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找到兩張50年前，我和已故妻子，吳秀錦，在Caltech做學生時在實驗室的照片，勾起許多的回憶。她做的是原子核，我做的是半導體實驗。這兩者差距甚大，實驗室的規模天差地遠。我本以為自己的實驗很了不起，但進了他的實驗室，像劉姥姥進了大觀園，才知道什麼是真正的物理實驗室。 我們是1978年畢業的，我上了Caltech的檔案室把兩個人的論文都找了出來。我發現那一年總共有122個博士畢業，其中10個是華人，而這裡面有六個是來自台灣。 再看一看Caltech今年的畢業生，博士有265人畢業，其中79人是華人，光是姓李的就有九人。我不知道有多少來自台灣，我想絕大部分是中國大陸來的。與將近50年前相比，當時華人占的比例不到10%，而現在卻有三分之一。這個比例真不得了，知識就是力量，未來華人在科技領域扮演的角色，大概會獨步全球。現在中國，台灣崛起，跟這一大批在美國受了高等教育的人絕對有很大關係。 Caltech是一個很特別的學校，學校不大，人數很少，目前在學人數大約是2300到2400 ， 50年前在我做學生的時候，學生人數大約是1500到1600。當年大學部和研究生大約各占一半，現在則研究生佔多數。光從博士畢業人數來看，今年比50年前多了一倍以上，可是大學部人數增加大約只有20%。 今年Caltech畢業的博士生佔了所有畢業生人數的42%。這個數字應該是全世界所有大學之冠。若跟台灣相比，台大今年博士生佔所有畢業生人數的5.25%，陽明交大是6.3%。所以台灣的研究型大學與Caltech這種學校根本無法相比。他們性質完全不同。 我們經常強調要提高研究實力，也喜歡與世界一流大學相比，這真的是自找麻煩。從上面的這些數字就知道這根本無法相比。要比的話，只能比我們的學生在產業界的影響力。畢竟我們傲視全球的半導體和電子產業是我們訓練出來的這一群螞蟻雄兵造成的。他們也許做不出最頂尖的研究，但卻為台灣創造了奇蹟。 by CP Lee in FB

一边是硅谷富人把孩子送进 $7.5 万/年的 AI 私校，另一边，给普通人的答案来了。 ETS（GRE/托福出题方）+ 可汗学院 + TED 刚联手成立 Khan TED Institute：用不到 $1 万，重做大学。 按能力达标毕业、不看上课时长，课程由 Google、微软、麦肯锡直接定，学完发大厂认的证书。 两拨人做的是同一个判断：现在的学校，教不出 AI 时代要的人。区别只是——谁先上得起车。 📎 #AI# #教育# #高等教育#

很多受过高等教育的人其实不会用电脑，而且因为移动互联网这些年的普及，越不用就越不会用。我爸妈都是80年代开始用电脑工作的人，现在让下个软件根本不会，也不愿意打开电脑用agent。 今天去了一个ai agent线下的交流会，有人就是拿电脑来安装的，品牌大使说把这行复制进浏览器，对方问浏览器是什么。 一方面说明线下安装软件和教学是大有市场的，另一方面说明你要是会用电脑操作agent就已经跑赢99％的人了。

至于政府是否应该惩罚张靓颖在预审曲目之外增加节目，受过美国高等教育的人应该辩证地看：如果张靓颖是免费演出，每个月根据演出工作量从街道领取适量生活物资，那就应该敞开了让她唱，艺术自由万岁！如果她有资本背景（比如注册资金超过20万的演艺公司），那即使禁止她演出也只是略显粗暴，并无大错

X上聊中美的人分两种，一种觉得美国药丸，一种觉得中国药丸。 两种人都没看懂。 中国的护城河，是一套筛选管理者的机器。 一个官员从基层干起，乡镇、县、市、省，一层层往上爬，每一层都是淘汰赛。能走到管理一个省的位置，至少二十年、十几个岗位、几百万人口的治理经验打底。 体制内互相制衡，纪委盯着、巡视组查着、还有同僚竞争。 这套机器的产出，是全世界最大规模的职业管理者选拔系统。管政治、经济、外交的人，全是从实战里筛出来的。 天天喊体制不行的人，自己连个十人团队都没带过。 美国的护城河，是一套吸引冒险者的机器。 纳斯达克和S&P 500不只是两个指数，是全球资本的终点站。全世界最好的公司都想去那上市，全世界的钱都往那流。 股价撑住国力，国力吸引人才，人才搞出创新，创新再推高股价。 配套的是全球最强的高等教育，斯坦福、MIT给硅谷输血，哈佛、沃顿给华尔街输血，再加一套对失败极度宽容的创新文化。创业失败在中国是污点，在硅谷是简历。 两党制和选票制衡，烂人干四年就能被换掉。 这套机器的产出，是全世界最大规模的冒险家虹吸系统。 两套护城河，根本不是一个物种。 中国筛选的是管理者，美国虹吸的是冒险家。 中国的机器擅长执行确定性的事，基建、扶贫、产业政策、集中力量办大事。 美国的机器擅长探索不确定性的事，AI、生物科技、登火星、从0到1。 所以天天争中美谁赢的人，问题就问错了。 AI时代刚好卡在中间。模型创新靠美国那套，落地应用靠中国这套。 这就是为什么这场仗会打很久。两边的护城河，都是真的。 只站队一边的人还是没看懂。

拼多多才是真实的中国，你理解的中国，小红书上个个年薪千万，抖音上面个个年薪百万。但是我告诉你，在目前为止，中国受过高等教育的人仍然没有超过10%，而有护照的人就只有一个多亿，坐过飞机的人也没有超过10%。月薪在3000在中国都不叫低收入 各位，这才是最真实最庞大的中国，你天天盯着一二线城市看，却压根儿没有看到五环以外无比广阔的下沉市场。有人总说拼多多卖假货，可是拼多多从来没嫌你穷，反倒是你自己先看不起这个品牌。” ​拼多多为什么会长年累月都成为最火的电商平台，为什么会有无计其数的老百姓认可拼多多？不是因为拼多多卖的货多么硬，不是因为售后多么让人满意，不是因为质量多么有保证，不是因为商家的服务多么周到，仅仅因为两个字——便宜。便宜的背后是什么？是大家口袋里面没有钱，是大家一年到头赚那几个三瓜两枣，太不容易。大家也知道，便宜无好货，也知道，一分钱一分货，但是仍然把拼多多作为最佳的购物平台。说明拼多多刚刚契合了普通人的购买实力，最大程度地降低了普通人的经济负担，让普通人以最少的钱买到最有性价比的商品 ​根据相关数据，全国大概只有1/10的人坐过飞机，也就是说有接近13亿人还没有坐过飞机。受过高等教育的人还没有超过10%，拥有护照的人也没有超过10%。月薪2000多块钱的打工者遍地皆是，那些没有什么收入的中老年人也非常普遍。而月薪3000块钱的人，在社会上其实并不是低收入群体。因为普通人的收入有限，大家才会精打细算的过日子，才会把拼多多作为首选的购物平台。在大家心里，拼多多到底好不好不知道，但是拼多多对自己好，符合自己的经济情况，能够把自己的生活利益最大化 ​这个世界上的确有年薪百万、年薪几十万，甚至年薪几个亿的人，但那是极少数人，是普通老百姓看不见也摸不着的人。对于广大的烟火人间来说，年薪几万块是常态，月薪三四千是常态。别被网络里的虚假繁华带偏了认知，几乎每一个普通人都在精打细算，节衣缩食的过日子。你天天盯着一二线城市看，却压根儿没有看到五环以外无比广阔的下沉市场。哪怕在繁华的大上海，也会有各种各样的平民商场，衬衫一二十块钱一件，皮带一二十块钱一条，鞋子三四十块钱一双。千万不要觉得自己几千块钱的收入就怨天尤人，其实把你的收入放在整个大环境之下，已经不算低了，知足常乐吧

我对孩子的教育，其实本质上是希望他们早一点理解真实的世界运行方式。 我们这代人，包括很多受过高等教育的中国父母，往往没有真正接受过什么家庭教育。所谓的教育，就是让你读书、考第一，考不好就打骂、羞辱。这种教育模式和真实社会脱节严重，培养出一批“做题家”，看似高分，却缺乏基本的社会认知和结构理解，悟性被应试框架消磨殆尽。很多人直到中年才猛然意识到自己被困在一个封闭的逻辑系统里——那时为时已晚。 昨天儿子在游乐场玩赌博机，五分钟之内疯狂刷完了卡。我没有急着制止，而是准备告诉他人生的一课： “你以为再投一枚币就能爆机，对吧？可你永远差的就是最后一枚。” 这是我能在他童年最早期传授的资本市场法则。这个世界有无数系统，专门设计来让你相信“再坚持一下就能赢”，但事实上，它们靠的正是你“再坚持一下”的幻觉赚钱。 这不是关于金钱的教训，而是关于欲望结构、博弈机制与现实世界诱导机制的一课。孩子要学的不是如何赢，而是如何看清机制背后的诱导逻辑。这一点，我们当年没学会，也没人教。

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。

IEEE 2024年出具的针对计算机专业的指导大纲。可以看一下，尤其国内做教育的，高等教育的。有一些大纲模板可以借鉴。