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罗素这是开了天眼么？以下内容来自1930年： “高度的竞争不仅会让人的意志和肌肉持续过度紧张，这样的生活顶多也就能过一两代。经历了这种生活的人一定会神经衰弱，寻找各种方式逃避，连休闲消遣的时间也会像工作一样紧张和困难（因为已经无法放松了）最后消亡于不能繁衍。” —罗素《幸福之路 金融人》
一个学生的婴儿在课堂上哭了，年轻妈妈尴尬地站起来准备离开。Engelberg教授走过去接过孩子，哄好了，抱着继续讲课，一拍都没停。 他的规矩很简单：学生可以带孩子来上课，可以在课上哺乳。他的理由也很简单——没有一个母亲应该被迫在教育和孩子之间做选择。 这一幕被照片记录下来，迅速传遍世界。
吞下一粒胶囊。 等待40分钟。 你的脑电波已经被强制改写了。 L-茶氨酸是唯一能做到这点的合法化合物。 大脑里有两个总开关。 谷氨酸负责点火，GABA负责灭火。 L-茶氨酸是个高明的伪装者。 它长得极像谷氨酸，轻松骗过血脑屏障。 它一屁股坐在受体上，却不点火。 兴奋系统被悄悄挂上空挡。 人不会觉得困。 但GABA、血清素和多巴胺开始全面飙升。 牛津大学看过脑电图。 200毫克吃下去。 顶叶和枕叶区域开始规律跳动。 频率锁定在8到13赫兹的Alpha波。 那是修行者打坐几年才能抓到的心流频段。 现在只需要一杯水的功夫。 抗压测试的数据更直接。 给两组人施加同等的多任务压力。 没吃的人，大脑全部切入焦躁的高Beta波。 吃了的人，顶着高强度负荷，脑区依然是一片平静的Alpha波。 把它跟咖啡因放在一起，会发生奇妙的化学反应。 咖啡提神，但也附赠心跳加速和手抖。 L-茶氨酸能精准掐断焦虑通路。 它只留下绝对的专注。 没有皮质醇飙升，没有神经质的颤抖。 一杯绿茶里大约有20毫克L-茶氨酸。 喝茶觉得比喝咖啡温和，秘密就在这里。 临床研究还翻出了它的隐藏技能。 它能直接镇定肥大细胞。 连带压制组胺释放，大幅缓解肠道过敏反应。 大多数研究的起效标准是每天200毫克。 这是一种极其罕见的物质。 仪器测出的客观波形，严丝合缝地对上了人类的主观感受。
🚀 兄弟们，我找到宝藏了！ prompts.chat —— 目前最强免费 AI Prompt 社区！ 上千条高质量提示词，按行业/场景直接分类： - AI Agents（目前我用的最多的让我直接起飞） - 商业分析、写作、代码、营销、图像生成…… 搜索关键词秒出最优模板，复制粘贴就能用！ 特点： - 完全免费 + 开源 - 社区驱动，每天都有新神 prompt - 支持自建私有库（团队/隐私党福音） - GitHub 15.8万星，OpenAI、Hugging Face 大佬都点赞 再也不用自己瞎琢磨提示词了，效率直接拉满！ 强烈安利 👉 prompts.chat 你最常用哪个场景的 prompt？评论区告诉我，我甩最强版本给你～ #AIPrompt #PromptEngineering #Claude #ChatGPT
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微软，总算出了个好东西。 开发了一款工具， 可以将几乎任何格式pdfs，word，docs，excel，PowerPoint，Audio，YouTube 网址 转换为Markdown文件， 众所周知Markdown 是AI 大语言模型最青睐的格式。 没有自定义解析器。没有损坏的布局。没有混乱的文本。 只是干净、结构化的标记， 只需一次安装 github.com/microsoft/mark…
兄弟们，原来蒸馏如此的见效快！ 难怪大厂都热衷于此哈哈哈😂 Apple Research（苹果研究院）刚刚发布了一篇“超级简单却效果炸裂”的论文，标题直接叫《Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation》（尴尬的简单自蒸馏就能大幅提升代码生成能力）。 论文核心发现（Simple Self-Distillation，简称SSD）： 你不需要： - 更好的教师模型 - 任何verifier（正确性验证器） - RL（强化学习） - 代码执行环境 - 外部标签或奖励模型 方法简单到离谱： 1. 用当前模型自己采样生成代码（带一定temperature和truncation，不用greedy解码） 2. 完全不过滤这些输出的正确性 3. 直接拿这些“原始”输出做标准SFT（监督微调） 就这么三步，模型就能大幅进步！ 实测效果（震撼）： - Qwen3-30B-Instruct：LiveCodeBench pass@1 从 42.4% → 55.3%（相对提升30%！） - 尤其在hard problems上提升最大：pass@5 从31.1% → 54.1% - 只需每个prompt采样1次就够 - 在Qwen和Llama系列的4B、8B、30B规模上全部有效（包括instruct和thinking变体） 论文最有洞见的解释： 很多coding模型其实已经把“正确能力”藏在权重里了，只是greedy decoding（贪婪解码）把它锁住了。 SSD通过在自己生成的数据上训练，上下文依赖地重塑token分布。 在需要精确的地方压制干扰项，在需要探索的分支处保留多样性，从而把模型的潜在能力真正释放出来。 总结一句话： “很多coding模型其实在用自己的权重‘欠发挥’。 用自己的输出再训一轮，就能把藏着的实力挖出来，而且完全不需要外部信号。”** 地址见评论区👇
Apple Research just published something really interesting about post-training of coding models. You don't need a better teacher. You don't need a verifier. You don't need RL. A model can just… train on its own outputs. And get dramatically better. Simple Self-Distillation
所有人都以为程序员要失业了。 结果呢？ 看看这条线。 从2025年底开始，软件工程师的招聘需求突然暴涨。 远远甩开了大盘。 怎么解释？ 一个经典的经济学现象，杰文斯悖论。 当AI让写代码的成本变得极低。 公司会怎么选？ 不是开除程序员，而是上马更多以前想都不敢想的项目。 软件变得便宜了，需求就爆炸了。 商业逻辑就这么简单直接。 效率的提升，最终目的不是为了让谁无事可做。 而是要把整个蛋糕做得更大。 真正该担心的，从来不是技术本身。 而是那些只会被技术取代，却学不会使用技术的人。 这波机会，到底是谁的机会？
过去几个月，对我观念产生冲击最大的是这篇论文：arxiv.org/html/2601.0322… （在有限算力前提下），人能从信息中看出多少「结构」。
大佬就是大佬，苹果最封闭的那块都被你给撬开了。 这个叫 vphone-cli 的开源项目，可以在 Mac 上直接跑完整 iOS 系统虚拟机。 注意，这不是模拟器哈。是真的 iOS。 可以批量开，批量关，脚本控制，在CI 里直接用。 以前做 iOS 自动化测试要买一堆真机接一堆线，现在变成 vphone create 一条命令。 对普通开发者没啥用。 对做底层研究、安全分析、自动化测试的人来说，是真的爽，真的牛B。 GitHub: github.com/Lakr233/vphone…
最近刷 GitHub 发现个好东西：EdgeQuake。 一个用 Rust 写的 GraphRAG 框架，性能很猛。它把一堆文档变成知识图谱，让 RAG 不再是简单的文本匹配，而是能理解关系、做推理。 比如，你扔给它一堆公司年报，可以直接问"A 供应商的变化如何影响了 C 产品的利润"，它能给你完整的逻辑链，而不是一堆零散的段落。处理复杂 PDF 也不是问题。 感觉是下一代 RAG 的样子了。 github.com/raphaelmansuy/…
闲着没事整了个 wechat-decrypt，可以解密微信4.0（Windows）的本地数据库。 原理：微信用 SQLCipher 4 加密本地聊天记录，但进程内存里会缓存解密密钥。这个工具通过扫描内存提取密钥，然后解密全部数据库，还支持： · 实时消息监听（Web UI，约100ms延迟） · 接入 Claude MCP，让 AI 直接读取你的微信记录 · 搜索历史消息、联系人等 对于想备份、分析自己聊天记录的人来说，这意味着本地存储的微信数据不再是一个黑盒子。 GitHub: github.com/joshua-deng/we…
@v50toseethis axb x axb / a*a = 24*24 / 8 = 72
数学之美~ 傅里叶变换（fourier transform）在医学、光学、量子力学、概率论、大气科学、通讯&金融等领域都有着广泛的应用。
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