2026-04-20 16:00:00
前面抖了两篇
今天就抬一个具体论据。来自zhihu：
Q: 如果文言文退出中国教育体系，你是支持还是反对？为什么?
A: 文言文真退了，可能就真的不知道以后高中语文课上来是干什么的了。
但是作者不允许转载。我只能先归档 https://archive.md/UUomq
再让AI转述一下这篇回答的精华：
高中语文长期处于一种尴尬状态：教材内容与高考要求之间缺乏明确对应关系，导致教学目标模糊。相比数学、物理、英语等学科，语文老师很难清晰地回答“教这些课文到底是为了什么”。
首先，考试内容与教材几乎脱节。
1. 语文选择题中的拼音字形成语病句这些基础知识，在教材中完全没有体现。
2. 科技文现代文阅读选择题，考验逻辑，教材上完全没有。
3. 现代文阅读主观题和课本上的内容风马牛不相及，
4. 最后的作文，60分，教材介绍了一些什么“三段论”分三个论点，那都是老套筒陈腐不堪的东西，真正要在作文上拿高分，文采和立意方面的讲解，教材一概也无。
其次，现代文课文在功能上不清晰。它既不像学术训练（没有系统语言学、修辞学或逻辑训练），也不像文学训练（缺乏文学史框架与深度阅读体系），同时又不能有效转化为应试能力。因此它在课程中处于“既不像工具课，也不像素养课”的位置。
相比之下，文言文反而形成了一个相对闭环的系统：
它既直接对应考试中的古文阅读与默写题，也在表达层面提供稳定的文化引用资源，使学生能够在作文中实际使用。因此它成为语文课程中少数“教学—考试—成果”之间可以对应的部分。
从更功利的角度看，学生在语文学习中的真实策略也逐渐向应试收敛：基础题靠刷题训练，现代文阅读靠答题模板，作文靠素材与套路积累，而课本现代文本身的作用被弱化。
于是产生一个结构性结果：语文课表面占据重要课时和分值，但实际有效训练主要集中在有限模块（尤其是文言文和应试训练体系），而大量现代文课文难以被明确归类其教学目标。
结论，并不是简单“文言文该不该保留”，而是指出：如果文言文也被移除，那么语文课程中最后一个同时具备“可考性 + 可教学性 + 可评价性”的稳定支点也会消失，高中语文可能进一步陷入目标不清的状态。
作者开头那4个点，对我来说是醍醐灌顶。宝贵的经验必须记录下来，也顺便分享。
以后有时间，我也会写一点关于数学的。
2026-04-20 14:09:00
上一篇如何跟孩子讲学习的意义，最大的批评是，与其给孩子讲利弊，不如培养兴趣。
唉。说来惭愧，这的确是我不好意思谈及，也没能做好的一个点。只能说，优秀的孩子都对学习有兴趣，不幸的孩子各有各的苦衷。
孩子不爱学习，是对学习失去兴趣之后的结果，而不是因为欠缺了兴趣而学习待提高的。
孩子问“为什么要学习”，他真正的问题是 “为什么学习这么痛苦”。
家长说“要对培养对学习的兴趣”，TA真正的诉求是：“如何让孩子对拉分的主科的投入更多兴趣”
我小时候在一个乡镇上学，当地学校的风气普遍是好动，调皮，大家讨论的是《古惑仔》和 98 World Cup。有一次老师挨个问大家的兴趣爱好是什么。大部分人都说 踢球、四驱车 这些。班上有个成绩差又很内向的男同学，他来了一句：“天文”。班上一片“哇～”。因为当时信息还不发达，大部分家庭还买不起百科全书，科普类书籍比较小众。也还没到开始学习《地理》的年纪，大部分同龄人对天上地下的事一无所知。这位同学说一个 土星 木星 名词就能把我们唬住。
他是对他所说的东西有极大的兴趣的。但是，这个兴趣有用吗？
或者说，家长来看，他这个兴趣，会对他本来就比较差的学习成绩，有所帮助吗？
有人会反驳，会对数理科学相关的课程都感兴趣吧？我觉得这就属于想多了。真要拿本科 天文学，给这位同学，他可能也瞬间失去了兴趣。比如
看到这里，我想问有多少 天文系 毕业的几年过后，能准确说出，什么是 trailing arm 和 leading arm？为什么分者两类？
我知道这个问题的答案，不是因为我能背上面截图里一大堆微扰公式推导，而是因为我真的对这玩意感兴趣过。其实我发现星系有两种「臂」分两种完全是个偶然 ，当时 vibe了一个粒子系统模拟密度波
https://lab.est.im/galactic_spiral/aistudio-gemini3.1
AI 稀里糊涂给我加了个 缠绕度 (Winding Rate) 的slider，我就那么百无聊赖的去把这个 slider 拉到了最左和最右看看效果。不看不知道一看吓一跳！
甚至这玩意的正式中文称呼 曳臂 导臂，都没太统一。ChatGPT恭维我说，天文/物理相关专业本科生都不一定知道这个区分。本科可能会介绍螺旋星系的分类（Sa, Sb, Sc 等）和密度波理论，甚至有一两句话提及，但不会深入原因。
只有选了星系动力学、N-body模拟或者密度波研究的研究生才会研究这个。
我想，主要原因还是过去模拟需要 N-body 专业昂贵的软件+超算，现在AI 撸一个canvas近似的粒子模拟很方便。话刚说完，AI又给我上强度了，你知道 Wisdom–Holman splitting 吗？星系粒子系统模拟里，“先更新速度再更新位置”的方法，是最基本的 symplectic Euler（或者 velocity Verlet 变体）在一维哈密顿系统上的体现。它保留了 相空间体积（Liouville 定理），这是普通显式 Euler 无法做到的。
AI师傅别念了，别念了。我已经失去学习的兴趣了。
所以，回到 兴趣 这个话题本身，兴趣是什么？兴趣是一些点。学业是什么？学业是线，是面；
不排除有天才的兴趣广泛刚好形成一个可以成功的线、面。
大多数人把“兴趣”投入学习、工作会发现，不感兴趣的的 mundane 部分的 chore 才是最折磨人的。
多年前看过一句话，不要选你喜欢的职业，而选最适合你的职业。非常有哲理。所谓对学习感兴趣的孩子，往往还体现在对某些枯燥耐受性特别强；
我甚至还觉得，因为兴趣所以成绩好，是不是样本偏差？ 成功的样本里有「兴趣」的比例较高，或许只是相关不能倒推因果啊。
说不定有「兴趣」的人群里也有很多学习很差的人呢？想起那个电视塔采访春运的下偶哈，从已经上车的人群调查大家有没有买到抢手的车票？
兴趣它只是一个状态，甚至不是稳态。可能这学期你对算术感兴趣，下学期换几何，让你求角度了，你挫败感很强，对数学又不感兴趣了
上学期对古诗词感兴趣，这学期现代文又不感兴趣了。你能咋办？
所以我对「兴趣」驱动学习比较悲观。如果说什么兴趣能保证孩子 「出成绩」，那么就是跟出题人斗智斗勇猜心思的兴趣。
培养这样的兴趣，无论有意无意，最有效的途径是刷题。。刷多了就有感觉了。哈哈哈
有人说，不要培养特定的兴趣，要鼓励内驱力/精神追求。这一点的确作为「树人」是值得塑造的。很多能力的精进，其实不是为了「交换」这种庸俗的外因，而是被 好不好看、优不优雅驱动的；人天生是有 好奇心，探索欲；能脱离教程，进行 批判性思维 的思辨乐趣；甚至“我就是那种会把事情搞懂的人”是一种身份追求，都是比我之前写的高了N个层次。
但是又回到一个问题，孩子会问，我为啥需要好奇？数学的简洁有什么值得追求的？审美又有啥用？批判不批判关我啥事？能比打一把 王者， 刷几个小时 tiktok 有意义吗？ 身份感就更糟心了。班上可能风气本来就不太好。
啊啊啊。怎么办？？？
AI说，把“内驱力”拆一下，就没那么玄了。通常混在一起的其实是几样东西：
讲得真好。我问具体怎么培养内驱力，AI说，难度匹配+及时反馈+局部控制感+可见的进步轨迹
我突然感觉。。。。真tmd不对劲？？？？！！！！！ 这tmd不就是游戏上瘾机制gamification，网游数值策划干的事吗？
啊。是啊，这个都是成熟得不能再成熟的方法论， 为啥没人设计成学习体系啊？
不过我又否认了自己。
我小时候对数学物理很着迷，甚至提前预习教材津津有味，看科技课外书兴趣极大，能自己发现一些课本上不教的公式。 属于有内驱力的那种了对吧？？ 以为自己发现了不得了的知识；其实长大了才知道，这是「笛卡尔」体系的魔力 没有前人把崎岖道路做成 linear 的阶梯，学习真的会有那么多「乐趣」吗？ 学习的乐趣是，是有意无意被「设计」出来的
极端的说，如果放任大部分孩子凭自己「兴趣」探索，解方程，一路推到五次方程，不碰个头破血流？敢打赌99%的人没法靠自驱力突破这一关。。。
很多时候这种靠「兴趣」的沉迷，其实到头来是虚幻的。沉迷文史的毕业之后傻眼了。成谜数理的发现只能硬着头皮去PhD
思来想去，其实反而凸显Hinton那句话的含金量。如果人类能够一天下载 1TB 的知识，这些讨论都失去了意义。
学习的痛苦，为什么要跟孩子探讨学习的意义，悲剧的根源在于人类理解新知带宽太低。
包括说了这么大一堆的 内驱力，无非就是为了解决 低带宽 场景如何得到正反馈罢了。。
内驱力是可以去神秘化的。而且有了LLM，谁说的不能高速下载知识？？？？教学的摩擦凭啥搞这么麻烦？？？为啥不能直达问题核心要跟老师节奏慢悠慢悠？？？？
孩子在心流状态是能吃满带宽的！希望学习体系能更往这个方向上靠
归根结底，孩子对任何事的兴趣，都是需要学校、家庭去长期投入的。你没精力投入，兴趣个卵；这也是为什么孩子丢失兴趣的原因吧。
2026-04-18 13:52:00
本来在tg里刷到个博主syhily讲语言和文字，感觉这老哥知识好渊博。于是慕名点开他的𝕏，好家伙直接丢了个暴论，大概意思说
孩子问他为啥要学习，他想了半天发现不好解释，就说反正父母养育你，孩子能报答的就是努力学习。
我本来想翻一下原文的，发现 syhily 都销号跑路了。syhily自己也说「大号废了」，哈哈哈好几十万的粉的呢。𝕏本来就是大粪坑，这言论一出秒变热门，原生家庭党纷纷出动，被喷死了。
回到正题，我其实最近也被问到这个问题。我也没能免俗，讲「知识改变命运」，学习好将来有出路这些老话我也讲了一些。但是我对孩子讲了三点自己的理解。
成年人不谈好坏，只谈利弊。我就直接跟娃说，我作为父母千禧代这一辈人普遍有两个选择，长大要么生活在农村，要么在城市。孩子这一辈估计绝大部分会选择城市了。只有逢年过节去乡下探亲；
城市是什么？一堵城墙（门槛）围起来的市场
市场是什么？交换。
进入这个市场，最便宜最方便，最能拉开差距的本钱就是知识技能。
学习技能可以让你在这个市场上交换到你要的东西，实现你自己的梦想。
知识越多，更有技巧，能力就越强；没有知识，就做体力劳动。
去农村就拿自己体力跟大自然交换。
从「交换」出发，可以推导出所有学科的必要性。
syhily也恰好写了
从识字启蒙开始，我们便被训练着去挖掘文字背后的“深意”。一篇课文的中心思想，一句诗词的弦外之音，甚至一个词语的隐含寓意——我们被教导要层层剖析，步步登高，最终将平凡的文字抬升到崇高的高度。
我觉得这个「症状」是存在的，而且我长期以来也对此深恶痛绝。但是最近几年，我愈发觉得「归因」找偏了。
如果要在城市生活，做脑力劳动，从事一个高度分工的行业，你会发现「沟通」是一个最大的成本和摩擦；打工人需要识别出繁杂任务里最要命的关键字；中层需要揣度老板心思，跟手下耍心眼；当老板呢，要从众多市场动向、下属报告、客户假需求里猜出你认为的真金白银；
我们的确需要非常扎实的阅读理解和文笔输出能力；
虽然，我并不认为K12语文教育能做到这一点，或者效率很低。比如实用性的阅读理解，应用文和逻辑教育极大欠缺了。我甚至认为，如果阅读理解原作者不是那个意思，出题人偏要乱考察，应该判刑。
但是逃不开的是，语文还是有必要学好的。
我觉得数学最有用的，一是线性代数，而是概率与统计。我第一次认识到我这辈子要告别学术生涯，是从大一 Epsilon-Delta 语言开始的🤣 ；PDE更是噩梦中的噩梦。我这智商基本到头了。
但是数学和文科非常不同，最讨厌的一点：你不可能直接学线代和概率。你得从算数开始一步一步积累。数学甚至不是 science，它是先验知识。这种层层依赖的知识没办法，只能硬着头皮学。
去年年就写过 为什么学英语 。
所有学科的学习理由，都可以从「交换」这一角度推导出来。说起来我这一套理论跟 shyily 讲的也高明不了多少。他说的学习是跟父母交换，我说的是学习是为了人跟人交换。
是的，K12虽然凡是点点，但是好歹它提供一个「通识」。否则都话，你在城市里寸步难行，迟早会生活所逼付出高昂的价格重新学习，或被淘汰。
把这些观点丢给ChatGPT，AI给出的批评——太市侩了。应该温柔一点：
在很多地方，大家更需要的是会想办法的人，而不只是出力的人。
如果你会的东西比较简单，那别人很容易就能找到替代，你就只能按别人的规则来。
但如果你会的东西比较少人会，你就更容易自己选——选做什么、跟谁合作、甚至选过什么样的生活
不是说用脑就一定比用体力好，而是你会的东西越难、越少人会，你就越有主动权。学习只是其中一条比较稳定的路。
你以后不管做什么，其实都在跟别人交换。学习不是让你一定变得更厉害，而是让你多一些别人需要的能力。你会的东西越特别、越不容易被替代，你就越有选择，而不是只能被安排。
这个说法是有力量的。不要为做到普通成绩而沾沾自喜，中式教育最残酷的一点就是它从初中开始，是一个排位赛，淘汰赛，所以你一定要超越同行、同龄人，才有更多的「可选」机会。
Hinton 一句话总结了教育的本质 这是我近几年受到最一针见血的论断。导致很多时候我对自己和孩子都从「带宽」作为原点去思考。
甚至很多学霸都说，学到最后，最有价值的是「如何快速学习」的能力。
如果说为什么学习可能对孩子太抽象，那么为什么去学校，义务教育怎么来的，就很好解释了。但被很多家长忽视了。实际上人类去「上学」历史并不长。
义务教育其实就是从苏联照搬，苏联又从德国照抄，德国这么干是因为德皇下令，德皇又是容克军官团总代表，容克阶级说白了就是一群祖上搞圣殿骑士的军爷，历史脉络很清晰。
1800s当年拿皇在欧洲吊打周边王国，普鲁士打不过怎么办？扩展学校、扩大征兵；腓特烈·威廉三世在 1806–07 的军事崩溃后认识到，以前是骑士老爷带封邑的泥腿子冲就完了，精英可以决定上限，但底层人口的平均能力决定下限。
拿破仑拳头即它的炮兵联合作战，靠的是当时有代差的军人素质——数学、测量、要塞、军事行政、历史、地理等。
会读写算、会测量、会推演、会协作，从加分项变成了国家生存刚需。容克军官团把以前圈子内私塾体系扩展到全民皆兵，后来也演变成军工产业链，和德国成熟的职校体系。
这就是义务教育怎么来的，为什么必须上学的原因。这也是为啥默认是灌输论，而不是人性化学习；
当然，有人会反驳，说你这段子，扯呢？首先，你能认识破，说明你至少历史知识不错，证明学习还是有用的；其次，跟孩子讲历史英雄人物“演义”，孩子也能听得津津有味，记住历史逸闻的同时，顺便也对现代学校和教育制度有个理解的入手点。
总的来说，上学和学习的目的性是很明确的，但是手段都是欠佳的。回顾我在2020年的时候想到的，后工业化时代的老师，和主播应该是同一类职业，是的，课程很无聊，学校太封闭，课堂很枯燥。很多老师也觉得现在孩子不好教，不好管
但是2023年，AI出现在地平线了。
现在美国高中生里有百分之八十四在用AI做作业，同时接近百分之四十的学校直接把AI屏蔽掉。政策和现实完全脱节。更值得看的是OECD去年的一个研究，让学生用AI学数学，短期成绩可以提升百分之四十八到百分之一百二十七，非常惊人。但是一旦把AI拿走，这些学生的成绩比从来没用过AI学习的同学还要低百分之十七。工具撤了，主体能力没长出来。孩子们借了AI的力气，但没有把那个力气内化成自己的。source
我们有了新工具，却在旧传统里寻找答案？
这才是不好解释 为什么要学习 的根源。
2026-04-02 21:08:00
前些年接触到 土地兼并与王朝灭亡周期律，觉得好有道理，但是后来又有人说其实这个学术上并不能实证。
今日手痒键政一下。其实土地兼并只是表面，东亚大国从古至今都没有物权，更何况人权。有人说地契就是私有制的，需要指出，地契的重点是「契」，「契」交易的不是所有权，而是赋税和徭役obligation。所以财政吃紧的时候，中原大片弃耕撂荒。
至于失去物权从什么时候正式开始的呢？汉武帝的《盐铁论》、《算缗令》和《告缗令》。所以不要说什么资本主义萌芽了。首先你得有私有制，然后其次才有商业。
但是汉武帝这么搞其实是有一个具体的战略目标的，那就是穷得平均，搞马政打匈奴。最后真的被他拿下北亚和中亚了。这个逻辑在当时看来不能说错，因为丝绸之路是真的能带来真金白银。这个运作是商鞅算计好了的，老百姓默认是有原罪的，用耕战可以赎罪。
所以这就回到一个底层，我觉得人类财富可以这么分类：
商君和刘小猪属于把法家这一套执行到很极致，能拿下巨大收益的。吃人矿的意义就是此消彼长，让敌人赚不到钱。
正常中世纪国度应该 1 2 3 兼顾的。物权的特点，我觉得是可以任由主人摆布——可以捐掉，散了，均分给子女，给嫡长子，给幼子。对了，可能你已经看出来了。从古至今实质拥有私有制的只有皇帝一人。
物权的惯性和消亡，最后的灰烬是世家大族。从这往后，华北的坞堡也成为历史，畜牧系政权开始主导东亚北方秩序。
与此代替秩序是 科举制。实际上科举制一开始从来不是皇帝好心，给寒门一个上升通道，其根本目的是对世家大族的制衡。说到底隋唐的底色实际上是六镇武川合伙人柱国制度。
科举制搞出来的流官，遇到异族入侵，大多就是朝天开几枪就对得起天子了。跑路要紧。蒙古人打到西欧遇到遍地碉堡的小领主，人家是真的为了一亩三分地无路可退，要跟你拼命。
甚至明末遇到混账皇帝，官僚大规模投降异族也是正常。毕竟换个老板上班没啥心理负担。
科举制坏在哪里呢？这个锅得给李林甫
李林甫发现，汉人官员一旦立战功就可能入朝当宰相，威胁自己的地位。于是他向唐玄宗提议：“胡人没文化，只知道打仗，不会争权夺利！”玄宗一听有道理，当即提拔安禄山、高仙芝等胡将。结果安禄山一人独掌范阳、平卢、河东三镇，手握18万精兵，占全国边防军的40%。
所以后唐和五代十国，胡人和汉人打了几辈人，但是没搞清楚的一点是，你为啥而战？你拿下的战果有任何可继承性吗？
物权对这片苦难的土地就成了诅咒，但反而被半耕半牧半手工的草原系玩明白了。通过极其原始的合伙人制度，迅速把地盘做大做强。辽 金 元 清 背后有啥高妙之处吗？反而粗暴得简单，那就是承认可继承的物权。
与其同时，挫怂那边知识分子一直在鼓捣一个理论，那就是如何在皇帝一人当天下所有人的爹同时如何让天下人卖力。。。。这极其扭曲的内核一直延续到明朝就没人能圆，最后被王阳明搞出个「人人都可封圣」给精神体系彻底玩崩。。。
汉人恢复「武人持股」这个死掉的传统从哪里恢复的呢？民国军阀 😂
1840史观下，西方列强说到底，玩的就是秦汉 隋唐开疆拓土那一套。甚至就是明晃晃商周武装殖民那一套。东印度公司 不就是个武夫（总督）合伙人制度？
我键政得再直白一些：宋明制度的核心缺陷。房间里的大象，就是皇帝一家独占了真正可继承的权力和财富，而其他地方无论文官、武夫、士族、农民，根本没有真正的私有权可操作，甚至连对未来收益的稳定预期都没有。
所以整个国家体系看似繁荣精密——科举体系、赋税制度、文官治理、理学教化——但本质上所有经济、政治、军事决策都被抽象成“皇权的延伸”——可以随意处置土地、财产、军队。
更扯的是，儒家只认嫡长子又加剧了继承机制混乱、导致整个社会没有形成可持续战略性积累。
2026-04-01 15:40:00
有个 1bit 模型最近很火 https://github.com/PrismML-Eng/Bonsai-demo
我本地环境不知道咋回事，搞混了 x86_64 和 arm64 。还有官方默认 python 3.11 我也不太满意，强行升级一波。
diff --git setup.sh setup.sh
index 543fab0..80c1190 100755
--- setup.sh
+++ setup.sh
@@ -13,7 +13,8 @@ cd "$SCRIPT_DIR"
VENV_DIR="$SCRIPT_DIR/.venv"
VENV_PY="$VENV_DIR/bin/python"
-PYTHON_VERSION="3.11"
+# PYTHON_VERSION="3.11"
+PYTHON_VERSION=3.14
# ────────────────────────────────────────────────────
# Helpers
@@ -266,6 +267,10 @@ if [ "$OS" = "Darwin" ]; then
fi
step "Building MLX from source (this takes 2-5 minutes on first install) ..."
+ # Force arm64 so CMake does not pick x86_64 (e.g. universal cc / Rosetta); MLX rejects x86_64+Metal on macOS.
+ if [ "$(uname -m)" = "arm64" ]; then
+ export ARCHFLAGS="${ARCHFLAGS:--arch arm64}"
+ fi
# --no-build-isolation required: MLX's C++/Metal build needs pre-installed setuptools
uv pip install --python "$VENV_PY" -e mlx/ --no-build-isolation
step "Installing MLX Python deps (mlx-lm, torch, transformers, ...) ..."
cd mlx
diff --git CMakeLists.txt CMakeLists.txt
index 041a476c..459ddae2 100644
--- CMakeLists.txt
+++ CMakeLists.txt
@@ -56,7 +56,17 @@ message(
)
if(${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES "Darwin")
- if(${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR} MATCHES "x86_64")
+ # CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR can stay x86_64 on Apple silicon until the toolchain
+ # is fully configured; CMAKE_OSX_ARCHITECTURES reflects the actual target.
+ set(_mlx_macos_targeting_x86 OFF)
+ if(CMAKE_OSX_ARCHITECTURES)
+ if("x86_64" IN_LIST CMAKE_OSX_ARCHITECTURES)
+ set(_mlx_macos_targeting_x86 ON)
+ endif()
+ elseif(${CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR} MATCHES "x86_64")
+ set(_mlx_macos_targeting_x86 ON)
+ endif()
+ if(_mlx_macos_targeting_x86)
if(NOT MLX_ENABLE_X64_MAC)
message(
FATAL_ERROR
diff --git setup.py setup.py
index 12505bd1..db0c67c8 100644
--- setup.py
+++ setup.py
@@ -126,6 +126,9 @@ class CMakeBuild(build_ext):
if build_macos:
# Cross-compile support for macOS - respect ARCHFLAGS if set
archs = re.findall(r"-arch (\S+)", os.environ.get("ARCHFLAGS", ""))
+ # Default to native Apple-silicon when ARCHFLAGS is unset (avoids CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=x86_64 with universal toolchains)
+ if not archs and platform.machine() == "arm64":
+ archs = ["arm64"]
if archs:
cmake_args += ["-DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES={}".format(";".join(archs))]
然后发现 metal 命令不存在。继续折腾。因为我没升级 macOS 26，还是 Sequoia 15.7.3，XCode从商店安装直接提示
Xcode can’t be installed on “Macintosh HD” because macOS version 26.2 or later is required.
手动：
wget https://download.developer.apple.com/Developer_Tools/Xcode_16/Xcode_16.xip
xip --expand Xcode_16.xip
sudo mv Xcode.app /Applications/
sudo xcode-select -s /Applications/Xcode.app/Contents/Developer
sudo xcodebuild -license accept
有AI代为折腾真好。
最后吐槽下，open-webui什么妖魔鬼怪。就tmd一个界面玩意也整出来好几个GB。
2026-03-29 00:27:00
Social media and smartphones are sterializing humanity.
There is an absurd claim I saw the other day. It's a popular call out "The Porsche diffusion" on Chinese interwebs. It goes like this
If one woman dates a guy who drives a Porsche, she’s unlikely to settle for less afterward.
Then nine of her BFFs think, “If she can get a Porsche guy, why can’t I?”
Now you have ten women who won’t consider non-Porsche men.
That’s the Porsche Diffusion Law.
I initially dismissed this as a blatantly misogynistic take on hypergamy. It felt like one of those cynical internet takes trying to reduce complex human behavior into a cheap punchline. Then someone did a bit of napkin math:
Imagine a mega city with 10 million people. Say there are about 20,000 people who can visibly signal high status - not just wealth, but performative wealth. Think luxury cars, curated lifestyles, Instagram-ready relationships. Call them “Porsche guy”
That’s 0.2% of the population.
The question isn’t “how many Porsche guys exist from commoner's perception?”
To translate into Math: what’s the probability you’ve seen at least one Porsche guy around you?
Consider a typical social graph. Between friends, coworkers, friends-of-friends, and social media exposure, it’s not unreasonable for someone to be indirectly exposed to a few hundred distinct individuals.
Let’s say 300.
What’s the probability that none of those 300 people are connected (directly or indirectly) to someone in that top 0.2%?
Roughly:
(1 − 0.002)³⁰⁰ ≈ 55%
So there’s about a 45% chance you will encounter at least one “Porsche-level” signal within your immediate social horizon.
Now add recommender algorithms.
You are no longer sampling randomly from 300 people. You are sampling from a biased, algorithmically amplified feed - one that disproportionately surfaces high-status, high-engagement content.
Your effective exposure probability is no longer 45%. It’s closer to saturation.
At that point, the system changes character.
I actually went a bit further into this topic. Checkout my post few weeks back in Chinese.
Thinking about this made me realize something a bit unsettling.
In early development of a human body, every cell starts out basically identical. Same DNA, same potential. Then some local chemicals kick in, and only a tiny fraction become germ cells. The rest become somatic-functional, necessary, but no longer part of reproduction.
No cell is forced. It’s just the gradients.
The system ends up with massive scale, high efficiency-and very few cells actually reproducing.
If you squint, the pattern doesn’t feel entirely alien.
I wrote this blog because of an HN thread. Praise the unholy AI trinity of 搜广推 business (Another Chinese connotation which stands for Search, Ads, and Recommendation engines in case you are wondering).
