据说整架飞机上有全国四十余位肾内科大佬，多家药企赞助，几乎包下了公务舱。

今天东航飞洛杉矶的航班，不像飞机像艘船。飞机上还有上海肾内科最德高望重专家中的两位。

概率论和统计学是生活中非常有用的学科。 举个例子，假设尊界一共卖出 100 万台车，我们随机不放回抽样三台，刹车在类似的制动情况下都被踩断。那尊界车（该测试条件下）总体的故障率点估计值是 100%，双侧 95% 置信区间为 29.24%–100%。 严格一点的统计学解释是：我们使用了一种在重复抽样中至少有 95% 覆盖率的方法，得到总体故障率的估计区间为 29.24%–100%。 其实这个问题的核心，远不是尊界卖出多少车。用 ChatGPT 做了个工具（见附图），比较尊界销量 1 千到 1 百万之间的故障率双侧 95% 置信区间变化情况。我们可以发现尊界即使仅售出 1 千台车，随机不放回抽样三台车刹车都断裂，统计学推断的总体故障率双侧 95% 置信区间下限也有 29.40%，接近 1 百万台车销量时的结果。 尊界的问题关键在于，三台车刹车都在类似的制动情况下断裂。即使真实总体故障率仅 1%（很高了），随机抽样三台车都故障的概率才大概 0.0001%。 当然，这里简化了一些问题，比如抽样方法是否真随机，比如后续生产的车工艺是否变化，比如测试方法是否可靠……现在有了 AI，我们自己就可以测试不同的条件。 所以，上述置信区间不能直接当作尊界实际总体故障率的估计。但至少我们清楚：如果一种故障非常罕见，那么随机抽取三辆车全部出现同类故障，是概率极低的事件。 如果尊界车的故障率真的在可接受水平，我们现在看到的现象，用上海话来说就是“眼眼叫碰着眼眼叫”。

有朋友最近在折腾跨境医疗的事情，介绍境外患者到国内接受 CAR-T 治疗。帮她和曜影搭上了线，我觉得这是个很好的事情，可以帮助很多患者。

在小红书招人，大量的应届生。其中有人告诉我自己背景是“9 本 9 博”，我不理解含义。问了一下，答：“985 本科，985 博士，临床八年一贯制”——最关键后面加了一句：“没有硕士”，我的 judgmental 之心又觉醒了。

下周四到周六在美帝开会，周五、周六的午餐已经被供应商和合作方包掉了。

今天去发呆的时候，店里有一男一女两个年轻人拿着 Macbook Pro 办公。走的时候瞥见机器底部贴有表明是企业资产的条形码，就试探地问咖啡师他们是不是小红书的，问我怎么猜到的——我说这附近企业使用 Macbook Pro 办公的，最近的就小红书了。

中午坐在“淡水路最好的咖啡馆”里发呆，想起 iPhone DUO。于是和 ChatGPT、Saily 官方客服讨论了一下，似乎可以实现境内一张 eSIM、Saily 一个美国号，再挂世界各地区流量。