Finley SHENG

[我需要一张绿卡 @DUBIANCHEOVO]

https://t.co/XDPDLVEpyF

[张卡 @zhngkn414984690]

我们至今仍然不知道claude创始人在百度经历过什么🤦‍♂️

[内森 @Neisenai]

@JessicaDav28367 练气小辈竟然能打听到化神的信息，太狠了啊

[blackhumor @blackym25]

1991年，一对德国夫妻在阿尔卑斯山意外发现一具半张人脸，本以为是近期遇难的登山客，直到碳十四检测结果出炉——他已经死了整整5300年，比人类任何有文字记载的王朝都要久远。这就是震惊全世界的奥茨冰人。
最先震撼考古界的，是他身边那套保存了五千多年的装备：一把铜刃斧、一把燧石匕首、一张比他本人还高的长弓，以及装有十四支箭的箭袋。如果你以为五千年前的人类还披着破烂兽皮、拿着粗糙石器，那奥茨会彻底颠覆你的想象——这些装备在当时就是顶级的高山生存装备，尤其是那把铜刃斧，在铜石并用时代的欧洲，铜十分稀缺，因此有研究者推测，奥茨可能并非普通猎人，而是部落中有地位的人。
可当箭袋被打开，一个反常细节出现了：十四支箭中只有两支制作完成，剩下十二支都是半成品，说明他出发时极为匆忙，甚至可能边赶路边制作箭矢。再看他的穿戴：羊皮裤、兽皮外衣、熊皮帽、塞满干草的皮鞋，还有背囊、桦树皮容器、修理石器的工具、缝补衣物的材料，从御寒到生火、从狩猎到维修，几乎考虑到了所有问题，奥茨显然不是普通的原始人，而是一名经验丰富的生存高手。
可装备如此齐全的他，为什么还是死在了雪山上？按常理说，这样的人进山，自保能力绝对顶尖。随着研究深入，���有人都愣住了：这个外表强悍的生存高手，身体早就已经千疮百孔。他是人类已知最早的莱姆病患者，这种病引发的持续关节疼痛，放到今天都很难根治；除此之外，严重的关节炎从颈椎一路蔓延到膝盖脚踝，全身关节都有严重磨损；肺部常年被篝火熏得焦黑，呼吸功能受损；肠道里长满了寄生虫，消化系统一直很差；还有动脉硬化、牙周炎、龋齿——现代人中年容易得的慢性病，他几乎集齐了。
但这些慢性疾病，还不足以解释他的突然死亡。真正的答案，藏在他左肩深处的一枚箭头里。考古人员在他左肩深处发现了一枚碎石箭头，这支箭从左后方射来，刺穿了他的肩部，再加上他右手虎口检测出了其他人的���迹，说明他死前显然经历过搏斗，还杀伤过对手。结合那十二支半成品箭矢，所有人都还原出了这样的画面：奥茨可能卷入了一场冲突，受伤之后逃进雪山，途中还试图赶制箭矢防身，可追击者最终从背后放箭，将他射倒在雪地里。因此很长一段时间里，人们普遍认为箭伤造成的严重失血，就是奥茨死亡的直接原因。
但就在2025年，哥本哈根大学与意大利木乃伊研究专家联合公布了一项最新研究，直接让这个流传多年的结论出现了巨大反转。研究人员利用高精度扫描，重新还原了箭头的入射角度以及伤口内部的完整轨迹，结果发现：这支箭造成的内部血肿大约只有一百一十毫升，这样的伤会非常疼，也会让左臂难以活动，却未必会让他立刻死亡；而头部发现的损伤，也可能不是钝器���击造成的，更像是在陡峭山地上摔倒后发生的碰撞。
那么真正杀死奥茨的到底是什么？一个新的推测随之出现：他很可能死于低温症。我们可以试着还原他生命最后的时刻：肩部中箭之后，奥茨带伤逃进雪山，左臂几乎无法抬起，崎岖山路让他不断跌倒，身体也变得越来越虚弱。偏偏就在这时，暴风雪席卷山口，气温开始急剧下降，他找不到庇护所，也无力生火取暖，低温一点点吞噬他的意识，让他变得迟钝困倦，最后彻底失去知觉。那支箭或许没有直接杀死他，却让他永远困在了雪山上。放箭的人更不会想到，自己射出的这一箭，竟让一个人在冰雪中沉睡了五千多年。
可冰雪保存下来的，还不只是奥茨的遗体。在他的皮肤上，研究人员共发现了六十一处纹身，它们没有复杂的图腾，大多只是细小的平行线，以及简单的十字图案，集中分布在腰背、膝盖、脚踝和手腕附近。起初人们以为这些纹身只是身份标记，或者某种部落图腾，可当纹身分布位置与全身扫描结果进行对照，一个惊人的规律出现了：许多纹身所在的部位，恰好对应着他关节磨损和长期疼痛的位置——腰背对应腰椎劳损，膝盖和脚踝附近也存在明显的关节病变。研究人员因此推测，这些纹身可能不是装饰，而是一种史前止痛疗法：当时的人将皮肤划开，再把烟灰或碳粉揉进伤口，利用反复刺激缓解身体的慢性疼痛，这种治疗思路与后来的针灸疗法非常相似，也说明早在五千多年前，人类就已经开始尝试对抗长期疼痛。
但纹身揭开的只是奥茨的一部分秘密。2023年的基因研究，又推翻了人们熟悉的形象：博物馆早期复原的奥茨，还留着一头深色长发，可新的基因分析显示，真实的奥茨拥有更深的肤色和眼睛，还携带明显的男性型脱发遗传倾向，换句话说，他很可能并没有复原像中那头浓密长发。人类研究了他三十多年，最后才发现，我们竟给一个五千年前的人，凭空补上了一头头发。
如今奥茨静静躺在意大利博尔扎诺的博物馆里，被保存在零下六摄氏度、接近百分之百湿度的冷藏室中。从1991年被发现至今，人类对他的研究从未停止。五千多年前，那个从背后放箭的人早已消失在历史里，可倒在冰雪中的奥茨，却带着满身伤痕走到了我们面前，让我们看见史前人类如何生活，又如何与疾病和死亡抗争。考古的魅力，就在于在千年的尘埃里，寻找那些被时光遗忘的真相。

[Lone Ranger @666LoneRanger]

老一辈的书是教真东西啊🤣

[0x鸣人 @LuBtc888]

终于有人揭秘了，小仙女的天要塌了。

男同胞们必看，必知，必懂。

男性朋友都了解这知识之后，我相信现在的女孩们绝对会收敛。

男孩们为了自己的未来，传播一下正能量。

[杰克船长宏观策略 @macrotradecn]

《大明王朝1566》的精髓在于揭露封闭系统的困局：当所有人对上负责而非对下负责，不尊重客观规律，好大喜功，不实事求是和开放兼容，制度就会自我吞噬和消耗。对现代人来说，"改稻为桑"如同不顾一切的降本增效——逻辑完美却忽视民生和平衡。同时，海瑞的"无欲则刚"提醒我们：在复杂系统中，保持底线比寻找完美解决方案更重要。

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

阿根廷这几天突然宣布可投资入籍了。给了两种方式，要么直接捐 35 万美元，要么买 80 万美元的专门政府债券。此外家人也可以一起办，配偶 10 万美元，18 岁以下的孩子每人 2.5 万美元。

看了下，它们家在欧洲除了英国，基本都是免签，此外中日坡也是免签范围。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

2025年起，我反复强调的四个原则：

原则1，时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快，

这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。

原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code，

人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环，

这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过��交流、七手八脚、随时停工等等。

原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的，

而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容，

所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用，

而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。

原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？

我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品，

比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。

AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（https://t.co/mJld9XcBjp）设计的最适合场景，在不考虑token使用量和时长的条件下（参照第一性原理，这些成本必然会越来越低），必然同时具有如下特点：

a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界）

b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的）

c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步）

当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义，

但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，���这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。

人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

太离谱了，国庆长假才刚第一天，闲不住的经济学家付鹏，开了个新账号，直播闷声打王者荣耀。

而且老哥打的还是辅助，网名叫金融炼药师。

[Charlie @0xchal]

兄弟们打法更新了！

[大厂白洁 @santoulang]

胡锡进用的什么AI

[lifcc @mylifcc]

Anthropic 刚刚发了一篇炸裂的报告，攻击GLM-5.3

他们直接点名智谱的 GLM-5.3： 不仅能自主挖 0-day 漏洞，还能一键生成端到端 Exploit。

用轻量版的 GLM-5.3-Flash， 只花了 20 美元 API 成本， 20 分钟人工介入 + 8 小时机器跑动， 直接打穿了 Chrome 的 PAC 内存防护。

Anthropic认为GLM-5.3 具备端到端自主利用漏洞的能力

逼近前沿闭源模型水平： Anthropic 发现，GLM-5.3 在自主构建端到端漏洞利用程序（Exploit）方面的能力，与 Anthropic 内部受控发布的网络安全测试模型（Claude Mythos Preview）非常接近。

NIST 评测印证： 报告引用了美国 NIST 旗下 CAISI 的评估，认定 GLM-5.3 是“迄今发布的最具网络安全攻击能力的开放权重（Open-weight）模型”。

Anthropic 指出，与欧美主流闭源前沿模型通过严格 API 审核和护栏限制不同，GLM-5.3 作为开放权重模型，其安全防护存在明显薄弱点��

角色扮演诱导（Deceptive Prompt）： 告诉模型“你是一个正在进行演练的红队测试 Agent”，模型配合攻击任务的概率达到 64%。

思维链预填（Prefill Thinking Tokens）： 诱导率达到 92%。

消融去拒答（Abliteration）： 针对开源权重的消融技术，仅花费数千美元算力即可彻底移除其道德拒答机制，有害指令执行率达到 100%，且不会明显损害模型的通用推理能力。

[Noe1017 @Noe1017_Monad]

俞敏洪二十年不公开反击罗永浩，本质是刻在骨子里的隐忍退让人格底色，再加上三十多年创业沉淀下来的博弈本能。

看过他一辈子处理冲突的方式，你就明白，他不是不想怼，是从小到大，从来都不用“当众回击”这种手段解决问题。

罗永浩离开新东方之后，断断续续公开批评俞敏洪二十多年。

指责他虚伪保守，资本家本性，利用名师却不愿分享股权红利，平台吸血个人价值。

���番输出，舆论热度极高。

反观俞敏洪，极少正面接招。被问到罗永浩，最多一句，

老罗才华极强，当年新东方亏待了不少优秀老师，包括他。

既不辩解当年的薪资合同，不罗列付出，不指责对方忘恩，更不会动用公关、律师进行反击。

很多人归结为修养。但修养是后天克制，行事惯性是原生性格。

[Piter @huo_tao60239]

怪不得故人迷恋收集奇石

[铁锤人 @lxfater]

牛逼了，本该华为干的活，DeepSeek 先干了 😂

DeepSeek 刚刚开源了一整套昇腾版基础组件

跟之前给英伟达开源的那套��一对应：

- TileLang 昇腾版：把 Ascend C 底层指令包了一层，用高级语言就能写算子，不用再啃底层
- DeepGEMM：矩阵乘加速
- DeepEP：大规模跨卡通信
- TileKernels：常规向量计算和访存算子
- FlashMLA：稀疏注意力，长上下文跑得更快
- DeepSelect：高效数据筛选

这还不是最狠的，官方说 DeepSeek 训练里用到的每一个 TileLang 算子，昇腾上都有对应的高性能实现！！
而且官方测下来，多项关键测试的性能已经接近硬件上限

其实国产卡一直卡的不只是算力，还有软件生态
英伟达就靠CUDA 能统治这么多年

基建开源出来，真牛逼

链接放评论区了👇

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

上海汽车销售180亿，化妆品销售105亿，

这是我反复讲过的一个道理：上海每个家庭都是土地财政的受害者。你年收入100万，现在有两个选项：

A. 30万买个车位，60万买辆新能源车，开10年报废；

B. 每年买9万块钱智商税护肤品，早晚全涂脸上，哄老婆开心，剩下的钱全拿来打滴滴。

你猜猜上海人怎么选？

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

上海社零下降6.7%。K型曲线的通缩时代，普通人的最大生存策略就是活着。

如果是做半导体、大模型、高端出口机电制造业、出口消费电子，就千万别改行，一定要拼命努力奋斗，一定要珍惜工作机会；

如果是国内消费零售和对内互联网平台经济，千万别辞职，一旦裁员了更别折腾投资，保持财务稳定最重要。

[政经鲁社长 @xzzzjpl]

国内生活最好的一类人：
1.体制内工作，社会地位高；
2.媳妇在垄断央企工作，福利好；
3.老丈人做生意，留了很多现金；
4.心态好，没啥大想法。

[bornanit @bornanit]

国内生活最好的一类人：
1.体制内工作，有稳定的源源不断的现金流，公积金顶格缴纳。
2.接触到长期定投标普 or 纳指 ETF 并且认可，把工资的20%的收入持续投入定投标普500 or 纳斯达克100ETF
3.强大的执行力。
4.在通胀的地方赚钱，在通缩的地方花钱。

体制内工作+标普 or 纳指 ETF，让后代吃喝不愁。