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我要是知识分子家庭出身，从小被严格要求考上了东南本科研究生再考到清华去，毕业进了最难进的苏州电网，发现自己只能和小卖部家的女儿凑活凑活，女方唯一的优点还是没法量化的颜值，关键还被女的挑三拣四，我真感觉一辈子活到头了。

都来 X 了，那就先不装了。 简单自我介绍一下，顺便自嘲几句，免得以后认识了发现货不对板。😂 大家以后都可以叫我327 一个白羊男 17年被表姐夫死拽去广州车坡疯狂java学 学了半年装逼写三年经验居然进公司了 然而做不住觉得枯燥无味索然离职创业 18年 那时候就觉得时间不等人，孝顺不能等 误打误撞被二堂姐老公忽悠去罗湖开饭店血亏…. 后来得出结论 坑自己的永远是非常信任的人 19年开始折腾互联网，最早做抖音引流，卖过减肥产品，也算运气不错，人生第一个 100 万就是那时候赚到的。 后来开始什么都来过一次：贸易、绿化项目、运营、流量…… 然后颠沛流离的来到香港三年苟活到现在 总结下来就是： 有些许商业天赋，比较能折腾；赶上每一次风口，但基本每次都吃了一点屎 有赚到过钱，也交过不少学费。 现在重新来 X，算是从头认识一批人，也顺便记录一下自己接下来还能折腾出什么东西， 如果你也喜欢研究生意、流量、电商、互联网项目，如果你愿意主动一点 如果我的经历刚好能让你少踩坑 —— 欢迎关注，交个朋友。🤝 希望交更多目前在使用AI工具的朋友，因为本人还是小白，也只是个屌丝，愿意空杯心态 —— 不知名选手327

不要着急尝鲜。现在几乎每天都有新的AI模型、新的Agent、新的产品出来。很多人一看到新的东西，就马上去注册、测试、研究，生怕自己落后。但人的精力非常有限。你以为自己是在更早拥抱未来，很多时候，其实只是更早去趟坑。记住一个规律：真正有价值的东西，通常会留下来；能留下来的东西，才值得你长期投入研究。如果一个东西真的重要，你晚一个月研究，通常也不会错过它。所以不要被“新”牵着走。先看它能不能长期解决真实问题，再决定值不值得投入时间。先有问题，再找工具。而不是先有新工具，再给自己找问题。

我才知道上海还有这样的落户政策， 只要有大专学历， 连续3年缴纳三倍社保就能落户。 我一个邻居就多花了80万人民币(一个月交一万九)， 从而拿到了上海户口。 相比而言， 我当年靠着研究生学历落户， 确实是性价比最高的方式了

你可能刷到过这个“模拟果蝇大脑玩 Beat Saber”的视频。但不要激动的太早，不是真的在玩，视频里的运动输出是把模型过拟合（overfit）到一段预录动作序列上回放出来的，真正的视觉识别和强化学习还没做完。 右边的连接组是一张静态接线图，不是一个活的大脑。这些游戏演示是拿真实神经数据搭的互动玩具，看起来很酷，但离果蝇大脑独立打游戏还很远。 9 月 3 日，HHMI Janelia 研究所联合 Google Research 和剑桥大学，在 Cell 上发表了雄性果蝇完整中枢神经系统的连接组（connectome），包含 166,700 个神经元和 1.25 亿个突触连接，是目前最大的完整脑图谱。它覆盖了果蝇的大脑和腹神经索（相当于脊髓），第一次可以追踪从“看见东西”到“做出动作”的完整回路。 整个数据集以 CC-BY 协议开源。数据发布仅两天，佐治亚理工的研究生 Evan Smith 就用 GPT-6 Astra 把全部神经元装进了 Minecraft，之后 Beat Saber、Mario 64、Doom 版接连出现。之所以传播很快，主要是因为开源加上门槛够低。 这项研究真正重要的地方在于，之前已有雌性果蝇的连接组，现在雄性到齐，科学家第一次能在突触精度上比较两性大脑。结果发现只有 4.8% 的神经元存在性别差异，而且集中在负责决策的高级脑区，感觉和运动区域两性基本一样。也就是说，雄果蝇和雌果蝇看到的世界差不多，但处理方式在关键节点上不同，4.8% 的局部差异就能在全脑产生连锁效应。 下一步是脊椎动物。Google 和哈佛正在画斑马鱼的全脑连接组，小鼠部分脑区也在推进。 一些相关文章可以看：

韩国济州岛最近发现4具尸体，引发韩国网民对岛上可能存在连环杀手的担忧。 根据济州警察厅公布的最新统计，从2023年至2026年7月底，当地已接到2,914起18岁以上成人的失踪报案。 结合此前中国女留学生在韩遇害，中国女研究生在泰遭绑架等。 这是事件都在提醒：单身女生最好不要独自出国或出游。

一个身高1米93、金发碧眼、中文流利，自称是复旦大学研究生的美国人“王水牛”，一夜之间从海外博主代表人物，跌落到舆论口中的猎艳杀猪盘，也意外撕开了中国民族主义情绪的又一道裂口。

当代大学生研究生不建议做的三件事 一、嫖娼，这事属于严重的爽感跟后果不对等，被逮到的概率很低，但是被逮到一次，直接十几年的题白做 二、网贷，我前女友属于成功在两千元生活费的情况下滚到了三万，后来也是在家里的帮助下才摆平债务 三、网赌，这个不必多说，碰了的人，大概率一辈子就到头了

最近发现 Stanford Online 把研究生课程 CS329A：Self-Improving AI Agents 的完整课程录像放到 YouTube 了，一共 9 讲。 这门课基本围绕一个问题展开：AI Agent 怎么通过和环境不断交互，持续改进自己的能力。 内容从 Test-Time Compute、Verifier 和 RL 讲起，后面会进入工具/代码反馈、多步推理与规划、Deep Research、自我改进，以及 Agent 的长时任务评测。 我觉得比较好的地方是，它把现在很多散落在论文里的方向串到了一起：从「怎么让 Agent 多思考」，一路讲到「怎么验证结果、从反馈学习，再把这些能力放进更长的任务里」。 最近在关注 Agent 自进化的话，这套课很适合系统补一遍。 YouTube：