@ 江东猫草： 有时候觉得对生活缺一些期待，好像一切正在过去，而非正在到来。即使嘴里喊着很大的口号，体感也很少有舒服愉快的，每次被更年轻的朋友问到 “该怎么办” 的问题，都感觉到无能为力，甚至很惭愧。
不知道该怎么办。被绩效社会赛狗赛到今天，狗又能说什么呢。 ​​​

@ 信号与噪声： 慢牛长牛需要 2 个条件：
❶ 上市公司真能赚钱
❷ 上市公司真能分钱
现在，哪个符合？ ​​​

@ 专业戳轮胎熊律师： 我小时候，喜欢胡思乱想，对外星人有个 2 个假设。
为什么外星人还没来找地球人呢？
1、宇宙大爆炸在持续，宇宙间星系散开的速度过快。
外星人的科技，无法到达地球。
2、外星人内斗，科技遇到瓶颈。
现在看来，第二个可能性，更高…… ​​​

@ 植物人史军:

杭州老饭店一天吃掉西湖醋鱼 1000 条

西湖醋鱼，曾经是我梦想中的名菜，因为我是从一本故事书上读到的。
捕来的草鱼在水缸中养两天，宰杀去鳞，入沸水锅汆烫熟，然后烧糖醋汁加藕粉勾芡，浇在鱼上就好了。
后来在杭州吃到的，基本上也是这么做的，完全感受不到其中的鲜美。
如果把汆水变成油炸，那应该就好接受多了。

@ 贼叉: 母弱出商贾，父强做侍郎，族望留原籍，家贫走他乡。
真的，古人的智慧你不得不服。很多人觉得自己 985211 毕业，在一线城市打拼，为什么回到家乡却干不过当年那些甚至连高中都考不上的同学？
不妨看看这四句话，答案就都在了。 ​​​

@dingo49： 世界上只有一种英雄主义，
就是了解股市的真相后，
依然义无反顾的投入全部身家。

@ 皇城根下刀笔吏: 有朋友让我聊聊是否幸福的话题，说能否发起一个投票。其实，是否幸福是一个非常主观的概念，不同的人对此有不同理解。不过，有一点可以肯定，中年人只有活着和奔波，没有所谓幸福或者不幸福，甚至连当废物的权利都没有。 ​​​

条件（一）

包养一个对象，前三个月给你一万块，试用期满三个月给三万，一年后给你买车，两年后给你买房。有意者点我头像私信。（需先付 50 块押金，跟星期四无关）。

条件（二）

《黑客帝国》里你可能没有注意到的程序员笑话：

Neo 在和先知说话前必须先接受小饼干（cookie）。

本质

抖音短视频不外乎三种类型：

乐、色、乐色。

套路

我有个点子：

1.利用算法优先给女司机匹配女乘客。

2.女司机可以通过充会员避开女乘客。

3.女乘客可以开通 svip 强行匹配开了会员的女司机。

4.联合网贷平台，给首次申请的女客户赠送三天 svip 体验卷。

反差

小时候的我：等我 25 岁了要买套属于自己的房子，还要买一辆好车。

25 岁的我：洗发水没了加点水还能用用。

数字

冷知识：2025 年几乎是我们生活的唯一的一个平方数年份。

44²=1936

45²=2025

46²=2116

现实

热知识：没有任何一项社会权利是靠表现好换来的。

反思

所谓的朝九晚五其实是朝八晚六：

因为你无法瞬间移动到上班地点。

技能

本人最擅长的社交技能：

全神贯注地听着对方说话，同时大脑放空，然后假装重复问对方他说的一句话，防止他发现。

国与国之间、种族与种族之间，冲突才是主流

@ 雷斯林 Raist： 最近万斯发表演讲，表示：
“美国家庭不应该在乎能买得起几个玩具，而应该在乎以后如果发生战争，当你们的孩子走上战场时，美国有没有能力生产足够的武器保护自己。”

这样说比较拗口，换成我们这流行的话，叫作：“你买的每一件中国货，最后都会变成射向我们的子弹。”

是不是挺熟悉的。

其实这些天看美国政府的表演，会发现他们讲的话做的事都挺熟悉的。

其实就一个原因，美国不再是遥遥领先的状态，当有了危机感以后，他们开始讨论一些很现实的东西。而这些很现实的东西，早就已经被我们讨论烂了。

所以我们会觉得熟悉。

讽刺的是，这些话曾经是被群嘲的。现在当美国也开始这么说，很多人才终于意识到政治书上那句经典论断：

国家与国家之间，只有利益。

随着特朗普上台，国际形式越来越严峻，对抗越来越激烈。

曾经那些理想主义的、空想主义的、形而上的、虚无缥缈的、没事找事的、美好的、脆弱的东西都渐渐消失了。

取而代之的是对抗的、现实的、实用的、坚韧的、着眼当下的东西。

遍观人类历史，你会发现国与国之间、种族与种族之间，冲突才是主流。

过去三十多年那种全球合作，仿佛天下大同一样的氛围是特例中的特例，甚至那种氛围，也只是粉饰出来的。

只不过现在有人把那块幕布揭开了而已。

有了 ai 以后需要什么样的程序员？

@axb 的自我修养： 最近在做 ai 辅助开发方面的工作，经常会遇到一个避不开的问题：有了 ai 以后需要什么样的程序员？

我大概总结了三条。

首先，模型在超长上下文状态下精度会显著下降，因此需要使用模型的人具备任务拆解的能力。

这里说的任务拆解，不是单纯的按照时间顺序把任务拆解成具体步骤（这也是大多数人执行任务的方法），而是把任务拆分成互不影响的子任务。

“互不影响” 这个概念非常重要，在没有 AI 的时代，我们常说的 “高内聚、低耦合”、前些年风靡一时的 “微服务” 等等，本质上都是在表达这个概念。只有把任务拆解成 “互不影响” 的子任务之后，才能真正的降低任务的复杂度，从而实现团队化、工程化的开发。没有解决耦合问题，那么任务的复杂度本质上并不会降低，也不会有拆解任务的收益。

到了 AI 时代，传统软件工程的任务复杂度限制演变成了 AI 的上下文限制，复杂度的问题并没有消失，只是换了个形式。

但是绝大部分程序员，并不具备这个能力：在没有 AI 的时代，他们写的代码就充斥着耦合、支离破碎和各种丑陋的东西，这些东西会严重拖垮软件的可维护性。AI 可以提升解决问题的效率，但复杂性带来的问题还是一样复杂。

其次，模型存在幻觉，因此程序员需要知道 “什么是正确的”。

在推广 AI 辅助开发的过程中，我发现很多人第一反应是打开 “全自动” 模式，然后跟着 AI 的幻觉在代码库里漫无目的的游荡。

这有点像是《性能之巅》里提到过的 “随机变动法” 的升级版，至少在 AI 的幻觉问题仍然没有被解决的当下，幻觉始终会出现，并随着推理过程逐渐传播。这有点像是在爬一条没有路的大山，如果你不能给大模型很好的方向上的引导，大模型就会不停的被眼前的景色迷惑，并且不断的指出一条不存在的道路。

这种 “方向感” 可能来自于知识、经验或者纯粹的直觉，而可悲的是，大部分程序员，也并不具备这种能力：他们职业生涯的绝大部分时间只是在 “代码” 这座山里乱转，有了 AI 以后，只是让瞎转的速度变快了而已。

第三，模型没有目标，需要程序员提供有价值的问题。

最近看了一些访谈，大多数人在提到当前的软件开发行业里，更希望招有主动性，能够具备洞察能力的人。

这其实本质上跟 AI 无关，在任何行业里想要做的好，都需要具备这种特质。但是前些年软件行业坐火箭式的发展让人员需求背离了规律：很多人并没有任何职业上的闪光点，只是误打误撞坐在了风口上面，然后就被带上了天；还有一些人只是在电梯里猛做俯卧撑，就获得了成功。

行业下行时，之前大量的冗余人力不可避免的会被淘汰掉，AI 只是加速了这个进程而已。