最后一代需要思考的人类
本文探讨了人工智能对人类认知能力的深远影响，特别是对年轻一代的潜在危害。作者引用哈佛、MIT等机构的研究指出，过度依赖AI会导致认知萎缩和批判性思维能力下降，形成了严重的认知阶级分化。文章区分了“教练”和“拐杖”两种使用模式，警告如果不正确引导，AI可能成为教育领域的“快餐”，导致人类大脑进化的停滞甚至倒退。
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If AI Can Solve Almost Everything, What Should We Teach Our Children?
作者认为现代教育过度专注于解题能力，而AI的普及正在削弱这一能力的稀缺价值。他提出教育应更多关注流程的两端：决定什么值得追求，以及为现实后果承担责任。作者强调人类身体有限、时间不可重来的稀缺性使选择具有个人意义，提出'人类能动性'（Human Agency）概念——我选择、我负责、故我在。以马斯克为例说明'超级个体'能调动远超自身知识的能力，AI将让更多人有机会尝试曾需超级个体才能完成的事业，从而重塑年轻人学习的意义与动机。
散人杂谈 国庆节特别篇｜你可以随时打开自己，也可以随时关掉自己
作者以GPT上线为个人纪年分界线，在国庆假期中反思技术加速时代的个体处境。从卢德运动、恩格斯停顿讲到人类文明的外包史：火、文字、钟表、计算机，直到AI外包思考本身。借苏格拉底对文字的担忧与法航447空难，区分'外包'与'依赖'；以低本底钢类比GPT前的人类原创数据，呼吁收藏与守护；探讨AI时代的一对一教育、默会知识与线下沟通的升值。核心观点：开时往死里卷，关时往死里躺，两样都是自己，都不用道歉。
AI会不会成为人类历史上的“新物种”？
文章从人类进化史切入，借助赫拉利《人类简史》《智人之上》的观点，指出智人依靠语言构建想象共同体而胜出。作者认为AI与蒸汽机等以往技术革命截然不同，它进入语言、判断与决策领域，成为信息网络中的主动节点。文章提出两大反常识观点：AI无需意识即可深刻改变文明；真正的威胁不是失业，而是人类对复杂系统决策权的垄断逐渐外包。作者分析了AI在复制、永生、并行存在等方面突破生物边界的特征，并讨论人类与AI共存的三种路径，最终警示：改变历史走向的往往不是技术本身，而是谁拥有这项技术。
会用 AI 只是开始，真正拉开差距的是后面的能力
作者结合自己早期使用 GPT 的经历，指出会用 AI 只是起点，真正拉开差距的是闭环思维、产品思维、批判性思维和独立思考带来的判断力。作者认为产品是给人用的，而非功课式的完成任务，强调 output 与 outcome 的区别。他还提出成长的六个阶段：大量输入、拆解、模仿小零件、组装、创新、商业化。最后强调人际关系的重要性，并指出在 AI 越来越强的时代，判断力、质疑与修正能力才是最值得培养的「老派」能力。
AI究竟让我们停止学习，还是重新学会学习？
文章从《经济学人》报道的一项针对26811名中国中学生的研究切入：使用生成式AI后作业成绩提升18%、用时缩短30%，但六个月后闭卷考试成绩下降约20%。作者结合自身经历——从不会写代码到借助AI开发出上架App Store的应用——提出“句号型AI”与“冒号型AI”的区分。AI既可以替人完成任务让思考终止，也可以成为进入陌生领域的门票，引发持续追问。作者认为能力外包与能力扩张可以同时发生，真正危险的是认知地图停止生长，关键在于我们如何使用AI。
听完李飞飞两小时访谈，我重新理解了 AI 时代的“主体性”
本文基于对李飞飞两小时访谈的思考，探讨了AI时代人类“主体性”的重要性。作者指出，AI不仅能学习写作模式，还能帮助人们看见习惯和盲区，但关键在于如何使用：是直接获取答案，还是用它来拓展思考。文章强调，对孩子而言，AI可能剥夺他们与困难相处的机会，因此教育者需参与规则设计。同时，作者认为语言模型虽强，但世界不只由语言构成，空间智能提供了另一种理解方式。最后，作者提出三个问题，提醒人们在AI辅助下保持主动性和判断力，避免过早交出方向盘。
Mapping the Brain with Connectomics
文章介绍了连接组学的发展历程及其在脑科学研究中的重要性。Google Research利用AI技术加速该领域研究，从1986年首次绘制线虫连接组，到2021年发布首个人类样本连接组图谱，未来还将完成果蝇和斑马鱼的全脑图谱。
dbskill v2.9.0 更新：新增交互式学习功能
dbskill v2.9.0 发布了新的 skill /dbs-learning，旨在解决 Benjamin Bloom 提出的 2 Sigma Problem。该功能通过将 AI 学习过程转化为可持久化的文件，利用持续的用户反馈来动态调整后续内容，从而在低成本下模拟一对一辅导的学习效果。
当知识廉价时，洞察力至关重要：杰文斯悖论在妥拉学习中的应用
文章引用经济学家杰文斯关于煤炭的悖论，指出效率的提升会导致需求的爆炸性增长，而非减少。作者将此逻辑应用于AI时代的犹太经典学习：尽管大语言模型（如Yochai）大幅降低了获取传统知识的门槛，但这并不会取代拉比，反而会释放对“洞察力（Chiddush）”的巨大需求。当获取知识的成本极低时，瓶颈转移到了从旧材料中产生真知新见的能力上，而这才是学习的终极目的。
《无穷的开始》：人类最伟大的Loop，世界进步的本源
本文是关于戴维·多伊奇著作《无穷的开始》的深度读书笔记。文章阐述了“问题可被解决”的乐观主义世界观，提出创造力是人类进步的核心动力。内容涵盖知识的“猜想与反驳”机制、AI 的创造力本质、自由意志与物理定律的共存，以及对“可持续发展”概念的批判。作者认为，通过持续的创造性思维和批判性思维，人类文明才刚刚起步，拥有无限可能的未来。
Vibe Reading：AI时代读书的系统化方法
文章提出了一种名为“Vibe Reading”的AI辅助读书方法论，旨在解决信息时代“阅读易，消化难”的问题。核心哲学是区分“伪学习”（机械检索、翻阅）与“真学习”（认知压缩、建立钩子），利用AI接管信息传输与筛选工作，而让人类专注于知识内化、费曼技巧等核心思考环节。文章详细介绍了从定需求、匹配书籍、压缩知识到费曼技巧的六步工程化流程，并对NotebookLM和Claude等工具进行了选型分析，强调在AI时代“判断是我的，秘书是AI的”协作理念。
AI 时代的身份困局：人类作为 Agent 的 Agent
文章探讨了在 AI 高度渗透的时代，人类角色的重新定位。作者指出，人类不再是单纯的执行者，而是夹在客户与 AI 之间的“中间件”，既是管理 AI 的“Agent 的 Agent”，又是为模型提供数据的“Token 的 Token”。未来的核心竞争力将从执行能力转移到定义问题、拆解任务和界定标准的能力，只有能提供高质量上下文和精准控制指令的人，才能避免沦为系统的低级训练数据。
