我：502 粘起来

和歌山你是真的自愿去的

Don't think of LLMs as entities but as simulators.

https://x.com/karpathy/status/1997731268969304070

@NotZhang 哈哈哈哈哈小红书沉迷到底是因还是果呢… anyway 它肯定强化了这种驱使。

老乡你好

不是，但是普遍一次赌的人月大

面对任何的不确定性都是需要花费心理成本的（当然也有人的性格是从不确定性中获得正反馈），这个意义上，为婚姻承担的责任其实是获得确定性。

这个瞬间，金龟子忽然明白了什么叫宿命。有些人注定要在同一个坑里反复摔倒，不是因为看不见坑，而是因为他们本就属于那里。

就像金龟子属于泥土，而黄杏，终究要挂在墙外晃荡。

现在防万圣节基本和防 white paper 一样，想起就好笑。esim 等了八年，只能说大家好好锻炼身体，保持健康，总会等到的

Newsroom：想起来就重看一次

Silicon Valley: 每两年重看一次，常看常新

@Lorneeeee 士卓曼亲水钛锆（ Straumann Roxolid SLA ）种植体，牙冠忘了…

我上半年打球把门牙打碎了，在徐汇牙防所拔牙，瑞尔口腔种植牙。

牙防所：拔牙的技术很不错，但典型公立医院。每个人分配的时间、资源、注意力都比较有限。
瑞尔：好！但贵一点，种植的技术也很好。也给了足够的关怀（怕针怕痛。

种植牙的价格我评估了牙防所 → 瑞泰 → 瑞尔，最后觉得价差不大（亲水种植体 1,6000 → 1,8000 → 2,2000 ），选了瑞尔。

我看很多人说九院技术很好，但我一直挺信任瑞尔（早年间在公立一直没处理好的牙齿，瑞尔搞定了），所以也就没去看。

种植体的价格和品牌、材料、种植方案（要不要植骨/骨粉/数字导板）有关，可以多看几家寻求第二/第三意见。

要看看她要用推理什么模型（不管什么模型，8G 显存放今天都是不太够的

我们现在站在的垭口：
- 如果你能针对一个问题（宽泛的、具体的），定义出具体的优化目标/Ground Truth ，那么你很有可能在可见的未来以相对的低廉的成本，训练出一个 "agent" 在这个目标上获得超人的表现。
- 重点是：reward function ，数据集构建（ both on training and eval ），训练的 know how
- 宽泛的问题的最终解就是 AGI/ASI 。而具体的问题是 OpenAI/Anthropica/DeepSeek 之外的公司的短期结构性机会

AI 很快（或者已经）会开始从各个不同的层开始优化自己的能力（ base model pre-train/post-train, environment, reward and eval ）。

人在过去 200 年中，一直在驱使技术螺旋上升。但现在这个过程中，人、工具、方法的演进旋转越来越快。（我觉得）人会被甩出去…