Leo

@lidangzzz 讲实话可控核聚变就算落地了，初期也只是个发电技术，搞不好还不如现在的光伏（其实这也是变种版的可控核聚变）。所以一堆人看了科幻电影就意淫的实在太搞笑了。

再举一个例子。 人类喊了攻克癌症也有50年时间，现在也没有从原理上彻底攻克癌症的路线图。 但是癌症已经被无限细分，肺癌、肝癌、脑癌、乳腺癌、胰腺癌、骨癌等等，每个器官的癌症都被细分成几种癌症，每种癌症又被细分成几种甚至十几种分型，这样人类先把癌症分成上百种不同的分型。 有的分型癌细胞有靶点，用靶向药原理上可以适用，于是药厂们就用自动化靶点工具去找靶点，设计靶向药，相当一批肺癌单纯吃个靶向药，就能在几天之内几乎痊愈， 于是每一款某个具体癌症具体分型的具体靶点的靶向药，光专利就能卖10亿美元，等到10年后专利过期，一大堆仿制药再去低价竞争， 有的分型癌细胞比较聚集，比如早期乳腺癌，人们就会反复做临床手术，每年几十万几十万做统计，研究怎么手术是最好的、如何提升手术水平、手术前后配哪些化疗药物， 有些分型癌细胞很分散，比如有些胰腺癌或者肝癌，直接建一套10亿的重离子加速器，一两个足球场那么大，用加速器去非常微观、非常细颗粒去打死癌细胞， 有些分型的癌细胞，做移植的技术和成熟度已经非常高，比如白血病的半合骨髓移植，比如常见的肝移植和肾移植，比如人们还在探索的猪肾移植人体。 当然还有许许多多部位的癌细胞的一大堆分型，目前是无解的，还有所有全身各个器官到处转移的晚期癌症，短期内也只有让病人测试一些化疗药物敏感度，用一些化疗药物。 如果有人今天跳出来说，“我们有一个神秘科技，一下子攻克了所有癌症”，这绝对是胡说八道，大放厥词， 然而如果有人今天跳出来说，“我有了一款专利药，专门治疗早期xx癌症的xx分型上面的xx靶点”，或者说，“我发现了一个全新的猪器官移植，可以帮你替代掉器官”，这些都是可信的。 这才是科技进步的真实途径：一切都是有迹可循，一步步完成，技术革命也是一轮轮前进，无限细分出几十个上百个小领域，每个人在小领域里实现一点点突破，承担技术风险，但也同时获得对应的商业利益——不可能有天降魔法、天降神兵、天降黑科技。 而像一些人看科幻小说或者科幻电影后，意淫幻想出来的这些“长生不老”、“可控核聚变”、“量子计算”、“大规模强壮且智商极高且非常灵活的具身智能”这些东西，完完全全就是放狗屁。

@GodofVictoryDJT 也不一定，只是个60天的停战协定。搞不好还是为了川普世界杯撑面子，60天之后还不知道啥样呢。

@GodofVictoryDJT 看这个样子是真taco了

@jxsajxsa149236 @Rococo90933671 两周回一次家哈哈哈哈哈，不过当时也没觉得多苦。

@Rococo90933671 也没这种雷霆刻字，话说你们初中每天不回家吗？

好窒息……十一年前在初中也禁止手机，也这么打过电话，但是真没有这种雷霆标语 只能说希望是ai

@Alexia476334561 个人认为是2008年金融危机的影响，2008年金融危机之后经济数据虽然一直增长，但是结构的崩坏一直持续，没有被解决过。

26年的报告统计到+15，也就是说0年是2010年。 那这张图完全也可以是美联储量化宽松对生育率的影响。 这美联储怎么这么坏呢（

@wenyunchao @free_and_true 这个漏洞2021年就给民主党补上了。

@free_and_true 选举人团会议要由副总统主持，万斯使坏的话，选不出新总统。

看到大阴谋论家 Alex Jones 与前川粉MTG 谈论川普想取消 2028 总统大选的消息，我只能说人们常常高估川普的嘴炮威力。 需要再次给大家普及一个常识：两年一次的国会换届选举和四年一次的总统大选，是宪法的硬性规定，连日子都设好了，雷打不动，没有变动的可能。而且这两个选举是由各州举办，联邦政府无权置喙。川普顶多在邮寄选票上设绊子，但共和党的支持者也用邮寄，比例并不低于民主党的支持者。即便他一通操作猛如虎，最后仍会无功而返。 川普或许有取消大选的贼心，但他没有这个能力。他几个月前曾试探地当众说期中选举没有必要，但未获任何支持，连他的base都当没听见。如果他在共和党掌握两院多数的有利条件下，连今年的期中选举都没办法取消，那又如何在失去两院多数、完全跛脚的2028年取消总统大选？

@taki8964 币蛆的应许之地应该是吃导弹的迪拜

卡尼最近功高甚伟啊我看， 卡尼大大一幅刨了币蛆祖坟的样式 🤣🤣🤭

@PpollingNumbers Tea party of Democrats

🔵 Results - Left wing backed Chris Rabb, endorsed by Bernie Sanders and AOC, won the Democratic primary in PA 03.

@GodofVictoryDJT 应该是2027之后的大萧条

@MaxForAI anthropic.com/careers/jobs 上他们网站看看不就知道了，岗位还是很多的，你讲的这种属于特殊的人才引进了。

Anthropic已经不招聘技术专家以下程序员了👀 OpenAI的研究员Suvansh今天提到了一个传闻： Anthropic已经停止了招聘L6级别一下的人。 这件事如果是真的，其实个非常强烈的信号。 因为前段时间已经有一批原来CTO、CEO的人，去了Anthropic做Member of Technical Staff。 比如原Workday的CTO Peter Bailis，之前还是Google VP Engineering、Stanford CS教授、Sisu Data创始人。2026年3月/4月去了Anthropic，职位是Member of Technical Staff。 还有Mike Krieger是Instagram联合创始人、前CTO 2024年先以Anthropic CPO身份加入，2026年1月转去Anthropic Labs，title变成Member of Technical Staff，和Ben Mann一起带Labs，方向是Claude能力前沿上的实验产品。 特别是Niki Parmar，他是Transformer论文作者之一，前Adept AI联合创始人兼CTO，后来联合创办Essential AI。2025年初加入Anthropic，职位是Member of Technical Staff。 换句话说，Anthropic现在要的不是「便宜的Junior」，而是能直接站到模型、RL、Agent、infra火线上的老兵。 这就是现在CS就业最残酷的事情：初级工程师没有人需要了。 以前一个团队需要很多Junior写代码、补测试、接需求、做边角料。 现在这些事情，一个强工程师，带着一堆Claude Code、Codex、内部Agent，可能就能顶掉过去一个小组的产能。 所以问题来了：如果连Anthropic这种公司都觉得L6以下的人招进来性价比不高，那普通公司的Junior岗位还能剩多少？ AI先干掉的，可能不是程序员这个的职业。 而是各个行业里最依赖「有人带、有任务拆、有重复劳动练级」的那一层。 也就是刚毕业的那些人。。。 祝我那些在读硕士/博士的朋友们好运🙏 哦对，L6相当于⬇️ 阿里：大概P7 腾讯：大概T3-3 字节：大概3-1 百度：大概T7 美团：大概L8 华为：大概17

@ShanningZhuang @lidangzzz 不是超过了就会被替代了，汽车难道替代走路了嘛。实际上有了汽车之后，人类活动空间变大，走路比以前更多了。医疗用ai只会让医疗越来越便宜，看的人越来越多，医生反而短缺。

@lidangzzz 我感觉很合理。医学影像识别不知道，但是现在大模型水平超过很多基层医生了。不过感觉改革阻力很大

最早的医疗AI实际是各种大型的decision tree和baysian， 后来IBM Watson雄心勃勃的医学AI是经典NLP（syntax tree）+知识图谱+一大堆复杂系统拼在一起， 我对人类医疗AI这个领域简直太熟悉了， 医疗AI很难替代医生，也压根没想着100%彻底替代医生，但这个行业的所有人都在努力尝试做辅助医生决策 +高度自动化+提高效率的工作， 比如U-Net出现以后，全世界都在做U-Net看核磁片子， 以前影像科医生的工作流程是，从系统读取出一张片子，在屏幕前认真放大缩小看10分钟，写10分钟的报告，总计20分钟， 至少5年前，影像科医生的工作流程是，从系统读取一张片子，neural nework帮你做好segmentation和detection，在片子上给你画好了红黄蓝绿各种框框，给你四个选项： A. 应该是个脑膜瘤，概率60% B. 小概率是个胶质瘤，概率20% C. 小概率是个脉络丛肿瘤，概率10% D. 小概率是个XXX瘤，概率10% 影像科医生只需要盯着框框看，看个5分钟，鼠标点点点，自动给你把模版套进去，把参数全自动化填进去， 以前影像科小医生看不懂片子，老医生看片子太慢，写报告更慢，一张片子还要两个人反复拉扯review， 现在影像科老医生的效率直接拉爆，自动化生成报告，写片子和review片子时间都大幅缩短， 你问医生失业了吗？影像科医生会直接告诉你，压根不会失业，因为做X光还是核磁，需求量远远大于医院供应量，你买3台也能给你拉满，你买30台也能给你全都拉满， 在U-Net出来之后，一堆人就跳出来跟你讲，人类都他妈给我每半年做一次全身PET-CT和MRI，别担心，我们来给你读片子，我们把价格打下来——这是对你生命健康保障最稳妥、最负责、最全面的方法。 至少在今天，你看到了这么一种潜力， 就是大部分操作需要护士和医疗技工，这些是医学领域的蓝领，虽然需要专业知识，但是大部分工作还是操作流程， 而无论是看片子读片子、做问诊workflow（现在大概是什么状态，下一步该问什么，再下一步该继续问什么，有什么还没问到），还是读一些血常规、心电图的报告，你都应该明白，现有的这些signal processing、detection、segmentation、LLM Agent在医疗的每个环节，都已经能肉眼可见地大幅提高某些医生的效率。 现在有一个最大的误解， 就是外行认为AI可以替代所有的医生，而不了解AI、不懂任何技术的临床医学从业者认为，AI完全替代不了我们，我们一辈子死死端稳饭碗，AI不会有任何染指， 实际上，这个biomedical engineering行业从来没想过一锅端干死整个医疗行业，而是在这个行业里找到某些非常急缺又尖锐的场景，用各种技术方法来提高10~100倍的效率，或者给医生进行辅助决策，给医生提供更多的自动化选项或者大保底， 所有人都知道，医疗资源是短缺的，但是大部分民众不明白，在合规安全的整个医疗体系里，哪些流程是真正的bottleneck，哪些造成了这种短缺，哪些流程是没必要的， 打个比方，如果local clinic能做到社区居民每半年做一次PET-CT和MRI，做一次心电图，做一次血常规，吃一颗胶囊小胃镜，做一次大便和尿液的检验，不需要医生，只需要护士和基础医学技工——是不是大幅度降低了你的GP或者社区医院的工作强度，帮助他们在最早期观察变化，做出决策？ 所以我觉得，这种模式其实在中国这种国家是最适合的，尤其是北京、上海、沈阳这种医疗资源集中的老龄化城市， 技工不贵，护士更便宜，护工不要钱，国产设备价格越来越低，给个友情批发价，做早期筛查并且用各种CV和LLM Agent工具来帮助基层社区医生决策判断，这是医疗资源投入产出的性价比最优解。 就看辽宁省卫健委听不听我的话了。

@taki8964 @stdmodest @GodofVictoryDJT 美股已经涨到超自然界了，不过我还是保持有限参与，即使未来看空，也不做空。

@realleoiii @stdmodest @GodofVictoryDJT 还需要至少两个月观察，现在市场不愿意定价滞涨or 衰退

@stdmodest @GodofVictoryDJT 这种通胀，谁来都救不了，除非哪个国家变出几千万桶石油。

@GodofVictoryDJT 您判断一下中国会不会在这上面出手救他，如果救了，能否帮他保住中期选举。

markdown一点都不好用

@mtrainier2020 你要是知道RPA机器人的发展历史就不会乐观了，人类社会的狗屎工作只会随着效率提升变得越来越多。

我觉的后面几年初级的电商运营这个岗位应该会消失了。 代码成本迅速下降，导致任何重复性，规律性，sop类操作都会轻易被自动化掉。 整个行业中，产品开发，创意这些会越来越重要。

@dviolettchan 那个是计算机与生俱来的特性，LLM前就有了。是由兼容机，开源码，大规模网络公开课，乃至云计算技术推动的，如果这都适应不了建议不学计算机。

@realleoiii 非常insightful的观点，自学成本这也是一个很有意思的角度。 不过从另一个角度说，人人都能学意味着科班也没啥意义，无法建立自己的护城河……

CS used to be a relatively less toxic field because the tools were open and cheap. You could do meaningful research with a laptop, or maybe a single GPU. Those good old days are probably never coming back. (1/3)

@dviolettchan @steven_howard1 2022年CS就业问题以及很严重了，我记得当时一边是润学转码，另一边是北美当地人抱怨工作难找。

@steven_howard1 4年前有谁会想到CS的就业会出问题（

这两年 CS 天坑化的趋势，在国内可能还没有那么明显，在北美和其他发达国家基本已经是定局了。 未来大概率是 0.1% 的人薪资翻几倍，99.9% 的人注定失业。失去的岗位将会被 AI 永久性替代，不再恢复。

@hoonehan @fxtrader 只要人的判断力还在就替代不了人，这群贩卖焦虑的太离谱，要我说AI退潮之后才是大厂超级裁员的开始。

#数据 #图表 在全球范围内，大约四分之一的工作岗位（相当于8.38亿个岗位）都面临着AI带来的冲击。其中，年轻劳动者、女性以及受过高等教育的员工受到的影响最大。 高收入国家AI冲击比例最高，达到了33.5%，因为这些国家的非常规认知型工作占比相对较高。而随着收入水平的下降，这一比例会显著降低，低收入国家仅为11%。

@AndrewYang Arab springs may happen in US

What happens when there are too many college grads? blog.andrewyang.com/p/too-many-col…