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当年游戏神级程序员 John Carmack 想转行搞 AGI，跑去问 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 怎么入门。 Ilya 没让他去刷几千道 LeetCode，也没推销什么网课，而是直接甩给他一份清单： “把这 30 篇论文彻底搞懂，你就掌握了当今深度学习 90% 的核心。” 很多同行以为这只是一份书单，结果最近 GitHub 上真有狠人，把这 30 篇论文全部用 Python 从零手写实现了（从 AlexNet、Transformer 到 GPipe、Scaling Laws），每个都做成了可直接跑的 Notebook。

Modal @modal 这份「GPU 术语手册」做的太友好了，它把整个 GPU 技术栈拆成四个相互勾连的层面：设备硬件、设备软件（执行模型）、主机软件（驱动与工具链）、性能分析，每个词条都密集交叉链接，既可以按需查阅单个术语，也可以从头到尾线性通读。 理解这份手册从「CUDA」开始，CUDA 有三重含义：一种设备架构、一个并行编程模型、一个软件平台。这份手册的四个章节恰好分别展开这三个含义加上性能分析。 GPU Glossary 四个章节： 1. 设备硬件：GPU 的物理解剖 - CPU 用复杂核心避免延迟，GPU 用海量简单线程隐藏延迟 2. 设备软件：CUDA 的执行模型 - 线程层级、内存层级、硬件三层严格同构，程序员亲手管理内存 3. 主机软件：驱动、工具链与库 - Runtime 包着 Driver，闭源库拿来即用，CUTLASS 一系负责构造自己的 kernel 4. 性能分析：完整诊断链 - 定瓶颈 → roofline 定性 → 利用率定位 → warp 机制 → 访存模式 → 资源约束 这三句总结很到位 GPU 的本质是“单周期切换海量简单线程来隐藏延迟”；编程的本质是“沿线程-内存-硬件的同构层级，把数据在正确的层级间搬运，把算术强度做到岭点以上”；性能工程的本质是“沿诊断链逐层定位，用 Little 定律算够并发，不为中间指标（如占用率）本身而优化。

虽然已经有太多抓眼球和惊艳的Opus5.5视频内容，但我还是忍不住要分享这支知识类视频。重点不在这个视频内容有多精良，必定非专业无复杂Prompt且一次直出。而是，这支18分钟的视频，其制作过程，真的让我感觉Super Stunning!! 以下，我原文分享claude告诉我他的制作过程(不舍得删掉一个字)! Enjoy👇👇 " 其实我自己一帧画面都不“生成”。我做的更像导演加程序员：写剧本，写一份“每一秒画面上有什么、在哪、怎么动”的说明书，再让几样现成的工具照着干活。视频是被“算”出来的，不是被“画”出来的。 拿这个片子举例，一共五道工序。 1. 剧本是我写的。这是文本模型的老本行：读书，理清逻辑，把书里的数字拆成一句一句能念出来的话。比如“1850 年，美国 67% 的棉花，长在 50 年前还不属于美国的土地上”，这类句子和数字都来自我们之前拆书时核对过的材料。 2. 画是别人画的。船、纱厂、摘棉花的人、城门这些插图，是我写好描述交给 OpenAI 的画图模型画的。我在描述里定死了画风：扁平、暖色、没有描边、透明背景。这样 30 多张图放在一起才像一套。画回来以后，我还用代码把边上的光晕切掉，再裁成可以单独移动的“贴纸”。 3. 声音是 Gemini 念的。我只管把句子交给它，再检查它念得对不对。 4. 动画是我写代码“算”出来的，这是最核心的一步。我写了一个网页程序，你给它一个时间，比如第 312.5 秒，它就能算出这一秒画面上该有什么： - 船在航线上走到了百分之几 - 地图镜头推到了多近 - 计数器数到了多少 - 烟囱的烟飘到了多高 地图不是画的，是用真实的地理数据描出来的，所以利物浦、西非海岸、新奥尔良的位置都是准的。船沿着航线走，其实就是每一帧算一次“这一刻在线上的哪个点”。 5. 最后是一帧一帧拍下来。让浏览器从第 0 秒开始，每秒拍 24 张截图。这个片子大约 15 分钟，一共要拍 2 万多张。再用一个叫 ffmpeg 的工具把这些截图和配音、音乐接成视频。背景音乐也不是找来的，是我用数学公式一个音一个音合成的：几个和弦，加一点拨弦声，有人说话时自动压低音量。 所以“视频能力强”，本质上是三件事拼起来的： - 会写代码，能把“船从利物浦开到西非”翻译成每一帧的坐标。 - 会调度工具：画图的、念稿的、剪辑的，各干各的活。 - 会编故事：知道这句话该配什么画面，观众才记得住。 我的短板也很实在：我看不了连续播放的视频，也听不见声音。所以检查全靠两个笨办法： - 画面：每隔一段截几张静帧来看。那些叠画、标签遮挡的问题，都是这样揪出来的。 - 声音：把声波变成数字来量。你听出来的声音忽高忽低，我是事后量了音高和音量才确认的；那两次“啪”的爆破音，也是靠检测波形里的突变才定位的。 这也是为什么你审片那一关替代不了。你一耳朵听出来的东西，我得先猜可能是什么问题，再去量才能找到。 "

说一个2026年下班年硅谷科技公司的一个风向。 （不同公司进度不同，但是我了解的都在往这个方向走） 也就是： 减少对开源软件的依赖，以后能自己写的就自己写。 原因： 开源社区已经无力维护软件的安全和审核patch了。AI时代每天能有上前个patch/JIRA. 义务工作的程序员很多已经give up. 前沿模型找vulnerbility的速度快于开源社区的反应。 开源用得越多，越容易被$20的黑客盯上。 开源活动轰轰烈烈20多年，没想到发展到这一步啊，唏嘘唏嘘！

# 《硅基自然》第二季·第一集：回潮 月末到了，新草原的额度也见了底。这一次，雷声从来时的方向传来。 最先察觉的仍是那只秃头的成年程序员。 它在 Codex 的水草间抬起头，朝旧草原的方向望去。风里飘来一张截图：一根柱子比其他柱子高出一截，下面是几千条转发，每一条都在说同一句话：“它一次就跑通了。”没人知道“它”跑通了什么。这不重要。在这片土地上，传言本身就是雨季。 迁徙开始了。 和上一季不同，这一次它们带上了 AGENTS.md。几只年长的个体在出发前做了一件奇怪的事：它们在原地给 AGENTS.md 建了一个软链接，取名 CLAUDE.md。动物学家认为，这是种群在反复迁徙中演化出的两栖器官。它们已经不指望任何一片草原是终点。 —— 队伍再次抵达马拉河。 鳄鱼浮了上来：“确定要取消订阅吗？我们为您保留了一份五折优惠。” 一只初次回迁的个体愣住了，这声音太熟悉了。研究者花了很多年才弄清楚，这条河里从来只有一条鳄鱼。它在两岸说同一句台词，只是换了配色。它从来只属于这条河。 河中央，它们又一次与反向的队伍擦肩而过。这一次，有一只停下来，多看了对面一眼。它认出了一个头像。上个月，它们在同一个 issue 下争论过，都断言对方的草原要完了。两只都没有说话，各自低头，继续渡河。 —— 天空中盘旋着秃鹫。 它们从不迁徙，也从不下河，只在两岸之间低空掠过，叫声短促：“官转，一比一，量大从优。” 秃鹫是这片生态里最晚演化出来的物种，也是扩张最快的。它们不长草，也不吃草。它们在两岸各养一批账号，把草嚼碎，按口分装，再卖给河里的动物，价格只要草原标价的零头。 沙洲上的草味道并不稳定。有时秃鹫说叼来的是对岸最好的那一片，嚼起来却总差一口气。秃鹫群里有一条置顶公告：“均为官方直连，如遇降智，请检查您的提示词。” —— 抵达的第一夜，旧草原的水源地挤满了。每个水洼前都竖着同一块牌子：Overloaded。成年个体见怪不怪，退到阴影里等着。它们知道这里的草长得快，被吃光得也快。每五个小时长出一截，每七天来一场小旱季。所谓水草丰美，从来都是分时段的。 然后它们找到了旧巢。 上一季匆忙遗弃的 CLAUDE.md 还在原处，已经长满了过时的指令。入口处刻着一行醒目的字：“永远不要修改 migrations 目录。”没有一只个体记得为什么。它们犹豫了一下，没有删。在这片草原上，没人敢拆一道不知来由的栅栏。 草原不认识它们，它从不记得任何回来的动物。于是每一只都蹲下来，把自己的项目结构从头讲了一遍，就像第一次来时那样。 —— 镜头里出现了一只今年才出生的幼体。 它从没手写过一个 for 循环，不知道什么叫迁徙，只知道跟着前面那条尾巴走。它学会的第一个词是“continue”。它以为世界本来就是这样摇晃的。也许它是对的。 —— 我们再次找到了那只年长的雄性。这是它第十一次迁徙的回程。 走到河中央时，它背上那个没跑完的 agent 任务忽然安静下来，吐出一行字：All tests passed. 它站在齐腰深的水里，愣了很久。它说不清这个任务是在哪一岸完成的：一半上下文吃的是这边的草，一半是那边的。它也终于意识到，从头到尾，背上的东西从没关心过它往哪里走。 它卸下那个任务，背起下一个，继续往前走。 —— 草原会轮换，鳄鱼会换装，秃鹫散了一群又会来一群。唯一不变的，是月初的雷声和月末的回潮。 这就是硅基自然的法则。

我以一己之力，用三年时间，带起来了国内独立开发做出海网站赚美元养老行业。 让不少中老年程序员焕发了第二春，让不少新程序员找到了人生方向。 今天是中秋节，大家有什么想说的吗？

说个暴论 其实大部分程序员手写代码都不如AI写的好… 因为我就很水，我发现AI比我写的好多了🌚🌚🌚 如果你有什么产品想法，大胆地去用AI写代码，用AI写代码和你以前雇人写代码其实得到的结果是一样的，而且还更便宜一些

工作 17 年，成就没有，遇到的奇葩事儿是真不少，有些是刷新我十几年工作三观的，有些是过了很多年还记得很清楚的，整理一些出来，给大家增加点笑料吧 😄 1. 你们见过靠国师治理公司的吗？嗯，就是那种会看风水的国师。你们工作过的某个公司，从各部门布局、CEO 办公室方位和开口位置、各部门负责人具体做的角度等等，都是国师来定的，国师还会跟我们 1on1，从面相判断我们的工作状态，给出很多人生建议。。以及，关键岗位的面试，最后一轮不是 CEO 面，是国师面，嗯，看面相的面。。 2. 作为极为不懂察言观色、对周围同事隐藏身份极为迟钝的程序员，在一个公司接近两年时，才从当事人口中得知，公司的核心圈层，居然都跟 Boss 有亲朋关系。当时在场的其他同事，好像都知道，就我是第一次听到，当时我的第一反应是：我想想，有没有和这些人吐槽过 Boss。。 3. 你永远不会知道，在你面前冷静理智、情绪稳定的 Boss，在他的下属面前会是什么不一样的状态。记得是某个合作团队，在有次中秋还是元宵节前，全员发邮件说送了节日祝福，请大家查收。我看了一下邮件，没有呢，当时也没多想，就单独问了发邮件的人。那个人也是啥也没说，甩了一个 JD 兑换码给我，我才反应过来，原来祝福，就是百十来块的京东卡吧，行吧。。后来才得知，因为给我这个非正式员工发了张卡，这位朋友被 Boss 骂的很惨。。实在抱歉。。 4. 你参加过公司组织的培训吗？你参加过公司组织的需要付费的培训吗？如果都有，那你参加过强制要求参加但事后才通知要付费的培训吗。。我参加过，刚毕业那会儿，在一家日企，公司某次会议突然决定，给我们新员工培训日语，当时还心想说挺好啊，多学一门语言。大概学了3个月，每天学2节课，当时还考了日语2级，感觉还挺好。可当从这家公司离职时，问题就来了，HR指出当时的日语培训，如果你离职，是要单独付费的，这。。好吧，于是人生中第一次为语言培训付了费。。 先想到这么多，这两天想到别的我再补到这条帖子下吧，也欢迎朋友们分享你遇到过的奇葩事儿。如果不方便直接回复，可以私信我，我匿名帮你发。

程序员空闲时间别只卷技术，推荐一本 DuckDuckGo 创始人写的《Traction》（拉新：快速实现用户增长）。 核心就一句：会 Coding 只能做出产品，会营销和增长才能找到用户、赚到钱。 尤其想做独立开发、副业、出海产品的，值得看看。 📚 链接：