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Roc_Yu3188
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🧐Cognitive Science
📝Airbnb产品负责人/连续创业/增长顾问
😋唯有爱与美食不可辜负
🔗公众号:Roc增长备忘录
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Roc_Yu3188
1年前
关于life-long business 的原则思考

1. Founder market fit, 能真实坦诚的表达自己,事与产品是思想与价值观的载体,而事情也因你的独特,才有了它魂与真正的价值;

2.能够持续被所做的事情注入能量,能够接纳人和事的不完美,能够互相滋养,成长成熟;

3.发心要正,是基于长期稳固,可持续的价值观和使命感,不是被欲望,恐惧或是我执所驱动;

4.要有持续的正向现金流业务为支撑,以保障事情的可持续,让产品和服务能够更快的变得更好;

5.有真诚,坦诚,互补的伙伴,以及灵活参与,透明的组织制度,能够慷慨的分享所获的利益,但不以纯粹的利益绑定,而是有真正的价值聚合与认同,能够给伙伴注入能量,滋养内心,走尽可能长期的路;

6.理解与接受市场的周期与变化,以至少十年为周期的去思考与规划事情,考虑业务发展的起落,波峰波谷,重点考虑与投入在长期积累可产生复利性价值资产的能力,有护城河,能被传承,可以老树开新花,而不是快起快落;

7.快慢兼修,用先进的科技和生产力让产品越快的越好,让企业的文化品牌价值观慢慢的,深深的沉淀与发酵,能够深远而正向的影响更多人;
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Roc_Yu3188
6天前
尘世回眸尽,此心轻放空
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Roc_Yu3188
13天前
慢即是快,新LSD mark
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Roc_Yu3188
15天前
作为PKM的爱好与实践者,过去我从evernote转移到notion,又从notion转移到capacity,obsidian等应用,每次转移毫无心理成本,也没太想要去转移信息什么,理论上记录了这么多知识与思考是很值得转移,或者起码会有些FOMO,不应该记录越多越难放弃吗?有以下思考,欢迎一同讨论。

笔记的本质肯定不是为了记录,而是处理,思考和理解,这个过程的价值远大于记录本身。思考理解后面是为了泛化后得到范式Paradigm和Patterns,由此举一反三,为了将来能够更好的做决策。

Paradigm和Patterns架起了一座历史和未来的桥梁。

笔记工具的记录功能的价值在大模型时代,会越来越被弱化,而辅助决策预测未来的价值会被越来越放大。过程包含了如何促进思考,如何快速识别和提取与自己有关的有效信号,和已有的知识图谱关联,并在历史的内容中自动抽象,识别出决策模式和共性。

由“静”转“动”,从“输入工具”变成你的“老伙计”,这才是未来笔记应用的真正的价值和护城河所在。
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Roc_Yu3188
20天前
Just talked to my body, I support you with will and confidence, you support me with power and strength.
无关输赢,无关快慢,只观/关自己。
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Roc_Yu3188
23天前
今早常规十公里有氧耐力,跑的泪流满面,跑的满头大汗头发凌乱,跑完停下冷却慢走时。公园打扫卫生的大婶看我这幅模样,面容慈祥关切的问到:小伙子你没啥事吧?放宽心啊!人身没啥事是过不了的啊!
我可怜巴巴的说:阿姨,我应该是花粉过敏。
阿姨马上换了一副严肃脸说:过敏你还跑啥跑!我:......
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Roc_Yu3188
1月前
不管是GPT,Claude还是Gemini,选什么模型真是挺反人性,难道我们处理信息的时候得告诉大脑要调用什么模块,是使用快思考模式还是慢思考模式来处理吗?
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Roc_Yu3188
1月前
Actually, we are missing three necessary layers right now, plus a bonus:

1.The Accountability Layer: the foundation of transparency,verifiable work and reasoning
2.The Context Layer: a system to unlock company knowledge, culture and goals.
3.The Coordination Layer: enabling agents to collaborate seamlessly withshared knowledge systems
4.Empowering AI Agents:equipping them with the tools and software tomaximize their autonomy in therising B2A (Business to Agent)sphere.

Quote from: NFX

奕生Eason: manus 在发布之前,我盲猜是一个异步的日常版 devin,super tool call 通用的 agent 不是谁谁谁定义的赛道,而是早一步还是早十步的问题 agent 最终依靠模型能力和数据,前者定义了 mcp 的 antropic 或许也有此意,后者是拥有大量数据和内容的互联网厂。另外,multy agent 和记忆的问题现在还看不到比较好的方案。

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Roc_Yu3188
1月前
不同环境中的信噪不同,所包含的各维度信息信号,是复杂和交织的,为了能够更好的提升Agent的表现,一个充分且持续包含背景前后文和清晰目标环境是一切的基础,而CoT, workflow都是灵活有弹性的。这也echo了过去字节增长黄金时代张一鸣管理公司所提倡的那句话more context, less control,这也是发挥AI这类“高级灵长类动物”的特长,在不确定中获得好结果的不二法门 //@follin: 看来今天要疯狂回想gibson的可供性概念了…如果把AI视为和人、物同等的非人类行动者——环境为每个行动者提供认知,环境决定行动者如何理解可能性,并影响行动

Roc_Yu3188: 如图所示,目前的AI agent,绝大多数应该是叫做高度专注于某个特定任务的,强化版技能单元skill unit或技能包skills package。 从生物学的角度,尤其是高自主性和高社会互动性来看,AI Agent还远没法称之为一个独立的“智能体”,生物智能的复杂性也并非简单地源于各个技能的叠加,而是个体之间、个体与环境之间复杂交互涌现出的结果。况且单体智能和社会智能之间还存在着巨大的鸿沟。 我们回到多“AI agent”协作应用开发过程中会出现的一些关键问题: 1.沟通成本与难度的指数级增加:随着Agent数量增加,信息交换、决策同步和冲突解决的难度会出现指数级增长,进而导致通信开销增加和系统响应速度下降,反而降低了整体效率; 2.对齐目标和进行有效协作的难度:Agent之间的竞合,尤其是实现不同任务的Agent协作,可能会形成计算与通信资源上“零和博弈”,不同AI Agent的目标也可能相互冲突,导致资源浪费甚至系统瘫痪; 3.个体失效问题:在群体协作中,某些个体的失效是不可避免,如何设计具有良好的群体智能系统,使其能够容忍部分个体的失效并继续有效地完成任务; 4.信用和奖励分配问题:在群体中,当一个任务完成时,很难精准确定不同个体的贡献值,应该获得多少“奖励”,以及有效地进行信用分配。激励个体为群体目标做出贡献,也是一个复杂的问题;

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Roc_Yu3188
1月前
未来AI硬件的发展趋势绝不将仅仅是工具和人类能力的延伸,而是围绕两个关键词展开,“人类心智外化”+“人机关系重塑”,会成为我们思考、创造、学习、社交的伙伴,人机传统关系的根本性改变和这类新关系形成和深化,才是未来产品的新护城河。
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Roc_Yu3188
1月前
知识易得性变强,也代表着知识易逝性更强。

知与行的鸿沟在被Deepseek这类模型中加剧扩大,知道越多,能做的越少,也会让人越发焦虑。

不断告诫自己,千万不要过渡沉浸在知道越来越多中而产生能力圈在被不断扩大幻觉,而是必须在行动,做到,做好中落实。警惕共勉!
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