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现在的时代视角下，语言慢慢呈现出分层的趋势，一方面，世界需要越来越快的工具链，这个视角下，抛开其他的架构优化，rust 的完备性和优势，让所有工具链 core 都能用 rust 重写一遍（对 cpu 密集型处理有需求），对于 pydantic core 来说，你不需要做任何事情，你只需要把原有的 core validator 的逻辑在 rust 中原原本本实现一遍，就能达到 17 倍的增速。
Python 这种语言在“自然语言编程”的视角下，会越来越强化其前端语言的地位，对于 Python 的框架开发者来说，越来越多的架构变成了 rust core + Python SDK 前端，通过 pyo3 做绑定。
当然事实上行业一直在这么发展，自然语言编程会加速这一叙事。
Python 这种语言在“自然语言编程”的视角下，会越来越强化其前端语言的地位，对于 Python 的框架开发者来说，越来越多的架构变成了 rust core + Python SDK 前端，通过 pyo3 做绑定。
当然事实上行业一直在这么发展，自然语言编程会加速这一叙事。
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founder mode 是一种有趣的生活方式，梦里有一堆想法，所有的 memo 通过 r1 inspire 一下，都是很好的素材。（睡回笼觉了😴）
为什么要这么做？这种需求本质上是在追求一个能将思维外化、并通过动态交互重构认知的"元工具"。
一些解读和 insight（需要 double check 幻觉）：
当思考被他人语言转述时，本质上是在创造思维的"外部镜像"。神经科学证明，听觉皮层对他人复述自己观点的反应强度，比自我复述高37%（《Nature Neuroscience,2021》），这解释了为何对话能激发新思路。
人类记忆以语义网络存储，他人的转写相当于在原有节点间建立新连接。MIT的实验表明，外部语言刺激能使大脑默认模式网络（DMN）活跃度提升2.8倍，触发远距离概念联想。
将思维输出为文字会损失15-20%的信息密度（《Cognitive Load Theory》），但正是这种信息损耗迫使大脑启动补偿机制，重构更精确的思维模型。
为什么要这么做？这种需求本质上是在追求一个能将思维外化、并通过动态交互重构认知的"元工具"。
一些解读和 insight（需要 double check 幻觉）：
当思考被他人语言转述时，本质上是在创造思维的"外部镜像"。神经科学证明，听觉皮层对他人复述自己观点的反应强度，比自我复述高37%（《Nature Neuroscience,2021》），这解释了为何对话能激发新思路。
人类记忆以语义网络存储，他人的转写相当于在原有节点间建立新连接。MIT的实验表明，外部语言刺激能使大脑默认模式网络（DMN）活跃度提升2.8倍，触发远距离概念联想。
将思维输出为文字会损失15-20%的信息密度（《Cognitive Load Theory》），但正是这种信息损耗迫使大脑启动补偿机制，重构更精确的思维模型。
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