在甲辰年的46个反思
最近我一直在警惕自己成为 Lifelong Learning 类似的文化消费者。脱离实践框架的知识积累本身只是一种消磨时间的方式。长远地看，还是要关注真正的价值创造，持续实践和完成事情。要致力于成为 Lifelong Practitioner。
- "人无法赚取认知范围之外的钱"是事实，反面也是自我安慰的托辞。Vice versa，人应该赚够认知范围之内的钱。问题在于，大部分人都无法真正理解自己的认知边界在哪里。这其实是很难的，认知范围也是一个灰度问题，不是all or nothing problem。可能判断的标准也是只有从结果逆推，导致最终误差的原因就是收集到结果的数量。
- 大模型间的 benchmark 竞赛好像让学生用科举考试或者高考比较人类禀赋。模型选择应回归use case本质，取决于落地场景。所以关键在于构建适配场景的评估数据集。更进一步的：评估人类禀赋时，是否存在绝对公允的"数据集"？人存在一个最终的目标吗？
- LSTM/RNN模拟文本阅读，CNN对应图像解析，Transformer实现关联查询，RL则逼近通用学习过程——整个deep learning体系本质是构建认知隐喻的复杂集合。
- “坚持做难而正确的事情。” 要素里其实“坚持做”才是最有门槛的事情。LLM会逐渐让价值判断能力不再稀缺，人与人之间差距变成持续践行的意志力储备。
- LLMs之前，决策智慧的传承被家族/团体垄断（渠道与mindset的双重控制），现在AI已展现出打破这种垄断的潜力。但是，现在OAI又通过强大的价格歧视把模型区分开来。这种垄断的改变其实是好事情，价格使得小团体的垄断变成了以社会为单位的垄断，也让资源变得更易得了。
- "AI as a judge"应成为跨领域的基础共识。当对话双方共享对AI价值的认同时，将争议点结构化呈现并由AI裁决，是降低人类偏见干扰的次优解。尽管bias无法彻底消除，但AI的bias必然窄于人类。但需清醒认知：人际冲突的本质往往源于事实认定分歧与利益分配矛盾。We are living in a different world.
- LLMs时代带来的变革速率呈现量级提升：过去需要1-2个周期（10-20年）的产业演变，如今可能压缩至12个月完成。所以及时捕获转瞬即逝的灵感尤为重要，因为每个时间切片中的思考都是校验趋势判断的坐标点。
- 入场前必须明确自身 core competency，不断发挥自己的长处，并尽量确保不再重蹈覆辙。如果不知道优势所在，则所有成果都将沦为概率游戏的副产品。
- 必须严格区分"游戏"与"竞争"的参与模式：前者专注过程体验，后者追求结果导向。现实困境往往源于将游戏场景错误地套用竞争评价体系，导致情绪的过度反应。
- 在技术演进窗口，优先确保入场比追求完美决策更重要。Execution优先，将可控要素做到极致，在动态演进中持续优化。
- 2019 年学深度学习时，Transformer 问世于 2017 年，那时我的错觉是：Party is over。那种失落感仿佛在告诉我，如果当初能抓住那一刻，我或许会有更好的机会、更好的选择和更广阔的发展前景。当我现在身在这一波LLMs浪潮里面的时候，我逐渐意识到：当系统性机会来临时，未做好准备者实质没有选择权。即便持有NVDA/MSFT这类β型资产，真正的α永远来自持续的能力建设。保持牌桌资格的唯一路径，是让自身认知迭代速率超越技术曲线斜率。
- Note：从2024年的结果来看，Microsoft被Close AI 完全夺舍了。
- 大多数政治立场如同财富分配，本质上是代际传递的被动接受而非自主选择。
- 在做一件非常有意思的事情，给人贴 GPT version 。人类对话经常低于3.5版本水准。核心矛盾在于人类对话普遍存在选择性聆听倾向。
- 盲目遵循大众评判标准，本质上是在进行局部最优解（local optimal）的自我禁锢。
- 我认为安慰他人也是一门人文艺术。AI 也做的又好又坏，好的感受是确实能提供一些看似可行的解，但是更坏的是，当人类转向机器寻求慰藉时，那种跨越物种的交流壁垒会加倍放大无力感。
- 接受安慰时需要保持理性认知：抚慰者旨在助你接纳既定事实，而非改变客观结果。当被安慰的人反问出，“你能改变结果吗？那又有何用？”时，其实应该意识到，想要改变结果是需要自己在之前付出超额代价的。当然，大家都知道该怎么做，但在愤怒的情绪下，人往往会失控。无论如何，情绪还是应尽量控制，不要将那部分 ugly 的一面展现给支持你的人。
- 有效的技术分析必须穿透表象，把握题材内核。这要求分析师具备双重能力：既精确量化数据，又敏锐捕捉市场情绪周期，否则将陷入方法论失效的困境。
- 在进行 diagnosis 时，应从异常值（outliers）和极端情况切入，建立由特殊到一般的分析路径。关键要突破表层metrics的局限，通过数据溯源还原事件本质。
- 高质量的回答始于精准的问题解析：通过复述确认需求本质，借助user journey和 theory experiment。存疑时必须即时验证，这是专业性的底线要求。
- Feedback Session 要做好充分准备，致谢环节应该是利益链接进行延续的开始。需要矫正的认知误区是：所谓"双赢"局面，往往本质是对方在向你施以援手。
- Looking back 不能只是情绪失控，需要明确如何提供looking forward下一步支持。做出决定后，一定要明确决定的初衷。
- 深度咨询必须确保对话的绝对私密性。第三方在场导致表演性应答，是信息失真最大的污染源。
- 个体成长本质是持续突破认知边界的过程。每个生命阶段都对应特定的突破命题，停滞即意味着存在价值的消亡。
- 次要事务的优先级调整不等于完全弃置，而是进行精确的精力配比。必须建立缓冲机制来处理长尾需求，这是维持系统稳定性的必要成本。
- 我们会说某件事不成功，这指的是在 95% 至 99% 的执行过程中的结果。这句话本身没有问题。但对个人以及你想做的事来说，最大的不同在于，你面对的不是一个静态的概率分布，而是一条可以改变的路。你可以在这条路上做出自己想要的改变，拥有对自己最终命运的解释权。所以要随时做好打破初始概率的准备。
- “选择的价值除了选择本身，更在于它迫使我们在真实场景中审视事物的本质——哪些是经得起推敲的优势，哪些是自我美化后的伪优势，不用自我欺骗。”— Liao
- 组织是个人特质的集合体，当利益分配必须精准指向具体个人时，组织存在的真正意义才得以彰显。组织的价值要通过集体声誉来沉淀，而个体的价值则需要通过实际收益来验证。
- 与ego的角力是终身课题。父辈深陷'面子'的泥潭，本质上是在与虚幻的社会评价体系缠斗。真正的破局之道在于主动构建价值坐标系，而非在他人设定的框架里患得患失。
- 思想需要实体化的碰撞。网络时代的思维陷阱在于把信息回声当作认知闭环，但真实的反馈（feedback）只能来自真实的人际互动——屏幕那头的数据流永远不会对你的观点提出真正意义上的质疑。
- 执着于特定解决方案本质上是思维懒惰。当90%的人在研究如何用现有锤子敲钉子时，真正重要的问题应该是：是否存在更高效的敲击方式？是否需要完全不同的工具？甚至我们是否真的需要这颗钉子？
- 在某些生态位中，策略性'示弱'是必要生存智慧。当你的目标群体认知水位有限时，降维沟通往往比强行提升更有效。这不是犬儒主义，而是市场规律：收割愚者的超额收益，本质上是对抗乌合之众的认知税；来源于智者的收益需要付出超额的精力。
- 我突然回想起开年（2024）这一个月的情形，当时确实很 tempting，想把所有精力都投入其中，但实际上已不再平衡。那些看似急迫的'里程碑'，在更长的时间尺度下不过是无意义的噪声。可持续的成长节奏永远优于脉冲式的爆发，基础设施的夯实远比阶段性成果更重要。
- 坚持长期项目的真正难点，在于对抗人性对即时反馈的渴求。那些最终存活的项目，往往起源于非理性的热爱，同时依靠理性的持续投入才能延续。
- 关于回报的讨论存在双重陷阱：其一是沉溺于理想化的公平交换模型，其二是将时序关系偷换为因果关系。适度的自我合理化是必要的心理缓冲，但真正的验证标准永远来自市场——可量化的用户反馈（practical response）和可持续的定价机制才是终极裁判。
- 看王计兵《赶时间的人》这本诗集，真是感动得让我几乎泪流满面。那种感觉既震撼又有点吓人——好多年没见过如此真挚、口语化的诗作，而且完全源自生活的真实体验，太痛苦了，太感动了。
- 等待本质上是固定型思维（fixed mindset）的变体，真正的成长型思维（growth mindset）必须包含试错闭环——在反复的error过程中建立对事物本质的认知迭代。
- Client与Customer的本质区别在于价值位差：前者侧重你构建同理心联盟，后者要求你建立价值制高点。
- 应该随时守护自己的初心，否则所有努力都将异化为无意义的符号堆砌，最终沦为营销导向的表面工程。当然，我认为营销本身也无可厚非，但其运作逻辑与真实价值创造存在不相同。营销的核心职能在于构建超越实质的价值感知，若以自我提升为终极目标，过度依赖营销不仅无法形成助力，反而可能造成价值认知的逆向消解。
- 我突然想到了解决问题分歧的四种方法，觉得颇有启发，记录如下：
- 共识推进：在保留异议的前提下达成执行共识，优势在于建立共同责任体系，有效规避决策内耗，强化团队协同效能
- 折中平衡：双方作出让步达成临时性方案，潜在风险在于可能偏离最优解轨道，形成双重价值折损
- 意志对抗：以决策者固执程度作为裁决标准，属于应极力避免的非理性决策路径
- 上级决策： 在特定场景下具有独特效用，能强制形成决策，倒逼相关方在前两种模式中作出明确选择
- 核心原则：无论哪种方式，都必须快速决策，找到一个大家都能接受的方案。
- 表达需严格区隔商业推广（sales）场景与其他专业场景。阐述道理时，应尽量触及事情的本质，把逻辑讲清楚；而这些话只适合对一小部分人说，而非面向所有人。在外部场合，你只需用一些比喻表达该如何做，不必详尽剖析内核，重点在于形成共识，让大家思想统一。当然，许多人缺乏这种意识，无法根据场合清晰区分逻辑；同时，也难以分清内外，导致事情难以推进。
- 当"世界本质是草台班子"的认知范式占据主导时，仍应环顾四周，看看那些认真做事的人。从他们身上，你会发现世界并非全由草台班子构成，我们依然有能力、有希望，至少拥有改变大局的愿景。当然，每个人的时间都是有限的，因此个人能力在这种条件下也有所局限，这也是一场与时间赛跑的游戏。
- 韩炳哲提出的"创业作为自我剥削机制"讲其本质在于创业者持续进行自我资源的内源性消耗。马斯克的商业实践呈现出双重剥削特征：既包含对内在认知资源的深度开发，也包含对外部资源的系统性整合。需要警惕的是，这种自我剥削叙事可能暗含某种存在主义式的自我合理化倾向。但从操作层面而言，成功的创业确实需要建立内外资源剥离的辩证机制。
- 很多人在分析的时候会给予团体人格化，情绪化的描述。这在严肃分析的时候会阻碍我们视野，忽略组织偏好其实是个人利益妥协的后果。组织本身不存在人格，组织的领导者也不一定存在人格，但是一定存在利益。
- 马斯克收购Twitter及介入Dogecoin的系列操作，本质上属于资本对现存价值网络的系统性渗透。其逻辑可概括为：通过快速占据关键节点实现 Value Capture，继而实施 Creative Destruction 重构商业生态。这其实是一个相当好的分析素材。
- note：从竞选结果来看，通过评价Twitter 估值的变化也应该也是not even wrong的一个例子。
- 最近我一直在警惕自己成为 Lifelong Learning 类似的文化消费者。脱离实践框架的知识积累本身只是一种消磨时间的方式。长远地看，还是要关注真正的价值创造，持续实践和完成事情。要致力于成为 Lifelong Practitioner。
- “悲观者正确，乐观者成功。” 所以决策时要悲观，而行动时要乐观。