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【AJ041 薯条】特价38R-名e薯条同学莅临AJ工作室，参观一番后声称自己的脚不如从前怕痒，不信邪被安排到刑椅上进行测试。熟悉的手法再次舞动，脚底敏感神经逐步唤醒激活，依旧崩溃大笑，任由玩弄。咨询Q3070729003。深造播放器观看。Foreign customers please contact my agent 驭帅TK(YS tickling)

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冲之会社/速泄家-阻冲之

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全球顶流 MrBeast 分享了如何做出观众想看的视频，作为一个创作者如果你今天只看一条视频，那一定是这条。他说，如果你现在还没到 1000 粉，大概率不是算法不行，而是你的视频确实还不够好。越早接受这一点，越早开始进步。他的建议很简单：先做 100 条视频，每一条只改进一个东西。第二条改脚本，第三条学一个剪辑技巧，第四条练语气，第五条研究封面，第六条改标题。脚本、节奏、画面、灯光、剪辑、笑点、前 5 秒，全都能优化。他最反对的就是“准备太久”。很多人花 3 个月规划第一条视频，但你的前 10 条基本不会有播放，前 100 条大概率都会很烂。所以别把问题推给算法。MrBeast 说，把“算法”这个词换成“观众”，很多事就清楚了。不是算法不喜欢你的视频，是观众不想点、不想看、不想继续看。标题要短、简单、足够让人忍不住点。封面要一眼看懂，还要勾住好奇心。现在 YouTube 自动播放越来越快，前 5 秒已经不只是留人，而是同时决定别人要不要点进来。真正重要的不是更新频率，而是质量。做 1 条 500 万播放的视频，比做 100 条 5 万播放的视频容易得多。最后他说得最狠的一句是：钱不是门槛，知识才是门槛。你只要每天问自己一个问题：我的视频还能怎么变得更好？

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自己修行的才谷

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6月11日上午，郑州西亚斯学院，一名身穿白色T恤的男学生疑因无法忍受教授的言论，突然在教室内情绪崩溃并歇斯底里地大声咆哮。据网上流传信息显示，起因是上课前有几个男生帮老师擦黑板，因为不会操作那个黑板拉不下来一直使劲拽，上课的时候老师就说“我轻轻一拉就下来了，不像你们只会用蛮力，一看在家就不干活懒散” “研究生最次最次是考郑大”、“我们都是打工的命”，甚至在婚姻观上说教称“以后结婚不能娶长得好看的，要找实用的、能干活的，长得好看都是虚无缥缈的没用”。一名男生情绪突然失控，当场歇斯底里地大声咆哮。面对学生的激烈反应，教授随后表示“不说了”“老师说错了”，并尝试安抚其情绪。此后，有工作人员进入教室进行处置。

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

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近期关于打掉工作室的舆论似乎又开始发酵，有人将山寨币的抬不起头归因于工作室，认为行业要想扭转这种现状，首先应该打掉工作室。要承认的是行业的确存在诸多问题和乱象，但是我认为这些问题并不都是工作室造成的，值得探讨。 _____________________________________ 一、Ban掉工作室，行业会不会更好？要想回答这个问题，必须要回答一个前提逻辑：工作室是行业发展的产物，而不是相反。理清楚这个逻辑的重要性在于：要清楚的知道，对于任何一个逐利市场，很多看起来应该被禁止的东西，是市场多方利益博弈的结果。工作室也是如此。于是，围绕这个利益博弈，我们的分析就很简单。谁是最大的既得利益者、谁是最终的规则制定者，如果你的刀不砍向最大的既得利益者、不冲着规则制定者，改革注定无法有成效。工作室不是这个行业的最大既得利益者，工作室也不是这个行业的规则制定者，如果工作室要有这个能量，何至于被反撸到四处维权。资金方是谁？筹码规则谁定的？交易所上币谁定的？空投规则谁定的？谁是流量推手？在这些根本的问题没有得到回答之前，单纯将错误归结于工作室，实在难以令人信服。不过，从利益和权力角度，当利益链条断裂、资本盛宴结束，工作室很容易就成为了被开枪的替罪羊。毕竟在这个行业链条中，工作室是一个相对特殊存在，它是流量的一环，但并不具有很大的话语权，还经常被反撸，同时，散户难以共情，项目方和资本又爱又恨。因此，这个角度上，打工作室就很容易变成一个政治正确的选择。暂且不论是不是能够禁止工作室，就算你禁止了，我们想讨论的是：问题是不是就解决了？行业的虚假繁荣是不是会彻底消散？行业是不是变得更好？浅显的道理是：虚假繁荣是行业扭曲发展的结果，但不是原因。最大问题是，很多人习惯把现象当作原罪，却对深藏其下的结构性、制度性问题视而不见。行业的混乱根本在于：公平，还特么是公平，一个没有公平性约束机制下的行业，你禁的掉工作室，禁不掉人性贪欲和逐利。更退一步讲，如果项目方/资本/交易所都决心不再和工作室合作，在技术上你依然可以把工作室排除在外，如果这样被淘汰掉也无可厚非。问题是，在一个自由市场中，没有公平性监管的市场中，你需要，工作室给。规则你定的，工作室配合你来玩。怎么工作室就万恶不赦了？你要打击工作室没问题，但怎么你自己修改规则，惹怒了市场，割了韭菜，到头来把工作室推出来，说这一切都是工作室的错。这种剧本的写法不知道各位朋友是否熟悉。在经典电影《华尔街之狼》、《大空头》《教父》中都有看到，权力不对等的金字塔中：最显眼的问题最容易被拿出来当靶子，只有那些既得利益者、权力的核心全身而退。当“替罪羊”被消灭，所有的一切依旧照旧，新的“替罪羊”会快速被推出来，只有赚的盆满钵满的权力顶层，在你不知道的地方举杯相庆。 _____________________________________ 二、散户接盘，到底是不是工作室的锅？行业流动性黑洞到底是谁？当项目方和交易所吃满汉全席的时候，为什么要将盛宴的结束归因于吃残羹冷炙的工作室以及散户们？说实话，这个标题很让做工作室的我羞愧，主要是我既没能力帮散户解套，而且自己被套被反撸了，也只能骂几句，然后忍了。从利益角度，没有一个工作室从本意上愿意砸盘，毕竟反撸、时间成本、损耗都是有风险的，如果项目方真的能一心一意持续建设项目，而且不盲目的抬高估值，都会做长远打算，有谁愿意开盘就卖呢？真正优质的低估项目，市场自然会给予正向的回馈。即便你项目看起来优质，但是德不配位的估值之下，也没有任何一个人愿意接盘。对于一个投资市场而言，工作室博取短期利益，或除了项目方之外的任何参与者追求短期利益都没有任何问题，用所谓长期价值裹挟属实有一些“价值洁癖”。作为任何一个市场参与方，都没有任何道德立场去要求别人护盘，除了项目方自身。尤其是项目方、资本方通过各种手段自己也在出货的时候，更没权力要求别人做的更好，最令人无奈的是，有太多打着所谓“价值”的名义割韭菜。如果把工作室售出筹码就视为行业流动性黑洞，就掩盖了真正的问题。有人说工作室FUD影响了项目发展，我想说一个有着优质基本面的项目，根本不怕市场的FUD，他的用户基础从来都不是来自于工作室，工作室FUD威胁论着实高看了工作室的能量，或者说这只是为垃圾项目找的遮羞布，市场才是真正的烈火炼真金，真正能动摇优质项目的从来不是脚本小兵的键盘，而是项目方自己盔甲里的木马程序。要承认乱象的存在，但坚决反对并警惕用部分真实编织整体性的谎言，如同警察也可能与黑帮合谋一样，如果将复杂的系统性乱象都归结于工作室和市场的二元对立，那所谓的工作室威胁论很可能正在成为真正的市场操纵者的掩护。毕竟，反正这一切都可以怪罪给工作室。 _____________________________________ 三、工作室是不是一无是处，对行业毫无贡献？行业混乱究竟是谁的锅？这个行业现阶段的投机属性更大，这是一个基本事实，但在讨论行业的发展时，至少应该避免做道德判断。事实上，如果不是大量空投工作室在项目冷启动投入金钱、流量、吸引用户加入社区，体验项目并持续输出撸毛经验，没有工作室的批量刷，普通散户gas可能都收不回来。没有一个工作室是拒绝长期主义的，但在行业缺乏约束的状态下，人性的追逐利益无可厚非也无可指摘，你不能归因于工作室破坏了规则，工作室并没有这个能力。更重要的是，业内力量最强大的规则制定者都随意破坏规矩的时，为什么要求工作室有更高的道德自律。总不能，你可以老鼠仓，而我不允许薅羊毛吧。更进一步，仅从规则破坏上而言，客观评价，到底是项目方老鼠仓对公平性的损害更大，还是工作室对公平性伤害更大？侵蚀市场信誉的到底是谁？这无异于你要求拉斯维加斯的赌客不允许算牌，而默许真正的庄家修改轮盘概率。真正的公平到底应该是规则公平，还是力量均衡的公平？世界上的公平并不存在于大家出身、学历、背景的公平，而是在同样的环境和规则中，各尽手段，获取最大利益，这是任何人都无法指摘的。在一个追逐利益的市场，人们从来不仇恨你的力量比我强，人们仇恨的是，玩的是同一个东西，你执行的规则不一样。制定规则者不公平、不透明才是这个市场最大的原罪。如果项目方自身愿意长期建设、资本不推波助澜的夸大估值，交易所能够真正践行唯价值主义，工作室不仅不是弊，而是利，至少在行业还没有走向更大舞台的时候，它提供了最初的一点微薄流量，至少你要承认有那么一些工作室对项目更好的优化、更佳的体验持续输出自己的反馈。对于工作室而言，我们并不轻易的去定性什么是诈骗项目，在财富效应大于一切的市场中，能让大家赚到钱的项目就是好项目。如果市场真的发展到自然的出清了工作室的业态，也不用去反对它，毕竟它意味着，作为撸毛的我们再也不用在熊市期间还咬着牙给项目提供仅有的流动性，毕竟它意味着市场走向了真正的成熟，再也不用相互指责到底谁让这个市场走向了衰落。最后从变革的角度去看，如果这一切不指向行业最大的既定利益者，也许可以禁止工作室，但无法禁止人性的贪欲，又或许只是另一种收割的遮羞布。

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冰蛙

69,767 Aufrufe • vor 1 Jahr

我的量化机器人刚刚进账了 $3,591 👇 用的是 5分钟级别的BTC K线图，纯自动跑，Claude驱动，不用我动手。钱包地址在这，透明可查： 👉 这套系统能赚钱，背后的数学逻辑其实就这几条铁律： 📌 LMSR定价模型 C(q) = b × ln(Σ e^(qi/b)) ——简单说就是：进场之前，先把市场深度扫一遍，看值不值得进。 📌 EV过滤器只有“预期收益 > 每股3美分”的时候，机器人才会动手。不贪、不乱、不瞎赌。 📌 凯利公式（四分之一版） f* = (pb - q) / b，再砍到四分之一，防止波动太大扛不住。稳字当头，活得久比赚得快重要。 📌 贝叶斯更新 P(belief|data) —— 每60秒重新算一次信念值，实时修正判断。目前已经做了 236次预测，收益曲线一路往上走，不带回头。你知道这市场里，93%的人都在亏钱。为什么？因为他们靠感觉做交易。而这台机器，靠的是公式和纪律。如果你想在 Polymarket 上试试跟单交易，可以试试这个工具，我就是用它在跑： 🤖 #Polymarket

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区块链行情研究

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Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

宝玉

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高敏感的人需要经历的四次觉醒。我说的不是那种矫情的、需要被照顾的敏感，而是真正能把敏感变成武器的觉醒。第一次觉醒，是意识到敏感不是病，是信号接收器太灵了。大部分高敏感的人，一开始都在自我厌恶。别人随口一句话，你琢磨三天；别人不回消息，你脑补出十种被讨厌的剧本；参加个聚会，回家要缓三天才能恢复能量。然后你开始问自己：我是不是有病？我是不是太玻璃心了？错了，你不是玻璃心，你是雷达太好使。你能捕捉到别人语气里1%的不耐烦，能感知到房间里的情绪暗流，能从微表情里读出真实态度。这不是缺陷，这是天赋问题。是你一直在用别人的标准衡量自己，把钝感当正常，把敏锐当毛病。我见过一个做HR的朋友，典型高敏感人格。面试的时候，他能在十分钟内，判断出应聘者是真自信，还是装的；是真正的热爱工作，还是只想混日子。这种能力，让他的部门离职率降到全公司最低。但他曾经也以为自己是多疑，是过度解读。直到有一天，他招进来的人全部超预期表现。老板问他怎么看人这么准，他才突然明白：我不是想太多，我是看得太清。第二次觉醒，是学会给自己的敏感设防火墙。意识到敏感是优势，只是开始。真正的转折是，你得学会不被它反噬。高敏感人最大的坑，就是无差别接收所有信息。朋友圈的负能量，新闻里的苦难，陌生人的情绪垃圾，全部照单全收，最后把自己淹没。你需要建立信息过滤系统。不是让你变得冷漠，而是学会选择性接收。有个很实用的方法——三秒判断法。任何信息进来，给自己三秒钟，问：这个跟我有关吗？我能改变它吗？如果两个答案都是否，立刻切断情绪连接。我自己以前刷到社会新闻，就会难受一整天；看到别人吵架心跳加速，听到负面评价失眠到天亮。后来强制自己执行这个方法，半年时间，情绪内耗直接砍掉70%。我不是变得麻木，我是把能量留给真正重要的事。关键是要明白，你的敏感是用来感知美好、识别危险、创造价值的，不是用来承载全世界痛苦的。第三次觉醒，是把敏感转化成精准判断力。大部分人在这一步卡死，他们能感知，但不会处理。感觉到对方不高兴，然后呢？陷入自责和讨好；感觉到项目有问题，然后呢？焦虑但不敢说。敏感停留在感受层面，就是折磨。把它变成判断和行动，才是杀气。有个做产品经理的女生，跟我说过她的转变。她天生能感知用户体验的细微问题，但一开始不敢提，怕被说矫情，怕得罪开发团队。产品上线后，用户疯狂吐槽，全是她当初察觉到、但没说出口的问题。那次之后，她想明白了：我的敏感不是用来自我怀疑的，是用来预警的。

高敏感的人需要经历的四次觉醒。我说的不是那种矫情的、需要被照顾的敏感，而是真正能把敏感变成武器的觉醒。第一次觉醒，是意识到敏感不是病，是信号接收器太灵了。大部分高敏感的人，一开始都在自我厌恶。别人随口一句话，你琢磨三天；别人不回消息，你脑补出十种被讨厌的剧本；参加个聚会，回家要缓三天才能恢复能量。然后你开始问自己：我是不是有病？我是不是太玻璃心了？错了，你不是玻璃心，你是雷达太好使。你能捕捉到别人语气里1%的不耐烦，能感知到房间里的情绪暗流，能从微表情里读出真实态度。这不是缺陷，这是天赋问题。是你一直在用别人的标准衡量自己，把钝感当正常，把敏锐当毛病。我见过一个做HR的朋友，典型高敏感人格。面试的时候，他能在十分钟内，判断出应聘者是真自信，还是装的；是真正的热爱工作，还是只想混日子。这种能力，让他的部门离职率降到全公司最低。但他曾经也以为自己是多疑，是过度解读。直到有一天，他招进来的人全部超预期表现。老板问他怎么看人这么准，他才突然明白：我不是想太多，我是看得太清。第二次觉醒，是学会给自己的敏感设防火墙。意识到敏感是优势，只是开始。真正的转折是，你得学会不被它反噬。高敏感人最大的坑，就是无差别接收所有信息。朋友圈的负能量，新闻里的苦难，陌生人的情绪垃圾，全部照单全收，最后把自己淹没。你需要建立信息过滤系统。不是让你变得冷漠，而是学会选择性接收。有个很实用的方法——三秒判断法。任何信息进来，给自己三秒钟，问：这个跟我有关吗？我能改变它吗？如果两个答案都是否，立刻切断情绪连接。我自己以前刷到社会新闻，就会难受一整天；看到别人吵架心跳加速，听到负面评价失眠到天亮。后来强制自己执行这个方法，半年时间，情绪内耗直接砍掉70%。我不是变得麻木，我是把能量留给真正重要的事。关键是要明白，你的敏感是用来感知美好、识别危险、创造价值的，不是用来承载全世界痛苦的。第三次觉醒，是把敏感转化成精准判断力。大部分人在这一步卡死，他们能感知，但不会处理。感觉到对方不高兴，然后呢？陷入自责和讨好；感觉到项目有问题，然后呢？焦虑但不敢说。敏感停留在感受层面，就是折磨。把它变成判断和行动，才是杀气。有个做产品经理的女生，跟我说过她的转变。她天生能感知用户体验的细微问题，但一开始不敢提，怕被说矫情，怕得罪开发团队。产品上线后，用户疯狂吐槽，全是她当初察觉到、但没说出口的问题。那次之后，她想明白了：我的敏感不是用来自我怀疑的，是用来预警的。

另一面

33,010 Aufrufe • vor 4 Monaten

“在体校练艺术体操的那几年，‘走脚背’是我和队里所有女孩子每天最害怕的环节，没有之一。每天下午基训课结束前，教练只要吹一声哨子喊‘排队，走脚背’，排练厅里原本打闹的声音会瞬间消失。走廊是老旧的水磨石地，表面冰凉且粗糙。我们必须把舞鞋和袜子全脱掉，光着脚站成一排。动作要领很死：脚趾必须完全向脚心方向死死蜷扣进去，脚背极度向前顶出，立起脚后跟，整个人全身的重量全部压在蜷曲的脚趾背面和脚背骨头上，一步一步往前挪。刚踏出前两步的时候，薄薄的脚背皮直接在硬地面上碾压，那种感觉就像是直接光脚踩在碎玻璃渣上，每迈一步，细嫩的皮肉就被粗糙的地面狠狠挫掉一层。教练手里拿着一根塑料教鞭，倒背着手走在旁边，嘴里重复着那几句铁律：‘脚后跟落地一次加罚两圈’、‘谁要是步子迈大了算偷懒，重走’。为了防止我们迈大步借力快速滑过去，有时脚踝上还会被系上一截短短的白布条，限制我们每一步只能蹭出去半个脚掌的距离。走到大约第十圈的时候，脚背的皮已经磨破了，组织液和渗出来的血混着汗水，在水磨石地上留下一道道暗红色的印子。眼泪完全不受控制地往下掉，砸在地面上，但嘴里连哭出声都不敢，因为哭得厉害呼吸乱了，身体一晃脚后跟沾地，刚才咬牙走完的圈数就全作废了。到三十圈以后，痛觉神经反倒像是麻木了，皮肉的灼痛感逐渐被深层骨头的钝痛取代——是足弓里的骨头在硬碰硬地砸向地面，每一步震得小腿肚剧烈抽搐。走完规定的圈数停下来那一刻，脚底完全没有知觉，整个人直接瘫坐在地上。低头看自己的脚，脚背和脚趾关节处一片红肿发黑，皮翻卷着，沾满了灰尘和血迹。晚上回到宿舍，洗澡冲水的时候才是第二轮受刑，伤口碰到水痛得浑身发抖。第二天清晨哨声一响，在那些刚结了薄血痂、连普通鞋子都穿不进去的脚背上，同样的走圈依然要分秒不差地继续。” #软开 #一字马 #艺术体操 #小圈 #训诫

“在体校练艺术体操的那几年，‘走脚背’是我和队里所有女孩子每天最害怕的环节，没有之一。每天下午基训课结束前，教练只要吹一声哨子喊‘排队，走脚背’，排练厅里原本打闹的声音会瞬间消失。走廊是老旧的水磨石地，表面冰凉且粗糙。我们必须把舞鞋和袜子全脱掉，光着脚站成一排。动作要领很死：脚趾必须完全向脚心方向死死蜷扣进去，脚背极度向前顶出，立起脚后跟，整个人全身的重量全部压在蜷曲的脚趾背面和脚背骨头上，一步一步往前挪。刚踏出前两步的时候，薄薄的脚背皮直接在硬地面上碾压，那种感觉就像是直接光脚踩在碎玻璃渣上，每迈一步，细嫩的皮肉就被粗糙的地面狠狠挫掉一层。教练手里拿着一根塑料教鞭，倒背着手走在旁边，嘴里重复着那几句铁律：‘脚后跟落地一次加罚两圈’、‘谁要是步子迈大了算偷懒，重走’。为了防止我们迈大步借力快速滑过去，有时脚踝上还会被系上一截短短的白布条，限制我们每一步只能蹭出去半个脚掌的距离。走到大约第十圈的时候，脚背的皮已经磨破了，组织液和渗出来的血混着汗水，在水磨石地上留下一道道暗红色的印子。眼泪完全不受控制地往下掉，砸在地面上，但嘴里连哭出声都不敢，因为哭得厉害呼吸乱了，身体一晃脚后跟沾地，刚才咬牙走完的圈数就全作废了。到三十圈以后，痛觉神经反倒像是麻木了，皮肉的灼痛感逐渐被深层骨头的钝痛取代——是足弓里的骨头在硬碰硬地砸向地面，每一步震得小腿肚剧烈抽搐。走完规定的圈数停下来那一刻，脚底完全没有知觉，整个人直接瘫坐在地上。低头看自己的脚，脚背和脚趾关节处一片红肿发黑，皮翻卷着，沾满了灰尘和血迹。晚上回到宿舍，洗澡冲水的时候才是第二轮受刑，伤口碰到水痛得浑身发抖。第二天清晨哨声一响，在那些刚结了薄血痂、连普通鞋子都穿不进去的脚背上，同样的走圈依然要分秒不差地继续。” #软开 #一字马 #艺术体操 #小圈 #训诫

Contortion Museum

17,014 Aufrufe • vor 16 Tagen

让AI连续工作10小时不崩溃？揭秘Anthropic官方推崇的“Harness工程”！很多人用Claude Code跑长任务，跑着跑着AI就变傻、甚至罢工。原因很简单：上下文窗口爆了。今天分享一套让AI“无限续航”的系统级方案（Harness Engineering），不仅能让AI干活，还能让它自我进化。 1⃣ 核心原理：重置上下文 AI的记性有限。官方Anthropic的思路是：把大任务拆碎，每次只让AI在一个全新的、干净的上下文里干一件小事。 ❌ 错误做法：把所有需求一次性塞给AI。 ✅ 正确做法：拆解任务 -> 独立会话执行 -> 记录进度 -> 下一个循环。 2⃣ 方案对比：Ralph vs 多智能体方案A（Ralph循环）：用Bash脚本写个while循环，强制重启新会话。简单粗暴，适合极客。方案B（多智能体协同 - 推荐）：我在用的方案。更灵活，更像真实团队。主Agent（Coordinator）：只负责调度，绝不写代码（保持上下文极其干净）。子Agent（Workers）：计划、开发、测试（布局/美观/动画）。各司其职，独立上下文。 3⃣ 工作流设计（关键！）我的实战工作流：主Agent 接收需求 -> 丢给计划Agent 出排期。主Agent 拿到计划 -> 派给开发Agent 写代码（只传文件路径，不传大段代码！）。开发完 -> 派给测试Agent 找Bug。 Bug修复闭环：测试挂了？用 resume 参数唤醒同一个开发Agent修Bug（保留现场上下文），而不是开新号！ 4⃣ 让AI自我进化的Secret Sauce Lessons Learned：建一个经验库文件。每次踩坑，强制AI把错误写进去。下一次开发，先读这个文件，避免重复犯错。文件通信： Agent之间只传文件路径（Path），不传具体内容。主Agent的上下文永远只有几行字，永不爆窗。这套系统我跑了一个通宵，生成了20多页PPT，质量极高。真正的Harness不是让AI更聪明，而是设计一套不依赖AI记性的流程。

让AI连续工作10小时不崩溃？揭秘Anthropic官方推崇的“Harness工程”！很多人用Claude Code跑长任务，跑着跑着AI就变傻、甚至罢工。原因很简单：上下文窗口爆了。今天分享一套让AI“无限续航”的系统级方案（Harness Engineering），不仅能让AI干活，还能让它自我进化。 1⃣ 核心原理：重置上下文 AI的记性有限。官方Anthropic的思路是：把大任务拆碎，每次只让AI在一个全新的、干净的上下文里干一件小事。 ❌ 错误做法：把所有需求一次性塞给AI。 ✅ 正确做法：拆解任务 -> 独立会话执行 -> 记录进度 -> 下一个循环。 2⃣ 方案对比：Ralph vs 多智能体方案A（Ralph循环）：用Bash脚本写个while循环，强制重启新会话。简单粗暴，适合极客。方案B（多智能体协同 - 推荐）：我在用的方案。更灵活，更像真实团队。主Agent（Coordinator）：只负责调度，绝不写代码（保持上下文极其干净）。子Agent（Workers）：计划、开发、测试（布局/美观/动画）。各司其职，独立上下文。 3⃣ 工作流设计（关键！）我的实战工作流：主Agent 接收需求 -> 丢给计划Agent 出排期。主Agent 拿到计划 -> 派给开发Agent 写代码（只传文件路径，不传大段代码！）。开发完 -> 派给测试Agent 找Bug。 Bug修复闭环：测试挂了？用 resume 参数唤醒同一个开发Agent修Bug（保留现场上下文），而不是开新号！ 4⃣ 让AI自我进化的Secret Sauce Lessons Learned：建一个经验库文件。每次踩坑，强制AI把错误写进去。下一次开发，先读这个文件，避免重复犯错。文件通信： Agent之间只传文件路径（Path），不传具体内容。主Agent的上下文永远只有几行字，永不爆窗。这套系统我跑了一个通宵，生成了20多页PPT，质量极高。真正的Harness不是让AI更聪明，而是设计一套不依赖AI记性的流程。

Vincent

28,508 Aufrufe • vor 4 Monaten

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

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【军用睡眠法，两分钟入睡。成功率高达96%。】脑力工作的朋友，一定要学会。凌晨两点，你还在床上翻来覆去。脑子里像开了十个会议室。明天的方案、领导的脸色、同事的八卦、前任的朋友圈，全在你脑子里狂轰乱炸。你告诉自己要睡了，结果越想睡越清醒，越清醒越焦虑，越焦虑越睡不着。第二天顶着黑眼圈上班，一整天都在恍惚中度过，效率低到让自己都看不下去。这就是现代脑力工作者的真实写照。我们不是体力劳动者，累了倒头就睡；我们是思维劳动者，脑子停不下来，身体再累也睡不着。今天要说的这个方法，来自美国海军飞行预科学校，专门为那些需要在高压环境下快速入睡的军人设计的。经过六周训练后，96%的人能在两分钟内入睡，哪怕周围枪声四起、炮火连天。如果连战场上的士兵都能做到，你在自己的床上，为什么不行？方法很简单，但你要一步一步来，不能跳。第一步，放松你的脸部肌肉。闭上眼睛，从额头开始，眉毛、眼皮、脸颊、下巴、舌头，一块一块地放松。你会发现，平时你的脸一直在紧绷：眉头皱着，牙齿咬着，这些都在消耗你的能量。第二步，肩膀下沉。深呼吸，让肩膀自然垂落，感受它们的重量。然后是上臂、小臂、手掌，一直到指尖，全部放松。先做右边，再做左边。第三步，胸腔放松。深呼吸，感受胸腔的起伏，让呼吸变得缓慢而深长。不要控制它，只是观察它。第四步，腿部放松。从大腿开始，到小腿、脚踝、脚掌、脚趾，一点一点地放松。想象你的腿像两根木头一样沉重，陷进床垫里。第五步，清空大脑。这是最关键的一步。想象两个场景，任选其一：你躺在一个平静的湖面上的独木舟里，头顶是蓝天白云；或者你躺在黑色天鹅绒吊床里，周围一片漆黑。如果脑子里还有杂念，就重复对自己说：不要想，不要想，不要想。持续十秒。整个过程，两分钟。为什么这个方法这么有效？因为它抓住了失眠的本质：你的身体和大脑，没有真正放松。很多人以为，自己躺在床上就是在休息，其实不是。你的肌肉还在紧绷，你的大脑还在高速运转，你的交感神经还在兴奋状态。这个方法，强制你从生理到心理全面放松，让副交感神经接管，身体才会进入睡眠模式。但为什么很多人试了还是睡不着？因为你太急了。你躺下第一分钟，就开始评估：我睡着了吗？还没睡着。怎么还没睡着？这个方法是不是骗人的？你看，你又开始思考了，又开始焦虑了，又开始启动大脑了。睡眠不是你能控制的，它是你放手之后自然发生的。还有人做到第四、三步就放弃了，觉得没用。军人训练这个方法需要六周，你练了三天就想立竿见影？你的身体，需要时间去学习这个新的放松模式；你的大脑，需要时间去建立新的睡眠条件反射。我自己就是这个方法的受益者。去年最忙的时候，我每天工作到凌晨，躺下后脑子里全是第二天要做的事，经常失眠到三四点。后来朋友推荐了这个方法，我开始练习。前三天完全没效果，我还是翻来覆去睡不着。但我坚持下来了，每天睡前都练一遍，不管有没有用。第七天晚上，我做完整套动作，突然发现——自己醒来的时候，已经是早上了。我甚至不记得自己是什么时候睡着的。那种感觉太神奇了。就像你一直在推一扇门，推了很久都推不开，突然有一天，它自己开了。现在我每晚都用这个方法，基本上做到第四步，就已经困得不行了。我的睡眠质量明显提升，白天的精力也更充沛，工作效率至少提高了30%。最重要的是，我不再害怕睡觉这件事了，不再焦虑自己会不会失眠。因为我知道，我有一个可靠的方法。你要明白一件事：睡眠是你的权利，不是你的负担。你不需要为睡不着而自责，也不需要为失眠而焦虑。你只需要给自己的身体，一个明确的信号：现在是休息时间了，你可以放松了。这个方法的核心不是技巧，是放手。放手对控制的执念，放手对结果的期待，放手对明天的担忧。当你真正放手的时候，睡眠自然会来找你。从今晚开始，给自己六周时间，每天睡前练习这个方法。不要评判，不要怀疑，不要放弃。六周后，你会感谢现在的自己。你的身体比你想象的更聪明，它知道什么时候该休息。你要做的，只是停止干扰它两分钟。换一个好觉，换一个清醒的明天，换一个更高效的自己。别再让失眠偷走你的人生了。今晚就开始。两分钟入睡，不是梦。

【军用睡眠法，两分钟入睡。成功率高达96%。】脑力工作的朋友，一定要学会。凌晨两点，你还在床上翻来覆去。脑子里像开了十个会议室。明天的方案、领导的脸色、同事的八卦、前任的朋友圈，全在你脑子里狂轰乱炸。你告诉自己要睡了，结果越想睡越清醒，越清醒越焦虑，越焦虑越睡不着。第二天顶着黑眼圈上班，一整天都在恍惚中度过，效率低到让自己都看不下去。这就是现代脑力工作者的真实写照。我们不是体力劳动者，累了倒头就睡；我们是思维劳动者，脑子停不下来，身体再累也睡不着。今天要说的这个方法，来自美国海军飞行预科学校，专门为那些需要在高压环境下快速入睡的军人设计的。经过六周训练后，96%的人能在两分钟内入睡，哪怕周围枪声四起、炮火连天。如果连战场上的士兵都能做到，你在自己的床上，为什么不行？方法很简单，但你要一步一步来，不能跳。第一步，放松你的脸部肌肉。闭上眼睛，从额头开始，眉毛、眼皮、脸颊、下巴、舌头，一块一块地放松。你会发现，平时你的脸一直在紧绷：眉头皱着，牙齿咬着，这些都在消耗你的能量。第二步，肩膀下沉。深呼吸，让肩膀自然垂落，感受它们的重量。然后是上臂、小臂、手掌，一直到指尖，全部放松。先做右边，再做左边。第三步，胸腔放松。深呼吸，感受胸腔的起伏，让呼吸变得缓慢而深长。不要控制它，只是观察它。第四步，腿部放松。从大腿开始，到小腿、脚踝、脚掌、脚趾，一点一点地放松。想象你的腿像两根木头一样沉重，陷进床垫里。第五步，清空大脑。这是最关键的一步。想象两个场景，任选其一：你躺在一个平静的湖面上的独木舟里，头顶是蓝天白云；或者你躺在黑色天鹅绒吊床里，周围一片漆黑。如果脑子里还有杂念，就重复对自己说：不要想，不要想，不要想。持续十秒。整个过程，两分钟。为什么这个方法这么有效？因为它抓住了失眠的本质：你的身体和大脑，没有真正放松。很多人以为，自己躺在床上就是在休息，其实不是。你的肌肉还在紧绷，你的大脑还在高速运转，你的交感神经还在兴奋状态。这个方法，强制你从生理到心理全面放松，让副交感神经接管，身体才会进入睡眠模式。但为什么很多人试了还是睡不着？因为你太急了。你躺下第一分钟，就开始评估：我睡着了吗？还没睡着。怎么还没睡着？这个方法是不是骗人的？你看，你又开始思考了，又开始焦虑了，又开始启动大脑了。睡眠不是你能控制的，它是你放手之后自然发生的。还有人做到第四、三步就放弃了，觉得没用。军人训练这个方法需要六周，你练了三天就想立竿见影？你的身体，需要时间去学习这个新的放松模式；你的大脑，需要时间去建立新的睡眠条件反射。我自己就是这个方法的受益者。去年最忙的时候，我每天工作到凌晨，躺下后脑子里全是第二天要做的事，经常失眠到三四点。后来朋友推荐了这个方法，我开始练习。前三天完全没效果，我还是翻来覆去睡不着。但我坚持下来了，每天睡前都练一遍，不管有没有用。第七天晚上，我做完整套动作，突然发现——自己醒来的时候，已经是早上了。我甚至不记得自己是什么时候睡着的。那种感觉太神奇了。就像你一直在推一扇门，推了很久都推不开，突然有一天，它自己开了。现在我每晚都用这个方法，基本上做到第四步，就已经困得不行了。我的睡眠质量明显提升，白天的精力也更充沛，工作效率至少提高了30%。最重要的是，我不再害怕睡觉这件事了，不再焦虑自己会不会失眠。因为我知道，我有一个可靠的方法。你要明白一件事：睡眠是你的权利，不是你的负担。你不需要为睡不着而自责，也不需要为失眠而焦虑。你只需要给自己的身体，一个明确的信号：现在是休息时间了，你可以放松了。这个方法的核心不是技巧，是放手。放手对控制的执念，放手对结果的期待，放手对明天的担忧。当你真正放手的时候，睡眠自然会来找你。从今晚开始，给自己六周时间，每天睡前练习这个方法。不要评判，不要怀疑，不要放弃。六周后，你会感谢现在的自己。你的身体比你想象的更聪明，它知道什么时候该休息。你要做的，只是停止干扰它两分钟。换一个好觉，换一个清醒的明天，换一个更高效的自己。别再让失眠偷走你的人生了。今晚就开始。两分钟入睡，不是梦。

另一面

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众议院共和党12月4日发布法案宣传片：揭露中共对美国教育体系的深度渗透 “爸妈原来说的没错——天下没有免费的午餐。你得到的一切，都要付出代价。全美34个州的143所学校被发现与中国共产党存在关联。仅马里兰州，就有 31 名学生被安排参加一次由中华人民共和国全额资助的中国行。爱荷华州得梅因公立学校的一批学生更是被安排参加全额报销的中国旅行——在那里，他们被强制交出个人电子信息。来自外国政府的每一分钱流入美国教室，都不可能没有附带条件。中共一直试图通过软策略渗透影响美国的下一代。很多家长以为中共不会关心自己孩子在学什么——但中共最害怕年轻人知道： • 它在天安门屠杀无辜学生 • 它正在进行的维吾尔种族灭绝 • 它依赖的奴工劳动力如果我们现在不警醒，未来孩子相信什么、又被禁止知道什么，都将由中共替我们决定。”

众议院共和党12月4日发布法案宣传片：揭露中共对美国教育体系的深度渗透 “爸妈原来说的没错——天下没有免费的午餐。你得到的一切，都要付出代价。全美34个州的143所学校被发现与中国共产党存在关联。仅马里兰州，就有 31 名学生被安排参加一次由中华人民共和国全额资助的中国行。爱荷华州得梅因公立学校的一批学生更是被安排参加全额报销的中国旅行——在那里，他们被强制交出个人电子信息。来自外国政府的每一分钱流入美国教室，都不可能没有附带条件。中共一直试图通过软策略渗透影响美国的下一代。很多家长以为中共不会关心自己孩子在学什么——但中共最害怕年轻人知道： • 它在天安门屠杀无辜学生 • 它正在进行的维吾尔种族灭绝 • 它依赖的奴工劳动力如果我们现在不警醒，未来孩子相信什么、又被禁止知道什么，都将由中共替我们决定。”

Rica

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🚀📈马斯克直指Waymo与特斯拉分野：一条更难的路，还是更强的终局？埃隆·马斯克在谈到Waymo与特斯拉的自动驾驶路径时，给出了一个非常清晰的判断：特斯拉选择的是一条难度更高，但上限也更高的路线。他的核心观点并不复杂—— 特斯拉追求的不是“特定区域可用”的自动驾驶，而是通用型自动驾驶系统。这背后，是一整套截然不同的技术哲学。 Waymo 代表的是工程驱动型路径：高精地图、激光雷达、复杂的传感器组合，对运行区域有强依赖。而特斯拉走的是另一条路：完全基于 AI 与视觉系统，让软件像人类一样“看懂世界”。这意味着什么？不依赖昂贵传感器。不需要激光雷达，也不需要雷达作为前提条件。甚至不要求车辆提前熟悉目标区域。系统的目标不是“记住道路”，而是“理解道路”。从短期看，这条路显然更难。纯视觉 + AI 需要处理的变量更多，失败成本也更高，对算法、数据和算力的要求极端严苛。但从长期看，这种路径一旦成立，扩展性将呈指数级放大。不被地图覆盖限制，不被城市规模束缚，不被硬件成本锁死。这正是马斯克反复强调的关键点：特斯拉的软件并不是为某几座城市设计，而是为“任何地方”设计。这也解释了为什么两家公司在商业化节奏上差异明显。 Waymo 更像是在“完成项目”。特斯拉更像是在“训练一种能力”。这并不是谁对谁错的问题，而是技术上限与落地速度的取舍。如果自动驾驶最终要走向大规模普及，问题只剩一个：市场最终更需要“局部最优”，还是“全局通用”？ 📬持续关注 $TSLA 在自动驾驶、AI 软件与商业化路径上的关键拐点，聚焦从技术路线到长期价值的结构性变化。你认为，真正能决定自动驾驶终局胜负的，是工程稳妥，还是通用能力？ $TSLA #Tesla #ElonMusk #Waymo #AutonomousDriving #SelfDriving #AI #EV

🚀📈马斯克直指Waymo与特斯拉分野：一条更难的路，还是更强的终局？埃隆·马斯克在谈到Waymo与特斯拉的自动驾驶路径时，给出了一个非常清晰的判断：特斯拉选择的是一条难度更高，但上限也更高的路线。他的核心观点并不复杂—— 特斯拉追求的不是“特定区域可用”的自动驾驶，而是通用型自动驾驶系统。这背后，是一整套截然不同的技术哲学。 Waymo 代表的是工程驱动型路径：高精地图、激光雷达、复杂的传感器组合，对运行区域有强依赖。而特斯拉走的是另一条路：完全基于 AI 与视觉系统，让软件像人类一样“看懂世界”。这意味着什么？不依赖昂贵传感器。不需要激光雷达，也不需要雷达作为前提条件。甚至不要求车辆提前熟悉目标区域。系统的目标不是“记住道路”，而是“理解道路”。从短期看，这条路显然更难。纯视觉 + AI 需要处理的变量更多，失败成本也更高，对算法、数据和算力的要求极端严苛。但从长期看，这种路径一旦成立，扩展性将呈指数级放大。不被地图覆盖限制，不被城市规模束缚，不被硬件成本锁死。这正是马斯克反复强调的关键点：特斯拉的软件并不是为某几座城市设计，而是为“任何地方”设计。这也解释了为什么两家公司在商业化节奏上差异明显。 Waymo 更像是在“完成项目”。特斯拉更像是在“训练一种能力”。这并不是谁对谁错的问题，而是技术上限与落地速度的取舍。如果自动驾驶最终要走向大规模普及，问题只剩一个：市场最终更需要“局部最优”，还是“全局通用”？ 📬持续关注 $TSLA 在自动驾驶、AI 软件与商业化路径上的关键拐点，聚焦从技术路线到长期价值的结构性变化。你认为，真正能决定自动驾驶终局胜负的，是工程稳妥，还是通用能力？ $TSLA #Tesla #ElonMusk #Waymo #AutonomousDriving #SelfDriving #AI #EV

Wealth Code

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美国再工业化，到底需要多大盘子？只要 10 家像 SpaceX 这样的公司。这事当然难如登天，但路已经被蹚出来了。看 SpaceX 是怎么干的。刚起步时只卖一个产品，零部件全靠买。越往后，越疯狂地进行垂直整合，把整条供应链一点点吃进自己肚子里。为了造星链终端，SpaceX 顺手把自己逼成了北美第一大 PCB（印制电路板）生产商。这才是最硬核的一步。因为西方早就丢掉了制造 PCB 的手艺。 SpaceX 这一搞，等于凭空训练出了一大批懂制造的产业工人。今天有人学会了造 PCB，明天有人掌握了冶炼特种钢合金。这就是供应链的涟漪效应。人一旦掌握了真本事，技术就会外溢到整个国家的毛细血管里。 SpaceX 在太空领域打通了这套玩法。特斯拉在汽车领域也做到了。只要在不同的垂直领域，跑出大约 10 个这样的“国家级冠军”。不管他们具体干的是哪一行。整个美国的制造业，就能彻底活过来。

美国再工业化，到底需要多大盘子？只要 10 家像 SpaceX 这样的公司。这事当然难如登天，但路已经被蹚出来了。看 SpaceX 是怎么干的。刚起步时只卖一个产品，零部件全靠买。越往后，越疯狂地进行垂直整合，把整条供应链一点点吃进自己肚子里。为了造星链终端，SpaceX 顺手把自己逼成了北美第一大 PCB（印制电路板）生产商。这才是最硬核的一步。因为西方早就丢掉了制造 PCB 的手艺。 SpaceX 这一搞，等于凭空训练出了一大批懂制造的产业工人。今天有人学会了造 PCB，明天有人掌握了冶炼特种钢合金。这就是供应链的涟漪效应。人一旦掌握了真本事，技术就会外溢到整个国家的毛细血管里。 SpaceX 在太空领域打通了这套玩法。特斯拉在汽车领域也做到了。只要在不同的垂直领域，跑出大约 10 个这样的“国家级冠军”。不管他们具体干的是哪一行。整个美国的制造业，就能彻底活过来。

墓碑科技

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