这几天进步好多，反思好多，忏悔好多，继续进步，继续提高 赶紧干活，创造价值去了

这就像商业 idea，你不放到市场上验证一下，都不知道什么效果 没想到和这些人一旦较起真来，原来水平这么低，super water

虽然说ai降低了创业的门槛，但是因为之前这么多年的发展，很多比较显性容易走的路都走完了，为了乐趣的概率更大 而概率更大的创业方向，是即使有足够的程序员资源，也解决不了的问题，才是好方向

在自己主职工作（创业和AI）没有前，只写一些发一些随想，写一些随笔，释放心理上好奇疑惑的压力，而不会严肃的写文章，更不会系统性的写《人生》这本书，等我再年长一些的吧

鲁迅做的其实就是 骂醒愚民，审判贼众

本质上来说 世界上的很多事 就是由于人们想显摆，却不愿动脑 人们想成功，却不愿意独处 于是乎，就有了愚民贼众 如此角度看很多事，就清晰了很多 自私贪婪，懒惰作弊的人越多 文明程度就越低，就越落后

在 Sapiens 一书里，作者把人类成立的组织和信仰上帝混为一谈，有种说科学也是一种迷信的感觉，或是哲学里讨论 2 存不存在 觉得作者对于认知，对于求知。对于解题，一知半解，生拉硬套

新年夜 年少急新欢，近终惧判官 金笼走鸟困，血羽蛮出关

中产阶级的金色手铐 义和团员的新式宗教 当贼光荣的集体夙愿 自恋自私的公德匮乏

Neural Networks 以后会不会像 battery, cell 一样，当人们想到这个词的时候，对原有的意思已经不再那么敏感

Every living person can say, the existence of the whole is the side effect of its own existence.

AI 应用就两种： Finetune 就是persistently change model Prompt 就是 temporarily change model，而 RAG 是 Prompt 的衍生，Agent其实是rag / prompt 的结合

A baseline prompt is a foundational instruction or template provided to a language model (LLM) that serves as the starting point for generating consistent and accurate responses. It acts as a guideline to define the behavior, tone, format, and style of the LLM's outputs.

豫章故郡，洪都新府。 星分翼轸，地接衡庐。 襟三江而带五湖，控蛮荆而引瓯越。 物华天宝，龙光射牛斗之墟； 人杰地灵，徐孺下陈蕃之榻。 雄州雾列，俊采星驰。 台隍枕夷夏之交，宾主尽东南之美。 都督阎公之雅望，棨戟遥临； 宇文新州之懿范，襜帷暂驻。 十旬休假，胜友如云； 千里逢迎，高朋满座。 腾蛟起凤，孟学士之词宗； 紫电青霜，王将军之武库。 家君作宰，路出名区； 童子何知，躬逢胜饯 王勃 真是天才

e/acc 常谈春江花月夜，总叹俯仰如烟灭 豪杰不在白发生，天高星远水流空 盗贼愚众不新鲜，进退共识终身业

Supa

定制化 ai 就是未来几年最大的创业方向

AI简直就是一个无限内容生产器 太帅了 始终有耐心 无限的，各种奇怪的问题都给你解决

技术的拉力 比如说，如果一个行业有明显的需求，可能会对其他行业有明显的拉力，这样可以促进某个领域的研究，所以，也就是多样化带来的好处

AI startup限制 1. 如何finetune models，成本有多高 2. reasoning 有多难，怎么实现，计算成本多高

Fight Like a Warrior 听闻盛景也登峰，缓钝笨拙若老翁 怎因险阻容退意，却为谜难更欲争 不畏前途多漫路，但求今日未轻松 少怀远志勤未止，岂敢庸平度余生

This drawing is really well done

Pipeline: Text Generation Sentiment Analysis Named Entity Recognition Text Summarization Text Translation Question Answering Zero-shot Classification

欲望上，不要虚荣自大，不要追求幻像，goal 求知上，不要侥幸偷懒，而要谨慎求证，know 行动上，不要逃避痛苦，不要空想抱怨，win 解题上，不要贪心完美，不要随性胡搞，solve 步步关键步步错

表达欲 和 确认偏误 这种都是典型的情绪化抒发和吸收 求知欲 和 对真相的渴望 更高层次的认知

很多人为了进入有保障的组织，拼尽全力 进入之后的渎职怠工，高高在上，也算是一种追求 FIRE 老子当年省吃俭用，就是为了此刻能清闲品茶，但至少 FIRE 们还创造了价值，这些人就是表演了自己的稀缺

莫念当年伤与勇 只提今日快完工

世间尽是愚凡客 能有几多不妄人

莫为虚名迷醉眼 不图暴富总清闲

其实我现在是很想搞agi研究的，super，但问题出在，知道自己智力水平有限，而解决这个问题的难度过大，基本属于飞蛾扑火，还是让那些大神们加油吧 若是我在edtech的理想实现了，身上的枷锁释放了，我会尽全力增一把火的，就算是在ai应用上为这股浪潮增砖添瓦，也算满足啦

我自己本身对钱权色物都没什么太大的兴致，求知欲的满足远远大于物欲，对他人情感上的回应远远大于利益上的交换 说白了，就是情怀比较多 但这并不是多数人的需求，拥有财富不一定解决所有问题，缺乏资金确实让人充满痛苦，合理的为社会创造价值是值得提倡的，而教育中总拿那些很多人一生难以企及的认知高度去要求，有时候就感觉像是逼着所有人做上数学竞赛题，不是提供基础教育的本意目的

小时候，为什么学东西费劲，因为绕来绕去的奇奇怪怪的名词太多 但就是不跟你用大白话解释，以其昏昏使人昭昭

GPT-4o achieved an Elo rating3 of 808, which is in the 11th percentile of human competitors. This model far exceeded both GPT-4o and o1—it achieved an Elo rating of 1807, performing better than 93% of competitors.

”Through reinforcement learning, o1 learns to hone its chain of thought and refine the strategies it uses. It learns to recognize and correct its mistakes. It learns to break down tricky steps into simpler ones. It learns to try a different approach when the current one isn’t working. “

之所以大模型的输出会让 Musk 难受，是因为大模型中权重更高的高质量的训练数据来自于书籍文章博文论文，甚至可以说是这些高质量的有逻辑的文字，才使得大模型更容易变得“智慧”。而那些前后矛盾，不知所云的文字，简直就是幻觉垃圾场，污染数据。 那因此大模型所表现的就更接近于高认知、受过良好教育、摄取更多信息的群体所集体涌现出的观点。与 GPT 聊天，就会有种 与君一席话，胜读十年书。如果 GPT 的数据都是来自 微博小红书，都能把人逼疯

知识图谱，各个题目对技能依赖关系

They try to learn sth new that feels right They don't want to learn sth right

Simplistic views and confirmation bias and social conformity disaster

这些社交平台 最开始或许是认知水平的 ±1sd 内 但慢慢的 -1sd 的就上来了 成熟之后，就很难和-3sd 的人交流

在安全和自由面前 大家锁在安全里 在困难和畏惧面前 大家会选择蜷缩

Lock itself for certainty. Hide itself because of fear.

什么时候开始想写《人生指南》的呢？ 2018年4月份肯定就开始写了 1. 为什么要工作？因为要公平的交换 2. 什么是自由？就是不给钱，你也很想去做的事 当然当时没想到的是，其实赚钱就是一种游戏 也很有乐趣，这些都是在游戏化的过程中深度体会的

今天极度疲惫，参加了一年半没参加的cf 思路感觉特别缓慢，而且今后我这个只能当做娱乐来弄 不在乎什么时候达到蓝色了，就慢慢来，即使每次必须十二点前就睡觉答完

这不就是让 wolfram alpha 变得越来越没有用吗？ 也就是说这种通用的智能解决方案，会让wolfram这种古法人工手搓的算法产品，逐渐失去竞争优势 时代发展太快了！大家都要面临着技能优势的消逝

估计短期内都不会再steam或者ns上买游戏了 今天是最后一波

你问我最大的缺点是什么，那就是太想解难题，太想完美 商业行为就不是这样的，是需要妥协，需要见缝插针的

不能游戏化，不能娱乐化的不是我的菜 只想着如何能降低学习门槛，提高学习乐趣 让学习的目标转化成娱乐的项目，就是第一步的成功 这就像是这波 ai 浪潮，我们先要从数字识别开始，从图像识别开始，一上来就让我弄出llm，那不现实

这周应该会走下坡路了吧

这波测试的时候，我会用 nextjs fastapi typescript重新写一遍 Rails 实在太过时了