@宝玉xp
转：AI 不但没抹平差距，反而把程序员之间的差距拉成了鸿沟。作者：凡人小北（x.com/frxiaobei）去年我第一次用 Copilot，有点小震撼，自动补全几行代码、写个工具脚本爽得不行，心想：“以后大家差不多了，AI一上，谁还不是个工程师？”现在回头看，这想法有点天真了。真实情况是：AI 不但没抹平差距，反而把程序员之间的差距拉成了鸿沟。以前顶尖程序员和普通程序员差 10 倍，现在差的可能是 100 倍、1000 倍。为啥？因为 AI 直把普通程序员的短板暴露出来了。你以前靠写 for 循环、CRUD、接个接口混饭吃，AI 一上来，几秒写完。你价值直接被抹平。但那些平时就擅长拆系统、搞架构的程序员，AI 简直是为他们量身打造的外挂。特别是在 Cursor甚至 Claude Code加持下，给出更清晰意图，AI 秒写函数、重构模块，配合得像多年的搭子。关键是：你指令写得越准，反馈越强；你想不清楚，AI 也只能陪你绕圈。过去写代码是“想 1 写 9”，现在变成“想 9 写 1”。想不明白的，一样卡死；想得清楚的，效率爆炸。而且这不是简单一句学不学 prompt 的问题，是有没有那个“我知道这块应该用什么方法做”的系统建模能力。到底是写代码的，还是在设计系统的，在 AI 面前会无限放大。工具越来越聪明的时代，真正的差距只会转移到一个地方：一个人脑子里到底装了多少“不可替代的判断”。AI 把“怎么做”给你代劳了，但“做什么 + 为什么这么做”那部分，只会更贵。原文链接：网页链接
@tombkeeper
最近有两个粉丝求助，都是关于选择的。其中一个人的孩子即将出生，但产检提示有风险。他们去了很多医院做了各种检查。有些医生认为孩子有问题，应该引产。有些医生认为孩子没问题，可以生下来。这些持不同意见的医生都来自很好的医院，很难说应该相信谁，所以他很痛苦。这种情况我自然也帮不上忙。人生就是由一个个选择组成，而并不是每个选择的结果都可以预见。另一个人问我在国企里党建和纪检这两个方向哪个成长空间更大，更有深耕的价值。有人误认为我可能不太喜欢这种问题，但其实在我看来这和考大学选专业或是毕业后选工作是一样的。无论是体制内还是体制外，每个人都有权利追求也应该去追求个人成就。虽然说这个问题如果详细分析自然和个人情况有很大关系，但其实也有通用的思维方式。我告诉他可以统计一下所在行业、所在地区或者全国范围内，某个级别（取决于他的人生目标）以上的干部出身于这两个方向的各有多少，再除以同范围内这两个方向的岗位人数，就可以大致对这两个方向进行量化对比了。
最近有两个粉丝求助，都是关于选择的。其中一个人的孩子即将出生，但产检提示有风险。他们去了很多医院做了各种检查。有些医生认为孩子有问题，应该引产。有些医生认为孩子没问题，可以生下来。这些持不同意见的医生都来自很好的医院，很难说应该相信谁，所以他很痛苦。这种情况我自然也帮不上忙。人生就是由一个个选择组成，而并不是每个选择的结果都可以预见。另一个人问我在国企里党建和纪检这两个方向哪个成长空间更大，更有深耕的价值。有人误认为我可能不太喜欢这种问题，但其实在我看来这和考大学选专业或是毕业后选工作是一样的。无论是体制内还是体制外，每个人都有权利追求也应该去追求个人成就。虽然说这个问题如果详细分析自然和个人情况有很大关系，但其实也有通用的思维方式。我告诉他可以统计一下所在行业、所在地区或者全国范围内，某个级别（取决于他的人生目标）以上的干部出身于这两个方向的各有多少，再除以同范围内这两个方向的岗位人数，就可以大致对这两个方向进行量化对比了。
@李成东
有粉丝让东哥评价白酒生意未来怎么样？中国基本不禁酒，很多人认为烈酒（白酒）的全球引领者，其实不然，我之前搜索过酒类消费量，中国人不但比不过俄罗斯人，也比不了美国人。中国：人均烈酒（以白酒为主）消费量不足3升（2024年），远低于欧美。主要因产能连续8年下滑（较2016年峰值缩水70%）及消费场景减少（如婚宴退酒率超50%）。俄罗斯：人均酒精消费量9.7升（纯酒精当量），烈酒（伏特加为主）占主导地位。美国：人均烈酒消费量8.3升（威士忌、龙舌兰等为主），近30年增长超40%，市场持续扩张。中国白酒主要依赖宴席，还有高端白酒80%依赖商务饭局，美国除了商务场合之外，体育赛事+音乐节，万圣节有普遍的喝酒文化。所以现在体制内搞禁酒令一下子把商务饭局搞掉了一半，这对高端白酒市场影响就非常大。现在的年轻人社交喝酒，喝啤酒更多一些。白酒生意长期来看前途未卜。#东哥笔记#
我感觉现在美股真是没动能了，盘前没啥波澜，也不涨，也不跌了。。谷歌那个小作文明天发，我先说一点结论，1）谷歌是一个非常讲究成本的公司，非常非常有品味，不是那种上来蛮干的，也不求快，按照自己节奏来。无论在芯片的选择，电力的选择，都有非常深刻和长远的理解。 2）另外就是给员工发工资，也不野蛮，在硅谷并不冒头，靠整体打法，而不是个别明星员工。3）谷歌的大模型目前仍然在研究多个路径，比如并不是在文本上锚定自回归模型，而是也在积极探索扩散模型，另外多个方向上都没有向最终定型的方向走，保留了可能性，打的持久战，不争一时，而是争万世。谷歌这个公司我太喜欢了，就这个品味，就像一个身材苗条，头脑聪明的美女，真让人喜欢。
@梁斌penny
今天看了深圳大学发布的《短视频用户的算法实践与“破茧”报告》。给出了一个颠覆直觉的答案：👉 77.8%的用户认为算法推荐“出乎意料但有趣”，👉 73.9%的人通过算法发现了“以前不了解的新领域”，👉 75%以上的用户相信自己能主动影响推荐结果。换句话说，用户不是被动“被算法喂内容”，而是在主动“训练算法”。 算法不是“造茧”，而是基于兴趣推荐未知内容，拓宽视野。关于“信息茧房”的担忧被夸大了。研究团队发放了1200多份问卷，让用户给国内主流平台的算法打分，评估其算法的多样性、新鲜性、精准性和可控性。我理解算法只是影响用户感知的一方面，像是内容多样性、新鲜性和平台本身的内容供给丰富度也有关。【图1】此外，研究团队还做了代理实验，用“空白手机账号”模拟三种用户行为模式（仅浏览、日常点击、搜索探索），熵值越高，代表推荐性越强，见【图2】。这个实验发现，无论在哪种模式下，抖音的推荐多样性都处于高位，印证了大家说的“抖音算法强”；哔哩哔哩的推荐多样性则高度由用户行为驱动；小红书则以高效收敛、精准聚焦为主要特征。这个研究很有意思，此前没见过对具体平台的算法测评，信息量很大。1️⃣ 抖音：多样性整体最高，且对用户行为最“敏感”• 无论是“仅浏览”、“日常点击”还是“多元兴趣”，抖音的熵值都处于高位（约4.0以上）。• 说明抖音算法既能精准匹配兴趣，又保持探索性。当用户表现出多元兴趣时，多样性不降反升，说明系统会积极“响应探索”——算法具有自适应拓展机制。👉这意味着抖音算法能积极满足用户“破茧”需求，平台在鼓励探索上也更主动。2️⃣ 哔哩哔哩：用户主导型多样性，波动大但潜力强• B站在“仅浏览”时熵值较低，但在“多元兴趣模式”下跃升至最高（4.4左右）。• 这说明B站算法的多样性高度依赖用户主动行为，而非算法自身的“探索性”设计。👉换句话说，B站用户的能动性决定了信息多样性，这与B站年轻用户群体的主动探索习惯、高内容自定义度高度吻合。3️⃣ 小红书：算法高效收敛，聚焦而非拓展• 在三个平台中熵值最低，且从“仅浏览”到“日常点击”显著下降（约2.8 → 2.1）。• 即算法在捕捉兴趣信号后，会迅速聚焦、强化垂直内容。👉说明小红书的推荐逻辑更偏向兴趣深耕与社群聚合，这不意味着用户被困在“茧房”里，而是说明平台更强化垂直沉浸体验。延展来看，这份报告是在回答中国网民如何理解算法和“茧房”关系的问题：首先发现，“茧房”可能被高估了，绝大多数用户认为算法推得挺丰富；其次，用户应对算法的自主性很强，善用搜索、“不感兴趣”等功能告诉算法自己想看什么；最后，各平台算法各有侧重，有更平衡稳定的，有更精准敏捷的，看你需要哪个就看哪个，当然最好还是各种渠道都看一下，丰富摄入。不过退一万步讲，假如你都不想看，懒得上网，只想待在自己的“信息舒适区”里有问题吗？其实也没啥，你开心就好。我觉得就算有“茧房”，这事也没多严重，有你自己的一方天地。人生匆匆三万天，开心度过每一天最重要。
大家别误会，我发自内心地觉得这是好事。在我看来，新华社直播卖货，就像过去 14 个月里的很多事情一样，是非常积极正面的信号，是大好事。
@tombkeeper
以商养媒，以媒促商，商媒两旺。 tombkeeper的微博视频
@梁斌penny
今天看了深圳大学发布的《短视频用户的算法实践与“破茧”报告》。给出了一个颠覆直觉的答案：👉 77.8%的用户认为算法推荐“出乎意料但有趣”，👉 73.9%的人通过算法发现了“以前不了解的新领域”，👉 75%以上的用户相信自己能主动影响推荐结果。换句话说，用户不是被动“被算法喂内容”，而是在主动“训练算法”。 算法不是“造茧”，而是基于兴趣推荐未知内容，拓宽视野。关于“信息茧房”的担忧被夸大了。研究团队发放了1200多份问卷，让用户给国内主流平台的算法打分，评估其算法的多样性、新鲜性、精准性和可控性。我理解算法只是影响用户感知的一方面，像是内容多样性、新鲜性和平台本身的内容供给丰富度也有关。【图1】此外，研究团队还做了代理实验，用“空白手机账号”模拟三种用户行为模式（仅浏览、日常点击、搜索探索），熵值越高，代表推荐性越强，见【图2】。这个实验发现，无论在哪种模式下，抖音的推荐多样性都处于高位，印证了大家说的“抖音算法强”；哔哩哔哩的推荐多样性则高度由用户行为驱动；小红书则以高效收敛、精准聚焦为主要特征。这个研究很有意思，此前没见过对具体平台的算法测评，信息量很大。1️⃣ 抖音：多样性整体最高，且对用户行为最“敏感”• 无论是“仅浏览”、“日常点击”还是“多元兴趣”，抖音的熵值都处于高位（约4.0以上）。• 说明抖音算法既能精准匹配兴趣，又保持探索性。当用户表现出多元兴趣时，多样性不降反升，说明系统会积极“响应探索”——算法具有自适应拓展机制。👉这意味着抖音算法能积极满足用户“破茧”需求，平台在鼓励探索上也更主动。2️⃣ 哔哩哔哩：用户主导型多样性，波动大但潜力强• B站在“仅浏览”时熵值较低，但在“多元兴趣模式”下跃升至最高（4.4左右）。• 这说明B站算法的多样性高度依赖用户主动行为，而非算法自身的“探索性”设计。👉换句话说，B站用户的能动性决定了信息多样性，这与B站年轻用户群体的主动探索习惯、高内容自定义度高度吻合。3️⃣ 小红书：算法高效收敛，聚焦而非拓展• 在三个平台中熵值最低，且从“仅浏览”到“日常点击”显著下降（约2.8 → 2.1）。• 即算法在捕捉兴趣信号后，会迅速聚焦、强化垂直内容。👉说明小红书的推荐逻辑更偏向兴趣深耕与社群聚合，这不意味着用户被困在“茧房”里，而是说明平台更强化垂直沉浸体验。延展来看，这份报告是在回答中国网民如何理解算法和“茧房”关系的问题：首先发现，“茧房”可能被高估了，绝大多数用户认为算法推得挺丰富；其次，用户应对算法的自主性很强，善用搜索、“不感兴趣”等功能告诉算法自己想看什么；最后，各平台算法各有侧重，有更平衡稳定的，有更精准敏捷的，看你需要哪个就看哪个，当然最好还是各种渠道都看一下，丰富摄入。不过退一万步讲，假如你都不想看，懒得上网，只想待在自己的“信息舒适区”里有问题吗？其实也没啥，你开心就好。我觉得就算有“茧房”，这事也没多严重，有你自己的一方天地。人生匆匆三万天，开心度过每一天最重要。
今天看了深圳大学发布的《短视频用户的算法实践与“破茧”报告》。给出了一个颠覆直觉的答案：👉 77.8%的用户认为算法推荐“出乎意料但有趣”，👉 73.9%的人通过算法发现了“以前不了解的新领域”，👉 75%以上的用户相信自己能主动影响推荐结果。换句话说，用户不是被动“被算法喂内容”，而是在主动“训练算法”。 算法不是“造茧”，而是基于兴趣推荐未知内容，拓宽视野。关于“信息茧房”的担忧被夸大了。研究团队发放了1200多份问卷，让用户给国内主流平台的算法打分，评估其算法的多样性、新鲜性、精准性和可控性。我理解算法只是影响用户感知的一方面，像是内容多样性、新鲜性和平台本身的内容供给丰富度也有关。【图1】此外，研究团队还做了代理实验，用“空白手机账号”模拟三种用户行为模式（仅浏览、日常点击、搜索探索），熵值越高，代表推荐性越强，见【图2】。这个实验发现，无论在哪种模式下，抖音的推荐多样性都处于高位，印证了大家说的“抖音算法强”；哔哩哔哩的推荐多样性则高度由用户行为驱动；小红书则以高效收敛、精准聚焦为主要特征。这个研究很有意思，此前没见过对具体平台的算法测评，信息量很大。1️⃣ 抖音：多样性整体最高，且对用户行为最“敏感”• 无论是“仅浏览”、“日常点击”还是“多元兴趣”，抖音的熵值都处于高位（约4.0以上）。• 说明抖音算法既能精准匹配兴趣，又保持探索性。当用户表现出多元兴趣时，多样性不降反升，说明系统会积极“响应探索”——算法具有自适应拓展机制。👉这意味着抖音算法能积极满足用户“破茧”需求，平台在鼓励探索上也更主动。2️⃣ 哔哩哔哩：用户主导型多样性，波动大但潜力强• B站在“仅浏览”时熵值较低，但在“多元兴趣模式”下跃升至最高（4.4左右）。• 这说明B站算法的多样性高度依赖用户主动行为，而非算法自身的“探索性”设计。👉换句话说，B站用户的能动性决定了信息多样性，这与B站年轻用户群体的主动探索习惯、高内容自定义度高度吻合。3️⃣ 小红书：算法高效收敛，聚焦而非拓展• 在三个平台中熵值最低，且从“仅浏览”到“日常点击”显著下降（约2.8 → 2.1）。• 即算法在捕捉兴趣信号后，会迅速聚焦、强化垂直内容。👉说明小红书的推荐逻辑更偏向兴趣深耕与社群聚合，这不意味着用户被困在“茧房”里，而是说明平台更强化垂直沉浸体验。延展来看，这份报告是在回答中国网民如何理解算法和“茧房”关系的问题：首先发现，“茧房”可能被高估了，绝大多数用户认为算法推得挺丰富；其次，用户应对算法的自主性很强，善用搜索、“不感兴趣”等功能告诉算法自己想看什么；最后，各平台算法各有侧重，有更平衡稳定的，有更精准敏捷的，看你需要哪个就看哪个，当然最好还是各种渠道都看一下，丰富摄入。不过退一万步讲，假如你都不想看，懒得上网，只想待在自己的“信息舒适区”里有问题吗？其实也没啥，你开心就好。我觉得就算有“茧房”，这事也没多严重，有你自己的一方天地。人生匆匆三万天，开心度过每一天最重要。