25 年度复盘
最强大的工具：大模型
这一年最确定的增益来自“持续用大模型”——学习、理性分析、实时信息获取、帮我复盘自己的决策……几乎覆盖了所有关键环节。
我的结论很简单：用最领先的模型，哪怕贵，也值。你愿意花“大钱”买最先进的学习工具，反而会更珍惜、更高频、更认真地用，回报会滚起来。
对学习最有效的一招：让它扮演“PhD 导师/评审”，并且用英文提问（质量明显更稳）。
惊喜的产品：ChatGPT Pulse
它会回顾我的对话，逐渐理解我，然后用一种“我很熟悉但又有点意外”的方式推送信息。
我喜欢它的原因：它把“lifelog（生活记录）”这条路线真正产品化了——不是记录本身，而是把记录变成可用的洞察和提醒。
工作与生活：降杠杆、留白、自由
我越来越相信：降杠杆=给自己更大的自由空间。
金钱的意义之一，是对冲各种风险——遇到不靠谱的同事/老板，能快速抽身、立刻换环境。想做到“不靠杠杆”，就得提升能力；而提升能力最直接的加速器之一，就是继续用最领先的学习与思考工具。
同时也学会对大脑“留白”：同时推进多个复杂任务，往往一个都做不好。宁愿看起来“很闲”，也要给大脑足够空间，让真正的深度思考发生。
最后一个体感很强的点：很多以为“改不了”的现状，其实都能改，而且改变可以立刻发生——差别只在于你想改变的念头，到底有多强。
极致的预测 = 数据的高效压缩 = 提取出生成数据的因果规律。
到极致，那就是模型靠“自己的方法”，获得了“解释”样本世界（文本）的规律。这个规律，无法被人理解，它是模型内部的一种表达方式。人即使拿到了，估计也很难用人的思维来理解。根本性的差异在于文本是世界规律的一部分，注定是局部的。从这个局部来映射全局，必然会造成失真。这个差距是无法弥补的。
Everything is the model, like that’s the thing that wins in the end is when it’s really the model has the ability to reason over context and talk about it in a way you find helpful.
—Boris Cherny (@bcherny) Creator of Claude Code
We suffer more often in imagination than in reality.
— Seneca in Epistulae Morales ad Lucilium
工程上让我着迷的两种范式
自我迭代
自己能够改善自己 要有平台属性，如使用 C 编译器优化自己（编译器）、使用 Linux 开发 Linux。
Scaling Law
全局能力强大，局部简单 简单的规则进行巨量的重复，如 GPT-like 模型、集成电路。
当有一个好的环境，可以聚焦于解决问题时，这会激发纯粹的解题乐趣。
感觉很微妙，非常纯粹，非常充实。
- 首先要遇到这种好的环境，主要看合作者、上级。这是小概率事件。
- 你是不是享受解决眼下问题的过程？这也是小概率事件。
- 解决的问题是否是客户所需要的？这也是小概率事件。
There’s lots of ways to be, as a person.
And some people express their deep appreciation in different ways.
But one of the ways that I believe people express their appreciation to the rest of humanity is to make something wonderful and put it out there.
— Steve, 2007