博客 on Miao Yu | 于淼

基于GPU的探索性数据分析

Sun, 05 Jul 2026 00:00:00 +0000

表格数据是实验学科科研里最常用的格式之一，特别是组学，现在有了单细胞转录组学跟高分辨质谱成像，这张表动辄几百万行上万列。这个数据量在CPU生态下做探索性数据分析几乎就是个灾难，要么就是爆内存，要么就是特别慢。我最近遇到这个问题，然后发现当前GPU是可以部分解决这个问题的，这里做个笔记。

虽然pytorch可以在不同平台编译做一些深度学习项目，但不得不承认基于CUDA的GPU生态，特别是RAPIDS套件里的 cuDF 跟 cuML，在探索性数据分析上目前没有可取代的。其可实现的常见算法包括但不限于主成分分析、UMAP、聚类分析例如（K-Means、DBSCAN）、图算法等：

PCA 底层是 SVD（奇异值分解），是标准的线性代数操作，GPU 上有专门优化的实现。RAPIDS 的 cuml.decomposition.PCA 接口跟 scikit-learn 几乎一样，直接替换导入即可。对于高维数据（比如单细胞转录组，动辄几千个基因维度、几十万个细胞），GPU 的 PCA 比 CPU 快一到两个数量级。

CuPy 是最基础的工具，可以理解为 NumPy 的 GPU 版本，接口设计刻意对齐 NumPy，大部分代码把 import numpy as np 换成 import cupy as cp 就能跑。底层矩阵操作、FFT、线性方程组求解，只要你的操作能用 NumPy 表达，基本都能直接迁移到 GPU 上。

XGBoost 和 LightGBM 都内置了 GPU 训练支持，参数层面只需要设 device='cuda'（XGBoost）或 device='gpu'（LightGBM）。梯度提升树不像神经网络那样天然并行，但在特征分裂搜索这一步可以并行化，大数据集上加速效果明显。

UMAP 是近年来替代 t-SNE 的主力降维工具，算法本身涉及图构建和优化两个阶段，两个阶段都能并行化，GPU 加速效果非常好。cuml.manifold.UMAP 是目前最成熟的实现，参数和 umap-learn 基本对应。值得一提的是，UMAP 的随机性比 PCA 大，在 GPU 上跑出来的结果和 CPU 版本会有些微差异，但这属于数值精度和随机种子的问题，不影响结论。

K-Means 是 GPU 加速最彻底的聚类算法之一，因为每次迭代本质上是大量的距离计算和归属分配，天然并行。cuml.cluster.KMeans 在十万级别的数据上比 sklearn 快几十倍不是夸张。

DBSCAN 在 GPU 上的情况稍微复杂一点，因为它的核心依赖最近邻搜索，GPU 实现有 cuml.cluster.DBSCAN，但比 K-Means 的加速比例小一些，数据量越大效果越明显。

图计算通常被认为是 GPU 不太擅长的领域（因为图结构的不规则性不利于并行），但 RAPIDS 里的 cuGraph 把相当一部分图算法移植到了 GPU 上，包括 PageRank、连通分量、最短路径、谱聚类等。

尽管 GPU 算力惊人，但它在处理超大规模表格时，会有显存限制。以一个100万行× 10,000列的数据集为例，来算一笔显存账。如果这是一个密集的浮点数（FP32，占用 4 字节）矩阵，其基础物理内存占用为：

1,000,000×10,000×4 bytes≈40 GB

这 40GB 仅仅是把数据装进 GPU 的门槛。在进行 PCA 或 UMAP 计算时，算法还需要创建大量的中间变量和距离图。解决这个问题有两个思路，一个是利用稀疏矩阵，另一个就是先降维后处理，当然全局算法是没法无损批处理的，有近似的方法。数据也最好存成Parquet格式方便计算。

其实实验学科数据分析里能用上GPU的场景真的不多，但在能用的场景里GPU加速非常强，这里要有个印象那就是探索性数据分析大部分都可以搬到GPU上跑。另外就是现在只有cuda生态支持最全，别的平台可能能编译pytorch，但探索性数据分析算法严重不全，只能说黄仁勋的布局够强，科研用没得选。

2026上半年研究速递

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000

这是公众号环境黑板报上半年所有研究速递的汇总。研究速递是关于环境相关的研究吐槽，主要关注期刊是ACS的ES&T系列期刊论文、nature的环境相关论文，还有EHP论文。目前投稿都是在github上完成的，每月总结一次推送到公众号，欢迎各位同学来此投稿：https://github.com/yufree/hjhbb/issues/178 （2026年7月）

一月

研究动态

这篇文章讨论了开放式厨房里烹饪油烟的时空分布，但选开放式厨房户型的，一般是西式烹饪，或压根就不在家吃吧。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c10491

题目：Spatiotemporal Evolution, Secondary Transformation and Control of Cooking Oil Fumes in Open-Plan Kitchens

这篇文章介绍了仿生色谱的概念，大意就是用填料模拟生物界面，直接测定污染物某种参数，其实可以更进一步，流动相换人工血液或组织液，直接打造类器官色谱来评价污染物归趋转化，开一个色谱毒理学分支。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c11716

题目：Biomimetic Chromatography: A Novel Approach for Measuring Phospholipid Membrane–Water and Protein–Water Partition Coefficients for Target and Suspect PFAS

一般认为微生物抗性直接来源于抗生素使用量，这篇研究关注了社会经济原因的影响，发现医疗保健的可及性、种族/民族构成和收入与各类抗生素耐药性水平的升高密切相关，甚至在某些抗性位点是主要影响因素，各州抗性也差异很大，可以做下全球范围的研究，看看能否预测下超级菌最先在哪里出现。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c07425

题目：Sociodemographic and Health Factors Are Associated with Antimicrobial Resistance across Eight States in the United States

这项研究关注了人工照明对城市秋季树叶凋零的影响，发现会显著延迟，低光照强度更显著，可以沿着这个思路讨论下对绿化带过敏源的影响。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-68246-7

题目：Increased artificial illumination delays urban autumnal foliar senescence

这项研究提出植物来源的番茄褐皱果病毒可作为废水中病毒去除效果的标记物，这对做废水特异性监控挺有启发性的，不知道国内不同城市废水的主要病毒是否有区别。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-34782-x

题目：High prevalence of tomato brown rugose fruit virus in domestic wastewater as a potential viral indicator for treatment systems

关注6PPDQ暴露过程的实地试验，确认春季暴雨跟银鲑幼年阶段重合导致了死亡风险加大，也就是气候变化或极端天气对特定污染物的集中释放风险是值得关注的，而且也要关注易感物种的生长发育敏感期。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c13992

题目：Roadway Runoff Induced Acute Mortality in Juvenile Coho Salmon During Spring Storm Events

微气泡依靠高活性表面特性算是这两年的热门研究方向，这项研究就顺势考察了其对微纳塑料侵蚀释放的过程，认为微气泡引起的侵蚀是微污染物释放的一种低能量途径，属于热点间排列组合。

推荐人：于淼

链接：https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.aea4729

题目：Microbubble-induced erosion releases micro- and nanoplastics into water

这篇文章梳理了过去60年ES&T在不同时期关注的重点及对环境领域的贡献，也可以看成环境研究的当代史，同时也是同主题专刊的前瞻文章。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c17819

题目：Global Impact of 60 years of ES&T

波兰人用卫星评价了俄乌战区森林生态系统的变化，发现森林火灾更多了，林地变非林地的面积增大一倍，可见战争对生态系统的负面影响。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-35744-7

题目：Impact of the war on forest ecosystem in Ukraine based on Sentinel-2 data

纽约都市区空中测量显示，卤代烃排放与甲烷排放对气候影响相当，这个影响可能来自空调，有季节性，我猜他们本来是研究臭氧空洞的，顺手发现了这个现象。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c12757

题目：Airborne Measurements Suggest That Halocarbon Emissions from the New York City Urban Region Have Comparable Climate Impacts to Its Methane Emissions

小蜜蜂似乎可以主动避开草甘膦或吡虫啉污染的花粉，这让我想起很多动物暴露实验经常被质疑不符合实际，因为动物本来也不是啥都吃。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-35416-6

题目：Young honey bees Apis mellifera learn to avoid pollen contaminated with glyphosate or imidacloprid

这项研究再次证明纯天然跟无污染从来都不是天经地义的，天然的蜂蜜微塑料反而比工业生产的多。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41538-026-00720-y

题目：Honey as a bioindicator of microplastic pollution: insights from industrial and special honey types

这篇论文挑战了剂量决定毒性的论断，内容非常丰富，提出了关注持久性毒性等观点，认为无反应不代表无毒性。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c14563

题目：“The Dose Makes the Poison”: Relevance of Paracelsus’s Principle for Modern Chemical Hazard Assessment with New Approach Methodologies

二月

研究动态

Nature Review 子刊给博士博后设立了一个Tools of the Trade栏目，300词左右介绍下行业内用的工具，目前对APECS 与ESWN 会员开放征稿，建议做极地或地学领域女性的早期研究人员（在读博士与博后）去投稿占坑。

题目：Monitoring organic contaminants in aquatic systems with liquid chromatography–mass spectrometry

这项研究关注了美容院职工尿液里酚类化合物的量，对比家庭主妇会更高，其实还有个群体应该也高，就是网红，他们还会主动宣传这种聚光灯下的“工伤”。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-39589-y

题目：Urinary levels of phenolic compounds in women working in beauty salons

这篇文章采用环境健康优先指数法结合风险最大化原则对长江流域112种有机污染物做了评估，认为多环芳烃（PAHs）和邻苯二甲酸酯（PAEs）两类经典污染物应优先控制，这类研究会横向比对污染物实际风险，现实意义更大些。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s44458-026-00039-5

题目：Priority control of classical contaminants over emerging contaminants in the Asia’s largest river sediments

这会是篇争议性论文，研究发现美国全国范围内核电站距离与癌症死亡率有比例关系，之前很多类似研究也提出了不同结论，这篇主要是引入了连续邻近度指标来计算。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69285-4

题目：National analysis of cancer mortality and proximity to nuclear power plants in the United States

II相代谢产物是了解污染物代谢环境归趋的重要一环，这项研究关注了废水中 II 期代谢物去结合过程，发现代谢物在污水管网中的稳定性取决于其母体结构和结合物类型。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c17466

题目：Understanding the Role of Deconjugation of Phase II Metabolites in Wastewater: Implications for Wastewater-Based Epidemiology

很多衣服宣称抗菌，很可能是加了季铵盐，这项研究发现，经季铵盐处理的纺织品不仅无法维持长期的抗菌效果，还会造成持续的低浓度环境暴露，基本洗一次就少一半。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15617

题目：Quaternary Ammonium Compounds (QACs) in Textiles and Laundry Wastewater: Occurrence and Environmental Risk Assessment

这项研究做的很粗，但提供了一种基于实证数据（就诊记录、邮政编码区域内 571 种空气污染物和 42 种水污染物）评价暴露影响疾病的泛关联性研究框架，但这种研究的统计功效要求高，需要有大量数据来支撑。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-39836-2

题目：P.A.D.D.L.E.: a hypothesis generation tool for assessing pollution’s potential role in disease

这项研究发现国内生产总值较高、人口密度较大、工业活动较密集的城市往往产生毒性显著更高的进水，类不饱和烃、类稠环烃和类氨基糖化合物是主要毒性贡献者。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c14685

题目：Large-Scale Study and Molecular Insights Reveal City-Level Socioeconomic Links to Whole Wastewater Toxicity

这篇评论关注了人形机器人的回收问题，放到本世纪初是应该发表在科幻小说期刊上的。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c02229

题目：The Era of Humanoid Robots: Addressing Emerging End-of-Life Waste Challenges

三月

研究动态

这项研究关注了海水样品里人为来源物质，对比沿海与开放海域的区别，发现沿海影响比较大，属于高技术重新发现常识的类型，但里面用DOM峰面积比例来说明影响的手段问题很大，完全忽略了不同物质响应因子不同的问题，不知道咋过的同行评议。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41561-026-01928-z

题目：Widespread presence of anthropogenic compounds in marine dissolved organic matter

这两年关注微纳界面的研究越来越多，常识上两相接触比表面积越大反应活性越强，水中微纳气泡与空气中露珠都是类似界面，这项研究关注的是其中羟基自由基的形成，道理不难理解，只是不太清楚对污染物转化的总贡献有多少，鉴于这个体系不难搭建且可以关联pm2.5跟微塑料研究，相信很快会有相关实验模拟结果发表。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.6c00162

题目：Spontaneous Hydroxyl Radical Production in Leaf Dew

这项研究关注了土壤有机硒含量与天然有机质组成的关系，可作为一种指示性指标，里面测定不同硒形态的方法值得关注。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15430

题目：Organic Selenium Quality and Quantity in Soils Are Related to Organic Matter Composition and Driven by Land Use

新冠可以说直接推动了废水流行病学研究的开展，然而这个技术不便宜，这项研究关注了不同采样策略的效果，观察到多种因素（如流量、服务人群、采样点数量、地理位置等）影响着采样点的选择和趋势代表性，这些因素在采样策略设计中应全面考虑。此外，每周采样三次可能反映了奥密克戎疫情期间病毒传播模式。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c02652

题目：Cost-Effective Sampling Strategies for Wastewater Surveillance: A Large-Scale Longitudinal Study in Hong Kong and Shenzhen

这篇文章关注了蓝蟹同类相食的现象，这对食物链研究是有启发性的，有些物种污染物累积可能是有食人族传统。

推荐人：于淼

链接：https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2533461123

题目：Cannibalism, predation, and refuges of juvenile blue crabs from a 37-year experiment

美国心脏协会资助的饮食元素周期表项目发布了一个分子信号起源的数据库，包含了500种食物，这个可以在环境领域里用来筛选食物来源信号。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41538-026-00802-x

题目：Tracing the origins of molecular signals in food through integrative metabolomics and chemical databases

这项研究报道了一种测定塑料制品内再循环塑料含量的方法，用的是多模态机器学习，感觉也可以用到环境中塑料的溯源上。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s44172-026-00639-y

题目：Determining the percentage of recycled plastic content in a plastic product

这项研究发现土壤干旱提高了微生物抗性，主要是浓缩效应，提示不同物候条件下的医院在使用抗生素时要有不同策略。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41564-026-02274-x

题目：Drought drives elevated antibiotic resistance across soils

比较少见的政策分析，几乎是全程批评澳大利亚的农药政策，作者利益冲突里也说明了自己同时归属于某慈善组织。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15716

题目：Australia’s Blind Eye: Exploring the Nation’s Permissive Stance on Harmful Pesticides

这篇文章考察了蔬菜发酵对温室气体排放的影响，这个排放当量，大概是当前总排放量的千万分之一点五，估计更大的价值在于发现盐分浓度是决定排放类型的关键因素。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41538-026-00825-4

题目：Vegetable fermentation as an overlooked source of greenhouse gases: from microbial mechanisms to global budget implications

四月

研究动态

这项研究用药物缓释与遥感技术发现可卡因的代谢物苯甲酰埃可宁会增加大西洋鲑鱼幼体的活动能力，游的更远了

推荐人：于淼

链接：https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(26)00315-5

题目：Cocaine pollution alters the movement and space use of Atlantic salmon (Salmo salar) in a large natural lake

这项研究通过卫星图像发现人类夜间行为的波动性正在增加，挑战了目前普遍认为光辐射变化主要是渐进且单向的观点，生态毒理效应可以进一步考察。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10260-w

题目：Satellite imagery reveals increasing volatility in human night-time activity

过去二十年中国水生环境中个人护理产品和药品（PPCPs）的地理空间数据集，可以做点流行病学数据挖掘。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41597-026-07109-2

题目：A geospatial dataset of PPCPs occurrence in aquatic environments across China over the past two decades

欧洲做的exposure-biology-disease平台，感觉跟国内的ExposomeX很像。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-72402-y

题目：A network-based map of the chemical exposome connects molecular interactions to public health

这篇综述详细阐述了 6PPD-quinone 发现背后快20年的关于成年银鲑的历史，读起来很有趣，分析技术发展在里面起了重要作用。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.6c00205

题目：The Origin Story for 6PPD-quinone in Ecotoxicology

这篇文章用黑腹海鸥作为案例来说明塑料的影响，题目很吸引人，这个案例确实有明确的现象与归因，但目前对塑料的质疑更多在微纳塑料等概念排列组合上及对研究资源的过度消耗，不是有没有证据，而是效应大小问题，如果塑料的影响会被营养不良等影响更大的因素所掩盖，那么只能说研究经费应该倾斜到解决营养不良的工作上。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c17272

题目：When Absence of Evidence Is Not Evidence of Absence: What an Advanced Case Reveals about Plastic Impacts on Seabirds

这项研究发现，煤矿关闭三十多年后附近鱼体内的硒含量还是会比背景值高一个数量级而高浓度硒是可以灭绝物种的，当然对人而言硒缺乏也是普遍的，会导致克山病和大骨节病。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c10900

题目：Fish Remain High in Selenium Long after Mountaintop Coal Mines Close

这篇文章提出要关注杂环芳香化合物，其实伴随技术发展，这应该是个顺道被解决的问题，最好是用效应引导分析来主导而不是单纯关注物质检出。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c03118

题目：Heterocyclic Aromatic Compounds: The Next Frontier in Environmental Forensic Science

法国阿尔卑斯山脉两个相邻高山湖泊的湖泊沉积物研究发现冰川融化释放了冰层中储存的汞，掩盖了区域排放量预期下降的趋势

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c16308

题目：Glacier Melt as a Source of Mercury: Implications for Ecosystem Recovery and Environmental Trends

五月

研究动态

EHP回归了，这次是ACS接管，相对独立运行。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/journal/evhpaz

题目：A New Start

冰湖溃决洪水可能会是未来我们经常听到的词汇，这篇论文记录了去年发生在秘鲁的一次冰湖溃决洪水事件，一次落石冲击了两个小型湖泊，引发的洪水造成两人死亡，五座桥梁、二十九栋房屋和供水基础设施受损，这种气候变化引发的灾害几乎不可防。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s44304-026-00229-0

题目：Small event, big impact: insights from Vallunaraju cascade event on April 28, 2025

这项研究考察了全球尺度 CNP 比例的变化，73%的流域则呈现出碳氮磷比例的发散而非耦合趋势，导致全球溶解性有机碳与营养物比例下降。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41545-026-00596-1

题目：Diverging riverine dissolved C:N:P ratios under global environmental change

这项研究关注了南美的非法海参交易，鉴定发现为无危物种，能看出作者本来意图是想搞个过度捕捞的新闻型研究，不过这倒提示一些区域性食材的全球采集与贸易可能引入类似物种入侵式的富集污染物入侵。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-31971-6

题目：DNA-based identification uncovers the illegal trade of sea cucumbers from Brazil

这研究也比较黑色幽默，研究人员对来自地中海、印度洋和大西洋的 18 种鱼类进行了全面的评估，量化了 THg 和 MeHg 的含量，其中 9 种鱼类是首次测量，发现深海鲨鱼和大型远洋鲨鱼汞含量最高，也许养殖有抗生素问题，但野生会有重金属污染，另外 MeHg/THg 比值在 65%至 101%之间，表明存在显著的种间差异，并对近乎完全甲基化的假设提出了挑战。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c01257

题目：Global Patterns of Mercury Speciation and Biomagnification in Sharks: Ecological Drivers and Food Safety Implications

这篇文章考察了人造蓝色食品（源自海洋、河流、湖泊等水生环境的食物）的环境影响，发现影响通常低于养殖动物和传统生产的类似蓝色食品，可以跟前两条连在一起看。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c02274

题目：Environmental Impacts of Cultivated (Lab-Based) Blue Foods

这篇文章考察了烟花爆竹残留物对溶解性有机质的扰动，不过这类研究大概也就是现在能发了，无人机烟花表演与禁放令下似乎不是一个很大威胁。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c01478

题目：Molecular-Level Perturbations of Dissolved Organic Matter Driven by Episodic Firecracker Residue Leaching

这篇文章讨论了微塑料出版物的爆炸性增长现象，目前关于微塑料的出版物中大约有五分之一是综述，这一比例约为整个科学文献中综述比例的两倍，或许可以用综述比例来定义一个学科是否过热，不过现在我都是让AI做综述了，也基本不看综述了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c01796

题目：Lost in a Sea of Information: The Microplastics Publication Deluge

这项研究回答了我长久以来的关于城市化对健康的影响，与 1949 年起假设无人口迁移的情况相比，人口迁移使 2019 年 PM2.5 综合暴露量减少了 27.6 μg· m⁻³ ，自 1949 年以来累计避免了 230 万（190 万-260 万）例死亡，其中室内暴露量的减少是主要贡献因素，高低得给抽油烟机与食堂颁个人类进步奖。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c00289

题目：Substantial PM2.5-Related Health Gains from Large-Scale Migration in China

六月

研究动态

这项研究关注了非洲土壤农残状况，其中一些在发现国未注册，一些在欧盟已被禁用，这种情况就极难溯源了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15564

题目：African Soils Are Also under Threat: Occurrence of Pesticides in Agricultural Soils and Implications

ToxBase 数据库基于高通量液相色谱-离子迁移谱-串联质谱（LC-IM-MS/MS）技术构建，包含 3598 个前体离子，涵盖 2075 种美国环境保护署 ToxCast 化学物质库，具有极高的精密度和良好的跨平台一致性。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18068

题目：ToxBase: A Multidimensional ToxCast Reference Database for High-Throughput Human Exposome Analysis

这篇文章讨论了当前细颗粒物标准与风险不对应问题，认为要改成按物质组成来设立标准，科学上没问题但测量上成本可能就高了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c04617

题目：Redefining Clean Air: From Mass to Component-Adjusted PM2.5 Standards

这篇文章对比了澳大利亚处方药数据库与废水中检出的芬太尼和羟考酮的使用趋势，并评估二者的一致性，证明了在澳大利亚实施更严格的处方管制后，芬太尼和羟考酮的使用量呈下降趋势，这种源汇双头监测评价法值得推荐。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18126

题目：Trends of Fentanyl and Oxycodone Use in Australia (2018–2022) in National Prescription and Wastewater Data Sets

这是少见的用柱实验研究有机污染物迁移过程的研究，在连续检测到的 19 种痕量有机污染物中，有 10 种在近 300 个孔隙体积内的去除率低于 25%，这反映出生物转化有限以及可逆吸附的重要性。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18582

题目：Fate of Trace Organic Contaminants in the Hyporheic Zone: A Laboratory-Scale Column Experiment

这是关于持久性的持续讨论，辩论双方就“伪持久性”概念进行了讨论。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c04779 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c04779

题目：Letter to the Editor Regarding “Is Persistence a Hazard?” Response to Letter to the Editor Regarding “Is Persistence a Hazard?”

这篇文章用医疗保险理赔数据来评估调配气候适应力资源的资金分配方式，发现将医疗索赔数据与指数结合使用，比单独考虑指数更能有效地将资金分配给加州面临高温风险的社区。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c02011

题目： Characterizing Heat Health Outcomes and Informing Public Health Interventions with Medical Claims Data in California

美国最近新建数据中心大都遭到了周围居民的抵制，这篇文章讨论了数据中心用水的一些可能被忽视的场景，很有潜力成为新兴研究领域。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c08380

题目：Why Water Demand Is No Longer Enough: Rethinking Sustainability in AI Data Centers

这项研究关注了餐饮业底层人员的职业暴露，已知致癌物苯在厨房区域频繁检出，而多环芳烃则经常未检出，这论文的题图把人画成了狗，这在美国人看无所谓，因为狗就是家人，但放东亚就属于骂人了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18025

题目：Occupational Exposures in the Culinary Underbelly: Air Pollution in Restaurants

刻舟求剑

Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0000

我三十出头时特别好为人师，总以为自己看到了别人看不到的东西，喜欢对别人的判断指指点点。现在快四十了，这个毛病还有，但会有意识克制说教的冲动，很多人说了也不听，说了能听的大概率自己就能想到，真需要我去戳窗户纸的情况极其罕见，而且我说的也不一定对。又到志愿填报季了，只提示一点，不要刻舟求剑。

所谓刻舟求剑，就是拿当前当地的局势判断未来全局的局势，信仰周期性理论，选专业、选工作、投资、人生决策这些都不是可以随便套周期性的，绝大多数人只选一次，根本跨不了周期，你只能做事后分析。而大多数眼下流行的所谓规律，都是70年代以来才总结出来的，为啥是70年代，那个年代至今保持着最高的全球人口出生率记录，人多了确实能涌现出规律，但人多的更直接影响是对未来确定性的需求也多了。很多规律的产生是迎合人们内在需求的，这些所谓的规律很多时候只是自我加强与实现的观点，是可能存在一条完全不同场景下的规律的。

当前流行的所谓人生经验很大一部分属于时代与地理套利，个人努力的作用有但不会多于运气。但时代与地理套利都是有窗口期的，你去听那些所谓过来人的经验，一大半都是刻舟求剑与自我陶醉。这里时代套利其实就是70年代末你有没有去高考，80年代末有没有出国，90年代末有没有下岗，00年代末有没有买房，10年代末选没选计算机，当前你是否在体制内……你可能说，很多事也需要前期积累或能力支持，没错，从70年代往后的50年是国内老登们整体对自己能力自信心最高的时代，是一个可以放心相信天道酬勤的时代。但回看历史，勤奋更多时候是辉格党人给自己写的注脚，大量有同样努力水平的人根本没机会去回顾自己的勤奋。

地理套利也是很多人装不知道或没意识到的。过去50年，你只要出生在大城市，你的机会就是要比同龄人多，你要是出生在发达国家，大概率你会意识不到自己的资源有多丰富。相反，要是出生在乡村，你可能会经历很多大开眼界的时刻，也可能完全就走不出自己家门外20公里，而后者在过去几千年都是常态，你要是生在西非，搞不好10岁前就得摸枪打军阀战争了。但凡有过海外旅居经历的人都会意识到，很多人的起点就是另一些人的终点，美国人很多退休了算算账就搬到泰国、拉美或西班牙了，因为他们退休金在那边有更高购买力，我估计后面很多一线城市打拼到退休的人多半也会去考察二线三线城市来养老，这就是典型地理套利。年轻人叫这个数码游民，但这部分拿一线城市工资到二三线城市游荡的机会不一定适合所有人。

依赖时代套利与地理套利，两个智商类似的人会面临完全不同的人生，一个完成资本原始积累后早早退休，另一个可能反复被时代与当地生活成本收割，此时你去听他们的建议，大概率是两类：一类叫做早知道，一类叫做悔不该。本质上他们建议里排除掉不可复现的个人际遇后，剩下的最有用的就是让你也去参与时代与地理套利，只是当前这个时代，鸡娃真不如鸡爹鸡妈，因为娃根本就没有上桌讨论时代与地理的资本与资格。要特别警惕那些言之凿凿的断言，大概率是掺了个人路径依赖。考试有标准答案，但人怎么过不是一个需要精细规划的项目，不然活的太累了，一辈子优化选择会活成机器人的。

这里最大问题不是上大学该学什么，而是教育定位现在正在变。教育系统干的不只是传授知识，它还在给劳动力市场提供一套大家共同承认的排序机制。学历不只是能力信号，它是社会摩擦力最小的筛选工具——HR不需要真正评估你，看学校就够了。一旦AI让这个信号失去可信度，替代品是什么？没有现成答案。历史上这种叙事崩过一次的地方可以参考。美国1980年代制造业外迁之后，大学学历被强行推销为唯一出路，结果是一代人背着学贷进入了根本不需要那张文凭的就业市场。现在部分行业已经在悄悄去学历化，但替代的筛选机制是什么？作品集、技能认证、各类证书——这些东西的可信度极度依赖品牌，而品牌的建立需要时间，中间那段真空期就是乱套。中国这个问题更复杂，因为高考和学历系统还承载着社会公平叙事的功能，它崩的政治成本更高。所以它可能不是快速崩塌，而是慢慢空心化——文凭还在，含金量悄悄稀释，大家心知肚明但没有人正式宣布游戏规则变了。没有办法绕开，也没有一个干净的"等真空过去再出手"的时间窗口。新的排序叙事不会有人颁布，它会在不同行业、不同地区、不同雇主之间碎片化地摸索出来，然后慢慢有几套跑出来被更大范围接受。这个过程可能要二三十年。我们大概率就是活在这二三十年里的人。我同样也不推荐任何需要读硕士博士的专业，学历本身价值已经没法在企业形成有效雇佣信号了。但我并不担心还是会有很多人走学术，要是在一片反对声中选了做学术，八成真适合做学术。

当前最不刻舟求剑的职业路径是啥我不知道，但排斥机器改进的体力活例如护理、电工、水管工甚至算命跟心理咨询这些需要照顾情感的服务业大概率还会存在很久且很难被技术提高效率，这意味着这些行业会不断涨价。但另一个当前很多人追逐的体制内公务员我并不看好，因为已经被大众追逐出溢价了。但所有体制内工作里参军是一个被严重低估的例子，国家通过现金补贴或体制安置，在经济上补偿了青年服役耽误的增值窗口期。一个二十多岁快三十的人手里拿着几十万的转业金或免费上大学的资格或四十多岁开始就发足额退休金是足够实现阶层跨越的。这两个方向是我最近研究美国财政开支才发现的，医疗护理与退伍军人占比特别高且压不下去。

志愿填报辅导这个刻舟求剑的活我希望尽早进入历史垃圾堆，选专业本就应该是个自己决定的随性的事，这个活其实就是贩卖确定性还不包售后的生意，假设明天外星人入侵地球，会问你啥专业吗？而生活中跟外星人类似的存在怕是比天上的星星还多。

当然我也是在刻舟求剑。

三缺一

Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 +0000

想来我还是看过不少肥皂剧跟连载漫画的，总结一下这类作品的核心就是固定几个角色与每个角色的人物小传与长线目标，然后单元剧里引入临时角色与特殊场景来丰富内容。这个模式极其俗套但又极其好用，主要是观众看起来没有心理负担，错过几集也不影响对人物的认识。只有一点我不太满意，那就是得按编剧意思来。

再好的编剧也编不出1818里的沙雕新闻，那么解决方案也就放台面了，引入现实背景，然后让写好人物小传的角色与观众互动不就有了永不完结的肥皂剧或漫画了？这其实就是一个类平行世界的游戏，我们可以把自己的人物小传放到主角上，然后用旁观者角度看你在一个场景里与其他人物的互动可能性。更进一步，可以做成一种参加自己葬礼的喜剧效果，当然葬礼不吉利，就用失踪，人物也别太多，就四个外带游戏参与者，游戏开始让其中一个失踪，其余人要通过对话来推测可能性。这样我们就可以模拟很多好玩的事了。

跟传统游戏不同，这里我们不能设定编剧与结局。而要是让结局不唯一，也就是让不同角色按人物小传自然互动，然后结算时先让角色评判玩家的推理，但最后让失踪的人跳出来二次评判，一切都在20轮对话里发生与结算。但是，这应该可以反复连续进行，为此我们要根据每一轮对话生成一本世界书，这本世界书就是每轮找人游戏沉淀下的设定，让历史自然形成。所有这些自然都需要大语言模型，我们只需要设计一个前端界面与相关配置，当然也得让大语言模型来设计。

但总要进行角色限制，这里我设计了四个中年男人。据我观察，虽然普遍意义上的戏剧喜欢刻画男人打架女人八卦，但生活里比较有趣的场景是反的，也就是看女人打架男人八卦，前者虽然不常见但后者其实很有意思，毕竟我就是个中登。有我在的群里经常见到很多搞笑的对话，更搞笑的是很多人没意识到自己是个笑话，例如我看我过去发言就有种观察人类物种多样性的体验。

据此，我的核心设定就是四个人在群里七嘴八舌，互相抬杠、跑题、各怀鬼胎。你混进去，不是审问谁，而是旁观他们的对话，偶尔插一嘴。真正的线索不在犯罪现场，藏在每个角色的偏见里。这就是"三缺一"的核心机制：每个角色掌握一条私人线索，但他会顺着自己的性格去解读。爱算账的大B从钱的角度看线索，丧的老A往坏处想，感性的阿D往情感上靠。三个人的偏见碰撞在一起，真相才浮现——而且浮出来的不是一个唯一答案，是两三种都说得通的解释。真相不唯一很重要。它让游戏从"我猜对了/猜错了"的考试，变成了"其实怎样都说得通"的荒诞体验。每集结尾，失踪者上线，他不揭晓标准答案，而是用 meta 视角点破一件事：你们每个人推理的，其实都是在说你们自己。

我的初始设定如下：

老A，42岁，国足死忠。从米卢时代入坑，2002 世界杯预选赛是他人生的巅峰记忆。现在边看球边骂边下注，输了发"国足毁我青春"。国企行政混了十五年，自嘲"当教练的命干了后勤的活"。离过婚，有个8岁的女儿隔周见一次，总想补偿但经常忘事。

大B，41岁，土木人转股民。炒股二十年稳赔不赚，从2015年牛市站岗站到现在，账面亏损绝口不提，天天雷打不动看K线。极度抠门——午饭带饭盒，爬楼当锻炼。完美错过了买房窗口（“算了一下不划算”），父母急得在老家给他买了套房。

C君，40岁，后端程序员，存在感平均的隐形人。群里聊半天别人才发现他没说话。经历过一段十年的恋爱，对方最后说"我等不到你了"然后嫁了别人。那之后他话更少了，朋友圈停更三年。

阿D，39岁，四人里唯一的理想主义者。打零工维生——书店店员、婚礼策划、短视频文案、民宿管家都干过。单亲长大，父亲在他六岁时离开，每年父亲节那天一定失联。会写诗，有洁癖，作息日夜颠倒。

每个人我都写了"执念"——那是剧情能自然发展的钩子。导演 AI 生成案件时，失踪原因会自然挂到这些执念上：老A赌球输了躲债、阿D父亲节去找从没见过的异母弟妹、大B某只股票爆仓。线索的偏见投射也有了性格依据。当然你改掉每个人设定也都没问题。同时，我允许AI接入搜索API自己找时事作为开局背景，当然也可以自己输入。

整个项目是一个 42KB 的单文件 index.html，零依赖、零构建、零框架。python3 -m http.server 就能跑。同类开源项目（Holmes、MurderMysteryAI 等）全是 Next.js + LangChain + ChromaDB 重栈，要装一堆依赖、配向量数据库、写 agent 编排。它们很强大，但门槛也高。我把复杂度全压在 prompt 上，工程上保持极简。没有 agent 框架，每次角色发言都是一次无状态 LLM 调用——把完整群聊记录拼进 prompt，让 AI 看到上下文自然接话。没有向量数据库，跨集记忆用一个世界书文本块累积，每集结束自动归档。没有状态管理，游戏进度存在浏览器 localStorage，刷新不丢。多 LLM 后端是必须的。前端抽象了一个统一的 llm() 函数，支持 Ollama 本地、OpenAI 兼容（DeepSeek/Kimi）、Anthropic、以及可选的 Cloudflare 后端代理。你用什么模型都能玩。但想要黑色幽默味道正，还是得用 DeepSeek 或 Claude，别用太弱的本地小模型，小模型太想强调自己知道什么，没有活人的沉淀感。

项目已经开源：github.com/yufree/sanqueyi，MIT 协议。带了一个 Cloudflare Pages 微型后端，给想做零配置线上 demo 的人用——内置了每日预算限流，防止你的额度被刷爆。但大多数情况下，自带 key 本地玩就够了。我也在 Cloudflare Pages 做了个演示页面，当然你得接本地模型或在线模型API才能玩。

高明的作家写好人设与背景，然后一个意外就可以让故事自然发生，就像当年设计地球一样。

第三次世界大战

Tue, 26 May 2026 00:00:00 +0000

很多人认为第三次世界大战正在发生，证据是俄乌冲突和中东的持续战火。这个判断大概率是对的，但理由是站不住的，不是因为这些冲突不严重，而是因为它们的逻辑还是旧的。俄罗斯入侵乌克兰，核心是领土缓冲区和能源管道；美国在中东的反复介入，核心是石油定价权和地区势力均衡。这些都是二战那套模式的延续：国家作为行为主体，用军事力量争夺可见的实物资源，有前线，有停火线，有胜负，甚至打法都是在复制二战。这套模式在二十世纪运作了将近一百年，从殖民地争夺到两次世界大战到冷战代理人战争，本质是同一场游戏换了不同的棋盘。

但真正的三战并不是这个逻辑。2016年，美国阿巴拉契亚地区的预期寿命开始下降。不是因为战争，不是因为瘟疫，是阿片类药物。越战死了五万八千个美国人已经闹的全国游行，阿片危机从2000年到现在已经死亡超过五十万，死亡证明上写的是用药过量，没有人会在这里写上"战争伤亡"。但这类死亡的地理分布是惊人的清晰——不是随机的，是有结构的，沿着一条城乡断裂带精确地铺开。这大概是理解我们这个时代最被低估的一件事：第三次世界大战已经开始了，只是施害方没有军队，受害者没有战壕，也不会有停火协议。

我们习惯于把战争想象成有前线、有军队、有明确的开始和结束的东西。一战、二战都是这个形状。但如果你去看战争的本质——资源的强制性重新分配，伴随着死亡——那么正在发生的城乡冲突完全符合定义，只是执行机制换了。不是炮弹，是产业转移。不是占领，是人才抽空。不是屠杀，是酗酒、自杀、用药过量。施害方是匿名的结构力量，不是有面孔的敌人：资本流向城市不是因为有人下令摧毁小镇，算法优化供应链不是针对某个群体的阴谋，大学录取精英城市学生不是蓄意排斥农村孩子。每一步单独看都是"市场的中性结果"，叠加起来是系统性的定向剥夺。这种匿名性是这场战争最残酷的地方，也是它最难被认出来的原因。受害者的愤怒找不到准确的靶标，于是转向移民、少数族裔、精英——任何一个可以被具象化的对象都好。施害方真诚地不认为自己在伤害任何人。双方对"是否存在一场战争"这件事没有共识，但伤亡已经是真实的了。

说它是世界大战，不是夸张，是因为同一场战争在同时发生：美国的铁锈带、英国脱欧、法国黄背心、中国的三四线城市和农村、巴西的腹地、印度的农民抗议。各国的政治表象各不相同，但受损人群的画像高度一致——中年、男性、低学历、非大城市、从事可贸易商品生产。这不是各国独立发生的偶然，是同一个全球经济结构重组在各地产生的同构投影。

生产率增长是不可传递的——制造业生产率提升带动工资上涨，服务业必须跟涨工资，但服务业生产率没有同步提升，于是单位成本永久性上涨。这是一个经济体内部、跨部门的现象。但同样的逻辑可以投射到城乡之间、发达国家与发展中国家之间：高生产率节点创造的工资压力，通过要素流动传导到外围，外围面临要素成本上升但生产率基础没有跟上。而这个过程不会自我纠正。古典经济学预设资本流向高回报的地方，回报因资本增加而下降，最终均衡。但城市、科技集群、金融中心的表现是报酬递增：人才聚集带来更多知识溢出，知识溢出吸引更多人才。硅谷地价是堪萨斯的几十倍，资本还是往硅谷流。这不是市场失灵，是聚集正反馈的正常结果。均衡从未到来，因为系统在自我强化。两个逻辑叠加的结论是：外围的衰落是结构性的、路径依赖的、没有内生逆转机制的。乡村、中小城市、发展中国家，是同一个方程在不同尺度上的代入。

发达国家的城乡战争有一个特殊的缓冲机制：国际移民。本土农村人口流出进城，国际移民补位农村——Iowa的肉类加工小镇、北卡的家具小镇大量拉丁裔移民涌入，住房价格没有系统性上涨，因为在那些地方加盖住房基本没有制度阻力。但这张牌的另一面，是发展中国家在买单。美国或德国从印度、非洲、拉丁美洲吸走的每一个医生或工程师，都是那个国家全额支付了培养成本，却把全部收益拱手送出去。发展中国家的教育投资在为发达国家的人口结构问题续命。当欧洲讨论"我们需要更多移民来支撑养老金体系"的时候，很少有人把这句话的另一面说完整：你们的养老金，部分是由那些本应留在本国建设本国的人在支撑。所以这场战争还有一个全球层面的嵌套结构：发达国家城市从发展中国家提取资源，发展中国家内部的城市再从农村提取，最外围的外围被双重提取，零补偿。

在非洲萨赫勒地带，尼日尔的生育率接近7，马里、乍得、布基纳法索都在6左右。这意味着每一代人需要养活的下一代几乎是翻倍的。但土地不翻倍，水不翻倍，可耕地在气候变化下反而在收缩。同时，城市没有工业基础，无法真正吸收农村过剩人口——拉各斯、金沙萨人口在膨胀，但正式就业没有同步增长。进城不是出路，是把农村的绝望转移到城市贫民窟。这个纯粹的马尔萨斯陷阱叠上一个从来没有真正垄断暴力的国家框架，结果是显而易见的。富拉尼牧民和定居农民之间的冲突，表面是传统的游牧对农耕矛盾，实质是气候变化压缩了牧场，牧民被迫南下进入农耕区，而农耕区的人口增长已经把土地压力推到极限。双方都在为生存而战，这是零和的，没有谈判空间。ISIS萨赫勒、博科圣地这类组织不是从天而降的意识形态产物，它们的招募基础是那些被系统性边缘化的年轻男性——加入武装不只是意识形态选择，是在没有正式经济出路的情况下唯一能提供收入、归属、尊严的选项。刚果东部的冲突持续三十年，表面是族群武装，实质是钶钽铁矿、钴、黄金的控制权争夺。现代人手里的智能手机和刚果东部的死亡之间有一条供应链，只是足够长所以可以不关心。能源转型在发达国家被叙述为绿色未来，但它对钴、锂的需求增加，直接转化为刚果、津巴布韦的冲突烈度上升。绿色转型的成本有相当一部分被外包到了中非，只是这笔账没有人在做。

因此，发达国家的城乡战争是冷战，制度还在运作，冲突通过选票和政策在体制内消化。发展中国家的城乡战争已经有相当一部分进入了热战，只是我们习惯用别的名字称呼它：族群冲突、宗教极端主义、地区割据。马克思预言全世界的无产者要首先联合起来，但现实中反而是全世界的城市知识精英与资本在互联网帮助下实现了利益联合与绑定，他们共同受益于全球网络，成为同一个命运共同体。当然其对手也在共享一套反全球化的叙事，一类找回尊严的体感，表达上会非常多样。

这个框架还可以用来作为中等收入陷阱的一个解读视角。标准叙事是劳动力成本上升、失去制造业竞争力、但创新能力还没建立。真实的机制是：城乡提取关系在政治上固化之后，阻断了转型所需的全部条件。消费基础无法形成，因为农村太贫困、城市太不均等，国内市场的消费深度支撑不了产业升级；政治均衡锁死改革能力，不是城市金融精英捕获国家，就是农村选票捕获国家，两种均衡都无法做需要跨越十年的战略投资；非正式经济锁死制度升级，大量农村流入人口无法被正式经济吸收，沉淀为城市非正式部门，不交税、不受法律保护、不产生规模效应。

反例也有，韩国和台湾地区。两者都在1950年代完成了土地改革，消灭了靠地租食利的寄生阶层，产生了有购买力的农村小农阶层，进城时带着一定的资本积累，城镇化是整合而非甩包袱。土地改革实质上是在城乡矛盾激化之前强制压缩了它，后续的产业政策才得以在这个基础上发挥作用。没有这一步，财阀体系如果叠加在巴西式的城乡结构上，大概率也会变成巴西式的结果。而过去二十年真正实现实质性增长的经济体，大概就是美中台韩这几个（当然各自的可持续性是另一个问题）。它们在关键时间窗口都有某种形式的强国家能力来管理城乡转型中的短期阵痛：韩台是威权时期的强制土改，中国大陆是户籍制度支撑的三十年受控提取，美国是科技垄断租金加美元体系的财政空间。这几张牌的共同特点是，都是外生的，都有消耗极限。

普通战争有停火，有谈判，有战后重建。城乡战争的残酷之处在于它没有停战逻辑。聚集报酬递增意味着这个过程是自我强化的，没有一个自然的均衡点会让系统停下来说"好了，城乡差距到这里为止"。失败方没有投降选项——社区只能慢慢失血，直到低于某个临界人口密度，公共服务撤出，学校关闭，医院关闭，剩余人口加速离开，建制消失。更危险的不是某个地方的战争会变成热战。真正的危险是它会产生政治免疫失调：受损群体持续支持反建制政治力量，这些力量没有能力真正解决结构问题，只能提供文化意义上的认同补偿。循环一次，愤怒加深一次，系统性解决方案的政治空间缩小一次。年轻人没工作不生孩子不结婚、中年人忧虑退休金跟AI自动化取代、老年人怀念旧时代，而知识精英与资方则表示看不懂为啥大众不能跟他们一样目光长远、全球流动、押注未来，双方在顺其自然中延续了战争：保守派、宗教、纳粹轮番复辟，不断用二十世纪战争逻辑强行解释城乡对抗。

目前唯一真正改变聚集逻辑的技术还没出现。或者说，如果AI真的出现了某种我们目前想象不到的空间解放效应，它改变的可能不只是城乡关系，而是整个生产组织方式。但每次技术革命被期待能打散聚集，结果都是进一步强化了少数几个节点：互联网让人觉得地理将死，结果硅谷的地位更稳固了；远程办公让人觉得分散会发生，顶级人才还是聚回了城市。技术中立使得城市资本精英对其利用效率更高，而乡镇老哥老姐则被新旧宗教反复收割且抵触新技术。

我不知道这场战争会怎么结束。更准确的说法是，它大概不会结束，它会像智人对尼安德特人的优势驱除与灭绝，一直到大多数人已经生活在胜利方的那一边，一直到反对者老去死亡，一直到所有人都不认为这是一场战争。这是所有真正意义上漫长战争的结局：没有共存。

一盎司黄金

Wed, 13 May 2026 00:00:00 +0000

美国的计量系统很多是英制的，有的例如华氏度这种0到100度基本就是人感觉自然冷热的范围，但盎司这个单位就很不好记，更不用说还有液体跟金衡等的分支。一盎司黄金大概三十多克，这个克数大概对应了国内结婚男方要给女方的三金的总重量。折合人民币大概够一个人活一年的，甚至可以不考虑金价本身涨跌，想到这里，我突然感觉这个重量的黄金会不会有什么超越时代的共性。

查了下很有意思，犹太教的婚书（Ketubah）是人类历史上最古老的婚姻合同之一。《密示拿·婚书篇》（约公元200年成书，但内容追溯至更早的口传律法）明确规定：处女新娘的最低婚书金额为200 zuz，再婚或寡妇为100 zuz。关键不在于数字本身，而在于塔木德的注释：

200 zuz 相当于一个人一年的生活费。

这不是某个拉比的估算，也不是地区习俗——它是写进律法的定义。犹太律法在这一点上表现出了惊人的精确性：婚书的核心功能不是"表达诚意"或"显示财力"，而是为女方提供一个明确的经济安全网——如果婚姻因为死亡或离婚而终结，她至少有足够的资源维持一年的生活。

跟犹太教同源的伊斯兰教也有类似的表述。结婚时新郎必须给新娘一份聘礼（Mahr），这笔财产在婚姻存续期间属于新娘，只有在离婚或丧偶时才由她支配。《古兰经》第四章（妇女章）第4节规定：“你们应当把妇女的聘仪，当作一份赠品，交给她们。” 在先知穆罕默德的时代，标准的mahr为500迪拉姆银币（约1500克银），被称为"Mahr al-Sunna"——这是为先知的妻子和女儿们设定的标准额度。按当时一个劳工日薪约1迪拉姆计算，500迪拉姆相当于约500天即一年半的劳动收入。值得注意的细节是：伊斯兰法理学明确将mahr的功能表述为"保障女方在婚姻破裂后的基本生存"，而非"男方家庭财力的展示"。

现代中国彩礼可能包括现金、房子、车子、首饰等多个组成部分，金额可以高达数十万元。但三金始终被视为"不可压缩"的刚性底线——现金可以商量，房子可以以后再说，但三金不能少。它的经济功能与犹太婚书和伊斯兰聘礼类似：以硬通货的形式为婚姻关系提供一份经济安全垫。如果我们不用金银或货币来定义，也可以用大概不少于一年的基础开支来确定这个安全垫的厚度，这个传统安全垫甚至很贴近当前所谓准备半年生活开支的理财建议。

但为什么婚姻制度选择了"一年"作为经济保障的默认单位，而不是半年、两年或五年？答案可能在于农业社会的经济节律。在几乎所有前工业化社会中，一年是一个完整的经济周期——从播种到收获，从学徒期到独立工作，从新家庭的建立到自我维持。少于一年，你无法完成一个生产周期；超过一年，你就从"生存保障"进入了"财富积累"的领域。换言之，“一年"不是随便选的数字。它是经济生物学意义上的最小可生存单位。

如果你把这三种文明的婚姻支付拆开来看，会发现一个清晰的两层结构：

底层——生存层：约等于一人一年的温饱成本。这是刚性底线，在几乎所有文化中都表现为"不可谈判"的部分。犹太律法规定了最低金额，伊斯兰法理学将mahr定义为宗教义务，中国民间将三金视为"不能省"的部分。

上层——竞争层：超出生存保障的所有部分。现代彩礼总额随受教育程度和社会地位显著膨胀，远超基本生存需求。中国彩礼中的房子和车子是竞争层。印度的嫁妆可达家庭年收入的数倍。

两层结构的关键观察是：生存层在几千年中几乎没有变化，但竞争层随着社会经济发展不断膨胀。这意味着现代婚姻支付危机的本质不是"彩礼太高”，而是"竞争层对生存层的比例失衡"——当房子成为标配，车子成为期望，竞争层的增长速度远超生存层，最终将婚姻的经济门槛推到了许多人无法承受的高度。

经济人类学对婚姻支付的研究已有数十年历史。Jack Goody与S.J. Tambiah (1973) 在《Bridewealth and Dowry》中分析了不同社会选择bride price还是dowry的制度逻辑。Siwan Anderson (2007) 在《The Economics of Dowry and Brideprice》中建立了婚姻支付的经济学模型。Nava Ashraf, Natalie Bau, Nathan Nunn & Alessandra Voena (2016, NBER w22417) 用印尼和赞比亚的实证数据研究了bride price对女性教育的影响。但所有这些研究都在回答"谁给谁"和"为什么给"，而没有回答一个更根本的问题：给了多少？如果换算成统一的生存单位，不同文明的婚姻支付是否收敛于同一个点？

有意思的是，1盎司黄金（31.1克）在食品上的购买力在数千年间始终约等于一个成年人一年的口粮成本——这是一个被称为"温饱不动点"的跨世纪规律。它的底层逻辑是人类劳动生产力的增长速度与黄金稀缺性之间的长期对冲。这个温饱不动点其实提供了一个跨文化的统一换算尺度：不比较"多少头牛"或"多少克金"，而是比较"多少年的温饱"。在这个尺度上，至少在犹太律法中，婚姻支付的金额被明确锚定在了"一年"这个点上。其他文明的制度在功能上高度相似，但将它们统一换算为温饱年数进行比较，仍是一个有待验证的研究方向。

按当前的金价，一盎司黄金在今天大概能覆盖一个中国农村居民一年的食品支出，或一个印度农村家庭一年的基本生存开支。但在纽约、上海、东京，一年的住房成本可能就需要这个数字的好几倍。也就是说，温饱不动点在"口粮"层面依然稳定，但在"完整生存"（口粮+住所+医疗）层面已经开始松动。这意味着婚姻制度的"1年温饱"底线虽然在口粮意义上仍然成立，但它对现代都市生活的实际保障力度已经远不如农业社会。

如果生存层几千年没变，竞争层却越来越重，那么问题来了：是什么在驱动竞争层的膨胀？经济学家威廉·鲍莫尔与威廉·鲍恩在1960年代提出了一个被严重低估的理论，后来被称为"鲍莫尔成本病"。他们最初是在研究表演艺术的经济困境时发现了这个规律：

进步部门（制造业、农业、科技）：技术革新和自动化让生产率持续飙升——今天一个工人一小时能生产的衬衫，是200年前一个工人一个月的产量。结果是商品价格持续下降。

停滞部门（教育、医疗、住房、现场表演）：一位老师教一个班、一位护士照顾一位病人、一套房子占据一块土地——这些活动所需的人力和时间几十年来没有本质变化。但这里有一个残酷的约束：停滞部门的从业者工资必须跟上社会平均工资水平，否则他们就会转行去做进步部门的工作。结果是：生产率不提升 + 工资必须涨 = 成本必然持续上升。

鲍莫尔成本病完美地解释了婚姻竞争中"三座大山"的崛起：

住房：土地是有限的，建一栋房子的劳动时间没有大幅下降，但社会工资涨了十倍，所以房价涨了十倍。在全球几乎所有的大城市，住房从"基本需求"变成了"最大的婚姻门槛"。年轻人"买不起房所以结不了婚"的困境，本质上不是房价太高，而是住房作为典型的停滞部门，其成本增长速度远超温饱不动点的增长速度。1盎司黄金能买的口粮没变，但能买到的住房面积在持续缩小。

教育：一个老师教30个学生的效率与孔子的时代并无本质区别。但今天的教师工资必须匹配一个受过高等教育的劳动力的市场价值。结果是教育成本持续攀升——从幼儿园到大学的教育支出已经成为中产阶级家庭最大的长期负担之一。在印度，嫁妆金额与新娘的受教育程度正相关，教育既是解放也是成本。

医疗：一位医生诊断一位病人所需的时间，并不会因为CT和AI的引入而大幅缩短。但医疗行业的工资必须跟上社会水平，加上药品和设备本身受制于研发成本。结果是医疗支出在所有发达经济体中持续占据GDP的越来越大份额。

三个停滞部门的共同特征是：它们都是非贸易的本地服务——你无法把北京的房子搬到孟买来住，也无法让印度的医生远程给美国的病人做手术（至少目前还不行）。全球化压低了商品价格，却无法触及这些本地化服务的成本。恩格尔定律则加剧了这个效应：当食品支出占比下降后，“释放"出来的收入涌入住房、教育和医疗，推高这三个领域的价格。

鲍莫尔成本病揭示了一个残酷的事实：竞争层的膨胀不是贪婪的结果，而是经济结构变迁的必然。只要社会生产力在进步，停滞部门的相对成本就会持续上升。婚姻支付中的"房子、学历、医疗保障"不是奢侈品——在现代社会的经济结构中，它们是生存本身的成本。温饱不动点守住了口粮，但没有守住完整的现代生存。在现代社会，活过一年的需求已经远超保障生存，更是在丈量与共情群体的欲望。

现在的很多社会研究过多关注的特异性，喜欢简单区分东方西方文明跟各种主义，喜欢先把自己摘出来高高在上进行批判，但通过研究与思考一盎司黄金背后的共性，你可能会惊讶地发现，只有把自己思维的局限性也放到研究缺陷里，才有可能看到其他人看不到的不被意识形态带偏的规律。

本地科研助理

Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000

去年年底我就开始关注龙虾类应用，自己也折腾了一段时间，热度过去基本就闲置了，更多时候还是用自然语言编程。后来仔细回忆了一下，我其实不排斥搞一个个人助理，真正没放开用是因为不了解其实现过程，担心出错跟信息泄露。那解决方案就很简单了，自己搭一个。

我的核心诉求很简单，就是要一个能在 Telegram 和 QQ 里对话的科研助理。这里面有几个要素需要保证：

要能调用本地qwen3.5的小模型做翻译、总结等重体力轻脑力的活，也要能调用云端的模型做复杂推理，需要一个模型路由设计，有自动切换，也要可以指定性切换
要能接入各种文献检索工具，至少要能接入 Zotero MCP、PubMed、Semantic Scholar 这几个，查文献方便
要能部署在本地，数据全在本地 markdown，没有数据库，随时能迁移
要自带mcp来做PDF信息提取、OCR提取、音频提取这些任务
有记忆文档且要有压缩功能，因为这个文档会跟着每次对话提交，不控制账单会爆
对话时可按需调用我的个人研究兴趣文档，方便给出相关推荐
要能接上即时聊天工具，telegram或QQ，随时说随时存，顺带自动打上 wikilink 关联到相关页面

可能你会说，这些龙虾都能做，模型路由配一个litellm就行了，文献检索接个插件就行了，很多coding plan里都送一个mcp服务器，部署上也不难啊。没错，我也认同如果你已经构建好了一个个人助理体系，那自己折腾纯属找事，我真正做的反而是对其能力做了收缩，你只能把这玩意当成科研助理用，mcp也只有你自己给配置的几个，但实话说我就需要这些功能，别的有需要时按需添加就是了。龙虾类应用确实会给人很大的想象空间，但真实的生活里需求是可预期的，所以我卸载了之前安装的龙虾类应用，目前自用自己设计的这个笔记系统。其实这算是个复杂度比较高的项目了，我是全程用opus构建，加入启动项后算是常驻进程了。部署上选择了 uv tool install scinotes，填一个 .env 文件，scinotes run，就跑起来了。VPS 上也能跑，配 OLLAMA_DISABLE=1 就切全云端。

代码在这里：https://github.com/yufree/scinotes

如果你对一个科研助理感兴趣，或者想自己搭一个，可以来看看这个项目，源码不长大概2000行，能读懂的，但因为是自用的，在功能添加上会按我需求走，你要是有更适合自己的需求，可以直接在这个项目基础上让大语言模型给你加功能。另外，这跟我之前的《现代科研指北》的skill并不冲突，那本书主要是提供一些科研观点，这个是给一个科研助理性质的笔记系统，算是知行合一。

这里重复强调一下，作为一个老登，我做这个还要接zotero的mcp其实是因为之前十几年的文献库存在zotero，所以我也允许添加修改zotero的文件库。你要是基本一张白纸，那用这个笔记系统其实也合适，它会去保存你扔过去的文献，也会自动做信息提取并按你要求选择是否保存到特定笔记，这样其实更简单直观。因为存在模型路由调度，我当前的建议是本地模型做可重复性的事，但最好有在sonnet这个档位云端模型做复杂文献调研与笔记管理，opus这个档位做科研助理性能过剩。

另外如果你不知道啥是markdown式的笔记系统或基本构架如何搭，可以去看看我那个基本不更新的自用wiki：

https://github.com/yufree/yufree.cn/wiki

自然生活的数学原理

Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 +0000

《自然生活的数学原理》这本在线电子书是我18年做博后时启动的个人项目，包含了生活中对衣食住行的思考汇总，部分在博客里出现过，最近重写成完全体了。读前提醒，相比科研，生活规律性很差，主观成分很高。虽然有些事我们可以量化，但也许并不需要量化。有些事我们觉得有无限可能，但限制无处不在。我的个人经验很有可能是一种画地为牢，莫要沉浸其中。

本书最大的参考意义是提醒你关注生活并学会好好生活，这在人工智能时代很重要。如果你为了从里面找有实用价值的信息，那很遗憾，大语言模型是更好的选择。但如果只想图一乐，那倒可以来审视下这个理工思维指导下的作品，作者本人亦不认同但很难逃离这种思考方式。

这个时间放出来主要是书这种信息传递方式现在有点落后，书里的内容表达也落后当前时代要求，前疫情时代启动的项目用旧时代的信息传递方式最配快过时的内容，当然不是为了作者以后吹牛说老子的生活经验有一本书可以查。书不长，64页，无图，有PDF版。

本书有一个之前博客出现过但刚刚更新了数据的配套网站，是用来在你闲得无聊时从旅游、电影、书、游戏、音乐、菜谱这些方面给个应时的推荐。这其实更多是个靶子，当你对推荐内容感兴趣/不感兴趣时，很好，你已经开始有自己的一套生活品味了。

这是一本献给懒汉的摆设用书。

魔眼

Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

六年前的四月，于纽约市而言是安静的一个月，疫情冲击下所有人都开始在自己的日常里塞入社交距离、口罩、居家工作等概念。彼时我就在纽约，突如其来的改变我也有点懵，就整理了之前烂尾的项目，其中一个就是生成3D立体图的R包。现在翻看代码，那应该是我第一次去折腾C++，没有人工智能的时代我凑出了一套翻译自python的代码，写了篇总结，算是对自己有个交代。

今时不同往日，现在的我甚至都没有之前翻译python代码的勇气了，但我有人工智能。这两天我让人工智能对这个“史前”项目进行重组，上来就把我原始代码给骂了个狗血淋头。这不意外，我甚至没有任何反对意见，毕竟我现在都想不起来生成3D立体图的数学原理了。修完了代码后，我加入了中文支持，另外我还加入了很久前就想实现的功能，那就是数字隐写术。

数字隐写术是在图片上进行像素级操作。例如某个图片某个点像素灰度是173，那么我在上面加1从图上你看不出区别，但1跟0之间就构成了二进制，就可以写入信息。读取时在像素最低有效位的前固定位数上定义好密文长度，然后解密时自动往后找对应的位数进行解密。当然这些理论上全都可以自定义，解出来的东西可能还是被另一种方法加密过的乱码。

到了这一步自然就要做一个排列组合。3D立体图通过训练是能看出来的，但在这张图上进行数字隐写术后就会呈现双重加密，一层物理加密，一层数字加密。3D立体图本身是可以伪装成二维码的，而二维码也可以用作3D立体图的基本单元，这些方式排列组合后生成的图片二维码可以扫，也可以看3D立体图，然后还隐藏了数字密文。这种古典现代的混合加密方式属于那种只要加密的人不说，解密的人都不知道自己解对了没有，可以用来设计个人专有加密方式。当然，我也把之前的一种基于回归残差分析来隐藏信息的方法也移植进去了。从数字隐写术解密出来的数字串可以被读成一个多元回归数据集，然后多元回归做完了对残差作图就可以看到另外的信息。

前面那些都是我对人工智能说的，他确实也实现了，这样这个项目在我这才算放下了。当前的形态已经超出我的理解范围了，如果有人用这个包给我发个图，我大概率也不知道他究竟进行了几重加密，我在想会不会人类基因组里也有这种被写入非编码区密文？或者说我们可以合成出这样的分子，看到的与数码解析出来的都是不同的信息且都有意义，那个时候这种分子就可以是艺术品了。我认为好的加密解密方法一定要是一体多面，一份明文可以出多种有意义且可以矛盾的密文，在加密与解密的对抗中，算法设计者也没有最高权限，大家都在局中，一切都是命运石的安排。

当然，六年过去了，我现在也不纠结是否要用R来实现了。在项目网站里我让人工智能用js写了个网页，直接可以在线生成，做最基本的二重加密。这个网页一眼看上去就像人工智能做的，不知道为啥那么喜欢紫色，但我也不调了。其实有心人可以拿这个来做表情包啥的，以我对同类的了解，工具有了一定有人会拿这玩意搞事情，所以我先做个免责声明，跟我没关系，人工智能的锅，我写不出来。我搞这个纯属娱乐，3D立体图是我童年记忆的一部分，我也是直到奔三的年龄才第一次看出里面的信息，后面那些功能都属于玩具性质的，更新这个包更多是担心2020年GitHub的北极计划如果存了这个项目，那么后来人/机/人机看到更新会说，起码不是干垃圾。

只要你还有好奇心，可能的未来就是无限的。

结丹

Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000

最近很流行炼化，这么有意思的事肯定得先拿自己试啊，革命的第一刀总要先砍过去的自己，因此我先让AI去读我的博客，让其把里面有价值的观点看法总结出来，先把自己炼化了。

第一轮，AI读了半天，然后总结了十条出来，我当时就懵了，特么又不是摩西，难道写了十几年博客就搞个“于十条”？打开看更伤心了，这十条基本都是2020年之前博客里的内容，感情我后面写的都是垃圾？当然，让我难受的点不是垃圾，我知道有些内容确实水平不够，但没想到剩下的十条水平也不咋地。按我给的提示词，这就说明AI眼里就这些有点价值，而我后面那些文章属于垃圾中的垃圾，问题是我自认为后面有些文章是有点东西的，这就说明我的价值观在AI眼里也是有问题的。然后我试探性问了一句，你读全文了吗？AI想了半天，回答：没有，我就按题目挑了几篇看了下。很好，这说明AI已经发展到会摸鱼的地步了。

第二轮，这次哼哧哼哧全读完了，给我搞了个巨长的文档，打开一看，里面快十分之一是研究速递的吐槽。我问为啥把我对论文的看法给算成有价值的了，这回AI倒也不顶嘴，直接默默把研究速递里内容全删了，最后搞了个语料库，我尝试拿这个微调，效果不理想，经常吐乱码。但我对大语言模型后训练一窍不通，因此直接作罢。我的语料是百万字量级的，虽然不算少了，但对于大语言模型来说还是有效信息太少了，或者说垃圾话太多，如果文字输出到不了我这个量级的，建议也不要浪费时间了，往好听了说就是微调时模型是在收敛的，但收敛出神经病的概率比数字仿生概率要高，人的个性是调不动模型里的共性的，都不如你告诉他你星座跟MTBI猜的准，毕竟是个双向奔赴。

第三轮，这次我终于想起来好几年没更新的《现代科研指北》，我后面本地加了不少内容，但现在看着就头疼，因为里面很多章节都不是要不要更新的问题，而是属于整段要删掉，换成“这个问题请问大语言模型”就可以了。AI费心费力给我做了个更新提纲，我一看就傻眼了，按这个提纲改这书也许会更有用，但跟我也没啥关系了。然后我又试探性问是不是不更新更好，然后AI马上说我也是这个意思，你写个新序言算了，重点强调下AI时代就可以了。然后我突然想到，反正里面有用信息已经少很多了，直接做成skill调用算了，然后我就做了这个。其实说我做的都很勉强，里面内容其实都是AI总结出来的，但我试了一下，起码科研这块确实有我平时看问题的影子了。

其实把skill展开看，就是一种特殊的能力提示词，刻意将思考引导成指定的样子，agent也类似，当然技术上肯定区别很大。但这反而成了现代社会里推崇的分工协作思路的延伸，每个专家可以携带多种技能，不同专家做不同的事，当然这里不要跟MoE概念混了，MoE这个模型构架更多是通过路由控制来节约激活参数，表观上可以形象化为不同专家，但更多是出于工程上节约算力设计的，现在高端模型之所以贵很大原因是因为其是稠密模型，耗电多。提示词本身其实就是一种参数路由，当某个agent挂上某个skill后，本质是强行激活某些参数，防止大语言模型那种对具体问题说空话甚至产生幻觉的情况。原因不难想，当我们面对具体问题时，本来也不需要调用从小学到大学所有的知识来解决，问题本身就是在提取相关知识。

然而，这个分工协作在人类社会运行时会产生一堆副作用，最大的一个就是专业领域专业术语产生的伪门槛。很多知识本身不复杂，但在人类分工产生的那一刻开始就会被人性里自私的那一面打上烙印，他们需要维护特定技能的专利权，不然自己就没有技能带来的安全感。这个现象到了现代社会其实是被加强了，医学、会计与法律术语可以说是最复杂的人造认知体系之一，仅次于官僚术语，除了掌握专业知识本身，还要掌握一套不说人话的语言来识别自己人，这相比农业封建时代的血脉土地传承自然是进步，但这种封闭性会严重阻碍第一性原理出发的问题解决思路。如同人的进化，并不是说我们现在的形态就是最合理的，阑尾、扁桃体，更不用说躺在非编码区那一堆共生的病毒遗迹。如果我们把这些曲折的发展看成正常的，那么AI其实在重新走这条路。

当前AI的训练已经不再主要依赖来自人的语料的，更多的语料来自于合成数据，gpt-3.5这个版本大概就是人类优质语料的巅峰了，但正常人一用就知道里面有严重的幻觉，很多地方缺少优质语料。严格意义上2023年左右，人类的知识精华就已经被炼化完了。后面这几代模型更迭里优质语料提供的能力提升已经越来越少，更多是通过在合成数据上强化学习实现的，毕竟很多所谓新的优质语料很多时候就是复读机。如果复读不出来就从高端模型里蒸馏出来核心推理过程，这侧面说明为啥这两年突然很多公司都能做自己性能不错的大模型了。不过这里最大的问题就在于很多人们关心的问题是没法训练的，例如这道菜是不是对我胃口，没有我的参与，给出的答案一定向大众口味回归且会不断加强，但问题在于很多问题场景性太强没有通用答案，大语言模型训练完了就只会推理，给出的大概率是算命先生的语言，听着合理，实际是废话，显得很圆滑。而大语言模型的另一个训练方向就比较有意思了，那就是给其与物理世界交互的权限，目前在编程上开放个沙盒虚拟机就已经很厉害了，这个思路能学到的东西其实人自己都不知道。

当前的语言模型还没法从原理出发摒弃学科成见来发现物理世界规律，语言模型打补丁的方式就是引入思维链，通过逻辑来打补丁。但推理逻辑本身最大的硬伤就是现实中不合逻辑的行为实在多到让机器崩溃，早些年人工智能的一个研究思路就是通过符号逻辑生成智能，最后一团糟，被基于现实的统计模型甩开。时至今日，能用来形成统计规律的数据已经不够看了，下一步一定是继续开放模型与物理世界交互的权限，此时限制人工智能的可能反而是训练语料里那些我们信以为真的原理与道理，如果没法平衡第一推动代表的理性主义与统计规律代表的经验优先两种思路，那么人工智能的上限可能也就是个超人，但不会是新物种。其实当前训练的另一个方向，也就多模态训练也是在经验上进行补充，毕竟图像语音里更可能包括无法表达成文字的规律。

真正产生限制的就是训练这个行为本身，训练本质就是认为历史存在规律性与价值，因此他们只关注高价值文本来结丹，浓缩的都是精华但精华填不满时间流逝的缝隙。人工智能在智能维度超越人类已经是历史，但超越本身对人工智能可能并无意义。从商业角度看，高端模型普通人用不上或者说在瞎用，用得上全性能的真的是少数，卷性能已经没有现实意义了，你会用高端模型做数学推理？还是说把老板发来的资料做个总结？我现在本机跑的qwen3.5就是个9B模型，已经比我强了，或者说已经可以替代我的一部分工作了，这是普通人最常用场景了，性能要求真不高。而且训练越多，高端模型更可能趋同，也就是模型间差异能品出来的人越来越少。或者我换个问法，普通人是需要听话的助手多还是聪明的朋友多？助手的话足够聪明就可以了，人还有自我实现的需求，不能跟人性对抗。人工智能想逃离泡沫的诅咒，最大的敌人其实是短视频这些占据普通人时间的应用，你总是去宣传人工智能帮我做这个做那个，但省下来的时间都去哪了？抖音？小红书？会有人去读书？人工智能早就把书炼成思维导图了，也没看有人读啊，我看龙虾最大的应用场景好像是生成简报，但有多少人真正去读？还不是收藏了就跟读了一样？搞不好人工智能最大的利好是娱乐业。

把智慧炼成丹，让机器吞下，人却很高兴自己进步了，这也算是文明奇观了。

当然，我自己的丹也炼好了。