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有了Codex之后，一切都变了… belike 桌面文件夹乱了，打开Codex，给我整理一下。 3m后，done。 电脑内存不够了，或者变卡了，直接打开Codex说，给我修理一下。 10m后，done。 想刷个机，打开Codex，把网址丢过去，插上数据线，你给我刷一下。 10m后，done。 想做个个人网站，打开Codex，尽情口喷几十分钟，然后说，交给你了，不要来烦我。 3小时后，done。 想把一大堆表格整合起来，抽取数据，打开Codex说交给你了。 20m后，done。 想用尚雯婕英语学习法学习英语，随便找一个喜欢的英语演讲链接丢过去说，给我把字幕提取出来。 5m后，done。 看到喜欢的英语文章，直接把链接丢过去说，给我做成中英文对照加批注的PDF版本发邮箱。 5m后，done。 变了，一切都变了，再也回不去了。 #codex# #ai# #gpt# #AI人工智能#

说起被AI干死的公司，不得不提一嘴作业帮和猿辅导，大家还记得前些年这两家铺天盖地的广告主打拍照搜题“黑科技”吗？不会的作业，只需要拍个照上传到APP，就可以很快得到答案，随着AI的发展这两家公司已经被淹没在时代的洪流里了，但是你应该也好奇过，在那些年没有AI人工智能的时代到底是怎么实现拍照搜题的呢？结论就是大力出奇迹，没有智能，全靠人工。 在2018年作业帮创始人侯建彬骄傲的说依托背后百度的资源和超过2万名兼职老师，收录并解答了上亿规模的题目，这些题库是公司最大的护城河。 而猿辅导从2013年开始就通过招聘大学生，并搜集海量的试卷和教材，每答1题就可以得到5块钱的奖金。 根据相关报道，几年前K12赛道爆火的时候，作业帮和猿辅导累计融资数十亿美金中，有将近一半都拿来投入到题库建设中，也就是给大学生和老师发钱答题。 那时候这两家公司都跟军备竞赛一样疯狂搜集题目发钱找人来答，毕竟深信不疑这就是自己最强的护城河。 直到有一天，AI来了....

我越来越发现三个水枪手做的节目挺有意思，有的分析也挺有深度，这期通过对比中国、日本、美国的高校借阅榜和图书畅销榜，深入剖析了各国的阅读习惯，并得出了相对悲观的社会学结论。 一、 各国大学生及社会畅销书榜单对比 1. 中国：停滞在20年前的老书与网络爽文 山东农业大学（代表普通高校）：文学类前十名全是经典老书，如《杀死一只知更鸟》《嫌疑人X的献身》《活着》《我与地坛》《围城》。社科类前十名则充斥着“心理鸡汤”（《被讨厌的勇气》《蛤蟆先生去看心理医生》）以及《毛泽东选集》和多本《明朝那些事儿》。 清华大学（代表顶尖高校）：年度借阅榜单依然是《毛泽东选集》《红楼梦》《明朝那些事儿》《三体》《哈利波特》《平凡的世界》《乡土中国》《天龙八部》等老书。 社会总榜（当当网、微信读书）：无论怎么看，中国人买得最多的依然是这几本“老三样”（《活着》《三体》等），以及大量的教辅书、考公考证资料和儿童绘本。 网络文学榜：主播特别提到，中国大众真正阅读量极高的是晋江、起点等平台的“网络爽文”（如霸道总裁、修仙逆袭、耽美等），这些书名夸张，内容通常不需要深度思考。 2. 日本：更新极快，兼顾轻娱乐与深度哲学 东京大学：前十名借阅榜中包含大量的哲学、语言学和社科类科普书。例如《思考的整理学》（教导逻辑思维）、《闲暇与无聊的伦理学》（斯宾诺莎哲学普及）、《中动态的世界》（语言学概念），以及探讨犹太人历史的书籍。 社会总榜：日本是一大出版强国，畅销榜上的书几乎全是当年出版的新书。日本人的阅读面极广，既有海量的轻小说、推理小说、连载漫画等休闲读物，但同时，获得“本屋大赏”等严肃文学奖项的作品也能迅速在全社会大卖。 3. 美国：紧跟当下社会现实与人物传记 由于缺乏大学图书馆数据，主播主要参考了纽约时报和Goodreads的畅销榜。 非虚构类（Non-fiction）：美国人极度偏爱最新的人物传记和回忆录。榜单上充斥着格莱美得主、播客主持人、参议员的回忆录，以及关于苹果公司50年历史、AI（人工智能）前沿探索、神经科学等紧贴时代脉搏的书籍。 虚构类（Fiction）：绝大多数也是最新出版的当代小说、科幻小说（如《挽救计划》）和悬疑小说。 二、 各国人民读书习惯分析 1.美国人：通过阅读了解“现在” 美国社会的阅读习惯将其作为了解当下世界运行规律的重要窗口。读者渴望知道现在社会发生了什么，前沿科技到了什么地步，成功人士是如何思考的。因此，新出版的传记、科技科普和当代小说占据了绝对的主流。 2.日本人：将阅读作为公共生活习惯 日本人的阅读习惯是深入骨髓的。虽然在地铁上很多人看的是漫画或轻小说，但庞大的读者基数支撑起了一个健康的出版金字塔。即使是极其深度的社会学和哲学书籍，在日本也有稳定的受众。他们能够做到“娱乐阅读”与“严肃探讨”的并行。 终生阅读量极低：主播认为，绝大多数中国人可能一辈子就读了5-10本最著名的经典（如《活着》），一旦完成这些“打卡式”阅读，就不再接触新书，转而投入短视频的怀抱。中国缺乏一个持续为新书买单的成熟读者群。 功利与逃避：读书主要为了考试（教辅）或缓解心理压力（心理鸡汤）。 对真实世界的集体回避：中国读者极少阅读探讨当代社会现实深层次问题的新书或当代人物真实传记。底层大众更是沉迷于无需动脑的网络文学中寻找虚拟的情绪价值。 三、 原因 主播们在视频最后得出了一个非常悲观的结论：中国社会的整体深度阅读习惯正在走向崩溃。他们将这一现象归结为以下几个根本原因： 1.出版审查制度的负面影响：严苛的审查制度使得中国极难出版真实的当代人物传记或具有深度的非虚构社科著作（容易碰触历史定论和现实红线）。出版社为了规避风险，只能一遍遍地再版四书五经、四大名著等“安全”的老书。 2.缺乏专业权威的引导：中国缺乏像日本那样具有公信力的民间文学奖项来引导大众阅读严肃文学，导致图书市场“泥沙俱下”。 3.思辨能力的退化：在短视频的冲击和网文的包围下，年轻一代越来越排斥需要较高门槛、会带来阅读困难和认知挑战的深度严肃书籍。真正的“读书”（即通过阅读去质疑权威、探求历史真相）在中国具有一定的痛苦感甚至危险性，因此大多数人选择了回避。 PS: 1, 发达国家跟发展中国家其中一个最大的差异，还真的是民众的读书习惯和数量！多年前的一张图片，展示发达国家的人民在地铁里只看书不玩手机，后来被调侃为是因为外国的地铁手机信号差。其实信号差不差，发达国家的人民在地铁里读书的场景确实比发展中国家要常见的多。 2，发达国家的另外一个特点，就是各个群体的兴趣点非常的多样和庞杂，有喜欢看短视频的，也有喜欢看书的，相互之间基本影响不到，并且各个群体都非常的大，发展中国家就更趋于单一化，从众化。 3，我个人看书比较集中的时期只有一个就是高中阶段，为了找作文的金句和素材看通俗经典。后来大学时期以及出国后，开始看更多外国经典，但数量有限。

今天最大的AI圈消息 Andrej Karpathy 是当今全球人工智能领域最具影响力的技术人物之一，被很多人视为“连接 AI 理论研究、工业落地与大众传播”的代表性人物。他出生于斯洛伐克，少年时期移民加拿大，本科毕业于多伦多大学计算机专业，之后进入 Stanford University 攻读博士，师从著名计算机视觉学者 Fei-Fei Li。在斯坦福期间，他专注于深度学习和计算机视觉研究，参与了 ImageNet 时代卷积神经网络爆发期的重要工作，也是在这一阶段奠定了他在 AI 圈的知名度。 毕业后，他加入 OpenAI 创始团队，是 OpenAI 最早的一批核心研究人员之一，参与了 GPT 系列和生成式 AI 的早期探索。随后他转投 Tesla，担任 AI Director（人工智能总监），成为特斯拉自动驾驶 Autopilot/FSD 神经网络体系的核心负责人之一。他主导推动了 Tesla 从传统规则式自动驾驶转向端到端视觉神经网络路线，被认为深刻影响了现代自动驾驶行业的发展方向。Tesla 大规模使用摄像头+神经网络替代激光雷达的技术路线，背后就有他的重要推动。 除了技术能力之外，Karpathy 在全球 AI 社区影响力极大的原因，还在于他极强的技术表达能力。他擅长把复杂的大模型、Transformer、神经网络训练机制，用非常直观、工程化的方式讲清楚。他提出过著名观点“Software 3.0”，认为自然语言正在逐渐成为新的编程接口；其经典言论“The hottest new programming language is English（最热门的新编程语言是英语）”在 AI 圈广泛传播，也象征着大模型时代 Prompt 与自然语言编程的重要性。他发布的 nanoGPT、神经网络课程、LLM 工程实践教程等内容，被大量开发者、研究人员和创业者视为入门大模型的重要学习资源。 2026 年，他宣布加入 Anthropic，重新回到前沿大模型研发领域，引发整个 AI 行业高度关注。很多业内人士认为，Karpathy 的职业轨迹本身几乎贯穿了现代 AI 的几个关键阶段：从 ImageNet 深度学习革命，到 OpenAI 的生成式 AI 崛起，再到 Tesla 自动驾驶，以及如今的大模型竞争。他不仅是一名研究员，更像是“AI 工程化时代”的代表人物之一，在学术界、硅谷创业圈、自动驾驶行业和全球开发者社区都拥有极高声望与长期影响力。

吴恩达怒批“AI 导致失业论”！我在新加坡看到的真相：企业正排队花钱抢人 “AI 马上要砸掉所有人的饭碗了！”——这段时间你肯定被这种恐慌新闻刷屏了。 但就在这几天，AI 泰斗吴恩达公开发文怒批：“所谓 AI 引发大规模失业，纯粹是不负责任的恐慌故事。大家必须立刻停止这种炒作！” 为什么？听我给你讲讲宏观的谎言和我在新加坡看到的微观真相。 第一，谁在推动“AI 失业”的恐慌？ 吴恩达一针见血：这是三股力量在推波助澜！ 1️⃣ AI 大模型公司： 极力渲染 AI 能取代人类，是为了拉高定价锚点。既然能帮你省下 10 万美金的人工费，收你 1 万美金订阅费不就显得很划算？ 2️⃣ 传统大厂： 需要“AI 提效”的借口，掩盖自己疫情期间盲目扩招后的“裁员遮羞布”，讨好华尔街。 3️⃣ 媒体： 天然偏爱恐慌。“AI 灭绝人类”永远比“AI 改变工作流程”更有流量。 历史上盲目恐惧“人口炸弹”和“脂肪”都带偏了社会决策，今天绝不能再被“AI 失业论”洗脑！ 🇸🇬 第二，实地走访新加坡的真相：根本招不到人！ 昨天我走访了新加坡国立大学（NUS）的计算机教授，真实情况是：懂 AI 的学生供不应求！ 企业甚至愿意交几千新币的“排队费”来买一个进场抢人的名额。 这种恐怖的需求不仅来自科技巨头。昨天我还走访了一家新加坡本地的传统蛋糕店，老板都在想方设法用 AI 改造订单系统和生产排产。 全世界有无数这样急需 AI 改造的中小企业。但是，把大模型落地到业务流程里，极度缺乏一种人才—前向部署工程师（FDE）。既懂 AI 工具，又懂业务场景，缺口极大！ 🚀 总结：停止无效内卷，迎接 AI 就业狂欢 (Jobapalooza) AI 带来的不是失业末日，而是一场史无前例的就业狂欢！ 但我必须提醒一个巨大的培训误区： 别再花大量时间去算模型权重、学底层的神经网络原理了。除非你想去 OpenAI 盖基建，否则这些在日常工作中根本用不到！ 真正的机会在于： ✅ 搞懂 AI Agent（智能体）的工作原理 ✅ 熟练使用最新的 AI 工具组合 ✅ 深入传统企业，摸透他们的工作流，用 AI 帮蛋糕店提升 30% 排产效率！ 现在不是焦虑失业的时候，现在是你躬身入局，成为 AI 时代超级个体的最佳历史机遇！ BTW，我们正在与 NUS 合作策划一系列从零开始的 AI agent 企业应用课程，感兴趣的朋友可以关注起来。 #AI# #吴恩达# #AI就业# #人工智能# #新加坡# #职场发展#

SK海力士计划通过在美国上市筹集45.45万亿韩元（约294亿美元），以满足人工智能（AI）热潮驱动的内存芯片需求，在纳斯达克交易所挂牌的相关证券预计将于7月10日开始交易。这笔资金将主要用于扩大产能及采购极紫外光（EUV）光刻机，以巩固其在高带宽内存（HBM）市场的领先地位；该公司在2025年第四季度已占据全球HBM市场57%的收入份额。赴美上市旨在接触更广泛的全球投资者，并试图修复其相对于竞争对手美光科技存在的估值折价问题，效仿台积电通过美国存托凭证（ADR）成功吸引海外资本的模式。 来源：Bloomberg

【AI星際探索】SpaceX的現實與夢想：星鏈賺錢，AI燒錢 在許多人眼中，SpaceX是一間低成本火箭發射服務商，旗下星鏈（Starlink）衛星業務已實現盈利。不過，如今SpaceX有意投身太空人工智能（AI）應用市場，若大舉燒錢押注，最終卻未必能夠實現商業化。

【通脹前景】韓國央行：受益AI熱潮的科技巨頭發放鉅額獎金 可能推高通脹壓力 由人工智能（AI）熱潮推動的韓國晶片產業繁榮令通脹前景變得更加複雜。韓國央行警告稱，大型科技公司鉅額獎金發放，可能帶動更廣泛的工資增長和更強勁的消費需求。