我每天都在很努力地做一件事：

杀死昨天的自己。

「清晰表达」更像是一种道德，而不是风格。

允许意外改变问题，再用严格的方法研究新问题。

每个季度给自己设定一个思考问题。

这个季度问题会像一个“吸引子”一样，将零散的信息和事件围绕它打转，碰撞、酝酿，大脑中可能会突然出现“火花”。

一年想清楚四个问题，慢一点，再慢一点。

推荐一篇论文：arxiv.org

论文中针对阅读提出了一个非常有意思的取景框架。

我们一直有「六经注我」 vs 「我注六经」的分类，可以理解为「以读者为中心」 vs 「以作者为中心」。

现在有了 AI，会带来什么变化？

这论文加了一个维度：「AI 替我读」vs「AI 陪我读」。

两者一结合，就出现了四象限。可以把当下的 AI 工具和应用场景放置其中进行分析。

针对「AI 陪我读」这个有意思的话题，又给了三个工具：

第一类是跑鞋型。跑鞋不改变你跑步的方式，它减少脚和地面之间的摩擦，让你跑同样的路更省力。对应到阅读，就是让你用同样的方式读，但读得更顺。术语弹窗让你不必中断去查词典，高亮系统替你标出哪些段落值得细读、哪些可以略过，自动排版让长文档更容易扫视。你还是在读，读的动作没有变，只是路面变平了。

第二类是哑铃型。哑铃的作用不是让你省力，恰恰相反，它故意给你加负重，目的是让你变强。对应到阅读，就是在阅读过程中设置有益的阻力。比如读完一段之后要求你用自己的话复述，再往下翻之前先让你预测作者接下来会说什么，或者定期抛出问题检验你是否真的理解了而不只是眼睛扫过去了。这些动作会让阅读变慢，但慢下来的那部分恰好是理解发生的地方。

第三类是滑雪板型。滑雪板不是让你走路更快，也不是让你腿更有力，它让你做到一件走路根本做不到的事——在雪上滑行。对应到阅读，就是让你和文本之间产生以前不可能的交互方式。把一篇论文的段落拖到二维空间里重新排列，让两篇论文的论证链条并排对照，在阅读痕迹上回溯自己三个月前读同一篇时关注了什么、现在关注了什么。这些不是「读得更快」或「理解得更深」，而是一种全新的阅读动作。

有了这个框架，就像是拥有了一张地图。针对自己的需求，可以在对应的象限中寻找解法。

muse 邀请码：VGGFM3

muse.ai

微信为什么没有做出自己的 muse？

人与 ai 如何协作？

人：通过“肯定性”的目标描述（要去哪）和“否定性”的边界限制（绝对不能 xxx），点亮一片“子空间”。

ai：在点亮的子空间中，探索优化到达路径，并自动执行。

稀缺能力项：

对 ai 的回答说出哪里“不行”

agent 卖的是什么（token、result、seat），就会有相应的定价方式。

反过来，通过定价方式，可以看到厂家是如何定义自己的售卖对象。