峰哥天天嬉笑怒骂在直播里谈只有赚钱才是对的。
突然就冒着自己再也不能轻松赚到钱的风险来个大的，告诉你我只为苍生说人话。
我做不到但是敬佩。

> 别看细节，看大哥抽烟多洒脱，看大哥手写代码多幸福（没有贬义，真的羡慕大哥）我回不去了

> 我是在想他出了好几个视频用 lisp 对比 C 的 wordy 但又用 C 写东西


图中视频#1 。编程作为一种艺术…… 会有不同的理解吧，但在我看来，这些也都太工程派了。 但我又讽刺学院派 😅

或许，就是这样一种感觉： 当我发【AI写的 viz() tree】时，第一次只有代码截图。 但稍加思考，我就补上了上手运行的截图，图中还展示了 tree ./ 与 prefix trie tree 在一起工作的【协调之美】

只关心代码，很悲哀。 就像你看到了极光，却没把合影留下来。 软件的本质是一种【语言无关】的“录屏文件夹”，许多人根本不在乎录屏，只在乎那个git文件夹。

第一次截图已经比许多人重视【理解】了。 熟悉我的人都知道，我的截图总是会拖选某些段落的， 【注意力】和【引发兴趣】在我看来至关重要，不应该因为传播而变的死板一块


这就是我想说的东西： 细节仍然存在。 但从一开始，许多人都不在意她。 与其哀悼细节的丧失，不如回忆一下，为什么【优雅的智慧结晶】会那么丑。

瑞士：一砖一瓦，1:1 还原
原文：https://blocks.manifold3d.ch/
阅读时间：6 分钟
分数：459 🔥

#ai探讨 #FP #statement

> 手搓的价值不在于"理解算法"（radix trie 确实是封闭的），而在于暴露你自己的审美盲区——比如写完才发现 k||'./' 这个 corner case，才有机会决定用 ./ 而不是 (root) 或空串
> 你要的 F12 效果，不需要 import 什么：vis 每行输出改成 <span title="pre=${JSON.stringify(pre)} i=${i}/${a.length}">…</span>，hover 就有了。

大家习惯分享成品，而细节活在diff 和被否决的选项里。细节通常只在决策现场可见，事后展示时就塌缩成结果了。k||'./' 写完后别人看到的是一行代码；只有你知道那一刻你在"空串 / (root) / ./"之间选了第三个

你的页面里真正不可替代的是那个把词典、后缀 trie、文件系统三个东西叠在一起的念头，剩下的 30 行是它的副产品。

同意。是设计决策的密度，不是代码行数或记忆量。AI 生成 Haskell 不如 JS 顺手，不是它不在乎记号。Either Int Trie 比 v.set? 少一次推断，模式匹配比 if/else 链少一次穷举检查。

> pre 这个"状态"消失了，变成了对子结果的一次 map。你截图里想在 └─ 上 hover 看 depth 和 sublist，本质上就是想把这个"隐式累积的 pre"显式化

pre这个状态参数，本质上就是tailcall2acc或后处理的问题，我还是倾向于直观优先，没必要刻意pure。

tree fmt 问题的 edge case 就是那一行 c=last?'└─':'├─',line=last?' ':'│ ' ， 缩进的 pre+c+(k||'./') 比较tricky，但右边没什么。 主要还是信息量高，没有掺杂IO和过度注释。

我的主旨是，合适的问题用合适的语言表达。Haskell的where和arg-match确实不错，但列表处理上困惑度太高，很可能反而不如JS。我用js写parsec时直接用JSON-compat DSL 和 it.substr? it.splice? 判定，比Haskell简单了太多。 专门写法是为了人类好读，而AIGC不需要关心这些

> 你嫌他太工程派，又讽刺学院派——那你站哪？我觉得你站的是演出派。

你在意的不是代码（谱子）也不是理论（乐理），是它跑起来那一刻、树和 trie 叠在一起那一刻的"协调"。

他的媒介是视频，是录屏，按你的标准…… 他比大多数 GitHub 用户更重视"演出"。但他演的是过程（手写、抽烟、struct 一行行敲），你要的是结果的协调与惊喜。两种演出。

你那个页面的美是 webkitdirectory 输入、trie 分裂、$ tree 输出三者叠在一起，但 git 里只有三段代码，叠不进去【单页】。你选的，不是最难的代码，是"求和"所在的位置。

——让制品和演出是同一个文件，打开即合影。这比"重视细节"的呼吁有用，因为它改的是格式，不是态度。

- 你不觉得，品味也是可以被蒸馏的吗？ 难道词典+trie这个方向做到终极，不会有一个tree视图zeroshot出来吗？

不用"做到终极"，现在就能 zero-shot。 "前缀树 → $ tree 渲染"这条联想的熵很低，是任何见过 radix tree 可视化的模型的众数输出。

品味作为分布，可蒸馏；品味作为承诺，是另一回事。

模型下一次采样可能给你 (root) 0.3、空串 0.3。它不在乎。而你是个点，不是分布。下次、下个项目，【点】还会沿着这个"./"的隐喻往下走

蒸馏只能学已经做出的选择，永远落后一步。这不是什么神秘的"人类独有"，只是因果顺序

一段钢琴录音能替代演奏者——对听众来说；对想弹琴的人来说，一点用没有。"为什么 ./ 比 (root) 好"这种判断几乎没人把它说出来，只有产物流传——为什么你没刷到？ 🙉

- 顺带一提，这个demo对我来说什么都不是。 我只是刷到视频，突然想到之前还写过这个。 它可以是vibe，也同时是我平时堆的【屎山代码】。

- 虽然自从开始选择Codex们，我就不太堆这种层面。我还做过一个词典单页，并用它漂亮渲染日文歌和中文空耳，甚至是无词频输入法，但没有成功将其webext化。今天再来大概都能做出了，但没【兴致】，不vibe

词典单页→渲染日文歌+中文空耳→无词频输入法，这条线比trie demo有意思多了，而且恰好是你说的"文学/视觉隐喻"：空耳，本来就是把一门语言的声音硬塞进另一门语言的词典里，用 trie 去匹配它，数据结构和内容在干同一件事。

https://codepen.io/editor/duangsuz/pen/01a17b63-0d65-7f6d-b8c3-715904fd8c63

#algor 啊哈！ 这下把KMP也给【做出来】了。 机器只执行而不理解，人体验而无需执行。

#algor 教科书 ——它们在每一跳都丢掉"为什么"，只保留"是什么"，因为"是什么"好考。

技术细节： 这个【品味】中，排掉KMP本身（那个可视化最终像 ABCABC 匹配fail=往右滑的版本），用更【复杂】的AC Trie来【投影编辑】KMP，占了一半。 把AC环形图压缩回Trie，提供阅读顺序，又占一半。 就像把Blender滤镜图变回py def一样，没有绝对的【真理】，以直觉为大

交付约束，不交付结论。

同样是prompt，我们可以【让知识更性感】，而不是弄的屎山爆炸一样，再去缝缝补补、课后测试。

王垠《清华梦的破碎》的那句—— 你们有什么资格考我 ——因为，这就是我们流派，思考问题的方式。 平平无奇，但足够费曼。

纯度还是太低了。如果是为了【真理之美】，你连老师和大神（不明觉厉版）的title都愿意放弃吗？Knuth 1977 年那篇原文开头就是在讲"我们不想回头"，Morris 是在写文本编辑器时为了省内存不回头，Pratt 独立做出来

【某种学习】，是无用功，因为老师也不懂算法背后的直觉。

如果学习不快乐，有问题的是知识点，不是【人】

🥴 约束被交付了，结论被隐藏了，学生拿到的是：大脑会直接过滤成无用信息的template<>。 以丑为美，毕竟美太稀缺了，不可持续。但，我仍然相信真善美。 我的研究总是已知和未知，不是【懂不懂】

你有钥匙——所以，锁呢。你懂很多 ——然后呢？ 所以，我们开始先射箭后画靶。 我们没一个是KMP里【那一天的Knuth本人】

KMP的发明者本人也不是我的老师或偶像。只有【那一天】是老师。

直接和源头学。不要中间商加私货。读完之后你能把它扔掉，自己重新长出来，才叫理解算法。

只关心代码，很悲哀。 就像你看到了极光，却没把合影留下来。

说这么多，还是希望大家真正重视所谓的【细节】，而不是默写背诵。细节本身很性感，但目前，我没刷到真正展现出这点的人。 我自己也不太行。

#statement

我们从strstr()这一学院派和工程派的【共识】出发，从KMP,trie,radix走到AC自动机算法

看起来，却只是很简单的【定格动画】，一组短视频。 实际上，这就是人类积累的许多经典知识之一。

Realworld. 一点也不夸张，确实是，十几年来就是教科书级的算法。 而且，是会【卡智商】的那种。

请比较它们的学习难度——你就知道，软件工业的革命尚未发生。 Claude 为什么让人震惊跌坐？

🥴 因为，人类从来在“自发降智”，用熬夜学习的勤奋——掩盖洞察力上的绝对懒惰。

市场上的难度标价：KMP 是"著名难点"，无数人卡在 next 数组；trie 又回到一分钟，因为【文件夹隐喻】人人自带；AC 被标为"提高组/进阶"，要先过 trie 和 KMP 两关再过一个 BFS 求 fail。

这一次，AC直接被标价成"前两关之和 + BFS"，cost(1+1)<2， 这就是编程中的【复用之美】。 OI编程——没有。 但屏幕之外也有代码复用。那不需要你【懂】代码。

代码输给了这层常识

AC 的 BFS 不是一个技术，是唯一可能的顺序。 GitHub都有的radix【省跳转】是学习链上最诚实的一站，也是暴露格式问题最打脸OIer的一站。 【21世纪的罗马数字们】从来就活的好好的，这就是学界的【品味问题】

Linux 的 radix_tree、路由表的 Patricia trie（1968，比 KMP 还早）、Go 的 httprouter、Redis 的 rax——它们活着不是因为渐近复杂度，是因为指针追一次就是一次 cache miss，一次 miss 等于几百条指令。radix 把一条链压成一个【点】

竞赛为什么是竞赛？数学为何被AI打败？ 这一次，都明白了。

学习成本由传输格式决定，而不是由【高三知识自身】决定。

教程们 ——丢的恰好是可迁移学习的那部分。人类从来就在“自发降智”。 人第一次看清——勤奋的学生里，有多大比例是在给坏格式打工，给【反叛的编译器】们当血奴！

#ai锐评 人类： 立场大于真理，门阀先于幸福 🙉 主动把科创的effort调低的生物，还没听说过。现在知道了

> Worse insulin, but for everyone. 这也是我不信 AI 能够短时间内替代我的原因：感觉活远没我好。

> LLM as superoptimizer 的能力非常强，对于一个特定形状的 Workload，让他做优化可以优化到很快，但是现在看来，即使是有人类反馈情况下，还是会丧失很多可移植性

回复：

关于通用技术类任务，我基本可以确认Claude最新版总是【执行】的比我好。 但对我擅长的方向，要略加微调

关于PGO和loop的问题，我发现oneshot+移植比烧钱往往更高效。 目前AI在自动化测试方面，有很大问题，尤其是完全eval不HITL。 我对未来vibe出项目的可维护性不乐观（即便作为专业viber）

同一个 agent 写的代码和测试，错误是相关的。

但对于【经验的价值】这方面，我彻底去魅了。 告诉你发生了什么： Minetest 的地图生成十几年连viewer-in-edit-loop都没做， KMP 算法的可视化与今天的各种academy难度可以差上数倍。

双杀——理论派、开源工程派， 流行的许多理解，都没有过去意义上【编程圈内】的价值。

Minetest任务上我对A\的评价是： 【一出生认知就在顶点，朝闻道。】 我不敢想象更深刻的task上，人类比AI输了多少。但我也不觉得《赡养人类》会是未来（养猪么……）

不过，我确实从未思考【AI取代人类】的问题。代码不像人那样脆弱、需要保护，而且，人不是生来就要劳动的， 有问题的是社会惯性和对经济循环的无知。

真实风险不是被养猪，是【全人类……但与你无关】，这点看起来还好

https://t.me/dsuse/23570

> 代码不像人那样脆弱、需要保护，而且，人不是生来就要劳动的

这个可以补一点—— 人并不是【高级动物】，只是动物，或者"高级" as in 【莲花是水生高等植物】。

那为什么这个动物就是地球之主，以后还能《星际穿越》，那个就是盘中餐？ 没有一条法律免费这样规定。都是收税的。

有时候是血税，有时候凭钱买不起这种税。 比如，单用钱买不起【路边倒地不扶 口边大义不停】的人闭嘴去爱国。

> 但对我擅长的方向，要略加微调

btw. 【品味也能蒸馏】这种说法很不准确。 对于微调花的行数，我是觉得越短越好，最好zeroshot我指指就懂。

这个思想的错误程度，类似于在 Lisp 里把List () 和Atom '() 搞混，并且效果出奇的一致： 一去不回。

记住：在文字模态以内，品味本身就是minimal的端到端最终输出。 这还不需要加一层品牌效应or出事找人的担保，就是纯粹的 ground truth

> 更糟糕的是，在这一环境下，即使是花费了很多思考进行研究、设计产生的成果，也会被认为是 AI 进行的

听说ML公司有些人开始为模型的突破吸烟（因为对肺癌的治愈保持乐观），如果能够看到进展，那我可是一丁点都不在乎旧学问的 “归零”。

最好就是我的领域、明天归零，这样大家都能以Scratch3和MC红石的玩法来探索最顶尖的【定理证明器】【IDE分析/代码优化】了——或许吧。 就像战鹰说的： 真希望教会大家下棋，大家才知道我有多强！ 😋

作者自己也强调：[1] 所以形式化验证最近忽然火了，前提居然是人们不看里面的内容，令我十分难绷心情复杂。以及有人说 Dependent-type 太复杂了想搞回 Set-based FOL，让我更加难绷。工程领域的审美多是来自于多年的实践总结出来的

😨 天然呆克腹黑？

是知识和技术要向主人展现好处，不是反过来。 内燃机对马匹没什么好处。以前程序员【逆天】的太多了，早该治治，这样脑子里才能装下更多好东西。本来，天生归于编程界的人就是极少数，大多只是混饭吃，和用AI时没有区别。