Liam's Notes

在工作之后，我总有一个迷信，总觉得自己的工作状态是在一个「好周期」和「坏周期」中循环，以至于我常常会分析我现在究竟是出于什么周期中，下个周期是好还是坏。

其实，周期没有好与坏，只是在循环往复的处于「适应」与「不适应」中。在这个过程中无非就是「迷茫 - 折腾 - 学习 - 狂妄 - 放纵 - 迷茫」中循环往复，而不同的组合会带来不一样的结果最危险的时候，往往是自己迈上了一个新台阶的时候 —— 因为我们都会被晋升到一个自己不合适的位置，但我们会觉得自己的努力得到了回报，很容易狂妄或者迷茫。其实这时候最重要的不是「赶紧做出来成绩」，而是宁可慢下来思考下。否则死怼又没结果的时候，会郁闷甚至放纵，浪费了自己的时间甚至会伤害到身边的人。^[1]

前些年，高晓松说：「生活不止眼前的苟且，还有诗和远方的田野」过去觉得只是文艺者的宣泄，只是对世外生活的向往。

当自己渐渐被工作所埋没的时候，才意识到「生活不止工作，还有诗和远方。」这种感觉是被消费主义社会裹挟下对当下的向往，关注眼下的人和事。

前段时间一直在研究笔记，执着于挑选最好的笔记工具、醉心于构建完善的结构体系、满足于每日记录数千字、热衷于修缮数字花园，但是全然没有想明白写笔记是为了什么，而是陷入「为了写笔记而写笔记」的误区，把过程当做了目的。

• 在现代教育观念中，长篇大论不再是知识精英的特权，ChatGPT 反映了机器生产论文的能力，也提醒我们产出的大部分知识可能是没有用的，需要更多注重交流和实用价值。
• 二十一个思维模型，涵盖多方面的生活和工作场景，包括创意、沟通、决策等方面，可以帮助人们更好地应对挑战和把握机遇。
• Alexey Guzey 在面对拖延和低效状态时，建议先接受当前的状态，设定一个计划并去执行，同时选择一个新的环境。在这个环境下，集中注意力完成需要做的事情，尽量避免干扰和浪费时间。

长篇大论不再是知识精英的特权，知识结构也不必再通过艰苦的海量阅读构建

在现代教育的观念中，无论在哪个文化里，能进行有理有据的长篇大论都是知识精英的特征。你是精英，就代表着你能够就社会、政治或者个人话题，发表一些符合逻辑、能说服别人的看法。不管是我们高中时候背过的文章，或者是在现代西方的语境下面都如此。

由于「二战」之前，专业化的科学技术在欧美社会开始发端，人被技术社会限定在一个非常小的圈子里，坚守人文学的这些人对于这种现象既忧虑也反感，这就构成了作为一种运动的人文学科的主要目的。对他们来说，他们感兴趣的不是能够生成大量东西的能力，而是有质量的论证胜过大量的论证。他们对实证主义、客观知识持有非常深刻的怀疑论，所以对他们来说很重要的一点是阐释：能够对知识进行不断的更新，更新对知识主体的认识，以及对人在整个社会和发展里面的中心位置的思考。
度上引发了一些文科学者的焦虑。

• Sam Altman 的成功学包括选择复利增长、绝对自信、独立思考、成为好的「销售」、具备冒险精神、保持专注、努力工作、大胆一点、足够坚定、保持强劲的市场竞争力、建立人际网络、资产决定财富和拥有内驱力等方面。
• 我们的大脑与生俱来就是为了减少不确定性。然而，对于未知事物会造成我们的焦虑、影响我们的注意力和暂存记忆，以及影响我们做出决策。元认知可以帮助我们管理因未知而产生的焦虑，释放我们的暂存记忆资源以及更好地在不熟悉的空间中做出决策。
• 谈判的目的是要和对方建立良好的关系，不要把对方视为敌手，而是应创造合作伙伴关系。提升谈判能力需要不断的练习，可以在日常生活中练习，如点咖啡时。要训练拥有具有抚慰性的晚间广播电台主持人的声音，以及通过镜像技巧、定义句、说「是」和说「不」等技巧来提高谈判效果。

通过大量观察企业创始人，我思考了很多关于赚大钱或者建功立业的想法。通常，人们最开始一心只想赚钱，但最后会想有所成就。

复利具有神奇的魔力，现在处处都在强调复利，这其中的奥秘就是指数曲线，因为指数曲线是创造财富的关键。

一家中型企业的价值如果按照每年 50% 的速度增长，那么它的规模可以在短时间内极速扩张。世界上少有企业具有真正的网络效应和高度的可扩展性，但是随着技术进步，这种情况会逐渐改变，这值得我们不断为之努力。

• 拥有独特知识并能够规模化供应，并使用商业杠杆来实现财务自由，其中三个来源为资本、人力和无需许可即可使用的代码和媒体，若缺少编程技能，可以写作、制作视频或音频来获得财富自由。无论何时开始，发展技能和独特知识都是值得的。
• 理解业务的第一步是理解产业链，拆解核心角色，再按照供给侧到消费侧的顺序梳理核心流程，之后利用 OKR 思想聚焦和对齐团队目标，拆解 OKR，把关键事情抢到手来做，研究该行业所有平台和第一手信息，从宏观到微观地了解业务。
• 智舱产品负责人负责车辆与用车人之间的智能化交互体验，包括车内和车外交互场景，需要考虑不同角色和位置维度，拆分出车机 OS、车控、地图、影音、智驾等模块，自研或外采并注意产品的高质量和复杂度，车内非驾驶场景与智舱关系不大，车外场景围绕安全展开，但保险是安全功能的可替代方案。

• 你不会通过出租自己的时间而变得富有。你必须拥有产权，也就是生意的一部分，以此才能赢得个人财务自由。互联网极大拓展了一个人职业生涯的可能性。绝大多数人对此毫无认知。（而所谓的产权，不一定非得是一幢楼或者一部小说，一篇经典的文章，一部短视频，都会成为你的资产）
• 财富增长需要使用杠杆。商业杠杆有三个来源：1、资本；2、人力；3、复制起来边际成本为零的产品（如：代码和媒体）。资本和劳动力是需要征得许可才能使用的杠杆。每个人都在追逐资本，但总得有个什么人给你才行；每个人都想要领导其它人，但总得有什么人愿意跟着你才行。代码和媒体是无需要许可即可使用的杠杆。它们是新贵人群背后的杠杆，你可以通过自己创建的软件和媒体，在睡觉时仍然为你干活。
• 如果你不会编程，那你还可以写书和博客，或者做视频或者音频节目。

「致富」，但其实最核心的观点是你要拥有你自己「独特的知识」，并且能规模化的供应。

• 独到知识是那种不可以通过培训而获得的知识。这是因为，如果这种知识可以经由培训而得，那么其他人同样也可以，并且以此取代你。在真正的好奇心和热情驱使你前进的路上，你更有可能获得独到知识，而不是在追逐潮流热点的闻风起舞脚步里。创建独到知识的过程对于你就像是在玩，而对于别人则像是工作。

• 科技公司的福利和个人发展关注已成为争夺人才的工作场所文化，但随着股市动荡和经济环境不平衡，科技公司正在转变为优化盈利能力而非增长，导致裁员潮和失业风险升高。
• 职业倦怠是由长期工作压力引起的心理状态，具有压垮人的疲惫、愤世嫉俗和无力感等特征。其反义词为「参与」，包括高能量状态、强参与和效能感。目前个人干预不太有效果，最好的方法是将自己从导致倦怠的环境中移开，并花时间恢复。康复是有保证的，在时间推移过程中大多数患者会继续工作。
• 使用 37% 规则来进行选择，能够在采样和筛选中获得最佳结果，同时我们需要平衡利用或探索的心理机制。

近二十年来，科技公司倡导一种以让员工对旨在无缝整合工作和生活的福利为中心的方法。他们制定了福利计划和无限假期，优先考虑个人的举措，以及标准的员工福利。这与高薪和股权方案一起，不仅是获胜的一种方式，也是主导人才争夺战的一种方式。硅谷公司的快速发展和成功，部分得益于其独特的人员实践，重新构想了一代人的工作场所文化。

正如他们所说，时代正在改变。该行业正面临着不平衡的宏观经济环境和动荡的股市，这给上市科技公司带来压力，并导致 IPO 不太理想。私人环境。科技公司的首席执行官们现在不惜一切代价优化盈利能力，而不是增长，有时甚至以长期持有的组织信念为代价。

这种转变在最近的技术裁员潮中最为明显。关于 Twitter 的 7,500 名员工中的一半被裁员，已经有很多公开讨论，这是在其新所有者 Elon Musk 的领导下进行的一项举措。

• 结构性改变才能真正改变社会和产业，而这种改变往往是一类大型成本从边际走向固定；模型的成本现在也正在发生同样的转变，大模型将成为技术核心和产业化基础，让个人见解变得至关重要。
• 人类和 GPT 这类语言计算模型是高度理性化的结晶，在人对其进行理解过程中，我们应该转换视角思考人类作为一个语言机器时的关系特征，以此探讨符号智能与物体之间可能存在的空缺及感官经验上的差异。同时，GPT 可以被看作一种在字符库中漂浮的智能，尽管它可以回答各种问题，但永远缺乏涉及到真实物体的直接关系，因此其知识只能是语言化的。
• 寻找自己喜欢的工作其实不易，但很重要。父母对职业不满可能影响孩子寻找喜欢的工作；名利双收的职业是最危险的，因为年轻人容易被权力、前途和声望蒙蔽而迷失方向；不能总有人做讨厌的工作，选择一个值得追求的宏伟目标才会配得上你的努力；钱越多的工作越需要付出全部的精力，加上高生活开支，容易丧失再选择所爱的可能。

一定要记住，任何改变社会、改变产业的，永远是结构性改变。这个结构性改变往往是一类大型成本，从边际成本变成固定成本。

我在 CMU 念书开车离开匹茨堡出去，一张地图 3 美元，获取信息很贵。今天我要地图，还是有价钱，但都变成固定价格。Google 平均一年付 10 亿美元做一张地图，但每个用户要获得地图的信息，基本上代价是 0。也就是说，获取信息成本变 0 的时候，它一定改变了所有产业。这就是过去 20 年发生的，今天基本是 free information everywhere（免费的信息无处不在）。

Google 为什么伟大？它把边际成本变成固定成本。Google 固定成本很高，但它有个简单商业模式叫广告，它是世界上高盈利、改变世界的公司，这是拐点关键。

少楠在播客《与理想屯的球姐聊聊：斯多葛学派、模仿欲望、知识管理以及中国科幻》中讲自己的「人生母题」

因为我做产品，产品就是在研究人的动机。就说白了就是在研究人的动机和欲望是怎么来的。所以早先就是所有跟这一切相关的，我都会很感兴趣。在整体方向上，我会关注几个领域。
一个就是普通的产品设计，另外一种就是说跟人性相关，欲望，行为经济学，群体心理学。
后来我就会发现微观经济学可能都有价值更大。因为微观经济学里有很多是理解人性的东西。比如说我们怎么设计税收系统，然后我怎么通过市场来激励他们。
然后跟宗教哲学有关。因为你要去跟自我打交道，然后最近可能又加了一门神经学，因为你就会发现，其实杰拉德已经讲的是那个哲学里面，是可以用多巴胺的角度来分析。

在年轻时候的职业选择，都是别人认为这个职业好，我就要去做别人认为看的这件事情。E03.25~35岁如何做好职业规划？职场没人告诉你的8个忠告。在中国的教育中，这个一直是一个令人很困惑的地方。在 18 岁，人生刚开始的时候，就要让他觉得下辈子的方向。对于下辈子的思考，想要做什么，擅长做什么，这不是一天、两天就知道的事情。是需要一个自己不断探索，不断去发展发现自己的一个过程。

最近又到了职业的倦怠期。塔勒布说，规律性有毒，让你更脆弱，比如月薪。规律性为什么有毒？因为它暗示了持续性和稳定性，但没有事物能够持续稳定。

在慢性倦怠中，就会让我自己不断的反思，不断的思考自己与世界的意义与关系。Elon Musk 说，我非常喜欢电子游戏，但如果我做出非常棒的电子游戏，对这世界能有多大的影响？我也每天在自我怀疑。

• 只有在允许深度注意力的环境中，才能产生文化。这种深度注意力，却逐渐边缘化，让位于另一种注意力，「超注意力」。这种涣散的注意力体现为不断地在多个任务、信息来源、工作程序之间转换焦点。
• 我们比 AI 强的地方，就是我们比 AI 愚蠢、狭隘、傲慢、有缺陷，并对事物抱有偏见。
• 通过让渡决定权，来让自己处于弱势状态，一旦出现问题，可以有人埋怨，避免自己去承担主要责任

在许多 Prompt Engineering 的框架中都有记载（比如 CRISPE），让 ChatGPT 更好工作的核心方法之一，是告诉它需要扮演一个什么样的角色：

• CR： Capacity and Role（能力与角色）。你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。
• I： Insight（洞察力），背景信息和上下文（坦率说来我觉得用 Context 更好）。
• S： Statement（指令），你希望 ChatGPT 做什么。
• P： Personality（个性），你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。
• E： Experiment（尝试），要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

对于同样一个问题，比如「核裂变的原理」，ChatGPT 在扮演大学老师、科普作家和幼儿园老师的时候，会给出完全不同的答案。

ChatGPT 背后的模型是 GPT-3.5-turbo，去年 OpenAI 发表了一篇《Training language models to follow instructions with human feedback》的论文，介绍了 GPT 3.0 到 GPT-3.5 模型的演进过程。

使用标注者编写的提示，然后使用监督学习来微调 GPT-3，之后再通过人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）进一步微调这个监督模型。在评估后，13 亿参数的 InstructGPT 模型的输出优于 1750 亿参数的 GPT-3。此外，InstructGPT 模型在信息真实性上有所提高，在生成有害输出方面有所减少，同时具备内容泛化的能力。^[1]

在第一阶段人工主要标注了以下数据集：

• SFT 数据集： 13,000 条数据。标注人员直接根据 prompt 集中的问题，写出对应答案。
• RM 数据集： 33,000 条数据。该数据集通过将 prompt 集中的问题再次喂给经过第一阶段微调后的 GPT 模型，数据标注人员针对 GPT 的不同回答作出排序。

同时在论文中说明了这部分标注人员主要来自于外包或 Scale AI。（也有资料说是 Scale AI 和 OpenAI 各找了 30 个博士做语料标注，但是暂时没有找到消息来源。）

• 科技的发展是赋能人类更强大的工具，但每个个体的能力并不一定随之变得更强，某些能力可能完全依托科技。虽可以提高知识生产力，但经由科技赋能释放出来的脑力是否创造价值取决于个体的选择。科技的赋能可能改变大脑资源分配和结构，但其影响因素对每个人不一定相同，也存在剥夺某些能力的风险。科技选择人的趋势下，科技的应用也可能存在选择和歧视的现象。
• 人们常常将手段当作目的，忽视本质问题，导致问题的产生。像 XY 问题一样，团队或个人可能陷入对手段的过度追求而忘记了解决本质问题。这种现象可能有多种原因，例如对技术的偏爱、对用户需求缺乏了解、业务规划的偏差、追求 KPI、追求用户量等。此外，团队的领导也可能搞信息不对称，只告诉团队要做什么，而不告诉为什么要这样做，导致时间和经历的浪费。
• 幸福的三个指标：自由支配个人时间的量、自由支配个人时间过程的质、自由支配个人时间结果的质。这三个指标围绕着一个点，即时间。缺乏自由支配时间会使人不幸福。幸福的定义是个人生活有意义。该定义可以拆成三个指标：使用权利、使用效率、使用结果。

ChatGPT 等工具会提高人的工作效率和产出。但它会让人类使用者自身变得更「聪明」，还是「更笨」？更「强」，还是更「弱」？

现代人类的生存高度依赖技术与知识体系，而这些技术、知识是由人类共同体作为一个群体掌握的，借由各种各样的制度体系维持下来（例如教育机构、教材及各种图片文本资料等），向后代繁衍。这些技术与知识不是由某个具体的个人掌握的。个体脱离了人类共同体后就很难生存。

把人类视作一个整体，在科技的支持下当然是变得更强大了，但并不意味着每个个体的能力都在变强。