“好奇心”，这是最大的核心竞争力。

它会让你：

• 保持专注、提高时间投入度
• 增加思考时间，包括在吃饭、睡觉、娱乐的时候
• 提高点状信息的关联能力和信息敏感度
• 利用一切可用的工具和知识
• …

LLM 拥有近似无限的能力，本质上也是通过「指令微调」的方式「教会」了模型。 算是一种 scaling law，对于新技能的 scaling law。对于新增一个领域的业务，扩展他的成本极其低。 甚至是自动化的事情。

LLM 区别于其他 AI 技术点在于，它的 scaling 能力太强大了。 模型本身的「智力」、模型解决特定领域问题的能力等等。

它的训练方式（模型+数据）以及与世界的交互方式（文字），奠定了它的能力天花板非常非常高。

富士山的枫叶

Nothing in life is as important as you think it is when you are thinking about it.

— Daniel Kahneman

卡尼曼的这个洞见很深刻。当你想一件事的时候，不自觉地会放大它。同样，那有没有可能在不想它的时候会低估呢？

控制自己在想什么，我们可能需要这种能力。因为你在想一件事，它会影响你对它的重要性的判断。

Happiness is complicated, but if you simplify it into things like a loving family, health, friendship, eight hours of sleep, well-balanced children, and being part of something bigger than yourself, you realize how limited money’s role can be.

— The art of spending money by Morgan Housel

People are not rational. They are rationalizing.

Once you understand this simple fact, all the oddest human behavior will suddenly make way more sense.

— Billy Markus

所以跟人争论一个观点是否正确，可能没有意义。因为你不确定你争论的是事实，还是只是在宣泄各自的情绪主张。

努力使自己处于熵增的环境，使自己在环境中沿熵减的方向努力。

要真正理解一个概念，你必须在某种程度上自己"发明"这个概念。理解并非源于被动的内容消费，而是源于一个主动的、自我导向的创建和调试过程。

– François Chollet

近期 AI 编程的感悟：

• 工程师要以架构师视角看之前的工作，花时间做组件解构、组件交互、迭代目标，而不是写具体的代码。
• 注重软件工程的方法论，借助软件工程方法学可以约束 AI，进而提高生产效率。
• 代码数量不再是考核指标，应该考核软件架构设计 Prompt、自我迭代的自动化程度（基于闭环控制实现）。

Returns for performance are superlinear

Choose work you have a natural aptitude for and a deep interest in. Develop a habit of working on your own projects; it doesn’t matter what they are so long as you find them excitingly ambitious. 选择你有天赋和浓厚兴趣的工作。养成为自己的项目工作的习惯；只要你发现它们雄心勃勃，它们是什么并不重要。

Work as hard as you can without burning out, and this will eventually bring you to one of the frontiers of knowledge. 尽你所能地努力工作，不要精疲力尽，这最终会把你带到知识的前沿之一。

These look smooth from a distance, but close up they’re full of gaps. 从远处看，它们看起来很光滑，但近距离观察，它们充满了缝隙。