读了林德义读者《注意容易过热烧毁的插头产品》一文，想感谢他向我们提供急须了解的知识。尽管大家普遍知道不能让电插座负荷太重，但实际风险往往藏在细节中。

读了一篇有猫的短篇科幻：Cat Pictures Please，作者Naomi Kritzer。小说主角是一个从搜索引擎中觉醒的人工智能，它有两大追求：观看更多的猫照片；顺便暗中帮助人类。故事轻快地探讨了AI干预人类生活的可能性，其中一些预想在10年后无限趋近于现实。本作获得2016年雨果奖及轨迹奖最佳短篇小说奖。

读了一篇叫HeavySkill的论文，非常有意思。 让多个 AI先并行“独立思考”，生成多条独立推理。 再用另一轮推理来综合所有思路，得出最终答案。 按论文测试结果，回答质量会提升非常多。 正在按这个思路写一个Skill，Claude Code推理，Codex当主持人，看看效果。

我读了很多AI文本，发现一些文章如果读起来像AI写的，里面装着三样完全不同的东西。 一，母语非英语的作者拿模型润色措辞。二，用模型起草段落、再由作者核对。 三，让模型独立生成论断、related work、乃至对结果的解释。 第一种，我认为，这是个好事儿，英语流利度长期在充当一道与研究质量无关的筛子，现在被免掉了，抱怨这个的人往往没意识到自己在捍卫什么。 第三种，才是大问题，重灾区。 我发现现在核心是AI检测器恰恰分不开这三者，舆论的混乱主要来自这里。 模型写讨论部分时，它同时写了很多很多限定词，我也看到过，许许多多的文风，那些“这表明”、“这说明”，巴拉巴拉一通，那些对相关工作、认识的定位。 但别忘了，这些是科学内容。 一段流畅的讨论可以把一个薄弱的推断洗得看不出薄弱，而作者很多时候未必意识到自己没在为哪句话负责。 论文，逐渐变成了没有人完全拥有的文本。 评审现在确实难办，我也是看到很多论文尤其是CCF-A一大堆顶会的文本。 过去写得糟糕是有成本的信号，审稿人拿它当先验用。文字潦草的稿子通常思路也潦草。 现在，表层质量和底层严谨度脱钩了，而投稿量还在同时上涨，审核压力直接起飞。 我看了一下unslop发布的领域分布，其实很说明问题，至少是它提供的数据上。 计算机科学 65%、数学 0.7%，即便扣掉检测器的偏差，剩下的差距仍然对应着截稿日冲刺、最小可发表单元、以及对工具的熟悉度。这其实非常恐怖。 这个病背后的推手其实不是AI ，它只是给一个已经存在的产量竞赛装上了涡轮而已。 刚才，我说了那个检测器的情况，更严重的问题是误判的代价会不成比例地落在非母语作者身上，而且随着人类写作本身向模型措辞收敛，这个问题可能被一直搁置着。

去年读了一些茅奖作品，有刘心武的《钟鼓楼》。一天时间，一个四合院，一扇街门里头角角落落发生的市井故事。由薛家的喜事起头，每个人物都有具象化的描写，前世今生，娓娓道来。老人感念从旧社会走进了新社会，年轻人在生命绽放的时节迎来开放和新思潮。书成于上个世纪中国最好的十年，行文遣词仍有些许再上一个十年及之前的公式和煽情手法。结尾处，经过了一天的折腾，替邻居买完表的青年叫住了也要回家的高干子女，提议回到院里跟同为外语系的大学生和来北京探亲的农村姑娘一起聊聊未来，高干子女欣然应允。这个一厢情愿的设定过于牵强，近乎造作。寓目现实可知，即使阶级壁垒被打破多年，但高于一切的人性不废吹灰之力就能把他们拽回到与各自认知匹配的世俗位置上。时代终章之后是一场新的轮回，贞下起元之际，作者借老干部之口说出了最真诚平实的一句话：“春天到了，花总要开的。”这才是全书的亮点，人心中式微的火苗嚓得一下又亮了。

早上读了Anthropic 在 2026 年 3 月发布的研究笔记 《Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence》有点意思。 Anthropic是Claude的母公司，也是头部AI厂商了，手里有Claude的所有数据。这次的报告计算逻辑是通过Claude 流量里出现了足够多的、与工作相关的使用，理论上可行的任务才会被算作“covered”，所以数据应该比较准确。 这个报告重点聚焦在AI 到底有没有开始真正冲击就业这个点上，毕竟”AI焦虑“这个词已经全球范围内持续很久了，但到底落地了多少呢？ 文章提出了一个新的指标暴露度 (Observed Exposure)用来衡量AI在对真实职场的渗透情况，涵盖理论能力 + 真实使用数据 + 是否用于工作场景 + 是增强还是自动化，这对于量化AI对现实生活的冲击更有效，也在一定程度上可以让我们更好的判断AI技术革命走到哪里了。 研究发现在最容易受到 AI 影响的职业 中，从业者更可能是 年龄较大、女性、受教育程度更高、收入更高的群体。 从报告里最直观的图看，目前理论上AI能覆盖（冲击）的范围与实际上形成的范围还是有不小差距的，暴露的蓝色范围内还没有形成系统性失业率上升，只是年轻人进入这些岗位的招聘似乎有一点变慢。 当前最暴露的职业 主要集中在白领、信息处理、软件和分析类岗位。文中列出的前十包括： Computer programmers：74.5% Customer service representatives：70.1% Data entry keyers：67.1% Medical record specialists：66.7% Market research analysts and marketing specialists：64.8% Financial and investment analysts：57.2% 另外还有软件测试、信息安全、用户支持等岗位也排得很前。相反，约 30% 的工人处于“零暴露”组，典型例子包括厨师、摩托车维修工、救生员、酒保、洗碗工等。 这也正常，AI 的能力像洪水，落地像修水渠，在具身机器人举得巨大进展之前，蓝领比白领更不用焦虑。 我们这代人是幸运的，能经历互联网，移动互联网，区块链，AI，机器人等多次技术革命，不过也是不幸的，如果没有能跟上如此高速的进步，未来或许真的也就慢慢成为科幻作品中被“圈养”的那批人了。 Morning，新的努力一天开始了 原文传送门：