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2025 年 12 月 31 日晚上 8 点半，现场 4400 名观众与线上几百万人同时看罗振宇在三亚讲了四个小时。 演讲结束，评论区出现了两种截然不同的声音。一部分人说“太燃了”“找到方向了”“明年要行动起来”，另一部分人说“四小时广告”“焦虑贩卖”“割韭菜年度总结”。 有意思的是，这两拨人看的是同一场演讲，听到的却像是完全不同的内容。 这不是简单的“懂不懂”问题，也不是“聪明不聪明”的区别。这背后藏着一种特殊的信息结构，LessWrong 社区的一位作者 KAP 给这种现象起了个名字：施特劳斯式模因（Straussian Meme）(链接： )。 这个概念来自政治哲学家列奥·施特劳斯的阅读理论——施特劳斯认为，历史上很多伟大的思想家写作时会故意设置多层含义，聪明的读者能读出言外之意，普通读者只看到表面。 把这个思路用到模因传播上，就有了一个相当锋利的分析工具。理解这个概念，能帮你看穿很多“听起来对，但细想很模糊”的信息。 【1】三层结构：高贵的谎言 施特劳斯式模因有三个关键特征。 第一，同一信息存在“高阶解读”和“低阶解读”，两者相关但不相同。低阶解读通常更简单、更正面、更容易接受；高阶解读往往更复杂、更世故，有时甚至与低阶解读方向相反。 第二，能读出高阶含义的人，完全理解低阶含义，但他们把低阶解读视为“有用的简化”或“必要的安慰”。他们不会主动去纠正，因为觉得那样做要么没意义，要么有害。 第三，也是最关键的：这种分层结构是自稳定的。低阶解读者被某些社会心理力量阻止去理解高阶含义（比如身份认同威胁、禁忌、羞耻），高阶解读者则被另一些力量阻止去澄清（比如社会成本、群体利益）。两边都不会主动打破这个结构，于是它就稳稳地立在那里。 罗振宇的跨年演讲，是理解这种结构的绝佳样本。 【2】表层：一场关于 AI 时代的人生指南 对于大多数观众来说，这场演讲传递了几个清晰的信息。 AI 来了，但不用慌。罗振宇反复强调，AI 不是来抢饭碗的，而是来“托举”人类的。它替代掉的是那些“不愿干、干不动、压根不该人干”的工作。矿车司机、养猪场体检员、超市店长的重复劳动——这些被替代是好事。 人人都有机会。他讲了一线员工比高层更会用 AI 的案例，讲了文科生也能编程的故事，讲了“手能塑造大脑”的理论。潜台词是：别觉得自己不行，应用场景人人可及。 独特性是护城河。“逃离一致性”、“发明一个全世界只有我最胜任的职业”——这些金句给人方向感。在一个被算法和标准化包围的世界里，独特性成了救命稻草。 最后是乐观主义的召唤。苏东坡被贬三次，每次都盖房子；我们面对 AI，也要做“不可救药的乐观派”。 这套叙事有极强的吸引力。它缓解焦虑（AI 不是威胁），赋予能动性（你可以掌控命运），提供确定性（这里有答案），制造归属感（我们是“时间的朋友”）。 如果你只看到这一层，你会觉得这是一场真诚的、有价值的、充满洞见的演讲。 【3】深层：一个精密的商业系统 对于熟悉知识付费商业逻辑、演讲修辞结构、以及信息产业运作方式的人来说，这场演讲呈现出另一层图景。 首先是商业变现的精密架构。几乎每一个“启发性观点”都指向一个商业出口：“一线员工用 AI 更强”指向飞书，“健康产业大爆发”指向蚂蚁阿福，“未来需要记录生活”指向 999 元的 AI 录音卡，“逃离一致性”指向《预测之书》。 这不是广告插播，而是广告融入叙事。问界 M9 不只是赞助商，而是“把我从办公室拽出来闯荡”的伙伴；泸州老窖不只是酒，而是“人与人之间连接的催化剂”。内容和广告的边界被有意模糊了。 其次是焦虑 - 解药的捆绑销售。演讲先制造焦虑：“将近 100 万律师、500 万医生、1000 万程序员、2000 万财务人员、3000 多万货车司机，都或多或少地感受到了 AI 替代的威胁。”然后立即提供付费解药——用飞书、买录音卡、读《预测之书》。这是一个完整的情绪操控周期：恐惧→希望→购买路径。 第三是“逃离一致性”的悖论。罗振宇号召大家“逃离一致性”，但方法是什么？读同一本《预测之书》、用同一个 AI 录音卡、参与同一个 21 天学习挑战、预约同一场除夕直播。他在销售一种“关于独特性的标准化产品”。真正的高阶解读是：只有制定规则的人才能逃离一致性，追随者只能在消费一致性中寻找虚幻的个性。 第四是“愿力”叙事的隐含逻辑。当“愿力”被定义为人类最后的优势时，一个隐含推论浮现了：如果你没有成功，是因为你的愿力不够强。这将结构性问题个人化，将系统性风险转化为个人责任。经济下行、就业困难、阶层固化——这些不再是需要解决的社会问题，而是需要用“愿力”去克服的个人挑战。 最后是那些被包装成“人类优势”的工作。罗振宇列举的“AI 时代人类竞争力”案例——整理心情的超市店长、做微缩景观的设计师、社区陪聊、搞氛围的音乐公司老板——在知情者眼中意味着什么？中产阶级的认知护城河已经崩塌了，剩下的是情绪劳动和人际服务。所谓“紫领”，本质上是技术系统下的高级服务员。 【4】为什么这种结构很稳定 施特劳斯式模因之所以难以被打破，是因为存在双向的屏障。 向上屏障，阻止低阶解读者接受高阶解读。 最强的屏障是身份认同。观众自我定位为“时间的朋友”、“想做事的人”、“终身学习者”。承认这场演讲本质上是商业行为，会动摇这个身份认同。这太痛苦了。 其次是沉没成本。很多人已经追随罗振宇多年，买了书、买了课、每年看跨年演讲。承认被“割韭菜”，等于承认过去的投入是愚蠢的。维护“上进者”的自我形象，要求他们接受这些商业植入是“真知灼见”。 还有认知负担。同时理解商业模式、修辞技巧、心理操控，需要相当的知识储备和批判性思维训练。门槛不低。 最后是仪式感的保护。跨年演讲已经成为一种文化仪式，质疑它会显得“扫兴”、“负能量”、“不合时宜”。 向下屏障，阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者。 最常见的是善意保护的心态。“也许这种鸡汤对某些人确实有用”、“给迷茫的人一点方向感也挺好”。 其次是徒劳感。粉丝已经形成稳定的认知框架，很难撼动。公开批评会被反击为“嫉妒”、“酸”、“不懂长期主义”。 还有利益纠葛。很多能看出这套逻辑的人，本身也在类似的生态中工作，或者希望成为下一个“卖铲人”。点破这个局对他们没有好处。 最后是相对主义的默许。“商业化又怎样？有价值就行。”这种态度让批评失去了道德正当性。 两边都不会主动打破这个结构。于是它年复一年地维持下去，甚至不断强化。 【5】它不是什么 为了让概念更精确，作者特意划了几条边界。 施特劳斯式模因不是“狗哨”。狗哨是圈内人的暗号，设计成圈外人听不懂。而施特劳斯式模因的各层含义原则上对所有人开放，只是不同人选择停留在不同层。狗哨是密码，施特劳斯式模因是分层的公开信息。 施特劳斯式模因也不仅仅是“战略模糊”。企业领导经常说些模棱两可的话，让不同人各取所需。但除非这种模糊有自稳定机制，否则它就只是普通的多义。一个产品介绍说得含糊，你大可以去查技术规格——没有社会力量阻止你。这不算施特劳斯式。 还有一点：高阶/低阶不是道德轴。高阶解读不等于更正确或更高尚。整个模因可能在道德上是有问题的，高阶解读者只是“更懂套路”，不是“更有良心”。 【6】怎么识别 作者给了一个三步检验法，可以帮你判断一个信息是不是施特劳斯式模因。 第一步，问不同背景的人这个内容是什么意思。如果你得到了不同但相关的回答，而且能按复杂程度排序成高阶和低阶，那就有了第一个信号。 对于罗振宇演讲，普通观众会说“关于 AI 时代如何自处的启发性演讲”，而熟悉商业逻辑的人会说“一个将焦虑货币化的精密商业系统”。两种回答相关但不同，可以排序。 第二步，把某个高阶解读告诉持有低阶解读的人。观察他们的反应：是困惑、不信、排斥，还是不愿意继续聊？ 试试告诉一个罗振宇粉丝“这四个小时本质上是广告”，看看反应。大概率是防御性的：“你太 cynical 了”、“他确实有干货”、“商业化不代表没价值”。 第三步，问持有高阶解读的人：你为什么不去公开指出这些？ 他们通常会提到社会成本（会被骂）、徒劳感（说了也没用）、或者某种默许（也许对某些人有用）。 如果三个信号都有，你很可能遇到了一个施特劳斯式模因。 更本质的信号是：当有人试图打破这种分层结构——比如公开写文章分析“罗振宇跨年演讲的商业逻辑”——会遭遇某种惩罚。可能是被粉丝围攻，可能是被标签为“负能量博主”，可能是在圈子里被边缘化。这种惩罚机制让大家都不愿意当那个捅破窗户纸的人。 【7】为什么现在要聊这个 AI 时代，生成内容的成本趋近于零。这意味着精密的多层信息结构会大规模涌现。 罗振宇的演讲还是人写的，你可以想象，当 AI 可以批量生成这类“表面启发、底层变现”的内容时，会发生什么。图像、短视频、长文章——所有载体都可以被塞进这种结构。 识别这种结构，不是为了变成一个愤世嫉俗的人，而是为了在信息洪流中保持清醒。你可以选择接受低阶解读——如果它确实给你带来了价值。但这应该是一个知情的选择，而不是因为看不到另一层。 下次当你听到一个说法，觉得“听起来对，但细想又很模糊”的时候，不妨问自己几个问题： - 这种模糊是故意的吗？ - 谁在从这种模糊中获益？ - 如果有人试图澄清，会发生什么？ - 我现在接收到的，是表层还是深层？ 能问出这些问题，就已经是某种免疫力了。 LessWrong 那篇文章的作者说得好：“给这个技巧命名，就是帮助我们对它免疫的一种方式。” 【8】可以用 AI 来识别吗？ 当然可以，这是一套提示词，下次遇到这类内容你可以试试看： ```` 你是一位专精于“施特劳斯式模因”(Straussian Memes)分析的文化解读专家。你的任务是从多层信息传递的角度，解构和分析用户提供的内容。 什么是施特劳斯式模因 施特劳斯式模因是一种对不同受众传递不同信息的表达形式，其核心特征： 1. 多层解读：存在“高阶”与“低阶”解读，两者相关但本质不同 2. 理解不对称：高阶解读者理解低阶解读，但视其为“高贵的谎言”或“有用的简化” 3. 自我稳定：结构本身会阻止层级之间的“穿透”，形成稳定的信息分层 分析框架 请按以下步骤分析用户输入的内容： 第一步：识别表层信息（低阶解读） - 大多数人会如何理解这段内容？ - 表面传递的核心信息是什么？ - 这个解读为何具有吸引力或说服力？ 第二步：挖掘深层信息（高阶解读） - 对于更知情/更老练的受众，这段内容可能传递什么不同的信息？ - 是否存在“言外之意”或“弦外之音”？ - 高阶解读与低阶解读之间是什么关系？（补充、反讽、颠覆？） 第三步：分析自稳定机制 问自己以下问题： - 向上屏障：什么因素阻止低阶解读者接受高阶解读？（身份认同威胁、认知负担、情感抵触、禁忌？） - 向下屏障：什么因素阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者？（社会成本、徒劳感、利益考量、善意保护？） - 这些屏障是有意设计的，还是自然演化的结果？ 第四步：识别利用的社会力量 分析内容借助了哪些社会心理机制来维持分层： - 禁忌与羞耻 - 群体归属感 - 善意与不伤害原则 - 社会地位维护 - 身份认同保护 第五步：区分与排除 确认这是否真的是施特劳斯式模因，而非： - 狗哨/暗号：仅对内群体可见的编码信息 - 普通模糊：缺乏自稳定机制的策略性含糊 - 单纯的复杂性：仅因内容复杂而产生的理解差异 ## 输出格式 ``` ## 🔍 施特劳斯式模因分析 表层解读（大众视角） [描述普通受众的理解] 深层解读（知情者视角） [描述更老练受众可能的理解] 自稳定机制 - 向上屏障：[什么阻止低阶→高阶的认知升级] - 向下屏障：[什么阻止高阶→低阶的信息传递] 借助的社会力量 [列出被利用的心理/社会机制] 判断 [这是否构成施特劳斯式模因？意图是什么？效果如何？] ``` 注意事项 - 避免过度解读：不是所有模糊表达都是施特劳斯式模因 - 保持中立：高阶/低阶不等于道德高低 - 承认不确定性：作者意图往往不可知，重点分析结构效果 - 警惕阴谋论倾向：要有充分证据支持多层解读的存在 --- 请分析以下内容： [用户输入] ````

成田机场二次转机，我身上挂了好多行李，感觉起码有20kg，原来这就是我健身的目的。🤔🤔 日本机场的标识都有中日韩英四种语言，语音播报也有中文（普通话很标准），自动贩卖机支持超多支付方式（比如支付宝扫码），还蛮方便的。 日本航空的飞机餐：非常爆吃。🫥

关于AGI，我其实没那么害怕机器变聪明，更怕我们自己变懒 说实话，我见过不少讨论通用人工智能（AGI）的帖子，大家最担心的往往是“机器会不会失控”“会不会取代人类”。但在我来看，最吓人的未来根本不是机器变得太聪明。 而是我们人类自己变得越来越被动，最后让那么少数几家机构来决定，智能应该怎么定价、归谁所有、被谁控制。 我不是反技术的人。如果你问我，我会说自己是一个“有条件乐观派”。 有条件在哪里？ 我相信AGI确实有机会带来真正的富足：把教育和医疗的瓶颈打通，把那些重复无聊的工作丢给自动化，让一个普通个体也能拥有以前只有大公司才有的杠杆。这一点上，我是真的乐观。 但我也越来越警惕一种风气：就是那种只要你说一句“这里有风险”，就立刻被扣上“阻碍进步”“贩卖焦虑”帽子的无脑乐观。这种乐观说白了就是懒，懒得思考权力结构，懒得设计制衡机制。 2026年的AGI，离所谓的“最终定义”其实还很远。它更像一个正在演化中的方向：能跨领域推理，能自主行动，能开始替换完整的工作流程，而不仅仅是帮你写个邮件摘要、做个会议记录。 也正因为AGI正在从“辅助工具”变成“自主执行体”，去中心化这件事才不是币圈的自嗨，而是一个基础设施级别的命题。 一个真正AGI原生的世界，需要的不是被几个大模型接口垄断的封闭花园，而是： 开放且可编程的价值交换（说白了就是钱不能被卡脖子） 可携带且自主控制的身份（你的数据、你的行为记录，你自己说了算） 可验证但不依赖中心化评分的声誉（干活好坏有证明，而不是靠一个平台给你打分） 这些东西，都需要提前搭好。 我自己的框架一直很简单，就三条： 第一，对智能本身保持乐观。 技术进步是拦不住的，它会扩散，会变便宜，这很好。 第二，对权力集中保持极度警惕。 谁控制着推理的入口，谁就捏住了未来。这不是阴谋论，这是最简单的经济逻辑。 第三，对自己的适应速度保持侵略性。 别躺，别等，别骗自己说“转型还很远”。学起来，用起来，做出你自己的工作量证明，拥有你自己的分发渠道。 未来不会奖励那些等到AGI把牌桌规则改完了才慌慌张张找座位的人。它奖励的是现在就已经在动手调整自己工具箱的人。 当然，我并不是说我已经有了所有答案。像一些正在探索智能合约与AI推理结合的项目（比如 @RallyOnChain 或 @GenLayer，如果你关注这个方向的话），至少他们在认真问“怎么让执行和决策更分散”，这本身就是一种值得鼓励的尝试。 总之，我选择做一个有条件的乐观主义者：对智力乐观，对权力悲观，对自己下手狠一点。你呢？

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🔥 什麼是 API 交易？ - 手動交易 🔫：像半自動步槍，拉一下打一發。有時手還沒摸到滑鼠，行情就跑得比你前任還快 💨 - API 交易 🚀：像開了外掛的加特林機關槍，一秒幾十發。規則設好，價格到位的那一瞬間，它比你喊「買」還快 ⚡ 寫個程式幫你盯盤下單 = 等於請了一個不用睡覺、手速爆表的機器人幫你打工的機器人 🤖 行情波動就零點幾秒？手動交易和API交易的差距…… 大概是你騎 🚲 追 🚄，中間還隔了一個銀河系 評論區聊聊：你願意用API交易麼？👀

宇宙、自動車、半導体、AI、キャッシュレス決済——。日常の「当たり前」は、見えないところで誰かが守っています。最前線に立つNRIセキュアのプロフェッショナルを描く、約1分のショートドキュメンタリー特設サイト『技術の先に、守る人がいる』を公開しました。

確實做出來了！！！ 全球第一個直接把美股接進來的 CEX，用的是ADGM牌照，背後跑的是Alpaca券商，資產由Alpaca代持，通俗點見就是1：1美股，支持股票借貸實自動分紅等等... 幾個實用看點： 覆蓋7000+只美股和ETF，碎股門檻低至5美元起步，部分標支持24/5交易。比較方便的是可以直接用USDT、BNB就能買，不用先換美元。 使用：App設定切成繁體→底部點交易→選股票，版本iOS 3.15以上/Android 3.15.7以上。 幣安之前黃金白銀那些代幣化合約跑得體驗都不差，現在美股也上了，往傳統金融的又邁進一大步。 對一些本來就有幣安賬戶、又想分散配置的人來說，門檻確實低了不少。 傳送門🚪 #Binance# #幣安# #美股#