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置顶正式性学习 vs 非正式性学习
有个持续的观察，发现毕业以后混的好的人大多数是非正式学习的高手，非常善于以问题驱动去学习（question driven learning），善于在和别人的对话，观察，模仿，切磋中学习(social learning)，以及在碎片零散的世界当中去组织于构建自己的知识体系。
知识终于在这个时代恢复了原来该有的样子
很人觉得互联网让知识变得碎片化，无法深度学习了，实际上互联网开始更接近知识本来应该有的样子，知识本身就是网状和无限连结，现在信息产生之快，之多，之变化更迭带来的两个大问题是，1.过去以书本为载体的知识媒介越来越跟不上需要，2.以线性的方式去总结和呈现知识也显得局限。而太过于适应过于那种知识形态媒介的人会在这个时代觉得格格不入和异常不适。
个人知识图谱越来越会被需要
整个宇宙的知识图谱一直都在，也在不断的增加，个人永远只能点亮某些节点的局部。想要有体系的知识？偷不了懒，没有人能够快速的看到你的需求来帮你形成你的知识体系，所以鉴别，筛选，归纳，总结，与其他知识连接，都需要自己来做，感觉个人知识图谱类工具会越来越被重视和需要，不然信息增熵的过程，带来的结果是你的大脑处理信息能力下降，和一堆越来越混乱无序思维与想法。
有个持续的观察，发现毕业以后混的好的人大多数是非正式学习的高手，非常善于以问题驱动去学习（question driven learning），善于在和别人的对话，观察，模仿，切磋中学习(social learning)，以及在碎片零散的世界当中去组织于构建自己的知识体系。
知识终于在这个时代恢复了原来该有的样子
很人觉得互联网让知识变得碎片化，无法深度学习了，实际上互联网开始更接近知识本来应该有的样子，知识本身就是网状和无限连结，现在信息产生之快，之多，之变化更迭带来的两个大问题是，1.过去以书本为载体的知识媒介越来越跟不上需要，2.以线性的方式去总结和呈现知识也显得局限。而太过于适应过于那种知识形态媒介的人会在这个时代觉得格格不入和异常不适。
个人知识图谱越来越会被需要
整个宇宙的知识图谱一直都在，也在不断的增加，个人永远只能点亮某些节点的局部。想要有体系的知识？偷不了懒，没有人能够快速的看到你的需求来帮你形成你的知识体系，所以鉴别，筛选，归纳，总结，与其他知识连接，都需要自己来做，感觉个人知识图谱类工具会越来越被重视和需要，不然信息增熵的过程，带来的结果是你的大脑处理信息能力下降，和一堆越来越混乱无序思维与想法。
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Startup vs incumbent in ai era
目前极大多数做的还不错的ai创业公司会变成大公司一个feature（尤其在某一个核心function或者feature上打磨的还算不错，但没法沉淀出公司与用户资产的），少数极强团队可以独立存活
1.场景，入口，算力，算法没有优势
2.等你努力证明完pmf，打算crossing the chasm的时候，google meta就给几亿用户用上了
3.现在通胀控制不住，联储没法降息，再过一年半年会死一片ai创业公司
目前极大多数做的还不错的ai创业公司会变成大公司一个feature（尤其在某一个核心function或者feature上打磨的还算不错，但没法沉淀出公司与用户资产的），少数极强团队可以独立存活
1.场景，入口，算力，算法没有优势
2.等你努力证明完pmf，打算crossing the chasm的时候，google meta就给几亿用户用上了
3.现在通胀控制不住，联储没法降息，再过一年半年会死一片ai创业公司
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年纪越大的好处，就是“祛魅”的速度越来越快。不管是概念，权威，名望，容貌，身份，关系，各种世俗的条条框框，繁文缛节。这对我又带来的一重好处就是，总能以新生婴儿的眼光重新认识去认识一个人，一件事，知识和世界的方方面面。
祛魅，我真正的成人礼
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聪明是快，智慧是慢。
聪明的人，靠天赋，能快速学习和理解，举一反三，能够快速识别机会，大多都能快速实现各种小目标并拿到小成绩，也似乎更能在一群人中快速被看见。
智慧是慢，靠修为，更看长期，更看重一个事情的可持续，不走捷径，尽量不开倒车，不瞬间归零，理解资产和复利，理解周期和钟摆，理解复杂系统，相信概率，尊重常识，和对自我和他人人性的充分接纳。
聪明的人，靠天赋，能快速学习和理解，举一反三，能够快速识别机会，大多都能快速实现各种小目标并拿到小成绩，也似乎更能在一群人中快速被看见。
智慧是慢，靠修为，更看长期，更看重一个事情的可持续，不走捷径，尽量不开倒车，不瞬间归零，理解资产和复利，理解周期和钟摆，理解复杂系统，相信概率，尊重常识，和对自我和他人人性的充分接纳。
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关于Humane AI pin的首发翻车和limitless的1万套吊坠两天售罄有以下思考：
1.期望管理：Humane AI 不应该一上来就把用户期望设置在取代手机上，尤其是现在智能手机生态极其成熟，几乎可以做任何事情，用户习惯，生活甚至认知已经和手机共生化的大背景下
用户预期管理这一块反而可以学习刚刚完成pivot的rewind，用一个更加轻量低成本的limiteless pendant做用户预期的降级管理，场景相对更加明确（会议）锁定核心scope，再去管理好scope下的结果预期，毕竟习惯的改变，如果不是被迫或者收益预期极高，很难让用户转移
2.细节&精度&反应速度：在两个质量还不错的评测视频里(youtu.be,youtu.be)有非常多的小场景测试，核心问题体现在细节有反馈错误，回答精准度不够，反应速度慢，服务不稳定，以及不少功能的缺失，基本在平均60-70分
一方面有大模型的发展阶段问题，但另外一方面就场景+应用上来讲，智能手机的大生态下，场景的清晰与精准理解到满足，更多是由各个场景下的深度洞察者来build和iterate完成，而绝非难靠厂商自己，所以除了把硬件本身和核心功能做好，更多的是要构建一个开发者生态，让未来更多的人参进来获得利益
3.价格与成本：Humane AI的BOM成本应该不低，骁龙的芯片，激光投影，加上昂贵的大模型的token与电信运营商费用，基本成本就不低。而品牌成熟度不够，无品牌溢价空间，就更不用提销量巨增所带来成本的scale of economy的降本增效，临界点还差的远
4.资本的Hype与FOMO：参考Humane AI已经有将近10亿美金的估值(9.84亿)，总融资额达到3.41亿，Sam altman领投和组资本局，这里面资本给Humane催熟+hype想给市场画大饼这事儿，也都是已经老生常谈的话题，只要是在资本市场里多少没法规避
*参考Telsa在roger's innovative curve上的发展阶段(innovator:roadster --> early adopter: model S & X -> early majority + a small percent of late majority: model 3 & Y)上来看还在Innovators的阶段，iPhone初代产品遭骂的还少吗：）
对于AI硬件创业者来讲：
1.甭管概念怎么吹，资本市场怎么捧，咱创业者踏踏实实的回到明确的市场人群，场景，问题，解决方案，leverage新技术达到10X以上的效果和体验增益，才是basic rules啊！
2.硬件形态更多是一个入口，而后面的多模态大模型，agents(agentic workflow)，垂直场景，开发者生态等等才是冰山底下的东西
1.期望管理：Humane AI 不应该一上来就把用户期望设置在取代手机上，尤其是现在智能手机生态极其成熟，几乎可以做任何事情，用户习惯，生活甚至认知已经和手机共生化的大背景下
用户预期管理这一块反而可以学习刚刚完成pivot的rewind，用一个更加轻量低成本的limiteless pendant做用户预期的降级管理，场景相对更加明确（会议）锁定核心scope，再去管理好scope下的结果预期，毕竟习惯的改变，如果不是被迫或者收益预期极高，很难让用户转移
2.细节&精度&反应速度：在两个质量还不错的评测视频里(youtu.be,youtu.be)有非常多的小场景测试，核心问题体现在细节有反馈错误，回答精准度不够，反应速度慢，服务不稳定，以及不少功能的缺失，基本在平均60-70分
一方面有大模型的发展阶段问题，但另外一方面就场景+应用上来讲，智能手机的大生态下，场景的清晰与精准理解到满足，更多是由各个场景下的深度洞察者来build和iterate完成，而绝非难靠厂商自己，所以除了把硬件本身和核心功能做好，更多的是要构建一个开发者生态，让未来更多的人参进来获得利益
3.价格与成本：Humane AI的BOM成本应该不低，骁龙的芯片，激光投影，加上昂贵的大模型的token与电信运营商费用，基本成本就不低。而品牌成熟度不够，无品牌溢价空间，就更不用提销量巨增所带来成本的scale of economy的降本增效，临界点还差的远
4.资本的Hype与FOMO：参考Humane AI已经有将近10亿美金的估值(9.84亿)，总融资额达到3.41亿，Sam altman领投和组资本局，这里面资本给Humane催熟+hype想给市场画大饼这事儿，也都是已经老生常谈的话题，只要是在资本市场里多少没法规避
*参考Telsa在roger's innovative curve上的发展阶段(innovator:roadster --> early adopter: model S & X -> early majority + a small percent of late majority: model 3 & Y)上来看还在Innovators的阶段，iPhone初代产品遭骂的还少吗：）
对于AI硬件创业者来讲：
1.甭管概念怎么吹，资本市场怎么捧，咱创业者踏踏实实的回到明确的市场人群，场景，问题，解决方案，leverage新技术达到10X以上的效果和体验增益，才是basic rules啊！
2.硬件形态更多是一个入口，而后面的多模态大模型，agents(agentic workflow)，垂直场景，开发者生态等等才是冰山底下的东西
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这篇采访正好让我从自己的角度，把elon做的所有事情且围绕愿景完整的串起来了。一种由自内心的崇敬和庆幸，地球上有这哥们的幸运。
thoughts as below：
elon的vision是推动人类成为多行星物种，而真正背后的目的是保障人类集体意识和文明在宇宙中永存。有两个问题：
1.为什么人类集体意识和文明如此重要？
2.elon是如何围绕这一愿景来分别让所有的公司分别测试和实现不同功能的？
关于集体意识的问题：
a.集体意识和好奇心是科学，技术和文化不断进步的基础和人类文明的根基
b.长期来看未来的热核战争和气候变化等不可逆灾难基本是不可避免，多行星物种可以显著降低人类文明因一次灾难而全面消亡的风险
关于不同公司的宇宙迁徙中作用的问题：
交通能源通信等基础设施
a.SpaceX：最直观的体现，开发重复可利用，且低成本的行星间交通工具
b.Starlink：卫星通信与高速联网服务，外星殖民的通信基础设施
c.Telsa&SolarCity：电能是一种高度灵活和可控成熟的能源形式，而太阳能这种来源于恒心辐射且在宇宙中普遍存在的天体。这两种不依赖化石然来的能源提供了宇宙迁徙中的可靠的能源体系
d.Boring company：地下隧道网络，不同行星地表适合人类居住的友好度不一样，有些星球可能就是纯地下城市了
关于人类集体意识相关：
a.X（twitter）：人类集体意识聚合，持续发展与沉淀的一个重要载体，elon的目的是想先它成为互联网上信息真实性和多样性的中心，为什么？了解过LLM训练对数据集要求的都懂
b.xAI/Grok：致力于理解宇宙的本质，以及人类在面对复杂问题时提供辅助
c.Nerualink：不仅是治疗神经疾病，增强人脑功能，甚至有可能是人类与AI合作的最佳形式，从长远看也许会成为人类意识形态扩展到宇宙以及与其它智慧生命交流的桥梁
而以上大多数公司的核心技术都是开源的，围绕为了让人类集体意识在宇宙永存这一愿景，是不是就很好理解了😄
thoughts as below：
elon的vision是推动人类成为多行星物种，而真正背后的目的是保障人类集体意识和文明在宇宙中永存。有两个问题：
1.为什么人类集体意识和文明如此重要？
2.elon是如何围绕这一愿景来分别让所有的公司分别测试和实现不同功能的？
关于集体意识的问题：
a.集体意识和好奇心是科学，技术和文化不断进步的基础和人类文明的根基
b.长期来看未来的热核战争和气候变化等不可逆灾难基本是不可避免，多行星物种可以显著降低人类文明因一次灾难而全面消亡的风险
关于不同公司的宇宙迁徙中作用的问题：
交通能源通信等基础设施
a.SpaceX：最直观的体现，开发重复可利用，且低成本的行星间交通工具
b.Starlink：卫星通信与高速联网服务，外星殖民的通信基础设施
c.Telsa&SolarCity：电能是一种高度灵活和可控成熟的能源形式，而太阳能这种来源于恒心辐射且在宇宙中普遍存在的天体。这两种不依赖化石然来的能源提供了宇宙迁徙中的可靠的能源体系
d.Boring company：地下隧道网络，不同行星地表适合人类居住的友好度不一样，有些星球可能就是纯地下城市了
关于人类集体意识相关：
a.X（twitter）：人类集体意识聚合，持续发展与沉淀的一个重要载体，elon的目的是想先它成为互联网上信息真实性和多样性的中心，为什么？了解过LLM训练对数据集要求的都懂
b.xAI/Grok：致力于理解宇宙的本质，以及人类在面对复杂问题时提供辅助
c.Nerualink：不仅是治疗神经疾病，增强人脑功能，甚至有可能是人类与AI合作的最佳形式，从长远看也许会成为人类意识形态扩展到宇宙以及与其它智慧生命交流的桥梁
而以上大多数公司的核心技术都是开源的，围绕为了让人类集体意识在宇宙永存这一愿景，是不是就很好理解了😄
高浓度对话！马斯克VS最大主权基金掌门人：“真实”对于人工智能至关重要
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“没有机器能感受到成功带来的喜悦，阀门融化带来的悲伤，恭维带来的温暖，犯错带来的痛苦，性带来的诱惑，求而不得带来的愤怒或沮丧”
-《the mind of mechanical man》神经外科医生Sir Geoffrey Jefferson
-《the mind of mechanical man》神经外科医生Sir Geoffrey Jefferson
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