Forwarded from Pavel Durov
The "capitalism <-> socialism" opposition seems outdated. I prefer to think in terms of "centralization vs decentralization". Humans have evolved to perform best in small groups of less than 150 people. That's why wherever there's centralization and excessive hierarchy, there's inefficiency and underutilized human potential. Capitalist monopolies and socialist dictatorships are equally bad.
In a natural environment, every small community is able to produce an outstanding leader and an independent thinker. In today's world of trillion-dollar monopolies and bloated governments, the potential of hundreds of millions of people is suppressed by the limitations imposed by our artificial societal structures.
That is the reason why tens of thousands of people working at big corporations such as Facebook have failed to keep up with what our small team at Telegram has been implementing. That’s also the reason why countries like Russia fail to generate and retain global brands in their jurisdictions. Genuine creativity is rare in organizations and societies built on excessive hierarchies and lack of personal autonomy.
In a natural environment, every small community is able to produce an outstanding leader and an independent thinker. In today's world of trillion-dollar monopolies and bloated governments, the potential of hundreds of millions of people is suppressed by the limitations imposed by our artificial societal structures.
That is the reason why tens of thousands of people working at big corporations such as Facebook have failed to keep up with what our small team at Telegram has been implementing. That’s also the reason why countries like Russia fail to generate and retain global brands in their jurisdictions. Genuine creativity is rare in organizations and societies built on excessive hierarchies and lack of personal autonomy.
Forwarded from Λ-Reading ♡
资讯摘要✂️：
「 williamwoo7: 一位缅甸小姑娘拍摄健身操视频时，无意间拍下了历史性的镜头，背后一队军方车辆正驶向国会准备接管政权。也是见证历史的独特方式了 via谷大白话 https://t.co/hyCnfEandT 」 http://twitter.com/williamwoo7/status/1356460172219092993
「 williamwoo7: 一位缅甸小姑娘拍摄健身操视频时，无意间拍下了历史性的镜头，背后一队军方车辆正驶向国会准备接管政权。也是见证历史的独特方式了 via谷大白话 https://t.co/hyCnfEandT 」 http://twitter.com/williamwoo7/status/1356460172219092993
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william woo
一位缅甸小姑娘拍摄健身操视频时，无意间拍下了历史性的镜头，背后一队军方车辆正驶向国会准备接管政权。也是见证历史的独特方式了 via谷大白话 https://t.co/hyCnfEandT
Forwarded from ibuki🏖🔭🎮帰宅部 (伊吹 翼⣗ いぶき つばさ)
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“外国一小伙儿教你如何廉价旅游”
《专精一点，还是打通一大片？ 复合型人才大有未来》刚刚过去的 2020，新冠闹得大家都有些心慌，一位在美航做地勤机务工程师、修飞机的年轻朋友，曾动摇过是否辞职回来。
朋友们策群力帮他谋划：劝他不要心浮气躁，如今得到这职位不易，能接触到波音、空客的最先进飞机，使用一流维修手册、检测电脑，还能向经验丰富的美方老工程师、老技师学习其经验与技术，这么好的工作与学习机会，若自己放弃太可惜。
更何况，新冠期间工作并不好找，不要因情绪影响而一脚踏空。与其惊慌失措，不如静下心来好好练技术、学编程、学 3D 建模。
需要说明下：现代航空科技，已不再是单纯的机械工程，半数以上工作量与 IT 科技有关。机务工程师使用专业检测电脑，运行检测程序，然后参照维修工程手册的建议，对飞机零部件进行拆卸、修理、更换作业。
所以，单纯的机械工程师、电气工程师，或 IT 工程师，其专业领域都不足以单独完成以上科技含量较高的工作，需要在几个相关而不同的技术领域跨界合作。对维修手册、检测电脑的使用，达到公司考核底线，能保住当下饭碗，但并不等于熟练精通，需要学习钻研的方面还很多。
而搞机械、电气的工程师，如果能掌握 3D 建模能力，练就脑中有三维立体机械、电路图，看到零部件，脑海里就产生其运行时的三维动画，毫无疑问是更加有效的进阶技能。
大家都认为，疾疫期间，他若钻研机械、电子、IT、软件，无论是在安全方面，还是在职场稳定、未来事业发展等方面，都会更加有利。
年轻的地勤机务工程师，听进了大家建议，开始钻研与自己专业相关的、跨界、进阶技术。三个季度过去，年底加薪了，2021 还可能升职，很高兴，打算在专业机械工程 3D 造型方面，再加把力考级。
这位朋友，在不利环境下的阶段性成功，使我想起几年前遇到的事：自动化生产线设备维修，工程师修到一半进行不下去，因涉及太多电子科技，只好临场向电气部门求助。
电气部门派来的电气工程师，与机械工程师协作，设备终于恢复运转，但却无法正常运作。因在拆解维修后，其控制程序被初始化，电气与机械工程师，只好再临场向 IT 部门求助。
IT 部门派来软件工程师，一群各专业的工程师，一面与设备生产厂的技术部门沟通，一面与生产部门、资料部门协调…… 费了九牛二虎之力，才使生产线恢复正常。
这种工作场景，在传统工业部门乃常态，几代工程师、技师就是这样培养出来的，大家早已司空见惯。而且，传统大学的工科教育，在专业设置上，就是条块分割、专业间隔，从教育思路和人才培养上是 “窄而长” 型。
理科，需要 “窄而长” 型专才，有些科学家可能终生研究某一问题的某一方向的某几个数据。但是，绝大多数工科人才，需要很宽泛的应用技能。
年轻地勤机务工程师，则反其道而为之，在自身工作所需的机械工程以外，兼修了 IT 编程、三维动画等相关课程。这种主动学习能力，体现出其自我规划、自我管理的潜质，强于其他 “窄而长” 型同业工程师。用人单位肯定更喜欢这类能力强、自觉性强、可自我发展、劳动生产率更高的 “复合型人才”。
未来几十年，会有两大因素，推动 “复合型人才” 需求。
首先，资本的追求：资本追求利润率，而人力成本，是利润率的一个重要考核方面。Elon Musk 作为新资本形态代表：集资本家 + 知本家 + 智本家于一体，其本身就是多学科兼修的 “复合型人才”，不但胜任自己企业的董事长、总经理、CFO，还曾担任航天工程、太阳能、电动汽车等不同专业领域的 CTO、总工程师。
他对手下科技人才的要求亦如此，所以，SpaceX 仅 6000 员工，却承担了美国 2019 年航天发射任务的 68.3%。而其国内国外竞争对手，完成其余发射任务，需要 10 万 - 45 万员工。
其次，AI 时代：人工智能的发展，在未来 20-30 年内，除高端原创性工作、人性化需求、成本极低的低端岗位之外，将取代大批中端技术性岗位。
而 AI，本身就是集多学科、多产业于一体的 “跨界科技、跨界产品”，其设计、生产、运营、管理、维修、服务所需的专业人员，也必须是一专多能、跨界兼修的 “复合型人才”。
很难想象，在 AI 产业化运营时代，要花很多时间、巨大成本，调动诸多部门大批不同专业细分的工程师，以条块分割、专业区隔的传统方式，围成一圈修理一个出故障的机器人。
在数据存储、执行效率方面，AI 肯定比人力更有效率。在 AI 时代，工科的人脑，需要进行综合性判断与决策，以控制 AI。其基础是跨学科、跨专业、跨界式知识结构与思维方式，仅有本专业的技能再也不够，那很容易被 AI 淘汰。
产业化运营的 AI 系统，需要像 SpaceX 的那种人力资源，少量 “复合型人才” 以高度整合跨界的知识结构和工作方式，融入 AI 体系，去判断、决策、解决问题。
譬如那年轻的地勤机务工程师，以后可能一人面对上百吨的精密飞机，操控 AI 维修之，且能发现并解决 AI 发生的错误、故障、问题。这代表着更高的劳动生产率，所以航空公司给其加薪升职，以留住能面对未来的 “复合型人才”。
现代大学、教育体制，在未来型人才的教育与培养方案上，不但要与时俱进，更要有前瞻性，鼓励复合型、跨界、兼修的教育成果。
（作者美逸君系历史、军事学者）
朋友们策群力帮他谋划：劝他不要心浮气躁，如今得到这职位不易，能接触到波音、空客的最先进飞机，使用一流维修手册、检测电脑，还能向经验丰富的美方老工程师、老技师学习其经验与技术，这么好的工作与学习机会，若自己放弃太可惜。
更何况，新冠期间工作并不好找，不要因情绪影响而一脚踏空。与其惊慌失措，不如静下心来好好练技术、学编程、学 3D 建模。
需要说明下：现代航空科技，已不再是单纯的机械工程，半数以上工作量与 IT 科技有关。机务工程师使用专业检测电脑，运行检测程序，然后参照维修工程手册的建议，对飞机零部件进行拆卸、修理、更换作业。
所以，单纯的机械工程师、电气工程师，或 IT 工程师，其专业领域都不足以单独完成以上科技含量较高的工作，需要在几个相关而不同的技术领域跨界合作。对维修手册、检测电脑的使用，达到公司考核底线，能保住当下饭碗，但并不等于熟练精通，需要学习钻研的方面还很多。
而搞机械、电气的工程师，如果能掌握 3D 建模能力，练就脑中有三维立体机械、电路图，看到零部件，脑海里就产生其运行时的三维动画，毫无疑问是更加有效的进阶技能。
大家都认为，疾疫期间，他若钻研机械、电子、IT、软件，无论是在安全方面，还是在职场稳定、未来事业发展等方面，都会更加有利。
年轻的地勤机务工程师，听进了大家建议，开始钻研与自己专业相关的、跨界、进阶技术。三个季度过去，年底加薪了，2021 还可能升职，很高兴，打算在专业机械工程 3D 造型方面，再加把力考级。
这位朋友，在不利环境下的阶段性成功，使我想起几年前遇到的事：自动化生产线设备维修，工程师修到一半进行不下去，因涉及太多电子科技，只好临场向电气部门求助。
电气部门派来的电气工程师，与机械工程师协作，设备终于恢复运转，但却无法正常运作。因在拆解维修后，其控制程序被初始化，电气与机械工程师，只好再临场向 IT 部门求助。
IT 部门派来软件工程师，一群各专业的工程师，一面与设备生产厂的技术部门沟通，一面与生产部门、资料部门协调…… 费了九牛二虎之力，才使生产线恢复正常。
这种工作场景，在传统工业部门乃常态，几代工程师、技师就是这样培养出来的，大家早已司空见惯。而且，传统大学的工科教育，在专业设置上，就是条块分割、专业间隔，从教育思路和人才培养上是 “窄而长” 型。
理科，需要 “窄而长” 型专才，有些科学家可能终生研究某一问题的某一方向的某几个数据。但是，绝大多数工科人才，需要很宽泛的应用技能。
年轻地勤机务工程师，则反其道而为之，在自身工作所需的机械工程以外，兼修了 IT 编程、三维动画等相关课程。这种主动学习能力，体现出其自我规划、自我管理的潜质，强于其他 “窄而长” 型同业工程师。用人单位肯定更喜欢这类能力强、自觉性强、可自我发展、劳动生产率更高的 “复合型人才”。
未来几十年，会有两大因素，推动 “复合型人才” 需求。
首先，资本的追求：资本追求利润率，而人力成本，是利润率的一个重要考核方面。Elon Musk 作为新资本形态代表：集资本家 + 知本家 + 智本家于一体，其本身就是多学科兼修的 “复合型人才”，不但胜任自己企业的董事长、总经理、CFO，还曾担任航天工程、太阳能、电动汽车等不同专业领域的 CTO、总工程师。
他对手下科技人才的要求亦如此，所以，SpaceX 仅 6000 员工，却承担了美国 2019 年航天发射任务的 68.3%。而其国内国外竞争对手，完成其余发射任务，需要 10 万 - 45 万员工。
其次，AI 时代：人工智能的发展，在未来 20-30 年内，除高端原创性工作、人性化需求、成本极低的低端岗位之外，将取代大批中端技术性岗位。
而 AI，本身就是集多学科、多产业于一体的 “跨界科技、跨界产品”，其设计、生产、运营、管理、维修、服务所需的专业人员，也必须是一专多能、跨界兼修的 “复合型人才”。
很难想象，在 AI 产业化运营时代，要花很多时间、巨大成本，调动诸多部门大批不同专业细分的工程师，以条块分割、专业区隔的传统方式，围成一圈修理一个出故障的机器人。
在数据存储、执行效率方面，AI 肯定比人力更有效率。在 AI 时代，工科的人脑，需要进行综合性判断与决策，以控制 AI。其基础是跨学科、跨专业、跨界式知识结构与思维方式，仅有本专业的技能再也不够，那很容易被 AI 淘汰。
产业化运营的 AI 系统，需要像 SpaceX 的那种人力资源，少量 “复合型人才” 以高度整合跨界的知识结构和工作方式，融入 AI 体系，去判断、决策、解决问题。
譬如那年轻的地勤机务工程师，以后可能一人面对上百吨的精密飞机，操控 AI 维修之，且能发现并解决 AI 发生的错误、故障、问题。这代表着更高的劳动生产率，所以航空公司给其加薪升职，以留住能面对未来的 “复合型人才”。
现代大学、教育体制，在未来型人才的教育与培养方案上，不但要与时俱进，更要有前瞻性，鼓励复合型、跨界、兼修的教育成果。
（作者美逸君系历史、军事学者）
「我们今天生活在这个世界，被一些人用最恶毒的语言咒骂，但是当我们死去，躺在棺材里的时候，他们却总是把百合花塞进我们的手中。我活着的时候，你们为什么不给我鲜花。」by 杜鲁门・卡波特《冷血》
#如何看待人人字幕组被查封#
我大概是字幕组所有工种全部轮过一遍的人
片源：要么自己花钱从国外买正版，通常邮购到国内都得几百大洋，要么在国外种子站上找片源，大多数是免费的，但得等，做《美第奇家族》家族的时候就遇到国外片源断更的情况，那时候我每天刷新片源站好多次，不夸张的说，每天睁眼第一件事就是挂代理看更新了没，比上班打卡还积极，时间久了特别焦虑。
听译：整个《凡尔赛》第二季全部听译完成，每一集七八百个句子（算短的了BTW）至少需要3-4个听力过硬的人一起完成，特别费耳朵的一件事，听不清楚的时候需要把耳机声音调很大，为了一两个含糊不清的词汇反复听几十次，这时候你就特别恨台词功底不行的演员，真是咬牙切齿的恨。
时间轴：我个人最厌恶的工作没有之一，时间轴的技术含量不算太高，断句而已嘛，但它是一种高强度的重复劳动，不停反复重复同一个动作，直到你手臂麻木头晕眼花，然后你会发现才搞了不到三分之一， 《神奇动物在哪里》那个长达一个半小时的纪录片时间轴差点没把我整抑郁了，我发誓宁可写一万字的文章都不愿意再干这个了，当然，后来我又被迫干了几次。。
翻译：翻译对我个人来说反而是最轻松的了，特别是有外文字幕的翻译，我单纯做翻译工作的时候少，印象里在纪录片之家字幕组做过，做翻译有个好处，就是懒惰一点，可以把各种高难度需要查找资料或者吃不准的地方留给校对哈哈，当然了，后来我做校对的时候就很头疼这种翻译了，所以大家千万不要学我。
校对：大部分时间我都在做校对，校对是个特别让人焦虑的工作，因为责任重大，校完以后字幕就出去了，虽然有初校和精校版本，但除非组员特别多的字幕组或者特别受欢迎的剧，否则没可能再搞什么精校的，我做校对至少要整个视频重复看两遍，第一遍是看文字内容，第二遍是看特效格式，有时候全部压制完成发出之前我还会再重复看一遍，至今我自己做的片子发出后熟肉我都没看过，为什么，我早就看吐了真的。
特效：我们组特效是 @唐菖蒲少女 她默默一个人承担了后期工作，她每部片后期都是重新做，不会套用模板，特别是那种纪录片后期真的挺折磨人，光出场人物介绍的硬字幕组就满天飘，不要说各种注释，我的后期也是她教的，我真是特别感激她。
压制：压制也是看起来很easy的工种，软件设置好开动就行，但费电脑，压得时候占用大量CPU，做视频的肯定知道最后渲染导出那一刻，根本不敢干其他的，生怕电脑down了一切都白费，我们组压制 @腐腐DE晸 贡献了自己一台电脑专门用于压片子，基本上那台电脑压了几年差不多该退休了。。
字幕组负责人：说好听点负责人，说难听点就是搬砖干杂物的，哪里需要哪里搬，哪个工种缺人自己顶上吧，大量的沟通协调工作就不说了。
另外，各种糟心事，硬盘不够，发布被夹，字幕被偷，天天跟各种平台和窃贼斗智斗勇，网友催更比转赞评积极等等，最后还要被扣上传播盗版的帽子。。。总之，各种滋味大家自己想吧。 source
我大概是字幕组所有工种全部轮过一遍的人
片源：要么自己花钱从国外买正版，通常邮购到国内都得几百大洋，要么在国外种子站上找片源，大多数是免费的，但得等，做《美第奇家族》家族的时候就遇到国外片源断更的情况，那时候我每天刷新片源站好多次，不夸张的说，每天睁眼第一件事就是挂代理看更新了没，比上班打卡还积极，时间久了特别焦虑。
听译：整个《凡尔赛》第二季全部听译完成，每一集七八百个句子（算短的了BTW）至少需要3-4个听力过硬的人一起完成，特别费耳朵的一件事，听不清楚的时候需要把耳机声音调很大，为了一两个含糊不清的词汇反复听几十次，这时候你就特别恨台词功底不行的演员，真是咬牙切齿的恨。
时间轴：我个人最厌恶的工作没有之一，时间轴的技术含量不算太高，断句而已嘛，但它是一种高强度的重复劳动，不停反复重复同一个动作，直到你手臂麻木头晕眼花，然后你会发现才搞了不到三分之一， 《神奇动物在哪里》那个长达一个半小时的纪录片时间轴差点没把我整抑郁了，我发誓宁可写一万字的文章都不愿意再干这个了，当然，后来我又被迫干了几次。。
翻译：翻译对我个人来说反而是最轻松的了，特别是有外文字幕的翻译，我单纯做翻译工作的时候少，印象里在纪录片之家字幕组做过，做翻译有个好处，就是懒惰一点，可以把各种高难度需要查找资料或者吃不准的地方留给校对哈哈，当然了，后来我做校对的时候就很头疼这种翻译了，所以大家千万不要学我。
校对：大部分时间我都在做校对，校对是个特别让人焦虑的工作，因为责任重大，校完以后字幕就出去了，虽然有初校和精校版本，但除非组员特别多的字幕组或者特别受欢迎的剧，否则没可能再搞什么精校的，我做校对至少要整个视频重复看两遍，第一遍是看文字内容，第二遍是看特效格式，有时候全部压制完成发出之前我还会再重复看一遍，至今我自己做的片子发出后熟肉我都没看过，为什么，我早就看吐了真的。
特效：我们组特效是 @唐菖蒲少女 她默默一个人承担了后期工作，她每部片后期都是重新做，不会套用模板，特别是那种纪录片后期真的挺折磨人，光出场人物介绍的硬字幕组就满天飘，不要说各种注释，我的后期也是她教的，我真是特别感激她。
压制：压制也是看起来很easy的工种，软件设置好开动就行，但费电脑，压得时候占用大量CPU，做视频的肯定知道最后渲染导出那一刻，根本不敢干其他的，生怕电脑down了一切都白费，我们组压制 @腐腐DE晸 贡献了自己一台电脑专门用于压片子，基本上那台电脑压了几年差不多该退休了。。
字幕组负责人：说好听点负责人，说难听点就是搬砖干杂物的，哪里需要哪里搬，哪个工种缺人自己顶上吧，大量的沟通协调工作就不说了。
另外，各种糟心事，硬盘不够，发布被夹，字幕被偷，天天跟各种平台和窃贼斗智斗勇，网友催更比转赞评积极等等，最后还要被扣上传播盗版的帽子。。。总之，各种滋味大家自己想吧。 source