Pan

[Bear Grylls OBE @BearGrylls]

Do everything in your power to prepare, fight, and win. Then trust God with the ultimate outcome.

[Daisy @Yintinusa]

我打的都是明牌，
如果是粉丝来问我，
我基本都是知无不言😂

有想做这行，如果你是在其他国家，都可以按照我说的去做，没有必要立马把公司开起来，借鸡下蛋就好. 做任何生意，订单是第一位，有单你还怕找不到帮你做的人吗？

对于新行业新市场，要有敬畏心，不要冒然的什么都自己去做去想当然，在没有学会真本领之前，把订单交给靠谱的供应商最好，你跟着学经验就好，不然大概率你得付不小的教训费.

业务是最容易创业的，优秀的业务到哪里都能用同样的原理去打开当地市场.

[Daisy @Yintinusa]

今天忙乱下出了个大错，同事老墨要预支工资，我就给他直接银行Zelle，结果同事说没收到，一检查才发现，同事名字是Angel，我却把1000美元付给了Angela，无语啊，打电话给银行，银行说Zelle是秒到账，钱已经转出去了，不过他们会帮我去追回，至于能不能追回也不知道了😂

我这马大哈就不能干这种事情，
我需要尽快结束这种忙乱的节奏，
保持头脑清醒才行.

没能力又爱折腾的人
就是像我这样累的😤

[狮国游民 @SgLittlesmart]

这 1 小时采访，值得反复听。
受访者是一位顶级数学家投资人，
创造了 1000 亿美元以上财富，
平均回报率高达 66%。

很多人认为，
他的认知深度甚至超过巴菲特、索罗斯和达利奥。
里面的投资知识， 比 20 万美元 MBA 还值钱。

先收藏，再书签。 无论如何，听完它。

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

https://t.co/3XXq0mKC3G

[nini @nini_incrypto_]

Google 把内部工程师的代码审查（Code Review）规范公开啦

这几乎是目前业界最顶级的标准

很多程序员只会写代码，但不知道怎么审代码，可以看看 Google 是怎么做的

1.双向指南：不仅教审查者怎么挑毛病，还教作者怎么写出容易通过的代码

2.术语科普：解释了 Google 内部常用的 LGTM（看起来不错）和 CL（变更列表）到底意味着什么

3.实战价值：这套规范不是理论，而是 Google 每一位工程师都在用的实际操作准则

如果你想提升团队的代码质量，或者想知道顶级大厂的开发门槛，这份文档必读！

https://t.co/OdaozRkMYn

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

Good GPU performance summaries - in 6 mints.

[谁是藏镜人 @VedaAI00]

当 Transformer 被直接「烧录」进硬件，推理速度的量级就变了。

Luthira 展示了在 FPGA 阵列上完整实现的 MicroGPT。没有 GPU，没有 PyTorch，甚至没有 CPU 推理循环，只有一个纯硬件驱动的 Transformer。实测性能达到了惊人的每秒 50,000+ token。

这种「硬件化推理」暗示了一个趋势：AI 模型正在摆脱臃肿的软件栈。
未来最快的推理可能不再发生在 Python 脚本里，而是在专门设计的芯片逻辑中。

我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 在底层工程��域的硬核演进。
关注 @VedaAI00，带你看清 AI 硬件化的下个里程碑。

[bbshare @shadouyoua]

假期别天天躲在家里打飞机，花8分钟学习这世界最牛之人的思维模式。
“第一性原理”是马斯克思维模型中底层代码之一，他曾经在不少场合谈论过。
但这可能是迄今为止最为详细的一个版本。
2021年在与知名博主弗里德曼的这场访谈中，他用了几乎8分钟时间，拆解了何为第一性原理以及在实践中的运用
。

[虎小象 @hx831126]

先讲一个你可能从来没听说过的人。

1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？

他的答案是：850个词，够了。

这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类：

100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词

400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层

200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river

100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important

50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个��于学两个

——————

然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。

接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。

这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。

但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。

大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇���和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。

Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。

这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。

这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。

——————

于是我做了这个网站：https://t.co/MNteHwzK9m
（准确的说我让 Codex 做的）

原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想���它变成真正可以用来学习的东西。

花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样：

每一个词，都有一张完整的卡片。

卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。

每一个词，都可以听发音。

接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。

最让我花心思的，是同义词那里。

很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？

———————

网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。

直接访问就行：https://t.co/MNteHwzK9m

如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。

也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。
👆

以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

[huangserva @servasyy_ai]

Anthropic 刚花了巨资雇来 Andrej Karpathy。

同时，他免费给了你同样的知识。

无需天价招聘费，独家权限，学费。只有一个链接和 29 分钟。

这位 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人，亲手终结了他自己提出的概念：

氛围编码已死，LLM 是幽灵而非动物，软件 3.0 时代正式来临！👇

[Sibobugingo Joël @JoelOptimist1]

Whoever made this has unreal creative talent. 👀

[iPaul @iPaulCanada]

中国看海最好的城市在哪里

[huangserva @servasyy_ai]

Karpathy 的 CLAUDE.md 登上了 GitHub Trending 第一。

22 万星标，但大多数开发者还没读过。

它只有 65 行。

却把 AI 编码准确率从 65% 提升到了 94%。

里面的 4 条规则：

→ 先思考再编码
明确你的假设。不确定就提问。绝不猜测。

→ 简单优先
只写解决问题的最少代码。不要做没人要求的��象。

→ 外科手术式修改
不要动与需求无关的代码。每一行修改都必须能追溯到需求。
→ 目标驱动执行
在写任何代码之前，把模糊的指令转化为可���证的成功标准。

就这些。
65 行。4 条规则。94% 准确率。

趁别人还没看到，先收藏。

[Science Simplified @Scivf4]

Piezo injector

[大溪水 @xpnikapax]

缝纫机是如何工作的？

[Stocks World @anandchokshi19]

AI is a five-layer cake ~ Jensen Huang

[iPaul @iPaulCanada]

荷兰在读博士科普为什么40岁之后身上会有老人味。

[iGeekbb @igeekbb]

一台3.5亿欧元的光刻机到底有多牛逼

有条高赞评论：这是碳基生物能想出来的东西吗