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当规律性的科研只剩下发论文、赶进度的“形式”，而抽空了探索欲和好奇心这些“内容”时，工作日就已经是“空心”的了——周末只是这种空心的投影。面对这种极致的割裂，解决之道不是寻找更高效的放松方式，而是让工作日本身重新回归内容。当把“形式”重新嵌入属于你的“内容”（哪怕每天只有半小时思考真正感兴趣的问题）。届时，任何休闲方式都不会焦虑，因为人的存在感不再需要在具体活动中才体验到。

大部分跟agent交互的时间，如果我学不到什么，那我应该把他们定义为debug，而不是在“学习”。如果你发现你的科研生活大部分是在debug的话，那要好好思考下了。你是否把agent用对了？你是否应该开始认真看看代码了。学习看AI的代码，别丢下这门手艺。

今天我和朋友深入讨论了做任务应该用人类intern还是Codex的问题。我认为context长度是衡量其中的关键指标。Codex的问题是context一长后，经常要提醒它哪里细节要注意。而人类是可以在越来越上手后应该会变得更熟练，因此对于长/短期任务，人类的context长度等，进行选择。

前些天我一直在思考AI与人类的不同。我提出了一个观点：AI是梯度下降训练来的，而人类是一年年成长的，人类的读笔和文字会evolving，而AI不太会这样。但这样只是说明“AI和人类的制备方法不同”，我并没有证明两者化学性质不一致。

后来我思考到，AI和人类在目前大部分接近。但是评估智能的维度很多，AI只是部分拟合了人类的功能，比如代码、推理能力，另外有很多部分还没有很好的拟合。比如长上下文的能力，人类的上下文越多，其实似乎人的表现越好。但是AI的上下文越多越难受。当然这里我还没有想明白，上下文指的是训练还是推理，如果是训练就又另说了。

说回来，最近我突然没有什么长上下文能力了，主要是自己又变得繁忙起来。每天起床后开始实验，然后经常在打游戏，狠狠地打游戏。我感觉很难过，我发现工作后自己很难有整块的时间做自己的事情，每天都被各种奇奇怪怪的繁忙事情折磨着，自己会慢慢迷失。

或许我确实应该出来走走看了。

2026年6月22日，德国科隆。FALCONS战队在接连斩落NAVI、Vitality、Spirit三座大山后，以3:0的绝对碾压之势横扫黑豹FURIA，这艘银河战舰终结了这场熬走十余年遗憾、击碎全网嘲讽的封神之战，捧起了属于他们的Major总冠军奖杯。

整座电竞殿堂人声鼎沸，场馆很大，容得下五万人的呐喊与狂热；场馆也很小，小到最后只剩下了键鼠敲击的脆响、道具爆破的轰鸣，以及唯一一座冠军奖杯。m0NESY的大狙防守， kyousuke嘉豪的出其不意，karrigan大表哥的混烟、多次转点与正面usp笑谈个人能力，TeSeS龙哥的兜底。没有软脚与失控，在孤独和折磨后，故事走到了高潮。

五位英雄走向奖杯前，这个曾盯了18载的冠军，如今如梦一般放在眼前。Niko接过采访的话筒，泪光所及之处金色的雨落下。一阵震耳欲聋的沉默背后，是多少孤独与不甘。他说出了对家人和所有陪伴者的感谢，站在人生的舞台中央，他是否看到了曾经年轻的自己。

十几年，几乎是一个电竞选手的全部生命，也恰好横跨了我们的青春。在生活的百般捶打中，屏幕前的我们也早已不再年轻，或许不少人早已向现实低头，戒掉了热血，学会了妥协。当这支队伍在半夜真正举起奖杯时，许多曾经的观众或许早已熟睡，在梦中疲惫地面对着明天的工作和生活的柴米油盐。毕竟在这个年纪，谁愿意在生活的重压之余，再去重温年少时那些遥不可及的梦呢？

做观众往往太过于容易了。我们有近乎于零的风险高高在上，将台上背后上万个小时的努力轻轻至于笔下，肆意评价一位选手波澜壮阔的生涯。但请别忘了，时代的风暴对每个人都是公平的。在命运的风暴里，谁也说不准自己下一刻是满载而归的渔夫，还是落入鲨鱼口中的溺水者。

不少玩家看着他一步一步艰难走到今天，但随着失望越来越多，或许连他心里也曾想过放弃。在他们成功登顶前，或多或少都未曾被命运宽容以待。人生的风霜磨练着意志，令他们也不知自己会在何时倒下。莫欺少年穷的剧本在网文中常见，但在生活中谁知道接下来会发生什么？

"Maybe not today, maybe not tomorrow, maybe not next month. But one day, I'll be the champion."

我想起贺炜老师的解说，“请不要相信胜利像山坡上的蒲公英一样唾手可得，但请相信世上总有美好值得我们全力以赴，哪怕粉身碎骨。” 请你们尽情享受你们的胜利吧，This is the day you've been waiting for! 感谢 猎鹰FALCONS 在这个平凡无奇的周一为我们点燃了一把久违的火。有关梦想与热血的故事从来不会过时。

今天我的vscode又离职了一位agent。在这么多agent里，读日志agent离开的是最多的。他们的输入和thinking都很繁重，还要从前辈的文档里记住以往的修改，并从日志里找出程序的端倪。我还经常把修复工作外包给他们，因为只有他们最懂项目发生了什么，是他们稳稳地接住了程序。有的agent活着，改的仓库一地鸡毛。有的agent死了，它的context被后人抬的很高很高

我说做研究，真正的放假时刻是meeting完的后一秒有没有懂的。急头白脸的对着自己拿copilot+matplotlib画的狗屎汗流浃背地挤出单字，说话速度堪比卡壳的GPT。比“那你这周什么也没做”更震耳欲聋的是全员的鸦雀无声，老板停止思考，组员放弃大脑，直到最后那句“那就下周继续吧”，下一秒退会议室退的比单排0-16-0都快。

我记得去年申请时，我需要搜集每个学校的信息，都要自己一个个点。

现在有agent了，我认为能发挥更多的作用。比如叫agent给每个csranking里的老师开一个agent，读完他的论文，总结是否匹配，工作介绍，相关链接，推荐信写作方向。完全可以工业化的做出来

还可以做很多自然语言的实验，比如前几年大家申请的datapoint，看趋势和细节分析。以前都是人工脏活，现在都可以工业化