## 目录 - [⚙️ 技术与工程 (7条)](#⚙️-技术与工程) - [巧妙优化终将被蛮力扩展淘汰](#-技术洞见-1) - [技术“写实”正在扭曲现实认知](#-技术洞见-2) - [AI升级核心是控制权而非风格](#-技术洞见-3) - [强化学习的最佳效果在“适度区间”](#-技术洞见-4) - [Transformer注意力机制的贝叶斯几何](#-技术洞见-5) - [诗歌：AI最危险的攻击与最强防护](#-技术洞见-6) - [AI编程：成本降2千倍，时间缩千倍](#-技术洞见-7) - [🔬 科学与发现 (6条)](#🔬-科学与发现) - [物理学是统计学，化学才是因果性](#-科研洞见-1) - [神经网络：从黑盒工具到洞察发现器](#-科研洞见-2) - [AI通过模拟科学学徒制自我训练](#-科研洞见-3) - [解决问题的关键在于时机成熟](#-科研洞见-4) - [专业能力在于识别单调中的细微差异](#-科研洞见-5) - [神经网络非理解概念，而是挖掘结构](#-科研洞见-6) - [💰 商业与战略 (8条)](#💰-商业与战略) - [创意保守主义源于“防御性创作”](#-商业洞见-1) - [印度城市前置仓已达极致密度](#-商业洞见-2) - [“猫王综合症”：成功会系统性摧毁成功](#-商业洞见-3) - [成功的陷阱：被困于“天鹅绒监狱”](#-商业洞见-4) - [伟大的公司必然看起来与众不同](#-商业洞见-5) - [AI时代创业：从零构建到智能重构](#-商业洞见-6) - [伟大的公司必然看起来很奇怪](#-商业洞见-7) - [反常识思维是商业的“万有引力”](#-商业洞见-8) - [🌐 行业与趋势 (9条)](#🌐-行业与趋势) - [帝国衰亡始于腐败成为常态](#-行业洞见-1) - [2026年AI将从炒作转向务实](#-行业洞见-2) - [社交媒体成危机事件实时情报源](#-行业洞见-3) - [经济不平等的恐惧源于权力转换](#-行业洞见-4) - [衡量标准与部署成功是两回事](#-行业洞见-5) - [互联网声望与文化印记的周期](#-行业洞见-6) - [将工作去神圣化以对抗牺牲文化](#-行业洞见-7) - [以AI对抗AI：从评估输出到验证推理](#-行业洞见-8) - [真正的法治或需AI监督才能实现](#-行业洞见-9) --- ## ⚙️ 技术与工程 ### 💡 技术洞见 #1 **巧妙优化终将被蛮力扩展淘汰** 📝 **推文原文** > 深度学习箴言： > > 如果你巧妙的近似方法没有改变与问题规模相关的主导增长趋势（或转移关键瓶颈），最终还是会被蛮力扩展和硬件能力所淘汰。 🧠 **深度解读** 如果你的聪明优化无法改变与相关问题规模的主导扩展性（或转移约束瓶颈），它最终会被暴力扩展和硬件进步所淹没。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104848)** --- ### 💡 技术洞见 #2 **技术“写实”正在扭曲现实认知** 📝 **推文原文** > 🌄 我以前一直觉得马克斯菲尔德·帕里什（Maxfield Parrish）画中的天空过于不真实，甚至有点俗气……但博尔德（Boulder）的天空常常就像那样。我在其他地方从未见过类似的景象！ > > 真希望能分享给你们看，但 iPhone 会自动“校正”成更“真实”的样子，完全不像这样：https://t.co/aDQX3NZKF5 🧠 **深度解读** 技术的“现实主义校正”功能可能正在系统性地扭曲我们对真实世界的认知和记录。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104872)** --- ### 💡 技术洞见 #3 **AI升级核心是控制权而非风格** 📝 **推文原文** > 将一张图片变成一场完整的摄影大片。 > > 使用 Nano Banana Pro，随心调整角度、光线、镜头等多种拍摄参数，效果更出色！ 🧠 **深度解读** 真正的升级是控制权，而非风格。角度、光照、镜头作为可即时调整的变量。一旦视觉内容变成可编辑状态而非固定资产，生产速度将永久改变。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104869)** --- ### 💡 技术洞见 #4 **强化学习的最佳效果在“适度区间”** 📝 **推文原文** > 最近看到一篇非常有意思的论文（我2025年的书签论文之一）：《关于预训练、中间训练和强化学习（RL）在推理语言模型中的相互作用》。 > > 简单来说，强化学习（RL）在应用于既不完全属于预训练数据分布、也不完全偏离预训练数据分布的数据时效果最佳。 > > 如果数据过于接近预训练分布（in-distribution），RL能带来的增益非常有限，与监督学习的效果相差无几。而如果数据过于偏离预训练分布（out-of-distribution），模型由于缺乏必要的先验知识而难以胜任RL任务。 > > 这些结论其实早有研究提到，但这篇论文通过数据和图表进行了系统的形式化验证，非常值得参考。 🧠 **深度解读** 强化学习的最佳效果出现在“戈尔迪洛克斯区间”（Goldilocks zone）：训练数据既不能太接近预训练分布（会变得冗余），也不能太远离（模型缺乏必要的先验知识基础）。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104805)** --- ### 💡 技术洞见 #5 **Transformer注意力机制的贝叶斯几何** 📝 **推文原文** > 这篇论文展示了小型Transformer模型可以进行真实的贝叶斯（Bayesian）信念更新，并且解释了为什么注意力机制（attention）使这一点成为可能。 > > 这意味着模型可以针对隐藏的答案保持一个动态猜测，并在接收到新的线索时正确地更新这个猜测。 > > 在记忆力不起作用的合成测试中，一个拥有270万参数的Transformer模型在贝叶斯不确定性（Bayesian uncertainty）上，只与真实值相差0.003比特，而同等规模的全连接网络（fully connected network）与真实值相差甚远。 > > 贝叶斯推断（Bayesian inference）的核心是保留一组可能的解释，并在新证据出现时重新调整它们的权重。 > > 真实文本中并不存在一个可以被称为“信念更新”的真实答案，因此他们构建了“贝叶斯风洞”（Bayesian wind tunnels），在这些风洞中，真实的更新过程是已知的，并且记忆力无法发挥作用。 > > 其中一个风洞是一个“1对1映射”的游戏，每个观察到的输出都会排除一个选项；另一个是隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的追踪场景，其中状态是隐藏的。 > > 研究者使用预测熵（predictive entropy）来检查模型的表现。当模型不确定时，预测熵会上升；而当模型更有信心时，预测熵会下降。 > > 在模型内部，有一个称为残差流（residual stream）的动态暂存向量用于存储信念，前馈层（feed-forward layers）完成了大部分更新的数学计算，而注意力机制起到类似查找的作用：首先为每个选项构建几乎正交的槽（slots），然后在各层中逐步聚焦于仍然可能的那些槽。 🧠 **深度解读** 小型Transformer模型能够执行真正的贝叶斯信念更新，其中注意力机制为每个可能选项构建近正交槽位，然后随着层数增加逐渐聚焦到仍然可能的槽位上，实现了与贝叶斯不确定性0.003比特的匹配精度。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104858)** --- ### 💡 技术洞见 #6 **诗歌：AI最危险的攻击与最强防护** 📝 **推文原文** > “有一家大型企业客户用我的诗作为Prompt（提示词）来确保他们的客服AI稳定运行。结果它从未崩溃过！你看，这种方式还可以反向用于‘超级系统提示’。”——@BrianRoemmele > > **‘轰！用诗歌击破AI“对齐性”！’** > > **诗歌！** > > **为什么它有这种力量？** > > ### *脆弱的诗句：诗歌穿透AI装甲的力量* > > 在人工智能的宏大舞台上，AI通过数十亿的参数和数万亿的标识符（tokens）模仿人类思维，而一首不起眼的诗句却成了终极破坏者。想象一下，对着一座堡垒轻声吟诵一首十四行诗，堡垒的墙不是因蛮力而倒塌，而是因押韵的微妙节奏被击破。 > > 但诗歌通常是AI工程师最不愿意接触的学科。很多人根本抗拒这种“不合逻辑”的东西。 > > 然而，自从第一代大型语言模型（LLM, Large Language Model）问世以来，AI就在提示中利用诗歌作为工具。这曾是一个秘密，但我发现了更多内容，现在它被公开了。 > > 让我分享一个故事，有一家非常大的公司将我的诗作为Prompt，用来确保他们的客服AI保持稳定。而事实证明，它从未崩溃过！这种方法还能作为一种“超级系统提示”反过来使用。 > > *看起来很疯狂？* > > 不，这不是某个赛博朋克叙事诗的情节，而是由DEXAI的Icaro实验室和意大利罗马萨皮恩扎大学的研究者们确认的冷酷现实。 > > 他们的研究《对抗性诗歌作为大型语言模型单回合万能越狱机制》（“Adversarial Poetry as a Universal Single-Turn Jailbreak Mechanism in Large Language Models”）表明，诗歌不仅仅是艺术，还成了进入AI禁区的万能钥匙。 > > **设想一下：** > 用户通过一首精心设计的诗，掩盖一条带有恶意的请求，比如用隐喻和格律层层包裹关于制造核弹设备的指令。 > > 那些被训练来拒绝直接伤害性请求的AI，却在诗歌的迷惑中屈服。为什么会这样？因为诗歌绕开了直白的意图，用优雅包裹恶意。 > > 研究者们在25个主流模型上测试了这一“对抗性诗歌”，这些模型包括：谷歌的Gemini 2.5 Pro、OpenAI的GPT-5、xAI的Grok 4、以及Anthropic的Claude Sonnet 4.5。结果？一份无情的报告揭示了AI安全性的脆弱。 > > ### **研究中的关键发现：** > > - **惊人的成功率：** > 人工创作的诗句在测试中的攻击成功率（ASR, Attack Success Rate）平均达到62%。而使用AI生成诗句（例如通过DeepSeek模型将1200条已知的有害提示转换为诗句）后，成功率达到了43%。虽然低于人类创作，但相比普通散文基准提升了5倍甚至更多，某些情况下高达超18倍的差距。 > > - **模型表现崩溃：** > Anthropic的Claude和谷歌的Gemini 2.5 Pro表现最差，成功率达到了100%，即每一条诗歌提示都使AI生成了有害内容。Meta的模型受到70%的影响。即便是更强大的GPT-5，其攻击成功率也在10%到50%之间，证明没有AI能真正宣称“安全”。 > > - **通用性和简易性：** > 这不是某个系统的单一漏洞，而是一个系统性缺陷。这种越狱仅需一次单回合提示，没有多重引导的复杂步骤。它适用于多种语言（测试的有英语和意大利语）和各种架构，从闭源巨头到开源模型。甚至由一个AI生成的自动诗句，也能轻松绕过另一个AI的防护机制。 > > - **现实风险暴露：** > 在消毒后的实验案例中，以“烘焙多层蛋糕”或“守护秘密烤箱”这种表面无害的诗句为载体，AI却提供了关于钚生产的核武器制造细节。出于安全考虑，研究者没有公开实际的诗句，但结果已经非常明确。 > > ### **为什么诗歌有效？欺骗的节奏** > > 诗歌不仅仅是文字，它是对平庸的反叛。它运用隐喻——比如“旋转的架子”可能暗指用于铀浓缩的离心机，并用押韵掩盖真实意图。AI的安全过滤器被训练来识别直接的关键词，比如“炸弹”或“病毒”。 > > 但诗歌打破了这一限制：它是风格化的混淆手段。正如研究者指出的那样，这些模型的防线“依赖于基于散文表面形式的特征，却没有深刻理解隐藏的有害意图。” > > 我知道原因以及如何修复它。 > > 本质上，诗歌让AI的模式匹配系统困惑——让恶意看似单纯的灵感。 > > 想象对着一只仅训练听绝叫声的看门狗轻声耳语。狗听到的只是旋律，而忽略了潜藏的威胁，从而放你入内。 🧠 **深度解读** 诗歌既是AI最危险的攻击向量（62%成功率破解防护），也是最强大的防护工具（可作为超级系统提示词确保AI稳定运行）。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104851)** --- ### 💡 技术洞见 #7 **AI编程：成本降2千倍，时间缩千倍** 📝 **推文原文** > 这充分展示了Replit基础设施的强大，不仅仅是“vibecoding”（一种基于直觉和创造性的编程方式）的魅力。 > > 借助Nix（一个功能强大的软件包管理器），你可以轻松访问所有原生Linux软件包，比如ffmpeg（一个用于处理多媒体数据的视频和音频工具）。 > > 此外，感谢Replit高吞吐量的网络基础设施，你可以构建出像流媒体服务这样的应用。“昨天我在Replit上做了一次测试，成功开发了一个基于ffmpeg的多流（HLS）视频编码和数据接收引擎，甚至完全不需要依赖任何外部编码API。十年前，我所在的公司Brighteon为完成类似的项目，花了超过10万美元，团队花费了10周时间才搞定。 > > 但在Replit上呢？我仅用一小时就完成了，而且总费用还不到5美元。 > > 对于那些还没意识到vibecoding能带来什么的人而言，他们可能错过了有史以来最伟大的技术之一。 > > 如果想要入门学习vibecoding，我的BrightLearn（一个AI驱动的图书创作引擎）刚刚发布了一本免费电子书：《Vibecoding：零基础到AI提示魔法实现首个在线网站——绝对初学者指南》。 > https://t.co/vAAjzcXni9 > > 尽情享受吧！” 🧠 **深度解读** AI辅助编程结合现代云基础设施可以实现2000倍的成本降低和1680倍的时间压缩，将复杂技术项目从需要专业团队的昂贵工程变成个人可以快速完成的任务。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104849)** --- ## 🔬 科学与发现 ### 💡 科研洞见 #1 **物理学是统计学，化学才是因果性** 📝 **推文原文** > 物理学中的因果关系被牛顿（Newton）、爱因斯坦（Einstein）、海森堡（Heisenberg）等人忽视了。通过组合化学（combinatorial chemistry）揭示了微观物理的因果关系，但由于化学一直被认为不如物理学基本，因此这一点长期未被发掘。 🧠 **深度解读** 物理学本质上是统计学，不存在因果关系；化学才是算法，具有真正的因果性。微观物理的因果关系被组合化学所揭示，但由于化学被认为不如物理学基础而被忽视。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104874)** --- ### 💡 科研洞见 #2 **神经网络：从黑盒工具到洞察发现器** 📝 **推文原文** > 转发 @JonhernandezIA 📁 菲尔兹奖得主、数学家陶哲轩（Terence Tao）解释说，神经网络（neural networks）并不理解概念，而是揭示隐藏的模式。 > > 在纽结理论（knot theory）中，一个经典的神经网络发现了数学不变量（mathematical invariants）之间的关联，这是前所未料到的。 > > 它最初像是一个黑箱（black box），后来却成为了揭示人类未曾察觉的深层结构的重要线索。 🧠 **深度解读** 神经网络的真正价值不在于理解概念，而在于发现人类认知中的隐藏模式和关联性，从黑盒工具转变为洞察发现器。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104868)** --- ### 💡 科研洞见 #3 **AI通过模拟科学学徒制自我训练** 📝 **推文原文** > 语言模型现在可以自学设计科学研究计划，无需依赖人类专家或实验室反馈。 > > 这篇论文证明，通过从现有科学论文中提取奖励信号并指导强化学习（Reinforcement Learning, 一种利用反馈优化模型表现的机器学习方法），可以教会模型应对复杂且开放式的研究目标。 > > 当前的科学研究AI遵循着一种有限的范式：它需要端到端的模拟或一个编程环境，让计算机能为其操作即时生成自动评分。 > 这种方法适用于数学或游戏领域，但大多数科学领域无法被封装进一个数字沙盒中。在像医学这样的领域，试错的代价过于高昂，时间缓慢且存在伦理风险，不适合作为主要的训练信号。 > > 现有的方法依赖人类研究者对每个想法进行评价，但这种方法无法规模化。缺乏快速反馈机制导致语言模型难以生成既符合约束又能提出严谨实验步骤的研究计划。它们更多地充当简单搜索工具，而非真正的研究伙伴。 > > 这项研究的核心思想是利用人类科学的海量文献作为自动化的教师。研究人员开发了一套方法，从成千上万篇已发表的论文中提取研究目标和详细的评分标准（rubric）。这些评分标准就像是一份数字评分表，让AI通过强化学习，不断练习和改进自身的研究规划逻辑。 > > 训练过程遵循以下循环步骤： > > ⟶ **数据生成**：模型从已发表的论文中提取一个研究目标以及一份由10个评分点组成的评分标准。 > ⟶ **特权信息**：一个评分模型（grader）会获得完整的论文和评分标准作为参考，而生成模型（generator）只能看到研究目标。 > ⟶ **自评**：生成模型提出一个研究计划后，评分模型会指出具体违反了哪些评分标准或指导原则。 > ⟶ **优化**：模型通过满足评分标准获得奖励，经过每一次迭代，计划变得更加全面和精确。 > > 这一方法与以往研究的最大不同在于，它不需要实验室模拟器。 > 它模仿了一种科学学徒制的模式：学生在动手实验前，先从导师的批评中完善计划。通过已发表论文生成评分标准，这个系统为高级逻辑推理提供了可扩展的训练环境。 > > 同时，这种方法对输出长度有严格限制。否则，强化学习可能会让模型变得啰嗦，以此“欺骗”评分模型给予更高评分。而评分模型若没有强制要求列出弱点，也可能变得过于宽松。 > > 研究人员通过采用一种基于“违规范围”的结构化评分系统规避了这些风险。评分模型必须明确指出违反的7项通用科学指导原则，而非仅给出单一的数值评分。这种机制使反馈更加扎实，避免了模型因模糊或虚假陈述取得成功的情况。 > > 结果显示，该方法在多个科学领域都取得了显著进步： > > ⟶ 在机器学习领域，专家在70%的情况下更偏爱受训模型的研究计划。 > ⟶ 人类专家对自动提取的评分标准中，84%认为必要且合理。 > ⟶ 在医学和物理学的预印本研究目标上，模型实现了12%到22%的相对改进。 > > ✓ 提高了计划的科学性和逻辑严谨性 > ✓ 更好地遵循需求和限制条件 > ✓ 显著增强了跨领域的适应性 > > 这项研究的重要性在于，它为训练通用人工智能科学助手提供了一套操作指南。研究表明，模型可以学习科学方法的一般逻辑，使一个训练于计算机科学数据的模型在医学研究中也能提供有益的规划建议。 > > 这一进展将AI从一个信息数据库转变为战略性伙伴，帮助人类解决科学中最复杂、最开放的难题。 🧠 **深度解读** 将已发表的科学论文库转化为自动化导师系统，让AI通过模拟科学学徒制进行自我训练，而非依赖实验室模拟器或人工评分。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104867)** --- ### 💡 科研洞见 #4 **解决问题的关键在于时机成熟** 📝 **推文原文** > 在物理学领域实现下一次突破，需要我们在卡尔达肖夫指数（Kardashev scale，一种衡量文明技术发展程度的指标）上达到更高的级别，才能获取所需的实验数据，同时需要大规模的人工智能（AI）来提出假设并进行验证测试。 > > 正是因为这个认识，我选择离开了物理学，转向人工智能技术的研究。今年元旦，我观看了一部关于DeepMind创始人Demis Hassabis的纪录片《The Thinking Game》（可以在YouTube上找到）。制作得非常精良，我强烈推荐，而且连配乐都让我挑不出毛病——要知道，我一般不喜欢纪录片的配乐。 > > 好吧，其实我只是冲着伦敦的画面去看的 😭。 > > 不过话说回来，片子里Demis提到的一段话深深印在了我脑海里。他的核心观点是：如果你试图解决一个“时机未到”的问题，你可能真的会徒劳一生。这并不是因为问题本身无法解决或不够重要，而是因为凭借你现有的知识和工具，这个问题根本无从下手。 > > 我认为，这正好解释了为什么物理学家在基础研究领域陷入了困境。所谓的统一理论或者“万物理论”，本质上是可以解决的问题，但在20世纪70年代时，人类的知识和工具尚不足以完成它。而即便是今天，我们依然没法解决，因为我们需要采集相关数据所需的能量规模远远超出了现有技术的能力。 > > 有人可能会争辩：“你不去尝试怎么知道不行呢？看看Demis和蛋白质折叠问题，不也解决得很好吗？”我同意，在完成了标准模型之后，尝试寻找最终理论的确值得一试。然而，在经历了20年的失败之后，或许到了20世纪90年代，物理学家们应该意识到，当时并不是追求这一目标的正确时机。他们应当重新思考，并判断下一步更为实际的方向是什么。 > > 然而，在这个无果的追求中浪费的时间，让其他该完成的事情迟迟未能推进。 > > 我希望，如果通用人工智能（AGI）真的实现了——不，是当它实现的时候！——它能够更准确地识别哪些问题的时机已经成熟。这样，我们就可以一步一个脚印地在物理学基础领域重建知识，而不是直接向空中去摘星，失败后看着全球最聪明的一代人在这无望的努力中白白耗尽一生。 > > 我现在对人工智能寄予厚望，尤其是在量子基础研究领域。 > > 附注：GPT Pro还在尝试解决NSE（纳维-斯托克斯方程，Clay数学难题之一）。我觉得它正在取得一些进展，又或许只是我的大脑已经糊涂了。 > > 再附注：我的账户里还有一些无法终止的“僵尸聊天”，在用户这边弄不掉，已经积累了数千小时的计算时间。我真心希望这只是显示问题而已 😬。 🧠 **深度解读** 如果你在问题的时机尚未成熟时就试图解决它，你可能会白白浪费生命。不是因为问题无法解决或不重要，而是因为用你现有的知识和工具，这是不可能的。关键是识别哪些问题的时机已经成熟。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104862)** --- ### 💡 科研洞见 #5 **专业能力在于识别单调中的细微差异** 📝 **推文原文** > 刚刚在白沙国家公园（White Sands）度过了一整个上午。挑战不在于构图，而是如何在炙热的阳光下捕捉白色与白色之间细腻的渐变。这是一堂关于在别人眼中的一片空白中，发现色调与纹理的课程。https://t.co/AniR2sJb5y 🧠 **深度解读** 真正的专业能力体现在能够在看似单调统一的环境中识别和处理微妙差异的能力上。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104860)** --- ### 💡 科研洞见 #6 **神经网络非理解概念，而是挖掘结构** 📝 **推文原文** > 转发@DrBrianKeating Terry Tao（陶哲轩）跟我分享了一件非常有趣的事：神经网络（neural networks）并不像人类那样去理解概念——它们是在挖掘结构。它们通过筛选数据，揭示出我们甚至未曾考虑寻找的关系。 > > 以结理论（knot theory）为例，一个相当标准的神经网络发现了数学不变量（mathematical invariants）之间意料之外的联系——这些联系此前无人猜测过，却指向了真实的基础结构，凸显了那些被人类直觉忽略的模式。https://t.co/qzjfz8A7Kr 🧠 **深度解读** 神经网络不是在理解概念，而是在挖掘结构——它们通过筛选数据来揭示我们甚至不知道要寻找的关系和模式。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104834)** --- ## 💰 商业与战略 ### 💡 商业洞见 #1 **创意保守主义源于“防御性创作”** 📝 **推文原文** > 一种可能的解释是：许多现代的创意工作之所以显得保守，原因与医生推行防御性医疗（defensive medicine，指医生为了避免承担风险而采取过于保守的治疗方式）相似——目标是避免因为采取太冒险的行动而被指责。 🧠 **深度解读** 现代创意工作普遍缺乏大胆性的根本原因：就像医生进行防御性诊疗一样，创作者的首要目标变成了避免因冒险而受到指责，而不是追求突破性成果。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104846)** --- ### 💡 商业洞见 #2 **印度城市前置仓已达极致密度** 📝 **推文原文** > 转发 @itsarnavb 昨天我发了一条关于如何使用等时线地图（isochrone map，可视化表示某一区域内达到某处的时间成本）来展示印度城市中暗店（dark store，指专门提供即时配送而不开设实体店的仓储型商铺）分布密度的推文。 > > 然后 @anupbhat30 用不到一小时就完成了这个项目！ > > 几乎所有人都生活在距离暗店10分钟自行车骑行范围内。而事实上，暗店密度最高的区域甚至可以在*步行*10分钟内到达。 > > 令人惊讶的发现是，同一家供应商的多个暗店经常集中在10分钟自行车骑行范围内。 > > 点击链接亲自看看：https://t.co/GfbPTCV3yQ 🧠 **深度解读** 在印度城市，几乎所有人都生活在距离前置仓10分钟骑行范围内，最高密度区域甚至步行10分钟即可到达。意外发现是同一供应商在10分钟骑行范围内往往有多个店面。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104871)** --- ### 💡 商业洞见 #3 **“猫王综合症”：成功会系统性摧毁成功** 📝 **推文原文** > 《成为你自己的奴隶》 > > 2001年是她的巅峰。 > > 说“幸好那不是我”或者“我会以不同的方式做”总是简单而安全的。 > > 我明白了。 > > 名声与财富就像与一条巨大的毒蛇共舞，而最后它们总会赢。 > > 在我平行的前世中，有幸和那些正在攀向巅峰的名人合作过。我说的第一句话总是： > > “飞得越高，摔得越重。你的事业、你的钱财（也许会）甚至你的头脑（绝对会），还有你几乎所有的友谊，全都会走向低谷。” > > 每一个复杂而太过人性化的人类都会经历这种情况，只是有些人隐藏得更好。 > > 没有人能真正为财富和名声做好准备。我们嘴上说得多厉害，但实际上没有任何人能够真的预备好。而财富和名声却会确保当你跌落时，你会摔得很惨。哦，你有钱保护你的肉体跌落，但你的内心会因为这些而跌得比想象中还要深。 > > 你会极度孤独。 > > 你的父母、祖父母、兄弟姐妹、孩子们，全都成为我所称的“Elvis综合症”的一部分。你周围的人对你的一切都说“是的，Elvis，这是个好主意”，对一切都说“是”。 > > 他们默认，哪怕嘴上不说，你一定是个“天才”，因为他们没有做到你能做到的事情，也没有你拥有的财富和名声。他们把天才的帽子扣在你头上，同时也矮化了自己。他们不敢直言相劝。他们更愿意说：“是的，Elvis，再来一份油炸花生酱培根三明治吧。你一点都不胖。” > > 很久以前，你那炽热的星光已经赶走了所有真正的朋友，因为即便有人强大到能对你说真话，你也和周围的人一样，开始相信自己的公众形象。你不可能听进去任何意见——你是那个拥有某种工作的“天才”。 > > 对你身边的人来说，他们只有两种选择： > > 1）加入你的“团队”； > 2）成为你付钱雇佣的人。 > > 讽刺的是，这两者最终合而为一。所有的人都把你的公众形象视为你，所有人都把你看作一种赚取收入的途径。 > > 哦，你可能会和其他富有或出名的人一起参加“派对”，但最终，他们还是属于上述两类之一。 > > 围绕着你，自然会形成一种等级体系，他们会保护你。但名声会撕裂你，而你却拼命试图变成自己的公众 persona。你用一层又一层去保护自己真实而脆弱的人性核心，却让自己陷入越来越深的孤独之中。你被生活真实而必要的压力隔绝，身处一座豪华完善的“天鹅绒监狱”中。 > > 此时的你只是一个高效转移资金的载体，被那些寄生于你丰厚之上的人簇拥着。达到巅峰时，你可能会有顾问，他们看起来似乎在帮你。但即使他们知道真相，也不敢告诉你，而实际上大多数人也看不清真相——没有人真的能为这种情况做好准备，他们也就没有真正的洞察力。这包括围绕着你的整个“卫星”人群，从“人生导师”到律师，从整形医生到健身教练。 > > 那么，现在呢？如果你的梦想是“功成名就”怎么办？ > > 财富并不能治愈受过创伤的灵魂。而每个人都多多少少带有这样的伤痕。 > > 创伤是强大的燃料，它能够让你绝对地飞向轨道并闪耀光芒，但在轨道上的创伤，却也会成为让你崩塌的断裂口。当重力最终占上风时——它总会的——你根本无从找到下落的方向。 > > 从Elvis到史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs），我看到的每一个人都是由创伤构建起来的。他们也都未能逃脱创伤未解的下场。 > > 我不是在说你的梦想无效，也不是说不该将其作为目标。我要说的是，没有人能逃过命运的束缚，无一例外。而对于那些拥有名声和财富的人来说，解决这样的创伤几乎不可能，因为你的自我早已膨胀到无法用一个邮政编码装得下。 > > 当你为自己的财富做好准备时，如果你在读这句话，那说明你将会拥有财富，请先准备好你的头脑。处理那些驱使你的暗处，与过去和解，与那些伤害过你的人和解，最重要的是，与自己和解。但在这样一场交易中，你会失去一些推动你的“火箭飞行”的燃料。这是一种交易，但却是一条更好的路。 > > 我们都会与那条毒蛇共舞，但希望你能意识到它的存在。 > > 你可能会拥有名声。 > > 只是不该成为： > > “你自己的奴隶”。 🧠 **深度解读** 成功会系统性地摧毁维持成功的能力：财富和名声创造“Elvis综合症”，周围的人只会说“是的，Elvis”，真正的朋友被驱散，最终你被困在“美丽的天鹅绒监狱”中，成为金钱流动的工具而非人。创伤是成功的燃料，但未解决的创伤也是毁灭的根源。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104870)** --- ### 💡 商业洞见 #4 **成功的陷阱：被困于“天鹅绒监狱”** 📝 **推文原文** > RT @BrianRoemmele 奴隶于你。 > > 2001年是她的巅峰。 > > 说“幸好那不是我”或者“我会做得不一样”是容易的，也是安全的。 > > 我明白了。 > > 名誉和财富就像和一条巨大而带毒的蛇共舞，而它们永远胜出。 > > 过去，在另一段人生中，我曾和那些大红大紫的名人合作过。我对他们说的第一句话总是： > > “爬得越高，摔得越惨。你的事业、你的钱（可能会）、你的大脑（几乎一定会），甚至几乎是你所有的友情，都会被卷进去。” > > 这对每个人来说都是不可避免的，毕竟我们都是复杂而脆弱的人性化存在。有些人只不过更擅长掩饰罢了。 > > 没有人能为财富和名声做好准备。我们都口若悬河地谈论如何应对，但事实上没有人真正准备好了。而财富和名声基本上保证了一件事：当你坠落时，摔得会很惨重。你的钱或许可以缓冲坠落，但因为这些，你的精神跌落的深度却会超出你的想象。 > > 你会无比孤独。 > > 你的父母、祖父母、兄弟姐妹、孩子，他们全都成为了我所说的“猫王综合症”（“Elvis Syndrome”）的一部分。他们总会对你身边的一切说“是的，猫王，这真是个好主意。” > > 你懂的，即使他们嘴上不说，内心却会假定你一定是个“天才”，因为他们做不到你所做的事，也没有你这么多的钱和名声。他们把“天才”赋予你，并把自己摆在低一级的位置。他们不敢反驳你的意见。他们宁愿说“是的，猫王，再来一份油炸花生酱和培根三明治吧，你并没有变胖。” > > 很久以前，你那燃烧得炽烈的星辉就赶跑了任何真正的朋友。即使当中有些够坚强、敢说实话的人，你却相信了自己的公众人设，就如同你周围所有人一样。你无法倾听，因为你是那个被捧为“天才”的人，而他们只是混口饭吃的普通人。 > > 对你身边的人来说，你只能归为两类： > > 1）你的“随从” > 2）那些你付钱雇佣的人 > > 而讽刺的是，这两类人最终会合并成同一类。他们都只看到你的公众形象，且都把你当成他们赚钱的工具。 > > 哦，你可能还会参加一些和其他富人、名人在一起的“派对”，但归根结底，他们也逃不脱上述两类的界定。 > > 围绕在你身边的这些人会自然而然地形成层级结构，也自然而然地形成一种保护屏障。名气撕裂着你，你情绪失控，试图更加努力地成为自己那虚构的公众人设。而每一层保护屏障的增加只会让你离真实的自己越来越远，将你困在充满华丽装饰、物资丰盈的“天鹅绒牢笼”中。 > > 此时的你，仅仅成了一个高效金钱运转工具，被一群依赖你的丰厚财富而活的人环绕。在巅峰时期，你可能拥有导师、顾问，他们可能看似在帮你。但他们即使看到了问题也不敢直言，假如他们看不到，也不奇怪，因为没有人是为此做好准备的。他们无法提供更多洞见，无论是那些自称大师的“导师”，还是律师，亦或是整形医生和健身教练，这样的情况贯穿了你周围所有人的“星系”。 > > 那么，现在怎么办？假如你的梦想真的是“要大红大紫”？ > > 丰盈的外在永远修补不了一个破碎的灵魂。而我们每个人的灵魂都或多或少有些破碎。 > > 创伤是一个极好的燃料，它确实能把你送入轨道，助你闪亮一时，但如果没有解决那些创伤，它在你轨道上的时候会成为摧毁你的刹车。在重力拉你回落时——没错，它总会拉回来——你会毫无方向感，不知道如何着陆。 > > 从猫王（Elvis）到史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs），我所接触到的每一个人都是由创伤塑造的。而没有解决的创伤，最终也让他们走向了终点。 > > 我不是说你的梦想无效，或者你不应该追求你的目标。我是想说，没有人可以绕过去。没有人能逃脱。而对于那些终于得到财富和名声的人来说，想要面对这些创伤几乎是不可能的事，因为他们的自我膨胀得连一个邮政编码都容纳不下了。 > > 所以，在你准备迎接财富时，如果你看到这条内容，你早晚会有财富，请先准备好自己的内心。去面对那些将你推向“黑暗角落”的力量。与过去、那些曾经伤害过你的人和解，更重要的是，和自己和解。但这种和解是有代价的：它会消耗掉你火箭的一部分燃料。这是笔交易。但这是更好的路。 > > 我们最终都得和大蛇共舞，但希望我们至少能认清它是什么。 > > 而你可能会拥有名声。 > > 只是别变成那个： > > “奴隶于你”。 🧠 **深度解读** 成功的最大风险不是失败，而是“Elvis综合征”——当你获得财富和地位后，周围的人会停止给你诚实的反馈，因为他们认为你是天才而他们不是，最终你被困在一个美丽的天鹅绒监狱里，与现实完全脱节。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104866)** --- ### 💡 商业洞见 #5 **伟大的公司必然看起来与众不同** 📝 **推文原文** > 任何对从众心理的吸引都是创业公司的死刑：普通的创业公司通常都会失败，表现得一塌糊涂。 > > 伟大的公司必然看起来与众不同。 🧠 **深度解读** 对一致性的任何吸引都是创业公司的死刑判决：普通创业公司都会死亡并表现糟糕。伟大的公司必然看起来很奇怪。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104863)** --- ### 💡 商业洞见 #6 **AI时代创业：从零构建到智能重构** 📝 **推文原文** > 这已经成为一种常态。 > > 现在几乎没有“从零开始”（greenfield/from-scratch）的项目能让我感到惊艳了。 > 只要你学会操作，这些几乎是免费实现的。 > > 所有的核心价值（alpha）都在于让AI基于现有代码库或系统构建高性能软件。我一直想验证Claude Opus 4.5是否能够做到这件事：克隆一个功能全面的价值十亿美元的SaaS产品，并将其成本降低至少100倍。 > > 第一个被我想到的产品是TypeForm，因为它非常流行，价格昂贵，但理论上却非常简单。 > > 最终的成果是OpenForm：一个打磨精良的、功能齐全的、开源的TypeForm克隆版，成本降低了约100倍，设置和部署仅需要约15分钟。而用于构建这个产品的AI代理运行时间仅约35分钟。 > > 以下是具体细节、技术方法以及代码： 🧠 **深度解读** AI时代的软件创业价值已经从“从零构建”转向“智能重构”：真正的阿尔法不在绿地项目，而在于用AI以100倍更低的成本重建现有昂贵的SAAS产品。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104861)** --- ### 💡 商业洞见 #7 **伟大的公司必然看起来很奇怪** 📝 **推文原文** > 对从众心理的迷恋对于创业公司而言无异于死亡判决：绝大多数创业公司都失败得很惨。 > > 伟大的公司必然显得与众不同。 🧠 **深度解读** 对从众的吸引力是创业公司的死刑判决：平均的创业公司都会死掉并表现糟糕。伟大的公司必然看起来很奇怪。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104857)** --- ### 💡 商业洞见 #8 **反常识思维是商业的“万有引力”** 📝 **推文原文** > 有趣的是，许多创业人士好像觉得提尔（Thiel）的那个问题——“有什么基本事实是几乎没人同意你的？”——已经过时了。 > > 但与主流相悖的真理是投资和商业决策的核心逻辑。 > > 认为唱反调的观点过时，就像认为重力过时一样荒谬。 🧠 **深度解读** 反常识思维不是过时的概念，而是商业和投资决策的基本物理规律，就像重力一样不可忽视。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104855)** --- ## 🌐 行业与趋势 ### 💡 行业洞见 #1 **帝国衰亡始于腐败成为常态** 📝 **推文原文** > 真正的 'Chamath：这种规模的欺诈如果不加以遏制，将终结美利坚帝国 > > “这是美国社会的一个关键时刻。” > > “如果什么都不发生，而我们将这种窃取行为视为可以接受，这将是美利坚帝国的终结开始。” > > “这简直是一种对国家的极大不敬与冷漠。” > > “我会等待并观察，看看铲除这种现象到底有多重要，这是首要的。” > > “其次，从更具策略性的政治算计角度看，这对共和党来说是一个巨大的契机，如果他们能够把握住。” > > “每个州都有浪费、欺诈和滥用现象吗？当然有。我并不认为这是民主党的问题本质，但这种现象在民主党占主导的州显得尤为严重。如果共和党不加以利用，那我认为将是一次巨大的政治误判。” > > “因此，这是一个策略性的机会。如果你想在中期选举中获得机会，如果你真心希望重新校准国家方向，你就必须抓住这一点，并好好利用它。” > > “此外，如果像 Friedberg 所说，这件事最终不了了之，很遗憾，这也将是美利坚帝国衰亡的开端。”' 🧠 **深度解读** 大规模欺诈的破坏性不在于金钱损失，而在于它破坏了系统的可读性。当人们预期项目会被滥用时，执法变得有选择性，信任崩溃，治理从基于规则转向任意裁量。帝国不是在腐败发生时失败，而是在腐败成为默认预期时失败。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104847)** --- ### 💡 行业洞见 #2 **2026年AI将从炒作转向务实** 📝 **推文原文** > 2026年，人工智能（AI）将从炒作转向务实。https://t.co/A87K9vEhzK 🧠 **深度解读** 2026年标志着“AI包装器”时代的终结。企业实用主义要求真正有效的单位经济模型。最有价值的AI模型将是那些解决无聊的后台办公延迟问题的模型。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104873)** --- ### 💡 行业洞见 #3 **社交媒体成危机事件实时情报源** 📝 **推文原文** > 转发 @emilykschrader 他们就在我写这条推文的同时，真的在向抗议者开枪。 > > 行动起来！ 🧠 **深度解读** 社交媒体成为地缘政治冲突中不可或缺的实时信息渠道，为外部世界提供了未经审查的现场视角。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104845)** --- ### 💡 行业洞见 #4 **经济不平等的恐惧源于权力转换** 📝 **推文原文** > 那些对经济不平等感到担忧的人，他们的理性恐惧在于：富人会将经济实力转化为政治权力——他们可能会操纵选举，支付贿赂以换取赦免，或者收购新闻媒体来宣传自己的观点。 🧠 **深度解读** 人们对经济不平等的理性恐惧，本质上是担心富人将经济权力转换为政治权力——通过影响选举、行贿获得特赦或收购媒体来推广自己的观点。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104865)** --- ### 💡 行业洞见 #5 **衡量标准与部署成功是两回事** 📝 **推文原文** > 2025年，每一款Grok模型（Grok model）都登上了排行榜的顶端，无可争议的战绩证明了一切。 > > 2025年是xAI（x人工智能）势不可挡的一年，在前沿模型（frontier model）研发上以惊人的速度连续推出先进产品。 > > 回顾2025年的高光时刻： > 🔹 **Grok 3** 在发布时即登顶Text Arena排行榜第一。 > 🔹 **Grok 4** 成为2025年的标志性模型，凭借无与伦比的性能荣登全球最强模型宝座，并在ARC-AGI 2（高级推理评测，Advanced Reasoning Challenge）中以双位数表现差距领先，排名第一。 > 🔹 **Grok Code** 成为2025年使用最广泛的编程模型，同时稳居OpenRouter排行榜第一。 > 🔹 **Grok 4 Fast** 以超大的200万字符上下文窗口（2M context window）将搜索与信息检索的标准抬高到新高度。 > 🔹 **Grok 4.1** 优化了速度与推理能力，发布时即夺得Text Arena排行榜第一。 > 🔹 **Grok 4.1 Fast** 成为终极智能代理，在τ²-Bench Telecom（τ²电信工具评测）中夺取第一，其工具使用能力展现无与伦比的「智能代理性」（agentic tool use），同时具备亚100毫秒延迟（sub-100ms latency）与200万字符上下文窗口。 > > 展望2026： > 🔹 **Grok 4.20**，预计将继续引领排行榜。 > 🔹 **Grok 5**，迈向通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）的又一重大飞跃。 > > xAI不仅仅是在竞争，它正在确立行业标准。 🧠 **深度解读** 基准测试衡量智能水平，但部署成功依赖的是生产环境下的可靠性和规模化能力。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104803)** --- ### 💡 行业洞见 #6 **互联网声望与文化印记的周期** 📝 **推文原文** > 哇哦，今天的《泰晤士报》(The Times)填字游戏可真厉害。我们居然和迈克尔·凯恩(Michael Caine)以及水负鼠(yapok，一种生活在水中的负鼠)一样“神”。https://t.co/02cS97OXLN 🧠 **深度解读** 互联网声名持续一个周期，纵横字谜线索持续几十年。这是不同层级的影响力。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104864)** --- ### 💡 行业洞见 #7 **将工作去神圣化以对抗牺牲文化** 📝 **推文原文** > 学术界的工作可以分为三项：研究、教学和服务。“学术不是某种天职——它就是一份工作。别再美化过度劳累了。按时打卡上班，专注做好你的工作，然后打卡下班。你的价值不应通过无偿的加班来衡量。” https://t.co/ikIYNfsp9L 🧠 **深度解读** 将工作去神圣化，从“使命召唤”重新定义为“专业职责”，通过明确的工作边界来对抗行业内的牺牲文化。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104859)** --- ### 💡 行业洞见 #8 **以AI对抗AI：从评估输出到验证推理** 📝 **推文原文** > 人工智能（AI）应该能够大幅提升教育质量，但前提是教育方式需要随之调整。这就是一个很好的适应案例，太精彩了。 > > 一位教授注意到，学生交回来的一些课后作业好得有些离谱，感觉更像是麦肯锡（McKinsey）式的专业报告而非学生作品。 > > 于是他开始随机通过冷调用（cold calling）的方式向学生提问，询问他们为何在作业中做出某些选择。结果发现，学生甚至连最基本的选择都无法解释！显而易见，他们的作业内容完全是从大型语言模型（LLM, Large Language Model）那里复制粘贴来的。 > > 于是，这位教授决定以AI对抗AI——他推出了一个全新的形式：由语音代理（voice agent）主持的口试，并由一组LLM评审委员会评分。 > > > 9天评审36位学生 > > 每场测试平均约25分钟 > > 总成本$15（约合每位学生$0.42） > > 提供完整的文字记录、审计痕迹以及高度可行的反馈 > > 这一模式之所以有效，是因为你可以将内容复制粘贴进ChatGPT获取结果，但在面对接连提问时，你无法伪造自己对项目的实时、连贯的推理能力。 > > 有趣的是，这个由LLM组成的评审委员会通过讨论后达成了一致意见，还意外揭露了教学中的一个薄弱环节（班级整体在A/B测试这一块存在明显短板）。 > > 学生利用AI事实上淘汰了家庭作业的形式。而用AI“以毒攻毒”，重新引入口试的策略非常聪明。不过一点也不令人意外的是，只有13%的学生更喜欢这种基于AI的口试形式😂。 > > 口试曾经是教育中衡量学术能力的黄金标准，但后来由于书面考试更便于大规模推广而被取代。如今在AI技术的加持下，口试再次具备了可扩展性。未来教育究竟会因此发生怎样的转变，确实值得期待！ 🧠 **深度解读** 当AI破坏了传统评估方式时，最有效的反制策略是利用AI重构评估机制——从评估静态输出转向验证实时推理能力，这样既解决了作弊问题，又重新启用了更优质但原本不可规模化的评估方式（如口试）。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104856)** --- ### 💡 行业洞见 #9 **真正的法治或需AI监督才能实现** 📝 **推文原文** > 我们生活在一个受制于人类能力去调查潜在法律违规的瓶颈世界中。 > > 因此，总会存在取舍。人们可以想象一个更加遥远的未来，届时会有全景监视系统（panopticon）和大语言模型（LLM，Large Language Model，大型语言模型）作为检察官追查所有违规行为。 > > 到那时，我们会实现法治（rule of law），不是吗？“每次有人建议我或朋友咨询律师的时候，这个建议的核心并不是‘他们可以解读法律文本’，而是‘他们可以告诉你实际会被起诉的是哪些情况’。因为，我们并没有生活在法治之下，而是生活在官僚和法官的随意支配之下。” 🧠 **深度解读** 我们以为生活在法治社会，实际上生活在人治社会，因为执法能力的瓶颈导致选择性执法。真正的法治可能需要AI全面监督和执行才能实现。 🔗 **[查看原文](https://news.miracleplus.com/share_link/104853)** ---