我的2025｜穿过浪漫，找到了安定的答案
封面图：我在家的工位
我发现自己的每一年，似乎都会被切成两半。今年尤其明显。上半年像一张不断外扩的地图，充满冒险、文化体验和重要的里程碑。我领略了令人惊叹的自然风光，从四川的日照金山到云南郁郁葱葱的草甸；我穿梭在北京、成都、重庆、吉达，甚至纽约的城市脉搏里，感受它们各自的喧哗与秩序；同样见证了许多重要时刻，比如我的毕业，以及与人分享的无数顿美味佳肴。
下半年随着回家和研究生入学，我的生活半径突然收拢。曾经觉得触手可及的世界，一下子变得虚无缥缈起来。我在宁马双城之间过上了更安定的生活，移动更少，坐得更久，思考也更密集，学会在更小的半径里把生活过得更加安定富足。
时间复利：系统的迭代增益
再翻看我之前的年终总结，我能清晰地看到一条成长曲线。我在 2022 年的总结里写，2022 是几乎一事无成的一年，但站在今天回看，其实不然。很多当时觉得微不足道的小事，在时间里悄悄生息，到了今天已经长成了很难忽视的影响。这就是时间的复利。
比如 2022 年，我定下了第一个 9 a.m. project，后来逐渐演化成我的 morning routine。现在我会设定一个保底版本，哪怕出游或状态差的时候，仍然能完成一个缩水版，不至于整天崩盘，保障了我每日的基本生产力。
比如 2022 年，我开始关注海外的科技媒体，从而在 ChatGPT 发布 6 个月之前就关注到了 OpenAI（最初应该是因为他们的图片生成模型），并成为了 ChatGPT 发布后的首批用户。ChatGPT 带给我的震撼是长久的，深深地影响了从事的科研方向，更是直接决定了我后来的研究生选择。
比如 2023 年，我开始在有知有行记录投资收益。到今天，我已经有了一套相对完整的资产配置，包括 A 股、美股、港股和一些债券，也跑出了大约 8% 的年化收益率。现在我会刻意避免加杠杆和高频短线，更希望组合能在可控回撤下缓慢增长。
也是在 2023 年，我开始 build 我第一个大模型的项目。今年我的几乎所有文字创作都会过一遍 ChatGPT。它已经积累了海量关于我的记忆数据，总是能为我提供一些我没有关注到的边界信息和视角（这也是我至今没有动力完全迁移到 Google Gemini 的原因）。我也从一个懵懵懂懂的入门研究者，走到今天能用大模型去解决一些真实世界的问题。
有一天我问ChatGPT：「
请根据你对我的记忆，有哪些事情是我自己意识不到的，但是如果明白了就能改变我的生活的残酷真相？请坦诚告诉我，以完全客观性的战略深度审视我的情况。」
ChatGPT的回复
它的答案的确让我心里一紧。我意识到自己太偏爱 exploration 而忽视 exploitation：我开启了一个又一个 side project，却缺少清晰主线，也缺少把一件事打磨到可交付状态的能力和耐心。我一边想做真正的研究，一边又被绩点、竞赛等「学生思维」的琐事牵住，这些事情收益低，却让我分身乏术，陷入时间贫困。我也花了很多时间空想，脑中有无数 well-designed 的 idea，但很少真正动手把它们做出来。看起来是三个问题，本质上其实是同一个问题：我对如何分配自己的精力缺乏足够清晰的规划。
为了扭转这种局面，我先梳理了当下的工作，逼自己至少交付一件看得见的成果。最容易交付的当然还是写作，于是我总结了近几个月的工作，写了技术博客《Claude Code Skills 和 Subagents 的个人实践》，分享了我在AI加持的自动化工作流方面的研究心得。这也逐渐变成了我今年后几个月的研究主线：让自动化 AI 参与到真正有价值、能解决真实世界问题的任务中去。
这篇博客在小红书和公众号都收获了不错的反响，也让我的小红书粉丝量逼近 3000，总获赞与收藏来到 3.4 万。自媒体和内容创作其实也是一种时间复利。持续分享积累的关注，会在未来从不同维度转化为可见的资产。
今年年初看了Ali Abdaal的一期视频《Change Your Life by Journalling in 2025》，讲的是每日记录如何帮助我们理清思绪、聚焦长期价值，从而做出更好的决定。我今年没做到每日记录，但课题组要求的每周周报确实帮了我不少。通过写下 struggle 和压力，用文字把模糊情绪看清楚，我反而更容易找回一点秩序感。Ray Dalio 说过：「The satisfaction of success doesn’t come from achieving your goals, but from struggling well。」我越来越愿意把 journaling 放进一种「struggling well」的框架里：一边累，一边记录，一边说服自己这是艰难但正确的事，这在一定程度上缓解了科研缺乏短期激励带来的焦虑。
在 AI 时代，记录的重要性进一步凸显。得益于大模型强大的文本处理能力和推理能力，它已经能在我们生活的很多方面扮演好助理的角色。但真正阻碍它落地到我们生活中的，往往是足够多的背景信息，也就是所谓的 context，AI 因为不够了解我们生活的真实情况，或者我们面对场景的具体情况，而只能给出泛泛的建议。
要想发挥出 AI 的全部能力，就必须想尽办法给它提供足够多的 context，这是今年很多 AI 产品的出发点。比如各家的 chatbot（ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）都逐渐接入了日历、邮箱、社交媒体和各种网站的连接器，让 AI 更加全面地了解用户的 workspace；再比如广告铺天盖地的蚂蚁阿福，通过接入个人的健康数据和专业的医疗数据库，实现精准的个体化医疗；还有 Claude Code、Codex 和 Cursor 就更典型了，第一个想到把整个代码库装进模型上下文的人一定是天才！
现在我会让 Claude Code 根据我一周的 git 提交记录帮我写周报，再把周报整齐存入 NotebookLM。于是我可以用对话的方式追问：「我这周遗漏了什么重要项目？」「我今年做过最重要的 milestone 是什么？」「你对我下周有什么建议？」
我还会让 Google Gemini 定期评估我在有知有行记录的投资组合，和我手动标记过的银行账单，并给出相应的财务建议。
用手动记录的方式给大模型做context engineering，从而充分发挥生成式模型的强大能力。在过去这些记录可能只是一个 J 人满足自己对生活掌控欲的习惯而已，但在 2025 年，AI 的能力已经足够强到可以把这些记录都利用起来，从而产生更大的复利。这就是「不断记录，意义自然浮现」。所以各位 2026 年不妨开始记录吧，Change Your Life by Journalling in 2026！
因为真心热爱的工作，就是理想中的退休生活
Demis Hassabis 在 Google Deepmind 的纪录片中说，他当年的梦想是「Solve AI」。带着这个愿景，他用 AlphaGo 解决了 AI 如何下围棋，又解决了用 AI 如何打星际争霸，后来又解决了如何用 AI 预测蛋白质折叠，并因此获得了去年的诺贝尔奖。我一直觉得 Demis 是知行合一的人，是那种把理想主义落在工程与科学细节里的研究者。我进入 AI for Science 这个方向，很大程度上也受到他的影响。
Google Deepmind纪录片《The Thinking Game》
今年我反复体会到这种 problem solving 的心态：很多问题是可以被解决的，只是问题有大有小，而科研的乐趣恰恰在于此。我今年做的很多项目，本质上都在解决一些具体的问题。在微软，我解决大模型在 text analysis for data analytics（TADA）中的不稳定性，并延伸到在大规模数据与 agentic 环境下如何让 TADA 更可操作；在与 NUS 的合作中，我尝试用 AI Scientist 去解决 biological age prediction；在组内研究上，我又尝试用 RL agent 去处理混合催化的反应逆合成问题；我还和朋友们合作，做了一个用于量化交易的 agent。它们里有不少任务，刚拿到时我完全没有头绪，但在不断探索中逐渐找到解法。我很享受这种从混沌到清晰的过程。problem-solving ability 是人的核心能力之一，小到处理旅途突发状况，大到文明的建立，很多时候都始于我们相信「问题是可以被解决的」。
除了 Demis，另一个对我影响很大的 researcher 是前 OpenAI 研究员姚顺雨。现在腾讯的首席 AI 科学家。9 月我听了张小珺的播客《对 OpenAI 姚顺雨 3 小时访谈：6 年 Agent 研究、人与系统、吞噬的边界、既单极又多元的世界》，12 月他官宣加入腾讯后我又重听了一次。他的观点颇有见地，总是能让我对科研和我自身的认识更进一步。
他出身奥赛，毕业于清华姚班，后赴普林斯顿读博。他评价自己前 28 年的人生很「乖」，因为总沿着最常规的发展路径走。在我看来这不是乖，这是在每一个竞争环境里都做到 Top 1% 的能力体现。相比之下，我在多数竞争环境里最多做到 Top 10%。所以我没能去清华，本科毕业也没能直接申到美国 PhD。我是那种想乖但乖不起来的人。
博士期间他意识到语言可能是人类发明的、最接近本质的工具，于是转向语言智能体研究，至今已 6 年。他有许多代表性工作，比如 Tree of Thoughts、ReAct。他自述他的研究有两个核心：一是做更有价值、与现实世界更相关的任务与环境；二是提出一些简单但通用的方法。这和我想做的事情非常同频。我对繁复的理论证明兴趣不大。用数学系学生的朴素直觉来看，最本质的解法往往也是最简单、最优雅的。
为了更加好地研究自然语言处理，我今年还补了一些语言学相关的内容，比如维特根斯坦，也被朋友科普了拉康精神分析的一些概念。为什么我们相信语言是这个世界的本质奥秘？姚顺雨的表达是：「语言是人为了实现泛化而发明出来的工具，这一点比其他东西更本质。」刚开始我的认识和他刚好相反，我认为语言作为被人为发明出来的东西，不可能精确表征世界上的所有事情，天然就承载着更低维度的信息，这就是维特根斯坦说的「我语言的边界，就是我世界的边界」。我们早些年相信视觉领域才应当是机器智能最先出现涌现的地方，但事实恰恰相反，语言是机器智能最先精通的事情，而且现在已经在很多方面超过绝大多数人类。这反而凸显了语言在泛化性上的优势。某种意义上，泛化性才是智能涌现的根本。
作为很早就接触FIRE（Financial Independence, Retire Early，财务自由、早日退休）理念的人，我从大一就开始尝试投资，截至目前虽然积攒的钱数不多，但也算吃到了市场水涨船高的平均收益。今年看了《拿铁因素》、《富爸爸穷爸爸》、纳瓦尔的访谈等关于财务的内容，逐渐给自己建立了一个宏伟的投资计划，想为以后早日退休打下坚实的基础。
现在想来，我其实没必要要追求早日退休，因为我真心热爱的工作，就是理想中的退休生活。
我做 research，不是因为我做这个一定能做得最好，不是为了拿百万年薪，而是因为当我在做它时，会自然地觉得就应该如此。我喜欢研究。我每天在电脑前坐十几个小时并不觉得痛苦，就像小时候花一下午把电脑和手机拆开再装回去，也不觉得痛苦一样。
自我负责与新安全
九月来到南大仙林校区以后，我一度嫌弃这偏僻的地理位置。但郊区有郊区的好处，拥有丰富的自然资源，众多尚未充分开发的土地都成为我和朋友的探险地。
比如学校对面有一座桂山，我们在溜达的过程中偶然发现了一个偏僻的登山道，台阶受风袭日晒已经变得凹凸不平，边上的栏杆也大多倒塌在地。山上漆黑一片，寂静无人，如果是我一人前来，是绝对不敢往上走一步的，但在和朋友的互相鼓励下，我们打着手电筒沿道路攀登了起来。对野生动物和黑瞎子的恐惧让我们几次打了退堂鼓，但最终我们还是艰难到达了山顶。山顶没有任何建筑物的痕迹，只有一块被人踩出的平地，可以俯瞰到整个栖霞的景色。
桂山山顶的景色
图中大部分都是南大仙林校区的建筑，杜厦图书馆、方肇周体育馆都清晰可见。远处是南京绕城高速，再远一点可以看到栖霞山长江大桥。
除了桂山外，从仙林往东南不远，还有一个名为桦墅的现代村落，村中古朴典雅的江南建筑，与背景中句容宝华镇的高层住宅形成鲜明对比。从桦墅村出发，可以往射乌山上徒步，欣赏美丽的自然景观。
桦墅村的景色
直到研究生开学一两个月后，我才渐渐找到了生活的节奏。周一到周五，大多数时间都要在工位坐班，或者在教室上课，每天一成不变的生活让日子从指尖很快就流走了。这种情况下必须借助周末做完全不同的事来调节，偶尔的「出逃」便成了我每周最期待的事情。
研究生的课程大多是我从未接触的领域：量子力学、光谱学、复杂体系，还有即将要修的计算神经科学等，在刚开始还都挺让我感到兴奋的。说来也巧，我在微软做的第一个项目代号就是 Measuring Schrödinger’s Cat（测量薛定谔的猫），结果这下真来研究薛定谔的猫了。听着塌缩、简并这些自然规律，我有时候会想，会不会人脑就是一个小宇宙呢，是我们每个人脑中的想法构成了宽广无垠的宇宙。这样很多事情都解释的通了，我们意识和情感的膨胀导致宇宙的膨胀，宇宙中的辐射和能量，不过是在反映某个人的情绪变化而已。我们脑中繁杂的意识，在开口说话的瞬间塌缩成了语言这一可观测的形态。就像黄帝内经说的天人合一思想：「天有日月，人有两目；天有四时，人有四肢；天有风雨，人有喜怒；天有雷电，人有声音；天有五音，人有五脏；天有冬夏，人有寒热……」。关于科学的问题不敢细想，不然又要陷入到哲学范畴了。
我在本科阶段学习的泛函分析、高等代数和群论都在这里一一派上了用场，原先抽象、悬在空中到理论好像一下子就有了落地的实体，知识在我脑中由一个个小点逐渐连成线的感觉还是挺奇妙的。但一到了考试我就不行了，我对那套以刷题为核心的应试教育体系已经有了强烈的抵触，以至于我在学期末经常是满怀着怨气在学习。
现在回头去看研究生入学几个月来到时光，经过了各种各样的挫折，我认清了一件事情，就是现在所有我想要的事情必须要靠自己去争取。
之前看巫师财经的一个视频，他提到一个让我很受启发的观点。人类世界真正的核心锚点，表面是金钱，实际是劳动时间。无论是公司，还是国家，核心目标只有一个：如何让更多的人，更长久、更稳定地持续劳动。所有的金融工具、制度设计，本质都是为了提高单位时间内的劳动产出。在这一点上，个人的最优解，和公司 / 国家并不一致。不仅是与大他者的不一致，我们的最优解与身边的小他者也并不一致。导师为了课题、行政人员为了他们的工作，我们身边每天能接触到的几乎所有人，不是为你而来的。
他者各自有各自要追求的东西，而个人真正该追求的，是一个长期可持续、对自己友好的生活状态。
研究生的真正意义可能也不是让你真正去上课 、做研究，而是给你一段可以自由探索的时间，让你在步入社会之前能形成一套做事的方法和思维。
他的思维也并非通过任何文献而获得，而是亲身去积累的人生素材，知识并非认识，而认识源于天地，世界就在你的面前，比为何不抬起头来看看，为何好不容易跳出校园那满是栅栏的牢笼，却又乞食那牢笼里，喂养困兽之物。
2025 年是我的毕业之年，今年是我第一次感受到朋辈之间被撕开了一道道明显的裂缝。 好久不见的朋友恋爱了，秋招的同学薪资大涨了，工作不到半年的同学辞职了，又从别人那里听说谁在 gap 了，谁去深圳了，谁要结婚了……我突然感觉有些恍惚，我感觉我们上一年还是学校里一起读书、放学后一起玩耍的伙伴，怎么忽然之间大家就都走上了各自不同的轨道，好像一颗树开支分叉，长出了不同的枝干。我以为二十出头的年纪应当是拥有无限的可能性的，我可以去作为想要做的任何事，睁开眼一看，四周都是奇怪的事，四周都是好玩的事。但这一年我感觉到大家的可能性都在逐渐消失了，就像是一个量子叠加态，逐步塌缩成定态的过程。
Jim Rohn 说「你是你花时间最多的五个人的平均值」，当我们的附近从各种各样的人变成了类似的固定的人，他们被称为「同事」、「同门」或者「伴侣」和「家人」，我们的分布就由原先一个弥散的，具有无限可能性的分布被拧成了一个尖锐的、低熵的、确定性的分布。
我庆幸自己今年能够利用自己人生中可能最自由的一段时间去见了更大的世界，见了更多有趣的人们，让我能够维持一个开放的心态，接受所有的拥有与失去。我与很多朋友在分叉后就没有再联系，我们之前欢乐的共同经历也随着时间慢慢散去，我很想念他们。好在树木的枝杈总是向上生长的，我们虽然走上了不同的轨道，但我们终究都是在自己的道路上不断探索，过上更好的生活是我们所有人共同的母题。我离开北京后，一些朋友过路回来南京找我玩，我很享受重逢的时光。我希望很久没见的朋友们没事可以找我 update 一下近况，哪怕是几句无聊的寒暄，也能让我们之间的距离不至于渐行渐远。
把这一年切成两半再回看，上半年的我像在不断放大地图，去更远的地方确认世界的边界；下半年的我把地图折回口袋，学着在更小的半径里把日子过扎实。所谓「安定的答案」不是某个终极结论，而是一种可携带的能力：在面临大的浪潮排空而来的时候，保持理性，也保持自己做人的温馨，用我对机器和人类的认知，自己找出一套想法，一套处理自己与未来世界的方法框架。
我依然偏爱问题，因为问题让我保持开放。但我也开始承认答案的价值：答案不必完满，它可以只是一个阶段性的停靠点，让人歇一歇，再继续出发。
新的一年，我希望自己继续发明那种允许试错又不至于被淘汰的新安全，也希望我们都能在各自的分叉路上，慢慢长出向上的枝杈。祝大家无论何时都拥有重新出发的勇气，祝我们都能过上更好的生活，新年快乐！
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