今年超级好运 Fuji Rock 连续两天都是好天气！最棒的 show 我投给 XG 和 avalon stage 的 jizue，半夜散场前躺在草地上听着 khruangbin 赏月美妙得不太真实…

昨晚巴西🇧🇷赢了，最后补时绝杀真的给我看激动了，啊哈哈哈哈又感受到看球的快乐了😆 中途我一直把 Sofascore 的数据截图发给 GPT 分析，突然发现 AI 真的很适合当看球外挂，xG、射门、比赛动量这些数据一结合，判断会清楚很多✌️ 世界杯看球的朋友们，特别是喜欢边看边预测的朋友，Sofascore 可以用起来了，真的挺好用的🤪 今晚科特迪瓦 vs 挪威，大家更看好谁？有没有什么说法啊，“赌”哪个🤣🤣

一个问题：你押梅西继续封神，还是押这匹黑马把天捅破？ 今晚，世界杯 1/16 决赛最戏剧性的对决来了—— 🇦🇷 卫冕冠军阿根廷 vs 🇨🇻 黑马佛得角 先看两队什么来头 阿根廷：小组赛三战全胜，梅西 6 球领跑射手榜，场均 5 次过人 + 3.8 次关键传球，39 岁还在降维打击。全队近 10 场全胜，进 29 球只丢 2 球，统治力拉满。 佛得角：人口仅 54 万，世界杯史上晋级淘汰赛的最小国家。小组赛三战全平——0-0 逼平西班牙、2-2 战平乌拉圭、0-0 闷平沙特——从死亡之组硬挤掉两届冠军乌拉圭，奇迹出线。门将 Vozinha 40 岁一战封神，被叫"佛得角长城"。 一边是 20 万亿美元资管级别 的足球豪门，一边是 1% 概率 的草根奇迹。 我的AI预测 数据上阿根廷碾压——胜率 73%-83%，xG 1.96 vs 0.49，FIFA 排名第 1 vs 第 69。 但佛得角的铁桶阵 + 反击，专治各种控球狂魔。如果阿根廷上半场破不了密集防守，压力会越来越大——小组赛对奥地利就是靠定位球才破局。 比分我猜：阿根廷 2-0 或 2-1 佛得角 梅西进球，但佛得角不会缴械，下半场可能偷一个。 在币安，验证判断： 本场预测： 本场meme： 梅西想写历史，佛得角想逆天改命。 世界杯淘汰赛，没有剧本，有心跳。 你站哪边？

突然有点想去上海看电竞了。 TI 2026 上海站马上开打，有一起去现场感受一下的朋友吗？ 8月13-16日小组赛，8月20-23日主赛事，地点在上海浦发银行东方体育中心。 这次中国赛区有 Xtreme Gaming、Vici Gaming、Team Resilience 三支队伍晋级，主场氛围应该会很炸。 DOTA2 对很多人来说可能是个“老游戏”，但真正看过比赛的人都懂，它一直是电竞里最接近高强度博弈的项目。 最吸引我的不是单纯操作，而是每一局背后的实时决策： 什么时候打，什么时候避； 什么时候控图，什么时候逼团； 什么时候买活，什么时候放资源。 一场比赛看下来，其实很像在看一个高压环境下的决策系统。 信息不完整、节奏一直变化、每一步都有成本，判断错一次，优势可能瞬间被翻盘。 这也是为什么我觉得电竞和预测市场、交易思维天然有交集。 真正有价值的不是“我喜欢谁”，而是你能不能把局势、赔率、状态、赛程和临场变化放在一起判断。 老玩家看的是青春，新观众看的是热闹，真正懂的人看的是博弈。 这次上海主场，中国队加油。 XG、VG、TR 都冲一把，最好把神盾留在主场

最近看了一篇 career advice 的长文。作者是一家 fully agent-native 公司的 founder，之前在 Scale、OpenAI、Google 都待过。 之前也跟一些行业内的研究员聊到过一个问题：如果你有小孩，在 AI 时代准备怎么教育他？确实啊，AI 把活都干得七七八八了，该让孩子学什么、卷什么？ 借着这篇，聊聊我们自己的看法/建议。 1、把注意力放在真正稀缺的资源上 那篇长文里有个细节，我觉得很真实。作者当年手里有量化的 offer，保底现金高不少，但他选了 Scale AI，因为喜欢那里的社区，也想接触不同的产品和应用。后来正是通过 Scale，他认识了做 LLM inference 的那批人，才有了 DeepMind 和 OpenAI 的机会。当年的同事，现在也成了一圈 Scale 系 founder。 回头看，这些人脉和学习机会带给他的东西，远超 quant 多给的那点现金。 他的观念是：现在拿钱比任何时候都容易。vibe-coding 时代，找个快速赚一笔的机会不难。但真正稀缺的，是别人真实的时间，是牢固的人际关系，是你做成过事之后积累的声誉。 我周围也有些朋友，之前不在 AI 圈，但这两年一头扎进来，逐渐走到更核心的位置。他们放弃了安稳打工的收入，选择在 AI 圈摸爬滚打。要的就是这些稀缺资源。 2、学会找题 AI 最先替代的，是定义清楚、可以评分的任务。学校过去训练的大多也是这种能力：题目已经有人出好了，你负责把答案做对。 但 agent 越来越强之后，真正拉开差距的会是：你能不能发现一个值得解决的问题，能不能判断该把多少时间、token 和资源投进去。 答案越来越便宜，好问题越来越贵。 所以如果问 AI 时代该怎么教育小孩，我觉得至少要让他长期待在真实的问题里。自己做项目也好，研究一个没人布置的题目也好。找题的能力不是上课教出来的，是在一次次选错、做砸和重来里长出来的。 3、用 bitter lesson 选公司 Rich Sutton 那篇 bitter lesson 说的是：通用方法加 scaling，最终会赢过任务特化的优化。这条规则拿来选问题、选公司，同样适用。 公司和职业的回报从来都是幂律分布，AI 只是把走到结果的速度加快了。现在写软件门槛这么低，谁都能搭个简单系统，真正持久的价值只会来自对足够有野心的问题的极致专注。 选公司就问两件事：它做的是不是这个问题最有野心的形态？它有没有真的解掉的可能？ 选岗位就问一件事：这个位置能不能让你直接在公司要解决的那个问题的最前沿干活？ （当然，上述说的是最理想的版本。如果暂时进不了最核心的位置，也看这个岗位能不能让你逐渐靠近核心问题） 4、最后一英里，用冲刺跑 红杉的 Alfred Lin 写过，最后 10% 是 90% 的工作量，也是 90% 的回报。 AI 把结果两极化了，因为中位数水平就是一个 agent 拿着随手写的 prompt 能吐出来的东西。价值只能来自你对某一小片问题的独特视角，或者对细节的执着。 最后一英里靠迭代。而且 coding agent 进步太快，经常更好的做法，是带着上一轮的教训，直接用下一代模型从头再来。 5、xG 和射门效率 足球里 xG（预期进球），衡量一支球队按机会质量算应该进几个球；效率，则是把机会真正转化成进球的比率。 职业生涯很长，不是每个高 xG 的机会都必须抓住。但你得先让自己站在能看见这些机会的位置。 不过人生到某个阶段是要进球的，不能光看见机会，临门一脚的效率也重要。他复盘自己的职业选择时说，大部分决定都做对了，但后悔没有在做决定前，多花一点时间收集信息。 6、researcher 是心态，不是职业 说实话，现在做 research 的门槛前所未有地低。你不需要先进入前沿实验室，才能开始做研究。先大量使用模型，再把直觉沉淀成 evaluation。 前沿实验室里研究员的日常，无非是好奇心驱动着探索新想法，跟 infra 搏斗着把想法实现，把整个系统理解到足够细以便高效 debug、再把结果的价值讲清楚，去换更多算力。 这些事，你不在前沿实验室也全都能做。 所以我越来越觉得，researcher 是一种心态，不是一种职业。这是我整篇文章最想送给大家的一句话。 世界仍然充满机会。解锁的钥匙就是找到有意思的问题，然后交付超出预期的结果。就这么简单，也就这么难。

六连中 猪脚饭的AI预测杀疯了 昨天三场又全对，6/6一场没翻车。 今天世界杯三场，继续让AI预测： ⚽️ 西班牙 VS 奥地利 看好：西班牙大胜 理由：西班牙小组赛2胜1平头名出线，三场零封，对手一次射正都没有。离队史不败纪录只差一场。奥地利末轮96分钟才绝平3-3惊险晋级，朗尼克的球队进攻能看但防守漏风。西班牙现在就是这届杯赛最稳的没有之一。 参考比分：3-0 或 2-0 ⚽️ 葡萄牙 VS 克罗地亚 看好：葡萄牙小胜 理由：葡萄牙小组赛1胜2平，5-0乌兹别克斯坦刷了一波但0-0哥伦比亚暴露进攻便秘。C罗大赛12场只进2球，对强队基本隐身。不过中场配置太豪华，若昂·内维斯+布鲁诺+维蒂尼亚，克罗地亚老将居多，莫德里奇40岁了还能跑多久？葡萄牙能赢但不会轻松。 参考比分：2-1 或 1-0 ⚽️ 瑞士 VS 阿尔及利亚 看好：瑞士稳赢 理由：瑞士小组赛2胜1平头名，7分进7球，xG效率仅次于挪威和阿根廷。扎卡+恩多洛中场控制力很强。阿尔及利亚小组第三勉强过关，马赫雷斯35岁还在扛，进攻有灵光但防守拉胯。瑞士连续三届世界杯都进16强，淘汰赛这种队不能小看。 参考比分：2-0 或 2-1 ⚠️ 以上纯属个人娱乐，不构成任何投注建议