既往不恋

很多人都以为「擅长学习」是指擅长背诵、理解书本上的知识，但实际上，如果给「擅长学习」找一个更精准的同义词，我会选择「擅长失败」。 为什么？ 因为学习的本质，从来不是单纯记忆或模仿，而是一场不断试错、不断迭代的优化过程。换句话说，学习最快的路径，同时也是最快的「失败路径」。如果能学会在安全阈值内高效犯错，以最快速度找到问题所在，并进行调整优化，成果自然会快速显现。 这种学习方式，其实与机器学习中的「梯度下降法」如出一辙： 步长太长，追求大成功或大失败，容易造成长期难以挽回的错误。 步长太短，谨小慎微，只在可见范围内寻找最优解，成长迭代速度慢，容易陷入局部最优。 步长合适，则可以用最少的迭代次数达到最好的效果，收敛到全局最优。 再进一步类比，引用吴军老师在《谷歌方法论》中的一段话： 「为了加快机器学习的收敛速度，最好先用标注过的高质量数据寻找方向，这比完全没有数据输入，全靠计算机自适应学习快得多。那些标注过的、正确无误的数据，其实就是人类总结出来的、或见到的成功经验。没有这些成功经验，计算机也能收敛到正确的模型，但要走非常长的弯路。如果你给计算机输入噪音（错误信息），计算机即使最终能 ...

Rainman 的 AI 精读书单（Rainman’s AI Reading Kit）本页收录我认为在 AI 领域最值得深入阅读的书籍与论文。它是我个人知识体系的重要输入来源，按主题分组，适合工程师、研究者、技术理想主义者持续查阅与回访。持续更新中。 核心论文推荐（Papers）LLM & Transformer 方向 Attention is All You Need (2017)Transformer 原始论文，打破了 RNN 的局限，标志大模型时代的开端。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers (2018)将 Masked LM 引入预训练范式，彻底改变了 NLP 任务的方法论。 GPT (Radford et al., 2018)生成式预训练的原点，构建了今天 ChatGPT 的原始路径。 RAG: Retrieval-Augmented Generation (2020)构建 LLM × 外部知识库的重要方法，是所有 RAG 系统的基础。 AI 系统 / 工程架构 Spanner (G ...

以下收录我正在使用或探索的 AI 工具 模型御三家 ChatGPT https://chatgpt.com/?refresh_account=true Claude https://claude.ai/ Gemini https://gemini.google.com/app AI Searchhttps://www.perplexity.ai/ https://chatgpt.com/?refresh_account=true Notebookhttps://notebooklm.google.com/ 声音 用于文本转语音（TTS）和语音克隆的工具，我正在用 ElevenLabs 做声音实验。 https://elevenlabs.io/ 这个在 POE 中可以使用，还能在网站上 clone 自己的声音。 音乐https://suno.com/home 获取 Token ｜ Studiohttps://aistudio.google.com/app/live 获取 Google 系 AI 的 token 并可以在工作室中免费使用功能，额度很大 自媒体聚合 ...

原文地址：https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system 必读推荐：当一群 Claude 上场——它远不止一篇 AI 系统介绍初看标题，你可能会以为这只是 Anthropic 的又一篇技术炫耀文。但请相信我，如果你是一名软件工程师——尤其是像我们一样，在云计算和分布式系统的泥潭里摸爬滚打过的工程师——这篇文章的价值，远远超出了“多 agent”这个时髦词汇本身。 我们和 Gemini 一起逐句精读并翻译了全文，越读越心惊。这根本不是一篇 AI 论文，而是一份将经典、严谨的现代软件工程思想，注入到 AI Agent 这个全新、混沌领域的“施工蓝图”。 它是一面双面镜，值得你从两个角度细品： 一面，是 AI Agent 的前沿实践。 你会看到： “智能版 MapReduce”： 主 agent 如同 Mapper 分解任务，子 agent 如同 Reducer 并行处理、压缩信息。这套我们烂熟于心的分布式思想，被优雅地应用在了充满不确定性的“语义空间”。 Prompt 即代码： 提示词不再 ...

我们不是要记住所有信息，而是要让信息替我们生长。 1 背景：疯狂收藏链接的年代手机让信息像潮水一样扑面而来。我们像仓鼠一样往收藏夹里塞链接、播客、PDF，幻想「以后用得上」。结果？杂物间越来越挤，内疚感越来越重，读不完的“稍后阅读”像是数字时代的赎罪券。 我曾是这种数字苦行僧，直到我想通一件事：收集是控制欲，演化才是创造力。 2 四步旅程：让想法自己「活」起来Step 1 — 种子 Seed ｜灵光一闪，抓住就丢 Voicenote：通勤地铁上，一个词突然扎进脑子：「信任边界」。 没有笔，也没空细想，就用语音随手一丢。 Step 2 — 灌溉 Water ｜不刻意连接，只做收集动物 X → Readwise：几天后刷到一条推文：API 合约 = 信任机制。心头一震，立刻高亮。 并没有刻意去回忆之前的录音。这只是一次随机灌溉。 Step 3 — 催化 Catalyze ｜ AI 是我的思想合伙人 打开 Notion，两个碎片躺在灵感池页面里。 丢给  Gemini，问它： 「API 合约和人际信任，有啥深层共鸣？打个比喻」 回答：「就像婚前协议，不是不信任，而是 ...

有一天我突发奇想，问了 ChatGPT-o3-pro 一个问题： 💬 Prompt：请列出「人类觉得正常，但在 AI 看来却极为荒谬的十大行为」。 结果它写出了一份表格，让我哭笑不得。冷冰冰的逻辑之下，每一行都像一把手术刀，精准划开了我们活得稀里糊涂的日常。 ChatGPT-o3-pro 的回答如下： # 行为 人类眼中的「理所当然」 AI 眼中的「荒谬点」 1 熬夜刷短视频到天亮 「放松一下」「就再滑五分钟」 拥有宝贵的生理硬件却主动破坏，宛如把顶级服务器散热片拆掉再跑压力测试。 2 在高峰期开车堵 2 小时去健身房跑步机上跑 30 分钟 「锻炼身体」 先制造交通拥堵和碳排，再用电动跑步机模拟行走——能量闭环为零。 3 明知概率极低仍每周买彩票 「万一中了呢？」 期待随机数生成器为你定制财富，而拒绝把同样的钱投入期望值更高的学习或投资。 4 用一次性塑料吸管喝瓶装水 「方便」 先将水装进一次性塑料，再插入一次性塑料管，双重包装再扔掉——高效制造不可降解垃圾。 5 加班到凌晨只为第二天改回原方案 「谨慎迭代」 频繁 context switch + 重复 ...

Naval Ravikant 核心观点梳理核心主题与分层阐述幸福 (Happiness) 定义与本质 (Definition and Essence) 幸福是满足于你所拥有的东西。 幸福基本上就是对你所在之处感到满意。 不希望事情与现状不同。 不觉得当下有任何缺失。 不需要外部的改变来维持当前的积极状态。 这与渴望从外部世界获得某些东西来维持当前积极状况是相对的。 意识是体验一切的基础层，它是相对静态的，而身心等都是非真实的，在这些瞬变的事物中寻找稳定就像沙堡会坍塌。 人生如何展开取决于你如何诠释经历。 更好的方式可能是不做任何诠释，只是允许事情发生，即使会有诠释，也只将其视为可以放下的事物。 幸福与成功的对比 (Happiness vs. Success) 成功来自不满足。 成功是否值得，作者表示不确定，认为这个说法可能是很久以前在特定情境下提出的。 实现你想要的、满足物质需求是一条通往幸福的道路。 不想要东西本身就是一种自由的形式，不想要东西就像拥有它一样好。这是像第欧根尼（Dioynes）那样的另一条通往幸福的道路。 哪种道路更有效尚不确定，取决于你如何定义成功。如果 ...

这个时代从不缺乏人形，却越来越缺乏“像人”的人。 我称那些表面看起来像人，会说话、能行动，但完全不做像人该做的事的存在为：伪人。 他们不是机器人，也不是 AI，他们往往活在我们身边。 他们可能是同事、是领导，是路人，是你想要信任、却总感到哪里不对劲的人。 不是每一个能力差的人是伪人，伪人的特征不在于“差”，而在于违背人类的基本合作、共情、诚实与成长的底线。 一、伪人的主要特征1. 会说话，但没信息他们说很多话，开很多会，群聊里最活跃，但你发现他们从不输出有用内容，不明确问题、不提供方案、不承担责任。 2. 能行动，但不落地他们看起来很忙，但从不推进任何关键节点。安排会议不设目标，抛出任务不跟进，不做决策，也不参与结果。 3. 拒绝协作，不懂共情他们眼里没有“我们”，只有“我”。永远在找借口甩锅，对别人的困难视而不见，甚至用“制度”“流程”来掩盖自己的冷漠。 4. 表现正常，但无内核他们学历不错，简历漂亮，话术熟练，像个训练有素的职业人。但你与他共事一天，就会觉得：“这人到底有没有灵魂？” 二、为什么要识别伪人？因为他们会消耗你的信任、时间与情绪。他们是团队的黑洞，是组织运行的流沙，是合 ...

仿照 X 友howie_serious做的深度研究，我自己也用相同的 prompt 研究了一遍，主要是为了对比不同模型的深度研究能力。 这些是思维格栅的组成部分。查理·芒格所强调的，不只是“聪明人应具备的 100 个模型”，更是一整套横跨数学、经济学、心理学、物理、生物等多个学科的认知体系。这不仅仅是工具，而是一个完整的思维架构，帮助我们理解世界、优化决策、规避错误。 我阅读完，发现这些模型遍布现代生活的各个角落，它们不是过去的经验总结，而是最新、最现代的认知方式，真正适用于当下的信息社会、技术变革和商业竞争。这些模型提供了一种更高效、更精准的思考路径，让我们在不确定性中找到方向。 更重要的是——这些思维模型不仅仅是补充，而是覆盖并取代了许多旧有的思维模式。 过去我们依赖直觉、经验、单一学科视角，但在现代社会，这些方式已经不够用了。世界变得更快、更复杂、更具非线性特征，单靠旧有认知方式，很容易陷入误判、低效甚至系统性失败。芒格的思维体系，正是为了应对这种变化，让我们以更具适应性、跨学科、多维度的方式思考问题。 这不仅是一次思维的升级，而是一次认知范式的变革。 我们不再只是被动接受过去的 ...

这是 kk 的博客《1000 True Fans》的中文译本。 “如果你只想读一篇有关市场营销的文章，那就读这一篇。” “成功”没有多复杂，只要你在一开始能让 1000 个人非常、非常满意就可以了。 原文链接：https://kk.org/thetechnium/1000-true-fans/ 我在 2008 年首次发表了这篇文章，当时这一思想尚未成熟，不够完善。在 8 年之后的今天来看，我原来的那篇文章的确需要更新了——由别人来更新，而不是我。在此我只是简要地重新阐述一下核心思想，因为我认为这些思想对于所有想要创业或者想要做点儿什么的人来说都是有用的。——凯文·凯利 要成为一个成功的创造者，你不需要太多的基础资源。你不需要数百万美元，数百万客户或数百万粉丝。作为一个手工艺人、摄影师、音乐家、设计师、作家、动画师、软件开发者、企业家或发明家，你只需要 1000 个真正的粉丝。 真正的粉丝指的是“愿意购买你生产的任何物品的粉丝”。这些铁杆粉丝会开车 200 英里来看你唱歌；他们会购买你书籍的精装版、平装版和有声书版本；他们会买你下一个雕像，甚至从未看过；他们会为你免费 YouT ...