作者通过使用人工智能代理管理消费者纠纷,已成功追回超过 12,000 美元的退款及争议款项,涵盖范围从国税局罚款到保险索赔等各类事项。 此前,作者与大多数消费者一样,面对有缺陷的产品或不公正的拒绝赔付时,往往会因维权所需的认知成本和时间投入不值得回报而选择“认栽”。大多数公司正是利用这种“放弃心理”,赌定客户在达成解决方案前就会放弃。 通过将研究、策略制定和文档处理外包给 AI 代理,作者将整个流程变成了一个高效且冷静的系统。该代理能够识别合适的监管杠杆(如仲裁条款、州监管机构或舆论压力),并追踪作者本人原本无暇顾及的多线维权行动。 作者认为,随着企业日益通过自动化手段来推诿投诉,消费者必须寻求手段拉平竞争环境。尽管作者承认用 AI 生成的文件可能会淹没监管系统,但他认为,面对那些将“客户愤怒”和流失率置于服务之上的企业,这种做法是一种必要的应对策略。简而言之,AI 终于让追究企业责任成为了一项可行且高回报的现实。
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什么是“好的”人工智能?
Waqas Younas
2026年9月6日 ∙ 付费 ∙ 分享
勒内·马格利特,《形象的叛逆》,1929年。(洛杉矶郡艺术博物馆)。亦称《这不是一只烟斗》。
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本文详述了团队历时四个月优化一个 ClickHouse 慢查询的过程。该查询最初扫描 19.6 亿行数据需要 85 秒,通过一系列渐进式优化,最终实现了亚秒级(约 400 毫秒)的响应延迟。
核心优化措施包括:
* **分区策略:** 将按时间分区改为按 `client_customer_id % 36` 分区,提升了 `FINAL` 子句的并行处理能力及查询性能。
* **模式精简:** 调整了 `ORDER BY` 键的顺序并移除了冗余列读取,显著减少了单次查询处理的数据量。
* **Join 优化:** 通过在应用层预计算数值消除了昂贵的 Join 操作,大幅降低了内存占用。
* **查询模板化:** 用扁平化模板和多层缓存替代了深度嵌套的参数化视图,消除了繁重的解析与计划开销。
* **合并策略调整:** 调整合并激进程度以清理过期数据,使表体积减少了 500 GiB 以上,并加速了 `FINAL` 操作。
* **粒度过滤:** 将 `period_ends_at` 加入排序键,使 ClickHouse 能够跳过已成熟客户数据中无关的颗粒。
这些优化措施叠加产生了 200 倍的性能提升,证明了在 ClickHouse 扩展过程中,稳健的基础性优化远比花哨的技巧更有效。
从 Apple Keynote 转向基于 Linux 的工作流后,作者一直难以复刻 Keynote 中那种专业的“神奇移动”(Magic Move)代码片段转场效果。Keynote 无法识别代码结构,导致必须进行繁琐的手动调整,这促使作者寻求更好的解决方案。
作者转向了离线演示工具包 **Bento**,并为代码实现了一种自定义的变形算法。不同于优先考虑操作最小化但牺牲视觉连贯性的标准“Myers diff”算法,作者适配了 **Paul Heckel 的 O(n) diff 算法**。通过使用 **TextMate 语法**(无需完整编译器即可识别函数或关键字等语义角色)对代码进行分词,系统将代码视为有意义的标记流,而非纯文本。
通过识别“锚点”(唯一标记)并计算前后向差异,该算法创造了流畅的电影级动画效果。连续的删除和插入操作会被分批处理以实现自然淡出,而保留的标记则会平滑地滑向新位置。这一名为 **Warp** 的实现已集成到 Bento 中,为演示过程中的代码重构动画提供了一种稳健的自动化方案。源代码可在 GitHub 上获取。
联合国近期通过一项决议,支持放弃沿用 500 年的麦卡托投影法,转而采用更精确的地图投影方式。该动议得到了 164 个国家的支持,旨在通过纠正麦卡托地图长期以来夸大西方国家面积、缩小全球南方国家面积的偏差,以实现“认知公正”。
尽管麦卡托投影法在 16 世纪的航海中至关重要,但它无法准确呈现各大陆的相对大小,从而潜移默化地强化了对西方重要性的认知。过去曾尝试用高尔-彼得斯投影法取代,虽解决了面积差异问题,却导致了严重的形状失真。联合国目前正转向“平等的地球”(Equal Earth)投影,这种方式在地理精确度与视觉表现之间取得了更好的平衡。
简报还介绍了温克尔投影(Winkel Tripel)和戴马克松投影(Dymaxion)等其他选择,并指出所有地图都是主观选择的结果,而非客观现实。此外,作者回应了读者关于错误信息研究的反馈,承认当前的测试方法(通常基于新闻标题)可能带有偏向特定政治立场的内在偏差。