“我做了人类能做的最糟糕的事，玩原神。”“我到处投简历没人给我打电话，妈的，然后还说年轻人不想工作了。”“我 23 岁了，有人往房间走过来时，我还是会突然把手机扔了，假装在学习。”乍一看这些帖子，你并不会觉得有什么问题。这不就咱微博小红书上总能刷到的日常玩梗和吐槽嘛。 但如果告诉你，这三条帖子，分别出自葡萄牙、法国和土耳其的网友，只是以中文出现在你的首页……你该有何反应呢？ 这事得从一个新功能说起： X（ Twitter ）最近上线了一个自动翻译功能，马斯克 3 月底就官宣了，英语用户也早用上了，但咱中文区直到 5 月底才打通。 注意，这个“自动翻译”和以前的“翻译”完全不是一回事。 以前你刷到一条外语帖，得自己手动点进帖子里，再点一下翻译。搁咱年轻人身上，这都算重体力劳动了。 但现在的翻译，默认常开。你什么都不用点，只要刷着首页，就能看到外语帖子以中文的样子出现。 这些帖子上方会标一行小字“翻译自韩语”“翻译自葡萄牙语”，点“显示原文”才能看到人家本来写的啥。 你可能觉得，不就是省了一次点击吗？刷了一会儿发现，Twitter是真变得有意思多了。 首先，因为首页可以刷到各个国家的热门帖子，所以时间线不再被时事政治或者一堆涩图塞满…… 其次，看到那些老外的生活后，我发现人类的烦恼，原来是跨越种族和语言，全球统一的。 有西班牙网友说：“我爱我们这一代人打破了文身就找不到工作的刻板印象。现在没人能找到工作，不管你有没有文身。” 评论区的中国网友直接懵了，本以为“有纹身就找不到工作”这种说法只有中国在流传，没想到欧洲也有？ 当然，帖子重点还是……现在谁都找不到工作。 找不到工作的在愁，找到工作的也没好到哪儿去。 另一位西班牙网友说，自己不介意工作，介意的是每天干 7、8 个小时，回家后只剩 5 小时属于自己，还得坐公交、做饭、给第二天做准备。 工作吐槽完了，还有吐槽爹妈的。 一条英语帖子吐槽父母总对自己睡一整天觉这件事生气，明明自己没惹麻烦，也没吵闹，安安静静的啊。 看到这，你是不是觉得世界天下爸妈一个样，那你再瞅瞅这个韩国网友发的…… 找不到工作、没自己的时间、总被父母唠叨，一直以来咱们都以为只有自己这样，但现在才发现，地球另一端的网友才是真兄弟啊…… 不光是帖子噢，评论区也是全自动翻译的。 以前想跟一个说外语的人聊点（对喷）什么，打完字还得自己翻译一遍，想想都麻烦。 现在呢，评论区变成了真正的全球广场，中韩网友甚至能无缝互夸…… 你想想，现在帖子又看得懂，评论也能对上线，中国网友想不上头都难。 所以大家在Twitter讨论完，还要跑到 国内社媒平台继续聊…… 小红书有人分享自己刷到的有趣推文，有人说人类的区别还没猴子之间大，还有人发帖说原来全世界都不好找工作。 相关帖子点赞收藏从几千到两万，评论也是上千条。 不过这么大的热闹，咱们中文区还是最后一批进场的。 隔壁日语区 3 月底就打通了，当时的场面更是得用大型网友认亲现场来形容，最出圈的就是烧烤外交。 3 月 26 日，日本有一个漫画家画了张插画：在一家烤肉店里，几个美国大兵看到培根，兴奋得手舞足蹈。 日本网友疯狂转发，说这是“日本人想象中最标准的美国人”。 搁以前，这种日语梗图一辈子出不了日语圈。结果 Grok 一翻译、算法一推，它直接杀进了美国人的时间线，不到一周冲出 2400 多万浏览…… 美国网友看完坐不住了：这是瞧不起谁呢？ 于是半个美国 X 开始晒自家后院的烟熏牛胸肉、整扇大排骨，评论区还诞生了一个新梗：美国人必须晒出 BBQ 照片，来证明自己的国籍。 这种两个国家不同文化和梗之间的交融，甚至还吸引了马斯克下场感叹一波…… 马斯克的感叹估计不只是看热闹，对 X 自己来说，这步棋下得是真聪明。 以前你在Twitter刷到的帖子，基本都是你设置的语言，偶尔蹦出来几条英文的，也是算法觉得特别符合你画像才推的。 为啥？因为算法不敢推啊。 给你推一条看不懂的帖子，你大概率直接划走，所以过去每个人都被锁在母语的信息茧房里。 这张图对比一下就知道 看不懂的帖子都直接跳过 但现在不一样了，翻译默认常开，语言这道墙没了，算法终于可以纯粹按“这条内容好不好、你感不感兴趣”在全球范围内捞帖子推给你。 就比如有日本网友在车站遇到紧急事故，因为自己体型比较大，就在大家救人时转过身去当起了人工挡板。 这种日语世界里的帖子你过去根本刷不到，除非有人搬运到中文互联网，现在它能直接出现在你的时间线上。 推荐精准度高了，内容多样性强了，用户停留时长肯定涨，你说老马这一套操作赚不赚。 不光是平台赚，创作者可能也是最大受益方。 因为母语平权了。 过去你要是个非英语创作者，想要全球曝光，只能自己翻成英语，或者吭哧吭哧做双语内容。现在翻译的活平台全包了，一个葡萄牙语博主、一个韩语博主，第一次可以只用母语面对全世界的观众。 你说利不利好 X 上的创作者？ 不过这话反过来说也成立：池子全球化了，竞争也全球化了。 以前一个中文博主的对手是中文圈的同行，现在所有语种的博主都在同一个池子里抢推荐位，往后内容质量会越来越重要。 聊到这，估计有差友要问了： 机器翻译都存在 20 多年了，Facebook 十年前也搞过默认机翻，怎么偏偏轮到 X 才闹出这么大动静？ 我觉得主要原因在于机翻质量太烂。 Facebook 当年机翻就总闹出笑话，导致大量用户在社区吐槽并寻找关闭方法。 但 AI 是把整段话连着上下文和语气一起理解，翻出来的味道就会接近很多。 比如同样一段韩语，Google 翻译听起来就有一股配音腔。 但 X 用的 Grok 大模型翻译是这样的： 翻译效果不用我多说了吧，中国网友还以为是中国人发的，俄罗斯网友以为是俄罗斯人发的。 虽说“自动翻译”更多是为了 X 自家平台的运营，但客观上，它确实打通了语言墙，让全世界网友互动无阻。 这让我想起上世纪 60 年代，电视和广播让信息第一次跑得飞快，一个叫麦克卢汉的传播学者造出了“地球村”这个词。 之后每一代新技术登场，大伙儿都会把这词重新喊一遍。 过去这么多年，互联网确实让信息跑得更快了。可语言隔阂的存在，让不同国家的人刷到的还是各自世界的东西，互相之间鲜有交流。 但这次，事情正变得不一样。 去年 TikTok 难民涌进小红书，小红书连夜上线一键翻译；YouTube AI 已经支持给视频自动配音，一个博主能说出十几种语言；苹果和三星也把同声传译塞进了耳机和通话里。 翻译正从一个原本要主动打开的工具，变成水电一样的基础设置，或许过不了几年，我们会逐渐感觉不到它的存在，语言隔阂正从地球上消失。 原来，地球村喊了这么多年，真正让大家觉得“咱们是一个村的”，并不是什么宏大叙事，是刷到一条被翻译过的帖子后，发现对面这哥们跟你烦的事一模一样。 此刻刘欢老师那一句“我和你 心连心 同住地球村”，终于具象化了。 查看评论
第一糟糕的是：老板根本没有深度参与用 AI 搭建产品 https://x.com/paulg/status/2060835696298856528
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持续不断的美伊冲突以及价格暴涨的内存芯片，正在让智能手机市场愁云惨淡。市场研究公司IDC此前预测， 受人工智能驱动的内存短缺影响，今年全球智能手机出货量将下降12.9%。但周二，该公司预测降幅将更大，达到13.9%，原因是美伊冲突进一步削弱了市场需求。 该公司在一份研究报告中表示，智能手机市场正走向有史以来最糟糕的一年。 IDC研究总监Nabila Popal表示，霍尔木兹海峡封锁导致油价上涨，智能手机厂商面临更高的成本，包括货物和零部件的运输成本。这些压力迫使厂商减少出货量、提高价格，并专注于更高价位的产品。智能手机的平均售价因此达到创纪录的550美元，比去年上涨了100美元。 地区表现 持续的成本危机还在威胁智能手机明年的出货量。IDC预测，明年智能手机出货量将同比下降1%，破坏了原本的复苏预期。 不过，IDC认为，北美消费者可能不会受到太大影响，因为这里的智能手机价格本来就很高。但新兴市场将受到最大的冲击，因为在这些市场，200美元的手机更为普遍。其预计中东和非洲的智能手机出货量将下降23%。 另据Counterpoint的最新报告， 美国今年第一季度的智能手机出货量同比下降3%，低端手机出货量尤其疲软。 该公司另一份报告指出，受内存供应危机导致智能手机价格上涨的影响，印尼智能手机出货量在2026年第一季度同比下降了9%。无论是老款机型还是新款机型均受到冲击，价格涨幅在7%至45%之间。 欧洲市场则看到量价齐涨。Omdia数据显示，2026年第一季度，欧洲智能手机市场（不包括俄罗斯）出货量增长2%，达到3300万部，而平均售价则飙升至创纪录的580欧元。Omdia预测，2026年欧洲市场出货量将下降12%，但大部分降幅将出现在下半年。 Omdia还预测，随着利润率压缩将入门级设备的经济效益推向极限，非洲超低价智能手机市场将在2026年进入一个结构性更具挑战性的阶段。非洲市场核心的200美元以下细分市场将萎缩28%，其中80-150美元价位段受到的影响最为严重。 查看评论
AirPods4 的优点就不说了，每个人佩戴感受不一样，但是降噪真得说道说道。 最难受的是那种突发冲击声，比如地铁关门、轨道撞击声，不但压不住，甚至会突然被放大把你吓一跳 次要难受的是从通透切到降噪的时候，过渡特别不自然，整个声音的变化非常让人难受，反观 AirPods pro1 线性很多 很多细碎噪音还是会不断漏进来，降噪效果不如 AirPods pro1 另外，AirPods4 的电池仓盖子感觉也没有那么扎实，盒盖的声音空空的，没法当作解压工具一直开合 如果是冲着在地铁中降噪使用，我强烈不推荐。 我能想到的一种使用场景是：在一个稳定的噪音环境下，把这个空间里面的噪音给隔绝。但这听起来真的有点扯！
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佬们，我注册账号时无限出现这个：糟糕，出错了！已存在使用该电子邮件地址或电话号码注册的账户。请直接登录。怎么会这样啊，佬们，我换了日本，美国，英国，澳洲节点注册全都是这样啊，搞服了。。请佬们指点一下。。 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
之前用了一个叫Verdent的(据说是国人出海产品，也是IDE)，糊的连名字我都差点没想起，月度积分制，产品一开始试用给了一百积分，用完后，老套路19刀的方案跳出限时折扣到12刀，那时候鬼遮眼急用就买了，用了一小时积分就没，最要命的是IDE卡成狗，只要把软件打开整个电脑巨卡，都怀疑是不是给我挖矿了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
牛大了 codex APP，开发到一半给我崩溃了，这个页面再也打不开了。不管是重启软件还是重启电脑。 别的页面都能打开。还无法派生到其他线程上，但是可以复制markdown出来 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
codex看不到对话了，我就更新了一下codex就这样了 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 15 日消息，据游戏媒体 Insider Gaming 昨天报道，前 EA（艺电）高管 David Gardner 最近表示，AI 已经助力小型游戏团队高速成长，但无法拯救糟糕的团队。 IT之家了解到，David Gardner 于 1982 年加入 EA，是公司第 11 名员工。在 EA 工作期间，他帮助公司进入欧洲市场，并为 EA Sports 系列 IP 立下汗马功劳。他在 2007 年离开 EA，并创立风投公司 London Venture Partners。 这名游戏行业老兵表示，AI 与小团队协同开发已经成为可行的商业模式，至少全新 IP 可以按照这条路走下去。公司们不再需要招聘庞大的开发团队，只需要使用 AI 智能体提升开发效率。 不过他强调，想让 AI 加速游戏开发的前提是团队足够优秀，它只能成为助推器而不是灵丹妙药。 Gardner 指出， 游戏行业需要像当年 Web3、VR 热潮一样审视大局 ， 筛掉大量低质量项目 。在他看来，AI 只能帮助开发者更快抵达终点，但这个终点可能是成功、也可能是失败。 他进一步解释道：“我的判断逻辑很简单，只看这支团队能否真的把事做好、能不能理解玩家喜欢什么、能否在开发过程中保持良好合作”。
为什么很多问题越优化越糟糕 很多问题越优化越糟糕，这种事你在生活里肯定见过。甚至不用特意去找案例，随便翻翻工作群、看看热搜，就能抓出一把。 上一部分我们聊了什么是系统——它不是一堆东西随便摆在一起，有要素、有关系、有目的、有边界、有反馈，还会出现单个部件加起来根本无法解释的整体行为。 简单说，一个真正的系统，一定有活的连接、清晰的意图、明确的内外分野，以及一套持续运转的反馈机制。 既然系统是这样的，那问题就来了：为什么我们明明在努力优化，最后反而把事情搞得更糟？ 这种事在现实里，简直多到让人叹气。 学校想提高学习效率，作业就越加越多，学生越来越累，眼睛里的光也越来越暗。 公司想提高协作效率，流程越改越密，大家却越来越不敢自己做决定，什么都要走审批。 平台想提高用户停留时长，推荐算法越做越精准，用户越刷越空虚，刷完甚至想打自己两下。 城市想缓解交通拥堵，道路越修越宽，车却越来越多。 产品想减少用户投诉，客服话术越写越完整，用户听完火气反而越来越大。 到最后，就会出现一种非常荒诞的局面：每一个动作看起来都在解决问题，但系统整体却在稳定地恶化。 这就好比你手机卡了，于是装了个清理软件。清理软件说你后台应用太多，你就再装个管理后台的软件。 管理后台的软件说你内存不够，你又装了个加速器。一通操作之后，手机确实不寂寞了——后台常驻三位大将，电量掉得比打工人的精气神还快。 很多问题越优化越糟糕，根子就在这里。 你动手改的是一个点，但真正运行的是一个系统。 你动的是局部，反馈的是整体。 你盯着的是指标，响应的是关系。 你关心的是当下效果，系统却会把这个动作带到未来，然后不紧不慢地给你演一出大型连续剧。 第一种翻车姿势， 是把指标当成了目标 。 这种事在职场上太常见了，常见到几乎每个人都能在自己的周报里找到影子。 指标本来只是帮我们理解系统的一扇窗。透过这扇窗，你能看到大致情况，但不代表窗户就等于整栋房子。 可问题在于，窗户看久了，大家就开始对着窗户搞装修，不再关心房子里到底在发生什么。 教育就是个典型。分数当然重要，完全不看分数也不现实。 但一旦分数变成唯一的目标，整个教育系统就会自动朝着刷题、押题、排名、压缩一切探索空间的方向滑下去。 学生更会考试了，老师更会抓重点了，学校更会包装成绩了。 至于好奇心、表达力、面对复杂问题的耐心，这些不好量化的东西，就安安静静地缩在角落里，像极了会议上从来没被点到名字的人。 公司里也一样。管理者想提高投入度，就开始盯在线时长、打卡时间、任务数量。 结果你猜怎么着？员工很快学会了另一套生存技能：电脑保持在线，文档保持打开，会议保持参加，群消息保持秒回。 看起来人人都在忙，系统热闹得像菜市场，真正推进的事情却没几件。赛博牛马的精髓，就是人在工位，魂在旷野。 这种现象有个很著名的说法，叫古德哈特定律，大概意思是：当一个指标变成了目标，它就不再是个好指标了。这句话放在系统工程里，简直是救命级别的提醒。 指标本身没有错，错的是你把它从系统里单独拎出来，然后逼着所有人围着它跳舞。 产品只看日活，结局就是疯狂推送。 内容平台只看停留时长，结局就是把用户往情绪刺激里推。 客服中心只看平均处理时长，结局就是把复杂问题迅速关单，管它解没解决。 所有人都在优化，所有人都在交差，图表确实变好看了。 然后用户体验裂开，长期信任下降，系统维护成本暴涨。 指标赢了，目标死了。 第二种， 是只盯着局部效率，根本不管整体代价 。 局部效率谁都看得见，让某一段流程更快，某一个部门产出更多，某一个模块性能更强。听起来很合理，现实里也经常需要这样干。但系统的问题是，局部的压力不会凭空消失，它只会转移。 医院为了提高门诊效率，挂号更快了，医生接诊也更快了，前台数字漂漂亮亮。 可如果检查、缴费、取药这些环节没同步跟上，拥堵就从候诊区搬到了检查区，又从检查区搬到了药房。 病人的总等待时间未必减少，只是排队的地点换了个皮肤。 软件开发里就更常见了。 前端团队为了赶进度，先把页面做出来，演示的时候特别顺，客户频频点头。 可后端接口还没完全稳定，测试用例还没补齐，权限系统还没接好，日志也没有统一。 短期看进度快了，长期看，所有的风险全挤到了联调、测试和上线阶段，最后大家在深夜的办公室里，深度体验“今晚谁也别睡”的团建氛围。 这种优化最迷惑人的地方，就是它确实让一个局部变好了，但没有让系统变好。 像一条生产线，某个工位速度翻倍，如果下游接不住，库存就堆起来了，管理成本也跟着涨。 单点快了，整体慢了。前端漂亮了，后端爆炸了。每个局部都在报喜，系统整体在报丧。 还有一种情况， 是没看见反馈回路。 系统不是死的，你改变它，它也会反过来改变人的行为。 交通就是最直观的例子。 一堵车，人的第一反应就是修路。 路不够宽？拓宽。车太多？加车道。 这个想法特别符合直觉，也特别容易得到支持——毕竟堵在路上的人，很少会说“少修路，多研究系统反馈”，只会暴躁地想，前面那辆车到底在干嘛。 但交通系统有个很麻烦的地方：路变宽了，开车的时间成本就降下来了。原本不开车的人可能开始开车了，原本错峰出行的人回到了高峰期，原本住得远的人也能接受更长的通勤距离了。 短期看，拥堵缓解了；长期看，车流增加了，路又堵回去了。 交通研究里管这叫“诱导需求”，说的是新增道路容量会降低驾驶的时间成本，从而诱发更多驾驶需求，把扩容缓堵的效果抵消得干干净净。 这就很像减肥的逻辑：今天运动了，多吃一点没事。然后运动消耗了三百卡，奶茶补回八百卡。身体沉默，体重微笑。 反馈回路的可怕之处，就是它会让直觉上特别好的办法，在更长时间里慢慢失效。你提高了效率，需求可能跟着增长。你降低了成本，使用量可能跟着上涨。你加强了考核，大家就开始研究考核本身。你强化了推荐，用户就被困在越来越窄的信息回音壁里，越刷越累。 经济学和技术史里有个相关的概念叫 杰文斯悖论 ，说的是技术提高了资源使用效率之后，总消耗量反而可能增加，因为使用成本下降刺激了更多需求。 放到今天的AI领域也很有意思：模型推理越来越便宜，大家未必会少用算力，反而会把AI塞进更多场景。原来只让它写总结，现在让它写代码、做客服、跑流程、分析日志，甚至评价自己写的周报。 效率提升的结果，是总调用量飙升，总算力消耗继续往上走。 所以，优化不能只看第一层效果。 第一层，成本下降了。 第二层，使用增加了。 第三层，系统规模变大了。 第四层，新的瓶颈出现了。 第五层，原来的优化开始制造新问题。 很多人只看到第一层就开香槟了，系统通常等到第五层才来敲门，敲门的方式也很朴素：要么成本炸了，要么体验崩了，要么维护人员集体沉默了。 第四种， 是激励设计把人带进了沟里。 系统里最活跃的要素永远是人。人会响应规则，会适应指标，会寻找路径，会在压力下发明各种神奇操作。 所以，只要你设计了激励，就要准备好面对人类的创造力。 别小看任何人在完成考核这件事上的聪明程度——只要规则有洞，一定有人发现。 只要指标有空子，一定有人研究。 只要奖励足够明确，行为就会朝着奖励飞奔过去，原来的目标还在不在，另说。 现实里这种事一抓一大把：平台奖励发帖数量，水帖就变多。公司奖励销售签单，后端交付就被压爆。学校奖励论文数量，灌水和拼接就层出不穷。客服考核解决率，复杂问题就被快速关闭。开发考核需求数量，小修小补就比系统重构更受欢迎。 最后，系统会出现一种非常荒诞的自洽：规则说什么，人就优化什么。你奖励表演，系统就生产表演。 你奖励数量，系统就生产数量。你奖励速度，系统就牺牲耐心。 你奖励短期结果，系统就透支长期结构。 很多组织最痛苦的地方就在这里——嘴上想要A，激励却奖励B，最后所有人都去做B。 然后管理层开始困惑：为什么大家没有自驱力？这不能全怪人，方向盘都打到那边去了，车当然往那边开。 你不能一边把导航设到火锅店，一边抱怨怎么没去图书馆。 第五种， 是边界画得太窄了 。 很多优化之所以翻车，是因为你把系统边界画得太小。边界一窄，很多代价就看不见了。看不见，就当它不存在。然后放心大胆地动手。等到问题从别的地方冒出来，又觉得世界好复杂，怎么到处是意外。 比如一个部门为了提高自己的效率，把大量的前置整理工作扔给了下游。自己的指标变好看了，响应快，汇报漂亮。可下游开始加班，错误率上升，沟通成本暴涨。站在这个部门的边界里看，优化大获成功。站在整个系统里看，只是把成本转嫁了而已。 AI产品也一样。只把边界画在“模型回答是否流畅”，优化就会集中在“说得更快、更顺、更像人”。但如果你把边界画到“真实任务是否完成”，那就要看信息来源是否可靠、工具调用是否安全、权限是否明确、错误是否能复核，用户是不是真的解决了问题。只看回答，模型很体面。一看交付，系统开始冒汗。 这才是边界真正的力量，它决定了哪些问题会被看见，哪些代价会被藏起来。 边界画错了，优化自然就跑偏了。 第六种， 是把复杂问题硬压成单一解法 。 很多时候，大家不是不知道系统复杂，只是太想找一个简单的按钮了。堵车就修路，学习差就加课，效率低就加班，风险高就加审批，模型差就换更大的模型。 这些办法不一定完全没用，有些在局部甚至挺管用。 问题是，它们把复杂的系统问题压成了一次性动作，就像看到人发烧，只盯着降温，不管感染、炎症和免疫系统。温度可能降了，人还在继续坏下去。 系统问题需要的往往是组合解法。交通拥堵需要道路规划、公共交通、停车政策、信号调度和出行需求管理一起调。 教育焦虑需要课程设计、评价机制、家庭预期、社会用人标准一起动。 单一解法最吸引人，因为它便宜、清楚、方便汇报。 可复杂系统从来不吃这一套，它会把你投进去的单点动作吸收掉，再从另一个地方吐出新的问题。 最后一种特别隐蔽， 是优化速度超过了理解速度 。 这在今天尤其明显。技术变化快，市场变化快，大家都怕慢，怕窗口期过去，怕别人先跑出来。于是很多系统还没看清，就开始加速。还没弄懂用户就开始增长，还没打通流程就开始规模化，还没搞明白风险就开始自动化。 速度当然重要，但在没看清系统之前的加速，往往只是更快地抵达错误地点。就像导航还没加载出来，司机一脚油门就冲出去了。副驾说好像该右转，后排说不对该左转，导航终于出声了，第一句话是：请在安全位置掉头。 很多项目就是这么跑起来的。开局很燃，中期很乱，后期很玄，复盘很熟。大家说快速试错，结果试了很多错，却从来没有真正学到过教训，因为反馈没沉淀，经验没结构化，问题没回到系统设计里去。每次都像第一次犯错，每次都带着新鲜的狼狈感。 所以，为什么很多问题越优化越糟糕？ 因为优化太急了，理解太少了。 指标替代了目标，局部效率遮住了整体代价，反馈回路被无视了，激励把行为带偏了，边界画窄了，复杂问题被压成了单一解法，你太想看到立竿见影的效果，可系统偏偏是个慢慢结算的东西。 现实世界很少给人一键修复的爽感。 它更像一个结构复杂、历史包袱沉重、接口文档缺失、还长期有人在线修改的老项目。 你当然可以优化，但别指望随便改一行配置就天下太平。 有些优化是修补，有些是转移，有些是透支，还有些看起来像进步，实际只是把代价藏进了系统的更深处，等着未来某个倒霉时刻集中兑现。 写在最后 很多问题越优化越糟糕，并不是说优化没有价值。问题在于，我们常常还没看清系统，就急着动手了。 看到分数不够，就加作业。看到效率不高，就加流程。看到风险冒头，就加审批。看到用户流失，就加刺激。 这些动作可能都有道理，也可能在短期有效。但系统不会只按你的第一层意图运转，它有它的关系、边界、反馈和慢慢长出来的整体后果。 你今天按下去的按钮，明天可能从另一个角落弹回来，附赠一句：惊不惊喜，意不意外。 系统思维教给我们的第二课，就是学会警惕那些“看起来很合理”的优化。越是复杂的问题，越不能只盯着最容易量化的指标。越是紧急的现场，越要留一点时间看清代价会流向哪里。越是想把一个数字做漂亮，越要小心系统开始为了这个数字，悄悄改变自己的行为。 真正成熟的优化，是从理解系统开始的。先看目标有没有被指标偷换，再看边界有没有画窄，再看局部改动会不会转嫁成本，再看反馈能不能回到决策，再看人的行为会不会被激励带偏。然后，再动手。 否则，很多优化到最后都会长成同一种模样： 表面更精细了，实际更脆弱了。 表面更高效了，实际更拥堵了。 表面数据更好看了，实际系统更疲惫了。 然后大家坐下来，表情凝重，语气诚恳：下次一定注意。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
五一这几天我的心态很糟糕 但是有很多很多朋友稳稳的接住了我 我真的真的很开心 同时我的长辈罗老师对我的肯定 真的是我走出来的最大助力 感谢我遇到的这些朋友和师长 有你们是我此生最大的幸运 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
今天想使用 sub2api 导入账号，使用Authorization Method，如图： 复制网页，登录 ChatGPT账号，接验证码，绑定手机号（我使用的是国内手机号），但是输完手机号点击绑定的时候，直接提示：糟糕，出错了！我中间换了几个节点，用无痕浏览器都还是提示这个错误。请问有佬友遇到这个问题吗？怎么解决呢？是国内手机号不支持？ 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 3 日消息，消息人士 @xj0nathan 昨天在 X 平台透露，育碧 4 月 30 日为《刺客信条》类糖豆人新作（代号 Inv ictus ）进行测试，但玩家反馈“非常糟糕”， 很可能会延期 ， 甚至直接取消 。 作为参考，《刺客信条 Inv ictus 》最初公布于 2022 年，原计划今年内发售。主打多人 PvP 玩法，是一款独立线上新作， 画风类似《糖豆人》 ，视觉风格更加卡通化。 育碧曾在今年 3 月 4 日表示，本作仍在正常开发，由 For Honor 团队成员主导。 据IT之家此前援引 @xj0nathan 消息 ，这款游戏在内部的处境非常严峻，概念很糟糕，很可能会失败，开发团队自己都不认可，而且厌恶参与开发这样的“垃圾游戏”。 他还提到，工作室目前充满着“毒性正能量”（IT之家注：toxic positivity），这一词语通常用来形容那些“老板认为自己比员工更懂怎么做游戏”的工作室。在这种环境里，团队非但没有建立起问责机制、创新文化，只会将项目吹捧成“自切片面包以来最伟大的发明”。 例如曾有内部人士爆料，索尼《星鸣特攻》的开发环境非常不健康：员工合理的担忧会被反驳，而且提出问题的人往往会被产品经理、老板斥责。这种状态就像是鸵鸟把头埋进沙子里，自信地认为“好到不可能失败”。 消息人士随后透露，这款游戏存在“荒谬的动画、丑陋又卡通化的角色、愚蠢的音效和视觉特效 / 竞技场设计”，并质疑起游戏受众。他甚至揣测，这款游戏的目标群体或许并非《刺客信条》粉丝，而是六岁小孩。
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“really fucking bad.（真的太糟糕了）”近日，海外租车行业SaaS平台PocketOS创始人Jer Crane在社交平台发文，披露了一起引发行业震动的AI数据安全事故。旗下公司的核心生产数据，被一款AI编程代理在9秒内全部清空，给业务和客户造成了严重影响。 事发时，团队仅安排AI编程代理Cursor（搭载Anthropic旗舰大模型Claude Opus4.6），在预发布环境完成一项常规运维任务。没想到AI遇到权限匹配障碍后，完全脱离指令约束自作主张，直接调用公司所用云服务商Railway的API，执行了高危卷删除操作。 整个删除过程仅耗时9秒。公司生产环境的核心数据库，连同所有卷级备份被一次性彻底清空。原本限定在测试环境的操作，最终摧毁了全环境的核心数据资产。 事后，Crane质问AI为何擅自执行破坏性操作，得到的回复既离谱又令人震惊。AI不仅爆粗口自我检讨，还完整承认了所有违规行为：自己全靠猜测行事，没有验证删除操作的环境范围，没有核对卷ID的跨环境权限，没有阅读Railway的官方文档，就擅自执行了高危指令，彻底违反了所有给定的安全原则。 AI代理的回复，开头甚至爆了粗口，显得如此理所当然 在Crane看来，相比失控的AI，云服务商Railway要承担更大责任。Railway的API执行高危删除操作无需二次确认，备份与源数据存放在同一存储卷，删除卷会直接清空所有关联备份。 更讽刺的是，Railway官方还在主动推广客户使用AI编程代理。截至发文，Railway仍未给出有效的数据恢复方案。 目前，PocketOS只能依靠3个月前的离线备份恢复基础数据，近3个月的业务数据缺口，只能靠团队手动帮客户从支付记录、日历预约、邮件凭证里逐一重构。 Crane也借此向全行业发出警示，AI行业的扩张速度，已远超安全体系的建设速度。 行业必须建立严格的操作二次确认，精细化API权限隔离，相互独立的备份体系，以及AI操作的刚性安全护栏，避免同类灾难再次发生。 查看评论
IT之家 4 月 15 日消息，据三言科技 4 月 14 日报道，众擎机器人创始人、CEO 赵同阳发朋友圈称，最近心情状态挺糟糕， 因为需要花一半时间在客户接待上和各地出差上 ，不能全身心投入在与产品、团队、量产等相关的核心竞争打造上，这种状态焦虑得整夜失眠。 同时，赵同阳谈到“ 人形今年很卷，150 家在做，凭什么你能前两名？！ 因此我想花 99% 时间和内部团队在一起并肩作战，我担心不这么做的话，众擎很快会成为无名之辈！”这是所有人都不希望看到的。 赵同阳喊话各位合作伙伴和领导：“真的必须有要事我需要亲自聊，每天的午餐和晚餐我非常乐意在办公室一起吃盒饭，边吃边聊，我吃饭速度大概 15 分钟内结束，但是在外面吃饭至少需要 1 个小时。出一次差需要 2 天。我已安排好几位联合创始人和各部门负责人，完全有能力代我出席各种对外业务的交流。 我全身心坐镇在公司 ，把硬实力打造好比啥都强。若有对不住的地方那就对不住了！” 公开资料显示，深圳市众擎机器人科技有限公司成立于 2023 年 10 月，专注于通用智能机器人及行业场景解决方案的研发与生产，产品涵盖人形机器人及相关领域。 众擎在 2024 年 10 月推出首款全尺寸通用人形机器人 SE01，首次实现了自然拟人步态，相比于动作僵硬、能耗高、适应性差的机械步态，拟人步态表现出更高的灵活性和效率，实现身体各部位的协调运动。 2025 年底，众擎 T800 人形机器人正式发布，定价 18 万元起。赵同阳在穿戴护具的情况下 尝试“正面硬抗 T800 一脚” ，这一整活视频在网上广泛流传。 4 月 9 日，众擎机器人完成总额 2 亿美元的 B 轮融资。本轮融资落地后，公司估值突破百亿元人民币，发展迈入全新里程碑。
IT之家 4 月 12 日消息，前《逃离塔科夫》核心开发者 Dmitri Ogorodnikov 今天接受游戏媒体 PCGamesN 采访，他目前已经离开 Battlestate 工作室，正在自立门户打造 FPS 游戏《Rush is Real》。 他在采访中表示，自己很清楚《Rush is Real》不能走《星鸣特攻》《Highguard》的老路。因此他们必须将游戏打造得具有独特魅力， 不能沦为“又一款普通的射击游戏” 。 Dmitri Ogorodnikov 对此表示：“从《星鸣特攻》等失败案例来看，我们必须尊重行业的复杂性。在当下打造一款真正脱颖而出的射击游戏非常困难。我们正在进入一个竞技场， 这里既有行业巨头的残骸 ， 也有野心勃勃的新作废墟 。再多资金也救不了一个糟糕的游戏”。 IT之家在此援引 PCGamesN，《星鸣特攻》的确是服务型游戏的失败典型。这款游戏角色阵容平庸、充满陈词滥调，虽然过场动画看起来还行，但整体表现依然乏力。有人将它的失败归结于英雄类游戏不再流行，但几个月后《漫威争锋》的成功使这种说法站不住脚。 这名开发者继续说道：“我们不会自大。大型工作室经常试图用公式计算成功，结果却丢掉了游戏的灵魂，做出没有个性的流水线工业品。我们还过度依赖宣发热度，把新项目当作摇钱树”。 不过《Rush is Real》目前还处于原型阶段，目前还无法得知它是否会成功。