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それもあって最初のヒアリングでは、時間が許せばあなたはどんな人なの？をかなり細かく聞いてる。 やる気がないように見えても、その裏にはいろんな事情が理由が隠れているから、 怒ったり鼓舞する他にも対話をするという手が良い時もある。 挨拶の仕方も生徒さんによって変えてるから、スタジオの受付さんは私が多重人格だと思っていそうだな😂

从连续到离散：智能的第二次革命 我曾在《大模型：一片连续的意义之海》中写过， 向量化带给人类最大的启示，不是计算速度，也不是模型规模， 而是连续性——一种语义上的、知识层面的、存在论的连续。 过去，人类的知识是分割的。 学科有边界，语言有疆域，图书馆有分类号。 而今天，所有这些边界都被打碎， 人类的语言、思想、情感与历史，被融进了同一个巨型语料宇宙 一个没有章节、没有标签、只有连续意义流的海洋。 那一刻，我有一个非常强烈的直觉： 连续之后，必然是离散。 这是所有复杂系统的宿命之路。 DNA 从生命的连续体中提炼出 ATGC 四个离散符号， 模拟信号转为数字信号，让模糊的波形变成了可以压缩、传输、计算的比特。 这就是“离散化”的意义： 在无穷连续的世界里，找出能被执行、被组合、被传递的单元。 几天前我家还收到一个小型的模拟电视机，东芝的。 我先生把它修好了，但我们都笑了： 这台电视的命运，大概是进博物馆。 连续的时代，已经结束。模拟信号，就是连续的。 离散的思维：从意识到结构 那么，人类的思维，是连续的，还是离散的？ 从神经科学角度，它是连续的电信号与化学流； 但从计算机的角度，它完全可以被离散化。 想想日常生活。 无论你是大律师，还是家庭主妇 思维其实由无数个决策片段组成： 鸡蛋还剩几个？要不要去买？ 这个案子，证据是否不足以起诉？ 明天孩子几点放学？晚饭什么时候准备？ 每一个片段，其实都可以被拆解为六个字段： 名称、目标、输入、机制、条件、输出。 这，就是思维的最小函数单元。 我在计算上面把他们外化成一个封装单元，叫结构卡（Structure Card）。 无数张这样的卡， 串联成链，形成网络，构筑起你完整的认知与人格。 家庭主妇的思维链，支撑着时间的分配与节奏； 律师的思维链，组织着证据、逻辑与论证。 两者看似毫不相关，却都在同一张认知地图中运行。 多重身份的调度：人脑的隐形编排器 我们每个人都有多重身份。 你既是大律师，也是妈妈；既是分析师，也是爱人。 这些身份之间并不互斥 它们在同一颗大脑中共生，只是被不同的场景激活。 当你走进法庭，律师的网络被点亮； 当你坐进家长会，妈妈的网络瞬间苏醒。 那是谁在调度？ 是你脑中的那位指挥家 一个隐形的Scheduler（调度器）。 它根据上下文激活不同的结构链， 让不同的人格子系统在合适的时间、合适的情境中运作。 这，就是人类大脑最伟大的架构：动态调度。 而在我设计的系统中， 我让“调度器”成为一个显式的模块。 结构性的智能机制。 它模仿的，正是这种生物性的编排： 多重人格、多条思维链、一个中控。 仿生与超生：从人格到结构人格 越仿生，越智能。 当律师学会借用“妈妈网络”的共情机制去说服证人， 当程序员调动“艺术家网络”的直觉去设计产品， 人类就完成了一次跨结构迁移。 每一个“决策单元”，每一张结构卡 都可能跨身份地被复用、重组、调度。 这正是智能的本质：复用与组合。 当这样的卡片累积到上百万、上千万张， 它们不再只是思维碎片， 而是一张巨大而有机的网络 一个结构人格（Structural Persona）。 这也是为什么，大模型在引入“角色（role）”设定之后， prompt 的输出变得格外高效。 因为那片连续的语义海洋， 在“角色”的调度下，被局部离散化了 出现了结构、目标与边界。 那正是“意义之海”中，人类之灵闪烁的地方。 结语：思维外化，知识函数化，人格计算化 这，就是我正在做的事情。 从连续到离散， 从思维到结构， 从语言到可执行的认知单元。 思维外化（Externalization of Thought）， 知识函数化（Functionalization of Knowledge）， 人格计算化（Computationalization of Persona）。 我们正走在一个新的门槛上 让“人类的思维结构”成为“人工智能的生命结构”。 The Beginning of the Infinity of Intelligence: My Framework for Solving the AI Externalization Problem

りかちゃん！今日も配信ありがとう！🫶🏻💭後半何者かに語彙奪われて何言ってるか全然分からなかったけどお仕事頑張って疲れてるだろうからゆっくり寝てほしいなって思った！👶🏻💓💓今日も生きててえらちいだよ！🫧 #多重人格# #御本人のツイート#

《一笔交易，四份回馈：盲盒 + 积分 + 返佣 + 头像机会》 最近才发现，之前零撸大毛的 SoSoValue 团队，也正式下场做 Perp 赛道了——@sodex_official 我最近体验了不少 Perp 项目，大部分仍以积分激励为主，但随着项目越来越多，积分预期也在不断被稀释，单纯依靠积分已经很难吸引用户长期参与 SoDEX 这次的玩法更有意思：一次交易，可以同时叠加多重回馈： ① Treasure Box 盲盒 ② SoPoints 早期贡献积分 ③ 手续费与积分返佣 ④ Avatar NFT 掉落机会 其中最值得关注的是盲盒和头像 NFT 在 SoDEX 每累计完成 10,000 U 有效交易量，就能获得 1 个盲盒，用我的邀请链接注册，首次累计完成 10,000 U 有效交易量，可以获得正常交易盲盒 + 1 个 Common 新人盲盒，一共 2 个 盲盒分为 Common、Uncommon、Rare 和 Superrare 四个等级，低等级盲盒还能通过合成升级： • 10 Common → 1 Uncommon • 10 Uncommon → 1 Rare • 4 Rare → 1 Superrare 开盒奖励最低 1 U、最高 10,000 U 等值，但发放的不是现金，而是可以继续持有的 Wealth 理财资产，首期为 QQQ 代币化资产 每次开盒还有机会额外掉落 Avatar NFT，并且不影响原本的资产奖励，头像 NFT 初始掉率为 5%，全平台每开出 1,000 个，掉落概率就会减半：5% → 2.5% → 1.25%…… 头像支持自由转让和交易，越往后获取难度越高。这种递减机制，也让早期参与更有收藏意义 积分可能会被稀释，但盲盒奖励和头像 NFT 是可以直接拿到手的。相比只有积分预期的玩法，SoDEX 这套激励明显更好 活动规则： 邀请链接： #SoDEXTreasureBox#

Bitget 资产被盗一览图！ 被盗非单一资产，而是多个链上的多个资产，目前最大资产是价值约1.57亿美元XRP！ 比 Bybit 上次被盗更为复杂，目前多重信息和 BG 内部均怀疑这次又是金将军的杰作。 多事之秋，希望没事！ 目前还不能提币，需要等待，等待时间几个小时到体到几天不等。 关注后续！

Agent = Model + Harness：生产级 AI 智能体工程六层实战手册 结合 Mitchell Hashimoto、OpenAI Codex 团队、Martin Fowler、LangChain、Cursor 等公开工程资料编撰。 # Agent = Model + Harness 模型只提供推理能力，决定 Agent 能否从演示走向生产环境的是围绕模型的工程基础设施——Harness。 报告的核心论据是：只改 Harness、不换模型，收益可超过模型升级： · 同一 Claude Sonnet 4.5 在 GAIA 基准上从 30.91% 升至 74.55%（+43.64 分），差异完全来自 Harness； · LangChain 不改模型，仅靠 Harness 优化将 Terminal Bench 排名从第 30 提升至第 5； · OpenAI 团队 5 个月、约 1500 个自动化 PR 产出 100 万行生产代码，零人工手写——人负责设计环境，Agent 负责写代码（"Humans steer. Agents build."）。 这也解释了一个行业现象：约 95% 的企业 AI Agent 止步于预生产阶段——演示效果好，却因安全审查、可观测性、边界情况幻觉、治理缺失而无法上线。 # 行业定位：AI 工程的第三个时代 1. 提示词工程（2023–24）：模型"说什么" 2. 上下文工程（2025）：模型"看到什么"（RAG/MCP/记忆） 3. Harness 工程（2026）：模型"能做什么" # 六层架构（报告主体） 1. Guides 引导层（前馈控制）：AGENTS.md / CLAUDE.md 等规则文件，在执行前塑造行为。要点：规则必须可执行、可验证、可追溯至真实失败案例；需定期修剪，否则 200 行无日期规则就是技术债。OpenAI 内部将其视为最高事实源——文件与会话冲突时，文件优先。 2. Sensors 传感层（反馈控制）：执行后验证输出。优先使用确定性、零成本的计算型传感器（linter、测试、schema 校验）；LLM-as-judge 等推理型传感器慢、贵、不确定，只用于无法用规则表达的语义判断，且应作参考信号而非硬门禁。 3. Agentic Loop 执行循环：计划→执行→验证→修复→前进或升级，必须有界——默认每步最多重试 3 次、30 分钟、10 万 token、5 美元、50 次工具调用。预算耗尽时返回最佳半成品并说明原因，不允许用流利的最终答案掩盖部分失败。正确升级的 Agent 比自信地给出错误答案的 Agent 更有价值。 4. Memory 记忆层：模型每次会话都从零开始，Harness 负责状态连续性。最简方案是文件系统（plan.md、decisions.jsonl、checkpoint），对多数场景比向量数据库更便宜可靠。检验标准：中途关闭会话重开，Agent 应能断点续作。 5. Permissions 权限层：模型无法自我约束，Harness 是唯一安全边界。按范围、速率、可逆性、可见性四个维度设定能力预算；不可逆操作（部署、删除、外发消息）必须人工批准；必须隔离可信指令与不可信数据以防提示注入。 6. Observability 可观测层：结构化日志 + 成本归因 + 熔断告警（trip wire）。真正的度量不是 token 数，而是无需人工干预即完成且证据合格的任务数；成本应按"每个验证通过的结果"而非按天计算。 # 方法论精髓：棘轮原则（Ratchet） Hashimoto 的原始定义："每当 Agent 犯错，就工程化一个方案，让它永远不再犯这个错。" 六步循环：复现失败→归类根因→选择最强修复层→编码修复→验证防复发→监控回归。 修复强度呈阶梯上升：对话补丁 < 提示词 < 引导规则 < 传感器 < 环境约束——提示词只修一次对话，环境约束让错误在结构上不可能发生。 Cursor 的 Lauren Tan 补充了实操信号：同一条评审意见出现三次，就应固化为结构性约束。Harness 成熟的标志是规则增速下降（从每天 5 条降到每周 1 条）。 # 落地路径与边界 七天最小可用路径：Day 1–2 建引导文件 → Day 3–4 接入测试套件与有界循环 → Day 5–6 加检查点与权限 → Day 7 加日志与熔断。之后按"一次只改一层、可度量、可回滚"扩张，完成率 ≥80% 等六道闸门全过才允许扩大规模。 何时不需要 Harness：一次性问答、创意脑暴、低风险个人任务——"如果以上都不适用，对话本身就是 Harness"。 多智能体扩展：需要类型化交接（"done, looks good" 不能推进生产流程）、共享状态模型而非共享上下文（避免上下文污染）、以及生产者不可覆盖的独立验证者。

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美国纳尔逊-阿特金斯艺术博物馆藏。《五龙图》是南宋画家陈容传世的墨龙佳作之一。画卷描绘了五条巨龙游于云海的壮观场景。五龙或腾或潜，鳍尖鳞密，情态生动，气韵磅礴。全卷分章布势巧妙天成，生动展现神龙吞吐阴阳的变化之势，在艺术审美、民俗信仰与书画鉴藏等方面具备多重价值。