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鲁彼特
150关注6k被关注9夸夸
经济学博士
创业中 | 前互联网大厂战略
知乎优秀答主 | 《此间奥义》播客主播
AI starter|出海
鲁彼特
11:51
昨晚做了一个梦,好友创业多年,心力交瘁,顽疾缠身,于是把公司托付给我,自己禅修去了。

​接手后,我先看文件。行政部提供的文件云里雾里的,跟他们对接摩擦很多。我想新招一个助理,便让人力部去招。

过了好几天,人力部反馈没有合适的。我不信,从筛掉的简历里找了一份,让他们把人叫来,我亲自旁听面试。

人来了,语无伦次,言不达意。我以为候选人紧张,便和颜悦色地让对方从自己做的项目里谈谈收获。

结果对方直接跑掉了。人力部的人都在暗暗笑我。

两种可能:一种是这个人真的不行,我没有经验,微观管理,结果打自己的脸,被他们笑。一种是这个人是他们找来的,就是为了搪塞我的。

我又让行政部整理供应商的资料给我。有家供应商资质材料太旧了,合同续签后没有更新。我就问了怎么回事。

结果下午该供应商就派人来送礼,见到我一番吹捧,却只字不谈补齐手续的事。

这些事情让我明白,我这个新官没有站稳脚跟。毕竟我也没有管理过大型企业的经验。

于是我就向 AI 提问。AI 说,新官上任的第一周,要把自己当做 FDE。听各种会,聊各种人,不要擅自做重大决定,你需要先了解这家公司。

然后我就把重大财务审批和人事任用都冻结了,专心开始调研。

参加会议,他们让我讲话,在我面前表演。我说你们就当我不在,该怎么办就怎么办。

结果,我不说话他们也不说话。于是我决定,不再参加高管的会,去旁听基层的会,去跟一线的人聊。

从基层往上看,就像有面照妖镜一样,什么牛鬼蛇神都暴露出来了。再好听的话,在下面跑不通就是跑不通。谁跟谁不对付,为什么离职,都一清二楚。

我把搜集来的信息,全部交给 AI。很快,AI 就给我整理出一份报告,这家公司的业务情况、权力结构、财务健康度都一清二楚。

根本不需要额外招人。访谈过的人里,有好几个不受重用的业务骨干。不是人不行,单纯站错了队。这不,班底就有了。

AI 建议不要马上给人升职,而是应该给锻炼机会,在实际业务中考察。

一个月后,再开高管会,我已经不是那个被管理层糊弄又插不上嘴、问不出关键问题的生涩新手了。句句点评都直击要害。

我真把自己当成 FDE,而非总经理。先让问题充分暴露出来,然后通过制定新的目标和流程、制度来解决问题。

而不是急着验证自己手中的权力。你想验证权力,别人就会用权力语言跟你沟通。行政人力两大部门一开始让我吃瘪,就是这个原因。

把所有问题都当做业务问题,不回应权力语言(人情世故本质也是业务问题),局自然就破了。

这个过程中,组织自然而然发生了新陈代谢。一直被埋没的业务骨干自然而然升上来,混日子搞办公室政治的人待不下去了。

你甚至不用自己动手去对付他们。

然后我醒了,这个梦很有价值,给了一次锻炼领导力的机会。

60
鲁彼特
2天前
AI 博主真的是群很爱吹牛逼的人。

GPT 6 也就那样吧。
50
鲁彼特
7天前
有种人生策略叫杠铃策略,就是干不喜欢的工作,获得收入保障,支撑自己业余做喜欢的事。

​这种策略的本质是牺牲人生上限,来锁定下限。

我为什么说是牺牲?因为你把最宝贵的时间段和算力给了你并不喜欢的工作。

然后你用一身疲惫的自己(相当于是低算力模型)去做你真正热爱的事业,还妄想财富自由。

所以它是凡人之路,而不是卓越之路。

如果是卓越之路,应该是怎样?

应该反过来!

主要时间花在探索或者从事你热爱的事,不要花在谋生上。

钱实在不够用了,才利用闲余时间去搞钱,去解决生计问题。

这叫集火策略。

集中火力,去追求人生上限。

你本来就没有什么筹码,再被案牍劳形分了精力,别想拿到大结果。

当然,也要锁定下限。

身体健康,债务状况,法律风险,这些。

但不是用你追求上限的时间去换。

永远优先抓主要矛盾。


1532
鲁彼特
10天前
当年教我劳动经济学的老师,是著名学者 Aloysius Siow。

他曾经跟我们开玩笑,你想让老板给你升职加薪,你不能直接这么要求。

不能强调任务重,老板会觉得你能力不行。

不能说有人挖我,老板会觉得你在威胁自己。

不能主动邀功,老板的账可能和你算的不一样。

正确的做法是给老板反向画饼,说老板眼光很好,给的项目很有前景。但你觉得现在的步子还是有些保守,可以这样、那样优化提升一下。

老板如果认可(看你这么积极,通常不会泼你冷水),活多了,自然就要给你派人。只要派了人,本质上就是升职。

项目大了,预算自然就要追加。作为发起人,你不可能和新进来干活的人拿一样的钱,加薪是很自然的事。

你看,全程没有提一句升职加薪,但目的已经达到。

把这个思路套到景甜身上。

3000 万,还能叫彩礼吗?

叫彩礼,是个男人就会抵触。

所以应该叫什么?

应该叫小孙宝宝的富养基金,对不对?

钱一分都不归我,我只是代管。

宇晨,我没有别的意思,我只是希望你不用那么辛苦。

当全世界都误会你的时候,你记住,有我和孩子等着你。

用我们的爱,覆盖你来的路。


48
鲁彼特
10天前
昨晚的孙哥八卦说明什么?

像孙宇晨和李新野这样的人,哪怕他们赚了再多钱,也不会有人心甘情愿和他们交配。

3000 万,你可以理解是顶美的心理补偿金。

你看,对体育生,顶美就没要这钱。

孙哥没有那种让人激发原始冲动的魅力。

他不是 alpha,因为 alpha 犯不着给别人挖坑,谈不拢就下一个。

相比之下,特朗普比他更有男性魅力。

我不是在否定孙哥,而是在指出孙学的局限性。


354
鲁彼特
12天前
我现在 vibe coding 的时候,主要在御三家间来回切换:

​Opus/Fable 5,GPT 5.6 Sol,Gemini 3.7 Flash。

GPT 是干活主力,Opus/Fable 是文案、审计和 debug 官,Gemini 是限速时的替补、简单任务的主力。

这三者都要搭载自家的 Agent 环境,能力才会最强:Codex,Claude Code,Antigravity。

我​听说 Kimi K3 现在也在第一梯队,但我实在没有精力和动力去探索它了。

这就是所谓的首因效应吧。


20
鲁彼特
13天前
我让 AI 分析 2026 年所有新上市(包括 A 股/ H 股)的公司,给出看好/不看好的判定。

​第一轮分析:大部分都看好。

​我要求 AI 对自己的观点进行红队攻击。

第二轮分析:70% 的公司出局。

​我要求 AI 剥离一切叙事,务必回归基本事实和可验证的逻辑。

第三轮分析:只剩下长鑫科技。

大模型公司在第一轮就被判定为不看好的。

宇树科技是在第二轮出局的。

中际旭创在第三轮出局。

12
鲁彼特
17天前
想把一个任务从领先模型换成低成本模型,试了 DeepSeek,Kimi,Qwen,都不太行,性价比被 GPT Luna 秒杀。
33
鲁彼特
22天前
今天去复旦听肖仰华的公开课。

​肖仰华,知识图谱领域的大牛。之前听说过两件他的事迹:

​一是他的期末考别出心裁:让学生设计题目考倒 AI,这个考法很聪明。

​一是他们实验室做了一个“个人助理” agent 产品:GenericAgent,跑分还挺高。

但听下来 GenericAgent 的功能,Codex 都有,无非是不用绑定 OpenAI 的模型,能省钱。

所以今天这个公开课的亮点不是产品,而是他分享的一些 2C 场景,Agent 可以这么用:

1)他的实验室 AI 渗透率极高。人均有数字分身/个人助理 Agent,所以学生写论文的速度取决于 Agent 干活的速度。(据他说,几天可以出一篇。)

组会也是先让彼此的 Agent 沟通,Agent 解决不了的问题,再由人来讨论。

周末导师找学生干活,人可以不在线,Agent 要在线,让 Agent 干活就行。

2)他让 Agent 帮助处理社交事务,比如好友验证、互换名片、拜年和回复等等。

他也说,这么做有一个副作用,可能会影响个人信用。我觉得只要注明是人还是AI回复就行。

3)课堂教学场景:用AI造工具,比如做动画来解释算法,生成相声来解读论文,全自动剪辑视频,等等。

4)他用 Agent 预测球赛,准确率很高。

我说,下一步可以考虑用在 Polymarket 上变现,他说有这个想法。

5)他用 Agent 执行跨端任务,比如订票。由于他的 Agent 有记忆功能,所以无需交代细节,Agent 自己能猜测主人的行程信息(根据过往任务的蛛丝马迹)。

我感觉这个可以用来沉淀隐性经验。

6)行政事务:他吐槽学校的教务系统很难用,于是让 Agent 代劳,填表、查询、整理文件,等等。

7)他在技术论坛上用 Agent 来跟别人撕逼。AI 回复快、不知疲倦,语气跟人类接近,一直没被发现,还吸引了不少围观。

这个对知乎大V是刚需。Reddit 营销是不是也可以借鉴?


013
鲁彼特
1月前
谷歌的首席科学家 Jeff 离职创业了,做自动研究去了,投资方还是老东家。

​他原本是 Gemini 的技术负责人。目前 Gemini 已被 A、O 两家远远甩在后面,Gemini 3.5 Pro 更是难产(原本规划 6 月发布),Jeff 的离职应该是对此负责。

Jeff 毕竟有大功于谷歌,更是 AI 领域的领军人物,所以谷歌处理的还算体面。

​谷歌的 AI 部门有两个核心,一个是 Jeff,一个是 Demis。这两人的理念长期​不合,但互不隶属,都对谷歌 CEO 皮柴汇报。

Jeff 是工程派,典型的硅谷工程师风格:重视工程方案+产品快速迭代,认同“大力出奇迹”搞模型训练。

他原来是谷歌大脑的头,Attention is all you need——这篇 Transformer 的奠基之作就出自谷歌大脑的研究团队。

2023 年谷歌大脑跟 DeepMind (AlphaGo 的出品方,总部在伦敦)合并了,为了应对 OpenAI 的威胁,谷歌把最强的两个研究团队整合在了一起。合并后的头是 Demis。

Demis 是科研派,他的兴趣是 AGI,至于短期内谷歌的产品和商业化做的怎么样,他不那么感兴趣。

这就导致大量算力资源被分配给了长期研究项目,而不是用来保障 Gemini 的快速上线。

另外,DeepMind(合并前)发家的技术路线是强化学习,而不是 LLM。

Demis 倾向于在 Gemini 的训练中加入更多强化学习、记忆机制的技术。包括他在内的很多谷歌高层都看不上 ChatGPT,认为那就是一个文本解码器而已,毫无技术含量。

所以 Gemini 3.5 Pro 到底该怎么训练,有很多婆婆在发表意见。都采纳的话,就会让它承载太多目标,结构变得臃肿,最后难以实现。

谷歌原本是想让两个明星技术团队相互融合,所以才搞了双科学家领导体制,却没想到他们之间相互拆台,互相拖累——最严重的时候,两派的人不肯分享代码,相互竞争资源。

1 + 1 < 2。

Gemini 就在这样的背景下掉队了。

谷歌终于意识到双核制是效率大敌。于是,Jeff 出走,Demis 明升暗降,出任 DeepMind 董事长(美国的董事长是虚衔)。然后由皮柴直接领导谷歌 AI 的产品运营团队。

但我觉得大神的离开对谷歌来说不一定是坏事。因为 AI 是年轻人的天下,婆婆少了,更能放开手脚,不受历史包袱的限制。

希望 Gemini 能尽快重回御三家水准,摆脱美国豆包的恶名。[旺柴]

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