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苏冻冻
380关注404被关注2夸夸
INFJ,养了一只边境牧羊犬
爱说些有的没的
这里是我的无人之岛
苏冻冻
4天前
我司每一位领了离职大礼包的同事,脸上都洋溢着不可抑制的喜悦。

这几年都不知道换了多少个同桌了。
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苏冻冻
7天前
组织降本增效的结果是,老板希望留下的每个人都是全能六边形战士,但不给加工资。
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苏冻冻
9天前
ERP 厂商做 AI,先天带有基因缺陷,产品经理的思考逻辑往往是:

第一步,用户不愿意操作的步骤,用 AI 代替,于是做 AI 录入。此环节只有当 ERP 难以应用,数据采集工作难度太大时,才产生价值,否则几乎不产生价值。

第二步,用户基于 ERP 场景里工作繁琐的步骤,用 AI 代替。此环节产生提效价值。

第三步,真正思考业务本身的价值是什么,哪些环节是人做不到而 AI 可以做的。可惜还没有看到类似的应用。
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苏冻冻
14天前
「随着越来越多思考被交给 AI,真正需要保留的,是对事物的基本理解、独立判断和形成观点的能力。否则,人类外包出去的不只是工作量,还可能包括自己的判断力、品味和世界观。」,我司现在大量人做方案,从观点到内容到呈现,全部交给AI,最后递交的方案就是一坨屎。

小盖fun: 好久没听到 Sam Altman 的播客了,今天这一期真的是信息量真挺大。我知道很多人对 Sam Altman 有一些不好的印象,但无论如何,我觉得他都是目前世界上最好的 AI 公司的一把手,他的一些思考和观点应该能够给我们启发。 这期播客,他从 OpenAI 为什么收缩业务、为什么疯狂囤算力,一直聊到 Kimi、开源模型、机器人和人在 AI 时代的价值。很多问题都讲得很具体。我总结下自己的收获。 1、OpenAI 过去一年最大的问题是不聚焦。2025 年初,他们还不确定 AI 收入能不能支撑已经签下的巨量算力,所以一度考虑过做更多的 ToC 产品,甚至后来还成立了单独的应用事业部,核心思路就是希望在模型需求增长不及预期时,也能找到其他方式消化 GPU。 但后来模型收入快速增长,AI 的经济回报逐渐明确,OpenAI 才决定砍掉一部分探索,把资源重新集中到模型、算力和核心产品上。 2、Sam 说现在 OpenAI 的定位已经很清楚了,他们的核心业务,是生产足够好、足够便宜的智能,再让其他公司基于这些智能开发新的产品。 为此,OpenAI 需要同时处理模型、芯片、服务器机架、土地、电力、数据中心,未来甚至还需要用机器人降低整个供应链的成本。 他们没有兴趣,也没有能力亲自做完所有垂直应用,更希望 OpenAI 成为智能时代的底层平台。 3、OpenAI 之所以敢提前锁定巨量算力,核心判断是 AI 的需求几乎没有上限。这一点和梁文锋的判断很像。 电脑刚出现的时候,人们认为全世界只需要几台电脑,但每次计算成本下降,人类都会创造出新的需求。 模型越强、价格越低,人们就越愿意让 AI 承担更多工作。OpenAI 做的事情,本质上是把电力转化成有用的智能。 4、真正让 OpenAI 对这条路线建立信心的模型,是 GPT-4,不是 GPT-3.5。GPT-4 让他们第一次确认,模型已经聪明到足以继续解决推理问题。 一旦推理能力成熟,模型就能从回答问题,走向执行任务,也就是后来大家所说的 Agent。Sam 当时已经相信,这些 Agent 可以承担大量真实的经济工作。 5、去年推动大规模算力采购时,几乎没有多少人相信这件事。很多云厂商、芯片工厂和能源公司都觉得,AI 需求不可能长期高速增长,OpenAI 提出的采购规模也太激进。 Sam 说他当时的心态很像早期创业融资,大多数人拒绝并不重要,关键是逐个去谈,先找到一两个愿意下注的人。这一点挺有意思,我觉得这种思维方式就挺好的。 6、提升 AI 算力,不只有继续买 GPU 这一条路,短期内更大的机会可能来自软件优化。毕竟买 GPU 增加的是原始算力,而通过软件优化,则可以把已有算力用得更充分。哈哈哈,这不就是国内公司重点在做的事情嘛。 通过改进算法和计算方式,减少无效计算和资源闲置,同样数量的芯片、同样多的电力,可以生成更多 Token,完成更多任务。 简单来说,过去需要十张卡完成的工作,经过优化后,未来可能只需要更少的卡。对缺少顶级芯片的公司来说,软件效率本身就是一种算力。 7、面对 Kimi 和越来越多便宜且智能水准不错的开源模型,Sam 的观点是,世界上一定会出现很多优秀、便宜的模型,也一定会有人因为私有部署、修改权重和数据安全选择开源。 而 OpenAI 的目标是覆盖从高智能到低价格的整条曲线,在不同速度、价格和能力要求下,都提供有竞争力的模型。 8、其他公司可以蒸馏前沿模型,再用更低的价格提供服务,但 Sam 并不认为这会动摇 OpenAI 的商业模式。 因为训练模型和调用模型,是两笔不同的账。训练下一代前沿模型,需要一次性投入巨额资金。模型发布之后,每一次 API 调用和 Agent 执行任务,都会持续带来推理收入。 Sam 判断,未来人们会把大量工作交给 AI,整个推理市场可能大到难以想象。即使每次调用赚得不多,只要调用量足够大,累计利润依然可以覆盖下一代模型的训练成本。 OpenAI 真正押注的不是高价和高毛利,而是智能使用量会持续爆发。 9、今天的模型已经非常接近 AGI,但还缺少几项关键能力。 第一,面对一个极其复杂的任务,比如治愈某种癌症,它还不能自己拆解问题、设计实验、推进研究,最后交付结果。 第二,它还很难进入物理世界,独立控制机器人完成复杂操作。第三,它缺少持续学习能力,完成任务之后获得的经验,并不会立刻沉淀成新的能力。 简单来说,现在的模型已经很会思考和解决局部问题,但还不能长期自主行动,也不能一边工作一边成长。完整 AGI,应该能够理解目标、持续行动、从结果中学习,最终独立完成一整件复杂的事情。 10、AI 发展的瓶颈一直在变化。早期真正稀缺的是研究思路,团队还不知道怎样训练出更聪明的模型,给再多算力也没有用。 技术路线逐渐明确后,有了大量值得验证的想法,算力开始成为决定性因素。 后来公开数据接近用完,数据又成了新的限制。现在数据问题已经通过合成数据、强化学习等方法得到缓解,最近半年新的研究思路也明显增多,于是瓶颈再次回到算力。 因为每一个新想法都需要大量实验验证,算力越多,团队试错越快,下一代模型也越早出现...... 11、Sam 已经修正了自己对 AI 失业的判断。2019 年的他如果提前看到今天的模型,大概会认为大量工作已经消失,全球经济也会发生剧烈变化。但现实远没有这么快。 原因是模型的能力非常不均匀,它可以在写代码、分析资料等任务上超过大多数人,却可能在常识判断、长期执行和处理复杂现实环境时频繁出错。 一个岗位通常包含很多不同任务,AI 即使能做好其中一部分,也很难直接接管整份工作。 更常见的情况是,人把适合 AI 的环节交给模型,自己继续负责判断、协调、承担责任和处理意外。 AI 对工作的影响会先表现为任务被重新分配,再逐渐推动岗位发生变化,很少会在一夜之间让整个职业消失。 就像去年很多人说程序员这职业完了。结果现在看,程序员没消失,只是工作方式发生了巨变:不再是传统意义上的手写代码,而是更像 orchestrator + 产品/系统设计师。 12、Sam 从 ChatGPT 的诞生中得到的产品经验,是观察用户在一个并不好用的工具里,仍然坚持做什么。如果一件事情操作很麻烦,用户还愿意反复尝试,通常说明背后存在非常强的需求。ChatGPT 最初只是一次研究预览,团队并没有预料到它会成为一个现象级产品。 13、Codex 能领先,主要还是因为模型和产品本身做得更好,ChatGPT 带来的分发优势其实很小。 智能本身最终会越来越像一种可以自由购买和替换的标准化商品。 真正能够长期积累的优势,来自 1)大规模、低成本的算力,2)算力、模型和产品之间的协同效率,3)复杂工作流、团队协作、集成生态,4)品牌偏好和长期信任。 简单来说,模型领先很重要,但很难永久领先。真正的护城河,是一家公司能否用更低的成本持续获得智能,再把这些智能嵌入用户很难迁走的产品和工作流程里。 14、现有电脑并不适合真正的 AI Agent。键盘、鼠标和显示器这套形态已经延续了大约五十年,它适合人主动操作软件,但真正的 Agent 却需要长期理解用户的处境,知道用户正在和谁交流、看过什么资料、讨论过什么问题,在合适的时机主动提供帮助。 OpenAI 折腾新硬件的主要动机之一,就是为 AI 设计一套原生载体,让它能够持续感知环境、理解上下文并主动工作。 15、即使超级智能突然出现,世界也未必会在第二个月立刻发生巨变。模型能力可以快速突破,但企业流程、基础设施、法律制度和人的习惯仍然需要时间调整。技术发展是一条持续加速的曲线,每个十年都比前一个十年变化更大,但生活在其中的人会很快适应。 16、其实现在,随着 AI 的成熟,最可怕的问题是 AI 会不会让人的认知能力逐渐退化。AI 可以帮我们查资料、写代码、分析问题,甚至直接给出结论。 效率确实提高了,但人也可能因此不断跳过理解、推理和验证的过程。时间久了,我们也许还能完成工作,却越来越说不清结果为什么成立,系统出了问题也不知道该从哪里判断。 这一点我也深有感受。其实就像计算机出现之后,我是觉得人类的记忆力是有衰退的。举个例子,比如导航的存在会让很多人不认路了。 随着越来越多思考被交给 AI,真正需要保留的,是对事物的基本理解、独立判断和形成观点的能力。否则,人类外包出去的不只是工作量,还可能包括自己的判断力、品味和世界观。 但这部分也是一个社会问题。因为人毕竟会本能地选择更省力的方式。一旦 AI 可以更快、更便宜地给出答案,大多数人很难长期坚持自己查资料、推理和验证。只靠个人自律,恐怕解决不了认知退化的问题。

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苏冻冻
22天前
我妈充值的蛋糕店跑路了。

老板关门后,贴了个「回老家几天」的告示,就再也没出现过。我妈悬着的一颗心,终于在物业砸门而入后,悬停了。

我妈损失150大洋,这对我妈是一笔巨款。她说没想到人心能这么坏。

之所以充值,是我妈遛娃的时候太热,想躲进去吹几分钟空调。然后1岁的娃突然拿起一个玻璃瓶装牛奶,我妈伸手去夺,孩子一松手,瓶子碎了。

老板说没事没事,我妈说不好意思,当场充值200。牛奶价格6元。

我问为什么不直接赔给老板6元,我妈沉默,又突然说你们喜欢吃蛋糕,以后我多买。

昨天才破案,是因为小区一起遛娃的好几个人充值了,我妈头脑一热也充了。

我没跟我妈争辩城市里的人心多险恶,毕竟刚毕业两年的我曾因健身房跑路损失3000多大洋。

但希望我妈以后不要再盲目跟风、听信小区其他老人育儿嫂的话了。
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苏冻冻
24天前

-Will: 别瞎听了!这才是全球AI圈真正在听的20个播客(内附封神单集) 现在AI播客真的太水了。 2023年那波开播潮,随便拉个VC找个创始人唠40分钟就敢叫顶级播客,翻来覆去就是那几句车轱辘话: "我们离AGI还有3-5年" "Agent是下一个范式" "垂直场景有大机会" 听了半小时,一个新信息都没有。 过去一年我交叉验证了Reddit r/MachineLearning、HackerNews社区共识、几十个AI工程师/VC的私人收藏夹,结合播放量和嘉宾咖位,筛出了这20个真正值得你花时间的。 按牛逼程度排序,建议直接按梯队订阅。 🏆 S级神作:少听一个都等于白混AI圈 1. Dwarkesh Podcast 目前AI播客的绝对天花板,没有之一。 唯一一个能让Dario、Sam Altman、Demis Hassabis、黄仁勋、扎克伯格主动跑来做3-5小时无剪辑深聊的播客。 主持人提前把你所有论文、内部资料、过往采访全看一遍,追问问到你冒汗,被称为"前沿AI实验室的同行评审"。 2025年单期最高播放1200万,现在各大实验室有重大战略调整,第一个来的不是发布会,是Dwarkesh。 ✅ 必听:Dario Amodei谈AI 2027情景、Anthropic团队谈可解释性、Demis Hassabis谈Gemini之后的AGI路线 2. Lex Fridman Podcast 全球影响力最大的科技播客,订阅量5000万+ 虽然很多人吐槽他问题软,但你不得不服:没有人能像他一样让所有AI泰斗坐下来跟你唠2-4小时人生。 Sam Altman、Karpathy、黄仁勋、Sundar Pichai全是常客,很多大佬只有在他这里才会说点技术之外的真心话。 ✅ 必听:Karpathy谈大模型训练、黄仁勋谈AI计算的未来、Sam Altman谈GPT系列背后的决策 3. Latent Space AI工程师的圣经,技术深度碾压所有同行 Reddit和HN工程师群体公认的工程类播客第一名,不吹概念,只聊真东西:Agent框架怎么搭、推理怎么优化、Eval怎么做、GPU怎么算账、RAG为什么死了。 每年出的《AI工程现状报告》是全行业引用最多的从业者调研,没有之一。 ✅ 必听:OpenAI推理团队谈o1、Anthropic工程团队谈Claude 3生产部署、年度Agent框架盘点 4. The Cognitive Revolution 唯一一个真的在做模型评测的播客 主持人本身是AI创业者,能跟DeepMind、Anthropic、xAI的研究员逐行掰扯架构选择。 2025年GPT-5能力拆解那期系列,直接被3份美国AI政策简报引用。 平衡得特别好:不会太硬核到听不懂,也不会太水到没信息。 ✅ 必听:GPT-5能力边界系列、AI Eval方法论、xAI团队谈Grok技术路线 5. No Priors AI创业者和投资人必听 两个主持人是投中最多AI独角兽的Sarah Guo和Elad Gil,不聊技术细节,只聊真话:市场怎么打、分发怎么做、护城河在哪、哪些垂直场景真的赚钱。 Mira Murati离开OpenAI后第一个长访谈就在这,Perplexity CEO也是在这首次宣布转型Agent。 ✅ 必听:Mira Murati谈新公司、黄仁勋谈为什么AI泡沫是神话、Perplexity谈搜索的未来 6. Hard Fork(NYT) 给聪明人听的AI新闻,没有之一 纽约时报两个顶级科技记者主持,制作水准碾压所有科技媒体。 Stargate项目那期,比所有行业媒体早一周把交易结构、各方算盘讲得明明白白。 非技术背景想跟AI新闻又不想被垃圾信息轰炸,只听这一个就够了。 ✅ 必听:Stargate深度解析、OpenAI政变一周年、AI监管真实进展 ⭐ A级高信号:按兴趣订阅,不会踩坑 7. Machine Learning Street Talk:纯研究深度第一,直接拉论文一作聊架构和理论,没有一句商业废话,想跟前沿研究就听这个。 8. The MAD Podcast:AI基础设施天花板,Cerebras、Databricks、OpenAI计算主管都来这聊最硬核的芯片、算力、企业落地,不扯C端那些虚的。 9. Sharp Tech:Ben Thompson的战略分析真的是降维打击,对AI公司商业模式、竞争格局的判断,比99%的VC看得都准。 10. Acquired:虽然不是纯AI播客,但他们做的NVIDIA、OpenAI、DeepMind那几期,4-6小时把一家公司的前世今生、战略决策、财务数据扒得底朝天,听一期顶十篇研报。 11. Practical AI:最接地气的工程播客,不聊前沿概念,只聊怎么把AI真的部署上线:Eval怎么写、成本怎么控、坑怎么避,一线工程师的好伙伴。 12. TWIML AI:从2017年做到现在700多期,历史最悠久的AI播客,医疗、金融、机器人所有垂直领域都覆盖,企业AI内容尤其强。 13. Interconnects:前Hugging Face研究员Nathan Lambert主持,开源AI和对齐研究最敢说真话的人,没有公关话术,全是研究者私下才会说的大实话。 14. a16z Podcast:硅谷顶级VC视角,他们对AI infra、开发者工具、垂直应用的判断,基本就是硅谷半年后的投资方向。 📌 B级补充:特定场景听 15. Last Week in AI:最好的每周新闻汇总,一期20分钟把一周大事说清楚,不想刷X就听这个。 16. Deep Papers:逐篇扒最重要的AI论文,不是给你念摘要,是告诉你这论文牛在哪、实验有没有坑、实际有啥用。 17. The Generalist:把知名长文做成音频,对AI公司的战略分析质量极高,更新少但每期都能打。 18. Unsupervised Learning:前Redpoint投资人主持,观点中立不站队,能听到行业里真正的共识和分歧。 19. The Retort:Nathan Lambert跟朋友唠嗑,像AI圈内部人酒局,很多正式采访不会说的八卦和吐槽。 20. AI IRL(彭博):侧重AI产业、政策、宏观影响,记者团队很强,想了解AI对大公司和监管的影响听这个。 💡 最后说几个收听真相: 1. 时间有限只听3个:Dwarkesh(深度)+ Latent Space(工程)+ Hard Fork(新闻),够了。 2. 别追更,按嘉宾听:除了新闻类,其他播客只听你感兴趣的嘉宾那期,不用每期都硬听。 3. 技术单集看文稿:Dwarkesh、Latent Space、MLST都有完整文字稿,技术细节看文稿比听效率高3倍。 4. 1.5x起步:AI播客标准速度1.5-2x,99%的内容都能hold住,省下来的时间多听两期好的。 对了,你们私藏的AI播客还有哪些?评论区甩出来,我去听听够不够格补进榜单。

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苏冻冻
28天前
表达欲望的冷却好像是一瞬间的事,没有刻意练习,没有生活变动。
就是突然觉得没什么可讲,也没什么需要讲了。
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苏冻冻
1月前
跟国企做生意太多意外了。
我司举行行业峰会,活动在即,作为分享嘉宾的某个领导进局子了。
之前有个1000万的大单,合同审批完了,拍板的领导进局子,项目做废了。
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苏冻冻
2月前
笑发财了,现在 AI 滥用到什么程度呢。半小时的会议,让 AI 生成了 3000 字的会议纪要丢群里,有效信息量为 0。
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苏冻冻
3月前
我有记忆的每一天,爸妈都在吵架。从 9 岁开始当家庭裁判员,毕业后更是变本加厉,每天加班到九十点回家,还要接收爸妈的情绪攻击,暗示让我站队。

有次我懒得劝解了,跟我爸说:那你跟我妈离婚吧,我绝对支持,弟弟学费我来出。把我爸愣住了,然后笑着骂我。

讲这个是因为,和我妈住在一起的每一天,我都想和她吵架。自我,固执,自己说话的时候一遍遍唠叨,别人说话的时候仿佛耳聋。

下班后孩子在玩一个插花玩具,我妈让孩子别玩了。我问咋了,我妈说这个玩具乱七八糟(她觉得散落一地不整洁)。
我说,她喜欢玩就让她玩啊。
我妈:反正我带的时候,不让她玩。
我:那我带的时候给她玩。
我妈:那我就藏起来。

我一瞬间肺里爆炸了,怎么会有人讲的每一句话都像一把刀插入别人的心脏呢。

我妈在带孩子这件事上尽心尽力,但也偶尔会想辞职带娃,让我妈回老家。这种有毒的沟通方式快要把我吞噬了,我也开始变得爱反击,容易炸毛。

当留守儿童,也许是上天对我的眷顾吧。
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苏冻冻
3月前
一个开展了 5 年的业务,大老板让我 2 周内做一个基于商业闭环的业务设计。

这句话里,我都不知道哪个字更搞笑。
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苏冻冻
3月前
这两天和 AI 聊了超过7 小时,做全国业务分析研究,然后发现:
豆包像中层管理者,养到现在,最懂我要什么,但内容经常胡说八道,尤其是数据类的。
DeepSeek 像高级工程师,分析能力强,但思考模式无法上传文件分析,带宽太小了,只能聊天。
Gemini 00 后毕业生?让它给我找个数据,就说触发了安全条例,直接告诉我做不到。
公司的 GLM 像中老登,太啰嗦了,啰嗦到我每次都只能让它输出表格形式控制一下。

从数据分析上来说,Gemini 真的一骑绝尘,超 ChatGPT 和其他很多。

所以我现在选择和豆包先聊出一个框架,然后丢给 DeepSeek 补充内容,Gemini 二次判断真伪对比。好累😮‍💨
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苏冻冻
3月前
3,4,7,我有太多的话想说,想想算了😐。

刘飞Lufy: 一些对裁员问题的看法: 1. 永远增长只是美好的想象。任何增长都是在特定历史环境下的。像快递业的发达,与国内劳动力的便宜+早期商超基建太差有关系。像微信的兴起,也跟国人过去没有长期用短信(欧美)和用邮件(日本)的习惯有关,跟运营商做的系统不好用也有关。 2. 遇到增长瓶颈和重要课题,往往用「加人」的方法。《人月神话》早就证伪了技术在这方面的不可靠,其实产品也是如此。多一倍的产品经理,不会让决策质量好一倍,但一定会让协作效率降一半。 3. 领导需要用团队规模来确立地位。这是职场很现实的一面,大部门分 HC 的时候,分到谁头上的多,往往就意味着更有地位、做的事情更重要(而不是真实需求)。 4. 作为更高的领导,要用赛马机制来降风险。大部分的大厂对团队的分工有时候是刻意模糊的,而且给予较富裕的资源,就是相当于一个安全保障——一个团队不行,就让另一个团队上。这也是内耗的源头之一。 5. 2010 - 2018 年这段移动互联网极度辉煌的年代,互联网人的 ego 是不小的,那是真正肉眼可见地改变了很多人的生活方式(想想疫情中的快递和外卖,想想多久没有打过体验恶心的出租车了)。在资本和舆论的双重追捧下,互联网人有种人上人的感觉,当然自然也会把很多成绩归因到「能力」,于是很多产品方法论和所谓互联网思维就风生水起,很多三教九流也都去教育传统土老板了。 6. 且不说经验复制到传统行业,就说成功经验可以复制到别的公司的,不断创业制造奇迹的,又有几人?哪个成名的产品经理或者程序员可以不断复制成功,每段经历都可以神兵天降拯救公司?到底是历史的进程更重要,还是个人的奋斗更重要?还是要拎得清。 7. 大厂的很多中层的能力是框定死的,优秀的开会、做幻灯片和向上管理能力,对行业指点江山、跟供应商和合作伙伴推杯换盏、在平台里长袖善舞的能力,离开大厂就是泄了气的球。正如掌握了给火箭拧螺丝,名义上都是工程师,但跟街边能修明白摩托车的,可以说压根就是两个行业,小庙请不动大佛。 8. 事物的客观规律,经济学的供需规律很简单:假如公司招你来,给你开 100 万的年薪,你真的能给公司多赚 150 万吗?或者反过来问更直白:公司开掉你,人力成本节省了 150 万,公司的业务会受影响降低超过 150 万吗? 9. 对于如今的大部分互联网岗位来说,道理也简单:第一,开除掉 80% 的人,企业运转的盈利规模,不会受太大影响;第二,新招进来的人,哪怕素质再高,在目前的营收基础上几乎很难有 ROI>1 的边际收益。 10. 并不是说大厂没有成功阶级跨越到中产的朋友,只是大多数人由于心怀对未来过于美好的预期,把杠杆放得太高,导致大量的提前消费,尤其以房产为甚。再遇到房产市场的过高预期,结局就过于惨烈了。 11. 说白了,同样学历和履历的人,在互联网大厂的绝大多数员工,已经都是吃到红利的了。除了金融,有哪个行业是动辄毕业就年薪半个百万的?而裁员潮里抱怨的、焦虑的、愤怒的,乃至做出极端行为的,往往都是依赖未来的预期早早过上中产生活的人,如今发现原来这个华丽的生活是玻璃做的,易碎得很,HR 的一个消息就能摧毁。 12. 大概几种情况和选择是:1) 还没被裁掉,不过对于当前工作的价值感彻底释怀。比起其它行业来说,挣这份钱的 shi 还算能够下咽。先苟着吧。2)离开大厂,已经对互联网行业失望,也没有卷的力气了。跳槽到过去看不上的「传统」行业做一个高管、中层;或者回到老家,做「传统生意」,比如卖赣南脐橙。3)离开大厂,不追求价值感和高收入,更期待自由状态。做自由职业者,比如摄影师、潜水教练、自媒体人等等。4)被裁掉,有经济压力、有很高的消费杠杆的,部分去中小厂继续打工,接受工作舒适度和薪资的大幅下滑5)相当一部分还在坚持找工作,名曰主动 gap,实际上很难再找到满意的工作了,接下来可能要不得已调整杠杆(换房子,或降低消费欲)。6)不能认同价值感的丧失,跳槽到创新领域的中小公司,或者自己攒个创业项目,决心 All in AI。不过这类朋友日渐稀少了,随着陆续创业失败,这些朋友会更加稀少。 13. 这次裁员还会继续的,只要老板在核算财务的时候发现,还有利润空间,还有过高的人力成本。否则「维稳」根本不是个什么成立的理由。受过良好教育的人才都在大厂,才不利于社会稳定。 14. 在历史进程到来的时候,挣扎和反抗都是没太大意义的。清醒的认知比以往任何时候都重要。早就察觉苗头的朋友,早已做好财务和职业上的双重准备;还在田园大院里沉浸美梦的朋友,则被迫拽到象牙塔之外的暴风雨中去。 15. 捕捉一些信号、理解一些逻辑、思考一些现象,也许能稍微早一点点知道历史的列车何时会驶来。祝大家好运。 —— 写于 3 年前的今天

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苏冻冻
3月前
AI太耽误工作了,聊着聊着2小时过去了。😭
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苏冻冻
3月前
每次和孩子玩啥,都能逗得她哈哈大笑。我以为是自己太会带娃了,后来才发现,是孩子太爱我了。

她笑不是因为我多有趣,而是因为我是她妈妈。
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苏冻冻
3月前
突然收到一束鲜花,才知道明天520。
对象说:就差一天,这个钱没必要让商家赚。😀
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苏冻冻
3月前
我司开会be like:
@xx,明天有空吗?一起开个关于YY的会。

每次看到都好崩溃😡
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苏冻冻
3月前
想给各大厂的老板支个招:成立一个会议监督委员会,凡是开会超过1小时,就预警晾晒,超过2小时,强制关灯释放会议室。

这样员工工作效率至少可以提升50%。
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苏冻冻
3月前
一大早听说某区域公司负责人病逝了,凌晨3点,心脏骤停。
又听说是业绩回款压力太大,很多账要不回来,晚上喝了酒,去世时一个人睡在房间。
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