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如何解决 AI 写文章的 AI 味儿？ 现在的 AI 写数学题或写代码很厉害，但在写学术论文、小说或百科文章时，经常产出空话连篇、表面流畅但缺乏真正深度的文字，这种低质文本常被称为“AI 废话”（AI slop）。 出现这个问题的原因在于，常用的 AI 评分系统很难辨别真正优秀的文字。研究人员发现，如果让目前的先进模型给文章打分，或者让它们自由制定打分标准，模型给出的分数往往偏向 AI 生成的内容，甚至给 AI 文本的分数远高于人类专家的原著。打分裁判本身偏好废话，训练出来的写作模型自然就会写出更多废话。 为了解决这个弊端，META 提出了一套名为 RL-XAR 的新训练方案，核心思路分为三步： 1）准备参照标杆：收集高水平的人类写作范例，比如真实的科研论文、名家小说和维基百科精选词条，截取前半部分作为上下文，分别让人类专家和 AI 模型顺着往下写。 2）训练评分规则：让 AI 裁判反复调整打分标准，直到这些标准能准确把人类高手的文本评为高分，把 AI 生成的文本评为低分，真正拉开两者的差距。 3）针对性强化训练：用这套校准后的高难度评分规则去重新训练写作模型，不断循环这个过程，逼迫模型改掉毛病。 META 在三个领域测试了这种方法： · 学术论文写作：模型需要补写论文中被拿掉的摘要、引言或结论。经过新方法训练的模型，不再像以前那样把整篇论文翻来覆去复述一遍，而是学会了精简和突出重点。原作者进行盲测评估时，新模型的胜率达到了 89%。 · 文学小说续写：续写普利策奖和诺贝尔奖得主的作品。模型改掉了乱用陈词滥调的比喻这一常见毛病，盲测胜率达到了 95%。 · 维基百科编写：根据标题直接写出正文内容。这项任务难度最高，模型虽然也有进步，但因为现有的 AI 裁判能力有限，提升幅度不如前两项明显。 所以，想让 AI 写出更像人类高手的深刻文字，关键在于先训练出眼光挑剔的评分标准，避免让模型用平庸的标准自我满足。 原文：

湾区夫妇被控枪杀跨性别女婿：死者麦金西是一名跨性别男性；嫌疑人是其妻子的父母张守勇（音）和陈诗丽（音）。记录显示他与妻子婚姻破裂，他曾指控妻子以及岳父母因其跨性别身份虐待他。

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77岁中国岳父母当街轮流开枪，枪杀《纽约时报》华裔女婿 加州都柏林运动场停车场，周六下午3点，大白天，旁边就是儿童游乐场。 40岁的《纽约时报》游戏工程负责人乔纳森·麦肯锡被两名戴口罩的人走近，轮流开枪，头部、胸部中弹，当场死亡。 警方很快抓到人：他的岳父母——77岁的张守勇和陈世丽，都柏林华人。两人没跑远，就在附近被路过的警察和目击者按住。现以一级谋杀、共谋、危害儿童等罪名关押。 更劲爆的是背景：去年麦肯锡被控两项虐童轻罪。报案人正是他的妻子、这对老人的女儿——称他把6岁儿子一巴掌打在脸上。他当时不认罪，只被要求上家长课。 77岁华人老夫妻，当着一堆孩子的面，在停车场轮流开枪打死女婿——让全美媒体炸锅。

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如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

2026年9月，两位出身清华大学博士、曾在新疆工作多年的“80后”厅级干部，均被调离实质性重要岗位。一位是今年45岁的原新疆克拉玛依市市长陈凯，在担任山西省阳泉市市长9个月后，突然被调任山西工程技术学院副院长；一位是曾获评“全国优秀县委书记”的41岁药宁，由新疆喀什地委委员、喀什市委书记改任新疆自治区团委副书记。

我认为这是至今为止我在 X 上发布的最重要的一篇文章。 内容节选自陈行甲《你，是孩子的前传》一书，让 AI 配了十几幅《认知觉醒》风格的插图帮助我们理解。 这是一次关于“育儿第一性原理”的解答，也能帮助我们成为更好的自己。 请不要交给任何一个 Agent，你来亲自读完！

陈一发儿，女版孙大午？以为去了美国，就是刷盘子的。发姐是新上海人，讲话夹着几个英文，感觉洋气？给发姐科普一下，美国很多工作不查身份。需求最旺的蓝领，以日薪计算，取中位数：1)屋顶工(Roofing)300美元；2)干壁/石膏板安装(Drywall)300美元；3)瓷砖与地板铺设(Tile/Flooring)400美元；4)油漆工(Painters)200美元；5)园艺与树木修剪(Landscaping)300美元… 到了美国，拿不到身份的，属于极少数，移民细节不科普。对于无身份的蓝领来说，收入从挣辛苦钱，跨越到高薪，关键在于掌握核心技术，如精密瓷砖、高压电排线辅助、喷漆、复杂木工，脱离单纯卖体力的阶段。再给科普一下，从1950年代初深港封锁至1980年代初，内地发生了数次大规模的“逃港潮”(如1957年、1962年、1979年前后)。这30年间通过陆路或海路偷渡进入香港的总人数大约200万人。

照片是摄影师田中方堂的知名摄影作品《拜堂》，记录了一对结婚45年的台湾老夫妻赤诚相见、深情对望的动人瞬间。 照片中的主角是结婚45年的夫妻——丈夫黄宜章与妻子陈惠美。两位老人全裸入鏡、真挚相望，卸下华丽的衣饰与外界的眼光，直面岁月留在彼此身上的痕迹，展现出爱情最本真、纯粹的模样。 透過鏡頭讓眼前這對年歲已過「從心所欲」的7旬老夫妻，在沒有任何衣裳的躲藏、彩妝的修飾下，展現對彼此感情最純粹的互動。