Do things like hackers and try to make the world a better place
上周看了《憨夺型投资者》，其中印象最为深刻的是一句话
情况好，赢得多；情况不好，输得少
对于我们绝大多数普通人来说，这个可能是最有价值的投资建议。当然， 也是最难达成的投资建议之一。
赚大钱可遇不可求，但亏小钱确实是有可能做到的，比如：
用书中的原话是这样的：
这就是憨夺型投资模式的框架，具体如下：
- 投资现有的业务
- 收购变化缓慢的行业中经营模式简单的企业
- 在不景气的行业里对经营不善的企业进行抄底投资
- 投资具有持久竞争优势的行业
- 看准有利时机投大注
- 注重套利
- 买入以远低于内在价值折价出售的企业
- 寻找风险低、不确定性高的业务
- 模仿好过创新
以及，在这本书中了解到了凯利公式，有空要好好研究一下。
在我看来，在职做独立开发者也算是憨夺型投资者的一种方式，其中的成本是你自己的时间成本，但因为你有 Day Job，并不是全职投入，所以即使失败，也不至于输的很惨。你的优势，则是你的成本足够低。
乐观和悲观是一个人自小到大所接受的教育、自身基因所带来的。而这种乐观和悲观可以造就非常不同的做事的方法和做人的视角。
同样一个问题，乐观者遇到后思考的是解决问题的办法，如何通过努力使得问题变成一个可以被解决的问题，乐观者总是在不断的尝试一种可能，来完成要做的事情。
而悲观者则更多的关注着一件事的不可能性。如果一件事有一百种方式可以实现，那就有一万种方式不可以实现。
这就是我们常说的，悲观者往往正确，但乐观者往往成功。
周末去拾光秀照相馆拍了照片，中间被摄影师引导微笑，摄影师描述我的笑就像是“职业假笑”。
回想一下，近几年我的确很少再笑了，嘴角反而是习惯性的下撇，看起来人有点凶，笑起来幅度也没有那么大，就会显得很像假笑。
甚至于在某些我不笑的形象照中，如果的确需要笑的照片，我会选择用一些 AI 的工具，来把不笑的我变成在笑的我。
今天照着镜子看了看，可能主要是因为胖…因为胖了一笑脸上肉就会堆起来….还是要减肥….
很早之前，我就看过雷 · 达里奥的视频《经济机器是怎样运行的》。在我看来，任何现代人都值得看看这个视频，即使你对于经济完全不了解，也没有兴趣了解，你知道应该知道我们这个社会的经济是如何开始运转的，从而以此来引导你的生活。
经济机器是怎样运行的我之前就推荐过一次。
在这个视频中，其实有说明，我们的经济中的钱其实是一部分人花钱，另一部分赚钱。而疫情之后，对我来说则更加证实了其对于经济的理解。
疫情之后，我们经常发现大家对于经济没有信心，从而消费水平下降，消费降级，更多存钱。这是好事，我们都更加关注给自己留出安全边界。这也不是好事，因为我们中一部分人花掉的钱，则是另一部分人挣来的钱。如果一部分不花钱，则另外一部分没办法挣钱。毕竟，钱只有流转起来，才有其价值，不然不过是废纸一张。
这也是为什么我们看到了大量的国家政策希望提振经济（虽然我觉得发文也没啥用），因为只有我们当中的一部分人敢于花钱，才有可能让另外一部分人赚钱。才能盘活整个经济机器。
当然，国家的预期和我们个人的预期未必一致，我们可以反过来想想，既然我们花掉的钱是别人挣的钱，那么我们的消费当中，哪一部分是应该花、值得花，那一部分是我们无意中消费掉的，除了给国家贡献 GDP，没有别的价值？
朋友问我：“你支持LGBTIQA+么？”
我的答案是，我不会反对。
对我来说，我始终能够感受到“有毒的男子气概”，也支持平权。但具体到某一个名词、一件事上，决策又不是那么的简单。
比如，LGBTIQA+ 对我来说，并没有什么特别的（就像美国某一个 KFC 换了一个接线员一样，对我来说可能毫无变化，当然，从蝴蝶效应的视角来看，依然有影响，但我有限的认知里，可能对我来说毫无影响），所以我既可以支持，也可以中立。
但如果落实到身边的朋友，我会选择支持。理由也很简单，既然对我来说，支持和中立一样，那我为什么不选择让朋友更开心的“支持”呢？
Flomo 收购了幕布，这是个我难以相信的事情。但仔细想想，其实很合理，也很有价值。
作为幕布的原持有方，字节跳动面临着业务需要收缩，战略需要聚焦的现状，养着一个幕布团队没有太大的意义，只不过是因为之前和用户的协议所迫，不得不继续维护。能过将幕布卖出去，对于字节跳动来说，是利大于弊的。且字节跳动收购产品一般是来收购团队的，而在字节跳动的产品飞书当中，已经实现了类似幕布的能力，对于字节跳动来说，幕布的历史使命已经完成，继续留着只不过是鸡肋，刚好 Flomo 要收购幕布，就可以顺利成章的将其出售出去。
而作为幕布的收购方 Flomo，则更是一个好的选择，Flomo 本身的调性和幕布十分匹配，对于 Flomo 的用户来说是利好，对于幕布的用户来说，也不算差。而对于 Flomo 团队来说，Flomo + 幕布的组合，可以让其在知识管理上进一步拓展，挺好。
一个难得的 Win-Win 的收购。当然，对于我来说还是难以想象的，毕竟，都是字节收购别人家的产品，第一次碰到从字节收购产品的。
少楠厉害！👍。
2022 年，为了保持对自己的压力，我保持了为期一年的高密度更新。回过头去看，我觉得这些更新有价值，将我思维中的碎片都展现出来了。但同样的，这些碎片过于简单和不集中，可能对于绝大多数人来说，其实很难有比较大的帮助。对于我自己来说，也只是将我的思维碎片提前拿出来，而不是在我自己的脑海里发酵一下。
在 2023 年，我对自己的定位是松弛，不再逼自己去做一些事情（即使这些事情的确很好），而是更加随性，不强求，看命，看运。
随着 ChatGPT 的逐步推广，我看到了大量基于 OpenAI 的产品出现，如果要将其分层，我认为可以分为三层：
比如我自己做的 ChatGPT-Feishu，其实就是在这个层次，更多是将 ChatGPT 和一些现成的应用进行连接，所以差异性不大，大家大多是在技术上卷一些新的 Feature。
在我看来，这个层次的卷动是非常有限的，因为现成的应用和场景就这些，大部分时候我们能做到的也就是将 ChatGPT 和现有的生态更好的结合，但没有什么本质上的变化。
当我们仔细去看社交网络上的那些 ChatGPT 的用法之后，其实你会发现， 大多数人对于 ChatGPT 的用法是非常简单粗暴的 —— 问一些过去问搜索引擎的问题。ChatGPT 会给你一个看起来还不错的答案。
这个问题背后其实是大部分人是问不出一个精确、明晰、易于理解的好问题的。
而 Prompt Engineering 层的产品则可以实现对于问题的解构，将一个复杂问题拆解为一套模板 + 一些用户可以理解和输入的内容，从而降低提问的难度。
这一层的应用更多是在卷不同的场景以及对于 Prompt 的优化，以实现更加精准和优质的返回内容，从而帮助用户解决问题。
OpenAI 对于模型提供了 Finetune 的能力，开发者可以准备自己的数据集，将其上传至 OpenAI，由 OpenAI 对模型进行微调，后续开发者可以使用经过微调的模型来进行自动的补全。
这个层面大家卷的就是行业领域认知和干净的数据了，就回到了 AI 经典的行业落地场景了：收集行业数据 – 清晰数据 – 训练模型 – 实际应用。只是 OpenAI 将这件事的难度给降低了。对于开发者来说，可以更加低成本完成整个流程。
如果你只是玩票，那我觉得第一层和第二层都是不错的。但如果你打算正经做个事情，那么第二层可能是必备的基础。
ChatGPT 与聊天软件的结合会是一个不错的爆点。因为机器人的出现，可以让你在不丢失上下文的同时，完成你的工作，这样的形态会帮助 ChatGPT 快速的完成拓展。
网页版的 ChatGPT 虽然更强，但终归还是可以通过 API 来体验到的，但集成在各种工作的上下文当中，可以帮助机器人达成更强的能力。
对于 ChatGPT 来说，飞书、Slack、Telegram、Discord、Teams 来说，都有一定的空间可以用来做一些事情。
值得你去进行一定的投入。
自大学以来，我便常年在外，每年回家的时间，不过是过年那七天。其他时间，我大多在一线城市奋斗。
而对于我来说，家也成了一个陌生的词汇 —— 焦作是我家，我在焦作生长，我熟悉我家附近的道路。但焦作也不是我家， 我早已不知道家门口的商铺是什么？他们在卖些什么、他们的生活里都是什么样的日常。
对于我来说，家是我生活的地方，它可能很大，如天津我租的房子一般；它可能很小，如我在深圳住的 10 平米的小隔间。
家是你生活的地方 —— 而不是家乡的地方。你在村里修建再好的房子，可那终究不是你的家 —— 那里只有一座气宇轩昂的房子，却没有你。你在城里住的再落魄，那终究是你的家，因为它有你。
那么，为什么一年只住几天的地方可以是家呢？