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Signal over consensus.

Luck Is a Distribution

Entrepreneurship × Opportunity Design · 2026

运气有自己的结构，人也可以一步步减少对纯随机的依赖。

借 Marc Andreessen 的四种划分，运气可以分成随机、暴露、识别与个人引力场四层。重要的是，怎样少靠一点碰运气，多靠行动、判断和长期积累，让机会更容易向自己靠近。
From Generator to Video Workbench

Video Models × System Design · 2026

视频模型的下一阶段，胜负会落在复杂约束下的意图执行上，单靠更惊艳的 demo 已经不够了。

从 UniVideo、Kling-Omni 与 Kling-MotionControl 三篇论文里，可以看到同一条收敛路线：统一骨架、意图翻译、异构分工，一个真正的创作工作台正在成形。
Prompts Don't Build Brands

Midjourney × Brand Systems · 2026

品牌图最难的，是把偶尔的好结果沉淀成稳定的一致性。

文章拆开 Jamie Ganon 的工作流：先用 mood board 定义视觉语言，再用 Style Reference、Personalization Code 和 brand code 把风格固化成系统。
Redrawing the Map

Biology × AI · 2026

更强的系统，往往会一边找路，一边重画地图。

从涡虫再生到 Transformer 与扩散模型，同一个问题被串了起来：系统怎样在扰动里重组问题空间，然后继续逼近目标。
Some Simple Economics of AGI

AGI × Economics · 2026

为什么聊天、画图、短代码会先爆发？因为它们最容易验证。

执行越来越便宜以后，真正稀缺的会变成验证。谁能更快验证结果，谁愿意为结果负责，价值就会慢慢往谁那边走。
Out of Distribution

Founder Selection × Venture · 2026

筛选系统越精密，越容易错过分布外的创始人。

学校、公司与 VC 擅长识别分布内的优秀，却常常遗漏分布外的可能性。创伤、神经多样性与跨域广度，不只是特质，更是形成独立判断力的三条路径。
Before Objects

Consciousness × Symbolic Forms · 2026

世界不是先作为对象出现，而是先作为利害出现。

Bennett 用 “death grounds meaning” 重写意识问题，卡西尔则解释人怎样把这种原初效价写成神话、语言、艺术与科学。意义有两次诞生：先在生命里，后在符号里。
Attention Before Product

Organic Marketing × Attention · 2026

平台不奖励好产品，它奖励能留住人的内容。

先讲产品，通常等于先失去用户。先拿到注意力，再谈功能；产品只能最后出现。
One Layer Down

Mental Models × First Principles · 2026

很多答案之所以换不掉，只是因为你一直站在同一层解题。

这篇文章拆开了第一性原理真正可用的骨架：把一句“这东西就是这样”拆回成本栈、约束栈和假设栈。多数时候类比更便宜；到了关键处，再往下一层。
Self-Flow

Generative AI × Representation · 2026

生成模型不需要外部「家教」，正确的训练信号让它自己长出理解力。

Self-Flow 用 Dual-Timestep 自蒸馏取代外部编码器，让生成模型自己学出强语义表征，在图像、视频、音频上全面超越 REPA，625M 模型超过 REPA 的 1B 模型。
Will AI Cheat on Us?

AI Safety × Scheming · 2026

实验说几乎不会。但这个「几乎」有多脆弱，答案出人意料。

LASR Labs 测试了前沿模型的 scheming 倾向。基线接近零，但一条生产级 prompt 把概率从 3% 推到 59%，移除一个工具又降回 3%。Scheming propensity 不是一个数字，是配置的函数。
Not a Faster You

AI Safety × Epistemology · 2026

超级智能最可能的样子，不是你无法理解。是你以为你理解了。

流行叙事说超级智能是 "人类认知拧大旋钮"。但一个足够强的心智给你满意的解释，比它解决原始问题本身要容易得多。当解释变成翻译，你面对的不再是能力问题，而是认识论的结构性盲区。
The Markdown Org

Cursor × Multi-Agent · 2026

一个 Markdown 就是一个 agent，一个文件夹就是一个团队。

你以为 multi-agent 协作需要编排框架，Cursor 用一个 Markdown 文件定义了全部。上下文隔离让每个 agent 各管各的，反而更容易把一件事想深。文件夹就是团队，可以 git 管理、版本化、code review。
Trial Without a Judge

Reasoning × Society of Mind · 2026

推理模型学会了争论，却从未学会裁决。

论文说推理模型通过内部辩论变强，但论文自己的数据拧成了问号：越激烈的冲突，条件准确率反而越低。辩论真正产出的是对错误的修剪。一个没有法官的审判，为什么比没有审判更接近正义？
Mixture-of-Agents

Inference-Time Compute · 2026

看得更广，胜过想得更深。

一群 AI “合写” 凭什么超过任何单个 AI？答案藏在承诺困境里，自回归生成把每个模型锁死在 response space 的单条轨迹上。MoA 用模型差异铺开覆盖率，再由强 aggregator 做搜索与编辑。
The Rot

Context Engineering · 2026

上下文越长，智能越短。

8 篇前沿文献、18 个模型的控制实验交汇于同一个结论：Context Rot。解法不是更大的窗口，而是更好的过滤，渐进式披露管理输入，强制验证管理输出，增量式工作管理时间跨度。
The Shape of Intelligence

Convexity × Intelligence · 2026

智能不解难题，它改变难题的形状。

复杂问题的形状几乎都是陷阱密布的“鸡蛋盒”，贪心必死，穷举无解，连折中都是致命错误。五种凸化手法统一解释恒温器、AlphaGo 和爱因斯坦。
Stilts, Not Weights

AI Architecture · 2026

智能应该住在你架构的哪一层？

Fine-tuning 把智能烧进即将过期的权重。7 人团队用 <$100K 超过了数亿美元训练的前沿模型，他们站对了层。从耦合税到递归自改进，一个更好的 AI 架构范式。
After PMF

Startup Strategy · 2026

PMF 是发令枪。找到之后你打算用它做什么？

让你达到 PMF 的思维方式，对产品的偏执、小团队默契、创始人直觉，恰恰是 PMF 之后最可能杀死你的东西。分发、下一代产品、组织，三台引擎同时启动。
Skills, Explained

AI Workflow · 2026

Prompting, made reusable. 一个 Markdown 文件夹为什么如此有效。

你有一个 “大部分好用” 的 prompt，然后它漂移成了四个版本。Skill 把这件事正规化，渐进式披露、目录语义、资源接入。做一次，所有人复用。
The Inverse Problem

Information Theory · 2026

沟通的默认结果是失败，哪怕双方都足够真诚。

沟通是一个逆问题，从低维信号反推高维源，解不唯一。你的大脑用脑补把不确定性压成确定答案，但脑补素材和对方的真实状态没有必然关系。进化甚至没打算让你解对。
The Cognitive Inversion

Cognitive Psychology × AI · 2026

当执行被完全外包，「理解问题」本身成了唯一的生产力。

Cursor CEO 描述的三个时代，实质是思考与执行之比的倒转。从 diff 到 live preview，评估成本被压缩，并行管理成为可能，但悖论在于：定义问题的能力，历来在执行中习得。
Structure Over Information

arXiv · 2026

结构化推理比信息注入有效 2.83 倍，一个洗车问题的变量隔离实验。

每个主流 LLM 都建议走路去洗车，但车不会自己飞过去。STAR 框架从 0% 跳到 85%，而注入完整用户画像只有 30%。模型如何处理信息，比拥有多少信息更重要。
The Profession, Refactored

The Pragmatic Engineer · 2026

AI 如何触发软件工程的认知转变。

Karpathy 从 “AI 是 slop” 到 “magnitude 9 earthquake” 只用了两个月。2025 年末三个模型的密集发布触发软件工程的认知转变，从硬数据到正在贬值的技能清单。
Decouple-Then-Merge

CVPR 2025

将扩散模型训练视为多任务学习：先解耦、再合并。

不同去噪时间步之间存在梯度冲突。DeMe 先解耦训练、再合并权重，零额外推理成本，6 个基准显著提升。
Closing the Loop

Cybernetics × AGI · 2026

从控制论看 Agentic LLM 通往 AGI 的路径。

大多数人对 AGI 的判断基于一个错误的直觉，他们在评估 LLM 的思考能力，却忽略了智能的真正来源：反馈回路。当 Agent 闭合了感知-行动环路，一切都变了。
Less Code, More Model

The Pragmatic Engineer · 2025

Claude Code 的构建哲学，一个关于 “做减法” 的产品故事。

从 AppleScript 音乐控制到年营收 $500M+，7 个反直觉的构建原则。
Better Reconstruction ≠ Better Generation

Linum · 2024

从零训练 Image-Video VAE 的 5 个月旅程。

踩过 NaN 爆炸、神秘色斑、联合训练不稳定，最终学到一个违反直觉的教训。