José Luis Ricón · 博客 Nintil（网名 Artir，早年博客叫「Artir contra el mundo」，即「Artir 对抗全世界」）· 西班牙人，自学编程，做过软件工程师和机器学习，2019 年还在 Twitter 上班；后来离开科技行业去研究衰老研究的瓶颈，做过一个叫 Rejuvenome 的大型小鼠研究项目，再后来在长寿公司 Retro Biosciences 直接向 CEO 汇报 · 仍在更新：本页写作当天（2026-10-09）最近一篇发于 2026-09-17；同月他写道自己「刚刚离职」 · 语料：博客分页列出 494 篇（其中约 97 篇是每月一篇的「Links」链接汇总），跨度 2007-04 到 2026-09。最早几篇是 2007 年的 Ubuntu 笔记和 2010–2011 年的短篇小说；2012–2015 年用西班牙语写经济学和政治哲学；2015 年起转英语，2016 年前后最密；2020 年起重心转到科学资助和衰老生物学；2025 年起又多出一个叫「Feelingsmaxxing」的栏目，写情绪、冥想和心理治疗 · 选文依据：他的「Start Here」页是作者本人的精选，以此为准；另抓取 277 篇正文统计站内回链，被引最多的是《The Longevity FAQ》、苏联经济史系列、《Limits and Possibilities of Metascience》、Mazzucato 系列和《Scaling tacit knowledge》 · 本页细读 18 篇正文，外加 Start Here、悬赏页和错误账本三页，跨度 2010-12 到 2026-09：最早期（前 20% 时间跨度，即 2011 年 3 月以前）2 篇；西班牙语转英语、分析转情绪两次转折两侧都有
联合国粮农组织（FAO）的数据里有一条曲线，看着很别扭：从 1960 年代一直到苏联解体前夕，苏联人每天摄入的热量都比美国人高。
So the Soviets were seemingly eating more calories than the Americans right almost until the end of the Soviet Union.所以，苏联人似乎几乎一直到苏联终结，吃下的热量都比美国人多。The Soviet Union: The food consumption puzzle，2016-05-11
写下这句话的是一个二十来岁的西班牙程序员，网名 Artir。他起头写这个系列，是因为看了一段苏联支持者的视频，对方拿美国中情局（CIA）的数据来夸苏联的成就。他想知道：我们到底确定地知道些什么？
他没有停在那条曲线上。FAO 的数字是「供应量」，也就是产量加进口减出口，不是人嘴里真正吃下去的量。他去翻了一个苏联流亡者写的书。作者 Igor Birman 在莫斯科当过三家工厂的计划处长，1974 年移民美国。书里有一张表：按热量算，苏美两国差不多；按食物的总价值算，苏联只有美国的 49%。差在哪里？面包和土豆多，肉和水果少，牛奶有三分之一多拿去喂了牲口。食堂的肉丸「几乎全是面包做的」。
这就是 Nintil 的基本动作：找到一个大家都在引用的漂亮结论，追到它的一手出处，看它还剩下多少。他把它写在博客的刊头上：「估量、比较、区分、讨论，并把一切追溯到它的主要来源。」
他用这一招拆过经济学家 Mariana Mazzucato 的名著《企业家型国家》。书里说 iPhone 里的关键技术几乎都是政府造的。他把那一章引的每一条参考文献都查了一遍，发现电阻式触摸屏的发明人 Samuel Hurst 当时正在大学休假教书，起因是他要读一大摞图表纸，两个研究生得读两个月，他嫌太慢，就琢磨出了这个东西。他的结论是：
We are right to discard the Great Man Theory of Innovation, where we owe individual geniuses for discoveries only them could have made, but for the same reason we should also discard the Great State Theory.我们抛弃「伟人创新论」是对的，那种理论说某些发现只有个别天才才做得出来。但出于同样的理由，我们也该抛弃「伟大国家论」。The Entrepreneurial State: The case of the iPhone (II)，2015-08-21
后来他把同一招用到科学本身上。科学政策圈最流行的一句口号是「资助人，而不是项目」，依据是一篇论文：拿到霍华德·休斯医学研究所（HHMI）长期资助的科学家，突破性成果多出 96%。他把论文拆开，发现这个数字来自偏差风险更大的那种估计方法，换成更稳健的方法只剩 43%；而且 HHMI 挑中的人本来就更强，钱的功劳和眼光的功劳分不开。「这篇论文兑现了 96% 的承诺吗？我认为没有。」
他就这样写了约八万字的科学资助研究，然后写了一篇结论，把自己这门学问判了缓刑：机构设计的空间没有大家想的那么大，就像全世界的餐馆长得都差不多，不是因为没人试过别的，是因为餐馆就该长那样。他说这些年读元科学，像是在「榨一个干柠檬」。
但真正改变他的，是另一个发现。2021 年他研究默会知识（tacit knowledge），也就是专家知道、却说不出也写不下的那种知识。他发现国际象棋大师的本事不是靠听人讲能学会的：「让 Magnus Carlsen 跟你聊一百个小时，也不够让你下出好棋。」他还发现，自己一向看不起的东西，恰恰是传递这种知识的载体：
Stories, case studies, or even business books are easy to dismiss as N=1 anecdotes. I used to think that.故事、案例，甚至商业书，很容易被当成样本量为一的轶事打发掉。我以前就这么想。Scaling tacit knowledge，2021-12-10
那个曾经在 2015 年说自己「不太喜欢在这个博客上出现情绪化语言」的人，2026 年写母亲的临终。他在病床边告诉她，自己小时候是有意把愤怒、恐惧、悲伤全部压下去的，「我以为它们是坏的、不理性的」。现在他写心理治疗，说在这件事上「我们是病人，不是科学家」。
所以这个头脑的弧线是这样的：他用十年证明，凡是能写下来的东西，都该追到源头去核对；然后他发现，最要紧的一部分知识，根本没有源头可追。前一半让他成了互联网上最好的事实核查者之一，后一半让他开始怀疑核查本身够不够。
Nintil 有一个页面叫「Mistakes」，是一张表。每一行写着：哪天、哪篇文章、错在哪、付了多少钱、谁指出来的。
2019 年 9 月，他说中微子振荡没有任何实际用途，被人指出不对，付了 2 美元。2020 年，Laura Deming 来信指出他那篇两万字的《长寿 FAQ》里有关线虫研究早期历史的几处错误，按价目表不够 60 美元，他「破例」付了 60，捐给了抗衰老研究基金会 SENS。2022 年，他在一篇谈 AI 风险的文章里说黑猩猩的工作记忆比人强，证据只有一项研究，而当年早些时候就有一篇综述得出相反结论，付了 64 美元。还有一行的赔付栏写着：「下次见面请你喝一杯 lol」。
价目表是公开的：小论证错了、不影响结论，4 美元；推翻一节的主要论点，20 美元；整篇错了，200 美元；引用的论文在他发文之前就已撤稿或复现失败，60 美元。2019 年底他把价码翻了一倍。他说这是仿照计算机科学家 Donald Knuth：Knuth 给在他书里挑出错的读者寄支票。悬赏页开头一句话：
Nintil aims to be the world's best blog as per my own criteria of what the best blog is, and one of my requirements is correctnessNintil 的目标是按我自己的标准成为世界上最好的博客，而我的标准之一是正确。Prove me wrong, earn money!，2019-08-06（2026-09-08 更新）
一个博主花钱买别人挑自己的错，这件事本身就说明了他是什么样的人。但这张账本最有意思的是它最近几行：2026 年 9 月，一个月里连着进来六条，全冲着他新近写的衰老测量、系统生物学和阿尔茨海默病长文。同一天，他在悬赏页顶上加了一行：项目暂停，因为「我最近离职了」，想尽量少背义务。
José Luis Ricón 是西班牙人，母亲住在加那利群岛，没上过大学，在家把他们三兄弟带大。他自己学的编程，当过软件工程师，2019 年在 Twitter 上班，住过伦敦。他说自己是「没有博士学位的非生物学家」，却一路做到长寿公司 Retro Biosciences 直接向 CEO 汇报。他第一次去 Retro 是去讨教怎么开公司的，那家公司的实验室搭在一个旧华夫饼仓库里，用的是集装箱，暖通系统是 CEO 自己设计的。他看完仓库，决定不开公司了，加入他们。2026 年 9 月他离职，博客还在写。
博客的最早一批文章是 2007 年的 Ubuntu 安装笔记，然后是 2010 年底两篇西班牙语短篇小说，一篇写凶案现场停在 4:44 的手表，一篇写 1945 年纳粹火箭基地地下的秘密计划。2013 年，二十出头的他写过一篇《工程师主义宣言》，戏仿《共产党宣言》：「一个幽灵，工程学的幽灵，在欧洲游荡」，主张由工程师组成「最高工程院」统治世界，废除夏天，普通人发表意见前要先过「理性测试」。帖子打着「幽默」标签，评论区还是有人当真了。
他在 Start Here 页上说，Nintil 没有主题，唯一的共同点是都是他写的。然后他说了每一篇的出发点：
The motivating aims behind each of them tends to be that I want an explanation for something and nothing available is good enough.每一篇背后的动机，往往是我想要某件事的解释，而现有的都不够好。Start Here
紧接着是一句野心大得有点吓人的话：如果他完全成功，一篇 Nintil 文章就代表这个题目的最高水平，「应该没有可评论的余地，因为那些评论早就被想到并吸收进去了」。
这个问题是怎么撞上的？他自己讲过苏联系列的起因：一个苏联支持者的视频，拿 CIA 这类非苏联机构的数据讲苏联的好。这一招之所以有效，是因为大多数人只能在两种说法之间选边，没人去翻那些数据本身。他想做的就是去翻。
他早年用西班牙语写的东西大多是政治经济学：奥地利学派、货币理论、无政府资本主义、罗尔斯。那时候他是一个立场鲜明的自由意志主义者，写反驳文章是家常便饭。转到英语之后，立场还在，但他越来越少写「谁对」，越来越多写「我们到底知道什么」。他十几年没放下的根问题是：一个被广泛相信的说法，追到最底下还剩多少？进一步，人类的进步到底是怎么发生的，能不能让它快一点？
这个问题后来分出了两个方向。一个往外走：查历史、查技术曲线、查科学资助的证据，最后真的去管一个研究项目。另一个往里走，走得很晚，也很突然：有些知识追到最底下，发现底下不是文献，是人的身体和情绪。下面四个想法，就是沿着这条路一个一个长出来的。
2015 年，经济学家 Mariana Mazzucato 的《企业家型国家》影响正大。书里最抓人的例子是 iPhone：乔布斯的天才和设计固然重要，但 iPhone 里几乎每一项尖端技术，从触摸屏、GPS、锂电池到 Siri，背后都是政府和军方的研究经费。没有这些，苹果的那些特质「可能只会造出一个新玩具」。
Ricón 做了一件很笨的事：他把那一章里每一段话引用的每一条参考文献都找来读了，读不到的就去找替代来源。他在文章开头就说清了方法：她自己的参考文献就足以用来批评她自己。
结果一条一条地松动。苹果上市前拿过一家「小企业投资公司」的钱，书里说这是政府投资；他查了旧金山联储的报告，这类公司是可以拿到政府担保的私人风投，而且在它进来之前，苹果已经从私人投资者那里拿到了五十多万美元。硬盘用的巨磁阻效应确实是两位欧洲物理学家发现的，可把它从实验室搬进工厂的是 IBM 的研究员，他们用更快更便宜的工艺试了三万多种多层组合，书里引用的那篇文献自己就是这么写的。触摸屏那一段，他发现电阻式触摸屏的发明人 Samuel Hurst 当时正从国家实验室休假去大学教书，手上有一大摞图表纸要读，两个研究生得读两个月，他嫌慢，才琢磨出这个东西，后来自己开了公司。至于蜂窝网络，书里只引了一份报告，报告里只有一句话说军方支持过无线电话，没有任何依据。他干脆写道：
Again, it is left as an exercise for the reader to try to find a link between the development of this technology and the State.还是那句话，要在这项技术的发展和国家之间找到联系，就留给读者当练习吧。The Entrepreneurial State: The case of the iPhone (II)，2015-08-21
他最后的论点不是「政府没用」，而是另一件事：iPhone 之所以是 iPhone，不在屏幕和内存，那些别的高端手机也都有，而在设计、操作系统、整合和质检，这些都是苹果内部的事。国家是众多参与者之一，和 IBM、贝尔实验室、索尼并列。精华版里引的那句「伟大国家论」就出自这里，前面还有一句：
Science and Technologies have heroes who make it go forward step by step, not Gods without which progress is impossible.科学和技术有一步一步推它往前走的英雄，没有离了他们就不可能进步的神。同上
一年后，他用同样的办法写苏联。他起头的问题是：说苏联人吃得好的人拿出了数据，说苏联人排队挨饿的人也有故事，到底谁对？FAO 的曲线显示苏联人摄入的热量一直比美国人高。他先查 FAO 的方法，发现那是「食物平衡表」，算的是供应量；再拿美国农业部、经济史学家和苏联官方统计来比，几家的数字对不上，「总有人在什么地方出了错」。他的中间结论很克制：按热量算，苏联人吃得算饱。
然后他去找了那个流亡者。Igor Birman 1928 年生于莫斯科，当过三家工厂的计划处长，1974 年移民美国，在那里批评 CIA 对苏联经济的估算。Ricón 特意引了一位经济学家对他的评价：在看清苏联经济这件事上，最「先进」的模型反而不如 Birman 的「轶事经济学」准。Birman 的书用三章写食物：热量差不多，总价值不到美国一半；食堂的肉丸几乎全是面包；土豆常常是冻坏的，牛奶在店里就酸了，照卖。Ricón 又从另一份流亡者访谈研究里找到一个数字：苏联当时是世界最大的牛奶生产国，可牛奶只有六成进了人嘴，三成多喂了牲口，剩下的浪费掉；美国这个比例是九成左右。
这个系列有个结局他自己也觉得有趣：「共产主义者和反共者都引用它，来支持彼此对立的立场。」这句话本身就是他方法的副作用。他追到一手出处之后，交出来的往往不是一个结论，而是一张更细的地图：哪些说法站得住，哪些站不住，哪些根本没人测过。不同立场的人都能在地图上找到自己要的那块。
2010 年代中期，经济学界流行一个说法：从 1970 年代起，发达国家进入了「大停滞」，Tyler Cowen 和 Robert Gordon 各写了一本书。证据是全要素生产率和人均 GDP 的增长都慢了下来。
Ricón 是工科出身，他的反应是：既然技术进步是生产率的一大成分，为什么不直接去看技术本身？2016 年他写了《没有大技术停滞》，把能找到的技术进步曲线一条一条摆出来：信息技术、光伏、电池、燃煤锅炉、基因编辑。他的发现是：有的领域停了（飞机速度），有的在加速（基因编辑、光伏），有的在变糟（每批准一种新药的成本），而且这些曲线在 1970 年都没有明显拐点。经济停滞是真的，但它不等于技术全面停滞。
2021 年他回头补了一篇，把这个想法推得更远。他说「大停滞」这个框架的毛病在于那个「大」字：它引诱人去找一个单一原因，然后把所有领域都装进去。他对「到底有没有停滞」这个问题的回答，是一个汉字：「無」，意思是这个问题问错了。他讲了一个故事：公元一万年，台积电（英特尔 2050 年破产了）的芯片工艺卡在 1 纳米好几十年，老板冲一个人吼：按历史速度我们早该做到普朗克尺度了，为什么这么慢？那人说：先生，我是清洁工；而且基础物理不允许。
Rampant optimism is a recipe for constant disappointment and self-flagellation.泛滥的乐观，是持续失望和自我鞭笞的配方。Still no great stagnation，2021-01-27
他给的替代办法是：把大图景放一边，一个领域一个领域地做「根因分析」。为什么还没治好癌症？那要去看肿瘤学这个行当自己的问题。为什么没有飞行汽车？那要去看电池、复合材料、低噪声风扇的流体力学、短途飞行的经济账和监管。
他真的这么做了。2020 年初他发了两万字的《长寿 FAQ》，说自己为此读了一百多篇论文，大多本身就是综述。这篇文章被他站内后来的文章引用得最多。它有一个典型的 Ricón 时刻：白藜芦醇被吹成抗衰老分子，美国国立衰老研究所的小鼠试验却测不出效果。有人说是剂量太低。他去算了：试验给小鼠喂的是每公斤体重 200 毫克，折算到人身上是 16 克，而这个分子最著名的推广者自己每天只吃半克，小鼠的剂量是他的 32 倍，「所以问题显然不在剂量低」。（2022 年他补了一条：自己对白藜芦醇和 NMN 更怀疑了。）
这篇 FAQ 的结尾指出了一个结构问题：研究端粒的、研究 mTOR 的、研究 sirtuin 的各做各的，可如果这些机制紧紧缠在一起，单修一个就不会有大效果。这就是他说的瓶颈。2020 年他离开科技行业去专门研究衰老领域的瓶颈，这项工作最后变成了一个具体项目：Rejuvenome，Astera 研究所和 Buck 研究所宣布的 7000 万美元合作，在大批小鼠身上测组合干预。从一篇反驳「大停滞」的博客，到一个养着几千只小鼠的房间，中间只隔了一个想法：别问世界为什么停滞，去问这一个领域卡在哪。
2019 年，《大西洋月刊》上一篇呼吁建立「进步科学」的文章引了一个惊人的数字：经济学家 Pierre Azoulay 等人发现，拿到 HHMI 长期资助的科学家，做出突破性成果的可能性高 96%。这成了科学政策圈「资助人，而不是项目」这句口号最常被引用的证据。
2020 年底，Ricón 开了一个五篇的系列，标题就是这句口号。第一篇他把论文拆开。96% 来自作者自己承认更容易受既有趋势干扰的那种估计方法；换成更稳健的双重差分，数字是 43%，仍然可观，但不是 96%。更麻烦的是选择问题。他用基金经理打了个比方：回头挑出过去五年业绩最好的一百只基金，里面混着真有本事的和纯靠运气的，事前看不出区别；挑完之后，运气好的会均值回归，有本事的继续涨。HHMI 选出的人和对照组「看起来、游起来、叫起来都像 HHMI 的料」，未必真是。论文作者说当年 HHMI 研究员是由大学提名、不是自己申请的，所以「爱冒险的人自己凑过来」这种解释站不住；他指出现在已经改成自己申请了。他的判决：
So does the paper live up to its promise of 96% more high impact citations? I don't think so.那么，这篇论文兑现了它「高影响力引用多 96%」的承诺吗？我认为没有。Fund people, not projects I: The HHMI and the NIH Director's Pioneer Award，2020-12-27
但他不是来拆台的。第三篇他检验「牛顿假说」：科学是不是主要由一小撮精英推动？查完引用数据，他的答案是是，这一小撮也许占从业者的 1% 到 5%。所以「资助人」在原则上有道理，问题是能不能挑得准、挑的成本值不值。他的折中是按领域分：生物学大概更适合资助项目，理论物理更适合资助人。
两年里他在元科学上写了大约八万字。2022 年底，他写了一篇总结，开头就承认了一件很不舒服的事：他怀疑自己写的一篇关于美国移民签证的文章，可能比所有元科学文章加起来都有用（衰老瓶颈分析那部分除外，它催生了一个真实的项目）。读那么多书、论文和会议录像，像是：
trying to squeeze a dry lemon for not, it ends up being, much juice.在榨一个干柠檬，结果，没榨出多少汁。Limits and Possibilities of Metascience，2022-12-05
他的论证从一个问题开始。Michael Nielsen 和 Kanjun Qiu 在一篇三万字的长文里问：如果外星人也搞科学，他们会有博士学位、基金委员会和同行评审吗？Nielsen 他们觉得多半不会，人类的科研制度太依赖历史偶然。Ricón 的回答是：「大概会。」
他拿餐馆来说明。全世界的餐馆都差不多：有厨房、有座位、有菜单、有结账。这不是因为有一家连锁店垄断了、压制了创新，世上有几百万个餐馆老板，而是因为人要吃饭、爱和亲友一起吃、有钱和时间的取舍，餐馆就该长这样。外星人只要在相关方面像我们，也会有餐馆。博士学位也一样：外星人大概也是生下来什么都不懂，后来成了科学家，中间总得学点什么；只要存在默会知识，就需要师傅带徒弟。「到这里，我们已经用手比划着证明了类似博士制度的东西是必然的。」
所以他对「多搞制度实验」持保留态度。他举了 Thiel 奖学金这个成功案例：没做任何随机对照试验，十一年花了大约三千万美元，扶起了 Vitalik Buterin、Dylan Field 这些人。它的成功靠的是有人看到了一个具体机会，然后去做，和创业一样，没法变成可以检验的普遍理论。他的结论是：元科学应该是「制度创业」，研究和执行由同一拨人来做；他预测学术上的元科学和真正改革科学的人「会继续各走各的路」。他还把自己的口味摆上桌面：
Forcefully: Do you rather want a better CRISPR or the next quantum mechanics? This is probably the crux question. I say obviously give me the next CRISPR.直说吧：你想要一个更好的 CRISPR，还是下一个量子力学？这大概是分歧的关键。我说，显然给我下一个 CRISPR。Limits and Possibilities of Metascience，2022-12-05
文章最后说：这是他关于元科学的最后一篇，至少一段时间内是。从之后的文章列表看，他再没写过元科学长文。一个用八万字研究「怎么让科学更快」的人，得出的结论是这门学问能给的不多，最好的办法是挑准人、给钱、给时间，然后自己去干。他自己也确实去干了。
这个想法是从一张图开始的。2021 年秋，研究资助人 Ben Reinhardt 发了一张图：学一个领域有两种方式，一种是「对的」，到处找人聊；另一种被画成误区，只读关键论文。Ricón 说自己正是图里那个只读论文的人，想回应一下，结果写成了一篇一万三千字的《扩展默会知识》。
他先把知识分了类：公开的明确知识（查得到的事实）、私有的明确知识（试剂的真实价格、「那篇三十年前的论文？我朋友在那个实验室，挺可疑的」）、默会知识。默会知识又分好几种，有的是动作技能（骑车），有的是判断力（看牛排熟没熟），有的根本不在任何一个人脑子里，而在整个组织里（他说台积电的 CEO 也不知道台积电是怎么运转的）。
然后他讲了两个让人不安的例子。一个是 Fogbank，美国核武器里用到的一种材料，几十年没生产过，重新造的时候花了好几年、几百万美元，手上有原始配方，也能找到当年的工程师，就是造不出来。最后发现关键在一种杂质，原来的团队里没有人知道它的存在。另一个他引自社会学家 Harry Collins：西方的实验室想复现苏联同行对蓝宝石样品的一项测量，怎么都做不出来。原来苏联人用的细线要用人的皮肤油脂去润滑，蹭一下鼻梁或耳后，而且只有部分人的皮肤管用，实验记录里于是出现了这样的条目：「悬挂 3 号：Fred 涂油的俄罗斯线；悬挂 12 号：从 George 的油换回 Fred 的油。」
大多数人讲到这里会感叹默会知识深不可测。Ricón 不愿意停在这里：
We should not look at tacit knowledge in awe of its fractal richness, being humbled by its existence. Rather we should look at tacit knowledge as a challenge to be overcomed!我们不该对默会知识那种分形般的丰富心怀敬畏、被它的存在震得谦卑起来。我们该把它当成一个要去攻克的挑战！Scaling tacit knowledge，2021-12-10
他找到的撬棍是国际象棋。棋规全公开，机器早就下得比人好，几百年的教学传统，可要下得好仍然要好多年。「让 Magnus Carlsen 跟你聊一百个小时，也不够让你下出好棋。」那棋手是怎么学会的？他翻研究，发现最能预测棋力的不是比赛场数，也不是请教练，而是独自钻研的时间：做难度递增的残局题，背大师的对局。一位业余棋手六个月从 1200 分涨到 1600 分，靠的正是做题和背棋谱，他觉得实战下棋反而帮助不大。背棋谱的时候你不得不理解它，于是记住的是一段一段的「块」，而不是一步一步的着法。
由此他得出一个药方：把专家实际干活的过程录下来，最好边干边讲，攒成一个大库，让学习者主动去猜「下一步是什么」「专家会注意到什么」。他说如果有人想让科学家把 GoPro 绑在脑门上录下自己怎么做实验，他会立刻掏钱。然后是全文最要紧的一个转身，就是精华版里引的那句「我以前就这么想」，后面接着：
A collection of anecdotes is the kind of data we need to transmit tacit knowledge.一堆轶事，正是我们传递默会知识所需要的那种数据。Scaling tacit knowledge，2021-12-10
这句话的分量要放回他的来路里才看得出来。他整个博客都建立在「别信轶事，去查数据」上，可他在苏联系列里最信任的证人，恰恰是一个靠「轶事经济学」看对了苏联的流亡者。现在他自己把这个原则写了出来。
几年后，这个想法拐进了一个他自己大概也没料到的方向。2015 年他写长文反驳 Scott Alexander 的《冥想 Moloch》，中间有一句插话：
Not being much of a fan of emotional language occurring in this blog, I’ll make a little exception我不太喜欢在这个博客上出现情绪化的语言，这里破个小例Slaying Alexander's Moloch，2015-12-24
2025 年他满 33 岁，列了 33 条人生体会，其中一条是「原来情绪是真的、有用的，而且我有很多情绪要去感受」，另一条是「光是聪明，走不了你以为的那么远」。2026 年 4 月底，他母亲因癌症去世，他飞了二十个小时赶到加那利群岛。五月他写了《只有妈妈》，里面有这样一句：
Growing up I had consciously chosen to repress them all, I thought they were bad and irrational.成长过程中，我是有意识地选择把它们（愤怒、恐惧、悲伤）全部压下去的，我以为它们是坏的、不理性的。There was only mom，2026-05-03
他记得小时候的自己为能压住强烈的情绪而骄傲。九月他写了一篇怎么挑心理治疗师的文章，标题是「治疗就像约会」：最公认的疗效预测因素之一，是你和治疗师合不合得来，所以随机分配一个治疗师就像随机分配一个对象。他讨论「循证疗法」时说，有些很新的疗法还来不及被研究，但我们没必要等：
But here we are patients not scientists, we are not interested in highly repeatable intersubjective knowledge.但在这里，我们是病人，不是科学家，我们要的不是高度可重复的主体间知识。Therapy is like dating: how to know if it's working，2026-09-17
读到这里很容易把它当成一个理性主义者的「转向」。但顺着他自己的路看，这更像是同一条线走到了头：默会知识那篇已经说了，有些知识只能靠做、靠身体、靠一个个具体的人传下来。他只是最后发现，最难追到源头的那份默会知识，在他自己身上。
读完对方的每一条参考文献。Mazzucato 那一章，他是逐段逐条核对的；读不到的原始文献，他会明说「我读不到，所以换别的来源」。这听上去是基本功，可大多数书评人都做不到。他 2015 年写过一篇总结《创新经济学手册》的博客，四万四千字。
拿笔算一下。白藜芦醇的剂量、HHMI 的效应量、苏联的热量。他很少接受一个数字，而不把它换算到另一个单位上看一眼。很多漂亮说法换一个单位就露了馅。
一个领域一个领域地看。「大停滞」「伟大国家」「元科学的无限设计空间」，他对一切宏大框架的第一反应都是把它拆成具体的格子：哪个领域、哪条曲线、哪个瓶颈。他甚至用一个禅宗的「無」来回答一个太大的问题。
把自己的立场说出来，然后承认证明不了。「给我下一个 CRISPR」，后面紧跟着「我没法向你证明加倍投入一个已有领域比开辟新领域更好」。他在文章里常常把「这是证据」和「这是我的口味」分开写，读者知道哪部分可以拿去核对，哪部分只能选择同意或不同意。
给错误标价。悬赏和错误账本把「我可能错了」从一句客气话变成了一笔要付的钱。每篇文章顶上都挂着一个链接：「这篇文章错了吗？」长文末尾还附一段「学术引用请这样引」。他是按论文的标准写博客的。
查自己的假设，而不只是别人的。2022 年他写过一篇《别假设那么多》，举的例子都是自己出的丑：他一直以为一个人只能持有一个美国 O-1 人才签证，从没查过，被朋友一问才发现可以有两个（他写那篇时手上就有两个）；在 Rejuvenome 他差点把小鼠房间的容量算错，最后写了一个模拟才发现问题。他说该做的是每隔一段时间留出一小时，专门想想自己在哪些事上「以为」了。
到后来，把自己也当成数据。2025 年那篇《Agencymaxxing》讲自主性，他说自己以前打《星际争霸》多人对战时，每个操作都被最优开局顺序决定，「你成了游戏借以自己下自己的一个容器」。他用自己学跳舞的经历拆解「为什么不敢做一件事」：怕麻烦别人，所以不敢找会跳的人带；想通之后发现，舞蹈老师就是干这个的。他一直擅长拆别人的论证，后来开始用同样的办法拆自己。
第一，他核查得最狠的，往往是他本来就不同意的说法。他的出身是西班牙语自由意志主义圈子，早年写过「通往无政府资本主义之路」这样的系列。他拆过 Mazzucato 的「企业家型国家」，拆过苏联神话，写过「战争推动了经济增长吗」并说自己「对战争带来喷气发动机那种看法不太友好」。这些核查本身可能都对，但选题的分布是偏的：在我读到的文章里，他很少用同样的强度去核对一个对自由市场有利的流行说法。他自己也注意到苏联系列被两边同时引用，这恰恰说明他交出来的东西可以被各取所需。他在 Mazzucato 那篇里还说明，计算机、半导体和 GPS 这几块不在这次讨论之内，而这几块恰好是常被拿来证明国家作用的例子。书目事实：经济学家 Alberto Mingardi 2015 年在《Cato Journal》上发过《A Critique of Mazzucato's Entrepreneurial State》，Ricón 在博客上写过一篇介绍它的文章；我没有读到对 Ricón 这个系列的实名反驳，Mingardi 的原文和 Mazzucato 本人对批评者的回应我也没有读，这里不复述。
第二，「餐馆论证」可能只是为现状说话。他说科学机构像餐馆，长得像是因为就该长这样。但餐馆有市场在背后不断淘汰，他自己在同一篇里也承认科学没有这条「把机构表现传导到规范扩散」的链条，决策高度集中，实验比市场里少。那么现有科学机构的趋同，可能恰恰是缺乏竞争的结果，而不是最优的证明。他偏好 CRISPR 胜过下一个量子力学，并坦白这是口味；可一个学科的资助格局如果按这种口味来定，正是 Nielsen 担心的「单一文化」。
第三，他晚近的写作，用的正是他当年拆掉的那种证据标准。这一条是他自己写下的。2020 年，他看到 HHMI「96%」这种「如果属实就很惊人」的数字，第一反应是去查对照组和估计方法。2026 年，他推荐一种依恋疗法，理由是它「在一项小型研究里有我见过的最大效应量」，并说病人不必等可重复的证据，「相信你的体验」。在治疗这件事上这也许是对的，他给的理由（治疗师和病人是否合得来无法随机化）也说得通。但读者应该看到，这个头脑在不同领域用的是两把尺子，而他还没有正面写过两者怎么调和。
第四，题材越来越宽，错误也在变多。错误账本 2026 年 9 月一个月里进了六条，集中在他新写的衰老测量、系统生物学和阿尔茨海默病长文上，有把带状疱疹和水痘混为一谈的，也有把一篇 1975 年的经典实验描述错的。他每条都认了、改了，这很难得。但同一个月悬赏暂停，以后读者挑错不再有钱拿，这本账能不能继续这样记下去，要看他。
第五，一个我没有读的争议。他 2017 年写过一组关于「为什么计算机科学里女性少」的文章，Start Here 页上他的概括是：主要是偏好的差异，而不是歧视或刻板印象，并说「这注定会有争议」。这组文章我没有读，对它的反驳我也没有读，这里只报告它存在。