关于审美

“美”什么重要？因为“美”的东西，往往是“对”的

这里的“对”，更多的指的是正确的方向

这里的“美”，是指各种美的东西，比如美的结构、美的形式、美的公式、美的色彩等等

我们去从不同的学科、不同的世界，去感受不同的美，审美也就建立起来了

美有很多种表达方式，比如对称美、张力美、比例美、极简美、复杂美、动态美…

学会在不同的场所，看见并欣赏这些美，审美水平慢慢就起来了

我们以对称美为例。

在建筑上，它是这样的

在艺术上，它是这样的

在诗歌上，它是这样的：山重水复疑无路，柳暗花明又一村

在数学上，一个公式是否优雅，往往一眼可见

很多数学理论在被严格证明之前，学者就因为“它太美了”而坚信方向正确

对称意味着平衡，平衡意味着稳定，稳定意味着结构自洽

在创业中也是一样，商业模型如果结构美，往往具有：成本与收入对称，价值创造与价值获取对称，长期投入与长期回报对称

比如Costco：靠会员费赚钱、用极低毛利回馈用户，规模越大价格越低、续费率越高，形成自我强化的正循环结构

懂得审美，生命的体验，也会不一样

幸福坐标

如果抑郁了，说明活在过去

如果焦虑了，说明活在未来

如果平静了，说明活在现在

……

关于幸福指数，虽然无法量化，但有一个衡量的逻辑，就是能感受到多少幸福的瞬间？

感受这种幸福瞬间的能力，会极大的提升自己的幸福指数

要提升这种能力，首先需要厘清自我与他人的关系，以及理解活在过去、现在及未来，意味着什么？

用一个四象限模型，可以比较形象的来表达这个逻辑

一位懂心理学的中医大夫分享：

所谓当下，就是开车的时候，你和开车的动作就是最重要的事情；当他和患者在沟通病情的时候，他和患者的关系就是那个时刻最重要的关系；当情侣外出旅行时，情侣两个人，就是世界上最重要的关系～

提升幸福指数一个很重要的原则，就是活在当下

一些推荐方法：找到自己的热爱、练习和习惯性冥想

Agent组织

最近在思考，如何打造Agent组织

初步的一个路径，关于Agent组织的三个进化阶段：

第一阶段：人人会AI Coding，通过这个技能，个人工具自由，实现个人效率的1-3倍提升

第二阶段：人人会构建自己的Agent，实现个人效率10倍以上提升

第三阶段：人人会构建自己的Agent协作团队，同时与其它的Agent协作团队产生协作网络，最终实现组织层面10倍以上效率或生产力提升

第一阶段如何做：

  1. 通过机制、培训、招聘等，促使掌握和熟练使用多个AI工具
  2. 每个人列出每天高频重复的工作事项，列出5件以上，通过vibe coding或AI工具去解决它
  3. 实现个人效率和生产力的真提升

智猪博弈

智猪博弈是博弈论里的一个经典模型。

场景是：

  • 猪圈里有两头猪，一头大猪，一头小猪

  • 食槽在一头，按钮在另一头

  • 按下按钮会掉食物

  • 按按钮的猪要付出体力成本

  • 食物落下后，大猪吃得多，小猪吃得少

问题：谁去按按钮？

如果小猪去按，大猪会等着吃，因为小猪付出成本，自己却分到更少。

如果大猪去按，小猪会白吃一点，但大猪分得最多，仍然划算。

稳定结果的方案：大猪去按，小猪跟着吃。

这就是一个典型的“纳什均衡”。

背后的逻辑：

  1. 强者拥有更高的“边际收益”，弱者承担成本时回报更低
  2. 每个参与者都会计算收益与成本，而不是讲情怀
  3. 最终状态未必公平，但它是“谁都不愿单方面改变”的状态

智猪博弈其实在回答一个问题，在任何的场景下，我们是一个规则的制定者还是参与者？

如果是想做制定者，理性的策略就是，分享规则、公开结构、不玩神秘，没有所谓的机密

所以，真正的高手，都懂得公开规则，然后与大家一起优化规则，最终形成各方的利益最大化

三个护城河

Menlo Ventures与Anthropic联合设立了1亿美元的Anthology Fund，专门投资AI生态中的早期公司

想表达的核心信号：真正的机会，会在AI原生公司的爆发

Menlo分享道，对于一个AI公司，它应该有三个护城河

  1. AI First

这类公司并不是在原有产品上叠加一个AI功能，而是从第一性原理出发，如果没有大模型，这家公司就不成立。大模型不是工具，而是底层基础设施

  1. 深度调用模型能力

比如 Agent 系统、自动化流程、企业知识工作自动化等

它们的核心竞争力，在于把模型能力工程化、结构化、流程化，变成可持续输出价值的系统

  1. 增长速度快的团队

谁能更快验证需求，更快上线产品，更快迭代版本，谁就更有机会建立领先优势。模型能力在快速进化，用户认知在快速变化，市场格局在快速重构

在和向阳一起做新年项目规划时，我们也反复推敲它背后的内在逻辑。其实，这三点恰恰也是我们新一年要重点追求的方向。

尤其是最后一点，快速迭代与快速上线。

如果能够充分借助AI以及各类模型的能力，这种速度是有机会实现的。一旦上线节奏加快，反馈周期缩短，产品就能更快完成验证与优化。

而上线的速度，在很大程度上决定了增长的速度。

近期AI工具合集

上图，很震撼，真正使用AI Coding的人，可能只有0.04%，一万人里，只有4个人

还有84%的人，还从来没有使用过AI

AI还处于非常早期的阶段，和互联网早期非常像

最近使用过的AI工具推荐合集：