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天呐,这条视频我反复看了三遍。 身价千亿的OpenAI CEO奥特曼,竟然跑到咖啡馆开了场私密聚会。面对一群年轻创业者和开发者的犀利提问,奥特曼也是掏心窝子地分享了,他对AI的最新预判和理解。 如果说马斯克的预言都很宏大,让人感觉离自己很远,那奥特曼的话就更加贴近普通人。 如果说你能看懂这条视频,那恭喜你,你已经比90%的人更清楚未来的游戏规则。 我刚看完视频,和你分享最有价值的五条干货。 第一,你的注意力正在成为这个星球最值钱的东西。 现场第一个提问的开发者,就捅破了一个所有人心照不宣的焦虑:我现在一个人在家就能手搓一个App,画图、做视频、写代码,AI让我的效率翻了十倍,但问题是,我没有用户。 全场突然安静,因为这句话说出了在场所有人的心声。 奥特曼没有回避。他说,在过去,大家都觉得最难的是做产品,但是AI的出现,让做产品这件事变得空前容易。 未来,我们会迎来一个极度丰饶的世界,各种软件、内容、服务会像雪崩一样涌来。但只有一样东西永远不会增长,就是人类的注意力。 你的一天只有24小时,除去吃喝拉撒睡,你真正能拿出来玩手机、看内容的时间,可能只有2到3小时这样。 一边是指数级暴涨的商品供给,另一边是物理锁死的人类注意力。 奥特曼说得很直白,不管世界如何发展,人类的注意力仍然是非常有限的东西。所以未来的竞争,已经不是谁能做出好产品,而是谁能抢到注意力。 那既然注意力这么值钱,我们就更得把它用在刀刃上。 现场,一位科学家又问了一个尖锐的问题:AI现在对科研的帮助这么大,那它什么时候能够接管整个研究事业? 奥特曼直言说,这条路还非常非常远。 有几位数学家朋友告诉他,他们每天都在和AI聊天,研究速度快到飞起。但关键是,AI只能负责跑腿,把所有可能的方向都试一遍,真正做决定的还得是人。 比如,你可以让AI去做广度搜索,把20个、200个可能性都穷举出来,然后你要用你宝贵的注意力,用你的直觉和判断,从一堆选项里找出最值得深挖的那一个。 所以,现在最高效的工作流就是这样子:让AI告诉你,“帮我设计20个春节营销活动”,但是由你来决定到底做哪个。 如果说科学领域人的价值是判断,那艺术领域呢? 有人继续提问,说现在AI生成的视频越来越逼真,画得越来越好看,难道人类在艺术领域真的就没有价值了吗? 奥特曼听完,不紧不慢地分享了一个OpenAI做过的消费者测试。 结果很打脸。 他们给受试者看十张图片,一半是人做的,另一半是AI生成的。在不知道来源的情况下,几乎所有人都把AI的图片排到了前面。 但是,一旦标注是AI生成,他们的态度就来了个180度大转弯。他们会说:“我其实不喜欢AI生成的东西。” 这是为什么? 因为人类对AI,有一种天然的心理防御机制。 奥特曼自己也坦白,他说如果自己读完一本书,结果发现是AI写的,他会感到非常失落,就像一种真心错付的感觉。 所以,人类不会想要完全由AI生成的艺术作品。未来要跟AI比的是你的经历、你的故事、你的思考。 这些只属于你自己的东西,才是你最大的溢价。 第四,是小公司的春天。 如果说人味决定上限,那成本就决定下限。 奥特曼在访谈中扔出了一个有些激进的“炸弹”:到2027年底,GPT-5.2级别的智能成本,至少降低100倍。 这意味着什么? 在明年年底,AI就会变成像水、电、网那样的基础设施。而受益最大的,很可能是那些利用AI大模型创业的中小型团队。 比如AI客服系统,以往需要几十人的运营团队,未来可能只需要两个人,加上一套精心调教的AI Agent,就能够服务上千家客户。 再比如AI法律助手。大公司可能看不上那些过于垂直的法律咨询需求,那你就专门针对细分领域去开发AI,比如租房纠纷、劳动纠纷、婚姻纠纷。 利用AI带来的极致生产力,在一个细分领域做到极致,就是普通人的机会。 第五,学习是为了看穿AI。 现场有一位年轻创业者又提问:如果我们能够在指尖就获得答案,那我为什么还要去学校学历史?为什么还要去背那些东西? 奥特曼笑了。他说,去学校学习,本质上不是获取信息,关键是去锻炼大脑的思考能力。 如果你打开AI,问他200年前世界上都发生了什么大事,他给你的答案一定比课堂书本,还有老师告诉你的多得多,这叫获取信息。 但是,要是他写错了呢?要是他胡编了一段历史,乱写了一通逻辑,你又该怎么办? 所以,面对AI,你要保持清醒,去思考:给你的到底是发光的金子,还是没价值的垃圾。 奥特曼最后说了一句话,让我觉得特别有力量:AI就算再厉害,你也要始终把船舵牢牢地抓在自己手里。 看完这场对话,我最大的感受就是——AI时代,注意力、判断力、人味、思考能力,这些才是AI永远抢不走的东西。

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到底如何判断你身边的人,层次高还是低呢?我们从四个角度、四个方面,给大家提示一下。 第一个就是词汇量大。 看看他的词汇量大不大,看看他表达是不是特别的精准。 就是,他总是能够找到一个最贴切的词语,来描述某个状态。 如果你做不到,那说明对方在你之上。因为我们人类的思想局限于语言。你的语言边界在哪里,你思想的边界就在哪里。这是第一个。 第二点你要知道,我们其实只能感觉比咱们高一档,或者低一档的人。 差距过大,你就感觉不到了。 高你一档,你大概率会觉得,嗯,这个人挺厉害的。 因为对方说的你都能理解。 如果高了好几个维度,你就没有办法感知了。 就和人类对蚂蚁这种低等生命一样。 蚂蚁永远感知不到人类的存在,人类却对它们动若观火。 第三个,他能够对你进行向下兼容。 不论你说啥,对方都能秒懂。 甚至你还没有组织好的逻辑,你还混乱的时候,对方就也能秒懂。 你讲了一半他都能懂,你讲个开头,他都知道你要说什么。 你会觉得跟这人在一起待着非常舒服,跟他非常融洽。 交流基本上可以做到无障碍,很丝滑。 你刚讲两句,对方就提前能够回答你的问题。 你特别的愉悦,你觉得相谈甚欢。 你觉得遇到了知己,你觉得对方很懂你。 他能够把你的情绪价值拉满。 我告诉你,就这样的人,他很有可能正在对你进行向下兼容。 第四个,这样的人往往能够打通知识的门类。 各类学科的知识,他能够融会贯通。 在他那,知识不再是碎片化的了,而是能够形成一个体系。 他在给别人讲任何东西的时候,也能够做到深入浅出,让对方听得懂。 用最浅显的例子,把一个概念给讲清楚。 如果你身边有这样的人,那么恭喜你。 他大概率就是一个高人。 稻盛和夫曾经说过,人最大的运气不是捡到钱。 而是某一天你遇到了一个人,他打破了你原有的思维,拔高了你的认知,进而提升了你的境界。 这个人,他就是你人生当中的贵人。

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这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲(稿) 是我和AI一起写的!😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI,脑子会不会废掉? 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点? 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么? 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师? 教育为什么还需要人? 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢?都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到!👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒!👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么? 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面,快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊

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这个人的访谈,我已经看了第三遍了。 硅谷最神秘的亿万富翁——纳瓦尔·拉维坎特。很多人都没听说过他,但马斯克、扎克伯格都非常推崇他。 他几乎不接受采访,可一旦开口,就是那种让人当场坐直、反复回放的话。 连这两天,我又重温了他三个小时的访谈,帮你总结了含金量最高的几个观点,和你分享。 第一,人生中最重要的三个决定。 纳瓦尔说啊,所有的结果,几乎都是这三件事的下游:和谁在一起,做什么,住在哪里。 这听起来很简单,但他说,大多数人都没有意识到,他们在这三件事上的思考,时间少得可怕。 但就是这三件事,决定了你几乎所有的一切——你的朋友圈、你的机会、你的情绪底色、你每天呼吸什么样的空气、你未来能遇见什么样的人。 他说,如果你要做一个能够影响4年的决定,你应该花一年的时间来想清楚它。 而我们绝大多数人呢?就是花了一个周末,就决定了一份要学4年的专业;花了一个月,就决定了一份干10年的工作。 第二,骄傲是最昂贵的特质。 这句话很短,但是呢,我愣了很久。 纳瓦尔说啊,他观察了很多朋友和同事,那些原地踏步、成长最少的人,几乎无一例外,都是最骄傲的人。 骄傲意味着什么? 意味着你不会承认自己错了。 你买了一只烂股票,不舍得割肉,因为承认亏损,就等于承认你判断失误。 你卡在一段不好的关系里,你不离开,是因为你不想让别人看见你失败。 骄傲,会把你锁在次优答案里。 他说,最好的艺术家、最好的创业者都有一个共同点——就是他们随时愿意从零开始,愿意被看起来像个傻瓜。 他还举了马斯克的例子,说他卖掉了 PayPal 之后拿到了2亿美元,接着他把这些钱全部压到了 SpaceX 和特斯拉里,甚至还要借钱付房租。 第三,不是一万小时,而是一万次迭代。 你一定听过那个“一万小时定律”,说你重复做一件事,坚持1万小时就能成为专家。 纳瓦尔呢,一针见血地指出:是错的。 真正让你成为专家的,是1万次迭代,而不是1万个小时。 重复和迭代,是两件完全不同的事。 重复,就是你把一件事做了一遍又一遍;而迭代,是你每做一次,就要带着上一次的教训,做得更好一点。 所以,我们每个人都要问自己一个问题:你到底是在迭代,还是只是把第一次的经验,重复了很多遍? 第四,灵感是易逝品。 这点我觉得,可能是整个访谈里最实用的一条。 纳瓦尔说啊,当你有灵感的那一刻,就是阻力最小、效率最高的那一刻,这个窗口转瞬即逝。 你有灵感写一篇东西,那就在那一秒写;你有灵感去解决一个问题,就立刻解决;你对某件事突然好奇,就在那一秒去查。 不要想着等我有时间再去做,因为等有时间的时候,那个灵感、那个状态,已经不在了。 纳瓦尔说啊,他不喜欢被过度安排的人生,因为那样,你会永远错过真正想做的时刻。 第五,注意力在哪里,你的人生就在哪里。 这是整个访谈里,最让我反复回味的一句话。 纳瓦尔说啊,很多人以为钱可以买到时间,但是像沃伦·巴菲特,还有迈克尔·彭博,有钱到这个程度,他们依然没办法多买到一天。 而更致命的不是这个。 更致命的是,你有时间,却没有把注意力,真正地放在这段时间里。 你躺在床上,刷两个小时短视频,时间在流逝,但你的注意力在哪里? 在算法推荐给你的下一条,下一条,再下一条。 两个小时过去了,你刷了100条视频,可你什么都不记得。 纳瓦尔说啊,你的身体在,但其实你已经死了。 这,才是现代人最大的悲剧。

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为什么有的人总是可以遇到贵人? 我这两年有一个非常明显的感受,就是发现遇到的贵人概率越来越高了,以前会经常观察身边人这个现象,发现每个人遇到贵人的概率完全是不一样的,而且我觉得这件事儿是真的有方法论。 1.成为贵人,才能遇到贵人。只有自己是贵人,才能真正理解贵人说的话做的事情的原因,这样才能知道自己该如何做事情具备哪些品质才可以吸引贵人。 2.一定程度上这是个概率学,我们能做的就是提高概率发生,要知道哪些因素可以提高这件事发生的概率,比如同样一个人,环境、影响力、圈子质量不一样,结果完全不同。即使你有能力,但你就是在小地方,也没人知道你,你根本就没有展示自我价值的机会。 3.如果你是一个有能力、靠谱、有责任心、诚实、本分的人,再加上你去积累影响力,把自己的想法对外输出,这样知道你的人的数量会几何倍增,数量倍增了,即便同等概率下遇到贵人的数量也增加了,而且很可能会主动联系你。 4.要选择贵人容易扎堆的地方,贵人往往会在资源丰富、机会多的地方,如果你跳进这些地方,遇到贵人的概率就会大大增加,比如你从三线城市跳到一线城市、行业内更好的大平台公司。 5.贵人之所以愿意在你没有起势时帮助你,是因为他们看到了你身上具备成功的属性、有他之前的影子,有一天你可以成为他们或超越他们,你的这种潜能才是得到贵人的根本,他们帮助你也是在去验证自己的眼光,你未来的成功也是他们对自己信仰的验证过程。 6.记得在《繁花》中有这么一段,爷叔的一个回眸看到宝总穿着西装站在那里,他看着阿宝的眼神是有光的,就仿佛看到了年轻时的自己。

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我们必须彻底终结“政治庇护”这套玩法。 为什么? 因为你家的大门,不是为全世界的失败者敞开的。 有人说,我们得接纳他们啊! 我说不。 他们说,那这些人怎么办?他们会死的! 首先,这怎么就成了我的问题? 其次,地球上其他国家都消失了吗? 非洲的庇护申请者,为什么不去非洲国家? 阿拉伯人,为什么不去阿拉伯国家? 如果连文化最相近、血缘最亲密的国家都拒绝他们…… 那我们为什么要当这个冤大头? 打个比方。 想象一下,一个从几十公里外的小镇来的19岁小伙。 你从没见过他,不知道他是谁。 他没敲门,直接闯进你家,对着你大喊: “嘿!我饿了!给我吃的!” 他不是请求,是命令。 没有谦卑,只有索取。 你会怎么做? 你大概会拿出枪,指着他,让他滚出你的房子。 就算你愿意跟他多说一句,你第一个问题肯定是: “你为什么来我家?” “你为什么不去找你的邻居?” 他可能有两个回答。 第一种:“我问了,我所有的邻居都拒绝帮我。” 那你就要怀疑了。 所有认识你的人都不帮你,问题在谁? 是他们几百号人都是混蛋,还是你才是那个唯一的混蛋? 第二种:“我压根没问过我邻居,我直接就来找你了。” 这就更可疑了。 你为什么偏要跳过所有熟人,跑到一个完全不了解你的陌生人家里,提出要求? 所以,你只会关上门,告诉他: “两秒钟内,从我的地盘上滚出去,否则我就开枪了。” 一个四肢健全的成年男人,连饭都找不到,那是他自己的无能和懒惰。 那不是你的问题。 现在,把这个场景放大到一个国家。 完全一样。 一群又一群的陌生人,从天知道什么地方冒出来,要求我们帮助。 他们绕开了所有和他们文化、语言更接近的国家。 径直来到我们的边境。 这不值得怀疑吗? 但我们甚至不需要解释。 这是我们的国家,不是你的。离开。

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作为一名理工男,看到 Notion 创始人 Ivan Zhao 的这篇文章和视频,感触确实挺深的。Notion 和Obsidian是唯一两个我用来做学习记录的工具,用Notion你绝对会感受到开发者那种人文感。 如果你最近也因为 AI 的各种进化感到焦虑,甚至觉得自己的专业技能快要“贬值”了,那这个视频真的非常推荐你看一下。它不是在贩卖焦虑,反而在帮我们梳理在 AI 时代,到底什么是“人”的核心价值。 我们习惯了卷代码、卷效率、卷逻辑,但 Ivan Zhao 提出了一个很扎心的观点:当 AI 让脑力劳动变得像自来水一样廉价时,以往那种“拼谁记得多、拼谁手快”的努力方式可能真的不值钱了。但这并不代表人类没戏了,恰恰相反,这其实是给了我们一次“变回人”的机会。 以前我们为了追求效率,把自己练成了机器的一环。现在 AI 帮我们分担了那些繁重、重复的工作,反而逼着我们去思考一些更本质的东西。未来人与人之间的差距,不再是技术掌握得多深,而是你的审美、你对人性的理解、以及你独立思考的能力。 说白了,AI 就像油门,而我们的“品味”和“判断力”才是方向盘。如果你没有那种人文层面的沉淀,那你只是在用更快的速度制造数字垃圾。我们得学着从一个“干活的工匠”转型成一个“挑剔的甲方”,去驾驭 AI,而不是被它取代。 所以没必要焦虑,现在的重点不再是死磕某项具体的技术参数,而是要回过头来经营好你自己这个“人”。不管是做个人 IP,还是提升精神层面的独立性,本质上都是在强化那些 AI 模拟不出来的灵魂。人变强大了,AI 才只是你手里的一件趁手工具。 当“怎么做”不再是门槛,我们唯一的胜算就是把那个“真实的自我”活得更有厚度。如果把执行全都交给 AI,你觉得我们身上还有什么东西是机器永远拿不走的?欢迎评论区说说你的想法。 这是一个非常值得看的视频,强烈推荐!

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再一次,推荐大家去看纳瓦尔的3小时访谈。 你的人生只有一次,纳瓦尔真的太牛了。他的出身是印度的贫民窟,属于绝对的底层,而如今他是硅谷知名的投资人,投资了Twitter、Uber等上百家公司。 网友的评价是:听完他3小时的访谈,胜过读20本经典著作。 而纳瓦尔关于 how to get rich without getting lucky, 如何不靠狗屎运也能致富的分享,更是在外网掀起了风暴,引发了全球网友的不断转载。 这两天我又把文章跟视频过了一遍,因为内容太长了,所以呢,我先跟大家分享1/2。 第一,很多人说想赚钱, 但其实他们追的东西不一样。 有人要的是金钱, 就是那个数字, 够花就行; 有人要的是地位, 我要比别人过得好, 我要有面子。 但纳瓦尔说, 这两个都不是你真正应该追的东西。 你应该追的东西叫财富。 金钱和财富的区别是什么? 金钱啊,就是用来购买财富的工具; 而财富呢, 就是你睡着了, 还能替你赚钱的那些东西。 股权、资产、内容、产品, 你不在,它还在转, 这个才叫做财富。 第二,忘掉出租时间。 纳瓦尔说啊, 打工其实没什么问题, 但是你得想清楚一件事: 你现在赚的每一分钱, 背后都对应着你卖出去的时间。 你卖一个小时, 赚的是时薪; 你卖一个月, 赚的是月薪。 但你的时间每天就24小时, 卖完就没了。 所以纳瓦尔说啊, 真正有钱的人, 靠的不是卖时间, 靠的是拥有。 拥有一门生意的股份, 拥有一个能够自动运转的东西。 哪怕你在度假, 哪怕你在睡觉, 它还在帮你赚钱。 第三,找到你的独门本事。 英文的原文啊, 叫 specific knowledge。 纳瓦尔对它的定义是: 那种无法被培训、 无法被复制的知识。 这听起来很高大上,对吧? 但其实呢, 很简单。 就是那个别人觉得是工作, 但是你觉得很好玩的东西。 比如,有的人天生喜欢聊天, 跟谁都能聊得开, 这个是销售的天赋; 有的人呢, 天生对数字敏感, 一眼就能看出哪里有问题, 这个是分析的天赋; 还有的人, 天生会讲故事, 随便一件小事, 到他嘴里就变得特别有画面感, 这个是内容的天赋。 这些东西啊, 学校不教, 老师不讲, 但是它们可能就是你最值钱的东西。 如何借助AI挖掘到属于自己的天赋, 你可以去看我之前的一期视频。 第四, 杠杆是普通人和富人最大的区别。 有没有好奇过, 为什么同样是努力, 有的人越来越轻松、越来越有钱, 可有的人越来越累? 答案就是两个字:杠杆。 诺贝尔说啊, 杠杆呢有四种。 第一种是劳动力杠杆, 也就是让别人来替你打工; 第二种叫资本杠杆, 也就是让钱来替你工作; 第三种叫代码杠杆, 你写一个程序, 开发一个网站, 你只需要写一次, 但它可以同时服务100万人; 第四种是媒体和内容杠杆, 写一本书, 录一个视频, 做一个博客, 你在睡觉的时候, 它还在传播。 然后啊, 纳瓦尔说了一句特别关键的话: 前两种杠杆呢,都有门槛。 第一种啊, 需要有人愿意追随你; 第二种需要有人为你提供资金。 那么最后这两种杠杆—— 代码和内容, 不需要任何人的许可, 你直接就可以干。 所以你现在做内容、做自媒体, 说白了就是用最低的成本, 去获取最强力的杠杆。 我看到这的时候啊, 我就想起2017年抖音刚上线的时候。 那个时候做流量多容易, 但是因为我自己的认知局限, 我完全看不到自媒体背后的机会和发展, 一心一意就只想着我要怎么努力工作, 去获得领导的表扬。 但现在回过头去看啊, 那个时候真的是太蠢了。 那反观当下, 我觉得普通人最该做的事就两件。 第一个,去学习AI。 AI是能力杠杆, 它能放大你的能力, 让你做很多过去你做不了的事情。 第二,就是去做自媒体。 这是你的宣传杠杆, 让世界都知道你的存在。 第五,学会卖,或者学会造。 纳瓦尔说啊, 这个世界上最强的组合, 就是一个懂得造东西的人, 加上一个懂得卖东西的人。 而如果你能同时做到这两件事, 你几乎无敌。 学会卖,是说服、传播、营销; 学会造,是建产品、写代码、创作内容。 你不需要两个都懂, 但你至少要精通其中一个。 第六,运气不是不重要, 但是你可以制造运气。 纳瓦尔把运气分成了四种。 第一种啊, 叫做盲目的好运, 比如说彩票, 你完全控制不了彩票的结果。 第二种是行动带来的运气, 比如发100条视频出爆款的概率, 就比只发一条视频, 出爆款的概率要高得多。 第三种是洞察力带来的运气, 你要足够专注于某个领域, 才能看到别人看不到的机会。 第四种,也是最厉害的一种, 就是—— 你把自己打造成了某个领域里的 无可替代的人。 各种运气和机会, 会自己找上门来。 到了那个时候, 别人会说你运气真好, 但只有你自己知道, 这不是运气, 这是你一点一点积累起来的。 最后,纳瓦尔说了一句话, 我觉得是整个财富框架的核心。 他说啊: 致富不是一天发生的事, 但它发生的比你想象的更快。 只要你做了对的事情。 绝大多数人穷, 不是因为不努力, 而是因为没有理解财富规则, 在错误的棋盘上拼命。

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少年郭文贵梵蒂冈见教宗 教宗谈隐私 文贵:事实上神告诉人们,你要真实 所以说,当时你就那个时候看,七哥走哪就是一怪类,就是一怪类。无数个人给我照相,我走哪就很多人给我照相,我都不记不得了。 所以说这些照片呢,弄出来,弄出来展示出来以后,它是一个真实的七哥。 所有的世界领袖,所有特别是中国名人,是永远不想让你看到他真实的一面的。特别什么女皇、天皇啊,是吧?还有什么富豪、政治家呀,他绝对不允许让你知道他真实的一面。 这是为什么我当年去那个梵蒂冈见着教宗。教宗进去以后——哎,不能照相,这可不能照相。我记得那是,那是很早了,很早很早很早很早。然后是我在那鸽子广场,在拍了半天照片了,我一会儿有的照片给你们发出去。 然后到了梵蒂冈,我昨天我看了一张照片,我一会儿看找找能给发出去。在梵蒂冈,我在那会搔首弄姿,咔咔,这么照,是吧?搔首弄姿。 有人说:“哎,见,带你见天皇去。” “啊?见那个教宗去?” “什么见教宗?我说我得换换衣服去。” “哎,那不用了,就穿这就行了。” 我穿了一身,我记得是一身黑的衣服,立领的,我想换个衣服去。 他说:“他说这个亚洲人没有这概念,只有日本人还有这个衣服的概念。” 他说:“你去吧,前提是不能照相。” 但是呢,就咱就不老实。就是那个时候,咱就有点那种崇拜呀、兴奋的心理,是吧?咱们三四个人啪啪啪就偷照几张相。你看到我和教宗的相,是歪着的,是偷照的。你现在想想,这不可思议。 不是我照的,是我,呃,跟我一起的人照的。 我问教宗的时候,我说:“人对对方最好的尊重方式是什么?”就是你们老说的“爱”呀,“奉献”呐。 我说:“这和共产党不是一样吗?是吧?共产党不说‘爱’,是要奉献。” 教宗说了:“尊重对方的隐私。” 我说:“什么办法能让对方感到舒服,有礼貌、尊重对方的隐私?” 那时候中国人什么叫隐私?什么叫隐私?哪有什么隐私?最亲近的关系就是把你裙子掀起来,是吧?啊?小男孩,我们玩的时候就把裤衩脱下来,是吧?露下小鸡鸡展示,说明我是跟你很友好的。 什么意思?我们小时候在东北玩,就专门拽裤衩子。小孩我们穿了裤衩子,是吧?把裤衩子一拽下来,然后就跑了。是不是?旁边的那些比大一点的女孩,是吧?人家穿个裙子,给人家掀开。 什么叫隐私?根本不知道。 当时傻乎乎的,是吧?隐私后来有了很好的解释。隐私是所有的名人、有权人,还有很多人保护自己和家人不被人知道的信息和不想让你知道完美一面的一个借口——借口! 事实上神告诉人们,你要真实,真实就要展示给,特别是公众人物、明星名人,就展示真实的一面。你不能搞假呀!所有的掩护的假,就是用“隐私”这一条。但是人类上已经把它立法了,你别想来弄了,是吧?哪有什么? 但是我觉得我爆料革命开始的2015年、14年,我想过这个问题。我们家人到今天,是吧?到现在,是吧?你七嫂、全家人都在乎这隐私,我也尽全力去保护他们了,是吧?他们不想展示这一面,他们不想让你知道他的生活真实的一面。 哎,为什么? 第一个,没有自信,他不希望看到别人的批评; 第二,他不想被别人认出来,打搅他的生活,不方便; 是吧?另外一个是什么?他不想面对和别人交流自己的人生。 行啊,这是你的选择,你尊重我,我尊重家人。但是我不是的。我要消灭共产党,我不希望我讲我多少故事,我展示我的历史,我最真实的一面,我所有的喜怒哀乐,所有的过去。 #郭文贵 #新中国联邦 #隐私 #真实 #梵蒂冈 #教宗 #教宗良十四世 #天主教 #Vatican #PopeLeoXIV

喜马拉雅日本勇者村

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小扎吐槽苹果和 Google,以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司,Apple 和 Google,它们可以告诉你可以构建什么。 在我们的历史中有很多次,比如有经济层面的情况,就是我们构建了些东西,然后它们就会拿走我们大部分的收入,但还有一种是质量层面,这实际上让我更加不满,也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能,然后Apple就会说,不,你不能推出这功能。 这真的很糟糕。 问题是,这样的世界是否会在AI领域复现,就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司,它们控制API,因此将能够告诉你可以构建什么。 我可以说,对我们来说,自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。 我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么,而且我认为从开源的角度来看,很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一,我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。 我发现很多人都在思考,如果我们能实现这种技术,那么让它广泛传播是否不利。 我认为另一种可能也很糟糕的情况是,如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的,这同样是非常糟糕的。在我看来,一个理想的世界应该是这样的:AI技术被广泛而均衡地应用,随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里,各种系统能够相互制衡,这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。 虽然风险无处不在,但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说,一个价值100亿美元的模型,如果经过评估是完全安全的,你们会选择开源吗? **Mark Zuckerberg**:我的答案是,只要这个模型对我们有所帮助,那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的,然后现在要开源呢? **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统,但是我们并不会开源我们的产品。 比如说,我们并不会将Instagram的代码开源,但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中,我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了,这对我们来说非常有帮助。 因为很多人可以设计服务器,但现在,大家普遍都采用了我们的设计,这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开,规 模变大,对所有人来说都变得更便宜,为我们节省了数十亿美元。 这真是太棒了,对吧? 因此,我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。 一种就是,如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法,我们将花费数十亿甚至上千亿美元,在所有这些模型上,所以如果我们能做的更有效率,那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元,这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源,我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目,对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过,他们觉得这是有可能的,因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题,我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品,这是一个真实的点,所以我觉得这很难超越。 但不管怎样,我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。 来源:

宝玉

74,721 views • 2 years ago

#今日瓜田 我希望所有女孩子们都明白一个道理 你身上所有“利他”的属性 都是应该用来交换“利己”的东西的。 比方说 你是个很出色的会计师 “会处理账目”“会报税”就是一个典型的利他的技能 你自己本人一年才用一次 但是如果有人要你天天使用这个技能 那就叫“利他”了 “利他”也不是不可以 我们上班就是利他的 但是我们从老板那边得到的就是“利己”的 所以 在这里 “会处理账目”可以等同交换“薪水以及福利”。 同样 会做家务也是一样 给自己做家务叫“利己” 给别人做家务叫“利他” 如果是当钟点工 做家务就应该得到“钱”; 如果是当太太 做家务也是同样道理。 你至少要让享受了这个服务的男性明白 他是应该付费的。 当然, 他可以不用给现金 但是 他必须要明白 你的这部分“利他”的劳动 值得分享他的收入。 不仅如此 愉悦他人也是一种“利他”行为 所以 让别人“开心” 哄别人“开心” 如果是带孩子,是需要家长付费请你去“哄孩子”的; 如果是成年人,只要付费或者付出其他价值 也是可以去哄一个成年人开心的。 所以 让爹妈开心 让男人开心 你就得看清楚他们拿出什么来交换; 让孩子开心 只要这孩子不是单亲家庭属于你一个人的 你也需要另外一个人给出相应的价值来交换你的劳动的。 不给工资的班你会连续上三个月吗? 不会对吧? 不给资源交换的“利他”行为 为什么要做呢? 雷锋做好事 还不忘带个摄影师在旁边拍照呢!

飛鳥

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这个消息太棒啦! 硅谷最敢说真话的亿万富翁维诺德·科斯拉预言:今天5岁的孩子,成年后不需要为生存工作。科斯拉是一个40年押中了无数独角兽、最早投资OpenAI的硅谷顶级投资人。 他不仅和马斯克公开交过手,还自称啊:“可以说任何想说的话,因为我不需要任何人的认可。” 这次,他接受了一次深度访谈,毫无保留地讲述了他对未来的判断。 我刚看完访谈,和你分享几个最真实的预测。 第一,超级通货紧缩。 科斯拉一上来就抛出一个让人坐不住的预测:到2040年,1万元能买到的东西,将超过今天10万元的购买力。 不是因为你变富了,而是因为几乎所有的东西啊,都快免费了。 教育会免费。你不需要上大学拿学位,AI直接教你,随时随地,0学费。 医疗会免费。除了开刀手术,所有的诊断、咨询、方案,AI全包,成本趋近于零。 能源会免费。核聚变和新能源替代了石油,电力成本断崖式下跌。 最关键的,劳动力会免费。一台家用机器人,月租几百块钱,每个人都能雇得起。 这是一场超级通缩。当生产成本大幅下降的时候,物价也会随之降低。 第二,AI会替代80%的工作。 科斯拉呢给出了一个具体的时间:到2034年,80%的工作将可以被AI完成,而且比人做得更好。 不只是办公室白领,他点了名啊:医生、会计、设计师、销售,一个都没跑。 他特别强调,我们现在已经进入了过渡期。 每个行业的资深从业者,带着几个AI实习生。AI呢负责干活,而你负责判断和把关。 问题是,AI实习生的成长速度,比任何人类都快。等他们不再需要被把关的那一天,就是那80%的人被替代的那一天。 再看看今天爆火的OpenClaw“小龙虾”,全网都是养虾人。它有记忆,能进化,会自我成长。 这是不是就是行业的资深者,正在带AI实习生? 第三,未来不为生存工作。 说到这儿呢,科斯拉停顿了一下,说了一句我觉得今年最触动我的话。 今天地球上绝大多数的工作啊,都不是工作,是一种苦役。 在汽车流水线上,每天8小时重复地拧螺丝;顶着40度的高温,在农田里弯腰摘菜。这些啊都不叫工作,这叫被生活奴役。 而他相信呢,到了2040年之后,这种逼迫将会消失。 人类历史上第一次,你真正地可以去做自己热爱的事情。 他说啊,你今天会告诉孩子:要好好读书,要考好大学,然后找份稳定的工作。 但是15年后,你会告诉孩子:追随你的热爱吧。 第四,中美AI战争。 说到中美关系啊,科斯拉更是直言:我们正在和中国进行一场科技经济战争。 不要用任何其他的词来称呼它,这就是战争。 谁赢得AI竞赛,谁就赢得经济竞赛;谁就赢得全球影响力。 不管是东南亚、拉丁美洲,还是欧洲,未来用谁的AI,就意味着要接受谁的价值观、谁的规则和谁的叙事。 令我意外的是,这个长期批评特朗普的亿万富翁,在AI问题上居然破天荒地认同他。 他说啊,在AI政策上,我基本同意特朗普政府的立场,这场仗我们必须赢。 一个平时把特朗普骂得体无完肤的人,在这件事上选择了站队。你就知道,这场中美AI竞争有多严峻。 听完科斯拉说的这些啊,我想了很久。 他描述的那个世界,对大多数人来说啊,都是好消息。但好消息不会自动找上你。 有件事他说得很清楚:从现在到2034年,是最混乱的8年。 那80%被替代的岗位,不会一夜消失,但是呢会一点点松动、萎缩,然后不见。 在这段过渡期当中,有一种人会过得很好。 他不是最聪明的,也不是最努力的,而是最早去探索和拥抱AI的人。 因为当你真的开始用AI之后,你会发现,它能帮你做的事越来越多,你腾出来的时间也越来越多,你可以去探索的方向也越来越多。 好奇心,在这个时代,第一次变成了硬实力。 我们正处在一个过渡期。旧的路呢还没断,新的路还没修好。 这个时候啊,最容易、也最值钱的一件事,就是你去当那个修路人,让后人跟着你的道路前进。

另一面

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劝大家尽早用“无人兜底”的态度过一生 什么叫无人兜底?就是从今天开始,你得把自己当成这个世界上唯一的依靠。不是父母,不是伴侣,不是朋友,是你自己。 这不是让你变得冷漠,而是让你清醒。 我见过太多人,活得像个巨婴。 二十七八岁了,工作不顺找父母哭诉,恋爱分手指望闺蜜救场,存款为零,还敢裸辞说要找回自己。你以为这叫有人疼、有人爱,实际上是你根本没把自己当回事。 无人兜底的思维模型很简单,就是你做任何决定之前,先问自己一句:如果明天所有人都消失了,我能不能活下去?能不能活得好? 这个问题会逼着你去建立真正的能力,而不是依赖关系。 为什么这个思维这么重要?因为成年人的世界,本质上就是无人兜底的。你父母会老,你的伴侣也有自己的人生要过,你的朋友更不可能永远围着你转。唯一不会离开你的,只有你自己的能力和认知。 很多人不愿意接受这个现实,他们觉得人生应该有退路,应该有人在背后托着。但你有没有想过,正是这种心态,让你在关键时刻,永远拿不出100%的拼劲。 我以前就是这样的人。 大学毕业那年,我拿着3000块的工资,在广州租着城中村的房子,每天挤地铁上下班。但我不慌,因为我知道,实在不行了,我可以回家,父母总归会接纳我。就是这个想法,让我在那份工作上混了整整两年,毫无长进。 转折点发生在我25岁那年。 我爸突然查出了重病,需要大笔医疗费。那一刻我才意识到,我以为的退路,原来只是我单方面的幻觉。我父母从来没有说过他们会永远给我兜底,是我自己理所当然地这么认为。 那之后我开始疯狂工作,白天上班,晚上做自媒体,凌晨学运营、学写作,周末接私活。半年时间,我从月薪3000做到月入两万。一年后我辞职,全职做自媒体,现在月收入稳定在五位数。 这个转变不是因为我突然开窍了,而是因为我终于明白,这个世界上没有人欠你一个未来,包括你的父母。 很多人听到这里会反驳,说你这是不孝,说你这是冷血。但我想说的是,真正的孝顺不是啃老,真正的爱不是依赖。当你有能力独立生活,甚至反哺家庭的时候,你才配谈感情。 无人兜底的态度,会逼着你去做三件事。 第一件事是赚钱能力。不是混日子拿工资,而是真正能创造价值的本事。你得想清楚,如果明天公司倒闭了,你能不能立刻找到下一份工作?如果行业消失了,你还有什么可以转型的技能?这种危机感,会让你一直保持学习和成长。 第二件事是情绪自洽。很多人一遇到挫折就崩溃,因为他们习惯了向外求助。但当你知道没人能真正救你的时候,你会学会自己消化情绪,自己给自己打气。这不是压抑,而是成熟。 第三件事是决策果断。你不会再瞻前顾后,不会再把责任推给别人。因为你清楚,所有的后果都要自己承担,所以你在做决定的时候,反而更加清醒和坚定。 我有个朋友,30岁了,还在纠结要不要辞职创业。他说他想等男朋友稳定了,想等父母同意了,想等存款再多一点。 我问他,如果你一个人,你还等吗? 他愣住了,然后说,如果是一个人,我可能早就干了。 你看,不是能力不够,是心态不对。你总觉得有人会给你保底,所以你敢拖、敢等、敢浪费时间。但时间不等人,机会也不等人。 用无人兜底的态度过一生,不是让你活得孤独,而是让你活得清醒。 你可以爱人,可以被爱,可以接受帮助,但你永远不能把希望寄托在别人身上。 这个世界很现实,你弱的时候,坏人最多;你强的时候,全世界都对你和颜悦色。 所以,与其指望谁来救你,不如让自己变得不需要被救。 从今天开始,把自己当成唯一的依靠。不要再幻想谁会永远在你身后托着你,不要再把失败的责任推给环境和他人。 你的人生,从来都是你一个人的战场。 别怕,你比你想象的更强大。那些你以为离不开的人和事,其实都可以放下;那些你以为做不到的事情,只是你还没有被逼到绝境。 无人兜底不是悲观,而是最清醒的乐观。因为当你知道一切都要靠自己的时候,你才会认真对待每一个选择,珍惜每一次机会,拼尽全力去争取想要的生活。 这辈子最靠得住的,永远是你自己。

另一面

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普通人对因果的理解,都停留在表面,总觉得因果就是前面做了什么,所以后面才发生了什么,这不是叫做因果,我今天就把因果这件事,往深一层给你们讲讲 真正的因果,不是你眼睛看到的那个动作,导致了后面的结果,而是这个因本来就在前面注定了,只是你看不见,等到它开始发动的时候,人会先起念头,事会往那个方向推,事情也会慢慢聚到一起,最后那个果才在现实里显现出来, 那怎么理解这个过程? 我可以借用物理里的一个概念,叫费马原理,光从 A 点到 B 点,整条路径,其实从一开始就已经被确定下来,这件事最有意思的地方就在于,光在出发的一瞬间,就已经知道终点在哪里,也知道哪条路最合适,它一开始就选好了路径, 你以为自己突然起了个念头,走了一段弯路,其实不是乱走的,而是那个因已经在前面了,你后面的念头、选择、路径,都在往那个结果上靠 人生很多事也是这样,你以为很多事是碰巧发生的,其实不是,很多结果还没出来之前,前面的因就已经开始发动了,而这个因一发动,最先出现的,不一定是事情本身,往往是人的念头先动,你会突然坐不住了,你会突然很着急,你突然非要现在去做某件事,你突然被外面的人和事推着走, 前几年,我们当地发生过一起车祸,这件事我一直记得很清楚,出事的是一位女的,那天中午刚吃完饭,她老公出去打牌了,按正常情况,她完全可以先在家休息一下,等午休完了再去把人叫回来,可偏偏那天,她就是咽不下那口气,连碗都没刷,急匆匆就出门了, 撞她的那个司机,也很巧,他本来是在家里准备吃饭,饭菜都摆好了,结果这时候亲戚给他打电话,说有点事让他过去帮忙,他本来还说,等吃完饭再过去,可对方一个电话,两个电话,连着催,硬是把他催出了门, 最后,两个人就在那个时间、那个路口碰上了 这里面只要任何一个环节慢一点,这个车祸都不会发生,如果女的先把碗刷完,晚点再去,可能不会出事,如果那个司机先吃完饭,再出门,可能也不会出事, 所以可怕的地方,不是撞上的那一刻,撞上的那一下,只是果,可怕的地方在于那个女的为什么偏偏那一刻坐不住?那个司机为什么偏偏那一刻必须出门?这些表面上看,好像只是临时起意,但往深里看,这就是因开始发动时,最先带出来的东西 所以我一直说,所有的念头,都不是无缘无故冒出来的 很多时候,你突然要去哪里,要做什么事情,这些念头出来时候就是这个因要开始发动了,很多夫妻的没结婚前的相遇认识,其实都是这样发生的, 因,早就在暗处运行了,念头先起来,外部环境再慢慢凑齐,最后,果才显出来 那这个因到底是什么?为什么会有这个东西?我也不饶关子,通俗的讲,这个因就是一种神煞,他是由你出生的那个时间形成的,他不只是你排盘工具里一种文字存在的形式,而是真实存在的,到了某个时间点,它就会发动,一旦发动,人会先起念头,外部因素会开始配合,最后结果就会显现出来,这种东西也不能乱说出来 所以这里我就一笔带过,有些东西,点到为止就行,不能说得太透 我那时候刚入行,对这些东西其实还是半信半疑,一件事就给我上了一课,到现在都忘不了,一个女孩子来找我师傅看他八字,当时我学艺不精,只能站在旁边听,我记得特别清楚,我师傅当时反反复复叮嘱她一句话,那个月晚上九点以后,千万不要出门,那个女孩是在医院里上班的,后面他刚好转夜班,事情就是这么巧,那天晚上他突然来大姨妈了,早不来晚不来,她没办法,只能跑出去买卫生巾,他跑出去买姨妈巾回来时候在医院门口马路上出车祸了, 她为什么偏偏非得在那个时间出去? 为什么偏偏那晚九点后突然来大姨妈?为什么不是6点来?这就是因已经发动了, 因一旦种下,能不能改?说实话,大的东西很难改,比如生死攸关的事情,这里的难,不是做不到,而是不会轻易去做这些事,但有一点很关键,因虽然难改,发动的方式和落地的方式,未必一点空间都没有 如果她那天晚上拿衣服先挡一下,不出去,只要熬过那个时间,等那个神煞走了,事情也许就没了,所以很多时候,不是完全没有办法,而是你能不能躲开那个发动的点? 事后我师傅知道了这件事,无奈的摇头,说了一句天命难违,事后他才告诉我,为什么当时不直接跟那个女孩子说得太明白,因为有些东西,不能说破,你告诉她,每天晚上八点以后,那个神煞都会在外面等她,她会先被自己吓死,然后他就不去上班躲在家里,一旦躲在家里这件事是不是就躲过去了? 他倒是躲过去了 但是这笔账不会凭空消失,必然会反噬到说出来那个人身上,这些事情处理起来很麻烦, 所以很多人老是私信发他八字给我叫看看,看一个人的八字,不是随便看着闹着玩的,我要动心力去拆你的格局,去排你的神煞,去推演你的流年起伏,每看一次,都是在消耗我的精气神,更重要的是,当我提前告诉你哪一年会出什么事,我已经在某种程度上介入了你的因果,你听了之后躲过去了,那笔账不会凭空消失,那是你的业障,给卦金是规矩,完事儿后还得买纸烧给祖师爷,也是保护我自己,占命如借命,借命,就该付出, 真正懂这个的人,不会什么都讲破,能提醒的,只能提醒到点上,至于能不能躲过去,有时候还得看本人, 这也是为什么我一直说,普通人理解的因果,都停留在表面,总觉得因果就是,前面做了什么,所以后面发生了什么, 很多时候,不是事情发生了,你才有那个念头 而是那个因先动了,所以你才会在那个时间点,做出那个看似临时的决定,这才是真正的因果 人能做的,不是和天命硬刚,而是当那个念头起来的时候,多一分警觉,多一分敬畏,因为真正懂因果的人,看的从来不是已经发生的结果,而是果还没来之前,那些最先动起来的东西, 就如同很多SB说 如果算命能发财 那他早就发了 显然没有,本身就说明他根本没理解命理在看的是什么 命理不会凭空多算出一份不属于你的东西,你命里没有这个财,看了难道就有了?不懂的人只会盯着结果说话 真正懂的人,看的是结果还没出来之前,那些已经开始动的念头、征兆和时点,并尽量在事情成形之前,把它拦下来 这是因果,这才是命理, 也是普通人一辈子最容易看不见的地方 福生无量

Ripe

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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上,陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲,非常精彩,从数学使用计算计算机的历史开始讲起,一直讲到大语言模型,干货相当多,尤其适合对数学有兴趣的同学。 (对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看) 先摘录几个冷知识: 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年,最早的机器辅助计算可能是罗马人,然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”,计算弹道和其他任务,多位女孩子,因为男士们在打仗,所以那时候的计算基本单位不是GPU,而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在,数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言,叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库,通过众包的方式开发的,本科数学课程中看到的内容,比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等,这些都已经被形式化了,所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程,那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划,将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化,然后再将它们整合在一起,这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图,然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年,陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了,使用了蓝图工具,参与的人中有概率论专家,甚至还有一些并非数学家的人,他们是程序员,但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务,并完成了它。 在数学领域,通常很难这么多人一起合作,一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时,你必须相信每个人的数学都是正确的。但是,一旦超过一定规模,这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器,它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容,会被拒绝。因此,你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型,首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文(我猜是微软那篇《GPT-4,通用人工智能的火花》),论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题,但实际上,这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题,而是一个简化版本,并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题,成功率只有1%,论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案: 比如 CoT(Chain of Thought),也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对,但是如果让它一步步解释,可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧,比如尝试简单的例子,反证法,尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接,将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证,并且迭代的进行修正和验证,直到得到正确的结果,这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段,大语言模型还远远不能解决大多数数学问题,更不用说数学研究问题了! 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心,表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展,还提到了他日常是怎么用 AI 的,比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题,我尝试了几种方法,但都无法解决。于是,我尝试询问 GPT,你建议我使用什么其他方法来解决这个问题?GPT 给我提供了 10 种可能的方法,其中有 5 种我已经尝试过,或者明显没有帮助。的确,有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法,那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时,我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以,将 GPT 视为一个交流伙伴,它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码,让它自动生成下一步的证明结果,Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具,你只需要写下一半的证明,它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下,它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说,我接受这个答案。好的,那么在这种情况下,我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行,尽管你可能看不清楚,却真的解决了这个问题。所以,你不能盲目接受它的输入,因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解,这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行,它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验,即通过迭代地让 AI 提供证明,然后让编译器进行反馈,如果编译出错,就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法,我们开始能够验证四五步长的证明。当然,一个大型的证明可能需要数万行。所以,我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是,这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题: AI 在数学领域现在到了哪一个阶段?是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题? 陶哲轩也给出了他的看法: > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题,你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此,它们也不是完全可靠的,但还是有用的。不过至少在接下来的几年里,它们基本上将是非常有用的辅助工具,超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向: - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如,我们已经看到了关于结理论的例子,它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此,我们希望能够创建大量的数据集,输入到 AI 中,它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点,部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在,因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程,我们一次只能证明一个定理,如果你效率很高,可能一次能证明两三个。但是有了 AI,你可以设想一下未来的情况,我们不是试图解决一个问题,而是处理一类类似的1000个问题,然后告诉AI,尝试用这个方法解决这 1000 个问题,然后报告结果,哦,我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢?我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法,又能解决多少问题?你可以开始探索问题的空间,而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情,或者是你需要几十年时间,通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么,不能做什么。但是有了这些工具,你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以,未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好: > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上,我们必须这样做,因为如果我们自己都不知道如何做这些事情,就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题:如果我们自己都不知道如何构建软件,就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用,但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频:

宝玉

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