与「花文」相关的搜索结果

すまいるニュース😊第一弾は、 AKB48ファンお馴染み！秋葉原にある家族経営の花屋「花文」さんの新しい試みをキャッチ！ @hanabunsan #すまいるニュース# #somegoodnews# #花文# #秋葉原#

【井上小百合チーム裏方より】 今回の井上小百合YouTubeチャンネル 「さゆチャン」は！？ 【井上小百合× 涼風花】 「美文字」になるための方法を学びました #井上小百合# #さゆチャン# #涼風花# #美文字#

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。

来週4/10(木)よる8時 ✋🏻 引退後初バラエティー！元横綱 #照ノ富士# 親方がゴチ初参戦でごきげんバトル！！ #せいや# が弟子入り！？ #増田貴久# のコーディネートで親方が大変身！ 🔷ヤベチャンマンに悲劇！ #岡村隆史# #小芝風花# #高橋文哉# #白石麻衣# #羽鳥慎一#

推荐下，这期 JL Collins × Steven Bartlett《The Diary of a CEO》 的完整播客采访。 很有哲理的财富观，推荐每个人看完结合自己的条件再规划下属于自己的路径： 1️⃣为什么要避免债务。 2️⃣支出低于收入成为习惯有多必要。 3️⃣投资剩余的钱，是未来的底气。 4️⃣学会先获得购买权，再消费。 他在36分钟的时候也谈到了对比特币的态度！ 正片2小时15分钟，链接放在最后， 也可以选择看看我下面有 GPT 的整理版和我的注解，不想听我啰嗦的可以直接去看正片。 JL Collins 就是《The Simple Path to Wealth》的作者， 先说我认为这期采访真正的核心：钱最重要的功能，不是让你买更多东西，而是让你越来越不需要向任何人低头。 也就是说，财富的终点不是消费能力，而是选择权。 这也是整期两个多小时反复回到的主线。 下面是 AI 按采访顺序的梳理： 00:00–03:27｜为什么写《The Simple Path to Wealth》 JL 最初根本没准备写一本畅销书，而是在博客上给女儿 Jessica 留下一套关于钱的知识。 他认为，一个人如果把钱的问题处理好，人生会容易非常多。不是因为钱本身能带来幸福，而是有资源的人拥有更多选择，没有资源的人很多时候连选择的资格都没有。 因此他写作的目标从来不是教女儿如何暴富，而是教她：如何避免因为钱而失去人生的自主权。 03:27–05:10｜绝大多数人对钱最大的误解 普通人的第一反应是： 有钱了可以买什么？ 房子、车、旅行、奢侈品…… JL 认为这是文化灌输给我们的默认思维。 钱当然可以消费，但还有第二个用途： 钱可以替你工作。 你工作→赚到钱→把其中一部分变成资产→资产继续产生钱。 于是慢慢发生一个巨大变化： 一开始，是你用时间换钱； 后来，是钱替你换时间。 所以他建议把“我能用这笔钱买什么”改成： “这笔钱将来能替我赚多少钱、买回多少自由？” 05:10–06:15｜什么叫财务自由 只要你必须每天出售自己的时间、劳动和注意力才能活着，你就仍然依赖某一个愿意付钱给你的人或组织。 老板、客户、公司、平台…… 所以财务自由不是“我有很多钱”。 而是： 工作开始变成可选项。 你可以工作，但不是“不工作就活不下去”。 这个区别非常大。 06:15–13:11｜为什么很多成功人士都有创伤 Steven 谈到自己的经历：年轻时冒险、辍学创业、拼命证明自己，很大程度来自内心的不安全感和创伤。 JL 观察到一个有意思的现象： 很多极度成功的人背后都有某种“我要证明自己”的东西。 创伤、不被认可、自卑、家庭问题…… 它可能成为非常强的驱动力。 但反过来，他也认识一些人，没有那么大的野心，只想过舒服、自由、平静的人生。这些人反而往往成长环境更加稳定。 这引出了一个问题： 巨大的野心究竟是一种能力，还是一种没有被治愈的伤口？ 采访没有给确定答案，但 Steven 明确提到，他认识的一些超级富豪并不快乐。 其中一个重要寓言：和尚与大臣 JL 的书开头有个故事。 两个童年好友，一个后来成为国王身边的大臣，一个成为清贫和尚。 大臣看和尚每天粗茶淡饭，就说： 你如果学会讨好国王，就不用吃这种苦了。 和尚回答： 你如果学会满足于粗茶淡饭，也就不用讨好国王了。 JL 说自己一直更接近和尚。 这其实是他全部财富哲学最简洁的表达： 降低欲望，也是一种提高自由度的方法。 当一个人的“必须拥有”越来越少，他需要讨好的人也会越来越少。 13:11–14:22｜钱与幸福的关系 JL 并不认同“钱能让你幸福”。 他的观点更细： 钱不一定增加幸福，但缺钱可以制造大量痛苦。 催债信、房租、账单、医疗费用、失业风险…… 这些东西会长期占据人的心理空间。 所以财富最先改善的，往往并不是快乐，而是： 减少焦虑。 而且金钱有放大效应。 一个本来就不快乐的人， 变成富豪以后仍然可能不快乐； 一个本身就很满足的人， 有钱以后会获得更多选择。 Steven 也谈到自己以前觉得 Range Rover、 豪宅会带来巨大幸福， 后来真正拥有以后， 发现心理冲击远没有想象中大。 JL 因此强调： 享受财富， 但不要要求财富负责治愈你。 14:22–15:59｜什么才是真正的 F.U. Money 一般人把 FU Money 理解为： 钱多到永远不用工作。 JL 说那其实叫 Financial Independence。 他定义的 FU Money 反而是： 走向财务自由途中已经积累起来的那部分钱。 哪怕你只有足够活六个月的钱， 它都已经开始改变你的行为。 老板羞辱你，你可以离职； 行业不好，你可以休息半年； 想去欧洲旅行，你可以辞职； 想换城市，你不用害怕三个月没收入。 所以财富不是到了终点才有用。 每增加一笔储蓄，你的自由其实已经增加了一点。 15:59–25:32｜采访最有争议的观点：年轻人未必应该买房 JL 不是反房地产。 他自己一生也买过很多房。 但他说： 房子应该首先看作一种生活消费，而不是自动等于一项好投资。 买房最大的问题不只是首付和房贷。 还有装修、家具、维修、房产税、保险、屋顶、花园、设备等等。 所以“我的月供和房租差不多”这个比较经常是错误的。 房租 2500 美元，你大致知道成本； 房贷 2500 美元，可能突然再来一个 2 万美元屋顶。 而且人买房时经常出现一个行为偏差： 银行说你最多可以贷 100 万，你就真的去买一个接近自己极限承受能力的房子。 于是房子开始绑架现金流。 买房真正被忽略的是机会成本和流动性 JL 和 Steven 都特别重视这一点。 20 多岁、30 多岁的时候，人的最大财富可能不是现有资产，而是： 未来几十年的机会。 工作突然要求你去纽约； 创业机会在旧金山； 你想去葡萄牙； 换行业； 认识了另一半； 都需要移动。 租房的人可以很容易离开。 房主却要卖房、承担交易成本，或者突然变成一个根本不想当的房东。 所以 JL 的结论不是： “永远不要买房。” 而是： 年轻且正在快速发展事业时， 不要低估流动性的价值。 等你已经非常有钱， 而且某套房确实提升生活质量，再去买。 那时候你是在强势位置购买， 而不是被房贷绑架。 25:32｜整本书浓缩成三句话 JL 的财富路径非常简单： 避免债务。 支出低于收入。 投资剩余的钱。 基本上整场采访后面的一个多小时， 都在解释这三件事。 26:49–36:03｜债务为什么如此危险 个人消费债务在他眼里几乎是财务自由的反面。 尤其：信用卡债务、消费贷、豪车贷款。 因为你不仅在为过去的消费付款， 还把未来的现金流提前抵押掉了。 他把债务形容成游泳运动员腰上绑着铅块。 不是绝对游不到终点，但难度大得多。 他的还债方法也很明确： 把所有债务列出来； 其他债务付最低还款； 集中现金优先消灭利率最高的债务； 然后第二高、第三高…… 这是数学上效率最高的一种方法。 “必须拥有”的暴政 JL 创造了一个很好的概念： Tyranny of the Must-Haves。 “我必须住这个区。” “孩子必须读这所学校。” “必须有两辆好车。” “必须每年出国。” “必须住大房子。” 每增加一个“必须”，自由就少一点。 他自己年轻时直接存收入的 50%。 但他说自己从没觉得这是“牺牲”。 他的心理账户是： 我不是少花掉了 50%。 我把那 50% 花在了购买自由上。 这一点我觉得是整期非常高级的一个重新定义。 消费其实经常是在购买自尊 Steven 讲了自己年轻时候一个非常真实的经历。 发薪以后立刻买大电视、PlayStation， 因为这些东西能让自己短暂感觉： “我成功了。” 过几天发现没钱，又把东西卖掉。 下一次发工资继续循环。 JL 提醒： 很多炫耀性消费，本质并不是需要那个东西， 而是希望别人通过那个东西认可自己。 他举 Ferrari 的例子： 你开 Ferrari 时以为别人想： “这个人真厉害。” 实际上别人很可能想的是： “如果我开这辆 Ferrari，我一定很帅。” 人家压根没那么关心你。 36:03–38:43｜他为什么不投资 Bitcoin 这里应该也是你比较关心的一段。 JL 明确表示： 他不反对 Bitcoin 存在，但自己不投资。 原因不是他说 Bitcoin 一定归零， 而是他认为 Bitcoin 对他来说属于 speculation， 而不是 investment。 他的投资标准是： 背后最好有一个持续产生经济价值的“发动机”。 企业销售产品、产生利润、现金流增长。 而 Bitcoin 在他的框架里没有这套现金流， 所以他无法估值。 Steven 反驳： 如果 Bitcoin 过去十五年的成功如此巨大， 本身是不是已经证明市场存在真实需求？ JL 承认： 完全可能。 Cathie Wood 等人的长期判断也完全可能最终是对的。 但他说他无法判断未来十年，所以选择不参与。 因此他的立场其实没有标题那么绝对。 不是： “Bitcoin 是骗局。” 而是： “Bitcoin 超出了我的投资框架，所以我把它归类成投机。” 38:43–46:37｜应该还房贷还是投资 答案取决于房贷利率。 因为提前还贷相当于获得一个确定性收益： 如果你的房贷利率是 7%，提前还款大致相当于获得一笔确定性的 7% 成本节省。 房贷利率极低时，投资机会成本更重要； 房贷利率非常高时，提前还款吸引力更高。 他随后解释了利率、房贷本金、利息以及为什么前期月供中利息占比较大。 他也说，不要试图精准预测“什么时候利率最低然后买房”。 因为利率同样很难预测。 最终还是回到： 现在是否买得起，这个房子是否真正改善你的生活。 46:37–55:13｜AI 时代，现在买股票安全吗？ JL 给出的答案很经典： 短期永远不安全，长期反而非常安全。 股票最大的特征不是“危险”，而是： 波动。 如果三年后要买房的钱、明年孩子读书的钱放进股市，很危险。 因为明年完全可能跌 30%、40%。 但如果是十年、二十年甚至更长的钱， 股票是人类历史上极强大的长期财富生产工具之一。 核心条件只有一个： 大跌的时候不能因为恐惧卖掉。 否则再好的资产都救不了你。 所以真正最大的投资风险，有时候不是资产： 而是投资者自己。 男人为什么投资经常不如女人 这里他们谈到一个有意思的行为： tinkering——手痒。 觉得： 这个配置再优化一下； 换个 ETF； 追一下热点； 择个时； 卖了再买回来…… JL 发现很多男性尤其喜欢这样做。 Steven 引用了一些男女投资行为的数据，核心结论是： 男性更倾向承担风险、频繁交易和择时； 女性往往交易更少、更长期持有。 所以即使男性经常“感觉自己更懂投资”，最终反而可能因为过度操作拖累回报。 JL 开玩笑说： 看来自己有非常强的“女性一面”。 他的核心仍然是： 少做事。 55:13–1:02:38｜复利真正发生时是什么样 采访展示了一张长期复利曲线。 早期非常无聊。 本金不断增加，资产增长并没有明显脱离投入的钱。 然后几十年后突然： 曲线翘起来。 JL 说他见过很多已经财务独立的人，反而问他： “我真的财务自由了吗？” 不是他们不会算数学。 而是复利增长到后期会快得令人产生不真实感。 他随后解释 4% guideline： 如果一年生活费 10 万美元， 大约需要： 10 万 × 25 = 250 万美元投资资产。 250 万 × 4%=10 万。 所以可以粗略用： 年度支出 × 25 作为财务独立目标值。 但他刻意不用“4% Rule”，而更喜欢叫 guideline，因为现实情况会变化。The Singju Post 复利最终有一个非常有意思的状态： “所有东西都免费了” 意思不是东西真的不要钱。 而是： 当投资资产每年产生的钱已经高于你的全部消费时， 新消费不再需要靠劳动补回来。 年轻时你舍不得买的东西，后来反而可以轻松买。 这也解释了他的财富哲学： 不是永远节俭。 而是： 先获得购买权，再消费。 而不是提前几十年透支未来购买权。 1:02:38–1:12:54｜“我年轻时不享受，老了有钱有什么意义？” Steven 提出年轻人非常自然的反驳： 20 岁不去旅行、不喝酒、不玩、不买东西，一直省钱，等到 70 岁一身钱，有什么意义？ JL 的回答不是让人苦行。 他首先反对： “享受人生=花很多钱。” 更有意思的是，他说 75 岁以后其实钱非常有用。 因为年纪越大，舒适、安全、医疗、便利的价值越高。 但他年轻的时候也并不是为了“75岁的自己”投资。 他 25 岁攒了约 5000 美元，就敢辞职去欧洲背包旅行。 所以： 储蓄不是只帮助未来的你， 它马上就在帮助今天的你。 5000 美元可能还不能退休， 但已经足够让一个年轻人敢辞掉不喜欢的工作。 他为什么主张储蓄率 50% 第一份正式工作年薪约 1 万美元，他直接存 5000。 他认为 50% 是一个非常强的 benchmark。 在市场正常的情况下， 坚持高储蓄率 + 投资， 大概十几年就可能走向财务独立。 当然这不意味着所有人都必须 50%。 他的意思是： 不要先问： “50% 怎么可能？” 应该先问： 财务自由对我到底值多少钱？ 有人选择星巴克、好房子、名车； 有人选择早点自由。 没有道德上的对错，是优先级不同。 1:07:08｜给孩子最大的投资礼物其实是时间 他特别建议，如果孩子已经有合法劳动收入， 可以尽早利用 Roth IRA 等美国税优账户投资。 原因不是那几千美元有多重要。 而是孩子拥有： 50 年、60 年甚至更长的复利时间。 他说财富积累最强大的变量之一就是： Time。 越早开始，后来需要付出的本金越少。 1:12:54–1:20:04｜税优账户到底有什么意义 他详细讲了美国的： 401(k)、403(b)、IRA、Roth IRA。 传统退休账户的本质通常不是“不交税”， 而是：延迟交税。 现在收入高时把钱放进去； 投资增长； 退休以后收入降低，税率可能下降； 再把钱取出来。 同时雇主的 401(k) match 基本属于： 应该优先拿的“免费钱”。 他也提醒： tax deferred ≠ tax free。 JL 自己反而出现了一个特殊情况： 退休后因为写书、事业成功，税率甚至比以前高， 因此传统税延策略对他没有达到典型效果。 1:20:04–1:27:39｜他到底买什么资产 答案极其无聊： 低成本、广泛分散的指数基金。 他的代表选择就是 Vanguard： VTSAX——美国 Total Stock Market Index Fund。 大约覆盖数千家美国上市公司。 为什么？ 因为他完全不知道未来哪个公司会赢。 但指数有一个非常厉害的机制： 赢家越来越大，自然在指数中的权重越来越高； 输家不断萎缩，最终被淘汰； 新的赢家自动进来。 JL 给它起了一个词： self-cleansing——自我清洁。 Sears 曾经像今天 Amazon+Walmart 一样强大。 后来 Sears 消失了。 但指数投资者不需要提前预测 Sears 会死， 也不需要提前猜 Amazon 会赢。 市场替你完成替换。The Singju Post 为什么他不直接买 Nasdaq 100？ Steven 提出： AI、机器人、自动驾驶都属于科技， 过去十年 Nasdaq 又表现极好， 那为什么不直接重仓科技？ JL 承认： 这个逻辑完全合理。 甚至过去十年确实会赚得更多。 问题只有一个： 你仍然是在预测未来。 今天科技领先， 不代表未来四十年始终由科技这个分类领先。 所以 JL 说： 我买整个市场。 科技继续赢——我已经持有科技巨头； 科技输了——新的赢家同样会自动进入我的组合。 所以他放弃一部分极致收益潜力，换来： 不需要预测未来。 1:27:39｜全片最好的投资比喻：啤酒与泡沫 JL 现场倒了一杯啤酒。 杯子里两部分： Beer = 企业真正创造的经济价值。 收入、利润、现金流、业务。 Foam = 市场情绪。 恐惧、贪婪、AI 故事、想象力、炒作、估值。 股价=Beer + Foam。 问题在于现实股票不像透明酒杯，我们很难知道到底多少是啤酒，多少是泡沫。 他拿 Tesla 举例： Tesla 当前估值中包含大量对机器人、自动驾驶等未来业务的预期。 如果未来这些业务真的实现： 泡沫会慢慢变成啤酒。 如果没有实现： 泡沫就可能消失。 巴菲特为什么那么厉害 用 JL 的啤酒逻辑： Benjamin Graham 早期寻找的是： 价值 1 美元的“啤酒”，市场只卖 0.7 美元。 巴菲特后来逐渐升级成： 与其极低价买垃圾，不如合理价格买极好的企业。 优秀企业： 品牌强； 竞争壁垒高； 盈利能力强； 管理优秀。 最难的地方不是分析。 而是： 拥有足够的耐心什么都不做。 所以他们谈到 Munger / Buffett 一个非常重要的投资原则： 不要妨碍复利自己工作。 1:33:40–1:36:06｜市场暴跌怎么办 答案： 不要卖。 2020 年疫情就是案例。 市场暴跌，恐慌蔓延。 但企业和经济最终恢复。 如果你因为新闻而清仓，可能在最低点附近离开； 随后又因为上涨产生 FOMO，在高位重新买回。 所以 JL 的方法很简单： 长期资金继续持有； 如果仍在积累期，甚至可以继续买。 真正危险的是： 把正常波动理解成世界末日。 短线交易和投资完全是两种东西 用“Beer/Foam”理论： 买企业未来几十年的盈利能力，是 investment。 试图预测明天、下周、下个月市场情绪产生的 Foam，是 trading/speculation。 后者在 JL 看来非常接近赌博。 他们也吐槽各种“教你稳定交易赚钱”的课程： 如果真的存在一个可以持续提款的秘密策略， 为什么最赚钱的业务会变成卖课？ 这不是说所有金融教育都是骗局，而是在提醒： 对“快速、稳定、高收益的交易秘诀”高度警惕。 1:39:26｜需不需要财务顾问 JL 对财务顾问整体比较怀疑。 他的一个有意思的判断是： 当你已经懂得足够多，能够识别一个优秀财务顾问的时候，你可能也已经懂得足够多，可以自己投资。 尤其要注意利益冲突。 比如顾问按照 AUM 收 1% 管理费。 你有 100 万美元交给他； 突然想拿 50 万提前还房贷。 如果他说“还”，自己的管理费收入立刻减少一半。 不代表他一定会骗你。 但： 激励结构已经产生冲突。 所以永远要知道： “给我建议的人，是怎么赚钱的？” 1:42:13｜JL Collins 自己到底怎么配置 他当时透露大致： 80% VTSAX 美国全市场股票 15% Total Bond Market 债券 5% Money Market / 现金类资产 另外有两处自住房性质的小房地产， 但在净资产中比例很低。 他已经 75 岁，这个股票比例其实非常激进。 他自己也明确说： 不一定适合其他同龄人。 债券的作用主要不是赚钱，而是降低波动。 他把“风险”重新定义： 股票短期风险大，因为波动； 但长期能对抗通胀。 债券短期稳定； 但长期可能输给通胀。 因此： 安全与否必须带上时间维度。 1:45:23｜Steven 现场问 ChatGPT：普通人如何财务自由 ChatGPT 给出的答案大意和 JL 几乎一样： 控制支出； 购买低成本广泛指数； 长期持有； 让复利工作。 JL 开玩笑： ChatGPT 应该是把他的书拿去训练了。 随后 Steven 又问： 怎样提高收入？ JL 的答案： 提高技能。 ChatGPT 的答案也类似： 学习市场需求高的技能。 1:46:26–1:49:33｜AI 时代应该学什么 Steven 讲自己年轻时候学 Social Media。 创业虽然失败，但因此站在了一个新行业浪潮最前面。 后来企业疯狂需要懂社交媒体的人， 于是那个失败经历反而变成极高价值的人力资本。 JL 由此讲： Failure 是成长的一部分。 甚至创业世界里， 有些投资人更喜欢经历过失败的创始人。 Steven 给未来孩子的建议很有意思： 如果不知道学什么， 去一个处于技术浪潮最前沿的 startup 工作。 哪怕它最后倒闭。 因为你会离创始人很近； 离问题很近； 离失败很近； 离新产业真正发生的地方也很近。 这可能比一个安稳的大公司职位学得更多。 1:49:33以后｜收入低不等于不能财务自由 JL 举了两个极端例子。 一个朋友一辈子收入可能没超过 4 万美元， 却最终财务独立。 另一个金融行业朋友： 90 年代奖金就有 80 万美元； 年收入大约百万美元； 结果仍然接近月光。 为什么？ 豪宅、车、孩子学校、社交圈…… JL 甚至认为： 高收入有时候反而是财务自由的障碍。 因为高收入会自动把你推入另一个消费比较体系。 普通人比较车。 富人比较房子。 更富的人比较游艇。 游戏没有终点。 收入越来越高， Lifestyle Creep 也越来越大。 所以： 决定财务独立的不是绝对收入， 而是收入与欲望之间的差值。 随后谈到了一个经常被忽略的财富杀手：离婚 Steven 讲了一个， 身价可能数亿美元的朋友正在经历长期离婚诉讼。 律师费、资产估值争议、 强迫出售长期持有的股票、税务损失、精神压力…… JL 的结论是： 选人生伴侣同时也是一个巨大的财务决定。 当然 Steven 也补充非常重要的另一面： 如果另一方为了家庭和孩子牺牲职业， 财富本身可能也是夫妻双方共同创造的。 所以他们并不是简单讨论“如何避免分钱”。 真正谈的是： 婚姻是你人生最大的经济合伙关系之一。 Prenup：其实每个人都有婚前协议 一个很有意思的观点： 即使你“不签 Prenup”， 你也并不是没有 Prenup。 你只是选择： 使用政府默认替你制定的 Prenup。 所以问题不是： “要不要规定离婚后怎么处理？” 而是： 你们两个人提前共同决定； 还是几十年以后让法律制度替你决定。 他们认为对于资产复杂的人， 提前认真讨论反而更加成熟。 JL 结婚 44 年最大的经验 Steven 问他： 怎么选对伴侣？ JL 本来一直说自己运气很好， 因为结婚前根本没认真谈过钱。 后来有一次当着妻子的面讲这个故事， 妻子直接纠正他： 两个人第一次约会的时候， JL 就已经跟她讨论储蓄率，甚至说： “你应该存下收入的 50%。” JL 才意识到： 原来财务观早就被自己自然表达出来了。 两个人长期婚姻稳定的一部分原因，就是： 在金钱价值观上高度一致。 1:59:53｜75 岁以后，他最大的遗憾是什么 这是整期采访后面突然非常深的一段。 JL 首先说： 他不太喜欢“如果当时……”这种思维。 因为你永远不知道另一条路是不是真的更好。 创业失败可能导致后来成功； 一次看似错误的选择可能塑造后面的你。 所以从人生路径角度： 他没有特别大的遗憾。 但有两个关于父亲的私人遗憾。 第一个遗憾：童年拒绝父亲的礼物 小时候父亲非常喜欢动手做东西。 有一次给他买了一个电动锯作为礼物。 JL 完全不喜欢，表现得非常失望。 他看到父亲脸上的受伤。 七十年过去，他仍然记得。 他说： 自己当时只是孩子， 也不应该过度责怪那个年纪的自己。 但这件事教会了他： 有时候礼物的价值不在礼物，而在送礼人的心。 第二个，也是他人生最大的遗憾： 父亲去世前的最后一次谈话 JL 24 岁时，父亲因为肺气肿住院。 去世前一天，父亲坐在病床边告诉他： 自己今晚可能要死了。 年轻的 JL 本能回答： 不会的，你会好的，别这样想。 结果父亲那天晚上真的去世了。 五十年以后，JL 才完全理解那个场景： 父亲根本不是需要一句： “别担心，一切都会好起来。” 他是一个已经知道自己即将死亡的人， 想和自己的儿子谈谈死亡。 JL 最大的遗憾是： 自己当时没有成熟到意识到这个邀请。 不是选错答案。 而是： 根本不知道那里存在一道选择题。 说到这里他明显非常动情。 最后谈到死亡 JL 说自己大概率认为： 死亡之后什么都没有。 但他同时对死亡非常好奇。 他并不急着死， 身体和精神状态允许的话仍然很喜欢活着。 只是到了 75 岁，他会好奇： 如果自己错了呢？ 如果真的存在另一边呢？ 最后的问题：人生到底什么最重要？ JL 给出了一个很反鸡汤的答案： 从宇宙尺度上看，什么都不重要。 人类在宇宙时间尺度里只是极短的一瞬。 一个人的生命更短。 所以他不相信宇宙赋予每个人某种宏大使命。 但是，他认为这反而是一件解放人的事情。 因为：既然没有必须完成的宇宙任务， 那就：好好生活；善待别人；尽可能享受这趟旅程； 利用你拥有的自主权，把唯一这一生过好。 他说的不是： “人生没有意义，所以什么都不用做。” 恰恰相反： 正因为没有第二次， 所以更应该把这一次过好。 所以我很喜欢他这段发言。 最后 Steven 播放了一首关于“God on the Train”的诗，主题也与 JL 的观点呼应： 不要为了某个遥远的天堂忽略眼前这一生，善良、不伤害别人、认真活着，本身可能已经足够。 我看完整期以后，认为最值得记住的是下面这一套递进关系：钱 → 资产 → 现金流 → 选择权 → 不被迫 → 自由。 很多人财富增长以后，走的是另一条路：钱 → 消费升级 → 固定成本升级 → 欲望升级 → 必须赚更多钱 → 更不自由。 两个人可能拥有完全相同的净资产，最后得到的东西却完全相反。 这才是 JL Collins 这期采访真正想讲的东西。 而他那句“把收入的 50% 花在自由上”的思维尤其值得琢磨——储蓄不是没有消费，而是在消费一种看不见的东西：未来不必向任何人低头的权利。 视频链接：

第2回「なんか良い」の正体👀⁉️ 今日も良く見えるデザインの「なんか」を、種明かししていきます！ 今回のテーマは、 「情報量が多いのに、なんでごちゃごちゃして見えないの？」 違いは「要素の数」じゃないんです。 減らしているのは、目が別々に認識する「まとまり」の数です✨ 今回のグラフィックも、細かく見れば文字、写真、花、矢印、バーコードなど、たくさんの要素があります。 でも、ぱっと見で認識するのは大きく4つ。 ①上部のタイトル群 ②人物・衣装・花 ③右下の矢印 ④下部のコピーとバーコード 人物・衣装・花は重ねて、一個のビジュアルに。 矢印は形と向きを揃えて、3本を1つのまとまりにしています。 要素をそれぞれ独立させず、いくつかのまとまりとして見せる。 そうすると、情報量が多くても、視線があちこちに散ら散らばらないわけです。 「要素が多い＝ごちゃごちゃする」 ではないんですよね✨ 情報量を減らす前に、 目が追う「まとまり」の数を減らす！！ これを意識するだけで、 情報量はそのままでも、見え方はかなり変わります！

前OpenAI的Andrej Karpathy搞了个疯狂的项目 用1000块美金训练出来的ChatGPT，代码少到不行，核心逻辑全看得懂 从预训练、微调到强化学习，整个LLM开发流程浓缩在几个Python文件里 最绝的是，你真的能花几万块自己从零训练一个能聊天的模型，还能执行代码 不像其他项目一堆黑箱设定，这个能让你完全搞清楚大模型怎么跑的 想理解AI原理的话，现在没比这更好的教材了👇

Vercel 官方这次真是把路给走宽了，前端全栈狗直接原地起飞。 以前组一个能直接上生产环境的 Next.js 架构，配置 Auth、支付、数据库、邮件，不花个两三天折腾配置根本下不来。 结果 Vercel 直接开源了 next-forge（目前 GitHub 7.5k+ Stars，MIT 协议）。这玩意儿不是那种玩票性质的 Demo，而是直接按照生产级标准给你搭好的 Turborepo 模板。 这波有点狠，核心配置全给你拉满了： 开箱即用：直接整合 Clerk/Kinde（鉴权）、Stripe（支付）、Resend（邮件） 全栈打通：自带 Prisma/Drizzle ORM + Tailwind CSS，样式和数据库秒搞定 Monorepo 架构：内置 App、文档、营销页三合一，大型项目无缝扩展 自动化爆表：CI/CD、Sentry 报错监控、PostHog 数据分析全部插好接线 白嫖党狂喜：纯开源 MIT 协议，商业化项目拿来即用，不用付一分钱 简单来说，就是把原本需要高级架构师干一整周的脚手架搭建工作，变成了一行指令直接生成。独立开发者和 SaaS 创业团队直接省出一个人的工钱。 🔗 传送门：

兄弟们你还在用Codex每月单纯消耗Token吗？ 我朋友靠闲鱼 + Codex，都赚了 16 万。 一开始我也不信。 后来他把后台和聊天记录给我看，我才发现，闲鱼上最火的根本不是“卖 AI 工具”。 而是帮人解决那种特别具体、特别烦、但又有人愿意付钱的小需求。 比如： Excel 自动整理 批量改文件名 爬取公开数据 把一个网页小功能做出来 公众号排版工具 小红书文案采集整理 店铺订单自动统计 这些东西听起来不性感。 但闲鱼上真的一堆人在搜。 以前接这种单，最烦的是沟通完还得自己写、自己调、自己改 bug。 一天做不了几个。 他现在的打法很简单： 先在闲鱼搜需求词。 看哪些帖子收藏高、咨询多、成交多。 然后把需求整理成一句清楚的话，直接丢给 Codex。 让它出脚本、改代码、补功能、写说明文档。 自己负责测试、打包、交付。 最狠的是，很多需求可以复用。 第一个客户花时间做完，后面只要改几个字段、换个页面、调个格式，就能继续卖。 所以他不是每一单都从零开始。 而是在闲鱼里找高频需求，用 Codex 把交付速度拉起来，再把成品变成一个个小模板反复卖。 这才是我觉得最骚的地方。 别人还在问 Codex 能不能取代程序员。 他已经拿 Codex 当外包小弟，在闲鱼接单了。 而且闲鱼这种地方很真实。 客户不关心你用了什么模型。 也不关心你技术栈多高级。 他只问一句： 能不能今天给我弄好？ 你能交付，钱就来了。 我看完只有一个感觉。 AI 赚钱最猛的地方，可能不是发什么宏大项目。 而是去那些土得掉渣的平台，捡一堆真实到不能再真实的小需求。