卷首语
在日常生活中,我们常常高估自己对事物的理解程度,这种现象被称为"知识幻觉"——人们普遍认为自己比实际更了解事物的运作原理。比如当被要求详细解释诸如彩虹形成、直升机飞行等日常现象时,大多数人往往难以提供深入的解释,与他们最初表现出的自信程度形成鲜明对比
在人工智能和互联网时代,这种知识幻觉似乎正在加剧。搜索引擎和 AI 的便捷让我们错误地认为,轻松获取的信息等同于深入的理解。就像把图书馆搬回家并不意味着掌握了所有书中的知识,我们常常将"可以随时查询"误认为"已经掌握"
在技能学习领域,知识幻觉也普遍存在。这篇文章的研究表明,仅通过观看视频教程难以真正掌握实践技能,然而观看者的自信水平却会显著提升。这种认知偏差让我们产生了一种危险的错觉:以为理解了原理就等同于掌握了技能
这提醒我们需要保持谦逊和持续学习的态度,就像量子物理学家费曼所说的:"知道事物的名字和真正了解事物是完全不同的。"在 AI 时代,不仅要善用技术工具扩展认知边界,更要警惕知识获取的表面性和片面性,努力将信息转化为真正的理解和能力
Prompt: A grand marble staircase spirals upward through a breathtaking cosmic realm. Glowing doorways hover in space, each portal radiating streams of brilliant light in shades of purple and teal. Golden beams pierce through the mystical atmosphere, creating bridges between the floating crystalline gateways. Swirling mist adds mystery to this dreamlike space, while the stairway splits into multiple paths, suggesting endless possibilities and choices ahead.
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- 愿不愿意
- 有没有能力
- 容不容许
在应用杨三角理论的时候,要避免三个误区
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- 以为会,但实际不会
- 短期有激情,长期无热情
技术人做产品,需要扬长补短
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- 如何补短?
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技术人做产品,就是做一个长期主义的事情,秉承着「西天取经」的心态
- 唐僧一样的创业,是你一开始在创业之前,内心就已经有了坚定的信念
- 你想去求真经,你的内心已经非常笃定,哪怕是你一个人也会去开启这段旅程
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- 每位 Facebook 工程师负责大约 1,000,000 名使用 Facebook 的人
- 在这个行业中制定五年计划是没有意义的
- 黑客攻击可以是有趣的——只要它有效
- 伟大与舒适很少共存
- 无论是雪、雨、热,还是夜晚的阴霾,都无法阻止极客们迅速完成他们的代码
- 快速的人将继承地球
- 当你没有意识到你不能做什么时,你可以做一些相当酷的事情
- 记住,人们使用 Facebook 不是因为他们喜欢我们,而是因为他们喜欢他们的朋友
- 我们不是为了赚钱而提供服务。我们赚钱是为了提供更好的服务
- 如果我们不创造出能杀死 Facebook 的东西,其他人就会
- 快速行动,打破常规
- 完成比完美更好
- 如果你不害怕,你会做什么?
- 更加努力地失败
Netflix 的文化手册以人力资源管理为重点,强调九大核心价值观:判断力、沟通能力、影响力、好奇心、创新、勇气、热情、诚实和无私
- 真实的公司价值观,与听起来不错的价值观相对,是通过谁获得奖励、晋升或被解雇来体现的
- Netflix希望与体现这 9 个价值观的人合作:判断、沟通、影响、好奇、创新、勇气、热情、诚实、无私
- 如果你想建造一艘船,不要召集人们去收集木材、分配工作和发号施令。相反,教会他们渴望广阔无垠的海洋
- 高度对齐,松散耦合
Valve 是一家游戏公司,开发了著名的游戏引擎 Source,制作了《半条命》系列等知名游戏。Valve 的文化手册采用轻松活泼的风格,突出扁平化管理和员工自主性
- 公司是扁平的,意思是我们没有任何管理,没人向其他人汇报
- 公司的客户就是你所服务的对象。为他们做正确的事
- 使用 "Cabals"(多学科项目团队)的形式工作
- 从未有人因犯错而被解雇
- 在会议、电梯、厨房、浴室中与某人交谈
- 招聘是宇宙中最重要的事情
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这篇推荐内容的作者是一位长期投资 AI 领域的风险投资人,他认为当前融资热潮中的大多数项目从投资角度来看都是没有价值的,大多数标榜自己是"AI创业公司"的企业都将面临失败。这不仅仅是因为创业本身的高失败率,而是由于更深层次的结构性问题
第一个容易失败的原因是技术壁垒很脆弱,简单将 AI API 组合并添加用户界面的创业公司没有持久竞争力,如果一个产品能在周末完成,其他人也能复制
即便是像 OpenAI、Google 这样的巨头,在底层LLM技术上也缺乏真正的护城河(ChatGPT 先发优势几乎被 Claude 的取代了)
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- GPU训练资源可以购买
- 大多数核心技术都是开源的
第二个容易失败的原因是很难保持持续的领先,技术发展得太快了,在 90 年代,拥有最快 CPU 的公司很快就被英特尔追赶上了。今天的AI领域也面临类似情况,技术前沿发展太快,单个公司难以持续保持领先
最后作者给出两种可能的防御性优势,数据可能才是 AI 公司的核心竞争力
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日本有 140 家企业至少有 500 年的历史,有些声称已经连续运营超过 1000 年,这些历史悠久的企业往往有一个共同特征:持有大量现金,无债务,这是它们在数世纪的不断灾难中生存下来的部分原因
债务定义了你的未来,当你的未来被定义时,希望就开始消亡,能承受的结果数量也会减少
下面的三张图从左至右分别是债务逐渐增加的情况
- 第一张图没有债务,可能一些相当极端的事件会让你崩溃,但大多数情况会相当稳定
- 第二张图随着债务开始增加,能够承受的波动范围逐渐变小
- 到第三张图的时候,因为承受了相当大的债务,几乎已经无法承受波动
债务不是绝对的不好,在一些情况下,债务是提前拉动需求和杠杆资产的工具,唯一的缺点是资本成本(利率)。但一旦将债务视为在动荡的世界中限制你所能承受的东西,你必须要要考虑消灭负债,增加灵活性
在未来 50 年中,每个人都必然会经历战争、经济衰退、恐怖袭击、流行病、政治决策失误、家庭紧急情况、健康危机、职业转型等多种挑战,这种必然性使得保持财务灵活性变得极其重要
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在人工智能和互联网时代,这种知识幻觉似乎正在加剧。搜索引擎和 AI 的便捷让我们错误地认为,轻松获取的信息等同于深入的理解。就像把图书馆搬回家并不意味着掌握了所有书中的知识,我们常常将"可以随时查询"误认为"已经掌握"
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- 唐僧一样的创业,是你一开始在创业之前,内心就已经有了坚定的信念
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- 在这个行业中制定五年计划是没有意义的
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- 无论是雪、雨、热,还是夜晚的阴霾,都无法阻止极客们迅速完成他们的代码
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- 如果你想建造一艘船,不要召集人们去收集木材、分配工作和发号施令。相反,教会他们渴望广阔无垠的海洋
- 高度对齐,松散耦合
Valve 是一家游戏公司,开发了著名的游戏引擎 Source,制作了《半条命》系列等知名游戏。Valve 的文化手册采用轻松活泼的风格,突出扁平化管理和员工自主性
- 公司是扁平的,意思是我们没有任何管理,没人向其他人汇报
- 公司的客户就是你所服务的对象。为他们做正确的事
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第一个容易失败的原因是技术壁垒很脆弱,简单将 AI API 组合并添加用户界面的创业公司没有持久竞争力,如果一个产品能在周末完成,其他人也能复制
即便是像 OpenAI、Google 这样的巨头,在底层LLM技术上也缺乏真正的护城河(ChatGPT 先发优势几乎被 Claude 的取代了)
- 互联网上的训练数据是公开的
- GPU训练资源可以购买
- 大多数核心技术都是开源的
第二个容易失败的原因是很难保持持续的领先,技术发展得太快了,在 90 年代,拥有最快 CPU 的公司很快就被英特尔追赶上了。今天的AI领域也面临类似情况,技术前沿发展太快,单个公司难以持续保持领先
最后作者给出两种可能的防御性优势,数据可能才是 AI 公司的核心竞争力
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债务定义了你的未来,当你的未来被定义时,希望就开始消亡,能承受的结果数量也会减少
下面的三张图从左至右分别是债务逐渐增加的情况
- 第一张图没有债务,可能一些相当极端的事件会让你崩溃,但大多数情况会相当稳定
- 第二张图随着债务开始增加,能够承受的波动范围逐渐变小
- 到第三张图的时候,因为承受了相当大的债务,几乎已经无法承受波动
债务不是绝对的不好,在一些情况下,债务是提前拉动需求和杠杆资产的工具,唯一的缺点是资本成本(利率)。但一旦将债务视为在动荡的世界中限制你所能承受的东西,你必须要要考虑消灭负债,增加灵活性
在未来 50 年中,每个人都必然会经历战争、经济衰退、恐怖袭击、流行病、政治决策失误、家庭紧急情况、健康危机、职业转型等多种挑战,这种必然性使得保持财务灵活性变得极其重要
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在人工智能和互联网时代,这种知识幻觉似乎正在加剧。搜索引擎和 AI 的便捷让我们错误地认为,轻松获取的信息等同于深入的理解。就像把图书馆搬回家并不意味着掌握了所有书中的知识,我们常常将"可以随时查询"误认为"已经掌握"
在技能学习领域,知识幻觉也普遍存在。这篇文章的研究表明,仅通过观看视频教程难以真正掌握实践技能,然而观看者的自信水平却会显著提升。这种认知偏差让我们产生了一种危险的错觉:以为理解了原理就等同于掌握了技能
这提醒我们需要保持谦逊和持续学习的态度,就像量子物理学家费曼所说的:"知道事物的名字和真正了解事物是完全不同的。"在 AI 时代,不仅要善用技术工具扩展认知边界,更要警惕知识获取的表面性和片面性,努力将信息转化为真正的理解和能力
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- 第一张图没有债务,可能一些相当极端的事件会让你崩溃,但大多数情况会相当稳定
- 第二张图随着债务开始增加,能够承受的波动范围逐渐变小
- 到第三张图的时候,因为承受了相当大的债务,几乎已经无法承受波动
债务不是绝对的不好,在一些情况下,债务是提前拉动需求和杠杆资产的工具,唯一的缺点是资本成本(利率)。但一旦将债务视为在动荡的世界中限制你所能承受的东西,你必须要要考虑消灭负债,增加灵活性
在未来 50 年中,每个人都必然会经历战争、经济衰退、恐怖袭击、流行病、政治决策失误、家庭紧急情况、健康危机、职业转型等多种挑战,这种必然性使得保持财务灵活性变得极其重要
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