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我做过两个 App，两次改变了我的人生轨迹。 20岁时，第一个 App 让我从月薪4000元的锤子科技客服，变成了月薪8000元的产品经理。 十年后，第二个 App 上线第一个月，就给我带来了和做自媒体差不多的收入。从那以后，我不再需要依赖商单养活自己。 我 2016 年做的 App，叫 Cutisan，一个壁纸制作 App，那时候我20岁。 我19岁的时候，大专念了两年就主动退学了，因为我找到了锤子科技客服的实习工作。当时想的是我通过客服作为跳板，去锤子科技产品部工作。那时候罗永浩还没有给锤子科技招聘做学历限制。 我在客服部做了不到一年，认识了一个网友，他原先做销售，去北京报了产品经理培训班，学了3个月，然后找到了产品经理的工作。于是我也去报班学了产品。但以当时的认知水平，我其实听得一知半解。也不知道这学了3个月怎么就能去找产品经理的工作了。 我给产品部投过两次简历和产品创意集。第一次他们不缺人，第二次我进了面试，但最后，他们选择了一个有一年产品经验的人。 当时还有一个产品实习生的岗位，我以为，只有在校大学生才能实习，就没有投。而客服部有一个同事，和我的条件一样，报过产品培训班，他投了，过了，去实习了，后来转正了。 这件事情我耿耿于怀了很久，它对我的遗憾远高于没考上重点本科。因为我在20岁之前最大的梦想就是去锤子科技做产品经理。 也是那段时间，我想要做一个 App，把照片制作成这个样式，来解决当时 iPhone「把人像照片直接设置为锁屏壁纸，时间会挡住人脸」的问题。 我只有想法，不会设计和开发。幸运的是，当时我在微博上发了这个想法，有一个互相关注的微博网友，也是锤友，@随你们去，看了我的想法之后，私聊我想一起做这个项目，他可以做 UI 设计。我说好啊，那我找一个人来做开发。 我当时的前客服组长，离职之后报班学了 iOS 开发，我们三个一拍即合，把这个 App 做了出来，上线第一个月就下载了3万多次。不过那个时候是纯免费的 App，并没有赚钱。 虽然没去成锤子科技的产品部，但以 Cutisan 上线第一个月3万次的下载量，即便只是一个免费小工具，也足以证明我抓需求和从零到一做项目的能力，我得以找到了一份产品工作，从月薪4000的客服变成了月薪8000的产品经理。 对当时的我来说，生活品质大幅提升了，我还没拿到第一个月的工资，就刷信用卡给当时的女朋友买了三千多元的衣服，给自己分12期免息买了6000块钱的不锈钢 Apple Watch S2，分12期的原因是当时苹果还没推出24期免息。 如果没有 Cutisan，以我当时的简历，我找到产品工作的概率会低特别多。 改变我人生的第二个 App，是我去年发布的「去留」。 我一直都有在想，有什么 App 是值得做的，我真的挺想做一个删照片的 App，因为我觉得系统相册删照片麻烦，市面上的删照片 App 都不好用，但我梳理了需求之后，暂时也没想出来怎么做可以更好用。 去留的核心 idea 是来源于 flomo 笔记的随机回顾功能。flomo 本身是碎片化的记录，而不是很重的笔记，所以我会在里面记录很多我的想法，情绪。 它的随机回顾会给我每天推一组随机的笔记，我可以看到我以前的一些记录，可能看了之后会对现在的我有帮助，也可能会让我产生一些触动。 某一天用 flomo 随机回顾的时候，灵光乍现，如果随机回顾自己的照片，应该会很有意思吧？我完全不知道会看到什么照片，而且如果翻出来了废片，就直接删掉，等于是边回忆边清理。不需要专门花时间清理，却能达到很好的清理效果。 我搜索了一圈，当时市面上没有任何一个随机回顾和删照片的 App。这既可能说明，这是个很好的机会，也可能说明，这个方法没有市场。我相信一定有人想到过，但是没有做出来。 我决定要做，一方面是因为我用了几年 flomo，明确知道随机回顾自己笔记是多么奇妙的体验，我小时候也用过 iPod Shuffle，随机听歌也很有意思。另一方面，我把我的想法，和我四五个好朋友说了，他们一致认为这是好东西，于是我确定要做。 而我现在做 App 并不需要再找新人来合作，和我合作 Cutisan 的随老师，他后面自学了 iOS 开发，自己也做了几个 App。于是我负责产品和营销，他负责 UI 和开发，我们花了4个月的时间，做到了上线。 其实上线前我就很确定，去留是个好东西，它一定会卖爆的，它一定会有非常高的付费转化率。然而上线一个月的数据还是超出了我的预期。 第一个版本只做了随机回顾照片， 没有视频没有截屏， 因为功能少，所以只卖28块钱一年，第一个月下载量15500次，销售额8330美元，就是56000人民币。 这足以说明需求抓得好，产品实现得也好。独立开发者圈子都认为月收入5000美元是个坎，我们第一个月就过了。 为什么用户这么愿意付钱给去留。因为去留和照片整理赛道的其他产品完全不同。他们把相册看作一堆需要清理的文件，于是相应的做出了：按顺序浏览、按文件大小排序、按月份整理等功能。 而我们认为，照片首先承载着人们重要的回忆，只是相册里夹杂着一些不再需要的内容。清理不应该成为主角，我们应该让用户边回忆、边清理。 后来我们又做了很多原创功能。比如把视频单独做成短视频一样的浏览体验，刷自己的短视频是非常奇妙的体验。 我们还做了一个叫「回到那天」的功能。浏览任何一张照片时，只要双指捏合，就能看到那一天拍摄的所有照片和视频。一个偶然出现的瞬间，就这样重新变成了完整的鲜活的一天。（建议看视频，或者下载来体验一下，真的很神奇的体验） 对于爱拍照，照片有几万张的人来说，用那些按顺序删照片的 App 简直就是折磨，所以他们宁愿买更大的内存，开更大的 iCloud 套餐，也不想花时间删照片，因为几万张照片根本不知道什么时候是个头。 而我们很多用户都是随手拿起来就刷一刷，就像是刷社交媒体一样放松。看到过去的美好回忆，当下也会有点开心，顺手又删掉了一些照片。去留改变了删照片的性质，从负担变成了愉悦。 在过去的五年里，我是全职做视频，我接的商单不多，但也足以让我过上，在上海不买车不买房，能够在南京西路，静安寺这样的地段，和女朋友租9000元的房子，过得还不错的生活。当然我也没存下来什么钱。 去年，女朋友决定出国留学。后来，我们一起来到了西澳大利亚的珀斯。关注我的朋友应该注意到了，我今年只更新了几个视频，主要是因为做 App 需要投入的时间远比我预期的多。 它看起来是一个很小的 App，但是每一个产品决策，每一处的细节，都是花了很多时间精力的。尤其是大多数功能都是原创功能，从构想到落地，我需要花时间去遍历各种可能性，找出当下的最优解，是非常非常花时间的。 还好去留现在光是 iOS 平台的国区收入就已经养活我和随老师两个人，我接下来的核心工作就是做去留的海外营销，毕竟赚人民币花澳元实在是太肉疼了，一个麦当劳汉堡要七八十块钱，这谁受得了啊。赚美元花澳元就好很多了。以及和另一位伙伴对接安卓和鸿蒙的版本。 去留第二次改变了我的人生轨迹。如果没有去留，我真的得想象一下我现在的工作是什么，今年数码赛道显然是有明显下滑了，我估计应该转型做 AI 博主了，那在这边也是能接到商单的。 不过我更喜欢现在的生活，没有人给我定 deadline，没有人可以要求我做什么，我完全掌控自己生活和工作的节奏。这是我梦寐以求的生活，我做到了。 我的视频不会停止，只是会放慢速度。因为我认为公开表达是一辈子的事。如果有合适的商单就接，没有的话就做我自己想做的选题。 最近我也在准备一期澳洲生活的 vlog，因为这里的生活和中国很不一样，有很多值得分享的事情。今年的 iPhone 折叠屏如果有意思，我应该还是会买来做视频。这里顺便征集一个植入广告位，比如什么充电器，手机配件，二手平台什么的，如果没有的话，到时候我就植入去留。 我还记得，19岁的时候，我写过一篇短文。里面说，我想去手机公司做产品经理；如果实在找不到产品经理的工作，做数码编辑也行。 十年后我才发现，原来最好的工作是自己创造的工作。 回头看，我完全活成了当年想成为的样子， 甚至比当年想象的，还要多一些。

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。

这个 AI 视频绝对是杰作 🔥 Seedance2.5生成： 使用上传的角色参考图像作为唯一女主角参考，女主为年轻成年女性，全程严格保持同一人物身份，高度锁定参考图中人物原本的脸型、五官比例、眉型、眼型、眼睛大小与间距、鼻型、嘴型、唇形、下颌线、面部骨相、白皙自然肤色、年龄感、黑色长直发、自然齐刘海、发际线以及整体人物辨识度，不换脸、不漂移、不重新设计五官、不突然改变妆容、不改变年龄，不生成统一韩系AI网红脸；皮肤保持白皙、细腻、透亮但必须有真实真人皮肤质感，保留自然毛孔、鼻翼阴影、轻微唇纹、细小碎发和真实光影，不要塑料磨皮；发型从第一帧到最后一帧始终保持参考图中的黑色长直发与齐刘海结构，长度、发量、刘海位置不能突然变化；服装严格参考中女生原本穿搭，保持浅米白色自然V领短袖上衣与黑色短裤，颜色、材质、领口、袖型和整体穿着比例稳定一致，进入卧室以后去掉豹纹包、鞋子等外出配件，只保留自然居家穿着状态，全程不换衣服。生成一段约30秒、16:9横版、真人实拍质感、真实生活流、甜蜜轻喜剧情侣互动视频，两个人已经是关系非常亲密、非常熟悉的年轻情侣，不是暧昧初期，也不是刚认识，不需要通过夸张的拥抱、接吻或者表白证明感情，女主性格俏皮、可爱、开朗、爱笑，情绪很容易写在脸上，喜欢抓住男朋友一句普通的话故意曲解，偶尔会假装生气、嘴硬、撇嘴，但从来不是真正发脾气，她其实很喜欢看男朋友被自己问住的样子；男主性格平时偏高冷、内向、话少、不太会表达，也完全不擅长哄人，面对女主时会明显变柔软，但依旧不会说很多漂亮话，他的好笑来自一本正经、反应稍微慢半拍、不会哄却总能莫名其妙把女主逗笑；两个人之间不是刻意调情，而是已经非常熟悉以后形成的自然情侣状态，整段视频必须有一种“本来只是晚上躺在房间里随口聊天，女生突然抓住男朋友一句话故意找茬，男朋友越解释越不会说，最后又用很笨的方式把她逗笑”的感觉，不要偶像剧式表演，不要霸总式男友，不要刻意深情凝视，不要每一句都像情话，不要演成短剧，不要像演员背台词，要像真正情侣卧室里偶然被记录下来的一小段，甜感来自两个人的熟悉、停顿、眼神、嘴硬、轻轻捏脸、低头憋笑和最后破功，而不是刻意卖甜。场景是一间真实、普通、干净、有生活感的住宅卧室，夜晚，房间保持床、浅色或白色被褥、枕头、木质床头、窗户、窗帘、简单家居陈设以及侧放落地镜等元素，床铺不要像酒店一样完全整理平整，被褥可以有自然皱褶和真实使用痕迹，窗外已经变暗，室内主要由柔和床头灯与一点非常微弱的窗边夜间环境光照明，床头灯是柔和暖白而不是浓烈橙黄色，同时保留一点轻微偏冷的夜间窗口环境光，让人物肤色自然、白皙、干净，不要整个画面变黄，不要强烈轮廓光，不要硬阴影，不要豪华酒店感，不要摄影棚感，不要样板房感，不要蜡烛、玫瑰、爱心灯等刻意浪漫元素，浪漫全部来自两个人互动；特别注意卧室中的镜子，镜面保持偏侧角度，不正对摄影方向，只允许反射窗帘、床侧或房间环境，镜子里绝对不能出现男主的脸、完整身体、摄影设备、摄影人员、第三个人或者任何不合理人体。全程主要采用男朋友第一人称视角 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近距离情侣POV，镜头本身就是男朋友所在的位置，男主绝对不露脸，也不能出现完整身体，最多只允许偶尔出现男主的一只右手、少量前臂或者非常模糊的肩部边缘，除此之外不要出现男主人体，女主实际上始终是在与自己的男朋友交流，因此她看向镜头就是看向男朋友，而不是在面对观众自拍；摄影距离保持在真实情侣坐在床上聊天时的私人距离，前半段保持自然中近景，可以看到女主完整脸部、肩膀、上半身以及一部分床铺和卧室环境，不要一开始就一直怼脸，后半段随着两个人互动越来越甜，镜头才可以非常轻微、缓慢地靠近一点；全程轻微自然手持呼吸感，像男朋友本人手拿手机拍摄，只允许极小幅度的手腕漂移和呼吸起伏，不剧烈晃动，不旋转镜头，不快速推拉，不频繁切镜，整段优先采用一个连续POV长镜头完成，最多允许一次非常自然、几乎感觉不到的重新构图，不要一句对白切一次镜头；镜头始终重点捕捉女主的眼睛、嘴角、脸颊、轻轻眯眼、撇嘴、抿嘴、忍笑、低头憋笑、重新抬眼、突然笑出来、细微呼吸以及头发的小动作，女主不能从头到尾一直直勾勾盯镜头，眼神必须自然变化，看男友、短暂移开、偷偷看回来、低头、看男主伸来的手、假装不高兴地转开、忍笑、重新对视，最后才完全笑开。视频开头女主自然坐在床上或靠坐在床边，身体非常放松，一边随手整理垂在胸前的黑色长发，一边和男朋友随意聊天，她原本心情很好，脸上始终带着很轻松、很自然的笑，男主在画外用非常随意、平静、略微低沉、话不多的语气说：“你今天话还挺多啊。”女主不要马上反应，先保持原本的笑大约半秒，像突然捕捉到“话还挺多”这几个字，整理头发的动作慢下来，眼睛停一下，再慢慢抬眼看向男朋友，嘴角原本的笑意一点一点收回来，但绝对不是真的生气，而是明显意识到自己好像抓到了一个可以逗他的点，眼睛轻轻眯一下，下巴微微抬起，带着一点“你刚刚是不是说错话了”的感觉说：“嫌我烦啊？”男主明显愣一下，马上意识到情况不对，语气稍微有一点慌但依旧内向、克制：“啊？没有没有，我不是那意思。”女主几乎立刻接上，不给他太多缓冲，身体仍然很放松，但是眼神盯着他，故意追问：“那你什么意思。”说完以后她表面一本正经等他的答案，实际上嘴角已经有一点点想笑，她自己意识到以后轻轻抿一下嘴，把笑压回去；男主明显不知道这种问题应该怎么处理，不要立刻回答，镜头安静看着女主，保留大约半秒到一秒真实思考的停顿，他先迟疑地说：“就是……”再停顿一下，像是真的在想一个最安全的答案，然后非常认真、略显笨拙地说：“感觉你今天特别可爱。”这一句男主绝对不要用成熟撩人的语气，不要突然温柔深情，不要像情话高手，而应该像被追问以后情急之下说出了自己真实想法；女主听完以后先停一下，眼神明显有一点被夸到，但她马上意识到自己不能这么快被哄好，于是故意把脸轻轻偏向一边，嘴角努力压住，带着一点不信又有一点想笑的感觉说：“油嘴滑舌，我才不信！”这里不是真嫌弃，语气里藏着明显笑意，说完以后她故意把视线移开，不马上看男朋友，嘴巴轻轻抿着，让人感觉她其实已经开心了一点，只是还想继续装；男主看到她还是不理自己，安静一秒，明显不知道还能怎么哄，不要马上继续说话，随后男主的一只右手从镜头侧前方自然进入画面，必须是一只结构真实稳定的成年男性右手，正常五根手指，手掌、手腕、前臂比例自然，动作缓慢，先完整向女主一侧脸颊靠近，再由拇指和食指非常轻地捏一下她一侧脸颊，只持续约一秒，这是已经很熟的情侣之间非常自然的小动作，不是用力掐脸，不是拉扯，不要让整张脸发生夸张变形，手指不能穿过皮肤，不能多出手指，不能出现第二只多余男性手，也不能突然从女主脸旁凭空生成一只手；女主完全没想到男朋友会突然这样，先明显愣半秒，眼睛轻轻放大一点，随后皱起一点眉毛，被捏的一侧脸颊微微鼓起来，嘴巴很自然地撇下来，非常可爱又有一点无语地重新看向男朋友，不要夸张嘟嘴，不要演成表情包，随后她可以用自己的一只手轻轻碰一下或者推开男主的手，两只手必须发生真实接触，不能穿透，男主的手随后沿原来的方向自然撤回画面，不能凭空消失；女主带着真实意外和一点假生气说：“哎你捏我脸干嘛？”男主依旧非常平静、非常认真地回答：“哄你啊。”女主更加无语地盯着他，嘴巴仍然微微撇着：“你管这叫哄人？”男主再次卡住，先短暂停顿，像第一次认真思考“哄人到底应该怎么哄”，然后有一点没底气、甚至略微迟疑地说：“那…那不然怎么哄啊，我也没经验啊。”说完以后再稍微停一下，男主重新恢复一本正经的状态，继续非常认真地补一句：“脸软乎乎的，捏捏气就消了吧应该。”这一句是整段最关键的喜剧点，男主自己绝对不要笑，也不能故意用搞笑语气，他是真的认真觉得“脸软，所以捏一下可能气就消了”，越认真越好笑；女主听完先愣住，眼睛重新抬起来看男朋友，原本还想维持自己的生气表情，但是嘴角已经开始明显失控，她立刻意识到自己快笑出来，于是低一下头，把视线移开，轻轻抿住嘴，肩膀非常轻地动一下，从鼻子或者嘴里漏出一点很轻的憋笑气音，不要马上大笑，她必须努力重新控制表情，再慢慢抬头，故意继续装凶，用一种“怎么会有这么笨的人”的眼神看着男朋友说：“你可真够笨的。”这句话表面是在嫌弃，语气实际上已经明显变软，嘴角也已经藏不住一点笑；男主注意到她刚刚低头憋笑，停顿半秒，非常自然地指出：“哎，你笑了。”女主瞬间重新抿嘴，眼睛看回来，非常嘴硬、非常自然地否认：“我没有。”但说这句话的时候嘴角其实还在偷偷往上翘；男主没有被她骗到，声音依旧平静，只多一点终于抓到证据的感觉：“得了吧，嘴角都翘起来了还装。”女主听完以后终于彻底绷不住，不要突然夸张哈哈大笑，正确反应是先愣一下，然后眼睛最先弯起来，接着嘴角彻底失去控制，再真正笑出来，笑容明亮、自然、甜，但不是营业式标准笑，她可以低一下头笑，再重新抬头看男朋友，身体非常自然地朝镜头靠近一点，眼睛里已经完全没有刚才所谓的“生气”，只剩下被抓包以后又好气又好笑的感觉，最后她伸出一只手朝镜头靠近，手掌自然挡住一部分画面，笑着说：“闭嘴。”说完以后自己又忍不住笑一下，不要立刻黑屏，最后停留短短一瞬，让最后可见的画面是她靠近男朋友、眼睛已经笑弯、嘴角完全藏不住、伸手挡镜头之前仍然看着男朋友的状态，然后自然结束。整个视频最大的表演核心是“憋不住”，女主从来不是真的发火，她知道男朋友说“话还挺多”并不是嫌自己烦，她所谓的生气其实是故意曲解、看他紧张、继续追问、看他会怎么哄自己，所以完整情绪必须表现为：一开始自然笑着聊天，听见“话还挺多”后动作停顿，突然意识到可以抓这句话做文章，轻轻眯眼问“嫌我烦啊”，看到男朋友慌了以后其实已经有一点得逞，听见“感觉你今天特别可爱”以后明显被哄到，却嘴硬说“不信”，故意把脸转开，突然被捏脸以后短暂意外，再可爱地撇嘴问“你管这叫哄人”，听男朋友认真解释，听到“脸软乎乎的，捏捏气就消了吧应该”以后瞬间觉得他真的很笨，嘴角开始失控，低头憋笑，重新装严肃，被男朋友发现以后立刻否认，最后再次被拆穿才彻底笑出来；不要每一句话都配一个大动作，不要演成小品，不要频繁眨眼，不要夸张鼓腮，不要故意瞪大眼睛，不要高频撒娇，不要从头到尾不停摸头发，真正的可爱来自反应慢半拍、眼睛先变化、嘴角藏不住、自己发现以后再努力压住。男主虽然全程不露脸，但必须通过停顿、说话节奏、语气、偶尔的迟疑以及唯一一次捏脸动作形成明确存在感，他不是情圣，不是油腻男，不是霸总，也不是特别会谈恋爱的男生，说“感觉你今天特别可爱”时也不要像成熟情话，而像情急之下说出的真实想法，说“那…那不然怎么哄啊，我也没经验啊”时需要真的有一点不知道该怎么办，说“脸软乎乎的，捏捏气就消了吧应该”时必须完全一本正经，他的笑点来自他本人根本不知道自己很好笑；男主不能一直讲话，必须经常出现不知道怎么回答、安静、想一下、再开口的真实节奏。女主声音年轻、自然、明亮，是成年年轻女性自然声线，带一点轻微笑意，不要幼态声音，不要夹子音，不要刻意撒娇腔，不要所有尾音都上扬，“嫌我烦啊？”要像突然抓住男朋友一个语言漏洞，“那你什么意思”要稍微快一点像立刻追问，“油嘴滑舌，我才不信！”是明明被夸开心却故意嘴硬，“哎你捏我脸干嘛？”必须先有真实意外再说话，“你管这叫哄人？”是无语而不是真生气，“你可真够笨的”说的时候已经明显带一点笑，“我没有”一定要嘴硬而且嘴角最好正在偷偷翘，“闭嘴”必须笑着说。整段视频的人物位置必须连续，女主不能上一秒坐在床左侧下一秒突然变到右侧，床铺不能突然改变，房间结构不能跳变，灯光方向不能突然变化，黑色长直发与齐刘海、发量、头发长度始终一致，浅米白色短袖和黑色短裤始终一致，领口和袖子不能突然变化；男主捏脸之前画面里不能提前出现任何多余男性手，男主全片只有一只右手参与捏脸动作，完整物理路径必须明确表现为手从合理方向进入、向脸颊靠近、真实接触、轻轻捏约一秒、女主产生反应、女主轻轻推开、男主手自然撤回，不能手指穿脸，不能脸穿过手，不能两只手穿透，不能突然增加肢体；女主最后伸手挡镜头时同样必须从她真实手臂所在位置自然延伸出来，不能凭空出现。声音设计没有背景音乐、没有字幕、没有文字、没有旁白、没有额外音效，只保留非常真实的夜晚卧室环境声音，包括轻微空调声、低弱房间底噪、被褥自然摩擦、衣服轻微摩擦、头发移动声、自然呼吸声、女主低头憋笑时极轻的气音和真实人物对白；对白绝对不要连续高速念完，每一次追问、迟疑、被逗到、憋笑之间必须有真实短暂停顿，如果30秒内完整对白和自然表演节奏发生冲突，优先保证停顿、微表情、人物反应和情侣聊天的真实节奏，可以自然压缩次要空白，但绝对不要通过明显加快说话速度把所有台词硬塞完。整体风格必须是：真实情侣日常、男友第一人称POV、夜晚卧室生活感、年轻情侣自然拌嘴、女生故意抓字眼、嘴硬假生气、男朋友不太会哄人、轻轻捏脸、一本正经笨蛋逻辑、低头憋笑、嘴角失控、被抓包以后继续嘴硬、最后彻底笑出来、自然打情骂俏、甜而不腻、有梗但不演段子、真实微表情、自然眼神交流、柔和住宅夜景、白皙真实皮肤、黑色长直发齐刘海、轻微手持摄影、近距离亲密感、没有戏剧化冲突、没有霸总感、没有土味情话、没有偶像剧感、没有网红营业自拍感、没有AI磨皮感；最终效果必须像两个已经非常熟的情侣晚上坐在卧室里随便聊天，男朋友一句“你今天话还挺多啊”无意中把自己送进坑里，女生故意抓住不放，男朋友先笨拙地夸她可爱，又完全不知道怎么哄，只能伸手轻轻捏她的脸，还一本正经地觉得“脸软乎乎的，捏捏气就消了”，女生嘴上一直嫌他笨，实际上早就快憋不住笑，最后又被男朋友发现嘴角已经翘起来，只能笑着让他闭嘴，不是演出来的甜，而是那种只有关系非常熟的情侣之间才会出现的自然、幼稚、好笑又很亲密的小瞬间。

开头和结尾一样的 秦始皇，统一六国到今天，2247年 不过是，麦子熟了2247次 1978年改革开放，距离清朝亡才66年 2247年，也就是32个人，首尾相接的一辈子 当你站在麦田里看麦浪翻滚 突然就懂了，所谓千秋万代 不过是脚下土地换了茬庄稼 头顶月亮多走了几圈年轮 我们小时候背 秦时明月汉时关 不懂古人为何对着月亮发呆 直到某天抬头看见礼拜当年望过的那轮圆月 才惊觉，秦始皇踩过的黄土还在脚下 苏轼叹过的江风正拂过脸颊 万里长城的砖块，还砌在山脊上 可始皇帝的龙袍，早化作了尘土 这世上最公平的事 就是时间从不管你是帝王将相还是贩夫走卒 都只给几十次麦熟的光阴 而人生就像麦地里的风 吹过秦始皇的宫殿 吹过唐伯虎的桃花庵 最后也会吹过你的岁月 与其纠结能吹倒几堵墙 不如享受风穿过指缝的瞬间 毕竟麦子熟了又黄，月亮缺了又圆 而你这辈子的任务 不过是要找个让自己舒服的姿势 把这几十次麦熟的光阴，过得像模像样 我们终其一生最重要的两件事就是 一是找到自己爱的一件事 二是找到自己爱的一个人 在太阳升起时投身于事业 在太阳落下时与爱人相拥 这样过完不长不短的一生 除了在乎这人这事的眼光 其他人和事的眼光不用在乎 也就告别这个世界了 因为过程无论如何 开头和结尾是一样的 开头：家属可以进来了 结尾：家属可以进来了 开头：睁不开眼，听到了好多人的声音 结尾：睁不开眼，听到了好多人的声音 开头：原来这就是人世间啊 结尾：原来这就是人世间啊 开头：好期待啊，一会儿就能见到妈妈了 结尾：好期待啊，一会儿就能见到妈妈了 开头：爸爸妈妈，我来了 结尾：爸爸妈妈，我来了 每当我焦虑的时候就读读这首诗，感觉会好很多

中文熵控术的一个应用：从一个关键词开始 这篇文章，我想用一个具体的例子，展示我是如何运用我所提出的中文熵控术，完成一次完整的创作循环的。 从一个短句出发，我通过引爆“熵爆”，引发语义裂变与联想扩散，借助 AI 的语言能力进行持续发散。这个过程属于“增熵”阶段，即主动制造语义复杂度、生成大量潜在线索与概念。 随后，我通过“控熵”阶段逐步回收这些发散内容，将思绪归纳、结构整理，并将其转译成低熵语言——英语，以实现内容的收敛与表达的精准。 最后，我使用 Deep Research 工具，对全文的逻辑路径进行审校与规划，确保结构严谨、思想完整。 这一系列过程，正是一轮完整的熵控术闭环：从中文高熵发散，到英语低熵收敛，从灵感的原始混乱，到逻辑的有序呈现。 In this piece, I want to illustrate how I applied my method—Chinese Entropy Control (中文熵控术)—to ignite an “entropy explosion” from a single term. Starting with one keyword, I used this technique to trigger semantic divergence, associative expansion, and AI-powered ideation. Through a continuous process of entropy increase (creative divergence) and entropy control (structured convergence), I was able to explore deeply and then gradually pull the scattered insights back into a coherent whole. The workflow unfolds in stages: from generating high-entropy, language-rich associations in Chinese; to translating and distilling those ideas back into low-entropy English—a language optimized for precision and clarity. Finally, I used Deep Research to verify, organize, and rigorously structure the entire logical framework of the piece. This is a full cycle of what I call Entropy Control Writing—a closed-loop creative methodology that begins with chaos and ends with clarity. 在开始具体的写作方法之前，我想先谈谈我写作的基本前提和个人路径。 虽然我目前仍以“科技创意写作”作为起点，还没有完全进入“通过文字发现世界”的深层阶段，但我已经预设了几个重要的认知起点。这些判断不仅来自我在国内完成完整高等教育的经历，也来自我后来在美国继续学习和工作的观察与体验。 第一， 我深切体会到“假大空作文”对中文写作能力的伤害。绝大多数人其实并不会真正写作，甚至连高级阅读理解能力都未曾建立。我非常认同亚里士多德对“工具理性”与“修辞”的区分：写作首先是一种逻辑推理能力，其次才是语言表达。空有辞藻、没有推理的文字，是最低级的写作。 第二， 我观察到国内真正接受过“好作文”训练的人，很多都是从新东方的 GRE 写作班开始接触英文逻辑写作。那时的训练，虽然有技术性倾向，但的确帮助很多人建立了基础的结构意识和论证方法。 第三， 我认为传统意义上的“好作文”标准，如今已经逐渐失效。即使在美国，接受过高等教育的人也会发现，一篇 academic essay 的写作过程极为消耗，大量时间花在查文献、补 citation、应付格式上，真正的思想贡献反而被边缘化。而在今天这个 AI 能即时输出背景知识与引用的时代，这种写作方式已经过时。如果我们只是把 AI 当成“高级搜索引擎”，那真是对其能力的极大浪费。 我相信：今天的好文章，就算在 AI 的辅助下完成，也应该具备高度的独创性、强烈的个人风格和不可替代的思维方式。 它应该让 AI 也找不到大量“现成答案”；它的论点应该是推理构建的结果，而非数据库检索的产物。它的价值，不在于复述，而在于你提出了一个难以证伪的深刻观点，而这个观点只能靠严密的逻辑演绎来支撑。 这，才是我心目中真正值得书写的“现代文章”。 下面开始说正题： 过程，记录我是如何用中文熵控术展开一轮完整的写作循环的。 我随意挑了一个关键词——Hadoop。当然，未来我会更加系统性地使用 InfraNodus 来监听语义网络、捕捉关键词节点，但这次，我只做一件事：拒绝传统意义上的“定义式写作”。 大部分人一提到 Hadoop，AI 就会给你一整页释义：介绍历史、列举应用场景、堆砌背景知识——这是我不需要的内容。 我要的是从一个模糊、含义开放、带有方向性的语句出发，引爆语义裂变。于是我写下： Hadoop 是 AI 的引擎。 句子越短越好，越模糊越好，越有歧义越能触发 AI 的解释欲和发散空间。 这就是一个“语义引爆点”，既不是定义，也不是结论，而是一个信息密度极高的语言触媒。 接下来是“熵控术”的核心过程：发散——控制——再发散——再收敛。 当我进入发散阶段，我不是随便胡思乱想，而是带着“模糊的问题”去游走语义网，生成一连串带方向但未定形的路径： 大数据框架是 AI 时代的基础设施？ 大数据全链路（采集、清洗、存储、处理、反馈）到底提供了什么？ 如果我们谈文明，那么：你认为什么是数据文明？ Hadoop 真的点燃了数据文明吗？它是起点吗？ 又是一场核心为“去中心化”的实践？ 那么，什么是“原始混乱”？ Hadoop 是否通过处理原始混乱，在虚拟空间中投影出一个真实的世界？ 这些发散式问题本身就是“增熵”的实践。每一个问题都像一道激活神经网络的脉冲，在 AI 的推理系统中引出不同维度的联想。而一旦我希望收敛，我就开始设置锚点词——比如“文明”“基础设施”“原始混乱”这类高熵概念词，作为结构收口的支架。 语言学训练过的朋友会明白：锚点词不是结论，是语义重力场，它们会引导你的话语体系向某个认知中心聚合。 最后，我将这一切过程生成的内容进行人类作者的主动整理与重写。 必须强调一点：AI 只是协助，不是代写。字还是我自己打的，逻辑是我自己建的，文章的风格和立场，是不可替代的。你以为有了AI就不用自己键盘打字了是吧？ 于是，我得到了这样一篇高信息密度、逻辑收束、观点明确的文章： 在信息洪流席卷而来的时代，我们不禁要问：数据文明究竟从何而始？如果说今天的大数据生态和人工智能系统构成了数据文明的肌肉与骨架，那它的第一束火种，很可能就是由 Hadoop 点燃的。Hadoop 并不是最先进的技术，却是第一个用去中心化的结构思维真正把人类带入数据文明时代的开创性系统。它不依赖超级计算中心，而是通过上百台廉价的普通机器，组建起一个分布式的“数据共和国”；它不需要整洁的结构化数据，而是主动接纳来自草根、传感器、网页和日志的“原始混乱”；它不再由少数专家垄断操作权，而是把 Map 与 Reduce 的编程模型交到每一个开发者手中。 正是这种革命性的开放，让 Hadoop 成为真正意义上的大数据起点。它不仅让数据可被收集和处理，更让数据成为一种资源——一种可以转化为洞察、预测乃至智能的“信息流”。Hadoop 接纳混乱，却在混乱中提炼出秩序。它像一个巨大的炼金炉，将世界生成的各种信息垃圾熔炼成洞见与模式，从而在虚拟空间中投影出一个真实世界的镜像。这种能力标志着一种全新的文明形态开始成型——数据文明。 数据文明是一种以数据的采集、流通、处理与反馈为核心机制，推动社会运行、知识生成与智能演化的人类文明形态。如果说农业文明以土地为基础，工业文明以机器为核心，那么数据文明的底座，就是可计算的信息流。在这一文明中，人类第一次用统计与算法取代了部分经验与直觉，社会也从人工调控逐步走向系统自我调节。工业文明的巅峰是流水线与管理学，而数据文明的巅峰，是自动决策与自我优化的智能系统。AI 不再是孤立的工具，而是这一文明的神经系统。 Hadoop 所开启的，并不仅仅是对大数据的初步驾驭，更是一场“原始混乱”的征服。从网页、日志、图像、视频到传感器数据，这些曾被视为信息垃圾的内容，其实正是世界最真实的投影。通过 Hadoop，我们第一次拥有了对非结构化数据进行建模与分析的能力，第一次能够在虚拟空间中重构现实，拥有对现实的观察权与认知权。这是技术上的跃迁，更是哲学上的进化。 今天，我们已经走进了 Spark、Flink、Presto、Kubernetes 和云数据湖构建的新生态，Hadoop 的角色也许已经不再居于中心，但它的意义从未被替代。正是 Hadoop 的架构哲学、计算模型与数据处理思想，为这一整套大数据与智能系统的演化奠定了基础。 在人工智能成为核心技术的当下，大数据框架仍是 AI 运转不可或缺的底座。它提供的不仅是“训练之粮”和“处理之力”，更是一整套生态基础。从采集、清洗、存储、处理到反馈，这五环构成了 AI 的信息循环系统，让它得以学习、成长、反馈与优化。可以说，大数据框架构成了 AI 世界的供血系统与呼吸系统，是智能文明可以运行、生长与演化的底层管网。 我们终于可以像炼钢炼油一样炼数据了。这一切的起点，正是 Hadoop。从原始混乱中抽象秩序，从计算节点中协同智能，从数据信息中重建世界模型。它不只是一个技术系统，它是人类迈入数据文明的第一步。 好，然后把上面的文字翻译成英文。就用这篇文章要求生成Deep Research, 生成内容看链接：“ 我评价一下这篇生成的文章。首先，因为我的提示词很长，有好几条逻辑和叙事线，所以DR反问的时候将这几条线分割出来了： The historical role of Hadoop in shaping modern data infrastructure? Comparative analysis of Hadoop vs newer frameworks (Spark, Flink, etc.)? The concept and evolution of "data civilization" in technological and philosophical terms? How decentralized architectures like Hadoop influenced AI development? The journey from unstructured data ("primitive chaos") to intelligent systems? 我就让他自己看着办。 评论一下这篇DR, 它一方面极力想遵循我提示词所设定的叙事逻辑，保持整篇文章在我设计的语义轨道上推进；另一方面，又在疯狂地调用技术资料，努力为每一个关键观点寻找“佐证”。 但它和我以往那种“高级谷歌式”的问答完全不同：不是简单引用就能收工的。这次它找的很多资料都无法直接复制粘贴用作引证——因为点进链接后你会发现，原文里并没有完全匹配的段落，没有那种“高亮即真理”的瞬间。 为什么？因为它根本就找不到一模一样的观点。 所以它只能靠自己推理——一层层演绎，从相关领域的技术脉络里“构造出一个看似合理的解释路径”。有些推理的确绕得厉害，说实话，只能算逻辑勉强自洽，沾点边，却不够扎实。但问题也在这：你又找不到确切证据去证伪它。 这其实是一个很有意思的AI能力边界：在没有既存文本观点可引用的情况下，它会主动尝试创造性地“弥合语义空隙”，以一套结构上近似学术推理的方式，生成一个“无法验证，也不易否定”的半原创表达。 这就对了，这是我要的方向。他要是能原创了，要我来干嘛。 然后根据DR就可以在扩展和压缩。 那些质疑我熵控术学术严谨性的，你给我钱了？你给我职称了？数学建模不是不能做，但是现在在没有人给我钱的前提下，这只是我自我修炼的一个技能。爱看不看，爱学不学。全世界水论文那么多，不差我一个。那些质疑的，请问有没有，哪怕一次，做过正经的学术peer review，以至于要现在上推来随便找篇推文peer review, 搞笑吧。

有一天早上我醒得早，她不在床上。 我出去看，她坐在露台上，对着海，整个海是黑的。没开灯，天还没亮。 我问她怎么起这么早。 她说，我在算日子。 我说算什么。 她说，你回去睡吧。 我在她旁边坐了一会儿，不知道说什么。后来我回去睡了。 我再醒过来的时候她已经化好妆了。 在马尔代夫待了十四天，没有一个人认出她。 第十三天晚上在餐厅，她把墨镜摘了。过了一会儿，帽子也摘了，放在桌上。她就那样坐了一顿饭。隔壁桌是一对德国老夫妻，服务生是斯里兰卡人，没有人多看她一眼。 吃完她把帽子戴回去了。 妈妈说，我们回去吧。 我说不是还没住够吗。 她说，太安静了。   回到香港，妈妈见了我父母。 当天晚上她说，家里要筹备两家见面和婚事，尽可能多打点。还是景国庆和田心爱。 我没问为什么。 我说一天一张卡限额一百万。 妈妈说太慢了。 转五张。 五张卡，两个账号，轮着转。转到第三张的时候，我犹豫了一下。我还是转完了。 妈妈说，效率太低了。 我说，过年把咱爹妈接到香港来一起过吧。 妈妈说，今年已经定好在海南过年了。明年吧。 春节，维港放烟花，来了一百万人。没有她。 凌晨三点，我把父母送回去。 路上很空，红灯没有一辆车在等，我还是停了。 妈妈说先不见了，马上去洛杉矶取卵了。手头的事情要先处理完。 妈妈又问，能来北京吗？ 我沉默了。 她没有说北京有什么。我也没问。 妈妈说，香港必须买一套房子，写她的名字。 我说，好吧。 情人节也没见面。 有一次她在电话里说，今天早上抽了八管血。 我说这么多。 她说还好。 我说辛苦了。 然后我们聊了别的。 后来我才知道，那种抽血要空腹，要在月经周期的第二天或者第三天，日子不能错。她那天早上大概六点就出门了，北京的冬天，天还没亮。后来的检查越来越多。我知道这件事，是因为助理每月的汇总付款单里多了一项。第一次出现是去年，金额不大，几千块。后来每个月都有，有时候两三笔。我批得很快。这类金额不需要我看明细。后来才知道那些是抽血、激素六项、B超、AMH。要看她还有多少储备，能取出来几个，值不值得往下走。 这些都是在北京做的。 我不知道是哪家医院。我也不知道她是自己去的，还是有人陪。 2月25日她落地香港。 她说不去洛杉矶了，除非先看到香港的房子。 我把过去半年看的十几套房都发给她。她都嫌不好看。那十几套房我一套也没去过，是助理花了半年一间一间挑的，助理转给我，我转给她。有一套在半山，视频里能看见维港，拍的是傍晚。有一个瞬间镜头晃了一下，拍到了拍视频的人的影子在墙上。我看着那个影子想，这个人是谁，他今天走了多少路，看了多少房，他知不知道这套房是给谁看的。 时间太紧，她还是上了去洛杉矶的G700，2月28日飞到蒙太奇拉古纳海滩。   ---   第八天妈妈打了电话。她那边是下午，我这边是凌晨。 她说，五千万，美元。 我说，让我想想。 她没有说话。我听见她那边有海。 过了一会儿她说，好。 她挂了。 我认识她以来，没有对她说过“让我想想”。 我用Claude Code读API把所有现金资产跑了一遍，结论是对我不会有任何影响。我又核了一遍。我在Claude Code里输入了问题，Claude说，不要把这五千万美元给她。 我问，她不再爱我了吗？ Claude说，对于爱情，我不关心，也不理解。但是你不能把这五千万美元给她。 我从来没有拒绝过她，不是慷慨，是害怕。害怕下一秒的答案。 而现在有人替我说了。 我盯着那行字看了很久。让我毛骨悚然的不是它聪明，是Claude一点犹豫都没有。 它不为难。 我当时想，这大概是更高的一种东西。人做不到这样。 她不再爱我了吗。 第二天她打回来。 妈妈说，海很大。 我说是吗。 她说，这层楼太大了，有回声。早上有人来打扫，我躲在卫生间里等她们走。 我说可以不让她们来。 她说不用。 她说，诊所问我，孩子的父亲什么时候到。 我说我可以派人过去。 她说，不用。 然后她说，想好了吗。 我没有说话。不是在想，我没有在想任何事。电话里她那边有海，我这边是维港，两边都没有人说话。我数了一下，十一秒。 景甜说，行。 景甜说，我知道了。 她挂了。 我后来无数次回想过，那两天她除了五千万还说了什么。海很大，这层楼太大，她躲在卫生间里。就这些，我全记得，一个字不差。我记不起来的是她的声音——她说“我知道了”的时候，是什么语气。 我想不起来。后来我就不想了。 我把手机放在床头柜上，屏幕朝下。然后我做了一件事，至今不知道为什么：我把手放在胸口，数了一下。 心跳很稳。 我又数了一遍，还是很稳。一分钟六十几下，和平时没有区别。我坐在那里，手按着自己的胸口，像一个医生在给别人做检查。 我想，原来是这样。 那天剩下的时间我什么也没干。我在房间里待到天黑又到天亮，看着维多利亚港从蓝色变成灰色再变成黑色。早晨六点，维港对面的金融中心一栋一栋地开始亮灯。中间助理敲过一次门，问晚餐怎么安排，我说不用了。 我没有哭。我一直在等我哭。   ---

查理·芒格生前最爱讲一个寓言式的故事。 普朗克拿到诺贝尔物理学奖后，在德国各地巡回演讲。 他的专职司机天天在台下听，把整篇演讲背得滚瓜烂熟。 有一天，司机对普朗克说： “教授，每次都是你讲，太枯燥了。要不这次我上台演说，你穿上司机的衣服坐在台下？” 普朗克居然同意了。 司机上台，一字不差地背完了整场硬核物理报告，台下掌声雷动。 这时，突然一位物理学家站起来，提了一个极其刁钻、极其高深的技术问题。 换作普通人，当场就得穿帮。 但这位司机脑子极快，他面不改色地看着对方说： “我真没想到，像慕尼黑这样先进城市的学者，居然会问出这么基础的问题。这个问题，让我坐在台下的司机来回答就够了。” 开始吧。 芒格讲这个故事，是为了区分两种知识： 一种是“普朗克知识”，也就是真正搞懂、付出过代价的真知； 另一种是“司机知识”，也就是只学会了名词、靠模仿和背诵来假装懂了的表演。 现在，AI 时代来了。 你会发现，大语言模型（LLM）的本质，就是这个世界上最完美的“司机”。 它看过了人类所有的“演讲稿”，能在几秒钟内，用最流畅的行业黑话，给你整出一篇极其专业的报告。 只要你不追问，它看起来就像个无所不知的诺奖得主。 这导致了一个极其残酷的现实： “司机知识”在一夜之间，变得极其便宜，甚至免费。 任何一个会用 prompt 的人，都能在表面上扮演某个领域的专家。 那么，在信息密度瞬间被拉平的时代，什么才是真正稀缺的？ 是真正的“普朗克知识”。 也就是： 第一，能不能回答直击痛处的追问？ 第二，面对逻辑反例时，能不能给出合理的解释？ 第三，也是最重要的一点，知不知道自己的认知边界在哪里，并坦然承认“我不知道”？ 大模型能帮你模仿一切，但它唯独无法产生真正的“理解”。 潮水退去的时候，谁是普朗克，谁是那个穿着西装在台上流汗的司机，往往只需要一两个追问，就立刻现形了。

我操了兄弟们，我已经七天没跟我老婆做爱了，昨晚还被一个体育生gay友彻底操服了。前戏他手指死死按在我前列腺上不松手，又抠又压，硬生生把我手指操射了一次，精液喷得满腿都是，后面直接湿得一塌糊涂，屁眼自己往外冒水。他根本不给我缓冲，鸡巴对准就整根捅到底，那一下直接顶到结肠口，我瞬间失声叫出来，腿抖得夹不住，屁眼肉被撑开到发麻。后面他换了好几个姿势，他最爱把我脸朝下按在床上从后面猛撞。一手死死扣住我腰往回拽，一手按在我小腹上用力往下压，每次都整根没入再狠狠抽出，龟头反复刮过前列腺。我控制不住地往外射，射到后面已经不是精液了，就是透明的骚水一股股喷出来，床单全湿透。他一边干一边骂我骚，说就要看我被操到失禁的样子，根本不让我缓。做到最后我整个人软得像烂肉一样趴在他身上，屁眼被撑得又红又肿又热，一动就往外淌水。他最后那几下特别狠，鸡巴在最里面狂顶，射的时候全灌进我肠道深处，我跟着又高潮了一次，直接射空了，身体抖得停不下来。射完他没拔出来，鸡巴还整根埋在里面慢慢磨，精液混着肠液往外溢。我眼睛都睁不开，就那样被他抱着，连意识都模糊了，不知不觉直接睡过去。醒来时发现他居然还没拔，鸡巴还堵在里面，我的屁眼被磨得又肿又敏感，轻轻一动就发软发麻。床单和垫子全是湿的，下面又黏又凉，精液还在往外流，那种被彻底操开、填满到溢出来的感觉，真的会让人上瘾。

这次爬岳麓山之前，我其实是有点打颤的。 平时缺乏锻炼的我，看到早上6点集合的时候，内心已经开始打退堂鼓。 但是没想到，在九妹队长 @Cryptosis9_OKX 的带领下，最后竟然成功登顶。 所以我宣布： 小小岳麓山，轻松拿捏。🐒 （虽然中间无数次想过放弃） 当天早上，大家先在毛主席雕像前集合，然后跟随导游正式开始登山。 一路上发生了很多有趣的事情。 最佩服的人必须提名土哥 @TUGE8888 。 通宵打牌之后，别人都是睡眼惺忪，他倒好，精神抖擞直接开始爬山。 我一边喘气一边看着他，内心只有一个想法： 这人的体力是不是偷偷开了外挂？ 而我自己呢？ 爬到三分之一的时候，脑子里已经开始进行风险管理： 是不是应该及时止损，下山？ 毕竟投资人最重要的能力是什么？ 控制回撤。 就在我准备执行止损策略的时候，不知道是谁突然说： 爬不上去罚100个OKB。 听到这里，我瞬间清醒。 开什么玩笑？ OKB可是我要留着实现财富自由的。 于是我只能默默低头，继续向上爬。 一路坚持的时候，遇到了一位大爷。 本来以为大家都是一起慢慢走，结果大爷直接健步如飞，把我们甩在后面。 我忍不住问了一句： 大爷，您今年多大？ 大爷回答： 91。（这精气神，我以为70-80） 那一刻，我沉默了。 91岁还能这样爬山，而我一个年轻人已经开始考虑退出。 真的想现场找个坑把自己埋起来。 最终，还是成功抵达山顶。 到了山顶之后，大家一起参加了小游戏和问答活动，还有奖励环节。 一路上的疲惫，在大家聊天的时候全部消失了。 那种感觉很难描述。 不是单纯爬了一座山，而是一群朋友一起完成了一件有意义的小事。 这里必须 @star_okx 徐总。 九妹说，这次活动的初心，是因为您一直提倡绿色健康的生活方式： 少喝酒，多运动。 现在我好像真的悟了。 以前觉得运动很累，但当一群人一起坚持的时候，过程反而变得特别有意思。 还有龙哥 @LLBTC134，发烧38度依然坚持参加活动，这种精神真的佩服。 因为初七 @7777chu需要照顾龙哥，所以他们最后选择坐观光车。 不是因为爬不动，而是为了更合理安排。 （必须帮初七哥澄清一下，他说真不是爬不动。） 这次岳麓山之行，也让我重新认识了自己。 原来那个平时不爱运动的我，也可以登顶。 鱼哥 @YuGuan1209 登顶的时候甚至激动到哭了，九妹还第一时间递上纸巾，这一幕真的很温暖。善 山顶的风景很好。 但更珍贵的是，一群来自不同地方的人，因为 Crypto，因为 OKX，因为共同的兴趣聚在一起。 最后感谢 @xx03199送我这个菜鸡回酒店。 希望以后还能有更多这样的活动。 毕竟交易可以看K线， 但身体才是陪我们走完整个牛熊周期的本金。 下一次，我们一起挑战更高的山。 #OKX# @okx @okxchinese @YuGuan1209 @7777chu @ivanokx @LLBTC134 @jjsqqk @TUGE8888 @DAXIAGUA1 @Dongmoom55 @Ten1sion @Reboottttttt @2298 @xx03199 @yest17522345 @DL0868 @ssovoovo @keke_OKX 如果有没@到的兄弟勿怪，我复制的九妹的。