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六朝烟雨路，科技新梦生。今早晨会，一个8岁南京小女孩，用英语将古都的昨日与今朝，轻轻说给世界听。
🌐 Ancient Walls, Modern Dreams
🏯《故墙犹在，新梦初生》
🎤 配音/脱稿演讲：二年级的娃
🎬 视频剪辑：妈妈
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🏯《故墙犹在，新梦初生》
🎤 配音/脱稿演讲：二年级的娃
🎬 视频剪辑：妈妈
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一个适合破局的分析框架：
当我们讨论一个目标是否可以达成时，不要把不同属性的问题混为一谈，而是把问题拆解成分阶段的不同小问题，先确认与最终目标关系最直接的核心问题，它的答案是yes还是no，然后再去考虑如果想实现这个答案是yes的目标，应该从哪些角度入手、可能涉及的变量是什么、涉及变量自身最核心的利益诉求是什么，升维思考，你就能在众人都只看到一堵墙前的死路时，发现一拳下去墙后的那条路。
沟通谈判亦是如此，分步骤先确认共识，再基于双方核心诉求的不同与次级诉求间的空隙，找到达成彼此合作的最优解。
脑子活络，灵活运用，以便实现四两拨千斤的效果。
当我们讨论一个目标是否可以达成时，不要把不同属性的问题混为一谈，而是把问题拆解成分阶段的不同小问题，先确认与最终目标关系最直接的核心问题，它的答案是yes还是no，然后再去考虑如果想实现这个答案是yes的目标，应该从哪些角度入手、可能涉及的变量是什么、涉及变量自身最核心的利益诉求是什么，升维思考，你就能在众人都只看到一堵墙前的死路时，发现一拳下去墙后的那条路。
沟通谈判亦是如此，分步骤先确认共识，再基于双方核心诉求的不同与次级诉求间的空隙，找到达成彼此合作的最优解。
脑子活络，灵活运用，以便实现四两拨千斤的效果。
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健身时间久了，饮食已经不太关心热量（缺口还是盈余），而只考虑营养元素（碳水、脂肪、蛋白质、维生素）。
把身体当做一套系统，结合当日的运动量调整每个模块的参数，例如身体现在是需要补充快碳还是慢碳，现在吃的是不饱和脂肪还是饱和脂肪，蛋白质是对心血管更优的鱼虾还是补充肌酸的牛肉，水果是含有花青素还是补钾……结合当日的训练计划与运动量，考虑分餐策略，平滑胰岛素分泌水平与血糖波动，以及帮助肌肉恢复。
当日常对饮食控制的阈值拉高后，偶尔摄入一些不太干净的饮食，也就纯当是留给系统的冗余容错空间了。
今天的克制是为了20年后的结果做准备。所谓的长期主义，不过是把在未来的每一项好处都拆解开，一一映射到当下的具体行为中去判断做与不做而已。没有所谓的自律，这只不过是生活的基本操作。
把身体当做一套系统，结合当日的运动量调整每个模块的参数，例如身体现在是需要补充快碳还是慢碳，现在吃的是不饱和脂肪还是饱和脂肪，蛋白质是对心血管更优的鱼虾还是补充肌酸的牛肉，水果是含有花青素还是补钾……结合当日的训练计划与运动量，考虑分餐策略，平滑胰岛素分泌水平与血糖波动，以及帮助肌肉恢复。
当日常对饮食控制的阈值拉高后，偶尔摄入一些不太干净的饮食，也就纯当是留给系统的冗余容错空间了。
今天的克制是为了20年后的结果做准备。所谓的长期主义，不过是把在未来的每一项好处都拆解开，一一映射到当下的具体行为中去判断做与不做而已。没有所谓的自律，这只不过是生活的基本操作。
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DeepSeek通过构建一个视觉基元，用指代精度这种在逻辑推理思维链的过程中建立动态索引机制的策略，实现用最少的token承载最高效的视觉理解，优化了当前多模态模型在视觉推理上暴力堆分辨率的粗放路径。基于这一策略，很可能会对接下来智驾领域的VLA，以及未来下一阶段的world model提供新的解题思路。
另外需要补充的一点是，从基础研究与模型训练的理论跑通，到产业界的实践落地，过程中还需要解决兼容性与稳定性的工程对齐问题，也就是实现「从纸面到落地」的完整闭环，并在此过程中通过工程思维与系统架构能力，解决实践过程中的降阶问题（例如兼容性与稳定输出）与成本问题。
DeepSeek在关于这点上体现出的专注与执着，也是我喜欢它的原因之一——我们都不是那种只满足于停留在PPT阶段的人。
另外需要补充的一点是，从基础研究与模型训练的理论跑通，到产业界的实践落地，过程中还需要解决兼容性与稳定性的工程对齐问题，也就是实现「从纸面到落地」的完整闭环，并在此过程中通过工程思维与系统架构能力，解决实践过程中的降阶问题（例如兼容性与稳定输出）与成本问题。
DeepSeek在关于这点上体现出的专注与执着，也是我喜欢它的原因之一——我们都不是那种只满足于停留在PPT阶段的人。
DeepSeek首次有了视觉能力，技术论文却被它连夜删掉了
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因为有跨周期、跨领域视角，所以才会选择「有所为、有所不为」，或者在不得不「为」的过程中就陆续铺垫好那些为了防止「不为」的原因发生的后手。
一个人的「不为」里隐含的是基于长期主义的价值判断与底线思维。而不得不「为」则考验一个人的预判与兜底能力。
最好的状态不是打出神之一手，而是无赫赫之功。
一个人的「不为」里隐含的是基于长期主义的价值判断与底线思维。而不得不「为」则考验一个人的预判与兜底能力。
最好的状态不是打出神之一手，而是无赫赫之功。
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每个人对新闻的解读能力存在本质差异。这种能力可定义为：在认知偏误与信息污染的双重约束下，基于公开市场的少量非完整信息，结合系统性全局问题与时代背景的先验理解，形成可校准的前瞻判断。
其壁垒不在于信息多寡或简单逻辑推演，而在于带着既有认知格局驾驭新信息——这本质上是一种贝叶斯式的动态更新：用新信息持续修正旧判断，而非从零开始。
基于少量信息的抽象推理难以被“信息墙”阻挡，因为它背后是一种可检验的推理结构——通过持续的证据更新与外部校验，在信息稀缺中逼近稳健判断。
降低信噪比，而非追求信息全覆盖，是在复杂世界中保持战略定力、冷静对弈的最优策略。专业能力、解决方案能力、政治格局，是未来处理复杂事件缺一不可的破局利刃。
其壁垒不在于信息多寡或简单逻辑推演，而在于带着既有认知格局驾驭新信息——这本质上是一种贝叶斯式的动态更新：用新信息持续修正旧判断，而非从零开始。
基于少量信息的抽象推理难以被“信息墙”阻挡，因为它背后是一种可检验的推理结构——通过持续的证据更新与外部校验，在信息稀缺中逼近稳健判断。
降低信噪比，而非追求信息全覆盖，是在复杂世界中保持战略定力、冷静对弈的最优策略。专业能力、解决方案能力、政治格局，是未来处理复杂事件缺一不可的破局利刃。
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Anthropic和DeepSeek选择了两条截然不同的路径：前者选取市场塔尖最具有付费能力的用户，提供高价值服务与结果交付能力，通过模型能力的提升与垂直领域能力深度，打穿一个一个专业领域的防御体系；而后者通过极致的效率优化，打破高价值必须等于高成本的限制，通过降阶的方式降低用户使用门槛，更通过适配国产芯片的形式，实现用户与行业的广泛覆盖。
两者路径选择的核心是：价值（高能力）vs 效率（低成本） 。前者选择通过能力提升体现凸性价值，后者则选择系统底层的架构优化。实质上，也可以说是殊途同归——效率即价值，价值即效率。
那么既然国内已经有DeepSeek作为适配国产芯片的基础设施而存在，解决战略纵深问题（规避地缘政治风险、不被外部市场卡脖子），接下来想要对标高价值模型能力，就得看Kimi能不能交出理想的答卷了。
最后，用DeepSeek公众号结尾的那段话与诸君共勉：
「不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。」
两者路径选择的核心是：价值（高能力）vs 效率（低成本） 。前者选择通过能力提升体现凸性价值，后者则选择系统底层的架构优化。实质上，也可以说是殊途同归——效率即价值，价值即效率。
那么既然国内已经有DeepSeek作为适配国产芯片的基础设施而存在，解决战略纵深问题（规避地缘政治风险、不被外部市场卡脖子），接下来想要对标高价值模型能力，就得看Kimi能不能交出理想的答卷了。
最后，用DeepSeek公众号结尾的那段话与诸君共勉：
「不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。」
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