科学
- 2025年大语言模型总结：2025 The year in LLMs
言论
- 中级程序员的特征:Intermediate Developer，作者认为做到了这些事就达到了中级程序员的标准。
- 训练一个观点与众不同的模型，会越来越困难。因为如果你的观点与真实数据和真实世界不符，你就不能简单地用外部材料来训练模型。 – Hacker News
- 人生苦短，死亡来得如此轻易。如果我只是随波逐流，转眼间就会变成老翁。 – 小畑五郎：My Pace
- 普通人看不懂数学论文，但是圈外人不知道的是，数学家也看不懂很多数学论文。 – Science:Mathematics is hard for mathematicians to understand too
- 大模型时代，我们正在失去一些珍贵的东西：自己独特的声音。所有大模型生成的文章，看上去都像是同一个公共经理发布的。如果你让大模型帮你写所有文章，你就放弃自己的声音了。你的声音是一种财富，是你一生的生活经历塑造而成，没有人的声音会和你完全一样。 – We’re Losing Our Voice to LLMs
- 数码世界的现状是，很多人（尤其是大多数老年人）已经放弃了抵抗，任由电子设备将他们带到任何地方。因为一旦你想搞清楚电子设备的运作，就会发现，在便利的幌子下，一切都充满了敌意，暗箱操作无处不在，不可能完全理清。你想从它们手中夺回个人数据和隐私会非常艰苦，而且注定失败，最终只会带来更大的挫败感。 – Modern technology is abusive.
- 如果美国或中国在某个方面落后太多，落后者就会奋起直追。这将是未来数年甚至数十年世界变化的动力。 – Dan Wang：2025 letter
观点
多头注意力：每周AI观察:Vibe Coding时代的面试
原来的算法面试，写不出来和写得出来之间，可能只是一个提示的差别。但现在让你实现一个界面或一个功能，完成度可以是天差地别。
有人能在一小时内做出一个基本可用的页面，交互流畅，样式得体。有人却在和AI的来回修改中越陷越深，最后连基本功能都跑不通。同样是用AI工具，结果却大相径庭。
这种面试方式，把候选人之间的差异放大到了前所未有的程度。
AI不仅改变了我们的工作方式，也在改变我们对”优秀工程师”的定义。沟通能力、品味、对工具的掌控力，这些过去相对软性的能力，现在都成了核心竞争力。
To Everyone Who Asks For ‘Just A Little’ Of Your Time: Here’s What It Costs To Say Yes
经常有人对我说：
我想跟你简单聊聊天？ 下周我们一起喝咖啡吧？ 我们一起来讨论一下吧？ 我的回答永远是：不，不，不。
我确实可以满足你的要求，但我就是不能做。
即使它们可能是重要的机会，即使只需要花费我15分钟，即使这是其他人都会同意去做的事情，我也不想做。
我必须限制一天中被别人占用的时间，否则我自己就没有剩下的时间了。
即使我让你占用我的时间以后，还会剩下一些时间，我也可能因此失去能量和专注力，再来利用好这些剩下的时间。
时间是我们最不可替代的资产—-我们无法购买更多的时间。我们一秒钟都无法收回失去的时间。我们只能希望尽可能少地浪费。
但是现实生活中，不知何故，很多人将时间视为所有资源中最可再生的，用掉就用掉了，反正还有别的时间。
所以，如果你问我是否可以聊天或聚一聚，答案是不。我希望你能够明白，我这样回答的理由。
How good engineers write bad code at big companies
跟大家想的不一样，大公司的代码质量其实不高。
这看上去违反常理，大型科技公司薪酬优厚，足以吸引众多优秀工程师。而且，大公司的工作环境、配套工具、开发节奏都很好，非常适合从容不迫地完成高质量的工作。
但是，事实就是他们的代码质量完全谈不上优秀。
原因很简单，大公司的大多数代码都是由相对的初学者完成的。
那些工程师并不是不优秀，而是被迫去开发非本领域的项目，属于相对的初学者。
现实生活中，大型科技公司的工程师，很少会一直干下去。事实上，大公司的薪酬方案通常都设定了工程师的四年任期，四年后初始授予的股份全部归属，工程师的收入可能就会大幅下降。这时，如果你没有得到晋升，显然可以考虑离开了。
如果算上内部流动，情况就更糟了。我自己在同一个团队或同一个代码库，停留的时间最长也只有三年，那还是我刚入职的时期。后来，我每年都至少经历一次重组，更换团队或项目。
当然，大公司的代码库寿命没有这么短，很多内部代码库都有十年甚至更久的历史。问题是，这么多年来，这些库经历了许多不同的所有者，不同的工程师都在不断地”摸索”，相当高比例的代码变更是由”新手”完成的。这些人可能是在过去六个月内才加入公司、接触代码库。
你肯定会问，大公司的那些”老手”程序员难道不写代码吗？总有一些工程师在特定领域工作了足够长的时间，积累了真正的专业知识，会进行深入的代码审查，并能可靠地发现问题，这些人在干什么呢？
首先，大公司不在乎”老手”程序员。公司很少致力于培养特定专业的长期人才，而且似乎也根本不在乎留住这些人才。通常情况下，这些人迟早会被调到其他部门，成为一个全新系统的相对新手。
其次，”老手”工程师总是工作量巨大。作为少数精通特定服务的工程师之一，他们的工作非常繁忙。他没有足够的时间亲自审查每一次软件变更，或者积极参与每一个决策过程，他有自己的工作要做。
总之，大公司的现实就是，你总是被分配到新项目，几乎每天都在赶工，要赶上多个项目的截止日期。换句话说，工程师是在一个不利于编写高质量代码的环境中尽力而为。
这样情况下，就很难保证优秀的代码质量了。更常见的情况是，一位初级工程师接手了一个他几乎不熟悉的代码库中一个恼人 bug 的工单。他花了几天时间研究，最终想出了一个蹩脚的解决方案。如果幸运的话，一位”老手”在空闲的半小时里匆匆浏览了一下，否决了这个方案，并提出了一个稍微好一点、至少能用的方案。初级工程师尽力实现了这个方案，测试了它是否有效，经过简单的审查后发布，所有相关人员立即转而处理下一个高优先级的工作。
Why speed matters
在我的职业生涯中，我观察到一个不变的现象是，人们低估了快速行动的必要性。
你的项目耗时久并非优点，而是一个缺点。
快速行动并不意味着你能迅速完成项目。项目包含许多部分，要把所有环节都做好可能需要很长时间。
但是，你还是应该尽快行动，原因有很多。
（1）一个常见的错误是花费太多时间在项目无关紧要的部分，等你做完才发现没人需要那个部分，就为时已晚了。
（2）人从错误中学习。犯错越快，学习越快。
（3）你的成果会随着时间推移而贬值，变得不再那么重要。到时候，你再想重做跟上时代，已不可能了。
这就像大学里那位二十年前花了七年时间准备讲义的教授，他不可能把讲义扔掉重写，因为那又是一个需要七年时间的新项目。所以他会继续使用这些陈旧的讲义，直到退休。
别这么慢，快点！
Opus 4.5 is the first model that makes me actually fear for my job
Claude Opus 4.5 真是完全不同于其他模型。还没用过的人根本无法想象未来两三年会发生什么，明年可能就是最终的转折点。
我不知道接下来该如何适应。当然，我可以整天看着 Opus 帮我工作，偶尔出点小问题再干预一下，但再过一段日子连这些都不需要了呢？
编码问题基本上已经解决了，接下来像系统设计、安全之类的问题也会迎刃而解。我估计再过两三个版本，80%的技术人员就基本没用了。当然，公司还需要一些时间来适应，但他们肯定会想方设法尽快摆脱我们。
虽然我很喜欢 AI 这项技术，但一想到这一切最终会走向何方，我就感到难过。
THE PROBLEM OF TEACHING PHYSICS IN LATIN AMERICA – 费曼
我们应该教授物理学，这有五个原因。
（1）物理是一门基础科学，应用于工程学、化学和生物学等各种技术领域。
物理是研究自然界的科学，或者说是认识自然界的科学，它告诉我们事物是如何运作的，以及人类在当前和未来的技术中发明的各种设备是如何工作的。因此，懂物理的人应对本行业出现的技术问题会很有用。
（2）物理教会你如何动手做事情。它教授许多操纵事物的技巧，以及测量和计算技巧，这些技巧的应用范围比特定研究领域要广泛得多。
（3）物理作为一门科学，对许多人来说，是一种极大的乐趣。
科学教育培养出来的科学家，不仅为工业发展和知识发展做出贡献，同时也参与了我们这个时代的伟大冒险，从中获得巨大的乐趣。
即使一个人没有成为一名专业科学家，研究自然也是为了欣赏自然的奇妙和美丽。这种对自然的了解也给人一种稳定和现实的感觉，并驱散了许多恐惧和迷信。
（4）物理教会人们如何认识事物，帮助你质疑很多事情。质疑和自由思想的价值，不仅对科学发展，而且对其他各个领域，都显而易见。
科学教导我们如何认识事物、什么是未知事物、事物被认识到什么程度、如何处理怀疑和不确定性、证据规则是什么、如何思考事物以便做出判断、如何区分真理与欺诈。这些无疑是教授科学，特别是教授物理的重要收获。
（5）在学习科学的过程中，你会学会如何试错，培养发明创造和自由探索的精神，这种精神的价值远远超出了科学本身。
人们会学会问自己：”有没有更好的方法 ？”我们必须想出一些新的技巧或方法，以改进这项技术。这种想法是许多思想、发明创造以及各种人类进步的源泉。
硅谷钢铁侠
- 特斯拉最艰难的时候，非常接近于破产倒闭。马斯克对外宣传，特斯拉是一家汽车公司，但实际上，他们只是一群年轻人租了一间大厂房，更像是在捣鼓汽车的大型实验室。
- 马斯克对员工的要求是，全情投入你的工作，并把事情搞定。不要等待上级的指导和详细指示，也不要等待别人的反馈意见，你要主动想办法把工作完成。
- 如果你一上来就告诉马斯克，某件事情做不了，他会马上把你轰出办公室，甚至可能当场解雇你。在马斯克看来，某件事办不成的唯一原因，就是违背了基本的物理原理。但是即使这样，你也必须做足了功课，深入每一个技术环节，向他解释为什么行不通。
- 马斯克要求员工，项目没完成之前，周六和周日依然要努力工作，并睡在桌子底下。有些人反对，表示员工也需要休息，有时间陪陪家人。马斯克说：”我们破产之后，你们会有大量时间陪家人。”
- 马斯克有自己计算时间价值的方法。他预期10年后，公司的日营收可以达到1000万美元，所以进度每拖延一天，就相当于多损失1000万美元。
- 马斯克的根本想法是改变这个世界，他总是喜欢谈论人类的生存问题。早在他开始创业的时候，就已经得出了结论，那就是生命是短暂的。如果你真的意识到这一点，你就会知道，活着的时候工作越努力越好。
(Removed)外卖应用的秘密
我是一个大型外卖应用的开发者，受一项严格的保密协议约束。但是，我已经不在乎了，我昨天向公司递交了离职报告。
说实话，我希望公司能起诉我，这样一来，这些事情就会曝光。
我已经消极工作大约八个月了，只是看着代码被推送到生产环境。一想到自己参与了这台机器，我夜里都睡不着。
人们总怀疑算法对用户不利，现实比这更糟。我是一名后端工程师，每周参加产品会议，产品经理（PM）讨论如何才能挤出额外0.4%的利润，他们把用户当成有待开发的资源。
公司有一个”优先配送”服务，你多付2.99美元，就可以更快拿到外卖。这完全是个骗局，根本没有加快派送的速度，而是人为把非优先订单延迟5到10分钟，让你感觉优先订单更快。我们仅仅通过让标准服务变差，就赚取了数百万美元的纯利润，而不是真正改善服务。
最让我恶心的是”绝望分数”，这是一个隐藏的外送员指标，根据外送员的行为判断他们多想赚钱。
如果外送员在晚上10点登录系统，毫不犹豫地立即接下每一个3美元的垃圾订单，算法会将他们标记为”高度绝望”。一旦被标记，系统就会停止向他们显示高价订单，理由是”既然我们知道他绝望到愿意接受3美元，为什么还要让他看到15美元的订单呢？”。系统把高价订单留给”休闲”外送员，即那些不愿接低价单的外送员，吸引他们接单，而全职外送员则被碾压成尘埃。
公司还会从用户的账单扣除一笔1.50美元的”外送员福利费”，这个名字让用户感觉在帮助外送员。实际上，这笔钱流入了游说反对外送员成立工会的基金，这是公司用于”政策防御”的费用。用户实际上是在为那些高端律师付费，那些律师为削弱外送员的权益而工作。
最后，虽然公司不再从外送员的小费里面提成，因为被起诉过，但是使用其他方法窃取小费。
如果算法预测你是”可能支付小费的用户”，而且你很可能会给10美元小费，那么公司只会给外送员可怜的2美元基本派送费。如果你给了0美元小费，公司会给外送员8美元的基本派送费。结果是用户的小费并没有奖励外送员，而是在补贴公司。用户给外送员付工资，这样我们就不用付了。
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