给亲戚写的一些志愿填报建议。 这两天晚上一直在跟小姨家孩子沟通志愿的事，问了很多朋友，也查了很多资料，算是找到一条自己信服的填报逻辑。应该能帮大家少走一些弯路。 我不是志愿辅导机构的人，所以也不存在广告什么的，大家可以放心看。 当然，这里面有很多个人主观的判断，不是客观答案。 1、城市、学校和专业怎么排序？我觉得优先选好的学校。人是环境的反应器，环境对人太重要了。 特别是现在很卷，企业会看学校是不是985或者211。 我知道很多大佬都说优先选城市，我不太同意。我觉得如果学校明显好一档，那优先选学校。 两个学校差不多的时候，再去比较城市。最后才是专业。 2、专业要看孩子的兴趣，但兴趣这个东西需要有人引导。比如我高中的时候，明确觉得自己不喜欢当老师，不喜欢做重复的事。 但我当时就挺二的，觉得自己喜欢车辆工程。后来才想明白，我可能就是喜欢开车，跟学车辆工程根本不是一回事。这就是没人引导的结果。 如果有个人能告诉孩子这个专业要学什么，以后的工作大概是什么样子，给他一个具体的想象，让他自己判断一下，自己愿不愿意做这个事情。大家可以试试这个方法。 如果孩子实在没什么兴趣、没什么主见，我强烈推荐关注一下AI相关的方向。 即便现在很卷，计算机和AI相关的专业，未来就业还是会更好一些，能跟上这个时代的红利。 3、关于怎么找到自己的兴趣，推荐一本书，日本作家八木仁平写的《如何找到想做的事》。 这本书对我影响很大。它核心就说了一个道理：人一辈子应该去找自己相对擅长和相对喜欢的事。千万别年轻气盛，觉得自己什么事都能做好。你不是马斯克，就是一个普通人。 书里有非常详细的方法，教我们怎么去分析自己擅长的事，有时间的话建议快速翻一下。 4、对了，如果孩子考得不好，一定要明确地告诉他，考得不好和未来的人生没有必然联系。 我身边有太多例子了，高考考得好的人后来工作也一般，当年没考好的反而找到了自己的路。 高考只是一次考试，不是什么人生的判决书。我小姨孩子今年就考的不怎么样，那是我发给他的原话。 特别是AI时代到来的今天，学历的差距在被抹平。以前很多岗位设学历门槛，是因为没有更好的筛选方式。 现在一个人会不会用AI工具，能不能解决实际问题，这些东西拿出来一看便知，藏不住。学历的权重只会越来越低。 所以更重要的是告诉孩子，上了大学之后不要混日子。去主动做一些事情，去参加一些实践，找到自己擅长的方向，把能力真正提升起来。到了找工作的时候，能拿出来的东西比学历管用得多。 5、说完方向，说说具体怎么填志愿。最重要的一条，千万不要轻信小县城的辅导机构。 像我小姨在小县城，能找到的基本都是半吊子的机构，还特别贵。当然如果能找到像张雪峰团队那样比较专业的机构当然好，找不到的话，千万不要随便找一个就信了。 我认识一个做高考辅导的朋友，他们团队好多人，说句不夸张的话，连大学都没上过。这样的人能把志愿辅导好吗？ 另外，即便找到靠谱的第三方机构，我也强烈不建议大家把志愿这事甩手交给对方。就和看病一样，医生只是其中的一环，每个人都应该是自己的第一责任人。 我的高中老师也在做这个生意。我过年回去跟他聊，他说最忙的就是六七月，因为他这时候要服务很多学生。 说句实话，我觉得只要学生一多，他的精力一分散，服务质量必然会下降。 6、那该怎么办？用AI。现在国内所有的AI产品出志愿报告都是免费的，千问、夸克都有，微信昨天也上了志愿服务的功能。 有人会说AI数据不准。我觉得这个担心可以反过来想一想：那些辅导机构的数据就准了吗？ AI背后接的是各省历年的录取数据，几十万条记录摆在那里，它不会因为今天接的学生多了就犯糊涂。以现在的技术来看，AI的志愿分析应该比99%的辅导机构要准。 就算担心不准也没关系，多用几个AI交叉验证。同一套信息分别喂给不同的AI，看看它们给出来的结果有没有重合。 如果三个AI都推荐了同一个学校，那大概率是靠谱的。如果某个学校只有一家推荐，就需要再仔细看一看。这样筛下来，数据就会准很多，比花几千块找一个辅导机构强。 7、交叉验证完之后，不要偷懒。找一张白纸或者打开电脑，把各个志愿按照第一志愿、第二志愿这样分门别类整理出来。AI可以帮忙出报告，但最后拍板的一定是自己。 如果整理完发现还是拿不准，继续跟AI聊。不用打字，直接用语音输入，把自己的纠结说出来。 比如两个学校之间选不好，就跟AI说清楚，我纠结的是什么，我在意的是什么，让它帮忙分析利弊。 相当于把AI当成一个资深的顾问，随时可以聊，不用看脸色，也不用花钱。 聊完之后再回来调整志愿表，这样一轮一轮磨下来，心里就会越来越有数。国内几个AI在这方面都做得不错，有条件的话也可以试一下ChatGPT。 8、跟AI全部梳理完还是拿不准，这个时候再去找老师。但注意，不是让老师从头给你做方案，而是带着自己整理好的志愿表去问。 跟老师说清楚，我已经做了功课，现在有几个地方拿不准，想请教一下，费用能不能便宜一些。这样老师的压力也小，给出来的建议反而更有针对性。 像刚才提到的我高中老师那样比较资深的专家，这时候就能给到一些AI给不到的东西。想起我一个朋友的亲戚，去年考得特别差，上专科。 老师就推荐了一个就业率不错的专科学校，学的是无人机，这个行当这几年还有红利。 这种判断靠的是他多年带学生积累下来的经验，哪个学校实际就业怎么样，哪个专业是虚的哪个是实的，这些信息在网上很难查到，AI也不一定能覆盖到。 所以整个流程其实就是：先用AI把大盘摸清楚，再找老师把细节确认一下。 9、不要轻信AI，也不要轻信老师。这两个都是工具，都有各自的盲区。 老师的局限在于信息面。像我高中老师在小县城，他带了十几年学生，经验是有的，但他的信息量是有限的。 你跟他聊AI相关的专业，他肯定不知道这里头的想象空间，因为这不是他的世界。 AI的局限在于颗粒度。它能告诉你这个学校去年录取分数是多少，但它不知道这个学校某个专业的老师水平怎么样，不知道哪个学校的宿舍条件好、哪个学校的学生毕业之后真实去向如何。这些东西要靠人去打听。 现在互联网这么方便，问AI，查小红书，找在读的学长学姐聊一聊，跟各种人交流，信息源越多越好。 最后综合起来，自己做判断。报志愿这件事，花钱买不到一个标准答案，但花时间是真的能少走弯路。 10、我还是强烈推荐张雪峰之前和吴军的连麦直播，大家可以自己搜，一共20分钟。 吴军和张雪峰都是教育方面的真专家，他们的观点还是很值得一看。 吴军说，如果家庭收入不高，选专业的时候优先让孩子掌握一门实实在在的技能。 不要去够那些听起来高大上但离就业很远的方向，先让自己有一个能养活自己的本事，这是阶层跃迁最现实的路径。 我挺认同这个判断的。很多家庭其实经济条件一般，但报志愿的时候心态上不愿意承认这一点，总想着让孩子一步到位，去冲一个听起来体面的专业。 结果孩子学了四年，出来发现这个方向要么得继续读研才有出路，要么市场根本不需要那么多人。家里又没有资源兜底，孩子的压力就会很大。

“天价切糕”余波未平：明码标价为何仍唤不回顾客？ 夜市切糕摊前，暖黄灯光下玛仁糖晶莹剔透，摊主却守了一下午空摊。 “价格写清了，每斤48元，可没人看。”这一幕，是全国数千摊位的缩影。 2012年，湖南岳阳一起切糕纠纷被误传为“16万元天价赔偿”，虽官方核实为9.66万元，但“天价”标签就此钉入公众记忆。 加上部分商贩“按两计价”、强行切大块，切糕成了“价格刺客”。 十三年过去，摊贩们立价牌、推小份，可市场依旧冰冷：销售额较巅峰暴跌78.6%，负面情绪仍占58.3%。消费者坦言：“标价归标价，我怕一刀下去就不是这个数。” “切了就得买”的行规，让交易变成赌博。当顾客需举着手机录像才敢掏钱，切糕失去的不仅是市场，更是信任。 这块甜蜜的玛仁糖，至今未能解开那把锁了十三年的心锁。

$NVDA 黄仁勋 G20 最新发言： 1. AI是新时代的电网 AI本质上是像电力一样的经济基础设施，以前买电按千瓦时算，以后买算力按每百万 Token算。 2. AI是一座5层蛋糕，没必要非得挤着跟我抢生意 AI产业从下到上分5层：1. 能源 → 2. 芯片 → 3. 算力基础设施 → 4. AI大模型 → 5. 数据与行业应用。 找准最适合自己的那一层，尤其是第5层应用，把AI落到医疗、制造、教育里，就能享受到AI红利。 3. 编程时代彻底结束，人类迎来最大的平权 过去50年，电脑只是全球两三千万程序员的专属工具。现在不管你是刚出校园的年轻人，还是资源欠发达的地区，AI抹平了技术门槛，让每个人都能随时拥有一个顶级博士级别的智脑。 4. AI不会让你失业，但会把你的野心放大10倍 未来一两年内AGI基本就会实现，但人类不会失业。这就像你招了个MIT毕业的顶级博士，你依然需要给他定目标、给上下文、带他熟悉业务。AI替代的是打字、搜资料这种具体任务，而不是人的价值。以前要干10年的事，以后1年就能搞定。 5. AI正从屏幕里走出来，重构物理世界 AI的发展路径是：大模型 → 智能体 → 具身智能。给大模型装上能调用工具的外骨骼，装进四个轮子就是自动驾驶，装进机械臂就是智能工厂，装进实验室就是自主研发新药。AI正从纯软件，全面侵入制造业和重工业。 最大的风险根本不是AI，而是因为恐惧和犹豫，最后彻底被时代淘汰！

网红经济学家任泽平，在高善文去世之后，应发了广泛的争议，主要集中在其付费VIP群学员爆仓亏损爆料上。任泽平在纪念高善文的文章，自称“周天王、高博士、任教主三足鼎立”。可惜天妒英才，“2016年周天王仙逝，据说是泄露天机，人生发财靠康波”。时隔十年，“2026年高博士西游，天不假年”。所以，任泽平准备“逐渐退隐江湖，云游四海”。 可是，7月中旬，网传一张“泽平宏观”付费VIP群的聊天截图，一名学员称自己听信相关分析/推介后，满仓并加杠杆融资买入“德明利”和“江波龙”等股票，遭遇市场大幅波动后惨遭爆仓，亏损超过1000万元。2024年12月，任泽平的曾因“违反相关法律法规”遭到禁言处理，期间因引用古籍《轮台诏》发文引发外界猜测。 任泽平下海创业成立“仁生泽发”推出生发防脱产品，但该产品在宣传中，因涉嫌违规/虚假宣传，遭遇监管部门处罚，使其陷入舆论风口浪尖。此前因曾任恒大集团首席经济学家(年薪千万元)。在恒大暴雷后，其言论和既往履历，频繁面临来自舆论及投资者的质疑。在恒大大量举债买地扩张时，任泽平的分析极力为房地产的繁荣期背书，强调“住房套户比尚低于1.1”，认为大盘依旧极其巨大。

【开云-9月19日 2点30分 德甲 拜仁慕尼黑 vs 柏林联合】 数据初盘开出主队-3，说明机构对拜仁慕尼黑实力的绝对认可。拜仁慕尼黑目前联赛3轮2胜1平0负积7分暂列第4位。球队近期双线齐飞且进攻端势如破竹，近10场取得9胜1平保持不败，此前在欧冠赛场5-0大胜博德闪耀，联赛客场2-1力克埃弗斯堡，主场战力与前场火力堪称统治级别。柏林联合目前联赛3轮0胜1平2负积1分深陷降级区暂列第16位。球队新赛季防守端屡屡被打爆，近10场比赛输掉5场，此前先后0-4惨败于勒沃库森、主场1-3不敌沙尔克04，客场面对强敌的高压逼抢毫无还手之力。两队近10次交锋，拜仁慕尼黑取得7胜3平保持不败，心理占据绝对优势。综合分析，本场看好拜仁慕尼黑主场大胜。 全场让球：拜仁慕尼黑-3@1.86 全场大小：小4.5@1.97 推荐比分：4-0

高身長＋J罩杯！最強Body合體猛襲暗黑翔平！ 又是高手共演。這次是由片商E-BODY的專屬女優「清宮仁愛」搭配Moodyz的專屬女優「百田光稀」演出泳池的肉食教練，一起玩弄AV第一帥的「藍井優太」；兩人都有近170公分的高身長以及J罩杯的大奶，超讚！ #清宮仁愛# #百田光稀#

此《绝妙好词笺》为宋末周密编选南宋词集（清代查为仁、厉鹗同笺）。全书共七卷，编排上以词家为经、以时代先后为顺序。始于张孝祥，终于仇远，凡一百三十二家。选词三百八十多首，选录标准偏重于格律形式。此为清乾隆十五年宛平查氏澹宜书屋刊本。介绍下载：

從拘捕至今近5年，支聯會被控「煽動他人顛覆國家政權」案今日（9月11日）判刑，前支聯會副主席鄒幸彤判囚7年3個月、前主席李卓人判囚7年、前副主席何俊仁判5年兩個月；支聯會判罰150萬港元，須3個月內繳清。 早上10時07分左右，法官李運騰先簡短提及會押後證物「國殤之柱」的處理，隨即宣判刑期結果，維時約7分鐘便退庭。 宣判時三人表現平靜。散庭時，李卓人先在胸前劃十字架手勢，再向公眾席鞠躬；鄒幸彤向公眾席飛吻，並伸直手臂向公眾席露齒而笑，她再舉起雙手後隨即被懲教人員阻止及遮擋。她最後抱住文件離席時，再回頭向公眾家屬席以嘴型告別。幾位家屬親友初時神情憂心，最後亦平靜站立看向眾被告，直至他們離席。 「煽動顛覆國家政權罪」分兩級罰則，「情節嚴重」者最高可判囚10年，「情節較輕」者囚5年以下、拘役或管制。 按控方求情當日扣除三人就另案服刑日數計算，截至今日，69歲李卓人已還押1442天，41歲鄒幸彤已還押1418天；曾獲保釋約7個月的74歲何俊仁則已還押1301天。 👉 稍後端傳媒將刊出完整報道，敬請持續關注。

英伟达Q2营收962亿美元创纪录，盘后股价先跌后涨 英伟达公布截至7月26日的2027财年二季度财报：营收962亿美元，同比涨106%，环比涨18%；数据中心业务收入890亿美元，同比涨117%。GAAP和non-GAAP毛利率均为75%，摊薄每股收益2.46美元。 财报公布前，英伟达当天收跌约1.6%。财报发布后，股价一度盘后下跌，主要因为公司把三季度毛利率指引下调到74%（比二季度低1个百分点），且未来供应承诺从上一季度的1190亿美元跳涨到2790亿美元，引发市场对成本和资本支出压力的担忧。 不过随着电话会议展开，市场情绪逐渐转向。投资者更关注公司把三季度营收指引上调到1080亿美元（首次突破1000亿美元关口）以及全年70%的增长预期，股价盘后一度反弹约4%，涨回218美元附近，抹平了当天正股的跌幅。 黄仁勋在财报中说："AI已经到了拐点，它在做有用的工作，它产出的token是高产且盈利的，现在算力就是收入。" 公司预计到2028财年营收将同比增长约70%，CFO Colette Kress则解释称，毛利率承压主要来自内存价格暴涨，"我们想直接说清楚这一点，而不是让它变成一个悬而未决的问题"。

上周五恐慌下跌的时候主要抄了 sk、mrvl、rklb 这三个标的，逻辑也都特别简单。 1）sk海力士：从估值角度看比 mu美光要便宜不少，而且仍然是存储最主力的厂商，基本面和业绩短期都没问题；另外就是下半年发行 adr 在美股上市，能够让美国资金可以直接买到 sk 海力士，如果能抹平或者接近和 mu 的估值差距，我大概率就会卖出。 2）mrvl：我自己也研究了，本质就是芯片和芯片之间的传输需要光来提高效率，而这方面最好的标的就是 mrvl。但说实话，黄仁勋对于 ai 基建比我们懂得多，主要是相信黄仁勋的判断。因为我不清楚未来会不会有成本更优的替代方案。 3）rklb：原因是 spcx 的认购非常火爆，spcx 短期靠做算力中心会拥有很好的现金流，长期太空运输和太空网络有无限的想象力，这是 elon 之前做特斯拉成功带来的溢价。市场仍然会炒作太空方面的叙事，rklb 是比较短线持仓的逻辑。