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老冒 Robert Mao 用"马车 vs 重卡" 比喻了 AI 时代程序员的命运，面对AI（重卡）取代传统编程（马车），程序员会分成三种人：第一种，放下身段去学新东西，原来技术好的转型也快，吃到最大红利；第二种，原来技术一般但真心热爱，反而借 AI 翻身成了高手。第三种最惨——当初赶上行业红利入了行，但其实不热爱这件事，现在新技术来了也不想学，这批人会被淘汰。。。决定你命运的不是现在 Coding 水平多高，而是你对做这件事有没有真正的热爱，因为热爱的人会主动拥抱变化✨ 完整视频请看 Indigo Talk EP45 见评论🧵

indigo

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

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墓碑科技

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不知道你服不服，反正我是服了！！！猎豹首届AI黑客马拉松，参赛年轻人的表现只能用“前途不可限量”来形容，仿佛看到了中国版比尔·盖茨！！现场有三个没想到让我特别震惊：第一个没想到，报名太踊跃。原本只想搞个小活动，结果400多人抢40个名额，大家对AI编程的热情完全超乎预期。第二个没想到，选手太年轻。 40多人里，小学生、中学生、大学生加起来占了一半。AI真的拉平了门槛，给了年轻人弯道超车的机会。第三个没想到，成绩太离谱。一个初中生几乎整场积分第一，最后才被大学生险胜。还有个16岁少年，坐8小时硬座来参赛，他已经能用AI给学校重写系统并卖钱了。最震撼我的是他们的AI Native思维，老程序员还在手动Debug，初中生已经学会让AI批量做题，自己只抓核心策略，这不是不思考，这是更高级的驾驭。新的技术革命里，只有一代强过一代。中国版的比尔·盖茨和乔布斯，说不定真会出现在这群AI Native的孩子里！

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傅盛

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德国刚刚举办了首届业余马术锦标赛。参加比赛的选手骑的并不是真的马，而是用一根根棍子制成的玩具马。有参与者表示，参加这项运动可以不用骑在真马上就能实现对马的热爱。虽然互联网上也不乏对“骑木马”运动的嘲讽之声，例如有人将其称之为“素食骑马”，但这一运动的爱好者队伍正在越来越壮大。

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5 分钟之前刚刷到一部新鲜出炉的 AI 电影。忍不住立刻就想分享给大家。《代理人》，片长46分钟，我感觉这大概代表了现阶段 AI 视频的天花板水平。画面一致性、运镜、风格这些东西，你压根不会去在意——不是因为它做得将就，恰恰相反，是因为这些已经完全不是问题了，你的注意力会被剧情拽着走，根本没有空闲去挑剔技术层面的事。这种体验，说真的，之前看AI视频从来没有过。剧本也有点黑镜的味道，带着那种让你看完会回味、会隐隐不安的劲儿。刚好周末，时间也不长，推荐大家去看看。视频我也传了，链接也放了，绝对的细糠。

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看不懂的SOL

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很多人一聊到选哪条链？第一反应都是：热度高不高？补贴多不多？生态有没有流量？但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议，我反而有种感觉：这不是在给 Sui 站台，更像是一场技术自白。首先Talus 选 Sui，真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事，在别的链上，很难跑得像样。先说清楚一点：Talus 要做的不是一个 AI 应用，也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络：成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提，就把底层链的门槛直接拉满。为什么是 Sui？我听下来，核心其实就三点。第一，并行执行。代理世界不是排队点菜，不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多，如果底层还是串行执行，结果只有一个：越跑越卡，最后只能做 demo。Sui 的并行执行，本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的，这点和 Talus 的形态非常贴合。第二，高吞吐量。代理不是偶尔动一下，而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住，所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说，吞吐量不是加分项，是能不能活下来的前提条件。第三，移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑，它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上，本身就更像现代应用，而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”，我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队，而是工程师视角下的现实选择。至于多链？我自己的理解是：Talus 不是不懂多链，而是很清楚——在基础设施阶段，过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统，先把一个底层跑通、跑稳，比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”，但真正做底层的人，往往会先问一句：现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模？从这个角度看，Talus 的选择是理性的，也是偏长期的。不追热点，不抢流量，先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热，但一旦真跑起来，后面的持续热度，反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

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台湾人千万不要去大陆，去了有可能真的回不来了！第一大陆人太热情了，遍地的献忠事件有可能一不小心真的就回不去了，而且器官配型成功就真的回不去了。第二大陆的东西真的太好吃了，各种科技与狠活层出不穷，你足够幸运的话会吃出什么莫须有的东西来，比如油罐混装食用油、“鼠头鸭脖”、牙齿等不明物种。如果没有经常性摄入这些复杂元素，恐怕一般人真的回不来了，建议到了大陆别乱吃东西！第三纯属个人喜好，喜欢就好。

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LuJun Quan

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Bezos关于创业、选择、个人成长和人生哲学的故事。人生重要的并不是你的天赋，而是你选择你热爱的事情，创新往往也来自于热爱与使命。 ---- 有没有那么一个事情是你觉得冥冥之中被苍天安排来做的？这大概就是人生使命了。有可能每个阶段不一样，它无时无刻在变化。很多人可能究其一生都不知道自己的使命是什么，但也不重要，总有股莫名的力量推着你向前或者选择。也有些人莫名其妙地就会在某个时点感知到这件事儿。亲爱的朋友，你找到自己的人生使命是什么了吗？

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Yangyi

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这次龙虾聚会，满屋子都是真正在用AI、真正在琢磨AI的人。聊下来发现，大家踩的坑一样，兴奋的点也一样。这种感觉很久没有了——不是在台上讲，是真的在一起想明白一件事。AI这件事，正在从"听说"变成"我也在做"。这个转变，比我想象的快。

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傅盛

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黄仁勋说过一句反常识的话。找到你热爱的事，很难。爱上你正在做的事，反而容易得多。很多人讲职业选择，第一句话就是：去找你热爱的东西。听起来很对。问题是，一个年轻人还没见过多少世界，没吃过多少苦，没真正把一件事做深，怎么知道自己到底热爱什么？黄仁勋的答案很朴素。他当过洗碗工。当过餐厅杂工。送过报纸。端过盘子。这些工作没有光环。没有估值。没有人工智能叙事。也没有人会在简历上把它们包装成“人生使命”。但他说，他喜欢当洗碗工。喜欢当餐厅杂工。喜欢送报纸。喜欢端盘子。他热爱自己做过的每一份工作，也热爱在英伟达的每一天。关键不在于工作本身一开始有多浪漫。关键在于，你能不能学会把手头这件事做好。一旦你爱上正在做的事，你就会非常想把它做好。想做好，就会愿意下功夫。愿意下功夫，能力开始长出来。能力长出来，反馈开始回来。反馈回来，热爱才真正变得稳。很多人把顺序想反了。他们以为先有热爱，才有投入。黄仁勋给出的顺序是：先投入，热爱会在投入里长出来。这也是为什么硅谷真正厉害的一批人，很少把“寻找激情”挂在嘴边。他们更关心一件事：眼前这个问题，我能不能比昨天解决得更好。所谓热爱，很多时候不是天上掉下来的职业启示。它是一个人在重复、压力、低起点和长期训练里，慢慢训练出来的工作伦理。

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墓碑科技

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说个暴论，在AI时代最值钱的技能已经不是写代码了，怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要！怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要！ Anthropic Claude Code团队的Thariq 大神用不到两年时间，把自己的技术文章做到了稳定的百万浏览量。他说，技术写作彻底改变了他的人生。兄弟们你们可能不信，老哥的方法论简单到离谱，就四个字：先种后收。先埋头做真实的工作，踩真实的坑，积累第一手的洞见，然后把你学到的东西，变成别人能直接抄的经验。就是说写文章不能为了写而写，得先有干货，再有输出。他写爆文就靠两条铁则：第一，能多简单就多简单，用复杂术语装逼，只能说明你自己都没搞懂。第二，分享真正的秘密，因为人们不爱看正确的废话，只爱听别人不说的内部干货。最狠的是，老哥在这场15分钟的线下workshop现场，直接写了一篇《HTML vs Markdown for agents》的长文。发出去几个小时，就拿了26万浏览，用行动证明了他教的东西真的管用。当然他也用Claude加速写作，但他反复强调：绝对不能让AI磨掉你的个人声音，因为这才是能持续输出爆款的核心。尽管很多人酸，说他能火只是因为他在Anthropic，不可否认内部视角是天然的流量buff，但我觉得更重要的是，他掌握了这个时代最稀缺的能力：把复杂的技术，讲得让同行立刻能用。 AI会写代码，会做产品，会调模型，但它不会讲你的故事，不会分享你踩过的坑，不会有你独有的思考方式。而写作，就是把你的个人经验，放大一万倍的杠杆。更妙的是，写作本身会反过来逼你把产品和系统想得更清楚。就像很多时候，你以为你懂了，但只有当你试着把它写下来的时候才发现自己其实并没有懂。所以各位程序员兄弟们，别再觉得技术写作是大佬的事。从今天开始，把你每天踩的坑、学到的新东西，写成100字的笔记。先播种，再收割，这个复利一旦滚起来，会比你想象的可怕得多。如果中推里推荐一位标杆和大神，那一定是宝玉老师宝玉，从宝玉老师身上我学到的很重要的一点是，践行开源精神，你分享的越多，跟着你学习的人越多，respect！

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AYi

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马斯克认为，编程将在今年消亡。不是进化。是死亡。到12月，人工智能将不再需要编程语言。它会直接生成机器代码。二进制的优化将远超任何人类逻辑所能及。没有翻译。没有编译。只有纯粹的执行。马斯克说：“你甚至懒得去编程了。” 代码从来都不是重点。它只是摩擦力。是人类因为机器不懂人话而支付的“税”。现在，人工智能学会了流利的人类语言。这项税消失了。再把这个接入Neuralink会怎样？没有语法。没有键盘。没有屏幕。马斯克说：“从想象到软件。” 思想，直接变成可执行文件。你想象一个结果，系统会立即构架并编译成现实。这不是在自动化编程。这是在将编程这个概念从存在中抹去。整个行业坍缩成一个念头。几十年的专业训练变得无足轻重。这真的是进步吗？当初那些“专家”让失业的工人“去学编程”。现在编程也要被抹去了，下一步他们该学什么？当创造的门槛降到零，创造本身还剩下什么价值？人类上万年来创造事物的方式，一夜之间过时了。欢迎来到新世界。在这里，限制你的不再是技能、资源或时间。而是你的想象力，是否清晰到足以让机器将其变为现实。

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墓碑科技

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【爆个猛料】Open AI 的创始人山姆奥特曼，刚当爸爸就被问到说：儿子学点什么不被 AI 淘汰？他给的答案，直接推翻了所有人的认知。你肯定以为，得让孩子学编程、学 AI，或者学点什么高科技吧。但山姆偏说错。他先戳破了一个残酷的规律：就算没有 AI，社会每 75 年就会换掉一半的工作。那现在有了 AI 呢？这个速度，会快到你想都不敢想。如果只盯着现在有用的技术学呢，等孩子长大，这些技能早就被 AI 淘汰了。那到底学点什么能保命呢？山姆给出了 3 个反套路的建议，每一个都值得深思。第一个建议是：学，怎么学，比学什么重要 100 倍。未来 30 年的新行业、新工具，现在连影子都没有。如果只会啃书本里的死知识呢，等毕业的时候早就过时了。但要是能练出来，看一眼就会、学一点就通的本事，AI 再快，你也能比他先抓住新机会。那第二个建议呢是：懂人，比懂 AI 更值钱。山姆说过呢，AI 再牛，也搞不懂人到底想要什么。用户要的是产品，其实是安全感。你以为客户要的是方案，其实是面子。这种读心的本事，AI 算不出来，只有人能摸透。而这，恰恰是未来最核心的竞争力。那第三个建议呢就是：抗造，比聪明更能活。未来 30 年，规则会变，挑战会来。要是一遇到坎就躺平，再厉害的技术也救不了你。反而能拿着 AI 当工具，用自己的创造力、洞察力，搞出 AI 连想都想不出来的事，那才是 AI 时代的铁饭碗。

【爆个猛料】Open AI 的创始人山姆奥特曼，刚当爸爸就被问到说：儿子学点什么不被 AI 淘汰？他给的答案，直接推翻了所有人的认知。你肯定以为，得让孩子学编程、学 AI，或者学点什么高科技吧。但山姆偏说错。他先戳破了一个残酷的规律：就算没有 AI，社会每 75 年就会换掉一半的工作。那现在有了 AI 呢？这个速度，会快到你想都不敢想。如果只盯着现在有用的技术学呢，等孩子长大，这些技能早就被 AI 淘汰了。那到底学点什么能保命呢？山姆给出了 3 个反套路的建议，每一个都值得深思。第一个建议是：学，怎么学，比学什么重要 100 倍。未来 30 年的新行业、新工具，现在连影子都没有。如果只会啃书本里的死知识呢，等毕业的时候早就过时了。但要是能练出来，看一眼就会、学一点就通的本事，AI 再快，你也能比他先抓住新机会。那第二个建议呢是：懂人，比懂 AI 更值钱。山姆说过呢，AI 再牛，也搞不懂人到底想要什么。用户要的是产品，其实是安全感。你以为客户要的是方案，其实是面子。这种读心的本事，AI 算不出来，只有人能摸透。而这，恰恰是未来最核心的竞争力。那第三个建议呢就是：抗造，比聪明更能活。未来 30 年，规则会变，挑战会来。要是一遇到坎就躺平，再厉害的技术也救不了你。反而能拿着 AI 当工具，用自己的创造力、洞察力，搞出 AI 连想都想不出来的事，那才是 AI 时代的铁饭碗。

另一面

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今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

比特币橙子Trader

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张雪峰早在今年就被拒绝参加3月22日的无锡马拉松，拒绝的原因，心脏体检不合格，而且这不是第一次，在这之前，其实已经有过多次预警，用我们道家的话讲、任何事情，只要有迹象阻止你，频繁的出现了波折，这个时候你要暂停了，凡是辛苦，皆为强求。真正属于你的人事物，都不会让你太吃力，不顺利本身就是信号，一直看我的文章的粉丝总以为我讲的这些东西很玄，这些东西都是道家几千年来，老祖宗一代一代传下来的东西，只不过很多东西，以前不轻传，也不是谁都能随便听到，放在过去，有些话你就是捧着钱，都未必有人愿意讲给你听，而我都是把这些东西放到全网上公开讲，你能看到，能刷到，能听进去，本身就已经是你的福报当一件事情开始频繁出现阻力，而且这种阻力不是一次，而是反复出现的时候，你就该停了，第二种情况来的比较急，必须要重视，就是一件事突然催得很急，急到不给你思考的时间，急到非要你马上做决定，只想把你立刻推进去的事情，你都该先停下来，好好审视一下，这种情况大多数都是流年要开始引动那个神煞了，因为很多祸，都是发生在你太急、太赶、来不及细想的时候，真正的因果，不是事情发生了，你才看见它，你看到的只是那个果，真正的因你不看八字你根本看不到，''因''早已经注定，而''果''只是到了那个流年,外部的事情再一步一步过来配合, 也就是说，很多人以为是因为某一件具体的事才出事，其实不是, 那件事，只是神煞引动的媒介, 就拿张这个事情来说，很多人会把问题归到长时间跑步上，也有人会归到心脏上, 但在我们道家的体系里，长时间跑步不是根本原因，心脏出问题也不是根本原因。它们都只是“果”落下来之前，最先被拿来下手的那个点，因为当流年神煞开始被引动的时候，神煞最先看的，往往都是人的身体，如果你身体本身就有问题，它就先从身体这里下手，如果身体没问题，那它也不会就此停住，而是会转过去引动别的东西。比如突然有人催着你出门，催着你立刻去做另外一件事，催得你来不及细想，来不及停，来不及判断，而催着你去做的这件事，它只是在配合那个早就埋下的因，所以你要明白一件事，即便他心脏没问题，也一样会有别的事情来引动，因为人的定数不是临时出现的，而是在出生那一刻，很多东西就已经随着命盘一起写进去了，只不过有的人，是从身体上应，有的人，是从意外上应，有的人，则是从人事催逼上应，形式不一样，但背后的逻辑是一样的，具体要看原局八字，不同的神煞对应不同的事情，所以真正的问题，不在于长时间跑步这个动作本身，更不在于表面看到的那个心脏问题，真正的问题在于，那个因，在他出生的时候，就已经埋下了，后面发生的一切，不过是被一步一步引出来而已，万法归一，时间任何事情，最终都会回归到“道”上面来因为道，才是万事万物运行的根本天地有道，四时有序，人事有因果，命运有起伏，没有任何一件事，能真正脱离这个规律单独存在无极生太极，太极生两仪，两仪生四象，四象生八卦，八卦定吉凶，吉凶生大业什么意思？就是说，这世间所有看得见的变化，本质上都不是凭空冒出来的，凡事都有它的来处，也都有它的归处，无非就是从无极而来，经太极分化，经阴阳流转，最后落到你眼前，变成了一件具体的人间事，生老病死，聚散离合，那不过都是''道''在不同阶段的显化而已你在人道里学会敬畏，学会因果，学会认命，也学会顺势，你其实就已经开始摸到门路了而这世上很多人，终其一生，连那道门缝在哪里都不知道福生无量.......

张雪峰早在今年就被拒绝参加3月22日的无锡马拉松，拒绝的原因，心脏体检不合格，而且这不是第一次，在这之前，其实已经有过多次预警，用我们道家的话讲、任何事情，只要有迹象阻止你，频繁的出现了波折，这个时候你要暂停了，凡是辛苦，皆为强求。真正属于你的人事物，都不会让你太吃力，不顺利本身就是信号，一直看我的文章的粉丝总以为我讲的这些东西很玄，这些东西都是道家几千年来，老祖宗一代一代传下来的东西，只不过很多东西，以前不轻传，也不是谁都能随便听到，放在过去，有些话你就是捧着钱，都未必有人愿意讲给你听，而我都是把这些东西放到全网上公开讲，你能看到，能刷到，能听进去，本身就已经是你的福报当一件事情开始频繁出现阻力，而且这种阻力不是一次，而是反复出现的时候，你就该停了，第二种情况来的比较急，必须要重视，就是一件事突然催得很急，急到不给你思考的时间，急到非要你马上做决定，只想把你立刻推进去的事情，你都该先停下来，好好审视一下，这种情况大多数都是流年要开始引动那个神煞了，因为很多祸，都是发生在你太急、太赶、来不及细想的时候，真正的因果，不是事情发生了，你才看见它，你看到的只是那个果，真正的因你不看八字你根本看不到，''因''早已经注定，而''果''只是到了那个流年,外部的事情再一步一步过来配合, 也就是说，很多人以为是因为某一件具体的事才出事，其实不是, 那件事，只是神煞引动的媒介, 就拿张这个事情来说，很多人会把问题归到长时间跑步上，也有人会归到心脏上, 但在我们道家的体系里，长时间跑步不是根本原因，心脏出问题也不是根本原因。它们都只是“果”落下来之前，最先被拿来下手的那个点，因为当流年神煞开始被引动的时候，神煞最先看的，往往都是人的身体，如果你身体本身就有问题，它就先从身体这里下手，如果身体没问题，那它也不会就此停住，而是会转过去引动别的东西。比如突然有人催着你出门，催着你立刻去做另外一件事，催得你来不及细想，来不及停，来不及判断，而催着你去做的这件事，它只是在配合那个早就埋下的因，所以你要明白一件事，即便他心脏没问题，也一样会有别的事情来引动，因为人的定数不是临时出现的，而是在出生那一刻，很多东西就已经随着命盘一起写进去了，只不过有的人，是从身体上应，有的人，是从意外上应，有的人，则是从人事催逼上应，形式不一样，但背后的逻辑是一样的，具体要看原局八字，不同的神煞对应不同的事情，所以真正的问题，不在于长时间跑步这个动作本身，更不在于表面看到的那个心脏问题，真正的问题在于，那个因，在他出生的时候，就已经埋下了，后面发生的一切，不过是被一步一步引出来而已，万法归一，时间任何事情，最终都会回归到“道”上面来因为道，才是万事万物运行的根本天地有道，四时有序，人事有因果，命运有起伏，没有任何一件事，能真正脱离这个规律单独存在无极生太极，太极生两仪，两仪生四象，四象生八卦，八卦定吉凶，吉凶生大业什么意思？就是说，这世间所有看得见的变化，本质上都不是凭空冒出来的，凡事都有它的来处，也都有它的归处，无非就是从无极而来，经太极分化，经阴阳流转，最后落到你眼前，变成了一件具体的人间事，生老病死，聚散离合，那不过都是''道''在不同阶段的显化而已你在人道里学会敬畏，学会因果，学会认命，也学会顺势，你其实就已经开始摸到门路了而这世上很多人，终其一生，连那道门缝在哪里都不知道福生无量.......

Ripe

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程序员的好日子要到头喽！以前那些动辄百万、千万的年薪现在 AI 分分钟取代你 OpenClaw 创始人Peter Steinberger 🦞 Peter Steinberger 🦞 用了个特别损的比喻：以后编程像是织毛衣，老年人没事干的爱好 🤣 程序员时代彻底终结，一人企业才是未来的终极红利

程序员的好日子要到头喽！以前那些动辄百万、千万的年薪现在 AI 分分钟取代你 OpenClaw 创始人Peter Steinberger 🦞 Peter Steinberger 🦞 用了个特别损的比喻：以后编程像是织毛衣，老年人没事干的爱好 🤣 程序员时代彻底终结，一人企业才是未来的终极红利

Annie 所长

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每一辆无人驾驶车，= 4个岗位的消失。人形机器人上岗？一个，顶掉至少五六个人，甚至更多。 2030年前，我们就能看到亚马逊全面实现“无人工厂”：仓库、装货、分拣、运输，全流程0人接触。当你再在亚马逊下单，没有任何一双人类的手，会碰到你买的那件商品。 100%机器人完成。想象一下即将到来的超智能时代：仓库工人没了，快递司机没了，亚马逊、UPS、FedEx这些巨头将集体裁员。但同时，它们会更快、更便宜、利润更高。你的Uber打车费也能砍半。这不会是白来的，这是几十万、几百万，几千万个饭碗的代价。科技圈很喜欢说：“别担心，会出现新工作岗位。” 可问题不在“有没有新工种”，而是这些被取代的人，他们如何跨越这段被抛弃的“空窗期”？工业革命用了40年，农业革命更久，这一轮？10年内结束战斗。技术进步速度太快，而人类，还来不及重启自己。是的，你该担心。

每一辆无人驾驶车，= 4个岗位的消失。人形机器人上岗？一个，顶掉至少五六个人，甚至更多。 2030年前，我们就能看到亚马逊全面实现“无人工厂”：仓库、装货、分拣、运输，全流程0人接触。当你再在亚马逊下单，没有任何一双人类的手，会碰到你买的那件商品。 100%机器人完成。想象一下即将到来的超智能时代：仓库工人没了，快递司机没了，亚马逊、UPS、FedEx这些巨头将集体裁员。但同时，它们会更快、更便宜、利润更高。你的Uber打车费也能砍半。这不会是白来的，这是几十万、几百万，几千万个饭碗的代价。科技圈很喜欢说：“别担心，会出现新工作岗位。” 可问题不在“有没有新工种”，而是这些被取代的人，他们如何跨越这段被抛弃的“空窗期”？工业革命用了40年，农业革命更久，这一轮？10年内结束战斗。技术进步速度太快，而人类，还来不及重启自己。是的，你该担心。

墓碑科技

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梁文锋深度采访（一）主持人：为什么DeepSeek会让硅谷的很多人惊讶？梁文锋：在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个，他们之所以惊讶是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow，而不是创新。主持人：但这种选择放在中国语境里也过于奢侈了，大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先考虑商业化。梁文锋：创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关，但现在你看无论中国的经济体量，还是字节腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心，以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。主持人：为什么中国公司，包括不缺钱的大厂，这么容易把快速商业化当第一要义？梁文锋：过去30年我们都只强调赚钱，对创新是忽视的，创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。主持人：但你们究竟是一个商业组织，而非一个公益科研机构，选择创新又通过开源分享出去，那要在哪里形成护城河？梁文锋：在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的，即使OpenAI闭源也无法阻止被别人赶超，所以我们把价值沉淀在团队上。我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。开源、发论文其实并没有失去什么，对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实开源更像一个文化行为，而非商业行为，给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。主持人：你怎么看类似朱啸虎的这种市场信仰派观点？梁文锋：朱啸虎是质朴的，但他的打法更适合快速赚钱的公司。你看美国最赚钱的公司都是厚积薄发的高科技公司。主持人：但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对优势，你们赌的那个更大的东西是什么？梁文锋：我们看到的是中国AI Scene可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的Gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的，因为达到领先不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图，中国AI的发展同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来也是因为缺乏配套的技术社区，只有二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。主持人：海外认为DeepSeek雇佣了一批高深莫测的奇才，那做出DeepSeek的是怎样一群人？梁文锋：并没有什么高深莫测的奇才，都是一些top高校的应届毕业生，没毕业的博士博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。主持人：很多大模型公司都执着地区海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国公司，你们的人才都来自哪里？梁文锋：不要模型，没有海外回来的人，都是本土的前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。主持人：听说你们很擅长从细节招人，AI让一些非传统评价指标里优秀的人被选出来。梁文锋：我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。主持人：这种发散性敏感的人才和你们完全创新型组织的架构很有关系，但AGI这种充满不确定性的前沿探索，是否多了管理动作？DeepSeek也全是自下而上？梁文锋：而且我们一般不强制分工，而是自然分工，每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他，探索过程中他遇到问题自己就会拉人讨论，不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下去调配资源。主持人：创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去，过去很多年中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现。但这并非是一种理所当然，这波浪潮里，我们的出发点就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿去推动整个生态发展。主持人：你觉得创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：现在经济开始进入下行，资本也进入轮周期，所以它对原始创新是否会带来更多抑制？梁文锋：我倒觉得未必，中国产业结构的调整会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。主持人：技术真的可以拉开差距吗？你也说过并不存在绝对的技术秘密。梁文锋：技术没有秘密，但复制需要时间和成本。英伟达的显卡理论上没有任何技术秘密，很容易复制。但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。主持人：互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去30多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里，我们已经习惯摩尔定律从天而降。躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件，但其实这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。主持人：你对国内原始创新也是乐观的吗？梁文锋：我是80年代在广东一个五线城市长大的，我的父亲是小学老师。90年代广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家来，基本就是家长觉得读书没用，但现在回去看，观念都变了，因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了，以后硬核创新会越来越多，现在可能还不容易被理解是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。

梁文锋深度采访（一）主持人：为什么DeepSeek会让硅谷的很多人惊讶？梁文锋：在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个，他们之所以惊讶是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow，而不是创新。主持人：但这种选择放在中国语境里也过于奢侈了，大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先考虑商业化。梁文锋：创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关，但现在你看无论中国的经济体量，还是字节腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心，以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。主持人：为什么中国公司，包括不缺钱的大厂，这么容易把快速商业化当第一要义？梁文锋：过去30年我们都只强调赚钱，对创新是忽视的，创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。主持人：但你们究竟是一个商业组织，而非一个公益科研机构，选择创新又通过开源分享出去，那要在哪里形成护城河？梁文锋：在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的，即使OpenAI闭源也无法阻止被别人赶超，所以我们把价值沉淀在团队上。我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。开源、发论文其实并没有失去什么，对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实开源更像一个文化行为，而非商业行为，给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。主持人：你怎么看类似朱啸虎的这种市场信仰派观点？梁文锋：朱啸虎是质朴的，但他的打法更适合快速赚钱的公司。你看美国最赚钱的公司都是厚积薄发的高科技公司。主持人：但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对优势，你们赌的那个更大的东西是什么？梁文锋：我们看到的是中国AI Scene可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的Gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的，因为达到领先不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图，中国AI的发展同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来也是因为缺乏配套的技术社区，只有二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。主持人：海外认为DeepSeek雇佣了一批高深莫测的奇才，那做出DeepSeek的是怎样一群人？梁文锋：并没有什么高深莫测的奇才，都是一些top高校的应届毕业生，没毕业的博士博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。主持人：很多大模型公司都执着地区海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国公司，你们的人才都来自哪里？梁文锋：不要模型，没有海外回来的人，都是本土的前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。主持人：听说你们很擅长从细节招人，AI让一些非传统评价指标里优秀的人被选出来。梁文锋：我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。主持人：这种发散性敏感的人才和你们完全创新型组织的架构很有关系，但AGI这种充满不确定性的前沿探索，是否多了管理动作？DeepSeek也全是自下而上？梁文锋：而且我们一般不强制分工，而是自然分工，每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他，探索过程中他遇到问题自己就会拉人讨论，不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下去调配资源。主持人：创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去，过去很多年中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现。但这并非是一种理所当然，这波浪潮里，我们的出发点就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿去推动整个生态发展。主持人：你觉得创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：现在经济开始进入下行，资本也进入轮周期，所以它对原始创新是否会带来更多抑制？梁文锋：我倒觉得未必，中国产业结构的调整会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。主持人：技术真的可以拉开差距吗？你也说过并不存在绝对的技术秘密。梁文锋：技术没有秘密，但复制需要时间和成本。英伟达的显卡理论上没有任何技术秘密，很容易复制。但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。主持人：互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去30多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里，我们已经习惯摩尔定律从天而降。躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件，但其实这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。主持人：你对国内原始创新也是乐观的吗？梁文锋：我是80年代在广东一个五线城市长大的，我的父亲是小学老师。90年代广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家来，基本就是家长觉得读书没用，但现在回去看，观念都变了，因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了，以后硬核创新会越来越多，现在可能还不容易被理解是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。

宝玉

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