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Miulin
@Miulin_
爱这络绎不绝的无意义的瞬间
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Miulin_
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KK.aWSB
@KKaWSB
3 months ago
歪歪扭扭的柜子 1950年代,美国的食品公司发明了速溶蛋糕粉。 加水,搅一搅,扔进烤箱。 完美。 省时省力,味道也不差。 公司信心满满地推向市场。 结果—— 没人买。 美国家庭主妇们集体抵制。 理由是:“这也太简单了吧,完全感受不到我在’做蛋糕’,这算什么烘焙?” 公司的工程师们抓破脑袋。 后来,他们做了一件看似愚蠢的事。 把配方里的鸡蛋粉去掉了。 新包装上写着:“请加一颗鸡蛋。” 产品完全没变好。 多了一个步骤,反而更麻烦了。 但销量—— 爆了。 为什么? 因为主妇们觉得:“我亲手打了一颗蛋进去,这个蛋糕是我做的。” 五十年后。 2011年,哈佛商学院的迈克尔·诺顿教授想起了这个故事。 他做了一系列实验。 第一个实验: 他让一组人自己动手组装宜家家具。 另一组人直接拿到了一模一样的、已经装好的成品。 然后问两组人:你愿意为这个家具出多少钱? 自己装的那组人,愿意出的价格比成品组高出63%。 第二个实验: 他让人们亲手折纸鹤。 然后问他们:你觉得你折的纸鹤值多少钱? 再让另一群没参与折纸的人来评价同一只纸鹤。 结果: 自己折的人,觉得这只歪歪扭扭的纸鹤简直是艺术品。 旁观者看了一眼说:这是什么玩意? 最讽刺的是—— 那些亲手折纸鹤的人,认为自己的业余作品的价值,跟专家折的一样高。 而且他们真心觉得,别人也应该这么认为。 🖊️ 诺顿教授把这个现象命名为——“宜家效应”。 当你为一个东西付出了劳动,你就会不可救药地高估它的价值。 哪怕它歪歪扭扭。 哪怕它粗制滥造。 哪怕在别人眼里一文不值。 你还是觉得它价值连城。 因为你的汗水在里面。 这个效应在商业和投资中比比皆是。 一个创业者死守自己明显失败的项目不肯放手——“这是我亲手做的,它一定有价值。” 一个经理人拒绝采纳外部更好的方案——“我们自己研发的更好。“这甚至有个专门的名字叫”非我发明综合症”。 一个房主把自己亲手铺的砖墙小路算进了房价里——但买家只看到了一条歪歪斜斜的小路。 你投入的劳动,确实创造了情感价值。但不要把情感价值跟市场价值搞混了。 你觉得自己折的纸鹤是天鹅。但市场只看见了一张被揉皱的纸。
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Miulin_
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Roland.W
@rwayne
3 months ago
大学为啥不取消校园跑,改成校园睡。 开学每人发一块手环,两周四次8小时以上的睡眠才不挂科,一学期达标40次加综素。 毕竟跑步对身体不一定好,但不睡觉是真的坏。
Miulin_
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李老师不是你老师
@whyyoutouzhele
3 months ago
“1926《新青年》停刊,2025《新青年》连载” 近日,抖音和小红书都在盛传 一个叫SHIT的论文网站,中文名叫“构石(构建学术的基石)”。 平台创始人做了一场社会实验:如果把编辑部的权力交还给社区,学术评价会变得更好还是更糟? 在这里,没有大佬,没有学阀。 每一篇稿件从旱厕开始盲评,评分达标后晋升“化粪池”,最终凝结为“构石”。 好的思想会自己浮上来,坏的自然沉底。 于是,网站收获了大量投稿,投稿人也不叫“发表人”,而叫“排便人”。发布的论文也不叫论文,叫“构石”。 网站评价“精品构石”也有一套独特的方法。 排便人投稿后会出现在旱厕区,此时网友们在旱厕为新稿件匿名评分,帮助它们毕业。 评分超过3.8的毕业构石 会去到化粪池,再次接受构石程度评价,打分从1-5颗构石。 打分结束后,评价人数超过100,且评分超过4.5的文章会去到 构石殿堂,此时已经是一个成熟的构石了,变成了学术结晶,是网站最高荣誉,最高评价。 而网友投稿的内容涉猎广泛,创意奇特,其中包含: 《父母说吃得苦中苦,方为人上人 吃苦理论的范式转变》《关于高中时期管理严格程度对���学时期PTSD的影响—以衡水中学为例》 《中国青年虚无主义体验的形成机制与生命意义的重建》 《地府货币膨胀:东亚父母该烧多少钱才能保证孩子不会乱花》 《恨海情天:东亚家庭中的结构性情感困境解析》 《法律视角下高彩礼导致的两性对抗》 平台中,有人用比较法学论证排泄物的所有权归属;有人建立宏观模型分析地府的通货膨胀,还有有人用现象学研究同人圈的权力美学。 shit的爆火是一种新的文化思想狂潮, 是现代年轻人,处于僵化体制下,面对所谓学术权威和过量的学术压力的强烈反抗, 青年能够利用学术技能,用一种近乎荒诞的方式针砭时弊,洞悉社会。 不写八股,百家争鸣,学术平权,学术自由。 平台的创始人“蜗牛学长”表示,创建“构石”的意义,是为了让学术下放和去中心化,让更多的创意可以得到表达,用科学的方式解决生活中不被关注的问题。 网友们表示:“一群受过严格学术训练的年轻人用自己的最擅长的方式,重新夺回思考的权力” “学术下乡支持!” “100年后新青年又回来了”
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whyyoutouzhele's tweet video.
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Miulin_
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wxqdoit
@wxqdoit
3 months ago
@lidangzzz
扒了推上openclaw的所有相关教程,左右一个集合网站:https://t.co/xfirUInN3y
Miulin_
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阿橡
@oakvale5
3 months ago
预言成真了。 今天看到新闻,红果停止大部分真人合同,全面转向AI��剧。
Miulin
@Miulin_
4 months ago
拜哪座庙可以不再期望爱情?
Miulin_
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Ashlyn He
@AshlynHe1129
4 months ago
我这两年慢慢意识到,一个人真正开始变强,往往不是因为更聪明了,而是两种“聪明”开始合流了。 一种是 book smart。 它很容易理解,指的是受过良好教育、擅长理论、逻辑清晰、路径清楚的人。读好学校,写好论文,擅长分析问题,做决定时更相信模型、方法和推演。这类人通常走的是一条相对顺的精英路径,气质偏书卷,做事讲秩序、讲正确性。 另一种是 street smart。 它更多来自现实世界的反复摩擦。知道人是怎么想的,事情是怎么被真正推动的,什么时候该退一步,什么时候该强一点。它不太依赖理论,而依赖经验、直觉和判断力,更接地���,也更懂得在复杂环境里存活。 我以前明显更偏向前者。 从小到大一路顺风,名校毕业,刚进入社会时,看问题很容易停留在“应该怎样”“逻辑上怎样才对”。这其实是很多高学历背景的人都会有的状态,脑子很清楚,但脚不一定踩在地上。 后来在英国工作时,这种感受被放大了。 我在一家牛津大学孵化的 AI 初创团队里工作,团队几乎清一色是牛津、剑桥的博士,我的老板是牛津教授兼院士,顾问里甚至有诺奖得主、Top院校荣誉校长。整个配置非常漂亮,也非常“fancy”。但越往里走,我越能感觉到一种漂浮感。讨论很多,理念很宏大,但业务推进并不快,现金流也很紧张,更像一群人在用创业的形式做学术延伸,而不是用身体去跑市场。 回国之后开始自己做项目,反差非常明显。 我接触到的一些深圳团队,学历背景未必耀眼,但对市场的理解极其敏锐,做事非常具体,现金流清晰,知道客户是谁、钱从哪来、下一步要干什么。那是一种很强的 street smart 气质,谈不上浪漫,却极其有效。 这两种风格并没有绝对的高下。 book smart 能把事情想得远、想得深,street smart 能把事情真正落到地上。问题在于,如果只剩其中一种,都会有明显短板。只有理论,很容易空转;只有江湖经验,也容易走不远。 我现在反而更清楚自己想成为什么样的人。 不是放弃原本的书卷气,而是在此之上补上对人性、现实和细节的理解;不是否定接地气的生存智慧,而是给它一个更长远的方向。 能把书读明白,也能把事做明白。 既看得见结构,也摸得到泥土。 我越来越觉得,这种融合,才是一个人真正成熟、真��有力量的状态。
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Miulin_
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hajiren 🌝
@Hajimi2025pro
6 months ago
@RichTerry123
塔列布全系列都挺好,我阅读顺序是《随机漫步的傻瓜》-《黑天鹅》(目前在读)-《反脆弱》-《非对称风险》-《肥尾效应》(很多数学推导,需要《高级概率论》做基础)
Miulin_
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Sawyer Zhang
@sawzhang_
5 months ago
@JefferyTatsuya
Miulin_
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KK.aWSB
@KKaWSB
5 months ago
现在不用再从头到尾阅读教科书了。NotebookLM 现在可以直接从 PDF 和笔记中学习。以下是 6 个将文档转化为课程的提示词: 1️⃣先讲解,后总结 “像老师一样阅读这份PDF,而不是像总结者那样。先解释核心概念,然后逐步深入。假设我很聪明,但对这个主题是新手。” 2️⃣将章节转化为课程 “将本章内容转化为一个30分钟的课程计划。包括章节划分、示例和快速理解检查。” 3️⃣主动学习模式 “每讲完一个重要概念就停下来问我一个问题。如果我回答错了,请用不同的比喻再解释一遍。” 4️⃣剔除学术噪音 “从这份PDF中提取出10个真正对现实生活有意义的观点。忽略填充内容、理论赘述���学术废话。” 5️⃣注重应用而非应试 “用[你所在领域]的真实案例来讲解这份文件。要假设我想应用它,而不是死记硬背。” 6️⃣考官模式 “请像考官一样,考考我对这份文件的理解。然后解释我的答案揭示了我理解上的哪些不足。”
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Miulin_
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蒜蓉鱿鱼须
@suanrongyouyuxu
5 months ago
了解到一个新概念,语境坍塌。 语境坍塌(context collapse)是一个传播学的概念。它指的是,我们曾经可以对不同的人有不同的表达方式。一个人对上司、对下属、对朋友、对伴侣、对陌生人,当然会说不同的话。而同样的语言,在不同语境下的含义自然也是不同的。 但是这一切在公共平台上被抹平了。我们无法再为某个人定制语言了。 举一个简单的例子是,在朋友圈写一条“我最近被搞得很烦”。朋友看到了可能会认为你压力很大,甲方看到了则可能觉得你在影射他,而路人看到了可能会觉得你是在发神经…表达本身没有变化,但不同的人却看到了不同的含义,这就是语境坍塌。 而这个问题在社交媒体被严重放大了。原本对A群体说的话,被BCD群体看到,则会产生难以预料的后果。尤其是社交媒体其实是非常鼓励断章取义的。 另一个问题是,人其实并不擅长对所有人说话。每个人说话的时候天然会假设听的那个人是谁,有什么样的共识,有什么话不必解释。语境坍塌会直接摧毁这些前提。 很多网络冲突,未必是价值冲突,而是语境冲突。A群体在α语境中说话,B群从β语境中理解,双方都认为对方在恶意曲解+找茬。这导致了很多事从头到尾大家都各吵各的。 很多持中间立场,或在两边各有熟人的争吵中的人可能经常会有这种感觉:两边其实都有一定道理,也不存在什么结构性的冲突,但不知道为什么争得面红耳赤。 它们很可能是语境事故。大家一开始的前提就不同,而这个前提可能直到双方吵完都没有现身过。 我觉得这很能解释我经常会有的无力感。就明明是能够互相理解的两波人,现实中却势不两立。这么多的暴力和伤害究竟是为了什么?双方都没错,但又好像都错了。 而我除了提倡大家多理解、多���容、多一点耐心之外,好像也没有什么可行的办法。然而作为一个有自知之明的人,我觉得这话说了就像没说一样。
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Miulin_
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KK.aWSB
@KKaWSB
5 months ago
谷歌研究院刚刚发布了一款颠覆传统教科书的创新产品。 这款名为“Learn Your Way”的工具利用 LearnLM 技术,可以将任何 PDF 文件转换成 5 种个性化的学习格式。使用该工具的学生在记忆力测试中的得分高达 78%,而传统教科书的得分仅为 67%。 教育革命已经到来。
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叫我阿杭
@Astronaut_1216
6 months ago
真的会用AI的人,都在“故意”给 AI 扔垃圾 刚朋友分享某个大厂的提示词内部研讨会,关于CoT,元Prompt等关键词的写法都争论了个遍,但这个事根本不难 很多人用 AI,都问:“怎么做某事?” 结果得到的全是废话、正确的废话 真正的高手,是先写一个“烂方案”,然后问 AI:“你看我这个思路错在哪,批判我” 这就是清华论文里讲透的一个硬逻辑:Verify First(先验证,再生成) 逻辑变了: AI不擅长“从 0 到 1”,要让它“从 1 到 100” 心态变了: AI 天生就是“马屁精”,只要你让它独立思考,它的推理能力就能翻倍 路径清了: 一个错误的答案,就是模型独立思考的开始 把你的 PRD 草稿丢给它,比直接让它给你写个 PRD 快十倍 那些你以为很难的逻辑推理,其实就差这一个“找茬”的动作 在我图中这个案例中,你直接把我写提示词的思路抄上去就可以,它给我输出了差不多5000字的答案
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Miulin_
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沉浸式翻译
@immersivetran
6 months ago
这条 Reddit 讨论把我戳得很狠,原来那么多人都和我一样,大脑每天像被信息轰炸。 发帖的人四十多岁、有孩子、有工作,脑子里全是账单、灵感、项目、梦想,想记的东西多到一天能写一百页笔记。 更窒息的是,他已经在用待办、笔记、收集工具,但还是觉得「所有事情都压在脑子里」,完全��息不了。 最打动我的一句话,是评论区有人说「你永远不会完成」。 这句话不是在劝烂尾,而是在提醒:人生本来就不可能把所有想做的事全部做完。 真正让我们累的,不是信息本身,而是那种「每一条我都不想错过」的执念。 在这条讨论下面,你会看到好几个流派的人,拿出了自己亲测有效的方法。 有人坚持每天做「脑力清空」,就是早晚花十分钟把脑子里的想法全倒进纸上或 App 里,让大脑不再死死抓着这些事情。 有人把所有事情都丢进日历,不再用无底洞式的待办清单,而是用时间块逼自己面对:这周到底能做几件事。 有人用 GTD 的思路,只保留每周 2–4 个「今天只做完这个也值了」的任务,其他统统放到一边,主动放弃那种虚假的忙碌感。 这条帖还有一个隐藏价值,是帮你重新划清「信息过载」和「信息选择」的界限。 很多人以为解决信息过载要「断网」「戒手机」,但评论里反复提到的是「学会筛选和说不」。 有人说:别再把每一个闪过的点子都记下来,大部分都是一时冲动,真重要的想法自己会回来。 看完这一大串对话,我才发现之前自己错在哪。 以前总是想用一个完美系统,把所有信息、灵感、任务都收进去,结果清单越积越厚,焦虑也越堆越高。 现在反而会反着来:先定好这一阶段最重要的 3 件事,再决定哪些信息值得留下,哪些可以直接略过。 如果你也正处在「不记下来不放心,记多了更崩溃」的阶段,这条 Reddit 讨论真的值得通读一遍。 你会看到很多和你一样的人,如何从信息洪水里爬出来:有人靠冥想,有人靠系统,有人靠接受「不可能全都做完」这个事实。��� 最关键的是,它���让你意识到:你不是大脑有问题,只是活在一个信息太多的时代,需要换一套对自己更温柔的用脑方式。 https://t.co/0b8qiJW3bI
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Miulin_
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Mercy
@Mercy_okx
6 months ago
前两天听一个访谈,有个点很有意思。 嘉宾说自己 40 年烟龄,戒烟只用了一天。 方法是不断对自己“说一句话”。 不是「我要少抽点」,而是:「我从来不抽烟。」 最近刚好想要改掉一些不好的习惯以及养成一些好习惯,也试着用同样的方式。 很微妙的一点是——当你不再把它当成我要忍住,而是变成「这就是我」,在潜意识里认同它,大脑反而会配合你。 这个方法被称之为“意志劫持”。 以前总觉得自控力是靠控制意识练出来的,后来发现它更像一块肌肉,是靠不断给自己一个新的身份暗示,塑形自己的潜意识。
Miulin_
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宝玉
@dotey
6 months ago
刚看了 OpenAI 发的那篇《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》的凡尔赛文章,整个Sora 的安卓客户端 App大约85%的代码是AI写的。发布首日,用户24小时内生成了超过100万条视频,并且质量很稳定,无崩溃率99.9%。 对于这样的结果肯定有人质疑有人觉得程序员要完。说说我看完的感觉,如果打个比方,就是几个特种兵配上了最先进的武器,自然所向披靡。所以先不用神化这个结果,然后就算我们不是特种兵,一样可以从这个结果中去学习借鉴到有价值的结果。 《人月神话》作者 Fred Brooks 说过一句软件工程中被反复验证的名言:“向一个延期的软件项目增加人力,只会让它延期得更厉害”。因为增加更多的工程师往往会因为增加了沟通成本、任务碎片化和整合成本,反而降低效率。 那往团队中加 AI 呢? 取决于团队成员驾驭 AI 的能力。我们有句古话叫:“韩信带兵多多益善”,如果团队成员是韩信,那么 AI Agents 越多越好。OpenAI 安卓团队显然是精锐,只有 4 个人,就像一队特种兵,每个人配备了各种机器人辅助。 那么他们怎么做的呢? 1. ��构先行:人先搭好架子,再让AI来填空。 这个架子怎么搭? 团队先自己定义了App的整体架构:模块化方案、依赖注入、导航结构、认证流程、基础网络层。然后手写了几个有代表性的功能,作为范本。 关键一步:他们写了大量的https://t.co/9M2TJcCBVQ文件,相当于给AI写的新人手册。比如里面会写:每次提交前必须跑detektFix检查格式,CI会卡这个。 这样一来,每次启动新的Codex session,它都能快速读到这些规范。就像给新员工发一本内部wiki,减少重复解释的成本。 团队总结了一句话:我们不需要告诉Codex怎么写代码,我们需要告诉它在我们团队什么才算正确。这是微妙但重要的区别。 2. 先规划再写代码 一开始他们也试过偷懒,直接扔一句"这是功能需求,这是相关文件,你去实现"。结果代码能跑,但歪得厉害,完全不符合架构预期。 后来他们改了流程。任何复杂功能,第一步不是让AI写代码,而是让AI先理解系统。比如让它读一组相关文件,总结数据是怎么从API流到Repository再到ViewModel最后到UI的。然后人来纠正它的理解。 理解对了,再让AI出一份实现计划,像个迷你设计文档。哪些文件要改,要引入什么新状态,逻辑怎么流转。人确认计划没问题,AI才开始动手。 这个规划环节看起来慢了,其实省了大量返工。更重要的是,当你知道AI的计划是什么,review它的代码就容易多了。你是在检查执行是否符合计划,而不是对着一堆diff发呆。 他们还有一个小技巧:对于特别长的任务,让AI把计划保存到文件里。这样换一个session也能继续。 当多个Codex 任务同时跑起来,整个开发体验发生了质变。感觉不像在用工具,更像在管理一个���队。 一个任务在做播放器优化,另一个在写搜索功能,第三个在处理错误逻辑,第四个在补测试。它们各自推进,隔一段时间就来汇报:我这个模块规划好了,你看看行不行?或者直接甩过来一个大diff。 工程师的工作从写代码变成了做决策和给反馈。瓶颈不再是敲代码多快,而是大脑审查验证代码的速度多快。 再次应验了《人月神话》的话,你不仅不能无限增加人力,也不能无限增加 Agent。 3. 最好的跨平台框架是 AI Agent 还有一个有趣的实践:跨平台开发的新范式。 Sora已经有iOS版本了。团队做Android时,直接把iOS代码库也挂进Codex的环境里。然后告诉Codex:参考 iOS 的代码实现,再看看我们Android的架构,你来生成相应的Kotlin代码。 这就是为什么文章中开玩笑说:忘掉React Native和Flutter吧,未来的跨平台框架就是Codex。 这句话半认真半玩笑。因为��用逻辑是可移植的。数据模型、网络请求、校验规则,用Swift写和用Kotlin写,本质是同一套东西。AI擅长的恰恰是这种翻译工作,给它足够的上下文,它就能在语言之间无损转换。 所以回过头来看,为什么说不能过度神化呢? 因为他们虽然只 4 个人,但每个人都是“韩信”那样善于带团队的角色,用起 Agent 来得心应手。但即使如此,也做不到“多多益善”,毕竟还是需要人去分配任务验证结果,人是平静。另外他们已经有了 iOS 代码,所以很多逻辑可以共用,只需要 AI 去“翻译”。 但还是有很多可以学习的地方。 先设计架构再去让 AI 填空,这样代码更容易维护,也更好的保证质量。 先规划再写代码,让 AI 充分理解上下文再动手。很多人吐槽 Codex 太慢,但我有时候就怕 Agent 太快乱来,宁可多等会,让它多了解上下文,这样一次成功,否则返工起来时间成本更高。 给 AI 好的参考,让它能照葫芦画瓢。开始的时候先花点时间把最佳实践沉淀下来,后续让 AI 去参考这些最佳实践,生成结果就会好很多。如果有其他语言的实现,让它去“翻译”也会事半功倍。 能做好这些才能用好 AI 辅助开发。 AI辅助开发不是让开发的标准降低了,反而是提高了标准。 Agent 擅长完成一个小的具体任务,但软件工程不是一个小的任务,它是由无数动态变化的小任务组成的。需要人去分解去验证。 所以未来软件工程师的核心能力,不是写代码快,而是两件事:对系统的深度理解,以及和AI长期协作的能力。 代码在变得廉价,但品味在变得昂贵。那些能定义什么是正确、什么是优雅、什么是面向未来的人,会越来越稀缺。 AI把搬砖的活儿接走了,但画图纸的活儿还是你的。
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铁锤人
@lxfater
6 months ago
你最希望大家都知道的一个 ChatGPT 神级提示词是什么?
Miulin_
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GitHubDaily
@GitHub_Daily
6 months ago
使用 Claude Code 时,我们只能看到它的表面功能,却很难了解背后的工作机制,尤其是它内部精心设计的系统提示词。 恰巧,在 GitHub 上发现了 claude-code-system-prompts 这个项目,把 Claude Code 的所有系统提示词全部公开了出来。 整理了 40 多个提示词文件,包括主系统提示词、子智能体提示词、工具描述、斜杠命令等,还附带了每个提示词的 Token 数量统计。 GitHub:https://t.co/LsxwU3SoHv 除了提示词本身,还提供了跨 52 个版本的变更日志,可以看到 Claude Code 从 v2.0.14 到 v2.0.71 的演进过程。 如果你想深入了解 Claude Code 的工作机制,或者想基于官方提示词做定制化改造,这个项目值得收藏研究。
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Miulin_
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墓碑科技
@mubeitech
6 months ago
近视,其实就是“残疾”。 不信? 把你鼻梁上的眼镜摘了试试。 别说生活不便,连过马路都成了生命危险,这怎么不是残疾? 要把这个逻辑讲透, 我们得重温一位大学教���的经典“暴论”。 故事很短,但极具冲击力。 一位教授对学生下令:“把眼镜摘了。” 学生照做。 结果呢?世界瞬间模糊。 不但看不清黑板,连正常走路、分辨障碍物都成了问题。 这就是实打实的生理缺陷。 这时候,教授指出了那个被我们忽略的真相: “此时此刻的你,就是一位‘残障人士’。” 那为什么你平时觉得自己是“正常人”? 为什么社会也把你归类为“健常者”? 仅仅是因为一样东西:眼镜。 眼镜,就是技术。 是因为有了“眼镜”这项成熟的技术,它完美填补了你生理上的缺陷。 是技术,让你我得以伪装成“健全人”在这个世界上生存。 理解了这一层,教授紧接着抛出了那句足以载入史册的结论: “在这个世界上,如果还有谁因为身体原因感到不自由……” “那不是那个人的错。” “那是科学技术的怠慢。” 听听这就叫格局。 什么是科技的本质? 不是为了造出多昂贵的机器,也不是为了发几篇论文。 科技的终极使命,是消除障碍。 当技术足够强大时,它应该能像“眼镜”一样,让“残疾”这个概念,彻底消失。
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���个分号
@shaogefenhao
6 months ago
前几天有朋友问我:写不出来东西,或写东西凑不出来字数怎么办? 其实写作极其简单,一分钟教会。 1. 先确定一个观点,无论是从网上看到还是自己悟到。 2. 找个案例,用故事的方法讲说明白这个故事来印证观点。 3. 找点资料、书、论文,然后用理论拔高这个观点,用别别人的观点佐证。 你想把字写短都不行,用这个模式教小孩,这样写基本上就是一个高分作文了。
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