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“你已经是前 1% 的 AI 用户了。没错，你和最前沿那群人还有差距——就是那些同时开着 20 个终端、每跑一轮就让知识库自动重写一遍的狠人。
坏消息是，你永远追不上他们。好消息是，你根本不需要追。因为你和前面那群人的差距，远远小于你身后那道鸿沟。”
坏消息是，你永远追不上他们。好消息是，你根本不需要追。因为你和前面那群人的差距，远远小于你身后那道鸿沟。”
AI 普及是个“神话”
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上一次听到这么先进的方法，是字节的一个团队：开会全程录音，到晚上能干的 Codex 直接干掉，不能干的形成第二天待办。（实在想不起来是在哪里看到这个事情了…）
许涵之: 我和女朋友异地，每天晚上用飞书会议聊天。飞书有文字纪要，所以我攒下了五六百篇我们的聊天。 我让 Claude Code 基于这些纪要去理解女朋友的偏好，帮我推荐礼物，推荐得特别好。大节日礼物、每次从北京出差带回去的几十块小礼物，它推荐的都特别准。比如女朋友喜欢甜酷风的东西，我自己都不知道——但她说过，她说过但是我没记下来，AI 能抽出来。她说过她的 AppleWatch 表带发黄了，她真的说过这句话，我也记得，但我想不到要再买个新表带，AI 就知道。 她觉得脸上有些痘印，皮肤变得暗沉发黄，很苦恼，Claude Code 推荐了美容仪。我同时用了 ChatGPT、Claude、Gemini的 deep research，也用了 Claude Code去调研具体买哪款美容仪。Claude Code 效果比其他的都好——要知道，Claude Code 是没有专门为 Deep Research 适配过的（至少我当时还没有体验到），它只是简单地做一轮又一轮的搜索，但它只要有了上下文，哪怕只是做简单的的搜索，都比专门做深度搜索的工具更好，因为上下文能带来更精准的判断。它知道我女朋友脸部的各种细节描述，知道我女朋友的各种购物偏好。所以能推出更精准的美容仪。那些专门做深度搜索的工具就很差，因为它只有我说的那几百字。 大模型是预测。当你的上下文不充分，它的预测就是给你一个最平均的回答，也许这个平均的回答已经很好了。但当你给它的上下文足够充分，你会对它施加一个强大的引力和扭转，它会给你一个更好的回答——也许这个回答在大众的意义上并不是最好的，但它对你就是最好的。
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为什么有些人无法停止工作？
“研究者从访谈中提取出三类童年叙事：
自我价值叙事：照顾者将勤奋和忙碌视为美德。孩子逐渐相信，只有不断做事，自己才有价值。
安全叙事：孩子成长在情感忽视、压抑或具有威胁性的环境中。于是，孩子将学习、照顾自己和承担责任当作躲避危险、获得安全感的方法。
认可叙事：照顾者明确要求孩子取得成绩，却很少给予充分肯定。孩子只能继续努力，期待下一次终于被看见。”
“研究者从访谈中提取出三类童年叙事：
自我价值叙事：照顾者将勤奋和忙碌视为美德。孩子逐渐相信，只有不断做事，自己才有价值。
安全叙事：孩子成长在情感忽视、压抑或具有威胁性的环境中。于是，孩子将学习、照顾自己和承担责任当作躲避危险、获得安全感的方法。
认可叙事：照顾者明确要求孩子取得成绩，却很少给予充分肯定。孩子只能继续努力，期待下一次终于被看见。”
为什么“好学生”长大后，反而更容易在职场受伤
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一个反思：因为没有产品、服务，才无限追求更“智能”的模型；有好的产品、卖得出的服务，会把注意力放在“完成效果的成本有多低”。
一味地追求最新的模型，是错以为好的工具能带来收益，实则本末倒置。而且，这种想法属于大脑懒政，想把最有价值的东西外包出去。
一味地追求最新的模型，是错以为好的工具能带来收益，实则本末倒置。而且，这种想法属于大脑懒政，想把最有价值的东西外包出去。
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