AI探索指南

  1. 马斯克原理的作者竟然不是马斯克,纳瓦尔宝典的作者也不是纳瓦尔

    马斯克原理的作者竟然不是马斯克,纳瓦尔宝典的作者也不是纳瓦尔
    读完发现两本书的作者竟然是同一个。
    《纳瓦尔宝典》,讲的是一个人如何积累财富和自由。
    《马斯克原理》,讲的是如何推动人类文明进步。
    两本书作者都是 Eric Jorgenson。他做的事情很特别:不写传记,不做采访,而是从一个人海量的公开发言里提炼出思维框架,编排成一本可操作的手册。
    他用这个方法做了《纳瓦尔宝典》,全球卖了上百万册。然后花了五年,从马斯克过去二十年的三百万字访谈、推文和演讲里,编排出了《马斯克原理》。
    两本书合在一起,分别对应人生的第一阶段和第二阶段的两种活法,这两个阶段分别是财富自由之前和财富自由之后。
    第一本书很早之前看过,今天意外复习(结尾会讲这个意外),第二本书我只看了一小半,已热血沸腾。
    摘录一些让我印象最深的片段:
    纳瓦尔宝典
    赚钱的本质就四个字:创造,销售。
    纳瓦尔把通过自己的劳动所获得的收入可以拆解为三个因素:专长、责任、杠杆。
    专长,拆解为天分和热爱。天分是天生的,我们没办法,热爱可以靠一万小时和百分百的专注度去堆,人要主动选择自己热爱的事情去做。
    责任,勇于承担责任才能建立可信度,才能与人深度合作,才能获得更多收益。
    杠杆,人类学会了相互信任和合作,从而进入了杠杆时代。杠杆有三种:劳动力杠杆、资本杠杆、软件和媒体。
    杠杆的另一面,是判断力的重要性,因为每一个决策质量的提升,都会被快速放大。提升判断力,有两个实用的方法,一个是真实实践,一个是读书/学习。
    剩下的交给时间和运气。
    时间,选择你不喜欢的事情和你热爱的事情,所花的时间是一样的,选择小事情和选择大事情,所花的时间也是一样的。
    面对公平的时间,你最好的策略是找到你的所爱,找到努力的意义,然后不计结果地投入其中就好了。偶尔抬头,可能繁花似锦。
    运气,是多做尝试,是多研究多发现。或者成为一个领域最独特的存在,让运气找到你。
    纳瓦尔说,最好的工作,就是终身学习者在自由市场中的创造性表达。
    这就是纳瓦尔宝典里最核心的东西了。
    马斯克原理
    第一性原理
    第一性原理的反面就是类比思维。
    马斯克说,在日常事务中应该使用类比推理,否则大脑会因为第一性原理思考而不堪重负。
    但在做重大抉择时,类比推理无法摆脱传统和以往经验的枷锁,这种思考方式实属荒唐。
    切记不要盲目跟风,运用物理学思维,从第一性原理出发进行思考,就可以避免犯错,这种方法极为强大,适用于生活的方方面面。
    类比思维:以

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  3. 调了大半天 System Prompt

    调了大半天 System Prompt
    意识到一件以为早就理解的事…
    当执行不再是问,衡量标准和测试用例就变得更重要了。
    AI 让「做出来」的成本几乎为零, 但「判断哪个更好」的能力反而更稀缺。叠加 AI 本身的不确定性和数据的私有性,衡量和测试更难一些。
    于是想到了「品味」这个词,或许可以再拆解:
    品味 = 目的 + 衡量的维度和程度 + 测试用例
    大多数人把品味当玄学,没法学。
    但拆成目的+维度+用例三件套之后——每件都能训练,品味就是可学的。
    还是得做中学,做中悟啊。
    @aigc1024

  4. 这两天在西安跑企业AI,和老板、高管、技术深度聊下来,也能反映出企业AI落地的真实状态

    这两天在西安跑企业AI,和老板、高管、技术深度聊下来,也能反映出企业AI落地的真实状态。
    表面上人人都在喊“AI降本增效”“数字化转型”,但实际推进充满了不确定性、阻碍和认知错位。
    我把最近最集中的痛点,摊开口喷一下,欢迎各位老板和从业者对号入座👇
    1. 老板的决心与预期:喊口号容易,真干太难
    很多企业老板张口闭口“我们要用AI赋能、砍成本、提效率”。PPT里战略写得很牛逼,拿着去融资路演。
    但真正决心把这件事当成工程、愿意长期投入资源、耐心迭代的,真的太少了。
    更多是:今天签了AI项目,明天就幻想“后天就能砍一半人力”。
    结果发现这是个长期系统工程——从流程梳理、数据治理,到组织协同,需要几个月甚至更久才能看到真实ROI。
    2. 业务与技术的巨大隔阂:那道看不见的墙
    不是技术不行,而是业务和技术之间横着一堵墙。
    企业想找外部团队帮忙做AI落地,却不愿/不懂/不会把完整的工作流程、核心数据、真实痛点全盘托出。
    3. 对技术价值的严重认知偏差:AI不是“免费”
    不少老板心里默认:有了AI,软件、代码、方案都变得“一句Prompt就能搞定”,成本应该大幅降低。
    原本外包值几万块的系统,现在觉得给几千就够了;
    甚至觉得“AI这么聪明,还需要花钱请专业团队?”
    不解释清楚AI的真实能力范围和局限性,企业就永远停留在“又便宜又好用”的幻想里,最后既浪费钱,又错失机会。
    4. 企业内训的尴尬现实:老板自己不懂,却要员工全会
    最常见的一幕:老板要求“全员AI培训,让大家都会用AI提效”。
    但他自己对AI几乎零认知,连课程该讲什么、什么内容对自己有用都不知道。
    结果:培训变成了走过场。
    5. 对AI的过度自信,其实是最大的坑
    这点最近聊得特别多。想在微信里硬接AI机器人?平台规则不允许。
    想用AI大规模爬取社交媒体数据做用户画像?合规风险直接把你干掉。
    甚至有人想“用AI建一家完全无人化公司”……
    它背后往往还藏着多方利益博弈(平台规则、数据隐私、现有组织利益……)。
    AI能干的事很多,但它代替不了规则、代替不了信任、代替不了人。
    过度自信,最后只会制造更多幻觉和浪费。
    总结我的整体感受:
    AI落地,80%的问不是技术,而是组织、流程、认知和决心。
    目前大多数企业还停留在“兴奋期”,真正跑通闭环的凤毛麟角。
    但这也正是机会所在。

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  5. 第一性原理的反面就是类比思维

    第一性原理的反面就是类比思维。
    马斯克说:
    在日常事务中应该使用类比推理,否则大脑会因为第一性原理思考而不堪重负。
    但在做重大抉择时,类比推理无法摆脱传统和以往经验的枷锁,这种思考方式实属荒唐。
    切记不要盲目跟风,运用物理学思维,从第一性原理出发进行思考,就可以避免犯错,这种方法极为强大,适用于生活的方方面面。
    类比思维:电池一直很贵,电动车永远无法流行。
    第一性原理:从原料看,电池可以非常便宜。
    类比思维:以前的火箭都很贵,以后也会很贵。
    第一性原理:从原料看,火箭的材料成本只有 1%-2%,完全可以做得很便宜。
    —— 《马斯克原理》
    @aigc1024

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