#时代变化

3周前
投资之所以难,是因为时代在变化,投资者的结构、投资的年龄段以及投资者的收入水平都在变化。 但在币圈很神奇,都是年轻人,小资金最终拿到大结果,几乎每轮都有这样的机会,ICO、DeFi、NFT、meme、撸毛、铭文几乎都是 20 岁左右的年轻人拿到高倍数大结果,进圈时间往往都不久对新事物接受能力比较强。 但是币圈变化太快,很多人下一轮再想通过相同的路径继续往往就行不通了。 昨天和一个大佬投资人聊投资里路径依赖的事情,因为他投过非常多币圈的团队,见过很多身边的陨落也是死于路径依赖,这里说的都是曾经拿到过大结果的人的故事但不对号入座。 1、矿场一直很赚钱,不断加规模,同时经历过周期对牛熊判断又有把握,在 519 发生前矿机加了杠杆,损失了大半资产 2、山寨一直很赚钱,一个上轮牛市在二级市场上投了好几个百倍币的团队,这轮是倒亏 20%。 3、一级投资一直很赚钱,一个非常牛逼的一级基金投了 LP,上轮周期 20 倍以上的回报,这轮周期 4 年回报不到 10% 4、囤 ETH 一直很赚钱,在 ETH 上拿到 100 倍的回报有信仰了,在以太坊对比特币汇率低点忍不住上了杠杆,同时把 BTC 换过去,BTC 数量腰斩再腰斩再也换不回同等数量的 BTC 了。 5、OTC 一直很赚钱,然后成功把自己送进去了 你还见过哪些因为路径依赖返贫的例子?努力学习的我还不想被留级
3个月前
根据前些天 X 友们的讨论,总结了一下:《不会考察候选人的「AI能力」?你可能招不到未来的人才!》 你有没有发现一个现象: 打开招聘网站,现在越来越多岗位描述中多了这样一句话: 「熟悉 DeepSeek、Cursor 或其他 AI 工具者优先。」 十年前面试官会问:「你会不会用Excel、Word、PPT?」如今则变成了:「你会不会用AI?」 时代在变,技能要求也在变。 正好前些天有网友留言问:怎么面试才能真正考察出一个人「会用AI」呢? 今天,就来聊聊这个话题。 --- 考察AI能力,究竟要看什么? 很多人可能觉得,会用AI不就是会用 DeepSeek 提个问题,或者让Midjourney画个图吗? 其实远远没那么简单。 真正会用AI的人,会表现出这几种能力: 【基础 AI 应用能力】 1. 提示词工程(Prompt Engineering)能力:懂得用最好的方式问问题(Prompt),引导AI高效输出 虽然现在模型越来越强,大多数时候你是不需要用很复杂的提示词,但基本的提示词工程还是需要有的,比如说,你得知道怎么给 AI 提供充足的上下文;怎么要求输出的格式;知道怎么控制上下文窗口长度;推理模型和非推理模型提示词用法差别在哪里等等。 对于专业的应用,比如画图,得知道各种常用的图片参数;比如编程,得知道如何要求 AI 使用特定的语言、框架,知道训练语料少的框架该如何提供文档、示例代码。 2. 内容评估能力——知道 AI 生成的内容是否靠谱,能有效验证和优化 在你不够专业的领域,你是很难分辨 AI 生成结果好坏的。就像 AI 画图,我觉得挺好的图让专业人士点评一下,就能指出其中很多细节上的问题,但反过来在我专业的编程领域,AI 生成的结果一眼就能看出来好坏,对于不好的结果,我也知道怎么让 AI 去修改调整。 所以现在虽然 AI 能快速生成内容,但还是需要专业人士去评估生成的结果,挑选出好的结果,或者对于不好的结果,提出要调整的方向生成更好的结果。 3. 熟练使用 AI 工具的能力:熟悉 AI 工具的使用方法,能快速上手各种 AI 工具 现在使用 AI,离不开各种 AI 工具,熟练使用这些工具才能充分发挥 AI 的能力。除了通用的 AI 聊天工具,还有一些专业领域的工具。比如说我日常会用 AIStudio 帮我做音频转文本;比如作为程序员,日常得会用 Trae、Cursor、Winsurf 这样的 AI 工具写代码。 【高级 AI 应用能力】 4. 任务拆解能力——知道哪些工作适合用AI,哪些环节应该自己把控 任务拆解在以前是一种工程能力或者管理能力,能把复杂的任务拆分成简单任务。在 AI 时代,由于我们每个人都有机会使用 AI,AI 就变成了我们的“员工”,但 AI 这个“员工”一次只能处理相对简单的问题,就需要我们把复杂的任务拆分成简单的任务,最后再合并完成整个任务。 5. 业务场景应用能力:知道如何用AI真正提高工作效率 现阶段的 AI,即使某些方面的智能已经达到博士生水平,但本质上也只是工具,还是需要靠使用者来发挥作用。用人单位看重 AI 技能,就是希望候选人能将 AI 应用到业务场景中。 比如,有个以 Excel 为主的网友,自己不会编程也不会写宏函数,但借助 AI 写宏函数,把很多 Excel 的计算变成了自动化,极大提升了效率。这就是一个将 AI 应用到业务场景的好例子。 更高级一点,还能重新设计现有业务流程,引入 AI 的智能,让原来需要很多手动干预的操作,变成半自动或者全自动的流程,极大提升效率。 【加分项】 6. 快速学习能力:能够跟上AI技术快速迭代的节奏 如果你观察周围,那些 AI 用得好的人,通常是好奇心强、愿意接受新事物并持续学习的人。他们会时刻关注新技术并尝试应用。因此,在招聘时,好奇心和快速学习能力往往是加分项。 总结起来就是 6 个方面: 1. 提示词工程(Prompt Engineering)能力 2. 内容评估能力 3. 熟练使用 AI 工具的能力 4. 任务拆解能力 5. 业务场景应用能力 6. 快速学习能力 简单说,就是:不但会用AI工具,更要知道「什么时候用」「怎么用」「怎么用得更好」。 --- 不同领域,怎么考察AI能力? 不同岗位、不同领域,对AI能力的需求其实都不一样。举几个常见领域的例子: 【软件开发领域:AI辅助编程】 程序员面试,以前都是让候选人徒手写代码,现在AI时代,光凭手写未必真实。 更好的办法是:让候选人现场用 AI 工具(比如 Trae、Cursor 或 Windsurf)解决一个小问题。关键不在于 AI 写了多少代码,而是: - 他怎么问 AI? - 如何判断 AI 写的代码对不对? - 遇到问题怎么调整? 考察的是程序员利用 AI 的真实技能,而不是死记硬背的能力。 【市场营销领域:AI 生成创意和内容】 营销岗位尤其看重创意,但很多创意初稿现在都能让 AI 快速生成。面试时,可以: - 给候选人一个产品,让 TA 用 AI 生成一条营销文案。 - 然后问 TA:「你为什么用这个 Prompt?」、「AI 给的文案你怎么看?」 真正的考察点在于: - 候选人能不能灵活地调整提示词; - 是否能判断 AI 内容质量并主动修正不足; - 对 AI 生成内容是否有自己的标准(如品牌调性、目标用户偏好)。 【产品管理领域:用 AI 做用户洞察和数据分析】 产品经理的日常工作经常和数据打交道。可以出一道题: 「给你一份用户反馈数据,现场用 AI 工具帮我们提炼出产品改进建议。」 考察的重点是: - 是否懂得怎么用 AI 快速抓住用户痛点; - 有没有能力验证 AI 结论的准确性; - 能否结合 AI 的建议,提出清晰明确的改进方案。 --- 具体可以问什么样的问题? 这里有一些实操性强的通用AI面试题: - 「你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗?你怎么处理的?」 - 「最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用了的?具体讲讲。」 - 「你平时怎么调整 Prompt 来优化 AI 输出?」 - 「如果AI生成的内容和你的预期不符,你会怎么优化它?」 - 「你觉得AI目前有哪些无法解决的业务难题?遇到这些难题你会怎么办?」 这些问题看似简单,但候选人的回答可以充分展示: - TA 有没有真正用过 AI; - TA 是否能批判性地看待 AI 工具; - TA 是否具备快速学习和自我优化的意识。 --- 如何有效评估候选人的AI能力? 要真正了解一个人的 AI 水平,不能只靠简单的问答,最好能: - 现场实操:让候选人用 AI 工具解决具体问题,观察其真实操作。 - 多角度考察:既看候选人使用 AI 的熟练度,也看他对 AI 的理解深度。 - 注重开放性提问:引导候选人表达对 AI 的见解,观察其思考的深度和广度。 优秀的人才会主动提到 AI 的局限性、使用风险,以及如何有效避免这些风险。不够熟悉的人则通常只是机械地使用工具,甚至完全忽略了 AI 可能产生的误导性结果。 还有最重要的一点:面试官最好自己要有一定的 AI 使用经验,否则很难分辨候选人回复答案的好坏。 --- 结语:未来,AI会像Excel一样普及 曾经,懂得用Excel、PPT的人更容易找到好工作;如今,懂得如何巧妙运用AI的人也会拥有同样的竞争力。 但真正优秀的人才,并不是会用几个工具那么简单,而是知道: - 如何更高效地完成任务; - 如何与 AI 有效沟通; - 如何快速学习新的工具和方法。 所以,下次面试的时候,不妨多问问上面那些问题,或许你会发现,真正会用 AI 的人才并不只是懂技术,而是懂得让技术更好地为自己服务的人。
4个月前
不客气地说,川普先生的经济学水平,恐怕连幼儿园胎教班都毕不了业。 就这样,却振振有词地宣称美国经济一片糟糕,国家正在走向衰败。然而,事实是,在全球化的格局下,美国依然是世界上最大的既得利益者之一。或许,川普仍然沉浸在自己少年时代的记忆中,那时村村冒烟、工厂轰鸣,制造业是美国的骄傲。但夕阳西下,青春不再,时代早已改变。 老人们总是想把国家拉回到自己熟悉的模样——习近平如此,普京如此,川普也是如此…… 然而,现实摆在眼前:美国经济真正的挑战从来不是衰败,而是高通胀。如何稳定物价、保持经济增长、确保科技优势,才是当前真正的战场。 川普的“制造业回归”愿景,完全是痴人说梦。以美国目前全球最高的工资水平,想让工厂大规模回流,几乎是不可能的事情。唯一的办法是彻底关上国门,自娱自乐。 一百多年前,美国的先贤们就已经找到了比征服菲律宾这样的殖民地更高级的战略武器——门户开放政策。从那一刻起,全球便成为美国的原料产地、市场和猎场。只要牢牢掌握核心科技、美元霸权和全球最强的军工产业,美国就依然是世界的主宰。 所以,为什么非要什么都自己生产?这完全是不可能的,也完全没有必要!担心中国垄断制造业,进行产业转移就是了,南美、南亚、东南亚,都可以成为美国的工厂和原料产地,全球也都是美国的采购超市。只要掌握最强大的美元和最强大的武力,美国可以对世界予取予求。 川普的关税战、孤立主义、支持独裁者,只会加速其他国家去美国化、摆脱对美国的依赖,最终动摇的,恰恰是美国最核心的两大武器:美元霸权和军工制造业。 尤其是军工产业——一旦欧洲、日韩意识到美国不再可靠,开始重振自己的军工业,那对美国来说才是真正的灾难。川普先生真的认为,世界各国自己造武器,自主军工比美国垄断全球军火、按自己的意愿来分配更好吗? 至于铁锈地带的问题,川普真正需要考虑的,是如何推动教育改革和产业升级,而不是一厢情愿地认为,小时候那个村村冒烟的年代才是最好的。 都21世纪了,还在搞“复古制造业梦”?真要按照这种思路,世界早就回到马车和蒸汽机时代了。 看看马斯克,人家现在审核财务都靠AI了,而川普却还停留在五六十年前的工业梦里。如果一群糟老头子不行了,就该让位给年轻人。