诺贝尔经济学奖与创新增长理论 - 2025年诺贝尔经济学奖授予乔尔·莫基尔、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特，以表彰其对“创新驱动的经济增长”理论的阐释 [1] - 阿吉翁的核心理念包括：创新与知识传播是增长的核心、创新依赖激励与产权保护、新的创新使以往的创新过时 [6] - 企业是创新的主体，政府扮演“投资人”和“保险人”角色，民间社会提供监督、伦理和文化支持 [6][7] 创新面临的挑战与应对 - 创新难度增加，新思想的发现越来越难，例如实现摩尔定律所需的研究人员数量是20世纪70年代的18倍 [8] - 下一代难以在同领域超越上一代，超越路径需寻找看似不相关的新空间和新领地 [9] 阿吉翁家族的创新实践 - 菲利普·阿吉翁的母亲Gaby Aghion在20世纪50年代巴黎创立Chloé，开创“高级成衣”概念，对僵化的“高级定制”传统进行创造性破坏 [10] - Gaby Aghion旨在创造“柔软、有活力、身体自由”的服装，这是一场以“美”为武器的时尚革命 [10] - 菲利普·阿吉翁将母亲的实践升华，与Peter Howitt合作发展“新－熊彼特式增长模型”，将创新、竞争、技术进步纳入长期增长的内生变量 [11] 小吃店的创造性破坏案例 - 郑州一家13平米小吃店在流量巅峰时刻主动闭店，破坏外部世界强加的“网红”身份，创造守护内心节奏与初心的自由空间 [14][16] - 店主梦想拥有能容纳一百人同时进餐的饭店，邀请品德高尚者讲述人生，提醒人们思索人生意义 [17] - 小店门口对联“买菜卖饭看书下棋，地段客流消费能力”精妙道出生活质朴日常与商业理性计算两种价值体系的对立 [15] 创造性破坏的两种优雅形式 - 阿吉翁家族的优雅是“加法”的优雅，拥有足够资源打破旧世界创造新世界，为时尚界和经济学增加新可能性与新解释范式 [19] - 小吃店店主的优雅是“减法”的优雅，主动舍弃唾手可得的巨大流量与财富，以“少”换取“真” [20] - 两者共同点在于拥有超越利润的“为什么”，例如女性的解放、人生的意义、理解世界，并具备不被传统、流量或家族背景所裹挟的定力 [21][22]

杨振宁的核心观点与教育观察 - 当一件事情违背直觉时，可能隐藏着重大的发现，应予以重视 [1][2] - 中国教育体系过度依赖演绎法，而归纳法使用不足，限制了从现象中发现新规律的能力 [2] - 直觉与逻辑、归纳与演绎的结合对于科学突破和有效思考至关重要 [3] 直觉的神经科学机制 - 直觉并非感觉，而是大脑潜意识层面的全域计算，由无数神经元对非语言信息、高维感觉和时空模式进行模糊计算后形成的判断 [4][5][6] - 意识是潜意识的“后期编辑器”，负责将潜意识的高维判断解释为可交流的语言或数学公式，是计算结果的低维投影 [7] - 全局神经工作空间理论将意识比作月亮的可见部分，而潜意识是整块月球，只有部分能被显影为可叙述的概念 [8] 直觉在科学发现中的作用 - 物理学史上的重大突破，如牛顿、爱因斯坦、杨振宁与李政道的发现，均源于直觉与现有逻辑或公式的不对称性 [10] - 科学奇迹诞生于语言和公式尚未准备好，但直觉已先抵达未知边界的时刻，理性演绎用于验证潜意识的预感 [11] 教育方法对直觉的影响 - 标准化和追求“正确”的教育体系压抑了潜意识与意识的矛盾，导致个体不再诚实面对感受，直觉系统陷入沉睡 [12] - 准确的直觉需要保持真诚、不压抑和感受的开放性，这是天才的共通特质 [13] - 归纳法迫使学生在“未知”中试探，能激活潜意识的全域计算系统，而长期使用演绎法则会削弱从经验中发现新规律的能力 [15] 理想的教育与学习模式 - 优质教育应建立“归纳→激活直觉→演绎验证→回归经验修正”的循环，使学习成为探索的愉悦而非记忆的折磨 [16][19] - 通过归纳法重新学习，例如从实际问题（如求球体积）出发再回溯理论（如泰勒级数），能有效激发学习兴趣和深度理解 [17][18] 直觉能力的普遍应用与保护 - 直觉能力适用于人际交往、市场观察等多个领域，能处理微表情、市场异常等无法用语言精确描述的信号 [21] - 这种直觉能力是每个人与生俱来但在成长过程中易被磨灭的天赋，需要像保护视力一样加以呵护和信任 [21][22]

公司运营模式 - 公司采用大规模粗放式农业经营，种植园面积最大时超过七千亩，略大于上海迪士尼乐园 [17] - 雇佣关系高度外包，通过本地工头管理工人，工人被伪装成临时工以规避社保和医保等责任 [39] - 公司股权结构特殊，实际投资的中国股东通过越南法人挂靠获得土地使用权，存在深层利益绑定与控制权风险 [98] - 农场由多位中国股东投资，但日常管理者多为无种植经验的同乡，形成以亲属和同乡关系为基础的管理网络 [16][118] - 盈利分配周期为两年一次分红，中国管理人员每月预支部分生活费，主要收入依赖年终分红 [146] 劳动力与管理 - 劳动力主要由越南高棉族少数民族构成，工人流动性极高，日薪制，无合同约束，来去自由 [39][51] - 工人生活条件简陋，居住在铁皮房，房间不足10平方米，基础设施匮乏，由工头控制生活物资采购并收取高额杂费 [30][55] - 管理层与工人存在严重隔阂，语言不通（闽南话、越南语、高棉语），通过华人翻译沟通，管理依赖工头，中国管理者直接干预有限 [31][56] - 工头拥有对工人的绝对管理权，可随意罚款、扣薪或开除，公司授权其发薪、收租，形成独立于公司的权力体系 [55][59] - 农场曾发生工头勒索公司事件，最终以支付5亿越南盾（约人民币40万）赔偿金和解，凸显本地势力干预的经营风险 [84][87] 生产与市场 - 香蕉生产完全依赖出口，果实未成熟时即砍下包装，经海运至上海港口，在中国市场被标注为"进口香蕉" [18] - 生产面临多重挑战，包括雨季灾害（风吹倒香蕉树）、病虫害、工人偷盗（如一次性被盗120包肥料）以及管理层农业知识匮乏 [8][10][20] - 市场追求外观完美的香蕉，生产流程包括清洗果实、拔除花蕊等"美容"工序，口感并非首要标准 [8] - 种植模式为单一作物连续生产，香蕉树结果后即砍伐，利用嫩芽进行克隆繁殖，实现土地全年轮转产出 [17] - 选择越南投资的主要原因是气候优势（无台风）、低廉的劳动力成本以及适合的土壤条件，而非复杂的产业链转移 [105][111][112] 投资背景与风险 - 中国投资者多为在国内面临破产、负债或发展受限的个体，将通过越南农业投资视为"东山再起"的机会 [118][123] - 经营存在显著政策与法律风险，外国投资者不能直接获得农业土地使用权，必须依赖越南法人，曾出现法人驱逐中国投资者的案例 [98] - 投资决策高度依赖个人直觉与非正式信息网络，而非详尽的市场调研或专业知识 [110][112] - 初始投资资金来源于股东抵押房产、贷款乃至高利贷，体现了高风险、高杠杆的融资模式 [114] - 地缘政治事件（如反华游行）直接影响投资安全，但投资者在风波平息后迅速进入市场 [104]

市场整体表现 - 市场冲高回落，创业板指盘中最大涨幅超过3% [1] - 沪深两市成交额1.74万亿，较上一交易日减少2005亿，创8月8日以来新低 [1] - 收盘时沪指上涨0.63%，深成指上涨0.98%，创业板指上涨1.98% [1] AI算力板块表现 - AI算力板块出现报复性反弹 [1] - 创业板人工智能ETF华夏(159381)和5G通信ETF(515050)盘中最大涨幅均超过6% [1] - 上述两只ETF收盘时分别上涨3.89%和3.41% [1]

110年前，这本《中国预言七种》横空出世，究竟是谁将七种预言伏藏而出？推背图、梅花诗、烧饼 歌……这背后竟然后一个让人感慨的现实故事？这是一期《历史系列》我们来聊聊《中国预言七种》。 ...

举报核心诉求 - 55名中国消费者联名向中国国家市场监督管理总局举报苹果公司滥用市场支配地位 [1][2] - 核心诉求是请求对苹果公司立案查处并责令其停止侵权行为，向中国消费者开放第三方支付渠道和第三方应用商店 [3][4] - 具体要求包括零佣金开放第三方支付与应用商店，以及降低佣金费率至不高于全球最优惠比例 [8][9][10] 被指控的垄断行为 - 指控苹果公司实施限定交易及搭售行为，强制中国消费者只能通过苹果IAP系统购买数字商品和服务，并禁止开发者引导消费者使用其他支付方式 [5][6] - 指控苹果公司实施不公平高价行为，强制中国消费者承担最高达30%的佣金 [7] - 指控苹果公司通过反引导条款进一步限制市场竞争，该条款在美欧等多国已放弃，但在中国依然生效 [13][44] 全球监管动态对比 - 美国加州北区联邦法院于2025年4月30日裁定，要求苹果为美国消费者提供支付渠道选择权，并对第三方支付免收佣金 [12] - 欧盟在重罚苹果5亿欧元后，苹果于2025年6月26日实质性放松第三方支付渠道，第三方支付佣金低至首年12%，次年10% [12] - 举报信指出，苹果未将美欧的低（零）佣金模式推广至中国，构成国别性歧视，中国仍被执行全球最严格规定 [11][13] 中国市场“苹果税”负担分析 - 2024年中国消费者缴纳的“苹果税”金额为64.4亿美元，仅次于美国的148亿美元，超过欧洲的48亿美元 [15] - 计算“苹果税”占各市场营收比例显示，中国区占比达10%（646.5亿美元营收），美国为8.8%（1692.6亿美元营收），欧洲仅为4.6%（1048亿美元营收） [15] - 预测到2026年，中国消费者缴纳的“苹果税”或达81亿美元，成为全球第一，分别比美国（63亿美元）多18亿美元，比欧洲（71亿美元）多10亿美元 [16] 全球其他地区法律行动 - 日本公平贸易委员会计划于2025年12月18日前迫使苹果开放第三方交易模式及应用获取渠道 [19] - 澳大利亚联邦法院于2025年8月12日裁定苹果在iOS应用分发和支付领域滥用市场支配地位 [20] - 俄罗斯新修订的《消费者权益保护法》于2025年9月1日生效，要求允许第三方支付和应用分发渠道 [21] - 哥伦比亚工商监管局于2025年8月下旬宣布启动对苹果的反垄断调查 [22]

事件概述 - 1979年9月美国媒体收到美国总统卡特将动用特赦权的消息 [1] - 卡特的特赦记录被描述为空前绝后 [1] - 事件核心是卡特总统再次进行特赦 [1]

打打谈谈近10年，贸易战的决战序幕终于在10月份拉开，强硬的特朗普突然表达愿意和我们进行理性谈 判，还暗示百分百关税纯口嗨，最后不一定会落实，反转确实来得猝不及防，那么特朗普为什么会怂得 这么快？ ...

电影核心主题 - 电影《爱的暂停键》英文名"Loveable" 探讨了女主角Maria从"怨妇"到觉醒者的内在成长过程 核心是个人主体性的觉醒 [5][6][39] - 故事看似是婚姻矛盾 实则聚焦于一种普遍存在的内化认知模式——"受害者叙事" 以及如何走出这种心态 [5][8] - 电影引发观众"观感不满"的原因在于它没有提供外部救赎捷径 而是直面个人主体性觉醒是打破困境最直接且不可或缺的起点这一复杂真相 [51] 受害者叙事的概念与表现 - "受害者叙事"是积极心理学之父马丁·塞利格曼提出的概念 是"习得性无助"理论的延伸 [8] - 其特征包括对坏事进行内部（是我的问题）、稳定（这会一直持续）、全局（这会毁掉一切）的悲观解释风格 [9] - 具体行为模式为将负面事件归因于外部稳定因素 自我定位为无力改变的受害者 反复咀嚼痛苦陷入"反刍思维"但缺乏建设性方案 [16] - 一项针对1300名成年人的社区调查显示 习惯反刍的人患上抑郁症的频率是其他人的4倍 [12] 受害者心态的成因 - 受害者心态并非凭空产生 往往来自个体在宏观社会结构中的真实弱势地位以及原生家庭沟通模式的代际传递 [13] - 电影中Maria的沟通方式来自代际遗传 其母亲同样付出时不快乐 接受礼物也不开心 三代人陷入"渴望亲密"与"制造疏远"的悖论 [17][18][20][21] - 导演指出Maria在原生家庭作为孩子时已是受害者 成长于情感疏离的家庭 真实情绪被忽视 因此在情感关系中选择扮演受害者以保护自己 [22][23] 受害者心态的隐秘好处与行为逻辑 - 占据受害者心态存在隐秘好处 包括获得同情与关注、逃避责任和压力、获得道德优越感 [30] - Maria的行为逻辑是通过"引发对方的愧疚"来验证自身价值 其核心负面信念是"我做得不够好 可能会被抛弃" 从而发展出扭曲的关系逻辑 [35][37] - 她内心痛苦时采取经验性回避策略 通过推开丈夫关心和进行隐晦攻击来控制内心的委屈与不适感 [36] 走出受害者叙事的方法与电影结局 - 重构自我叙事是关键 叙事疗法提供"外化"工具 将"我是一个受害者"变成"那个受害者故事正在影响我" 从而创造心理空间动摇受害者身份根基 [47][48] - 女性主义理论倡导从"受害者叙事"转向"幸存者叙事"乃至"行动者叙事" 重点从"他对我做了什么"转移到"我如何生存与重建" [49][50] - 电影结局是开放的 Maria最终接受了情感危机 放下修复关系执念 向丈夫坦诚内在恐惧与自我厌恶 并发现新的自己与力量 [53][54] - 导演认为"爱自己"的前提是认识自己 尤其是自己不喜欢的一面 探寻抗拒自己的原因 Maria在镜前自白"你值得被爱" 承诺始终站在自己身边 标志主体性萌发 [41][43]

技术核心与创新 - 提出“光学压缩”概念，通过将文本转换为图像实现信息“瘦身”，用100个视觉Token即可表达原本需要1000个文本Token的内容[5][6] - DeepSeek-OCR由DeepEncoder（图像特征提取与压缩）和DeepSeek-3B-MoE（文本重建）两个核心组件组成[9][16] - DeepEncoder架构巧妙串联SAM-base（8000万参数）和CLIP-large（3亿参数），并加入16×卷积压缩器，在保证高分辨率输入处理能力的同时控制激活内存开销[10][11][13] 性能表现与效率 - 压缩率能达到10倍，OCR准确率保持在97%以上，即使压缩率拉到20倍，准确率也还有60%左右[4][6] - 在OmniDocBench基准测试中，仅用100个视觉Token即超过GOT-OCR2.0（每页256个Token）的表现，用不到800个视觉Token超越MinerU2.0（平均每页超过6000个Token）[15] - 生产效率极高，一块A100-40G显卡每天可生成超过20万页训练数据，20个节点（160块A100）可达每天3300万页[7] 模型设计与数据 - 解码器采用DeepSeek-3B-MoE架构，64个专家中激活6个再加2个共享专家，实际激活参数约5.7亿，兼具30亿参数模型表达能力与5亿参数模型推理效率[18][19] - 收集3000万页多语言PDF数据，涵盖约100种语言，其中中英文占2500万页，并包含300万条Word文档数据及中英文各1000万条场景OCR样本[21][24][25] - 通过“模型飞轮”机制为少数语言生成60万条高质量样本，采用粗标注与精标注相结合的数据处理策略[22][23] 应用潜力与拓展 - 具备“深度解析”能力，可对图表、化学结构式、几何图形、自然图像等进行结构化提取，在STEM领域应用潜力巨大[27][28] - 提出模拟人类遗忘机制的研究方向，通过将历史对话内容渲染成图像并逐步压缩，实现近期信息高保真、久远记忆自然淡化的效果，理论上可支撑“无限上下文”[29][30][32] - 探索以视觉模态作为LLM文本信息处理的高效压缩媒介，初步展现7-20倍的Token压缩能力，为VLM和LLM进化开辟新赛道[34][36]