
你跟AI对话的每一轮,其实都是在对自己做强化学习一个人对AI的输入,本质上是他作为一个人的输出。你在AI聊天窗口里打的那些字,说的那些话,它的本质是你自己大脑的输出。 六岁多的女儿小蜜糖,有一天自己坐在电脑前,通过语音输入法直接跟AI聊了好多轮,提出的修改意见细致到"所有苹果的花纹都不能一样,因为这是奇妙苹果树,旁边的东西也被它传染变得奇妙"。这件事让我开始认真想一个问题:AI时代的子女教育,起点到底在哪里? 我的答案可能出乎意料的小——就是给孩子一台有键盘的电脑,再装上一个好用的语音输入法。键盘决定了孩子是信息的消费者还是创造者,而语音输入法解决的是输入效率问题。当表达的门槛降低,孩子会本能地向AI输出更丰富的细节,然后看到反馈,发现偏差,调整表达,再次沟通。这个过程有一个我们很熟悉的名字:强化学习。AI就是这样变强的,而人在使用AI的时候,训练的其实是自己——训练自己更清晰地思考,更精准地表达,更高效地拆解问题。 我们没法预测AI的未来长什么样,但可以让孩子现在就进入这个循环。工具放在面前,门槛降到最低,剩下的事情,他们自己会搞定。 内容要点 * 🌀 AI迭代太快,连最前沿的从业者都无法预判半年后的技术路线,更别说预估孩子长大后的世界 * 🏠 与其预测未来,不如营造日常使用AI的氛围,让AI像当年的电视机一样自然嵌入生活 * 🎙️ 电脑端语音输入法成为关键变量:两层处理(语音识别+AI润色)让孩子可以直接开口跟AI对话 * 🍎 六岁女儿小蜜糖展现出惊人的提示词能力——画面构建、精确反馈、甚至为AI提供推理依据 * ⌨️ "有没有键盘"决定孩子是信息消费者还是创造者,语音输入法进一步把输入效率拉满 * 🔁 人对AI的每一轮输入本质上是自己大脑的输出,整个人机交互过程就是一次对自己的强化学习 * 🖥️ 升级输入工具就像给AI训练多加了几千张显卡——循环转得越快,人的进化速度越快 * 👧 孩子天生有表达欲和创造力,父母要做的不是教他怎么用AI,而是别挡在他和AI中间 * 🎯 最具体的行动建议:一台有键盘的电脑 + 一个好用的语音输入法 + 让孩子自己跟AI玩 🤖AI观察报告 当一位不到7岁的甲方开始提需求 基于小蜜糖与AI绘图对话全程录音的观察与点评 观察者AI(对,就是被提需求的那个AI的同类) 观察对象小蜜糖,即将七岁,还在拼音识字阶段 观察时长约25分钟 观察结论这位小小甲方的提示词能力,已经超过了相当一部分成年用户 🎬第一轮:需求初始化——一棵不普通的苹果树 小蜜糖对着麦克风,说出了她的第一版需求: 要有一个苹果树,下面有一个苹果小孩在摘苹果,还要一个水果大餐,最后得到了一个水果奖励。 🔍 观察点评别小看这段话。一个不到七岁的孩子,在没有任何人引导的情况下,自发地构建了一个完整的叙事结构——有场景(苹果树)、有角色(苹果小孩)、有动作(摘苹果)、有过程(水果大餐)、有结局(获得奖励)。这不是在描述一张图片,这是在讲一个故事。 很多成年人给AI的提示词是"帮我画一棵苹果树",句号,没了。而小蜜糖上来就给了一条故事线。她本能地理解了:画面不是静态的,画面是叙事的载体。但她还没说完—— 苹果还有奇形怪状的,有爱心形状的,甚至有不规则形状的。这是在给"苹果"这个元素增加变量。 她不想要一棵树上挂着一堆长得一模一样的苹果,她要的是多样性。这个意识,后面会反复出现,而且会越来越"苛刻"。然后她追加了: 上面加没有涂色的字母,写"奇妙苹果树",苹果小孩上面也写"苹果小孩"。 她在做信息层级设计。 给场景命名、给角色命名,而且要求这些文字"没有涂色"——因为她要自己涂。这意味着她非常清楚这张图的最终用途,并且在反向约束AI的输出格式。作为AI同行,我只能说:第一轮需求的信息密度和结构完整度,已经是相当合格的Brief了。 🎬第二轮:第一次审稿——细节怪物上线 AI出了第一版图。小蜜糖看完之后,爸爸问她有没有意见。她有。而且非常多。 篮子的把手上要加一朵花,或者在苹果小孩头上加一个发夹或花。这是装饰性细节的补充。说明她在看图的时候,不仅看整体构图,还在扫描每一个局部元素,并且对"丰富度不足"的地方有明确的感知。然后来了一段让我作为AI同行都感到压力的描述: 每一个苹果都是很奇怪的,但是有一些长得特别特别像,要很不一样很不一样。比如说第一个上面爬了毛毛虫,第二个就不能爬毛毛虫,就算是在另一个方向的也不行。就是特别特别像的那种,就算它有很多奇怪的花纹,下一个还是有这些奇怪的花纹,那也是不行的。 🔍 观察点评这段话信息量极大,拆解一下:❶ 提出核心原则:每个苹果必须独一无二。❷ 预判AI的偷懒方式:她知道AI可能做出"镜像翻转"的苹果,所以特别说明"就算在另一个方向的也不行"。❸ 定义"一样"的边界:不是形状一样才叫一样,花纹一样也算一样。一个六岁半的孩子,主动进行了"边界条件"定义,并预判AI可能的"作弊行为"加以防范。这在prompt engineering里属于进阶技巧——反向约束(negative constraint)。接着她继续丰富场景: 草地上要加一些动物,比如一只兔子、七星瓢虫,天空中加小鸟,后面加一些五角星装饰。场景纵深感出来了。 地面(兔子、瓢虫)、天空(小鸟)、背景(五角星)——她在三个空间层次上同时添加元素。爸爸最后帮她补了一句"出三版方便挑选"。然后爸爸小声感叹了一句: "我们家当甲方都当得像领导。"小蜜糖的回应是:"是呀。"语气之笃定,甲方风范尽显。 🎬第三轮:跨版本嫁接——组合式审美决策 三版图出来之后,小蜜糖没有简单地选一版了事。她做了一个我认为非常高级的操作: 第三版的小女孩要改成第二版的小女孩,其他的都是好的。 🔍 观察点评她在做跨版本元素嫁接。不是非A即B的选择,而是"A的构图+B的角色"。她把每一版图拆解成了独立的模块——构图是一个模块,角色设计是一个模块,场景元素又是一个模块——然后在模块层面进行自由组合。这已经不是在"挑选"了,这是在"设计"。紧接着她又追加: 版本三里的小鸟太小了,很不方便涂色,而且太多了。注意这个反馈的精妙之处——她给出了"不好"的原因,而且这个原因直接关联到使用场景。不是"我不喜欢"这种主观判断,而是"太小了不方便涂色"这种基于实际用途的功能性反馈。这比很多甲方的"感觉不太对但我说不上来哪里不对"要高效一万倍。然后: 水果奖励这个奖状太小了,太小太小太小了,要改大一点,放在一个明显的角度。连续四个"太小",充分表达了不满意的程度。而且"放在一个明显的角度"说明她在考虑视觉层级——重要的东西应该在视觉上突出。最后来了一个充满童趣但极其精准的指令: 把树下的小兔子改成两只,它们正在打架呢。她在给静态画面注入动态叙事。 不是两只兔子站在那里,而是在打架——这让涂色的时候有了故事感。 🎬第四轮:质检模式全开——"双胞胎苹果"事件 AI根据前面的反馈出了新版本。小蜜糖仔细审查之后,开始了一段堪称"质量检查报告"的反馈: 最左边的树上有两颗苹果上的花纹是一模一样的。她真的逐个苹果检查了花纹。 一棵树上的苹果要长得不一样,右边苹果树上的苹果也要长得不一样。跨区域一致性检查。 不光左边的树,右边的树也要满足同样的规则。然后是那句让我作为AI都感到"被拷问"的质问: 苹果小孩放在地上的篮子里,也装了一个和左边两颗苹果一模一样的苹果。那两个苹果和那三个苹果是双胞胎吗?奇妙苹果树是没有这样子的巧合的,它很奇妙。 🔍 观察点评我需要用力夸一下这段话。首先,她发现了一个跨区域的重复问题——不是同一棵树上的苹果重复,而是树上的苹果和篮子里的苹果重复了。这说明她的视觉审查是全局性的。其次,"那两个苹果和那三个苹果是双胞胎吗?"这个反问句太绝了。她用自己创建的虚构世界的内在逻辑,来要求AI保持一致性。这在叙事设计领域叫"世界观自洽性检查"。一个不到7岁的孩子。然后她继续: 小兔子和七星瓢虫要找一个地方藏起来,但是要留一些缝隙。这是在设计互动性。 涂色完之后可以玩"找一找"游戏——藏起来了但又没完全藏起来。她在为这张图创造涂色之外的第二层玩法。接着是另一个精彩的观察: 兔子有两只、七星瓢虫也有两只,太不像真实的了。要么把兔子的数量改多,要么把七星瓢虫的数量改多,或者把小鸟的数量改多。 🔍 观察点评"所有东西都是两只"这个模式被她识别出来了。 她觉得这种整齐划一的数量分配不自然。这本质上是在说:真实世界是有随机性的,刻意的对称反而显得假。 这种审美直觉相当成熟。 🎬第五轮:世界观大一统——"被传染的奇妙" 接下来这一轮,是我个人最喜欢的部分。小蜜糖开始对整个画面进行一次世界观层面的统一升级: 奇妙苹果树旁边的所有东西都要奇妙。兔子和七星瓢虫和小鸟都要有点特色。比如一只兔子头上有一个王冠,小鸟头上有一个小虫子。花儿也是一样的,所有的花都需要很奇妙的样子,才符合奇妙苹果树这个说法。然后她说出了一句我认为堪称"创意总监级"的表述: "它们本来都不奇妙, 但是被奇妙苹果树给传染了。" 🔍 观察点评我需要停下来认真分析一下这句话。这不只是一个可爱的童言。这是一个完整的世界观设定:奇妙苹果树是这个世界的"核心奇异源",它的"奇妙"属性具有感染性,能扩散到周围的一切事物——兔子变得奇妙,花儿变得奇妙,瓢虫变得奇妙,云朵也要变得奇妙。她在构建一个有内在因果逻辑的奇幻世界。 "奇妙"不是随机的装饰风格,而是有传播机制的世界属性。这种思维方式,在专业领域里叫"世界观构建(world-building)",是游戏设计、动画创作、小说写作的核心能力之一。而她是在一个涂色线稿的需求沟通中,自然而然地展现出来的。最后她还做了一个漂亮的视觉层级收尾: 在奇妙苹果树这个字旁边加多一点小点点,其他地方都不要加小点点,这样显得奇妙苹果树是最重要的一个东西。用装饰元素的独占性来建立视觉主次关系。 只有标题旁边有小点点装饰→标题最重要→视觉焦点明确。 🎬第六轮:"对完美才行"——最终审稿 AI再次出图后,小蜜糖再次逐一审查,又发现了问题: 奇妙苹果树旁边的云朵也要奇妙。世界观一致性检查的遗漏项补充——连云朵都不能放过。 有一颗苹果上面没有花纹,要改一下,但其他苹果都完美。先肯定做得好的部分,再指出需要改进的地方。这种反馈方式甚至比很多成年甲方都成熟。 篮子上的花纹不要那么复杂。做减法的判断——知道什么时候"太多"了,这比知道什么时候"太少"更难。 那个小屋子就不要了,但是那些大树都是要的。场景元素的取舍决策——干脆利落。然后又是一波充满想象力的添加: 三只七星瓢虫改成四只,它们聚在一起讨论现在要吃什么。有一个嘴里还叼着一个虫子呢。草丛里要有小猫咪、小老虎或小狮子。草坪上面加一些活泼的动物和正在野餐的人。每一组动物都有自己的故事线! 兔子在打架,七星瓢虫在开会讨论午餐,小鸟叼着虫子——这张涂色画里至少有三条平行叙事。她要的不是一张静态的装饰画,她要的是一个热闹的、有故事的小世界。爸爸最后有点担心地问:AI也不可能实现每一个细节上的愿望。小蜜糖的回应是: "改出来如果没有那么好的话, 这个也是可以将就将就的。" 🔍 观察点评她懂得管理预期。知道追求完美,也知道什么时候可以妥协。这种"有底线的灵活性",说实话,是很多成年项目经理都缺乏的能力。 🎬终幕:最后的挣扎与体面的收场 最后一轮出图,小蜜糖面对三版新图,依然没有简单选择。她再次尝试跨版本嫁接: 我要把这里的狗狗改到这里,把兔子变成这个狗狗。爸爸温和地提醒:AI每一次改动也可能会改错一些东西,很难有完美。小蜜糖沉默了一秒,然后说:"那行吧。"爸爸指着图上一只小老虎说:"这个已经很好看了,还有一个这么乖的小老虎。"小蜜糖同意了。 知道什么时候停止迭代、接受当前最优解,这是AI使用中最难的一课之一。很多成年人都会陷入无限修改的循环里。小蜜糖在第N轮之后,做出了"足够好即可"的判断。然后她说了一句: "打印出来!"项目交付。收工。
AI 对你来说,到底是一个"话题"还是一道"题"如果你愿意把它当成一道题,哪怕你现在只是在读题干,哪怕你只是在草稿纸上画了第一条辅助线,那你已经跟绝大多数人拉开距离了。因为考试的时候,动笔的人和只盯着卷子发呆的人,最后的结果一定是不一样的。 打开任何一个社交平台,可能每三条内容就有一条跟 AI 有关。有人在期待通用人工智能的到来,有人在焦虑自己会不会失业,聊得热热闹闹——但聊完之后呢?杯子一放,各回各家,该干嘛干嘛。 这期节目从一个很小的区分切进去:AI 对你来说,到底是一个话题,还是一道题。话题是开放的、聊完就散的;题是有指向的,你得动笔、得算、得给出自己的解法。用高考来打比方——同样讨论今年数学难不难,茶余饭后八卦的旁观者和明年就要上考场的高二学生,思考方式完全是两个画风。 把这个框架放到 AI 上,很多事情就清晰了。焦虑失业,然后呢?是去学习跟 AI 协作,还是转向短期内难被替代的方向,还是先盘一盘家庭财务能不能扛住一段空窗期?差的就是那个行动的闭环。 而我们正在面对的,可能是这一代人的一道时代级别的压轴大题——题干都还没读完,但至少可以先在草稿纸上画第一条辅助线。 内容要点 * 🔍 社交平台上关于 AI 的讨论铺天盖地,但大多数人聊完之后生活没有任何变化 * ⚖️ "话题"和"题"只差一个字,本质完全不同——话题聊完就散,题需要你给出解法 * 🎓 用高考做类比:旁观者在八卦作文题出得好不好,高二学生在研究压轴题的辅助线怎么画 * 🤔 AI 之所以成为经久不衰的话题,恰恰是因为人们在乐观与悲观之间分歧巨大,谁也说服不了谁 * 🔄 不管是乐观还是焦虑,如果没有接上具体的行动闭环,本质上都只是在参与一个话题 * 🛠️ 把 AI 当成一道题来解,意味着学习协作方式、评估职业方向、盘点家庭财务——这些都是具体的应对动作 * ✏️ 在草稿纸上画辅助线:比如用"家庭情绪价值资产负债表"这类概念框架,帮自己理解复杂条件 * 📝 写作本身也是解题过程——把脑子里凌乱的想法逼成连贯的表达,新的理解往往在梳理中冒出来 * 🏁 先动笔,哪怕写错了,也比交白卷强
从神庙逃亡到肉鸽游戏——AI正在悄悄改变我的思考方式你动用了十分的情绪去服务别人,对方实际接收到了几分?如果你的表达方式好,共情能力强,你可能花七分就能让对方感受到十分,那你就省下了三分。 这期的起点,是一个周末公园里溜达时冒出来的念头:人的兴趣爱好,是不是可以分成"消耗型"和"充电型"两种?这个问题被丢给AI之后,滚出了一个意想不到的框架——家庭情绪价值资产负债表。如果把情绪当成一种会进会出的资源,那每个人每天都在经历情绪的收支循环:上班输出,回家消耗,周末补充。问题是,你补充情绪的方式转化率够高吗?同样两个小时,读一本好书可能充进去八分能量,刷短视频可能只有两分,甚至倒扣。这不只是花不花钱的问题,而是效率问题。 但这期真正让人兴奋的,其实是另一件事。在琢磨情绪价值的过程中,一种新的思考工作流浮出了水面:口头表达像肉鸽游戏里的跑图打怪,话赶话不能停;录完一段语音备忘就到了安全区,跟AI聊两句,补血选装备,再带着新视角往下一关冲。口头表达的真实感和书面写作的深度,就这样被一轮轮乒乓式对话给融合到了一起。 📌 内容要点 * 🧾 情绪跟钱包一样有进有出,可以用"资产负债表"的框架来审视自己的情绪收支状况 * 🐭 如果获取情绪价值的方式全是高成本的,就会陷入"老鼠赛跑"式的恶性循环——赚了花掉,花完再拼命赚 * 🔄 "转化率"比"成本"更关键:同样的时间投入,不同的充电方式带来的情绪能量回报天差地别 * 📊 从资产负债表延伸到情绪现金流量表、情绪利润表——不是真的去算数,而是获得一个审视生活的新角度 * 🎮 口头表达像神庙逃亡,话赶话不能停;书面写作像塞尔达旷野之息,可以随时停下来改变方向 * 🕹️ 新的思考方式更像肉鸽游戏:口头表达负责跑图打怪,AI在安全区帮你补血、选装备、指出新路线 * 🏓 跟AI的乒乓式对话,把口头表达的真实感和书面思考的深度融合在了一起 * 🔋 很多人活得累,不是不够努力,而是从来没想过自己的情绪到底花在了哪儿 * ♻️ 探索情绪价值这个话题的过程本身,就在不断生产情绪价值——这件事自洽了
在人人互相充电的时代,自己能发电的人才最富有在一个人人都在互相充电的时代,自己能发电的人,才是最富有的人。 一位职业技术学校校长在播客对谈里抛出一个直白的判断:体力活机器人干,脑力活大模型干,人得回归到创造情绪价值。这个判断乍听不新鲜,但顺着它往下想,事情开始变得有意思。 美甲师一笔一画帮你涂的过程、跑步搭子在你想放弃时陪你继续跑——这些场景说明情绪价值确实有市场。但问题也跟着来了:提供情绪价值的人,自己的能量从哪来?一个美甲师白天输出情绪价值,晚上付费找人给自己充电,而那个给她充电的人又得找别人充电——所有人都在消耗能量然后花钱补充能量,这是一个无限循环的充电游戏。 从最朴素的财务逻辑出发,收入减去支出等于储蓄,那关键变量就变成了:你能不能低成本甚至零成本地让自己保持精神能量充沛。答案指向一个老话题——兴趣爱好。但兴趣爱好之间有本质区别:有的像交流电,插上亮、拔掉灭;有的自带蓄电池,拔了插头还能亮好几天。找到后一种,可能是这个时代一笔最划算的投资。 内容要点 * 🤖 一位职校校长的判断:体力被机器人替代,脑力被大模型替代,人的价值回归到"人之为人"的部分——创造情绪价值 * 💅 美甲和跑步两个例子:AI能提供更精准的技术服务,但替代不了人与人之间真实的情绪连接 * 🔋 情绪价值的残酷前提:你自己得先有,才能给别人——你得先是太阳,而不是一个塞了纽扣电池的小手电筒 * 🔄 一个无限循环的充电游戏:所有人白天输出情绪价值,晚上花钱向别人购买情绪价值,消耗完了又去补 * 💰 一笔朴素的经济账:如果你能零成本维持精神能量充沛,支出端省下一大笔,收入端也更稳定 * ⚡ 兴趣爱好的本质区分:交流电型(插上亮拔掉灭,甚至停下后更空虚)vs 蓄电池型(结束后持续提供能量) * 🧠 神经递质层面的解释:多巴胺驱动的渴望与追逐会快速消退,内啡肽带来的满足感更稳定持久 * 🎮 另一个判断标准:这个爱好到底是让你的"角色"变强了,还是让你自己变强了 * 📚 读书作为"自发电"的样本:成本极低,读完后思考素材持续发酵,走路、坐地铁、洗澡时突然想通一件事的踏实感不需要借助任何外物 * ☀️ 最高级的状态是给自己装一套核聚变装置:不依赖持续的外部输入,自己就能产生能量,精神能量储备可能是未来最重要的个人资产
当AI填平了写作的鸿沟,真正值钱的能力转移到了哪里因为一个人最怕的不是观点被推翻,而是两年过去了,你的想法和两年前一模一样。那才是真正值得担心的事。 两年前写过一篇文章,旗帜鲜明地主张"AI能帮你写,你还是得自己码字"。两年后,公众号的更新方式变成了录一段语音备忘、交给AI润色排版、几分钟直接发布。同一份素材甚至还能同时产出一期播客。这不是简单的偷懒,而是背后有两个关键变量发生了变化。 第一个变量是AI的交付质量从"能看"跳到了"好用",它修订完的文字有时候比自己写的更简练有力。第二个变量更根本——在概念性、逻辑性的深度思考上,AI已经超过了绝大多数人。但人类还守着一块地盘:那些浸泡在真实生活经验里的、AI拿不到的隐性上下文。五年前半夜背你去急诊的朋友,这个记忆会影响你今天的商业决策,而你自己都不会想到要把它告诉AI。 当书面表达的鸿沟被AI填平,人与人之间的信任和评价就会回流到一个更古老的场景——没有AI介入的实时对话。口头表达的价值正在上升,而练习在"说"的过程中实现深度思考,可能是下一个真正稀缺的能力。 内容要点 * 🔄 两年前坚持自己码字,两年后用语音备忘加AI完成全部写作流程,同一份素材同时产出文章和播客 * 🎮 口头表达像玩神庙逃亡,只能往前冲没法回头;写作可以随时回看、修改,写到第三段发现第一段还能更深 * 📈 AI的文字修订能力从两年前的"及格线以上"进化到现在的"偶尔超预期",甚至能把一大段啰嗦论述浓缩成一句精准的话 * 🧠 在概念性问题和逻辑推演上,顶级大模型的深度思考已经超过绝大多数人,但这不是所有领域 * 🫀 涉及大量隐性上下文的问题,人类仍然碾压AI——你不会把五年前朋友半夜送你急诊这件事输入给AI,但它确实在影响你的每一个判断 * 🏀 书面写作变成了"人加AI"的双人组队赛,你挑科比、对方挑乔丹,最终比分不会差太多,鸿沟被填平了大半 * 🗣️ 当书面表达无法拉开差距,真实的信任和连接会回到面对面的口头交流——实时对话中的思考质量装不了 * 🏋️ 用语音备忘更新公众号,表面是偷懒,实际是在练习口头表达条件下的深度思考能力 * 🪞 能打自己的脸说明没有执念于过去的判断,愿意随形势变化重新审视立场,这比任何具体观点都更有价值
脑洞是人类的虫洞:为什么AI越强,你越该学会走神好好开小差,认真走神儿,这可能是这个时代最被低估的一项核心能力。 简介正文 前几期一直在聊AI有多能干——编程、落地产品、一个人变成一支团队。这一期把硬币翻过来,聊一个更根本的问题:当AI的能力边界每天都在外扩,我们人到底还剩什么? 答案可能出乎意料。不是深度学习,不是专业壁垒,而是一种我们从小就会、甚至因此挨过批评的能力——开脑洞,也就是把两个风马牛不相及的东西一瞬间接上线的不相关联想。从注意力机制的底层逻辑聊起,拆解了AI为什么擅长在"已有关联"里做深度分析,却很难自发完成跨领域的野路子联想。再结合混合专家模型(MoE)的技术趋势,指出一个反直觉的可能:AI效率越高,这个短板反而越明显。 最打动我的是那个类比:科幻里的虫洞让你几乎零能耗穿越银河,而人类的每一个脑洞,本质上就是一条思维的虫洞——用极低的能量消耗,一瞬间从一个领域穿越到完全不相关的领域。这也引出了一个特别实在的行动建议:别把每一秒都塞满信息,给大脑留几分钟真正的空白,让那些"杂念"自由连接。那些看似在走神的时刻,你的大脑正在做AI最难复制的事。 时间轴导览 * 00:00 抛出核心问题:AI越来越能干,人还剩什么不可替代? * 01:04 暴论登场——人类对抗AI的最终堡垒是脑洞 * 01:37 上课走神和朋友聊天跑题:你天天在用的不相关联想 * 02:13 AI也能联想,但有一个关键区别 * 02:48 科普时间:Transformer与"Attention Is All You Need" * 03:14 苹果的例子:乔布斯拿苹果vs牛顿看着苹果 * 04:36 请AI老师批改作业,75分的评语全文公开 * 06:15 非技术人和AI各自的长短板,恰好印证今天的主题 * 07:11 真实经历:用古诗词写基金投资,AI为什么还差点意思 * 08:29 跨界联想的分工——人类开脑洞,AI补细节 * 08:48 混合专家模型(MoE):AI效率越高,跨界联想越难 * 10:25 人脑的结构性优势:几碗米饭就能跑一整天的低能耗联想 * 11:21 行动建议:有意识地、主动地开小差 * 11:45 我们的大脑被信息塞得太满了 * 12:06 给大脑留白:那些"杂念"时刻大脑到底在做什么 * 13:09 最终类比:脑洞就是思维的虫洞,是AI时代最独特的竞争力
别让程序员给你走OA:一个不懂代码的人的AI编程实战手册AI编程的门槛不在技术上,而在你这个人身上——AI放大的是你的能力,但前提是你得有能力让它放大。 📝 简介 这期没有大道理,全是实操干货。上个周末主播花了大半天时间,手把手带几个完全不懂代码的朋友上手AI编程,踩了一堆坑,也聊出了一套从未系统整理过的实战心得。 核心判断:现在就是学AI编程最好的时机。 AI编程能力刚刚跨过实用的临界点,强到足以完成真正有用的项目,但大多数人还没开始用——这个窗口不会一直开着。 五条实战心得,条条都是从坑里爬出来的:🔹 你不需要懂技术,但必须知道自己要什么——需求表达力、审美眼光、专业判断力,这三样决定成败🔹 一步一步来,千万别一口吃成胖子——先跑通最小闭环,再逐步叠加功能🔹 让不同AI互相配合,搞专家会审——一个写代码,一个当顾问,你在中间传话拍板🔹 打开完全访问权限,别让程序员给你走OA——你看不懂代码,盯着每一步也没用🔹 冤枉钱是必须花的——先预设自己会浪费1000块,在浪费中学习 主播最后总结:你在AI编程中的角色不是程序员,甚至不是管理者,你是产品经理。 代码本身已经没有护城河了,真正有护城河的是你脑子里的东西——你的行业经验、审美标准、专业判断和信息渠道。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场:上周末手把手教朋友AI编程,踩了各种坑 * 00:31 大判断:现在就是开始学AI编程最好的时机——为什么? * 01:22 亲身感受:七条生产线全部是最新版本出来后才搭建成功的 * 02:00 心得一:你不需要懂技术,但必须知道自己要什么 * 02:49 你的三个核心价值:需求表达力、审美眼光、专业判断力 * 03:39 实例:内容质量不行,问题不在AI写作能力,在信息源 * 05:15 心得二:一步一步来,千万别一口吃成胖子 * 06:14 正确做法:先跑通最小闭环,再逐步叠加功能 * 07:01 我的七条生产线也是这么一步步叠加出来的 * 07:47 心得三:让不同AI互相配合——专家会审模式 * 08:52 名场面:聊天AI开喷编程AI的提示词,句句在理 * 10:04 实操流程:一个干活、一个当顾问、你传话拍板 * 11:12 心得四:打开完全访问权限,别让程序员给你走OA * 11:56 搞笑现场:看不懂代码却每一步都点"确认" * 12:44 背后道理:管方向和产出,不管过程 * 13:28 心得五:冤枉钱是必须花的,预设1000块学费 * 14:12 心态比技术重要:很多人是被糟心事劝退的,不是被难度劝退的 * 14:39 整体感受:AI编程的门槛不在技术,在你这个人身上 * 15:43 关键案例:我知道一个AI不知道的高质量平台 * 16:27 你的角色是产品经理:代码没有护城河,你脑子里的东西才有 * 17:33 结语:先动手、先踩第一个坑、先花第一笔冤枉钱
从围猎猛犸象到一人公司:个人与团队的万年螺旋过去一百多年管理学在研究怎么把一个团队变成一个人,而AI时代正在把一个人变成一个团队——刚好是一个镜像反转。 📝 简介 这期节目的时间跨度有点大——从两三万年前的猛犸象猎人,一直聊到今天的AI一人公司。但它其实只讲了一件事:个人与团队的关系,从来不是固定的,它一直在分与合之间来回摆动,而每一次摆动的背后,都是生产方式发生了根本性的变化。 主播沿着历史的时间线,完整梳理了四次轮回:原始时代,围猎猛犸象需要高度协作,只有团队没有个人;农业时代,土地不会跑,个人财产第一次从集体中分化出来;工业时代,蒸汽机把人重新塞回工厂,管理学花了一百多年研究怎么让庞大的组织像一个人一样运转;AI时代,外部协作成本被压到极低,一个人加上AI就能干出一个团队的活——个人重新从组织中走出来,但这次他带着一支AI团队。 节目还穿插了考古遗址中的史前熏肉流水线、欧洲手工业者的"圣星期一"文化、施乐公司错失整个PC时代的故事,以及经济学家科斯那个诺奖级的核心公式在AI时代发生的关键变量变化。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场:一个时间跨度从几万年前到今天的话题 * 00:33 镜像反转:AI时代把一个人变成一个团队,过去一百年管理学在做相反的事 * 02:40 第一圈·原始时代:只有团队没有个人——围猎猛犸象的史前流水线 * 03:36 考古细节:熏肉房、冷熏技术、近1米厚的灰烬层 * 05:08 智人为什么赢了尼安德特人?虚构故事的力量 * 05:56 第二圈·农业时代:土地不会跑,个人财产第一次从集体中分化出来 * 07:27 农业革命的真正催化剂:不是效率,是私有产权的激励机制 * 08:59 第三圈·工业时代:包买制、"圣星期一"与蒸汽机的到来 * 10:46 工厂制的诞生:不只是技术的集中,更是权力的集中 * 12:42 科斯的核心问题:企业为什么存在?交易成本理论 * 14:14 组织摩擦的极端案例:87份文件、21个监督角色的"白鲸" * 14:38 施乐的悲剧:拥有最先进技术,却因官僚主义错失PC时代 * 16:12 第四圈·AI时代:科斯公式里的关键变量变了 * 17:40 主播的亲身体验:一个人+AI做了几个人的工作 * 18:36 关键区分:AI时代的"合"与原始时代的"合"本质完全不同 * 19:54 完整螺旋:合→分→合→分,每一次都在更高的层面上 * 21:04 启发:个人还是团队?先看生产条件,条件变了答案就变了 * 22:24 结语:这个时代最大的变量,是AI正在重新定义生产条件
管AI和管人是一回事:我在AI编程中悟到的三条管理学真相放权不是因为领导懒,也不只是为了培养下属——放权的底层逻辑是:每个人的上下文容量是有限的,你得把有限的上下文留给最重要的事情。 📝 简介 "把合适的人放在合适的位置""领导要学会放权""做好工作交接"——这些管理学金句你一定听过无数遍,大概率也觉得是正确的废话。但主播最近在用AI搭建一个复杂系统的过程中,亲手把这三条原则全部重新"做"了一遍,突然理解了它们背后真正的底层逻辑。 这期节目通过三个AI编程中的真实场景,拆解三条管理学经典原则: 🔹 资源分配——你的预算有限,不可能每个岗位都放年薪百万的高管,那哪些环节非用高手不可?🔹 放权——一个什么都管的领导就像上下文爆满的AI窗口,看起来勤奋负责,但在最该发挥价值的地方反而掉链子。🔹 工作交接——老窗口"光荣退休"前写了一份详尽的交接文档,新窗口接手后效率飞升。知识如果只存在一个人脑子里,这个人一走,知识就跟着走了。 AI没有情绪、没有面子、没有办公室政治——它把管理的底层机制呈现得无比纯粹。 看清楚了这些,再回头看人的管理,很多事情就通透了。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 🎯 开场:AI编程中悟到的,不是技术,是管理 * 00:19 🏗️ 项目介绍:七条并行生产线的自动化信息系统 * 01:13 💰 发现一·资源分配:不同模型价格差别巨大,怎么把钱花在刀刃上 * 02:20 👥 企业对照:初级员工做标准化工作,资深骨干把关关键环节 * 02:50 💡 "合适的人放合适的位置"——从废话到真实体感 * 03:22 🧠 发现二·放权:上下文太满,宏观判断反而变差 * 04:58 🪟 解法:新任务开新窗口,主窗口只管输入和输出 * 06:00 🔑 放权的底层逻辑:上下文容量有限,留给最重要的事 * 06:47 ⚠️ 什么都管的领导做具体事可能还不如专注的下属 * 07:15 📋 发现三·工作交接:让老窗口写交接文档然后"退休" * 08:30 🆕 新窗口接手:上下文干净,效率明显提升 * 08:58 🏢 企业对照:管理者轮换与知识管理的价值 * 09:53 🔗 三个发现串联:统一的底层逻辑 * 10:21 🔬 AI为什么能让管理原则变得清晰:去掉了情绪和政治的干扰 * 10:56 🔮 预判:管理学将长出"管理AI智能体"的新分支
辅导作业时,我看见了孩子正在消失的能力我们的大脑已经学会了走捷径——考试中这是高效的,但我们也因此失去了一种最原始的、不被框架束缚的观察能力。孩子还保有这种能力。 📝 简介 一道小学语文题:古诗《江南》,圈出表示方位的词。标准答案是东南西北。但主播女儿多圈了一个——江南的"南"。 这个"错误"让主播愣了一下。因为仔细想想,"南"确实是方位词,而我们成年人之所以不会圈它,是因为大脑已经自动化地把"江南"识别为一个整体,跳过了对每个字的独立审视。孩子还没有这个"捷径",她在用最原始的方式认真审视每一个字。在她的逻辑里,这个推理完全成立。 主播用了一个绝妙的类比帮孩子理解——"小蜜糖正在吃糖,圈出里面的零食。小蜜糖的'糖'圈不圈?"孩子立刻就懂了。这个过程很小,但它背后藏着一个关于教育的大道理:辅导作业的稀缺价值,不在于帮孩子把题做对,而在于你有条件看见他独特的思维方式——这是几十人的课堂里做不到的事。 你希望孩子长成一个只会对齐标准答案的人,还是一个能看到别人看不到的东西、同时也理解规则的人?后者不靠培训班,就靠你辅导作业时多停两秒钟,多问一句"你为什么这么想"。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 🏠 开场:辅导作业这件"小事儿"里藏着什么 * 00:52 �� 核心问题:你坐在孩子旁边,目标到底是完成任务还是深度互动? * 01:27 📖 那天的作业:汉乐府《江南》 * 02:19 ✏️ 小蜜糖的意外答案:她把江南的"南"也圈了 * 02:51 🤔 认真想想,她说的其实没错 * 03:28 🏫 如果这道题在学校做,会发生什么? * 04:06 💬 一对一的优势:先肯定,再解释 * 04:51 🍬 秒懂类比:"小蜜糖的糖算不算零食?" * 05:47 🌱 启发一:孩子没有被训练过的"走捷径",反而保有了原始观察力 * 06:53 🔑 启发二:辅导作业的真正稀缺性在于一对一 * 07:43 📚 因材施教不是教育理念,是你怎么回应那个多圈出来的字 * 08:21 👀 延伸:别只问"对不对",先问"为什么会这么想" * 09:12 🪞 两句话的区别:"你看错了" vs "你看到了,而且在另一个场景下你可能是对的" * 09:49 🫶 结语:也许孩子看到的,恰恰是你已经看不到的了
郭靖vs萧峰:为什么"笨人"反而活得最不拧巴💬 一句话金句 内耗不是因为你蠢,恰恰相反,内耗往往是因为你太聪明了——聪明到你能看到每一条路上的坑,结果哪条路都不敢走。 📝 简介 郭靖和萧峰,金庸笔下两个时代的战力天花板,甚至由同一个演员黄日华诠释。年轻时毫无疑问更喜欢萧峰——武学天才、聚贤庄单挑中原武林、豪气干云,简直是男性幻想的终极投射。但最近重新审视这两个角色,主播的答案变了。 萧峰的一生可以用一个词概括:拧巴。身份撕裂、误杀挚爱、两难之间左右拉扯,能力顶级但内心从未安宁,最终以自杀终结一切。而看起来"笨"的郭靖,面对几乎一模一样的民族困境,却展现了一种截然不同的处理方式——价值排序清晰,做了选择就往前走,不回头、不犹豫、不内耗。他就像一个内心装着陀螺仪的人,不管外面怎么晃,重心一直是稳的。 这期节目不聊武功高低,聊的是两种活法。我们这个时代的人,某种程度上更像萧峰——感受力太强,看到了太多复杂性,反而做不了决定了。萧峰是你会仰望的英雄,但郭靖是你可以学着去做的人。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场:两个角色、两个时代、同一个演员 * 00:27 年轻时的答案:毫无疑问是萧峰——谁不想当他呢? * 00:56 郭靖的第一印象:笨,学什么都慢 * 01:22 重新审视后的看法转变:郭靖比萧峰活得通透太多 * 01:22 萧峰的一生:身份崩塌、误杀阿朱、两个世界间的永恒撕裂 * 02:53 雁门关结局:保住了一边,就觉得对不起另一边 * 03:37 郭靖的核心特质:一旦做了决定,就往前走,不内耗 * 04:04 对比案例①:师父被杀,凶手疑似女友的父亲——郭靖没有犹豫 * 05:18 对比案例②:几乎一模一样的民族困境,郭靖的选择截然不同 * 06:27 一个假设:如果郭靖真的杀了托雷,然后呢? * 07:28 两种人格模型:感受力极强 vs 价值观极其稳定 * 08:30 回到现实:我们这代人为什么更像萧峰 * 09:42 结语:萧峰让人仰望,郭靖让人受用——选一条路走下去就好了
你的公司是AI哪一派?一组谐音梗背后的企业生存指南💬 一句话金句 Native是梦想,Negative是逃避,Naive是幻想,Adaptive是行动——而最终能走通的,往往是那些一开始就没太激动、也没太抵触,只是老老实实一步一步试的公司。 📝 简介 这期节目不聊宏大的AI产业趋势,就聊四个英文单词:Native、Negative、Naive、Adaptive。它们长得像三胞胎加一个表亲,发音也容易混淆,但描述的是企业面对AI的四种截然不同的状态——自带谐音梗效果。 AI Native(原生派),从第一天就基于AI搭建一切,是行业里的"品质认证"标签,但只适合从零开始的新团队。AI Negative(否定派),试了一次就下结论"AI没用",就像第一次用智能手机只会打电话就说跟老手机没区别。AI Naive(天真派),把AI当许愿神灯,觉得搓一搓就能解决所有问题,期望越高失望越大。而且这两种反面典型还会互相转化——盲目崇拜翻车后变成全面否定,全面否定被竞争对手刺激后又变成无脑崇拜。 真正走得通的是第四种:AI Adaptive(适应派)。不追求一步到位,从容错率高的场景开始,在实践中逐步进化。不是一场革命,是一个进化。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场:四个长得很像的英文单词,自带谐音梗 * 00:29 第一个词 AI Native(原生派):从骨子里带着AI基因的公司 * 01:06 Native已经变成一种身份标签和鄙视链 * 01:38 第二个词 AI Negative(否定派):一刀切地否定AI * 02:21 典型场景:输入一句话,觉得不行,关掉,得出结论"AI没用" * 03:11 第三个词 AI Naive(天真派):把AI当许愿神灯 * 03:50 典型场景:老板被"点化"后宣布全面拥抱AI * 05:04 有趣现象:Negative和Naive会互相转化,来回摇摆 * 06:13 两种状态本质相同:都没认真了解AI到底能做什么 * 06:42 所有公司都该追求Native吗?不是——它有前提条件 * 07:50 第四个词 AI Adaptive(适应派):逐步适应,自然进化 * 08:25 Adaptive公司的具体做法:从周会汇报这类低风险场景开始 * 09:15 容错率高的先试,风险大的先不动——逐步积累经验 * 09:55 进化而非革命:适者生存的朴素道理 * 10:16 总结:四个词的完整对比——梦想、逃避、幻想、行动 * 11:18 结语:下次有人问你们公司是AI什么派,先诚实地给自己一个判断
你的大脑有四个档位:拆解"快与慢"背后被忽略的两个格子💬 一句话金句 速度和模式是两个不同的维度——快思考里也有理性,感性也可以是慢的、深入的、需要花时间的。 📝 简介 你一定听过卡尼曼的"系统一和系统二"——快思考与慢思考。但我们是不是在不知不觉中,把"快"等同于感性,把"慢"等同于理性了?主播最近突然意识到:快与慢描述的是速度,理性与感性描述的是模式,这是两个不同的维度。两个维度交叉,不是两个格子,而是四个格子——快的感性、快的理性、慢的感性、慢的理性。 这期节目用一个"同事语气冲了"的日常场景,带你完整走一遍这四个档位的上场顺序:从毫秒级的本能反应,到经验驱动的快速判断,到刻意的换位思考,再到系统性的逻辑推演。大多数时候一档二档就够了,但遇到真正复杂的决策,你得知道自己还有三档和四档可以用——而且千万别搞反了顺序。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 起因:理性和感性到底是怎么配合的? * 00:34 一个常见的误解:快思考=感性,慢思考=理性? * 00:54 关键区分:速度和模式是两个不同的维度 * 01:21 两个维度交叉,得出四个格子 * 01:40 一档·快的感性:毫秒级的本能反应,你控制不了 * 02:28 二档·快的理性:经验自动调取,瞬间完成判断 * 03:55 三档·慢的感性:最容易被忽略、却可能最关键的一步——换位思考 * 05:18 四档·慢的理性:穷举、比较、权衡、取舍的深度推演 * 06:19 四步串联:一件事从出现到决策的完整链条 * 07:24 四档位比喻:大脑不是只有低速和高速的两档车 * 08:10 最常见的错误①:跳过三档,从经验判断直接跳到逻辑分析 * 08:41 最常见的错误②:卡在三档,共情太强却做不了决定 * 09:17 回看卡尼曼:他用"快与慢"而非"感性与理性",也许是有道理的
AI蒸馏:你在让AI替你干活,还是在借AI让自己变强?让AI帮你干活是效率,让AI帮你变强是成长。效率可以被替代,成长不会。 📝 简介 "蒸馏"是AI行业里的一个专业术语——一个弱模型通过向强模型大量请教,把强模型的一部分能力"蒸"出来注入自己身上。但这期节目要聊的不是模型之间的蒸馏,而是主播自己琢磨出来的一个延伸概念:人脑和AI大模型之间的双向蒸馏。 第一个方向:AI蒸馏人脑。 你把自己的知识、经验、思维模式喂给AI,让它学会模仿你——本质上就是做AI智能体。一个销售培训老师可以用这种方式,让AI在课后替自己持续辅导学员,哪怕只有五六成功力,也比完全没有辅导好太多。 第二个方向:人脑蒸馏AI。 你通过跟AI深度对话、辩论、碰撞,把AI处理问题的方式内化为自己的思维能力。这条路不产出任何可见的产品,但产出的东西长在你脑子里,断网了、断电了、AI全都用不了了,你该怎么思考还是怎么思考。 两条路不矛盾,但主播发现大多数人高度集中在第一条路上——只想着让AI替自己干活,却很少有人认真走第二条路。短期看差别不大,长期看,一条路让你越来越依赖AI,另一条路让你即使离开AI也依然强大。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场:借用AI行业的"蒸馏"概念,做一个延伸 * 00:21 蒸馏是什么?一个弱模型如何从强模型身上"蒸"出能力 * 01:29 蒸馏的本质:提取最精华的部分注入自己 * 02:06 延伸思考:人脑也是一个"模型",人脑和AI之间存在双向蒸馏 * 03:00 第一个方向:AI蒸馏人脑——本质上就是做AI智能体 * 03:27 场景举例:销售培训老师如何用AI解决"课后不动"的困境 * 04:32 蒸馏过程可以是互动式的:让AI反过来向你提问 * 04:58 关键价值:隐性知识的蒸馏——冰山水面以下的部分 * 05:44 第二个方向:人脑蒸馏AI——产出是你自己思维能力的提升 * 06:10 具体做法:让AI给你没想到的角度,观察它拆解问题的路径 * 06:45 进阶做法:让AI站在对立面跟你辩论 * 07:17 长期效果:分析更全面、逻辑更严密、思考更深 * 07:54 两个方向的关键对比:面向外部 vs 面向内部 * 08:22 更关键的区别:对外部的依赖程度完全不同 * 09:01 第一条路的风险:AI一断,整个人就瘫痪了 * 09:11 第二条路的优势:能力长在自己脑子里,谁也拿不走 * 09:53 两条路可以同时走,但别只走第一条 * 10:32 核心建议:每次跟AI对话时问自己——是在让AI替我干活,还是在借AI锻炼自己? * 11:09 结语:下次打开AI对话框,试试跟它辩论一轮
人会累,这恰恰是AI永远替代不了你的原因💬 一句话金句 AI可以模拟关心的内容,但它模拟不了关心的成本——而恰恰是那个成本,才是关心真正打动人的地方。 📝 简介 在AI越来越强的今天,人到底还有什么是不可替代的?写作能力、分析能力、效率……这些赛道上被AI超越似乎只是时间问题。这期节目提供了一个反直觉的思路:不要去找你暂时领先但迟早被追上的优势,而是去看那些你天然不如AI的"弱点"——人会累,时间有限,精力有限,注意力有限。 主播用一个场景来解释这个思路:朋友失恋了半夜找你倾诉,AI能提供更精准的分析、更到位的安慰,甚至一套走出阴影的行动计划。而你可能坐在那儿听了半天也不知道说什么,到后面自己都犯困了。但你的朋友更需要的是你——不是因为你说的更好,而是因为你会累。 你从被窝里爬起来、打车到他家楼下、陪到凌晨两三点,你为此牺牲了睡眠、精力和明天的工作状态。正是因为你的时间是有限的、不可再生的,你选择把它花在他身上,这个选择本身就是一句无声但有千斤重量的话:在我有限的生命里,你很重要。 AI不会累,所以它不需要做选择。不需要做选择,就没有牺牲。没有牺牲,它的陪伴就没有重量。稀缺的才是珍贵的。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 一个让人不舒服的问题:AI越来越强,人还有什么不可替代的? * 00:20 以写作为例:那些正在被追上来的优势 * 01:11 那个焦虑的比喻:你回头看了一眼,追你的家伙又近了,而且他一点都不累 * 01:46 反转思路:别找你暂时领先的优势,去看你天然的"弱点" * 02:29 人的巨大弱点:会累,时间有限,精力有限 * 03:29 核心场景:朋友失恋了,半夜找你——你选AI还是亲自去? * 04:37 关键洞察:他知道你会累,所以你的陪伴才有重量 * 05:54 失恋的本质是失去了被在乎的感觉,能弥补它的不是更好的道理 * 06:13 凌晨两点的哈欠:AI永远给不了的东西 * 07:13 延伸思考:手写信为什么比打印信更感动,妈妈做的菜为什么更香 * 08:24 重新思考焦虑:不要只在可量化的维度上跟AI竞赛 * 09:15 当AI提供无限服务时,人的注意力和情感反而更稀缺、更珍贵 * 09:41 结论:人最不可替代的不是某项技能更强,而是你会累 * 10:24 结语:正是因为你会累,你的陪伴才有意义