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为什么顶级创作者，不怕被AI替代？如 Taylor Swift、邓紫棋… 听完邓紫棋的这段采访，瞬间有了答案。外在形式皆可模仿，唯独思想与灵魂，永远独一无二。越是真假难辨的时代，越要守住本心，坚持深度学习和自我思考。

凌光予你

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Anya Rossi• Live Now

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李飞飞：使用AI的最高原则 1. 不要用工具做蠢事要永远思考“我为什么要用AI”和“我该怎么用它”。 2. 不要因为AI而变懒 AI可以快速给你答案，但不能代替真正的学习和思考。正确用法是：用AI帮你提出更好的问题、理清思路，而不是直接抄答案。 3. 不要用AI做坏事警惕AI被用来制造假图像、假声音、假文本，破坏信息的真实性和完整性。这不仅是技术问题，更是整个社会的问题。

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邓紫棋和杨笠的辩论。当时邓紫棋因此被网暴。邓紫棋有点普世价值观，而右边两位女的是典型大陆女孩思维，没在海外学习或工作过。目前，大陆40岁以下的女性，90%以上都是右边两位这种思维，是世界上最极端精致利己的群体。当然，精致利己主义在大陆盛行，原因是生存空间没系统性保障。在欧洲，随便做点什么都可活得下来，可获得免费医疗，可申请公屋，可拿失业金等等。中国是一个“争权”社会，大多女人的终极偶像就是“武则天”，男的也一样，个个都想当皇帝。儒家思想也鼓励人们争权。有一句话叫“与天斗，与地斗，与人斗，其乐无穷”。

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难得一见赵紫阳唯一一次接受美国记者的专访。1987年9月27日，当时身为国务院总理并代理中共总书记的赵紫阳，在中南海接受了NBC电视台记者的专访。采访中他坦言自己只是想做经济改革方面的工作，并不想涉足党务和政治核心。也许他看到了胡耀邦和华国锋的下场，感觉如果不做违心的事，邓小平不会放过他。

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最近新中国联邦曝出了很多8964时期的鲜为人知的真相，其中包括赵紫阳当时为了争夺权力在学生运动中后期利用他们对付邓家的历史。就在最近网上流传出了赵紫阳1987年与美国记者的专访，这个之前徐勤先的军事法庭录像一样，现在流出来肯定是有目的的采访中赵紫阳贯彻着中共的话一切都要反着听的道理，说了不少“实话”。最真实的就是当记者问到他关于政治生涯的时候他说“其实我不愿意当总书记”。大家听完这段采访有何感想？

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视频越做越长了😆……在无数人想要放弃视频这条赛道的时候，我突然更坚定了起来。因为深度内容太有意思了。列举polymarket和kalshi两个例子，咱们今天来聊聊【预测市场】作为一种独特的机制正在崭露头角—— 当群体智慧与金融激励相碰撞时，未来是什么？真相又是什么？【时间轴】 00:00 开场 00:33 【预测市场到底是什么？】 01:13 【Polymarket】去中心化预测市场的崛起 02:35 【定义】什么是预测市场？（二元期权） 04:16 【Polymarket】诞生的背后故事/模式 06:54 【kalshi】制度的中心化之子（华尔街精英的合规愿景） 09:17 【多元生态】其他具有代表性的平台 11:12【问题与争议】 12:47【一些思考】

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JY🌱

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谁是真正的思想家？行动者。这是乔布斯的答案。那些真正改变行业的，都是集思考和行动于一身的人。他举了个例子，达芬奇。达芬奇身边有个“首席战略官”吗？提前五年规划他该画什么，用什么技术？当然没有。达芬奇是艺术家，但他自己调制颜料。他还是个相当不错的化学家。艺术和科学，思考和动手，在他身上合二为一。这才有了非凡的杰作。乔布斯说，科技行业也一样。真正的贡献者，都是思想家和行动派的结合体。现在很多人喜欢说，“这个想法我三年前就有了”。但你往下深挖就会发现。真正做成事的人，也是那些解决了最棘手智力难题的人。光有想法是远远不够的。所有难题，都在执行的细节里。这引出一个问题。今天这种“思想家”和“行动者”分离的模式，是不是已经走偏了？当一个社会，动嘴的人远远多于动手的人，奖励也向他们倾斜时，会发生什么？

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墓碑科技

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比尔盖茨谈如何构建自己的知识树，从而帮你更高效地学习与记忆。以下是视频文本内容：如果你的阅读量足够大，你会发现知识之间的融会贯通之处，这使得记忆变得简单。新知识与已经掌握的旧知识往往有相通之处。当你建立了一套广泛的知识体系框架，你就有了一个地方可以存储各种信息。学习科学时，可以先读一些关于科学的历史和科学家的故事。了解他们是什么时候开始产生疑问，后来使用了什么工具，又是如何得到灵感，最终找到了突破口。你可以在脑海中建立一条时间线，或者描绘一张地图，或者想象一棵树。在这棵树上，不同的科学领域如同开枝散叶，你可以确定哪些是已知的，哪些是未知的。这种渐进式、增量式的知识扩容方式，更容易处理与维护。如果你对某个知识领域，如罗马，毫无概念，当有人第一次告诉你关于罗马的知识时，你可能会觉得难以记住。你可能会疑惑：“为什么要我看关于罗马的书？我明明在读关于维多利亚女王的书！”建立知识体系初期确实可能会感到困惑和挑战。但一旦你构建了大致的体系轮廓，所有的知识都可以被自动归纳到适当的位置。随后，你会发现这个过程变得越来越有趣，你会开始思考：“这个知识应该归到哪个区域？”或者“这个新知识与我已有的知识有何冲突？”当你阅读到与已知知识不一致的内容时，你可能会感到困扰，但这也会激发你去进一步调查和研究。知识体系的构建就像下棋。假设你随意摆放棋子在棋盘上，然后让一位棋手来记住棋面布局，他们可能做不到。棋手能够记忆棋局棋谱，是因为他们理解每一步棋背后的逻辑。如果棋子的摆放毫无逻辑、毫无顺序可言，即使是棋手也可能无法记住，因为他们的思维和记忆模式并不是那样建立的。

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宝玉

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你们需要的推文写作神器来了：tweet-skills，它是一组自动创作技能包。这个 repo 真正在做的一件事，是把内容创作工程化。怎么说？它有 8 个 skill： - hot-topics 负责采集 - topic-research 负责调研 - opinion-generator 负责观点 - tweet-writer 负责写作 - tweet-polish 负责去 AI 味 - title-optimizer 负责标题 - tweet-closing 负责结尾 - tweet-pipeline 负责串联。每个 skill 职责明确，每个 skill 可以独立运行，每个 skill 可以单独迭代升级。这是什么思路？软件工程的思路。模块化、可复用、可测试、可迭代。 skill 就是内容创作的「函数」。pipeline 就是内容创作的「工作流」。收藏价值设计就是内容创作的「代码审查」。市面上所有 AI 写作工具，本质上都是一个巨大的 prompt 加一个输入框。你进去一堆文字，出来一段文字。 tweet-skills 不一样。它把创作过程拆成了系统。你可以看到每一步在做什么，每一步的输入输出是什么，每一步的质量标准是什么。这才是 AI 时代内容创作该有的样子。不是用 AI 替代创作，是用工程化思维重构创作。这个 repo 值 star。先收下，以后会明白我在说什么。 #skill #openclaw 源码：

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tiantian

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人们常常说，永远不要在饿的时候逛超市，你会买不需要的东西，其实生活也是如此，永远不要在孤独的时候开始一段感情，你可能会遇到错误的人，仔细思考一下，因为当你无助的时候，你会抓住任何你想要的东西，而不是真正需要的，我希望大家都能找到自己真正需要的。

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AI会永远对你撒谎。这不是bug，是数学定律。我，卡内基梅隆大学的数学学生，用数学告诉你为什么。所有语言模型，只做一件事：根据它读过的所有资料，预测下一个最有可能的词。但这里有个死结。模型的猜测，我们叫它q(x)。真实世界的概率，我们叫它p(x)。 q(x)永远不可能等于p(x)。它们之间，永远有一道鸿沟。有个数学公式，就是用来测量这道鸿沟的。只要模型不能完美预测下一个词它永远不能那这个鸿沟就永远不会是零。所以，当AI不知道真相的时候会发生什么？它不能停机，它必须给你一个答案。它只能硬着头皮，输出一个它认为“最像”答案的答案。哪怕那是错的。这就是“幻觉”。一个基于不完整信息，却无比自信的猜测。最要命的是，数学甚至给出了一个下限。就算最完美的模型，它的幻觉率也永远不可能低于这个数字。只要它不知道关于这个世界的一切它永远不可能知道。它就总会有概率，编造事实。所以，无论AI变得多强大，它都会撒谎。因为数学就是这么写的。

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