《系统为何难创新？》 人们经常把创新失败归因于： 缺少人才； 缺少资金； 缺少技术； 缺少好的想法。 但现实中，一个系统最难创新的时候，往往恰恰是它最成功的时候。 因为创新的本质，不是增加一个新东西，而是改变系统自身的运行结构。 而系统天然抗拒改变自己。 ⸻ 一、系统存在的目的，是维持自身稳定 任何系统首先要解决的问题是： 如何持续运行？ 企业、政府、军队、组织都是如此。 一个组织能够发展起来，说明它过去的结构有效。 于是： 流程被证明有效； 规则被证明有效； 人员配置被证明有效； 权责关系被证明有效。 这些过去的成功经验，逐渐沉淀成系统的“骨架”。 问题在于： 未来的环境变化后，过去的骨架可能变成限制。 于是出现一个矛盾： 系统赖以成功的结构，可能成为系统继续进化的障碍。 ⸻ 二、创新意味着否定过去的成功 真正的创新，很少只是增加一个功能。 它往往意味着： 旧模式不再适用。 例如： 数码相机冲击胶片行业。 对于胶片公司来说： 他们不是不知道数字技术。 甚至很多胶片企业内部最早拥有数字成像技术。 问题是： 数字化意味着否定自己过去几十年的优势。 过去积累的： 工厂； 供应链； 技术团队； 商业模式。 全部需要重新排列。 所以阻碍创新的，往往不是不知道未来。 而是不愿意放弃过去。 ⸻ 三、系统中的聪明人，往往成为维护者 大型系统通常拥有大量优秀人才。 但这些人才通常被系统训练成： 优化现有结构的人。 他们擅长： 提升效率； 降低成本； 控制风险； 达成指标。 这些能力对于稳定运行非常重要。 但创新需要另一种能力： 发现当前结构本身的问题。 这两种能力甚至存在冲突。 一个负责把现有业务做到极致的人，很难同时主动摧毁这个业务。 因为他正在这个结构中获得价值。 ⸻ 四、指标会杀死创新 系统为了管理复杂性，会引入指标。 指标本身没有问题。 问题在于： 指标容易成为现实的替代品。 例如： 用户体验不好。 系统要求： 提升体验指标。 于是执行层开始寻找： 哪个指标容易提升？ 如何让数据变漂亮？ 最终： 指标增长了，问题仍然存在。 因为系统优化的是可测量对象，而不是真实目标。 久而久之： 组织变成一个擅长生产漂亮数据的机器。 ⸻ 五、创新需要容忍短期混乱 稳定系统追求： 确定性。 创新过程却充满： 不确定性。 创新初期通常表现很差： 效率低； 收益少； 方向模糊； 经常失败。 如果系统只接受确定结果，那么所有创新都会被提前淘汰。 就像森林生态： 新树苗需要阳光、水分和空间。 如果要求每棵树苗第一天就长成大树，森林永远不会更新。 ⸻ 六、复杂系统无法靠内部优化完成跃迁 很多组织喜欢： 优化流程。 增加制度。 加强管理。 但这些方式主要解决： 已有结构的问题。 创新需要的是： 新的结构。 两者不同。 优化是： 让旧系统运行得更好。 创新是： 创造一个新的系统。 所以很多大型组织会陷入： 越来越努力， 越来越复杂， 越来越低效。 每个人都在解决问题，但整体问题越来越多。 因为大家都在维护同一个结构。 ⸻ 七、系统如何获得创新能力？ 答案不是要求所有人变聪明。 而是建立结构，让新的可能性进入。 包括： 外部输入 让系统持续接触新的信息。 封闭系统只能重复自己。 ⸻ 弱连接 让不同领域、不同认知的人产生连接。 重大创新往往诞生于交叉区域。 ⸻ 真实反馈 让现实能够纠正系统内部的幻觉。 没有反馈，系统只能越来越相信自己。 ⸻ 局部实验 允许小范围的新结构成长。 不要让整个系统承担创新风险。 ⸻ 八、创新的本质，是系统主动创造“不稳定” 系统天然追求稳定。 创新却需要主动制造不稳定。 它要求： 怀疑已有规则； 挑战成功经验； 引入新信息； 允许旧结构死亡。 这看起来像破坏。 但从更高层看： 这是系统为了适应环境而进行的自我重构。 生命如此。 文明如此。 组织也是如此。 ⸻ 所以，系统难创新，不是因为系统里没有聪明人。 恰恰因为系统越成熟，越擅长维护自己。 真正强大的系统，不是永远稳定的系统。 而是具备一种能力： 在保持生存的同时，允许自己不断否定自己。 创新，本质上是一种系统自我进化能力。

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在最近的开源热潮中，SGLang和vLLM等开源推理引擎成为算力优化的核心技术。DeepSeek、Kimi等模型一上线就实现Day-0支持，昨天Google Cloud TPU也官宣引入SGLang。 这背后是AI Infra的千亿级市场和需求：当推理成为AI的主战场，GPU看似满载，却仍把大量时间耗在重复计算、缓存搬运和任务等待上。AI Infra深处，一场围绕调度与系统优化的效率革命已经开始。为什么最昂贵的GPU仍会“又忙又闲”？AI Infra还能榨出多少藏在“硅”里的性能？当算力增长不再只靠堆卡，AI竞争的尺度会被怎样改写？这期视频，我们与推理引擎开源社区SGLang孵化出的RadixArk团队一起，深入探讨这场算力效率变革。

我真的很厌恶、非常厌恶、超级厌恶国内“一刀切”的风格 windows、ios是主流 不行，我们要搞信创合规 弄什么麒麟、达梦、金仓 操作系统优化的一笔雕凿 可怜我们甲方上班都自带私人电脑办公了 何苦呢？ 折腾谁啊？🥲

全球顶级交易员、布林带通道指标创始人约翰·布林格：真正厉害的交易，不是预测，而是管住自己。 30多年过去，创立的布林带指标，至今仍在帮无数交易者避开爆仓的“死亡边缘”。 7条交易铁律👉 1️⃣ 布林带收窄，往往意味着暴风雨前的宁静。 波动率越低，后面出现大行情的可能性越值得关注。当价格突破上轨，同时成交量放大，我会考虑做多。 记住：突破+放量，比单纯突破更有意义。 2️⃣ 别把交易系统优化成“历史冠军”。 过度优化，只会让你的策略完美适配过去。回测像考试开卷作弊，实盘才是真正的高考。历史上赢得漂亮，不代表未来还能赚钱。 3️⃣ 空仓，不是浪费时间。 没有机会的时候不交易，本身就是一种交易能力。空仓不是躺平，而是给下一次真正的机会留子弹。 4️⃣ 价格冲到布林带上轨，但成交量开始萎缩？ 这时候我宁愿空仓，也不会头铁追进去。因为真正的上涨需要资金推动。价格涨、量却跟不上，小心主力“画大饼式诱多”。 5️⃣ 市场本质上是概率游戏。 没有100%确定的交易。你不是在预测未来，而是在不断寻找高概率、低风险的机会。 6️⃣ 大亏之后，第一件事不是翻本。 关掉屏幕，出去走走。因为市场永远开着，但你的理智，未必一直在线。很多人不是输给行情，而是输给了“我一定要马上赢回来”。 7️⃣ 永远不要爱上一笔交易。 错了就认，破位就走。真正值得你深爱的，只有一件事： 交易纪律。 行情会骗人，指标会失效，预测会出错。但长期来看，能让你活下来的，从来不是神预测，而是风险控制和执行力。 这才是布林带之外，约翰·布林格真正想告诉交易者的东西。

SemiAnalysis 研报更新：关于 Meta Compute 首先 SemiAnalysis 认为市场上主要的两种观点：Meta 将会进军 neocloud 赛道和 Meta 算力过剩都是错误的。 SemiAnalysis 认为 Meta 的 capex 支出将加速而不是放缓，在2027年会达到一个惊人的数字。航拍图上显示 Meta 园区内的基建正在加速，当前在建的算力大概有 2.5GW。既然算力在建，那么主要的出口就需要理清楚，总共会有四个方向：MSL 自用，广告推荐系统优化，Claude 私有化部署和大规模按需算力（SemiAnalysis 独家信息），这四个用例刚好和 neocloud 错开。 MSL 自用和大规模按需算力：几乎所有人认为 Meta 将会退出前沿模型竞争，毕竟像 Anthropic 这样的实验室不会出售任何算力。但注意看 SpaceX 的 Cursor 收购案和算力出售合同的细节。在出售惊人的算力后，SpaceX 仍然留有大于 900MW 的算力，这部分算力足够提供几次前沿模型的训练尝试（Fable5和GPT5.6所用的训练算力可能小于这一数字）。而 Cursor 的表述已经由“打造最好的 AI 编程体验”改为了“构建 RSI”，再加上目前没有任何人认为马斯克和 SpaceX 会退出前沿模型的竞争，说明出售算力并不意味着认输。而算力出售的重中之重在于90天双边无责取消条款，Anthropic/Google 找到更便宜的算力即可直接取消交易，或者马斯克认为 Cursor 的表现更好更需要算力时可直接取消交易。在商业上来看，假设未来6个月 SpaceX+Cursor的组合能够追上第一梯队，那么马斯克回收大量算力将成为现实，而如果没追上，唯一损失的就是剩余没有直接变现的 GPU 计算时长。目前来看 Meta 出售算力很有可能是在效仿马斯克的这一举措。 广告推荐系统优化：25年Q1开始，Meta 在被外界认为进入低增长阶段的环境下重新实现了广告收入的高增长和广告单价的反弹，这主要得益于广告个性化推荐模型。广告推荐模型参数量越来越大，但是效果也随着参数增长，广告主有了更好的付费意愿。SemiAnalysis 认为，Meta 能够在盈利的前提下用 GEM 模型吸收超过当前10倍的算力增长。每增加1GW算力都直接关联到更好的预测能力，这种改进通过广告展示量和单价逐渐体现。2026Q1广告展示量同比增长19%，广告单价同比增长12%，并且这一趋势仍在延续。 Claude 私有化部署：据 SemiAnalysis 独家消息，Meta 很有可能和 Anthropic 进行谈判来获得 Claude 系列模型的私有化部署权限。这部分将会有几个不同的用途：内部消化和类似 AWS Bedrock 的 Token-as-a-service 服务。内部消化除了 Anthropic API 高额定价导致有私有化的部署需求外，更重要的是数据隐私问题。预计未来类似的交易会越来越多，如果不能够提供私有化部署解决隐私问题，可能不会有更多超大型企业选择全面押注 Claude。 总结：这次剧烈下跌更像是高杠杆环境下的踩踏和获利盘了结，而不是头部资方对于 capex 支出的拐点。至于价格多久能修复就完全看 SemiAnalysis 这篇研报的影响力了

《目标、能力与价值函数》 很多人认为，一个人的成长就是能力越来越强。 其实，能力只是最容易被看见的变化。 真正决定一个人会走向哪里的，是另外三个层次：目标、能力与价值函数。 目标决定你想去哪里。 能力决定你能不能到达那里。 价值函数决定，到达之后，你会不会继续前进。 很多人在学生时代立下宏大的志向。 有人想成为科学家，有人想创业，有人想改变世界。 可当他们真正拥有足够的能力之后，却发现自己已经停下来了。 因为当初的目标，并不是为了探索科学，也不是为了创造价值，而只是为了获得认可、财富、地位，或者证明自己。 当这些反馈已经得到，整个系统便失去了继续优化的动力。 从外面看，他完成了目标。 从内部看，他只是满足了当年的欲望。 这就是价值函数没有升级。 能力可以不断增强，而价值函数却始终停留在原来的层次。 于是，能力越强，获得欲望的效率越高，却未必离真正的创造更近。 也有人走上另一条道路。 他们年轻时同样渴望证明自己。 可随着不断接触现实，不断接受反馈，他们开始重新定义什么才是值得追求的。 曾经想研究 AI，是为了成为最聪明的人。 后来研究 AI，是因为它真的能够提升整个人类社会的协作效率。 曾经创业，是为了赚钱。 后来创业，是因为发现这个世界确实存在一个值得解决的问题。 目标没有变。 能力更强了。 真正发生变化的是价值函数。 于是，他们不会因为获得财富而停止，也不会因为获得名誉而满足。 因为这些东西，已经不是系统优化的目标，只是优化过程中的副产品。 这也是很多人理解成长时最大的误区。 他们把成长理解成能力的提升。 于是拼命学习、训练、积累经验。 可如果价值函数没有变化，再强的能力，也只是帮助旧的自己，更高效地满足旧的欲望。 真正的成长，至少包含三个层次。 目标升级，让人看到更远的方向。 能力升级，让人能够抵达那个方向。 价值函数升级，让人在抵达之后，仍然知道为什么继续前进。 目标决定方向。 能力决定速度。 价值函数决定终点。 而一个文明真正的进步，从来都不仅仅依赖更高的能力。 更依赖越来越多的人，在成长过程中，完成属于自己的价值函数升级。

小米最近发表的这篇论文很适合所有在为 Agent 性能头疼、但不想每次都去换模型的工程师看，harness 工程值得你认真投入。 核心观点：LLM Agent 的性能，几乎有一半的决定权在那层「运行外壳」里，例如提示词、工具描述、记忆接入方式、控制流设计，而不只是底层模型的能力。HarnessX 把这层外壳变成了一个可以像乐高一样组合、并且能自动进化的系统。 具体来说：HarnessX 用「替换代数」定义运行外壳的基本构件，让 harness 的各个组件可以被系统化地替换和组合。然后用一个叫 AEGIS 的多 Agent 进化引擎，自动分析 Agent 运行轨迹，找出哪个组件拖了后腿，提出改进，在不碰底层模型的前提下迭代优化整个外壳系统。在 ALFWorld、GAIA、WebShop、tau³-Bench、SWE-bench Verified 五个基准测试上，平均提升 14.5%，最高单项提升 44.0%。 我觉得「不改模型、只改外壳，就能在五项 benchmark 平均提升 14.5%」这个数字本身最值得反复想。很多团队在用 Agent 时，遇到性能问题的第一反应是「模型不够强」；但 HarnessX 说的是：你可能还没有用完现有模型在正确外壳设计下的潜力。更重要的是：外壳是工程问题，是可以迭代、可以模块化、可以系统优化的，AEGIS 把这件事变成了一个可以跑起来的自动化流程。 以前我们关注 Agent 用什么模型，以后可能更要关注 Agent 的运行外壳设计得有多好，这一层可能才是真正决定 Agent 系统上限的地方。

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比亚迪、特斯拉、小鹏、理想、蔚来、广汽埃安集体否认因“锁电”被约谈。 “锁电”是指车企通过OTA远程升级，限制电池充电上限、放电深度与功率，对外宣称 “系统优化”，实则以零成本方式降低电池故障风险、延缓衰减速度，以此减少质保期内换电池的成本。