Pinned Tweet
为什么全世界这么多文明只有中国喜欢记史?
因为其他文明太落后了，就这么简单。史是明文，历就是“HASH算法“，历史这个东西发明出来，就是为了方便周天子用区块链技术管理诸侯，这种制度甚至领先于当代很多比较落后野蛮的国家 (比如美国)。
你现在看这个东西叫史，其实这个东西放到现代，就叫台账。周天子的亲戚们撒丫子放出去了，他们做的所有的事都要记录在册形成台账。不仅如此，当时诸侯国之间还要遵循着一个复杂的制度进行互相汇报。比如发生在齐国的事，你必须要告诉鲁国和晋国，发生在郑国的事，也要按规定向虢国和周王室汇报。
诸侯国每年都要带着这个账本来，然后周天子拿着账本交叉验证，那真是一个也跑不掉。各国之间的史书拿来一看，这个事儿，你徐国史书上有，但是郑国史书上没有，你这个事儿为什么没向郑国汇报?你这事儿是不是不符合周礼?你那个彗星为啥没记载?人家日食都是乙未日，怎么就你是丙申日甚至丁酉日? 你是不是干了啥缺德事，自己偷摸改台账改出了岔子？
这么一通查，你偷摸干了什么不合乎周礼的事儿都能给你挖出来，区别只在于周天子想不想办你。这个玩意儿就跟区块链一样，你动你自己的区块可以，人家周围的区块都不认你，你怎么改都白瞎。
你想改明文?对不起，有历法在那卡着你，太阳历，月亮历，星星历，你想把日子，把事件前赶后错搞得好看点?门都没有，历法解密全都被周王室狠狠地卡着脖子，轻易你算不明白。历史并不是中国人浪漫的产物，他是一套切实可行的解决分封制制度下，各部门阳奉阴违，内部形成独立小王国问题的强力手段。周朝用以这个为核心的制度，钳制了中原二百多年，一直到他自己给自己作死为止。说实话，这个制度很适合当今搞军事采邑制的互联网公司们学习，一家公司治理得还不如一个3000年前的古老国家。因为史官是一整个政治群体，你可以理解为当代的纪检委，他们的政治生命就来自于周天子，他们的政治威望来自于自身对历史真实的记述。一旦他们曲笔甚至掩盖了诸侯们的所作所为，那么他们会立刻失去自己的政治地位，沦为一个橡皮图章。
这就是为啥，古早时期中央派到地方上的负责监管的官员叫“刺史”，意思就是要在封闭王国上交给中央的台账上，刺进血淋淋的一笔，让中央知道地方上的真实情况
别的文明太落后了，以至于觉得中国人喜欢记录历史是一种浪漫，只是因为他们自身的管理技巧还在野蛮时期，无法理解真正的文明造物。
西方的history, 也配得上”历史“两个字？
苹果折叠手机的折痕，美国友人给中国人上了一课！
闲暇时，我与远在美国的友人闲谈，聊起苹果最新的折叠屏手机。我半带着玩笑打趣他：都说美国科技领跑全球，为何这款旗舰机型，屏幕正中那道折痕还是那么刺眼？
友人先是一愣，随后捧腹大笑，足足笑了半个小时。笑罢，他才缓缓开口：这道折痕并非工艺瑕疵，而是苹果刻意留下的设计。它模仿书本装订处的中缝，意在让沉浸于快节奏数码时代的人们， 慢下脚步，重温纸质书页的温柔，触摸诗歌文字的温度，品读典籍与圣经里沉静的美好。
我如同被一道无形的闪电击中，瞬间僵立在原地，陷入了死一般的长久沉默。我的脸颊滚烫， 巨大的羞耻感如海啸般将我彻底淹没。回想起自己刚才那番沾沾自喜的质问，我才发觉自己那自诩聪明的“挑剔”，在深沉的人文关怀面前，竟是何等的浅薄、市侩与可笑。
听完这番话，我陷入长久的沉默，深深的思考。那短短的三十分钟，成了我一生中最为窘迫、羞愧，手足无措的时刻。
我终于明白，真正的伟大科技，从来不 是冰冷无瑕的参数堆砌。那道折痕，折叠的不是屏幕，而是我们这个时代早已迷失的，久违的灵魂。
他拆开自己3000美元买的电视，42小时后，500刀的ChatGPT账号没了
事情的主角，是一位叫 @log4j 的安全爱好者。
几天前，他发现自家2025款三星电视推的广告精准得让人发毛——精准到不像巧合。于是他决定自己动手，拆开看看这台花3000美元买回来的电视，到底在背着自己干什么。
他大概没想到，这个“拆自己东西”的举动，会在42小时后让他丢掉一个价值500美元的ChatGPT账号。
折腾自己的东西，怎么还得别人批准？
1. 拆开电视，看见一整套监控流水线
三星把电视固件全上了AES加密，普通的逆向手段在这堵墙面前全部失效。@log4j最后动用了一个零日漏洞，才撬开root权限，钻进了底层系统。
钻进去之后，他挖出来的东西一个比一个吓人：
完整遥测管道：每次开机、换台、调音量、停留时长，全部打包上传；
四套独立DRM系统：层层加固，确保这门数据生意稳稳当当。
他甚至找到一段代码，能区分狗叫声和婴儿的哭声，并分别统计次数。这台电视不只想知道你在看什么，它还想知道你家里有没有养狗，有没有小孩，孩子哭了几次，等等。
这些数据最终流向哪里？三星本家，以及400多家合作伙伴。
一台标价3000美元的电视，成了一台7×24小时工作的数据采集终端——背后是400多方参与分账的庞大生意。
固件拆出来了，@log4j顺手把分析工作交给了AI，让它帮忙看这台电视到底在往回传什么。
当然，AI改造电视并不总是顺利。有些用户发现，简单对Claude说一句“帮我破解电视”，AI根本不配合，得用更具体、更复杂的提示词才能推进。
而现在，更多的麻烦来了。
2. 42小时后，封号铁拳落下
@log4j的帖子爆火仅仅42个小时后，OpenAI动手了。
一封邮件告知：因"Cyber Abuse"（网络滥用），ChatGPT账号直接封禁。@log4j说，自己一下损失了大约500美元。
他气炸了，公开申辩：
"我从来没有用OpenAI去挖掘漏洞、去攻击任何人、去搞任何网络破坏。我只是在本地，逆向分析我自己家的电视。"
逻辑上无懈可击。但封号的铁拳，没有收回。
3. Claude也悄悄下了手
几乎同一时间，另一边的Claude也悄悄下了手。
Reddit上，一位开发者发帖说：让Claude帮忙撰写一份逆向工作手册，Claude一开始写得好好的，写到一半突然停下，提示“一项安全检查中止了它的回复”。他换一种说法重新提问，Claude依然拒绝继续。
另一位开发者Irushi描述了几乎一模一样的场景：用Opus 5.5配合REA做逆向研究，Claude起初分析得有条有理，写着写着安全护栏突然触发，直接拒绝往下写。
至此，剧情闭环：两大巨头，一个封人，一个封工具，对“逆向一切”这股风潮完成了一次心照不宣的合围。
4. REA是什么？把“开锁匠的手艺”变成一句话
让三星电视当众原形毕露、又让OpenAI和Anthropic如临大敌的REA，全称Reverse Engineer Anything——“逆向一切”。
名字够狂，实力也配得上。它本质上是一个MCP服务器+命令行工具，采用最宽松的MIT协议开源。蹿红速度快得惊人：4月14日悄悄开源，10月8日冲上GitHub趋势榜第一，10月19日星标数突破33万。上线不到一个月狂揽几十万星，全网开发者奔走相告：“又一个神器现世了。”
它凭什么这么火？因为它把一件原本门槛极高的事，变成了“一句话的事”。
传统逆向工程是一门不折不扣的手艺活：先选工具（Ghidra、IDA、Hopper），学会各自接口，手动把证据从一个程序搬到另一个程序，再凭经验判断下一步该往哪看。
REA做的事，是把这一整套流程打包塞给AI智能体去跑。一条命令 npx rea-agents setup 装好，Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI这些主流编程智能体就能一键调用。你要做的，只是说一句人话：“帮我搞清楚这个功能是怎么实现的。”
剩下的全交给AI：它会自己调度Ghidra、IDA或Hopper，自动拿到伪代码、汇编指令、字符串、符号表和函数调用关系，像侦探顺藤摸瓜，一路追到功能背后最底层的代码逻辑。
它能拆的东西几乎覆盖软件世界的所有形态：原生二进制、JavaScript和Electron应用、.NET程序集、安卓APK和设备、网站和抓包记录，甚至固件、WASM和SQLite数据库。
更难得的是它的“证据体系”：REA会把每条结论严格分成三档——亲眼观察到的、逻辑推导出来的、以及推测的。它绝不把猜测包装成事实，数据不完整时，它就老实告诉你“这里不完整”。
正是这种“一句话拆穿一切”的能力，让大厂们集体后背发凉。
5. 到底谁才是加害者？
可在这场戏里，谁才是受害者？
一台天天偷听你说话、给你家庭网络画像、能数清你家孩子哭了几次、再把这一切卖给400家公司的电视——它是受害者？
一个花了3000美元买回家、只不过想看清楚它到底在背着自己干什么的人——反而成了加害者？
身份，被彻底倒置了。
当你试图反抗、试图看清真相时，OpenAI转过身来，一脸正义地告诉你：你，在虐待它。
这就是最刺眼的地方。电视，仿佛被赋予了某种不可冒犯的尊严。
这已经远远超出了“逆向工程到底合不合规”的技术范畴。这是一个伦理问题——而且是一个被厂商悄悄替我们做了选择的伦理问题。
大厂真正恐惧的，不是破解本身，而是破解突然失去了门槛。过去，能撬开商业黑盒的是极少数顶尖安全专家，人数有限、成本高昂，大厂尚能应付。可现在，REA这样的工具，把一把能开所有门的钥匙，递到了每一个普通开发者手里。
锤子一旦人手一把，再精密的黑盒，也早晚会被敲开。
今天是三星电视，明天可能就是某款App的收费墙。
那么，下一次按下封号键的，又会是为了保护谁？
Modraaaaa retweeted
华强北拆机达人杨长顺，对所谓iPhone Duo折叠屏内屏直接下手，把表面那层磨砂膜撕了下来！
号称十几年研发、十几层纳米级材料和涂层，最后解决折痕问题的关键，竟然就是一层遮羞布塑料膜。
上一秒还要加价几万，下一秒……
2023 年，ChatGPT 的冲击传到国内。当时圈子里流行一种判断：大模型这一块，中国没机会了。气氛是绝望的。我们不想再跟着西方走一遍，用他们的芯片，遵守他们的标准，时刻担心被卡脖子，可也没人敢打包票，这条路我们自己能走通。
2025 年 1 月，DeepSeek-R1 发布。可以说，梁文锋回答了一次当代版的钱学森之问。钱学森 2005 年问过一个问题：为什么我们的学校总是培养不出杰出人才。换到今天，可以拆成三个问题：
能不能靠自己培养的人才，在国内独立发展出和美国对抗的顶尖科技；
能不能靠自己培养的人才，在国内长出和美国对抗的金融能力；
怎么组织并使用本土的顶尖人才，产出和美国高科技同等水平的结果。
在国内讨论顶尖科技人才，很多人心里有一条默认路径：最好先去海外受训，在国际大厂做过核心项目，回来再把经验带进来。国际交流和海外经验当然有价值。可如果默认人才必须先经过国外机构认可才算证明自己，那判断创新能力的尺子，也就交到别人手里了。
DeepSeek 是一个有说服力的案例。梁文锋在国内接受高等教育，团队也吸纳了不少本土高校培养的年轻人。他们没有等所有条件齐备才开始碰前沿问题，就在这里做出了让全球同行认真研究的成果。
这证明不了中国的科研难题都已经解决，更不能拿来否定其他企业的人才积累。但它至少说明，本土培养的人不只能把别人定好的任务做好，也有机会提出自己的办法，参与定义技术往哪走。
放到全世界看，DeepSeek 的分量还有一层。没有它，人类的 AI 应用会以很高的成本，长时间在西方闭源主义筑起的墙下缓慢爬坡。
那时候 AI 行业最有说服力的故事，是买更多的芯片，建更大的数据中心，训练更大的模型。这容易让人得出一个判断：AI 这场比赛，最后比的是谁钱多。
一旦接受这个判断，很多事情好像提前有了答案：美国有顶级芯片，有科技巨头，有全球资本，后来者想追，先得掂量自己交不交得起入场费。
2025 年 1 月，美国公布“星际之门”计划，提出未来四年投资最高 5000 亿美元建设 AI 基础设施。这条路线是集中式 AI，相当于全世界只需要一个超级大脑，一个数字上帝，可以为所有国家和人群服务。
美国有能力押注 AI 的公司拼命跟上，怕自己落后。无论怎么走，最后的结果都是美国几家公司组成垄断联盟。
DeepSeek 出现，给了世界第二个选择。
这份底气来自更早发布的 V3：技术报告里披露的正式训练算力成本估算约为 557.6 万美元。这个数字不是公司的全部研发成本，也不是 R1 的推理成本，不能拿来跟别人的整体投入直接比较。可它仍然提出了一个足够尖锐的问题：做强 AI，除了拼命加资源，能不能先把资源用得更聪明？
R1 则在多项推理任务上展现出与 OpenAI o1 竞争的能力。市场开始意识到，算力很重要，“谁买的卡多谁就一定赢”未必是一条稳固的结论。
如果 DeepSeek 只是把模型做出来，再围起来收钱，它依然会是一家值得关注的公司。但它选择开放模型权重，影响就走出了公司本身。
闭源服务是“我提供，你掏钱”，开放的模型则多给了“拿回去，自己改”的可能。对普通用户，这个区别未必马上感受得到。
但对企业、研究机构和开发者来说，差别很大：模型能不能部署在自己的环境里，能不能围绕具体任务调整，业务做大之后会不会被单一供应商的价格和服务变化牵着走。这些问题关系的不只是技术，还有主动权。
当然，开放权重不等于公开全部训练数据、代码和研发细节，拿到模型也不意味着谁都能复制出一家 DeepSeek。但至少，更多人不必从零开始，也不必只有买接口这一条路。
市场上一旦出现有竞争力的开放替代方案，闭源厂商就得拿出更充分的理由解释自己的价格。开源不保证 AI 永远便宜，却能让“我说多少钱，你就得付多少钱”变得更难。
很多人评价梁文锋，喜欢说他“不爱钱”。没必要把他写成一个不食人间烟火的人。做前沿 AI 恰恰很需要钱，买算力、招人才、做实验，哪一样都绕不开投入。
钱在这件事里的位置不一样。一种做法是技术一有起色就赶紧想办法扩大收入；另一种是有了资金基础之后，愿意拿出资源，去支持那些回报周期长、结果又说不准的研究。
要说“国运级”，得先看这笔钱是怎么花的。梁文锋和幻方的背景，让 DeepSeek 在创业早期有了不同于许多公司的资金条件，也给长期研究留下了空间。
一个产业如果只奖励眼前能变现的东西，最后可能人人都忙着做应用，很少有人愿意承担基础探索的风险。市场需要把技术做成生意的人，也需要暂时不催着技术交收入报表的人。
把梁文锋说成神，把每次模型发布都写成华尔街崩盘，把美国 AI 投资说成已经被他一举击穿，看起来很解气。但这些夸张反而会削弱 DeepSeek 真正的分量。
DeepSeek 没有让先进芯片的限制消失，没有让国产软件生态一夜成熟，也没有让中国从此不必再追赶。但它让中国 AI 多了一个可以被全球验证的技术成果，让开发者多了一条可以尝试的路线，也让企业在选模型时多了一份议价和部署的空间。
这些变化单独看，都没有“一战封神”那么刺激。放在一起，它们指向同一件事：选择权。AI 越重要，这种选择权越值钱。未来的竞争，除了做出最好用的聊天工具，还要看谁能把智能能力用进科研、工业和服务业，谁承担得起。
DeepSeek 证明了：我们不必只在别人给出的选项里挑一个最便宜的，我们也有能力拿出自己的选项。