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【推翻独裁者的行动手册《革命蓝图》】 新书出版‼️ 六四37周年之际,我们推出中文版 #革命蓝图# 以飨读者! 作者斯尔贾·波波维奇是推翻塞尔维亚独裁者米洛舍维奇的抵抗运动领导人之一,创办“应用非暴力行动与战略中心”培训50多国活动家,其学员参与格鲁吉亚玫瑰革命 乌克兰橙色革命…阿拉伯之春等社会运动 该书是务实的社会抗争行动指南，可以说是“社会活动家必备手册”。该书以故事丰富、可读性强、实用性强、创新性强著称，受到包括《卫报》和《纽约时报》在内多家媒体好评。《纽约时报》称，波波维奇愉快地颠覆了大多数人对非暴力斗争的常见认知。《波士顿环球报》称，该书提供了一套清晰、结构良好、易于应用的实践原则，适用于“大卫对抗歌利亚式”以小博大的抗争。 根据基于1900–2019年间大量历史数据的政治科学国际前沿研究，非暴力抗争不但是1970年代以后各国社会占压倒性多数的主要抗争形式，其成功率还是暴力抗争的两倍。 对简体中文读者来说，《革命蓝图》确实堪称颠覆了中国人对非暴力抗争的认知，有助于纠正社会偏见和认知误区，填补视野盲点和补充抗争工具箱。不管是访民、维权人士、人权活动家、不同政见者、新闻出版和传媒工作者，还是广大的政治反对派群体，乃至Z世代一般网友，都可以从本书中获得直接启发。专制政权的统治及其弱点将不再是秘密。将这些秘密祛魅以后，务实的抗争者将不再被恐惧束缚手脚。 务实的社会活动家和各种类型的实践者们，正好利用该书来充实知识库和武器库，也可以用来培训和自我训练。中国眼下抗争活动陷入低潮、抗争形式多样性衰竭、社会变革道路受阻，正好需要像《革命蓝图》这样的专业指导来补充新鲜血液。 公众在政治热情尚未被残酷现实扑灭之前，正好利用这个机会绝处逢生：从行动指南中，找到振奋社会和荡涤悲观情绪的灵感启发，让公民社会从灰烬中重燃希望，为改变现状和推进社会变革，酝酿新一轮抗争浪潮。 《革命蓝图》简体中文版由 #中国民主转型研究所# 策划、#中国行动出版社# 出版，向广大中文读者免费发行，希望借此鼓励公众积极学习各国抗争经验，自发探索属于中国的社会变革道路。 电子中文版《革命蓝图》将于六月四日 正式在 中国行动网站、中国民主转型研究所网站、光覆之路网站 刊发，届时读者将可免费下载《革命蓝图》。 #最好的纪念是新的抗争# ！

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老黄站在 CES 2026 的舞台上，身后的屏幕突然黑了。“所有系统都挂了，”他笑着说，“这在圣克拉拉从来不会发生。是因为拉斯维加斯吗？外面是不是有人中了头奖？” 这个小插曲倒是个不错的隐喻：2025 年的 AI 行业，就像一台马力全开但偶尔冒烟的机器。所有人都在全速狂奔，所有系统都在满负荷运转。 老黄在 CES 上说，每隔十来年，计算行业就要来一次大洗牌。从大型机到 PC，从 PC 到互联网，从互联网到云，从云到移动端。 这一次不太一样，地震是双重的。不仅应用要建在 AI 之上，连我们写软件的方式本身都变了。 “我们不再编程软件，我们训练软件。不再跑在 CPU 上，而是 GPU 上。”过去的应用是预编译好的，装在你设备上就那样了。现在呢？应用理解你的上下文，每次从零开始，实时生成每个像素、每个 token。 这意味着过去十年砸下去的十万亿美元计算基础设施，都要升级换代。老黄算了一笔账：全球百万亿美元产值的产业，研发预算正在从传统方法向 AI 方法迁移。风投每年两千亿美元涌入这个领域。这就是为什么大家都这么忙。 【1】2025，大模型的三个拐点 老黄回顾了 2025 年 AI 领域的几个关键进展。 第一个是推理模型的出现。2024 年底 OpenAI 发布 o1，第一次让 AI 学会了“思考”。以前的模型是一口气给你答案，对就对，错就错。现在的推理模型会停下来想一想，把问题拆开，一步步推演。想得越久，答案往往越靠谱。老黄管这叫“test-time scaling”，也就是用更多的推理时间换更高的回答质量。 第二个是 Agentic 系统的爆发。AI 不再只是回答问题，而是开始“做事”了。它会自己规划步骤，调用工具，查资料，写代码，甚至操控其他 AI。2025 年，这类系统从实验室走向了真实应用。 第三个是开源模型的崛起。DeepSeek R1 的发布像一颗炸弹，证明了开源模型也能达到前沿水平。虽然还落后闭源模型大约六个月，但下载量已经爆炸式增长。创业公司、研究者、学生、甚至各国政府，都开始用开源模型构建自己的 AI 能力。 这三个突破并非孤立存在。推理能力让 Agent 更聪明，开源模型让 Agent 更容易构建。它们相互催化，共同把 AI 推向了一个新阶段。 【2】Agentic AI：从“能聊天”到“能干活” 三个突破里，Agentic AI 可能是离普通人最近、又最容易被误解的一个。 先说一个直观的例子。老黄提到，英伟达内部现在大量使用 Cursor 编程工具。这不是普通的代码补全，而是一个真正的 AI Agent，你告诉它想实现什么功能，它会自己规划怎么写，查阅文档，生成代码，测试，修 bug，甚至重构。程序员的角色从“写代码的人”变成了“审代码的人”。 这就是 Agentic AI 的本质：AI 从被动回答问题，变成主动完成任务。 ChatGPT 刚出来的时候，最大的槽点是“幻觉”，它会一本正经地胡说八道。因为它只能依赖训练时学到的知识，没法获取新信息，但它又被要求有问必答，所以不得不胡编乱造。你问它今天的天气，它只能编一个。 Agentic 系统解决这个问题的方式很简单：让 AI 学会“查资料”自己补充上下文。遇到不确定的问题，它会先判断“我需不需要去查一下”，然后真的去搜索、去阅读、去核实。这个判断本身就需要推理能力，所以第一个突破（推理模型）是第二个突破（Agentic 系统）的基础。 但 Agentic AI 的能力远不止于此。 【3】Agent 的四种超能力 老黄在演讲中描绘了一个完整的 Agent 能力图谱。我把它总结为四种超能力： 第一，会推理。遇到从没见过的问题，Agent 不会直接说“我不会”。它会把陌生问题拆解成一堆熟悉的小问题，然后逐个击破。就像一个聪明的实习生，虽然没做过这个项目，但能把它分解成自己会的步骤。 第二，会用工具。Agent 可以调用搜索引擎、计算器、代码解释器、数据库，甚至其他 AI 模型。它知道什么时候该用什么工具，就像一个老练的工匠，手边有一整套工具，可以随手选最趁手的那个。 第三，会规划。面对复杂任务，Agent 会先想好怎么做，制定计划，预判可能的结果，然后一步步执行。不是闷头往前冲，而是“三思而后行”。 第四，会协作。这是老黄特别强调的一点：现代 Agent 系统往往是多个模型并存的。一个 Agent 可能同时调用好几个 AI：用专门的模型处理图片，用另一个模型写代码，用第三个模型做总结。就像一个项目经理，知道每个专家擅长什么，然后把任务分配给最合适的人。 他特别提到 Perplexity 的做法让他眼前一亮：“第一次看到他们同时用多个模型，我觉得这太天才了。”道理很简单：一个 AI 当然应该在推理链的任何环节调用最适合那个任务的模型。 所以未来的 AI 应用是什么样的？多模态（理解语音、图像、文字、视频、3D）、多模型（不同任务用不同模型）、多云（模型分布在各个云上）、混合云（有些在边缘、有些在企业、有些在云端）。 【4】一个 Agent 是怎么工作的？ NVIDIA 为此搞了一套叫“Blueprint”的框架。演讲中展示了一个演示：一个小哥用 DGX Spark 搭了个个人助手，能管邮件、日历、待办事项，还能控制一个小机器人。隐私敏感的邮件任务用本地模型，其他用 frontier 模型，中间用一个意图路由器自动分配。 听起来像科幻片，但搭建过程出奇简单。 首先，接入一个前沿大模型的 API 作为“大脑”。然后，为每个功能创建一个“工具”：邮件工具、日历工具、摄像头工具。接着，因为邮件涉及隐私，开发者加了一个本地运行的开源模型专门处理邮件，数据不出本机。最后，加一个“智能路由器”，根据用户的意图自动决定用哪个模型处理。 结果呢？用户说“帮我给 Jensen 发个邮件，告诉他脚本今天能交”，Agent 就自己完成了。用户说“把这张草图变成建筑渲染图，再做个视频带我看看房间”，Agent 也搞定了。甚至当用户的朋友远程接入，问“我的猫 Potato 在干嘛”，Agent 能看摄像头、认出猫、发现它在沙发上、还记得朋友不喜欢猫上沙发、然后通过机器人喊话让猫下去。 老黄说，这一切在两年前是“完全不可想象的”。而现在，“这已经变得微不足道了”。 Agentic AI 的概念其实不新。早在 2023 年，AutoGPT 就火过一阵，号称能让 GPT 自己给自己下指令、自动完成任务。但那时候的 Agent 更像是玩具，经常跑偏、容易卡死、实用性有限。 2025 年的爆发，靠的是几个条件同时成熟： 1. 推理能力的突破。没有可靠的推理，Agent 就像一个冲动的实习生，一拍脑袋就开干，经常把事情搞砸。有了推理，Agent 才能“想清楚再做”。 2. 工具生态的完善。各种 API、各种开源模型、各种开发框架，让 Agent 能调用的“武器库”越来越丰富。 3. 多模型架构的成熟。以前大家想的是“训练一个无所不能的大模型”。现在的思路是“让一个聪明的模型学会调用专业的模型”。这大大降低了构建复杂 Agent 的门槛。 4. 开源社区的推动。老黄反复强调，开源模型让“每个公司、每个行业、每个国家”都能参与 AI 革命。你不用自己训练前沿模型，拿开源的来用就行。 【5】Agent 会取代软件吗？ 包括我在内很多人都思考一个问题：未来 Agent 会取代软件吗？交互形式是什么样的？ 老黄在演讲中给出的答案是：Agent 不只是一种新应用，而是未来软件的新形态。 他说，以后你跟 Palantir、ServiceNow、Snowflake 这些企业软件打交道，界面可能不再是一堆表格和按钮。你直接跟一个 Agent 对话，告诉它你想干什么，它就帮你搞定。“就像跟人打交道一样简单。” 传统软件的交互方式：填表单、点按钮、写 SQL，本质上是在“迁就机器”。你得学会机器的语言才能让它干活。而 Agent 的交互方式是“机器迁就你”。你用自然语言说需求，Agent 自己翻译成机器能懂的操作。 当然，这不会一夜之间发生。企业软件涉及太多复杂的权限、流程、合规要求，不是换个界面就能解决的。但方向已经很清楚了。 【6】写在最后 老黄这场演讲其实还讲了物理 AI、自动驾驶、机器人、下一代芯片 Vera Rubin，我对那些关注不多就不总结了。但如果只看 AI 大模型这块，核心信息其实就一个： > AI 正在从“一个聪明的对话伙伴”变成“一个能调动资源、完成任务的系统”。推理模型给了它思考能力，Agentic 架构给了它手脚和工具箱，开放模型让所有人都能参与这场游戏。 我个人比较关注老黄在演讲中提到的 Agentic 系统将成为所有软件平台的新界面。以前你和软件交互，要点菜单、填表格、写命令行。以后你和软件交互，就像和一个懂行的同事说话。你说想干什么，它帮你干。未来的企业软件，入口可能就是一个对话框。 对于开发者来说，这是一个窗口期。开源模型已经足够强，Agentic 框架已经成熟，基础设施已经就位。剩下的就是应用层的创新。 老黄在谈到开放模型时问了一个问题：数字形式的智能，怎么可能把任何人落下？ Agentic AI 的爆发，不是每个人都能训练出最强的模型，但每个人都可以学会编排这些模型，让它们为自己干活。 这可能是最重要的变化。AI 不再只是科技巨头的游戏，它正在变成每个人都能用的工具。

こんにちはー！ 昨日のAZサ→チでは 歴史的なものがトランスフォームを遂げたものをリサーチしてきました🦸‍♂️🔍 ジュレモネードも唐揚げも最高でした🍋 #広テレ　##テレビ派　##からあげ次郎　##黄色工房　##LeBan# #澎湃館# #南大門　##武器庫#

1740年10月巴达维亚屠城之后，一批华人幸存者没往山里躲，没跪下求饶，一路向东奔三宝垄去了。领头的人留了条大辫子，荷兰人就管他叫辫子长。 他们先是想去万丹，被三千殖民军堵了回来。掉头往东，沿爪哇北岸一路打。1741年，巴蒂、南望、朱瓦纳、淡目，荷兰人的岗哨挨个被拔。这不是溃逃，是一支越滚越大的军队。因为他们找到了队友。 华人在爪哇毕竟人少，单干撑不久。他们去找了岛上最大的族群，爪哇人。爪哇老百姓被荷兰人盘剥了多少年，火一点就着。真正关键的是，他们把马打蓝苏丹国的君主帕库布沃诺二世也拉动了心思。更大的鱼也上钩了，马打蓝的苏丹，帕库布沃诺二世，松口了。 这个苏丹是个很有意思的人物。 他一边给荷兰人写信，装得一脸为难，说你们叫我抓华人杀华人，我实在下不去这手。另一边偷偷掏了两千里亚尔给手下，让他们去打荷兰据点，还吩咐几个大将保持中立，放华人逃走。到了1741年9月，索性不装了，公开派兵帮华人围三宝垄。 苏丹不是孤例。整个爪哇的封建主看华人，眼神都差不多。马都拉的领主查克拉宁格拉特四世，早想脱离马打蓝自己单干。华人一起义，他看到的不是反殖民的盟友，是一份投名状。逃到马都拉的华人被他成批屠杀，转头拎着这份“功劳”去找荷兰人，换对方支持自己独立。同一批华人，在苏丹手里是要挟荷兰的刀，在马都拉领主手里是讨好荷兰的礼。刀和礼，都是东西，不是人。 1741年11月是这场仗的顶点。三千五百华人，两万爪哇兵，三十门炮，把三宝垄的荷兰要塞围死了。要塞里头荷兰人加仆从军拢共三千出头，兵力被碾压。这是荷兰东印度公司在爪哇最危险的一个晚上。围城的华人多半觉得，翻盘就在明天。 他们不知道，苏丹的算盘没停过。 苏丹从头到尾要的就不是华人赢。他放华人打荷兰，是把这支军队当一个筹码，好去跟荷兰人谈价。你看，我能让华人打你，也能让他们不打，你觉得我这份人情值多少？华人他不是当战友在处，是当一枚随时可以兑出去的棋子。 火力天平很快就斜了。荷兰援军一波一波到，火炮和战术碾过来，苏丹的军队一触即溃。帕库布沃诺二世看清荷兰赢面大，1742年干脆利落投降，反水，调头帮荷兰人打华人。 报应也来得不慢。苏丹一掉头，起义军直接废了他，另立了他侄子。1742年11月攻破他首都卡塔苏拉的，正是他背叛的那支华人军队。苏丹带着全家仓皇出逃，最后是靠荷兰人的保护才勉强复位。这场仗他谁的信任都丢了，1749年在骂声里死掉。 华人那边，没了盟友，孤军又撑了大半年，1743年最后一批放下武器。 打完再看，真正的赢家从来只有一个——荷兰。1743年，复位的苏丹签了城下之盟：爪哇北海岸、马都拉、整个东爪哇全割给荷兰，每年进贡八千五百吨大米，爪哇人自此不准出海。曾经能跟荷兰人掰手腕的马打蓝苏丹国被掏空，战后裂成梭罗和日惹两个小国。 华人流干了血，爪哇丢光了地，荷兰拿走了整座岛。 但荷兰人心里清楚，这一仗赢得后怕。三千华人加两万爪哇兵，三宝垄差一点就被掀了。华人的钱和组织力，搭上爪哇的人口，这个组合再出现一次，东印度公司未必有下回的运气。 所以打完仗荷兰人干的第一件事不是庆功，是立规矩：通行证制度，华人出指定街区必须打批条；居住区制度，华人只许住在划定的地方。然后补了更阴的一手。让华人替殖民政府去收税、放贷、做中间商。爪哇人恨盘剥，抬头看见的全是华人的脸，荷兰人躲在华人背后数钱。 一场差点要了命的联盟，被拆解成了一套制度：把华人圈起来，再把华人推到爪哇人的对面。此后两百年，这两个族群再没能站到一起。后来印尼一轮接一轮的排华，很多根追到底，都能追回这套制度落地的第一天。 红溪那篇写的是两个帝国怎么给海外华人定价——荷兰按货值，大清按王化，一个标价，一个标零。 这篇讲的东西更凉：哪怕跟你并肩扛枪、一起流血的人，也给你标着价。而最后赢的那个，连你们下一次结盟的可能，都提前买断了。

量化交易圈的秘密武器开源了！ 想用机器学习真正跑通从数据采集 → 特征工程 → 模型训练 → 回测 → 实盘部署的全流程 19.7k+ stars 的神作 —— Stefan Jansen《Machine Learning for Trading》第3版配套代码仓库正式开源！ 很实用： 端到端实战 workflow：完整、可复现的交易策略开发闭环（含9个真实案例：股票、ETF、加密货币、期权、期货等）。 最新黑科技全覆盖：Generative AI、自主智能体（Agents）、RAG、知识图谱、强化学习、合成数据（TimeGAN 等）、因果推断。 6个生产级 Python 库：数据获取、特征工程、模型诊断、事件驱动回测、实盘执行全都有，开箱即用。 Docker 一键部署 + 大量 Jupyter Notebook，零基础也能跑起来。 配套官网 ml4trading点io 还有 112 个 Primer 教程 + Agent Skills，学到飞起。 无论你是量化新人、独立交易者，还是想进 hedge fund 的选手，这个仓库都能让你少走几年弯路，直接站在实战前沿。

美伊谈判的进展，到了临门一脚么？昨晚最大的新闻，就是美伊谈判的进展，先看看各方面的表态：1）川普把预期直接推到台前。他公开说，与伊朗有关的和平备忘录已经基本谈妥，最后细节正在讨论，并称霍尔木兹海峡将被重新开放；他还说自己与沙特、阿联酋、卡塔尔、巴基斯坦、土耳其、埃及、约旦、巴林等地区领导人通话，另与以色列总理内塔尼亚胡通话，称进展良好。AP与路透都把这定义为“接近但未完成”的状态，而不是正式签署。 2）伊朗没有否认谈判进展，但立刻否认美国版本的“开放霍尔木兹”。 伊朗半官方Fars报道称，即便有协议，霍尔木兹海峡仍将在伊朗管理之下，并称特朗普关于海峡开放的说法与现实不符；伊朗外交部发言人Baghaei则把当前文本称为“框架协议”，说重点是结束战争、解除制裁和处理伊朗认为重要的问题，核问题不是当前阶段谈判内容。 3）最重要的是巴基斯坦斡旋出现实质推进。 巴基斯坦陆军参谋长Asim Munir元帅在德黑兰与伊朗总统、议长、外长、内政部长等进行了超过24小时的高层接触，巴方称取得认为谈判取得了令人鼓舞的进展并朝最终达成协议推进；巴基斯坦总理Sharif随后表示希望“很快”主办下一轮美伊和平谈判。昨天这里 4）相比川普，美国国务卿鲁比奥的表态是“有进展，但底线没变”。 鲁比奥称谈判已有一些进展，未来当天、明天或几天内可能有消息；但他同时强调美国条件包括伊朗不得获得核武、霍尔木兹必须无收费开放、伊朗须交出浓缩铀，并提到若伊朗拒绝开放海峡，美国及盟友需要“Plan B”。 5），伊朗强硬派口径仍然很硬。 伊朗议长、谈判关键人物Qalibaf对Munir说，美国不是诚实的谈判方，伊朗不会在“国家权利”上妥协，并警告若美国重启战争，伊朗反击会更猛烈；路透还指出，伊朗仍保有接近武器级的浓缩铀库存及导弹、无人机和地区代理人能力 把这些信息放在一起，怎么看？ 1、还是之前一直聊到的，美伊双方对于动武兴趣不大，军事上再升级的概率则也不大，双方都不愿意重新回到战争之中。那么最终达成协议的概率是很大的，只是我们并不清楚要达成这个协议的时间节奏和路径会是什么样的？ 2、昨晚上各方面的表态，给了我们一个可能的路径。是一个分阶段的框架协议 第一步正式结束或延长当前战争/停火状态； 第二步，处理霍尔木兹海峡通航和美国对伊朗港口、船只封锁的问题； 第三步，开启30到60天左右的后续谈判窗口，之后再谈核问题、制裁、浓缩铀等更难的问题。 路透报道的框架是“结束战争—解决霍尔木兹—开启更广泛协议谈判”， AP报道的版本也包括正式宣布战争结束、恢复海峡通航、美国结束港口封锁，以及随后两个月左右的核问题谈判。还有金融时报昨晚的报道，其实本质上差不多。 3、注意到昨晚伊朗方面表态虽然强调了对霍尔木兹海峡的主权和管理权，但也认同“允许通过霍尔木兹海峡的船只数量恢复到战前水平”就是重大利好。至于是否支付一些费用，资本市场并不太关心，至少不担心石油危机。 伊朗的这个表态非常聪明，先允许数十艘油轮、集装箱船通过海峡（其实这两天每天都有20多艘商船、油轮）通过海峡，这能缓解国际金融市场的焦虑，然后争取时间，把谈判拉长。只要石油能运出来，油价不大幅度飙升，川普的焦虑也能缓解，也不会倒逼他再度暴走动武。因为拖得越久，川普应该是越没有耐心，高油价、通胀持续反弹、利率飙升对他都不利。 只要能有石油运出来，特朗普就不会立即发动打击，就会耐心谈判。 4、越来越感觉美国和伊朗的谈判有点像去年中美贸易战的博弈和谈判过程，谁也不能完全压制住对方。那么中美贸易战的休战模式就变成了很大的可能性。 1）海峡开放问题极为紧迫，在一定条件下，伊朗对海峡施行一定程度上的开放，美方则予以停止封锁阿曼还和放松制裁的回报，就像中美贸易战中的报复性关税和稀土出口问题； 2）而像核协议、海峡的地位问题早起尽量模糊化处理，后面慢慢谈。 这里的关键在于川普不想油价继续飙升，带动通胀持续反弹，利率走高，也能从伊朗局势里抽身回归国内事务； 伊朗也不希望海岸线被继续封锁，石油出口被阻断经济收入受重创，更不希望川普重启战争，虽然有自保和反击能力，但是国内被炸成稀烂民生也是问题。 这种情况下休战式的协议概率大大提高。当然对美国来说，事实上默认了伊朗对海峡的管理权。当然川普可以是美国的封锁逼迫伊朗开放了海峡，伊朗可以说仍然掌握主导权船只要按照伊朗划定的规则通行，一胜各表。 5、看明天周一的油价开盘，会不会出现暴跌。需要注意的是至少双方现在还有分歧——美国说“伊朗必须交出浓缩铀”，伊朗说“核问题以后再谈”。美国说“霍尔木兹必须开放”，伊朗说“先解除港口封锁、先撤军”。 6、下周几天是生死线，看看能不能谈成一份2到3个月的“临时续命（延长停火）”。 个人角度，最理想剧本是： 未来几天先出现一个“停战+霍尔木兹恢复商业通航+美国逐步降低封锁+30/60天后续谈判”的声明。 文本会刻意模糊“谁管理霍尔木兹”，可能会写成“依据国际法恢复安全通航，同时由沿岸国/相关机制保障航行安全”。这样，美国能说海峡开放，伊朗能说主权和管理权没有丢。 但这个协议即使宣布，也会是脆弱协议，不是风险出清。真正要观察的是： 第一批船只是否顺利、无收费、无扣押地通过； 美国是否真的放松港口和船只封锁； 伊朗是否停止用“管理权”设置新门槛； 还要看双方是否在后续谈判中的具体进展，特别是核问题以及海峡定位问题。 如果有这个声明和协议，那么对市场来说就是好消息，强力催化剂； 如果还是在扯皮、反反复复的，那么市场的耐心会越来越少。 这里核心还是油价的走势，决定了通胀、利率的实际走向。毕竟到了六月：劳动力数据\cpi 数据\沃什上台的第一次议息会议，都有可能打击市场信心。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

为什么川普这个时候启动护航？个人看谈判条款其实有重大进展，而川普则想要的更多。这个时候其实需要仔细去看下伊朗昨天提出的最新谈判方案（后面称之5月3号方案）与27号的方案（后面称之4月27号方案）有何差异，其实变化很大可以说相比4月27号方案伊朗其实做出了很大的让步。昨晚这里 1）从严格的按顺序分阶段谈判到更强调整体打包解决 4月27号这一版 5月3号方案虽然保留三阶段结构，但更强调整体打包解决，不再是完全刚性的“前一阶段必须完全落实才进入下一阶段”。 大家如果有印象的话，最早美国提出的方案就是希望整体打包解决，而非分阶段来谈。 2）对于霍尔木兹海峡的讨论 4月27号版本是放在第二阶段讨论，是在美国彻底终止战争 + 安全保证之后才会谈判，当时伊朗的方案还是建立新的海峡管理法律体系和框架。 但在昨天5月3号版本里，已经提到了第一阶段，并且是“以同逐步开放霍尔木兹海峡相适的方式逐步解除对伊朗港口的封锁”、伊朗方面负责清理水雷”。 这是伊朗的一个重要让步：不再要求美国“先撤封锁再谈开放”，而是同步或伊朗先行动（处理水雷显示诚意）。 3）关于核问题 4月27号版本，伊朗是把核问题放在第三个阶段来谈 昨天5月3号版本里，伊朗已同意在与美国的谈判中讨论其核计划——德黑兰提议将铀浓缩水平限制在3.5%，远低于武器级——伊朗还提出逐步减少其现有的浓缩铀库存。 而且还同意“最长在15年的期限内就全面停止铀浓缩进行讨论”、“在规定期限到期后，伊朗方面按照 零库存 原则恢复铀浓缩活动”等内容。 如果大家对4月中旬巴基斯坦的谈判还有印象的话，当时 美国提议对铀浓缩实施20年的暂停：不是永久零浓缩，也不是永远拆除所有能力，而是暂停二十年。而伊朗的则之同意数年（五年左右）的暂停。美国当时已经放弃让伊朗完全弃核，而是一个长时间的暂停，伊朗只同意短周期内暂停。 昨天伊朗5月3号版本里，能明显看出来，伊朗已经同意有铀浓缩暂停15年，已经是在美国提出的时间期限靠拢了。 为什么伊朗会有这么大的转变，昨晚的推文里有聊过： 1）上周川普给国会写了封信，宣布“与伊朗的敌对行动已终止”，算是规避5月1日的战争授权截止期，但后面还补刀说不会“过早退出，让问题三年后重现”。获得了行动上的更大自由度； 2）继续封锁伊朗港口、对于伊朗来说弊端已经显现，储油设施快装满了（陆上储油和波斯湾内伊朗邮轮储油），同时财政部继续加码制裁（指定银行网络、冻结加密货币）。 大胆猜测，伊朗内部应该是感受到了压力，这个压力来自有三： 其一、3月份的轰炸和打击对其实力消耗也是巨大的，需要优先止血； 其二、4月停火期间美军一直在补充弹药，也批准了多笔向以色列和海湾国家的军售。特别是布什号航母战斗群抵达中东，相当于当下比三月美军在中东的力量是更强的。3月份虽然也是双航母战斗群，但是福特号一方面已经超时部署，两次出问题并没有提供太多的战斗力。而这次布什号是刚刚修整完部署到阿拉伯海，战斗力自然更强。 其三、接近两周的封锁，对伊朗的石油出口影响很大，也是当下伊朗最主要的经济来源，特别是IRGC的资金主要依靠石油出口。 所以个人角度看IRGC内部应该是感受到这些压力了，再继续强硬，失血会越来越多。 前两天看凤凰卫视有一档德黑兰的第一线节目，报道德黑兰市场上一根普通香蕉约 10万土曼（约0.7美元）。基层公职人员月薪大致在 2800-3000万里亚尔 左右（官方最低工资已上调至约1700万里亚尔/月，折合美元不足100美元）。按此计算，一个公务员月薪仅够买约200-285根香蕉——相当于“十余排果盘”，完全无法支撑家庭开支。 长期如此的话，内部政权的稳定性又会成大问题。 而为什么川普想要更多？ 想要伊朗先接触对霍尔木兹海峡的封锁，想要铀浓缩暂停20年而非15年，想要伊朗在赔偿问题进一步让步等。 川普核心策略应该还是喊话、试探、看伊朗反应，极限施压，切香肠策略，慢慢倒逼伊朗做出进一步的让步，以期达到他所希望的体面结果。 这个只是个人的观察和思考，仅供参考。也得持续观察伊朗这两天的反应

转译：西方忘了怎么造东西，现在也快忘了怎么写代码 作者：Denis Stetskov 2023 年，在巴黎航展上，雷神公司的总裁站在台上，讲起他们为了重启“毒刺”导弹（Stinger）生产线，到底费了多大劲。 他们把一批 70 多岁的老工程师请了回来，让这些老人教年轻员工怎么造一枚导弹。图纸还是卡特总统时代画在纸上的老图纸。测试设备已经在仓库里躺了很多年。导弹的鼻锥还得靠手工安装，方法和 40 年前一模一样。 五角大楼已经 20 年没买过新的“毒刺”了。然后，俄罗斯入侵乌克兰，局势一下变了：所有人突然都需要这种导弹。 可生产线早就关了。电子元件已经过时。导引头组件也停产了。2022 年 5 月下的订单，要到 2026 年才能交付。 整整 4 年。 不是因为没钱，而是因为真正知道怎么造它的人，十年前就退休了，而且没人接上。 我在乌克兰带工程团队。我的团队见到的是这个问题的另一面。不是工厂车间，而是战场上接收武器的那一端。 当雷神还在努力根据 40 年前的蓝图重启生产时，美国已经在向乌克兰运送成千上万枚“毒刺”。RTX 首席执行官 Greg Hayes 说，10 个月的战争，消耗掉了相当于 13 年产量的“毒刺”。 这种模式，我太熟悉了。它现在正在我的行业里重演。 一百万发炮弹，没人造得出来 2023 年 3 月，欧盟承诺在 12 个月内向乌克兰提供 100 万发炮弹。 当时，欧洲一整年的炮弹产能只有 23 万发。而乌克兰每天就要消耗 5000 到 7000 发。 任何人拿个计算器算一下，都知道这事根本不可能。 到了最后期限，欧洲只交付了大约一半。马克龙后来称，最初那个承诺太鲁莽。由 9 个国家、11 家媒体联合发起的一项调查发现，欧洲真实的生产能力大概只有欧盟官方说法的三分之一。 那 100 万发炮弹的目标，直到 2024 年 12 月才真正完成，比原计划晚了 9 个月。 问题不是某一个环节卡住了。是每一个环节都卡住了。 法国在 2007 年就停止了国内发射药生产，整整 17 年没有继续做。欧洲唯一一家主要 TNT 生产商在波兰。德国自己的弹药储备只够用两天。丹麦一家 Nammo 工厂在 2020 年关闭，后来不得不从零开始重启。 整个欧洲国防工业，长期以来都被优化成一种模式：生产少量、昂贵、定制化的产品。没人为大规模生产做准备。也没人为危机做准备。 美国也好不到哪里去。 155 毫米炮弹壳主要靠宾夕法尼亚州斯克兰顿的一家工厂；爆炸物填装则依赖爱荷华州的一处设施；美国从 1986 年起就没有本土 TNT 生产了。 后来砸进去几十亿美元，产量依然没达到目标的一半。 要么合并，要么死 这不是偶然。 1993 年，五角大楼告诉国防企业的 CEO 们：要么合并，要么死。 于是，51 家主要国防承包商最终缩成了 5 家。战术导弹供应商从 13 家变成 3 家。造船厂从 8 家变成 2 家。国防工业劳动力从 320 万人降到 110 万人，砍掉了 65%。 弹药供应链到处都是单点故障（single point of failure，指一个环节出问题就会拖垮整个系统）。 155 毫米炮弹壳只有一家制造商，位于加州科切拉，而那里就在圣安德烈亚斯断层上。发射药装药也只有加拿大的一处设施能做。 整个系统被优化到成本最低，却几乎没有任何应急余量。 纸面上看，很高效。 现实里，只差一个坏日子，就会崩。 知识一旦死去，就很难复活 再看 Fogbank。 Fogbank 是一种用于核弹头的机密材料。它在 1975 年到 1989 年间生产，后来生产设施被关闭。 多年后，美国政府为了一个核弹头寿命延长项目，需要重新制造 Fogbank。结果他们发现，自己已经不会做了。 美国政府问责局（GAO）的一份报告指出，几乎所有掌握生产经验的人，要么退休了，要么去世了，要么离开了相关机构。留下来的记录也很少。 经历了 6900 万美元的成本超支，以及数年的失败尝试后，他们终于做出了可用的 Fogbank。 然后，又发现新批次太“纯”了。 原来的生产工艺里，曾经有一种无意中产生的杂质，而这种杂质对材料功能至关重要。可没人知道这件事。 负责复现的工程师不知道。几十年前做出原始材料的工人也不知道。 洛斯阿拉莫斯把它称为原始工艺中的“无意识依赖”（unknowing dependency）：这个环节很关键，但当年没人意识到它关键。 一个核武器项目，竟然失去了制造自己发明出来的材料的能力。 更可怕的是，知识并不只是随着人离开而流失。它从一开始就没有被任何人真正完整理解过。 (更正：原文最初版本曾写道，当年制造 Fogbank 的工人知道这种杂质的存在。事实并非如此。他们也不知道。这个依赖关系是无意形成的，这反而让“知识流失”的论点更强，而不是更弱。感谢评论区的 John F. 指出这一点。) 同一套剧本 我读到 Fogbank 的故事时，立刻认出了这个模式。 我说的不是核材料本身，而是那个熟悉的剧本： 花几十年建立起一种能力。 找到一个更便宜的替代方案。 让人才梯队慢慢萎缩。 享受节省下来的成本。 然后，当危机突然要求你拿回那种能力时，看着一切崩塌。 在国防工业里，那个替代方案叫“和平红利”（peace dividend，指冷战结束后减少军费、把资源转向民用经济的收益）。 在软件行业里，它叫 AI。 我之前写过“人才管道崩塌”的问题。招聘数据、初级工程师到资深工程师之间的断层，都已经有很多证据。还有“理解力危机”：人们会让 AI 写代码，却越来越不理解代码本身。 但我之前一直没有找到一个足够贴切的历史类比。 现在我找到了。 而这个类比告诉我们的东西，是招聘数据看不出来的：重建一种能力，到底需要多久。 重建能力永远需要很多年 国防工业里，每一次大规模恢复产能，哪怕是相对简单的系统，也要 3 到 5 年。复杂系统则要 5 到 10 年。 “毒刺”：从下单到交付，至少 30 个月。 “标枪”（Javelin）：花了 4 年半，产量还没翻倍。 155 毫米炮弹：投入 50 亿美元，4 年过去仍没达到目标。 法国直到 2024 年才重启发射药生产，而距离它关闭国内生产线，已经过去了 17 年。 钱从来不是最大的限制。 知识才是。 兰德公司（RAND）发现，潜艇设计中有 10% 的技术技能，需要 10 年在岗经验才能培养出来，有时还得建立在博士学位之后。国防工业里的技术工种，学徒期通常要 2 到 4 年；要达到能当主管的水平，则需要 5 到 8 年。 现在，把这套时间线放到软件行业里。 一个初级开发者，需要 3 到 5 年，才能成长为合格的中级工程师。 需要 5 到 8 年，才能成为资深工程师。 需要 10 年甚至更久，才能成为首席工程师或架构师。 这条时间线，不能靠砸钱压缩。 也不能靠 AI 压缩。 METR 做过一项随机对照试验（randomized controlled trial，医学和社会科学中常用的一种严谨实验方法）：经验丰富的开发者使用 AI 编程工具后，在真实开源任务上反而慢了 19%。 开始前，他们预测 AI 会让自己快 24%。结果现实和预期之间，相差了 43 个百分点。 研究人员后来想做后续实验时，相当一部分开发者拒绝参加——如果实验要求他们在没有 AI 的情况下工作，他们就不愿意。他们已经无法想象回到不用 AI 的状态。 账单总会来的 软件行业现在正进入同一种“优化”的第三年。 Salesforce 说，2025 年不会再招聘更多软件工程师。LeadDev 的一项调查发现，54% 的工程负责人认为，从长期看，AI 编程助手会减少初级工程师招聘。计算研究协会（CRA）对大学计算机院系的调查显示，62% 的院系报告今年入学人数下降。 我在代码审查里已经看到了这个问题。 现在，审查才是瓶颈。 AI 生成代码很快。 人类审查代码很慢。 于是行业的答案也很可预测：让 AI 去审查 AI 写的代码。 我不会这么做。 我改造了我们的拉取请求模板（pull request template，开发者提交代码变更时填写的说明模板）。现在，每个 PR 都必须说明：改了什么，为什么改，这属于哪类变更，以及修改前后的截图。 也就是说，我们要给审查者提供结构化上下文，不能让审查者靠猜。 我还在每个项目里安排专门的审查人员。更多双眼睛，就有更多机会发现模型漏掉的问题。 但这些仍然解决不了更深层的麻烦。 现在真正需要的能力已经变了。 光有技术能力不够。你还需要能主动负责、能清楚沟通取舍、能反驳机器给出的糟糕建议——哪怕那台机器说话听起来无比自信。 这些其实是领导力。 我们上一轮招聘就能说明这种人有多稀缺：2253 名候选人，2069 人被淘汰，最终录用 4 人。转化率只有 0.18%。 既有技术能力，又有判断力、能看出 AI 什么时候错了的人，在市场上几乎已经不存在了。 我们会记录一切。 Site Books、SDD、RVS 报告、带完整测试覆盖的样板模块……这些今天都有用，因为读这些文档的人，本身具备足够的工程能力，知道该怎么行动。 可如果以后读文档的人不具备这种能力，会怎样？ 坦白说，我不知道。 也许 5 年后的 AI 足够强，这些问题就不重要了。也许问题仍然可控。我没法预测 2031 年模型会强到什么程度。 但危机不会提前给你发日历邀请。 没人预料到 2022 年欧洲会爆发全面陆地战争。国防工业有 30 年时间做准备，但它没有。 就连 Fogbank 当年也有记录。只是记录不够。更糟的是，原来的工人甚至没有完全理解自己的工艺。 5 到 10 年后，我们会需要资深工程师。 我们会需要那种真正理解系统全貌的人；需要能在凌晨两点调试分布式故障的人；需要携带着那些代码库里根本不存在的组织知识的人。 可这些工程师现在还不存在，因为我们没有在培养他们。 本该现在学习成长的初级工程师，要么根本没有被雇用，要么正在形成一项由美国国防部资助的劳动力研究称为“AI 中介能力”（AI-mediated competence）的东西。 他们会提示 AI。 但他们说不出 AI 错在哪里。 这就是代码行业的 Fogbank。 当初级工程师跳过调试，跳过那些塑造能力的犯错过程，他们就无法建立隐性知识（tacit expertise，指难以写成文档、只能通过实践积累的经验性能力）。 等我这一代工程师退休时，这些知识不会转移给 AI。 它只会消失。 西方已经犯过一次这样的错误。账单在乌克兰到期了。 我知道这听起来像什么。我也知道，我之前已经写过人才管道的问题。 但国防工业这个例子，不是为了重复同一个论点。它是为了展示：如果行业现在对 AI 的期待落空，会发生什么。 “毒刺”、“标枪”、Fogbank、那一百万发没人造得出来的炮弹——这就是把赌注押在“优化”上，结果赌错之后要付出的代价。 而我们现在，正在软件工程上押下同样的赌注。 也许 AI 会变得足够强，这场赌局最后会赢。 也许不会。 当年的国防工业，也以为和平会永远持续下去。 来源：