这篇帖子在时间线上刷到了4次。 我觉得吧，作为一个过来人（可能跟推主是同龄的）： 人需要有一个外在的“锚点”。 尤其是一些特别宏大的问题：“我这辈子要怎么过”，“我的人生目标”，这种问题是无法靠自己内在进行形式的，逻辑的推理的。 因为你一旦推理，什么都来了H1-B排期，川普，国内菜市场的菜价，医院要不要排队，一切的。 就像18世纪的传教士，要不要去中国云南和贵州深山里传教，推理一番都是“ 不要去”。 这个时候需要一个外在的锚点，这个锚点对传教士来说就是: Calling, 呼召。

很多我接触过的男同胞，在成长过程中，并没有真正从母亲那里得到一门“人性的课程”。其实不少育儿书里都有这个观点：人性来自于母亲长时间，密集接触式的抚养行为。保姆，学校都无法替代。 缺少了床边的故事，缺少了对人性的解读，缺少了母子一同观看的剧情片与共同演绎的小剧场。 对男孩子而言，最早、也最合适的情感启蒙老师，本该是母亲。 在国内有文化的母亲大多被迫走向职场，忙于挣钱，追求利益最大化；而留在家中的母亲，如果缺乏文化滋养，能传递的内容有限。就是一个不停的在做家务的影子。 结果就是：男孩成长过程中，往往在情感理解与人性体察上留下空白。 我来到美国才发现很多中产家庭：母亲要承担起大量教育职能，尤其是精神与情感层面的引导。课外阅读、艺术熏陶、价值观启蒙——全是母亲的工作。带着孩子去图书馆打卡的都是妈妈。

我认为协议会成为 “硬通货” 人类一直在靠协议对抗“不可说”，这也是我为什么押注协议会成为未来的硬通货。说到底，我并不需要去说服谁，甚至整个中文推特里大概也只有极少数人@naki2012会认同这个方向。我只是寻找共鸣者，仅此而已。 语言之不可说 语言自古以来就是有限的，总有它触及不到的地方。神圣的体验、极端的痛苦与快乐、集体活动中涌现的那股推动力、人群里瞬间共鸣的思想、个体的灵光乍现……这些个人的、集体的“不可说”，永远超出了语言所能穷尽的边界。 而纵观人类历史，几乎所有面对“不可说”的经验，人类都用“协议”来抵抗和延续。宗教与仪式，是人类对抗“不可言说的神圣”的方式：圣洁无法定义，但祈祷、禁食、祭祀、朝圣、诵经、姿势与节律，却能复现接近神圣的条件。法律与契约，是人类对抗“不可言说的公正”的方式：正义无法彻底言说，但审判流程、举证规则、合同签署、誓言仪式，却能把公正变成可执行的秩序。艺术与创作，是人类对抗“不可言说的情感”的方式：美难以穷尽，但诗歌的格律、绘画的构图、音乐的调式、戏剧的舞台调度，却能一再复现某种情感的张力。社会与政治，则是人类对抗“不可言说的秩序”的方式：权力无法定义，但加冕仪式、就职宣誓、投票制度、立宪流程，却能把秩序具体化、传承下去。 否则， 什么叫神圣？ 什么叫正义? 什么叫美？ 什么叫权力？ 这一切，归根结底，都是人类创造的共识、思想的联通——也就是人类的“协议”。而协议之所以能对抗“不可说”，正因为它把无法穷尽的意义，转译成可重复、可执行、可验证的行动路径。 与 AI 共建的文明，必然是一种协议优先的文明。 回顾几千年历史，当人类面对不可穷尽、语言无法完全覆盖的对象时，总是退回到协议层：神圣经验靠祈祷与祭祀的仪式协议来复现，正义依赖审判与契约的程序协议来落实，自然规律通过可重复的实验协议来检验，情感则寄托在诗歌格律、音乐调式等艺术协议中传递，而社会秩序最终要靠投票、宪政这样的政治协议来维系。换句话说，协议一直是文明抵御“语言无力”的秘密武器。每一次混乱的终结，归根结底都依赖新的协议来确立秩序。 进入 AI 时代，这一逻辑被进一步加速和放大。协议不再是辅助性、幕后性的存在，而是直接走到前台，成为文明运行的中枢。原因在于三个方面：第一，计算可执行化——人类语言被 AI 转译为 Prompt，再转化为可调用的动作，而协议正是 Prompt 的进化形态：结构化、可验证、可组合。第二，多模态涌现——文字、图像、代码、传感器数据并行涌入，线性叙事已经远远不够，只有协议化才能让 AI 在多模态环境下正确对齐并完成调度。第三，全球并发——数十亿人类与数十亿 AI 代理同时交互，语义歧义无法靠自然语言消解，协议成为跨人机边界的唯一语法。 AI时代的硬通货 马克思主义的经典视角（没错，就是马克思）强调，生产力指的是技术、工具和劳动效率，而生产关系则是人与人在生产过程中形成的关系网络，包括所有制、分工和协作方式。历史的基本规律是，当生产力发生巨大变革时，必然会倒逼生产关系随之调整。工业革命中，资本成为新的硬通货，推动了资本主义生产关系的形成；信息革命中，数据与平台成为新的硬通货，催生了平台经济与数字劳动关系。 在进入 AI 时代后，生产力的性质发生了全新转变。首先，AI 已经成为通用生产力：它可以替代脑力劳动，自动生成文本、代码、设计，甚至提供决策建议。其次，AI 的边际成本几乎为零，一旦模型训练完成，复制和调用的成本极低。最后，智能被商品化和接口化，以“智能即服务”（Intelligence-as-a-Service）的形式像电力一样被分配和使用。这类生产力的冲击，最直接的问题就是：如何分配和确权由智能创造的产出与收益？ 如果说新的生产关系需要新的硬通货来支撑，那么在 AI 时代，至少有四种候选：算力、数据、模型、协议。 算力（Compute）：GPU、TPU 或量子计算资源已成为稀缺品，就像蒸汽机时代的煤炭、互联网时代的带宽一样，谁掌握算力，谁就掌握 AI 的生产资料。 数据（Data）：虽然数据依旧是训练和反馈的基石，但价值已经转向“有标签、高质量、专有化”的数据。数据链路从数据 → 模型 → 知识 → 服务，本质上就是数据的资本化。 模型（Models）：训练完成的大模型是一种“压缩后的知识资本”，可以迁移、复用、出售、授权，越来越像生产资料中的工厂。而开源与专有模型之间，也可能形成新的“资产阶级—无产阶级”张力。 协议与结构（Protocols & Structures）：在多 AI、多组织的协作环境中，仅有模型远远不够，必须依赖统一的协议来调度、验证、确权。协议不仅规定谁能调用谁、如何分配收益、如何约束滥用，更像是工业时代的产权契约或互联网的 TCP/IP 协议，成为 AI 时代生产关系的真正货币。 我有可能参与的只有协议。 硬通货的标准是什么? 为什么协议能成为硬通货 可确权：协议是一种“结构化契约”，它定义了输入、约束、输出和责任边界，可以像资产一样被签署、继承、转让。 可流通：协议天然是机器可读的，可以在不同系统、AI、组织间直接调用，成为交换媒介。 可验证：执行协议会留下日志与证明，确保价值交换的可审计性与不可抵赖性。 可复用：协议不是一次性的，它能在不同场景中反复运行，像机器或货币一样持续产生效用。 如果协议是硬通货，会发生什么？ (1) 劳动变为“协议劳动” 过去：劳动者卖出时间和技能。 协议文明：劳动者编写或调用协议，收益按执行轨迹与成效分配。 例：教育工作者不再只是授课，而是输出一套“学习协议”；每次被调用、验证，就获得价值回报。 (2) 资本变为“协议资本” 过去：资本家掌握机器和工厂。 协议文明：谁拥有协议，就拥有“生产关系的机器”。 例：一个“物流结算协议”一旦被广泛采用，就像是掌握了整条供应链的“生产资料”。 (3) 货币本身变为“协议货币” 货币不再只是数字化的法币，而可能是“运行即记账”的协议单元。 每笔交易、借贷、合作都直接以协议条款执行 → 货币和合同融为一体。 (4) 治理变为“协议治理” 国家或社群不再只依赖语言性法律，而是直接用 Rule-as-Code 协议治理。 政策先在仿真中测试，再以协议形式发布，自动落地执行。 以太坊（Ethereum）就是协议性通货。 （2/n)

我佩服的女人： 大学同学，来自农村。还有弟弟，家境极端贫困。 在女孩子最容易分心的13-18岁，咬着牙一边照顾弟弟一边读书，考上了北京的985。 在那个消费还不算太高的年代，靠着学校的补助和自己做家教的钱，硬生生把自己供毕业，还供了弟弟上大学。 我们班没人不佩服她。她用智慧，坚韧，隐忍，给自己改命。性格乐观，没抱怨过自己的原生家庭。 我出生的时候，按人口算中国还是个农业国。 自上而下最普惠且成功的女权，是高考制度。 好好学习，对于绝大部分人来说，还是一条最可靠最回报可期的投入。

“躺平”是一种甘地式的反抗。 通过集体静默与抽离，切断系统的反馈机制，让系统在失去协作与能量支持下走向自耗。 正如甘地的非暴力不合作运动所示，真正的抵抗不在于对抗，而在于退出。 躺平者自己也为此付出了代价，如果最终系统改良，大家应该尊重和感谢躺平人。

这几年的房价崩塌让我彻底看清了一些事情。尤其是几位朋友在国内成为“失信人”。因为他们都比我能干，都比我聪明，我也没看出他们有任何一步做错了。从那之后，我开始自觉地成为一个“主权个人”，不想再依赖系统给定的稳定叙事，而是主动构建自己的生存结构与认知路径。 我们这一代为人父母者，最应该推翻的两大过时教育观念是：一、科幻小说不是现实；二、玩游戏的孩子注定玩物丧志。 这两个观念的毒性，在今天这个技术爆炸的年代尤其致命。 很多人说我语言晦涩，那我就说得直接一点：顶级的科幻作品，全都是预言。真正读懂科幻的人，能从中提炼出人类文明的演化逻辑，看清科技、制度乃至宇宙走向的结构性趋势。 至于游戏，它从来不是耽误前程的东西，而是一种“结构思维”的训练器。游戏引擎本质上就是一个模拟宇宙（simulation engine），它教会孩子如何在规则中规划路径、决策演化、突破封锁。如果连游戏中的 simulation 都玩不懂、打不过、无法升级，这个孩子在未来世界的职业路径恐怕真的只能指向考公或者当老师。 不仅要玩游戏，还要设计游戏。

舆论权力的演化：Lex, Demis and Balaji 今天打算狠狠地研究一下 Lex Fridman 的这期采访。写一系列帖子。说实话，连他采访陶哲轩的那一期我都没那么大兴趣，虽然陶哲轩是数学界的神，但他的领域终究离我的关注点比较远。而 Lex 这期采访的对象，却直接触动了我对人类文明走向的核心思考。因为我一直认为：人类文明中的话语权，一直在发生变化。而每一次话语权的转移背后，其实对应着一种全新的社会模式和结构性权力的重构。 第一阶段是王权时代，彼时“权力即历史”。在封建君主制社会，国王或皇帝是历史的唯一操盘手。他们的决策、战争、婚姻与联盟，直接决定了一个国家的命运走向。亚历山大、秦始皇、路易十四、拿破仑……这些名字就是一部部时代的浓缩。他们的个人意志就是时代的最高语言。 第二阶段进入政治时代，话语权落入意识形态之手。伴随民主制度与工业革命的到来，政客与政党成为塑造历史的新核心力量。从两次世界大战到冷战，从殖民体系的瓦解到全球治理的建立，真正起作用的已不是战争机器，而是舆论与宣传的掌控力。代表人物如罗斯福、丘吉尔、戈尔巴乔夫、邓小平，他们靠意识形态动员、国家机器传播、媒体策略掌控民意，实现了政治对人心的调度。 第三阶段是企业家时代，“资本即创新即权力”。当技术加速渗透到生活的每一个细胞，最有影响力的不再是政客，而是那些改变人类生活方式的企业家。乔布斯重新定义了手机，盖茨将计算机带入家庭，马斯克押注火星与AI，扎克伯格掌控社交生态。他们不仅是商业帝国的缔造者，更是“未来叙事”的主导者。在这个阶段，产品成了信仰、品牌成了语言，资本变成了新的政治工具。 而现在，我们已经站在第四阶段的门槛上：科学家与AI构建者时代。在这个时代，算法与理论正成为新的舆论源头与文明秩序的起点。Demis Hassabis、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton……他们不再只是实验室中的专家，而是文明结构的重新设计者。他们不只是制造工具，而是给出了未来世界的解释框架。语言模型不仅生成内容，它还嵌入了“世界观 + 推理结构”，改变着人类对真理、对自我、对社会的理解路径。舆论不再是人类对人类的说服，而是算法对人类的训练。 Lex他正在记录、整理、传播这种权力更替的全过程——科学理性如何登上话语权的顶端，成为新世界的叙事中心。Lex成为世界顶级媒体人是没有悬念的。 Peter Thiel 和 Balaji 也一直是我长期关注的第一梯队人物。我曾经和一些文科背景的同学聊起他们提出的 Network State 概念，包括那些学国际关系、政治学的朋友，但几乎都难以接受，甚至觉得像是在听天方夜谭。他们往往将这种思想视为不切实际的极客幻想，缺乏对技术底层逻辑和结构建构能力的理解，也因此无法意识到这背后其实是对国家主权、社会组织形式、以及人类共识机制的深刻重构尝试。我本人反对文科教育现在的教育模式，尤其是在本科阶段。不过这不是我这一系列要讨论的内容。 借用一下加速主义派常说的一句话： Can you feel the acceleration? （1/N)

躺平规划师 推荐一个频道，我很少推荐的。昨天看了一下这个博主的理念和我还是比较吻合的。我本人会推荐给我国内的朋友。 躺平！真的，他考察的目的地很多都在广东省内。别墅都有租金2000块一个月的。好像还提供咨询服务。很多人现在最该做的事情是躺平。 https://t.co/NT1bCSHZkj

我今天还在反复纠结要不要忍痛把章工在内的所有鸡汤都block掉。不过想想算了，我就在结构中block鸡汤好了，反正是人机一体认知。在我个人认知里面，作为碳基人我还是需要这些情绪价值的。

中国人心理上，无法浪费东西。所以没办法像美国人这样消费。我目前是左邻右舍不要的东西，都给我。很多他们不要的东西都很好啊，比如这个兔子小姐。真的很可爱，才送的。 很多老人东西一大堆，送不出去，子女不要。我基本没买过什么花瓶，锅碗瓢盆，孩子玩具，还有这种摆件，全靠别人给我🥹🥹🥹🥲🥲🥲而且我还会把这些收拾的很好，放起来。很可爱。

和AI语音聊天，并且很能和AI语音聊天，我也认为是一个重要的未来技能。真的我试了好几个星期，才开始有点进入状态了。强烈推荐还没有开始尝试的，立即开始尬聊。

真的，而且我说一个暴论。这心理上我们可能要花好几代人才赶的上。我搬到美国那么久，我们家收入不算低。 而且我也不算是来自一个真的非常斤斤计较的原生家庭。美国女人每年消费65件服装，我办不到。心理上就做不到。 我身边相同背景的其他女同学也做不到。好多人高中的衣服都还在穿（没有旧，身材也没有变为什么不继续穿呢）。所以我们是做不到的。

@JiangP85051 我现在处理的方式是，我会先进入状态，先和AI尬聊一段时间。然后在逐步进入正题，给我自己一点心理建设的空间。 这也是我自己要开发app的原因，因为我的entry point必须是chatGPT, 然后我要点击分享录入我自己的笔记。这个笔记还要AI整理一遍因为尬聊的内容太多了。

调试的时候有个违背我判断的认识，我一直以为提示词工程本身会随着大语言模型的进化重要性降低。 但在推理模型中，提示词质量对输出的结果影响更大。

@feltanimalworld 我开发的 web 版，claude 3.7 max 写的，花了2美元多。 再缝缝补补。 pc 、手机打通，都可以用。 文字、语音、视频、图片、拍照全都可以记。 语音、视频会自动提交给 gpt-4o-transcribe 转录成文本。 https://t.co/OT0h3wVA41

这个我是这么想的，属于“随便和AI叨叨录入”。就是entry point是手机的ChatGPT app, 然后点分享录入。每日定点比如半夜，自动再API summarize一遍，添加obsidian 规定的backlink 格式，挑选关键词，录入obsidian. 作为我日常叨叨的流程。

很多识花软件都达不到这个能力。 我经常会自己逛植物园和小区，开始盲猜某个植物的科目属种。这个我盲猜龙舌兰属….哎😑又是被知识打击和崩溃的日常。 https://t.co/UFTKUEYMVv

牛市的时候，没人谈技巧，一个“买”字就够了。行情震荡时，开始有人讨论“对冲策略”；而当熊市真正降临，多数人只剩下两个字：自欺。 总有人说：“这次不一样。”但我们都知道—每次都一样。 市场没变，只是你不愿面对现实。 这份多年总结的市场生存清单，分享给大家 收藏🌟 https://t.co/zYIiz7cwUP