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置顶Hi，这里是Silicon，一个「经历-技能-兴趣」多元有趣的人，我喜欢走不寻常的路，所以也请不要拿某个标签来看我哦！🤫
简单自我介绍🙋
1）森田疗法和唯物辩证主义是我生活中的良药和挫折的解药
2）希望自己可以做鸣人，有理想，有勇气，敢于向大家诉说热爱，信念，与勇气，并不断修炼自己，建立与大家的羁绊。
3）坚定的认为不同的领域背后存在相通的流动性能力；同时也意识到每个领域也有自己的非流动性能力（or经验），自己定位是把前者做到极致。
4）对于科研，希望自己的底层长板是：概念的提出+数学模型能力；对于商业，则希望是对商业逻辑的理解，项目节奏感，以及体系化的团队操盘能力。
5）人生偶像：Elon Musk，用第一性原理，结合广泛而深刻的科学和科技理解，做一些改变世界的事情；费曼，有趣而好奇心的探索这个世界的规律，不做书房里的nerd，做幽默的世界观察和理解家。
6）讨厌装逼，内心抗拒像包装简历那样讲述自己，崇尚真诚的沟通。（虽然很多场景下，也挺难做到这点的）
更多关于我：（有点杂）😈
7）15年到18年在医学院学临床，18年-20年降级转专业跑路到了物理系并最后毕业。目前在上海读认知神经科学的研究生，目前正在研究人是如何做Bayesian Inference的
8）学术上长期希望解答：「概念的来源和形成机制是什么」 这个问题
9）本科的时候操盘做成个2个很cool的校园内项目。他们可能没有那么高大上，但是塑造了我自己最底层的价值观和方法论，比如中等规模团队操盘，项目节奏感，Leadership等。
10）短暂的在某家基金做过行业研究，做了脑机接口的行业分析，写了一份很完整深刻的内部分析，也顺带研究了微流控等其他生物科技行业。
11）靠着比特币和以太坊白皮书入门了web3，后来和伙伴一起发起了一个创作者经济的DAO，叫做0xCreator DAO，目前已上线一款产品，专注做链上付费内容发布，picnic.ink，欢迎体验。
12）在做小红书矩阵号业务，需要批量拿线索的老板可以链接我，偏好CPA
13）之前因为兴趣，和伙伴一起写过一篇clubhouse的文章，上了36kr：www.36kr.com
WeChat：siliconluo（欢迎戳我！）
简单自我介绍🙋
1）森田疗法和唯物辩证主义是我生活中的良药和挫折的解药
2）希望自己可以做鸣人，有理想，有勇气，敢于向大家诉说热爱，信念，与勇气，并不断修炼自己，建立与大家的羁绊。
3）坚定的认为不同的领域背后存在相通的流动性能力；同时也意识到每个领域也有自己的非流动性能力（or经验），自己定位是把前者做到极致。
4）对于科研，希望自己的底层长板是：概念的提出+数学模型能力；对于商业，则希望是对商业逻辑的理解，项目节奏感，以及体系化的团队操盘能力。
5）人生偶像：Elon Musk，用第一性原理，结合广泛而深刻的科学和科技理解，做一些改变世界的事情；费曼，有趣而好奇心的探索这个世界的规律，不做书房里的nerd，做幽默的世界观察和理解家。
6）讨厌装逼，内心抗拒像包装简历那样讲述自己，崇尚真诚的沟通。（虽然很多场景下，也挺难做到这点的）
更多关于我：（有点杂）😈
7）15年到18年在医学院学临床，18年-20年降级转专业跑路到了物理系并最后毕业。目前在上海读认知神经科学的研究生，目前正在研究人是如何做Bayesian Inference的
8）学术上长期希望解答：「概念的来源和形成机制是什么」 这个问题
9）本科的时候操盘做成个2个很cool的校园内项目。他们可能没有那么高大上，但是塑造了我自己最底层的价值观和方法论，比如中等规模团队操盘，项目节奏感，Leadership等。
10）短暂的在某家基金做过行业研究，做了脑机接口的行业分析，写了一份很完整深刻的内部分析，也顺带研究了微流控等其他生物科技行业。
11）靠着比特币和以太坊白皮书入门了web3，后来和伙伴一起发起了一个创作者经济的DAO，叫做0xCreator DAO，目前已上线一款产品，专注做链上付费内容发布，picnic.ink，欢迎体验。
12）在做小红书矩阵号业务，需要批量拿线索的老板可以链接我，偏好CPA
13）之前因为兴趣，和伙伴一起写过一篇clubhouse的文章，上了36kr：www.36kr.com
WeChat：siliconluo（欢迎戳我！）
142 1952
和jarvis聊了功利主义和理想主义
有个很有意思的事情，就是功利的事情往往是高赢率的事情，而理想主义得事情则是高赔率的事情
你所创造的价值，其实是塑造这个曲线从高赔率到高赢率的过程
因此理想主义体现在选择高赔率的事情做起点，功利主义选择通过技巧和动作把事情的概率函数改造为高赢率的事情
举个例子：新兴行业赔率极高，但是逐步验证或者引入资本则把这件事的赢率提高了（虽然有时候牺牲了赔率），从创业者视角看
因此理想主义和功利主义都要做到最极致，不可以卡在中间，要分得清什么时候功利什么时候理想
有个很有意思的事情，就是功利的事情往往是高赢率的事情，而理想主义得事情则是高赔率的事情
你所创造的价值，其实是塑造这个曲线从高赔率到高赢率的过程
因此理想主义体现在选择高赔率的事情做起点，功利主义选择通过技巧和动作把事情的概率函数改造为高赢率的事情
举个例子：新兴行业赔率极高，但是逐步验证或者引入资本则把这件事的赢率提高了（虽然有时候牺牲了赔率），从创业者视角看
因此理想主义和功利主义都要做到最极致，不可以卡在中间，要分得清什么时候功利什么时候理想
10 34
Musk的置顶
关于美国政府财务制度，挺有意思➕深刻
需要明确的是，@DOGE团队和@美国财政部共同认可的合理措施包括：
强制要求所有政府对外支付必须填写付款分类代码，这是通过财务审计的必要条件。当前该字段经常空白，导致审计几乎无法进行。
所有付款必须在备注栏说明支付理由，而当前该字段普遍留空。需特别强调的是，我们暂时不对该理由作任何价值判断，只要求必须作出最低限度的说明，而非空白！
必须严格执行禁止支付名单制度（包括已知欺诈实体、已故人员、疑似恐怖组织前台公司、与国会拨款用途不符的收款方），而非当前随意无视该名单的存在。更荒谬的是，目前加入该黑名单的审批流程耗时长达一年，必须缩短至每日或至少每周更新。
上述常识性的必要改革是由政府内部长期任职的专业公务员推进，与@DOGE团队无关。这些基础制度至今才建立，简直匪夷所思！
昨日获悉，财政部每年向无社会安全号码（甚至没有临时ID号）的个人发放的福利支出竟超1000亿美元。若数据属实，这存在重大异常。
当我询问财政部官员对该金额中明确欺诈比例的估算时，现场共识约为50%——即每年500亿美元（每周10亿美元）的巨额资金被盗！！
这种系统性失控必须立即纠正。
关于美国政府财务制度，挺有意思➕深刻
需要明确的是，@DOGE团队和@美国财政部共同认可的合理措施包括：
强制要求所有政府对外支付必须填写付款分类代码，这是通过财务审计的必要条件。当前该字段经常空白，导致审计几乎无法进行。
所有付款必须在备注栏说明支付理由，而当前该字段普遍留空。需特别强调的是，我们暂时不对该理由作任何价值判断，只要求必须作出最低限度的说明，而非空白！
必须严格执行禁止支付名单制度（包括已知欺诈实体、已故人员、疑似恐怖组织前台公司、与国会拨款用途不符的收款方），而非当前随意无视该名单的存在。更荒谬的是，目前加入该黑名单的审批流程耗时长达一年，必须缩短至每日或至少每周更新。
上述常识性的必要改革是由政府内部长期任职的专业公务员推进，与@DOGE团队无关。这些基础制度至今才建立，简直匪夷所思！
昨日获悉，财政部每年向无社会安全号码（甚至没有临时ID号）的个人发放的福利支出竟超1000亿美元。若数据属实，这存在重大异常。
当我询问财政部官员对该金额中明确欺诈比例的估算时，现场共识约为50%——即每年500亿美元（每周10亿美元）的巨额资金被盗！！
这种系统性失控必须立即纠正。
9 11
最近仔细研究了一下linux操作系统如何管理线程任务的机制。（感谢DS，让我的新领域学习速度狠狠提高）
发现了任务管理的一些通用核心原则，是我过去没有意识到的，也可以用到个人生活管理上。
1）学会建立一个队列，循环跑这个队列里的任务，而不是做完后再做下一个。这个叫CFS算法，好处有很多，最大的好处是天然避免某个进程卡死导致其他事情无法推进，以及可以让几个事情间相互给反馈（尤其做项目有好几个关联ToDo时），加速收敛过程。并且能提高每个事情的响应程度
2）如何让自己真正关注重要的事情，在上述流程里，学会给更重要的事情分配更多的时间片段，类似于Linux给线程的nice值，并且跟踪对应的vruntime一样
3）不同的事情适合不同的调度策略，也对应的是不同的调度算法。事情管理不止有一种算法，调度队列之间也有优先级。
linux有这样几种策略：DDL策略2）优先进入优先做完的实时调度策略，3）第一点钟提及的CFS策略，以及4）资源闲置时才做的策略
整体的优先级是：DDL的队列全部清空后，再做实时任务（在意响应速度的），最后再做CFS的策略
其实生活也是这样的呀，之前人们用的最多的是DDL调度策略，但是这种是很累的
其实事情除了真的有ddl之外的，还有需要实时处理的（比如重要的即时消息回复，或者紧急事件），最后再是重要不紧急的事情，按照CFS推进；完全不重要的事情，可以在有闲置资源时，再进行处理。
这和我之前的一种直觉很匹配，我不希望给自己列很多ddl任务，因为这样会让人很累，而且很消耗。这样想过来，其实是因为本身这种算法让CPU的利用率就相对低，而且也不公平，很多事情没有ddl，但是也需要稳步推进，慢慢也会有很多苗头。
4）事情的进度管理不只有一种调度策略，这是我最大的感触。DDL只适合很少数的任务，要学会把不同的任务科学推进到不同的调度策略里
5）进程挂起：linux的core.c里有写一个schedule的函数，核心动作就是，利用CPU自带的时钟指令，去检查对应的时间片段有没有到达，如果到达了，强制寄存上下文，然后切换导入下一个任务开始执行。
作为一个疑似ADHD，我发现我之前很缺乏这个能力，我在做事情的时候，就完全没有内部的中断函数，除非某个外部环境强制中断我（所以我之前很吃外部工作环境）；有时候效率高，有时候则一直卡死在某个进程里循环，直到外部事件强制让自己挂起任务的时候，自己才意识到自己早应该挂起这个进程了
所以我应该建立一个外部时钟，来强制挂起当前的任务，自己调用自己脑袋里的schedule函数，来看看要不要先进入下一个进程。
所以我get到番茄钟的用处了；以及突然明白，为什么高中的时候考试有没有钟表挂在前面对我很重要了
6）上下文的寄存：CPU为了挂起-再继续任务中途不损失信息，会选择一次把上下文挂在内存里，重新进入线程时再读入寄存器。
其实我们也是有内存的，内存可以是手头上的笔记本。CPU的寄存器是注意力，CPU的缓存则是工作记忆。足够会使用内存，则可以足够增加空间容量，提高运算速度。
我选择每挂起一个任务，就会选择在笔记本上流水账写下来刚刚做的 ，和还想做什么没有做的，进入下一个循环的时候，我再读这个笔记继续做事。
7）还有更多。。。先写到这里，总之我发现操作性系统管理计算资源，和人管理自己的注意力，是非常类似的。并且人类之前宣传的各类管理方法都太单一了。如何利用内存空间降低时间复杂度，以及如何建立一套调度策略，才是核心问题。
发现了任务管理的一些通用核心原则，是我过去没有意识到的，也可以用到个人生活管理上。
1）学会建立一个队列，循环跑这个队列里的任务，而不是做完后再做下一个。这个叫CFS算法，好处有很多，最大的好处是天然避免某个进程卡死导致其他事情无法推进，以及可以让几个事情间相互给反馈（尤其做项目有好几个关联ToDo时），加速收敛过程。并且能提高每个事情的响应程度
2）如何让自己真正关注重要的事情，在上述流程里，学会给更重要的事情分配更多的时间片段，类似于Linux给线程的nice值，并且跟踪对应的vruntime一样
3）不同的事情适合不同的调度策略，也对应的是不同的调度算法。事情管理不止有一种算法，调度队列之间也有优先级。
linux有这样几种策略：DDL策略2）优先进入优先做完的实时调度策略，3）第一点钟提及的CFS策略，以及4）资源闲置时才做的策略
整体的优先级是：DDL的队列全部清空后，再做实时任务（在意响应速度的），最后再做CFS的策略
其实生活也是这样的呀，之前人们用的最多的是DDL调度策略，但是这种是很累的
其实事情除了真的有ddl之外的，还有需要实时处理的（比如重要的即时消息回复，或者紧急事件），最后再是重要不紧急的事情，按照CFS推进；完全不重要的事情，可以在有闲置资源时，再进行处理。
这和我之前的一种直觉很匹配，我不希望给自己列很多ddl任务，因为这样会让人很累，而且很消耗。这样想过来，其实是因为本身这种算法让CPU的利用率就相对低，而且也不公平，很多事情没有ddl，但是也需要稳步推进，慢慢也会有很多苗头。
4）事情的进度管理不只有一种调度策略，这是我最大的感触。DDL只适合很少数的任务，要学会把不同的任务科学推进到不同的调度策略里
5）进程挂起：linux的core.c里有写一个schedule的函数，核心动作就是，利用CPU自带的时钟指令，去检查对应的时间片段有没有到达，如果到达了，强制寄存上下文，然后切换导入下一个任务开始执行。
作为一个疑似ADHD，我发现我之前很缺乏这个能力，我在做事情的时候，就完全没有内部的中断函数，除非某个外部环境强制中断我（所以我之前很吃外部工作环境）；有时候效率高，有时候则一直卡死在某个进程里循环，直到外部事件强制让自己挂起任务的时候，自己才意识到自己早应该挂起这个进程了
所以我应该建立一个外部时钟，来强制挂起当前的任务，自己调用自己脑袋里的schedule函数，来看看要不要先进入下一个进程。
所以我get到番茄钟的用处了；以及突然明白，为什么高中的时候考试有没有钟表挂在前面对我很重要了
6）上下文的寄存：CPU为了挂起-再继续任务中途不损失信息，会选择一次把上下文挂在内存里，重新进入线程时再读入寄存器。
其实我们也是有内存的，内存可以是手头上的笔记本。CPU的寄存器是注意力，CPU的缓存则是工作记忆。足够会使用内存，则可以足够增加空间容量，提高运算速度。
我选择每挂起一个任务，就会选择在笔记本上流水账写下来刚刚做的 ，和还想做什么没有做的，进入下一个循环的时候，我再读这个笔记继续做事。
7）还有更多。。。先写到这里，总之我发现操作性系统管理计算资源，和人管理自己的注意力，是非常类似的。并且人类之前宣传的各类管理方法都太单一了。如何利用内存空间降低时间复杂度，以及如何建立一套调度策略，才是核心问题。
16 51
妈妈再也不用担心DS官网卡死不回答我问题啦！
自己在本地搭建DeepSeek-R1，并且不需要担心设备配置问题（用的是云端API）
原理：
1）Chatbox提供本地对话客户端
2）@硅基流动 提供DeepSeek-R1的云端模型API（这里提一句，SiliconCloud的R1模型是部署在国产推理芯片上的，牛牛牛）
亮点：
1）不需要担心本地配置
2）原汁原味最高配置的R1模型本身，不是蒸馏的小参数量模型
（本地Ollama折腾过小参数的模型，还是有点笨笨的）
操作方法：
1）打开硅基流动官网（cloud.siliconflow.cn），简单注册登录后，在左侧菜单栏进入「API密钥」（这里有可能需要你实名认证），申请一个密钥
2）打开Chatbox官网（chatboxai.app），下载本地客户端
3）配置Chatbox，按照我的参数配置即可（敲重点！）
名称：（随便起）
API域名：api.siliconflow.cn
API路径：/v1/chat/completions
API密钥：（这里复制你自己的密钥）
模型：deepseek-ai/DeepSeek-R1（要严格输入，不要错）
5）硅基流动会给每个人赠送使用额度，如果用完了，可以去主页上充值即可。便宜的
另外似乎还有一些细节，可参考链接by@orange.ai ：m.okjike.com
自己在本地搭建DeepSeek-R1，并且不需要担心设备配置问题（用的是云端API）
原理：
1）Chatbox提供本地对话客户端
2）@硅基流动 提供DeepSeek-R1的云端模型API（这里提一句，SiliconCloud的R1模型是部署在国产推理芯片上的，牛牛牛）
亮点：
1）不需要担心本地配置
2）原汁原味最高配置的R1模型本身，不是蒸馏的小参数量模型
（本地Ollama折腾过小参数的模型，还是有点笨笨的）
操作方法：
1）打开硅基流动官网（cloud.siliconflow.cn），简单注册登录后，在左侧菜单栏进入「API密钥」（这里有可能需要你实名认证），申请一个密钥
2）打开Chatbox官网（chatboxai.app），下载本地客户端
3）配置Chatbox，按照我的参数配置即可（敲重点！）
名称：（随便起）
API域名：api.siliconflow.cn
API路径：/v1/chat/completions
API密钥：（这里复制你自己的密钥）
模型：deepseek-ai/DeepSeek-R1（要严格输入，不要错）
5）硅基流动会给每个人赠送使用额度，如果用完了，可以去主页上充值即可。便宜的
另外似乎还有一些细节，可参考链接by@orange.ai ：m.okjike.com
32 1227
很早就把大模型融入到了工作流里
之前也熟悉各种Prompt套路，本质来说，其实LLM还是停留在初级的信息变换&简单推理上，核心思想还是需要人提出。
但是用了DS后，我是第一次感受到，我在Prompt只需要提供一个种子，DS可以自己涌现出很多新东西，让我都感觉大受启发的。（如Claude等也有，但是比较微小，DS是整个思想层面给我启发。。。）
真的要变革了。。比想象中还要快，应用层的机会的确的确要来了
而且DS想问题比我快多了，打字也比我快，信息面还比我广。大半夜的，我真的开始想，人类后面应该会完败AI吧，按照这个趋势。。。。
之前也熟悉各种Prompt套路，本质来说，其实LLM还是停留在初级的信息变换&简单推理上，核心思想还是需要人提出。
但是用了DS后，我是第一次感受到，我在Prompt只需要提供一个种子，DS可以自己涌现出很多新东西，让我都感觉大受启发的。（如Claude等也有，但是比较微小，DS是整个思想层面给我启发。。。）
真的要变革了。。比想象中还要快，应用层的机会的确的确要来了
而且DS想问题比我快多了，打字也比我快，信息面还比我广。大半夜的，我真的开始想，人类后面应该会完败AI吧，按照这个趋势。。。。
18 01
想组一个agent和模型思维链能力相关的paper阅读小组
模式和学术小组一致，大家一起发➕领paper，然后自己读，轮流做pre➕讨论
范围：学术论文，不研究算法层细节，主要研究agent架构➕相关表现层面性质特点（如思维链涌现等）
要求：有paper sourcing和阅读理解分享能力
如果有兴趣可以➕我微信（siliconluo），初期打算组3-5人发车即可🙋
模式和学术小组一致，大家一起发➕领paper，然后自己读，轮流做pre➕讨论
范围：学术论文，不研究算法层细节，主要研究agent架构➕相关表现层面性质特点（如思维链涌现等）
要求：有paper sourcing和阅读理解分享能力
如果有兴趣可以➕我微信（siliconluo），初期打算组3-5人发车即可🙋
13 02
和@铅笔鸭 畅快的聊了两小时，信息量太大啦，很多都很有共鸣，一些之前在想的问题和离散想法，鸭鸭老师一提感觉就狠狠畅通了
这里做一个聊天速记，credit to @铅笔鸭 老师
-----------
和鸭鸭的一些聊天笔记（信息量很大，这里做个速记）
1）AI应用产品到最后都是内容产品，传统的交互更多是有作业可以抄的，核心的机会点在于如何更好的提供内容。这里则可以推演出3个结论
2）运营和产品一定要有一个人把控，或者团队内要超级拉齐审美和思想。因为全域来看，是产品的内容外溢到公域平台，用户先被公域内容吸引过来，再进入产品深度长期享受内容。这应该是个连续过程，落地到很多细节动作都可以被推导出来可以怎么做
3）结构性的场景非常重要，如果没有结构性场景的话（如泛陪伴类产品），那么整个核心变量只剩下模型基础能力 + 流量成本优势。这两者都不是创业团队的优势项，核心壁垒都在大厂（模型厂家 + 上一台流量平台）
4）一定要对用户有同理心，只有有同理心，你才知道用户需要什么样的内容。在早期很多Prompt测试是无法被完全客观工具去刻画和验证的
5）内容生产互动过程中，最关键的元问题是，什么内容对话逻辑是模型自己可以搞定的，什么一定需要你提前定义好结构性的策略。这个问题再往后深挖，可以有3个核心变量（2个先验，一个后验），一个是场景自身的特征结构，这个是通用大模型不太能完全处理好的，需要一些指令结构（对应解构用户需求），再给大模型；二个大模型的基础通用能力，这个越往后面，结构性需求约少，这里可以echo一些所谓的prompt通用技巧是否被持续需要的讨论；最后则是后验的测试迭代，看看体感如何。
6）从上述小点推演，一个产品创业团队，一定要避开没有结构场景的idea，这个会直接被流量方或者大模型厂商直接吃掉。（哪怕你做了，你也只是挣了一个流量钱，因为你比大厂更懂这波用户，所以你有更低的流量成本，但是没有壁垒）
一定要做：1）有结构性的场景 2）你足够懂的用户群体和场景 3）有持续付费能力和用户和场景
7）传统互联网算的是注意力资产的财务账，因此崇尚频次，停留时长；AI产品应该算内容供给服务的帐，因此应该算客单x复购x流量成本的账单
垂直小众产品，可能在传统互联网早期不是好生意；但是到现在，可能是好切入点，且未来有机会构建自己的场景数据壁垒，且有通用复制的可能性
@铅笔鸭 太深刻啦！
这里做一个聊天速记，credit to @铅笔鸭 老师
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和鸭鸭的一些聊天笔记（信息量很大，这里做个速记）
1）AI应用产品到最后都是内容产品，传统的交互更多是有作业可以抄的，核心的机会点在于如何更好的提供内容。这里则可以推演出3个结论
2）运营和产品一定要有一个人把控，或者团队内要超级拉齐审美和思想。因为全域来看，是产品的内容外溢到公域平台，用户先被公域内容吸引过来，再进入产品深度长期享受内容。这应该是个连续过程，落地到很多细节动作都可以被推导出来可以怎么做
3）结构性的场景非常重要，如果没有结构性场景的话（如泛陪伴类产品），那么整个核心变量只剩下模型基础能力 + 流量成本优势。这两者都不是创业团队的优势项，核心壁垒都在大厂（模型厂家 + 上一台流量平台）
4）一定要对用户有同理心，只有有同理心，你才知道用户需要什么样的内容。在早期很多Prompt测试是无法被完全客观工具去刻画和验证的
5）内容生产互动过程中，最关键的元问题是，什么内容对话逻辑是模型自己可以搞定的，什么一定需要你提前定义好结构性的策略。这个问题再往后深挖，可以有3个核心变量（2个先验，一个后验），一个是场景自身的特征结构，这个是通用大模型不太能完全处理好的，需要一些指令结构（对应解构用户需求），再给大模型；二个大模型的基础通用能力，这个越往后面，结构性需求约少，这里可以echo一些所谓的prompt通用技巧是否被持续需要的讨论；最后则是后验的测试迭代，看看体感如何。
6）从上述小点推演，一个产品创业团队，一定要避开没有结构场景的idea，这个会直接被流量方或者大模型厂商直接吃掉。（哪怕你做了，你也只是挣了一个流量钱，因为你比大厂更懂这波用户，所以你有更低的流量成本，但是没有壁垒）
一定要做：1）有结构性的场景 2）你足够懂的用户群体和场景 3）有持续付费能力和用户和场景
7）传统互联网算的是注意力资产的财务账，因此崇尚频次，停留时长；AI产品应该算内容供给服务的帐，因此应该算客单x复购x流量成本的账单
垂直小众产品，可能在传统互联网早期不是好生意；但是到现在，可能是好切入点，且未来有机会构建自己的场景数据壁垒，且有通用复制的可能性
@铅笔鸭 太深刻啦！
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