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谷歌前首席商务官Mo Gawdat聊到了AI时代的教育观，并且分享了四个教育策略： 1.真正学会使用AI：别把人工智能用在平庸的事情上，而是用在能帮助我们提升自身能力、工作效率以及生活水平的事情上。避免孩子们在基础应用中丧失思维的主动性。 2.重视人与人的链接：AI无法真正取代人与人交流互动之间的那种温度。当智力廉价化，“真实的人际连接”将成为真正宝贵的资源。感官反馈、共情能力、线下社交的温度等等，这些是AI永远无法模拟的物理壁垒。孩子需要培养在物理世界中建立信任、共情及面对面协作的能力。 3.教育孩子伦理：Mo Gawdat在他的书《Scary Smart》中提出：AI 并没有自己的意识，它是通过观察和模仿人类来进化的。因此，教育孩子“有所为，有所不为”不仅是为了塑造其个人价值观，更是为了在与AI互动中传递正向的伦理信号。在AI时代，孩子对行为边界的把握，直接决定了其作为“决策者”而非“执行工具”的人格高度。 4.分辨真相的能力：在算法推荐与合成媒体普及的背景下，信息的真伪成本极高。教育的防线在于培养孩子的批判性思维、逻辑辩论与交叉验证能力。这不仅是防止被算法欺骗的手段，更是为了确保孩子们在真伪信息洪流中，依然具备独立审视真相的能力。总结：在这个万物皆可AI的时代，唯有“人性本质”不可替代。

傅盛

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Anya Rossi• Live Now

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从生物学角度其中两个孩子的行为是违反生物性，是不正常的现象，这种事情如果发生在其他动物身上，孩子也会本能的靠拢过去了解情况，但是那两个孩子没有。我个人认为之所以这样，一是这种情况可能经常出现，二母亲可能对这两孩子不怎么好孩子产生排斥，三母亲在教育孩子过程中存在违反正常生物性可能。

从生物学角度其中两个孩子的行为是违反生物性，是不正常的现象，这种事情如果发生在其他动物身上，孩子也会本能的靠拢过去了解情况，但是那两个孩子没有。我个人认为之所以这样，一是这种情况可能经常出现，二母亲可能对这两孩子不怎么好孩子产生排斥，三母亲在教育孩子过程中存在违反正常生物性可能。

徐勤根

433,087 次观看 • 3 年前

当许多人把 AI 视为洪水猛兽，担忧它会大规模吞噬工作岗位时，我看到的却是另一种更深层的变革。真正被动摇的，并不是“工作”本身，而是长期以来由少数人掌控的行业门槛。过去，一个普通人即便拥有出色的创意，也很难将其转化为现实成果。创意与市场之间横亘着多重屏障——学历认证、技术壁垒、资本支持、渠道资源以及组织协作能力。所谓“落地能力”，往往掌握在专业机构和中间公司手中。创意者必须依附体系，才能获得表达与变现的机会。而 AI 的出现，正在重构这种结构。它将原本高度专业化、团队化的能力模块化、工具化。写作、设计、编程、剪辑、建模、配音乃至营销策略的制定，逐渐从“组织能力”转变为“个人能力”。创意与执行之间的距离被压缩，个人与机构之间的能力差距被缩小。这意味着，真正的稀缺资源正在发生迁移。在工具普及之后，学历的重要性相对下降，技术的神秘性被削弱，资源壁垒不再坚不可摧。未来更具价值的，或许不再是那些善于整合资源、进行包装的中间机构，而是源源不断产生原创思想、能够持续创造市场共鸣作品的个人。当生产工具被广泛下放，平庸将无处遁形。那些依赖信息差生存、依靠包装与抄袭维持优势的人，会比任何人都更焦虑。因为当创作能力被普及，真正的竞争将回归本质——创意本身。如果前三次工业革命解放的是体力与机械效率，那么 AI 所触及的，是人类的创造潜能。它不仅提升效率，更重塑生产关系，使创意者不再必须依附资本与体系才能发声。在这种意义上，AI 不只是工具升级，而是结构性机会。被淘汰的未必是劳动者，而是垄断。被重估的，也未必是资历与头衔，而是持续创造价值的能力。未来真正值钱的，不是被过度包装的产品，而是未经修饰却富有生命力的想法；不是资源的堆砌，而是思想的密度。当工具趋于平等，创意将成为最真实的分水岭。

当许多人把 AI 视为洪水猛兽，担忧它会大规模吞噬工作岗位时，我看到的却是另一种更深层的变革。真正被动摇的，并不是“工作”本身，而是长期以来由少数人掌控的行业门槛。过去，一个普通人即便拥有出色的创意，也很难将其转化为现实成果。创意与市场之间横亘着多重屏障——学历认证、技术壁垒、资本支持、渠道资源以及组织协作能力。所谓“落地能力”，往往掌握在专业机构和中间公司手中。创意者必须依附体系，才能获得表达与变现的机会。而 AI 的出现，正在重构这种结构。它将原本高度专业化、团队化的能力模块化、工具化。写作、设计、编程、剪辑、建模、配音乃至营销策略的制定，逐渐从“组织能力”转变为“个人能力”。创意与执行之间的距离被压缩，个人与机构之间的能力差距被缩小。这意味着，真正的稀缺资源正在发生迁移。在工具普及之后，学历的重要性相对下降，技术的神秘性被削弱，资源壁垒不再坚不可摧。未来更具价值的，或许不再是那些善于整合资源、进行包装的中间机构，而是源源不断产生原创思想、能够持续创造市场共鸣作品的个人。当生产工具被广泛下放，平庸将无处遁形。那些依赖信息差生存、依靠包装与抄袭维持优势的人，会比任何人都更焦虑。因为当创作能力被普及，真正的竞争将回归本质——创意本身。如果前三次工业革命解放的是体力与机械效率，那么 AI 所触及的，是人类的创造潜能。它不仅提升效率，更重塑生产关系，使创意者不再必须依附资本与体系才能发声。在这种意义上，AI 不只是工具升级，而是结构性机会。被淘汰的未必是劳动者，而是垄断。被重估的，也未必是资历与头衔，而是持续创造价值的能力。未来真正值钱的，不是被过度包装的产品，而是未经修饰却富有生命力的想法；不是资源的堆砌，而是思想的密度。当工具趋于平等，创意将成为最真实的分水岭。

Sizhe思哲

13,392 次观看 • 4 个月前

其实 David Silver，DeepMind 的元老之一在最近一期播客中详细分享了什么是「The Era of Experience」！回顾过去几年 AI 的发展，一直处于“人类数据时代”。这个时代的所有 AI 都基于一个共同理念：提取人类拥有的所有知识，然后将其输入机器，这是一种非常强大的方法。但还有另一种方式，这将引导我们进入“经验时代”！在这个新时代，机器直接与世界互动，生成自己的经验。它在现实世界中进行尝试，并积累自己的经验。如果我们将这些经验数据视为驱动机器的燃料，那么它将催生下一代人工智能（Super Intelligence）。 David Silver 的主要观点总结如下： 1. 超越人类知识的必要性：为了让 AI 能够发现人类未知的新事物、实现真正的突破（如 AlphaGo 的 Move 37），AI 需要具备自主学习和探索的能力，不能仅仅局限于模仿和学习人类已有的知识； 2. AlphaZero 作为范例和“苦涩的教训”：AlphaZero 完全不依赖人类数据，通过强化学习和自我对弈达到超人水平，证明了经验驱动学习的巨大潜力。这揭示了“AI 的苦涩教训” —— 过度依赖人类先验知识反而可能限制 AI 的最终能力上限； 3. 强化学习（RL）是核心驱动力：强化学习（通过奖励信号进行试错学习）是实现“经验时代”的关键机制，是 AI 从经验中学习并不断进步的“可持续燃料”； 4. 对 RLHF 的批判性看法：虽然承认 RLHF（从人类反馈中强化学习）在改进当前 LLM 的有用性和对齐方面的重要作用，但他认为 RLHF 本质上限制了 AI 超越人类的潜力，因为它依赖于人类在事前的判断和偏好，而非事后真实世界结果的反馈。这相当于“把婴儿和洗澡水一起倒掉了”； 5. 真正的“根基”（Grounding）源于经验：基于人类反馈的“根基”是间接且可能肤浅的。真正的“根基”来自于 AI 在真实世界中行动并体验其后果（如品尝蛋糕好坏），而非仅仅是基于人类对输出的预先判断； 6. 经验在复杂问题中的应用：对于没有明确胜负的现实世界问题，AI 可以学习优化一系列与高层目标相关的、可量化的现实世界指标/信号，并通过经验自主调整这些指标的组合； 7. 对齐与安全的新视角：虽然存在风险，但能够根据真实世界反馈（包括人类的反应）调整自身目标的经验驱动型 AI，可能比固定目标或纯粹模仿人类偏好的系统更具适应性，甚至可能更安全； 8. 紧迫性与未来方向：业界需要认识到从“人类数据时代”向“经验时代”过渡的必要性和深远影响，并投入更多研究关注如何安全有效地实现这种基于经验的、可能超越人类的智能。

其实 David Silver，DeepMind 的元老之一在最近一期播客中详细分享了什么是「The Era of Experience」！回顾过去几年 AI 的发展，一直处于“人类数据时代”。这个时代的所有 AI 都基于一个共同理念：提取人类拥有的所有知识，然后将其输入机器，这是一种非常强大的方法。但还有另一种方式，这将引导我们进入“经验时代”！在这个新时代，机器直接与世界互动，生成自己的经验。它在现实世界中进行尝试，并积累自己的经验。如果我们将这些经验数据视为驱动机器的燃料，那么它将催生下一代人工智能（Super Intelligence）。 David Silver 的主要观点总结如下： 1. 超越人类知识的必要性：为了让 AI 能够发现人类未知的新事物、实现真正的突破（如 AlphaGo 的 Move 37），AI 需要具备自主学习和探索的能力，不能仅仅局限于模仿和学习人类已有的知识； 2. AlphaZero 作为范例和“苦涩的教训”：AlphaZero 完全不依赖人类数据，通过强化学习和自我对弈达到超人水平，证明了经验驱动学习的巨大潜力。这揭示了“AI 的苦涩教训” —— 过度依赖人类先验知识反而可能限制 AI 的最终能力上限； 3. 强化学习（RL）是核心驱动力：强化学习（通过奖励信号进行试错学习）是实现“经验时代”的关键机制，是 AI 从经验中学习并不断进步的“可持续燃料”； 4. 对 RLHF 的批判性看法：虽然承认 RLHF（从人类反馈中强化学习）在改进当前 LLM 的有用性和对齐方面的重要作用，但他认为 RLHF 本质上限制了 AI 超越人类的潜力，因为它依赖于人类在事前的判断和偏好，而非事后真实世界结果的反馈。这相当于“把婴儿和洗澡水一起倒掉了”； 5. 真正的“根基”（Grounding）源于经验：基于人类反馈的“根基”是间接且可能肤浅的。真正的“根基”来自于 AI 在真实世界中行动并体验其后果（如品尝蛋糕好坏），而非仅仅是基于人类对输出的预先判断； 6. 经验在复杂问题中的应用：对于没有明确胜负的现实世界问题，AI 可以学习优化一系列与高层目标相关的、可量化的现实世界指标/信号，并通过经验自主调整这些指标的组合； 7. 对齐与安全的新视角：虽然存在风险，但能够根据真实世界反馈（包括人类的反应）调整自身目标的经验驱动型 AI，可能比固定目标或纯粹模仿人类偏好的系统更具适应性，甚至可能更安全； 8. 紧迫性与未来方向：业界需要认识到从“人类数据时代”向“经验时代”过渡的必要性和深远影响，并投入更多研究关注如何安全有效地实现这种基于经验的、可能超越人类的智能。

indigo

16,929 次观看 • 1 年前

教宗良十四世（Leo XIV）在梵蒂冈与美国印第安纳州一场青年人活动的直播连线中表示，人工智能“正在成为我们这个时代的标志性特征之一”。他表示，人工智能或许是学习的有用工具，但“不要用它来做作业”，它也“无法提供真正的智慧”。

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BBC News 中文

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我花了一周时间，逐字逐句重温段永平2小时采访。起初我认为不过是又一个时代幸运儿，卖弄一下过往。直到他说淡然说出那句话，把我的心脏击穿。【父母对我都挺好，没有太多的要求，很多东西我自己可以做决策，我相对来说还是有安全感的，没有瞻前顾后的感觉。】我不得不按下暂停键，头靠在沙发望着天花板回忆过往——这是我求而不得的安全感，真羡慕啊。年少时，我在书海里死记硬背，生怕考试分数让父母不满，中年在职场中患得患失，在每一个重要选择前辗转反侧，根源都在这里—— 我从未体验过“不用瞻前顾后的感觉”，我害怕他们脸上不悦的表情。我的背后，总是悬着一把利剑——名叫“期望”。这种安全感，来自于他所受到的教育，并且，他把这种教育观，也传承给了下一代。这种教育观念，形成了他的价值观。贯穿了他的一生，求学、工作、创业、管理经验、投资。 2小时的采访，他所说的一切，都体现着这种价值观这是他人生决策的基石。是我们普通人可以够得着，学得会的。【父母对子女有充分的信任】他以乔布斯举例：你才是CEO，不要因为过去的我，左右了你的决策。段退休后，他摆正了自身顾问的角色，也跟他的CEO说：不要因为过去的我，左右了你的决策。这不仅是对团队的授权，更是他价值观延续——我相信你的判断，如同我的父母曾经相信我一样。工作中，我无数次决策前，要考虑领导的感受生活中，决策前，要考虑家人父母的感受甚至刚开始玩x的时候，发个贴，都要考虑，有没有点赞，有没有浏览？这完美诠释了他的教育观：“设定边界，充分信任”。在边界内，给予最大的自主权。这造就了步步高、vivo的成功，也塑造了他与下一代的关系。【我自己做不到的事情，我不要求小孩】教育的最高境界，是“知行合一”的诚实。中国多少父母，自己做不到的事情，寄希望于下一代？ “你要好好考试，读个好大学，给我争回面子” 这种话语，言犹在耳，年少时的我脑海里充斥着这种话语段把这种价值观，变成了企业的【Stop do this】多少人在职场中，自己做不到，硬着头皮也要说搞的定？【边界的东西要告诉小孩，什么事情不能做。】【看不懂的公司，不投资。】他多次说：“我不知道”——一个对自己诚实的人，才能对世界诚实。小时候是“不能说谎”的道德底线，长大后是“不懂不投”的商业纪律。真正的自由，不是在无边界的旷野里横冲直撞，而是在清晰的轨道上安全奔驰。段永平提醒我：教育，从来不是对孩子的要求，而是对自身的修行。【最重要的还是要给小孩安全感，没有安全感人很难理性。】这句话，是他所有投资哲学的心理注脚。为什么他敢在追求稳定的年代，离开国企？为什么他能对无数热门概念说出“看不懂”？因为他的决策不依赖于外界的认可或恐惧，而是源于内心那份坚实的安定。他的“理性”，是安全感滋养出的奢侈品。反观我们，多少决策是在“害怕错过”、“恐惧失败”的焦虑中做出的？没有安全网的人，每一个动作都会变形。【教育非常非常重要。】段永平连用两个“非常”为采访收尾。此刻我才真正听懂—— 他成功的根源，不在商学院课堂，而在童年餐桌旁父母那句“你自己决定”里。我们或许无法复制他的投资神话，但完全可以践行这些教育智慧：少一些控制，多一点信任。划定清晰的边界，然后在边界内，给孩子一片可以自由奔跑的旷野。在这个焦虑弥漫的时代，给孩子一个永远不会因为失败而责备他的家，一份“输得起”的底气，或许是我们能做出的、最成功的长期投资。当了父亲之后，我才认识到，孩子就是父母的投射。你躺平，孩子就会躺平，你努力认真，孩子就会努力认真。孩子的出生，不是给你寄托期望的。孩子是来修正你如何做人。我们都在努力奋斗，废寝忘食，渴望实现阶层跨越真正的阶层跨越，从来不是财富的堆砌，而是内心安全感的代际传递——这是我们普通人能学会并且做到的昨天看到薛蛮子薛蛮子Charles在《给当代年轻人的一封信》中说："人这一生，不在于你赢了多少次，而在于你能不能输得起。" 这其实就是安全感的另一种表达。真正的赢家，不是一直赢，而是知道在什么时候止损，什么时候离场。我们无法成为投资大师，但我们可以成为那样的父母，我们也可以提前意识到，可以成为那样的孩子感谢这个伟大的时代，让我们普通人，可以接受到这些伟大的观念 "设定边界，充分信任"，让孩子在漫长的人生里，始终拥有理性选择的勇气。能在任何环境下都保持理性决策的能力，才是这个时代最稀缺的竞争力。而这种能力，正源于童年时期播下的安全感种子。

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☕️Mr_董 | Storyteller

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说个扎心的事实：海外留学这条赛道正在全面塌方😂 传统的高学历=高收入+体面工作这套逻辑，在AI时代已经彻底不灵了。花几十万出国读个文科硕士，回来发现还不如一个会调教ChatGPT的初中生赚得多。 AI正在重新定义价值创造方式。以前需要4年大学+2年硕士才能掌握的技能，现在AI几秒钟就能完成。而那些真正有价值的能力——创意思维、情商、执行力——恰恰是学历证明不了的。就像15年前我们炒币时相信的那些价值投资理论，最后证明都是过时的认知框架。现在留学这种上世纪的思路也一样，家长们还在用工业时代的逻辑，为孩子规划信息时代的未来。时代变了，认知也该升级了。与其花钱买张文凭，不如教孩子如何与AI协作🤖 #AI #教育 #留学 #认知升级

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Dr.Hash“Wesley”

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教育体系被创建的初期就是为了培养奴隶,培养更好的工具人,而不是培养人才精英。孩子从小就有写不完的作业，到了初高中还会有晚自习,这是在磨练孩子的意志力,说白了就是培养奴性。为什么996顺其自然的就让很多人接受了? 现在的社会是病态的，你必须从其中脱离出来，因为旧系统正在崩溃，防止牵连自身

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阿卡巴

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真棒👍👍！教育的本质不是为了训练出听话的小孩，而是有理解能力的大人

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摩女peace🌟🌟🌟银河系。新号，小心假号，这个是真的

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为了解决同性恋不能生育的问题，他们研发出这种人造子宫通过改造基因培殖人类胎儿。表面上是为了帮助那些不能生育的人解决生育难题，实际上大家都明白他们背后真正的目的。这样做是在扮演上帝的角色，是不是邪恶你们自己定夺。用人造子宫取代女性怀孕，是逆天而行。这种小孩能長大嗎？長大以后又能不能与正常人结緍生子，繁殖岀来的又会是什么样的另类怪人，对将来人类会造成什么样的影响和变化，这些都是还没有答案，超出他们智慧范畴可以考虑的问题。

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桃花岛主(Lucky)

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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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Lei.sea

14,132 次观看 • 2 年前

近期陈溥江采访马兆远教授的视频引发热议。里面有很多精彩观点，值得我们学习深思🤔 我看后感觉收获很大笔记分享如下：作为保送大学的大学教授，现在在牛津大学任教马兆远在AI、教育及个人成长领域的核心观点对我们还是有很多启发特别整理给大家分享： 🎓 教育理念： MAPLE 取代 STEM 在AI能高效获取知识的时代，单纯灌输已失效。马兆远提出 MAPLE 本科素质教育体系，旨在培养AI无法替代的“对话能力”： •Maths（数学）：人与AI/机器的底层对话语言。 •Art（艺术）：人与自己心灵的对话，保护直觉与创造力。 •Physics（物理）：人与自然的对话，理解世界运行规律。 •Liberal Arts（人文）：人与人的对话，建立伦理与共情。 •Engineering（工程）：人与未来的对话，通过动手创造改变现实。他强调教育应转向项目制学习，在真实问题中培养决策力，而非训练“人工智障”般的答题能力。 🤖 AI观：人机协同与不完备定理 •理论边界：基于哥德尔不完备定理， AI（图灵机）存在逻辑边界，无法处理自我指涉的悖论，更缺乏人类的直觉与价值判断。 •协同模式：未来是“云端AI + 本地机器人 + 人类决策”的分工。人类应专注于提出好问题、伦理权衡和创造性突破，而非与机器比拼计算速度。 •中美差异：美国在底层模型与前沿探索上仍有优势，中国目前更多集中在应用层（To C），需警惕盲目自大，夯实基础科研。 🧠 个人成长：贝叶斯思维与反熵增 •贝叶斯思维：世界本质是不确定的。理性不是寻找标准答案，而是像贝叶斯定理一样，根据新证据动态更新认知，在行动中迭代。 •非线性路径：成长非按部就班。他以自身跨界（物理→工程→创业）为例，强调掌握底层逻辑后，可进行非线性的赛道切换。 •对抗熵增： “躺平”意味着系统趋向混乱（熵增）。个人成长需主动投入能量（学习、创新）来建立局部秩序，这是对抗衰退的根本手段。

近期陈溥江采访马兆远教授的视频引发热议。里面有很多精彩观点，值得我们学习深思🤔 我看后感觉收获很大笔记分享如下：作为保送大学的大学教授，现在在牛津大学任教马兆远在AI、教育及个人成长领域的核心观点对我们还是有很多启发特别整理给大家分享： 🎓 教育理念： MAPLE 取代 STEM 在AI能高效获取知识的时代，单纯灌输已失效。马兆远提出 MAPLE 本科素质教育体系，旨在培养AI无法替代的“对话能力”： •Maths（数学）：人与AI/机器的底层对话语言。 •Art（艺术）：人与自己心灵的对话，保护直觉与创造力。 •Physics（物理）：人与自然的对话，理解世界运行规律。 •Liberal Arts（人文）：人与人的对话，建立伦理与共情。 •Engineering（工程）：人与未来的对话，通过动手创造改变现实。他强调教育应转向项目制学习，在真实问题中培养决策力，而非训练“人工智障”般的答题能力。 🤖 AI观：人机协同与不完备定理 •理论边界：基于哥德尔不完备定理， AI（图灵机）存在逻辑边界，无法处理自我指涉的悖论，更缺乏人类的直觉与价值判断。 •协同模式：未来是“云端AI + 本地机器人 + 人类决策”的分工。人类应专注于提出好问题、伦理权衡和创造性突破，而非与机器比拼计算速度。 •中美差异：美国在底层模型与前沿探索上仍有优势，中国目前更多集中在应用层（To C），需警惕盲目自大，夯实基础科研。 🧠 个人成长：贝叶斯思维与反熵增 •贝叶斯思维：世界本质是不确定的。理性不是寻找标准答案，而是像贝叶斯定理一样，根据新证据动态更新认知，在行动中迭代。 •非线性路径：成长非按部就班。他以自身跨界（物理→工程→创业）为例，强调掌握底层逻辑后，可进行非线性的赛道切换。 •对抗熵增： “躺平”意味着系统趋向混乱（熵增）。个人成长需主动投入能量（学习、创新）来建立局部秩序，这是对抗衰退的根本手段。

华尔街财经 | WS × AI Era

23,526 次观看 • 2 个月前

2月21日，天津，夫妻吵架，男子情绪失控把年幼的孩子丢下河。真的是太混蛋了！确实在现在的经济环境下，人们尤其是男人承受了太多的压力和打击，但是这也不能成为虐待孩子，拿孩子撒气的理由啊！所以，结婚有风险，抚养小孩更是要三思而后行！

2月21日，天津，夫妻吵架，男子情绪失控把年幼的孩子丢下河。真的是太混蛋了！确实在现在的经济环境下，人们尤其是男人承受了太多的压力和打击，但是这也不能成为虐待孩子，拿孩子撒气的理由啊！所以，结婚有风险，抚养小孩更是要三思而后行！

洼地老牛

39,723 次观看 • 4 个月前

未来码农肯定会被AI替代，但软件工程师仍然会在。因为技能本身已经没法成为AI时代的护城河了，真正重要的是对用户需求的洞察与创造力。

未来码农肯定会被AI替代，但软件工程师仍然会在。因为技能本身已经没法成为AI时代的护城河了，真正重要的是对用户需求的洞察与创造力。

傅盛

28,278 次观看 • 6 个月前

不知道家里有孩子的有没有注意过不管是中国还是海外（抖音或者Tiktok)，现在的小孩自己愿意看的内容，基本上都是没有连续的剧情、游戏Mod魔改、或者直接是AI slop做的动画短片了有喜欢奥特曼的，结果发现看的其实是国内某卖玩具的小厂用GTA6模组+AI配音做的动画，给她放真正的奥特曼剧集反而看不下去视频行业就跟CT一样，哀嚎AI血洗。只不过我们是因为厌烦时间线被污染，他们是直接创作收入被AI低成本工业化打败了为什么全世界小孩不约而同都喜欢看这个？因为算法。他们比父母、以及小孩本身都更理解小孩喜欢看什么，出现什么色彩、人物形象这还只是“前大模型”时代，AI暂时只是做做内容那以后直接出生在GPT时代的人类呢？完全由AI而不是人类教育，张口讲的第一句话，不是叫爸叫妈，而是“Hello World” —— 真正的原铸AI人类传统人类的教育，基于：经历 → 情绪 → 故事 → 价值判断 → 行为老师把一个苹果放到小孩面前，告诉小孩，这是苹果。让小孩咬一口，告诉他苹果是甜的所以人类的教育本质上，是需要基于叙事的 —— 你学到的东西，其实是来自掌握解释权的外部权威实体（父母、师长、国家），附加予你的价值判断框架因此在人类教育框架下的小孩，是无法克服自己的感性的，他们对于叙事是饥渴的。因为他们的思考逻辑，必须要先做出价值观判断，立场先行，才能执行行为，否则就会宕机 AI的教育不是。在训练AI时，这个世界不是被解释成一个故事，而是被解释成一个模型 AI的教育过程，是给予小孩一个绝对意义的状态框架，然后基于状态判断做出行为，再从行为得到的反馈，矫正自己的模型：状态 → 假设 → 策略 → 反馈 → 权重调整这有什么区别？比如“人教版”的人类，遇到挫折往往会问：“我活着的意义是什么”这种哲学问题，从而产生存在主义危机人会有对于“公平”“正义”“诚实”的道德观执念但是原铸AI人类不会。同样的问题，他们的解读是：“我当前的目标函数是否合理？”。在AI人类这里，“意义”是一个可被调整的参数，而不是一个终极命题同样的，所有的道德在他们这里，也会被解构成”某种条件下保持群体稳定性的最优解“。因此道德不是绝对的，这只是防止系统崩溃的约束条件，同样是一个参数 AI人类，面对列车问题时，在牺牲少数拯救多数这个选择上是没有心理障碍的他们无法沉浸式的相信，更少共情，情绪体验强度也更低，更理性和”冷酷“ 人类过去靠“情绪+故事”完成大规模协作，原铸AI人类将靠“模型+激励”生存这不是人类的进化或者退化，这只是在认知结构层面的物种分叉而读到这里你可能意识到，人类向这个方向的变化，其实早就开始了： - 从你第一次玩游戏，你的世界由血条、魔法、耐久度构成 - 从你玩社交软体给自己和朋友打标签你早就开始以不自知的方式”算法化“了，只是你比起下一代完全由AI养育的New Type，只是一个半成品对现有的政权和体系来说：限制AI主体教育是必然发生、迟早的事。因为原铸AI人类的出现相当于瓦解了现代国家存在的前提 —— 合法性与话语权。在这个立场下，国家完全可以以某种程度的自由联合模型存在，所有基于”权威“”民族“”家国情怀“的道德框架叙事，全部都会被解构而对于币圈项目方来说：趁早理解下一代人类的进化方向就是机会。 - 用同样的逻辑解构用户，找到进化留下的无法改变的硬件：恐惧、依附需求、性冲动、被认可的需求等等”人性“ - 解锁在过往因”道德“”伦理观念“等绝对叙事被限制的领域，使之可被博弈 - 量化原先”政治不正确“的绝对概念，使之成为可用的博弈决策框架当前的博彩、合约、预测市场，以及未来这一类产品的走向，基本上都符合这一个逻辑至于个人：如果有条件，让AI教育你的下一代而不是人类，让他以AI的方式思考。20年后，完全体和半成品的代差，可能是美国VS委内瑞拉级别的概念

不知道家里有孩子的有没有注意过不管是中国还是海外（抖音或者Tiktok)，现在的小孩自己愿意看的内容，基本上都是没有连续的剧情、游戏Mod魔改、或者直接是AI slop做的动画短片了有喜欢奥特曼的，结果发现看的其实是国内某卖玩具的小厂用GTA6模组+AI配音做的动画，给她放真正的奥特曼剧集反而看不下去视频行业就跟CT一样，哀嚎AI血洗。只不过我们是因为厌烦时间线被污染，他们是直接创作收入被AI低成本工业化打败了为什么全世界小孩不约而同都喜欢看这个？因为算法。他们比父母、以及小孩本身都更理解小孩喜欢看什么，出现什么色彩、人物形象这还只是“前大模型”时代，AI暂时只是做做内容那以后直接出生在GPT时代的人类呢？完全由AI而不是人类教育，张口讲的第一句话，不是叫爸叫妈，而是“Hello World” —— 真正的原铸AI人类传统人类的教育，基于：经历 → 情绪 → 故事 → 价值判断 → 行为老师把一个苹果放到小孩面前，告诉小孩，这是苹果。让小孩咬一口，告诉他苹果是甜的所以人类的教育本质上，是需要基于叙事的 —— 你学到的东西，其实是来自掌握解释权的外部权威实体（父母、师长、国家），附加予你的价值判断框架因此在人类教育框架下的小孩，是无法克服自己的感性的，他们对于叙事是饥渴的。因为他们的思考逻辑，必须要先做出价值观判断，立场先行，才能执行行为，否则就会宕机 AI的教育不是。在训练AI时，这个世界不是被解释成一个故事，而是被解释成一个模型 AI的教育过程，是给予小孩一个绝对意义的状态框架，然后基于状态判断做出行为，再从行为得到的反馈，矫正自己的模型：状态 → 假设 → 策略 → 反馈 → 权重调整这有什么区别？比如“人教版”的人类，遇到挫折往往会问：“我活着的意义是什么”这种哲学问题，从而产生存在主义危机人会有对于“公平”“正义”“诚实”的道德观执念但是原铸AI人类不会。同样的问题，他们的解读是：“我当前的目标函数是否合理？”。在AI人类这里，“意义”是一个可被调整的参数，而不是一个终极命题同样的，所有的道德在他们这里，也会被解构成”某种条件下保持群体稳定性的最优解“。因此道德不是绝对的，这只是防止系统崩溃的约束条件，同样是一个参数 AI人类，面对列车问题时，在牺牲少数拯救多数这个选择上是没有心理障碍的他们无法沉浸式的相信，更少共情，情绪体验强度也更低，更理性和”冷酷“ 人类过去靠“情绪+故事”完成大规模协作，原铸AI人类将靠“模型+激励”生存这不是人类的进化或者退化，这只是在认知结构层面的物种分叉而读到这里你可能意识到，人类向这个方向的变化，其实早就开始了： - 从你第一次玩游戏，你的世界由血条、魔法、耐久度构成 - 从你玩社交软体给自己和朋友打标签你早就开始以不自知的方式”算法化“了，只是你比起下一代完全由AI养育的New Type，只是一个半成品对现有的政权和体系来说：限制AI主体教育是必然发生、迟早的事。因为原铸AI人类的出现相当于瓦解了现代国家存在的前提 —— 合法性与话语权。在这个立场下，国家完全可以以某种程度的自由联合模型存在，所有基于”权威“”民族“”家国情怀“的道德框架叙事，全部都会被解构而对于币圈项目方来说：趁早理解下一代人类的进化方向就是机会。 - 用同样的逻辑解构用户，找到进化留下的无法改变的硬件：恐惧、依附需求、性冲动、被认可的需求等等”人性“ - 解锁在过往因”道德“”伦理观念“等绝对叙事被限制的领域，使之可被博弈 - 量化原先”政治不正确“的绝对概念，使之成为可用的博弈决策框架当前的博彩、合约、预测市场，以及未来这一类产品的走向，基本上都符合这一个逻辑至于个人：如果有条件，让AI教育你的下一代而不是人类，让他以AI的方式思考。20年后，完全体和半成品的代差，可能是美国VS委内瑞拉级别的概念

加密韋馱｜Skanda 🔶

33,785 次观看 • 5 个月前

骏马奔驰在大地之上，连接着战争与和平、劳作与庆典、现实与神话，成为一种世界性的文化符号。能够跨越地域、语言与信仰，无论东西成，而能为人类的共同伙伴的动物并不多，马就是其中一个。它们连接了人类共通的生存体验：对力量的敬畏、对生产的依赖、对自由的向往，以及对未知的想象。 AI的美学，应该有一些共同体验的东西。

骏马奔驰在大地之上，连接着战争与和平、劳作与庆典、现实与神话，成为一种世界性的文化符号。能够跨越地域、语言与信仰，无论东西成，而能为人类的共同伙伴的动物并不多，马就是其中一个。它们连接了人类共通的生存体验：对力量的敬畏、对生产的依赖、对自由的向往，以及对未知的想象。 AI的美学，应该有一些共同体验的东西。

Dr.Jingle

10,203 次观看 • 1 个月前

孩子喊不想念书，别吼！你的本能发火，正在耗尽孩子的学习内啡肽当孩子突然说“我不想念书了”，多少家长的第一反应是怒火攻心？吼骂、逼迫、讲道理轮番上阵，可越催，孩子越抵触，亲子间的火药味越浓。你以为是孩子不懂事，却忽略了：你的急躁发火，只会让孩子的大脑充满抵触的多巴胺，把学习和“痛苦”牢牢绑定；而真正的教育，从来不是靠硬逼，而是先接住孩子的情绪，抚平他的烦躁与疲惫。这位妈妈的做法，才是育儿的顶级智慧：不打不骂，不站在孩子的对立面，轻轻卸下他的心理包袱，再把“学习的选择权”交还给他。她用温柔的引导，让孩子明白——读书从不是为了父母，而是为了自己将来有更多选择生活的权利，为了让自己在人生里，能靠努力赚到属于自己的成就感和内啡肽。真正的教育，从不是逼孩子听话，而是唤醒他的内驱力，让他从心底里愿意为自己的人生负责。这份温柔又有力量的沟通方式，才是治愈厌学、修复亲子关系的最好良药，值得每一位家长认真看完！ 👉戳看完整视频：点赞收藏用起来

孩子喊不想念书，别吼！你的本能发火，正在耗尽孩子的学习内啡肽当孩子突然说“我不想念书了”，多少家长的第一反应是怒火攻心？吼骂、逼迫、讲道理轮番上阵，可越催，孩子越抵触，亲子间的火药味越浓。你以为是孩子不懂事，却忽略了：你的急躁发火，只会让孩子的大脑充满抵触的多巴胺，把学习和“痛苦”牢牢绑定；而真正的教育，从来不是靠硬逼，而是先接住孩子的情绪，抚平他的烦躁与疲惫。这位妈妈的做法，才是育儿的顶级智慧：不打不骂，不站在孩子的对立面，轻轻卸下他的心理包袱，再把“学习的选择权”交还给他。她用温柔的引导，让孩子明白——读书从不是为了父母，而是为了自己将来有更多选择生活的权利，为了让自己在人生里，能靠努力赚到属于自己的成就感和内啡肽。真正的教育，从不是逼孩子听话，而是唤醒他的内驱力，让他从心底里愿意为自己的人生负责。这份温柔又有力量的沟通方式，才是治愈厌学、修复亲子关系的最好良药，值得每一位家长认真看完！ 👉戳看完整视频：点赞收藏用起来

Nancy

42,581 次观看 • 3 个月前

AI本质上，是一种共产主义技术。说这话的，是美国副总统 JD Vance。来，听听他是怎么逻辑自洽的。大家聊起 AI，都在焦虑它会不会抢走人类的工作，导致大规模失业。但 Vance 真正害怕的，是另一件事：无孔不入的无死角监控。他借用朋友的话，把 AI 定性为"共产主义技术"。为什么？因为这玩意的底层逻辑，天生就是为了服务极权和垄断而生的。它让政府和科技巨头，拥有了前所未有的、极其深刻的监控能力。 Vance 举了个很接地气的例子： "我不想要一个由 AI 驱动的社会信用体系。" "我不想哪天去买瓶啤酒，结果被拒绝了，仅仅是因为某个硅谷 CEO 用一套谁也看不懂的 AI 算法，给我的信用打了个低分。" 这等于把老大哥的鞭子，交到了算法手里。在 Vance 看来，AI 带来的最大危机是"技术性奴役"和"极致的不平等"，而非"技术性失业"。生产力确实提高了，但控制权被高度集中在了少数掌控服务器和算法的人手里。这正是为什么保守派现在高度警惕硅谷巨头的原因。真正的自由，是不能被锁在不可知的代码黑盒里的。当科技开始全方位规训人的行为，它离极权，就只有一步之遥。

AI本质上，是一种共产主义技术。说这话的，是美国副总统 JD Vance。来，听听他是怎么逻辑自洽的。大家聊起 AI，都在焦虑它会不会抢走人类的工作，导致大规模失业。但 Vance 真正害怕的，是另一件事：无孔不入的无死角监控。他借用朋友的话，把 AI 定性为"共产主义技术"。为什么？因为这玩意的底层逻辑，天生就是为了服务极权和垄断而生的。它让政府和科技巨头，拥有了前所未有的、极其深刻的监控能力。 Vance 举了个很接地气的例子： "我不想要一个由 AI 驱动的社会信用体系。" "我不想哪天去买瓶啤酒，结果被拒绝了，仅仅是因为某个硅谷 CEO 用一套谁也看不懂的 AI 算法，给我的信用打了个低分。" 这等于把老大哥的鞭子，交到了算法手里。在 Vance 看来，AI 带来的最大危机是"技术性奴役"和"极致的不平等"，而非"技术性失业"。生产力确实提高了，但控制权被高度集中在了少数掌控服务器和算法的人手里。这正是为什么保守派现在高度警惕硅谷巨头的原因。真正的自由，是不能被锁在不可知的代码黑盒里的。当科技开始全方位规训人的行为，它离极权，就只有一步之遥。

墓碑科技

22,399 次观看 • 14 天前

管理公司的旧方法已经死了。 Coinbase的CEO Brian Armstrong揭示了他是如何用AI代理来运营公司的。这给未来的领导力指明了方向。第一，实时监控。告别“季度审查”这种老古董吧。 Armstrong用AI代理实时整合Slack和电子邮件。他能感受到整个公司的“脉搏”，在瓶颈变成危机之前就发现它们。第二，RAPID-D决策框架。在Coinbase，AI在决策桌上有一席之地。他们的系统用AI代理来辩论战略，挑战假设，并探查每个重要提案的弱点。 AI不仅是工具，更是一个参与者。第三，CEO的私人教练。 Armstrong用AI来审查自己的日程安排。 AI将他的日常行为与公司的首要目标进行比较，并准确地告诉他时间浪费在哪里。 CEO反过来问AI，我该思考什么。 AI告诉他，某个团队在战略上存在分歧，而他之前毫不知情。第四，要么适应，要么走人。命令很简单。 “7天内学会AI编程，否则走人。” Armstrong解雇了那些拒绝学习的工程师。结果呢？ Coinbase三分之一的代码现在由AI生成，目标是50%。这套玩法正在从“使用AI的公司”转变为“代理式组织”。信息延迟被清零。但这种效率的代价是什么？当一个CEO依赖AI洞察组织脉搏，他失去的是与人真实互动的直觉和温度。 AI可以分析所有数据，但它能理解人心和文化吗？当AI成为决策桌上的“参与者”，它有没有自己的偏见？它的算法由谁编写，又服务于谁的终极利益？把公司的命运和员工的未来交给一个黑箱算法，这真的可靠吗？

管理公司的旧方法已经死了。 Coinbase的CEO Brian Armstrong揭示了他是如何用AI代理来运营公司的。这给未来的领导力指明了方向。第一，实时监控。告别“季度审查”这种老古董吧。 Armstrong用AI代理实时整合Slack和电子邮件。他能感受到整个公司的“脉搏”，在瓶颈变成危机之前就发现它们。第二，RAPID-D决策框架。在Coinbase，AI在决策桌上有一席之地。他们的系统用AI代理来辩论战略，挑战假设，并探查每个重要提案的弱点。 AI不仅是工具，更是一个参与者。第三，CEO的私人教练。 Armstrong用AI来审查自己的日程安排。 AI将他的日常行为与公司的首要目标进行比较，并准确地告诉他时间浪费在哪里。 CEO反过来问AI，我该思考什么。 AI告诉他，某个团队在战略上存在分歧，而他之前毫不知情。第四，要么适应，要么走人。命令很简单。 “7天内学会AI编程，否则走人。” Armstrong解雇了那些拒绝学习的工程师。结果呢？ Coinbase三分之一的代码现在由AI生成，目标是50%。这套玩法正在从“使用AI的公司”转变为“代理式组织”。信息延迟被清零。但这种效率的代价是什么？当一个CEO依赖AI洞察组织脉搏，他失去的是与人真实互动的直觉和温度。 AI可以分析所有数据，但它能理解人心和文化吗？当AI成为决策桌上的“参与者”，它有没有自己的偏见？它的算法由谁编写，又服务于谁的终极利益？把公司的命运和员工的未来交给一个黑箱算法，这真的可靠吗？

墓碑科技

19,833 次观看 • 5 个月前

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！

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！

纽约博叔

124,710 次观看 • 5 个月前