到底是要為善不欲人知？還是要為善怕人不知？在這裡要說點逆風的話：其實我是贊成「為善怕人不知」的。因為出發點在於「希望能藉此激發社會的善心共振」，集合眾人的力量來幫助需要幫助的人。 不過，重點就在於「出發點」，我們又稱為「初發心」。如果又要自稱低調，又要出動團隊，在明顯經過設計的拍攝角度下，向支持者展示自己身穿白衣白鞋清淤卻一塵不染的低調身影，然後透過媒體和側翼洗版宣傳下讓全世界都知道，如果背後真正目的是累積個人政治聲量，甚至轉化為選舉資產，這樣的「為善怕人不知」其實很容易被人看破手腳。 當「行善」被賦予了飽和的行銷與政治目的時，它究竟是擴大了「善的漣漪」，還是淪為一場精準計算的劇場表演？ 在現代社群政治中，「低調」已經不再是一種個人品德，而是被政治幕僚包裝出來的「商品」。傳統的「低調」是做了不說，默默離開。但現代政治的「低調」卻是做了之後，由身邊的側翼、粉絲、網紅「不小心發現」並大肆讚揚。 然而，這種運作模式最大的盲點在於：群眾對「宣傳痕跡」的敏銳度早已被訓練得像顯微鏡一樣。當媒體與側翼在同一個時間點、用著相似的語調、搭配精心構圖的照片（甚至是高角度、俯瞰等非一般路人能捕捉的無死角機位）在大喊「看啊！他多低調」時，這種操作痕跡就已經將「低調」這兩個字徹底汙名化了。 在傳播學中，影像的「真實感」來自於細節的合理性。在泥濘、混亂的勘災與清淤現場，「白衣、白鞋、一塵不染」成為了最具破壞力的視覺符號。這種高反差非但無法傳達深入基層的實幹形象，反而給人一種「與勞動現場格格不入」的疏離感。現代閱聽者對政治影像的解讀能力，已遠高於過去，甚至到達吹毛求疵的程度。當防護裝備的潔淨程度與周遭的汙泥形成強烈對比時，畫面傳遞出的訊息就不是「共體時艱」，而是「擺拍路過」。 「為善怕人不知」若能激發社會善心共振，其前提是坦然與誠實——我做了這件事，我希望大家一起來做。 然而，當宣傳機器（不論是親近媒體或社群側翼）試圖同時貼上「低調行善」與「大張旗鼓宣傳」這兩個互斥的標籤時，邏輯就產生了混亂。既然要低調，何來無死角的精準機位？何來鋪天蓋地的洗版讚揚？這種「被製造出來的低調」，在本質上就容易形成對公眾判斷力的低估，自然會引發輿論反彈與翻車。 過去的政治宣傳是「舞台劇」，台下觀眾距離遙遠，只能看到聚光燈下的美好。然而現在是自媒體的微觀時代，每個人手上都有放大鏡，任何一個不自然的眼神、過於精準的側翼發文時間點，都會被截圖、對比、做成梗圖。當政治團隊還在用舊時代的劇本演戲時，台下的觀眾早就已經退場，甚至開始拆除舞台了。 現代政治傳播的悲哀在於，許多政治團隊仍迷信「有圖有真相」的傳統宣傳套路，卻忽略了在自媒體時代，群眾對於「作秀痕跡」的辨識力已達到上億像素級的精細。 「為善怕人不知」並不可恥，如果是為了號召大眾、激發社會的善意，坦坦蕩蕩地開直播、呼籲大家一起來幫忙，群眾反而會給予掌聲。 最讓人反感的，莫過於「既要政治紅利，又要道德牌坊」。當政治團隊把人民當成可以輕易操弄的觀眾，在無死角的鏡頭前演一齣名為「低調救災」的行動劇時，他們忘了，台下的觀眾早已看過無數場類似的戲碼。那把名為「真實」的尺，早就藏在每個人的心裡了。

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

【安徽亳州：火紅辣椒鋪就致富路】8月24日，安徽亳州譙城區古城鎮油河村梁騰飛種植農民專業合作社，農民正在晾曬辣椒。近年來，當地規模化、標準化發展辣椒產業，同時創新推廣辣椒與小麥、西瓜等農作物間混套作種植模式，鋪就農民增收致富路。

美國這次選區重劃的大混戰，有一個法律的重點是1965年通過的投票權利法第二章(VRA Section 2)，在大法官的判決裡，作出了一個重大的改變，一如在大學入學的種族配額(affirmative action)被判違憲一樣，大法官規定選區的劃定，不得把種族作為考量，一舉把VRA Section 2的使用限縮到幾乎沒有。許多的左派，哭天搶地，一如之前的哭訴「那以後黑人怎麼進哈佛」一樣，這一次也是，「那以後黑人怎麼選得上眾議員」？神經病，別人怎麼選上，你就怎麼選上。美國現在這麼多的黑人國會議員，比如說像南卡的參議員Tim Scott，憑著真本事，在白人居多數的選區，先選上眾議員，現在又代表南卡作為聯邦參議員。誰說黑人一定要靠保障名額才能選上國會議員？哦，民主黨當然一如往常，把所有加入共和黨的黑人，視而不見，直接不當黑人了。 Affirmative action也好，先前的VRA允許的黑人多數選區劃分也好，都是立意良善，但會把黑人的未來摧毀的惡法。幾十年下來的入學保障名額，造成現在上醫院，只要看到黑人醫生，大部份的人就怕怕的。如果我可以選，我一定只選亞裔和白人醫生，你要說我種族主義也沒關係，我不拿我的身體健康開玩笑。為什麼？因為所有的證據顯示，黑人入學的時候，採用了較低的學術標準，在學訓練，也受到刻意優待。凡是有affirmative action的地方，我一律不相信黑人的水準。如果今天NBA開始有亞裔保障名額，我馬上拒看NBA，這是一樣的道理。到頭來，真正可以靠實力當上醫生的黑人，反而碰到他們不應該有的歧視，多可惜。但是誰害他們的呢？這些自以為高貴的死左派，老是把弱勢族群當作他們可以保護的吉祥物，而完全不相信他們的能力，這些傢伙，才是真正的種族主義者。 1965的投票權利法，有其時代背景。林肯在南北戰爭的末期被刺殺死亡，而讓南方來的Andrew Johnson副總統扶正，這個Johnson把南方的「重建」完全拐了個彎。原本趁著戰爭勝利，北方要把南方的種族主義政策徹底消滅，要軍事佔領南方一陣子，要確保黑人在南方的權利得到保障，但Johnson的提早結束重建，一下讓南方的白人又拿回了政治掌控權，原本南方各州紛紛出現黑人的共和黨州長、國會議員，一下子就被逆轉翻盤，南方自此變為Jim Crow的世界，一個白人用暴力和法律刁難黑人，造成實質種族隔離的反動時代。一直要到下一個Johnson總統，繼位被刺甘迺迪的詹森，將近一個世紀之後，這個Jim Crow的時代，才告一個終結。這個1965年的VRA，也許就是詹森一輩子最大的貢獻。 VRA非常清楚地規定南方各州不得用法律刁難任何人的投票權利，也不可以用選區劃分的方式，「稀釋票源」，這個禁止稀釋票源的規定，就是先前最高法院准許，而南方各州都遵守的方式，在每一州，硬是劃出黑人為多數的眾議員選區，也可以說是深紅南方的民主黨保障名額區。但大法官終於把先前的解釋推翻掉，一如affirmative action一樣，憲法說的人人平等，真的就該不分種族人人平等，沒有人得因為種族膚色受到歧視、不公平對待，也代表沒有人可以因為種族膚色而得到優惠。什麼叫「稀釋票源」呢？誰說黑人都一起投票，都有一樣的政治認知，都會選一樣的政黨？大法官把VRA放回憲法的框架，是美國法律之前人人平等的正確走向。 民主黨深深相信大法官都是有政治意圖，所以他們准許了德州的選區重劃，限縮了VRA，讓更多的南方紅州可以全面翻紅，但我相信能當到美國最高法院的大法官，一輩子都不用再找工作，在這個人世最重要的就是歷史留名，許多我們凡人的考量，一己之私的計算，並不是所有大法官在這世界的做人處事準則。他們也批准了加州的選區重劃，給了民主黨佔便宜的機會，怎麼不說大法官是有政治考量呢？只要不違反憲法，州的主權確定了各州自行劃分選區的權力，這就是大法官的判決原則。不要急著否定最高法院的原則性，你等著看他們怎麼判川普否定「出生即公民」的憲法權利，再來看共和黨怎麼罵最高法院，你就知道這些政治攻防，不過是一場戲，美國憲法還是剛健如山的保護著美國人民。

總說愛約的人就是不檢點 私生活混亂 但我認為的這件事的定義更應該是 - 彼此抒發生活裡累積的情緒與壓力 - 互相填補偶爾生活中出現的孤獨感 - 每一次結束後心裡被給予的滿足 只要彼此清楚、尊重、你情我願 其實也只是一種生活方式僅此而已 #別急著為別人的生活貼上標籤# #只缺一個懂得暗示的人#

#這樣算是許願成功了嘛# 似乎讓我發現新大陸ㄌ…… 第一次有這種感覺 真的有點不知道怎麼形容 說不上是刺激 比較像是期待、害羞、緊張全部混在一起 心裡一直有種「啊啊啊我到底在幹嘛」感覺 好像…突然解鎖了什麼不得了的新體驗

上岸ㄌ…那些帶小孩的把拔們的視線我受不了太羞恥🥹 順帶一提最近好喜歡這種和洋中（？）式混搭風 頭髮還是金色的 看起來超像怪人XD