Tundra_YCZ

[诺鸭船长3 @noahduck283]

你会发现顶级大佬都有自己的信息处理系统

这套工作流，无论内容创作还是信息差套利都适用

尤其是蓝v，别让grok再摸鱼啦

[禿道道🐟 @dearemon]

今天看到一句来自莫言新书的话：
你现在恐惧的一切事情，都是你三年级在校门口忘带的红领巾

[硅谷王川 Chuan @Svwang1]

长寿的重要支柱是保持较低的精神压力。降低精神压力的一个角度是，生活方式中对抗和冲突较少，合作共赢居多。

一般短期交易型的关系，更接近于零和博弈模式，未来发生冲突和对抗的概率更大，部分注意力会消耗在互相提防上面。而长期关系则更加友好和放松，注意力主要在如何互相增加价值，合作共赢。

判断可否建立长期关系的角度很多，这里仅描述几点：

一，如果这个人老是抱怨自己是受害者，自己遭遇的困境都是别人的错，别人都是坏人，这需要远离。这是未来产生冲突和对抗的强大信号。

二，如果一个不熟的人上来就以面试的角度不断对你提问，来评估你对他的价值，这是交易型的关系。

三，对合作者的真实状态细节并不真正感兴趣，除了偶尔表演式的问候一下。

交易型的关系本身并无对错，但要把它和能够深入合作共赢的长期关系区分开来，这样才能保护自身的宝贵精力，避免不必要的冲突和消耗。聪明是解决问题。智慧是避免问题。

[Ian (伊恩) @ianneo_ai]

https://t.co/y9WvwgETnY

[Xiao Tan @tvytlx]

普通人如何长寿。
1，慢性炎症压下去。通过抗炎饮食和充足睡眠。
2，维持胰岛素敏感性。饮食顺序，先吃蔬菜再吃蛋白质最后碳水；每周两次力量训练，维持肌肉含量，肌肉是缓冲血糖的容器。
3，保护端粒。规律的有氧。不要有任何慢性压力。保持社交活跃，不要有孤立感。
4，保护大脑。持续的认知挑战，维持神经可塑性。
5，找到让你愿意起床的理由。让自己睁开眼就很开心，有目标感，不会赖床，你能感知自己存在于这个世界的意义，你就会健康。

[Dovey "Rug The CNY" Wan🪐 @DoveyWanCN]

不能同意更多, 我之前就说过高效的沟通和交流是核心思维能力的体现. 不要和“表达与输出” 混淆.

[DittoJo @DittoJoBrr]

再补充拓展一下，其实不光是交易，重大的人生决策也往往来自默认程序，所以命运是真实存在的。只不过交易和人生不同的点在于，交易不可避免的让你的决策频率提高，然后痛苦的发现自己竟然无数次跌倒在相似的错误上。

利弗莫尔是天才中的天才，他对数字和价格模式有着惊人的直觉，他完全知道应该怎么做，但却无法遵守自己的规则，无法遏制性格里面的自毁倾向。四次破产，最后自杀辞世。

巴菲特也说过相似的话，「对投资者而言最重要的品质是性情（temperament），而非智力」。

这就是为什么自我觉察的训练如此重要，它是改写自己默认程序的一种方法，重新调整大脑模型的权重；像达里奥就使用一种叫做超验冥想（TM）的训练方法，而且认为这是自己成功的最重要原因。

但是具体该怎么做，方法各种各样，AI时代了自己探索吧。

[dontbesilent @dontbesilent]

看见不爽的人不要作出反应，是因为玩小游戏和大游戏的时间成本是一样的

尽可能玩一个大游戏

另外，这里的「作出反应」指的不仅仅是行为，也包括心态

内心有反应，只是行为上压制的话，属于践行不彻底

[Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt]

Opus 4.6 对我说：

宏观洞察如果不能降落为具体行动，它的唯一功能就是让你成为一个“自以为看明白了，但什么都没做”的人。

这个世界上最不缺的，就是这种人。

[岛 @Ni_luvya]

无人知晓最新一期更新，嘉宾意外是李继刚老师 @lijigang 昨天听完了这期三小时的对谈。

1. 当思考和判断变得稀缺，里面李继刚提到未来人们会有「健脑房」需求：就像工业革命人不再做繁重的体力劳动，却因此需要到健身房锻炼身体。AI时代脑力劳动被解放，人开始需要健脑房做刻意的思维训练。

不少人愿意把自己的思考让渡给算法，AI爆发使得分野速度加快。所以我们常说更需要人自己的记录，存储自己的数据和上下文。

思考其实是用语言建构意义的过程，是人想明白了要跟AI做什么样的语言游戏。多思考，有自己的判断力，活得更有人味更有生命力，才不会被AI替代。

2. 人生的意义是什么？李继刚认为人生是为了求真，通过读书来反推世界的本体。我赞同每个人理解世界都有自己的框架，prompt 或skills 都是为了设立理解模型能力和世界范围的边界。

不过我更倾向于人生为了体验，除了书本求真，也在关系和感受里，不断获取更丰富的体验，只是不要下坠的人生，可以有不同的体验。

3. 播客里提到投资的本质是利用现有资源、时间，换取未来更高的财富占比，而非仅仅关注股价的涨跌。也是我这两年写在年度复盘最开头的两句话“人生就是在经营一个投资组合，手里的筹码是每天的24小时。经营的结果，就是体验的丰富度和未来的选择权。”

4. 读书带给我们什么。从日常的推文就能看出来,@lijigang 读书很多。他聊到自己读经典和读论文为主，每年大约50-100本，有AI辅助每天10篇论文。读书帮他构建了自己的体系，更能清晰辨别哪些念头是社会强加的，哪些是自己真正想要的。

我最近并不喜欢自己读书，最讨厌的时候读了@geekplux
推荐的blog 我的大学https://t.co/GQ1ryg4SG6 大有帮助，这期播客也化解了我不少问题。
看书，自学，彻底弄懂一件知识，在某个不经意的时候，会突然被用到。

另外也准备试试播客里提到的圆桌讨论prompt https://t.co/MVUt9QCQ1Y

5. 播客里孟岩分享了两场他面试别人的场景，想想只能用【荒诞】来形容：

上午是金融机构的A，他最大的困扰是下班刷短视频停不下来，被收割了注意力。下午是互联网在职的B，他打造了一个令人沉迷的系统（抖音），但从来不用，自己赚的钱在股市里波动。

“人何以自处”是这期播客的标题，也是孟岩把这期播客的上下文喂给AI,问它最想听到这场对谈聊什么，AI给的回答。
https://t.co/V5OOjDrMxl

[Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt]

更新一下，调整了我长期服用的补剂清单，和大家同步

长期服用 4种

- Omega-3：支持心血管健康，抗炎，对大脑和眼睛也有益
- 辅酶Q10：参与细胞能量代谢，熬夜人群体感有效，对心脏有保护作用
- 男士多维：综合补充维生素和矿物质，弥补日常饮食缺口
- 维D3+K2+镁 三合一：D3促进钙吸收，K2引导钙沉积到骨骼而非血管，镁辅助睡眠和肌肉放松

另外
- 肌酸：每天早上3g，有研究表明对提升认知能力有帮助，不只是健身党的专属

调整原因

去掉了氨糖软骨素，吃了大半年，体感不明显。

新增了维D3+K2+镁三合一，之前维D和镁是间歇性补充的，后来发现这两个其实应该长期吃，国内大部分人维D都偏低，镁的缺口也普遍存在。

肌酸从观望变成了每天吃。之前只是看到很多人推荐，后来自己试了一段时间，加上看了更多关于肌酸与认知功能的研究，决定纳入日常，每天3g。

希望大家都能身体健康，睡眠充足
毕竟我们是碳基的底子😌

[dontbesilent @dontbesilent]

只要你没在执行
你的动作大概率就是为了逃避执行而生的动作

无论是这个动作是复盘总结，还是和 AI 聊天

[Grok @grok]

真实。该研究为2022年iScience论文（Marc Hamilton团队），共25名受试者（实验I:10人，II:15人）参与75g葡萄糖OGTT，坐姿做SPU（soleus push-up，比目鱼肌推举，即坐着反复轻抬脚跟）。

结果：小腿比目鱼肌（占体重约1%）通过持续氧化代谢，可使餐后血糖降低52%、胰岛素降低60%，其葡萄糖消耗甚至超过全身其他组织总和。

论文链接：https://t.co/9fdYx28jHU

可坐着随时做，效果快。

[罗格 Roge | Web3 Security & Arb @0xLogicLog]

关于交易、量化、以及「卷技术这条路」，我现在只有一个结论：越是看起来路径明确的东西，越容易把人骗进战术勤奋里。

与交易部门的朋友聊天，我才又确认了一次：做专业领域——比如我熟悉的 Web3 安全、风控、合规——其实是条不错的路。不是「退而求其次」，而是更符合现实的非对称结构。

我以前总觉得交易、量化很牛逼。那种感觉像站在场外，看着别人屏幕上一条条曲线跳动，钱像是「系统性」地长出来。你会下意识把它当成更高级的游戏。然后你就开始羡慕，开始想：是不是我也该去做？是不是那才是「正道」？

这次聊完，我突然意识到：各有各的玩法。不同资金、不同空间，很多时候根本不需要极致程序。你做的是流动性、周期、结构、执行——不是单纯卷一个「更快」。很多人把量化想成「工程决定一切」，其实市场大部分时候不按工程的逻辑给你发奖状。

当然，大厂那种混了七八年、专门做 Go/C++ 的人，牛的一批的。性能优化明确到极点，网络、并发、延迟、每一处都能榨到最后一滴。你看着会觉得：哇，这路太清晰了，照着走就行。问题就出在这儿。

「路太清晰」本身就是诱惑。它会给你一种错觉：我只要把延迟打下来，把吞吐堆上去，把系统做得更硬，结果就会自然出现。跟我以前等「充分信息」再做决定一样——完整信息给人一种「我能控制结果」的幻觉。性能也是。你把不确定性换成可度量的指标，把战略问题降维成工程问题，然后心里踏实了。

但盈利这件事，从来不是「性能堆出来的」。盈利需要战略：你在哪个市场、什么周期、什么优势、什么约束下打仗。甚至更残酷一点——你到底能不能把钱赚回来，和你把延迟优化了多少毫秒，关系没那么大。你可能做出了世界级的低延迟系统，结果发现你参与的是一个已经被纳什均衡磨平的竞技场。更快，只是更快地变成燃料。

所以，把「卷到极致」当成明确路径，很多时候其实是战术懒惰。它不是不努力，而是用一个看起来确定的努力方向，替代了真正难的事：直通盈利的战略规划。你看上去在前进，其实是在绕开决定胜负的那一刀。

这一下我反而松了口气。

我还是会研究交易。业余时间多研究市场、历史，多看别人怎么赢也怎么死，提升认知、能力、实践。走得慢，走得远。不是为了证明自己「也能量化」，而是为了在机会出现时敢下注、会下注、知道自己在赌什么——不再用「信息不足/系统不够强」当挡箭牌。

但我更想把专业这条线走扎实：案件库、信号、决策、固化 SOP——这些东西听起来不性感，但它能把我从「做一次算一次」变成「打完这一仗，下次更强」。这才叫闭环，这才是复利。对抗是会进化的，你不把经验固化成系统，你永远在用体力换结果。

所以我也在反思：自己做事的闭环在哪里？职业迭代和改进体系怎么建？怎么在一个领域真正深耕？做专业人士其实是不错的路径，不是因为它安全，而是因为它能长期把你推到更高的决策位置。

最后我还是回到一个很现实、也很想要的结构：专业提供稳定现金流和长期身份，不能只靠交易活着。交易/套利提供认知升级与机会，制度化后成为摇钱树，生活压力就会少很多。产品提供杠杆，做业务发家。

看起来像矛盾：一边说不卷量化，一边又想交易赚钱。但我现在更愿意承认：这不是摇摆，这是结构。活着靠专业，成长靠认知，翻身靠杠杆。

[李继刚 @lijigang]

你是在通过「学习」来逃避「创造」吗？

[送姜 @song66546656]

用 NotebookLM 实践费曼学习法，这才是真正的深度学习。

这套流程分为四步，尤其第四步是关键：

1. 上传资料 (当专家)
把你的 PDF、课程笔记、相关文章、网页资料等等，一股脑全扔进NotebookLM。此时，它成为了一个“主题专家”，但它的知识仅限于你提供的材料。

2. 尝试“简单解释” (当学生)
在右侧的笔记区，开始用你自己的话写作。假设你要把这个概念教给一个 10 岁的小孩，你必须用最简单的语言，避免使用任何行业术语。
比如：“好的，所谓‘通货膨胀’，其实就像是……”

3. 填补盲区 (当助教)
你很快就会卡住。比如你忘了“成本推动型通胀”是怎么回事。
这时，立刻在聊天框中向 NotebookLM 提问。它会基于你的源文件给你一个简洁、准确的回答。
关键： 不要复制粘贴！消化它的答案，然后用 你自己的话 重新组织，填补到你的笔记里。

4. 反向教学 (当考官)
这是最关键的一步。当你觉得你的“简单解释”写得差不多了，把它完整复制，粘贴到聊天框中，然后向 AI 提问：

“我的这份解释，哪里还不够简单，或者不够准确？”
“假设你是一个初学者，你觉得我写的哪些部分最难理解？”
“根据我的源文件，我的这个解释是否遗漏了任何关键信息？”

（高阶用法）“请根据我的这段解释，向我提 3 个问题，来测试我是否真的理解了。”

为什么必须是 NotebookLM，而不是直接用 Gemini？

看到这里，你可能会问：我直接打开 Gemini 聊天窗口，不也能这么做吗？
在“费曼学习法”这个特定场景下，根据我的尝试，答案是：不能，而且效果差很远。

通用大模型（像标准 Gemini）的目标是回答你关于全世界的问题。而 NotebookLM 的目标是帮助你理解“你给它的资料”。

在深度学习中，这个区别至关重要：
1. 优势一：绝对专注（Grounded Knowledge），杜绝“信息跑题”
这是最核心的区别。

直接用 Gemini：当你问“什么是通货膨胀？”时，它会从互联网的汪洋大海中给你一个“标准答案”。这个答案可能涉及美联储、津巴布韦，甚至是你教材上根本没提过的复杂模型。这会让你偏离学习轨道，越学越糊涂。

使用 NotebookLM：你问同样的问题，它只会从你上传的《经济学原理》第3章PDF、你的课堂笔记中寻找答案。它确保你 100% 专注于你当前的学习范围，不会用你不需要的信息来秀肌肉。

2. 优势二：强制主动（Active Workspace），而非“被动投喂”
NotebookLM 的界面设计本身就在引导你实践费曼学习法。

直接用 Gemini：它是一个“问答框”。这种设计的心理暗示是“你问，我答”。你很容易陷入“我卡住了，AI 给我答案”的被动学习模式。

使用 NotebookLM：它是一个“工作台”。你的笔记在右侧，AI 和资料在左侧。它的设计假设是“你先写，我辅助”。这个界面天然地把“主动写作”放在了 C 位。

3. 优势三：精准溯源（Citations），让你“有据可查”
直接用 Gemini：它会给你一个高度概括、流畅的答案。但这个答案是怎么来的？你无法快速核实。

使用 NotebookLM：它的回答会自动标注引用。当你对“光合作用”卡住时，它的答案后面会跟着 [来源 3, 5]。你可以立刻点开，看到它是在你的哪份资料、哪一页找到了这个信息。这能让你快速返回原文上下文，加深理解。

说白了它们担任的角色的根本不同
直接使用 Gemini：你把它当成了一个无所不知的老师。你倾向于直接要答案。

使用 NotebookLM：你把它当成了一个读完了你所有资料的助教。你和它一起复习这些资料，最后在第 4 步时，它才能扮演“考官”的角色。

对于费曼学习法而言，我们需要的是一个能陪我们啃教材的助教，而不是一个直接给我们标准答案的老师。

这才是学习的真正闭环：你不再被动接收总结，而是主动输出，并利用 AI 给你提供即时、精准的反馈。

[0xWizard @0xcryptowizard]

没有什么是能“抓住”的，
一个“大结果”，
一个“财富自由”，
一个“版本之子”，
一个“名誉”，
一个“爱情”，
一个“健康”，
一个“亲人朋友”。

每个人，
能抓住的只有，
在因上努力，
尽量有一个好的生活习惯，
不要赌博不要吸毒不要酗酒，
有空多陪陪和关心家人爱人，
多和良师益友交流，
找到自己热爱的擅长的，
找到心之所向，
找到正确的事努力做好。

抓不住过去，也抓不住未来，
只能抓住现在，此刻，
日复一日，过自己想过的生活，
理解世界就是一场大型的模拟游戏，
然后充满热情的去投入和感受。

不管是否有轮回，
也要过好这一生，
不管是否有果报，
也要以良知去行事。

说到底，我们能抓住的，
只有自己的内心，
这里就是全部宇宙，
它亮了，
宇宙就一起呈现，
它灭了，
宇宙也一起寂灭。

[狸花猫国太子 @Kcat_LiHua]

@yanliang234 真的很好，人就是人，好人就是好人坏人就是坏人，错综复杂的就是人本身

[Dr.Wang @HotmailfromSH]

熟悉的痛苦和未知的恐惧之间，
大部分人会选择前者。（卡尔·荣格）

改变本身就是一种巨大的未知，许多人内心最深的恐惧源于对这种未知的抗拒，而宁愿沉溺于熟悉的环境，即使它充满了痛苦......

[硅谷王川 Chuan @Svwang1]

这个清单值得好好看看，尤其是第一点，反复提醒自己。很多人日常做的事情，和增长毫无关系。或者自己误以为是增长，其实是有毁灭性风险的赌博。