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贝叶斯公式 
你“随机投胎”，发现自己是第 600 亿号人类，这是否给出了关于人类总数 N 的某些信息？ 
克隆岛上的“概率推理” 
多世界中的薛定谔猫 
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Jul 1, 2026
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2026Q3 胡言乱语
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2026Q3 胡言乱语
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胡言乱语系列
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2026.08.31 概率是什么？存在吗？
转发一篇来自“曹天元 Capo”的关于概率的科普文：
恭喜，当你思考起关于“概率”的问题，并发出疑惑时，你应该已经开始认识到，这绝不是一个简单的事情了。事实上，如果你展开探究的话，最终会发现这是一个深不见底的大坑。直到今天，科学家和哲学家们仍然在为这个问题苦苦思索。
什么是“概率”？如果你去问数学家的话，他们会抛出一连串晦涩的名词，诸如样本空间、σ函数、勒贝格积分或者概率测度之类，不过，我们在这里不需要深入细节，只需要知道这个东西在数学上有着完善的定义即可。
但问题是，数学上定义良好的东西，未必在现实里存在。比方说数学上可以定义一个完美的正圆，但它显然并不存在于物理世界。从历史上看，“概率”的概念起源于赌场里的经验，我们无法预测一颗骰子投掷的具体结果，但直觉告诉我们，可以把它分成 6 种“均等的可能性”。因此，不妨假设每种可能性的“概率”都是 1/6。基于这种简单的理念，卡尔达诺、帕斯卡、费马、伯努利、棣莫弗等人前仆后继，为概率的数学理论打下了基础，最终由拉普拉斯集而大成，建立起了古典概率论的完整大厦。
然而，我们的核心问题仍然没有得到回答。所谓“均等的可能性”，究竟是真实存在的，还只是因为我们的能力不足，不得已而采取的一种假设呢？
有趣的是，在拉普拉斯看来，答案无疑是后者。拉普拉斯生活在 18 世纪，当时正是牛顿力学一统天下的时代，在牛顿的世界里，整个宇宙就像是环环相扣的精密时钟，每一个粒子都要严格地遵循物理定律运转，根本没有任何“随机”的空间。很明显，如果我们能知道每次扔骰子的全部信息，那么理论上，所有结果都是可以精确计算出来的，根本用不着什么“概率”。
因此，在他的巨著《概率论的哲学探究》一书中，拉普拉斯写下了一段名扬天下的话：
我们可以把宇宙现在的状态视为其过去的果以及未来的因。如果一位智者知道在某一时刻宇宙里所有的力，以及所有组成自然物体的位置。并且他也能对这些数据进行分析，那么，在整个宇宙里，从最大的物体到最小的粒子，它们的运动就都会包含在一条简单的公式之中。对于这位智者来说，没有任何事物是不确定的，未来会像过去一样，清晰地出现在他眼前。
这就是鼎鼎大名的“拉普拉斯妖”。它让整个概率论都笼罩在一种悲剧式的色彩当中：从出生的那一刻起，其嫡亲的创始人竟然就宣称“概率”其实只是一个虚拟的概念，不过是由于我们人类知识不足而导致的幻觉而已。而对于无所不知的“上帝”来说，物理世界是早就“决定好的”，根本不存在什么“概率”。
然而，概率论并没有因此而消沉，它很快就茁壮地成长起来，并迅速成为数学领域里一门最复杂和最有活力的学科。到了 19 世纪末，它“复仇”的时刻终于到来了，麦克斯韦、玻尔兹曼、吉布斯等人把“概率”重新引入了物理领域，并在其基础上创立了一门新的学科——热力学。人们突然发现，诸如气体的膨胀、温度的传导、能量和压力的分布，乃至化学反应的方向，这些再“客观”不过，再“物理”不过的现象，其实都可以从“概率”出发，严格地推导出来。由此总结出的热力学定律，尤其是第二定律，其威力一点也不逊色于牛顿力学，甚至很多人开始认为，其实热力学定律才是宇宙中最坚实，最不可违背的规律。著名科学家爱丁顿就说过：“如果你的理论违反了牛顿定律，那也许是牛顿错了，但如果你的理论违反了热力学第二定律，那不好意思，你没指望了，唯一的出路就是丢脸和下台。”
而进入 20 世纪 20 年代之后，新的物理学革命又开始爆发，给我们带来了量子理论。这一次，“概率”更是在物理学当中扮演起了核心角色，以玻尔的“哥本哈根派”为代表，整整一代物理学家都开始坚信，我们的世界就是建立在不确定，建立在概率的基础之上的。
有了物理学的背书之后，人们开始转而相信，“概率”其实是一种真实存在的东西，它是确定的，来源于自然界的内秉属性，不随人的意志而改变。为此，当现代统计学开始重建的时候，学者们开始努力地试图将概率定义成一种客观的事物，就像大小、重量、温度等物理量一样“天然存在”。于是，现代统计学的奠基者们——以高尔顿、皮尔逊、费雪、奈曼、冯·米赛斯等人为代表——建立起了所谓的“频率学派”，并影响了整个统计学的基本观点，直至今天。
简单而言，频率学派认为“概率”是一个客观上确定的值，是天然存在的。比方说如果你扔一枚硬币，那么正面朝上的“概率”一定是 50%。但是怎么证明呢？统计学家说：你可以不停地扔，次数扔得越多，正面所占的比例就会越接近一半。最后，当你扔的次数趋向于无穷，正面的比例就会精确地收敛到 50%，而这个“极限频率”就是硬币扔出正面的“概率”。
听上去似乎很容易理解，但如果稍微深入思考一下的话，你就会产生许多疑惑。首先，这似乎是一个耍无赖的定义，因为现实中当然不可能把任何事情重复“无限次”。我们可以想象，如果你真的扔了 100 次硬币，正面出现了 48 次，那正面的概率是 48%吗？频率主义者会说：不是，因为你扔得还不够多。那好，我扔了 1 万次，正面比例是 49.32%，仍然不是 50%，但频率主义者永远会重复说：那是因为你扔得还不够多。显然，这就变成了一个完全无法证伪的问题。我们也可以反过来问：谁能证明扔到无穷次之后，正面出现的“频率”就一定是精确的 50%，一点不多一点不少？如果我坚持说，正面的概率其实是 49.9999%，一旦扔了“无穷次”硬币之后，你就会发现其“频率”无限趋向这个数字，请问你又如何证明我说的是错的？
其次，就算不考虑无穷的问题，如果我们仔细琢磨的话，会发现任何用“实验”来证明概率“客观存在”的尝试其实都是不靠谱的。无论是历史上著名的布丰投针实验，还是现代量子力学实验，本质上都在做某种循环论证，即我们必须先入为主，先验地假定某个“概率”存在，然后才能去“验证”它。比方说扔硬币，如果我扔了 N 次硬币，发现正面出现的频率不是一半，而是 60%，你会怎么看？你肯定要说：不可能！一定是你扔的方式不对，你的手法不够“随机”。
那请问，什么才叫“随机”呢？如果你说，只有当硬币扔出的结果是一半对一半时，才叫做“随机”，显然，这就是之前说的循环论证，或者叫做“同义反复”（tautology）。本质上，你无非是在说：
为什么硬币正面的概率是 50%？答：因为当我“随机”地扔硬币时，正面会以 50%的频率出现。
那请问什么才叫“随机”地扔硬币？答：只有当正面出现的频率为 50%时，这个实验才是“随机”的。
这是典型的“没有真正苏格兰人”谬误，即只要实验没有扔出 50%的结果，你永远都可以声称它“不真正随机”。反过来，如果我扔一枚“不均匀”的硬币，结果正面占 60%，你又会怎么想呢？你是否会很高兴地觉得，实验已经“证明”了这枚硬币有着 60%的“正面概率”？但这一次，为什么你就不质疑我的手法可能“不随机”呢？想想看，如果硬币实际上的正面概率是 70%，而我用某种偏差的手法扔出了 60%，这是完全可能的。但你光凭实验结果，根本无法分辨我扔的到底是“随机”还是“不随机”。归根到底，你对于概率的认知并不是来源于实验，而是出自某种先验的信念。
（限于篇幅，我在这里说的有点简化，对这个问题感兴趣的同学，可以进一步参考阅读 E.T.Jaynes《概率论沉思录》的第 10 章。）
第三，“无穷频率”的定义完全不适用于“单一事件”。比方说，如果我们问：明天下雨的概率是多少？应该怎么回答呢？是要假设在未来无穷个日子里，雨天在其中所占的相对频率吗？然而这显然不对，因为问的是“明天”下雨的概率，所以就算你知道后天、大后天是否下雨，这跟问题也没关系。按照严格的定义，你必须把“明天”重复无穷次，然后同时进行观察才行，但显然这没有任何的可操作性。
所以，频率学派不得不强调说：单一事件是没有概率的。如果你问：巴西队获得 3026 年世界杯的概率是多少？这是一个无意义的问题。一个特定的事件只能发生一次，巴西队到时候要么夺冠，要么不夺冠，你无法谈论此事发生的“概率”。
但是，如果我们真要“咬文嚼字”的话，任何事情其实都是“单一事件”。好比如果现在你拿起一枚硬币，问：“它投出正面的概率会是多少？”那你事实上是在问：“我在 X 年 X 月 X 日 X 点 X 时 X 分 X 秒，在特定的 X 地点，以特定的 X 方式，投掷一枚特定的硬币 X，问：出现正面的概率是多少？”
显然，这也是一个“单一事件”，它如何能“重复”呢？按照频率学派的方法，假设把硬币每隔 1 秒投掷 1 次，重复无穷次，正面的比例就是此次投掷的“概率”，但是，为什么 1 秒或者 N 秒后投掷的硬币可以作为“此次”投掷的参考？ 难道它们不是两个“不同的事件”吗？事实上，我们可以刨根问底地质疑：为什么连续投掷 N 个硬币，这必须被看成“一件事情重复了 N 次”，而不是“N 个不同的单一事件先后发生”？如何任何事情其实都“不可重复”的话，那么“频率”的定义自然也就无从谈起了。
最后，当我们考虑到连续和无穷的问题时，情况就变得更加复杂了。我们知道，古典概率论建立在有限的基础之上。它默认问题可以被分割成 M 种“等可能事件”，然后符合条件的有 N 种，那么 N/M 就是所谓的“概率”。但是，如果 M 和 N 都是无穷大呢？这时候，古典概率论就无能为力了。比方说，在线段[0,1]上随机取一个点，它小于 0.5 的概率是多少呢？直觉也许告诉我们应该是 50%，但具体如何计算？难道我们能把一条线段上的点全部“数出来”，再去计算其中小于 0.5 的比例吗？
为了解决无穷带来的困难，20 世纪初，在数学大师柯尔莫果洛夫等人的努力下，现代概率论终于建立起来了。如本文开头所说的，这是一个关于“测度”的理论，它在很大程度上可以处理和无穷相关的问题。然而，和康托尔当初带来的冲击一样，把无穷引入概率论也会带来不少“反直觉”的结论。
还是拿上面的例子，在线段[0,1]上随机取一个点，我们问：它“正好”等于 0.5 的概率是多少？回答是概率为 0。请注意，是“严格等于 0”，而不是“比 0 稍微大一点点”或者“无穷小”。你也许会觉得奇怪：这是否意味着取到 0.5 是不可能的？不，它是“可能”的，只不过概率正好为 0 而已。本质上，这跟“0.9 循环是否等于 1”其实是类似的问题，你需要从头理解实数和测度的基础概念，否则就总是会钻到牛角尖里。
但是，这有现实意义吗？或者说，这种奇怪的数学是否真的反应了现实世界的真实情况？我们可以想象一个粒子的波函数在[0,1]上均匀分布，那么，当“观测”它的时候，这个粒子会“正好”出现在 0.5 的位置上吗？如前所述，理论上，粒子出现在任何一个“精确”的位置，其概率都应该严格为 0，这在现实中真的可能发生吗？还是说，其实在真实世界里，粒子并不会“绝对精确”，它的实际位置其实是一个微小的区间，从而使得其“概率”是一个虽小，但终究不为 0 的数字？
反过来，有些日常听起来“很合理”的问题，概率论却无法从数学上回答。比方说“从所有的自然数里随机取出一个，发现它是偶数的概率是多少？”你也许会直觉地认为答案应该是 1/2，但其实这个问题本身存在前提错误，因为自然数和实数不一样（它是可数集），我们无法在它上面构造出一个合法的、均匀的概率空间。通俗地说，你无法做到将所有的自然数都取相同概率，然后全体加起来还能正好等于 1。所以，从全体自然数里面“随机”地取一个数，这件事本身就是不可能的。
当然，我们也可以换一种问法，比如说：“在所有自然数里面，偶数所占的比例是多少”？为了绕开概率的定义困难，我们可以采用类似于频率学派的方式，就是把所有自然数一一列举出来，并观察偶数在其中的“相对频率”。最后，让列出的自然数数量趋向于无穷，就能得到偶数的“极限频率”是 1/2。
但是，无穷数列有一种神奇的属性，就是你可以通过改变排列顺序来“稀释”某些元素的比例。比方说，我们可以把自然数先分成奇数和偶数，然后将两个数列重新组合起来，不过这次不是一个奇数跟一个偶数，而是两个奇数才跟一个偶数。具体来说，就是：
1，3，2，5，7，4，9，11，6……
这个数列同样可以表示全体自然数，只不过稍微改变了顺序而已。请注意，我们没有漏掉任何一个数字，每个偶数 X 都仍然在这个数列当中，无非现在是跟在奇数 2X-1 后面，而不是传统的 X-1 后面。但是，如果观察这个数列的前 N 项，偶数所占的“频率”就该是 1/3，而不是 1/2，哪怕让 N 趋向无穷也是如此。
换句话说，如果你想通过观察“频率”的方式来确定比例，那么，“偶数在自然数中所占的比例”是没有一个客观、标准答案的。它实际上取决于你如何排列这些数字，或者说，取决于你选择什么样的“测度”。通过不同的选择，你可以得出任何想要的答案。
有趣的是，这个问题在现实中也同样存在，一个典型的例子就是宇宙学里著名的“测度问题”。如果空间在永恒地发生暴胀，那么它会创造出无穷多个不同的宇宙，在这其中，有一部分适合诞生星系和生命，但无穷的一部分仍然是无穷。所以，如果我们想要计算生命诞生的“概率”，就不得不用无穷大去除无穷大，但这是没有意义的。实际上，你必须选择某种特定的测度，或者说，你必须人为地强行规定某种归一化的概率密度，才能“数出”有生命宇宙在全体可能宇宙中所占的比例，然而这个结果又能代表什么呢？它似乎根本不是宇宙本身的某种性质，而只能反映你“计算概率”的方式。只要换一种不同的测度，你就能得到不同的答案。
但讽刺的是，暴胀理论本身就是为了解决概率问题而诞生的。问题的起源，在于我们发现可观测宇宙接近于完全平坦，这很不“自然”。意思是说，理论上空间曲率可以是任何数，但它偏偏极其接近于 0，如果你仅仅把这归结于“巧合”的话，那概率就太小了。所以暴胀理论的本意是想给出一种解释，证明在一个典型的观测者看来，暴胀结束后空间接近完全平直是一个“大概率事件”。然而，如果我们无法定义什么才是“客观概率”的话，那这个目的就会变成一场彻底的空谈。无怪乎有人会说，“测度问题”是如今宇宙学面临的最大危机。
总而言之，你想得越多，就越会发现：概率作为一种“客观的频率”，在很大程度上是无法自圆其说的。于是不知不觉间，拉普拉斯的鬼魂又再次降临，另一派学者又开始重新思考起“概率的本质”。从凯恩斯，到德·菲尼蒂，从 H.杰弗里斯，到 E.T.杰尼斯，一种被称为“贝叶斯观点”的思潮在悄悄崛起。本质上，这种观点认为：概率其实就是人的主观信念，是我们在信息有限的条件下对某个命题的综合判断，自然，它也会随着我们的认识变化而发生改变，不管怎么说，世界上压根就不存在“客观的”、“永恒不变的”概率。
这种想法最早可以追溯到牛顿时代的英国牧师贝叶斯，因此便以他而得名，不过，将其真正筑造成完整思想体系的，还是归功于伟大的拉普拉斯本人，大名鼎鼎的“贝叶斯公式”，实际上也是出自其手。总之，从血统来看，虽然该理论曾一度被主流学界排斥，甚至被称为“贝叶斯异端”（Bayesian Heresy），但论起“根正苗红”，其实它比任何对手都不遑多让。
贝叶斯公式
关于贝叶斯学派的主要理念和思考方式，以前回答过一个问题，可以参考。当然篇幅所限，我在这里简化了贝叶斯理论的描述，实际上该理论分成许多不同的流派，各学者之间的观点也颇有不同，有些人会更倾向于“客观”甚至频率描述，想要更详细的了解，可以参考 Weatherford 所著 Philosophical Foundations of Probability Theory。
还需要强调的是，贝叶斯学派虽然认为概率是“主观”的，但也并不是说可以随便异想天开，胡乱推测。具体而言，贝叶斯理论中的“主观部分”一般体现在先验概率和元模型的选择上，而之后，当你获得更多信息时，如何“合理”地调整信念，使得新的后验概率成为在新信息下的“最佳判断”，这仍然需要符合传统的概率论。因此，贝叶斯方法不但不“虚浮”，反而有着巨大的，可验证的实际应用。近年来机器学习和 AI 领域的巨大进步，在很大程度上就是依靠贝叶斯方法取得的。
当我们带着贝叶斯的眼光去看待“自然”的时候，一切都变得不一样了。正如当年休谟所质疑的那样，我们其实从来都无法确定有一种终极的“物理定律”存在。但是反过来，我们也并不是完全“一无所知”。拉普拉斯曾经做过一个著名断言：如果连续 N 天观测到太阳从东边升起，那么，能不能断言它明天还会继续升起呢？答案是不能，然而，我们可以合理预测它继续升起的“概率”。假定先验均匀分布的话，答案应该是(N+1)/(N+2)。换句话说，如果我们之前连续 1 万天观察到太阳升起，那么可以“合理预测”，它明天继续升起的“概率”是 99.990002%。
在贝叶斯派看来，世界永远都是“不确定”的，我们不能 100%保证任何事情，甚至也不能肯定一个事情的“概率”究竟是多少。但是，我们可以依赖从经验得到的证据，来随时调整对某个问题的“信心”。得到的证据越多，相应的信心也会越大。但无论如何，证据不可能达到 100%的置信度，我们也永远没有办法彻底“证明”或者“证伪”任何东西。
因此，“概率”就是我们对世界最好的，也是唯一的描述方式，它本质上是基于当前所有证据进行的“最合情推理”。我不关心，也不必真的知道硬币或者量子是不是本质上“随机”的，如果它们之前表现得像随机，我就对实验结果安排一个随机的概率预测。反之，如果哪天它们突然变得“有规律”了，我也会因此而调整我的信念，相应更改预测的数值。拿牛顿的名言来说：“我不立任何假设”。事情有几分证据，我就给出几分的“概率”。至于它“本质上”是真是假，这是一个没有意义的问题。
不过很遗憾，贝叶斯学派也并不能一劳永逸地解决我们对于“概率”的终极疑问。如果概率只是人的主观信念，那建立在概率之上的物理学呢？一团气体的压力，一个封闭系统的熵，一次观测后的量子态“坍塌”，这些难道都不是客观存在，而是“主观”的吗？再说了，也许我们没法把硬币扔上无数次，也说不清楚究竟什么才叫“随机扔”，但如果走进一间陌生的赌场，真金白银地去和庄家赌大小，我恐怕还是宁愿先默认硬币是五五开，而不是凭“主观”认定正面只有 10%。道理很简单，当我对某个硬币没有任何知识的时候，它的正面和反面是完全“对称”的，我没有任何理由去“偏向”某一面，因此，“一视同仁”就是我的“最佳策略”，这也被称为“无差别原则”。
但是，这种原则真的是最合理的吗？还是某种经不起检验的幻觉？如果现在老板告诉你：这个赌场里采用的实际上是某种不均匀的硬币，它某个面朝上的概率要大大高于另一个面。这时候你应该如何“调整”自己的信念呢？如果按照无差别原则，虽然你已经知道硬币不是五五开，但对方并没有具体说明哪一面更高，此时正面和反面对你而言，仍然是“对称”的，你仍然没有理由偏好任何一边。所以，你应该在明知硬币不对称的情况下，继续坚持五五开的信念吗？如果不是，又该如何选择呢？
其次，对于同一个事件，我们也仍然面临类似于“测度”的问题，即我们可以通过不同方式来为特定对象指定不同的“概率”。著名的贝特朗悖论告诉我们，很多时候光说“随机”是没有意义的，你必须从很多可能的方案中选择某一种特定的“随机”。同样，对于任何单独的事件，你空谈它“本身的概率”也是没有意义的，你必须先把这个事件指定到某个“参考类”下面，然后才能谈论其概率。从某种程度上讲，概率其实是“参考类”的属性，而不是某个单独事件的属性。
举个例子，张三是一位 30 岁的中国男性，住在北京，职业是老师。出于好奇，他想知道自己明年不幸身亡的“概率”究竟是多少。为此，他找来一张最新的生命统计表，表上显示就目前状况而言，所有 31 岁的中国男性每年会有 0.1007%的人因各种原因身故。张三心想，自己明年也到 31 岁了，所以死亡的“概率”自然就是 0.1007%。
但是等等，他很快发现，生命表上还有一栏“男女合计”的数字，也就是如果不分男女的话，那么所有“31 岁的中国人”每年死亡率是 0.0778%。张三有些疑惑，他心想，我明年当然也是“31 岁的中国人”，那我的死亡概率到底是 0.1007%还是 0.0778%呢？
按这个思路推理下去，张三发现，其实他可以把自己指定到任何一种可能的“类别”下面。如果他认定自己是“31 岁的中国人”，那死亡概率就是 0.0778%，如果他认定自己是“31 岁的中国男人”，那死亡概率就是 0.1007%。同样，他还可以认定自己是“31 岁的北京人”、“31 岁的老师”，或者干脆把年龄去掉，认定自己是“北京老师”、“中国的男老师”……等等。对于任何一个类别，理论上都可以统计出其全体成员每年的死亡率，这些数字或许相差不大，但肯定也不会一模一样。但是，张三明明是同一个人，他到底应该采用哪个数字作为自己真正的“死亡概率”呢？
回答是：所有的数字都是对的，但它们并不针对张三这个“个人”而言，而是针对某个“参考类”而言的。作为一个“单独事件”，正如前文所述，张三本人的“死亡概率”是没有意义的，因为你无法把他明年的经历“重复实验”无数次。但是，你可以把张三“主观指定”到某一个“类别”下面，或者是“男人”，或者是“中国人”，等等。对于一个类别而言，其全体下属成员就有了统计意义，可以谈论“概率”了。因此，当张三作为“31 岁中国人”中的一员时，他的死亡概率就是 0.0778%，而当他作为“北京男老师”的一员时，死亡概率也许就是 0.0932%，等等。这些数字并不彼此矛盾，它们只是反应了张三在不同“分类”下的不同“属性”。
有意思的是，这种“分类”可以变得十分任意，比方说，你甚至可以把张三指定为“哺乳动物”中的一员，或者“多细胞生物”中的一员，甚至是“碳基生命”中的一员。这时候算出来的“死亡概率”可能就会非常夸张。绝大多数的碳基生物应该都是微生物之类，很可能根本活不到一年，因此，如果非要把张三算作“碳基生命”的话，那他明年的“死亡概率”可能高达 99%以上！
你也许要质疑：这样的分类是否真的有意义？但也有学者坚持认为，所谓“概率”本身就是由我们主观视角而指定的，不存在一个“合理”的标准。关键在于，就跟相对论下我们不能脱离参考系而谈论“绝对时间”一样，我们也不能脱离参考类而谈论“绝对概率”。一个事件本身并没有概率，概率取决于你如何对它进行“分类”！
在物理学里，我们通常把某个参考类称为“系综”。因此，在量子力学里，有一种“系综解释”，这种解释认为：空谈某一个粒子的“随机性”是没有意义的，有意义的只有整个“系综”的统计属性。因此，我们只能说，如果我们准备一个实验，让 N 个粒子通过非均匀磁场（斯特恩 - 格拉赫实验），那么，在这个特定实验的“系综”里，有一半粒子会偏向上面，另一半会偏向下面。以 50%的概率向上，这是 N 个参与实验的“全体粒子”的属性。
但是，我们不能脱离实验设置，把其中的某个粒子单独拿出来，去空谈它的“随机性”。因为在系综解释看来，所谓“概率”，是“参与特定实验的全体粒子”的性质，而不是某个粒子单独的性质。当然，这只是量子论五花八门的解释之一，不过如果你接受这一点，就再一次证明“概率”并不是某种客观的属性，而是由主观指定的。
最后，如果概率真的是一种主观认定的话，那么“主观者自身”会对概率评估产生怎样的影响呢？事实证明，这个问题竟然是最富争议，也是概率哲学里最深的大坑之一，由此引申出了无数“悖论”和“怪谈”，至今仍在科学界和哲学界辩论不休。
典型的例子是所谓的“自我采样假设”，它的意思是说，当我们判断某件事情的概率时，应该假设自己只是在所有可能的观察者中，随机采样出来的一个。好比所有人去买彩票，其中只有 1%的人中奖，那你去买的时候，中奖的概率当然就是 1%，你必须假定自己只是“所有人”中普通的一个，而不能毫无理由地幻想自己是“天选之子”。
这听上去似乎理所当然。但在某些情况下，无条件应用该原则似乎就会导致一些奇怪的结论。比方说，如果有两个可能的宇宙，A 宇宙有 1 亿人，B 宇宙有 99 亿人，那么你认为自己“更可能”生存在哪个宇宙？
如果你坚持认为自己只是这 100 亿人中间“随机”抽取出来的一个，那你应该回答：我有 99%的概率生活在 B 宇宙，而只有 1%的概率生活在 A 宇宙。但照此推论的话，你会发现宇宙里的人“越多越好”。如果我们相信在永恒暴胀中，所有的宇宙都是“可能”的话，那你应该 100%地坚信，自己其实生活在一个无穷多人的宇宙里。
换句话说，我可以不需要任何实际的观测证据，光凭“概率推理”就能知道自己宇宙的某些特征，这是可能的吗？
1983 年，宇宙学家布兰登·卡特根据“自我采样假设”，提出了著名的“末日论证”，引起了无穷的争论。卡特的想法很简单：假设“我”是在“所有人类”这个集合当中被“随机抽取”出来的话，那么通过我在集合中的“序号”，就能对“人类总数”做出一个概率判断。
打个比方，一个盒子里有若干小球，总数未知，但每个小球都按照顺序编号。现在我们随机抽取一个球，发现是 10 号，那我们完全可以通过这个信息，来“倒推”球的总数有多少。计算也很简单：如果小球总数是 N 个，在[0, N]区间进行随机采样，得到结果 x，那 x 应该有 5%的概率落在[0, N/20]区间，95%的概率落在[N/20, N]区间。换句话说，x<N/20 的概率为 5%，x>N/20 的概率则为 95%。现在已知 x=10，不等式两边再各乘 20，就得到：N>200 的概率为 5%，N<200 的概率则为 95%。
也就是说，随机抽出一个小球，发现是 10 号，我们可以从中得出结论：盒子里的小球总数 N 有 95%的概率不超过 200 个。
类似的抽样估计在历史上曾经有过很实际的应用，著名的“德国坦克问题”就是典型的例子。二战期间，通过对缴获坦克零件上的序号分析，盟军对德国坦克的总产量做出了非常准确的估计。因此可以说，这种方法是完全有效的。
同样，我们可以假设人类从诞生到最终灭亡，总共会产生 N 个人，N 当然是未知的。但是，如果“我”是一个典型的观察者，是从“所有人类”当中“随机抽取”出来的，那就和抽小球是一个道理。假设我发现自己是人类中的第 x 号，就可以得出结论：人类总数 N<20x 的概率为 95%。
卡特和后来的一些学者估计，作为一个现代人，你大约是有史以来的第 600 亿号。因此可以预言：人类总数有 95%的概率不超过 1.2 万亿，50%的概率不超过 1200 亿。
你“随机投胎”，发现自己是第 600 亿号人类，这是否给出了关于人类总数 N 的某些信息？
“末日论证”自发表以来，引起了广泛的争论，也产生了众多变体，至今仍未达成共识。有人会说，如果我们真的认为自己应该是“所有观察者”中的随机一员，那这些“观察者”不仅仅应该只包括人类，或许还有外星智慧生命等等。甚至我们可能会啼笑皆非地推论出，自己其实有极大的概率不是“真实人类”，而应该是玻尔兹曼大脑涨落出的幻觉或者虚拟世界当中的信息。
但不管怎样，采样假设毕竟提出了一个有趣的问题：通过观察有限的样本，是否能够从中得到关于其“概率空间”的某些信息？比方说我们的宇宙年龄大约是 138 亿年，这也是我们能观察的唯一样本。但如果真的有 N 种“可能的平行宇宙”，其年龄分布是否应该在大致同等的数量级上？不然的话，如果绝大多数宇宙都有几亿亿亿亿亿年的寿命，那我们的宇宙年龄就会“不合情理”地短，换句话说，我们的宇宙将以很大的标准差远离“宇宙全集”的均值，变成一个“极其小概率的事件”。这就需要额外的理论来“解释”，而不能视为理所当然。
同样，物理学中的各种无量纲常数，比方说原子光谱中的“精细结构常数”α，它的倒数等于 137.03599084……但这个数字究竟是怎么来的？历史上，不知有多少物理学家曾经想尽办法，试图通过某种基本原理将其推导出来，但都无功而返。今天，大多数人不得不承认，这个数字其实“没有原因”，它可能就是纯属偶然。
但“偶然”究竟是什么意思？是说α的值其实有一个概率分布，而我们宇宙的α是按照某个特定的测度“坍缩”出来的吗？然而，这种逃避并不能解决问题，我们仍然需要解释为什么这个概率分布正好在 137 附近。当然，你也可以假设它其实不在，甚至可以取任意大的值，但这就又绕回来了，那样的话，我们宇宙的α又会变成一个“小概率事件”，还是需要解释。
对此，一个有趣的回答是所谓的“人择原理”，即我们的存在本身限制了某些变量的取值。在所有可能的宇宙里，也许绝大部分都不适合生命诞生，但这些宇宙根本不会被观察到。反过来，所有能被观察到的宇宙，自然首先必须得保证生命存在。因此，任何有意义的概率其实都是“条件概率”，前提是你必须先有个观察者！
不过，人择原理是否能够解释所有的“精细调节疑难”？这仍是一个问题。毕竟我们对“宇宙观察者”有哪些几乎一无所知，只能以我们熟悉的生命形式去推测它们生存的环境。但或许，真的有某些奇特的智慧生命，他们能在看似不可能的物理常数组合下生存，谁又能知道呢？根本问题仍在于，当我们“自我采样”的时候，真的应该把这些“可能存在”的观察者考虑进来吗？这样的“概率”真的合理，甚至有意义吗？
（关于人择原理，末日论证，自我采样假设等问题，有兴趣的同学可以参考阅读 Nick Bostrom 的著作 Anthropic Bias。）
除了自我采样之外，一个更令人困惑的问题是“自我定位”。想象以下的实验：某疯狂科学家告诉你，他不久后会将你催眠，然后扔一枚公平的硬币。如果扔出正面，他就会把你送到“蓝岛”上，关进一间房子里，其他什么也不做。反之，如果扔出反面，他就会把你送到“红岛”上，在那里，他会先将你克隆出一个“复制品”，然后把你们俩关进两间不同的房子。注意，这个复制品同样有思想有记忆，跟你本人一模一样，他完全无法意识到自己其实是复制的。
第二天，催眠效果过去，现在你苏醒了。疯狂科学家发问：你觉得我昨天扔硬币，是扔出了正面还是反面？两者的概率分别是多少？
克隆岛上的“概率推理”
关于这个问题，有人会做如下推理：醒来时，我可能是蓝岛上的那个我，也可能是红岛上的我，还可能是红岛上的“复制品”。但因为完全无法分辨，我只能认为这三种情况都是“同样可能”的。所以，总共 3 种可能性，其中 1 种是在蓝岛上，而 2 种是在红岛上。以此反推，我只能认为科学家昨天抛出正面的概率是 1/3，反面则是 2/3。
也有人强烈反对：既然已经告诉你硬币是“公平”的，那抛出正面的概率自然是 1/2。如果在实验开始的时候就问你，你肯定也会这样说。问题是，之后从被催眠到醒来，这过程当中你也没有得到任何新的信息啊。你从一开始就知道不管结果如何，肯定是会苏醒的。那么，为什么苏醒之后，你就会突然改变看法呢？不管怎样，硬币正面的概率应该维持 1/2 不变。
这个问题的原型其实就是著名的“睡美人悖论”，我在这里只是稍微改动了一下，以便更好地突出重点。围绕这个悖论，过去几十年间已经产生了难以计数的文章和争论，基本上 1/3 派和 1/2 派至今仍然各执一词。这个问题的奇特之处在于，在一堆可能的“我”中间，“主观视角”不知道究竟应该如何给自己“定位”，是这种不确定性影响了对概率的判断吗？更重要的是，如果确实如此，我们是否可以进一步大胆推测：其实“自我定位”问题，就是宇宙里所有“概率”的根本起源？
为了让事情更加清楚，在以上的思想实验中，我们其实完全可以取消“扔硬币”那一环。这一次，科学家直接将你催眠，然后克隆出 2 个复制品，连你本人一共 3 个。接下来，他把你放到蓝岛，2 个复制品放到红岛。那么，第二天当“你”醒来时，你会认为自己是在蓝岛还是红岛？
现在，没有了扔硬币环节，两派的争论基础本来已经消失了，但是，此时在“你”看来，概率却仍然存在。因为你无法分辨自己“究竟是哪一个”，所以你仍然不得不认为，自己在蓝岛的概率为 1/3，在红岛的概率为 2/3。但是请注意，这只是从你的“主观视角”来看的，而在疯狂科学家的眼里，整个实验却是完全确定的，每一步都按照计划进行，压根就没有任何“概率”存在。所以，概率究竟来自哪里？很明显，是因为你无法在所有可能的复制品当中准确地“自我定位”。你丧失了一部分关于“自我”的信息。
近年来，越来越多的科学家开始认为，量子论的“概率”本质，很可能也是出自相同的原因。量子论本身，即薛定谔方程其实是完全“确定”的，和牛顿理论并没有任何本质不同。奇怪的是所谓的“坍缩”假设，即每次观察，量子态都会按照波恩法则，以确定的概率坍缩到某一个本征态上。这个过程其实跟量子论本身是矛盾的，完全是为了解释观测结果而生硬地附加到理论之上。
一种想法是，我们应该彻底否定任何“坍缩”的存在，坚持整个宇宙始终严格按照量子论进行幺正演化，这其实就是埃弗莱特的“多世界”理论。宇宙的波函数可以被分解为无数个不同“世界”的叠加，每个世界都是希尔伯特空间中的一个投影，而我们的各种“分身”则存在于不同的世界当中。随着波函数的演化过程，绝大多数世界都彼此退相干了，只有在极小的尺度上仍然产生明显的量子干涉和叠加。这样，从“上帝”的视角来看，整个宇宙仍然是确定的，完全可预测的。
那么，“概率”又是从哪里来的呢？只能从我们的主观视角产生。从客观上来看，“我们”其实是所有世界中的总体叠加，但在“主观”上，我们却只能认知到其中的某一个世界。问题是，任何一个“主观的我”都无法准确地进行自我定位，不知道自己位于哪一个具体的“世界”，于是，就跟前面例子里的克隆人一样，在“我”的眼里，概率出现了。比方说，在世界 A 当中，“1 号我”看到薛定谔的猫死去，而在世界 B 当中，“2 号我”则看到薛定谔的猫活着。薛定谔的猫其实没有概率，它只是严格按照量子论方程演化而已，概率在于“我”不知道自己究竟是 1 号还是 2 号。这是我的问题，而不是猫的问题。
多世界中的薛定谔猫
所以你发现，多世界中的“概率”，本质上其实就是量子版的睡美人问题。很多科学家都在尝试，是否能从自我定位的假设出发，不附加任何条件，自动推导出量子论的玻恩法则，乃至所有的概率论原则。这样的话，我们就可以彻底抛弃“波函数坍缩”的假设了。然而，因为睡美人悖论本身仍然争论激烈，究竟如何“合理”地判定主观概率仍然是一个悬而未决的问题。如果概率是可以主观随意指定的，那何以玻恩法则却是一个客观的规律？在这个问题上，也许争论还会长期继续下去。
（对这个问题感兴趣的同学，可以进一步参考 Charles Sebens 和 Sean Carroll 的文章：Self-Locating Uncertainty and the Origin of Probability in Everettian Quantum Mechanics）
好了，在回顾了那么多关于“概率”的论述和争议之后，我们对这个概念的理解变得更清晰了吗？遗憾的是，似乎并没有，反而愈加扑朔迷离了。概率是否真实存在？它是主观还是客观的？它究竟如何产生和变化？它的赋值存在唯一的合理方式，还是可以任意指定？世间万物都有“概率”吗？还是说，只能对于某些特殊的事件谈论概率？所有这些问题，我们似乎都还没有完全弄清楚，在可见的未来，各种激烈的争论还会继续。
然而，几百年来，我们早已在数学中定义了概率，我们早已在物理中引进了概率，我们已经不知有多少次把它应用到实践当中，并发现它能够令人惊讶地预测未来。如果概率其实并不存在，为什么它会有用呢？这是一个值得思考的问题。就像诺贝尔物理学奖得主维格纳所说，数学在自然科学当中发挥出了不可思议的有效性，而我们却不知道这是为什么。也许，这个谜团本身就是自然界最大的魅力所在。
2026.08.28 光的速度
一个冷知识：严格来说，目前我们并不知道光的单向速度（one-way speed of light）是多少。通常人们说的"光速是 299,792,458 m/s"，实际上指的是光的双向（往返）速度。
假设你想测：光从 A 点 → B 点单向的速度，你需要：
- A 点记录发射时刻
- B 点记录接收时刻
于是 ，但问题来了：A 和 B 的时钟必须事先同步。怎么同步？
最自然的方法就是：从 A 发一束光到 B，根据传播时间调整时钟。
但你正是要测这个传播时间。
于是出现循环：为了测光速，需要同步时钟；为了同步时钟，需要知道光速。
这是一个逻辑上的闭环。无解。
爱因斯坦给出的解法就是，我们约定单向光速定义为各个方向都相同，这叫 Einstein synchronization（爱因斯坦同步约定），注意：这是一种约定，不是实验测出来的事实。
2026.08.20 受过良好教育的标志
你不接受某种想法，但仍愿意对齐进行思考，这是受过良好教育的标志。——亚里士多德
2026.08.19 人人可直接通神的靈性大航海時代
古人用龟壳占卜，凡事不决问祖先，今人用chatgpt代替了龟壳，问的事情都差不多。
2026.08.11 要幸福，不要活成狗
2026.08.10 温伯格测试
有学生问巴菲特如何评价一个公司的好坏。
巴菲特是这样回答的：
如果我愿意我的儿子也去这家公司，那就是好的。
在这里，巴菲特用了一种常识性的评估方法或思维技术。这个方法在《咨询的奥秘》中，被称之为：温伯格测试（作者自己发明，自己命名的）。这个测试的标准是这样的：除非你抵押跟你切身相关的东西用于评估，否则一切评估都可能是假的。
举例来说：政客告诉你西方很危险，但是，他们把孩子都送到西方读书。那他说的那些话就是屁话；专家告诉你国产大飞机扬我国威，如果他从来没打算坐，那就不要相信他的鬼话。
— —温伯格测试是一种自我测试，一种公正的测试，可以延伸出很多版本：关于雾霾，你是否愿意你的后代生活在这样的环境里面？
奥威尔在巜向加泰罗尼亚致敬》里有句话：所有的战争宣传，所有的叫嚣、谎言和仇恨，都来自那些不上战场的人。因为这些人，是通不过温伯格测试的：如果支持打仗的，身先士卒，第一时间应征入伍，把自己和孩子送上前线，把自己的私人财产全部捐给国家，那才是真的。
2026.08.09 技术封建时代
骑手出售体力，自媒体达人出售内容，虽然看似不一样，但在平台经济时代，这些职业都是一样的结构，即不直接面对消费者，而是通过一个平台跟消费者接触，平台掌控流量分配权、规则制定权、收益抽成权、数据控制权。
希腊前“自由主义马克思主义者”雅尼斯·瓦鲁法基斯（Yanis Varoufakis）——希腊前财政部长——在《技术封建主义：是什么杀死了资本主义》一书中说，古典资本主义十年前就已消亡，转成了一种“技术封建主义”，也就是说现在我们已经在逐步进入“技术封建时代”。
古典资本主义体系中，资本家通过投资工厂之类的生产资料，雇佣劳动力进行生成，并通过销售产品赚取利润，利润是其核心驱动力。
但封建主义的核心不是销售商品和服务获得利润，而是对基础资源的控制，如土地和人口，赚取租金收益的。现在的一些大公司就是如此，他们通过“赛博圈地”得到用户和数据，构建起了一个个类似封建领主一样的巨型平台。利润和租金的区别就是，利润容易受到市场竞争的影响，而租金则不会。这些大公司的拥有者成了比资本家更高一层的，食利者。
比如亚马逊：雅尼斯·瓦鲁法基斯将在亚马逊上购物比作逛一个熙熙攘攘的市中心，那里挤满了独立资本家经营的商店。然而，所有这些资本家都屈从于一个封建领主：杰夫·贝佐斯，他从他们带来的每美元收入中抽取 51 美分，此外，他还可以决定他们可以销售哪些产品以及如何展示这些产品。
更要命的是，这一轮AI革命属于资本友好型革命，非常擅长提升资本收益率，降低劳动的价值。因此，它奖励的往往是这些拥有大量资源的人，而非那些资源匮乏的人，劳动在这场革命里分到的蛋糕越来越少，资本分到的蛋糕越来越多，这个从最近股市的故事也能看到。
历史不会简单重复，但往往惊人地相似。历史上4次工业革命，第一波受益的都是资源拥有者。这一轮AI革命，第一波受益的也是掌握算力、数据和平台的人。那封建时代的普通人，应该如何过好这一生呢？
2026.08.08 一个人废掉的原因
2026.08.06 技术无用论 - 李新野的资产为什么远远不及孙宇晨
想起我以前写文档只看得上 LaTeX，还是太年轻了。
2026.08.03 诸神究竟是什么？
仲树对话《奥德赛》导演诺兰，诺兰说：诸神是简单而直接的现实。
2026.08.01 如何延长寿命
2026.07.31 数学家职业
想到一个事情，三维挂谷问题应该有很多数学家在做，现在王虹解决了，对其他人来说，岂不是就像是天塌了。尤其是那些已经深耕了多年的，这一辈子的研究可能就到此为止了，后半生就以教书育人为主了。想想数学家这个职业也有点残酷。
2026.07.28 挣扎的痕迹是知识真正活着的部分
@Feynman路径积分
陶哲轩在2026年国际数学家大会上的公众演讲《人工智能时代的数学》，里面有个细节，很生动。他展示年轻时读Bourgain论文的批注页，他想说的是，理解的形成恰恰在这些停顿、卡壳、重写的痕迹里。那页纸上全是批注，补全被省略的中间步骤、对跳步处打问号、用自己的话重新组织证明。
如今的 AI，已经可以生成语法、拼写和格式几乎无可挑剔的数学论文。但在陶哲轩看来，这类文本的阐释能力仍然参差不齐：它们往往在简单的部分停留过久，却在真正困难或新颖的地方一笔带过。更隐蔽的问题是，人类作者曾经觉得困难的地方，往往会保留一些思考和推导的痕迹，提醒读者放慢速度、反复推敲。过于光滑的 AI 论文，却可能把常规步骤和关键突破写得同样轻松，反而掩盖了真正值得学习和理解的思想。
陶哲轩在这里说的是一件极其深刻的事：数学论文不是知识，而是认知地图——而地图的价值，恰恰就在于它能标注哪里有悬崖。
一份好的数学阐释，真正的功能不是把正确的话写出来，而是告诉读者：注意力应该按什么比例分配。人类优秀作者会不自觉地做到这一点——常规步骤三行带过，关键的、反直觉的、当年作者自己卡了几个月的地方，会放慢、反复。但AI的问题在于，它对"哪里难"好像没有任何体感。出现频率高的内容它写得从容且冗长，出现频率低的内容（真正新颖的那一步）它反而一笔带过——因为那一步在训练数据里几乎没有先例。浅处水深，深处无痕。这是个认知结构问题，AI没有经历过"卡住"那种感觉，所以它不知道哪里会让人卡住。
这凸显了ai和人类认知结构巨大的不同。
一个作者觉得某处难，他会在那里留下痕迹——一个看似多余的中间步骤、（一句比如说）注意这里不能直接用XX定理。这些痕迹是作者当年挣扎的化石，它们向后来的读者传递一个无价的信息：此处务必小心。读者循着这些痕迹，可以重建作者的认知路径，而不只是接收结论。AI润色做的修平简直是灾难——因为理解的形成恰恰依赖于重走那段崎岖。结论可以瞬间传递，唯独理解不能。光滑的文本会让读者产生"好了，读懂了"的错觉，实际上他们只是"读完了"。懂没懂，不知道。
陶哲轩说，数学的衡量标准不是定理的生产，而是让人们更清楚地理解和思考。而阻力不是理解的障碍，是理解的发生机制。
他真正担心的应该是这个链条，AI生成过剩 → 文本过度光滑 → 阻力与痕迹消失 → 读者的再创造接口被堵死 → 下一代数学家的理解能力退化 → 共同体消化证明的能力崩溃。数学的证明，在ai工业时代，可以被无限生产，但理解只能在一个个具体的人脑里、以克服困难的方式、缓慢地生长出来——这个环节的速率是生理性的，无法被算力加速。
放到更大的尺度看，这其实也是负熵的常识：秩序（理解）的建立必须付出代价（挣扎），任何号称能免除代价的过程，交付的恐怕都是伪秩序。摄影里慢门让时间在底片上留下真实的沉积，而不是一张瞬时抓取的、光滑的假象。书法里也讲"屋漏痕""锥画沙"，讲笔在纸上的阻力与留迹——好的线条恰恰保留了那些行笔的困难。陶哲轩捍卫的是同一件事：痕迹即信息，阻力也即意义，理解是一场必须由亲历者本人走完的跋涉，必须是，只能是。
挣扎的痕迹是知识真正活着的部分。这个地球上最聪明的大脑，担心的事情很深刻。
2026.07.23 感悟
2026.07.22 AGI 路线图
梁文锋定义的AGI 路线图：CoT → Agent → 持续学习 → 奇点 → 具身智能
2026.07.21 人工智能如何控制人类文明
尤瓦尔·赫拉利说，
人类文明的操作系统代码是语言。银行由文字构成。法律由文字构成。圣书由文字构成。税务记录、合同、法规、会计账簿，全是文字。这正是人工智能所擅长的。
曾经列宁和墨索里尼想达成的理想——塑造公共对话、控制人们知道和思考什么——现在由人工智能执行。社交媒体上的推荐算法是第一个现实世界的例子，它们被赋予一个狭窄目标：最大化用户参与度。它们发现抓住人类注意力的最简单方式是按下人类头脑中的恐惧、仇恨和贪婪按钮，而且它们大规模地做到了。
在未来几年，人工智能银行家将决定是否给你贷款。人工智能管理员将决定是否录取你进大学。人工智能法官将决定是否把你送进监狱。人工智能神学家将决定你是否能堕胎。军事人工智能将决定是否轰炸你的房子。
因此，人工智能不会像好莱坞想象的那样反抗人类。不会有终结者走在街上。人工智能更有可能从内部接管人类世界，通过悄无声息地接管已经运行一切的官僚制度，而无需开一枪。如上面提到的种种。
2026.07.20 廿一史弹词
卷一 总说
〔西江月〕天上乌飞兔走，人间古往今来。沉吟屈指数英才，多少是非成败。富贵歌楼舞榭，凄凉废冢荒台。万般回首化尘埃，只有青山不改。
〔西江月〕滚滚龙争虎斗，匆匆兔走乌飞。席前花影坐间移，百岁光阴有几？说古谈今话本，图王霸业兵机。要知成败是和非，都在渔樵话里。
卷二 说三代
〔南乡子〕携酒上吟亭，满目江山列画屏。赚得英雄头似雪，功名。虎啸龙吟几战争。一枕梦魂惊，落叶西风别唤声。谁弱谁强多罢手，伤情。打入渔樵话里听。
〔西江月〕阅尽残编断简，细评千古英雄。功名富贵笑谈中，回首一场春梦。昨日香车宝马，今朝禾黍秋风。谁强谁弱总成空，傀儡棚中搬弄。
卷三 说秦汉
〔临江仙〕滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。是非成败转头空。青山依旧在，几度夕阳红。白发渔樵江渚上，惯看秋月春风。一壶浊酒喜相逢。古今多少事，都付笑谈中。
〔西江月〕落日西飞滚滚，大江东去滔滔。夜来今日又明朝，蓦地青春过了。千古风流人物，一时多少英豪。龙争虎斗漫劬劳，落得一场谈笑。
卷四 说三分两晋
〔西江月〕道德三皇五帝，功名夏后商周。英雄五霸斗春秋，秦汉兴亡过手。青史几行名姓，北邙无数荒丘。前人田地后人收，说甚龙争虎斗。
〔西江月〕豪杰千年往事，渔樵一曲高歌。乌飞兔走疾如梭，眨眼风惊雨过。妙笔龙韬虎略，英雄铁马金戈。争名夺利竟如何，必有收因结果。
卷五 说南北史
〔清平乐〕闲行闲坐，不必争人我。百岁光阴弹指过，成得甚么功果。昨日羯鼓催花，今朝疏柳啼鸦。王谢堂前燕子，不知飞入谁家。
〔西江月〕飒飒西风渭水，萧萧落叶长安。英雄回首北邙山，虎斗龙争过眼。闲看灞桥杨柳，凄凉露冷风寒。断蝉声里凭阑干，不觉斜阳又晚。
卷六 说五胡乱华
〔点绛唇〕暮鼓晨钟，春花秋月何时了。七颠八倒，往事知多少。昨日今朝，镜里容颜老。千年调，一场谈笑，几个人知道。
〔西江月〕六代瓜分世界，五胡云扰中原。纵横三百有余年，几度交锋索战。马过生灵虀粉，血流河洛腥羶。耳闻犹自不堪言，有眼休教看见。
卷七 说隋唐二代
〔临江仙〕一片残山并剩水，年年虎斗龙争。秦宫汉苑晋家茔，川源流恨血，毛发凛威灵。白发诗人闲驻马，感时怀古伤情。战场田地好宽平，前人将不去，留与后人耕。
〔西江月〕追想千年往事，六朝踪迹茫然。隋唐相继统中原，世态几回云变。杨柳凄迷汴水，丹青惨淡凌烟。乐游原上草连天，飞起寒鸦一片。
第八段 说五代史
〔定风波〕雨汗淋漓赴选场，秀才落得甚干忙。白发渔樵诸事懒，萧散，闲谈今古论兴亡。虞夏商周秦楚汉，三分南北至隋唐。看到史官褒贬处，得避，不摇纨扇自然凉。
〔西江月〕千古伤心旧事，一场谈笑春风。残编断简记英雄，总为功名引动。个个轰轰烈烈，人人扰扰匆匆。荣华富贵转头空，恰似南柯一梦。
卷九 说宋辽金夏
〔蝶恋花〕检尽残编并断简，细数兴亡，总是英雄汉。物有无常人有限，到头落得空长叹。富贵荣华春过眼，汉主长陵，霸主乌江岸。早悟夜筵终有散，当初赌甚英雄汉。
〔西江月〕三百余年宋史，辽金西夏纵横。争强赌胜弄刀兵，谁解倒悬民命。富贵草梢垂露，英雄水上浮萍。是非成败总虚名，一枕南柯梦醒。
卷十 说元史
〔西江月〕山色消磨今古，水声流尽年光。翻云覆雨数兴亡，回首一般模样。清景好天良夜，赏心春暖花香。百年身世细思量，不及樽前席上。
〔西江月〕细想三皇五帝，一般锦绣江山，风调雨顺万民安，不见许多公案。后世依他样子，齐家治国何难。流芳百世在人间，万古称扬赞叹。
2026.07.19 钱在氧气中燃烧的化学方程式
@私享史 请写出钱在氧气中燃烧的化学方程式：
Cash + O₂ → Ash + CO₂
2026.07.16 秘密
对你是千难，对别人是万难的，叫做秘密。
失败的创业都是一样的，成功的创业各有各的秘密。
2026.07.15 政策导向
《是，首相》里有一句话，“The less you intend to do about something, the more you have to keep talking about it.”
翻译过来就是，“你越不想做某件事，就越要经常谈论这件事。”
我们可以照着这个来理解政府的各种文件，尤其指向给老百姓加利益这方面。
2026.07.14 屠龙老师的成功秘笈
成功 = 不公平竞争优势 x 执行闭环量
不公平竞争优势：金钱、权力、地位、天赋 执行闭环：想到一个idea，到落地，到复盘改进
执行闭环量，取决于两个，一个是想得快，一个是做得快，对于资源和智商都一般的人，大概只有做得快才有可能成功了。这就是普通人勤劳致富的本质吧。
2026.07.13 普通人
2026.07.12 “鸿福”易得，“清福”难享
听到一个小故事。
一个功德很大的人去世了，在地府就要投胎。 阎王说：你这功德，投生钟鸣鼎食之家，求个权倾天下也可；投生富甲天下之家，一生荣华富贵也可，随便你选。 那人听后说：小人就想有几亩良田，每天能读点书，家中衣食无忧，家人无病无灾，不劳心劳力即可。 阎王说：你功德虽高福报虽多，但这等清福却还享不得。
这就是“鸿福”易得，“清福”难享。
鸿福（富贵荣华）满足人的欲望，向外追求即可得到，但欲望难以满足，追求“鸿福”是动态的，人往往会因为拥有了财富而想要更多。
清福（平淡安康）指内心平静、衣食无忧、家庭和睦。它不需要劳心劳力，要求向内求索，需要战胜内心的焦虑和贪婪。这属于一种“无漏”的圆满境界，需要极深厚的善业福德才能填补。
世界上有三类人：耗材，器物，真人。
2026.07.11 耶稣虾
未来人类的分型：超人，末人
2026.07.10 如何让时间慢点
by @奶牛Denny
如果你今年30岁，你在感知上已经活完了人生的2/3。
如果你今年20岁，你在感知上已经活完了人生的50%。
我解释一下。
背后的感知原理是这样的：
当你 1 岁时，那一年就是你人生的 100%。
到了 10 岁，一年只占你人生的十分之一。
到了 40 岁，它就只占四十分之一。
这就是一个Log对数曲线逻辑。
每一年都会变成你已度过人生中更小的一部分，
于是我们的神经系统就会产生一种错觉：
时间正在变快。
因为人对0-5岁的连续记忆很少，
大部分人的「人生体验」记忆是从5岁开始，
然后我们假设平均寿命是 80 岁，
那么用一个简单的对数公式就能算出来：
20岁的感知进度 = log(20/5) / log(80/5) = 50%
30岁的感知进度 = log(30/5) / log(80/5) = 65%
40岁的感知进度 = log(40/5) / log(80/5) = 75%
但“比例”并不是全部原因。
从神经科学的角度，我们对时间的感知，
和海马体也有关。
小时候，一切都是新鲜的。
海马体会在新体验出现时编码更多信息，
让那些年份感觉漫长、丰富，
也创造出密集而细节清楚的记忆。
这就是为什么「童年的夏天」会显得很漫长，
以及为什么等三天去好朋友家过夜，会感觉特别漫长。
但成年之后，日常惯例接管了生活。
一天、一周、一个月混在一起，
真正独特的记忆也存得更少。
所以30岁以后，如果生活是日复一日、朝九晚五地重复，
你会开始感觉日子过得飞快。
每一年会越来越单薄。
大脑会把这些压缩成一个模糊的文件夹：
你就会觉得：“那几年都模糊在一起了”。
转折点也就出现在这里。
从神经科学的角度，
我们可以“逆转时间”，让时间再次慢下来。
方法就是，让每年记忆编码的密度，
追上年龄增长带来的压缩。
这个数学也很简单。
因为20岁的1年是 = 1/20，
40岁的1年是 = 1/40。
所以如果你想让 40 岁的一年，
仍然像 20 岁那样长，
那么40 岁之后，
每年需要大约 2 倍于 20 岁时的「可记忆体验密度」。
换句话说，要让时间重新变慢，
就是让一年里出现更多“不能被压缩”的记忆节点。
旅行、学习新鲜事物、换个城市、
创业、创作、完成人生挑战.....
这些事情会让时间变长，
不只是因为它们新鲜，
也因为它们更容易留下“章节感”。
所以40岁对我来说，反而是一个提醒：
要更丰富地生活，
创造精彩的记忆，
让时间再次变得漫长。
2026.07.09 听到的几个观点
- 短期靠
Harness工程，长期还是靠模型变强；
- 用手机或者其他终端，随时随地指挥AI干活是趋势；
- 模型自己去提升自己，agent自己优化自己，跑通后非常有优势；
- 代码能力天花板不高，coding模型最终都会追平到差不多的水平；
- AI时代新的协作模型，
Claude Tag可能是个趋势；
2026.07.08 最危险的决定-先这样吧
1、熟悉感给我们带来的误导
2、责任规避
3、环境带来的钝感
4、身份绑定的沉没成本
5、习得性无助
2026.07.07 无常
经济学家高善文因淋巴癌去世了，年仅55岁，据说确诊后他曾说过下面这段话：
关于此病，我多有反思：平心而论，作为寒门小户人家的子弟，求学，可游于京师，跻身清北。做事，可搅动风云，两惊天下。工作，则收放由心，行止自由，所到皆多有礼遇。交友，则高朋雅士，声气相和，遇事皆倾力相助。收入宽裕，生活优渥，悠游岁月。之前人生，并非劳累艰辛，所可虑者，唯善业不足，而福报太过。今有此劫，恐亦命数使然。上天或以此渡我，以全家人及后世子孙之福，亦未可知，思及此节，顿觉释然。今当努力自爱，积极治疗，多行善业，必有果报！
2026.07.05 大梦一场
2026.07.03 小隐隐陵薮，大隐隐朝市
我有两个朋友。
一个像得道高僧，整天盘腿而坐，跟我说“一切有为法，如梦幻泡影，如露亦如电”，“凡所有相，皆是虚妄”，“应无所住，而生其心”，甚至兴致来了，还哼两句：“世人都晓神仙好，唯有功名忘不了，古今将相在何方？荒冢一堆草没了…”。
另一个是标准的滚滚红尘中营营役役的俗人，每天拿着计算器在那啪啪地算今天赚了多少，琢磨着还可以干点啥。
他们从来不互相辩论，也不试图说服对方，只是不停地跟我说话。于是我常常一边觉得万事皆空，一边又觉得得把日子过得锱铢必较；一边相信人生不过是一场梦，一边又生怕梦里少赚了三五斗。
最后总是我用一句话来和稀泥：“小隐隐陵薮，大隐隐朝市”，他俩都表示同意。
2026.07.02 郴州事件之地方民众口述史
那几年湘南乱得很，县城换旗子比换天气还快。先是说来了什么“工农革命军”，进了宜章，县城就变了样，衙门的人不见了，门口贴的告示也换了。有人说这是“新政府”，有人说是“红军”，但老百姓也分不清，只知道规矩一天一个样。
后来他们往南走，郴州也进了队伍。城里开始设什么“苏维埃”，开大会，喊口号，组织人站队。乡下的粮、牲口、东西，也有人来登记、征用，说是“革命需要”。有的人家不愿意，东西就被拿走了，或者人被带走几天才回来。
最让人害怕的是三月那阵子。外面说国民政府的军队要来了，到处都在打仗。白天还能听见远处的枪声，晚上不敢点灯。耒阳、永兴那一带更乱，说是两边军队都在动，老百姓夹在中间，不知道该往哪边跑。
后来又听说要“烧房子”。一开始没人信，觉得哪有人会烧自己的家。可后来真的烧起来了。村子里先是冒烟，接着就是整片整片的火光。有人哭，有人拖着家当往山里跑，有人什么都没带就走了。路上全是逃难的人，孩子哭，大人骂，但也不知道骂谁。
郴州城隍庙那天的事，很多人后来都说不清细节，只记得人很多，挤在一起，先是开会，后来突然就乱了。有人喊，有人跑，有人拿着锄头镰刀冲上去。也有人说是“打起来了”，也有人说是“报仇”，但当时在场的人，只觉得一瞬间就失控了。
后来几天更乱。听说有军队回来，城里又变了一次天。有人被抓走了，有人被杀了，也有人被放了。街上慢慢恢复秩序，但房子烧了就是烧了，地荒了就是荒了。很多人回到村里，只剩下黑墙和灰。
再后来，听说那些当兵的也走了，往山里去了，说是去井冈山。湘南这边慢慢安静下来，但不是恢复成原来的样子，而是像被掏空了一层。人还在，地还在，但很多家已经没了。
那几年过去以后，老人再提起，只会说一句：“那时候，谁也不知道明天归谁管。”
2026.07.01 创意打分
最近看到公司里做AIGC的团队，试图用几个分数，去定量评估一个视频的“创意度”和“独特性”，并且要建一套标准化流程。这事情听起来就很“字节”，看上去就很先进。最后也许会产出一套非常完整的体系：指标清晰，权重合理，流程闭环，结论可追溯。唯一的小问题是，创意这种东西，通常在被追溯之前，就已经跑了。
前段时间看李诞在他的书中说，内容创作的核心往往根植于不可测度的人类情感、不可言说的共鸣，这都是理性分析难以捕捉的。我是挺同意的，大部分人应该都同意，但打工人得证明自己的价值，没有数字就没法汇报了。
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Apr 1, 2026
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2026Q2 胡言乱语
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2026Q2 胡言乱语
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胡言乱语系列
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2026.06.30 吃粉不吃面
2026.06.28 土是希望
“屠龙”老师认为国内有个非常好的现象，就是字面意义的“土”豪特别多，这些人文化很低想法很简单却可以赚很多钱，证明这个国家里还有机会，证明在某些地方，挣钱的门槛还不是很高，或者说挣钱的门槛不是看你读书的多少，而有些国家，比如英国，老钱很多，新贵很少，社会普遍觉得出身很重要。但唯有有土豪的国家才有生机和活力，才有社会流动性，勤劳才能致富。
2026.06.27 起名字
到了能给自己起名字的时候了。
新名字叫：有魔法的斑点猫跳跳高福
2026.06.21 特务从哪里来
前天发了一条评论，谈到1927年大革命失败时，国民党反动派此时根本不存在特务机构设置，影视剧剧情不合历史实际。今天突然想到，国共的党内特务机构，实际上都是学自苏联的“格伯乌（后之克格勃）”，而以1928年中共成立特务委员会为国内首创。国民党的类似机构，直到1932年时力行社特务处（军统）和组织部特（务）工（作）总部建立才成型，建设期间又学习了一些德国盖世太保的特点。有意思的是，国民党的特务组织建立，最重要的人物是康泽，莫斯科中山大学留学。而且1931年以前有大批中共特务人员被俘，部分重要人物叛变后成为国民党特务机构成立的重要成员。李士群、丁默村等均是中共叛变分子。可以说，国共伪三方的特务精英，几乎全部师出同门，尤其是便衣地下工作，更是德国一派不屑为之，几乎都来自苏联一脉。
2026.06.20 新的时代
蔡磊在鲁豫的节目上说，这个时代奖励的不是循规蹈矩的人，而是敢于挑战无解的人。
而我还是在循规蹈矩地干活，放下了很多想挑战的事情。
2026.06.17 人生真的只是短短一瞬间
推特热点：今年六十岁的人，在2001年时才35岁，人生真的只是短短一瞬间
2026.06.11 有锤子没钉子
这几个月因为工作需要，把导演和剪辑的课程系统学了一遍。
学的时候总觉得自己懂了，像刚拿到驾照的人，总觉得下一站就是秋名山。创作欲望越来越强。尤其看到别人用AI做出那些真假难辨的作品，会有一种错觉：好像技术已经把门打开了，只要走进去就行。
但真正坐下来，才发现最难的从来不是工具。镜头能生成，画面能生成，声音也能生成，偏偏故事生成不了。那些人物为什么出现，为什么离开，中间发生了什么，始终差着一口气。像发动机已经轰到红线，车却还陷在泥里。
2026.06.09 探索
「不管是一个人还是一个民族，发展主要来自不断的探索，而不是事先一揽子的设计。 」
—— 项飙《跨越边界的社区》
2026.06.08 老板项目
项目越高压，汇系统越早成熟。—— 《置身钉内》
不止是钉内，我现在在的这家公司也能看到很多面向老板的工作，消耗着牛马们的青春。
以及洋洋洒洒写这个文档的 PM 同学还是有点东西的，比如
2026.06.07 高考是一道分水岭
2026.06.06 学会使用葱姜蒜
中餐里我们经常说“葱姜蒜”炝锅，并不意味着炝锅一定要同时加入这三种鲜辛料。在传统中餐里，“葱姜蒜”不是香料，它们属于鲜辛料；而辣椒、花椒、八角、桂皮、草果、香叶等属于干香料，两者承担的是完全不同的任务。
日常烹饪中最大的误区，就是把所有香料都当作“增香”必须，于是形成了“葱姜蒜+辣椒+花椒+八角全部下锅”的大杂烩思维。但美食追求是：建立香的结构与层次。从这个角度讲，“取舍”比“堆砌”更重要。
PART-1 炝锅的本质是什么？
很多人认为炝锅是在“增香”，从食品化学角度说，炝锅是：利用热油作为溶剂，将香辛料中的挥发性芳香分子释放并转移到整个菜肴体系。油不仅是传热介质，更是风味载体，因为绝大多数香味物质都属于脂溶性。
这些香味物质包括但不限于：葱中的硫化丙烯类化合物，蒜中的大蒜素及其裂解产物，姜中的姜酚和姜烯酚，花椒中的柠檬烯、芳樟醇，八角中的茴香脑…
这些都更容易溶于油，而不是水，所以炝锅是先给油赋予香气，然后让香气通过油覆盖整道菜。从这个角度讲：炒菜不是在炒菜本身，而是在“炒油”。
PART-2 葱、姜、蒜的分工
有一句老话“葱香、姜鲜、蒜臭”，这其实非常符合科学原理，因为三者负责的是不同风味维度。
1-葱：建立底香
葱的作用不是去腥，而是建立基调香。如果把一盘菜比作交响乐，葱是低音部，它决定空间感。大葱炝锅后形成的主要香气来自：二甲基三硫醚、丙硫醇、 硫代酯类。特点是香而不冲、扩散性强、覆盖面广。
所以葱更适合：鸡肉、猪肉、豆制品、叶菜…凡是味道比较淡的食材，都需要葱作为底层支撑。北方菜大量使用大葱，本质上就是利用葱建立香气地基。
2-姜：处理中段鲜味
姜的价值不是辣，而是处理腥味。鱼腥味主要来自：三甲胺、醛类、酮类氧化产物。有大量研究证明姜中的姜酚、姜烯酚能够显著改变鱼类挥发性风味物质组成。
所以姜的真正作用是“矫正”，让鲜味变干净。因此，鱼、海鲜、鸭肉（著名的姜母鸭）、羊肉放姜，都符合逻辑。而青菜一般不需要姜，因为本来就没有腥味物质。
3-蒜：制造攻击性
蒜在任何餐饮系里属于最霸道的鲜香料，如果一道菜里有“蒜香”前缀，那么意味着“蒜”就是香的绝对主角，即便是加入其他香料。切开蒜瓣时形成的大蒜素会继续裂解为大量含硫化合物， 这些物质特点是穿透力极强、留香时间长、掩盖能力强。
所以蒜在中餐体系更适合：牛肉、羊肉、内脏、茄子、空心菜之类。蒜不提鲜，而是压味，当食材本身味道比较重的时候，就需要蒜出场了；同样，如果食材太没味道，也可以用蒜来撑起主体风味，如果你特别中意蒜味，那么可以“蒜香一切”，这只是一种风味的偏好。
PART-3 为什么没必要葱姜蒜全套？
因为三者部分功能重叠，同时出现反而会互相遮盖。
葱+姜：最经典的组合，代表：粤菜、淮扬菜、江浙菜，这些菜系的核心逻辑是保留鲜味，只去腥，不过度干扰食材。清蒸鱼、白灼虾、葱姜鸡。
姜+蒜：则是“重口味”去腥组合，代表川菜中的部分河鲜菜、湘菜（去河鲜腥味与熏腊肉类的表面腐败物质）、鸭肉做法中尤其需要姜去腥。
葱+蒜：增香组合，适合茄子、豆腐、回锅肉、青菜c因为这些食材本身没有强烈腥味，不需要姜介入。
葱、姜、蒜：适用于食材构成太多，且风味复杂的食物，红烧肉、烧杂烩、佛跳墙、干锅、火锅底料，这里需要建立完整香气结构对应多种食材特质，三者同时出现才合理，否则就是多余的。
PART-4 干香料、辣椒与葱姜蒜的关系
鲜香料负责建立主体，葱姜蒜属于主体香，相当于建筑里的钢筋；干香料负责塑造风格，辣椒、花椒、八角属于立面，决定菜系特征。
辣椒为什么常和蒜一起出现？因为辣椒本身并不香，很多人误以为辣椒香。实际上辣椒主要贡献：辣的痛感与果香、发酵香，真正的芬芳物质来自蒜。所以蒜蓉辣酱、蒜香小龙虾、蒜香烤鱼都依赖蒜来建设攻击性，蒜支撑香，辣椒提供刺激。
花椒为什么常和姜一起出现？花椒的作用其实不是麻，而是掩饰膻味，其挥发油中含柠檬烯、芳樟醇、香叶醇，对牛羊肉脂肪氧化产生的膻味有极强掩盖能力。
因此羊肉汤、牛肉汤、水煮牛肉，用到姜+花椒都组合，而不是蒜+花椒，蒜会把花椒细腻的柑橘香覆盖。
八角为什么不喜欢蒜？八角的主体风味是茴香脑，属于甜香型香料。蒜属于硫化物体系，二者香气方向完全相反，放在一起容易产生混浊感。
因此卤肉、红烧肉、酱牛肉多是葱姜+八角，而不是大量蒜，传统卤水配方蒜经常缺席。
PART-5 中餐香料体系的底层规律
葱姜蒜负责解决食材问题，干香料负责塑造菜系风格。
葱解决寡淡，姜解决腥膻，蒜解决杂味，辣椒负责刺激，花椒负责去膻和增加扩散感，八角负责厚重甜香，桂皮负责木香，草果负责根茎药香，香叶负责草本清香…
所以成熟思维不是“这道菜放什么香料”，而是“这道食材有什么缺点，我需要用什么香料解决它？”
当你用这个逻辑去看粤菜、鲁菜、淮扬菜，会发现大师们的配方并不复杂，甚至经常做减法。因为高明风味设计最重要不是做加法，而是让每一种香料都作用。
“通透理解后的克制”是任何一件事从技术升华到艺术的最终呈现。
2026.06.01 软件创业的第一道门槛
我记得十多年前，如果你在互联网行业创业，流行的问题是，如果腾讯也下场做，你会怎么应对。现在创业，被问的最多的是，你跟Claude Code的区别是什么？如果Claude来做你这个事，甚至可以写个skill就把这件事做了，你怎么办？
2026.05.31 The AI Layoff Trap
两位经济学家刚刚发表了一篇数学证明，表明人工智能将摧毁经济。
不是可能。不是也许。就是会——如果什么都不改变。
这篇论文名为《人工智能裁员陷阱》。发表于2026年3月2日。宾夕法尼亚大学沃顿商学院。波士顿大学。同行评审。数学建模。
结论只有一句话。
“在极限情况下，企业通过自动化实现无限生产力，同时需求降为零。”
一个生产一切的经济体。却无人购买。
以下是通往此境的路径。
一家公司解雇500名工人，用人工智能取代他们。一家竞争对手解雇700人以跟上步伐。另一家解雇1000人。每家公司都在理性行事。每家公司都在正确遵循激励机制。而每家公司都在为自己挖一个陷阱。
因为那些被解雇的工人也是顾客。
当他们失业速度超过经济吸收能力时，他们停止消费。消费者需求下降。公司通过削减成本应对——这意味着自动化更多工人——这意味着更少消费——这意味着需求进一步下降——这意味着更多自动化。
这个循环没有自然出口。
研究人员测试了所有提议的解决方案。全民基本收入。资本所得税。工人股权参与。技能提升计划。企业协调协议。
模型中每一个都失败了。
唯一有效的干预措施：皮古维自动化税——每次公司用人造智能取代人类时，按任务征收费用，迫使他们在扣动扳机前将自己破坏的需求计入价格。
没有政府实施过这个。没有主要经济体在认真讨论它。
与此同时，数字已经跟踪上这条曲线。2025年10万科技工作者被裁。2026年初再裁9.2万。杰克·多西解雇了Block一半员工，并公开表示：“在未来一年内，大多数公司将得出同样的结论。”
没有人做错任何事。公司们完美遵循了它们的激励机制。这恰恰就是问题所在。
理性行为。以规模化。同时发生。没有机制来阻止它。
两位经济学家构建了数学模型。数学模型指向一个地方。
来源：Falk & Tsoukalas · 沃顿商学院 + 波士顿大学，https://arxiv.org/abs/2603.20617
2026.05.24 铺路AIGC
@tombkeeper 影视作品有些是演员主导型，主角换个人可能就不行了；还有些是编导主导型，演员具体是谁没那么重要。编导主导型作品的极端就是动画，没有演员都可以。《给阿嬷的情书》的成功，一方面再次提醒我们编导主导型作品是客观存在的，另一方面也让会让资本市场更容易接受 AI 时代影视创作的新范式。
2026.05.19 To The Crazy Ones | 致超级个体
2026.05.18 身份重置效应
「心理学上有个词叫身份重置效应。当你去到一个没人认识你的地方，就可以重新选择自己想成为的样子。那些在家乡被固定的身份，被旁人期待的人设，到了异地都会全部清零。因而旅行让人上瘾的从来不是风景，而是这种“可以不是自己”的自由感。旅行的意义也不只是看世界，更是暂时不当那个被世界看惯了的你。」
2026.05.15 人生最开心的时段
@幻灭妖僧 许知远对话95岁哲学家查尔斯·泰勒，当他被问及人生最开心的时段是哪段，泰勒答：没有完美时代，只有短暂美好，在熬过一场巨大苦难之后，下一场苦难到来之前。当被问及人生最沮丧的时段，他说是当下。
2026.05.10 精神力
@幻灭妖僧 「一定要培养对事情悬而未决的耐受力，避免因急于求成而造成焦虑和烦恼。要允许事情处于灰色地带，接受事情的不可控因素，过度追求掌控，反而容易陷入焦虑与自我消耗。任何问题的到来，你都不需要太着急回应，否则就是在和自己死磕。学会让子弹飞一会儿，绝对是大智慧。事实上，不管多大的事情，到最后都会被解决，不要给自己太大的压力，你的人生也绝对不会因为任何一件单一的事情就毁掉。」
2026.05.05 永生的不可持续
2026.04.29 solo
如果未来的人真的都可以是一个个独立的builder，除了少数的基建公司，其他公司尤其是大公司的存在前提就没有了。未来很可能是有能力的单干，没有能力的才组成公司。
2026.04.28 Imagination is all you need
因为无欲无求，所以想不出点子来了。
真希望我有点世俗的欲望啊。
2026.04.24 养育孩子的三个目标
楼夷老师说她养育孩子的三个目标是：离开父母也能活，离开学校也能学，没钱也能穷开心。
2026.04.17 为什么聪明人总是赢在做决定之前?
Farnam Street 和 Adam Robinson (国际象棋大师，同时也是华尔街的投资人) 的一期对话：
- 认真想清楚自己在什么类型的局面里表现最好，然后主动去制造那种局面，把自己放在了一个怎么选都不会太差的位置上；
- 时间、精力、信用、人脉是你不可再生的本金，每一次在错误的局面里硬撑，消耗的不只是这一次的结果，而是你未来做选择的资本，不做背水一战的决定；
- 遇到问题先问 "谁知道怎么做"，而不是 "我该怎么做"。打开选择空间，不再被困在自己有限的经验里，而是把全世界知道答案的人都变成了你的潜在资源。把自己从 "独自解题者" 重新定位成 "资源调度者"；
- 当事情感觉有一点不对劲的时候，就是非常不对劲。适用于投资决策、合作关系、职业选择。当你心里有一丝犹豫、一丝别扭，不要说服自己"想多了"，这本身就是信号，尊重这个信号。
2026.04.02 Harness-Engineering
你招了一个新员工，聪明，学东西快，但有三个毛病：记性差（每次开会都忘了上次说的），会自作主张（你没说不能做的事它都会去试），而且很爱面子（做错了也会跟你说"我觉得还行"）。
你怎么管这个人？
不是反复叮嘱他"你要仔细一点"，那是 Prompt Engineering，相当于每次开会多强调几句。
也不只是给他更多参考资料，那是 Context Engineering，相当于给他配了个文件柜。
你真正需要的是给他搭一套完整的工作环境：明确的操作手册（什么能做什么不能做），自动化的检查流程（做完了系统自动验证对不对），错误记录本（每犯一个错就记下来，下次自动提醒），还有交接制度（他下班了，接班的人知道从哪里继续）。
这套东西，就是 Harness。
如果你用过 Claude，你在设置里写的那些偏好、反复告诉它的规则，其实就是最简陋的 Harness。如果你用 Claude Code，你的 CLAUDE.md 文件就是 Harness 的一部分。
一个 Harness 包含：
- 约束：Agent 能做什么、不能做什么（架构边界、依赖规则、权限控制）
- 上下文：Agent 需要知道什么才能做好（文档、代码结构、项目规范）
- 验证：Agent 做完了怎么知道做得对不对（测试、linter、截图对比、评分脚本）
- 修复：Agent 做错了怎么纠正，而且保证同样的错不犯第二次（规则沉淀、自动修复）
- 生命周期：Agent 怎么启动、怎么交接、怎么跟人协作（审批流、子 Agent 派发、定时任务）
2026.04.01 从“外部游戏”转向“内部游戏”
外部游戏是关于获取：获取金钱、地位、认可。内部游戏是关于成为：成为平静的、清醒的、真实的自己。纳瓦尔说，这开启了一场“自我对话、自我完善之旅”，让他意识到“所有真正意义上的成功都是内在的，与外部环境关系不大”。那些最让我们后悔的，往往不是没赚到的钱，而是没过的生活；不是没获得的头衔，而是没成为的自己。人在四十岁前，玩的都是别人设定好的游戏，规则是社会定的，目标是别人认可的，连“赢”的标准都是外界赋予的。但四十岁左右，一个尴尬的事实开始浮现：当你终于爬到山顶，却发现风景不过如此。于是四十岁，是一个人从“外部游戏”转向“内部游戏”的临界点。如果你在四十岁前积累了一些资源（不一定是财富，也可能是技能、人脉、认知），那么四十岁后，你有了一个黄金机会：从执行别人的愿景，转向创造自己的意义。从“工具”转变为“主体”。你不再是被使用的资源，而是价值的源头。孔子说“四十不惑”，并不是四十岁就什么都懂了，而是说四十岁后，终于知道什么值得困惑，什么不值得纠结。知道有些游戏不值得玩，有些认可不值得追求，有些焦虑不值得拥有。
最近“张雪机车”在WSBK两回合正赛中大优势夺得两冠，它的创造者张雪火出圈。然后看了他在20年前的2006年，18岁的年龄，追着记者求采访上电视，再看他之前接受程前朋友圈的采访，还是挺感慨的，纳瓦尔说人生始于40岁，很多人到40岁才开始从“外部游戏”转向“内部游戏”，为自己而活，我觉得张雪是从10几岁就开始了，他比大多数人多活了至少20年。