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3个月前

最近看到一些关于个人年收入的讨论，有人觉得这要么是为了吸引关注的噱头，要么是作者被某些夸大其词的“成功学”忽悠了。其实，这个问题或许没那么复杂。我们不妨换个角度想：如果一个人真的年入3000万，他会把时间花在社交媒体上和网友讨论自己的收入吗？大概率不会。真正的商业逻辑里，公开具体数字往往需要非常谨慎的考量，尤其是对那些已经建立起一定事业基础的人来说。他们更可能专注于如何让业务持续增长，而不是在社交平台上“晒收入”。现实中，很多人接触到的收入数据，可能是经过包装的“故事”。这些故事往往被放大了细节，或者刻意突出某个成功片段，让人误以为“赚钱很容易，成功很简单”。但真实的世界里，绝大多数人的奋斗都伴随着无数的试错和坚持，那些光鲜的数据背后，可能是不为人知的压力和挑战。对于那些在社交媒体上频繁讨论“收入”的人，我们或许可以保持一点理性的观察：如果一个人真的通过自己的努力获得了成功，他更可能分享的是经验、思考和方法论，而不是单纯的数字炫耀。毕竟，真正的价值在于解决问题的能力，而不是数字本身。与其纠结于别人的收入数字，不如把注意力放在自己的成长上。每个人的节奏都不一样，与其羡慕别人的“结果”，不如学习他们背后的“思路”。毕竟，真正能让人走得远的，从来不是一时的数字，而是持续的积累和沉淀。

#阶层固化：求变之路，殊途同归· 976 条信息

#个人收入 #成功学 #社交媒体 #商业逻辑 #经验分享

3个月前

最近在社交媒体上看到一种现象，忍不住想和大家聊聊。有一类内容总是重复出现：先是抛出一个惊人的营收数字，比如“三天内做到1万美元月收入”，然后得意洋洋地说这没费多少劲，全程却绝口不提具体做了什么产品，最后引导大家联系“详谈”。这种套路在社交平台上太常见了。看似在分享成功经验，实则像是一场精心设计的表演。真正有价值的内容，应该是实实在在的产品细节、遇到的问题和解决方法，而不是空泛的口号和模糊的承诺。我们不妨多关注那些愿意分享真实经历的人，少被这种“速成神话”迷惑。毕竟，任何真正的成长都需要脚踏实地的努力，而不是靠包装和噱头。与其追逐虚无缥缈的“捷径”，不如沉下心来打磨自己的能力和产品。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息

#社交媒体 #虚假宣传 #速成神话 #实际行动 #内容质量

3个月前

有两类人常常被讨论：一类是依赖庞大初始流量的"幸运儿"，另一类则是靠扎实产品迭代实现增长的实干者。后者的故事或许不够惊心动魄，却藏着更普适的成功密码。以那些被频繁提及的案例为例，许多成功的独立创业者都有相似的特质：他们从不畏惧用"半成品"启动项目，就像在草稿纸上画下第一笔蓝图；当某个想法开始有了回响，他们会像园丁修剪枝叶般不断打磨细节；更重要的是，他们愿意把用户拉进产品的成长故事里，让每个人都觉得自己是项目的"合伙人"。最关键的是，他们从一开始就为产品定价——不是等"完美"了才考虑变现，而是用价格锚点倒逼产品价值的清晰呈现。反观不少独立创业者，往往败在这几个环节：要么迟迟不敢上线，总觉得"再改改就完美了"；要么上线后沉迷自嗨，拒绝倾听真实反馈；更有人抱着"先积累用户再谈钱"的想法，结果在漫长的等待中耗尽热情。他们总把别人的成功归因于"运气好、有流量"，却忽略了那些被刻意放大的细节——那些看似偶然的成功，其实是必然的迭代结果。真正的独立创业成功，从来不是"酒香不怕巷子深"的被动等待，而是主动出击的持续进化。就像播种需要及时浇水施肥，产品需要快速上线、频繁迭代、倾听用户、明确变现。当你把用户变成产品的"共建者"，把每一次反馈都转化为进步的动力，把变现作为检验价值的标尺，成功自然会水到渠成。流量会来也会走，但用户对产品的信任和情感连接，才是独立创业者最坚实的铠甲。与其羡慕别人的光环，不如从今天开始，用最小成本启动，用最大诚意迭代，让每一步都走得扎实而坚定。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息

#独立创业 #产品迭代 #用户共建 #价值变现 #持续进化

3个月前

最近五年，科技圈总有一些声音在说：“这一次，真的不一样了！”从元宇宙到Web3，从AI大模型到自动驾驶，每一次新技术冒头，似乎都被贴上“颠覆一切”的标签。但如果我们静下心来看看，这些所谓的“改变一切”，其实都在沿着一条清晰的路径生长——那就是“解决问题”和“创造价值”这两个核心点。就像当年互联网刚兴起时，人们争论它会如何颠覆一切，最后却发现，它更像是一个工具，让信息传递更高效，让连接更直接。现在的新技术也一样，它们不是凭空出现的“新物种”，而是在前人探索的基础上，解决了更具体的痛点。比如AI，它不是突然就“改变一切”，而是通过算法优化、算力提升和数据积累，让以前难以实现的功能变得可行，比如更聪明的客服、更精准的推荐，甚至是辅助科研发现。这些变化，其实是在悄悄改变我们的生活和工作方式，让一些事情变得更简单，让一些梦想有了实现的可能。真正的“改变一切”，往往不是一开始就喊出来的口号，而是在实践中慢慢渗透到我们生活的每个角落。它可能不会让世界瞬间天翻地覆，但会像涓涓细流，逐渐汇聚成推动进步的力量。而对于我们来说，与其追逐那些虚无缥缈的“颠覆”概念，不如关注这些技术能带来什么实际的好处，能不能让我们的生活更美好，能不能帮助更多人解决问题。毕竟，无论是马云当年说的“让天下没有难做的生意”，还是张一鸣追求的“激发创造，丰富生活”，最终的落脚点，都是对“人”和“价值”的关注。所以，下次再听到“这改变一切”时，不妨多问一句：“它具体改变了什么？又给我们带来了什么？”或许我们会发现，真正的进步，往往藏在这些细微的变化里，而不是喧嚣的口号中。

#科技 #技术 #价值 #问题解决 #进步

3个月前

“快速迭代十个想法”和“拥有产品愿景”这两种做法，究竟哪个更重要？这个问题常常困扰着许多创业者。其实，我在一线摸爬滚打了十多年，亲手推出过二三十款产品。这些经历让我明白一个道理：很多时候，我们最初天马行空的想法，其实并不那么靠谱。要么是自嗨式的创意却没有真实市场需求，要么是自己觉得很酷，可很快就失去了兴趣。快速迭代不是为了碰运气，而是为了积累经验。每一次产品上线，哪怕失败了，也能帮我们排除一个错误方向，沉淀一些宝贵的认知。这些经验就像拼图，一块一块慢慢拼凑出用户真正想要的东西。有人觉得可以躲在象牙塔里“闭关修炼”，凭借所谓的“产品愿景”就能打造出爆款。但说实话，这种想法要么太理想化，要么就是一种盲目自信。真正的商业成功，从来不是靠闭门造车就能实现的。我更看好那些能够持续行动的人。他们可能没有一开始就完美的蓝图，但每一次快速迭代都让他们对市场、对用户、对自己的产品有更深的理解。这种在实践中不断学习、不断调整的过程，才是最扎实的成长方式。毕竟，商业的本质是解决问题，而解决问题的最好办法，永远是在行动中找到答案。

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#创业 #产品迭代 #实践学习 #市场需求 #商业成功

3个月前

独立创业这条路，似乎有点跑偏了。现在太多人陷入了一个怪圈：无休止地堆砌功能代码，空谈一个模糊的未来上线日期，耗费时间去迎合单一潜在客户，结果却在原地打转，最后还抱怨说，“看Pieter Levels多轻松啊，他就是有‘流量’”。我把话说简单点：你的目标，就是做到月入1000元。这不是“为了上线而上线”，也不是模棱两可的“验证市场”。目标就是实实在在的月入1000美元。你做的每一件事，都应该围绕这个目标展开。每月收费至少50美元，在网站上放上微信支付链接，然后（最关键的一步），让人们对你的产品产生真正的兴趣。如果你自己都不对产品感到兴奋，那你肯定吸引不到客户。靠AI写几篇推广文，或者在公开频道每周发点产品更新，这些都成不了月入1000元的“捷径”。真正的问题在于：你的产品有什么能让人眼前一亮、记住并为之兴奋的东西？从0到1000元的月收入，需要“突破临界点”的勇气和努力，这很难。我给点实在建议：真心热爱你的产品。如果做不到，就换个方向。用你独特的经验写别人写不了的内容，别依赖AI。你的经历、你的思考，这才是最有价值的。在网站上加点免费工具，给用户一个分享的理由。想个让人记住的“小噱头”。比如有人记得“Moto Meter”，谁在乎它是不是有点“傻”，关键是让人印象深刻。别再纠结“上线”、“加功能”或者“找到一个客户”这些表面目标了。真正的目标，是月入1000元。然后是1万元，5万元，以此类推。一步一步来，目标清晰，路才能走得稳。

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息

#独立创业 #月入1000元目标 #产品热爱 #用户价值 #避免空谈

3个月前

我们常常会思考：“我该如何起步？”尤其是当收入为零的时候，身边的营销专家可能会显得遥不可及——不是他们不愿帮忙，而是在你还没有任何市场验证的阶段，他们的专业能力难以直接发挥作用。毕竟，营销的核心是“让对的人知道并愿意选择你”，而这一切的前提，是你已经有了值得被“营销”的产品或服务。其实，从0到1000元月收入（MRR）的过程，更像是一次“自我探索”。你需要亲自去接触潜在用户，问他们：“这个问题你遇到过吗？如果有一个解决方案，你愿意花多少钱？” 在这个过程中，你可能会碰壁，会被拒绝，但每一次沟通都是在帮你排除错误方向，找到真正的市场需求。就像一位经验丰富的登山者，在没有明确路线时，只能靠自己探路，哪怕会踩空、会绕远，最终的每一步都是在为登顶积累力量。真正的创始人，首先是自己的“产品验证官”。你不需要等别人告诉你“你的东西能卖”，而是要主动去判断：这个问题是否足够普遍？用户是否愿意为解决它付费？你的方案是否比现有选择更好？当你能清晰地回答这些问题时，才具备了让别人帮你“加速”的基础。就像播种前要先确认土地是否适合种子生长，创业者在起步阶段，最重要的任务不是“找营销”，而是“找市场”——用自己的行动和思考，把模糊的想法变成可验证的事实。从0到1000元，是独立创业最珍贵的阶段。这段经历会让你明白：真正的市场反馈，永远比任何商业计划都更有价值。当你亲手把一个想法变成用户愿意买单的产品时，你不仅积累了启动的资金，更重要的是，你找到了自己与市场对话的底气。而这份底气，才是未来持续成长的基石。

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#起步 #自我探索 #市场验证 #用户需求 #产品验证

3个月前

在金融服务领域，许多业务的“边际利润”看似随机，但整体上能实现正利润，这与多数制造业固定或随规模下降的成本截然不同。这种特性在构建“金融”业务时，意味着很多关键决策需要重新审视。比如，一笔边缘贷款、一份边缘保险单、一次边缘支付处理或一笔边缘交易，可能盈利也可能亏损。而苹果公司每卖出一部iPhone 13 Pro，都能获得相同的利润率。金融业务的特殊性，让我们必须跳出传统制造业的思维框架。首先要理解“逆向选择”与“正向选择”的区别。当你提供纯金融服务（比如贷款）时，“逆向选择”往往会先占据主导——优质客户可能还没出现，先来的却是大量风险较高的客户（比如不良贷款申请者、高风险保险需求者等）。这就像在浑浊的水中，先看到的往往是沉在底部的泥沙。在风险业务中，“主动推送”和“被动吸引”的效果截然不同。大多数行业中，消费者主动找上门是好事，但在风险领域可能是陷阱。比如，主动搜索“我需要贷款”的人，和收到银行基于优质信用预审批通知的人，完全是两类客户。前者往往需求更迫切，甚至可能存在隐瞒风险的动机。这也是为什么直邮广告在借贷行业效果出奇地好——它不是单纯的渠道覆盖，更重要的是“推送”而非“吸引”。通过主动筛选客户，能有效避开被动涌入的潜在风险。因此，分析客户来源渠道与客户群体表现的对应关系至关重要，需要按时间、渠道等维度对客户进行分组追踪，才能发现哪些渠道更容易产生逆向选择问题，即使这些渠道的客户初始信用评分或风控指标看起来相似。高转化率也需要警惕。有时这可能是找到优质渠道的信号，但也可能意味着你吸引到了大量“绝望型”“造假型”客户。某保险公司曾发现，在历史频道午夜时段做广告，获客成本极低，但最终的理赔率却高得惊人——这些客户可能在投保时隐瞒了健康状况，而常规的医疗审核又难以发现，最终暴露在渠道数据中。另一种逆向选择出现在“部分承保”时。比如，放贷机构出售部分贷款，这时候被卖出的贷款，风险等级往往高于保留的部分。就像卖家把不好卖的商品先处理掉，剩下的都是相对优质的。金融业务的“长尾效应”尤其显著，客户群体需要“ seasoning ”（即时间沉淀）才能判断好坏。卖人寿保险，要等客户去世才能知道承保是否合理；做房地产，要等最后一套房子卖出才能评估整体风险。很多公司的错误在于，只看早期盈利就乐观判断，或者把后期的不良资产按成本价计算。往往最后成交的才是最差的，这也是为什么很多机构在处理不良资产时会陷入困境。促销活动也可能引发逆向选择——吸引的都是“薅羊毛”的客户。PayPal曾和家得宝合作推出大型促销，短期内用户数激增，但这些用户大多是从优惠信息网站（如SlickDeals）获取信息的“deal seeker”，一旦优惠结束，很多人就会流失，甚至可能通过虚假交易获利。总结起来，在金融业务中需要注意： 1. 客户群体需要时间沉淀才能判断真实风险，不要急于下结论； 2. 深入分析不同渠道的客户质量，主动推送可能优于被动吸引； 3. 时刻警惕逆向选择，尤其是高转化率背后的潜在风险； 4. 处理部分出售的金融产品时，要特别注意风险等级的差异； 5. 对促销活动要筛选目标客户，避免吸引“deal seeker”这类短期行为者。金融业务的核心在于“风险定价”，而理解这些逆向选择的逻辑，是做好风险定价的第一步。

#金融业务 #逆向选择 #风险定价 #客户质量 #渠道分析

3个月前

如何让你的公司被收购公司被收购（几乎总是）是“被买”而非“被卖”，这意味着需要有买家主动想买你的公司。理想情况下，收购会自然发生。但作为创始人/CEO，当你知道公司正面临瓶颈时，如何加速这一过程？ “植入一个想法” 《盗梦空间》是部伟大的电影，其中有个核心概念：向某人的脑海中植入一个想法。这同样适用于公司收购。 “要植入想法，你需要想象力” 收购的三种类型： A. 人才收购（想获得团队，而非业务或产品） B. 产品/交易型收购（想获得产品或重新利用，收购方拥有渠道） C. 业务独立运营型（给予现有业务更多资源加速增长）尤其是人才收购和产品型收购，你需要在真正想卖之前很久，就开始了解潜在买家。两个关键变量：买方何时能/想收购，卖方何时想卖，这两者很少同步！买家不是公司本身，而是公司里的人，通常是对P&L负责的人。他们可能是急于做出成绩的高管，或是需要快速组建团队的新VP。几乎每家大公司都有专门的企业发展团队，他们的工作是完成交易而非创意。一旦被收购，你不会为Corp Dev VP工作，而是为想要你产品的业务部门负责人工作。要聚焦GM/PM/VPs。产品型收购的关键：找到1+1=3的机会。在TrialPay时，我们在交易中嵌入广告。我们向PayPal提议：“如果你们在每个交易收据中插入我们的广告，能带来超过10亿美元的收入。” 这就是我们的核心卖点。目标不是对公司（或个人）说“请买我”，这完全适得其反，不像融资。而是提出一个对双方都理所当然的商业合作，希望它最终自然演变为收购。注意你不能“催单”，这是一个惨痛的教训。不要急躁，这不像完成一轮超额认购的融资。要清晰阐述产品如何契合、如何实现双赢，争取测试、集成或签订合作协议的机会。真正有价值的产品型收购，源于买家的某个念头：“我们不能只做BD合作，必须自己拥有它！” 当他们产生这种想法时，你就可能获得高价。公司文化往往是“人人都能说不，没人能说行”。你需要横向拓展人脉，应对那些认为“我们自己能做”的抵触者，同时要记住：人们总是“用现状判断你”。 “用现状判断”非常关键——你要引导他们想象：你的产品或其变体，未来会是什么样子。做一个真实、精致的演示，投入实际工作。否则你的现有产品、团队或技术可能会被用来压低估值。这就是“想象力”的重要性：你的产品现在做X，但可能有5家大公司，通过对它做一些微调（X'），就能实现重大目标。对每家公司的 pitch 都应有所不同。关系的重要性再怎么强调都不为过。你不能在只剩3个月现金时才启动这个流程。即使你计划征服世界，也要提前开始：了解潜在收购方的关键决策者/GM，因为你永远不知道未来会发生什么。我的方法从来不是“我想被收购”，而是“我想和这家公司达成商业合作，这对我们的业务至关重要”——这完全是真实的想法。有时公司当前的规模会让产品显得不够有吸引力（收购方可能不知道如何处理你的团队/流程）。最困难的是：你是否要调整业务，让它更符合收购方的需求？通常答案是“不”。大多数收购都会失败。再次强调：“买方何时想收购”是客观存在的。可能他们刚收购了一家大公司，没有预算；或者他们上季度业绩不佳。但不要“催单”，否则会失去他们未来想收购时的机会。有时你可以加速：一旦建立了关系，最好已有产品集成。可以开始融资，并询问对方是否愿意投资（这可能让他们觉得收购更划算，或现在就应该收购）。在缺乏竞争时，加速谈判非常困难。而且这会占用大量时间精力，让整个团队分心。要严格控制知情范围，这至关重要。给所有人的建议：“在不需要卖的时候，就开始建立关系和思考收购可能性。” 这就像“在晴天修屋顶”，总有一天你可能需要。理想情况下，CEO应将5-10%的精力用于资本运作和潜在收购，作为长期布局，而非紧急任务。最后：如果你想获得好价钱，最好在增长停滞前就行动。最成功的（也是最幸运的）交易，往往是CEO提前识别到瓶颈，主动创造兴趣，让“买方想收购”与“卖方想卖”的变量完美匹配的时刻。

#公司收购 #商业合作 #人才收购 #产品型收购 #长期布局

3个月前

在科技行业，谷歌始终展现出其在技术领域的深厚积累与创新能力。无论是备受关注的Gemini系列大模型，还是Gemma开源模型，以及支撑其技术落地的JAX、Keras和TPU生态系统，都体现了这家公司在人工智能领域持续深耕的战略定力。都值得大家学习看一看这几个框架和基础知识。从技术角度看，谷歌的优势在于对底层架构的深刻理解和长期投入。 TPU作为专为机器学习优化的芯片，从第一代到最新的第五代，不断提升算力与能效比，为大模型训练提供了强大的硬件支撑。而JAX和Keras则构成了完整的软件生态，前者在高性能计算与自动微分领域表现突出，后者作为深度学习框架，降低了模型开发的门槛，让更多开发者能够参与到AI创新中。这种软硬结合的技术体系，正是谷歌能够持续推出高质量模型的核心竞争力。在开源领域，Gemma系列模型的推出展现了谷歌开放技术的决心。通过提供不同规模的开源模型，谷歌不仅降低了AI技术的使用门槛，也为整个行业的创新提供了基础。 Gemini作为面向多模态的大模型，在语言、图像、音频等领域的融合能力，代表了当前AI技术发展的前沿方向。谷歌通过持续迭代模型能力，不断拓展AI的应用边界，这种技术驱动的发展模式，为行业树立了标杆。当然，技术只是创新的基础，真正的价值在于如何解决实际问题。谷歌在推进技术落地的过程中，始终以用户需求为导向，从搜索、云服务到智能助手，不断将技术转化为实际产品。这种技术与产品的结合能力，让谷歌能够在激烈的市场竞争中保持领先地位。对于科技行业的从业者而言，谷歌的发展路径提供了重要启示：技术创新需要长期投入，需要构建完整的生态体系，更需要开放合作的心态。无论是大模型的研发，还是底层技术的积累，都需要沉下心来，一步一个脚印地突破。谷歌用多年的实践证明，唯有以技术为根，以创新为翼，才能在快速变化的科技浪潮中屹立不倒。未来，随着AI技术的不断发展，谷歌在技术研发上的积累，必将带来更多改变世界的创新成果。

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#谷歌 #人工智能 #Gemini大模型 #开源Gemma模型 #技术创新

3个月前

真正理解F=ma的学生，能比背遍所有物理课本的AI解决更多新问题。这里的关键，不是死记硬背公式本身，而是理解公式背后的逻辑——力是改变物体运动状态的原因，质量和加速度是这个关系中相互关联的两个变量。这种理解就像掌握了开锁的原理，而不是记住每一把钥匙的形状。当遇到新问题时，学生能拆解现象，找到力的来源，分析质量的影响，再通过公式推断加速度的变化，甚至调整变量去验证不同条件下的结果。这种从本质出发的思考，能让他们在复杂场景中找到规律，而不是依赖已有的答案。相比之下，即使AI背下了所有课本，也只是记住了“钥匙库”，面对没见过的锁，它可能就不知道该用哪把钥匙。而真正的物理思维，是让人在面对未知时，能自己打造一把合适的钥匙。这就像学习开车，记住所有交规和操作步骤是基础，但遇到突发情况时的判断和应变能力，才是安全驾驶的核心。无论是做学问还是做事，理解本质规律的人，总能在变化中找到不变的逻辑，从而更灵活地应对新挑战。这或许就是“授人以鱼不如授人以渔”的道理——知识会过时，但思维能力能让人不断创造新价值。

#物理思维 #理解本质规律 #解决新问题 #AI局限性 #授人以渔

3个月前

对研究者而言，最重要的能力或许并非技术层面的硬实力，而是一种“感知力”——也就是我们常说的“眼光”。这种眼光，体现在能否从纷繁复杂的现象中，敏锐地捕捉到那些既充满探索价值，又具备解决可能的问题；更在于当一个有价值的想法悄然出现时，能迅速识别其闪光点，而不是让它在平庸中被忽略或淹没。这种“眼光”很难通过刻板的课程直接传授，它更像是一种在好奇心驱动下，通过广泛涉猎慢慢沉淀出来的素养。就像一个人喜欢观察生活，才能从日常小事中发现不一样的视角；一个人读得多、想得深，知识的触角自然会更灵敏。当你对世界保持持续的好奇，对不同领域的知识都愿意去了解，那些看似不相关的信息，就可能在某个时刻碰撞出火花，让你看到别人看不到的问题本质。说到底，技术是工具，而“眼光”决定了工具用在何处、能发挥多大价值。这或许也是为什么很多有成就的研究者，不仅在专业领域深耕，更在跨学科的世界里保持着开放的心态——因为真正的创新，往往发生在不同认知的交叉地带。

#研究者 #感知力 #眼光 #创新 #跨学科

3个月前

投资初创企业：在不确定性中寻找确定性和顶尖投资者聊过为什么投资初创公司，我发现他们的动机其实很纯粹：不是为了短期收益，而是被初创企业那种“野蛮生长”的活力所吸引。年轻人带着对世界的好奇和改变现状的冲动，像一群勇敢的探险家，敢去尝试那些成熟企业不敢碰的新领域。这种创新精神，本身就充满了魅力。但投资初创公司的门道可不少。我见过不少人犯的第一个错，就是盲目跟风。看到别人投了什么，自己也跟着投，结果往往是“羊群效应”——一些公司明明没什么核心价值，却因为被炒得火热而拿到融资。真正聪明的投资者，会坚持自己的判断，不被群体情绪裹挟。另一个常见的误区是对“失败率”的执念。很多人会问：“你投资的失败率是多少？” 但这是个伪命题。幂律告诉我们，你的某个最优投资，可能会比其他所有投资加起来的回报还要多。就像买彩票，虽然大多数彩票会输，但只要中一次大奖，就能改变整个结果。所以，与其纠结失败了多少，不如专注于找到那些可能“赢一次就够了”的机会。那么，如何找到这样的机会？秘诀往往藏在那些不为人知的创始人身上。真正伟大的公司，最初往往不起眼，是那些有使命感而非仅仅追求财富的创始人，在默默推动着行业变革。他们可能没有光鲜的履历，却有着改变世界的野心。要找到这样的人，最好的办法是从其他创始人那里打听——创业圈的口碑很重要，一个好的创始人，会被另一个好的创始人所认可。在和创始人打交道时，有几点特别关键：一是快速决策，不要拖泥带水；二是真诚沟通，用清晰的逻辑说服对方，也倾听对方的需求；三是重视声誉，一旦你在某个创始人心中留下不好的印象，可能就永远失去了合作的机会。毕竟，在这个圈子里，大家信奉“一传十，十传百”，你的名声会比任何合同都重要。有人会问，该投资什么样的公司？我的答案是：那些可能成为“下一个巨头”的企业。这听起来像一句空话，但背后有个逻辑：如果一个想法足够好，它的潜力是无限的。当然，这需要你有足够的洞察力，能从一堆“PPT项目”中，分辨出哪些是真正能改变世界的创新。不过，投资初创公司最重要的，还是和创始人“同频”。你要相信他们的愿景，也要欣赏他们的执行力。那些能在失败中快速迭代、在压力下保持韧性的创始人，才是值得押注的对象。毕竟，创业是一场马拉松，不是百米冲刺，能坚持到最后的，往往是那些真正热爱这件事的人。最后，我想说，投资初创公司就像交朋友，靠的是信任和眼光。你不需要懂所有技术，也不需要预测所有趋势，只要能识别出那些有潜力的人和事，然后用耐心和真诚去陪伴他们成长，就有可能收获意想不到的惊喜。毕竟，最好的投资，往往藏在那些不被看好的“小概率事件”里。

#投资 #初创企业 #创始人 #创新 #风险

3个月前

要解决难题，靠的未必是绝顶聪明，而是两点关键能力：一是能把复杂问题拆解成一个个小问题，二是对拆解后的最核心小问题，能比它本身的难度多思考一步。这就像解一道复杂的数学题，你未必需要记住所有公式，但要能把大问题拆成已知条件、中间步骤和目标，再逐个突破。比如面对一个商业难题，与其纠结“怎么一下子做好”，不如先想清楚“这个问题由哪几个部分组成？每个部分的关键变量是什么？”这种拆解不是简单的分割，而是要抓住问题的本质联系，让每个子问题都有明确的解决方向。真正的难点，往往在于这个拆解和逐个突破的过程需要时间。就像拼图，你可能花几个小时找到每一块的位置，最后才能看到完整的画面。这期间需要耐心，需要在每个小问题上反复琢磨，甚至推翻重来。但只要坚持下去，那些看似庞大的难题，终会在无数个“比子问题多走一步”的小思考中，慢慢显露出答案的轮廓。这种方法的妙处在于，它不依赖天赋，而是可以通过刻意练习培养。把大目标拆解成小任务，在每个任务上多花一点心思，时间久了，就能看到解决问题的复利效应。

#问题拆解 #思考能力 #解决问题 #耐心 #刻意练习

3个月前

软件工程师不必担心被人工智能取代，但要警惕一个更现实的挑战：未来他们可能需要维护由人工智能生成的、日益庞大的"遗留代码"。这一天正在加速到来。一个典型的企业场景：某个部门为了快速上线新功能，调用AI工具自动生成代码。这些代码可能在短期内解决了效率问题，但随着时间推移，问题逐渐浮现——代码注释模糊、模块间逻辑混乱、缺乏统一接口，甚至存在未被发现的bug。当原始开发人员离职或转向新项目时，留在系统中的"AI代码"就成了烫手山芋。这种情况正在多个行业真实发生。某互联网公司的支付系统因AI生成代码出现逻辑漏洞，导致交易异常；某制造业企业的供应链管理系统因AI代码缺乏安全审计，被黑客利用。这些案例揭示了一个核心矛盾：AI能快速生成代码，却难以保证代码的可维护性和可靠性。对软件工程师而言，应对这种变化的关键在于转变思维。与其纠结AI是否会"抢饭碗"，不如主动学习如何与AI协作。例如，利用AI生成基础框架，但保留核心业务逻辑的设计权；建立代码审查机制，对AI生成的代码进行安全和质量把关；将AI工具作为效率工具，而非完全依赖。真正的风险从来不是技术取代人，而是人被技术的产物所困。当AI生成的代码占据系统的大部分，工程师的价值将从"编写代码"转向"修复代码"，甚至"重构代码"。这要求从业者必须持续提升编程素养和系统思维，在拥抱新技术的同时，保持对代码质量的敬畏之心。技术的进步从不意味着职业的消亡，而是能力边界的拓展。对于软件工程师来说，理解AI的本质、驾驭AI的工具，最终构建可靠的系统，才是面向未来的正确选择。

#AI代码 #软件工程师 #代码维护 #技术风险 #人机协作

3个月前

近年来，不少企业在技术应用上存在一个常见倾向：他们更倾向于构建“人工的自己”来替代现有岗位，用自动化工具重复过去的工作流程，而非重新梳理优化旧有业务模式，以真正发挥技术的价值。这种做法，就像古代为了替代战马而制造机械马——看似解决了“马”的问题，却没有从根本上改变运输的逻辑和效率。比如有些公司引入智能客服系统后，只是简单将人工话术“搬”到机器上，结果客服效率没提升，反而因机器无法灵活应对复杂问题，导致用户投诉增多。这正是陷入了“机械马误区”：没有思考如何通过技术重构服务流程，只是用新工具复制旧路径。真正的技术变革，应该像互联网重构商业模式那样——不是让新工具去做旧事情，而是重新设计“怎么做”。就像当年电商取代传统零售，不是简单把实体店“搬到线上”，而是利用网络特性创造了“人货场”的新连接方式。同样，当我们谈论自动化时，更该问的是：“这个工作流程中，哪些环节可以被技术简化？哪些决策需要人类的经验和创造力？” 无论是马云在阿里推动的“大中台小前台”战略，还是张一鸣在字节跳动强调的“极致效率”，本质上都是在做“流程重构”。他们不执着于用技术替代人，而是通过数据中台整合资源，让每个业务单元更专注于创新和用户价值。这种思路，才是让技术真正成为“解放者”而非“替代者”的关键。说到底，工具永远是手段，人的价值才是核心。与其费力打造“机械马”，不如先看看脚下的路是否需要重新规划——毕竟，真正的进步从来不是复制过去，而是创造未来。

#技术应用 #自动化 #流程重构 #机械马误区 #人的价值

3个月前

从最佳实践看，如何对还没有盈亏平衡的创业公司估值？

#创业公司估值 #盈亏平衡 #最佳实践 #财务分析 #风险评估

3个月前

独立开发者，可以使用哪些有效提高推特自然阅读访问量的方法？

#独立开发者 #推特 #自然阅读量 #技巧 #社交媒体

3个月前

如果你还没注意到这个变化，那现在应该关注一下：计算的重心正在从预训练转向推理。我们发现，通过在测试时扩大计算资源的投入，效率提升非常显著，而且这种提升的空间似乎还很大。在人工智能领域，预训练阶段就像给模型打好基础，用海量数据让模型学会知识和规律。但真正让模型服务于实际问题的，是推理阶段——就像让学会了知识的人去解决具体问题。过去，大家可能更关注如何让预训练模型变得更大更强，比如用更多数据、更深层的结构。但现在，随着大模型的发展，推理阶段的计算成本和效率问题越来越突出。最近几年，我们看到一个明显的趋势：企业和开发者开始把更多精力放在优化推理上。比如，通过调整模型结构让它在推理时更“聪明”，或者用更高效的硬件加速计算，甚至在推理过程中动态分配资源。这些做法就像给汽车升级了更高效的发动机，虽然车子本身已经不错，但通过优化“跑”的过程，能让速度更快、油耗更低。为什么推理的重要性越来越高？因为预训练模型的规模已经很大了，再单纯扩大预训练的规模，边际效益会递减，甚至可能增加成本。而推理是模型和用户直接接触的环节，直接影响用户体验和实际应用的成本。比如，一个聊天机器人如果推理速度慢、响应不及时，用户就不会喜欢用；一个自动驾驶系统如果推理时间长了零点几秒，可能就会影响安全。所以，现在大家都在想办法让推理更“快”、更“省”，同时还要保证效果不下降。这种转变不是说预训练不重要了，而是说整个技术体系在走向更精细化的分工。就像建房子，打地基（预训练）很重要，但盖好地基后，怎么把房子建得又稳又漂亮（推理优化），同样关键。而且，随着技术的进步，推理阶段的优化空间还在不断扩大。比如，新的硬件技术、更智能的算法，甚至模型本身的“瘦身”技术，都可能让推理效率再上一个台阶。对于企业来说，关注推理阶段的优化，其实是在为未来的竞争做准备。谁能让大模型用更低的成本、更快的速度服务用户，谁就能在AI时代占据更有利的位置。而对于我们每个人来说，这也意味着未来会有更多更智能、更便捷的AI产品和服务，真正走进我们的生活。总的来说，从预训练到推理的重心转移，是AI技术发展到一定阶段的必然结果。这不仅是技术路径的调整，更是对效率和实用性的追求。而这个过程中，我们看到的不只是技术的进步，更是整个行业对“如何让AI更好地服务人类”这个问题的深入思考。

AI高考数学测试：O3意外落后，Gemini夺冠引发热议· 67 条信息

#AI推理优化 #大模型 #计算效率 #用户体验 #技术趋势

3个月前

在未来十年，想要快速成长、抓住机遇，最核心的能力或许不是你已有的知识储备，而是持续学习的能力。就像在快速变化的森林里穿行，跑得快不如看得清、学得快，能不断适应新环境的人，才能走得更远。首先，得找到自己的“学习密码”——也就是适合自己的学习方式。有人喜欢边听边学，开车时听书、看纪录片能记住更多；有人看文字更专注，书本和文章能让他们理清逻辑；还有人动手做过一遍，才会真正理解，比如学编程时写几行代码，比单纯看教程更有效。就像不同的食材要不同的烹饪方法，学习也要找到最适合自己的“火候”，这样才能把知识“消化”得更好。其次，要学会“借工具”。现在的AI就像一个贴心的学习助手，它能把复杂的知识变成你喜欢的形式。比如一本厚厚的专业书，你不喜欢看文字，AI可以帮你转换成音频，让你在通勤时“听”懂；如果是历史知识，它能做成互动问答，像玩游戏一样帮你记住重要的时间和事件；如果是技能类知识，比如怎么用新软件，AI还能生成步骤清晰的操作指南，连截图和动画都有。善用这些工具，就像给学习装上“加速器”，让知识以更轻松的方式进入你的大脑。但光“学”还不够，关键是“用”。就像学游泳，光看教程、在岸上比划，永远也游不起来。学了新东西，要立刻找机会用起来：学了沟通技巧，就试着在团队会议上更清晰地表达；学了时间管理方法，就马上调整自己的日程表。哪怕只是在小事上用一次，比如用新学的方法整理办公桌，也能帮你加深理解，发现哪里没掌握好，再回去针对性地学。最后，学习是个“循环”，不是一次性的事。今天学会的东西，过一周可能就忘了大半，这很正常。所以要不断重复：看完一个知识点，过几天回顾一遍；用了新方法遇到问题，再查资料解决；遇到新挑战时，想想之前学的哪些知识能用上。就像种一棵树，需要浇水、施肥、修剪，学习也是这样，不断重复、不断实践，才能让知识真正长在自己身上，成为能力。说到底，学习能力不是天生的，而是练出来的。找到自己的节奏，用好身边的工具，大胆去尝试、去应用，然后在这个循环里不断迭代。当你能比别人学得更快、用得更活，机会自然会向你走来。未来十年，谁能把学习变成习惯，谁就能在变化中始终站在前面。

#持续学习 #AI辅助学习 #知识应用 #学习方法 #适应变化

3个月前

最近常想起一个现象：有多少原本可能闪光的想法，因为一句“我不知道怎么做”就永远停在了草稿纸上？这个念头总让我觉得有些可惜。其实现在的我们很幸运。 AI就像一位随时在线的“全能导师”，无论是想创业找方向，还是学编程遇到难题，甚至是想深入研究某个专业领域，都能快速得到解答。以前可能需要花数月甚至数年才能搞懂的知识，现在借助AI，可能几个小时就能入门。这种知识获取的效率提升，本质上是给了每个人“试错的底气”。想想看，马云先生当年创立阿里巴巴时，肯定也遇到过无数“我不知道怎么干”的时刻。那时候没有AI辅助，全靠团队一点点摸索，从翻译网站到中国黄页，再到淘宝、支付宝，每一步都是在未知中寻找答案。而现在的年轻人，有了AI这个“智能合伙人”，至少在技术实现、市场调研这些环节，能少走很多弯路。张一鸣先生在创立字节跳动时，面对信息分发这个全新领域，肯定也经历过无数次“从零开始”的迷茫。但现在，AI能帮助我们快速分析数据、预测趋势，甚至生成初步的方案。就像给航海者配备了更精准的罗盘，虽然不能直接决定航线，却能大大降低迷失方向的概率。说到底，AI带来的不是“标准答案”，而是“提问的自由”。它让我们敢于去想那些曾经觉得“不可能”的事情。毕竟，当知识获取的门槛变低，当“怎么做”的问题有了更多可能性，每个人都可能成为下一个提出“我想试试”的人。而那些曾经被“我不知道”挡住的想法，或许很快就能在AI的助力下，真正照进现实。

#AI #知识获取 #创新 #效率提升 #试错

3个月前

打造个人IP，其实是把自己真实地“亮”出来，把成长的点滴和思考的过程公之于众。这不是为了刻意寻找一个“定位”去迎合某类人群，而是像在持续“广播”自己的真实状态，吸引那些与你同频的人自然汇聚过来。我自己尝试过，确实是这个感觉。很久以前有过分享的念头，后来又捡起来坚持做了，发现每一次分享不仅是梳理自己的思路，也让更多同频的人看到了彼此。这种“公开成长”的方式，让我收获的不只是认可，更是一群能在精神和认知上相互呼应的伙伴。

#个人IP #真实 #成长 #分享 #同频

3个月前

有一个常被忽视却至关重要的挑战，是技术迭代带来的架构重构难题。当行业内新的AI模型不断涌现，许多人可能会误以为只要简单替换最新模型就能实现突破。但实际上，每一次技术升级，哪怕只是模型检查点（checkpoint）的微小调整，都可能引发连锁反应。这就像在精密的钟表里更换一个齿轮，看似简单的改动，却需要重新审视整个系统的适配性——从数据处理流程到算法逻辑，从硬件资源调度到应用层交互，都可能需要推倒重来。以我多年的观察来看，这种架构重构往往伴随着巨大的时间成本和资源消耗。团队需要重新理解新模型的底层逻辑，调整原有的工程化框架，甚至可能要推翻已有的技术路线。更关键的是，在这个过程中，产品迭代会被迫停滞，用户体验可能出现波动，团队士气也面临考验。这让我想起曾经接触过的一个案例：某AI公司在引入新一代大模型时，因未充分评估架构兼容性，导致数据预处理模块与新模型的输入格式不匹配，最终不得不花三个月时间重构整个数据链路。这个过程中，不仅技术团队承受着巨大压力，公司的市场竞争力也因此受到影响。为什么会出现这种情况？核心在于AI技术的快速演进与现有系统的稳定性之间存在天然矛盾。就像汽车行业在从燃油车转向电动车时，不能简单更换发动机，需要重新设计底盘、电路和软件系统。 AI领域的架构重构，本质上是技术发展的必然代价，也是企业保持技术领先性必须跨越的门槛。对于创业者而言，面对这种挑战，或许可以尝试建立更灵活的技术架构——比如采用模块化设计，将核心功能解耦，为未来的技术升级预留接口；或者在引入新技术时，先进行小范围试点，验证兼容性后再逐步推广。当然，最根本的是保持开放的学习心态，把架构重构看作技术成长的催化剂，而非障碍。技术的本质是不断突破边界，而每一次边界的突破，都需要我们有勇气重构认知与实践的框架。这或许就是AI创业最迷人也最具挑战性的地方——在不确定性中寻找确定的路径，在技术浪潮中保持前行的力量。

#技术迭代 #架构重构 #AI模型 #兼容性 #挑战

3个月前

招聘和找工作相关信息通告.jobleap.cn 是一个基于人工智能（AI）技术的智能求职平台，专门为技术人员和应届毕业生量身定制，提供全方位的职业发展和求职辅助服务。它集成了模拟面试、面试押题、智能简历模板、职位匹配分析等功能，帮助用户科学规划职业路径，精准定位岗位，从而大幅提升面试通过率和求职效率。

#AI求职平台 #技术人员 #应届毕业生 #职业发展 #面试辅助

3个月前

我总结了一套筛选标准，希望能帮你避开常见的坑，把精力投入到真正有潜力的方向上。这些建议更偏向“基础功课”，毕竟好的开始，是成功的一半。 1. 选对“赛道”：市场必须在增长创业可能需要数年甚至数十年的打磨，千万别做“孤芳自赏”的产品——市场消失了，再好的创意也没用。先问自己：这个领域未来3-5年的用户需求会持续增长吗？比如当下的AI、新能源、银发经济等，都是明确的增长赛道。避免选择“小众刚需”或“即将被替代”的领域，这是基础中的基础。 2. 产品要有“复利效应”：用得越久越值钱好的产品应该像“滚雪球”，用户越用，产品对他的价值就越高。比如社交平台，你加的好友越多、分享的内容越丰富，平台对你的吸引力就越强；工具类产品同理，数据沉淀越多，用户迁移成本就越高。反之，“用一次就忘”的产品，很容易面临用户流失的“死亡螺旋”，这是最让人头疼的“ churn （流失）”问题。 3. 建立“增长飞轮”：让用户自己带来用户一个好的产品应该有天然的“自增长能力”——用户在使用时，会主动帮你带来新用户。比如早期的微信，用户想联系朋友，朋友必须也在微信；现在的支付工具，你给好友转账，对方得注册账号才能收款。这种“用户带用户”的循环，比砸钱做广告更高效，甚至能实现指数级增长。 4. 必须“可规模化”：别把自己困在“体力活”里警惕“人力密集型”或“定制化服务”的模式。比如做传统 agency（广告/咨询），你接一个单就得投入时间精力，规模永远受限于你的时间，天花板很低。相反，SaaS、工具类产品，一旦技术架构搭好，服务100用户和100万用户的成本差异不大，这才是能跑通的规模化路径。 5. 验证价值：“用户愿意付费”是终极答案创意可以天马行空，但必须落地验证。哪怕是解决个人痛点，也得看看市场上有没有同类产品在做，或者能不能先收到用户的预付款、试用费。现在AI很火，随便就能做出一个“看起来很智能”的工具，但用户愿不愿意为它买单，才是检验价值的唯一标准。我曾花了三年做一个没人付费的产品，现在看来，提前验证能省无数时间。 6. 找人：“找不到顶尖合伙人”就是风险信号创业不是单打独斗，顶尖人才比好点子更重要。我会去接触身边最聪明的朋友，问他们愿不愿意加入。如果连你尊重的人都不愿意，要么是你的想法没讲清楚，要么是机会本身有问题。当然，有些颠覆性创意可能一开始不被理解，但如果多数人都不看好，就得警惕了——你可能忽略了某个关键问题。 7. “轻启动”：用最少资源跑通模型早期别急于融资，尤其是AI时代，LLM、云服务等工具唾手可得，1000块就能开始验证想法。我宁愿自己先垫钱，或者让合伙人小额投入，也不轻易出让股权。除非行业本身需要重资产（比如芯片、航天），否则找VC的事，等你跑通最小可行性产品（MVP）再说。 8. 认清自己：你是“CEO的料”吗？不是每个人都适合当CEO。问问自己：如果在这个领域遇到最顶尖的对手，你有信心赢吗？如果没有，那就别硬扛——可以去做CMO、技术负责人，或者干脆加入一家你认可的公司，让更合适的人当CEO。当CEO意味着要承担所有压力，90%的时间都在解决麻烦，“能者上，不能者别硬上”，这不是妥协，是对自己和团队负责。 9. 孤注一掷的决心：你愿意“赌上一切”吗？创业是“九死一生”的事，你必须做好“失去现有一切”的准备——时间、金钱、个人生活，甚至部分人际关系。我见过太多人因为“舍不得放弃稳定工作”“怕失败被嘲笑”而犹豫，结果错失机会，或者中途放弃。真正的创业，是“破釜沉舟”的勇气，想清楚“最坏的结果能不能承受”，再决定是否开始。 10. 别“死磕一个想法”：允许试错，但方向要对 “想法不重要，执行才重要”这句话没错，但“好的执行”建立在“好的方向”上。比如你打 poker，好的牌型（方向对）能让你赢面更大，烂牌硬打只会输得更惨。所以，你需要先花1-3个月验证这10个维度，觉得方向靠谱再投入。过程中可以调整产品形态（比如功能、模式），但核心逻辑不能偏离“市场增长、复利效应、规模化”这些底层准则。最后想说：好的开始，是“少走弯路” 创业不是“凭感觉”的冒险，而是“用逻辑筛选”的理性决策——以上10点，就像给创业方向做“体检”。当然，没有绝对完美的选择，每个行业都有特殊性，这张清单可以作为参考，但别被它束缚。如果你想做一家真正能“长大”的公司，花时间把这些问题想清楚；如果只是想试试水，那也没关系，但要做好“及时止损”的准备。祝大家都能在正确的方向上，用对的方法，少走弯路，最终“跑通”自己的创业路

#AI掘金：知识付费新机，流量为王时代· 244 条信息

#创业 #增长 #规模化 #风险 #市场

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