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置顶TikTok 重开，写小红书接“难民”这件事有点晚了。不过，还是把这篇文章发出来了。
Come for the tool, stay for the network 这个经典理论在这场“TikTok 难民潮”身上其实并不明显。在缺少最基本的翻译工具（刚上线）的情况下，中美两国人民也可以玩得不亦乐乎。新颖性或者说新鲜感，还是社交媒体的基础活跃动力，技术和工具属性都是手段，持续不断的为新颖性提供燃料。
但新颖性也有坑：出圈的代价是秩序的崩坏，平台自己要管，监管机构也会出手。上一代产品（Instagram / YouTube）以关注关系为基础，实际上用既有社交关系做映射来塑造秩序，相对来说压力是比较小的。而 TikTok / Red 则用推荐算法，通过用户行为和兴趣来构建图谱，不可控的地方大很多，但这有背后的复杂社会分层的原因。
从现在往后看 3 年，或许这些社交 / 内容平台都还在，彼此之间互有得失，但不可避免的一件事情是：上面 AI 生成内容会变多，新颖性出来了，那么对应的秩序如何建立呢？
Come for the tool, stay for the network 这个经典理论在这场“TikTok 难民潮”身上其实并不明显。在缺少最基本的翻译工具（刚上线）的情况下，中美两国人民也可以玩得不亦乐乎。新颖性或者说新鲜感，还是社交媒体的基础活跃动力，技术和工具属性都是手段，持续不断的为新颖性提供燃料。
但新颖性也有坑：出圈的代价是秩序的崩坏，平台自己要管，监管机构也会出手。上一代产品（Instagram / YouTube）以关注关系为基础，实际上用既有社交关系做映射来塑造秩序，相对来说压力是比较小的。而 TikTok / Red 则用推荐算法，通过用户行为和兴趣来构建图谱，不可控的地方大很多，但这有背后的复杂社会分层的原因。
从现在往后看 3 年，或许这些社交 / 内容平台都还在，彼此之间互有得失，但不可避免的一件事情是：上面 AI 生成内容会变多，新颖性出来了，那么对应的秩序如何建立呢？
01.20.25: 新颖与秩序
15 11
最近读了几部小说。
我可能不太擅长阅读长篇非虚构作品，经常会忘记人名，有时也会被大量的描述性内容所困扰，搞不清楚主线情节到底是啥。通过与 AI 交互，我可以更好地把握故事的脉络。
每当开始或结束一个章节，我会向 AI 询问主要人物和情节，以确保自己正确理解了内容。
比如早上刚读完的《莱博维茨的赞歌》，是美国科幻作家小沃尔特·M·米勒于 1960 年出版的唯一一部长篇小说，并于 1961 年荣获雨果奖。小说分为三个部分，分别是“要有人”（Fiat Homo）、“要有光”（Fiat Lux）和“愿祢的旨意行在地上”（Fiat Voluntas Tua），讲述了人类文明在经历核战争后的毁灭、重建，再到再次毁灭的循环过程。
这个小说分 3 个部分，每一部分相隔几个世纪。中间没有过渡，每次都会引入全然不同的人物，只有一个千年不变的主线“莱博维茨修道院”。
这种小说，放在之前，我大概看完第一个部分就弃掉了，因为大脑无法接受每一部分新人物出场，而且和前面的情节没有直接关联。
而现在的做法是：
- 新人物出场，刚开始有点迷糊的时候，问一下 AI，这个人是谁，和之前的情节有什么关联？
- 看完一部分，记不起情节发展的脉络，问一下 AI，这一部分说的啥？
这样就串起来了。
这里也可能看出不同模型在处理长上下文时的功力。GPT-4o < Gemini 2.0 Flash ~ Deepseek v3。
可能这种读法把作者的巧妙用心给破坏了，但我确实只有这么一个办法，能把这种小说看懂。是不是比没看懂强？
我可能不太擅长阅读长篇非虚构作品，经常会忘记人名，有时也会被大量的描述性内容所困扰，搞不清楚主线情节到底是啥。通过与 AI 交互，我可以更好地把握故事的脉络。
每当开始或结束一个章节，我会向 AI 询问主要人物和情节，以确保自己正确理解了内容。
比如早上刚读完的《莱博维茨的赞歌》，是美国科幻作家小沃尔特·M·米勒于 1960 年出版的唯一一部长篇小说，并于 1961 年荣获雨果奖。小说分为三个部分，分别是“要有人”（Fiat Homo）、“要有光”（Fiat Lux）和“愿祢的旨意行在地上”（Fiat Voluntas Tua），讲述了人类文明在经历核战争后的毁灭、重建，再到再次毁灭的循环过程。
这个小说分 3 个部分，每一部分相隔几个世纪。中间没有过渡，每次都会引入全然不同的人物，只有一个千年不变的主线“莱博维茨修道院”。
这种小说，放在之前，我大概看完第一个部分就弃掉了，因为大脑无法接受每一部分新人物出场，而且和前面的情节没有直接关联。
而现在的做法是：
- 新人物出场，刚开始有点迷糊的时候，问一下 AI，这个人是谁，和之前的情节有什么关联？
- 看完一部分，记不起情节发展的脉络，问一下 AI，这一部分说的啥？
这样就串起来了。
这里也可能看出不同模型在处理长上下文时的功力。GPT-4o < Gemini 2.0 Flash ~ Deepseek v3。
可能这种读法把作者的巧妙用心给破坏了，但我确实只有这么一个办法，能把这种小说看懂。是不是比没看懂强？
2 02
今天尝试自己录 podcast，发现自己口头表达能力的确不大行，经常会沉默好几秒，都不知道剪辑的时候会不会直接晕死过去。
录完了放那，举铁时又想起来，哎呀，有个点应该加进去，但想想要重录重剪，立刻把想法都咽回去了。
文字真是不要方便太多😵💫
录完了放那，举铁时又想起来，哎呀，有个点应该加进去，但想想要重录重剪，立刻把想法都咽回去了。
文字真是不要方便太多😵💫
22 80
完成了人生首次带爸妈国外出游，不巧是脚还扭伤，一周下来，精疲力尽。虽然有点碎碎念，但想想还是写点体会发在这：
1. 出门在外，种种不便，更会放大一个人的生活习惯和脾气秉性，也就更易起冲突，这就是为什么很多旅行都是分手旅行。但是父母孩子不一样，只能忍着。在消费上，他们下意识的会想要省钱，这里产生了很多生活方式上的冲突，需要更好的沟通方式，彼此留些空间。
2. 我的父母是 60 年代前后生人，身体还好，但认知观念上多少有些落后，抖音其实补足了很多 gap，他们应该比上一代老年人强大 - 这是移动互联网的功劳。相信 AI 会帮他们解决更多这一类“不知道”类的问题。
3. 对他们而言，异国他乡的语言文化差异其实是最大的鸿沟，回家以后我们意识到应该让他们自己用翻译软件来沟通，而不是由我来做翻译。自主表达和行动虽然麻烦，但却更有满意感。但这也不完全是语言翻译的问题，也有一些文化上下文的差异，比如有些国家饮酒有禁忌，有时候会造成很多麻烦，不完全是现在的翻译软件能够做到的。
3 可能包含了很多消费 AI 的使用场景。
比如，我妈想在酒店自己简单烹饪，那就去超市买食材。她不仅仅需要能找到超市，还要能在超市里找到对应的商品，一些当地的调味料可能有不同的名字或味道，还要能和超市收银员做简单沟通等。这些鸡零狗碎的日常要想做好需要很细致，即便是用上 AI。
除 AI 之外，就得靠爱来化解了。
1. 出门在外，种种不便，更会放大一个人的生活习惯和脾气秉性，也就更易起冲突，这就是为什么很多旅行都是分手旅行。但是父母孩子不一样，只能忍着。在消费上，他们下意识的会想要省钱，这里产生了很多生活方式上的冲突，需要更好的沟通方式，彼此留些空间。
2. 我的父母是 60 年代前后生人，身体还好，但认知观念上多少有些落后，抖音其实补足了很多 gap，他们应该比上一代老年人强大 - 这是移动互联网的功劳。相信 AI 会帮他们解决更多这一类“不知道”类的问题。
3. 对他们而言，异国他乡的语言文化差异其实是最大的鸿沟，回家以后我们意识到应该让他们自己用翻译软件来沟通，而不是由我来做翻译。自主表达和行动虽然麻烦，但却更有满意感。但这也不完全是语言翻译的问题，也有一些文化上下文的差异，比如有些国家饮酒有禁忌，有时候会造成很多麻烦，不完全是现在的翻译软件能够做到的。
3 可能包含了很多消费 AI 的使用场景。
比如，我妈想在酒店自己简单烹饪，那就去超市买食材。她不仅仅需要能找到超市，还要能在超市里找到对应的商品，一些当地的调味料可能有不同的名字或味道，还要能和超市收银员做简单沟通等。这些鸡零狗碎的日常要想做好需要很细致，即便是用上 AI。
除 AI 之外，就得靠爱来化解了。
20 50
小红书印证了我之前的一个猜想：算法驱动的社交媒体会不会出现与美国有线电视类似的差异化竞争。
美国 1980 - 2000 年代间集中出现了包括 HBO、CNN、Discovery 等在内的一批有线电视台，在无线电视之外，以垂直受众定位做差异化竞争。
我一度认为，这种分化可能在社交媒体上不再存在了，因为个性化需要规模，需要数据网络效应，最终是一家独大的局面。在抖音崛起后，快手、B 站甚至视频号都没有扭转这个局面。
而小红书则不同。推荐 + 搜索 + 运营 + 增长，组合出截然不同的画风。我经常在 YouTube Shorts 和 Instagram Reels 上刷到抖音上的流行内容，但小红书却能推荐一些不同类型的内容来。
下面是一些来自“TikTok 难民”的原生看法，基本每条都指向差异化。
1. Reels 是“为网红准备的”。缺少普通人分享自己挣扎或搞笑故事的“真实”内容。很多人不希望他们的 Instagram（与现实生活中的朋友和家人相连）与制作和关注这类内容相关联。
2. YouTube 过于专注于长视频。短视频感觉像是次等内容，且算法不够出色。
3. 中国公司在算法方面更擅长。很多人（没有任何证据）都在这么说。TikTok 的算法在推送高度相关的内容方面表现非常出色。
4. 这是对美国政府的“反击”。人们对 TikTok 被禁感到愤怒。转向一个完全由中国开发的应用程序被视为一种抗议行为，同时也是最具讽刺意味的结果。
5. 更加“边缘化”。注册 RedNote 的美国用户报告称，他们看到了在 Reels 或 Shorts 上可能不被接受的内容（例如 Luigi Mangione 的粉丝剪辑）。对于那些“无拘无束”的 Z 世代 TikTok 用户来说，这是个加分项。
美国 1980 - 2000 年代间集中出现了包括 HBO、CNN、Discovery 等在内的一批有线电视台，在无线电视之外，以垂直受众定位做差异化竞争。
我一度认为，这种分化可能在社交媒体上不再存在了，因为个性化需要规模，需要数据网络效应，最终是一家独大的局面。在抖音崛起后，快手、B 站甚至视频号都没有扭转这个局面。
而小红书则不同。推荐 + 搜索 + 运营 + 增长，组合出截然不同的画风。我经常在 YouTube Shorts 和 Instagram Reels 上刷到抖音上的流行内容，但小红书却能推荐一些不同类型的内容来。
下面是一些来自“TikTok 难民”的原生看法，基本每条都指向差异化。
1. Reels 是“为网红准备的”。缺少普通人分享自己挣扎或搞笑故事的“真实”内容。很多人不希望他们的 Instagram（与现实生活中的朋友和家人相连）与制作和关注这类内容相关联。
2. YouTube 过于专注于长视频。短视频感觉像是次等内容，且算法不够出色。
3. 中国公司在算法方面更擅长。很多人（没有任何证据）都在这么说。TikTok 的算法在推送高度相关的内容方面表现非常出色。
4. 这是对美国政府的“反击”。人们对 TikTok 被禁感到愤怒。转向一个完全由中国开发的应用程序被视为一种抗议行为，同时也是最具讽刺意味的结果。
5. 更加“边缘化”。注册 RedNote 的美国用户报告称，他们看到了在 Reels 或 Shorts 上可能不被接受的内容（例如 Luigi Mangione 的粉丝剪辑）。对于那些“无拘无束”的 Z 世代 TikTok 用户来说，这是个加分项。
28 1014
本周的 newsletter 聊聊运气这件事。
一位老友曾经说我：你就是运气不好。这句话让我开始思考：在追逐高增长和走在曲线前端的过程中，我们是否陷入了某种陷阱？
Howard Marks 说泡沫更多是一种心态。Siegel 则警告“增长率陷阱”：人们总愿意为高增长支付过高的溢价。这个陷阱不仅存在于投资市场，在职业选择中也屡见不鲜。
每一代年轻人面前都有时代的召唤，但技术革命和经济周期从来都不是独立的：资本因技术而泡沫，泡沫因周期而破灭。
所谓运气，某种程度上就是我们与时代的关系。重要的不是追求完美时机，而是在动荡中保持定力。
一位老友曾经说我：你就是运气不好。这句话让我开始思考：在追逐高增长和走在曲线前端的过程中，我们是否陷入了某种陷阱？
Howard Marks 说泡沫更多是一种心态。Siegel 则警告“增长率陷阱”：人们总愿意为高增长支付过高的溢价。这个陷阱不仅存在于投资市场，在职业选择中也屡见不鲜。
每一代年轻人面前都有时代的召唤，但技术革命和经济周期从来都不是独立的：资本因技术而泡沫，泡沫因周期而破灭。
所谓运气，某种程度上就是我们与时代的关系。重要的不是追求完美时机，而是在动荡中保持定力。
01.13.25: 与运气和解
8 01
应该是今年倒数第二期 newsletter 了，不能免俗的谈一下 o3，不管 OpenAI 有多少争议，12 天发布的最后一发的确是有分量的。
周末已经看了不少讨论。因为大部分人都没有用上这个模型，所以讨论集中在放出来的几个“跑分”上。其中最关键的就是那个 ARC-AGI 测试。
这个测试集已经创建了 5 年，它的设计原则是：在很少的先验知识前提下，对人类很简单，对机器很难——考验的是模型是不是真的有“智能”——按照人类的标准。
5 年以来，在 o3 出现之前，还没有什么模型能在这个测试上取得和人类相当的成绩。
ARC-AGI 测试的设计者 François Chollet 在 2019 年发表了一篇题目为 On the Measure of Intelligence 的论文，详细论述了度量智能水平的思路和原则，这个测试也就由这篇论文而来。
我去读了这篇 64 页的论文，才开始理解为什么 o3 会采用这个测试来证明自己的能力，以及它和 GPT 系列模型之间的关系。
在 2024 年年尾，释放出这样的信息，意味着我们将在 2025 年看到很不一样的变化。AI 的进化肯定没有撞墙，而是在进行分化和分工：不同的模型因为智能水平的不同而被选择扮演不同的社会角色，正如今天的人类社会一样。
面向 2025 年可以做的预测很多，我也尝试做了一些，放在文章最后。
周末已经看了不少讨论。因为大部分人都没有用上这个模型，所以讨论集中在放出来的几个“跑分”上。其中最关键的就是那个 ARC-AGI 测试。
这个测试集已经创建了 5 年，它的设计原则是：在很少的先验知识前提下，对人类很简单，对机器很难——考验的是模型是不是真的有“智能”——按照人类的标准。
5 年以来，在 o3 出现之前，还没有什么模型能在这个测试上取得和人类相当的成绩。
ARC-AGI 测试的设计者 François Chollet 在 2019 年发表了一篇题目为 On the Measure of Intelligence 的论文，详细论述了度量智能水平的思路和原则，这个测试也就由这篇论文而来。
我去读了这篇 64 页的论文，才开始理解为什么 o3 会采用这个测试来证明自己的能力，以及它和 GPT 系列模型之间的关系。
在 2024 年年尾，释放出这样的信息，意味着我们将在 2025 年看到很不一样的变化。AI 的进化肯定没有撞墙，而是在进行分化和分工：不同的模型因为智能水平的不同而被选择扮演不同的社会角色，正如今天的人类社会一样。
面向 2025 年可以做的预测很多，我也尝试做了一些，放在文章最后。
智能的度量：o3 与 AI 的分水岭
10 11
听小宇宙 CEO Kyth 上《乱翻书》的播客的感受：
在决定立项做播客产品的时候，团队做了挺多调研。其中包括如何在已经有很多大厂产品存在的情况下，做一个能够活下来的播客产品。
几个重要的点：一是做编辑推荐，二是让用户有回家的感觉，即主播和粉丝之间的直接沟通。
这里做了一个反直觉的决策（至少反我的直觉）：播客的第一个客户端是苹果自己做的。我向来都觉得，如果手机内置了一个产品，那么在这个点上想要去攻破是非常难的。
这个直觉来自于之前我在豌豆荚时候的经验：手机助手最后是被手机自带的应用商店和各种小工具软件给替代掉了。
另外一个例子就是笔记。虽然很多人说苹果自带的笔记软件功能已经很强大了，但是在这个赛道上还是不断地会出现新的产品，有很多后来也做得很大。
这些差异化的共性是：把内容放进去，而不仅仅只是做一个收听或者编辑的工具，在内容上再去构建用户关系，这些往往是大厂不愿意去深耕的地方，也就是新事物生长的缝隙。
在决定立项做播客产品的时候，团队做了挺多调研。其中包括如何在已经有很多大厂产品存在的情况下，做一个能够活下来的播客产品。
几个重要的点：一是做编辑推荐，二是让用户有回家的感觉，即主播和粉丝之间的直接沟通。
这里做了一个反直觉的决策（至少反我的直觉）：播客的第一个客户端是苹果自己做的。我向来都觉得，如果手机内置了一个产品，那么在这个点上想要去攻破是非常难的。
这个直觉来自于之前我在豌豆荚时候的经验：手机助手最后是被手机自带的应用商店和各种小工具软件给替代掉了。
另外一个例子就是笔记。虽然很多人说苹果自带的笔记软件功能已经很强大了，但是在这个赛道上还是不断地会出现新的产品，有很多后来也做得很大。
这些差异化的共性是：把内容放进去，而不仅仅只是做一个收听或者编辑的工具，在内容上再去构建用户关系，这些往往是大厂不愿意去深耕的地方，也就是新事物生长的缝隙。
93 2315
粉雄救兵（Queer Eye）这个剧居然已经到第九季了。
晚上无聊，点开看了一集，发现还是那个配方：一个看起来并不是太出色剧本，加上一群看多会有点腻烦的固定班底。年年续订，已经九载。
但它就是这个定位：
填补一个有点发困但又不想太早睡觉的百无聊赖的夜晚，漫游一个欲求不满但又囿于昼夜想看梦想成真的故事。
它是所谓的“氛围电视”的代表作。偶尔冒一句鸡汤金句台词，也可能让人莫名抬起头，感动一闪念。
每一集最后，被“改造”过的普通人闪着金光再次出现在家人朋友面前，尖叫，喜悦，眼泪，拥抱，干杯，剧终。
该干啥，干啥去。
---
对于那些不知道 / 没看过的朋友，以下是简介：
《粉雄救兵》是一档真人秀节目，五位时尚达人帮助生活遇到困难的人重拾自信，从头到脚进行改造，让他们焕然一新。
晚上无聊，点开看了一集，发现还是那个配方：一个看起来并不是太出色剧本，加上一群看多会有点腻烦的固定班底。年年续订，已经九载。
但它就是这个定位：
填补一个有点发困但又不想太早睡觉的百无聊赖的夜晚，漫游一个欲求不满但又囿于昼夜想看梦想成真的故事。
它是所谓的“氛围电视”的代表作。偶尔冒一句鸡汤金句台词，也可能让人莫名抬起头，感动一闪念。
每一集最后，被“改造”过的普通人闪着金光再次出现在家人朋友面前，尖叫，喜悦，眼泪，拥抱，干杯，剧终。
该干啥，干啥去。
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对于那些不知道 / 没看过的朋友，以下是简介：
《粉雄救兵》是一档真人秀节目，五位时尚达人帮助生活遇到困难的人重拾自信，从头到脚进行改造，让他们焕然一新。
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