最好的学习方式是，你有一个陪练，实时给你反馈，你能马上看到你的假设是被验证了，还是被证伪了，确保你的理解始终在线。

而不是去听别人讲课。听讲的时候，你的脑区大部分资源都是闲置的。信息输入进去，大部分都漏光了。
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​除非这个人能紧紧抓住你的注意力（情绪），不断制造悬念，回收包袱。这样信息损漏才会小一些。​大部分讲师都没有这种能力。

但也没有你以创造的状态去学，效果好。
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刚在饭店里吃饭，隔壁桌两个老登大摇大摆抽烟。

我先劝他们不要抽烟，不听，呛我：“你是卫生局啊？”，说我多管闲事，让我规矩点，别惹事。

我直接火了，重重拍桌子，叫店长。

店长来了先和稀泥，我态度强硬，他俩今天必须把烟掐了。

我说，如果你们放任不管，我一定举报你们。
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店长才去制止。

俩​老登随后跟店长控诉我态度恶劣，还威胁要报警。

我说，你报，你他妈今天要是不报警，我就看不起你。

俩老登不吱声了。过了一会儿开始用方言交流。

在蛐蛐我呢，没事，把烟掐了就行。

这就是为什么我从来对六一儿童节无感的原因。

像今天这场冲突，只有作为成年人，你才能摆平。

如果你只是一个儿童，你就只能哭闹，什么都改变不了，连压岁钱都未必归你所有。

还是做成年人好。

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福建果农哭惨是一个营销套路，作为福建人，我对这类新闻太熟悉了，从小听到大。我高中就写过作文讽刺他们。

如果你因为同情去买单了，他们就会觉得没什么大不了的。来年该犯的浑还会继续犯。

鳄鱼的眼泪，不值得同情。记住，任何人本职工作做不好，最基本的法律都不遵守，造成了恶劣的后果，跑来跟你哭，都不值得同情。

请尽情的公开的羞辱他们！

最近老有人给我推销 MBA 课程，我就问对方，上 MBA 课程对我有什么用？
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​她说，可以积累人脉，提升认知，也是前一段经历的思考沉淀。做这些事，​虽然短期内不能带来金钱的回报，但长期肯定会提升竞争力的。
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​我说，那我们来做一个假设，如果你现在手上有一个年入百万的生意或者投资要打理，你会不会去读 MBA？
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​她说不会。
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​我说，那就对了。你之所以总想着去追求更高的学历，积累所谓的人脉，是因为你现在手上没有更重要的事情要做，是因为你不知道这个世界到底是怎么运作的。更直白的说，是因为你迷茫。
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你解决不了最核心的问题，所以你才会认为，多读点书，多听点讲座，多认识点人脉，总会是好的。这个叫囤货思维。
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​但凡你知道下一个风口在什么地方，你会马上去做。这些泛人脉，泛知识的价值立刻归零。
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​我问，我说的对不对？
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​她说，你想了解这些市场趋势，也可以来 MBA 项目学习嘛。
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​我说，你想知道下一个风口在什么地方，你会去课堂上调研，还是去市场上调研？
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​她仍然坚持，我们 MBA 项目也有走访企业，赴外交流的机会。
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​我问，你说的是“也有”，但我问的是第一性。你的时间很宝贵，你只有一个选择，你会怎么选？
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​她沉默了一会儿，又说，您不愿意考虑，是有自己的项目或者公司的生意要忙吗？其实来我们项目，也可以提供技术转化，合伙人匹配这些资源和扶持的。
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​我说，我跟你聊的是普遍的情况，不需要这个人有项目在手这么强的假设。
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​哪怕他没有项目在手，他处在寻找项目的阶段，他脱产读一个 MBA，在我看来，价值也很低。
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​技术转化，不应该发生在高校，而应该在市场。找合伙人，你认为他更想要那种真刀真枪杀出来的人，还是坐在你们的课堂上精于演算的人？
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​我最后说，我不是说你们一点价值没有，如果是这样，我不会来参加你们的活动。而是，从第一性原理来推导，寻找机会的最佳场所，不是大学校园。找机会也不是最核心的目标，真正稀缺的能力，是能够在不确定中持续前行，这个你们 MBA 项目不教，也教不了。

抖音太懂我了，天天给我推的短剧都是这种类型的：
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​一个小伙，不肯同流合污，离开了光鲜亮丽的大城市。他到了一个县城，临危受命，接手一个倒闭的工厂。靠着一丝不苟、敢于打破常规的作风，最终把厂子盘活了。
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​从一开始不被信任、被下岗工人围堵，到最后厂子成功上市，带着大家都过上了好日子。

他还有个女搭档，财务出身，做事干练，只认规章不讲情面。因为不肯做假账，在原单位被排挤，心灰意冷。

小伙两次请她出山都被拒绝。她虽然拒绝，但小伙的理想和执着也逐渐打动了她。最后一次，她提出约法三章：招聘必须走流程，报销不能做假账，老板要带头遵守公司制度。

小伙答应了，两人最终一起创业。

这些剧情我是越看越上头，抖音给我推的每一部短剧核心剧情都差不多，但我就是百看不厌，哈哈哈。真的是把我的 G 点拿捏的死死的。

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最近在各种活动中频繁遇到这样画像的人：
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​无脑鼓吹 AI，不管什么业务，上来就问为什么不 all in AI，all in agent，all in 龙虾。

你解释了也听不进去，一副魔怔了的表情。

个人轻量化的场景，all in AI 没问题。但稍微严肃点的场景，需要人把关，all in AI 的是傻缺。

因为 LLM 给你的答案是基于概率联想出来的，不是精确计算出来的。

但凡要用到像工厂流水线这样的场景，参数全部要靠专用模型去算的。

另外大量企业，数字化程度没有那么高，很多数据没有，你明白吗？串不起一条 pipeline。

所以现在工业界普遍是把 LLM 嵌入现有业务流的一部分环节，不是 all in。否则一旦出现幻觉，锅炉要炸掉。

我发现在这些活动里，用 AI 跑真实业务的人，都说自己是部分使用 AI ，正在想办法拓展更多。很少说完全不要人的。

我怀疑那些魔怔人，没有真实下场做过业务，参加活动只是是为了卖课，所以才会如此鼓吹。

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前两天参加活动，碰到一对男女。

男的介绍自己是前沿部署工程师（FDE），女的是做漫剧的。

女的请男的旁观自己一天的工作，然后总结哪些是可以被 AI 自动化的，并设计相应的工作流。
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​可以可以。这个绝对是刚需。

很多沙盘设计者，不满足沙盘只作为培训工具，想开发成线上产品，并在企业的真实业务场景里试水，帮助企业解决真实业务问题，这是好事，但会面临这些挑战：
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​1）数据输入问题。大量企业没有规范的数据采集系统。就连你想让工人如实填报今天打了多少个螺丝，这本身就是一个需要解决的管理学问题。

但在沙盘里，我们假设这些数据天然可得。我们甚至还给员工能力评分定级，但在真实场景，这些全部都基于主观判断，充满了噪声。

数据质量会严重削弱企业做数据治理的意愿，而你只是咨询公司或者沙盘设计者，你没有能力去解决数字化转型（巨坑）这个更加宏大的命题。

2）沙盘对真实世界做了大量简化。如果完全不简化，复杂度爆炸，你无法进行推演；大刀阔斧简化，可能偏离实际，并且被你简化掉可能正是企业关心的问题；你小心翼翼、不失真的简化，最后可能没有可行解……

这些摩擦使得企业（特别是中小规模）很多时候更愿意依赖专家直觉，这些专家直觉不消耗算力、运行速度又快，比请你去搭建一个 BI 系统要轻便得多。

事实上咨询公司到企业驻场，很多精力就花在从一线采集这些直觉。他们要想办法把这些隐性知识显性化，但这个过程本身就很耗费成本。

所有盲目鼓吹 Agent 可以完全代替 SaaS 的，都没有认真考虑过隐性知识转化成本，都是纸上谈兵的专家。

而且，哪怕你成功解决了数据问题，你的算法也被证明确实精准，你还会面临一个更扎心的挑战：

3）客户的付费意愿。

所有做过企业内部咨询工作的朋友，应该都面临过这样一个问题，你如何向业务方证明自己的价值？

你的建议对了，业务方会认为是自己的能力；你的建议错了，业务方会天然把你当背锅侠；你花了大量的精力，把置信区间缩小了 5%，业务方会觉得价值有限……

唯一价值清晰的场景是提供「反直觉但最后被证明是对的」的建议，但你不可能天天交付这样的结果。所以大量的企业内部咨询顾问，最后会选择这两条路：

1）做证明题，找论据证明业务方是对的。价值可以快速被认可，业务方配合意愿高，换来有大局观的表扬。

2）甘当 SQL boy，帮业务方打下手，取取数，整理整理报告，约几个专家访谈。价值不高，但是没有也不行。

​但这两条路，显然 AI 比你适合。
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​杉数科技就把这些坑都踩了一遍。服务科技企业，人家学会了你的技术，就自建了。

服务民企，数据基建差，你跟老板说，再追加 100 万预算先做数据治理，老板让你滚。
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​服务政企，人家不是冲你的算法来的，是有国产算力采购任务，来跟你搞关系的。
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​你唯一理想的客户是外企，但这几年外企在撤离，要么你走出去，要么你……

我把这称为杉数困境。

所以最后还是只能回到培训场景，培训场景需要你肉身在场，参加人数又不能太多，规则也不能太复杂，而且很难有复购，这些都导致了这个生意不可能做大。
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我一直认为，“复盘为什么失败”的活动价值很低。
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因为​对创业而言，单次尝试默认结果就是失败。
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所以​失败没有什么好惊奇的，也没有必要过度复盘。

很多时候，你以为的原因未必是真的原因，可能只是噪音。

创业这件事，它真正的可玩性在于，一旦你尝试次数多了，尝试，失败，迭代…胜率会上来。

1000 次尝试都失败的概率很低，对吧？

而且，你只要成功一次，人生就此改变。

所以创始人真正的敌人不是同行，而是你自己的烧钱速度。

burn rate 如果太高，你可能等不到成功的那一天。

但问题也不大，钱烧干净了，就去打工。然后再尝试。

但是最好的方式是先追求小成功，再追求大成功，growth 始终跑赢 burn rate。

当然，天才不在此限制。

与其纠结为什么失败，不如思考如何优化你的 burn rate，让它支撑足够久。

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今日维港