SinkingStar Xuan

AI Builder & Writer

[SinkingStar Xuan @SinkingStarXuan]

高一开学第二天，语文老师把我叫出教室，在走廊上训了整整四十分钟。
最后她指着我说：
“你等着吧，迟早有一天你会离开这个班的。”
后来，她说对了。
事情是从前一天的班会开始的。 https://t.co/y6c31uMewM

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孙宇晨正在悬赏 1022 道数学题

官网有一个包含 1,022 道数学题的问题库，但并不是“1,022 道题，每题 100 万美元”。

真正明确标到 $1M 级别的是 Pinnacle Problems，里面包括黎曼猜想、P vs NP、Navier–Stokes、Hodge 猜想等顶级数学难题。

剩下的大量题目更像是一个开放数学问题数据库，会记录题目状态、是否已有 Lean 形式化证明、是否具备申领奖项资格等。

特别强调的是 Lean：
不是写篇 paper 说“我证明了”就完事，而是希望证明能被机器验证。

数学悬赏 + AI + Formal Verification，这个方向确实挺值得关注。

1022 道题里，会不会真有一些被 AI + Lean 捡漏解决？👀

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这波仙人指路，前沿的 AI 实验室又有题单可做了。问题热度越大，解决的越快，大家多多转发，也算是为数学做贡献了。

[H.E. Justin Sun 👨‍🚀 🌞 @justinsuntron]

https://t.co/z5PCEdqltE

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@justinsuntron @jhk1highlight NB 哥，钱太多也是一种烦恼啊

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你们会买豆包手机吗？如果所有的事情可以用手机上的 Agent 解决，无疑是对现在注意力经济的一次重大的冲击。

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@hao315610766671 😎

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看完 karpathy 后，我总结的“判断该用什么 AI 能力”的框架：

1.把 LLM 理解成“互联网的有损压缩包”

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@wings1105 扎心了

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10. 多模态会把 AI 从“聊天框”变成人机接口

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9. Coding 最大的价值不是聊天窗口里生成代码，而是 Agent 直接操作代码库

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8. Python / Data Analysis 很强，但必须检查模型偷偷做的假设

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7. 文件上传是 LLM 最有价值的能力之一

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6. Deep Research 最适合“原本需要自己查很多网页/论文”的问题

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5. “最新信息”一定要联网查，不要依赖模型记忆

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4. 难题才值得用 reasoning / thinking model

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3. 不要只问“哪个 AI 最好”，要看“模型 + 工具”

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2. Context Window = AI 的工作记忆

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看了 karpathy 最近的视频，发现LLM 本质上像一个“互联网的有损压缩包”。AI 最适合当一个速度极快的研究助理，不适合当“永远正确的答案机器”。

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一有不满以就可以申诉，往往都可以解决

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喜欢拼多多受欢迎是有理由的，因为它站在消费者这边，今天深刻理解为什么拼多多可以做的这么好了

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39 买贵了，为什么别人是 6 块钱买的？

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看大家都在预言 Gemini4.0 有多强，所以我又整了一个 Google 的 Pro会员。

花 39 块，后来一问卖家：

“不一定能用 18 个月，可能 3～18 个月，什么时候掉不确定。”

研究了一下才发现，这类货很可能来自运营商和 Google 的合作优惠。原本是给符合条件用户的福利，现在已经有人把这些权益批量拿出来，变成了一门灰色的“AI 订阅套利”生意。

39 元。
Gemini Pro。
号称 18 个月。
实际寿命：看运气。

AI 时代最先成熟的商业模式，可能不是 Agent。

是薅大厂补贴。