正在努力做新时代的人

旧版本自我介绍：m.okjike.com

新版本自我介绍：待定

越来越觉得，咒术回战里，「领域展开」和「束缚」这两个设定太深刻，真实世界也是这样的

领域：在某个外部市场里，通过某种打法/产品切一块，把这个局部市场拉入自己的绝对领域：这样基本上基本是必胜的；以及不要轻易去对方的绝对领域，去了的话，也要局部展开下自己的简单领域保护下自己

束缚：给自己定一些规则遵守，换取其他规则下更大的自由和灵活度；（业务设定也是的）

最近的几个顿悟（来自不同正反馈和负反馈）
1）坚定的围绕世界观（对这个世界的认知）做事情，局部做动作的直接目的是为了获取认知，全局也从认知出发去决定做什么动作；所以也不要担心某个动作有没有收获，是从自己理解出发的，并且最后能更新收获到新的理解，就是很好且长期可持续的 - 世界观决定方法论，一切动作也服务于世界观

2）要让上游的他人更认真的对待自己，也要更认真的对待下游其他人；这样才是可正向持续的

3）钱、声誉、局部的权利；都是用来刻画关系的语言，组合到一起用才会有稳定的关系；越不容易被工程化标准化的特殊关系，也需要反而用这些标准化的权利工具，来围绕坚固宝贵的特殊关系（标准和非标准的互动）

最近非常遗憾地发现，我可以通过相关的自律做到每天晚上11点之后就睡着。

但按照这个睡觉时间，我基本上到第二天早上醒过来的有效睡眠时长大概就在6到8个小时，其实我觉得挺不健康的，我希望自己可以多睡一点。

真的，我最近两个月实践之后，头一次真正明白了，为什么以前家里大人和身边的朋友会提到说自己睡得浅

但如果按照原本的作息，每天晚上凌晨2点到4点睡觉，然后第二天中午到下午醒过来，我发现可以非常舒服地连续睡满10个多小时，而且深度睡眠可以保持在3个小时左右的水平。

难道我是天选熬夜人？

微信尝试了下，花了差不多70元投放公众号文章，收获了1100多流量

线性假设的话，投7k元；就可以获得一篇10w+文章

准备中期考核材料的时候，意识到还没有为25年发的文章（人生第一次），写一篇朋友圈纪念下

其实我并非最核心贡献者，但从个人经历来说，的确是很大的一次心智成长

也有很多后来回头看，发觉可以深入反思的；于是越写越长，变成了一篇文章

这里截取一部分👇

这份工作是我21年加入实验室参与的第一个项目，也是我目前为止发表的第一篇paper（排名第三的共同第一作者），同时也是👇
1）第一次系统相对独立理解并爬取领域里文献脉络，形成自己的理解地图，而非单篇阅读
2）第一次系统的理解数据分析背后的审美
3）并且系统的去理解如何用统计去理解/刻画/支撑实际的故事线
4）第一次改变了阅读习惯，先看分析方法，再看分析基础之上的故事线
5）第一次把做项目看作了是一种工作责任；和以前「我要做科学家」那样的心态不一样

（一）过程中，困难太多了！还只是我参与的这部分遇到的
虽然回头看，这并不是一个很新人友好的项目；我还记得21年的时候，我当时坐在地铁，从浦东的校区刚刚和导师汇报完，回自己当时在松江租的自如单间，满脑子郁闷，因为

1）统计方法太复杂，是非经典统计路线，要从实验数据中bootstrap一个Null Hypothiese分布去检验，而非传统的基于正太分布的t-test这种方法；至于为什么这个方法有效，为什么一个分布可以凭空生成出来还可以用来做分析？我无法接受自己不理解统计方法背后的原理，seeg比较新，每个paper的细节都不一样；我自己去爬数学的原始paper，去理解背后的统计逻辑；感觉犹如读天书

2）sEEG分析的技术栈，本身没有很好的开箱即用的框架；实验室那个时候也还没有搭建统一的分析脚手架；我连续读了好几篇不同的所谓的分析框架的paper；每个框架都隐藏了一些数据分析背后的路线选择，不透明，很担心这些默认配置会影响自己的分析；于是最后还是选择了造轮子，造到了什么程度呢？某段时间我发现可能给电极标注所在脑区这一步，似乎有些问题；于是我直接去看各类框架，到底是如何切分整个cortext曲面的，然后又是如何判断某个坐标是否在这个区域附近；直接干到了理解微分几何这一步，因为你需要理解到底是如何2个数组，来刻画曲面的；（这只是众多细节中的一个例子）

3）第一轮实验设计，大家一开始更多像探索挖掘性的定位，所以起初方案背后，并不存在一个非常清晰的明确假设；这就直接指数级增加了分析的难度；如果有假设，我基于假设去做好后半路的统计逻辑定义，和代码分析即可；如果没有假设，我就需要去很开放的探索数据，并且去基于理论理解去做一些逻辑迭代；然而语言学本身的文章脉络就有些庞杂，我当时基本上就完全迷失在了各种潜在假设和机制里；当时的印象和抱怨是：为什么整条理论逻辑链路上，基本上每个环节都会存在2个候选逻辑呢？？？！

4）sEEG本身的原始信息量很大，预处理的方式也超级多；看不同脑区，不同的频段，就可以获得不一样的信息；而预处理的话，有简洁粗暴的，有花里胡哨的；我还记得我当时研究了很久，如果我要取某个频段的随时间的包络线值，有3个方法，他们是不是等价的（时频傅立叶后滑动窗口取平均，或者用希尔伯特变换来算，或者..我已经忘了...）

5）更重要的是，为什么要用这样的统计方法，这个方法的选择背后的逻辑和假设到底是什么；我此前接受到的训练是偏计算层面的，每个neuron在数学模型中都有清晰的变量，然后再去推统计值看和认知任务的各类关联；而sEEG的数据是反过来的，数据就是长这样的，原始数据本身就是某种实际上的被迫选择的统计值（精准值你肯定测量不到）；而很多预处理分析，成为领域工具，背后都是经验型的积累；比如基本上，爬到最原始的那篇文章，都是某些实验论证了这个统计指标可能代表xxx理论层面的含义，为什么是这样大家也不一定知道；当你真的在整条统计链路上去找问题的时候，你甚至无法有条严格的逻辑链；

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（四）用统计看世界
再回头看，我从这个项目中收获的最大的，是对统计工具的理解

统计工具是你看世界的探针，真实的世界一定是复杂充满噪音的，但是简洁真实的故事也一定存在；而这两件事情中间的桥梁，其实就是统计工具

可是！统计工具并非越多越好，因此每一次工具的使用，都会伴随你背后对这个世界的某种前验假设，你用的工具越多，你引入的偏见就会伴随越多

要么去除掉更多噪音，要么引入更多的”偏见“，你只能二选一；最后就有一个平衡问题，什么噪音是可以保留不去除掉，什么噪音是值得引入一个也许正确的偏见去去除的

这不只是一个科研心法，而是一个通用的处理复杂系统的心法；

比如我现在做矩阵内容，和客户还有团队分享的一个最重要的建议，也是：

单篇数据一点也不重要，核心是你要把这个策略，重复做一批数据，看统计值是怎样的；

另外也许某个内容细节一点也不重要，核心是你这个选题和转化参数是不是正确的。

其实都是完全相通的

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详细的大家可以看文章～

最后再次感谢Siqi，james，田老师，以及实验室大家过去的帮助，肯定，以及宽容

最近Spec Driven的心法又升级了，因此每日稳定的Token消耗量涨到了7亿，并且是在我有半天出去了没工作的情况下

其实文档还是那些文档，模板还是那些模板，工作流也还是那些工作流

只是做了2个变化：
1）更敢提需求，提抽象关键的需求，训练自己不去专注看过程，而是看结果和关键文档随后形成新的需求

2）更相信AI，互动过程做了些优化，更愿意先让AI放手干事后再沉淀一轮文档（没错，不是事前，少数文档能支撑长周期运作就够了，更多细节的文档其实是为后面兜底的，而不是当下的任务）

综合1和3，更干脆的提出不一定成熟但定位一定的需求，快速出基础文档，快速实现落地；然后珍惜自己的注意力不看过程，看关键结果和过程文档（体验很重要），然后再提新一轮意图；如此的周转率越高就越快

且这个时候，你会感受到你并非再被AI DDOS，相反AI的不断迭代在滋养你，让你对这个抽象的需求越来越清晰的理解（随着反馈）

因为现在对于你来说，AI的每一次执行都是给你的猜想提出新的反馈，你的注意力也一直聚焦在你关系的核心意图上；（前提：你本身已经有很完备的测试链路让AI在做了）

感觉是一种自我修炼，不断反思自己和AI的交互过程中，哪些猜疑是不必要的，可以更放手信任；而哪些东西才是我最需要注意，最需要深入体验，并且形成标准反复和AI确认的
，虽然和人合作也是类似的哲学，但是和AI合作的过程中，这种修炼迭代速度快太多了

努力能每天给DS付费10-20元

什么是品牌呢？面对大模型这种不能看分数，要看各种场景下体感的东西

我之前有glm的套餐，一堆额度都没用完，我不用了，因为之前少数场景下翻车过

我前2个月都买了官方的200美元的Claude套餐，我这个月不继续了

我这周充值了120元的Deepseek的费用；5天过去我已经花掉80元了

我没有严格对比；但是我真的很放心，我相信DS在背后训练的时候一定是考虑的很全面的，不会去做刷分那些动作

另外一个类似的例子：我还是离不开Claude Code，因为Agent Harnsee也是个复杂系统；Open Code Codex我都用，但是我还是最习惯Claude Code的各种细节功能，还有他的排版；用其他工具我会有焦虑感。。。

一直在做小红书的矩阵业务，但其实自己个人账号一直都是真人发布，也没有很目的性的运营

个人账号只是偶尔使用。即使最早在 AI 规则出来之前，我用 Claude Code 对应的登录和访问了几次笔记，主要是做一下调研。后来收到一次提醒（也是没有做任何发布的情况下，提示我ai发布行为），之后我就再也没有做过任何ai操作，并且从始至终没有用小红书发布过任何笔记内容；

今天早上起床，突然发现自己账号被封了。

而且在上一次提醒之后，我后面明明没有做过任何操作。

这是我个人账号，虽然没有专门运营也和业务无关，也不是什么大号，但也出过好多条大爆款，积累了一些朋友圈人脉和个人的社交资产。

一个这么大的平台，在封禁账号之前没有任何的前置提醒，说封就封。而且我最近没有做任何操作，平台也没有任何明确的政策标准，实在是太不可靠了。

我只会这样想这个事情了：
1. 小红书不要做任何大号资产，不要希望积累任何大号。
2. 只要薅平台流量就好了。

这样的操作，不仅不会人对这个平台有任务敬畏之心，只会反过来把人推向对立面：“既然你这么对我，那我也明白了，我不能认真对你了。因为你不可靠，我就干脆铁心薅你就好了”

每个人都有很不一样的性格和特点

但是当她们爱你的时候，这个切面往往是类似的

真的不是很喜欢这种碰瓷营销（上次跟openclaw也是类似风格，第一次还好第二次真的很明显了

利用了大众对开源规则不熟悉的恶

都是行业内很明确的共识思路，如果真的在意自己的idea就一开始就闭源，开源在享受了影响力迅速传播的时候又不想背负idea被公开的束缚（前提：的确没有很细节层面的一致类似，只是metemodel的类似，agent还都是react循环呢，skill都是md➕script呢），应该反思的是，为什么没有在开源后，快速占领整体心智