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置顶突然意识到并不是每个人都值得回复也不是每个人的回复都是有价值的，包括自己给别人的回复。
前不久听纵横四海的一起节目，里面提到了melody如何对待自己的评论区，刚刚洗澡时突然想起来，加上最近自己Twitter的评论区的一些不友好的声音。
现推出一期产品然后在评论中修改并快速迭代，不假，但现在要做的是一个physical的产品，目前连模型都没建出来就有人开始吐槽，这些评论是否有价值呢？
一些评论说自己是Harry Potter的忠实粉丝（产品和Harry Potter有关）认为这个东西很好玩很想试一下；一些geek说这个东西虽然不实用（确实不实用）但是很想拥有；而还有一些评论就直接是几个字，如junk! What a crap!还有一些不分青红皂白地开始f-word…
就，一没买流量，二没做推广，只是一个idea状态就这样了很是离谱。但是那些有用的评论确实让我有了新的思路，之前在做竞品分析发现市场上没有类似的东西，如果说外形上像那就只有能发火球的法杖了（记得TikTok上有一个视频是一个阿姨带着法杖进了环球）
想了下为什么会几个单词的骂着评论。一方面可能是他们连essay都没看完只是读了几个字，认为将traditional又magical的法杖和现代的技术结合让他们很不舒服，另一方面是他们单纯就是想要骂一些什么，需要一些情绪的输出。但是我更觉得他们像是一些不读题就开始胡乱写的孩子，当问到why do u say it后杳无音讯，有的也只是回复了个f-word。不过还是有一条有价值的回复，就说说觉得traditional的和现代技术结合很奇怪。
还有一点想法，就是不要用自己的处境和思维去理解别人，因为每个人都是井里的青蛙。如果试图去judge别人，一定要从对方的角度思考一下为什么他会这么说，是因为我无知还是对方无知，当然要先考虑对方的回复是否有价值。
前不久听纵横四海的一起节目，里面提到了melody如何对待自己的评论区，刚刚洗澡时突然想起来，加上最近自己Twitter的评论区的一些不友好的声音。
现推出一期产品然后在评论中修改并快速迭代，不假，但现在要做的是一个physical的产品，目前连模型都没建出来就有人开始吐槽，这些评论是否有价值呢？
一些评论说自己是Harry Potter的忠实粉丝（产品和Harry Potter有关）认为这个东西很好玩很想试一下；一些geek说这个东西虽然不实用（确实不实用）但是很想拥有；而还有一些评论就直接是几个字，如junk! What a crap!还有一些不分青红皂白地开始f-word…
就，一没买流量，二没做推广，只是一个idea状态就这样了很是离谱。但是那些有用的评论确实让我有了新的思路，之前在做竞品分析发现市场上没有类似的东西，如果说外形上像那就只有能发火球的法杖了（记得TikTok上有一个视频是一个阿姨带着法杖进了环球）
想了下为什么会几个单词的骂着评论。一方面可能是他们连essay都没看完只是读了几个字，认为将traditional又magical的法杖和现代的技术结合让他们很不舒服，另一方面是他们单纯就是想要骂一些什么，需要一些情绪的输出。但是我更觉得他们像是一些不读题就开始胡乱写的孩子，当问到why do u say it后杳无音讯，有的也只是回复了个f-word。不过还是有一条有价值的回复，就说说觉得traditional的和现代技术结合很奇怪。
还有一点想法，就是不要用自己的处境和思维去理解别人，因为每个人都是井里的青蛙。如果试图去judge别人，一定要从对方的角度思考一下为什么他会这么说，是因为我无知还是对方无知，当然要先考虑对方的回复是否有价值。
28 00
一个本科生（在读）相比于一个 PhD 最大的优势应该是他思维的灵活度，也就是没有被知识“固化”了思想。
什么意思，我的观点是天马行空的想象力（从直观地逻辑上看几乎不可能的事情）能创造出更有魅力的事物。这里不是讲 PhD 没有这种能力，PhD 当然有想象力，但是可行性会被约束，而被本科生因为没有“成功的路径依赖”的约束，在实现的过程会更有趣。
想象力是很优雅的生产力。想起来小学课本上当时有一篇课文叫做飞行汽车，嗯能飞了；手机没那么好用，iPhone 出来了；…
前不久看电视，在东方卫视（上海那个卫视吧）在讲 AI 机器人的 startup 和 neo lab，嘉宾是两个 prof，其中一个观点很有趣，为什么要投小投早，投一群本科在读的新脑子来做 neo lab，两位 prof 的观点可以总结成他们没有受到过那么多的专业训练，在实现过程中不会因为之前组里面都用某种方法那现在就用哪种方法的路径依赖的限制，他们会时不时冒出新的好玩的想法，然后给他们配套的卡（基础设施）去实验出来的东西尽管大多数会失败，但是成功了就一定是好东西。
当然，两位 prof 补充道团队里还是需要有“老登”的存在。资深人士的存在主要的作用的解决问题而非提出问题，现在代码的问题自然不需要人教了，但是路线呢（不是路径），我是应该要什么样子的数据格式，这些数据量是否够，在实验的时候步骤又是什么样的，这些都是需要由“老登”来辅助解决的问题。
什么意思，我的观点是天马行空的想象力（从直观地逻辑上看几乎不可能的事情）能创造出更有魅力的事物。这里不是讲 PhD 没有这种能力，PhD 当然有想象力，但是可行性会被约束，而被本科生因为没有“成功的路径依赖”的约束，在实现的过程会更有趣。
想象力是很优雅的生产力。想起来小学课本上当时有一篇课文叫做飞行汽车，嗯能飞了；手机没那么好用，iPhone 出来了；…
前不久看电视，在东方卫视（上海那个卫视吧）在讲 AI 机器人的 startup 和 neo lab，嘉宾是两个 prof，其中一个观点很有趣，为什么要投小投早，投一群本科在读的新脑子来做 neo lab，两位 prof 的观点可以总结成他们没有受到过那么多的专业训练，在实现过程中不会因为之前组里面都用某种方法那现在就用哪种方法的路径依赖的限制，他们会时不时冒出新的好玩的想法，然后给他们配套的卡（基础设施）去实验出来的东西尽管大多数会失败，但是成功了就一定是好东西。
当然，两位 prof 补充道团队里还是需要有“老登”的存在。资深人士的存在主要的作用的解决问题而非提出问题，现在代码的问题自然不需要人教了，但是路线呢（不是路径），我是应该要什么样子的数据格式，这些数据量是否够，在实验的时候步骤又是什么样的，这些都是需要由“老登”来辅助解决的问题。
1 10
简单分享一下我对研究的看法
做研究很多时候亦是如此，“我只是对这个现象感兴趣。”
想了想自己做的一些项目，前前后后自费投入十几万进行研究，被过程折磨的死去活来，去思考如何论证，去讨论实验设计，去跑回归做图做表。最后得到的只是一篇小众但有趣的 working paper。
陈沁之前在老徐 @xuyiqing 的 podcast 里讲他喜欢研究前面的部分（maybe 是 90%，记不太清了），这是极其有趣的，我认为这段时间是痛并快乐着，尝试去发现某个现象，去论证某个事实是否是真实存在的，在把数据中一切的“伪装”都卸掉，它是否能浮出水面。
我只是对这个现象感兴趣，其他的？顺其自然吧。
做研究很多时候亦是如此，“我只是对这个现象感兴趣。”
想了想自己做的一些项目，前前后后自费投入十几万进行研究，被过程折磨的死去活来，去思考如何论证，去讨论实验设计，去跑回归做图做表。最后得到的只是一篇小众但有趣的 working paper。
陈沁之前在老徐 @xuyiqing 的 podcast 里讲他喜欢研究前面的部分（maybe 是 90%，记不太清了），这是极其有趣的，我认为这段时间是痛并快乐着，尝试去发现某个现象，去论证某个事实是否是真实存在的，在把数据中一切的“伪装”都卸掉，它是否能浮出水面。
我只是对这个现象感兴趣，其他的？顺其自然吧。
1 00
好恐怖，在淘宝和客服（卖打印机墨盒的商家）讲如果没发货的话能不能直接退了，打印机坏了就不需要墨盒了，然后不到一分钟突然一个电话过来说是打印机有什么问题吗，吓死我了，打的还是我的私人号，吓哭了
2 00
今天上知识产权总论的时候发现，过去一个月在思考的问题似乎比我想的要复杂。关于 “AI writing in academic paper” 这个问题想了好久，从好多方面尝试去论证其合理性和不当性。
讲事实层面的事情首当其冲的事实是 NBER 那篇文章里提到的 STEM 学科的 PhD paper 的 AI 写作参与度，他们认为有将近三分之一的博士生在文章里使用了 AI 写作，但他们用的检测方法稳健性似乎还有待讨论。接着是 arXiv 上有文章也去讨论在 GenAI 普遍出现后一些平台的文章投稿量出现了激增，尤其发生在非英语母语地区。
事实上，就是会有大量的文章是有 AI 参与写作，那为什么很多观点是不应该在学术文章中使用 AI 写作，这绝对是一个值得讨论的问题。
一个简单的思想实验，我是一个 Chinese-Speaker，但我英语不好，什么水平呢，词汇量不足 3000，见人只会 fine thank u and u。那么，如果是为了传播我的研究为出发点，不用 AI 的话有两个选择，1. 写中文，发中文期刊，但是受众有限，业内的人谁知道你做了这件事；2. 写英文，一点点用磕磕绊绊地词汇，接着 Google Translate 来把这篇文章写出来。
这个翻译的过程有两个问题，其一就是在写作的过程中可能丧失掉很关键的信息，如我想去表达一些 tricky 的话语，翻译器没有上下文语境，很难达意，这时候会造成信息的衰减，从而导致很多信息不能被很好的表达；其二是容易出现错误，在使用翻译器的过程中候选词通常只有一个，当尝试去表达一个观点，而正好是一个一次多意的时候，这无疑造成很大的错误。
但今天给我带来的新的问题是，知识产权归属。它产生的东西有著作权吗，如果有那么它的归属是谁？写 prompt 的人，模型本身，训练模型的人，还是其他的 someone？
冷静下来思考了一下，这个问题很大，不是单单几个方面就能讨论清楚的。
不过我仍保留观点，why not？
讲事实层面的事情首当其冲的事实是 NBER 那篇文章里提到的 STEM 学科的 PhD paper 的 AI 写作参与度，他们认为有将近三分之一的博士生在文章里使用了 AI 写作，但他们用的检测方法稳健性似乎还有待讨论。接着是 arXiv 上有文章也去讨论在 GenAI 普遍出现后一些平台的文章投稿量出现了激增，尤其发生在非英语母语地区。
事实上，就是会有大量的文章是有 AI 参与写作，那为什么很多观点是不应该在学术文章中使用 AI 写作，这绝对是一个值得讨论的问题。
一个简单的思想实验，我是一个 Chinese-Speaker，但我英语不好，什么水平呢，词汇量不足 3000，见人只会 fine thank u and u。那么，如果是为了传播我的研究为出发点，不用 AI 的话有两个选择，1. 写中文，发中文期刊，但是受众有限，业内的人谁知道你做了这件事；2. 写英文，一点点用磕磕绊绊地词汇，接着 Google Translate 来把这篇文章写出来。
这个翻译的过程有两个问题，其一就是在写作的过程中可能丧失掉很关键的信息，如我想去表达一些 tricky 的话语，翻译器没有上下文语境，很难达意，这时候会造成信息的衰减，从而导致很多信息不能被很好的表达；其二是容易出现错误，在使用翻译器的过程中候选词通常只有一个，当尝试去表达一个观点，而正好是一个一次多意的时候，这无疑造成很大的错误。
但今天给我带来的新的问题是，知识产权归属。它产生的东西有著作权吗，如果有那么它的归属是谁？写 prompt 的人，模型本身，训练模型的人，还是其他的 someone？
冷静下来思考了一下，这个问题很大，不是单单几个方面就能讨论清楚的。
不过我仍保留观点，why not？
1 00
失眠就顺手找了套高考数学的模拟卷，感觉我的知识被抽走了，发现圆锥曲线的东西忘光了，最后只拿了 120+，
于是一激动速学了下圆锥曲线开始找来去年的高考数学新二卷做，
批阅下来和当年一样 150 分，就是脑子可能没以前快了，75 分钟才做完
但是现在的视角和当年完全不一样了，感觉自己像拉马努金，前面填选自己给出的解题思路清一色地“注意到”
到最后一题，这写着写着感觉不对劲，总感觉之前上 option right interest 的时候见过，越看越不对劲，然后发现这家伙不就是随机游走嘛！太熟悉了，两年前上 finance 的东西全回来了……
（给我自己留的彩蛋：我的 finance 的课几乎都是全英文的，就算中文的课程老师讲的时候也几乎是全英文的内容，导致我对很多名词的中文叫法几乎是文盲一样，笨人也懒，都没去查过对应的中文翻译是啥，于是在和 DeepSeek 聊最后那道题是随机游走，我说我第一眼看这个怎么这么像一个简化版的 option，再一看这不就是个 random walk！然后它巴拉巴拉说一堆说什么期权，我问它期权是什么…这实在是太糟糕了，英文本来就讲不好，现在中文也差的要命）
于是一激动速学了下圆锥曲线开始找来去年的高考数学新二卷做，
批阅下来和当年一样 150 分，就是脑子可能没以前快了，75 分钟才做完
但是现在的视角和当年完全不一样了，感觉自己像拉马努金，前面填选自己给出的解题思路清一色地“注意到”
到最后一题，这写着写着感觉不对劲，总感觉之前上 option right interest 的时候见过，越看越不对劲，然后发现这家伙不就是随机游走嘛！太熟悉了，两年前上 finance 的东西全回来了……
（给我自己留的彩蛋：我的 finance 的课几乎都是全英文的，就算中文的课程老师讲的时候也几乎是全英文的内容，导致我对很多名词的中文叫法几乎是文盲一样，笨人也懒，都没去查过对应的中文翻译是啥，于是在和 DeepSeek 聊最后那道题是随机游走，我说我第一眼看这个怎么这么像一个简化版的 option，再一看这不就是个 random walk！然后它巴拉巴拉说一堆说什么期权，我问它期权是什么…这实在是太糟糕了，英文本来就讲不好，现在中文也差的要命）
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