AI时代生产力陷阱:AI 没让你变轻松,反而把你喂成了“待宰的火鸡”?

在人工智能飞速发展的今天，一个耐人寻味的现象反复出现：AI在承担更多工作的同时，人类工作者反而感受到了前所未有的忙碌。Box创始人Aaron Levie指出，AI并未减少任何人的工作量，反而让团队比以往任何时候都更加繁忙[1]。经济学家Tyler Cowen也从经济学角度分析，无论AI最终降低还是提升个人价值，现在都是加倍努力工作的关键时刻[2]。

这种看似矛盾的现象，不禁让人联想到经典的“火鸡问题”[3]：火鸡根据过往的丰富经验，可能得出人类是来喂养它们的结论，直到感恩节的到来。在AI时代，工程师和知识工作者是否正扮演着“火鸡”的角色？我们的工作价值是否正经历一个弹性增长期，直到某个临界点，我们突然变得像被淘汰的“马”一样[4]？

随着SWE-Bench基准测试达到饱和[5]，Mythos在SWE-Bench Pro上达到78%[6]，以及GPT-5.4在GDPval评估中83%的时间表现优于或持平人类专家[7]，我们的工作价值到底还剩下什么？

诸如Notion团队正在研发的Notion’s Last Exam[8]、Greg和Francois设定的ARC-AGI-3[9]等前沿项目，以及AI社区对新一代代码评估工具的探索，都在试图回答这个问题。然而，如果“硬件决定命运”[10]，AGI的实现仅仅是20GW超级计算集群的距离，那么这些努力是否有些徒劳？或者，是否还有更具价值的问题等待我们去解决[11]？

一、AI Twitter热门回顾

热门推文（按互动量排序）

• Google Chrome“技能”将提示转化为可复用的浏览器工作流：Google在Chrome中引入了“技能”功能[12]，用户可以将Gemini提示保存为一键操作，在当前页面和选定标签页运行。Google还发布了一个预制技能库[13]，这使得该功能不仅仅是提示历史记录，而是在浏览器内部实现了轻量级的终端用户Agent化。
• 腾讯HYWorld 2.0将世界模型定位为可编辑的3D场景生成器，而非视频模型：在正式发布前，DylanTFWang[14]预告了HYWorld 2.0，称其为一个开源、引擎就绪的3D世界模型，能从单张图片生成可编辑的3D场景。
• Google DeepMind发布Gemini Robotics-ER 1.6：GoogleDeepMind[15]宣布的新模型，提升了机器人的视觉/空间推理能力，增加了更安全的物理推理，并已在Gemini API / AI Studio中提供。后续帖子强调了93%的仪表读取成功率以及更好地处理液体和重物等物理约束。
• OpenAI通过GPT-5.4-Cyber扩展了网络安全领域的信任访问：OpenAI表示GPT-5.4-Cyber[16]是GPT-5.4针对防御性安全工作流的微调版本，通过其信任访问计划提供给高级认证防御者。
• Hugging Face在Hub上推出“Kernels”：ClementDelangue[17]宣布了一种新的GPU内核仓库类型，提供与精确GPU/PyTorch/OS组合匹配的预编译工件，并声称比PyTorch基线提速1.7至2.5倍。
• Cursor描述了与NVIDIA合作构建的多Agent CUDA优化系统：cursor_ai[18]称其多Agent软件工程系统在三周内对235个CUDA问题实现了38%的几何平均加速，这是一个将Agent应用于系统优化而非应用脚手架的具体案例。

Agent基础设施：Hermes、Deep Agents和生产级Harnesses

• Hermes Agent成为一个严肃的开放本地Agent栈，以可靠性和内存管理为差异化优势：多篇帖子不约而同地指出，用户正从其他替代方案迁移到Hermes Agent，因为它在长时间运行的任务中更稳定。该项目发布了重要的v0.9.0更新[19]，包含Web UI、模型切换、iMessage/微信集成、备份/恢复以及通过tmux支持Android。腾讯强调了其一键Lighthouse部署[20]，实现常驻云托管和消息集成。在内存方面，SteveSchoettler[21]的hermes-lcm v0.2.0增加了带持久消息存储、DAG摘要和扩展压缩上下文工具的无损上下文管理。来自Teknium[22]、aiqiang888[23]等社区的帖子强调，Hermes的关键优势在于其操作稳定性、可扩展性和部署能力，而非原始模型智力。
• LangChain将“Deep Agents”推向可部署、多租户、异步系统：deepagents 0.5版本新增了异步子Agent、多模态文件支持和提示缓存优化[24]。相关帖子强调，deepagents deploy是托管Agent的开放替代方案[25]，LangChain[26]和sydneyrunkle[27]即将推出围绕用户/Agent/组织范围的内存管理以及通过Salesforce和Agent协议支持的服务器实现的自定义认证/每用户线程隔离。有趣的是，这标志着从“Agent演示”向平台级关注的转变：租户隔离、长期任务和Salesforce等集成界面。
• Harness设计正成为一流的工程主题：多篇帖子认为，Agent性能至少与支架（scaffold）设计和模型同等重要。Vtrivedy10[28]明确提出了任务特定型开放Harness优于意识形态（“薄Harness vs 厚Harness”）的观点，而kmeanskaran[29]强调了工作流设计、内存切换和工具输出控制的重要性，而非盲目追逐前沿模型。这与ClementDelangue[30]呼吁为模型与其最佳编码/Agent Harness建立策展映射不谋而合，随着开源权重模型的多元化，这种映射变得越来越必要。

机器人、世界模型和3D生成

• Google的Gemini Robotics-ER 1.6是具身推理领域显著的产品化步骤：GoogleDeepMind[31]的发布强调了更好的视觉/空间理解、工具使用和物理约束推理能力。后续报道指出，该模型人类受伤风险检测能力提升10%，支持读取复杂的模拟仪表，并已在API中提供；_philschmid[32]强调其在仪表读取任务上实现了93%的成功率。这更像是一个面向开发者的具身推理API，而非机器人基础模型论文的发布。
• 世界模型正从电影级演示转向可编辑的空间实体：腾讯HYWorld 2.0的预告[33]明确将其与视频生成系统区分开来，将其输出定义为可编辑且引擎就绪的真实3D场景。在Web端，sparkjsdev[34]的Spark 2.0发布了一个可流式传输的3D高斯飞溅LoD系统，目标是在移动、Web和VR平台上实现1亿+飞溅世界。这些共同表明，“AI生成3D”的技术栈正从内容生成走向交互式渲染和下游应用。
• 开放3D生成在拓扑、UV、骨骼绑定和动画就绪性方面取得进展：DeemosTech[35]推出了SATO，一个用于拓扑和UV生成的自回归模型，而yanpei_cao[36]发布了AniGen，能从一张图片生成3D形状、骨骼和蒙皮权重。这些进展意义重大，因为生产级3D流水线中的瓶颈很少是“能否生成网格”，而在于资产是否结构化到足以进行动画、纹理和编辑。

模型、基准和专用系统

• 亚32B参数的开放模型在推理/Agent任务上已具备真正竞争力，但存在重要限制：ArtificialAnlys[37]认为，Qwen3.5 27B (Reasoning)和Gemma 4 31B (Reasoning)在其智能指数评估中达到了GPT-5级别分数，同时可以在单个H100上运行，量化后甚至可在MacBook上运行。但需要注意的是，这些模型在Agent性能和批判性推理方面表现最强，而在知识召回/幻觉避免（AA-Omniscience）方面明显落后。这为实践者提供了有用的参考：本地/开放模型可能已经满足许多编码Agent工作流的要求，但对于所有知识敏感的企业任务则不然。
• Minimax似乎正在放宽M2.7自托管的商业限制：RyanLeeMiniMax[38]更新了许可证，允许个人在自己的服务器上运行该模型，用于编码、应用构建、Agent和其他个人项目；在后续澄清中，他表示“编码”可以包括通过构建赚钱[39]。鉴于Sentdex[40]推广的M2.7 + Hermes CLI作为本地编码设置引发的兴趣，剩下的问题是该许可证能延伸到工作和团队使用的多远。
• 专用后训练模型在狭窄、高价值任务上持续超越通用模型：Cognition发布了SWE-check[41]，一个与Applied Compute合作RL训练的bug检测模型，据称在内部同分布评估中达到了前沿性能，同时运行速度快10倍。技术细节值得关注：奖励线性化以使样本奖励与群体F-beta对齐，以及将能力学习与延迟优化分离的两阶段后训练。这是一个很好的例子，说明了即使在通用模型强大的时代，定制化的后训练仍然至关重要。

开发者工具、推理和系统

• Hugging Face的Kernels仓库类型有望成为低级性能工作的实用分发原语：Kernels的发布[42]，以及RisingSayak[43]和mervenoyann[44]的支持帖子，为内核作者提供了一种类似于模型的方式来打包优化的GPU内核。实际的承诺是实现性能关键代码的可复现性和可发现性，特别是当与ben_burtenshaw[45]的“从Agent推送内核”设置等LLM辅助优化工作流结合时。
• 开放医疗和OCR工具持续向设备端和生产流水线转移：MaziyarPanahi[46]发布了OpenMed 1.0.0，一个Apache-2.0、MLX支持的Apple Silicon软件包，包含200+种跨8种语言的PII检测模型并支持iOS/macOS。同时vllm_project[47]强调了Chandra-OCR-2 (5B)模型，通过16个并行任务每L40S每小时处理约60篇论文，为文档AI的吞吐量提供了一个有用的参考点。
• 编码Agent的用户界面正趋向新的形式：来自Yuchenj_UW[48]、kieranklaassen[49]和omarsar0[50]的帖子都指向同一个趋势：IDE正围绕并行Agent会话、可见工件/应用和并行执行进行重新设计，而非将文件和终端作为主要单元。这种趋同很重要，因为它表明Agent编码的瓶颈正从模型能力转向交互设计和编排用户体验。

研究亮点：对齐、内存、评估与科学

• Anthropic将自动化研究定位为一种高效的狭窄能力声明：该公司关于自动化对齐研究员[51]的实验表明，Claude Opus 4.6可以在特定的对齐问题上加速实验——使用弱模型来监督强模型——但并未声称实现了通用的自动化科学。后续的结论是，这些系统提高了实验和搜索的速率，而非它们已经成为强大的“对齐科学家”。
• 多篇新论文深化了Agent的内存/评估故事：dair_ai[52]强调了将工件作为外部记忆的工作，形式化了何时环境观察可以减少内部内存需求。dair_ai[53]总结的另一篇论文引入了PASK，一个具有流式意图检测和混合记忆的主动Agent框架。在评估方面，arena[54]推出了Direct Battles，将配对评估扩展到多轮对话，而omarsar0[55]则提出了针对多用户Agent冲突的Muses-Bench，其中即使顶级模型在会议协调和隐私/效用权衡方面仍面临挑战。
• 科学和数学自动化声明变得更具体，但仍具异质性：Liam06972452[56]报道了GPT-5.4 Pro解决了Erdős问题#1196，一些研究人员认为这是一个有意义的结果，而非基准测试游戏。同时，iScienceLuvr[57]总结了SciPredict，其中LLM预测科学实验结果的准确率仅为14-26%，大致与人类专家表现持平。总的来说，AI现在可以在一些形式化的研究领域做出有意义的贡献，但广义的实验指导仍远未可靠。

二、AI Reddit回顾

1. /r/LocalLlama + /r/localLLM回顾

Qwen3.5模型量化与基准测试

• 更新的Qwen3.5-9B量化比较[58]：帖子详细评估了Qwen3.5-9B模型各种量化方法的KL散度（KLD），以衡量量化模型与BF16基线模型概率分布的一致性。表现最佳的量化方法eaddario/Qwen3.5-9B-Q8_0，KLD评分为0.001198，表明信息损失极小。评论者赞赏详细分析，并建议使用不同形状进行可视化，并纳入gguf.thireus.com[59]上的量化进行比较。
• 最佳本地LLM - 2026年4月[60]：帖子讨论了2026年4月本地大型语言模型（LLM）的最新进展，重点介绍了Qwen3.5、Gemma4和声称达到SOTA性能的GLM-5.1。Minimax-M2.7模型因其易用性而受到关注，而PrismML Bonsai引入了高效的1比特模型。讨论侧重于开放权重模型及其应用，特别是Agent编码和工具使用。

本地AI硬件与设置

• 小米12 Pro上的24/7无头AI服务器（骁龙8 Gen 1 + Ollama/Gemma4）[61]：展示了一部小米12 Pro智能手机配置为专用本地AI服务器，利用其骁龙8 Gen 1处理器。该设置通过刷写LineageOS优化操作系统，为LLM计算释放约9GB RAM。设备以无头模式运行，网络由自定义wpa_supplicant管理，热管理通过自定义守护程序实现，在45°C时激活外部冷却模块。电池健康通过限制充电至80%的脚本得以维护。该手机通过Ollama将Gemma4模型作为LAN可访问API提供，展示了消费硬件在AI应用中的创新使用。
• 后续帖子：决定构建2x RTX PRO 6000塔[62]：详细介绍了一个高性能工作站构建，采用双NVIDIA RTX PRO 6000 GPU，每卡配备96GB GDDR7 ECC，集成在一个塔式机箱中。系统由AMD Threadripper PRO 7965WX CPU和ASUS Pro WS WRX90E-SAGE SE主板驱动，支持128个PCIe 5.0通道。
• 刚入手一块… 构建本地优先的设备[63]：图片展示了NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q工作站版GPU。用户计划将其集成到高性能本地优先计算设置中。该构建包括9950X CPU、128GB RAM和ProArt主板，表明专注于高级AI和服务器任务而非游戏。用户旨在实现多用户并发推理并保持对数据的本地控制，避免依赖外部API提供商。

Elephant Alpha与新模型发布

• 1000 tokens/s，速度惊人！！！[64]：OpenRouter宣布了一款名为“Elephant Alpha”的新型隐身模型，这是一款1000亿参数的即时模型。它以其在代码补全、调试、文档处理和轻量级Agent等任务上的卓越性能而著称，强调其速度和Token效率，声称达到1000 tokens/s。
• Elephant-Alpha是什么？？？[65]：该模型被描述为具有智能效率的1000亿参数文本模型。它拥有强大的推理能力、256K上下文窗口，并支持多达32K输出Token。该模型与OpenRouter集成，可优化请求路由到最佳提供商，关注性能和可访问性。
• Kimi K2.6即将推出[66]：Kimi代码团队的邮件宣布即将发布Kimi K2.6代码预览模型，这是一款专注于代码的微调模型。该版本是在Beta计划中收集反馈后改进的，预计很快向所有人开放。

2. 非技术类AI Subreddit回顾

Claude Opus 4.7与Mythos模型进展

• Anthropic有望本周发布Claude Opus 4.7和新的AI设计工具[67]：Anthropic有望本周发布Claude Opus 4.7和新的AI设计工具。该设计工具旨在通过自然语言提示，让技术和非技术用户都能创建演示文稿和网站。
• The Information: Anthropic准备发布Opus 4.7模型，最早本周推出[68]：Anthropic计划发布Opus 4.7模型，预计将通过提高AI系统的效率和效果，推动AI设计能力的发展。
• AI安全研究所关于Claude Mythos预览版的发现[69]：图片对比分析了AI模型在网络安全能力方面的表现，特别关注Mythos预览模型。图表显示，Mythos预览版在完成网络操作步骤（从侦察到网络接管）的效率方面，显著优于Claude Opus和各种GPT版本。

Gemini模型性能与用户体验

• 有什么要来了。Gemini模型不再标记为“新”[70]：图片揭示了Gemini系列两款即将发布模型的预览：Gemini 3.1 Pro和Gemini 3.1 Flash Lite。Pro模型以其高级推理和多模态能力著称，适用于复杂任务，而Flash Lite模型则专为成本效益高的大批量操作（如翻译）设计。
• Gemini拥有一切… 但为何仍在失败？[71]：尽管Gemini拥有Chrome所有权、Android支持以及全球约95%搜索数据等大量资源，但在与Claude和GPT的竞争中仍举步维艰。该平台庞大的数据索引和存储能力，以及Google庞大的用户数据生态系统，并未转化为有竞争力的表现。一个关键问题似乎是Gemini较高的幻觉率，这损害了其可靠性。
• 我的大学因学生在考试中使用Gemini而被永久开除[72]：图片是一所大学信息工程学院的官方公告，详细说明了两名学生在考试期间使用移动设备访问互联网（特别是使用Gemini AI）而被开除。这凸显了该机构在学术诚信和考试中使用AI工具方面的严格立场。
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在AI的巨大浪潮中，我们正经历着前所未有的技术变革，也面对着“工作量悖论”的挑战。AI的迭代速度远超预期，每一次进步都像在提示人类重新审视自身的价值与定位。我们或许正处在一个转折点，是成为效率工具的驾驭者，还是被效率工具所困？未来已来，保持警惕，持续学习，方能在这场科技洪流中找到属于自己的航向。

参考链接

1. [1] https://substack.com/redirect/b7e29c4f-f8ff-4ab2-a98b-35723a4d271e?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
2. [2] https://substack.com/redirect/b299d21d-f515-4af8-a280-dcb905e23875?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
3. [3] https://substack.com/redirect/c55cea29-46f6-434e-852f-1614d022abd0?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
4. [4] https://substack.com/redirect/5a5919fc-cee7-404d-9da3-432b75fb8286?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
5. [5] https://substack.com/redirect/c460aa80-c741-441d-b041-8c96d766b047?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
6. [6] https://substack.com/redirect/685b7e69-885e-42cc-a388-aeb660f90060?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
7. [7] https://substack.com/redirect/916a32bf-3a5f-4ee6-82e6-f7505546f9f1?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
8. [8] https://substack.com/redirect/2a5cff8e-7299-4403-b4c1-25e6258879cc?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
9. [9] https://substack.com/redirect/5b5b56ea-9a6d-4bad-92f1-068fc2b2fd40?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
10. [10] https://substack.com/redirect/992a394c-fbdd-4961-a240-0694d66bb6ed?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
11. [11] https://substack.com/redirect/aacb6264-288d-4366-abb2-1e386fb00ef2?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
12. [12] https://substack.com/redirect/7ace7a20-7e23-499f-9e03-5e1a88c05b6d?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
13. [13] https://substack.com/redirect/e51672f8-318d-4291-9857-ff56d6dfcb8a?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
14. [14] https://substack.com/redirect/0e63b22d-6a69-4440-a0e7-8aeacf209699?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
15. [15] https://substack.com/redirect/7953815f-a75e-4a46-97c6-411eec828fcc?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
16. [16] https://substack.com/redirect/1e8138eb-fd2b-4f51-98f0-1c164f2a164b?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
17. [17] https://substack.com/redirect/a47f0880-8319-4c65-a6d4-ad0df6a4e559?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
18. [18] https://substack.com/redirect/57722715-0efb-480c-9886-99f16d91d863?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
19. [19] https://substack.com/redirect/dec293b3-4350-4995-98a9-5ec823a834c7?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
20. [20] https://substack.com/redirect/fbb5d2c2-4dce-4ac2-876f-94561ea3ffb8?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
21. [21] https://substack.com/redirect/24015958-5363-466e-bedf-b15e2c50f2b2?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
22. [22] https://substack.com/redirect/1cbeba48-8738-40ba-b574-deb3ee8bf710?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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24. [24] https://substack.com/redirect/2d0e15e6-469a-48c9-b4b2-4da09467287d?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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28. [28] https://substack.com/redirect/4a6a5667-33b0-43cf-8dce-79af316115d9?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
29. [29] https://substack.com/redirect/1c1d7068-a1e8-4a08-bb0b-cd7f277a918a?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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31. [31] https://substack.com/redirect/7953815f-a75e-4a46-97c6-411eec828fcc?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
32. [32] https://substack.com/redirect/d1d93a78-8a99-4556-92a0-bb725fed3bcb?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
33. [33] https://substack.com/redirect/0e63b22d-6a69-4440-a0e7-8aeacf209699?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
34. [34] https://substack.com/redirect/8297d774-34eb-4808-8df7-269d7458583c?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
35. [35] https://substack.com/redirect/73da9d28-14f7-4933-8cb9-2de6873d2a77?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
36. [36] https://substack.com/redirect/ac8a56ea-3e6d-451e-ab1e-f1538f0f8c0a?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
37. [37] https://substack.com/redirect/de4afb0c-8abb-4a14-b669-b624378e1037?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
38. [38] https://substack.com/redirect/a71050d1-2cb9-40a7-b255-52788239f7bf?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
39. [39] https://substack.com/redirect/4474317b-adc0-4663-8eae-b104b0408998?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
40. [40] https://substack.com/redirect/9e683d76-52f8-42b0-9386-8ed348b76d4b?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
41. [41] https://substack.com/redirect/a868b648-fc91-4c45-bd8c-e695d682f9c2?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
42. [42] https://substack.com/redirect/a47f0880-8319-4c65-a6d4-ad0df6a4e559?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
43. [43] https://substack.com/redirect/b26fe5e8-d848-43d9-945d-dd4a25c8c7ec?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
44. [44] https://substack.com/redirect/e6757fb9-e461-4750-8e71-313b1d6ee03b?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
45. [45] https://substack.com/redirect/7d02893a-776d-49f9-a436-159b15d5b63b?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
46. [46] https://substack.com/redirect/edf93439-e7d1-485a-81e2-a65b4430f5f2?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
47. [47] https://substack.com/redirect/fb593006-0663-463a-8535-a4c364b3eeb6?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
48. [48] https://substack.com/redirect/89097852-7f1f-4c2e-b900-0630e57a35f7?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
49. [49] https://substack.com/redirect/0eb2b62e-1271-4c66-a9e7-0805c0a0778a?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
50. [50] https://substack.com/redirect/75ab3ed4-7235-4f32-b031-29011ee97586?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
51. [51] https://substack.com/redirect/d05bd733-c382-4bc6-899c-f11f5c01e151?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
52. [52] https://substack.com/redirect/8b6f3049-7a6b-4175-b3e6-20bf0c8c333a?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
53. [53] https://substack.com/redirect/d178d819-83bd-4d77-9557-4b3c659637b4?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
54. [54] https://substack.com/redirect/514716a4-9e8a-4a58-8945-1e6fea0d54a9?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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59. [59] https://substack.com/redirect/31cc4e92-6b51-4d78-9e4c-17471dbcc9ef?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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63. [63] https://substack.com/redirect/4bd9c430-4b94-40aa-8c4b-dc30f2436925?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
64. [64] https://substack.com/redirect/3ccbaf82-3a92-4ccb-ad10-dadc557ed9d7?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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70. [70] https://substack.com/redirect/ef6f1239-7d93-4854-9f82-8264172ab0ef?j=eyJ1IjoiNnFlZWh0In0.mj92BjIKLPtgM6aGb3Z5Km0aFgCAo08wXqvJ3k6bBeE
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