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2048年,女儿问我当年怎么跟她妈认识的。
我说:"大约是2026年吧。那时候有个叫 OpenClaw 的远古AI程序很火,你妈也想装一个,就叫我去她家帮忙。"
"结果呢?"
"结果她用的是Windows,特别难装。那天折腾了一下午都没成功,后来一起吃了晚饭,我就在她家住下了……"
女儿眼睛一亮:"然后呢?"
"然后啊,因为我第一眼就很喜欢她,就偷偷在她的 OpenClaw 里做了点手脚。"
"什么手脚?"
"让她的 OpenClaw 时不时提醒她:Jason 就是你的命中注定。"
一个月后,她实在忍不住了来找我。再过了10个月,你就诞生了。
女儿沉默了三秒:"爸,这算不算……AI诈骗?"
我:"……这叫技术性浪漫。"
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说起这个
习近平早期,也是相当不顺。
少年时期因为习仲勋倒台的缘故被屡次批斗。
河北时期,因为是二代的缘故,几次三番被省委书记高扬刁难,最后被迫离开河北去福建。
福建厦门时期,内定的厦门市长,人大会上因为排外而落选,去了最贫苦的宁德,在省会福州,被省委书记陈光毅压制,三年入不了常
鍾馨溪@zhongxinxi1
而且陈刚刘宁就一定比许昆林赵一德周祖翼要强? 习近平在福建,当年政绩名声并不好...比起李克强、李源潮、薄熙来等人如何呢?
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“利润只是观点,现金才是事实。”
说这话的人叫约翰·马龙。
一个把美国税法当物理题来解的数学天才。
1973年,他接手了一家快倒闭的小破公司。
所有人都劝他放弃。
他看了一眼税法。
得出一个惊人结论:
“只要公司有利润,政府就拿走50%。”
“如果账面是亏损,现金就能留下来。”
懂了吗?
他的策略很简单:永远不盈利。
华尔街疯了。
“你的收益在哪里?!”
马龙懒得理他们。
直接发明了一个新词:EBITDA(税息折旧及摊销前利润)。
也就是我们现在说的“现金流”。
用这个指标堵住了所有人的嘴。
然后开始疯狂借钱。
收购全美国农村的有线电视系统。
用巨额的利息和资产折旧,把应税收入直接清零。
到了80年代,他成了美国电视的守门人。
CNN想上电视?MTV想上电视?
可以。
先给我20%的股份。
参议员戈尔在国会骂他“达斯·维达”。
他把报道裱起来,挂在了办公室。
监管想拆分他的公司?
他搞出一种叫“追踪股票”的东西。
复杂到连国税局IRS的审计师都看不懂。
1999年,互联网泡沫顶峰。
他意识到有线电视的末日要来了。
转身就把公司卖给了AT&T。
卖了多少钱?
480亿美元。
他设计了一个全股票交易。
交了多少税?
一个子儿都没有。
几年后,AT&T股价暴跌。
马龙带着核心资产和全部身家,毫发无伤地走了。
他用这笔钱,买了220万英亩土地。
比罗德岛整个州还大。
成了美国最大的个人地主。
如今他83岁,还在董事会里。
还在合法地交着零税。
普通人辛辛苦苦一辈子,收入一半都交了税。
亿万富翁却有上百种方法,让税单一分不缴。
这套系统,到底在为谁服务?


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New research from Intuit AI Research.
Agent performance depends on more than just the agent. It also depends on the quality of the tool descriptions it reads.
However, tool interfaces are still written for humans, not LLMs. As the number of candidate tools grows, poor descriptions become a real bottleneck for tool selection and parameter generation.
As Karpathy has suggested, let's build for AI Agents.
This new research introduces Trace-Free+, a curriculum learning framework that teaches models to rewrite tool descriptions into versions that are more effective for LLM agents.
The key idea: during training, the model learns from execution traces showing which tool descriptions lead to successful usage. Then, through curriculum learning, it progressively reduces reliance on traces, so at inference time, it can improve tool descriptions for completely unseen tools without any execution history.
On StableToolBench and RestBench, the approach shows consistent gains on unseen tools, strong cross-domain generalization, and robustness as candidate tool sets scale beyond 100.
Instead of only fine-tuning the agent, optimizing the tool interface itself is a practical and underexplored lever for improving agent reliability.
Paper: arxiv.org/abs/2602.20426
Learn to build effective AI agents in our academy: academy.dair.ai

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阿尔伯塔省开启了独立公投请愿签名活动。如果在四个月内有177732个支持签名,将触发阿省脱离加拿大联邦的独立公投。公投通过,阿省将退出加拿大联邦。独立后的阿省只有迅速加入美国成为第51州才能活下去。这很可能导致加拿大其他省也陆续加入美国,美加最终合并是历史趋势。 qtown.media/share/linkPage…
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看完了这位中年程序员的视频,一个关于金钱、时间与生命意义的复盘。
从抱着O'Reilly技术书狂啃的少年,到手握专利、拿着大厂天价股票的技术高管。
这位40多岁的大哥回顾了自己在科技圈摸爬滚打的25年,光鲜亮丽的背后却是残酷的现实:
即使做到了架构师,却发现自己只是在重复造轮子,代码并没有让世界变得更好。
亲眼目睹才华横溢的同事因过劳离世,而仅仅一周后,公司里就像这个人从未存在过一样。
每天只剩1小时能分给孩子,错过了陪伴他们露营、钓鱼的时光。
得益于早年的财富积累觉醒,他在最后一轮大裁员中做了一个决定:
为了保住组里年轻人的饭碗,他主动把自己放进了裁员名单。
youtube.com/watch?v=VeMA9W…

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