最近一直在思考 AI 对人类学习效率的真正影响。在这个过程中，我一遍又一遍地推翻自己的设想，逐渐意识到一个深刻的问题：AI 在知识沉淀和关联方面，似乎并没有发挥我们期望的作用。
我们拥有了前所未有的信息获取能力，却依然在如何高效学习这个根本问题上困惑不解。AI 能帮我们快速找到答案，但答案背后的知识体系构建，依然需要人类自己去完成。这让我想起一个悖论：工具越是强大，我们越容易迷失在工具本身，而忘记了使用工具的初衷。
或许，真正的学习革命不在于 AI 能为我们做什么，而在于我们如何利用 AI 重新定义「学习」这个概念本身。
人类 1969 年就登上了月球，但直到 1991 年，带轮子的拉杆箱才真正普及。这正是当下 AI 行业的真实写照：我们拥有了「登月」般的顶尖算力，却还在等待一个像「拉杆箱」那样符合直觉、真正解决痛点的产品形态。
筛选「高信噪比」知识，本质上是一场 「注意力保卫战」。
在信息论中，信噪比（SNR, Signal-to-Noise Ratio）指有用信号功率与噪声功率的比值。应用到知识管理中：
要从海量信息中提取高信噪比知识，可以遵循以下五个核心过滤器：
这是最硬核的过滤器。纳西姆·塔勒布在《反脆弱》中提出：对于不会自然消亡的事物（如书籍、技术、思想），它存在的时间越长，它在未来能存在的时间就越长。
杭州的十一月总是充满惊喜。前两周还在抱怨气温骤降，这两天的阳光却格外温柔，让人忍不住想逃离办公室，拥抱大自然。
最近迷上了户外装备，从帐篷到烤炉，从睡袋到登山杖，仿佛在为一场说走就走的冒险做准备。最期待的是找个有山有水的地方，重拾童年的烤红薯记忆。
记得小时候，补习班老师带我们去郊外，烤红薯、烤土豆，简单的撒上盐，那种纯粹的香甜至今难忘。现在的我们，总在追求更复杂的调味，却忘了最简单的美味往往来自最朴实的食材和最真诚的分享。
或许，AI时代的快节奏中，我们更需要这样的「慢生活」时刻——没有KPI，没有deadline，只有篝火、红薯和星空。
你有没有过这样的困惑？一提到**「UX 策略」（用户体验策略）**，脑海里就浮现出一张写满了愿景、目标和交付物的宏大路线图，感觉它就是一堆高层级的商业决策。如果是，那么你可能和我曾经一样，对这个至关重要的概念存在着一个根本性的误解。
UX 策略，绝不是一个终点目标，它是一段连接现状与理想未来的「旅程」。它不是要回答「我们要去哪里」，而是要指导我们为了「成功」而做出每一个行动和每一个取舍。
在日常工作中，我们经常混淆目标（Goals）、策略（Strategy）和计划（Plan）。但要构建一个成功的 UX 策略，区分它们是第一步。
一个强有力的策略，不是目标本身，而是应对目标所提出的挑战的解决方案。更重要的是，策略要求我们做出取舍——明确地决定我们将要做什么，以及同样重要的，我们坚决不做什么，并说明理由。
秋天悄然而至，街道两旁的叶子渐渐染上了金黄色，层林尽染的景象让这个季节变得格外迷人。虽然没有传说中的 「秋高气爽」，但午后阳光透过稀疏的枝叶洒在地面上，斑驳的光影随风轻摆，找个安静的地方晒太阳依然是一种难得的享受。这种温暖而不燥热的阳光，仿佛是自然界给予我们最温柔的馈赠，让人不自觉地放慢脚步，感受时光的静好。在这个收获的季节里，连心情似乎也变得格外澄澈。
还记得 2009 年吗？那时候，我们下载 Firefox 是为了逃离 IE 的支配。那时它占据了全球 32% 的市场，是自由互联网的象征。而今天，这个数字跌到了不足 3%。
这是互联网历史上最惨痛的「慢性自杀」。
首先是长达 8 年的技术傲慢。 2008 年 Chrome 推出时，最大的杀手锏是「多进程架构」——一个网页崩了，浏览器依然活着。而 Firefox 为了保护旧的扩展生态，在这个核心技术上足足拖延了 8 年。在互联网的世界里，8 年就是几个世纪。Chrome 用速度定义了时代，Firefox 却还在修补旧船。
每逢毕业季或跳槽窗口期，我的私信栏总会被焦虑填满：是考研还是考公？是留在大城市卷还是回老家躺？面对琳琅满目的 Offer，究竟该如何抉择？
如果抛开所有复杂的变量，只给我一句建议的机会，我会毫不犹豫地告诉你：在职业生涯的早期，请务必逼自己去「离钱近」的地方。
这听起来可能非常功利，甚至有些刺耳。但在你本能地抗拒之前，请先明白一个商业世界的底层逻辑：钱，是价值的最终量化形式。 你离钱越近，意味着你所处的环境价值密度越高，你的能力就越容易被看见、被认可，进而被放大。
很多人误以为「离钱近」就是去做财务或收银员，这是最大的误解。在职业规划的方法论中，「离钱近」其实是一套精准的三维坐标系：
恍惚之间，秋天就来了，同时也过去了，今年的秋天很短，感觉只有夏天和冬天。
入职一家 AI 独角兽，没有迎新派对，只有一道「生死令」：给你 6 个月，做不出 PMF（产品市场契合），团队原地解散。
ElevenLabs 靠着这种近乎冷酷的「细胞分裂」式管理，在扩展到 350 人时，依然保持着初创公司的生猛。为了让这 20 个自治小队活下来，CEO Mati 执行了三条反常识的铁律：
周末去爬了大雷山，开车可以去山脚，大概爬一小时可以到山顶，如果运气好可以看到云海～
我花了三个月测试 AI 知识库，这个免费工具才是答案。
我先坦白：我非常不擅长记笔记。
Evernote、Obsidian、Apple Notes… 我试过市面上几乎所有的工具，然后又放弃了所有。我的想法不是在复杂的系统中迷失，就是在简单的应用里被「活埋」。
在过去短短两三年间，我们几乎所有人都被 ChatGPT 的「超能力」所震撼。我们很快就习惯了人工智能在生活和工作中带来的便利，它能编写复杂的代码，能写邮件，或者构思文案，甚至遇事不决的时候也可以找他们讨论。
大语言模型，本质上是一个前所未有的符号处理器——它由词元（Tokens）构成，智能建立在对人类语言和知识的海量统计之上。
图像生成模型，则是一个强大的视觉翻译器——它通过逐步去噪将文字转化为画面，能力建立在对「描述与视觉」对应关系的海量学习之上。
然后，就在我们以为看清楚未来模型的发展都是基于文章或像素预测的时候，Sora 出现了。
因为这不再是语言游戏。
双十一已经开始 2 周了，感觉该买的东西都已经买完了，但是 11.11 日还没有到来。
Figma 的崛起常被归功于「更好的体验」和「网络效应」。这没错，但如果成功仅凭此，坐拥无限资源的 Adobe 为何没能直接复制它？
答案不是 Adobe「太慢」，而是它在架构上「做不到」。