叙事雷达 | Narrative Radar 最近的一个小尝试，也是训练模型过程中的一部分：把每天读新闻时捕捉到的“叙事线索”与验证路径，用工作流的方式记录下来；不仅仅是"看新闻"——更在追踪“叙事”（narratives）的诞生、发酵和演变。内容不求面面俱到，重在把“感觉到的风向”与“可追踪的证据”放在一起，方便后续复盘与迭代。 这个newsletter是我追踪叙事的工作日志，也是训练模型识别市场故事脉络的一部分。我想把这个过程分享出来，希望对大家也有启发。
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| Issues | 114 | Founded | 4 years ago | Last Issue | 13 days ago |
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【完整版】从“年少出名”到“年少出事”：恐惧的半衰期越来越短了
01
我也订阅了空头老祖 Michael Burry 的 Substack 专栏，但还是没舍得花 50 美金一个月的高昂订阅费。于是生生地练就了从免费版中揣测他脑中知识的技能。
比如昨天的这篇文章“Foundations: Market Structure & What The Heck Just Happened”（《市场结构以及我去到底发生了什么？》），就非常有意思。
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【完整版】AI的牛鞭效应非常诡异，但我们能找到它的信号吗？
不管我们怎么分析、拆解牛鞭效应，只要”安全感“依然是人类最重要、但永远稀缺的需求，我们就会一直和牛鞭共舞。所以比较现实的问题只剩一个：现在我们站在鞭子的哪个位置？能不能看清信号在到达你之前，已经被放大了几层？ 但我觉得这件事光靠感觉不够，需要测量工具和量化指标。
01 牛鞭效应（bullwhip effect）这个词出现频率在过去两三个月里明显往上走，而且大部分出现的位置都挂在算力、光模块和电力旁边。
信念可以被量化吗？一个“信念偏差”的案例
书接上回。最近一段时间，我一直在做数据标注和“蒸馏自己”的工作。这个过程很繁琐，但也让我对大模型有了更多感悟，其中最深刻的一点是：AI 目前的学习能力有一些硬伤（今天突然发现梁文锋也说过类似的话），如果要真用大模型替代专业分析师，做出靠谱、优质的分析和判断，必须经过“蒸馏专家”的过程。
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当我们在噪音的海底两万里：从月之暗面时刻到谷歌的负现金流
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这两周，估计大家的眼球多少都被股市给吸引过去了，入局的小伙伴可能已经被市场折腾得有点生无可恋，没入局的小伙伴可能也看得上气不接下气。我也一直在盯，只不过角度可能不太一样，更多的是从叙事这个层面在看。说得高级一点，或者夸张一点...
砍，还是不砍：“Moonshot 时刻”多空叙事掐架实录
01
一年半的时间，说长不长，说短就短。短到能让大家丝滑地把 “Moonshot 时刻”联想到 2005 年初的 “DeepSeek 时刻”，并且应激反应开始抛售。
但它又很长，因为一年半的时间，以 AI 的时间尺度算，已经是很久很久以前了。很多事情已经发生了变化。
一年半前发生的深度求索时刻，是一个灵魂拷问：美国的前沿AI 领先优势是不是正在消失，或者其实早就没了？（后来发现过虑了）。
而一年半后的月之暗面时刻，灵魂拷问变成了两个：（1）O 社和 A 社这样的前...
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最近的一个小尝试，也是训练模型过程中的一部分：把每天读新闻时捕捉到的“叙事线索”与验证路径，用工作流的方式记录下来；不仅仅是"看新闻"——更在追踪**叙事**（narratives）的诞生、发酵和演变。内容不求面面俱到，重在把“感觉到的风向”与“可追踪的证据”放在一起，方便后续复盘与迭代。 这个newsletter是我追踪叙事的工作日志，也是训练模型识别市场故事脉络的一部分。我想把这个过程分享出来，希望对大家也有启发。
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