One helpful tip per day:)
Aleksa Gordić 分享了他是如何自学的，一步步努力最终进入 Google DeepMind：
1. 有时候退一步，从更广阔的角度去看问题，比立刻开始行动更能帮助你更快达成目标。
2. 他学会了为自己制定一个学习计划——哪怕很粗糙——并长期坚持，从而掌握了纪律和规划的艺术。
3. 交替学习（同时学习多个不同的内容或同一领域的多个主题）不仅有益，而且能让大脑保持新鲜感，不至于无聊透顶。但这也意味着必须格外小心地保持专注。他总是把学习任务按照当下的重要性严格排序。
4. 他认为，我们正生活在一个必须对自己的教育负责的时代。我们再也没有任何借口。
5.
最近用过的工具中最令我感到惊艳的是 chatGPT 里的 deep research。其他几家也推出了类似的功能，但是都不如 ChatGPT 中 GPT5 thinking 下的 deep research。
1. Gemini 2.5 的 deep research 尽管可以洋洋洒洒写很详尽的报告，但是感觉信息密度不够高，有不少废话；
2. Claude Sonnet 4 的 deep research 感觉差点意思，不如
One helpful tip per day:)
Ryan McEntush 认为在实体经济中，软件已经数字化了规划与设计，但“最后一公里”依旧受限于现实世界的复杂性与需要人参与的操作。
1. 要让实体行业也能走上同样的轨迹，首先需要一座真正连接比特与原子的桥梁。这座桥梁就是“电气工业栈”——让机器能够像软件一样运作的技术集合。
2. 软件曾经“吞噬世界”，而现在它将“推动世界”。
3. 简而言之，2010 年代把物理工作流接入了 API，而 2020 年代将由自主系统与智能体来控制这些工作流。
4. 我们正走向一个世界：
