Kuntsai

中国科技公司的「原创」路径： 微信抄袭 WhatsApp 百度抄袭 Google 支付宝抄袭 PayPal 微博抄袭 Twitter 优酷抄袭 YouTube 滴滴抄袭 Uber 淘宝抄袭 eBay 京东抄袭 Amazon 网易云音乐抄袭 Spotify 智能手机抄袭 iPhone 电车抄袭 Tesla 你们能说出一个原创的吗？

実在の家を一度も見ずに仮想の家1,000軒で学んだヒューマノイドが、初めての実環境6カ所で、椅子に座る、机の下をくぐるなどの作業を成功率91%でこなしました。 Appleの研究です。映像と言葉と動作をそろえた学習データを、計算機だけで合成しました。人が遠隔操作で集めると、1時間分のデータに少なくとも1時間の人手がかかります。 名前で指定された物へ向かう、半開きのドアを横歩きで通る、箱を押すといった技を組み合わせた長い作業も、約7割の成功率でこなしました。91%は地図のない6カ所での360回の試行の値で、機体はUnitreeのG1です。

中国人だけど、正直に言う。 日本が中国に勝ってるもの、 3つしか思いつかない。 水道水、治安、トイレ。 日本人🇯🇵！！！ 4つ目、言える？ @grok 日本の水道水はそのまま飲める？はい/いいえで

苹果研究团队给一台宇树 G1 后背驮了台 Mac mini。 钻桌底、侧身过窄门、自己找椅子坐，默认由本地的 Qwen3.6-35B-A3B 指挥，不用联网。 苹果自己的机器，背包里跑的却是千问。

Damn, someone is not going home

100多年前美国排华法案，大清政府向美国严正抗议。墨西哥屠杀华人，大清甚至准备直接派军舰到墨西哥干涉。现在我说美国歧视华人的事情，共产党外宣不仅不同情、不支持，反而幸灾乐祸，落井下石。他们觉得汉人一旦脱离了共产党控制，他们更乐意海外汉人全部死掉。所以我一直说：中共之邪恶超越满清。

おそらくこの運転手は発達障害だろうな。悲劇でもあり喜劇でもある。

中国人男女12人「日本行けば楽に暮らせる」→残留孤児になりすまして来日、生活保護を10年以上不正受給　数千万円詐取し逮捕 ↓ ■時系列 1990年代初頭（偽者の来日） ・中国人女性が中国で暮らす日本人女性A子さんの戸籍と名前を盗用し、現地の日本大使館で帰国申請を行う ↓ ・偽者が本人として国籍・入国許可を騙し取る ↓ ・偽者の長男ら親族十数人が「孤児の家族」として身分系在留資格を得て次々と日本へ入国 ↓ ・最初に入国した偽の女性は中国へ出国 ↓ ・日本に残った偽親族らが日本語の話せない困窮者を装い、各地の福祉事務所で生活保護を申請し受給し始める ↓ 2002年 ・本物の日本人女性A子さんが「死ぬ前に一目、日本の親族に会いたい」と国が用意した正式な窓口（日本赤十字社）へ「日本の家族を探してほしい」と助けを求める ↓ ・しかし、国から「A子さんはすでに90年代に永住帰国して日本にいる」として門前払いされる ↓ 2005年 ・厚生労働省が再調査のため現地へ動く ↓ ・DNA鑑定が実施された結果、中国の農村にいる女性（A子さん）こそが「正真正銘の本物」であると科学的に証明される ↓ 2006年春 ・ A子さんが64年ぶりに日本の土を踏み、福岡で高齢の親族と涙の再会 ・数日間の滞在後、『私の日常は中国にある』として再び中国内陸の陝西省（ｾﾝｾｲｼｮｳ）の村へ戻る ↓ 2007年（結末） ・偽者グループ中国人男女12人を詐欺罪などで次々と逮捕 ・逮捕された偽長男の供述 「日本に行けば良い暮らしができると思って母に残留孤児を名乗らせた」 ↓ 2018年1月 ・本物の日本人女性A子さん、陝西省の自宅にて89歳で逝去、激動の生涯をひっそりと閉じる なぜ役所が騙されたのか。 なぜ10年も見過ごされたのか。 要するに、当時はまだ「DNA鑑定がなかったから」、お役所はブローカーが作った偽物の書類を信じるしかなかったわけです。 科学的な証拠がない時代だったからこそ、偽者の嘘がそのまま通ってしまい、結果として10年以上も騙され続けることになってしまいました。 困っている人を救うための『善意の制度』が、お役所仕事のスキを突かれて、悪い中国人たちの『お財布』にされてしまった。本当に恐ろしい事件。

이슬람 부르카 여성 식사 장면인데 불편해서 어떻게 살아?! 저거 하나 먹는 것도 저리 힘든데..

Các bạn Trung Quốc 🇨🇳 ơi!!! Mình là người Việt Nam 🇻🇳. Mình có một câu hỏi khá thú vị muốn hỏi mọi người! Khi nhắc đến Trung Quốc, người Việt Nam thường nghĩ đến một đất nước có nền kinh tế lớn, những thành phố hiện đại như Thượng Hải, Thâm Quyến, công nghệ phát triển nhanh, tàu cao tốc, phim ảnh và những phát minh nổi tiếng. Vậy khi nhắc đến Việt Nam, điều đầu tiên xuất hiện trong suy nghĩ của người Trung Quốc là gì? Là con người, ẩm thực, phong cảnh, kinh tế hay một điều gì khác? Mình rất muốn nghe những góc nhìn chân thật từ các bạn! 🙏

一个国家到底能蠢到什么地步？看看瑞典就懂了。三十年前瑞典人均 GDP3.2 万美元，比美国还高 18%，治安好到夜不闭户。就因为盲目泛滥的圣母心态，大量难民涌入，好好的环境直接变样，现在本地人天黑都不敢随便出门！ 三十年前的瑞典，是很多人心里的理想国度。人均GDP摸到3.2万美元，比同期美国还要高出18%，兜里有钱，社会秩序稳得离谱。 当地人出门不用锁门，傍晚小孩子单独在街边玩耍，老人独自散步到深夜都不用慌，丢了钱包、手机，大概率回头还能找回来，说夜不闭户一点不夸张。 那时候瑞典警察的日常，大多是帮居民处理些鸡毛蒜皮的小事，救树上的猫，调解邻里小矛盾，暴力案件少得可怜。谁能料到，短短几十年，这个曾经的北欧乌托邦，模样彻底变了。 一切的转折点，就是那股压不住的圣母式开放政策。瑞典当时的政客一门心思把自己摆在人道主义标杆的位置上，觉得自己有能力接纳全世界的苦难。 2015年难民危机爆发那一年，瑞典一口气接收了差不多16万难民，要知道整个国家总人口才一千万出头，摊到人口比例上，当年它是欧盟接收难民最积极的国家，比德国的接纳力度还要猛。 那时候不少瑞典政客在公开场合表态，我们富裕、我们包容，我们有义务敞开大门，给流离失所的人一个新家。 福利体系跟着同步跟上，住房、补贴、教育医疗全都安排到位。可他们忽略一个最现实的问题，一个国家的容纳能力是有上限的，不是靠着一腔善意就能无限兜底。 大量难民集中涌入之后，很多人很难快速融入当地社会，语言不通、就业困难，慢慢就扎堆住进城市边缘的聚居区。 这些地方慢慢脱离正常管理，帮派在这里生根发芽，毒品交易、斗殴、枪击、爆炸案件开始变多，瑞典警方划定了一批高危区域，本地人私下叫它禁区，很多居民晚上根本不敢靠近。 有瑞典本地人接受采访的时候叹过气，说以前周末晚上一家人随便出门逛街吃夜宵，现在天黑之后，非必要绝不单独出门，女孩子更是不敢独自走小路。 之前有媒体采访马尔默的居民，一位中年女士说，家门口时不时传来爆炸声，听见枪声早就不再稀奇，每天都提着心过日子。 曾经安稳的社区氛围，一点点被消耗干净，枪击和爆炸案件在瑞典逐年增多，它成了欧洲枪击暴力增长最突出的国家，连瑞典首相都公开承认，国内的帮派暴力已经到了很难管控的地步，无辜路人、小孩都有可能被波及。 高额的福利开支，也在持续啃噬瑞典积攒多年的家底。源源不断的补贴，让本土纳税人的负担越来越重，本来用来改善民生、升级基建的钱，被大量分流。 本土年轻人的就业、教育资源被稀释，本土居民和外来群体之间的隔阂越来越深，矛盾藏在日常里。很多人到这时候才反应过来，无条件的包容，根本不是救赎，反而给本土社会埋下巨大隐患。 局面失控之后，瑞典政府才慌慌张张踩刹车。2015年底，瑞典首相直接宣布，接纳能力已经饱和，立刻收紧难民政策，启动边境管控，不再随便发放永久居留，很多难民只能拿到短期居留许可，想要留下来，得证明自己能养活自己，不再无条件提供长期福利保障。 后续几年，政策越收越紧，家庭团聚门槛拉高，犯罪的外来人员会优先遣返，连之前高举人道主义大旗的那些政客，也不再张口就来无限接纳的说辞。 可破坏容易修复难，已经形成的帮派网络、割裂的社区文化，不是改几条法规就能立刻抹平的。就算现在入境难民数量大幅下降，之前积攒下来的治安问题，依旧在持续消耗瑞典。那些帮派早就形成了利益链条，毒品、枪支在地下流通，隔三差五就有恶性案件登上新闻。 善意本身没有错，但善意不能没有底线，更不能脱离本国的现实承载力。瑞典当初总觉得，只要愿意敞开大门，靠高福利就能抹平所有差异，高估了自己的消化能力，低估了文化、观念之间巨大的鸿沟。 把本国居民长久的安稳生活，拿来当成博取道德光环的筹码，这笔账怎么算都不划算。 看看瑞典这一路的变化，难道不值得琢磨吗？一个国家的首要责任，难道不是先守住本土民众的安全和安稳吗？ 当本土百姓连安心出门的底气都慢慢丢掉，这种不计代价的包容，到底又有什么意义。如今瑞典想回头修补秩序，要付出的代价，远比当初拒绝盲目接纳要沉重得多。

だから！ 気色悪いんだよ！ イスラム！ 日本🇯🇵には来んな！

トイレに行くために家を出た。 ただ、それだけだった…。 インド・ウッタルプラデーシュ州フィロザバードで、16歳のダリットの少女が10月31日の夜に集団レイプされた。抵抗すると殴られ、首を絞められ、死んだものと思われて畑に放置された。 翌朝、家族に瀕死の状態で発見され、6日間の闘病の末、11月6日に亡くなりました。 加害者3人は逮捕された。しかし、これはたまたま起きた事件ではない。カーストという身分は、今なお少女たちの命と尊厳を奪い続けている。 人間の尊厳が、生まれや身分で左右されてはならない。 この子の恐怖と苦痛を、決して忘れないでほしい。徹底した捜査と、逃げ得を許さない厳罰を。

がん宣告されて丸4年が過ぎました これ悪性だね〜っていきなり言われて その場で生検4本取って 2週間後に電話で ご家族の方と一緒に結果を聞きにきてくださいって 腹を括って1人で行きました まさかその後の検査で転移してるとは露知らず

知不知道清华有个姚班，姚班的毕业生在open AI和Anthropic 就职的很多，年薪都是千万起、这就是学霸的价值，比土豪强太多了。

据说庞众望更爱国，更愿意留在中国。

インド人見下してる中国人が何言ってんの笑笑笑笑笑笑笑笑 高市総理反対デモ？あれはアタオカ反日左翼のバカがやってること笑笑 アイツらまともじゃない笑笑笑笑笑笑

在 X 上读博的朋友，真的建议多认识一些同行！！！ 上一篇推荐了不少 AI 和 Web3 创作者，今天想补一份不太一样的名单。 48 位值得关注的 PhD 博主，中文英文都有，覆盖 AI、Agent、能源、Web3 和科研生活。 我自己也在香港读博，平时除了做研究，还经常在 X 上看别人怎么做实验、怎么判断新技术、怎么把论文里的东西变成真正能用的产品。 有个感受越来越明显：论文里看到的通常是成功结果，但 X 上偶尔能看到一个研究者是怎么想问题、怎么折腾、怎么踩坑的。 这部分其实挺值钱的，这次不按粉丝数排名，直接按研究方向分：👇👇👇 1️⃣ 大模型与 AI 底层研究 Andrej Karpathy @karpathy 李飞飞 @drfeifei Lilian Weng @lilianweng Sebastian Raschka @rasbt Percy Liang @percyliang Saining Xie @sainingxie Sarah Wiegreffe @sarahwiegreffe 这组适合想搞清楚 AI 到底怎么进步的人，不只是看哪个模型又刷榜了，而是看模型架构、训练方法、评测、视觉理解和可解释性这些真正决定能力边界的东西。 尤其推荐认真读 Karpathy 和 Raschka 的技术内容。很多看似复杂的模型问题，他们能拆到你愿意自己动手试一遍。 2️⃣ Agent、机器人与具身智能 Jim Fan @DrJimFan Shunyu Yao @ShunyuYao12 Zora Wang @ZhiruoW Chelsea Finn @chelseabfinn Anima Anandkumar @AnimaAnandkumar David Ha @hardmaru Dawn Song @dawnsongtweets 如果你最近一直在折腾 Claude Code、Codex、MCP 和各种 Agent，这组很值得关注。 Shunyu Yao 的语言 Agent 研究、Jim Fan 的具身智能，以及 Chelsea Finn 的机器人学习，都在回答一个问题： AI 什么时候才能从“会回答”，真正走到“会做事”？ 而 Dawn Song 的研究又能帮你补上安全这一课。 Agent 越能干，权限和安全问题就越不能随便糊弄。 3️⃣ 还在一线折腾的年轻博士生 Inna Lin @iwylin Zehua Jiang @jzh_000 Chongkai Gao @GChongkai Juyi Lin @juyi_lin Michael Ryan @michaelryan207 Aneesh Pappu @aneeshpappu Abe Hou @abe_hou Aditya Bhatt @aditya_bhatt Zayne Sprague @ZayneSprague 这组是我觉得特别应该补充的，比起已经功成名就的大教授，在读博士的分享往往更接近真实科研现场。 有人研究 LLM 和 NLP，有人折腾 AI Agent、机器人、计算机视觉，还有人直接把 AI 用到自己的研究流程里。 我特别想看到的是：一个实验怎么设计，模型为什么失败，代码到底卡在哪里，最后又是怎么解决的。 这些东西可能只有几百个浏览量，但对同行的帮助未必比一条百万曝光的 AI 新闻小。 4️⃣ 不盲目吹 AI 的研究者 Gary Marcus @GaryMarcus Melanie Mitchell @MelMitchell1 Andrew Gordon Wilson @andrewgwils Andrea Montanari @Andrea__M Tai-Danae Bradley @math3ma AI 圈有个挺有意思的现象，新模型一发布，时间线全是“AGI 要来了”。 但真正做研究的人，往往还在讨论评测是否可靠、推理有没有漏洞、统计结果能不能复现。 Gary Marcus 和 Melanie Mitchell 经常提出不同意见，Andrew Gordon Wilson 和 Andrea Montanari 则能提供更偏理论的视角。 不一定要赞同他们，但值得看看。 尤其是读博的人，不能让自己的判断完全跟着热搜走。 5️⃣ 能源、气候与真实物理系统 Jesse Jenkins @JesseJenkins Michael Craig @TheEnergyCraig Zeke Hausfather @hausfath Emily Grubert @emilygrubert Mark Z. Jacobson @mzjacobson Jason Hickel @jasonhickel 这一组有点私心，因为我自己的博士研究就在 AI × Energy 方向。 他们讨论的不是抽象的“能源革命”，而是电网怎么运行、储能到底有没有经济性、可再生能源怎么接入系统、减排政策会带来什么实际影响。 特别是 Jesse Jenkins 和 Michael Craig，做能源系统研究的朋友可以重点看看。 我越来越觉得，AI for Science 不能只盯着模型有多强。 模型最后能不能解决一个真实的工程问题，才是关键。 6️⃣ 把硬核科学讲给普通人听 Katie Mack @AstroKatie Becky Smethurst @drbecky_ Sabine Hossenfelder @skdh Sean Carroll @seanmcarroll Akiko Iwasaki @VirusesImmunity Daniel MacArthur @dgmacarthur 天体物理、宇宙学、基础物理、免疫学和基因组学。 这些领域看着离日常生活很远，但这几位有个共同点：愿意走出论文，把自己的研究讲给更多人听。 有时候我看他们的内容，会想到一个问题：为什么有些人能把复杂的科学问题讲得让人想继续看，而我们自己介绍研究时，三句话就把听众讲睡着了？ 这其实也是一种很值得学习的能力。 7️⃣ Web3、密码学与区块链研究 Thomas Coratger @tcoratger Krzys Gogol @krzysgogol Balaji Srinivasan @balajis Emin Gün Sirer @el33th4xor Matthew Green @matthew_d_green 这一组推荐给同时关注 AI 和 Web3 的朋友，我觉得 Web3 圈最缺的不是新项目，而是愿意把底层机制解释清楚的人。 为什么需要某种共识机制？DeFi 协议的风险从哪里来？密码学方案的安全假设是什么？ 这些问题远比某个币今天涨了多少更值得花时间！ 尤其是 Matthew Green 的密码学和安全讨论，能帮你从技术层面理解很多行业争议。 8️⃣ 论文写作、学术成长与科研方法 Lennart Nacke @acagamic Anna Clemens @scientistswrite Betty Lai @BettySLai 最后这组可能没有前面的 AI 大佬那么吸睛，但对正在读博的人很实用。 论文怎么组织？科研写作为什么总是拖延？怎么准备投稿？怎么规划学术职业？ 这些问题不会因为你会用 ChatGPT 就自动消失。 AI 能帮你改英文，但研究问题怎么定义、证据够不够、结论能不能站住脚，最后还是得自己负责。 写完这 48 位，我反而觉得博士圈应该多在 X 上发点东西。 不用每次都等论文接收了才出来报喜。 实验失败了、模型跑崩了、审稿人提了个离谱的问题，甚至今天终于把一个困扰两周的 Bug 修好了，其实都值得分享。 我自己接下来也想多发一些 AI × Energy 的真实研究过程，以及 Codex、Agent 在科研工作流里的实际效果。 当然，博士学位本身不代表一个人的观点一定正确。名单也不是排名，大家按自己的研究兴趣关注就好。 也欢迎评论区的 PhD 朋友直接留下自己的研究方向和账号。不管你是在读博士、刚毕业，还是已经在工业界做研究，都可以来认识一下。 说不定你现在卡了半个月的问题，评论区就有人刚好解决过❤️