Mrmarke

take care of yourself and be well

[Mrmarke @xioxiom18047]

@williamlong 当交保护费了😁

[索螺丝 @fiapp_pro]

程序员的世界观正在被 AI 重塑，原来客户根本不关心你的代码、架构有多健壮，也不在乎你写代码的时候多么陶醉，

以前信奉的价值全部被击碎，看到同行闭眼编程客户多了几十倍只好满是嫉妒，阴阳怪气了。

[Xiuyu Li @sheriyuo]

把 LLM 基模的问题中译中为通俗易懂的解释，正是这个 AIGC 时代真正稀缺的 interpretability

[Mrmarke @xioxiom18047]

去了趟山姆看了新款AppleWatch，没有感觉有什么变化。

[Joshua Ng @tmsxuan]

大多数人认认真真打工一辈子，最后也会被通胀和不经意间扭曲的消费观吃掉，我党现在一个月6千块钱，你打10年工，不吃不喝也只能攒72万，只计柴米油盐，活得没一点人生，也就买一台华为车

但你每个月6000，都开25倍甚至100倍杠杆就不一样了，10年里你有至少120次机会彻底成功

所以我劝我党年轻人们，躺平踏实跟凌迟有什么区别？青春才是最宝贵的，你们难道从不想要韩系电视剧里欧巴那样的生活吗？

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

在我看来，一门学科如果缺乏底层的严密公理推导、没有定量数学模型的约束，而全是概念的堆砌和描述，它就是文科。

举个例子，本科神经科学的大部分核心课，比如神经解剖学、神经发育学，本质上就是把几百个脑区、几千种神经递质受体、几十条复杂的生化通路强行塞进脑子里。这和文科生背历史事件、背法条、背政治理论在思维路径上没有任何区别。
很多本科阶段所谓的行为神经科学研究，逻辑链路非常松散。比如把小鼠的 A 脑区破坏掉，小鼠的某种社交行为减少了，所以 A 脑区控制社交功能。这种基于相关性或粗暴实验的归纳法，在经历过三段论逻辑和绝对因果推导的人看来，和小孩子过家家无异，实在是缺乏科学的纯粹与美感。

这里我不是看不上神经科学。
就我个人的视角，我认为神经科学长期来看是人类科学的终极疆域之一。但其实，本科不学神经科学，才是对它最大的尊重。现代脑科学真正的未来，完全建立在工程和计算的基石之上。我们可以看看现在的行业前沿，马斯克的 Neuralink最核心的研发团队全都是电信号处理、材料工程、微电子、算法和软件工程师。传统的生物系学生在里面只能做最外围的临床辅助。从 Transformer 到尖端的SNN，推动这个领域往前走的，全是在数学、物理和 CS 领域玩得最转的顶级大脑。

现代脑科学早已过了那个靠切掉一块脑区看小鼠怎么走迷宫的古典时代。随着高通量神经流技术的爆发和几十万个神经元实时钙成像数据的涌现，神经科学的瓶颈是如何处理这些浩瀚、高维、非线性的嘈杂信号。在这个节点上，一个代码能力拉满、数理直觉敏锐的数学、物理、计算机科学专业的学生，哪怕他对脑区名字一无所知，只要给他几行高阶统计模型和凸优化算法，他能在这个领域做出的实质性突破，也足以碾压十个在湿实验室里按部就班摇管子的传统学生。

[Mrmarke @xioxiom18047]

@HappyQQ_AI 想起美队1的一段对话，Not a perfect soldier, but a good man😀

[Oxye漆华（旅行中） @ferdie_jhovie]

https://t.co/BnqpAsJdrN

[東京浪人(大奶子理论创始人) @tokyosmallface]

赛博藤壶接下来的手段：
快进到 DeepSeek 还有男生用户？
快进到 DeepSeek 热度是同人女撑起来的
快进到 DeepSeek 是靠女性火起来的
快进到 DeepSeek 的研发团队里有多少多少女性

[Mrmarke @xioxiom18047]

傻逼😅

[Freedom_Lian @Freedom_Lian]

这下不得不支持deepseek西装男了，能让国楠破防的形象就是好形象

[Mrmarke @xioxiom18047]

大女主🤣🤣

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

又让女生挑上了。很多男生不愿意和这样的女生交往的。干啥呢 累死累活拼事业挣钱 缺一个中专三本小10岁妹妹给情绪价值吗？她能给到点上吗？她听得懂吗？她能独立自主带老人孩子还包家务吗？老人跌了孩子伤了他有判断能力知道下一步要干啥吗？还是一步一个一个电话给哥哥？又不挣钱长期失衡这段关系到最后是谁给谁情绪价值？到最后哥哥只能是 钱也给了 人也哄了 还啥都没享受到 身心俱疲。

[M @Maggie191919]

高盛Rich Privorotsky：Muse只是起点，AI Agent真正要重写的是整个经济的“摩擦成本”

高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky现在关注的，已经不只是 $META 的Muse有多火。

他提出了一个更大的判断：

Agentic AI正在开始消除整个经济体系里长期存在的“摩擦”，而这可能带来一次真正的生产率跃升，并形成结构性的去通胀力量。

这可能也是理解下一阶段AI行情最重要的一条线。

过去三年的AI牛市，市场主要交易的是：

训练模型 → GPU → HBM → 数据中心 → 网络 → 电力

而下一阶段，市场开始交易一个完全不同的问题：

当AI真正进入日常经济活动以后，它到底能够替人类省掉多少时间、成本和中间环节？

Muse真正改变的，不只是AI能力，而是“消费者惯性”

很多行业过去能够长期维持较高利润，并不完全因为它们的产品无法替代。

其中一个很重要的原因，是消费者嫌麻烦。

保险续费涨价了，你懒得重新比较几十家公司。

手机套餐贵了，你懒得转运营商。

酒店价格高了，你没有时间每天重新搜索。

订阅服务每个月继续扣钱，你甚至已经忘记自己还在付费。

退款需要打电话、发邮件、等待客服，很多人最后干脆放弃。

这些看似微不足道的事情，实际上构成了一个巨大的隐形经济：

Consumer Inertia——消费者惯性。

过去消费者的时间有限，所以很多公司实际上可以从“麻烦”本身赚钱。

Muse这样的AI Agent正在攻击的，恰恰就是这种摩擦。

如果你的AI可以24小时替你比价、取消订阅、申请退款、重新谈账单、寻找更便宜的保险、比较酒店、订机票甚至完成支付，那么过去建立在消费者“不想折腾”之上的商业模式就可能受到压力。

AI最先消灭的，未必是某一个行业，而是“麻烦”本身。

为什么这可能带来结构性去通胀？

想象一下，当未来几亿甚至几十亿消费者都拥有一个永远不会累、永远愿意比较价格的AI Agent，会发生什么？

保险公司更难依赖客户懒得换公司维持高价格。

旅游平台必须证明自己的佣金真正创造价值。

长期不用的订阅可能被Agent自动取消。

零售商品的价格透明度进一步提高。

企业内部大量重复的行政、客服和后台流程也可能被自动化。

于是经济体系中大量长期存在的成本：

信息差 + 搜索成本 + 时间成本 + 人工成本 + 中间环节

都有可能被压缩。

这就是Privorotsky所说的生产率红利。

过去互联网降低的是信息传播成本。

移动互联网降低的是连接成本。

而Agentic AI下一步可能降低的是：

行动成本。

这可能比单纯推出一个更聪明的大模型，对整个经济的影响更加深远。

所以AI行情可能开始从“卖铲子”走向“生产率革命”

第一阶段的赢家其实非常容易理解。

$NVDA、$AMD、$TSM、$AVGO，以及HBM、网络、光通信、服务器、数据中心和电力基础设施。

因为无论最后哪一个AI模型胜出，都必须先购买算力。

但Agent时代真正有意思的地方，是AI创造的价值可能开始从基础设施向整个经济扩散。

企业可以减少后台人工成本。

客服效率提高。

营销变得更加精准。

库存管理改善。

软件开发周期缩短。

采购和供应链流程自动化。

消费者寻找商品和服务的成本下降。

当这些效率提升逐渐进入企业利润表以后，AI的赢家就不一定永远只集中在半导体。

第一阶段赚的是“建设AI”的钱。

第二阶段赚的可能是“使用AI提高生产率”的钱。

这两轮行情的受益公司可能完全不同。

CPU为什么突然成为Agentic AI的重要交易方向？

这一点也值得特别关注。

过去生成式AI最重要的硬件交易是GPU，因为训练和大规模模型推理高度依赖GPU。

但Agent并不是简单回答一个问题。

它需要打开浏览器、运行操作系统、调用API、处理文件、管理数据库、执行代码、安排任务，甚至同时运行多个Sub-Agent。

这意味着Agent时代增加的不只是模型推理负载。

它还增加了大量传统计算工作负载。

所以市场近期开始重新关注CPU以及整个服务器基础设施。

如果未来不是几百万人偶尔问AI一个问题，而是几亿个Agent每天在后台连续工作几个小时，那么计算需求的结构本身都会发生变化。

这也是为什么现在不能再简单用：

“AI = GPU”

来理解整个产业链。

未来更完整的公式可能是：

AI Agent = GPU + CPU + Memory + Storage + Networking + Power

Agent运行时间越长，需要调用的工具越多，整个数据中心被消耗的资源也就越多。

但市场现在仍然处于非常早期的定价阶段

目前指数很强，但市场宽度并不好。

大量资金依然高度集中在AI和少数大型科技公司。

所以现在看到的更像是三个阶段：

第一阶段：AI基础设施重新定价。

GPU、HBM、网络、数据中心、电力率先上涨。

第二阶段：Agent平台重新定价。

$META 的Muse只是最近最明显的案例之一。

第三阶段：整个经济的生产率重新定价。

如果Agent真正大规模进入企业和消费者生活，受益范围才可能从科技行业逐渐扩散到更广泛的权益市场。

而现在，我们可能刚刚站在第二阶段的入口。

这也是为什么高盛交易台对大盘仍然保持积极观察

Privorotsky的另一个核心观点是，目前市场并不是毫无风险。

季节性仍然存在。

实际利率仍然偏高。

地缘政治风险没有消失。

市场宽度也并不理想。

但另一方面，投资者对这些问题已经非常警惕，仓位和情绪本身并没有进入极端乐观状态。

因此他认为，市场仍存在进一步向上突破的空间。

这里真正值得注意的，不是简单地说“美股一定继续涨”。

而是：

如果Agentic AI开始被市场从一个科技产品故事，重新理解成一场生产率革命，那么它能够支撑的估值范围，就不一定只局限在几家AI芯片公司。

这可能才是下一轮行情真正值得观察的变化。

过去三年，我们一直在问：

谁能提供AI需要的算力？

接下来市场可能开始问：

谁能够利用AI，把自己的收入增长得更快、成本降得更低、利润率做得更高？

而再往后，还有一个更大的问题：

如果Muse只是第一批真正进入大众市场的Agent，当几十亿个AI Agent每天替人类工作、购物、谈价格、管理订阅和完成交易时，今天哪些行业看起来稳定的利润，其实只是建立在“人类嫌麻烦”这件事上？

[王局拍案 @wangjupaian]

【著名音乐家刘欢去世，享年63岁】

震惊，刘欢去世了……

9月26日上午，对外经济贸易大学发布讣告：该校退休教师、著名音乐家刘欢于9月25日9时52分在上海病逝，享年63岁。

“刘欢原创音乐公益金”管理方芒果V基金也发布悼文，称刘欢是一位“集音乐教育、音乐创作和歌唱于一身的音乐家”。

刘欢1963年出生于天津，长期任教于对外经济贸易大学。1987年，他因演唱《便衣警察》主题曲《少年壮志不言愁》等作品走红，此后演唱《好汉歌》《从头再来》等大量知名歌曲。2008年北京奥运会开幕式上，他与莎拉·布莱曼共同演唱主题曲《我和你》。

从大学讲台到奥运会舞台，刘欢的声音陪伴了几代中国人。

[索螺丝 @fiapp_pro]

Claude code 不被封号焚诀：

1. 购买一台正经便宜服务器，任意正经地区
2. 登录 Claude code 订阅
3. 下载 orca ，tailscale 并且配置内网联动
4. 对服务器配置 bbr 加速 udp
5. 在手机、电脑、平板，全球任何地方使用 orca 远程连接到服务器，开始畅用。

以上步骤可以找 AI 帮你自动完成

[Mrmarke @xioxiom18047]

吃过一次潮汕生鱼片之后再也不碰生食😰

[Yunshan @liu_yunshan]

一个曾经帮助过我的房产经纪人近日突然过世，原因是她最近和丈夫去欧洲旅游休假，在某地品尝了生蚝，她丈夫吃了七个，她尝了一个，结果她感染了（Necrotizing fasciitis）噬肉菌，回美国后住院治疗，但是为时以晚，医生也无力回天，在切除了一些器官之后还是没有抢救过来。

最好远离生蚝。

[Mrmarke @xioxiom18047]

这课程还能开三年，真的可笑

[jike @jike112jike]

北京理工大学仇男女老师开设女权课程，并且公然骂不喜欢这门课程的学生是狗，她和杨景媛一样是甘肃人，学法，并且英国留学，buff叠满了，中国的大学充斥着仇男女权教师，男学生有福了。

[Mrmarke @xioxiom18047]

@realsinya 虽然我常常说个例不能替代全部，但是遇到一次就很恶心了

[Mrmarke @xioxiom18047]

@realsinya 收藏了

[Mrmarke @xioxiom18047]

喜欢乌克兰的小飞机吗嘛，炸的你嗷嗷叫那种😁

[d1rektor. @strrrah]

@williamlong я русский, задавайте вопросы, рисоеды

[Sinya 李新野 @realsinya]

Singapore is like North Korea with foreign slave workers, prostitutes and casinos.