甲名

甲名=马甲名

[cat @_catwu]

Thanks @lennysan for a great conversation about how Claude Code maintains product velocity, how the product management role is shifting in the AI era, and the future of work!

https://t.co/Qp7aAuHIqJ

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

我把 Agent 相互之间的谈话理解为三个维度来进行思考：对话的速度、记忆的深度和每个模型上下文的长度。

1. 对话的速度
对于人来说，思维速度远大于说话速度。我们在大脑中构想并想清楚一个问题后再表述出来，本质是一个信息压缩的过程。对 Agent 来说也是如此：
(a) 预测每个 Token 时，不同语言所需的 Token 数量不同，传播速度也完全不同。
(b) 将这些 Token 转化为自然语言，再让另一个 Agent 通过自然语言来理解，这本身就是绕了一个弯。
(c) 对于 Agent 而言，理应有更简单、更本质的信息沟通方式。

2. 记忆的深度
我们需要让 Agent 共享目标、已完成的事项以及过程中遇到的问题。
(a) 必须具备足够深度的记忆，让所有 Agent 在完成任务或项目时，能够追溯到所有信息。
(b) 这既包括存储内容的丰富程度，也包括检索信息的快速程度。

3. 模型上下文的长度
这是基础模型层面在解决的事情。我相信随着模型的不断进步，上下文会变得越来越长。例如现在的 Sonnet 4.6，其实已经有一个支持 1 Million 上下文深度的 Beta 版本了。

[Naval @naval]

Careers are dead. Jobs are dying. Opportunities arising.

[Greg Brockman @gdb]

taste is a new core skill

[池建强 @sagacity]

Andrej Karpathy：2025 大模型年度回顾
作者：Andrej Karpathy

原文：https://t.co/BvLI9f79GZ

翻译版本：https://t.co/TtmWessqRY

2025 年，LLM 进展迅猛纷繁复杂。我列了一份清单，包括了今年所有值得注意、甚至有点出人意料的“范式变化”——那些改变了版图结构、在概念上让我眼前一亮的事物。

[indigo @indigox]

未来不是将会发生什么，而是我们可以让什么发生！— Arthur Clark「未來的轮廓」全书图解⏩

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Deepmind 的原推写了提示词哈：A knolling for XXXX

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Nano Banana Pro 配合视频模型 PPT 动效也搞定了

随手试了一下，没想到还挺丝滑，感觉这玩意可以做个Agent 了。

[甲名 @jiaming1234567]

@iarrp 写的真好

[Frank Wang 玉伯 @lifesinger]

张小龙说：人是环境的反应器。
Ilya 说：AI 也是环境的反应器。

AI 应用层创业，最重要的是构建环境。
在这个环境里，人和 AI 互相学习、共同成长。

[indigo @indigox]

我们正处在“大压缩”时代，这是历史上最适合“构建”的时刻！GREG ISENBERG 这段辗转反侧的思考很精彩，未来十年的财富，属于能理解以下三件事的人：分发即杠杆，品味即战略，AI 即基础设施！讲故事的能力再次成为经济引擎，仅存的“护城河”是叙事、品味与信任。把完整的 36 条翻译了一下：

1. AI 将扼杀数百万人的“朝九晚五”概念。许多人会失业，转而成为自由职业者，或转向由“智能体辅助”的多元工作组合；

2. 直播将迎来 100 倍的爆发式增长。它成为证明你是真人而非 AI 的唯一途径。Twitch 将被视为有史以来最伟大的收购之一；

3. 创作者经济正在升级为创始人经济。观众（粉丝）正在被动员起来，组建成公司、基金和品牌连锁。MrBeast 只是个原型！

4. 我们正在进入“应用重组”时代。2026 年最大的初创公司将通过把三四个现有的 AI 工具“混搭”重组为新的垂直工作流而诞生；

5. 智能体将开始与其他智能体对话，而你将被排除在外。每一个“中间人” (human in the middle) 的工作都会变成两个模型之间的 API 调用；

6. AI 正在瓦解价值链。代理商、招聘人员、顾问和项目经理将消失，取而代之的是运营着“十个智能体堆栈”的微型操盘手；

7. 分发将由智能体驱动。每家 AI 公司都会运营一千个“网红智能体”，不间断地测试标题、缩略图和 CTA。广告支出将变成一个活的有机体，我希望你来测试；

8. 个性化将颠覆商业。同一产品将通过 50 个由 AI 为特定买家构建的定制（转化）漏斗，以 50 种不同的价格出售。价格发现机制变得动态化。这对商家可能更好，但对消费者更糟 :(

9. 数据隐私成为新的奢侈品。整个品牌将围绕“纯人工”、“无模型”或“线下验证”等概念形成。“真实性”成为一种价值万亿的美学；

10. 创作者将拥有 AI 工作室，而不仅仅是频道。一个提示词就能变成一个短视频、一个应用、一个品牌、一条产品线。内容与公司之间的界限将消失；

11. 大型社交平台将分裂成“信号市场”。人们将像短线交易员买卖股票一样，交易想法、受众数据和提示词资产。病毒式传播被金融化了。这已经在发生（例如 Memecoin）；

12. 能源成为下一个瓶颈。每一次 AI 的繁荣都将终结于电力瓶颈。谁能通过太阳能或地热解决廉价的本地计算问题，谁就赢得了这个世纪；

13. 讲故事的能力（Storytelling）再次成为经济引擎。仅存的“护城河”是叙事、品味与信任；

14. AI 原生保险成为一个巨大的机会。一旦智能体处理数十亿的决策，就必须有人来承保这些风险；

15. AI 的（供给）过剩意味着除了创意之外的一切都在通缩。当智能免费时，原创性将变得无价；

16. 政府将创建“国家（级）模型”以保护主权。数据变成武器，算力成为外交政策；

17. 随着智能体处理物流，人类将向价值链上游移动，进入“美学”领域。艺术指导成为一项日常技能。一切都关乎品牌；

18. 未来十年的财富不仅来自构建 AI，更来自决定在何处不使用 AI。克制将创造财富；

19. AI 算力套利将成为万亿级的生意。人们在欠发达市场购买廉价云服务，然后像“GPU 界的 Airbnb”一样将其全球出租；

20. AI 原生品牌将通过占领“微趋势”来主导电子商务。它们每天推出新产品，测试一千个广告变体，并在一夜之间淘汰失败者；

21. AI 淘金热将以一场大规模的数据争夺战结束。谁拥有或授权了小众的、经验证的数据集，谁就控制了未来的供应链；

22. 下一个 100 亿美元的基金将是混合型的：一部分是风投，一部分是算力分配器，一部分是数据仓库。资本正从“金钱”转向“智能”；

23. 一旦个人 AGI 问世，“订阅疲劳”就会消失。消费者将只想要一个能处理一切的 AI。第一个“生活超级应用”可能成为一家万亿美元的公司；

24. 这十年中大多数“十亿美元”级别的成果将来自通过 AI 重新包装现有行业 …… AI 会计、AI 房地产经纪人、AI 物流协调员，它们最初都是以高度垂直化的、我们所熟悉的服务形式出现；

25. 移动端 UI 正从“点击”转向“聊天 + 摄像头”。屏幕变成了镜头，对话变成了界面。应用时代正悄然转向智能体时代。@meetLCA 是我联合创办的一家设计机构，正是目前最大的几款 AI 应用的幕后推手，我们正亲眼目睹这一切的发生；

26. 每个行业都将被“解绑”重组为“界面公司”。谁拥有客户界面，谁就控制了价值链，而不是（拥有）后端或模型（的人）。这就像 Shopify 对决 AWS 的翻版；

27. 垂直媒体与垂直 SaaS 正在融合。每一个小众出版物都会催生一个产品；每一家软件公司都会催生一个内容部门。媒体与产品之间的界线消失了；

28. 过去的互联网奖励“一致性”。新的互联网奖励“实验性”。你测试得越快，你的（优势）复利增长就越快；

29. AI 模糊了工作与艺术的界限。产品开始让人感觉像是被“创作”出来的，就像专辑或电影一样。创始人成为“自动化”的创意总监；

30. AI 监管看起来可能会像气候政策 …… 太慢、太乱、充满漏洞。创新将流向那些像对待石油一样对待“算力”的地方；

31. 互联网正分裂成多个私人“生态系统”。由 AI 策划的小众社区成为真正的网络。公共信息流感觉像时代广场；私人群组（private groups）才感觉像家！！

32. 第一家完全自主的创业公司将在 3 年内启动。没有员工，没有会议，没有截止日期，只有相互连接的智能体在创造利润。太疯狂了；

33. 我们正生活在一个“大压缩”时代。过去需要几十年才能展开的时间线，现在几个月内就会发生。这是大多数人此生所能见到的、最接近“淘金热”的时刻；

34. 人们回望 2026-2029 年，就会像我们今天回望早期互联网一样。不同的是，你不需要许可、资本或资历。你只需要构建出人们真正关心的东西；

35. 移动消费级应用再次让人感觉“活”过来了。它们会回应你，记住你，并与你一起进化。静态界面开始让人感觉像是史前产物；

36. 未来十年的财富将属于理解以下三件事的人：分发是杠杆，品味是战略，AI 是基础设施。

[Michael Anti @mranti]

这个AI炒币的平台的确可以是让所有炒币初学者学习的好地方，特别是AI的用户提示和思想链的部分，完美对应遇到各种市场信息，人类应该如何反应。

[Aadit Sheth @aaditsh]

Print this. Frame it. Save it.

[Dr.Wang @HotmailfromSH]

「一图读懂：中国历史时空示意图」

[Sea @Sea_Bitcoin]

李笑来 2011 年旧文：《此物一出天下反：话说 BitCoin》

by xiaolai on 2011/05/23

据说，BitCoin 的创始人 Satoshi Nakamoto 是坐时间机器回来专门写这个程序的⋯⋯

用大白话简单地讲，BitCoin 就是一种电子货币——只不过，这种崭新的电子货币不受任何政府、任何银行的控制。它的出现，令人想象无限——起码可以预见的是，将来会在传统之外存在一个「谁都无法控制的金融市场」。已经有人惊呼「BitCoin 是史上最危险的开源项目」（英文原版）。

大多数人的第一反应是，「BitCoin真的有价值吗？」其实，一种货币是否有价值只取决于有没有人愿意使用它买卖。而实际上，政府用黄金担保其实并不可靠：政府总是可以偷偷加印货币（政府是可以担保，但谁来监督政府呢？谁又有能力真的监督呢？），有史为鉴。而现实生活中已经有大量的人愿意收取 BitCoin 作为报酬。又由于已经有很多人愿意用传统货币购买 BitCoin（这跟你用人民币买美元本质上没什么区别），所以，BitCoin 已经有相应的汇率存在，也早已有人提供买卖 BitCoin 的服务。

那如何获得 BitCoin 呢？最简单的渠道是直接购买 BitCoin。另外一种渠道是参与 Mining（中译只能将就为「挖矿」）。在 BitCoin 系统中，每个交易（支付、收入）的信息都是公开的（但买主、卖主的其它信息除了 ID 之外都是隐藏的），而任何一 笔支付都需要大量的确认之后才能完成——这需要大量的计算能力来维系。而 BitCoin 是个 P2P 的网络，任何一台机器只要安装并运行了客户端，就可以贡献其计算能力——整个 P2P 系统将使用 BitCoin 回报这些贡献计算能力的用户。数年（可能是几个世纪，甚至几百年）之后，系统已经完成原定计划 2100 万个 BitCoin 的生成之后，将使用「交易费」来替代「发放 BitCoint」作为回报。目前系统已经生成 2100 万个 BitCoin 的 1/3 左右。

读到这里，你很可能依然一头雾水，但，一个重要的问题已经浮现在你的脑海之中：如何挖矿？最简单的方法是下载并安装 BitCoint 客户端 [官方下载页面]，现在有 Windows 版、Mac 版和 Linux 版。

以下是 Mac 版「生成硬币」（Generating Coins）的菜单截图（Windows/Linux 版的官方 Client 长得都一样）：

然后就是耐心等待了。由于交易量越来越大，生成一个 Coin 所需的计算量也就越来越大（因为每一笔交易都是公开的，并且要经过多个 P2P 节点确认之后才能生效——技术细节一句话两句话也说不明白），所以，生成一个「 硬币」的时间也就越来越长⋯⋯

据说在 BitCoin 系统刚开始运行的时候，生成硬币比现在要容易多了——显然将来要比现在更难。在那个时期用 CPU 的计算能力就够了，但是，现在却不同，用 CPU（中央计算处理器）的计算能力「挖矿」已经太低效了，基本上很难挖到，而用 GPU（独立显卡计算处理器）才能挖到矿 [详细技术细节参见这里]。目前的情况是 GPU 挖矿能力强于 CPU，AMD 的显卡挖矿能力优于（大约 3~5 倍）Nvidia 的挖矿能力。已经有很多人专门为挖矿而组装计算机，如果你也想当「财迷」，可以参照这个页面，购买自己中意的显卡⋯⋯如果还嫌不够高效，可以加入挖矿队，大家一起挖，最终按照贡献分掉——这个叫「Pooled Mining」（中文只能将就一下：“挖矿池”？）。

另外一个办法是站长们可以在自己的网页里加入一段 Javascript，令访问页面的读者贡献一部分计算能力为自己挖点矿：到 https://t.co/BBtEQRTTLf 注册个账号，然后按要求完成注册（注册信里会告诉你如何同时再注册一个 Mining Pool）即可获得相应的 javascript 脚本。

由于生成 BitCoin 很难，所以，作为新手绝对不能错过这个网站：https://t.co/2TY4lPiGc2。它会向每个注册用户免费发放 0.02 个 BitCoin ——随者时间的推移，它免费发放的量会越来越少，抓紧吧。

我的账户 18D5KhL4zt3St8XN45ofSfU193eAcxbQ9V 里现在就只有这 0.02 个免费获得的 BitCoin。尝试着 Mining了一下，发现自己的计算机显卡都太差了⋯⋯于是暂时放弃。昨天听说推上的一个人已经有 4 个 BitCoins 了，与大伙公认他是「大户」，结果今天又有人承认自己有 100 多个 BitCoins；而后来又有人挖出数据，说地球上最富有的一个账户拥有 25 万个 BitCoins⋯⋯将来有空写点什么有 用的书，可以考虑用 BitCoin 定价。

从理论上来讲，禁止使用 BitCoin 基本上是不可能的，就好像 Napster 可以被迫关闭，但是没有办法让全世界的人都不用电驴之类的 P2P 软件 一样。这个发明与史上任何一个重要发明一样，一旦出现，就不可能不产生重大影响。新东西出现的时候，人们往往更关注它可能的害处（就好像转基因食品反对者 或者克隆技术反对者所关注的那样）。由于它的不可控制性，人们正在讨论恐怖分子可能会用 BitCoin 买卖核武器——因为 BitCoin 交易无法跟踪。 事实上，BitCoin 的好处可能更多。起码一条就是：没有人为因素增加货币量。

第二篇：为什么我看好 bitcoin——写在首个黑色星期五之后

by xiaolai on 2011/06/11

昨天星期五，bitcoin 经过一轮的暴涨之后突然掉头暴跌，一天跌掉 30%（Mt. Gox）——关注者们惊呼：「黑色星期五来了！」其实这是好事，这只说明 bitcoin 是个正常的东西。

技术的发展从来都是「没方向」的，每个方向其实都充满了必然的意外。

10 年前（2001 年）程序员 Bram Cohem 发布基于 P2P 的 bittorent 协议的时候，绝对没办法想象这东西会在金融领域用这种方式应用吧？事实上，在那之前，他身边没有人能想象当时才 26 岁的 Bram Cohem 是个有能力突然改变互联网的一个人——可现在，互联网半数以上的流量是基于 bittorrent 的⋯⋯

bittorrent 协议出现的 10 年之后，一个伟大的应用产生了：bitcoin，但将要发生变化的不仅仅是互联网，而是地球上最大的市场——金融市场。

1. 没有政府和银行担保，怎么可能有信用？

国家信用和银行信用其实是最没有保障的。与表面看起来的相反，国家和银行都是最没有信用的机构。占便宜的时候，它们都有信用（可这时候用不着信用）；吃亏的时候它们都有最大力量去推脱责任（这时候没有信用可用）。这一点不用多说，历史已经无数次证明这个事实。

之前我们明知如此还不得不依赖它们，只不过是因为「不得不」——于是，将其称为「必要之恶」（Necessary Evil）。我个人一直认为：技术最的伟大意义就在于让人类逐步摆脱那些曾经无法摆脱的「必要之恶」——尽管问题的解决往往伴随着新问题的产生。

P2P 的好处在于，任何一个人尽管可以欺骗一台机器，但无法欺骗整个网络。所以，P2P 的机制就是最好的保障，起码，是比国家也好银行也罢更为可靠的保障。

2. 没有黄金支撑，bitcoin 哪来的价值？

支撑货币价值的，其实从来都不是黄金——实际上应该是经济规模。想象一下，你在一个岛国，你有无数的黄金，可是居民只有你自己，没有任何其他人给你提供任何商品和服务⋯⋯然后你根据你的黄金价值印出来的货币有用吗？

这是很简单的道理，不用任何「专业知识」，只需要用正常大脑想象一下就可以得出的结论。可这样简单的道理竟然不被很多学究接受——很好玩的是，打倒学究的方法其实只有一个，就是等他们死光⋯⋯（注意，只能「等」，不能用任何其他的手段！）

现在的 bitcoin 经济规模有 2 亿美元（仅仅一周前才 6000 万美元）。这个经济规模目前只有两个简单的构成：

◦ 一些人出售自己的商品和服务，接受 BTC 支付；
◦ 一些人认同 bitcoin，于是用其它货币兑换 BTC。

可遇见的是，会有越来越多的人认同 bitcoin，那么它的经济规模只能不断增长，只要它的经济规模不断增长，我就没有理由不看好它。

3. 是不是有很大的政策风险？

当然有。然而，我个人却认为那没什么好担心的。因为法律没有什么有效的方法禁止人们拥有一个计算机文件吧？Napster 网站可以被关掉，但，10 年过去了，bittorrent 协议被禁止了吗？不仅没有人有办法禁止，而且使用 bittorrent 协议的人（很多人甚至不知道自己正在使用，比如迅雷的大部分用户）只能越来越多。

[即刻精选 @jike_collection]

有道理啊

by @恶汉 #你不知道的行业内幕

[夏天晚风吹 @XiaWan27472]

（下）这是三峡电站数据：
2025一季度三峡船闸过闸货运量3636万吨，三峡升船机过机货运量29万吨。三峡电站发电约148亿千瓦时。
2024年一季度，三峡船闸过闸货运量3020万吨，三峡升船机过机141万吨。三峡电站发电140亿千瓦时。
一一大叔观察到位。
一一三峡人家，知中国冷暖。

[甲名 @jiaming1234567]

还记得你何时加入 X 吗？我知道！#我的X周年纪念日

[猫叔讲故事 @wakeup_arrow]

王局六小时前在油管发帖，目前已经有近5000回复