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I. 信息-模型-行动的三位一体系统
这和输入-处理-输出的系统是很类似的。任何有智能的实体（包括人、其它动物、计算机、组织、服务）都依靠这个模式来产生价值。
2. 大模型从边际成本变为固定成本
当能源的猎取成本变为固定成本时，也许就是人类完全进入到数字世界生存的时代。
3. 三个拐点
“模型-自动/自主-人与数字化的共生实现的通用智能三个拐点”似乎这三个拐点会在未来的2~5年很快来到，比如在数字世界的自动/自主，可能1~2年就逐步实现。而阻止它实现的唯一原因可能只是成本问题而已。
4. 把创新变成了生产力
“一个公司只要是以软件和算法为主要创新点，那么它本质上就把创新变成了生产力”这是因为软件和算法的目的是以连续提升生产力为目的，也就是关于生产力的生产力。
5. 陆奇说他每天都在用GPT
我认为这很重要，只要可能，我们要每天都与GPT4对话。为什么要与GPT4而不是GP3对话，陆奇举例说了，GPT3相当于一个高中生到college学生的水平。但是GPT4相当于是斯坦福大学的优秀学生水平。
6. 黄仁勋和OpenAI联合创始人Ilya的对话
“陆奇引用了黄仁勋和OpenAI联合创始人Ilya的对话”
7.在2个月达成1亿用户
“ChatGPT为什么能在2个月达成1亿用户，成功的四个原因—封装了世界所有的知识；有足够强的学习和推理能力；领域宽知识深；扩展性好，还不贵”
我认为成功还和GPT的产品形态有关，它是一个对用户的几乎所有语言输入，都给出一个高质量及时反馈的产品；用户认可的及时反馈是用户端产品成功的关键。
8. 自然语言处理没有知识永远没有用
“自然语言处理没有知识永远没有用。the only way to make natural language work is you have knowledge”：
索绪尔说语言具有任意性（虽然索绪尔的语言不包括文字，但是不影响这个观点）。语言只是符号而已，而符号表达的知识才有意义。
9. 成本问题
“模型要变得更稀疏一点、要拉长attention windows，或者是recursion causality推理的功能，包括Brainstorming等一些工作要做”
我估计，这只是成本问题。
10. 模型飞轮已经启动
“模型飞轮已经启动，进展路径的核心是模型的可延伸性和未来模型的生态。在大模型上，一是增加更多模态和知识，二是做会更多的对齐。”
对齐是一项非常困难的工作。对齐是满足了现有组织的利益和人的情绪需要。会有一些商业机会，但是创业者最好不要进入这个领域，因为成功标准是很模糊的。
11. 英语有人的所有知识
“英语是全球语言，有人的所有知识。”
这是为什么我们要先阅读英语写的书籍（当然看翻译更快）的原因。
12. 人的模型、事的模型、学的模型
“人的模型、事的模型、学的模型。”
因为没有准确的给出定义，这部分我没有读明白。比如真正解决问题的是过程。人不适合用过程表达。陆奇推举科学家Steven Wolfram和他的书《a new kind of science》。
13. 人工智能的降本增效
“[$X/小时 (人工) - $Y (硬件和规模化) ] 数量=降本增效”
人工智能的降本增效公式。这个公式也可以评估自己的工作在人工智能下的暴露度。
14. 白领工作将被替换
“现在 ChatGPT 大概平均是 15 美元/小时,再过三年可能不到 1美元/小时，再过5年可能几美分是几十美分”
一个估计：降到每小时4.3美元以下时，即30元人民币每小时以下时，中国的白领工作（仅仅通过沟通与知识，而不需要体力完成的工作）基本都被替换了。当然，白领会做一些其它的事情。
15. 它将代替95%的员工
“如果你是华尔街的对冲基金，你基本上可以做空其中很多行业。举个简单例子，律师在美国的平均收费是 1500 美元/小时。”
一个很重要的投资思路，而且会进化得很快。陆奇说的是做空行业，而不是做空公司。因为比如某个公司做出行动，它将解雇95%的员工，转成人工智能。那么这个公司的股票甚至短期还可能上涨。不过按道理，也仅仅是短期而已，因为公司和行业的收入和利润长期都是下降的。
16. 将人和事结合起来
“早期创业公司的内在结构就是人和事的结合。”
“对每位创业者的建议：不蹭热。勤学习。想清楚就行动导向。”
18. 黄仁对话
“如果你做C端，用户体验的设计，一定会受到影响。”
19. GPT4是一个杠杆
“GPT4把人的区别拉大了”。我们要多用GPT4，这是一个杠杆。
20. 对未来坚持不懈的追求
“创业者的愿力和心力越来越重要。愿力是对于未来的一个独到的推断和信念。心力是对未来坚持不懈的追求”。
非常认同。如果还要加一点，那就是身体也很重要。这三点都是人工智能无法取代的。锻炼身体、愿力和心力。
21.加速想法的迭代
“GPT作为工具能够帮助你探究方向，加速想法的迭代。它是一个soft experiment的engine”。
我现在用它来验证自己的能力。但是想法如何验证呢？可能是有一些prompt输入后，比如快速输出调研问卷时，模拟用户的使用，并且根据用户的输入做一些初步的反馈。
22.培养自己的prompt engineer
“我建议至少要看齐思社区，看prompt怎么用。培养自己的prompt engineer”
23.全方位思索
“在事情上。把控方向（赛道、需求）；阶段把控（产品的阶段）；结构把控（产业上中下游）；业务把控（产品的表达、商业模式、增长）。全方位思索”。
重点在于全方位思索，我会借助GPT来试试这个任务的答案，这也是GPT擅长的地方。
24.改变物理世界
“三个大领域：数字化基础-数字化解决人需求-改变物理世界”：三大领域的机会。大部分创业者会处于数字化解决人需求这个领域。
25. 搬运信息改革
“搬运信息的产品必须马上改革，引入大模型”。
搬运信息的产品，都可能会经历一次大变革。
26. 处理信息
“信息类别（模态）、信息宽度（覆盖范畴）、信息深度（渗透程度）。是否需要模型来处理信息？”
如果是信息类产品，一定要思索自己产品如何处理信息。
27. 使用GPT来研究问题
“搜索分三类：找信息、解决任务、研究问题。后两类会被ChatGPT改造，商业模式大变。”
我已经在使用GPT来研究问题和处理一些运营工作。
28. 商战怎么打？
“商战怎么打？第一名提高固定成本，第二名提高边际成本。”
第一名继续红海大战。第二名做蓝海（我的描述不准确但类似），垂分领域。
29. AI模型结合内容改变模式
30. 角色是上帝
“如果你是做产品的，你认为你的第一职责是什么？张小龙的回答：你的角色是上帝。为什么用户不再用你的产品？你的产品是用户进化的一个环境。你发挥作用是上帝。这个内容打破了你的认知了吗？”
产品经理不仅要认知到这点，还要做到。
31. OpenAI是用GPT4做GPT5
“有一个机密：OpenAI是用GPT4做GPT5”
正如陆奇博士说的，要多学习，多思索，如果决定了，那么行动要快。
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