{"source":{"id":"2073657400587137319","title":"你现在能看到这段文字，得感谢一个人。 他叫 Claude Shannon（香农）。 他没有发明手机、电脑或任何具体的硬件…","url":"https://mubeitech.com/p/2073657400587137319"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2065082804028006885","account":"warroom","brand":"@warroom","title":"今天所有芯片和智能手机的底层逻辑，来自1937年一个21岁学生在图书馆里打发时间的涂鸦。 他叫克劳德·香农。 那一年，他…","summary":"今天所有芯片和智能手机的底层逻辑，来自1937年一个21岁学生在图书馆里打发时间的涂鸦。 他叫克劳德·香农。 那一年，他在麻省理工学院读硕士，把十九世纪的哲学逻辑套在了电话交换机上。 当时的工业界设计电路，全靠工程师用铜线和继电器搞穷举法。 图纸画得像蜘蛛网一样乱，全凭经验和力气…","body":"今天所有芯片和智能手机的底层逻辑，来自1937年一个21岁学生在图书馆里打发时间的涂鸦。\n\n他叫克劳德·香农。\n\n那一年，他在麻省理工学院读硕士，把十九世纪的哲学逻辑套在了电话交换机上。\n\n当时的工业界设计电路，全靠工程师用铜线和继电器搞穷举法。\n\n图纸画得像蜘蛛网一样乱，全凭经验和力气。\n\n香农在论文里算清楚了一件事。\n\n开关只有两种状态：开，或者关。\n\n这刚好对应布尔代数里的真与假，也就是 1 和 0。\n\n只要开关数量够多，电路就能代替人脑进行逻辑计算。\n\n这个发现，相当于给冰冷的金属机器装上了灵魂。\n\n但当时掌握资源的行业巨头们根本不信。\n\n他们觉得这不过是学术界的游戏，对实际拉电线毫无用处。\n\n行业权威们继续在铜线堆里摸爬滚打。\n\n香农没有跟他们争论，转头去研究了更抽象的领域。\n\n他把世界上所有的文字、声音、画面，全部压缩成了同一个单位。\n\n这就是比特。\n\n几十年后，当全球半导体产业彻底爆发，人们回头翻看教材，发现路标早在1937年就被一个21岁的年轻人插好了。\n\n权威和经验保护了旧时代的行业惯性，但挡不住逻辑本身的力量。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2065408269166800970","translated_status_id":"2065408269166800970","published_at":"2026-06-12 07:33:56","created_at":"2026-06-12T09:32:16.602830","url":"https://mubeitech.com/p/2065082804028006885","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2065082804028006885/markdown"},{"rank":2,"id":"2063903532575752211","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"你刷的每一条 TikTok，看的每一部 Netflix，甚至 AWS 和微软云底层的虚拟机，全都在跑同一个人的代码。 他…","summary":"你刷的每一条 TikTok，看的每一部 Netflix，甚至 AWS 和微软云底层的虚拟机，全都在跑同一个人的代码。 他叫 Fabrice Bellard。 没去过硅谷，没建过商业帝国，没有推特账号。 三十年来，他躲在巴黎，安安静静手搓了现代互联网的底层。 看下什么叫真正的\"一个…","body":"你刷的每一条 TikTok，看的每一部 Netflix，甚至 AWS 和微软云底层的虚拟机，全都在跑同一个人的代码。\n\n他叫 Fabrice Bellard。\n没去过硅谷，没建过商业帝国，没有推特账号。\n三十年来，他躲在巴黎，安安静静手搓了现代互联网的底层。\n\n看下什么叫真正的\"一个人就是一支军队\"。\n2000年，28岁的他启动了 FFmpeg。\n做了一件当时没人能做好的事：把所有音视频格式的编解码统一到一个库里。\n现在，YouTube 用它，Netflix 用它，Chrome 用它。\n你手里的每一台手机、家里的每一台智能电视，底层全跑着 FFmpeg。\n只要你这二十年里看过视频，你就用过他的代码。\n\n这足够吃一辈子老本，但他连停都没停。\n2003年，他开始写 QEMU。\n一个人单干把代码撸到了 2005 年的 0.7.1 版本。\n这玩意成了现代虚拟化技术的基石。\n现在，AWS、Google Cloud、微软 Azure 上的千万台虚拟机，全跑在基于 QEMU 的基础架构上。\n\n他的其他项目同样惊人：\n2001年，写了个微型 C 语言编译器（TCC），不到15秒就能从源码编译并启动 Linux 内核。\n2004年，用一台普通台式机，加上自己推导的 Bellard's formula，算出了当时人类历史上最长的圆周率。\n2011年，用纯 JavaScript 写了个模拟器，让大家直接在浏览器里跑 Linux。一堆工程师看了以为是假新闻。\n\n到了大模型时代，人家也不闲着。\n搞了个本地跑 LLM 的服务器（TextSynth Server），还拿语言模型去搞极其变态的文本和短信压缩，硬是打破了传统算法的极限。\n就在 2025 年 12 月，他又弄了个 Micro QuickJS，专给几乎没有内存的微控制器跑的 JS 引擎。\n\n点开他的个人主页（bellard.org）。\n没有 UI，没有字体设计，没有一句吹牛的营销文案。\n就一堆干巴巴的纯文本链接。\n顺带一提，他 2012 年还合伙搞了个电信公司，做 4G/5G 基站软件，稳稳当当当着 CTO。\n\n在这个人人都在包装概念、写两行调包代码就敢吹改变世界的时代。\n这个法国大叔证明了一件事：\n真正的极客，不需要去硅谷，不需要高谈阔论。\n只要一台电脑，没有废话，一直写下去，你就能把整个数字世界扛在肩上。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2064303996001452184","translated_status_id":"2064303996001452184","published_at":"2026-06-09 10:33:19","created_at":"2026-06-09T12:29:29.357469","url":"https://mubeitech.com/p/2063903532575752211","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2063903532575752211/markdown"},{"rank":3,"id":"2073176163996848226","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"我们天天用的电脑，其实一直在模仿一张“纸”。 真正下一代的计算界面，根本不该是现在这个样子。 讲个震撼过一整代设计师的经…","summary":"我们天天用的电脑，其实一直在模仿一张“纸”。 真正下一代的计算界面，根本不该是现在这个样子。 讲个震撼过一整代设计师的经典旧事。 2013年，在MIT的讲台上，一个叫 Bret Victor 的开发者做了一场至今被奉为神作的演讲。 （他也是早期 iPad 交互界面的奠基人之一）。…","body":"我们天天用的电脑，其实一直在模仿一张“纸”。\n\n真正下一代的计算界面，根本不该是现在这个样子。\n\n讲个震撼过一整代设计师的经典旧事。\n2013年，在MIT的讲台上，一个叫 Bret Victor 的开发者做了一场至今被奉为神作的演讲。\n（他也是早期 iPad 交互界面的奠基人之一）。\n\n他劈头盖脸就砸出一个极其尖锐的观点：\n电脑发明了这么多年，我们却依然在用“纸笔时代”的逻辑去思考。\n写代码、看公式、读论文……这不就是把纸上的字，搬到了一个会发光的屏幕上吗？\n\n大脑到底是怎么思考的？\n认知学里有三个维度：\n1. 交互（用手去摸、去摆弄）；\n2. 视觉（用眼睛看形状、看对比）；\n3. 符号（用语言和逻辑一步步推导）。\n\n人类最伟大的发现，往往是“通道切换”的结果。\n比如沃森 and 克里克，怎么发现DNA双螺旋结构的？\n当时实验数据都在纸上，谁也看不明白。\n他们自己跑到车间，用黄铜金属片和铁丝，亲手搭出了实体模型，在办公室里拼凑、试错。\n同事笑话他们：这俩哥们儿又在办公室玩玩具呢。\n结果呢？他们用手“摸”出了人类历史上最伟大的生物学发现。\n这就是用“交互”代替了枯燥的“符号”。\n\n而 Bret Victor 在2013年的演讲里，现场展示了如果打破“纸的牢笼”，世界会变成什么样：\n\n他打开一篇顶尖的学术论文。\n原本满纸都是枯燥的数学公式，比如“当N远大于K远大于log N时……”。\n普通人脑子得疯狂解码、脑补。\nVictor 直接把它重构成了一个活的界面：\n鼠标一划，公式变成了实时演化的复杂网络拓扑图。\n你不用在脑子里“模拟”公式，你直接用眼睛看它的变化。\n\n他再展示电路设计。\n传统的电路图是死的。\nVictor 的界面里，每一个电阻、电容都是活的。\n电压和电流像水流一样在屏幕上实时流动。\n你改动一个参数，所有的波形、曲线像乐团一样同步起舞。\n你不是在计算电路，你是在“触摸”一个活生生的系统，直接建立直觉。\n\n这个2013年的演讲，戳破了一个残酷的真相：\n很多时候，你学不会复杂的系统，是因为你被迫在一个“死掉的介质”里进行思考。\n\n而这，恰恰是 AI 正在强行推动的变革：\n以前，你必须跟那些死板的代码、符号、公式死磕，用人脑去模拟编译器的运行。\n现在，你只需要用自然语言描述你想要的系统，AI 就会立刻把它变成一个“活”的、可交互的、能实时反馈的系统呈呈现出来。\n\n我们终于要告别“在纸上思考”的时代了。\n\n电脑不该只是一个高配版的记事本。\n它应该是一个让“以前无法想象的思考”变成现实的工具。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2073407176740090112","translated_status_id":"2073407176740090112","published_at":"2026-07-04 13:20:15","created_at":"2026-07-04T15:16:48+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2073176163996848226","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2073176163996848226/markdown"},{"rank":4,"id":"2101014019452686495","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"工程师天天跟老板吹嘘，自己的计算机算得有多快。 动不动就是毫秒、微秒、纳秒。 老板听得云里雾里，工程师自己其实也两眼一抹…","summary":"工程师天天跟老板吹嘘，自己的计算机算得有多快。 动不动就是毫秒、微秒、纳秒。 老板听得云里雾里，工程师自己其实也两眼一抹黑。 直到一个八十岁的女将军，拎着一根电线走上了讲台。 这位老太太是葛丽丝·霍普（Grace Hopper）。 她是美国海军准将，也是计算机早期的传奇人物。 在…","body":"工程师天天跟老板吹嘘，自己的计算机算得有多快。\n动不动就是毫秒、微秒、纳秒。\n老板听得云里雾里，工程师自己其实也两眼一抹黑。\n直到一个八十岁的女将军，拎着一根电线走上了讲台。\n\n这位老太太是葛丽丝·霍普（Grace Hopper）。\n她是美国海军准将，也是计算机早期的传奇人物。\n在军队和实验室里，她是让所有主管都头疼的刺头员工。\n规矩只有一条：自己没搞懂的事，绝对不干。\n\n当年工程师跟她说，机器算一次只要几毫秒。\n她问：什么是毫秒？\n对方说是千分之一秒。\n钟上的秒针她能看见，千分之一秒长什么样？\n全公司没一个人能拿得出来。\n\n后来技术升级，大家改口聊微秒。\n有人跑来挑刺，说她这段程序没写好，平白浪费了五微秒。\n她接着追问：微秒又是什么？\n对方得意洋洋地告诉她：百万分之一秒。\n\n霍普当场就给顶了回去。\n她说自己这辈子见过最大的支票都没超过一千美元。\n连一百万是什么概念都没见过，怎么可能理解百万分之一？\n华盛顿那帮管财政的政客，八成也搞不清楚十亿到底有多大。\n\n再后来，工程楼里开始天天挂着纳秒。\n十亿分之一秒。\n霍普被这帮满嘴抽象词的人彻底逼烦了。\n她直接给工程楼打电话，要求剪一截“纳秒”送过来。\n\n工程部还真给她送来了一根电线。\n十亿分之一秒有多长？\n按光速在真空里的速度算，光跑一纳秒的距离极其精确。\n11.8英寸，大约30厘米。\n\n霍普拿着这截11.8英寸的电线，翻来覆去地看。\n原来看不见摸不着的十亿分之一秒，就是这么长一截金属丝。\n电信号跑得再快，也超不过光速。\n两块芯片只要离得稍微远一点，光跑过去都要花上一纳秒。\n\n尝到甜头的霍普，又管工程部要一根“微秒”。\n对方给不了第二根，因为实在太长了。\n整整984英尺，将近300米长的一大捆线。\n霍普说真该把这捆线挂在每个程序员的脖子上。\n让他们看清楚自己随手浪费的一微秒，到底扔掉了多长的物理距离。\n\n当全行业都沉迷于用抽象数字互相吹嘘的时候。\n顶尖的科学家，用一根最笨拙的铜线把所有人拽回了现实。\n不管是十亿分之一还是百万分之一，光速不讲人情。\n芯片之间离得有多远，速度就死死卡在那里。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2101174310480036083","translated_status_id":"2101174310480036083","published_at":"2026-09-19 01:20:27","created_at":"2026-09-19T03:02:17+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2101014019452686495","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2101014019452686495/markdown"},{"rank":5,"id":"16954916","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"全球顶级的超级计算机、绝大多数云端服务器、几十亿台安卓手机。 它们的底层，全跑着同一个人的代码。 写出这套系统那年，他才…","summary":"全球顶级的超级计算机、绝大多数云端服务器、几十亿台安卓手机。 它们的底层，全跑着同一个人的代码。 写出这套系统那年，他才21岁。 他叫林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）。 当时他只是芬兰赫尔辛基大学的一名学生。 因为买不起昂贵的商业系统，他决定自己写一套内核。 这就是…","body":"全球顶级的超级计算机、绝大多数云端服务器、几十亿台安卓手机。\n它们的底层，全跑着同一个人的代码。\n写出这套系统那年，他才21岁。\n\n他叫林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）。\n当时他只是芬兰赫尔辛基大学的一名学生。\n因为买不起昂贵的商业系统，他决定自己写一套内核。\n这就是 Linux。\n\n后来参与协作的人越来越多，代码管理成了大麻烦。\n现成的工具怎么用都不顺手。\n怎么办？\n他嫌工具太烂，索性花了两周顺手写了一个。\n这就是今天全球程序员每天都在用的 Git。\n\n一个人，顺手颠覆了两次现代软件工业。\n按今天的商业逻辑，他本可以开公司、搞融资、满世界做商业路演。\n但他对名气、金钱、头衔和炒作毫无兴趣。\n三十多年里，他始终保持着极度的低调。\n\n如今，全球服务器、安卓系统和超级计算机的底座依然是他撑起来的。\n他没有成为任何商业帝国的代言人。\n他依然只是坐在自己的电脑前，安安静静地为全世界写代码。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2092203065940086892","translated_status_id":"2092203065940086892","published_at":"2026-08-25 10:21:48","created_at":"2026-08-25T12:08:39+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/16954916","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/16954916/markdown"},{"rank":6,"id":"2051296304740069635","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"1979年，连深度学习的影子都没有。 全世界搞AI的聪明人全在死磕符号逻辑。 大家认定只要一条条写死规则，就能像造国际象…","summary":"1979年，连深度学习的影子都没有。 全世界搞AI的聪明人全在死磕符号逻辑。 大家认定只要一条条写死规则，就能像造国际象棋引擎一样拼凑出大脑。 霍夫斯塔特断言这条路走不通。 心智无法通过自上而下的规则被制造。 它只能从极度复杂的底层机制中自发涌现出来。 真正的智能必须具备一种能力…","body":"1979年，连深度学习的影子都没有。\n全世界搞AI的聪明人全在死磕符号逻辑。\n大家认定只要一条条写死规则，就能像造国际象棋引擎一样拼凑出大脑。\n霍夫斯塔特断言这条路走不通。\n\n心智无法通过自上而下的规则被制造。\n它只能从极度复杂的底层机制中自发涌现出来。\n真正的智能必须具备一种能力，叫递归的自我建模。\n他专门造了一个词，怪圈。\n现在的神经网络底层密码完全印证了他的直觉。\n\n把这些洞见写下来，他弄出了一本800页的怪物。\n书名叫《哥德尔、埃舍尔、巴赫》，简称 GEB。\n全球几乎所有顶尖 AI 科学家，都是因为看了它才入坑。\n比尔·盖茨把它列入人生书单，乔布斯也是它的老读者。\n\n去翻翻就知道这书有多折磨人。\n想消化里面的数学推导，你甚至得开着最新的大模型在旁边当助教。\n绝大多数人买回家就是放在书架上落灰。\n但这完全没关系。\n只要随便挑出50页硬啃下来，你思考问题的方式就会发生物理层面的改变。\n\n有意思的是预言家本人现在的反应。\n50年前他放弃物理学，一头扎进对智能的追问。\n现在面对满地跑的 LLM，老爷子自己也开始怀疑人生。\n他坦诚，这些机器证明了他的类比理论是对的，却彻底摧毁了他对意识的定义。\n\n这本在真正 AI 诞生前就解释了 AI 的神作一直摆在那里。\n绝大部分人永远都不会去翻开。\n敢去碰一碰的人，下半辈子注定会用另一双眼睛看世界。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-05 08:21:29","created_at":"2026-05-05T10:20:26.071960","url":"https://mubeitech.com/p/2051296304740069635","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2051296304740069635/markdown"}]}