三杯过后

Xiaowen Zhang
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一个写了将近20年的博客，突然开始有趣起来了……

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  1. 2d ago

    Ep 005. 中年人的职场焦虑的答案，也许在商业里

    一句话摘要 年终绩效季，在去上海的高速上聊聊中年职场焦虑：大厂像学校一样把工作与真实商业结果隔开，而当增长红利退去，个体缺乏独立被定价的能力，才是焦虑的本源。 章节 00:43 开场：去上海的路上，聊聊中年职场焦虑 01:47 大厂工作为什么像学生时代 04:24 增长红利掩盖了所有管理问题 06:30 不增长时，裁员降本是商业常识 08:29 十几年前的旧思考：焦虑的是下限 10:39 定价归零，才是焦虑的本源 12:23 答案：补上商业通识这堂课 关键观点 大厂岗位被极高颗粒度的分工框定，工作反馈和学校考试一样是被"模拟"出来的——你写的四行代码解决了问题，但它和商业结果之间是脱节的。 过去二三十年中国社会的增长红利，掩盖了企业管理水平的欠缺；增长一停滞，考核、加班、动作变形就全出来了。 企业不增长时，降低成本（包括裁员、降薪）是符合商业规律的本能选择，劳动法之外的超额回报期待并不现实。 旧思考：焦虑的不是存款，而是失去现有工作后的替代选择——你焦虑的是自己的下限。 新思考：大厂技能无法端到端独立变现，个体脱离组织后定价归零——归零才是焦虑的本源。 解法：每个人都需要补上商业通识的底层知识，有能力脱离任何企业，独立在社会上被定价、产生价值。

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  2. Aug 8

    Ep 004. AI 时代的教育，小孩还要不要学知识？

    一句话摘要 "适应 AI 时代"是个功利的问题——竞争力从来和有没有 AI 无关；真正会变的是学习的路径：AI 第一次让人类可以"先见经验、再倒推知识"，但学知识这件事本身，你跑不掉。 章节 00:34 开场：AI 时代的小孩教育 00:57 竞争力其实和 AI 无关 03:38 真正的问题：学习路径会不会变 05:32 判断力从经验来 07:51 没有知识，经验只是体验 09:09 知识还要不要学 12:00 学习顺序的反转：从经验倒推知识 14:09 入门成本趋近于零 15:30 总结：AI 时代的教育观 其他 Music: "Adagio from Violin Sonata No.1 in G minor, BWV 1001" by J.S. Bach (CC0, via archive.org)

    Ep 004. AI 时代的教育，小孩还要不要学知识？

  3. Mar 8

    Ep 003. 思维训练：星巴克在中国：一杯咖啡应该卖80块，但它只卖了37块

    实际上，星巴克是所有商科培训里必学的案例，他的发展史，在不同的历史阶段都是非常有意义的参考资料。 中国国内的咖啡市场，瑞幸也是非常有意思的另外一个投资领域必研究的对象。 但本质上，星巴克和瑞幸完全不是同一种生意，也完全不需要是同一种生意。因此，才有这一期节目，浓缩的聊一聊咖啡这个生意到底是卖什么。 对了，最近我很喜欢 GRID Coffee，假手冲不难喝。

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  4. Mar 1

    Ep 002. 人类的终极考试 HLE 究竟是什么？我们离 AGI 还有多远？

    HLE 论文地址 https://www.research-collection.ethz.ch/server/api/core/bitstreams/1902b5a9-4209-4529-b278-c258aad557ba/content 提到的例题 原始题目（英文）： "Which of the following have Raphidiopterans been recorded feeding on as adults? A. Nectar B. Māhoe pollen C. Fungus D. Karamū leaf tissue E. Totara Aphids F. A and E G. D and E" 中文翻译： "以下哪些是蛇蛉目（Raphidioptera）成虫被记录过的食物？ A. 花蜜 B. Māhoe（新西兰本土植物）花粉 C. 真菌 D. Karamū（新西兰本土植物）叶片组织 E. Totara（新西兰罗汉松）上的蚜虫 F. A 和 E G. D 和 E" 学科背景： 蛇蛉（Raphidioptera，蛇蛉目）：一类古老的捕食性昆虫，俗称"蛇蝇"（snakeflies），属于脉翅总目 食性：传统认为蛇蛉成虫和幼虫都是肉食性，捕食小型昆虫和蚜虫 选项分析： Māhoe、Karamū、Totara 都是新西兰特有植物（endemic to New Zealand） 关键陷阱：蛇蛉在新西兰根本没有分布（地理隔离）！因此 B、D、E 都不可能 尽管有零星记录称某些蛇蛉可能访花（nectar feeding），但这在学术界存在争议 答案：A（或存在争议，取决于文献来源） 难度解析： 这是一道"陷阱题"（gotcha question）： 需要知道蛇蛉的地理分布（不在新西兰） 需要了解昆虫食性记录的稀缺性（Raphidioptera的成虫食性数据极少） 涉及生物地理学知识（新西兰昆虫区系的独特性） 属于昆虫分类学与生物地理学的交叉领域，模型如果没有准确的相关训练数据，很容易基于一般性推理错误选择包含新西兰植物的选项。

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  5. Feb 25

    Ep 001. 叙事与数字：关于“AI 降本增效”泡沫的量化研究报告

    概要 听一些 AI 热情的世界反面的声音，想一点泼冷水的事儿吧。 参考资料汇总 资料1 英文标题：Narratives vs. Numbers: A Textual and Quasi-Experimental Analysis of AI’s Early Impact on Tech Layoffs 作者： Manhal Ali 原文地址：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5987016 资料2 英文标题：Canaries in the Coal Mine?: Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence（《煤矿里的金丝雀：关于人工智能近期就业影响的六个事实》） 作者：Erik Brynjolfsson、Balaji Chandar、Rex Chen 发表年份：2025年 机构：斯坦福大学数字经济实验室（Stanford Digital Economy Lab） 原文地址： PDF直链 https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/12/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf 实验室官网页面：https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/ 这篇论文研究了AI对不同职业和人群就业影响的异质性，发现某些群体（如"煤矿里的金丝雀"）正率先感受到AI对劳动力市场的冲击，预示着更广泛的影响即将到来。论文已被引用97次。 资料3 英文标题：AI-Generated "Workslop" Is Destroying Productivity 中文意译：《AI生成的"工作废料"正在摧毁生产力》 原文链接： https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity 发布时间：2025年9月22日 研究机构： BetterUp Labs（职场心理健康与绩效平台BetterUp的研究部门） Stanford Social Media Lab（斯坦福社交媒体实验室，主任为Jeff Hancock教授） 播客和专栏地址 三杯过后

    Ep 001. 叙事与数字：关于“AI 降本增效”泡沫的量化研究报告
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