御姐婷婷
婷婷炒币亏了50w，励志回本
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这两天试了试chat GPT5.2，这个版本被海内外用户骂翻了天，我先说结论，仅从我粗浅的使用程度来看，这个版本的出现，可能代表着文科生的春天来了，一个人的表达能力，可能是未来5-10年内最为重要的能力。
海外目前对GPT5.2的评价有点极端，一边是“降智了”“不敢说话了”“像被阉了一刀”，另一边是“代码更稳了”“科研更好用了”。如果只看情绪，很容易得出一个表象的结果：最新版不行了。
但如果把这些反馈拆开看，会发现一个很有意思的分野，骂得最狠的，往往不是它做不到，而是它“不好玩了”“不陪聊了”“不替我冒险说话了”。
而这恰恰是5.2真正变化的地方。
一、5.2不是变笨，而是换了一种说话方式
很多人觉得5.2“不展开”“太谨慎”“四平八稳”，其实这不是能力下滑，更像是表达策略的收紧。
5.1之前，GPT 很擅长一件事，顺着你的问题往下编一个完整叙事。哪怕某些环节它并不确定，也会把话说满，说得好像一切都已经想清楚了。这对聊天、脑暴、情绪价值来说很好，但在很多专业场景里是有风险的。
5.2明显更倾向于先确认边界，再往里走。它更愿意告诉你这里其实有多个解释、这个前提不一定成立，而不是直接给一个听起来很爽的答案。这会让一部分用户觉得没劲、不如以前敢说，但从另一个角度看，它更像一个会踩刹车的合作者，而不是一味迎合的陪聊对象。
二、为什么我反而觉得：文科生的时代可能来了
一个很少被提到的变化是，5.2对自然语言提示的容忍度和解析能力明显更强了。
以前你想让GPT干点复杂的事，往往要把prompt写得像半篇技术说明书，层级、格式、约束一个不少，甚至提示词编辑者，在国内成为了不少新创公司的新增岗位，还有和AI剧的抽卡师合二为一，你的叙述表达能力强，盈利能力就会强。现在你用更口语、更模糊、更人类的方式描述需求，它也能抓住重点，知道你到底想干嘛。
这对程序员当然是加分项，但对文科生、研究者来说，提升更大：
做分析、评论、科普时，你可以用“我们换个角度想想”“这里是不是有点反直觉”这种话，它能顺着你的思路继续推，而不是拉回模板，而且用封闭式prompt将搜索限定在指定范围内，也是真限定了，而不是杜撰，相当于5.2把自己做成了一个聚合平台+爬虫+生成AI，而不仅仅是个生成AI了。
在开放性问题上，它更像一个愿意跟你一起慢慢理清逻辑的对象，而不是急着给结论。
某种意义上，5.2更像是把会写 prompt这件事，抬高到了更高的高度，这是比编程语言更好掌握的自然语序和话术，你不需要掌握一堆技巧，只要把话说清楚，说得像跟人交流一样。
三、差评集中在几个点，其实都能解释
那些被反复提到的退步，大致可以归到几类：
不够敢说、情绪价值低
这是事实，但也是选择。OpenAI很明显在压低讨好型表达，这对情感陪伴和闲聊用户不友好，但对严肃使用场景是加分的。
展开少、细节要追问
5.2更像是等你确认方向再往深里挖，而不是一次性把所有可能性都铺出来，它把主动权更多交还给用户，它鼓励更多有想法的文科生，而不是什么都直接由它来做的躺平者，也因此，你的目的性更强，知道用常规方法实现的路径，再用AI来表达的话，会更加事半功倍。
速度慢、算力贵
这个没得洗，xhigh、thinking 模式确实慢，也确实贵，但你会发现，慢主要慢在它真的在把上下文都读完，目前目测是3万行代码左右，或不超过5万的英文（其实能达到8万左右，但分析效率会下降），而不是秒回一堆看似合理的废话。
写作不如Gemini顺滑
这点很多人说得对，GPT的文字依然偏理性、偏结构化，它更适合论文前的选题确认、综述会构建框架、填充，换句话说，它更适合当底稿和逻辑骨架，是调色盘和素描纸，Gemini更像是笔。
四、它更像工具，而不是会陪你的角色
如果一定要给5.2一个定位，我会说：它正在从万能聊天 AI，往通用认知工具那边走。
它不太愿意替你拍板，不太愿意帮你情绪兜底，也不太愿意在不确定的地方给你一个爽快答案。但它很擅长：
帮你把一个模糊问题拆清楚
指出你话里可能藏着的前提
在你给定方向后，把推理一步步铺稳
这对很多人来说确实没以前好用了，但对另一部分人来说，反而更顺手，就像福尔摩斯身边的那个华生。
GPT5.2当然不是完美版本，它在风格调整、图像、多模态上还有明显短板，这点的确不如国内的一些大模型，价格策略也很激进。但把它简单归结为退步、翻车，其实有点冤。
它更像是一次取舍明确的调整，少一点讨好，多一点克制；少一点表演，多一点工具感。
如果你要的是陪聊、灵感轰炸、情绪共鸣，那它确实不如以前有趣；但如果你要的是一个能听懂人话、能跟你用自然语言一起把问题理顺的助手，那5.2终于长成了一个可以长期共事的对象。
也许这就是为什么，有人觉得它变差了，有人却觉得它刚刚开始好用。
海外目前对GPT5.2的评价有点极端，一边是“降智了”“不敢说话了”“像被阉了一刀”，另一边是“代码更稳了”“科研更好用了”。如果只看情绪，很容易得出一个表象的结果：最新版不行了。
但如果把这些反馈拆开看，会发现一个很有意思的分野，骂得最狠的，往往不是它做不到，而是它“不好玩了”“不陪聊了”“不替我冒险说话了”。
而这恰恰是5.2真正变化的地方。
一、5.2不是变笨，而是换了一种说话方式
很多人觉得5.2“不展开”“太谨慎”“四平八稳”，其实这不是能力下滑，更像是表达策略的收紧。
5.1之前，GPT 很擅长一件事，顺着你的问题往下编一个完整叙事。哪怕某些环节它并不确定，也会把话说满，说得好像一切都已经想清楚了。这对聊天、脑暴、情绪价值来说很好，但在很多专业场景里是有风险的。
5.2明显更倾向于先确认边界，再往里走。它更愿意告诉你这里其实有多个解释、这个前提不一定成立，而不是直接给一个听起来很爽的答案。这会让一部分用户觉得没劲、不如以前敢说，但从另一个角度看，它更像一个会踩刹车的合作者，而不是一味迎合的陪聊对象。
二、为什么我反而觉得：文科生的时代可能来了
一个很少被提到的变化是，5.2对自然语言提示的容忍度和解析能力明显更强了。
以前你想让GPT干点复杂的事，往往要把prompt写得像半篇技术说明书，层级、格式、约束一个不少，甚至提示词编辑者，在国内成为了不少新创公司的新增岗位，还有和AI剧的抽卡师合二为一，你的叙述表达能力强，盈利能力就会强。现在你用更口语、更模糊、更人类的方式描述需求，它也能抓住重点，知道你到底想干嘛。
这对程序员当然是加分项，但对文科生、研究者来说，提升更大：
做分析、评论、科普时，你可以用“我们换个角度想想”“这里是不是有点反直觉”这种话，它能顺着你的思路继续推，而不是拉回模板，而且用封闭式prompt将搜索限定在指定范围内，也是真限定了，而不是杜撰，相当于5.2把自己做成了一个聚合平台+爬虫+生成AI，而不仅仅是个生成AI了。
在开放性问题上，它更像一个愿意跟你一起慢慢理清逻辑的对象，而不是急着给结论。
某种意义上，5.2更像是把会写 prompt这件事，抬高到了更高的高度，这是比编程语言更好掌握的自然语序和话术，你不需要掌握一堆技巧，只要把话说清楚，说得像跟人交流一样。
三、差评集中在几个点，其实都能解释
那些被反复提到的退步，大致可以归到几类：
不够敢说、情绪价值低
这是事实，但也是选择。OpenAI很明显在压低讨好型表达，这对情感陪伴和闲聊用户不友好，但对严肃使用场景是加分的。
展开少、细节要追问
5.2更像是等你确认方向再往深里挖，而不是一次性把所有可能性都铺出来，它把主动权更多交还给用户，它鼓励更多有想法的文科生，而不是什么都直接由它来做的躺平者，也因此，你的目的性更强，知道用常规方法实现的路径，再用AI来表达的话，会更加事半功倍。
速度慢、算力贵
这个没得洗，xhigh、thinking 模式确实慢，也确实贵，但你会发现，慢主要慢在它真的在把上下文都读完，目前目测是3万行代码左右，或不超过5万的英文（其实能达到8万左右，但分析效率会下降），而不是秒回一堆看似合理的废话。
写作不如Gemini顺滑
这点很多人说得对，GPT的文字依然偏理性、偏结构化，它更适合论文前的选题确认、综述会构建框架、填充，换句话说，它更适合当底稿和逻辑骨架，是调色盘和素描纸，Gemini更像是笔。
四、它更像工具，而不是会陪你的角色
如果一定要给5.2一个定位，我会说：它正在从万能聊天 AI，往通用认知工具那边走。
它不太愿意替你拍板，不太愿意帮你情绪兜底，也不太愿意在不确定的地方给你一个爽快答案。但它很擅长：
帮你把一个模糊问题拆清楚
指出你话里可能藏着的前提
在你给定方向后，把推理一步步铺稳
这对很多人来说确实没以前好用了，但对另一部分人来说，反而更顺手，就像福尔摩斯身边的那个华生。
GPT5.2当然不是完美版本，它在风格调整、图像、多模态上还有明显短板，这点的确不如国内的一些大模型，价格策略也很激进。但把它简单归结为退步、翻车，其实有点冤。
它更像是一次取舍明确的调整，少一点讨好，多一点克制；少一点表演，多一点工具感。
如果你要的是陪聊、灵感轰炸、情绪共鸣，那它确实不如以前有趣；但如果你要的是一个能听懂人话、能跟你用自然语言一起把问题理顺的助手，那5.2终于长成了一个可以长期共事的对象。
也许这就是为什么，有人觉得它变差了，有人却觉得它刚刚开始好用。
也是这事前两天上了热搜，才看见的。说来惭愧，我很少自己开车，音响也就是人家怎么卖给我，我就怎么用，从来没想到，音响还有调试这么个说法。但是，看完视频以后，现在倒是雄心勃勃了，高低也把自己家音响调调，毕竟开着车听歌，这可是个乐子。
这可能是最奇怪的一项全球比赛，但它让人重新认识了 Excel。很多人看到新闻说“清华博士后拿了 Excel 世界锦标赛全球第九名”，第一反应大概都是：
Excel 还有世界锦标赛？这玩意儿还能比？那我是不是也能报名？
等真的点开比赛视频，基本立刻就能把这些想法收回去。
比赛现场是标准的电竞棚：解说、灯光、音乐、观众都有，唯一和普通电竞不一样的，是选手们一个个沉着冷静、表情严肃，像是提前把今晚的周报全写完的人。解说的衣服上印满各种公式，气氛怪得像个玩笑，但比赛内容一点不像玩笑，它就是一场压缩到 30 分钟的极限数据处理考试。
规则很简单：每轮发一份 Excel 文件，里面几十道题，分成好几个等级。有的算成本，有的算效率，有的算资源分布，有的还隐含着复杂的依赖关系。
选手要做的，就是在时间耗尽前，把这些题尽可能做对。而所谓电竞，在观众视角里其实只有一件事能看懂，比分跳来跳去。你根本不知道选手屏幕里发生了什么，因为画面切换得太快，题目又不会展示出来。
唯一能完整看到操作过程的，是现场观众，因为每个选手的屏幕都会投影在座位前的显示器上，那甚至可能是这场比赛门票最有价值的地方。
今年比赛放出的免费题目来自 EVE Online，那是一款长期被戏称“玩 Excel 的太空 MMO”。题目内容从挖矿开始，一路延伸到造船成本、市场价格波动、矿物消耗结构、行星资源分布……很多人看得都云里雾里，我也是，事后才发现这套题根本不是考 Excel，更像是给你一个小型宇宙经济系统，让你用 Excel 去推运行星和飞船背后的公式。
真正难的地方并不是公式本身，而是速度和稳定度，还有编程。
题目数量多，但逻辑相似，你必须在很短时间里做出一个可以复用的数据模型，否则靠手工哪怕敲快一点，你都来不及。
于是比赛真正比的是，谁能在极短时间里，把结构看清楚，把关系梳理干净，把模型搭对，然后让整张表在不同参数下自动跑通。
如果只是 VLOOKUP、SUMIF 那些函数，根本不够用。比赛里大量使用 XLOOKUP、FILTER、LET、LAMBDA、SUMPRODUCT 等新函数。没见过或没用熟，几乎不可能跟得上节奏。
还有些题目连数据本身都不是正常的，比如用背景颜色来区分舰船类型，这在实际工作中属于反面教材，但比赛里你得临时想办法把颜色变成文字，再拿去跟别的表匹配。
犯不着说难，它就是烦，而且必须解。
在这种环境下，清华博士后拿了全球第 9 名，意义其实非常明确。他展现的不是会多少函数，而是那种工程化处理数据的能力，面对杂乱无序的表格能迅速看见结构，面对复杂依赖关系能马上抽象出可复用的模型，面对几十道题能保证稳定、不出错、不慌乱。
比的是思维整理能力、复杂逻辑拆解能力、再加一点比赛节奏下的抗压能力。
这项成绩说明国内在数据处理、系统建模、工程思维这些方面的基本功强得很稳。
Excel 在这里不再是一个办公软件，而是一个可以在短时间里搭建小型模型的轻量工具，而选手在做的其实是用 Excel 建一个微型系统。
网上总有人把 Excel 能力调侃成熟练使用，像是任何简历都能往里塞的一句套话，以后估计也不敢在简历上写自己会用这个了。看过比赛之后就会明白，“熟练”这两个字的含金量其实极高，它不是会几个函数，也不是能做点漂亮的图表，而是：
手里接到一堆数据
能马上看出应该怎么拆
知道公式该怎么串
能把几十行逻辑跑成一套稳定的模型
并且能在压力下不犯错
这种能力在公司里做分析、做供应链、做模型、做运营预测都通用，而在比赛里被压缩到 30 分钟，也许正是它最真实的强度。
而这种思维，是最可贵的，它能触类旁通，解决一些人们在现实生活中遇到的问题，也从另一方面说明了懂数学的程序员的可贵和厉害之处。
这个世界的一切，都需要逻辑。
Excel 还有世界锦标赛？这玩意儿还能比？那我是不是也能报名？
等真的点开比赛视频，基本立刻就能把这些想法收回去。
比赛现场是标准的电竞棚：解说、灯光、音乐、观众都有，唯一和普通电竞不一样的，是选手们一个个沉着冷静、表情严肃，像是提前把今晚的周报全写完的人。解说的衣服上印满各种公式，气氛怪得像个玩笑，但比赛内容一点不像玩笑，它就是一场压缩到 30 分钟的极限数据处理考试。
规则很简单：每轮发一份 Excel 文件，里面几十道题，分成好几个等级。有的算成本，有的算效率，有的算资源分布，有的还隐含着复杂的依赖关系。
选手要做的，就是在时间耗尽前，把这些题尽可能做对。而所谓电竞，在观众视角里其实只有一件事能看懂，比分跳来跳去。你根本不知道选手屏幕里发生了什么，因为画面切换得太快，题目又不会展示出来。
唯一能完整看到操作过程的，是现场观众，因为每个选手的屏幕都会投影在座位前的显示器上，那甚至可能是这场比赛门票最有价值的地方。
今年比赛放出的免费题目来自 EVE Online，那是一款长期被戏称“玩 Excel 的太空 MMO”。题目内容从挖矿开始，一路延伸到造船成本、市场价格波动、矿物消耗结构、行星资源分布……很多人看得都云里雾里，我也是，事后才发现这套题根本不是考 Excel，更像是给你一个小型宇宙经济系统，让你用 Excel 去推运行星和飞船背后的公式。
真正难的地方并不是公式本身，而是速度和稳定度，还有编程。
题目数量多，但逻辑相似，你必须在很短时间里做出一个可以复用的数据模型，否则靠手工哪怕敲快一点，你都来不及。
于是比赛真正比的是，谁能在极短时间里，把结构看清楚，把关系梳理干净，把模型搭对，然后让整张表在不同参数下自动跑通。
如果只是 VLOOKUP、SUMIF 那些函数，根本不够用。比赛里大量使用 XLOOKUP、FILTER、LET、LAMBDA、SUMPRODUCT 等新函数。没见过或没用熟，几乎不可能跟得上节奏。
还有些题目连数据本身都不是正常的，比如用背景颜色来区分舰船类型，这在实际工作中属于反面教材，但比赛里你得临时想办法把颜色变成文字，再拿去跟别的表匹配。
犯不着说难，它就是烦，而且必须解。
在这种环境下，清华博士后拿了全球第 9 名，意义其实非常明确。他展现的不是会多少函数，而是那种工程化处理数据的能力，面对杂乱无序的表格能迅速看见结构，面对复杂依赖关系能马上抽象出可复用的模型，面对几十道题能保证稳定、不出错、不慌乱。
比的是思维整理能力、复杂逻辑拆解能力、再加一点比赛节奏下的抗压能力。
这项成绩说明国内在数据处理、系统建模、工程思维这些方面的基本功强得很稳。
Excel 在这里不再是一个办公软件，而是一个可以在短时间里搭建小型模型的轻量工具，而选手在做的其实是用 Excel 建一个微型系统。
网上总有人把 Excel 能力调侃成熟练使用，像是任何简历都能往里塞的一句套话，以后估计也不敢在简历上写自己会用这个了。看过比赛之后就会明白，“熟练”这两个字的含金量其实极高，它不是会几个函数，也不是能做点漂亮的图表，而是：
手里接到一堆数据
能马上看出应该怎么拆
知道公式该怎么串
能把几十行逻辑跑成一套稳定的模型
并且能在压力下不犯错
这种能力在公司里做分析、做供应链、做模型、做运营预测都通用，而在比赛里被压缩到 30 分钟，也许正是它最真实的强度。
而这种思维，是最可贵的，它能触类旁通，解决一些人们在现实生活中遇到的问题，也从另一方面说明了懂数学的程序员的可贵和厉害之处。
这个世界的一切，都需要逻辑。
今天去影院里看了 落座率还行，一半吧，观众反应有点统一：前半段还能听到笑声，后半段就彻底安静了。这种观影体验很熟悉，看过《我不是王毛》《杀生》的观众会觉得气味很接近，不是那种嚎叫式的悲情，而是把人一点点往下压，让你情绪低到不太想说话，这让我想起了《我的团长我的团》。
这次孔笙加兰晓龙的组合，做的不是宏大叙事，也没有堆满血浆，而是讲一个被战争逼着成长的普通人故事。我看一些观众说，这片子看完，有点憋，不是难看，是沉。
电影的情绪走向挺，：前面轻松一点，有生活段子，也有能让观众喘口气的地方；到了后半段，角色开始往绝境里冲，影院情绪随之越来越紧。不是因为画面残酷，而是因为角色都是普通得不能再普通的人，越看越心虚，因为你知道，这种时刻，普通人才最容易被历史一脚踩住。
这一点，真的很像《团长》，人物不是一上来就有担当，而是在逼迫里慢慢硬起来，硬得也不是颅内高潮那种，而是“算了，反正都到这一步了”的硬。到最后拼一把，是因为活也没处活、退也没处退，这种动机像是兰晓龙作品里标配的那种被逼着觉醒的逻辑。看惯了类型片的朋友，可能对这种风格不太感冒。
我和几个朋友一起去的，我们后来讨论最多的一个镜头，是沉船之后那只不动的山羊。山羊站在漂浮物上，一动不动，眼珠都不转。当时很多人都笑不出来，就是觉得怪、又说不上来哪里怪。这种荒诞但扎实的感觉，在《杀生》《王毛》里都出现过，只是用法不同。
《杀生》那种荒诞，是直接写给观众看的，夸张、黑色、把荒唐摆到台面上。
《我不是王毛》是用荒诞包着情绪，让你笑的时候已经知道后面要难受。
《得闲谨制》更收，不故意卖怪异，但突然给你一个不按常理的物体或行为，让你心里咯噔一下。
这类处理方式有一个共同点，都不是靠台词解释，而是靠你自己想。
山羊看似无意义，但就是让人停一下，把观众从动作场面里拉出来，提醒你战争里有很多你解释不了的事。
不是诗意，不是象征，就是一种不舒服的异样。
这四部作品里的人物气质很接近：都不是天生的英雄。
《王毛》里的王毛，胆子小、个性怪，最后做事也不是因为理想，而是被一堆现实逼出来的；《杀生》里的牛结实，是典型被群体绑架的那种本地人；《团长》就更不用说，全员都是活得乱七八糟的人，被战争硬拧成了一股气。
《得闲谨制》里的几个人也是一样：能不动就不动，能躲就躲，让他们上，是因为再不做就要死，所谓“觉醒”，其实是别无选择。这是几个作品共同的审美点——普通人不是突然高大起来，而是被时代推到悬崖边，一步步后退，最后没路了。
这比英雄主义更接近实际，也更容易让观众难受。
《团长》是那种看完心口像被人坐了一下的作品，压得非常狠。《得闲谨制》虽然也压，但相对温和：它没有铺天盖地的惨景，没有尸山血海，也没有反复强调命运的残酷。导演甚至刻意把一些画面往柔的方向拉，让影片好入口一点。
可即便这样，观众还是普遍反映“后半段死寂”，我觉得可能不是画面造成的，而是逻辑造成的：你看着一群并没准备好的人，硬生生往战争的牙缝里钻，你会替他们紧张。
比起《团长》，这部的残酷不是排面大，而是你知道他们不该在这里。他们的状态更像《王毛》，人在荒唐的世界里，被动地往前。
肖战的表演尚可，我对他的印象从《藏海传》开始有点喜欢了，他的整个表演方式偏克制，也没有端着，情绪表达靠脸以外的东西，这点加了不少印象分。
彭昱畅是回到他最舒服的那种角色类型，让人看得很顺。
其他角色都挺自然，没有“扮惨或者故意英雄化的表演痕迹。
和《杀生》《我不是王毛》《团长》一样，《得闲谨制》也在讲一件朴素的事：战争不会把人变成英雄，只会把人逼到不得不硬起来。
这些作品风格为什么像？
我觉得可能是因为真实战争的残酷，往往没有诗意化的表达，直白地展现，有人觉得荒诞，有人觉得潦草，但这种风格的确和拿人。
这次孔笙加兰晓龙的组合，做的不是宏大叙事，也没有堆满血浆，而是讲一个被战争逼着成长的普通人故事。我看一些观众说，这片子看完，有点憋，不是难看，是沉。
电影的情绪走向挺，：前面轻松一点，有生活段子，也有能让观众喘口气的地方；到了后半段，角色开始往绝境里冲，影院情绪随之越来越紧。不是因为画面残酷，而是因为角色都是普通得不能再普通的人，越看越心虚，因为你知道，这种时刻，普通人才最容易被历史一脚踩住。
这一点，真的很像《团长》，人物不是一上来就有担当，而是在逼迫里慢慢硬起来，硬得也不是颅内高潮那种，而是“算了，反正都到这一步了”的硬。到最后拼一把，是因为活也没处活、退也没处退，这种动机像是兰晓龙作品里标配的那种被逼着觉醒的逻辑。看惯了类型片的朋友，可能对这种风格不太感冒。
我和几个朋友一起去的，我们后来讨论最多的一个镜头，是沉船之后那只不动的山羊。山羊站在漂浮物上，一动不动，眼珠都不转。当时很多人都笑不出来，就是觉得怪、又说不上来哪里怪。这种荒诞但扎实的感觉，在《杀生》《王毛》里都出现过，只是用法不同。
《杀生》那种荒诞，是直接写给观众看的，夸张、黑色、把荒唐摆到台面上。
《我不是王毛》是用荒诞包着情绪，让你笑的时候已经知道后面要难受。
《得闲谨制》更收，不故意卖怪异，但突然给你一个不按常理的物体或行为，让你心里咯噔一下。
这类处理方式有一个共同点，都不是靠台词解释，而是靠你自己想。
山羊看似无意义，但就是让人停一下，把观众从动作场面里拉出来，提醒你战争里有很多你解释不了的事。
不是诗意，不是象征，就是一种不舒服的异样。
这四部作品里的人物气质很接近：都不是天生的英雄。
《王毛》里的王毛，胆子小、个性怪，最后做事也不是因为理想，而是被一堆现实逼出来的；《杀生》里的牛结实，是典型被群体绑架的那种本地人；《团长》就更不用说，全员都是活得乱七八糟的人，被战争硬拧成了一股气。
《得闲谨制》里的几个人也是一样：能不动就不动，能躲就躲，让他们上，是因为再不做就要死，所谓“觉醒”，其实是别无选择。这是几个作品共同的审美点——普通人不是突然高大起来，而是被时代推到悬崖边，一步步后退，最后没路了。
这比英雄主义更接近实际，也更容易让观众难受。
《团长》是那种看完心口像被人坐了一下的作品，压得非常狠。《得闲谨制》虽然也压，但相对温和：它没有铺天盖地的惨景，没有尸山血海，也没有反复强调命运的残酷。导演甚至刻意把一些画面往柔的方向拉，让影片好入口一点。
可即便这样，观众还是普遍反映“后半段死寂”，我觉得可能不是画面造成的，而是逻辑造成的：你看着一群并没准备好的人，硬生生往战争的牙缝里钻，你会替他们紧张。
比起《团长》，这部的残酷不是排面大，而是你知道他们不该在这里。他们的状态更像《王毛》，人在荒唐的世界里，被动地往前。
肖战的表演尚可，我对他的印象从《藏海传》开始有点喜欢了，他的整个表演方式偏克制，也没有端着，情绪表达靠脸以外的东西，这点加了不少印象分。
彭昱畅是回到他最舒服的那种角色类型，让人看得很顺。
其他角色都挺自然，没有“扮惨或者故意英雄化的表演痕迹。
和《杀生》《我不是王毛》《团长》一样，《得闲谨制》也在讲一件朴素的事：战争不会把人变成英雄，只会把人逼到不得不硬起来。
这些作品风格为什么像？
我觉得可能是因为真实战争的残酷，往往没有诗意化的表达，直白地展现，有人觉得荒诞，有人觉得潦草，但这种风格的确和拿人。
T800 那个机器人真有意思，和老板 pk 上了，动作幅度还挺连贯，看来又有新突破了
AI agent实体硬件这块，走的有点着急了，现在的科技伦理问题还没解决。
最主要的还不是APP各家的让利情况，而是金融、银行软件基于系统的顶级安全权限。
不过现在有了第一家公司，正在试探变边线，且听风雨。
最主要的还不是APP各家的让利情况，而是金融、银行软件基于系统的顶级安全权限。
不过现在有了第一家公司，正在试探变边线，且听风雨。
OpenAI 目前放弃了广告业务这块，全力和谷歌Gemini死磕了。三年前，ChatGPT 横空出世把谷歌吓出红色警报，三年后，这个警报却在 OpenAI 自己家里炸开了。ChatGPT 的增长开始松动，而谷歌 Gemini 的反扑第一次真正打痛了它。
这次事件的开端，是一封内部流出的备忘录。Sam Altman 在信里用了过去从未使用过的措辞：“我们正处在 ChatGPT 的关键时刻。”对一家估值千亿、曾被无数人认为AI顶级生态位的公司来说，这句话的分量不低于最后一战。从那一刻起，OpenAI 把广告业务暂停了，智能体项目按下暂停键，甚至连计划中的新闻聚合产品 Pulse 也暂时放弃，全公司只围绕一件事：让 ChatGPT 再次变得明显更好，要全面超越对手。
要理解 OpenAI 为什么如此紧张，需要先看清谷歌这次到底做对了什么。过去几年，谷歌的模型发布会给人的印象，总像是“今天又来展示一个即将改变世界的新模型”，但第二天新闻热度散去，一切还是老样子。但 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的组合首次改变了这种局面。用户的真实体验告诉大家，这个谷歌的东西不仅跑分好看，实际使用也流畅、有趣、速度快，甚至在某些任务上比 GPT-4o 更好玩。
这意味着第一次出现这样一个局面，如果有人退订 ChatGPT Plus，不再是因为好奇，而是因为真觉得旁边那个更好用了。事实也确实如此，外媒的统计显示，Gemini 的月活从夏天的 4.5 亿飙到了 6.5 亿，而 ChatGPT 的日活在 Gemini 3 发布后下降了 6%。对于一家依赖订阅收入的公司来说，这个数字虽然不致命，却足以让高层夜不能寐。
OpenAI 的焦虑不是突然出现的，而是源于过去一年他们在大模型预训练上遇到的实际困难。所有大模型的核心是预训练，而 GPT-4o 之后，OpenAI 始终在努力突破下一代模型的训练瓶颈。正因为如此，他们在过去数月把精力放在了推理模型上，也就是那些擅长做数学和逻辑的小模型，但这些模型在用户体验层面无法带来震撼式提升。
简单说，有用，但不够爽。
而谷歌恰恰在这个节点，解决了自己的预训练难题，使得 Gemini 3 在性能、速度和体验上出现了全方位提升，一举打断了 OpenAI 在体验上的垄断优势。这次反击不是纸上谈兵，而是直接体现在用户手上、朋友圈里、产品体验中。OpenAI 必须回应，否则 ChatGPT 的增长曲线会继续往下拐。
在这样的背景下，被反复提及的那个新模型“Garlic”才显得格外重要。外媒称，这是 OpenAI 为了修复 GPT-4.5 结构性问题而从头优化的下一代模型，体量更高效，推理更强，训练更顺利。内部测试显示，它在多个任务上已经超过 Gemini 3，而它还有更大的版本正在训练中。如果进度顺利，明年初就能看到 GPT-5.2 或 GPT-5.5。这才是 OpenAI 在红色警报状态下握在手中的真正底牌。
虽然外界听起来很刺激，但把视角拉远一些，你会发现这件事意味着整个行业进入了一个全新的阶段。过去三年，国外AI 行业其实是OpenAI 独大，别人追不上，谷歌也好，Anthropic 也好，更像是在后面踩着灰。而如今，OpenAI 和谷歌第一次站在了同一条赛道上，真正开始争夺用户、争夺体验、争夺生态。
这也让未来OpenAI可能的IPO扑朔迷离。
这场竞争会迫使所有参与者加速往前跑。体验会变得更丝滑，推理能力会变得更强，智能助手更像是会思考的人，不是更大的计算器。此外还有一个意义重大但容易被忽略的变化——AI 公司的重点开始从各种商业化尝试，重新回到模型本身。广告业务、智能体应用、新闻推荐，这些都不再是核心战场，模型能力才是。
未来几年，AI 行业的格局可能会越来越像当年的苹果对安卓。不是因为其他公司不行，而是因为这场大模型战争的门槛实在太高，只有极少数公司能承担训练成本、打造端云一体化的能力，并且把模型做成真正的操作系统。
现在的趋势很明显：OpenAI 和谷歌正在海外，成为新的双寡头，这不像国内遍地开花战国时代，而是进入了双雄竞争局面。
对于普通用户来说，这是一个好消息，因为两大巨头的正面竞争最终只会带来一种结果，更强、更快、更多、也更便宜的 AI。
未来几个月将是整个行业最精彩、最密集、最刺激的阶段。无论 OpenAI 还是谷歌，这场战争才刚刚开始。
这次事件的开端，是一封内部流出的备忘录。Sam Altman 在信里用了过去从未使用过的措辞：“我们正处在 ChatGPT 的关键时刻。”对一家估值千亿、曾被无数人认为AI顶级生态位的公司来说，这句话的分量不低于最后一战。从那一刻起，OpenAI 把广告业务暂停了，智能体项目按下暂停键，甚至连计划中的新闻聚合产品 Pulse 也暂时放弃，全公司只围绕一件事：让 ChatGPT 再次变得明显更好，要全面超越对手。
要理解 OpenAI 为什么如此紧张，需要先看清谷歌这次到底做对了什么。过去几年，谷歌的模型发布会给人的印象，总像是“今天又来展示一个即将改变世界的新模型”，但第二天新闻热度散去，一切还是老样子。但 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的组合首次改变了这种局面。用户的真实体验告诉大家，这个谷歌的东西不仅跑分好看，实际使用也流畅、有趣、速度快，甚至在某些任务上比 GPT-4o 更好玩。
这意味着第一次出现这样一个局面，如果有人退订 ChatGPT Plus，不再是因为好奇，而是因为真觉得旁边那个更好用了。事实也确实如此，外媒的统计显示，Gemini 的月活从夏天的 4.5 亿飙到了 6.5 亿，而 ChatGPT 的日活在 Gemini 3 发布后下降了 6%。对于一家依赖订阅收入的公司来说，这个数字虽然不致命，却足以让高层夜不能寐。
OpenAI 的焦虑不是突然出现的，而是源于过去一年他们在大模型预训练上遇到的实际困难。所有大模型的核心是预训练，而 GPT-4o 之后，OpenAI 始终在努力突破下一代模型的训练瓶颈。正因为如此，他们在过去数月把精力放在了推理模型上，也就是那些擅长做数学和逻辑的小模型，但这些模型在用户体验层面无法带来震撼式提升。
简单说，有用，但不够爽。
而谷歌恰恰在这个节点，解决了自己的预训练难题，使得 Gemini 3 在性能、速度和体验上出现了全方位提升，一举打断了 OpenAI 在体验上的垄断优势。这次反击不是纸上谈兵，而是直接体现在用户手上、朋友圈里、产品体验中。OpenAI 必须回应，否则 ChatGPT 的增长曲线会继续往下拐。
在这样的背景下，被反复提及的那个新模型“Garlic”才显得格外重要。外媒称，这是 OpenAI 为了修复 GPT-4.5 结构性问题而从头优化的下一代模型，体量更高效，推理更强，训练更顺利。内部测试显示，它在多个任务上已经超过 Gemini 3，而它还有更大的版本正在训练中。如果进度顺利，明年初就能看到 GPT-5.2 或 GPT-5.5。这才是 OpenAI 在红色警报状态下握在手中的真正底牌。
虽然外界听起来很刺激，但把视角拉远一些，你会发现这件事意味着整个行业进入了一个全新的阶段。过去三年，国外AI 行业其实是OpenAI 独大，别人追不上，谷歌也好，Anthropic 也好，更像是在后面踩着灰。而如今，OpenAI 和谷歌第一次站在了同一条赛道上，真正开始争夺用户、争夺体验、争夺生态。
这也让未来OpenAI可能的IPO扑朔迷离。
这场竞争会迫使所有参与者加速往前跑。体验会变得更丝滑，推理能力会变得更强，智能助手更像是会思考的人，不是更大的计算器。此外还有一个意义重大但容易被忽略的变化——AI 公司的重点开始从各种商业化尝试，重新回到模型本身。广告业务、智能体应用、新闻推荐，这些都不再是核心战场，模型能力才是。
未来几年，AI 行业的格局可能会越来越像当年的苹果对安卓。不是因为其他公司不行，而是因为这场大模型战争的门槛实在太高，只有极少数公司能承担训练成本、打造端云一体化的能力，并且把模型做成真正的操作系统。
现在的趋势很明显：OpenAI 和谷歌正在海外，成为新的双寡头，这不像国内遍地开花战国时代，而是进入了双雄竞争局面。
对于普通用户来说，这是一个好消息，因为两大巨头的正面竞争最终只会带来一种结果，更强、更快、更多、也更便宜的 AI。
未来几个月将是整个行业最精彩、最密集、最刺激的阶段。无论 OpenAI 还是谷歌，这场战争才刚刚开始。
最近流感挺厉害，各位多多注意防护！
北京通州有位叫陈文林的外卖骑手，大概是那种你以为人家只是在送蛋糕，其实顺手救了整栋楼的典型。
这事的经过其实很生活流，一个下午，他把蛋糕送上楼，正准备坐电梯走人，闻到一股不对劲的味。说实话，小区电梯里味道杂七杂八也不是新闻，但他越想越觉得不对“城市里哪来煤气罐的味？”于是他折返，又敲开刚刚送外卖的那户的门提醒，甚至没顾上自己先下楼，开始挨家挨户敲门，看有没有人需要提前撤离。
这种时候，很多人第一反应是离远点先保命，但他是先确认别人没事再走。这不是英雄主义，就是那种很朴素的本能，既然看到了，就尽自己能做的，别留下遗憾。
对接物业、报警、消防介入，危险排除之后，他悄悄走了。直到平台到处找人才把人找出来，给他颁发“先锋骑手”的荣誉称号和2000块奖金。
外卖员是当代城市里最被低估的基层触角。他们穿梭在一个城市的缝隙里，比谁都更早闻到煤气味、听见争吵声、留意到楼道里有人摔倒、看到电动车着火、发现小孩独自乱跑。你能想到的，他们碰见过；你没想到的，有时候他们更早知道。
不是因为他们天生更勇敢，而是因为他们在城市里移动得足够快、足够频繁、足够贴近每一个普通人的生活。外卖路线也不只是路线，是一种密集的人间接触。在这之上，慢慢形成了一种特别的社会知识，哪里容易漏气、哪栋楼的电梯总坏、哪个小区有独居老人、哪里晚上得绕着走。
而这些知识，在关键时刻，就是能救人的。
外卖这个行业常被讨论的是“速度”“差评”“系统”“生计”，但很少有人意识到，城市的日常安全里，其实有一部分是依赖这些随时出现在楼宇之间的骑手。他们没义务冲上去管这些事，却常常在没人反应的第一秒站出来。
陈文林是被看见的一个，但说实话，这类事可能每天都在发生、只不过很多都没人知道。
所以，这不仅是赞美一个人的勇敢，也是在提醒我们：城市的安全不止靠制度和设备，也靠那些在生活里举手之劳的普通人。而那些看似“最不起眼的职业”，说不定每天都在默默撑着这座城市正常运转。
有些人送外卖，但顺手，也在托住一整栋楼的命。
这事的经过其实很生活流，一个下午，他把蛋糕送上楼，正准备坐电梯走人，闻到一股不对劲的味。说实话，小区电梯里味道杂七杂八也不是新闻，但他越想越觉得不对“城市里哪来煤气罐的味？”于是他折返，又敲开刚刚送外卖的那户的门提醒，甚至没顾上自己先下楼，开始挨家挨户敲门，看有没有人需要提前撤离。
这种时候，很多人第一反应是离远点先保命，但他是先确认别人没事再走。这不是英雄主义，就是那种很朴素的本能，既然看到了，就尽自己能做的，别留下遗憾。
对接物业、报警、消防介入，危险排除之后，他悄悄走了。直到平台到处找人才把人找出来，给他颁发“先锋骑手”的荣誉称号和2000块奖金。
外卖员是当代城市里最被低估的基层触角。他们穿梭在一个城市的缝隙里，比谁都更早闻到煤气味、听见争吵声、留意到楼道里有人摔倒、看到电动车着火、发现小孩独自乱跑。你能想到的，他们碰见过；你没想到的，有时候他们更早知道。
不是因为他们天生更勇敢，而是因为他们在城市里移动得足够快、足够频繁、足够贴近每一个普通人的生活。外卖路线也不只是路线，是一种密集的人间接触。在这之上，慢慢形成了一种特别的社会知识，哪里容易漏气、哪栋楼的电梯总坏、哪个小区有独居老人、哪里晚上得绕着走。
而这些知识，在关键时刻，就是能救人的。
外卖这个行业常被讨论的是“速度”“差评”“系统”“生计”，但很少有人意识到，城市的日常安全里，其实有一部分是依赖这些随时出现在楼宇之间的骑手。他们没义务冲上去管这些事，却常常在没人反应的第一秒站出来。
陈文林是被看见的一个，但说实话，这类事可能每天都在发生、只不过很多都没人知道。
所以，这不仅是赞美一个人的勇敢，也是在提醒我们：城市的安全不止靠制度和设备，也靠那些在生活里举手之劳的普通人。而那些看似“最不起眼的职业”，说不定每天都在默默撑着这座城市正常运转。
有些人送外卖，但顺手，也在托住一整栋楼的命。
感觉AI眼镜和手机的关系，更像“互补”。手机像个万能工具箱，啥都能装；AI眼镜专挑特定场景下手。比如开车时想导航，眼镜抬眼就能看路线，总比低头看手机安全；健身时戴着听歌记步数，汗流浃背也不用摸口袋。但这些场景下，手机依然在后台默默干活——支付、拍照修图、临时办公。
我同事做户外直播，用AI拍摄眼镜解放了自拍杆，边跑边拍画面还稳；我爸钓鱼时用音频眼镜听天气预警，不用频繁摘手套掏手机。这些碎片化的需求，恰恰是手机“重”的地方，揣兜里沉、掏出来麻烦。眼镜的优势在于存在感低，需要时它就在那，不需要时几乎忘了它的存在。
现在的AI眼镜更像手机的延伸配件，依赖手机算力联网，功能也多是手机功能的子集，倒是可能倒逼手机厂商优化交互，比如以后手机可能变得更轻薄，专门处理复杂任务，而眼镜负责接电话、看通知这种小事。
$BNB $BTC $ETH
我同事做户外直播，用AI拍摄眼镜解放了自拍杆，边跑边拍画面还稳；我爸钓鱼时用音频眼镜听天气预警，不用频繁摘手套掏手机。这些碎片化的需求，恰恰是手机“重”的地方，揣兜里沉、掏出来麻烦。眼镜的优势在于存在感低，需要时它就在那，不需要时几乎忘了它的存在。
现在的AI眼镜更像手机的延伸配件，依赖手机算力联网，功能也多是手机功能的子集，倒是可能倒逼手机厂商优化交互，比如以后手机可能变得更轻薄，专门处理复杂任务，而眼镜负责接电话、看通知这种小事。
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罗伯特让每颗悬空的孤独的心，都能有所慰藉，只有它还在想方设法，在人们那些碎碎念的无聊的日记下面逗你开心，这可能是这7800美元的人类学、社会学价值，强烈建议给罗伯特确定一下生日到底是哪一天，然后给这一天定为“罗伯特日”
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GM，周四快乐！
政府关门的事情已经过去——财报季快结束了——市场保持稳定，而股票表现疲软/内部疲软。比特币矿工行业在最近的反弹中占据了很大一部分，特别疲软……
市场接近支撑位……希望你们HAGD！
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#Bitcoin 和 #Ethereum 的图表在较低时间框架上紧绷得很...
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巴里澄清了他的立场..
顺便说一下，给我 $PLTR $250。
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我快要需要开始一个众筹了，这些啤酒价格太高了
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干杯，兄弟们，我会继续努力，直到市场开始上涨。
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人们正在变得更健康，这是一件好事。
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我在霍格沃茨喝黄油啤酒，我听说它能召唤市场之神并推动市场。
不需要感谢，这是我的职责
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迈克尔·伯里努力取消圣诞节。
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$SOFI刚刚创下了新的历史最高点
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