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置顶坐标深圳的OD从业者们，欢迎来约咖啡交流～
我的数字分身： m.okjike.com
以书单交友：m.okjike.com
我的播客：
1⃣️教练谈 www.xiaoyuzhoufm.com
教练谈选题库，请您帮我扩充它～您放选题，我来找人聊m.okjike.com
2⃣️空无一物 www.xiaoyuzhoufm.com
我的公众号：
1⃣白一喵
2⃣增长潘多拉
我的核心课题：
executive coaching
derailment
learning agility
measure of entrepreneurial competency
measure of leadership
psychometrics
neuroleadership/neuroscience
organization climate/culture
我师从的对象：
Robert Eichinger
Roger Pearman
Robert Dilts
Philippe Rosinski
Dave Ulrich
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需求，供应，供需连接，成本-收益平衡取舍
airb.ai: 什么是业务？
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从“污名化”到“浪漫化”，我们离真正的尊重还有多远？
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4 00
纯乱写⬇️
2026 年 5 月 1 日
今天买了最贵一档。我要使劲儿烧token！狂加提客户价值，加倍赚回来！劳动人民最光荣！
2026 年 5 月 2 日
今天烧了好多token！好的开始是成功的一半！
2026 年 5 月 3 日
好累哦。要撑住啊！
2026 年 5 月 4 日
新社会的人好青年一定要学会休息。今天没有烧token。
2026 年 5 月 5 日
今天再休息一天吧。
2026 年 5 月 6 日
今天打德扑输了。心情不好。休息。
2026 年 5 月 7 日
不可以浪费钱！token不烧白不烧！
2026 年 5 月 8 日
人存在的意义是什么？
2026 年 5 月 1 日
今天买了最贵一档。我要使劲儿烧token！狂加提客户价值，加倍赚回来！劳动人民最光荣！
2026 年 5 月 2 日
今天烧了好多token！好的开始是成功的一半！
2026 年 5 月 3 日
好累哦。要撑住啊！
2026 年 5 月 4 日
新社会的人好青年一定要学会休息。今天没有烧token。
2026 年 5 月 5 日
今天再休息一天吧。
2026 年 5 月 6 日
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2026 年 5 月 7 日
不可以浪费钱！token不烧白不烧！
2026 年 5 月 8 日
人存在的意义是什么？
FogHorn: 如果列夫托尔斯泰在此刻，那么应该是： 2026 年 5 月 7 日 很愉快。决定了，应当 Vibe coding、应当猛猛烧 token！就这样。 2026 年 5 月 8 日 很累。不想 coding 了，也不想烧 token 了。
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【来自文学界的视角】金爱烂：人类和AI的不同点在于：犹豫 b23.tv
莫唯书Mark: AGI 之路，可能从一开始就走错了 你有没有观察过一个小孩是怎么学会“把积木堆高”这件事的？他拿起一块红色的放上去，再拿一块蓝色的放在旁边。积木倒下来，他皱眉，再试一次。这次把大的放在下面，又倒，他看看你，然后把所有积木推散，重新开始。他就在那个小小的地毯上，试错、观察、调整、再试。一个下午之后，他就能稳稳地搭出一座歪歪扭扭但不会倒的积木塔。 这个过程在今天的人工智能里几乎完全不存在，我们给模型看了几百万张堆好的积木塔，它学会了什么样的形状看起来像一座塔。但你让它亲手搭一次，它连第一块都放不稳。因为它不知道重力是什么，不知道摩擦系数，不知道大块在下面更稳。它只知道在它看过的那些图片里，塔的底部通常比顶部宽，这是一种惊人的模式识别能力，但它不是智能。 我越来越觉得，我们在通往通用人工智能的路上，可能从一开始就走错了方向。这并非算力不够的问题，也不是数据太少，我们用最暴力的方法把全互联网的文本喂给一个模型，让它预测下一个词，然后惊讶地发现它居然能聊天、写诗、通过考试。很多人以为看见了曙光，但我担心的是我们只是在一座名为“统计重复”的错误山峰上插了面旗帜，而真正的智能在对面那座名为“因果理解”的更高山峰上。 如果我们只是想要一个更好的搜索引擎、一个自动补全工具、一个语音助手，这条路完全走得通。但问题在于，我们在把它当作通往通用人工智能的圣杯。我们假设只要模型足够大、数据足够多、算力足够强，那些缺失的因果推理能力就会奇迹般地涌现出来。但这个假设没有找到任何依据，就好像你把一本百科全书翻烂了，也不会因此学会骑自行车。 一个很危险的信号是，这些模型都患有一种我称之为“病态自信”的毛病。你问它任何问题，它都会给一个确定的答案，语气笃定得像在宣读真理。它从来不会说“我不确定，我猜可能是这样，但你别全信”，也不会说“这个问题我需要更多信息”，更不会说“等一下，我发现我刚才说的一句话和你之前提供的事实矛盾了，我需要重新看一下”。 这种主动的、坦诚的不确定性表达，我至今没有发现任何一个大语言模型能做到。而任何一个有基本智能的个体，不管是人类还是动物，都必须具备这个能力。因为你如果不清楚自己知道什么、不知道什么，你怎么决定下一步该学什么？你怎么判断什么时候该相信自己的判断，什么时候该去求助？ 这就是为什么我说路可能走错了，我们把所有精力都押注在“无脑扩大规模”上，而几乎没有人认真研究“如何让一个系统知道自己不知道”。我们把大量的钱砸在训练更大的模型上，却很少有人去设计那种能主动问你“你的需求到底是A还是B”的交互。我们被模型的流畅性迷惑，误以为流畅就等于理解，这是一个集体的认知偏差。 我并不是说大语言模型没有价值，它改变了很多人工作、生活的方式，包括我自己。我只是想说，如果这是我们通往AGI的唯一地图，我们大概率会走向一个死胡同。在路的尽头你会碰到一面墙，墙对面就是那些它永远不会拥有的能力，比如因果推理、反事实想象、主动的不确定性声明、目标的自我修正。这些能力不是靠多看几万亿个词就能长出来的，它们需要的是一种完全不同的架构，一种从设计之初就把“自我认识”和“对世界的因果模型”嵌在骨头里的架构。 那么，正确的路应该是什么样的？想象你要去一个陌生的城市出差三天，你有两个AI助手可以选择。 第一个助手是目前市面上最常见的那种，你告诉它：“帮我安排一下行程。”几秒后，它就为你呈现了一份详细的计划：第一天上午九点开会，十一点拜访客户，下午两点参观工厂，晚上七点推荐你吃火锅，第二天八点出发去另一个区……每一个时间点都精确到分钟，每一个建议都斩钉截铁。你问它：“火锅店为什么要选这家？”它说：“因为这家评分最高。”你再问：“我其实不太能吃辣，你考虑过吗？”它顿了顿，然后重新生成一份计划，把火锅换成了粤菜，其他纹丝不动。你总觉得哪里不对，但说不上来。你只能自己打开地图，重新查一遍交通时间、会议地址、餐厅评价，然后把它的计划一页一页推翻。你发现，你花在纠正它上的时间，可能比自己从头做一遍还长。 第二个助手完全不同，你告诉它：“帮我安排一下行程。”它没有马上给你答案，而是先问：“你这个出差，最重要的目标是什么？是拜访客户，参加展会，还是处理内部事务？”你说是拜访客户。它又问：“你倾向于白天把正事集中处理完，晚上留时间自己逛逛，还是愿意把正事分散开，保持每天节奏轻松？”你说前者。它再问：“你对饮食有什么忌口吗？”你说不太能吃辣。问完这三句，它才生成一份计划，计划里每一个推荐旁边都标注了置信度：“这家餐厅距离你下午的会议步行八分钟，我有九成把握你会顺路，但它的招牌菜微辣，你可能需要注意，这一项我只敢说有七成把握。”如果你问它“为什么要选这家火锅店”，它不会只说“评分高”，而是把推理链条摊开：“因为你之前告诉我你喜欢吃牛肉，这家店的牛肉在本地排前三，但我注意到你后来又补充说不吃辣，所以这个推荐的基础已经动摇了，要不要我换一家不辣的牛肉馆？”你同意之后，它不只是换掉餐厅名字，还重新检查了整个行程，比如交通时间是否还合理，晚饭后的安排是否要微调。它会告诉你：“我把火锅换成粤菜后，发现这家粤菜馆旁边恰好有一个你很感兴趣的博物馆夜场，要不要顺路加上？” 这两个助手，哪一个更接近你想要的AGI？显然是第二个，但第二个助手所需要的能力，恰恰是目前所有大语言模型都不具备的，这些能力不会从更大的模型里长出来，它们需要被当成核心目标来设计。 一个真正智能的系统，应该像那个合格的旅行助手一样，在它不懂的时候问清楚，在它不确定的时候说清楚，在它犯错的时候改清楚。它不会让你觉得“哇，它什么都知道”，而是让你觉得“嗯，它知道它知道什么，也知道它不知道什么，我可以放心跟它合作”。 与其在错误的斜坡上继续加速，我们还有一个机会重新选择，停下来思考下我们到底想要什么样的智能？是一个从不出错、从不犹豫、永远正确的神？还是一个会犯错、会学习、会承认自己不知道，但因为坦诚而值得你信任的伙伴？ 至少我会选后者，因为神不需要我们，而伙伴需要。
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