既往不恋

今年 3 月，GPT-4.5 发布之后，我尝试用它来做一件非常不“实用”的事：把一个抽象概念，不断追问：“更深刻一点。”直到它回答不下去为止。 它是最强大的语言模型，但我却不想让它写代码、列清单、讲段子，而是想看看——当一个冷静的机器被逼着去回答形而上的问题时，它能走多深。 当时我选的主题是「权力」。 这不是一次即兴聊天，而是一场结构清晰的哲学实验。我不断追问它，直到它把权力送进了“空性”。 现在回看，这组对话值得被整理、沉淀、公开。 因为这不仅是 AI 的一次精彩输出，更像是一面反向照见现实权力结构的“意识镜子”。如果你也对“权力”这个词感到隐隐不安，这篇就是给你的。 这是我和 GPT-4.5 的那次深度对话的总结摘要，也是在 X 上被大量转发的版本。完整内容如下： text123456789101112131415161718我又用 ChatGPT-4.5 玩了《大多数人没有认识到的深刻真相》，这次的主题是：权力。依然是熟悉的套路，不断追问它：“更深刻的！” 结果一路问到第 7 层，直接把权力送进了空性。第 1 层：权力的本质不是支配，而是依赖。第 2 层：权力的终极形态是...

为什么人类需要如此多样化的售卖方式？我们遇到过很多售卖，比如生活消费品、网站会员、图书、课程、学费，还有一些区块链资产、云服务 API、AI tokens……看似纷繁复杂、日新月异，但如果我们稍作停顿，尝试回到根本，洞察一个更深刻的问题：为什么人类社会需要如此多样化的售卖方式？ 经济学家薛兆丰老师有一句精炼的总结：“人类面临着四个永恒的根本约束：东西不够，生命有限，互相依赖，需要协调。” 东西不够，意味着资源天然稀缺，这驱使我们必须进行交易、交换； 生命有限，使每个人的时间和精力都极为珍贵，我们要做出选择，评估每个行为的边际效用； 互相依赖，强调了分工与协作的重要性，人类社会从来不是单打独斗； 需要协调，则提醒我们，每一次交换与合作都要付出成本，因此我们不断思考如何降低交易成本。 正是这四个永恒的约束，塑造了我们今天所见的所有商业模式。 进一步拆解这些约束，我们会发现它们对应着几个简单而深刻的经济学原理。这些原理如此基础，以至于无论外表多么新颖复杂的商业模式，向下拆分到原子层面，都逃不开这几个原理的组合。这些原子特性就是： 主观效用与边际价值：每个人对商品或服务的主观感受，...

Doug Stanhope · No Refunds（片段 “National Pride”）： “Anybody—anybody who defines themselves solely on their race, or their religion, or their nationality If that’s the first thing out of your mouth— ‘Well, what are you all about?’— ‘Well, I’m an Irish-American, blah-blah…’ You’ve got nothing else. You could’ve written ‘community-college graduate’ or anything more impressive, but you chose that fucking trivia because you’ve got nothing to say. Useless.” 比学历更廉价的，是国籍标签。 昨晚，一位朋友刚换了微信群头像，开场自报家门：...

别怕脏

此文是我在之前公司参与内部课程时做的笔记，讲师是毕玄老师。他结合自己亲历的经验，分享了技术架构在三个重要阶段的重大演进过程。我最近重新梳理了一下这些笔记，觉得其中的内容对当前的工作和技术实践仍有非常大的参考价值，因此整理成文，分享给大家。 一、第一次演进：从单体到分布式（2007-2009 年）2007 年左右，业务快速增长，单体架构开始出现瓶颈，主要体现为： 用户快速增长带来的系统扩展压力； 业务复杂化带来的研发效能下降。 如何解决？毕玄分享的方案是拆分系统为分布式架构，将原本集中在一起的业务功能拆解成相对独立的领域服务，推动研发组织结构同步调整。这次拆分的关键是服务拆分粒度的控制，不能太细也不能太粗： 粗粒度拆分：按业务领域进行服务化，例如用户中心、交易中心独立出来。 为此也开发了大量的基础组件，比如： 同步交互的服务框架 异步交互的消息中间件 数据库分布式数据中间件 分布式缓存与文件系统 在此过程中，毕玄强调了一个特别重要的事情：分布式系统不是简单的拆分，而是需要扎实的基础设施与治理体系。 这个架构演进历时 3 年左右： 2007 年：「千岛湖项目」启动，...

论文地址：https://arxiv.org/abs/2507.03724 今天在「机器之心」公众号看到的，目前就御三家的使用来看，只有 OpenAI 的 ChatGPT 记忆功能做的最好，Gemini 只能靠你自己去填，Perplexity 也是需要自己去填偏好，而 OpenAI 的全局上下文记忆很好用，但最近的表现来看，像是一个佞臣，皇帝身边的小太监，而不像当初的文帝之于贾谊。 其实我是对记忆功能有一点自己的理解的，我认为 AI 要成为副手、副驾驶，私人助理，像是钢铁侠的战衣、贾维斯、星期五，那么必须有你所有历史对话的记忆，要有连续性，而不是失掉上下文的滑动窗口。 AI 没有末那识 下面是文章的导读以及我与 ChatGPT 的深度导读和详解。 请详解 一、背景与动因 大模型记忆需求的提出 随着 LLM 在科研、产业和生活中的广泛应用，单次推理或单次检索的“静态”方式已难满足多轮对话、长期任务协作、个性化推荐等场景对“持续记忆” 的需求。用户和开发者都在追问：如何让模型「记得」更多历史信息、并在后续交互中有效调用？ 现有解决方案的局限 全局记忆（Global Me...

当 AI 也会写代码，我们还剩下什么？ > When AI Codes, What’s Left for Me? – 摘自 CoRecursive 播客 Podcast 链接：https://corecursive.com/coding-agents/ 大豆与硅我成长于一个小农场。家里的主要收入靠大豆。雨点敲打谷仓铁皮屋顶的声音，听起来就像小军鼓。父亲那台老迈的梅西·弗格森拖拉机，前端装载机、后端割草刀，一车包办所有农活。嘈杂屋顶下，还停着一台绿色的约翰迪尔拖拉机和一台锈迹斑斑、巨大的联合收割机——它们曾是我的游乐场。 同龄孩子住得很远，得骑很久的自行车才能到。所以七月午后，我常爬上车库阁楼。那里热得像烤箱，塞满尘封纸箱，装的全是廉价通俗小说。我就坐在那儿，一读数小时。 家里第一台 Windows 电脑到来时——一台嗡嗡作响的米色方盒，放在客厅书桌。父亲只能求助懂电脑的朋友。那位朋友电话里指导八岁的我：进入 DOS，插入软盘，键入 “NUKEM.EXE”。按下回车，色彩与声响瞬间炸裂，《毁灭公爵》跃上屏幕。自那一刻起，我被彻底俘获——电脑既是救命索，也是我见过最迷人...

这是我的深度研究报告系列，借助 AI 的 Deep Research 功能搜集资料，再由我亲手筛选、校验和落笔。 混合云平台价值深度评估：基于第一性原理与人性洞察I. 执行摘要A. 概述本报告旨在对“混合云平台之所以有价值”这一论断的考量方式进行深度评估。此考量方式基于第一性原理和人性基本面，提出了五项核心论点：1) 用户倾向于拥有更多选择以避免厂商锁定；2) 成本考量和议价能力；3) 不同云厂商在核心服务上的差异性允许用户择优组合以实现灾备和数据分散；4) 目标客户是发展到一定规模的中型企业；5) AI 基础设施的兴起将进一步推动此趋势。总体而言，此考量方式具有高度的合理性和前瞻性，与当前行业趋势及企业战略基本驱动因素高度吻合。本报告将对每一论点进行详细的验证和深入分析。 B. 核心发现 选择权与避免厂商锁定：对选择权的追求和对厂商锁定的规避，是企业采用混合云的首要且合理的驱动因素，其根源在于经济和心理层面。 成本优化与议价能力：多厂商策略为企业带来了切实的成本优化潜力和更强的议价能力。 异构服务组合与韧性：云服务商在核心服务（虚拟机、容器、对象存储、GPU 服务）的能力、...

这是我的深度研究报告系列，借助 AI 的 Deep Research 功能搜集资料，再由我亲手筛选、校验和落笔。 全球混合云平台能力深度对比分析报告I. 执行摘要当前混合云市场正经历深刻变革，已从基础的工作负载迁移演进至构建复杂的、具备统一管理能力的平台。企业对“真正的混合云平台”的期望，不仅是连接私有云与单一公有云，更在于实现跨多云、多平台环境的标准化资源接入、一致性编排、统一运营与治理，以及智能化的成本优化和弹性伸缩。本报告深度剖析了全球主流云厂商在这些关键能力维度上的成熟度。 分析显示，微软 Azure 凭借其 Azure Arc 的广泛覆盖和深度集成，以及 Google Cloud 以 Anthos/GKE Enterprise 为核心的 Kubernetes 统一管理方案，在构建开放、统一的多云管理平面方面表现突出，最接近“真正的混合云平台”的理念。AWS 通过 Outposts、EKS Anywhere 及新增的 EKS Hybrid Nodes，持续将其强大的云服务生态向客户本地环境延伸，在 AWS 生态内提供高度一致的体验。Oracle Cloud ...

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...