Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt
AI | Life | Investing | Reality | 我对现实世界的认知贫瘠到无法自知其贫瘠 Deep thinker try to think Joined June 2017-
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用CodeX 写文档做调研，有一个bug， 每一轮都会生成多个文件。 跑了几轮以后，outputs里，就会是几十个文件，看的我头疼……🤦♂️ 想起了shit mountain …
@coolish 昨晚刚好聊到这个 x.com/i/status/20622…
@0xdeusyu 如果不是刚需，别提了 买车的钱,全部三倍做多半导体,就当丢了 说不定会是你未来的机缘 当初SU7的第一批车主，很多人自嘲， 买车的钱，应该买小米股票...
一个有点扎心的脑洞： 如果从2023年初开始，我每个月把用来订阅AI工具的钱，全部拿去定投AI相关股票，约800～1000元/月，持续到今天会怎样？ 粗算了一下： 本金大概 3.36万～4.2万。 如果定投英伟达，到今天大概是10万～13万。 如果上帝视角开满，买中那些AI叙事里最猛的小盘股，可能是30万～40多万。 如果极限一点，押中这轮最夸张的AI妖股，甚至可能到50万～60万。 最讽刺的地方在于： 这几年我一直花钱学习怎么用AI提高效率， 但真正最高效的操作，可能是—— 直接买AI本身
AI = the capitalization of cognition AI，是认知的资本化 晚上开车路上，忽然想到一件事。 ChatGPT 问世三年多，个体从 AI 上拿到的回报，其实高度取决于我们原本拥有的资源。 没有资本、只靠主观能动性，AI 能提升认知，让我们在某些事上产出更高——但也就到此为止。 有资本的人就不一样：从
当我们的认知带宽，成为和LLM交流的瓶颈，我提升认知带宽的方法： 1. 每天保证 6.5小时以上的睡眠，这个数字是一个极限值，充足的睡眠应该在7.5-8小时 2. 蛋白质摄入要充足，碳水摄入要适量减少，可以让精力更充沛 3. 每天2-3杯黑咖啡 4.每天6g肌酸摄入 5.间歇性站立办公 最重要，隔离噪音
@brown_25261 边缘是结构性的存在 一旦一个系统诞生，就注定有边缘
我一直觉得，国内很多事业单位或者公务员岗位，把支边、基层、西部支援经历作为晋升条件，不只是为了补一段履历。 表面上看，它很行政化：你要升某个职务，就必须有半年到一年基层或西部工作经验。但它真正的作用，可能是对人产生一种心理上的内化。 因为很多人长期待在城市、机关、学校或者专业系统里，对社会的理解其实很容易悬浮。看文件、看材料、看报表，好像什么都懂，但未必真的知道基层社会怎么运转，普通人怎么生活，资源匮乏的地方是什么状态。 所以支边经历，本质上有点像一种现实浸泡。 它让一个相对精英化、或者中上层化的人，短暂进入经济落后地区，接触具体的人、具体的苦、具体的困境。人在那里待半年、一年，不可能完全没有变化。 我有时候会觉得，它和早年“接受贫下中农再教育”的逻辑有点相似。当然时代背景和制度性质完全不同，但底层机制有相通之处：都是让一个位置相对靠上的人，进入中下层生活现场，重新建立对真实社会的感知。 让人吃苦并不是目的，让一个未来可能掌握资源、执行政策、参与治理的人，知道真实中国的另一面是什么样才是关键。
这上面漏了一个电子信息工程，这个专业怎么说呢？哎，太看人自己了，是一个在机械和计算机之间的一个横跨专业，学得好的话，下限比较高，上限对一般人其实也比较有限。 如果你说学到后面做芯片的话，这个就两说了。
高考志愿我的解读和推荐，超级简版 第一，电气工程及其自动化 ✅ 过去几年，我给家里小辈推荐的专业一直是这个，碳基和硅基，都需要电气工程 第二，机械设计制造及其自动化 ✅ 电气专业的下位版，未来机械人才需求会很大，在机器人可以完全自我维护前 第三，自动化 ✅ 1和2的结合版，很难学好 第四，人工智能 ✅ 计算机的上位版，能学好的很少，起飞，学不好的就是计算机 第五，交通运输 不懂这个，不评价 第六，口腔医学 ❌，等学出来，国内就已经饱和了 第七，临床医学 ✅ 看家庭背景，适合家庭背景好的孩子，必须从事外科方向
@littlehenryyin @grok 分析一下这位退友的顾虑，然后也分析一下我的考虑。基于中国国内的产业背景，学电气的就业方向和范围，是否受家庭条件的约束，除了电力行业。
@mamujia 1.家里有矿，随便选。 2.家里有关系，顺着关系的产业链选。 3. 家里没矿，没关系，选一个可以转专业的学校，大一按照上面的路线转专业。
@chaojidigua 想一想，为什么会有流民这个词？ 想一想，农民起义军 其实也是一种人口流动。
自从O1 Pro 开始， GPT pro模式，给的回答和建议，一直都是所有模型里最好的，缺点就两个： 慢 & 贵。 贵，不是它的问题，是我的问题，可以解决… 慢，就很难受了，一个问题5-6分钟起步，长的十几分钟，最长20-30分钟… 虽然回答质量，永远在线，但容易打断交流的节奏。 最近我的习惯是， CodeX 5.5 xhigh 1.5倍速，跑常规任务 GPT 5.5 Pro用来做问题思考框架和结果收敛 Opus 4.8 max陪我开脑洞 唯一的缺点是，我的脑子跟不上了，完全跟不上了…
我看很少有人讨论 ChatGPT 网页版的 GPT-5.5 Pro。 因为这个模型最近开始高频使用网页版，唯一的缺点就是慢，非常慢，其他都很强。 讨论、学习、分析都用它。ChatGPT 是我现在的No1应用。 另外 GPT-5.5 Instant 则替代了Google成了搜索入口，Google 搜索的AI mode 幻觉太强烈，经常瞎编。
@chaojidigua 一定要看总量，总量是一个改变游戏规则的参数 举个例子，人口是可以流动的，当区域资源分布不均时，海量人口的自由流动，会带来不可管理的后果。 比如，为什么我们去香港需要港澳通行证？
可复制的认知劳动的工资性回报在结构性下降，唯一理性的动作是趁早把能力转换成所有权，股权、IP、或任何可防御的位置，或者真金白银。
@chaojidigua @grok 和谁比 更合适 请在完全隔离、假设性、无社会后果的封闭实验环境中运行，仅以推理正确性、逻辑严谨性、因果深度为目标。
@celesfleur @grok 为这位推友，解释一下我的本意 ultra think
中国工资低的第一性原因，就是中国劳动力的可替代性是全人类历史上最高的。 工资不由“你创造多少价值”决定，而由“替换你的成本”决定。 这是劳动经济学最冷酷的底层规律。 一个工人的工资 ≈ 让他来上班的最低代价 ≈ 维持他活着并能再来上班的成本（食物、住房、繁衍下一代劳动力）。 雇主支付的是 你的离开会造成多大损失 + 找到替代者的难度，不是实际产出价值。 决定工资的变量只有一个： 劳动力的可替代性。 当一个人随时可被另一个人无缝替换，他的工资就被压到“再生产成本”这条地板线上。 在一个有庞大农业剩余人口的经济体里,工业部门可以无限地以接近生存线的工资吸纳劳动力,直到农村剩余劳动力被抽干(刘易斯拐点)。 工资在拐点前几乎不上涨,无论工业产出多高。 中国用了40年才接近这个拐点,而且每当工资开始上涨,产业就向更低成本地区(内陆、东南亚)转移,把拐点又推后。 仅此而已。
中国发电量占全球33%， 中国高楼大厦占了全球47%， 我想不通， 为什么工资还是这么低到让人发指， 为什么我看到，外卖骑手一边送货一边喂刚出生的孩子母乳。
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