<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>S on AxerZone</title><link>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/categories/s/</link><description>Recent content in S on AxerZone</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><copyright>© 2026 Weiming</copyright><lastBuildDate>Mon, 18 May 2026 10:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/categories/s/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>重读 Bret Victor：可学习的编程</title><link>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/bret-victor-learnable-programming-notes/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 10:30:00 +0800</pubDate><guid>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/bret-victor-learnable-programming-notes/</guid><description>&lt;p&gt;作者：Bret Victor&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;原文链接：&lt;a href="https://worrydream.com/LearnableProgramming/" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;Learnable Programming&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Bret Victor 的《Learnable Programming》不是普通的编程教程评论。它讨论的是一个更根本的问题：如果我们真的希望人学习编程，编程环境应该怎样帮助人理解程序？这篇文章的力量在于，它没有把学习困难简单归因于学习者不努力，而是把目光转向工具、反馈、表示方式和认知负担。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;很多编程入门材料默认学习者应该适应现有工具：看代码、猜运行结果、运行、报错、修改、再运行。Bret Victor 反过来问：为什么环境不能让学习者直接看见程序在做什么？为什么变量、状态、控制流、数据变化必须隐藏在文本背后？为什么初学者要把大量精力花在和抽象表示搏斗，而不是理解真正的编程概念？&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;编程不是写符号，而是理解动态过程
 &lt;div id="编程不是写符号而是理解动态过程" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e7%bc%96%e7%a8%8b%e4%b8%8d%e6%98%af%e5%86%99%e7%ac%a6%e5%8f%b7%e8%80%8c%e6%98%af%e7%90%86%e8%a7%a3%e5%8a%a8%e6%80%81%e8%bf%87%e7%a8%8b" aria-label="锚点"&gt;#&lt;/a&gt;
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&lt;p&gt;编程最难的地方之一，是代码是静态文本，但程序是动态过程。初学者看到一段循环、条件、函数调用和变量赋值，需要在脑子里模拟它如何运行。经验丰富的人可以做到，因为他们已经建立了很多心理模型；初学者没有这些模型，只能猜。猜错时，错误信息又常常很不友好。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Bret Victor 认为，学习环境应该把程序的动态行为呈现出来。变量如何变化，循环如何推进，图形如何生成，输入如何影响输出，数据如何流动，这些都应该尽可能可见。可见不是为了炫酷，而是为了减少不必要的认知负担，让学习者把注意力放在概念上。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这对今天的编程教育仍然重要。很多教程把重点放在语法和 API，却忽略学习者真正困惑的是“程序为什么这样运行”。如果没有可观察的反馈，学习就会变成记忆规则。记住规则可以过关，但很难形成直觉。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>重读 Eugene Wei：地位即服务</title><link>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/eugene-wei-status-as-a-service-notes/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 10:10:00 +0800</pubDate><guid>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/eugene-wei-status-as-a-service-notes/</guid><description>&lt;p&gt;作者：Eugene Wei&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;原文链接：&lt;a href="https://www.eugenewei.com/blog/2019/2/19/status-as-a-service" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;Status as a Service&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Eugene Wei 的《Status as a Service》是一篇理解社交平台的长文。它的核心观点很直接：很多社交网络不只是信息工具，也是在提供一种地位游戏。用户发布内容、获得关注、点赞、转发、评论和粉丝，不只是为了表达，也是在平台设定的规则里争夺可见的社会地位。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这篇文章值得放进博客，是因为它能解释很多互联网现象：为什么有些平台能迅速增长，为什么有些内容格式会突然流行，为什么用户会被排行榜、粉丝数、点赞数牵引，为什么创作者既依赖平台又被平台消耗。它把社交产品从“连接人”进一步拆成“给人提供可竞争、可展示、可积累的地位”。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;社交网络也是地位市场
 &lt;div id="社交网络也是地位市场" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e7%a4%be%e4%ba%a4%e7%bd%91%e7%bb%9c%e4%b9%9f%e6%98%af%e5%9c%b0%e4%bd%8d%e5%b8%82%e5%9c%ba" aria-label="锚点"&gt;#&lt;/a&gt;
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&lt;p&gt;人类一直在意地位。过去地位竞争主要发生在小圈子里：学校、公司、社区、行业、朋友圈。互联网把这种竞争放大到了前所未有的规模。一个普通人可以突然面对巨大的潜在观众，也可以突然和无数陌生人比较。平台给出明确指标：粉丝、点赞、播放、收藏、转发、排名。这些指标让地位变得可见，也让焦虑变得可量化。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Eugene Wei 的洞察是，成功的社交平台往往创造了新的地位资产。早期 Twitter 让机智短句、实时评论和公共表达变成地位；Instagram 让视觉审美、生活方式和照片构图变成地位；TikTok 让短视频表演、剪辑节奏和算法适配能力变成地位。每个平台都在告诉用户：在这里，什么表现会被奖励。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Wait But Why：人生真正剩下多少时间</title><link>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/wait-but-why-the-tail-end-notes/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 09:40:00 +0800</pubDate><guid>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/wait-but-why-the-tail-end-notes/</guid><description>&lt;p&gt;作者：Tim Urban&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;原文链接：&lt;a href="https://waitbutwhy.com/2015/12/the-tail-end.html" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;The Tail End&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这篇文章的残酷之处在于，它不是抽象地提醒你“时间宝贵”，而是把人生剩余时间变成可视化的格子。你会突然意识到，很多你以为还很多的东西，其实已经进入尾声。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;我们常常用年龄理解人生：二十多岁、三十多岁、四十多岁。但这篇文章换了一个角度：你和父母还剩多少次见面？你和老朋友还剩多少次深入聊天？你还剩多少个夏天？你真正能自由选择生活方式的年份还剩多少？&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;时间不是平均分布的
 &lt;div id="时间不是平均分布的" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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&lt;p&gt;人很容易误以为，只要生命还长，关系就还长。但现实不是这样。你和某些人的相处密度，可能已经在童年或学生时代用掉了大部分。后来大家分散到不同城市，组建家庭，进入工作节奏，见面次数会急剧下降。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;所以问题不是“我还有几十年寿命”，而是“我和某个人还剩多少个共同场景”。这两个问题的答案完全不同。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;亲密关系需要主动安排
 &lt;div id="亲密关系需要主动安排" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e4%ba%b2%e5%af%86%e5%85%b3%e7%b3%bb%e9%9c%80%e8%a6%81%e4%b8%bb%e5%8a%a8%e5%ae%89%e6%8e%92" aria-label="锚点"&gt;#&lt;/a&gt;
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&lt;p&gt;这篇文章最适合提醒现代人：不要把重要关系交给默认日程。默认日程会被工作、通勤、手机、琐事和疲惫填满。你不主动安排，很多关系就会自然变淡。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>《Attention Is All You Need》为什么改变了 AI 世界</title><link>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/attention-is-all-you-need-notes/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 09:30:00 +0800</pubDate><guid>https://enchanting-vacherin-946011.netlify.app/posts/attention-is-all-you-need-notes/</guid><description>&lt;p&gt;作者：Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Lukasz Kaiser、Illia Polosukhin&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;原文链接：&lt;a href="https://arxiv.org/abs/1706.03762" target="_blank" rel="noreferrer"&gt;Attention Is All You Need&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这篇论文是大模型时代最重要的技术起点之一。它提出 Transformer 架构，核心观点是：在处理序列数据时，不一定必须依赖循环神经网络或卷积网络，注意力机制本身就可以成为主要结构。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;今天我们熟悉的 GPT、Claude、Gemini 以及大量语言模型，都可以追溯到这篇论文打开的方向。它不是“某个模型效果更好”的普通论文，而是改变了模型如何组织信息、如何训练、如何扩展的基础论文。&lt;/p&gt;

&lt;h2 class="relative group"&gt;它解决了什么问题
 &lt;div id="它解决了什么问题" class="anchor"&gt;&lt;/div&gt;
 
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 &lt;a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e5%ae%83%e8%a7%a3%e5%86%b3%e4%ba%86%e4%bb%80%e4%b9%88%e9%97%ae%e9%a2%98" aria-label="锚点"&gt;#&lt;/a&gt;
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&lt;p&gt;在 Transformer 之前，处理文本序列常见方法包括 RNN、LSTM、GRU 或 CNN。它们都有一个共同限制：序列处理往往不够并行，长距离依赖也不容易稳定捕捉。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>