lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人）
@lidangzzz
co-founder @HedgehogLabHQ @Project_DARC
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中国对老房子的政策，就是只要不塌，就不会投钱投人维护。
在2010年代人力成本最低的时候，一二三线城市的70年代工人宿舍和公产房，几乎已经到了垃圾遍地、狗屎遍地、杂物遍地、到处都是小广告的年代，
基层居委会唯一能做的，就是刷油漆，挪挪楼道摆放，封掉土箱子，仅此而已。
中国人就这德性， 一栋楼的社区，谁掏钱给别人改善环境，谁就是王八蛋，我才不掏钱呢，脏就脏着，让居委会和物业自己想办法。
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中国的城市普遍因为摊大饼式建设搞得都大，以及前些年一直努力的让农村人住楼房等措施，再加上不少房子都陆续进入修修补补的高峰期。。。未来围绕着房屋的各种维修需求会持续走高。
一方面这种活儿需求量比较稳定，另外就是用工市场开始逐渐从过剩转为缺年轻劳动力。岁数大一个是干不动，另外就是对新鲜事物的了解少。
虽然挣不了大钱吧，但至少养家糊口问题不大。近一两年，但凡家里有个什么小毛病，以前一两百的活儿现在没有三五百都干不了。但活儿没变，零件也没有涨价。
我这两年内跟不少上门给我家维修过的师傅都聊过收入，普遍月收入都在1万-1万5左右，而且每天也没多累。人缘好、活好的师傅再接点私单差不多月收入在1.5-2万左右。挺好。
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这种大傻逼的脑子里都是些个什么狗屎？
无人机UAV这种东西出现的第一天，所有人就应该意识到这东西是强大且危险的双刃剑。
这东西的强大能力在911救灾现场被验证，这东西大规模生产后的战争破坏力在俄乌战争中被验证，这东西对于城市低空安全漏洞的破坏性攻击在中国尊事件中被严重。
经过了整整20年，人们对UAV的认知构建已经完成了， 无人机又要回到了它所应该存在的社会和历史地位上了。
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人们必须深度用jev撸一大堆产品，把市面上的开源的闭源的原创的魔改的jev family用过一遍之后，才能对这种东西的真正能力和智力祛魅。
人是不看benchmark的，对一款东西的能力天花板全靠想象，全靠刷到timeline上的大V和短视频对他的夸张式吹嘘。
就像对宇树机器人的意淫和幻想，买到手里才能破灭。
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很多消费者骂麦当劳这不健康，那个是合成的，然而全世界所有餐饮连锁里面，没有一款薯条能在口味上打败麦当劳的，从原材料到标准化工艺到番茄酱。
很多人说天然原切土豆薯条才健康，我说只要是薯条就不健康，当代城市人最大的敌人就是油和糖，长期大量摄入油和糖，比任何合规添加剂危害都要大得多。
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我理解这是一种服从性训练，
对于内行，筛选掉一批有常识的计算机和科技互联网从业者，留下一群常识约等于边牧的大傻逼们对华为顶礼膜拜，
对于外行，用一些高端大气上档次普通人听不懂的名词来罗列粉饰，营销号切入直接吹牛逼吹上天，普通人也对华为顶礼膜拜，
本质上就是一场大型宗教仪式而已。
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讲真我都不敢相信这是一家“科技公司”说出来的话。突破图灵范式，突破冯诺伊曼架构。我纳闷的是，这么宣传，外行看不懂，内行觉得是个大傻逼，到底有什么好处？还是说听汇报的领导就是大傻逼就吃这一套？
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在农村和城郊的小孩，家家户户有小院子，买个破皮球可以踢三五年，跟巴西的足球氛围一样，
当代中国人不热爱运动的根本原因，就是城市职能压根已经不会提供任何体育场所，恨不得一小块地划出来盖成商品房或者商铺购物中心，公共区域极少。
根本原因还是土地财政，可以参照小柳salix的城市分析报告。
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昨天李强在国常会上重提盘活体育赛事经济的事儿。我想了想，但说实在的我平时不怎么关注体育运动。
但我想请教一下大家，如果说国内要大兴体育赛事，你们觉得哪些运动项目是比较容易受到居民青睐，并且愿意付费观看的呢？
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每天都能看见华为像个大傻逼一样宣传他的民科级突破。
我非常匪夷所思的是，华为内部就没有一个人，告诉他们东西都是垃圾吗？
华为这些突破，从鸿蒙os、方舟编译器、高丝数据库、欧拉操作系统、河图导航、石墨烯电池、超级蓝牙、GPU Turbo、打败冯诺伊曼、韬定律，
平均水平堪比一条成年边牧。
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杨度是中国历史上最实干的政治家，穷举法救国第一人，神农尝百草式救国第一人。
考过举人，参加过戊戌变法，参与过公车上书，帮助袁世凯复辟，加入过孙中山，救过李大钊，早期加入过共产党。
给人感觉是个朵莉亚、孙膑或者瑶，买了个辅助装，到处蹭助攻的，实际没啥用。
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为什么现在没有人做氢能源飞机？液态氢能源成本低于燃油，体积还小，明显秒杀航空柴油飞机。 @grok
举国体制下的运动，本质是propaganda，是算在中央和地方各级政绩考核项目中的，在各级财政里面稳稳吃掉0.2%的经费预算（不包括任何运动赛事、运动馆建设），
在全社会这么高比例的一笔钱，专门用在体育上，完全由体制内做预算、花掉、养人、发工资，不止是一笔巨大的产业链，也是一项巨大的权力，
所以这条产业链上充满蛀虫，钱是自上而下的，权力是自上而下的，选拔是人海战术，各级体制内人员、事业单位养活全中国300万~500万人，加上外包企业服务和家庭估计上千万人，
所以砍是永远砍不掉的。
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@lidangzzz 美国偏远地区一个镇，也就是200多个人，镇长就是兼职的，一年也就2w美金，镇长都能兼职体育运动员为啥不能？建议取消这些乱七八糟的局，由社会人士兼任
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说得我一阵心寒。
魔兽的地图编辑器是行业第一个全知全能无敌编辑器，当今整个游戏行业的所有玩法，包括dota2、lol、王者荣耀、当代塔防、狼人杀，几乎都是广大网友集思广益，用地图编辑器做出来的。
但凡能他妈好好运营一下，今天roblox的整个市场，外加大半个游戏江山，全都是暴雪的。
傻逼暴雪早日倒闭吧我可操你妈的大雪碧。
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魔兽争霸3时隔近23年再次推出新DLC这事，显然是暴雪公司高估了中老登们的手速。 不抖就已经不错了，APM（每分钟按键次数）连40都没了。 你以为大家为什么去钓鱼。
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远在jev之前，一大堆bert family在2019年就到处横扫榜单了，比GPT-2还要早。
jev能爆火的根本原因，是各个大公司和工业界开始接受AI Agent、AI workflow这个技术范式，各行业各大公司全部内部折腾了一大遍，成本蹭蹭上去了，
这时候jev这种轻量级微缩版小号text classifier又出来了， 本质上是满足行业降本增效的需求，
大家一拍大腿，哎呦我操，又便宜，又速度飞快，模型又小，inference快，简单，还能本地部署，在某些场景下能满足60%的需求，太划算了。
我愿称之为大模型时代的红米时刻、五菱宏光时刻或者Aldi时刻，人民的需求，人民的名义，人民的选择。
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jev 最大的创新不是工程上的，而是在这个恰好的时间节点发布了这个概念，
虽然业内从业者不屑一顾，表示这不是早就有的东西吗，
商业价值不一定谁先来谁就赢了，站在风口上创业远大于逆天而行。
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大物停更这件事，真的是太悲伤了，很多人陷入深深的戒断反应中。
我理解智谱做zcode的初衷，
就是在非常早期的测试版本，怕给用户的代码彻底screw up了，彻底搞砸搞烂，甚至新增大量污染的git branch带来大量负担，于是就backup了整个git，万一用户找客服来了，客服帮他们手动恢复一下。
但是这个念头从一开始就绝对不应该存在，在第一时间就应该扇自己一耳光， 立刻清醒清醒。
这也暴露了一个非常直观的问题，
所有LLM大厂的早期agent engineering都是程序员主导、程序员带领、程序员定义、程序员推进的项目，
当时内部的product manager和marketing根本来不及插手，因为当时这些头部大厂的岗位还都是211文科本科+英国和澳洲CS水硕，都是废物点心，还来不及理解和领导coding agent项目，
那么agent的所有产品设计和细节，就完全取决于程序员自己的品味和自律，
以当时早期招agent这种边缘岗位的质量而言，有一批new grad刚毕业的愣头青、大愣子，凭借着傻小子睡冷炕——全凭火力壮的心气去自己主导开发，是非常容易犯这种给整个公司砸牌子的技术错误的。
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@lidangzzz 一开始为什么要干呢
我个人理解啊，不是给勇哥和什么大米先生洗地。
称重快餐的最核心目标，就是挣钱，就是利润最大化，就是为了让你多打点菜，控制预期，利润最大化，我觉得任何称重快餐餐厅都把这种目的写脸上了，
但是称重比东北大盒饭相比，最大的好处是花样多。
东北大盒饭的致命缺点，就是来回来去十几个菜， 几荤几素虽然明码标价，但不适合做成食堂模式，普通人吃两周就彻底吃腻了，如果不是为了省钱，很多人是吃不下去的，
纯自助餐模式，又非常容易亏本，很容易每天来三五十个大胃王吃牛肉猪肉，给你吃亏损，这一点也防不住，
称重快餐的一个优势，就是花样可以很多，每个菜都好好炒，比几荤几素东北大盒饭的大锅菜味道要强一大截，因为都是稍微大份一点的小炒，有锅气，精工细料，比直接给你上大锅炒一锅上百斤菜还是好吃一万倍，
而小碗菜大量洗碗、刷完、盛菜的模式，一位顾客生产出三四个脏碗、三四个盛菜流程，极其浪费人工，称重食堂只需要一个结账的，大幅度省了人工，
所以称重快餐几乎完全就是中产阶层写字楼、社区食堂这些场景下的最优解。
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@lidangzzz 称重这种方式就是圈套，明码实价每份菜不好吗
我发现很多人以为jev是一个超级无敌强力神级大模型，拳打gpt 5.6 sol脚踢claude opus 5，
很多民科和文科生的理解里，只要不持续输出token，只要做选择题，就绝对正确，就能把价格和参数降下来，跟顶级模型五五开。
实际的jev接替的以前13b和2b model的生态位，就是一个小的text classifier， 允许你用比decoder only的GPT技术系列的模型，去干微小的、粗粗拉拉的、粗颗粒的、迅速的、便宜的、脏兮兮的小任务。
所以很多人理解的jev的场景完全是大错特错，胡说八道，
jev真正的场景，就是以前2b和13b model的场景，就是监控数据、监控log、监控仪表盘、监控有害文字、做做中频量化交易、做做基础的GUI自动化，这些恰恰是他最适合的场景。
千万不要觉得jev是一个无所不能的全能万能巨无霸，这是巨大的谬误，完全是民科和民办三本文科宝妈的行为。
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因为增量都在一级市场里了，
今年有几个ETF卖得很火，就是portfolio想办法掺一小小小部分微量的OpenAI和anthropic的股票，剩下杂糅一大堆tech，
一堆人看完眼睛都蓝了，啊，这些ETF太神通广大了，这是我能买的吗，我已经尊贵到可以买到夹杂opneai的ETF了吗，然后闭着眼就全买了进去。
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不知道“长持美股科技股”的推友们是否注意到了，“长持”的纳斯达克 $QQQ，从5月14日到现在，整整四个月了，几乎一动不动。我下一个问题是：如果是现在是AI科技股大牛市，为什么科技股最大的etf， $QQQ，能4个月不动窝呢？
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Jev最适合在实时性强的领域去部署，一个是量化交易，一个是social network互联网社交平台的审核，
还有一个最重要的，就是工业控制自动化领域的大量实时性有一点点强的领域的监控，比如盯着一堆信号和数据仪表盘找出异常转手上报记录。
Jev这种模型肯定是有用，但这些场景比较苛刻，没那么容易找到。
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