对事物产生的宗教式的狂热反而可能来自于一种理性观念。

有时不得不感叹AGI终究是狠狠退潮了实用主义。是时候去找一点新的乐趣了。

按token价格来算模型的性价比并不合理。比如deepseek的单token便宜，但完成特定任务所需要的token远多于gpt，最终反而烧掉了更多钱。要用任务成本来评估模型的经济性和性价比。

信息和数据的增长是爆炸的，而知识的增长其实没那么快。

用A家的产品就应该做好心理准备😷

渲染引擎是游戏软件工程的圣杯

最近的工作
1. 确保Astra的研究目标本身有意义
2. 为Astra提供足够的研究资源，包括更多的订阅账号和重置。
3. 对Astra的研究成果做尽职审阅，Code层面的审阅不可实现，主要是看最关键的决策点是否合理。

彻底无法在没有重置的情况下生活了

还是硬挑出了点阿斯特拉的问题。

被打断之后，只会执行最后一项交付给它的命令，之前的命令都会被忽略。如果不强调，它很倾向于在完成阶段性工作后提前终止任务。

现在回想起来，小时候玩的RTS游戏，告诉了我一个很重要的概念：单位的维护成本。

招聘一个人的维护成本是如此明显，以至于我们不会忽略，但我发现很少有人继续关注更多其他的维护成本。

买入一件物品，除了需要支付它的购买价格，隐含的支出是它的全生命周期维护成本。所以优秀的war3玩家总是尽可能卡50人口零维护费。

在系统中引入任何一个新概念新要素都会永久提高它的维护成本，如果架构不是正交的，那这种成本提高将会是指数增长。

目前想到控制维护成本的两种思维方法。

一是将自己的人生系统建立在一种即用即抛的体验型原型基础上，不持有就不需要维护，也就没有维护成本。

二是建立一种及其精简的思想架构，持续用奥卡姆剃刀铲掉任何不必要的部分，保持正交。