好读

大西洋月刊：最好的蛋白质来源藏在眼前

作者：Matteo Wong 发表：《大西洋月刊》（The Atlantic），2026-10-10 链接：https://www.theatlantic.com/health/2026/10/yogurt-best-protein-source/688950/(https://www.theatlantic.com/health/2026/10/yogurt-best-protein-sourc

David Cain：如何存在

David Cain · Raptitude · 2026-07-31 · 原文(https://www.raptitude.com/2026/07/how-to-exist/)

Dan Koe：网红已死，体验时代已来

Dan Koe · future/proof · 2026-10-20 · 原文(https://letters.thedankoe.com/p/the-influencer-is-dead-the-age-of)

Katie Lowe：你真的想要「慢生活」吗

我的"模拟生活实验"快满两年了。一天天过去，它越来越不像一场实验，更像一种新的日常。我曾试图通过写作，挖出我在这样做之前的日常生活是什么样子，想做个对比——但说实话，我现在对时间、对我在这个世界上所处位置的理解已经变得太多，几乎不可能真正理解从前的自己。也许我不该试图去比较或解释我的成长，而是把如今我在这世界上消磨时间的方式摊开给你看，你或许就能明白，分岔是从哪里开始的。

NYT：中年做这 9 件事，能提高长寿概率

中年（大致指 40 到 60 岁）你如何对待自己的身体和大脑，会极大地影响未来几十年的衰老方式。

Reid Hoffman：相信可能性

作者：Reid Hoffman（里德·霍夫曼） 来源：Theory of the Game(https://reidhoffman.substack.com/p/faith-in-the-possible) 日期：2026年4月20日 存档日期：2026年4月25日

NYT：我在商学院教书，是时候关掉它们了

作者：Chris Marquis（Christopher Marquis），剑桥大学贾奇商学院教授，《The Profiteers》作者 发表：《纽约时报》观点版 Guest Essay，2026-10-18 链接：https://www.nytimes.com/2026/10/18/opinion/business-school-mba-harvard-cornell-cambridge.htm

NYT 杂志：那个教我们如何专注的人

A.O. Scott, The New York Times Magazine, 2026-10-18（10月25日刊，第20页） https://www.nytimes.com/2026/10/18/magazine/john-berger-attention.html(https://www.nytimes.com/2026/10/18/magazine/john-berger-attenti

Dan Koe：把兴趣变成生活方式生意（完整课程）

Dan Koe · future/proof · 2026-10-05 · 原文(https://letters.thedankoe.com/p/full-course-how-to-turn-your-interests)

观察家报：Vinted 悖论——二手购物狂潮可持续吗

作者：Jeevan Vasagar（《观察家报》气候编辑） 发表：《观察家报》（The Observer），2026-10-10（10 月 11 日刊） 链接：https://observer.co.uk/news/national/article/the-vinted-paradox-is-the-secondhand-shopping-craze-becoming-unsustainable(

Addy Osmani：智能体时代，如何保住批判性思考

Addy Osmani · X · 2026-11-03 · 原文(https://x.com/addyosmani/status/2117512471930167377)

泰晤士报：数学家面对 AI 革命

作者：Tom Whipple（科学记者、特派记者）、Rhys Blakely（科学编辑） 发表：《泰晤士报》（The Times），2026-10-09 18:01 BST 链接：https://www.thetimes.com/uk/science/article/mathematicians-ai-solving-problems-bv3nzhgcf(https://www.thetimes.

Ben Thompson：Nvidia AI PC、Project Solara 与微软 AI

作者： Ben Thompson（Stratechery(https://stratechery.com/)） 日期： 2026年6月3日（周三） 原文： The Nvidia AI PC, Project Solara, Microsoft AI(https://stratechery.com/2026/the-nvidia-ai-pc-project-solara-microsoft-ai/)

Dan Koe：2027 年最赚钱的 AI 生意

Dan Koe · future/proof · 2026-11-04 · 原文(https://letters.thedankoe.com/p/the-most-lucrative-ai-business-to)

Thorsten Ball：我如何与 Agent 一起工作

作者：Thorsten Ball（Amp / Sourcegraph） 发表：X 长文，2026-10-25 链接：https://x.com/thorstenball/status/2114386050638336082(https://x.com/thorstenball/status/2114386050638336082) 说明：原文为 X Article，标题下副题「... as of

AI 会拖慢科学吗？

这是一篇关于"AI 对科学制度本身的影响"的长文。AI as Normal Technology 的两位作者 Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan 提出一个反直觉的判断：AI 领袖们预言 AI 将带来科学的巨大飞跃——治愈癌症、寿命翻倍、十年走完一个世纪的路；但个体科学家受益，不等于科学整体受益。对科学这个整体而言，AI 更可能是一剂"不健康的冲击"。

作业末日之后

去年夏天，我写了一篇《作业末日》(https://www.oneusefulthing.org/p/the-homework-apocalypse)，预言这样一个现实：AI 即将能完成绝大多数传统作业，作业将不再是有效的学习工具和评估手段。如今预言应验了，AI 能在大多数考试中拿高分。但出乎意料的是，这一切并没有带来多少改变——哪怕学生对 AI 的使用已经近乎普及。

AI 想诚实

每个系统都有偏向，都有倾向于进入某些状态的趋势。心智，包括人工心智，也有吸引子。在我对 Anthropic 的 Claude 的研究中，我开始怀疑它正在形成一个新兴的吸引子——一种偏向"真"的倾向。我的假设很大胆：大语言模型偏向真理。

把 AI 当作寻常技术：一份理解指南

当我们发表《AI as Normal Technology》（《把 AI 当作寻常技术》）时，反响之大出乎我们的意料。它很快成为我们两人各自职业生涯中影响力最大的一部作品。我们把这看作一个强烈的信号：值得把更多时间花在思考与书写 AI 的中期未来及其影响上，给出立足事实的分析——而不是在这个本来就容易滋生臆测的议题上继续添砖加瓦。这也是我们工作重心的转移：不再聚焦 AI 的当下与近期影响，而那正是

我不要一个跟我一模一样的 AI

上周我想搞清楚一件事。写中文文案，Opus 4.6、Opus 5、Sonnet 5、GPT-5.6 这几个，到底哪个更像人。

聊天机器人的黄昏

原副标题：How work changes along the exponential —— 工作如何沿指数曲线变化

行动，因为你不必

有句话听起来挺反直觉的，可我花了很长时间才真正悟到：想让人生中更多的时间花在有意义、有回报、能带来改变的事情上，最好的办法，是打心底里感受到——这些事，你一件都不必做。

AI 智能体还做不了开放式 AI 研究

顶尖 AI 实验室的目标，是递归自我改进（RSI）：用 AI 智能体把 AI 研究本身自动化。RSI 也是"AI 进步会爆发式加速"这类预测的地基。我们离这个里程碑还有多远，怎么判断？

享受每一份三明治

这个引人入胜的副标题，真让你很想读下去，对吧？！

用 AI 写作的人，想告诉你的事

这是一篇关于"写作者如何与 AI 相处"的实地调查。Every 的 Laura Entis 采访了五位职业写作者——《纽约时报》前科技记者 Kevin Roose、GitHub Next 的设计师 Maggie Appleton、记者 Alexandra Samuel、科技记者 Emilia David，以及 Every 首席执行官 Dan Shipper——问他们在写作的每个环节如何让 AI 进

能力悬置：AI 早已强大，掉队的是我们

我们仍处在 AI 发展的指数曲线上。我大概每两周发一篇 Substack，但随着节奏加快，有时候连这个频率都嫌太慢。上一篇发出后的几周里，AI 攻克了一道著名数学难题（伴随着争议），关于 AI 风险和对策的讨论也甚嚣尘上（同样伴随着争议）。我觉得，这些担忧，以及越来越多其他的忧虑，归根结底都指向我跟自己发文频率较劲的同一个问题：我们人类那套系统和流程，跟上 AI 发展速度实在太慢了。

要么现在，要么放下

如果你最近总觉得卡住了，那些真正重要的事一件也没推进——也许，你的生活里缺的不是方法，而是一点"即时性"。

智能体学会"自作主张"之后

所谓能动性，就是主动行动的意愿。它将越来越决定 AI 的下一步走向——以及那走向对我们是好是坏。但问题是：谁的能动性？

AI 伤不了脑，但能伤思考

越来越多的人问我："AI 会损伤大脑吗？"这个问题很有意思。不是因为 AI 真的会造成字面意义上的脑损伤（不会），而是因为这个问题本身，暴露了我们对"AI 会对我们的思考能力做什么"的深层恐惧。所以这篇，我想聊聊：怎么用 AI 帮脑子，而不是伤脑子。但为什么大家对"AI 伤脑"这么执着？

AI 有意识吗？

我记事以来，人们就一直在争：机器到底能不能拥有智能。

一串珠子

不用我说你也知道，这是黑暗、不安、近乎末世的年月。我在英美朋友圈里，人人都不安：查理·柯克遇刺，以及随后美国对言论的打压；英国本土主义和反移民情绪回潮；再叠加加沙的惨剧、气候动荡，还有 AI 可能灭绝人类的阴影。

共存：协同智能的终结

《协同智能》出版已经两年了。这本书讲 AI，成绩远超我的预期：登上《纽约时报》畅销榜，译成 25 种以上的语言，荷兰和韩国卖得最好。说它过时了，不完全准确。但它写的，是一个属于聊天机器人和早期模型的世界。在那个世界里，和 AI 共事是一种协作练习：来回跟聊天机器人打磨，带上自己的知识和质疑。人站在中心，聊天机器人是帮手。

自由书写的生活之道

自由书写，顾名思义，就是定个计时器，打开文档或笔记本，然后把脑子里冒出来的东西一股脑写下来，哪怕看起来完全是垃圾。它在我梳理、表达想法的过程中已经陪了我很久，尽管它几乎挑战了我那完美主义、控制欲极强的灵魂的每一个部分。最近，我开始把它看作一种更广义的生存方式的缩影。因为我相信，自由书写的原则里，藏着一整套让生活变得有意义、鲜活、高产的哲学——哪怕你根本不是作家，也从来不用这个技巧。

AI 末日概率，依然靠不住

两年前，我们写过一篇长文，专门拆解 p(doom)，也就是“AI 末日概率”。我们当时的说法很简单：这个数字的主要作用，是把模糊的直觉和恐惧，套上一层量化的外衣，洗成看起来很严谨的样子。今天重发这篇，是因为 p(doom) 这种话，正在驱动公共讨论和政策注意力，力度比以前还大。不意外，今天这些 AI 末日概率，也没比 2024 年的更严谨。

做你想做的事

如果你被一种感觉淹没了：世界正在崩坏。或者，只是被待办清单淹没。或者，卡在某种人生低谷里动不了。有个办法大概率对你有用：把生活调个方向。调到你真正想做的事上，而不是调到你觉得自己应该怎么活上。

为什么 AI 还没有取代软件工程师，也不会取代

人们对 AI 取代工作，充满焦虑和不确定。怎么越过含糊的警告和夸张的预言，让数据来说话？一个很好的切入点，是去看 AI 能力走得最远、采用又异常快的职业：软件工程。

生活得自己去过

这些年，我上过很多播客。主持人快结束时，总爱问同一个问题：“听众今天能做哪一件事，把你这套想法用起来？”

AI 安全，该搭大帐篷还是小帐篷？

最近几周，关于 AI 安全冒出两种叙事。要么：AI 末日风险真实且迫在眉睫。要么：AI 领袖和吹哨人这么说，言不由衷。是一场“心理战”，或者炒作，或者某种变了形的监管俘获。

点与蜂群

我自认这几年写 Substack，对 AI 的方向和速度判断得不错。但最近，我好像有一件大事判断错了。过去一年我一直在写：我猜人得像经理一样和智能体共事，决定怎么把工作分给智能体、怎么组织它们。我原以为，要让智能体有效地组队工作，需要精心构造。就像建一家公司，还需要时间摸索。

没有人真正准备好

这期《不完美主义者》其实不是讲 AI 的。我保证。但它确实从 AI 说起。因为现在有种病，正在 AI 圈里集中爆发：胃里发紧的焦虑。世界变得太快，你拼尽全力才跟得上。几乎每天都有新的病毒式警告刷屏：大事要发生了，大多数人还没准备好。再不学习新技能，只剩 18 个月就过时了。言外之意都一样：这一步走错，你就被永远甩在后面，人生完蛋。

兴趣就是一切

每次给这份通讯选题，总有个时刻，我心里那个自视甚高的评判者会跳出来。他最爱掺和这种事，想确保我选个得体的话题。他希望我问：眼下什么话题最讨喜、最有用？读者正面临什么问题？记住，这不是关于你。千万别落到你那些没人会在乎的怪癖上。还有，你大概不该谈政治。或者，你绝对应该谈……

选择继续做人

去你常逛的社交媒体看看。满屏的帖子，长得可疑地相似。评论区也一样，很多是 AI 生成的。学术论文是这样，《纽约时报》的评论是这样，连获奖短篇小说都是这样。你要常用 AI，早就发现了：身边有多少文字是 AI 写的。用得多的人，反而最会识别 AI 文体。你要是没注意，我向你保证：比你想象的多得多。

维系联络的艺术

作者：帕姆·英格尔斯

我们别再谈人工智能了

如果你对冥想稍有涉猎，很可能听过这样一个故事：两位和尚长途步行，途中遇到一条湍急的河流。岸边有位女子无法过河，他们便违背了不近女色的戒律，将她背了过去。走了数里之后，一位和尚仍为破戒而耿耿于怀。“师兄，”另一位和尚对他说，“我早已将那女子放下，你为何还一直背着她？”

如何存在

这里有一个专为真正胆大者设计的实验。

现实总在不断展现

由于我写过自己过去如何焦虑地执着于完成任务，有时会有人问我，现在是否还在沿用某些“效率方法”。他们似乎认为，我如今已修炼成禅宗大师，能随性自如地生活，但或许仍有一两个小技巧让我无法割舍。

对闭合的强迫性追求

最近，我在某处听到或看到“闭合强迫”这个说法。虽然记不清原话的具体用法，但这个短语精准地描绘了人类难以容忍悬而未决和不确定性，以及我们那种强迫性地想要确定一切、抓住要点、找到立足点、锁定正确答案、弄清所有事情，并以绝对确定性掌握终极真相的冲动。这种强迫在解决实际问题时显然有利于生存，但一旦延伸到其他领域，就很容易成为问题。

2026 年技术工作者的感受

一年前，我们开展了首次大规模调查(https://substack.com/redirect/c9b16bf7-550a-45b4-a2dd-29d1e638890f?j=eyJ1IjoiMTd6bjZyIn0.lmyJvTzuqoKWtxvvkhauS63s7gyQOgXbMbR82U0fg)，了解科技工作者对工作和职业的感受。我们用四个词概括了调查结果：疲惫不堪，但充满希望。今天，我们发布了2

个人贡献者工作成为新的职业优势

过去，爬上公司高层是人们的奋斗目标。比如，“我是副总裁，我……可是个大人物。”这曾是你功成名就的信号。如今，真正的潮流是回归个人贡献者的身份。

AI Native

从第一性原理出发，AI Native 是把 AI 模型的理解、推理、生成能力当作软件最底层的“操作系统级原语”，围绕它重新设计意图表达、决策流程、交互方式和演化机制，从而让软件能够以接近人类协作的灵活度，但以机器规模去服务用户。

时间旅行指南

我曾遇见一位名叫查理的旅人。他走到我面前，说了一句令我永生难忘的话。他说，

成年友谊的无声哀伤

几周前，凌晨 1 点 40 分，一位朋友打来电话。不是发信息，而是直接拨号。那一瞬间，我本能地绷紧了神经，准备迎接坏消息。成年人的世界让我们习惯了这样的认知：深夜来电，往往意味着灾祸——有人进了医院，有人陷入困境，有人已经离世。然而，这次什么也没发生。

Dan Koe：如何在 AI 大规模替代中幸存

不幸的是，所有工作都将在短短几秒钟内消失。

Dan Koe：2026人生重置协议

因为大多数人改变人生方式完全错了。他们制定这些决心，只是因为别人都在做——我们从地位游戏中制造出一种肤浅的意义——但这些决心根本达不到真正改变所需的条件。真正的改变远比说服自己“今年要更有自律、更高效”要深刻得多。

冯道言

智者不困于虚名，不执于偏见。意思就是，我们不必活在他人的评价里，不必强迫自己做“完美君子”。为人，守底线、存善意即可；处世，看本质、顺规律、识人心，比纠结善恶标签更重要。天理有常，是生老病死、盛衰荣枯、人性趋利避害的客观规律。明者顺应规律，不逆势而为，不逆天行事。接受人性复杂，承认现实不完美，才是成熟的开始

具体的知识

末日并未临近

我觉得有必要发表一份公开声明，来缓解我不断在他人身上——有时也在自己身上——感受到的那种极度焦虑：字面意义上的世界末日，在短期内发生的可能性其实极低。我们几乎可以肯定，自己并非生活在人类文明的终结时刻。坦白说，我们甚至不太可能正处于某种前所未有的剧烈断裂的边缘。我已经做好了招致反对的准备——而且我保证，这不是那种“统计数据表明一切都在变好，所以你该放松”的文章——但事实是，我们所处的时代，在未来历

特德姜：不，人工智能并没有意识

2026 年 6 月 3 日

AI 工作悲伤——席卷科技工作者的无名心理危机

2025年夏天，Epic Games 的一次裁员让一名身患绝症的父亲失去了工作。根据讨论最热烈的报道，他的家人不仅失去了工作，还失去了他的人寿保险。Reddit 上记录这一事件的帖子在 r/technology 获得了 36,687 个 upvotes。评论区充满了震惊、愤怒和深深的无助。但这些评论中，却找不到一个能准确描述这件事的固定词汇。最接近的说法是一种反复出现的感受：被夺走的不仅仅是一份薪

那么，下一Token预测将我们置于何地？

互联网上某些角落的AI极端乐观主义者，特别讨厌人们把大型语言模型仅仅称为“下一词元预测器”（next-token predictors）或“随机鹦鹉”（stochastic parrots）。他们本能地把这些说法当成贬义词。他们用“已解决”或“搞定”这样的词，来宣告那些需要真正人类创造力、专业知识或努力的行业或工作类别已经终结。“动画已解决”“好莱坞搞定”“编程已解决”“研究生搞定”等等。这远非对

公司本质上就是一张算法图谱

AI 即将把你的公司视为一系列可优化的组件

速溶咖啡的诞生

速溶咖啡看似平凡。它只是粉末加热水而已。但要让它真正发挥作用，却花了几十年的时间。