「活人感」也许是当下互联网讨论比较多的话题。什么是「活人感」？字面意思是有血有肉，有自己的感情、情绪，主要是真实。

当我们看多了近乎完美的照片、视频，突然发现眼前这一切不够真实，精致的妆造、完美的修图，当然视频也是可以美化的。在这样的背景下，我们开始怀疑每个完美的照片和视频是否真实。

「活人感」是与AI的对抗。

随机上传几张自己的照片就可以让AI生成视频、照片，但是总有人能一眼认出是AI生成。不得不夸赞AI生成的视频和照片确实好看，以至于很多人开始使用AI拍照或拍视频。这样的现象在我的朋友圈屡见不鲜，他们都十分羡慕或者说如果只活在AI的世界里就好了。

AI展现出来的效果也许是人们追求的完美，但AI也会失去一些东西，正是「活人感」，也许是AI无法理解，也许是AI在人性方面走在后面。但我偏向后者，当AI开始理解人们所说的「活人感」，一定会算法分析，制作出「活人感」的内容。

AI正在走人们走过的路，追求完美->审美疲劳->接受现实->追求真实，也许多年以后人们又会追求完美，AI也会跟进。审美似乎是一个闭环，曾经流行的多年后又一次流行。虽然人们的审美没有规律，但是有迹可循，这恰恰给AI学习模仿的机会。

如果AI能生成「活人感」的照片和视频，我们还能分辨出来什么是真实吗？

许久没写文章了，临时起意写了这篇《「活人感」是与AI的对抗》，也许观点有点混乱，也许观点不够完善，也许表达不够清楚。大胆指正，也可以说出你的观点。写这篇文章的目的是锻炼自己，理解、思考、表达。

ChatGPT最近消消的推出了一个图片生成的功能，省去了手动写Prompt/提示词的麻烦。只需要选择一个预定义的风格，然后选择一个图片，提示词就能自动被填写：

从左边点击图片/然后选择风格/上传照片

自动赶写的提示词

原媳妇照片

ChatGPT生成的艺术学院风格

年底又到了总结的时候（？）今年特别频繁地试用/使用各个公司出品的语言模型，感觉很有乐趣。许多人目前还很警惕甚至厌恶这些工具，但是就我个人而言，我没法厌恶一把锤子。前阵子测试本地自建的模型来给所有文章生成向量数据的时候，从故纸堆里匹配到一篇关于「手机电影」的文章。那时候，这种形式刚刚出现，我们就不说褒贬的声音具体有哪些了，总之时至今日，用手机记录影像这件事早已稀松平常。大语言模型呢？

我喜欢作为工具的语言模型，喜欢它从我未曾想过的视角对问题进行描述。或者，用它的无限「耐心」反驳我。尤其是后者，妳很难在现实生活中找到一个人能够一直不急不恼地提出质疑。愿意接受质疑，和愿意用心质疑（而不是宣泄情绪），同样稀缺。但我绝对不会让它来替我写文章。我甚至愿意对 AI 会产生自我意识保留幻想，但标题里提到的立场，依然不会改变。因为，问题的根本在于，我不会让别人替我思考。AI 觉醒的时候，让它自己去建自己的博客好了，如果它还能看得上这种形式的话。

同样无法替代的还有阅读，今年读了只有不到 15 本书，其中还包括我咖啡馆搞的「每个月共读一本书」线下活动中的那 12 本。其他就只有库切的「外省生活」三部曲（没读完），以及几本诸如《爱欲之死》那样十分薄的小书。阅读无法被替代，大概每个人都有自己的一番解释吧。前阵子听蒋方舟的播客时她说的一番话深得我心：

记得我前几年一口气读完《战争与和平》放下书的时候，我真的觉得天都不一样了。我觉得天怎么这么蓝，就像是十九世纪的俄国贵族安德烈躺在欧洲的战场上看到的那块天。我觉得世界的颗粒度都变了，甚至觉得变得更细腻，时间也变得更慢。慢得能够让你看清时间褶皱里面的所有细节。慢得能让妳读懂他人脸上那些妳曾经忽视的、读不懂的微表情，妳觉得自己的感受力好强……

所以，十几本书就不错，除了阅读，还要给自己留够用更强的感受力去感受世界的时间呀。2026 年也这样就好。

fin.

买涨卖跌 他对节奏 亏了不增资 下跌不管它 别加钱别吵成股东 什么书里面的？
这个话是wife炒股在没看书的情况下总结出来的定律一部分.
某天看到群里有个人发了买了10多年的书，最后一页写的规律，竟然和她的操作思路完全相同。
我之前是看不上的。但是她挣了钱，自然是有了事实说话。
我忘记哪本书了。问问ai，顺道测试测。

千问

你提到的这句话：
“买涨卖跌，他对节奏，亏了不增资，下跌不管它，别加钱别吵成股东”

并非出自任何经典金融、投资或交易类书籍（如《股票作手回忆录》《聪明的投资者》《海龟交易法则》等），而是一段网络流传的散户自嘲口诀，带有强烈的民间调侃和反讽色彩。

背景解析

这类语句常见于：
中文股票/基金社区（如雪球、知乎、贴吧、抖音、小红书）
散户之间的戏谑对话
对“伪理性”操作的讽刺

它用看似“有纪律”的语言（如“不增资”“不管它”），实则描述了一种被动躺平、拒绝止损、最终深套变股东的典型散户行为，本质是反面教材。

类似风格的来源

虽然不是某本书的原文，但其精神内核与以下内容有关联：

1. 《股票作手回忆录》（Reminiscences of a Stock Operator）
   书中反复强调：“截断亏损，让利润奔跑”
   与“下跌不管它、别加钱”形成鲜明对比——利弗莫尔主张主动止损，而非被动装死。

2. 行为金融学中的“处置效应”（Disposition Effect）
   投资者倾向于过早卖出盈利股，死扛亏损股
   “别吵成股东”正是这种心理的幽默表达。

3. 中文网络投资圈的“段子文化”
   类似口诀还有：
   “补仓补成股东，死扛扛成遗产”
   “别人贪婪我恐惧，别人恐惧我爆仓”

结论
不是某本正式出版物的原文
是中文互联网对散户非理性行为的总结性调侃
目的：用自嘲提醒大家避免情绪化交易

如果你喜欢这种“口诀式”投资智慧，可以参考更系统的类似内容：

类型 推荐来源

正经交易纪律 《海龟交易法则》《专业投机原理》
行为金融幽默 《随机漫步的傻瓜》《黑天鹅》（塔勒布）
中文散户文化 雪球用户“银行螺丝钉”“持有封基”等专栏（含反思类段子）
真正的“节奏”，不是猜涨跌，而是遵守规则、管理风险、保持一致性。

如需，我可以为你整理一份真正值得背诵的交易原则口诀（来自经典书籍）。

kimi

这段话出自汤姆·霍加德（Tom Hougaard）的《最懂输的人才能成为赢家：为什么正常的思维不会赢得交易》。
书中核心观点就是“反人性交易”——亏损绝不增资摊平、下跌别再加钱、别吵着变股东，把亏损当数据而非情绪，让利润奔跑、截断亏损 。

chatgpt

你这段话不是一本书里的原句，而是几本经典投资书 + 中国股民总结语拼出来的，但思想源头非常明确。

我给你精准溯源

一、核心思想的“正主”：《股票作手回忆录》

作者：杰西·利弗莫尔（Jesse Livermore）
原书：Reminiscences of a Stock Operator

你这段话里最关键的几条，几乎都能在这本书里找到原意：

1⃣「买涨卖跌」= 顺势交易

原意是：

The big money is made by being right and sitting tight.
Never argue with the tape.

不和趋势作对
上涨说明你是对的
下跌说明你是错的

2⃣「亏了不增资 / 下跌不加钱」

这是利弗莫尔最著名的一条铁律：

Never average losses.
A losing position should be exited immediately.

中文股市里常被翻译成：

• 亏损不补仓
• 越跌越买是业余行为

你说的「亏了不增资」，就是这句话

3⃣「节奏最重要」

利弗莫尔反复强调的是：

Timing is everything.

不是选股最重要，而是：

• 什么时候进
• 什么时候加
• 什么时候走

二、「别加钱，别吵成股东」是谁的思想？

这是 A 股语境下的二次总结，但思想源头来自两类人：

① 利弗莫尔（交易纪律）

• 不为证明自己对
• 错了就走
• 不死扛

② 霍华德·马克斯（风险控制）

《投资最重要的事》

他的原话是：

Being wrong is not fatal, staying wrong is.

A 股翻译版就成了：

别和股票谈恋爱
别跌着跌着把自己跌成股东

三、为什么你会觉得这段话“很熟但想不起书名”

因为它是：

**《股票作手回忆录》的交易铁律

• 中国市场的实战黑话**

而不是某本书里的一句话。

四、如果你想系统理解这套思想，读这 3 本就够

① 必读（你这段话的根）

《股票作手回忆录》

关键词：

• 顺势
• 不补亏
• 节奏
• 认错快

② 进阶（为什么不能补仓）

《投资最重要的事》— 霍华德·马克斯

关键词：

• 风险第一
• 活下来比赚钱重要

③ A 股实战化表达

《一个投机者的告白》 / 《走进我的交易室》

帮你把西方交易理念，翻译成：

• 中国市场
• 中国节奏
• 中国情绪

五、一句话帮你“定性”这段话

这是利弗莫尔交易哲学的中国化表达
不是某一本书，而是一整套成熟交易体系

如果你愿意，我可以帮你把这段话
整理成一套“可执行的交易纪律清单”（A 股可用、不是鸡汤）

豆包

你提到的这些交易原则，核心源自杰西·利弗莫尔的交易理念，常见于《股票大作手回忆录》（丁圣元注疏版等译本）与《股票大作手操盘术》，常被后人整理为通俗口诀流传。以下是具体对应与出处说明：

补充说明

1. 利弗莫尔的交易规则多是其交易经验的总结，在不同译本或注疏版本中表述略有差异，你提到的口语化口诀，是后人对这些规则的通俗化提炼。
2. 《股票大作手回忆录》由埃德温·勒菲弗根据利弗莫尔访谈整理，《股票大作手操盘术》是利弗莫尔亲笔著作，两者都系统呈现了其交易思想。

需要我把这些规则整理成一页可直接对照执行的交易清单，标注原文页码与对应版本差异吗？

元宝混元模型

你提到的这段话：

“买涨卖跌，他对节奏，亏了不增资，下跌不管它，别加钱，别吵成股东……”

这些内容听起来像是对某种交易心态或投资理念的总结，尤其强调 顺势交易、控制亏损、不加仓、避免情绪化操作 等原则。这类语言风格比较口语化、碎片化，不像传统金融经典书籍中的原文，更像是：

• 网络财经博主、交易员的语录；

• 股票/期货/外汇社群中的“金句”；

• 某本现代交易心理或实战类书籍中的章节标题或总结语；

• 或者是自媒体内容（如公众号、抖音、B站）中提炼的交易口诀。

可能来源分析：

1. 类似理念出自《股票大作手回忆录》？

虽然这本书（埃德温·勒菲弗著）讲的是杰西·利弗莫尔的交易生涯，强调趋势、止损、不逆势加仓，但书中并没有这句原话。不过它的精神内核与“买涨卖跌”“亏了不增资”“下跌不管它”高度契合。

相似点：
• 顺势而为（买涨卖跌）；

• 不要摊平成本（亏了不增资）；

• 不要死扛不止损（下跌不管它）；

• 避免情绪化操作。

不同点：
• 语言风格完全不同，《回忆录》是叙事体，不是口号式总结。

→ 所以可能是后人用通俗语言 概括《股票大作手回忆录》或利弗莫尔思想 的通俗版。

2. 出自《海龟交易法则》？

《海龟交易法则》（柯蒂斯·费思著）强调系统化交易、风险控制、不加仓摊薄成本，也有“亏损不加仓”“让利润奔跑”的理念。

但同样，没有这句原话。不过核心理念一致。

3. 出自国内交易员或财经自媒体的总结？

这句话的风格非常像：

• 雪球、微博、抖音上的交易大V（如“炒股养家”、“退学炒股”、“北京炒家”等风格）；

• 某些交易培训课程的“口诀”；

• 或者像《十年一梦》《澄明之境》《走出幻觉走向成熟》这类本土交易心理书的延伸表达。

尤其是“别吵成股东”——这是非常口语化、带调侃的说法，意思是：别因为套牢就一直拿着，最后变成长期股东，被动投资。这种表达在传统经典书籍中极少出现，更常见于中文互联网语境。

4. 可能是某本现代交易心理书的章节标题或语录集？

例如：

• 《交易心理分析》（马克·道格拉斯）——讲控制情绪，但不说“买涨卖跌”；

• 《澄明之境》（青泽）——融合哲学与交易，语言较深刻；

• 《走出幻觉，走向成熟》（金融帝国）——语言通俗，有类似“反人性操作”的观点；

• 《炒股的智慧》（陈江挺）——入门级，强调纪律。

但这些书中也没有直接这句话。

结论：这句话很可能 不是出自某本特定书籍的原句，而是：

对现代交易理念（尤其是趋势跟踪+风险控制）的通俗化、网络化总结，融合了利弗莫尔、海龟法则、行为金融学等思想，被自媒体或交易者二次创作成口诀式语录。

它广泛流传于：
• 微信公众号（如“复利人生”“雪球花甲老头”）；

• B站/抖音财经UP主；

• 股票交流群、贴吧、知乎回答中。

建议你可以搜索这些关键词找源头：

在百度或微信搜一搜输入：

"买涨卖跌 亏了不增资 下跌不管它 别加钱别吵成股东"
"买涨卖跌 别吵成股东" 出处
"亏了不增资 下跌不管它" 交易口诀

很可能会找到某篇自媒体文章或视频提到这句话，并标注“交易心法”“散户必看”等。

如果你想读相关书籍，推荐这几本：

书名 作者 特点

《股票大作手回忆录》 埃德温·勒菲弗 趋势交易鼻祖，理解市场本质

《海龟交易法则》 柯蒂斯·费思 系统化+风控，反对情绪化加仓

《走出幻觉，走向成熟》 金融帝国 中文原创，通俗易懂，反人性操作

《澄明之境》 青泽 哲学+交易，适合进阶思考

《交易心理分析》 马克·道格拉斯 控制恐惧与贪婪

如你能提供更多上下文（比如在哪看到的、配图、作者名），我可以帮你更精准定位出处。目前来看，它更像是一句网络流行的“交易口诀”，而非某本书的原话。

gnork

这段话出自段永平的投资心得（或其在雪球、博客等平台的问答记录，常被整理成《段永平投资问答录》或《段永平投资逻辑》电子书/PDF）。

原话大致内容及上下文

段永平在讨论投资心态、止损和不加仓的原则时提到类似观点：

• 买涨卖跌：指趋势投资，顺势而为（涨时买/持，跌时卖）。
• 他对节奏：强调把握投资节奏很重要（他非常注重时机和节奏感）。
• 亏了不增资 / 下跌不管它 / 别加钱：亏损时坚决不加仓（不摊低成本），下跌就让它跌，别再投钱，避免越陷越深。
• 别吵成股东：可能是“别吵着要成为股东”或“别硬要当股东”的变体，意思是投资要理性，别因为情绪或固执而强行长期持有变成“被迫股东”（尤其在买错时）。

段永平的经典投资哲学强调止损文化、不加仓摊成本、买自己懂的企业并长期持有（但前提是买对），以及“亏了就认，别再加钱”。这些话常出现在他与网友的互动中（如雪球平台），后来被整理成PDF（如《雪球特别版——段永平投资问答录（投资逻辑篇）》）广为流传。

这段很可能就是他的口语化总结，提醒投资者别在亏损时情绪化加仓，否则容易从“投资者”变成“被迫长持的股东”。

如果你记得更多上下文或具体句子，我可以帮你更精确定位原出处！

这把淘汰的是kimi和gnork gnork 之前debian13 lnmp问题表现还不错。还会继续测试，一般至少一个月时间。遇到问题就问。

其实放弃使用的蛮多的。最先放弃使用官方的deepseek，
然后gemini
deepseek慢加不准确测试一个月后后发现的。
gemini经常提示我的代理不在他们的使用区域，经常为了要使用它切换代理。

重新加入元宝混元测试 ，千问和kimi，源起是加入了豆包发现和chatgpt gnork 还能比试比试。

最近本来放弃股票。但是wife的受益确实好的惊人，就不说了。以免引起羡慕嫉妒恨还有怀疑质疑。

昨天还在和丈母娘讲能力范围，今天我就买了几个股票。当然不多每个一手，验证。

这句话不一定是泰戈尔说的，繁花小说说了这么一嘴。
泰戈尔1924年访问中国时 说当时的中国是外国人的天堂 中国人的地狱
搜索引擎没有资料，想想也是会见都是场面话，不会说的那么不堪。

chatgpt

这句话常被传为“泰戈尔说的”，但需要很认真地澄清一句：

“中国是外国人的天堂，中国人的地狱”——并不是泰戈尔的原话。

这是一个高度流行、但被误传/再加工的说法。

一、泰戈尔到底说过什么？

泰戈尔（Rabindranath Tagore）确实多次谈到中国、印度与东方文明，也在 1924 年访华期间，对中国社会有不少观察与忧虑，但他的表达：

• 是诗性、隐喻、文明层面的

• 不是这种直白、对立、情绪化的判断

• 从未在其演讲、诗歌、书信中出现过这句原话或同义句

这句话在泰戈尔全集、访华演讲记录中都找不到直接来源。

二、这句话是怎么来的？

更接近真相的是：

这是后人总结、再创作、情绪化转述，把几层意思“压缩”成一句狠话。

可能混合了三种来源：

1⃣ 泰戈尔对“殖民体系”的批评

他确实认为：

• 殖民体系下

• 外国人往往享有特权

• 本地人民承受结构性压迫

但他说的是**“制度与文明问题”**，不是针对中国人民本身。

2⃣ 民国时期中国知识分子的自省

类似观点在鲁迅、陈独秀等人那里更常见，比如：

• “吃人的礼教”

• “国民性批判”

后来有人把这类思想**“嫁接”到泰戈尔身上**，因为他是外国人、诺奖得主，说出来“更有冲击力”。

3⃣ 现代网络语境的再加工

这句话在网络上流行，更像现代人对现实不满的投射，而不是 20 世纪初诗人的原意。

三、如果“翻译成泰戈尔可能会说的话”，更接近的是这样

“一个文明如果只为少数人提供尊严，而让大多数人承受痛苦，那么它无论多么古老，都值得反思。”

这是泰戈尔风格，但不是原句。

四、那这句话为什么会让人“觉得很真”？

因为它戳中了一个真实存在的结构性问题：

• 外来者享受规则红利

• 本地人承受制度摩擦

• 信息、资源、权力分配不对称

这并不是中国独有
在殖民地、发展中国家、甚至部分发达国家中都存在过

所以这句话**“像真的”，但不是泰戈尔说的**。

五、总结一句最重要的结论

• 这不是泰戈尔的原话

• 是被误传、被情绪化加工的“伪名言”

• 但它反映的结构性感受，确实让很多人产生共鸣

如果你愿意，我也可以：

• 给你泰戈尔访华时真正的原话摘录

• 或对比 鲁迅 vs 泰戈尔 对中国的不同看法

• 或聊聊 为什么中国人更容易接受这种“狠话名言”

你更想从哪一层聊？

gnork

泰戈尔（Rabindranath Tagore）从未说过“中国是外国人的天堂，中国人的地狱”这句话。这是一个常见的网络误传或误归属，没有任何可靠的历史记录、泰戈尔演讲集（如《在中国的演讲》）或访华相关文献支持这一说法。

事实背景

• 泰戈尔与中国的情缘：泰戈尔对中国怀有深厚敬爱之情。他于1924年和1929年两次访华，视中国为“几千年的文明国家，为我素所敬爱”，甚至说“相信我的前世一定是中国人”。他在访华期间发表多场演讲，强调中印文化交流、东方精神文明的价值，反对盲目西化，同时支持中国人民的反帝斗争（如早年谴责英国鸦片贸易，抗日战争时募捐支持中国）。
• 1924年访华争议：泰戈尔访华时，中国正处于新文化运动后期，知识界分化严重。一派（如梁启超、徐志摩、蔡元培）热烈欢迎他，将其视为东方文化的代表；另一派（如陈独秀、郭沫若、茅盾等激进青年）强烈反对，认为他的东方精神主义会让中国人沉迷“诗歌天堂”、逃避现实斗争（军阀混战、帝国主义压迫）。反对者甚至散发传单，称不欢迎“大声歌颂东方文明”的泰戈尔，或说他会让青年“在诗歌的乐园中陶醉自满”。
• 类似表述的来源：反对者（如茅盾/Shen Yanbing）曾批评泰戈尔“创造一个诗歌和爱的天堂，让青年沉迷其中寻找安慰和陶醉”，这可能被后人扭曲或误传成负面评价中国的言论。但泰戈尔本人始终正面看待中国，呼吁复兴中印友谊，从未用“天堂 vs 地狱”描述中国社会（当时中国确实饱受列强租界特权之苦，外国人享有治外法权，生活优越于中国人，但这不是泰戈尔的观点）。

泰戈尔是中国人民的老朋友，他的诗作在中国广为流传（如《吉檀迦利》），影响了冰心、郑振铎等一代文人。2024年正值他首次访华100周年，中印两国均举办纪念活动，强调其推动文化交流的积极贡献。如果您看到这个“引用”，很可能源于误传或对当时争议的夸张解读。

deepseek
这句话常被误认为是泰戈尔说的，但经过多方查证，并无确凿证据表明泰戈尔曾发表过“中国是外国人的天堂，中国人的地狱”这一言论。这很可能是一句流传已久的误传，或后人借泰戈尔之名表达的观点。

言论溯源与辨析

1. 文献无记载：在泰戈尔已出版的诗集、散文、演讲集及权威传记中，均未发现这句原话。泰戈尔本人关于中国的论述主要集中在文化和哲学层面，基调是友好与赞赏的。

2. 风格不符：这句话情绪强烈、观点尖锐，带有明显的社会批判和政治比喻色彩。而泰戈尔谈论中国时，其语言风格更偏向于诗意、哲理和文明对话，与这种直白的政治评判差异较大。

3. 可能的来源：这类表述更接近 20世纪上半叶某些西方记者、旅行者或中国本土批评家 在观察上海等租界城市后发出的感慨。当时中国确实存在“租界是外国人的天堂”这类社会现象和批评声音，后来可能在传播中被附会到名人身上以增加分量。

泰戈尔对中国的真实看法

实际上，泰戈尔（1861-1941）在1924年访问中国时，发表了许多关于中国的积极言论，核心观点是赞扬中华文明的精神价值，并倡导东方文明复兴。例如：

“我相信，你们的前途是伟大的，你们的文化因子能使整个地球更加丰美……我这次来到中国，并非是旅行家的态度，为瞻仰风景；我仿佛是一个进香者，来对中国的古文化行敬礼。”

“中国人爱好和平、讲求秩序、崇尚伦理，这些特质对当今争斗的世界是一剂良药。”

他认为中国文明能给陷入物质主义和冲突的西方世界带来精神启迪。

总结

1. 这句话并非泰戈尔所言，将其归于他名下缺乏证据，属于常见误传。

2. 这句话本身反映了近代中国特定历史时期（如租界时代）的一种社会观察和批判，有其产生的历史语境。

3. 要理解泰戈尔对中国的真实态度，应参考其访华演讲和著作，那是一种基于文明对话的深厚敬意与殷切期望。

在信息传播中，名人名言常常被误用或杜撰。对于这类没有确切出处的言论，保持审慎的考证态度是非常必要的。

gemini

这句话确实被广泛认为是**泰戈尔（Rabindranath Tagore）**在1929年第二次访问中国（上海）时发出的感叹。

虽然这句话在不同的文献中可能有细微的表述差异，但它深刻地反映了泰戈尔作为一名同样遭受殖民压迫的印度诗人，对当时半殖民地半封建中国社会现状的极度痛心。

为了让您更清晰地理解这句话背后的深意，我们可以从以下几个维度来剖析：

1. 历史背景：1929年的上海

当时的上海处于“孤岛”时期前夕，租界林立。泰戈尔在上海短暂逗留期间，亲眼目睹了这种极端的反差：

• “外国人的天堂”： 租界内灯红酒绿，西方侨民享有领事裁判权，过着优渥、不受中国法律约束的生活。

• “中国人的地狱”： 泰戈尔曾看到英国人雇佣的印度警察（锡克族警察）在租界马路上随意辱骂、殴打中国平民。这种“以亚治亚”的殖民手段让他感到既愤怒又羞愧。

2. 泰戈尔的复杂情感

泰戈尔对中国的感情非常深厚，但他两次访华的心情完全不同：

• 1924年首访： 他带着对东方文明复兴的憧憬而来，试图倡导“精神文明”，却遭到了当时追求“科学与民主”的中国激进青年（如鲁迅、陈独秀等）的误解和批判。

• 1929年再访： 他更多地站在反殖民、同情苦难民族的角度。当他看到中国人在自己的领土上却像奴隶一样生活时，才留下了那句震聋发聩的评价。

3. 如何看待这句话的真实性？

虽然在泰戈尔的正式诗集或演讲录中，这句话并不以标准标题出现，但在多位与他有过接触的中国现代作家（如徐志摩的记述）以及后来的历史研究中，这一观点被高度公认。

核心内涵： 这句话本质上是对帝国主义和殖民主义的控诉。泰戈尔认为，西方物质文明的扩张是建立在剥削东方民族的基础之上的。他不仅是在为中国人哀悼，也是在为所有被殖民的东方文明哀悼。

4. 镜像对比：今日之中国

如果您将这句话放在 2025 年的当下看，会发现历史已经发生了翻天覆地的变化：

• 主权回归： 外国人在华必须遵守中国法律，不再有特权。

• 国民地位： 中国人早已不再是“地狱”中的受难者，而是国家的主人。

延伸思考 泰戈尔的这句话在当时也引起了鲁迅等人的反思。鲁迅曾评价泰戈尔“离现实太远”，但这句话却证明了泰戈尔对社会现实有着极其敏锐和深刻的洞察力。

您是最近在阅读泰戈尔的传记，还是在研究那个时代的上海租界历史？如果您感兴趣，我可以为您对比一下鲁迅和泰戈尔这两位大师对当时中国现状看法的异同。

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记得我前几年一口气读完《战争与和平》放下书的时候，我真的觉得天都不一样了。我觉得天怎么这么蓝，就像是十九世纪的俄国贵族安德烈躺在欧洲的战场上看到的那块天。我觉得世界的颗粒度都变了，甚至觉得变得更细腻，时间也变得更慢。慢得能够让你看清时间褶皱里面的所有细节。慢得能让妳读懂他人脸上那些妳曾经忽视的、读不懂的微表情，妳觉得自己的感受力好强……

所以，十几本书就不错，除了阅读，还要给自己留够用更强的感受力去感受世界的时间呀。2026 年也这样就好。

fin.

应该加上我，完整句子是我用 ai可以干啥？
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这个大模型不装也罢，如果用到api调用，可以考虑本地部署.
纯手工记录，其实也简单，会打字，或者录音转文字或者直接发音频或者视频也可以的。

我问ai可以干啥？

gnork

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好，我直接给你 一套无需额外信息、通用但强力的《AI 30 天成长计划》，完全基于你现有的硬件（12600KF + 32G + 5060Ti 16G + Win11）设计，属于 混合路线：效率 + 技术 + 本地模型 + 实战项目全覆盖。

你可以“从今天直接开始”。

AI 30 天成长计划（为你定制 · 本地模型优化版）

目标：
能跑本地模型
生活效率提升
工作自动化
能做网页、程序、脚本
做出 1～2 个实战项目
最终拥有自己的“小 ChatGPT 系统”

第 1 周：基础搭建 + 入门实战（本地 LLM 落地）

目标：本地 AI 环境全部跑起来，能用、能调、能做小任务。

Day 1：AI 环境初始化

安装：

• Ollama

• LM Studio

• Open WebUI（Web 版 ChatGPT）

• 下载模型：

  • Qwen2.5-7B（通用）

  • DeepSeek-R1-Distill-7B（推理）

  • Qwen2.5-Coder-7B（写代码）

测试：

• 简单对话

• 让它总结文章

• 让它写一个 Python “Hello AI” 脚本

Day 2：本地模型优化 + 显卡加速

任务：

• 开启 GPU 推理（CUDA）

• 测试不同量化：Q4_K_M / Q5_K_M / FP16

• 测试不同模型速度

• 记下最顺手的模型组合

最终目标：
找到你的“主力模型”。

Day 3：文档自动化

任务：

• AI 自动生成 Word/Excel

• AI 自动整理 PDF

• AI 写总结 + 笔记

• 用 Whisper 做语音转文字

产出：
一个 10 页以内的自动生成报告（任意主题）。

Day 4：本地 AI 辅助编程

任务：

• VSCode + Continue / AI Assist

• 自动补全

• AI 重写你的一段旧代码

• 生成一个小脚本（自动重命名文件 / 自动整理图片）

产出：
一个100%由AI写出的实用脚本。

Day 5：本地 RAG（文档知识库）

任务：

• 安装 Chroma / LanceDB

• 建立“知识库”（PDF / 你的笔记）

• 让 AI “知道”你的资料

产出：
你自己的“小型知识库助手”。

Day 6：AI 网站搭建

选一个：

• WordPress（你的兴趣）

• Hugo 静态博客

• 或者 AI 自动生成 HTML + CSS 网站

产出：
一个可访问的网站首页。

Day 7：一周产出总结

• 用 AI 生成一份周报

• 用 AI 重构你的文件夹结构

• 演示本周成果（笔记 + 脚本 + 网站）

第 2 周：AI 进阶 — 自动化 / 编程 / 代理系统

目标：让 AI 自动执行任务、自动写代码、完成流程。

Day 8：AI 代理（AutoGen / OpenDevin 轻量版）

任务：

• 本地跑一个简单 agent

• 让它执行操作：文件创建 / 自动写代码 / 自动测试

产出：
一个“能动手做事”的 AI 助手。

Day 9：AI × 自动爬虫

任务：

• AI 帮你写爬虫

• 自动抓数据 → 自动生成报告

产出：
一个自动抓取网页信息的小工具。

Day 10：AI × 数据分析

任务：

• 用 pandas 自动清洗数据

• AI 自动生成图表、趋势、总结

产出：
AI 分析一份你提供的 Excel。

Day 11：AI × 项目生成器

任务：

• 让 AI 一键生成一个完整后端（Flask or FastAPI）

• 自动生成 API 文档

• 自动生成路由、数据库模型

Day 12：AI × 前端自动化

任务：

• AI 生成一个 React/Vue 页面

• AI 自动生成 CSS（Tailwind）

• 清晰可用的 UI 页面

Day 13：AI × 家庭智能（选做）

如果有家庭网络：

• 本地语音助手

• 智能灯光 / 自动脚本

• AI 分析家里照片（Qwen-VL）

Day 14：两周成果整合

• 你现在有：
  AI 网站
  脚本
  爬虫
  数据报告
  本地 ChatGPT

第 3 周：多模态（图像 / OCR / 设计 / 音频）

目标：你能处理图像、视频片段、听音频、生成内容。

Day 15：AI 图像理解（Vision）

安装：

• Qwen2-VL

• LLaVA

任务：

• 让 AI 分析 UI 截图

• 让 AI 识别表格

• 让 AI 分类手机拍照的文件

Day 16：AI 设计辅助

任务：

• 让 AI 生成 Logo / 海报

• 让 AI 自动生成 UI 结构

• 生成博客封面图

Day 17：AI OCR / 表格识别

任务：

• 图片 → Excel

• 扫描件 → 文本

• 自动处理发票 / 单据

Day 18：AI × 音频处理

任务：

• Whisper large-v3

• 中文 / 日语 / 英语互相转换

• 自动生成字幕文件

Day 19：AI × 视频（可选）

使用：

• Stable Video Diffusion

• Runway（如果愿意上云）

• 让 AI 生成一些镜头

Day 20：多模态整合小作品

产出：
一份 AI 自动生成的图文 + 视频说明作品。

第 4 周：打造你的“私有 ChatGPT 系统”

目标：你有一个完整的、本地的、可用的 AI 系统。

Day 21：Web 全套系统部署

• Open WebUI

• 管理多个模型

• Web UI 多用户（可选）

Day 22：接入你的知识库

功能：

• 上传 Word/PDF

• 图像

• 压缩包

• 让 AI 记住所有内容

Day 23：本地语音助手

• Whisper + TTS

• 语音对话（像 Siri）

• 简单自动化控制 PC

Day 24：AI 文件系统助手

让 AI：

• 自动整理文件

• 自动分类相册

• 自动命名文件

• 自动备份

Day 25：AI 私人搜索引擎

构建：

• 本地搜索（向量搜索）

• 文档 → embedding

• 搜索结果 → LLM 重写答案

Day 26：你的“超级 Prompt”库

建立：

• 写文 Prompt

• 编程 Prompt

• 图像 Prompt

• 计划、知识库、系统 Prompt

Day 27：性能优化（针对你的 5060Ti）

• 批处理推理

• 加速 quantization

• 多模型混合（VL + Coder）

• LLM 性能调优

Day 28：构建一个最终作品（任选）

可选作品：

1. 你的“个人 AI 知识库平台”

2. 自动化办公助手

3. 能写代码的 AI 工作站

4. 自动化爬虫 + 报告系统

5. AI 博客生成系统

Day 29：测试 + 打包

• 整体测试

• 项目文档（AI 自动写）

• 提炼你的 AI 使用手册

Day 30：你的 AI 系统正式上线

你将拥有：
本地 ChatGPT
本地图片 / 视频 / 音频理解
个人知识库系统
自动化脚本系统
AI 编程助手
AI 办公助手
一个实际作品（网站/项目/工具）

如果你愿意，我可以继续帮你：

只需告诉我：

你想先做哪一项？我就带你从“第一天”立刻开始操作。
例如：

• “先从本地模型开始”

• “先从 WordPress 自动化开始”

• “先从 AI 写代码开始”

你说一个方向，我带你一步一步做。

没有几个让我感兴趣的哇。继续看看。

如果说这个时代最伟大的变革是什么？

那一定是：人工智能。

2023年2月，我对大火的ChatGPT写了一篇简短的博文，谈了下自己的感受。

重点是，我在博文里对人工智能进行了美好的畅想：

什么时候人工智能会让我惊艳？

我觉得是直接将电影/电视剧本自动转换为影视成片。

或者说，通过人类语言控制电脑生成电影场景、人物，并指挥人物做出各种动作。

简而言之，这个功能/这种技术叫做：

文生视频。

当时，最厉害的大模型也只能做到：

文生图。

现在，经常冲浪的朋友就知道，文生视频早就遍地开花了。

特别是今年国庆期间OpenAI新推出的Sora2，它生成的视频更清晰、自然、复杂，音频和视频一致性达到极佳程度。

虽然我没有亲自体验到Sora2，但社交媒体上大量的生成效果视频已经惊艳到了我。

这段时间我重点体验了一下NONO banana、豆包这两个大模型的图片生成和编辑功能。

我的感受就是：

太他妈牛逼了！

有了这些大模型，生成各类创意图片，合成图片，简直不要太方便。

特别是任意合成自己与明星的合影，算是小小地意淫了一把，实现多年愿望。

本博主与王心凌亲密合影

当然，目前这些大模型还有不少缺陷，比如，对参考图人物五官保持一致性方面还有点差，经常合成的图片人物面部都改变了，变得不像了。对复杂指令的理解、执行有偏差，对中文的处理经常会出BUG……

但，瑕不掩瑜。

我满怀信心，我们深处的这个时代一定是人工智能时代。

人工智能最大的作用并不是替代人类，而是作为人类更好的帮手。

没想到新年第一个话题是AI，不算早也不算晚。 之前关注AI的一些新闻，还是用审视科技进步的眼光再看，没想突然间AI就嗖的一下进入了日常生活。 今天和老婆表姐一家人聊天，说起她还在读高中的女儿，已经在网上写“小作文”赚钱了。根据约稿人的要求，...

Source

[caption id="attachment_70386" align="alignnone" width="2017"] Q Learning强化学习算法(机器学习/人工智能)[/caption] 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种让智能体/Agent通过与环境交互、试错学习来获得最优行为策略的机器学习方法。本文用一个简单的 Q-learning 迷宫示例，帮助你快速理解强化学习的基本原理。

强化学习入门：从试错中学习的艺术 Reinforcement Learning 101: The Art of Learning by Trial and Error 深度解析强化学习：Q-Learning算法详解 Deep Dive into Reinforcement Learning: Understanding the Q-Learning Algorithm 机器如何学会自己做决定？强化学习告诉你答案 How Do Machines Learn to Make Their Own Decisions? Reinforcement Learning Explained 从奖励中学习：人工智能的“试错智慧” Learning from Rewards: The Trial-and-Error Intelligence Behind AI

一、什么是强化学习？

• Agent（智能体）：做决策、执行动作的主体
• Environment（环境）：智能体所处的世界
• State（状态）：当前环境的描述
• Action（动作）：智能体可采取的操作
• Reward（奖励）：环境反馈，用来衡量动作的好坏

二、Q-Learning 原理

• [math] \alpha [/math]：学习率（Learning Rate）
• [math] \gamma [/math]：折扣因子（Discount Factor）
• [math] r [/math]：奖励（Reward）
• [math] s' [/math]：下一状态（Next State）

三、迷宫环境设计

• 0：空地
• -1：墙
• 1：出口（目标）

四、完整 Python 实现代码

import numpy as np
import random

# 1️⃣ 定义迷宫
maze = np.array([
    [0,  0,  0, -1,  1],
    [0, -1,  0, -1,  0],
    [0,  0,  0,  0,  0]
])

n_rows, n_cols = maze.shape
actions = ['up', 'down', 'left', 'right']
Q = np.zeros((n_rows, n_cols, len(actions)))

# 2️⃣ 超参数
alpha = 0.1
gamma = 0.9
epsilon = 0.1
episodes = 500

# 3️⃣ 辅助函数
def is_valid(state):
    r, c = state
    return 0 <= r < n_rows and 0 <= c < n_cols and maze[r, c] != -1

def next_state(state, action):
    r, c = state
    if action == 'up': r -= 1
    elif action == 'down': r += 1
    elif action == 'left': c -= 1
    elif action == 'right': c += 1
    return (r, c)

def get_reward(state):
    r, c = state
    if maze[r, c] == 1: return 10
    elif maze[r, c] == -1: return -1
    return -0.1

# 4️⃣ 训练循环
for episode in range(episodes):
    state = (2, 0)
    done = False

    while not done:
        if random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action_idx = random.randint(0, len(actions)-1)
        else:
            action_idx = np.argmax(Q[state[0], state[1]])

        action = actions[action_idx]
        next_s = next_state(state, action)

        if not is_valid(next_s):
            reward = -1
            next_s = state
        else:
            reward = get_reward(next_s)

        Q[state[0], state[1], action_idx] += alpha * (
            reward + gamma * np.max(Q[next_s[0], next_s[1]]) - Q[state[0], state[1], action_idx]
        )

        state = next_s
        if maze[state[0], state[1]] == 1:
            done = True

print("✅ 训练完成！")

# 5️⃣ 查看学到的路径
state = (2, 0)
path = [state]

while maze[state[0], state[1]] != 1:
    action_idx = np.argmax(Q[state[0], state[1]])
    next_s = next_state(state, actions[action_idx])
    if not is_valid(next_s) or next_s in path:
        break
    state = next_s
    path.append(state)

print("🗺️ 学到的路径:", path)

五、运行结果

六、总结

• Q 表：保存每个状态-动作的价值
• ε-greedy 策略：平衡探索与利用
• 奖励函数设计：引导智能体形成目标导向行为
• 强化学习思想：通过试错和奖励反馈不断改进策略

引

在罗伯特·M·波西格的《禅与摩托车维修艺术》中，「良质」（Quality）是一个贯穿全书却难以定义的核心概念。它不是物理意义上的「质量」，也不是某种可测量的属性，而是一种「先于主体与客体，先于理性与感性」的整体体验。

有评论这样解释：「回想自己跟人说话，你是不是很自然地就可以把一句话说出来，而不是说了第一个字再去想第二个字，想完第二个到第三……良质就是你要说的那句话（或者这句话代表的那个意思），它先于主体的你和说出来的话（客体）而存在。」

良质像是一句话在说出口前就已经存在于心中——语言是将它逐步展开的过程。当然，这只是一个比喻；在波西格看来，良质还涵盖经验、直觉与价值感，而不仅仅是语言层面的先在语义。

以此为引子，本文想探讨人类语言和大模型（比如 ChatGPT）之间的差异。

差异

大模型的语言输出，本质上是概率建模，它只能在已有上下文的基础上预测下一个词。句子的意义，并非预先存在，而是在逐字推进中逐渐浮现、事后建构。

尽管借助注意力机制，模型能在输出中保持较高的「全局一致性」，从而在效果上模拟出具有意图的言语行为，但这种一致性更多是统计规律下的涌现现象，而非源于一个先在的、完整的表达意图。

相比之下，人类在开口说话之前，内心往往已有一个相对完整的意义轮廓。它可能是模糊的情感基调，也可能是清晰的逻辑结构，又或是某种希望传递的态度。大脑中的语义网络并行激活着场景、情绪、因果链条，而语言系统则将这一高维、并发的意向「投影」为线性的词句序列。

人类也会在言说中调整想法，甚至借由说话来厘清思维。但总体而言，我们的语言是从整体意向出发，向表达延展的过程。胡塞尔称之为「意向性」，柏格森称之为「直觉」，而波西格，则称其为「良质」。

驱动

人类的「整体性」往往带有价值判断和情感色彩。我们在表达前的「完整意向」，不仅是语义的，也是价值驱动的——潜意识中知道自己想要传达什么样的态度、建立什么样的关系、达成什么样的目标。

而 AI 的统计生成模式，虽然能够产生高度连贯的文本，但没有一个真正的「为什么要这样说」的内在驱动。

换句话说，目前 AI 的「内在驱动」并非自身生成，而是由人类外部补充。我们提出问题、设定方向、隐含价值期待，AI 则在概率的框架中展开回应。

那么，如果 AI 在功能表现上日益逼近人类，这种内在的价值驱动是否仍是不可或缺的？

结

倘若机器是「擅长执行的工具」，那么一个失去了良质感知的人，或许正悄然沦为「被工具化」的存在。

真正的价值，不仅在于把事情做对，更在于在行动之前，保有那一瞬的迟疑与自问：「这件事，为什么值得去做？」

正是这个追问，让语言成为意义的流露，而非词语的堆砌；也让我们在当下的技术狂潮中，仍与 AI 有所区别。

0

Claude、ChatGPT 这些大模型很有趣的一点是，无论人类主观认为问题的难度如何，它都按 token 数计费。

1

传统认为「理念」（内容/意义）高于「现象」（形式/符号），但在 LLM 定价中，纯粹的符号数量决定了价格，完全脱离了意义维度。

这挑战了我们对价值本源的理解。人类似乎从「知识生产者模式」，到了「意义验证者模式」阶段。

知识生产者模式：Human → Knowledge → World (单向的创造与输出)

意义验证者模式：Human ⟷ AI ⟷ Knowledge ⟷ World (循环的对话与验证)

知识不是对感官现象的被动接受，而是通过辩证法——包括提问、反驳和循环论证——来把握事物的抽象本质（即「理念」或「形式」）。

想到此刻，越来越佩服 ChatGPT 选择以对话为逻辑搭建可视化交互框架。

对话强制人类参与验证过程，每个回合都是一次意义协商。

2

未来，稀缺的不是知识，而是注意力、验证能力和意义建构能力。

当信息无限，你的关注模式就是你的存在模式。

（现阶段，AI输出的是概率分布，不是确定性知识。每次对话不只是「验证」，更是风险管理，评估哪些输出可以信任，哪些需要二次确认。）

从简单的统计模型，到后面的计量经济学，到机器学习，到现在的人工智能，过去的二十年是归纳法大发展的二十年。为什么只看二十年呢，因为二十年前的园主不知世事，超出认知范围之外了。

经济学在大规模应用计量经济学之前，一直是和物理学神似的，也被叫做社会科学中的物理学。而计量经济学的发展与突破也不是纯属巧合，主要是大规模经济金融数据的爆发。

早期的计量经济学，无论是宏观还是微观，其实都还是有深深的“结构化”的影子，就是需要一个结构化的模型来解释为什么会这样，有一堆变量和与之相对的系数，然后再用数据来估计系数。现在回头看，这个时期的计量经济学还是停留在一个“辅助”的阶段，数据的价值只是帮助计算系数。

然后计量经济学就向着弱结构化的方向一去不复返。可以说这是理论的发展赶不上数据的爆发，也可以说是人们渐渐失去了对结构化的理论的执念。这大概等同于量子力学之于传统物理学的革命，人们开始接受这个结构的模糊化。可就算是在这个阶段，人们的执念还是“因果关系”，直到今日计量经济学还是把因果推断作为其存在的哲学本源，试图从归纳法的角度倒推演绎法需要的因果关系。

然后随着机器学习的大爆发，人们从开始的“预测”和“因果推断”是两回事，到逐渐的审问自己，为什么对因果有这么强烈的执念？退一步说，到底什么是因果关系？这个时候才发现，因果关系其实在哲学上的定义也不是那么得清晰。园主在这里就不挖太深了，否则填因果这个坑就要填好久。

这些年，随着大语言模型的爆发，人工智能好像又解锁了一个新的阶段。虽然一边说着大语言就是一个预测方向无意的突破，另一边园主却看到人工智能落地层面对于结构化关系的依赖性慢慢减弱。以前我们的解决办法是对一个问题不断地细分梳理，然后逐个攻破。而现在大模型的冲击就是，我们真的有必要这样分解问题本身吗？如果深度学习模型本身可以就自动学出来一个等同于以前结构化的东西，就算我们没有办法把它明确的表达出来，哪又如何呢？

到这里，深度学习无疑是冲击到一个哲学层面的问题。当数据远远超过了理论的发展的时候，是不是演绎法的价值就远远不及归纳了？我们是像以前那样路径依赖，一定要对问题做一个外科手术一样精准的分解，还是可以容忍结构慢慢演变成一个黑盒子，给它无尽的自适应的能力，然后只需要关注结果就可以了？

这一波深度学习对于人工智能的冲击，我觉得体现到最后， 其实可能是一个去结构化的冲击。我们选择放弃对于结构关系的清晰表述，然后拥抱强化的预测能力对于世界的适应和改造。

人们对于深度学习和大模型的恐惧在于我们无法解释、进而无法控制。一旦我们适应和接受，下一步就是挖掘其无尽的潜力，实现下一轮生产力的爆发。

无论如何，我还是看好科技发展与世界进步的，就算过程中会有无尽的波折。