努力与机遇
一位十几年未见的老同学来北京出差，晚上一起约了个饭。
喝到尽兴后，他给我分享了不少，有几个故事让我印象深刻。
他现在是一个地方任职，主抓经济和科技，直接向市长汇报。
所以压力也很大，他的两个部门，承担了这个地方大约70%的GDP目标任务。
于是对我展示了一下，他每天通过微信，向市长和市委书记单独发工作日报的记录，自从上任后，这个习惯几乎没有断过。
我问为啥要每天发，他说，一是这个事情确实很重要，二是万一哪天市长或者市委书记被上级领导问到，可以随时汇报最新的情况。
当然，在汇报的过程中，也会反馈一些关键进展、关键问题及解决思路。
如果我是领导，我也会喜欢这样的下属。
在一个地方，一把手和二把手如果一条心，这个地方的发展就会很快，因为不会有太多的内耗。
他评价他的这两个领导，就是属于这样的特点，一条心，而且都是干实事，跟着这样的领导，只要努力能干出成绩，就能获得很好的发展。
所以按照现在的发展情况，他过几年，大概率就是副市长了。
我问，咋才能干出成绩。
他说，把自己看成是真正的服务者。
因为他的一个主要工作，就是招商引资，把一些优质的企业引入到他那，但是引入只是第一步，要真正的为企业主提供实实在在的帮助，才是王道，其它的都没有用。
所以他去企业的时候，一般都是直接聊问题，然后聊解决方案。
在这样的理念下，他和很多企业家成为了很好的朋友。
在聊到之前大学期间，他说，我对他的影响很大，虽然只做了几个月的室友。
原因是当时他发现，其他室友在业余时间都在打游戏、看电影啥的，只有我在讲课赚钱研究技术，这个事情让他觉得很神奇。
所以在后来，他发现了一个比较有潜力的技术，自己花了大半年的时间，通过自学，学会了这个技术。
这个技术，让他后来在校招的时候，脱颖而出。
说是当年有一家厦门的公司来学校做校招，但是作业几乎没有人能做，然后他对面试官说，虽然不是这个专业，但自学过，可以做出来，于是花了1.5小时，完成了那家企业的校招作业，顺利被聘用。
很快，在企业里，就快速成为了技术骨干，拿着不错的年薪。
他说，在小米3的这个手机里的一个芯片相关的设计，就是他设计的，还刻着他的名字。
几年之后，他在遇到了新的机会，果断放弃企业的高薪，开始从政，快速发展至今。
学习、机遇、努力、认真，加上资源和机会，总归是会让自己发光的。
AI的“滥用”原则
目前token的价格已经很廉价了，几乎就是白菜价，所以，就不断的使劲造token，但凡能用token解决的，就不要用人去解决。
有一个原则：滥用token。我觉得很好
也就是，哪怕要用100倍的token，来提升1%的效率，也是值得的，这会让你慢慢具备AI思维。
“滥用”还有一个好处，发现看不见的问题，就是发现一些你没有意识到的问题，或者是收获意外之喜，可以看到一些奇怪的机会，也有点大力出奇迹的意思
如果一个生产要素每年的性价比提升10倍，就值得去做。
在这个背景下，AI的应用一定会如雨后春笋的诞生
价格和门槛都极大下降后，我们就可以看一些我们当前可能还不值得看的市场
AI应用的四个层次
应用AI的四个层次：
- AI普适人群：AI+查询，AI是搜索的替代产品
- AI员工人才：AI+工具，AI是生产力工具
- AI领导人才，AI+岗位，AI是数字员工
- AI领袖人才，AI+业务，AI是数字员工团
跟好朋友聚餐，我也分享了一下这个逻辑，我说：明年我的目标，是希望有100个AI员工每天能帮我干活，意思是真的每天有AI智能体在每天像员工一样，处理着一个环节的工作，目前只能算是有3个了，离100个AI员工还有97个。
第二次半马
今天跑完了今年的第二次半程马老师，用时2小时13分，比第一次进步了14分钟，希望下一次有更好的进步。
从6月份开始跑，4个月时间，几点感触比较大：
- 跑慢比跑快难，尤其刚开始跑步的时候，总不经意间的跑快
- 持续跑慢会更难，这里的慢，是相对自己当前的能力水平，一个重要标准是心率处于有氧范围之内，比如对于中年人来说，140 上下是较为健康的心率。
- 比这个难的是，持续的稳定隔天跑
但最后发现，一旦这几点形成了习惯之后，就开始进入到另一个状态，就是无论天气怎样，可以开始真正的享受这个运动过程本身，以及开始收获这个运动带来的各种好处，比如情绪、睡眠、身体素质、专注力等等
先有IP，再有数字分身
抖音上线了数字分身的功能，用的人还不少
听到一个案例，一个健身教练小网红，上线了一个服务，通过WhatsApp每天给用户答疑、关心、推动用户去健身打卡，按年收费，这就是健康顾问
这种形式，通过AI分身就可以解决
但是想通过AI分身去打造IP，就不太行得通
原因我想，可能有下面三点：
一是IP的本质最关键的，是解决了信任问题；
二是IP有极大的溢价能力，这个溢价能力通过AI分身也能得到体现；
三是IP通过AI分身进行承载，也能让用户在进行互动的时候产生代入感，就会有了比普通数字分身更好的体验。
但要产生好的效果和体验，仅仅是复制一个智能体还不够，还需要有一些脱离“AI幻想”的结构化设计。
决策失误的一个重要原因
双减后这几年，很多决策，现在回来看，漏洞百出，错误百出
一个很重要的原因，就是把不确定性的事情，预判成确定性的事情
这就导致预期与实际的偏差
最终导致决策失误
决策失误的后果，就是亏损或失败