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Building AI RIO (Reasoning and Inference Optimization).

Joined May 2021
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在 AI 时代,幂律会更加的强大,甚至超过之前的互联网时代。AI 会强化幂律,而不是平均分配机会。这一点很可怕,会加剧社会的分化。 于我们个人而言, 要把自己放到幂律受益的位置上:借巨头能力,做细分判断、分发、信任、工作流、数据和执行闭环。
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我们的目标不仅仅是“会用 AI”,而应该更进一步, 达到用 AI 后,能产出别人愿意信任、购买、引用、跟随、复用的结果。 cmw.place/article/cmq7gbft80…
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中本聪的哲学构想:从相对性、对称性到无界的自由 人类对自然的认知与社会制度的演进,本质上是关于“约定”、“边界”与“共识”的探索。中本聪的比特币系统(Bitcoin)及其点对点(P2P)思想,并非单纯的技术发明,而是一场融合了自然科学与人文学科的深刻哲学实践,其认知深度足以媲美爱因斯坦。 一、 认知的起点:相对性与几何群结构 人类感知自然的基础源于一套“约定的起源”: 我:相对的组合(主客体归属感的划分)。 时间:相对的变化(变化的度量长度)。 空间:相对的位置(移动的度量)。 这三者并非绝对存在,而是仅仅存在于物质(能量)的相对性关系中,涌现为一种抽象的几何群结构。如果没有物质的相对性存在,时空与“我”的几何结构也就不复存在。 相对性自伽利略和爱因斯坦开始,成为了人类认知自然的公理约定。“相对性”的本质,即为“点对点”(P2P)。 爱因斯坦语境下的“完全的相对性”,也就是中本聪语境下的“完全的点对点”,二者都指向同一个终极状态——无界。 二、 约定的演化:对称性与非对称性 在相对性这个初始约定之上,延展出了对称性与非对称性的动态演化(即对称性破缺)。 宇宙与系统的运行遵循一个核心规律:约定本身是非对称的,而约定里的演化物是对称的。 在区块链中:中本聪的“最长链”规则是一种非对称的约定;而在最长链规则下,算力进行的 nonce 碰撞则是对称的。 在佛教中:佛法僧三宝中,“佛”(本源/造物)是非对称的,“僧”(修行者群体)是对称的,而“法”则是连接佛与僧的代码与规则。 在哲学中:毛泽东通过人文学科的思考,很早就悟透了李政道在物理学上的“对称性”表达,理解了对称与非对称之间动态演化的奥秘。 三、 系统的悖论:完全性(无界)与一致性(统一) 如果“无界”代表着完全开放的点对点相容,“统一”代表着规则的一致性,那么人类的组织形态始终面临着哥德尔不完全定理的诅咒:一个系统无法同时确定其“完全性”(无界)与“一致性”(统一)。 基于这一底层逻辑,我们可以看透不同组织结构的宿命: 国家结构(追求一致性,舍弃完全性): 国家逻辑机械性过强,为了追求“确定的统一”,系统必须排除异己以维持一致性。这种群体一致性的统一过程,必然导致系统无法相容一切,最终表现为国家历史中“分久必合,合久必分”的周期律。 佛教体系(追求完全性,舍弃一致性): 佛教的直觉选择极强,追求“佛法无边”(无界),能够相容一切。正是因为舍弃了确定性的一致(最长链验证的规则不够一致),佛教才得以通过群体的完全相容性一直延续至今。 四、 重构社会契约:中本聪的设计哲学 爱因斯坦的相对论(自然科学)、马克思的无产阶级思想(人文学科)与中本聪的点对点网络,在底层思想上是高度一致的。中本聪的点对点,正是人文科学与自然科学的完美结合。 以美国三权分立的民主架构为例: 其最大的缺陷在于,它只给予了“选举最高权力”的平等与自由,却没有给予“行使权力”的自由和平等(其权力行使本质上是 PoS 权益证明形式)。 如果按照中本聪的思想改造美国制度,那么不仅要把“选择总统的权力”赋予点对点(P2P),更要把“总统行使的每一项权力”都下放到点对点。这意味着每个人不仅选总统,还要参与决定总统的具体决策。在这种架构下,“总统”将不再是具象的权力实体,而仅仅蜕变成一个“不确定的、抽象的最长链”。 五、 结语:无界的最长链共识 中本聪思想的终极目的,是实现无界的自由。 为了达到这种“完全性的自由与公平”,同时避免系统被逻辑越界造成机械化僵死,中本聪在“哥德尔不完全定理”的约束下做出了天才的选择:追求“确定的无界”,接受“不确定性的一致性统一”。 可度量这一目标的标准就是“点对点”。要达到完全的点对点,就需要构建“无界的最长链共识”——即在一个完全开放的前提下,以时间发生的客观事实为依据,从而收敛出的一种无界的统一。 在这个共识里,Bitcoin 的最长链如同浩瀚宇宙中的时空一样,成为了有限无界的群体之间,通过相对性关系涌现出的最伟大的抽象几何结构。
中本聪至少是个爱因斯坦的认知深度。相对性从伽利略/爱因斯坦开始,成为了人类认知自然的公理约定。 后来搞的的对称性和不对称性 是基于相对性这个初始约定的延展。
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AI PC 会是一个大趋势,这里面的关键确实是取决于文中所说的价格是否能下探。同时还有一个因素是是否能达到甚至超越在现有 PC 端的体验和场景。 从价格来看,短期内,由于由于内存的产能的瓶颈,应该短期内不会下降,甚至还能会保持上升的状态。所以说AI PC 价格在保持高位,还会有一段时间。
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这就意味着说AI PC的渗透还需要一定的时间,可能1~2年。在传统的这些 PC 厂商中,要不就是利润率被存储挤压,要不就是的股价或者是估值已经充分反预期。
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纯 PC 厂商还都是以 OEM 的组装为主。这方面更大的投资机会应该是在存储芯片、平台芯片。 当然这两个的估值已经是到天上去了,可能接下来更多会是看在端侧基于 Agent 的操作系统。 微软能成吗? cmw.place/article/cmq6cmkqb0…
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巴菲特总是说黄金或比特币不具有生产收益的功能, 也就是非外生性的资产。 实际是中本聪出于有效拓展的选择了内生性,只赋予了一个转账最简单的功能。 比特币开拓了一个新的范式。在此基础上,所谓的外生性的,也就是能进一步创造收益的资产, 开始在这基础上发展起来。
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比特币如果变成不主导 Crypto 的时候,说明是 Crypto 资产逐渐走向成熟和应用的时候,这其实是一件好事。 cmw.place/article/cmq0mj3lc0…
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AI 是长期结构性技术,当前确实有泡沫; 其 ROI 也尚未充分证明。 当然, ROI 还没验证,不代表未来不会验证,AI 的长期价值需要成本下降和流程融合后才会真正释放。 我觉得作为个人来看,一方面是跟上 AI 的做法,在投资方面可以随波逐流一小段, 但是要清醒的认识并及时退出 (虽然这个实际上是很难)。
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AI 有泡沫,这个我觉得大家都知道。但是泡沫只是一种叙事,也许泡沫终将破灭,但是其程度如何我们未知,同时也不妨碍我们在泡沫破裂之前能尽力抓取我们能有的机会。就像比特币的泡沫"破灭"之前,仍然有巨大的增长机会一样。
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具体来看,我认为黄仁勋和达利欧,他们是站在价值链的不同位置, 讲的是 AI 发展的两个不同的阶段。我认为, 在黄仁勋看来,人们的思想其实还是被过去的经验所束缚,没有看到 AI 发展的巨大的潜力, 所以说他才说 AI 会给人带来"疯狂的回报", 当然可能更多的是对于英伟达的回报。
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但是从达利欧的观点来看,他更多是是结合过去的金融发展的历史来看,认为当前的 财政架构无法驾驭当前的泡沫投资, 所以认为它必然会崩溃。两者其实可以同时正确。第一,取决于你站在哪个位置,同时取决于你对于未来的看法以及你对于你的行动所基于的时间长度是多久。 cmw.place/article/cmq1u0q0t0…
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Key principle: Low output is not waste by itself. Waste means the agent consumed tokens without producing useful downstream value. Try: check token waste for [My_Agent] or: eval cost change for [My_Agent]
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Now at 313 downloads on ClawHub. clawhub.ai/choosenobody/agen… I’m looking for your feedback, just DM me: - Did it find actual waste? - Did it create false positives? - Was the next action clear? or anything you wanna share.
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I built Agent Token Cost Signal Kit to catch these signals earlier. It does not calculate exact billing. It flags token-waste patterns and gives a practical next action: - watch only - investigate one path - keep status quo - review rollback candidate
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Agent cost waste often does not come from expensive models. It comes from silent recurring loops: -scheduled jobs returning NO_REPLY -duplicate cron tasks -retries with no useful result -full agent loops launched when no upstream signal exists That is where token waste hides.
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TokenSave v0.1 is live: tokensave.cloud A local-first tool for auditing recurring AI agent job waste: duplicate jobs retry loops stale automations routing/model waste silent failure patterns No telemetry. No external API calls. No auto-remediation. Feedback welcome.
🤖 Made with AI
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Most investors waste too much time asking: “Should I buy this stock?” Wrong first question. The better first question is: “Is this company even worth researching?” So I made a small OpenClaw skill: What Buffett Would Do
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Use it like this: “what Buffett would do with [company/ticker]” It gives you 3 things: 1. Research Now / Watch / Skip / NEEDS INFO 2. What to check first 3. A prompt you can paste into your agent No buy/sell call. No price target. No fake Buffett prediction.
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Try it here: clawhub.ai/choosenobody/buff… If the output is confusing, too long, or not useful, DM me directly. I’m especially looking for feedback from people who actually do long-term business research.
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