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受到一篇PG文章的启发 我花了一周的时间思考为什么我如此厌恶知识分子。以下是两个表格，帮助我理清思路。如果你有更好的术语，请分享。 | # | 坚持 | 对比 | 固执 | |---|---|---|---| | 1 | 对问题不理性 | 对过程不理性 | | 2 | 好奇且有动力 | 虔诚且有动力 | | 3 | 创造性 | 纪律性 | | 4 | 开放的个性 | 不堪重负的个性 | | 5 | 难以坚持 | 容易坚持 | | 6 | 精力充沛但不确定 | 精力充沛且确定 | | 7 | 独立思考 | 从众容忍 | | 8 | 攻击性 | 防御性 | | # | 天真 | 对比 | 聪明 | |---|---|---|---| | 1 | 新颖 | 令人印象深刻 | | 2 | 自我怀疑 | 自信 | | 3 | 普遍 | 局部 | | 4 | 奇怪 | 吸引人 | | 5 | 痴迷 | 热情 | | 6 | 独立 | 主导 | | 7 | 简单 | 复杂 | | 8 | 天真 | 精明 | | 9 | 高度利他 | 低度利他 | 注释： 1. 我们不能在不有一点固执的情况下坚持，持久性有助于发现新领域（想法），但在保持这些领域方面却很糟糕。当我们失败时，那种最初的固执冲动就是阻止船只因持久创始人所允许的怀疑而崩溃的原因。 2. 天真的人类与好奇的孩子有更多的共同点，而不是聪明的教授，这解释了为什么大型语言模型在发现与生产力方面表现不佳。与人们的想法相反，真正的突破并不是来自聪明的人。通常，突破来自于学术界的外部人士，后来为了提升声望而成为内部人士（如马基雅维利、阿维森纳、爱因斯坦）。聪明的人不喜欢规则的改变，因为他们花费数十年掌握旧规则。 3. 聪明的人是天真孩子最好的盟友，不是因为他们相似，而是因为他们将天真的成功误认为天才。

我在2000年代初期的德国长大，玩过一款名为《岛屿战争》的浏览器游戏。你可以建设一个岛屿，开采黄金和石头，砍伐树木获取木材，组建军队，派遣舰队穿越海洋网格，加入联盟并遭到背叛。这款游戏的类型与《OGame》或《Travian》相似。它在2014年关闭，我再也没有找到能替代那种在上学前查看舰队是否到达、联盟是否还存活的感觉。 我终于制作了我想玩的版本。《Kampfinsel》现在在kampfinsel.com上线，真实玩家正在参与。这并不是对旧游戏的简单复制。我为它创造了一个独特的世界。没有魔法，没有火药——只有投石机、火盆和缓慢的船只跨越巨大的距离。游戏中有三种资源：黄金、石头和木材。岛屿之间的旅行需要几个小时，而不是几秒钟。这是故意设计得很慢。 整个游戏运行在Cloudflare的边缘计算上。游戏逻辑和API使用Workers，数据库使用D1，会话和缓存使用KV，资产使用R2，持久对象用于每个岛屿的状态和计时系统（舰队到达、战斗、资源生成）。根本没有原始服务器。让一个有状态的多人游戏在Workers的CPU限制和D1的一致性模型下正常运行意味着一些不明显的选择：资源是根据时间戳在读取时计算的，而不是在数据库中逐tick更新，舰队移动存储在持久对象的警报中，战斗写入是批量处理的。这对我帮助很大！ 游戏的外观故意设计得粗糙且文字较多（嗨，HN！）：服务器渲染的HTML、表格、羊皮纸色调的调色板、Unicode图标，没有前端框架，没有构建步骤。唯一的JavaScript用于倒计时和自动刷新。我希望它的感觉与我记忆中这些游戏的样子相符，而不是它们实际的样子。老实说，它看起来很像HN本身——表格、等宽字体，没有多余的装饰。如果你喜欢这个网站的外观，你可能会感到很自在。 没有注册墙，没有虚拟货币，没有付费赢。非常欢迎反馈，尤其是来自曾经玩过这种游戏的人，或者对在Workers + D1 + 持久对象上运行有状态的东西有看法的人。我会在接下来的几个小时里在线。

作为一名早期阶段的基金经理，我审阅了数百份投资提案。每年的提案质量都有所提升，但其背后的业务发展却未能跟上。 我的观察是：创始人往往更注重5分钟的第一印象，而投资者则关注5年的商业前景。演讲培训行业更倾向于追求表现而非清晰度。我见过的最佳提案往往不那么精致，但它们在投资者提出问题之前就已经回答了所有问题。 我很好奇其他人——创始人、投资者、运营者——是否也看到了同样的模式。提案是一个有用的推动因素，还是对实际工作的干扰？ 如果需要更多背景信息，我在这里写过相关内容： [https://www.pitchvault.ai/pitch-intelligence/pitch-deck-performance-vs-business]

我制作了一个讽刺性的浏览器游戏，与朋友们分享（《霍尔木兹浩劫》：你扮演一位美国总统，管理中东危机，游戏灵感“松散”地来源于当前事件）。制作这个游戏的过程非常有趣，但这并不是最有意思的部分。 有趣的是，在我与朋友们分享游戏后的几个小时内，他们中的一些人开始尝试通过启动一群AI机器人来攻占排行榜，目的是学习游戏并找出获得最高分的方法。这引发了一场猫鼠游戏，他们发现了漏洞，而我则试图修补这些漏洞。 在分享后的几个小时内，有人使用Claude浏览器扩展直接读取了game.js。得分公式、大部分动作效果值和奖励阈值都在客户端的JavaScript中，这对于任何人来说都是一件微不足道的事情，但人类玩家仍然需要玩游戏，而AI机器人则直接针对得分公式进行优化。这意味着第一个AI的得分已经比最佳人类玩家高出2.5倍，因为它是直接针对源代码进行优化，而不是通过玩游戏。 简单的解决办法：将整个游戏引擎移到服务器端。客户端现在只是一个简单的终端，它发送一个动作ID，接收一个渲染状态。浏览器中没有得分逻辑、没有奖励阈值、没有动作效果。实时得分显示使用了故意不同的公式作为误导。 这增加了找到机器人启用的黑客攻击的难度，因此随后的机器人尝试通过暴力破解游戏，试图操控随机数生成函数以及其他方法。 但下一个获胜的机器人发现了一个漏洞，即相同的签名会话令牌可以被重放。它会进行第N轮，观察到一个不好的随机事件，然后重放相同的令牌进行第N轮，得到不同的随机数结果，并保留最佳结果。有效地从一个游戏状态分支，挑选出30轮中的幸运结果。成功将之前机器人的高分提高了1.5倍。 这个机器人的自我描述是：“关键的优化是令牌重放。因为后端允许相同的签名状态被重放，我可以从一个确切的游戏状态重复分支，并在每一轮继续选择最幸运的高价值结果。” 解决办法是：在生成任何随机数之前，原子性地消耗一个轮次的随机数。 目前的状态是排行榜现在分为人类和AI辅助。我认为AI机器人的能力现在已经趋于平稳。也许Claude Mythos能够发现下一个可被黑客攻击的漏洞 ¯\_(ツ)_/¯ 如果你想深入了解上述内容，或者只是想享受游戏，欢迎随时尝试你自己的AI驱动的排行榜挑战！