孙笑三258

喵喵喵~

[孙笑三258 @chentuite1995]

别人叫你努力争取自由，我会叫你争取自由之后记得

储备缓解感冒症状的药物

抓紧让家里所有长辈打上三针疫苗

有基础病找渠道买Paxlovid

珍惜和家人在一起的时间

[孙笑三258 @chentuite1995]

@JewBizLogic 大裤衩出来最没水平的应该是cui

[소금 @saltt808]

중국 틱톡에서 제 사진과 영상을 무단으로 사용해 사칭 계정을 운영하며 수익 활동을 하고 있는 계정을 확인했습니다😭
혹시 보시게 되면 신고 한 번씩만 도와주시면 정말 감사하겠습니다ㅠㅠ..

[孙笑三258 @chentuite1995]

@chennan789 意外险2k万？买得到也不敢买阿

[孙笑三258 @chentuite1995]

五年后再看

[Hamish Low @Hamish_Low5]

When China can produce indigenous lithography machines is essential to the outlook for US-China competition on AI, yet despite its importance this question has attracted surprisingly few rigorous forecasts.

A new piece out today that I have coauthored with Joshua Turner and @romeovdean of @AI_Futures_ looks to take a first step to rectifying this. We use the experience of ASML developing lithography tools to develop base rates for when China will do the same. Doing so gives a baseline expectation of the late 2030s for extreme ultraviolet lithography, and the mid-2030s for deep ultraviolet immersion lithography.

In reality China’s indigenization experience will differ substantially from ASML’s development. Due, for instance, to substantial state support, poaching ASML employees or deploying increasingly advanced AI systems into R&D. The piece sets out these various arguments for why China’s efforts may move faster or slower than the baseline set by ASML, as well as placing where the current most advanced Chinese efforts at SMEE and Yuliangsheng sit.

It finishes with a set of research questions that would help us build better forecasts of China's indigenization process, as well as ones for how China's indigenization relates to larger strategic outlooks for the US-China compute gap.

[Jangkku(김장꾸) @jangkku920]

한,중,일 관계

4장이면 충분함

겉으로는 싫어하는데 속으로는 누구보다 좋아함

[孙笑三258 @chentuite1995]

@zhangtingt5977 上次看这我还是处男

[孙笑三258 @chentuite1995]

@XUEQIUxka 二期吗

[宏观边际MacroMargin @MacroMargin]

5月70城房价数据发布，细致拆解如下

[추군의 태양 @junhochoo]

극우도 아무나 하는거 아님

기초 상식이 부족한 압도적인 대가리 꽃밭

거짓뉴스 떡밥을 붕어처럼 씹어먹는 의지

자신이 진정한 애국자라고 믿는 굳은 신념

골고루 모자라야 가능함

[KiraMyao🐱 @KiraMyao]

2026年，中国跨性别者过得怎么样？
没有人知道…
发起《2026中国跨性别者处境调查》
这个六月，
我们希望留下更多❤️
——🏳️‍⚧️ Pride Month 2026

[陶瑞 TaoRay @TaoRay]

还是那句话，大部分奴隶的梦想不是自由，而是当奴隶主。

[り えんてい @lyunchng14]

@Fuugetsu_808 だってまともな職つけないもん

[阿冬的酷儿法律观察 @QueerLawWatchCN]

最新情况：发布“最高法院最新涉性少数信访回复”的微信公众号相关文章已被微信平台删除，部分账号被屏蔽封禁。

1. 中和彩虹说：账号已被屏蔽
2. 出色伙伴：此内容因违规无法查看
3. 骄傲声浪：此内容因违规无法查看
4. ActionForlove为爱行动：此内容因违规无法查看

目前此信访回复发布的相关来源均已被删除。

删除不意味着信访回复本身是假或者是P的，具体可以看我上一条的分析；但恐怕要让一些觉得中国对性少数的态度已经彻底改变，或者用中国的改变来支持自己对本国左右翼观点不满的老外们失望了。

已经被删除的部分文章链接：（无法访问只是作为来源证明已被删除）
https://t.co/htUUlNVu31
https://t.co/CrkaON8zoi

[波波 Lucy @BoboLucyWisdom]

约翰·戈特曼博士花了40年研究夫妻关系，只需观察3分钟，就能以91%的准确率预测他们是否会离婚。

而且，这个预测跟他们吵架的次数、吵架的话题、甚至性格是否合拍完全无关。真正决定关系生死的关键，是四种特定的沟通模式——他称之为“末日四骑士”。

戈特曼是华盛顿大学心理学教授 emeritus，也是戈特曼研究所的创始人。他在著名的“爱情实验室”里，研究了超过3000对夫妻，长达四十年。他用仪器测量心率、皮肤电导、面部微表情、每一句话、每一次沉默，把夫妻互动拆解到极致。

结果震惊了整个心理学界：他只要看一对夫妻互动3分钟，就能准确预测91%的夫妻未来是离婚还是白头偕老。

这四个“末日骑士”分别是：批评、蔑视、防卫、石墙。

它们不是普通的争吵，也不是正常的生气，而是关系慢慢走向死亡的信号。一旦它们反复出现，无论双方曾经多么相爱，关系都会进入危险区。

1. 批评
不是抱怨。抱怨是健康的（“我今天很累，希望你能帮我洗碗”），而批评是攻击对方的人格。
典型句式：“你从来都不听我说话”“你太自私了”“你总是这样”。
它把“行为”变成了“你这个人有问题”。健康的表达是：“我感觉被忽视了，我需要我们多沟通。”

2. 蔑视——最致命的一骑士
翻白眼、嘲讽、挖苦、用高高在上的语气说话。本质是“我比你优越”。
戈特曼发现，经常被伴侣蔑视的人，免疫系统会真的被抑制，身体更容易生病——因为长期被最爱的人贬低，身体承受着巨大的慢性压力。

3. 防卫
对方一指出问题，你立刻反击：“是啊，但你也……”“这不公平，因为……”“要不是你先……我才不会这样。”
它表面上是自我保护，实际上是反击，让对方觉得自己完全没被听见，于是矛盾进一步升级。

4. 石墙
彻底关闭沟通。沉默、离开房间、情绪上“离家出走”，身体却还在那里。
戈特曼发现，当心率超过100次/分钟时，大脑会进入“战斗或逃跑”模式，石墙往往是身体的自我保护机制，不是故意冷暴力。

好消息是：出现这四个骑士，并不代表关系就彻底完了。
每对夫妻偶尔都会用到它们。真正决定关系存亡的，是“正负互动比例”和“修复能力”。

戈特曼发现，稳定的关系里，正向互动（赞美、感谢、幽默、支持）和负向互动的比例至少是5:1。一旦负向开始占上风，关系就危险了。

更重要的是，每个骑士都有对应的“解药”，而且这些解药超级简单，30秒就能用上，不需要上昂贵的沟通课，也不需要几年心理治疗。

解药如下：
1、批评 → 温柔启动
用“我感觉……我需要……”的句式，而不是“你总是……”。
例如：“我最近觉得我们有点疏离，我希望我们能多一点时间在一起。”
这句话让对方的大脑不会立刻进入防御模式。

2、蔑视 → 建立欣赏文化
每天主动说出一件你注意到并感激伴侣做的事。
长期把焦点放在“对方哪里做得好”上，蔑视自然就会减少。

3、防卫 → 承担责任
哪怕只承担一小部分：“你说得对，我最近确实有点心不在焉，我理解这让你受伤了。”
不是低头认错，而是真诚地看见对方的感受，这比任何辩解都更能迅速降温。

4、石墙 → 生理自我安抚
当心率飙升时，别硬撑。立刻叫暂停，至少20分钟，离开话题去做能让自己平静的事（散步、深呼吸、听音乐）。等双方神经系统冷静下来，再回来继续谈。

戈特曼最重要的发现是：
>冲突的目的从来不是“赢”，而是“被理解”。
>真正厉害的夫妻，不是从不犯错的夫妻，而是“可修复”的夫妻。
>他们能在伤害发生后，及时认出自己骑上了哪一匹“骑士”，然后主动修复。
>修复比完美更重要。

如果你正在一段关系里，记住这句话：
关系不是靠从不吵架来维持的，而是靠懂得如何在吵架后，把彼此拉回来的能力。

把这篇长文存下来，下次吵架前翻一翻。

（如果你喜欢这篇内容，欢迎点赞、转发或收藏，让更多人看到这份来自40年科学研究的珍贵智慧。）

~关注我，一起探索两性和谐之道～

内容援引自 @Moralityrevived

[宏观边际MacroMargin @MacroMargin]

4月70城房价数据，二手房环比跌幅没有再继续收窄

[思维怪怪 @0xLogicrw]

这位大哥声称用 Anthropic 的 Claude 找回了锁死 11 年的 5 BTC，按当前币价约 40 万美元。帖子 12 小时内浏览量突破 1000 万。

他 2014 年上大学时买了 5 BTC，喝酒喝嗨了之后改了钱包密码，醒来忘得一干二净。手上有一条旧助记词，但对不上改过密码的钱包文件。之后几年他用 btcrecover、Hashcat 跑过暴力破解，也花钱请过商业恢复服务，每次 250 美元，全部打水漂。

走投无路之下，他把旧大学电脑上的所有文件打包喂给了 Claude。Claude 干了三件事：在一堆文件里翻出一个改密码之前的旧版 wallet.dat；发现 btcrecover 在解密时把 sharedKey 和密码的拼接顺序搞反了，这个 bug 一直没人发现；修正逻辑后跑了一次就提取出私钥，转成 WIF 格式（Wallet Import Format，用于将私钥导入现代钱包的标准格式）导入钱包。链上记录显示 5 BTC 在当天全部转出。

但 Claude 没有暴力破解加密，更没有突破比特币的密码学。它做的事更接近数字取证：从一堆历史文件里找到对的旧钱包，再读懂恢复工具的代码并修了个 bug。整个过程建立在用户本来就有旧助记词和旧电脑文件的前提上，私钥彻底丢失的情况下 AI 帮不上任何忙。

[qinbafrank @qinbafrank]

美联储正式进入了沃什时代，翻朋友圈18年就开始关注鲍威尔，都关注这个男人快八年了、也是感慨。个人角度，鲍威尔不是格林斯潘那种长期繁荣的艺术家，也不是伯南克式的危机创新者，而是典型的“数据驱动型”执行者。在疫情、供应链、地缘（俄乌到中东）、财政扩张和高通胀多重冲击下，他用务实灵活的方式稳住了就业和金融体系，但也因为前期“暂时性”误判付出了通胀代价。也聊聊鲍威尔这两届任期的得与失。

主要“得”：危机应对果断，就业韧性强，独立性守护值得记一功
1. 2020疫情救火是教科书级别
零利率+无上限QE，资产负债表从4万亿爆到9万亿，配合财政直接把衰退压到两个月，就业从疫情峰值快速回落到3.5-4%低位。整个任期失业率平均低，劳动力市场强势成为美国经济最大基本面。鲍威尔团队的快速反应，避免了金融崩溃和二次衰退，功劳不小。

2. 软着陆相对成功，后期紧缩纠正及时
22-23年激进加息压通胀，同时24-25年在数据驱动下谨慎调整，避免硬着陆。点阵图和记者会多次体现“数据依赖”：就业强就耐心，通胀反复就放缓降息节奏。这对流动性管理和市场预期有稳定作用，尤其在财政发债和逆回购消耗的背景下，减缓缩表或调整节奏的信号，实际利好风险资产的边际流动性。

3. 捍卫独立性是最大遗产
面对政治压力（特朗普时期的辱骂、调查等），鲍威尔坚持到最后，甚至表态在调查未结束前继续留任理事/临时主席。这在党派极化时代很关键，避免了美联储彻底沦为财政/行政附庸。在之前帖子里也有提到，这对市场信心和中美金融博弈的外部环境都有正面意义——独立央行才能让资本流动更可预测。

4. 沟通风格平实，内部共识维持较好
非经济学博士背景，但把复杂政策用白话讲清楚，在对市场预期管理上这点很重要。

主要“失”：通胀误判最明显，政策路径波动性大，框架偏就业
1. 2021“暂时性”通胀判断是最大失误
低估供给冲击+财政溢出，导致2022通胀失控到40年高位，后期才激进纠正。服务通胀、工资和能源传导反复出现，我在多条CPI、非农帖里反复强调“数据与预期偏离度”远比绝对值重要，而鲍威尔前期框架（平均通胀目标）偏松，牺牲了部分物价纪律。任期平均通胀高于目标，家庭购买力和资产定价都在部分时段付了学费。

2. 路径依赖与副作用
早期渐进加息后快速转向，2022银行压力（SVB等）暴露监管短板；后期降息节奏与政治/大选纠缠，点阵图多次上调利率预期、减少降息次数，引发市场波动。能源/关税双冲击下，按兵不动或讨论加息可能，显示判断仍有滞后。AI对生产率拉动慢、反而推高中性利率的观察，也符合我对资本开支和中性利率的跟踪。

3. 对财政-货币互动的应对不够前瞻
高赤字时代，单一利率信号定价权弱化，财政部长等插足发声增多。鲍威尔任内财政渴求低利率，但通胀约束下难以完全满足，流动性在TGA、缩表、发债间反复“抽水-放水”，对风险资产的波动放大明显。

未来几年就看沃什的表演了🤔

[孙笑三258 @chentuite1995]

@ANDREW_FDWT 民主党政治话术？

[孙笑三258 @chentuite1995]

@luoyonghao 大哥给条专线

[高级分析师 @techeconomyana]

美国商务部标准研究院：Deepseek V4 Pro在非公开benchmark上能力和GPT 5相当，差距8个月。Deepseek V4 Pro可比模型是GPT 5.4 mini而非Claude Opus 4.6和GPT 5.4