从特朗普与习近平会面的那一刻起，双方之间的互动就比以往会晤更为热情和轻松。两人面带微笑，边走边聊，彼此靠得很近，并肩走过一段长长的红毯。 “值得注意的是，习近平似乎没有让特朗普做出他惯用的‘权力拉拽’动作，”亚洲协会政策研究所高级研究员莱尔·莫里斯说。

美国快递员被老奶奶“套娃”恶搞。 是中国快递小哥不想那么轻松的工作吗？中国快递小哥没有幽默感吗？ 是没有时间，一刻都不能停，派件数量不够，要被扣钱的。 现在更不行了，快递小哥要是敢停下来清闲片刻，国安要说他被境外势力煽动躺平了。

前几天，我从编辑那里得知，《设计，下一步》（Design Forward）首版已经售罄，加印也已经完成了。 这当然是个让人开心的好消息。尤其是在今天，这个“知识不断贬值”、图书市场越来越冷清的时代，一本谈论设计的书，居然逐渐成为了一本畅销书。说实话，作为作者的我，有那么一刻确实感到非常骄傲。 这本书是在去年圣诞节前夕上市的。在过去半年的时间里，我收到了很多读者的来信。有意思的是，很多人都不约而同地提到了一个词：“陪伴”。 他（她）们说，读这本书的感觉，并不像是在“学习”，而更像是一种轻松而真实的陪伴。好像有人坐在旁边，一起聊设计，聊生活，也聊人与世界之间那些说不清的小事。虽然我们未曾见面，但我们的关系是亲密的，熟悉的。 我后来发现，这或许正是一本“好书”真正能打动人的部分。它不只是提供知识，也不仅仅是输出观点，而是让人愿意停下来，结伴一起往前走。其实，好的设计也是一样的 —— 真正让人感到舒服的东西，背后往往靠的是真诚。 而这种亲密感，并不来自作者刻意的谦逊或者姿态，而是来自于愿意坦率地面对自己，面对现实，面对我们真实的处境。这就是生活本来的样子，我想记录的也正是生活中“真实”的那部分。 这是我的第一本书。我其实还没有完全适应“作者”这个身份，但我已经开始感受到一种很特别的鼓舞与安慰。这比我单纯做设计带来的成就感更加强烈，这是我乘着设计之帆抵达的最远的地方。 所以，也想把这个消息分享给你。 相信我。在这个世界上，总会有人愿意与你一起同行。 我们并不孤单。

何为用户至上？在币安@binancezh线下找到了答案 我们都知道，币安一直秉持用户至上、以用户为核心的理念 这次深度参与线下活动，亲眼见证了团队工作人员的真实工作状态，内心有很多切实的感触，想客观记录下来，分享最真实的所见和所感 早就知道商务岗位琐事多、压力大，这次线下亲眼所见，才真切感受到他们有多忙，做事认真负责，处理各项工作也细致靠谱 一切要从狮子山徒步说起，爬山过程中，所有人都专注赶路、保存体力，中途休息时，我看到梨子酱@pearbinance一直拿着手机再看，聊天 就故意过去说，爬山都在工作啊，这得让一姐@heyibinance和大表哥@cz_binance加工资🤣，走近了解后才发现，她真的在认真处理用户的问题 爬山到后半段，大部分人都体力透支、疲惫不堪，在这样的状态下，她依旧从容从容，一边及时对接工作消息，一边轻松和大家交流互动 全程还背着背包，兼顾出行与工作，全程没有懈怠，这份责任心和抗压能力，我是打心底佩服，点个赞！ 19号徒步结束，下山已经是下午两点左右 短暂休整过后，她就迅速调整了状态，立刻前往会场协助工作，负责入场检票、现场接待等基础事宜，全程保持温和礼貌的态度，用心对待每一位到场用户，这时候心里就在想，这就是币安的员工吗？ 我亲身爬完了全程山路，清楚长时间爬山后的疲惫感，是有多么的累，对于日常缺乏锻炼的人来说，体力消耗更是加倍 即便身心疲惫，团队里的每个人都收起疲惫，以饱满良好的状态面对用户，把最好的服务状态展现给大家，用心做好每一处服务细节 Kim哥@moonkimbinance同样全程用心付出，活动开始前，他早早到场搬运饮用水、各类物资，提前做好爬山的全部筹备工作 行程中全程照看同行人员，耐心协调各类小事 爬山结束后，又贴心安排餐食、饮品，妥善安顿好每一个人 丫丫@yayabinance也全程全程陪伴大家，后续梨子酱和 Kim哥因会场工作需要，不得不提前离场协助，丫丫便留下来全程陪伴 还主动关心每个人的游玩感受，耐心询问大家累不累、有没有遇到不便 全程默默陪着这群相聚的币安 Holder，等到所有人用餐结束、一切都安顿妥当，才最后一个离开 整场线下活动期间，不仅仅是他们，sisi @sisibinance，九九@cain_bnb（我依旧记得那时候活动期间，九九累到坐在杂物间地上睡着了，这才是他（她）们的日常），咪呀@miyayweb3等等 还有很多我没看到的，所有工作人员都处于连轴运转的状态，会场统筹、现场对接、问题解答，每个人都各司其职、默契配合，默默扛下繁杂的工作，全程毫无怨言，能看到的都是热情笑脸！ 最让我印象深刻的事情，是在潜水哥组织的活动现场，一位用户的账号出现了异常问题，上来询问，梨子酱第一时间上前，细致了解完整情况，主动添加用户微信，同步记录问题并逐一向上反馈 我亲眼看到她同时操作两部手机，一边快速处理海量工作消息，一边耐心倾听用户的诉求，条理清晰地对接跟进，从容应对繁杂事务 除此之外，币安天使khan @Khaos_DS、小鱼@Xiaoyu_184CM也都主动上前帮忙，一同为用户梳理问题、提供解决方案 这一刻，我真正读懂了币安所说的以用户为中心，就像梨子酱在活动现场介绍时提到的，只要大家有任何平台相关问题，都可以随时沟通咨询，都会尽力协助解决 活动过程中，团队成员还主动深入交流，认真了解中文社区的真实现状，倾听普通用户的真实想法与实际需求。 只有真正融入社区、贴近用户，才能精准捕捉大家的诉求，结合实际需求优化服务、完善生态布局 这也是币安团队长期深耕各大社区，频繁现身各类线上线下活动的核心原因 丫丫和 Kim 哥更是如此，从活动入场到现场收尾，几乎没有空闲时刻，现场协调、用户沟通、事务对接，始终处在工作状态，时刻保持随时响应的状态 以前只在线上和工作人员沟通，只能模糊感受到他们工作繁忙 直到这次线下亲身接触，才明白高强度工作就是他们的日常 也终于理解，币安能够长久稳定发展，收获广泛认可，从来不是依靠口号，而是每一位基层工作人员日复一日的坚守与付出 良好的口碑从来不是凭空打造，而是靠一次次务实的服务、一件件小事的落地，在用户心中慢慢积累而来 团队里的工作人员，基本都需要常备两部手机同步办公，爬山赶路、出行通勤、用餐休息、会场忙碌，所有碎片时间，都用来及时回复消息、处理用户诉求、对接各项工作 很多用户偶尔会觉得咨询回复不够及时，亲身经历过后，完全能够理解这份不易 他们身兼多项工作，事务繁杂琐碎，但无论问题大小，最终都会逐一跟进落实，给到妥善的解决方案 外界大多不了解这个岗位的真实日常，容易产生片面认知，只看到表面的光鲜，却忽略了背后高强度的工作节奏、随时待命的压力，以及默默的付出 世间所有收获，都离不开脚踏实地的付出，没有一份工作真正轻松 写下这些真实的见闻，一方面是想让更多普通用户，看见币安工作人员线下最真实的一面，打破线上片面的刻板印象； 另一方面，也希望这些基层伙伴的付出与坚守，可以收获应有的关注和肯定 用户至上从来不是流于表面的形式，而是融入在每一位工作人员的行动里，藏在每一次耐心解答、每一次主动帮扶、每一次全力以赴的服务之中 也希望大家能多一份理解与包容，给予一线工作人员更多认可与支持 这群踏实做事、真心服务用户的从业者，值得被好好看见 好啦，今天就说到这，让我们一起 keep building #BNB！#

日读论文： From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully? (Ctx2Skill) 互斗写书，越斗越偏 ──────── 医生想用一份刚出的临床指南调整治疗方案。50 页文档，密密麻麻全是术语，规则之间还交叉引用。他真正需要的是把"什么病合什么药"变成几条能照着走的步骤。直接把整份指南扔给 GPT-5.1 让它答题，全 benchmark 平均对率 21%——大模型读完了，用不出来。这不是它"长上下文"不行，是 *它没把规则提炼成可以反复调用的小手册*。 老办法是把人类标注员请来给文档画重点：把规则、流程、注意事项提炼成自然语言"技能"，附在 prompt 前面给模型用。但这条路有两个死结：一是*标注成本爆炸*——50 页技术文档，标注员要把整套领域逻辑读到能复述，几小时才标一份；500 份这么搞，人累死也搞不完。二是*没有外部反馈*——如果想让 AI 自动写技能，怎么验证它提炼对了？没有 ground truth、没有执行结果、没有标准答案，它瞎写你都不知道。已有的"自动写技能"方法（AutoSkill、SkillX 等）都需要环境给反馈信号——比如"代码跑出来对不对""任务完成没"——可面对一份纯文档，没人替你判对错。 作者说不需要外人。让模型自己跟自己打——一个出题，一个解题，第三方判 pass/fail。每一回合，错题让解题方反省"我漏了什么知识"，过得太轻松的题让出题方反省"我出题不够刁"。两边各自维护一份自然语言的"技能手册"，回合结束之后改写各自的手册。这套循环不依赖人类标注，也不依赖任务本身的对错反馈—— *只用模型互相之间的胜负就能把技能写出来*。 ──────── 按常识，5 个回合互相磨练完，第 5 回合的 Reasoner 手册应该最强吧？ 错。论文做了固定回合的对照实验（GPT-4.1）：*单调下降*。越练越差。 为什么？作者起了个名字： *adversarial collapse*——对抗坍缩。Challenger 越来越凶，开始出"考钻牛角尖"的题；Reasoner 为了应付这些极端题，把手册改得越来越歪——专为对付怪题而存在的条目挤掉了通用知识。两边都在围着一个不代表真实任务分布的"病态点"打转。 更阴险的是， *这种崩塌在循环内部察觉不到*——Judge 每一回合只看当前题，没有信号告诉你"之前学会的事是不是被新条目挤丢了"。 ** 怎么找回早期的好手册：Cross-Time Replay 既然不能信"最后一版"，得回头挑。但凭什么挑？ 办法：在 5 个回合里偷偷攒两套小探针—— - *Hard probe*：每回合败得最惨（评分点通过率最低）的那道题 - *Easy probe*：每回合解得最轻松（评分点最少）的那道题 循环跑完，把 5 个版本的 Reasoner 手册*回去重做*这两套探针。每个版本算两个分：在难题集上的解题率 ρ_h、在易题集上的解题率 ρ_e。 *选哪一版？* 让 ρ_h × ρ_e 最大的那一版赢。 为什么是乘积不是相加？*乘积惩罚"舍弱保强"*——一个版本如果为了多解几道难题、把易题做塌了，乘积立刻塌（一个 0 拉低全场）；加法只算总分，掩盖短板。消融：换成加法 → -0.6%。 ──────── *你的对手如果只服你一个人，他会变成你的镜子，不是你的镜鉴*。 Self-play 跑久了，Challenger 出的题不再代表真实世界，只代表 Reasoner 当下还不会的边角；Reasoner 的手册也不再是知识，只是这场私局的应试手册。两个人在屋里关久了，一起走进自己造的回音壁。 破解的办法不在循环里——*在循环之外保留一份"代表性参照"*，回头挑哪一版没飘走。Cross-Time Replay 是这个论文真正的灵魂，不是某个技术细节。它在说：*对抗优化必须配一个不参与对抗的判别器*，否则一定会塌。这个判别器不一定是人，可以是从对抗自己内部偷出来的、有代表性的小样本——但它必须独立于"当下这一刻在追什么"。

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