深度研究｜全球混合云平台能力深度对比分析报告
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 ...
擅长学习 = 擅长优雅失败
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...
Rainman 的 AI 精读书单
我认为最值得读的 AI 相关书籍与论文，按主题整理，持续更新。
Rainman’s AI 工具箱
我收集与使用的 AI 工具清单，涵盖模型、语音、代码与内容创作，持续更新中。
当一群 Claude 上场：Anthropic 多智能体系统深读 + 全文译介
详尽译介Anthropic于2025年6月13日发布的“How we built our multi-agent research system”，涵盖多智能体系统的设计思路、提示工程原则、并行工具调用、生产化挑战等核心内容。
从「稍后阅读地狱」到 AI 共创 — 一个工程师的信息演化之路
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...
人类觉得正常，但在 AI 看来极为荒谬的十大行为
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 +...
Naval Ravikant 与Chris Williamson 的3小时深度访谈｜核心观点梳理
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...
《伪人：如何识别不像人的人》
他们说话、行动、签到打卡，却从不做像人的事。本文教你识别那些耗尽你信任与耐心的伪人。
查理·芒格的100个思维模型
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...