这两天在路上，听到小朋友一边跳一边唱：
小孩小孩你别馋，
过了腊八就是年。
小时候，总觉得「年」是一个明确的终点：
有鞭炮、有新衣服、有压岁钱，也有一种理直气壮的松弛感。
但长大之后，时间变得更像一条连续不断的线——
项目还没收尾，计划已经排到明年，年反而成了一个需要被「安排进去」的节点。
这封信，也当作一个小小的提醒——
不必等到除夕，不必等到假期，
从现在开始，我们就可以慢慢把一年收起来了。
愿你在接下来的日子里，
允许自己走慢一点，
也允许一些期待，提前发生。
去年很长一段时间，我活在一种极度的割裂感中。
那种感觉就像是一个只有两只手的大厨，却要同时在火上炒十盘菜。工作想要全力投入，家里的灶台就熄了火；陪团队喝完酒、聊完心，深夜回到家面对的是妻子的冷脸；而当我试图把工作、家庭、团队都照顾得面面俱到时，身体却先发出了抗议的信号。心脏时不时传来的压迫感在提醒我，这根紧绷的皮筋快要断了。
以前我觉得”小孩子才做选择题，成年人什么都要”是贪婪，现在我意识到，这是成年人必须具备的生存策略。因为在代码质量、家庭责任、个人成长和身体健康之间，任何一项的长期缺失，都会导致整个人生系统的崩溃。
为了打破这种顾此失彼的死循环，我花了两个月时间，对自己进行了一场残酷的”压力测试”。我不再被动响应外界的需求，而是主动重构了自己的生活动线。结果令我惊讶——当生活的确定性增加后，那种窒息的不可控感反而消失了。
把最高效的脑力，留给”反脆弱”的能力
这是 2026 年的第 4 封 Newsletter。
坦白说，直到今天，我连今年的年度规划文档都还没有新建。
最近 YouTube 和社交媒体上 How to fix your entire life in 1 day 的视频突然爆火。看着视频里博主们早起、冷水澡、冥想、深度工作，仿佛只要即使执行这套完美的「系统重置」程序，生活的一地鸡毛就能瞬间变成整洁的代码。
要是以前，我可能会兴奋地把这些步骤拆解进我的 Obsidian，试图复刻这一天。但今年，看着这些完美的 timeline，我只觉得疲惫。
绝大多数新年决心都会失败，研究数据显示失败率高达 80% 到 90%。这并非意志力的问题，根本原因在于系统架构错误。
你试图在旧的「身份系统」上强行运行新的「行为程序」。这必然导致系统兼容性错误，最终引发崩溃。
真正的改变只有一种路径：重写底层代码（身份），升级操作系统（意识），最后才是安装应用（行为）。
核心定律：你是谁，决定了你做什么。你做什么，决定了你拥有什么。
在外人看来，职业运动员坚持吃乏味的健康餐是在「受苦」。实际上，因为他已经将自己定义为「运动员」，摄入垃圾食品反反而会引发他的生理与心理不适。
今年已经走过了 16 天，4.35%。
这个数字看起来很小，小到几乎不足以让人警觉。但时间已经在不声不响中向前滑了一段，而我们大多数人的生活，好像还停留在「刚过完元旦」的惯性里。
再一看日历，距离过年只剩 30 天。
30 天听起来很短，短到让人下意识想说一句：「来不及了。」
可换一个角度想，它其实还是一个完整的月份。
一个月，足够养成一个小小的习惯；
足够把一件一直拖着的事往前推进一大步；
也足够让身体、情绪、生活节奏，发生一点真实而可感的变化。
请诚实地回答一个问题：你的 Notion、Evernote 或 Obsidian 里，现在躺着多少篇「稍后阅读」的文章？
如果你的系统里存了 10,000 篇干货，分类完美，标签整齐，配色赏心悦目，但你从来不打开看，或者看了却产不出任何新东西——那么，这并不是所谓的知识管理。这就好比你在家里屯了一屋子精密的健身器材，却依然每天躺在沙发上吃薯片。
我们要打破的第一个迷思就是：知识管理 $\neq$ 整理资料。
如果信息只进不出，那它只是一个昂贵的「高科技垃圾桶」。真正的知识管理，不应该是一个用来堆积信息的「仓库」（Storage），而应该是一个能够持续产出的「工厂」（Factory）。
通过对高效能人士笔记系统的拆解，我们发现一个好的知识管理系统，必然具备以下三个反直觉的核心特质。
新年已经过去一周了。
说实话，一切都没有什么变化。
工作照常推进，生活照常消耗，情绪也并没有因为「新年」这两个字突然焕然一新。
但时间还是很诚实地走掉了一周。
我也像往年一样，想着要不要做个总结，许一个新的愿望，或者干脆立几个新的 flag。
但这些念头大多只是出现了一下，又很快被日常吞没了，并没有真正开始。
想象一下，一家拥有全球最顶尖实验室、最庞大计算资源的公司，竟然在某个领域「远远落后了」。这不是科幻小说的情节，而是 Google 在过去两年的真实处境。DeepMind CTO 兼 Google 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 在一次访谈中坦率地承认了这一点：「当 Gemini 项目开始时，我们离最先进水平还很远。」这句话不仅让人震惊，也为我们揭示了一条重要的启示：即使是最强大的组织，也可能需要从零开始重新学习。
Gemini 的故事并不仅仅是一个技术突破的叙事。它更像是一面镜子，映射出任何企业或个人在面对变革时都会遇到的挣扎与成长。而这种蜕变的核心，藏在那些不起眼的细节里——从训练方式到产品设计，从团队协作到文化重塑。以下，我们将通过这次访谈中的关键洞察，解码 Google 如何实现逆风翻盘，并从中找到适用于每个人的成长密码。
Koray 的话直击要害：真正的转折点不是某项新技术的诞生，而是 Google 接受了自己的不足。「我们必须重新学会创新、工程化和协作。」对于一家习惯了领跑的公司来说，这无异于一场自我革命。但正是这种谦逊的态度，让 DeepMind 打破了过去的惯性，找到了新的方向。
这是否让你想起自己的经历？无论是职业发展还是个人兴趣，我们都曾面临类似的困境：明明已经努力了很久，却发现自己仍停滞不前。这时，与其纠结于「我曾经多么优秀」，不如勇敢承认「我现在需要改变」。只有迈出这一步，才能开启真正的转型。
如果你最近使用过 Gemini 3，可能会惊讶于它的流畅性和实用性。在中国用户群体中，甚至有人形容它「像 Windows XP 一样稳定好使」。然而，这种变化并非因为模型突然变得更聪明了，而是因为 Google 终于意识到，一个「聪明」的模型如果不能解决实际问题，那它就毫无意义。
想象一下，一个既能在数学难题中展现出天才思维，又可能被简单的提示骗得团团转的「智能体」。这不是科幻小说中的角色，而是 2025 年的语言模型（LLMs）的真实写照。它们不再是单纯的工具，而更像是一种「幽灵智慧」——一种完全不同于人类、却又与我们深度交织的新型存在。
过去一年，LLMs 的发展不仅令人惊叹，还带来了许多颠覆性的变化。让我们一起来看看，这场技术浪潮中，哪些趋势正在重新定义人工智能的边界。
2025 年，LLM 训练的技术栈迎来了一个重要的新阶段——基于可验证奖励的强化学习（RLVR）。在此之前，LLM 的训练主要依赖于两个步骤：预训练和监督微调（SFT），以及通过人类反馈进行强化学习（RLHF）。然而，这些方法有一个共同的限制：它们依赖于人为标注的数据，难以深入优化复杂的推理能力。
RLVR 的出现改变了这一切。通过在自动化环境中设置明确、不可操控的奖励机制（例如数学或代码问题），LLMs 学会了生成类似于人类「推理」的策略。它们开始将问题分解为多个中间步骤，并尝试多种解法来回推导结果。这种能力在过去的技术框架下几乎是不可能实现的。
新的一年开始了，恢复写 newsletter，已经整整一年了。
这一年里，很多时候我更像是在给自己写信。在忙碌与琐碎之间，强迫自己停下来，把看到的、想到的、困惑的事情重新整理一遍。也正是在这个过程中，我开始注意到许多过去从未认真对待的信息与线索，它们原本会被快速划过，却因为写作而被留下来、被理解。
慢慢地我意识到，newsletter 对我而言并不只是输出观点，而是一种与自己对话的方式；不是为了给出结论，而是为了让思考真正发生。那些被写下来的内容，也逐渐构成了我理解世界的一部分。
如果这些文字，恰好也能在某个时刻陪你停一停、想一想，甚至留下些什么值得反复回看的东西，那它们就有了超出我个人记录之外的意义。