课代表立正

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 完整版35分钟：https://youtu.be/3ILs3XDcE1I 这期视频，我和现在在 OpenAI 做 ChatGPT growth 的 Wu Kan 聊了聊他一路走来的职业经历：从毕业后加入 YouTube 创始人做的新公司，到 Uber 最激烈增长期，亲历 Uber 和滴滴在中国正面交锋，再到后来进入 Travis Kalanick 的 CloudKitchens。 这不是一场泛泛而谈的“职业故事”，而是一场很少见的、一线参与者视角的复盘。你会听到：为什么很多后来被证明巨大的方向，在当时并不显得“必然”；为什么 Uber 和滴滴之战，本质上不只是产品和技术之争，而是运营、激励、反作弊、本地化能力、渠道控制和资本力量的综合对抗；以及 Travis 这类创始人，究竟是如何看城市网络、房地产、外卖和自动化这些看似不相关的生意。 如果你关心这些问题，这期会特别值得看：顶级增长岗位到底在看什么；中美创业公司在同一个战场上，真正的差别在哪里；以及为什么很多大机会，只有身处其中的人，才能看到它真实复杂、远比“事后看起来很 obvious”更混沌的一面。 00:00 开场：Wu Kan 的职业路径 00:41 从 YouTube 创始人创业公司，到 Uber growth 03:58 为什么会加入 Uber 04:32 Uber vs 滴滴：一线看到的真正竞争 10:20 Uber 为什么最后退出中国市场 13:16 Travis 离开 Uber 后的影响 14:24 CloudKitchens 背后的真正 vision 17:37 下一段：准备聊 OpenAI

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 这期视频讲的不是“怎么写一个更厉害的 prompt”，而是一个更底层、也更重要的问题：为什么同样的 AI、同样的模型、同样的工具，在不同人手里，效果会差这么多。视频给出的答案很反常识：决定你能不能把 AI 用好的，很多时候不是技术能力本身，而是两种更底层的能力——自省，以及把隐性知识变成显性知识的能力。 我觉得这期内容特别适合三类人看：第一，已经在用 AI，但经常觉得它“笨”“不稳定”“总跑偏”的人；第二，需要带人、做协作、做管理的人；第三，希望真正把 AI 用进工作流，而不是停留在聊天和试玩层面的人。因为这期视频讲清楚了，很多人不是不会用工具，而是不会定义问题、不会提供有效 context、也不会说清楚什么叫“好”。 视频里用了一个特别好的类比：很多老板给任务时，给的是模糊需求，指望别人“悟”，结果做不好了再用负反馈甩锅。这个方式之所以对人低效，对 AI 更低效，是因为 AI 没有“动机问题”，你没法靠威胁、PUA、情绪化反馈让它变好；你真正要做的，是把你脑子里那些默认存在、但没说出来的信息，整理清楚、表达清楚、评估清楚。 更重要的是，这期视频不只是讲 AI，也是在讲一个人在 AI 时代最值得提升的基本功：遇到问题先自省，而不是先抱怨工具；同时学会从对方视角出发，补齐 context、拆解信息、定义标准。视频最后也落到了非常实操的框架上，比如 3C（Context、Component、Criteria）和“损失函数 / evaluation”的思维。看完你会更明白，真正的差距，不在于谁先接触 AI，而在于谁能更清楚地思考、表达和判断。 00:00 为什么同样的 AI，在不同人手里效果天差地别 01:28 一个坏老板的典型问题：模糊需求、让你“悟”、负反馈甩锅 03:22 为什么很多人管不好 AI：AI 没有动机问题 04:15 真正决定 AI 使用效果的两个能力：自省与隐性知识显性化 06:33 如何把隐性知识显性化：认知同理心、信息拆解与 3C 框架 08:04 什么是“损失函数”思维：先定义什么叫好，AI 才知道怎么迭代 09:05 总结：别急着说 AI 好不好用，先看自己会不会用 AI

这是我频道六年来，最重要的视频之一。也是从本质上理解人和AI，最值得看的一期。 本期嘉宾是清华大学的刘嘉教授，作为世界顶级的脑科学专家（也是《最强大脑》总顾问），他其实跟AI渊源、研究、兴趣、思考，都及其深厚。所以能从脑科学角度，为我们从根本上理解AI到底是什么，到底能不能取代人类？ 视频里，刘嘉教授从自己在北大、MIT、脑科学与 AI 之间往返二十多年的经历讲起，讲他为什么曾经离开 AI，又为什么在 2016 年被人脸识别和 AlphaGo 的突破重新“唤回信仰”。他也解释了自己后来为什么越来越确认，真正重要的不是某一个短期技术点，而是更底层的东西：学习能力、涌现能力，以及神经网络这条路线背后的根本逻辑。 更难得的是，这期视频没有停留在“术”的层面。刘嘉教授把今天很多人最关心、但也最容易被说浅的话题放到一个统一框架里讨论： - 智能的本质：学习和涌现 - 学习的本质：归纳和推演 - 意识的本质：主观感受，和死亡意识 还有很多话题，包括逻辑原点的重要，脑机接口离我们还有多远，什么才是真正的具身智能，以及为什么 AI 时代最缺的不是更多技巧，而是新的 philosophy。通过他们实验室的深度研究，也发现了Transformer的理论源头，竟然是四十年前，Hinton在一篇不知名的神经科学会议上，发表的一篇不知名的论文。 除了这些时代的大故事，大道理。他也讲了，我们作为普通人，应该如何抓住这个时代。 看到最后你会发现，这不只是一场关于 AI 的对谈，更是一场关于人在这个时代该如何判断方向、建立逻辑原点、避免错过真正重要变化的对谈。 完整版2小时53分钟：https://youtu.be/EfEk4V3FMdg 教AI“大道”的课程：https://www.superlinear.academy/ai-builders

创业九死一生？绝大多数人其实是死在两个认知误区里：选错模式和因果倒置。 第一，我们本能地觉得"做产品才是创业"，但从YC到美国整个创投圈的共识是：ToB服务的成功率和回报率远高于ToC产品。亚马逊的核心价值是AWS不是电商，微软的大头是企业服务不是Windows，谷歌和Meta真正赚钱的是广告——帮别人赚钱，永远比让消费者掏钱容易。 第二，技术人创业最常见的错误是"先做产品，再想增长"。但真实的商业因果是反过来的：增长才是本质，产品只是载体。The Browser Company做出了极客圈口碑很好的AI浏览器，最后还是决定不做了——因为连身边的亲友都说服不了去用。游戏行业更直接：绝大多数游戏的获客成本占总成本一半以上，真正的难点从来不是把东西做出来，而是让人知道并买单。 这期视频综合了我过去的访谈、实践和思考，把这两个视角讲透。如果你是一个有技术能力、想过自己做点什么但不知道从哪开始的人，希望能帮你避开最常见的弯路，用更高成功率的方式打开一个真正能赚钱的业务。 我的新书《真本事：从会工作到会赚钱》（人民邮电出版社）2026上半年上市，书里有更系统的方法论。感兴趣可以加入社区waitlist，新书上市和周边内容都会通过邮件通知：https://go.ai-builders.com/waitlist 00:00 创业九死一生，大多数人死在两个误区 00:22 误区一：选错模式——产品vs服务 02:24 产品vs服务，到底谁更难、谁更赚钱 03:01 YC的Tarpit Idea框架与ToB共识 04:44 产品的马太效应：你在跟谁抢注意力 05:51 做服务为什么容易赚钱 06:54 误区二：因果倒置——先做产品还是先想增长 07:23 Manus与The Browser Company的教训 08:54 增长的真实成本：时间、渠道、信任 10:49 什么样的产品有增长潜力 12:16 三者结合：分发×true understanding×独特经验 13:29 总结与新书推荐 新书上市waitlist：https://www.superlinear.academy/c/posts/book

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 这期视频讲的不是“怎么做产品”这种泛泛而谈的话题，而是一个更底层、也更容易被聪明人做错的能力：怎么判断一个需求到底是真需求，还是伪需求。 我会用 VR / AR 这波热潮作为案例，拆开讲清楚一件事：为什么很多看上去很先进、很酷、很有未来感的方向，最后并没有变成真正成立的大众需求；以及为什么“更便宜、更方便、更沉浸”这些听上去很合理的理由，很多时候并不足以创造需求。 如果你在做产品、创业、选方向，或者你只是想少走一些投入很多却回报很少的弯路，这期视频会帮你建立一套更清楚的判断框架。你会看到，Product Sense 不是拍脑袋的直觉，而是可以被拆解、被训练的：需求是不是第一性的、真实场景里带来的是价值还是摩擦、用户的机会成本是什么、以及该怎么通过提问和验证，看清一个需求到底站不站得住。 这不是一期讲概念的视频，而是一次尽量具体的拆解。看完之后，你会更容易识别那些“看起来很对、实际上不痛”的方向，把时间精力放到真正值得投入的事情上。 00:00 为什么聪明人也会看错伪需求 01:20 用 VR / AR 案例拆解 Product Sense 03:01 更便宜、更方便，不等于需求会出现 06:01 为什么“沉浸感”在真实场景里可能是摩擦 08:26 机会成本：VR 为什么不一定赢过手机和游戏 10:19 Meta 对 VR 的最大误判是什么 12:01 怎么判断真需求：用户访谈与验证方法 14:38 Product Sense 为什么是最底层的能力

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 鸭哥文章：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/openclaw 这期视频，我不做跟风测评，也不做简单教程，而是想把 OpenClaw（小龙虾）这波爆火背后的本质讲清楚。 如果你最近一直看到小龙虾刷屏，但又不确定它到底为什么火、值不值得学、它和 Cursor、Claude Code 这类真正的 Agent 工具到底有什么区别，这期视频会帮你建立一个更清晰的判断框架。 我会从产品设计和工作流的角度，拆解三个问题：第一，OpenClaw 为什么会像当年的 DeepSeek 一样突然出圈；第二，它到底做对了哪些关键设计，才让大众第一次强烈感受到“AI 不只是聊天，而是真的能替我推进任务”；第三，这些设计为什么既成就了它，也注定了它很难成为深度生产力工具。 这期内容不要求你会编程。我会尽量把 Agentic AI、聊天入口、统一上下文、持续记忆、skills 组合这些技术问题讲得深入浅出。 如果你在用 ChatGPT、DeepSeek，但总觉得 AI 这两年“好像也没变太多”，这期视频可能会帮你看见真正的变化到底发生在哪里。 你会看到： 为什么 OpenClaw 的爆火，本质上是在把原本小众的 Agentic AI 带给大众； 为什么聊天窗口让它更容易出圈，却也天然限制了它的天花板； 为什么“统一入口 + 持久记忆 + 丰富 skills”会让它看起来越来越聪明、越来越像一个真正的助手； 以及为什么不要因为小龙虾难用，就误以为 Agentic AI 不适合你。 章节： 00:00 一个高风险预言：OpenClaw 会经历怎样的三段式命运 01:46 这期视频讲什么：为什么火、做对了什么、问题又出在哪 02:57 OpenClaw 的爆火，本质上和 DeepSeek 是同一种现象 04:55 从聊天框到 Agent：AI 使用方式真正的跃迁 07:56 别被跟风误导：小龙虾难用，不等于 Agentic AI 没价值 09:35 真正该学的不是工具本身，而是它背后的可迁移认知 10:27 为什么聊天界面让它出圈，也注定了它的天花板 13:18 OpenClaw 真正做对的三件事 13:34 统一入口与统一上下文 14:23 持久记忆系统：为什么它会“越来越懂你” 16:15 丰富的 skills：为什么组合起来会产生质变 17:17 三个设计如何形成飞轮 18:09 下集预告：为什么这些优点也会变成它的限制

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 两小时完整版：https://youtu.be/emWRfc4s00c 为什么 DeepSeek 能以 1% 的成本训练出顶尖模型，而拥有海量资源的硅谷巨头却步履维艰？训练大模型到底是玄学还是科学？ 本期视频，我们邀请到了 Amazon AGI 资深经理（Senior Manager）查晟。他曾与 Alex Smola、李沐等 AI 巨匠共事，深度参与了亚马逊第一代大模型的研发以及目前 Frontier 模型的训练。他将从技术路线、实验方法论、基础设施以及人才密度等维度，带你揭开大模型训练背后的真实挑战。 你将在这段视频中获得： 避坑指南：为什么模型在小规模实验时效果很好，Scale Up 之后却突然“崩了”？ 内部策略：为什么一个高产的团队应该追求 50% 的失败率？如何通过“信息增益”优化研发？ 硬核工程：GPU 功率激增为何会导致数据中心宕机？“静默数据损坏”如何毁掉一个模型？ 行业真相：公开榜单（Benchmarks）是如何被刷分的？为什么大厂必须拥有“秘密评测集”？ 未来判断：AI 自我进化的临界点在哪？当初级岗位消失，科技从业者该如何转型？ 这是一场拒绝空谈、直面工程细节的深度对谈。无论你是 AI 从业者，还是对技术变革感到焦虑的观察者，查晟的视角都会为你提供极具价值的参考。 00:00 开场 01:14 嘉宾介绍：查晟与Amazon AGI 02:23 大模型训练的基本原理与为什么这么难 07:47 反直觉的实验方法：为什么要做失败率50%的事 09:05 训练大模型需要哪些团队协作 15:15 数据质量：微波炉社区、SEO垃圾与合成数据的边界 21:04 Evaluation为什么是最重要也最容易出错的环节 29:57 团队如何衡量研发进度（cost-to-accuracy框架） 36:01 人才缺口与NVIDIA的护城河 39:26 未来趋势：模型自主学习将改变什么 45:33 AI时代的职业与经济冲击 53:33 结语

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 很多人把一对一（1:1）做成了“项目汇报”——结果既拿不到真正的支持，也错过了晋升与影响力的关键窗口。 这期我和 Mujtaba（Meta 数据科学高级经理）聊透一件事：一对一不是经理“管理你”的会议，而是你“向上管理”的最佳机会。 你会学到的是一套能落地执行的“经理使用说明书”：怎么让经理更愿意帮你、怎么让风险不变成事故、怎么让沟通从“推模式”变成“拉模式”，以及什么才是能晋升的强 IC。 你将收获的关键点（适合 IC / 数据科学 / 产品分析 / 需要跨团队协作的人）： 把 1:1 从“站会式更新”改成“高价值讨论”：你来主导议程，先 FYI，再把时间留给真正需要输入/决策/解阻的事。 风险越早说越专业：项目有风险、XFN 有阻碍、数据/资源卡点——提前对齐不是“丢脸”，而是让你和经理在外部沟通时不翻车。 推/拉模型判断你是不是强 IC：经理需要不停“推着你更”是危险信号；成熟 IC 会在需要时主动把经理“拉进来”。 “过度沟通”几乎不是问题：大多数人卡住不是能力，而是沟通不足、对齐不足、让干系人“不知道发生了什么”。 晋升不是等来的：如何开启晋升对话、如何用“脆弱但清晰”的方式让经理给你标准线与差距，而不是等到评审才被“意外反馈”。 高级能力的本质是影响力：技术复杂度不是最大门槛，真正卡晋升的是产品直觉、沟通协作、优先级与说服力。 00:00 开场精华 00:31 嘉宾介绍：Meta DS高级经理，七年成长路径 03:33 一对一该怎么开：FYI归FYI，讨论归讨论 06:24 一对一的本质是向上管理 07:37 提风险不是示弱，不提才危险 10:33 亲身教训：不敢求助的代价 14:47 什么样的IC更容易晋升 15:46 推模式vs拉模式：经理怎么判断你是否可信 19:47 强IC的核心：自我认知与发挥优势 24:05 晋升对话别怕开口，晚了才亏 28:20 角色扮演：经理如何传达坏消息 32:17 技术深度不是瓶颈，软技能才是 37:00 没有数据也要有观点 40:27 如何向经理求助：解阻、要背景、建连接 47:00 面对数据需求怎么反推优先级 50:16 总结与结束

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 激活自己捕捉需求的能力：https://go.ai-builders.com/idea 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 随着 AI 能力越来越强，“把一个东西做出来”正在变得越来越容易。 但更难的问题反而是：什么需求值得做？什么需求只是自嗨？ 这期视频我想纠正一个非常常见的误区： 很多人觉得只有“看病、上学、衣食住行”这种 传统意义上的大需求 才有价值；而“小需求”没有门槛、没有护城河。 我认为很可能正好相反。 你看到的那些超级大生意，往往解决的是非常“小”、但极高频的需求： 抖音（Douyin） 解决的可能只是“15 秒的无聊”，但它高频到离谱 Stripe 把“收款”这种小摩擦做到极致（你提到：它曾被市场认为是超千亿美元级的生意） Calendly 把“约时间”这个小麻烦做到极致（你提到：2021 年估值已到数十亿美元级） 我在视频里给了一个更本质的判断视角： 需求的价值不取决于它“听起来大不大”，而取决于：它痛不痛？出现得频不频？以及你能不能把它做到世界级。 同时也讲了一个把“小需求做大”的经典打法： wedge & adjacency（用一个锋利的楔子切进去，再沿着相邻场景扩展）——你举了 Zoom 的例子：先把视频会议做到极致，再扩展到日程、协作、文档等更大的版图。 最后我会带你看社区里一些真实项目： 很多人不是“想了一个宏伟蓝图”，而是从“我今天又烦了”这种瞬间开始，把需求写下来、公开出来、快速做出 MVP，然后迭代、验证，真的做成自己的数字资产。 如果你也想练“捕捉需求 → 快速实现 → 拿到真实反馈”的能力： 欢迎加入社区（你在视频里提到有免费加入方式），也欢迎在评论区留言：你最近一次“觉得很烦、但又说不清”的瞬间是什么？ https://go.ai-builders.com/idea 00:00 误区：大家以为“大需求才值钱” 01:16 重新定义“大/小”：不要用“听起来重要”来判断价值 02:09 真正的判断标准：痛不痛 + 高不高频（以抖音的“15 秒无聊”为例） 02:39 小摩擦的机会：Stripe、Calendly 为什么能做成大生意 03:36 小需求做大：wedge & adjacency（从一个楔子切入，再扩展相邻场景） 04:54 另一类“需求”：小身份认同（lululemon、Stanley 的现象级逻辑） 05:50 反直觉结论：小生意不等于门槛低，护城河反而更依赖“世界第一” 06:32 为什么很多“大蓝图”反而难卖：用户的 switching cost / cognitive load 太贵 07:32 怎么捕捉小需求：从“用脑找需求”到“用心感受摩擦” 08:23 行动方案：把“烦的瞬间”写下来、公开出来，会发生什么 09:14 社区真实项目：从记录到落地，看别人怎么把小需求做出来 14:09 总结：感受真实需求 → 记录 → MVP → 市场反馈 → 迭代 15:02 下一期预告：如何判断需求真伪、如何做 MVP、如何 go-to-market

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 93分钟会员版：https://youtu.be/FKuJBz4kaOo AI 时代的到来，是否意味着“传统设计”的终结？ 本期视频，我邀请到了 Cursor 的设计负责人 Ryo（前 Notion 首位设计师、前 Stripe/Asana 核心成员）。在这场深度对谈中，我们没有聊琐碎的技巧，而是回归到了软件设计的本质。 谁值得看： 产品设计师： 厌倦了在 Figma 里“搓像素”，想理解为何“代码才是真实”的人。 产品经理/开发者： 想要学习硅谷顶尖产品（Notion, Cursor）背后的系统思维。 认知行动派： 渴望在职业范式转移中，从“分工零件”进化为“独立构建者”的人。 你会获得什么： 认知的修正： 理解为什么 Figma 的设计稿并不真实，而是一种限制。 职业的范式转移： 为什么“设计师+PM+前端”正在融合成一个角色——Builder。 审美的本质： 审美不是主观偏见，而是一种对系统逻辑和韵律的深度体感。 Ryo 分享了他是如何用两周时间，在代码中完成传统流程三个月才能做出的产品原型。正如他所说：“你不是在搓像素，而是在进化概念。” 00:00 重新定义设计：从物理家具到数字工具的品位 01:16 职业轨迹：从 Notion 首位设计师到 Cursor 设计负责人 02:54 视觉演化：从拟物化到回归概念本身 08:18 软件的本质：不是像素，而是一坨相互作用的概念 13:30 范式转移：为什么设计师必须学会用代码构建？ 19:15 告别“抽象层”：为什么 Figma 设计稿并不真实 24:00 职业的宿命：分工是妥协，Builder 才是本质 31:25 实战点评：如何避免 AI 产品的“塑料感” (AI Slop) 38:33 审美的共识：如何训练看透本质的深度体感 43:52 跨学科启发：生物学思维对设计复杂系统的帮助 54:20 权力的平衡：如何在功能扩张中保持系统的简洁 56:00 给设计师的建议：去生活，去构建 特别鸣谢 Mengying Li 帮我们牵线搭桥

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 完整版72分钟：https://youtu.be/TTDcuWw3noU

很多人在等AGI降临好彻底“躺平”，但我认为这是目前对 AI 最大的认知误区。这期视频我想跟你分享一个非共识的观察：AI 的潜力目前只发挥了 1%，而剩下的 99% 并不在于模型变强，而在于“生态修路”。 我会通过“汽车取代马车花了 70 年”的底层逻辑，帮你拆解： 认知修正：为什么“等 AGI 来了再努力”是一个技术幻觉？ 核心机遇：为什么像 Manus 这样处理“脏活累活”的公司反而最值钱？ 行动指南：作为个体，如何通过 Frictionless（无摩擦）、Contextual（上下文）和 Proactive（主动性）三大支柱，把 AI 变成你的生产力红利？ 如果你对市面上浅薄的 AI 预测感到厌倦，希望通过看透技术本质来实现人生跃迁，这期视频会给你一套可迁移的行动框架。 00:00 最大误区：等 AGI/ASI 来了就能躺平 01:23 70 年类比：汽车为何花了 70 年取代马车 03:20 类比到 AI：Transformer 是“引擎”，ChatGPT 是“第一辆车” 06:39 真正瓶颈：生态三件套（Infrastructure / Pipeline / 习惯） 08:35 AI 为何被困在聊天框：智能够了，但落地缺“系统” 11:35 Manus 案例：把 1% 推到 2% 的“脏活累活”有多值钱 14:25 落地怎么做：降摩擦 / 上下文 / 更主动（用内容生产流程举例） 16:04 个人机会：从解决一个需求，到升职、到副业/项目 18:41 总结：别等银弹，机会在把 AI 变成可用的生态 AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 300多个“AI落地”的实际案例：https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 完整版64分钟：https://youtu.be/yZCq2jyGcKc 如果你觉得产品好就一定能增长，或者认为买量就是增长的全部，那这期视频可能会颠覆你的认知。 本期我邀请到了 Hockey Stick 的创始人 陈唱。她带领的 8 人团队，通过管理大量的 AI Agent，服务了上百家硅谷高增长企业，创造了 350 亿次的曝光。我们深度拆解了 AI 时代企业从冷启动到 $100M$ ARR 的增长路径。 通过这期视频，你将获得： 非共识的增长模型： 为什么红人营销不是“效果广告”？如何找到适合你产品的专属渠道（Product-Channel Fit）？ 实战避坑指南： 深度复盘硅谷明星项目 Bardeen 的教训——为什么产品太“通用”反而是增长的毒药？ 深度的商业洞见： 为什么所有的 PLG（产品驱动增长）产品，最终都必须走向大 B 销售？这背后的增长会计学逻辑（Churn）是什么？ AI 时代的管理新范式： 什么是“AI Agent Manager”？一个人如何通过 AI 撬动过去需要几十人才能完成的运营工作？ 无论你是正在寻找第一批用户的开发者，还是正在思考如何规模化增长的创始人，这期视频里的硅谷一线实战经验都值得你反复推敲。 00:00 团队揭秘：8 个人如何撬动 350 亿曝光？ 01:45 什么是 AI Agent Manager？人生最重要的一次晋升 03:52 爆款率 10%：红人营销背后的科学与经验 07:49 增长的底层逻辑：找到你的 Product-Channel Fit 10:04 深度拆解：Enterprise 与 PLG 产品的不同打法 13:47 避坑指南：为什么买量思维在红人营销中会失效？ 19:00 复盘 Bardeen：为什么“太通用”是增长的灾难 22:30 揭秘 Churn 的威力：为什么 PLG 的尽头是大 B 销售？ 25:50 总结：AI 时代不变的是用户需求

完整版38分钟：https://youtu.be/4pWsovy9cV8 上：https://youtu.be/ZJzguLBcTos 我在和一丰合作的过程中，明显感觉到他深得VP和同事信任，在组织中非常有存在感和话语权。于是请他分享一些他的核心干货，一丰也没有任何避讳，非常坦诚地进行了分享。 AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。

完整版38分钟：https://youtu.be/4pWsovy9cV8 在工作中找到意义，其实是为自己好。那工作可以找到什么意义呢？ AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。

AI课程：ai-builders.com AI时代的编程基础：coding.ai-builders.com 你是在积累资产，还是在出卖数字劳力？ 在这个财富全面向比特世界（Bit World）转移的时代，大多数内容创作者和技术从业者依然在扮演“赛博佃农”的角色——在平台的土地上耕作，通过不断产出易耗的内容换取微薄的流量分成，却从未真正拥有过属于自己的数字不动产。 本期视频将为你拆解从消费者视角切换到“建造者（Builder）”视角的认知路径。我们将探讨： 身份真相： 为什么单纯做内容只是数字世界的“滴滴司机”？ 时代套利： AI 如何将曾经昂贵的代码变成廉价的砖块，让普通人也能拥有代码杠杆。 行动指南： 如何在未来 5 年内，利用代码与媒体的双重杠杆，构建一套不可被剥夺的数字资产。 如果你反感标题党，厌倦了追逐算法，希望从底层逻辑出发寻找 AI 时代的长期竞争力，这 13 分钟的分享将为你提供一套清晰的“数字主权”建设方案。 00:00 洛克菲勒与黄仁勋：两种世界的财富底层逻辑 01:26 视角转换：消费者看产品，建造者看“工厂” 03:01 赛博佃农：自媒体博主的本质困境与平台陷阱 04:36 数字资产路径图：从流量工具到独立产品 07:15 AI 时代的时代套利：当代码从昂贵变得廉价 09:36 重新定义编程基础：AI 开发者必备的三项底层能力 11:11 总结：掌握双重杠杆，构建属于你的数字不动产

AI课程： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区主页：https://c.ai-builders.com/ 鸭哥文章：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-native-cost-structure-4e4d27 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 很多人在使用 AI 时，依然在追求“一匹更快的马”，却忽略了我们已经进入了“汽车时代”。本期视频，我将通过一个横跨化学与历史的视角——金子与铝的价值反转，带你洞察 AI 原生（AI Native）能力的本质。 核心看点： 成本革命： 为什么在拿破仑三世时期，铝比金子更珍贵？这与今天的代码生产有何惊人的相似之处？ 思维惯性： 为什么越是资深的程序员，越容易陷入“化学铝”的陷阱，从而产生防御心理？ AI 原生工作法： 拆解“鸭哥”的实战案例，看高手如何利用“阅后即焚”的软件，在 10 分钟内完成过去需要一整天的工作。 降维打击： 学习如何通过“挥霍”廉价的代码和算力，去换取极其昂贵的“认知确定性”。 这不仅是一篇关于 AI 的技术分享，更是一次关于生产力定价逻辑的底层重构。如果你觉得自己的 AI 效率遇到了瓶颈，或许是因为你还没学会如何“挥霍”。 00:00 2026年，AI Native 为何成了最难跨越的门槛？ 01:18 拿破仑的铝碗：金子与铝的历史启示 03:07 范式转移：当代码生产从“贵金属”变为“工业耗材” 05:35 心理抵抗：为什么你潜意识里在拒绝高效的 AI 代码？ 07:07 案例拆解：如何开发“阅后即焚”的一次性软件？ 10:21 核心策略：用廉价代码换取昂贵的认知确定性 12:44 总结：真相很贵，代码很便宜 13:18 进阶：如何加入 AI 高手社区？

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 50分钟完整版：https://youtu.be/DxRCFOOd0Oo 当专业程序员还在纠结代码架构时，一个没有编程背景的 8 年级学生已经靠 AI 实现了数万美元的收入。编程的门槛正在消失，而“知识诅咒”正在成为资深技术人的负债。 在这场与加州州立理工大学孙教授的深度对话中，我们揭示了 AI 时代一个真实的残酷现象：CS（计算机科学）专业背景的优势正在被结构性削弱，而“问题发现力”和“原生执行力”正在成为新的护城河。 【你将从本视频中获得】 真实案例： 零基础高中生如何利用 Claude 和 Cursor 在 7 周内上线商用级 App。 认知迭代： 为什么“想得太深”反而让你在 AI 开发时代输给年轻人。 教育/创业启发： 为什么在 AI 时代，年龄越小的 Builder 往往变现能力越强？ 行动指南： 如何识别并激活那 1% 的“关键问题”，跳出“知识诅咒”去交付结果。 如果你是想转型的程序员、寻求突破的创业者，或是正为孩子规划教育方向的家长，这 30 分钟的对话将帮你重新校准在 AI 时代的竞争力坐标。 00:00 孙教授背景介绍：从 Amazon 到 K-12 AI 教育 04:04 为什么高中生有时间且能够完成创业项目？ 07:10 案例 1：零基础女生利用 AI 在 7 周内上线 App 10:52 30 小时交付：AI 如何让开发门槛彻底崩塌 12:50 CS 专业优势的消亡：跨学科结合的新机会 16:50 AI 时代唯二重要的技能：发现问题与执行力 20:40 案例 2：自动翻谱 App —— 为什么“想简单点”才是算法核心 24:55 认知反差：为什么年龄越小的 Builder 挣钱越多？ 27:50 执行力是可以被“激活”的吗？ 31:40 总结：从 User 到 Builder，必须先“下水”

很多人以为「单干」最爽的是时间自由：睡到自然醒、想在哪工作就在哪工作。 但我离开全职之后，真正每天让我觉得爽的，反而是——终于不用再花大量时间去“说服/对齐/沟通”。 这期视频我想讲清楚一个经常被忽视的真相： 在公司里，你可能把80% 的精力都消耗在“弥合认知差距”（对齐背景、解释价值、争取资源、避免误解）上；而当你做自己的事情，想法到落地几乎 0 阻力，但硬币的另一面是——选择的悖论：你必须自己定义目标、路径、评价体系，这种掌控权很多人其实并不喜欢，甚至会非常内耗。 你会听到： 为什么过去看似“职业必修”的软技能/影响力/对齐，在某些环境里会变成巨大摩擦 一个真实案例：高自由度 + 高资源 + 高绩效，为什么反而让优秀下属崩溃离职 “多数人更喜欢做选择题，而不是写一篇没有题目的作文” 一个很好用的自测隐喻：你更像「枪管（barrel）」还是「子弹（cannon）」？ 如果你正在纠结要不要创业/单干，或你在公司里被无穷无尽的对齐与说服耗尽，这期会给你一个更底层、更诚实的判断框架。 00:00 单干最爽的不是时间自由，而是“不用再沟通对齐” 00:31 离开全职后，我才意识到自己把80%精力花在弥合认知差距 01:45 具体例子：新书上市活动，为何一个“合理请求”被拒绝？ 03:12 好的邮件是加分还是减分？“会不会打扰”只是表面理由 05:09 认知差异的本质：越原创、越非常规，就越难在公司里说服别人 05:31 为什么我们做“内核”而不是“标签”：课程/项目不该只教 toy project 07:15 说服成本太高：很多事做了也拿不到资源、认可和credit 08:09 0阻力的爽感 + 选择的悖论：掌控权的反面是内耗 09:18 腾讯故事：高自由度的优秀下属，拿五星绩效却选择离职 10:56 多数人更喜欢“选择题”，不喜欢“无命题作文” 11:39 结论：不是单干或打工谁更好，而是选适合自己的模式 12:02 枪管与子弹的隐喻：你更擅长执行，还是擅长在不确定中把图景做清晰 12:52 收尾与自测问题，结束

Build to refund项目与Career Signaling方法：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/build-to-refund AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 在过去，精英的共识是“桃李不言，下自成蹊”；但在简历严重通胀的今天，不被观测的交付，在逻辑上等同于未完成。本视频深入探讨了职业成长中的非对称套利工具——Career Signaling（职业信号发射）。 如果你觉得自己能力很强，却因为反感“自我吹捧”而羞于在社交媒体或公开场合分享，或者正处于一种“想做自媒体但迟迟不敢开始”的状态，那么这期视频将为你揭示这背后的底层逻辑：“精英耻感”。 看完本期视频，你将获得： 资产重定义： 为什么 Portfolio（作品集）比简历更值钱？ 心理屏障拆解： 根除阻碍你分享的“冒牌者综合征”与“耻感心理”。 优雅信号协议： 像撰写“微型技术报告”一样，如何不自吹自擂地展示个人价值。 适合谁看： 对简历通胀感到焦虑的职场精英与技术人。 有表达欲但受困于“精英耻感”，害怕同事或同行评价的人。 追求高效率、希望通过认知差获取“非对称机会”的创业者。 00:00 为什么简历正在贬值，而 Portfolio 越来越值钱 01:47 核心痛点：阻碍你行动的“精英耻感” 02:38 为什么精英害怕分享？微商恐惧与社死担忧 03:42 深度剖析：三种典型的精英心理屏障 05:31 认知重构：分享时你在向外界释放什么信号？ 07:23 实操建议：如何优雅、高效地进行职业自荐 10:00 强制行动契机：关于 Build to Refund 项目

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 完整版31分钟：https://youtu.be/jbtEoPVoqtA 如果你是技术出身的创业者/开发者/内容创作者：产品能做出来、代码也写得好，但总卡在“怎么拉来客户、怎么建立忠诚用户、怎么把社群做起来”，这期对话会给你一套更底层、也更现实的解释。 你会听到一些很“反直觉”的结论： 技术人做增长，短板往往不是销售，而是抓需求 + 持续交付（deliver） 微信群不等于社群：最大问题是“价值留不下来”，越聊越像黑洞 AI 时代“能做出来”越来越不稀缺，很多产品进入了“卖水时代”，内容/营销反而成了关键差异化 内容和能力的回报是超线性的：做到 50% 可能等于 0；做到 2 倍好，可能是 100 倍回报 访谈/做内容别迷信“title”和大咖，核心是问题驱动：你得真的好奇、真的挖出对方的独特洞察 媒体内容的价值之一，是让观众确认“我没落伍”：把你十几个小时的研究，浓缩成几分钟的认知更新 还聊到一个很有趣的实验：用 AI 写文章上了 Hacker News Top 10，公开后被骂——以及这背后反映的“创作、表达、连接”的变化 00:00 技术人创业的误解：不是销售，是“抓需求 + 持续交付” 03:16 为什么微信群做不出社群：价值留不下来、越聊越封闭 05:24 “卖水时代”来了：能做出来不再是护城河，内容/营销更关键（Arc 案例） 08:31 超线性回报：50%≈0，2x≈100x（为什么需要长期积累） 09:14 访谈/内容怎么才不无聊：问题驱动 高于 title 驱动 15:13 媒体与连接：前沿认知的定位、AI 写作实验、以及“早期社区红利”

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 完整版41分钟：https://youtu.be/Atw2h2qCL4o 这期视频适合：在大厂工作、对“裁员/职业安全感/创业风险/移民绑定”焦虑的科技从业者。嘉宾讲了一个非常反直觉、但很真实的经历：在微软欧洲做“内部创业”项目——原型做出来、专利也拿了、预算也批了——结果裁员来时反而成了最容易被“一刀切”的对象。你会看到：大公司里很多风险不是“你够不够优秀”决定的，而是组织结构、cost center、以及你掌握的信息量决定的。 你会带走这些关键洞察： “打工更安全”是错觉：大厂裁员很多时候不是按绩效，而是按“指标/名额/组织归属”切人，你甚至不知道危险何时出现。 内部创业项目的结构性风险：项目一旦变成独立 cost center，就可能“两边都不是亲儿子”，裁员时反而更好下手。 打工最大风险 = 信息为零：你很难用自己的逻辑判断安全与否；而创业的风险反而更“可见、可控”（runway、客户、现金流你都能算）。 欧洲 vs 美国的差异：裁员流程、缓冲期、税收与移民政策，会把同一件事导向完全不同的结局（甚至出现“被裁后反而最爽的半年”这种黑色幽默）。 移民如何把人困在大公司：L1/H1B与绿卡节奏带来的“被动”，以及嘉宾如何通过自救路径脱困（个人经历分享，不构成法律建议）。 “你挣不到认知以外的钱”：早期挖过上亿美金比特币却清空设备的故事，把机会、判断力与认知边界讲得很扎心也很真实。 00:00 嘉宾背景：微软欧洲工作经历 & 创业起点 01:26 GPDE 与组织背景：看似战略核心的团队 06:55 内部创业项目：从痛点到原型、专利与立项 13:55 “我们都安全”→会议取消→HR meeting：裁员怎么突然落地 16:48 裁员的底层逻辑：cost center、指标、两边都不是亲儿子 18:44 被裁后最幸福半年：欧洲裁员规则/缓冲期/税收差异 23:00 总部真实画风 + 移民绑定的困境：为什么更难离开 23:56 自救与转身：EB-1A 7天批准→离职创业 25:08 AI × 区块链：个人主权的愿景与落地难题 26:14 比特币往事：最贵的“认知税” 28:23 Think Week 论文：闲下来反而做出代表作 30:04 收束：你挣不到认知以外的钱

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 你职位越来越高、年薪越来越高，却越来越觉得工作“没价值”“没意义”？这期视频想把这件事讲清楚：这不是你矫情，也不是你不够努力，而是你终于看见了职场这套游戏的真实规则。 你会听到三个关键点： 为什么白领/大厂工作天然容易让人空虚：公司的核心不是“创造价值”，而是“扩张管理半径、资源与可见性”的 empire building；价值叙事往往只是表面的说法。 为什么这种空虚通常到一定资历才爆发：因为我们把“学校做题”的公平假设带进公司，以为职场也是可量化、可优化的解题系统，直到幻灭才觉醒。 怎么走出空虚（给自己一个现实预期）：别期待两个月解决——给自己两年。用“无限游戏”的视角重建人生意义，并用三个可执行练习开始行动：区分擅长与喜欢、做“好奇心审计”、用原型/副业去真实试错，同时睁眼看市场与他人需求，搭一个可持续的结构。 最后我也会抛一个问题：抛开金钱和地位，上一次让你废寝忘食、纯粹因为好奇的事是什么？欢迎写在评论区，彼此启发。 00:00 开场：年薪百万，却越来越空虚？ 02:50 空虚的根源：公司游戏=Empire Building（表演、扩张、升职） 06:52 为什么后知后觉：学校像公司，误把职场当“做题” 09:44 别在川菜馆点鹅肝：工作里找不到人生意义很正常 11:01 给自己两年：用“无限游戏”重建意义与方向 13:20 具体做法：喜欢vs擅长 / 好奇心审计 / 原型实验+看市场 17:36 总结与提问：上一次让你废寝忘食的好奇是什么？

课程主页：https://www.superlinear.academy/ai-builders AI Architect课程介绍：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/architect Gemini 3 的发布和全网热议，验证了我们在今年初对 Agentic AI 爆发的预测。但这仅仅是开始。 本期视频不聊热点新闻，而是深入探讨一个更关键的趋势：随着 AI 门槛的降低，单纯的 "Builder"（应用构建者）红利正在消退，未来的核心竞争力将转移到 "Architect"（AI 架构师）身上。 我们将从技术演进的底层逻辑出发，拆解从“手搓应用”到“构建系统”的思维跃迁。不仅会分享如何打造稳健的智能核心（Intelligent Core），更会首次公开 AI 落地的三大核心支柱：无摩擦交互、情境智能与主动智能。 如果你不想在 6-8 个月后陷入同质化竞争，而是想在未来 2-5 年成为稀缺的 AI 人才，这期视频将为你提供一张清晰的进阶地图。 你将了解到： 为什么说 Agentic AI 的机会窗口正在关闭？ 如何利用 Builder Space 解决繁琐的部署运维？ AI Architect 的核心方法论： 如何组合多模型优势，构建可进化的系统。 落地实战心法： 怎样让 AI 主动服务用户，而不是让用户适应 AI。 00:00 Gemini 3 发布背后的趋势验证 02:48 生成式 AI vs Agentic AI：引擎与整车的本质区别 04:10 拒绝 Toy Project：如何用 AI 解决严肃的复杂工作 06:05 Builder Space：一键集成全模型 API 与自动部署 07:20 核心进阶：从 Builder (建造者) 升级为 Architect (架构师) 09:40 架构师的第一重点：构建多模型协作的“智能核心” 11:25 落地三大支柱：无摩擦交互、情境智能与主动智能 12:53 职业洞察：两年后，什么样的 AI 人才最稀缺？ 14:10 新课程 Early Access 福利与老学员升级通道 课程主页：www.ai-builders.com AI Architect课程介绍：go.ai-builders.com/architect 参考资料： AI胜任力模型：go.ai-builders.com/levels 从做题家到建设者：go.ai-builders.com/education 白领工作的消亡：go.ai-builders.com/office 捕捉需求活动：go.ai-builders.com/idea share your projects：go.ai-builders.com/ppt 8岁小朋友Cursor做游戏：go.ai-builders.com/game

AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders Neo: https://go.ai-builders.com/neo 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 本期视频，我和硅谷徐老师深入探讨了一个很多同学都在焦虑的问题：在 AI 泡沫可能破裂、大厂裁员不断的当下，普通职场人到底该如何自处？ 我们没有停留在“AI 很强”的宏观吹捧上，而是从具体的“用人方”视角出发，剖析了此时此刻硅谷到底需要什么样的人才。徐老师提出了几个非常反直觉但深刻的观点： “全栈工程师”的概念已经彻底变了：以前是前端+后端，现在的全栈是 Product + Growth + Design + Eng，你要做一个能解决问题的 Builder，而不是一个只会接单的 Coder。 大厂招人与技术无关：大厂的 Headcount 往往取决于“有没有钱”而不是“需不需要人”，理解这一点，能帮你祛魅。 职场真正的杠杆：绝大多数人把工作当成 Investment（投资肉身换取回报），但忽略了职场中唯一的无风险杠杆——Network（人脉网络）。哪怕公司黄了，这个杠杆也是你未来几十年最大的护城河。 如果你正在犹豫要不要转行，或者觉得自己在工作中无法捕捉 AI 带来的生产力红利，这期视频会给你一个非常清晰的思考框架。 00:00 人才是「可解问题」吗？1 亿美金包裹与领导力 02:05 没提到 data？AI 时代的全栈人才长什么样 05:52 白领工作会消失吗：从农业、制造到知识工作 08:45 全职 vs contractor：工作除了钱还有什么 11:45 把职业当投资：all in AI & 选公司 15:30 Network 作为无风险职业杠杆与在泡沫中自保 AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders Neo: https://go.ai-builders.com/neo

77分钟完整版：https://youtu.be/HJ9dAkgPXIM AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders Neo: https://go.ai-builders.com/neo 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 👋 本期看点： 两年前，硅谷徐老师曾准确预言生成式AI的爆发；今天，他带着对AI时代的最新判断回来了。本期视频，我们不聊虚无缥缈的概念，而是聚焦AI如何重塑我们的数字入口——浏览器。 作为Gen Digital（诺顿LifeLock母公司）的首席AI官，徐老师正在亲历“第三次浏览器大战”。从Perplexity被亚马逊封杀的深层原因，到AI Agent（智能体）当下的局限性，再到为何强大的Google在AI浏览器时代面临“创新者的窘境”，徐老师提供了极其深刻的第一手行业视角。 如果你关心AI如何从“聊天工具”进化为“主动服务助手”，或者想知道谁能在这个赛道挑战Google的霸主地位，这期硬核访谈绝对不容错过。 💡 你将从本期视频中获得： 顶级高管视角： 理解AI浏览器背后的商业逻辑与技术瓶颈。 行业内幕分析： 为什么Perplexity与亚马逊的冲突揭示了Agent目前的尴尬处境？ 未来趋势预判： 什么是“Zero Prompt AI”（零交互智能）？它为何比单纯的聊天机器人更重要？ 巨头的软肋： 深度剖析Google Chrome为何因为商业模式冲突，难以做出真正的AI浏览器。 00:00 欢迎徐老师回归：硅谷高管的真实一面 04:33 回顾2022神预言：如何在泡沫中建立对AI的深度信念？ 12:20 浏览器即入口：为什么ChatGPT必须与浏览器融合？ 15:20 第三次浏览器大战：从Netscape、Chrome到AI时代 18:20 深度解析Perplexity与亚马逊之争：谁在理？ 21:20 现状冷思考：为何现在的AI Agent还只是“昂贵的玩具”？ 24:10 AI浏览器的三个阶段：从对话融合到主动智能 28:00 核心理念：不需要你提问的“Zero Prompt AI” 38:30 谷歌的困境：为何商业模式决定了Chrome很难革自己的命？ AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders Neo: https://go.ai-builders.com/neo

63分钟完整版：https://youtu.be/c93Z3WrmQf0AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-buildersNeo:  https://go.ai-builders.com/neoAI 到底是不是一个巨大的泡沫？如果是，我们要现在撤退，还是继续下注？本期视频，我们邀请到在硅谷深耕20多年的徐老师，用他亲历2000年互联网泡沫（Dot-com Bubble）的经验，为当下的AI热潮提供了一个冷静且独特的视角。徐老师认为，AI 绝对是一个泡沫，但这可能是一个“良性泡沫”——它正在以惊人的速度压缩技术迭代的周期。如果你对现在的市场感到困惑，或者想知道在泡沫破裂后，什么样的公司（如当年的亚马逊）能活下来并翻百倍，这期视频将为你提供非常有价值的参考。本期核心看点：泡沫的本质： 为什么说OpenAI和基础设施建设（CapEx）已经严重过剩？历史的镜像： 对比2000年的思科（Cisco）与互联网基建，我们现在处于什么阶段？投资的逻辑： 泡沫破裂不可怕，可怕的是投错人。为什么在徐老师的框架里，CEO的领导力（Leadership）是判断“下一个亚马逊”的唯一核心指标？大佬点评： 深度对比埃隆·马斯克（Elon Musk）与萨姆·奥特曼（Sam Altman），以及如何通过“校准”来识别人才。00:00 开场 & 为什么要聊“AI 泡沫”07:55 这是泡沫，也是“健康的泡沫”？13:15 泡沫破了，好公司怎么活下来：Amazon / AWS 的启示17:17 在泡沫里挑出下一代 Amazon：先看 CEO23:09 普通人如何判断一个 CEO：calibration 框架28:00 英雄史观 vs 历史车轮：CEO 到底有多关键？31:00 AI 泡沫会怎么破？更像 2000 还是 2008 & 我们该怎么站位AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-buildersNeo:  https://go.ai-builders.com/neo

《白领工作的诞生与消亡》：go.ai-builders.com/office AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 这期视频，是我对频道的一次“转向说明”：为什么接下来不再主要聊“怎么升职加薪”，而是把重点放在商业、AI、以及让市场为你买单。 我会对比上一个时代和AI时代：过去打工是回报最高、最确定的路径，如今打工的性价比在系统性下滑，而做商业在天花板、确定性和可控性上，反而更有优势。 视频里我也拆开自己的几次关键选择：从腾讯双五星、被当 GM 培养，到离开大厂、加入 Statsig，再到正式开始做自己的事业——背后到底是怎样一笔“性价比”和人生方式的算账。 同时，我会讲清楚：为什么大多数人不适合裸辞创业，怎样用现在的工作当跳板，在 2–5 年内完成一场从“让老板满意”到“让市场掏钱”的过渡。 最后，我会简单介绍 Superlinear Academy 和 AI Builders 社群，如何在你冷启动阶段，帮你找到种子用户、获得真实反馈，少踩坑、少交学费。 如果你还在犹豫要不要继续押注职场，或者正准备慢慢靠近“做自己的事业”，这期可以当作一个思路整理和起点 00:00 频道转型：为什么从职业发展转向商业 00:38 我的选择：四年前从腾讯开始转型 01:48 原来我真正想做的是商业（博士时期的创业尝试） 02:38 当你真的做生意时，职场那套为什么不够用了 03:33 用工作当跳板：从会工作到会赚钱 04:52 Superlinear & AI Builders：帮你孵化业务的社群 05:36 从打工到事业：给自己 2–5 年的正常节奏 06:37 频道未来：AI、商业与更大的世界

完整版45分钟：https://youtu.be/oyzp1nyyUbk AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 【为什么大厂正在输掉 AI 战争？揭秘顶尖产品团队如何打破“扣分思维”，实现 10 倍速成长】 你是否好奇：Meta、亚马逊、腾讯这些拥有顶尖人才和海量资金的科技巨头，为什么在 AI 大模型的创新上，反而跑不赢新兴的创业公司？ 本期视频，我们邀请到了 Trae (字节跳动 AI Coding IDE) 的产品负责人石扬。他曾在美国微软/Meta担任工程师，回国创业后成功被腾讯收购，并在腾讯会议负责过重要业务。这位身处大厂，却成功做出了创业公司成绩的 leader，将用他独特的“工程-创业-产品”复合视角，揭示大厂创新的系统性障碍，以及个人如何实现超线性成长的“反人性”法则。 核心洞察：大厂的“扣分思维”陷阱 石扬认为，大厂并非输在资源，而是输在了评估机制上。当组织以“6个月绩效”作为衡量标准时，它天然奖励“避免犯错”（100分往回扣），而非“大胆探索”（0分往上加）。这种机制，最终扼杀了真正的长期主义和颠覆性创新。 你将学到的顶级思维模型： - 10X 成长法则： 为什么他 4 年创业的经验，能抵得上在大厂 10 年的成长？核心在于一件事：你无法欺骗自己。 - 产品经理的勇气： 真正决定产品命运的，不是决定“做什么”，而是拒绝“不做什么”。如何顶住 800 个需求压力，聚焦一个对的选择？ - 底层产品观： 如何从“好看”的雕花陷阱中跳脱出来，回归到“有用”的本质？一个懂技术的 PM，如何能更透彻地理解用户需求。 - 职业心态重塑： 焦虑毫无意义。将你的思维从“失去了什么”转变为“获得了什么”，如何在职场中实践这种“0分往上涨”的探索逻辑。 - 无论是身处大厂寻求突破的你，还是在创业中寻找竞争优势的你，这期访谈都将为你带来极大的启发和实用方法。 00:00 为什么大厂做不出顶级AI模型？ 00:49 嘉宾介绍：大厂内做出创业公司成绩的负责人 02:20 Trae的产品理念：模型、工程和产品的垂直整合优势 04:36 产品“取舍”的艺术：为什么说少就是多？ 06:11 创业4年抵大厂10倍成长：你无法欺骗自己 08:34 大厂6个月绩效周期如何杀死长期主义？ 10:51 为什么长期主义知易行难？ 12:00 “反人性”决策：招聘中坚持招最优秀的人 14:30 应对噪音：唯一能控制的是“你服务谁”和“他们骂你什么” 16:28 业务Leader最重要的能力：决定“不做什么”的勇气 17:30 思维转变：从“100分扣分”到“0分加分”的探索逻辑 20:29 从工程师到产品负责人的转型与获得感 22:15 产品Vision的形成：将抽象逐渐具象化的过程 23:55 战略的本质：基于自身资源（人望、能力）的取舍 26:02 技术背景对产品判断力的最大帮助 28:03 真实战场：产品经理不是西门吹雪 29:24 结尾与用户反馈交流

两章内容预览：https://www.superlinear.academy/c/posts/growth-book 购书链接：https://www.amazon.com/Growth-Data-Analytics-Playbook-Product-Market/dp/1544549822 AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。

AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 新书waitlist：www.superlinear.academy/c/posts/book 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 「消费-劳动」循环陷阱：重构你的金钱底层代码，从金钱奴隶到主人 | 财富观深度解析 简介正文 我们从小接受的金钱教育，正在将我们推入一个「消费-劳动」的系统性循环：你越努力工作（劳动），就越需要消费，从而让你不得不持续劳动。这是一个看似稳定，却让你难以获得真正财富自由的社会设计。 在这期深度视频中，我将分享我用两年时间才成功跳出这个陷阱的心得。真正的自由，不是赚够多少钱，而是要彻底重构你与金钱的关系，修复你大脑中关于财富的“底层代码”。 我将总结出三种颠覆性的「金钱底层代码」心法，帮助你摆脱对金钱的“舔狗”姿态，建立一段健康、可持续的财富关系，最终走上真正的自由之路。 你将学到： 自由算法： 跳出“价格”决策，用“自由”来衡量每一笔支出的真正价值。 视角切换： 如何从一个“拥有”一切的消费者，转变为关注“使用与回报”的投资者。 富足心态： 为什么认为“赚钱是零和游戏”的心态，会让你天生在财富游戏中输掉？ 这是一个关于认知升级、改变人生格局的深度内容，希望它能成为你重写财富剧本的起点。如果你觉得有价值，请点赞、评论并转发给需要它的朋友。 00:00 重新审视：你被困在高薪陷阱了吗？ 00:20 揭秘：让你无法自由的「消费-劳动」循环 01:01 两年实践心得：难的不是技能，而是找到「底层代码」 01:57 底层代码 1：别再用「价格」决策，用「自由」做标尺 02:18 钱是什么？它是「生命能量」的量化存储 03:09 消费前的灵魂拷问：这是真实渴望还是身份绑架？ 03:55 底层代码 2：从「消费者」到「投资者」的视角切换 04:27 区别一：关注使用价值，而非所有权成本（以钻戒为例） 05:15 区别二：关注潜在收益，而不是一次性支出 06:18 投资教育与知识：AI Builders & 个体破局课程推荐 07:07 区别三：关注税务规划，而非税前价格（以美国豪车抵税为例） 08:15 底层代码 3：从「匮乏心态」到「富足心态」的转变 08:33 为什么「零和游戏」的心态，会让你天生输掉？ 09:48 行动建议：用 3 个问题衡量你的下一笔支出 10:31 总结：重构底层代码，打开人生的格局 10:52 结束与请求：请点赞和转发，帮助更多人受益

55分钟完整版：https://youtu.be/ExLFkG1ny1s AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 很多人对Trae的印象是“抄袭”，但它却在一年内做到了世界第二，甚至在很多核心体验上超过了Copilot。这背后到底发生了什么？ 这次，我们请到了Trae的负责人石扬，进行了一次坦诚的对话。他不仅正面回应了“抄袭”的争议，更分享了他作为一个后发者，如何通过独特的“命题作文”战略快速追赶，并最终形成自己的产品哲学。 在这期视频里，你将听到： * 中国团队与硅谷团队的核心差异：“命题作文”理论。 * “抄”的边界在哪里？为什么说“三角形的轮子很漂亮，但我希望它是个圆的”？ * 颠覆性的行业框架：AI编程的“2.5个时代”划分法，以及为什么Cursor和Claude Code都只是过渡产品。 * AI工具的终局：不是把AI塞进工具，而是把所有工具，都变成AI的“插件”。 * 普通人（Vibe Coder）与专业开发者在AI时代的核心区别和演进方向。 如果你对AI应用的现状、AI编程工具的未来，以及顶尖产品经理的思维模型感兴趣，这期视频会给你带来巨大的启发。 00:00:00 - 为什么“抄”也能抄成世界第二？ 00:02:00 - 嘉宾介绍：Trae负责人石扬 00:05:01 - 核心差异：中国团队更擅长“命题作文” 00:08:03 - AI应用只是“套壳”吗？ 00:09:36 - 如何定义“抄”：一个中性词 00:10:42 - 产品哲学：三角形的轮子 vs 圆的轮子 00:13:05 - 【高能】AI编程的2.5个时代划分 00:18:25 - 为什么Claude Code只是模型的Showcase？ 00:21:08 - AI工具的真正瓶颈：开发者的时间只有30%在IDE里 00:23:12 - 【核心】未来范式：把工具Build into AI 00:24:54 - 普通人 vs 程序员：AI时代无法逾越的鸿沟 00:28:45 - 体验革命：从“提升敲代码”到“提升Review感” 00:31:29 - 我们的三个核心任务

49分钟完整版：https://youtu.be/5fg-AGCzhPY Kay的关注频道和学习方式：https://www.superlinear.academy/c/posts/aha-founder-kay AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 达人营销（Influencer Marketing）长期以来被视为一门“玄学”：效果难以预测、过程无法规模化、定价缺乏标准。但如果我们将大语言模型（LLM）应用于这个“严重缺乏数据”的行业，会发生什么？ 本期视频，我们与Aha (原Head AI) 的创始人聊了聊，他们如何利用AI将达人营销从“艺术”变为“科学”。Aha正在构建一个平台，让品牌方与全球内容创作者的匹配、沟通和交易效率提升10倍，将过去需要10人团队完成的工作，压缩至一个人半天即可完成。 在这期内容中，你将了解到： * 为什么传统方法无法解决达人营销的匹配难题？ * AI如何像Uber解决“打黑车”问题一样，解决营销中的信任、匹配和定价难题？ * 揭秘AI如何为数千万创作者进行精准的“用户画像”和动态定价。 * 一家融资超1亿美金的公司，如何用Aha平台将10人团队的工作量，缩减为每周半天？ * 为什么做成这件事情的核心壁垒，反而是那些最苦最累的“脏活”？ 如果你是创始人、市场负责人，或者对AI的商业应用感兴趣，这期视频将为你展示一个全新的增长范式。 00:00:00 - 为什么过去的达人营销平台都失败了？ 00:01:17 - 大模型如何从根本上改变营销匹配的逻辑 00:01:46 - 用“搜广推”的旧框架，来驾驭大模型 00:02:31 - AI会给一个博主打上什么样的画像标签？ 00:04:03 - 揭秘AI匹配的全流程：从画像、粗排到精排 00:05:47 - 跑在别人前面的秘密：资金、团队与高质量数据 00:07:02 - 成功案例1：1亿美金公司如何用AI替代10人团队 00:08:06 - 成功案例2：创业公司如何将CPM降低40% 00:09:00 - AI营销的“禁区”：为什么搞不定“辣妹风”？ 00:10:22 - 达人营销的“打黑车”困境与Uber式解法 00:11:36 - 破解“玄学”：AI如何为创作者动态定价？ 00:14:25 - 信任的基石：平台如何像“支付宝”一样做担保交易 00:16:14 - 产品已验证，下一步的增长策略是什么？ 00:18:02 - 护城河：为什么这个模式很难被抄袭？ 00:19:31 - 创始人的坚持：如何熬过一年“零正反馈”的时期 00:21:30 - 给平行世界的自己提两条创业建议

43分钟完整版：https://youtu.be/A8XWmGsQVW8 Kay的关注频道和学习方式：https://www.superlinear.academy/c/posts/aha-founder-kay AI课程主页：www.ai-builders.com 社区：www.superlinear.academy 个体破局课程主页：www.superlinear.academy/c/work-wealth 个人主页：lizheng.ai 会员频道3美元一个月，周更，并送终身社区会员。非常超值，很建议一试。 一位00后、大学辍学的创业者，在一年半内将公司做到融资近千万美金时。这是实力还是运气？ 本期视频，我们有幸请到了Aha的创始人Kay。她的公司利用AI颠覆了传统的达人营销（Influencer Marketing），精准连接品牌与创作者，并创造了超过百万美金的达人收入。 在这场对话中，Kay分享了她非同寻常的成长轨迹： * 辍学创业：为何在19岁时便放弃传统教育，以市场负责人的身份加入早期AI创业公司Dora AI？ * 营销心法：如何仅凭人工和敏锐的判断力，在SaaS领域通过中长尾博主创造出百万播放的爆款视频？ * 用人哲学：为什么她认为许多经验丰富的市场负责人，反而不适合早期创业公司？创业公司真正需要的“营销基因”是什么？ * 创始人之路：从打工到自己掌舵，那种“无法忍受的无力感”如何成为她创立Aha的最终推力？ 如果你对AI、达人营销、SaaS出海，或者Z世代的创业思维感到好奇，相信Kay的故事和见解会给你带来许多启发。 00:00:00 - 欢迎 Kay 00:02:45 - 嘉宾介绍：用AI做达人营销的Aha 00:04:19 - 00后，大学辍学，融资千万美金的创始人 00:04:33 - 从高中开始的创业之路与SaaS营销探索 00:05:24 - 如何找到匹配的中长尾博主，并做出百万播放爆款？ 00:07:33 - 19岁辍学，以市场负责人的身份加入Dora AI 00:09:15 - 在校园如何平衡学业与探索欲？ 00:10:00 - 放弃传统学业：90%的热情 vs 10%的风险 00:13:33 - 早期创业公司，为什么敢于信任一个年轻人？ 00:14:26 - 创业公司应该招什么样的市场负责人？ 00:17:31 - 市场新人如何快速学习与成长？ 00:18:40 - 聊聊出海营销的常见误区：Product Hunt, Reddit等渠道怎么用？ 00:20:20 - 案例分析：针对医生和企业客户，该如何选择营销渠道？ 00:22:10 - 从打工到创业：无法忍受的“无力感”是最大推力 00:23:02 - 为什么承担责任和风险，对你来说是好事？ Aha 是一个 24/7 工作的达人营销 AI Agent。 就像一位永不疲惫、执行力超强的达人营销员工。 能根据品牌需求，管理并落地执行从达人匹配到效果监测的每个环节， 帮品牌以更少人力、更低成本、更高效率，得到可量化的真实增长。 官网：aha.inc/?utm_source=social&utm_medium=youtube

AI课程：https://www.ai-builders.com 64分钟完整版：https://youtu.be/zAzsDHpR4xs 文字总结：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/2025-10-24-ai 腾讯新闻报道：https://view.inews.qq.com/wxn/20251030A05AJU00?openid=o04IBAJRCPyDLXQ1Moj4TQQRIYbM 这次访谈，田博士科普了三个非常深刻的道理： 1. 模型的表征和人类mental model的重要 2. 模型的顿悟是如何发生的 3. 在损失函数之上，AI还在（隐含地）追求优雅 AI 究竟是在“记忆”还是在“泛化”？我们常说的“顿悟”时刻，在神经网络中是如何发生的？田渊栋博士（https://yuandong-tian.com/ ），将为我们揭示这些问题的答案。 在这期视频中，我们将探讨： * 为什么说研究员的“直觉”比算力更宝贵？ * AI 如何像金庸武侠里的高手一样，在大量“背诵”后突然“顿悟”？ * “Scaling Law”会是通往 AGI 的唯一路径吗？是否存在天花板更高的研究范式？ * Loss Function 竟然只是一个“代理”？那 AI 学习的真正目标是什么？ * 如何与 GPT-5 这样的 AI “同事”一起做研究，极大地提升科研效率？ 如果你对 AI 的学习本质、大模型的未来以及人类研究员的价值感兴趣，这期视频不容错过。 00:00:00 - 开场：在Meta工作十年后被裁 00:01:14 - 为何要公开谈论裁员：为团队发声 00:02:51 - 澄清团队贡献：我们解决了关键问题 00:04:10 - 研究员的价值：从稀疏数据中获得洞见 (Insight) 00:06:11 - 什么是研究的“品味”和“直觉”？ 00:08:14 - “顿悟”(Grokking)：AI如何从记忆到理解？ 00:10:55 - “读书百遍，其义自现”：表征学习的飞跃 00:12:05 - 压缩与泛化：更优雅的理论总是胜出 00:13:05 - 黑箱 vs. 白箱：Scaling Law 是唯一答案吗？ 00:15:54 - 我们该如何学习 AI 的学习方式？ 00:17:38 - 数据瓶颈下，理解模型内部机制的意义 00:18:41 - AI 的产出，究竟是记忆还是泛化？ 00:20:41 - “顿悟”的内在机制：优化 landscape 上的山峰之争 00:23:10 - 惊人观点：Loss Function 只是一个“代理” 00:27:40 - 找到个人兴趣与行业应用的结合点 00:32:05 - 未来展望：与 AI "同事" 一起做研究 00:36:05 - 人类研究员的核心价值：注入关键的 Insight

作为管理者，我曾亲手裁掉4位同事。在裁员谈话的那一刻，出于法律风险，我有很多真话不能说。 这期视频，我想坦诚地复盘这4次裁员背后的真实原因。你会发现，绝大多数裁员，与我们通常认为的“能力不行”或“绩效差”无关。它更多是公司战略的突然转向、不合时宜的入职、甚至是团队人情世故的牺牲品。 这4个真实的故事，揭示了在大公司里，个人命运常常被你无法控制的外部因素所决定。希望我的分享，能帮助你跳出“被裁就是我不够好”的自我否定，用更清醒的商业视角看待自己的职业生涯，理解打工的真正风险，并找到内心的平静。 如果你或你身边的朋友正在经历或担心裁员，这期视频里坦诚的管理者视角，希望能给你带来一些不同的启发和安慰。 00:00 开场：一个沉重又敏感的话题 00:15 我在腾讯裁掉的4个人 00:00:52 为什么裁员不公平，却不能说真话？ 01:01 第1位被裁者：绩效虽差，却是公司的招聘失误 01:49 第2位被裁者：为管理岗而来，却因公司HC缩减被牺牲 03:34 最无奈的决定：降本增效下的艰难选择 04:21 第3位被裁者：优秀新人，为何成了“牺牲品”？ 06:12 第4位被裁者：主动“背指标”的外包同事 07:03 裁员的本质：这不是你的错 08:02 给打工人的3个核心建议 09:06 如何走出被裁阴影？把它当成一次“分手” 09:45 结语：希望我的经历对你有用 我总结自己所有访谈、职业、创业经历，凝聚成的「个体破局」课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth

当AI即将颠覆多数白领工作，我们应该如何为未来做准备？传统的成功路径——好成绩、好大学、好工作——是否依然有效？ 在这期视频中，我与一位资深的前互联网高管进行了一场深度对话。他分享了一套极具颠覆性的思维模型，不仅用于判断未来十年的趋势，也用于他培养自己17岁的儿子——这成为了他理论最真实的“案例研究”。 你会听到： 天赋 大于 成绩： 为什么“天赋”远比“成绩”重要，以及如何发现并保护那些AI无法复制的独特优势？ 资本 大于 工作： 面对AI革命，真正的“不公平优势”是什么？为什么他选择给儿子10个比特币，而不是一笔大学学费？ 连接 大于 技能： 未来世界的两种核心人才：“深度专家”与“超级连接者”，以及如何成为后者。 运气算法： 一套关于如何创造“好运气”的个人算法——通过“顺手帮忙”来指数级地增加人生的机会。 这不只是一场关于教育的探讨，更是一份面向所有科技从业者和成长者的AI时代生存指南。希望他的思考，能给你带来启发。 00:00:00 成绩vs天赋：为什么我不在乎孩子的成绩单？ 00:01:13 如何发现孩子的天赋？从一张地铁图开始 00:02:47 让算法成为孩子的老师：YouTube的正确打开方式 00:04:51 补习班的真正价值：机器人俱乐部与辩论赛 00:06:24 规划未来：我给儿子10个比特币的深层逻辑 00:08:47 AI时代的新规则：为什么资本的回报远超人力？ 00:10:12 财富是一种天赋吗？关于“财商”的思考 00:11:18 我创造运气的人性算法：”顺手“的力量 00:15:44 给下一代的职业建议：成为“专家+连接者” 00:18:21 为什么机器人是泡沫？AI无法取代的人类价值 00:20:14 未来的分野：自动化社会 vs. 人力社会 00:23:32 网络效应：为什么顶尖大学的核心是“连接”？ 00:25:20 社交网络的终局：从媒体到社群 完整版64分钟：https://youtu.be/bZE3LVBfykA

课程主页：ai-builders.com 在这场分享中，我们邀请到了 Riley Shu，一位在YC、Cognition 等顶级黑客马拉松 (Hackathon)中多次夺冠，并累计赢得超过8.5万美元奖金和积分的“黑客松大神”。她将用亲身经历告诉你，赢得比赛并不完全依赖于技术实力。 Riley 将首先演示她获得冠军的项目 “Over Easy”，一个能在7小时内构建完成的安全检测工具，让你直观感受一个成功的黑客马拉松项目是什么样的。 接着，她会毫无保留地分享她总结出的五大核心原则，这些原则将指导你完成从创意构思、项目执行、团队协作到人脉拓展的全过程。无论你是不是技术背景，都能找到自己的价值和定位。 你将学到： - 创意 (Idea): 如何找到一个兼具实用性和创新性的好点子？ - 执行 (Execution): 为什么说项目演示（Demo）比幻灯片（Slides）更重要？ - 团队 (Team): 如何组建一支高效的2-3人小队？非技术人员如何发挥关键作用？ - 社交 (Networking): 怎样与评委和赞助商有效沟通，为你的项目加分？ - 心态 (Mindset): 如何正确面对失败，并从每一次经历中学习成长？ 最后，我们还设有问答环节，Riley 回答了关于“如何平衡创意与评委偏好”、“第一次获奖前的经历”以及“如何在比赛中快速学习新技能”等实际问题。 无论你是想参加黑客马拉松的学生、工程师，还是对用项目实践创意感兴趣的朋友，这次分享都将为你提供极具价值的实战指南。 YouTube 章节 00:00:00 - 开场介绍 00:02:07 - 嘉宾介绍：Riley Shu 是谁？ 00:02:48 - Riley 惊人的黑客马拉松战绩 (赢取超$85k奖金) 00:05:20 - 项目演示：冠军作品 "Over Easy" 00:08:42 - 什么是黑客马拉松 (Hackathon)？ 00:11:41 - 赢得黑客马拉松的五大核心原则 00:12:00 - 原则一：如何找到一个绝佳的创意 00:17:53 - 原则二：执行力与演示（Demo）的力量 00:21:10 - 原则三：如何组建完美的团队 00:23:09 - 非技术成员在团队中的关键作用 00:25:34 - 原则四：社交的重要性 00:29:00 - 原则五：如何面对失败和“没获奖” 00:32:15 - 观众问答环节 (Q&A) 00:32:32 - 问：如何平衡个人创意与评委偏好？ 00:34:28 - 问：在第一次获奖前，你失败了多少次？ 00:35:20 - 问：你认为你多次获胜最重要的因素是什么？ 00:36:56 - 问：如何在比赛中快速学习并应用新知识？ 00:39:39 - 课程介绍：Build It With AI

你在面试或向大老板汇报时，是否会因为想得太多、过度审视自己而搞砸？我们总认为“表现自己”是成功的关键，但真相恰恰相反。 我曾在Facebook被评为那半年面试表现最好的候选人，而我成功的核心心态，就是“无我”——将自己从等式中拿掉，把焦点完全放在“解决问题”上，而不是“我看起来怎么样”。 这期视频将为你揭示这个看似矛盾，却极其强大的底层心态。我们会通过工作汇报、约会、面试这三个真实场景，深度剖析为什么你越是“忘掉自己”，就越能发挥出最好的水平，获得他人的认可。 这不仅仅是一个面试技巧，更是一种能让你在任何高压场合下保持冷静、发挥出色的思维模式。 YouTube 视频章节 00:00 让你超常发挥的底层心态 00:48 我被Facebook评为面试第一的经历 01:51 核心心态：“无我” 02:02 为什么你懂得越多，反而发挥越差？ 03:04 案例一：向大老板汇报工作 04:30 案例二：约会时的吸引力法则 05:40 回到面试：如何真正展示你的能力 06:20 福利时间：获取课程与独家周边 Moomoo送股票开户链接：https://start.moomoo.com/0rfdx9 开户方法说明：https://drive.google.com/file/d/1kFCUB6t_5DigRCLuvt7XAuiTKAthBZA9/view?usp=sharing 确认入金，领课代表频道福利，请联系微信MtsYama，或https://www.superlinear.academy/u/64ddee48

50分钟完整版：https://youtu.be/VS8sPFZFvbs 这是一个关于如何在AI时代彻底重塑职业生涯、实现指数级个人成长的故事。 嘉宾Riley在不到两年内，完成了从大公司（Fortnite Monetization）中的被动数据分析角色，到手握AI“重武器”、主导高价值战略分析的转变，同时深度参与旧金山Hacker House和顶级黑客松，甚至赢得Andrej Karpathy的认可。 本期视频将为你揭示：她如何利用GPT Pro和一套特殊的Prompt，摆脱了90%的重复性“螺丝钉”工作，将重心转移到Deep Dive Analysis？更重要的是，她分享了科技圈顶尖人才必备的、从追求“万无一失”到接受“95%失败率”的Hacker心态转变。从用AI写爬虫自动化报表，到在YC黑客松上用奥利奥赢得大奖的“社死”经历，告诉你如何在AI赋能的时代，找到自己的高价值定位，真正掌握自己的Agency和Taste。 00:00:00 介绍：从DEDA到AI项目创始人 00:00:23 职场重塑：公司Reorg与数据科学角色的转变 00:01:58 AI的威力：每月$200的GPT Pro如何成为我的“新老板” 00:03:07 主动出击：用AI判断和创造高价值战略工作 00:04:39 告别螺丝钉：用AI写爬虫自动化报表与Tableau 00:07:03 业余生活：从Sunday Club到旧金山Hacker House 00:09:59 硅谷思维：一个Startup朋友教我的“95%失败率” 00:11:27 认知升级：为什么经历“失败的痛苦”比理论知识更重要 00:12:27 慕强文化：如何通过Hackathon高效建立人脉（与大佬Networking） 00:15:37 YC黑客松：用奥利奥克服“社死”和羞耻感的营销策略 00:17:24 情绪冲击：当你“以为”自己什么都没有赢到的时候 00:19:48 最大的转变：为什么你不再需要“妄揣圣意” 00:20:48 AI时代的个人优势：硬实力被替代后，Agency和Taste才是王牌 Riley的lightning course报名：https://www.superlinear.academy/c/academy/openai-yc-hackathon-riley-shu 课程主页：ai-builders.com 「个体破局」课程：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth Riley之前视频： https://youtu.be/ZGXECENR6qU https://youtu.be/wUBsA5x3o44

课程主页：ai-builders.com 你是不是常常“知道”该做什么，却总是“做不到”？ 想学习新技能、戒掉坏习惯、或开始健身，却迟迟无法迈出第一步？本期视频，我将深入剖析阻碍我们进步的底层原因，揭示我们大脑在处理“指数级成长”时的思维盲区。 我将结合戒烟、健身、学习 AI 工具等真实案例，带你了解为什么即使目标明确、好处显而易见，我们仍旧难以启动。我也为你提供两种高效的行动路径：“高开高走”的启动策略和“原子习惯”的无痛建立法。让我们一起行动起来，构建让你持续进步的习惯系统。 00:00:00 为什么我们总是“知道”却“做不到”？ 00:00:05 案例一：戒烟的困境 00:00:38 案例二：我的健身与腰疼经历 00:01:06 案例三：学习编程与 AI 工具的障碍 00:02:15 DoorDash AI 工具推广的启示 00:04:09 原因一：大脑难以理解指数级积累 00:05:42 原因二：如何有效开始新习惯？ 00:06:56 方法一：“高开高走”的 Kick Start 00:07:07 我的减肥成功案例 00:08:04 AI 课程“cohort-paced”模式的价值 00:09:34 方法二：“原子习惯”的无痛建立法 00:10:36 总结：找到适合自己的启动方式 00:10:54 课程折扣信息与下一期 Cohort

88分钟完整版：https://youtu.be/yiZ_rs2Jbz0 一个已经身处职业巅峰，手握千万级别股权的科技人，为何毅然选择“清零”创业？本期视频，我们邀请到一位拥有丰富大厂经验、屡次在0-1项目中冲锋陷阵的创业者，他将首次深度剖析自己放弃巨额回报、投身AI创业的真实心路历程。 他会分享： - 创业基因的深层影响： 家庭创业氛围如何塑造了他的职业选择。 - “六边形战士”养成记： 如何在大厂体系内刻意挑战不同岗位，积累跨领域经验，最终实现“Connecting the Dots”。 - AI时代的创业时机： 为什么他认为2025年是人类历史上最适合创业的时间点，以及AI技术如何让不可能变为可能。 - 反常识融资心法： 在产品未上线的情况下，如何赢得头部VC的信任并成功融资，分享其独特的“感恩”合作理念。 - 未来愿景与团队构建： 他对语音AI应用的坚定信仰，以及如何组建一支“AI原生”、拥有创业精神的精英团队。 无论你是渴望突破职业瓶颈的打工人，还是正在思考创业的潜力股，或是对AI未来充满好奇的探索者，这段真诚的分享都将为你带来深刻的启发和宝贵的实战经验。 00:00:00 为什么要放弃天花板去创业？ 00:02:16 家族的创业基因与我的职业选择 00:03:28 为什么大学毕业没直接创业？ 00:04:31 大厂打工：稳中求“险”的0-1探索 00:05:57 大厂打工的两个核心心法：“0-1项目”与“六边形战士” 00:06:31 我是“六边形战士”？刻意挑战不同角色 00:12:35 “Connecting the Dots”：所有经历都为这一刻 00:14:59 2025年：人类历史上最好的创业时机 00:16:15 天时地利人和：AI技术、市场成熟与个人准备就绪 00:17:24 创业方向：AI+用户研究的独特切入点 00:19:00 创业是生活方式：享受过程，积累势能 00:20:05 产品未上线如何融资？我的反常识融资观 00:22:15 如何让投资人Bet在你身上？自信、清晰与准备 00:24:40 不带谦虚地描述我的AI愿景：解决文字阅读障碍的Voice AI 00:29:17 另一个故事：AI如何解决营销和研发浪费的痛点 00:30:43 30秒说服客户：痛点、历史浪费与降本增效 00:32:50 我们在找寻的理想创业伙伴画像 00:37:35 Founding Engineer：AI时代的超级全栈工程师 00:41:00 Content Marketing：懂内容，有国际视野的KOL合作者 00:41:12 COO与CRO：卓越的资源整合与商务拓展能力 如果你想更懂你的用户： • 公司官网：cookiy.ai • 公司LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/cookiy/ • YC的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/ycd/ 他们也在组建超棒的团队! 如果你想be part of the next big thing, YC会是你想要合作的创始人。他们在大力招募全职的Full Stack AI Engineers, 以及Content/Creative Intern, 请联系[email protected]

80分钟完整版：https://youtu.be/xIxviFc8yxE 增长的尽头是什么？当“流量驱动”的旧地图不再可靠，我们该如何航向未来？ 在本期视频中，我与一位刚刚“自由”的朋友 YC 深度对谈。他放弃了许多人梦寐以求的“打工天花板”，选择从零开始，成为一名 first-time founder。 YC 分享了他对当前市场环境的深刻洞察：过去十年依赖买量和漏斗模型的增长方式正变得越来越难，而由创始人的“品味”（Taste）和对用户真实需求的精准把握，正在成为打造成功产品的核心。 我们探讨了： - 为什么说 AI 时代，执行力变得廉价，而“瞄准”的能力变得极其珍贵？ - 为什么用户口中的“需求”往往是谎言？我们该如何挖掘那些连用户自己都未曾清晰表达的“隐藏信息”？ - AI 浪潮来袭，如何做一艘能“水涨船高”的船，而不是一座被淹没的“山”？这个比喻将颠覆你对护城河的认知。 - 创业初期，为什么找到 100 个热爱你的用户，远比获得 10000 个试用者更重要？ 这不只是一位创业者的思考，更是一份关于未来十年产品、增长和个人发展的思维蓝图。如果你也在科技行业，对职业发展感到迷茫，或正在从 0 到 1 打造自己的产品，相信这期内容会给你带来巨大的启发。 00:00:00 - 从“打工天花板”到“创业小白” 00:00:25 - 流量驱动已死，“品味驱动”的时代来了 00:02:00 - 为什么找到“真实用户需求”这么难？ 00:04:32 - 如果AI能帮你挖出用户脑子里的隐藏信息 00:09:26 - 我对 AI 的三个观察：对话、语音与“反向提问” 00:13:25 - 决定生死的比喻：你是“山”还是“船”？ 00:19:18 - Go-To-Market：如何让用户“相信”一件全新的事？ 00:26:19 - 早期创业的核心：找到100个热爱你的用户 00:28:27 - 为什么最强的“说服”，来自那个不和你一队的“队友”？ 00:31:26 - 我们想做的，是“Photoshop”和“Canva”之间的机会 00:33:40 - 创业3周，客户的一句话让我无比振奋 如果你想更懂你的用户： • 公司官网：cookiy.ai • 公司LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/cookiy/ • YC的LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/ycd/ 他们也在组建超棒的团队! 如果你想be part of the next big thing, YC会是你想要合作的创始人。他们在大力招募全职的Full Stack AI Engineers, 以及Content/Creative Intern, 请联系[email protected]

十个月前的预测视频：https://youtu.be/FzbkAy0DcQk 课程：https://ai-builders.com/ 文章：https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/how-claude-code-is-built

你确定自己真的理解A/B实验吗？ 如果我告诉你，我们从教科书里学到的很多关于假设检验的知识，在工业界大规模应用时是错的，你会怎么想？如果我告诉你，A/B实验的真正价值根本不是为了“验证”你的好想法，而是恰恰相反呢？ 在这期视频里，我将结合在亚马逊、Meta、腾讯的经验，以及现在作为Statsig (服务OpenAI, Notion, Figma等公司的实验平台) Evangelist的身份，为你系统性地梳理A/B实验的顶级认知。我们将彻底颠覆一些传统观念，并深入探讨那些顶尖公司能够保持高速迭代和指数级增长的秘密。 你将从这个视频中学到： 核心心法 (The Why): 为什么说实验的价值源于“惊喜” (Surprises)？为什么80%被寄予厚望的想法最后都被验证是无效甚至有害的？ 架构设计 (The How): Meta等公司是如何通过将“功能开关” (Feature Gate) 和实验系统结合，实现100%功能上线皆可实验，把实验从“项目”变成“免费的默认项”的？ 文化基石 (The Culture): 一套成熟的实验体系如何赋予工程师真正的自主权 (Agency)，用数据决策代替无休止的争论，并建立起“智识上的诚实” (Intellectual Honesty) 的文化。 统计基石 (The What): 深入浅出地讲解CUPED方差缩减技术、贝叶斯与频率学派的真正区别，以及为什么你需要用序贯检验 (Sequential Testing) 来系统性地“惩罚”数据偷看 (Peeking) 行为，降低错误上线率。 这不只是一期关于A/B实验的技术教程，更是一次关于产品开发、团队文化和数据驱动决策的深度思想交流。准备好升级你对A/B实验的认知了吗？ 00:00:00 - 为什么我能把A/B实验讲到顶级认知？ 00:00:54 - 第一部分：为什么要做实验？ 00:02:07 - 核心理念：实验的价值源于“惊喜” 00:04:21 - 实现100%实验覆盖率的关键技术洞察 00:06:24 - A/B实验如何塑造工程师文化与自主权 (Agency) 00:09:24 - 第二部分：如何设计可规模化的实验体系？ 00:11:08 - 规模化实验的基石：可信赖的数据与指标体系 00:13:22 - 一个危险的思维误区：数据科学家如何好心办坏事？ 00:15:03 - 第三部分：最关键的统计学知识 00:18:14 - 颠覆认知：为什么教科书里的假设检验是错的？ 00:19:02 - 高级技术 1: 用CUPED将实验速度提升5倍 00:20:22 - 高级技术 2: 贝叶斯 vs 频率学派，你该关心什么？ 00:23:36 - 高级技术 3: 用序贯检验系统性对抗“数据偷看” 00:28:33 - 总结与其他更前沿的实验方法简介 视频录制于2025年八月份。 课程主页：ai-builders.com

这期聊我近两年最大的体会：很多关键决定要先问心，再动脑。当你把“心”摆正，很多困惑会自然串联起来。为此我给出 5 个具体案例： 炒菜的小分歧：道理讲不通，但“爽不爽”的感受才是关键。 工作满意度：比起“应该”“成长曲线”，更该关注你每天的真实感受。 课程定价：先确认自己真心相信价值，表达与销售才能理直气壮。 亲密关系：行为没错但“心不在”，也是伤人；要从感受出发去理解。 真与假愿力：脑子推演出的“愿”多半是假的，来自内心的愿力才可持续。 延伸聊到「Know Yourself」：你不是一个静态标签，而是有选择、有改变能力的主角。回到主题，总结就是——做决定前先听见你的心，再用脑给出策略与路径。也欢迎在评论区或社群里分享你的例子。 00:00:00 开场：两年里最大的体会 00:01:45 例1 炒菜分歧：感受比道理更重要 00:03:02 例2 工作开心与否：别被“应该”绑架 00:04:57 例3 AI 课程定价：先确认价值感与自信 00:07:15 例4 亲密关系：人在心不在的问题 00:09:26 例5 真 vs 假愿力：脑的推演与心的愿 00:11:13 “心对正”是什么感觉：从不敏到敏 00:13:41 延伸：Know Yourself 与“主角性/改变” 00:14:36 总结要点：先问心，再动脑 00:14:45 购买与说服：先让心买单，再给理由 00:15:21 邀请讨论与社群互动 00:15:34 收尾：下期见 课程主页：ai-builders.com

1：尽早商业化 2: 各类型耗时 3: 多平台 4: 别当专家 5: 如何访谈 6: 粉丝量没用 7: 价值体系 会员3美元一个月，提供很多超值内容： 1. 加入一次，即可获取社区终身资格：www.superlinear.academy 2. 每周更新会员专属视频 很建议加入一个月试试看，可以从这个playlist开始：https://youtube.com/playlist?list=PLO_DkCSmTKMODESa8MF8Q67ZwkqgsH_UP&si=zixsdYH4d3wHRTdy 除此以外，我还有一个关于如何用GenAI提升自己生产力，抓住时代机会的课程。是Maven.com上销量最高、评分最高的课程之一。 - Cohort based课程地址：https://maven.com/superlinear/aibuilders - Self paced课程地址：https://www.superlinear.academy/c/ai 我的课程，从会工作到会赚钱，也是一门精心制作的课程。完整讲解如何在工作中提升有用的技能，积累人力资本，从而达到不依赖工作也能赚钱的境界：https://www.superlinear.academy/c/work-wealth/

为什么我们人生中许多的痛苦，都来自于与父母、伴侣、老板和同事这些最亲密的关系？我们渴望链接，却又在链接中受伤，这似乎是一个无解的沟通陷阱。 但这背后的根源，可能不是我们缺少话术或技巧，而是隐藏在一个我们习以为常的念头里——“我要说服他”。 这期视频将深入挖掘“说服”这个念头背后暗藏的“权力游戏”，并为你分享3个可以从根本上重塑人际关系、让内心变强大的深刻智慧： - 自我掌控的智慧：看清我们能改变和不能改变的边界。 - 人际链接的智慧：放弃辩驳，转向倾听、理解与链接。 - 信念选择的智慧：运用“皮格马利翁效应”，用善意和期望激发积极的改变。 看完这期视频，你会发现那些曾让你痛苦纠结的关系，背后都有着清晰的脉络。当你开始在生活中运用这三层智慧，你会自然而然地发展出真正有效的沟通方式，从根源上解决人际关系中的痛苦。 00:00 为什么我们总在亲密关系中受伤？ 00:53 沟通痛苦的根源：「说服」的执念 02:25 第一层智慧：自我掌控，看清你能改变的边界 03:49 第二层智慧：链接大于说服，高级的沟通是放弃辩驳 06:18 第三层智慧：信念的选择，相信对方是“好人”的力量 08:24 总结：用“听服”和“做服”代替“说服”

我在Statsig的最后一天是9月1号，第二天，公司就官宣被OpenAI收购了。这个时间点，让很多人都来问我：到底发生了什么？ 这期视频，我会分享作为一个刚离职的亲历者，对这次收购的观察和思考。我将回答大家最关心的几个问题： - 财务影响：我离职了，公司的期权和股票怎么算？在一次创业公司收购中，普通员工的利益是如何体现的？我会详细拆解期权（Options）的归属（Vesting）、行权（Exercise）和最终价值。 - 收购原因：OpenAI为什么选择收购Statsig？这背后不仅仅是技术原因。我会从“人”和“事”两个核心角度，分析Fidji Simo（OpenAI应用CEO）和Vijaye Raji（Statsig CEO）之间深厚的过往关系，以及Statsig产品对于OpenAI的战略重要性。 - 我的下一步：离开Statsig后，我将全身心投入到我和鸭哥的AI课程和社区中，开启我事业的下一章。 这不仅是一个关于收购的故事，更是关于在硅谷打拼，如何用投资人心态看待自己的职业，以及如何做出关键决策的深度复盘。 00:00:00 - 我刚离职，公司就被OpenAI收购了 00:01:07 - 关于我离职原因：此刻无法分享的背后 00:02:17 - 我的下一步：All in AI教育与创造 00:04:08 - 关键问题：我的股票期权怎么样了？ 00:05:57 - 为什么说在创业公司工作，是最高效的“人力资本投资” 00:07:51 - 深入解析：Startup期权如何运作 (Vesting, Cliff, Exercise) 00:09:46 - 核心分析：OpenAI为什么要收购Statsig？ 00:10:07 - 原因一：CEO之间的人脉与信任 00:13:34 - 原因二：产品的高度依赖与风险管理 00:15:19 - Statsig产品的未来，会走向何方？ 00:16:45 - 我的初心：为什么加入Statsig，又为何祝福它 00:18:07 - 结语与未来规划 接下来，我的重心会投入在AI课程和社区里。我们的旗舰课程也会进行迭代，在九月底前用"version2"折扣码，就可以 - $300 off the cohort-based course → http://maven.com/superlinear/aibuilders - $150 off the self-paced course → https://www.superlinear.academy/c/ai 在这里可以免费看到往期学员的项目，注册后也可以收到免费教学资料的邮件推送：https://www.superlinear.academy/c/share-your-work 相关视频： https://youtu.be/gUHMGWv-hiU https://youtu.be/xKyt9bnNgv8 https://youtu.be/Z5YSvutAZLQ https://youtu.be/iw2QYZeVlOQ https://youtu.be/QB3GEnduxk4 https://youtu.be/2dzE4GsFCD8

这期视频完全站在爸爸的角度，去分析一下，投入时间精力带娃，是否值得。 所谓“完全站在爸爸的角度”，就是不考虑任何责任，不考虑任何其他人，只考虑自己，我的答案还是肯定的。但这里面有一些体感，值得分享一下。 如果喜欢类似视频，还请多多点赞留言转发，可以鼓励我更多出类似主题的视频。