L.W

[L.W @LW_1001]

#随笔，我忽然意识到，只要是AI编程能顺利完成的工作，必然意味着在工程上这段功能是非常紧凑的、明确的、合理的。

因为，当前的上下文是有限的，模型是没有记忆的，这必然要求在一段对话中将所有的问题都塞入。如果AI能顺利完成这个问题，说明这个问题是非常收敛的，就是我们过去追求的代码清晰、目的明确、划分合理。总之，就是完美的代码典范。

反而，那些无法靠AI编程来完成的，正是那些跨模块、跨工程、意图不明确、结构混乱的项目。

从这个结论来看，用AI编程才是新的工程范式。因为它从根本上阻止了过去那种先天混乱、意图不明晰、代码混乱的项目。
也可以说，AI编程如果无法顺利完成，说明项目的基础工程是不合理的。

PS：所有这一切建立在：编程的原理是对我们已知问题的组合上。

[L.W @LW_1001]

树莓派，我前段时间去看了一眼国内的类似产品，价格已经高到离谱了。 考虑到它的性能，就是完全不值得购买的程度。
这波AI带来的产能紧张，让所有过去能走通的模式都不再可行了。

[Raspberry Pi @Raspberry_Pi]

LET'S ALL JOIN IN

[L.W @LW_1001]

这些AI模型提供商希望自己的机器24小时被用。如果只有一个时区的人使用，对他们来说收入会减少2/3。
从经济模型来说，那是不可接受的。

[Anthropic @AnthropicAI]

The US government, citing national security authorities, has issued an export control directive to suspend all access to Fable 5 and Mythos 5 by any foreign national, whether inside or outside the United States, including foreign national Anthropic employees.

The net effect of this order is that we must abruptly disable Fable 5 and Mythos 5 for all our customers to ensure compliance.

Access to all other Claude models is not affected.

We apologize for this disruption to our customers. We believe this is a misunderstanding and are working to restore access as soon as possible.

Read our full statement: https://t.co/bwn0sximKZ

[L.W @LW_1001]

极致的性能就需要全局掌控。 没有GC会成为未来的常态。
因为我们现在可以用打模型去卸过去，让我们头疼的GC问题了

[Goshawk Trades @GoshawkTrades]

a senior engineer at Citadel Securities on why C++ still dominates in trading:

"C++ lets us control space and time."

"space, where objects are laid out, in what order, how much space they take. time, no GC pauses, how long things take."

"control over space and time means making the trade."

he explains why every major quant firm still uses it:

[L.W @LW_1001]

#随笔， 国内的资金真的超发吗？ 看《利率史》我忽然想到一个问题，任何资金的使用都会自然寻找可以产生利率的地方。 如果资金无法产生利率，那么资金就会远离那个使用方法。
我就想，国内的M2资金是否真的超发？ 于是就按照下面的计算了一下：

按你前面设定的30%年化收益率，这里可以分两种算法：
A. 粗口径：16岁及以上全部按平均工资支付；
B. 更现实口径：16–59岁按工资支付，退休人员按养老金实际支出支付。
1. 人数：约11.75亿人
国家统计局数据：2025年末，全国人口 140,489万人；其中 16–59岁人口85,136万人，60岁及以上人口32,338万人。所以：

16–59岁 + 60岁及以上 = 117,474万人 = 11.7474亿人

这基本等于“16岁及以上人口”，不等于实际就业人员；里面包括学生、失业者、不劳动者、退休后继续工作的人等。国家统计局同一公报中，全国实际就业人员是 72,504万人。(国家统计局)

2. 如果11.7474亿人全部按全国平均工资支付

2025年全国工资口径有三个常用数：城镇私营单位 71,590元/年，规模以上企业 106,080元/年，城镇非私营单位 129,441元/年。(国家统计局)

公式：

所需资本 = 人数 × 年平均工资 ÷ 30%

工资口径人数年支出30%收益率所需资本城镇私营单位平均工资 71,590元11.7474亿人约84.10万亿元/年约280.33万亿元规模以上企业平均工资 106,080元11.7474亿人约124.62万亿元/年约415.39万亿元城镇非私营单位平均工资 129,441元11.7474亿人约152.06万亿元/年约506.87万亿元

所以，如果你想按一个中间口径估算，也就是规模以上企业平均工资106,080元/年：

需要资本约415万亿元。
3. 更现实算法：适龄工作人口按工资，退休人员按养老金
如果退休人员不按工资算，而按养老金实际支出算，结果会低一些。
民政部、全国老龄办的2024年度老龄事业发展公报显示，截至2024年末，城镇职工基本养老保险参保离退休人员 14,739万人，城乡居民基本养老保险实际领取待遇人数 18,039万人，合计约 32,778万人。(广东省民政厅)
财政部2024年全国社保基金支出决算中，企业职工基本养老金支出 47,673.44亿元，机关事业单位基本养老金支出 17,382.81亿元，城乡居民基础养老金和个人账户养老金合计 5,181.18亿元，合计养老金支出约 70,237.43亿元 = 7.02万亿元/年。(预算司)
按“16–59岁人口发工资 + 退休人员发养老金”：
工资口径16–59岁工资支出养老金支出年总支出30%收益率所需资本城镇私营单位平均工资约60.95万亿元约7.02万亿元约67.97万亿元约226.58万亿元规模以上企业平均工资约90.31万亿元约7.02万亿元约97.34万亿元约324.45万亿元城镇非私营单位平均工资约110.20万亿元约7.02万亿元约117.22万亿元约390.75万亿元
这个算法下，中间口径是：
需要资本约324万亿元。
4. 和M2对比
截至2026年4月末，中国广义货币 M2余额为353.04万亿元。(人民网财经)
算法中间口径所需资本占M2比例11.7474亿人全部按规模以上企业平均工资支付约415.39万亿元约117.7% M216–59岁按工资 + 退休按养老金支付约324.45万亿元约91.9% M2
结论
如果按年龄人口口径，即“16–59岁适龄工作人口 + 60岁以上退休/老年人口”，总人数约：
11.7474亿人。
如果所有人都按平均工资发放，用中间工资口径估算，需要资本约：
415万亿元。
如果退休人员只按现有养老金支出口径算，需要资本约：
324万亿元。
这两个数都非常接近或超过当前M2规模；而且M2不是可直接投资的资金池，30%长期年化收益也属于极高收益假设，实际还要考虑税费、亏损年份、流动性、安全垫和回撤风险。

[L.W @LW_1001]

#随笔，看今年的这个AI做高考数学题，我想未来必然是大部分普通人忘记了这些基础知识，这些基础会由AI来承担。然而一旦某个原因导致计算机设备大规模的消失，我们的文明可能就会中断了。
这就好比我们现在在顺着一个竹竿往上爬。
文明的中断可能就是因为文明的发展到了一个尖端。

[L.W @LW_1001]

我只清楚一点：学生自我计算的能力还是要保留的。对于个人是有利的

[加密蟹黄堡 @maiff20]

拿25年高考数学卷给codex做了下，让他别访问网络，思考过程是拿python真的在做，而不是在模型里找历史信息比对，最后7m做完，得分150分，还指出答案自相矛盾的地方

[L.W @LW_1001]

#随笔，当前AI做的最主要工作是替代。 所以，对经济的打击是巨大的。
但AI肯定可以创造，但所有人都还没有开始着手做这方面的工作。 AI肯定会创造新的经济，新的产业，新的商业模式，然而现在我们还没看到。

PS：AI用来做替代的原因也很简单：放在地下的钱不捡吗？这也可能造成一个巨大的经济周期：有一个巨大的波峰与波谷，再波峰。

[L.W @LW_1001]

我竟然用了32亿token....

[L.W @LW_1001]

Highway to Hell，早上偶然听了这个又激起了我的灵感，
To hell 的灵感。

https://t.co/DRyobNI1SS

[L.W @LW_1001]

当我们逃脱了被人奴役的牢笼，就会发现我们还有一个生物体的牢笼。
人生需要意义与目标，这是生物体牢笼给我们的。
个人很难自我找寻一个意义与目标（甚至可以说无法找寻，这和哥德尔的自我无法自洽非常相似）。
所有的目标只能来源于外部：
自然界给予你生存压力，你从而有生存目标。
社会给予你生存压力，你也有生存目标。
各种外部个体给予你生存压力，你也有目标。
唯独你自己无法给予自己压力，你也就没有目标。你可以想象一下，现实就是：你无法自我压垮自我。

PS：和视频博主当前的状态有些扯远了。它需要降低自己的多巴胺，它需要去学习一个和尚是如何生活的。否则这真的就是一种自我折磨。
哈耶克的通往奴役之路只是非常浅薄的思想。😅

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

拥有百万订阅量，今年 36 岁，但没有女朋友，并一直独居的 Youtube 博主，说他感觉自己出了问题。

他说他每天晚上 1 、2 点才睡觉，休息日选择洗车、修草坪、喂鸟，也不知道该干什么，感觉这情况越来越糟糕了，快崩溃了。

[L.W @LW_1001]

#随笔， openai可能是当前世界上价值最高的公司。在这个时间点上应该就是。

ps：主要考虑到我的商业上的智能都保存在openai，它可以随时使用，所以它无疑就是最有价值的。

[L.W @LW_1001]

#随笔，挣钱时全是奇淫巧计，没有一丝有意义的事情

[L.W @LW_1001]

#随笔，读《货币之手》最后了，忽然联系到沃克最近的发言，未来是不是通胀会很难提高了？
从长期来看，通胀可以快速上涨的时候越来越少了。除非本国货币大幅贬值，否则在未来的时代里，通胀都太难以出现了。
PS：说个玩笑话，任何国家要是出现通胀，只要放开对中国的进口立刻就可以压下来。

[L.W @LW_1001]

@xsser_w 但这个路线技术上可能是不成立。起码对agent专属的沙盒是无法实现的

[L.W @LW_1001]

@TheAhmadOsman Ran the economics here: https://t.co/G7O5yU1feG

For 5-12 users, MacBook clusters lose on utilization: 100M tok/user/mo, 25% output, 1.2x overhead, ¥30k box, 100 tok/s, 8h/day => ~¥15.95/1M output vs Qwen Flash API ~¥4.76. Local ≠ cheap.

[L.W @LW_1001]

#随笔，我问：“那么如果说拿一个建筑物来做比较的话, 是否是在远处看见这个建筑的人是无法重新构建这个建筑?“

GPT回答：”没错，就像远处看见一座建筑的人，虽然能看到整体轮廓，但他们不了解建筑的结构、材料和基础，也就不可能独立重建。同理，在软件开发中，仅仅看到外部的功能或界面，并不能支撑一个人或 AI 完整重建系统。建筑需要蓝图，软件需要架构。如果没有对系统内部的设计原则、模块职责、数据流动有深入理解，就像没有建筑图纸一样，无法可靠地重现或扩展。因此，深层次的架构理解对于真正可持续的开发至关重要。“

[L.W @LW_1001]

这个说法也符合我的判断：模型公司很可能不是最能盈利的。他们的定价存在被技术挑战的可能性。

[Aelia Capitolina @Areskapitalon]

原因就是，模型公司其实无法吃下AI代替劳动力解放出的全部效率和利润。它们只能吃下前沿模型的领先性溢价，而取得这个溢价又需要堆大量的额外算力，Anthropic最近的困境就可见一斑。

最有可能吃下这一块利润的，就是原来的那些SaaS平台公司。整个板块在向从提供给劳动力的工具，向提供一整套劳动力+工具+监控方案+担责框架的方向转变。现在Datadog作为监控层先起飞了。

[L.W @LW_1001]

@neozhaoliang @yihong0618 这个阶段说出来和当时又不太一样了。
可以看作高级模型不用时时刻刻都去用了。高级模型与低级模型一块来完成一个工作。

[L.W @LW_1001]

@fankaishuoai 只是大厂在做最后的挣扎

[L.W @LW_1001]

这个视频打开很多人对空间的理解😀😀

[Jesse Lau 遁一子 @jesselaunz]

X又来来回回推送拓扑学小视频

我又用chatGPT来做破解图了

二维通不过就换三维

推而广之，我们三维围墙冲不开就换四维 --- 睡梦中穿墙过壁等闲事😁