每天刷美女短视频和守护女主播的男人，大脑都萎缩了。和一条狗的大脑容量一样大了。
中文互联网，99%的内容是穷人、底层和中产生产的。真正有知识有文化、真正创过业的、赚过大钱的人生产的内容不到1%。
在中文互联网上，你看的人越多，说明你越穷。你喜欢的博主越多，说明你越傻逼。本人例外。

互联网从业者专属
@https1024

查理芒格：为什么99％的聪明人死于负债？
这不仅仅是钱的问 大多数人以为负债10万和存款10万，中间只差20万。错了！大错特错！

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总有人和我说想 all in 创业，我多半会劝他“冷静”，你可以先去试试副业。
最近有件事对我触动很大：一位曾经 A9 的大哥，突然找我借钱周转，“几千块就行”。
我从大一开始折腾，到现在看起来有些成绩，其中的狼狈只有自己知道：
1.无尽的压力： 赚不到钱的内耗、学校的压力、同学的鄙夷、家人的担心、合作方的刁难、经常性通宵、以及那些你根本不想去但不得不去的酒局。
2.身份的错位： 20岁的年纪，每天都在和40、50岁的人打交道。你必须逼着自己快速成熟，去利用本该享乐的时间做痛苦的事情。
以及尽管有些成绩，却知道自己一旦算错一步，
明天可能就负债累累。
看到有很多前辈，因为创业导致了负债、离婚、抑郁，甚至彻底消失在朋友圈。
所以，我真心佩服每一个还在坚持的创业者。
但对想入局的朋友，创业不是装逼，你要知道所要面临的压力。
我的建议是：你可以先去做副业，先去试试跑通一个最小的商业闭环，用AI帮人做个图、搞个自媒体账号、做个小小的电商。
否则大部分人的结局就是：“掉进火坑后，还得笑着想办法爬出来。”

自媒体/出海经验/赚美金/运营技巧
@yunying23

没想到年纪轻轻的她，有这么高的境界

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telegram和discord生态是很有趣的两个生态，用户在上面的需求是完全不同的。
telegram：
1、因为提供了几乎没有限制的api能力，所以可以提供无限量的信息push，这对加密货币行业这种高频行为来说是非常刚需的，很多加密有关的警报bot都部署在tg上。
2、外加tg随意注册随意注销，电诈人员横行，造成了很多虚假繁荣的情况，很多加密的public group里面至少20%以上都是电诈人员，channel一开始也是，但是有了隐藏其他用户功能之后就被遏制了，不然那些电诈人员是怎么突然给你点赞的
3、中国大陆用户长期被驯化使用微信这种高度封装的产品、对文档等内容没有阅读能力，非常缺乏耐心，什么都是按照自己需求来，导致他们对discord的channel和各种说明完全不看，严重依赖客服体系，特别喜欢直接问，所以对tg是很容易适应的。
4、对色情内容限制低。
综上：加密meme群、合约带单群、色情群、招嫖频道主要发生在tg上。
discord：
1、discord本身的身份组权限是远远好于tg的，tg几乎没有身份角色能力的划分，就是很粗糙的admin逻辑，但是discord也因为这个能力搞得权限非常复杂，管理员其实非常头疼，对管理员的学习能力要求很高
2、discord的多channel是比tg的topic更灵活的
3、nft社区曾经在discord大行其道，是因为nft这个玩意最早在欧美流行开来，创始人和mod也大多是欧美人，中国用户被迫学习使用该产品，但是表现出很低的适应性。
4、因为discord提供直播等各种功能，本身又是游戏圈火起来的，所以很方便做各种爱好者社区
综上：游戏社区、美股社区多在discord里

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我打开美团是要点外卖
不是来娱乐的
美团多少有点毛病

@inside1024 #内幕消息

人到中年会丧失一种年轻人特有的表达欲。

千思万绪到最后，往往化为了一句「没什么好说的」。

AI喧嚣中的押注
https://mp.weixin.qq.com/s/f1vlT0p4Jseg8VBgfoPqkw
AI喧嚣中的押注
外面的世界好像马上都AGI了，你每天还在瞎忙什么？如今的气氛，是每个人都眼巴巴支起小眼神，惴惴不安地望着外面，屏息等候新的时代大门轰然开启。
所以每一次风吹草动都惹人关注，昨天梁文锋四个小时的内部访谈语录又在圈子里刷屏，52条，条分缕析，仿佛亲耳所闻。AI的投资人要是谁没转一下都不好意思。
但那份访谈，显然有些地方不太可信。不同渠道流传的版本数字对不上，有的段落和梁本人去年公开说过的也打架。一个以低调著称的人，真的忽然变得这么健谈了吗。
让大模型闹的，现在整个碳基生命，都开始畅想超级智能了。而资本市场上的这些人，纷纷对硅基的智能进场下注，对自己的智能表达恐慌。
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筹码自拥，取舍难同。
买算力股的，赌的是智能还远没到头，堆算力还有十年的饭。
追大模型公司IPO的，赌的是模型本身能长出超级应用，通吃行业利润。港股那两家大模型公司，智谱一个月跌去三分之二，Minimax跌穿了发行价，有人一腔憧憬，有人一朝梦碎。
投应用的，赌的是模型会变成水电煤；那些把筹码放在光互联、激光器这些铲子上的，赌的是要想富先修路。
甚至不投也是下注。空仓观望，赌的是这是一场终将破灭的泡沫。
看台之上和赛场之内，都在纠结着同一个问：大模型这个东西，到底是不是真正的智能。
这两天同样刷屏的Kimi新模型预告片，你们想必都看了，Kimi的taste是真好。37秒，没有一句台词，就拍了一个1851年的实验：法拉第把铁屑撒在纸板上，纸板底下放一块磁铁，轻轻一晃，铁屑自己排成了一圈圈的磁力线。
铁屑是看得见的，但磁场是看不见的。看不见的东西，组织了看得见的东西。
Kimi的老板杨植麟，是清华计算机系本科年级第一，他曾组建了滚乐队还担任鼓手、创作词曲，但在学校原创音乐大赛的决赛中败北，不过这回广告牌的调性着实是扳回一局。
不谈参数，不秀跑分，去拍一个170多年前的物理实验。我理解他在说，模型就是一个场。输入是零散的，输出是整齐的，中间发生的一切，你看不见，但它确实在组织着什么。
那么，大模型到底是不是一个场，智能是不是一个场呢？
什么叫场。法拉第之前，人们只认实体，你推我一下我动一下，万事都有个看得见的中介。法拉第说不对，磁铁周围空无一物的空间里，有一种真实存在的东西在起作用。这是人类第一次接受看不见但真实

存在的因果实体。后来麦克斯韦把它写成方程，场成了现代物理的基石。
什么不是场。一个无穷大的库就不是。把人类说过的都存下来，存得足够密，检索插值做得足够好，看起来就什么都会。
如果是库，那智商这个词对它就不适用，堆算力的收益递减是宿命，现在的高估值迟早要还。如果是场，那智能就不是碳基的专利，而是一种或许可以在不同基质上重复的物理现象，就像磁性可以在铁、钴、镍上都出现一样，眼下的瓶颈都只是工程问，时间站在AI 的信仰者一边。
两种答案，背后是两套完全不一样的估值逻辑。信哪一个，注就下在哪一边。
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paper 渐丰，论据日隆。
最近又有几块新的研究成果落下来，值得认真看。
第一块，是Anthropic七月初发的一篇论文（Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models，2026年7月）。他们做了一个叫雅可比透镜的工具，能读出模型脑子里正在想但还没说出口的东西。
结果发现，模型内部有一个类似人脑全局工作空间的结构。读代码读到一半，内部已经亮起了错误这个概念，但嘴上还没说。遇到伪造的提示注入，内部已经识破了，输出若无其事。伸手进去把蜘蛛这个概念抠掉换成蚂蚁，答案就从八条腿变成了六条腿。
神奇的是，这个结构不是人设计的，是训练里自己长出来的。
认知科学里有个经典理论叫全局工作空间，说人脑百分之九十五以上的神经活动是无意识的后台处理，只有极少数信息能被报告、被调用、被灵活加工。你能意识到自己正在想什么，靠的就是这个小舞台。
现在模型内部自发长出的这个结构，只占激活总量的不到百分之十，同一时刻容纳的概念不超过二十五个，和人脑工作记忆的容量惊人地相似。换句说，模型脑子里百分之九十五以上的活动，是它自己永远说不出来的。跟它聊的天全都只是那百分之十的水面部分。
第二块，是马里兰大学一个3.5B参数的小模型（Scaling up Test-Time Compute with Latent Reasoning，arXiv: 2502.05171）。它思考的方式不是生成更多文字，而是在内部把一个循环块迭代几十次，一个字不说，性能最高能等效五百亿参数的模型。看paper上的意思是，简单的问它想得少，难的问它自动想得多。（其实真听不懂）
这也和人脑对得上。人说出口之前，大量的思考是神经元复杂的反复放电，自己都意识不到，更别说言传。语言从来不是思考的容器，只是思考的出口。
第三块来自竞赛场。就在上周，第67届国际数学奥林匹克在上海落幕，小红书一个还没正式发布的轻量模型受邀参赛，六全对，满分。这个星球上能做到的人类选手，一只手数得过来。去年大模型刚摸到金牌线，今年直接满分。
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害怕错过，不怕过错
智能的感觉越来越神奇了，不过别着急下注，天平另一端的东西同样真实。
一是概念的模糊。智能、意识、世界模型这些词，目前没有统一的定义。定义模糊，就给了厂商重新定义的空间，把微小的技术进步包装成革命性的突破，只要把词的含义悄悄换一下就行。
你看世界模型这个词，现在已经被贴上了各种定语，因果的、4D的、原生的、力感知的等等。
二是评测的局限。现在的评测集很容易被刷分，模型可能只是会应试，而不是真掌握了能力。IMO能拿满分，但我闺女的同一道高考物理换个问法就做错了，这两件事可以同时为真。营销只管宣传分数，分数是怎么来的门道就多了。
有个词最近很有名，叫声明与证据错配，反正证据也无法证伪我，我就先声明。就像那份梁文锋语录，说到底也是一次错配，声明这是他说的，证据是不知道转了几手的截图。
三是害怕错过的FOMO情绪。谁都怕错过下一个OpenAI。怕错过，就倾向于相信宏大的声明；倾向于相信，就放松了对证据的审查。于是定价领先于验证，情绪领先于财报。
怕错过的情绪很大程度上参与了当前AI的定价。情绪走在信仰前面，这在历史上每一轮大行情里，都是要还账的。
上个月港股有家做蜜饯的公司溜溜梅上市，因为股票简写恰好是LLM，首日暴涨近两倍。我晕，LLM这个词已经这么普及了吗？
你说智能到来了吧，封闭系统之外的应用迟迟不见突破；你说智能是稀缺吧，国产模型API价格一降再降，有厂商直接宣布永久五折，DeepSeek还搞起了峰谷定价，如果是真智能，不该这么快就按吨卖吧。
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资本玩high了
Anthropic最新一轮估值9650亿美元，反超OpenAI的8520亿，成了全球最贵的AI公司。贵有贵的道理：年化收入从去年底的90亿美元，一路飙到今年5月的470亿美元，连续三年十倍增长，企业客户贡献了八成。美国大模型这张桌上最大的筹码，是有真金白银的营业收入垫着的。
同一张桌上还有另一种筹码，就是人。Ilya的SSI，零产品、零收入，估值320亿美元；Mira Murati的新公司，产品刚发布不久，估值500亿美元。
Ilya是这一轮AI革命源头处的人，他是Hinton的学生， OpenAI的联合创始人和前首席科学家，GPT系列的技术总设计师，也是最早押注规模法则的人，2024年离开OpenAI后创办了SSI。至于那位Mira，曾是OpenAI的CTO，宫斗那几天还当过临时CEO。她出来创业，带走了几乎是把ChatGPT调教出师的那套手艺的原班人马。
中国大模型这一桌，版本不太一样，不过戏剧性一点不差。半年前的大模型公司估值现在看起来都成为了古代史，人间一天，模型一年：
半年前智谱估值100亿人民币，后来港股上市，市值一度冲到1.33万亿港元，又在7月解禁后回落到6000亿上下；
MiniMax市值从高点4000多亿港币回撤超过八成，目前市值已不足700亿港元；
月之暗面今年这半年连融四轮，估值涨到最新一轮的约500亿美元，半年涨了近十倍；
DeepSeek在三年零外部融资之后，仅仅六周内连开两轮，新一轮估值710亿美元！
梁文锋说，融资的最大用途不是买卡，是解除团队稳定性这个唯一不能退让的风险。深刻！
曾经的市场，因为缺乏，所以金贵；因为有商业回报，所以有资本投入。现在不是这样了，对硅基的智能开出天价，仅仅因为相信。因为相信，资本市场每天都在创造历史。
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泡沫是新技术的集结号
资本市场有个老脾气：真正的大趋势来临时，它从来不是温吞水，一定是带着泡沫冲进去的。
1999年高通一年涨了27倍，后来泡沫退了，但3G的专利墙和一整代通信工程师留下了。2020年特斯拉一年八倍，信仰破过好几次，但电动车的产业链和供应链被那股资本洪流冲了出来。英伟达两年十倍，催出了今天这些光互联、激光器项目的真实需求。
在大趋势里，估值上涨，不只是在计算什么，更是在召集什么。判断这场喧嚣，更好的问法不是它贵不贵，而是它退去之后，会沉淀下什么。
中国这一轮AI热，大概率会留下三样东西：
全球最活跃的开源模型生态，在十万卡国产算力上训出旗舰模型的能力，和被赚钱效应聚集起来的全球顶级人才。这三样，倒是值得资本市场的一次狂欢，也是全社会在为硅基智能的诞生众筹。
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富贵险中求
只要在AI上车的，估值都在按终局要价，但鱼龙混杂，泥沙俱下，更要加倍小心。
物理世界的模型还是有风险。语言世界容错率高，错了重来就是。编程为什么成了第一个被AI彻底改造的行业，因为代码是个封闭系统，跑得通就是跑得通，跑不通就报错，错了代价几乎为零。
但物理世界没有撤回键。银行客服为什么不能全换成AI，不是模型不够聪明，而是客户的任何一个投诉都是真实的损失。自动驾驶跑了这么多年，不装方向盘的车的进展明显弱于预期了（即使不考虑法律和责任等更复杂的社会因素）。
高质量物理交互的数据，中美都缺；至于模型的长时记忆缺乏问，听说在像人脑海马体和皮层的分工模式学习，但仍未突破。如今AGI的叙事似乎全在指望物理世界的模型，但新的涌现效应能不能突破，虽翘首企盼，但众说纷纭。
AI infra赛道的风险也不小。token优化、推理加速、提示词工程等等，从业者众，以前投资人还挨个看看，现在忽然意识到，下一代模型一发版，你优化半年的东西，人家顺手就内置了。
那筹码该往哪放呢？在智能这个概念和应用还远未定型、而很多估值已经按终局定价的当下：二级市场的筹码肯定要格外小心；一级市场里，举例来说，对碳基智能，投点生物医药，那是碳基生命绕不开的刚需；对硅基智能，投点光电互联，那是比特数据绕不开的通路。等等。
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铁屑排成磁力线的那一刻，看不见的东西第一次露出了痕迹。这一代投资人吧，恰好站在磁铁和铁屑之间，看着一个行业的铁屑在缓缓移动，只是还不知道磁力线的模样。
喧嚣归喧嚣，下注归下注，作为投资人只能时刻保持对技术和市场的冷静观察，别激动、别慌张，别全信、更别走。

@inside1024 #内幕消息

钱💰的意义

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看了一晚上春晚，不如这一分钟让人快乐。和金凯瑞一起跨年，1999年跨年瞬间。

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@taobao1024

听AI歌，看切片剧，谈虚拟恋，拜电子佛
吃预制菜，喝勾兑酒，住隔断房，穿聚酯衣
🙂🙂🙂

刚看到一个博主把美联储印钞的机制说的非常通透。
其实美联储印钞的机制，并没有那么复杂，只要稍微花一个小时仔细阅读下文，并加以联想，就能大概搞懂了。
建议保存和收藏此文，有助于你搞懂“美国究竟是怎样印钞的”。
美联储“印钞”的过程其实很简单，就像在计算机里改数字一样，而不是像我们想的那样真的印出很多钞票。
这个过程需要三个角色：美联储、美国财政部和银行。
让我们用一个有趣的故事来解释这个过程吧
财政部发行国债并通过银行销售
想象一下，美国财政部就像一个卖玩具的商店。
商店决定出售一些特别的玩具（国债），这些玩具只能通过银行（玩具店的代理）来卖。银行像拍卖一样竞价买这些玩具。
美联储“印钞”的方法
美联储就像一个大储钱罐。银行从财政部买了玩具后，美联储会从银行买这些玩具。美联储不会真的给银行钞票，而是直接在计算机里改数字。
比如说，银行原本在美联储的账户里有1000美元。美联储买了200美元的玩具后，会把银行账户里的数字改成1200美元。这样看起来美联储好像多“印”了200美元，但实际上没有印任何钞票。
账面上的变化
美联储：它的账本上多了银行卖给它的玩具（国债），而它欠银行的钱也变多了（存款准备金）。
银行：它的账本上少了卖掉的玩具，但在美联储的存款准备金变多了。
想象一下，银行原本有一堆玩具，现在它把这些玩具换成了更多的钱。虽然银行的钱看起来变多了，但其实只是换了一种更安全、更容易用的东西。
最终效果
通过这个过程，美联储和银行的账本上的数字都变了。美联储多了玩具（资产），欠银行的钱（负债）也变多了。这些账本上的负债就是最基础的钱，可以用来兑换玩具。这样，美联储就像用魔法一样，在账本上“印”出了更多的钱。
美联储不是真的印钞票，而是通过数字的变化来创造更多的钱。
ChatGPT 也可能会犯错。请核查重要信息。

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盲流和农民工和程序员

1953年4月，政务院发布了《关于劝止农民盲目流入城市的指示》“要求今后县、乡政府对于要求进城找工作的农民，除特殊情况外均不得开给介绍证件；对于现已进城的农民，应动员其迅速返乡”。

这就是“盲流”这个词的来源。

农民进城，没被批准，是盲流。

被批准了，是农民工。

而程序员也是农民工，这个估计很多人不知道。

农民工的定义，可能会让你大吃一惊，只要户口还在农村，也就是没有城市户口，一年不务农时间超过六个月的，就算是农民工。

不管你是否上过大学，不管你是否博士毕业，只要户口还在农村，如果回家务农，就是农民，如果在外工作，就是农民工。

根据晚点报道，赛力斯造一辆车，华为拿走14.1万
问界汽车均价30万，华为拿走14万
赛力斯还有26%的毛利率，差不多4万
也就是说，问界一辆车的原材料成本是12万左右（这里加营销费用）
怪不得这么多企业造车，真的是印钞机🤣🤣🤣

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携程被罚的原因和我们普通消费者的吐槽抱怨不太一样。
携程被罚的原因是利用支配地位要求酒店「独家合作」、「全网最低价」，加剧内卷竞争，阻碍行业健康发展，违反了垄断法。而不是因为你的酒店突然被取消、付款时买了金融产品……
转自央视新闻：
经查，2020年以来，携程滥用其在中国境内在线酒店预订平台服务市场的支配地位，以流量分配机制为核心，利用平台规则、技术手段，实施了两种垄断行为：
1. 一是要求“特牌”酒店经营者开展独家合作。
2. 强制“金牌”“无牌”酒店经营者给予“全网最低价”，要求跨平台经营的酒店经营者在携程平台的价格全网最低，并允许其直接调价。
携程上述行为排除、限制了市场竞争，限制了酒店经营者跨平台经营，侵害了酒店经营者自主定价权，损害了消费者利益，加剧了行业“内卷式”竞争，阻碍了行业健康发展，构成《反垄断法》第二十二条第一款第四项、第五项禁止的没有正当理由限定交易和附加不合理交易条件的滥用市场支配地位行为。

@inside1024 #内幕消息

好奇有没有来源引用。
中国每年人工流产差不多在800万~900万区间，中国每年新生儿从1300万跌到790万，从全国平均来看，最差也是1:1的水平。
好奇这个人工流产：新生儿=4.56:1，这么夸张的数据，到底来自于哪个区域？
我强烈怀疑，可能是广东广西福建某个中专大专大学城附近妇幼保健院的数据。

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