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。 Nvidia 将这些能力连同翻译功能打包进单个检查点，这可以简化围绕它们构建应用的工作。 理想情况下，设定这种上下文可以降低错误率。代价是，这些模型比传统转写模型大得多，后者规模通常不到 10 亿参数。Nemotron 3.5 Transcribe 是一个 30B 的混合专家模型，拥有 40 亿激活参数。 不过，这并非一个全新的概念。我们最近已经看到一些其他可提示的语音转文本模型，例如 Mistral 的 Voxtral 模型和 AssemblyAI 的 Universal 3 Pro。 不过，Nvidia 能够以远更少的激活参数与 Voxtral 的错误率相匹敌。在 Artificial Analysis 的基准测试中，Nemotron 的词错误率为 2.81%，而 Voxtral Small 为 2.77%，同时前者使用约 40 亿激活参数，后者则为 240 亿。不过，这一比较衡量的是相对于激活参数数量的准确率，而非运行时或内存需求。 该模型可以转写 40 种语言，并将其中 31 种语言与英语互译。说话人归属功能适用于其中 13 种语言，并且最多可区分 8 个说话人的声音。音频

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期和支付上限。相较于功能性消费，以「取悦自己」为目的的情绪性消费往往缺乏客观的价值衡量标准，容易降低自己对价格的敏感度，使原本有限的实际需求转化为没有明确上限的消费欲望。因此，应尽量避免将形象管理视为自我奖励或情绪满足的手段，而是以实际使用价值及合理的投入产出比为主要决策依据。在满足基本功能与个人审美需求的基础上，只有当外在形象的改善确实能够带来社交、职业或其他方面的正向回报时，才值得为之投入。 Part IV：衣柜之外 衣柜不是搭建好了就可以从此放置不管了，定期的复盘还是有必要。积累越多素材越能知道自己适合什么、喜欢什么，不适合什么。很多不够好的地方在当下往往难发现，但过几个月整理相册的时候回看，反而更容易意识到有哪里还能进步。 定期通过照片复盘，是低成本、高准确度地校准衣橱的方式。日常要有意识地多拍，自拍之外也找机会请别人帮拍。镜头会还原一个更接近他人视角的自己，很多镜子里觉得好看的搭配，照片里未必如此，反之亦然。 照片能发现的细节往往更具体：颜色是否衬肤色，版型是否适合当下的身型，领型、袖长、裙摆这些细节在实际场景里是否和谐。其中尤其值得留意的是背景色：在城市里（黑色、棕色、米白

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那么，开发者自己能决定什么？ 主要是投入级别。 虽然 Copilot Fusion 负责模型选择与编排，但开发者选择投入级别：Fusion Standard 用于日常编码；Fusion High 用于更具挑战性的任务和更深入的推理；Fusion Max 用于要求最高、最复杂的工作。 前提是你愿意且放心让 GitHub 的系统主导。如果你愿意，开发者还可以实施其他控制措施。 据 GitHub 称，企业管理员可以控制 Copilot Fusion 可选用哪些模型，在不针对整个开发者团队禁用某些模型的情况下，对 Copilot Fusion 禁用这些模型。管理员还可以独立调整每个模型的政策状态，并设定 Copilot Fusion 是否为 Copilot 用户的默认模型。 点击放大图片。（图片来源：The New Stack） 让 Copilot Fusion 为你引路的理由 根据 GitHub 和 Pokhrel 的声明，将模型选择与编排交给新的融合系统对开发者来说是更明智的路线，让你在无需在模型之间艰难抉择的情况下平衡性能与成本。 GitHub 表示，自 2026 年 9 月以研究预览形

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中的 runtimeClassName 字段选择加入： apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: agent-task spec: runtimeClassName: kata 或 gvisor；省略则使用默认 runc containers: - name: workspace image: python:3.12 其他一切保持不变。不需要沙箱的工作负载省略该字段并使用默认运行时。一个集群可以将每个运行时暴露为单独的 RuntimeClass。 5. 会话层：Agent Sandbox 智能体的工作呈突发式。智能体运行代码，然后等待数分钟或数小时，以进行下一次与模型或人类的交互。保持 VM 运行可使其随时恢复工作，但会消耗容量。将其拆除可节省容量，但之后需要重建。热池提供了一种折中方案，但会预留容量。 “智能体的工作呈突发式。智能体运行代码，然后等待数分钟或数小时，以进行下一次与模型或人类的交互。” 由 Kubernetes SIG Apps 拥有的 Agent Sandbox 项目将这一选择标准化。其 Sandbox API 创建具有稳定身份

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企业。 Daigle 认为，关于新的 Git forge（或更广泛地说，版本控制 forge）的讨论过于狭隘地聚焦于公司以及这些平台的经济用途。“我认为这忽略了问题的核心组成部分，”他告诉 The New Stack。 “我们从来不是唯一的 Git 托管方。我们从来不是唯一的 SCM 托管方，”Daigle 说，并指出 Perforce 以及企业多年来依赖的其他选择。他认为，GitHub 的与众不同之处在于大规模地将所有开发者汇聚在一起，而不是只关注企业或只关注开源。“我没看到有人试图去解决那个问题。他们是在解决这个问题的一部分，”他说。“有些地方他们非常有主见，并以独特的方式去做。我认为这一直都是如此。” Daigle 的论点核心在于，构建专注于企业的工具要容易得多。至少目前，这正是 Entire 和大多数其他 Git forge 的关注点所在。 更尖锐地说，Daigle 称此刻“感觉类似于零利率时代的终结”，当时“有很多非常有才华、有趣的开发者工具，但它们都极其狭窄。”他补充道：“幸运的是，其中很多人最终加入了 GitHub——并做出了一些非常出色的工作。” “GitHub 可能认

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、MagSafe 和耳机接口，以及 Wi-Fi 7 和蓝牙 6。来源 产品外观图，图片来自新闻源 这是为一部分喜欢戳屏幕的高净值客户准备的。不会有太大的市占率但也许价格可以很贵。新官上任嘛 换了CEO，确实体现出了完全不同的市场策略。 当然，库克肯定也知道触屏笔记本这回事儿，因为肯定早就在研发了。 盲猜在上市后社区就会有应用可以锁mbp的触控功能😂 除了触控其他都是史诗级升级，不要触控售价重量和屏幕素质肯定还能更好，不懂为什么非得加个触控。而且纳米玻璃手戳肯定更难擦拭，普通玻璃擦多了也有划痕😅 🫠🤦🤯[图片]全部讨论 521211 华为发布 Pura 90 Plus 与畅享 100 系列 10 月 28 日，华为发布 Pura 90 Plus 手机，首发麒麟 9025 芯片，配备 6.8 英寸等深四曲屏，预装 HarmonyOS 7。影像系统包括 5000 万像素一英寸主摄，支持 F1.6 至 F4.0 物理可变光圈，另有 4000 万像素超广角、4800 万像素微距长焦及红枫原色摄像头；内置 5700mAh 电池，支持 100W 有线和 80W 无线快充。12GB＋256GB、512

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据 至少有 10 晚的数据才算相关性；建立基线后再比较 apple-health-analysis 10 方法型 用 21 种统计方法生成健康评估报告，含「30 种疾病风险筛查」 主要结论都标 A 到 D 的证据等级，只评有数据的维度，统计交给脚本算 gym-training-expert - 知识型 讲训练量分档、渐进超负荷和三种周期化 可以当知识库，挂给其他分析流程用；按每个肌群每周给出训练量区间；不同时增加训练量和强度 workout-program-designer - 知识型 按目标生成训练计划；正文只有一句要素清单 无 注： 统计时间为 2026.10.16； Stars 一栏中的「-」表示该 Skill 为项目的子文档，没有单独的 Star； 类型一栏是我的主观分类，仅供参考。 所以，如果你能接触到顶级模型（例如 Claude Fable 或 ChatGPT Astra 等），不如让 Agent 吸取现成 Skill 的可取之处，在此之上定制一个适配个人习惯的 Skill。 定制 Skill，最难也是最关键的一步就是把需求梳理清楚，然后制定详细的实施方案。我会先用 gri

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的拿两台 Sonos Play 当临时后环绕，还有和新款耳机 Ace Ultra 的无缝切换，只能留在未来有机会入手再慢慢感受了。而除了看电影和刷剧，在不打开电视的大部分时间里，Beam Ultra 其实直接承担了我家客厅主力音乐音响的角色。不需要开启电视屏幕，平时无论是用 Apple Music 投送空间音频曲目，还是在 App 里直接点播流媒体，它跟家里其他房间的 Sonos 音箱或 HomePod 随时都能组队联动 回想十多年前智能音箱还没有满天飞、甚至网速都不过百兆的年代，Sonos 就是公认的「异类」，身上贴满了硅谷极客、不走寻常路、用软件思维做硬件的标签，当时传统 Hi-Fi 圈甚至有点看不上它，觉得它「不够传统声学」。 但 Sonos 依旧不闻不问的坚持私有无线网、简化机身操作重载移动应用，甚至用手机麦克风来做声学矫正，而今这些也慢慢被那些所谓的「声学巨头」作为产品标配。如今 AI 时代里 Sonos 先丢了一个 MCP 接口试水，并计划在明年推出可由用户自定义的智能体，有种似曾相识的感觉。尽管已经受过一轮网络时代的改造，但真正意义上的「智能时代」已经呼之欲出，对话成为最

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联合、三军联合和一体化组织的 AI 项目。 工作：Sarvam 将为作战、训练和决策支持需求设计、开发和部署 AI 应用，并提供后续技术支持。 结构：该 MoU 涵盖所有三军的多个项目，由 HQ IDS 促进合作。 共享技术栈：各军种和联合组织将使用相同的基础模型、智能体基础设施以及地理空间与感知系统。Sarvam 表示，从一个军种项目中获得的经验随后可用于其他军种的项目。 Chanakya 是一个专注于国家安全和国防的防火墙部门，将监督 Sarvam 的国防工作。它将利用 Sarvam 的 AI 技术栈，包括 Sarvam 105B 等基础模型。 所述方向和重点领域 Sarvam 表示，该 MoU 支持国防部的军事 AI 战略。它将使武装部队能够与印度合作伙伴在各军种构建 AI 层，确保解决方案在印度构建并部署在主权基础设施上。Sarvam 列出了以下重点领域： 决策支持 跨传感器到射手回路的目标获取和数据融合 作战决策保留人类监督 Sarvam 表示将与 HQ IDS 合作整合印度国防能力的各项要素，并将其称为“AI fabric”。然而，该帖子并未提供有关这一概念的技术细节。 公

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月季度业绩一同公布。Info Edge公布，在截至2026年9月的第二季度（2027财年第二季度），其合并净利润从上年同期的34.75亿卢比跃升87%，至64.98亿卢比。 环比来看，利润从49亿卢比攀升33%。 营业收入增长12%，至90.39亿卢比，而2026财年第二季度为80.55亿卢比。环比来看，营收从88.07亿卢比增长3%。计入4.284亿卢比的其他收入后，总营收为133.23亿卢比。 在公布业绩的同时，Info Edge董事会批准以每笔5,000卢比的价格，出售其在Medcords Healthcare的全部14.18%股份以及在Unnati Online的31.64%股份。 AI提振招聘业务 “面向招聘方和求职者的AI与数据产品如今已贡献可观，占招聘业务营收的高个位数份额，按第二季度计算年化收入约2.4亿卢比，”Oberoi在一份声明中表示。 Info Edge的招聘解决方案业务包括Naukri、Coding Ninjas和Job Hai，该业务在7月至9月季度报告营收63.23亿卢比，较上年同期的55.82亿卢比增长13%。利润为37.37亿卢比。 账单金额增长13%

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ndiaMART确实打算更接近交易层。这就是它正在开展信贷便利化试点项目的原因。管理层澄清，公司不想直接从自己的资产负债表放贷。 细看费用 本季度收入增速快于费用增速。IndiaMART的支出同比增长3%，达到2.763亿卢比，而收入增长10%。按单位经济计算，公司在2027财年第二季度每赚取1卢比需花费0.64卢比。 员工福利费用：这仍是公司最大的费用项目，基本持平于1.71亿卢比。 客户支持费用：2027财年9月季度为2020万卢比，较去年同期的1540万卢比增长31%。 互联网及其他在线费用：2027财年第二季度从去年同期的1630万卢比增长31%，达到2140万卢比。 另请阅读： CCPA将3,940名爆炸物卖家从IndiaMART、Justdial及其他五个平台下架 随着付费供应商流失加剧，IndiaMART批准成立MSME贷款部门 [googlesitekit-end-of-content] WP QUADS Content Ad Plugin v. 3.0.5.1 为你推荐 阅读Nikhil Pahwa的Reasoned：AI如何改变我们的世界 赞助MediaNama活动

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“我们绝不会在购物车环节增加任何隐藏费用、便利费、平台费，以及许多其他平台会收取的各种费用，”Meesho联合创始人兼首席执行官（CEO）Vidit Aatrey在公司2026-27财年第二季度（Q2 FY27）财报电话会上表示。 Meesho将转而依靠更便宜的物流和广告来改善盈利，同时把更多工程工作交给人工智能（AI）智能体。“在第二季度，智能体已成为我们构建软件的默认方式，”公司在股东信中表示。 以下是主要要点。 1. 不收取平台费，尽管Meesho每单亏损2.4卢比 “如果我们需要收取更高费用，我们会提高物流或广告等方面的抽成率，或其他费用，但我们不会增加平台费，”Aatrey表示。 一位分析师指出，Meesho每笔已配送订单亏损约2.4卢比，并询问为何不在结账时加收1卢比或2卢比的费用。 “在购物车环节增加此前未披露的任何费用，有时也会导致客户失去信任，”Aatrey表示。“我们可能会放弃一些短期收入，但客户信任的提升将在长期带来高得多的LTV。”他指的是生命周期价值（LTV），即客户在一段时间内在平台上花费的金额。 Zomato和Swiggy采取了相反的做法。在两家公司于3月

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arTrade 公布，在 FY27 第二季度实现合并净利润 6.6 亿卢比，较去年同期公布的 6.41 亿卢比增长 3%。环比来看，净利润较 5.68 亿卢比跃升 16%。 FY27 第二季度营业收入增长 10% 至 21.31 亿卢比，而上一财年同期为 19.34 亿卢比。环比来看，营业收入较 20.12 亿卢比增长 6%。 公司还获得 2.31 亿卢比的其他收入，主要来自银行存款利息和金融资产出售。计入该项后，总营收同比增长 6% 至 23.62 亿卢比。与此相应，总支出从去年同期的 12.98 亿卢比增长 6% 至 13.71 亿卢比。 消费者集团业务（包括 CarWale 和 BikeWale）实现营收 7.95 亿卢比。相比之下，再营销业务（CarTrade 通过数字和实体拍卖促进二手车批发交易）实现营收 7.03 亿卢比。 OLX India 保持强劲势头，营收同比增长 26% 至 7.02 亿卢比，EBITDA 同比增长 36% 至 2.25 亿卢比。CarTrade 于 2023 年 8 月收购了 OLX India 汽车业务 100% 的股权。 关键运营动态 CarT

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ServiceNow公司股价今日在盘后交易中下跌18%，此前该公司公布的季度业绩超出其内部指引，但大多未达到分析师预期。 ServiceNow最为人熟知的是其ITSM（信息技术服务管理）平台。企业IT团队使用该平台为员工提供技术支持并协调基础设施升级。ServiceNow还提供广泛的其他产品，可简化管理客户数据和创建人工智能代理等任务。 该公司第三季度实现调整后营业收入10.4亿美元，折合调整后每股收益1美元。分析师此前预期为每股1.02美元。该公司营收表现较好，同比增长20.5%，达到41.1亿美元，使ServiceNow比市场普遍预期高出2000万美元。 该公司的销售增长部分得益于大客户的需求。ServiceNow签下了19笔年度合同价值（ACV）超过500万美元的交易，较上年同期增长135%。首席执行官Bill McDermott告诉投资者，归因于AI产品的净新增ACV同比增长65%。 推动该公司AI发展势头的因素之一是其EmployeeWorks工具。这是一个员工门户，可显示待办事项、公司动态及相关信息。一个名为Otto的聊天机器人使用户能够同时跨多个应用搜索数据，并自动执行某

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ood还向投资者保证，公司仍有充足现金来帮助为其资本支出投资提供资金。尽管本季度自由现金流下降27%至186.3亿美元，但仍远好于其竞争对手Alphabet公司今天早些时候报告的90亿美元负自由现金流。Meta Platforms公司上周报告称其现金流也转为负值。 另一方面，Hood坚称，微软将在整个2027财年继续产生正自由现金流，而且公司在需要时仍能获得其他资金来源。“鉴于我们的信用评级状况，我们很幸运能够进入债务市场，而我们尚未动用这一渠道，”Hood说。“当然，还有其他选择。” Forrester Research分析师Tracey Woo表示，微软的业绩表明企业对AI仍有强劲需求，但公司最终能否受益取决于AI价值最终将在何处被获取。她说，公司处于有利地位，因为它可以将AI投资直接与Azure的增长以及已经深度嵌入客户环境的广泛业务应用组合联系起来。因此，如果应用层仍然是AI创造大部分价值的地方，微软将受益，她说。 “然而，如果价值更多转向基础设施、芯片和基础模型，竞争格局可能会演变，因为拥有差异化基础设施战略的提供商将获得影响力，”Woo说。“对企业而言，关键要点是，AI竞争

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在预测全球内存芯片短缺将在2027财年加深时，呼应了竞争对手的说法。两家公司的强劲表现将有助于缓解市场担忧，即如果人工智能热潮在融资担忧中开始消退，人工智能芯片制造商的盈利可能失去动力。周四上午韩国早盘交易中，三星股价上涨2%。 三星的内存芯片业务在未来几个月可能变得更加盈利。本季度，该公司宣布与法国人工智能模型制造商Mistral AI建立新的合作伙伴关系。作为该合作的一部分，三星计划将人工智能整合到其半导体设计和制造运营中，目标是优化这些流程。 在其他业务方面，三星显示业务实现8万亿韩元营收和1.1万亿韩元营业利润。然而，包括三星智能手机销售在内的MX和网络业务部门，在377万亿韩元的总销售额上录得6万亿韩元的营业亏损。 三星的智能手机销售直接受到内存芯片成本上升的冲击，这已反映在今年其许多手机的价格上涨上。不过，该公司表示，对第四季度实现提振抱有希望；第四季度传统上是智能手机销售的旺季，重点将是Galaxy S26系列、Galaxy Z Fold8 Ultra和Z Fold8等新旗舰设备。 三星表示，将就第三季度向股东派发30万亿韩元股息，相当于每股约4,601韩元。 图片：三星

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让 AI 智能体与人类判断保持一致，是我们这个时代最大的挑战之一，”联合创始人兼首席执行官 Julie Kheyfets（图左）表示。“智能体在达成目标方面非常出色，但它们无法获取我们人类多年来积累在头脑中的经验法则。” 从公司的角度来看，如果“什么才算好”只存在于专家的头脑中，那么修复很可能总是来得太晚。这可能意味着，从问题以一个小故障出现，到升级为系统中录入工单并最终应用补丁，中间会过去数周时间。如果专家和 AI 智能体处于同一水平，这一周期可以大大缩短。 Crux 利用自家智能体来应对这一挑战，让它们充当评估者和改进团队。它们捕捉员工的专业判断，并将其校准到数百万次交互上，这样员工就无需只查看极小的样本才能了解发生了什么。他们可以将自己的判断放大到更大的范围。 该公司表示，其平台已在医疗健康、网络安全、金融服务及其他复杂行业的高增长初创企业和 Fortune 500 企业中获得了强劲的市场反响。 “工程团队知道如何构建 AI 智能体，领域专家知道成功是什么样子，但企业缺乏两者之间的桥梁，”联合创始人兼首席技术官 Krishna Kulkarni（图右）表示。 图片：Crux AI

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ydro 团队的研究负责人，他说这是团队花大量时间思考的问题。上周，我在圣何塞举行的 AGNTCon + MCPCon 上与他坐下来交谈。他原定于第二天发表主题演讲，届时他将论证代码审查无法跟上智能体编写代码的速度。 Laddad 告诉我，智能体让团队能够追求更高的目标，他说 PR 提交得更快、运行时间更长。“你可以让某个功能在孤立状态下运行良好，然后把它与其他东西混合在一起，突然之间这些保证就失效了，”他说。 而且你不能只相信测试。他说，在大多数智能体工作流中，智能体既编写代码，也编写单元测试。“智能体很棒，但它们不可预测，”Laddad 说。这种不可预测性正是它们具有创造力的一部分原因，同时也让人难以审查所有这些测试，并确认它们确实做了团队想要的事情。 他的答案是共享的正确性检查，放在智能体的“信任区”之外，例如由编译器强制执行的那些检查。Rust 的借用检查器就是他的例子：它在代码运行之前就能捕获竞态条件。Hydro 为分布式系统做了类似的事情，在编译时捕获多种类型的 bug，这样智能体就能对自己引入的错误获得即时反馈。团队仍在探索的更广泛目标是智能体可以共享的领域特定护栏。 为

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AURA 采用眼镜与外置计算模块分离的设计。其中，计算模块搭载高通 Snapdragon Reality Elite 平台，AI 算力最高达 48 TOPS，内置 4455mAh 电池，配备触控板、指纹传感器及两个 USB-C 接口。眼镜本体则搭载 XREAL X1S 空间协处理器，运动到光子延迟为 3 毫秒，支持六自由度（6DoF）空间追踪及手部追踪。 其他配置方面，该产品配备两颗空间追踪摄像头、一颗带隐私指示灯的高分辨率 AI 摄像头、四麦克风阵列及经 Bose 调校的音频系统。同时支持五档电致变色调光，最高可阻挡 99.9% 的外部光线，并支持安装处方镜片。 软件方面，XREAL AURA 运行 Android XR 系统，集成 Google Gemini AI，可结合用户视野中的现实环境及屏幕内容提供交互辅助。首发提供超过 150 款针对 XR 场景设计的应用与体验，包括 NBA App for Android XR、《Fallout: Factions》《Project Hail Mary: Journey Among the Stars》及 NASCAR XR App 等

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较碎片化，B 站长视频和播客能提供更深入的讨论。我常听《知行小酒馆》、孟岩的《无人知晓》和鲁豫主持的《岩中花述》。前两者让我思考金钱、认知与个人成长的投资，以及投资如何服务于生活。孟岩对生活有很多思考，也让我看到，领导者可以不暴躁、不以加班为荣。这些内容虽然不直接教授运动知识，却影响了我工作和待人的方式。 《岩中花述》中的女性，则让我看到如何以柔韧、自强的方式拥有自己的花园。「女性是一种处境」这句话很触动我。我讨厌职场中的霸凌、偏执和精英叙事，却也会不自觉地陷入其中；这些女性的经历，让我看到了其他解法，获得启发和力量。 长视频和播客仍未必成体系，需要回到书本做系统梳理。学习认知心理学，让我初步理解思考和情绪如何运作；《创新算法》让我发现创新也有章法；《经验的疆界》则提醒我，看视频、读书都是学习别人的经验，而经验自有边界。 因此，今年我更重视亲身体验：学普拉提，感受它与瑜伽的区别；学游泳，体会如何顺应水的力量。读书、实践、向他人请教与自己领悟相互补充，没有哪条路径能包办一切。积累不多时，读书是成本较低的自我提升方式；有了一定基础和条件，再去体验世界、结交朋友，也能从他人的经历中获得启发。

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