《臣服实验》

最近的一些经历，有好有坏，让我又想起了这本看了好几遍的书：《臣服实验》。这本书，在去年和朋友每天精读一节后，我们还画了一个臣服模型。

在这个模型里，我们对臣服生命的定义就是：臣服真我，臣服内心的直觉和原则。

结合对这本书的理解和最近的经历，我的感受如下：

对已经发生的事情，无论好坏，不以个人喜好去进行对抗。但其实有好坏的分别心，就无法做到真正的接纳，所以真正的
对即将发生的事情，不进行评判，一定程度上，跟随内心的直觉
从内心接纳每一件事和每一个人，不以个人喜好进行评判。在臣服中，我们并不是放弃选择，而是更清晰地感知到真正重要的选择。当我们不被情绪和评判所干扰时，我们的选择会更符合内心的真实需求和长远的目标。
专注力的关键，就是学会享受当下的时刻，而享受当下则需要对当下的事情保持真正的好奇和不做评判。比如开会这件事，当无法享受当下时，脑子里就会有各种各样的与当下会议无关的想法，看似想法很多，但对一个会议来说就是低效的
不对未发生的事情焦虑，当每一件事情临近时，保持专注，去依次搞定，就会发现事情总能得到很好的解决
当有评判和偏好时，有些自己不喜欢的事情，觉得麻烦的事情，或者问题就会大量产生，而这些实际上每天都在发生，同样的事情，不同的心境下

如何有效陪伴

这周和一位医疗大佬吃饭，他分享了自己的一个故事。

他说在10年前，他回国了。因为当时他的老母亲情绪非常低落，身体也特别差。

情绪低落的原因是因为父亲过早去世，虽然三个儿子，但三个儿子都不在身边，所以她成了孤家老人。

他作为小儿子，在美国生活了20年，一直没有在老人的身边，所以决定回来尽孝，照顾老母亲。通过这十年的照顾，现在母亲已经93岁了，身体非常好，现在在小区里散步，健步如飞。

这里面的变化有几个核心原因。

第一，是因为耐心的陪伴，母亲创造了很好的安全感和情绪体验。

第二，是因为他从事医疗工作，能够为母亲提供更健康的饮食和生活习惯。

第三，是他准备了很多医疗措施，比如可以安全去掉油腻的药品，比如联系各大医院的号码都给了保姆，包括各种预防措施，但到现在基本上都没有用上。

这里一个很重要的原因就是有效陪伴，对家里人，对小孩子也是一样的。

尽量不做0-1的事情

朋友去年做电商生意，亏了不少钱。因为“双减”政策，他离开了教育行业，转而投身电商。

但电商对他来说是一个全新的领域，投入了大量时间、资源和金钱，结果还是亏了不少。

今年，他又回归教育行业，开始做一些新的尝试。他最近和我分享了几个筹划中的项目，希望我帮忙拿主意。

听完他的计划后，我发现这些项目都需要从零开始探索，不仅要投入大量时间和金钱，而且他也没有相关的成熟经验。

这让我觉得这些项目非常不靠谱。

所以我强烈建议他，先不要碰从0到1的事情，因为这不适合他目前的阶段。他现在需要尽快实现个人变现。从0到1的失败率远高于从1到10。

当现金储备和资源储备不足时，尽量避免从0到1的项目。

虽然从0到1看起来很美好，但实际上并不适用于大多数人。

因此，我建议他整合现有的有效资源，做一些能够快速变现的事情，也就是从1到10的项目。这样可以发挥他的一部分价值，对他和各方来说都是一个比较好的选择。

语音输入类应用的机会

有一个数据让我很意外，就是全中国现在有12亿的移动互联网用户，但排重之后，几乎有一半的用户没有使用过任何的输入法。

这意味着这些用户从未使用过输入法，相当于所有输入法的系统用户只有6亿，另外6亿用户没有使用过任何输入法，甚至可以理解为他们不会使用输入法。

那么这些人都在干什么呢？

大都刷短视频了。像抖音这种不需要输入法的应用，用户可以刷短视频、发语音。现在AI技术的到来，给了这些想要表达但不太会使用输入法的用户一个很大的激活机会。他们可以借助语音和AI的方式进行很好的表达。

包括记录软件也是一样的。

传统的笔记软件需要主动输入打字，有一定的门槛。但在AI时代，语音笔记和AI笔记的逻辑就行得通了，因为AI可以对我们的内容进行各种润色和加工。

因此，AI能够颠覆记录类、笔记类或交流类的现有模式，带来全新的机会。

用AI解决简单问题

和朋友在探讨AI的应用边界。

朋友的同事感慨，AI应用在处理复杂场景时，存在大量不可控的因素，这对医疗类的AI应用来说，会比较要命。

大模型确实是一个非常有用的能力，也是一个巨大的杠杆，能够撬动很大的生产力。

在应用过程中，有一点非常重要，就是尽量将这个能力应用在单点的应用上。

也就是说，把AI的能力做小，而不是做大。因为考虑到场景的复杂性，做小会比做大容易得多。

比如，让AI只做一件事，做试题解析，或者只做文案生成，这都是非常聚焦的一个单点应用。

如果要想解决更复杂一点的场景，如果涉及到复杂任务或者长文本处理时，我们需要将其拆分成多个任务来执行。这种方式更为有效。

夸夸豆包大模型

夸一夸字节跳动的豆包大模型。

我们目前的工具，以及在开发的新工具，主力模型，都改成了方舟大模型。

原因是：便宜、效果不差、服务非常好。

以消耗的token为例，一天一亿的token消耗，对应的API成本大概在几十块钱，非常的便宜。

其次是效果，对于解决单点问题，豆包的主力模型效果也非常好。

最后是服务，豆包为我们拉了一个服务组，包括产品经理、技术和商务，响应速度和服务非常高效，也分享了不少有价值的思路，这为我们继续探索AI应用的实践，提供了很大的动力。

所以，我和朋友感慨，豆包大模型，虽然他们内部在早期不那么看好，不看好的原因是认为豆包的技术不如国际最好的大模型。但我们从客户视角来看，豆包未来的潜力肯定是最大的。

经济不好时的机会

在经济上行期和经济下行期，创业和生意的逻辑是不同的。都有对应的机会。

比如，在经济上行期，大家对未来的预期非常乐观，这时候消费主义盛行，整体上不会特别在意价格。

但是在经济下行期，大家会比以往更加关注商品的价格。

比如咖啡，以前我们从来不会在意咖啡的价格，也不会在意几千元以内的消费。但现在，也开始关注咖啡的价格。不能乱花钱了。