Fleeting sparks of inspiration
随着 vibe coding 越来越深入，有些人发现了大模型的一个根本问题。
就是其实每次对话中，上次对话的内容，都是他的前世。这是模型训练 + 推理分离的本质导致的。
长 token 可以假装解决这个问题，但是实际上并没有解决。
我们需要的可能不是 GPT6，7，8，我们需要的是一个训推一体的或者能实时训练的，新的基础架构。
这种架构下，他才能持续的不停的学习我们每天不断教会他的新东西。否则，随着模型运用越来越深入，他学习我们教他的东西的费用可能就占据了 90%，那只有 10% 的算力是拿来干活的。
而 finetuning 本来也是来解决这个问题的。问题是模型的规模越大，能力越强，finetuning 的成本就越高，就更不可能搞的非常频繁。。。
这个架构目前的本质矛盾是：成本可接受的再训练 vs 规模（即能力）是冲突的。
GPT-OSS 其实就是想在现有技术架构下一定程度的解决这个问题。。。但是还不是根本性的，只是修补。
这意味着今天 Open AI 手里的东西还有可能被颠覆。
何小鹏和罗永浩对谈时，都提到”认知大于真相”。
这句话的意思不是说，认知比真相更真实，而是说，我们只能通过自己的知识、经验、价值观和情绪去”理解”和”定义”真相，无法绕过认知直接”看到”所谓的真相。
社交媒体的发达和自媒体的泛滥让”认知”和”真相”之间的鸿沟越拉越大，也顺带把我们拉进了”后真相时代”。
ChatGPT 是 2022 年 11 月 30 日发布的，从发布到火起来隔了起码超过一个月。
DeepSeek-R1 是 2025 年 1 月 20 日发布的，从发布到火起来隔了也至少有一个星期，而且一开始的传播趋势是从国外到国内。
所以，如果某个东西的稿子一夜之间欻欻欻冒出来，还写的特别细，还各种角度都有，那就得好好想想是怎么回事了。
WWDC23上公布的iOS17内置日记应用Journal是苹果在生成式AI领域的一个大动作（虽然看起来只是一个日记app，目前的版本更像是Suggestion API的一个demo app），就像特斯拉通过车辆作为传感器对道路建模，苹果也会通过自己的个人设备对个人数据建模，形成深厚的壁垒，在Vision Pro的时代厚积薄发。
苹果也在研发更低成本的Vision Pro了，AAPL的价格长期还是被低估了。
WWDC24 开完，越来越多人开始意识到了Personal Context、端侧模型以及自研芯片和PCC的潜力😎
RL范式普及、推理模型平权后，应用爆发的周期即将开启，利好的还是AAPL，看到一些投研在这个节点看空iPhone需求真是哭笑不得😂
“变好最好的方式是销声匿迹”
你老了，不用工作，还能拿到退休金，是因为有年轻人在工作——那么能拿到退休金难道不是因为之前交了养老保险吗？是，也不是。
假设现在所有人都退休了，没有人工作，没有人生产消费品，没有人提供服务，但是每个月给你发一亿。你拿着这一亿有什么用？能买到什么？其实那时候你是不可能拿到这一亿的，一分都拿不到。因为“每个月给你发一亿”也是一件工作，工作是需要有人做的。
村里有 100 个人。16 岁以上 60 岁以下的人每天都到十里外的河里背 30 斤水回来。20 斤带回家，10 斤倒进村里的蓄水池。等到了 60 岁，就不用挑水，每天可以从蓄水池里取 10 斤水。只要 16 岁以上 60 岁以下的人不少于一半，这个模式就可以永远运转下去。但如果没有 60 岁以下的人了，没有人挑水了，那么无论你年轻时往蓄水池里倒了多少水，现在都没有水喝。
延迟退休是人口出生率降低的必然结果。无论是早年所有人被迫的计划生育，还是如今一部分人的反婚反育，都必然导向这个结果。搞计划生育的人认为自己是对的，反婚反育的人也认为自己是对的，这不要紧，这没关系，因为这不是对和错的问题，这是数学问题，任何嘴皮子都无法改变数学题等号后面的结果。
目前还能延迟退休，可以让有点老但还没那么老的人也去挑水，但再往后呢？总不能延迟到 80 岁吧？如果生育率上不来，最终一切科技伦理都必然要为生产力让步。这也是个简单的数学题。
社保系统它不存在所谓的”多缴多得” - 来自 sven_shi 微博
社保系统它不存在所谓的”多缴多得”，因为它设计的原理是”代际间的转移支付”。多缴多得是一个广告宣传语。你把时间退回到90年代，那个时候社保刚刚建立，之前根本没人交钱，它怎么发钱呢？
只要现在有人交钱做蛋糕，老年人就能分到蛋糕。国家是负责用政策来分这个蛋糕。
不是多缴纳的人多拿钱，是政策选中的人可以多拿钱。所以在当时有一个争议很大的”视同缴纳”，意思就是有的人当作缴纳了。政策选中了一部分人可以多分这个蛋糕。
这个多分蛋糕的前提就是当时做蛋糕的人很多。蛋糕大，所以能多分。
这里面还涉及到当时另一个争议极大的宣传，就是养老金所谓的”个人账户”。让大家以为存钱进入个人账户，老了就是多缴多得。但是现实中因为整体的账目原因，也就是养老金的支付压力过大，所以事实中无法做到。也就是说个人账户的钱也会被转移支付走。
这也就是著名的个人账户”空账”问题。
这些年另外一个问题就是所谓的国有资本充实社保。现实中还是没办法做到。原因也是账目算不平。国有资本的盈利相对于社保的需求来说有点杯水车薪。毕竟到最后不可能是卖掉国资变成现金去发社保。
接着大家才会看到像上海有7000多的社保基数，远远高于最低的收入。以及接下来必然出现的延迟退休。也就是要求大家”多缴晚领”来维持社保的发放。随着下一代缴纳者的减少，社保的税务属性会越来越强。
也就是缴纳社保是一种社会义务，而不是为了自己未来的享受。
在现代婚姻与家庭关系中，牺牲掉一方的个人生活，而去成就家庭这种观念，看起来走不通了啊。
孩子是破裂家庭中最大的受害者。
看电影的时候我就在想，小男孩的心理承受能力需要有多强，才能面对父亲死亡，母亲被作为嫌疑犯审讯。关于父亲死亡这个困惑，在他漫长的人生中会不会在某个时刻产生动摇的念头，再去怀疑母亲。
这一段婚姻家庭关系真的是没有赢家，两年时间打一场赢了却什么都没赢的官司。
我很喜欢给女主安排同性感情的剧情。
这段剧情会让观众模糊掉婚姻关系中男女的矛盾，而变成两个人（不分性别）在情感与生活中的矛盾。
【技术向】什么是端到端自动驾驶 - part3
特斯拉已经在员工内部开始推送端到端自动驾驶V12版本（感知决策一体化由神经网络完成），但是目前反响似乎一般。
不过这种进度其实超出了很多团队的预料，在2023年初的时候很多团队预计是在2024年底才会有真正可以小范围推广的版本。
这件事为什么这么难？
⚡因为之前分模块的方案配套的测试和改进手段都失效了，而且一切都交给神经网络的方式，需要更常强大的数据处理和搜集能力才行。
一个很典型的例子是： 一辆车在红绿灯面前停住了。
神经网络学习到的规律可能是：
看到了红灯需要停住（正确）
车速变慢了需要停住（错误）
这是因果混淆造成的问题，马斯克公开直播时差点全球直播闯红灯应该就来自于此。
虽然马斯克云淡风轻说更多数据可以解决这个问题，但是这是一个端到端自动驾驶非常典型的bug。
曾经有幸与另一个端到端探索者公司Wayve的一位工程师交流时，对方也表示这是典型的问题，特斯拉端到端并未造假。（车机显示界面似乎是来自于类似于UniAD的模块初步解耦）
⚡与此同时，以前自动驾驶积累下来的测试手段几乎失效了，按照之前的工具链无法完成有效的测试。
例如为了降低成本加速开发的仿真测试，在分模块方案下，可以将规划控制单独出来测试，输入合适但是清楚的抽象条件。
类似于前方有一辆车插入本车道的描述可以直接交给规划控制，可以得出非常清楚的结果。
但是端到端方案需要提供相同场景下传感器级别的信号，例如一辆车cutin的视频流。
难度陡然提升，而且确定性也变弱。
目前看其实学术界和工业界都保持着怀疑的态度。
当然就像最初神经网络被广泛诟病的黑盒，因为Alexnet和 ImageNet测试集出现，在识别准确度上不输于人类，慢慢地识别这件事才能被交给神经网络。
而目前是否也将要存在一种端到端的方案，并且在某种数据集上面展现出足够的性能，整个方案黑盒的弊端才会被慢慢接受。
毕竟黑盒这件事，自动驾驶感知一直都有。
【技术向】什么是端到端自动驾驶 - part2 历史
上文讲到UniAD将常见的子模块用神经网络的方式连接起来，让所有模块都可以梯度回传，自动更新权重，自动优化，省去了人工参与。
那就有一个问题，为啥不能把所有的模块去掉，只用一个大网络，传感器信号进去，规划的轨迹出来呢，再接一个控制模块呢？ 甚至更激进的话，直接出来控制信号（这可能性很小，之后单开解释）呢？
可以，甚至在自动驾驶发展初期，这就是最早的方案，可以追溯到1988年的一篇论文，神经网络接受摄像头和测距信号，输出转向。
但是由于神经网络黑盒效应，对数据的认知和使用都比较初级。优化方向非常难以寻找，所以人们开始做分模块方案。
自此自动驾驶分模块方案开始兴起。
但是这种方案带来直接优化方向，感知环境后预测周围环境，规划轨迹后控制也符合人的基本认知和感受。
这就成为了最主要的自动驾驶技术栈，几乎所有的公司都使用。
但是有一家例外，英国伦敦的Wayve，这家公司从创立之初到现在一直押注端到端方案，也获得了比尔盖茨的投资。
有个朋友在Wayve工作，下面一篇分析Wayve的方案。
【技术向】 什么是端到端自动驾驶 Part1
经典的自动驾驶系统有着相对统一的系统架构：
几乎所有的自动驾驶系统都离不开这些子系统，在常规的技术开发中，这些模块分别由不同的团队分担，各自负责自己模块的结果输出。
这样的好处是，每一个子系统都能够有足够好的可解释性，在开发时能够独立优化。与此同时，为了保证整体自动驾驶的性能，每一个模块都需要保证给出稳定的表现。
所以事实上在一个 Bug 出现时，需要巨大的分析 团队对 Bug 进行分析，然后将具体的 Bug 来源分配给责任团队。
据说在 Waymo，甚至有超过 200 人的团队，对 Bug 进行分析和责任分配。
那找 Bug 来源和 Bug 优化的任务就不能自动化吗？当然可以， 如果我们能将各个模块用可微分的方式连接起来。类似于传统深度学习，出现误差时，深度自动回传进行权重更新。某种程度上，这就是端到端自动驾驶的概念。
例如下图的Uni-AD，就是将除了控制之外的模块连接在了一起，可以端到端进行优化，但是每个模块又相对独立，可以单独优化。
这种创新得到了2023 CVPR （计算机视觉顶级研讨会议）的肯定，获得了今年的最佳论文。
这篇论文是上海人工智能实验室和地平线做的。
特斯拉FSD V12可能也是类似的方案。
字节的雄文，都看了吧？我分享几个感受
第一，永远不要接受远低于市场水平薪资的offer，这个同学升到2.2才对齐校招水准，这就是一个牛马合同，接了代表你也认同。
第二，资本惩罚的就是真诚老实人，该混就混，该休就休，努力了几年得了老年病，还不如摸几年鱼一身健康。
第三，绩效牛逼过，晋升了啥也说明不了，少幻想自己是嫡，该弄死你一点不含糊。甚至不需要改朝换代，拿捏你只需要一个导火索，建议所有人就在巅峰的时候跳，那个时候你最值钱。
第四，当老板突然对你发难的时候，一般故事就开始了。公司对人的评价应该是一以贯之，相对稳定的。长点心吧赶紧找工作，职场没有无缘无故的针对，只有蓄谋已久的搞你。
对老人要吹捧，人老了，退休了，就只剩下那点回忆了，多捧着他，他就能为你所用。
人靠衣装马靠鞍，穿的衣服可以没有牌子，但一定要有质感。
时机未到，该当孙子当孙子，时机到了，出手果断。
不要急于报仇，烂掉的水果，会自己从树上下来。
真正想做的事，连神明都不要说，安静地做，成功了再说。
当一群人孤立一个人时，要知道其实是这群人有问题。
挑你毛病的人只是想立威，并不是你真的有毛病。
如果你让讨厌你的人，产生了嫉妒和愤怒，那一定是你做对了什么。
当你要与知道你底牌的人翻脸时你必须先拿到他的底牌。
要学会伪装自己的情绪，天塌下来也要保持淡定。
不要因为一时投缘，就轻易亮出你的底牌。
做人不能太老实，再好的朋友也有可能出卖你，交浅言深是倒霉的开始。
想要跟别人搞好关系，千万别分享自己的成功和喜悦的事。人性中最大的恶，就是看不到别人比自己好。
人际交往的高段位技巧：热情大方、一问三不知。
不要随便对人掏心掏肺，在你看来她是朋友，在她看来你是傻子。
能用金钱解决的事情，就别用人情，能用汗水解决的问题，就别用眼泪水。
一个样样都不如你的人，你对他越尊重，他越会报答你。
暗中布局，谋事先谋人，人通了事就好做了，一出手就是定局。
人前会妥协，背后会布局，懂得示弱才是聪明人，没有人会计较你的手段。
不被短期的各种”震惊“ 所迷惑，认准大致的方向，持续努力，获得长期的回报，在这路途中享受高低起伏。
产品定位相似，市场已经有人霸占鳌头，再进军还有希望么？今天听到了两个回答：
之前还有听到过另外一个回答，“不要担心红海，说明已经经过了市场验证，找出差异化的点，一定也会有受众”，观点都很有意思。
一个陕西农村出身的孩子，又读了太多“修齐治平”的书，看似明了很多事理，却又中了很多无形的毒。这不是董宇辉一个人的悲哀，是无数国人的悲哀，也包括正在写字的我。我们这些小镇或县城青年，因为从小视野狭窄，在价值观成型的关键期，没有受到正确指导，导致一生局促不安。我们不擅长为自己争取权益，导致边界和领地，常被侵入占据，懦于反抗，不懂反抗，最终只配成为被反复收割的韭菜。
Google Gemini 技术报告要点提炼：
技术报告 60 页，没有透漏具体技术细节，大部分是评测，技术报告作者列表包含 9 页内容，超过 700 人，应该接近 OpenAI 的员工总数了吧。
Gemini 是几种模态一起联合从头训练的，包括文本、图片、音频、视频等。这与目前通常的多模态做法不太一样，目前的多模态模型一般是使用现成的语言大模型或者经过预训练过的图片模型（比如 CLIP 的图片编码部分），然后利用多模态训练数据在此基础上加上新的网络层训练；如果是几个模态从头开始一起训练，那么按理说应该都遵循 next token prediction的模式，就应该是 LVM 的那个路子，其它模态的数据打成 token，然后图片、视频等平面数据先转换成比如 16*16=256 个 token，然后搞成一维线性输入，让模型预测 next token，这样就把不同模态在训练阶段统一起来。
技术报告说应该是 Decoder only 的模型结构，针对结构和优化目标做了优化，优化目的是大规模训练的时候的训练和推理的稳定性，所以大结构应该是类似 GPT 的 Decoder-only 预测 next token prediction 的模式。目前支持 32K 上下文。
Gemini Nano 包含两个版本：1.8B 面向低端手机，3.25B 面向高端手机。文章说 Nano 首先从大模型蒸馏，然后 4bit 量化。我这里有个问题：为什么不用手机调用 API 的方式调用服务端的最强模型呢？能想到的一个可能的解释是用户隐私，这样手机不用把数据传到云端；另外一个推理成本从云端转移到了手机，能够大量节省推理成本。还有其他原因么？
从硬件描述部分来看，意思是动用了前所未有的 TPU 集群，所以推测 Gemini Ultra 的模型规模应该相当大，猜测如果是 MOE 大概要对标到 GPT 4 到 1.8T 的模型容量，如果是 Dense 模型估计要大于 200B 参数。考虑到引入视频音频多模态数据（当然是来自于 Youtube了，难道会来自 TikTok 么），所以总数据量*模型参数，会是非常巨大的算力要求，技术报告说可以一周或者两周做一次训练。
训练可能分成多个阶段，最后阶段提高了领域数据的混合配比，猜测应该指的是逻辑和数学类的训练数据增加了配比，目前貌似很多这么做的，对于提升模型逻辑能力有直接帮助。
看学科能力测试，技术报告指标有人为拔高的倾向，比如 MMLU，只有 CoT 给 32 个例子Gemini 才能超过 GPT4，当例子数量减少到 5 个，Gemini ultra 得分 83.7%，不如 GPT 4 得分86.4%，高于 GPT 3.5 的 70%。从测试具体情况看，Gemini Ultra 应该是和 GPT4 基本持平或者稍微弱于 GPT 4 的，Gemini Pro 和 Ultra 差距比较大，应该略微强于 GPT 3.5；而且 Llama2 在数学、推理等方面与最好的大模型效果差距非常明显，不同测试指标差距 20 到 40 分之间；
从学科能力测试数据看，目前大模型能力很可能顺序如下：GPT 4 略微强于 Gemini Ultra > Claude 2 > inflection-2 > GPT 3.5 = Grok 1 > Llama2。
AlphaCode2 是在 Gemini Pro 基础上，使用编程竞赛的数据 fine-tune 出来的，效果提升很明显，在编程竞赛上排名超过 85% 的人类选手，之前的 AlphaCode1 超过 50% 的人类选手；
Gemini Ultra 在多模态能力方面，在几乎所有测试数据上确实要比 GPT 4V 强一些。
命令理解方面：和 GPT 一样，采用多模态 instruct 数据进行 SFT + RM + RLHF 三阶段，这里的 RM 部分在训练打分模型的时候，采用了加权的多目标优化，三个目标 helpfulness factuality 和 safety，猜测应该是对于某个 prompt，模型生成的结果，按照三个指标各自给了一个排序结果。
有些事如果两年三年看不清，但是五年以后很清楚，这种东西就一定要做，这叫战略； 如果把一个决策放在二十年到三十年的长度下去思考，可能会做出很多让别人不理解的决定，但是这叫价值观； 如果把一个决定放在人生的长度下去思考，就会觉得真正在乎的只有临死之前对自己一生的评价，这叫人生观。
什么是自洽？知道自己拥有什么、想要什么，可以为了想要的东西放弃什么（非常重要），积极努力地用自己有的东西去换取自己想要的东西，认真地过好每一天。
战略/商业/数据分析其实和玄学命理师几乎是一样的，拿到一些基本的数据和事实支撑，要懂商业（业务）才能把分析和解读的高维而有灵气，给业务把脉。
命理师也一样，要懂人生和踩坑。才能看到原局配置中怎么让盘主在人生原有地图上，走一条升维之路。
未来的 GPT builder 也一样，如何让你的思考赋予模型精神和生命力，变得独一无二。
这三者中，都存在经验无需太多，先天天赋极好的通关之人。
看了 OpenAI dev day 之后的一些想法，抛砖引玉一下：
看了 OpenAI Dev Day，觉得 Open AI 现在比较像 PC 时代 Intel + Microsoft 两家的结合，提供了芯片和操作系统以及最核心的几个杀手应用，通过技术升级 + 大 Capex 投入的规模效应来形成壁垒，同时做操作系统、应用商店和超级应用。
在芯片行业直接对标Intel的第二名还有机会，操作系统的第二名机会就很少了。大 Capex 投入形成的规模效应还是有被挑战的可能的，操作系统形成的网络效应和非常高的迁移成本，基本上非常难以挑战，并且更加赢家通吃。Dev Day 之后很多人哀嚎 Open AI 干掉了很多startup，本质上还是因为这些 startup 在做计算器写字板浏览器这样要么很简单没门槛，要么操作系统肯定会做的事情。
简单粗暴类比下历史，面对 Intel + Microsoft，赢家有几种情况，第一种情况就是得像Character 这样训自己的模型，在情感陪伴领域有很好的表现以及很低的推理成本，在一个细分市场里面有机会大幅超过 OpenAI，类似于NVDA做GPU或者ARM做低功耗的芯片，然后再围绕独特的模型能力打造独特的产品和生态。
第二种情况是在Windows上构造类似Adobe这样和业务结合非常紧密，迁移成本非常高的软件，让微软自己做不出来。这会考验AI能力是否真的能和业务场景深度结合带来增量价值。
第三种情况是基于Windows提供的浏览器能力，做社交网络，电商等。核心还是用户数据和用户关系的沉淀。这里的关键会是AI的新能力如何形成之前无法产生的连接，以及这样的连接如何能够沉淀形成网络效应。移动互联网早期第一个把滤镜做到极致的不是instagram，而是Hipstamatic，当时红极一时，2010年还拿到了Apple App of the Year的荣誉，然而Hipstamatic的滤镜虽然做到了极致，但并不具备网络效应，现在估计都没几个人记得这个应用了。而Instagram虽然号称也是创始人Kevin从学摄影的经历得到灵感，但其实它的前身是一个叫Burbn的社交应用，做的是类似Foursquare的签到分享应用，这天生具备网络效应的设定，后来才改名为Instagram专攻照片拍摄和分享火起来的。第一波AI创业公司也必然会诞生很多Hipstamatic这样的产品。
同时Dev Day发布的Stateful API很重要，不只是因为降低开发者成本，更重要的是意味着用户在OpenAI模型上的时间投入开始产生了迁移成本。之前的GPT等于还是一个滴滴司机，和用户服务完没有留下记忆，下次见面需要用户重新把prompt和上传的文件再说一遍。现在真正变成了能记得住历史的助理，用户沟通的时间越长，积累的stateful数据越多，就越无法离开。目前看这个stateful的数据还没办法迁移，是和同一个OpenAI账号绑定的，类似这个助理还没办法跳槽去别的助理公司。
GPT4 API的定价大幅下降也是很关键的。用半导体产业类比的话，台积电创始人张忠谋在德州仪器工作的时候，针对半导体行业芯片一开始成本高，良率低，需要起量才能够提高良率降低成本的特点，颠覆了原来业界习惯性新芯片定高价的定价模型，提出了Learning Curve Pricing的概念，也就是行业领先者可以一开始就大幅度低于成本定价，使得先进芯片更快普及，倒逼产能升级，同时打压竞争对手。这一点和OpenAI现在面临的情况是很像的，模型成本还很高，但是需要更多开发者去帮助模型迭代，所以需要激进地补贴降低成本，而不是因为模型训练贵所以急于回本。
如何判断一段话的可靠性？
这件事其实很简单，那就是分别找出一段话之中的「事实」和「观点」，然后验证其中的逻辑关系就能搞定。
「事实」，是客观存在的事物或者自然规律，不以个人意志而动摇；
「观点」，则是人们对于客观存在事物的主观判断；
「逻辑」，是将事实转换为观点的过程。
今天的气温是 20°C —— 这属于事实；
今天应该多穿点 —— 这属于观点；
因为今天降温到了 20°C，所以应该多穿点 —— 这就是完整的推论。
所以你会发现，一段有效的发言永远都是：
描述事实 → 基于事实进行逻辑推理 → 得出观点。
因此，如果想要判断一个观点的正确性，自然也有两种方式：
检查它描述的客观事实是真是假
判断它的推理逻辑成不成立
还有很多的时候，有人会把观点伪装成事实，以此证明自己的另一个观点：
你不如我懂得多，你说的是错的 —— 这其中「你不如我懂得多」本就是观点而非事实，所以并不能得出后边的结论。
互联网很多的争论其实都是没有逻辑的选边站，但只要你能清楚的区分论述之中的「事实」，「观点」 还有「逻辑」 ，那么就没有人可以误导你；
同理，如果我们在表达观点的时候也都能能说明完整的因果，自然也能增加沟通的效率，提升自己观点的可靠性。
昨天有网友发了黄仁勋采访 OepnAI 首席科学家 Ilya Sutskever 的一个片段，Ilya 的表达可以概括为一句话（结尾我放上完整表述）：大语言模型看起来所做的事情是预测下一个词，但实际上在这个过程中，大语言模型学会了表征这个世界，是一个世界模型。
特斯拉 CEO Elon Musk 在下面回复：端到端的 FSD 也一样。
我粗浅地说一说「语言」和「视觉」在大模型工程化方面的区别。
语言是一维信息（早期 ChatGPT 的语料主要是互联网上的文本），而视觉是三维信息（x、y、时间）。
语言是人类创造出来的交流信息的介质，信息密度非常高。视觉是自然世界天然存在的，信息密度极低，高速开车一小时，对向车道、大段大段的天空、灌木丛、远方的楼群，对驾驶汽车没有任何意义，更别说，一台特斯拉汽车 360 度的视觉覆盖，会进一步放大这个问题。
所以 GPT-4 非常消耗算力和数据，FSD v12 会比 GPT-4 消耗多得多的算力和数据。
一旦 FSD v12 学会了表征世界，具备了人类驾驶汽车最基础的「常识」能力，城市辅助驾驶领域的发展会进入一个全新的阶段。那可能是汽车行业真正的 ChatGPT 时刻。
Ilya 完整表述：当我们训练一个大型神经网络来准确预测互联网上许多不同文本中的下一个词时，我们正在做的其实是——正在学习一个关于世界的模型。
表面上看起来，我们只是在学习文本中的统计相关性，但实际上，是通过学习文本中的统计相关性，从而把这些知识很好地压缩。
神经网络所学习的是生成文本的过程中的一些表述，这个文本实际上是这个世界的一个映射，世界在这些文字上映射出来。
因此，神经网络正在学习从越来越多的角度去看待这个世界，看待人类和社会，看人们的希望、梦想、动机、交互和所处情境。基于此，神经网络学习一个压缩的、抽象的、可用的表述。这就是从准确预测下一个词的任务中，正在学习的东西。
更进一步，你对下一个词的预测越准确、还原度越高，在这个过程中你得到的世界的分辨率就越高。
今天OpenAI放出的ChatGPT4的多模态语音和图像更新的模型其实叫GPT-4V(ision)。 OpenAI放出了19页的GPT-4V(ision)报告来解释这个模型，释放了大量信息： GPT-4V(ision)的训练完成于2022年，2023年3月开始提供早期访问。 GPT-4V 的训练过程与 GPT-4 相同，首先使用大量的文本和图像数据进行预训练，然后使用人类反馈的强化学习进行微调。 基于视觉的模型 GPT-4V(ision) 是受到了OpenAI与 "Be My Eyes" 的合作的启发。这是一个新工具，用于为盲人或视力受损的人描述视觉世界。 Be My AI 被整合到现有的 Be My Eyes 平台中，为盲人用户的智能手机拍摄的照片提供描述。 该测试确定 Be My AI 可以为其 500,000 名盲人和低视力用户提供前所未有的工具，以满足信息、文化和就业需求。 这种合作帮助 OpenAI 优化 GPT-4V 的功能，使其能够更好地理解和描述图像内容，特别是在涉及背景中的人或其他复杂情境时。这样，用户可以获得更准确、更有深度的图像描述，帮助他们更好地理解图像中的内容。 OpenAI还研究了模型的基于地理位置的能力，以及模型破解 CAPTCHA 的能力。 GPT-4V(ision) 在地理位置识别方面的能力意味着模型可以识别和描述图像中的地理位置，例如识别特定的地标、建筑物或地理特征。这可以帮助用户更好地了解图像的内容和上下文。 模型还具有破解 CAPTCHA 的能力，CAPTCHA 是一种常用的在线安全验证方法，通常要求用户识别扭曲的文字或图像。 GPT-4V(ision) 可能具有识别这些扭曲文字或图像的能力，从而有可能破解某些 CAPTCHA 验证。但这也引发了关于模型可能被用于不正当用途的担忧。 完整报告：https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf?continueFlag=72a239a4b1af6b0030a3dc7df5da21df
浅聊一下华为和溢价。
前两天看到一个观点，把 iPhone 的品牌溢价和 Veblen Good（指违反市场规律的炫耀性商品）画等号，和品牌力画等号。这和我一些粗浅的观点非常不符。
我认为所有电子消费品都在经历从高档耐用品向快速消费品转型的中间过程，原因是科技的发展，和互联网发展引发的对连接的强需求。从行业规律的角度，电子消费品的寡头化是不可逆的趋势。（上游供应链的寡头化已经形成且不可动摇）。
所以 10 年前，甚至 20 年前的苹果、三星、华为可能就非常深刻地认识到了这些。摆在他们面前的问题有两个：“如何让我与别人不一样”，以及“如何让消费者只选择我”。
关于如何让我与别人不一样。在一段时间以来，这几家公司的产品从外观、硬件配置到软件，都保持非常非常鲜明的特色，直到今天，他们已经成功地在极致的 iconic 和照顾普世性之间找到了平衡。你可以说这叫“品牌力”，但其实远不止如此。就好像我的好朋友们愿意和我做朋友，并不是因为我的名字，也并不是因为有我这个朋友，他们多了不起，而是他们清楚地知道我是谁，我能给他们带来什么价值。我认为这三家以外的其他几家参与者，都不具备这个特征。这也是华为的成功之处。
关于如何让消费者只选择我。电子消费品的快消化带来一个巨大的挑战，就是消费者转换成本奇低。这点应该毋庸置疑，如果没有苹果、三星、华为的标志性建设（通俗点叫品牌建设），每款手机的用户品牌转化应该都保持着非常平均的状态。我不想提“生态建设”，因为这也只是“标志性建设”的一小部分而已，只是其中的一种路径。
还有一种路径是，坚定地选择一些与众不同的道路（技术路线、或外观）。
我曾长时间地难以理解为什么华为要用那么多年的恶心难用的瀑布屏。从产品规划、从人因研究、从技术发展规律来看，瀑布屏就是狗屎。但它是一次极其成功的标志性建设。此外，还有苹果的 Face ID、直角边中框、三星的 S Pen 等等。当然这其中也有不少是失败的，但与其认为某些标志性建设是失败的，不如认为是其他标志性建设的开始的信号。
与其说“品牌溢价”，不如说是消费者为了寻求认同而买单，这背后的源动力并不是炫耀我用上了别人没有的东西，而是我用上了我觉得是正确的东西。
市场竞争的逻辑和追求真理的逻辑，是两件事，有时候背道而驰，有时候殊途同归。
灵隐寺里，恪守戒律的和尚都恨大嚼狗肉的济公，而济公一点都不恨他们——他犯戒，他下地狱。你或怜他或叹他，为什么恨他呢？懂此理者，懂地球人大半。
你们注意没有，国内搞漏洞研究的，一般不会说安全领域别的技术不重要。反过来，有不少。懂得此理者，懂得中国大半。
芯片是中国九大战新产业之首，卡脖子之最，举全国之力在突破。严密封锁之下、多年积累之后，华为新手机新芯片的这个重磅，是谁、用什么技术和设备和方法在做，迷局未解。这将对接下来的中国芯片的国家投入、资本市场秩序产生重大影响，如果真的出现可持续的方法论突破的话。
多重曝光的堆叠技术、中芯代工与华为自己制程、存货或特殊渠道进口等多种观点并存。貌似堆叠技术的猜测占主流。堆叠是现实有效的替代办法，但有专家说这种办法的良率和成本影响较大，每次曝光的重新定位应该是有难度，带来成本的快速上涨。受制于光刻机等产业链的其他瓶颈，可持续发展仍然可能受限。制造业，成本应该和技术并列第一重要，不惜一切代价做出一种高制程，应该还是可以的，但有意义的商业化可能需要看成本了。
华为2023 年上半年净利润率同比大幅提高，十年累计研发投入近万亿元。8 月11 日，华为发布2023 年上半年经营业绩，上半年实现销售收入3109 亿元， 同比增长3.1%；净利润率15%，净利润率同比大幅提高。此前，华为2022 年报披露，华为持续加大研发投入， 2022 年研发投入达到1615 亿元，占全年收入的25.1%，十年累计投入的研发费用超过9773 亿元。
期待突破，期待中国新的市场格局！
国内很多新闻网站的链接都不太稳定，没几年就因为改版或别的什么原因 404 了。不过 www.gov.cn 的链接一直比较可靠。所以今天我们可以借此作为新闻时光机回看 2011 年 3 月 11 日福岛核事故发生后的那段时间。有些权威内容今天仍有学习意义。
（此处省略 03 月 18 日到 05 月 21 日期间全国主要城市辐射水平发布）
捋一下要点：
显然，我国当年对福岛事故相关问题的处理是非常到位的。各部门不仅尽职尽责地做好了自己的工作，还及时披露人们关切的信息，并持续就相关专业问题进行知识普及。
以史为鉴，可知兴替。回顾十二年前福岛事故刚发生时的情况，可以让我们明白，中国有一个充满专业精神和科学精神的对人民负责的有为政府。生活在这样的国家，没必要太过担心。
最近在关注的两个方向，一个是AI+游戏，一个是AI机器人。
先说第一点，我是多年的游戏玩家，游戏爱好者，一直想在游戏领域搞点动静，但一直未遂，ChatGPT浪潮来了之后，一直在悄悄观察游戏行业的动静，但目前大家主要还是围绕美术资产、NPC对话、代码copilot等生产力提升方向。
我希望能看到改变格局的事情，例如关卡生成、新的游戏玩法、新的游戏制作范式，这些现在都还比较雏形，不太容易看清楚，但我坚信LLM和AIGC一定会给游戏行业带来范式革命，无他，只因电子游戏的数据格式特别标准，数据易采集而且数据量大，容易产生暴力美学，这是大模型擅长的东西。
AI机器人，之所以关注这个领域，还是因为智能电动车的影响，作为智能电动车媒体，一看就懂，机器人的技术栈和智能电动车实在太像了，都有电池、电机、电控、传感器、执行器、计算平台。机器人在除了速度的其他方面有着更高的要求，更精细控制、更多自由度，以及可以进入人类的生活空间（就像手机一样），这是潜力远大于智能电动车的产品，只是现在还在非常早期的阶段。
另外，我还有个观点，就是人类其实不一定是好的老师，人类对知识、客观规律往往有着错误的总结（历史上的新科学往往是推翻旧的），以人类的文本知识去教GPT，GPT的上限必然是有限的，即使可以发现一些人类发现的规律，但是只在人类的知识框架内探索，就会受到这个框架的限制。
现实世界拥有无限的可能性，如果一个聪明的脑袋可以在其中遨游，必然能得到第一手的知识，也不会被人类知识的框架所束缚，更接近宇宙的规律，这是AI机器人的魅力所在。
今天听到Jim Fan参与的一场播客，他说他现在比较感兴趣的三类Agent方向：一个是Agent助手，可以帮你做订机票之类的决策类助手；一个是电子游戏中的Agent，游戏是个很好的试验场，可以在其中探索数字Agent的进化；一个是机器人/具身智能，不仅有决策，其决策结果还要与现实世界发生交互。前两个是数字Agent，后一个是物理Agent。
我现在比较关注后两个，算是所见略同吧。
或许有人会说这是中国航天的”至暗时刻”，网上各种观点都有，但我相信所有的观点和吐槽，都希望中国航天能够日益壮大。
或许我们高估了自己的航天技术，或许我们在一次次自我催眠式的宣传报道中迷失了方向。失败可能是科研过程中必不可少的过程，我们也能从失败中”复盘”我们是否真的走得正确，听听在大家心中”中国航天”到底怎么了？
在过去一直使用成熟技术可以带来稳定的成功率进而领导们可以转入另一个赛道，我个人希望做一些改革允许增加航天口子的待遇，断掉航天口子转仕途或者说转仕途不以求稳的成绩做重要权重，否则实在是太束手束脚了。长五的暂时挫折让雷凡培被贬了，但是长五却是近些年难得有技术进步的产物。我不希望类似下面的新闻越来越多…
疫情影响。这也是很实际的一个问题！
2020.04.16
人生中很多陪伴都是阶段性的，不成长就可能会说再见了。阶层差距太大，认知差距过大，都会相处不来。这种鸿沟用感情根本无法填补，填不满也会被命运冲散。
上海AI大会首日10位嘉宾的观点
MidJourney创始人说：MidJourney名字的来源就是庄子，庄周梦蝶，对应中文的”中道”😀
2023 年 7 月 6 日，2023 世界人工智能大会 (简称 WAIC）在上海拉开帷幕。大会吸引了1000多位嘉宾参与，包括80多位院士，4位图灵奖得主，也包括像埃隆·马斯克这样的创业领袖。
下面是10位嘉宾观点总结
人工智能在未来人类的演进中将发挥重要作用，并对文明产生深远的影响。未来，机器人的计算能力要远远超过人类，这似乎是一个发展趋势。这将带来积极的影响，同时也会带来一些消极的影响。 —— 特斯拉创始人兼首席执行官埃隆·马斯克
今后任何一家公司都需要具备驾驭数字技术的能力，每一家公司的每一个应用程序都将由人工智能来驱动。人工智能的技术突破正在为各行各业带来千载难逢的创新机遇和挑战。 —— 微软全球资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官侯阳
在过去的六七年里面， AI 在学术界、思想界有一个路线之争，就是说我们现在依赖强化学习这条路线，是不是正确。我想应该坚持研发强化学习这条路径，对于通用人工智能未来发展有很大益处，对于AGI的技术完善还有很长的路要走。 —— 图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智
人工智能是最热的话题，这意味着方向清晰了，而剩下的就是路径问题，华为的选择是推动人工智能向深向实。首先是深耕算力，打造算力底座。其次是结合大模型，从通用大模型到行业大模型的研究创新，让人工智能服务好千行百业，科学研究。 —— 华为轮值董事长胡厚崑
某些人害怕人工智能，希望对其进行严格监管，他们认为任何人可以用人工智能做任何事，那么就危险了。我完全不同意，长远看，要让人工智能平台安全、良善，就是让它开源。未来每个人都能通过人工智能助手和数字世界沟通。如果人工智能只被少数人控制，这是不可以的。 —— 2018年图灵奖得主杨立昆
AI研究要保持开放性和全球化，因为好的科学无论发生在哪里，对各地的科学发展都会有好处。我鼓励开放的科学。 —— IEEE主席兼CEO赛义夫·拉曼
我国人工智能发展成效显著，基础资源建设水平有待提高。从报告的数据看，整体表现为4个特点。
香港科技大学正全面推广基于生成式人工智能的教学，高校不能抵制ChatGPT，因为人工智能是非常重要的革命，它对教育的影响是根本性的，它会影响教育的理念、方法、工具、学生的能力等。传统教育是传授知识，AI时代的传统教育是AI成为工具，而生成式人工智影响下的教育，需要把人工智能在教育中进行创造性应用，让学生从消费者变成共同的创造者。生成式人工智能时代的教育需要让学生掌握批判力、创造力，以及与机器的交流能力等等。聪明的我们应该用我们创造的智能机器去培养更聪明的人，他们再去创造更聪明的机器。 —— 香港科技大学首席副校长郭毅可
在电影制作领域，大概有24个AI相关的应用，包括剧本创作、拍摄、宣发等。AIGC正在极大的影响电影制作，比如，在科幻电影的概念图设计环节，Midjourney的效果非常出色。同样一个画面，拥有数十年经验的设计师要画一周，但MJ一个晚上可以出大量图片。甚至，当导演看到这些设计图时，人类设计师的作品反而率先被淘汰。 —— 《流浪地球》导演郭帆
我最喜欢阅读两类书，一个是科幻文学，另一个是中国古典文学，MidJourney名字的来源就是庄子，庄周梦蝶，对应中文的”中道”。未来，AIGC技术会如何发展？很难讲未来技术会怎么样，我们在这个领域的发展才刚刚开始，未来会有10倍、100倍的进展，不仅仅是技术，我们会在用户界面、产品等领域有更多进步。 —— MidJourney创始人大卫·霍尔茨
【为什么限制镓是件大事？】 首先液晶屏的背光、OLED屏、LED照明这些都离不开。小型化大功率充电器要用氮化镓。禁用水银体温计后，除了电子的就是镓铟锡液态金属体温计。 关于镓产业链的几个冷知识
光年之外，是这一轮最受瞩目的AI大模型创业公司之一。5月初，我还曾经去拜访光年之外，和刘江老师，袁进辉博士相谈甚欢。
没想到，不过一个月时间，光年之外的创始人王慧文却因病住院。在大家都猜测光年之外未来的命运的时候，王兴出手，20.65亿人民币全资收购光年之外。
坊间各种揣测，我却觉得这波美团绝对赚到了，而且是最大赢家！
看看详细的收购协议：
美团：买方已订立交易协议（即境外股份购买协议及境内股权转让协议）以收购光年之外的全部权益，总代价包括现金约2.33亿美元、债务承担约3.67亿元及现金1元。
2.33亿美元的现金，本质上就是现在光年之外的账面现金储备。原封不动退回给投资人而已。美团一分钱也不需要出。
债务3.67亿人民币，也就是光年之外成立之后花掉的钱。其中大头无非来自于两块：
王慧文病退，光年之外的投资人想撤资了。王兴出手，低价摘了桃子。花了3亿多人民币，囤了宝贵的硬件资源，外加一支70多人的成型团队，以及正在训练中的大模型。目前，各个互联网巨头公司都在做自己的大模型：百度、讯飞、阿里、腾讯、字节、360等等。你认为作为巨头之一的美团在未来会用别人的大模型吗？
既然不可能用别人的大模型，那么做自己的大模型就势在必行。这钱早晚都要花，这事早晚都要做。那么，现在3.6亿人民币到手的硬件、团队和大模型。不是摘桃子是什么？
如果爱只是一种感觉，那么当它遇到挑战，这种感觉很快就会消除。因为我们很容易在不同的人身上获得这种感觉，所以移情别恋最经常的说辞是我没有感觉。 但真正的爱呢，并非一种感觉。真正的爱啊，一定不是瞬间的感动，而必然是一种恒久的委身，彼此牺牲，彼此成就，彼此尊重。
Salesforce首席科学家Silvio Savarese提出了AI agents的一个新名词LAM（Large Action Models），对应着LLM。 岔个题外话，Silvio Savarese的另一个身份更为中国朋友所知，他是李飞飞的老公。
1997 年，Steve Jobs 重新担任苹果 CEO 后不久，他会见了苹果工业设计 SVP Jony Ive。 苹果在市场上有 40 种产品。 「Jony，你拒绝了多少件事？」Jobs 问道。 lve 很困惑。 Jobs 说：「你必须明白，专注有很多种衡量标准，其中之一就是你说不的频率。」 Jobs 告诉 lve：「专注意味着什么，就是对你全身每一块骨头都认为是非凡想法的事情说不，当你醒来时正在思考它，但你拒绝了它，因为你专注于其他事情。」 Jobs 走到白板前，画了一个 2 x 2 的网格。 在上面，他写了「消费者」和「专业」， 侧面是「便携」和「台式」。 Jobs 说，四种产品符合苹果新的激进的产品线。 那次会议之后，在接下来的二十年里，Jobs 和 lve ——专注于生产一些高质量的产品，同时对其他一切都说不——将一家濒临破产、濒临破产的公司转变为世界上最有价值的公司之一，价值超过 2.9 万亿美元。 要点 1： 哲学家 Marcus Aurelius 指出，专注于少做事「会带来双重满足」。 你会因为有更少的事情要做而感到满足。 而且……你会因为在更高的水平上做更少的事情而感到满足。 你可以「做得更少，做得更好」。 Steve Jobs 第一次参观 Jony Ive 的设计工作室时，他环顾四周，然后说： 「操，你效率不太高，不是吗？」 Jobs 很清楚，lve 充满了想法和潜力，而在苹果以前的领导下，他无法执行或实现这些想法和潜力。 在「做得更少，更好」的 Jobs 时代，lve 非常高效。 他设计的一些产品包括：iMac、iPod、iPhone、iPad、Apple Watch 和 AirPods。 要点 2： 尽管 Jobs 将产品线削减至四种产品，但 Jobs 仍然喜欢听取想法。 「Jobs 曾经对我说」lve 说，「他经常这样说，‘嘿，Jony，这是一个愚蠢的想法。’有时他们是：真的很愚蠢；有时他们真的很可怕；但有时他们会带走房间里的空气，让我们俩完全安静下来。」 这让我想起了 Jerry Seinfeld 所认为的艺术家的终极技能：「品味和洞察力」。 「创造是一回事，有想法是一回事。」 「另一个是你必须选择。 我们要做什么，不做什么？」「我们要在产品线中添加什么，不要添加什么？ 这是[艺术]生存的一个重要方面。」 「这是看不见的——什么被选中，什么被丢弃——但掌握这一点就是你生存的方式。」
「一切都变得更简单了。 这是我的座右铭之一——专注和简化。」 — Steve Jobs
张雪峰和某教授之争，你们如果支持张雪峰，一定要找对角度。 张雪峰的出发点是就业。在当前青年就业率面临较大挑战的情况下，张雪峰这种一切从就业出发的观点显然更有利于缓和青年就业问题，更有利于社会稳定，更有利于应对伟大复兴过程中风高浪急乃至惊涛骇浪的挑战。 这样看起来，那些从自己一亩三分地出发的观点就显得格局太小了。
苹果2020年给自家iPhone和iPad Pro塞了Lidar，让手机有了相对精确的中近距离实时深度感知能力，做了生态和适配的框架，一直默默测试 苹果2020年给AirPods Pro更新了空间音频，让可穿戴设备有了定位朝向与音频空间定位能力，还在默默测试并且更新到更多设备。 苹果2020年给iPadOS更新了光标吸附，光标不再需要移动到具体位置即可完成选定操作，大大提升了无鼠标状态下光标移动效率，并且在不断改进widget和第三方软件适配。 在苹果这么多年感知不强的提升之后，他拥有了目前最好的头部空间定位和对应的音频算法和能力，拥有了目前商业化最好使用人数最多的空间的深度信息感知能力，算法，sdk和开发者，拥有了软件层面上使用人数最多而且第三方支持最好的可以直接拿来支持眼球追踪操控的效率倍增器，以及一直被散热给掩盖长期以来全球能效比最强大的移动SoC… 啊，好巧啊，三年之期已到，啥基础都做好了
昨晚到今天用下来，App 虽然是第一个版本，但完成度非常高。从对 Haptic Engine 高度的适配调用到极简的风格，再到即便 Apple 要收 30% 的税也和网页端相同的定价与无比方便的付费渠道，能看到 OpenAI 这家公司内在的一些特质。 说回体验：
新晋管理者首先要学会拆任务，会闭嘴。拆任务就是你要把完成的工作任务拆出来，核心的自己把握，把适合他们的工作分配给他们。同时观察每个人适合做什么类型的工作。再下一次工作任务中进行调整。会闭嘴就是再做的过程中不要说太多有的没的，如果发现问题及时给他提出，并进行明确要求。其他事情不要过多评价。且建立任务进度反馈机制，日或周的review。建立尽可能明确的标准，比如PPT如果选手本身弱，那需要事前告诉他你的预期，最好能举个例子让其参照，如果不符合预期继续指出问题让其修改，自己别觉得做的不行就自己动手那是大忌。管理的核心是让每个轮子朝一个目标的转起来，不是每个轮子在那里自转。
淄博烧烤是标志性的事件，拉开了中国下一个十年发展的帷幕。
Roughly speaking，在日历翻过2000年之后，中国经历了两个十年。第一个十年里海龟和高学历纷纷涌向北上广深的外企，北上广深基本就是中国全部的发展活力所在，其它地方你找不到高薪工作机会和良好的社会公平。第二个十年里中资企业全面崛起，准一线城市、省会和海港城市开建四通八达的地铁，虽不能和北上广深比，但同样开始出现很好的薪水和职位，以及在经济发展的推动下，缓慢进步的社会秩序和公平。
现在迎来了第三个十年。可能把淄博当作第三个十年的开端有点过誉；但我们确实看到一些新的东西。
疫情三年，新社交媒体时代到来。也许很多人对现在社交媒体动辄删帖封号有看法，但反过来说，社交媒体确实在聚焦社会不公上比以前给力很多。网红们用脚丈量世界，自发的，已经客观上构成了一种民间监督力量。
走出疫情后，少年胡鑫宇的悲剧制造了一次空前的舆论事件，这个是负面的；但是除了社会热点新闻和明星出轨之外，网红们在发明了诸多的打卡圣地后一起翻了淄博的牌子。
淄博有什么不同？其实社交媒体和网红强聚光下的林林总总事件中，地方敷衍了事息事宁人的不在少数，怕捅篓子出问题的心理占了上风。但淄博这一次，不只是一个文旅和好客的问题，地方政府决定在聚光灯下顶住压力创造社会公平和更好的营商环境。
这是非常有眼光的。实际上我们看到过无论是不是东北人都年年在网上讨论东北如何崛起的问题，东北崛起缺了什么？缺的就是不敢把自己放在光天化日的群众监督下，打造社会公平和良好的营商环境。而淄博告诉我们，只要敢这么做，就会看到老百姓什么创造力都有，什么情怀和感染力都有，什么力气也都有，接踵而来的就是什么样的机会都有，什么样的薪水都有，八方能人纷至沓来释放经济活力。
这就是现在大家看到的淄博，可以用一二线城市里吃一顿汉堡pizza的钱吃一顿烧烤，可以预烤减少食客烤制时间，可以上电炉减少烧烤的烟雾利于健康和环境，可以装上电动雨棚对抗突发天气，就是这样的「可以」可以不断的延续下去，一线城市星级酒店里摆放的卫生巾，也可以出现在三线城市的景点服务里，没有什么文明生活是只能在一线城市里有的，人的本性相通。
烧烤不是光刻机，但烧烤的背后是生产关系的改变推进的生产力。我一直坚持认为人类社会的进步，第一影响力是改变生产关系，第二是改变基础设施，第三才是那些高科技的东西。因此我一点也不认同那些所谓经济学家的观点，说淄博的烧烤缺乏后劲。这是纯粹的经济学观点，但经济学不能完全回答为什么在过去的二十年里，机会都属于一二线城市。
三线城市之所以三线，首先是它被束缚的观念，思想的僵化，循规蹈矩不敢越雷池一步的制度，垄断的资源和社会关系网络，泯灭了机会，凌驾群众期望的制度和公平，结果只能从落后走向更加落后，这就是在东北上演了30年的故事。
很高兴看到淄博走出这个落后怪圈，有勇气。我也完全相信下一个十年，中国最好的机会属于三线城市，完成中国社会城市化的最后一棒。
三线城市可以没有最好的科技公司和商业公司，但三线城市一定也可以有和一二线城市一样的社会公平，实业的机会，发展的空间，踏实和务实的年轻人一样可以有所为，不必都往一二线城市奔波。
感谢淄博让大家知道，这样的可能性是存在的，这样的生活是有希望和值得的，中国的几百个三四线城市可以不必气馁和慨叹，终究是香港电视剧里常说的那句话，爱拼才会赢。
谢谢淄博，淄博的政府，淄博的人民，给你们点赞。
如果问自动驾驶和LLM两个技术对比，哪个更具产业价值？估计绝大多数人都会觉得是后者。 但是，你想一下这个问题。比如收割庄稼的秸秆，它要运到生物发酵的沼气站去，现行的情况，运输成本高，稍微远点就不划算了。 但什么是运输成本？车的购买和维护钱，烧油的钱，司机的钱。 如果车辆可以自动驾驶呢？司机的钱砍了；如果使用电动车呢？烧油的钱大幅度减少；如果车辆使用电容而不是电池只满足一个距离不太远的运输要求？成本进一步降低，因为电车电池老化是个巨大成本。 人类生活的根本，agriculture，manufacturing，和transportation，是不变的，信息产业很好但是到今天为止并不能撼动这些；能显著降低能源和运输成本的方法，能渗透到社会生活的所有领域体现在消费成本上，没有什么消费品不包含相当比例的运输成本。 那现在你觉得自动驾驶和 LLM，哪个产业价值更高呢？
摘录几句昨天老王对于如何判断未来趋势的金句： 猜不到未来浪潮不要紧，要紧的是真来的时候不要躲。 要聚集一批具备职业和人生的安全感，为了伟大事业，愿意把自己的技能树点乱的人。 虽然移动互联网相比互联网的变化没那么大，但在移动互联网革命刚开始的时候，人们对移动互联网未来发展的预测正确率仍然低得惊人。 因此最重要的是 Keep Openmind，Keep Moving。 @王慧文
我见过的最好的对管理本质的总结是：“管理的本质是传递善意和激发潜力”，都说是德鲁克讲过的，但是我没找到原话。 应该是抽象总结自下面这一段话： “The essence of management, in fact, is to stimulate and release everyone’s goodwill. Compassion for others, willingness to serve others, it is a gesture of goodwill; willing to help people improve the living environment, work environment, but also a goodwill. Managers need to do is to stimulate and release people inherent potential to create value for the well-being of others. This is the essence of management.” –Peter F. Drucker 管理的本质，其实就是激发和释放每一个人的善意。对别人的同情，愿意为别人服务，这是一种善意；愿意帮人家改善生存环境、工作环境，也是一种善意。管理者要做的是激发和释放人本身固有的潜能，创造价值，为他人谋福祉。这就是管理的本质。
随着机器写代码能力的成熟，越来越多的编程任务可以使用机器来自动地生成代码。
计算机专业当前的课程安排中，编程语言类教学的比重不轻，其实学习语法特性的重要性一直在下降中，编译器和IDE越来越智能，对各种语法错误的提示和更正建议相当准确，再在加上诸如ChatGPT之类AI工具的帮助，写代码将变得越来越便捷方便。
编程语言语法特性的教学内容，可以大幅度压缩，甚至可以让机器去教人学语法，人学习编程的重点，应该放在如何分析问题、建立模型、为特定的问题，寻找并设计出合适的技术解决方案这块上。其本质，是在学习与掌握一种利用计算机去分析问题解决问题的思维方法。
“ 立于皓月之边，不弱星光之势 ”
看国内这几年反反复复追逐国外科技创新（例如ChatGPT等）乱象有感：人活一世，要么成功得惊天动地，要么失败得可歌可泣。中庸之路，留给选择平庸一生的人。大环境继续奖励鼓励追赶，就只会得到更多的追赶。体制不改，只会越追越远，甚至最后跟丢。
虽然这个话题已经有点过热了，但我觉得还是值得写一下为什么 ChatGPT （确切说是以它为代表的大语言模型的进展）是重要的。（顺便说一句，几个小时前 Google 宣布即将推出自家竞品 Bard，白热化的竞争指日可待）。
ChatGPT 不是一个聊天机器人。ChatGPT 是一个以自然语言为界面的机器人。这是不同的两件事。
「作为一种服务的自然语言界面」并不是一个常见的概念，虽然这件事每天都在发生。一个人从最早接受教育的时刻就在训练自己把书本上的内容翻译成自己心里可以理解的自然语言，并且也许你脑海中想象过这样的场景：在看书的时候有一个精灵浮现在书本上对你说：「我了解这本书的全部内容，你有什么问题可以问我。我是这本书里的结构化知识的对话界面。」这是件很诱人的事，但你极少听到人们谈论这个需求，因为就像大多数新事物一样，在它诞生之前人们甚至没有意识到这是可以被需求的。这怎么可能呢？
作为一种服务的自然语言界面是极为昂贵的，为了给教材一个这样的界面，人们发明了教师。为了给财报一个这样的界面，人们发明了基金经理。为了给法律文书一个这样的界面，人们发明了律师。事实上，几乎所有现代经济中的「professionals」本质上都是这样的一种服务。它把结构化的信息转译成自然语言，可以被讨论、被诘问、被辩难，然后再被对手方转译回结构化的信息。
以 ChatGPT 为代表的语言模型宣告说：这件事是可以被机器做到的。不是无中生有的创造信息，而是对它的归纳、总结、举例、在不同结构之间切换。——这就是为什么前天微软总裁 Nadella 说这是新的工业革命（我倾向于同意他），因为信息流通转译的服务（不是信息本身，但这种服务是现代经济的血脉）的价格在一夜之间被彻底改变了。
有许多人不认为大语言模型有智能。最有代表性的可能是图灵奖得主 Yann Lecun，每天咆哮痛斥 ChatGPT 已经成了他最近的每日功课。就在昨天他发推说「任何一只猫所掌握的常识都比任何今天的大语言模型更多。」有人在评论里弱弱地问：「你家的猫也能写 Python 吗？」他回复说：「写 Python 算个狗屁智能。」
我不会说猫的任何坏话（也不会说 Python 的任何好话），所以我只能说他说得对，但这是没什么意义的正确。半拉子智能也可以有实际的用处。语言模型并不需要「在本质上了解世界」，只要装做了解并且能够侃侃而谈就可以了。毕竟很多大V（以及麦肯锡和德勤的咨询师们）能做的也不过如此。
下面是我这两个月来看到的比较有趣的语言模型应用（不一定是 ChatGPT，有些和它是竞争关系），在这些例子里，你可以明显看到它们是怎样搭建在两种信息结构之间形成桥梁的：
https://huggingface.co/spaces/katielink/biogpt-large-demo 训练在生物医学文献上，和你讨论文献内容。
http://faculty.ucr.edu/~eschwitz/SchwitzAbs/GPT3Dennett.htm 训练在美国哲学家 Daniel Dennett 的著作上，可以伪装成这个哲学家本人和你讨论哲学问题。
https://huggingface.co/spaces/JavaFXpert/Chat-GPT-LangChain 一个建立在 Wolfram Alpha 上的接口，让你可以用自然语言（甚至使用话筒）问数学问题（它背后是 Wolfram Alpha，不是 ChatGPT 那种二把刀数学）。
https://readpilot.vercel.app/ 你输入一个网页，它帮你以 Q&A 卡片形式生成内容摘要。
https://rationale.jina.ai/ 你提问，它帮你进行利弊决策分析。
https://www.humata.ai/ 你上载不超过60页的PDF文档，它帮你总结内容。
当你急于指出 ChatGPT 的弱点（太多了，我自己在过去两个月里写过不少）的时候，有必要想到的是：首先，这里有些是 ChatGPT 这个特定产品的问题而未必是大语言模型的问题（比如很多人不喜欢 ChatGPT 不给出参考文献，但它的一个竞品 https://www.perplexity.ai/ 就会给）。其次，也是更重要的是，这个领域在接下来的几个月和几年里会因为大量资金的投入突飞猛进。AlphaGo 刚推出的时候也有人嘲笑说它连欧洲围棋冠军都下不赢，但重点在于「它竟然有资格跟欧洲围棋冠军下棋了」。
同样的，当你抱怨 ChatGPT 鬼话连篇满嘴跑火车的时候，这可能有点像你看到一只猴子在沙滩上用石头写下1+1=3。它确实算错了，但这不是重点。它有一天会算对的。
ChatGPT中美差距究竟有多大
一位百度资深人士：他”没有兴趣”谈论ChatGPT，言语之间，五味杂陈。
一位人工智能企业创始人：面对ChatGPT的惊艳表现，心痒痒也迷茫，失眠了。他坦承，从模型的规模到效果，差距还比较远。
国内某厂商的大模型和ChatGPT：ChatGPT从回答的逻辑性和完整度上都远超国内大模型，国内大模型的答案带有明显的拼凑感，夹杂着不少主题之外的胡编内容。而且，在回复速度上，ChatGPT也领先一截。
从事数字人研发的特看科技CEO：目前全球还没有能跟ChatGPT抗衡的大模型，业界共识是差距在两年以上。国内先不谈弯道超车，趁早追赶反而是更重要的。
虽然一些人工智能资深人士认为，在ChatGPT所涉及的技术上，中美是”平级”的，但华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群，在黄大年茶思屋的讨论中坦承，中国在技术上还是有差距的。其中一个是基础模型本身的差距，虽然我们训练了很多万亿模型或者是几千亿的模型，但训练的充分程度，是远远不够的。“我估计到现在为止，没有哪个模型能吃GPT那么多数据。”
清华大学计算机科学与技术系长聘副教授黄民烈提到，在GPT-3之后，OpenAI所有的模型都没有开源，但它提供了API调用。在这个过程中，它干了一件事，就是建立起了真实的用户调用和模型迭代之间的飞轮，它非常重视真实世界数据的调用，以及这些数据对模型的迭代。当然，在此过程中，它也养活了美国一大帮创业公司，建立了一个生态。
“你看我们国内的大模型研究，是A公司训练了一个，B公司也训练了一个，打个广告就完了，模型开源，你爱用不用。至少目前还没看到一家比较好的公司，把数据和模型的飞轮完整转起来。所以，我觉得这是我们赶超ChatGPT的难点。“一位业内人士坦言。
业界人士都提到了算力问题。由于GPU芯片等问题，在一定程度上，国内算力已被卡脖子了。即使国内头部公司，从算力上跟谷歌等相比，差距也是比较明显的。有业内人士称：从数据质量来说，整个互联网的中文数据质量，相比于英文还是有明显差距。“我们可能要想办法，做中英文不同语言之间的数据互补。”
几乎所有受访人士都提到了OpenAI这家人工智能组织，所体现的纯碎创新精神和长期主义。“其实从原理和方法看，他们所做的东西业界都是了解的，倒没有说什么是美国做得了、我们做不了的。“但像OpenAI和DeepMind，他们可能是业界唯二的两家机构，无论在创新性、投入、决心，还是在顶尖人才储备上，都是一如既往坚持的。“我们看到的是成功，但里面可能已经有很多失败的尝试。”
有资深AI从业者认为，在看不到前景和没有明显效果的阶段，OpenAI非常坚定地做了投入，相反国内倾向于在技术出现突破后，快速追随。“国内大家第一步想的是，我们现在怎么用起来，但在不能用的时候，人家就在长期投入。”
“这件事其实是值得我们学习的，我们真的需要有足够多的钱，有这么一帮热血的人才，能够在一个方向上这样持续积累发力，我觉得这是一个非常必要的条件。“黄民烈称。
最近一段时间，业界也在讨论中国企业能否超越。围绕业务，尤其是国内的场景，是有超越机会的。在局部应用中开始超越，这也是业界的共识。
渐渐发现一些人天生是如何知道如何表达无助，而非表达愤怒的。 好强的人往往不会示弱，即便很困难受到很大的伤害，也不会叫苦示弱——很大程度上受到成长环境的影响，一个赞美强者、贬低弱者的原生家庭环境很容易养成“慕强”的心理导向，毕竟中国社会总体是达尔文主义，如果家庭教育没有同理心，进入社会后更是改变不了。 因为慕强，所以好强，进而认为“示弱”是负面的行为，但工作生活中总不可能事事做到100分，出现问题，不会“示弱”，进而转变成表达愤怒： “你怎么能对我这样”、“都怪你”、“傻逼社会、傻逼原生家庭、傻逼所有人”。 我就是个不会“示弱”的人，但最近一次有件事情让我发现原来“示弱”也是一种有效沟通的方式。去年阳性期间发生了一些摩擦，我本来很愤怒，发了段文字准备去沟通，找了朋友帮忙review了下话术，朋友改的第一段话就是：“生病期间发烧到昏天黑地，真的非常难受，也发现自己身体这几年越来越不好…躺在床上，反思了过去的一段时间发生的一切…” 这种话要我是万万写不出来的，但发过去以后发现另有奇效。 人其实都是很感性的动物，即便是慕强的人也会对弱者产生同情，毕竟实际上慕强者内心更容易充满自我怀疑，更能体会弱下来时候的痛苦。而且，人性也很自私，你会崇拜厉害的人，但更愿意跟比自己弱的人掏心掏肺。 沟通中，真挚赤诚表达自己很无助很伤心，并不会失去爱，而频繁表达愤怒，往往才是失去爱的原因。 私以为，这是很多中国年轻人要补的一课。
30个问题，了解特斯拉2022年Q4及全年财报电话会议的要点。
在这30个回答中，你可以看到马斯克对于2023年的产能规划，特别是Cybertruck、自动驾驶硬件4.0、Dojo超级计算机和特斯拉机器人的理解。
最重要的是，这当中还回答了，特斯拉还有没有新车，以及为什么特斯拉最近不发新车的问题：
对特斯拉的需求远远超过产量，因此我们实际上正在小幅提价。
美国新出台的激励计划试图激励的部分工作，就是将更多的制造业转移到美国本土，这无论如何都是特斯拉计划的一部分。因此，我认为我们在未来几年中可以利用这一点，以处于有利地位。
特斯拉目前的预测是，2023年的汽车毛利率会高于20%，平均售价会高于47000美元。
鉴于 2022 年的大部分时间里车辆积压的时间如此之长，我们选择以较低的价格交付汽车。
管理团队最关注的是我们的营业利润率。另外，其它业务领域变得越来越重要，尤其是能源业务，它的增长速度快于汽车业务。
很多人不理解的是，特斯拉的车辆都有能力变成自动驾驶车辆，这实际上是一个巨大的上升潜力，因为所有这些汽车，除了少数例外——只有一小部分汽车没有 Hardware 3，除此之外已经出售的数百万辆汽车在实现完全自动驾驶之后的毛利率基本为 100%。它们的价值随着自动驾驶能力的增长而增长，当变成完全自动驾驶时，车队的价值增加可能是历史上最大的资产价值增长。
马斯克：我有 1.27 亿推特粉丝，这一数字还在继续快速增长。这表明我相当受欢迎。对于绝大多数人来说，我的关注人数不言而喻。在推特上我是最具互动性的社交媒体帐户，而这实际上早于推特的收购。所以我认为推特实际上是一个非常强大的工具，可以推动对特斯拉的需求。我真的会鼓励各种公司，无论是汽车公司还是其他公司，更多地使用推特并以有趣、信息丰富的方式使用他们的推特帐户，这将帮助他们推动销售，就像特斯拉一样。
祝贺和感谢 4680 团队在第四季度实现了每周 1000 辆的生产速度，这是一个不小的壮举，是两年多努力工作的结果。Giga Texas 的四条生产线中的一条正在生产，其余三条处于调试和安装阶段，我们 2023 年的目标是在 Cybertruck 之前提供具有成本效益的 4680 产能爬坡。重点是提高大批量供应机械零件的质量，并尽可能提高工厂流程的产量。如果我们实现了这些关键目标，我们将做好准备——在 2024 年迎来一个重要的 4680 年。
是的，Cybertruck 将拥有 Hardware 4。需要明确的是，在 2023 年，Cybertruck 不会对利润做出重大贡献，直到2024年才会有重大贡献。这是一个令人难以置信的产品。我迫不及待地想亲自驾驶它，这将是我每天开的车，它真的很特别。
对于在 Hardware 3 上升级自动驾驶硬件，我认为没有必要。HW 3 不如HW 4，但我相信HW 3 将远远超过平均水平——普通人的安全。如果HW 3 可以比人类安全 200% 或 300%，那么HW 4 可能比人类安全 500% 或 600%。之后还会有HW 5。但是用Hardware 4改造Hardware 3的成本和难度是相当可观的。所以我认为这样做在经济上是不可行的。
截至去年年底，特斯拉保险业务的年度保费运行率为 3 亿美元，并且每季度增长 20%，它的增长速度超过了我们汽车业务的增长速度。在我们开展业务的各州，平均有 17% 的客户使用特斯拉保险产品。随着我们在市场上花费更多时间，这个数字还在继续上升。
特斯拉保险有两个非常重要的附带好处值得一提，其中一个是特斯拉以具有竞争力的价格为我们的汽车经营保险，这使得其他汽车保险公司给特斯拉的保费价格更高，所以它的影响比你想象的要大。然后，它也为我们提供了一个良好的反馈回路，以最大限度地降低全球所有特斯拉的特斯拉维修成本，因为我们显然希望在发生碰撞时最大限度地降低特斯拉的维修成本以及特斯拉保险的成本，在某些情况下，成本高得不合理。所以我们实际上已经调整了汽车的设计并改变了汽车的软件以最小化维修成本，首先，最好的维修是不维修，完全避免事故，因为每辆特斯拉都带有全球最先进的主动安全，不管你买不买FSD，你还是得到全部主动安全能力。
我确实希望开始生产Cybertruck，但我不知道具体会在什么时候开始，也可能是今年夏天的某个时候，如果你问我具体时间，那只能说是2023年。我们已经开始在Giga Texas的压铸、总装、车身车间安装生产设备。我们制造了所有的测试版车辆，下个月还会有更多，但正如你所说，产能爬坡真正会在 2024 年到来。
我正在思考什么是每年生产 1,000 GWh电池的最快途径，在今年晚些时候和明年发布的公告会回答下一个Megapack工厂建在哪里的问题。
我们今年的内部生产潜力实际上接近 200 万辆，但对外表述的目标是 180 万辆。如果今年是顺利的一年，实际上没有大的供应链中断或其它大问题，我们今年实际上有可能会生产 200 万辆汽车，但我们没有承诺，只是说这是潜力。
我认为特斯拉真正的竞争优势，并且到目前为止其他公司最难复制的，是特斯拉非常擅长制造并拥有世界上最先进的制造技术。如果拥有先进的制造能力，你可以将它应用到很多事情上，我们现在正在将它应用到电池上。
我们还有其他产品正在开发中。我们不会过于明显地描述它们，但当我们发布它们的时候，世界都会非常兴奋。特斯拉拥有地球上任何公司中最令人兴奋的产品，我认为我们将继续保持这种状态，我们有更多好主意。我们知道该怎么做，未来是非常令人兴奋的。
正如我在上次电话会议中所说，一路上会遇到颠簸，今年我们可能会经历一场相当艰难的衰退。我希望不会，但可能会。因此，人们无法预测短期的股票价值，因为当出现经济衰退和人们恐慌时，股票市场和股票价格，股票价值有时会跌至惊人的低水平。但从长远来看，我相信，特斯拉将成为地球上最有价值的公司。
Giga Texas和柏林的效率提升和 4680 将在这一年中取得重大进展，这在特斯拉的控制范围内。除此之外，我们还在降低成本方面做了大量工作。我们谈到了供应链成本、加快物流等。在原材料和通货膨胀方面，锂是主要驱动因素，这对我们来说是一个有意义的成本增加来源，我们必须看看锂价格的走向。我们并没有完全受到锂价格的影响，但我认为总的来说，我们从这里的预测中可以看出，2023 年每辆汽车的锂成本将高于 2022 年。
我们相信有意义的价格调整最终会到来，但具体时间仍不确定。与此同时，我们继续重新设计供应链以提高其效率，并与我们的供应商合作伙伴合作以简化物流和运输汽车。
我们正在从已经出售的Model 3、Y中收集大量数据，以了解我们如何能够带来一些以前不知道的利润来源。因此，在 2023 年的动力总成方面，我们会继续削减成本，之前的一些材料为超出我们需要的性能付出了代价，或者说超出了我们的需要，而根本不会影响可靠性，去掉他们可以显著降低成本。所以我们不仅仅是依赖供应。我们也在进行设计活动以降低成本。
人们使用 FSD 的趋势非常强烈，随着每一次升级，热情都会明显增加。所以我会说，特斯拉既是一家软件公司，也是一家硬件公司，但特斯拉确实是世界领先的人工智能公司之一，这对人工智能在软件方面和硬件方面的应用来说都是一件大事。
HW 3仍然是世界上最高效的自动驾驶计算机，尽管此时距设计点已有 5 年历史。随着 Hardware 4 的到来，特别是 Hardware 5 之后，FSD将出现重大飞跃。还有 Dojo 计算机，我们预计今年晚些时候将在特斯拉投入运营。
有很多世界级的 AI 人才加入了特斯拉。Optimus 也有长期潜力，我们可以利用我们在电动机和电力电子、电池和先进制造方面的专业知识，制造出真正有用的人形机器人，并且可以大批量生产，因为汽车就像一个四轮机器人，而 Optimus 是一个有腿的机器人。
随着我们越来越接近解决现实世界的人工智能，而且我们没有看到任何人在实现这一点上与我们接近，这意味着特斯拉具有数量级的潜在市值提升。
Giga Nevada的100GWh电池并非都用于Semi卡车，一些未来的产品也将会使用 4680。
（5年后谁是特斯拉的竞争对手？）五年是一段很长的时间。直到昨晚深夜，我还在思考谁是特斯拉的对手，看起来我们真的是——我的意思是，现在，我不认为你可以用望远镜看到第二个竞争对手，至少我们不能。五年后，我不知道谁会成为特斯拉的对手，我不认为会是我们所知道的任何汽车公司，但我只是猜测有人最终可能会出局。
在电动车的市场竞争中，中国人很可怕；我们总是这么说。我认为我们非常尊重中国的汽车公司。他们是世界上最有竞争力的。在经验积累和应对中国市场方面，它们也是最有竞争力的。他们工作最努力，他们工作最聪明，对于我们竞争的中国汽车公司来说就是如此。所以我猜测，中国可能有一些公司最有可能成为仅次于特斯拉的公司。特斯拉中国团队正在中国取得胜利。我认为我们实际上能够吸引中国最优秀的人才。所以，希望这种情况继续下去。所以我们对未来感到兴奋，而且，它会很棒。
我们一直在看发布新车的限制因素是什么，很长的时间里，我们一直受到锂离子电池总产量的限制。所以当人们问，为什么不把这辆或那辆汽车推向市场的时候，如果所做的只是将电池从一款车换到另一款车上，并没有什么帮助，相反，它还会带来伤害，因为你增加了复杂性，但你没提供增量。所以，在不解决锂离子电池可用性的情况下增加车型复杂性会适得其反，毫无意义。我们希望新产品的推出与可用电池的能力相匹配，或者新产品使用的电池不会蚕食其他汽车。
我们认为 Dojo 将在今年年底与 NVIDIA H1 展开竞争，然后有望在明年超越它。因为我们已经在运营世界上最大的 GPU 集群之一，所以我们非常了解 GPU 集群的运行效率以及 Dojo 需要做什么才能具有竞争力. 但我们认为它确实具有基本的架构优势，因为它的设计目的不是——GPU 试图为许多人做很多事情，比如做图形，视频游戏、加密挖掘等，Dojo 只是在做一件事，那就是训练。我们也在优化底层软件。所以它非常擅长高效训练。并且 Dojo 模块之间的内部通信非常高。
特斯拉2023年的电池供应可以满足预估的180万辆汽车，运气好的话，还可能更多。然后其余的将应用在储能业务上，比如Powerwall 和 Megapack。
我认为如果我们今年遇到严重的经济衰退的话，现金会是最重要的，我觉得我们在度过经济衰退方面处于非常有利的地位，因为我们真的没有任何债务。我们有超过 200 亿美元的现金，实际上，这 200 亿美元的利率收入相当可观。
总结一下 2019 年 12 月以来的一些关键转折点和标志性进程、事件：
2019 年秋，美国大量爆发”白肺”，被称为”电子烟肺炎”。
2019 年 12 月，从武汉海鲜市场患者出现到医院发现上报，并无人知晓新冠。当时临近新年，加上又要开会，还要营造欢乐祥和的新春气氛，所以各方的做法是轻视+侥幸+捂，主流话语是”未发现人传人”，后变成”有限人传人”。
钟南山院士于 2020 年 1 月 20 日赴武汉，指出存在人传人，【是第 ① 个关键的转折点】。经历了短暂的物资短缺后，抗疫物资得以大量生产；全球华人也都在各国彩买抗疫物资捐助国内；我国也得到了世界各国的捐助。
武汉在全国支援下以封城之法抗疫，这期间出现了快速建造的定点医院、方舱，中西医同心合力，取得了决定性胜利，医护人员被称为”最美逆行者”，武汉给予 TA 们最高礼遇，全国人民信心大振，中国优势尽显，【这是第 ② 个关键转折点】。
2020 年 5 月之后，全国基本转入常态化防控，很少有大面积封锁措施，疫情呈散发状态，均可被快速扑灭，可能 99% 的人生活都没有受到过大影响。中国工业优势充分发挥，外贸高速增长，集装箱一箱难求，成为全球抗疫的大后方，顺差处于历史高水平，但这也不可避免地引来他国的羡慕妒嫉恨。同时，国外疫情却越来越严重，英国等国家的”群体免疫”路线失败，这是一次极大的挫折。不仅如此，还不断有新的变异株产生。
2021 年初，开始全国的疫苗注射。当时各方比较期待疫苗可以终结疫情。但很快发现注射后抗体水平下降较快，下半年开始推行第三针加强针。虽然后来张文宏教授表示”这是最后的冬天”，但我们依靠疫苗走出疫情的梦想还是破灭了，这是第二次重大挫折。
2021 年 7 月 29 日，张文宏教授发微博，表示要”学会与病毒共存”。或许有意，或许无意，这句话被大量传播、各种解读，前卫生部长高强撰文表示绝不能与病毒共存。自此，虽然疫情仍总体可控，但共存派和清零派逐渐分野，【这是第 ③ 个关键转折】。
2022 年 1 月 8 日，天津遭遇首次 Omicron 疫情，成功处置（但未引起足够关注）。2022 年 2 月，北京举办冬奥会，作了精心准备，全程闭环管理，疫情完全未扩散，成功地实现了”既要又要”（这一点可能使各方对控制 Omicron 有了极大的信心）。香港疫情爆发，医疗挤兑、死亡甚巨，其状尤惨，引起了大陆的警惕，缓解了”病毒在弱化”的说法。
2022 年 3 月，上海”精准防控”失败，疫情迅速扩散，不得已封城两个月，全国 15 省 3.8 万医务人员驰援上海。感染 60 万人，全员核酸成为常态。期间上演了无数人间怪诞剧，上海自始至终未划一个高风险区，引起各方质疑，因此由上海出发至其它地方，健康码也不再被相信，各地投入大量资源防上海疫情扩散。上海最终勉强清零，但经济损失巨大，疫情扩散至 18 个省市自治区，给其他各省市带来沉重的财政负担。“无症状”一词的模糊内涵，为后来的疫情数据带来污染。令人不解的是：事后没有追责。上海保卫战的惨胜引起了进一步的争议：该防疫，还是该放开？【这是第 ④ 个关键转折点】。
6 月 18 日，张文宏教授为通讯作者在中国疾控周报发表论文，数据是仅 4% 的患者有发热症状。6 月 28 日起，实施第 9 版防控指南，入境管控由 14+7 缩短为 7+3，自此，外松内紧局面形成，【这是第 ⑤ 个关键转折点】，也应该是最重要的转折点。在不断的外输压力下，内防疲惫。面对不断增加的阳性数量，为了达到”清零”目标，很多地方只能层层加码，出现许多不科学、不严谨、不细致的做法，导致一些地方的公众配合度下降。江浙对上海严防死守，特别是浙江，采用了严格的落地检政策、常态化核酸检测、对有关人员果断赋黄码和严格的场所码政策以加强流调，取得了很好的成效。落地检政策在各地推广（但仍有漏洞，这后来导致了郑州的疫情爆发）。而新疆急于恢复旅游，加上人员结构、习性复杂，大量旅游者于暑假旅游季挤在新疆，新疆疫情 8 月爆发，同时，兰州、内蒙等地也大面积爆发，且最终在长时间、大面积封控的情况下均未能成功清零；各城市疫情在国庆节后轮番爆发。大面积此起彼伏的疫情和迫不得已的封控措施让经济和生活受到了很大影响，防控一线疲于奔命，特别是 9 月 18 日贵州一大巴转运隔离人员过程中发生事故，造成 27 人死亡，强烈刺痛了公众的神经。由此产生一种新的说法：“Omicron 是防不住的”。同时，10 月起外贸额开始降低，各地负担日益沉重。出现个别地区核酸造假乱像。
第 ⑥ 个关键转折点：2022 年 11 月 11 日，颁布了新 20 条，要求精准防控，减少对生产生活的影响。成都疫情变得可控，重庆爆发。而江浙沪闽等省还防得不错，有成功的经验，说明 Omicron 也是可以被防住的。但很遗憾，20 条并未选择修补防控漏洞，而是选择了进一步放松，很多人表示了遗憾，并对于其效果表示不乐观。2021 年还热闹的双十一静悄悄。
第 ⑦ 个关键转折点：11 月 13 日，石家庄市发出《致全体市民的一封信》，谈到”每个人都是自己健康的第一责任人”，这暗示了卸责的可能；11 月 14 日，石家庄开始关闭市内免费核酸检测网点，抢跑躺平，虽被批评后纠正，但这使得公众对于防疫的态度进一步发生分歧，上下齐心抗疫的思想被进一步分裂。
第 ⑧ 个关键转折点：11 月 24 日，乌鲁木齐一高层住宅发生火灾，造成 10 人遇难。在疫情防控最为吃紧的阶段，在官方未作及时调查、澄清的情况下，各路自媒体发出各种猜测，公众误以为是防控锁门造成了这些遇难者无法逃离火场，加上新闻发布会发言人的不当言论与态度，大量生活因防控受到影响的人积蓄已久的怨气被引爆，出现 A4 纸事件，并有各地串联的影子，许多自媒体要求立即停止一切防控措施，声称新冠只是小感冒，新冠不会死人，但封控会死人等等。虽然后来有人还原了事实，证明该楼并未被锁门，但被这些声音淹没掉了。一些新的话术形成，例如”你可以把自己锁在家里一辈子”、“你可以不干”。在一些别有用心的人的挑唆下，有人开始殴打防疫工作人员、污名化防疫工作人员，各地出现不配合防疫工作的人。Omicron 弱化论进一步传播，特别是广州官方信息反复强调，90% 感染者无症状，16 万阳性，只有 4 个重症，无一死亡，并于 11 月 30 日突然宣布完全放开防控，超一线城市的防控解除拉开序幕。这是一段思想、政策、舆论非常混乱的时期。
12 月 1 日，辽宁锦州官方推文，谈及”能清零而不清零，实在是太可惜了”。2022 年12 月 7 日，新 10 条颁布（《关于进一步优化落实新冠肺炎疫情防控措施的通知》），虽仍提及防控，但明眼人都能读出”躺平”二字（这一次只是二十条的加速器，而不是转折点）。各地被强令立即撤掉落地检、停止防控，锦州被部分人围攻批评，不得已停止了防控措施，这打掉了有些形势尚好的地方想再自行努力防疫的最后希望。但是加速如此之快，清零派和共存派都感到震惊和不解。一次历时三年的战役就此溃败。有人欢呼”疫情终于结束了”，其实，对于绝大部分中国人来说——疫情正式开始了。时代的沙粒，就这样洒向这片大地上的每个人。。。
2022 年 12 月 26 日晚，国家卫健委宣布”新冠肺炎”更名为”新冠感染”，且自 2023 年 1 月 8 日起，解除对新冠感染的甲类传染病防控措施，降为乙类管理，相应地，对新冠病毒感染者不再实行隔离措施，不再判定密切接触者；不再划定高低风险区；对新冠病毒感染者实施分级分类收治并适时调整医疗保障政策；检测策略调整为”愿检尽检”；调整疫情信息发布频次和内容。依据国境卫生检疫法，不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施。这是第 ⑨ 个关键转折点，标志着官宣躺平。
以上是我个人凭记忆和个人观点总结的，未必完全正确，特别是对于关键事件和转折点的划分，也肯定会有一些遗漏，大家指正。
无论如何，这段三年的历史，值得每个人深深地思考。唐太宗言：以史为鉴，可以知兴替。如果我们付出了那么多努力、倾注了那么多汗水、经历了那么多的苦难，还不能从吸取一点教训或经验的话，那就是白经历了。
新冠疫情半场小问答
答：我的观点没有变，二十条是为放开铺路，但是它的意图不是立即躺平。我的理由是，11 月 11 日发布的二十条里有四条，分别是关于医疗分级、疫苗接种、药物储备和重点人群保护，这些都不是立即可以做到的。按照以往的治理风格，不会先躺平，否则这四条就没意义也没法实施了。
我推测，二十条可能真的觉得层层加码是没必要的，觉得一实施，真的能吃到治理层层加码的红利。但是可能前期存在一定程度的传播，更重要的是，没有意识到正是层层加码才是维持这个脆弱平衡的关键。这就导致了一治理层层加码，一下子就崩溃了。
答：外交辞令。外交辞令和实际情况未必是一致的，各国皆是如此。
但是，有一种可能性是政策的制定者认为病毒致命性降低了所以放宽一点并不会有什么问题，。这种可能性的佐证是，20条发布之后，中疾控的专家出来说取消掉的哪些措施只会漏掉万分之几，换句话说他们可能认为这种放松会带来一种介于严格清零和躺平之间的中间状态。
例如，二十条里有一条指出“不得扩大核酸检测范围……只在感染来源和传播链条不清、社区传播时间较长等疫情底数不清时开展。”
这在当前突变株的条件下，会成为第二十二条军规。只有在底数不清的时候才能全员测，但是不测怎么才能知道疫情底数不清？
另外，在二十条公布之后的一段时间，发布会还强调既不能层层加码，也不能随意减码，这也说明该组政策的初衷是放宽一点而不是躺平。
答：基本上不存在这种可能性。这种系统只存在两个“稳态”，一个是人工干预下的动态清零状态；另一个是放松控制，感染者数量指数增加至“资源”即一个人能感染周边的人数“达到上限。
如果要保持在清零状态，那么该病的再生数R——也就是平均起来一个感染者能传给多少人——就要不大于 1。如果 R 大于 1，数量就会不断增加，R越大增加得越快。
让 R 不大于 1 是一个非常艰巨的任务。当感染人数少的时候，我们需要用严密监测的方法，一旦发现感染者就需要隔离并追踪密接者，有时候密接者不那么容易追踪全，所以可能还要扩大隔离的范围。而当感染者人数多的情况下，那就需要大范围停止流动。我强调这是个艰巨任务，是因为即便在封城条件下，仍有人不遵守规定，或者居住条件无法避免交叉感染（如一家人或者单元之间的传播）。上海上半年大规模感染之后封城的情况下，仍然在一段时间内R高于1，这就是一个证据。
换句话说，我们只有三个选项，1. 大范围停止流动；2. 严密监测和追踪、隔离的方法；3. 普通地防范。这三个选项一个比一个措施若，如果不选 1 或者 2，那么我们是无法做到让R 不大于 1。因为3常常会导致升级到 2，甚至会导致 1 的启动。这说明普通的防范倾向于让 R 超过 1。
有人可能会提出，如果让人人都戴上口罩，是否可以做到 R 不大于 1？理论上是有可能的但是它是一个需要人非常配合才能发挥效能的工具。例如，医护人员是防感染的知识和意识都高于普通人的群体，但是在上半年上海暴发期间，仍然出现过整个科室都被感染的情况。防护意识高的医护群体尚且如此，一般人群要实现严格的防护，是非常困难的。
这里不是说口罩没有用。因为如果按照不能100%有效就是骗局的标准去衡量，一切医学手段都是骗局。口罩有用，但是不能指望只靠口罩消灭疫情。
因此，让普通人都戴上口罩也很难把R控制在一个低水平。
答：这不可能。如果我们简单计算一下，14 亿人，6 个月感染一半，那么平均到每天仍然会有 388 万感染者——平均数是最“平”的曲线。
注意，如果每传一代只需要一天，每天都会产生 388 万人的新感染者，这相当于 R 就是1。正如我们在上一条讨论过的，迄今为止能让 R 不大于 1 的方法，一个是在感染者人数少的时候进行清零，一个是感染者人数多了之后进行大规模封控，除此之外还没有第三条道路。
换句话说，如果你能把曲线压到最平，那么你需要运用的手段、付出的代价和封城一样严格。
你可能说，我压曲线当然做不到 R = 1，高一点，但是又让曲线不那么一柱擎天可不可以呢？
你当然是可以这样做的，事实上这种朴素的思想就是减少给定时间内的暴发强度从而减少资源需求压力。但是首先我们要考虑如下问题：1. 即便是在 R = 1 的条件下，每天产生 388 万感染者，医疗系统能否应对？如果医疗系统无法应对，则 R 更高的“压平曲线”仍然是挤兑。2. 每天产生那么多新感染者，意味着医院院内感染几乎无法避免，需要注意的是，有医疗需求的不仅仅是新冠病毒感染者。那些并未感染新冠但是处于虚弱状态（例如需要尽快手术或者刚刚做完手术）的病人会受到新冠病毒的影响。因此，我们仍然会遇到一个灾难性的情况。
说白了，“压平曲线”是躺平之后的无奈之举。
答：为什么要层层加码，一个重要的原因是外溢问题从来都没得到很好的解决。甚至可以说从 2020 年国内疫情控制住之后就没得到很好的解决。如果你还有印象，会记得 2020 年国内控制住之后，突然出现了境外疫情倒灌国内的现象，然后才有了入境隔离。
后来才有了入境隔离，至 2021 年底将近两年时间国内都是情况不错的。然后 2022 年上海爆雷，又是入境隔离出了问题。而且，这次入境隔离设施的外溢不仅造成了上海疫情爆发，还造成了外溢到全国多个地区。而在遏制外溢方面，当时是非常敷衍的，甚至有自测抗原上传就可以乘车离开上海的操作。
当然，以邻为壑可不仅仅是某个地区的专利而是普遍现象。如果你这两年乘过火车，会知道在外地乘车时，北京方向是单独检票检查的，最严格的时候北京健康码都会查两道。但是出北京就不同了，我今年8月从北京南站乘车，进站只有一个人检查健康码，而且那么多人一直在走，我的健康宝展开需要时间，等完全显示出来我已经走过去了，谁知道他检查了没有。北京尚且如此，其他地方对于“出”的旅客的控制又能好到哪里去呢。
至于到了后期甚至出现直接拿大巴把感染者拉到外省放生，这种终极的以邻为壑实际上就在预示着非常糟糕的结局。
答：一部分人和另一部分人的利益对立。
例如，餐饮旅游业、电影等行业的从业人员，可能希望完全取消疫情防控措施，因为这会导致客流严重减少。虽然你可以反驳说，美国从未清零，但是这几年这些行业也都在衰退，但是这类反驳他们是听不进去的。
一些跨国公司也一直在要求中国取消清零，理由很简单，他们并不在意中国人的死活，但是妨碍他们前往中国进行商务旅行，他们认为这是不方便的。
尤其是这个入境的问题，自从 2020 年 3 月之后，中国境内的所有疫情爆发都是国外输入性的。由于今年来对入境的跟踪过于松散，入境成就少数人的便利，但是最终造成了大多数人的不便——这个仅仅用简单的数字计算就可以得知，参照 2021 年全年 3198 万人入境计算，仅上海市上半年那次暴发造成的封控就相当于入境人员被隔离的总时长的 4 倍。尤其是当今年 6 月份第九版颁布后缩短了入境隔离的时间，而国内封控、核酸筛查情况却更加频繁，这更说明入境隔离缩短的便利，代价是大多数人扛下来的。
另一个同样无解的对立，是年轻人和老年人、弱势群体的对立。毫无疑问，即便是在新冠病毒原始毒株时代，年轻人和老年人感染后的死亡风险也是有很大差异的，如今更是如此。因此，这就被一群年轻人合理化成了——让我引用胡锡进的一篇引发巨大争议的微博的话——““你好孝顺，我都替你爷爷感动。但是老人自己知道算谁的，知道清零坚持不下去了，国家尽力了，知道年轻人需要一个开放的世界”，换句话说，用牺牲掉一批老年人的方式换取年轻人的“开放”。
还有一些属于完全外部不可控的因素，例如：
——偷渡入境的感染者。深圳在防范偷渡者的问题上付出了很大成本。这种情况恐怕在西北、西南也严重。
——投毒。如果敌对势力有心利用入境人员投毒，那么他们的行动会比一般入境感染者更隐秘，防范难度也更大。
答：不是。我从一开始就说，清零本质，在短期是用局部短时间的不方便换取长时间的便利，在长期，是用人力换时间，换取新的疫苗和药物研发所需的时间。从政策上停止了清零并不能证明清零是不可行的，因为政策是人写的，随时可以改变。
但是，能实现清零的关键，首先是大多数人愿意配合。遗憾的是，这几个月以来，越来越多的普通人被煽动起来，认为清零是错误的。
例如，在短视频平台上大量推送的、在即时通讯工具的朋友圈和群组里大量转发的一些似是而非的煽动文章，以及“反抗”清零的视频，在过去几个月如同病毒一样传播，这在很大程度上搞乱了人们的思想。而官方媒体的官样文章却没有什么说服力。
连美国都怕Tiktok把美国搞乱，恨不得把它强制收购下来，连twitter之前都要配合美国zf的工作——美国是个用媒体洗脑玩得最溜的国家，它这是害怕什么呢？
反过来想，如果连美国都害怕这类新媒体，那么同样的事情为何不会发生在中国。
一个多月以前，当我这种很少看短视频 App 的人打开它就发现它大量给我推送各种反对清零的视频的时候，我就知道这事不妙了。
答：放开之初，躺平派极力渲染他们是“撞开门的人“。随着情况的恶化，他们开始宣称他们造的舆论和政策的转变并没有关系。这本身挺耐人寻味的。
我无法定量地评价躺平派“撞门”的影响力，但是从另一个角度考虑，躺平派“撞门”至少为决策者提供了一个“就坡下驴”的机会。换句话说，即便政策调整产生了负的后果，那么也可以将其归结为“民之所欲”，责任人就换位了。
费力不讨好的活，谁会乐此不疲？
求仁得仁，谁不愿顺水推舟？
答：一批境外专家，他们本质上是不会认同清零政策的。从那个所谓大霸凌顿躺平宣言开始，这种趋势就很明显了。从利益角度分析，这些专家工作在境外，他们如果提出清零的政策建议，是不可能被采纳的。不管哪行的学者，学而优则仕都是美差。你在美国，要是提个清零的政策建议，有可能当总统科学顾问吗？你写篇支持清零的论文，投学术期刊能不能发还是未知数，能发出来，别人也知道美国政府不想清零，那么引你做什么？
这个就是社会导向。这个社会导向决定了境外专家支持清零的可能性很低。而且，如果你做成了清零，那么在他们的职业生涯中，就有了一个绕不过去的坎：虽然大家知道清零与否是zf决定，但是大家都能看到别人能做到，你做不到，那么你这群专家是不是酒囊饭袋？
所以，他们不但没有动力认同清零政策，而且还可能出于私利，认为只有打掉中国的清零政策，他们的学术生涯才有出头天。
我举个例子，UCLA 的张作风，在上海 4 月份大爆发的时候特意跑到微博上来宣传他那个美式“社区缓解策略”，鼓动中国放弃清零。要注意，那时候上海的老年人疫苗接种率非常低。作为一个公共卫生学院院长连这点基本常识都不顾就要立刻让中国躺平，是何居心呢？
我的观点是，这些境外专家其实是有路径依赖的，他们要誓死捍卫他们自己吃饭的路径。
又如港大的金冬雁最近几个月俨然如同国内媒体的引文机器。但是这个人见什么人说什么话，对国内媒体，说话是竭尽全力让你觉得放开是安全的，之前香港并没有出大事。但是对外媒，他就开始警告放开之后的后果。甚至到了后来的巅峰时刻，金开始接受反华媒体的采访，不谈科学，直接攻击吴尊友只是个坐办公室看数据的人。这个意图已经很明显了。
还有更有趣的，根据前几天金融时报的报道，港大梁卓伟团队在 11 月上旬访问了中央，提出了放开的建议。但是前几天梁卓伟团队发的论文预印本，却明白无误地说医疗系统肯定会挤兑，肯定会死不少人。
在我看来，香港即便是回归之后，也是全方位从属于西方，它的专家，不可能认同清零路线，即便是在大爆发期间，也是拒绝清零、拒绝全员核酸的。不但它自己拒绝，它的专家可能还要主动出击，洗你的脑子。
答：无法预测。因为不能一厢情愿地认为病毒一定会变弱，也不能一厢情愿地认为只会有一波感染，更不能一厢情愿地认为不会出现超额死亡。
但是有一点可以肯定，半场开香槟，不是什么好事。
关于疫情，让我担心的三点
疫情以来，病毒的传播有几个特点。一是传播快，病毒免费乘汽车乘火车乘飞机。二是病毒先拜访大城市。奥密克戎刚开始从南非出来时，先传到伦敦这样的大都市，再慢慢传到小地方和乡村。一开始伦敦病人大多是 30 来岁的年轻人，公卫专家就提心吊胆，怕传到老年人群的时候死亡率太高。
现在中国的疫情也类似。朋友欣慰地说，我们公司里差不多都得过一遍了，看来这波要过了。我说，不，你们公司都是年富力强的人，不具有代表性。感染会逐渐传给居家的老年人，然后再三周之后才是死亡人数的高峰。所以最严峻的时候还没有到来。
虽然看到不少预测。很多人对死亡期待值还没有心理准备。因为香港和台湾和大陆一样一直防控，也是到了奥密克戎才放开，因此推算大陆这第一波的新冠病死率应该在台湾的千分之二和香港的千分之五之间，而不是新加坡在多次浪潮后才达到的万分之七。如果这第一波像疾控中心冯主任预测的会感染 60% 的人群，那死亡人数会不少，大家还没有对身边可能会失去老人和病人做好思想准备。
现在好像完全放手了：轻症无症状的阳性病人还要上班（国外躺平党们都惊呆了）、鼓励旅游春运……有些很好的公卫措施一下子扔掉了，让人觉得很可惜，这样也不利于保持公信力。
各地应该公开检测的阳性率，让大家知道当地疫情的严重程度，个人可以相应地做出更好的决定。
如果全世界人同一天感冒，就会挤垮医疗系统。如果可能，还是希望有更好的防疫计划，更多的错峰感染，压平曲线，尽量保护好老人院和肿瘤病房这些高危地方。
家里有老年人的，不仅老人要打好疫苗，家里的大人小孩都要打疫苗，创造出一个安全茧房，减少病毒传播，减少老年人被感染的几率。
第一波浪潮之后，生活不会回到疫情之前。相反，劳动力会不足，供应链会紧张，感染又来一波，医院照旧拥挤，可能通货膨胀。我知道这些可能发生，因为很多国家目前就是这样的状况。到时候肯定有不少人会失望会抱怨，觉得开放是错误的决定。
但是这样想是不对的，因为我们并没有其他选择。就像世卫瑞安博士说的“中国从战略上决定防控方法不再是最好的选择”，也如老胡说的“国家最终选择了实事求是”。开放是国家做出的决定，也是一条必经之路。
所以，我们必须正视现实，大流行就是一场大瘟疫，就是会造成人员伤亡，会打乱我们的生活。我们只能降低期望值，尽量抓住今天，过好每一天，风物长宜放眼量。
已知事实：
新疆地区封控了三个月，是最严格的足不出户的封控，一直没有传统意义上的清零；
郑州富士康有全世界最强的组织能力、管理能力，管理着最先进的工人阶级，在二十条出来之前发生了震动世界的大逃亡；
上海是中国经济最发达、市民素质最高、政府管理能力最强的城市，上海因为一处宾馆的破口，4 月 - 5 月的封控付出了巨大的代价，即便到了 6 月解封，也并没有传统意义上的清零，北京弹窗宝对上海行程长期弹窗；
北京经历北京弹窗宝数月的严格管控，但是仍然没有防住病毒传入北京，在 20 条之前，11 月 10 日，北京隔离观察人员新增 110 人，社会面新增 4 人，暗流涌动，20 条出来后，北京仍然执行的是一户阳性，整个小区临时管控的针对 20 条的弱加码措施；
在 20 条之前，11 月 10 日广州新增 2000 多例，重庆新增近 800 例，如果按照 20 条之前的政策和奥秘克戎的传播速度，达到 4 月 1 日上海的水平只是时间问题；
在 20 条之前，11 月初的西安，险象环生，我住了几天的雁塔区，几个街道都是高风险
在 20 条之前，河北省就经过了几天没有静默的日子，大家都有数；
在 20 条之前，大规模无休止的核酸检测，已经耗尽了地方政府的财政资源，耗尽了民众的耐心，核酸检测公司披露出来的巨大的应收款，就说明了一切，更不用说大规模集中核酸检测所带来的病毒传播风险了。
这些都是我们曾经经历过的。
以上的事实只说明了一件事，就是曾经在原始毒株和德尔塔时期可能还行之有效的清零措施，在奥秘克戎时期，真的失效了。还是我反复说的，到了奥秘克戎变种时代，我们的生产力发展水平，我们的社会组织管理水平，在防疫领域（我没有说医学，我说的是防疫），已经不足以应付了。继续按照老办法，追求零伤亡的，做不到了。好多人说，前两年封控搞的好，经济也搞的好，所以现在不那么做了，就是唐飞祸国。呵呵，刻舟求剑的寓言原文，我之前曾在微博，一个字没改，一句话没加，可惜被微博判定违规了。然而流传千年的寓言，你配说它违规么？
当然，有人说，奥秘克戎砸了，上海不是勉强还清零了么。好，那这次就继续参照 4 - 5 月的上海，继续封城，继续加码，老百姓不听话，那就把楼门都焊死，人人都发蔬菜包。当然可以再试试。问题是，我们在 11 月面对的是，北京、广州、重庆、郑州，还有更多的没有这么大但同样有我们同胞生活的城市，要同时一起来封城！这还没完，上海封城到 6 月份才结束，这到了 11 月，这么多大城市要封，那经过 1 - 2 月解封了，真的能百分百清零掉么，是不是再过几个月，这些主要大城市，再封 1 - 2 个月？然后再过几个月，再封 1 - 2个月？
大家担心医疗挤兑，是的，医疗挤兑很痛苦，会死很多人，死很多我们的同胞，但是，大家有没有想过如果连封城都要挤兑，那将有多么可怕。如果中国的主要城市，主要的经济中心，差不多同时封控了、静默了，都像 4 - 5 月的上海那样静默 2 个月，而且还不止一次，是封控 2 月，解封几个月，然后在继续封控，轮流风控，这种挤兑下，经济真就彻底完蛋了，真的就彻底的、史无前例的崩溃了，这样的崩溃，恐怕会比苏联解体时伴随的经济崩溃还要可怕，那时候就根本没有什么经济了。
好多人一听经济，就会嚷嚷着资本、嚷嚷着铜臭，不屑一顾。这些人，都根本是生活在中国经济几十年长期增长，尤其是 21 世纪加入世界贸易组织后 20 年的超高速增长的美好时光的美好时代所养出来的米缸里的老鼠，一群吃瓦片，吸父母血汗的废物。Good time creates weak people 说的就是你们。这些软蛋法西斯根本不知道经济出现系统性崩溃的可怕后果是什么，或者，他们中间某些最坏的人，内心可能还期待这样的后果。因为 100 年前的德国，经济曾经系统性崩溃过。
你们这些口口声声老人孩子的防疫爱好者，对中国人就仇恨成这样么？
实在是坏透了。
是的，现在放开了，会有很多人死去，其中还可能会有我们热爱的人死去。谁都不愿意看到这样的结果，我希望人人都不要死去，我也不会说什么汽车会死人，就不要造汽车这样的话。我们所面对的，就是经典的铁轨难题，大家都不愿意面对，但这道题就摆在我们的面前，谁让我们生活在现实社会呢。在系统性经济崩溃带来的国家社会动荡乃至分崩离析，和新冠传播带来的痛苦乃至亡面前，我们怎么选。
我选择硬扛新冠。我代表不了别人，我只代表我自己。
2018 年之后的中国互连网，肯定是无法接受这么高调地卖 Paxlovid 的。
民族主义不喜欢美国的药。民粹主义不喜欢昂贵的药。反智主义不喜欢现代的药。
而 Paxlovid 恰好这三样都占全了。
安宫牛黄丸，每一颗大概八百多。每天吃一颗，五天要四千多元。但安宫牛黄丸就不会引起群情激愤。懂此理者，懂人类大半。
/ Begins on 12.9.2022
学术会议终究是一个沟通思想激发整个领域发展的地方，而不是比谁的工作厉害谁的性能高半个点的选美大赛。
虽然 ChatGPT 非常的神奇，比起它的前辈们高级了太多，大家玩的不亦乐乎。但深入地说，它也和前辈们没有本质上的区别，都是靠巨量数据训练出的文本对话模型，靠的是类似于条件反射的方式进行回应，并不具备人类的逻辑与推理能力。
打个比方，它就像一个连续熬了几天夜的人，虽然也还能和其他人进行对话，但是自己都不知道自己在说些什么。
但是乐观来看，起码用于替代搜索引擎这件事，离我们确实已经不远了。用于优化 Siri 等人工智障的效果也非常令人期待。
老百姓们只求讲规则讲法律，创造规则写法律的人却拼命想绕开他们。
新冠疫情在内地不止是一个科学健康问题，还是一个权力集中的问题。当不受约束的执政者，掌握了一套精准控制每个人的工具（健康码体系），他们是不会轻易放手的。
这是人类历史上最精准、最及时、最有效的权力工具。
我们在过去的 24 小时里看到了很多糟糕的事情。
与重大社会事件前后脚爆出的娱乐新闻，令视线被转移，重点被模糊，悲剧被掩盖，真相被隐瞒。微博热搜迅速调整，讲原则，顾大局。
于午夜召开的新闻发布会，官员低头念稿，将人命关天的责任抛得一干二净，欲盖弥彰地责难早已不在人间的三岁孩童没有逃生意识。
在首善之都人口最密集的社区，被百姓税赋供养的工作人员，在密谋如何把人关进黑牢，再给群众的孩子戴上永世不得翻身的高帽，毁人前途，害人家庭。
他们谈笑风生：「我们真是想到一块儿去了。」
我在微博上看人说，凡此种种的前提都是「我是为你好」。
但很显然，当这些无能的、反智的、对社会毫无贡献的魑魅魍魉在动荡的社会里拥有了杀人诛心的无限权力时，他们甚至已经懒于摆出一副「我是为你好」的姿态。
他们会把不服管教的人，批斗成无产阶级的对立面，再抬起肩上闪闪发光的红袖章，告诉那些围观群众：「这，都是为了大家好！」掌声雷动，经久不息。
他们会像蝗虫一样吃掉所有庄稼。他们会竭尽所能碾碎所有原本善良的人、所有原本幸福的生活、所有原本对美好未来的无限憧憬。
他们会利用手中的这些在和平年代微不足道的权力，去到一片混乱里捞取更大的权力，无限大的权力，在这艘权力的大船上，安安稳稳地当一辈子蛀虫。
安安稳稳地实现自己的贪婪，安安稳稳地吃掉这艘大船，安安稳稳地葬送所有船上的过客。
真他妈的糟糕透顶。
部分朋友可以做到今天为新闻感到心痛明天为当管长大白为荣，反复横跳。
马斯克为啥要收购推特？特斯拉的经验对推特有什么帮助？
至少按照现在推特上的说法，他已经在推特办公室打地铺睡觉了……这是他无比在意一件事的表现。
在进入推特没几天之后，他召集推特员工进行了一次讲话，美国著名科技媒体 The Verge 获得了全程录音，这是马斯克对推特的整体想法：
https://www.theverge.com/2022/11/10/23452196/elon-musk-twitter-employee-meeting-q-and-a
不要害怕听到别人的意见和建议。
特别是比你资深，比你厉害的人。
并不是所有人都有义务花他的时间和精力来对你的事情付出思考的，要把这当成机会。
突然有一个很深刻的想法：当你不去尝试改变人，不去努力参与任何人的生命旅程，只是维系缘份带来的关系和双方共同推进的关系，这才是人与人之间的相处之道吧。
这是真正的敏感问题🫠
但其实和第一次 AI Day 讲得没啥区别。
特斯拉并不使用 HD Map，而会不断的训练感知的深度神经网络，并在整个车队中分享对类似道路场景的理解。
但问题是——训练感知这个环节，是需要不断的采集道路数据的，虽然他们并不储存、运营、共享。
本地化的训练集群，100% 可以解决这个问题。
当然说这么多都没用，明天起 DY 上至少会有几百条视频拿这张 PPT 说特斯拉间谍车啦🫠
在特斯拉做出来 Occupancy Network 的占用网络之后，再聊一下我认为的摄像头和激光雷达（LiDAR）之争：
目前来看，特斯拉的占用网络迭代非常快，而且已经到了非常高的可用性。这也是为什么特斯拉今天敢出来说要进一步砍掉超声波传感器，核心就是把 FSD Beta 中的占用网络拿出来，下放到量产车上去取代超声波。
简单说下超声波，有超声波的车，大部分的本车剐蹭都是左右两边，要不是轮毂，要不是门，前后的剐蹭很少。因为超声波是前 6 后 6 各 180° 的半圆形覆盖，而左右两边轮毂、门上都没有超声波，前后靠的近了系统就会越来越刺耳的叫——这非常合理，左右两边都有后视镜啊——但有的人开车不看啊。
特斯拉说不用超声波，很多人认为 Elon Musk 疯了，等着大规模出事吧，理由是特斯拉没有做 360 的环视摄像头，离车最近的地方有盲区。
其实理论上来说，这个应该不是问题。因为特斯拉在 AI Day 上说得很明白，占用网络里是调用了汽车的里程计数据对接时序信息的。
也就是说，系统不是通过摄像头看到距离车 5 cm 的位置直接输出的，而是在距离车 100 cm 的位置开始计算，通过速度、时间推算出车再前进或后退多少，剩余距离是多少。
简单一句话：理论上，通过看得见的距离结合车辆的速度+时间是可以计算出看不见的距离的。
那么下一个问题是，超声波可以显示到厘米级，摄像头的精度够吗？
这个问题，我真的问过了太多人。前华为苏箐、极氪陈奇、小鹏吴新宙、理想李想，大家观点基本一致，摄像头测距的特点就是，距离越近越精确，随着距离越来越近，摄像头测距的精确性甚至可以超过激光雷达。
所以特斯拉不用超声波，用视觉做泊车辅助，我是谨慎偏乐观的。
那再说激光雷达，激光雷达的问题是什么，其实目前很多激光雷达的输出都是 10 Hz，这是一个 Bug。
我们看特斯拉在做城市的时候，转向了基于时序信息的 360° 视频流。这里特斯拉的摄像头是 36 Hz 的输出。因为你一旦做城市马上就会发现，那些突发的鬼探头、各种复杂路口的博弈时机都是转瞬即逝的。特斯拉传感器输入做得越来越快，本质上是在为后面的感知和规控处理争取时间。
这个时候激光雷达的 10 Hz 还要在传感器融合层和摄像头做时间同步，很扎心，越往后越难堪大用。
这么说好像激光雷达就完全没必要存在了一样？其实计算机视觉目前也还是有一个 Bug 的。摄像头测距，距离越近越精确，反过来，距离越远越模糊。
那这里就有一个 Corner Case 了：如果我是跑在高速上，怎么办？也就是我的需求就是必须在很远的距离外就能感知到非典型障碍物，怎么办呢？
Autopilot 不存在这个问题，因为驾驶员会看，FSD Beta 就必须要解决这个问题了。
当然，占用网络也还在不断的迭代，激光雷达也是一样。我甚至也不觉得特斯拉会死守 8 个摄像头的感知方案，特斯拉死守的大概是「解决自动驾驶的基本硬件配置」，不浪费但其实也不能有缺失。
如果摄像头有绝对无法解决的场景，HW 4.0 加什么传感器回来都不意外。
AI Day 理解有 20% 了，去年 AI Day 的两大创新的案例：1. 用 Transformer 的方法更准确地表示矢量空间；2. 构建视频模块建立更强的预测能力。
我觉得今年可以比拟去年这两大的是：1. Occupancy Network 占用网络，感知（并不识别）并预测所有动静态障碍物；2. 使用大型语言模型的方法重建车道检测网络，来深入解决城市里的车道问题（拍案叫绝！）。
这么看今年好像在回答两个问题：我们是如何不用 LiDAR 和 HD Map 做事的。
规控模块那个用两个轻量化网络互相 battle 着逼近最优解的思路也挺有意思的。
除此之外，特斯拉在仿真和自动标注领域也取得了很大的突破，自动标注尤其大一些，但主要是工程上的突破，没有上面那种全新的 idea。
QA 环节也有一些相对好玩的信息，比如大体上 Elon 还是倾向于认为 FSD 是一个弱 AI，Tesla Bot 才需要向强 AI 延展，同时自动驾驶汽车的感知也不需要是多模态的，未来只需要纳入声音的输入，声音 + 视觉就 OK 了，这也和 Tesla Bot 是有巨大差别的。
Tesla Bot 和 Dojo 还没有细看，需要一些时间。
朋友问我为什么国庆哪儿也不去，就决定待在家休息。
我说，并不是每个人都要靠出门，去陌生的地方才能愉悦起来的，有时候出门对我也是一种消耗。
现在我非常非常需要一个真空的状态，让我思考很多之前想不明白的事，看很多之前没空看的材料，补上很多没想明白的作业，看很多需要内心平静才能读进去的书。
我需要一个完整的真空，释放自己的情绪，把之前因为焦急带来的褶皱，一点点抚平。
所以我觉得在家也很好，没有目的地，没有出门的必要，没有打扰，没有交付，却有大把的时间。
我只属于我。
这才是真正的自由。
人不是机器，人有极限，可当公司所有的制度设计完全趋向于利益最大化的方向时，这将是对人和人性的扼杀。而这个扼杀最重要的一点就是在于，它利用奋斗实现自我价值，各种成功学说辞作为话术，来让劳动者自发地进行自我剥削。
如何衡量一个 idea 的商业价值 深夜一点，手机「叮」的一声，看到朋友 T 发来短信，「什么是商业价值？」本来已昏昏沉沉的我，突然一个激灵，大脑突然变得清醒，开始不受控制，高速运转。这也是一个曾经令我非常困惑的问题。 先不说 T 礼貌不礼貌，他看上去已经为该问题困扰许久。我能理解，这个世界上有很多词汇，我第一次看到它时，以为自己看懂了，但如果别人让我来解释它，我得思考很久才能说出个一二三四来。而「商业价值」，就属于这种一看就懂，一讲就卡壳的类型。 不同角度来看「商业价值」，会有不同的解释。T 现在想做自己的事业，在跟别人讨论的时候，别人说他的 idea，商业价值不够。所以，我会从进入某种行业，开展某种事业的角度来解释商业价值。它有可能和现在的教材不一样——因为它有一个很强的目的性，就是如何衡量我持续做的某件事情的价值，它是否足以让我全身心投入超过 5 年的时间。
无论多小的商业组织，它所提供的产品或服务，都得具备一定的「不可替代性」。 即便是一家街边的小吃摊，它也得有非常吸引人的小吃，才能一直吸引顾客回头消费。对于大企业而言，它能所提供的商业价值则非常多元。但即便是这样，它们也得保持自己的产品和服务具备「不可替代性」。典型的商业例子，就是苹果取代了诺基亚，成为手机市场一哥，但从市场占有率来看，三星才是手机市场一哥。苹果和三星，各自对自己的消费群体提供了不可替代的价值。苹果的 App Store，让不同设备协同的 Hands-on，三星的 Galaxy Note 系列，Galaxy Fold 系列等等。 我们经常也能看到，同样的领域，也能出现不同的巨头。就以零售为例，就可以衍生出山姆会员店、华润万家、银泰百货等不同的业态。这些巨头所面向的消费群体，不能说是一致的。所以，他们各自对自己的目标群体，有着不可替代的价值，才能吸引这些回头客不停地购买。
如果一个东西，只能给自己用，那么这件东西就不能称之为产品、商品，它顶多只能称之为「个人作品」，是无法放到市场上进行交易的。 一个东西，能够称之为产品、商品，意味着它对于别人，具备交换价值，在古代也许别人愿意拿别的东西来跟你交换，在现代则是拿出金钱来跟你交换。那么，如果愿意交换的人越来越多，那么很显然，这个产品或服务的价值会变得越来越大。换言之，具备商业价值的 idea，得对目标群体具备影响力，让他们能够一眼看到就发生兴趣，在体验之后，向别人推荐。 好的产品、服务，它自带口碑，不需要多做动作，自然就会有人帮它传播。如果越来越多人帮这款产品、这项服务传播，那么显然，它所具备的商业价值也越大。
如果一个 idea 它的有效期，只能维持 3 个月，那它顶多就是一个短期的策划，不能说具备多大的商业价值。
很多公司都是围绕一项产品、一项服务建立，如果一个 idea 有效期很短，那么这家公司就不得不在中间进行多次转型，当然有很多公司在经历了转型之后，有了更好的发展，但有更多公司转型往往不顺利，最终倒闭。然而，在孵化一个 idea 之前，就应该让 idea 本身具备可以对抗时间的持续力，减少反复折腾的成本，令公司拥有更强健的现金流，以备意外风险来临，比如说当前的疫情。
很多大公司已经存在很多年了，它们也许已经历过多次转型，开拓多项业务，但是可以看到的，好的 idea 能够让它们早期获得更加快速的发展，令公司积累更多资本试错，以及储备好渡过转型期的粮草，和宝贵的完成战略转型的时间。
举一个例子，沃尔玛一开始是建设在美国城乡结合部的百货超市，当时做零售的百货，并没有注意到美国城镇居民的消费需求日益高涨，因此沃尔玛趁着其它百货公司没有注意的时候，迅速地扩张，直到它完全占领这一部分的市场。在完成了市场占领后，沃尔玛拥有充足的现金流，面对后来者 Costco 的挑战，沃尔玛才拥有足够的金钱、人才、精力、时间，来开拓「山姆会员店」这一形态，面对竞争。
以上，就是我认为，衡量一个 idea 商业价值的 3 个角度。一点浅见，欢迎反驳。
一切都是周期。
钟摆往一个极端走过头了，必然要往另一头摆动。背后是情绪和叙事的变化，再背后是亘古不变的人性。
真的理解了周期这两个字，很多事情就会看得更清楚一点。
不止是投资。
更新：Transformer engine 不在 GPU 外面，架构上依然在 GPU 的 SM 下面一起调度。Jim Keller 说的问题只有他做的 RISC-V ASIC 会遇到，对于英伟达 GPU 来说所有新网络新算子都是在 CUDA 上实现的。
其实允许有自己的理解和不同的意见，前提是深入了解，亲身经历过，这样的结论才有一定的参考性
如果仅仅是意见不同就搞党同伐异，标上傲慢与偏见，站在道德制高点，那也是不行的
所以，最好是努力让自己成为一个领域的“专家”，再去开始下结论，把握好输出的度，会相对好一些
个人是否能够改正自己固有的习惯，是他能否长期存活于市场的关键。不管这个习惯是思维上的还是行为上的 你喜欢什么，信仰什么，什么就有可能是你的陷阱
个人是否能够改正自己固有的习惯，是他能否长期存活于市场的关键。不管这个习惯是思维上的还是行为上的 你喜欢什么，信仰什么，什么就有可能是你的陷阱
There are a lot of negative things in the world, there’s a lot of terrible things that are happening all over the world all the time.
There are lots of problems that needs to get solved. Lots of things are miserable and can get you down.
But that life can not just be about solving one miserable problem after another, that can’t be the only thing.
There needs be things that inspire you that make you glad to be to wake up in the morning and be a part of humanity.
英伟达的 Thor 最让我感到惊讶的倒不是 2000 Tops 和所谓的驾舱一体，而是在 CPU 和 GPU 之外，做了一个独立的 Hopper，一个专门用于处理 Transformer 模型的引擎，可以将 Transformer 的计算效率提高 9 倍。
这个一方面说明 Transformer 模型在当今机器学习领域的统治级影响力，但另一方面吧…
Jim Keller 之前说，说做自动驾驶计算平台最大的挑战，就是机器学习算法迭代的速度过快，即使软件工程和机器学习团队很早就介入到芯片的研发中，芯片设计仍然存在巨大的挑战，跟不上或者无法满足后续算法的迭代。
Thor 2025 年才投产，英伟达笃定 Transformer 模型会继续在 2025 年后的数年里继续保持这么大影响力？
港大病毒学教授的采访。清楚明白，畅快淋漓。有学识、良心和勇气的知识分子。
https://www.bumingbai.net/2022/09/ep-017-jin-dongyan/
一些重点（挂一漏万，有条件的还是自己听一下）：
奥米克戎自然感染不但激起机体免疫还可以激发黏膜免疫，效果比疫苗还要好。
抗原检测（自测快筛盒）又准又快又便宜还不会群聚感染，根本不应该搞大规模核酸检测。
走出大流行要靠大规模高效疫苗和大规模自然感染来形成免疫；除了北韩是完全靠奥米克戎自然感染度过的，大多数国家是混合方式；现在世界上唯一一个几乎没有免疫力的国家是中国，上海只有5%左右感染率。现行政策的结果就是早晚大爆发，这是无法改变的科学现实。放开是必须要迈出的一步，应该依据科学、学习他国经验、做好准备、主动迎击。只要方法科学，曲线很快就会降下来。
香港当初如果不是因为走了试图清零的弯路，不会死那么多老人，而且这么点人口，光核酸检测就花了80亿。回到科学路线上来，普及疫苗适度放开，现在传染率只有一点几，病毒已经传不动了。
奥米克戎传染性高但毒性已经非常轻，在很多国家死亡率都低于流感。世界放开不是因为没办法了，而是因为有科学依据。不要再危言耸听、妖魔化别的国家和这个病毒了。
对生命负责的话就应该讲科学，引进高效疫苗。
现在做的完全是不讲科学的胡来，又自己生出一套错误学说传播给公众。
感觉自己这几年开始变内向，倒不是因为自闭，而是不再从外界寻找能量了。 “对内满足自己”，而不是“向外满足他人”。 以前我总觉得，快乐需要朋友陪伴，需要社交，需要和人类在一起玩闹，需要有恋人爱你，需要有人喜欢你，需要有人认可你，需要有人在你身边和你相处。 现在可能是年纪大了，有些固定的朋友，有事见面，没事不打扰，偶尔线上聊天话说一半也没事，你知道有事找朋友一定会给力，他们很稳定的被我存在云端。 所有的闲暇时间，我开始更愿意一个人待在家，看书，看很多自己不了解的领域，学点东西，沉浸在一个奇妙的世界里，或者构思一个可能天马行空但是有意思的创意，或者听听歌写写东西，甚至是自己玩一会游戏也很舒服。 情绪稳定建立在自我内心丰富的基础上，你的所有价值判断，来源于你自己。 并不是意味着我不社交，我依然很愿意认识新的朋友。但我更轻松了，因为我有一个稳定且完整的本体。 你快乐，就能给别人快乐。你轻松，就能让关系轻松。你自己心态好了，你就更宽松，更能情绪稳定处理一切。 懂得内满足的人，周围的事物反而会助你达成愿望。活好自己。爱自己，才有力量爱别人。
男明星嫖娼最大的舆论就是迫害普通人，有一些人的思路就是，男明星这么多粉丝了还要嫖娼，那就是 10 个男的 9 个嫖，这种二极管逻辑网上越来越多。明星只是一个社会角色，并不是因为他是明星他可以嫖娼，而是谁都不应该去做这件事，同时顺着这件事对着所有男性下定义的话，那就是真的坏，搞搞事。
另外嫖娼这种事，你身边如果有朋友有做过，还是尽量少接触，黄赌毒为啥经常一起说，因为他们都有极大的精神依赖性，甚至会改变整个人的潜意识思维方式，当然不是绝对，但是你想你的朋友圈健康，尽可能减少概率就好了，普通人也是人，不给明星背锅，明星应该有社会义务，因为自己拿着红利吃着普通人没有的社会便利关系。
大概就是，要求我，不要求别人。
今天有个还在实习的朋友询问我关于职业规划的问题，我的回答如下：
没有人想到，2022 年的 Apple 秋季发布会是在对「药丸」的一片赞美中结束的，这个早就被各种小道消息泄漏出来的硬件改变，Apple 用自己教科书级的软件设计能力竟然扭转风评。
某种意义上，「灵动岛」并不是什么惊为天人的设计，但这种既然「无法消除，就努力相处」的软件思维的确给所有人上了一课。不过这并不是说想到这个思路就万事大吉，我相信对于「药丸」的功能化处理国内的产品经理们不是没有想过，但他们更清楚目前的安卓环境想要落地执行还差得远。
这是为什么当「灵动岛」推出的时候，基本上人人叫好，因为越是内行越知道，这真的是只有 Apple 能做的设计，这是很 Apple 的设计。
但同样很 Apple 的是「刀法极其精准的产品线排列」。iPhone 14 系列没有搭配最新的 A 系列芯片，影像能力提升也是「点到为止」，称之为 iPhone 13S 一点不为过。但 iPhone 14 系列不会愁卖，因为显然 iPhone 14 Plus 会再次成为「街机」。
「屏越大，销量越好」的黄金定律百试不爽。
可有趣的是，iPhone 14 Plus 的发售日期是所有机型中最晚的，甚至是到了十月份，我倒不认为是所谓的产能不足，更像是为「Pro」产品线让路。
因为无论怎么看，iPhone 14 Pro 系列今年的性价比都远超过往。
真正意义上的屏幕升级，峰值亮度甚至是来到了 2000 尼特，而一片叫好的「灵动岛」只有 Pro 才能拥有。摄像头也是破天荒的 4800 万像素，说出来你可能不信，1200 万像素 Apple 甚至是已经用了 7 年。
和去年不同的是，今年 iPhone 的重头戏显然是拍照，视频功能甚至是只露了一个脸。从 1080P 升级到 4K 的「电影效果模式」，甚至可以说是去年 iPhone 13 推出的时候，就已经预定的 iPhone 14 功能升级。
4800 万的常规用法是四合一，Apple 也采用了类似的方式，在发布会上展示的样张基本上都是 1200 万像素，配合着最新推出的「光像引擎」这次所有产品线的弱光表现应该会有一个很本质的提升。不过如果你就是希望获得高像素，也就是 4800 万，Apple 则直接整合进了 ProRAW，给专业用户一个选择。
不过我想特别一提的是，因为高像素可以进行放心的裁切，所以虽然没有提供一个等效 50mm 焦距左右的镜头但是依然提供了一个 2× 按钮。
是的，这是一个非常简单的软件层面的设计。但是这却清楚的表达着 iPhone 至少对于摄影有着基本的表达尊重。这种直接的点按选择和数码滑动变焦也许本质上是一回事，但是真正拍摄的时候绝对是两回事。
看起来就是加一个按钮，但是很多品牌就是这一个按钮都不给你加，毕竟加一个 2× 没有什么好吹的。
主摄镜头变广了，变为了 24mm。
这在取景视野上广阔不少，我在其它品牌的评测中提到过这一点。直言地说，我不喜欢这个焦距。虽然 Apple 自己说这是一个很常用的焦距，但从我的拍摄经验来看，焦距少 1mm ，驾驭能力就难几分。
不过，对于影像能力来说，一切参数都是纸，只有拿到真机才能见分晓。
对了，这次发布会介绍 Apple Watch 的时间比重竟然接近 50%，这绝对是这几年少见。不过的确，从任何一个角度来说，全新推出的 Apple Watch Ultra 都是一个「很酷」的产品。
如果你单看硬件，2022 年的秋季发布会没什么「亮眼」，尤其是配合着事先的爆料，可以说是「毫无惊喜」可言。但时间久了，我们似乎忘记了，从某种程度上来说，Apple 是一家软件驱动型的公司。
或者说，是一家真正意义上的科技公司。
因为软件也好，硬件也罢，本质上都要归于产品，再服务于人。
只有服务于人的创新，才是真的创新。
Be the person you needed when you were younger.
特斯拉 Autopilot 软件工程总监 Ashok Elluswamy 在 CVPR 2022 上发出来的 FSD Beta 最新的感知架构，时隔一年，和去年 Andrej Karpathy 时代的感知架构大的框架一致，深入到细节调整也不少。
名称也微调了~，虽然没啥区别，Andrej 叫 Occupancy Tracker，Ashok 这次叫 Occupancy Networks：
这个就是前几天大疆官微说的「任意障碍物的识别与应对」，本质是用摄像头实现 LiDAR 的感知性能。
就是 Elon Musk 之前说的 4D 架构，基于时间序列的视频流。
不解释。
举个例子，一个人从左往右过马路，走到了左前大巴前面，大巴完全挡住，2D 感知里这人就跟丢了，消失了；Occupancy Networks 知道这人走到一半被大巴挡住了，还在往右走，马上会出现在本车前方，所以会谨慎做规划控制。跟人一样联想预测。
稀疏化计算，同样模仿人类大脑。
人在开车的时候，其实并不是全局视野分享全部的注意力，而是只关注整个视野内少数重要的部分，而且重点在持续动态变化。
比如常规是关注前方的车辆，突然冲出来一个老头乐插进来，这个老头乐立马吸引最高的注意力——同时前方车辆的关注其实下降了~而且人开车的时候，在持续录入看到的信息的同时，也在飞快的忘掉没用的信息。
这是因为人的内存和算力都有限，所以进化出了极为高效的稀疏计算方式，抓大放小，只关注真正影响全局，会导致驾驶决策改变的部分。
正如前面，稀疏计算，再加上一些底层软件工程和通信的优化，效率很高。
这个指标主要是考虑到复杂的交叉路口和拥堵的大型停车场，对低延迟的要求极高。因为没有 HD Map 这样的先验信息，时间紧，任务重，实时的感知和决策。
没啥可说的，这是目前量产车上最领先的智能驾驶感知架构，没有之一。
https://www.youtube.com/watch?v=jPCV4GKX9Dw
Shopee 的遭遇不是个例，Lazada 更是被阿里给祸害的快玩崩了。
这些大厂的中高层，尤其以阿里系和字节系为典型，他们的空降往往没有带来业务的提升（不少人的能力确实有限），反倒先把组织架构血洗一遍（引入自己的亲信，盲目扩张，从而实现晋升），做黄了不少本来大有可为的业务。 https://mp.weixin.qq.com/s/3AJ32QiIFz-5xzWiiyCHIA?from=groupmessage&isappinstalled=0&scene=1&clicktime=1660093144&enterid=1660093144
特别的赛道的打法，到底是怎样的，而聚焦特别的赛道本身，又会沉淀出什么样的方法论？我们都必须串联相关生态，去思考有关特别的赛道的问题。特别的赛道，到底到底该如何落地？经过上述讨论，互联网从业者间流传着这样一句话，只有适度倾斜资源，才能赋能整体业务。
冷静下来，说一个理性的观点。
佩洛西成功访台事件，让台海两岸终于分道扬镳。中国大陆政府颜面无光，且遭受内部巨大舆论压力，从此以后，和统再无可能。如果说，以前还有一丝丝和平统一希望的话，我认为以后将彻底没有。
从今天开始，不论从理论上还是实质上来讲，海峡中线都将彻底不复存在。惠台、和统、绥靖等政策，也将失去生存空间。今天的这个事件，犹如一道巨大的耻辱，刻在很多人心上。当武统那天来临时，任何腥风血雨可能都不会给大陆这边，带来道德和心理压力。
台湾那边，不仅包括民进党，连国民党也在欢迎佩洛西的到来。我感觉他们好像傻瓜一样，不知道巨大的灾难，可能正在逐步降临。
因为在此之前，有相当部分的大陆民众，我觉得对台湾存在不小的怜悯心态。如果当武统那天来临，看到手足相残的话，我觉得可能会有很多人心中难过，希望下手不要太狠。可是，今天的事件对大陆民众来讲，内心实在感到耻辱。而台湾的两个主流党派，对佩洛西到访都没有进行切割。
这种巨大的耻辱感，会迅速转为对台湾整体的负面感受。
今天没有动手，我感觉决策层总体属于理性和克制。因为解决台湾问题的终极目的，是统一台湾。驱逐佩洛西专机，或者军机伴飞直入台湾，并不能一次性达到终极目的。按照香港事件的处理逻辑，决策层可能在不断积蓄情绪，然后准备一步到位。
8 月 4 日准备实施的环岛军事实弹射击，属于彻底抛弃了以往扭扭捏捏姿态的做法。什么海峡中线、试探性侦查飞行等，都不复存在。以后的武统意图，将是赤裸裸且不加掩饰的。
台湾的未来，个人认为将可能非常惨，而且不但非常惨，也不会有人同情它，就跟现在的香港一样。
因为我们实际上是佩洛西，最好的保护人
要看是想打仗，还是想要统一？
如果是想打仗，那就应该击落她。
但如果想统一，我们就必须要保护她的绝对安全。
佩洛西肯定也明白，因此这次窜访实际上对她是没有任何风险的。
不用任何风险，却能白嫖如此巨量的关注和选票，这是非常划算的买卖。
如果想要打仗，那击毙她肯定能引起战争，自不必说。
但如果击毙一个80岁的老太太，那海峽之间就变得非常不安全，美军调几艘航母过来维持安全，保障美国国家领导人的安全，这是非常合理的。击號的动作，会给美国提供干预台湾最好的口实，会大幅增加统一的难度。
而如果想要统一，那么必须要做实佩洛西的挑衅之举。
以此作为口实，是美方首先改变两岸平衡，因此进行相应的应对，以便防止美国对两岸关系的进一步干涉。
因此无论是增加军费，还是实质性的在沿岸进行军事部署，都会变得合理化。
一旦她在台湾出事了，就是美国干预台海的口实，而我们却会失去实质性统一的契机。
但只要她是安全的，那单边改变海峽平衡的责任，就是美方的。我们就可以借此来进行实质性的军事部署。
这几天我们这边兴师动众也好，兴师问罪也好。我理解并不是为了打仗，而是希望把事情搞大了，好借题发挥。
借的题，是佩洛西。
发挥的，是接下来的实质性梧桐部署。
对双方来说，这笔交易都很划算。对佩洛西来说，更是无本万利的好买卖。
随便说几句：
绝不可能击落佩洛西。人类历史上从来没有非战争状态下击落另一个国家领导人专机的先例，这是彻彻底底的恐怖主义行径，胡锡进推特活该被封。中国从来是个讲道理的大国，也是负责任的大国，如果一个外国人因为不听我们的话，就要击落或者枪毙，这是什么逻辑？这跟黑社会有什么区别？
绝不可能进攻台湾。以美军强大的侦查能力，可以提前几个月预测俄罗斯准备进攻乌克兰，难道侦查不出解放军大规模集结？张召忠说过，真要打仗，美国至少会在台湾海域配备三个航母编队，现在才一个，而且台军、日本自卫队和韩国这个美国东亚防御圈完全没有动静，甚至连联合演习都没有，绝对不可能打起来。
中国此次若通过佩洛西窜访而实现直越台湾领空，并且将之常态化，这就是最大胜利，相当于达摩利斯之剑悬在台独分子头上。中国是智慧大国，不是头脑发热的好战分子，我相信祖国统一必将实现。即使要打仗，也会是做足从战备、后勤、经济等全方面准备，一仗必胜，绝不会是此时此刻仅仅是因为一个美国老太婆窜访，就要被逼着霸王硬上弓。那我们也太瞧得起美国了。
三观相处中的吸引，胜过外在的心动。
小米 12S Ultra，相机系统除硬件层面的日常堆料，图片摄影方面与徕卡的联名风格外，更首次实现了安卓手机上的 Dolby Vision 8.4 规格的 HDR 视频录制。然而实装了那么重要的一个功能（除了研发投入以外，自然还有相应的授权费用），发布会只有 1min 左右的时间一笔带过，不觉得很奇怪么？
去年收集多摄同录功能的资料时，就顺带提到过安卓手机的相机系统，在真正意义的 HDR 视频影像录制这块，推进不甚积极的情况。因为硬件层面上，高通 SoC 的 ISP，一年前就已有相关的准备。换言之，剩下是厂商是否要做这个功能出来的事。
而这回 12S Ultra，相机系统的确把这功能做出来了。并且基于 Dolby Vision 8.4 规格的话，由于这套东西有完整的规范，因此将 Dolby Vision 8.4 的 HDR 视频上传到视频平台时，几个主流平台过去两年为配合 iPhone，也已做好了相应对接标准。起码上传这块的分享，有顺利的内容出口。
但问题来了，12S Ultra 的系统相册，现阶段仍无法在手机本地呈现完整的 Dolby Vision HDR 回放效果（即，能够充分利用上那块 OLED 屏超过 1000nits 以上峰值亮度的表现力，有明确可感知的真 HDR 影像感受）。如果按发布会所说，将这些 Dolby Vision 8.4 视频摆到有 Dolby Vision 认证的小米笔记本上回看。不谈 Windows 系统上播放 HDR 内容的问题，那块只过了 Display HDR400 认证的笔记本屏幕，峰值亮度也就 600nits，依然不足以充分呈现这些 HDR 视频的效果。
而现阶段实际运用，想充分体验录制完这些 Dolby Vision 8.4 HDR 视频的效果，是将他们放到各种OLED / Mini-LED 屏幕的 iOS 设备，或拥有 XDR 屏幕的 macOS。一个重要功能的实装，结果在手机本地无法体验最佳效果，要到竞争对手设备上才能完整体验。这么尴尬的功能逻辑，自然只能暂时不作重点宣传咯。
其实相册回放的这事，就像当初多摄同录那样，由于安卓系统本身并没做相关设计，要实现这些多样化的影像玩法时，厂商需自己造一遍轮子来实现功能。并由于软硬件各方面因素，做出来功能后还需想办法应对额外的功耗问题，以便新功能具备更强的实用性。最典型的，就如之前 vivo 在 X80 Pro 的相册实现的XDR Photo 功能，从而 HDR 类图片浏览，有了可以匹敌 iOS 相册的悦目视觉体验。但这功能 vivo 暂时只停留在图片，HDR 视频浏览的推进，仍处于观望阶段。
并且，由于视频录像功能是实时性的特点（不像拍照很多功能可以玩后台处理），意味着只要启动相机的HDR 视频录制功能那一刻，用户预览到的画面，就该是真 HDR 体验。这一点从 iPhone 12 开始实装 Dolby Vision 视频录制功能开始，【拍摄-预览-记录-回放】整套 HDR 影像体验是完整的。这套功能和体验，对于整个相机系统的处理链路而言，开发层面是一项不小的工程。连带着相册回放、屏幕模式、色彩管理等环节，是安卓影像生态的明显痛点/升级潜力点。
毕竟从用户角度出发，终归还是希望，国产品牌的安卓手机，能在更多技术层面，与 iOS 进行全方位竞争的。有竞争的市场才有看头，产品才能往高端更进一步。
PS：相机的图片 RAW，做了 Adobe PS / LR 方面的识别认证。这点预计是个好事。因为过往很多安卓手机拍出来的图片 RAW，最大问题并非 RAW 位深精度规格是否高级，而是放进图片处理软件后，由于没像专业相机厂商那样和软件厂商做了对应机型的 Profile，导致图片 RAW 后期处理时的起点体验极为难用……
好的产品经理，首先应该是个有趣的人，对一切新鲜事物充满好奇，总有各种稀奇古怪的想法，挑剔地生活同时又认真地寻找答案；幽默地体会生活，深刻地理解人性，然后用严谨的逻辑给出最简单的解決方案。
在人为的停滞时代面前，任何“自救”都是自欺欺人的。要准备好摆烂，才能平静度过。
所谓的「蟑螂定律」其实也适用于所有的热搜风波：在每一起刷爆全网的事件背后，都有成千上万起没被看到的同类事件。
这几天的唐山是偶然的，这里的偶然并非指的是暴力本身，而是它得以被置于舆论风眼的中心，离不开各种小概率因素的叠加：整个过程恰好被监控完整的拍了下来，店内店外都有，存在某种意义上的完美受害者，连最容易被挑刺的衣着暴露性都没有，七人众的嚣张跋扈精准勾起了大家对于成长经历里必定遭遇过的地痞流氓的憎恶，却又不至于血腥清晰到视频无法传播⋯⋯
安全诉求本身是无关性别的，现场没有男人上前劝阻，当然还是因为恐惧，心知不会因为自己是男的所以就不会被那群人殴打，事后指责围观者怯懦固然占尽道德合法性，然而扪心自问，换我在场面对一群下狠手的社会大哥，是否真的有气魄和能力出手相助。
也许悄悄在桌子底下掏出手机报警，已是百里挑一的勇敢了。
而用身体护着被打女孩的女性，毫无疑问是英雄，和英雄比起来，没做错任何事情的普通人，也值得羞愧一下，包括我。
胡锡进说他忍不了是因为男人天生应该保护女人，这话还是和他的年纪一样陈腐粘腻，就好比说汽车不随便撞人，不是因为开车的人有义务保护路上的行人，而是你撞了人很容易赔到倾家荡产外加牢狱之灾。
保护女人也好，保护男人也好，从来都不应该依靠某种领主式的庇护，我会引用公安宣传很喜欢用的那句普法口令——「莫伸手，伸手必被抓」——简洁用力，通俗明确，这才应该是安全感的来源。
如果那种半夜能够出门和朋友一起吃烤串的宣传得以成立，凭借的也不是中国社会规整淳朴到夜不闭户道不拾遗的真空里，而是在严肃威厉的法制环境里，在监控遍布的公共空间里，在稳定叙事的政府考核里，恶性事件的生长是欠缺肥料的。
在唐山那家餐馆里发生的事件，短暂的刺破了很多人深信不疑的那种秩序，从那只盖到陌生女孩后背的手，到拖到大马路上继续围殴的恣意，这很难用一时兴起的激情犯罪去理解，每一个动作，都写满了习惯成自然。
他们以前做过这样的事情吗？还有没有其他被羞辱并打伤过的市民？为什么他们看上去无法无天，完全不担心自己会有牢狱之险？如果没有在网上闹得如此沸沸扬扬，这类事情通常都会如何收场？在种种疑虑没有得到合理解答之前，那条半夜出门吃烤串的微博就会不断有人去鞭尸。
是的，美国又出枪击案了，死了老多人了，但是相比一个远在太平洋对面的疯子，灯红酒绿的街道口就有一帮谁都惹不起的金链大哥，这可恐怖多了。
在没有出事的时候，幸福感的构建可以靠对比比出来，不过一旦出了事，事情本身的切肤之痛，才决定了幸福感的高低深浅。
最后再说性别问题，因为这最重要。
我完全理解伴随女性一生如影随形的恐慌，虽然前面说暴力是不分男女的，但是很显然的，受到生理或是文化等诸多因素影响，女性会更容易受到暴力的伤害，这种挥之不散的忧虑，超出男性自小对于霸凌的单纯畏惧。
认为身为男人长了根屌就有原罪是一码事，而承认男人享受到了社会的结构性偏爱是另一码事，我对如何看待女权其实没有兴趣，随便你们怎么搞阶级斗争都无所谓，但是女权不该成为一个标签，贴到哪儿，就能给哪儿定性，这是放弃人类思考技能的摆烂行为，不该有分毫市场。
女权就是平等主义，这里面有【相对】容易实现的部分，比如同工同酬，也有不太拿得出可行方案的，比如所谓的电梯困境，有很多女性认为，深更半夜等电梯时如果里面有一个膀大腰圆的男人，她不敢进去，这时既不能有罪推定那个男人就是潜在的凶徒，也没办法向女性许诺说没事的你绝对不会出事情。
于是，女权就成了一个西西弗斯式的目标，每逢出现唐山这样的案例，就会唤醒一次女性内心的惊恐，只是，在网络上吵架讥讽安抚不了，只会南辕北辙。
隔着键盘，对于女性在生存安危方面的激动，身为男性，可以共情最好，不能就保持尊重，尊重做不到的话，沉默也算是美德，在这个时候还搞好为人师那一套，就大可不必了。
性别矛盾的化解，从来不在于性别差异，而是取决于共建一个良善社会的进度，是有法必依、有恶必诛的行为秩序，在这个过程里有必要记住每一次的痛苦，反复的责问它何以发生，再用这种羞耻，提醒我们每一个人都还有很多使命未尽。
Elon Musk 远程参加了播客 All-In 的峰会，畅聊一个半小时，信息量十足。
对于20%这个数，除了外部公司的分析，他还提了一个论据：全推特被点赞最高的推文是他那条「要买下可口可乐，把可卡因放回去」，至今点赞量近 500万，是推特宣称的月活用户 2.17亿的 2%左右，这个活跃度太低。
他跟 Youtube 对比，说 Youtube 只有几十亿用户，但最热的视频播放量有几十亿。（感觉这个对比并不合适。）
他认为 Twitter 管理层有动力在用户量上注水，因为 Twitter 的收入主要靠品牌广告，而不是转化广告。
他说之前的报价依赖于 Twitter 公开数据的准确性，并拿买房子做比喻，说如果房子里的白蚁少于 5%，就可以买，但如果 90% 都是白蚁，那就不是同一个房子，也不是原来敲定的价格。
他很欣赏微信，希望也有这样一个超级应用，无论是让 Twitter 变微信，还是从头开始做一个微信出来。（这块没详细聊，只有几句话。）
Elon 对可控核聚变技术非常乐观。
想象我们的能源密度大幅提高，能源价格是现在的百分之一、能有效利用的能源变成 100 倍，那么我们的生活会有什么变化？
Elon 提到，由于出生率无法大幅增加，而且国家越富裕、出生率越低，我们可能会看到一个 “robot-oriented-economy”。
照例谈了让我们成为多星球物种的愿景、在火星上备份人类文明的重要性。
当下很有感触的点：
Elon 解释之前为什么说特斯拉是6家公司：
像福特和通用这样的公司，基本只做整车组装、供应链、发动机制造，而销售、大部分的零件生产、软件都由别的公司完成。
Elon 说规模经济和技术决定了制造业的竞争力。他提到在车辆制造上实现了一个重大创新，把车辆的头部1/3和尾部1/3 一体式铸造出来。灵感来自玩具车的制造。（我对车了解不多，不知道是否理解准确。）
主持人 Jason Calacanis 回忆：6 年前 Elon 建第一个 Giga factory 时，就说，我们建的不是一个工厂，而是一个「制造机器的机器」。工厂的布局看上去就像芯片。
P.S. Jason 跟 Elon 的交情超过 20 年，见过 Elon 在破产边缘的多次徘徊。可能因为是跟老友聊天，网友说很久没见到Elon在采访里心情这么好。关于 Jason 的介绍请戳 https://havefun.zhubai.love/posts/2137619466329714688
两人都深谙表达的艺术，一场谈话下来，全场爆笑几十次。
比如，他们讽刺 Twitter 上常见的诈骗信息，Elon 说，「如果你转给我两个比特币，我就转给你一个」😂
“Here’s to the crazy ones. The misfits. The rebels. The troublemakers. The round pegs in the square holes. The ones who see things differently. They’re not fond of rules. And they have no respect for the status quo. You can quote them, disagree with them, glorify or vilify them. About the only thing you can’t do is ignore them. Because they change things. They push the human race forward. And while some may see them as the crazy ones, we see genius. Because the people who are crazy enough to think they can change the world are the ones who do.” — Apple’s “Think Different” commercial, 1997
谎言与真相
人们厌恶谎言，追求真相，这是写在基因里的「原始欲望」。述说与传递真相的行为，本身就构成其原动力，不需要为任何额外的目的所服务。
而谎言一定是有目的，没有人是为了撒谎而撒谎，即使是最荒诞诡异的文学作品中，也未曾有想到塑造这样一种反派的形象。大多数反派即使在通过谎言达到自己的目的后，也总是迫不及待地主动拆穿自己的谎言倒出真相（除非隐藏真相对他依然有用）。这种揭示真相冲动总是存在，是人性的一部分。我们要只有当存在其他目的时，才会去压制对真相的欲望。
要说为什么这是基因的一部分，想起来也很简单。只有正确的认识了现实，认知了真相，才有可能采取正确的动作，来确保自身的生存。连现实都无法认清的生物无法延续，注定被自然所淘汰。
所以，谎言则永远是作为手段而非目的的存在。只要有人撒谎，背后一定有其动机。但是反过来，如果有人非要去责问一个人传播真相有什么目的，这就很可笑，对真相的追寻本身就是目的。
Rest of World 关于豆瓣的报道，非常详细。介绍了近期的清朗运动和鹅组等等。 “Against the odds, Douban has survived for 17 years. But its users’ time there appears to be running out. In March, a government censorship task force was set up at the company’s headquarters.” “The government does not want people to get together and talk about one thing, no matter if that’s about public policy or gossip,” Zhou said. “It’s impossible for Douban to always have that space for users. This is the reality in China.” https://restofworld.org/2022/china-censors-social-network-douban/
长时间浸泡在疫情的氛围里最近事情又多，感觉有些暴躁。
我以为我能够不受影响，但是事实上根本不可能。
先是深圳然后上海然后广州，现在杭州也开始要大规模核酸。
先是居家办公了一个月，后面可以回公司了后刚开始是24小时核酸进公司后面是48小时核酸进公司然后又变24小时核酸。
在这个过程里还经历了我朋友在英国阳了，面对英国政府彻底摆烂的状态，从电话里都能感受到他的绝望，就差给我交代后事了。
在荷兰曾经在我隔壁的同事阳了，在朋友圈默默发阳间日记。
明显感觉到上海的同事最近回消息变慢，想想也是，天天忙着抢菜，在生存都有问题的时候真的很难考虑其他问题。上海学校被征用建方舱医院，越来越多上海离谱的事情被爆出来。
刚开始的时候还会嘻嘻哈哈笑一笑，现在只剩下担忧。
原来当事情涉及到身边人的时候，没有人可以置身于外，没人能够不为自己的环境周围人的环境担忧。
疫情之下，每个人，每个城市，每个国家都是脆弱的。
For those outside my teeny tiny social and media bubble, “FAANG” means “big tech company” (originally Facebook+Apple+Amazon+Netflix+Google, now a bit broader), “promo” means job promotion, “promo committees” are the panels which decide who gets promoted and who doesn’t.
The promo process isn’t exactly the same everywhere, but most of the FAANG-o-sphere has settled on a similar pattern of:
Packets have become huge manifestos at this point. You need to describe why your work is important, how you’ve made money for the company, how you’ve been a leader, internal letters of recommendation from high-ranking peers, and for top titles often external recommendations too.
This takes a mildly ridiculous amount of time and effort to put together, not to mention the ongoing time to lobby for yourself once the documents are assembled (first to get your management to submit it, and then usually lots of time advocating for yourself to Important People).
If you get denied for a promotion, you often can’t try again for a while so the system naturally incentivizes “go big or go home” for these documents. Plus even if they don’t say it, you’re competing with all the others trying to advance so you need to stand out from the field.
And this is a live-fire environment, going L6->7 at Google is worth ~200k/year, 7->8 is ~400. Similar patterns at other places. This isn’t just about a title, ridiculous amounts of money are on the line.
Okay, so what, Machiavellian capitalism is nothing new, what does this have to do with Kubernetes? Because promo committees have, for years now, been consistently undervaluing the work of full-time Kubernetes contributors. Or really of open source work more broadly.
Attributable revenue has been taking over as one of the most important factors at most companies. And Kubernetes has very little of that. It’s happened gradually, and I don’t think this was ever an intended outcome but it’s a thing and we have to live with it.
It’s too indirect, fixing a bug in kube-apiserver might retain a GCP customer or avoid a costly Apple services outage, but can you put a dollar value on that? How much is CI stability worth? Or community happiness?
And then add on top of it, the time cost. “FOSS maintainers are overloaded” should not be news to anyone, but now add 20/hours a week of campaigning to other high-level folks to “build buzz” for your work and let me know how that goes.
Amazing people put their blood, sweat, and tears into Kubernetes and projects like it, big wonderful impossible projects that make the world better. But if they can’t take care of their own needs, eventually that will have to win out.
People have kids, mortgages, student loans, and on top of that most of these companies see not getting promoted as a failing. There is no prize for doing the right thing when everyone tells you otherwise, trust me, I checked.
So people move on, sometimes to other teams at the same FAANG that work on more prestigious (read: more billable revenue) projects, sometimes to small startups to try and monetize their niche expertise, many just burn out from the stress of it all.
Kubernetes looms large in the industry but there is no Kubernetes Inc. Every person who works on it either does it in increasingly rare spare time (like me) or works for one of our vendors, mostly FAANG-y companies.
We, as a project, can’t control hiring or really even what people work on. Some high-level contributors get a lot of of their time left undirected to work on things decided on by their SIGs but that’s increasingly rare. And as people leave there is no way to replace them.
So here we are, a rapidly shrinking pool of maintainers mostly working on really esoteric features because someone worked out how to connect them to revenue numbers. This is not a sustainable situation.
This is not the only problem facing Kubernetes sustainability but I’m convinced it is by far the biggest one, a huge external incentive pressure that we have zero control over. I honestly don’t see a solution here.
If you are on a FAANG promo committee, think long and hard about how you’ve valued this kind of work, please. I don’t know what to say to the rest of us though. I normally bang the drum of UBI and grant programs but neither is close to enough to sustain something at this scale.
And I don’t think there is any world in which these companies would give up sovereignty over their people for the greater good. In fact a trend lately is to move dev time to single-vendor projects like Istio so the company doesn’t have to share control over direction and goals.
And the sad thing here is this work does benefit the companies. I know there is a contingent who says “we never should have open-sourced K8s, look at all that money we left on the table”, but that’s simply not how reality works.
All the revenue across hundreds or thousands of businesses can only exist because Kubernetes is a big tent, a community-governed standard that everyone can build on together. Fragmenting back into little vendor-specific toolkits is against their own interests.
I guess this wasn’t a short thread in the end, but I really hope we can find a way to reverse this trend. I believe strongly in Kubernetes both as a sound technical base to build on for the future and as an amazing community I want to see continue.
tl;dr big tech promotion incentives are pushing people away from multi-vendor-project open source contribution as a full time job, so work is slowing down and I don’t know how to fix it.
https://yorotoo.medium.com/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E5%8D%87%E8%81%8C-55dbe62ebaf
先看一下近些年学术界关于 Transformer 的文献数量趋势[2]
关于 Transofmer 的文献数量趋势
图表统计了在经过同行评审和 arXiv 的论文中，BERT, Self-Attention, and Transformers 这些关键词出现在标题中的数量。最后一个图是这三者的占比。可以发现关于 transformer 的研究目前正处在一个蓬勃发展的时期。
这里速读了两篇关于 Transformer 的综述[1,2], 下面列举部分 Transformer 的挑战和未来发展方向。
Transformer 模型的参数量一般比较大，在训练和推理时的计算成本较高，在 NLP领域中[3] 有了一些不错的探索，在CV中还需要更多探索。
需要使用大量的训练数据进行预训练，而在某些领域, 例如多模态、医学等，数据量较小。如何实现高效利用数据仍然是一个开放的问题。
在CV中，大部分是直接使用 Transformer 的结构，需要一些更符合直觉的方式来更有效处理图像的输入。
Transformer 的体系结构已经被证明能够支持大规模训练数据。许多研究表明，Transformer比CNN和RNN具有更大的容量。但是，其理论原因尚不清楚，因此需要对 Transformer 的能力进行理论分析。
目前 Transformer 在文本、图像、视频和音频方面取得了巨大的成功，有机会建立一个统一的框架，更好地捕捉多模态数据之间的内在联系。
每年四次的产品发布会，是一种让团队和组织保持进步的强烈驱动和约束。尽管现在的颠覆性创新少了（How can you beat Steve），增益性的增长还是独步。这比“上市公司”的财务透明还多了一步，苹果的进步也是以季度为单位对所有不懂财务报表的用户保持透明的。
我愿意温和而坚定地反复申斥的是：
我们反对战争，反对的不是某一国、某一时、某一事、某一立场、某一意识形态的战争，我们反对的是怡恰是所有动机的战争。
我们反对的战争，反对的不是直面冲突、解决争端、维护利益、据理以争，我们反对的恰恰是用战争这种灭绝人伦的解决问题的手段，而生命的消逝是无法挽回的。
我们反对战争，反对的并不是政经战略、家国大义、民族自决、文化传统，我们反对的恰恰是想要假以这些宏大叙事的虚名去破坏社会秩序的野心家。
我们反对战争，不仅仅出于我们的教育背景、个体意识，或者善良的品性，而是我们作为人类个体对于同类本能的同情与自省。
近几天来，新闻与其衍生的现象让我意识到，在我所生活的社会中，大家有着截然不同尚末达成共识的对于战争的价值观，我因此而愤慨沮丧，但与此同时，也让我更加坚定的想要去表达出我所认同的良好的价值，我想没有人是绝对正确的，我们的社会更不会存在一个终极形态，但如果每个人愿意友善地倾听与表达，我们只是还有着创造“完美”的可能性。
最后，愿和平！
❤️ & ✌🏻
任何事物都有它另外的一面。
互联网加快了用户获取的速度，降低了扩张成本，于是各家独角兽企业不顾一切的搞增长，不顾产品逻辑，不想商业闭环，拿到投资搞上市就行。于是，实实在在的造就了一堆烂尾项目，垃圾内容。 互联网游戏和购物成就了商业巨头，于是他们之间开始争抢地盘，逼迫用户二选一，在产品上玩各种手段阻击对方，完全不管用户体验多糟糕，使用门槛有多高。
互联网让信息流通加速，人人都有发言权，却没有建立辨别真伪的机制，算法从来不管真假，只在乎数据流量。于是，真相变得扑朔迷离，随便一个人，都可以制造全民热点，玩弄数亿用户于股掌之间。
互联网取代传统的交易模式，消灭了很多传统行业，看起来一切都方便快捷，却经不起现实中的一点灾难。不管是洪水，停电，亦或是人为删库，一切便捷都可以顷刻覆灭，如同梦幻泡影。
互联网让我们远隔千山万水，随时可以语音视频，却减少了我们线下的见面交流，让人与人相处浮于表面，看似粉丝朋友遍天下，却没几个人真正理解你的内心想法和价值观，很难一起做出更有价值的事。
张小龙的一本书里，开篇就讲了一句话：用户是人。听起来很滑稽，但放眼这些互联网公司，能把用户当人的还真没几家。
我也曾经提过一句话：用做实业的心态去做互联网。这显然跟当下的主流认知格格不入，互联网的价值不就是快吗？你不利用它的快，那还什么机会。我认为，互联网的价值是超越时空界限去连接一群人，而且他们都是真实的人，都有无限的潜力。为了快，你可以选择把用户当韭菜收割，但我选择和用户一起共创价值。这个选择肯定是慢的，但也能穿越周期，穿越圈层，沉淀更多不一样的东西。
今天的互联网已经成为了每个人工作和生活的基础设施，我们应该怎样看待和善用它？不管是网络巨头，还是创业新秀，包括普通用户，这将是我们所有人都要面对的新课题。
没想到春晚来了点无人驾驶段子🤣
In technology companies, regular one-on-one discussions are almost an industry practice. One-on-one itself is bidirectional: management gives feedback to employees and listens to suggestions and opinions. Claire Lew gives a few directions for discussion:
在科技公司中，定期的一对一讨论 (1-on-1) 几乎是行业惯例。一对一本身是双向的：管理层给予雇员回馈，同时听取建议和意见。但很多时候，雇员并不会为一对一讨论作出准备，所以这样的讨论效果大打折扣。Claire Lew 给出了几个可以讨论的方向：
分享一段今天讲给团队里部分同学的话：
Owner 角色，更多的是一种承接了一份责任，成为一摊事一个方向最操心的人，有自己清晰的思考，这摊事应该做成什么样，怎么才能做成那个样，什么是优先的，什么是不重要的，他能为自己的决策负责，能提前感知风险，也能兜底解决问题。同时，由于一摊事，往往不是一个人做，因此，他还有能够准确地把自己心中的想法和思路，传达给配合自己的同学，能够与之达成共识，并且能够带动这些同学非常积极地贡献自己的力量。作为Owner，最需要避免的是，不要把自己做成项目经理，只是管人催进度。
人生很渺小，就像浮萍一样。当浪潮来的时候，人是躲不了的，你只能顺势而为。人要接受一切的可开放性，但是无论在任何的情境中，要有自己的定海神针。如果人的定海神针被拿去，那人一定是会随波逐流。
把两年前写的回答再发一下，送给新晋打工人。
中国的互联网公司，绝大部分是私人企业，他们所做的一切决策，无论打着什么样的旗号，都是为了一个目的：为股东负责，并让资本得到增殖。 所以，他们会并购拆分、会扩张业务，也会招聘人才。
对于我们大部分从业者而言，就是这一环环流程中的一个螺丝钉。我们付出劳动和时间，换取企业的报酬，仅此而已，不要给自己加戏。
99.9%的互联网员工，并不是企业的主人，千万不要有主人翁意识，因为对于资方而言，他只希望你有“主人翁的责任”，但是不会给你“主人翁的权利”。
我们普通员工，就是劳动者，打工仔，仅此而已。 2. 要清醒的认知“企业文化”
几乎所有应届生新员工入职时，人力资源部门都会举办培训，比如新人见面会、入职培训等等。
他们会在这个流程中，给员工灌输所谓的企业文化。无论什么企业，其文化都会号称一点：你要奉献，要努力，要负责，就一定会有回报。
然而，在管理学当中，“企业文化”只是降低企业管理成本的一种工具，它只不过被资本精心包装成了一种精神和文化，其目的是让人相信资本的谎言，让人更容易服从管理，并且降低你的离职率、提升你的业绩，从而实现资本更快增殖的目的。
所以，一定要认清楚这个事实，不要看见几个前辈在那里感恩戴德，感恩企业，哭着喊着要“以公司为家”，就真的信以为真了。
3.为互联网企业工作，一定要以“个人”为中心
这句话不是说要自私自利，损人利己，而是说，在“个人”和“公司”面前，一定要以“个人”权利为中心。比如在考虑是否跳槽的时候，比如在争取升职加薪的时候，以及在考虑是否加班的时候。
因为你是属于你自己和你家人的，但绝大部分私人互联网公司，是属于股东和资本家的。有了第1点和第2点意识后，就很容易认同这一点。
千万不要以牺牲自己健康的代价，去为公司谋利益。
工作如果干不完，不要憋着委屈自己、强迫自己透支身体，一定要反馈，要说出来。因为你不反馈，你的领导和HR就会乐见你无私奉献，只有你反馈了，而且反馈的多了，他们才会考虑增加人手，再招聘人来干活。
会哭的娃才有奶喝，虽然不是每次哭都有奶，但是你不哭，就一定不会有奶。
以上逻辑只有一种场景不成立，那就是你的额外付出 ，有可能换回极高的额外回报预期。但这种场景非常少，而且你认为的“预期”，往往是被管理者塑造出来的假象。
很多时候，HR只是老板转移矛盾的一种工具。
这篇文章下面，很多人骂HR，他们当然该骂，但并非问题核心。
HR采用很暴力、刻薄的手段辞退员工，很大可能是因为老板把“裁退员工、且以最低的成本”纳入了HR的KPI中，所以HR才有动力做这种无良的事情。
这样一来，事情表现得就像是HR和员工之间的矛盾了，可这个事件本质上，是逐利的资本和员工之间的矛盾。资本家企图通过管理手段，把矛盾隐形化，并转移出去。 我们不能上当。
HR该骂，但是矛盾的核心，一定要认准。
工作当然要努力，但努力是为了自己，而非公司。
当自己的工作量明显超负荷的时候，一定要自己给自己解压，要学会“假装很忙”，要懂得怎么在工作时间给自己放松，并且还显得自己非常忙碌。
其实一个人在职场的成长是否顺利，只有很小一部分取决于个人的努力程度，更大部分是取决于行业整体的发展趋势、公司整体的发展趋势、以及运气。
可很多年轻人脑子总是转不过弯来 ，总是有学生思维，觉得工作也像学习一样，一份努力一份回报，这实在是非常幼稚的想法。
说一句不太好听的实话：
工作中绝大部分你认为的努力，只不过是为了领导的一个错误决定，而买单。
工作不是考试，不是打怪升级。在今天这样的互联网大环境下，同样一份职位，你干9分和干6分，差距真的不会特别大。造成人和人的差距的最主要原因，是选择、时机和运气。
选对了一个好公司，进入了一个有前途的业务团队，比什么都强，但这基本都是不可控的。
所以相信我，99%的互联网企业，不值得你真的投入9分的精力。
如果你精力确实太多了，那就用在这些方面：
与其他行业、其他公司的人交流，开阔自己的眼界；多积累人脉和资源，为自己准备plan B；多看看外面的世界，增大自己抓住风口的可能；积累一份有潜力的副业，提升安全感；坚持锻炼身体。
不建议直接表达出来，更不建议直接把这篇文章转载到公司群里。
要学会表演：
虽然我内心清楚这一切，但是并不妨碍我表演得爱公司、爱工作。
那些资本家不也如此行事的吗，他们内心都知道自己和员工的关系是什么，也都知道996的本质其实就是剥削，但这并不妨碍他们在公开场合大讲空话、假话。
但是，我们一定要发出自己的声音，我们可以把这些讯息传到私人群里，可以在各种社交网络和媒体平台上表达自己的立场。
很多事情，是量变引起质变的，是靠自己的争取换来的。
It’s almost doesn’t matter what you know, execution is what matters the most.
因为人性，不愿意承认自己的选择是错的。
核酸背后严重的利益链是所谓“清零”的关键。 后续：https://m.weibo.cn/1268541195/4774461369487053
什么叫真正的朋友，真正的朋友就是你在他面前不用假装你很厉害，在最爱的人，最熟的人面前，人常常展现的是他的虚弱，缺点。所以反而要知道，当一个人在你面前有缺点的时候，是因为他爱你，是因为他信任你。
西安这个「时间拉平两小时核酸检测」，充分说明当领导干部之前最好找个互联网大厂实习半年。
任何一个工程师都能告诉他，给一个庞大的分布式系统做有时间一致性的全局快照是非常困难的事情……
官员的“计算化思维能力和意识”是信息时代公共服务所必须的。我一直认为，计算机应该形成一门通识课——无论你学文学理，都要学会这些计算化思维能力、并且意识到这里是一个计算问题，我需要求助专业机构。同时，计算化思维，还能避免人们错误的把很多问题变为“理想信念道德。
世界上有两种人是你自己选的，一个你的爱人是你选的，一个你的朋友是你选的。所以如果是你选的，你一定要对他更好。这不是标配，这是选配，选配你更要珍惜。人永远是不患寡而患不均，就是他常常会失落在这个点，那这个就需要时间。
永远珍惜你身边那些真心对你的人，真正的朋友是经得起时间考验，就算几个星期，几个月没有联系，你们也在同频成长，见面也不会尴尬，并且在你有需要的时候永远会伸出手的人，是你跌倒谷底也会心疼张开双臂拥抱你的人。
那些只能一起喝酒蹦迪吃饭的酒肉朋友，他们来去很快，他们消失很快，他们也不会因为你的喜怒哀乐变得怎样，他们只是你人生匆忙路过的路人。你十八岁二十岁，二十五岁三十岁，可能都路过了无数这样的人，但他们又就留下了什么呢。
有的人只是分享了一点点你的快乐，且只愿意分享你的快乐而已，你痛苦的时候，他们就会离开。
但有的人是愿意在你风吹雨打的时候，成为在你身边打伞的人。就算你成功或者失败，都会一直爱你的人，就算你做错了也会站在你身边的人。
普普通通的自己，被这样的朋友们关心着和善待着。分享自己的疲惫，吐槽生活的小小曲折，哪怕只是一些废话。说着说着就像把皱巴巴的自己又舒展平了。
答应我，一定要珍惜他们好吗。
如果一个公司的目标是成为先锋，那它不在乎多一个模仿者。
科技在被展望时总是那么声势浩大，而在实现时却又变得悄无声息。
Even if you’re blocking most of your day for reactive work, for example, the fact that you’re controlling your schedule will allow you to dedicate some small blocks (perhaps at the schedule periphery) to deeper pursuits.”
即使你一天中大部分时间都在被动工作，你控制自己的日程安排这一事实也会让你把一些小块(也许是时间表的边缘)用于更深层次的追求。”
——《深度工作》Cal Newport
30岁前需要改变的沟通模式
有时你觉得自己能力胜任 结果却不被承认
有时你认为已有经验足够 对方却持怀疑态度
假设以上两点都属实 那么问题多半出在沟通上
成熟和幼稚的分野
可靠和浮躁的区别
专精和业余的不同
都在沟通中表现得淋漓尽致
面试、商谈、会晤类场合
以下表现都是超级扣分项
如果你有这些问题
那这一路走来恐怕吃亏不少
求职之路也比他人更加艰辛吧
那怎么改善这些问题？
我的回答依旧如是：
先看书、再练习
推荐六本书
（《金》略啰嗦，找些拆书看也可）
2.《被讨厌的勇气》《高效能人士的七个习惯》
JarvisMa
2021.11.19. 于深圳
互联网大裁员甚至陷入短期萧条是预测内的，主要有五点宏观影响:
教育、房地产和互联网金融行业受挫，广告投放必然大受影响; 苹果还带头开始管制广告标识，允许用户拒绝软件跟踪，这也会大大降低广告投放准确度，依赖广告收入的必然面临剧痛
对境外上市的数据安全审查和合规要求的提高，导致过去十分优越的VIE架构备受掣肘，PE预期必然下调，甚至增加了很大的不确定性，这将导致风投降温
反垄断推行，各个巨头需要面对自己构筑的花园围墙被拆除，会有他者侵入和蹂躏，带来收入下滑，同时还要大量增加研发投入以求创新突围…而创新这件事通常只有10%的成功率
中美摩擦之后，国家应该看明白了什么才是真正含金量的技术，所以软件行业普遍的税收优惠恐怕也会遭遇巨变
美联储加息之剑还悬在空中…
和腾讯的一个老哥聊了一下，其实元宇宙，根本不是以游戏为核心的内容，为什么 facebook 和 Google 都 all in 元宇宙了，就是因为元宇宙是 5G 的风口项目罢了
核心内容两点：
本身没有疫情的话，元宇宙大概十年内都不会火，但是因为疫情，很多线上会议、面试、甚至线上虛拟交谈爆火，很多人群被迫接受体验了互联网交互，而且发现自己能非常接受这种模式，这种大方向体验的突破，无疑中就加强了交互概念的需求。
另一方面，5G的风口，一直都没有被发现，但是 3G 带来可视童话，4G 带来短视频&直播，5G 在视觉方面的突破，目前看来元宇宙的虚拟交互功能会是一大空间，AR 技术结合 VR 技术结合平面技术，做到收集电脑 VR 端无缝切换，也许就是未来一大发展了之前一直喷元宇宙，但是最近真的发现，元宇宙似乎可行。
本质上互联网企业还是企业性质，企业以创造利润为使命，使股东获益。利润来自于两部分，开源和节流
过去 10 年，在开源这件事情上，大家都在尽情施展自己的才华，伴随着移动互联网红利，各大互联网公司不断的收获着财富，那在这样一个正向循环里，资本就需要不断的投入，疯狂的投入来换来更快更大的增速利润
而这里资本的具体投入，就是我们这些生产力。互联网行业之所以能获得高于社会平均回报的薪资，本质上也是因为利润的引诱，使得资本舍得快速投入更多，只要你能给我做出好的产品抢占市场和利润，那我给你个几百万的年薪，当然无可厚非
但是现在，可见的互联网红利已经接近尾声，当然并不乏元宇宙、社区团购、短视频这样的机会不断涌现，但是相比于十年前一个百花齐放的时代已经是强弩之末了。开源不多再看节流，伴随着这十年来不断涌入的人才，这个行业已经呈现典型的「狼多肉少」的就业格局
那对于资本来说，不是不再需要产品经理，而是不需要那么顶级的，也不需要那么贵的，更不需要那么多，那为什么不用更加努力便宜的年轻毕业生呢？而你所谓沉淀下来的产品经验，当浪潮过去，这所谓的经验有什么意义呢
所以，没考驾照的兄弟们，赶紧考吧
我小时候有个想法：既然钱是拿纸印出来的，那国家多印一点发给大家，咱们不就都富裕了吗？
大概到上了初中，我才想明白富裕的核心不是钱，是“东西”。
给你的银行账户增加 100 亿，但这笔钱永久冻结，不能以任何形式转移或作为抵押物。这和没有是一样的。
你银行里有 100 万，这回是能取出来的。你星期天想炖点牛肉吃。虽然牛肉每斤只要 50 元，但还需要再加三张物资券。而你只剩两张物资券了。所以你这个月只能暂时告别牛肉。银行里有 100 万的你好像比较富裕，又好像不怎么富裕。
你不使用“皇帝”的尊号，只管自己叫“第一公民”，每年只从银河帝国的财库里拿一元钱工资。但你随时可以享受最边远行星上的珍奇物产，随时可以召唤那些小行星带出生的舞姬。虽然一分钱存款都没有，但你显然不穷，而且富有天下。
钱可以随便印，但“东西”是变不出来的。
在“东西”总量没有增加的情况下，一个拥有 100 亿的人，忽然让风吹走了 90 亿，他消费的东西也不会有什么变化。但一个有 100 万的人，如果让风吹走了 90 万，消费变化就大了，得少消费很多东西。在极端理想的情况下，他少消费的东西，会完全让捡到风吹走的 90 万的那些人消费掉。虽然他更不富裕了，但有人更富裕了。在极端不理想的情况下——比如钱让那个现在还剩 10 亿的人捡了——那些东西可能就没人消费，会被浪费掉。结果是他更不富裕了，但没有人更富裕。
富裕的核心是“东西”。致富的核心是创造更多“东西”。
那怎么样才能创造更多“东西”呢？刮一阵风来，会有利于创造更多“东西”还是不利于创造更多“东西”呢？这个实验我们早就做过了。
电视->电脑->手机->平板->车载智慧屏->VR
屏幕抓住了人的大部分时间，新的屏幕意味着新的机会和要素，意味着新的系统新的生态新的风口，但这个风口会有多大，要多久才能乘风而起呢？
——最近一些朋友离职去搞自动驾驶和元宇宙有感
最近收获的一些认知：
人啊，一定要分清楚自己的个人喜好和大众普遍客观认知之间的关系，不能拿自己的喜好来衡量实物。
拿个在小圈子里的爆笑段子来讲（一帮不知天高地厚的二次元小将愣说泽野弘之的艺术成就比贝多芬高）。
你要问我贝多芬和泽野弘之谁的艺术成就更高，那肯定贝多芬，泽野弘之都不配给人家提鞋。
那你要问我觉得谁的曲子更好听？
泽野弘之。
另外你问我森山大道的艺术成就高不高，确实很高。
但你问我觉得他的照片到底拍的怎么样？反正我都觉得丑，别人说要集结成册那样看，我看了，觉得一册都很丑。
一个是客观认知，一个是个人喜好。
“现代人的孤独是无法解决的问题，孤独不是因为双方有着根本差异而无法理解，而是因为各自的自我都没什么值得理解的，所以才形成了彻底的形而上的孤独。每个自我都没有什么特别意义或特别之处，每个自我由于空洞而孤独，而由于孤独就更加空洞，除了一些缺乏交流价值的大同小异的欲望，并无值得探索的心灵内容。因此，心灵的鸿沟并非因为巨大的差异，而是因为渺小的相似。”
同质化的社会文化和深度思考的欠缺会导致这种情況，建议出去走走。
精英主义的问题就是离底层民众很远，却总是想要代表底层民众。
孟签的是一份暂缓起诉的和解书。因为案件还没到最后庭审的阶段，所以也不存在孟是不是要当庭认罪。根据这份和解书，美国政府暂时选择不起诉孟，孟可以立即获得自由，但孟在和解书里承认了几乎所有美国司法部的事实指控，而且不得反悔或改口
那么孟具体承认了什么呢？
Skycom这家香港公司在存续期间是受华为控制的；
华为通过Skycom向伊朗销售了包含美国芯片的设备，违反了美国对伊朗的制裁和出口管制法；
孟和华为在与香港银行开展金融业务的事实，隐瞒了华为与Skycom的真实关系
图5是孟和她律师对于和解书以及事实部分的签名
就在孟签署这份和解书的同时，另外一条新闻说两位加拿大人己经在中国获释并己经在返回加拿大的途中。如此巧合的时机，说明孟的和解书和中国放人互为交换条件。也就是说，孟签这份和解书提前获得了中国政府的批准.
孟为什么要承认这么些事实？她请的是顶级律师团，在加拿大法院打了三年官司，这说明她的律师认为最终获胜的可能性比较小才会建议这个方案。美国为什么要这么选择？惩罚孟个人看起来不是最终目的，华为才是它要搞的对象。美国司法部今天发的声明就明确说了：“孟己经承认了华为非法销售到伊朗和欺骗金融机构的事实。我们将继续针对华为的案子，我们期待在法院证明我们的案子。”(见6）。有了孟的这个事实承认，华为在美国将无法翻案，只会遭受更严厉的惩罚。
加拿大为什么要这么选择？孟的案子对于加拿大来说是一个烫手山芋，夹在中美之间的冲突十分难受。小土豆总理因为那两个加拿大人的事屡遭民众质疑，现在终于可以松口气了。
所以综合看来，华为是这场交易的最大输家.
工作中没有谁是不可替代的，刚工作两三年那会总有一种项目离开自己就做不下去的错觉，现在越来越觉得替换一个人的成本对于公司可以忽略不计。对于个人来说唯有提升自己的能力，不要把自己与平台绑定，也要让自己有时刻跳槽的能力。
西安地铁保安这个事儿只是当今整个社会一个缩影，不仅仅是西安，比如深圳公交和地铁上配备的安全员也一样，并不是以他们收入低为理由，但事实是当下的价值观从富豪到中产到白领到基层工作者，绝大多数（你说不是绝大多数就不是）如果你去采访，生活目标里一定有“买车买房多赚钱过好日子”，这本身没问题，然而当它成为唯一的价值观且很多人并不能如愿时，看着自己不如意的收入和生活状态，一股戾气就会慢慢酝酿；用制度去“要求”这些生活现状的基层工作者，不仅仅是保安，还有经常上新闻的快递员，送餐员等等，是不现实也无法从根上去解决这些问题的，如何形成正确的生活观会更重要，但是这是一个长期的过程，非一朝一夕能做到，需要整个社会的风气去引导（然而很难，实话说从每个人自己做起可能都不容易），想到轩尼诗90年代的一句广告词： 生活不是过得怎样，而是懂得怎么去过。
今天9月1号， 还记得当年高中入学的时候，忘记哪位老师了，对我们语重心长地说：
如果将来有一天你们发现，自己在高中时学的那些知识，不管是函数、电路图、化学反应式、写作能力，外语口语，等等诸如此类的每一门学科，都对你的工作以及生活毫无作用，你的生活和工作只剩下买买菜的四则运算，以及读得懂广告牌的识字能力。
那证明，你对这个社会并未创造什么大的价值，而不是我们这些知识教错了。
以前对这些话不以为意，现在却深以为然。
大家都在问，支付宝的钱要不要转出来？
支付宝和余额宝这种投资理财产品，还是不一样的，支付宝只有支付功能，重点是沉淀资金的流向，这个央行有监管条例，但是这部分资金左手倒右手也不难，我没实锤不能乱说，但是这钱肯定是没闲着，闲着不科学。监管方面后期央行加强过，加强的前提是之前没管严，之后见不见效不知道。
我自己的支付宝也好微信支付也好，只绑定信用卡和小额借记卡，信用卡有拒付功能，相当于平台之外再给自己加了一层保护，小额借记卡也是降低风险。现在大家什么事都在手机上办，多点安全意识不是没必要。补个知识点，你与支付宝是托收关系，这中间没有发生资金的物权转移，支付宝不能直接动你的钱。
至于余额宝之类的理财产品，要不要取出来，这个吧，你得去先看看服务协议条款，能不能马上转。如果从腹黑的角度出发，我支持大家转出来，虽然说再好的产品也经不起挤兑，但是你不这么整一发，它的底裤扒不下来啊，只有风险充分暴露了，才能查清资金流向和手法，查明白了，大家才会＂噢，我QNM＂。
百足之虫，至死不僵，广大平台用户其实才是那百足，足折了，僵不僵都是扯。
今天网上流传所谓蚂蚁中止上市的内幕深扒，我看了一下，讲的都是表层，本质的问题一句没有，包括业内资深人士的分析。还是叨B几句吧。
蚂蚁的业务不仅仅是一家超级银行业务，而是打破了所有对银行的监管壁垒，他再怎么说拥抱监管，从监管的角度看，我特么咋监管你？你十八般武艺全能，我只有三板斧，你是拥抱我呢还是掐死我呢？
银行业务从建立之初，其行业规范和定义就是，你存在银行的钱，是银行欠了你的债，这是个债权关系，欠债就得还，银行的经营出了问题，银行自己有相应的资产，银行的股东也有资产和一定的清偿能力，巴塞尔协议的核心内容，就是对银行的经营风险限制和清偿能力的要求，所以银行的股东有严格的审核要求，对开银行的资本金来源也有明确的要求，这钱得是你自己多余的，不是从别处借来的，也就是说，万一打了水漂儿，你自灭就完了，别扯上更多社会资源。除了巴塞尔协议的内容，国内的银行还有存款保险和存款准备金制度，目的都是银行欠老百姓的钱、欠社会的钱，银行及其股东有能力还，不能拍屁股走人。过去这些年，我们的监管层对银行股东的资质审核咋样，他们自己有数，当然法规和实操，是理想和现实的差距，但是口子放太宽，在经济增速放缓后，都是麻烦。 那蚂蚁呢？表面上它不是银行，所以监管无法从设立之初就以银行标准要求它，后面套了了个笼头，就是自有资金的业务占比要求，于是蚂蚁说，我上市啊，上市圈来的钱那不就是我的资本金？来算算，得补多少资本金，按现有业务规模和预期增长一倒推，那没个几十倍PE起步，圈的钱不够啊，所以咱不能说自己是金融业务，横向对标估值上不去，所以，咱得是高科技概念，一百多倍PE也不是事儿。
在这一步你看明白了吗？银行是股东耍自己的钱，蚂蚁是耍别人的钱，万一打水漂，那也是别人的钱打水漂。
上述有不甚严谨的表述，只是想方便大家看清整个框架和链条的实质。具体经营上的掠夺式扩张我就不说了。
总结：蚂蚁用全社会的钱，去压榨全社会的信用余额，特别是最底层最薄弱的劳动人民，再把风险转嫁给全社会。我的质疑并不在于蚂蚁本身，而是为什么蚂蚁这样的怪物，能在社会主义中国走这么远，问题到底出在哪里？
加入新团队的一些经验
善用黑名单，不要在路人上花费太多心思去解释什么。没用也没义务
不说无用但正确的废话
我个人觉得对历史的问题就不要追究太多了，历史是那时候的情况，人们做事的标准和观念都在变化，肯定不太适合用现在的标准去要求过去，人们总是去挖坟、翻旧账，用道德审判，扣帽子，莫须有，毫无法理依据，这和 WG 没什么区别!
The secret to the happiness is insensitivity.
眼看拼多多猝死 996福报，感叹国内互联网年轻人确实很难找到出路。市场供需关系摆在那里，你高喊着打工人也要有休息自由的时候，多的是其他人卷的比你认真努力。倒不是说鼓励大家面对资本家的剥削保持沉默，但只要这个环境是存量竞争的，普通人就永远无法摆脱困境。与其和环境抗争还不如换个环境，北美欧洲澳洲多的是高科技公司，竞争奖惩制度完善，年轻人与其熬夜加班不如熬夜考个托福或者刷个题面试外企来的收益率高。
跟一位朋友聊天，他现在是做视频编辑器的SDK ，主要是写 C++，和 OpenGL ffmpeg 之类的打交道。他说他以前是做 iOS 的，感觉难度有限，想要挑战自己，于是相当于转了行。
优点是自己更稀缺了，做的事情难度更大，缺点是道路更窄了，以前他作为一个 iOS 开发，哪里都可以去，电商啊，新闻啊，滴滴打车啊，现在只能选择音视频这个领域，可选择的公司更少了，即使只做 iOS开发的，多年积累后年薪百万的也大有人在。
其实这个问题对于任何人来说都是一样的，本科毕业就工作，道路更宽，但是门槛更低，博士毕业去工作，道路非常窄，但是门槛极高。
硅谷公司也不是不加班的。之前带大的项目，忙起来的时候别说996了，半夜slack同事讨论个东西，她也是左手抱着孩子右手搜会议相关内容。之前在Apple的时候，那会刚赶上HomePod要上，做iOS的同事一周最多工作过120小时。公司或者组有deadline其实都可以理解，毕竟做自己喜欢的东西，也想快点看它上线不是么，但如果市场制度完善，这种现象都是阶段性的，奖励制度也很完善。做完大项目，组里都开始接二连三放大假，老板也特别鼓励，只要交接做的完善，老板也希望你多放假，充个电回来才有精力继续干活不是么，其实是个双赢。项目做的好，钱也是不能少，Apple最夸张，Apple watch出来之前，忙到飞起，大老板直接保证钱不会少，产品出来以后不仅给奖金还是flat rate，就是统一给不按照级别，连只工作一两年的junior也拿了超大的bonus，比国内扣嗖嗖的给个几个月工资当奖金的多多了。
但也不是每个公司都这样，每个org 风格也不一样，不过机会多公司多，供小于求，这里不满意可以随时换另一家。不像国内，只能从996换到007，挺没意思的。
来聊一聊硅谷的work life balance(工作生活平衡)。
这里就要先定义一下什么是"工作"。媒体总在吹嘘国外互联网公司十一点上班周末不加班，国内企业要多学习。这就是国内外对于"工作"的认知差异。国内常说朝九晚五或者996，也就意味着很多人认为，"工作"是有时效性的。
而在硅谷，大多数人是把"工作"与"兴趣"或者"责任"等同起来的。举两个简单的例子，我们有时会因为忽然想出了好的idea，半夜爬起来写代码，push代码之后直接第二天请假睡觉，这是兴趣。再者，在开会的时候保证了这个季度一定要完成的指标，如果因为各种各样的原因耽误了进度，那就一定要多花时间尽全力来保证能在deadline前发布产品，这是责任。
那既然随时随地都可以工作还谈什么work life balance呢😂，当然有，而且我个人非常推崇。我们的状态就是，工作时好好工作，玩儿的时候好好玩儿。想做到这样其实一点都不容易，想想看坐飞机出去玩的前一刻还在查邮件，晚上回家打算做个瑜伽还要在群里回复老板的消息，这是我见到的很多国内朋友的状态。我们的状态是，说了请假旅游就是off work，除非公司的service挂了，否则休想找到这个人，说了今天晚上要跟朋友打游戏，除非我的东西没做完或者出问题，否则谁也不可以打扰我享受game night.
所以我们常说work life balance很重要，不是说出了办公室就不能谈工作，而是要对自己有规划，该做的事儿做了，玩起来才不会三心二意。work hard party hard!（当然，硅谷也不乏只把工作当养家糊口的工具，和生活混在一起的人，我不大了解这些人所以不予评论）
所有的偏见，都来自于眼界和认知的局限性。
当一个人容不得与自己对立的观点时，那就太可怕了。
Better to be a lame duck than a dead duck.
好死不如赖活着。
苹果其实是没有给macOS Monterey 和 iPadOS 15的新功能"通用控制"做设备间相对位置识别的，Craig 在Daring Fireball一年一度的“The Talk Show"上给了一个说法，我大概总结一下：要做通用控制，首先得知道的，就是一台设备到底是在另一台设备的左边还是右边，但是因为Mac和jad都没有 U1 超宽频芯片，软件团队曾因为这个问题纠结了很久。直到有一天他们想到，用户在要使用这个功能的时候，鼠标是肯定会向目标设备的那个方向移动的。也就是说，这个问题其实是自带解决方案的。因此，他们只需要加入一个小的“确认区域”（下图），就让"往屏募边界移动鼠标"这个小动作同时具备了"告知两台设备它们之间相对位置在哪"和"确认使用通用控制"的功能。
Achievement is often anonymous. Some of the greatest things have been done by people you have never heard of quietly dedicating their lives to improving your own.
真正的成就常常是无名的。有一些伟大的事情都是由你们从没听说的人完成的，他们默默地用自己的生命改善你们的生活。
当你在做的事情是有意义的，你会无比自豪。
我从来没有年龄焦虑，因为在我的认知里，年龄增长从来不是一种负分项，造成负分印象的是没有获得同等增长的阅历，睿智，善良，反而只剩下顽固，虚伪，贪婪。就算没有获得同等增长，能原谅自己接纳自己也不至于造成焦虑。
所以这不是时间带来的烦恼，只是在面对一个被自己辜负的自己。
知识分子这点臭优越感体现的真是淋漓尽致：我知道你不知道的点，指出来体现我所谓的“独立思考，不要人云亦云”。
求职是散弹，不需要每枪都中，中一枪就好了。
“The world will little note nor long remember what we say here, but it can never forget what he did here.
世界既不会注意到也不会永远记得我们说了什么，但它永远不会忘记它在这做了什么。
“The stiffest tee is the most easily cracked.”
「刚极易折」
李小龙 —— Bruce Lee
I just want you to know that even when it’s hard, and no matter how much it huts right now, it is not the end of the world.
尽管这个过程很难熬，不管你现在感觉多伤心，天还没塌下来。
所有不了解不相信价值的投资都叫赌博，既然赌就心态放放好，然后重心放在正职上。靠运气赚的钱靠运气赔光也没什么好叽歪的。
高位的时候后悔买不上，真到了低位一样不敢进 。
最后，Brian Tong 询问他们是否考虑过在 M1 iPad Pro 上运行 macOS 或 Boot Camp 。 Scott Broderick 的回答很是简洁，即各个平台都将维持相应的独特性。比如 iPad 侧重于触控、相机与配套的 App，而 MacBook 则主打键鼠与应用程序的交互。 此外苹果还是更强调 iPad 与 Mac 这两款不同产品的协同合作，比如利用 Continuity 或 SideCar 之类的功能，让这些设备发挥出更强大的组合功能。
As early computer pioneer Charles Babbage said: “At each increase of knowledge, as well as on the contrivance of every new tool, human labour becomes abridged.”
计算机先驱 Charles Babbage 说过：“随着知识的增长和新工具的诞生，人工劳力会越来越少。”
Everything is more complicated than you think it is right now. And the only way you come to know that is through experience. And that’s what this whole process of growing up is all about.
事情永远要比你现在想的复杂得多。而你要真正理解这一点，只有靠人生经验的积累。而那整个过程就是成长。
参与数字货币，进行投机或者直接说是赌博行为，没什么好说的，输了认栽，赢了想清楚这钱到是怎样来的就行。正常的市场行为。
但是要是觉得这是信仰，因为有信仰持有币想等数字货币爆发时自己的信仰能有所回报从而暴富。这和天天拜财神爷等中彩票没什么区别。
不要妄想通过不创造价值的途径获得财富。
在了解 Apple 的 ProRaw 之前，首先你要知道 Raw 是什么。
目前所有的数码相机，本质都是光信号转换为数字信号。这些数字信号，就是原始的数据，我们可以称之为 Raw。
Raw因此有两个显著特征：
可这些原始的数据想要使用，需要经过“翻译”，翻译成类似 JPEG 这样的通用格式，这是我们今天最为常见的图片分享格式。其实这种翻译每个人的风格不同，就像一条鱼不同的厨师红烧味道也不一样。
所以你会发现各家所谓“直出”的照片，风格迥异。所以那些认为追求“直出”才是摄影本质的人，根本不知道所谓的“直出”不过是相机厂商帮你后期了而已。
Raw 的最大问题在于，它一定需要后期，不然无法分享。这就造成了一个问题： “大多数人修得还不如直出。”这里有很多因素决定，但核心在于它存在后期门槛，它需要你对数字底片有认知。
所以，这也是为什么 Raw 只多用在于专业摄影师。
但 Apple Raw 提供了一个新思路，它本身并不是彻底的原始数据，而是给予数字摄影的算法辅助。也就是说，现在你做这条鱼，Apple 还帮你定制了食谱，你做起来更方便。 但即使如此，这项功能我不认为适合大多数人，所以苹果只在“Pro”上限定这个功能，不仅是产品线差异。
如今，手机摄影处于一个十字路口。虽然，Apple 已经努力让普通人Pro起来，但不是每个人发一张照片都一定要精心修饰。
说了这么多，就是想表达，不用特别迷恋所谓的ProRaw，它很好，可它只是部分人的利器。
大多数情况，它只是一个显得你专业的名词而已。
iOS 是非线性动画，一开始很快，然后最后慢慢慢下来，别小看这个，非线性动画 iOS 不仅强在设计，而且更是需要系统动画渲染器渲染的，在 iOS 系统中，动画渲染是个独立的进程，也就是说你做其他动作，但是动画渲染的性能不会丢失，不会为了满足其他动作而丢失动画渲染的性能。
而安卓这边，有的动画需要开发者自己写，还没有一个稳定的动画渲染机制，导致动画各种掉帧，而且安卓系统动画渲染并不是一个彻底完整的独立进程，他虽然是优先级也很高，但它和程序主进程是一起的，这就是为什么安卓程序打开一多，动画也会随之掉帧。
而安卓这边，谷歌在开发这个系统的时候，所有的动画组件，渲染器相对于 iOS，真的只能说是简陋，相信懂的人也知道，有很多 App 程序内的动画，iOS 效果就是要比安卓来的精致流畅，这是因为 iOS 本身就就给开发者很多动画接口，想用直接调用，所以 iOS系统整体操作起来就很 iOS。
关于强动能回收和单踏板的小知识：
所以，如果车主不习惯强动能回收，可以用弱回收，这样不会改变驾驶习惯，不会因为强回收导致“踩错踏板”。当然，2021年的新车去掉弱回收我认为是个错误的决定，我知道的就有很多人对Model Y有兴趣但由于没有弱回收就直接不考虑了。
所以，不喜欢的人是不会去开启单踏板这个选项的。喜欢的人开启后，唯一的变化是松油门低速蠕行变成了缓慢刹停，有可能会在泊车时出现挂错档的问题，但貌似并没有因此而发生事故且公开报道的记录，如果有也是低速下出现轻微事故。 3. 美国国家高速公路安全管理局（NHTSA）通过对 EDR（汽车事件数据记录系统，可以简单理解为汽车的黑匣子）、特斯拉日志数据和视频分析，就涉及中国、欧洲和北美等多地共计 246 项特斯拉「突然的意外加速」事件，结论是：没有证据表明设计因素会增加踩错踏板的可能性。
开发新产品的三个验证阶段
是针对工程原型机的验证，对象很可能是一大块开发板，或是很多块开发板；关键是要有足够时间和样品。
通常，如果是新平台，需要花的时间和精力可能更多，会有很多问题要解决，甚至有很多方案要对比；而修改既有产品的话，这个阶段会简单很多，甚至省略。
这一阶段的重点是尽可能多的发现设计问题，以便及早修正；或者说设计可行性的验证。
同时检查是否有规格被遗漏。
主要由研发部门来执行。
这一阶段应该至少是可以看到产品雏形了，电路板已经达到目标尺寸，或者至少是可以放进一个完整的壳体。
这一阶段主要验证整机功能的完整性和设计的正确性，并可作出结论，这个产品可以拿去生产了。因为生产意味着更大的投入，所以，这将是最后的查错机会，你需要把设计和制造的问题全部考虑过。
这一阶段的另一个目标是产品拿到该拿的测试报告。
这一阶段，由研发部门和品保部门共同来完成，检验研发交出的成果。
这一阶段，处理对象应该是设计完成的产品，也就是设计的验证工作可以告一段落。
这一阶段将严格按照该产品生产时的标准过程来进行，包括仪器、测试工具、生产工具等都需要到位。测试得出的结论，是大规模生产的重要基础，包括工序是否太复杂，工具是否足够等Design for Manufacturering Fact的考量。
之后是MVT（Mass Verification Test），或者是和PVT合为一起的，主要是考虑产品批量后的性能是否一致；然后是MP（Mass Production）。
其实从2018年底的骁龙855 SoC，就已经能做到【4K 60fps H.265 10bit HDR（包括HDR10和HLG）】的视频编解码能力。
发展到865，这规格进一步提升到【4K 120fps 10bit H.265 HDR（包括Dolby Vision、HDR10、HLG）】。
888在这块最显著的升级，主要就是ISP变成了3个。理论上可以实现同时处理3个相机传感器的HDR信号流。即实现所谓的三摄同录。
撇除厂商选择的传感器型号及其性能。其实从这纸面规格就能发现，很多安卓厂商基于各种原因（比如最敏感的功耗控制），其手机产品的相机功能并未用尽这些SoC的ISP能力。HDR相关功能的开发（特别是视频HDR拍摄），大多推进得不算积极。很多都是在iPhone选择走进10bit HDR视频拍摄后，才开始陆续跟进。
所以，安卓各厂商的影像开发其实还有很大的潜力可挖。就看谁敢把步子再迈大两步。
华为 ADS 智能驾驶产品线总裁、首席架构师苏箐
NCA 模式，车内预制高精地图，用户只需要在地图中输入目的地，然后通过车辆的巡航拨杆，可一键开启此功能（目前仅限北上广深）。
ICA+ 模式，这种模式无高精度地图，该模式具备自我学习能力，但无法实现点对点对自动驾驶。
ICA 模式，如特斯拉 Autopilot。
华为高阶自动驾驶的域控制器有两个版本：当前车辆搭载的为 400TOPS 算力；后续会推出一个 800TOPS 算力的版本。
安全责任如何划分？华为自动驾驶在体验上是 L4 级别的，但在法律上是 L2。这意味着责任主体还是驾驶员。
华为的自动驾驶地图系统称为 Roadcode。
Roadcode 由两部分组成：一个叫 Roadcode HD，一个叫 Roadcode RT。
Roadcode HD 可以理解为传统高精地图，由专门的地图制作团队负责。
Roadcode RT 是车辆的自学习地图，本身会不断自学习，然后更新将数据沉淀下来。
华为在智能汽车业务上已拥有超 2000 名员工，其中超 1200 人为算法工程师。
全套高阶自动驾驶合作伙伴包括了北汽、广汽、长安以及欧洲的大厂，单个车企合作车型不止一款。
华为有类似特斯拉的影子模式，叫做 DDI，可以不断学习车主的驾驶行为并进行迭代。
消费者购买极狐汽车后，如要要是用自动驾驶功能有两种模式：一是一次性付费模式，二是订阅模式。订阅模式下，华为与车企有分成。
未来，华为每年将投入 10 亿美元用于自动驾驶的研发，保持 30% 左右的增长速度。
P.S. 据苏菁透露，在极狐阿尔法 S 这款车上，华为自动驾驶团队只适配了 2 个月，目前对算力的利用率只达到了 30%-40% 左右。到今年 11 月、12 月量产交付时，效果可期。
趋势是供需矛盾转变后的人心所向。
BTC 从来不会因为供求关系而体现价值，因为替代品的池子实在太大了。
Great minds discuss ideas;
Average minds discuss events;
Small minds discuss people.
— Eleanor Roosevelt
什么样的人是好的开发者？暂时想到几点，简单唠一唠：
有好奇心。是认为一切开箱即用的组件是理所当然的，还是有兴趣去探究高手是如何进行抽象和处理复杂细节；是认为每个世代的大解决方案的出现是顺理成章的，还是有欲望去了解先驱们在披荆斩棘的过程中的思想历程。
对秩序和自动化的坚持。代码是如何一点点变臭的？项目是如何一点点变得杂乱以至于不可控的甚至彻底瘫痪的？我认为很大一部分原因就在于开发人员在日常中的随意、懈怠，可以理解为只图一时省事而不顾对秩序的践踏，只图当下方便而不管未来的隐忧。
持续输入。在设计阶段，如果没有大量的先验知识，那么最终架构很可能存在致命缺陷；在实施阶段，如果没有一定的知识储备，没有见识过相关的最佳实践，那么很可搭起来的工程是畸形的，写出来的代码结构是难于拓展的。但知识是无穷尽的，我们能做的也只是将自己头上的井口尽可能地扩宽一些。
想到其他的再补充。
这种高度维护的产品型 App，在后期没有吸粉活度和吸粉刚需的情况下，当然会减弱开发力度。而且，它也不能靠新鲜度更新，现在都45款了，创新是个问题。
音频内容并不是什么新颖的内容消费形式，从国外早年兴起的播客到国内诸如喜马拉雅等产品，音频内容因其便捷的消费方式而广受欢迎，但从内容类型上看，音频内容还可以分为以下几个类型：
前三种音频内容比较常见，国内外都有相对成熟的产品，在这两年，我开始收听新闻音频。相比于其他三种音频内容，新闻音频提供以下几个差异化的内容：
另一方面，越来越多的新闻机构也看到了新闻音频的潜力，他们开始思考如何将文字内容与音频内容整合，譬如现在《纽约客》，在网页打开文章，你可以选择直接收听。
结合我在过去一年所消费的新闻音频，我为大家整理了一个英文新闻音频的「试听」清单，所谓「试听」是因为我的口味并不一定适合每个人，好在新闻音频的选择比较多，你不喜欢 WSJ 的新闻音频，完全可以选择 NYT。
这个节目周一到周五更新，提供当天重要的财经新闻，每期节目时长控制在 10 分钟以内，非常适合早饭的时候收听，你可以通过苹果播客、Spotify 订阅收听。
类似的节目还有 WSJ Minute Briefing（苹果播客、Spotify）、BBC News Podcast（苹果播客、Spotify），大家可以酌情选择。
这个新闻音频节目周一到周五更新，每天会有一个深度新闻热点解析，时长大概在半个小时左右，我一般都是先看看是不是自己感兴趣的话题再决定是否收听。你可以通过苹果播客、Spotify 体验一下这个音频节目。
这是一个周五才会更新的音频节目，选取当周《经济学人》杂志封面文章或者 Briefing 文章，时长在半个小时以内，如果你经常阅读《经济学人》，这个音频节目一定会非常喜欢，你可以通过苹果播客、Spotify 收听这个节目。
另外，《经济学人》旗下的新闻音频节目非常多，感兴趣的朋友不妨在苹果播客或 Spotify 里通过「economist」搜索一下，你可能会有新发现。
这是一个周一到周五更新的新闻音频，主要提供 WSJ 所关注的科技新闻，每期节目大概在 10 分钟左右，你可以在苹果播客、Spotify 上收听。
类似的节目还有 Techmeme 出品的「Techmeme Ride Home」，这个节目以科技新闻聚合网站 Techmeme 为选题基础，每期节目大概在 15 分钟左右，你可以通过苹果播客、Spotify 收听这个节目。
上述四类新闻音频也是我几乎每天都会收听的节目，正如我在前文所言，这里的清单仅仅是一个「试听推荐」，你可以结合自己的兴趣，搜索、订阅新闻音频内容，最后我再提供几个建议。
第一，新闻音频不宜订阅过多，每天重要的新闻就那么几个，订阅太多的新闻音频，特别是 Briefing 性质的音频，你所听到的内容大同小异，浪费时间；
第二，将音频与文字内容结合起来，以我的习惯为例，我会从「Techmeme Ride Home」的音频里发现自己感兴趣的新闻，再去网站上找到文章看看；
第三，利用一些实用功能，提升音频消费的效率，譬如遇到语速太快的内容，可以利用放慢语速的功能，Spotify 提供 0.5、0.8 两个选择，苹果播客拥有 0.5 倍语速选择。
App 里的用户行为上报统计和监视用户聊天记录根本就是两码事…
作为开发..微信对用户隐私的保护已经是我见过最严格的了，导致日常开发中许多放云存储就可以实现的需求，我们都不得不用更复杂更 t 绕的方式去实现，只是为了能保护用户的隐私，让只有用户本人才能读取它自己的数据。
但就是这样，人们也不会相信，人们只相信自己想相信的。
手机也好相机也罢，各自都在进步发展，很长时期（可能比你我寿命更长的周期内）不存在谁被谁替代这个说法，手机的形态决定了它再疯狂也不会给你无止境的塞入更大的 sensor，大 sensor 好，然而你的镜片组要跟得上，要能够覆盖整个 sensor 成像范围，不然就要裁切使用～ 所以计算摄影才对手机会显得如此重要，来弥补光学性能所受的限制，何况不是每个人买了手机都只为了拍照，其他功能的提升也要占用相应的空间，相互制衡～ 而相机厂商也可以学习手机厂商的计算摄影，在相机上拥有更好的光学基础条件之上，加入更加智能的功能设置，让复杂的拍摄变得更简单画质更好，这不是对所有用户更有意义的事儿吗
管理，可能是处在社交金字塔尖的技能。
内乱的最大危害是无效积累，如果是有效积累996又如何呢 昨天从某知名大厂员工那里了解到，现在不是996的问题，是很多人9点上班，12点才下班。 为啥呢？真的有那么多事儿做吗？其实不是，是因为开会。 屁大点事儿，本来10分钟可以搞清楚，硬是拉上所有沾点儿关系的人，开两个钟头。就这么的，一天光开会了。那拿什么时间干活儿呢？6点下班之后，那自然就只能半夜回家了。 这位员工原来在外企工作得很好，但因为觉得进了大厂可能更能实现个人理想，结果进来之后接受了现实的洗礼。现在的理想可能要降低到“活下去”了。 “内卷”这个词，在中国被极大地误解了。德国精工制造的内卷那可能是内卷，在技术层面精益求精，进入荒谬的阶段，最后做出“可以煮熟冰块里的鱼而冰块不化”这种闲得蛋疼的微波炉，但他们不会加班到12点，一年一个月假期绝不浪费。中国的所谓内卷，其实是绝对权力欲的熬鹰游戏。 为什么我说是权力欲？因为这里面看不到做事情的逻辑，只能从心理层面才能讲通。 从心理学到社会学到管理学，所有证据都证明，长久而言，长期的疲劳战术在个体身上是降低效率、阻碍创造力的，但其实效率和创造力不是重点，服从才是，确立权威感和掌控感才是。 从小到大，从家庭到教育体系到社会，都是一种挟裹式、无孔不入的管理。管理者需要反复确认自己的绝对权威，通俗来讲，就是一天问十遍：“我是不是你爹？我是不是你老板？我是不是你大爷？” 在一个强调服从等级秩序的地方，孩子/学生/下属/管辖对象没有任何协商权力，他们只能每天回答十遍：“你是，你是。” 但凡他们只要有一次回答稍微迟疑点儿，都不要说回答“你不是”了，管理者马上就会陷入精神危机，觉得孩子/学生/下属/管辖对象要造反了，自己位子不保，就会更变本加厉地用各种机械式输入（打骂、做题、开会）来让对方驯服，其实就是疲劳战术，熬鹰。 而孩子/学生/下属/管辖对象为了让自己的人生看起来不那么惨，让自己获得一点心理动力，就必须给这种生存秩序找个听起来正确的理由，也就是“合法化”，所以各种励志成功学，各种瞧不起野鹰，然后等自己熬到高一点的职位，就开始熬新鹰。 祖祖辈辈无穷尽也。 当然，对比10来年前互联网大公司的经验，那时候虽然大家也加班，每年也有几个猝死，但还没有到这个地步，到这个地步，可能是因为有些地方垄断的权力增加了，加剧了下滑。 把996看成是中国竞争力的关键，其实是因为对普及教育、提高女性权益、全球化资本、开放市场和商业秩序、法律、社会安全、不同利益群体的合理博弈等其他重要的各项变量太无知。巴基斯坦的劳工也是一天12个小时工作的，死了都不带赔钱的，你看它有啥竞争力？ 权力一旦不受节制，控制欲是没有尽头的，历史上充满了各种极端的情况，反而让正常的太平岁月显得可贵，大家多读历史书，太阳底下没有新鲜事，古今中外的经验太多了。 一个大型工具，很紧凑，零部件都很配合，一旦按某个逻辑启动，运转起来会有巨大惯性，会不断加速，但有时候可能需要零部件都一起慢下来想想：我们到底在干什么，我们想去的方向，按个方法去得成吗？
内乱的最大危害是无效积累，如果是有效积累996又如何呢
昨天从某知名大厂员工那里了解到，现在不是996的问题，是很多人9点上班，12点才下班。
为啥呢？真的有那么多事儿做吗？其实不是，是因为开会。
屁大点事儿，本来10分钟可以搞清楚，硬是拉上所有沾点儿关系的人，开两个钟头。就这么的，一天光开会了。那拿什么时间干活儿呢？6点下班之后，那自然就只能半夜回家了。
这位员工原来在外企工作得很好，但因为觉得进了大厂可能更能实现个人理想，结果进来之后接受了现实的洗礼。现在的理想可能要降低到“活下去”了。
“内卷”这个词，在中国被极大地误解了。德国精工制造的内卷那可能是内卷，在技术层面精益求精，进入荒谬的阶段，最后做出“可以煮熟冰块里的鱼而冰块不化”这种闲得蛋疼的微波炉，但他们不会加班到12点，一年一个月假期绝不浪费。中国的所谓内卷，其实是绝对权力欲的熬鹰游戏。 为什么我说是权力欲？因为这里面看不到做事情的逻辑，只能从心理层面才能讲通。
从心理学到社会学到管理学，所有证据都证明，长久而言，长期的疲劳战术在个体身上是降低效率、阻碍创造力的，但其实效率和创造力不是重点，服从才是，确立权威感和掌控感才是。
从小到大，从家庭到教育体系到社会，都是一种挟裹式、无孔不入的管理。管理者需要反复确认自己的绝对权威，通俗来讲，就是一天问十遍：“我是不是你爹？我是不是你老板？我是不是你大爷？”
在一个强调服从等级秩序的地方，孩子/学生/下属/管辖对象没有任何协商权力，他们只能每天回答十遍：“你是，你是。”
但凡他们只要有一次回答稍微迟疑点儿，都不要说回答“你不是”了，管理者马上就会陷入精神危机，觉得孩子/学生/下属/管辖对象要造反了，自己位子不保，就会更变本加厉地用各种机械式输入（打骂、做题、开会）来让对方驯服，其实就是疲劳战术，熬鹰。
而孩子/学生/下属/管辖对象为了让自己的人生看起来不那么惨，让自己获得一点心理动力，就必须给这种生存秩序找个听起来正确的理由，也就是“合法化”，所以各种励志成功学，各种瞧不起野鹰，然后等自己熬到高一点的职位，就开始熬新鹰。
祖祖辈辈无穷尽也。
当然，对比10来年前互联网大公司的经验，那时候虽然大家也加班，每年也有几个猝死，但还没有到这个地步，到这个地步，可能是因为有些地方垄断的权力增加了，加剧了下滑。
把996看成是中国竞争力的关键，其实是因为对普及教育、提高女性权益、全球化资本、开放市场和商业秩序、法律、社会安全、不同利益群体的合理博弈等其他重要的各项变量太无知。巴基斯坦的劳工也是一天12个小时工作的，死了都不带赔钱的，你看它有啥竞争力？
权力一旦不受节制，控制欲是没有尽头的，历史上充满了各种极端的情况，反而让正常的太平岁月显得可贵，大家多读历史书，太阳底下没有新鲜事，古今中外的经验太多了。
一个大型工具，很紧凑，零部件都很配合，一旦按某个逻辑启动，运转起来会有巨大惯性，会不断加速，但有时候可能需要零部件都一起慢下来想想：我们到底在干什么，我们想去的方向，按个方法去得成吗？
Clubhouse 被 Elon Mask 引爆之后，李开复老师也在 Clubhouse 开了三次「Ask me Anything」的 room，每场的在线人数达到了 Clubhouse 当时的极限(6K)，况且每场时间都在 GMT+8。
这可能是 WWDC19 和 Tim Cook 合影之后最亮的高光时刻：
我挤进去了 2.17 那天的 room，并且抢到了 speaker。
李开复老师解答完问题之后并且回关了我！真的太受鼓舞啦✌️
Q：(自我介绍略过~)您曾经分享说，您一路是朝最大化自己的影响力来走的。那么在科技行业，应该怎样最大化自己的影响力呢？
A：你可能是今天发言的当中最年轻的一位🤣年轻的时候就 follow your heart 吧。只要这件事是合理的，是你想做的，是你觉得无论成败你都有收获的，你就应该去做它。就像乔布斯所说的，我们的人生往往是 connecting the dots，先做一件事再做下一件事，把这些点连接起来就成为你一生贡献的轨迹。先有dots，当你哪天要做重要的抉择，回头一看会发现，你过去那些从心的选择居然会是你很好的基础。比如我在年轻的时候选择了计算机，后来选择互联网，再有一些投资的经验，在大公司一些年，跟年轻人接触很多，然后写书，还有在 social media 比较 active，当我要做创新工场，这些其实都为我做早期投资积累了很好的资源。但你要我在二十多岁的时候，说我四十多岁会做一个 VC，我其实也策划不出来。所以重要的是跟随你的心，做你认为有贡献有意义的事情，终有一天你回头来看，大部分你的选择都能让你做出十年二十年后最好的决定。
苹果在后移动时代的技术布局值得我们学习，从硬件到软件都开始自研，软硬无缝兼容，创造出全方位吊打现有产品的奇迹，M1 算是一个里程碑的开启。
相机的发明是为了记录，对于记录而言，排第一位的永远只有真实，而不是好看。
哇，现在华为跟███一样都批评不得了？好厉害，果然为所欲为。
为什么我们就愿意给 App Store 交 30% 的交易手续费而且让 iOS 和安卓设备保持同样的价钱呢？（背景：很多开发者，同样的内购，iOS 比安卓贵。）
比较一下：
iOS 的开发环境好，适配成本低，安卓的开发环境，特别对于图像和视频领域来说，基本无法文明用语；
iOS 用户的付费意愿强，转化率高，国内安卓市场对付费应用的评价大多是，开发者想钱想疯了，哪个高人来破解一下；
App Store 对应用进行推荐唯品质论，国内安卓应用市场唯钱论；
App Store 现在的审核平均 1 天，安卓国内市场除了应用宝只要几个小时就可以过审，大部分都比苹果慢；
所以呢，就当 Apple 为你提供了这些便利，交点儿分成怎么了。赚到该赚的钱就好了，何必为了 30% 的分成去损害用户体验，指引别人去其他地方付费，或者搞价格歧视呢？
为了方便对比安卓平台的情况呢，我们再说个有趣的事情：
前段时间一个手机厂商的应用商店的人找我，除去加完我微信也不知道我是谁的亲切问候之后，告知我们获得了「金x奖」。
「金x奖」是个在全行业没有任何认可度的应用开发奖项。而且推荐位位于这个应用商店的第四屏里犄角旮旯的位置。
一没口碑，二没量，三要我们准备一堆物料，根据历史经验还会要我们做个开屏什么的。
我正好有个会，就开会去了。回来看到一条微信：「如果不方便的话，就把你们家在金x奖的名单里删掉了哈。」
你家评个没人理的奖要别人提供物料就给仨小时时间呢？可赶紧删掉吧。谢谢
手机外观是否改变并不是判断一款手机是否升级幅度很大的唯一标准。
There are lots of ways to be as a person.
And some people express their deep appreciation in different ways. But one of the ways that I believe people express their appreciation to the rest of humanity is to make something wonderful and put it out there.
And you never meet the people, you never shake their hands, you never hear their story or tell yours. But somehow in the act of making something with a great deal of care and love, something ’s transmitted there.
And it’s a way of expressing the rest of our species our deep appreciation.
So we need to be true to who we are and remember what ’s really important to us.
That’s what ’s going to keep Apple , Apple, is if we keep us,us.
— Steve Jobs
微信有很多问题目前是限制在服务器的问题，包括这个微博里面说的很多原因，都是因为微信月活和注册用户基数太大，我们作为个体来看的话，确实他们很过分，但是乘以人数，目前市面上的服务器和数据库结构……当然有一些原因也是因为微信过于保守。
QQ和微信最大的区别是，QQ可以会员增值有固定收入，但是微信目前没有，说难听的，有的话，可能有收入就可以做一些刚刚那条微博说的，目前做不到的。但是如果微信开了会员，那得被骂到热搜第一。
都挺对但是 GCM/FCM 没法对比 APNS 啊，必须由系统层向google请求token，但这一步被墙一点办法也没有啊，应用层都不好代理，真要能让绝大部分没有梯子的人用上GCM/FCM 相信我，这里面巨大的UserGrowth增长空间，无数的人想破头了都想做哪怕不是为了IM推送。
各位转发不是“憨憨”的聪明人，你们没有选择用微信？ 真是讨论问题建议，说话要这么脏？ 这里面很多对于微信都是合理的，或者是没法改变的，只是你不愿意思考只会选择喷。
The right friends will challenge you to do better. They’ll see greatness inside of you before you do.
— S. mcnutt
贴近苹果的设计，自然代表着在审美层面上不会犯大错误，而甩开膀子自由抡呢则意味着要承担更高的风险。
当国产四大手机厂，为了追赶对手以及实现新的功能营销点，开始陆续给手机的视频录制加入真正的视频 HDR 录制与回放功能时。这会是真正开始考验他们系统色彩管理的时候。
在这层面，即便保守描述，iOS 起码全面领先安卓3年。
液态镜头有些知识面触碰到数码圈用户的「刻板印象」和「知识盲区」了…一看到雷总发微博说可兼顾「微距/长焦」就以为这镜头可以变焦。「长焦微距」小米普及了那么长时间还不记得吗?镜头焦段和放大倍率会决定最终可呈现的影像，到底是「长焦微距」(例如经典的新百微镜头)，还是常规意义上可以拍得远的「长焦镜头」。
其实雷总的微博写得很清楚了，它能快速实现「焦距和焦点的变化」，但是不会带来焦段的变化。想想你的眼睛，能快速的从眼前的物品对焦到远处的景色，但能放大远处的视野吗?不能。液态镜头类似。
所以有些数码博主不要做错误科普，液态镜头不能「变焦」。但可以解决手机上「长焦微距，和「普通长焦」镜头无法两全其美的问题。
发布会之后，在网上看到这样一种观点。今年的 iPhone X🅂 系列在外观上没有改变，所以说今年只是一个零敲碎补的小升级，但是经过一周的使用，我觉得这种观点是有问题的。 在边框上，iPhone X🅂 系列通过物理气相沉积的方法，把颜色附着在不锈钢上，因此视觉观感上来看，不锈钢会更加深一点，同时反光性亮眼程度更高一些。另外由于新天线的加入，底部和顶部边框各多了一条天线。
iPhone X🅂 这块屏幕效果非常非常的震撼，依然支持杜比视界显示和 HDR10两种高动态范围的显示，同时对比度也是行业顶级的 1000000:1 ，动态范围提升了 60% 。对于 OLED 屏幕一直存在的角度倾斜就会出现发蓝的情况，在 iPhone X🅂 系列上也得到了改善，拥有更好的可视角度。 Face ID 这项技术去年发布之后，当时大家的反馈就是狂拽炫酷屌炸天，以及纷纷找满世界的双胞胎去验证，但是经过一年的使用，大家抱怨最多的两个问题，一个是解锁速度没有指纹那么快，还有一个问题就是躺着玩手机的时候，这个解锁好像不是那么灵敏。那么在这一次上，苹果对这两个部分，都进行了改进。通过对在解锁速度上 iPhone X🅂 系列 已经要比 iPhone X 明显快了不少。同时经过自己的使用，在躺着玩的时候，iPhone X🅂 系列解锁的准确度也大大提升了。我现在对 Face ID 一个小小的期待就是下代 Face ID 能把解锁距离再缩短一些就好了。
这次发现当大家提到这次升级环节好少，升级幅度好小的时候，都忽略了一个重头戏 —— A12 Bionic 芯片。这款芯片也是全球首款量产的 7nm 移动芯片，可能很多人对 7nm 好像不是特别理解，7nm 的意思就是芯片越小，在高负荷运转中散发的热量就越少，之前使用 iPhone X 的时候很多人就抱怨说 iPhone X 发热过高，就因为 iPhone X 为了节省空间采用的是双层主板，散热本身就差，这一次 iPhone X🅂 系列所修复的一个点就是散热和续航。经过自己的使用续航在一天的重度使用中完全够用。7nm 制程的芯片在表现上确实与我的预期比较符合。还有一部分特别重要的升级就是 A12 Bionic 芯片对于神经网络学习能力运算的提升，之前 A11 Bionic 它的处理速度是每秒钟 6 千亿次，而到了 A12 Bionic 运算速度提升到了每秒钟 5万亿次。神经网络计算的提升，一部分就是对 AR 应用的提升。另外一个就是对拍照时候的运算能力。
这一次在拍照上有两个功能都和神经网络运算有关，一个是智能 HDR。智能 HDR 体验特别特别好的一点就是，它可以将 HDR 的多帧合成效果实时的显示在拍照之前的取景框中，以后我们再也不用考虑什么时候开 HDR。同时 智能 HDR 还可以在 多帧合成的过程中拍摄长曝光的照片以捕捉暗部细节。另外在前置镜头上也加入了这些智能的算法还加入了防抖。
在拍照方面，可以说在挤了好几年1.2微米主镜头像素面积的牙膏之后，今年 iPhone X🅂 系列终于升级到了 1.4 微米。首先就是夜间拍照的时候画面更纯净了，配合上之前提到的智能 HDR 威力特别大。今年苹果在 iPhone X🅂 系列主镜头焦距从 iPhone X 的 28mm 改成了 26mm。26mm 焦距也就意味着更宽广的视野，更适合拍摄风光景物。经过拍摄照片后，在逆光环境中 iPhone X🅂 系列的暗部细节明显更加丰富了。在弱光环境下画质有了巨大的改善，噪点更少画质更纯净，而且此前几代 iPhone 一直被诟病的暗光环境下光源过曝的情况，在 iPhone X🅂 系列上也表现出了近乎变态般的优化，在暗光环境下，所有光源的高光都被控制的相当到位。毫不夸张的说，这可能就是今年曝光控制最好的手机。配合 A12 Bionic 神经网络运算这样一个功能，苹果在 iPhone X🅂 系列的人像模式中，加入了后期调整光圈的能力。
总结一下。在看完发布会之后，和大多数人有一个共同的想法，就是这次 iPhone X🅂 系列好像是一个小升级，只适合那些老用户更新。对于 iPhone X 的用户来说毫无吸引力。但是在使用一周之后，我觉得我的观点是错误的，iPhone X🅂 系列可能是保持了 iPhone X 的设计之下进行了一个全面化的升级。包括提到的从屏幕尺寸到屏幕显示效果到 Face ID 的解锁速度和解锁准确率到 A12 Bionic 芯片的性能提升到性能提升所带来的神经网络计算，从神经网络计算再到前置后置摄像头的提升，后置画面的纯净，前置的稳定以及智能 HDR 再到续航水平的提升，最后再到为中国市场独家定制的实体双卡槽双卡双待的设计。可以说，回顾下来除了 5V/1A 充电插头还永保初心之外，其余的部分， iPhone X🅂 系列基本上是全面升级，这种升级是从一个量变累计到一个质变的过程。
体验一周之后我理解到一个观点，就是手机外观是否改变并不是判断一款手机是否升级幅度很大的唯一标准。
When you open yourself up
当你敞开心扉
the world will open to you
世界也会向你敞开
Always believe that something wonderful is about to happen
努力一方面是为了赚钱来买自己喜欢的东西，另一方面是真的喜欢做这件事，在努力做这件事中能收获快乐和成就感。如果只能赚钱，但并不快乐，那我会觉得在这件事上努力的付出回报比不高，我会考虑换一件事。