Warrenty

[硅基流动 @falali2015]

https://t.co/LbyQnqidoM

[区块链行情研究 @qkl2058]

Anthropic这次是真把饭喂到嘴边了。

一门4小时的免费课，直接教你怎么把Claude用到AI工程岗位级别，目标还是年薪50万美元那种。

别乱看，直接跳这几个时间点：

· 00:15 怎么正确提示Claude
· 33:21 哪些操作会让Claude写代码变笨
· 01:33:39 Anthropic内部每天怎么用Claude
· 02:50:56 Claude变笨了怎么修，让它重新聪明起来

最夸张的是，这课完全免费。

信息密度基本顶十门付费工程课。很多人花几千块买的课，讲的还没这个硬。

先把视频啃完，再去看那个构建loop的逐步指南。

说白了，差距已经不是你会不会问Claude了。
是别人已经开始让Claude自己循环干活了。

[iPaul @iPaulCanada]

为什么鼻涕一擤就通，没几分钟又堵回去了？一个视频讲清楚

[Xudong Han @Xudong07452910]

这可能是人类写给 AI 看的最后一篇论文了。

最近刷到Stanford、CMU、Michigan 等 37 位作者联名的论文：《The Last Human-Written Paper》。

核心观点很狠：沿用几百年的论文，在 AI 时代可能已经过时了。

作者点出了两个被我们忽视已久的“隐形税”：

一个是叙事税。为了讲一个漂亮故事，我们把失败实验、死路、被推翻的假设都删掉了。AI 读到的是“通关攻略”，却看不到真正有价值的“踩坑记录”。

另一个是工程税。论文里的实现细节通常足够说服审稿人，但不够让 Agent 直接复现。很多关键 tricks 还藏在作者脑子、代码注释和 Slack 记录里。

所以作者提出 ARA，直接把论文改造成 Agent 能读取和执行的“研究包”：不只告诉你结论，还把怎么想到的、代码怎么跑、证据链在哪、哪些路走不通都打包进去。

我觉得这篇最有意思的地方是，它不是在讨论 AI 怎么帮人写论文，而是在问：

当 AI 也变成论文读者和执行者时，论文还应该长成今天这样吗？

未来科研输出的核心，可能不再是“写得多像一篇 paper”，而是能不能被 AI 理解、复现、追踪和继续扩展。

人类写论文写了几百年，接下来可能要开始写给 Agent 执行的研究包了。

https://t.co/2wwkWV9Ox4

[芙宁娜娜💙Furinana (王者归来版） @satireorcry1]

赵紫阳被问：里根 是极端反共人士，你怎么看？

[一盏寒清 Linote 🎃🍷🥃🍸🍹🍶 @coldsake_]

大学的商学院，早就名存实亡了。
靠课本理论就能把孩子培养成商业人才的时代，彻底过去了。

为什么？

因为现在的商学院老师，已经不是当年那些企业董事、银行高管、行业大佬退休后回来教书的了。
他们大多是靠发论文、开会议、刷数据堆出来的教授。

他们很会做分析、会建模型、会讲理论，但真不知道公司到底该怎么活下去。
只会对着PPT背名词、讲概念。
可商业环境一天一个样，残酷又现实，市场才不管你引用了哪个学派，该死的时候照样让你死。

那现在的商业人才是怎么炼成的呢？
很多是家里从小带着跑业务的：跟着父辈见客户、谈项目、盯供应链、看合同、处理账期、扛风险、踩坑。
他们可能说不出某个管理模式属于哪个理论流派，但他们知道什么该做、什么不能碰、哪里会死人。
这才是真刀真枪练出来的直觉。

而大学一旦和业界断了链接，就越来越给不了学生真正有用的东西。
以前那种强实习、企业家讲座、真实项目，现在越来越少，取代的是“模拟商业”“模拟投资”“模拟创业”……
一群没承担过真实后果的人，在玩没有真实成本的过家家。

不过大学的招牌和学历光环还在，多少还能唬唬人。

再说商学院的高管课，那完全是另一回事。
高管课不是教普通学生的，它本质上是一次社会身份的重新定义。
帮那些已经做到一定位置的人，重新校准对责任、危机、财务、团队、战略和风险的真实应对方式。
教高管课的老师，大多是特聘的实战派——企业家、投资人、银行家、咨询合伙人。
他们带来的不是论文，而是血淋淋的战场经验。

靠堆论文的学院派，根本碰不了这个瓷。

但问题也正在这里。连高管课的核心实战讲师，也在慢慢流失。
因为现在的大学，越来越只认论文、只认排名、只认学术产出。

它正在一点点忘掉自己最根本的东西——和真实商业世界的连接。

商学院的壳还在，但商业的魂，早就走了。

[象牙山王云 @Gaomixiaodaren]

视频来自YouTube博主Leonard，六四从未公开的画面—英国INT公开封存30年的原始影像

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

一张嘴就让大模型给你吐个创新的科研idea，得到的绝对是100%的废话。

大模型的预训练权重是过去人类知识的统计平均值。你跟它闭眼瞎聊，它只能给你吐出最符合统计概率的、最平庸的陈词滥调。

想落地、不讲官话地搞出硬核idea，得把AI当成一个拥有无限带宽、但极度缺乏上下文的顶级工具人。

比如你想研究交叉学科。
别问：“AI和心理学结合有什么新方向？”
这种大而无当的问题，无法获取任何信息。

正确做法是把最近顶级会议或期刊里最硬核的20篇相关论文全文本、或者最新的实验数据集丢进它的上下文，利用大模型联网检索或长文本RAG。
让AI去干一件事：找冲突。
提示词工程：“对比A论文的方法论和B论文的结论，找出他们在解释某种认知表征或感知边界时，在实验边界上有什么不可调和的矛盾？”
好的idea，永远诞生在两条已知铁轨发生剧烈撞击的断裂带上。
基础文献调研没做透，跟AI聊再多都是空中楼阁。

好的idea，要有程序员思维。
高阶选手写代码前先花大量时间出框架、写开发文档。
搞科研idea也一样，在动手前，你得先让大模型帮你把Constraints做成铁板一块。

01
核心变量是什么？
是否可量化？
如果无法用数据或高维特征向量落地，直接毙掉。
02
评估的Metric是什么？
用AI去疯狂攻击你初步构想的实验设计，让它扮演一个最刻薄的审稿人Reviewer，比如 从实验控制和统计学角度，指出你这个实验框架最致命的3个逻辑漏洞。

在idea孵化阶段，就被打成筛子的点子，总比你花几个月做完实验才发现是垃圾要强。

如果帖文反馈不错，下一期，我会出方法论。

[我在万达广场很想🍑 @WhoJeanTow]

以前的动漫怎么还有涛哥和家宝😨

[Lucy Zhao @LucyZha94759559]

🌟 【大陸絕版電影欣賞】：白駱駝 🎊

[Lucy Zhao @LucyZha94759559]

💥 【大陸禁片欣賞】《蓝风筝》🧐

[杀马特宅主 @Maxwell_SCU]

问：为什么你们单位门口牌子要叫技术物理研究所？
答：为了保密嘛，说是技术物理研究所，这样别人就看不出来我们真的是干什么的了。
问：真的看不出来吗？

[Berryxia.AI @berryxia]

兄弟们，一个挪威神经科学家花了整整20年，就为了证明一件事：

手写笔记和打字，在大脑里是完全不同的两件事。

她叫Audrey van der Meer，在Trondheim经营脑科学研究实验室。

2024年她在Frontiers in Psychology上发的那篇论文，直接把争议画上了句号。

实验很简单：36名大学生戴上256通道EEG帽。

屏幕上闪出一个单词。
一半人用数字笔在触屏上手写，另一半直接在键盘上打字。

结果惊人：

手写时，大脑全亮。

记忆区、感觉整合区、新信息编码区全部同步激活，像整个皮层网络同时醒过来。

打字时呢？
大部分脑区瞬间安静，刚才那些连接几乎全消失。

同一个单词、同一个大脑、同一个人，两套完全不同的神经事件。

原因藏在微动作里：手写每一个字母，都是上千个微小动作和眼睛实时配合的空间问题。
手指、手腕、视觉、空间定位全在协同工作。

打字呢？
每按一个键都是完全相同的动作，大脑几乎不需要整合，也没什么问题要解决。

十年前普林斯顿的另一组研究用完全不同的方法也得到了相同结论：手写笔记的学生在真正理解题上完胜，打字组只记住了表面内容。

因为手写逼你必须听、必须选、必须用自己的话重新组织。

打字让你像复印机一样狂敲，却几乎没经过大脑加工。

我看完后最大的感受是：

我们以为打字是效率，手写是老派。

其实手写才是真正让知识扎根

[AIGCLINK @aigclink]

这两天超火的一套Claude Code学术研究技能包，覆盖从研究到发表的完整学术流程，说话间已10K Star

它的定位不是代写论文，而是帮你处理脏活累活，帮你找文献、排版、查引用、验数据等，你负责需要动脑子的部分，比如定义问题、选方法、解读数据、写论证等

从选题调研到论文发表，覆盖研究、写作、审稿、修订等全流程

跟一般AI学术工具的区别是“能刹车”，反谄媚，不隐藏AI缺陷

由40+个Agent组成的多智能体系统，研究、写作、评审、编排四大模块各司其职

研究团队即有7种模式，10种论文写作模式，6种评审模式，10个主阶段流水线编排

三层引用锚点+三角验证+声明审计+污染信号机制防止引用幻觉

设有反谄媚机制对抗AI讨好本能，比如让步阈值协议、连续让步禁止，不能一轮接一轮投降、对话健康监控、框架锁定检测等

可以做风格校准，给定3+篇过往论文，AI学习你的句子节奏、词汇偏好、引用风格

可以做写作质量检查，检测25个AI高频词、标点模式控制、 throat-clearing开头等

按ICLR/NeurIPS/Nature/Science/ACL等会议/期刊要求自动生成AI使用声明

这套技能包不是让AI更聪明或者是完全去人化，而是让AI在学术场景下的不可靠性变得可见、可拦截、可审计

#AI论文工具 #AI科学研究

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

1. Claude (解决任何问题)
2. Perplexity (研究任何东西)
3. Portfoliotab (创建你的作品集)
4. Klingai (创建AI视频)

5. Tripo AI (创建3D模型)
6. Gemini (完美写作)
7. Capcut (编辑视频)
8. The AI Library (有用工具)

9. Youlearn (总结YouTube)
10. Canva (设计图形)
11. ElevenLabs (克隆声音)
12. Podcastle (编辑播客)

13. ✅ 保存这个列表，它可能非常有用。

[一只小橘呀 @Ellieorange8]

数学系硕士强烈推荐的数学学习资源：awesome-math

其实真正高质量的数学教材、视频、题库，全被整理在一份 GitHub 清单里

Awesome Math，已获 14k+
它把代数、几何、分析、概率、数论等 30+ 领域
全部拆成体系化入口

📌 视频课 + 电子教材 + 练习工具
📌 甚至 MIT、哈佛学生的课程笔记
📌 持续更新，帮你省掉筛选时间

想用数学碾压所有人，直接收藏这份清单：
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[華爾街電視 Wall St TV @WallStTV]

完整版习川中南海双边茶叙致辞：川普直言大家都是朋友了。

习近平先解释为什么把茶叙安排在中南海：这里是党中央和国务院办公地，也是他工作生活的地方；这次安排在这里，也是在回应2017年川普在海湖庄园对他的款待，还特意介绍了中南海古树和月季。

川普则把重点放在成果上：称这次访问不可思议地好，双方达成很多贸易协议和共识，并强调自己和习近平认识近12年，靠两人直接沟通解决了很多问题。

他还点名伊朗和霍尔木兹海峡：中美都希望伊朗问题尽快解决，海峡必须开放，伊朗不能拥有核武器。

习近平认为，这次访问是历史性、标志性访问，中美已经达成一种新的建设性的战略稳定关系。

[先知 @Crypto_He]

STARS-080(1:18:23)
CJOD-380(1:28:01)
KV-181(38:48)
SUWK-005(54:26)
IPZ-237(1:50:49)
IPZ-060(1:33:19)
SDDE-385(36:45)
MKMP-540(2:17:45)
SDDE-354(18:53)
SDDE-475(50:54)
ZUKO-080(1:54:16、2:25:48)
OTIM-319(35:52)
OTIM-318(30:21)
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TZ-140(22:34)
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SW-801(34:32)
KAWD-885(31:26)
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PPPD-675(1:02:49)
BLK-347(30:46)
SW-420(48:05、2:48:01)
BMW-238(1:39:43)
MIGD-695(26:40)
SAMA-462(42:57)
KAWD-295(39:05)
JUFD-183(1:12:23)
START-497(1:22:55)
SKMJ-557(1:28:24)
HMN-711(1:08:36)
DTT-049(1:46:30)

[杂学大师✨ @Techbruneth]

这么简单啊，为什么没人之前告诉我们呢 😯

赶紧保存，以后肯定用得上 💯

[工具兔🐰 @tool_hopper]

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