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...
