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1950年，西方记者刁难发问：“你们废除旧条约算不算不讲信用？”全场安静，毛主席放下茶杯，用一个“强盗比喻”问得他当场哑口无言！   1950年，北京，一场中外媒体采访会。   气氛原本还算平稳，直到一名西方记者站起了身。   他打量了一眼全场，语气不紧不慢，却带着明显的挑衅：“主席先生，贵国强行废除清朝签订的条约，这明显不符合国际法。您不觉得新中国这样做，有点不讲信用、不讲道理吗？”   全场瞬间安静。   中方工作人员无不暗暗攥紧了手。这个问题不是在正常采访，而是想在国际舆论上给新中国贴上一个标签——不守契约、蛮横无理。   所有人的目光都落在了毛主席身上。   毛主席没有动怒，他端起茶杯，慢慢抿了一口，放下，抬起头，看向那名记者。   要弄清楚这个记者为什么这样问，要先弄清楚一件事：那些他口中所谓的“条约”，究竟是怎么来的。   1840年，鸦片战争的炮声轰开了中国的大门。   此后一百年，中国被迫签下的不平等条约，累计达到745个。   割地、赔款、开放口岸、允许外国驻军……每一纸条约，都是在刀枪逼迫下签下的。割出去的土地，拿出去的白银，让出去的主权，全部白纸黑字写得清清楚楚。   北京东交民巷，是其中最具象的一块伤疤。   根据1901年八国联军逼迫清朝签下的《辛丑条约》，东交民巷一带被划为外国使馆区，中国人无权随意进入，列强在这里驻扎军队，设置法庭，架起炮台，俨然是中国土地上的一块“国中之国”。   这一块地方，在北京城中心存在了将近五十年。   1949年10月1日，新中国成立。   毛主席在建国之初，对外交方向说得极清楚，就是三句话：“另起炉灶”、“打扫干净屋子再请客”、“一边倒”。   意思只有一个：旧中国被迫签下的那些烂账，新中国一概不认。   有人劝过他，说新政权刚刚建立，根基不稳，西方列强还没有承认新中国，要不要先妥协一步，承认几个旧条约，换取列强的支持？   毛主席的回答斩钉截铁：“我们决不当李鸿章！”   1950年1月6日，北京市军管会贴出布告，语气毫无商量余地：废除一切不平等条约，取消外国驻兵权，各国在华兵营，限期七天之内全部撤空。   布告贴出去的当天，东交民巷的外国兵营门口就围了一圈人，七天的期限，像一柄悬在上面的刀。   美国总领事柯乐博坐不住了。   他提笔给周总理写了一封抗议信，信里搬出了1901年的《辛丑条约》，一板一眼地讲美国依据条约拥有在华“法定驻军权”，指责中国此举严重侵害美国的合法权益。   这封信递到外交部，没有停留太久。   外交部原封不动地把信退了回去，附上一句话：中美之间尚无外交关系，《辛丑条约》等一切不平等条约，新中国概不承认。   七天期限到了。   美国、法国、荷兰等国，乖乖交出了钥匙，撤离兵营。   这是中国近代史上破天荒的第一次——外国驻军，从中国的土地上，一步一步走出去了。   西方列强面子挂不住，舆论随即开始反扑。   各大西方媒体纷纷发声，指责中国“不遵守国际法”，“无视国际条约”，措辞一个比一个激烈。   这也正是那名记者在采访会上那番刁难的来由。   他问的不是一个问题，他是在代表整个西方舆论发起进攻，试图用“国际法”和“契约精神”这两顶帽子，将新中国的外交主张钉在道德的耻辱柱上。   面对记者的故意刁难，毛主席放下茶杯，神色平静地开口说道：“记者先生，如果强盗闯进你家，抢走你家的东西，还用刺刀顶着你的脖子，逼着你签下协定。等你把强盗赶走以后，你还会承认这些非法的、屈辱的不平等协定吗？”   话音落下，全场安静了片刻。   那名记者张了张嘴，没有说出一个字。   这个比喻没有任何绕弯子的余地。   所谓的“国际法”和“契约精神”，建立的前提是双方平等自愿。强盗拿刀逼人签下的字据，不叫契约，那叫劫书，叫卖身契，叫分赃书。   用武力逼迫弱国签下的不平等条约，从它诞生的那一天起，就不具备任何法律和道义上的合法性。 西方列强拿着这张纸，振振有词地讲“国际法”，讲“守信用”，不过是盗贼回来讨要当年抢走的东西，还要求失主对此心怀感激。   这层窗户纸，一句话就捅破了。   记者坐了下去，没有再追问。   毛主席这句反问，捍卫的是一个原则：新中国与任何国家的交往，必须建立在平等和相互尊重的基础上，而不是建立在旧时代列强用炮舰逼出来的那堆烂纸上。   此后不久，朝鲜战争爆发，中国人民志愿军跨过鸭绿江，硬碰硬地打出了一个停战协议。   用枪声，向全世界再次说明了同一件事。

和女朋友家里人聚餐，丈母娘突然问起我是做什么工作的。当时一桌子长辈瞬间全盯向我。 我回答：在搭建自动化交易系统。 丈母娘追问：那就是炒股咯？ 我说：不是，是全开源的。任何人都可以直接看到它的底层是怎么运行的。 丈母娘笑了一下：这听起来有点虚无缥缈，不太真实啊。 我没多废话，直接掏出了手机。 一个钱包在 6 周内跑出了 83% 的回报率。另一个钱包刷出了 710 万美金的交易量。还有一个更是把 600 美金硬生生滚到了 7,200 美金。 原本嘈杂的饭桌瞬间变得鸦雀无声。 丈母娘愣了一下，说：这……居然全是真的？ 我笑了笑：一分不差。 紧接着，我直接把这套开源代码库展示给了他们看。 第一个： 累计抓取了 8600 万笔以上的历史交易，包含了 Polymarket 上的每一个盘口结果。所有人都可以免费下载。 第二个： 这是一个顶级的做市商机器人，能同时在订单簿的双边挂单，甚至可以直接通过网页表格来操控执行。 第三个： 机器学习模式识别系统。之前那个 600 美金变 7,200 美金的暴利机会，就是它在所有人反应过来之前精准捕捉到的。 听到这里，她妈妈把手里的叉子放了下来，神色认真地问我：我妹妹的儿子能跟着一起做吗？他刚好也是个程序员。 其实真相就在这里： 在这个赛道，不需要你有金融学位，也不需要你有对冲基金的背景。你需要的，仅仅是代码和一颗充满好奇的心。 复制跟单：

朝鲜战争中，7名弹尽粮绝的志愿军战士被200名英军包围！就在这千钧一发之际，年仅19岁的小战士郑起用尽力气吹响了手中的冲锋号，谁也没想到⋯. 那是1951年1月3日的朝鲜釜谷里南山阵地，寒风卷着硝烟在焦土上盘旋，郑起所在的39军116师347团7连已经在这里坚守了整整一天一夜 。 战斗从拂晓打到黄昏，英军第29旅皇家来复枪团——这支被英国女王亲自授予“猛虎团”称号的王牌部队，在半小时内就向阵地倾泻了5000发炮弹，阵地上的积雪都被炮火烤化，又在零下20度的严寒中冻成坚硬的冰壳 。 连长厉凤堂身负重伤，指导员、副连长和所有排长全部牺牲，全连130多人打到最后只剩下7个满身血污的战士，每个人的弹药都已告罄，连步枪都成了烧火棍 。 郑起是连队的司号员，19岁的年纪放在今天还是个孩子，可他已经从军五年，入朝作战也有三个月 。连长临终前把那支勃朗宁手枪塞到他手里，用最后一口气说“守住阵地”，这句话像烧红的烙铁刻在他心上 。 他看着逼近的英军，那些穿着厚实军装、端着先进步枪的士兵，正一步步缩小包围圈，距离阵地前沿只剩40多米。身边的战友们都上了刺刀，眼神里没有丝毫畏惧，只有与阵地共存亡的决绝 。 “吹号！”不知是谁喊了一声，这句话像闪电劈开郑起的思绪。他猛地想起自己的职责，司号员的军号就是战场上的命令，是战士们的精神支柱。他顾不上头上呼啸的子弹，挣扎着从弹坑里站起来，双手紧紧攥住那把伴随他征战的军号，号嘴刚贴上嘴唇，就被冻得生疼。 他深吸一口气，把全身的力气都灌注到这把黄铜军号上，“嘀嘀嗒——嘀嘀嗒——”，冲锋号的旋律突然在阵地上空炸响，清脆而激越，穿透了所有的枪炮声，在山谷间反复回荡 。 奇迹真的发生了！正猫着腰往上冲的英军突然集体愣住，像被施了定身咒般停在原地 。他们面面相觑，脸上写满了惊恐，这支在二战中横扫欧洲的王牌部队，早就被志愿军的冲锋号声吓破了胆——联合国军总司令李奇微后来在回忆录里写道，志愿军的军号是“催命的女巫”，那声音总能让士兵们莫名溃散。 不知是谁带的头，一个英军士兵转身就往山下跑，紧接着，所有英军都像潮水般掉头逃窜，连滚带爬地退到了山下，原本即将形成的合围攻势瞬间土崩瓦解 。 郑起站在阵地最高处，看着敌军溃逃的背影，紧绷的身体终于垮了下来，重重地坐在雪地里。军号从他手中滑落，他才发现自己的嘴唇已经被号嘴冻得发紫，双手因为用力过度而颤抖不止。 身边的战友们也都瘫坐在地上，有人放声大笑，笑着笑着就哭了，泪水在布满烟尘的脸上冲出两道沟壑。他们知道，这不是军号有魔力，而是志愿军的冲锋号早已刻进了敌人的骨头里，成为他们挥之不去的噩梦 。 郑起捡起军号，紧紧抱在怀里。这把军号不仅吓退了敌人，更守住了阵地，为大部队的反击争取了宝贵时间。没过多久，志愿军援军就如泰山压顶般赶到，将英军皇家来复枪团两个连全歼，彻底打通了议政府通往汉城的公路 。当团长李刚和政委任奇智登上阵地时，看见的是7个衣衫被刮成碎片、满脸烟尘却眼神坚定的士兵 。 “谁在这里指挥战斗？”团长声音哽咽地问。郑起“啪”地立正敬礼，大声回答：“报告团长！司号员郑起！”团长和政委再也忍不住，冲上去和7个战士紧紧拥抱在一起，热泪交融 。 战后，郑起荣立特等功，志愿军总部授予他“二级战斗英雄”称号，他还受到了毛主席的亲切接见 。那把创造奇迹的军号，如今作为解放军辉煌战史的重要见证，静静地陈列在中国革命军事博物馆里，向每一位参观者讲述着那段铁血岁月 。 而郑起所在的7连，也因为这场战斗赢得了“钢七连”的称号，这个名字后来成为中国军队钢铁意志的象征，永远载入了军史 。 郑起后来在部队里继续服役，离休前任39军116师政治部副主任，他把那把军号的故事讲了一遍又一遍，告诉每一个年轻人，军人的勇气和智慧，有时比武器更有力量 。 他常说，那天他不是在吹号，是在和阵地对话，和战友们的灵魂对话，是在向敌人宣告，志愿军的阵地永远攻不破，志愿军的意志永远打不垮 。

社区运营最让人破防的瞬间，不是没人说话，是同一个问题被不同的人翻来覆去问了一百遍，你他妈像个复读机一样原地打转。​ ​ 问价格问功能问Bug问活动规则，你回过一次回过两次回过十次，然后第十一个人冲进来又是从零开始。更让人血压飙升的是答案其实全都在​ ​ 可能在Discord某个频道的旮旯里，可能在Telegram三个月前的聊天记录里，可能在某个早就不维护的Notion文档里，也可能在一个已经离职的运营同事的私聊记录里。​ ​ 但用户不会翻，新人运营不知道去哪找，产品经理更不可能每天手动看完所有反馈。所以社区越大人越多，知识反而越散越碎，运营越努力越觉得自己像台没有感情的问答机，每天都在重复上一天的人生。​ ​ 这也是我觉得@LuciusHQ LuciusAI值得看一眼的地方。它不像那种老式FAQ bot，只能回答你提前写死的那几个问题，用户换种问法立刻就报废，跟个只会背台词不会即兴的演员似的。 Lucius更像是嵌在社区里的一个AI teammate，它能记住用户问过什么，能理解这个社区的规则和语气，能把重复问题先接住，遇到它不确定的再转给真人，顺手还能把聊天里的反馈沉淀成以后可以查询的知识，不是回完就丢了。​ ​ Dubbing那个案例特别典型，Discord五万八千人，本来文档FAQ mod团队全都有，但用户还是不停地问重复问题，spam也会钻规则的空子。Lucius接进去之后不光是回答问题，在用户报Bug的时候能提前把该收集的信息结构化收好再交给工程团队，这就不只是省时间了，是把流程直接拉上一个档次。​ ​ 这里真正发生的变化不是AI替代运营，是运营终于不用一直站在社区门口当人工分流器了，像个门童一样每天对着一万个人说往左走是文档往右走是FAQ，这活儿谁干久了不想死。​ ​ Momen那个案例更有意思，以前用户反馈解决完就散在聊天记录里，产品团队开会还是靠记忆和直觉判断最近什么需求最重要，全靠猜。Lucius把这些互动变成了可查询的组织记忆，你可以直接问它最近用户最常卡在哪，它会从真实对话里提取稳定性问题、平台扩展需求、onboarding摩擦，而不是让你一条条去翻聊天记录翻到眼瞎。​ ​ 这才是社区AI真正有价值的地方，不是多回了几句话，是让每一次用户互动不再用完即丢。那些散落在聊天记录里的碎片终于有机会变成结构化的知识，运营的脑子终于可以拿来想事情而不是当搜索引擎。

这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：