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人生周报079:凹凸的深入思考与感悟

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AI热点日报时间:2026-07-03
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每周都感觉自己像陈平安,在浩瀚的信息海洋里打捞那些优美的句子。他是一笔一画刻在竹简上,我是一字一句收藏在备忘录里。然后挑个晴日,翻出来重新翻阅品味、细细朗读。 这就是“读”。心中有话忍不住对这个世界倾诉,那就是“说”。 读 机器正在学习我们的语言,因此我们不再需要学习它们的语言。 从本质上讲,世界是

每周都感觉自己像陈平安,在浩瀚的信息海洋里打捞那些优美的句子。他是一笔一画刻在竹简上,我是一字一句收藏在备忘录里。然后挑个晴日,翻出来重新翻阅品味、细细朗读。

这就是“读”。心中有话忍不住对这个世界倾诉,那就是“说”。


机器正在学习我们的语言,因此我们不再需要学习它们的语言。

从本质上讲,世界是由问题驱动的。

发现了一个很有意思的词——Sonder。

它的含义大概是:忽然意识到,每一个擦肩而过的陌生人,都拥有着和你一样复杂且丰富的人生。用我们的话来说,就是众生相。

你站在高楼上俯瞰万家灯火,会忍不住去想:每一扇窗户背后,都有一个正在上演的故事。有人在庆祝生日,有人在加班奋斗,有人在经历失恋,有人在给父母报平安。那种奇妙的感触,就是 sonder。

每一次用户打开你的产品,你都在接待一位客人。减少一切摩擦,让体验变得自然流畅;用心关注那些容易被忽略的细节;偶尔创造一点意外的小惊喜。

真正的 Care,从来不是一个功能,而是所有细节积累在一起,让用户真切感受到“我被认真对待了”。

字节的精准投放、拼多多的社交裂变、美团的补贴策略、阿里的促销玩法,应该是互联网用户增长方法论中的 4 大引领者。

随着逐渐长大,表达的压力也越来越大,“正确”的话语占比越来越高。但也因此,更加珍视那些充满活人气息的朋友。

大多数人并不热衷玩地球 online,主要还是因为缺乏明确的天赋系统和成就系统。

对于那些确定会发生的刺激,养成一个习惯来“包裹”它,久而久之,也许你会编织出一串生活的珍珠。——《福格行为模型》

我是我的印象的一部分,而我的全部印象才构成了我。——《务虚笔记》

越是高手,其洞察力与分辨率越高。

优选环境,胜过强求改变自己。

不是英雄造就了时代,而是时代召唤了英雄。

一个人的品味,就是他的损失函数。

电力是同质性的,A 厂和 B 厂的一度电,本质上就是一度电。

Token 是异质性的,不同模型的 1M tokens,其价值差异巨大。

这种差异性,更容易形成供给瓶颈,进入近似“税收”的状态,而非商品化的电力基建方向。

问题永远大于解决方案。

本周想要推荐的是《反脆弱》。

面对“黑天鹅”事件,我们通常如何应对?传统思路大致有几层:

最基础的层面是现代投资组合理论(马科维茨,1952年):风险被定义为波动率,也就是收益的方差。波动被看作是坏东西,要靠分散投资把它降到最低。这已成为教科书里的共识,至今仍是大多数资产配置的理论基石。

往上一层是期望效用决策论(冯·诺依曼与摩根斯坦,1940年代):面对不确定性该如何选择?答案是选择那个“概率加权平均”最大的——优化均值。

再往上一层,就是高斯钟形曲线那套理论:假设世界是正态的、薄尾的,因此一切可测量、可预测,最终把风险压缩成一个数值(VaR,在险价值)。

塔勒布带来一个全新的概念:凸性(convexity)——即下行风险有限,上行收益无限。

数学上它被称为延森不等式——对于一个凸函数 f,E[f(x)] 大于 f(E[x]):你那堆波动经过一条凸曲线后的平均,要高于先取平均再经过曲线。这两者之间的差值,塔勒布将其命名为“凸性偏差”,而且这个偏差会随着波动的增大而增大。

一旦曲线呈现出凸性,波动越剧烈,你反而赚得越多——整个过程你完全不需要预测 x 的走向。波动从你千方百计躲避的敌人,转变成了你的朋友。

这个概念的启发在于:面对不确定性时,先分析它的凹凸性。尽量只参与“凸性”的局面,而避免进入“凹性”的困局。

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