slan's blog

Quantity is a miracle.

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2025——The way is clear.

2025——The way is clear.

很多事情有解,很多事情无解,还有很多事情不知道有没有解,人生就是在这些解和无解之间徘徊。

古人说,早起开门七件事,柴米油盐酱醋茶。现在不用担心这些了,所以早上起来第一件事,上班打卡,再看看消息,有什么能做的。没有了一个固定的流程之后,人容易脱轨。但是就算是有固定的流程,往往闲了也会去怀疑流程的意义,间歇性横跳。

找到一种满意的生活方式不容易,要对抗的东西,要剪裁的东西很多,人不是单一职责动物,大脑的不同需求给了人灵活的生存能力,但是这种灵活,又带来了目标涣散,冲突的毛病。想要好身材,又被口腹之欲影响。想要学习探索,身体却只想睡觉困得不行。这就叫大脑的内耗。内耗无时无刻都存在着,只能梳理,没法压制,越压制越糟。

相比于2024年的随性自然,2025年经历重大挫折后,我对这些问题,有了更多一点的认识。我总结了2个招式,应对人生难题。

  1. 重剑无锋,以不败应万变
  2. 四两拨千,以有限博无限

重剑无锋——以不败应万变

芒格说过:“如果知道我会死在哪里,那我将永远不去那个地方”。我没有那种智慧,死过一次之后才知道哪里不能去。25年3月开始,sell put策略带来大量亏损,最后在4月NVDA最低点的时候,在压力下,才突然想清楚,这是一种加杠杆行为,没有cash-secured,最后全清掉了。

虽然现在回想起来轻描淡写,但是当时面对大额亏损,心情十分低落,后面随着股价上涨,也一度想过如果不清掉,那么早回来了。好在什么是对的事情,在心里已经比较清楚了,逐渐释然。

重剑无锋的第一要点是避免失败,不承担可能的灾难性后果,哪怕概率再小。

重剑无锋的第二要点是逐渐积累优势,积累到无懈可击的优势,够重才够分量,英语对三四万词很熟悉,各种口音句式都泡过,听过几千,几万个小时,对比面向考试突击的能力,自然是天差地别。Blue从小听YouTube,Podcast,面对英语考试,也基本没复习过,做过额外的训练。

今年听了大量的podcast,也不知道从哪天开始,从以前的需要看字幕,到突然就进入到看到什么素材就随手听的阶段了,也不用去再盯着字幕慢慢看,自由度提升了一个台阶。慢慢的感受到积累的重要性。

做得不好的地方,大量的时间消耗在低回报的事情上,比如刷消息,关注碎片信息,关注短期走势,焦虑。之前有人说过我缺乏体系化的结构能力,我现在知道这说的是什么了。解决单一问题我的优势是喜欢琢磨,尝试。但是到了复杂的,需要长期投入的问题的时候,我就没办法找到一个应对这类问题的系统。既缺乏经验,也缺乏总结经验的能力。

个人精力,身体健康,个人经验能力是个环环相扣的复杂系统,相互影响,很难单点突破,只有整体性的拆解,相互促进,慢慢摸索才能找到一条适合自己的路。这条路上看似简单,实际坎坷。唯一确定的是,如果走在正确的路上,你可以看到自己的剑越来越重,挥舞起来也越来越有分量。

四两拨千斤——以有限博无限

剑有多重,决定着人生的下限,能力强的人做什么都不至于太差。剑往哪挥,则决定着人生的上限。这里要回答一个问题——什么是好的机会?

显而易见的好的机会是AI刚兴起的时候的英伟达,好的机会是2010年的房地产。而不显而易见的好机会,比如加入一个高成长的团队,比如娶一个合适的人。它们都有一个特点:下行有限,上行无限。

高成长的团队,即发工资,也提供资源,学习机会,失去的就是时间和机会成本。看书,获得的是这个人至少费好几个月时间慢慢琢磨总结其可能一辈子的经验。用AI,失去的是20刀的订阅费,得到的是无限的智力杠杆。下半年Gemini3发布之后,Antigravity和gemini-cli给了一个“无限”算力杠杆机会,限额不用完就过期就感觉很亏,我要好好把这些杠杆用起来。

好的机会不常有,而且往往需要自己的能力能接得住,持续提升,慢慢等待是个不错的选择。

2026的展望

  1. 持续学习,探索,networking,积累信息/身体优势
  2. 寻找不对称的机会。
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First day of 2026

跨年的烟花和气球会回来的,那将是一个充满向往和信心的未来。

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prompt工程

  1. 任务清晰
  2. 减少输出
  3. 分布验证,尽量构建可控的上下文环境,极力精确,避免模糊
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Gavin Baker Interview

  1. Ant-G联盟,Nvidia Rubin VS TPU的未来之战

    • Nvidia BlackWell极其复杂,影响了部署速度,导致TPU暂时领先
    • TPU也有自己的局限性,首先Broadcom毛利拿走50%+,然后设计保守,对阵Rubin没有胜算
    • Nvidia有2个主要Fighter:XAI和OpenAI,Meta是其要尽量扶植的Fighter,以及和Anthropic合作
    • Google现阶段用极低的token成本来挤压其他家的空间,其他家大规模部署Blackwell才有可能对抗
  2. 太空数据中心有能源,散热,和网络优势,SpaceX,XAI有非常大优势

  3. Taiwan Semi的保守策略拉慢了芯片供应速度,给了Intel机会

  4. 量子计算的真正领导者是Google,IBM,Honeywell,而不是其他概念股

  5. Investing is search for the truth.

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Oracle 财报 Q2 FY2026

  1. 我们不用支出那么多,有的客户自带芯片,土地是租的
  2. 我们的RPO更健康了,除了OpenAI还有Meta,而且即使没有OpenAI我们也能把这些卖出去
  3. Training是目前最赚钱的业务,但是私有数据+Reasoning将是更赚钱的业务,我们是唯一一家提供私有+几大顶级模型(Gemini,GPT,Claude,LLama)的云。
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Does this work?

Reacting to the endless feed feels uneasy. The feed will never serendipitously align with my true desires.

I need to face what I really want.

This passive mode of receiving information simply doesn't work.

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做简单但不容易的事情

做简单,但不容易的事,“简单”能让自己搞懂为什么,“不容易”能积累自己的壁垒。有人说lex fridman的视频几个小时的英文听不下来要看AI summary。但是段永平的采访全中文的,大部分人还是会选择看精华,这是建立自己壁垒的好机会。

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用AI增强自己

昨天讨论到gemini3要来的时候,开玩笑说自己是“岚·Gemini·Grok·Deepseek”,现在想想这其实不是一个玩笑,AI的能力超过我太多,但是作为一个组合体,我发挥的价值远远远大于原来没有AI的我,得非常认真的考虑不断用AI提升自己的工作流,提升自己。

如果将能力进行公式化,能力=我x杠杆,以前我的能力=我的知识,现在我的能力=我X模型的能力,模型的能力在不断发展,我被动享受了这个增益,但是最能撬动这个杠杆的,是我的本身,我的10%的提升,能带来10倍的收益。

所以在精力健康专注力,知识逻辑上的投资,是非常值的。

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Hollywood movie-making model is good for startups

A startup is in constant search of a profitable, scalable business model.

It's about testing your assumptions as quickly and economically as possible.

There are three main things to test:

  1. Problem/solution fit
  2. Product/market fit
  3. Business model fit

The Hollywood model is a good way for startups. Every movie is a startup. There are four phases of Hollywood movie-making: DEVELOPMENT => PRE-PRODUCTION => PRODUCTION => POST-PRODUCTION. Making a movie is like starting a startup:

  1. Assume you have a good story the audience will like.
  2. Design and make the movie.
  3. Sell the movie.
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放空也是生活的一部分

不用把自己塞满