blackship

[blackship @cdai310]

@ChinaMacroFacts 领导层思维僵化 需要外力推动才会变革

[blackship @cdai310]

@techeconomyana 决策层僵化了 不能破局就该换血

[blackship @cdai310]

@MacroMargin 厉害, 对得起我的订阅

[blackship @cdai310]

@Phoenixyin13 收到, 马上就去读

[V @Frankvi1900]

所谓的不可治理，我指的是选民的既要又要，无法忍受痛苦的真正出清，而同时短视的精英也成功利用了这种分裂的心态，将收益据为己有而将风险扔给社会，任何真正变革的政客都无法进行有效治理、甚至根本无法上台，时间只会让债务问题无限期膨胀。
而要命的川普，作为美国历史上最有权势的总统，最后的改革窗口期，选择挥霍财政，随意向富人减税，专注给家族捞钱，享受最后的奢靡快感。
今天的美国，已不是二战那个时候的制造业强国，精英与民众都专注于华尔街赌场，打个战都要去polymarket下注，弄个和谈协议都要先开个老鼠仓，做个AI恨不得把全国养老金都掏空，这就是金融帝国的余晖，与大英帝国没落前的情况何其相似！

[blackship @cdai310]

@mtrainier2020 领导的个人风格影响时代面貌

[blackship @cdai310]

@Alex_perception 全是供给侧的思路 搞出来了也是一堆产能过剩

[blackship @cdai310]

@morningtigert @ShanghaoJin @RYANHINGSHING 情绪太 fomo 了 赌博思维

[硅谷王川 Chuan @Svwang1]

世间到处都是黑色幽默。如果你在一个地方没有感知到黑色幽默，一方面可能是因为某些关键信息被掩盖或者扭曲了；另一方面是因为你的经历太浅，没有把观察到的事情和别的素材连接起来，洞察其荒谬之处。

感知到巨大黑色幽默而没有公开笑出声来，是一个成年人的基本修养。

[Nullable @NullableX]

借着这条回复再聊一下吧.
目前的 LLM 为代表的 AI 只是个能力增幅器, 而不是代替人类. 你感受到它对你帮助最大的时候不出意外应该是当你用 LLM 研究你懂的领域的时候和当你用你自己本身就有的学习思路学习新东西的时候.

现在的前沿研究距离代替人类的 AGI 目标还远. 如果 AI 对会用的人的增幅是 N 倍, 具备使用 AI 能力的人数是 X, 整体社会生产力的提升 = X * N, 在 X 这个绝对数量上, 国内这2.1亿多高学历人群的潜力依旧可以碾压其他���家. 当其他国家在和中国竞争的时候, 只能在 N 上面拿到中国在 X 上面的这种数量级优势才能有竞争力.

人口红利 =\= 人口数量 (印度是个最好的例子), 人口红利 == 受过教育的高素质人口数量. 当前中国仅靠存量的2.1亿多的高素质人口数量也能在各个领域冲击第一. 最现实的例子就是nature index ranking: https://t.co/hxNyvoegUX, 2025 年的 nature index 中国大学继续屠榜, 对比一下 2016 年的nature index 榜单: https://t.co/8QAhHF3khD, 那时候前面只有一个孤零零的中科院. 这种转变如果不刻意连续关注的话普通人一般是不会注意的, 它只会默默发生, 然后突然, 当在现实中影响到普通人的时候, 你会发现为什么中国好像各个领域都在赶超?

这种在公众注意力盲区蔓延的改变其实就和这波贵金属涨价一样, 关注地缘政治, 债��, 经济, FED 政策, 美财政部动作, 各国央行动作等等相关消息的人应该很早就能意识到贵金属涨价是在定价债务危机, 定价去美元化, 定价全球货币滥发, 通货膨胀, 但当普通人感受到金银首饰为什么这么贵的时候, 其实已经是危机在蔓延了.

[blackship @cdai310]

@mtrainier2020 这个号是宣传部的 何必和他费口舌

[blackship @cdai310]

@AniHermit @mtrainier2020 同意 看多了他的帖子就知道什么来历了

[Uncle Bob Martin @unclebobmartin]

I’m significantly older than you. I started coding in the late 60s. My current strategy is to not read any of the code written by my agents. That’s the only way I can take advantage of their productivity. What I do instead is to surround the agents with extreme constraints. Unit tests, gherkin tests, QA procedures, quality metrics, mutation testing, test coverage, and a plethora of others. In the end, I have very high confidence in the code they produce because they’ve had to run the gauntlet of all of my constraints and tests.

[烦恼小羊 @fannaoxiaoyang]

赚钱的真相之所以需要隐藏，是因为真相本身乏味且反动。

巴菲特告诉你赚大钱的真相是等崩盘，老实说这非常正确，而且必定等得来，你甚至不需要去探究为什么要崩盘，只需等着就行。但如果商业社会真照这个方式搞，那么交易所、KOL都要卷铺盖失业，你自己也觉得没劲。

人天生不会珍惜结构简单的东西，但可惜三角形就是最稳固的。

我们掩盖真相，因为真东西就这么点信息熵，这会极度放大人性的虚无感。这跟你去高档理发店或美容院一样，核心项目之外总要搞点别的东西。钱花得值不���，很大程度取决于流程的复杂度，而非完成度。

用四川话形容这个东西叫花头，也就是真东西之外的花样把戏，虽然对于消费者来说，没有花头的体验是虚无的，但就投资创业来说，花里胡哨的东西没有任何好处。这点马斯克就深有体会，专注第一性原理，不去搞航天发射金手指那套东西。

我常说中期选年最好什么也不做，下半年买点周期性资产就够了，至于我其他时候的推文，也是花头。

[blackship @cdai310]

@TJ_Research pe300还买 无法理解

[blackship @cdai310]

@Jienafo 万斯手上一张牌没有 没背景 没资历 没粉丝 只能去贴意识形态

[赵纯想 @chunxiangai]

laper 方法：

1、离大厂三条街。

2、找一个结构化非常复杂的领域。

譬如剧本，有极为复杂的结构化要求，CodeX能写剧本，但无法输出统一好莱坞格式剧本，没有版本管理 + 选角表 + 堪景表 + 分场表 + 分镜表。

事物足够复杂，不会被大模型桌面端应用吃掉。

3、除了剧本之外，类似的泥潭般的结构化要求领域，包括但不限于：工程标书，演艺策划，考卷出题。

4、找到过去几十年里深陷数据结构泥潭的用户，在他们手边装一个 Agent，将泥潭变成荷塘月色（UIUX）。

5、虽是荷塘月色，但独赏只有凄凉。

——必须有多人协作场景。没有多人协作场景的，没有协同需求，则没有技术难度。而 CRDT，AI Coder 一时半会儿玩儿不明白。

6、屏蔽创业者播客。屏蔽融资新闻。在泥潭里捞出你的第一个付费用户。

7、此为纯想扭屁股论之后的纯想泥潭论。AI应用创业，目前是绝对冰点。没有比这更好的时机。

[blackship @cdai310]

@chunxiangai 很好的总结

[る @r17117199]

親が本読まないから本読む土壌がないんだよ。お洒落な子っていたじゃん親もお洒落じゃん。美術館とか博物館行く子供っていたじゃん。幼少期の時から親に連れてって貰ってるじゃん。映画好きなヤツ親もだいたい映画観てるじゃん。結局親の姿みてるだけだよ。大人が光る板見てるから真似てるだけよ。

[Aelia Capitolina @Areskapitalon]

“苏联解体根本没有终结PoW机器，这一点是习近平的整个认知错配的死穴。北京从苏联解体里读出的教训是"放松控制导致亡党亡国"，于是解药是加强控制。但解体的真实机制恰恰相反：苏联死于控制系统自身的信息坏疽，价格信号被消灭、真实数据无法上传、纠错回路全部切断，最后整个系统对自己的真实状态失明，崩溃来临时连当事人都是最后知道的。

而解体之后俄罗斯的演化证明了更深一层：PoW机器根本不是被"解体"杀死的东西，它换个壳就重生了，普京的俄罗斯是一台甩掉了意识形态包袱、更纯粹、更不受任何教条约束的暴力机器。所以"防止苏联式解体"这个目标从定义上就打偏了，真正该防的是"苏联式失明"，而为了防解体所做的一切（收紧信息、压服资本、消灭独立信号源）恰恰在系统性地制造失明。药本身就是病因。

然后，就是中美两根救命稻草的对称性。美国的AI叙事是PoS资本的最后稻草：四十年金融化走到尽头，真实回报枯竭，全部剩余流动性押注在一个"智能本身可以被资本化"的故事上，用未来的生产力奇迹来偿付现在的估值，它的祈祷对象是技术奇点。中国的科技攻坚是PoW机器的最后稻草：四十年增长模式走到尽头，地产死了、出口被围、人口塌了、通缩咬着，全部组织能力押注在一个"创新可以被动员出来"的故事上，用举国体制来替代已经不敢放开的市场信号，它的祈祷对象是国家意志。

两边押注的标的物甚至是同一个（AI、芯片、机器人），但押注的方法论完全相反，一边是资本过剩找不到纪律，一边是控制过剩容不下自由。而两边共享同一个结构性绝望：都是旧操作系统在明知自己的核心机制失灵之后，拒绝换系统，改为祈祷一个足够大的技术神迹来豁免自己改革的义务。科技在两边都不是被当成工具，是被当成免罪符。

然而，原始创新这个东西的生产函数，恰恰是举国体制最不擅长的形态：它需要大量分散的、不可预测的、大部分注定失败的试错，需要失败不被惩罚、异端不被清洗、资本敢于投那些"不符合国家战略需求"的方向。如果所有资源配置最终服从一个不接受反馈的单点，系统的产出就必然是"单点想要的东西过剩，单点看不见的东西枯竭"。

两根稻草的共同点是都在用加倍下注来推迟对同一个事实的承认，旧的秩序生产方式（无论资本版还是暴力版）已经过了产能峰值。而两根稻草的断裂方式会不同：美国那根断的时候是市场式的，估值重定价、信用收缩；中国这根断的时候没有价格信号可依，失明系统的出清方式历史上只有一种，就是延迟到无法延迟，然后一次性显形。

美国的断裂教育的，是"资本叙事不可信"；中国的断裂教育的，则是"暴力担保不可信"。”