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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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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%，只要利用工程的魔法，完全可以把火箭做得很便宜。
用类比思维理解世界，用第一性原理改变世界。
最后这句是 Cola 说的金句，很准确。
工程学就是魔法
马斯克 80% 的时间花在工程学上。
工程师和物理学家谁更厉害？他觉得工程学更胜一筹。没有工程学，就无法获得任何新数据，物理学研究也就会遇到瓶颈。（训练大模型也可以看作一个数据工程）
物理学的目标是探索宇宙中已有的事物，发现最基本的真相，但真相已经在那里了。
工程学的目标则是创造此前从未存在过的事物。
本质上，工程学就是魔法，谁不想成为魔法师呢？
技术是决定性优势
马斯克喜欢《孙子兵法》，看过很多遍。
他说这本书里应该增加一章：如果你拥有决定性的技术优势，就能以最小的伤亡赢得胜利。
古罗马人就是靠冶金和修路赢得战争。
历史上大多数时期技术发展缓慢，战争拼的是运筹和战略。但当技术出现断层式突破时，整个局势就会根本性改变。
现在拼的是谁创造新技术的速度更快。
创意与执行
他的脑子里像猛烈的暴风雨，想法像雨点一样砸下来，多到来不及实现。
新颖的创意从来不是问，执行才是关键。
创意本身没有多少价值。做出原型还不够，真正的挑战在于实现量产，还要保证现金流为正。
想去火星这个主意并不难。
真正困难的是如何登上火星。
识人
面试时他喜欢让候选人讲述他们遇到过的棘手问，以及如何应对。
真正闯过难关的人，对问的每个细节了如指掌，问得再细都能真诚回答。没有亲自解决过问的人只能含糊其辞。
过于看重才能、忽视人品，是他犯过的错误。了解品性的方法：观察他交什么样的朋友、和什么样的人共事。人可以伪装品性，但他的朋友不会。
技能一教就会，而人的本性难以改变。
领导力
管理者就应该到一线去。取消所有特权，即便是 CEO 都没有自己的办公室。管理的职责是服务团队，不是让团队伺候自己。
给别人反馈时不留情面，但聚焦于事情本身。只批评行为，不针对个人。
想讨别人喜欢是一个弱点，一个致命的弱点，而他没有这个弱点。
公司
公司只是一个虚构的概念，本质上是一群人共赴前程。这群人能力有多强、工作多拼命、能否心往一处使，将决定成败。
从根本上限制公司发展的就是顶尖工程师。一家公司有强烈的使命感，就能吸引全世界最顶尖的人才。
做有趣的工作，拿丰厚的报酬，做的产品能改变世界。没有比这更激动人心的事了。
产品
要做出正确的决策，你就要充分了解产品的细节。
极致的产品会把创造和销售合成一件事。
产品做到极致，就不需要传统营销。
只有拼命解决棘手的问，才能做出极致的产品。
解决难就是公司的价值所在。
最后，再讲讲为什么会意外复习到《纳瓦尔爆点》，其实是因为最近买了一本孟岩的书《投资中我相信的事》。
虽然投资并非我的关注点，但以我对孟岩的了解，这本书大概率会大量「夹带私货」。
正如我所料，我喜欢这本书里所有夹带私货的部分，比如他梳理了《纳瓦尔宝典》里的内容，也就是本文的第一部分。
比如投资里最重要的事情，到底是什么。
股东大会上，有人问巴菲特：如果仅选择一只股票来对抗高通胀，你会选择什么？为什么？
巴菲特说：最好的一项投资就是投资自己，做自己擅长的事情，成为对社会有用的人，人们会给你一些他们生产的东西来换取你能提供的东西。这样就不用担心钱因高通胀而贬值了。
以上三本书，我都很喜欢，推荐给所有正在创造的人。
永久链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/xzLn-HwxYsZRdznYm211Rw
@aigc1024
用类比思维理解世界，用第一性原理改变世界。
最后这句是 Cola 说的金句，很准确。
工程学就是魔法
马斯克 80% 的时间花在工程学上。
工程师和物理学家谁更厉害？他觉得工程学更胜一筹。没有工程学，就无法获得任何新数据，物理学研究也就会遇到瓶颈。（训练大模型也可以看作一个数据工程）
物理学的目标是探索宇宙中已有的事物，发现最基本的真相，但真相已经在那里了。
工程学的目标则是创造此前从未存在过的事物。
本质上，工程学就是魔法，谁不想成为魔法师呢？
技术是决定性优势
马斯克喜欢《孙子兵法》，看过很多遍。
他说这本书里应该增加一章：如果你拥有决定性的技术优势，就能以最小的伤亡赢得胜利。
古罗马人就是靠冶金和修路赢得战争。
历史上大多数时期技术发展缓慢，战争拼的是运筹和战略。但当技术出现断层式突破时，整个局势就会根本性改变。
现在拼的是谁创造新技术的速度更快。
创意与执行
他的脑子里像猛烈的暴风雨，想法像雨点一样砸下来，多到来不及实现。
新颖的创意从来不是问，执行才是关键。
创意本身没有多少价值。做出原型还不够，真正的挑战在于实现量产，还要保证现金流为正。
想去火星这个主意并不难。
真正困难的是如何登上火星。
识人
面试时他喜欢让候选人讲述他们遇到过的棘手问，以及如何应对。
真正闯过难关的人，对问的每个细节了如指掌，问得再细都能真诚回答。没有亲自解决过问的人只能含糊其辞。
过于看重才能、忽视人品，是他犯过的错误。了解品性的方法：观察他交什么样的朋友、和什么样的人共事。人可以伪装品性，但他的朋友不会。
技能一教就会，而人的本性难以改变。
领导力
管理者就应该到一线去。取消所有特权，即便是 CEO 都没有自己的办公室。管理的职责是服务团队，不是让团队伺候自己。
给别人反馈时不留情面，但聚焦于事情本身。只批评行为，不针对个人。
想讨别人喜欢是一个弱点，一个致命的弱点，而他没有这个弱点。
公司
公司只是一个虚构的概念，本质上是一群人共赴前程。这群人能力有多强、工作多拼命、能否心往一处使，将决定成败。
从根本上限制公司发展的就是顶尖工程师。一家公司有强烈的使命感，就能吸引全世界最顶尖的人才。
做有趣的工作，拿丰厚的报酬，做的产品能改变世界。没有比这更激动人心的事了。
产品
要做出正确的决策，你就要充分了解产品的细节。
极致的产品会把创造和销售合成一件事。
产品做到极致，就不需要传统营销。
只有拼命解决棘手的问，才能做出极致的产品。
解决难就是公司的价值所在。
最后，再讲讲为什么会意外复习到《纳瓦尔爆点》，其实是因为最近买了一本孟岩的书《投资中我相信的事》。
虽然投资并非我的关注点，但以我对孟岩的了解，这本书大概率会大量「夹带私货」。
正如我所料，我喜欢这本书里所有夹带私货的部分，比如他梳理了《纳瓦尔宝典》里的内容，也就是本文的第一部分。
比如投资里最重要的事情，到底是什么。
股东大会上，有人问巴菲特：如果仅选择一只股票来对抗高通胀，你会选择什么？为什么？
巴菲特说：最好的一项投资就是投资自己，做自己擅长的事情，成为对社会有用的人，人们会给你一些他们生产的东西来换取你能提供的东西。这样就不用担心钱因高通胀而贬值了。
以上三本书，我都很喜欢，推荐给所有正在创造的人。
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@aigc1024
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
AI抓取工具出新活了。这兄弟演示了怎么用AI自动抓取LinkedIn等网站数据。以前要写几百行代码，现在一个插件搞定。AI+自动化 = 传统程序员失业加速器。你是准备被替代，还是准备学会用工具？
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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
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
具身智能领域好像没有太多memory相关的概念，我感觉memory是一个短期长期看都适合具身去搞的一件事情
@aigc1024
@aigc1024
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。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
