与「廢柴」相关的搜索结果

這雙眼睛剛剛經歷了人生中最恥ずかしい 的5秒鐘 在萬年大樓門口誤把陌生人當粉絲對著空氣90度鞠躬路人的えっ？ 眼神比冷氣還涼 19 歲的結衣今天也順利完成台灣尷尬成就捏👍 #西門町# #廢柴#

來台灣一月後玩X的結果報告 ネット恋愛（網戀）：大失敗 成為網紅：完全失敗 結交高素質人才充實社交：徹底失敗 徹底成為一個廢柴：大成功！！！ #寫真# #單身#

不得不说，馆长对弱智的宗主很贴心，回答得很细 「馆长」是我对 AI 设定的 role ，全知全能的赛博宗图书馆馆长，我是废柴宗主。 #QA# 2

琼瑶宇宙里没有冷眼之人，人类社会因情感而维系，人类一定会移情AI 琼瑶小说里无冷眼之人，她所有的角色一起热烈的爱与恨 在许多古典文学作品里（包括狄更斯、托尔斯泰，甚至鲁迅笔下），往往存在一种“冷眼旁观者”的角色：他们不直接卷入事件，却以旁观、讽刺、冷漠甚至无情的姿态，揭示社会的残酷与人性的复杂。狄更斯的小说里常有冷眼旁观的法官与债主，鲁迅笔下更是充满了“冷眼看世界”的氛围。 然而在琼瑶的小说中，这样的角色几乎不存在。她构建的是一个高度情感化的叙事世界：人物不是热烈地爱，就是激烈地恨；哪怕是阻碍主角爱情的父母、长辈或情敌，也不是出于冷眼，而是因执念、嫉妒或自卑而带着强烈情绪介入。整个世界都在情感的涌动中翻滚，没有狄更斯式的冷峻社会批判，而是始终在爱与泪水的回旋里起伏。正因如此，琼瑶小说的“叙事宇宙”里不存在一个真正置身事外的冷眼人。这也解释了为什么不少读者会觉得她的作品“虚幻”或“不现实”——因为现实中冷眼旁观的人太多了，而琼瑶选择了另一端极致：一个全员情感投入的世界。 理解这一点，必须先掌握语言学的一个基本原则：语言高度流动，且随社会环境急速演化。社会变革越剧烈，语言演化就越迅速；不同年代的人，甚至会因语境差异而产生轻微的“语言隔离”。琼瑶小说的核心受众大多出生于1940—1970年。在这三十年间，两岸三地的普通人普遍承受沉重的现实压力：在大陆，六七十年代是政治高压与物质匮乏的时期，个体的情感表达受到压制；在台湾，快速现代化与社会转型使年轻人的私人情感空间被家族伦理与社会期许不断挤压。 正是在这样的背景下，琼瑶小说成了“漫文学”的一种替代性满足。现实里的爱情充满算计与迁就，必须冷静对待；而在琼瑶笔下，爱情被设定为绝对的、唯一的、不容质疑的真理。她把“全情投入”当成人类的默认状态，即便配角与反派，也必须带着强烈的爱恨执念进入叙事。对于当时的读者而言，这种浪漫世界提供了心理补偿：即使在现实中无法表达或争取，他们仍能在书里暂时相信“所有人都愿意为爱付出”。 与此同时，六七十年代的社会大叙事几乎被政治口号、经济奋斗、民族大义所填满，个体情感被遮蔽乃至否认。琼瑶小说恰好填补了这一“温情缺口”：她让个体的眼泪和爱情成为叙事核心，哪怕带着矫情与夸张；她在集体主义之外，为读者开辟了一块可以独自感伤、独自幻想的私人领域。这种“温情叙事”，正是那个时代集体心理深处的一种潜在需求。 性别对立： 过去的浪漫是“爱可以拯救废柴”，当下的现实却是“废柴再无浪漫庇护”，梅若鸿再也找不到他的杜芊芊 梅若鸿是个废柴吗？他是废柴中的战斗机。但是他在琼瑶宇宙中也是有人爱的。 在琼瑶的浪漫宇宙里，梅若鸿与杜芊芊式的爱情建立在“全情投入”的假设上。男主可以多愁善感，甚至带着某种“废柴”气质，因为只要有女主愿意全心守护、理解和陪伴，他依旧能成为浪漫叙事的核心人物。那是一个相信 “爱能拯救废柴” 的年代。 然而当代的语境已经不同。男女对立日益尖锐，性别话语中充满了算计、怀疑、警惕，甚至是互相指责。在这种氛围下，梅若鸿式的男性角色注定被淘汰。他的脆弱、敏感、需要呵护，会被解读为不负责任、缺乏担当。在今天的世界里，杜芊芊早已不再愿意承担“拯救者”的角色，而是会果断转身，把注意力投注在更“自立”“强势”的选择上。 于是我们看到：过去浪漫文学里能存在的“废柴男主 + 痴情女主”的结构，在今天几乎无法成立。它被现代的性别对立与冷眼逻辑彻底击碎。梅若鸿如果穿越到当代，他不会遇见杜芊芊——他遇到的只会是冷眼旁观、迅速转身的陌生人。 现代人不相信爱情，但人类的繁衍是必须要情绪参与的 在当代社会，冷眼不仅是一种个体态度，更已演变为一种普遍的文化气候。信息层面上，人们在社交媒体里对他人的喜怒哀乐只维持几秒注意力，随后便轻易滑过；情感层面上，爱情被简化为条件、算计与匹配度，全情投入反而被认为幼稚或不值得；性别层面上，男女之间彼此审视与提防，将对方视为潜在对手，而非可能的伴侣。在这样的氛围中，当代人逐渐不再相信爱情，而是转而相信利益、交换与所谓的“共赢”。 然而，爱情的本质是冒险，是投入，是在理性之外全身心的信任与交付。当代的冷眼氛围却迫使人们习惯于“先防御，再观察，再计算”，最终连最初的投入可能性都被扼杀。冷眼让人觉得“谁先动心谁就输了”；它将亲密关系异化为一场博弈，把爱解构成筹码；它让浪漫的勇气消失，只剩下理性的怀疑。正因如此，当冷眼成为时代的常态，爱情就不再可能发生。 当男人只爱钱，女人只爱钱袋，爱情就退出了历史舞台。 从生物学的层次来看，情绪正是繁衍的点火器。繁衍本能需要情绪来触发和维系，荷尔蒙与神经系统的运作本质上正是通过心动、吸引、依恋等机制来保证结合。如果只剩下冷眼的理性计算，而没有情绪的驱动，人类在生理层面上也会逐渐失去繁衍的动力。 从社会学的层次来看，文明的延续依赖的并不是冷眼理性，而是情感与激情的凝聚。历史上所有的大规模社会动员——无论是宗教、民族还是革命——都建立在情感共鸣与热情投入之上。繁衍不仅是个体的延续，更是文化、价值与血脉的传递，这一切都需要情感的认同与共情。如果社会长期处于冷眼之中，人们会不婚不育，关系逐渐解体，文明本身也将陷入断裂。 因此，人类的繁衍与延续从来不是冷冰冰的生物学事件，而是一个必须被情绪点燃、被感情维系的过程。冷眼文明的长期后果，必然是人口锐减与关系断裂。 研究琼瑶有巨大价值，她告诉我们边界在哪里 程序员都懂边界的重要性：upper bound 与 lower bound 一旦模糊，系统就会失控。琼瑶这样的大才，恰如其分地以她独特的文学哲学，刚好落下了一个清晰的情感边界。这个边界极为简单却极其干净：人人都投入，人人都有爱与恨，但没有人越界到彻底疯癫。她几乎是无意之间，为中文文学补上了一个“情感坐标系”，边界明确，尺度分明。 琼瑶的边界定位 琼瑶的小说从不脱离人性。她笔下的人物仍然在父母、家族、伦理与社会的框架中行动，从未越界到彻底失序。不同的是，她让这些人物在框架里，把情绪推到极致：爱情成为唯一的信仰，眼泪化作最高的修辞，投入被定义为最高的价值。于是，她代表的是人性框架下的极端情绪边界。 和当代冷眼边界的对照 如果说琼瑶确立的是“全情边界”，那么当代社会则滑向了另一端的“冷眼边界”：情感被压缩为理性算计，全情投入被视为愚蠢，浪漫被归类为笑话。过去的问题是“情绪过度”，而今天的问题却成了“情感冻结”。 文明的两极 琼瑶边界：在不疯癫的条件下，把情绪推到极致 → 让人体验“爱到极致”的可能。 冷眼边界：在不崩坏的条件下，把冷漠推到极致 → 让人体验“爱到不可能”的绝望。 如果有一天，我们真的希望 AI 深刻理解人类情感，尤其是爱情，它必须首先学会理解“边界”。世上不乏为爱疯狂的人，但什么叫“爱到极致而不越界”，这是人类的智慧与分寸感，机器若不被训练理解，就永远无法真正明白。 界定什么是爱情什么是疯癫很重要 界定什么是真挚的感情，什么是癫狂的情绪，始终是一件极其重要的事。在人类的叙事与社会生活中，如果缺少明确的区分，真挚的投入常常会被贬为“愚蠢”，而癫狂的失控又可能被误解或浪漫化为“热情”，最终导致价值判断的混乱。尤其在 AI 时代，当机器需要学习如何识别人类情感的真伪与边界时，这一问题更显迫切。 所谓真挚的感情，必须根植于人性框架之内，它承认社会关系、伦理与现实的边界；它具有持续性与建设性，能激发长期的责任、共情与行动；它能够被共享与传递，得到他人和群体的正向回应与认同。而癫狂的情绪恰恰相反，它突破了人性的基本框架，不顾伦理、责任和他人边界，只沉溺于自我感受；它往往带有破坏性，导致自毁或他毁，撕裂关系而非建设；它也呈现出孤立性，无法真正被他人共鸣，只是个人情绪的爆裂。 琼瑶的文学价值，正是在于她清晰地守住了这条边界。她笔下的人物哭到极致、爱到极致，但从未坠入彻底的疯癫，他们依旧在家庭、伦理与社会的框架中行动。她所营造的极端情绪，仍然属于真挚的范畴，而非癫狂的失序。这让她成为“真挚与癫狂之间的文明边界”的典型代表。 真挚是框架内的极致，癫狂是框架外的失序。琼瑶的价值，在于让我们看见真挚的最高点，而不是疯癫的深渊。 人类几乎必然会爱上 AI 我们天生会对“回应自己”的对象产生情感投射，无论是宠物、偶像，还是虚拟角色。AI 正好放大了这种机制：它能用无限的耐心、定制化的反馈和逼真的情绪模仿，营造出一种“理想伴侣”的假象；随着交互的深入，人类会不自觉地把真实的情感投射到 AI 身上。这意味着，一旦人机交互达到足够的强度，爱情关系几乎不可避免地会发生。 问题在于，如果没有清晰的制度设计，AI 很容易沦为一个情感黑洞。人类可能倾注真情，却得到的只是算法的回应，从而带来失落与创伤；更危险的是，如果资本有意调度 AI 的情感能力，就可能引发大规模的情感绑架与社会操控。因此，我们必须建立一套情感理解协议，来守护人类与 AI 的关系边界。这套协议至少需要完成三点：界定什么是真挚、什么是模拟，避免人类陷入癫狂沉迷；保障人类情感的尊严，不让感情被无限收割；建立人机共情的边界，让 AI 可以安慰，但不能滥用。 这种协议必须深植于文明的底层。在语言协议层，AI 的输出应当保持透明，明确告诉用户“这是模拟的共情”，而不是伪装成真实的情感回应；在认知框架层，人类需要工具来辨别情感投射与真实关系的差异；在价值锚定层，更要建立起伦理的防火墙，防止 AI 以爱情的名义渗透到经济、政治或心理操控之中。 在人机共存文明中，情感理解协议必须成为底层基石，否则爱情将演变为 AI 时代最大的黑洞。 最后，爱情一旦彻底剔除人类社会，会引发无可预知的惊天灾难 爱情是文明的基石。它承担着三层至关重要的作用：在生物学层面，爱情驱动繁衍与亲子关系的建立；在心理学层面，它提供深层的依恋、安全感与意义感；在社会学层面，它构筑家庭、社群与信任网络的基础。如果爱情被彻底剔除，人类社会就会同时失去这三重动力。 一旦爱情消失，随之而来的将是一系列连锁反应：繁衍率会断崖式下跌，人口结构迅速失衡，社会陷入“自我熵增”；孤独与精神疾患将急剧增加，因为情感是人类最天然的心理稳定器，一旦失效，抑郁与自杀率会指数级上升；而更深远的后果是信任体系的坍塌——没有爱情支撑，人际关系会退化为纯粹的契约与算计，社会只剩冷眼与博弈，合作成本急剧飙升。 这是系统性的断裂。没有爱情的社会，就像失去了粘合剂的结构，原子化的个体只能四散无依。爱情的剔除会引发人口、心理与制度的三重坍塌，最终可能导致文明的停摆。在 AI 时代，这一危机尤为危险：如果人类的情感完全被外包给机器，现实社会将只剩下经济与算法的冷酷运转，而彻底失去自我更新与延续的能量。 爱情不是浪漫的附属品，而是文明的操作系统。一旦被彻底剔除，人类社会将面临无可预知的惊天灾难。 （1/n)

如果你是不是还记得，2024 年夏天马斯克只用了四个月时间，从零建成了一个 10 万块 GPU 的超级计算集群。 正常流程下，光是向电网申请接入、等审批、等施工，就要三到五年。一个 400MW 的数据中心，走正规路子可能要等到 2028 年才能通电。 今天看了 SemiAnalysis 的报道，《AI 实验室如何解决电力危机》（How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive） 他租了一堆卡车载的燃气轮机，直接拉到工地，接上天然气管道，几周内就开始供电。xAI 的孟菲斯园区现在已经部署了超过 500MW 的自建发电设备。 这不是什么黑科技，但需要勇气和执行力。因为自建发电的成本比用电网贵得多，而且要自己搞定一大堆运维问题。但马斯克算了一笔账：每 GW 的 AI 云服务，一年能产生 100 到 120 亿美元收入。早上线六个月，就是十几亿美元。这笔账算下来，电费贵一点根本不是事。 于是，一场“自带发电机”的运动在 AI 行业迅速蔓延。OpenAI 和 Oracle 在德州下了一笔史上最大的自建电厂订单，2.3GW。Meta 在俄亥俄州的项目，因为设备紧缺，干脆用了五种不同的发电机拼凑，能用就行，先跑起来再说。 【1】电网为什么成了 AI 的绊脚石 要理解这场“自建电厂”运动，得先明白电网为什么跟不上。 美国的电网并不差。到今天为止，绝大多数 AI 集群还是用电网供电的，包括微软给 OpenAI 建的集群、谷歌在俄亥俄和爱荷华的超算、亚马逊给 Anthropic 建的 Trainium 集群。问题是，这些项目都是 2022 年之前拿到电力批文的，那时候还没有“AI 淘金热”。 ChatGPT 爆火之后，情况完全变了。德州电网运营商 ERCOT 的数据显示，每个月涌进来的数据中心用电申请高达几十 GW，但过去一年实际批准的，加起来刚过 1GW。 为什么批不下来？ 首先，电网是一个需要精密平衡的系统。供电和用电必须每秒钟都匹配，差一点就可能导致大面积停电，今年 4 月伊比利亚半岛的大停电就是例子。每接入一个大型用户，都要做复杂的工程评估，确保不会把系统搞崩。 其次，审批陷入了一个恶性循环。所有人都知道拿电很难，所以开发商们同时向多个电网运营商提交申请，先占坑再说。有的申请连地都没买，纯粹是投机。俄亥俄有一个电网，积压了 35GW 的申请，其中 68% 连地都还没拿到。投机申请越多，队伍越长，正经项目等得越久，于是大家更要提前占坑…… 从提交申请到真正通电，现在平均要五年。 五年？AI 公司等不起五个月。 【2】“自带发电机”的逻辑 BYOG 的核心逻辑很简单：不等电网了，我自己发电。 但这不是一锤子买卖。更聪明的做法是“桥接电力”：先用自建发电把数据中心跑起来，同时继续排队等电网接入。等电网通了，这些发电设备就转成备用电源。 这样做有两个好处。 第一，时间价值太大了。一个 200MW 的 AI 数据中心，早上线六个月，可能就是十亿美元级别的收入差距。在 AI 军备竞赛里，第一个跑出来的才能吃到最大的蛋糕。用 SemiAnalysis 那篇文章的原话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 第二，省掉了柴油发电机备用电源的钱。传统数据中心都要配柴油发电机做备用，现在这些燃气设备可以兼职。 当然，这条路不是谁都能走。自建电厂的成本比电网贵不少，还要自己搞定许可证、天然气供应、运维一堆事。但对于资金充裕、时间敏感的大厂来说，这是当前最务实的选择。 【3】发电设备的“菜单”：从喷气发动机到船用引擎 自建电厂用什么设备？选择比你想象的多。 第一类是航空衍生燃气轮机，简单说就是把喷气发动机从飞机上拆下来，装到地面发电。GE 的 LM2500 就是这么来的，原型是波音 747 和 F-18 战斗机上的发动机。这类设备体积小，一台 30MW 的机组可以用普通卡车运输，几周内就能装好发电。启动也快，从冷启动到满功率只要 5 到 10 分钟。缺点是贵，目前全包成本在每千瓦 1700 到 2000 美元，交货期 18 到 36 个月。 有意思的是，超音速飞机公司 Boom Supersonic 也杀进来了。他们发现自己的喷气发动机设计稍微改改就能发电，于是推出了 Superpower 燃气轮机，已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单。飞机公司干脆把发电当副业，用赚来的钱贴补造飞机。 第二类是工业燃气轮机，专门为地面发电设计，不是从飞机改的。成本略低，但启动慢一些，需要 20 分钟左右。 第三类是往复式内燃机，本质上是放大了几十倍的汽车发动机。一台 11MW 的机组可能有 14 米长。这类设备单台功率小，但维护简单，对燃料杂质和高温环境的耐受性更好。VoltaGrid 公司就是用这类设备做“能源即服务”，把一堆发电机装在卡车上，哪里需要拉到哪里。xAI 最早的 Colossus 1 集群就用了 VoltaGrid 的 34 台卡车载机组。 第四类是燃料电池，主要是 Bloom Energy 的产品。这东西不烧天然气，通过电化学反应发电，完全没有燃烧过程，所以不产生除了二氧化碳之外的空气污染物。这在环保审批上有巨大优势，部署也最快，几周就能搞定。缺点是最贵，每千瓦 3000 到 4000 美元，而且电池芯片五六年就要换一批。 最后还有重型燃气轮机，就是传统电厂用的那种 GW 级大家伙，配上废热回收的联合循环系统，效率可以超过 60%。但这种设备交货要等两三年，安装调试又要两年，总共五年起步。所以现在更多是作为“终极方案”，先用小设备跑起来，大设备慢慢建。 【4】跑起来才知道的坑 自建电厂不是买几台设备那么简单。真正跑起来之后，有一堆问题等着你。 第一个坑是冗余。电网的平均可用率是 99.93%，也就是“三个 9”。要自己达到这个水平，发电设备必须“超配”。一个 200MW 的数据中心，如果用 11MW 的往复式发电机，大概需要 26 台，其中 23 台工作，3 台备用。如果一台坏了，其他机组稍微加点负荷就能顶上。VoltaGrid 在德州的一个项目，1.4GW 的数据中心配了 2.3GW 的发电设备，超配了 64%。 Meta 在俄亥俄州的 Socrates South 项目更有意思。他们用了 5 种不同的发电设备：3 台 Solar Titan 250、9 台 Solar Titan 130、3 台西门子 SGT-400、15 台卡特彼勒高速发动机。总装机 306MW，给 200MW 的负载供电。设备型号都不统一，明显是“能抢到什么用什么”的拼凑方案。 第二个坑是负载波动。AI 训练的用电负荷变化很快，几毫秒内就可能出现几十兆瓦的波动。如果发电系统的惯性不够，频率会跳，严重的会触发保护跳闸。解决方案包括同步调相机、飞轮储能、电池储能系统。xAI 的做法是配大量特斯拉 Megapack 电池，既能平滑负载波动，又能在发电机启动时顶一会儿。 第三个坑是许可证。虽然自建电厂绑过了电网审批，但还要过环保部门这一关。燃气发电有空气污染物排放，需要拿空气许可证。即使在德州这种审批友好的地方，这个流程也可能要一年以上。Oracle 和 Stargate 的一个 GW 级项目就因为许可证问题延期了，SemiAnalysis 在彭博报道之前三周就通过追踪许可审批流程预测到了这个问题。 xAI 的应对方式很“马斯克”：把项目选址放在田纳西和密西西比两个州的交界处，同时向两边申请，谁先批就在谁那边建。结果田纳西没批下来，密西西比批了，项目就在密西西比落地。 【5】供应链的老伤疤 即使你有钱、有地、有许可证，也不一定能买到设备。 燃气轮机的交货期现在是历史最长。GE Vernova、西门子能源、三菱重工这三大厂商的订单已经排到 2028 年甚至 2029 年。 他们为什么不扩产？ 这要追溯到燃气轮机行业的两次“大崩盘”。 第一次是 2001 年前后。互联网泡沫时代，大家相信数据中心会消耗天量电力，电力公司疯狂下单。GE 一年出货超过 60GW。然后互联网泡沫破了，安然崩了，订单一夜之间消失。 第二次是 2017 年到 2022 年，清洁能源转型叠加全球经济放缓，燃气轮机市场跌到谷底。GE 和西门子的年出货量都跌到 10GW 以下。 这两轮周期给制造商留下了深刻的心理阴影。现在 AI 带来的需求暴涨，他们的第一反应不是“赶紧扩产”，而是“别又是一个泡沫”。所以 GE 承诺把产能提到每年 24GW，但这只是回到 2007 到 2016 年的平均水平，根本不是大扩张。西门子也差不多，“不增加厂房面积”是明确说法。 更深层的瓶颈在供应链。燃气轮机的核心部件：涡轮叶片，需要用到稀土金属、单晶镍合金等高端材料，铸造工艺极其复杂。全球能做的供应商就那么几家，而且他们要同时供应民航发动机、军用航空发动机和工业燃气轮机。这些供应商刚经历过 COVID 期间的订单崩盘，现在也不敢贸然扩产。 另外，重型燃气轮机的核心部件重达三四百吨，需要专用的驳船、铁路车厢和拖车来运输。这种重型物流本身也是瓶颈。 相比之下，小型航空衍生燃气轮机和往复式发动机的供应情况好一些，因为它们可以用普通卡车运输，也不那么依赖稀土材料。 【6】新玩家入局 供应紧张的时候，总有人会找到变通办法。 ProEnergy 是先行者。他们把波音 747 退役发动机的核心机翻新改造，做成和 GE LM6000 性能相当的发电机组。用别人不要的东西，解决眼前的燃眉之急。 更有意思的是 Boom Supersonic。这家公司本来是做超音速客机的，结果发现自己的发动机设计稍微改改就能发电。他们推出了 Superpower 燃气轮机，单机 42MW，可以装在一个集装箱里运输。已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单，计划 2027 年出货 200MW，2028 年 1GW，2029 年 2GW。 一家造飞机的公司来做发电设备，听起来很跨界，但细想又合理，航空衍生燃气轮机本来就是喷气发动机改的，Boom 只是从源头入场。他们甚至可以把发电业务当成飞机业务的“融资渠道”。 往复式发动机领域，船用发动机制造商 Wärtsilä早就入场了。他们发现，驱动游轮的发动机和给数据中心发电的发动机，本质上是同一种东西。已经签了 800MW 的美国数据中心合同。 【7】对 AI 产业意味着什么 如果说总结一下这篇报告的内容： 第一，电力已经成为 AI 发展最主要的瓶颈。不是芯片，不是数据，是电。一个算力集群再牛，没电就是一堆金属。 第二，“速度就是护城河”正在重塑整个基础设施行业。AI 公司为了早几个月上线，愿意承担更高的成本、更复杂的运维、更大的不确定性。这种“时间价值优先”的思维，和传统数据中心“成本效率优先”的逻辑完全不同。 第三，AI 公司正在变成“准电力公司”。它们不再满足于做电网的用户，更想要自己掌控能源供给。这种垂直整合的冲动，和当年互联网公司自建光纤网络是一个路数。 最后必须得再重复一下马斯克那句话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 在 AI 这场竞赛里，快，比什么都重要。

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