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现在如果要对外做分享, 准备材料的时间分配:

1. 与 AI 讨论我的思考框架: 三小时
2. 撰写 orgmode 文稿: 半小时
3. 调用 /ljg-present 生成HTML: 五分钟
AI 还是 Crypto?Hyperliquid 创始人 Jeff Yan 给出了他的答案😼😼
在传统叙事低迷的当下,Web3 到底还有没有真正的创新?Hyperliquid 创始人 Jeff Yan
在近期采访中抛出了一个极其硬核的观点:如果人类不建立起原生的去中心化金融体系,那将很快被 AI 踢出局。
🌟以下是采访核心观点
🔹 AI 是悬在人类头上的定时炸弹:AI 进化速度远超想象,它将从根本上取代人类智能。一旦 AI 主导了智力,未来的价值转移和流通必然也会由「机器」主导。
🔹 传统金融承载不了 AI 的逻辑:华尔街那套陈旧的账本系统与 AI 的代码逻辑根本不在一个运行维度。AI 无法无缝接入旧金融,它需要的是原生、可编程、无许可的金融网络。
🔹 抢在 AI 全面接管前「筑墙」:我们现在建设去中心化基础设施的真正使命,是构建一个人类拥有语权和利益分配权的金融体系。如果失败,人类或将被未来的机器金融系统彻底边缘化。
🔹 Hyperliquid 的野心:不只是做交易平台,而是要做整个金融体系的底层。它通过 HyperEVM 将通用编程能力带入高性能金融链,目标是让未来的 AI 霸主直接采用这套公平、自治的架构。

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这个想法我以前也写过,把它重新总结一下:

AI 时代最稀缺的资源是人的 willpower,或者用尼采的话说,Wille zur Macht。

在工作中一个常见的困难情景是你注意到两个不同的地方存在类似但又有区别的模式,想弄明白它们之间是什么关系。这种时候你去问谁呢?自己去研究非常痛苦。想请教专家,那你需要找一个比你资深、更懂行的人,但现实中同时精通两个不同领域的专家少之又少。即便有,他们的职位通常很高,事务繁忙,约到时间非常困难。就算你描述清楚了问题,对方也很难给出一个让你心满意足的答案。即便搞明白了答案,想要推行下去也更难,因为这类工作往往需要大量的跨部门协调。——通常你最后耸耸肩算了。

在 AI 时代,事情的难度完全不在一个量级。你完全可以让 AI 去联接两个不同领域的知识,给你一个综合性总结。如果你想做什么,直接动手做就是了。Y Combinator 的 CEO Garry Tan 说过:在 AI Agent 的帮助下,每个人都应该有勇气去「移山倒海」(原话是 boil the sea)。也就是说,你完全可以也应该去做不可能的事情。

那瓶颈是什么呢?在 AI 的时代,既然你可以很快地把任何一个念头付诸实施,问题就变成了你愿不愿意去花费这个心力去推动一件事发生。

AI 是不会主动产生这样一个念头的。它不会主动想要把两个跨部门的东西放在一起比对然后看看有没有能够共享的部分。AI 没有自发的 willpower,它的 willpower 只能来自于某个指令,可能来自人,也可能来自另一个上层 AI agent,但一层层追溯上去,源头也还是人,或者说人的主观能动性和内在激励。任何一种推动事情改变的力量,归根结底,不外乎来自人自我超越扩张和赋予世界意义的本能,也就是尼采说的 Wille zur Macht。AI 没有这个。

于是看起来你的工作更轻松了,但它对你的耗损反而增加了。传统意义上可以用来发挥心流的部分被 AI 拿走了,你每一个指令都会被迅速完成,于是你不得不去想 What's next。下一个指令是什么?我要把这个事情往哪推?在传统工作里,这种对心力的消耗可能一周才会发生一次,现在变成了每 15 分钟就要来一次。这个部分没有办法交给 AI,它只能解决怎么做这件事情的问题,没有办法产生出源源不断的新的 willpower 注入一个系统。

于是就像沙丘世界里的香料一样,人的意志成为了工作的本质形态,驱动着整个世界的运转。大家通常会以一种含糊其辞的方式谈论它,仿佛它只是点缀,但最终只有它才是真实的。
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借AI之算力, 窃天之智,一天一本书,一天一篇论文.

我有三种阅读配速:一天一本书,一周一本书,一月一本书。

像是可伸缩的透镜,根据不同书籍,调整阅读分辨率。

跑了一阵子, 效果不错, 诸君可以一试
把 skills 整理了下, 大家可以用用看:

https://github.com/lijigang/ljg-skills
千问终于打通淘宝了,从喊出连接消费生态,到实际落地的中间时间,可以想象全是难啃的骨头。

但这一天终究还是来了,很有意思的是,在新闻释放出来的信息里,千问和淘宝是互相接入——可以在千问里调用淘宝,也能在淘宝内使唤千问——

不过我觉得这些都不重要,重要的是,从逛到买,从决策到交付,整个链路的「自动驾驶」能力,已经非常完整的被模型内化了,这可能会替换掉很多大家早已习以为常的购物方式。

几天体验下来,我会觉得千问对于模糊意图的场景支持非常超出预期,比如母亲节这种时候,以前会特别依赖「临时抱佛脚」,去各个平台搜索适合送妈妈的礼物,然后再去下单自己觉得合适的商品,知道这很凑合,但实在没有太好的办法。

大多数时候我们需要的是一个能求助和聊下去的对象,但随时随地的叨扰朋友又不符合i人本色,千问的好处就在于,在得到了淘宝的彻底开放之后,它是真的可以响应除了信息交互之外的更多指令,比如领券和长篇幅条件。

再就是搜图,这是我个人会在电商平台里高频使用的功能之一,而淘宝一般只会给出同款链接,本质上还是搜索逻辑,但用千问搜图,相当于加入了新的上下文,可以继续追问下去,甚至聊到后面可以完全跑题,一切都以「人」为中心,既不是人找货,也不是货找人。

而是一种「甲方提需求、供应商竞标」的全新版本。

所以到头来最受影响的其实是「种草」这种根基未稳的新兴模式,分辨所谓「种草」的好坏虚实本来就很耗费精力了——那件备受好评的商品到底是恰饭所致还是真的能打,猜忌必然少不了——但模型骗你的概率一定比所有人都要低。

我以前开玩笑说,要是千问能在用户提要求找一个全网最低价的东西时给它从拼多多下单,就牛逼大了⋯⋯先别急,这个确实还做不到,但千问这次能做到另一个事情,已经让我刮目相看了:

我让千问给我推荐一款汗蒸排毒袋——这是最近投流很凶的智商税赛道产品——而千问的回应是,虽然淘宝上确实有卖的,而且大概率是投了直通车的,但千问是真的会讲实话,劝我不要下单,而不是以促成电商交易为目的。

不说铮铮铁骨吧,就这中立客观的立场,不比野生博主要有原则得多嘛哈哈哈⋯⋯
HydraDB 获得 650 万美元投资 增强AI记忆能力
说要干掉向量数据库
现在主流方案是把对切碎塞进向量数据库,靠"找相似"来回忆。但相似≠相关。
举了个真实例子:AI查合同,返回了一份格式完美但属于另一个客户的文件。
HydraDB换了个思路:
• 不存碎片,存关系图:知道"你在A公司工作"和"你住在纽约"是同一个人的事,不
是两条不相关的记录
• 信息变了不覆盖,像Git一样追加:你搬家了,旧地址还在,还记得你为什么搬的
• 每条记忆自带上下文:"我讨厌那个框架"会被自动补全成"用户讨厌React"。

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斯坦福大学开了一门 Vibe Coding 课程
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课程编号 CS146S,全名叫《The Modern Software Developer》,持续 10 周,依次讲解了提示词工程、Agent 架构、MCP、上下文工程、安全攻防、Code Review、自动做 App 和上线运维。

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了解了一下世界模型的存储成本,单台机器人做世界模型进化采集和储存数据一年的成本就将近1万人民币,反手继续加仓sndk
AI探索指南
刚刚把自己调了很久的一个长文转 Slides 的 Skill 正式开源了,大家可以去用。 简单介绍一下这个 Skill 的功能。输入一篇长文,可以是文章链接、PDF 或者其他格式的文件都行。它会从一个资深用户的视角去阅读这篇文章,找出其中关键的思考、洞见和判断,呈现到 Slides 当中。 最近两个多月,我每天都在用,效果非常好。 https://github.com/gainubi/note-slides 今年我自己养成了一个习惯。这个时代每天信息真的太多了,所以我在刻意调整自己的阅读方式。思路…
最后提醒一下,超级超级建议用 DeepSeek V4 模型来跑这个任务,千万别用 Claude Opus 4.7 或者 GPT 5.5 这种贵的模型,很不值当。

这个 Skill 我专门为 DeepSeek V4 做过优化。和同事昨天今天测试了两天,感觉它在 DeepSeek V4 模型里一次性的生成效果比较好,最后才放出来。当然肯定还有一些小 bug,我会继续迭代。

在 Claude Code 里用 DeepSeek V4 跑这个 Skill,一次任务有时候都不到一毛钱,成本极低。想知道怎么在 Cloud Code 中用 DeepSeek V4 的话,大家可以往前翻一下,我之前写过教程。
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