我的个人哲学是一场跨越两千年的合流

我的哲学里,住着一群素未谋面的人。这是他们中几个人的故事。 我后来才慢慢明白,我脑子里那些用来过日子的念头,几乎没有一条是我独自发明的。它们大多是很久以前,一些我从未谋面的人,在各自的处境里想清楚、又留下来的。这篇文章不讲我,只讲他们——几段隔着千百年、彼此也素不相识的小故事。 那个奴隶,和那个集中营里的医生 公元一世纪的罗马,有个叫爱比克泰德的奴隶。传说他的腿是被主人打瘸的;而当主人拧他另一条腿取乐时,他只是平静地说:你再拧就要断了。腿果然断了,他也只说了句:我早说过。后来他获得自由,开门授徒,反复讲一件事:世上的事分两种,一种在你能力之内,一种不在;痛苦,全来自我们妄图掌控那些不归我们管的东西。 近两千年后,一个叫弗兰克尔的维也纳精神科医生,被关进了奥斯威辛。他失去了一切——家人、财产、连名字都成了号码。但他在那里观察到一件惊人的事,并写了下来:他们能夺走你的一切,唯独夺不走一样——你选择以何种态度面对处境的自由。两个相隔两千年的人,一个在锁链里,一个在毒气室旁,竟说出了同一句话。 龙场驿那个睡在石棺里的人 明朝正德年间,一个叫王阳明的官员得罪了权宦,被贬到贵州龙场——一个瘴气弥漫、言语不通的荒驿。据说他给自己凿了一具石棺,夜夜睡在里面,逼问自己:若圣人处此境,会如何? 某个深夜,他忽然大悟,据说梦中狂喜大叫,把同伴都惊醒了。他悟到的是:道理不在身外的万物里等你去格,而在你自己心中;更要紧的是,「知」和「行」从来不是两件事——知道却做不到,等于不曾真知。后来他不只讲学,还领兵平乱,把这套「事上磨练」活成了战功。在他这里,书斋从不是终点,事情本身才是。 那个最快活的怀疑论者 十八世纪的苏格兰,有个叫休谟的胖子,写了一本后来震动哲学界的书,可它刚出版时,用他自己的话说,「一出生就死在了印刷机上」,没人理睬。他说了两件让很多人不舒服的话:其一,真正驱动人的是欲望和情感,理性不过是它们的仆人;其二,你没法从「事情是怎样」推出「事情应当怎样」——事实和价值之间,隔着一道跨不过去的沟。 他是出了名的好脾气、爱美食、不信宗教。临终前,有人特地去看这个著名的怀疑论者会不会害怕死亡,结果发现他平静、风趣,一如往常。倒是他的老对手康德被他「吵醒」了——康德偏不服气,坚持理性本身就能发动行动、能对意志下命令,而不只是欲望的奴隶。这两个人的争执,至今没有真正结束。 靠一次日食分清真假的人 二十世纪初的维也纳,年轻的波普尔被一个问题困住:怎么分辨真正的科学和看似什么都能解释的学说?他注意到,有些理论无论发生什么都能自圆其说——这反而可疑。 而爱因斯坦做了相反的事:他的广义相对论大胆预言,星光经过太阳会被掰弯一个具体的角度。这是个危险的预言——一旦观测对不上,整套理论就垮。1919年,天文学家趁日食去验,结果真的对上了。波普尔由此想通了那条标准:一个理论值不值得信,不看它能解释多少,而看它敢不敢做出可能被推翻的预测。能被检验、敢被证伪的,才算数。 在摩托车上追问「好」的人 1974年,一个叫波西格的美国人,写了一本谁都没料到会火的书。它表面是一对父子骑摩托车横穿美国的旅行,底下却藏着一个男人对自己的追猎——他从前为了一个问题几乎发疯,接受过电击治疗,那个问题是:什么是「良质」?什么是那种你一眼就能认出、却说不清的「好」? 据说这本书被一百多家出版社拒绝,最后却成了几百万人的枕边书。他想说的是:良质不在任何评分和体系里,它是你面对一件具体事物时,心里那一下子的亮——那份愉悦、那股想记录、想分享的冲动。它躲不进公式,只能被亲自认出来。 那个差点被「教育」毁掉的人,最后为自由辩护 十九世纪的英国,约翰·穆勒是个被父亲当实验品养大的神童:三岁学希腊文,童年没有玩具,只有功课。代价是,二十岁那年他精神崩溃了,觉得人生空空如也,是后来读到华兹华斯的诗才把他一点点救回来。 一个差点被别人的人生设计压垮的人,长大后写出了《论自由》——他主张,只要不伤害他人,每个成年人都有权按自己的方式过活,哪怕过错。别人可以劝你、为你担心,却没有权利替你做主。一个被安排了整个童年的人,最终成了「别去安排别人人生」最有力的辩护者。 他们合起来,成了我 把这些人摆到一起,是一幅很奇怪的画面:一个罗马奴隶、一个明朝将军、一个苏格兰胖子、一个骑摩托的美国人、一个差点被毁掉的英国神童……他们彼此从未相遇,谁也没打算为某个后世的陌生人攒一套哲学。可偏偏是他们各自想清楚的那一点东西——掌控你能掌控的,知行要合一,欲望才是引擎,敢被证伪才算懂,亲自认出你的「良质」,把别人的人生还给别人——一条条汇到一处,竟拼成了今天我看待世界的方式。还有古罗马的塞内卡在更早提醒过:人生不是太短,而是我们浪费了太多,正因终有一死,时间才有了分量。我没有发明其中任何一条,我只是那条恰好流经这许多上游的河。所谓「我的哲学」,说到底,是这么多前人替我想过之后,留给我的合流。

June 25, 2026

在这个越来越复杂的世界里,请保留一种拆解与创造的冲动

很久没更新博客了,把之前一直想发布的一篇放过来。 很长一段时间里,我以为“极客”是一种离我很远的身份。 在我的想象里,极客应该是那种技术很强的人:熟悉 Linux,会写代码,能看懂英文文档,电脑里装着一堆我叫不上名字的工具。最好还要有几块显示器、一个机械键盘、一台性能不错的主机,遇到问题时打开终端敲几行命令,屏幕一滚,问题就解决了。 而我也一直希望,有朝一日能更接近这样的人。 不是因为这个身份听起来很酷,也不是为了给自己贴上某个技术标签,而是因为我羡慕他们面对复杂系统时的那种主动性:不只是会用工具,也愿意理解工具;不只是接受问题,也愿意拆开问题。 我不是计算机专业出身,也不是从小就写代码的人。很多技术问题对我来说,一开始都像黑箱。看到命令行报错会紧张,看到英文文档会头疼,环境配置失败时也会怀疑自己是不是根本不适合折腾这些东西。 但后来,我开始搭自己的博客,开始接触 Hugo、GitHub Pages、Markdown、GitHub Actions,开始研究 AI 工具、多智能体和自动化工作流,也开始在 WSL、Docker、代理、Node 环境这些东西里反复踩坑。 这个过程中,我慢慢发现,“极客”可能并不是一个技术等级证书。 它更像是一种面对复杂系统时的冲动: 不甘心只会用,总想弄懂一点;不甘心被动接受,总想改造一点。 极客并不总是体面的 有意思的是,“geek”这个词原本也不是什么特别光鲜的称呼。它后来被重新解释、重新使用,才逐渐变成今天我们熟悉的那种技术爱好者、深度玩家、系统折腾者的形象。 我反而觉得这很符合我对极客的理解。 因为真实的极客感,本来就不完全体面。 它不是电影里那种一行命令解决世界难题的潇洒。很多时候,它更像是凌晨盯着一个端口号、一个路径、一个权限错误,半天不知道到底哪里出了问题。 明明只是想改一个博客样式,结果顺藤摸瓜查到主题配置、构建流程、部署日志。 明明只是想用一个 AI 工具提高效率,结果一路研究 API、插件、工作流、模型配置和权限问题。 明明教程里写得很简单,到了自己这里却完全不是那么回事。 这种状态其实一点都不酷。 但也正是在这些不酷的时刻,一个人会慢慢获得一种能力:不再把技术当成神秘物,而是开始意识到,复杂系统虽然吓人,但它通常有结构、有边界、有原因。 只要愿意拆开看,它就不再是纯粹的黑箱。 从搭博客开始,我第一次感到工具可以被自己掌控 如果只是想写文章,最简单的方式当然是注册一个平台账号。 打开网页,输入标题,写正文,点击发布。 这条路最短,也最省事。 但我后来选择了另一条更麻烦的路:自己搭博客。 我开始用 Hugo,选择主题,配置站点,把文章写成 Markdown 文件,再通过 Git 提交到 GitHub,用 GitHub Pages 发布出来,最后绑定自己的域名。 从效率上看,这个过程一开始并不划算。 为了改一个小地方,可能要翻半天配置文件。 为了修一个构建错误,可能要看一堆日志。 为了让主题正常工作,可能要理解版本、路径、参数、静态资源这些以前根本不关心的东西。 但也正是这种麻烦,让我第一次感到一种很特别的掌控感。 这个博客不是某个平台分配给我的一个账号。它更像是我自己在互联网上搭出来的一小块地。 目录怎么组织,文章怎么保存,页面怎么生成,域名怎么访问,构建流程怎么运行,至少有一部分是我自己参与设计和维护的。 我并没有因此变成技术高手。 但我开始明白,工具不一定只能被动使用。它可以被组合、被配置、被接入自己的流程,最后变成一个属于自己的系统。 这种感受,可能就是我第一次真正接近“极客精神”的时刻。 我喜欢极客,是因为他们不轻易接受黑箱 我后来越来越觉得,极客真正吸引我的地方,不是他们懂多少术语,也不是他们拥有多少设备,而是他们面对黑箱时的态度。 普通用户遇到一个工具,通常问: 这个东西怎么用? 极客会多问一步: 它为什么这样工作? 再进一步: 我能不能让它按我的方式工作? 这三个问题之间,其实隔着完全不同的心态。 “怎么用”是使用者心态。 “为什么这样工作”是理解者心态。 “能不能按我的方式工作”则开始接近创造者心态。 我觉得极客身上最珍贵的地方,就是他们不太愿意永远停留在第一层。 ...

June 4, 2026

为什么 32GB 的 U 盘,电脑里只显示 28.6GB?

最近格式化 U 盘时,遇到一个困惑:明明包装上写着 32GB,为什么插到电脑里只剩下 28GB 多? 经过一番研究,发现不是 U 盘坏了,而是一个一直被我被忽略的知识点:厂商标注容量和操作系统显示容量,用的不是同一套计算方式。 一、厂商说的 GB,是十进制的 GB 存储设备厂商通常按照国际单位制来标注容量。 也就是说: 1 KB = 1000 B 1 MB = 1000 KB 1 GB = 1000 MB 所以 1 GB = 1,000,000,000 字节 按照这个算法,一个标称 32GB 的 U 盘,大约就是: 32 × 1,000,000,000 = 32,000,000,000 字节 这种算法并不是厂商自己乱编的。国际单位制里的 kilo、mega、giga 本来就是按照 10 的幂来定义的,比如 kilo 表示 1000,giga 表示 10⁹。NIST 对 SI 前缀的说明也是这个口径。 二、电脑显示容量时,常常按二进制来算 问题出在计算机世界里,很多东西天然围绕 2 的幂 运作。 在二进制体系下: 1 KiB = 1024 B 1 MiB = 1024 KiB 1 GiB = 1024 MiB 所以 1 GiB = 1,073,741,824 字节 IEC 专门提出过 KiB、MiB、GiB 这套“二进制前缀”,就是为了解决 KB、MB、GB 在十进制和二进制之间容易混淆的问题。NIST 也明确区分了 1 GB = 10⁹ 字节,而 1 GiB = 2³⁰ 字节。 ...

April 28, 2026

从“做事”到“会做事”:一套可执行的元认知执行系统

在日常工作与生活中,我们可能经常会陷入一种状态:很忙,但不确定自己在做对的事情;很努力,但结果不稳定;很有经验,但难以复用。 问题往往不在于能力,而在于缺乏一套稳定的“思考与执行操作系统”。 这篇文章,我想谈谈最近尝试构建的一套思维框架:元认知执行系统 —— 让问题处理可拆解、可验证、可复用的思考引擎。 一、这套系统解决的是什么问题? 回想一下,我们传统的做事方式,是不是通常是这样的:接到任务 → 直接开始做 → 遇到问题再调整 → 结束。 这种方式对简单任务没问题,但如果任务或需要解决问题很复杂,那么就可能存在比较大的问题:一是问题定义模糊(做错方向);二是过程不可控(靠经验和感觉);结果不可复用(每次从头来)。 而我想要建立的元认知执行系统的目标是:让“解决问题”这件事本身,变成一个可设计、可优化的系统。 二、系统整体结构 这套系统可以理解为一个完整闭环:问题校准 → 任务定义 → 拆解执行 → 验证反馈 → 失败处理 → 复盘沉淀 它不仅关注“怎么做”,更关注:为什么做、是否值得做以及做错了怎么办。 三、系统详解(逐步拆解) Step 0:问题校准(Meta Problem Framing) 在真正开始做任何事情之前,最重要的一步是:确认这个问题本身是值得解决的。 很多低效,来自于一开始就选错了问题。 我们需要回答这样几个关键问题: 这个问题是谁的?是我必须解决的吗? 解决它的“成功标准”是什么? 如果不解决,会有什么后果? 这个问题是否只是更大问题的一部分? 这一层的本质是:避免“把时间花在错误的问题上”。 Step 1:问题定义(Task Framing) 在确认问题值得做之后,需要将其转化为一个清晰的任务描述。 一个好的任务定义,应该包含: 目标(要达到什么结果) 范围(做到什么程度算完成) 输出形式(交付什么) 例如: ❌ “做一个PPT” ✅ “完成一页用于客户汇报的技术架构PPT,能够清晰表达多端一中心结构及核心技术点” 这一步的关键在于:模糊的问题无法被高效执行。 Step 1.5:任务排序(Priority Layer) 在复杂任务中,所有子任务并不等价。 如果不进行排序,你很容易:把时间花在低价值细节上,或者忽略了关键路径。 可以用三个维度快速判断: 影响力(Impact):对最终结果的影响程度 成本(Cost):时间/精力消耗 风险(Risk):不确定性 这一步的本质是:把有限的精力用在最关键的位置。 Step 2:任务拆解(Meta Task Decomposition) 这是整个系统的核心。将一个复杂任务拆解为多个“元任务”,每个元任务就是一个最小可执行单元。 ...

March 30, 2026

井蛙与海:关于认知边界的一些思考

很长一段时间里,我都喜欢一句话: 井蛙不可语海,夏虫不可语冰,凡夫不可语道。 它锋利、漂亮、像一把随身携带的哲学匕首:当沟通卡住、对话变形、对方听不懂我在讲什么时,我只要在心里默念这句,就能迅速获得一种解释——不是我讲得不够清楚,是对方理解不了。 后来我慢慢意识到:这句“解释”有时是真的,但它更常被我用作一种心理防御。 它把复杂的矛盾简化成一句判断:“他层级不够。” 而这句话的舒服之处在于:它让我不必继续思考。 这篇文章想做一件更困难的事:把这句名言从“评判别人”的工具,变回“照见自己”的镜子。并且回答三个更现实的问题: 这句话在现实人际关系里到底怎么用,才不会变成傲慢? 如何判断:是对方真的理解不了,还是我在逃避被质疑? 如何让自己跳出“井蛙结构”,减少内耗,真正升级认知? 一、先把这句话读“厚”一点:它讲的不是优越感,而是认知边界 “井蛙…、夏虫…、凡夫…”这三句其实分别指向三种不同的限制: 1)井蛙不可语海:空间边界(视野来自单一环境) 井里的青蛙不是蠢,只是它的世界被井壁圈住了。 它没有海的经验,也就没有“海”的概念容器。你跟它讲海,它不是反对,而是没有办法想象。 这句话提醒我:很多沟通失败,并不是对错,而是经验结构不同,语言失效。 2)夏虫不可语冰:时间边界(人生阶段还没到) 夏虫一生都活在夏天,它“理论上”可以相信冰的存在,但它结构上永远见不到。 这不是狭隘,而是生命周期决定的缺席。 这句话提醒我:有些理解不是讲出来的,是要走到那个季节才会懂。 很多所谓“你怎么不明白”,本质是——对方的人生还没经历过你经历过的那一段。 3)凡夫不可语道:认知层级(世界模型还停留在功利框架) “道”在庄子语境里不是口号,而是超越功利得失的运行规律。 当一个人的世界模型仍然被“对我有没有好处”“我赢了吗”“我亏了吗”牵引时,你跟他谈无为、谈得失不二,他会自动翻译成“躺平”“消极”。 这句话提醒我:很多争执不是信息差,而是世界观的框架不同。 二、这句话在人际关系中怎么用:不是“看不起”,而是“减少无效输出” 如果把它当成武器,它会让人越来越傲慢; 如果把它当成工具,它能让人少很多内耗。 现在可以给这句话一个更现实的用法:当沟通开始低效时,用它做诊断,而不是做判决。 1)先判断:这是信息差、经验差,还是结构差? 不妨给自己设一个简单分类: 信息差:对方缺少事实、数据、背景。 → 解释有用,补信息即可。 经验差:对方缺少亲历体验。 → 解释有限,需要示范、共创或让对方经历一段过程。 结构差:对方的世界模型不同(价值观、利益位置、思维框架)。 → 解释成本极高,强行说服几乎无效。 很多人际内耗,来自把“结构差”当成“信息差”在解释。 你越讲越细,对方越听越烦;你越想讲清楚,对方越觉得你在狡辩。最终双方都受伤。 2)当你发现“怎么解释都解释不清”,正确动作不是继续讲,而是换频道 现实里常见的卡点是: 你讲长期价值,对方只关心当月KPI; 你讲系统设计,对方只要一个“能不能马上上线”; 你讲风险边界,对方只问“能不能保证不出事”。 这时继续讲“海”,只会让井壁更厚。 更聪明的做法是:用对方的语言谈你的目标,或者干脆停止输出。这不是退缩,而是承认结构的差异。 3)特别要小心:这句话最容易在亲密关系里变成伤人的优越感 亲密关系里最常见的冲突不是谁对谁错,而是成长速度不同: 你开始自律,对方觉得你“装”; 你开始规划,对方只想当下舒服; 你开始反思,对方仍旧用情绪解决问题。 这时候很容易心里冒出一句:“夏虫不可语冰。” 但更成熟的处理方式是:先区分—— 对方是“还没到那个季节”,还是“永远不愿意走进冬天”。 如果是阶段问题,耐心和陪伴可能有效; 如果是结构问题,过度期待只会带来持续失望。 三、最关键的问题:如何判断“他层级不够”,还是“我在逃避被质疑”? 这应该是整篇讨论里最锋利的一点。 “对方层级不够”这句话太省力了,它像一个按钮:按下去,你就不用继续面对不确定性。但其实,当你想说这句话时,恰恰是最需要自检的时候。 1)情绪测试:你是否能平静复述对方观点? 如果对方质疑你,你立刻烦躁、想反击、想证明自己 —— 这通常不是认知差,而是自尊在防御。 真正自信的人,第一反应不是反驳,而是能说:“你的意思是……对吗?” 并且能准确复述。复述能力,是区分“讨论”与“防御”的分水岭。 2)可替换性测试:换一个你尊敬的人提出同样质疑,你还排斥吗? 很多时候我们排斥的不是观点,而是人。 ...

March 6, 2026

AI 使用方法论:从工具依赖到结构驱动

最近很多人问我:“你现在是不是工作效率提高了很多啊?”答案是肯定的,确实有很大提升。但真正改变工作效率的,并不是某一个 AI 工具的使用。而是一套 AI 工具的使用结构。 从断断续续使用AI,到每天都离不开AI,一年来,我开始逐渐意识到,AI 的价值不在于帮我完成一个个task,而在于“放大我已有的思考能力”。 这篇文章,我想系统讲讲我目前的 AI 使用方法论。 一、第一层:方向层 —— AI 不负责决定问题 使用AI原则之一就是:AI 不能决定方向,只能服务方向。如果方向模糊,AI 只会生成更模糊的内容。 例如: 错误方式示范:“帮我想一个产品方案”。 正确方式应该是:“我要解决 XX 场景下的 Y 问题,约束条件是 Z,请帮我拆解结构。” 二、第二层:结构层 —— 所有问题都要结构化 AI 输出质量 ≈ 输入结构质量。 与 AI 一年交互的经验告诉我,“泛问法”只能在概率上给出符合预期的答案,当提问结构清晰,AI 的表现会稳定很多,所谓的“提示词工程”本质上就是在进行问题的结构化表达。 一个好问题的结构可以包括:问题提出背景、目标、受众、限制条件、输出格式等。 三、第三层:角色层 —— 让 AI 站在不同视角 同一个问题,不同的利益相关方或者角色,代表的立场不同,因此答案也就不同。我们可以利用 AI 以并行视角来对同一个问题进行回复,这样可以找到问题的盲点,很有利于培养批判性思维和发现思考的盲点。 例如: 作为产品经理,你会怎么做? 作为客户,你会质疑什么? 作为领导,你最关心什么? 作为反对者,你会怎么批评? 四、第四层:迭代层 —— 三轮法则 如果提问只停留在第一轮,价值很有限。真正的提升,来自连续提问,并至少要进行三轮提问。毕竟 AI 拥有无限耐心,态度好是它最大特色之一。比起请教同事,请教AI是不用担心人情债和可能的沟通障碍的。所以,尽情地问吧。 例如: 帮我找逻辑漏洞 帮我删减冗余 帮我强化核心观点 帮我把表达压缩到更锋利 五、第五层:嵌入层 —— 把 AI 写进流程 当工作效率真正产生质变的时候,是当我不再“偶尔用 AI”处理工作,而是把它自然地加入整个工作流。当它成为流程的一部分,效率提升才是稳定的。 例如: 客户需求 → 使用 AI 做结构化拆解分析 产品设计 → 使用 AI 进行功能模块设计 汇报材料 → 使用 AI 快速出逻辑框架 博客写作 → 使用 AI 做逻辑校验 最后,我越来越觉得,未来的竞争,不是“会不会用 AI”,而将是谁能把自己的思考结构化,然后用 AI 放大它。 ...

March 3, 2026

《福格行为模型》读书笔记

一、核心模型:动机、能力、提示的三要素 福格行为模型认为,行为(Behavior)的发生必须同时满足动机(Motivation)、能力(Ability)、提示(Prompt)三个要素: 即 “B = MAP” 动机:行为的欲望,如“我想健身”; 能力:行为的可行性,如“健身房离家很近”; 提示:行为的触发信号,如“每天下午 5 点闹钟提醒”。 三者缺一不可。例如,若健身太难(能力不足)或无人提醒(提示缺失),即使有强烈动机,行为也难以持续。 行动线理论:当动机与能力的综合强度超过行动线时,行为才会发生。若提示出现在行动线下方(如缺乏动力或能力),行为则不会触发。 二、行为设计的四大策略 福格提出通过“设计情绪”和“打造高频率小成功”推动行为改变: 微习惯拆解:将大目标分解为可执行的微行为(如“每天做一个俯卧撑”),降低启动门槛。 即时庆祝:完成微行为后立即庆祝(如自夸“我真棒”),通过积极情绪强化习惯。 锚点提示:将新行为与已有习惯锚点绑定(如“洗漱后立刻背 5 个单词”),利用“顺便习惯”提升效率。 高频率小成功:通过连续微成功积累信心,逐步形成长期习惯(如每天减 100 千卡)。 三、实践工具与方法 焦点地图:通过绘制“愿望-行为集群”矩阵,识别最有效的黄金行为(如减肥时选择“记录饮食”而非“绝食”)。 能力链分析:提升能力的薄弱环节(如学习新技能时先掌握基础工具)。 珍珠习惯:设计缓解压力的“情绪锚点”(如深呼吸 10 秒后继续工作)。 行为改变三步骤:① 检查提示是否存在;② 检查能力是否足够;③ 检查动机是否匹配。 四、群体行为设计的应用 福格模型不仅适用于个人,还可用于团队与社群: 社会动力设计:通过“头目”角色引导群体(如领导者示范健康饮食); 身份认同策略:将群体目标转化为成员身份(如“我们是一个高效团队”); 情境优化:改善环境减少不良行为触发(如公司提供健康零食替代高热量食品)。 五、突破自我与持续改变 停止自我批评:将失败归因于“行为设计问题”,而非个人缺陷。 循序渐进:通过“简单启动”积累惯性(如每天多读 1 页书)。 案例启示:书中通过朱妮戒除甜食、苏库马尔减肥等案例,验证微习惯与情绪设计的有效性。

March 2, 2026

对 AI 泡沫化现象的思考

去年的一篇博客文章,重新发在这个新布置的博客。 DeepSeek 的火爆,让 AI 在中国的发展进入了一个泡沫化的阶段。如今,AI 似乎成了互联网乃至各行各业最热门的话题,人人都在谈论 AI,企业无论是主动还是被动,也纷纷以各种方式加入这场 AI 嘉年华。 然而,这样的氛围让我有些不适。它让我想起当年区块链大热的时候,市场被各种概念炒作填满,资本疯狂涌入,媒体的报道也充满了盲目的乐观情绪。最终,市场在短暂的狂热之后走向冷静,一地鸡毛。而现在,AI 似乎正在重走这条道路。 AI 确实是一项极具潜力的技术,ChatGPT、DeepSeek 之类的大模型展现出了令人惊叹的能力。但目前市场的氛围更多是资本和舆论推动的狂热,而非真正的技术沉淀和商业落地。许多企业并非出于对 AI 价值的深刻理解,而是为了追逐热点,甚至只是为了拿到投资。 AI 领域已经出现了一些值得警惕的现象。例如,市场上充斥着大量 AI 相关的创业公司,它们的产品往往没有核心技术,而是依赖现有的大模型 API 进行二次包装。更有甚者,一些公司连基本的 AI 理念都没有搞清楚,就已经在资本市场大肆宣传自己的“AI 颠覆性技术”。这种现象,与当年区块链泡沫化时期的“空气币”项目何其相似。 此外,许多传统企业也在赶着加入 AI 浪潮,但它们往往并不清楚 AI 能为自己带来什么价值。它们投入巨资招聘 AI 团队、购买 AI 服务器,却没有清晰的业务方向,只是为了不被市场落下。这种盲目的跟风,不仅会浪费大量资源,还可能拖累企业的正常发展。 个人无法对抗市场的非理性,这一点我非常清楚。AI 的热潮还会继续发酵,资本会继续涌入,媒体的宣传也会继续助推这个趋势。而在这个过程中,真正踏实做 AI 技术研究和应用落地的人,反而可能会被淹没在浮躁的市场环境中。 不过,AI 发展本身并没有错,它的潜力毋庸置疑。我们需要的是一种更加理性、可持续的发展模式,而不是泡沫式的炒作。真正的创新需要时间,需要耐心,需要脚踏实地的积累,而不是靠一时的风口。 面对这样的市场环境,我们能做的,也许就是保持清醒的头脑,认清现实,不盲从热点,真正去理解 AI 能做什么,不能做什么。在这个泡沫化的阶段,或许能有些公司短期内获得成功,但只有那些真正扎根技术、深耕应用的企业,才能在泡沫破裂后依然屹立不倒。

February 27, 2026

微小改变如何重塑人生系统

《原子习惯》读书笔记 在这个人人谈目标、讲规划、做年度计划的时代,我们常常高估一次性改变的力量,却低估了日复一日微小选择的影响。 《Atomic Habits》是 James Clear 关于习惯与行为改变的系统性作品。它不是一本教你“如何更努力”的书,而是一本教你“如何设计人生系统”的书。 这本书真正想解决的不是“如何成功”,而是: 为什么我们明明知道该做什么,却总是做不到? 一、从目标到系统:真正决定结果的是什么? 大多数人改变的方式是设定目标: 我要减重 10 公斤 我要每天读书 我要坚持健身 我要建立个人品牌 问题是——设定目标并不难,坚持才难。 作者提出一个颠覆性观点: 你不会达到目标的高度,你只会跌落到系统的水平。 为什么目标并不可靠? 目标只关心结果,不关心过程 目标会制造“达成即停止”的心理 目标导向的人,失败一次就容易放弃 成功与失败的人往往拥有相同目标 真正决定结果的,是你每天重复的行为模式——也就是你的系统。 系统是: 你早起后的固定流程 你疲惫时的默认选择 你焦虑时的惯性反应 你空闲时的自然安排 成功不是目标的结果,而是系统长期运行的副产品。 二、1% 的复利效应:习惯的力量为何被低估? 如果每天进步 1%,一年后将是原来的 37 倍。 如果每天退步 1%,一年后几乎归零。 这不是鸡汤,而是指数函数。但问题在于——复利的前半段几乎看不到变化。 作者提出一个关键概念: 潜力滞后期(Valley of Latent Potential) 努力在很长时间内看不到明显成果,然后突然突破。 这就像冰块从 -5°C 升到 -1°C,没有变化;从 -1°C 升到 0°C,突然融化。 很多人并不是能力不足,而是在成果出现之前就放弃了。 三、习惯的底层机制:行为循环模型 所有习惯都遵循同一结构: 提示(Cue) —— 触发信号 渴望(Craving) —— 动机驱动 反应(Response) —— 行为执行 奖励(Reward) —— 强化反馈 举个例子: ...

February 26, 2026

重温《星际穿越》

最近,我又一次沉浸在《星际穿越》的世界里。趁着假期最后一天,我找出这部电影的解说版,从头到尾看了一遍,相当于把这部十几年前的“老电影”重温了一次。说来也怪,我完全没有意识到它已经问世这么久——时间就像电影里的五维空间一样,在不经意间悄悄流逝。第一次看《星际穿越》时,我被它宏大的画面和跌宕的故事深深吸引,而这一次重温,却让我对导演和编剧藏在镜头后的想法有了更深的体会。 从视觉震撼到逻辑沉浸 还记得初看《星际穿越》时,我的注意力几乎全被那些壮丽的宇宙景象占据:巨大的黑洞“卡冈图雅”、滔天巨浪的米勒星球、冰冻的云层……诺兰用实拍和特效结合的方式,为我们呈现了一个既真实又梦幻的太空。那时的我,更像一个被视觉奇观牵着走的游客。 但这次重温,我刻意放慢了节奏,开始关注电影的叙事逻辑和科学原理是如何通过画面巧妙呈现的。比如,当库珀的飞船被黑洞引力吞噬时,时间膨胀效应如何影响他们与地球的通信;又比如,五维空间里书架背后的“幽灵”其实是穿越时空的父女情。这些细节第一次看时或许只是过眼云烟,如今却成了理解影片内核的钥匙。诺兰不仅是在讲一个冒险故事,更是在用科幻的外壳探讨人类最朴素的情感——爱与承诺。 航天:人类探索的丰碑 《星际穿越》最打动我的,还有它对航天事业的致敬。从某种意义上说,航天是人类科学技术成就最璀璨的结晶。影片中,库珀离开儿女时那句“我们是探索者,是开拓者,不是守护者”,道出了人类对未知的渴望。而地球濒临毁灭时,人类依然选择仰望星空,用最后的力量发射飞船,这种悲壮与执着,让我对航天人肃然起敬。电影通过一个个科学概念的视觉化(如虫洞、相对论),让观众真切感受到:科学不是冰冷的公式,而是人类突破自身局限的翅膀。 配乐:直击灵魂的旋律 当然,一部好电影离不开音乐的加持。汉斯·季默为《星际穿越》创作的配乐,尤其是那首《Cornfield Chase》,早已成为我循环播放的曲目。当管风琴的音符随着飞船的轨迹攀升,那种既神圣又苍凉的氛围瞬间将人拉入太空的寂静与壮美。音乐在这里不仅是背景,更是情感的催化剂——库珀穿越黑洞时,管风琴的低鸣仿佛是宇宙的呼吸;而父女重逢时,旋律又变得温柔如诉。可以说,没有汉斯·季默的音乐,《星际穿越》的感染力会大打折扣。 一部十几年前的电影,为什么还能让人反复咀嚼?我想,因为它不只是一部科幻片,更是一首关于人类命运、爱与勇气的诗。这次重温,让我从单纯的欣赏者变成了思考者,开始理解诺兰为何要用如此复杂的叙事结构,以及那些科学设定背后的人文关怀。如果你也喜欢这部电影,不妨找个时间再看一遍,或许你会发现,自己第一次错过的,正是最珍贵的东西。 以下是电影中引用的诗人狄兰·托马斯的《Do not go gentle into that good night》 Do not go gentle into that good night, 不要温和地走进那个良夜, Old age should burn and rave at close of day; 老年应当在日暮时燃烧咆哮; Rage, rage against the dying of the light. 怒斥,怒斥光明的消逝。 Though wise men at their end know dark is right, 虽然智慧的人临终时懂得黑暗有理, Because their words had forked no lightning they 因为他们的话语已迸不出闪电来, Do not go gentle into that good night. 却不要温和地走进那个良夜。 Good men, the last wave by, crying how bright 善良的人,当最后一浪过去,高呼他们脆弱的善行 Their frail deeds might have danced in a green bay, 本可在绿色的海湾里跳得多么欢快, Rage, rage against the dying of the light. 怒斥,怒斥光明的消逝。 Wild men who caught and sang the sun in flight, 狂暴的人抓住并歌唱过翱翔的太阳, And learn, too late, they grieved it on its way, 懂得,但为时太晚,他们使太阳在途中悲伤, Do not go gentle into that good night. 却不要温和地走进那个良夜。 Grave men, near death, who see with blinding sight 严肃的人,临近死亡,透过炫目的Sight看见 Blind eyes could blaze like meteors and be gay, 失明的眼睛可以像流星一样闪耀欢欣, Rage, rage against the dying of the light. 怒斥,怒斥光明的消逝。 And you, my father, there on the sad height, 而您,我的父亲,在那悲哀的高处, Curse, bless, me now with your fierce tears, I pray. 现在用您的热泪诅咒我,祝福我吧,我求您。 Do not go gentle into that good night. 不要温和地走进那个良夜。 Rage, rage against the dying of the light. 怒斥,怒斥光明的消逝。

February 24, 2026