你每天都在消费Token,但你积累数字资产了吗?
我发现一个现象:很多人用AI用得很勤,每天和大模型聊几十轮,生成PPT、写文案、做总结,但聊完就关了,什么都没留下。 Token花了,结果没攒下来。 最近和朋友聊了一整晚,从AI工具怎么用,聊到怎么靠AI建立自己的长期壁垒。聊完之后我越来越确信一件事: 在AI时代,最值钱的不是你会用什么工具,而是你积累了多少数字资产。 01 AI最大的价值,不是帮你干活 很多人对AI的理解停留在”效率工具”——帮我写个文案、做个PPT、总结个文档。 这些当然有用,但这只是AI价值的表层。 我朋友说了一句话让我印象很深:”你脑子里想法很多的时候,就去跟大模型对话。不用管它回答得对不对,聊完你就知道自己想要什么了。” 这其实是AI的一个隐藏功能:它是一面镜子,帮你把模糊的想法变成清晰的结构。 我自己也有这个习惯。很多时候不是真的要AI给我答案,而是在对话过程中,我的思路自己就理清了。AI做了什么?它只是逼着你把想法说出来、写下来、结构化。 学习也是同样的道理。我之前让Claude读完一整份专业文档,分析重点,然后出题给我做。出题、做题、出题、做题,循环下来,效率比自己啃书快了好几倍。 但关键不是...
我用 AI 烧了很多钱,但论文一个字没多
研二下学期,我突然意识到自己在干一件很蠢的事。 我的 AI 工具全家桶 我手上有多少个 AI 工具?数一下:Claude Code、Kimi Code、Qwen Code、Codex、OpenClaw、MiniMax——光命令行工具就六个。再加上各种 API key:Anthropic、智谱、豪卓云、MiniMax……每个月订阅费加起来不是小数目。 每出一个新工具,我第一时间注册、配置环境、跑通 demo、写个使用心得、发个朋友圈。 然后呢? 然后就没有然后了。 我的论文还是那个论文,草稿还是那个草稿,该画的图一张没画完。 我以为我在提效,其实我在逛街 回过头看,我使用 AI 的方式,本质上跟逛淘宝没有区别。 逛淘宝的人觉得自己在”挑选最好的商品”,实际上大部分时间花在了浏览、比较、加购物车上,最后真正需要的东西可能一件都没买。 我也是。我觉得自己在”寻找最高效的工具”,实际上大部分时间花在了安装、配置、测评、切换上,最后真正用工具完成的成果可能一个都没有。 更讽刺的是,我还专门写了一篇公众号文章来对比这六个工具的优劣——那篇文章本身花了三个小时。三个小时,够我把论文结论...
当我把AI的"缩放定律"迁移到人类学习上
今天读了OpenAI的经典论文《Scaling Laws for Neural Language Models》。 读完第一反应是:就这?跑了一堆实验,拟合了几条幂律曲线,也没什么高级的数学推导,凭什么成为大模型领域的奠基之作? 但仔细想想,这篇论文的经典之处恰恰在于——它用一个简单的规律,改变了整个AI行业的方向。 论文到底说了什么? 一句话概括: 语言模型的性能,与模型规模、数据量、计算量呈幂律关系。规模越大,效果越好,而且是可以预测的。 三个核心公式: 关系 公式 意思 参数规模 L(N) ∝ N^-0.076 参数翻倍,损失降5% 数据规模 L(D) ∝ D^-0.095 数据翻倍,损失降6.6% 计算预算 L(C) ∝ C^-0.050 计算翻倍,损失降3.4% 看起来很朴素对吧?但就是这些简单的幂律关系,回答了一个所有人都想知道的问题: “扩大规模到底值不值?” 在这篇论文之前,没人敢确定。在这篇论文之后,整个行业开始疯狂卷规模——GPT-3、GPT-4、LLaMA、PaLM……所有大模型的训练策略,都直接或间接基于这篇论文的发现。 ...
人人都吃早餐,但你的豆浆卖给谁?——聊聊AI技能变现的真相
最近和一个朋友聊了很久,关于AI技能怎么变现的问题。 他在一家公司做技术,我在学校搞研究,两个人的视角不一样,但聊到最后得出了一个共同的结论: 大部分人搞反了方向。 01 一个很朴素的商业逻辑 我朋友提了一个链条: 你有一项技能 → 把它写进代码和Prompt里 → 封装成一个应用 → 用户订阅你的服务,按年付费。 听起来很完美,对吧? 传统SaaS是”你付钱用我的软件,但活还是你自己干”。AI时代的SaaS进化了——“你付钱,活直接给你干完”。 他举了个例子:以前做财务系统,用户付了钱还得自己登录、勾选、确认,操作一大堆。现在呢?理论上用户付完钱,AI把活全干了,用户甚至不需要打开软件。 这就是AI带来的质变。 但问题来了——这条链路上最难的环节是什么? 不是写代码,不是调Prompt,不是封装应用。 是找到愿意付钱的人。 02 豆浆鸡蛋的困境 我跟他说了一个比喻:你发现人人都吃早餐,于是你做了豆浆鸡蛋。但人人都吃早餐,不代表人人都会买你的豆浆。 Skill变现难,本质上不是技术问题,是分发问题。 第一,需求太分散。 我自己写了不少Skill,比如一套公众号配图+小红...
少烧 token,多出 completion
少烧 token,多出 completion 研二的某个周六,我坐在电脑前画论文的架构图,不到一个小时就累得不行。不是身体累,是脑子被掏空了。图也没画好。 我开始反思一个问题:为什么我明明一直在努力,却总感觉什么都没做成? 我的”多线程”人生 我的桌面永远开着十几个软件。浏览器永远有三四十个标签页。微信、论文PDF、代码编辑器、公众号后台、抖音——全都同时开着,好像它们同时跑着我就在同时进步。 我跟 Claude 聊起这个习惯,它说了一句让我沉默了几秒的话: 不是你的电脑扛不住,是你的注意力扛不住。 仔细一想,确实是这样。我的 CPU 看着没满载,但上下文切换的开销已经把我拖垮了。每切换一次任务,大脑就要重新加载一遍上下文——论文写到哪了?代码跑到哪步了?那个表格填了没?这些隐性消耗,比任何一个任务本身都耗能。 “什么都培养了,就等于什么都没有培养” 这是我跟 AI 聊到一半时脱口而出的一句话。说完之后自己愣了一下——因为我知道,这句话精准地戳中了我的核心问题。 我不是不知道要专注。我是怕停下来。 同时推进五件事,会给我一种”我很高效”的错觉。而只做一件事的时候,会有一种隐...
2026年3月29日
2026年3月29日 周日昨日计划完成情况 论文精读30分钟(读1篇论文,产出:1页精读笔记)→ ✅ 21:30-22:00 精读论文《TGADHead》 井盖论文修改(改完第3节,约300字)→ ❌ 未执行 《最强大脑》只能作为奖励 → ✅ 没看最强大脑,完成了核心任务 完成率:1/3 今日记录上午(黄金时段 9:00-12:00) 8:00-10:00:睡回笼觉,10点起床 10:00-11:00:刷手机、洗衣服、吃午饭(牛肉面+大白菜+牛肉50g,吃1/3的面) 11:00-12:00:回宿舍晾衣服、找钥匙、去学校实验室 下午 12:00-13:00:拿快递5个、拆快递整理 13:00-14:00:给纪元装codex、喝了两瓶AD钙奶、整理实验室桌子 14:00-15:00:分析每日菜谱、定制了一日三餐计划 15:00-16:00:整理公众号和博文推送、小红书文案整理、下载安装latex包 16:00-17:00:给电动车充电、安装texstudio 17:00-18:00:吃晚饭(代餐:两包牛肉一包)、测试texstudio 晚上 18:00-19:00...
第12周复盘(3月23日-3月29日)
第12周复盘(3月23日 ~ 3月29日)本周概览本周经历了从”休息调整”到”逐步恢复”再到”周末松懈”的完整周期。前半周因表妹结婚回家休息,周三返校后恢复工作状态,多项任务有推进。但周末(3/28)再次出现整天娱乐(最强大脑)的问题,需要反思。 关键成果 项目交付:完成刘老师项目交付和周记提交 技术基建:服务器部署完成(codex、qwen、kimi、COS传输),LaTeX环境重建成功 论文推进:精读《Scaling Laws》《TGADHead》《Mask_to_Height_YOLOv11》等论文 公众号运营:完成图片/音频生成API调用,整理配图重发 专利调研:开始使用patent-research skill,完成专利账号注册 健康管理:制定详细饮食计划,恢复健身房训练(高位下拉、划船、挺举) 论文整合:整合井盖论文和小论文内容,了解《中国图象图形学报》投稿方式 习惯追踪 习惯 目标 完成情况 论文精读30分钟 每天 4/7天 运动/健身 每天 4/7天 23:30前睡觉 每天 4/7天 喝水2L 每天 5/7天 教资学习 每天 0/7天(...
2026年3月28日
2026年3月28日 周六昨日计划完成情况 论文精读30分钟 → ❌ 未执行 井盖论文修改 → ❌ 未执行 跟进李老师台湾参赛合作 → ❌ 未执行 完成率:0/3 今日记录上午(黄金时段 9:00-12:00) 8:00-9:00:起床,刷牙吃早饭(面包+牛奶+鸡蛋),去实验室,拆快递 9:00-10:00:下载manus和draw.io,整合本地ppt资源包 10:00-11:00:draw网页端绘图,组合基本线条和配色,复刻论文图片 11:00-12:00:写邀请函,和龙哥去食堂吃午饭(半碗米饭+西兰花+胡萝卜牛肉+小炒肉) 下午 12:00-13:00:给三位老师发邀请函和文案,用Claude写了科研论文绘图skill(未尝试) 13:00-16:00:看《最强大脑》第十三季第1-11集 16:00-17:00:和师弟交流、聚餐、老师项目测试、后续竞赛安排 晚上 17:00-20:00:继续看《最强大脑》 19:00-20:00:出去散步,拿快递(鸡胸肉),晚饭(拍黄瓜+去皮鸡腿+空心菜) 20:00-22:00:继续看《最强大脑》 22:00-22:30...
Francis 日记分析报告
Francis 日记分析报告 分析时段:2026-03-14 至 2026-03-27(近14天)生成日期:2026-03-28数据来源:01-Daily/ 日记 + diary-scanner 辅助统计 第一部分:日记盘点基本统计 指标 数值 总日记数(全部) 88篇 最早日期 2025-12-30 最新日期 2026-03-27 时间跨度 约90天(3个月) 本次分析期(近14天)情况 日期 日记状态 备注 3/14-3/21 ✅ 有日记 连续8天 3/22 ❌ 无日记 回家日(高铁+家庭聚会) 3/23 ❌ 无日记 表妹结婚日 3/24 ❌ 无日记 回家日(看外婆+返程) 3/25-3/27 ✅ 有日记 连续3天 复盘完成情况 复盘类型 完成状态 第2-10周复盘 ✅ 全部完成 第11周复盘(3/9-3/15) ❌ 缺失 第12周复盘(3/16-3/22) ❌ 缺失 2026-01 月度复盘 ❌ 缺失 2026-02 月度复盘 ✅ 已完成 2026-03 月度复盘 ✅ 已完成 结论...
2026年3月27日
2026年3月27日 周五昨日计划完成情况 论文精读30分钟 → ✅ 读《Scaling Laws》《Mask_to_Height_YOLOv11》 散步/运动 → ✅ 散步取车取快递 完成率:1/2 今日记录上午(黄金时段 9:00-12:00) 9:00-9:30:总结服务器内容,昨日完成:minimax api测试、违建数据集测试和论文撰写、井盖论文修改、隐私论文重构 9:30-10:00:整理Claude聊天记录 10:00-11:00:写思考,用GPT5.4分析拆解刘老师需求 11:00-12:00:散步去吃午饭 下午 12:00-13:00:继续开发刘老师需求功能,测试效果,整理Claude,完善论文思考,公众号撰写,电赛奖金分发 13:00-15:00:完整开发测试项目,跑脚本 15:00-16:00:整合论文内容,看缺哪些图,学习科研绘图,研究《中国图象图形学报》投稿方式 16:00-17:00:刘老师交付项目情况,提交周记,充值chatgpt,找中转 17:00-18:00:MiKTex问题重装,codex桌面版配置,和蓉蓉聊天 晚上 18:00...








