Y11
2周前
在独立开发和创业的浪潮中,我们常常被各种信息裹挟。作为有过多年实战经验的人,我想分享一些不同的视角,希望能帮大家拨开迷雾。 关于“速成经验”:别被短期数据迷惑 最近常看到一些内容:开发者几个月就晒出月入几万的截图,然后总结“成功经验”。 说实话,90%的这类分享都是引流工具。 真正的创业,前6个月甚至更久都可能只是“探索期”。就像走路需要先学会站立,创业初期的收入往往带着运气成分,这时候谈“经验”,更像是盲人摸象。不如沉下心记录每一次迭代,等真正跑通商业模式、扛住市场考验后,再回头总结不迟。看到这类内容,划走即可,别让焦虑消耗你的精力。 关于“副业创业”:职业操守是底线 有些独立开发者一边在公司“摸鱼”,一边偷偷做项目,还在社交平台高调分享。这种做法我很不认同。见过太多成功的创业者,他们在职时都全力以赴——完成本职工作、积累行业认知、甚至主动承担责任。这种“敬业底色”会延续到创业中,让他们更懂得如何对团队和用户负责。反之,带着“混日子”心态做副业,本质是对公司资源的浪费,也会让自己陷入“短视决策”的陷阱。如果想创业,至少先把眼前的工作做到极致,别让“摸鱼”成为你的创业“遮羞布”。 给新手开发者的几句实在话 如果你是想尝试独立开发或创业的人,记住这几点: 先把“独立开发”的概念放一放:创业的本质是“做买卖”,不是玩技术。你要学的是“如何让用户愿意为你的产品付费”。这只能在实践中摸索,没人能隔空教你。不如先做个最小版本,哪怕只服务10个用户,也能从他们的反馈里学到真东西。 别迷信“营销奇迹”:“3天起量”“1个月爆火”的故事,和“中彩票”没区别。创业是场持久战,前1-2年能活下来就很不容易。与其追求流量,不如先打磨产品和服务,对用户真诚。你会发现,当用户感受到价值,口碑自然会来。 别投机,靠“拙劲”走得更远:网上总有人说“一个人每月搞10个项目,测试流量”。这种“撒网式试错”,适合有流量基础的人,对普通人来说,更像是“拿10把铁锹挖10口井,却都挖不到水”。真正靠谱的,是像老农民种地一样:深耕一个领域,耐住性子,慢慢积累用户和经验。 创业从来不是靠“技巧”或“运气”,而是靠“把一件事做到极致的耐心”和“对用户的敬畏心”。我见过太多人倒在“急于求成”的路上,也见过不少人靠“笨办法”慢慢走出了自己的路。如果你也在这条路上,不妨沉下心,把每一天的基础工作做好——这或许就是最朴素,也最有效的“创业心法”。
Y11
2周前
有一样东西比金钱、数据、人脉更核心,却常常被我们忽略——那就是注意力。 我们每天的时间有限,精力有限,而注意力就是我们最宝贵的“货币”。 你把注意力放在哪里,时间和精力就会流向哪里,最终会塑造你的认知、能力和财富。能掌控自己注意力的人,其实是在掌控自己的人生节奏。 遗憾的是,在当下的互联网环境中,注意力常常被当作一种“收割品”。 各种算法推荐、信息推送,看似是为了满足需求,实则在悄悄“绑架”我们的注意力: 短视频一刷就停不下来,热点新闻刚点开就被各种弹窗吸引,不知不觉几个小时过去,真正有价值的内容却没留下多少。 这种“碎片化”的注意力消耗,正在让我们越来越被动——不是主动选择信息,而是被信息推着走;不是深度思考,而是快速获取浅层刺激。 对个人来说,注意力分散会导致效率低下,难以积累真正的知识和技能; 对社会而言,过度的注意力收割可能会削弱深度思考能力,甚至影响价值观的形成。 真正的高手,懂得像守护财富一样守护自己的注意力,把它投入到真正能带来成长的事情上——无论是学习一项新技能,深耕一个领域,还是陪伴家人、思考人生。 注意力是我们最自由的“货币”,也是最容易被滥用的“货币”。 学会做自己注意力的主人,才能在信息洪流中找到方向,在时间长河中沉淀价值。这或许就是那些持续创造价值的人,共同拥有的核心能力。
Y11
2周前
《思考游戏》:当我们把世界当作一场探索的游戏 最近看到一部很有意思的纪录片,叫《思考游戏》,是DeepMind团队的故事。 虽然去年就在电影节展映过,但谷歌在YouTube免费上线了全片。 这部片子特别适合全家一起看,每天花点时间,大概三次就能看完。看完后,我有一些特别的感触想和大家分享。 这部纪录片最打动我的,不是Demis(DeepMind创始人之一)有多高的智商或者拿过什么大奖,而是他那种"把世界当作一场思考游戏"的视角。 如果把人类文明比作一场漫长的探索游戏,那么DeepMind所做的,就是一群人尝试拆解规则、重新定义游戏的故事。 Demis的人生轨迹很有意思,从少年时的国际象棋天才,到后来发现单纯的胜负竞争无法发挥人类智慧的潜力,于是转向游戏设计。他曾在主题公园里观察游客的"呕吐连锁反应",以此来模拟人类行为。后来进入剑桥研究神经科学,最终和Shane一起创立了DeepMind,明确提出目标——要开发通用人工智能。 他们选择的路径看似"不务正业",却充满智慧。从让AI玩Atari游戏开始,训练系统打乒乓球、挖隧道,再到挑战围棋、星际争霸。在这些游戏中,他们不断打磨强化学习算法、设计奖励机制、构建智能体与环境的闭环系统。最令人惊叹的是,当系统不被告知具体规则,只被设定"分数越高越好"的目标时,它会自己找到人类从未想过的最优解,甚至在围棋中走出职业棋手都无法想象的招法。 真正让这条技术路线有重量的,是他们将同样的思维模式应用到现实科学问题上。蛋白质折叠问题自20世纪60年代提出以来,一直是生物学领域的难题。第一次参加CASP比赛时,他们的AlphaFold虽然赢了同行,却也承认"只是最高的梯子,月亮还在很远的地方"。直到团队重写数据管线,将物理与生物学知识融入模型,让系统不仅模仿,更能内化约束,才在CASP14上取得突破,其结构预测精度几乎达到实验级。更有勇气的是,他们没有将成果据为己有,而是免费开放了全人类已知的蛋白质结构数据,让它成为生物学研究的基础设施。 技术从来不是中性的工具。纪录片中提到的几个细节让人深思:AlphaGo带来的"太空竞赛时刻"、对AI军备竞赛的警惕、与曼哈顿计划的对照、对自主武器的明确拒绝,以及对"快速行动,打破常规"理念的反思。这些都在提醒我们:当试图创造超越人类的认知系统时,我们不是在开发新软件,而是可能在改写历史的分界线。 这部片子最有价值的地方,不是展示了多少技术细节,而是抛出了几个值得我们每个人思考的问题:什么是"通用"的学习能力?在只看奖励的系统里,价值是如何被编码的?科学探索与工程冲刺之间如何平衡?当智能被外包给机器,人类该将注意力放在哪里? 或许我们真正需要学习的,不是某个算法或产品,而是那种"把世界当作一场思考游戏"的态度:敢于承认自己暂时的不足,在失败中调整节奏,在成功时将成果毫无保留地分享给全人类。这种开放、谦逊又充满探索欲的精神,或许正是推动人类文明不断前进的核心动力。