在某家公司，管理制度几乎完全建立在“罚”之上。从员工的衣着、在工位使用手机的频率，到工位绿植是否黄叶、走在路上是否玩手机、办公室的整洁程度，甚至连PPT是否字多都成为了处罚对象。表面上看，这似乎是为了“提高标准、规范行为”，实则是管理失能的体现——用“罚”代替了真正的管理。

本质上，这种“以罚代管”并不是管理，而是企业的一种偷懒。管理者不去分析行为背后的原因，不建立明确的标准和持续优化的流程，而是通过简单粗暴的经济惩罚转嫁责任。当绿萝发黄不是提醒后更换，而是直接对员工进行罚款；当PPT内容太多不是优化表达方式，而是计罚金处理，最终形成的是一个“员工时刻提心吊胆、效率却不升反降”的畸形组织氛围。

更严重的是，这种制度传递的信号是：“公司不相信员工，只相信罚款。”本应建立在信任与激励之上的团队文化，变成了“管你不是为了成长，是为了你别犯错”的低信任环境。员工每天关注的不是如何提升工作质量，而是“今天有没有被抓到哪里没达标”，长此以往，创新会被遏制，热情会被磨平，企业发展也会停滞。“罚款式管理”往往激励错位。某些主管可能为了完成所谓的“执行力指标”或“管理考核”，对下属进行密集式处罚，使得原本用于指导和辅导的角色变成了“罚款机器”。在日常的工作安排和沟通中，某些主管也会说“做不完就处罚你”之类的话语，员工就出现了“多做多错、少做少错、不做不错”的怪圈。在这样的文化中，谁还敢表达真实想法？谁还愿意主动承担责任？公司变得越来越安静，但不是因为稳定，而是因为压抑。

最令人担忧的是，这种管理方式极易引发员工反感甚至流失。管理制度本该是团队共同达成目标的管理工具，却演变成了对员工的“狩猎工具”。当员工把企业看作“监工型压榨者”而非“发展平台”，员工的离职只会越来越频繁，留存的也只是麻木不仁或毫无选择的人。

“以罚代管”不是企业管理的现代化，而是管理者懒政的代名词。真正有责任、有远见的管理，是通过激励机制、制度完善和人性化引导，构建有温度、有秩序的职场生态。任何脱离理解和沟通、只靠罚款驱动的管理，终将失去人心，败于文化。

《回乡偶书》
贺知章
少小离家老大回，乡音无改鬓毛衰。
儿童相见不相识，笑问客从何处来。

2005年，我从贵州考上大学，离开了那片山水。从此，人生的脚步逐渐向外延伸，求学、工作、成家……生活的重心慢慢远离故乡，纵使节假日偶有归途，也只是匆匆一瞥，再难真正走入家乡的深处。

二十年后，我因公司的团建活动，再一次踏上贵州的土地。这一次，却不是归家探亲，而是以一名“旅人”的身份，回望那个曾经熟悉得闭着眼都能画出轮廓的地方。那一刻，我忽然想起杜甫的那句诗：“少小离家老大回，乡音无改鬓毛衰。儿童相见不相识，笑问客从何处来。”

是的，故乡还在，但我仿佛已成了它的客人。

这次旅行，我们从深圳出发，坐高铁抵达贵阳。六天的行程，走过了贵州博物馆、西江千户苗寨、黄果树瀑布、天星桥、陡坡塘瀑布、万峰林……这些景点，过去对我来说既近又远。除了黄果树瀑布，那还是我少年时随家人游览的地方，其余皆为初见。印象中，那时的黄果树还没有如今的扶梯直上直下，游人要亲自沿石阶上下，脚步虽累，却也踏实。那时候，也没有智能手机，照片只能在景区设立的拍照点匆匆留影，如今随手举起手机就能定格风景，但那时的留念似乎更具仪式感。

西江的苗寨在晨雾中沉静古老，万峰林的轮廓如刀刻般耸立，我在这些景色里游走，既像游客，又像回忆的行者。童年的贵州并不富庶，生活也简单朴素，而今所见所闻却早已焕然一新。我一边感叹它的变化，一边也默默感受着一种难以言说的疏离感——我似乎不再属于它，但它却始终是我心中难以抹去的一部分。

故乡，从未真正离开，但在时间的风中，我们都悄悄改变了模样。这次旅程，不只是一次旅行，更像是一次温柔而略带惆怅的自我追问——我从哪里来，我又将归于何处。

记忆里的贵州，总是潮湿的。正所谓“天无三日晴，地无三尺平”。小时候只要离开城市，就能看到高速公路的两边是稻田，远处是雾气缭绕的山岭。那时候的日子慢，读书、写作业、打篮球——那是我记忆中最真实的童年。

而如今再回到这里，一切熟悉又陌生。那些低矮的瓦房多半已不见，替代的是一幢幢新修的旅店和游客接待点；曾经的小道被铺上了水泥砖。我努力地在这些变化中寻找一点旧日的回声，却发现，那些属于童年的细节，或许早已无处可寻。很多画面浮现在脑海，又慢慢散去——曾经熟悉的人，有的还在，有的已离去；曾经熟悉的景，有的更新，有的消失。人终究无法两次踏进同一条河流，更无法回到那个无忧的年代。

这次团建之行看似是一次简单的旅行，实则像是一场跨越二十年的回声对话。在繁华与喧嚣的景区里，我仿佛听见自己小时候的笑声，渐渐远去，最后只剩风声轻响。

贵州，二十年后再见。山川依旧，云烟仍浓，而我，早已不是那个离开的孩子了。

来源：Zheng Sullivan 知乎

黑科技，还是要提 D.E.Shaw Research 这个奇异的存在。

要讲这个黑科技，我们可能要扯远一点，先讲讲 D.E. Shaw 这个人是怎么学术赚钱通吃，成为彻底的人生大赢家的。

D.E.Shaw 是个学霸，是 PhD 们的偶像：斯坦福大学计算机专业的博士, 30 岁不到就进入哥伦比亚大学做教授，专门研究超大规模并行计算。这已经是优秀的学术人生了。

但是 Shaw 觉得无聊。哥伦比亚大学地处纽约，遍地暴发的对冲基金男各种花天酒地，游嬉于各种 model 之间，作为一个同样聪明的教授，却只能坐在冷板凳上写计算机 model。虽然在科学家眼里，后者甚至还要更性感一些，但是时间长了也……扯远了，总之，Shaw 不干了。

于是他 1986 年放弃了钻牛角尖的教授生涯，进入华尔街著名投行摩根士丹利做 quant trading（可以通俗地理解为用计算机自动炒股、债和外汇）。果然， 呆博士不是搞政治斗争的料子，在摩根斯坦利这种钱多是非多、政治斗争和技术斗争同样激烈的地方，仅仅 2 年之后他就在政治斗争中失败，被迫离开摩根斯坦利（欢迎 quant trading 方面的达人来八卦补全这一段故事）。但是这厮本来就不是池中物，同年，他就开办了自己的对冲基金 D.E. Shaw & Co. LP.，专注 quant trading，利用高速计算机网络和市场瞬间的有效性缺陷来进行高频统计套利。

和今天高频交易人满为患的情况不同：当时计算机很破，内存上兆的就是中型服务器了，计算机语言和组件也比较晦涩，不像今天这么普及和丰富，不会冒出来个 12 岁少年就能写一个网站编一个游戏，然后对着 80 后的老头子们说你们不行之类的。因此，能掌握高速网络编程和大型并行计算的人，除了能算弹道和模拟核爆之外，还能成为第一批做高频交易的人，干的事情基本就是无风险套利——利用市场无效性，剪市场的羊毛，赚钱的速度仅仅取决于你能剪多快。

作为专门研究超大规模并行计算的顶级专家的 Shaw，率先杀入高频交易，完全是流氓会武术，谁也挡不住，剪羊毛速度世界一流，很快人生进入了新的高峰。到 2015 年，他的个人净值已经 41 亿美元（David Shaw – Forbes），杀入全球财富榜前 500.

说了这么多，怎么还没有谈到计算化学？你别走，我现在就要说这事了。

David Shaw 大叔 40 出头财务自由，依照常人的想法，自然可以不再写 model，而一头扎进纽约的花天酒地，去约会真的 model 了。但是，正如网络上著名的牛顿生平文章《牛逼顿》所说：

出乎世俗想象的是，科学其实远比任何娘们儿都风骚，玩科学比玩女人爽得多，得到一个成果所获得的高潮强烈而持久，不仅有快感，更有巨大的自我认同感，远胜于那几秒寒颤之后无边的空虚与落寞。所以陈景润其实是沉溺于美色不能自拔，身体弱架不住高潮过度被爽死了。

Geek 的基因在身体深处摇撼 Shaw 大爷功成名就之后的空虚神经。他一个回马枪杀回了科学世界，脱下西装，露出了 Geek 的本色：

和屌丝 geek Sheldon 不一样，这是一个破坏力惊人的土豪 geek。Shaw 现在再也不用跪舔 NIH，NSF 的官员，去讨一点可怜的科研经费了。他想干什么就干什么；他觉得什么是前沿什么就是前沿。他拿出大规模并行计算的大砍刀，想找一个最需要计算但现今最不给力的领域一刀砍下去。

这里有个背景：计算化学发展了很多年，都处在有点尴尬的位置，说得直白点——计算机还太弱，计算化学用于实际问题中算不准，精度还不如做实验。因此，无论在化学还是生物领域，做计算化学的不管是教授还是 PhD，要么选择和实验的组合作，活在鄙视链的下游，要么躲到角落里小富即安地画圈圈。

因此，Shaw 的大砍刀就落到了萎靡的计算化学上：他想制造一台专门用于做计算化学的超级计算机，比现有的超级计算机强大几千倍几万倍。

很多人可能要问，现在超级计算机动辄就是几十万个 cpu 核心什么的，运算能力很强大啊，为什么还要造计算化学的超级计算机呢？

答案是，一般的计算机是很聪明，但是不适合干计算化学这行。学术一点说，是 general purpose computing 不能高效地来做分子动力学模拟。

打个比方，现在的电脑就仿佛是个全能的机器人，你可以让他去割麦子，做饭，踢球等等。让他去干很多事情，他什么都能干，干得也比人快，确实也很聪明。这就是所谓的通用计算机（general purpose computing）：一个机器，写不同的软件，实现各种功能。

但是在割麦子这件事情上，这个全能机器人的速度很难超越专业的大型联合收割机。因为大型联合收割机虽然笨，但是完全为割麦子而生，因此硬件上量身定制，极度优化。这就是所谓的特种计算机（special purpose computing）：专业定制机器，软件也是专门定制的，只实现一个功能，但是凶残而高效。

Shaw 就是要造一台计算化学中的“大型联合收割机”。这台收割机，叫做 Anton。

它很贵很贵，但这正是 Shaw 的优势，反正他不泡妞不包二奶，钱花不完。况且，科研人员其实很便宜。

这里有一个好笑又辛酸的事情：和大众的认识恰好相反，在美国，纯理科博士毕业之后大多数都找不到工作，虽然智商大都不低，但是如果想坚持科研，做博士后的薪水只能勉强维持生活。

而 David Shaw 横空出世，成为了纽约的孟尝君。他招了一群找不到工作的博士——这些人在经济上可以说是纯粹的屌丝——开出了 10 万美元一年的工资。

10 万美元一年是什么概念呢？这就是投资银行 21、2 岁小分析员的入门工资 + 奖金，在华尔街上就是底层，外面穿着西装，里面穿的可是开裆裤。但是对于这帮年届三十的科学屌丝来说，这是他们能找到研究岗位工资的 2-3 倍，是个做梦都想不到的包养价。

于是一时间最顶尖的计算化学、生物物理、电子工程博士趋之若鹜，求 David Shaw 包养。

从 2004 年前后开始（请知情人指正），Shaw 成立的 DE Shaw Research（DESRES）开始正式运营。在 David Shaw 的精心包养下，30 多个失业的博士屌丝们什么也没干，在优雅的环境里，足足读了一年半的论文，搞出了 Anton 的草图。之后，更多的屌丝加入，全身心专注于 Anton 的研发。

2007 年，比预期还早了快一年，来自五湖四海的屌丝和 geek 们发布了 Anton 的第一代。计算化学的最大黑科技诞生了：它比一般的超级计算机快约 10,000 倍。比最好的超算也快 1,000 倍。

对的。变态的 10,000 倍，四个零，四个数量级。

10000 倍是什么意思呢？计算化学里面，模拟分子运动轨迹的持续时间的长短是非常重要的。用模拟网球比赛来做类比：以前“超级计算机”算了一个月，我们只能模拟出击球的 1 秒钟的瞬间，而现在 Anton 出世，我们同样花一个月，就可以模拟整场球赛中网球的轨迹了。

这是前所未有的超算能力，变态的“大型联合收割机”，等于开了上帝视角啊亲。

从 2007 年起，D.E. Shaw 的团队声名鹊起，用这个收割机每年在国际顶尖的学术杂志《自然》和《科学》上灌水，学术声誉不可阻挡。Anton 在手，高枕无忧，仿佛别人在地面用卷尺画地图，他们在天上航拍做地图。现在他们又出了 Anton2，继续吊打“过去 8 年中取得了长足发展的”超级计算机。

也许纯学术派对这种硬拼计算能力的方法表示不屑，但 D.E. Shaw 和他包养的 geek 们正用变态的 Anton 计算机把分子动力学模拟大跨步地推向实用。

有钱就是任性。

希望有更多的科学家出现，也希望有更多类似D.E.Shaw这样的土豪科学家用黑科技摧枯拉朽地带动科学前进。

百年数学难题的终极突破：Kakeya猜想的三维解答

在数学的浩瀚宇宙中，许多看似简单的问题背后都暗藏玄机，令人琢磨不透。1917年，日本数学家挂谷宗一（Soichi Kakeya）提出的一个几何问题，乍看之下或许不以为意，但却开启了一个跨越百年的数学探索之旅。问题的核心是：“在平面上旋转一根单位长度的针，所需的最小面积是多少？”这个问题，后来被称为挂谷转针问题（Kakeya needle problem），而它背后的挑战则是现代几何测度论中的一个深刻谜题——挂谷猜想（Kakeya conjecture）。

 从旋转针尖到数学革命

经典答案的颠覆

初期，数学家们认为，最小面积应由等边三角形（面积约0.577）或三尖点内摆线（面积0.392）实现。然而，在1928年，俄裔数学家贝西科维奇（Abram Besicovitch）提出了令人震惊的构造，证明了存在一种名为“贝西科维奇集”（Besicovitch set）的几何形状，它能够在几乎任意小的面积内容纳所有方向的单位线段。这个看似反直觉的结论的核心是“帕尔连接”（Pal join）技巧，通过平移和重叠三角形切片，极限压缩面积至几乎为零。

维度之谜的浮现

随着时间的推移，数学家的目光从面积转向了维度的谜题。1971年，罗伊·戴维斯（Roy Davies）证明了二维空间中的贝西科维奇集的豪斯多夫维度必须为2，意味着在平面上，包含所有方向单位线段的集合必须填满整个平面。然而，问题在三维空间中变得更加复杂。挂谷猜想的核心命题问的是：如果一个集合包含所有方向的单位线段，那么在三维空间中，它的维度是否必然为3？这个问题困扰了世界顶尖数学家近50年，甚至包括陶哲轩等人。

三维突破：王虹与Zahl的世纪性证明

终于，2025年2月，纽约大学的王虹和英属哥伦比亚大学的Joshua Zahl发布了一篇128页的预印本论文，彻底解决了三维挂谷猜想的问题。

定理：三维空间中的任何挂谷集，其豪斯多夫维数与闵可夫斯基维数均为3。

这意味着，无论如何精巧构造，三维空间中“容纳所有方向线段的集合”必须占据满维空间，无法被无限压缩。这个突破性的结果被誉为“世纪性成果”，解决了几何测度论中的核心难题，并为相关数学领域提供了新的思路。

证明的核心创新

粘性集合（Sticky Kakeya sets）：

王虹与Zahl的研究首先集中在一个全新的概念上——粘性集合。他们提出，如果挂谷集在多个尺度上展现出“自相似粘性”（即细管高度聚集于粗管），那么其维度必为3。这一发现成为解决问题的关键之一。

多尺度归纳法：

在研究过程中，王虹与Zahl通过递归分析不同尺度下管状结构的“密度阈值”，成功将非粘性情况转化为粘性框架，最终得出了正确的结论。他们的研究突破了传统方法的限制，运用了代数几何与组合技术，尤其是多项式方法和投影几何技术，有效突破了过去几十年数学家的思维束缚。

为何三维如此艰难？

尽管二维问题已经被解决，但三维空间的复杂性远远超出了预期。三维空间中的方向和旋转路径呈现出更加复杂的交错与重叠模式，这使得传统的贝西科维奇“面积压缩”技巧在三维中失效。即使是著名数学家沃尔夫（Thomas Wolff）在1995年提出的下界（维度≥2.5）也未能为解决问题提供突破。因此，王虹与Zahl的证明，可以说是在非常复杂的数学框架下取得的重大发现。

挂谷猜想的数学宇宙

挂谷猜想不仅仅是一个几何问题，它与多个数学领域密切相关，且有着深远的影响：

• 调和分析：傅里叶变换的限制猜想（Restriction conjecture）就需要依赖于挂谷猜想的基础。
• 流体力学：纳维-斯托克斯方程的解的奇点分析与挂谷集的结构相关。
• 数论与密码学：有限域上的挂谷集已被证明与伪随机数生成模型密切相关。

这些交织的领域，进一步展示了挂谷猜想在现代数学中的核心地位，表明它不仅仅是几何测度论中的一个难题，也为其他学科提供了重要的启发和应用。

未竟之旅：高维战场

尽管三维挂谷猜想已经被解决，但四维及以上的高维空间仍然是未知领域。数学家们推测，在n维空间中，挂谷集的维度应为n，但现有工具尚难处理高维代数簇的复杂性。王虹与Zahl的证明框架为高维推广提供了可能的路径，但高维战场依旧充满挑战。

数学史启示

挂谷猜想的百年历程正如数学家哈代所言：“真正的数学问题，其美感不因时间褪色，反因挑战而愈发璀璨。”这不仅是对数学家辛勤付出的致敬，也是对数学领域不断追求未知、探索极限的诠释。从针的旋转到空间的本质，挂谷猜想连接了分形几何、调和分析、数论等多个数学分支。三维的突破是数学史上的里程碑，而四维及以上的挑战则依旧未解，等待着未来数学家们继续探索。挂谷猜想的解决，正如数学家所言：“最优雅的问题，往往藏于最朴素的起点。”