在这个信息洪流时代，大家都有什么方法做减法，让自己聚焦于某一特定领域而不过分发散？

比如定期取关一些公众号/大V等。

最近看电视广告，发现已经出现好多 ai 生成视频画面了，洗发水和小孩子吃的视频竟然都用 ai 生成…

没有机器人，就没有马年春晚，建议明年来个全机器人春晚。

最近因为北京车牌的事情重新下载了小红书，发现小红书用户们最爱用的词是“天塌了”…

pandas 3 的新变化

gpt 5.3 codex 的 system card 提到一个有意思的点：该模型可能会比前代输出更多的非拉丁字符，这些字符一般是对应英文的转写。而这种出现更多是在推理性能下降陷入循环时。

为什么对这个感兴趣呢？因为最近同事遇到几次类似情况，不过使用的是 Gemini，其会思考工作好一会儿然后开始陷入循环，推理过程开始出现英文（提问中文），并从不同角度重复解释同一个问题。

汉武帝：质疑秦始皇，理解秦始皇，成为秦始皇

现在越来越多完全不懂或者稍微懂点代码的人，开始用 vibe coding 的方式来写应用，以后这种趋势如果大范围铺开，尤其是这种应用被很多人使用时，很难想象用户在使用的应用，可能连开发者都不懂其代码，我觉得这太难让人信服了。

就像是你在开一辆连工程师都不懂这车是怎么跑起来的车😂

看了诺兰蝙蝠侠三部曲后，感觉超英片只分诺兰和其他。感觉我越来越“唯唯诺诺”了😂

Batman Begins 蝙蝠侠：侠影之谜

昨天在github copilot 中使用 gpt 5.2 codex 解决一个 whisperx 加载模型的问题，这个问题我感觉可能之前就有人遇到过，直接 Google 应该是最快的方法，但我还是想测试下模型的能力。

这个问题的报错其实比较详细的说明了问题，然后提供了两个解决方案（注意是报错信息自己提供的）。然而如很多这种自己提供信息的报错一样，这些信息可能是不正确或者说不符合你的情况的。

然后 5.2 codex 果然就直接按照这个并不正确的信息给我进行了修复，增加了小十行代码。再次运行依然是报错。

然后我自行 Google，一分钟（毫不夸张）找到解决方案：无需改代码，仅需增加一个 env。

如果把报错直接贴在 ChatGPT 5.2 thinking 上，我相信应该是能给出正确方案的，因为其大概率会使用搜索。

但是频繁使用搜索一定好吗？我个人觉得不一定。有些时候，比如刚才这种情况，你知道这个问题前人很可能遇到过，就应该毫不犹豫使用搜索。但是你如果事事都进行搜索，反而会增加噪声，不利于问题的解决。

那现在的模型可以比较好的区分吗？我个人觉得大概 70 分左右吧。