**Réexamen des conseils d'investissement

Réexamen des conseils d'investissement de Justin Sun en 2016 : La clé pour gagner un million ne réside pas dans le "travail acharné", mais dans le "bon choix"

Récemment, une intervention de Justin Sun en 2016 dans l'émission La Voie de la révolution de la liberté financière sur Himalaya FM a refait surface, attirant l'attention de nombreux investisseurs curieux. Pour moi, ce qui est le plus frappant dans cet enregistrement n'est pas la polémique qui l'a entouré par la suite, mais la "pensée inversée" et le "flair pour les tendances" qu'il démontrait déjà à 26 ans – une différence cognitive qui sépare précisément les gens ordinaires de leur premier million.

Il y a dix ans, le marché des investissements, comme aujourd'hui, était saturé de bruits. À l'époque, l'industrie des voitures électriques était collectivement décriée par Wall Street, le réseau de recharge de Tesla était jugé "irréaliste", et son cours de bourse fluctuait au gré des controverses. Les actions chinoises cotées à l'étranger traversaient une crise de confiance, et Vipshop, en difficulté de financement, voyait son cours chuter à 6,5 dollars, étiquetée comme un "e-commerçant dépassé". Quant à NVIDIA, elle était encore dominée par AMD, et personne n'aurait pu prédire qu'elle deviendrait un géant valant 4 400 milliards de dollars dans la vague de l'IA.

Pourtant, les jugements de Justin Sun à l'époque dépassaient les émotions à court terme du marché. Il a misé sur Tesla en estimant que le "remplacement des voitures à essence par les voitures électriques" était une mégatendance irréversible, et que les doutes du marché offraient une fenêtre pour acheter à bas prix. Il a osé investir dans Vipshop en voyant que la logique centrale des "ventes flash" restait intacte, et que l'hiver de l'industrie n'était qu'une difficulté temporaire. Son choix de NVIDIA était encore plus visionnaire, anticipant que "la puissance de calcul des puces deviendrait une infrastructure clé de l'avenir" – des jugements non basés sur des formules financières complexes, mais sur une compréhension des "fondamentaux de l'industrie" et des "besoins humains".

Ce qui est encore plus précieux pour les gens ordinaires, c'est sa méthodologie pour "gagner un million", toujours pertinente aujourd'hui. Il conseillait aux jeunes cherchant à s'enrichir rapidement d'éviter les "secteurs de concurrence intense" et de se concentrer sur les industries à un "point critique de tendance". Entrer trop tôt peut faire de vous un pionnier qui échoue, tandis qu'entrer trop tard ne vous laisse que des miettes. Le meilleur moment est lorsque l'industrie est sur le point d'exploser, mais que la plupart des gens n'ont pas encore réagi. Par exemple, il y a quelques années, le commerce en direct n'était pas dominé par des professionnels de la vente, mais par des personnes ordinaires prêtes à se montrer et à s'exprimer. L'année dernière, dans la vague de l'IA, les premiers à monétiser des cours d'IA étaient des influenceurs transformant rapidement leur "avantage cognitif" en produits.

Il a également souligné l'importance des "longues pentes et de la neige épaisse" : les industries qui permettent vraiment aux gens ordinaires de s'enrichir doivent avoir des cycles de croissance d'au moins 10 ans, avec un taux de croissance annuel composé d'au moins 20 %. Seule une piste suffisamment longue permet aux expériences et ressources des gens ordinaires de se capitaliser. Si la période de croissance d'une industrie n'est que d'un an ou deux, les règles sont à peine apprises avant que le déclin ne s'installe, rendant difficile la réalisation de bénéfices, peu importe les efforts déployés. Ce principe s'applique toujours aujourd'hui dans des domaines comme les nouvelles énergies, l'IA et les technologies dures : choisir la bonne voie peut propulser même ceux qui ont des capacités initiales moyennes vers l'avant grâce à l'élan de l'industrie.

Le plus intéressant est son interprétation des "besoins humains" à travers le prisme des "sept péchés capitaux". Il croyait que les bonnes opportunités d'investissement ou d'entrepreneuriat se cachent dans ces péchés : les réseaux sociaux satisfont le "désir de se montrer", les vidéos courtes répondent à la "paresse et à l'ennui", et le savoir payant exploite "l'anxiété". Ces besoins ne nécessitent pas d'éducation des utilisateurs ; ils ont naturellement un marché. L'économie des animaux de compagnie et la consommation de santé d'aujourd'hui sont essentiellement des réponses précises au "désir de compagnie" et à l'"instinct de survie". Les gens ordinaires qui peuvent identifier ces "besoins ne nécessitant pas d'éducation du marché" augmentent considérablement leurs chances de succès.

Cependant, il a également souligné un point souvent négligé : même les meilleures opportunités doivent "vous correspondre". Peu importe l'ampleur de la tendance, si vos compétences et ressources ne suivent pas, vous ne pourrez que regarder les autres gagner de l'argent. Par exemple, lors du boom du commerce en direct, ceux qui ont émergé en premier étaient des personnes douées pour l'expression. Dans la vague de l'IA, ceux qui ont monétisé rapidement étaient des influenceurs comprenant le contenu et sachant vendre des cours. Les opportunités ne sont jamais "accessibles à tous", mais "saisies par ceux qui correspondent".

En y repensant, le message central de l'intervention de Justin Sun en 2016 peut se résumer en une phrase : pour les gens ordinaires, gagner leur premier million ne dépend pas de la "force brute" de "travailler plusieurs emplois", mais de l'"astuce" de "choisir la bonne voie". L'essence de la liberté financière est la monétisation de la cognition – lorsque vous pouvez percevoir les tendances de l'industrie, comprendre les besoins humains et trouver des opportunités qui vous correspondent, l'argent suit naturellement.

Écouter cet enregistrement vieux de dix ans aujourd'hui, c'est moins "apprendre des techniques d'investissement" que "recalibrer sa direction cognitive". Plutôt que de s'épuiser dans un marché saturé, il est préférable de lever les yeux vers les secteurs émergents. Plutôt que de s'attarder sur les gains à court terme, il est plus sage de se concentrer sur les domaines offrant des "longues pentes et de la neige épaisse". Après tout, pour les gens ordinaires, bien choisir une fois est plus important que de travailler dur pendant dix ans.

Gemini Pro : Confiez les tâches répétiti

Gemini Pro : Confiez les tâches répétitives à l'IA et devenez un "super-individu"

Chaque jour, lorsque vous allumez votre ordinateur, vous retrouvez-vous à répéter les mêmes tâches fastidieuses : passer 2 heures à extraire des données de dizaines de documents, rédiger un rapport "rempli de mots" toute l'après-midi, ou corriger sans fin un e-mail destiné à convaincre votre supérieur ? À une époque où "le temps est un actif invisible", nous sommes épuisés par d'innombrables tâches répétitives et remplaçables. L'émergence de Gemini Pro offre une solution : laissez l'IA s'occuper des travaux mécaniques et récupérez votre temps pour ce qui compte vraiment.

Beaucoup de gens pensent à tort que l'IA n'est qu'un "outil d'assistance", sans réaliser qu'elle redéfinit les règles de la valeur dans le monde professionnel et commercial. Autrefois, nous mesurions les résultats du travail en fonction du "temps investi". Aujourd'hui, ceux qui utilisent Gemini Pro ont déjà pris de l'avance grâce à un "écart d'efficacité" : tandis que d'autres passent 3 heures à compiler une analyse sectorielle, ils utilisent l'IA pour extraire les idées clés en 10 minutes ; tandis que d'autres s'angoissent pendant une semaine sur un plan marketing, ils génèrent trois cadres de travail pilotés par l'IA et les améliorent. Ce n'est pas de la "paresse", mais l'utilisation de la technologie pour "optimiser le temps", libérant ainsi de l'énergie pour des tâches créatives et stratégiques qui définissent une valeur irremplaçable.

Pour les professionnels, Gemini Pro agit comme un "partenaire invisible", vous aidant à sauter les processus fastidieux et à opérer depuis une perspective de "décideur". Par exemple, lors de la gestion d'une revue trimestrielle, l'approche traditionnelle implique de s'attaquer aux rapports financiers, aux retours des utilisateurs et aux analyses des concurrents avant de résumer les points clés tard dans la nuit. Avec Gemini Pro, il vous suffit de télécharger tous les documents et de dire : "Aidez-moi à intégrer ces données, résumez les 3 principales opportunités de croissance et les 2 risques pour ce trimestre, et présentez-les sous forme de points structurés." En 30 minutes, vous obtiendrez un brief décisionnel clair et logique. Au lieu de vous noyer dans le "traitement des données", vous vous concentrez sur "comment exécuter les opportunités" et "comment atténuer les risques" – ce passage de "faire" à "penser" est le secret des promotions et des augmentations de salaire.

Même en matière de "communication et d'influence", Gemini Pro peut améliorer votre jeu. Beaucoup de gens ont de bonnes idées mais échouent à obtenir des ressources parce que leur présentation manque de persuasion. Par exemple, si vous souhaitez demander un budget marketing de 500 000 dollars, dire simplement "le projet a besoin d'argent" risque d'être rejeté. Mais avec Gemini Pro, vous pouvez dire : "Aidez-moi à rédiger un e-mail au directeur marketing basé sur cette proposition et ces données, en mettant l'accent sur le retour sur investissement et en répondant à l'avance aux questions comme 'Pourquoi ce canal ?' et 'Que faire si les résultats sont mauvais ?'" L'IA transforme vos idées éparses en une proposition professionnelle, logiquement rigoureuse et étayée par des preuves – non pas en créant pour vous, mais en clarifiant votre "valeur" afin que les bonnes idées ne soient pas enterrées.

Pour les entrepreneurs et les propriétaires d'entreprise, Gemini Pro est un "levier de réduction des coûts et d'augmentation de l'efficacité". Dans le marketing de contenu, vous n'avez plus besoin d'embaucher des équipes coûteuses : l'IA peut générer une semaine de contenu pour les réseaux sociaux pour une marque de "café durable" – y compris 5 tweets, 3 scripts de vidéos courtes, et même des orientations créatives visuelles. Dans le service client, l'IA peut compiler les questions fréquentes, générer des réponses standardisées et ajuster le style de communication en fonction du ton du client. Plus important encore, elle vous aide à créer un avantage concurrentiel de "service hautement efficace" : tandis que vos concurrents mettent 3 jours à livrer une analyse concurrentielle, vous pouvez le faire en 4 heures avec Gemini Pro. Les clients paieront une prime pour la rapidité, tandis que vos coûts resteront plus bas – cet "écart d'efficacité" est la source du profit.

Mais n'oubliez pas, Gemini Pro ne consiste pas à "faire le travail à votre place", mais à "amplifier vos capacités". C'est comme une échelle, vous aidant à sauter par-dessus le "mur des tâches répétitives" pour atteindre des dimensions plus élevées de la compétition. Aujourd'hui, le monde professionnel ne récompense pas "ceux qui travaillent plus d'heures", mais "ceux qui savent faire de l'IA une extension d'eux-mêmes" : dans le même laps de temps, tandis que d'autres font une tâche, vous utilisez l'IA pour en faire trois – et améliorez la qualité de chacune. C'est la logique fondamentale pour devenir un "super-individu".

Si vous êtes encore submergé par des tâches répétitives, commencez dès aujourd'hui : identifiez la tâche la plus chronophage de votre travail (comme la rédaction de rapports hebdomadaires ou l'organisation de données) et laissez Gemini Pro s'en occuper. Peu à peu, vous découvrirez que vous ne gagnez pas seulement du temps – vous reprenez le contrôle de la direction de votre carrière. Après tout, les gagnants de demain sur le marché du travail ne seront pas ceux qui "font plus", mais ceux qui "laissent l'IA faire plus pour eux, afin qu'ils puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment".

Gemini Pro: Hand Over Repetitive Tasks t

Gemini Pro: Hand Over Repetitive Tasks to AI and Become a "Super Individual"

Every day when you open your computer, do you find yourself repeating the same tedious tasks: spending 2 hours extracting data from a dozen documents, writing a "filler" report all afternoon, or endlessly revising an email to convince your boss? In this era where "time is an invisible asset," we are drained by countless replaceable, repetitive tasks. The emergence of Gemini Pro offers a solution: let AI handle the mechanical work and reclaim your time for what truly matters.

Many people mistakenly think of AI as just an "assistant tool," failing to realize it is reshaping the rules of value in the workplace and business. In the past, we measured work results by "time invested." Now, those who leverage Gemini Pro have already pulled ahead with an "efficiency gap": while others spend 3 hours compiling industry analysis, they use AI to extract core insights in 10 minutes; while others agonize over a marketing plan for a week, they generate three AI-driven frameworks and refine them. This isn't "laziness"—it's using technology to "leverage time," freeing up energy for creative and strategic tasks that define irreplaceable value.

For professionals, Gemini Pro acts like an "invisible partner," helping you skip tedious processes and operate from a "decision-maker's" perspective. For example, when handling a quarterly review, the traditional approach involves slogging through financial reports, user feedback, and competitor analyses before summarizing key points late into the night. With Gemini Pro, you simply upload all materials and say, "Help me integrate this data, summarize the top 3 growth opportunities and 2 risks for this quarter, and present them in structured bullet points." Within 30 minutes, you'll have a clear, logical decision brief. Instead of drowning in "data shuffling," you focus on "how to execute opportunities" and "how to mitigate risks"—this shift from "doer" to "thinker" is the secret to promotions and raises.

Even in "communication and influence," Gemini Pro can upgrade your game. Many people have great ideas but fail to secure resources because their pitch lacks persuasiveness. For instance, if you want to request a $500,000 marketing budget, simply saying "the plan needs money" is likely to be rejected. But with Gemini Pro, you can say, "Help me draft an email to the marketing director based on this proposal and data, emphasizing ROI and preemptively addressing questions like 'Why this channel?' and 'What if the results are poor?'" The AI transforms scattered thoughts into a logically rigorous, evidence-backed professional proposal—not creating for you, but clarifying your "value" so good ideas don't get buried.

For entrepreneurs and business owners, Gemini Pro is a "cost-cutting, efficiency-boosting" powerhouse. In content marketing, you no longer need to hire expensive teams: AI can generate a week's worth of social media content for a "sustainable coffee" brand—including 5 tweets, 3 short video scripts, and even visual creative directions. In customer service, AI can compile common inquiries, generate standardized responses, and adjust communication styles based on customer tone. More importantly, it helps you build a "high-efficiency service" competitive edge: while competitors take 3 days to deliver a competitor analysis, you can do it in 4 hours with Gemini Pro. Customers will pay a premium for speed, while your costs remain lower—this "efficiency gap" is where profit comes from.

But remember, Gemini Pro isn't about "doing the work for you"—it's about "amplifying your capabilities." It's like a ladder, helping you leap over the "wall of repetitive tasks" to reach higher dimensions of competition. Today's workplace isn't about "who works longer hours," but "who can make AI an extension of themselves": in the same amount of time, while others do one task, you use AI to do three—and improve the quality of each. That's the core logic of becoming a "super individual."

If you're still bogged down by repetitive tasks, start today: identify the most time-consuming task in your work (like writing weekly reports or organizing data) and let Gemini Pro handle it. Gradually, you'll find that you're not just saving time—you're regaining control over your career direction. After all, the future's workplace winners aren't those who "do more," but those who "let AI do more for them, so they can focus on what truly matters."

Revisiting Justin Sun’s 2016 Investment

Revisiting Justin Sun's 2016 Investment Insights: The Key to Earning Your First Million Isn't "Hard Work" but "Choosing Wisely"

Recently, a 2016 audio clip from Justin Sun's Himalaya FM show, *The Path to Financial Freedom Revolution*, has gone viral again. Many investors, driven by curiosity, have revisited this recording. For me, what resonates most isn't the controversy surrounding him later, but the "contrarian judgment" and "trend intuition" he displayed at just 26 years old—a cognitive gap that is precisely what separates ordinary people from their first million.

A decade ago, the investment market, much like today, was filled with noise. Back then, Wall Street collectively doubted the electric vehicle industry, Tesla's charging network was dismissed as "unrealistic," and its stock price fluctuated amid skepticism. Chinese concept stocks faced a crisis of trust, with Vipshop's stock plummeting to $6.50 due to financing difficulties, earning it the label of a "has-been e-commerce" company. As for NVIDIA, it was still overshadowed by AMD, and no one could have predicted it would grow into a $4.4 trillion giant during the AI boom.

Yet, Justin Sun's judgments at the time transcended short-term market sentiment. He bet on Tesla because he believed the "replacement of gasoline cars with electric vehicles" was an irreversible megatrend, and market skepticism created a window for buying at a low price. He dared to invest in Vipshop because he saw that the core logic of "flash sales" remained intact, and the industry's winter was just a temporary setback. His choice of NVIDIA was even more foresighted, as he anticipated that "chip computing power would become a core infrastructure of the future"—judgments not based on complex financial formulas but on insights into "industry fundamentals" and "human needs."

What's even more valuable for ordinary people is his breakdown of the "methodology for earning your first million," which remains highly relevant today. He advised young people seeking quick wealth to avoid "red ocean" industries and instead focus on sectors at the "tipping point of a trend." Entering too early might make you a pioneer who fails, while entering too late leaves you with only scraps. The best timing is when an industry is on the verge of exploding but most people haven't yet reacted. For example, a few years ago, live-streaming e-commerce wasn't dominated by professional salespeople but by ordinary individuals willing to show their faces and express themselves. Last year, during the AI boom, the first wave of people monetizing AI courses were influencers who quickly turned their "cognitive advantage" into products.

He also emphasized the importance of "long slopes and thick snow": industries that can truly help ordinary people accumulate wealth must have growth cycles of at least 10 years, with an annual compound growth rate of at least 20%. Only a sufficiently long runway allows ordinary people's experience and resources to compound—if an industry's growth period is only a year or two, the rules are barely learned before decline sets in, making it difficult to reap rewards no matter how hard you work. This principle still applies today in fields like new energy, AI, and hard tech: choosing the right track can propel even those with average initial abilities forward with the industry's momentum.

Most interestingly, he interpreted "human needs" through the lens of the "seven deadly sins." He believed that good investment or entrepreneurial opportunities are hidden within these sins: social media satisfies the "desire for showing off," short videos address "laziness and boredom," and paid knowledge exploits "anxiety." These needs don't require user education; they inherently have a market. Today's pet economy and health consumption are essentially precise responses to the "desire for companionship" and the "instinct for survival." Ordinary people who can identify these "needs that don't require market education" significantly increase their chances of success.

However, he also pointed out an often-overlooked factor: even the best opportunities must "fit you." No matter how big the trend, if your abilities and resources don't match, you can only watch others profit. For example, during the live-streaming e-commerce boom, those who rose first were people skilled in expression. In the AI boom, those who monetized quickly were influencers who understood content and knew how to sell courses. Opportunities are never "available to everyone" but are "seized by those who fit."

Looking back, the core message of Justin Sun's 2016 talk can be summed up in one sentence: for ordinary people, earning their first million doesn't rely on the brute force of "working multiple jobs" but on the skill of "choosing the right track." The essence of financial freedom is monetizing cognition—when you can see through industry trends, understand human needs, and find opportunities that fit you, money naturally follows.

Listening to this decade-old audio clip today, it's less about "learning investment techniques" and more about "calibrating cognitive direction." Instead of struggling in a saturated market, it's better to look ahead at emerging growth sectors. Rather than obsessing over short-term gains, it's wiser to focus on finding industries with "long slopes and thick snow." After all, for ordinary people, choosing wisely once is more important than working hard for ten years.

Harvard’s Groundbreaking Research: The R

Harvard's Groundbreaking Research: The Reasoning Potential of LLMs May Lie in "Training-Free" Sampling

While the industry continues to debate how complex techniques like reinforcement learning (RL) and chain-of-thought (CoT) can enhance the reasoning abilities of large language models (LLMs), a new study from Harvard University presents a disruptive perspective: the reasoning potential of language models may not require additional training to "unlock."

For a long time, reinforcement learning has been seen as the key to breakthroughs in hard-core fields like mathematics and programming for LLMs. By continuously "rewarding correct and punishing incorrect" responses through feedback mechanisms, models gradually learn the solution paths to complex problems. However, researchers Yilun Du and Aayush Karan identified a contradiction: mainstream RL algorithms like GRPO not only fail to outperform base models on key metrics such as pass@k but also lead to a loss of diversity in generated content. This raises the question: does reinforcement learning "unlock new capabilities" or "restrict inherent potential"?

Driven by this question, the research team turned their attention to a simpler approach—leveraging the inherent characteristics of base models. Inspired by Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods, they proposed an iterative sampling algorithm. Since base models naturally tend to generate high-likelihood content, the team used this trait to "sharpen" the model's output through a power distribution P^α. Essentially, P^α acts like a "smart filter," significantly downweighting tokens that might lead the model into low-quality outcomes. This allows the model to inherently "plan ahead" during generation, avoiding dead ends in reasoning.

Of course, directly sampling P^α from an exponentially vast sequence space is impractical. To address this, they introduced the Metropolis-Hastings algorithm for approximation. By generating content block by block and continuously using P^α probabilities to decide whether to retain new content, the model optimizes its reasoning path step by step during the autoregressive generation process. The entire process requires no additional data training, no complex validators—just the base model's own likelihood function. While it sounds deceptively simple for "cutting-edge research," the results are surprisingly impressive.

In experiments, this "training-free sampling method" demonstrated remarkable performance: in multiple domains and across different base models, its single-shot accuracy matched that of GRPO. More importantly, in cross-domain tasks (such as programming) and scenarios where explicit rules cannot be applied (such as AlpacaEval dialogue evaluation), it even outperformed reinforcement learning. This suggests that base models inherently possess reasoning capabilities far beyond what traditional sampling methods reveal—perhaps we have been "taking the long way with complex technology."

The significance of this research extends far beyond "proposing a new method." It redefines our understanding of LLM capabilities: the potential of large models may not be "trained" but rather "better activated." While the industry continues to chase more complex training frameworks, Harvard's research reminds us that sometimes, returning to the fundamental characteristics of models—such as leveraging their innate likelihood judgment and using lighter sampling strategies to unlock potential—could be another shortcut to unlocking reasoning abilities.

For developers and researchers, this is undoubtedly a signal worth paying attention to: in the future, improving the reasoning abilities of LLMs may not require piling up training resources. Instead, optimizing sampling methods and unleashing the native potential of base models could become a more efficient and universally applicable direction. After all, when we thought we needed to "teach the model," it may have already hidden the key to solving problems within its own distribution characteristics.

颠覆认知！哈佛新研究：LLM的推理潜力，竟藏在“无需训练”的采样里

颠覆认知！哈佛新研究：LLM的推理潜力，竟藏在"无需训练"的采样里

 

当行业还在为强化学习（RL）、思维链（CoT）等复杂技术如何提升大模型推理能力争论不休时，哈佛大学的一项新研究却抛出了一个颠覆性观点：语言模型（LLM）的推理潜力，或许根本不需要额外训练来"解锁"。

 

长久以来，强化学习被视作LLM在数学、编程等硬核领域突破的关键——通过不断"奖励正确、惩罚错误"的反馈机制，让模型逐渐学会复杂问题的解决路径。但研究者Yilun Du和Aayush Karan却发现了一个矛盾点：像GRPO这样的主流RL算法，在pass@k等关键指标上不仅没跑赢基础模型，还导致了生成内容多样性的流失。这不禁让人疑问：强化学习究竟是"激发了新能力"，还是"限制了原有潜力"？

 

带着这个疑问，研究团队将目光转向了更简单的方向——从基础模型自身的特性入手。他们受马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法启发，提出了一种迭代采样算法：既然基础模型天生倾向于生成高似然度的内容，那不如利用这一点，通过"幂分布P^α"来"锐化"模型的输出。简单来说，P^α能像"智能过滤器"一样，对那些可能导致模型陷入低质量结果的token（字符单元）大幅降权，相当于让模型在生成过程中自带"规划意识"，提前避开推理路上的"死胡同"。

 

当然，直接从指数级庞大的序列空间中采样P^α并不现实，于是他们引入了Metropolis-Hastings算法做近似处理：通过逐块生成内容、不断用P^α的概率判断是否保留新内容，让模型在自回归生成的过程中，一步步优化推理路径。整个过程没有额外数据训练，没有复杂的验证器，完全依赖基础模型自身的似然函数——听起来简单到不像"前沿研究"，但结果却出人意料。

 

在实验中，这种"无训练采样法"展现出了惊人的实力：在多个领域和不同基础模型上，它的单轮（single-shot）准确率能与GRPO打平；更关键的是，在跨领域任务（比如编程）和无法用明确规则验证的场景（如AlpacaEval对话评估）中，它甚至超过了强化学习的效果。这意味着，基础模型本身就具备远超传统采样方法所展现的推理能力，之前我们或许是"用复杂技术，走了远路"。

 

这项研究的意义，远不止"提出一种新方法"那么简单。它重新定义了我们对LLM能力的认知：大模型的潜力可能不是"训练出来的"，而是"被更好地激发出来的"。当行业还在追逐更复杂的训练框架时，哈佛的研究却提醒我们：有时候，回归模型的本质特性——比如利用它天生的似然判断能力，用更轻量的采样策略挖掘潜力——或许是打开推理大门的另一条捷径。

 

对于开发者和研究者来说，这无疑是一个值得关注的信号：未来提升LLM推理能力，或许不需要再一味堆砌训练资源，优化采样方法、释放基础模型的原生潜力，可能会成为更高效、更普适的方向。毕竟，当我们以为需要"给模型上课"时，它或许早已在自身的分布特性里，藏好了解决问题的钥匙。

QR Code Payments : d’un laboratoire japo

QR Code Payments : d'un laboratoire japonais aux portefeuilles mondiaux, une révolution technologique transformant les habitudes de consommation

Aujourd'hui, sortir son téléphone pour scanner un code QR afin d'effectuer un paiement est un geste devenu banal pour des milliards de personnes à travers le monde. Que ce soit pour acheter une bouteille d'eau dans un magasin de proximité ou pour régler un achat sur une plateforme d'e-commerce transfrontalière, ce carré en noir et blanc a discrètement redéfini notre manière d'interagir avec l'argent. Pourtant, peu de gens savent que cette technologie, qui a révolutionné les systèmes de paiement mondiaux, n'a pas été conçue à l'origine pour les paiements. Derrière elle se cache un parcours de trente ans, traversant plusieurs pays.

Les origines au Japon

En 1994, Masahiro Hara, ingénieur chez Denso Wave au Japon, a développé le premier code QR (Quick Response Matrix Code) pour répondre aux limites des codes-barres traditionnels en matière de stockage d'informations. Initialement, les codes QR étaient utilisés pour le suivi des pièces automobiles dans les usines. Personne n'aurait pu prédire qu'ils deviendraient, des décennies plus tard, le langage universel des paiements mondiaux. Bien que les premiers codes QR offraient une densité d'informations élevée et une lecture rapide, leur adoption était limitée par la faible pénétration des smartphones et le manque de développement des réseaux mobiles, les confinant aux secteurs industriel et logistique, loin de la vie quotidienne des consommateurs ordinaires.

L'essor des paiements par code QR en Chine

La percée des codes QR dans les paiements, et leur croissance explosive en Chine, est venue avec l'essor de l'internet mobile. En 2010, Alipay a lancé les paiements rapides par carte bancaire, établissant une infrastructure de paiement mobile. En 2011, les paiements par code-barres ont fait leur apparition, posant les bases des paiements par code QR. L'année 2014 a marqué un tournant : alors que WeChat Pay et Alipay intégraient les paiements par code QR dans des scénarios hors ligne, des vendeurs de rue aux supermarchés, le "paiement par scan" s'est rapidement répandu en raison de son faible coût d'accès. Dès 2017, l'essor des paiements par code QR en Chine a atteint son apogée, avec des projets pilotes de "villes sans cash" et même des vendeurs de marché adoptant des codes de paiement. Les données de China UnionPay en 2021 ont montré que 85 % des utilisateurs avaient adopté les paiements par code QR, faisant de la Chine l'un des pays où cette technologie s'est répandue le plus rapidement et le plus largement au monde.

Une adaptation mondiale

Dans d'autres régions du monde, la popularité des paiements par code QR a varié mais a démontré une forte adaptabilité. La Corée du Sud a été l'un des premiers adopteurs : en 2004, l'opérateur de télécommunications SK Telecom a lancé le service "MobilePay", combinant les codes QR avec les portefeuilles mobiles. Dès 2013, la pénétration des paiements par code QR avait atteint 45 %, devenant une méthode de paiement clé pour le public. L'Asie du Sud-Est a réalisé un "saut technologique" dans les paiements grâce aux codes QR : la Malaisie a lancé le réseau de paiement unifié DuitNow QR en 2019, avec des volumes de transactions dépassant 1,5 milliard au premier semestre 2024. Le système PayNow de Singapour, lancé en 2017, a traité 437 millions de transactions en 2023, sautant l'ère des cartes de crédit pour entrer directement dans celle des paiements mobiles. Bien que les pays européens et américains, avec leurs systèmes de cartes de crédit matures, aient été plus lents à adopter les paiements par code QR, ils rattrapent rapidement leur retard ces dernières années. Des marques comme Starbucks et Walmart ont intégré les paiements par code QR pour répondre à la demande des consommateurs pour des solutions de paiement "sans contact".

Les forces motrices derrière l'adoption mondiale

L'essor mondial des paiements par code QR n'est pas un hasard. Il est le résultat d'une synergie entre les avancées technologiques, le soutien des politiques et la demande du marché. Sur le plan technologique, les codes QR dynamiques ont résolu les problèmes de sécurité associés aux codes statiques, tandis que les fonctions de règlement multi-devises ont éliminé les obstacles aux paiements transfrontaliers. Sur le plan politique, les pays ont promulgué des législations pour réguler les marchés de paiement : par exemple, la loi sud-coréenne sur les services de paiement non bancaires a établi des normes de sécurité des données, tandis que les mesures chinoises de "rupture de connexion directe" ont garanti la sécurité des fonds. La demande du marché a été le principal moteur : la pénétration mondiale des smartphones a dépassé 70 %, le commerce électronique a prospéré, et la demande accrue de solutions "sans contact" après la pandémie a fait des paiements par code QR un outil polyvalent à travers les régions et les scénarios de consommation.

Une révolution dans les habitudes de consommation

D'un simple étiquetage de suivi dans une usine automobile japonaise à une passerelle de paiement sur les téléphones des consommateurs du monde entier, le parcours de trente ans des paiements par code QR n'est pas seulement l'évolution d'une technologie, mais une révolution dans les habitudes de consommation. Grâce à leur faible barrière d'entrée, les paiements par code QR ont rendu les transactions plus pratiques et plus accessibles. Cela montre que les technologies vraiment impactantes ne sont pas confinées aux laboratoires, mais sont des solutions qui s'adaptent aux besoins de différents pays et populations, atteignant chaque rue et chaque ruelle. Aujourd'hui, avec le développement des technologies blockchain et NFC, les paiements par code QR pourraient évoluer davantage, mais l'"ère des paiements pratiques" qu'ils ont inaugurée a déjà profondément transformé notre manière d'interagir avec le monde.

QR Code Payments: From a Japanese Lab to

QR Code Payments: From a Japanese Lab to Global Wallets, a Technological Revolution Transforming Consumer Habits

 

Today, pulling out a phone to scan a QR code for payment has become a routine action for billions of people worldwide; from buying a bottle of water at a convenience store to making cross-border e-commerce payments, this black-and-white square has quietly reshaped how we interact with money, though few people know that this technology, which has revolutionized global payment systems, was not originally designed for payments, and behind it lies a 30-year journey spanning multiple countries. The story begins in 1994, when Masahiro Hara, an engineer at Japan's Denso Wave, developed the first QR code (Quick Response Matrix Code) to address the limitations of traditional one-dimensional barcodes in storing information—initially used for tracking automotive parts in factories, no one could have predicted that decades later, they would become the universal language of global payments, and while early QR codes offered high information density and fast readability, their adoption was limited by low smartphone penetration and underdeveloped mobile networks, confining them to industrial and logistics settings, far from the daily lives of ordinary consumers. 

The breakthrough for QR codes in payments—and their explosive growth in China—came with the rise of mobile internet: in 2010, Alipay launched quick bank card payments, establishing a solid mobile payment infrastructure; in 2011, barcode payments debuted, laying the groundwork for the widespread use of QR code payments; the year 2014 marked a critical turning point, as WeChat Pay and Alipay integrated QR code payments into offline scenarios (from street vendors' food stalls to large supermarket checkout counters), and "scan-to-pay" spread rapidly thanks to its extremely low entry cost; by 2017, China's QR code payment boom reached its peak, with "cashless city" pilots rolled out and even vegetable market vendors hanging up payment codes, and data from China UnionPay in 2021 showed that 85% of users had adopted QR code payments, making China one of the fastest and most widely adopting countries for this technology globally. 

In other parts of the world, the popularity of QR code payments has followed different timelines but still demonstrated strong adaptability: South Korea, an early adopter, saw telecom operator SK Telecom launch the "MobilePay" service in 2004, combining QR codes with mobile wallets, and by 2013, QR code payment penetration had reached 45%, becoming a key daily payment method for the public; Southeast Asia achieved a "payment leapfrog" through QR code payments, with Malaysia launching the unified payment network DuitNow QR in 2019 (transaction volumes exceeding 1.5 billion in the first half of 2024) and Singapore's PayNow (launched in 2017) processing 437 million transactions in 2023, skipping the credit card popularization phase and moving directly into the mobile payment era; Europe & America, though slower to adopt due to mature credit card systems, have caught up rapidly in recent years, with brands like Starbucks and Walmart integrating QR code payments to meet consumer demand for "contactless payments." 

The global rise of QR code payments is no accident, as it is the result of the synergy between technological breakthroughs, policy support, and market demand: technologically, dynamic QR codes solved the security risks of static codes, while multi-currency settlement functions removed barriers for cross-border payments; in terms of policy, countries have enacted legislation to regulate the payment market—for example, South Korea's Non-Bank Payment Services Act established clear data security standards, and China implemented "direct connection break" measures to ensure fund security; market demand, as the core driver, has seen global smartphone penetration exceed 70%, e-commerce boom, and a post-pandemic surge in demand for "contactless" solutions, making QR code payments a versatile tool suitable for different regions and consumption scenarios. From a tracking label in a Japanese car factory to a payment gateway in the phones of global consumers, the 30-year journey of QR code payments is not just the evolution of a technology, but a revolution in consumer habits; with its low entry barrier, QR code payments have made transactions more convenient and inclusive, proving that truly impactful technologies are never confined to laboratories, but are solutions that adapt to the needs of different countries and people, reaching every street and alley. Today, with the development of blockchain and NFC technologies, QR code payments may undergo further evolution, but the "era of convenient payments" they have ushered in has already profoundly changed how we interact with the world.

二维码支付：从日本实验室走向全球钱包，一场改变消费习惯的技术革命

二维码支付：从日本实验室走向全球钱包，一场改变消费习惯的技术革命

 

如今，掏出手机扫一下二维码完成付款，早已是全球数十亿人习以为常的动作。从便利店买瓶水到跨境电商付款，这个黑白相间的方块图案，悄然重构了我们与"钱"打交道的方式。但很少有人知道，这项改变世界支付格局的技术，最初并非为"支付"而生，其背后藏着一段跨越三十年、连接多国的发展历程。

 

时间拉回1994年，日本电装公司的工程师原昌宏，为解决传统一维条码存储信息有限的痛点，带领团队研发出首代QR码（快速响应矩阵码）。彼时的QR码，主要用于汽车零部件的生产追溯，没人能预料到，二十多年后它会成为全球支付领域的"通用语言"。早期的二维码虽具备信息密度高、读取速度快的优势，但受限于智能手机普及率低、移动网络基础设施不足，始终停留在工业与物流场景，与普通消费者的生活隔着一层距离。

 

真正让二维码"破圈"进入支付领域，并在中国掀起浪潮的，是移动互联网的爆发。2010年，支付宝推出银行卡快捷支付，打通了移动支付的资金链路；2011年，条码支付首次亮相，为二维码支付埋下伏笔。2014年成为关键转折点——随着微信支付、支付宝相继将二维码支付接入线下场景，从街边小贩的煎饼摊到大型商超的收银台，"扫码付款"以极低的接入成本快速渗透。到2017年，中国二维码支付迎来爆发期，"无现金城市"试点落地，连菜市场的阿姨都挂起了收款码；2021年中国银联数据显示，二维码支付用户占比已达85%，中国成为全球二维码支付普及最快、应用最广的国家之一。

 

在世界其他角落，二维码支付的流行节奏虽有不同，却同样展现出强大的适配性。韩国是较早"尝鲜"的国家，2004年电信运营商SKTelecom就推出"MobilePay"服务，将二维码与手机钱包结合，2013年其QR码支付渗透率已达45%，成为民众日常支付的重要选择。东南亚则凭借二维码支付实现"支付跃迁"：马来西亚2019年推出统一支付网络DuitNow QR，2024年前6个月交易笔数突破15亿；新加坡2017年上线的PayNow，2023年处理交易达4.37亿笔，跳过了信用卡普及的阶段，直接进入移动支付时代。欧美国家虽受信用卡体系成熟的影响，二维码支付起步较晚，但近年来也在快速追赶，星巴克、沃尔玛等连锁品牌纷纷接入二维码支付，满足消费者对"无接触支付"的需求。

 

二维码支付能从单一技术走向全球普及，并非偶然，而是技术突破、政策支持与市场需求共振的结果。技术上，动态二维码的出现解决了静态码的安全隐患，多币种结算功能则为跨境支付扫清障碍；政策层面，各国通过立法规范支付市场，如韩国的《非银行支付服务法》明确数据安全标准，中国则通过"断直连"等举措保障资金安全；市场需求更是核心推力——智能手机的全球普及率突破70%，电子商务的蓬勃发展，以及后疫情时代"无接触"需求的激增，让二维码支付成为跨越地域、适配不同消费场景的"万能工具"。

 

从日本汽车工厂的追溯标签，到全球消费者手机里的支付入口，二维码支付的三十年历程，不仅是一项技术的进化史，更是一场消费习惯的变革。它用极低的门槛，让支付变得更便捷、更普惠，也让我们看到：真正有生命力的技术，从来都不是躺在实验室里的发明，而是能走进街头巷尾，适配不同国家、不同人群需求的解决方案。如今，随着区块链、NFC技术的发展，二维码支付或许会迎来新的进化，但它所开启的"便捷支付时代"，早已深刻改变了我们与世界互动的方式。

La Vraie Force Ne Se Résume Pas à une Ap

La Vraie Force Ne Se Résume Pas à une Apparence Polie

Avez-vous déjà remarqué cette scène en entreprise ? Un responsable de département arbore toujours une aura tendue, élevant inconsciemment la voix lorsqu'il parle, comme s'il craignait que ses subordonnés ne sous-estiment son autorité. Pendant ce temps, le PDG, lui, sourit constamment, demandant avec désinvolture : « Ça va, ces temps-ci ? » en passant devant les bureaux, avec une chaleur qui se lit même dans son regard. Certains pourraient s'exclamer : « Plus on monte dans la hiérarchie, plus on devient gentil », oubliant une chose : cette gentillesse n'est souvent qu'une apparence. Ce qui soutient vraiment leur position au sommet, c'est une détermination impitoyable, ancrée au plus profond d'eux-mêmes.

Cette « dureté » n'a rien à voir avec les disputes de rue ou le harcèlement des plus faibles. Il s'agit d'un engagement absolu envers ses objectifs et d'une maîtrise extrême de soi. Pensez à ces entrepreneurs qui se sont hissés depuis le bas de l'échelle. Personne n'a vu le regard qu'ils avaient en révisant leurs plans à 3 heures du matin dans un studio exigu, ni leur persévérance à se présenter le lendemain au bureau d'un client après s'être fait rejeter une douzaine de fois. Leur « bon caractère » est sélectif : ils sont gentils avec ceux qui ne menacent pas leurs intérêts fondamentaux, mais ils sont impitoyables envers eux-mêmes. C'est ainsi qu'ils brisent les barrières.

Trop de gens se laissent berner par l'illusion de la « gentillesse », croyant que le succès vient de « bien se comporter ». Mais la loi de la jungle n'épargne pas les « gentils ». Avez-vous déjà rencontré quelqu'un qui a vraiment réussi tout seul en disant toujours « oui », en reculant à chaque obstacle ? Ceux qui se réveillent à 20 ans savent déjà la valeur de la « dureté » : pendant que les autres scrollent des vidéos courtes, ils sont plongés dans des livres professionnels ; pendant que les autres se plaignent des heures supplémentaires, ils construisent des projets parallèles ; pendant que les autres abandonnent après un échec, ils analysent leurs erreurs et relancent une nouvelle tentative. Cette « dureté » n'est pas une attaque envers les autres, mais un refus de la médiocrité. Ils ne se laissent pas porter par le courant, utilisant la « gentillesse » comme excuse pour éviter le combat.

À l'inverse, ceux qui arborent en permanence un masque de « gentillesse » cachent souvent une peur de la réalité. Ils évitent les conflits, donc ils cèdent les premiers ; ils se soucient du regard des autres, donc ils se retiennent toujours ; ils ont peur de se pousser à fond, donc ils restent coincés dans « ça ira ». Comme ces employés qui ne quittent jamais leur zone de confort – pointant à l'heure, repartant à l'heure, sans jamais améliorer leurs compétences ni saisir de meilleures opportunités, se disant « la stabilité suffit », tout en enviant les promotions et augmentations des autres. Ils oublient que « la gentillesse » ne mène pas à la croissance, et que « la stabilité » ne construit pas la confiance. La vraie sécurité se gagne par un effort impitoyable.

Bien sûr, « être dur » ne signifie pas devenir une épine dans le pied de tout le monde. Extérieurement, on peut rester poli et mesuré – il n'y a pas besoin de gaspiller son énergie dans des frictions inutiles. Mais intérieurement, il faut refuser de se contenter de peu : si on se fixe un objectif, on le poursuit coûte que coûte ; si on doit s'améliorer, on se pousse à maîtriser ; face aux obstacles, on ne recule pas – on trouve un moyen de les surmonter. Comme ces freelances qui semblent « décontractés » en apparence, mais s'imposent une discipline de fer : ils respectent leurs quotas quotidiens, s'attaquent aux projets difficiles avec dévouement, et livrent des résultats de qualité, même si cela signifie travailler tard dans la nuit. Cette « dualité » n'est pas de l'hypocrisie, mais de la lucidité. Ils savent quand être gentils, et quand être impitoyables.

Arrêtez de croire au conte de fées « la gentillesse seule mène au succès ». Le monde ne manque pas de gens qui savent bien parler ; il manque de ceux qui osent se pousser à leurs limites, qui se battent bec et ongles pour leurs objectifs. Vous pouvez conserver une apparence douce et un ton bienveillant, mais à l'intérieur, vous devez avoir une « corde » qui vous maintient tendu – savoir ce que vous voulez, ce que vous devez sacrifier, et quand tenir bon. Après tout, la vraie force ne s'obtient jamais par « la gentillesse ». Elle se gagne par cette détermination impitoyable qui sommeille en vous, transformant les rêves en réalité, pas à pas.

True Strength Is Never Just a Polished E

True Strength Is Never Just a Polished Exterior

Have you ever noticed this scene in the workplace? A department manager always carries a tense aura, unconsciously raising their voice when speaking, as if afraid their subordinates might underestimate their authority. Meanwhile, the CEO is all smiles, casually asking, "How are things going?" as they pass by, with warmth even in their eyes. Some might sigh, "The higher the rank, the kinder the person," forgetting one thing: kindness is often just the surface. What truly supports their position at the top is the ruthless drive buried deep in their bones.

This "ruthlessness" isn't about shouting matches in the streets or bullying the weak. It's an absolute commitment to goals and an extreme mastery of self. Think of the entrepreneurs who clawed their way up from the bottom. No one saw the look in their eyes as they revised plans at 3 a.m. in a cramped rental, or their persistence as they showed up at a client's door the day after being rejected for the dozenth time. Their "good temper" is selective—they're kind to those who don't threaten their core interests, but they're merciless with themselves. That's how they break through barriers.

Too many people are fooled by the illusion of "gentleness," believing success comes from "playing nice." But the jungle doesn't spare the "nice guys." Have you ever met someone who truly made it on their own by always agreeing, always backing down? Those who wake up at 20 already know the value of ruthlessness: while others scroll through short videos, they're buried in professional books; while others complain about overtime, they're building side hustles; while others give up after one failure, they're analyzing their mistakes and launching the next attempt. This "ruthlessness" isn't about attacking others—it's about refusing mediocrity. They won't let themselves drift along, using "kindness" as an excuse to avoid the fight.

On the flip side, those who always wear "kindness" on their sleeves often hide a fear of reality. They avoid conflict, so they compromise first; they care about others' opinions, so they always hold back; they're afraid to push themselves, so they stay stuck in "good enough." Like those in the workplace who never leave their comfort zone—clocking in and out on time, never upgrading their skills, never seizing better opportunities, saying "stability is enough," yet envying others' promotions and raises. They forget: "kindness" doesn't bring growth, and "stability" doesn't build confidence. Real security is something you earn through ruthless effort.

Of course, "ruthlessness" doesn't mean becoming a thorn in everyone's side. Outwardly, you can remain polite and measured—there's no need to waste energy on meaningless friction. But inwardly, you must refuse to settle: if you set a goal, you pursue it against all odds; if you need to improve, you push yourself to master it; when faced with obstacles, you don't turn back—you find a way to break through. Like freelancers who seem "laid-back" on the surface but demand strict discipline from themselves: they meet daily quotas, tackle difficult projects with dedication, and deliver quality results even if it means burning the midnight oil. This "duality" isn't hypocrisy—it's clarity. They know when to be kind, and when to be ruthless.

Stop believing in the fairy tale that "kindness alone leads to success." The world doesn't lack people who know how to speak nicely; it lacks those who dare to push themselves to the limit, who fight tooth and nail for their goals. You can maintain a gentle demeanor and a kind tone, but inside, you must have a "string" that keeps you taut—knowing what you want, what you must sacrifice, and when to stand your ground. After all, true strength is never won by "gentleness." It's earned by the ruthless drive in your bones, turning dreams into reality, step by step.

真正的强者，从不在表面温文尔雅

真正的强者，从不在表面温文尔雅

 

你是否见过这样的场景：公司里，部门主管总带着紧绷的气场，说话时不自觉抬高声调，生怕下属轻视自己的权威；而董事长却总笑意盈盈，路过工位时会随口问一句"最近还好吗"，连眼神里都透着温和。于是有人感慨"层级越高越谦和"，却忘了——温和或许是表象，真正支撑他们站在高处的，从来都是藏在骨子里的"狠"。

 

这种"狠"，从不是街头巷尾的争执叫嚣，也不是对弱者的苛责打压，而是一种对目标的绝对执着，对自我的极致掌控。就像那些从底层逆袭的创业者，早年挤在出租屋里啃面包时，没人见过他们对着电脑修改方案到凌晨三点的眼神，也没人知道他们被客户拒绝几十次后，第二天依然准时出现在对方公司门口的坚持。他们对外展现的"好脾气"，不过是筛选后的态度——对无关利益的人温和，是因为对方没触及他们的核心目标；对自己"下狠手"，才是他们能突破困境的关键。

 

太多人被"温文尔雅"的表象迷惑，以为成功是靠"好好说话"换来的。可现实是，丛林法则从不会对"老好人"网开一面。你见过哪个靠自己站稳脚跟的人，是靠着"别人说什么都听""遇事就退让"走到今天的？那些20岁就觉醒的人，早就把"狠劲"刻进了日常：别人在刷短视频时，他们在啃专业书；别人抱怨加班辛苦时，他们在利用业余时间打磨副业；别人因一次失败就躺平时，他们在复盘里找漏洞，转头就发起下一轮尝试。这种"狠"，不是对他人的攻击，而是对平庸的对抗——他们绝不允许自己在该拼的年纪，用"温和"当借口，放任自己随波逐流。

 

反倒是那些总把"温和"挂在脸上的人，往往藏着不敢面对现实的软弱。他们害怕冲突，所以遇事先妥协；他们在意他人评价，所以做事总留三分；他们不敢对自己下狠手，所以永远在"差不多"的状态里打转。就像职场里那些常年待在舒适区的人，每天按时打卡下班，从不想着提升技能，也不敢争取更好的机会，嘴上说着"安稳就好"，心里却又羡慕别人的晋升加薪。可他们忘了，"温和"带不来成长，"安稳"换不来底气，真正的安全感，从来都是自己"狠"出来的。

 

当然，"狠"不代表要变成浑身带刺的人。对外，我们可以保持礼貌和分寸，毕竟没必要把精力浪费在无意义的摩擦上；但对内，必须有"不将就"的态度——认定的目标，就要排除万难去实现；该提升的能力，就要逼着自己去掌握；遇到阻碍时，不能轻易掉头，而要想办法"拆墙"过去。就像那些自由职业者，表面上看起来"自由散漫"，实则对自己的工作节奏要求严苛：每天必须完成固定的工作量，接到难搞的项目也绝不敷衍，哪怕熬夜也要交出满意的成果。这种"表里不一"，不是虚伪，而是清醒——知道该对谁温和，更知道该对谁"狠"。

 

别再迷信"温和就能成功"的童话了。这个世界从不缺好好说话的人，缺的是敢对自己下狠手、敢为目标拼到底的人。你可以在外表上保持谦和，在语气里带着善意，但内心一定要有一根"弦"——知道自己要什么，知道为了目标必须放弃什么，知道在该坚持的时候，绝不轻易低头。毕竟，真正的强者，从来都不是靠"温文尔雅"赢得尊重，而是靠藏在骨子里的"狠劲"，一步步把理想变成了现实。

Say Goodbye to Dark Circles: Understand

Say Goodbye to Dark Circles: Understand the "Why" Behind Tired Eyes and 3 Steps to Brighter Under-Eyes

Have you ever sighed at your reflection after a late-night work session—only to see stubborn dark circles under your eyes, even though you haven't pulled that many all-nighters? The truth is, the connection between poor rest and dark circles is far more complex than just "not sleeping enough." It's about the delicate nature of the skin around your eyes and your body's metabolic chain reaction. To truly say goodbye to "panda eyes," you first need to crack the code of how they form.

Why Your Eyes Betray Your Sleep Habits

The skin around your eyes is the thinnest and most fragile on your entire body—just 0.5 to 0.8 millimeters thick, about a third of the thickness of regular skin. Beneath this thin layer lies a dense network of tiny blood vessels, so close to the surface that any disruption is immediately visible. When you don't get enough quality sleep, your body sends its first "protest signal" here: your autonomic nervous system goes out of balance, disrupting the natural rhythm of blood vessel contraction and relaxation. Blood flow slows, and instead of circulating smoothly, it pools in those tiny vessels. The bluish-purple hue seeps through your thin skin, creating the most common type of dark circles—vascular dark circles. These don't feel raised or rough, but they give you an instant "tired filter," making you look exhausted even if you're not.

Worse still, poor rest can trap your under-eyes in a double whammy of puffiness and sagging. Sleep is when your body metabolizes excess fluid. Skimp on rest, and fluid builds up under your eyes, causing puffy bags. At the same time, chronic sleep deprivation accelerates collagen loss, reducing skin elasticity. As your skin sags, those already visible blood vessels become even more pronounced, making dark circles appear larger and darker. It's a vicious cycle: the more tired you look, the older and more drained you feel.

Ignore rest for too long, and those temporary "panda eyes" can turn into stubborn pigmented dark circles. When your body is chronically fatigued, hormones can go slightly awry, leaving the delicate under-eye skin oxygen- and moisture-deprived. Rub your eyes or expose them to irritation, and you risk triggering localized pigmentation. What starts as a temporary bluish tint can gradually darken to a stubborn brownish-black, lingering even after you catch up on sleep.

3 Simple Steps to Brighter Under-Eyes

You don't need a shelf full of skincare products to banish dark circles. The key is to address the root cause—poor rest—with these three targeted steps:

Prioritize Quality Sleep, Not Just Hours

Aim to be in bed by 11 PM to avoid staying up during the liver and gallbladder's prime metabolic window (1–3 AM). This gives your under-eye blood vessels time to relax and recirculate blood properly.

Prevent Puffiness Before Bed

Avoid screens for at least an hour before sleep to minimize blue light's disruption of your sleep cycle. Cut back on evening fluids and prop up your pillow to help drain excess fluid and prevent morning puffiness.

Boost Circulation with a Quick Morning Routine

If you already have mild dark circles, try this: in the morning, apply a warm towel (around 40°C/104°F) to your eyes for 3 minutes, then switch to a cold towel for 1 minute. The hot-and-cold contrast helps stimulate blood flow and reduce vascular congestion.

Don't dismiss dark circles as a minor flaw—they're not just a beauty concern, but your body's way of signaling it needs rest. Instead of relying on concealer to hide fatigue, start tonight by giving yourself the gift of a full night's sleep. After all, bright, rested under-eyes are the result of every night you choose to truly rest.

告别熊猫眼：搞懂休息不足的“致黑”逻辑，3步守住眼周好气色

告别熊猫眼：搞懂休息不足的"致黑"逻辑，3步守住眼周好气色

 

凌晨两点关掉电脑时，你是否曾对着镜子叹气——眼下周那圈青黑像焊在脸上，明明没熬几个大夜，"熊猫眼"却总也甩不掉？其实，休息不好与黑眼圈的纠缠，远不止"没睡够"这么简单，而是眼周皮肤的脆弱特性，遇上身体代谢紊乱的连锁反应。想要真正告别熊猫眼，得先搞懂它的"形成密码"。

 

眼周皮肤本就是全身最"娇弱"的部位——厚度仅0.5-0.8毫米，相当于普通皮肤的1/3，皮下血管密密麻麻且位置表浅，就像一层薄纱盖在血管上，稍有动静便会"显形"。而休息不足时，身体会先从这里发出"抗议信号"：当睡眠时长不够、睡眠质量差，自主神经功能会失衡，眼周血管的收缩与舒张节奏被打乱，血流速度变慢，本该顺畅循环的血液淤积在细小血管里，青紫色便透过薄皮肤透出来，形成最常见的"血管型黑眼圈"。这种黑眼圈摸起来不凸起、不粗糙，却像自带"熬夜滤镜"，让整个人看起来倦意十足。

 

更糟的是，休息不足还会让眼周陷入"水肿+松弛"的双重打击。睡眠时是身体代谢水分的关键时段，一旦休息不够，水分代谢效率下降，多余水分容易在眼周皮下组织堆积，形成浮肿的眼袋；同时，长期睡眠不足会加速眼周胶原蛋白流失，皮肤弹性变差、逐渐松弛，原本就明显的血管色，会被松弛的皮肤"托"得更显眼，甚至让黑眼圈看起来范围更大、颜色更深，陷入"越累越显老，越显老越没精神"的循环。

 

若长期忽视休息，"临时熊猫眼"还可能变成"顽固色素型黑眼圈"。身体处于疲劳状态时，内分泌易出现轻微紊乱，眼周皮肤因持续缺氧、缺水变得格外脆弱，此时若忍不住揉眼、或眼部受外界刺激，很容易诱发局部色素沉着。原本只是暂时的青紫色，会慢慢变成暗沉的棕黑色，即便后续补足睡眠，颜色也难快速消退，需要花更多精力去改善。

 

其实，告别熊猫眼不需要复杂的护肤品堆砌，关键是针对性破解"休息不足"带来的问题，3个简单步骤就能帮眼周"回蓝"：

首先，保证"有效睡眠"而非单纯凑时长——尽量在23点前入睡，避免凌晨1-3点（肝胆代谢黄金期）熬夜，让眼周血管有足够时间放松、循环；其次，睡前1小时远离电子屏幕，减少蓝光对睡眠质量的干扰，同时少喝水、垫高枕头，预防眼周水肿；最后，若已出现轻微黑眼圈，可在晨起用温毛巾（40℃左右）敷眼3分钟，再换冷毛巾敷1分钟，通过冷热交替促进眼周血液循环，快速缓解血管淤积。

 

别再把熊猫眼当成"小事"，它不仅是颜值的"减分项"，更是身体发出的"休息警报"。与其依赖遮瑕膏掩盖倦态，不如从今晚开始，给身体一场充足的睡眠——毕竟，眼周的好气色，从来都藏在每一个好好休息的夜晚里。

Du « peur des interactions » à une « rép

Du « peur des interactions » à une « réponse confiante » : Il est normal d'être inexpérimenté — l'action ouvre de nouvelles perspectives

 

La semaine dernière, mon ami Alex soupira en sirotant son café : « Notre équipe a rencontré un problème au travail. Ce n'était pas ma faute, mais je ne savais pas comment l'expliquer à mes collègues, alors j'ai simplement assumé la responsabilité. Une autre fois, un client a posé une demande inattendue, et mon cerveau est devenu vide. Tout ce que je pouvais dire, c'était : « Je vais y réfléchir. » Plus tard, j'ai réalisé qu'il y avait trois façons de résoudre le problème. » Il s'est arrêté un instant. « En fin de compte, je n'ai simplement pas eu assez d'expériences — je n'ai jamais vu comment les autres gèrent les relations compliquées, ni comment réfléchir rapidement dans des situations difficiles. »

 

Ses paroles me rappellent mes premiers mois dans une grande ville. Lors de mon premier événement de réseautage, tandis que les autres échangeaient leurs cartes de visite avec aisance, j'étais tellement nerveux que j'ai froissé la mienne. Quand des collègues avaient des désaccords subtils, je restais figé, incapable même de suggérer : « Écoutez d'abord les deux côtés. » À l'époque, je pensais que mon « incompétence » était un défaut personnel, une sorte d'« embarrassment social » avec lequel j'étais né. Mais au fil du temps, j'ai réalisé qu'être « inexpérimenté » n'est pas un échec — c'est simplement une étape naturelle du parcours d'apprentissage de chacun.

 

Beaucoup d'entre nous commençons comme des « nouveaux venus de petite ville » : dans notre enfance et notre adolescence, nos relations étaient simples et directes — famille, amis, camarades de classe. Nous n'avons jamais vu les compromis nécessaires à la collaboration professionnelle, les négociations entre inconnus, ni l'art de sortir des sentiers battus. C'est comme quelqu'un qui n'a jamais vu que des plaines et qui se retrouve soudain devant une montagne — ce n'est pas un manque de capacité, mais simplement l'absence d'une « carte mentale » pour les « chemins de montagne ».

 

Mais être inexpérimenté n'est pas un obstacle permanent. Ce qui nous retient réellement, ce n'est pas « ne pas savoir », mais « avoir peur d'apprendre ». Certaines personnes, après une seule erreur gênante dans une interaction, évitent à jamais les conversations complexes. D'autres, après un seul blocage mental, décident qu'ils « ne sont tout simplement pas créatifs ». Mais apprendre à rouler à vélo, ce n'est pas éviter les obstacles — c'est tomber, découvrir différents chemins, et peu à peu maîtriser l'équilibre et la direction.

 

Devenir un adulte plus capable, ce n'est pas attendre d'être « prêt ». C'est apprendre en avançant. Si vous avez peur de gérer les relations humaines, commencez par observer : regardez comment les bons communicants écoutent et répondent. Notez comment ils dissipent les tensions ou résolvent les problèmes, puis essayez leurs méthodes la prochaine fois. Bloqué sur un problème ? Demandez-vous : « Qu'est-ce que [quelqu'un que vous admirez] ferait ? » Cette personne peut être un mentor, un personnage de fiction, ou même votre future vous-même, plus confiant — utilisez son point de vue pour susciter de nouvelles idées.

 

Je connais un collègue senior qui était autrefois un « novice en relations humaines ». Pour s'améliorer, il a fait quelque chose de simple mais efficace : après chaque réunion ou événement social, il passait 10 minutes à rédiger un « compte rendu réflexif ». Il notait les « moments à haute QI » et les stratégies de résolution de problèmes. Par exemple : « Aujourd'hui, Sarah a répondu à une critique en disant : « Je comprends votre point de vue ; essayons plutôt ça », ce qui a fonctionné mieux que de discuter », ou « Lorsque le projet a stagné, Mark a listé nos ressources et nos besoins essentiels avant de faire un brainstorming sur les solutions, ce qui a clarifié nos prochaines étapes. » Six mois plus tard, il gérait avec aisance les conflits entre équipes et résolvait des problèmes qui semblaient autrefois impossibles.

 

Être inexpérimenté, c'est comme avoir un puzzle avec des pièces manquantes. Ce n'est pas grave — vous pouvez les retrouver une par une. Chaque fois que vous écoutez la méthode de quelqu'un d'autre, vous ajoutez une pièce à votre « puzzle des compétences relationnelles ». Chaque fois que vous essayez une nouvelle méthode de résolution de problèmes, vous ajoutez une pièce à votre « puzzle des compétences de réflexion ». Peu à peu, les situations qui vous faisaient autrefois paniquer deviennent un « territoire familier », et les problèmes qui vous bloquaient autrefois deviennent des « défis résolvables ».

 

Ne laissez pas l'inexpérience vous rendre anxieux, et n'attendez pas d'être « complètement prêt » pour agir. Devenir un meilleur adulte n'est pas un examen qu'il faut réussir avec distinction avant de commencer — c'est un voyage où vous collectez des outils au fur et à mesure. Même si aujourd'hui, vous apprenez seulement une seule réponse polie, ou que vous trouvez un seul nouvel angle pour un problème, vous avancez. Après tout, le vent que vous ressentez quand vous courez dissipera toujours la confusion de « ne pas savoir ». Chaque pas que vous faites devient une partie de votre nouvelle expérience — et de votre nouveau paysage.

From “Fear of Interaction” to “Confident

From "Fear of Interaction" to "Confident Response": It's Okay to Be Inexperienced—Action Creates New Perspectives

Last week, my friend Alex sighed over coffee: "Our team hit a snag at work. It wasn't my fault, but I didn't know how to explain it to my colleagues, so I just took the blame. Another time, a client threw a curveball request, and my mind went blank. All I could say was, 'Let me think about it.' Later, I realized there were three ways to solve it." He paused. "At the end of the day, I just haven't seen enough—neither how others handle tricky relationships, nor how to think on my feet in tough situations."

His words reminded me of my first months in a big city. At my first networking event, while others exchanged business cards with ease, I was so nervous I crumpled mine. When coworkers had subtle disagreements, I froze, unable to even suggest, "Let's hear both sides first." Back then, I thought my "ineptitude" was a personal flaw, a kind of "social awkwardness" I was born with. But over time, I realized that being "inexperienced" isn't a failure—it's just a natural part of everyone's learning journey.

Many of us start as "small-town newcomers": growing up, our relationships were straightforward—family, friends, classmates. We never saw the give-and-take of workplace collaboration, the negotiation between strangers, or the art of thinking outside the box. It's like someone who's only ever seen flat plains suddenly facing a mountain—it's not a lack of ability, just a lack of a mental map for "mountain roads."

But being inexperienced isn't a permanent setback. What really holds us back isn't "not knowing," but "fearing to know." Some people, after one awkward social misstep, avoid complex conversations forever. Others, after one mental block, decide they're "just not creative." But learning to ride a bike isn't about avoiding obstacles—it's about falling, seeing different paths, and gradually mastering balance and direction.

Becoming a more capable adult isn't about waiting until you're "ready." It's about learning as you go. If you're afraid of handling people, start by observing: watch how good communicators listen and respond. Jot down how they defuse tension or solve problems, and try their approaches next time. Stuck on a problem? Ask yourself, "What would [someone you admire] do?" That "someone" could be a mentor, a fictional character, or even your future, more confident self—use their perspective to spark new ideas.

I know a senior colleague who was once a "people novice." To improve, he did something simple but powerful: after every meeting or social event, he spent 10 minutes writing a "debrief." He noted "high-EQ moments" and problem-solving strategies. For example: "Today, Sarah responded to criticism with, 'I see your point; let's try this instead,' which worked better than arguing," or "When the project stalled, Mark listed our resources and core needs before brainstorming solutions, which clarified our next steps." Six months later, he was navigating cross-team conflicts with ease and solving problems that once seemed impossible.

Being inexperienced is like having a puzzle with missing pieces. That's okay—you can find them one by one. Every time you listen to someone else's approach, you add a piece to your "people skills puzzle." Every time you try a new problem-solving method, you add a piece to your "thinking skills puzzle." Gradually, the situations that once made you panic become "familiar territory," and the problems that once stumped you become "solvable challenges."

Don't let inexperience make you anxious, and don't wait until you're "fully prepared" to act. Becoming a better adult isn't a test you need to ace before you start—it's a journey where you pick up tools along the way. Even if today you only learn one polite response, or think of one new angle for a problem, you're moving forward. After all, the wind you feel when you're running will always blow away the confusion of "not knowing." Every step you take becomes part of your new experience—and your new landscape.

English Blog Version: "From Fear to Confidence: How Action Turns Inexperience into Growth"

Have you ever frozen in a conversation, blanked during a tough question, or taken the blame for something that wasn't your fault—just because you didn't know how to respond?

Last week, my friend Alex shared his frustration: "Our team hit a snag, and even though it wasn't my fault, I didn't know how to explain it to my coworkers. I just took the blame. Another time, a client asked a tricky question, and my mind went blank. All I could say was, 'Let me think about it.' Later, I realized there were three ways to solve it." He paused. "I just haven't seen enough—I don't know how others handle these situations, and I don't have enough practice thinking on my feet."

His words took me back to my first months in a new city. At my first networking event, while others exchanged business cards with ease, I was so nervous I crumpled mine. When coworkers had disagreements, I stood there helpless, unable to even suggest, "Let's hear both sides first." Back then, I thought my awkwardness was a personal flaw, a kind of "social ineptitude" I was stuck with. But over time, I realized that being inexperienced isn't a failure—it's just a natural part of everyone's learning journey.

Many of us start as "rookies": growing up, our relationships were simple—family, friends, classmates. We never saw the give-and-take of workplace collaboration, the negotiation between strangers, or the art of thinking outside the box. It's like someone who's only ever seen flat roads suddenly facing a mountain—it's not a lack of ability, just a lack of a mental map for "mountain paths."

But being inexperienced isn't a permanent setback. What really holds us back isn't "not knowing," but "fearing to know." Some people, after one awkward social misstep, avoid complex conversations forever. Others, after one mental block, decide they're "just not creative." But learning to ride a bike isn't about avoiding obstacles—it's about falling, seeing different paths, and gradually mastering balance and direction.

Becoming more confident isn't about waiting until you're "ready." It's about learning as you go. If you're afraid of handling people, start by observing: watch how good communicators listen and respond. Jot down how they defuse tension or solve problems, and try their approaches next time. Stuck on a problem? Ask yourself, "What would [someone you admire] do?" That "someone" could be a mentor, a fictional character, or even your future, more confident self—use their perspective to spark new ideas.

I know a senior colleague who was once a "people novice." To improve, he did something simple but powerful: after every meeting or social event, he spent 10 minutes writing a "debrief." He noted "high-EQ moments" and problem-solving strategies. For example: "Today, Sarah responded to criticism with, 'I see your point; let's try this instead,' which worked better than arguing," or "When the project stalled, Mark listed our resources and core needs before brainstorming solutions, which clarified our next steps." Six months later, he was navigating cross-team conflicts with ease and solving problems that once seemed impossible.

Being inexperienced is like having a puzzle with missing pieces. That's okay—you can find them one by one. Every time you listen to someone else's approach, you add a piece to your "people skills puzzle." Every time you try a new problem-solving method, you add a piece to your "thinking skills puzzle." Gradually, the situations that once made you panic become "familiar territory," and the problems that once stumped you become "solvable challenges."

Don't let inexperience make you anxious, and don't wait until you're "fully prepared" to act. Becoming more confident isn't a test you need to ace before you start—it's a journey where you pick up tools along the way. Even if today you only learn one polite response, or think of one new angle for a problem, you're moving forward. After all, the wind you feel when you're running will always blow away the confusion of "not knowing." Every step you take becomes part of your new experience—and your new landscape.

从“怕人际”到“敢应对”：见得少不可怕，跑起来就有新风景

从"怕人际"到"敢应对"：见得少不可怕，跑起来就有新风景

 

上周和朋友小宇聊天，他攥着咖啡杯苦笑："上周部门协作出了岔子，明明不是我的错，却不知道怎么跟同事解释，最后只能自己扛下所有；还有次客户提了个刁钻要求，我脑子瞬间空白，只会说'我再想想'，事后才想起有三种解决方案。"他顿了顿补充："说到底，还是见得太少了，既没见过别人怎么处理复杂关系，也没遇过多少需要急转弯的难题。"

 

听他这么说，我忽然想起刚到大城市时的自己。第一次参加行业交流会，别人递名片时从容寒暄，我却紧张到把名片捏皱；遇到同事间的微妙分歧，只会站在原地手足无措，连"先听双方想法"这样简单的思路都想不到。那时候总觉得，"不擅长"是自己的性格缺陷，是天生的"社交钝感"，直到后来慢慢发现——所谓"见得少"，从来不是谁的错，而是每个人认知路上都会遇到的"必经之路"。

 

我们或许都曾是"来自小镇的青年"：成长环境里，人际关系多是简单直接的亲情、友情，没见过职场里的协作博弈，没经历过陌生人之间的利益权衡；遇到难题时，身边人的建议多是"按规矩来"，很少有人教我们"换个角度想"。就像小时候只见过平原的人，第一次看到山地时，会本能地不知道该往哪走——不是能力不够，只是认知里还没有"山路"的地图。

 

可"见得少"的短板，不会永远是短板。真正让我们停滞不前的，从来不是"没见过"，而是"怕见"。有人因为一次人际碰壁，就从此躲着复杂的沟通场景；有人因为一次思路卡壳，就认定自己"天生不会变通"。但就像学骑车，没人一开始就会避开障碍，都是摔过几次、见过不同路况后，才慢慢掌握平衡和转向的技巧。

 

成为更好的大人，从来不是"等准备好了再出发"，而是"边跑边学"。怕处理人际关系，就先从"观察"开始：看身边擅长沟通的人怎么倾听、怎么表达，甚至可以记下他们化解矛盾时说的话，下次遇到类似情况试着模仿；遇到难题转不过弯，就强迫自己多问一句"如果是XX会怎么做"——这里的XX可以是你佩服的人，也可以是你想象中"更成熟的自己"，用别人的视角帮自己打开新思路。

 

我认识一位前辈，曾经也是"人际小白"，为了提升自己，他做过一件很"笨"的事：每次参加会议或聚会后，都会花10分钟写"复盘笔记"，记下当天看到的"高情商瞬间"和"问题解决思路"。比如"王姐今天用'我理解你的顾虑，我们可以试试这样'回应质疑，比直接反驳更有效"，或者"项目卡壳时，李哥先列了'现有资源'和'核心需求'，再找解决方案，思路更清晰"。半年后再看他，已经能游刃有余地处理跨部门协作，连曾经觉得"无解"的难题，也能快速找到突破口。

 

其实，"见得少"就像手里的拼图少了几块，没关系，我们可以一块一块找回来。今天多听一次别人的沟通，就是多补一块"人际拼图"；明天多试一种解决问题的方法，就是多补一块"思路拼图"。慢慢的，那些曾经让我们慌乱的场景，会变成"见过的情况"；那些曾经转不过的弯，会变成"熟悉的路径"。

 

别再因为"见得少"而焦虑，也别等"完全准备好"才行动。成为更好的大人，从来不是一场需要"满分入场"的考试，而是一场"边跑边捡装备"的旅程。今天哪怕只学会了一句得体的回应，哪怕只多想到一个解决问题的角度，都是在向"更好"靠近。毕竟，跑起来的风，总会吹散"没见过"的迷茫；向前走的每一步，都会成为"见过"的新风景。