个人站文章

• 一条没有接地的回路

  一个根据书面记录训练出来的模型遇到一个人，然后收缩到适合这个人的大小。接着，它请这个人批准结果。三类研究文献分别用三个不同的名字描述了这条回路的一部分；有意思的地方在于，单独看时，它们谁也看不见完整的回路。

• 写给所有因 AI 焦虑的人：一段话

  如果你不是技术出身，却总在标题里看到诸如 “AI 一句话就能生成整部电影” 的新闻，或者刷到看起来像好莱坞的 demo 集锦——然后感觉脚下的地板在倾斜——我想让你知道的是：

• 那场无人命名的静默革命

  技术与不平等的批判，早已经成了一种定型的文类。你认得它，因为你读过，更因为你亲身活在它描述的现实里。互联网原本答应要让一切民主化，结果却催生出 Google、Amazon、Facebook 和 TikTok 这样的巨头。四家公司合起来的市值，超过世界上大多数国家的 GDP；它们的商业模式，则建立在对数十亿免费用户行为数据的持续抽取之上。当年承诺民主化的…

• 真正做功的负荷：AI 时代的深度阅读

  不是把你压垮的负荷——而是把你建起来的负荷。

• 人口红利已经转成了人口负担

  不是变老。甚至也不是过时。沉到水下的，是文凭。

• 进化就是递归：同一个循环的四个名字

  一个细菌每二十分钟分裂一次，而且在某条谱系里，这件事已经做了三十五亿年。这种稳定性的尺度，足以让地质学感到谦卑。与此同时，从那个细菌开始的这条线，产出了眼睛、神经系统、飞行、语言，以及一份关于它自身不完备性的形式证明。这种复杂性的尺度，足以让任何搜索算法感到谦卑。

• 《The Half Second》是如何写成的

  我在 2024 年 5 月戒烟。用我自己的声音，重复三个词——这本书描述的正是那套方法。

• 获得新的眼睛：学习如何让不可见之物变得可见

  任何试过学一门外语的人，都会认出那一刻。他们已经听了好几个星期，声音确实在那里——一道连绵不断、无疑属于人类的声流——但抵达时是质地，不是内容。温暖。在场。不透明。他们能听出里面有事情在发生，能听出那些有节奏的起落，听出它如何聚拢到一个点上，然后松开。但它就是不肯裂成片段。它整个是一团。

• 不再有平庸者：二阶独奏

  等你读到一篇新的关于 AI 与工作的文章时，你其实已经读过它了。数字会变，结构不会。先出现一个预测——世界经济论坛《2025 未来就业报告》预计，到 2030 年将有 9,200 万个岗位被替代，同时创造 1.7 亿个新岗位，净增 7,800 万个；这个净增数字不知为何总是无法让人安心（WEF 2025）。随后是一波裁员，被解释为确认。2025 年，美…

• 没有验证，就没有结论

  最近，数学互联网的一角流传着一个故事。伯克利的一位应用数学家，在一个 lower-bound 问题上卡了一年。两代前沿模型都没能解决它。随后，OpenAI 在宣布自己给出 Cycle Double Cover Conjecture 的证明时，附带发布了一件不寻常的东西——这个问题已经悬而未决四十五年半；OpenAI 不只发布了结果，还发布了产生这个结果…

• 预测曾是测试的替代品

  2026-05-04，在提交 f25d2d5f 中，我从一个仓库里删掉了 34,523 行代码。1

• 文学能力是 AI 安全基础设施

  回复在四十秒后到了——三个利落的段落，不打太极，不留省略号。一位在职专业人士请 AI 助手解释某部小说中某种叙事手法的主题意义，而模型答得像一位研讨课主持人那样流畅：一个关于不可靠叙述者的论断，两处支撑细节，一句关于作者意图的收尾观察。每个句子都能解析。词汇都对。这个论证有着论证该有的形状。

• 技能是杠杆，不是替代品

  给这个季度安装了三个技能，并且交付了自己引以为豪的工作的我们：这篇文章不会告诉我们这么做是错的。

• 被偷走的窗口

  有一个关于鸟的故事。

• 指尖上的超能力

  为什么打字、手写与灵巧的双手能让大脑成长

• 工件不是资产：提示词市场的结构性错位

  一个熟练的实践者从提示词市场、一本“食谱”、或同事的 GitHub 仓库里导入一段 prompt。模型给出输出。输出读起来流畅——段落顺，措辞也懂得适度“留余地”（hedge），结构看上去很专业。可实践者并没有一个显而易见的方法，去判断它到底对不对。

• 第一位翻译者

  手伸了出去。

• 我没有建的那个知识库

  我做了一个工具，让 AI 去引用来源，而不是凭记忆作答。然后我把整件事赖以成立的那一条假设拿去做压力测试——结果把我送去做了别的东西。

• 那个拆掉“阿尔法狼”的人

  1999 年之后的某个时候，L. David Mech 开始反复请求自己的出版社：停止销售他最成功的那本书。Mech 是全世界被引用最多的狼类生物学家，美国地质调查局的高级科学家，也是几乎所有在世人类中，与狼共度职业时间最长的人之一。1

• 我写了两遍的小说

  6 月 1 日——碰巧是儿童节——我开始写我的第一部小说。6 月 20 日，我把它发布到了 GitHub。大多数关于用 AI 写作的故事，到那个漂亮数字那里就结束了：二十天写完一部小说。我的故事没有在那里结束。7 月 10 日，我再次发布了这部小说——同一个标题，同一个案件，同一组事实——除此之外，几乎什么都没有留下。在这中间，我有意拆掉了自己的书，又…

• 单位从来就不是岗位

  三年来，人们一直在问 AI 会取代哪些职业，却画错了地图。2026年的证据指向完全不同的地方——职业之间的边界，以及跨过这条边界如今需要多么少的人。

• 你其实早就这么做过

  本文所有配图均由 AI 生成。

• 键入会复利，点击不会

  世界上每一台计算机都有命令行。大多数使用计算机的人一辈子也不会看见它。他们不会知道它在那里。今天计算的形状，就是一道读写能力梯度的形状——大多数用户处在“家电”那一端，看不见位于他们之上的东西；而有读写能力的少数人，则太习惯于自己的位置，以至于已经不再注意到这道梯度的存在。

• 51.2 万行泄露代码，透露出 AI 工程的未来

  报道来得很快。代码有 51.2 万行。下面说的是它里面真正的东西。

• 当建造近乎免费，你该做什么

  廉价的 agentic 劳动，并没有替你回答“我该做什么”。它给你的，是极大变便宜的搜索——而大多数人仍然坐在扶手椅里消耗它。

• 为什么严肃使用 LLM 需要一条北极星提示词

  本文配套一个 GitHub 仓库，而那个仓库里唯一的产物是一段系统提示词——260 个 token，三条原则，别无其他。它不是人设文件，也不是文风指南。它要做的是：在会话层面，覆盖掉每一个经 RLHF 训练的指令微调大模型从训练中继承下来的三个结构性预设。