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共 89 篇让 AI 自己改自己：递归自我改进是加速进化，还是加速造屎山
8 分钟 B 站视频把递归自我改进（RSI）讲得很克制：流程能跑通不是难点，难点是「要不要改、改完留不留」这两个决策必须从 AI 手里拿走，交给程序化的评测信号。没有客观反馈信号的任务，先别急着自动化。
李玉刚创业失败：缺的不是「狼性」，是组织边界
李玉刚复盘自己「玉家班」一败涂地的创业：合同签了不执行、版权被要就走，他把失败归因为「没有狼性」。但这只是事后叙事——真正可迁移的教训是：手艺人当老板，缺的是可执行的组织边界，不是性格强度。
黄仁勋×默茨炉边对谈：AI 正在改写「强国名单」
502 秒的炉边对谈，真正值钱的不是「黄仁勋夸中国」，而是三个可迁移的判断装置：电子替代不了原子、每家公司两座工厂、数据是国家的自然资源。附三处必须限定的口径与视频漏掉的监管段。
赚钱的第一性原理，就是不干活：你在「挣」还是在「换」
一段 5 分 31 秒的迪尔茨访谈切片，把「干活是成本，交付是利润」讲成了社交货币（分享:点赞≈0.94）。拆出三条可迁移判据：成本/利润二分、价值链位置、信息差起步——以及必须一起记住的反例。
期望值框架：先算清「值不值得」，再谈「能不能成」
「我觉得能成」不是一个可以比较的答案。期望值框架把成功概率、成功收益、失败概率、失败代价合成一个数，让两件完全不同的事可以放在同一把尺子上量。这篇讲清公式怎么用、胜率与赔率如何互换、为什么正期望也会死人，以及四个最常见的误算。
顶级量化怎么给实习生派活：Jane Street 2026 实习系列的 8 个真实项目
Jane Street 2026 暑期实习系列：TDOE 方向 3 个交易台项目 + 2 周跨团队对接，SP 方向 5 个跨职能项目。零 OCaml、零交易背景也能驱动高影响工作——关键是「嵌入团队 + 全职导师 + 真实项目」的实习形态，不是打杂。
一个数字，两个数量级：我把「非洲手机之王」的估值拆了重算
三季报里有一行数字是「-987,315.93 万元」。我把它写成了「-9.87 亿」。差一个数量级，凭空造出 90 亿的「现金流大反转」，还用它撑住了整张估值卡。这篇文章复盘这个错误怎么发生、怎么被发现，以及我最后怎么改的。
Vibe-Research：把投研工作台搬回自己的电脑
一个 MIT 协议的开源投研工作台，把行情、财报、公告、研报和 AI 对话放进同一个本地页面。它最值得看的不是功能多少，而是把「证据链」和「确定性计算」做成了产品的硬约束：报告里每个数字都必须能回查到出处，查不到就标成「未核实」。
黄仁勋的 AI 工厂，还缺一个「粮仓」
黄仁勋讲 AI 是「五层蛋糕」、AI 工厂生产 Token，但每家企业真正缺的，是能脱敏精炼、可交换的「数据粮仓」。迅策科技（3317.HK）用 TokenRouters 补这一层——把行业私有数据变成可交换的「专用 Token」。
用 AI 写短篇小说，单篇收入 3000+：现在入场还来得及吗
一位职场人用 AI 写短篇：单篇 4 小时、月写 3-5 篇、月入 2000-6000 元。门槛早就不在「会不会提示词」，而在选市场 + 网感 + 把住导语/付费点/前四章细纲。