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马斯克强烈建议大家去中国旅游。能够这样建议我猜测是因为他对中国的情况还是非常了解的,尤其是安全方面。 中国究竟有多安全呢?我选了广州来做为例子。一个接近2000万人口的城市群,观察其命案是一个很好的角度。由于公安机关对历史具体年数的内部统计数据并不全部对社会完全公开,但根据广州市公安局等官方机构历年新闻发布会及公开报道,广州从1980年至今的年命案发案数量经历了“高位增长\居高不下 \ 逐步回落 \ 断崖式下降并保持极低水平”的轨迹。 以下为各历史时期的具体数据节点与数量演变情况: 一、 1980年代 — 1990年代(高发与上升期) 二、 2000年代初 — 2010年(高位平台与企稳转折) 三、 2011年 — 2015年(首次突破200宗大关) 四、 2016年 — 2021年(快速大幅下降期) 五、 2022年至今(历史极低水平与持续100%破案) 这个数字在全球超大城市里面是非常出色的。 从每10万人口命案发案率(国际通用的衡量指标)来看,广州目前的命案发生率处于全球超大城市中最安全的梯队之一。 结合广州的常住人口基数(约1880万)与历史发案数据,广州每10万人口命案发案率走过了非常显著的横向与纵向演变过程: 一、 广州命案率(每10万人口)的历史纵向对比 历史时期 估算常住人口 年均命案发案数 每10万人命案率 国际参照水平 1990年代 – 2000年代初 ~700万 – 1,000万 约 300 – 500 宗 4.0 – 5.0 起 接近当时全球平均水平及部分北美普通城市水平 2015年左右 ~1,350万 178 宗…
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看了一个伊朗up主“娜菲菲”的视频,视频是在9月2日发布的。里面提到目前100万里亚尔,可能还不足以在咖啡店买一杯茶,相当于人民币3元多。而且市面上也没有看见硬币在流通了,因为生产成本已经高于币值了。她之前的视频内容也有多次吐槽物价上涨的速度,“让人无语”,强颜欢笑。但是汽油很便宜,如果是持有加油卡,每一升相当于人民币5分钱。 另一位伊朗up主“亮亮”的视频,也透露出一些信息,大概在8月底发布的一个视频中透露,其在市场上买一公斤开心果的价格是2700万里亚尔。这还是砍价后的结果。 自2026年2月28日美以对伊朗发动大规模军事打击以来,冲突已持续约六个月,期间有过短暂谅解备忘录与相对平静期,但霍尔木兹海峡航运受阻、美方对伊朗港口实施海上封锁、制裁加码(包括所谓“经济弃儿行动”)以及近期9月初双方再次交火,持续冲击伊朗经济。 里亚尔贬值情况伊朗实行双重汇率:央行官方/补贴汇率远强于市场实际使用的自由市场汇率。普通民众和企业主要面对后者。 截至2026年9月2日,自由市场美元兑里亚尔已创历史新低,约220万里亚尔兑1美元(即约22万土曼兑1美元;1土曼=10里亚尔)。欧元约255万里亚尔,英镑接近297万。金币价格也大幅上涨。 自2026年3月伊朗新年前后(当时约135万里亚尔兑1美元)以来,里亚尔对美元已贬值约60%以上。战争爆发后贬值加速,近期因封锁、阿联酋切断部分金融往来及新一轮军事升级进一步走弱。央行行长表示准备向市场注入最多20亿美元稳定汇率,但承认通胀已对民生造成沉重压力。 经济活动与民生影响 整体上,经济活动处于收缩与高通胀并存的困难状态,政府试图通过补贴、限价、外汇干预和燃料配额调整来应对,但市场信心脆弱。 X上伊朗民间相关信息X上波斯语用户和关注伊朗的账号近期大量讨论汇率与物价,以下为较能反映民间观感的帖子(多为普通用户或独立账号,非官方媒体): 这些帖子普遍情绪低落,聚焦物价飞涨、购买力下降和日常生活困难,较少出现大规模街头抗议的实时画面,但讽刺、抱怨和对政策的质疑较为常见。X上信息来源混杂,部分账号带有政治立场,需交叉验证。 总体来看,冲突以来伊朗货币与实体经济均承受巨大压力,民间在社交媒体上的即时反馈主要集中在汇率暴跌和基本生活成本上升。后续走势仍高度依赖军事对峙、封锁能否缓解以及外部制裁执行力度。
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中国的AI团队最终会被国家队收编吗?目前来看不大可能。最终的结局可能是2到3家巨头鼎立,但有可能会共享基础设施。 DeepSeek在2026年6月的融资轮中将“不挖走我们的人才”作为先决条件,坚持捍卫自身人才储备而非吸收竞争对手。然而,在2026年6月,该公司启动了大规模招聘,使多个团队的规模扩大了一倍,同时转向产品开发。观察到的唯一整合是公司内部的:腾讯于2026年3月将其人工智能实验室并入混元团队。 截至2026年7月,中国的人工智能研究仍然分散在DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动、腾讯、Moonshot、智普和MiniMax等公司,各实验室之间展开激烈的人才争夺,而非合并。商业份额正向Qwen、DeepSeek和GLM集中,但这只是市场份额的集中,而非研究机构的合并。 对于中国 AI 行业在“混战/养蛊”之后是否最终会合并成一个统一机构,行业内确实存在预测与现实的深刻分歧。 针对这一问题,可以从预测逻辑、现实演变以及产业规律三个层面来剖析: 一、 预测逻辑:为什么会有人预测“最终归于一体”? 提出“国家队/单一联合体(如 DeepCent 等假想国家级平台)收编所有顶尖人才”的观点,通常基于以下几种推演逻辑: 二、 现实演变:目前为何没有合并,反而越打越热? 从截至 2026 年中期的实际情况来看,行业并没有向“单一合并”演变,反而维持着高度分散和激烈的竞争: 三、 最终结局会如何? 综合技术发展规律和产业现实,AI 行业的最终格局大概率不会演变为“合并成唯一的国家级/企业级实体”,而更有可能形成以下形态: 总结来说: “养蛊”阶段确实会导致大量中小型 AI 实验室被淘汰或被吞并,商业份额会高度集中;但将全国最顶尖的人才全部打散并“合为一体”的预测,在创新动力学和产业规律上均难以成立。竞争与多元化,依然是当前 AI 技术突破的最核心驱动力。
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孙宇晨今天发布帖子,表面上是回答我有多少钱,实际上是在做危机公关。用户需要用心解读这个帖子的背后用意。 这条帖子发于 2026 年 9 月 1 日,正值孙宇晨与景甜的彩礼诉讼、个人身价被追问、HTX 受英欧制裁、PoR 被链上分析质疑的叠加窗口。核心不是“报净资产”,而是把“你有多少钱”改写成“链上能查什么”。 这条帖反映什么心态 帖子结构很清楚:先拒绝回答个人财富,再列出 HTX PoR、波场 USDT 约 940 亿美元、WBTC 约 90 亿美元、USDD 约 15 亿美元,最后用“我本人很好,谢谢关心”收束。 能读出几层心态: 一句话:这是防御性公关,不是财务澄清。目标是把注意力从“个人流动性 / 平台隔离 / 储备是否可独立核验”转到“链上很大、我还在、你们别慌”。 这种澄清是不是平台危机时的常规操作 是,而且是 FTX 之后中心化交易所的标准剧本,只是孙宇晨把剧本演得更“生态化”。 常规动作通常包括: 同类操作在币安 FTX 时期、各所发布默克尔树 PoR 时都出现过。孙这条的特殊之处在于:他不只报 HTX 储备,还把波场 USDT、WBTC、USDD 一并塞进答案。这在危机公关里很常见——用更大的、看起来更硬的数字覆盖更窄、更危险的问题——但审计上并不等价。 媒体也把同一天的表述读成“用 940 亿 USDT 等数据回避财富数字”。 所以:形式上常规,内容上越界。 常规的是“PoR + 可提现 + 别信人信链”;越界的是用生态流通量和用户资产回答“你有多少钱”,以及把多主体资产并成一张“链说的”成绩单。…
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之前CZ取关孙宇晨的时候,我就说大事不好,这是要划清界限的迹象。那为什么要划清界线?你们自己想。 今天又去看了一下,CZ又重新关注了孙宇晨,为什么是“又”?因为通常X通常是按照关注的日期来排序,最近关注的用户排在最前面。我早上看的时候,孙宇晨排在第8个。 Justin Sun 还是按照与上位者撕的原则,向胡锡进开了一炮。 这篇文章就有点婆妈了,小作文写上瘾了,把自己当成全体中国适婚男性的担当,这在大家唯恐避之不及的情况下就有点自作多情了。 高赞评论里有一句:“以一人之力,男的女的都团结起来一起骂你,很少见了。” 胡主编虽然退休了,但仍然活跃,背后隐隐是整个中国的主流叙事价值观。Justin一人单挑,倚仗的仍然是对底线疯狂挑战的勇气及对流量的渴望。 CZ取关孙也是因为担心被当成垫脚石,但是重新关注,是不是“眼看他起高楼,眼看他楼塌了。”的心理在起作用?
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看到一个有趣的帖子,那么是否中英两种语言在本质上就有区别呢? 中文是否能够在AI生成视频方面取得领先?至少在目前,可以看到抖音,tiktok或者快手,以及微信视频号方面的持续用户增长。我们尝试从信息编码效率来探讨一下这个问题。 在信息编码效率方面,中文与英文的本质差异源于信息密度(Information Density)与传输速率(Transmission Rate)的协同与博弈。语言学研究(如法国国家科学研究中心 CNRS 的跨语言实验)表明,虽然不同语言的信息表达方式不同,但人类大脑处理信息的实际吞吐效率是趋同的。 中文与英文在信息编码效率上的核心区别可归纳为以下四个维度: 1. 静态信息密度(信息/空间维度):中文显著更高 在书面印刷、屏幕显示和视觉占用空间上,中文的信息编码效率远高于英文。 2. 动态传输速率(信息/时间维度):英文以速度补足 虽然中文在静态空间上的信息密度极高,但在口语或音频传输时,两种语言的效率达到了微妙的平衡。 3. 组合与扩展效率(词汇构建模式) 在面对新事物、新概念的编码与扩展时,两种语言采用了完全不同的系统架构: 4. 冗余度与纠错能力(信息论视角) 根据香农(Claude Shannon)的信息论,语言的冗余度决定了其在传输过程中的抗噪能力(纠错性)。 总结
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在 AI 时代,“Token”成为了计算资源、注意力和认知表达的基本计量单位(类似于智能时代的“算力货币”)。大语言模型(LLM)底层对文本进行分词(Tokenization)的机制,使得中文与英文在技术层面(Tokenizer 编码机制)和认知层面(语义承载密度)产生了非常独特的张力。 要分析中英文在 Token 维度上的差异及其引发的演化方向,首先需要厘清一个底层事实:“文本视效紧凑”并不等于“Token 效率更高”。 一、 核心差异:Token 计价与语义密度的背离 二、 未来 AI 时代的四大演化方向推演 基于上述差异,中英文在智能生态中的博弈将驱动 AI 架构、经济学和全球文化呈现出以下几大演化趋势: 1. 分词器(Tokenizer)去中心化与“词表政治学” 过去由于西方资本与技术主导,全球主流模型的分词词表严重偏向英文。 2. 双语“混合思维”模式的诞生(Hybrid Cognitive Architecture) 在长推理与复杂任务中,模型将自动演化出“英文指令 + 中文思索 + 目标语言输出”或“英文逻辑框架 + 中文语义压缩”的分工机制。 3. 从 Token 经济学到“多模态去语言化” 因为语言文字之间的 Token 转化始终存在损耗和壁垒,AI 技术的终极演进将直接跳过文本 Token 的中介。 4. 商业推演:算力成本倒逼“中文内容高密化” 在 API 按 Token 计费的时代,成本是决定技术演进的第一推手。 总结 在 AI 时代,英文是算力世界里的“通用代码”与“高冗余逻辑框架”,而中文则是“高压缩率的语义包”与“高密度的思维介质”。 未来的演化不会是某种语言完全替代另一种,而是根据 Token…
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墙倒众人推,孙割危矣。 伴随孙割成功霸屏全球华人八卦头条。其行为也引起了各种反噬。今天较火的一个内容来自wanli xiong: 这段文字为作者对其与孙宇晨、薛蛮子、王欣(快播)、新浪微博上市等政商/科技圈往事的个人回忆录摘录,主要围绕“孙宇晨红色通缉令事件”展开,并穿插了作者在政商及科技圈的资源网络与背景。以下是核心内容的提炼与总结: 1. 孙宇晨红通令的暂停经过与巴菲特午餐内幕 2. 引荐背景与牵线人 3. 作者展现的圈子关系与资源网络 文章最后还放出了私聊记录。 这个爆料在以前没有人披露过,引来政经大V鲁社长也在此帖子下面留言。 @Wanli_Xiong(熊万里)是一个以“圈内人+技术背景+中美双栖经历”自居的账号,风格尖锐、自信、带强烈主观滤镜,常用标签是「#只摆事实不讲道理」。 实际内容往往是个人经历、八卦、点评和价值判断的混合,而不是纯客观陈述。 身份与自我定位 账号简介写明:哈佛城市规划硕士(博士肄业)、华中科技大学本科,工程师、城市规划师、企业家、投资人。自称楚王熊氏“万”字辈第169代。早期在深圳地产系统任职,90年代已是高管,后赴美留学,2006年左右回国创办立方网(早期基于GIS/地理位置的社交产品),2018年彻底返美。 他经常通过点名丘成桐、俞孔坚、高晓松、朱镕基时期官员、李小琳 cirlce、章子怡等来建立“我认识这些人/我经历过这些事”的权威感。这种叙事既展示人脉,也强化“我不是井底之蛙”的姿态。 主要观点倾向 总体是一种“技术精英+流亡/侨居观察者”视角:既为中国工程实力感到骄傲,又对中国政治文化、娱乐和官场极度失望;既生活在美国,又深度介入中国话题。 语言与内容风格 这个账号透露出的核心信息是:一个90年代就进入中国地产与权力外围、后来在哈佛接受规划教育、在中美之间反复横跳的创业者,试图用“我见过更大的世界+我认识关键人物”来建立话语权。 他既不是纯粹的反贼,也不是粉红,而是带精英优越感的观察者和吐槽者。内容真假混杂,个人经历部分可能有一定基础(公开报道确有立方网和哈佛背景),但大量“独家内幕”和名人私生活描述无法独立验证,阅读时需要保持距离。
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江卓尔和徐可这两条线,都在围着同一桩事转:孙宇晨和景甜的关系破裂、钱的去向、以及这件事背后的人。但两人切入的层次完全不同。 江卓尔的核心观点 江卓尔把这件事当成一桩可拆解的交易违约案来写,几乎不谈“爱不爱”,而是谈协议、沉没成本、法律定性、谁在加价、谁在跑路。 他的事实判断大致是: 价值判断非常明确: 他本人不会这么干(风控大、名声差),但一千个支持孙宇晨把景甜往死里搞。理由是:现在卷彩礼/卷钱跑路的人已经太多,如果这次再让这种操作得逞,以后更没完。 整篇的潜台词是:这不是恋爱悲剧,是一笔生意黄了之后,卖方想把买方架在火上烤;买方反击是合理的。 徐可的核心观点 徐可几乎不在“谁该还钱、协议怎么签”上打转,而是把孙宇晨和景甜放进同一类人里解剖。 她的判断是: 徐可对孙宇晨的终局预判也没变:不懂得爱原生家庭,就不懂得爱自己,也不太可能真正爱上任何人;很可能绝后,或者把亲子关系再轮回一遍。 重合的地方 两人其实有几处明显重叠。 第一,都把这段关系看成交易/表演,而不是婚姻或真爱。江卓尔说唯一可能成交的是卖卵+包养;徐可说他们爱的是标签和光环,最终看起来就像买卖。结论方向一致:这不是“要结婚没结成”,而是一桩从一开始就不是家庭关系的交换。 第二,都认为双方很“像”。江卓尔强调景甜在加价、抬沉没成本、要挟上很有心计,孙也不是好惹的枭雄。徐可更直接:孙和这几任前女友本质同类,都是挑车选配、互相叠buff、互相辜负。 第三,都对“用钱和身份换关系”持否定态度。江卓尔嘲的是傻福国男转彩礼、女权把5000万说成事业补偿;徐可嘲的是力工拿钱换批、靠炫富求偶、靠标签求被爱。底层都在说:这种交换很廉价,也很容易崩。 第四,概念上隐隐对得上。江卓尔前一篇标题就是《霸道总裁 > 黄毛 > 总裁》,徐可这篇几乎整篇在定义“黄毛 vs 力工”。两人都把“黄毛”当成一种和传统成功男人不同的生命状态,只是江卓尔用它解释女性慕强,徐可用它解释谁爱自己、谁不爱自己。 冲突的地方 冲突比重合更刺眼,因为两人根本不在同一个问题上投票。 1. 立场完全相反。江卓尔明确站孙:景甜违约卷款,孙反击正当,支持往死里搞。徐可不定谁赢谁输,而是说两个人都是同类残缺人格,谁都没在这段关系里真正获利,谁也没触碰到对方的灵魂。他甚至把景甜和曾颖、马佳佳放在同一条失败链条里,并不把景甜单独写成“卷款仙女”。 2. 解释框架不同。江卓尔用的是商业逻辑:协议、转账路径、法律定性、沉没成本、要挟、立案进度。徐可用的是心理和时代逻辑:原生家庭创伤、不爱自己、标签成瘾、独生子女年代的爱无能。所以江卓尔会认真辩“是不是彩礼、钱退没退、卖房和谈崩有没有关系”;徐可觉得这些都是表层,内核是两个人都在用谎言躯壳谈恋爱。 3. 对孙宇晨的人格评价不同。江卓尔承认孙是“精明的人”“枭雄”,最讨厌被要挟,所以必然反击。这是能力评价,甚至带点欣赏。徐可把孙写成被家庭伤透、把父母当员工、只认给钱的是老板、问钱的是员工、终生缺爱又不信爱的人。这是病理评价。孙越精明,在徐可这里越像“力工把命和钱押上去,还是填不满那个洞”。 4. 对景甜的道德定性不同。江卓尔把景甜写成:敢要5000万、用酒店开销加沉没成本、谈崩就跑、连3000万都不退的小仙女。徐可把景甜写成孙的镜像之一:同样表演、同样挑配、同样不敢露出真实的自己。她不是单独的恶,而是同一场互相辜负里的另一半。 5. 要不要“往死里搞”,两人答案相反。这是最硬的冲突。江卓尔认为必须搞,否则会鼓励更多卷钱跑路。徐可的隐含态度是:这种人本来就会互相撕、互相丢弃,搞到最后也不会有人被治愈,只会把标签和仇恨再演一遍。他关心的是“他们为什么永远学不会爱”,不是“这次该不该把对方搞死”。 一句话概括两人的观点: 江卓尔在判一桩生意谁违约、该不该追责;徐可在写一类人为什么注定把每段关系都做成失败的交易。前者要投票支持谁;后者觉得投票本身就走错了题。 CZ出来谴责了Justin Sun,后者表示了接受意见。
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从汉字的象形与表意特征,到以 TikTok、抖音为代表的短视频应用风靡全球,二者之间并非简单的因果继承,而是在认知模式、信息编码效率、去语言化传播以及产品设计哲学上存在深层的同构逻辑。 1. 认知模式:从“线型听觉解码”到“块状视觉识别” 表音文字(如英文)与表意/象形文字(汉字)在人类大脑中的处理路径截然不同: 短视频(如 TikTok)的媒介特性,本质上是视觉符号对线型文字的再次替代。短视频弃用传统的线性叙事(如长文章、完整电影的逻辑推导),转而通过高频次的画面切变、肢体语言、视觉梗(Memes)和节奏卡点,在数秒内完成信息的“块状打包”。这种依赖快速视觉识别、不依赖复杂线型逻辑的接收方式,与象形/表意文字的认知底座同频。 2. 表达逻辑:意象拼贴与“蒙太奇”语法 汉字的造字与古典诗词表达极度依赖“意象拼贴”。例如“枯藤老树昏鸦,小桥流水人家”,无需复杂的语法连接词,仅凭若干视觉意象的并置,就能瞬间勾勒出完整的意境与情绪。 英语作为典型的表音与线性语法语言,很难像汉语那样仅凭名词的硬性并置(Juxtaposition)就直接成诗。如果只是简单地翻译成英文名词罗列(如 “Withered vine, old tree, evening crow, small bridge, flowing water, homestead.”),在英语语感中会显得断裂、生硬,像是一份没有写完的物资清单,难以自然产生诗意。 如果使用英语,一定要追求接近汉字“块状拼贴”的极致凝练,可以借鉴 20 世纪西方意象派诗歌(Imagism)的写法(意象派本身就极大程度吸纳了中国古典诗歌与日本俳句的灵感,代表诗人如埃兹拉·庞德 Ezra Pound)。 意象派英语诗不讲求完整句法,而是用破折号、分号和极精炼的短语进行视觉剪辑: 英文描写示例: Withered vines on an ancient oak; a crow’s call at dusk— Beneath the small stone bridge, light from a cottage window, drifting on the stream. 回到两者的区别,长期浸润在象形文字的中国人在视频的表达语法完全继承了这种“意象拼贴”特征:…










