升级完之后确实丝滑了很多。

#商业 公司这种组织的出现，源于稳定性的需要。 当有人发现了一个具有一定规模、相对稳定的需求后； 提出了一套解决方案，需要一个相对稳定的团队实现并改进这个解决方案； 最终会达到这个需求总量和外部竞争形成的天花板； 但在此过程中会沉淀下很多知识，生产线、信任等组织资源，从而形成一个微环境，更容易在一些特定领域重复上述的过程； 不断重复后，组织规模日益庞大，但组织内部的信号传递效率等开始下降，激励不相容增加，导致组织内部摩擦增大； 最终组织达到了扩张的边界，形成了相对稳定的内部利益格局。 这个过程最初是多赢的，需求是相对稳定的，解决方案相对稳定而且需要稳定的优化，生产过程需要稳定，消费者，投资者，员工都需要稳定、可预期，甚至在某些阶段出于企业形象、道德文化激励的需求，企业的外部性也会保持为正。但是随着需求的变迁，资本的复利要求，组织内部摩擦成本的增加，一切都会发生变化，组织开始进入衰亡阶段。但组织也有生的本能，层层叠高的壁垒，层出不穷的手段，最终让组织癌变变成了一个“既得利益集团”，可以说这就是社会的癌症。 AI出现后能不能改变这个局面呢？答案是非常有可能。原因是AI的聚类能力，通用的，无人工干预的，自动的，高准确度的聚类能力。稳定性来自于聚合/聚类，来自于规模，它本就是是涌现的结果。

以投资为起点，大都以利益为终点； 以消费为起点，大都以创造为终点。 当海量的需求涌现出来时，通过清晰化，正则化，会有同样海量的创意涌现出来。 剩下的事情就是让需求和创意匹配，去生产，去创造，去沉淀。文明的厚度就是这样被慢慢地奠基起来。 在稀缺逐渐成为历史，UBI有足够的基础推行时，创造的乐趣和他人的尊重可能会成为最后也是最好的激励，届时一个以助人为乐的大同时代也许会到来吧。 稀缺时代的人是无法理解这些的。同年的创伤需要漫长时间才能治愈；不被他人需要，唯有沉溺于肉体的快感之中，才能体会到一些活着的感觉的人也要经历漫长而痛苦的挣扎。所以上面想法暂时还只能是一个理想。

Global好了一晚，又沦陷了。

突然产生一个疑惑，Nostr生态要关注语言暴力问题吗？

人工智能时代的科学研究范式转移以及知识产权制度变革 之前的科研范式走的是精英化路线，你可以大胆的假设，但是必须小心的求证，然后才能够发表。因为每一个科研人员的注意力都是极其宝贵的，能接受的输入带宽是有限，没人愿意浪费在一个不靠谱的猜想上。 但是我们知道创新过程其实是个涌现过程，参与人员基数越大，迭代周期越快，创新速度越快。 如果把每一个新想法都看成是一个基于知识图谱的推理过程，精英们的推理过程靠谱，相当于高端计算机，计算能力和准确度都强；而普通知识分子和爱好者则相当于低端机，各方面水平虽然不高，但省在基数多，整体算力不差。如果我们把他们都利用起来就能大大加快科研速度。 那么问题的关键就变成了：谁来承受如此大的输入，又如何筛选出靠谱的猜想（Idea）？ 前者的答案是AI；筛选方法则和训练AI类似。可以把人类与AI看成是一个联合的神经网络，联合的计算机器。人类边缘网络可以将自己的猜想输出给AI中心网络，AI能够读懂意思，自动匹配人类相似的想法，聚类，加权，输出；并匹配资源验证，最后自动给予奖励和惩罚。 如此知识产权制度也会发生重大变革，知识产权归人+AI整体；奖惩分配制度已经内化到人+AI的神经网络结构之中。届时你接受的奖励不再只是基于某一个创意，而是长期创意的集合，整个网络的对你的信任，权重的函数。

Damus 是什么？ • 广播+收音系统； 它干了什么？ • 只干三件事： • 让人可以说话， • 让话可以传播， • 让传播的话可以被收听到。 它支持哪些功能？ • 向特定人说话， • 用特定的渠道说话， • 选择特定的收听内容， • 但目前信息载体只支持图文。 它的特点是什么？ • 极简，没有任何赘肉； • 去中心化？解释太抽象了；其实就是传播中转服务器搭建和运维简单了很多，成本低了很多；信息发送到服务器也不必是一对一，可以是一对多。毕竟服务器只负责存储和转发，连接的relay（服务器）越多，内容越不易丢失，越容易找到接收者。只不过都这样做，对网络流量的负担就重了。 它的问题和挑战是什么？ • 性能，还是性能。 它可以社交吗？ • 它能够形成一个信息传播网，人们可以在这个网络互动，能说上话，当然可以社交，但它只是恰巧能够支持一定的社交，使建立社交关系成为可能，但它并没有为社交做特化。