维生素E|经济学哲学知识分享播客

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新的小项目，来测测你的 ai 人格

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现在，买ai订阅就感觉和买彩票一样，还得寻思这公司未来咋样，至少未来一个月有没有前景，会不会发新模型
多说一句,gork 4.6确实不错，赞美搞哥，搞哥很waghhhh

我其实不太理解为什么claude那么执着于锁区，如果他只是想做锁区这件事的话，投入和产出根本不成正比，锁区意味着识别用户到底是哪个地区，这个从互联网基础设置而言几乎就是不可能的工作，因为云服务器是开放的，国际信道是开放的，人员的国际流动是开放的，且多数国家的kyc和美国不通，证件伪造成本极低而识别成本极高。
有空做这些不如识别用户行为，发现蒸馏或者其他类似行为依照行为逻辑封号没人说它什么，但非按地区逻辑限制，把精力和资金花在这上面，只能是说有执念了，那这个执念是怎么来的呢

https://mp.weixin.qq.com/s/cErbT9MVykZuYK-NTRDuZg
漫步学派 小程序已经开始公测，公众号会定期发送邀请码（今天就会发一波），有兴趣体验的朋友可以关注
#vibecoding #精神分析

一个很有趣的发现：用ai翻译的哲学著作，比起中译版，要好读太多太多了，不但翻译的更准确，话语更流畅，内容也更精简。
也就是说，目前所有的中译版哲学书，基本上都要扫进垃圾堆，原文搭配ai翻译效果要更好

#警惕ai
最近高频率高强度使用各类llm大模型产品，发现了一个严重的问题，大模型产品非常擅长言之凿凿的用一些“大词”并给出完全歧义的语言和观点，这在哲学，文学等领域非常普遍，尤其是精神分析类的观点和总结，与原文表达的含义基本南辕北辙，我测试了很多经典哲学著作，包括最近研究的福柯，对于文本的总结带有一些非常明确的错误，这可能形成一个现象，如果ai持续被人信任，那就是原意会被这些产品直接扭曲变成新的含义，而新的含义会替代之前的观点和研究内容。毕竟如果你用ai做论文和研究，那引用的内容说不定也是ai生产的，那观点就变成了持续放大发酵的确凿事实。
当然我测试的是通用ai，使用专业语料库训练过的我没有使用过，但是我认为逻辑是类似的，使用ai产品的时候一定小心，对于一些言之凿凿符合逻辑的观点必须要做fact check，因为很可能这是完全错误甚至相反的观点。
这个提示不可能扭转目前对于ai的盲信浪潮，毕竟我已经了解到很多人开始将ai“神”化的趋势，认为ai的建议可以解决自己目前的问题，但这起码是提示我自己，我之后产出的内容一定是fact check过的，这是我能做到的

🔬 Token 经济学：用便宜的 Token 替代贵的 Token，到底行不行？

最近一直在思考一个问题：LLM 的 token 是有质量分层的。Opus 4.6 输出的是"高质量 token"，本地跑的开源模型输出的是"低质量 token"。那能不能通过多 agent 协作、多次采样，用数量换质量？
研究了一圈文献，结论是：有条件地可以，但有硬天花板。
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📈 好消息：小模型确实能超越大模型
Snell et al.（ICLR 2025）发现，在 FLOP 匹配的评估中，小模型通过增加 test-time compute 可以超越参数量大 14 倍的模型。另一篇 ICLR 2025 的论文显示，Llemma-7B 配合 tree search，在 MATH benchmark 上始终优于 Llemma-34B。
关键条件：模型对目标任务得有非零的成功率，而且你得有一个靠谱的 verifier。
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🚫 硬天花板：No Free Lunch
Chen & Pan（2025）给出了理论证明：无论怎么 scaling 弱模型的推理计算，都无法匹配一个足够强模型的单次采样精度。
直觉解释：如果正确答案根本不在弱模型的输出分布里，采样一万次也不会出现。你只能从模型能想到的答案里选，选不出它想不到的东西。
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📉 多来几次不一定有用
Chen et al.（NeurIPS 2024）研究了多次 LLM 调用 + 投票的 scaling 特性，发现了反直觉的结论：性能先升后降。
原因：对"简单"问题，多投票确实提升准确率；但对"困难"问题（单次正确率 < 50%），投更多票反而让错误答案更确定地胜出。
多 Agent 辩论（MAD）也没那么神：ICLR 2025 的研究发现，大多数 MAD 框架甚至不如简单的 Chain-of-Thought，还有"从众效应"——弱模型引入辩论会拖累强模型表现。
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💡 那什么才真正有效？
不是替代，而是分流。用大量低质量 token 处理 80% 的工作量，只在关键路径上使用高质量 token。
具体来说有几种机制：
① Best-of-N + 测试驱动 — 生成 N 个方案，跑测试选最好的。代码任务最适合，因为编译器和测试用例就是完美 verifier。
② 迭代修正 — 生成 → 测试 → 把错误喂回模型 → 修复 → 再测。比盲目重试聪明得多。
③ 分阶段验证 — Planner → Critic → Coder → Reviewer → Tester，每一步都有质量关卡。用户感觉一次出结果，内部已经循环好几轮了。
④ 难度路由 — 用轻量 classifier（~10ms）自动判断每个请求的难度，简单的给便宜模型，复杂的给强模型。
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🛠 开源路由框架
RouteLLM（LMSYS）— 减少 85%+ 成本，保持 95% GPT-4 质量，OpenAI client drop-in replacement
NadirClaw — 为 coding agent 设计的透明代理，原生支持 OpenCode/Claude Code，实测省 40-70%
LLMRouter（UIUC）— 16+ 种路由模型，最全面的研究框架
vLLM Semantic Router（Red Hat）— Rust 实现，延迟降 47%，token 降 48.5%
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🎯 一个被低估的发现：Scaffolding 效应
SWE-bench 上，Augment、Cursor、Claude Code 都跑同一个 Opus 4.5，但解题数差了 17 个（共 731 题）。同模型不同框架，结果差异显著。
好的 agent 框架 = 零 token 成本的 quality booster。精细的 system prompt、context 隔离、checkpoint 机制——这些优化不消耗任何额外 token，但能显著提升输出质量。
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📌 五条结论

不存在"无限廉价 token 替代昂贵 token"的一般定理。弱模型正确率 < 50% 时，量变不会带来质变。
但 test-time compute scaling 确实有效——前提是有非零成功率 + 可靠 verifier。满足条件时 7B 可以打 34B。
最优策略是分流而非替代：80% 走便宜路径 + 20% 走关键路径。
代码是最佳应用场景（完美 verifier），翻译/写作等需要人类判断的任务天花板更低。
Scaffolding 被严重低估——同模型换框架就能提升数个百分点，这是免费的午餐。

最近很多人在问openclaw，我确实也在用，但其实99%的人根本用不到这个东西，openclaw适合的是离线场景，但可能最需要的不是离线场景而是在线场景，先在在线场景中把skill编好跑通，变成可复用的工作流，才会考虑离线场景。而大部分人在线场景都没搞明白，那玩openclaw就是纯白玩。 如果真的有兴趣用agent增加自己的生产力，那先把终端软件和ide都玩清楚，openclaw比ide唯一强的地方只有afk的时候能交互，别的没有了

最近很多人在问openclaw，我确实也在用，但其实99%的人根本用不到这个东西，openclaw适合的是离线场景，但可能最需要的不是离线场景而是在线场景，先在在线场景中把skill编好跑通，变成可复用的工作流，才会考虑离线场景。而大部分人在线场景都没搞明白，那玩openclaw就是纯白玩。
如果真的有兴趣用agent增加自己的生产力，那先把终端软件和ide都玩清楚，openclaw比ide唯一强的地方只有afk的时候能交互，别的没有了

突然想起一个很有趣的小事，之前在法国留学的时候，和同学聊天，聊到中国的一些习俗，当时不知道哪根筋短路了，从吃的聊到了广东吃的很好吃然后聊到了广东什么都吃最后说广东还有有人吃死婴，还说的信誓旦旦。 我现在还能回想起来那位法国同学震惊的眼神。如果我那个法国同学也是法国版的牢A的话，可能这件事就会成为法国网络界的一个对中国的小故事吧，给广东人泼脏水了真是对不起😞

突然想起一个很有趣的小事，之前在法国留学的时候，和同学聊天，聊到中国的一些习俗，当时不知道哪根筋短路了，从吃的聊到了广东吃的很好吃然后聊到了广东什么都吃最后说广东还有有人吃死婴，还说的信誓旦旦。
我现在还能回想起来那位法国同学震惊的眼神。如果我那个法国同学也是法国版的牢A的话，可能这件事就会成为法国网络界的一个对中国的小故事吧，给广东人泼脏水了真是对不起😞

没录完，预计明天或者后天发新节目

祝大家新年快乐，最近一直在改bug和增加小程序功能，所以播客确实没时间更新，等项目基本稳定了（就这两天的事）,就发新播客，维生素2.0第一期

今日内测已正式开始，欢迎持续报名，还有三个名额

玄学：vibe coding的时候先用claude开个头，再用gemini，gemini就会表现出远超之前的水平

好久没发消息了，最近一直在coding，漫步学派的小程序将很快上线，之前做过的播客都将在里面变成学习资源，同时立一个flag，元旦前更新播客

好久没发消息了，最近一直在coding，漫步学派的小程序将很快上线，之前做过的播客都将在里面变成学习资源，同时立一个flag，元旦前更新播客

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https://paopao-labubu.netlify.app/
简单的做了一个关于泡泡玛特和labubu的研究