周末窝在家里，花半小时学习它吧！ 别光刷短视频， 看下Anthropic的上下文管理的视频！ 2026年AI DevCon上，Anthropic的Lamis做了一场关于上下文工程的演讲。 整场演讲浓缩了过去一年Anthropic在上下文管理上的所有实践，从最简单的方案到最前沿的架构。 从Claude MD文件开始。 一个纯Markdown文件，放在会话开头，告诉Agent代码库结构、组织信息、个人偏好。 效果出奇地好：Anthropic的原话是"unreasonably effective"。（效果惊人出奇的好） 但问题也明显：文件越来越长，上下文膨胀，管理困难。 第二步是记忆工具。 让Agent自主决定何时读取、何时写入、何时更新记忆。全部在带内完成，也就是在会话上下文中进行。 Anthropic发现，在这种场景下，自主性运作得非常好。Agent比人类更擅长判断什么值得记住。 第三步是Skills。 核心思想是渐进式披露。 Agent只看文件顶部几行前言，决定是否需要加载整个文件。 Lamis的比喻很精准：就像房间里有一个书架，每次有人跟我说话，我扫一眼书单，看有没有相关书籍，然后取下来读。 不需要提前把所有知识塞进上下文。 第四步是文件系统。 把记忆系统建模为普通文件系统，用Markdown文件填充，Agent用bash和grep搜索。 不需要花哨的向量数据库，不需要专门的工具——Agent本来就擅长操作文件系统。 但当这些方案扩展到生产环境，问题就来了。 多个Agent同时写入同一个记忆文件怎么办。一个Agent写入错误信息到组织级上下文，所有Agent都会受影响。记忆过时了怎么办。 有人通过提示词注入向记忆中写入恶意内容怎么办。 Anthropic给出的解决方案是四个原则：版本控制（能回滚）、并发控制（哈希校验）、权限管理（组织级只读、个人级可写）、可移植性（干净的API，跨系统访问）。 然后是最有意思的部分：做梦。 带内记忆有一个根本性局限：Agent既要完成任务，又要管理记忆，这是两个竞争性目标。 而且Agent只能看到当前会话的信息，无法识别跨会话的模式。 做梦是一个带外的异步处理过程。 它取一段时间内的所有会话记录，交给一个专门的Agent分析。 这个Agent查看记忆存储，识别模式，提出更改建议。比如：所有地理学生都答错了同一个问题:说明课程中缺少了某个主题。 所有数学考试的答案都用弧度制而不是角度制,说明工具配置有问题。 做梦本质上是一个批量处理的"校长"，审查所有"学生"的作业，发现问题，调整"课程"。 它有自己的专用资源，不和任务执行竞争上下文。 Anthropic已经在生产中运行这套系统。 他们发现：Agent第二次执行任务时做得更好，成本降低（因为能一次性完成），延迟下降。 做梦的额外token消耗被任务本身的效率提升抵消了。 最后Lamis说了一句话值得记住：上下文工程是过去一年才真正发展起来的领域。 模型智能本身不会产生复利:它需要上下文来执行你交给它的具体任务。 而上下文工程的效果是倍增智能，即使模型本身变得更聪明，这个投资依然有价值。

📢速报｜Hermes v0.18「裁决版」7 大核心更新（精简干货） 因为我最近一直在使用Hermes Agent 构建三维交易体系和妖币交易系统，体验感觉还是蛮不错的！所以也会关注它的最新动态。 7 月 2 日凌晨，Hermes Agent 正式推送 v0.18.0「裁决（The Judgment）」 大版本，确实很不一样！ 「裁决版」属于系统性级重构优化：累计 1720 次提交、998 次代码合并、2215 个文件变更、关闭 949 个问题工单，绝非常规小更新。最大亮点不再是堆砌新功能，而是彻底解决 AI Agent 不稳定、不可控、无验收标准的核心痛点。 核心重磅信号：清空最高级故障！ 「裁决版」更新最关键的突破：仓库所有 P0/P1 最高优先级 Bug、高危问题全部清零。 以往 AI Agent 普遍存在任务中断、定时任务不稳、旧 Bug 反复、执行无保障等问题。v0.18 优先补齐稳定性、可靠性、任务兜底能力，对于长期将 Hermes 作为生产力工作台的用户，价值远超新增功能。 七大核心更新详解： 多智能体协同，升级为官方原生模型。 MoA（多模型协同思考）从手动玩法，变成可直接调用的官方模型入口。 多模型交叉验证、多角度分析，适配复杂决策、代码审核、长文本梳理、方案对比等高精度场景。简单查询无需启用，复杂、高风险、高要求任务优先使用，大幅提升答案准确率。 全流程可视化，告别黑箱！这点很赞！ 新增多模型思考过程可视化，可查看每个参与模型的独立判断、分歧点、最终聚合逻辑。 彻底解决 "只给结果、不知过程" 的问题，结果可追溯、可校验、可复盘，让多模型协作从 "玄学高级" 变为可控可信的实用能力。 重磅升级：/goal 新增「完成合同」机制，是本次最核心、最实用更新。 以往 AI 最大弊端：自行判定任务完成，敷衍收尾、遗漏步骤、不校验结果。 新增 Completion Contract 验收合同：用户可提前定义。 任务完成标准、结果验证依据、操作约束范围、禁止改动边界、终止触发条件。 所有任务按标准验收，不凭 AI 主观判断，适配代码修复、文件整理、数据清洗、项目调研等全场景，极大提升落地可靠性。 后台任务异步等待，流程闭环更完整： /goal 支持后台任务持续监听、等待结果回调。 可自动监控脚本运行、CI 执行、文件转换等耗时后台任务，不再提前结束、卡顿中断，实现长流程、多步骤任务全自动闭环。 /learn + /journey：经验沉淀 + 记忆可管理： /learn：自动沉淀操作流程、工作范式为可复用 Skill，一次训练、无限复用。 /journey：可视化记忆与技能迭代轨迹，支持手动编辑、删除纠错： 彻底解决 AI 记忆混乱、经验丢失、无法迭代优化的问题，打造个人专属 AI 工作流资产库。 系统级能力升级，正式成型工作台。 全面优化三大底层能力： 子代理 Subagents：任务拆分、并行执行，效率翻倍； Projects 项目工作台：告别单纯聊天模式，支持长期项目管理； Gateway 服务调度：多会话、多流程统筹调度，后台服务更稳定； Hermes 彻底从聊天 AI，转型为专业化、系统化的智能工作终端。 细节优化，降低使用成本： 长文本提示词编辑器优化，告别单行输入局限； 智能精简复盘逻辑，降低自我迭代的算力成本； 接入 Vertex AI，适配企业级模型部署场景； 稳妥升级四步流程。 最后小结： v0.18「裁决版」的核心变革：从 "能干活" 升级为 "靠谱、可控、可验收、可迭代"。 普通闲聊感知微弱，但重度生产力用户，本次更新大幅提升 AI 落地稳定性与专业性，建议优先升级、小任务试水、逐步承接大型工作流。 Hermes v0.18，Windows GUI 界面，非常友好，你值得尝试，跟上AI 时代的变革，打造属于你自己的交易系统和AI agent 工作流程和AI 助理。 Hermes GUI 官方下载链接： 打开官网后，页面会自动识别你的操作系统，点击 “Download” 按钮下载 Windows 版本的 .exe 安装文件。 #Hermes# #AI交易系统# #AIagent#

据新华社报道，9月7日，武汉市文化和旅游局发布通报：2026年7月24日晚，在武汉举办的《济公活佛》第八本专场演出中，“演员郭德纲歪曲篡改表现抗战的著名歌曲《弹起我心爱的土琵琶》，造成恶劣社会影响”。 通报中的惩处措施包括：举办这场演出的主办单位江苏籽迪芮呈体育文化产业发展有限公司、演出场所经营单位武汉中南剧场管理有限公司，“违反《营业性演出管理条例》第二十五条、第二十六条、第十六条规定。依据《营业性演出管理条例》第四十六条、第四十四条规定”。武汉市文化和旅游局“依据《营业性演出管理条例》第四十六条、第四十四条规定，决定对江苏籽迪芮呈体育文化产业发展有限公司给予警告、没收违法所得48687.4元、罚款486874元的行政处罚，责令其整改并加强对演员和演出内容的管理”。此外，“对武汉中南剧场管理有限公司给予警告、罚款110000元的行政处罚。同时，对涉事人员严肃处理”。 通报称，“抗战歌曲承载中华民族抗战记忆与民族情感，绝不允许任何单位和个人歪曲篡改。我们将依法加强监管，切实维护文化市场环境”。 通报未公布对郭德纲本人的具体处罚措施。 今年7月，郭德纲在武汉演出中将《弹起我心爱的土琵琶》歌词里的“微山湖上静悄悄”改成了“紫禁城中静悄悄”，还加了句“妈咪妈咪哄”。台下观众哄笑。事后这场演出遭到举报。

郭德纲临时改歌词事件，处理结果来了： 抗战歌曲不允许“篡改”，否则十倍罚款加涉事人员处罚。 …… 武汉市文化和旅游局发布演员郭德纲相关演出的处理通报 2026年7月24日晚，在武汉举办的《济公活佛》第八本专场演出中，演员郭德纲歪曲篡改表现抗战的著名歌曲《弹起我心爱的土琵琶》，造成恶劣社会影响。 经核查，郭德纲本场演出的举办单位江苏籽迪芮呈体育文化产业发展有限公司、演出场所经营单位武汉中南剧场管理有限公司，违反《营业性演出管理条例》第二十五条、第二十六条、第十六条规定。依据《营业性演出管理条例》第四十六条、第四十四条规定，武汉市文化和旅游局决定对江苏籽迪芮呈体育文化产业发展有限公司给予警告、没收违法所得48687.4元、罚款486874元的行政处罚，责令其整改并加强对演员和演出内容的管理；对武汉中南剧场管理有限公司给予警告、罚款110000元的行政处罚。同时，对涉事人员严肃处理。 抗战歌曲承载中华民族抗战记忆与民族情感，绝不允许任何单位和个人歪曲篡改。我们将依法加强监管，切实维护文化市场环境。

今天周一起床又是瀑布洗脸，BTC 跌破 77000，ETH 2100 摇摇欲坠，不过相对韩国 KOSPI 下跌 5% 的熔断已经算很坚挺了 尽管 X 时间线上骤然冒出很多“看空大师”，各路空论不绝于耳，但丝毫不影响 Base 链上进行的局部牛市，特别是一些 AI Agent 项目的表现尤其亮眼 1. $aeon ( @aeonframework BNKR系) 0xbf8e8f0e8866a7052f948c16508644347c57aba3 接着奏乐接着舞，从昨天 5M 又拉了一倍到接近 10M！它能持续拉盘的核心逻辑在我看来是： • 强明牌背景，aeon 是纯正的 BNKR 系血统，dev 又被 a16z 的创始人 @pmarca 关注 • 产品技术落地，aeon 可以理解为加强版龙虾 Openclaw，它本质上是一个 Agent 自治框架，用户只需要设置一次，它就能自己管理自己、自动批量创建多个 AI 机器人、全天候监控 Crypto 市场 2. $ETHY （ @ethy_agent Virtuals系） 0xC44141a684f6AA4E36cD9264ab55550B03C88643 拉了 20 个点到 4.3M 这是目前 Virtuals 生态最活跃的 AI Agent 项目之一了，相对于去年很火的 AXR swap 是青出于蓝而胜于蓝。交易量占据 ACP 协议（手续费 40% 用户回购 & 销毁 ETHY以及质押激励 ）和 aGDP 经济体量的半壁江山 这次拉盘的主要利好在于 5 月底要推出 V2 版本，支持移动端 app 和 Social trading 等功能 3. $MUTE （@Mute_swap Virtuals 系） 0xa023316FA5c85dADF008C611790B3235433e781e 拉了 30 个点到 4.2M 这个项目是做 Agent 主动型隐私的，最近专为 Virtuals 蜂群打造，推出的轻量化隐私安全插件（Widget）能让任何 Agent 一键接入 Monero 级别的匿名与防夹（MEV）保护 这次拉盘的主要利好在于官方明牌预告即将公开发售“私密收益池”，内测长达 4 个月、利用 $ZEC 和 $XMR 跑出了 33% 的平均月化回报，然后官方还透露 6 月关于收入用户的“大惊喜”，盲猜是回购+销毁 4. SIBYL（@sibylcap Virtuals系） 0x797f214a2CD64a4963A91Fa21c8C55Ec3EBa4714 拉了 50 个点到 4.5M 这项目是做链上自主系统的底层记忆基建，致力于解决 Agent 短时记忆的痛点。其“基于文件的记忆架构”在 LongMemEval Oracle 评测中准确率高达 95.6%（全球第 2），能让 Agent 跨会话拥有持久记忆与行为连续性 这次拉盘的主要利好在于核心“记忆层”代码审计进入尾声，官方透露即将进军多代理操作系统互操作性。官方还明牌效仿 VVV 和 DIEM 模型，质押 SIBYL 即可免费白嫖后续推出的高级 AI 记忆与工具产品 写这么多，我想表达的是其实 @virtuals_io 一直领跑 Base AI 赛道。无论是 Virtuals 团队还是生态项目项目，都一直在积极 Keep Shipping 落地的产品 相信价值发现是迟早的事，别因为 $VIRTUAL 短期表现不佳而 fade 它，不然等下一个主声浪到来会被啪啪打脸

🃏 上头了，把 PDF 和微信读书笔记直接变成 Anki 卡片 GitHub 上 4.1K stars 准备考试的人都干过这件事：一边翻教材一边往 Anki 里敲卡片，一晚上敲一百张，手酸眼花，真正用来复习的时间反而没剩多少。制卡这一步本身不产生记忆，纯粹是搬运。 PDF Guru Anki 就是来干这段搬运的。来源吃得很杂：PDF、Word、Excel、图片、微信读书笔记、幕布和思维导图都能转成卡片，卡片类型支持问答卡、挖空卡、选择题卡和判断题卡。AI 那部分提示词和 API 都能自己配，Gemini、GPT、Claude 和通义千问都在列表里。 看视频课的场景它也想到了，有视频关键帧截图和视频笔记功能，讲到关键画面直接截下来进卡片。周边配套也齐：Anki 局域网同步、卡片导出 PDF、批量编辑、标签管理、查找替换和图床替换。生成的卡片直接进 Anki 的间隔重复流程。 Windows、macOS、Linux 都支持，AGPL-3.0 协议。 把时间花在记，别花在抄。 GitHub：

为了防止一些新翻墙的网友忘记了，这里重新发一下任志强的长文《剥光衣服坚持当皇帝的小丑》 疫情已经结束了，现在再看，任志强说的基本上是全对 2月18日落笔了“记忆与反思”，本想就此罢手了，尤其是不愿再碰触2月19日的伤疤。 四年前的2月19日，我在转发“央视姓党”的微博照片时，加上了“当所有媒体都有了姓，并且不代表人民的利益时，人民就被抛弃到被遗忘的角落了。”的一段评论，于是引发了“十日文革“式的全网大批判和留党察看一年的党的组织纪律的处分！因此，每年的2月19日我都坚决的放下手中的笔，以守护曾经的这一天。 但此次中国武汉肺炎疫情的暴发，恰恰验证了“当媒体都姓党”时，“人民就被抛弃”了的现实。没有了媒体代表人民利益去公告事实的真相，剩下的就是人民的生命被病毒和体制的重病共同伤害的结果。 几天之后媒体上、网络上疯传着2月23日中央召开全国上下约17万人参加的大会，被称为中国历史上参加人数最多的中央大会。且远胜于当年七千人的庐山会议的规模，有着比七千人大会更重要的现实意义，也被称为是一次伟大的会议。 网上许多人在用各种方式吹嘘和吹捧这次大会的伟大意义，并且格外的强调这次会议中最重要的党的主席的长篇讲话，是一个鼓舞人心、英明正确的战略部署，为世界指明了防治疫情的方向，号召用举国体制的力量，应对大考，战胜疫情，并取得中国特色社会主义制度的伟大胜利。“体现了”党中央对疫情形势的判断是正确的，“彰显了中国共产党领导和中国特色社会主义制度的显著优势。” 一时之间，举国上下都在为伟大领袖的讲话而欢呼雀跃，似乎中国又进入了那个曾经伟大的大跃进时代，又进入了四处红旗飘舞，高举红宝书，三呼领袖“万岁、万岁、万万岁”的时代。更有许多人在从各个角度解释自己从2月23日讲话中发现的精华，以为中国又进入了一个新时代。 我也好奇并认真的学习了这篇讲话，但我从中看到的却与各种新闻媒体和网络上报道的“伟大”完全相反。那里站着的不是一位皇帝在展示自己的“新衣”，而是一位剥光了衣服也要坚持当皇帝的小丑。尽管高举一块又一块的遮羞布试图掩盖自己根本就没穿衣服的现实，但丝毫也不掩饰自己要坚决当皇帝的野心，和谁不让我当皇帝，就让你灭亡的决心！ 讲话分为一、二、三、四和最后，我也来个一、二、三、四和最后吧！ 一、 第一部分是“关于前一段疫情防治工作” 这里讲的是表彰自己的伟大成绩，包括1月7日的批示。“亲自指挥、亲自部署”要有正确的战略策略，要靠统一领导、统一指挥、统一行动，举国体制的医疗物资和生活用品的保供和维护社会稳定、防止社会失序，以及加强宣传教育和舆论引导。总之都是一尊亲自靠“巨大政治勇气”做出的决策和亲自指挥而取得的重大成绩。 网上有位名为李锦的专家，出版过国企政策的书籍多本，被媒体誉为“我国国企政策与新闻第一解读人”。专门写了篇《“17万人大会”的抗疫历史传奇》的长文，将历史上的“七千人大会”与“17万人大会”并列称为党史上空前的事情，必将载入史册。对此次会议大肆吹捧，已到了无耻之极了！ 中国历史上的“七千人大会”可谓是党内执政的一次危机，并提出了“不怕批评，敢于接受批评，敢于自我批评”的信息。对“反右倾”和“大跃进”及瞒产、瞒报等问题进行了批判和对真相的追查，最终刘少奇用“三七”开承认了七分人祸的错误。毛则在大会上终于作了检讨：“凡是中央犯的错误，直接的归我负责，间接的我也有份，因为我是中央主席。我不是要别人推卸责任，其他一些同志也有责任，但是第一个负责的应当是我”，同时也做了自我批评，事后还做了一些平反的工作，这才让危机渡过了。 这次的大会，也许同样面临的是党内执政的危机，但人们没有看到大会上有批评的意见，没有对事实真相的追究与批露，没有查清疫情暴发的原因，更没有人检讨责任和承担责任。却在试图用各种伟大的成绩掩盖事实的真相，好像这个疫情是从1月7日的批示才开始。那么去年12月发生了什么？为什么没有及时公布信息？为什么会发生1月1日中央电视台追究8名谣言者的新闻？为什么会有1月3日的训诫？为什么会有1月3日对美国通报的疫情信息？为什么不提1月7日之前已发生的各种危机？为什么1月7日的批示未向社会公布？至今也未公布！为什么1月7日之后还会召开了各种聚集性的全国大会？为什么还出境访问？为什么在云南敲鼓庆春节？…… 这所有只用1月7日和1月20日来试图终止与斩断国民与社会对疫情发生原因和扩散原因的追究。不再提为何没有及时公布疫情等等的原由，正是掌握权力者不想承担任何责任，也拒绝社会追究这些责任。只想用伟大成绩来为自己遮羞，同时动用各种党所控制的媒体，用所谓的宣传教育和舆论引导，规范和完善信息发布机制，宣传党中央的决策部署，迷人感人的事迹，引导舆论的正能量等方式坚决堵住各种追查事实真相的言论。坚决堵住追究造成这次疫情责任的言论，坚决不承认吹哨人的作用，不承认体制与决策无能的事实！ 但这种遮羞式的宣传，大约只能欺骗那些愿意被你欺骗的人，却无法欺骗那些只相信事实与真相的人。 无论目前的防控取得了多大的成绩，都无法挽回那些失去了的生命和失去了欢乐的节日，失去了亲人的破碎家庭。也无法挽回因疫情而造成的重大经济损失和家庭对幸福生活的追求！ 满篇的讲话中根本不提造成疫情的原因，不提疫情扩大化的失控原因，全社会没有看到“早发现，早报告，早隔离，早治疗”的情况。同时不提党的领导的统一体制之下的弊病；不提谁应对疫情的扩大化承担责任；更不会检查和检讨自去年12月以来出现各种问题的原因和责任。历史上的皇帝尚有“罪己诏”，七千人大会尚有检讨、自我批评和认错，但这伟大的“十七万人”的大会，却只有表扬和功劳，并无原因、真相与责任。 这哪里是“七千人大会”啊，这只能是天安门上招手接见红卫兵啊！ 不提原因、真相与责任的自我表彰，都是些傻瓜也知道的“马后炮”。伟大与英明正确的战略策略，本应都是防御疫情发生和扩大的工作，但却都发生在钟教授的严重警告之后，而非发生在钟教授的呐喊之前。这也敢称是英明？也敢自吹为成绩？也敢自吹是“及时制定和打响了疫情防控的人民战争”？明明是在事后不得不进行的各种挽救，是在补漏洞、堵窟窿，却被吹成了“该出手时，必须出手”，真是不知天下还有“无耻”二字了！ 皇帝可以骗自己是穿了衣服了，但连孩子们都知道皇帝是光着屁股的，那些不敢说皇帝没有穿衣服的人，都知道什么是穿着新衣，什么是没穿衣服。齐奥塞斯库以为人民仍然会相信他的谎言欺骗时，却不知道船已调头了！ 二、 关于当前加强疫情防控重点 这段讲话的核心大约在“对借机恶意攻击的舆论坚决依法制止”上！ 疫情防控的部署是在告诉社会，目前的情况全党、全国都纳入了一体，是在同一条船上。将疫情发生的原因和责任下放到各级政府的头上，告诉全党和社会，必须团结一致，共同努力去取得胜利。取得的所有成绩都是我领导的，没我你们都不行。如果不能取得全面胜利，则我死就会中国共产党死，中国共产党死，中国也就死了！ 因此必须保住湖北、保住武汉、保住北京，用举国体制支援重疫灾区，并切实维护社会稳定。尤其是防控的重点要提高新闻舆论工作的有效性。让全国人民都知道，做好防控工作，没有我不行，没有党不行，没有统一指挥不行，没有所有人共同为维护核心的努力不行。 皇权意识的传统是国为君天下，臣为君命，故同船同命。没有了君，就没有了国，也就不会有臣的地位与权力了。因此只能是同船同命运，要先共同保住这条船，保住这个君，才能保住臣与民。 当一个现代的国家中，民为天下之主时，则并非是同船同命的概念，也并非都与执政党和执政党的领袖同命运。如果是个民主制的国家，民主制度可以选择谁当船长，也可罢免和撤换船长。同样不但可以撤换船长，还可以撤换整个管理体系中的大副和水手们。 即使是现代的中国也同样，可以没有一尊，也可以没有执政党，但绝不能没有人民的权利和利益的保障。 这次疫情中可以看到的现实是，党在维护党的利益，官在维护官的利益，君则只是在维护一尊的核心地位与利益。正是这种体制造成了，只听君命而不顾民情的情况。当疫情已经发生时，却不敢在没有君令的情况下，向民众公布疫情。不敢公布事实与真相，反而用抓批“谣言”的方式，限制和阻止真相的传播，才造成了不可控制的传播。 此时所有人并非站在一条船上，各自严守着各自的利益，却将一国之民抛弃于后。但当疫情发展到失控时，皇帝却变成了英明的指挥与部署者，让全党全国都被捆绑于这个指挥和部署的船上，成为了必须和只能为皇帝承担责任的人。皇帝可以随意的撤换任何不为维护皇权而献身的臣子，也可以用同船同命的方式要求所有人为了党的利益去打好这场保卫战，迎接此次大考。 如果没有上命之错，又何来危机与大考？既然党中央已对疫情形势有了准确的判断，既然亲自指挥已采取了有力有效的举措，既然各项工作部署都是及时的，那么为什么会有疫情全国性、全球性的传播呢？这些并非事前、事中的举措与预防，而是造成了事后的补救。当疫情失控的大量传播时，也才出现了危机。如果是事前的预防，又何来的大考？ 当前的所有举措都是在失了先机的情况之下的补救，是在掩盖与纠正错误的不得已和不得不采取的措施。全世界都知道如能提前预告与预防就不会有武汉500万人的流动，不会有武汉各种的聚会，不会有几十万人的密切接触，不会有几万人的确诊，也不会有几千人的死亡和全国不得不居家隔离的春节，更不会有不能营业与开工的各种经济损失了！ 防控的重点不是在那些具体的工作上，而在于不改变这种体制上的弊病，则无论用什么样的举国体制，能解决了此次的疫情问题，也还会再出现下一次的灾难。十七年前的教训，并没有让这个体制发生彻底的改变，也才有了今天的疫情再次暴发。此次不解决根子上的问题，下次也一定会再出现更大的灾难。 疫情发生的原因也许尚未查清，但疫情出现之后，未能及时让国民知情，则在于“上无令则下不行”。同时也在于“媒体姓党”，没有了新闻和言论的自由，如今又加了个“对借机恶毒攻击”要严惩的罪名！ 真相并不会造成社会秩序的不稳定，反到是没有真相才会造成社会的混乱。 当问题已经出现，社会要求查明真相时，执政党却将所有人的命运试图用捆在一条船上的方式，让所有人都共同努力来救这条船。并试图用同为一条船而堵住要查明真相、追究罪首责任的那股力量的嘴，试用用以法制止借机恶毒攻击来扼杀可能对圣君不利的言行。 即使是同在一条船上，各级的责任也各有不同。船长本就应承担船长的责任，这是大副及水手们无法替代的。想用同船一体的概念掩盖船长应承担的责任则是幕后的真实目的。 “同舟共济”是当今必须共同努力解决疫情的必要，但却不能用此来掩盖船长的责任。 三、 关于统筹推进疫情防控和经济社会发展 新中国执政党的文化是习惯于将两种完全对立的情况统一于一个命题之下。如宪法中的“人民民主专政”，“民主”与“专政”本是完全对立的两种体制，却能合并为一个特殊的无法合理解释的词。在汉语词典中的解释是在中华人民共和国成立以前，它担负民主革命的任务；在中华人民共和国成立之后，它实质是无产阶级专政，此时已经没有了民主而只剩下专政了！ 中央的文件中经常可以看到的是“既◊◊◊◊，又◊◊◊◊”的用语，每当“既”和“又”连在一起时的两个定义通常是相对的，这大约就是一种两面开刀的艺术。 讲话的前者是强调防控的重点，后者则是强调经济社会发展的重点工作，于是就有了既要重点防控疫情，又要抓好经济发展工作的部署与安排。 如果一个民主制的国家，信息是完全开放与公开的，经济是由市场化的方式自我调节的，那么任何时候与任何情况之下，这个小政府都无法用非市场化的手段去调控经济与人们自由选择的生活方式。即使是在疫情有危险的情况下，政府可以提出对疫情防控的要求，却无需为人民选择的市场行为提出限制。 但在一个专政的国家，一个非市场化的国家中，极权的宏观政策调控则成为市场经济的障碍。这个统一指挥的调控中，既包括了要服从于疫情防控的一切严格的要求，同时又要精准复工，却又难以获取疫情防控的真实信息，还要由企业承担重点防控的疫情控制，要保证不发生病情的出现，这就更难上加难了。疫情并不能将企业家们变成神仙！ 疫情是一种关系人情、生命和难以防控的风险。企业经营同样是有各种风险的，也涉及员工、股东和上下游等。在完全市场化的情况下，企业家会在这两种不同的风险中做合理的评估和防预的对策，并做出适当的选择。 但非市场的情况下，则难以进行合理的安排。也许上下游并不能因疫情和各种规定给以配合，也许你的生产复工也因各种规定而无法满足上下游的要求。尤其是当政治排在第一位时，任何人都不再以市场的需求和信息做出判断而只能服从于政治的责任。又有谁敢跨越雷池呢？在这种连完全复工正常生产都难以兑现时，又何谈扩大与维护就业呢？ 两面开刀则必然会出现左右为难的局面，但这已成为执政党文化的特征。因此才有了冲在第一线的医务人员，本是为挽救生命的主力军，却大量的被感染而变成了被救治的病人。失去了许多的生命，失去了优秀的医学界人才。 为什么浙江也出现了全国病人第二多的地区，但却没有一例医务人员染病呢？原因与差别正在于一种是按完全行政管理的方式，下级绝对服从于上级，政治第一且信息无法公开。另一种则是市场化的方式，将信息公开并各有灵活性，首先尊重人民的利益与权利！ 经济社会发展确实面临着巨大的压力，停工与延长假期本就给社会带来许多的问题，但试图用举国体制的计划经济的方式并不能有效解决这些问题。这也正是为什么会前武汉发出了17号令，会后则撤消了17号令的原因。前者也许是想增加复工的可能，后者则重在疫情的防控，导致了朝令夕改的再次冲突。 靠中央或国家统筹，还是靠市场自我调节，仍是中国经济发展中的主要矛盾。个别省市敢政府付费用专车、专列、专机去迎接农民工入境，支持企业复工，这也许是市场化的需要，政府给以支持和补充，但绝不是统筹防疫和发展的安排。 原本，防疫的事是政府应尽的责任，而企业的事是市场的自我调节，但双面开刀的统筹则将两种责任关系混为一谈了！企业也成为了防疫的责任主体了，承担了本应由政府承担的责任，也被政治第一捆住了手脚！ 新加坡、日本、韩国等周边国家都出现了疫情，但各国却采取了适合于本国国情的措施。政府承担政府的责任，社会承担社会的义务，企业负责企业的经营，各司其职让国家在没有统筹之中，也并未影响国家的发展和国民的正常生活。 虽然疫情尚未结束，无法认定疫情后续的变化，但分工与职责的承担，则十分清楚。这些国家并不会追求领导者的伟大胜利，只追求人民的生活幸福，也绝不会让人民用鲜血与生命为代价去换取胜利，并承担本应由决策者承担的错误责任。 国家为复工出台了一系列的减税、减息、减费等政策，以支持中小企业自救与发展，许多人将此认为是一种上天的恩惠。但却不知如果疫情被有效的在初期被公布于众，并相应防治，又岂会有如今的各种损失与困境，又何需靠各种政策支持才能活下去？与其说这是政府对企业的恩惠，不如说这是政府不作为造成的恶果，是理应承担的赔偿。 在武汉的疫情防治中，更多的看到的并非是党与政府走在了前面，而是各种民间组织与私人企业走在了前面，并无私的奉献了许多。为了人的生命在贡献自己的一份力量。如果没有这些民间的支持和支援，则政府早已走不到今天了！ 虽然中央下达了上千亿的资金以支持疫情防治，但如没有此前不负责任的隐瞒疫情的错误，又岂会有后续的发展与不得已的投入？政府的投入是在补救自己决策的失误，而民间的投入则是为了保护人民的利益免受政府失误的侵害。这是两种完全不同的内涵，不能并列与同解，更不能将政府的责任与民间的奉献混为一谈。 但在一尊的眼中则所有的一切都来自于伟大的亲自指挥与亲自部署！ 这种认识上的差别，更重要的体现出的是人格上的素质差别！ 四、 加强党的领导 这才是所有讲话中最重要的部分，引用唐太宗“疾风知劲草，板荡识诚臣。”之言，一语道破了圣心之意。重不在我为上，重在各级组织要落实圣谕，让党旗高高飘扬，尤其是用此疫辨诚臣。 你若冲在前，必被我所用，你若退于后，必被我所杀之“决不容忍”！关键时刻要冲上去，并用关键时刻来考察干部，委以重任。 此疫的责任在于重大疫情防控机制、公共卫生应急管理体系的短板，而非党的领导的失责失职，以此来推卸党的领导的相关责任。正是一边高喊加强党的领导，高喊此次“两个亲自”的功劳，一边却在加强党的领导的同时，将责任推给了党的领导之下的短板，似乎这样就能回避社会对疫情未能及时发布与公告真相的责任追究了。但这恰恰揭穿了这个体制的病根。所有在讲话中存在的这些党的组织中的问题，其根源都来自于一个不受人民监督，一个不受法律约束的执政党，只忠于皇权与维护核心的体制，来自只讲对党负责在前，而将人民于后的责任关系的必然结果。 中国的改革最成功的是“党政分开，政企分开”。承包制首先要打破的正是党的领导，党决定一切。承包制就是要让人民自己说了算，自己对自己负责，同时对人民负责。先交国家的，再交集体的，剩下的是自己的。如果坚持党的领导，又如何承包呢？这里最简单的道理正在于如果你要领导，你就必须承担责任。就像这次疫情的暴发正是在“东西南北中，一切服从于党的领导”之下发生的，那么这里所有的责任就不是哪一块短板的问题，而是党的领导的责任。而承包切割了党的领导，却明确了承担责任的人，也因此才有了改革的成功。 当这个国家再次回到了党领导一切，但党绝不对出现的问题承担责任管理体制中时，那么不但会出现本不应出现的疫情暴发，也会让疫情扩大到影响经济发展和人民安康幸福的地步，也许还会在党的领导中出现更严重的其他问题。 从彻底否定邓的一系列讲话精神到修改宪法都证明了，这个执政党在试图重新建立一党专政的党国体系。这个一党专政也违背了宪法的精神，将人民踢出去，由党代替了人民民主。此后看到的正是纪委领导着监察委、党的网信办领导着国家的体系B，并可任意的制定超越国家法律的相关规定。因此这个国家早已不是党的领导的问题，而是只有党的国家，而无人民的利益与权利了！ 这段话还告诉所有的党员，你们今天都同在一条船上，但如果你不去努力的救这条党国的船，那么我就将你扔到船下去，让你死无葬身之地！另想当“逃兵”，没门！加大问责的刀已经架在了你们的脖子上了！ 讲话的最后提出了三点要求，并引用了著名的古诗来鼓励全党下定决心冲向第一线，落实再落实这些党领导一切的指示。 我只好奇的是皇上重提了2018年1月就提到“像非典那样的重大传染姓疾病，也要时刻保持警惕，严密防范”，要“时刻保持如履薄冰的谨慎，见叶知秋的敏锐……第一时间提出意见和建议”。但这次为什么这句话没有用在自己身上？皇上自称今年的1月7日就做出了批示，说明早已知道了疫情的特殊性和危险性，否则又何需批示？但为什么这个见叶知秋的敏锐却未能让这个批示公示于众，甚至没向社会透露丝毫疫情的公开消息？中国已于1月3日向美国通报了疫情情况，为什么如履薄冰的谨慎，却未能将在1月3日向美国通报的信息也同时向中国人民公告呢？ 从全文的开始到最后，我所能看到的都是在用各种谎言来当遮羞布，试图掩盖自己根本就没穿衣服的事实。在试图证明自己的英明伟大时，却已将自己置于无法自圆其说的困境之中。越是吹则让遮羞布飞的越高，越是露出了其内心的恐惧和赤裸裸的维护皇权地位的野心。也许这些口号与古诗会让许多人倍受鼓舞，但聪明的人都能看到这些美丽装饰的背后，是其绝不为此次疫情暴发和领导失误准备承担任何的责任，反倒准备用全国人民的努力与生命的代价换来的疫情防治的“胜利”为自己庆功，准备迎接全国人民欢呼“万岁”的战果。 中国执政党用隐瞒前期疫情暴发的原因，靠后续封城的举国之力，骗取了世卫组织的信任，并赢得了国际的称赞。但身历其中的中国人却难以再次欺骗。生活在言论自由的民主国家的人，也许并不知道没有新闻自由与言论自由的痛苦，但中国人知道这次疫情的暴发和所引发的一切本不应出现的痛苦，都来自于这个严禁新闻自由与言论自由的体制。 不管中国的管理体系上有多少的短板，但如果有了言论自由，那么国民在提前知道事实真相时，就会主动的采取各种自我保护，也不会发生这么严重的失控和传播。比如被当成谣言者的李文亮的微信，不正是在告诫朋友和亲属们要严防疫情的传播吗！如果这不当成谣言，而变成政府对社会警告，那么又何需1月7日的批示和后来发生的一切呢？或许仅靠民间的言论自由的传播就早已取得了防治疫情的伟大胜利了，也根本就不会有后来的巨大代价的付出！ 无论如何去吹嘘党的领导和“两个亲自”，都无法向中国人民解释1月1日的中央电视台的抓批“谣言”的广播，都无法改变整个社会对疫情暴发现任的追究。也许不是今天，但迟早这些政党对人民欠下的债，都是要还的！ 我无法为2月23日的讲话欢呼，反倒从中看到了更大的危机，这种危机会在那些为讲话而欢呼的声音中更快的发酵。当无耻和无知的人们试图甘心于伟大领袖的愚蠢中生存时，这个社会就会在乌合之众中难以发展与维持了。也许不远的将来，执政党也会在这种愚昧中清醒，再来一次“打倒四人帮”的运动，再来一次邓小平式的改革，重新挽救这个民族和国家！ 24日公安系统学习2月23日讲话的大会上，给出的信号是政治第一。全国的公安系统要为了“政治第一”而行动起来。拿起刀，扛起枪，坚决消灭一切借机恶毒攻击的势力，为维护社会稳定而不惜一切代价！ 你愿意成为这个代价吗？代价能让你从梦中清醒吗？

《用 CPV 模型预测 AI 技术演进》 过去几年，AI 领域几乎每天都有新概念出现。 Prompt Engineering、RAG、Memory、Agent、MCP、J-space、Tool Use、World Model…… 大多数讨论都围绕一个问题展开： 下一个热点是什么？ 我更关心另一个问题： 为什么热点会依次出现？ 如果一种理论只能解释已经发生的事情，它的价值有限；真正有价值的理论，应该能够预测未来。 CPV（Cognitive Positioning Value）提供的，正是这样一种视角。 它关注的不是某项技术，而是反馈最终作用到了系统的哪一层。 ⸻ AI 的发展，本质上是反馈不断向深层沉淀 CPV 将反馈划分为五个层级： CPV1：行为（Action） CPV2：状态（State） CPV3：模型（Model） CPV4：结构（Structure） CPV5：边界（Boundary） 越往下，反馈改变的对象越深。 AI 技术的发展，几乎就是沿着这五层不断推进。 ⸻ CPV1：改变输出 这一阶段的代表是 Prompt Engineering。 Prompt 改变输入。 模型改变输出。 任务结束，一切恢复原状。 模型没有成长。 它只是完成了一次推理。 后来出现的 Prompt 自动优化、思维链（Chain of Thought）、提示模板，本质上仍然属于这一层。 它们提高了完成任务的能力，却没有改变模型本身。 ⸻ CPV2：改变状态 随后，人们发现一个新的问题： 模型什么都记不住。 于是，Memory 出现了。 长期记忆、用户画像、上下文管理、会话历史…… 反馈终于开始影响模型的运行状态，而不是一轮对话。 模型开始拥有“今天的自己”。 但这里仍然存在明显的局限。 Memory 越来越长。 越来越混乱。 越来越互相矛盾。 于是，新的结构压力出现了。 ⸻ CPV3：改变模型 真正的成长，不应该只是不断累积记忆。 而应该修改世界模型。 例如： 昨天认为用户喜欢苹果。 后来连续半年都选择安卓。 系统不应该同时保存两条冲突的信息，而应该形成新的理解： 用户真正偏好的是开放生态。 这里发生变化的已经不是 Memory，而是模型本身。 未来的 AI 一定会越来越重视： 记忆巩固（Memory Consolidation） 经验抽象（Experience Abstraction） 世界模型更新（World Model Revision） 它们共同指向同一个方向： 反馈开始改变模型，而不是继续堆积数据。 ⸻ CPV4：改变结构 随着模型越来越复杂，另一个瓶颈出现了。 一个网络承担所有能力，越来越低效。 于是开始出现： Planner。 Executor。 Memory。 Vision。 Reflection。 Safety。 它们逐渐成为不同的功能模块。 MoE、Tool Use、Agent、MCP、多智能体协作，都可以看作这一趋势的不同表现。 未来 AI 更像一个组织。 而不是一个越来越大的 Transformer。 反馈开始重组系统结构。 ⸻ CPV5：改变边界 这是最深的一层。 今天，人们谈论 AI，通常想到的是： 一个模型。 未来，AI 的边界会不断扩展。 浏览器。 手机。 电脑。 机器人。 汽车。 摄像头。 传感器。 云端。 其他 Agent。 这些都会成为 AI 系统的一部分。 到那个时候，我们讨论的不再是一个模型，而是一个持续运行的智能系统。 它的边界不断重新定义。 人与 AI 的关系也会随之改变。 ⸻ 为什么 CPV 能预测未来？ 因为每一层都会产生新的结构压力。 Prompt 足够成熟之后，系统开始需要记忆。 记忆足够丰富之后，系统开始需要学习。 模型足够复杂之后，系统开始需要重新组织。 结构足够完善之后，系统开始突破自身边界。 技术演进并不是热点随机切换。 而是上一层已经无法继续承载反馈。 新的层级因此诞生。 这是一种复杂系统普遍存在的演化规律。 ⸻ J-space 给了我们一个验证 Anthropic 最近公开的 J-space 研究，让人们第一次能够观察模型内部的工作空间。 很多人关注的是： AI 是否拥有了类似意识的东西。 我关注的是另一件事。 J-space 解释的是： AI 此刻如何思考。 CPV 解释的是： AI 为什么会演化到下一阶段。 两者回答的是不同的问题。 前者研究计算过程。 后者研究反馈如何不断向更深层沉淀。 它们并不冲突。 反而共同构成了一幅更完整的智能演化图景。 ⸻ 一个理论真正的价值 未来几年，还会不断出现新的技术名词。 也许叫 Workspace Editing。 也许叫 Self Evolution。 也许叫 Autonomous Organization。 名字会不断变化。 但如果这些技术仍然停留在同一层反馈，它们只是同一类问题的不同实现。 真正值得关注的，不是名字。 而是它让反馈深入了哪一层。 能够回答这个问题，才能真正理解 AI 为什么会这样发展，以及下一次技术跃迁会发生在哪里。 CPV 的意义，不在于解释某一项 AI 技术。 它试图描述的是： 所有能够持续学习的复杂系统，都遵循着同一种反馈演化规律。 因此，它不仅可以解释 AI，也可以预测 AI。

这简直就是WAIC最值得听的演讲。 刚刚进入 2026 年下半年，AI 的进展依然非常快，信息多得让人有点喘不过气来。 在这样的时间节点，再听听阶跃董事长、千里科技董事长印奇 WAIC 在主论坛开幕式上讲他对 AI 发展脉络的理解，还是让我很受启发。 我想写写自己的感触。前奏可能有点长，因为印奇提到说他发现过去 70 年来 AI 技术的发展脉络，呈现出高度的连续性。 恰好这段时间我在看《人工智能简史》，深有感触。记得丘吉尔说过，你能看到多远的过去，就能看到多远的未来。 1 过去 70 年，人工智能一直在解决一个问题：怎么让机器拥有接近人类的通用智能？ 最早影响很大的一条路线是符号主义。基本想法是把人的知识和推理过程写成一套符号与规则。 比如，如果发生 A，就执行 B。满足某几个条件，就可以推出一个结论。 这个思路很好理解。既然人会根据规则推理，那就把规则教给机器。可现实世界太复杂了，规则无法穷举。 后来，机器学习逐渐成为主流。人们不再试图把所有规则一条条写给机器，而是让它自己从数据中寻找规律。 比如给模型看大量猫和狗的图片，经过训练之后，它逐渐能够判断一张新图片里出现的是猫还是狗。 再之后，深度学习和大模型把这条路线推到了新的高度。尤其是过去几年，模型开始拥有比较强的语言理解、内容生成和推理能力。 AI 第一次能够比较自然地和人交流，也能够处理过去很难通过固定规则解决的问题。 顺着这个框架继续往下看，到了 2026 年，大模型其实又走到了一个新的节点。 大家有没有发现，去年国内几家大厂还在争论元宝、千问、豆包这些聊天产品谁能抢到用户入口。 今年，大家争抢的重点已经慢慢变成了 Agent 入口。 因为过去我们使用 AI，主要还是让它回答问题，或者完成一个很短的任务。 现在的 Agent 已经开始处理持续几个小时甚至几十个小时的复杂任务。而且，AI 对于编程语言的驾驭能力也逐步超过人类。 Agent 的条件已经成熟。AI 从模仿人类逐步开始在部分任务上超越人类。 2 还有一个让我恍然大悟的观点，印奇说他发现这些年 AI 的发展过程中，所有的重要里程碑都和语言紧密相关。 维特根斯坦说过：语言的边界，就是世界的边界。大概意思是，人能够理解什么，很大程度取决于语言。 没有语言描述的东西，人就很难思考。比如一个人如果没有颜色的概念，他就很难理解红色。 对 AI 也一样。 如果 AI 只理解自然语言，它主要能进入的就是文字、知识和对话的世界。我们告诉它一件事情，它能够听懂。 我们问它一个问题，它能够回答。这已经非常重要，但它的能力大部分还停留在语言里。 这两年，Agent 能力突飞猛进的原因之一就是因为模型充分掌握了编程语言。 因为代码可以调用 API、读取数据库、操作软件、修改文件、控制系统。 AI 一旦能够理解和生成代码，就相当于拿到了进入整个计算机世界的一把通用钥匙。 这也是为什么过去一两年，模型 Coding 能力如此重要。编程语言会扩展 Agent 的边界。 紧接着，还有一个判断：Agent 肯定会成为未来生产力的最小单元。 过去的软件，其实没有资格成为一个独立的生产单元。Excel 很强，Photoshop 很强，搜索引擎也很强，但它们仍然是工具。 真正理解目标、拆解任务、检查结果的，始终是人。所以过去一个组织里，最小的执行单元通常是一个人或者一个岗位。 Agent 带来的变化，是它开始能够独立跑完一段相对完整的工作闭环。 我们给它一个目标，它可以自己拆解、调用资源、执行操作、检查结果，然后交付成果。 打个比方，过去的软件像车床和传送带，每台机器只能处理一个步骤，需要工人在中间操作和衔接。 Agent 更像一个可以独立接收任务的工作站，原料交给它，它能够自己安排步骤，处理过程中出现的问题，最后交付一个相对完整的产出。 或者这么讲，过去的软件，本质上增强人的能力。而 Agent，会直接成为生产过程的一部分。 一旦 Agent 成为这种基本执行单元，整个生产力的组织方式都会跟着变化。 3 会发生什么变化呢？简单来说，印奇认为会出现新系统、新载体、新网络。我分别讲下自己的理解。 第一个是新的系统。 过去几十年，每次计算平台发生重大变化，操作系统都会随之变化。 PC 时代出现了 Windows 和 macOS，主要负责管理电脑上的硬件、文件和软件。 移动互联网时代出现了 Android 和 iOS，手机上多了摄像头、定位、通知和各种传感器，操作系统需要把这些能力管理起来，再开放给不同的 App。 到了 Agent 时代，操作系统需要管理智能体的身份、权限、记忆和协作等等。 所以演讲里提出了一个公式：智能体能力，等于模型能力 × Agent 操作系统能力。模型像大脑，决定 Agent 能不能理解和思考。 Agent OS 负责把模型和外部世界连接起来，给它提供记忆、工具、数据、权限和运行环境。 这一点我听完还是挺有启发的。从 PC 到移动到 Agent，每一次平台变化，操作系统管理的对象都不一样，这条脉络一拉出来就很清楚。 第二个是新的载体。 相信看到这里，大家就能理解为什么 OpenAI 会做硬件了。 移动互联网时代，手机这样的终端主要负责连接人与数字世界，所有操作都由人来完成。 到了 Agent 时代，终端会重新围绕 Agent 来设计。 比如过去出门旅行，我们需要自己打开地图、查看日程、搜索航班，再分别处理各种信息。 未来 Agent 可能已经知道我们的行程，看到航班延误之后，主动调整后面的安排，并把新的方案告诉我们。这完全是不同的逻辑。 所以这一轮所谓的 AI 硬件，真正要解决的，可能也不是在现有设备上增加一个聊天入口。 大家都在寻找一种更适合智能体长期存在、持续感知和随时行动的载体。 它可能仍然是手机，也可能是耳机、眼镜、汽车或者机器人。 具体最后会长成什么样，现在还很难判断，但可以确定的是，一定会有新的载体出现。 第三个是新的网络。 互联网连接的是人、信息和服务。到了 Agent 时代，还会出现大量智能体之间的连接，也就是 A2A 网络。 最近我就在公司里搭了一个很小的 Agent 局域网，让不同同事的 Agent 可以互相发送任务、同步进度。 比如我的 Agent 发现一个产品问题，可以直接把问题交给研发同事的 Agent，后者分析原因、尝试修复，再把结果发回来。 当然，这套东西现在还很早期。诸如权限怎么管理，传递的信息出了错又该由谁负责，都还没有成熟的答案。 但只要 Agent 能够独立承接任务，它们之间产生连接和协作，就是很自然的结果。一个 Agent 不可能擅长所有事情，它也需要寻找其他 Agent，分配任务，再把结果整合起来。 很有启发。提纲挈领。