Olivia
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Eva Yeh
@theoldevay
宅；技术控；数码控；三体控；伪小众。Google，Ubuntu，BB，Kindle，iPad2，以及曾经的Palm。很多年前曾经梦想能够成为一个超级无敌码农，现实差了180度加十万八千里；相信好奇心是保持一颗年轻心脏的狗皮膏药。
Los Angeles, CA
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今天在闲鱼上逛，奇怪的知识又增加了��
1. 看到有人在卖 尼日利亚钱包（Gomoney），想想中国人需要这东西干啥，后来才知道逻辑。
- 跨境数字资产与汇率差（最直接的回报）
这是目前尼日利亚钱包最核心的用法。由于尼日利亚奈拉（NGN）官方汇率与平行市场（黑市）汇率常有波动，利用 gomoney 挂载 P2P 交易是主要路径：
Binance/OKX P2P 承兑： 在加密货币交易所挂单。低价买入 NGN 计价的 USDT，再高价卖出。gomoney 的转账速度快且有详细账单，适合做小额高频的承兑商。
ROI 点： 承兑点差通常在 1% - 3%，如果资金周转快，日化收益相当可观。
- gomoney 的虚拟卡（Virtual Card）支持支付国际服务。
锁汇支付： 利用 NGN 结算的特性，支付 Netflix、Spotify、YouTube Premium 等国际订阅。相比于直接用美金信用卡，通过 NGN 结算往往能享受到极低的“区域价格”。
代充值业务： 为无法申请尼日利亚卡的海外用户代购订阅服务或礼品卡，收取手续费。
ROI 点： 部分订阅服务的 NGN 价格仅为美金价格的 30% - 50%，差价空间巨大。
- 2026 年尼日利亚的基准利率维持在高位（近期约 26.5%），这催生了极高的存款回报：
定期储蓄 (Stash/Savings)： gomoney 提供的储蓄工具通常比传统银行利率更高。虽然它可能不及 Piggyvest (约 15-20% PA)，但其灵活性更好。
ROI 点： 无风险年化回报通常在 10% - 15% 左右，适合对冲本币贬值（如果你能通过 U 进出，这种套利收益更稳）。
2. 最近伊朗正在打仗，听说汇率也不稳定，然后不知道有啥新‘玩法’开发出来，大家可以关注看一看。
问：腾讯法务强制下架开源微信聊天记录导出工具，对用户数据自主权有何影响？
答：作者：跑酱er
很多人被大厂的公关辞令吓住了，以为这些开源工具是什么黑客软件，是什么木马病毒。作为一个老架构师，我可以负责任地告诉你，GitHub 上那些被封杀的高星项目，技术原理简单到令人发指。微信在手机本地存储聊天记录，用的是 SQLite 数据库，为了所谓的安全，他们用 SQLCipher 这种开源方案给数据库加了一层密。
这个加密的秘钥在哪？就在你自己的手机里。通常是你的 IMEI 码加上微信 ID 的某种哈希算法生成的。
这些被下架的工具在做什么？它们只是模拟了这个算法，算出了原本就属于你的那把钥匙，然后打开了存储在你本地手机上的那个锁，把里面的文字、图片、语音提取出来，存成你能看懂的网页或者文档。
注意到了吗？全程没有联��，没有上传服务器，代码是开源透明的。如果说这叫泄露隐私，那你自己打开微信查看聊天记录算不算泄露隐私？
法务部拿着 DMCA 数字千年版权法的大棒挥舞，理由是这些工具绕过了技术保护措施。这在法律条文上或许能自圆其说，毕竟反向工程在版权法里一直是个灰色地带。但在技术伦理上，这就是典型的降维打击。他们不是因为代码抄袭起诉开发者，而是因为开发者给了用户一把手电筒，让用户看清了自家地窖里到底存了多少粮食。
他们害怕的根本不是安全问题。如果是为了安全，微信大可以把本地数据库的加密算法升级成动态秘钥，或者绑定硬件指纹，技术手段多得是。他们真正害怕的，是数据可迁移性带来的护城河崩塌。
这件事情发生得毫不意外，甚至可以说，它来得太晚了。如果你真的看懂了腾讯这家公司的底层商业逻辑，看懂了所谓国民级APP的护城河究竟是由什么构成的，你就不会对法务部的重拳出击感到惊讶。
那些还在讨论开源协议、讨论技术无罪、讨论DMCA适用性的人，其实都还在表层打转。这根本不是一个法律问题，也不是一个技术问题，这是一个关于数据主权和数字资产定价权的政治经济学问题。
我们先抛开那些冠冕堂皇的理由。腾讯法务给Github发函，理由无非是涉嫌反编译、侵犯知识产权、危害信息安全。这些理由在法律层面上或许站得住脚，毕竟腾讯在用户协议里写得清清楚楚，数据归平台所有，用户只有使用权，而且严禁任何形式的反向工程。但在逻辑层面上，这简直就是一种巨大的荒谬。
我们每个人现在的微信里躺着什么？
是过去十年的社交关系，是逝去亲人的语音，是工作留痕的证据，是还没来得及备份的合同，甚至是你和恋人从相识到分手的全过程。对于绝大多数中国互联网用户来说，微信聊天记录不再是简单的缓存文件，它是我们个人数字生命的核心载体。可以说是我们外挂的大脑记忆体。
那个被下架的开源工具WeChat Clean，或者是其他类似的导出工具，它们解决了一个什么痛点？它们解决的是微信作为一个超级APP，在不断膨胀的过程中，对用户设备存储空间的无度索取，以及对用户数据管理权利的彻底剥夺。微信现在的体积已经庞大到了令人发指的地步，动辄几十G甚至上百G的占用，被称为3A大作都不为过。而它提供的清理功能不仅弱智，而且极其不透明。用户想把属于自己的记忆导出来，存到自己的硬盘里，做成PDF也好，做成本地数据库也好，以便于检索和永久保存，这难道不是天经地义的需求吗？
但在腾讯眼里，这不仅不是需求，反而是威胁。
为什么？这里就要谈到那个残酷的底层逻辑了。
互联网平台的估值核心，从来不是代码，而是数据��以及将用户锁定在���墙之内的能力。微信之所以不可替代，不是因为它好用，甚至不是因为人多，而是因为它构成了事实上的关系链垄断和数据黑洞。数据只进不出，这是所有垄断性平台维持统治的基石。
一旦允许用户极其方便地、低成本地导出聊天记录，就会发生两件事。
第一，用户的迁移成本归零。如果我可以一键把十年的聊天记录导出，并且无缝导入到Telegram、Signal或者任何一个新兴的即时通讯软件中，那么微信的社交壁垒瞬间就会崩塌一半。只要有一个更好用的聊天软件出现，用户就没有了“舍不得聊天记录”这个最大的顾虑。这是腾讯绝对无法容忍的底线。所以它必须把数据锁死在自己的私有格式里，锁死在自己的沙盒里。
第二，数据的次生价值被剥夺。AI技术已经渗透到了每一个角落。我们每个人都想拥有一个基于个人数据的AI助理。这个助理需要学习我过去的��话风格、了解我的工作历史、熟悉我的社交圈层。训练这个私人AI最好的语料库，就是我过去十几年的微信聊天记录。
如果这些开源工具泛滥，用户就可以把这些高价值语料提取出来，在本地部署的开源大模型上训练自己的数字分身。这意味着什么？意味着腾讯失去了未来AI时代最大的筹码。腾讯希望的是，未来你想用AI分析你的社交网络，你想搜索五年前的一句话，你必须使用微信内置的付费AI服务，你必须把数据留在它的服务器上，让它喂养它的闭源大模型。
禁止导出，本质上是为了防止用户把数据资产私有化。
这就是为什么我说这是数字封建主义。在封建时代，农民依附于土地，土地归领主所有，农民只有耕作权，没有土地所有权，更不能把这块地搬走。在数字时代，我们依附于平台，数据就是土地，腾讯就是那个领主。我们每天辛勤地产生内容，贡献日活，但这��数字土地上的收成——我们的记忆、关系和知识沉淀，并不真正属于我们。
这30多���仓库的开发者，其实是一群试图在技术层面上通过逆向工程来帮用户夺回一点点权利的理想主义者。他们大多没有盈利目的，纯粹是因为微信做得太烂、太封闭。但恰恰是这种不可控的赋权，触动了庞然大物的逆鳞。
有人会说，腾讯是为了安全，开放接口会导致诈骗和隐私泄露。这完全是偷换概念的逻辑陷阱。
如果是为了安全，腾讯完全可以官方提供一个加密的、离线的、标准化的数据导出工具。谷歌有Google Takeout，Facebook有Download Your Information，甚至连苹果都允许用户导出iCloud数据。为什么作为国民基础设施的微信做不到？或者说，为什么它坚决不做？
技术上没有任何难度。不做的唯一原因就是利益最大化。它把封闭带来的商业利益，置于用户的数据权益之上。然后用法务的大棒，把民间试图解决问题的努力打成非法。
这种行为甚至比不作为更恶劣。��是在明确地告诉所有用户：你的数据不是你的，是我赐予你查看的。我可以随时收回，你也不能带走。
更深层次地看，这反映了中国互联网发展到现在的一个病态特征：超级APP的操作系统化。
微信早就不是一个APP了，它是一个构筑在iOS和Android之上的独立操作系统。它有自己的小程序生态，有自己的支付体系，有自己的身份认证系统。它试图吞噬操作系统的一切功能，包括文件管理。
而操作系统的核心权力是什么？是文件系统的读写权限。微信严防死守聊天记录导出，其实就是在维护它作为一个独立王国的司法权。如果它的文件系统被外部轻易解析，它作为操作系统的独立性就丧失了。它不希望你认为聊天记录是文件，它希望你认为那是微信这个服务的一部分。
文件属于用户，服务属于平台。一旦你接受了聊天记录是服务而非文件，你就接受了被剥夺所有权��事实。
这次事件对用户数据自主权的影响是毁灭性的。它不仅仅是下架了几个工具，它释放了一个极度寒冷的信号：任何试图挑战平台数据封闭性的尝试，无论你是出于善意还是技术探索，都会面临法律风险。
这会造成严重的寒蝉效应。以后还有开发者敢做微信的辅助工具吗？还有人敢研究如何更好地管理自己的微信数据吗？不敢了。结果就是我们只能忍受微信日益臃肿的体积，忍受它那仿佛上个世纪的搜索功能，忍受一旦封号就导致人生社会性死亡的恐惧。
早期的互联网精神是互联互通，是开放协议。Email之所以伟大，是因为无论你用Gmail还是Outlook，甚至是自己搭建的服务器，我们都可以互相通信，我也可以随时把邮件下载到本地保存。但即时通讯时代，尤其是微信一家独大的时代，这种协议层面的开放被彻底扼杀了。
我们必须清醒地认识到，这种封闭不是技术进步的必然，而是商业垄断的选择。
对于普通用户来说，这不仅仅是少了一个好用的清理软件的问题。这意味着你的数���记忆实际上处于一种极度不安全的状态。这种不安全不是指会被黑客偷走，而是指你失去了对它的最终处置权。
当一个商业公司拥有了对抗公共利益的绝对权力，并且通过法律手段来固化这种权力时，我们不得不感到悲哀。
今天它下架的是导出工具，明天它可能就会定义你自己截图保存聊天记录也是侵犯版权。不要觉得这很荒谬，在资本的扩张逻辑里，一切能被货币化或者能阻碍货币化的环节，都会被纳入控制范围。
这件事情最让我感到无力的地方在于，我们除了在知乎上发发牢骚，几乎没有任何反制的手段。你离不开微信，你的社交关系锁在那里，你的工作流锁在那里。你甚至不能因为这个原因去起诉腾讯，因为你确实点击了那个几万字根本没看过的用户协议。
随着本地化AI能力的爆发，用户对于私有数据的掌控欲只会越来越强。未来的矛盾点一定会在个人AI代理和平台数据围墙之间爆发��如果不解决数据所有权的问题，我们在AI时代将一无所有。我们只会成为给大模型提供养料的生物电池。
在这个时代里，你没有任何隐私，因为平台看得一清二楚；但你又没有任何记忆，因为一旦平台切断服务，你就什么都不剩。
当我有朝一日老去，想要把这一生的数字遗产留给我的孩子时，我能给他的，只有一个不知道密码的账号，或者一堆打不开的私有格式文件。
那些被下架的工具代码，虽然从 GitHub 上消失了，但在 Git 的历史记录里，在无数极客的本地硬盘里，它们依然活着。技术本身是无罪的，开源的精神是杀不死的。
腾讯法务部可以发一千封律师函，可以删掉一万个代码仓库，但他们删不掉用户内心深处那种对数据安全感的极度渴望。
其实墙内严禁过圣诞节这件事，以后的历史很难想象，一旦有人揭露这段真实历史，那些无耻之徒肯定会辩护：“你看，官府没有出台正式文件禁止过圣诞节，所以一切都是谣言。”
官府现在热衷于口头传达、不留痕迹。比如给商场施压，不准摆圣诞树，也没有正式文件，以后更不会承认这些行为，可随意篡改历史。
唐杰 @jietang 是清华大学教授、智谱（GLM 系列模型出自他们家）AI 首席科学家，也是国内最懂大模型的人之一。他刚发了长微博（见评论），谈 2025 年对大模型的感悟。
有意思的是，唐杰和 Andrej Karpathy 的观察有不少共鸣，但也有一些不同的侧重点。两个顶级专家的视角放在一起看，能看出更完整的图景。
内容比较长，但有句话我要特别放在前面高亮一下：
> AI 模型应用的��一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作，因此研发替代不同工种的 AI 是应用的关键
如果你是在做 AI 应用开发，应该反复思考一下这句话：AI 应用的第一性原理不是创造新产品，而是替代人类工作。想清楚这一点，很多事情的优先级就清楚了。
唐杰的核心观点有七层逻辑。
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第一层：预训练没死，只是不再是唯一主角
预训练仍然是让模型掌握世界知识和基础推理能力的根基。
更多的数据、更大的参数、更饱和的计算，依然是提升模型智商最高效的办法。这就像还在长身体的孩子，饭量（算力）和营养（数据）必须管够，这是物理规律，没法绕弯。
但光有智商不行，现在的模型有个毛病：容易“偏科”。为了刷榜单（Benchmark），很多模型都在针对性地做题，导致在真实复杂的场景下反而不好用。这好比孩子上完九年义务教育（预训练）后，必须把他扔到真实的职场里去实习，去处理那些书本上没有的烂摊子，这才是真本事。
所以接下来的重点是“中后训练”（Mid and Post training）。中后训练这两个阶段负责「激活」模型的能力，尤其是长尾场景的对齐能力。
什么是长尾场景？就是那些不常见但真实存在的需求。比如帮律师整理某类特殊合同、帮医生分析某种罕见病的影像。这些场景在通用测试集里占比很小，但在真实应用中至关重要。
通用 benchmark 一方面评测了模型效果，但也可能让很多模型过拟合。这和 Karpathy 说的「训练在测试集上是一门新艺术」观点一致。大家都在刷榜，但榜单刷了高分不等于能解决真实问题。
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第二层：Agent 是从「学生」到「打工人」的跨越
唐杰用了个形象的比喻：
> 如果没有 Agent 能力，大模型就是个“理论博士”。一个人书读得再多，读到了博士后，如果不能动手解决问题，那也只是知识的容器，产生不了生产力。
这个比喻精准。预训练是上课，强化学习是刷题，但这些都还在「学习阶段」。Agent 是让模型真正「干活」的关键，是进入真实世界、产生实际价值的门槛。
不同 Agent 环境的泛化和迁移并不容易���你在一个代码环境里训出来的能力，换到��览器环境就不一定好使。现在最简单的办法，还是不断堆更多环境的数据，针对不同环境做强化学习。
以前我们做 Agent，是给模型外挂各种工具。现在的趋势是，直接把使用工具的数据写进模型的“DNA”里去训练。
这听起来有点笨，但确实是当下最有效的路径。
Karpathy 也把 Agent 列为今年最重要的变化之一，他以 Claude Code 为例，强调 Agent 要能「住在你电脑里」，调用工具、循环执行、解决复杂问题。
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第三层：记忆是刚需，但怎么做还没想清楚
唐杰花了不少篇幅讲记忆。他认为，模型要在真实环境中落地，记忆能力是必须的。
他把人类记忆分成四层：
- 短期记忆，对应前额叶
- 中期记忆，对应海马体
- 长期记忆，分布在大脑皮层
- 人类历史记忆，对应维基百科和史书
AI 也要模仿这个机制，大模型对应的可能是：
- Context 窗口 → 短期记忆
- RAG 检索 → 中期记忆
- 模型参数 → 长期记忆
一个���路是「压缩记忆」，把重要信息精简后存在 context 里。目前的“超长上下文”只是解决了短期记忆，相当于把它能用的“便签纸”变长了。如果未来 context 窗口足够长，短中长期记忆都有可能实现。
但有个更难的问题：怎么更新模型自身的知识？怎么改参数？这还是个未解难题。
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第四层：在线学习和自我评估，可能是下一个 Scaling 范式
这一段是唐杰观点里最前瞻的部分。
现在的模型是“离线”的，训练好就不变了。这有几个问题：模型不能真正自我迭代，重新训练浪费资源，还会丢掉很多交互数据。
理想情况是什么？模型能在线学习，边用边学，越用越聪明。
但要实现这一点，有个前置条件：模型要知道自己对不对。这就是「自我评估」。如果模型能判断自己的输出质量，哪怕是概率性地判断，它就知道了优化目标，就能自我改进。
唐杰认为，构建模型的自我评价机制是个难题，但也可能是下一个 scaling 范式的方向。他用了几个词：continual learning、real time learning、online learning。
这和 Karpathy 提到的 RLVR 有一定呼应。RLVR 之所以有效，正是因为有「可验证的奖励」，模型能知道自己对不对。如果这个机制能泛化到更多场景，在线学习就有可能实现。
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第五层：AI 应用的第一性原理是「替代工种」
这是对我启发最大的一句话：
> AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作，因此研发替代不同工种的 AI 是应用的关键
AI 的本质不是创造新的 App，而是替代人类工作。
两条路：
1. 把以前需要人参与的软件 AI 化。
2. 创造对齐人类某个工种的 AI 软件，直接替代人类工作。
Chat 已经部分替代了搜索，同时还融合了情感交互，下一步就是替代客服、替代初级程序员、替代数据分析师。
所以，明年 2026 年的爆发点在于“AI 替代不同工种”。
创业者要思��的不是“我要开发个什么软件给用户用”，而是“我要造一个什么样的 AI 员工，去帮老板把某个岗位的人力成本砍掉”。
换句话说，别老想着做一个「AI+X」的新产品，先想想哪些人类工作可以被替代，再倒推产品形态。
这和 Karpathy 关于「Cursor for X」的观察遥相呼应。Cursor 本质上是「程序员这个工种的 AI 化」，那么各行各业都会出现类似的东西。
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第六层：领域大模型是个「伪命题」
这个观点可能会让一些人不舒服，但唐杰说得很直接：领域大模型就是个伪命题。都 AGI 了，哪有什么“领域专用（domain-specific）AGI”？
之所以有领域大模型存在，是因为应用企业不愿意在 AI 模型公司面前认输，希望用领域 know-how 构建护城河，把 AI 驯化为工具。
但 AI 的本质是「海啸」，走到哪里都会把一切卷进去。一定会有领域公司主动走出护城河，被卷进 AGI 的世界。领域的数据、流程、Agent 数据，慢慢都会进入主模型。
当然 AGI 还没实现之前，领域模型会长时间存在。但这个时间窗口有多长？不好说，AI 发展实在太快了。
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第七层：多模态和具身智能，前景光明但道路艰难
多模态肯定是未来。但当下的问题是：它对提升 AGI 的智能上限帮助有限。
文本、多模态、多模态生成，可能还是分开发展更高效。当然，探索三者结合需要勇气和钱。
具身智能（机器人）更难。难点和 Agent 一样：通用性。你教会机器人在 A 场景干活，换个场景又不行了。怎么办？采数据、合成数据，都不容易，还贵。
怎么办？采数据，或者合成数据。都不容易，都贵。但反过来，一旦数据规模上去了，通用能力出来了，自然就形成门槛。
还有个问题往往被忽略：机器人本身也是个问题。不稳定、故障频繁，这些硬件问题也在限制具身智能的发展。
唐杰预判 2026 年这些都将取得长足进步。
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把唐杰这篇文章串起来，其实是一张相当清晰的路线图：
当下，预训练 scaling 依然有效，但要更重视对齐和长尾能力。
近期，Agent 是关键突破口，让模型从"会说"进化到"会做"。
中期，记忆系统和在线学习是必修课，模型要学会自我评估和迭代。
长期，工种替代是应用的本质，领域护城河会被 AGI 冲垮。
远景，多模态和具身各自发展，等待技术和数据的成熟。
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把唐杰和 Karpathy 的观点放在一起看，能看出几个共识：
第一，2025 年的核心变化是训练范式的升级，从「预训练为主」变成「多阶段协同」。
第二，Agent 是里程碑，是模型从学习走向干活的关键跨越。
第三，benchmark 刷分和真实能力之间有鸿沟，这个问题越来越被重视。
第四，AI 应用的本质是替代或增强人类工种，不是为了做 App 而做 App。
不同的侧重点也有意思。Karpathy 更关注「AI 是什么形状的智能」这个哲学问题，唐杰更关注「怎么让模型在真实场景落地」的工程问题。一个偏「理解」，一个偏「实现」。
两个视角都需要。理解清楚了，才知道方向对不对；工程跟上了，才能把想法变成现实。
2026 年，会很精彩。
这两天关于新版《治安管理处罚法》的讨论很多，大家都在盯着“黄图”看，其实这事儿最核心的不是“黄”，而是“私”。
我是学法的，抛开情绪，咱们从实务操作和后续影响两个维度，冷静推演一下这事儿到底意味着什么。
一、 那个消失的“防火墙”
以前的法律逻辑里，有一个默认的“防火墙”：公域归公权，私域归个人。你在群里发那是扰乱公共秩序，但你私聊发，那是个人通信自由。
这次修订最本质的变化，就是拆掉了这堵墙。
这意味着，从法理上讲，你的微信聊天框、QQ私聊窗口，不再是你的“私人客厅”，而是“公共广场的角落”。只要数据经过了公网服务器，它就是“传播”。
这种逻辑一旦确立，滑坡效应（Slippery Slope）几乎是必然的。
今天可以因为图片“违规”处罚你，明天自然可以因为文字“不当”处罚你。当“私聊”也纳入行政管理的射程，为了规避风险，我们未来的交流模式可能会被迫异化：
不是我们想说什么，而是我们敢说什么。久而久之，为了绝对的安全，大家可能会下意识地只使用那些“安全词汇”，甚至直接使用平台或官方提供的“预制回复”。这不需要谁来强制，自我审查（Self-Censorship）就是最高效的管控。
二、 “行政拘留”：一张通往世界的单程废票
很多人有个巨大的误区：“只要不判刑，留个案底也没事，大不了我不考公。”
太天真了。
在新法环境下，因为私聊发图被行政拘留（哪怕只有5天），对你未来的人身自由——特别是出境和润——有着极具毁灭性的打击。
1. 欧美签证的“死穴”
你去申请美签填DS-160表格时，会看到那个经典问题：
"Have you ever been arrested or convicted for any offense or crime?"（你是否曾因任何违法或犯罪行为被逮捕或定罪？）
注意，它问的是 Arrested。
在中国，行政拘留剥夺了你的人身自由，在英美法系眼里，这就是Arrest。
你填No？现在大数据互通，一旦查出来就是签证欺诈，永久拒签。
你填Yes？你需要解释为什么被抓。你告诉签证官：“因为我给女朋友发了两张私密照片。”
在西方人的价值观里，这很难被理解为“政治异见”，反而极容易被归类为 Moral Turpitude（道德败坏） 甚至怀疑你有性犯罪倾向。拒签率极高。
2. 所谓的“庇护”悖论**
有网友开玩笑说：“大不了拿这个去申请政治庇护。”
别做梦了。走这条路更是死胡同。
政治庇护的核心是你因为政治观点、宗教等原因受迫害。而“传播淫秽信息”在国际通用法律视角下，通常被视为普通治安案件或刑事案件。
当局用这个罪名处理你，极其“高明”：
对内：让你社死，名声臭了。
对外：把你定义为“涉黄人员”而非“异见人士”。
没有哪个文明国家愿意庇护一个“因为发黄图被抓”的人。这不仅不能成为投名状，反而成了你的污点。
三、 写在最后
这才是这件事最让人背脊发凉的地方：它不需要真的把你抓进去，只需要把这个“可能性”悬在你头上。
它相当于给了你通讯录里的每个人（前任、闹掰的朋友、商业对手）一个随时可以按下的“核按钮”。
在这种环境下，普通人能做的，恐怕只剩下把所有社交软件当成“公司钉钉”来用——不仅要在这个巨大的办公室里努力工作，还得时刻注意，别在茶水间里说了不该说的话。
毕竟，墙都没了，哪里还有什么悄悄话？
男人：我这边刚搞定光猫改桥接bypass主路由，R4S刷入OpenWrt固态编译版实现mwan3多播负载均衡，Clash Meta内核TUN模式配合fake-ip实现全局透明代理，SSTAP游戏加速UDP转发，VXLAN overlay网络实现多子网VLAN Tag隔离，TrueNAS Scale上ZFS存���池配RAID-Z2冗余，Jellyfin转码走核显硬解，Cloudflare Tunnel + Tailscale Mesh VPN双重内网穿透方案，AdGuard Home上游递归DNS走DNSCrypt加密查询，OPNsense防火墙Suricata规则库实时更新，核心万兆交换机LACP绑定带宽聚合，AP无缝漫游配802.11k/v/r协议…
女人：家里网不行，刷小红书有点卡，我切到5G了
11月30日，滨崎步在Instagram发布了这场「没有观众的演唱会」的照片。
彩带、服装、舞者、灯光、舞美、歌手全部上阵，尽管观众席空无一人。
她写道：“虽然有14000个空座位，但我感受到了来自世界各地的粉丝的热爱，这是我最难忘的演出之一。我从心底里感谢200名中国和日本团队成员、乐队成员、舞者的奉献得以让这个舞台诞生。”
她和舞者们在飘扬的彩带下，对着空座位谢幕。
10月17日，清华大学法学教授劳东燕在微博转载一篇评论文章，题为《DNA数据库与权力的隐秘延伸》，关注内蒙古锡林浩特警方集中采集男性DNA一事。
文章从“��术的权力延伸”“法律的失语”“隐私的再政治化”“效率与权利的冲突”“身体政治的隐忧”等八个方面，对这一事件背后的社会与法律风险进行了系统分析。
文章指出，人脸识别和指纹录入之后，DNA信息采集意味着治理技术的又一次跃升。但与前者不同，DNA不仅识别“我”，还识别“我们”。它是家族、血统与潜在亲缘的社会档案。一名男性的采样，就可能将整个家系纳入国家监控的半径之内。
评论认为，这种以Y染色体为基础的“家系排查”虽在刑侦领域屡有突破（如白银案、南医大案），却也拓展了公权力在生物层面的边界：从追踪个体到追踪基因共同体，技术的精准同时扩大了权力的范围。
文章批评称，锡林浩特的采样并无法律依据。按照《刑事诉讼法》，DNA采集仅限犯罪嫌疑人、被害人或与案件直接相关人员。而以“完善公民身份信息”为名的全员采集，显然超越了法律授权。所谓“自愿”采样，在基层行政压力下往往流于形式，“当警察上门、村医随行、干部动员时，自愿还能剩下多少？”
评论进一步指出，技术中立的神话掩盖了权力的不对称。技术的中立性一旦脱离法律监督，就可能成为无边界的权力工具。
文章还提出，“Y库”不仅是侦查手段，更是一种“血缘化治理”的象征。它复活了传统父系社会的宗族逻辑，把“家族”重新带回政治场域。当国家在基因层面标定公民身份，公民就不再仅是基于权利义务的个体，而被重新定义为“某一血脉的一员”。
如果侦查效率成为唯一目标，那么强制安装摄像头、全员基因采样也会让犯罪“无所遁形”。但那样的社会仍值得追求吗？现代法治的意义不在于最大化控制，而在于限制控制。真正的文明，不在于破案速度，而在于不因破案而牺牲无辜者的权利。
作者还警示，DNA数据几乎无法“退出”，其时间上的“永久性”意味着一旦入库，信息可能伴随整个家系被长期追踪，而中国尚无明确的立法规定采集程序、使用范围与退出机制。
锡林浩特事件曝光后舆论反响平淡，缺乏广泛的社会讨论。作者指出：“隐私的丧失往往不是剧烈的剥夺，而是缓慢的滑坡，每一次以安全和便利为名的采集，都是一次权力边界的后退。”
评论结语写道，DNA数据库不仅是一项技术工程，更是一场权力实验。它让国家在“安全”与“控制”之间不断试探底线，也迫使社会重新面对一个根本问题：在追求秩序的名义下，我们究竟愿意交出多少属于身体、属于自己的东西？而谁又能保证，这些数据不会被用在另一个“合法”却危险的方向？
🚨突发：AI现在可以在24小时内为你构建一个企业
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由于大量内地网民前往全国人大机关网上信访页面举报K字签证，导致该功能直接瘫痪，下架维护😂
中国网民出离愤怒的最可能的原因，首先是中国政府这些年对外国人的妖魔化，其次，也是最根本的原因，失业率极高，绝对不是国家统计局公布的5.3%，目前至少40%的高校生没有全职工作。
中国的青年失业率未来会非常高，会有失业大潮，失业率可能超过60%，中国目前国情以及面临的内外部环境太特殊了。
1. 1995年以后，有个20多年的婴儿潮，��了3.6亿人；
2.由于房地产泡沫积累了太长时间，破裂后产生的债务通缩冲击巨大且持久，持续打击经济；
3.大学疯狂扩招，但中国大学普遍水课泛滥，绝大部分学生毕业时并不具备社会需要的技能。
4.特殊的经济结构，政府及央国企占有太多资源，央国企年营业��接近85万亿，占GDP比重超过60%，挤压民企生存空间，而80%的就业要靠民企，尤其是中小微企业，但中小微企业生存艰难。
5.欧美甚至东南亚为了保就业维持社会稳定都可能抵制中国输出通缩，至少要求中国进行产业转移，把一部分产能转移到东盟、东欧国家，造成国内就业机会减少。
6.全世界反移民，尤其是日本韩国开始反中国移民，而且日本大幅提高移民要求，中国年轻人润美润欧润加拿大澳大利亚都变得更难了；
7. 父母暂时有养老金，很多年轻人不愿意从事（有条件不从事）底层或低薪工作，因暂时有老可啃，能啃多久就啃多久。
8. 人工智能，目前已经有很多初级白领工作被削减，连高校计算机专业的毕业生都就业难，未来甚至中高级白领工作也会不保；
9. 中国��有的就业年龄歧视、性别歧视，例如大龄未婚女性不好就业，很多男性35岁左右失业就很难再就业；
10. 延迟退休，本来是延迟发放养老金的权宜之计，但由于中国经济没办法提供更多就业岗位，老人霸占岗位阻塞年轻人上岗，清华大学杨燕绥教授建议50岁退休、60岁拿养老金，但根本行不通，中国的老登们没办法跳广场舞，可能会影响社会稳定。
中国不但有失业率高的问题，薪资过低，工作时长也不合理，打击青年人的工作欲望。
60%的青年没有全职工作，靠啃老、打零工生活，只缴纳最低基数社保甚至弃缴社保，而老人越来愈多，量变质变，15-20年后中国的养老金无论如何都会崩盘了。
2040年以后绝大部分中国老人可能需要靠存款生活，看病现金为王。现在对比来看，日本老人是幸福的，老了还有工可以打，还能有点收入，实在不行国家还能兜底。
当然日本老人也有在家里饿死的，日本每年有接近70000老人是在家里孤独死的，新闻报道很多这方面事情，但这不是政府不给吃的，而是老人失去自理能力，又没人管，活活饿死了。
日本老人还有不少故意犯罪进监狱的，起码有人管，不会孤独死。
日本是1989年开始就推行介护险制度的国家，政府应对老龄化动手很早的，建立了相对完善的养老服务体系，都会这样，而中国政府应对老龄化基本上没准备，10几亿人忙活40多年，连养老金都没攒下，几乎所有的养老金账户都是空账运行，缺口很大，钱呢？全都霍霍了。
而中国的70后由于计划生育，都是独生子女，当初“只生一个好，政府来养老”，就是忽悠，现在中国最需要养活的就是政府😂政府都没钱了，70后老了更加没人管，子女要谋生��，要打零工啊，可能去外地工作，甚至出国了，哪有时间精力？
久病床前无孝子—— 这才是中华民族传统美德，下一句更恐怖，“久贫家中无贤妻”，估计中国今后离婚率也会很高，更多70后孤独终老，老婆跑掉的穷困男人会死得很难看。
中国70后可能会晚晴凄凉，没有存款或者存款不够多的更麻烦，子女没能力，政府也不管，将来一定会饿死很多，中国社会今后的孤独死将数以百万计。
中国未来的超级老龄化一定会成为人类历史上最大的人道灾难。
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麻省理工学院的一群顶尖研究员刚刚发现了一件令人不寒而栗的事情。
他们在一次简单的写作测试中，对 54 个人的大脑进行了扫描。
但当他们在 4 个月后重新查看这些扫描数据时，看到的结果令他们震惊。
原因？既不是手机，也不是抖音。
而是比这些严重得多的东西：🧵
注册与维护英国公司（2024 年 9 月版）— 纯步骤版
一、注册
1. 选服务商
1stFormations → Privacy Package（≈35–70 英镑，含政府费）。
2. 在线下单
填公司名、董事/股东信息 → 结账。
3. 身份验证
• Credas App 上传护照。
• 上传 1 个月内银行信用卡账单 PDF 作为地址证明。
4. 等待
3–5 个工作日收公司注册证书（电子版）。
5. 登记公司税
用 Government Gateway 注册 Corporation Tax，收 HMRC 邮寄的 UTR（公司唯一纳税号）。
6. 开银行账户
1stFormations 邮件内点 Wise Business 链接 → 付 45 英镑激活 → 得公司 GBP 账户。
（如 Wise 暂停，可试万里汇。）
二、年度维护（从注册后满 12 个月起）
1. Confirmation Statement
• 工具：Companies House WebFiling（或 1stFormations 代报）。
• 费用：34 英镑（2024 年 9 月起）。
• 时限：周年后 14 天内。
2. Annual Accounts
a) 判定公司规模
– 营业额 ≤ £632k、资产 ≤ £316k、雇员 ≤ 10 → 微型实体。
b) 准备
– 导出 Wise GBP 账户全年流水 → 做资产负债表（Balance Sheet）。
c) 提交
– 用 WebFiling 上传 → 免审计。
d) 时限
– 财务年度结束后 9 个月内。
3. Corporation Tax Return
• 与 Accounts 同时在线提交给 HMRC。
• 利润 ≤ £50k → 19%；> £50k → 25%。
• 缴税截止：财务年度结束后 9 个月零 1 天。
三、关闭公司（可选）
• 1stFormations Company Dissolution Service：69.99 英镑，6–8 周完成。
• 自助：Companies House 下载 DS01 表 → 董事签字 → 邮寄 → 公告 3 个月 → 注销。
四、费用小结（每年）
– Confirmation Statement：34 英镑
– 注册地址服务：78 英镑
– 电话号：≈30 美元
– 合计 ≈ 150–180 英镑（≈ 1,300–1,500 人民币）
完成以上步骤即可合规持有并维护一家英国小微公司。
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原贴👉 https://t.co/nF7wcFQaqG
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一个人把跨境电商做起来！！！🤔
从完全小白到稳定出单，踩过很多坑，总结出一些适合新人的方法。
总结了一下，给大家分享一些思路、方法和免费的工具……
关键拆成4步👇 （经验 + 工具推荐）
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