科技圈大小事

看了一下MIT那篇关于诱发无大脑婴儿并养大后卖给有钱的老登们夺舍的报道原文，确实如同黑暗科幻小说照进现实⋯⋯非常的弗兰肯斯坦主义。

最开始是基金公司「不朽真龙」（Immortal Dragons）的创始人Wang Bo Yang上了一档播客，透露了「无脑人体」的投资计划。

这家在新加坡运作的基金公司规模不大，目前也就筹集了几千万美金，但投资方向却非常宏大，就是追求永生，也就是寻求生命科学的所谓圣杯。

被「不朽真龙」投资的公司是硅谷的R3 Bio，核心技术就是研究一种先天缺陷的畸形——婴儿出生时没有大脑半球，颅腔空间被脑脊液填满——然后想办法量产这样的⋯⋯生物。

从自然原理来讲，这类畸形婴儿的产生是因为宫内中风等事故，导致大脑供血完全中断，脑组织坏死溶解，但小脑、脑干、基底节仍然保存，因此可以维持最基本的生理功能，甚至有机会在终身无意识的情况下长大。

R3 Bio的目标通过人工诱发的方式生产「无脑人体」并当成商品，卖给那些抗拒衰老的人，相当于一个全新的备用躯体，把脑子移植进去就可以重新拥有一具年轻、健康的躯体，开启第二段人生。

在R3 Bio看来，相比哪个器官坏了就换哪个的被动延寿，全身置换的方案更加一劳永逸，保质期也够长。

当然目前距离实现这种离谱的构想还远得很，但R3 Bio已经吸引了全球高净值人群的兴趣，创始人的非公开演讲门票可以卖到7万美金一张，而「不朽真龙」只是投资者之一。

在被媒体关注之后，Wang Bo Yang代表「不朽真龙」发了一则官方声明，表示长寿科学正在从边缘向主流发展，但西方的司法体系仍然没有跟上技术进步，会在临床研究层面设置过多的障碍，亚洲的法律更加友好，也将引领这个行业的大规模发展。

选择投资R3 Bio，就是因为Wang Bo Yang看到了在啮齿类动物身上的成功实验，有一小部分没有完整大脑的小白鼠活了下来，而且能够「健康成长」，于是他决定给钱，加快在灵长类动物身上的实验。

但Wang Bo Yang很快就对R3 Bio的研究进度感到失望，认为落地遥遥无期，美国法律不支持用活体猴子做这类实验，而且全球所有国家里只有中国成功克隆过猴子，所以R3 Bio只能舍近求远的去加勒比海域找一个岛，去进口猴子。

但Wang Bo Yang他依然坚信投资非正统研究才能获得突破的理念，「因为时间不多了。」

（咱既不懂、也不敢问时间不多了到底是个啥意思⋯⋯）

为什么克隆的前提很重要呢，因为如果假设一切顺利，最后在生产「无脑人体」的阶段，必然涉及到主动破坏胚胎，比如加入额外的基因突变来促使大脑坏死，如果对象真实受孕的人类后代，那么这种行为毫无疑问会同时构成犯罪和伦理危机。

但如果胚胎本身就是克隆体，甚至是从顾客体内提取细胞培育而成的，那么至少它不存在人类的权利保障，做研究就会方便很多。

而且还有一个绕不过去的技术难题在于，目前没有任何办法让一个无脑克隆体在体外出生，只能依赖女性的子宫，实验必须说服一个女人去怀一个注定会是畸形的胎儿，这会让任何一个社会炸毛。

R3 Bio内部也有人觉得风险太大了，跳槽去了从事另一条抗衰老赛道的公司，去做「器官袋」，即通过基因编辑的方式，在局部制造一个可供器官生长的组织环境，然后用这些健康鲜活的器官彻底解决供给不足的市场瓶颈，还暗讽R3 Bio是在自寻死路：

「应该先用大家相对比较容易接受的方向来做水温测试，而不是直接跳到最让人感到毛骨悚然的终点。」

我得给所有零基础、想学 Claude Code 的朋友，推荐一个交互式的学习教程，叫 Zero to Claude Code。

这个教程挺有意思。它跟我们惯常见到的视频教程不太一样，是一个交互式的学习网站。

打开之后有点像玩游戏，跟着上面的文字说明一步一步操作，在做中学。

比如它让我们敲某个命令，我们就跟着敲。敲完之后它会把效果展示出来，我们立马就明白这个命令是干嘛的。

中间也会穿插一些小测验，看看到底有没有真的理解某个知识，或者某个命令。大概就是这么个体验。挺有趣的。一点都不会犯困。

地址在这里：

zero2claude.dev

话说 Claude Code 目前主要有两种玩法。一种是通过 Claude 的客户端，Claude 客户端集成了 Chat、Cowork 和 Code 三个产品，这里基本不需要碰命令行，打开应用就能用。

但缺点是 Claude 客户端没办法修改模型，只能用 Anthropic 官方的。

另一种则是在终端里使用，这是目前更主流的方式。

第二种我之前写过简单的教程，写完发现一个问题：没有计算机基础的同学还是会吃力。而且卡点出现得特别靠前。

还没轮到配置模型的 API Key 这些，光是要在终端里把 Claude Code 装上，很多人就已经犯难了，打开终端看到一堆命令行，根本不知道从哪儿下手。

再往后，在终端里操作文件、文件夹，靠的也都是命令行。

可绝大部分普通用户压根没接触过命令行，大家早就习惯了图形界面，鼠标点一点就行。突然掉进命令行的世界，几乎每一步都可能卡住。

所以我看完这个交互式教程，最认可的不是它讲了 Claude Code，而是它没有默认大家已经会用终端。

我们最近在给同事讲 Claude Code，也摸索出一个规律：千万别一上来就讲 Claude Code。

得先把常用的 Terminal 命令讲明白，再往下讲 Claude Code，大家才能跟得上。

这个教程走的就是这个思路，它给的是一条真正从零开始的学习路线。它大致可以分成几个递进式的部分。

第一部分是打基础，讲命令行本身。一开始会从几个最关键的概念入手，比如文件、文件夹、路径，以及终端到底是什么。

紧接着就是一批最常用的命令，比如：

- pwd，看自己当前在哪个文件夹
- ls，看这个文件夹里都有什么
- cd，进入某个目录
- mkdir，新建文件夹
- touch，新建文件

诸如此类。这一部分内容的目标其实很简单，就是让大家熟悉终端的概念，以及常用命令。

第二部分是在这个基础上，慢慢引入一些软件开发常用的概念。

当然，如果用 Claude Code 不是为了做软件开发，这一部分也可以先跳过。

它会讲到什么是代码，常见的几种编程语言大概都擅长干什么，版本控制为什么重要，怎么把本地的项目推到 GitHub 上。

同时，也会讲网站背后大概发生了什么，浏览器和服务器之间是怎么对话的，URL 每一段是什么意思，状态码在说什么，API 又是怎么把一组功能开放出来给人调用的。

我们还会用 curl 在终端里真发一次 HTTP 请求，带上参数、请求头，看一眼返回的数据长什么样，遇到报错又该怎么看。

第三部分是 Claude Code 的进阶，也是整个教程的重头戏。

讲到这里，Claude Code 已经不只是终端里一个一问一答的助手了。

这一部分会讲 Skills、MCP，还有 sub-agent、Hooks、headless 这几种模式。

Skills，是把一件常做的事教给它一次，以后它就能照着做，不用每回都从头交代。MCP，是让它连上我们手头的其他工具和数据，不再是一座孤岛。

Sub-agent，是它忙不过来的时候，能分几个帮手出去同时干。Hooks 和 headless，是让它在没人盯着的时候，也能自己跑起来。

这些东西凑到一起，Claude Code 就从一个陪聊的助手，变成了一个真能扛事的帮手。

我觉得只要有耐心跟着走，零基础的同学一定能学会。

这个教程我真心推荐所有零基础的同学去试一试。视频教程的好处我以前讲过，直接、省事。

但这个又往前走了一步。没人喜欢被动地听课，尤其 Claude Code 这种特别讲究动手的东西，最好就是 step by step，自己一步一步做下来。

不过这个项目目前也有缺点。我感觉它的界面做的很难看，如果界面再好看一点就完美了。

再就是当前不支持中文，不过大家可以装一个浏览器的翻译插件，这个问题好解决。

腾讯搞了三驾马车：Qcalw，workbuddy，Marvis。阿里搞了四架马车：qwenpaw，qoder，悟空，JVS。二马的马车太多了。

段永平把自己买成泡泡玛特第二大股东了

今天的推上AI中文圈比过年还热闹🧨
前有AI社群围攻歸藏顶
后有小红书天才少女200W大包
还有个鲸鱼兄弟的小瓜都无人在意了

前几天跟潘乱和老编辑吃饭，登味超标的开了一下怀旧服，把晚点LatePost在2023年写的「还原字节跳动HR体系」那篇稿子重新讨论了一遍，尤以老编辑的评价甚高——我从来没有见到他这么吹过其他媒体和作者——认为文章的非线性写法非常独特，开创了商业报道的新体裁。

我对老编辑说法的理解未必准确，但确实也能察觉到小晚整个团队在文本训练方面的优越性，并不是纯粹的基于材料的写作，有非常坚定的内在逻辑，同时具有工程化的结构和人文化的感性，可以无视时效性。

昨天更新的「AI抢人大战，批量制造这个时代的流量明星」也是相当具有代表性的例子，AI研究员如同球星那样被开价和交易早就不是新闻了，市面上的同题作文泛滥成灾，但晚点就是能用信息的再组织写出新意、立意，这很厉害。

还是总结一下这篇稿子，对我来说也是一种愉快的练笔：

- 在中国，真正能靠个人技能年入过亿的群体，少之又少，以明星艺人为例，在娱乐业最鼎盛的时期，也只有十几个人能够达到这个标准，但在这波大模型热浪里，顶级研究员的身价以史无前例的速度被抬到了以亿为单位的年薪级别，而这批人的总数只有几百人，也就是说，大厂的你争我抢，总盘子其实就这么大，中国最贵的几百号人，就是在这么一个供给严重不足的环境里产生的；

- 在ChatGPT发布之后的一年多时间里，因为局势尚不明朗，各家公司投入尚且谨慎，国内AI研究员的收入比较稳定，顶薪也就在百万级人民币，直到2023年底，两家公司打破了「规矩」，一个是DeepSeek开始用高于市场价的扩人，另一个是曾被视为落后半步的字节，通过饱和式投入启动追赶，以2倍薪水涨幅为起价，从月之暗面、阿里、百度、智谱等公司挖人；

- 其中标志性的事件是2024年下半年阿里Qwen的核心技术负责人周畅带着竞业协议加入字节，职级从P9跳到4-2（实际上对标P11），千万级人民币的总包，而字节也很快得到了回报，周畅入伙之后，在极短时间内提高了豆包的多模态基模能力，这是抢人大战的关键驱动力，只要找到对的人，就能立竿见影的带来技术进步，事半功倍；

- 很重要的是，一个靠谱的Infra专家，最多可以提高50%的算力利用率，考虑到大厂每年几百亿的算力投入，这种效率优化创造的经济收益，要远远胜过那笔薪水开支，一个正确的判断，也能决定模型在几个月内拉开巨大差距，「懂得在哪里划线」的知识价值，变得无比稀缺；

- 到了2025年，DeepSeek的爆火让全行业都意识到模型质量的差距本质在于人，于是更多的公司开始加入，推动工资水平继续水涨船高，千万级薪酬包下沉到了普通研究员群体，字节甚至能给应届生开出500万年包，而DeepSeek也把内推奖金提高到了20万，猎头行情更是以月为更新周期，「三月给的价四月就不够用了」；

- 但是，当其他大厂都相继启用钞能力后，强如字节也会沦为被掠夺的鱼肉，2025年下半年，腾讯开始盯着字节大模型团队挖人，用的是字节本就很熟悉的方式：工资翻倍，来不来？而且腾讯也兼具策略性，会主攻字节内部面临工资倒挂的老员工，因为位置长期不动，他们没能赶上职级膨胀的春风，于是选择投奔腾讯涨薪的为数不少；

- OpenAI的姚顺雨和DeepSeek的郭达雅在前后半年的时间分别拿到过亿年薪加入腾讯和字节——这个数字同时被两家否定了——再次引发行业躁动，两人属于完全不同的样本，姚顺雨是标准的精英路线，从姚班天才到普林斯顿博士，履历辉煌，而郭达雅是完全的本土人才，没有镀金过程，但他们都以极为年轻的年龄，打破了大厂原有的年限体系和汇报关系；

- 郭达雅意味着用已有成绩倒推价值也是可以成立的，因为DeepSeek的模型牛逼，所以参与制作这个模型的人同样牛逼，这个逻辑被大厂以实际行动买单了，当郭达雅决定离开DeepSeek时，阿里、腾讯、字节都在第一时间去接触了，包括老板亲自去谈，最后因为字节的投入方向和他的发展预期最吻合，成功签下入职合同；

- 骨干的持续流失，给了DeepSeek相当大的压力，梁文锋选择启动融资，给员工手里的期权一个定价机会，对内安抚军心，为了留人，字节设计了豆包虚拟股，以及阳光普照的每人每月最低9万元额外津贴，反倒是已经上市的智谱和MiniMax，因为期权暴涨加上解禁期，不必太操心员工的稳定性；

- 横向来看，最近一年里，字节和腾讯的饥渴度是最高的，字节愿意因人设岗，从张一鸣到HR，全都奉行「笼络最聪明的头脑」这一原则，腾讯因为自身的进度原因，被迫成为市场上后出价的那个人，虽然要当冤大头，但对于家大业大的鹅厂储备来说，问题也不大，先去拿字节的offer、再用字节的offer去敲腾讯的门要更多的钱，成了一些研究员的财富密码，有猎头说得很透彻，大厂不怕花钱，是为了把对手能用的人，提前从市面上清掉；

- 阿里就比较保守了，Qwen以团队氛围优秀著称，90%的员工都是阿里自己培养的校招生，工作自由度很高，但阿里严格的职级体系，还是对Qwen参与人才争夺制造了障碍，2025年下半年，林俊旸曾让Qwen的研究员主动出去面试，以求得涨薪的机会，避免人才外流，可见有多无奈；

- 当给够钱已经不具备稀缺性之后，大厂争取研究员的技巧也开始转向软实力，比如扎克伯格会把Meta想挖的人请到自家别墅煲汤吃饭，用「真诚」作为必杀技，张一鸣也会亲自去和自己看上的论文作者见面谈话，Anthropic之所以成为研究员离职率最低的AI公司，是因为它被公认为文化建设独树一帜，老板本身就是一种信仰；

- 研究员之间的竞争必然激烈，以前抬高身价的方式是发论文，后来各家公司发现只要发完论文就会让作者接到的猎头电话直线上升，又不太乐意让研究员「抛头露面」了，但是上有政策、下有对策，研究员们也很灵活，不让发论文，那就去上播客、发推特、做小红书，总之就是加强主动「营业」，持续的获取个人流量，确保在需要的时刻能被看见；

- 为了对得起高薪待遇，同时防止掉队，这几百个顶级研究员普遍睡眠不足、高压工作，即便没有KPI和OKR，他们也会自己驱动自己，就像从小到大的做题路径，这是天才避免泯然众人的唯一出路，「这个行业最终会变成，前5%的人拿着从前10倍的工资，干着100个人的活。」

有两种行业冥灯：1、罗永浩加入了这个行业；2、东哥突然想起了行业里的兄弟们

拼多多Q1财报：黄峥到底炒股了没？

今天美股盘前，拼多多发布了26年Q1财报，营收和净利润双双不及预期。

营收其实还好，实际营收1062亿，市场预期1086亿。但是净利润，Gap 就有点大了，经调整净利润只有141亿元，而市场预期为246亿。

为什么能有这么大的Gap？

一当然是拼多多确实保密工作做得好，反面就是透明度太差，一众分析师只能瞎猜，历史方差就很大。

二是最近这个季度，业务投入的确在加大。国内业务又是电商西进，又是送货入村、最快明日达啥的，这些终端体验都是平台真金白银补贴。Temu 又要重仓供应链，也是个花钱的主。

以上这两个角度老生常谈，其实也没啥特别聊的，每个阶段都有相似的问题，比如去年Q1面对的就是国补压力。

第三个角度就是拼多多所谓的投资收益，换言之，就是说黄峥在炒股，这季度亏了很多钱。

我看有说法就非常笃定的认为，这部分投资一把从盈利60-80亿到亏损6亿，猜测持有了大量科技股。

所以很自然有个问题，就是黄峥真的在炒股吗？他到底买了什么？

其实对我而言，拼多多持有这么多现金，做一些资产配置无可厚非，但是如果真的炒股的话，哪怕是买标普纳指，我也是非常不理解的。

一方面是这超出了我对这家公司的预期，这毕竟还是一家零售公司，也没说自己要干伯克希尔啊，一句话不说，就代客理财了？

另一方面是，与其买其他标的，为什么不回购自己股票，pe 都跌成啥了，还有比自己更好的投资对象和能力圈吗？

所以我其实一直是不相信拼多多、黄峥真的在炒股的。

刚好这个问题，其实25年就发酵过，当时雪球很多人讨论，说拼多多炒股不本分，而拼多多也通过投诉的方式间接回复过。

这是一个企业投诉，所以主体肯定是拼多多，我觉得拼多多不太可能做虚假陈述。

拼多多的回应很明确，“ equity securities 直接等同于股票投资是不准确的……实质仍是低风险理财/可转债”。

从这个回应来看，假如拼多多一以贯之的话，那可以确定的是，拼多多肯定没有拿着账上的现金去二级市场开户炒股。

但因为可转债是一种“债权 + 股票期权”的组合体，因为可转债的期权价值下跌，或者比较极端的信用违约，那相比现金而言，肯定是要承担更多风险的。

但是可转债的底层资产依然不是股票，而是债务凭证。

等于是发行企业向拼多多写的一张欠条。发行企业承诺在未来的某一天（到期日），必须连本带利把现金还给拼多多。

只是额外赠送了一个“期权”，如果未来这家发债公司的股价涨得很好，拼多多有权选择把“债权”兑换成“股票”来赚取暴利。

关键是主动权在拼多多手中，我理解等于是一张，可以保本带息的“看涨期权”。

如果以上事实成立的话，那很多人说拼多多炒股，那的确是不成立的。

虽然因为可转债会因为企业情况公允价值变动损益，但是本质上这种赚和赔，只是“纸面财富”，并没有发生真实的现金流入或流出。

所以最终的结论就是，拼多多或者黄峥，并没有炒股，这依然属于得当的资产管理配置。

其实Q1本身的业务数据，我一点也不担心，今天股价的涨跌，也并不重要。

反而我比较关心“是否炒股”，这件事的事实，因为我觉得这个和企业文化紧密相关。

当然，鉴于本人这块财务知识并不专业，欢迎大家指正评论。

上今日头条开屏，小丹尼今天开始复工了。

这次在硅谷聊了一圈，我发现他们对中国科技力量的预期其实分得很清楚。

在技术的“边界探索”上，硅谷是骄傲的。

特别是硅谷的机器人公司愿意在技术路线上押注，利用融到的资金去推高机器人模型和系统能力的“上限”，而不是急于寻找垂直场景落地或追求早期营收。在硅谷，营收不一定是好事，因为一旦有过早的营收，VC 反而会用传统的市盈率来估值，不再体现为向上的势能。他们觉得国内更多还是在做制造业的事，在核心的尤其是“大脑”层面，实质性进展不多。

但在“扩散”和工程落地上，硅谷是服的。

比如 DeepSeek、千问这种开源维度的突破，能把成本打得极低、效率拉得极高，硅谷很多大厂内的人看了都觉得 amazing，甚至觉得有了中国这些开源模型，没必要再去买 OpenAI 的闭源 API。

在硬件本体上（特别是宇树），硅谷也是绝对服气的，因为你真的造出来了，而且成本极低。

所以，未来能引起全球共振的技术创新，可能是“硅谷探边界 + 中国做扩散”这个组合。