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一个问题，数据的巨大鸿沟，未来会由人来补齐嘛？还是由机器人？

你相信什么，什么就是魔法。

有的时候狭隘一点，会觉得，有吃拿卡要也挺好。

不就是给钱嘛？把钱收了，然后把合理的事情、以前规矩限定的太死的事情，给办了，无论是打着改sffs ge的旗号，还是其他。

总归是让这个系统有了路径，有了遵循。

以后说不定这就是 万民之新水洪荒之清源，死贫道而开领域万世长青，也算是对系统有益。

商务部说要审查Manus被并购的交易。我预计，大概率最后不了了之。

数据出境，其实是一个有规范，但是又很玄学的事情，比如什么叫重要数据？怎么判别？

之前跟一个律师姐姐，一起研讨和准备了一场医药和生命科学领域的数据出境主题分享，所以对这个领域，相对比较了解（工程技术和法律）。有对这方面感兴趣的，可以联系我要材料，以及对接专业律师。

这个时代大哥是用来被打的呀

以后都得东北化
这股趋势有一篇文章讲到人口红利。借着这个话题，聊聊我的想法。

很多人都错了，普通人的人口红利，才刚刚开始。只不过这一次，它不再仅仅是市场和需求这样的宏大概念分析，而是化成了每个家庭都能切实感受到的、教室里的空旷与升学路上的宽松。

让我从一个最具体的画面说起。我上学那会儿，小学高年级教室挤得满满当当，从讲台到后墙，黑压压一片小脑袋，一个班五六十人是常态。而我呢，所在的年级只剩下十二三人。课间教室空得能听见回声，每个孩子都能独享一整排窗户的阳光。后来小学直接合并到镇上。

这不是特例，而是一代人共同的记忆断层。

这种断层最直接的体现，就是高考。当年我走进考场时，全省有60万同龄人在一起“千军万马过独木桥”。而今天，在已经“东北化”的黑龙江，2025年只有18.4万名考生；在吉林，这个数字是12万；在辽宁，是20.5万。三省加起来，才勉强抵得上当年一个高考大省的规模。

我说的“以后都得东北化”，指的就是这个。

它不仅仅意味着更低的本科分数线——就像2025年，黑吉辽的物理类本科线能比江苏低出100分。它更意味着一种根本性的逆转：当孩子成为稀缺资源，整个教育体系将从“筛选淘汰”转向“争取与保留”。

对，这种东北化，才是普通人的红利。

这种逆转已经在微观层面发生。在山西的一些县城中学，由于选考历史的学生锐减，整个高三只能凑出一个文科班。历史老师在理科班上课，台下学生“头也不抬”地刷着物理题。这背后是新高考“物化绑定”的选科要求，让理性的家长和学生用脚投票。高校的招生名额和财政资源，也必将随着生源的减少，像水分追逐绿洲一样，向尚有人口的地区倾斜。

所以，新生人口腰斩的另一面，是人均教育资源的倍增。过去是为了一张课桌而竞争，未来学校或许要为留住一个学生而思考特色。过去是孩子为考上大学而拼搏，未来可能是大学为招到足够多、足够好的学生而改革。

这场静悄悄的变化，其力度远超任何一项刻意为之的教育改革。它重新定义了起跑线：对2022年后出生的孩子而言，他们人生竞赛的默认难度，或许已经从“困难”调至了“普通”。

真正意义上，因“人少”而带来的红利一代，已经入场了。

不要选某些大厂开源的前端框架和基础库。

作为一个做了10+年Infra的人，我是真心想不明白，你们他妈的这么不考虑版本兼容性，是怕你们 公司 上万工程师 平时 没活干吗？

还是专门开源一些七七八八的东西，来坑外面人的？

看评论区大家的评论，看下来可能小米比阿里要好一些。现在阿里这些算账的神操作。小米在18年就开始搞了，并且也没有搞得这么乱。 //@超级峰: 狠狠地赞一下，这就是典型的组织导致的产品问题的典型，越大的组织共识越难，经营发展需要所以拆组织，拆完后又怎么保持凝聚力，盘子大了利益分配是个老大难的问题

也许，对于重要的产品线就应该合并，目标对齐、资源合并、人员复用、一条龙服务，

小公司更容易，因为没有这么富足的资源（相对），所以，也可以更具有一体化的体验🤔

话说，有哪家大公司在这方面表现比较好？

我觉得 Google 这次表现很好，全战线、持续性，底层 Gemini 核心、应用层遍地开花，可以看看谷歌怎么做的

有很多服务自研是成本远高于外采的。我举一个例子，有很多大厂都有打包后的二进制存储的平台。这种平台呢。外采一套第一年可能就5万，5万到10万块钱，但是很多大厂真的是堆20个人自己研发这个平台 //@共和国知世郎: 记得之前有个项目，上面要求必须要用集团内部的某兄弟事业部做服务商，美其名曰自家人办事比较方便，肥水不流外人田。结果流程复杂的要死就算了，给我们的价格比市场价要高出很多，服务还很一般。和对方内部人员套了一下近乎后才知道，服务外部客户是算业绩的，但是服务我们项目是不算在常规业绩内的。所以很多优惠活动优质资源是不会给我们的，要留着去吸引真正的客户。就是如此的抓马

文档乱是真的。现在有很多功能优先会看一下火山引擎，主要是火山引擎的接入方面、文档方面、提示方面。都比其他厂商好太多。 //@三十不二: 狗屎平台，之前还有客服给我回访说用的怎么样，我说你看看人家openai，阿里入口乱，藏的深，文档也不清晰。
同一个网络下调同一个模型，一会延迟三秒，一会延迟半秒，问客服也不清楚为什么。