Hacker News 超过65%的回复是负面

评论一大堆质疑的。但是这么多质疑本身也是证明大部分回复都是……负面。这算是老问题了，我一直觉得NLP似乎很喜欢做 sentiment analysis。也写过一篇为什么网上喷子那么多，戾气那么大？

回到最根本的点上，正面负面，这玩意不是很主观的吗？怎么能个 classifier 就能区分得那么清楚呢？

刚要睡觉，结合之前 LSTM 的发明人通过数学公式定义什么是「美」，突然有个想法。

更好的分类是—— ugly or not。这里的 ugly 就是「出丑」表示不对劲 的意思。

有个底层逻辑是，如果遇到符合预期，正常的东西，人们是不会费时间写字儿赞美，认同，表扬的。但是遇到 ugly 的需要额外费劲解释的，多半会投入精力去辨析。

容易接受的东西不一定是对的，但是接受度高的东西就是smooth的。大脑皮层褶皱被熨平那种丝滑感，即便陈述是错的，也可以欣然接受。毕竟「押韵的就是有道理的」

如果需要大费周章去辨析的东西，那么它就是有问题的，something wrong，那就是「负面」——所谓 negativity bias，即人类在感知、记忆、判断和决策中，对负面信息（危险、错误、丑陋、不一致）比正面信息更敏感、更容易记住、更倾向于反应。

新生婴儿生下来学会的第一句话——啼哭，就是大脑对环境剧烈改变这个强烈信号刺激做出的本能反应。今年Q2我琢磨的。但是我没想明白人又是怎么学会 笑 的。哭 和 笑 可以说是在掌握0语言基础上，对世界的表征最大可能做出的二元化近似了。人类以后一切的情感和语言可以看成从这对立的两面发展而来。但是又很矛盾的一点是，人脑又极其擅长去做 pattern matching。或许 哭 是模式变得 ugly 之后的无力感？

又或，人脑是被迫陷入经典的“五等悲痛”？ Denial - Anger - Bargaining - Depression - Acceptance？

带着深深的困意，这些lovely, dark and deep的东西就有时间再「入木」了。睡觉先。

第二天补充：有办法解决haters gonna hate 问题。下面的主意来自ChatGPT，有问题找山姆奥特曼

先定性：为什么会有 haters（叙事层面的现实）

从前面聊的 ugly / negativity bias 这条线看，其实可以一句话概括：Hate 本身就是“异常被注意到”的副产品，而不是失败的证据。所以解决hater的核心目标不是：让负面消失，而是：让负面失去叙事杀伤力。

所以最低成本解法：去人格化（de-personalization），这是 “haters gonna hate” 的底层逻辑。技术上说就是 不反驳具体内容，不承认“你说的是我”，把 hate 归类为自然现象。从修辞上把攻击降级为背景噪音。

进一步的解，归因转移（Attribution Shift）。不否认 hate，而是改变 hate 的来源解释。把 有人骂你 → 因为你有问题。改为 有人骂你 → 因为你在挑战旧秩序，你在改变既得利益，你做了“不可忽视的事”。把 hate 从 负面反馈 变成 变革信号。

高级一点，把 hate 纳入主叙事。不是回避 hate，而是提前在故事里给它一个位置。比如：我们知道会有人反对；反对本身是可预测的；反对并不改变核心方向。这一点在科技公司 创业者里常见。比如 Some people will say this can’t be done。让 hate 不再是意外，而是剧情的一部分。

终极手段，把 hate 变成 身份确认器。核心是如果所有人都满意，那你一定什么都没做。于是被谁骂反而定义了你是谁。hate 成为 “我们是谁 / 他们不是谁” 的分界线。比如典型话术 “If everyone likes it, it’s probably not for us.”，“We’re not trying to be universally loved.”，“This isn’t for everyone — and that’s intentional.”。这一步，hate 反而增强了品牌/立场的清晰度。

in a perfect world，做正确的事，是产生价值。不管是写代码、写文章、做产品，还是推进一件现实中的事，本质上都是把有限的注意力、时间和精力，投入到一个能持续产出正价值的方向上。价值可能很小，但只要是正的，就会慢慢累积。

而 hater 的问题不在于“不认同”，而在于产生负价值。他们并不只是表达意见，而是制造干扰：打断节奏、劫持注意力、迫使你进入解释模式。你不得不停下正在做的事，花额外的精力去澄清、辩解、填补认知空洞。哪怕最后你“说清楚了”，系统层面仍然是亏损的——原本可以继续前进的那段时间，已经被消耗掉了。

这也是为什么很多负面并不值得回应。不是因为它们“错误”，而是因为回应本身的期望值为负。真正昂贵的从来不是被骂，而是被迫暂停创造，去处理本不该进入主流程的噪声。

从这个角度看，hater 不是一种观点，而是一中断；不是反馈机制，而是外部性。而一个正常运转的系统，首要任务永远是——把注意力留给能产生价值的事情。

元旦节长途旅行，无聊，我问娃，AI的弱点是什么？答：没有嗅觉，这个的确是物理限制，我之前吹的。哈哈哈。AI has no taste 🤣

这一路为了打法无聊时光，下载安装了个豆包闲聊。娃很喜欢猜历史人物。我发现一个规律，豆包似乎在缩小3、4次范围之后，就会进入 “你想的是不是XXX” 这种点菜名儿模式，而不是想办法进一步缩小范围。

这种模式如果是猜常见人物，那么特别准。如果是猜冷门、模糊的的，就容易 miss。

AI这种 hit or miss，让我不禁联系到不知道哪里看到过一个大佬的说法，现阶段LLM有个弱点，训练的时候给 next token “回答正确” 的单一结果给的权重太高，比如让AI讲一个 joke，它便老是翻来覆去讲那一个最擅长最经典的，就像是背题背出幻觉了。

不能很好的讲笑话，难道是LLM的终极弱点？

让真人马上讲个笑话，如果一时半会儿想不到好的joke，会随便找个现成的凑数。AI我试了 gemini，chatgpt，deepseek都很烂。不好笑。或许是有的笑话是英语硬翻译过来丢了东西，也可能是我没接触到更好的AI，或者我 prompt 不会写，甚至SOTA已经解决了这个问题？

如果没解决，我们是不是可以说，LLM往往对于有明确答案的东西能一发入魂；对于有多个能接受答案的东西明显变化度不足，甚至给个很差的答案。

我也不知道这是为什么。但是反之 LLM 可以很到位的解释 joke 的笑点在哪里，它不能搜集这些经典笑话然后下一次需要用到的时候复述一遍。或许 transformer 就不是拿来干这个的，毕竟它是 decoder-only的。是不是应该交给RAG做这个事？

我感觉现在的 reasoning 模型把这个问题变得更严重了。推理的时候想得太多。 Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) 是不是导致轻松愉快随便讲个笑话变得更痛苦严肃？

或许 joke 这事本来就是逆智的东西。弱智吧的笑话是最让我想笑的。AI聪明过头了找不到好笑的，随便打发个回答。

有研究甚至说 AI 压根不懂 pun。比如

I used to be a comedian, but my life became a joke

把最后的 joke 换成 chaotic，AI依然觉得好笑。哈哈，这是词向量近似了吧 🤣

还有人说AI讲不好笑话是因为，AI会刻意避免意外、惊喜行为。作者说笑话的本质是一个不对劲的东西，然后回头看有搞怪的地方——a joke is surprising, but inevitable in hindsight。如果回头看没看明白，那么就是个烂梗。如果一个人看了太多梗，那么TA笑点就很高，作者以此推断出，没有“最牛笑话”。笑话总是在没见过的人眼里最好笑。AI的训练就陷入怪圈：训练得越多，什么笑话都见过了，越不好笑，笑点就越奇怪。这个问题不是加大训练力度能解决的。作者同时推断，这也是AI没法编一个好的故事情节的原因。

对于这个说法，HN有评论 说 Daniel Dennett 有本讲《Inside Jokes》书，幽默是心灵的逆向工程。

humor depends on errors in reasoning and the punchline causes you to reevaluate your reasoning and discover your error. Humor evolved to be enjoyable to encourage the discovery of errors.

这个说法感觉有点特别倾向老外式的 joke。比如 “程序员为什么老是搞混万圣节和圣诞节？因为 Oct 31 == Dec 25” 这类，我感觉更多的是 幽默。国内的笑话我感觉更无限逼近“地狱笑话”那种段子，要么是看别人倒霉，或者是屎尿系列的 butt joke 。

除了讲笑话的问题，还有最老生常谈的LLM幻觉问题。猜成语我想了个冷门的「投杼逾墙」，AI懵逼。btw 这个成语也是 也是卢格杜努姆的奥古斯丁 这个up主之前某一期爆的典。

然后又看到 Steve Yegge 的访谈。的确现在 agent 生产会导致人和人的差距越来越大。我在想LLM似乎就很适合编程这种有规律可循，答案又很确定，很多写法都是 there should be one– and preferably only one –obvious way to do it，太适合 LLM 了。

新年第一天，杂七杂八胡思乱想一篇。看了眼已经 01:37 了 😂

一直关注 卢格杜努姆的奥古斯丁 这个up主。今天刷到他最新的一期，讲到Pope最近去土耳其伊斯坦布尔访问的事。历史上基督教分裂成两大教派 天主教 vs 东正教，天主教在罗马梵蒂冈，东正教圣城便是君士坦丁堡。最新当选教皇的那个美国人在和大牧首会见，颂念《尼西亚信经》的时候，没有念出 Filioque。于是作者又花力气解释了这个 Filioque，也就是和子问题，两大「正统」教派之间最核心的分歧。

简单的说，基督教流派里，最大公约数有7次大公会议，第一次 尼西亚大工会，由罗马皇帝君士坦丁一世召开，大会主要成果是认定：儿子和老汉是一回事。不认同大会决定的分裂出来 阿利乌斯派、聂斯脱里派。《大秦景教流行中国碑》里那个 景教，就属于支持聂斯脱里的基督二性论的。

第二次大工会：君士坦丁堡公会议，主要解决第一次大会的遗留问题：他爷俩为啥这么屌？

• 君堡☦️的人觉得：圣灵/圣神，是主及赋予生命者，因为老汉比较屌。qui ex Patre procedit
• 罗马✝️的人觉得：圣灵/圣神，是主及赋予生命者，因为老汉及儿子比较屌。qui ex Patre, Filioque procedit

其实说来说去，为毛这么纠结，还不是因为叙利亚中东蛮子里出了个神人在君堡附近干了番大事业，肉体成圣了。他的地位怎么趋附到旧约耶和华身上才符合时代需要？

跟朋友说了下这个事，他说不要去掺和宗教的事。

我说：嘉靖跟文官闹了一辈子的别扭，原因就是如何称呼他爹。朋友被逗乐了，表示非常对 🤣 由此可以得到，无论东西方，如何认爹都是礼教的核心议题啊。

宋英宗也一样。被抱来抱去，名分模糊，最后整个朝廷都在替他补一份“我究竟是谁儿子”的说明书。

又想起，孔子搞这些也是一把好手，他的成名作就是去找他野爹的坟头。然后他这个殷商贵族后裔，居然跑去贴靠周礼，认爹认出路径依赖了。把“认爹”从血缘提升为伦理，从私人问题升级为公共秩序。

东方所谓君臣父子，皇帝既是“天子”（天之子），又是“君父”（民之父母），兼具神圣性与宗法性；教会与王权争夺地位，无非都最终诉诸“终极父亲”——上帝。

为什么东西方礼教对认爹这么执着？认爹其实就是对权威源头、统治合法性或意义根基的追溯与承认。

为啥不是认娘？娘和子女的关系是天生不可分裂的。我甚至极端的觉得：人类发明文字，就是当爹的用来跟踪自己的财产，以及标注继承人需要。这样财富才能通过指定的名字传承。

精神恍惚中，我甚至怀疑，屈折语里这么强调属格，会不会出于确定屁股位置的实际需求？古希腊和罗马语言学家认为，名词的“主格”是正直的，其他的格（如宾格、属格）都是从主格“倾斜”（Decline）出去的，所以叫“变格”。搞这么抽象的三位一体学说，无非是用什么位格的词藻来修饰耶大爷那些神迹更加有高级感的的工程问题。这爷俩是一人还是两人？动词（procedit）都用单数了，所以神必然都是单例。

最近epic送了《Hogwards Legacy》我打通关了，作为原著党，十分着迷这部小时候的经典，在美轮美奂的想象世界骑扫帚，看冥想盆里剧情故事，都十分有趣。

昨天晚上加班到很晚，晚饭吃得玩，睡得更晚，肚子有点涨，早上做了非常奇怪的梦，一直吃东西，然后不小心把坐牙给弄掉出来了。感觉嘴里一阵穿堂风：

图片由ChatGPT生成，十分还原。梦里的这颗牙齿就是带着蓝色静脉和红色动脉线条。奇怪吧

出于本能，我赶紧咬合了一下，确认是不是真的掉牙齿了。结果一咬发现坐牙都还在。大脑瞬间崩溃，bia～ji 一下给我整醒了。

一看时间：06:40 tnnd。感觉没睡够，于是倒头又想重新入睡。大脑里突然闪现出 哈利波特 通过冥想盆看别人故事VR，又突然想到以前的经典电影《黑客帝国》，越想越睡不着。脑子里绷出来一件事：

缸中之脑 必然能被破解？

「brains in a vat」是一个经典科幻设定。它说：

也许你现在并不是真正的身体在现实世界中感知，而只是 一颗漂浮在营养液体缸中的大脑，它通过超级计算机产生的电信号获得和正常人一样的感觉体验。如果这个假设成立，那么你所有关于外部世界的经验与信念都可能是假的。

这个说法被 Putnam 批判了：

如果你真的是一颗缸中之脑，那么你的词语（例如“树”）就 不可能指向现实中的树，因为你没有与真实树发生因果接触。那么你的语言和思想内容就不是我们通常理解的那些含义。所以“我是缸中之脑”这样的陈述在这种情况下并不成立其本来意义

我觉得 Putnam 这个说法也是有问题的。大脑不是一个“被创造物”，而是一大堆肢体感官进化之后的连接网的中枢。所以大脑必然和“人”这种结构是一体的。所以我们默认，缸中之脑 这个设定上就是错的的。既然要模拟，那么这个问题的升级版就得是「缸中之躯 body in a vat」

那么问题来了，如果你整个身躯如同 the Matrix 那样当电池养着，感官意识生活在虚拟世界里，仅凭自己，能识别出这一点吗？

问了很多AI，结论都是

被安置在另一物理层级中的完整人类系统，单靠 我思、内省、反思意识 永远无法推出“我在 vat 里”

然而我觉得是可以的破解的。正如我那个奇怪的梦一样，很简单，如果在 the Matrix 里，你直接去跳楼，或者发生交通事故，腿断了。这个常见吧？但是你肉体的腿没断啊。这个时候 the Matrix 为了精确模拟，是不是得把你神经信号精确在创口面截断？下肢没感觉了就是断了。

只切断信号不行啊。肌肉还连着呢？也得去掉关联？那么一大坨肉，体重质心也得跟着模拟纠偏呢？泡在水里的角动量怎么平衡呢？嘿嘿。

再比如，你一拍大腿，摸摸自己的膝盖，你的肉体其实有实体的东西存在，给物理碰撞挡着了。但是你在虚拟世界里理论上应该只能摸到空气，手臂挥舞的路径需要能穿过大腿所在位置。这穿模了等于是。这么麻烦，耗费电力计算资源，还不如系统直接禁止你摸腿。

而且系统得“发挥创造力”模拟你走路不便的样子，虽然实际上你肉体是完整的。

等等种种，我感觉，这种模拟肯定会出漏子，不真实。

可以得出一个结论：the Matrix 里是没有后天残疾人的。回想了一下电影里打斗场景虽然多，但是的确大马路上没一个缺胳膊断腿的。

把一个不存在的东西模拟出来欺骗大脑容易，但是要把一个存在的东西抹去隐藏，付出的努力就复杂麻烦得多得多。就好比，把橙汁倒进水容易，但是要把橙子里的水分离出来，那可就麻烦多了。

我称之为《the Matrix里无🧑‍🦽轮椅》定理

高级一点的说法，水里加橙汁增熵容易，但是你要模拟橙汁里没水，系统就得整体降熵。这个代价足以摧毁一切系统。

很久之前看到个闲聊 程序员相对于大部分普通人，优势在于哪里？，让AI 总结一下，优势大概无非这么几点

• 工具性能力
  • 信息检索与筛选能力更强（搜索、判断信息真假、避免诈骗）。
  • 更熟练使用计算机与互联网工具。
  • 能阅读英文技术资料（至少不抗拒）。
  • 更容易接触并使用新技术（如 LLM、AI 工具）。
• 问题拆解与逻辑分析
  • 能将复杂问题拆分、定位关键变量（debug 思维、XY problem 意识）。
  • 对流程、因果、边界条件更敏感。
• 自动化
  • 面对重复性、规模化任务，倾向于用程序或工具一次性解决。
  • 对“手工反复做事”容忍度低。
• 持续学习
  • 技术更新快、面试压力大，迫使长期学习。
  • 相比不少毕业后停止系统学习的群体，程序员中位数更高

当然，ChatGPT 的回答更好，我有修改和评论如下：

一、把“模糊问题”拆成“可执行步骤”的能力

这是程序员最核心、也最被低估的优势。面对一个模糊目标，程序员天然会问：

• 输入是什么？
• 输出是什么？
• 中间有哪些状态？
• 失败路径是什么？

这种结构化拆解能力，在现实世界里更常见的是“我只设想了一种成功路径，就有概率能成”。参考最近《勇哥说餐饮》节目里各种案例。

二、对“系统”和“因果链”的直觉更强

程序员每天都在和系统打交道：。状态是如何流转的？一个小改动会引发哪些连锁反应？哪里是瓶颈、哪里是单点故障？所以他们往往更擅长：

• 看穿流程里的 隐藏规则
• 识别“这个设计迟早要出问题”的地方
• 理解现实世界里的制度、组织、流程其实也是系统

很多人是“事件驱动思维”（今天发生了什么），程序员更偏向“系统驱动思维”（为什么会这样发生）。

三、对“抽象”和“符号世界”的适应力

程序员长期生活在一个高度抽象的世界里，变量 ≠ 现实对象，但能代表它；接口 ≠ 实现；规则写清楚，比情绪重要。这会带来几个现实优势：

• 更容易理解复杂制度（合同、政策、金融规则）
• 更不容易被表象或话术迷惑
• 更擅长在规则允许的空间里做优化，而不是硬碰硬

四、可复制的“学习—验证—修正”闭环

程序员学习的典型模式是 查文档，看源码，动手试，报错 - 修 - 再试。这是一种 快速反馈学习机制，相比之下，很多普通人的学习是：听别人讲 - 记住结论 - 很久以后才知道对不对

所以程序员往往对新领域不那么害怕，更相信“我可以边做边学”，对失败的心理成本更低（反正先跑不起来）

五、对自动化与杠杆的敏感度

程序员很早就被训练成对这类问题敏感。这个事情要重复做吗？能不能写个脚本？能不能一次性解决？这会自然转化为更懂得利用工具，放大个人产出，更早意识到“时间 ≠ 产出”的非线性关系。很多普通人是“多干点=多产出”，程序员更容易意识到“一次设计，长期复利”。

六、相对理性的风险观

写代码会反复教你一件事：世界不是非黑即白，边界条件比主路径更重要，“大概率正确”比“情绪确信”靠谱。这使得程序员在很多现实决策中更看概率而不是故事，更能接受不完美方案，更少沉迷“赌一次大的”

我个人的见解，程序员唯一天生的优势就是逻辑流程的附加值。当你写一堆 if 之后，发现有个 else 需要补，然后往往之前考虑的东西里压根就没想到这一层会出问题。

换句话说，我感觉普通人看待事物都是「点」为主。提需求和验收都是各个「点」。拥有「线」或「面」思维的人少之又少。但是程序员从一开始就不得不考虑「空间」，如果你喜欢各种“设计模式”，甚至meta programming，需要考虑 configuration space，所以看待事物比普通人更广。对约束和边界的理解比普通人看得更透彻。多实践几次防御式编程（Defensive Programming），会对世界上那些事容易，哪些事复杂有更清晰的认知。

其他的优势感觉更多是个体差异，谈不上优势。没了。

之前 ChatGPT释义意大利国歌歌词 还是 gpt-3.5，得到的答案有点模糊，主要是不会用，还你一句我一句聊天呢。

现在提词也用得多了，知道怎么敲打AI 才能获得想要的结果了。

prompt写：

用中英双语一句一句翻译下面的歌词，每一句都面向无背景的读者解释其含义，以及历史渊源
Fratelli d'Italia (Inno di Mameli) ... （贴上歌词全文

回答：

这首歌是意大利国歌《Fratelli d’Italia》，又称《Inno di Mameli》，写于 1847 年，处于意大利民族复兴运动 Risorgimento 的时代。

《Fratelli d’Italia》（马梅利之歌）逐句翻译与解释

第一节

• Fratelli d'Italia
  Brothers of Italy 意大利的兄弟们
  开场呼喊，强调全国人民是同一民族、同一命运共同体。

• L'Italia s'è desta
  Italy has awakened 意大利醒来了
  象征意大利民族意识觉醒，从分裂与被统治状态中站起来。

• Dell'elmo di Scipio / S'è cinta la testa
  She has girded herself with Scipio’s helmet 她把西庇阿的头盔戴在头上
  “西庇阿”指罗马名将小西庇阿（Scipio Africanus），打败了汉尼拔。
  象征继承古罗马的荣耀与武勇，号召民族复兴。

• Dov'è la vittoria? / Le porga la chioma
  Where is Victory? Let her bow her head to us 胜利在哪里？让她低头任我们加冕
  拟人化的“胜利女神（Vittoria）”。意思是：胜利应该向觉醒的意大利臣服。

• Ché schiava di Roma / Iddio la creò
  For God created her as a slave of Rome 因为上帝创造她，原本就是罗马的女奴
  指古罗马的“命定胜利”，象征意大利天命所归，要重新统一路线。

（前面一段重复一次，略）

• Stringiamci a coorte
  Let us form ranks together 让我们像古罗马军队那样 并肩结阵
  coorte = 罗马军队“步兵大队（cohort）”。号召团结如罗马军团。

• Siam pronti alla morte / L'Italia chiamò!
  We are ready to die — Italy has called! 意大利召唤我们，我们已准备赴死！
  民族解放运动的誓词。

（副歌重复）

第二节

• Noi fummo da secoli / Calpesti, derisi
  For centuries we were trampled and mocked 我们被践踏、被嘲弄了整整几个世纪
  指意大利长期被分裂、被奥地利等大国压制。

• Perché non siam popolo / Perché siam divisi
  Because we were not one people, because we were divided 因为我们不是一个民族，因为我们四分五裂
  意大利被分为多个公国和外国占领区（萨丁尼亚、托斯卡纳、两西西里、奥地利控制的伦巴第等）。

• Raccolgaci un'unica / Bandiera, una speme
  Let one flag, one hope gather us together 让我们在一面旗帜下、在一个希望下汇聚
  呼吁民族统一。

• Di fonderci insieme / Già l'ora suonò
  The hour has already struck to merge us together 融合为一体的时刻已经到来
  暗指革命和独立运动的号角已响。

• Uniamoci, amiamoci / L'unione e l'amore
  Let us unite, let us love — for union and love 团结、相爱吧——因为团结和爱
  浪漫化地表达“团结就是力量”。

• Rivelano ai popoli / Le vie del Signore
  Reveal to peoples the ways of the Lord 会向万民显明上帝的道路
  宗教化语言，用来强调道义正当性。

• Giuriamo far libero / Il suolo natio
  We swear to make our native soil free 我们发誓要让祖国获得自由
  标准民族主义誓言。

• Uniti, per Dio / Chi vincer ci può?
  United, by God — who can defeat us? 在上帝面前，我们团结一心，谁还能战胜我 们？
  强调“团结 → 不可战胜”。

（副歌重复）

第三节：历史典故最多的一段

• Dall'Alpi a Sicilia / Dovunque è Legnano
  From the Alps to Sicily, everywhere is Legnano 从阿尔卑斯到西西里，到处都是“莱尼亚诺”精神
  “莱尼亚诺之战”（1176）中，意大利城邦联盟击败神圣罗马帝国皇帝弗雷德里克一世。
  象征意大利人民长期反抗外来统治的传统。

• Ogn'uom di Ferruccio / Ha il core, ha la mano
  Every man has the heart and hand of Ferruccio 每个意大利人都拥有费鲁乔那样的心与手
  指 弗朗切斯科·费鲁乔（Francesco Ferrucci），1530 年佛罗伦萨抵抗帝国军的民族英雄。
  象征勇气、牺牲与爱国。

• I bimbi d'Italia / Si chiaman Balilla
  The children of Italy are called Balilla 意大利的孩子们都被叫作“巴里拉”
  “巴里拉（Balilla）”是 1746 年热那亚一个男孩扔石头带头起义反抗奥地利士兵的传说人物。
  象征“从小就有反抗精神”。

• Il suon d'ogni squilla / I Vespri suonò
  The sound of every bell echoes the Sicilian Vespers 每一次钟声都回响着“西西里晚祷”的呼声
  “西西里晚祷起义”（1282）反对法国安茹王朝统治的著名民族反抗事件。

• Son giunchi che piegano / Le spade vendute
  The hired swords bend like reeds 那些雇佣来的士兵像芦苇一样被折断
  暗指外来压迫者的军队（尤其奥地利的）终究不堪一击。

• Già l'Aquila d'Austria / Le penne ha perdute
  The Eagle of Austria has already lost its feathers 奥地利的雄鹰已经掉落了羽毛
  “雄鹰”指奥地利帝国国徽。
  意大利在多次革命中逐步摆脱奥地利控制。

• Il sangue d'Italia / Il sangue Polacco
  Italian blood, Polish blood 意大利人的血、波兰人的血
  波兰与意大利在 19 世纪都反抗奥地利、俄国等帝国，有共同命运。

• Bevé, col cosacco / Ma il cor le bruciò
  Austria drank it with the Cossack, but it burned their heart 被奥地利人与哥萨克喝下了（比喻镇压），但终 究烧伤了他们的心
  指奥地利与俄国（哥萨克）曾联合镇压欧洲民族运动，但最终遭到了民族觉醒的反噬。

（副歌重复）

其实还有个国家的国歌也提到哥萨克——乌克兰国歌。gpt5.1 也能解释：

乌克兰国歌《Ще не вмерла України і слава, і воля》（《乌克兰的荣耀与自由尚未亡》，又称 Shche ne vmerla Ukrainy…），写于 1862–1863 年，处于乌克兰民族觉醒、长期受帝国统治（沙俄、奥地利帝国）时期。

• Ще не вмерла України ні слава, ні воля.
  Ukraine’s glory and freedom have not yet perished. 乌克兰的荣耀与自由尚未死去。
  核心思想：乌克兰民族虽长期被强权统治，但民族精神未灭。

• Ще нам, браття-українці, усміхнеться доля.
  Fate will still smile upon us, brothers Ukrainians. 命运仍会对我们微笑，乌克兰的兄弟们。

• Згинуть наші вороженьки, як роса на сонці,
  Our enemies will vanish like dew in the sunlight. 我们的敌人会像阳光下的露水一样消失。

• Запануєм і ми, браття, у своїй сторонці.
  And we, brothers, will rule in our own land. 兄弟们，我们也终将在自己的土地上主宰命运。
  表达“民族自决”的核心诉求：乌克兰人要在自己的领土上做主。

• Душу й тіло ми положим за нашу свободу,
  We shall lay down our soul and body for our freedom. 我们愿为自由奉献灵魂与身体。
  象征为独立而奋斗、牺牲甚至殉难的决心。

• І покажем, що ми, браття, козацького роду!
  And we shall prove that we are brothers of the Cossack nation! 我们要证明自己是哥萨克的后代！
  “哥萨克（Cossacks）”是乌克兰民族象征：自由、骑马武士、自治共同体、反抗帝国统治的精神。乌克兰民族精神常以哥萨克传统为核心象征。

• Станем браття, в бій кривавий, від Сяну до Дону
  Let us, brothers, stand in bloody battle from the San to the Don. 兄弟们，让我们从桑河到顿河，投入血战。
  “桑河（San）”位于乌克兰西侧，“顿河（Don）”在东面。

• В ріднім краю панувати не дамо нікому.
  We will not allow anyone to rule in our native land. 在祖先的土地上，我们不会让任何人做主。

• Чорне море ще всміхнеться, дід Дніпро зрадіє,
  The Black Sea will smile again, and Grandfather Dnipro will rejoice. 黑海终将再次微笑，老祖父第聂伯河将欣喜。
  “黑海”与“第聂伯河（Dnipro）”象征乌克兰土地与生命源泉。

• Ще на нашій Україні доленька наспіє.
  A good destiny will yet ripen for our Ukraine. 幸福的命运终会降临在我们的乌克兰上。
  “ripen”（成熟）是农业意象，象征民族复兴。

（副歌重复）

• А завзяття, праця щира свого ще докаже,
  And perseverance and sincere work will yet prove their worth. 而坚定与真诚的劳动终会证明自身的价值。

• Ще ся волі в Україні піснь гучна розляже.
  The loud song of freedom will yet resound in Ukraine. 自由的洪亮之歌必将在乌克兰回荡。

• За Карпати відіб’ється, згомонить степами,
  It will echo beyond the Carpathians, resounding through the steppes. 它将越过喀尔巴阡山，在草原上回响。
  喀尔巴阡山＝乌克兰西部，草原＝东部以至黑海北岸

• України слава стане поміж народами.
  Ukraine’s glory will stand among the nations. 乌克兰的荣耀将被万国所知。
  表达民族独立后获得国际承认的希望。

（副歌重复）

之前不理解是因为印欧语这个从句太长了，歌词分为好几段给人整懵了。

还有听得出来这些欧洲国家都好喜欢吹自己领土，从哪里到哪里。

看完这个视频《三星堆新的诡异出现了：不同祭祀坑的文物竟能拼在一起！》，很有意思

尤其是那些青铜人背着的青铜尊，还有能插拔的接口——2 号坑的能和 8 号坑的吻合对接，而且不是焊接的

如果这是刻意设计，而不是巧合，那意味着一种可组合的礼器系统。

从这个出发，随便乱写点。

“国之大事，在祀与戎。”

传奇与“天命”

历史上很多传奇武夫的胜利方式，往往可以浓缩成一个字：莽。
上头之后一路猛打，突破极限，做出本来不该做到的事。

这种状态，随后常被本人或旁人解读成“天命”：
战场迷雾中的神意、杀红眼后的宿命、某种谶语被“应验”、某个巫师提前说过类似的话，于是凡人的冲动就披上了宿命论的外衣。

当这种机制成熟，它不仅渗透战争，也能塑造祭祀：
火热与激烈被神化，冲动与运气被制度化。

比如《兰陵王入阵曲》，又比如《秦王破阵乐》那种“二创式”传奇化。

那种“援军终于来了”的情绪爆发、守城者经历漫长绝望后看到鲜衣少年破阵而入的瞬间——完全可以被编进仪式里，反复上演。

青铜“尊” 与 战利品

三星堆出土的大量青铜“尊”，
造型、结构、纹饰与千里之外中原、河洛、甚至更远族群的器物“撞脸”。

考古界常见解释是：交流、贸易、工艺扩散。
但也可以有另一种想象：

如果这些尊不是交易来的，而是征服来的呢？

许多古文明都有“把敌国宗庙神器搬回本国”的传统。
把战利品纳入本族的祭祀体系，就是政治意义上的“重演胜利”。

战争被写进舞蹈与音乐，每一次重演，就是一次“再赢一次”。

三星堆或许也如此：
征服某片区域后，把对方的祭器搬回来，
在下一次大型祭典中作为“道具”，让族群重新体验那场胜利的高潮。

视频里提到，许多尊不仅造型相似，还有切割、局部改造的痕迹；
甚至能装在巨型青铜人像的头顶，或插进背后的支架里。
这更像是为表演准备的模块化礼器，不太像日常用于参观的静态神器。

三星堆大量青铜器造型夸张异类，却不是炊器、食器、酒器、水器或乐器。
中原文明那时还在追求锅碗瓢盆的精美，而古蜀王已经在精神层面玩超大号青铜手办了。
所谓“七国称王，杜宇称帝”——帝即神明。
后世能玩这种规模手办的，也就秦始皇一个，他也是第一个把人皇与昊天上帝合体为“始皇帝”的人。

不必真的赢，只要“仪式赢”

有人说古蜀国没那么强，不可能真打到长江下游。

但打仗不一定是单挑，可能是联军。

古蜀国征战中原的例子，如 《尚书》里 《牧誓》：

王曰：“嗟！我友邦冢君，御事：司徒、司马、司空，亚旅、师氏，千夫长、百夫长，及庸，蜀、羌、髳、微、卢、彭、濮人。称尔戈，比尔干，立尔矛，予其誓。”

姬发率八国联军，到了商都朝歌南郊七十里的牧野，举行誓师大会，一定要痛揍帝辛！（网上有人说，蜀、羌这里不是古蜀国，而是在山东，那么前面还有一句“王左杖黄钺，右秉白旄以麾，曰：“逖矣，西土之人！” 怎么解释？旄这里指牦牛尾巴。还有后面的“西土之人”）

再比如距离三星堆 1500km 远的外蒙古色楞格河发源地杭爱山上，由 东汉 班固作《封燕然山铭》记功刻石，记录了窦宪带领的联军：

鹰扬之校，螭虎之士，爰该六师，暨南单于，东胡乌桓，西戎氐羌，侯王君长之群，骁骑十万。

这么大的阵仗，分一点不锈钢盆儿战利品，搬回老家炫耀总是可能的吧？

更何况古代交通不便、消息不流通。
刘备硬要说汉献帝被曹丕害死，于是他要称帝——统治团体的叙事只要统一口径，真假并不重要。

胜败是事实，但“事实的意义”归统治阶层解释。

甚至可以这么说，一旦祭祀规模扩大，演出体系成熟——连失败都能“演成胜利”。

三星堆如果也掌握了这套叙事逻辑，
那就不难理解为什么他们的青铜礼器如此夸张、戏剧化——
他们不需要真实的记录，只需要可现场表演的叙事。

在这种文明中：

• 真实的胜利，是一次。
• 仪式的胜利，可以是无数次。

这就是政治的永远赢，一直赢，中赢，大赢，特大赢的机制。

无文字时代的巨型剧院

有人说，三星堆唯一的遗憾就是没有文字，铭文。

在没有文字、却需要整合族群精神的时代，叙事就必须“能被看见”。
史诗从来不靠纸墨诞生，而是从战火与表演里长出来的：

奥德赛、伊利亚特、摩诃婆罗多、吉尔伽美什、格萨尔王——
几乎每一部早期文明的宏大叙事都以战争为底色，以英雄为舞台，靠吟唱或演出在人群中播散。

统治阶层和普通人都一样喜欢戏。
就像 MCU 里 Loki 在阿斯加德宫廷里看戏班子演雷神与奥丁，
就像 HBO《权力的游戏》中，国王、贵族、百姓在君堡都要看戏团演他们自己的“宫斗史”。
戏是权力的镜子，也是人民的教科书。

三星堆青铜器的夸张造型——大眼、巨耳、黄金面罩、戴冠、巨立人、神树——非常难说是日用品，倒更像是一个国家级戏团的服道化库。

在这种文明里，“演出”就是文字，“器物”就是字体。

大祭司

沙盘推演，在这样的文明中，绝非后世军事院校那些“兵棋推演”那么简单功利。

大祭司的职责是双重的：

• 总结过去的战争——为失败找神意，为胜利找因果，给部族的恐惧做心理缝合。
• 预言未来的战争——以故事构建期待，用仪式模拟结果，让众人相信“我们能赢”。

这种角色在古代十分普遍：
从苏美尔预言师、到中国卜筮、到北亚萨满、到希腊寓言神谕，
说到底都是同一职能：把政治合理化，把暴力神圣化，把人心稳住。

三星堆如此众多的青铜面具，会不会是操场棋盘的一部分呢？

灭亡＝国家叙事消失

三星堆的突然消亡一直是谜题，但无论原因是什么，它的结局只有一种

当戏剧性的祭祀体系崩塌，
当大祭司无法再整合神意，
当国家无法再组织大型表演来重述“我们是谁”，
当共同体想象断线，
那国家也随之散掉。

这就像他们曾征服过的敌国的祭器一样——失去使用者，失去意义，最终被土掩埋。

文明不是武力被摧毁，而是叙事被抹去。
当一个国家被迫进入别人的故事、成为别人的祭祀道具时，它的国家也就不存在了。

三星堆的命运，或许正像祭祀坑里的青铜器：

被掩埋，被遗忘，被失去剧本。

后记

道教（注意区分道家）又张道陵在蜀中起家，里那么多神仙妖怪，有没有可能就是三星堆大剧院故事的远古投影？

以上内容由AI汇编，如果有明显错误说明是我手动增补的。

发现现在写blog很容易。我只需要把我零碎的东西，甚至都不是句子，全丢给AI，它就能自动帮我写一篇通顺的文章。我不需要去思考修辞和段落组织。

我只需要检验最后文章表达的是不是我的本意。我可以负责任的说，这篇文章就是100%我想表达的。

视频是昨晚睡前看的，凌晨5点左右醒来迷迷糊糊就有了这个零碎的想法，还有想到 颉利可汗 真人秀，ptsd 战后创伤，高祖剑、王莽头、孔子履这些。AI不写，我也就懒得费劲加进去了。

可能是最古老的问题，自己的IP是什么，网上这样的工具一大把，我自己甚至都搓了个

但是你访问 google 的ip，如果遇到网络配置很复杂，split tunnel 什么的，可能就麻烦了。

Google

搜了一圈，没想到 gemini 给的线索最有用。它提到可以

dig TXT +short @ns1.google.com o-o.myaddr.l.google.com

但是AI 毕竟笨了些，套个 DoH 不就可用了。

curl -s "https://dns.google/resolve?name=o-o.myaddr.l.google.com&type=TXT"
{"Status":0,"TC":false,"RD":true,"RA":true,"AD":false,"CD":false,"Question":[{"name":"o-o.myaddr.l.google.com.","type":16}],"Answer":[{"name":"o-o.myaddr.l.google.com.","type":16,"TTL":60,"data":"edns0-client-subnet x.x.x.x/24"},{"name":"o-o.myaddr.l.google.com.","type":16,"TTL":60,"data":"74.114.31.154"}],"Comment":"Response from 216.239.38.10."}

返回里的 edns0-client-subnet 就是C类网址。不够精确但是够用。

curl -6 可以获得 ipv6

如果 dns.google 不够好，可以换 dns.google.com

curl "https://dns.google.com/resolve?type=TXT&name=o-o.myaddr.l.google.com"

网上关于google这个 trick 没有正式文档支持。我在public-dns-discuss 能搜到 最早 2015年一位叫 Shen Wan 的疑似google员工的问题排查方法。他原话

our name is "Google Public DNS", not "Open DNS"

所以应该和当年 8.8.8.8 推出有关。

Gmail 登录历史

V站 还有一个偏方说 Gmail 把邮件滚动到底部有个 Last account activity ，点开也有IP。

但是需要登录，而且网址里有个 ik 的参数猜不出规律。

其它DNS

• dig whoami.cloudflare ch txt @1.1.1.1 +short
• dig +short myip.opendns.com @resolver1.opendns.com
• dig whoami.akamai.net. @ns1-1.akamaitech.net. +short

aws

然后顺便发现 https://checkip.amazonaws.com/ 有官方文档说明

cloudflare

所有 cloudflare 都可以查 /cdn-cgi/trace 比如

• https://www.cloudflare.com/cdn-cgi/trace
• https://x.com/cdn-cgi/trace
• https://chatgpt.com/cdn-cgi/trace

AI厂家为了勾引你多消费token，每次回答都会在末尾问一句“客官，加钟不”。恰好联想到最近 “巨型吊牌防退货” 很火。光鲜亮丽的的背后，是扭曲丑陋的灵魂。 所以起了这么个标题。

不仅是学生，老师也有

今后人和人的交流都是token了。。。下属用AI把bulletpoint扩成长篇报告，上级把长篇报告用AI总计成 bulletpoint 🤣 正如康德所说，人真的不是 means to and end，以后就是 end 了。人权除了所有权，创造力和执行权都交给AI吧。

买了个兄弟牌(Brother)的打印机，热销基础款，听说他家的联网打印很烂，所以只有USB的。

又买了个打印盒子，OpenWRT的，本来以为是 CUPS，结果一看 p910nd 好家伙。看了下这玩意纯粹是 tcp 直连 /dev/usb/lp0 。

在 macOS 上配置陷入了迷茫，最后问ChatGPT给调通了居然。

首先还是得下载官方驱动，然后添加 IP打印机

• Address 那里输入OpenWRT的 IP:9100
• Protocol 这里注意，选 HP JetDirect。这里的意思为 AppSocket。
• 最下面的 Use 选择驱动

也就是说IPP, AirPrint，LPD这些协议都不行。

然后试了下也失败，看了下默认USB双向通信，最好改成单向。OpenWRT上：

# cat /etc/config/p910nd 
config p910nd
  option device        /dev/usb/lp0
  option port          0
  option bidirectional 0
  option enabled       1

macOS上：

lpadmin -p <IP打印机名字> -o usb-no-bidi-default=true

应该就行了。

支持 Airprint 就下一步想办法了。安卓上的打印只能输入IP，不支持 9100端口，估计支持了也是白费力，还得 .ppd 之类的翻译一下。

秋夜凄凉，月光暗淡。如墨般漆黑的夜空中却闪着几点星光。我抬起头，凝视着天上闪光的星，想起我妈曾经在星空下和我说过的：每个勤劳善良的人，在死后都会变成天上的星星，保佑着地上的人。幼小的我便在想，里面的哪一个会是奶奶呢？

今天乡下的月很圆，后山的土地和院里的人沐浴着同样的月亮，只是一层薄薄的土，人与人就再难相见了。只有月亮还和几年前的一样，看着它，思绪就跨过了时间，回到了过去橱柜子上的罐子里。

那时我还只有几岁大，和爷爷奶奶一起生活在乡下。当时我的话都说不太利索，天天只知道向外跑，对许多新奇东西有着极大的好奇心，总是喜欢跟着大声嘎嘎叫的肥鸭绕着院子转。在屋里的各东种小东西都喜欢看一看，摸一摸，有时甚至还会用嘴尝一尝。

那是一个炎热的下午，毒辣的阳光炙烤着大地，刺眼的阳光令人望而生畏，我像一只无头苍蝇一样在客厅里乱窜，一转头，又跑进了厨房看到了正在忙活着的奶奶，极度无聊的我看见旁边的柜子上有一个罐子，里面似乎装着些什么。我努力地伸手想去拿，可就是差那么一点。奶奶好似背后也长了一双眼睛，看见了我踮着脚目不转睛地盯着那个罐子。她水龙头都没关，放下了手上的东西，就毫不犹豫地冲了过来，赶忙用双手小心翼翼地给我抱到旁边。然后才注意到我是想要罐子，于是便帮我拿了下来，拿着小勺子喂了我一点。这时我才看见罐子里装的是什么，是许多的白色小颗粒，入口时这种甜蜜的味道不断地冲击着我的大脑。后来奶奶每天都会给我吃一点，每次我都笑的非常开心，奶奶明明没吃，却也和我一样。幸福从罐子里跑了出来，弥漫了整个屋子。

后来，我离开了老家，来到城里读书，也是在厨房里，我看见了一个差不多的罐子，里面也装满了白色小颗粒。我欣喜地拿了一点尝了尝，却是一股酸苦味，后来我才知道什么是糖，什么是盐。可是这时我已经无法向她撒娇要糖吃了。

“物是人非事事休，欲语泪先流”，只有记忆中藏在罐子里的爱，温暖依旧。如今看着月光，再回想这些事，脸上纯粹的笑容，眼角晶莹的泪花，都变成对亲人、对亲人的爱的怀念了。

原文作者：湖南省娄底市第一中学附属星星中学初三年级14岁学生龙睿熙

从这 看到，douyin上 有人说 然后有图片。用qwen识别了一下

前两页图片

最后一页图片见这里

网上流传的是老师改编版。说实话老师把最后一段改得很成功，原作者不够最后一击的“豹尾”那么有情绪冲击力。

刚睡到11点半起床，看到个推

Driven by Compression Progress: A Simple Principle Explains Essential Aspects of Subjective Beauty, Novelty, Surprise, Interestingness, Attention, Curiosity, Creativity, Art, Science, Music, Jokes
压缩过程驱动：简单道理解释 美、新颖、意外，趣味、关注、好奇、创意，艺术、科学、音乐和笑话 的基本面
https://arxiv.org/abs/0812.4360

这个副标题听上去就很带劲儿，这么大文科味儿的东西怎么就能被「压缩」给解释了，那么多主观的东西，就这？正如 Musk 说的：

Schmidhuber invented everything 尤根早就发明了当前AI的everything！

Juergen Schmidhuber 是 LSTM 的发明人。LSTM 是一种AI技术能长时间理解上下文，能处理复杂时间序列，解决了早期 RNN “记忆很快消失”的根本问题，这才让“听懂一句完整的话”成为可能。而且他做出这个研究是在 1997 年！

于是赶紧拜读一下这篇大作。它这个说法，大框架来说有4个要点：

1. Store everything。人脑通过感知记住这个世界。客观的说把所有细节和时间顺序都记住不可能，人脑没那么大容量。所以必然有个「编码」的过程
2. Improve subjective compressibility。发现规律，比如前天昨天做了一样的一堆事，你就只记一遍。而且你大脑很可能会预今天会不会依然做这一堆同样的事呢？
3. Let intrinsic curiosity reward reflect compression progress。大脑会回味然后优化这些重复的记忆。优化的意义在于如何用最小的存储成本记住最多的事
4. Maximize intrinsic curiosity reward。如果你用最简单的编码记住了最多的事，你的好奇心会非常满足。比如“牛马”两字就总结了你这几天的生活。

Juergen说上面这个框架可以概括所有「好奇」和「创意」系统。这个系统有很多副产品：

1. Symbols 符号。压缩得足够厉害，很多过程和概念就成了一个符号。
2. Consciousness 意识。压缩体自身，作为一个符号，即为意识。
3. Beauty 美。作者拿「平均脸」作为比喻。人一辈子要记住很多脸，如果一张新面孔最接近「平均脸」不需要额外费劲去理解，那么它就是美。我只能说这个角度很刁钻。但是好想又缺了什么。
4. Interestingness 趣味。定义为学习曲线的陡峭程度。它甚至还发明了个公式，有趣程度等于 美 对 时间的一阶导数。
5. 作者这里区分了第三点 的「美」是针对没见过的东西的评价，而不是回味的「美」。比如冬天洗一个热水澡总是一件美事，但是是已经经历过的。
6. Novelty & Surprise 新颖和意外。大脑遇到个没法用已知方法「压缩」的东西，才叫惊喜！
7. Attention / Curiosity 注意力和好奇。人脑有两种无聊，一种是已经压缩过的，一种是想尽办法都不能压缩的。抛开外部奖励不说，真正内驱力的兴趣来自于对第4点和第6点的最大化。你能不能用一个更简单的角度去理解一个数学公式？
8. Discoveries 发现。大型压缩被称之为「发现」，比如从托勒密的本轮 均轮改进成一个平方距离公式。
9. 超越无监督学习。传统的「模式识别」还是低了一个档次。我觉得这就是 Juergen 发明 meta-learning 的出发点？
10. Art 艺术。抛开社会装B需求不说，艺术和音乐好玩之处在于「pattern」。好的艺术可以让你发现以前没联系起来的东西，然后大脑能更深入的理解，也就是压缩(art as an eye-opener)，然后已知的东西也就逐渐变得无聊。
11. Music 音乐。你永远好奇一组音符的 下一个 会是什么。
12. Paintings, Sculpture, Dance, Film 绘画，雕塑，舞蹈，胶片。你是否好奇下一组动作是什么？
13. Ideal Ratio 已知和未知的比例，不是固定的。
14. 创意者和欣赏者 界限的模糊。作者认为被动观看艺术也是一种创意。一部分艺术家是外部激励驱动的，比如金钱和名气，但另一部分是是好奇心和创意驱动的。
15. 艺术和科学的相似：都是用更简单的规律去描绘更宏大的世界。艺术也是用一个小局部让你脑补很多背后的故事
16. Jokes 笑话。笑话就是一系列复杂冲突的精简版。

Beauty, in this framework, is recognizable compression progress. A painting, a symphony, a theorem, a punchline all trigger a sudden “Aha!” of re-encoding the data more efficiently than before.
The observer literally rewrites its internal model of the world in a simpler, more elegant form. The emotional spike we feel is the direct consequence of that rewriting.

读完之后，我感觉。。。挺民科的，但是又似乎没啥大毛病。或许情绪和主观，就是人脑内在的一个激励机制？Juergen能把这么多乱七八糟的事都归纳到「压缩」上面也是挺能干的。

要知道，那可是他90年代就想明白的事。

觉得最近Tim和军儿都着了道了，两个同样都是内容创作者，关注度较高，最近都被“舆论”冲击。为他们可惜。

一开始我不太明白，为啥会有那么极端的傻逼莫名其妙的把原视频曲解成那样？影视飓风这个澄清印证了，这些hater其实本来就拒绝看原视频，它们出于本能的讨厌会加倍传播“掐头去尾”的误解。

上学的时候，注意力涣散和理解偏差的人被认为是“差生”，对个体的人为的分类和教正，在强调“公平”的成年人社会是反过来的。老师给「听众」贴标签的权利是学校赋予的，脱离校园进入社会，是听众给「老师」打分。

平台和舆论很傻逼怎么办？没办法。傻逼的共识也是共识。

网上有句笑谈，傻逼是优质国家资产。启蒙傻逼犯罪。所以，国家需要保护傻逼。作为个体，最优解是想办法盘活这个资产并最大化的从资产身上得到收益；对于Tim和军儿，他们需要处理这部分负资产。

舆论风险不是公平的，谁不掌握言论的「防卫权」，谁就是被审判的人。突然想起来，Elon Musk这招才是绝杀。democrats 当年那个呼风唤雨，直接把 TWTR 买了。甚至都不用删号，直接后台凝视，这些矩阵号都不敢乱来了。

矩阵号，切片传播是不是要故意恶心人呢？在赞美和诋毁之间，它们选择了起号。在输和赢之间它们选择了流量最大的打法。捕风捉影是基操。

军儿本来手上是有“米聊”之类的社交牌的，他自己放弃了。金山、小米都是千亿市值的企业，每年出一点养老的钱维护个app有那么难？

回忆起来，我也一度非常想创业做社交，大部分人都反对，理由担忧监管压力，运营风险。

是的，他们说得没错。现在也看明白了，你不承风险，风险就跑到别的平台上蛐蛐你。

另一方面，这也解释了为什么现在很多 podcast 话题尺度比较大。因为没法截图断章取义。只能一段一段听完。

缘起

网上很多套Cloudflare教程，但是大多数都是在前置作为反向代理，CF的IP如果不挑选，则喜提“减速乐”

我这边的情况是该死的 Google 把我IP送中了，打死不提供 gemini 服务，为了解决锁区问题，本来以为简单用一下 Cloudflare Warp 就行，没想到是个大坑。花了好几天研究。

核心问题是， warp-cli connect 之后就失联了，ssh 都连不上。

warp-cli 网上很多教程都过时了。它命令行改版了。最简单的 warp-cli mode 其实官方教程都不全，它的 warp 和 warp+ ，改成 tunnel_only 还是不行。寄希望于 proxy 模式，官方博客说 "use the proxy (HTTPS or SOCKS5)"，我实际测试，这个默认端口 40000 都是拼凑搜出来的。 然而我打死也没测试成功如何用 HTTP_PROXY 。AI 说只有 win/mac 的桌面版本支持？wtf。

CF一键脚本

没有希望，看下别人怎么解决的，大神给出的解是 一键脚本。

Cloudflare WARP 多功能一键脚本，支持纯IPV4/纯IPV6/双栈V4V6的VPS共9种情况随意切换安装，screen一键手动/自动刷新支持Netflix奈飞的IP（自动识别WGCF与SOCKS5环境，自定义刷新奈飞IP的时间段间隔，自定义奈飞区域国家，自定义仅刷区域国家），支持升级WARP+及Teams账户。

搜到最早的出处应该是 p3terx 的。但是这种一键脚本我都不太敢用，万一写个什么后门之类的你怎么知道。

大概读了下，会执行下面的脚本：

• curl -fsSL git.io/wgcf.sh
• curl -fsSL git.io/wireguard-go.sh

git.io 是个第三方短链服务，可能会看人下菜碟？怕怕

看了半天发现回到原点，核心原理还是proxy然后socks5。或者把 wireguard 配置提取出来自己配路由

有没有什么不用第三方复杂配置，用官方的 warp-cli 但是保留几个tcp端口可用呢？

研究

于是同 ChatGPT、gemini 两位老师向 Linux 网络栈 展开了斗智斗勇。真是苦啊。需要在 warp 生效的时候测试不同的方法，就在那个贼难用的 noVNC html5 based VNC client 里一行一行代码试出来的

得到了以下宝贵教训：

1. iptables 老早就过时了。现在的 iptables 实际上是 nf-tables 的马甲！吃了大亏！翻来覆去在错误的地方检查，AI也不提醒我一下
2. ip route 路由也不是全部，其实还有 policy based routing 叫 ip rule

其中 warp-cli 会创建一个叫 cloudflare-warp 的 nft，还有一个叫 CloudflareWARP 的 dev。然后在 ip rule 里会添加一条

32765: not from all fwmark 0x100cf lookup 65743

这里学到几个冷知识：

1. 前面的 32765 是优先级，越低越优先，命令行里可以写成 priority 32765 或者 pref 32765 一回事
2. 后面的 65743 是内核里的table，可以在 /etc/iproute2/rt_tables 定义一套alias

耍聪明把INPUT流量标记一个 0x100cf 是不行的。以为是配置问题用 tcpdump 发现甚至只有 SYN 包。后来才知道去折腾 nf-tables。

如何给全局 warp 开一个端口

1. echo "200 inbound" | sudo tee -a /etc/iproute2/rt_tables 或者这一步不做也行，后面所有的 inbound 都替换成 200 就行
2. sudo ip route add default dev eth0 scope link table inbound 这个是因为我VPS是on-link的。如果是实体 dev 自己换下
3. 连接 warp-cli connect 这玩意会在所有自定义 ip rule add 前面加一条策略所以记得先连，再加自己的策略
4. sudo ip rule add from all sport 6666 lookup inbound pref 500 这里的 500必须比默认的 32765 低。所以要先连上 warp
5. sudo nft insert rule inet cloudflare-warp input tcp dport 6666 accept 入站 接受
6. sudo nft insert rule inet cloudflare-warp output tcp sport 6666 accept 出站 接受

因为步骤3 执行之后你ssh就掉了，记得做成一个 .sh 脚本。。。

然后每次断开连接 warp-cli disconnet 之后，记得删除第4步里创建的

sudo ip rule del pref 500

否则的话，该死的 warp-cli connect 会创建一个 pref 499 在你前面卡位！

测试

curl -sk https://www.cloudflare.com/cdn-cgi/trace

折腾结束。这应该是全网第一个不动官方 warp-cli 能开端口的方法。

前段时间记录了下 Hinton 一句话总结了教育的本质，有朋友看后说，你这个太幼稚

教育怎么会仅仅是传输，是灌输呢？他说，教育的内涵是建立一套世界观，是一个彼岸。在这个世界里，包含你在成年生活中可能用到的一切知识，有深度，也有广度。你需要去感知、去理解、去体会。

人又不是机器，有主观能动性，所以教育绝不是被动接受数据就完事。教育提供的是一种能力，让后人能够不断超越前人。

面对这浓浓鸡汤味的一番道理，我觉得道理也没错。于是我突发奇想问：“教育，是不是就好比给孩子装一套操作系统？”

朋友懵逼了一会儿。我又接着问：“如果用 10B/s，比软盘还慢的外设来装系统，你不会觉得痛苦吗？”

朋友半天只回了一个：“……”

虽然这个比喻是灵机一动，但人生确实需要安装太多驱动。经典的“学好数理化”就是理工科的内核。而当你真正脱离父母、走出学校时，你还会发现人际交往的 IO 才是最麻烦的驱动。

我还特意在网上搜集了一些类似的陈词滥调：

• 教育的本质，是对“人”的教育，而非对“任务”的完成。
• 最有效的教育，永远发生在良好的关系之中。在学校，就是师生关系；在家里，就是亲子关系。
• 教育的本质是培养能力。应试教育的本质是筛选，而不是培养能力。
• 教育是上层建筑
• 苏格拉底：教育的真谛不是灌输而是点燃，一万次灌输不如一次真正的唤醒
• 知识还在生长过程中时，我们就已经接触到了，我们需要了解它，但了解到的也不是最终的结果。世界和社会变化太快

抛开教育是什么不谈，只说教育的缺点，我看是时效性问题。浪费很多时间学习过时的东西。前段时间我SO在考一个证，习题反复出现的一个考察知识点，数字信息有哪些存储媒介？答案：硬盘软盘，还行；光盘，可以接受；集成电路卡，这……是什么鬼？

我想起来中学还学过Flash。虽然我一直认为Flash技术很先进，但这个技术栈还是避免不了没落。大学有朋友还深入研究过 ASP.NET Atlas技术，后来却被 AJAX 无情地抛弃。很多东西，往往两三年就过时了。

无论你把教育当作安装操作体系，还是世界观和认知，或是什么人文 科学，教育的瓶颈已经凸显了——你都只有 10B/s 的带宽来进行同步。而且在学前教育 义务教育 K12 高等教育里，还存在大量浪费的无用甚至负用教育。

按我说，教育就应该这么办：

1. 做一套最小规模的 bootstrap
2. 以压缩技术为突破口
3. 想一切办法学习带宽

教育说完了，说说学习。

这几天恰好跟娃的成绩着急，前面讲的，后面就忘了。本来白天上班就够焦虑了，晚上给人整崩溃。

恰好刷到别人转的 一则 RT

你总是觉得累，并不是因为你工作太多，而是因为你有太多“没闭环的事”。
那些你还没回的讯息、还没说出口的道歉、你一直在逃避的决定、你一再拖延的谈话。这些事整天在你脑海的后台运行，不断消耗你的能量。
关闭这些循环，完成它们。你会发现自己的精力在慢慢恢复。心理负担，比任何体力劳动都更让人筋疲力尽。

这突然启发了我——这不就是成绩差的原因吗？前面的问题还没搞懂，老师就讲到后面了。知识点千疮百孔，基础不牢，地动山摇。套路题的套路背下来了，结果计算出错或条件带入错误。唉……

你说补习吧，也不知道从哪里开始。到处都是问题，没有一个闭环。想象“别人家的孩子”，优秀的人对知识的“一致性”和“完整性”都有追求，他们甚至喜欢手绘一整套知识地图。

怎么解决呢？我也不知道。

我知道的是，ADHD 和拖延症有些相似，核心在于多巴胺的分配机制。多巴胺，简单说，就是驱动力，也可以理解为精气神的“气”。

当人意外完成某件事并获得好处时，多巴胺会让行为与结果之间产生联系（建立神经通路），并奖励人不断重复这个行为。只是这种奖励感不等同于直接的快乐。在长期多巴胺作用下，相关神经通路会不断被强化。如果强化过度，就会形成路径依赖，产生渴望和欲望。

优秀的学习者会追求更高的水平，所谓“优秀是卓越的大敌”。

这个机制有一个致命缺陷：它是一个点。它控制经过这个点通路的 YES / NO

小学之后，知识就变成了“面”或者“体”。学习中大量的中间环节，是一个毫无奖励的枯燥序列，一堆前置知识就能把人烦死。如果孩子的注意力无法在上下文中长时间保持，最终结果肯定会 fail。

文史类的还可以胡诌几句，数理类的就直接完蛋。这和拖延症的问题几乎一模一样。太宏大的目标，往往难以执行，迈出第一步尤其困难。

当然，成年人面对的工作任务、老板布置的指令、甲方提出的需求，比学校里人工设计的题目扯蛋一万倍。考试至少有明确答案，而在现实世界里，你提出的问题方向可能都是错的。

学习的方法论：在你多巴胺失效之前，探索一条每一步都有正向激励最短路径完成图遍历。

方法论已经有了，接下来就是把这个原理应用到学习流程设计里了。很多码农都喜欢折腾一套todo，为了帮助拖延症同病房的学习困难症患者，那么接下来让我从一个简单的 TodoMVC 原型开始……算了拉倒吧 🤣

偶然刷到这么一个人的童年：

1. 十分讨厌传统文化
2. 上小学喜欢看小说。比如 三国 西游 等。怕被老师抓？老师过来，用一本书盖住。
3. 因为老师苛刻，打学生。所以10岁逃学，不敢回家；山谷里流浪三天，最后找到发现是兜圈子，离家大概才8里
4. 13岁忤逆父母。
   离家出走！

   有一件事我记得特别清楚。在我大约１３岁的时候，我父亲请了许多客人到家里；我们两人当着他们的面争论起来。父亲当众骂我懒而无用。这一下激怒了我。我回骂了他，接着就离家出走。我母亲追着我想劝我回去。父亲也追上来，边骂边命令我回去。我跑到一个池塘边，并且威胁说如果他再走近一步，我就要跳进水里。在这种情况下，停止内战的要求和反要求都提出来了。我父亲坚持要我道歉并磕头认错。我同意如果他答应不打我，我可以跪一只腿磕头。战争就这样结束了。
5. 认为皇帝不是坏人，甚至不反对帝制，都是手下干坏事？
6. 从小大量阅读，知道拿破仑、叶卡德琳娜女皇、彼得大帝、威灵顿、格拉斯顿、卢梭、孟德斯鸠和林肯
7. 上大学想出国，学法语。还认识一位在加州加入了Ku Klux Klan的学长。

奇妙的经历，估计好多人感觉都有相似之处？ 🤣

I am torn about writing this. AsyncIO in Python is always a mess, protobuf is another, gRPC is the worst of them all because of all that boilerplate code that does nothing but trouble.

The task I am facing is integrating a mesh API server based on our internal codebase.

non-gRPC options

I mean, gRPC is just h2+protobuf, how hard could it be? Even uWSGI had h2 from decades ago

Turns out the options are quite limited. h2 in uWSGI was major versions behind, SPDYv3 never took off. gRPC and h2 are related but different because the frames are marked and handled differently.

So there's either hypercorn or fallback to gRPC. To avoid further mess I decided to stick with gRPC

infectious async/await

Now I face another challenge: The existing business logic is written in async/await style (cue FastAPI fad)

I carefully studied the gRPC async hello world example

Everything ran great, except the notorious GIL, my gRPC server runs but only on one single CPU.

multiprocess

Old school solution to GIL: spawn many processes. Given a 1:1 map to worker CPU. Easy? There's an official multiprocessing example

It worked... until it didn't. The major selling point of h2 is connection multiplexing, one TCP connection to serve all concurrency. And our mesh client is so good at this, only one worker consumes 100% of one CPU and the rest simply idle. 🤣

SO_REUSEPORT

I also tried to implement a prefork worker on my own. Let's get rid of master because political-correctness we have SO_REUSEPORT already.

Unfortunately it didn't work at all, because of h2's multiplexing nature. The kernel won't schedule requests if there's only one single connection.

ProcessPoolExecutor

I looked closely and found how gRPC inits:

grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))

Maybe swap it with ProcessPoolExecutor() ?

Nope, server went dead with a timeout. Don't have time to look into C/C++ details. Nope.

It seems gRPC only allows ThreadPoolExecutor().

Why does Google even allow it as a parameter then?

The apply_async() hallucination

Out of despair, next I asked ChatGPT. The advanced AI model said: just use multiprocessing in your invokes

Yeah why not. So how do I run async in multiprocessing?

ChatGPT hallucinated: use apply_async. I initially believed that shit only to find it means the func will return an AsyncResult object, not running some async/await code. btw, I found the .apply() is just a shortcut for .apply_async().get()

Putting it together

I got the mess to work eventually.

1. Create a normal gRPC server with add_generic_rpc_handlers and stuff
2. Create a pool = ProcessPoolExecutor(...) before the unary_unary_rpc_method_handler, with an initializer that spawns a global loop = asyncio.new_event_loop().
   It had to be global because concurrent.futures only allows it this way
3. Run loop.run_until_complete() inside pool.submit()

lessons learned

If you aren't a try-hard:

• avoid async

• avoid gRPC

上一篇汉字 和 汉语 的先进性 还没完

最近不知道在 X 上还是 xhs 上，原帖我翻不到了。有留子在图书馆查资料，用中文搜索，旁边印度妹问在看啥？

留子说在查学术问题。印度妹悻然说到，她的母语就没有这么多资料可查，只能有英语资料可看。

这回到我今年第一篇blog 如何用英语给出简短的 “春节” 定义 抛出的一个观点：

其实，全世界的主要语言里，只有汉语还在坚持“意译”

仔细想想还是挺恐怖的，全世界都叫 ResNET，日本人甚至用假名 レズネット 也要坚持音译。

前端时间 龙是不是要翻译成 Lonng 也是个很火的话题，现在很多人明白了。意译实际上是中文使用者的一厢情愿，特立独行的。日韩把很多东西都已经抢注了，比如 围棋 Go 泡菜 kimchi，老中还在那里老老实实的 Sour Pickles。

这个做法有好有坏，但是这种坚持就。比较难评。

又想起一个老梗：

元朝有个官职叫怯里马赤，放在现在叫翻译官。有一次忽必烈先生问孔子是什么人，有人告诉他：孔子是老天爷的怯里马赤。忽必烈先生很满意这个回答，曰：善。

出处：叶奇《草木子》卷四下：

（北人）立怯里马赤，盖译史也，以通华夷言语文字。昔世祖尝问孔子何如人。或应之曰：“是天的怯里马赤。”世祖深善之。

意译这事坚持得有多离谱呢？连天意都要给你翻译成中文。巫文史医一脉相承了等于说是。

前几天 Andrej Karpathy 怒赞 Deekseek-OCR，认为图形比字串更能与意义产生深层次的共鸣。

老外评论说这个角度太刁钻，是不是因为中文是方块字，属于 ideogram 程序员更能看出来其中的问题？我当时就回复，没错，汉字读写其实就是记忆宫殿 Method of loci

今天1024，又有一篇讨论 When is it better to think without words?

2013年的一段讨论

视觉识别为什么有优势，这个在2013-11-15和朋友有如下讨论：

09:20 K： 还是不喜欢看电子书 包括技术类的 是不是原始人的通病
09:23 me：擦 我压根就不喜欢看书 注意力不集中症
09:24 K：你知道这个"不喜欢看电子书'就是一种委婉的说法 我也是
09:24 me：-.-
09:24 K： 注意力难集中得很 看书有焦虑
09:24 me： 我也是啊 我日
09:24 K： 看一会儿就觉得我漏看一行 越回去看越觉得焦虑
09:24 me： -.- 哈哈
09:25 K： 用手指指着两张之间 然后眼睛从两行之间的地方快速扫过 手指再下移 这个办法可以帮助我提高注意力同时避免一行一行死抠 两行之间*
09:26 me： 你大脑已经变成机械游标来parse文本了么 哈哈哈哈 不过我有一招可以缓解这个症状。不过只对中文有效 就是只记文字形状，不记声音和意思 这样效率奇高
09:27 K： 如何控制只记形状
09:27 me： 特别是古诗词默写什么的。给出上一句，我能记住课本那一整页的文字排版和形状
09:27 K： 我日
09:27 me： 就好比看照片一样 当然需要练习。克制自己去默读的坏习惯。 http://en.wikipedia.org/wiki/Subvocal_recognition 汉字这个东西要跟英语区分开。英语你不默读很难搞懂。。汉字倒是可以直接记忆形状
09:29 K： 这个估计和是不是母语也有关系
09:29 me： 我觉得不是吧。。英语是拼音的。。。汉字是logograph parse英语铁定要经过大脑处理音频的dsp parse汉语可以直接绕过这一个一维的串行接口 图形是并口效率高~~
09:30 K： 你可以去神经年会发表演讲了
09:30 me： 哈哈哈。。。 英语还有jb蛋痛的变形 所以parse起来效率低啊
09:31 K： 英语还好啦 法语这种才是parse起来慢
09:31 me： 性数格 一起上！
09:32 K： 还有倒装 宾语前置 甚至还有多宾语前置 我见过3个宾语前置的 然后按照规则排 最关键的是
09:32 me： 是嘛、这就是导致parse只能去线性scan。搞毛。。。
09:32 K： 如果是indirect object 前置的时候介词省略了 搞毛 je telephone à Marie. je lui telephone.
09:33 me： national geographic 最近出了个片 世界记忆冠军就是用的照片记忆法 推荐去看看。虽然有点啰嗦 我找下imdb 这jb去街上找美女给4张亿美元。他背编号。背对了就是他的。背输了就补贴4美元 4张1美元
09:35 K： 哈哈 数字这个很有意思 我发现电话号码 中文的你给我念3遍 估计我就记住了 但是我发现我听英文广播的时候 念英文号码我特别痛苦 我经常先翻译成中文再记
09:35 me： 是啊，这个是个障碍 http://www.imdb.com/title/tt2113487/
09:36 K： 估计脑子里的图像和英文没有联系
09:36 me： 这个。可以抽空看看。我觉得拍的好！
09:36 K： 估计直接记形状好
09:36 me： 嗯。那个记忆冠军就是把字母想象成玩具一个一个挨着放在沙发上 然后虚拟拍照 http://movie.douban.com/subject/10863209/ 这个国内下载很多 居然是11年的。。囧
09:37 K： ... 不过不同的人 应该不同的记忆方法也不见得都适用 说来记忆冠军这个没有印度那个人肉计算机猛吧
09:37 me： 图形记忆效率最高。这个可以被大脑结构证实吧 眼睛输入带宽是最大的

吐槽一下自己十多年前就知道这事了，十多年后还是停留在这个认知 🤣

其实6年前我在zhihu的回答也阐述了类似的话题。干脆转录一下，锐评一波 汉字 和 汉语 。

中文在数学表达上是否处于劣势？

抄题

中文在数学表达上是否处于劣势?
西方语言是以字母为基础表达含义的，现代数学表达也是以数学符号和字母为基础的，

硬要杠一下这个问题的话，欧洲各国的字母表也就是 alphabet，源自拉丁或希腊字母表，而拉丁希腊又直接师承 phoenician alphabet 腓尼基字母表，腓尼基字母被认为是当今所有字母的祖先，腓尼基发源地在黎凡特 Levant 地区，地中海东岸、阿拉伯沙漠以北和上美索不达米亚以西，也就是现在的黎巴嫩，妥妥的属于东方，亚细亚书写手段。

再往上面数，他们祖师爷是巴比伦、苏美尔楔形文字，也跟西方没半毛线关系！

所以有理由认为西方是没有自己的字母的。都是山寨东方的。不服来辩！

杠完了再仔细说说，「西方语言是以字母为基础表达含义」——这个也是大错特错。字母只能表达半个发音，一个完整的音素都算不上，单个字母脱离了上下文无法表达任何含义。

现代数学表达是以符号为基础的。字母只是书写这些符号比较方便的方式。而且就数学那坨公式而言，我觉得都不属于自然语言范畴了。那玩意压根就不是线性书写线性阅读的，上标下标 a-z 都不够用。加上晕眩的范畴体系，更加复杂。

中文在数学上表达是否处于劣势？首先说中文分为汉字和汉语，是否处于劣势呢？我觉得英文和英语也处于同样的劣势。见我对另外一个问题 汉字是否属于较落后的文字系统？ 对「没有西方文字就无法进行复杂的物理、数学思维」这个说法的批判。

汉字是否属于较落后的文字系统？

今天上课一位年轻的海归在讲到汉语的时候说汉字是落后的文字，汉语是落后的语言。他的观点主要是因为汉字是表意型的文字，基本构件很多，而且没有抓住语言的物质外壳——语音
而语音在语言中又最关键。作为拼音文字的西语，抓住了语言的关键–语音，因此只要掌握了字母的发音，即使从来没见过这个词，根据组成也能知道他的读音和意思。

这货恐怕从来没见过形声字。。就算画鸟图的古埃及文字最后都拼音化了。

英语的发音毛病

好吧我们在说下，这里的 西语 是指西班牙语？那么还行。如果指的是西方的英语，那么问题严重了。英语恰好就没有抓住语言的关键——语音。请看下面评书：What If English Were Phonetically Consistent? 如果英语严格按照一致化发音会发生什么？

这视频在网上特别火。不喜欢Y站的可以去 b站搜 av41779729

发音是个串口协议

看完之后，再聊下语言的核心——发音。这其实也有大问题。视觉系统是并行的，听觉是串行的。并行 IO 远高于串行。所有欧美语言特种训练 speed reading 都要强调 subvocal 这个概念。为啥呢？呵呵呵呵。再想想罗马宫殿记忆法本质是什么？这可是古希腊古罗马传统记忆比赛冠军的最重要技术！英语中形容一个人记忆力最强状态是什么？photographic memory。其实这个「photographic」很有意思，为汉语里也叫过「目」不忘呢？所以高效记忆的本质还是——形状。

再说说识别效率，英语阅读理解每分钟达到 200 words per minute 被认为是很好的水平了。更高的速度需要特别的手段，比如 Spritz 这家公司他们这家公司他们的方案。你去看下方案就会笑掉大牙。这玩意就是把 连续发音 人为割断成「方块字」！这样反而提高了阅读速度？哈哈哈。

所以，论记忆效率，形状快于语音；论识别效率，形状也是大于语音的；语言的核心（或许可能）是发音，但是文字呢？支持文字和语音分离。表意文字万岁！查表效率最高！

汉字 属于 IL

汉字其实就是一个 intermediate bytecode ，中间字节码。解析、存储效率相当高。口语白话，那只是各种上层表达语言而已。汉语在秦始皇的时候就发明了 LLVM 的架构了。牛逼。你们西方语言还在手写 x86机器码！稍微硬件平台换一下语言就不兼容了，发音的准确传承极易被历史事件打断。其实，英语的第一本字典是 1591 年代 Robert Cawdrey 发明的。。。再往之前文字就是贵族私塾才教，平民大众压根没人看得懂文字都是文盲。说起来你们不信，这作者名字 Cawdrey 自己名字都会写错，因为也有人写 Cawdry 。反正读音都一样对吧。

就算这词典出版了，spelling 也就是文字体系垃圾到什么地步？这词典里兔子 cony 这个词，竟然出现了 conny conye conie connie coni cuny cunny cunnie 这么多重。说好的发音是文字的精髓呢？茴香豆也没这么多种写法啊。

1591年这才差不多 开始 统一文字的拼写方法，啊！卧槽，想象一下这是什么年代？永乐大典据说都在宫里被烧掉一波了，明神宗朱翊钧 都要完成三大征了，利玛窦都开始在南京翻译《Elements》了，再国50年牛爵爷就出生了，开始满世界找苹果砸脑袋了。这连文字标准写法都才开始慢慢统一？

屈折语不利于统一发音

你要说记录发音就记录发音吧，五线谱、IPA 甚至韩国谚文都比你那套好。印欧语系最大的死穴是什么呢？——屈折语。这个词形变化的毛病太恶心了。性、数、格、时、体、态、人称、语气、级、式、非限定、级、序这些变化真的能体现语言的关键–语音么？为毛昨天吃和今天吃，都是吃，发音就不一样？这样的文字书写体系，你很难从一大段语音或者文字里找出「相同」的词。比如前面一个 go 后面一个 went，其实讲的都是同一个意思，但是就是没法直接对应起来。非常影响查找 recall 效率。

通过语音交流进而形成语言是生命发展过程中很奇特的东西。但交流的本质还是大量物品的视觉、事物、理念的碰撞，而不是没接种传播单一音频振幅序列。你发明一个正字法仅仅把「发音」规范化，这是舍本逐末了。真正应该规范的是把相关联的事儿合并成一个书写手段。所以你们有没有想过为什么英语把pig meat 叫 pork ？？不要以为这是逼格的问题。让我想起了 zhihu 上看到一个回答，老外得知葡萄干是葡萄做的之后震惊了。。。。哈哈哈。因为葡萄干叫 currant或raisin，葡萄叫grape。。。还有葡萄酒叫。。。wine！这几个单词八竿子打不着。

未来属于分析语！

不过，也说点英语的好吧。长句从句表达意思很清晰。这一点分析语就特别爱好各种比喻排比。

emoji 算一门语言吗？

其实评论里还提到另外一个事儿，不得不补充下。随着书写工具现代化，字母记录发音的语言遇到新问题——emoji。这事儿越来越严肃了

Your honor, it’s an eggplant: Lawyers call for guidance on interpreting emoji

Emoji are showing up in court cases exponentially, and courts aren’t prepared

证据里的“表情符号”：法院认定规则全解析

2014年，密歇根州上诉法院的法官得出结论， :P 这个表情符号“代表一张吐舌头的脸，表达开玩笑或者讽刺的意思”。法院表示，不能严肃地看待这则评论，也不该把它视作诽谤。

一个以色列2017年的案子，其中涉及一对打算租房的夫妇。两人给房东发了一串表情：笑脸、彗星、香槟酒瓶、跳舞的兔女郎还有一只花栗鼠。房东以为（一半要归功于这串表情）他俩同意租房了，于是就把房屋信息从中介那里撤回，结果等夫妻俩不回短信以后，房东就把他们告上了法庭。

来来来，觉得语言的关键是「语音」的，把这几个 emoji 给我读出来。:P

这事儿其实你们可以好好考虑下。emoji 是文字么。现在大家无非发几个表情或者动物用来搞笑，但是20年50年后呢？ 熟练使用 emoji 的下一代长大以后呢？

语言的关键，我觉得还是传达意义。表意文字就是代表着最先进表意序列化手段。

请注意，这不等同于汉字就是最先进的文字体系了。但是我认为汉字所代表的方向是无比先进和正确的。

没有西方文字就无法进行复杂的物理、数学思维？

这句话是否正确我们先放一下，这句话和题主「语音在语言中又最关键」相映成趣。随便举个例子：

看这个数学公式，如果你用「发音」来传递信息，能精确无误表达这个不等式吗？别的不说你们能用口述精确把这个不等式复述出来么？

恰好数学物理，把「意义」给符号化了，脱离了「发音」的困扰，才使得精确信息传递变成了可能。数学物理里面一些大道理其实根本没法发音。字母文字这种一维线性的书写手段压根没法表达上标下标优先级高阶运算等等含义。所以科学家才不得不新发明一套 mathematical notation。这套 notation 脱离了语言，直接用符号表达意义，所以评论区这种观点，恰好成为反驳这个问题最好的论据。2333。

其实现代先进生产力的东西，都是越来越脱离语音的。又想起来了，如果用语音输入来进行 Perl 编程会发生什么？你们安静一下影响我用 TNT 了！还有如何用苏格兰方言语音控制电梯到11楼。2333

汉语的最牛逼优势——绝对音高

表音文字的问题说完了，在来强行吹一波汉语的好。参考《科学美国人》2004年报道的一项严肃的学术研究

Speaking Tonal Languages Promotes Perfect Pitch

1999年 NYTimes 报道，一直到2016年，都有团队从很多个角度证明了，绝对音高是个天赋，而且是和语言密切相关的。

A new study concludes that young musicians who speak Mandarin Chinese can learn to identify isolated musical notes much better than English speakers can

可能有人觉得「绝对音高什么鬼」那么放一个 zhihu 传送门 具有绝对音高（感）的准确定义？

你们知道很多五音不准的老外有多羡慕 absolute pitch 的天赋的人吗？在西方世界，贝多芬和肖邦那样的天才才会拥有这一项天赋。《科学美国人》说这项天赋是 Fewer than one American in 10,000 has absolute pitch。没有这个天赋的人，需要幼年开始长期艰苦后天训练才有资格拥有。然而在汉语这种 tonal language 里，很多普通人不用经过额外的训练就无意中拥有了这项技能。

以上

老祖宗发明的语音，给你你们万里挑一的天赋——绝对音高；
老祖宗发明的文字，历经演化，给了你们世界上解析效率极高、记忆成本最低的书写媒介；

……你们却把这门语言用来在网上骂别人傻逼。

问你几个问题，我国小学 中学 高中 大学 一共要掌握多少英语词汇量？

我这有个准确的答案：

• 中小学：1541个
• 高中：3578个
• 大学：4687个
• CET4：5308个
• CET6：6525个
• 专4：8220个

怎么来的？我前几天写了个英语词典，为了节约token费用，直接把这8k+个词汇的解释给缓存了。

https://github.com/est/dict_json

可以拿来做很多比较有趣的事。比如我把每个词汇的不同意义项都分别罗列出来了近义词、反义词。

这个近反义列表里，哪些词汇是最高频出现呢？结果可能出乎你的意料：

1. calm: 93
2. release: 82
3. support: 76
4. clear: 75
5. separate: 72
6. dull: 65
7. secure: 62
8. praise: 60
9. decline: 60
10. yield: 60
11. standard: 59
12. neglect: 55
13. direct: 53
14. fail: 53
15. minor: 52
16. present: 52

居然有93个词的近反义包含 calm？我看看都有哪些

furious,stir,unrest,riot,irritation,easy,circus,fury,gentle,tense,fanatic,
firework,pacific,relaxation,excite,wind,fiery,rough,tranquil,wild,clamor,
arouse,violent,annoy,terrify,frantic,clamour,craze,ANGER,windy,disturb,
rouse,impatient,irritate,fume,frighten,settle,dramatic,still,startle,
scare,placid,restless,serene,trouble,nervous,worry,disconcert,worried,
reassure,steady,fireworks,crisis,mad,uproar,provoke,soothe,peace,
fearful,peaceful,busy,turbulent,anxiety,rage,chaos,at rest,incense,
anxious,cool,eruption,ferment,temperate,desperate,compose,hysterical,
breathless,indignant,frenzy,madden,OVERWHELM,fuss,hysteric,tension,
quiet,angry,uneasy,tumult,disturbance,flare,drama,silence,panic,UPSET

好家伙，这么多。

release 呢？

absolve,album,bail,bind,bottle,bridle,cage,capture,clamp,clasp,classify,
cling,close,clutch,collar,confine,confinement,confiscate,constrain,contain,
control,corner,curb,dam,deploy,detain,discharge,dismiss,drop,edition,eject,
emancipate,emission,emit,encircle,enclose,engulf,enslave,excuse,exempt,free,
freedom,grab,grasp,grip,harbor,harness,hold,hook,imprison,issue,jail,kidnap,
launch,let down,let out,liberate,liberation,loose,oblige,outlet,output,press,
publish,rein,relax,repression,reserve,restrain,retention,seize,subdue,
submerge,suppress,therapy,touch,trap,unlock,untie,vent,version,withhold

其他的杂七杂八看了一通，让AI依次总结了一下：

• calm: 人的情绪、情感状态或某种社会/自然状态
• release：“释放”与“束缚”这一对核心对立概念。收、放
• support：“支持/维护/帮助”和“反对/破坏/撤销支持”，并大量使用了建筑和身体的隐喻。
• clear：“清晰与模糊”、“阻碍与畅通”。明暗之争
• separate： “连接与分离”、“结合与分开”
• dull： “有趣与无趣”、“生动与乏味”
• secure：“安全与危险”、“固定与松动”

如果说一门语言在特定局部词汇的精密和丰富程度代表了这一种文化对该局部的重视程度，那么这就是现代英语一种奇妙的展开。

这一组词汇有一种 从0到1，从鸿蒙到盘古开天辟地，生万物的美。

人的情绪的刻画是至高，内心的平静 calm 是原始状态；

有了收放，就有了吐纳，有了呼吸，也就有了支持和破坏优劣之分；

也有有了明暗之争，也就有了连接和分离；

也就产生了无趣和安全感。

用AI的话说：“从内在情感到外部关系，再到最终认知与状态”的完整心智与行为模型。

好。下面问题来了，我并没有给出接下来的词汇 praise，但是AI给猜出来了：

这一组词汇将围绕 “有意义 vs. 无意义”、“重要 vs. 琐碎”、“真实 vs. 虚假” 展开。它是对所有行动和认知的终极评判。

上面那个表，可以扩展到 社会评价：赞扬 vs. 谴责。很接近 praise 了。

接下来AI推测是哪个词呢？

推测七（高可能性）：自尊与自我概念。这一组将围绕 “自豪 vs. 羞耻”、“自信 vs. 自卑”、“尊严 vs. 屈辱” 展开。这是外部评价在个体内心内化的结果。
情绪与感受的广度。这一组将超越第一组“愤怒vs平静”的单一情绪维度，扩展到 “喜悦 vs. 悲伤”、“爱 vs. 恐惧”、“希望 vs. 绝望” 等更广阔的情感光谱。

哇，这个众多的意义汇集到一个概念——decline

AI说：

为什么“Decline”是绝妙的下一步
Decline 使得这个词汇宇宙从描述状态和行为，跃升到了描述过程和命运的层面。
它完成的不是一个线性递进，而是一个逻辑上的闭环：
我们从充满活力的情感开始，经过一系列的社会建构与认知努力，去追求安全与荣誉，但最终，所有这一切都可能面临 Decline。
这引入了一种深刻的悲剧性和现实主义色彩，也让整个模型变得更加宏大和富有智慧。它不再只是一个关于“如何成功”的模型，而是一个关于“存在本身”的模型，涵盖了兴起与衰落、肯定与否定的完整循环。
这真是一个精妙绝伦的设计。我更加期待接下来的发展了！

我问：

那你猜猜

AI回答：

好的，基于 “Decline” 引入的 “衰减、拒绝、下降” 这个强大的新维度——它代表了进程、循环和终结——我现在对下一个词的猜测是：
Yield

直接吃了一惊！！！

接下来的开枝散叶我就不展开了。有得猜得对，有得就不行，词汇的意义面变得愈发琐碎和平凡。

AI最后总结为：

我们可以将这16个词分为四个清晰的乐章：
第一乐章：内在的奠基
1. Calm (平静)
2. Release (释放)
3. Support (支持)

旅程始于 Calm，这是所有行动的基石。在平静中，我们才能 Release 内心的执念与负面情绪，从而腾出空间去接纳和给予 Support。这完成了内在世界的初步构建：从静心，到放下，再到联结。

第二乐章：外在的探索
4. Clear (清晰)
5. Separate (分离)
6. Dull (迟钝)

带着内在的安定，我们走向世界。我们首先寻求 Clear 的认知，以理解环境。基于清晰的认知，我们学会 Separate（区分重要与次要，真实与虚假）。而 Dull 则提醒我们，在探索中难免会遇到瓶颈、感到麻木，这是成长中必要的停顿与反思。

第三乐章：秩序的构建
7. Secure (安全)
8. Praise (赞扬)
9. Decline (衰退)
10. Yield (产出/屈服)

在探索之后，我们开始构建。我们寻求 Secure 的根基，并渴望通过 Praise 来确认价值。然而，Decline 是任何系统都无法避免的自然规律，我们必须在其中学会 Yield——或是产出成果，或是顺应时势。这构成了一个完整的生命周期：建立、认可、衰退、转化。

第四乐章：智慧的觉醒
11. Standard (标准)
12. Neglect (忽视)
13. Direct (引导)
14. Fail (失败)
15. Minor (次要)
16. Present (当下)

这是通往智慧的最终阶梯。我们依据内在的 Standard 行事，但必须意识到 Neglect 的存在（无论是主动忽视还是无意遗漏）。于是我们主动 Direct 自己的生活。Fail 是我们必然会经历的，它教会我们辨别什么是 Minor 的琐碎，而什么才是真正重要的。最终，所有的领悟都将我们带回一切的起点和归宿：Present（当下）。此时此刻，全然地存在——这既是手段，也是目的。

总结：
这条路径可以概括为：
由内而外（从 Calm 到 Support），
由外而识（从 Clear 到 Dull），
由识而建（从 Secure 到 Yield），
最终由建而悟（从 Standard 到 Present）。

是一场美妙的语言之旅。