行业与思考 on 小盒子的技术分享

Claude 要你交护照了，这背后藏着一个创始人的执念

Thu, 16 Apr 2026 02:00:00 +0000

昨天很多人被一条消息炸到了，Claude 上线了身份验证，要你交护照照片加实时自拍。

群里瞬间炸了。有人说「我寻思着我就写个代码，咋还得刷脸了」，有人说「这下好了，连绕路都不够用了，还得造身份」。

我用 Claude 系列产品差不多快两年了，从最早的 API 到后来的 Claude Code，几乎天天在用，写代码、写方案、搞分析。所以这次身份验证的事，不是隔岸观火，是直接打在我身上的。

也正因为用得深，我对 Anthropic 这家公司这几年干的事看得比较清楚。今天不想只聊身份验证本身，想把它背后那条线索捋一捋。

很多小伙伴可能觉得，这不就是合规嘛，美国公司搞个验证有啥好说的？

没那么简单。

如果你把 Anthropic 这几年的政策串起来看，你会发现一个非常清晰的趋势，它在一步步构建一座围墙。每一块砖看起来都合情合理，但砌到最后，墙里的人发现自己越来越难出入了。

咱们从头捋。

Anthropic 的封闭之路，大致可以分成四个阶段。

第一阶段是区域封锁。2023 年 Claude 上线，一批国家直接进了「不支持」名单，中国、俄罗斯、伊朗、朝鲜。这个阶段大家没太在意，OpenAI 也差不多，美国 AI 公司基本都这样。

第二阶段是 API 管控。2024 年 OpenAI 率先封锁了中国区 API，给了开发者不到一个月缓冲期。Anthropic 跟进。这一刀下去，大量靠 Claude API 做产品的中国开发者被迫迁移，有的花了两个月才把业务切到别的模型上，客户掉了一截。

第三阶段是资本审查。2025 年 9 月，Anthropic 更新了服务条款，打击面从「在中国的公司」扩大到了「被中国资本控股超过 50% 的公司」，不管你注册在新加坡还是开曼群岛。据《金融时报》报道，这一刀砍掉了「低数亿美元」量级的收入。Anthropic 是明知道亏钱，还是做了。

第四阶段就是昨天的身份验证。护照照片加实时自拍，由第三方公司 Persona 处理。官方说法是防止滥用、遵守法律义务。

大家注意看这四步，从封国家到封公司到封个人，打击精度越来越高，颗粒度越来越细。

这让我想到一个东西，机场安检。

911 之前，坐飞机基本不用脱鞋。然后是脱鞋，然后是开箱检查，然后是全身扫描，然后是液体不能超过 100 毫升。每一步都有道理，每一步都为了安全。但二十多年过去了，坐飞机的体验越来越差。

而真正想搞事的人，从来不走正门。

Anthropic 的安全策略走的是同一条路。

说到这里，可能有小伙伴纳闷了，为啥 Anthropic 比 OpenAI 还激进？OpenAI 也封了中国，但人家至少没搞到「查你股东是哪国人」这个地步。

要理解这件事，得从 Anthropic 的创始人说起。

Dario Amodei，意大利裔美国人。他父亲 Riccardo 是一个来自托斯卡纳的皮革匠人，母亲 Elena 是芝加哥出生的美国人，在伯克利给图书馆做装修项目管理。这个家庭组合不是典型的硅谷精英家庭，倒更像你在旧金山湾区随便转转就能碰到的那种中产。

Dario 本人是加州理工的物理学出身，后来转到普林斯顿读了生物物理学博士。转学科的原因很关键，2006 年他父亲 Riccardo 因为一种罕见疾病去世了。那个病在当时大约 50% 的致死率，但仅仅四年后，一项新的医学突破把这个数字降到了 5%。

四年。就差了四年。

这件事对 Dario 的影响极大。它让他建立了一个非常强烈的信念，技术进步可以救命，但如果进步的方向被扭曲或者速度被拖慢，代价是具体的人的生命。这也是为什么他后来一头扎进了 AI 安全领域。

2016 年 Dario 加入 OpenAI，参与了 GPT-2 和 GPT-3 的开发，做到了研究副总裁。但 2021 年他带着妹妹 Daniela 和一批高管集体出走，创办了 Anthropic。

出走的公开理由是「对 AI 安全的方向有分歧」。Dario 认为 OpenAI 在安全上做得不够，太急着商业化了。

注意这个逻辑，他觉得世界上最知名的 AI 安全机构还不够安全，所以自己出来做一个更安全的。

这个出发点我完全理解。一个因为「技术晚到四年」失去父亲的人，对风险的感知天然比一般人更敏锐。这甚至可以说是一种美德。

但问题在后面。

当「安全」从一个技术理念变成了公司的核心身份标签，它就不可避免地会从技术层面滑向政治层面。

Dario 在 2024 年发表了一篇长文叫「Machines of Loving Grace」，2026 年又写了续篇「The Adolescence of Technology」。他在文中列了五类 AI 风险，其中一条特别值得关注，就是 AI 被「对抗性国家」用于军事和情报用途。

当一个公司的创始人把「对抗性国家」写进了核心风险框架，后面发生的所有事情就都有了根基。

Anthropic 内部有一份文件，把中国定性为「adversarial nation」。这不是泄密，是他们公开政策的直接延伸。

2025 年有过一次因为这件事引发的内部地震。一个叫姚顺宇的华人研究员，斯坦福理论物理博士，2024 年 10 月加入 Anthropic，直接参与了 Claude 3.7 Sonnet 的开发。但不到一年他就离职了，去了 Google DeepMind。

他公开写了一篇博文，说离职原因中 40% 是因为 Anthropic 把中国定性为「对抗性国家」。他说他相信公司大多数人不认同这种措辞，但作为一个中国人，他没法继续待下去。

一个参与核心产品开发的研究员，因为公司的地缘政治定位而出走。这个信号很重要，它说明 Anthropic 的安全叙事已经不只是技术框架了，它在影响人才的去留。

说到这里，可能有人会问了，Anthropic 这些限制到底有没有用？能不能真的挡住恶意使用？

我觉得大家可以看一个历史案例。

1949 年冷战刚开始的时候，美国牵头搞了一个叫 COCOM 的国际组织，全名「巴黎统筹委员会」，专门协调西方国家对苏联的技术出口管制。半导体、计算机、精密机床，统统上了禁运名单。

这个体系运行了 45 年，直到 1994 年苏联解体后才解散。

效果怎么样呢？

1986 年 CIA 自己做过一个评估，说苏联半导体产业落后美国大约八到九年。但 CIA 同时也说，这个差距更多是苏联自己的生产管理问题导致的，COCOM 封锁「可能」是因素之一，注意措辞，是「可能」。

更打脸的是 1987 年曝出的东芝丑闻。日本东芝和挪威康斯贝格偷偷卖给苏联先进的铣床，让苏联海军造出了更安静的潜艇。COCOM 管了 38 年都没管住一台铣床。

45 年的技术封锁，史上最严密的多国协调出口管制，最后 CIA 自己都承认效果有限，而且最大的漏洞来自内部。

现在把这个故事和 Anthropic 放在一起看。

你觉得一个身份验证加一个服务条款，能挡住什么？

真正想搞事的机构和个人，开个壳公司，用第三国护照，通过 AWS Bedrock 间接调用，方法太多了。COCOM 管不住一台东芝铣床，Anthropic 的身份验证能管住一个懂点网络技术的工程师？

被挡住的永远是那些想正经用 Claude 写代码、做研究、搭产品的普通开发者。他们不仅贡献收入，还贡献使用场景反馈和社区生态。

这就是安全悖论的经典表现。就像机场安检升级了无数次，但后来真正造成伤亡的恐怖袭击，几乎没有一次是在机场安检环节发生的。安检越严，走正门的人越少，绕道的一个也没少。

当然了，也不能说 Anthropic 完全没道理。美国政府确实在收紧对中国的技术出口管制，AI 领域尤其敏感。一家在美国融了上百亿美元的公司，不配合政策方向基本不现实。

但配合政策和主动激进，是两件事。

OpenAI 封了中国 API，没搞资本审查。Google 的 Gemini 在不少地区还能用。Meta 直接把 Llama 开源了，你想在哪跑就在哪跑。同样是美国 AI 公司，同样面对差不多的政策环境，Anthropic 选了最激进的那条路线。

这不是被逼的，是选的。

为啥选这条？因为从 2021 年 Dario 出走 OpenAI 的那天起，「我们比所有人都更安全」就是 Anthropic 的核心叙事。这个叙事帮他们融到了钱、招到了人、拿到了独特的市场定位。

但叙事这个东西是有惯性的。一旦你把「安全」举到了最高处，你就很难在任何一个具体问题上选择宽松，因为每一次宽松都是在自己的核心故事上打折。

所以身份验证不是终点，是中间站。按这个惯性走下去，下一步大概率是更严格的免费用户限制，或者更激进的内容过滤。

回到咱们自己的处境。

如果你也在用 Claude，不管是写代码还是做别的，这件事给你的信号已经很明确了，不要把全部家当押在一家公司的善意上。

Claude 的技术实力毫无疑问是顶级的。就说代码能力，目前大概率是业界最强的那一档。

但有个很讽刺的事你想想，我正在用的这个工具，它的母公司正在想办法让我更难用到它。

工具终究是工具。你不能在别人随时可能收回去的地基上盖房子。

国产模型这两年进步飞快。DeepSeek 在推理和代码上已经打到了第一梯队。开源的 Qwen、Llama、Mistral 你可以跑在自己机器上，不用看任何人脸色。

多条腿走路不是因为某一条腿不好，是因为只有一条腿的时候，别人砍你一刀你就倒了。

当然了，也不用太焦虑。Anthropic 的限制主要打的是直接使用 Claude 的场景，如果通过 AWS Bedrock 或者其他云平台间接调用，政策执行有时候会不太一样。而且技术领域变化快，现在看着铁板一块的限制，过两年说不定就松动了。

不过有一件事我觉得值得大家认真想想。

Anthropic 的案例揭示了一个更深的东西，那就是当一家公司把某种价值观变成商业品牌的时候，这个价值观就不再是单纯的理念了。它变成了一种路径依赖。

Dario Amodei 大概率是真心相信 AI 安全很重要的。一个因为「技术晚到四年」而失去父亲的人，他对风险的感知比我们任何人都深。这一点我不想否认，甚至非常尊重。

但当「安全」变成了公司的身份标签、融资故事和竞争壁垒，它就必须不断升级、不断加码。否则叙事塌了，公司的根基也就塌了。

用户在这个过程中，不是被保护的对象，而是被管理的对象。

这条路不只适用于 Anthropic，也适用于任何一家以价值观立身的公司。当价值观变成了品牌，它迟早会反噬使用者。

就像机场安检，你不能因为曾经有人带了危险品，就要求所有人飞行前先做一次全身 CT。安全的边界如果无限扩张，最后得到的不是更安全的天空，而是一个没人愿意坐飞机的世界。

所以咱们能做的，就是别把自己的工作流绑死在任何一家公司的善意上。

善意是会变的，能力留在自己手里才是真的。

我是小盒子，咱们下篇见。

Block裁员超4000人,接近一半员工,进行全面AI转型

Fri, 27 Feb 2026 04:28:01 +0000

Square和Cash App的母公司周四宣布将裁减超过4,000个岗位——接近其一半员工,这可能是迄今为止一家大型公司围绕人工智能进行重组最明确的案例。CEO杰克·多西在X平台上发帖称,此次裁员将使员工人数从超过10,000人减少至不到6,000人。他将这一决定定位为对更精简、由AI驱动的运营模式的主动押注,而非对财务困境的回应。

投资者对这一激进的成本削减举措以及强劲的第四季度业绩表示认可,公司股价在盘后交易中飙升超过20%。

《AI+代理时代的记忆研究综述》

Sat, 21 Feb 2026 09:25:35 +0000

根据论文 https://arxiv.org/abs/2512.13564 整理而来《Memory in the Age of AI Agents》 Memery 这块儿的前景是很不错的，最近接触了好几个创业公司都在做这个方向，音频是用豆包完整生成的，我没想到已经有半小时那么长了，虽然不是 100% 准确，但至少有 95% 准确，很棒了。

小盒子的技术分享

2025 年终总结

Wed, 31 Dec 2025 10:00:00 +0000

又到了一年的最后一天。

一年 365 天，回头看总觉得快得不讲道理。可真要落笔时，我却意外地安静。这一年发生了不少事，改变也很大，但我没有去年那种强烈的表达欲，更像是把很多东西收回心里，慢慢消化。

我这个人有个习惯，一闲下来就容易胡思乱想。工作是成年后的主线，一旦不工作，思绪就会自动飘到一些终极问题上：“人活一辈子为了什么？”、“我还能活多久？”、“身后事又将如何？”

人到中年，思绪常常在两端摇摆：一端是复杂，日常被无数琐事缠绕；另一端又特别简单、甚至有点执拗 —— 就想把一件事彻底做好。

我经常在 “熵增” 和 “熵减” 之间来回跳跃：时而被世界的噪声裹挟，时而又试图把自己重新整理得更有序。在这样的跳跃中，我对这一年有了些新的答案。

1. 关于变化：理解 “条条框框” 的价值

年轻时我很排斥 “标准、规范、准则”，觉得世界广阔，条条框框只会束缚灵性。但今年，我越来越真切地感受到：很多时候，“条条框框” 并不是束缚，而是一种更简洁、更高效的最优设计。它不一定让你更自由，但能让你更少内耗；不一定让你更快乐，但能让你更稳定。我不想用某个具体的词去概括这种心态的变化，因为变化本身就是永恒的。重要的是：我开始习惯变化，并且慢慢能掌控变化，这感觉还不错。

2. 关于生活：平稳即是福

今年身体还算康健，有些小病小灾，但大体无恙。父母的情况也差不多，这让我很安心。回想去年父亲病重时我内心的焦灼，今年相对顺遂，算是这一年里最让人踏实的 “稳”。

也是因为工作的原因，今年和爱人在一起的时间比往年久。老夫老妻了，对方更像自己身体的一部分：你怎么对待自己的身体，就怎么对待爱人。很多问题并不是靠 “沟通技巧” 解决的，而是你是否愿意把对方当成自己的一部分来照顾 —— 当你真这么做，很多事自然就顺了。至于经济上，波澜不惊。大家都在同一段周期里，该经历的一样也少不了。幸运的是，财务状况还算健康，这也是一种底气。

3. 关于事业：终于全面转向 AI

这一年对我最大的改变，是事业上的：我终于全面转向 AI 了，连 title 都加上了 “AI”。整个行业的变化日新月异。每天要学习大量新知，也要产出大量成果。那是一种很特别的状态：身体疲劳，但心情愉悦；很亢奋，像是终于找到了长期兴趣所在。可以说，今年是我职业状态最好的一年。我很感恩，感恩这个时代给了我一张新牌，也感恩自己还愿意继续下注、继续学习、继续折腾。当然，今年也有不少令人沮丧的时刻，经历了很多失败。但人生就是这样，做好心理建设，主动调整，日子还长，一切都会过去的。

4. 最大的感悟：持正念，修正果

今年我越来越确定一件事：人生里有许多事情不是你能完全控制的，这跟你努不努力并不严格成正比。

那该怎么办？随心所欲？随遇而安？我得出的结论是六个字：“持正念，修正果”。

所谓 “持正念”，就是做人做事的发心要尽量正向。人很复杂，身不由己的事太多，我们都不是圣人，不可能永远正确。但至少要向那个方向靠拢，别放任自己的阴暗面野蛮生长。很多事根子上若是错的，越往后发展越是灾难。而当你有意识地调整心念，你会得到意想不到的回报 —— 不是立刻的暴富，而是长期的、在关键时刻能托住你的力量。

所谓 “修正果”，就是回到你的日常，看看你每天在做什么。很多人浑浑噩噩地活着，如入迷途。当你开始认真辨认什么是你的 “正果”，并且愿意为它付出稳定的功夫，那就是 “迷途知返” 的开始。而 “正果” 不是冲刺拿到的，也不是急于求成的。你甚至不必执着于 “成不成”。因为当你持续在修，你会慢慢明白：“果” 不是终点，只是阶段；“修” 才是常态。我们永远在路上。

这听起来可能有点抽象，甚至有点 “虚”。那是因为我觉得要把想法说清楚，必须抽象出来。我也可以举具体的例子，但那容易让人在细节中产生误会，反而没有这样来得准确。这也证明了为什么数学书经常不讲 “人话”，非要用一套晦涩的语言来下定义 —— 因为准确。

5. 新年祝愿

过去的一年，有很多人离开这个世界了，也有许多人来到这个世界。生命生生不息，而我们大概率还要活很久。我对未来仍然抱有期待：期待自己继续成长，期待爱人和家人平安健康，也期待我们都能在不确定里，慢慢走出自己的确定。最后，我想把最朴素的祝福送给你。这一年不容易，谢谢你还在。亲爱的朋友，愿你在新的一年里，于无常中修得一份平常，在喧嚣中守住内心的秩序。请务必照顾好自己的身体。愿春信将至，你我皆安。

新年快乐！

十个产品经理八个是混子

Sat, 29 Nov 2025 02:45:02 +0000

在这个行业摸爬滚打十几年，我写过代码，带过团队，做过技术总监。我见过凌晨四点的写字楼，也见过因为一个严重的 Bug 全员通宵的焦灼。

作为一名技术出身的管理者，我不仅看代码，也看人，更看 “人效” 和 “投入产出比”。在我经历的这些年里，有一个观察越来越清晰，甚至到了让我感到痛心和惋惜的地步：

在今天的互联网科技公司里，产品经理（PM）是水分最大、门槛最低、最容易 “混” 的岗位，没有之一。

虽然标题说 “十个里面有八个”，这听起来像是在引战，但如果你真的在研发一线待过，真的从老板的角度算过账，你会发现，这个比例甚至可能还保守了。一、门槛的消失：是个 “人” 就能做产品？

我们先看研发。一个程序员，无论多能忽悠，代码跑不通就是跑不通，Bug 修不好就是修不好。这是硬技能，是护城河。我们再看设计。图画得丑，配色像屎，一眼就能看出来。我们看运营。甚至是你认为工资远低于 PM 的运营，他们背着 KPI，背着日活、转化率，数据不好看，老板马上就会问责。

唯独产品经理，成了 “三无地带” 的避难所。

不懂技术？没关系。不懂设计？没关系。不懂数据？也没关系。只要你 “有想法”，“喜欢体验 APP”，“逻辑还行”，甚至只是 “能说会道”，就能在这个岗位上谋得一席之地。

于是，大量的 “混子” 涌入了这个行业。他们没有硬技能的抓手，唯一的工具就是嘴和 PPT。他们把 “沟通能力” 当成了遮羞布，把 “协调资源” 当成了核心竞争力。

二、伪工作时长：昂贵的 “传声筒”

我最反感的一类产品经理，我称之为 “人形转发器”。

在很多公司，PM 的工作流是这样的：

老板随口提了个需求，PM 记下来。
PM 也不过脑子，不思考可行性，不思考 ROI（投资回报率），直接把老板的话翻译成原型图。
拿着原型图找 UI 画图，找研发排期。
研发问：“这个逻辑有点问题，这里数据怎么流转？” PM 答：“哎呀，先这么做，老板要的急。”
上线后，没人用。PM 两手一摊：“这是老板的需求，或者是运营没推好。”

这中间，PM 产生了什么价值？零。

如果不设这个岗位，老板直接找 Tech Lead（技术组长）聊十分钟，可能方案更靠谱，落地更快。但公司却为此支付了高昂的薪水。很多时候，技术团队累死累活加班，就是为了陪这群没想清楚逻辑的 PM “试错”。

这种 “试错” 成本，全部转嫁给了研发的头发和公司的现金流。

三、性价比的崩塌：高薪低能的怪圈

这正是我作为觉得最吊诡的地方：资源错配。

在薪资体系里，产品经理往往对标研发，远高于运营。但从落地的角度看，一个优秀的运营能实实在在拉来流量，变现真金白银；一个优秀的程序员能构建稳定的系统，支撑业务跑得飞快。

而那些 “混子” 产品经理呢？

平时压力小： 需求文档写得漏洞百出，被研发怼了就改，改完了还觉得自己是 “敏捷迭代”。
不用背锅： 项目延期怪研发，数据不好怪运营，体验不好怪 UI。
地位虚高： 张口闭口 “我是产品的 CEO”，实际上连个 SQL 都不会写，连基本的 API 接口原理都不懂，却在指挥一群专家干活。

这导致了一种极不公平的职场生态：真正干活的人在底层搬砖，由于 “不会来事儿” 而被边缘化；而那些没有硬技能的 PM，靠着向上管理、做 PPT、开会甩锅，反而混得风生水起。

四、为什么老板总被骗？

很多老板，尤其是非技术出身的老板，特别容易被这类 PM 忽悠。

为什么？因为老板是孤独的，老板有 “愿景”。而 “混子” PM 最擅长的就是画饼。他们不懂落地的艰难，所以他们敢承诺；他们不懂技术的边界，所以他们敢吹嘘。

他们用满口的 “用户体验”、“底层逻辑”、“生态闭环”、“赛道风口” 这些大词，构建了一个虚幻的泡沫。老板听得心花怒放，觉得 “这人懂我”。

等到项目烂尾，资金烧光，老板才反应过来，但那个 PM 早就跳槽去下一家公司，薪资还涨了 30%，继续忽悠下一个老板。

五、别让 “混子” 毁了这个职业

我并不是在全盘否定产品经理这个岗位。任何事物存在即合理，但我反对的是 “劣币驱逐良币”。

那剩下的 “20%” 是什么样的？我见过真正优秀的产品经理，他们令我敬佩。他们懂技术边界，能直接看数据库分析问题；他们极度理智，在需求评审前就已经枪毙了 80% 不靠谱的想法；他们不仅对老板负责，更对研发的每一行代码负责。

好的产品经理，是团队的润滑剂和方向盘；而混子产品经理，是团队的绊脚石和下水道。

如果你是老板，请擦亮眼睛，多听听你的 CTO 和运营主管对 PM 的评价，别只看 PPT；如果你是研发，请继续磨练你的硬技能，那是你安身立命的根本，不要被那些泡沫乱了心智；如果你是那 “八个” 中的一员，我想说：互联网的红利期已经结束了，潮水退去，裸泳的人终将无处遁形。请去做点实事，或者，请离开这个行业，别再浪费社会资源了。

3 毛钱干大事？用了几天豆包编程模型，我来扒一扒字节这波操作

Mon, 17 Nov 2025 12:58:03 +0000

“

测评人：小盒子（AI 架构仔，Agentic 编程方向，常年被 API 账单搞到头大）测评时间： 2025 年 11 月 11 日发布后的一周

这波价格战，字节是真不想给同行活路了

说实话，我当时 凌晨 1:47 在公司改那个傻 X 的 Kubernetes 配置。看到新闻推送，火山引擎出了个 豆包编程模型 Doubao-Seed-Code，说性能 SOTA，但这不是重点。

重点是价格。它宣称综合成本能比业界平均水平低 62.7%，直接是 国内最低价。我当时正在用 cc 搭配 k2，心想：都说最低价，质量怎么样呢？k2 测完了其实还是不如原装的 claude，所以 doubao-seed-code 如果真是质量高价格低的话，多一个选择也是蛮不错的。

以前我们跑一次复杂的 Agentic 任务，特别是涉及多轮 Bug 修复和重构的，Claude Sonnet 4.5 那个账单，每个月看一次疼一次。

我看官方资料里明晃晃地写着，做一个交互式英语学习网站，用 Doubao-Seed-Code 只需要 0.34 元左右，用 Claude Sonnet 4.5 可是要大概 4 块多。这差距，可以的～

它这个 API 定价，输入 1.20 元/百万 Tokens，输出 8.00 元/百万 Tokens（0-32K 区间），配合那个 Cache 技术，还能再降 80% 的成本。我们现在正在做 Agent 自动化项目，以前成本受限，很多地方要做工程优化，要这样的话，感觉忽然就 经济可行 了。

我立马摸鱼时试了下，冲了它那个 9.9 块首月的 Coding Plan。一杯咖啡钱，买一个号称 SWE-Bench Verified 榜单上 SOTA 的模型（这个榜单是测 Agent 端到端解决问题的能力，很硬核的）。

兼容 Claude Code

感觉最近这都成了编程模型的标配了哈。

作为 Claude Code 用户，感觉接入不是很丝滑的。Doubao-Seed-Code 原生兼容 Anthropic API ，接入方法还是老套路，很简单：

第一种方式

如果是短期测试，可以直接在终端中配置环境变量，在启动 Claude Code 前输入环境变量

1export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/compatible
2export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<ARK-API-KEY>
3export ANTHROPIC_MODEL=doubao-seed-code-preview-latest

第二种方式

如果是长期使用，可以直接配置文件

1open -e ~/.claude/settings.json
2
3{
4 "api_key": "xxxxxxx",
5 "api_url": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/compatible",
6 "model": "doubao-seed-code-preview-latest"
7}

说句提外话，最近这几家搞 code 模型的，就是明着抢 Claude 的客户，但我支持，哈哈。

切换零成本 + 价格低 60%+ 性能 SOTA 确实有点儿心动。

核心能力体验

“

长上下文和那个 VLM 才是真杀手锏

光便宜和兼容没用，代码写得烂，那也是浪费我时间。

看了一下上下文，256K，还成，跟 K2 一样，感觉现在没个 256K 都不好拿出手。

虽然 Claude 4.5 Sonnet 的上下文声称是 1M，但实际上只有 200K，而且还死贵。 256 好，还多 56K，哈哈

别小看多出来的这点儿。我手头有个遗留项目，Python 写的，几百个文件，那叫一个乱。模型处理 Bug，有时候上下文 Token 一爆，它就变瞎子了，你得手动 RAG 喂它代码，有时候就差那么一两个文件，逼得我重开个 thread，前面都白费劲了。

Doubao-Seed-Code 多出来的这 56K，意味着它能把整个中等规模的项目结构和依赖都装进 “脑子” 里

刚才我让它解决一个跨越十几个文件的逻辑 Bug，以前的模型得来回拉扯五六轮，这次它 一步到位 定位到了问题。而且它不只是修复 Bug，它还会 优化结构，提升代码的可读性和维护性。这才是 Agent 编程，不过客观地讲跟最贵的那位比还是有一定的差距。

VLM：前端仔的末日… 还是福音？

这个视觉理解（VLM）能力， 国内首发。

这个功能并不新鲜，但国内首发，算是跟上了。我现在可以直接把 UI 稿截图，或者手绘草稿扔给它。然后它能给你生成对应的代码。

我一开始以为它就是搞了个图转文字，再让 LLM 去生成代码，这种方法信息折损很大。结果它这个是原生的 VLM 能力，不是靠工具调用。最牛逼的是，它能 自己完成样式修复和 Bug 修复。它生成一个页面，然后拿截图跟你原始的设计稿对比，发现哪里边距不对，哪里颜色溢出了，自己动手改

我当时试了一个复杂的 Dashboard 界面，只给了一张截图，它生成的 React + Tailwind 代码还原度还是非常高的。前端兄弟估计已经麻木了，据我所知，他们自己也在用 vibe coding 干活，哈哈。

聊聊技术底裤

Doubao-Seed-Code 的核心是 Seed-Coder 家族，能 SOTA，说明字节在训练上砸了不少黑科技

官方资料里提了一堆很唬人的词儿, 小盒子来翻译翻译：

“大规模 Agent 强化学习训练系统” ：他们好像是搞了一套巨大的 打怪升级系统，专门用来训练代码 Agent。模型不是靠背书（预训练数据）学编程的，它是直接在 沙盒里 跑代码
构建了覆盖 10 万容器镜像的训练数据集”：为了让模型见过各种稀奇古怪的运行环境（比如 Python 3.7 + PyTorch 1.9 + CUDA 10.2），他们准备了 10 万个容器
“万级并发沙盒 session”：几万个容器同时跑。让模型在里面不断试错，错了就 罚站（接收执行反馈）。这样练出来的 Agent，解决问题的鲁棒性才强

这套机制直接解释了为什么它能在 SWE-Bench Verified 这种需要端到端解决问题的测试里登顶。它不是一个静态的知识库，它是个会 思考、会动手、会自我修正 的开发伙伴

顺便提一句，这个 Seed-Coder 还有开源版本。开源的 Seed-Coder-8B-Reasoning 有 64K 上下文，虽然不如商业 API 的 256K 那么猛，但对于个人研究也够用了。

测试

这里我做了一个测试，目的是看它能不能真的理解 “Vibe Coding”（用户描述一个抽象的、高层的需求，让 Agent 去实现），特别是设计稿的还原和自我纠错能力

找一个 UI 稿截图，越复杂越好。

最终生成的效果如下：

总结

无论最后你是否使用 doubao-seed-code 模型作为你的生产工具，我都推荐你试试，包括 k2 等其他模型，无它，AI 进化的速度很快，先上车！

单纯就 doubao-seed-code 来说，我觉得也还可以：

价格摆在那儿，跑 100 次 Agentic 任务的成本，以前可能只能跑 30 次。
VLM 是未来：前端开发效率的飞跃。
256K 上下文：真正能处理企业级复杂重构任务的基础。

Doubao-Seed-Code 这波操作，是想把 AI 编程从 “昂贵的工具” 变成 “水、电、煤” 一样基础设施。对于追求极致效率和成本控制的团队，值得一试。

面试必问：ACID 你真的懂了吗？

Wed, 19 Feb 2025 07:45:55 +0000

ACID 是什么？

事务处理中的 ACID 是确保数据库操作可靠性和完整性的四个核心特性

属性	说明	示例
原子性（Atomicity）	事务是不可分割的最小操作单元，事务中的所有操作要么全部成功完成，要么全部失败回滚。	`用户在线购买书籍时的支付流程：`
①支付扣款 ②库存扣减 ③快递下单三个步骤必须全部成功——任一步骤失败时（如库存不足），系统自动取消已付金额，退回到购物未进行状态。
一致性（Consistency）	事务必须保证数据库从一个一致性状态转变到另一个一致性状态。一致性是指数据必须符合预定义的规则和约束，例如完整性约束、业务规则等。	`银行转账场景：`
账户A向账户B转200元后，两人账户总额保持不变（若A+B原为1000元，操作完成后仍为1000）。即便系统中途崩溃，恢复后也不会出现A扣200元但B未入账的金额"凭空消失"。
隔离性（Isolation）	多个事务并发执行时，每个事务都应该感觉不到其他事务的存在，就像在隔离的环境中执行一样。事务之间互相隔离，不会互相影响。	`航班订座系统：`
当乘客A和B同时选择最后一个座位，先完成支付者的订单立即锁定座位，另一用户将实时看到"无余票"提示——避免出现系统误判导致超售。
持久性（Durability）	一旦事务提交成功，对数据库的修改就应该是永久性的，即使系统发生崩溃或重启等意外情况，数据也不会丢失。	`线上预约挂号确认：`
用户成功提交预约后，即便医院服务器遭遇断电，重启后系统依然保留该条预约记录并发送确认短信，不会因突发意外丢失数据。

MySQL 是如何保证 ACID 的？

MySQL 实现 ACID 特性主要依赖日志系统（undo log 和 redo log）、锁机制和 MVCC 多版本并发控制。下面是具体实现原理的详细分析：

一、Atomicity（原子性）

事务是不可分割的最小执行单位。原子性确保事务中的所有操作要么全部成功完成，要么全部失败回滚。不允许中间状态。MySQL 通过 Undo Log + 事务回滚 实现原子性：

当事务开始时，InnoDB 会记录事务修改前的数据（旧版本）到 Undo Log 中，用于事务回滚时恢复原始状态。

Undo Log 记录结构包含：原始数据值、事务ID（trx_id）、回滚指针（roll_pointer）。

Undo Log 记录的是逻辑操作，例如 “删除第 10 行”，“将字段 ’name’ 从 ‘old’ 更新为 ’new’” 等。

举个简单例子：

1-- 事务未提交时，其他事务通过Undo Log读取原始数据（MVCC）
2BEGIN;
3UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
4-- 此时Undo Log会记录balance的旧值（如200）
5ROLLBACK; -- 使用Undo Log恢复数据

如果事务执行过程中发生错误或者用户显式执行 ROLLBACK，InnoDB 可以根据 Undo Log 中的记录将数据恢复到事务开始之前的状态，从而实现事务的回滚

二、Isolation（隔离性）

隔离性 (Isolation) 是 ACID 特性中的关键一环，它确保在多个事务并发执行时，每个事务都仿佛独立运行，互不干扰。换句话说，一个事务的中间状态和操作不应该被其他并发事务感知到，从而避免数据混乱和不一致。为了实现这种隔离效果，MySQL 的 InnoDB 存储引擎主要依赖于两大核心机制：锁机制 (Locking) 和 多版本并发控制 (MVCC)

1. 锁机制

首先，锁机制是最基础的隔离手段。InnoDB 实现了多种锁类型，以适应不同的并发场景和隔离需求。其中，行级锁 是 InnoDB 并发控制的核心，它允许事务仅锁定需要修改的数据行，最大程度地提高了并发度。行级锁又细分为 共享锁 (S 锁) 和 排他锁 (X 锁)，前者允许多个事务同时读取同一行数据，而后者则保证在更新或删除数据时，只有一个事务可以独占该行。

除了行级锁，MySQL 还提供 表级锁，它会锁定整个表，虽然并发度较低，但在某些特定场景（如执行 LOCK TABLES 语句）下仍然适用。

为了更高效地管理锁，InnoDB 引入了 意向锁 (Intention Locks)，它在表级别上预先声明事务对行级锁的意图，从而优化锁的检查和兼容性。

此外，在 REPEATABLE READ 和 SERIALIZABLE 这两个较高的隔离级别下，为了解决幻读问题，InnoDB 还使用了 间隙锁 (Gap Locking)，它不仅锁定已存在的记录，还锁定索引记录之间的间隙，防止其他事务在该间隙中插入新记录，从而彻底避免幻读。

我们通过一个具体的例子来说明 InnoDB 的间隙锁（Gap Locking）如何解决幻读问题：

假设有一张表 students，存储学生信息，主键为 id，当前数据如下：

id	name
1	Alice
3	Bob
5	Charlie

现在有两个事务 事务A 和 事务A，操作顺序如下：

事务A 执行范围查询并加锁：
```
1BEGIN;
2SELECT * FROM students WHERE id BETWEEN 1 AND 5 FOR UPDATE;
3-- 查询结果：id=1, 3, 5
```
InnoDB 会为 id 索引加上 Next-Key Lock（行锁 + 间隙锁），锁定的范围包括：

(-∞, 1]
(1, 3]
(3, 5]
(5, +∞) （注：假设表中无其他数据）

事务B 尝试插入新数据：

1BEGIN;
2INSERT INTO students (id, name) VALUES (2, 'David'); -- 尝试插入到间隙 (1,3)
3-- 或者
4INSERT INTO students (id, name) VALUES (4, 'Eve'); -- 尝试插入到间隙 (3,5)

由于 事务A 的间隙锁锁定了 (1,3) 和 (3,5) 的间隙，事务B 的插入操作会被阻塞，直到 事务A 提交或回滚。

事务A 提交：
```
1COMMIT;
```
事务B 的插入操作才会继续执行。

结果对比

没有间隙锁：若事务A未加间隙锁（例如使用 READ COMMITTED 隔离级别），事务B可以插入 id=2 或 id=4。当事务A再次执行 SELECT 时，会看到新插入的行（id=2 或 4），导致幻读。
有间隙锁：事务B的插入操作被阻塞，直到事务A释放锁。事务A在事务执行期间始终看到相同的数据（id=1,3,5），避免幻读。

关键点

间隙锁的锁定范围： InnoDB 的间隙锁不仅锁定已存在的行，还会锁定索引记录之间的“间隙”（例如 (1,3) 和 (3,5)），阻止其他事务在间隙中插入新数据。
Next-Key Lock 的作用： Next-Key Lock = 行锁（锁定已存在记录） + 间隙锁（锁定间隙）。例如，对 id=3 的行锁会锁定范围 (1,3]。
隔离级别的影响：间隙锁仅在 REPEATABLE READ 隔离级别下生效。在 READ COMMITTED 级别下，InnoDB 会禁用间隙锁，幻读仍可能发生。

在实际场景中，比如在电商系统中，若一个事务正在统计某商品（例如库存范围在 100~200）的订单数量，间隙锁可以防止其他事务插入新的订单记录（例如库存为 150 的商品），确保统计结果的一致性。

2. MVCC

为了进一步提升并发性能，尤其是在读多写少的场景下，InnoDB 引入了 多版本并发控制 (MVCC)。 MVCC 的核心思想是允许事务在读取数据时，访问数据在某个时间点的快照版本，而不是直接读取最新的数据。 这样，读操作就不需要等待写操作完成，从而实现读写并发执行，显著提高了系统吞吐量。 MVCC 的实现依赖于 Undo Log 和 Read View (快照读)。 Undo Log 用于记录数据的历史版本，而 Read View 则定义了事务在读取数据时应该看到哪个版本的数据。MVCC 主要应用于 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 这两个隔离级别，在这两个级别下，MVCC 可以有效减少锁的竞争，提升并发性能。

总结来说：MVCC 就是基于隐藏字段、undo_log 链和 ReadView 来实现的

3. 隔离级别与策略对比

最后，为了满足不同应用场景对隔离程度和性能的不同需求，MySQL 提供了四种事务隔离级别。从最低的 READ UNCOMMITTED (读未提交) 到最高的 SERIALIZABLE (串行化)，隔离级别依次增强，但并发性能也随之降低。

READ UNCOMMITTED 允许脏读，隔离性最弱，但性能最高；
READ COMMITTED 避免了脏读，但可能出现不可重复读；
REPEATABLE READ (InnoDB 默认级别) 在 READ COMMITTED 的基础上解决了不可重复读，但仍可能存在幻读（在某些情况下，InnoDB 通过 Next-Key Locking 尝试解决幻读）；
SERIALIZABLE 通过强制事务串行执行，彻底避免了所有并发问题，但并发性能也最低。

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	实现方式
READ UNCOMMITTED	✔️	✔️	✔️	无锁
READ COMMITTED	✖️	✔️	✔️	每个SELECT生成新Read View
REPEATABLE READ*	✖️	✖️	✖️△	首SELECT生成Read View + 间隙锁
SERIALIZABLE	✖️	✖️	✖️	所有SELECT隐式转成`SELECT ... FOR UPDATE`

△：MySQL通过Next-Key Lock（行锁+间隙锁组合）在REPEATABLE READ级别实际消除幻读。

三、Durability（持久性）

持久性 (Durability) 是 ACID 特性中保障数据安全性的最后一道防线。它确保一旦事务成功提交，对数据库所做的所有更改都必须被永久地保存下来，即使系统随后发生崩溃、断电或任何其他类型的故障，已提交的数据也绝不会丢失。为了实现这种强大的数据保障，MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用了一系列精密的机制，其中最核心的是 Redo Log (重做日志)，并辅以 Write-Ahead Logging (WAL) 策略、 Doublewrite Buffer (双写缓冲区) 和灵活的刷盘 (Flush to Disk) 机制，同时，Binlog (二进制日志) 也从更广泛的层面为数据持久性提供了支持。

首先，Redo Log 是 InnoDB 实现持久性的基石。当一个事务执行过程中，InnoDB 并不会立即将数据页的修改直接写入磁盘上的数据文件，而是先将这些修改操作，例如插入、更新或删除的具体内容，以一种紧凑、高效的形式，顺序地记录到 Redo Log Buffer 中。这里的 Redo Log 记录的是物理层面的修改，例如“将数据页 X 的偏移量 Y 处的 Z 个字节修改为新的值”。为了保证效率，Redo Log Buffer 存在于内存中，但为了确保持久性，InnoDB 会定期或者在事务提交时，将 Redo Log Buffer 中的内容刷新到 Redo Log 文件这一磁盘上的持久化存储。

为了进一步确保数据在极端情况下的安全性，InnoDB 遵循 Write-Ahead Logging (WAL) 预写式日志策略。这意味着，在任何数据页的实际修改被写入磁盘数据文件之前，必须先将相应的 Redo Log 记录落盘到 Redo Log 文件中。这种 “先写日志，后写数据” 的机制至关重要，它保证了即使在数据页尚未完全刷入磁盘时系统发生崩溃，已经提交的事务的所有修改操作也已经安全地记录在 Redo Log 中，从而为后续的数据恢复提供了保障。

Doublewrite Buffer (双写缓冲区) 是 InnoDB 为了应对数据页“部分写失效 (Partial Write)” 问题而引入的增强机制。在数据页从内存刷新到磁盘数据文件的过程中，可能会因为断电等意外情况，导致数据页只写入了一部分，造成数据损坏。为了避免这种情况，InnoDB 在数据页最终写入数据文件之前，会先将其完整地写入 Doublewrite Buffer 区域。 Doublewrite Buffer 是磁盘上一个连续的存储区域，InnoDB 会先顺序写入，保证写入的原子性。之后，再将数据页从 Doublewrite Buffer 拷贝到真正的数据文件位置。这样，即使在数据页写入过程中发生崩溃，InnoDB 在重启恢复时，可以通过 Doublewrite Buffer 检查数据页的完整性。如果发现数据页写入不完整或已损坏，可以从 Doublewrite Buffer 中找到该数据页的完整副本进行恢复，从而有效地避免了数据页部分写入导致的数据丢失。

Flush to Disk 机制则提供了对 Redo Log 和数据页刷盘行为的精细控制。 MySQL 提供了多个参数，例如 innodb_flush_log_at_trx_commit 参数控制 Redo Log 何时刷盘，可以设置为每次事务提交都刷盘 (最安全，但性能较低)，或者定期刷盘 (性能较高，但可能在崩溃时丢失少量已提交事务)。 innodb_flush_method 参数则控制数据页刷盘的具体方式，例如是否绕过操作系统缓存直接写入磁盘，以满足不同的性能和可靠性需求。通过调整这些刷盘策略，用户可以在数据安全性和性能之间进行权衡，根据实际业务场景选择合适的配置。

最后，虽然 Binlog (二进制日志) 的主要用途是用于数据库的主从复制和时间点恢复，但它也间接地为数据持久性做出了贡献。 Binlog 记录了数据库中所有的数据变更操作 (逻辑操作，例如 SQL 语句)，这些日志可以用于数据库的备份和恢复，特别是当需要进行全量或增量备份，或者需要恢复到某个特定的时间点时，Binlog 就显得至关重要。虽然 Binlog 的关注点和 Redo Log 略有不同 (Redo Log 侧重于崩溃恢复，Binlog 侧重于时间点恢复和复制)，但它们都为确保数据的长期安全性和可恢复性提供了重要的支持。

总结来说：MySQL InnoDB 通过 Redo Log + WAL 策略保障事务提交的修改能够被可靠地记录下来， Doublewrite Buffer 增强了数据页写入的可靠性，Flush to Disk 机制提供了灵活的刷盘控制，而 Binlog 则从更广泛的层面支持数据备份和时间点恢复。这些机制相互配合，共同构建了持久性保障体系。

四、Consistency（一致性）

事务必须保证数据库从一个一致性状态转变到另一个一致性状态。一致性是指数据库的完整性约束没有被破坏。例如，主键唯一性、外键约束、CHECK 约束等。

约束 (Constraints): MySQL 支持各种约束，如主键 (PRIMARY KEY)、外键 (FOREIGN KEY)、唯一键 (UNIQUE)、非空 (NOT NULL)、检查约束 (CHECK) 等。这些约束在数据写入时被强制执行，确保数据满足预定义的规则。
触发器 (Triggers): 触发器是与表关联的存储程序，在特定事件 (如 INSERT、UPDATE、DELETE) 发生时自动执行。触发器可以用于实现更复杂的业务规则和一致性检查。
应用程序逻辑: 虽然 MySQL 提供了约束和触发器，但最终的数据一致性也需要应用程序逻辑来保证。例如，业务逻辑需要确保事务操作符合业务规则，才能维持数据库的一致性状态。

其实对于一致性来说，它是其他三者（原子性、隔离性、持久性）的综合结果，辅以数据库约束和应用校验来共同保障最终一致性。

总结

MySQL通过以下核心机制实现ACID：

ACID特性	核心机制	关键组件
原子性	Undo Log + 事务状态管理	Undo Log、事务控制块
一致性	约束 + ACID协同	主键、外键、触发器
隔离性	MVCC + 锁 + Next-Key Locks	Read View、行锁、间隙锁
持久性	Redo Log + Doublewrite Buffer	Redo Log、双写缓冲区

我们经常说的最终一致性是其他三个特性协同作用的结果，而非独立机制。当你理解了这些底层原理将会有助于优化事务设计（如合理选择隔离级别）和故障排查（如分析锁冲突）。

为什么大厂没有做出 DeepSeek？

Sat, 15 Feb 2025 14:56:17 +0000

技术路线的根本分歧：算力受限下的范式创新

Scaling Law 的惯性思维

国内大厂普遍沿袭 OpenAI 的算力堆砌路线，依赖 H100 等高端芯片构建万卡集群，而 DeepSeek 选择混合专家模型（MoE）架构，通过动态冗余策略降低计算成本至传统模型的 1/10 。例如：

参数效率优化：MoE 模型仅调用 37B 参数生成单个 Token，相比传统 Dense 模型 70B 的全量调用，显存占用减少 47% 。
训练框架创新：DeepSeek 自研 FP8 混合精度框架，首次验证极大规模模型的低精度训练可行性，训练效率提升 3 倍。

推理框架的定制化差异

大厂普遍基于 NVIDIA CUDA 生态开发通用推理框架，而 DeepSeek 针对 MoE 特性重构内存访问模式，实现单卡批量处理能力提升 3 倍。例如：

硬件级算子优化：通过稀疏注意力机制减少冗余计算，推理延迟降低至 GPT-4 的 1/4。
私有化部署优势：32B 量化模型可在消费级显卡（如 RTX 3090）本地运行，突破云端 API 的算力限制。

大厂困境

百度、阿里等沿用 Dense 架构，在 A800 算力下无法突破 70B 参数阈值，导致模型效果停滞。

组织文化的本质差异：反经验主义的敏捷实验

层级化决策的桎梏

大厂普遍采用 5-8 层管理体系，而 DeepSeek 仅保留三层扁平架构（创始人-小组长-一线），决策链路缩短 70%。典型案例：

百度风投的错失：尽管办公地点相邻，但百度复杂的内部评审机制未能及时识别 DeepSeek 潜力。
腾讯的“赛马机制”局限：多团队并行试错虽降低风险，但导致资源分散，混元大模型至今未形成差异化标签。不过千万不要小瞧了腾讯，这家公司向来 后劲十足

人才策略的颠覆性

DeepSeek 核心团队 80%为应届硕博，采用“第一性原理思考+快速试错”模式，与 BAT 依赖行业专家的策略形成对比。

DeepSeek 强调“聪明+热爱”而非行业经验，与阿里、字节等大厂依赖高薪挖角海外专家的策略形成对比。

反经验主义导向

放弃传统 AI 标注路线，通过强化学习直接激发模型的自我验证能力

创新容错机制

DeepSeek 允许工程师无审批调用万卡集群资源，失败项目占比达 40%，而大厂 KPI 考核压制高风险探索。

商业化压力与资源分配的失衡

短期 KPI 与长期创新的矛盾

大厂模型部门需背负明确的商业化指标（如日活、营收），而 DeepSeek 早期放弃垂直领域变现，专注 AGI 基座模型研发。例如：

通义千问的困境：尽管技术开源领先，但 C 端认知度不足，日活仅为 DeepSeek 的 1/10 。
豆包的策略失误：字节跳动过度追求市场占有率，未能在用户体验层实现突破，最终被 DeepSeek 颠覆。

算力资源的错配

国内大厂受芯片禁运影响，普遍采用阉割版 A100 或消费级显卡，而 DeepSeek 通过算法-硬件协同优化突破瓶颈：

动态负载均衡：MoE 架构下推理成本降至同性能 Dense 模型的 1/5，万卡集群需求减少 60% 。
冷启动强化学习：仅需少量标注数据即可激发模型的长链推理能力，数据获取成本降低 90% 。

启示与未来挑战

技术平权的不可逆趋势

DeepSeek 验证了算法创新可突破硬件封锁，MoE 架构下国产芯片推理效率已达 H100 的 85% 。

组织文化的重构必要性

大厂需打破“专家崇拜”与层级壁垒，建立允许试错的“暗黑项目池”机制，将创新失败容忍度从<5%提升至 30% 。

商业模式的二次创新

未来竞争焦点将从模型性能转向场景化价值闭环，例如：DeepSeek-R1 在量化投资领域的推理准确率已达人类分析师的 92%

随着企业对于大模型的认知和使用意愿的增强，将带来私有化部署的风潮，从使用的角度看，将形成 toB（企业私有化部署）+toC（普通用户）的双重格局。

最后

DeepSeek的领先优势能够保持多久？

用梁老板自己的话来回答吧。

技术优势是短暂的，真正的护城河是文化和组织 – 梁文锋

段永平在浙江大学交流总结

Tue, 07 Jan 2025 08:11:46 +0000

投资理念

1. 价值投资：

• 与巴菲特共同的价值投资理念，注重企业的商业模式和未来现金流，只投资于能够挣钱的公司。
• 不要害怕错过一些机会，更重要的是不要踩雷。
• 不会快速判断公司是否值得长期投资，如对苹果的投资历经多年，是基于对其生意、文化、商业模式的深刻理解。

1. 不赚快钱：

• 不要追求快速赚钱，因为想快赚可能正是缺钱的表现。重要的是不要踩雷，踏踏实实做该做的事情。
• 投资不是零和游戏，而信息差就是零和游戏，用信息差提前赚钱，或许有点不道德。

1. 长远眼光：

• 做事情要尽量想长远，不要让重要的事情变成紧急的事情。
• 投资和做事都要有长远的眼光，提前预防，安全第一。

1. 投资判断：

• 不擅长快速判断一家公司是否值得长期投资。他的投资决策源于对企业、生意、产品多年的理解，不会轻易下判断。

1. 止损的重要性：

• 以乐视股票为例，强调发现错误应及时抛售，不能因期待反弹而心存侥幸，避免损失扩大。

1. AI时代的投资：

• 企业若能将AI技术深度融入业务体系，未来发展潜能巨大，如英伟达。消费端，AI可重塑消费者体验与需求模式，关注借助AI提升用户粘性与购买转化率的公司是极具潜力的投资思路。投资者使用AI工具时不能盲目依赖，要保留自身独立思考能力。

创业观念

1. 真正的创业：

• 该创业的人根本不需要鼓励，重要的是真的有想法和必要，有时候走投无路也是创业的一个好办法。
• 创业并不容易，成功率非常低，不要只看到有些人的成功，要谨慎行事。

1. 创业时机与动机：

• 不鼓励大学生盲目创业，真正的创业时机是有强烈想法、必要需求或走投无路时，且要有明确目标，不能为了创业而创业，也不能仅为了名利。

1. 创新的路径：

• 创业创新可“敢为天下后”，从模仿开始，关键是满足用户需求，诸多成功企业并非最早创新却取得成功，创新要以满足用户需求为导向，创造有价值的差异化。

1. 创业的选择：

• 创业要找自己有感觉的东西，做自己喜欢和擅长的事。好赛道不会进入低毛利，低毛利的产品通常商业模式较差、产品差异化小，创业者要认真思考商业模式。

学习与成长

1. 兴趣驱动：

• 当对某件事有兴趣时，就不会对未来的东西感到恐惧。在信息爆炸的时代，不能盲目学习所有新东西。
• 学习要有选择性，知道自己能学会，其实就没有什么问题。

1. AI时代的适应：

• AI工具在学术和研究中需要谨慎使用，时代在变，工具也在变，但基本的学习方法是相通的。
• AI是能极大提升效率的工具，可助力学习，但在学术研究中要谨慎使用，不可涉足论文造假。年轻人应培养“AI+”复合型技能，将AI技术与自身专业知识、兴趣爱好紧密融合。

商业与赛道

1. 好赛道：

• 好赛道不会进入低毛利，低毛利的是商业模式差、产品差异化小的产品。

1. 创新：

• 创新在于弥补需求上的不足，差异化不是简单的不同，而是满足用户需求。创新不一定是最先做的，但要做到比别人更好。

反思与经验

1. 乐视股票：

• 反思了对乐视股票的认识，强调不要对已经明显有问题的股票抱有幻想。

1. 与黄峥的交流：

• 非常喜欢与黄峥交流，因为他看本质，想长远，不是趋利的人。

人生与成长

1. 做对的事情：

• 多数人知晓对错，但常因短期诱惑犯错，应及时改正，如戒烟、杜绝舞弊等。
• 强调“做对的事情，把事情做对”，认为这是人生最重要的原则。

1. 脚踏实地与胸无“大”志：

• 主张要脚踏实地去做事情，不能好大喜功、急功近利。
• 如果心里没有一个真正想做的事情，只是为了去创业，成功率会非常低。

1. 正直诚信的价值：

• 重视正直和诚信，视其为人生成功基石。
• 在投资、创业和生活中都要坚守，不做违背良心之事，这样自己会觉得坦然。

1. 勤奋与是非观念：

• 相比勤奋和乐观，更重要的是要有是非观念，做对的事情。
• 否则勤奋可能事倍功半。

1. 长远眼光的重要性：

• 人生每个决策都应考虑长远影响，无论是学习、投资、创业还是生活中的选择。
• 要思考多年后的结果，不能仅着眼于当下利益。

其他方面

1. 中美关系：

• 对中美关系乐观，虽有短期冲突，但长期会缓和。
• 不应忘记双方合作基础，如浙大受美国影响，国人赴美情况良好。

1. 母校与学风：

• 肯定浙大学风，在此学到学习方法，对自身成长有益。
• 同时感受到杭州发展变化，人才吸引力增强。

投资与人生

1. 投资如同滚雪球：

• 投资如同滚雪球，要找到湿的雪和长的坡，强调长期价值和耐心。

2024 年终总结

Sun, 29 Dec 2024 15:32:08 +0000

2024 年即将过去，在经历了几年如“鬼压床”般的梦魇日子后，如今的我竟意外地感到平静。

我想我的 “平静” 源于我的精神世界不再混乱和不堪。如你我所经历的，今年也是“精彩” 的一年，发生了很多的事情。无论你是否还记得，它们都在不同的层面影响着我们当下的生活。

在回想过这一年的时光后，我最想表达的是感恩和感谢。

那些素未谋面的人们

在和我素未谋面的人们中，我最想感谢的是在几年前我罹患抑郁症焦虑症期间给予我极大精神慰藉的前司同事，虽然我们曾为同事，但公司人很多，我们至今素未谋面。非常感谢他在那段时间与我分享的故事以及对我无私的关怀，那段时间，即使看到那个头像我都会感到片刻的心安，谢谢你！

那些不曾相识的人们

去年的那个夏天，很热，我心情复杂、漫无目的的在马路上游荡，走累了，坐在离过街天桥不远的地方休息。天桥台阶上坐着一个中年女人，手里拿着装着 CT 的袋子。她点了一支烟，神情麻木地看着远方。过了一会儿，神情逐渐变得悲伤，然后又是麻木。我从远处一直看着她，就这样不知过了多久，她掐灭了烟，眼神突然变得坚毅和果决，站起身走过天桥，消失在人群中。而我一个人呆坐在那儿想了很久，然后我不再在马路上游荡，目标坚定地也走向了远方，我想，我要感谢她。

那些久未相见的朋友

感谢那些给我介绍过工作机会的朋友，虽然世事并非总如你我所愿，但这份雪中送炭的恩情我是不会忘记的，感谢你们。

感谢雄哥总挂念我的健康问题。已经好了，放心吧。

感谢我的发小儿们，我至今都觉得能交到你们这群朋友是我的幸运，即使今天是世界末日，我也不会遗憾什么，友谊地久天长！

最亲爱的人

最亲爱的人陪我渡过了漫长日子的每一天，最感谢的是她。

都说 “陪伴是最长情的告白”，但我觉得在真正的生活面前，告白还是显得太单薄了。真正的陪伴是将全部生命与你相融，共同面对复杂的生活和世界，不止需要勇气和胆量，还需要爱与智慧。

最近附近的连锁超市重新装修后再次营业。周末，我们去逛了逛。人很多，我们走到食品区的时候，她说：“这么多好吃的啊，真好，这样你下班的时候想吃什么，我就可以给你买回去了”。这是今年我听到的最感动的一句话，我发现，我抓着她的手越发的紧了……

父亲母亲

今年是我在外漂泊的第 15个年头，总是时不时地想回家看看父母。往年没有这样过。许多年前，我对他们的感情很复杂也很矛盾，现在正在变得越来越纯粹，我希望他们身体健康，长命百岁。

自己

我想还有一个人是我今年必须要感谢的，那就是我自己。

我从一片混沌和荒芜中重建了自己的精神世界。我的精神支柱正在变得丰富和稳定。我也想分享给你，我的朋友，精神内核不要过于单一，其实我们的精神世界都是多元的，有友情、爱情、亲情、事业、爱好等等，你甚至可以把它投射到任何人、事物甚至一只宠物身上，但注意，切忌不要过于单一，否则会很脆弱，一旦崩溃，后果严重。

在过去的 30多年，我对这个世界一直很恐惧和紧张，缺乏安全感。我发现，对于我来说，真正的安全感，不是依靠外界获得的，而是靠我自己的内心信念。在意识到这一点后，过去的几年，我总是告诉自己一句话：“别怕，没事儿的，放松点儿”。就像一个大人在安慰一个被吓坏了的孩子。

如今，我仍然害怕很多事情，但心中多了份坦然，就像一个看过了剧本的 NPC。

明天

明天，对于所有人来说，都是一个新的开始。站在时间的门槛上，回想着这为了生活而奔波的一年，我有着对过去的释怀和对未来的无限期待，我衷心地祝愿所有与我生命中有过交集的人们生活顺遂、梦想成真！