低维方法

• “我有个朋友吃了那啥，然后病就好了”；
• 贵有贵的道理，存在即合理；
• 努力就能成功；
• ……

人类有大量“经验”总结，其中有相当一部分是“零例外推”。不是单例，是0。

世界很复杂，有些人却只想要简单答案。人至少能触达四维，他们却甘于困于三维，只用低维方法。

模型在用 ​

低维方法 ​

有些人，看起来以“技术”为尊，实际上以成果、身份为上，买东西用成本衡量售价——毫无疑问，低维方法。

那么，如何反驳“这个问题原来那么简单，你收我那么多钱”呢？

• 以后有人再说“这个问题那么简单，你收我那么多钱”，发这个视频给他【真要命 住了五年的霉菌房】

• 福特公司与斯坦门茨的故事，以及另一条时间线。

当前AI真实水平 ​

可以说，AI可以当一个“强外包编程人员”用，很多人用AI写项目，会很快碰到工程瓶颈。

现在吹10倍提效的少了，但又冒出来有人吹，一套方案打天下项目——毫无疑问，低维方法。

一旦涉及工程，一个好的建筑师，也难以挽救建到一半的烂尾楼——工程问题是全方位的问题，重点可能是钱与资源分配的问题。

2026年4月3日，ChatGPT发布后 3 年 4 月 4 日，AI生成水平（非Agent）：

1. 文本：自然语言读写超过人类平均，形式语言读写（数学、编程等）远超人类平均。一般人难以评估产出质量，易受说话语气、排版等因素影响；
2. 图片：常用图片类型已过“糊弄点”，就是外行人一眼看上去没什么问题。海报文字偶尔穿帮，但大部分网友也不细看。某些细分场景画不了，而且画不了就是画不了，比方说“指针式时钟，10点47分”，时针正对10；
3. 视频：极少情况下，“垫视频”已过“糊弄点”。类比图片生成发展，整体还是DALLE3水平。恰好能做漫剧、动画小说（比PPT动画、沙雕熊猫头动画好点）；
4. 音频：就算只是消费级显卡跑出的音频，陈述语气下也能做的很像真人，音色好的真人，细微情感上可能不好调。

针对编程（含Agent），可以考虑搞一个「大模型路由」，尤其是在公司里，模型随便用的话：

1. UI给Gemini3.1 Pro设计；
2. 日常屎山给Claude 4.6 Opus堆；
3. 比较新颖的需求，难解决的问题给ChatGPT 5.4 xHigh。

路由的原型，找个便宜点的模型分就好（或者自己手动）具体按自己喜好调。

对未来，半年内我表示悲观，现在token单价，就算是订阅套餐，也“绷不住”低价了。

但三年后极度乐观，岗位必然流变。

岗位流变 ​

互联网行业以前快速发展，人力冗余很多，熬过几年瓶颈，终于迎来Agent狂欢。

现阶段AI对岗位的影响 ​

三年前AI对职位的影响讨论，至今不变：

Dash Huang（taptap）：最近和两个游戏团队聊天，团队一把原画外包公司给砍了，团队二把翻译外包公司给砍了。AI已经实际开始影响到很多人的工作岗位了。

tombkeeper: 如果你的工作内容是（输入信息和输出信息）且（大部分人都能学会），那么就可能在数年内被 AI 取代。

黄健楸：关键词其实是“外包”。AI比某些坑爹外包稳定、便宜多了。外包也不用出彩。

作为个例，可以看看配音演员现状，初步看，有卖正规AI配音版权的活得挺滋润，被盗取声音很揪心。

上期提到的《AI漫剧大逃杀：成为前1%，或者倒下》，可能也是岗位流变的例子，把动态漫干成了劳动密集型产业，3000块雇零基础人员就能开始干活——当然，这个行业前景不太乐观。

行业增长时放肆纵容冗余，减速甚至停滞时就成了眼中钉。

因此 2022 年以后逐步裁员，尤其在 AI 提效之后，2026-2030 这五年可能会裁掉一半从业人员。高薪向中薪流动，中薪向低薪流动或转型，低薪直接转型蓝领……

2022 年以后，人员大量冗余的互联网行业，任何时候都可以平安无事地裁掉一半人。AI 只是提供了一个体面的裁员理由，以及 AI 带来的效率差距给 “裁谁不裁谁” 提供了标准。

……

Agent 的生产力提升压倒 Chatbox，又有超强的定制性。从业人员保命的三个阶段是：

• 将自己的工作改造为人与 Agent 共生的新质工作流，这是基本款。
• 从基本款拿到经验值之后，将部门/公司的工作改造为新质工作流，这是高阶版本，大概率会成为阶段性的公司红人。
• 保底方案是，为自己优化更好使的新质工作流，效率领先同事。

——节选自《2026 互联网行业生存指南（上）》，作者是“古典派”产品经理纯银。

XX要倒闭了吗？ ​

影楼要倒闭了吗？个别互联网男博主提出婚纱影楼要经营不下去了，很多男的应和。

钻戒的“骗局”，多少年才勉强在行动上“戳穿”？只要婚姻还是女方优势，女方决策。难点是说服女方。

如果真想结婚，男方不要主动提AI代替影楼这种方案——影楼拍不好，但你尽力了；AI 拍不好，是你想省钱，女方能怨你一辈子。女方主动提倒是能让男方开心，然后摄影换成旅游经费。

女性普遍追求某种“高光时刻”，为了这种“高光时刻”，她们可以受比较强的负面体验。

安全公司要倒闭了吗？有人看到Mythos吹的牛，惊呼安全公司危险了，个别公司的股票直接跳水。

且不说自动挖掘漏洞很多公司都有成果，安全公司的业务不等价于“找漏洞”。它们反而很希望3000块月薪的临时工，也能轻松找到漏洞。这样就不用头疼人力成本。

很多公司都在“原子化”岗位，或者说“螺丝钉”。这样换起来方便。大模型能大大加速这点。

“流氓”横行 ​

感谢流氓？ ​

现在网上，流氓越来越明目张胆起来。甚至有这样的：

某网友：

……

过去我不懂殊途同归，后来终于明白:

1、在非洲海岸边带着一麻袋现金，背后站着两个手持ak47的开着游艇的kyc厂商，在绞尽脑汁给你过身份验证

2、在深圳写字楼里，戴着黑框眼镜，穿着拖鞋，手持瑞幸咖啡，擅长做seo和社群营销卖ai中转站的厂商，在绞尽脑汁给你做好用的套餐

3、在意大利机场不停偷包，开包，挑拣macbook和信用卡出来，给ai中转站卖黑信用卡信息、盗刷信用卡的信用卡厂商，在绞尽脑汁给你省钱

三者就像jojo里的替身使者一样，总是要相互吸引的

感谢时代，感谢所有套利者，能让我们用上便宜的claudecode

大环境差？流氓也有一份 ​

“现在大环境变差了，你们要感谢我们仨”

“那么是谁把大环境搞差了呢？”

“诶嘿，也有我们仨儿一份”

之前说过，各大AI厂商服务器资源告警，有灰产中转站一份。直接逼得谷歌封号提上日程，到后面直接一刀切把优惠套餐近乎砍得没有价值。盗刷更是封号、封信用卡的推手，本身还是违法行为——不知道有什么好吹的。

而所谓“kyc厂商”只会倒闭AI模型的“kyc”，变得越来越严格。

你注意到没有，正常使用的用户，是不是越来越麻烦了？

我本不想去批评这种灰产，免得惹一身屎。但还有人跳出来邀功，下一步是不是自诩正义？这是不是过分流氓了？

正道，就算只为利益 ​

所有流氓都在用“低维方法”中最差的那批方法，他们不会考虑未来，“活在眼前利益”，也被困在这里。

像蜉蝣一样，只有今天。

如果你不是蜉蝣，走正道，是为利益考量。除了良心上过意得去，还考虑到很多“资质”相当难获取，极其难维护，若走歪路，“资质”太容易被没收。

为了再揭露一个黑帽SEO“技巧”，什么品牌词火，就光速注册一个站，用别的竞品代替，比如最近爆出一个视频生成模型HappyHorse 1.0，这类流氓抢注happyhorse域名， .app、.net、.art结尾都是。还挪用别人Seedance 2.0生成的视频。其中有一个挺搞笑，里面有很多视频模型，包括可灵，但唯独没有Seedance 2.0——改成了happyhorse。

“妙啊”，把前端名字改一下，背后随便调用最好的模型，你自家就有最先进技术了。

还有自媒体一时不查帮忙宣传（在网友提醒下改正）。

这种网站，就算一时获取了谷歌排名、广告收入，被举报就没了。谷歌排名、广告收入本身就是一种“资质”——“蜉蝣人”不在乎这些，他们只考虑当下的“三维”。

神奇的是，有的流氓甚至会激动地反驳我这种正常逻辑，说什么「何不食肉糜」。

好玩或有用 ​

初稿2026-4-10 14:31发布于微博

我最近发AI新闻跟批评的频率下降很多，以后也会维持这种状态。因为我长期跟AI新闻下来，发现大部分时候还不如看段子——再不学就不用学了。少部分时候呢，晚两天知道也没什么。

当然，我今天之前，还看新闻的，只是觉得很多信息没用或者不好玩，尽量不发、不批评（当然有时候没忍住）。不发、不用，本身就是我的态度，这里可以点名Meta发的模型跟Claude的宣发（又没忍住，明天就戒！）。

大伙倾向于高估新技术短期影响，又低估长期影响。比方说AI冲击前端程序员的岗位，之前说半年内没啥，但三年后就说不准了。也不会直接替代人，而是让岗位本身变化——看纸带的美女、可以转成用机器读磁盘的美女（图二）。

追新鲜工具，也不会避免这些发生，甚至连“逐步体验被替代”都做不到。或许是某一天，纸带“突然”就变成了磁盘。

但有不变的规律。想注意规律，得少关注新闻，视角拉远些。

有时等待本身也是一种策略。象棋中有一种“闲招”，就是自己下一步费棋，让对手动。特殊情况下，对手一动就死。

明天还会到来。

有人说AI像珍妮纺纱机，其实它更像蒸汽机。蒸汽机替代人力，AI替代智力。

蒸汽机提供一种通用动力，AI提供一种通用智力。

AI是智能引擎，速度很快，但需要装到车上、需要“道路”，需要加油。如果你是智力上的“人力车夫”，那你应该担心。如果你工作中经常要“走远路”、坐“人力车”，你或许反而开心。

对大部分人，关注AI在用，在使用中体会AI能力边界，就够了。

比如，大模型不擅长幽默。我最近常常转发一些段子，保持一点人味。

找到有用的规律、实践实用方法论、找到自己有用的地方，不断发展、积累……

前面这些道理其实没什么人看，就算他们是有用的，长期有效的。

或许包装到故事、段子、产品里更好——人类目前更擅长试验这些。

之前我一直说MBTI没什么用，但它还是自顾自推广、流行。而昨天SBTI一出，直接用测评打败测评——谁还敢标自己是什么人格？“这不是SB吗？”

个别网友非常激动，批评展示SBTI测评结果的网友。甚至有人说什么用SB对抗SB，是SB²。

显然，SB / SB = 1，SB - SB = 0。

又不是SB支持SB，他怎么就拿了个X呢？

纯粹有用或许持久，批评永远正确，但结合好玩跟有用，可能才是治疗SB的良药。

不要什么都用AI搞 ​

AI在现实落地，由于有随机性，多少有点实验感，这种随机本身就自带成本。

就像不是什么都要实验或调研验证，也不能将什么都一股脑交给AI搞。

“整理代码”？ ​

Claude code 泄露source map，脚本先处理就行，第一步不需要用AI（文件太大）

假设下载了npm上泄露的cli-js.map，在该目录：

npm install -g shuji
npx shuji cli.js.map -p

“不要重复造轮子”，对AI编程来说，很多时候也有用。

有DeepSeek就不用写作文了？ ​

你的同学小明发现 DeepSeek 写作功能强大，便打算以后所有的作文都用它完成，不再自己动笔。 你会怎样劝说他?【宝玉的推文】

我预判了这种问题。发一篇旧文:

或许以后，有孩子会问：“Deepseek语文那么好，我为什么还要练写作”（换成其他AI也一样）

1. 有人写作是为了交作业
2. 有人写作是为获取大家关注，在网上做出一个个账号、网站，甚至不惜用AI生成海量内容，自己看都不看
3. 有人为自己写，做为“人”，而不是“号”跟“站”

什么吸引第三种人呢？

写作有一种“自反馈”。你写出来，然后自己又去看、去读、去改，反复锻炼、迭代。如果哪写错了，可能是身体哪根筋不对，要反复改，去把那根筋修好。甚至写不出都是有效反馈——这部分，要补课

这是一种思考方式，甚至是思维锻炼方法

其实问大模型也是一种思考方式，如果你反复调整问题，以获得更好答案，那也算一种锻炼

你要是不写作，就像不用AI，少了一种思考方式，一种锻炼维度

有人爱面子，不愿面对“写不出”困境，其实是不愿面对自身缺点。或许他们根本没有享受过改正缺点的好处

你问“一定要锻炼吗？”你先试一段时间，看看改正缺点会给你带来什么

对了，“写不出”时，别呆坐。去研究、去学习、甚至去玩闹、去聊天。“问渠那得清如许，唯有源头活水来”。一百份“活水”，总能生产出一篇作文吧？

话说有家长整天让孩子上课写作业，写作文恐怕也只能想到课堂跟作业、或者背几套模版“美句”应付，你希望像他们那样放弃思考吗？

话说有人首次谈恋爱，会各种请教“军师”，比方说，对方这条QQ信息怎么回？以前“军师”可能是朋友、同学、亲戚……现在还多个Deepseek

那当面约会怎么办？“稍等，我想不出来，先问Deepseek”。要不人家直接跟Deepseek谈恋爱，不用中间商赚差价？

而对“写作”来说，人生有无数“当面”

AI大神提出了一个AI + obsidian的组合？ ​

部分网友问Obsidian加上大模型会怎样。我说Obsidian挺好用，但你如果在幻想什么神奇效果的话，参考这篇文章：

很多笔记、许多信息，不会“长期有效”。

就算信息仍然有用，比如图一的“平民为什么要关注GPT”，但肯定不如23年初那样有用——现在如果还有人觉得前沿AI是个蠢蛋，那这人才是。

而且图一得更新了，至少换掉GPT。图二这种更具体的，“腐烂”得更严重。（对Markdown感兴趣的话，可以发给顶级大模型分析一下哪些论述过时了）

信息得不断迭代，才能维持作用、保持新鲜。甚至会形成一套对规律的描述，或者编织成一篇故事。等到某天谁突然发现它有其他用处，或者突然传播开来……

但只有一部分信息有这种潜力，大部分信息，说不好听的，只能次抛——没资格被读第二次。

我觉得聊天流很适合用来筛掉这种次抛信息，之前就喜欢往“微信传输助手”发一些新闻或灵感。回头再看的时候，要是觉得它们还有价值，再移到别的地方去。

我甚至还让AI弄了款桌面软件（图三）后面还能添加某种统计。如果某个人发次抛信息，比其他人多很多，那可能是标题党，考虑取关。但如果发现所有信息都会次抛，那可能得从自己身上找问题。

我最近还发现，图二这种有点道理、但又有点过期的内容，恰好可以用来考验大模型。至少有几种方向：

1. 基本阅读、评估能力；
2. “舔狗”程度。不同提示词，不同倾向。比如，作者分别说自己、朋友、陌生人、仇人等；
3. 基于不同年份去客观评价。看看它们会不会马后炮；
4. 搜索当下实时进展并更新旧文的能力。

这有什么用呢？

大模型自己语料库腐烂的问题，比所有笔记库都严重。

如果大模型可以清晰判断并正确修改这些信息，它可以自行更新自己的语料库，“接生”下一版本的自己。

说专业点，叫自举，目前大模型公司至少做成一半，能通过大模型合成数据，然后经过一种流程筛选，再去训练。

把视角放回我们自己。我们也得不断更新自己的信息。有人想着笔记一记下来就“长期有用”，不太现实。

分层思想 ​

开始有人注重分层，也就是分离AI产出跟人类产出。编程仍然是前沿实践区，比如海盗与架构师、类龙虾项目bub打算重写架构，以后只有插件才能随便 vibe、Agent框架Pi默认仓库议题跟合并是AI提交的

个人也有一套思考，先从AI写代码，一个提交几千行代码，审核难的问题入手：

其实不只是审核问题。这直接挑战了版本管理的意义——版本管理本身是控风险的，现在一个提交就几千行代码，代码变更比业务需求变更还频繁，怎么控风险？

或许可以先评估「风险层级」，进而采用不同策略。为了行文简单，下文仅用「漏出功能缺陷代价」分层。

比方说，原本是框架、业务、插件三类代码。但同为框架，日志功能出错，风险比较低，而支付功能出错，风险极高。然后建一个简单的模型（如图一，具体自己调）：

• 9分以上区域，绝对不能用AI编写，上线前最后的测试，覆盖率要100%，且经过人工回归测试；
• (5, 8]往常规开发要求来，并且遵守传统提交规范；
• (3, 5]引入生成式，随便造，但最好有AI审核，偶尔人工抽检；
• 其他随意，甚至可以考虑引入生成式交互，让高级用户自行生成自己满意代码。

这要求原本项目的结构清晰。另外肯定有需要优化的地方，比方说还要考虑安全缺陷，日志组件也可能会出安全问题，甚至导致服务器权限泄露。这方面比较复杂，不是一篇文章能梳理清楚的。

故事？ ​

我严重怀疑中文推特博主现在人均一套故事会，全都在编故事。

其实全世界都在讲故事。个别国家选了最会讲故事的人当领袖。

我再讲一类故事吧，一位漂亮妹子，在社媒露脸说自己开发了一款Agent软件，或是某款硬件产品——你会第一时间怀疑她骗人吗？

我以前提出过一个想法，大伙一起弄一个应用，然后其中一位漂亮妹子的工作就是在社媒声称自己主导做了这个（可能会说用到AI）。

好像几乎所有人，都很难去质疑故事。这可比讲道理高贵多了——讲道理天生把听众分为五类：听不懂的、听懂反对的、听懂支持的、听懂支持但用反对表达的、听不懂还反对的。

大伙喜欢用低维方法。如果是为他们设计产品，那么必须兼容低维。

我最近仔细琢磨，还是得少讲道理，少点评批；多写段子，多点故事。

尾声：笑话三则 ​

AI重写大鬼 ​

“Rust重写”小鬼少了，但“AI重写”大鬼多了。

还有让AI用Rust重写的王炸。

转发文本： 大鬼一只，几万行代码增删，重写KIMI cli，丢掉Python，采用ts，为啥不是Rust，不然就王炸了。评论区还有人贴了个百万行代码增删。

想发布产品但资源有限 ​

1. 正在内测
2. 还在完善
3. 打磨钝角
4. 排队列表
5. 太过危险

第三则在正文讲过。