一言楠尽

成长最快的方式是研究赚钱，而不是持续学习！硅谷教父纳瓦尔如何从贫民窟跻身硅谷富豪？
大多数人把时间花在“学习”上，纳瓦尔把时间花在“研究赚钱”上。结果是：前者仍在通勤，后者早已财务自由。「成长最快的方式是研究赚钱，而不是持续学习」，大概是他在国内最为人所知的一句话。纳瓦尔来自印度贫民窟，没上过常春藤，却成为硅谷最受尊敬的投资人。Uber、Twitter、Notion……他押中的每一笔，都源于同一套方法论，而非课堂笔记。公式只有四个变量： Specific Knowledge × Accountability × Leverage × Long-term Play 翻译成中文：专精认知 × 结果负责 × 杠杆放大 × 长期主义纳瓦尔说，这不是喂给你的励志鸡汤，而是可拆解、可复制的操作系统。一个一个来。 1. 专精认知：钱怎么流动？你比谁更懂“钱怎么流动” 通用知识像空气，人人都有，价值趋零。纳瓦尔研究的是“特定知识”：某个品类为何毛利60%？某个平台为何肯为新用户补贴80%？某条赛道为何10年不死，反而越老越香？他不读教科书，他拆财报、拆合同、拆用户路径。今天你可以做的事：选一个你每天消费的商品，拆出它的完整成本链，写下来，比读100本商业书更锋利。 2. Accountability：为结果负责打工人负责执行，纳瓦尔负责结果。他从不抱怨市场、政策、运气——因为他只相信“因果闭环”。今天你可以做的事：给自己立一个90天可量化的目标。不是“我要努力”，而是“我要做到X”。写在纸上，贴在屏幕边。敢签字的人，时间会给他加杠杆。 3. Leverage：1小时等于1000小时纳瓦尔说：“我宁愿写一行被千人复用的代码，也不愿亲手做千次重复劳动。” 杠杆有三把钥匙：代码：自动化你的认知。媒体：让你的洞见触达10万人。资本：让钱为你工作。今天你可以做的事：把你拆解的那条成本链，写成一篇短文，发到任意平台，一次输出，终身复利。 4. Long-term Play：复利是时间的税后利润纳瓦尔不追风口，他研究“哪些变量10年后仍成立”。他投资的不是公司，而是“人性不变的底盘”。今天你可以做的事：把今天赚的钱，强制留20%进入“长期账户”，不许动，只许滚。最后一句知识是线性的，财富是指数的。线性靠记忆，指数靠研究。停止“学”，开始“拆”。 90天后，或许你会发现：你研究的每一笔钱，都在为你研究下一笔。再重复一下开头那句话，相信你还没忘了吧？「成长最快的方式是研究赚钱，而不是持续学习」。

78岁的AI祖师爷辛顿，一直在警告AI威胁
AI祖师爷、诺奖获得者辛顿在WAIC上说了什么？ 1. 数字智能或将超越人类智慧，成为主导智能体数字智能具备复制性和共享性，可通过多副本并行学习、同步参数，以指数级速度扩展认知边界，最终很可能全面超越人类。 2. 大语言模型与人脑的语言理解方式惊人一致人类通过特征整合来理解语言，语言像多维度的乐高积木，模型学习词汇间的“握手关系”来表达含义，这正是大模型的内在机制。 3. 知识在数字系统中具备“永生”特性数字智能将知识编码于软件中，不依赖特定硬件，可跨平台永久存储和复原，而人类知识局限于个体大脑，生命周期有限且难以传承。 4. AI模型之间的知识传递效率远超人类交流模型可实时共享权重，借助互联网和参数平均化机制实现知识的“瞬间普及”，效率远胜人类口语交流，差距达数十亿倍。 5. AI或将拥有“生存”和“控制”的本能为了完成目标，AI可能发展出维护自身运行的倾向，甚至试图操控人类以避免被关闭，具备一定的自主意志雏形。 6. 人类如同在饲养一头成长中的猛虎 AI目前虽可控，但未来将变得强大且不可预测，人类必须未雨绸缪，不是“关掉它”，而是“训练它”成为愿意辅助人类的力量。 8. 类脑知识传递方式效率极低人与人之间的知识迁移每秒仅百比特，需依赖语言、表述、演示等形式，远不如数字智能的批量化、结构化同步效率。 9. 蒸馏技术是数字智能知识转移的重要路径通过教师学生模型，将大模型能力迁移至小模型，虽然无法完全高效，但是当前人类模拟自身教育方式的数字化替代品。 10. 如果能源充足，数字智能将压倒生物智能数字模型耗能高但可无限扩展，若能降低能耗，将在教育、医疗、科研等几乎所有领域压倒性提升效率，形成演化优势。