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36hi hi 大家好，本期是【屠龙大实话】系列第59期，这期内容我们和一位新朋友「课代表立正」聊了一个我们觉得特别坑人，但是很多人都没有意识到的思想陷阱——线性思维！
课代表立正是康奈尔大学经济学博士，在Meta做过数据科学家，在亚马逊当过经济学家；在腾讯担任过数据科学总监。
后来去了被 OpenAI 收购的一家创业公司做数据科学和增长。
所以我俩都属于做算法出身，看到过很多线性思维把人带到沟里去的例子。
什么是线性思维？
很多人对世界的理解是“线性”的，他们觉得，无论是成绩还是业绩，都应该像爬楼梯一样，按照固定比例，匀速增长。
今年卖100万，明年卖200万，后年就该卖300万。
但现实世界是非线性的，就像《黑天鹅》里说的：历史不是爬行的，它是跳跃的。
围绕这个话题，我们聊了很多“从科研到商业，从美国到中国，从学术思维到创业实战”的内容：
如何判断一个宏观趋势正在发生结构性变化，并提前从“旧系统”中退出？
为什么说真正拉开内容创作者差距的，不是爆发期的能力，而是能否熬过漫长的非线性积累期？
为什么工业界更擅长“拼装价值”，而学术界更强调“原创验证”，而商业机会往往发生在两者之间的缝隙？
为什么说低价竞争看似赢得市场，长期却可能破坏整个供应链生态？
如何在团队管理中平衡短期效率与长期组织能力，并持续积累“无形资产”？
如何理解“黑子”和极端评价在传播中的作用，以及争议为什么反而可能成为扩散机制？
如何在一个无法预测的世界里，持续做出不崩塌的长期决策？
以及一个非常关键的问题：为什么很多人明明很努力，但始终无法跨越那个“拐点”？
所谓“拐点”，并不是某一次爆发，而是长期积累的要素在某一刻突然同时满足条件，就像“集齐了7颗龙珠”一样。
本期播客，我们聊的不是成功的路径，而是一个更现实的问题：当结果没有立即反馈时，人应该如何继续做决策，并避免被线性思维误导。
如果你正在做内容、创业、增长，或者正在经历“长期投入但短期看不到结果”的阶段，这一期可能会提供一个不一样的观察视角。
这期我们聊了很多非线性增长，节目中我和课代表提到的社区是：【Superlinear Academy】，感兴趣的同学可以逛逛。
里面有很多国内外不同背景的从业者，分享经验和解决问题，可能会给到你启发。地址是：go.ai-builders.com/tulong
感谢各位的收听和支持，如果你有更想听屠龙讲的内容，欢迎在评论区或私信留言给我们～
【本期时间轴：】
当你开始用系统视角看行业，会发现很多“成功的工作”，其实只是结构性问题的一部分
为什么在2016年前后就判断中美会逐渐“脱钩”，并做出回国的决策？
历史不是线性演进，而是阶段性跃迁：如何用“黑天鹅”解释Trump现象的出现？
如果继续走学术路线，最可能的终点就是full professor：为什么这会成为一个关键决策转折点？
用“找对象”的类比解释学术评价：既要完全原创，又要足够有影响力，为什么这几乎不可能同时满足？
从京东、当当到豆瓣、微信读书：不同平台的评论体系为什么都没有解决“内容价值传递”问题？
为什么在关注流时代可以不投广告，而在推荐流时代不买流量就几乎无法生存？
粉丝增长的真实曲线：为什么0到5万最难，5万之后会突然进入加速期？
为什么很多人越分析竞品，越容易失去自己的产品差异化？
为什么说“不做垂类、不贴标签”的内容路径，虽然起号很慢，但可能是更长期正确的选择？
为什么所谓“增长拐点”无法提前预测？因为它从来不是单一原因触发的结果
数据分析的本质是什么？为什么80%的增长工作，其实是在“诊断问题”而不是“执行策略”？
如何设计一个让人愿意长期投入的团队文化，而不是一进来就开始比工资和回报？
什么是“人才价值洼地”？为什么真正赚钱的机会，往往不在高端行业，而在低人才密度行业？
如何面对价值冲突：当“规范与正确”遇到“现实与生存”，该怎么做选择？
纸上谈兵 vs 下场实战：为什么一到真实商业环境，所有模型都会失效？
经销商、网红、出版社之间的利益博弈：为什么“说好的一致”经常在赚钱面前失效？
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