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Garry Tan
奥克兰的人均税收在同类城市中最高，公共服务却是最差的。E 提案收入的 44% 都用于了预先批准的工会加薪。
这种套路是：用道德辞令掩盖治理失能，并攻击任何追问资金去向的人。
确实，在 OpenClaw 上搭载了 book-mirror 技能包的 GBrain，简直就是无限量的个人版 Blinkist。
安卓内部那个强推工作资料与个人资料协作机制（其实根本没法协作）的家伙真该被开除。这是产品经理决策失误并任由错误决策积重难返的教科书级案例。
没错 https://twitter.com/garrytan/status/2050675983217467630/photo/1
此类情况屡见不鲜
原来并不是虚空鹿或玻色子切割器。
任何事物在那种“草根DIY”阶段时都是最有趣的。我正乐在其中。
提个醒：GBrain 并非开箱即用，它仍处于实验阶段，尚不完善。它和 OpenClaw 一样，就像一辆法拉利，能让你体验到极致的酷炫，但你最好自带扳手！它不会一直如此，但目前仍处于“家酿计算机俱乐部”式的极客阶段。
https://x.com/nghura/status/2050619032114774371?s=46 https://twitter.com/garrytan/status/2050619960028959074/photo/1
我的 open claw 现在就像当年的 Foursquare 一样好用又酷（还记得 Foursquare 的朋友们，愿它安息）。
现在我只需在 Telegram 旅行频道里发句“我在___”，它就能告诉我位置、该点什么以及什么好吃。
我觉得我们真该尽快为 Foursquare 做一本纪念册。
帕特里克·沃尔夫获得《旧金山纪事报》背书。
常识正在赢得胜利。
https://www.sfchronicle.com/opinion/editorials/article/patrick-wolff-insurance-commissioner-california-22103717.php
GBrain 是我基于 OpenClaw/Hermes 构建的个人 Agent 系统，包含我自研的检索、图数据库、Schema 和技能包。下个月将推出 100 多项技能。我正在打造自己的个人 AI，并会将其开源，让你也能免费使用。
https://github.com/garrytan/gbrain
文章增强：将原始文章导入转化为结构化知识页面，并保留逐字引用。保留作者原话，而非转述。
策略性阅读：带着解决特定问题的目标去阅读。输出的是“行动指南”（要做、避免、警惕），而非摘要。
概念综合：将成千上万的概念碎片转化为分层知识图谱。从 T1 核心到 T4 延伸，让你看清自己的思想脉络。
深度搜索：大脑增强型网络研究，专注于挖掘你已知知识与当前网络信息之间的差值。
存档爬虫：从个人存档（Dropbox、旧硬盘、邮件导出文件）中挖掘高价值内容。若未在 gbrain.yml 中明确列入白名单，则拒绝访问。智能体无权决定哪些内容可以安全读取。
学术验证：论点 → 出版物 → 方法论 → 原始数据 → 复现。
知识转 PDF：将任何知识页面渲染为出版级 PDF。具备真实的页边距、页码、可点击目录及标准排版引号。
语音笔记导入：捕捉音频并精确保留措辞。记录你的原话，绝不转述。自动归类到正确的知识目录。
此外：gbrain 技能包卸载功能（真实的 CLI，原子级拒绝协议）；安装后提示，让智能体询问你是否安装新技能；以及用于测试交互式 CLI 流程的 PTY 测试框架。
升级 gbrain，获取全部功能。
book-mirror 是我们的旗舰产品。
只需输入一本书，即可获得个性化的双栏分析：左栏展示作者观点，右栏则结合你脑海中的原话，将每个观点映射到你的现实生活中。
以下是基于 @ericries 即将出版的新书《Incorruptible》制作的示例：
GBrain v0.25.1 现已默认内置 book-mirror 技能包。你可以上传 epub 电子书，如果你的 GBrain 中存满了个人知识，它就能将书中的每个观点与你正在做、在意或思考的事情联系起来。
汉明教授早就预见到了：神经网络是解决编程问题的方案。而伊利亚则指明了规模化才是其奏效的关键。
常有的事
如何一举赶走亿万富翁并摧毁加州税基：提议没收资产。这合理吗？流失的数十亿税收最后全得由中产阶级纳税人买单。
https://garryslist.org/posts/data-center-nimbys-are-killing-1-trillion-in-ai-infrastructure
每座1吉瓦规模的数据中心综合体可创造5,322个永久岗位，每年贡献1.57亿美元州税和2.48亿美元地方税；建设期总投资达26.7亿美元。
但没人把这些告诉西雅图，所以它被禁了。
我将 17 年来的 Foursquare 数据导入了 OpenClaw，现在能根据这 5000 多个签到点，为全球我最爱的地方制作旅行指南了。
这是我在旧金山最爱去的地方。OpenClaw/Hermes 也许能让那些“下载个人数据”的链接变得更有用，哪怕是针对那些已经倒闭的老网站。
GBrain v0.25 发布了——这主要是为了让我和 GBrain 的贡献者能够针对我们大脑中的真实查询进行评估基准测试。
针对个人 AI 的真实工作负载进行准确评估，是实现卓越性能和功能开发的基石。
我的还处于 Apple I 水平——配置要花两小时，全靠胶带和焊锡硬凑，但一旦跑起来，表现真的非常出色。
它叫 GBrain：https://github.com/garrytan/gbrain
未来，人人都将拥有专属 AI。
这就是我决定将自己的 AI 代码和技术开源的原因。
https://www.semafor.com/article/04/24/2026/the-man-who-is-paying-to-see-the-future
https://github.com/garrytan/gstack
GStack 重大可靠性与加固版本已合并至 main 分支。
加州人民有权要求那些挥霍馈赠的官僚保持透明。
ImageNet 成功的逻辑，其实也是一种强大的团队组织思路：设定“智能默认”，保持层级精简，避免每一层都介入从而累积噪音。
我们不能让“管他们呢，让他们滚”这种极左论调在加州蔓延，就像在华盛顿那样。亿万富翁离开后，官僚们就会盯上中产阶级的积蓄。
省 token 的最好办法，其实是做用户想要的东西。
AI 癫狂症正在蔓延，伙计们 👀
如果你使用 Hermes Agent 或 OpenClaw，在你的 Karpathy 式知识维基上安装 GBrain 将会获益匪浅。GBrain 开源并采用 MIT 协议，能为你的项目提供巨大助力。
https://github.com/garrytan/gbrain
三周前，GBrain 和 Mempalace 看起来有些相似。三周后，显而易见 GBrain 属于一个独立的赛道，非常适合 OpenClaw/Hermes 的个人 AI 场景，其目标并非仅仅是完美解决“大海捞针”式的检索问题。
等等，所以 Balaji 和 Taylor 居然一起录播客了？
*掐了下自己*
常有的事。
这简直就是 AI 时代的恶意搜索工具栏，强迫你改用那些不知名的搜索引擎。
各位，你们绝对想不到，我发现了一个超赞的 X 账号 👀
如何与 @demishassabis 一起构建未来
https://www.youtube.com/watch?v=JNyuX1zoOgU&feature=youtu.be
--- 视频字幕 ---
持续学习、长期推理以及记忆的某些方面，这些目前仍是未解之谜。我认为实现通用人工智能（AGI）都需要解决这些问题。取决于你对 AGI 时间表的预测——比如我预测在 2030 年左右——如果你今天开启一段深科技征程，就必须考虑到 AGI 可能会在旅途中途出现。这未必是坏事，但你必须将其纳入考量。为了实现 AGI，你需要一个能够主动解决问题的活跃系统。因此，“智能体”（Agents）就是实现这一目标的路径，而我们才刚刚起步。
Demis Hassabis 拥有科技界最不寻常的职业生涯之一。他童年时是国际象棋神童，17 岁时就设计了首款热门视频游戏主题公园。随后他重返校园，获得认知神经科学博士学位，并在大脑记忆与想象机制方面发表了奠基性研究。2010 年，他联合创立了 DeepMind，目标只有一个：破解智能。我认为他们已经做到了。从那时起，他的实验室完成了一系列人们认为还要几十年才能实现的任务：AlphaGo 在围棋领域击败了世界冠军；AlphaFold 攻克了困扰生物学界 50 年的蛋白质结构预测难题，并将其免费向全球科学家开放。这项工作让他去年获得了诺贝尔化学奖。如今，Demis 领导着 Google DeepMind，致力于开发 Gemini 并……
其实，数据中心挺好的。
https://www.city-journal.org/article/loudoun-county-virginia-data-centers-construction
说实话，拥有私人AI的感觉真的很棒。
想要/需要——也想要个透气背包。
https://twitter.com/garrytan/status/2049779180162912263/photo/1
GBrain v0.23.0 意义重大。现在，通过与 OpenClaw 的对话，你的“大脑”会变得更加丰富。虽然 OpenClaw 仍保留独立的记忆，但 GBrain 中的人物、公司和概念现在都能从它从你这里学到的知识中获益。
为你的 Hermes Agent 或 OpenClaw 搭配 GBrain，实现检索与记忆功能。
MIT 协议开源。我每天都在 OpenClaw 和 Hermes Agent 中使用它，处理超过 7.5 万个 Markdown 文件。
https://github.com/garrytan/gbrain
我就是那个人。
终于搞定了在 openclaw 上安装 gbrain 的完整端到端测试框架。有了端到端测试，我总算能彻底确保整个上手流程是通畅的了！ https://twitter.com/garrytan/status/2049742376307147110/photo/1
图谱基于 frontmatter 属性构建，而在这个版本中，越来越多的内容正通过推断自动生成。 https://twitter.com/garrytan/status/2049737217208397925/photo/1
更多健康监测修复，只是些体验优化。
利用并发加速同步
如果 brain 拒绝了超大文件或符号链接，现在这些拒绝原因将按错误代码在 doctor 诊断详情和同步时进行分组显示，不再显示为 UNKNOWN。