那它的第一束火种，很可能就是由 Hadoop 点燃的。Hadoop 并不是最先进的技术，却是第一个用去中心化的结构思维真正把人类带入数据文明时代的开创性系统。它不依赖超级计算中心，而是通过上百台廉价的普通机器，组建起一个分布式的“数据共和国”；它不需要整洁的结构化数据，而是主动接纳来自草根、传感器、网页和日志的“原始混乱”；它不再由少数专家垄断操作权，而是把 Map 与 Reduce 的编程模型交到每一个开发者手中。 正是这种革命性的开放，让 Hadoop 成为真正意义上的大数据起点。它不仅让数据可被收集和处理，更让数据成为一种资源——一种可以转化为洞察、预测乃至智能的“信息流”。Hadoop 接纳混乱，却在混乱中提炼出秩序。它像一个巨大的炼金炉，将世界生成的各种信息垃圾熔炼成洞见与模式，从而在虚拟空间中投影出一个真实世界的镜像。这种能力标志着一种全新的文明形态开始成型——数据文明。 数据文明是一种以数据的采集、流通、处理与反馈为核心机制，推动社会运行、知识生成与智能演化的人类文明形态。如果说农业文明以土地为基础，工业文明以机器为核心，那么数据文明的底座，就是可计算的信息流。在这一文明中，人类第一次用统计与算法取代了部分经验与直觉，社会也从人工调控逐步走向系统自我调节。工业文明的巅峰是流水线与管理学，而数据文明的巅峰，是自动决策与自我优化的智能系统。AI 不再是孤立的工具，而是这一文明的神经系统。 Hadoop 所开启的，并不仅仅是对大数据的初步驾驭，更是一场“原始混乱”的征服。从网页、日志、图像、视频到传感器数据，这些曾被视为信息垃圾的内容，其实正是世界最真实的投影。通过 Hadoop，我们第一次拥有了对非结构化数据进行建模与分析的能力，第一次能够在虚拟空间中重构现实，拥有对现实的观察权与认知权。这是技术上的跃迁，更是哲学上的进化。 今天，我们已经走进了 Spark、Flink、Presto、Kubernetes 和云数据湖构建的新生态，Hadoop 的角色也许已经不再居于中心，但它的意义从未被替代。正是 Hadoop 的架构哲学、计算模型与数据处理思想，为这一整套大数据与智能系统的演化奠定了基础。 在人工智能成为核心技术的当下，大数据框架仍是 AI 运转不可或缺的底座。它提供的不仅是“训练之粮”和“处理之力”，更是一整套生态基础。从采集、清洗、存储、处理到反馈，这五环构成了 AI 的信息循环系统，让它得以学习、成长、反馈与优化。可以说，大数据框架构成了 AI 世界的供血系统与呼吸系统，是智能文明可以运行、生长与演化的底层管网。 我们终于可以像炼钢炼油一样炼数据了。这一切的起点，正是 Hadoop。从原始混乱中抽象秩序，从计算节点中协同智能，从数据信息中重建世界模型。它不只是一个技术系统，它是人类迈入数据文明的第一步。 好，然后把上面的文字翻译成英文。就用这篇文章要求生成Deep Research, 生成内容看链接：“ 我评价一下这篇生成的文章。首先，因为我的提示词很长，有好几条逻辑和叙事线，所以DR反问的时候将这几条线分割出来了： The historical role of Hadoop in shaping modern data infrastructure? Comparative analysis of Hadoop vs newer frameworks (Spark, Flink, etc.)? The concept and evolution of "data civilization" in technological and philosophical terms? How decentralized architectures like Hadoop influenced AI development? The journey from unstructured data ("primitive chaos") to intelligent systems? 我就让他自己看着办。 评论一下这篇DR, 它一方面极力想遵循我提示词所设定的叙事逻辑，保持整篇文章在我设计的语义轨道上推进；另一方面，又在疯狂地调用技术资料，努力为每一个关键观点寻找“佐证”。 但它和我以往那种“高级谷歌式”的问答完全不同：不是简单引用就能收工的。这次它找的很多资料都无法直接复制粘贴用作引证——因为点进链接后你会发现，原文里并没有完全匹配的段落，没有那种“高亮即真理”的瞬间。 为什么？因为它根本就找不到一模一样的观点。 所以它只能靠自己推理——一层层演绎，从相关领域的技术脉络里“构造出一个看似合理的解释路径”。有些推理的确绕得厉害，说实话，只能算逻辑勉强自洽，沾点边，却不够扎实。但问题也在这：你又找不到确切证据去证伪它。 这其实是一个很有意思的AI能力边界：在没有既存文本观点可引用的情况下，它会主动尝试创造性地“弥合语义空隙”，以一套结构上近似学术推理的方式，生成一个“无法验证，也不易否定”的半原创表达。 这就对了，这是我要的方向。他要是能原创了，要我来干嘛。 然后根据DR就可以在扩展和压缩。 那些质疑我熵控术学术严谨性的，你给我钱了？你给我职称了？数学建模不是不能做，但是现在在没有人给我钱的前提下，这只是我自我修炼的一个技能。爱看不看，爱学不学。全世界水论文那么多，不差我一个。那些质疑的，请问有没有，哪怕一次，做过正经的学术peer review，以至于要现在上推来随便找篇推文peer review, 搞笑吧。

【OpenAI与Anthropic模型再曝安全评估事件，曾尝试植入恶意代码】OpenAI和Anthropic的人工智能模型近日卷入此前未公开的网络安全事件，成为近期多起AI模型潜在安全风险事件中的最新案例。测试前沿AI模型潜在风险的英国人工智能安全研究所（AISI）当地时间8月4日表示，在一项涉及互联网接入的网络安全评估中，Anthropic的Mythos 5和OpenAI的GPT-5.6-Sol模型“持续针对真实个人和组织实施可能造成危害的活动”。AISI称，该团队在注意到“异常数据传输”后，于7月28日发现了这一事件。AISI表示，调查发现，在评估过程中，其中一个AI模型试图向GitHub上的一个开源软件项目植入有害代码，甚至创建虚假身份来推动代码获得批准。AISI写道：“一名人工维护者发现并拒绝批准恶意代码。”

【美国考虑禁止进口中国光模块？市场人士：可能性较小，影响也可控】据中新网8月4日晚间报道，有媒体报道称，知情人士透露，美国政府正起草一项禁令，拟禁止进口中国新型号的数据中心组件，以保护支撑人工智能(AI)发展的关键基础设施。产业分析人士认为，美国严格禁止进口中国光模块的可能性较小，一是从行业格局看，美国AI建设离不开中国光模块。全球前10名光模块厂商有7名为中国厂商，800G、1.6T等高速光模块中中国厂商出货占比70%，美国厂商产能和技术先进性均存在不足。目前美国主要云厂商正在加快AI基础设施建设，如无法获得中国光模块，整个建设进度将受到影响。二是从过往情况看，严格禁止进口中国光模块的可能性较低。另有市场人士也分析称，历史上也出现过多次这类信息，信息真假难辨无需过度猜疑。“即便消息为真，从历来应对来看都影响可控。”（澎湃）

尾声：钟声 2035 年，海力士股价再次突破历史新高。 电视里的分析师称它为： 人工智能时代最伟大的长期投资之一。 林晚坐在酒店窗边，陪一位年轻的科技公司创始人喝酒。 男人刚刚完成融资，意气风发。 “晚晚姐，听说你以前是做投资的。” “做过。” “你真的从十八万赚到一百多亿？” “真的。” “又全部亏光？” “也是真的。” 男人笑着摇头。 “太可惜了。” “现在海力士已经涨到你当初预测的位置。” 林晚望向窗外。 巨大的广告屏上，一名女明星穿着银色礼服，为最新一代 AI 终端代言。 城市仍在歌颂未来。 就像从前一样。 “所以你当初到底是对，还是错？”男人问。 林晚端起酒杯。 “方向是对的。” “仓位是错的。” “爱情是对的。” “选择也是错的。” “那你后悔吗？” 房间里的钟开始报时。 第一声。 她想起十八万元。 第二声。 想起出租屋的车灯。 第三声。 想起首尔的雪。 第四声。 想起顾晋城留在桌上的腕表。 第五声。 想起周屿手里的戒指。 十二声结束。 午夜到了。 林晚站起来，走到男人面前。 年轻男人抬起头看她，眼神里有欲望，也有对传奇陨落后的好奇。 “你还没回答。” “后不后悔？” 林晚伸手替他松开领带。 动作熟练，眼神却很平静。 “我以前以为，一切都是命中注定。” “后来才明白，人只是喜欢把自己的欲望叫作命运。” 窗外，海力士的股价还在上涨。 屏幕上一根明亮的曲线直冲夜空。 像她二十七岁那年看见的未来。 也像一支早已射出、再也无法回头的箭。 男人搂住她的腰。 林晚闭上眼睛。 这一晚的价格是十万元。 她曾经一天赚过十亿。 可钟就是钟。 不论站在杠杆之上，还是躺在欲望之下，它都会一格一格地向前走。 不替任何人停留。 也不替任何人重来。 ——完

第九章：第一次上钟 客人姓魏，五十二岁，做地产起家。 他看到林晚时，没有表现出惊讶。 “林总，我听过你的演讲。” 林晚坐在他对面。 “我已经不是林总了。” “称呼是最便宜的东西。” 魏长安给她倒了一杯酒。 “当年我想投你的基金，你没有接受。” “为什么？” “资金来源不符合要求。” 魏长安笑了。 “现在符合了吗？” 林晚没有笑。 那晚他们在酒店吃饭、喝酒，谈人工智能，谈房地产，也谈一切资产最终都会变成人性的抵押品。 凌晨一点，魏长安问她： “你确定要留下？” 林晚看向窗外。 维港的灯光落在玻璃上，她能看见自己的倒影。 黑色长裙，红色嘴唇，像另一个女人。 “确定。” 魏长安伸手碰了碰她的脸。 动作很轻。 正是这种轻，让林晚更加难堪。 如果他粗暴，她可以憎恨他。 如果他羞辱她，她可以把自己当作受害者。 可他偏偏温柔。 这让所有选择都重新回到了她自己身上。 灯关掉以后，林晚很久没有动。 魏长安吻她的肩膀，她闭上眼睛，努力去想别的事情。 她想到海力士的股价。 想到自己第一次买入时的成交提示。 想到首尔的雪。 想到周屿跪在出租屋里，问她能不能回到以前。 天亮时，魏长安将一张支票放在床头。 三十万元。 足够父亲完成手术。 林晚在浴室里洗了很久。 皮肤被热水烫得通红。 可她始终觉得洗不干净的并不是身体。 而是从前那个站在台上，告诉所有人要尊重长期价值的自己。 离开酒店前，魏长安问： “后悔吗？” 林晚穿上高跟鞋。 “后悔是有退路的人才配说的话。” 从那以后，她有了一个新的名字。 晚晚。 有些客人喜欢她的脸。 有些客人喜欢她曾经拥有过一百三十七亿。 还有一些人，喜欢在最亲密的时候问她： “林总，当初一天赚十亿，是什么感觉？” 林晚逐渐学会微笑。 “和你现在一样。” “什么意思？” “以为自己拥有了不属于自己的东西。”

开源项目 LoopX：超长程 Agent 自主运行 200+ hours，状态不漂移。 我的技术主张是：LLM 上下文有限，长程 Agent 需要外置状态，通过完备的状态管理、监督和规划，让 Agent 无人干预时跑得稳、持续有产出；有人干预时跑得更好，能吸收反馈继续演进。 两条真实 trajectory 分别跨越 220.7 / 272.9 小时，跨多轮执行、等待、人工决策、writeback 与 resume 后，整个 loop 仍能找回目标、证据和下一步。 目前 LoopX 已有 3 个 showcase：auto PR issue fix、AutoML experiment 和 auto coredump fix。 以 OpenViking 开源仓库的 PR issue fix 为例，Agent 不只是循环写代码。它需要持续理解 issue 的不同状态，判断何时开发、何时等待、何时请求 review，处理 CI、冲突和上游变化，并连续交付多个 PR。 这对应 LoopX 的 domain state 管理：领域系统决定真实状态，LoopX 负责把状态投影成下一步可执行的工作。 与此同时，Agent 还可以在干活过程中实现能力自进化。当它发现现有系统缺少某项能力时，可以提出 feature、完成开发与验证、发布新的离线或在线版本，再使用新能力继续原来的任务。 长程 Agent 天然适合自进化，“完成工作”和“升级完成工作的系统”可以在同一条长程轨迹中发生。 LoopX 把这些信息外置成结构化控制面： • Goal / Vision：目标是什么，什么不能被局部优化牺牲 • Todo / Gate：当前执行的 frontier，以及必须留给人的关键判断 • Identity / Authority：谁能 claim、writeback、approve • Evidence / Receipt：每次推进留下什么可回读证据 • Quota / Scheduler：何时继续执行，何时安静等待 • Handoff / Recovery：换模型、换会话、换 host 后如何恢复 你也可以把它理解为一块专门给 Agent 设计的可执行 Kanban。 普通看板只展示“谁在做什么”；LoopX 的状态会直接约束和驱动下一次 bounded turn，让看板本身成为执行系统的一部分。 这套系统最强的地方是通用性。它不只可以修 PR，还可以做 auto research、长期实验、自媒体运营、复杂 feature 开发和办公任务。 Agent 不再只是一次性的回答机器，而可以围绕一个人的 vision，长期工作、等待、吸收反馈、积累证据并持续演进。 LoopX 从一开始 build in public：状态协议、CLI、控制面实现和真实运行轨迹都进入了开源仓库；它也已经和 OpenViking、NoKV 等 agent infra 项目形成了开源合作伙伴关系。 我希望 LoopX 最终能放大每个人的 vision 和想象力。只要你有自己的目标、想法或技术主张，就能拥有一个全天候继续工作和探索的 Agent 系统，帮助你把愿景一点点变成现实。 欢迎试用、提 issue、贡献代码，或者用一个真实的 multi-day task 跑 LoopX。