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《道德浪女》：多元亲密关系的实用宝典 🔗： 一本讲多元亲密关系的实用宝典，教普通人怎么搞多边、开放关系，核心是互相坦诚、说好规矩、管好情绪，不搞占有式的爱。 书里有超多沟通、避坑的实操方法，就算是谈一对一恋爱，也能学这些技巧让感情更舒服。

【一本“奇書” 與一座瓷都的綠色迴響】1637年，宋應星在江西分宜寫下被譽為“中國17世紀工藝百科全書”的《天工開物》。書中用三卷十八篇，道盡“天人合一”的古老生態哲學。當百年光陰流轉，景德鎮陶瓷產業的代代傳承，正是對《天工開物》生態理念最鮮活的延續。

我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》。 全本在线读，一分钱不收，地址在文末。 为什么要写这本书？从两组数字说起。 一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。 另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。 两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。 FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。 在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。 这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问题到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。 也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。 我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。 如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。 📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star： 会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。 —— 顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。

推荐兄弟们一本好书《世界的逻辑》，读完会让你换个高度看世界。 它不教你买币选股，却让你想明白：我们的生活、工作、消费，全是政治与资本博弈的结果。 资本最擅长的，就是制造危机，再从危机里重新获利。 我们平时总以为危机是意外、是失误，可真相是危机就是资本体系的常态。 地产泡沫、金融波动、失业潮，都不是意外，而是系统性设计。 在作者哈维眼里，城市从来不是中立空间，而是资本增值的战场。 高楼、拆迁、房价、道路，本质都是资本在重新划分空间秩序，住房变成投机工具，公共资源慢慢被少数人占有。 看清这一点，你才算真正看懂权力和资本的逻辑。 但作者不是只会批判，他更想告诉你： 既然资本能重塑世界，我们也可以用另一套逻辑去对抗、去布局。 不必做资本的附庸，我们依然可以做自己人生的主人。

最近在读一本 165 页的书。作者Leopold Aschenbrenner，他在两年前准确地预测了目前的AI的发展趋势。 他2024 年 4 月被 OpenAI 开除，6 月写出这本《Situational Awareness》本质上，是一份募资文档。9 月，开了自己的对冲基金。这支基金规模1年从2亿多美金涨到55亿，整整24倍。2025 上半年净回报 47%。 我读着读着开始想，他凭什么。凭什么一个22岁的人，能在 2024 年就把今天的世界写出来？ 能看见未来，是因为他站在未来正在被造出来的那个房间里。他在旧金山的圈子，在 OpenAI 的 Superalignment 团队，直接在首席科学家 Ilya Sutskever 底下做事。这本书，是他献给 Ilya 的。 他两年前写下的每一句话，今天回头看，几乎一一兑现。 他说，AI 短期最缺的不是算法，是算力、是 HBM 记忆体、是数据中心、是电。 他说，真正的瓶颈藏在 CoWoS 先进封装里。 他说，美国的电网，会变成最先卡住所有人的那道关。 他说，会出现一个「万亿美元集群」。后来这些观点，全部变成头条。 OpenAI 把那个集群命名为 Stargate。 2025 年下半年，他悄悄重仓比特币矿场。 不是因为看好币价，而是因为他看出来挖矿的厂房，本来就握着现成的电力合约、现成的数据中心场地、现成的高功率冷却。AI 时代稀缺的东西，比特币矿场全部都有了。 挖矿的矿工会转变成AI 算力的房东。 他的逻辑； 第一层，AI 缺电。 第二层，握着电的人最稀缺。 第三层，那些早已握着电、却被市场看不起的人，是金矿。 但这些都还只是开胃菜。他在书里写下一句话， 2027 年，AGI （通用人工智慧）到来。 逻辑是这样的。过去四年，AI 从一个「学龄前小孩」GPT-2，长成一个「聪明的高中生」GPT-4。再过四年，他说，AI 会能替代人类研究员，自己去训练 AI。 一旦 AI 能自己研究 AI，人类十年的算法迭代，它一年就跑完。「智能爆炸」就会从那一刻开始。 到那时，人类已经看不懂 AI 在做什么了。它写的代码，它做的决定。我们怎么知道，它没有在骗我们？ Leopold 在书里，开出三张药方。 一、弱监督强。用一个能力较弱、但人类还看得懂的 AI，去监督那个远超人类的强 AI。赌的是，较弱的那个还能识破较强的在使坏。Leopold 自己，就是这篇论文的共同作者。 二、AI 互相辩论。让几个 AI 当面对质，互相挑错，互相揭发。人类只当一个安静的裁判，利用它们之间的不一致，来揪出说谎的那一个。 三、机械可解释性。训练的时候，先把危险的参数拿掉。然后直接打开 AI 的脑袋，看它到底在想什么。做「AI 测谎器」，找它内心的「真理方向」。Leopold 自己也说，这一条，是 moonshot 级别的困难。 读到这里我才懂，他为什么用 Oppenheimer 的合影做结尾。他把这件事当成新一代的曼哈顿计划在写。 他自己也承认，这三条路加起来，本质上只是「凑合过去」。没有一条真正解决问题。只是赌人类能撑到把对齐难题，外包给 AI 自己解决的那一天。 我们现在做的事情，不是「我们解决了 AI 安全」，而是「我们希望，AI 替我们解决 AI 安全」。 听起来，是不是有点像谈一段不太对劲的恋爱？ 明知道哪里不对，但还是赌他会改。 回到投资。这本书最值钱的部分，其实不是「2027 AGI」这个具体的年份。误差棒很大，可能晚一年，可能早半年。 它最值钱的，是把整个十年 AI 产业的瓶颈层级，讲得清清楚楚 电力 > 先进封装 / HBM > 算力 > 算法 > 应用。 越往上越稀缺，越往下越拥挤。 Leopold 自己，用真金白银，在公开市场亲手验证了一遍。 我合上书的那一刻在想 有些书，读得早一年，可能就是命。 还好，现在也不晚。 “See you in the desert, friend.”

我跟 @Popelegance 讲一个简单的道理， 如果孩子是高智商+ADHD，除了家里构建“立党计算机数学图书馆”、配好mac mini、买好智谱或者kimi coding plan以外， 最重要的一件事，是孩子在小学到高中期间，找一个清北邮航计算机本科生当家教，最好大三大四以上，每周给孩子答疑一小时，付300块钱。 当你的孩子无论有任何数据结构和算法、CPU体系架构、编译器、编程语言设计、复杂度、操作系统内核、文件、进程与线程、网络、deep learning、transformer和大模型、AI Agent、安全、游戏开发等等所有问题， 你直接让这个本科生家教当孩子的导师，带着孩子一步一步完成，或者给孩子布置作业，告诉孩子应该看哪本书、哪一章、如何手动实现这个小模块， 在北京的优势是，这种本科生小导师遍地都是，你花300块钱雇一个小时，清北邮航有很多计算机系本科生愿意当家教，给孩子手把手每周辅导一两个小时。 这种本科小导师的辅导，比那些普通一本只会开培训班教小孩python的大傻逼们，要强1万倍以上——几乎本科阶段所有计算机专业的基础课程，都能一一解答，满足你们孩子对于知识的极限欲望，手把手帮你们孩子探索计算机知识的大厦。 当然，清华北大的本科生最好，其次北邮北航也很优秀。 在上海的可以酌情调整为复旦交大同济，在深圳的可以换成哈工深、南科大、深圳理工、深大。 你学会了吗？

此《考槃录》（考槃记言）由明代龚道立辑。全书共四卷，包含：考槃记言、附今言、考槃记事、附今人。其内容为辑录古今隐士闲逸之言（一百四十四条），古今隐士闲逸人事（一百三十人）。此为明万历六年钱一本校刊本。介绍下载：