告別 2025🥹 謝謝這一年願意停下來看我、陪我、支持我的，默默欣賞我的你們 每一個互動、你們的每一句話， 都讓這一年變得更有意義。 2026，繼續在這裡相遇。 謝謝你們，一直都在一直陪我🤍 #感謝可愛的你們# #2025再見# #2026請多指教#

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邓聿文认为，中共“元老政治”经历了四个阶段，是哪四个阶段呢？ 请下载2026年第2期《中国民主季刊》专论文章：邓聿文《从“打天下”到“守成一代”：中共元老政治的结构性衰落及其当代意义》： 中共“元老政治”的兴衰轨迹： 第一阶段（1978–1992），可称为巅峰期，以邓小平、陈云、叶剑英、薄一波等为代表的第一代元老依靠革命功绩、军队控制、人事网络和历史叙事权，牢牢把握对最高决策的裁决权。这一时期，元老不仅能在重大路线问题上定向（如确立改革开放），还可以在政治危机中直接废立最高领导人（1980 年胡耀邦上任，1987 年胡耀邦下台，1989 年赵紫阳被免职）。邓小平虽不担任总书记或国家主席，却能凭借军委主席和最高威望地位主导党和国家方向。这是元老政治的绝对巅峰。 第二阶段（1993–2002），可称为余威期，随着邓、陈、叶等人相继去世，第一代元老的影响力虽然衰减，但薄一波、万里等老一代革命元勋的余威还在。与此同时，姚依林、宋平等做过政治局常委的老同志接过“退休影响力”的位置，他们已不再具有“打天下”一代那种革命合法性，虽仍能对高层人事安排和政策方向施加一定影响，但这种影响主要表现为协商、建议和幕后运作，而非邓小平时代那种拥有最终裁决权的元老政治。特别是这一时期，中共中央通过1992 年废止中顾委，将老同志影响制度化的平台取消，标志着元老政治的制度性弱化开始。 第三阶段（2003–2012），可称为延续影响期，这一时期，传统意义上的第一代革命元老已基本退出政治舞台，但以江泽民为代表的“新元老”，在退位后对胡锦涛时期乃至习近平前期的高层人事和政治运作仍保持了相当影响力。与此同时，宋平等老干部仍保有一定象征性权威。与邓小平时代相比，这种影响已不再建立在革命功绩和最高裁决权之上，而更多依赖退休最高领导人的资历余威、派系纽带和人事残余，例如所谓江派。它仍能影响高层权力分配，却已难以公开、直接地决定最高政治路线。 第四阶段（2013 年至今），可称为“边缘与象征化时期”。 习近平上台后前两年，人事和政策还受到退休元老的干扰，但他通过反腐运动、政治整肃、军队改革和组织权力上收，大幅压缩了他们影响政治的空间。军队系统整编切断了既有军事人脉，干部任免高度集中于核心手中，舆论与意识形态控制也使老同志公开发声几乎失去现实渠道。在这一格局下，胡锦涛、温家宝、曾庆红等退休高层在现实权力结构中已明显边缘化，其政治功能主要限于礼仪性出席重大活动和象征性存在。所谓“元老反习”的传言，更多是对历史经验的想象性投射，而非现实政治的再现。 ------ 毛泽东去世后的“元老政治”是怎么兴起的？有哪些特点？对后来改革开放有什么影响？“元老政治”又是如何发展的？“元老政治”是怎么解体的？ 请下载2026年第2期《中国民主季刊》专论文章：《从“打天下”到“守成一代”：中共元老政治的结构性衰落及其当代意义》： ------ 感谢您支持《中国民主季刊》！ 我们的季刊免费向公众开放，您的下载、传播和阅读就是对我们的最大支持和鼓励。感谢读者！ 《中国民主季刊》往期下载： 欢迎订阅我刊的Substack专栏：

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2026开年就有大瓜，还是第一炸裂大瓜，真真假假 短剧都不敢这么写，果然内娱男明星，玩的花呀 涉及顶级男明星太多了，具体详情请看图片，一目了然 话说怎么每次汪峰老师官宣演唱会都有大瓜，果然流水的热搜，铁打的汪峰 说回正事。 在各种喧闹信息之外，有些事情其实是在悄悄往前走的，比如@SentientAGI最近推出的 Sentient Sparks。 这是 Sentient 面向社区核心贡献者开放的一条长期参与路径，目标很明确：把真正做事的人推到更靠前的位置。不是围观，不是打卡，而是参与到生态建设里。 Sentient Sparks 主要面向社区主理人、开发者、内容创作者和生态建设者。 每个月会从社区中选出 10 位表现突出的成员，给予官方生态身份标识、Sentient 周边、提前体验新产品的资格，以及更多直接接触核心团队和生态资源的机会。 放在现在这个时间点，其实挺现实的。 无论是 AI 还是加密行业，都在从热闹回到执行，从概念回到真正的共建。 Sentient 做 Sparks，本质是在筛选愿意长期投入、持续输出的人。 如果你一直在关注开源 AI，也在社区里做过内容、组织或建设，希望在一个长期项目里留下自己的位置，这个计划值得花点时间看看。 了解详情： 申请加入： #KaitoYap# #Yap# @KaitoAI

2026年AI卷疯了，但我卷不动了。 GPT、DeepSeek、Gemini……一个比一个能打。 多模态、上万亿参数，一个比一个牛逼。 但你有没有发现一个问题——会用AI和用不上好AI的人，差距正在以肉眼可见的速度拉大？ 作为一个普通币圈人，我每天要看线、收集信息、撸交互、盯数据……光这些就够累了。想着用AI帮我省点事吧，结果呢？ 我得先学会怎么跟AI「说话」。 同一个模型，大佬用出来是专业级作品，我用出来就是请您再说清楚一点，光教AI怎么干活的时间，比我自己干还长。 这还没完。我自己的数据、本地的文件、浏览器记录、日程安排——想用AI自动化处理？先担心隐私问题吧。搞复杂了要开好几个窗口切换，搞简单了AI根本不懂我在说什么。 中登老登们更难受，学不动了，真的学不动了。 币圈混久了都信一件事：认知差就是印钞机。可问题是，现在的认知门槛「不在知道AI能干什么」，而在「有没有时间精力学会怎么用它」。 那有没有一款产品，让普通人直接就能用上好AI，不用学、不用磨、不用调试？ Yizilabs投资的 @dappOS_com 早在2025年就开始做AI转型尝试。最近他们推出了「低Prompt AI代理系统」xBubble。 核心理念很戳我：别学AI了，你就说你要什么，让AI自己去干。 我用一句话，30秒，搞定了一张海报，我平时要写文章、做贴图、弄梗图，搓AI是刚需。这次标题图就是用xBubble做的。而且这些海报都能商用，对比传统的llm来说直接免去后顾之忧了 我就直接发了一句： 「帮我设计一个以「现在AI太聪明了，但是我真的卷不动了」为标题的海报」 同样一句话，拿去喂给grok还要我手动更改几次才能生成，对比下来还没有xBubble更灵动（下方是grok生图） 👉 先知也附上基础的交互指引给大家使用 1.进入 2.选择运行环境（Computer / Personal）发出请求 3.系统自动处理：匹配SOP → 执行 → 输出结果 看上去很省事儿吧，让我们看看背后的逻辑。是两套核心引擎在跑 1️⃣ Bubble Pilot：你说一句话，它跑一遍流程 Pilot做的事很简单：读取你的需求，判断任务类型，然后去系统里找有没有现成的SOP 有，直接调用，秒出结果。没有？它自己兜底干。 这就是AI使用AI——你不需要知道背后用了哪个模型、调了哪些工具，Pilot帮你把路走通。 2️⃣ Bubble Engine：AI自己攒经验，越用越懂你 Engine是 xBubble 最不一样的地方。 它会在后台为任务自动生成多套方案，拿不同模型反复试、反复比，找出最优的那条路，固化成SOP。下次再来同样的事，直接走成熟流程，又快又稳。 这意味着什么？AI在学习AI，AI在使用AI。 你不需要研究GPT-5和Claude-4哪个更适合做海报，Engine早就帮你测试过了。你不需要积累什么提示词宝典，Engine把最优路径固化好了直接给你用。 系统的进化速度比你快，用AI的效率比你高，而你只需要做一件事：说出你要什么。 还有就是两种运行环境：隐私和安全都想到了，不同场景、不同信任度 1️⃣Bubble Computer：端到端项目工作空间。当你需要研究+写作+设计+验证一套流程跑完时，Computer模式在沙盒环境里把全链路打通，不用你手动切换工具。 2️⃣Bubble Personal：本地环境模式。需要操作你本地文件、浏览器、日程？Personal模式在沙盒化执行模型下处理：安装、下载、系统级改动都在云容器里完成，任务结束即销毁。你的机器上只执行明确授权的操作，重活儿留在云端，干净结果流回本地。 说白了：信云就选Computer模式，想保护隐私就选Personal模式。你自己说了算。 目前xBubble支持10+种任务类型： 快速模式（日常小任务）→ 语音听写、文本转语音、对话头像、深度研究 工作模式（SOP驱动，稳定专业）→ 幻灯片创作、文档创作、事实核查、定时任务、海报创作、图像创作、视频创作、网站开发 覆盖主流需求，关键是——每个任务都不需要你调提示词。 确实XBubble算不上什么颠覆世界的东西。 但它确实解决了一个让我头疼很久的问题：让普通人不用跟AI墨迹，就能把事办了。 AI应该学习AI，AI应该使用AI。 你只需要说出目标，能解决普通人的需求，我认为这就已经做得很棒了。

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