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至少有两种时间交换模式：「线性交换」和「复利交换」
至少有两种时间交换模式：「线性交换」和「复利交换」
- 线性时间交换: 价值 = 时间 × 时薪
- 复利时间交换: 价值 = (1+r)^时间
前者，无论你多么聪明、多么高效、多么专业，只要你的价值创造依然与你的「在场」紧密绑定，你就仍然被困在一个严格的价值上限之内。即使笼子镀了金，那仍然是笼子。
后者，是一种你不必亲自在场，价值仍能持续产生的关系，是任何能将你的智力、创造力与时间解耦的方式。
这不仅是一个经济问题，更是一个存在问题。当我们将有限的生命转化为可以脱离在场而持续产生价值时，在某种程度上实现了对死亡的超越。我们的思想、创造和影响可以在我们离开后继续存在，继续创造价值。
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第一种是时间换钱，比如出租车司机、快递员、职场程序员、职场管理者、餐厅服务员等。
第二种是资产生钱，比如土地公、投资人、有 IP 的内容创作者、有用户持续付费的产品人等。
或许 AI 最大的价值，是让越来越多的人，可以从以时间换钱的生存模式，进化到开始创造属于自己的资产，以资产生钱的模式来生存。
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再给“行业共识”破盆冷水：我不认可 agent 这个方向
再给“行业共识”破盆冷水：我不认可 agent 这个方向，反而 copilot 的 in-context 交互是更重要的。
- 我不认可 agent 这个方向。逻辑上大家当然能说手机和电脑的 ui 分两类，一类是 gui、另一类是 lui。这种分类被提出时，说出这种话和听到这种话的人在语言层面已经把这两类的注意力权重放在同等位置上了。但让我们回归生活，你会发现 gui 的效率真的很高。你想象自己打开手机、点开 app、上下滑的具体动作，你可能太习惯了以至于没觉得这是如此的丝滑。每次打字、说话，远比即时点击图标笨重 ，lui 的 agent 叙事没有给第一视角的生活经验以足够的尊重。至于长程任务，人在这些任务里也类似于强化学习，plan - execute - learn 的循环不断接力（人是环境的反应器），本就是社会博弈和动态规划的过程。所谓一个 agent 来总包，会涉及到复杂的权限和边界设置选项，更要不断和人主观意志的对齐（对齐的交互成本也很高）。现在叙事里常用词是“完全懂你的 agent”，可你自己懂下一秒的你自己吗？
- copilot 的 in-context 交互是更重要的。现在产品实际 pmf 的原因，我倾向于早已不是底座模型能力提升带来的了，而是产品交互变化带来的。cursor 不是因为 claude 更新了一版于是牛逼，而是找到了轻松读和写本地代码文件的交互。github 插件只能读，cursor 特意做 ide 的原因就是为了一键“写 / apply”的这个丝滑交互。不是用户、没干过产品经理、天天听由标签串联起来的叙事，就不容易想清楚价值分配里啥是关键的。
无论是 ai 还是其他任何科技，我们的分析首先应回归真实的生活。不作用于人们生活而只体现在文章和估值里的科技，可能不是我想要的。当然总有人为了自身利益无视其他人的生活，还嘲笑其他人看不懂；我对此保持沉默。
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目前看，ai非常大的一个威胁是，提供给人类一种“思考幻觉”
目前看，ai非常大的一个威胁是，提供给人类一种“思考幻觉”，在前ai时代，普通人和各领域精英间的一个普遍差异，是有没有结构化思考/结构化输出的能力
从r1和manus来看，ai应用最强的地方之一就是结构化能力——去拆解问题和任务，它拆完了之后，把这个结构化的过程展示出来，就给了用户一个我也能结构化的错觉
这对于已经有类似能力的老炮来说，没啥问题，省时间多好，但对于在成长期的学生和职场幼崽来说，如果完全用ai来替代结构化思考的部分，完全不去做从0到1的事情，会丧失掉这个学习提高的过程中附带的收益，也会潜在失去向更高阶思维能力（创造力-直觉-分析复杂问题）的攀登可能
就算从最基本的角度来看，也会至少丧失掉积累一些底层思维素材的机会，而且长期来看可能会让思维活性下降，表面上看，一些任务仍然可以完成，甚至通过ai展示的“思考过程”，认为自己仍然有做这些事的能力，但其实已经根本没法自己上手去做基础性的思考了，我觉得这可能是摆在这一代全球教育者和父母面前的一个特别大的挑战
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- 熹光，但观察到有意思的一点是AI反向训练了人类的提出问题的思维能力（prompt），人人都体验领导思维之如果你无法准确的提出你的诉求及背景需求，手下AI干半天活儿都抓不到重点
善存维生素片: 但以后AI门槛进一步降低，一堆垂直打包好的AI工具，到时候可能都不需要提问太多了，连提问能力都训练不了。
每天前行30公里: 是的。AI的发展趋势是这样的。
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Elicitation, the simplest way to understand post-training
本文探讨了近年来AI模型性能提升的原因，主要集中在后训练阶段。通过将这一过程与F1赛车进行类比，说明了即使基础模型变化不大，通过后训练也可以实现显著的性能提升。文章详细介绍了“激发理论”（elicitation theory），认为后训练主要是从基础模型中提取和放大有价值的行为。此外，文章还反驳了表面一致假设（Superficial Alignment Hypothesis），指出后训练不仅仅是对模型风格的微调，而是能够教授模型新的技能。最后，文章强调了强化学习（RL）在后训练中的作用，并指出强大的基础模型是后训练成功的关键。
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最近好多人问我如何评价 Manus 我会尝试反向问对方是什么 - 即刻App
玉伯
最近好多人问我如何评价 Manus
我会尝试反向问对方是什么感受
得到一个很有意思的观察是
大厂人往往会把其归结为过度营销
投资人则关注壁垒是什么、商业模式是啥
创业者大多会兴奋、看到了机会
普通用户会迷茫：这是啥
媒体人更直接：有没有码
细思这背后，都是在看自己
大厂人担心丢了尊严，用营销解释容易心安
投资人是 FOMO，担心没投错过、投了亏钱
创业者是羡慕，希望下一个是自己
用户最朴实：这是啥，是最客观的评价者
媒体人，是在想着，怎么获取截图和流量
忙忙碌碌，皆是围绕自己
只有用户，保持着朴素的好奇心：这是啥
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和老板1v1要聊些啥？
和老板1v1要聊些啥？
我有个习惯是和团队的核心成员每2周1v1沟通半小时，了解下他们的工作状态，回答实际工作和职场发展的问题。我发现很多同学其实不太会利用和老板1v1的机会，往往只是做简单的工作汇报。
站在员工角度，其实有效地用好和老板1v1的机会，能够收获很多职场的经验和见识，运气好还能提升升职加薪的机率。分享几个和老板高效1v1的小技巧给大家。
1）合理选择时间地点
和老板1v1的目的不是再做一次工作汇报，而是在休闲轻松的环境下，让彼此敞开心扉沟通，增加了解，互相帮助提升未来的工作效率。因此，1v1的地点最好不是在办公室（因为一进去就感觉要聊工作），时间也最好不是工作高峰（避开上午10-12点，下午2-6点）。因为这些时间段老板往往会有很多会议安排，即使能挤出时间和你1v1，也可能心烦意乱不在状态。
我建议和老板安排1v1，可以选择早上9-10点的coffee chat或者中午12-2点的午休，在公司附近的餐厅。这样可以有一个相对远离严肃的办公环境，且不会被其他会议打扰的时间段。
2）准备好工作相关的话题
虽说和老板1v1不能做简单的工作汇报，但是完全不聊工作也是不可能的（要不岂不是变约会了，咳咳咳）。但是和老板1v1的时候如果只是流水账重复例会上讲过的工作汇报，或者毫无逻辑地谈论工作上的奇思妙想，都会让老板对你的工作能力和思考深度有担心。
具体应该怎么聊工作呢？有个万能公式，和大家分享下。
我之前在Kellogg读MBA的时候，有一次听一个美国头部消费品公司的VP来开讲座，聊起他是如何在大公司快速晋升的，分享了一个他和老板沟通的小秘诀。他无时无刻都准备好两个工作问题的答案，随时碰上大中小老板聊起工作，他都会用2分钟时间像背稿子一样抛出这两个答案。1）当前负责的工作，有哪些关键进展和业绩数据。2）对公司或自己团队还没开展的业务，有哪个自己看到的可以尝试的机会。
如果你每次和老板1v1的时候，都能迅速的抛出提前精选准备的以上两个问题的答案，那你在老板眼中，肯定能成为一个既熟悉自己手头工作，又有创新思路的可造之才。
3）让老板成为老师
除了工作以外的话题外，和老板1v1还可以准备一些自己关心且老板有能力/经验回答的问题，给老板一个成为你职场和人生导师的机会。这样聊下来，一来你能获得自我提升，二来老板会觉得每次和你1v1聊天都很开心（毕竟大家都喜欢讲自己擅长的东西的），能增加不少亲近感。
比如，找我来1v1的同学除了问我工作问题外，还会问些职业规划，申请海外MBA，旅游，甚至是带娃的问题。这些恰巧都是我（至少自己觉得）擅长的领域，每次都会回答得很带劲。
希望能帮助大家更高效地和老板1v1。
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目前看，ai非常大的一个威胁是，提供给人类一种“思考幻觉”
目前看，ai非常大的一个威胁是，提供给人类一种“思考幻觉”，在前ai时代，普通人和各领域精英间的一个普遍差异，是有没有结构化思考/结构化输出的能力
从r1和manus来看，ai应用最强的地方之一就是结构化能力——去拆解问题和任务，它拆完了之后，把这个结构化的过程展示出来，就给了用户一个我也能结构化的错觉
这对于已经有类似能力的老炮来说，没啥问题，省时间多好，但对于在成长期的学生和职场幼崽来说，如果完全用ai来替代结构化思考的部分，完全不去做从0到1的事情，会丧失掉这个学习提高的过程中附带的收益，也会潜在失去向更高阶思维能力（创造力-直觉-分析复杂问题）的攀登可能
就算从最基本的角度来看，也会至少丧失掉积累一些底层思维素材的机会，而且长期来看可能会让思维活性下降，表面上看，一些任务仍然可以完成，甚至通过ai展示的“思考过程”，认为自己仍然有做这些事的能力，但其实已经根本没法自己上手去做基础性的思考了，我觉得这可能是摆在这一代全球教育者和父母面前的一个特别大的挑战
再阐述得明白一点：
结构化思考有两个前提，第一个前提是，你习得/自己误到了一些思维方法论，比如说什么金字塔模型之类的玩意儿，第二个前提是，你必须真的对一些特定领域有一些基础理解和经验。
比如你让我去结构化核物理中的某个问题，或者去拆解航空航天中的某个技术问题，我就拆不好，再聪明再有方法论也不行。
这些基础理解和经验，是需要在面对一些具体问题的时候，做过一些从0到1的扎实思考和实践之后，才能积累出来，成为你脑子面对类似问题的一个“轮子”，而ai省掉的，就是这些“基础过程”，于是你脑子里扎实的轮子就少了。
再换种方式说，以我最近辩论的经验来看，一个积累不够的辩手，去找高手求助讨要论点，有时候是没有用的，因为高手给了某套论点，你也理解不透，吃不下来，就算掰开了揉碎了讲一遍，到了场上，还是表达不出来。因为这套论所需要的一些更细节更基础的前提，在高手心中有，但在你心里没有，他从0到1琢磨过一遍，你没有，他的轮子你没造出来，于是你就形不成那些周边的延展性的看上去更高级的思考，也禁不起对方的攻防检验
原文链接：目前看，ai非常大的一个威胁是，提供给人类一种“思考幻觉”， - 即刻App
阿里的股票还会涨多少
本文分析了阿里巴巴股价近期大幅回升的原因，并探讨了未来股价可能的走势。阿里股价在2025年2月21日达到3年来的新高，主要驱动因素是市场对阿里云业务的价值重估。文章通过比较国际云服务商巨头的估值方式，提出了阿里云业务的合理估值水平。同时，随着AI技术的应用，阿里的传统业务也有望实现盈利模式的升级迭代。根据对云业务和非云业务的综合评估，阿里目前的股价估值范围大约在140美元到218美元之间。
松烟阁评论：主要让我之类怎么宏观的用一个计算模型评估企业的市值以及股票价格
原文链接：阿里的股票还会涨多少
“世界崩盘”保命指南
“世界崩盘”保命指南
最近几天美股带崩了几乎全球市场，这时候要不要进去捡便宜? 华尔街有句经典谚语，“Don't catch a falling knife”，不要接飞刀
现在的病根是美联储过去几年疯狂印钞救市，现在通胀压不住只能加息，但加息加猛了经济会崩，不加息通胀崩，横竖都是死局
在这个背景下，华尔街大佬们现在正在互相捅刀对冲风险，作为散户的修养就是别跟着玩命，普通人跟着炒妖股、玩杠杆，大概率是韭菜命
所以，学学巴菲特老爷子，现金才是王道
市场崩起来谁也不知道底在哪，保住本金比啥都重要，尤其多囤黄金和现金，留足弹药，等市场真正恐慌暴跌再分批捡便宜货
切记，别加杠杆，别做空，更别玩期权（普通人根本玩不过机构和算法）
这期间尤其注意2个信号:
1，如果美联储突然降息或放水，可能是市场崩盘的信号，赶紧跑
2，哀股也别太自high，如果美股崩了，哀股大概率跟着跌（外资跑路+情绪传染），别迷信炒作的“独立行情”
记住，当世界崩盘的时候不要“接飞刀”，现在不是发财的时候，是保命的时候
最后，想起2020年写的一篇笔记，真真是“历史不会简单的重复，但总惊人的押韵”。如下:
华尔街有句经典谚语：Don’t catch a falling knife，“不要接飞刀。”
意思就是，股票如果正在连续下跌的时候，如果你非要去捡便宜，结局可能像接一把下落的刀一样把自己割伤。
其实应对办法是有的，之前读《大作手》的时候，一代枭雄利弗莫尔的操作方法就很适合——追涨杀跌+金字塔型投入
追涨杀跌？是的，你应该根据现在在上涨还是下跌的趋势，确定是否入场和离场，只在涨的时候进，跌的时候果断止损和观望，不要觉得自己是天选之子可以买在最低点，卖在最高点
金字塔投入? 意思是，你判断这个趋势是涨，但不确定是不是真趋势，怎么办？一点点的投，如果得到验证再一点点逐步加大筹码，就像金字塔的形状
好，最后你以为我在说金融? 其实金融里的决策，无非是你生活中的一个小小模型而已
原文链接：“世界崩盘”保命指南 最近几天美股带崩了几乎全球市场，这时 - 即刻App
我的朋友 Ryan - Another Dayu
这篇文章讲述了作者在英国留学期间与本地学生建立友谊的经历。通过参与壁球活动和参加苏格兰传统节日 Burns Night，作者与同学 Ryan 和 Bill 逐渐加深了彼此的了解。尽管文化差异带来了挑战，但这些经历让作者认识到跨越文化的友谊是可能且宝贵的。文章最后强调了理解和耐心对于建立跨文化友谊的重要性。
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