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这哥们就用一碟鸡架就把对面的美女泡成功了❗️ 你学废了吗？主动大胆出击+不要脸！ 王健林说过：清华北大都不如胆子大！ 创业和泡妞必须胆子大。

群友【日常】的一天： 🌞 早上自然醒，检查各项目积分是否计算正确； 🍵 下午茶后，查验今日资金费率收入； 🌜 晚上临睡前，总要看看BN是否发布了新的pool公告。 你学废了吗？

AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

大学生情侣在食堂里公然做手艺活！ 男生是加藤🦅附体了么？！ 推友们上课啦！学废了么？ 男友给女友手动刺激（手指爱抚）的技巧重点： 沟通 + 前戏 + 阴D为主 + 润滑 + 反馈。 每个女生的身体敏感点和喜好都不一样，最重要的是全程沟通，问她“这样舒服吗？轻点还是重点？这里呢？” 让她引导你。尊重她的节奏，别急于求成。确保双方都放松、卫生（手洗干净、剪短指甲），并使用水基润滑剂（避免干燥摩擦不适）

唉朋友，我嘛，是一个新疆人， 汉族，疆二代一个。 这个事情嘛，不是突然间多了， 是一直就有呢，而且多的很呢。 而且这个里面一个特别的情况 有呢，汉族嘛男的，维吾尔嘛， 女的，这样的组合多得很 反过来的情况嘛，一百个里面 可能一两个有呢 至少到现在，我还真正的这样 的组合没见过 这样子组合多的原因，也有 意思的很 首先嘛，维吾尔自己结婚的 一套流程也有呢，但是嘛，父 母在里面的作用嘛，真正的 不大。 古丽把你真正的看上，真正 的狼追羊一样跟着走呢，但 是古丽把你没看上，哦吼， 熊打狼一样打呢 大大的眼睛嘛，翻白眼的时 候一样大大的 我高中的时候，我姑姑一个 烤肉拌面馆开了，大师傅 嘛，和田来的 他自己这个地方做饭，他的 老婆和田家里面待，时间久 了吗，我的姑姑说，把你老 婆接来，端盘子洗碗，再一 份工资挣。 然后他老婆来了 半个月以后，他老婆哭了 哦吼哎，年轻的古丽说了， 我嘛，嫁给男人以后嘛，家 里面卫生打扫好，老人照顾 好，孩子带好，挣钱的事情 不是我的事情，现在嘛，我 家里面出来了，这个也服务 那个活也干，我太悲伤的很。 后来嘛，年轻的古丽鸽子一 样飞走了，回和田了。 过了几天，鸽子电话里面 咕咕叫，雄鹰一样的男人 马上也飞走了，和田去了。 还一个，我妈妈的同事， 他们家里面嘛，传统的维吾 尔族，男的女的都是维吾尔 族，但是嘛，女的的妈妈， 一段时间就要小两口的房子 里来呢。 衣柜打开，衣服整不整齐 要看呢。碗柜打开，碗洗 干净没有，要检查呢。 唉这个嘛，不是男人的妈 妈，这个女人的妈妈，要 求严格的很。 所以这里面一个情况有呢， 维吾尔自己的传统有呢，自 己的风俗也有呢 我还知道一对夫妻，哦吼哎 我们汉族嘛，两口子吵架， 太正常的事情。但是这个家 里面嘛，这个汉族男的， 第一次吵架的时候，马上 他就老实了。 他姿势准备好，脑子里词 语准备好，开始吵了 他的老婆，古丽嘛，直接哭， 哦吼哎，古丽别的话不说， 直接说：你前面嘛，谈恋爱 的时候嘛，嘴巴抹蜜了一样， 脸上的笑容花一样，现在嘛， 你这样狼的表情出来了， 毛驴子一样吼的呢，呜呜呜， 你不爱我了。 唉朋友，看到没有，这个古丽 嘛，她具体的事情不谈，她直 接一个核心问题抓： 我们的爱情还在不在？？？ 这个雄鹰一样的男人，马上 多的话没有，后面吵架也不 吵了，声音一大，马上就是 爱情没有了说的。 我自己的同事，他嘛，爱 上一个古丽。 这个男人嘛，平时吹牛的时 候，嘴子多得很，到面对事 情的时候嘛，他兔子一样老 婆后面躲。 恋爱差不多的时候，古丽的 家里面，一点点意见有 这个男人多的办法不知道， 他的古丽直接给爸爸说：我 嘛，今天就走，现在就走， 我嘛，和这个男人过日子去呢。 然后直接安排男人搬家。 然后两个人就住在一起了 她的爸爸没办法了，过了一 段时间，同意了。 之后嘛，婚礼的时候，有意 思的事情有呢 汉族人的婚礼嘛，早上开始， 中午正餐。 维吾尔的婚礼嘛，下午开 始，一直到晚上。 男方这边办的时候嘛，简 单的很，婚纱一穿，主持 人话一样，敬茶，敬酒，结束。 女方办的时候，新娘新郎 要跳舞呢！ 我这个朋友嘛，一点点动 作都不会 我们汉族人对待事情宽容， 是在前面 这个人不会跳舞，那就算了。 维吾尔对事情宽容，在后面呢 这个人不会跳舞，多的事情 没有，跳，我们不会笑话他的！ 哦吼哎，这个男人还想的一 个地方悄悄地躲，根本不可能 直接最中间拉过去，他是主角！ 哦吼哎，他自己的话嘛，残 废一样，脑子不正常一样， 猴子一样，活了三十年嘛， 彻彻底底脸不要了。 在所有女方亲戚，朋友， 同事，同学面前，一次性 彻底丢人。 哦吼哎，躲又躲不掉，必 须跳，中间的人不开始， 外面的人不进来，中间的 人要跳一会外面的人才进 来一起跳的呢 跳一会嘛，累了，大家休 息一下，喝口茶。 然后嘛，大家继续看他丢人。 唉朋友，确实没人笑他， 但是无数个大大的眼睛里 面，多多的疑问有呢，维 吾尔三五岁就会跳舞，这个 事情对他们来说不用学。 现场的人看这个男人的眼神， 成年的狼不会吃肉一样的眼神。 唉朋友，这个事情还没有完 后来嘛 逢年过节，聚会，只要是女 方主持的，他都得上去丢人 现在嘛，他也一点点动作会 了，但是面子嘛，早就没有了 祝所有的朋友： 快乐就唱歌，开心就跳舞 唱歌难听的话，自己的耳朵 堵上就行啦 跳舞难看的话，唉朋友，你 自己看不到，你一个陌生的 地方去随便跳，没有人知道 你是谁！ 维吾尔真正的不吃鱼腥草， 和我一个战线的战友！

给大家分享一个小众写真风格词：秋野亚文化风格写真 可以从下面几个方面来理解这个风格 一、字面拆分理解 秋野：秋日旷野、山林、枯枫、落叶、荒郊野外，自带萧瑟、冷调、衰败、温柔颓丧的季节氛围； 亚文化：特指日本地下小众圈层（原宿哥特、涩谷朋克、丧系、和风暗黑、地下少女、病态美学等，区别大众主流日系清新）； 「秋野亚文化」：是摄影圈自创风格词，把日本地下亚文化穿搭 / 情绪，放到秋日野外场景拍摄的人像风格。 二、核心风格特点 1. 场景：秋野荒野基底 红叶林、枯草地、废弃郊野、山间小路、黄昏落叶堆，用秋日枯黄、暗红、棕灰冷色调，营造荒芜寂寥感。 2. 造型：日系地下亚文化混搭 哥特朋克：束腰、破碎黑裙、挑染发色、金属配饰、暗黑妆容； 和风地下：改良和服 + 铆钉、破碎纱、暗黑发饰、病态感花钿； 丧系少女：宽松复古古着、褪色针织、破碎感穿搭。 3. 情绪调性（灵魂） 摒弃秋日治愈清新，主打疏离、颓丧、破碎、清冷、小众叛逆；用秋日衰败自然，衬托亚文化年轻人孤独、不迎合主流的边缘气质。 4. 画面质感 胶片颗粒、低饱和冷调、暗调光影、逆光枯叶光斑，融合日式地下街头的复古颗粒感。 所以秋野亚文化 = 秋日荒郊野外场景 + 日本地下小众亚文化穿搭情绪，是反差感极强的人像摄影风格：用自然萧瑟秋景，碰撞叛逆小众的日系地下美学。 如果你也想要做一组不甜腻、不端着、不像普通街拍，带冷秋、胶片、遮挡、涩谷亚文化气质的小众人像，可以试试「秋野亚文化风格写真」。 学废了的朋友举手手！！

你家衣柜里那台吃灰的旧笔记本，其实是台被你白白浪费的私有云。 电池废了，处理器慢了，你舍不得扔，就让它在抽屉里躺着。但说真的，它能把你每个月交的那堆订阅费全省下来。 算笔账你就清醒了：Netflix、Google、Dropbox、1Password，加起来每月 42 刀，一年 504 刀。你花这钱，只是在租那些本该属于你的东西。 给你安利个东西，CasaOS。免费开源，一行命令，30 分钟，旧电脑直接变服务器，手机、电视、公司电脑随时随地连。装好之后内置商店里挑 App，点一下就装上： 1️⃣ Jellyfin 替 Netflix，你的电影剧集随便串流 2️⃣ Immich 替 Google Photos，人脸识别加搜索都有 3️⃣ Nextcloud 替 Dropbox，多设备同步文件 4️⃣ Vaultwarden 替 1Password，密码密钥自己管 5️⃣ 还有 Syncthing、Home Assistant、AdGuard，同步、智能家居、全屋去广告全包了 以前搭家庭服务器，装 Linux、学 Docker、写配置、修 Bug，能折腾你一整个周末。CasaOS 把这些活全干了，零代码免配置，看图标点就完事。 GitHub 34116 个星，Apache 2.0，永久免费。小团队 2021 年 9 月开始做的，树莓派、Intel NUC、旧笔记本都支持，能装超过 10 万个 Docker 应用。 最戳我的一句：你抽屉里那台被遗忘的旧笔记本，性能比 2008 年扛大多数网站的服务器还强。买个新树莓派要 50 刀，你这台成本是 0，现成的。 一行命令，三十分钟，一年省 500 刀。 你的文件、照片、电影、家，全攥回自己手里。衣柜里那台破电脑，转头就成了你的私人数据中心。 🔗

今天看了篇文章，叫：《AI 与自动化的讽刺》，内容跟当前 AI 的发展很应景。 1983年，一位认知心理学家 Lisanne Bainbridge 写了篇论文，题目叫《自动化的讽刺》。四十多年后的今天，这篇论文上预言的问题，正一字一句地在 AI Agent 身上应验。 当年她研究的是工厂自动化：机器干活，人类监督。 今天我们面对的是AI Agent自动化：AI干活，人类监督。场景变了，但底层逻辑一模一样。而她当时在论文中指出的那些问题，又重新来了一遍。 论文中都提到了哪些问题呢？ 1. 技能退化困境：不用就会忘，专家变监工后技能会萎缩 用进废退，这四个字我们都懂。但放到AI时代，它有个更残酷的版本。 以前你是某个领域的专家，天天做这件事，手到擒来。现在公司说，让AI Agent来做吧，你负责盯着它，出了问题再介入。 听起来很美好对不对？从打工升级成监工，岂不是更轻松？ 问题来了：你不做这件事了，但你的技能不止不会进步，甚至还会退化。 像我这样天天用 AI 写代码的，我能感觉得到这两年是没啥进步，而且对 AI 有依赖，很多以前信手拈来随手就可以写出来的代码，现在没有 AI 就啥都不想干了。 真的是有点用进废退了。 无论是 OpenAI 还是 Anthropic 都在吹他们的 Coding Agent 多厉害，他们的员工只要验证 AI 写的结果就好了，但是他们故意没提的是，这些人都是万里挑一的高手，他们有足够的经验判断AI对不对。但如果他们接下来几年都只是验证 AI 做的对不对，那么他们的技能会慢慢倒退。 像我们这一代老程序员还好，更要命的是下一代。 今天的老程序员们好歹是从实战中成长起来的。明天的程序员呢？他们从入行第一天就在盯AI，没怎么亲手做过。他们既没有技能，也没有机会学。那他们怎么判断AI对不对？ 论文原话是： > 当前这代自动化系统，正在吃老一代操作员的技能老本。下一代操作员不可能有这些技能。 这个问题今天看不出来，三五年后可能就会凸显出来了。 2. 记忆提取困境：不常用的知识，调取速度也会变慢 还有个问题就是相关技能的记忆也会退化。 想想我们高中时哪些滚瓜烂熟的公式，现在还能想起来几个了。放到 AI 监督的场景，随着 AI 能力越来越强，大部分时候都是对的，这意味着大多数时候不需要用到你的知识，随着你的知识越用越少，相关的记忆就会退化。 3. 实践悖论：理论培训没用，必须实战才能学会，但AI在干活人没机会练 这时候你可能会想：那培训是不是有用？ 但是《自动化的讽刺》论文中的结论是：培训并没有太大用。 因为专业技能不是听课听出来的，是在真实场景里靠实战锻炼出来的。课堂上学的理论，如果没有配套的实战练习，你很可能听不懂，因为没有相应的经验框架。就算当时懂了，很快也会忘，因为没有和真实任务绑定的记忆提取路径。 要保持监督AI的能力，你得定期亲自干活。但如果公司追求的是让 AI 自动化运转以提升效率，那人就没多少机会练手。 这是个死循环。 就像论文里面说的： > 我们训练操作员按指令行事，然后把他们放进系统，指望他们提供智慧。 你不能指望平时不需要怎么思考和练习的人类，在关键时刻能想出什么好办法。 4. 监控疲劳：人类无法长时间对"很少出错"的系统保持警觉 心理学研究早就发现，人类无法对一个很少出问题的目标保持长时间警觉，半小时是极限。这不是意志力的问题，这是生理结构决定的。 从进化角度看，这其实是个生存优势：如果你盯着一个地方什么都没发生，大脑会自动降低警觉，把注意力资源省下来应对真正的威胁。但放到监控场景里，这就成了问题。 AI Agent大部分时候是对的，偶尔会犯错。这恰好是最难监控的模式。如果它经常出错，你会保持警惕。如果它从不出错，你不用监控。但它很少出错这种情况，正好落在人类注意力的盲区里。 更糟的是，AI Agent犯错的方式特别隐蔽。它不会说"我不确定"，它会用一种极其自信的语气告诉你它的计划，洋洋洒洒几十上百行。错误可能藏在第87行的一个小前提里，比如"因为2大于3，所以我们应该……"。被那么多看起来正确的内容包裹着，被那种自信满满的语气麻痹着，你很难注意到。 那加个自动报警系统呢？ 论文说：谁来监控报警系统？如果报警系统本身出了问题，操作员不会注意到，因为报警系统已经正常运转了很久。 那让人做记录呢？ 论文说：人可以机械地抄数字而完全没注意数字是什么。 所有试图对抗监控疲劳的手段，都会撞上同一堵墙：人类的注意力就是无法长时间锁定在一个很少出事的目标上。这是硬件限制，不是软件问题。 5. 地位问题：从专家降级为监工，心理冲击和社会地位下降 你曾经是专家，公司里有什么难题找你，同事尊重你，你自己也有职业认同感。现在你是AI的看门人。 技能层面的损失是一回事，心理层面的冲击是另一回事。从专家降级为监工，从创造者变成审核员，从被需要变成备胎。这种转变对很多人来说是很难接受的。 论文里说，被这样降级的人会出现各种复杂的应对反应，有些看起来甚至是自相矛盾的。这部分内容展开讲太长，有兴趣的可以去读原论文。 6. 糟糕的UI：当前AI Agent界面是最差的监控设计 工业自动化领域花了几十年时间优化控制室设计：显示屏怎么布局能让操作员最快发现异常，急停按钮为什么是红色的、为什么那么大、为什么放在那个位置。每一个细节都是用事故和教训换来的。 现在看看AI Agent的界面？ 一堆自信满满的长文本，一个接一个的多步骤计划，几十上百行洋洋洒洒的解释。你要在这些文字里找出那个藏着的错误。 这大概是人类设计过的最糟糕的异常检测界面。 7. 训练悖论：越成功的自动化系统，越需要投资培训人类 论文中谈到自动化带来的训练问题： > 如果不能让操作员定期接管工作亲自干，就得用模拟器训练。但模拟器有个根本问题：你只能模拟你能预见的故障。未知的故障模拟不出来，已知但没经历过的故障也很难准确模拟。 那怎么办？ > 只能培训通用策略而不是具体应对方法。但这又带来新问题：你不能指望操作员光靠查操作手册来应对异常，因为手册不可能涵盖所有情况。 > 越是成功的自动化系统，越少需要人工干预，反而越需要在人员培训上投入巨资。 因为干预越少，人的技能退化越快，应对罕见异常的能力越弱，每次培训的成本就越高。 决策者想用AI省钱，但省下的人力成本可能得加倍投入到培训成本里。 8. 领导力困境：监督AI不只是被动看，还要主动"领导"它们 监督AI Agent不只是被动地盯着看，还得主动地指挥它们。告诉它们做什么、不做什么、分几步做、怎么调整方向。 这其实是一种领导技能。 为什么LinkedIn上夸AI Agent最起劲的往往是管理者？因为他们本来就习惯间接工作：设定目标、分配任务、给反馈、调方向，但不亲自动手。对他们来说，指挥AI Agent和指挥下属没有本质区别。 但对于一直亲自干活的执行者来说，这是一个巨大的角色转换。你得从一个做事的人，变成一个让别人做事的人。这不是改几条 prompt就能解决的，这是一整套技能体系的重建。 公司会给新晋经理做领导力培训。但有谁见过公司给AI监督者做领导力培训？ 四十年前那篇论文的结尾是这样的： > 没有时间压力时，人类可以是令人印象深刻的问题解决者。困难在于，一旦有时间压力，效率就会大打折扣。我希望这篇论文说清楚了两件事：第一，自动化不一定会消除困难，这是讽刺所在；第二，解决这些问题需要的技术创造力，可能比自动化本身还要大。 四十年后，我们换了个场景，但面对的是同一组问题。 AI Agent的能力在进步，但人类的认知结构没变。监控疲劳还是半小时，技能退化还是用进废退，注意力盲区还在那里。这些是硬件限制，不是软件更新能解决的。 推荐阅读原文： 《Ironies of Automation》： 《AI and the ironies of automation - Part 1》 《AI and the ironies of automation - Part 2》