2025 · 在焦虑和不确定性中摸爬滚打
兜兜转转，跌跌撞撞，山高水远，但还活着，也在路上
从2024延续过来的不顺
2025的前调，从一开始就不是那么的轻松。
十一月初，立冬，橘子哥(🐈)的尿闭变得更严重了。断断续续治了两年多，始终不见好转。因为橘子哥的情况比较特殊，一直采取保守治疗，但现在输尿管已经脆弱到不能再插管导尿了，最后在医生的建议下给它做了手术，可术后第三天，橘子哥还是没能撑过来，去了喵星。
十二月中旬才回国的我，连最后摸摸它小脑壳的机会都没赶上，心里一直堵得慌。
这次回国是直接落地成都，可能是出门老老实实戴着口罩的原因，没有像上次那样 “落地成盒” 几乎一直生病躺尸，最后到回英国都没有好起来。短暂休息后，去西安见了朋友，用大量碳水弥补了时常亏欠的肚子。之后去北京和兔兔过了圣诞、跨了年，久违的感受到了一些节日的氛围，更多是陪伴的温情和柴米油盐酱醋茶。
后来，一月五号那晚，刚和兔兔从电影院出来，接到我妈打过来的电话得知家里老人双双摔倒。姥姥帕金森腿脚不稳，头磕在柜角上，磕出个大口子，血流了一地；姥爷肠胃感染，但老年人自己没感觉，直到太严重疼到直接晕倒在地，才被送进急诊做了手术。我是姥姥姥爷带大的，那一刻真觉得天塌了。当晚改签机票，第二天一早飞回成都，下了飞机直奔医院。所幸姥姥只是轻微脑震荡，脑袋上缝了几针，后续在家康复就好，姥爷也在一周多后出院回家了。
再后来，给姥姥过完九十大寿，没待几天就匆匆忙忙飞回了英国。和往年一样，没能留到过年。
落地第二天就收到红色大风预警，Storm Éowyn 将在24号登陆苏格兰，请提前备好物资，到时候不要出门。我翻出冰箱里冻了半年的 Short Rib， 按理说冷冻没开封并不应该过期，但吃完当天就开始发烧拉肚子。好在身体扛得住，吃了点药自己就好了。回头一看，药都过期了，感觉自己还是命硬。
但这一系列事情也在提醒我，健康最重要。而我也不年轻了，要奔三了，得开始注意身体健康了。
要奔三了，得养生了
说到注意健康，当然是从吃饭开始。今年的饮食偏好明显转向了意大利餐和地中海饮食，虽然依然碳水满满，但相比自己做饭和中餐外卖，还是减少了大量油分的摄入，同时也开始注意各种调味料的摄入，吃得越来越清淡。明显感觉和上大学时候不太一样，没那么喜欢高热量重口味的食物了。
当然年龄导致的口味变化是一方面，更重要的原因是，今年开始晕碳的情况变得比较严重，担心是糖尿病前期的症状，虽然查血后发现没有什么问题，但是医生还是建议调整一下日常饮食。所以在佩戴雅培的血糖检测仪后，发现无论是吃米饭和其他面食等精致碳水，都会导致段时间内血糖飙升。可是又没有办法完全戒断碳水，因此将主要摄入的碳水调整为意大利面和荞麦面这类低GI食物，晕碳的情况就好很多。
说到意大利餐，以前也和老板聊过，他说意大利食物的精髓有一半是建立在芝士上的。或许是因为我的第一款芝士 是Blue Cheese，那个味道对于刚来英国的我过于强烈，导致我一度很抗拒摄入芝士。
但今年开始，我终于能够 get √ 到芝士的魅力。
前几年只能接受比如 Mozzarella 这种比较淡口的芝士，尝试过 Parmigiano-Reggiano 但感觉一股臭脚丫味，始终觉得不是很好吃。现在理解 Parmigiano-Reggiano 为什么能被称为硬通货，是真的很好吃，仔细品尝还会有坚果的香气，而且越老越香，意面里加一点就能让风味变得浓郁很多。此外也尝试了一些羊奶芝士，个人比较中意的是 Pecorino，曾以为羊奶芝士会是难以接受的味道，甚至难以入口，但实际上质地更软，奶味浓郁。 现在我会非常愿意尝试不同味道的芝士，Cheddar Cheese Bake 和 Camembert 热一热，蘸法棍也真的很香，之前无意中买到过绿色芥末味芝士也意外的不错。
此外今年的健身计划也在更加认真的执行。9月换了一家叫 Pure Gym 的 24 小时连锁商业健身房，没有继续续费大学的Gym Membership。原以为商业健身房体验会不如大学的，毕竟大学在23年装修后，使用的是全套 TechnoGym 设备，看起来更 fancy 科技感满满，和智能设备的配对更方便，云存储运动数据，外加比iPad还大的屏幕，可以一边跑步一边看Youtube / Netflix; 而 Pure Gym 都是比较复古的老设备，甚至没办法配对手表，而且整个Gym的空间也小很多。
但几个月下来发现 Pure Gym 的更衣室真的很干净（干净太多了），设施几乎不会坏，而且 24 小时开放，不像大学健身房 10 点就关门，对我这种作息不太规律的人来说灵活很多，有时候晚上11点骑车过去跑跑步，之后顺便洗个澡，回来直接躺下。 干净的更衣室和洗浴间，让我去健身房的动力大大提高，同时还省下了不少燃气费用，今年下半年的燃气费明显降低了。
不过到现在依然没有减肥成功，体重依旧维持 75kg 以上，理想是降到 60kg 左右。但比起最高时候的将近 85kg，已经有明显回落了，腰间盘突出的症状也缓解很多。
唯一没办法的是咖啡……每天早上起来，给自己做一杯咖啡，已经变成了雷打不动的日常。其他时候虽然并没有特别需要喝一杯来提神，但也会因为嘴里没有味道就给自己来一杯，这种长期的稳定摄入，还是出现了一些咖啡因耐受的情况。此外有一段时间比较忙，可能会一天需要三四杯才能维持足够的精力，到半夜睡不着就吃一片褪黑素强行入睡，感觉这样挺伤身体的，新的一年希望能控制一下，尽量不超过一天两杯。
生活，学业，求职，未来焦虑
总的来说：马马虎虎，一切都正常进行着，没什么特别的。
一个人生活也没有那么糟糕，事实上这是兔兔回国后，我独自生活的第三年了。三年间没有室友，一个人住着，极少社交。日常就是吃饭、睡觉、读论文，兼职赚外快，其他好像也没什么别的了。
上半年整个人的状态非常差，年审答辩的时候第一次拿到了 Amber 警告，其实挺难过的，没想到各种焦虑的爆发会对自己的状态会有这么大的影响，看得出来导师也不太满意。但确实没办法，那段时间有太多需要焦虑的事情，压力很大。
五月份驾照考试又挂了，于是干脆就不想再继续学了。
夏天去了洛杉矶参加了会议，也算是散散心。我住在 Santa Monica 的一间青旅，主要还是会议组织方提供的住宿太贵了，一晚上的价格够我在青旅睡一周，但很开心遇到了很多有意思的老哥们。 入住当晚就听到了摩托轰街和枪声，第二天早上，路过 UCLA Health Center 门口就有一名officer 被枪击身亡。
初来乍到，对西海岸的人文风情有了非常深刻的印象。
夏天回到英国，兔兔飞过来，由于今年个人财政预算紧张，我们就在英国本土随便溜达，久违的陪伴让我整个人都开心了不少。果然灵长类生物还是会倾向于群居的生活本能。
下半年开始每天吃一些大剂量的维生素补剂，特别是维生素 D3+K2，整个人的精神状态好了不少。
九月三号受邀在 RSS 2025 做了一个 Invited Talk，算是今年学术上的一个小高光。紧接着四号，期待已久的《空洞骑士：丝之歌》终于发售。 从大学等到现在，樱桃社真的鸽了太久，给自己和大学室友各来了一份，也算是纪念我们的青春了。 然而 30 个小时后，电子阳痿突发，打到一半失去了兴致，就此结束了今年唯一的游戏。
十月份对我挺不友好的。买了一条冷冻龙虾，吃完再次腹泻发烧；后来长时间跑实验导致 Windows 系统连续崩溃，先后坏了一个 HDD 和一个 SSD，博士期间的研究数据全存在里面，都丢失了，挺崩溃的；和 Dell、Western Digital 客服打电话扯皮，要求维修也很累人；同样是十月，Parcelforce 伪造了我的签名把快递弄丢了，客服电话平均等待 2 小时，接听 10 分钟，每次沟通都是煎熬。所幸法国卖家人很好，最后赶在圣诞前做了退款。
十一月看到了极光，难得在市区肉眼可见这么明显的极光，还是挺幸运的。
AI 对传统统计学的冲击
今年一个很明显的感触是，以 LLMs 为代表的 Generative AI 对传统统计学的冲击越来越大。无论是 research funding 还是就业市场，传统统计学的吸引力 + 影响力都在明显萎缩。
这个趋势其实很早就开始了。传统统计方法曾凭借优秀的可解释性和高效的可拓展性备受青睐，尤其在医疗等领域，FDA要求所有的临床试验结果均需要经过统计学家分析并验证结果，可解释性和不确定性量化几乎是刚需。但随着计算机的普及，很多经典方法在大数据面前逐渐掉队，越来越多人转向机器学习和深度学习。以监督学习为例，机器学习对传统统计方法的优势几乎是一边倒的碾压级，效果天差地别。特别是 2012 年 AlexNet 横空出世之后，人们对计算机视觉的认知发生了质变，也彻底拉开了基于神经网络的深度学习主导的时代序幕，传统统计学的式微也在逐渐加速。
去年夏天在威尼斯参加会议时，几位很有声望的学者回答了年轻研究者应该如何应对 AI 冲击的问题。今年夏天在洛杉矶，有幸又遇见了其中的四位，私下再次聊了同样的话题。他们的回答和一年前没有太大变化，但也坦言自己已经开始用 AI 工具做快速的信息检索和初步分析。曾经需要交给 PhD 学生处理的小问题，现在一句话就能在几分钟内完成初步数据分析、文献综述初稿、甚至简单的建模，这些曾经是 PhD 学生的日常训练内容。AI的能力提升，对于初级研究者来说也呈现出越来越强的优势，尤其是对于数学 / 统计学这样需要较长时间才能产出成果、又严格依赖数学推导的学科。
面对 AI，人类学者引以为傲的数理功底突然就不香了，而是转向对科研品味的讨论，面对问题的直觉，以及对方向的判断力。
很遗憾没能见到 Terence Tao 当面请教这个问题，那段时间他不在办公室。但从他的博客可以看出，他对 AI 的态度比较开放。会议上也能明显感受到，越来越多的学者在研究 BNNs（Bayesian Neural Networks）、基于机器学习的采样方法、以及 AI 驱动的高效后验推断。虽然这些目前还是学术界自娱自乐的产物，但大家确实在用自己的方式去积极拥抱 AI。
（这里的 AI 泛指 Generative AI、机器学习及深度学习）
机器学习，AI 和 统计学
所以传统统计学不存在了吗？
我个人并不觉得机器学习、人工智能和统计学有什么本质区别。它们底层逻辑是相通的，只是被包装成了不同的营销词汇，有一些不同的侧重点。
很多基础的机器学习方法，本质上就是统计学家发明的统计学方法, 什么逻辑回归、KNN、SVD、多层感知机，这些都是上个世纪的产物。那时候没有现代计算机，大家不会叫它”机器学习”，它的名字依然是统计学。但随着个人电脑普及、算力提升、数据爆炸，这些方法才真正得到了大规模应用。
我研究的贝叶斯统计也是类似的情况。在计算机出现之前，这个领域的发展几乎有些停滞，和 18 世纪托马斯·贝叶斯第一次提出贝叶斯定理的时候一样，这个方向在统计学中并不是一种主流方法。直到 MCMC 方法的成熟，人们能够从复杂的后验分布中进行可靠采样，贝叶斯方法才在近二三十年迎来了爆发式发展。
所以传统统计推断和现代统计推断之间最大的区别，其实是计算机带来的。算力改变了大家思考问题和解决问题的方式，但背后的理论框架是相同的。那我们会把贝叶斯统计称为机器学习吗？不会，它依然被归类为统计学的分支。
机器学习和统计学的不同，更多是在于关注点。机器学习和人工智能更在乎结果和有效性：用什么模型、分类准确率多少、有没有过拟合、是不是 SOTA、能不能拟合非线性函数。和最初的经典机器学习方法不同，现在的模型绝大多数是黑箱，上亿的模型参数，可解释性并不重要，只要结果好就够了。而统计学现在依旧在乎的是：每一个变量、每一个样本如何影响最终结果，模型的每一步推导是否站得住脚，结论是否在统计意义上可解释。
Scaling Law 代表的暴力推断 (Inference)
2022 年底 ChatGPT 横空出世，转眼已经三年了。2023 年我们正式进入了 LLMs 元年，Generative AI 以一种野蛮的方式疯狂生长。
这背后一方面是 NLP 领域沉寂几年后的厚积薄发，大家终于看到了一个真正能用的产品；另一方面是 Scaling Law 带来的通用范式。它告诉我们，即使是相同的模型架构，只要数据集够大、算力投入够多、参数设置够多，模型表现就会持续提升，并在某个节点实现质的突破。
简单粗暴，虽然不优美，但它能解决问题，这就够了。
于是Nvidia 的 GPU 开始爆卖，股价翻了十倍不止，全球第一家市值突破 5 Trillion 的公司诞生了。市场陷入狂热，FOMO 情绪不断蔓延，华尔街疯狂押注 AI Infra，所有人都想抢占先机分一杯羹，宁可错投也不愿错过。
渐渐地，市场本就不多的耐心被消耗殆尽，很少有人愿意静下心来研究基础理论，模型的输出成了一切的核心。没有人在乎一个统计学方法经过多年打磨后带来的细微改善，科研在变得浮躁，人均顶会，一篇论文写七年再发表，在当今的环境下已经是难以想象的事情。
是的没错，说的就是这篇，从 2018 到 2025 – Salomone, R., South, L. F., Drovandi, C., Kroese, D. P., & Johansen, A. M. (2025). Unbiased and consistent nested sampling via sequential Monte Carlo. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, qkaf015.
“Vibe Coding”成了年度最热门的技术词；”深度求索（DeepSeek）” 当选汉语盘点 2025 年度国内词；《咬文嚼字》编辑部将 “具身智能” 列为 2025 年十大流行语第二
对不起是我太土了，直到今年 十一月才第一次听说 “具身智能” 这个词
网络上，硅基智能生成的内容已经超越了碳基智能的产出。
诶，有点扯远了…
时间有些不早了, 我发现自己写得有点远, 所以剩下的内容可能就简略写一下。
就像前面说的，AI 发展太快了，很多入门级岗位已经在消亡。而我正处在博士最后一年，今年开始密集求职，感受很深。 首先，贝叶斯统计在国内几乎没有发展前景。今年夏天开会时，一位在美国的华人学者直接告诉我：”如果你想继续研究贝叶斯统计，就不要回国；如果决定回国，就尽早放弃学贝叶斯。”
投了一圈后，我的感受也是一样的，整个成都那么多所高校的数学学院，找不到一位研究贝叶斯统计的学者（粗略筛选，不保真）， 人大统计学院也只能找到3位研究内容涉及贝叶斯统计的学者。随着 AI 的冲击，贝叶斯统计（特别是Bayesian Nonparametrics，BNP）在国内还没来得及发展，就已经被各式各类的机器学习方法暂时取代了。虽然我对贝叶斯方法是有信念的，长远来看也相信贝叶斯方法会逐渐变得更主流，但对它在国内的前景，我依然存疑。
求职过程中，我发现任何涉及算法和数据分析的大厂岗位，基本都要求有大语言模型或深度学习背景，面试前的机考也会涉及相关的编程和问答。很遗憾，我今年在这方面颗粒无收，秋招 0 offer。当然菜是原罪，我不知道什么是 RAG，不清楚 Transformer 里各个模块的区别，更不知道在不同情况下不同的Optimizer有什么不同。
讲道理，对方确实没有要我的理由。
面试中，跟面试官聊我研究的贝叶斯统计，发现大家的认知还停留在贝叶斯定理上：
\[P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}\]却不了解什么是贝叶斯统计:
\[\underbrace{f(\Theta_n | x_n)}_{\text{Posterior}} = \frac{\underbrace{f(x_n | \Theta_n)}_{\text{Likelihood}} \cdot \underbrace{f(\Theta_n)}_{\text{Prior}}}{\underbrace{\int f(x_n | \Theta_n) f(\Theta_n) d \Theta_n}_{\text{Marginal Likelihood}}}\]说来说去，对方不在乎我们的Posterior 做得有多漂亮，Prior setting 有多么 sensible。他们只想看结论够不够直接，够不够能用，而当得知计算成本高、效果还不如机器学习算法的时候，对我的兴趣也就到此为止了。
整体来说挺绝望的，如果明年不转码不刷题，基本没可能在这个领域拿到职位。
诶，每每想到，如果最后还是去互联网工作，就会很后悔读博。感觉这四年基本都被浪费了，学了一堆以后可能用不上的东西，培养了独立思考的能力和严谨的学术思维，然后被丢进工业化的环境里去卷另一套逻辑。那还不如 2021 年直接接 offer 回去上班算了。
今年国内 STEM 相关的博士毕业生据说有 7.7 万人，这个数字基本打消了我进高校的幻想。 当然本来也不太现实，我的产出很烂，就是一个比较平庸的普通博士生。
不过年底有个好消息，FDA 发布了一系列新规范，强调了贝叶斯统计在临床试验中的应用。我或许可以重新在药厂找机会。目前药厂岗位确实在复苏，后疫情时代几乎消失的应届生物统计岗位，今年也在陆续放出，但竞争依然激烈。
这几年也不是没有尝试生物统计岗位，但随着2023年英国药品定价政策，本就脆弱的市场变得更糟糕了：
- Roche 的 生物统计实习从 2023 年招 2 人，到 2024 年缩减为 1 人，2025 年暑期实习中途被砍，2026 年的到现在还没放出，估计以后不会再有了
- Merck & Pfizer & Eli Lilly & AbbVie & GSK（Haleon）都陆续暂停 / 直接关闭了英国的研发中心
- 英国本土的 AstraZeneca 在转移办公地点，逐步减少对英国本土的依赖
- J&J 从 2023 年后就没放出过英国本土的生物统计实习（也可能是我没刷到）
- 只有 Novartis 的 UKVAN 生物统计管培生项目还在持续，据说今年比去年扩招了两人，初筛后约 300 人竞争最后 5-7 个名额, 还是蛮激烈的。我走到了第二轮面试，最终还是没拿到 offer
诶，希望明年能好一点吧。
十二月开始有点惜命了，发现身体熬不动夜了。处于一个卷不动，也躺不平的阶段。
因为莫名其妙的论文 和 突然来的几个面试，有大半个月都在通宵。Xmas Eve、Boxing Day、昨天，都在熬夜通宵面试。除了华为手撕代码失败，10 min 后秒拒之外，其他结果还不知道，希望能有些收获吧，至少有个保底 offer 明年写论文更踏实一些。
搞钱方面，没亏太多，也没赚什么
由于生活成本持续上涨，完全依赖奖学金没法负担日常开销了，所以这几年一直在贫困线上挣扎着搞钱。
搞钱方面，今年从 Online Tutoring 转向了数据标注。非常感谢几位学生之前一直捧场约课，但实在是时间太紧，没精力做前期备课，2月接完了最后一单就放弃了这份兼职。相比之下，数据标注时间更灵活，不需要准备，而且有的项目 payment也不错，能更方便地赚点额外生活费。
今年参与标注过的模型应该涵盖了从 GPT 到 Claude 再到 Gemini 的所有主流模型。参与最多的项目还是来自 OpenAI，主要项目多，而且给得大方。但这两个月随着 Gemini 3 的发布，Google 派发的项目也逐渐变多，十一月底开始主要都在给 G 家打工。
此外，由于数据标注的工资是美元结算到 PayPal 的，趁着去美国开会的机会，办了 BOA 的 Checking 和 Capital One 的信用卡。信用卡选的是 Savor Card，餐饮、购物、娱乐有 3% 返现，看了一下我的日常消费，大概 80% 都在这几个类别，办一张还挺划算的。加上没有 FTF，下半年的买菜吃饭花销主要都走的美元。
如果你也考虑申请美卡，欢迎使用我的 Referral Link： https://i.capitalone.com/JIMvlMoa1
投资方面，今年重仓了 INTC，没买到最低点，但 20.5 的均价还是让我在前段时间实现了资产翻倍。不过后来阴差阳错投了 CRWV，导致资产又明显缩回来了。总的来说今年没亏太多，也没赚什么，规规矩矩。
我的年度产品清单
硬件
由于 Windows 电脑不太稳定经历了数据丢失，年底终于买下了心心念念的 NAS，并配了一个 UPS 电源。非常幸运的是，刚买UPS没多久就经历了两次停电，觉得这笔钱花的还挺值。
对电子产品的热情在逐渐退烧。除了因为性能原因把 MacBook Air M1 换成了 M4，之前那台确实有些力不从心了。其他就是在 eBay 上买了一台 Kindle Oasis 3 想着方便读书，当然预想很美好，现实依旧没有怎么使用，和 Switch 一样稳稳加入了传奇吃灰系列。
此外还买了一块外置 SSD，选的是 ROG 硬盘盒加三星 990 Pro 2T，实验数据可以存在里面方便携带，毕竟大存储的 MacBook 还是太贵。考虑到年底内存和 SSD 都大幅涨价，意外算是一笔不错的投资。
软件
今年用得最多的软件应该是 VoiceNotes AI。其实很早就买了，但一直没找到合适的使用场景，更多就是和老板开会的时候，拿来录音。直到今年上半年他们更新了 Mac 端并加入了 Dictation 功能。现在很多文字输入都是用它语音转文字完成的。因为是早期购买者，没有额外支出，这一点让我很开心。
今年鬼迷心窍的续了年费订阅的 Claude Pro，属于犯下了 AI 时代最不应该犯的错误之一。但好在 Claude Sonnet 3.7之后的除了限制使用量以外，其他更新都非常好用，尤其是做数据可视化的时候。我不会写前端代码，以前都是用 ggplot2 / Rshiny 画图，但现在可以用 Claude Artifacts 生成交互式的前端可视化，配合 claude-artifact-runner，每次开会直接带着一个 .tsx 文件就行，不用额外准备其他材料。整体来说，这改变了不少我的工作方式。如果要选一个最喜欢的 AI，应该还是 Claude，因为它的幻觉率真的很低，日常使用更可靠。相比之下我其实非常讨厌 Gemini，幻觉率高到我没办法接受。
娱乐 & 阅读 & 社交
今年没怎么看电影和电视剧，完整追完的就只有《Pluribus》，整体觉得还不错。
同样今年没有完整读完任何一本书。虽然读了不少 paper，但图书基本是跳着读了几个章节。希望明年能静下心来，多读几本。
游戏只玩了《空洞骑士：丝之歌》，30个小时后搁置在一半了，欠下的游戏越来越多，但隐约觉得它们大概率都不会再被打开了。
同样，今年依旧没怎么社交。甚至对推特的依赖也变少了，尤其是 AI 生成内容占据了太多版面。每次打开软件，看到那些充满范式 + 明显 AI 痕迹的文字和图片，就很难产生继续往下刷的欲望。反而今年用得最多的是 Reddit，里面有一些很优质的社群，如果是真心发问，大家也真的会有人认真帮你。
里面个个都是人才，说话又好听，超喜欢在里面的。
意大利面
我个人比较喜欢有嚼劲的口感，所以买得最多的是 Pappardelle 和 Bucatini
配合以下几款酱料都非常好吃：
- Tomato & Vodka Pasta Sauce
- Pesto alla Genovese
- ‘Nduja Pesto
- Cacio e Pepe Pasta Sauce
如果在家，最简单也最常做的是 Carbonara，用 Parmigiano-Reggiano 和 Pecorino 打底，小红书上搜一下会有很多教程，基本上芝士选对就不会出错。
写在最后
还有不到三个小时就要跨年了。今年打算去王子街转转，来英国这么多年，还没去看过城堡的跨年烟花。
如果不出意外的话，这应该是我在英国的最后一个冬天。虽然日常接触到的绝大多数人都很友善，但文化上的隔阂比我想象中大很多，我还是更喜欢在东亚圈生活。
对这个国家的政治也没什么好感。英国政治就是用屁股决定脑袋，今天 A 明天 B，背后全是利益，所谓的民主不过是打着口号的政商旋转门。作为第一代移民，文化融入应该是轮不到我了，而且在整个世界都向右倾斜的背景下，在可以预见的未来，对移民也不会特别好，相比之下回国发展前景可能更明朗一些。
但毕竟苏格兰是个很美的地方，爱丁堡是我居住过最好城市之一。希望在离开之前能多走走看看，去一些还没去过的地方。
说实话，即使身处跨年的氛围中，刚过完圣诞，我对节日依然没什么感觉。就像之前说的，节日还是需要有人陪伴才行，一个人真的没什么想要庆祝的欲望。好在今年过年，兔兔会来英国一起过年，希望到时候都比现在更好。
To 2026 and the Far Future
不要怕，二十年快得很，弹指一挥间。 —— 《武林外传》
没想到《武林外传》都已经播出二十年了。小郭终于打工还完债，恢复自由身。
再下一个二十年，我就快五十了。
希望那时候回看今天，会觉得这些焦虑都不算什么 🙏
Published on 31 December 2025