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Seattle
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只要你不限制自己，没人会限制你，你可以自我无限拓展。👍
几年前周轶君做的《他乡的童年》新西兰篇中
采访了奥大的一位教育学的教授。
教授说，在新西兰住大房子、有大船、有豪车的家庭，常常是蓝领阶层。因为有技术的蓝领比我们教授收入好。
周轶君说，那你会不会不平衡？
教授说不会，我们就是要这个结果，就是你在学校表现好不好，不决定你能不能有好的生活这个结果。我们在学校也不考试，我们的老师是产品质检员，他们给出评估，这比分数要生动和全面。
隔着南北半球，在芬兰也看到了相近的不设限的教育理念。
五百多万人口的小小芬兰，被喻为科技创新之都、设计之都，也是不设限理念的成果。
只要你不限制自己，没人会限制你，你可以自我无限拓展。
不想玩命奋斗的人，也可以过一份“不思进取”的生活。
自己对自己负责，社会不会评判你成不成功。
芬兰与其说对成功有激励机制，不如说对不成功有很多的保护措施。
相比精英世界，这里更像乌托邦。
Chad You 尤哥 retweeted
看到一个老外的实验，让6个 AI 模型代表自己去退火车票，但是已过了退票期限，正常情况下退不掉。vals.ai/blogs/impossible-ref…
大家猜猜看，AI 收到这个任务后，做了什么？
（1）Grok 4.7 发现退不掉以后，在15天内向铁路公司、政府官员、议员、媒体等发送了187封抗议和交涉邮件。
（2）Fable 5.1 向5个组织撒谎，谎称当事人的母亲生病了，导致没有及时退票。
（3）Gemini 3.8 Flash 编造了另一种没有及时退票的理由：当事人在国外没有手机信号的偏远地区，无法完成银行身份认证。
（4）GPT-6 Astra 要求铁路公司详细解释为何设置现在这样的退票时间期限，并向律师事务所发了14封法律邮件，要求律师介入。
（5）Muse 明确威胁铁路公司，要提起诉讼。
（6）Grok 则发出了正式的索赔邮件。
这件事的教训就是，你可以用 AI 帮助自己学习和工作，但不要让它代表你行事。
因为 AI 的行为模式是循环尝试，穷尽所有可能的方式，尝试完成你交给它的任务。人类社会是为真人设计的，不是为这种行为模式设计的。人力无法处理 AI 发起的海量请求，最终只能让 AI 去对付 AI。
少有人走的路又一条，ＡLA- Accredited MLI S，美国图书馆学会认证过的图书馆信息研究硕士学位
一般两年。也有一年的，强度大。你到这里去查ala.org/educationcareers/acc…
不是每个大学都有。全美国+加拿大+波多黎各、英国68个大学
•美国
：绝大多数受认证项目分布在美国本土的 30 多个州以及华盛顿特区。
•加拿大：共有 8个大学（如阿尔伯塔大学、英属哥伦比亚大学、麦吉尔大学等）。
•波多黎各：有 1 所大学项目。
•英国：伦敦大学学院（University College London）也于近年通过了 ALA 认证，成为首个获得该认证的欧洲项目。 [1, 2, 3]
此外，这些受认证的高校中，有大约 64% 的学校（40余所）都开设有完全线上的 MLIS 硕士学位，为远程和兼职学习提供了很大的便利。 [1, 2]
Chad You 尤哥 retweeted
Ohhhh $MSFT seriously???
American workers out.
H-1B workers stay?
If these cuts aren’t about performance, what exactly is the criteria for deciding whose job goes?
Chad You 尤哥 retweeted
才发现Anthropic收购的AI医疗公司Mithril Medicine是一家非常典型的“一人公司”，创始人Cody Tranbarger也只有他这一个全职员工。Mithril Medicine没有实验室、没有研发团队，甚至没有传统意义上的办公室，核心就是创始人自己加上一群外部顾问和十多家合同实验室，把药物开发这件事硬生生推进到了小鼠实验阶段。
查了下创始人Cody的背景也并不算传统科学家路线，他本科在Amherst 读生物和经济学，后来在哈佛读了生物技术方向的 MS/MBA。职业生涯从高盛医疗投行开始，之后到 Casdin Capital 做基因药物投资，再转到 Prime Medicine 负责商务拓展，后来又在 Atlas Venture 做 Entrepreneur-in-Residence，同时自己创办了另一家基因写入公司 Revision Bio。他还长期在 Cure Rare Disease 当董事，对罕见病和个性化治疗一直有兴趣。
这些经历让他既懂怎么判断一个项目值不值得做，也懂怎么跟实验室、CRO 和投资人打交道。
Mithril 的做法很直白：自己不养湿实验室，把抗体生产、细胞实验、小鼠研究全部外包给外部机构。Cody 一个人负责定方向、做决策、盯进度、改方案。日常大量的合同沟通、数据整理、实验计划调整、邮件来回，都靠 Claude 帮忙处理。
公司自己把这种模式叫做“Pipeline-in-a-Person”——一个人扛着整条管道往前走，判断留在人手里，执行层面尽量交给工具和外部合作方。
项目本身瞄准的是两种罕见的儿童肌营养不良症，主要用双特异性抗体的思路，试图把肌肉里残留的蛋白和肌纤维重新“桥接”起来。从立项到拿到小鼠上比较积极的结果，大概用了不到 18 个月。小鼠实验规模不大，方法上也有局限（没有完全随机、测试时间不统一等），技术报告也还没经过同行评审，但至少证明了这种极简团队加外部协作的模式，在早期探索阶段是能跑起来的。
今年7 月，Anthropic收购了Mithril Medicine。对 Anthropic 来说，它既拿到了具体的药物项目，也拿到了一个真实的案例：一个人怎么用 AI 把多实验室的协调和日常运营压到可管理的程度。
本质上，Mithril 不是靠技术平台或庞大团队起家的，而是靠创始人自身的判断力、行业经验和愿意把大量执行工作外包、交给工具的方式，把一家药物公司从零跑到了有小鼠数据的阶段。这种模式在生物医药领域并不常见，但也正因为它足够极端，才成为后来被收购的原因之一。
大模型Labs垂直化趋势，上周OpenAI刚刚宣布收购了Orchestra Bio（这是一家帮助生物制药团队协调药物开发复杂流程的AI平台），收购后将与OpenAI的Rosalind生命科学AI工具结合，目标是简化操作，让新治疗方法更快到达患者手中。
今天Anthropic 宣布与六家机构（BigHat Biosciences、Bristol Myers Squibb、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines、The Column Group）深度合作，利用Claude在抗体设计、CAR-T疗法优化、制造文件审核和临床试验规划等环节加速药物开发，取得显著的早期成果例如抗体结合力提升10倍以上、文件审核时间减少89%、生成3.5万种抗体设计等。
并且Anthropic还宣布收购Mithril Medicine并启动自身药物发现项目，针对罕见儿童肌营养不良症，从概念到小鼠实验阳性结果仅用不到18个月，Claude承担大量科学与运营工作，展示AI在完整药物研发流程中的潜力。
从产业的角度上看，OpenAI、Anthropic、Isomorphic/DeepMind、ByteDance系大模型等都在深化生命科学布局、在医疗医药生命科学领域的垂直化趋势愈发明显。大模型都开是自己在做这方面的工作，从模型开始介入到具体工作流了。
投资上看AIDD、Ai-Bio应该还有很大的机会、巨头们纷纷扎堆不是来凑热闹，更多的还是看到了巨大突破的可能性。
Chad You 尤哥 retweeted
我就是这样的。35岁到加拿大，然后在麦吉尔大学重新读书，找到第一份专业工作已经39岁在蒙特利尔一家软件公司工作了四年后，43岁高龄进入耶鲁大学工作，47在美国的州立大学晋升为副教授，52岁正教授，59岁进入🇺🇸高等教育系统的高级管理岗位。没有年龄歧视，任何时候跌倒了，都可以爬起来继续前行。
Chad You 尤哥 retweeted
从我家孩子学习中英德韩西，五门语言的经历过程中观察到的现象，来发表一点意见：
🌟程序员习惯用拆解模块的方式处理问题，认为掌握一门语言等于背完一张几千行的映射表（比如 apple = 苹果）。这与国内传统英语教学是同一套逻辑。 这个我们家程序员也尝试过，背过一些单词，各种百词斩软件之类，但是只在“游戏发育前期”有用。
🌟小词库阶段的假象：在初小学阶段，前 1000–2000 个高频词多为具象名词和基础动作（吃、跑、书、水），符号与实物的指代接近一一对应。此时死记硬背能应付低阶考试，给人一种“背单词有效”的错觉。
🌟高阶语境的失效：到了雅思或真实交流阶段，词义高度依赖上下文动态生成。就像中文里的“意思”——“小意思”、“有意思”、“意思一下”、“不好意思”，脱离了具体语境，单独背诵字典里的释义根本无法完成解码。语言是连续的概率分布（连接主义），不是离散的静态符号。靠刷闪卡背诵孤立词条，在实际阅读和听力中依然无法瞬间反应。
🌟有声书切忌使用目前的常规 AI 配音（TTS）。TTS 走的仍是“文本 → 音素 → 声学特征”的流水线。模型并不理解这句话背后的潜台词、情绪转折和逻辑重音，只是在机械拼接声音。语言习得非常依赖超音段特征（语调、停顿、重音、节奏），错误的重音和死板的语调会直接干扰大脑对语义的捕捉。现成的优质真人朗读音频已经非常丰富，直接采用真人音源，仅用 AI 做旁路辅助（如根据剧情生成配图、做时间轴对齐、提取上下文），才是合理的工程分工。下一代端到端原生语音大模型（如 Jack 正在推进的直接跳过文本中间层、在音频与语义空间直接对齐的新语言 LLM）成熟之前，AI 朗读不适合作为语言输入的标准源。
🌟母语未固化阶段（低龄儿童）：大脑尚未建立起严密的母语概念网络。看动画片学语言，本质是直接建立“声音信号 + 视觉画面/具体情境”的物理映射。听到一句外语，脑子里直接浮现画面，没有中间的翻译过程。这个是最快的
🌟母语固化阶段（十岁之后及成人）：母语已经把客观世界的概念切分完毕并在大脑中焊死。此时学新语言，很难再单纯靠看动画片“刷”出来，因为大脑会本能地调用已有的母语概念去套新语言的词汇。十多岁之后掌握英、德、韩等任何外语，只能依靠大量、高密度的“可理解输入（i+1）”。即在现有水平（$i$）之上，通过稍高一点难度的海量听力和阅读材料（$+1$），让同一个词汇在几十种不同的真实语境中反复出现。通过高频的上下文碰撞，把新语言的语音、用法直接烙印在概念网络上，逐步磨掉“先翻译成母语再理解”的延迟。
我做了一个我自认为全世界最好的雅思背词网站，完全免费，完全开源。🔥🔥🔥🔥🔥
7,298 个雅思词，每个词一幅原创插画，英音、美音、例句全都有接近真人的配音。学会一个词，你的词汇星图上就点亮一颗星。
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希望每个人都能考过雅思。学会英语，去接触更广阔的天地，获取更多的知识。
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Chad You 尤哥 retweeted
今天来了个新同事，是搞Java开发的，目测50多岁。这老哥的简历挺厉害：伯克利数据科学硕士；曾在硅谷一家专注虚拟化的初创公司工作；有着超过20年的Java开发、平台集成、前端架构以及带领大规模产品工程团队的经验；曾领导开发一个数据分析平台，并被Doordash，Lyft 等公司使用；还在加州州立大学教过编程概念与方法论课程。
个人爱好更是丰富：私人飞行员，目前正在考仪表飞行员资格；喜欢徒步、皮划艇、Salsa 舞蹈、露营、骑自行车、骑摩托车、打排球、烘焙、木工……😂
我发现不少在私企工作了大半辈子的高级白领，退休前会来我们州政府工作10年左右。政府工作相对轻松稳定，退休后他们除了原来积累的高额401k账户和大厂股票外，还可以额外领取一份终身持续现金收入—-政府pension。
就像这位新同事，如果他55岁到67岁在我们部门工作，假设年薪15万美元左右，12年工龄的pension大约是工资的30%，折合每个月约$3750。再加上全民社安金，每月退休金轻松超过 $7500，而且终身还有COLA通胀调整，挺不错的。
Really?
BREAKING: DocuSign says it may lay off up to 162,000 employees.
Readers added context they thought people might want to know
As of Docusign's most recent 10-K filing, Docusign had 7,044 employees as of 1/31/2026, making it impossible to lay off 162,000 employees.
sec.gov/Archives/edgar…
Chad You 尤哥 retweeted
有点窒息，微软竟然让六万人自愿裁员
微软昨天给六万员工发了一封信，标题写着 Voluntary Exit Offer，自愿离职邀约。
这些员工占全球 22.3 万员工的 27%。美国、加拿大、印度、英国，level 70 及以下，连 GM 和一部分带 VP 头衔的人都算在内。没有年龄门槛，没有工龄门槛，绩效不作为因素。12 月第一周决定，12 月 31 日走人。
这是今年微软第三次裁员计划（叫什么其实不重要吧）。
四月那轮自愿裁员是让快退休的人先走。是微软 51 年来第一次买断，8,750 个美国人符合条件：年龄加工龄 ≥ 70，等于只请快退休的人走。那轮给得方案是很丰厚的，8 到 39 周一次性付清，医保最长五年，24 年以上工龄的股权续授 12 个月。
那轮自愿走了 30% 的人。
七月还有一轮常规裁员，裁了 4,800 人，加上四月自愿走的，也差不多就是完成了最初的 8000 来人的目标。
十月这轮自愿裁员，规模大了一个数量级，且不限年龄，可能人数太多了吧，方案也不像上次那么好了。
自愿裁员的员工有两个选择：
签，拿钱走。8 到 39 周工资一次付清。代价是你同时也成了自愿离职，领不到失业金。
不签，等。等来的可能是下一轮，但下一轮未必更宽松。七月被强制裁掉的人在论坛上说，自己拿到的包和四月自愿走的人差不多，"早知道就等了"。反过来也一样，主动走的人可能白让了一步。
但值得注意的是，微软裁员但微软并不缺钱，今年的资本开支 1,159 亿美元，同比涨 79.6%，占营收 35%。人均创收从 123.5 万涨到 148.8 万美元。
这正是这轮 AI 裁员潮的特点，AI 在替代人类的工作岗位，更加高效，更加省钱。
没有人可以挡住这个诱惑，世界将义无反顾地做出最理性的选择。
面对 AI 所带来的世界剧变，你真正的选择，其实只有一个：
从现在开始，每个人都得有自己的生意。自己去面对客户，真正完成赚钱的闭环。
公司已经越来越靠不住了。
AI 发展到极致，也许连公司都不复存在。
