大足石刻在国博 | 刻工精湛的明代全镂空香炉。这件高一米多的明代全镂空雕刻香炉有何妙处？1分钟，讲解员带大家领略其刻工精湛、匠心别致之处。#文化中国行看博物馆之宝# #每天认识一件文物#

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

一顿操作，gemini Claude 各取它们写的罗里吧嗦的其中一些点，然用 codex 生成图像！于是得到如下文章和配图 👇 —— 你存在，但世界不知道 海德格尔说过一句话：「此在的“本质”，在于它的此在」 翻译成人话就是：你这个人，必须持续地去“在”，才算真正地活着。不是肉体上的活着。 是在这个世界关系网络里，持续地、可被感知的“在” ———————— 中国文化里有一种根深蒂固的审美： 「沉默是金」「木讷者近仁」「君子讷于言而敏于行」 这种审美在农耕熟人时代是有效的，因为那个社会的信任，靠的是世界和空间的反复叠加。 但今天，现代社会的本质，是陌生人之间的大规模协作。这种结构里面，沉默不再是「美德」，沉默是一种信息缺席。 资源流动的主场，已经迁移到了网络。信息、机会、供应链、合作、客户、信任，越来越多都是先在网络里发生，再回到现实里成交。 ———————— 金刚经说：应无所住而生其心 放在今天的语境里，它有一个非常具体的所指： 「不要住在“别人的阳光”里，去生出你自己的表达」 你住在"别人会怎么看我"里，所以你无法表达。 你住在"我的内容没人看"里，所以你拒绝开始。 你住在"我不是做自媒体的那种人"里，所以你提前判了自己的死刑。 ————————— 有一个词叫「潜力」 「潜」是潜伏 「力」是力量 潜伏的力量，藏起来的能力，好像挺美的哈 但…… 潜伏的力量，永远改变不了任何人的命运 只有流动的能量，才能在这个世界这个信息世界，激起涟漪。 —————————— 自媒体应该像一盏灯 是让别人远远看见：这里有一个真实的人，有稳定的能力，有长期的方向，有可以被信任的痕迹。 一个人可以不红，但不能在网络世界里完全失语。 可以不追流量，但不能没有自己的数字信用。 可以不把自媒体当事业，但至少要把它当成这个时代的基础生存工具。 因为未来很多机会，不会先敲你的门。 它会先搜索你，观看你，判断你，然后才决定要不要靠近你。 —————————— 问题只有一个，你需要回答你自己： 你愿意，让这个世界，有机会找到你吗？ ###以上的内容# 你深刻理解之后 帮我用 [$editorial-line-system](/Users/hx/.codex/skills/editorial-line-system/SKILL.md) 做 5 张图！###

国内各大企业家蹭马斯克合影， 让马斯克似乎感觉中国变了。 他一直在找一个人，杰克马。 他很奇怪这位会英语、从容自信的中国首富怎么突然不见了。 我们何尝不是？ 川普再度访华，2017年到现在，也就9年。 那年，腾讯和阿里跻身全球市值前十的行列。 华为手机出货量达到1.53亿台，全球第二，超过苹果，逼近三星。 那一年，也是马云最意气风发的一年。 他像武侠小说里的风清扬——自由、张扬、无所不能。 砸900亿搞新零售。 到处演讲，会见各国元首，从容不迫。 主演《功守道》，跟李连杰、甄子丹、吴京对打。 还和王菲合唱《风清扬》。 那时的企业家，身上真有一种"时代主角"的感觉。 许家印财富一年翻四倍，首次成为中国首富。 李彦宏All in AI。 董明珠说华为手机第一格力第二。 就连跑路的贾跃亭，都自信地说"下周就回"。 后来很多人会说，2017年其实是中国互联网黄金时代最后的高潮。 那时的人们，真的相信技术、资本与全球化会永远向前。 2017年底，乌镇世界互联网大会召开。 丁磊组织"东半球最强饭局"。 之后又有刘强东、王兴组织"东兴局"。 饭桌上坐着中国互联网最有权势的一群人。 他们讨论的不只是赚钱，而是未来。 他们那时真觉得，未来在自己手里。 ------- 今天很多年轻人已经忘了， 当时这种"大国叙事"有多强。 你打开电视，是港珠澳大桥。 打开手机，是国产航母下水。 刷微博，是C919首飞。 连综艺和广告，都在讲"中国速度"、"中国奇迹"。 那年，中国首艘国产航母下水。 "一带一路"首届高峰论坛召开。雄安新区设立。 "人类命运共同体"被反复提及。 建军90周年阅兵。 香港回归20周年。 十九大召开。 所有新闻都带着一种历史车轮滚滚向前的气息。 经济学家林毅夫当时预测：到2030年，中国将超过美国成为世界第一大经济体。 今天看，你会觉得这个预测有点乐观。 但在2017年，很多人真信。 自信的人们 但回头看，会有一种奇怪的感觉：那仿佛已经不是同一个时代了。 ------------ 这9年里发生了太多事。 贸易战、疫情、俄乌战争、AI革命、房地产下行、互联网退潮、全球化收缩……世界像被人拧过一遍。 很多当年坚信不疑的东西，现在都变得模糊；很多当年热气腾腾的人和行业，现在已经沉默。 所以，当人们重新翻出2017年特朗普访华的视频时，会有一种强烈的时代感。 那真的是一个"烈火烹油、鲜花着锦"的年份。 那年11月8日，特朗普抵达北京。 很多年后，他仍在不断回味那次访问。 中国的"上升感" 他说，中国仪仗队是他见过最整齐的，"他们身高几乎完全一样，差距不到四分之一英寸"。 特朗普是一个极度重视排场、礼仪与个人感受的人。 你很少见他认真赞美什么，但他后来多次提到那次中国之行。 因为他确实被震撼了。 飞机刚落地，他就被直接带去了故宫。 不是普通参观，是包场。 整个故宫，在夜色里只为特朗普夫妇开放。 红墙、金瓦、宫灯、京剧、文物、长长的御道，像一个文明古国把自己的藏宝阁掀开了一角。 ------- 特朗普后来反复提到一句话："从没人得到过这样的待遇。"他是真的信。 因为美国总统访问别国，一般是进会议室、住酒店、签文件。 很少有人会直接把五百年帝国的中轴线打开给他看。 而2017年的中国，也确实有一种"终于轮到我出场"的心态。那种感觉，就像是一个练了二十年武功、终于下山的少年。 今天再回头看2017年的新闻，会发现一种扑面而来的自信。 那一年春节，央视《新闻联播》推出特别节目——《厉害了，我的国》。 这个词后来直接变成了年度热词。 紧接着，央视财经开始做纪录片《厉害了，我的国》，向全国征集"百姓眼中的中国成就"； 之后又连续播放《辉煌中国》、《大国外交》、《超级工程》。 2017年的中国人，是真的相信"东升西降"已经开始了。 《战狼2》与那个时代 2017年，还有一件特别重要的事：《战狼2》。 今天很多人已经习惯了"战狼"这个词，甚至带点调侃意味。 但在2017年，《战狼2》不是调侃，它是情绪。 它最后拿了56.95亿票房，长期位居中国影史第一。 真正让它成为现象级的，其实不是动作戏，而是片尾那行字幕："当你在海外遭遇危险，不要放弃！请记住，在你身后，有一个强大的祖国！" 那一刻，很多中国观众是真的热血沸腾。 因为过去几十年，中国人太习惯"落后挨打"的叙事了。 突然之间，电影里中国护照能救命了。 这种心理变化，非常巨大。 《战狼1》里的"犯我中华者虽远必诛"，再到《湄公河行动》，再到海外撤侨、亚丁湾护航，这些真实事件和影视作品混合在一起，共同构成了2017年的强国想象。 那年电视剧《人民的名义》火得离谱。 年轻人一边吐槽"达康书记GDP第一"，一边追反腐剧。 今天已经很难想象，一部主旋律电视剧能变成全民流行文化。 但2017年就是这样。 整个社会都处于一种"国家正在变强，而我也参与其中"的兴奋感里。 周杰伦演唱会叫"地表最强"。 范冰冰和李晨对未来也是信心满满，所以宣布"求婚成功"。 大家真觉得，好日子还在后头。 当然，中国男足还是没进2018年俄罗斯世界杯。 有些东西，确实稳定。 世界转向 关于那一年特朗普访华，美方很多高官、幕僚，都写了回忆录。 里面有很多有意思的细节。 比如，有人提到，中方在会谈中不断讲自己的长期规划：产业升级、科技发展、未来目标、合作愿景。 但特朗普其实不太感兴趣。 -------- 他最感兴趣的有两件事： 第一，3000多亿美元的大单； 第二，对他个人的超规格接待。 特朗普是一个非常"具体"的人。他对宏大叙事兴趣有限。 但他对排场、数字、交易、赢，非常敏感。 后来随行人员透露，特朗普对中国国宴印象极深，尤其是中式摆盘与大型宴会组织效率。 他无法理解，为什么几百人的国宴能像机器一样精准运转。 特朗普外孙女唱中文歌的视频，当时被反复传播。特朗普本人特别喜欢这个桥段，经常提起。 因为这让他感觉自己"跟中国关系很好"。 特朗普甚至说，与中国的问题，不怪中国，怪以前的总统。 而2017年的中国，也愿意展示这种友好。因为那时候，中美关系虽然已经有竞争苗头，但整体仍处于"斗而不破"的阶段。 甚至很多中国人当时觉得，特朗普虽然不靠谱，但未必比传统美国政客更坏。 因为他至少"讲交易"。 不像后来那样彻底撕裂。 ------------- 但历史很快转向。 特朗普访华没几个月，中美贸易战开始。 美国开始针对"中国制造2025"。 开始限制高科技出口。开始强调产业链安全。 后来很多分析认为，美国之所以反应如此激烈，一个重要原因，就是中国在2017年前后表现出的那种"高技术崛起"趋势，以及"厉害了我的国"的宣传。 那时候的美国，已经意识到，中国不只是"世界工厂"了，而是在向产业链上游走。 芯片、5G、AI、高端制造、新能源、航天……中国开始全面进入美国最敏感的领域。 而与此同时，特朗普上任后的美国，则不断"退群"。 退出TPP。 退出巴黎协定。 退出联合国教科文组织。 整个美国社会都弥漫着一种疲惫与撕裂。 如果用武侠来比喻。 2017年的中国，像一个刚闯入江湖、准备重塑武林规则的少年。 而美国，则像一个已经称霸江湖几十年、开始对世界失去耐心的老盟主。 于是，冲突几乎不可避免。 因为真正的大国竞争，从来不是意识形态，而是产业、科技、资本与未来。 ---------- 凡是过往 2017年的人们，并不知道后面会发生什么。 没人知道新冠。 没人知道房地产会调整。 没人知道互联网会降温。 没人知道AI会重新洗牌。 没人知道全球化会开始倒车。 所以今天回头看2017，会有一种特殊的感伤。 那是一种"后来的人，重新看旧照片"的感伤。 照片里的人在笑，但你知道后面会发生什么。 现在特朗普"前度特郎今又来"。 中国也已经不是那个青春少年。 这些年经历了太多事，双方都成熟了很多，也都疲惫了很多。 今天再谈中美，以及我们个人， 已经少了2017年的激情， 不再那么意气风发， 也不再那么轻信未来一定线性向上的投资， 兄弟们都多了一份沉稳。。。

林彪死后作为其罪证的《五七一工程纪要》更为集中地体现了他的这一思想：“他滥用中国人民给其信任和地位，历史地走向反面”，“把党内和国家政治生活变成封建专制独裁式家长制生活”，“把中国的国家机器变成一种互相残杀，互相倾轧的绞肉机”。“他不是一个真正的马列主义者。而是一个行孔孟之道借马列主义 之皮、执秦始皇之法的中国历史上最大的封建暴君。”“独裁者越来越不得人心”，“党内长期斗争和文化大革命中被排斥和打击的高级干部敢怒不敢言”，“农民生活缺吃少穿”，“青年知识分子上山下乡，等于变相劳改。”“红卫兵初期受骗被利用，充当炮灰，后期被压制变成了替罪羔羊。”“机关干部被精简，上五七干校等于变相失业。”“工人(特别是青年工人)工资冻结，等于变相受剥削。”并明确提出要“变‘国富’民穷为国强民富”。 关于《五七一工程纪要》，这里想多说几句。拥林派大都否认《纪要》的真实性，认为是四人帮伪造的，强加到林彪头上的罪证。其实，《纪要》的真实性现在已经不重要了，重要的是它是否反映了林彪的真实思想。从林彪私下所做读书评注和解密的《林彪工作札记》中透露的信息看，在对毛和“毛线”(林彪的独特用语，指所谓毛的革命路线)的认知以及对付毛的策略方面，后者都和《纪要》惊人地一致，且语言和语气也极为相似。 例如，“1967年1月9日：一月革命，上海夺权斗争，是‘B52’授权眼镜蛇、婆娘搞的。全国各处，从上至下、天南地北展开夺权斗争。谁夺谁的权？婆娘代‘B52’到处放炮，到处打、砸、抢、抓、斗，到处埋下仇恨种子。”(《林彪工作札记》)“不得已时使用捧上的办法，然后暴露之，打下之。”“他要灭你，故你只好灭他”“东郭先生，中山狼，勿幻想狼不吃你。”“但有发动时机成熟与否之选，如同打仗一样。”(写在《列宁全集》第19卷415页上。该页原文是《革命的教训》)。 所以，《五七一工程纪要》反映了林的真实思想，应当是毫无疑义的，至于是否是林授意搞的，对林的定性都无影响。我倒是希望《纪要》是林所为，这样起码可以增加林的光辉和我对林的敬意。因为无论从哪个方面看，在中国现代史上，《五七一工程纪要》都是一篇具有划时代意义的文献。毛氏文革路线由此破产，毛氏神坛由此崩塌，思想解放运动由此开始。 ---林彪——殉国还是叛国？ 作者: 毕唐书

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

39年前，Michael Jackson访港，在邵氏影城留下了一张罕见合照！ 1987年，正值《Bad》世界巡演期间，年轻的Michael Jackson来到香港度假。 那一年，他29岁，正站在事业最巅峰的前夜。《Billie Jean》《Beat It》已经让他红遍全球，而《Bad》巡演也正在亚洲展开。 谁能想到，这位后来被誉为“流行音乐之王”的国际巨星，来到香港后并没有一直待在酒店里，而是足足停留了约3周。 他去过海洋公园，也游览香港街头，还特意前往当时香港电影工业的重镇——邵氏影城。 Michael Jackson本来就喜欢中国功夫和香港电影，尤其对李小龙非常感兴趣。因此来到香港后，他对邵氏影城格外期待。 在清水湾的邵氏片场，他换上了中国古装，还在仿古街景中拍摄影像资料。 当时负责接待他的工作人员后来回忆，Michael对中国传统服饰十分好奇。为了让他正确穿好戏服，工作人员甚至花了两天时间准备服装。 当天从清晨开始拍摄，整个过程持续了十多个小时。 更难得的是，当时正在片场工作的香港艺人，也纷纷有机会与这位“世界巨星”见面。 汪明荃、任达华、杜德伟等人都曾与Michael Jackson留下合影。 其中一张照片尤其珍贵： 年轻的Michael Jackson穿着中国古装，与香港艺人钟淑慧等人站在一起。 照片里的他还带着标志性的腼腆笑容，完全没有后来“天王巨星”的距离感。 当年的香港娱乐圈，也正处在黄金时代。 邵氏电影、无线电视以及一大批后来成为家喻户晓的明星，都在这个时代留下了自己的名字。 而Michael Jackson的突然到访，就像一个来自美国流行文化巅峰的“客人”，意外闯入了香港影视圈最繁华的年代。 值得一提的是，这并不是Michael Jackson后来频繁来港演出的其中一次。 1987年那次香港之行，是他一生中唯一一次到访香港。 10月21日，他抵达香港；11月10日离开香港前往悉尼。 原本只是一次短暂的私人旅行，最后却变成了长达数周的香港之旅。 几十年过去，当年的邵氏片场早已发生巨大变化，而照片中的年轻人也早已成为一个时代的传奇。 再看这张照片，最让人感慨的或许不是Michael Jackson有多么耀眼。 而是照片里的每一个人，都还年轻。 那是属于香港电影黄金年代，也属于Michael Jackson黄金时代的一瞬间。 一张老照片，把两个时代的光影，定格在了一起。

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。