PayPal 可以用国内的借记卡吧？我就是用的借记卡开通的。开通过程比较简单。
但是不知道是不是可以用来充值 pro 。

点子都蒙尘了，像是熔岩凝固，余温尚存。有了 AI ，感觉执行力高了很多，准备把之前的 idea 尽量都尝试一遍：

v 站数据的可视化，v2vis
历史知识可视化，hisvis ， /t/703099
经济活动可视化，ecovis ， /t/705459
类似 Origami 的原型制作工具，intex ， /t/796494, /t/862672
时间管理工具终结者，ngtd
喷泉二维码传输数据，bittrans
基于双向链接的英语学习软件，ensoft
二维码修复工具，qrfix
新式论坛网站，indieforum ， /t/710214
验证码识别，captcha ， /t/706123
归谁管，govmap ， /t/907899
碳足迹，carbontrace ， /t/874720

目前 intex 这个快完工了。最近刚发现，似乎可以并行做好几个，把等待 AI 的时间也利用起来。

@snowsun 你说的是“终有一天 AI 会达到甚至远远超过 A 级”吧？

上面的分析，还要考虑对软件质量的要求，比如我想要软件的质量至少要达到 B 级，那么 C 级的 AI 在 E 级的人类监督之下实现出来的东西，可能就不太符合要求，只能到 C 级，那就需要 A 级和 B 级的人类介入，不管是事前介入（比如把需求中 A 级和 B 级的任务都拣选出来，由人类实现，剩下的交给 AI ），还是事后介入（比如让 AI 根据 A 级和 B 级人类的指示重构部分代码）。但如果软件质量只要求到 C 级就够了，比如一个小程序或网站，或者其他要求没那么高的，那一个 C 级的 AI 加上一个 E 级的人类督工（比如产品经理）就足够了。

A 级 > B 级 > C 级 > D 级 > E 级。
会高等级技能的，肯定会低等级技能。目前的 AI ，假设为 C 级。因为现在的 AI 在「架构」「品味」上仍然逊色于人类。
这里的级别，是一个综合的指标，比如功能完善程度、运行效率、可扩展性等等。

E 级人类 + C 级 AI：
===>那么 E 级的人类，也可以完成 C 级的任务 OK ！这里无论 AI 是像 Anthropic 预言的一样持续 N 天工作，还是像在 Cursor 中一样，需要人类不断介入。相当于硬生生拔高了人类的基线水平。

C 级人类 + C 级 AI：
===>平添 N 个同级别组员！但也是局限在 C 级任务。

A 级人类 + C 级 AI：
===>AI 如果像 Claude Opus 4 一样持续 N 天工作，给它定义好 A 级的架构和框架并分解出 C 级的任务，让 AI 去实现这些 C 级任务，那简直太爽了！平添 N 个下手。
===>AI 如果像 Cursor 一样，还需要时不时盯着，那就是在拖 A 级人类的后腿，一个经济有效率的方案是需要再招 N 个 E 级的人类来盯梢 AI 。

这样定量一分析，情况就很清楚了。
如果 AI 的代码能力到了 C 级，且可以连续持续工作，那么 C 级以及 D 级 E 级的人类，就被无情淘汰了。A 级和 B 级的人类则如虎添翼。
如果 AI 的代码能力到了 C 级，但不能持续工作，需要人类不断督促反馈，那么 A 级和 B 级的人类，都可以招聘 E 级人类来做这部分督促工作，对 C 级和 D 级的人类打击最大。

楼主的核心观点是「要不要 996 ，每个人都可以根据个的人情况，自由选择」

对于每个人来说，对 996 的看法都可以不同，认为它可以带来额外的收入，为什么要一刀切的禁止，让人们不能自由选择呢？

这里最关键的就是个人的自由选择！
然后，楼主只需要想清楚一个问题，「为什么要立法规定 8 小时工作制，而不是让工人和资本在劳动市场上进行博弈？」这个问题楼主可以直接抛给 ChatGPT 或者其他 AI 。我只摘取一段：

```
在 19 世纪工业革命初期，欧美国家普遍没有劳动时间的限制，结果是：
每天工作 12-16 小时极为常见；
女性儿童工人被严重剥削；
事故频发、健康受损、早亡率高。
```

至于楼主想出卖时间换取更多报酬，在 8 小时工作制下，也是可以做到的，多打几份工就可以了。找一些公司错开工作时间，比如上班时间是 18:00~24:00 的。

我最近也思考了这个问题，在我这里，我把它叫做「应然与实然的关系」。不过，我个人更多的是从“愤怒”这种情绪作为切入点，来思考这个问题的。下面是我的思考：

这个偏向哲学的话题，与生活的关系其实很大。尤其是对于看不惯各种不公，容易愤怒，有一些理想主义的人。

当你遇到了蛮横无理的人，遇到了愚蠢自大的人，遇到了种种你不喜欢的人或者行为，你该怎么平息你的愤怒，用什么方式回应这种愤怒；

当你遇到世事不公，人心叵测，你该怎么抚平自己心里的愤怒无力或者膈应心理，用什么方式去对待这些环境和人；

其实从理性的角度考虑，这些事物确实存在。而「存在必有因由」（“存在即合理”纠错后的翻译），也就是「实然」。而自己的愤怒，其实是对这些实然的态度。典型的就是认为这些事物「不应」该存在，也就是「应然」。

说到底，「实然」是一种事实的存在，而「应然」是对这些事实存在的一种个人的观点。

那么实然与应然的关系，就变成了事实与观点的关系！

一旦这么考虑，很快就会发现几个关键的点。1 是自己的观点不是唯一的。2 是自己的观点有可能比其他人的观点更偏颇。比如「怎么会有这么不要脸的人存在」，这其实是在对「 xx 存在」表达一种强烈的观点「 xx 这种人不应该存在」。

如果「应然」只是一种每个人各自保留的观点，那其实就没必要讨论了，因为观点本来就因人而异。但是「应然」是会指导人的行为的。正如前面所说的「 xx 这种人不应该存在」，这种强烈的观点，会导致对应的行为。看待事物的观点，会影响我们的决策和行动。因此必须要仔细想明白。

这里的想明白，并不是完全诉诸理性。因为感性就是与生俱来的。你不会因为某些人的说法，就轻易对 xx 这种人 xx 这种事平和对待。但可以用理性建立一个框架，换句话说让感性生根。至少，让理性能够提供更多信息、更多理解。

其实，前面的讨论，已经指出了关键的一点：观点会影响行动。如果一些观点（例如愤怒）会导致影响强烈的行动，那么就有必要仔细想想，这种影响是不是理性的。典型的就是愤怒导致的不择手段，失去了理智。虽然这看起来只是愤怒失控，只是情绪管理的问题，但我认为背后也许是对事物的感性认识缺乏理智的支撑导致的——比如对某些行为不容忍的程度已经到了采取超出常规手段的地步。这又让人想到了夫妻情侣之间因为鸡毛蒜皮而争吵，总是因为底层的情绪累积，或者说是观点强化。

所以，建立一种经过深入思考的观点观念，没错就是对观点的观念，是很有必要的。

什么是观点的观念呢？

我对 xx 人或 xx 现象，不满意甚至很愤怒的缘由是什么？它为什么存在？我能做些什么？如果我无法改变它，我该如何处理它？我能与它共存吗？如果可以以什么形式共存？如果不能该怎么做，逃避还是反抗？

总之，我的意思是，对于这些带有共性的问题，我们需要仔细思考，审视自己的内心，建立一个认识上的框架，在这个框架里面处理它们。而不是完全交给情绪、感性、惯性的认识。

比如对于那些蛮不讲理的人，首先是认识到这种人总是会存在的。为了利益而忽略别的品格，古今中外到处都有。即使不考虑道德问题，消灭它们也是不可能的。更何况，消灭这些不道德的东西本身，也算不上是道德的，因为它违背了「比例原则」。不能更极端的行为来消灭一个不那么极端的事物。你看，这里我们发现了「比例原则」的应用，它可以看作是理性的一种，它为我们建立了一种理性的框架。它告诉我们说，我知道你非常讨厌 xx 人和 xx 现象，这是你的偏好，但是你在根据这种偏好来行事时，不要超过「比例原则」的限度，甚至这种偏好，最好也不要超过「比例原则」的限度。这为我们的愤怒不越界，提供了一个理论的支撑和约束。

再比如，对于 gov 的各种腐败不作为，应该以什么样的态度来应对，以什么样的行为来应对。这都是需要智慧的。一个有用的方法是，先去认识和了解它们存在的缘由，看自己能改变多少，然后基于这种认识，和自己的偏好，形成自己的观点，并采取对应的手段，不能止步于不满和愤怒的观点，应对方法很重要。思考出系统化的应对方法，也有助于纾解情绪。

这个适合做成 P2P 的。啥意思，就是说，你提供一个平台，然后，让信息 person to person 。发布信息的人，向查看信息的人，收取费用，而不是你自己去雇人来发布信息。P2P ，可能才是正确的商业模式。有心人自然每次去旅游时，都会向你这个知名的「拥挤查看平台」顺手提交相关的信息，挣一些零花钱。这样做的人多了，信息供过于求，就会抑制发布的意愿，但是，如果没有人发布某个地方的拥挤状态，那就比较有利可图。而且，信息也是有时效的，激励人们不断更新，总有人不断试吃螃蟹。

现在用 json 来组合「原语」，似乎仍显复杂。
我简单看了几个「原语」的定义，这套系统似乎可以归类到 node-based 的系统？不知道我理解的对不对。
可以考虑将这些「原语」，以及它们的连接，做成 node-based 的，并可以可视化的编辑，比如使用开源的 ReactFlow：
https://reactflow.dev/

之前充值还支持支付宝的，现在都需要加密货币了。对国内的 v 友有些不方便。

@line 像#1 楼的 @D0n9 这样的人，不要理他。这种人什么都不缺，就缺一巴掌抽醒他。这种人随处拉他的故作高深的💩，别人不理他，他还以为被自己戳中要害害怕了。

@heziqiang 也可能是我把人想得太好了。他可能就仅仅是一个骗子而已。

缺乏最基本的换位思考能力，意味着你根本无法从用户的角度去考虑问题，去解决问题。
缺乏最基本的真诚，意味着跟你们合作是一个大坑。

说了半天等于什么也没说。

什么叫「志同道合」？
～你们的「志」是哪个方向，独立思考？
～你们的「道」又在哪里，硅谷？

什么叫「对项目有好奇心」？什么才叫「核心技术能力」？
～连你们的项目是什么都不知道，怎么知道是不是有好奇心？
～连你们都项目是什么都不知道，怎么知道需要什么核心技术能力？

我要是 Leader ，会先把你给开掉！什么信息都没有透露，还这呀那的。

@nomagick >““推理”的过程中需要不断向文本 round down”
感谢你的提醒，我确实没有注意到这点。我需要再去研究下。
不过，我可以提出 2 点反驳：
1 是大语言模型的训练，本身是在潜空间中进行的，这点上是没有问题吧？如果说 V-JEPA 2 通过训练获得了「世界模型」。那么说大语言模型没有获得任何语言深层的含义，就是极其不公平的。
2 是根据上面的理解，一个已经通过语言训练获得了「世界模型」的 LLM ，在推理时，尽管是自回归的，我从直觉上觉得，它不会因为什么每一步都向文本 round down ，就失去某些核心能力，变成一种「统计」。你说呢？

当然，上面的第 2 点，还需要我进一步去推理一下。但第 1 点，无论如何，也足以支持对杨立昆关于大语言模型只是「统计模型」立场的反驳。

@nomagick

> “Latent space 就是比文本空间什么像素空间靠谱啊，Latent space 是学习出来的”
LLM 有哪一点不符合？ LLM 的嵌入向量不是学习得到的吗？ LLM 有直接用高维的文字空间去做训练吗？
这都是初学者都知道的基本常识了，杨立昆他非要说自己的才是真理，其他的都是垃圾。看看他怎么评价 Sora 的？再看看他怎么评价自家的 V-JEPA 的。

不要推这些缺乏常识，误人子弟的东西了。
所有的投资，都是把一些本来可以消费的钱，借给别人。牺牲当下的享受，用利息来补偿。
所有的复利效应，都必须要考虑本钱数量，1 分钱哪怕复利到 1 块钱，花掉你 100 年，你肯干吗？
1%复利，365 天提升 37.8 倍，你的数学是体育老师教你的吗？你的人品又是谁教你的？

@NotLongNil 用什么数学证明，我还从来没听过数学可以证明像深度学习这样的东西。上面的对比还不够明显吗？
杨立昆就是一个笑话。倒不是说他不懂，而是他对 LLM 装傻充愣的样子。