1、学习的目的之一是为了防骗(包括但不限于防被AI骗)。在个体专业胜任能力有限的情况下,对潜在合作者(人或工具)的识别就显得尤为重要——它既决定了你的未来收益,又决定了你的潜在风险。
2、个人认为,Agent的核心关键能力:
- Memory
- Knowledge
- Structured Framework JDM
- Execution
- Flexibility and Meta-Cognition
人也一样。
3、事后的逻辑强行匹配提升不了事前预判能力。要想提升,需要回归当时的历史条件与情景模拟做出决策,并用后续事实进行验证。事前基于有限信息的预判,事后基于数据、条件与结果的复盘,才能发现预判过程中遗漏的关键变量与应对策略。
4、失败只是一项用于修正决策模型的客观数据,它是否能够决定未来仅取决于当下的你如何看待或使用它。如果不会合理利用这类数据,而是生搬硬套、刻舟求剑,那么每一次数据都会变成未来的一次次意料之中的结果。
5、如果目标清晰,并已完成阶段性目标的拆解,那就按照既定的策略执行。外界在未能看到你所看到的结果前所作出的反馈评价,只是其自我认知的投射与干扰噪音,并不直接作用于结果。真正重要的是在大脑中跑通逻辑后的执行落地。