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我的油管第7期：《在中国，千万别当好人》 在中国，千万别当好人。因为一扶，就得扶一辈子。 救人一命没有胜造七级浮屠，救人一命胜过七世糊涂。四川达州70岁蒋婆婆讹诈扶她的9岁小孩，索赔20万；沈阳70岁老太太敲诈救命恩人10万元；湖南常德老人摔倒却敲诈好心人3万元，祁东死者家属敲诈10万元。药店店主孙向波把一个存活率只有1%的老太太救回来，却被老太告上法庭，心力交瘁，落得生意关门。 中国不是没有好人，上面那些助人为乐的就是好人，但坏人横行，渐渐地好人也不敢做好事了。劣币驱逐良币…… 晚清的时候，一批外国人来到中国，办医院、兴学校、开育婴堂。库姆斯放弃英国的优沃生活来到中国。义和团杀进学校，她用身体护住中国孩子，恳求义和团饶了那瘸腿的中国女孩一命。义和团就把她扔进火里，用石头砸……第二天，人们只找到她几块烧焦的骨头。 毕翰道来到中国，他和妻子为中国人做过数百例成功的白内障手术，让几百个中国人重新见到了光明。毓贤杀他时，毕翰道还在为毓贤祈祷，被一刀砍下了头颅。然后妻子的头被砍下，12岁的儿子的头也被砍下，每砍下一颗头颅，士兵们就把它沿街踢着玩，以示轻蔑。 那个从火里逃出来的英国传教士喊：山西大旱，我拿出五六万两银子，救活了几千人，你们连饶我一条命都不行吗。然后他被清军杀死。还有一个英国妇女抱着孩子跪下，说自己在这里行医，每年救活好几百人，求他们放过母子二人。士兵把她击倒，她和孩子一起被推进火里，活活烧死……连孕妇都被剁成碎块。 我们从不缺士为知己者死的个人报恩，比如荆轲、豫让、聂政。但从不鼓励公共领域的诚信、契约、感恩。因为士为知己者死，方便肉食者收买笼络。要是全社会形成诚信、契约、感恩，人民很容易团结起来，这就不好管理了。 这些年你是不是感觉坏人越来越多了，好人越发孤独了，这正是维稳制度想要的社会状态：人和人没有共识、没有友好协商，遇到坏人司法也不公正裁决，只要不影响统治，放出些小坏人，正是极权所想看到的，你忍气吞声，社会就和谐了，你据理力争，也只能去求政府，一切尽在掌控中。 原子化、散沙化、非共识化以及社会触感孤独化，是极权社会最理想的统治状态。最近几年，身边出现很多怪事儿，熟悉的朋友变怪了，熟悉的街道变怪了，熟悉的菜的味道也变了——不是它们变了，而是大环境变了，大环境一定要让你变成那条孤立无援的鱼。 自彭宇案后，见老人不敢扶，自崔英杰夏俊峰之后，见弱者被辱，不敢拔刀相助。其实是自韩非子以来，“侠以武犯禁，儒以文乱法”。身边的熟人越来越陌生，街上的事儿越来越怪了，可是你抬头，看那一片茫茫的原子化、散沙化，就知道，我们孤独的生活，就这么来的。 点击进入：

我把腾讯视频会员退了。 把爱奇艺退了。 把优酷也退了。 不再每个月交钱。 我用 Claude 把家里的笔记本改成了一个免费娱乐中心。 下面这 8 条提示词，就是这个系统的搭建方法：

律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。 一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。

卧槽尼玛！！！我终于查到了！！！ 番号MIDE-899！ 西野翔！！！AV生涯中唯一一次被干到断片！喷水！！！ 最后宣布永久拉黑了导演和AV男优演员，永不合作！😂😂😂

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MIT开源JAZ框架：用极简invoke（调用原语）终结复杂Agent外挂 现在做长程记忆和自我进化的Agent，行业习惯套上一层又一层的复杂外挂系统，架构越来越臃肿。MIT团队提出的JAZ打破了这个范式，仅仅依靠纯提示词和一个极简循环，在长程基准StuLife远距召回评测中以$18.3成本跑出69.9%通过率，超越成本$42.1的专用记忆框架Letta（MemGPT）的61.8%；在AppWorld自我进化测试里也以74.2%的成绩压制了经典外挂系统ACE的69.9%。 在JAZ中，你不再需要专门搭建向量记忆库或复杂的元优化管道。你只需使用一个统一的invoke函数，让大模型在Python环境中把提示词、工具和自身交互历史全部当成普通变量读写；当上下文即将耗尽时，你可以让它直接生成子Agent，把完整的会话变量引用无损移交下去，或者让顶层Agent把自身当成优化器，动态批处理调优下层任务。 这套机制的底座是把Agent执行本身视作动态编写函数体的语言原语，并利用动态作用域（Dynamic Scoping）让工具与监控钩子（Hook）自动向下渗透到所有递归子节点。这意味着历史记录不再是只能看不能碰的字符串，而是能被代码直接切片、搜索和传递的变量，长记忆与自迭代自然内生于控制流中。 Github：

AI2开源Olmo-core：降低大模型全流程训练与调优门槛 专为OLMo系列模型打造的模块化底层训练库，集成了官方全流程训练与退火脚本。采用即插即用设计，既兼容主流加速组件与低显存优化技术，也打通了主流开源推理框架。开发者可以直接基于成熟架构复现前沿大模型，无需从零搭建分布式基础设施。 Github：