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周五看完F1大电影到现在，已经循环OST两天了，这电影真的如网友评论的有一种“经济上行的美”，让人梦回好莱坞黄金时代，连配乐也是如此。
剧情方面，其实节奏非常好，有好多车迷一开始说太抓马脱离现实，我看完只感觉编剧应该是听完过去几十年的F1历史里台面上下的抓马剧情，迫不及待地浓缩到了一部两个多小时的电影里🤣
甚至还当了一波预言家...
实话说，这片子比真实F1比赛的观赛体验还要好，懂得都懂🤣
最后在沙漠里飞车的结尾我真的太喜欢了，灯光亮起，我却还是不舍得离开一个自由的梦。
布拉德皮特主要用颜值和身材起到一个让50岁老年车手的龙傲天+万人迷人设合理化的作用
这片子快下映了，没在IMAX的荧幕上看过绝对是一种遗憾
剧情方面，其实节奏非常好，有好多车迷一开始说太抓马脱离现实，我看完只感觉编剧应该是听完过去几十年的F1历史里台面上下的抓马剧情，迫不及待地浓缩到了一部两个多小时的电影里🤣
甚至还当了一波预言家...
实话说，这片子比真实F1比赛的观赛体验还要好，懂得都懂🤣
最后在沙漠里飞车的结尾我真的太喜欢了，灯光亮起，我却还是不舍得离开一个自由的梦。
布拉德皮特主要用颜值和身材起到一个让50岁老年车手的龙傲天+万人迷人设合理化的作用
这片子快下映了，没在IMAX的荧幕上看过绝对是一种遗憾
7 32
最近经历了一些幺蛾子，最强烈的感受就是
越无知的人越敢胡言乱语
而这又分两种情况：
1️⃣ta甚至意识不到自己的无知
1️⃣ta其实也知道自己在瞎说，但他在赌他的输出对象更无知；而他的无知让他对“未知”的部分没有任何敬畏。
越无知的人越敢胡言乱语
而这又分两种情况：
1️⃣ta甚至意识不到自己的无知
1️⃣ta其实也知道自己在瞎说，但他在赌他的输出对象更无知；而他的无知让他对“未知”的部分没有任何敬畏。
14 01
太久没整理阅读清单了，攒了一坨，放即刻感觉有点长，完整版放newsletter了
## 最近看过的一些报告：
[Stanford: 2025 AI Index Report](hai.stanford.edu)
[McKinsey：The State of AI Report](www.mckinsey.com)
[Mary Meeker’s AI Trends Report](www.bondcap.com)
[Iconiq’s State of AI 2025 Report](www.iconiqcapital.com)
[Box：State of AI in the Enterprise report](www.box.com)
[A16z：How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025](a16z.com)
[A16z：Insight for Enterprise AI Builder]
a16z.com
## 最近看过的一些综述和论文：
- A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures
- LLM 驱动型 AI 代理通信调查：协议、安全风险与防御对策
- arxiv.org
- Survey on Evaluation of LLM-based Agents
- 调查基于 LLM 的智能体评估
- arxiv.org
- Large Language Models for Information Retrieval: A Survey
- 大型语言模型的信息检索：综述
- arxiv.org
- Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
-你正在变得离不开LLM了？当心太过依赖LLM对大脑带来的认知债务。
- arxiv.org
最近看过信息量最大的几期播客：
youtu.be
## 最近看过的一些报告：
[Stanford: 2025 AI Index Report](hai.stanford.edu)
[McKinsey：The State of AI Report](www.mckinsey.com)
[Mary Meeker’s AI Trends Report](www.bondcap.com)
[Iconiq’s State of AI 2025 Report](www.iconiqcapital.com)
[Box：State of AI in the Enterprise report](www.box.com)
[A16z：How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025](a16z.com)
[A16z：Insight for Enterprise AI Builder]
a16z.com
## 最近看过的一些综述和论文：
- A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures
- LLM 驱动型 AI 代理通信调查：协议、安全风险与防御对策
- arxiv.org
- Survey on Evaluation of LLM-based Agents
- 调查基于 LLM 的智能体评估
- arxiv.org
- Large Language Models for Information Retrieval: A Survey
- 大型语言模型的信息检索：综述
- arxiv.org
- Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
-你正在变得离不开LLM了？当心太过依赖LLM对大脑带来的认知债务。
- arxiv.org
最近看过信息量最大的几期播客：
youtu.be
https://ramblingai.substack.com/p/one-week-later-w2-and-3?r=5dyx4k
7 04
游戏一直是我最重要的解压方式之一（看小说是另一个）
最近处于对精力和脑力甚至价值观都非常挑战的工作高压中，感谢以下游戏给我带来的疗愈效果：
1️⃣送快递，在末日世界当街溜子，一个快递送一年也没人催天天在路上碰瓷老乡收集宝可梦
2️⃣学魔法，在魔法学校骑扫把当街溜子，没有kpi没有客户天天翘课撸猫看风景
3️⃣狂飙2077，在赛博世界开超跑当街溜子，跟好兄弟一起炸资本大楼
（开放世界圆每人一个当街溜子的梦）
感谢游戏！没有游戏我可怎么活啊🥹
最近处于对精力和脑力甚至价值观都非常挑战的工作高压中，感谢以下游戏给我带来的疗愈效果：
1️⃣送快递，在末日世界当街溜子，一个快递送一年也没人催天天在路上碰瓷老乡收集宝可梦
2️⃣学魔法，在魔法学校骑扫把当街溜子，没有kpi没有客户天天翘课撸猫看风景
3️⃣狂飙2077，在赛博世界开超跑当街溜子，跟好兄弟一起炸资本大楼
（开放世界圆每人一个当街溜子的梦）
感谢游戏！没有游戏我可怎么活啊🥹
9 10
给谷歌充的钱没白充🥹普惠大众了
歸藏: 免费的 Gemini 2.5 Pro API 额度现在又恢复了，又可以愉快白嫖了
5 30
这两天看到很多自媒体也在转发这篇论文，并起了个标题认为在“红灯区”发力是一种资源错配。
我的观点完全相反，这篇论文的数据其实表明了2点：
1️⃣AI的发展和取代人类势不可挡、并且不以大多数群众的意志为转移。
为什么有这么多的AI场景落在红灯区？原因非常好理解：因为投资建设AI的人更关注“ROI”、而不是员工愿不愿意。而红灯区的场景可能在理论上更容易取得更高ROI。
2️⃣高薪员工被替代或是技能贬值的风险其实更高。
同样是替代人工，对企业来说替代1个月薪3w的员工和替代10个月薪3000的员工有什么区别？（甚至后者更容易造成更高失业率，并不是一种对社会有责任心的表现🤣）如果两者都能替代10个呢？
月薪3w的员工，其工作有极大概率依赖知识、经验在软件世界中完成，这对于智能已经达到一定水平、但却还未能深度影响物理世界的AI来说其实更容易。
月薪3000的员工，却可能还要负责帮你倒垃圾、取快递、或者是把纸质发票贴到A4纸上...
AI导致失业其实是个不可能回避的话题，不管是直接用AI的自动化替代人力、还是重塑业务流程或商业模式导致岗位直接消失，AI在未来影响都远比现在各AI大厂公开宣扬的要大且广泛的多。
我的观点完全相反，这篇论文的数据其实表明了2点：
1️⃣AI的发展和取代人类势不可挡、并且不以大多数群众的意志为转移。
为什么有这么多的AI场景落在红灯区？原因非常好理解：因为投资建设AI的人更关注“ROI”、而不是员工愿不愿意。而红灯区的场景可能在理论上更容易取得更高ROI。
2️⃣高薪员工被替代或是技能贬值的风险其实更高。
同样是替代人工，对企业来说替代1个月薪3w的员工和替代10个月薪3000的员工有什么区别？（甚至后者更容易造成更高失业率，并不是一种对社会有责任心的表现🤣）如果两者都能替代10个呢？
月薪3w的员工，其工作有极大概率依赖知识、经验在软件世界中完成，这对于智能已经达到一定水平、但却还未能深度影响物理世界的AI来说其实更容易。
月薪3000的员工，却可能还要负责帮你倒垃圾、取快递、或者是把纸质发票贴到A4纸上...
AI导致失业其实是个不可能回避的话题，不管是直接用AI的自动化替代人力、还是重塑业务流程或商业模式导致岗位直接消失，AI在未来影响都远比现在各AI大厂公开宣扬的要大且广泛的多。
Roxane: 记录下最近读到的斯坦福的一篇论文： 《AI智能体在未来工作中的应用：对美国劳动力自动化和增强潜力的审计》 论文引入一个全新框架Workbank，用于系统地了解美国劳动力中，哪些工作内容是员工希望AI智能体实现自动化或增强的，以及这些期望与当前技术能力的一致性。 框架基于调研收集了包含1,500名工人对104个职业844项任务的偏好，以及52位AI专家的评估，对于选择AI落地场景和创业都有一定参考价值。 几个数据： 1️⃣在文中，45.2%的工作者将H3（平等伙伴关系）作为期望的主导人类代理度级别。 “腾出时间进行高价值工作”是积极支持AI参与工作的人中占比最高的动机（69.38%） 2️⃣文中结合对AI自动化的能力和意愿将大量场景分为四个象限，其中绿灯区（高能力高意愿）主要是一些高重复性、低价值的任务比如质检、报税、整理文档和报告等。红灯区（高能力低意愿）则是一些创作类和高价值认同的工作比如IT技术支持、供应链分析等。 （有趣的是：很多红灯区的任务其实都属于目前比较火热或企业非常关心的AI方向） 3️⃣文中基于24年平均工资和AI参与度的水平对比了一些重点岗位，有一些过去高价值的工作很明显正在被AI取代，首当其中的就是数据分析...
5 30