文章指出保留大龄员工能显著提升企业生产力与利润，反驳了“高龄低效”的偏见。研究显示综合能力巅峰在55-60岁。企业应视长寿为增长动力，通过重塑职业路径和跨代协作，利用资深员工价值并抓住银发经济机遇。

不需要什么乱七八糟的环境（不需要 CUDA 或 PyTorch 运行时），直接一个二进制文件 + Z-Image的模型文件，就能生图了。任何支持Vulkan的显卡都能跑。 附图为样张。

UML创始人Grady Booch驳斥AI终结论，称软件工程正迈入第三个黄金时代。他认为AI仅是又一次抽象跃迁，工程师核心价值在于处理复杂系统及多重约束。从业者应从“写代码”转向“系统思维”，拥抱工具带来的变革。

Daily Wisdom | 每日智慧 FEBRUARY 9 二月九日 People who are mentally sharp are never tired. 头脑敏锐的人永远不会疲倦。 Handwritten note: Be at your best when your best is needed. *手写笔记：在最需要你的时候，展现出

核心在于摒弃“大块时间”幻想，推行15-90分钟的“碎片化写作”。通过时间块管理、设定SMART目标、建立问责制养成习惯。利用“预设热启动”（留断点）降低重启难度。强调低强度、高频率的坚持胜过偶尔的爆发。

这篇文章利用 Python 3.14 新增的 zstd 标准库模块，展示了一种基于压缩算法的高效文本分类方法。通过为每个类别维护一个 Zstd 字典，该算法将新文本归类到能产生最小压缩输出的类别中，从而近似 Kolmogorov 复杂度。实验表明，这种无参数方法在 20 Newsgroups 数据集上仅需不到 2 秒即可达到 91% 的准确率，速度远超以往基于 LZW 的实现。尽管其准确率略低于传

Andrej Karpathy刚发布了一个仅用约 250 行纯 Python 代码就实现了 GPT 训练和推理全过程的演示，非常适合用来理解大型语言模型底层的数学原理。 Andrej Karpathy：“新的艺术项目。 用243行纯粹的、无依赖的Python代码实现GPT的训练与推理。这包含了所需内容的完整算法部分，其余的一切都只是为了提升效率。我已无法再进一步简化。 其工作原理是将完整的LLM

OpenClaw 让我们看到了很多从手机指挥 Agent 的有趣场景，通过 Agmente 你可以在手机上跟 Gemini CLI、Claude Code、Qwen 等 AI 编程 Agent 对话，实时查看它们的工具调用和执行结果。 吕鹏是 VS Code 团队的工程经理，主导了将 Copilot Coding Agent 和 GitHub Copilot CLI 集成到 VS Code 的工

OpenClaw 的作者最新 SOUL.md 提示词，让你的龙虾更有趣儿

X(Twitter)2026算法完成从“工程驱动”到“AI原生”的颠覆。由xAI开发，基于Grok大模型架构实现零特征工程，弃用粗排层，通过Rust+内存计算换取极致模型效果，标志着推荐核心竞争力转向大模型端到端理解。

这个网站记录了费曼物理学讲义的全文、费曼备课的笔记，及费曼上课时的原始录音等资料，也有部分视频资料。

很多人并非真的渴望成功，只是沉溺于“想要成功”的快感。算法利用励志内容制造进步假象，使你陷入“准备即进步”的认知陷阱。真正的成功源于痛苦的执行而非被动消费。别再用收藏代替行动，唯有停止纸上谈兵，立即实操。

一个包含世界上各种语言的绕口令合集网站，收录了118种语言的3660条绕口令

这个是几何原本的线上阅读版本，增加了彩色图解和符号方便理解。

LLM正从传播已知的“共享型”转向产生新发现的“创造型”。前者降低信息成本，后者扩展人类知识边界。这促使AI商业模式从大众订阅转向独家IP授权，未来算力将集中解决少数底层核心问题，并引发知识产权争夺战。

OpenClaw引发技术争论。博主BURKOV批评其仅是封装Playwright与LLM的“胶水代码”，缺乏原创性且过度炒作。支持者则反驳称，其价值不在于代码原创，而在于架构编排与工具集成，能将复杂技术转化为高价值的自动化流。

本文介绍了利用 Claude Skills 自动化“元工作”的经验。通过构建项目守护、TDD强制、文档生成、代码审查及系统调试五大技能包，作者消除了重复的上下文解释与手动校验，使实际编码时间提升4倍，实现从写代码到系统设计的跨越。

追随热情需视目标而定：追求平稳收益常需妥协，但成就卓越或巨富则必须以兴趣为引，它是发现创新点子的关键。面对迷茫，应通过尽早实践消除无知，并选择能保持“上风向”、保留更多未来选择权的路径。