𝙖𝙭𝙤𝙣
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𝙖𝙭𝙤𝙣
@axontian
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Katılım Ağustos 2024
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最深的那一层
"买得精明、活得粗糙"的终极形态,是对人生本身的:
精于优化所有可量化的人生指标——存款、房产、头衔、孩子的分数、社交媒体的数字。却对那个唯一不可量化、也无法重来的东西——你实际过出来的、有质地的、此刻正在流逝的生活本身——全面失明。
把一生过成了一道指标优化题,临了才发现,所有被优化的指标加起来,都不等于"我真的活过"。
ahaworld2126🌍@ahaworld2126
贯穿所有领域的同一个机制 把这些场景叠在一起,结构完全一样: 可量化的代理指标(proxy)替代了不可量化的真实目标。 卡路里替代健康,分数替代成长,薪资替代价值,条件替代关系,打卡替代体验,收藏替代理解。 人对代理proxy极度精明,因为它清晰、可比、有即时反馈;对真实目标全面粗糙,因为它模糊、不可比、反馈滞后。久而久之,代理proxy变成了目标本身,真实目标被彻底遗忘——这就是经济学里的古德哈特定律在生活全域的展开:当一个指标成为目标,它就不再是好指标。
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@ahaworld2126 很多人的真实目标,要么靠大量追问剥离出来,要么从很多经历涌现出来,成本太高了。
代理指标是可以二手获得的,方便又时髦,还能显得自己聪明。
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"买得精明、活得粗糙"还普遍出现在什么环境里?
这个模式的本质是:在可量化、有即时反馈的维度上极度精明,在不可量化、反馈滞后的维度上全面失明。 凡是符合这个结构的环境,它就会出现。顺着这个逻辑,能列出一大片:
ahaworld2126🌍@ahaworld2126
被驯化的,是把注意力长期交给商业和算法系统的现代消费者——不是因为他们浅薄,而是因为价格品牌的信号被几千亿预算刻意放大、可量化、即时奖励、且变化够快,而环境的变化无人付费、无法标价、没有奖励、且慢到滑出视野。代价是"买得精明、活得粗糙",且这笔账永远不会自己寄来。
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@Markmanson People should check whether the variables in their reward function are fake or second-hand.
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Marc Andreessen 的信息摄入方式是:
1/4 用于阅读 X 类书籍,
1/4 用于收听最优秀从业者的播客访谈,
1/4 用于与领先的 AI 模型对话,
1/4 用于阅读旧书。
其他任何方式的机会成本都太高,而且还在与日俱增。
但是,每天都听播客,会花不少时间吧,Lex Fridman 的播客动辄 3 小时。
Marc Andreessen 🇺🇸@pmarca
My information consumption is now 1/4 X, 1/4 podcast interviews of the smartest practitioners, 1/4 talking to the leading AI models, and 1/4 reading old books. The opportunity cost of anything else is far too high, and rising daily.
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如何通过找对标(benchmarking)稳定实现从 0 到 1 找到自己的第一个生意
(dontbesilent 版)
随机指定一个赛道,列一个 Excel 表格,表格分三列
A 列是不同的同行
B 列是这个同行的预估收入
C 列是“我”模仿这个人的难度
表格排序规则是:B 列降序排序、C 列升序排序
那么 A 列的顺序就是:赚钱最多,但是“我”模仿最容易的
于是就可以找到适合你的模仿对象
但是依然会遇到两个问题:
1、我能力不足,随便挑一个都模仿不了
【答】菜就多练,你能力必须足,这是一个假问题
2、表格里面这几个都不合适
【答】你的表格不应该只有几行,而是应该有几百行。我随便报一个博主名字,你应该立即背出来 ta 的粉丝量
并且,不要认为这是精英才会做的高标准工作。这是基本门槛。
这是一个就算你勤勤恳恳,都不一定能赚到钱的极低门槛。
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@Maxwell_SCU 绝大部分中文推特内容(当然英文也好不到哪里去),不提供新鲜边缘技术信息(极客知识),只提供语言流畅性爽文;不实现共同寻求领域中的共识,基本互相在喷情绪和观点。是逐渐成为信息垃圾场的征兆。
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