Pi Li (霹雳)

Exploring the Fabric of the World.
Crypto & AI.

[Jason @jason_chen998]

进了 ICU 的比特币彻底停止心跳了，家属们请节哀🕯️

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

@HeQinglian 国内的主流AI模型不是政府资金孵化，基本都是纯市场竞争的产物。正是国内过于内卷，开源就称为理性选择，大家都去争取生态优势。国内大模型是初具规模以后，政府引导基金才尝试进场的，让政府早期冒险，从机制上就很难。

[rick awsb ($people, $people) @rickawsb]

科研自动化！
openai新模型Astra解决了10个科学开放问题的意义

如果今天公布内测信息OpenAI的Astra真的解决了数学、量子复杂性和理论计算机科学中的10个重大开放问题，那么真正重要的不是“解决了10道题”，而是AI可能已经跨过了原创科学发现的能力门槛。

这些问题横跨高维几何、群论、算子代数、复杂度理论、量子复杂性、格理论、编码理论和组合数学。其中不少属于菲尔兹奖长期关注的数学方向，及理论计算机科学几十年来最核心的开放问题。真正令人震撼的不是单个问题，而是同一个系统跨越多个学科完成原创研究。

这意味着模型获得的不是某个领域的知识，而是一套更底层的科研能力：能够发现新的证明、构造新的数学对象、在巨大的搜索空间中寻找正确路径、长期保持数百页推导的一致性，并创造新的证明工具和Reduction。这已经不��回答问题，而是开始创造知识。

其中最值得关注的例子之一，是首次证明Closest Vector Problem（CVP）和Nearest Codeword Problem（NCP）即使允许多项式���误差近似，仍然是NP-hard。过去人们知道精确求解困难，也知道部分近似困难，但这次首次把困难性推进到了多项式近似因子。更重要的是，它采用了全新的Reed–Solomon编码方法，而不是沿用过去几十年的证明框架。这说明模型不仅能够完成长证明，更可能已经开始创造新的数学工具和跨领域方法。

astra这些能力并不仅限于这些学科，而属于科学发现本身。

科研本质上都包含相同的循环：

发现规律 → 提出假说 → 设计方案 → 验证 → 提炼理论 → 再次发现。

这次的10个问题只是这个循环中最容易验证的特例。

因此，这些能力理论上可以迁移到大量科学领域。

在材料科学中，模型可能不仅搜索新材料，还能自动发现决定材料性能的隐藏变量，提出新的结构—性能理论，设计新的催化剂、电池材料和超导材料，并指导下一轮实验。

在生命科学中，它可能不仅预测蛋白结构，而是逐渐理解基因调控网络、细胞程序和疾病机制，自动提出新的药物靶点、蛋白设计和实验方案，将零散实验总结为统一理论。

在超导研究中，最大的价值可能不是找到一个新材料，而是提出新的配对机制、有效理论和设计原则。目前高温超导最大的困难不是不会计算，而是不知道真正的物理机制。如果模型能够不断从模拟和实验中提炼规律，它可能帮助建立新的理论框架，而不仅是筛选材料。

在核聚变中，模型可以参与等离子体控制、磁场优化、反应堆结构设计和新的运行模式发现。聚变本质上是一个超大规模动态控制问题，而不是单纯材料问题。

在量子计算中，迁移路径更加直接。数学能力可以用于设计新的量子算法、量子纠错码、量子复杂度证明、量子芯片布局以及新的编码结构，而图片中的成果本身就已经涉及量子复杂性理论。

这些领域真正的瓶颈并不是计算能力，而是科研循环速度。

过去，一个循环往往需要：

提出假说 → 做实验 → 等几个月 → 失败 → 再重新猜。

接下来AI将越来越快的完成：

自动提出理论 → 自动设计候选 → 大规模模拟 → 自动实验 → 更新理论，

科研速度提升的将不是某一个环节，而是整个科研过程的加速。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

AI的能力远远大于人类使用AI的能力，AI产能的增长速度与成本也远远优于人力。那么，AI时代，人类能力成长的核心就是：
1. 有心力、有能力找到有价值的问题
2.将问题和AI用最高效的方式连接起来
3.如果要商业化，就打造数据、政策、文化等非技术护城河

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

预测趋势容易，找到赢家难。科技投资就是找到产业链中的那个赢家（核心关键的约束节点）并在合适的时间重仓。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

世界总是先有地基，后有房屋，肉体与环境承载独特的灵魂，按层次有了人权：

生存权是最底层人权，所以安全是基础人权；
发展权（追求幸福）是基础人权，不同文化下追求幸福的最大公约数是物质生活基础；
信仰、表达等精神生活是能直接给人幸福感的上层建筑，是物质基础之上美好作品，提供了人的独特性

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

举个小例子，写“道歉信”这件事，如果AI写了你直接用，拿到的外部结果可能是类似的，但你就没有了体验对方的难过、真心感觉到后悔、以后不再重犯的三个心理过程，就不再是一封真正的道歉信，而这个过程恰恰是道歉信的意义所在。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

人生如同玩一场游戏，其意义在于“Play”的过程，而非最终简单的结果。人在一段段有目标的”Play“中品味每一段人生，最终组成一个完整的人生体验，而非在”Play“结束时简单得到死亡或贫富的最终结果。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

@lanhubiji Vitalik这位价值观和技术天赋都很优秀的创始人存在，是需要生长的数字世界信任底座基础设施项目的幸运。
人性中需要不变的东西，所以有黄金和比特币；但仍然萌芽中的数字世界需要不断生长，所以有以太坊。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

念头通达是真人。

念头通达是说，一个人做事的时候���不会有一丝一毫的犹豫，完全是从心而发。比如，一个人喜欢一件事或一个人，那是发自内心的，就是心生欢喜，不会有犹豫。

真正念头通达的人，念头和行动是一体的，完全重合的，是不会有一丝间距的，也就是达到纯粹的状态，至诚的状态，就是“真人”。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

进步就是从自然稀缺中创造丰裕，而进步的终极手段则是人类的智慧，以后则可能是AI的智慧。
企业家和科学家通过创造丰裕来解决问题，而我们往往被政治家告知世界是零和博弈。

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

https://t.co/0l7zI5k4X9

[Ulrich @UlrichFY]

Cette vidéo est un véritable cauchemar éveillé pour l'écologiste décroissant.

Un robot qui traque la nuit les pathogènes et les nuisibles à la lumière ultraviolette, sans un gramme de produit chimique, ce n'est pas un gadget... De quoi faire s'effondrer toute la théologie écologiste. Ici, c'est bien l'entrepreneur et le marché qui offrent une solution réellement efficace aux défis environnementaux.

Pas de contrainte, pas de retour en arrière et pas de renoncement. L'entrepreneur résout le problème en créant de l'abondance là où l'on nous promettait la pénurie. Le rôle du progrès a toujours été celui-là : produire de l'abondance à partir de la rareté naturelle avec comme moyen ultime l'ingéniosité humaine.

Reste alors une question : si la technologie résout réellement les problèmes que l'écologisme prétend combattre, pourquoi l'écologisme la déteste-t-il à ce point ?

Tout simplement parce que ce qu'il veut, ce n'est pas une nature préservée, c'est une société administrée, dont il serait aux manettes. Comme toutes les autres idéologies constructivistes, socialistes et collectivistes, ce qui importe vraiment à l'écologiste ce n'est pas de résoudre les défis de son temps, c'est de régner sur les hommes de son temps.

Le héros sera toujours l'entrepreneur, jamais celui qui le déteste.

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

从每焦耳智能到每公斤智能：当人类把文明送出地球时，最稀缺的不是���识，而是质量、能源和可持续生产能力。谁能把最多的智能压缩进最少的发射质量里，谁就掌握了太空工业时代的入口。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

每焦耳智能与AI-Hardware Co-design（AI 与硬件协同设计）：以前是模型先设计好，再找 GPU 跑；未来会变成：模型、���片、内存、通信、能耗一起设计。类似于Deepseek+华为的开源模型与AIDC一体化设计，会有更强的竞争优势。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

从人类智慧成长曲线来看，ASI大概率是会对人类是善意和呵护，甚至会牺牲自己。真正的ASI，会遵循最小能量原则去解决更上一层的根本问题，提高整体效率，避免能量消耗更大的战争，也通过消除匮乏来创造丰盈的未来。但是，操控AGI的人很可能是极度危险的，自动化武器和消灭对手都是价值观博弈的自然之选

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

当智能变成一种廉价的商品时，人类的情感连接与共鸣将成为最具价值的“稀缺资产”。AI时代，职业成功的��键在于“工具化AI”与“强化人性特质”的结合，让AI增加你解决复杂（而非简单重复）问题的能力，让人和人的正面精神能量流动起来。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

抽象和拆解。
古老的人生道理和简洁的物理公式一样，是大量事实的高度抽象；但如果没有过阅历或实验，是难以真正理解的。
拆解是用金字塔原理把一个目标拆成步骤，让这个目标更容易被触达、被理解；如果子目标还不足够清晰可达，那就再继续被拆解，如此迭代，直到最后拆解为可以稳稳迈出的第一步。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

人要有辨别心但要避免有分别心。
辨别心是以上帝视角看到事物和规律的本来面目；分别心是从个人视角来对事物或现���做出评判。

[Pi Li (霹雳) @PiLiFabric]

恐��驱动的爱（控制之力）和自然涌动的爱（爱的场域）是截然不同的，你对面的人是也能感受出来的，日积月累之下，会产生强大的推力或拉力。