锐评一下Anthropic今天发布报告里关于蒸馏指控的部分，尽量讲真话。 蒸馏模型这个事情，分为事实判断和价值判断两个部分。 在事实判断部分，国产模型的态度，基本看不到明确否认的，这个很容易理解，因为它是真的会留下客观证据，从业者没必要为了一份工作，搭上自己一辈子的职业信誉。 主流的解释口径，在于价值判断，就是让教师模型言传身教这件事情本身，作为行业普遍的学习手段，是没问题的，所谓的禁止蒸馏，只不过是公司的用户协议，而无法上升到法律层面。 再说了，前沿模型在训练时，也一定从互联网上抓取了你我的生产内容，你我这样的人，有机会表示拒绝吗？表示了又能怎么样呢？ 所以后来，Anthropic也在改变描述，在蒸馏前面加上了「工业级」这个定语，用以和正常合理的蒸馏行为作出区分，但总体上，仍然是用户协议的性质。 既然是用户协议，那就遵循猫鼠游戏的玩法，你可以封号，我也能起号，看谁手更快喽？ 而且蒸馏并不是没有害处的，过于依赖蒸馏，就会锁死模型智能的上限，因为学生模型是不可能超过老师模型的，这是物理规律，所以在蒸馏之外，国产模型也在花大力气去做架构创新。 不过Anthropic的报告，倒是意外回答了关于今年7月短暂出现在OpenCode里的DeepSeek神秘灰测模型的都市传说，这个很有意思。 应该还有不少人记得，7月中旬，有人发现在OpenCode里调用DeepSeek的API完成任务时，会偶尔抽到一个能力明显超过V4 Preview的模型，前端效果足以媲美Fable 5。 你们现在去B站限定那段时间搜索，还能看到上百条录屏，全是各种炸裂体，坚信这就是DeepSeek憋的大招，发布出来即可成为中国第一个与Fable 5平起平坐的新模型，也就是大家期待的V4 Pro。 当时技术社区里有人质疑，因为实在和Claude的模型特征太像了，这是不是DeepSeek把一部分请求路由到了Claude完成，还被各种嘲讽： 「什么？你是说梁圣，收了V4 Preview的费率，给我用满血的Fable 5吗？义父！容我一拜！」 结果最简单的直觉反而是真的，因为8月DeepSeek-V4 Pro发布之后，并没有复现灰测模型的能力，甚至一个月不到就被自家的V4.1 Flash给斩杀了⋯⋯ 虽然至今还有人对那几天的灰测模型念念不忘，认为这是梁圣在藏，有核弹级的好东西就是不拿出来给大伙用——所以才说已经成了都市传说——Anthropic的报告细节实际上交叉验证了这个说法，大部分蒸馏交互都是在7月份发生的。 这当然不是DeepSeek真的在做慈善，OpenCode是一个编程平台，用户交互的都是真实的高价值任务，在这个过程会产生长程Agent轨迹，非常适合抽取原本被隐藏的思维链，所以贴钱给用户发福利，是有确定回报的。 真正比较危险的，是在Anthropic明牌反华的立场下，还通过第三方中转站来做这样的蒸馏，敏感数据流向Anthropic之后，难保它不会反手交给美国情报部门。 而且中转站掺水也是无法控制的，晚点LatePost前段时间的一期播客就讲到了，有家国产模型在中转站可劲儿的蒸了好久，最后发现海外模型被节省成本的中转站偷偷替换成了自家的模型，相当于一直是在自己蒸自己⋯⋯ 🤣🤣🤣

去各类招聘网站上看看吧 meme这里能够收集的大部分都是传统行业 中国的工资，能分为几个档的。而且是全国通用 4-6K这一档的，基本就是普工，文员和小时工之类的，也就是所谓的可替代性很强的工作。当然这一档里也有苦逼的各种技术岗助理和储备干部。 6-8K这一档，是属于熟练一线工人和略带点技术的操作工人，办公室的资深文员（身兼数职的那种）和有一两年经验的初级工程师制图员之类的。也是做软件开发的助理工程师起步工资。 7k-1w这一档，是属于那种在一个厂呆了好几年的老员工（含加班费）、各种电工，工厂司机（含采购），技术型技工，生产线线长，小单位车间管理，有3年以上工作经验的工程师等。而这个工资，是985/211对口毕业生的起步基本工资水平。 1w-1.3w这一档，差不多已经脱离了一线工人的范畴、我工作了八年，在我这个行业和与之对口的相关行业里就没有看到过这类型的工资水平。 这个工资，是资深行政管理，大型单位车间管理，5年以上对口经验，各类软硬件开发工程师的工资 1.3-1.6w这一档，在普通公司里基本已经很难寻得到了，一方面是用工成本已经高的吓人，另一方面有这能力拿这么多薪水的人，他们也不会呆在小单位，肯定会寻找合适的发展机会，要么单飞，要么被大企业挖走坐项目经理或是高等级的工程师之类的。 但也有，一般都是那种在一家单位做了好几年的老工程师，或是跟老板非常对味合得来的管理。不排除也有一些能力强的销售，一年下来的平均月薪也差不多是这个数。 1.8w-2w+这个档位，基本上就是小公司挖人的极限，这种的一般都是挖来全权负责某个重要项目的负责人，而且一般都会配有小股的股份。 大公司会相对高一些，但据我所知，2w+的薪水，在大公司能稳定拿得到的这个数的也不屑于这一点，拿不到的基本上就是干几年觉得压力大不合适跑路了。 所以你发现了没有，越往上，所谓稀缺性和不可替代性就越强烈，你如果真的有能力拿2w+的薪水，而且还是税后的话 那你所在的公司其实单为了你付出的用工成本要再乘以30%才够。再加上做到这个位置，基本都有所谓的年终奖和项目奖。 那你的总用工成本差不多要30-35w一年。 这个数额不小，如果只招来三四个能力一般但足够努力肯干的人来替代你的工作，用工单位所付出的成本其实也没有差太多。 所以平心而论，你确认自己真的能抵得上平替3个人的水平吗？ 2w+的月薪呢？？ 搁北上广深这些超一线城市里看，差不多是属于前1-2%的水平。是千万人中的佼佼者，但依然有上万个比你优秀比你工资高的人存在。 在杭州武汉合肥这些新一线城市来看，已经是前0.5%甚至是前0.3%的存在。你在当地绝对是某单位的项目经理或者同行业中绝对的佼佼者。 在国内大多数的二线城市来看，你这已经是前0.1%的存在，除了小老板或是那些拿股份的人，基本没多少人能比你工资高，你在单位或是公司是一人之下万人之上的存在。 要是三四线城市....我能说大多人做小生意的也没法一年赚25w+吗？你这待遇在小城市绝对吃香喝辣，结婚买车买房不愁，而且是非常抢手的存在。 这要是搁四线开外的不知名小城市里....你真能拿这个数，那我还真没体验过哈哈哈 以上数据仅仅作为打工仔计算。做小本生意和开厂不计入。 另外我说的都是税后哈，税前那得往3w+去靠

最近几天，我在思考一个极重要的问题。 一个不设榜样、蔑视传统方法论、只信自己判断的人，和一个以榜样为路径、执着于寻找并遵循成功法门的人，二者会走出怎样不同的轨迹？谁的上限会更高？ 下面我先给几个我觉得能说明问题的案例。 拉马努金 vs 哈代 这是最干净的思想自然实验，因为两个人最后合并成了一个系统。 在我看来，拉马努金是纯粹的无模版者，没有证明概念，没有文献意识，靠《数学概要》那本二流习题集加上“娜玛吉利女神托梦”就往前推。 他确实到了别人到不了的地方，那些模形式恒等式一百年后还在被挖掘着。 但代价也极其清晰，他花了大量年份重新推导已被证明的结果，把发散级数的形式操作当成真理，把黎曼猜想推错了方向。他之所以没有消失在马德拉斯，是因为哈代，一个完全传统训练出来的人，充当了接口。 哈代自己说过，他一生最大的贡献是发现了拉马努金。其实，我一直觉得这句话反过来读更有趣：无模版、榜样的人的产出需要一个模版持有者才能变现。 所有既有的方法论和成功模板，其实都是在过去的环境中总结出的局部最优解。 沿着榜样的路走，你最好的结果也就是成为那个榜样的复制品，你的上限天然被榜样所在系统的边界所封顶。 虽然我先确立第一个判断：没有榜样、模版的人，他的上限绝对高。 当然， 极高上限的另一面是极高的方差。无榜样者如果没有与之匹配的极强认知力、元学习能力与极度客观的自我修正能力，极易陷入盲目自大与造劣质轮子的陷阱，最终很容易沦为无人问津的偏执狂。 我想到了一个最重要的案例：民科。 跟拉马努金的表面特征几乎完全重合，无师承、蔑视共同体、坚信自己直觉、自成体系。 区别只在一点：拉马努金的东西可被验证为对。 当年，哈代拿到那封信时说，这些式子必然是真的，因为没人有那么大的想象力编出假的来。而民科的自我体验跟拉马努金一模一样，同样的确信，同样的孤独，同样的被拒绝叙事。 对大部分人，从内部你分不出自己在哪一边，只有外部接触能告诉你。 商业领域，我想到了两个人。 马斯克，乔布斯。 他们在叙事上是彻底的反模版者。 马斯克极其蔑视既有的行业咨询报告与传统方法论，乔布斯坚持“用户不知道自己要什么，直到你摆在他们面前”，马斯克则直接用第一性原理拆解电池成本与火箭造价，强行在没有任何既有商业成功模板的领域硬生生砸出一条新路。 但其实，他们在操作上是极端的模版聚合者，SpaceX 早期就是把 TRW 和麦道那批人连同他们几十年的工程手册一起买过来。也就是说，马斯克和乔布斯反的是行业惯例，并非物理和工艺。 这两件事经常被混着讲，导致模仿者出现了认知谬误，只学了叛逆。 下面，谈谈我最后一个观察，可能比案例本身，重要的多。 上面这些名字全是幸存者。 失败的无模版者不留下名字（但可能民科是唯一可见的失败样本，因为他们持续发声），失败的模版追随者更不留名字，他们只是变成了一个普通的、还行的职业者。 所以，任何用案例做比较都天然高估无模版路线，因为它的方差大，尾部亮，中位数惨。 如果你想要稳健的小成，模式匹配就足够，在成熟、规则清晰、结构稳定的领域，遵循顶级榜样的训练路径和成功法门，能让人以极高概率进入前列的精英阶层。

那个45倍的「白毛女股神」，到底在买什么？ 事情是这样的。 最近币圈和美股圈都在传一个名字。 @aleabitoreddit 一个X账号，头像是个白毛二次元少女。 2026年5月晒出年度战绩。 4502.45%。 我当时就愣了。 45倍？ 这尼玛是什么操作？ 我跟你说，兄弟们，她不是蒙的。 公开讨论的35只股票，31只正收益。 胜率接近90%。 超10只股票翻倍。 SIVE年内涨超10倍。 AXTI涨超5倍。 AAOI涨超5倍。 而且最骚的是，这些公司，在Serenity公开讨论之前，市值大多不到2亿美元。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但当市场发现，这些企业居然是AI产业链中不可替代的关键环节时。 估值开始疯狂重估。 我跟你说，这人的厉害之处，不是敢买小票。 真正厉害的是，他不是在预测股价。 他是在推演供应链哪里会断。 01）普通人看AI，Serenity看什么？ 大部分人看AI，通常会问： 谁最火？ 谁涨最多？ 谁是龙头？ 谁最确定？ 所以最后大家都会看向英伟达、微软、Meta、台积电。 但Serenity的思路不是这样。 他真正问的是： 如果AI继续扩张，最后会被谁卡住？ 这就是他最核心的方法。 不找热门，找瓶颈。 02）瓶颈中的瓶颈 比如AI发展，第一反应当然是需要更多GPU。 但GPU只是第一层。 GPU变多之后，数据中心会变得更大。 数据中心变大之后，服务器之间、机柜之间、芯片之间的数据传输压力会越来越高。 于是光通信、激光器、硅光、CPO，就会变得越来越重要。 再继续往下挖： 谁提供关键材料？ 谁提供测试设备？ 谁掌握细分产能？ 谁是那个不起眼，但一旦缺货就会拖慢全链条的环节？ 这就是所谓的，瓶颈中的瓶颈。 一个公司不一定名气最大，也不一定收入最大。 但如果它卡在一条大产业链的关键位置。 当需求爆发，而供给短期跟不上。 它就可能被市场重新定价。 03）Serenity的七层卡脖子地图 Serenity把AI供应链拆成了七层。 每一层都找到了那个「没有它整个链条就断掉」的关键节点。 第一层，原材料。 AXTI，做InP磷化铟衬底。 没有它，光子学建设会倒下。 第二层，pBN坩埚。 信越化学，做InP晶体生长设备。 第三层，衬底加工。 AXTI加上一个未命名的双寡头。 Serenity说，这是「皇冠明珠卡脖子」。 第四层，CW激光器。 SIVE，Sivers Semiconductors。 控制下一代CPO的连续波激光光源。 市值不到3亿美元，Serenity说「严重错误定价」。 第五层，光模块。 AAOI、LITE、COHR、中际旭创。 组装光模块的。 第六层，测试设备。 AEHR，做光子学测试。 第七层，光纤电缆。 GLW康宁、Prysmian、Furukawa。 传统光纤加空心光纤。 你看，从原材料到成品，每一层都有一个「没有它就不行」的节点。 Serenity不是在买股票。 他是在画一张AI供应链的「断点地图」。 04）三个经典案例 案例一：SIVE，10倍股 Sivers Semiconductors，瑞典半导体公司。 做AI光互联激光器和光子芯片。 Serenity反复提及超过190次。 公开讨论前，市值不到1.5亿美元。 长期交易量不到100万美元。 没人关注。 但Serenity看到了什么？ 他看到了CPO，也就是共封装光学。 下一代数据中心，光模块要直接封装到芯片旁边。 这需要CW激光光源。 而SIVE控制了这个卡脖子点。 他预测，2026/27年SIVE可能还是零收入、亏损5000万。 但2028年收入可能到5亿。 2029年到10亿。 更骚的是，空头机构Two Sigma建仓SIVE净空。 股价暴涨之后，空头保证金压力越来越大。 被迫平仓，被动买盘助推。 至少一家空头认亏出局，损失数千万美元级。 这就是Serenity说的逼空共振。 在一个流通盘极小的股票里，做空本身就是在给多头递刀子。 SIVE最高涨了近20倍。 案例二：AXTI，5倍股 AXT Inc，美国衬底材料商。 做InP磷化铟衬底。 Serenity说，AXTI「基本上是整个光子学供应链」。 垂直整合了4个不同的卡脖子点。 他用了一个类比。 霍尔木兹海峡。 全球20%的石油通过霍尔木兹海峡。 一旦堵住，整个系统停摆。 AXTI就是光子学领域的霍尔木兹海峡。 Serenity说，大多数人完全不知道自己在说什么。 尽管日波动15%到25%，他仍然持有。 认为当前估值合理。 后来AXTI从十几美元涨到百元以上。 涨幅接近10倍。 案例三：AAOI，数倍股 Applied Optoelectronics，美国光模块公司。 Serenity说，这家公司「激光→设计→组装→销售光模块，拥有整个供应链」。 正在建设ELSFP，也就是外置光源。 进入CPO领域。 他预测，2027年下半年光模块收入10倍增长。 他在84美元左右买入相当数量。 说66亿市值对他来说太便宜了。 后来股价从30多美元一路上涨数倍。 05）Serenity的五步选股法 Serenity的方法，可以总结成五步。 第一步，找超级趋势。 AI、数据中心、算力、半导体、光通信。 大趋势要足够大，足够确定。 第二步，找第一层瓶颈。 GPU、HBM、电力、网络、数据中心。 这些是最明显的瓶颈。 但也是最拥挤的。 第三步，找第二层瓶颈。 激光器、硅光、CPO、特殊材料、测试设备、系统集成。 真正的认知差，往往藏在这里。 第四步，找「小市值 + 关键卡位」的公司。 不是因为它小就买。 而是因为它小，同时又卡在重要位置。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 市场还没完全理解。 这才是十倍股可能出现的地方。 第五步，做前瞻推演。 这家公司未来拿到订单的概率大不大？ 有没有产能扩张能力？ 管理层在做哪些布局？ 过去有没有进入核心供应链的经验？ 它卡住的瓶颈，会不会越来越重要？ 这一步最难。 因为此时订单可能还没明显增加。 财报还没验证。 机构也还没大规模买入。 市场还没给出确定性。 但真正的超额收益，恰恰来自这里。 机构等订单确认、收入兑现、财报验证之后才敢买。 Serenity做的是，在这些信号完全出现之前。 先基于供应链逻辑和工程常识。 判断这家公司有没有机会进入核心位置。 06）为什么是小市值？ Serenity专门挑小市值公司。 不是因为小市值涨得快。 而是因为大基金有体量限制。 一个管理百亿美元的基金，不可能去买一个市值2亿的股票。 买多了，流动性不够，进出都困难。 所以小盘股存在定价真空。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但Serenity不一样。 他用的是自己的钱，加上1.4倍杠杆。 集中持仓。 他不需要考虑流动性。 他只需要考虑，这家公司卡在产业链的哪个位置。 当市场发现这个卡脖子点的时候。 估值就会疯狂重估。 这就是信息差。 市场上研究英伟达的人有几万人。 研究激光器供应链的人可能只有几十个。 研究硅光材料的人可能只有几个人。 而研究某个特殊外延片供应商的人。 可能全世界不到十个人。 Serenity就是这几个人之一。 07）Serenity是谁？ 说实话，没人知道。 全网现在还不知道这个人的真实身份。 没有人知道她的真实姓名、国籍、年龄、职业。 是完全隐匿于网络的顶级投资大佬。 X账号简介写的是： AI半导体产业链研究院、Nature论文作者、RISC-V基金会核心成员。 整个含金量拉满。 她还公开了一段过往。 2018年拒绝了英伟达AI团队主管的邀约。 那时候英伟达股价只有6美元。 我跟你说，这人的背景，大概率是真的。 因为她对AI硬件的理解，不是看研报能看出来的。 是从工程细节里抠出来的。 她自己说过，「Only buys what he's touched」。 只买自己摸过的东西。 她大概率是真的在半导体行业干过。 08）机构轮动理论 Serenity还有一个核心观点。 机构轮动。 她抓住了内存名称上涨的尾巴。 SNDK、三星、SK海力士、美光。 然后机构之前用AAOI、AXTI、LITE、COHR等光子学名称跑赢。 现在再次通过大量增加SiPh、ELS来做到这一点。 她说的三阶段轮动是： 第一阶段，内存。 第二阶段，光模块。 第三阶段，外置光源和硅光。 她认为自己现在处于第三阶段的开端。 而大部分人还在第一阶段徘徊。 这就是认知差。 09）风险与争议 Serenity的方法也不是没有风险。 第一，幸存者偏差。 她公开讨论的股票，涨了的大家都能看到。 跌了的，可能就不提了。 第二，没有监管披露。 她没有基金，没有13F报告。 持仓大小、进出时间，都不透明。 第三，高波动。 她持仓的股票，日波动15%到25%是常态。 普通人根本扛不住。 第四，流动性风险。 小市值股票，进出都困难。 她想卖的时候，可能根本没人接盘。 第五，逼空风险。 她自己也参与逼空。 但逼空是双刃剑。 空头被逼平仓，股价暴涨。 但如果空头坚持不撤，或者更多空头加入。 股价可能暴跌。 10）普通人能学到什么？ Serenity的方法，普通人很难完全复制。 因为她有实打实的AI科研背景。 她对供应链的理解，是从工程细节里抠出来的。 不是看几篇研报就能学会的。 但有几个思路，是可以借鉴的。 第一，不追热门，找瓶颈。 热门股已经被充分定价。 瓶颈股，市场还没发现。 第二，往下挖三层。 英伟达需要GPU。 GPU需要光模块。 光模块需要激光器。 激光器需要衬底材料。 每一层都可能有机会。 第三，小市值+关键卡位。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 第四，做前瞻推演。 在订单确认之前，先判断逻辑是否成立。 第五，接受高波动。 如果承受不了15%的日回撤。 就别玩这个。 说到底 Serenity的方法，本质上是「供应链断点投资」。 她不是在看股价。 她是在看产业链哪里会断。 当需求爆发，供给跟不上。 卡在关键节点的公司，就会被重新定价。 这就是十倍股的来源。 但说实话，这种方法，门槛极高。 你需要对产业链有极深的理解。 你需要能接受高波动。 你需要有耐心，等市场发现你发现的逻辑。 我跟你说，股市会奖励错误。 以至于很多人赚到钱之后，就意识不到自己的错误。 但把时间拉长来看，市场是公平的。 所有短期的盈利靠运气。 长期的超额收益，永远靠认知壁垒。 Serenity的认知壁垒，就是她比全世界99.99%的人，更了解AI供应链的断点在哪里。 这就是她一年赚45倍的原因。

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【经典回顾】从开始自述时还伪装是公司职员到后面的妓女广告主动承认是公务员，是因为被问卷带动，越是暴露真实的自己越是暴露自己真实的身份才能带来越强烈的羞耻。一天天在妓女从业的问卷中沉浸投入，在发布广告、酒店站街的任务中身体力行，体验感伴随着文字交流、情节转换、流程推进一步步渐入佳境，她慢慢发现，自己天生妓女的潜质...这场特殊职业的从业体验，最后的结局因为内容丰富到涉及隐私就不公开了。

讲真， 人活着 就该体验不同的人生， 想想，其实人没多少年活头！ 我在之前的职业履历都是跟风控挂钩， 任何选择，第一性原理都是风控 风险控制 我去你麻痹 想当年，我的35人生面临一个重大选择 医生告诉我，如果我做这个手术面临瘫痪的风险，建议我不要冒险！ 我心想，去你麻痹 我的人生我自己做主， 如果我自己不能做主 我该多可悲！

邮箱投稿：我是来自河南长垣烹饪职业技术学院的一名大二大专生，今年7月跟着学校实习来到学校推荐的岗位实习两个月体验非常差劲，虽然是在五星级酒店，但工作环境并不怎么样，这里的岗位基本都是实习生来轮替上一届的实习生教你一段时间走了你在这实习的时间来教下一批来的实习生，大夏天中暑了还要继续上班，上班期间岗位没有空调空闲时间还不能坐，学校用毕业证来威胁学生实习且不能中途转自主实习学校吃了酒店大额回扣会百般阻挠威胁你不能辞职就算辞职还是只能跟着学习实习，现在暑假期间竟然还逼我们交学费，一个月工资才两千左右马上就催你交学费，都跟着学校实习了还要给学校交学费又没有在学校上课给学校打两份工是吧还有没有良心。