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置顶一直很喜欢这个视频，打算设为主页置顶。
用来时刻警醒自己，不要跟那些自嗨精英一样，天天陶醉于把「高科技英文术语」挂在嘴边，做着越来越远离市场真实需求的东西。
要经常打开这个视频看看：
我们做产品做需求，最终必须是为了服务于普通人民大众的朴素喜怒哀乐柴米油盐
用来时刻警醒自己，不要跟那些自嗨精英一样，天天陶醉于把「高科技英文术语」挂在嘴边，做着越来越远离市场真实需求的东西。
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我们做产品做需求，最终必须是为了服务于普通人民大众的朴素喜怒哀乐柴米油盐
新裤子 - 假如生活欺骗了你_哔哩哔哩_bilibili
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也可以这么理解：
只要沟通中有「问题/争议/目标」，
需要得到正确的「方法/结论」，
那就是「AI helpful」而非「算法funny」的范畴。
比如此时我们在即刻谈论AI的出路，比如球迷聊国足怎样赢，情侣对关系分歧进行沟通……都算是一种「集体思考」。 //@阿帅的健康笔记: 一群人集体决策思考包括职业成长发展规划这种？
只要沟通中有「问题/争议/目标」，
需要得到正确的「方法/结论」，
那就是「AI helpful」而非「算法funny」的范畴。
比如此时我们在即刻谈论AI的出路，比如球迷聊国足怎样赢，情侣对关系分歧进行沟通……都算是一种「集体思考」。 //@阿帅的健康笔记: 一群人集体决策思考包括职业成长发展规划这种？
王半城: 【3】所以AI的用户蓝海在哪？答案非常清晰简单，就是「小红书互助help的泛化」 理工男为什么只想用AI help一个人单机思考单机陪伴，却不想用AI help一群人集体做事？ 因为理工男眼里的世界只有黑白两面：要么是多人算法分发的funny，要么是单机agent或陪伴bot的helpful，他们看不见中间选项：小红书姐妹搭子这种人与人之间的helpful
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【3】所以AI的用户蓝海在哪？答案非常清晰简单，就是「小红书互助help的泛化」
理工男为什么只想用AI help一个人单机思考单机陪伴，却不想用AI help一群人集体做事？
因为理工男眼里的世界只有黑白两面：要么是多人算法分发的funny，要么是单机agent或陪伴bot的helpful，他们看不见中间选项：小红书姐妹搭子这种人与人之间的helpful
理工男为什么只想用AI help一个人单机思考单机陪伴，却不想用AI help一群人集体做事？
因为理工男眼里的世界只有黑白两面：要么是多人算法分发的funny，要么是单机agent或陪伴bot的helpful，他们看不见中间选项：小红书姐妹搭子这种人与人之间的helpful
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【2】昨天夸赞小红书能实现抖音算法做不到的事，今天继续谈谈小红书模式在AI面前的局限性：只能依赖民间智慧的知识体系，导致准确靠谱度存在天花板上限。
为什么小红书攒出那么多“有用种草攻略”，甚至有时比AI还好用？
因为赛道选得精妙，只靠普通网民的智商经验，就能攒出一套精准度不错的知识体系。
你当然看到很多人泛泛而谈的归因于「用户质量」「图文双排UI」这些表象因素，这种分析看个乐子就得了。
比如你去巴黎旅游怎么订酒店，怎么买门票，只要是去过巴黎的人，哪怕是个大专学历的游客，都能给出有用建议，不必专门找“旅游学博士”来回答。
你会发现，这些场景，可以看作是「标类品」，去每个国家的旅游攻略，每一种植物的各方面养护事项，每一种面容的护肤化妆技巧，都是可以清晰结构化的，并且只需要民间智慧就够用。
这种智慧知识体系的价值，并不只是「提供正确答案」，更在于「压制错误谬论」！
比如，你在巴黎旅游求助里胡乱留言「卢浮宫是免票的」，会被很快证伪并打压。因此旅游时去搜小红书，比搜百度更靠谱。
但只要是知识门槛稍微高一点的议题，比如……涉及社会学的性别议题，小红书民间智慧就开始谬误崩盘了。
（知乎就是个反面案例，同样是问答知识QA，他们的选题范畴就很差，全是好门槛话题，天然把发展空间做死了，讨论宇宙科学，只能是博士大牛来才能答得靠谱，普通人来键政就全是倒大粪。当大量谬论得不到抑制，help的价值就没了）
（而字节推荐算法就更难以构建QA问答攻略类型的产品，因为这个赛道严重依赖知识权威性对错，而算法没有价值观，谁嗓门大谁对，其信用体系就是天然崩烂的）
所以，如果你在小红书点开史政经话题的评论区，照样臭不可闻，因为民间智慧无论在哪都做不到专业讨论这些深度复杂议题。甚至如今你只是发个巴黎旅游打卡，也会有人涌进来批判「西方的历史都是伪造的！」
但我想讨论的小红书做不好的、更广阔、更痛点的细分蓝海赛道，并不是什么史政经，而是图3所示的「复杂人际社会化行为」
甚至可以认为，从前各种「小而美」社区社交内容平台，泛化就会氛围崩坏的根本原因，并不是常说的「太多闲杂人涌进来导致变味」，而是泛化后一定无法避免「人和人的复杂关系博弈和利益碰撞」
因为，小红书攻略里的化妆、穿搭、养植物、护肤、买票、逛展……都可以看作是「个人场景可独立完成的行为」，你要处理的对象不是人，而是某个固定的、可控的事物：一件衣服，一张脸，一个订票系统，我们可以管这种场景为「标类help」
但一切「多人之间发生的事情」，比如恋爱婚姻、朋友交际、职场协作、亲子关系、商家信誉问题、公共社会事件……你要面对的对象是活生生的、不可控的、复杂的人，这几乎都是民间智慧难以驾驭的，我们可以管这种场景为「非标help」
这个场景极其普遍、高频、复杂、超痛、全民化，以至于你现在在任何网络平台的首页、热搜，所看到的议题，它都占据了大部分：西贝，始祖鸟炸山，996，彩礼，安卓力工，原生家庭，city人排外，雷式营销……
为了专门研究这些「人和人的问题」，人类诞生了社会学、管理学、组织行为学、人类学、心理学、法学、新闻学、营销学、传播学……等无数个学科
而目前能天然维持这些复杂人际摩擦博弈的平衡、从而保持集体关系不崩坏的模式只有一种——微信的熟人关系。
但现在可以有了第二种方式：靠驾驭这么多知识，来平替「熟人关系」，帮助人们维护各种复杂人际摩擦博弈平衡，那就是AI
明天继续写
为什么小红书攒出那么多“有用种草攻略”，甚至有时比AI还好用？
因为赛道选得精妙，只靠普通网民的智商经验，就能攒出一套精准度不错的知识体系。
你当然看到很多人泛泛而谈的归因于「用户质量」「图文双排UI」这些表象因素，这种分析看个乐子就得了。
比如你去巴黎旅游怎么订酒店，怎么买门票，只要是去过巴黎的人，哪怕是个大专学历的游客，都能给出有用建议，不必专门找“旅游学博士”来回答。
你会发现，这些场景，可以看作是「标类品」，去每个国家的旅游攻略，每一种植物的各方面养护事项，每一种面容的护肤化妆技巧，都是可以清晰结构化的，并且只需要民间智慧就够用。
这种智慧知识体系的价值，并不只是「提供正确答案」，更在于「压制错误谬论」！
比如，你在巴黎旅游求助里胡乱留言「卢浮宫是免票的」，会被很快证伪并打压。因此旅游时去搜小红书，比搜百度更靠谱。
但只要是知识门槛稍微高一点的议题，比如……涉及社会学的性别议题，小红书民间智慧就开始谬误崩盘了。
（知乎就是个反面案例，同样是问答知识QA，他们的选题范畴就很差，全是好门槛话题，天然把发展空间做死了，讨论宇宙科学，只能是博士大牛来才能答得靠谱，普通人来键政就全是倒大粪。当大量谬论得不到抑制，help的价值就没了）
（而字节推荐算法就更难以构建QA问答攻略类型的产品，因为这个赛道严重依赖知识权威性对错，而算法没有价值观，谁嗓门大谁对，其信用体系就是天然崩烂的）
所以，如果你在小红书点开史政经话题的评论区，照样臭不可闻，因为民间智慧无论在哪都做不到专业讨论这些深度复杂议题。甚至如今你只是发个巴黎旅游打卡，也会有人涌进来批判「西方的历史都是伪造的！」
但我想讨论的小红书做不好的、更广阔、更痛点的细分蓝海赛道，并不是什么史政经，而是图3所示的「复杂人际社会化行为」
甚至可以认为，从前各种「小而美」社区社交内容平台，泛化就会氛围崩坏的根本原因，并不是常说的「太多闲杂人涌进来导致变味」，而是泛化后一定无法避免「人和人的复杂关系博弈和利益碰撞」
因为，小红书攻略里的化妆、穿搭、养植物、护肤、买票、逛展……都可以看作是「个人场景可独立完成的行为」，你要处理的对象不是人，而是某个固定的、可控的事物：一件衣服，一张脸，一个订票系统，我们可以管这种场景为「标类help」
但一切「多人之间发生的事情」，比如恋爱婚姻、朋友交际、职场协作、亲子关系、商家信誉问题、公共社会事件……你要面对的对象是活生生的、不可控的、复杂的人，这几乎都是民间智慧难以驾驭的，我们可以管这种场景为「非标help」
这个场景极其普遍、高频、复杂、超痛、全民化，以至于你现在在任何网络平台的首页、热搜，所看到的议题，它都占据了大部分：西贝，始祖鸟炸山，996，彩礼，安卓力工，原生家庭，city人排外，雷式营销……
为了专门研究这些「人和人的问题」，人类诞生了社会学、管理学、组织行为学、人类学、心理学、法学、新闻学、营销学、传播学……等无数个学科
而目前能天然维持这些复杂人际摩擦博弈的平衡、从而保持集体关系不崩坏的模式只有一种——微信的熟人关系。
但现在可以有了第二种方式：靠驾驭这么多知识，来平替「熟人关系」，帮助人们维护各种复杂人际摩擦博弈平衡，那就是AI
明天继续写
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是的，搜索和QA天生同源，所以AI热潮兴起后，最先被想到的一个场景就是搜索。但是单纯的搜索又是个低频场景，所以小红书是把搜索、QA和流量推荐相结合的一种复合模式 //@护发熊长老: 小红书是人工搜索加流量匹配，首页也有根据兴趣推荐的算法匹配（中年男人首页总要给你推擦边女菩萨）。ai目前基于问答就是一个更精准和更主动的搜索引擎或者基于概率统计学原理的数据专家。
王半城: 【1】接上回，如果你梦想让AI在大众C端释放价值，你就必须击碎「兴趣推荐」的思想钢印。 突破口就在我们天天刷却忽视的小红书上：它的基本盘不是「funny奶头乐」，而是「helpful利益需求」，他的优势是know-how，而非know-what 车轱辘话大牛们坚信「字节兴趣算法已经万能地解决了一切信息需求」，不会再有新赛道撼动字节（尽管字节无论做社交还是抄小红书都屡战屡败😅），甚至哪怕在21年，很多人仍然看衰小红书，觉得抖音加个图文功能就可以吞噬。 如图所示，我列举了「奶头乐兴趣」跟「有用攻略种草」的差异。 你在抖音「爱看」的内容，通常跟你现实生活中要做的事情、遇到的疑难需求，是没有关联的。无脑恶搞段子，美女舞蹈，秀才抛媚眼……不能帮你解决什么现实痛点，只能「图一乐」 而小红书的基本盘内容，是「有用攻略种草」，都是跟你的现实生活有关联的，你会去的店，你想学的化妆技巧，你想求助的旅途规划…… 二者差异就像我以前吐槽即刻圈子，「植物爱好者」里通常就是随手拍了个路边野花发出来——在用户心智里，我的内容只要符合「what=植物」，就可以发这个圈子。 但小红书讨论植物，则会讨论具体怎么选购、浇水，施肥，防虫……全是know-how范畴，一切都是围绕「有用的权威的知识」 这就是「现实利益相关性」。小红书的搜索和提问的权重很高，但跟知乎「宇宙的尽头在哪里」这种飘渺问题不同，小红书的典型问题都「关乎自身利益」：巴黎旅游怎样订酒店，怎样买票，怎样防盗…… 在「自身利益help」场景，你面对的未必是「喜欢的东西」：你显然对车祸不感兴趣，但遇到就要被迫寻找solution。我们管这个，叫做——需求。 因此才会产生小红书特色词汇：「听劝」——为了解决问题，必须听权威知识的劝。当你车祸流血，只能乖乖让医生给你止血。 此刻，你的行为爱好特征，你的「千人千面」，在「权威知识」面前，连屁都不算，你只能乖乖「遵医嘱」。 因为柯南说的好，真相只有一个，不因你的兴趣爱好不同而不同。你不可能在被车撞伤后说「我的千人千面偏好是靠跳舞来止血」 必须注意，纯靠兴趣算法系统，也是无法自行收集出一套「权威攻略知识」的，因为知识必须是分对错的！必须有所筛选。而算法显然是「劣币驱逐良币」的典范，这就是为什么，抖音始终抄不出小红书。 另外，兴趣算法还有一个吃瘪的点：车祸、生虫、生病这些场景，既然是突发的，也显然是算法无法预测的。除了科幻小说《基地》之外，还没听说哪家算法能做到「猜你今天遭遇车祸」 回头想想，你这一辈子，大部分在做的事，上学，考试，打针，投简历，加班，租房……压根都不是感兴趣才做的，而是「权衡利益」去做的。 「在面对每个任意场景根据利益博弈而决策」才是人生的永恒主旨。在「利益需求」面前，「奶头乐兴趣」的权重连屁都不算。 也就是说，「奶头乐兴趣推荐」只适用于「上下滑屏幕」这个封闭微观小世界里、假定你没有任何现实待解决问题和烦恼的情况下，让你暂时沉浸一下。因此他能捕获的兴趣类型很狭隘，远非你现实世界人生的全部。 而任何「回归现实世界」的「利益相关」的问题，都往往违背你的「兴趣」。因此在「解决问题拿结果」的沟通讨论场景里，平台往往无法「猜你喜欢」，因此小红书的「搜索」才会那么重要。 所以在我列举的二者差异里，大家显然能意识到，AI大模型带给人类的新价值，几乎全都符合右边小红书这一侧。 （所以很多人试图拿AI做奶头乐兴趣推荐，又是一个搞笑的钻牛角尖死胡同） 很显然，AI不只能做单机版的QA agent工具，他必然可以承载跟小红书一样的巨大网络效应价值。 那就明天继续展开介绍这个吧。
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【1】接上回，如果你梦想让AI在大众C端释放价值，你就必须击碎「兴趣推荐」的思想钢印。
突破口就在我们天天刷却忽视的小红书上：它的基本盘不是「funny奶头乐」，而是「helpful利益需求」，他的优势是know-how，而非know-what
车轱辘话大牛们坚信「字节兴趣算法已经万能地解决了一切信息需求」，不会再有新赛道撼动字节（尽管字节无论做社交还是抄小红书都屡战屡败😅），甚至哪怕在21年，很多人仍然看衰小红书，觉得抖音加个图文功能就可以吞噬。
如图所示，我列举了「奶头乐兴趣」跟「有用攻略种草」的差异。
你在抖音「爱看」的内容，通常跟你现实生活中要做的事情、遇到的疑难需求，是没有关联的。无脑恶搞段子，美女舞蹈，秀才抛媚眼……不能帮你解决什么现实痛点，只能「图一乐」
而小红书的基本盘内容，是「有用攻略种草」，都是跟你的现实生活有关联的，你会去的店，你想学的化妆技巧，你想求助的旅途规划……
二者差异就像我以前吐槽即刻圈子，「植物爱好者」里通常就是随手拍了个路边野花发出来——在用户心智里，我的内容只要符合「what=植物」，就可以发这个圈子。
但小红书讨论植物，则会讨论具体怎么选购、浇水，施肥，防虫……全是know-how范畴，一切都是围绕「有用的权威的知识」
这就是「现实利益相关性」。小红书的搜索和提问的权重很高，但跟知乎「宇宙的尽头在哪里」这种飘渺问题不同，小红书的典型问题都「关乎自身利益」：巴黎旅游怎样订酒店，怎样买票，怎样防盗……
在「自身利益help」场景，你面对的未必是「喜欢的东西」：你显然对车祸不感兴趣，但遇到就要被迫寻找solution。我们管这个，叫做——需求。
因此才会产生小红书特色词汇：「听劝」——为了解决问题，必须听权威知识的劝。当你车祸流血，只能乖乖让医生给你止血。
此刻，你的行为爱好特征，你的「千人千面」，在「权威知识」面前，连屁都不算，你只能乖乖「遵医嘱」。
因为柯南说的好，真相只有一个，不因你的兴趣爱好不同而不同。你不可能在被车撞伤后说「我的千人千面偏好是靠跳舞来止血」
必须注意，纯靠兴趣算法系统，也是无法自行收集出一套「权威攻略知识」的，因为知识必须是分对错的！必须有所筛选。而算法显然是「劣币驱逐良币」的典范，这就是为什么，抖音始终抄不出小红书。
另外，兴趣算法还有一个吃瘪的点：车祸、生虫、生病这些场景，既然是突发的，也显然是算法无法预测的。除了科幻小说《基地》之外，还没听说哪家算法能做到「猜你今天遭遇车祸」
回头想想，你这一辈子，大部分在做的事，上学，考试，打针，投简历，加班，租房……压根都不是感兴趣才做的，而是「权衡利益」去做的。
「在面对每个任意场景根据利益博弈而决策」才是人生的永恒主旨。在「利益需求」面前，「奶头乐兴趣」的权重连屁都不算。
也就是说，「奶头乐兴趣推荐」只适用于「上下滑屏幕」这个封闭微观小世界里、假定你没有任何现实待解决问题和烦恼的情况下，让你暂时沉浸一下。因此他能捕获的兴趣类型很狭隘，远非你现实世界人生的全部。
而任何「回归现实世界」的「利益相关」的问题，都往往违背你的「兴趣」。因此在「解决问题拿结果」的沟通讨论场景里，平台往往无法「猜你喜欢」，因此小红书的「搜索」才会那么重要。
所以在我列举的二者差异里，大家显然能意识到，AI大模型带给人类的新价值，几乎全都符合右边小红书这一侧。
（所以很多人试图拿AI做奶头乐兴趣推荐，又是一个搞笑的钻牛角尖死胡同）
很显然，AI不只能做单机版的QA agent工具，他必然可以承载跟小红书一样的巨大网络效应价值。
那就明天继续展开介绍这个吧。
突破口就在我们天天刷却忽视的小红书上：它的基本盘不是「funny奶头乐」，而是「helpful利益需求」，他的优势是know-how，而非know-what
车轱辘话大牛们坚信「字节兴趣算法已经万能地解决了一切信息需求」，不会再有新赛道撼动字节（尽管字节无论做社交还是抄小红书都屡战屡败😅），甚至哪怕在21年，很多人仍然看衰小红书，觉得抖音加个图文功能就可以吞噬。
如图所示，我列举了「奶头乐兴趣」跟「有用攻略种草」的差异。
你在抖音「爱看」的内容，通常跟你现实生活中要做的事情、遇到的疑难需求，是没有关联的。无脑恶搞段子，美女舞蹈，秀才抛媚眼……不能帮你解决什么现实痛点，只能「图一乐」
而小红书的基本盘内容，是「有用攻略种草」，都是跟你的现实生活有关联的，你会去的店，你想学的化妆技巧，你想求助的旅途规划……
二者差异就像我以前吐槽即刻圈子，「植物爱好者」里通常就是随手拍了个路边野花发出来——在用户心智里，我的内容只要符合「what=植物」，就可以发这个圈子。
但小红书讨论植物，则会讨论具体怎么选购、浇水，施肥，防虫……全是know-how范畴，一切都是围绕「有用的权威的知识」
这就是「现实利益相关性」。小红书的搜索和提问的权重很高，但跟知乎「宇宙的尽头在哪里」这种飘渺问题不同，小红书的典型问题都「关乎自身利益」：巴黎旅游怎样订酒店，怎样买票，怎样防盗……
在「自身利益help」场景，你面对的未必是「喜欢的东西」：你显然对车祸不感兴趣，但遇到就要被迫寻找solution。我们管这个，叫做——需求。
因此才会产生小红书特色词汇：「听劝」——为了解决问题，必须听权威知识的劝。当你车祸流血，只能乖乖让医生给你止血。
此刻，你的行为爱好特征，你的「千人千面」，在「权威知识」面前，连屁都不算，你只能乖乖「遵医嘱」。
因为柯南说的好，真相只有一个，不因你的兴趣爱好不同而不同。你不可能在被车撞伤后说「我的千人千面偏好是靠跳舞来止血」
必须注意，纯靠兴趣算法系统，也是无法自行收集出一套「权威攻略知识」的，因为知识必须是分对错的！必须有所筛选。而算法显然是「劣币驱逐良币」的典范，这就是为什么，抖音始终抄不出小红书。
另外，兴趣算法还有一个吃瘪的点：车祸、生虫、生病这些场景，既然是突发的，也显然是算法无法预测的。除了科幻小说《基地》之外，还没听说哪家算法能做到「猜你今天遭遇车祸」
回头想想，你这一辈子，大部分在做的事，上学，考试，打针，投简历，加班，租房……压根都不是感兴趣才做的，而是「权衡利益」去做的。
「在面对每个任意场景根据利益博弈而决策」才是人生的永恒主旨。在「利益需求」面前，「奶头乐兴趣」的权重连屁都不算。
也就是说，「奶头乐兴趣推荐」只适用于「上下滑屏幕」这个封闭微观小世界里、假定你没有任何现实待解决问题和烦恼的情况下，让你暂时沉浸一下。因此他能捕获的兴趣类型很狭隘，远非你现实世界人生的全部。
而任何「回归现实世界」的「利益相关」的问题，都往往违背你的「兴趣」。因此在「解决问题拿结果」的沟通讨论场景里，平台往往无法「猜你喜欢」，因此小红书的「搜索」才会那么重要。
所以在我列举的二者差异里，大家显然能意识到，AI大模型带给人类的新价值，几乎全都符合右边小红书这一侧。
（所以很多人试图拿AI做奶头乐兴趣推荐，又是一个搞笑的钻牛角尖死胡同）
很显然，AI不只能做单机版的QA agent工具，他必然可以承载跟小红书一样的巨大网络效应价值。
那就明天继续展开介绍这个吧。
20 72
今天，我要发表一个宣告：当各种儿戏胡闹的AI情感陪伴疗愈赛博泡沫逐渐歇菜，我将站出来为大家捋清楚，AI的真正C端大众价值，突破口在哪里？怎样再造下一个抖音微信小红书？这个答案一点都不难，但却在各种狂热情绪裹挟下，始终被一叶障目。
众所周知，真理往往是极其简洁的。但错误的推演，却会鼓动人陷入复杂牛角尖，只有等退潮才愿意反思和关注底层的真理。
接下来，我打算用「连载」的方式，每天在即刻上解释一个非共识、或驳斥一种思想钢印误解，来帮大家弄清楚，ai的正确C端大众化路径应该是什么样的，以及之前那一堆堆的AI大佬战略见解，为什么是愚蠢的。
但真理为什么变成了非共识？无非因为乌合之众在抱团玩蠢货共振，导致坚守常识的正常人越来越少罢了。
但越愚蠢的人嗓门越大。所以我们可以静等蠢货们拿着伪科学，做不出真东西，蔫巴熄火。
我都难以想象，活跃在中心舞台上的“大佬”，甚至可能不懂什么是语言语法逻辑，不懂什么是思想文化情感的生理机制，就以为靠卷团队执行力、卷冷冰冰的工程代码，能砸出一切：不就是永动机吗，靠scalinglaw就能实现！
我们都知道，脱离科学的大工程，往往是什么下场。就像把iPad当泡面盖板来用，还在那里前瞻：未来几年iPad会发展出检测泡面熟软度的能力、防水蒸汽的能力、盖火锅的能力……
甚至很多十指不沾阳春水的投资人，也缺乏完整周期意识，看他们长篇大论预测未来，那思维约等于在iPhone4时代，预测移动互联网的未来就是刷机、ROM、彩铃、应用市场的天下……他甚至从来没想过，手机还可以打车、点外卖、刷短视频？
这必然会导向直男小镇做题家式的大炼scalinglaw思维，而经验告诉我们，任何大炼all in，都是在给投机分子提供寻租空间。
他们不肯承认这个错位：语言音视频都是典型的感性人文赛道，恰恰是最不应该让小镇做题家直男思维来掌控的。
我一直期待他们也能涌现某种智人觉醒时刻：猴子们发现iPad是可以按按钮点亮屏幕的（发现语言是分主谓宾定状补的），但我高估这些大佬了，猴子终究只是猴子，他们眼里只认识香蕉和其他。
当然不是说在座的各位，因为一个普通个体哪怕察觉到氛围不对劲，在上层集体情绪裹挟下，也很难说出来，只能硬着头皮鼓掌。所以我现在才必须帮大家，把问题捋清楚。
在即刻，关注科技、关注AI的人都在这里。大家肯定也都怀着满腔的朴素梦想和理想主义，但这些又会被别人的ego所淹没，所以当行业情绪无法再浮夸的今天，我们才可以重新来讨论：坚定的理想主义，和坚定的深入一线业务的务实精神，接下来，怎样做才是真正的颠覆和改变世界，怎样做才是在为人类创造下一个更伟大的价值。
而不是让AI变成下一个web3，成为交际攒人脉、套利寻租、养百万漕工和卖铲子的场地，誓死要让web3发生在AI。
我此刻之所以敢这么嚣张，就是因为看穿了这些自吹自擂的精英大佬的真实知识水平，能够精确预测错每一个发展趋势也是真牛逼：2024年将会是应用层大爆发的一年！2025年将会是应用层大爆发的一年！2026年将会是应用层大爆发的一年！……没活整了就去咬打火机，别在五环内精英自嗨了。
不会有什么应用层大爆发了，这个时代唯一的big答案只有一个。
让我们来夸一个真正有理有据、符合基本常识逻辑的海口，与各位一起携手，来驱逐那些由情绪催生的伪科学泡沫劣币。明天见。
众所周知，真理往往是极其简洁的。但错误的推演，却会鼓动人陷入复杂牛角尖，只有等退潮才愿意反思和关注底层的真理。
接下来，我打算用「连载」的方式，每天在即刻上解释一个非共识、或驳斥一种思想钢印误解，来帮大家弄清楚，ai的正确C端大众化路径应该是什么样的，以及之前那一堆堆的AI大佬战略见解，为什么是愚蠢的。
但真理为什么变成了非共识？无非因为乌合之众在抱团玩蠢货共振，导致坚守常识的正常人越来越少罢了。
但越愚蠢的人嗓门越大。所以我们可以静等蠢货们拿着伪科学，做不出真东西，蔫巴熄火。
我都难以想象，活跃在中心舞台上的“大佬”，甚至可能不懂什么是语言语法逻辑，不懂什么是思想文化情感的生理机制，就以为靠卷团队执行力、卷冷冰冰的工程代码，能砸出一切：不就是永动机吗，靠scalinglaw就能实现！
我们都知道，脱离科学的大工程，往往是什么下场。就像把iPad当泡面盖板来用，还在那里前瞻：未来几年iPad会发展出检测泡面熟软度的能力、防水蒸汽的能力、盖火锅的能力……
甚至很多十指不沾阳春水的投资人，也缺乏完整周期意识，看他们长篇大论预测未来，那思维约等于在iPhone4时代，预测移动互联网的未来就是刷机、ROM、彩铃、应用市场的天下……他甚至从来没想过，手机还可以打车、点外卖、刷短视频？
这必然会导向直男小镇做题家式的大炼scalinglaw思维，而经验告诉我们，任何大炼all in，都是在给投机分子提供寻租空间。
他们不肯承认这个错位：语言音视频都是典型的感性人文赛道，恰恰是最不应该让小镇做题家直男思维来掌控的。
我一直期待他们也能涌现某种智人觉醒时刻：猴子们发现iPad是可以按按钮点亮屏幕的（发现语言是分主谓宾定状补的），但我高估这些大佬了，猴子终究只是猴子，他们眼里只认识香蕉和其他。
当然不是说在座的各位，因为一个普通个体哪怕察觉到氛围不对劲，在上层集体情绪裹挟下，也很难说出来，只能硬着头皮鼓掌。所以我现在才必须帮大家，把问题捋清楚。
在即刻，关注科技、关注AI的人都在这里。大家肯定也都怀着满腔的朴素梦想和理想主义，但这些又会被别人的ego所淹没，所以当行业情绪无法再浮夸的今天，我们才可以重新来讨论：坚定的理想主义，和坚定的深入一线业务的务实精神，接下来，怎样做才是真正的颠覆和改变世界，怎样做才是在为人类创造下一个更伟大的价值。
而不是让AI变成下一个web3，成为交际攒人脉、套利寻租、养百万漕工和卖铲子的场地，誓死要让web3发生在AI。
我此刻之所以敢这么嚣张，就是因为看穿了这些自吹自擂的精英大佬的真实知识水平，能够精确预测错每一个发展趋势也是真牛逼：2024年将会是应用层大爆发的一年！2025年将会是应用层大爆发的一年！2026年将会是应用层大爆发的一年！……没活整了就去咬打火机，别在五环内精英自嗨了。
不会有什么应用层大爆发了，这个时代唯一的big答案只有一个。
让我们来夸一个真正有理有据、符合基本常识逻辑的海口，与各位一起携手，来驱逐那些由情绪催生的伪科学泡沫劣币。明天见。
33 102
人的感受是准确的，但说出的结论往往是错的。
我记得小时候某次，听到男同桌吐槽女同桌：你喜欢的谢霆锋、梁朝伟、陈冠希这些男明星，都太女性化了。
女同桌很恼火：他们已经很硬汉了，你怎么还能觉得他们女性化？
后来我想明白了这个问题：男同桌肯定觉得，陈冠希跟赵本山比，肯定更「精致」「俊俏」，但他描述不出这种「精致」的真正维度，于是只能模糊笼统的概括为「女性化」
当代网民使用的很多名词，什么「白瘦幼」「安卓思维」，也是这种模糊笼统概括出来的。
我记得小时候某次，听到男同桌吐槽女同桌：你喜欢的谢霆锋、梁朝伟、陈冠希这些男明星，都太女性化了。
女同桌很恼火：他们已经很硬汉了，你怎么还能觉得他们女性化？
后来我想明白了这个问题：男同桌肯定觉得，陈冠希跟赵本山比，肯定更「精致」「俊俏」，但他描述不出这种「精致」的真正维度，于是只能模糊笼统的概括为「女性化」
当代网民使用的很多名词，什么「白瘦幼」「安卓思维」，也是这种模糊笼统概括出来的。
22 60
我们讨论温度时，往往只讨论气温，却忽视了地面吸热的“缓冲区”影响（物理课里的：比热容）
比如你的房子以及里面的家具，会在整个夏天被加热，然后在秋天缓慢散热，所以哪怕室外气温已经很凉快了，室内往往还很闷热。
同理，春天时哪怕室外已经很温暖，但室内固体因为整个冬天被降温，此时仍然阴冷。
所以，南方开空调总觉得不如北方暖气，是因为短暂开开空调只吹热了空气，做不到北方暖气那样持续加热室内所有固体。
有些抠门的商场写字楼，一旦夏天出现阴雨凉爽天气，就不给开空调，室内就会很闷热，也是因为一场雨无法让室内快速变得像室外气温那么低。
比如你的房子以及里面的家具，会在整个夏天被加热，然后在秋天缓慢散热，所以哪怕室外气温已经很凉快了，室内往往还很闷热。
同理，春天时哪怕室外已经很温暖，但室内固体因为整个冬天被降温，此时仍然阴冷。
所以，南方开空调总觉得不如北方暖气，是因为短暂开开空调只吹热了空气，做不到北方暖气那样持续加热室内所有固体。
有些抠门的商场写字楼，一旦夏天出现阴雨凉爽天气，就不给开空调，室内就会很闷热，也是因为一场雨无法让室内快速变得像室外气温那么低。
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