如何提高一個人的執行力？
很簡單，就是不管細節，先搞起來再說。
之前18年的時候我嘗試和合夥人一起做短影片。對，就是還沒火的時候我就有這個遠見了。
當時我有一部分精力放在翻譯活動上，就委託合夥人全權負責。
結果他特別NC，一是認為影片必須百分百原創，二是必須做長做細。
結果最後因為沒時間不了了之了。
我現在由於ChatGPT解放了翻譯活動，有時間搞短影片。我就把灣灣的輕小說或者玄學書直接拿edgetts轉錄成影片，切小段發抖音。細節管他呢。
結果有的影片播放量幾百，上千的都有。如果幾年前就這麼做，不是百大up主也得是個大V了。
這個就跟樊登的刷流量池理論不謀而合了。你發的越多，進入流量池的影片就越多，就算大多數都是炮灰，少數爆款足以了。
本來這世間的作品，就是一個大垃圾堆，在頂上有著一小點珍寶。但你自己必須親手把垃圾堆做出來，否則你永遠得不到珍寶（Zed A. Shaw）。
——致我們艹蛋的社群合夥時光
如果今天Linus突發奇想，將Linux閉源了，世界將發生什麼樣的變化？
最輕的後果：會有個新的人取代linus
最重的後果：linus會被暗殺
記住開源社群不是各盡所能各取所需的天堂，而是西部世界的荒野。
程式設計師現在應該鑽研演算法還是prompt能力?
從成本角度來看。
除非消費級硬體能微調gpt4水平模型，你都應該鑽研提示詞。
畢竟提示詞和其他行業密切相關。比如你生成短句文案提示詞不可能不涉及短劇的知識，這就開啟了一個新的職業選擇。完全就可以衝擊其他領域賺錢嘛。
基礎科學成果是公開的，為什麼國家還要加強研究？直接拿來不就行了?
就算是復現，也比做三年題要強。
一個做三年實驗的人，就算是已有成果而不是前沿，也比做三年題的人，動手能力強，idea豐富，對科研認知更高。
不信？就拿深度學習舉例，pytorch公開的，你整天背八股文，讓你訓練個稍微複雜的網路，肯定搞不出來。
為什麼不重視文科？
社會科學和社會工程，哪個有用我自己心裡沒數？
我就這麼說，所有的人文社科都有對應的工科。經濟學和歷史有量化有沙盒有模擬。金融有金工。文學和法律有NLP，社會學對應社會工程。
我們重視的是定量研究的文科，不重視那些整天背誦【學術研究的切片】的文科。