时光代理人有一个片段印象深刻，要好好学习。
小时发现了陆光的秘密，产生不信任，陆光来道歉。
里面有句：你发现后，我还有点纳闷，为什么我把你当成那么好的朋友，你却不能理解我。
听到这句话当时就笑喷了。
幸亏补了句，现在想明白了，正因为我把你当成那么好的朋友，我才不该让你理解我。

欲盖弥彰，掩耳盗铃么😉搞笑啊
我就想知道，唱衰楼市，违反了什么法🤔

这是不是偷梁换柱，答非所问
网友：反对封存，寸步不让
专家媒体：封存#消除
😅😅😅

这么多年奶茶声音一点没变。
三个小时，意犹未尽。
也是第一次发现她的歌都还挺难唱的。
那些陪伴着的声音，唤起的记忆，太早太早。

参加了个大佬的年度演讲。
​一个人讲了一下午，讲了各行各业在 AI 时代的可能性，信息量爆棚，很久没有这么大的新鲜内容输入。
​总结一下，底层逻辑发现跟我之前想的一样，不要盯着大模型，不要盯着对话，不盯着产品的一步到位，要把大模型的能力落在具体实例里面，越小越好，大模型就像一个函数一样得到一个结果。
​里面有个案例特别有印象，健康监测要深入分脏器器官检测，这才是一个具体的应用场景，加上大模型能力，让未来发生在现在。
​再回到自己所在的职业， B 端的场景到底怎么用 AI，我跟很多人都交流过这个话题，基本分成三类。
第一类，完全停留在概念和表层的理解，看起来是创新的想法，但实际上是“空想”。这个符合之前做信息化咨询的印象，都知道要做信息化，可是总有那种浮夸的想象。这类人归为“清谈”派。用一个大模型朋友的话说：我在面试的时候，一堆老板对 AI 都在许愿。他们是真不懂，可是信息化时代，看了很多视频后，以为自己懂了。
第二类，听懂了，使用了，勉强不掉队。这部分大多是职业和 AI 沾点边。比如我现在，所处领域一定会有很多人跟你聊，信息不断涌来，肯定要去使用。但是结果呢，因为产品化程度不高，属于底层搭建阶段，体验差。这跟当年做 web3，区块链一样，我知道很牛，可是怎么用呢？用不起来，ai 技术的产品化比起前两者，有很好的民意基础，就是足够前置到生活中。但是除了娱乐化，实际上对于企业效率的提升，真的非常有限。可是被服务的对象不认，整体显示出来一种拧巴的状态：它很好，可是它真的作用有限，夸都得想半天。
​第三类，投身于 AI 产业本身，有强大的使命感。这种人在 Sora 2 出来的时候，信念崩塌的有不少。大模型是别人的，产品化只是应用场景搭建，大模型都做出来了，应用场景的搭建很难么？所以直接引用的那部分死了一大圈。活下来的是在原有工具或者业务内，引入了大模型，把它当成一种能力，在探索，而这就道出一个很严峻的事实，他们依旧在依托原有的基本盘，所以 AI 是什么，大到大模型，小到可以只把他当成一个函数，看各自认知了。记得之前说 Ai 全球创业公司的榜单，变化特别大，总有有这方面的原因，记得有个做植物识别在东南亚很火，可是豆包很快就上线了。
​总体来说，真的是又爱又纠结，爱是未来，纠结是解释成本太高。

附近应该搬来一个很会做饭的人，这几天总闻到美食的香味儿。

今天十一月一号，新的一天，幸运。

面试个大型央企，猎头推的。
面完后猎头说已经通过，让我准备下一轮，结果整整两周没有安排，问就是约不到面试官时间，今天下午收到邮件说没通过😅，第一次面这种级别的央企，怎么这么玩儿。
有些恼火是因为是个大型央企，为此做了大量准备，原来央企慢是这个样子，果然是一点期待不能有，不然都是失望。
专门去官网查了，这个岗位 6 月 12 日发布，招聘 1 人，这不是流程慢，是真不着急要人。

我中通的快递，这半年多来，每一件都破损。每一件都需要现场验货

有没有大佬分析下这些用词。