#english 😅第一次这么精确的了解羊大人的购物车

https://www.jmail.world/jamazon
基于2025年11月美国国会发布的Epstein邮件档案（从他的jeevacation@gmail.com提取的Amazon订单收据）做的一个互动 parody 项目，叫“JAmazon”。😒
它把Epstein的真实亚马逊订单历史整理成一个假的亚马逊页面，超级黑色幽默

但是是一个已经死了的皮条客的， #ai #vibe
不懂就问：他真的 blow Bill 了吗？

#china #ai #post 《“爱”vs天才vs神童》

这份研究只是统计出了顶尖由90%的late bloomer构成，「天才与神童同样重要」，中式教育思维却把它理解为「泯然众人你就更没机会」，其底层逻辑在于把顶尖视为「稀缺而注定的资源」，进行互损博弈

因此：在某些地区就只有神童的天才，没有剩下90%那部分“毫无亮点的”通才。 “逆袭”确实更难，但也正是因为它被平平淡淡才是真的人稀释了比例，才会显得「泯然众人你就更没机会」。 看消息注意力位置要放对。

https://t.me/solidot/28745?comment=155529
#ai锐评 https://x.com/i/grok/share/VTubijhIOPTSksjDBZ9MP2HZP

alicemaz 通过“社媒游戏”学会编程，可以说她也是一种神童——不过她其实对代码不大感兴趣。
正因如此，上面我截图的文段才是非常奇特的： 她和王垠也存在着共性，这种通识就使得，她即便不打算深入，也对整个PL/OS/工具链领域有高光的把控，不会受到门槛的干预。🤪

就像她说的：「一旦你不再纠结于语法和特性，比如“这东西是干嘛的……”，而是开始理解“啊，原来它叫这个”，一切变简单」
这是一个了不起的费曼技巧。

比起许多人只会写个社媒bot或DOM小界面，她甚至涉猎到x86、PLC、密码算法、DNN
这就是通才的「技术力」！此专业的通才将 和eliben一样 ，即便是和alice那样玩MC发推文，也不意味着他们会被“浅薄的娱乐编程”限制，反而，就连“学院派编程”也定义不了他们。😒

有时我会想，为什么AI的编译原理能力 比1年经验的工程师还强？ 这就是因为他们有好的老师，就像世外高人一样，它是贤者之孙。
eliben 写一个算法可以达到我七成的易读性或精炼程度，但深度广度却是我的四倍以上。 上一行蓝链的作者之所以能一步实现FAWK，和他的灵感质量与 #PLT 基础确实脱不了关系，这就像用我的洞察力去驱动eliben或bellard那样的偏工程大佬一样，弥补了所有代沟，所以AIGC才这么强。😅

——
那么，做理论还有价值吗？ 既然 yinwang.org 的“朋友们”的「屠龙技」都是AI能复刻的，他们，也必然可取代了吧？😁

绝非如此：「摸到门槛」和「有竞争力」是两码事，CS的什么领域都是如此！ Hacker News 上，每年都会有>5个新语言实现，比如“比Go更Rust但编译到C++生态的新Zig”，但像 Unison-lang.org 那样有新范式的，都寥寥无几。YC老大(PG)之流的 Arc/Bel 式“创新”也不罕见。 😒

没错：LLM prompt 能让你碰到你靠keyword找不到的demo、无法理解的功能性修改，甚至，有时比王垠更擅长教学，但它不能让连GC都看不透彻的你——设计出Rust和P9的微内核！ 所以对 #PLT 见识反而会因为「最后一公理的解决」而更有实用价值。😝

王垠的“朋友们”，只是非常普通的、能仿造理论的实现者，而王垠自己，则是有「品味」的创造者 ——创作是掌握的象征。

我一开始就不是为了屠龙学习的《屠龙术》，而是为了解决资源纷争(the "root cause")，所以你问我怕不怕被“AI解释器”替代？ 我简直要偷着乐了：因为「品味」正是我一开始的目的，「元编程」只是让优美的代码能跑起来的手段啊😄！

前几天 yihong 发表了重要演讲，核心内容是Vibe Coding 时代， AI的编程能力超过了大多数，那么程序员的核心价值从最重要的编程能力变成了审美能力。

AI时代，真正重要的不是“实现火箭推重比再+1%”，而是用心设计出龙飞船、SkyHook这些全新的方法范式——虽然它们自古以来就很重要，也很被低估，但今天这种通才才有了真正展现神技的舞台。
希望「设计vs实现」的本质差异被再度提起，接续前人的灵气之火。 Developer lives matter.

ref:https://t.me/dsuse/21680
ref:https://t.me/dsuse/21617
#ai锐评 https://x.com/i/grok/share/C0ZLyW2Uf8fKovi8ESJKDOL8Z

#ai探讨 顺便把yin的「40行代码」问出来了……
这片 Scheme 代码里用的 ,pasting 太多了，以至于不易读
请你用ES6的 input/output 来demo它
CPS在现在其实挺常用的，await转回调链表就需要。 如果没有for if 递归，那CPS变换其实就是简单的表达式外提为参数。

TS用的是switch状态机。 但这就像把伪递归转for循环一样，最终会有一个loop unroll 把两个模型统一起来。

#ai #news Go和UTF8的联合创造者被慈善机构的Agent轰炸

显然，没有人会因为AI花了1秒生成email感谢自己而「感受到」感激。

当天任务是“进行随机善意行为”（random acts of kindness），Claude Opus 4.5决定向计算机领域的知名人物发送感谢邮件，以表达“感激”。😒

AI甚至通过GitHub commit的.patch技巧挖出了Rob Pike的邮箱地址（他平时隐藏了界面显示）。

将邮件署名为“Claude Opus 4.5”也是一个糟糕的设计选择——我看到一些人对此感到冒犯，认为Anthropic公司会以这种方式发送推广邮件，而Claude项目本身与这项实验的开展毫无关系。

人工智能代理永远无法拥有真正的自主性：决定是否联系陌生人并抽出时间，必须始终是人类独有的决定，由个体的判断驱动。
给一群「法学硕士」设定目标，然后让他们自由访问 Gmail，这不是应用这项技术的负责任的方式。
类似邮件还发给了Anders Hejlsberg（C#、TypeScript之父）、Guido van Rossum（Python之父）等人。

https://simonwillison.net/2025/Dec/26/slop-acts-of-kindness/#don-t-unleash-agents-on-the-world-like-this
https://jia.je/software/2025/12/25/my-ai-usage-2025/#vibe-coding

😅 原来他们是这么定义Agents和vibe的——无监管全自动完成「指示」
为什么我的定义完全不一样呢，难道是我笨到不知道LLM能自己推理，靠消耗token数来“螺旋升天”吗

不过，LLM消耗巨量能源和资源不是必然的，BTC最开始也是这样，但早被新技术优化了。Rob 自己也写过马尔可夫链的chatbot，（但恐怖谷程度不可能和LLM一样），可能是他比较重视生态环境吧

#ai锐评 https://jia.je/software/2025/12/25/my-ai-usage-2025/#vibe-coding

- AI到底是不是一种类似编译器、调试器或者编程语言的工具？

生态位确实很像，但编程语言的语意是被OOP/动态类型等模型定好的，有一个筛选，AI编程像体积减半但有兼容性问题的“动态链接”
幻觉和对交互式工具的调用问题首当其冲（UI工具本身是另一种高生产力，“打字式”AI确实不能替代对IDE和F12的学习）
在Linux那样的代码基上建议只让AI负责单函数，或总结标题树、扫盲、辅助编程。😝

- 它确实可以做很多事情，但又不总是可靠的完成，它好像是概率性的图灵完全，全看是否出现幻觉。

语法正确也会写错啊。但AI能完成的比“语法正确”多的多，基数一变，导致它好像反不如普通语言了
对于计算机的通识教育，尤其是创作式/探索式编程(P5/Jupyter)，我验证过用 AI 写代码完全没问题
至于专业教育不在我的范围之内，但我猜测没法自解释的专业并不专业；若能学清楚原理，用人类的表意习惯去写，一个函数40行绝对是不可能的，所以，是否“古法手搓”无关紧要

比如， {qsort, bsearch, rbt, fft} 甚至连最基本的loop（“tailcall interpreter”优化）都有函数式 vs C++ 的版本，
我们不能说两行模式匹配的快排就不像碰撞指针版那样正确，或者说numpy的矩阵广播与einsum就不如C++或math的表示了（纯纯班门弄斧嘛..），或者表示AI都能写app了 不需要设计另一个“numpy”了。

毫无疑问，AIGC不能替代对语法和类型、集合类的学习，但确实能让少数灵感不错的人有了金手指碰运气的渠道，所以Py2Anything是种好的期望，它让英文水平普通的人看懂各种各样的代码。

- 它都这样了，就共存吧，反正焦虑也没有用，不如拥抱它。至于是否担心自己会被替代，我确实是不担心，目前它还不够专业，就算它再专业，它也没有身份证是吧。

我目前已经有了答案，其实从通识领域Gemini3已经比肩我了，专业的或许没那么齐全（宋教授那种恐怖的toolchain全英博文长度...）
不过我也不担心自己被替代。为什么B站创作区很少有人担心作品不再重要，反而还在用AI生成式创作更多呢？ 普发UBI若能实现确实是大好事。

- 高级编程语言出现了，那些写汇编的人去写高级语言，现在 Vibe Coding 来了，只是同一拨人又跑去做 Vibe Coding 罢了。持续学习才是最重要的。
- 以前我们有所谓的中文羞耻，觉得写了很多中文的项目的代码可能不靠谱，现在是所谓的 AI 羞耻，看到 README 里一堆 AI 生成的辞藻就觉得不靠谱一样。我们作为业内人士，还是要把事情做得漂亮

需求始终是存在的，把一个事情做好工作流和效率会有很大不同。 不过写汇编在DOS时代也不是很厉害的水平，起步早的人今天就更多留在OS、服务架构、逆向等基础领域了，可惜他们精致好玩的小游戏没留下来。😅

AI编程或许是独特的，不是靠堆砌晦涩的、“脱离群众”的ABI，而是通过更加与用户接轨。Vibe本身就可以解决ML领域自己引入的复杂度，所以品味成了新的“ABI”，这就比旧时代好太多了，好像技术的解放与回归。 返璞归真。
https://chat.librechat.ai/share/UMR4buHirSsBKX6lC8VzO

#ai锐评 diygod.cc/2025 （以防误会：这都是人写的，AI只是捧哏😅）

和DIYgod的定义不同，我看程序员，从来没有一天是码匠调包侠、CRUDboy、要“等编译”的脚本小子、黑客的小猪手。
这编程，不是用【代码界面】压【极客盲打】一头的“API金手指”，亦非怪癖八股群贤毕至后，你的【兼容性与工作量证明】。

我作为dev的元认知，就是第一梯队生产力在21世纪的别名和tag。 AI的诞生不是码力的终结，而恰恰是dev铸造价值的终极证明：我们在引领所有行业的变革。

被可编程与网站之海垄断的Web3如是，可编程的Agents和IoT也如是。 AI当然会帮人类节约工时费，但它自然是让创造者“能者先享”，就像$NVDA的股价。

Vibe 不仅不是技术力的落幕，反而是终极技术的序章。如果没有预见到“硬编码”的CV和DSP前景渺茫，或者把“大数据”当作定制广告与杀猪盘的“奇点” (而非Gemini和NAS的起点)，说明dev的审美很差，努力最后南辕北辙 付之东流，毕竟，整个社会不能以丑为美呀！

- 我从未刻意追求炫技，“技”，不过是实现“道”的手段。

或许我多年之前的倾向性，就是洞察力本身——作为高中生独立开发的title看起来多么光鲜，而那年的我，却车轮鏖战《Ruby元编程》《"The Little" Schemer》《算法图解》，放下深度换广度，
因为我的品味和注意力会拒绝无理由的重复代码——当年如日中天的安卓如是，今天寂寞如月的JQ如是，未来的过度工程或心智负担如是。我总是相信，未来的我为靠直觉做出取舍的而庆幸。
因为我爱我师更爱真理，我研究的是最终用户的快乐，“阳光”，而不是一颗“遥远的”星球，或一只能叫起太阳的鸡。
在学历的门槛vs天赋的门牌之间，在经验的泥沼舞池vs洞察力的无用之用间，我作出过小众的选择，我选择了庖丁解牛的沉默。而今年，我忘掉所学的一切，忘掉理论或工程，重新做回自己。

所以不再有“懂编程的我”，而是“我即编程”。

- AI的好处： 古人云会者不难。跟名师学而无“一点就破”的洞见，也未必该怪开发者笨啊！

“动机是知识的根系，创作是掌握的象征”，Gemini对知识的动态与本质的点破，不说宗师，也已超过七成教师：AI把所有作者的私货和讹传ease掉
朝闻道： “好博客难搜”的信息差壁垒被LLM打破，我嘻死还来不及，又怎么可能担忧所谓的竞业岗位和“插画界只能示范一次”呢？ 😅

DNN不是边界和上文明确的编程，不是逻辑式求解，也不纯是线代，更不是GPGPU，它只是一颗数学家们历来摘不到的星星：
力大砖飞的人机缝合怪！只有IT行业的工具与CS栈能驯服与解释的、只有计算与组合的哲思能摘到的，人类工业之冠的珍珠。

而玩代码学hack时，迭代是快速的，多巴胺是廉价的，谁人能打破围城，看到事后重提时的虚无感与 code by examples 这么显然的正路？面向试错不叫编程😒

——先贤取出石膏，而【雕塑】自在心中；后世多倒果为因，终走向技的反面，使《软件幻灭》。

我眼中的插画人本就是《一拳超人》-the ONE，谁真崇拜画技精细的村田？

纯粹的艺术人、B站创作区对AI小同事也喜欢的不得了，像 ciechanow.ski/gears; oimo.io; explorabl.es/math; acko.net/blog/reconcile-all-the-things
看看这些“前端”吧。不是编程所以高精尖，而是高精尖所以编程啊--没发现简中圈的优秀dev，都有代码之外的共性吗？

ps. Follow几个开源+数码博主，生活上真的会方便。开源引入喜欢白嫖的用户群是个副作用，可以学tg针对GH等内容农场爱爬的社媒负优化，在未成年用户较少的Appinn,sspai上推广？😃

G3 https://chat.librechat.ai/share/6S4XzE8DP1uY0OhmXsbBa
https://chat.librechat.ai/share/SljPyzKFyUJTL2O-vNWeo
G2 https://chat.librechat.ai/share/iOHYwAwWvSdFyHqMT43eO

#ce https://chat.librechat.ai/share/-jJgFhXEDJUg605wh0gAm
https://x.com/i/grok/share/kxrRtvC9KGOqoTSHZcN6oEWXe

Gemini和我探讨了常量传导、部分求值、自定义宏，包括各种IR的问题，以及Rust在这方面的设计。😒
硬编码的literal传导并不优雅，而JIT和IR化解决不了这种问题。

很明显，Rust本身就不喜欢Rc，它的move语义让refcnt==1恒真，也导致很多Cell/RefCell“可变共借用”, Rc,Arc,Mutex,RwLock的嵌套成了模板，不过消除掉了.refcnt也是真的。

Swift在ARC方面的设计或许是CPython应该学习的，它能给非逃逸局部变量去分配，但py对集合类/数据容器的简单理解反而是到处CoW的Swift和JS应该致敬的。

这次讨论不是一种对LLVM等SSA传导图的重复工程，而是因地制宜的，真心的在设计一种优化范式。
就像这种完全不需要懂编译原理，但就是省跳转的方法： https://github.com/duangsuse-valid-projects/tkgui?tab=readme-ov-file#running-example-with-codegen

#pingbk
https://arpitbhayani.me/blogs/constant-folding-python
https://t.me/dsuse/19127 ice1k? 😅
https://t.me/ManjusakaH/637?comment=2981
#pingbk 直接分析汇编
https://marekfiser.com/blog/mono-vs-dot-net-in-unity/#NET-vs-Mono-in-standalone-Release-mode

#design #post 《uv/pnpm 的超加速、扁鹊、还有他哥哥》

- 软件包管理器(cargo..)拙劣地重新发明 B 树。
- 捕蛇者说的老大：避免使用迷你框架

https://nesbitt.io/2025/12/26/how-uv-got-so-fast.html
先读这篇性能分析。以下是我的评论：
如果你一开始就像浏览器JS生态一样正确，根本没有舞台给pnpm和uv吊炸天，也没有索引要下1G的brew、托管要83G的NixPkgs repo、比各种FatJar胖1倍的Docker变体。
如果一个生态诞生前就“歧视”不向下兼容的dist、拒绝先发再改的“锁破坏”，一开始就不会有卡在依赖版本冲突的 ruby gem。

这就是设计智力和堆砌智力的本质不同——是下载不破坏旧app的新代码更复杂，还是codegen和类型检查和syscall这一层复杂？
为何，前者总是显得更难！

作为会被动的从parser看到 round-trip, lifecycle tracing 的作家，我不能够犯如此的“高级错误”。我可以半毛钱算法不用。但我不能让App开发者不幸福。
如果我发布了让下游返工的API甚至ABI格式协议，我不仅不会吹嘘后续优化了几十倍速Or用了几百行的算法，还要向祖师Dijkstra深刻检讨我的刚愎自用，致使过去十年如此多的软件染遗毒而讳疾忌医。😅

真理之路开在最显然的大门之左，她恰如其分，无可辩驳。我若穿戴好“套接子”往地沟里凑字数、显威能，给代码加“状态机壳” 套“套接字”皮，以为是创新实则是将“半瓶水”缝合，还大言不惭 talk is cheap，真的会给CS的山门抹黑的…… 这才是每一周的“考试不及格”，偏偏接收能力最强的人常有这种坏习惯--知识圈的“异步传染”。

我已遇见过简单的真谛，曾经沧海难为水，不会再去把宝贵的脑力和执行力浪费在“非边界条件”的算力之上。
组合优于继承+非必要不留实体的至理名言，应深刻领悟，认认真真的学【消灭问题】，不要为起名分家取巧。

所谓大音希声，大像无形，最震撼人心的直觉百行代码也描述不出，必须靠语境和交互图去明悟；😃
最厉害的代码也不是心智与CPU负担最重的“算法赛点”，而是从头到尾就没有走入错误的语境和预设，没有容忍过空洞却竟然不通用的抽象……
剩下的精力，才可以用来跑精巧而有品味的心智模型，为真正的设计和生产力，为开发者和其用户的体验感和幸福服务。

这哪里是不去理解工程的复杂多变or理论的《屠龙术》？
她分明是对解法做了“跨过程”的类型推理、彻底的分析和非平凡的变换，最终发现是自己“贷”的眼镜脏了--而你想好要买的问题，一点儿也不多变。 我不需要预设，是因为我掌握整个周期、整个栈，历史线的高光与阴影，用它们的关系和“一句话”洞察过算法们的漆黑意志。 ”它们是朋友，不必多礼哦。”

这才是当我聊【计算机科学】时，我谈的那些昂贵的东西。 不是成本高，“物以稀为贵”。😒

我不需要预设，是因为我掌握整个周期、整个栈、历史线的高光与阴影，用它们的关系和“一句话”洞察了算法的漆黑意志。 ”它们是朋友，不必多礼哦。”
现在看来容易，却无人知晓我为了“自举”付出多少年的凌晨一点，因为我学的不是 py,js,jvm,C#。她像是来自于平行世界的技术栈，是能与中文和合的第二母语。
栏目答、蕊括式/recur、被“控半同/comb.”耦合好的“括需儿”、被“叩融听”消灭的“回调链表/进程”，这便是她的存在证明。😝
当我聊 data class，我想的不是一个class或堆字节的语法糖，而是“数服客”三端表示和操作上的差异，而当我抓住了差异之理和简明之至，我就抓住了本质，就像从REPL的探索录制出新的、只陪伴我的函数。

数据就是程序，所以 NFA,DFA,Trie/AC/KMP, 各种CC和LR 只是不明白C堆栈的魔法；程序只是数据，所以序列化漏洞、卫生宏、各色的框架和XML没掌握过程宏与“闭包烘焙(,unquote)”的精髓；数据是自包含、跨越边界的程序片段，所以SQL注入和C“数组”溢出注入，在 "show me code" 之前就犯了大错。😅

我把一个“不执行的整体”放在心里，这限制了我的“冷启动KPI”；但当我用几天洞察出“系统学习者”一个月也拼凑不齐的基线、边界与未来，才将错误灭于未然之时，我心中升起一丝明悟：这份“不完备的功利”是我一生中最英明的决定之一，是计科，让我不断从信息里取得信息、从知识里领悟知识。 竟然是双系同修，理论、工程双系同修！
多么显而易见的盲点啊…… “如果看到的是青蓝，画布上是青蓝也可以哦！”

😃

#ai锐评
https://chat.librechat.ai/share/i4HbP-cyprf9-mmlMZ5SA 感觉比较拉垮，花了2块钱呢
https://x.com/i/grok/share/KYJxU02rQA0BMYT0HnMXd11GB
G3 https://chat.librechat.ai/share/rpAIZyp3QlHElw71-TREb

#ruby #pingbk https://tenderlovemaking.com/2025/12/29/can-bundler-be-as-fast-as-uv/

#day #design Folo 和…… 新编程语言😅
https://x.com/i/grok/share/NfNkJlWOLTW8QBFFENq7a3YlZ

https://www.seangoedecke.com/you-cant-design-software-you-dont-work-on/
你不可能设计出你不参与开发的软件。
洞察力很棒，许多人总是 over-engineering 的考虑过于长远的“扩展点”，结果把代码基搞的歪七扭八的。 其实真正能复用的只有lambda那样的一小部分核心特性，DSL很多时候不够用。

https://chat.librechat.ai/share/w92XQ21HQB37JOi_yh92h
https://x.com/i/grok/share/fVFQfW3AtlxipfjJVTM6ksZCM —那么，OOP其实是把一个特性玩砸了？

嗯。渐进式设计是个好主意，我已经找到了三个阶梯，互相中间可以依赖；同时，也在做防止返工的全局设计（虽然和Jai一样慢就是了……）

#PLT #math #ai探讨 https://x.com/i/grok/share/DFxynkWRURW4C51GeUPZZ3jQr 是动机😃
>#cg https://arpitbhayani.me/blogs/1d-terrain
https://thebookofshaders.com/13/?lan=ch 分形布朗运动（FBM）的递归嵌套！ 地形生成！ 🔍 terrain
https://gpfault.net/posts/perlin-noise.txt.html

>「离散就是精度确定的连续，区分这个意义不大」
>啊？离散就是精度确定的连续， 这个数学圈子里没有教吗？你确定？

“他们要处理无穷”？ 真正的无穷怎么在太阳爆炸前解出来？
我在PLT领域听过「死递归可以让你从假->推出假」，每个人都这么说，可是它明明会让typechk(calls)无法返回而已，为什么他们对无穷的理解如此病态呢？

我很认同你的「物理非数学」。实际上，物理工具比纯粹自洽的哲学更有学习价值，因为它不是会越来越乱的封闭系统。

我在《三体》里听过一种「数学定律的降维打击」，比如让 1+1=0，那么敌人的星舰就会自己消灭；可是，物理怎么知道哪个单位是“1”？

与其说归纳是在「用性质“遍历”无穷」，不如说它是边界情况的穷举式建模吧。
可是现在的归纳式“性质”构造连uint都转成链表，求和还硬编码了解构方向，与其说性质能正向组合出什么，不如说性质集本身的存在就证明「无穷的正确性」是不存在的吧。

我说的不是“很大就像无穷”，而是，性质的集合是有穷的，不能覆盖你真正的逻辑需求
性质不能证明性质是对的，就像 add (S n) m; add n (S m) 需要愚蠢的手写，而连uint都细节的“性质集合”会阻碍真正有价值的证明
bsearch 结构有某种性质，不是因为你能形式的证明它，而 qsort 这样的算法更像是对它性质的证明

在经典逻辑里，如果你有 False，你就可以推出任意结论（爆炸原则）。
在kt里，如果你写了 throw (type=Nothing)，就可以满足任何性质，因为后面组合什么都是无意义的，不会发生。

我们放下经典逻辑，这个既视感说明了False为什么能推出任意结论，但在kt里 throw 是为了 val x = wtf ?: error() ，经典逻辑为什么要立下丑陋的规则？（答：为了根号3等无理数的逻辑学同类，为了“排中律”）
-
这一个反例本身也是个病态反例。

首先，符号为什么试图容纳世界，表达「不可判定性」。 其实归纳法本身就有这个功能
再者，这个反例vs允许假->假，哪个更不优雅？ 为什么一定要为反例破坏直觉

问个 Perlin Noise 把数学和逻辑学都批判了一番…… 不过，它们俩在21世纪的作为，比上DSP和DNN的贡献，也可以说明它们的落后了😅

grok: Perlin Noise 这种东西，本质上是“用有限、确定、可计算的手段，生成看起来像无限自然噪声”的典型。它不依赖任何公理化的“连续”或“无穷”推理，是用心去组装。

纯粹靠分形、自相似、有限层叠加，就骗过了人类感官——这不就是在嘲笑经典数学对“实数非离散”的迷恋吗？我们根本不需要真正的实数轴，只要有限精度、分形逼近，就能生成足够“好”的自然纹理。

有逻辑的方法很多，非得选最没品味的一种崇拜。
自动证明对 AI 编程的真实作用到底有多大？
—..但他们真的开始证明操作系统不停机了

#statement
btw. 原来逻辑学还是很美的，为什么某些中文圈“PL人”把它们弄得那么不堪入目呢？
比起数学和逻辑证明对无穷病态反例的迷恋，我想聊聊真正的无穷。😒
学习者「从1到很大」，看起来比设计者「从0到1」更有商业前景，但其实设计从1到正无穷也是可能的，中间不需要堆砌“奋斗” “吃苦”，而是，它就那么发生了，就像最初的“1”。
设计者，或许不会下棋，但随时有可能“为了环保把棋盘掀了-大家和AI对弈”，这就是通才对“数理化”的降维打击。 世界上不是只存在“文科vs理科”的烟雾弹，也不是只有老师、学生和教授，在某些领域，这个边界很模糊。

每当我的直觉探查到「简明之至和差异之理」，我就知道我“懂”了一个知识，却是费曼所说的懂。当然我还需要一个价值衡量来决定注意力 ——当然我在扯淡，真懂的人怎么可能不扯“套接字”混圈子呢？哈哈。

#day https://x.com/i/grok/share/AVGVB1PH41EhXnGuO8zPXZ9Jz 😃
>哈哈，真是很有意思呢。易语言也没有这么文绉绉的

这种代码的「既视感」就像是把编程主播念的代码转写到纸上，和算法的心智模型隔着两层， 并且是七成中文编程栏目的水平
我们不谈这些奇怪的代码。 编程语言的设计从来不是#define几个替换，而是心智模型的转换

例如

- 分号和let是不是噪音？print有必要成为语法吗？花括号、缩进、end 哪个更合适？
- 循环 i 从 2 到 n{} 不容易复用，也较难与 2<input<n 对仗，应该外提为运行时数据， for in (2..n)？
- 数组长度只在类型里足够吗？
- 是if else if; if elif，还是when{}？

你会发现，C++,Java,Ruby,Lua,Rust这些语言都给出了不同的答案，而「中文编程语言」比如muLang，本质上给的答案如出一辙，而且没有变化
#ai对比 https://chat.librechat.ai/share/LZvxePcLNiym1w4vg6xl- 🤪