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被大雪封在家里一个星期，反而有了一段难得完整的回顾时间。回头看，这一周的收获比预期多得多。 首先，感谢网易给我的这个奖励。我真的很喜欢，也确实有点受宠若惊。同时也要感谢 Substack 的读者。说实话，我没想到中英文、长篇文章、再加上一些代码内容，居然还能被这么多人认真阅读。在这个信息高度快消的年代，依然有人愿意花时间阅读、写作、思考、探索，这本身就很珍贵。 所以这段时间我几乎把所有社交媒体都屏蔽了。每次想上去，都需要自己手动解禁十几分钟。我很清楚自己有点懒，这个机制对我反而特别有效。这次上线，主要是准备取消蓝标。以后内容重心会放在 Substack 的长文上，大概一个月一到两篇。X 可能只偶尔更新；也许一年之后会尝试 YouTube，但同样以高信息密度、对外沟通为主，不再以吸粉或流量为目标。 是时候进入下一个阶段了。 大语言模型在最初商业化时，对很多人造成了真正的震动。因为语言本身就是我们理解世界、组织认知的接口。无论是程序员、极客，还是普通计算机用户，几乎在一夜之间被拉到了同一条起跑线上。过去两年，大家都在探索、试错、兴奋，也逐渐开始沉淀对这一模式、这一生态的理解。 我现在觉得它并不是万能的。最早我们以为它会逐步解决所有问题、回答所有疑惑，甚至以指数级方式进化。但至少在“作为长期开发与思考辅助”这件事上，有些问题并不能在一个对话窗口里解决，这与它“预测下一个 token”的底层机制本身有关。 所以我现在是自己维护一套核心知识库：把信息做索引、切成 chunk，通过 query 打分，再逐步交给模型分析。核心信息由我自己维护，模型只在有证据、有边界的情况下参与推理，用这种方式尽量减少模型随时间产生的漂移、约束它的行为。这套方法我已经在 Substack 里写过比较详细的说明。当然，chunking 并不是我一个人的发明，也有不少人在做类似的尝试。 从 OpenAI 的角度来看，这家公司现在花钱极多、盈利模式仍在探索中。盈亏平衡点大概会落在 2028–2030 年左右，现金总有耗尽的一天，关键还是能否建立可持续的商业结构。这段时间我反而感觉到：站在 Web 2.0 的平台上，是看不到 Web 3.0 图景的。虚拟经济、注意力经济还能怎么继续扩张？如果这些路径真那么清晰，Meta 的小札也不至于持续焦虑。元宇宙，他自己投的，不知道他自己还记得不？甚至他早年投资的一些人，Palmer Luckey， 人家已经成为国防企业创始人。 说实话，我是有点疲惫的。我既不是大美女，也不可能成为网红。对我来说，2026 年更像是一个“回收所有属于私人的时间、专注极客式技术钻研”的节点。这几周我会开始研究 clawbot，相关内容也会逐步在 Substack 上发布。 我确信真正能带来改变的，是能够进入实体经济循环的技术，更进一步，是那些可靠地介入“物理世界”的技术。不是涨粉，不是观看量，而是能否落地、能否产生真实反馈。当大多数人，尤其是同龄人，在不看某些领域的时候，某些领域反而特别有价值了。实际的人，实际的资金，实际的社交，本土化的项目，才有价值。涨粉如浮云，注意力转瞬既逝。现在X上面因为马斯克发钱大量涌入，油管因为AI技术带来的配音，双语技术等等技术门槛降低涌入的大量内容创造者，都是一个道理。是一种边际化增长模式了。 前段时间对我来说最重要的一场意识转变是Lutnik在达沃斯论坛的那场演讲。以自由贸易、极端效率、全球最低成本和金融驱动为核心的旧全球化秩序已经失效。对我而言，这是一个重要的提醒。不是因为某一个人的发言就能改变世界，而是因为我自己的教育背景和认知体系，有相当大的一部分正是建立在“全球化”这个前提之上。 我们熟悉的全球化形态，很多人会从中国加入 WTO 开始算起，我认为更早的话，二战后其实已经奠定了基础。中国的崛起并不是唯一的例子，亚洲也曾有“亚洲四小龙”的阶段。对普通人而言，我们并没有能力推动宏观趋势，唯一能做的，是观察变化，在趋势中趋利避害，为自己和家庭选择相对更优的路径。 关于“去全球化”，每个人都有不同的定义，我也不是经济学专家。但科技行业里有一条线索是相对清晰的：创投VC资本的流向。在 Web 2.0 崛起的年代，一些名字并不陌生。比如贝塔斯曼？2018 年之前，回国创业或加入创业团队，对很多优秀的人来说都是极具吸引力的选项。我回国的同学，2018年都还有，都是很优秀的，比较平庸的因为国内反正也没人请，所以咱们不是也没抓到机会么😄 如果沿着资本的路径去看全球化，而不是只看表层叙事，其实会更早感受到变化。我最近在网上看到一位分析跨国资本的视频，讲得相当清楚。等到普通人真正体感到变化时，很多结构性的转向，往往已经发生了十几年。我主要是看他对于各方势力在全球化/去全球化过程中的博弈，挺有含量的一个视频。 大语言模型很可能只是一个起点。真正重要的，并不是模型本身，而是以它为认知原点、以语言为接口，逐渐生长出来的一整套技术体系。这些东西不会同时出现，而是会在时间中一点点显形。 历史上，很多技术在完成商业化之后，真正的变化才刚刚开始。当它们进入一个资本相对自由、思想相对自由、交流相对开放的环境时，往往会以一种远超原始设计的方式演化。这种演化路径，既不是最初提出理论的科学家能够完整预见的，也往往超出了最早推动商业化的技术巨头的想象。 特斯拉、贝尔实验室都是典型例子。真正改变世界的不是单点发明，而是围绕它逐步形成的技术生态、应用网络，以及它与社会结构、生产方式之间发生的耦合。所以，潜心研究硬技术才是正道啊。

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全网最尴尬的可能就是北大。 不是王虹拒绝回国任教，也不是王虹离开北大才获奖，而是王虹在采访中亲口说：在北大，长期觉得自己“能生存下来就不错了”。 ​这句“能生存下来就不错了”，王虹说了不止一次。 在法国《世界报》专访里她补充道：“在我的班级里，有一些人真的非常优秀。我并不确定自己的能力……我没有觉得自己拥有和他们一样的天赋。” ​说这话的人，16岁以653分考入北大，大二从地球与空间科学学院转入数学科学学院。可进了数院，她发现自己周围全是奥数金牌得主和竞赛大神。没受过系统竞赛训练的王虹，一度是班上的“小透明”。 ​她的同学、后来成为北大博雅特聘教授的孙鑫回忆得特别直接：“坦率地说，那时我还没有意识到王虹会从事严肃的数学研究。” 连同学都不看好她。 北大教授田刚也承认：“她不是竞赛生，在班上的表现也不是最亮眼的。” ​一所中国最顶尖的大学，一个后来拿下菲尔兹奖的人，当年在这所大学里只觉得“能生存下来就不错了”。这话搁谁听了不扎心？ ​王虹后来去了法国。 一个在北大连生存都觉得吃力的人，换个环境反而找到了自己的路。 2025年2月，她与合作者发表127页论文，彻底证明了困扰数学界逾百年的三维挂谷猜想。 2026年7月23日，她成为菲尔兹奖90余年历史上第三位女性获奖者、首位中国籍女性得主。 ​问题来了：王虹在北大“能生存下来就不错了”，是她的问题，还是北大的问题？ ​有人说这是谦虚，天才都这样。可王虹的原话是“一直在挣扎”。挣扎和谦虚是两码事。一个真正享受数学的人，在北大感受到的不是滋养而是挣扎，这所大学的人才培养机制是不是该反思一下？ ​王虹获奖后，北大发文祝贺。可如果她当年没熬过来呢？如果她在法国那一个月真的转了行呢？ 有人说“是金子总会发光”，可问题是，有些土壤会埋没金子，让金子发不出光。 作者：静静的顿河

今日已经更新，最近 米哈游 、 阿里达摩院 、 招商银行 等，都放出了好多有意思的新岗位。 现在各种大厂 为了 AI人才，都杀疯了 ... 很多公司连大一的同学都不放过，开始不限学历了 ... AI人才 太稀缺了 ...

黑社会好笑事儿 如果有人把真实黑社会段子收集起来，完全可以是本好书。 先说明，估计有人会问我怎么认识那些老大的。 我小时候住的小区有空地，隔壁属底层社会，小混混老来玩；过若干年，小混混混成大哥；先师是喇嘛，一徒的女婿是当时悉尼最嚣张老大，他家两次逃难都住我家；先师有些监狱里皈依的徒弟，后来刑期满了出来（他们对师父没有特别。不特别乖，不特别坏，就是普遍和普通人一样。唯一就是我师弟女婿那个有些好玩的故事而已，其他没啥特别的事）；喜交有趣朋友有义气人见人爱不耻下 问。 ~~~~~~~~~~~ 昨和黑友聊天。这个人呢，是我上暑期日语版认识的。 他是想逐渐转行，譬如当导游什么的，但只是一厢情愿随便想想而已，我们读的是初版而已，都没考过N5（最低那级），后来我也没再读，他也没再读，偶然还有联系。 暑假嘛，同学都是高中毕业那年纪的，老师大概28岁，班上只有我和他两个中老年人，自然比较聊得来。 我问他干啥的，他说是混社团的（没有真的黑社会分子会自称“黑社会”的，那很弱智），但现在难混，想自我增值，所以来学日语。 他唉声叹气：现在社团太难办了。收小弟不是得开香堂斩鸡头吗？现在政府管治，活鸡难买，必须从大陆和毒品一起走私过来；好不容易搞到鸡了，小弟一阵子说怕感染禽流感，一阵子又说残忍，有的不敢动手，还有说自己拜佛吃素不能杀生的。 以前我还有另外一黑社会朋友，他只是小弟级别，其身份称为“挂蓝”，即挂蓝灯笼/死人的意思，表示过去的自己已死，现在等待入会重生；额...虽然这形容不是很恰当，但有点算黑社会版的“沙弥”阶段吧......他告诉我，他一直没参加开香堂正式入会，是因为他是基督徒，不能拜偶像、上香！ 他说：“时代不同了，这行无法做了……” 老大继续：让小弟把诗背下来（黑社会暗语），他们说必须写下来才好回家背。我们是黑社会，怎么可能把这些写出来？被查到身上有这些文字很麻烦的嘛！没办法，也只好写一遍……小弟又这字不认得那字不懂读，还得为他们写上英文注音……搞了两个月，总共才四句、二十八个字都记不住... 老大告诉我一个案例：一次，两个小混混喝酒争女孩发生摩擦。按规矩，有争执必须第一时间亮堂口身份，否则被打错也不能怪人。 他的小弟只记得四句诗里其中一句，想了半天重重复复凑不出整段。 对面小混混更不靠谱，连自己堂口叫什么也忘记了，得当场打电话问他自己的老大... 老大还在继续骂：“……年轻那代就是不靠谱。老祖宗传下来的中华文化就这样被他们丢了，都变了、都没了……” 话题在说着说着不知不觉间，在他嘴里，黑社会就很自然地上升到“中华文化”级别了。可是，虽然我格鲁派，但我也没展开争辩...有生存智慧的人是不会和黑社会、老婆争辩的！ 如果上面这段拍电影，必须找下图里这人来演！

只有负债，没有红利 有朋友在我帖子底下评论，说我吃到了互联网的红利 其实没有的，我只不过拿了几年稍微高点的工资，红利是没有吃到的 红利是那些人能够吃到的呢？ 以我同龄人为例 - 恰好 985/211 毕业 - 恰好批量进入互联网大厂，或极速发展的企业如 小米、PDD之类的，或要上市的企业 如金山之类的 - 恰好没有创业的想法，一直干下去，随着公司的发展获得职级上的提升，获得了公司发展期权激励 诸如此类，就算是吃到所谓发展的红利 回到我本身 - 普通学校毕业，意味着毕业即失业，记得毕业前夕去华科玩，高中同学都有工作了，我还在四处找工作 - 小公司混，根本就吃不上所谓的红利 - 眼界短浅，参与一场失败的创业，就算后面去了大公司，也是职业生涯的末期，能保住工作就不错了 我并没有在职业上吃到什么红利，因为眼界的问题一直在挣扎，所以我是看尽很多东西。 唯一吃到一点点红利是在 iOS 爆发的前夜跑去买了台 macbook pro，自学了点 iOS 开发，通过外包赚了不少钱，娶上了媳妇... 此处还是要感谢知名 iOS 大 V tinyfool 那篇文章 而且我发现普通人吃不上什么红利，身边的同龄普通人失业的很多，负债的更多，回老家也不少，都是在挣扎着活着罢了

字节对大厂 AI Coding 的反思，好真实。 字节技术副总裁洪定坤的分享，我来回看了好几遍，很有启发。 字节在 AI Coding 方面的实践还是很有代表性的，推荐所有做研发的同学都可以看看。应该会感同身受。 我看完记了一整页笔记，分享给大家。 我甚至觉得可以把这个分享理解为字节在 AI Coding 上的一些真实反思。 根据自己的理解，我把这个分享里对我有启发的几个判断展开来聊一聊。 其中会夹杂很多我自己的感触，想看原文的可以直接去找演讲全文。 反思一：AI 代码贡献率不该是 KPI AI Coding 基本上都已经逐步进入了各个公司的生产流程。 很多人都在说自己的业务有 90% 的代码是 AI 生成的，乍一听，感觉很恐怖。 但其实，AI 对研发的提效没有外界想象的那么高。 洪定坤举了 TRAE 团队的例子。TRAE 本身就是做 AI 工具的，所以这个团队对 AI Coding 的采用非常积极。 过去半年里，他们有 94% 的代码都是 AI 贡献的。但人均需求吞吐率只提升了 60%，也就是之前的 1.6 倍。 这就有疑惑了，AI 写代码的速度至少是人的 10 倍以上，如果 90% 以上的代码都是 AI 产出的，效率至少应该提升 5 倍或者 10 倍吧？为什么只提高了 1.6 倍？ 字节得出来的结论是，单一的指标，比如 AI 代码占比，根本没有办法代表真实的生产力。 如果把 AI 代码贡献率当成 KPI，结果就是大家都去优化 AI 的生成量，而不是优化交付能力。 看起来 AI 用了很多，但系统的效率并没有真正变好。 那为什么 90% 的代码都是 AI 写的，人效才提了 1.6 倍？一个很重要的原因是，写代码只是整个研发流程的一个环节。 写之前要理解需求、写 Spec，写完之后要验证功能、提交发布，这些环节如果还是传统方式，光把写代码加速了，整体效率提不上去。 洪定坤把字节在这方面的尝试叫做系统化的 AI Development，核心意思就是 AI 不能只管写代码，得让它进入更多的研发环节，整条链路都跑通，效率才能真正上来。 前两天出去的时候还跟别人争论这件事。现在还有不少公司在追踪员工到底用了多少 Token，说白了，这是在追踪过程。 更应该关注的是，用了这个工具之后，从结果层面去看，交付到底有没有变得更快、更可靠。 一个团队天天说自己 AI 工具用得贼溜，消耗了多少 Token，但没有什么有效的产出，那这到底是好事还是坏事。我觉得这是一个值得每个管理者思考的新问题。 反思二：功能正确≠工程可用 Vibe Coding 的理想状态是就像聊天一样，用自然语言表达自己的需求，最后做出来想要的产品。 如果哪里不对，再用自然语言和 AI 沟通，让它修改。这是过去一年 Vibe Coding 风靡的思路。 对于不太复杂的应用，这种方式完全没问题。我自己做的一些项目基本上就是这个流程跑下来的。 但只要是做生产级的软件，无论公司大小，流程肯定不是这样。 因为公司里必然有老代码，有一套约束。怎么复用已有的组件，安全和权限怎么处理，性能怎么保证，还有兼容性、可维护性。 正经写过工程代码的人都清楚，Vibe Coding 描述的那个状态是比较理想化的，更适合做小项目和验证想法。 真正的程序员虽然也在 Vibe Coding，但流程跟理想状态不一样。 字节内部做了一个实验来验证这个判断：三个模型，三个 Agent 框架，两两组合成 9 种方案，针对同一个需求，每组跑 100 次，总共 900 次。 结果发现，AI 在功能正确率上表现还不错，所有组合都超过了 80%，也就是说，AI 把功能写对的能力已经过了及格线。 但无论哪个组合，生成代码的工程质量都不太好。比如 UI 不对，没有复用组件，性能有问题，结构不符合规范。 这些问题大家在用 AI 写代码的时候应该都碰到过。 现在所有上了牌桌的 Coding 模型，都已经过了 Opus 4.6 这个级别的临界点，模型可以自主写代码了。 这个时候影响 AI Coding 成败的绝对不是裸模型，而是裸模型加上 Harness 的能力。 这个判断本身不算新鲜。 但我最受触动的是字节对 Harness 的理解。 他们的反思是，整个行业好像还是把 Harness 等同于 Agent 框架，诸如用 single agent 还是 multi agent，包含哪些角色，角色之间怎么配合。 这些当然重要，但字节在实践中发现，真正决定 AI Coding 能不能落地的，反而是更基础、更工程化的东西。 洪定坤把它叫做基建。 比如上下文工程有没有做好，架构的约束够不够清晰，团队的知识能不能有效沉淀下来，过去的技术债有没有梳理清楚。 这些看起来不那么性感的工作，反而直接影响 AI Coding 的效果。 实验数据也验证了这一点。同样的模型和框架组合，把这些基建结合进去之后，功能正确率直接从 80% 提升到了接近 90%，工程质量得分，也从之前 40 到 60 分的不及格水平，普遍提升到了 80 分左右。 基建做不好的话，可能的后果是，Vibe Coding 感觉快了，但实际整体可能更慢。工程的债，迟早得还。 反思三：代码门槛下降之后，团队怎么协同 洪定坤分享里有一个例子让我印象很深刻。 产品经理有个需求，发现还得等研发排期，就说那我自己来吧，用 AI 三下五除二就把功能给实现了。 确实这个功能不复杂。做完之后产品经理把代码给到研发，说我已经把代码写完了，现在你只需要帮忙把功能上线就行。 研发一看，不行。你这代码能跑，但不符合上线的规范，有权限问题、安全问题。 产品经理就很委屈，你们没时间做这个需求，现在我都做完了又不让上线。可研发看到的其实是代码质量的问题。 所以这里面就有一个需要所有人正视的事情，虽然代码的生成门槛虽然下降了，这并不代表系统的复杂度也下降了。 真实的业务系统里，代码要放到已有的架构里，要跟已有的模块配合，还要考虑各种各样的问题。 绝对不是谁写出来就能直接上线的。不然肯定会出问题。 怎么让不同角色的人用同一套工具和规范做出符合要求的代码，这是接下来大家需要去解决的。 字节的思路是在内部尝试工具化。比如把内部实践直接产品化，沉淀到 TRAE 里面，开放给所有人。 其实说白了就是工具化。 我看朋友圈有好多大佬也都在转这篇文章，应该还是有挺多共鸣的。 我感觉这一次分享多少也是一些拨乱反正吧。因为过去一段时间确实有很多听起来很离谱的言论，有些人会疯狂地炫耀自己使用了多少 Token，会认为这就代表着 AI Native...... 强烈推荐大家看看原文。字节跳动的公众号就有。

鉴于我80%的大学同学，都在国家电网/南方电网。 我作为女生说一下，电气专业能不能选，以及电网好不好进。 首先，电网作为国企，只招应届生，且硕士学位不用笔试，只需面试。校招开始，供电局/省科研所就会来学校招人。 面试内容考察，包括但不限于：绩点排名，学术成就，爱好特长，户籍所在地。 成绩好，SCI发的多，会文艺汇演，就有优先选择权，第一档广州/东莞供电局随便挑，其他人就要服从调剂了。 电网签合同，一般不会明确月薪，只是承诺一个大概的年包，我师姐进广州供电局，签了25W。 深圳供电局待遇最好，是单独招聘的，我那年，还明确不招女生。 就算去了心仪的城市，也有要避坑的地方。 应届生进去，有一个培训期，培训完才会第一次定岗。比较轻松的是调度/监控岗，在办公室看看显示器。累得岗位是运检/检修岗，不定时要出远门，去很偏远的变电站。 而且一旦定岗，想转岗也比较难。 如果有想了解更多的朋友可以私我，我尽量帮你问问。

最近香港系列很火 我也来讲讲我在香港这十几年的所见所闻吧 我准备出一个系列，聊聊新移民的真实生活——教育、医疗、保险、就业、金融……可能不够专业 但一定够真实。 先从我刚到香港的时候说起 那年我跟父母投资移民过来，受养人签证，家里在元朗买了套千万别墅，算很早一批的投资移民。当时我想插班香港的本地名校，像拔萃、圣保罗这些，人家基本不收大龄插班生（中学都算大龄），别说内地转校过来，本地人转校都不怎么收。转头找国际学校，很多也不收大龄的。而且我一直想找寄宿学校，结果全香港只有一两家：哈罗要200万债券，圣士提反不收插班生，最后只能放弃寄宿。 说回来香港之前，我在重庆中考考了680（满分750），重庆所有名校随便保送。但为了来香港，高一我脱产半年all in学英文——新概念和雅思。 之后我在重庆的国际学校也读了半年。重庆那所国际学校要求必须是外籍子女才能进，所以大部分同学都是外国人：韩国人、加拿大人、美国人，西班牙人等等，很多都是外企比如福特汽车的高干子女。那半年我结识了很多不同文化的朋友，非常国际化。 但是那边的师资真的没有香港好。我在课上至少纠正过物理老师4次错误，他经常在物理化学上出错，还得我去给他指出来。因为我从传统学校出来，理科比文科好，所以在重庆国际学校的考试，理科我都基本拿第一。 可是到了香港的国际学校（那所在香港挺有名，内地也有很多分校），情况完全不一样。当时债券20万，现在涨到50万了。上课我还是特别吃力。全英授课的物理、化学、生物，老师讲的我大部分听不懂。课堂上经常一脸懵，只能课后自己啃材料、读PPT、翻教科书，再找人补习，然后疯狂刷题。香港毕竟是国际化都市，师资资源比重庆好太多了，老师们讲的东西也更深更超前。 我记得很清楚，大概10年前，我进香港那所国际学校不久，经济老师在课上讲了比特币。当时我有一个香港同学，他买了很多比特币，很认真跟我说“比特币就是未来”。但我们大多数同学都不以为然，觉得那是什么乱七八糟的东西。我们中国人嘛，习惯以应试为目的，只会学书本上的东西，老师讲超出课本的内容，我当时也听不懂，也没当回事。结果就这样错过了发财的机会。现在想想非常后悔。 再说说我进学校之后的所见所闻。能进这所学校的，非富即贵。同学里面有深圳海岸城老板的孩子，有内地各种知名实业家的后代，甚至还有星二代（具体是谁就不说了）。大家确实有钱，但很多家庭特别复杂。离异重组算轻的，有的一夫多妻，有的好几个同父异母的孩子只送了一个来香港，还有的是私生子被送出来读书。总之家里有钱，但很少有人管孩子。老师也不会push学生，全靠自觉。 学校里的小圈子非常明显：香港人跟香港人玩，外国人跟外国人玩，内地人跟内地人玩。外国人其实占比很少，因为香港的国际学校不需要你是外籍。我上课很多时间也不听讲，大部分时间都是课后自学，刷了无数遍past paper，疯狂恶补专业词汇。那两年我花的时间比普通IB上来的同学多得多，再加上CAS、社工、写论文，时间管理拉到极限。现在回想，我最厉害的时候可能就是那两年。最终我考上了港大。 还有值得说的是，香港一直都是穿校服，大家也没有什么很强的攀比心理。有时候看到同学拿爱马仕铂金包来上学也见怪不，因为在这个学校比的也根本不是谁有钱，没有钱的人也进不来。 后面我会陆续讲这些年我的租房经历、香港大学生活、医疗、保险、就业等等。 不过大多都是很多年前的旧事，现在世界变了，大家只当个参考吧。 最后也要提一下 最近香港券商政策收紧 想买大宗商品美股的可以咱们看看链上 上Tradfi产品 种类繁多 费率很低 7*24小时多空双开！ @sunwukong_DEX @HuobiGlobal