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用AI延展认知,用呼吸法守住身体主权。 感知身体,聚焦内观呼吸法: https://t.co/kUWHnNjUWJ (付费) 测算你灵魂MBTI和宿命职业:https://t.co/wbCur902dO (免费) 像鸡尾酒一样调出独一无二图片:https://t.co/hrvf6g3aeQ(有送额度)

Macau Katılım Ekim 2025
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内观呼吸课程有许多学员购买了,但很多人没加我微信,无法交流。 入门容易,但贵在坚持,这是一个值得你坚持至少十年的方法,所以我弄了个学员专属微信群。 群里都是真的在练习的人。不发广告,只是互相陪伴,互相提醒。 凡是购买了 simplebreath.vip课程的,送natalcodex.com一套人生测试套餐(6次)。 已购买的或者想了解的,加我微信,我拉你入群。
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Berryxia.AI
Berryxia.AI@berryxia·
𝕏 在Terminal 中运行,还挺酷的😄
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很多时候学习都是这样被逼出来的 人要有羞耻心,我记得高中一次英语课 被老师点名起来背诵。 我明明背的很好,但就是紧张 背了开头几句话就卡壳了。然后我就从头开始背。 就这样整整在台上卡了五分钟,重复了二十几次。 下面同学笑的好开心。我羞愧难当。 我决心证明给他们看,笑你丫的。 最后高考全级英语第一。
Rey|判断位(代际架构)@ReyJudgementOS

我的英语通关路:农村学渣→和佩雷斯总统畅谈创新 看到世界,才发现高上限选项根本不在默认路径里 1. 农村上学,两眼一摸黑 初中还为英语成绩沾沾自喜 2. 高二逆袭 到高中就傻眼了,英语考17分 高二遇到新老师,2个月拉到全班第1 原因:建立了句法结构,理解之后不再痛苦背诵 3. 大学无聊,听美国之音新闻 每天早晚跟读各1小时,被全寝室视为怪物 中英对照听,4个月后突然发现听懂了 第1次感受到语言不是知识点的集合, 不同语言是不同系统(制度、激励和约束) 4. 翻译奥地利派经济学著作(豆瓣9.1) 《货币、方法与市场过程》、《权力与市场》 那时才发现,语言不仅是工具, 是理解另一个文明的入口 5. 五年采访写稿,方知真味 每月采访5位企业家,写1万字英文报道 被编辑反复拷打,4个月生不如死之后, 突然发现表达有结构层次了, 开始用另一种思维来思考和表达 6. 真正的转折:接触高判断密度的决策者 从特拉维夫大学开始, 特别是和导师Harry Yuklea教授多年共同创业, 我第一次接触到: ·年轻、自信但雄心勃勃的创业者和工程师 ·政策制定者 ·顶级科学家 ·风险投资家 包括: ·Harry Yuklea教授(国家经济委员会委员、国家创新署投决会成员、总理创新奖评委,以色列科技政策设计者) ·Jerry Sanders(风险投资家;SkyTran前CEO;智商超高性格如火毫无耐心;我们曾大吵数个回合) ·佩雷斯总统 ·Danny Biran (国家创新署副总裁) 我的最大发现: 高上限路径不在封闭系统和默认选项里 对我最大的冲击,有2条: a) 身处动荡之国的以色列人, 幸福指数常年居于联合国排行榜前十位; “明天与意外,不知哪个先来”:放眼未来,立足当下。 b) 大中学生朝气蓬勃,不刷题,不内卷, 但他们的选项及上限,优于我见过的99%“高分学生” (我和Yuklea教授共同走访过20多所大学,对比强烈!)。 大部分以色列人(包括我的同事们)没有焦虑, 他们期望孩子做出自己的startup(初创企业), 因此以色列的年轻人 ·10多岁就参与真实问题 ·10多岁接触新科技与创业 · 很早开始做自己的项目 · 很早就开始建立全球视野 结果以高科技界的高产出, 吸引世界500强到以色列投资并购。 以色列的孩子们不是更聪明, 但是从小在不接受默认路径的系统里, 接触不同的判断密度和判断结构, 用新工具做项目(AI、代码、内容、产品), 追随好奇心找长期方向,不是追热门; 18岁之后服兵役,生死攸关,杰出者入8200做研发, 因此20岁前后的以色列人,就在做: ·真实决策 ·风险权衡 ·系统级选择 他们被反复训练的不是知识,而是下面三件事: ·约束感知 ·风险定价 ·非线性后果直觉 结论:10-20岁,真正决定上限的, 不是“做题型聪明”,是“判断和决策型聪明”, 是能否通过有引导的自主探索,显影高阶选项。 关于培养孩子,我的判断位“觉醒”: 三不要 1) 在封闭系统里和默认路径上反复优化 主流路径=表面安全+低上限 2) 把“学习”本身当作目的而非进入真实世界的工具 3) 延迟进入现实:大学毕业后再了解社会 等准备好再开始=永远不会开始 三要: 1)尽早接触高密度判断源和高质量判断结构 接触真正做事的人,接触前沿问题和更高层级的讨论。 8岁多我就给她讲我经手的以色列高科技项目, 拿破仑的崛起和覆灭、塔列朗的狐狸式判断、 汉密尔顿的跃迁和自毁、马斯克的悬崖时刻; 2)用新工具做自己的项目:先做自己想要的产品 比如看Minecraft ARG,用GPT写改剧本,剪视频; 做手工,也用3D打印机 3) 在自主探索中寻找自己的长期方向 兴趣变化是好事,探索范围广,自然跨学科, 在具体领域聚焦后有了深度,又擅长新工具, 自然看得见高上限选项 PS: 一个小发现——英语学习时间可压缩90% 8-16岁孩子,1-2年可以英语自由,直接接入世界 效果取决于结构和路径,不取决于努力 无痛快速学英语的选项,也不在默认路径里 1) 母语视听学习法:大量视频/音频输入和跟读 2) 用AI工具学思维和表达: 结构先行,极限拉升 3) 直接用鲜活有料的最新内容作为素材, 学英语看世界结构二合一: 不被枯燥过时的内容劝退。 选择权在家长,不在孩子 英语接入世界, 探索扩展选项, 判断位决定上限

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重磅!谷歌即将开源一个可以在手机跑的模型。谷歌 CEO Demis Hassabis 最近发了一条"4颗钻石"的暗示推文,基本确认 Gemma 4 即将发布 Gemma 4 的主要升级点: 1. 新增 120B 参数大模型:是上一代最大参数的 4倍,但用了 MoE(混合专家)架构,激活参数仅 15B,降低了运行门槛 2. 手机离线跑 Agent:这是最大的亮点——120B 的模型居然能在手机上本地离线运行 AI Agent,不需要联网 3. 上下文能力翻 1-2 倍:处理长文本能力大幅提升 4. 具备复杂逻辑推理能力:据说还有深度思考能力 但要注意:
Google@Google

Start experimenting with Gemma 4 now in @GoogleAIStudio or download the model weights from @HuggingFace, @Kaggle and @Ollama. Learn more → goo.gle/48ef4TB

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一个开发者干了件事——把 Claude Code 将近 52 万行源码,一行行拆开,用可视化图表重新呈现了出来。 1089 个 HN 点赞,评论区老外排队致谢,有人说"比官方文档还清楚",有人说"终于理解它是怎么跑起来的了"。 这个项目叫 Claude Code Unpacked。 Anthropic 一周内两次泄露,把自己的底裤掀了。全世界都在"围观"它的源码,GitHub 上各种复刻项目满天飞。 这个网站把 52 万行代码变成一张张清晰的图表,让任何人都能看懂 Claude Code 内部是怎么运作。 👉 附上链接:ccunpacked.dev
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腾讯啊,qclaw刚刚崩完没几天,workbuddy也崩了一天了。 还好我有openclaw顶着,但任务太多了 冲了@YouMind_AI 顶一下。
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Frank Wang 玉伯
Frank Wang 玉伯@lifesinger·
回家路上,在想橘子的 ColaOS 从能力上来说,并无新意 但从初始化流程来说 非常拿捏了人性 里面藏着一个巨大的常识是 人是情感的动物 谁勾起了用户的情感 产生了欲望 谁就有机会获得信任 进一步获取上下文 然而就有机会 让用户成瘾 让用户掏钱
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雪踏乌云
雪踏乌云@Pluvio9yte·
我们的Claude Code中转站的用户正式突破了一千! 我们不仅打造了一个中转站,也正在打造一个新型具有温度的Vibe Coding社区。 @bozhou_ai 写了很多对小白友好的文档。我们不仅提供Token,在我们的群里,有泊舟用心写的文档,还有大家畅所欲言的交流氛围。 欢迎大家来体验!
泊舟@bozhou_ai

我们的中转站也内测了一个月了,目前用户量已经突破了一千,发现用户还是大部分以小白为主。 所以更新了很多对小白友好的文档,未来还会更新更多的AI 相关的教程。大家可以来关注一下 同时为了庆祝,我们决定明天进行一次抽奖活动,感兴趣的可以进群看一下 如果群满了,就看我主页置顶哈 dragoncode.codes/docs

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看样子,等我再老点,就要回家耕田了,这个最安全。 Anthropic 基于数百万条 Claude 匿名使用数据 + 美国 ONET 数据库(800种职业任务分解). 理论可覆盖(蓝色),当前实际覆盖(红色)
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有意思的是,看到宾大沃顿商学院的认知行为科学家做了个实验,近1300人参与。核心发现: 80% 的人在选择咨询 ChatGPT 后,直接采纳了错误答案,根本没停下来审视。 用了 AI 的人比不用的人自信程度高出 10%——即使答案本身是错的。 研究者称之为 "认知投降"(Cognitive Surrender):人们把思考外包给 AI,让它替自己判断,自己确承担后果。 研究者还提出了 "三系统理论"(Tri-System Theory),把经典的 Dual-Process Model 扩展为: System 1:快速直觉反应 System 2:慢速有意识反思 System 3:人工认知(AI)——统计推理、模式识别、机器学习延伸到大脑之外 这也是基于认知科学去分析。 可惜,相对于我的system0/1/2/3,他缺少了2个,一个是身体反应,一个是第三者视角。 所以他并不能提供解决方案。 论文地址: papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…
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今天接触一个客人,想用呼吸方式调整身体。 但是因为遭遇太多不好的事,感觉命运的不公。 我尝试用system0123的工具去分析他的问题。 发现这个方法真好用,是一个快速让你看清你问题所在的方法。 也是唯一一个把你的身体,直觉,理性思维,和旁观者视角融入到一起分析的工具。 你很容易知道哪些是身体问题,直接给了你什么信号,哪些是别人给你的问题,哪些是自己臆想的问题。再从旁观者视角去看你自己,哪些是可以抛弃的和哪些是你最珍贵最核心的东西。

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超级个体|柿子
超级个体|柿子@yaohui12138·
去年底在北京饭局上认识个朋友,专门帮AI创业者对接投资人 他说去年靠一份投资人动态表撮合了七八单,每单抽几个点 这份表记着:谁最近在看哪个赛道,谁刚投了什么,谁手里还有钱 但维护这表得养3个实习生,每天手动盯着36氪、LinkedIn、即刻、小红书更新现在这个活,AI已经能干了,而且比人干得更快更准 现在这个活,Lev8直接给你干了 它做的事很简单:把整个互联网变成你的实时人脉情报系统 不是关键词匹配,是理解你真正想找的人 举两个场景你就懂了: 场景一:AI创业者找投资标的,追踪最新的风口 你在做AI Agent方向的投资 以前你得这么干: 翻遍crunchbase找2026年新成立的公司 一个个去看有没有发布产品 再去查创始人背景 最后还不知道邮箱在哪 现在你直接跟Lev8说: "帮我找视频生成或API网关类的AI创业公司,要2026年成立的新公司,或者正在融资的,别给我那些已经成熟的大厂" 5分钟,结果出来了 不只有公司名单,连创始人邮箱、团队背景、最近产品动态都给你标好了 场景二:中国品牌出海北美找本地化合作伙伴 你是做生产力SaaS的,正在铺北美市场 现在不想只靠投流量了,想找本地化的营销生态合作 你需要四类人: DTC渠道商或代运营 Affiliate联盟合作方 本地MCN机构 高转化的垂类KOL 以前你得这么找: 去Google搜一堆agency名单,打电话过去发现一半不接你 去LinkedIn搜关键词,结果出来一堆不相关的 找朋友介绍,靠运气 现在直接跟Lev8说: "帮我找北美的生产力工具代运营商,有DTC经验的;再找几个Affiliate网络的负责人;还有专门做SaaS推广的MCN和科技类KOL,要有真实带货数据的" Lev8直接帮你扫: 谁最近在帮中国品牌做北美本地化 谁的客户组合里有你的竞品 谁的KOL资源池跟你的目标用户画像匹配 然后把这四类人的决策人、邮箱、过往case全给你标好 这就是AI和传统数据库的本质区别: 静态数据 vs 实时情报 以前的工具,卖给你的是一个"死"的名单 Lev8卖给你的,是一个会主动追踪目标人物动态的雷达 它甚至有个Follow功能: 你可以设置监控规则,当目标人物有关键动态时(换工作/拿融资/发新品),自动提醒你 然后AI还能基于对方最近的动态,帮你生成个性化的破冰话术 不是群发模板,是真正contextualized的开场 这玩意儿要是早两年出来,猎头行业得少活一半人 现在试用窗口期还在,app.lev8.com/invite/EWIQZ9W2可以直接体验 如果你正在做销售、招聘、投资、或者自己在创业找资源 花10分钟感受一下什么叫把信息差优势直接拉满 工具代差这个事,真的不讲武德
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AI奶爸
AI奶爸@zstmfhy·
小龙虾 OpenClaw 已经可以自动跑完整条短剧生产链路,产能几何倍提升 现在国内AI漫剧卷得厉害,很多人想试AI漫剧出海,但手动操作太繁琐,成本和一致性又难控。 我最近把Zopia + OpenClaw组合起来,整理出一套本地自动化思路。 说实话,以前我自己手动搞的时候,重复操作搞得头大。现在小龙虾一上,整条链路从创意到成片基本自动跑,普通电脑就能批量干,产能直接几何倍提升。 特别适合想低成本出海试错的朋友,先小步验证,成本可控,赚点美元不是梦。TikTok和PineDrama现在还有流量扶持,别慌,值得试试。 下面我用分点把这套思路拆开聊聊👇
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