Loreen Sherrie

[Loreen Sherrie @LoreenSher18664]

https://t.co/zsvNCTdxIm

#Unexpected #CaughtOnCamera #Bennybbc #anxiouspandaa

[Shen Huang @ShenHuang]

We don't live in an angry world. We live on a screen that amplifies anger.

Algorithms feed you the most extreme 1% of global opinions because conflict is the ultimate engagement hack. It's the most efficient code for attention online.

Meanwhile, in reality, the other 99% of people aren't looking for a fight. They're just trying to get through their day, grab a coffee, and live their lives.

The anger you see isn't the world; it's a monetized, curated version of it.

[Shen Huang @ShenHuang]

The signal: Best time to refinance in over a year.

The strategic move: Capital deployment begins.

The big picture: A new cycle is here.

[Shen Huang @ShenHuang]

Only 20% of work matters.
Only 20% of projects matter.
Only 20% of deals matter.
Only 20% of people matter.

[Shen Huang @ShenHuang]

The great inversion.

Manipulating a spreadsheet is becoming a commodity; manipulating a circuit breaker is becoming a premium.

An electrician in the Bay Area is clearing $500k/year, has zero student debt, and absolutely no fear of being replaced by a large language model.

[Shen Huang @ShenHuang]

Airbnb may no longer be a viable business for hosts.

It's becoming a liability engine.

The platform's latest policy changes allow them to claw back payments from your bank account months after a guest has checked out, based on a one-sided dispute.

This shatters the most fundamental principle of commerce: revenue, once earned, should be final. Every payout you receive is now effectively a temporary loan to the guest, which Airbnb can recall on a whim.

Someone gave me the perfect analogy for it, and it's brutal:

"It's like a casino, but one where the house can show up at your home two months after you've won, break down the door, and demand the money back."

A business without revenue finality isn't a business. It's a gamble.

[Shen Huang @ShenHuang]

拉个在北美买房做投资房的小群。感兴趣私聊。

[Shen Huang @ShenHuang]

天天刷X，发现一些共性，太多人痴迷于“增长”了：更高的薪水、更多的副业、下一个十倍币…

但很多人拼死拼活一年多赚的钱，可能还不如花10分钟优化一下房贷，省下的利息多。

这像什么？捡芝麻丢西瓜。

房贷就是很多人财务系统里最大的那个“技术债”。银行默认的30年还款计划，本质是让你用双倍甚至三倍的钱买一套房。

我用一个规划工具跑了一下，一笔$100万的贷款，仅仅是调整了还款策略，就能硬生生省出 $51万 的利息，提前 12年 还清！

这$51万是什么概������是你几乎零风险、不用耗费心神就能获得的“税后收入”。

提前12年又是什么概念？是你人生中多出了12年真正的自由，可以去选择你热爱的、但没那么赚钱的事。

别只顾着给人生增加新功能了，有时候，重新审视一下自己，比什么都重要。

[Shen Huang @ShenHuang]

很多工作没有leverage，觉得做着没意思。

但保持稳定很多时候是你可以做很多事情的基础。

很多网上的东西看看就行了，真信了就无了。网上很多宣传的杠杆不比你股票加的杠杆小。

[Shen Huang @ShenHuang]

还在手动喂AI数据？你可能已经落后于时代了。

我们正处在一个AI训练范式的巨大转折点：从“授人以鱼”的模仿学习，转向“授人以渔”的经验学习。过去，我们费尽心力制作静态“教科书”（人工标注数据）让模型背诵；

而不久将来一定是那些能被直接扔进真实世界里“实习”、自己摸爬滚打总结经验的Agent。

阿里刚出的GUI-Owl就把这个思路玩明白了（其实已经有很多类似的解决方案在试图解决这个数据问题了）。它的“自我进化”飞轮，本质上是一个给AI内置的“复盘”机制：

探索：在虚拟环境中自主尝试完成任务。
审视：内置的“AI裁判”评判操作的好坏。
吸收：将成功的经验（而非死板的数据）沉淀为自己的能力。

这个闭环打破了人力标注的天花板，让Agent能动态适应真实世界（比如App改版）并学会处理人类难以穷举的复杂任务。

我们正在从“制造AI工具”的时代，迈向创造能够“自我成长”的数字生命的时代。

[Shen Huang @ShenHuang]

一个几乎0粉丝的独立开发者，怎么靠AI赚到钱的？

我扒了一下那个每月被Anthropic“追杀”的Claude Code榜一大哥（月耗5万美金那位 @bourneliu66 ），发现了一个被所有人都严重低估的流量密码。

这哥们最开始X上只有60个粉，完全不靠社交媒体引流。

但他做的AI声音克隆网站anyvoice 。net，在Google上“voice cloning ai”这种神仙打架的关键词里，排名仅次于行业巨头ElevenLabs！（截图为证）

怎么做到的？

我深挖后发现，他根本没玩什么复杂的增长黑客，就用了一招最朴素的“笨办法”：把自己的产品手动提交到AI导航站（AI Directory）。

逻辑很简单：

1. 导航站收录 -> 获得第一批高��量外链 (SEO基础) - 比如aibase 的tool 35704
2. 科技媒体、Newsletter作者会去导航站找新产品 -> 你的项目被二次报�� -> 获得更多、更���的外链 - 比如科技爱好者周刊（第 333 期）有提到anyvoice
3. Google权重飙升 -> 搜索排名提升 -> 自然流量滚滚而来

这套打法完美诠释了什么叫“闷声发大财”。

受到启发，我立马花了$300请了个国外的SEO专家，让他帮我把自己的小项目也提交了一遍。效果惊人。

专家那100多个AI导航站的秘籍清单，我直接放下面了，方便大家自取。

[Shen Huang @ShenHuang]

年度科技圈最让人心寒的事件，没有之一。

一个独立开源项���，被迫将自己经营多年的GitHub仓库从 Deepkit 改名为 untitled-code。一个充满心血的名字，变成了一串无名的字符。

背后发生了什么？

起因: 作者 @MarcJSchmidt 为自己的TypeScript框架「Deepkit」注册了欧盟商标以求保护。

转折: 一家融资$1.6亿美金的巨头公司「Deepki」，看上了这个名字，向欧盟提出撤销该商标的申请。

荒谬的裁决: 欧盟商标局判定撤销有效。理由是，作者无法提供足够证据证明其商标在欧盟有“真实使用”。开发者提供的GitHub星标、几百几千��欧盟地区GA访客、几十万的npm下载量，统统被驳回，因为这些数据“无法精确定位到欧盟用户”或“无法证明商业利用”。

这简直是给所有尊重用户隐私、不愿过度收集数据的开发者，上了一堂血淋淋的风险教育课。

而全剧最讽刺的一幕是：

这家用资本和法务优��碾压独立开发者的Deepki公司，官网上赫然挂着B Corp™（共益企业）认证，其《共益宣言》里写着——“企业应致力于无害并造福所有生命 (aspire to do no harm and benefit all)”。

一边将独立开发者的心血抹去，一边标榜自己“商业向善”。

[Shen Huang @ShenHuang]

赞同这点：人的瓶颈根本不是时间，而是“大脑功率”。

但我走了另外一条路径。

我们的大脑算力是有限的，就像一台服务器。我们总想着在上面装更多应用（学新技能、搞副业、拓展人脉），却忽略了后台有太多“僵尸进程”在持续消耗宝贵的CPU和内存。

最近我换了个思路：不再做加法，而是做“主动删减法”。

我把这套方法叫做“个人精力审计” (Personal Energy Audit)：

Log (记录): 每天花2分钟，记��你做的主要事情，以及它给你的能量反馈是“正向充电 (+1)”还是“负向消耗 (-1)”。

Analyze (分析): 一周后，进行一次Deep Research。数据会清晰地告诉你，哪些“应用”在持续消耗你，但产出价值极低。

Refactor (重构): 果断地“杀掉进程”。无意义的社交、刷不完的短视频、��报率极低的会议、���你焦虑的信息源...通通清理掉。

结果是，我的“可用功率”瞬间被释放，专注力和创造力肉眼可见地回来了。

[Shen Huang @ShenHuang]

AI训练越来越依赖人类标注？

可能并不一定。

通过AI版的“左右互搏”之术，完全无需任何人工标注数据，就能实现模型自我进化，而且效果惊人。

以下方法参考腾讯AI Lab的最新研究R-Zero，很多大模型训练也有类似的训练方法：

1. 一个基础模型，分饰两角：“挑战者 (Challenger)”和“解题者 (Solver)”。
2. “挑战者”的任务就是出题，专门出那些让“解题者”刚好在能力边缘、感觉最痛苦的难题（reward来自不确定性）。
3. “解题者”则拼命解题，提升自己解决难题的能力。

一个变着法儿出难题，一个玩了命地解难题，二者在对抗中共同进化，螺旋式上升。

结果呢？只靠这套玩法，Qwen3-4B在数学推理上提升了6.49分，通用推理能力也大幅增强。

更可怕的是，用R-Zero预训练过的模型，再拿少量人类数据微调，潜力比直接微调的模型强得多，效果直接拉满。

这可能意味着人类生成数据的时代结束了。也许后面的机会在于让AI自己给自己当陪练和出题人。

[Shen Huang @ShenHuang]

很多时候口语练不下去就是因为没法有及时的反馈，正反馈负反馈都可以。

有了即时反馈，哪里停顿，哪里un ah都可以马上改正。

[Shen Huang @ShenHuang]

过去半年，支撑美国经济增长的最大功臣，不是消费，而是AI。

资本在AI基建上的支出，已经超过了当年的互联网泡沫，像一个巨大的“私营部门刺激计划”，硬生生把经济数据拉了起来。

看完微软的财报，基本可以发现关于AI和Revenue增长的共性：

增长来自“卖铲子”：微软市值冲上$4T，靠的不是AI产品大卖，而是云服务Azure。英伟达同理。真正的淘金者（应用层）还没赚到大钱，卖铲子的先暴富了。

财报里的“猫腻”：微软虽然首次公布Azure收入，但自今年1月以来就没更新过AI业务的年化收入。如果AI业务真那么好，为什么藏着掖着？更何况，Azure的大客户OpenAI支付的只是“成本价”，微软在这笔关键交易上几乎不赚钱，甚至可能亏钱。

[Shen Huang @ShenHuang]

X是交流平台。

中文很容易跟讲中文的交流起来。

[Google Gemini @GeminiApp]

@shenhuang @SUEtheTrex They waited 67 million years for this 🦖

[Shen Huang @ShenHuang]

SUE is alive again. @SUEtheTrex

Thanks to Veo 3 @GeminiApp

[Shen Huang @ShenHuang]

表面上是芯片成本涨了5%，背后却是欧美科技联盟的惊天裂痕。

AMD CEO苏姿丰亲口证实，台积电美国工厂的芯片要比台湾产的贵5%-20%。本来这只是个供应链��本问题，大家为了“安全”捏着鼻子认了。

但没想到，这事直接引爆了Hacker News上欧美程序员的内讧：

“美国已经证明了自己是一个极不可靠、甚至是充满敌意的伙伴。现在，我们甚至不确定美国对西方的敌意，是否已经超过了中国。”

这观点瞬间炸了锅。很多人附和，认为美国近年的关税战和对盟友的威胁，正在瓦解几十年的信���。他们觉得，把身家性命全押在美国建的晶圆厂上，无异于把刀柄交到“一个喜怒无常的大哥”手里。

这已经不是简单的技术路线之争了。未来AI的算力，到底是攥在美国人自己手里更安全，还是继续依赖全球化分工？

这已经成了欧美科技圈内部最大的信任危机。