瞬间

1、Context浪费与Harness的重要性：（1）OpenClaw带来的问题：Context管理一塌糊涂，Token浪费十分严重。Claude Code则通过大量的工程优化提升了Token利用率。（2）外部工具的可靠性决定Agent是否经常试错，决定了Context利用效率。

2、Agent互联网的特点：（1）工具调用是高频、短请求、高并发的特点。（2）Agent上网不一定有合适的“CDN”，导致资源的不可缓存与浪费（3）缺乏针对Agent的身份鉴权机制。相关创业思考：（1）时间窗口很短，估计5-10年成型。（2）市场规模很大，Agent带来的算力消耗是巨大的。

酒神时代诚不我欺，Claude code源码泄漏，今天一堆公众号在讨论和分析，算是今年的一个必学项目了，在我看来这比龙虾关键多了，现在还有多少人讨论龙虾？好可怕的迭代速度。

这是AI时代，也是一个酒神时代——新技术、新产品、新SOTA层出不穷，从传统大厂到创业公司到OPC到每个个体——每个人都在拼了命想赶上这波浪潮。

神奇的是，在感性和理性的拉扯中，我的理性在这一个月里面变得淡了许多，几乎没有占据过主导地位，感性倒是久不散去，给我带来了许多欢乐和痛苦。

只需要将VPN改成虚拟网卡模式，再打开Cursor的HTTP2.0模式就不会有模型被拦截的问题了，很神奇。解决了HTTP1.1网络环境太差的问题。

最近开始意识到一种很重要的能力——幽默，当然这种幽默不仅仅是对别人，更多是对自己的一种幽默。如果一个人都无法进行自嘲和对生活中的事情进行解构，那么这个人绝对会获得特别痛苦和憋屈，更不用说会产生什么有价值的思考了。所以保持一种对自己冷幽默的态度还是很重要。

兼具深度与启发性的分析，能有效帮助培养更敏锐的Research Taste：关于大海捞针是一个很好的评估长上下文的指标——https://www.zhihu.com/question/654570878/answer/1965228622118888157

AI的发展、LLM的发展太快了，落地的推进也很迅速，中国有无数能人志士正在各自岗位推动这件事情。今年看到的太多新闻都给我一种感觉：AI的浪潮不像是泡沫，未来3-5年AI的需求只会增加，不会减少。浪潮之下，要学习的东西还太多太多。

最近把MLLM当作OCR来用，大概就是识别图中的习题然后转成平台兼容的格式。这个过程中发现大模型的幻觉还挺可怕，他要是直接给你很离谱的错误也就罢了，他居然会给你修改选项中的一些细节，并且修改得很合理，让你完全看不出来。这种幻觉在很多领域我认为还是不可接受的，而且关键是怎么检测出来这种幻觉？如果还要靠人为来检测，那这种基于大模型的自动化工作流其实意义就大打折扣了。

今晚回顾了之前支教的照片，感慨颇深。想做一个好的老师，但确实做的不够好。