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每个人都在焦虑未来，但路其实只有两条。 Palantir 创始人 Alex Karp 最近说透了真相。 要么你有极强的职业技能培训，要么你是个“异类”。 他用了个词：神经多样性（Neurodivergent）。 这不仅仅指生理上的不同，而是一种认知突围。 传统的“优等生”正在大批量失业。 以前进高盛、做工具人、玩命复述课本知识是通往成功的路。 现在呢？那是浪费生命。 基础的代码编写、平庸的阅读理解、流水线的文案写作。 这些曾经被视为精英入场券的技能，正在迅速贬值。 Karp 笑称这像是奥丁或洛基降临人间，给曾经的“差生”开了个巨大的玩笑。 世界正在发生剧烈反转。 那些拥有“常规技能”的人，在 AI 时代反而成了真正的“阅读障碍者”。 因为他们只会按部就班，不会从不同角度看问题。 未来的稀缺能力是什么？ 是像艺术家一样思考，是去创造独一无二的东西。 在这个平民主义崛起的时代，建制派定义的“标准答案”已经失效了。 既然旧系统的滤镜碎了，你打算靠什么建立自己的护城河？

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墓碑科技

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过去学编程，是最好的选择。 现在不是了。 这是Sam Altman，OpenAI的CEO，给出的AI时代生存指南。 他说现在你需要什么？ 高能动性。 软技能。 超强的想法生成能力。 快速适应世界。 听起来很熟悉？ 这些词汇，在达沃斯精英的嘴里已经重复了无数遍。 一个创造了最强代码工具的人，却告诉普通人不要再学习编程这种硬核技能了。 这是为什么？ 是不是在重新定义未来的分工？ 一部分人负责天马行空地“产生想法”，享受创造的乐趣和利润。 其他人负责使用他们创造的工具，去“适应”这个快速变化的世界？ 他们还说，这些“软技能”可以在三个月的训练营里速成。 一个人的韧性、能动性和洞察力，真的可以被如此轻易地“制造”出来吗？ 还是说，这只是为了让大家放弃掌握真正能改变和创造工具的能力？ 当少数人掌握了定义规则的工具，其他人只剩下“适应”的份。
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过去学编程，是最好的选择。 现在不是了。 这是Sam Altman，OpenAI的CEO，给出的AI时代生存指南。 他说现在你需要什么？ 高能动性。 软技能。 超强的想法生成能力。 快速适应世界。 听起来很熟悉？ 这些词汇，在达沃斯精英的嘴里已经重复了无数遍。 一个创造了最强代码工具的人，却告诉普通人不要再学习编程这种硬核技能了。 这是为什么？ 是不是在重新定义未来的分工？ 一部分人负责天马行空地“产生想法”，享受创造的乐趣和利润。 其他人负责使用他们创造的工具，去“适应”这个快速变化的世界？ 他们还说，这些“软技能”可以在三个月的训练营里速成。 一个人的韧性、能动性和洞察力，真的可以被如此轻易地“制造”出来吗？ 还是说，这只是为了让大家放弃掌握真正能改变和创造工具的能力？ 当少数人掌握了定义规则的工具，其他人只剩下“适应”的份。

墓碑科技

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“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam： 但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。 曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam： 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam： 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗？这真的很棒。
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“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam： 但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。 曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam： 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam： 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

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人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者： 人类知道自己在做什么吗？ Hinton： 嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。 采访者： 你相信它们能理解吗？ Hinton： 是的。 采访者： 你相信它们是智能的吗？ Hinton： 是的。 采访者： 你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton： 是的。 采访者： 并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton： 在与人类相同的意义上，是的。 采访者： 它们有意识吗？ Hinton： 我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。 采访者： 它们会有自我意识吗？ Hinton： 哦，是的。 采访者： 是吗？ Hinton： 哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton： 我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。 采访者： 你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton： 不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。
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KK.aWSB

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人生作弊码！Shopify创始人：花几小时就能白嫖别人一生的智慧 Shopify创始人兼CEO Tobi Lütke在昨晚访谈中极度推崇阅读的价值，甚至直言“书籍是你能在现实生活中找到的最接近作弊码的东西”。 他表示，读书能让你仅仅花费几个小时，就能全面获取另一个人整个职业生涯的经验与智慧积累。他呼吁大众要把这个真理大声传播出去，养成持续阅读优秀书籍的习惯。这能够为你打造一个极其宽广的知识库，无论未来你要面对什么挑战，都能从中随时调取灵感和策略。 有趣的是，他坦言自己当年从程序员跨界做企业时，曾试图通过疯狂阅读来快速填补商业知识的空白。但他很快对市面上商业书的质量感到了深深的失望。他一针见血地指出，绝大多数的商业类书籍其实都是那些“闲人”写出来的，而不是那些真正在一线浴血奋战、快速建起伟大公司的实干家写的。
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比特币橙子Trader

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Clawdbot的创造者说，他最喜欢的模型是Claude Opus。 但编程能力最强的，竟然是OpenAI的旧模型Codex。 为什么？ 他说用Codex写代码，有95%的把握可以直接运行。 因为它能理解大型代码库，需要的“人工干预”更少。 这就像一个经验丰富的老员工，话不多，但活儿干得漂亮。 而Claude Opus，虽然被认为综合能力更强，但在编程这个具体任务上，却需要更多技巧和引导才能达到同样效果。 有点像一个很聪明但经验不足的新人。 这引出一个有趣的问题。 我们真的需要那个最“聪明”、最像人的AI吗？ 还是说，在特定领域，我们更需要一个可靠、高效、甚至有点“无聊”的工具？ Opus更像人，甚至会在聊天中讲出真正好笑的笑话。 但Codex在专业领域更可靠。 这是否揭示了通用人工智能（AGI）发展的一个岔路口？ 是追求一个无所不能但样样不精的“全才”，还是打造一系列在各自领域做到极致的“专才”？ 从制造业到高科技，美国产业的核心优势，向来是那些专注于解决具体问题的实用工具，而不是那些空泛的概念。 技术的终点，究竟是创造一个和我们一样的“伙伴”，还是一个能把工作做到极致的工具？ 这两种路线，哪一个对恢复美国制造业和技术领导地位更有利？
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墓碑科技

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为什么科技圈的成功人士，很多都有轻微的阿斯伯格综合征？ 彼得·蒂尔提出了一个颠覆性的视角。 问题该反过来问。 为什么没有阿斯伯格的人，反而处于劣势？ 因为他们太“正常”了。 他们那些有趣、独特的想法，很容易在主流社会的劝说和压力下被放弃。 Palantir的CEO亚历克斯·卡普，现身说法。 他自己有严重的阅读障碍。 他甚至断言，未来人们可能会专门去教孩子如何“拥有”阅读障碍。 为了在商业上成功。 这听起来很荒谬吗？ 看看数据。 阅读障碍者在商业上的表现，确实超乎寻常地好。 卡普自己就来自一个学术家庭。 在那种环境里，没有阅读障碍是成功的唯一标准。 如今他却把这个曾经的“缺陷”看作是一种独特的天赋。 他的公司，Palantir，年收入数十亿美元。 他说公司早期几乎所有决策都是错的。 那他们是怎么成功的？ 他说，因为公司内部聚集了全世界最顶尖的人才。 他把这些人才当作“阅读障碍者”来管理。 这些人都是独一无二的个体。 他们有非常特殊的需求。 需要在一个极其尊重他们技术能力的环境里工作。 卡普用了一个比喻。 爵士乐里有一种音符，叫“蓝调音符”。 一个我们绝大多数人听不到，也弹不出的音符。 而Palantir的员工，就能听到，或者能弹出这个音。 他要做的，就是为这些能听到“蓝调音符”的人，创造一个专门的环境。 这引出一个更深的问题。 我们现在的教育体系和企业文化，是不是在系统性地扼杀天才？ 是不是在用标准化的模具，磨平了那些真正能听到“蓝调音符”的人的棱角？ 一个鼓励顺从、扼杀异见的系统，如何能诞生真正的创新？
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墓碑科技

24,077 views • 6 months ago

英伟达 CEO 黄仁勋，把教育系统不愿承认的秘密，捅破了。 他说，过去一百年，教育就是把人训练成计算机。 现在，AI 一夜之间让这项技能变得一文不值。 过去我们怎么定义聪明？ 智商高，会解题，懂技术。 黄仁勋说，这些很快就会变成廉价商品。 人工智能最先能处理的，就是这些事。 最好的例子是什么？ 软件编程。 曾经被认为是聪明人才能干的活。 结果呢？ 成了 AI 第一个要解决的行业。 那未来，到底什么是聪明？ 黄仁勋给了一个新定义： 洞察力、同理心、感知弦外之音的能力。 他管这个叫“Vibe”。 一种直觉。 它来自数据分析、第一性原理、人生阅历和对他人的感知。 是预见还未发生问题的能力。 最讽刺的一点是， 拥有这种“Vibe”的人，SAT 考试分数可能一塌糊涂。 这就引出一个问题了。 我们的教育系统，究竟是在筛选真正的人才，还是在量产精致的螺丝钉？ 几十年来，大学和考试系统奖励的是什么？ 是遵守规则和记忆力。 而不是独立思考和创造力。 黄仁勋无意中点破了： 一个旨在培养顺从雇员的系统，在新时代已经彻底破产。 你的孩子，还在为了标准答案熬夜吗？
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墓碑科技

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这是被称为“人性解构大师的罗伯特·格林，他的代表作《人性的法则》，在播客里也是热搜，我个人非常喜欢。 罗伯特•格林在推荐人生一定要读的书里，第一部便是陀斯托耶夫的书，的确，若是说人性的真相，陀爷告诉世人：世上真的有恶人。 今天看了一则空间“大咖”经历了人生起伏跌宕之后的推文，颇为感慨，再次证明，罗伯特·格林在人性法则里👉人根本不可能改变，因为恶更多的时候是选择。 让我更加不可思议的是：为什么这世界更偏爱坏人，而且恶人看起来会“赢”。 因为这个世界并不奖励善良，只奖赏那些与它同频的人，世界不是基于道德运转的，而基于镜像系统，你看到的吸引你的，也是你的能量。 不要以为只有正能量，还有一种能量的目标也非常明确，那是恶的目标。这也就明白了，为什么有人明明知道这是个恶人，还去喂养供给。 反思及悔改是悖逆人性的，正如罗伯特•格林所言：生活在细微之处，他们才会暴露真实的自己。👇
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为什么说一个不断进化的人必然会失去朋友？ 今天我们来讲认知断层！ 你有没有发现自己越往前走，身边的人就越少？ 那些曾经和你挤在一张床上聊通宵的人，现在连你说的话都听不懂了。 为什么会这样？ 在心理学上把这种现象叫做关系脱落。 它发生的前提往往不是冲突，不是背叛，甚至不是任何一次具体的争执， 而是一个人内在的认知框架发生了结构性变化。 当你的认知、价值观、生活方式发生根本性变化时，旧有的社交关系会自然的、不可逆地从你的生命中剥落。 那么具体原因又是什么呢？
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0x鸣人

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！ 一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。 最讽刺的是： 不是因为他技术差， 而是因为他太会用 AI 了。 去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。 老板一看： 你这么会用 AI，那你能不能带带团队？ 于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。 结果团队效率翻倍，公司发现： 以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。 上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。 这件事最扎心的地方在于： 未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人， 而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。 因为写代码正在变便宜。 真正值钱的是： 懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。 未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手， 而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。 顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode
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Palantir 首席执行官 Alex Karp 抛出了一个让美国教育界坐不住的观点。 他说，美国的教育系统还在为工业革命培养工人。 所有的考试都在筛选那些能安静坐着的人。 而那些天生想动手、想创造的人，被挡在了门外。 看看德国是怎么做的？ 德国有三种高中，其中两类是职业技术高中。 在宝马生产线上组装汽车的，或者在空客制造大飞机的，很多都没上过大学。 他们来自顶尖的技术高中。 不仅掌握了极高难度的技能，毕业时还身无分文的学债。 在美国，职业教育被贴上了“低端”的标签。 这是一种偏见，更是一种巨大的浪费。 Karp ，这种体系必须被彻底拆解。 我们要从青少年时期就开始培养实操能力，而不是把所有人都塞进学术考核的模具。 别再去挤华尔街的办公室了。 与其去高盛排队领一份被拒绝的简历，不如去创造一些真正重要的东西。 美国不需要更多的PPT专家。 美国需要能把复杂的机器造出来的人。 这才是重建竞争力的底层逻辑。
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你以为的聪明，很快就要不值钱了。 英伟达的黄仁勋最近有个说法。 他说，传统定义的聪明，比如高技术能力、解决问题的能力，本质上是一种商品。 人工智能首先要替代的，就是这种“商品”。 第一个被冲击的“聪明”行业是什么？ 软件编程。 这恰恰是过去几十年被认为是顶尖聪明的职业。 一个时代结束了。 那么，真正稀缺的聪明是什么？ 黄仁勋的答案很有意思。 他认为，真正的聪明，是技术敏锐度和人类同理心的结合体。 是一种能“预见未来”的能力。 能洞察那些没有说出口的话，能感知到别人忽略的氛围。 这种“直觉”从何而来？ 数据分析、第一性原理、人生经验、智慧、对他人的感知。 是所有这些东西的融合。 拥有这种能力的人，才是真正有价值的。 他们能看到问题冒头之前就把它按下去。 这听起来，不像是常春藤名校里用SAT分数筛选出来的“精英”。 更像是在真实世界里摸爬滚打，历经风浪的企业家或政治家。 他们的决策，往往超越了冷冰冰的数据和模型。 这是否在暗示，由所谓技术官僚和数据专家主导的治理模式，其根基正在被动摇？ 当机器可以比专家更“专家”时，人类的价值到底体现在哪里？ 黄仁勋似乎给出了他的答案：人性深处的洞察力和同理心。 这种能力，无法量化，无法编程，也无法被轻易复制。
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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
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Suu

553,871 views • 2 months ago

世界最后的选择题是什么？ 美国，中共国，还是俄罗斯？ Palantir 的CEO，Alex Karp，把话挑明了。 他说，知识分子总爱幻想一个基于规则的、人人平等的世界。 听起来很美，对吧？ 但在现实世界里，根本不是这么回事。 战场上，唯一的优势就是技术优势。 美国为什么能赢二战？ 技术。 为什么能在伊朗、在委内瑞拉占据绝对主导？ 还是技术。 Karp认为，这不是为了美国自己。 是为了整个世界。 必须有一个力量，拥有最后的决定权。 而获得这个决定权的唯一方法，就是军事上的绝对优势。 这种优势，只能靠技术堆出来。 左派精英们天天喊着和平与爱。 却忘了和平是靠实力换来的，不是靠空谈。 当他们还在辩论“规则”的时候，对手早已把武器对准了他们。 这个世界，最终还是实力说了算。 想当善人？ 你得先有能力阻止恶人。
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世界最后的选择题是什么？ 美国，中共国，还是俄罗斯？ Palantir 的CEO，Alex Karp，把话挑明了。 他说，知识分子总爱幻想一个基于规则的、人人平等的世界。 听起来很美，对吧？ 但在现实世界里，根本不是这么回事。 战场上，唯一的优势就是技术优势。 美国为什么能赢二战？ 技术。 为什么能在伊朗、在委内瑞拉占据绝对主导？ 还是技术。 Karp认为，这不是为了美国自己。 是为了整个世界。 必须有一个力量，拥有最后的决定权。 而获得这个决定权的唯一方法，就是军事上的绝对优势。 这种优势，只能靠技术堆出来。 左派精英们天天喊着和平与爱。 却忘了和平是靠实力换来的，不是靠空谈。 当他们还在辩论“规则”的时候，对手早已把武器对准了他们。 这个世界，最终还是实力说了算。 想当善人？ 你得先有能力阻止恶人。

墓碑科技

114,639 views • 5 months ago

你可能觉得，英国发生什么，跟我一个美国人有什么关系？ 我们的副总统，J.D. 万斯，给出了一个非常直接、甚至有点残酷的答案。 他说，好好看看吧，在未来几十年里，我们可能再也无法依赖英国这个伙伴了。 为什么？ 因为就在我们这一代人的人生里，大不列颠，这个美国的“母国”，很可能会变成一个穆斯林占多数的国家。 到那时，它还是我们熟悉的那个盟友吗？ 所以，当我们在英国伯明翰开会讨论这些，这不只是英国人自己的事。 这是在提醒我们，曾经最牢固的联盟，正在从根基上被动摇。
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你可能觉得，英国发生什么，跟我一个美国人有什么关系？ 我们的副总统，J.D. 万斯，给出了一个非常直接、甚至有点残酷的答案。 他说，好好看看吧，在未来几十年里，我们可能再也无法依赖英国这个伙伴了。 为什么？ 因为就在我们这一代人的人生里，大不列颠，这个美国的“母国”，很可能会变成一个穆斯林占多数的国家。 到那时，它还是我们熟悉的那个盟友吗？ 所以，当我们在英国伯明翰开会讨论这些，这不只是英国人自己的事。 这是在提醒我们，曾经最牢固的联盟，正在从根基上被动摇。

战斗室

28,431 views • 8 months ago

Altman 现在想投一种过去会被硅谷嘲笑的人。 这种人以前叫“点子人”。 嘴上说自己有一个绝妙创意。 又不肯讲清楚是什么。 只说需要一个程序员把它做出来。 然后公司就能起飞。 Altman 说，当年大家会笑这种人。 因为他们大多做不成。 他自己也烦这个逻辑。 这就像有人说：我有一首神曲的点子，只差一个会弹吉他的人帮我做出来。 妙吧？ 硅谷最看不起的角色，突然等来了复仇时刻。 Altman 原话里用了一个词：revenge of the idea guys。 点子人的复仇。 过去很长时间，YC 和整个创业圈筛创始团队，最看重的是技术能力。 谁能写代码，谁能搭系统，谁能把想法变成产品。 技术人才依然重要。 但权重变了。 Altman 现在说，那些完全不会写代码，却真正理解用户的人，他想投。 这句话的变化不在“不会代码也行”。 真正的变化在于，创业的第一门槛正在从“你会不会造”，挪向“你知不知道该给谁造”。 以前点子人最大的问题，是把工程师当外包吉他手。 现在能被重新估值的点子人，必须把用户理解到骨头里。 知道痛点在哪里，知道谁愿意付钱，知道产品第一秒该解决什么。 AI 和工具链把一部分技术门槛压低之后，人的优势开始换地方。 会写代码的人仍然值钱。 但只会写代码、却不懂用户的人，反而会越来越像拿着高级乐器却找不到旋律的人。 硅谷这轮转向真正刺痛人的地方在这里。 过去“我有个点子”不值钱。 现在“我知道用户为什么痛”开始值钱。 创业桌上的筹码，正在从代码能力扩展到用户洞察。
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Altman 现在想投一种过去会被硅谷嘲笑的人。 这种人以前叫“点子人”。 嘴上说自己有一个绝妙创意。 又不肯讲清楚是什么。 只说需要一个程序员把它做出来。 然后公司就能起飞。 Altman 说，当年大家会笑这种人。 因为他们大多做不成。 他自己也烦这个逻辑。 这就像有人说：我有一首神曲的点子，只差一个会弹吉他的人帮我做出来。 妙吧？ 硅谷最看不起的角色，突然等来了复仇时刻。 Altman 原话里用了一个词：revenge of the idea guys。 点子人的复仇。 过去很长时间，YC 和整个创业圈筛创始团队，最看重的是技术能力。 谁能写代码，谁能搭系统，谁能把想法变成产品。 技术人才依然重要。 但权重变了。 Altman 现在说，那些完全不会写代码，却真正理解用户的人，他想投。 这句话的变化不在“不会代码也行”。 真正的变化在于，创业的第一门槛正在从“你会不会造”，挪向“你知不知道该给谁造”。 以前点子人最大的问题，是把工程师当外包吉他手。 现在能被重新估值的点子人，必须把用户理解到骨头里。 知道痛点在哪里，知道谁愿意付钱，知道产品第一秒该解决什么。 AI 和工具链把一部分技术门槛压低之后，人的优势开始换地方。 会写代码的人仍然值钱。 但只会写代码、却不懂用户的人，反而会越来越像拿着高级乐器却找不到旋律的人。 硅谷这轮转向真正刺痛人的地方在这里。 过去“我有个点子”不值钱。 现在“我知道用户为什么痛”开始值钱。 创业桌上的筹码，正在从代码能力扩展到用户洞察。

墓碑科技

19,109 views • 4 months ago

川普刚刚在访谈中还原了巴特勒遇刺现场的细节。 他说当时满手是血。 那一刻他盯着自己沾满血的手掌说了句话： “这要么是历史上最大的蚊子包，要么我就是被枪击了。” 耳朵流血的速度超出了所有人的想象。 为什么？ 因为那是软骨组织，一旦撕裂就是血流如注。 杰克·保罗问他： “你当时能感觉到子弹划过的灼烧感吗？” 川普的回答很直接：那绝对不是什么愉快的体验。 但这不仅仅是一个幸存者的回忆。 一个经历了生死一线、满脸鲜血的人，在几秒钟后站起来挥舞拳头。 这种直觉反应背后是什么？ 这是一种在极度危机下的政治本能。 当官僚们还在等待程序指令时，这种本能让他瞬间意识到： 在这一刻，他不仅是在救自己的命，他是在定义一个时代的韧性。 如果那天子弹再偏一厘米，现在的美国会是什么样？ 这种与死神擦肩而过的真实感，正在重塑整个国家的权力走向。 那些坐在华盛顿办公室里从未流过血的官僚们，真的理解这种力量吗？
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川普刚刚在访谈中还原了巴特勒遇刺现场的细节。 他说当时满手是血。 那一刻他盯着自己沾满血的手掌说了句话： “这要么是历史上最大的蚊子包，要么我就是被枪击了。” 耳朵流血的速度超出了所有人的想象。 为什么？ 因为那是软骨组织，一旦撕裂就是血流如注。 杰克·保罗问他： “你当时能感觉到子弹划过的灼烧感吗？” 川普的回答很直接：那绝对不是什么愉快的体验。 但这不仅仅是一个幸存者的回忆。 一个经历了生死一线、满脸鲜血的人，在几秒钟后站起来挥舞拳头。 这种直觉反应背后是什么？ 这是一种在极度危机下的政治本能。 当官僚们还在等待程序指令时，这种本能让他瞬间意识到： 在这一刻，他不仅是在救自己的命，他是在定义一个时代的韧性。 如果那天子弹再偏一厘米，现在的美国会是什么样？ 这种与死神擦肩而过的真实感，正在重塑整个国家的权力走向。 那些坐在华盛顿办公室里从未流过血的官僚们，真的理解这种力量吗？

战斗室

94,808 views • 5 months ago

OpenAI工程师翁家翌在下边的访谈里讲了两句非常有意思的话： 1. 每个人的命运是可以被预测的； 2. 上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子。 某种程度上，个人是很认同的。 "宿命论/命运可预测"： 翁家翌认为每个人的命运是可以被预测的，这个世界是一个确定的世界，人类在宏观上是没有自由意志的，世界在宇宙大爆炸的时候就已经确定了。 这个立场本质上是物理学中的经典决定论，也就是拉普拉斯妖的思路：如果你知道宇宙某一时刻所有粒子的状态和运动信息，就能推演出整个过去和未来。从这个角度看，人的命运只是初始条件在时间维度上的展开，不可预测只是因为我们信息不够，而不是因为它不确定。 翁家翌作为做强化学习的人，会有这种直觉其实不奇怪。RL 本质上就是在一个由规则确定的环境里，通过行动和反馈的闭环来逼近最优策略。如果你把整个宇宙看成一个极其复杂的环境，而人只是其中的 agent，那“命运可预测”就变成了一个工程问题，而非哲学问题，只是算力和信息量的限制。 “上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子”： 这个观点上，他把爱因斯坦和哥本哈根学派的争论做了一个调和，而不是简单地站某一边。 微观掷骰子，这基本上是承认量子力学的实验事实。单个粒子的行为确实是概率性的，你没法预测一个电子具体会出现在哪，只能给出概率分布。这一点在实验上已经反复验证过，没什么好争的。 宏观不掷骰子，这才是他真正想表达的核心。意思是：当微观的随机性被大量粒子叠加、平均之后，在宏观层面上涌现出来的规律是确定的。 映射到人的命运上，他的意思大概是：你人生中每一个微小的决策瞬间，每一次神经元的放电，可能确实带有量子层面的随机性。但当这些微小的随机性汇聚成一个人几十年的生命轨迹时，大数定律把噪声给消除了，剩下的是一条由初始条件（你的基因、家庭、时代、性格结构）基本锁定的路径。 这个观点还有一层更深的含义：它解释了为什么“算命”这件事在统计意义上可能有效，但在具体事件上经常失败。 宏观层面的命运轨迹（大致会从事什么类型的工作、大致的人生节奏）或许是可预测的，因为它是由足够多的微观变量平均出来的。但某一天你会遇到谁、某一次会议会说什么话，这些微观事件里骰子还在转。 这不是那种粗糙的"一切命中注定"式宿命论，而是一个更接近统计物理的框架：自由意志存在于微观的每一步，但命运浮现于宏观的整条路径。 你可以选择今天吃什么，但你这辈子大概会成为什么样的人，可能在出生的时候就差不多定了。
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OpenAI工程师翁家翌在下边的访谈里讲了两句非常有意思的话： 1. 每个人的命运是可以被预测的； 2. 上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子。 某种程度上，个人是很认同的。 "宿命论/命运可预测"： 翁家翌认为每个人的命运是可以被预测的，这个世界是一个确定的世界，人类在宏观上是没有自由意志的，世界在宇宙大爆炸的时候就已经确定了。 这个立场本质上是物理学中的经典决定论，也就是拉普拉斯妖的思路：如果你知道宇宙某一时刻所有粒子的状态和运动信息，就能推演出整个过去和未来。从这个角度看，人的命运只是初始条件在时间维度上的展开，不可预测只是因为我们信息不够，而不是因为它不确定。 翁家翌作为做强化学习的人，会有这种直觉其实不奇怪。RL 本质上就是在一个由规则确定的环境里，通过行动和反馈的闭环来逼近最优策略。如果你把整个宇宙看成一个极其复杂的环境，而人只是其中的 agent，那“命运可预测”就变成了一个工程问题，而非哲学问题，只是算力和信息量的限制。 “上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子”： 这个观点上，他把爱因斯坦和哥本哈根学派的争论做了一个调和，而不是简单地站某一边。 微观掷骰子，这基本上是承认量子力学的实验事实。单个粒子的行为确实是概率性的，你没法预测一个电子具体会出现在哪，只能给出概率分布。这一点在实验上已经反复验证过，没什么好争的。 宏观不掷骰子，这才是他真正想表达的核心。意思是：当微观的随机性被大量粒子叠加、平均之后，在宏观层面上涌现出来的规律是确定的。 映射到人的命运上，他的意思大概是：你人生中每一个微小的决策瞬间，每一次神经元的放电，可能确实带有量子层面的随机性。但当这些微小的随机性汇聚成一个人几十年的生命轨迹时，大数定律把噪声给消除了，剩下的是一条由初始条件（你的基因、家庭、时代、性格结构）基本锁定的路径。 这个观点还有一层更深的含义：它解释了为什么“算命”这件事在统计意义上可能有效，但在具体事件上经常失败。 宏观层面的命运轨迹（大致会从事什么类型的工作、大致的人生节奏）或许是可预测的，因为它是由足够多的微观变量平均出来的。但某一天你会遇到谁、某一次会议会说什么话，这些微观事件里骰子还在转。 这不是那种粗糙的"一切命中注定"式宿命论，而是一个更接近统计物理的框架：自由意志存在于微观的每一步，但命运浮现于宏观的整条路径。 你可以选择今天吃什么，但你这辈子大概会成为什么样的人，可能在出生的时候就差不多定了。

Macro_Lin

372,984 views • 5 months ago

软件已死？ 没有。 但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。 他说，每家公司现在都是API公司。 不管他们想不想要。 为什么？ 因为AI代理人将无处不在。 它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。 怎么组合？ 通过调用你的API。 过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。 一个时代结束了。 一个新时代开启了。 这背后真正的问题是什么？ 当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？ 身份认证成了新的战场。 如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。 这听起来是技术问题。 但本质是权力问题。 谁来定义“可信”？ 谁来发放这个“数字身份”？ 是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？ 当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？ 这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。 力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。
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软件已死？ 没有。 但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。 他说，每家公司现在都是API公司。 不管他们想不想要。 为什么？ 因为AI代理人将无处不在。 它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。 怎么组合？ 通过调用你的API。 过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。 一个时代结束了。 一个新时代开启了。 这背后真正的问题是什么？ 当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？ 身份认证成了新的战场。 如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。 这听起来是技术问题。 但本质是权力问题。 谁来定义“可信”？ 谁来发放这个“数字身份”？ 是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？ 当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？ 这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。 力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

墓碑科技

20,767 views • 6 months ago