Notes

忙碌、空档与真正热爱之事

有时候我越来越觉得，忙碌本身是一件很重要的事。 因为只要一停下来，哪怕只是稍微回顾一下过去，很多伤感的体验就会立刻被勾起来。前两天我整个人非常疲倦，就想休息一下，结果一闲下来，就忍不住开始想过去的事情，然后越想越觉得遗憾很多。 一个人状态比较糟的时候，尤其是心理状态或者现实处境都不太好的时候，如果又对眼前真正该做的事情产生了很强的抵触，那接下来就很容易出问题。你会强行让自己闲下来，可一旦闲下来，又会掉进一种很困扰的状态里，开始不断回顾过去，越想越深，甚至会滑到那种接近深渊式的话题里去。这种思考并不会带来什么真正的解决，更多只是把人拖进很强的内耗里。

我最近经常刷到一个之前挺喜欢看的博主对张雪峰进行输出，连着很多天揪着不放，好像是在探究某种真理，又像是在蹭热度。我有点看不下去。 这让我反思，搞锐评不是一种很好的做人方式，因为会把人变得刻薄、不依不饶。 锐评别人本身无所谓，只要有理有据，逻辑上说得通，也不是不能接受。但是这种做法反过来会对自己的思维方式进行某种强化学习，变得一根筋、爱抬杠，这样的结果甚至不见得能够训练所谓的批判性思维，因为本身就是把自己在往二极管的维度上硬拉。

AI 的能力与许多专业技能是解耦的。有一定的专业素养，能帮助人更好地利用 AI，而不是说有了 AI，这些能力就变得次要。 这里需要区分“快能力”与“慢能力”。 快能力是那些 AI 可以加速培养的——比如写代码、查资料、学习新框架，借助 AI 的反馈循环明显缩短了。我去年开始大规模 vibe coding，早期写的东西几乎都是屎山，后来慢慢有了经验，这个过程中 AI 确实帮了不少忙。模型本身也有差异，之前用 Sonnet 3.5/4 很难不生成一堆垃圾，GPT-5 在这方面靠谱许多。但即便如此，代码质量的基本意识还是得自己建立，不能完全依赖 AI。

张雪峰去世，讨论度很高。他是运动时突发心脏骤停，半个小时后才送到医院，下午3点半去世，41岁。 对死亡，我或许有一点敬畏，但也只是单纯地感慨而已。我对他不会额外生出太多怜悯。他自己以前说过，猝死是他心目中比较理想的一种死法，希望将来能以这样的方式结束生命。这是他2018年发过的微博。从这个角度看，某种意义上，也算死得其所。 他还在直播里说过，希望自己死的那一天能上热搜，希望人们回忆起他的时候，会觉得他标记过一个时代。他很典型，就是那种天然的网红人格，非常清楚自己想在公众那里留下什么形象。现在看，也是一语成谶。

在当前阶段，“自己想要做什么”是一个远比“AI能做什么”更值得思考的问题。 现在从 AI 上获得的兴奋感开始减少了。大模型技术本身似乎已经开始碰到瓶颈，模型能力好久没有显著的提高了，很多产品形态也差不多定型了。到这个阶段，我对 AI 的探索，差不多也要进入“收口”期了。 之后我应该减少对 AI 相关理论与技术本身的追踪，把更多精力转回到数学、物理和工程的细分领域问题的思考上。

这是一条用于测试频道推送效果的 memo note。 这里故意不写 description，目的是确认在 Telegram 卡片和 Discord embed 中，系统会自动截取正文前若干字作为简介，而不会把这些内容误当成标题。 如果你在频道里看到了日期标题、正文摘录和正确链接，就说明当前这套通知链路已经基本打通了。

AI 工具定价的不确定性困局 就像电费——发电设施成本很高，一旦建好之后，发电成本也没那么贵。那么如何定电价呢？你不可能用煤炭成本来计算吧，那水电呢？ 大模型的 token 成本本身就是一个非常难以量化的东西。现在各大 AI 厂商普遍处于亏损推广阶段，没有一个对 token 实际成本进行准确核算的标准，可能这本身就是一个专门的学问。

我现在感觉，用 AI 编程有点像在开车。 你先设定一个目标，然后这个 AI agent 就在你的配合下，把你往那个方向带。中间会不会抛锚，就看这个"车"本身靠不靠谱。 目前我的体验是，GPT-5.4 算是一辆比较稳的车。你主要要做的是握住方向盘，不用太担心它半路掉链子，或者突然把你带沟里。整个过程里，你更多是在掌控方向，而不是在救火。

今天用 Claude 做了一些偏学术的讨论，体验出乎意料地好。 我现在越来越觉得，Claude 更像是一个偏文科取向的模型。让它写代码，有时候会觉得不太跟手；但一旦进入讨论状态，尤其是理论性、概念性比较强的问题，它的表现很突出。昨天夜里和 Opus 聊了一些偏生活化的话题，关于人生、观念变化之类，甚至有些被触动。 今天换了个方向，开始聊一个我专业领域里的工程问题。一开始觉得问题不大，但聊着聊着就发现，各种方法可以不断叠加，思路能铺得很开。科研有时候就是这样——一些看起来不大的问题，可以被层层拆解、反复推演，最后撑出一整套复杂体系，但真正能落地的部分，反而未必多。

阿德巴约单场83分之后，有记者问斯波是否要为此道歉(为了达到成就的刷分行为） 这件事情陷入了热烈讨论。当然，许多人希望篮球场是一个展示体育精神的舞台，但是刷分这种有点虚荣的行为又太社会... 我个人认为，83分挺好的，道啥歉呢？阿德巴约和热火队又没干什么违法的事情。

体育近况速览：NBA、英超、世界杯与自行车赛季

最近其实很久没有认真关注体育比赛了。这两天稍微补了一点信息，主要还是篮球看得多一些。 篮球 篮球方面我平时会在 B 站刷一些讲篮球的博主，在 YouTube 和推特上也关注了一些账号，他们经常会发一些我比较感兴趣的内容。NBA 里我关注最多的还是马刺队，一直也比较留意文班亚马的情况。

文班与拉塞尔：超越数据统计的赢家

文班今天的数据很豪华。不过他前两天数据不那么高，应该也没有人觉着那叫"低迷"。 我之前一直相信，文班一定会在自己职业生涯中积累出非常夸张的技术统计。但现在我更倾向于把他与历史上那位超越数据统计的大魔王进行联想。那个人就是"指环王"——比尔·拉塞尔。 拉塞尔有句名言："唯一重要的统计数据是最后的比分。"

Mac 文档整理与磁盘瘦身记录

刚才把苹果电脑里的文档整理了一轮。 电脑里积累了不少文件，比如以前下载的 PDF、论文、书籍，还有一些自己写的 Markdown 再转成的 PDF。单靠手动整理非常麻烦，所以这次基本交给 AI 来处理。 整理思路

下午帮一位朋友处理了一张理论模型的概念框图。 他发来一张经典的框图截图，希望做成类似风格，但又不想用 Visio 或 PPT 画，问能不能用 Nano Banana。我直接判断不太合适。Nano Banana 生成视觉效果可以，但做结构严谨的关系图时，经常会把逻辑关系搞复杂，线条也容易变形，不太稳。 我建议他试试用 Gemini 直接生成 SVG。坦白说，我一开始也不确定效果怎么样。结果今天自己试了一下，把原图直接贴进去生成，出来的效果相当惊艳。确实有一些细节问题，比如线框尺寸和字体比例不够协调，但整体布局非常可观，结构基本是对的。

昨天晚上开始折腾 Zotero 的仓库。它本身是非常成熟、也非常著名的文献管理软件，插件体系很丰富。但这些插件大多停留在旧时代的思路里。这几年 AI 发展太快了，Zotero 的生态在这方面明显有些滞后，我觉得有必要往更底层挖一挖。 运气不错，我发现它的数据库文件是可以直接访问和解析的，并没有加密。这一下就打开了局面。我可以直接从数据库里提取文献目录、元数据等信息，绕开原本的界面层。基于这个数据库，我做了一个简单的前端，有点像一个轻量版的 Zotero 界面。界面本身并不复杂，但有了它，我就可以直接调用自己定制的功能，比如用 AI 去读取和分析文献文件。整个流程突然变得顺滑了很多。 这个项目我感觉是有延展性的，后面完全可以继续往下走。整体实现基本都是用 Python。额外做了两个核心功能模块：