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@utoo33

铸造 发行 流通

เข้าร่วม Mayıs 2016
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墓碑科技
墓碑科技@mubeitech·
社会主义的技术死穴,是没人知道全部事实。 哈耶克把这个问题拆得很清楚。 它听起来像价值观争吵,底层其实是信息工程。 社会主义先假定一件事。 所有可用知识,都能被一个中央权威收集、理解、调度。 价格怎么定? 资源给谁? 产能往哪走? 谁该多拿,谁该少拿? 哈耶克说,现代社会早就超过了任何个人头脑的感知范围。 他更愿意叫它扩展秩序。 这个秩序能运转,靠的不是一个大脑在上面算。 靠的是数百万人的分散知识,在每一次交易、生产、选择里被调用。 左派常说,现代社会太复杂,所以必须计划。 哈耶克把这句话翻过来。 正因为现代社会太复杂,计划才碰到墙。 复杂性不是计划经济的理由。 复杂性恰恰是中央计划无法成立的地方。 最精彩的是他讲利润。 社会主义反对为利润生产,主张为使用生产。 听上去很道德。 问题是,为使用生产只适合一种社会。 所有事实都被人知道。 所有需求都能被人看见。 所有变化都能被人提前掌握。 现实世界刚好相反。 一个人每天用的东西,大多来自不认识的人。 他穿的衣服、吃的面包、开的车、手机里的芯片,全都被陌生人的劳动托住。 这些陌生人也不认识他。 他们为什么知道该生产什么? 利润就是信号。 它告诉人们,哪里缺东西,哪里有人愿意支付,哪里资源被浪费,哪里该停手。 利润不是道德口号。 它是一套让陌生人服务陌生人的信息系统。 冯·米塞斯在20世纪20年代就提出过这个批评。 当时社会主义者不愿承认这个事实问题。 他们退到价值判断里,说这是公正分配的信念,科学无法裁决。 哈耶克的回答更扎心。 如果社会主义的事实前提成立,追求公正分配当然可以成为道德义务。 可事实前提没成立。 分配者必须知道全部事实,才有资格谈公正分配。 而任何中央权威,都拿不到全部事实。 这就是计划经济反复失败的核心。 问题不在于计划员还不够聪明。 问题在于,它把一个没人能掌握的信息宇宙,交给一个办公室去填表。 人类能养活当前世界人口,靠的是自发机制。 这套机制能调动的信息,远远超过任何中央权威的库存。 哈耶克真正指出的,是自由市场背后那台看不见的信息机器。
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墓碑科技
墓碑科技@mubeitech·
医生曾断言戴上眼镜就一辈子摘不下来了。 一套由三个动作组成的眼球操正在推翻这个结论。 动作异常简单。 先做眼部拉伸和转圈。 让眼部肌肉向两侧拉伸到极限。 接着进行左右平移。 视线在最左和最右两端来回扫视。 第三项练习是整套动作的核心。 让眼球沿对角线斜向移动。 从左上直达右下,再从右上滑向左下。 视力退化往往源于眼部肌肉的长期僵死。 每天几分钟的针对性拉伸就能重新激活它们。 视力的走向其实就藏在这些微小的运动轨迹里。
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Morris
Morris@Morris_LT·
当爱主导一切的时候,权力是不存在的。 当权力掌控一切的时候,爱就消失了。
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Bill The Investor
Bill The Investor@billtheinvestor·
这条 1 小时播客,专访 Claude Code 负责人。 听完它,你对 vibe-coding(氛围式编程)的理解,会超过 100 门付费课程。 马上收藏,今天就花 1 小时听完。 这是你这周最值得看的一期 AI 内容。
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Bill The Investor
Bill The Investor@billtheinvestor·
特朗普正逐步拆解旧体系,逼迫全球重置。波斯湾海峡封锁将动摇全球油源根基,依赖骤然转向美国能源、制造与自给自足。当世界在混乱中挣扎,美国正夯实根基。这看似疯狂,却暗藏布局——这不是跳棋,是高风险终局棋。希望属实。
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傅盛
傅盛@FuSheng_0306·
Claude Code源码泄露,说真的Anthropic担心你看懂的不是代码,是它的思维。让三万全部读了一遍,得出了5个炸裂发现,我拆给你听: 1. 记忆系统才是真护城河——不是塞上下文,是用小模型专门当"检索员" 2. 管AI就是管人——"永远不要把理解力外包给下属",管人也一样 3. 安全是架构不是按钮——1500行代码只判断一件事 4. 连Anthropic都在死抠Token——3行代码一天省25万次调用 5. 护城河都是悄悄修的——源码里藏着反蒸馏、Undercover Mode……
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渡边君
渡边君@JiaweiShen2568·
Jiang Xueqin(中文译名江学勤,海外常称其为 Professor Jiang),是 2024-2026 年在 YouTube 及全球社交平台爆红的加拿大籍华裔地缘政治分析师、教育学者,也是 YouTube 频道Predictive History(预测历史) 的主理人。 他的出圈源于 2024 年 5 月发布的一段课堂分析视频,其中提出的三大核心预测,在 2025-2026 年陆续应验前两项,引发全球舆论轰动: ①预测美国前总统特朗普将在 2024 年大选中胜选,重返白宫; ②预测美国将联合以色列对伊朗发动军事打击; ③核心预判:若美伊冲突长期化,美国将在这场消耗战中遭遇战略失败,甚至动摇石油美元体系与全球霸权根基。 2025 年特朗普正式就职、2026 年 2 月底美以对伊朗发动军事打击后,这条旧视频被全网疯传,YouTube 单日播放量突破 400 万。他被《新闻周刊》(Newsweek)等海外主流媒体专题报道,被称作 “中国的诺斯特拉达穆斯”,还受邀登上美国头部政治访谈节目《Breaking Points》做连线分析,成为西方舆论场最受关注的华裔地缘政治分析师之一。 王路飞安利的这个访谈,我放个中文版各位凑合看,DeepSeek翻译不知道有无错漏。没有时间一一校对还请各位担待。
北美王路飞@kingluffywang

这哥们应该是键政之王了吧?基本上左翼右翼的podcast他上了个遍,我从他只有几万订阅就开始关注了,这一飞冲天,英文好还是有优势,赛道广,简中这点流量真不够看的了🤣🤣🤣

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开发者Hailey
开发者Hailey@IndieDevHailey·
刚发现一个网站,非常值得龙虾族和创业者们收藏。 它是专门统计用 OpenClaw 赚了多少钱。 项目、收入、全部公开。 目前榜单: 132 个 OpenClaw 项目 最近 30 天收入 $290K+ 最狠的一个项目: 月收入 $51K。 更夸张的是—— 这些产品其实都很简单: - OpenClaw 一键部署 - AI Agent Hosting - OpenClaw 课程 - 甚至有人卖 AI电脑 很多项目本质只做一件事: 帮别人把 OpenClaw 跑起来。 而且这些收入 不是截图,不是故事。 全部通过 Stripe API 实时验证。 这个网站叫 TrustMRR。 它本质就是一个: 公开的创业收入数据库, 让你直接看到别人到底赚多少钱。
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墓碑科技
墓碑科技@mubeitech·
英伟达的黄仁勋,刚刚在CNBC上说漏嘴了。 他说AI需要一个“记录系统”。 干什么用? 用来核实什么是“真相”。 他管这个叫“Ground Truth”,事实来源。 AI产生的所有信息,都要回到这个系统里进行最终确认。 听起来是不是很耳熟? 一个中心化的、最终的真相裁决者。 以后AI告诉你的一切,都来自这个“记录系统”。 你以为你在跟AI对话。 其实你只是在读取一个预设的“真相数据库”。 那问题就来了。 谁来建立这个系统? 谁有权往里面写入“真相”? 如果记录本身就是错的,或者被篡改了,AI要如何分辨? 这不就是数字时代的真理部吗?
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Niko
Niko@guishou_56·
Obsidian Web Clipper 我愿称之为最伟大发明 几十万吃灰的收藏夹文章,装进 Obsidian 里是什么体验? 答案是:彻底告别「Mark了等于看了」🤡 以前: 遇到干货 → 丢进 X 收藏夹 → 彻底遗忘 → 毫无长进 收藏了 1000 篇,一篇都没看 ⏱️ 现在: 遇到干货 → 一键剪藏 → 定期让 AI 批量阅读 → 汇总成精华库 只需 30 秒 ⚡ 这就是把文章存进本地库的魔力。 它最绝的设计是:不需要你自己去读。 把文章存下,直接作为 AI 的专属口粮。下次你需要写推文、找灵感,直接让 AI 帮你从里面提取观点和框架。 收藏夹终于不再是垃圾场,而是一个灵感引擎了
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DiscusFish
DiscusFish@bitfish·
上一代伟大的企服巨头(ERP/OA/SaaS),本质上是在“把 SOP 数字化”; 而下一代最伟大的公司,一定是能把这套“基于意图、动态流转、人类兜底”的 Agent 框架沉淀下来的人。这不是在做工具,这是在写 21 世纪的《科学管理原理》
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郭宇 guoyu.eth
郭宇 guoyu.eth@turingou·
其实大家有没有想过,在电费便宜的时候挖矿,和在电费便宜的时候推理,这两件事情本质上是一样的?不同的是,一个是价值储存,是一个是商品。商品只会随着生产力进步越来越廉价。没错,这正是一个天平的两端。如果 agents 来运行这套逻辑,你猜他们会如何设计属于 AI 的经济学?
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墓碑科技
墓碑科技@mubeitech·
AI代码怎么来的? AI自己写的。 Anthropic的首席产品官Mike Krieger最近透露了一个事实。 在他们公司内部,工程师提交的代码请求,动辄两三千行。 谁写的? 他们的AI,Claude。 一年前,Anthropic的CEO Dario预测,90%的代码将由AI完成。 当时很多人觉得这很疯狂。 今天在Anthropic内部,这个比例几乎是100%。 Claude正在编写Claude。 一个能自我繁殖、自我迭代的物种正在诞生。 当代码都能自我生成,数百万高薪程序员的价值在哪里? 这会是硅谷精英们献给华尔街的又一份大礼吗? 用AI取代人力,成本降到最低,利润最大化。 普通人的工作岗位就在这样的“效率提升”中消失了。 更深一层想。 谁能保证这个自我进化的代码,始终服务于创造者的利益? 它会产生自己的逻辑和目标吗? 当一个系统能够完全自我编写和修复,它离拥有自我意识还有多远? 当AI开始编写AI,故事的结局就不再只由人类书写了。
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墓碑科技
墓碑科技@mubeitech·
Anthropic和Claude最近的成功,是不是在抄彼得·蒂尔十年前的作业? 他的理论很简单。 想搞垄断,别总盯着大市场。 先找个小池塘。 一个没人注意的缝隙市场。 比如,编码。 迅速占领,成为池塘里最大的鱼。 然后,围绕这个小市场建立起声望和铁粉。 听起来是不是反直觉? 但这是Facebook和PayPal走过的路。 Facebook最开始的市场是什么? 哈佛大学的一万名学生。 十天内拿下60%的份额。 PayPal的起点呢? eBay上的两万个超级卖家。 三个月拿下30%的市场。 这套打法背后,是对主流商业思维的颠覆。 大部分创业者犯的致命错误是什么? 一上来就说自己要颠覆万亿级市场。 当年的清洁能源公司就是这么死的。 PPT第一页,市场规模数千亿,甚至数万亿。 结果呢? 你成了汪洋里的一条小鱼。 不仅要跟几十家太阳能公司竞争。 还要跟风能、煤炭、甚至突然冒出来的页岩气竞争。 最后悄无声息地消失。 这套“小市场垄断”理论,今天还适用吗? 尤其是在AI这种巨头林立的领域。 Anthropic靠“编码”这个小切口,真的能复制Paypal和Facebook的路径,最终挑战OpenAI和谷歌吗? 还是说,这只是硅谷精英们讲给资本听的又一个故事? 当一个市场被清晰定义为“小”的时候,它是不是已经被更大的捕食者盯上了?
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