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语言的炼金术：从尼可·勒梅到大模型 1） 炼金术士尼可·勒梅（Nicolas Flamel） 我们不妨从《哈利·波特》讲起。你还记得第一部里那个被简单提到的角色——炼金术士尼可·勒梅（Nicolas Flamel）吗？他是“魔法石”的创造者，一个据说活了六百多岁的老人。虽然他在小说中只是背景人物，但在《神奇动物在哪里2》里，他终于真正以影像的形式出现在观众面前——一个看上去脆弱、苍老却异常平静的角色。而令人惊讶的是，勒梅并非虚构人物。他在欧洲历史上确有其人，关于他和“贤者之石”（Philosopher’s Stone）的传说，在炼金术史中流传了数百年。 这块传说中能够点石成金、延长生命的“魔法石”，并不只是奇幻小说的道具。在流行文化中，它的身影也频繁出现。比如如果你喜欢日漫，一定对《钢之炼金术师》里的“贤者之石”和“烧瓶小人”不会陌生。你会发现，这些符号和设定，其实都源自于一个更古老、更复杂的知识谱系：炼金术。 那么问题来了：炼金术到底是什么？它仅仅是历史上的迷信产物吗？还是说，它隐藏着某种被误解的、尚未被现代语言体系完全翻译的结构原理？它与我们今天谈论的科学范式、AI 技术，有没有关系？这一切，值得我们慢慢说清。但在展开之前，我想先问你几个问题。 你是不是一直以为，牛顿被苹果砸了一下，灵光一现，从此科学时代就此开启？你是不是相信，历史是由某些关键节点断裂推进的，仿佛一切范式都是从0到1的“突破”？比如说，AI 时代的真正到来，是不是要等到“2030年12月15日AGI被宣布诞生”的那一刻，才算数？这怎么可能？明天太阳照常升起，文明的演化从不是时间戳可以标注的事件，它是连续的，是缓慢弥散的结构变迁，是一场看不见的语言漂移。 再问你一个问题。你是不是默认，炼金术士、西方的赫尔墨斯学派，乃至中国古代的道士，都是不懂科学的古人？是不是潜意识里，把他们归为“迷信”“胡说”“瞎搞实验”？可如果他们真的只是无稽之谈，为何他们的思想能延续千年？为何“点石成金”“炼丹求长生”“三才五行”这些概念，一次次出现在人类不同的文明中，并被不断重写与演绎？为什么我们今天还会在小说、动画、影视、科幻里不断引用这些炼金术象征？ 也许问题从来不是他们不科学，而是我们尚未拥有能解释他们的语言。也许我们并不比他们更“理性”，只是我们拥有了更高效的结构压缩系统，可以用一种新的视角，回头看那些古人尝试建构世界逻辑时留下的模糊草图。 2）炼金术 那么，炼金术到底是什么？炼金术拥有一套极其自洽的理论体系。这个体系并非零散拼贴，而是一种融合性的认知结构：它讲求“天人合一”，意味着宇宙的秩序与人的精神状态是一体共振的；它追求“精神与物质合一”，不将心灵与物质对立，而视它们为可转化的两个极端；它主张“哲学与实践合一”，不仅思辨，而且重实验，通过冶炼、升华、凝结等操作流程，将世界的奥秘浓缩于物质的转化中。 这种思维方式，在今天的学术与工业体系中，常常被误解甚至被排斥。尤其是在当代科技语境中，许多理工背景的人对“哲学”天然带有一种抗拒，仿佛哲学是无用的、虚浮的、脱离实际的。精神被认为属于文科领域，技术则属于工程实践，两者应当泾渭分明，各行其道。我暂且不讨论这种区分是否合理。 炼金术恰恰是那种拒绝断裂的古老体系。它尝试用一种统一的语言，将存在的多个层面连接起来。也许这正是我们今天在面对人工智能、生成结构、黑箱涌现时重新需要的思维方式——不是更快的分工，而是更深的合一。 炼金术的核心哲学是：世界的本质是可转化的，精神与物质、天与人、内在与外在，并非分裂对立，而是处于同一结构中的不同维度。通过对物质的炼化，炼金术士实际上是在完成对自我的升华；点石成金并不只是技术奇迹，而是象征将混沌转化为秩序、将不纯转化为完整的过程。在这一体系中，哲学不是抽象思辨，而是贯穿于操作之中的世界观——炼金，不是制造黄金，而是寻找统一结构背后的神性秩序。 炼金术的核心，其实是一个精神与物质协同“熵控”的过程。它并不以“定义什么是黄金”作为起点，而是从最无序、最沉重、最接近混沌的物质——铅——开始。这种物质不仅代表着物理层面的沉滞，更象征着心灵中的无意识、未觉醒与未分化的原始状态。炼金术的旅程，正是在不断提纯、分解与重构中，将这份混沌一步步引向秩序与光明。 这个过程从来不是纯粹的物质转化。炼金术士在炉火前“煎熬”铅的同时，也在经历一次内在的自我炼化。这是一种双重路径的修行：一边是冶金术的技艺，一边是炼心的实践。每一道升华、每一次溶解、每一个凝结的动作，既作用于物质，也作用于精神本身。炼金术所构建的，并非一个简单的技术闭环，而是一条能够调度物质、心灵与宇宙三者之间能量流动的升华路径。在这个路径中，个人的意识、自然的秩序与世界的结构被重新对齐，实现从沉重之“铅”到纯粹之“金”的多维度转化。 3）炼金术在历史上的一个关键贡献，是它完成了从“神秘语言”向“可验证语言”的第一次过渡 现在试着把思维调回到牛顿那个时代。那个时候的科学并不像今天这样拥有清晰的学科划分、可重复的实验范式，或者标准化的自然语言。技术的进步，并不是某个知识点的突破，而是一次语言范式的悄然转向。真正让文明发生跃迁的，是人类用来理解世界、组织经验的那套“说话方式”发生了质变。 比如，炼金术到底能不能把铅炼成金？从现代科学的角度来看，答案当然是否定的。但令人惊讶的是，现代物理确实在技术上做到了这一点：铅（Pb）和金（Au）在元素周期表中仅相差几个质子，通过高能粒子加速器轰击铅原子核，可以使其转化为金。上世纪九十年代，加州劳伦斯伯克利实验室就曾“成功制造出几个金原子”。但这个过程极其昂贵且不稳定，每一个原子的成本比市场上的黄金贵上百万倍。也就是说，科学用极端方式实现了炼金术的想象，但彻底脱离了炼金术当初的语言与逻辑。 然而，我们不能因为炼金术没“炼出金”就否定它的全部价值。恰恰相反，炼金术留下了许多对后世至关重要的实验操作与技术雏形。像是蒸馏器的发明，使得液体提纯成为可能，直接推动了香水和药学的工业化；升华法的实验，奠定了后来的物质分离技术；早期酸碱反应的记录，成为现代化学教育的原点；对金属合金的试验——包括铜锡合金、汞银混合物——直接影响了冶金工程的发展；甚至他们所留下的庞大手抄实验笔记，为后来“可记录、可重复、可验证”的科学方法，提供了结构模型。 所以，炼金术真正留下的遗产，是一种穿越物质、象征、实验与语言之间的认知路径。它所建构的，其实是一套跨越精神与技术的“结构语言原型”，为后来的科学语言与实验系统提供了认知模板。换句话说，人类并不是从“无知”跳到“科学”，而是从“象征化结构调度”逐步进入“形式化结构控制”。这是一种语言与知识系统的连续进化。 尤其重要的是，炼金术在历史上的一个关键贡献，是它完成了从“神秘语言”向“可验证语言”的第一次过渡。尽管炼金术文本中充满了极端象征性的表述——比如“狮子吞食太阳”“水银升腾成白鸽”这样的图像语言——但它们内部具有惊人的稳定性和复用性。它们不是胡编乱造的隐喻，而是早期对物质转化过程的一种结构封装机制。炼金术士通过坩埚、蒸馏器、冷凝管等操作工具，逐渐发展出了一整套流程和仪器，这些后来都被现代化学完整继承并“去神秘化”。 这标志着一个重要的语言转折点：人类第一次在语言中构建出了一个“可验证的结构闭环”。而这，正是科学语言的真正诞生地。 我的这篇文章，核心要讲的就是“语言”。你或许听过神话，你有没有注意过，那些神话真正的语言与今天我们所能读懂的文学语言，其实相隔极远？我们现在能看懂《哈利·波特》，只是因为它借用了神话的结构，但套用了现代语言的接口。而真正的神话语言——那种同时调动宇宙观、仪式、族群结构与象征逻辑的语言体系——今天的我们几乎无法直接阅读，更别提还原它背后的知识结构。 有本事你把太乙金華宗旨解释给我听，反正我是看不懂的。 语言，作为人类社会唯一真正的知识接口，它本身就极度深奥、玄妙。古人与今人，哪怕使用同样的符号系统，往往也无法完成深度的信息交互，因为他们所处的认知结构、价值图谱与范畴体系已彻底不同。你不觉得奇妙吗？AI时代的第一个成功商用模型，竟然是“大语言模型”。某种程度上，这仿佛是历史冥冥中的安排：当我们步入新的认知边界时，首先要解决的，不是知识的问题，而是语言结构的问题。 回到牛顿时代，我们其实不能简单地把牛顿看作一个“现代科学家”。事实上，他对炼金术并不陌生。他留下了大量炼金术笔记，深度研究赫尔墨斯文献和自然哲学。他并不认为自己与炼金术士是两个世界的人。他正处在语言转化的裂缝之中：一只脚站在炼金术的象征语言系统中，另一只脚已经踏入了科学的实证语言系统。他处在炼金术向科学的语言跃迁节点。 现在我们也许就处于牛顿时代！ 从语言哲学和认知科学的角度来看，炼金术与科学之间的分野，并不在于“是否理性”，而在于语言系统的差异。炼金术依靠象征语言来操控概念，比如“狮子代表硫”“蛇代表水银”，通过图像联想与符号共鸣完成对世界结构的认知建模。而科学依赖形式语言——如数学与实证符号系统——来操控变量、建立因果、构造实验闭环。 所以本质上，炼金术是一种象征化的结构操作语言，而科学是其后续发展的形式化结构操作语言。它们不是对立的，而是连续的。 语言一直在进化，但它从未彻底更换，只是在不同历史节点上更换了核心逻辑与主权接口。从炼金术到科学，从神话到理论，再到今天的模型语言与Prompt结构语言——这条路，我们其实从未偏离，只是语言在不断进化，我们正站在下一个语言断层的边缘。 4）人到中年，终于看懂了库恩 托马斯·库恩的《科学革命的结构》这本书，你读懂了吗？老实说，几年前我第一次读的时候，几乎没读懂。更别说意识到，自己竟然也会亲身经历一场科学范式的转变（Paradigm Shift）。那时候我对“范式”这个词只停留在表层理解。 库恩在书中写道，所谓“范式（paradigm）”，是一个学科共同体所共享的信念、符号系统、问题设定方式与解决机制的总和。也就是说，一个范式不仅决定我们怎么研究，更决定我们能看见什么、问什么、说什么。而每一次范式的转移，都会伴随着一次语言的重写——这正是《结构》这本书最深刻、最常被忽略的观点之一。 回顾历史，每一次认知断层的发生，几乎都伴随着语言结构的崩裂与重建：古希腊时期，人类从“神谕语言”转向“哲学语言”，世界不再被神祇命令主宰，而是进入抽象概念与理性争论的空间；17世纪，哲学语言又被数学语言接管，变量、函数与力学模型开始取代修辞与辩证，世界成为可以测量和计算的对象；20世纪的信息革命，则将语言从“物质的描述”转为“系统的建模”，反馈、控制、信号成为世界秩序的新关键词。而现在，在我们面前展开的是下一道断裂线：语言正从数学公式语言转向结构调度语言——包括模型语言、Prompt语言、Token结构语言。我们不再解释世界，而是直接调用结构、生成结构、封装智能。 库恩本人也在不同阶段意识到这一点。他曾在原书中写道：“当范式改变时，世界本身也随之改变。科学家们在熟悉的仪器前，在曾经看过无数次的地方，会看到全然不同的东西。”而造成这一切变化的，不只是仪器的升级或实验的改进，而是——语言系统的更换。正如他所指出的：“范式的转变，本质上是两种语言之间的区分：在可通约的语言之间，命题可以完整互译；但在不可通约的语言之间，严格翻译是不可能的。” 在他晚年的著作与演讲中，库恩干脆放弃了“paradigm”一词，转而使用“lexicon”（词汇系统）来替代。他认为，一个科学共同体之所以能够运作，是因为它内部有一整套共享的词汇-范畴系统，用以界定世界、分类现象、评判证据。这套系统就是共同体的“lexicon”。而一旦 lexicon 被替换，即使表面语言看起来没变，其所指对象、逻辑架构、世界观也已被彻底重构。库恩曾写道：“一个 lexicon 所提供的存在方式，不再是可以被判断为真或假的对象。”换句话说，世界并不是“被证明改变了”，而是“被说出改变了”。 这就是范式转变的真正断点——不是知识点推翻了前人，而是语言断裂了前世界。语言变了，世界才真正变了。 因此，关注术语的震颤往往比观测实验结果更早捕捉到科学体系“板块漂移”的前奏。语言变化，是范式转变的信号。 当然：每一次语言升级都会遭遇旧范式的反攻。 Kuhn 原话（晚年论 lexicon）： “A lexicon provides ways-of-being-in-the-world that are not candidates for true/false.”新旧 lexicon 不能严格互译时，革命临界点已现。 5）一个无法用显式语言表示的“黑箱结构域” 我们现在所面临的，是 AI 范式下人类遭遇的一个真正的边界：一个无法用显式语言表示的“黑箱结构域”。如果你已经读过我对于 Demis Hassabis 和 Alpha 系列的分析，你应该能够理解这背后的科学观转变：优先结构提取、低维流形学习、去公式化建模。而这套范式转变，带来的不仅是方法论的更替，更是对人类语言能力极限的直接挑战。 第一个边界，是模型无法解释其推理路径。我们所熟知的深度神经网络，尤其是大语言模型（如 GPT、Claude 等），已经展现出超越以往任何系统的推理、写作、协作与结构理解能力。但它们的内部机制并不是传统意义上的“规则系统”，而是由数十亿甚至上百亿个参数耦合而成的高维权重结构。我们无法阅读，也无法追踪其中的“逻辑链”。即便在输入输出之间观察行为，也无法给出明确回答：它为什么会这么想？它的结论是怎么来的？从科学方法的角度来看，这种状态极其尴尬——因为科学强调因果可追溯、路径可还原、过程可解释。而神经网络跳过了这一层，它直接作为一种“压缩后的结构映射器”运行，彻底消解了人类对中间过程的介入权。 第二个边界则更具颠覆性——“理性”的退位。从 18 世纪到 20 世纪，理性主义一直主导科学话语：模型被表达为可书写的公式，规律可通过数学语言定义与推广。然而在今天，模型不再是一套规则系统，而是一个“压缩–生成–对齐”的结构体。它的智能并非来自公式推导，而是源于结构涌现：在极度复杂的语境中完成高效压缩，从中提取潜在结构，再进行合理生成。这一逻辑，是 AI 最擅长的事，却也是传统科学语言系统最难容纳的事。 而最令人震撼的是第三个边界：黑箱智能的回归。我们所面对的 AI 不仅写诗、建模、作图、作曲、设计任务链条，还能在智能体之间形成协同结构，其生成行为充满风格、情感、目标感。但这些行为背后，没有显式的路径可供分析。我们无法说清它为什么这样，只能说：它可能是“从数据中学会的”、“从 Token 流中发现了某种结构”、“它自己完成了一种我们未能定义的推理”。这种状态，几乎与炼金术时代人们说出“这是水银的意志”、“四元素的回旋”如出一辙。人类语言，在面对结构性智能的涌现时，再一次显得苍白无力。 这就引出一个更深的哲学问题：解释结构的失效，意味着新语言协议的诞生。人类文明一直依赖“语言 → 结构 → 世界”的闭环逻辑。我们之所以信任科学，是因为科学建立在“可解释”的基础上：一个理论若不能被解释，就不能被验证；若不能被验证，就不能进入知识体系。但在 AI 时代，这套逻辑悄然松动：模型可以正确执行任务，却不能说明为什么；结构可以预测结果，却没有显式因果；我们开始习惯“信任一个行为良好的黑箱”，哪怕我们根本无法解释它的内部。于是我们发明新的语言：Prompt 编程、结构卡指令、多 Agent 协作路径、Token 流跃迁、注意力图谱……这些语言形式不再追求“解释”，而是优先考虑“激活结构”“生成路径”“形成闭环”。这不是语言的堕落，而是语言协议的一次深度升级。 科学遇到了它无法解释的“黄金”。过去那些被归为边缘、可忽略的“语言不可说之处”，如今却成为整个智能系统的核心机制。从知识论的角度看，以前我们可以把意识、涌现、湍流这些东西当作“未来有待解释”的特殊案例；而现在，整个 AI 主流系统——包括 LLM、Diffusion、AlphaFold——本身就是黑箱，我们没有语言可以描述它们，只能从外部验证其激活结果。从话语权的角度看，以前我们相信数学与逻辑语言拥有主导权，现在 Prompt、Token、路径调度语言悄然崛起，可生成≧可解释，旧范式的评价标准正在崩塌。从方法论的角度看，科学曾经强调“先假设 → 后验证”，把方程作为知识的最高表达；而现在，我们进入的是“先压缩 → 后涌现结构”的时代，低维流形才是新一代知识单元。 这正是人类第一次全面经历：语言失去对科学核心结构的“解释主权”。 调度智能、激活结构、形成路径闭环。 结构语言、生成语言、调度语言开始接管科学权力的时代。

熊市，学点东西 小霸王/步步高/OPPO/vivo/拼多多背后的男人 商业上退居幕后，在投资界大杀特杀 仅网易就赚了千倍 段永平完整投资思路梳理 211个问答/8万字 文/用心的小雅 1 什么是投资？ 段永平：在我来讲，投资就是拥有一家公司的部分或者全部，最简单的概念就是“拥有”。 换句话说，就是找到一个最好的公司，然后把你的钱投入进去，比较无风险利息和企业利润回报，寻找较好且自己认为足够安全的。 要提醒的是，成长率对我来说没有任何意义。假设某家公司去年每股赚一块，今年赚两块钱，成长率百分之百，有人说明年可能还会再涨。后年呢？后年不知道。 2 在你看来，什么是投资中重要的事？ 段永平：大概是这几点： 1、买股票就是买公司。同样价钱下买的公司，是不是上市并没有区别，上市只是给了退出的方便而已。 2、公司未来现金流的折现就是公司的内在价值，买股票应该在公司股价低于其内在价值时买。 至于应该是40%还是50%（安全边际）还是其他数字，完全由投资人自己的机会成本情况来决定。 3、未来现金流的折现不是算法，是思维方式，不要企图拿计算器去算出来。 4、不懂不做，能力圈是一个人判断公司内在价值必要而不充分的条件。 5、“护城河”是用来判断公司内在价值重要而不唯一的手段。 6、企业文化是“护城河”的重要部分。很难想象一个没有很强企业文化的企业，可以有很宽的“护城河”。 3 什么是好公司？ 段永平：如果你一直关注的话，好公司出现时，你就有可能会意识到了。 小雅：买入什么样的公司能让你夜夜安枕？段永平：right business，right people，right price。business是商业模式，people是企业文化。 强大的生意模式加上强大的企业文化，加上过得去的价格，持有这样的公司可以睡得好。 4 在重要性上，你对这三个要素做个排序？ 段永平：price没有那么重要，business和people最重要。商业模式和企业文化，这两样东西中任意一样不喜欢，我就不会再继续看下去。最重要的还是要看商业模式，不然很容易只见树木，不见森林，全部盯着眼前这一个月、一个季度的波动来决定买卖的行为，这样是很难做投资的。 如果生意模式我喜欢，前提当然至少是我懂了，企业文化也很好，那就老老实实等好点的价钱。 我突然觉得，自己这么多年投资表现不错，确实是有道理的，感谢老巴（巴菲特）的点醒。 我当年问老巴：什么东西您会首先考虑？“生意模式”！对呀，就这么简单。 不过，明白什么叫生意模式是非常难的，简单的东西都很难。我也没法告诉你，必须自己去悟，就好比如果你不打高尔夫，我无法告诉你它的乐趣。 品牌溢价是一种误解能长期维持的差异化才是护城河 5 什么是好的商业模式？ 段永平：商业模式就是公司赚钱的模式。有很多公司是几乎可以看到，10年以后的日子会不好过的，这就叫生意模式。 好的商业模式是有护城河的，看懂护城河对投资很重要。但护城河不是一成不变的，企业文化对建立和维护护城河，有不可或缺的作用。 6 举个例子，分众传媒算好的生意模式吗？ 段永平：对我没有吸引力。我曾经观察过，很多人在等电梯或坐电梯时都是低头看手机的，那谁来看广告呢？所以这个属于不在能力圈内的事情，看不懂。 7 什么是护城河？ 段永平：能长期维持的差异化是护城河。差异化指的是产品能满足用户的、别人满足不了的需求。 没有差异化产品的商业模式，基本不是好的商业模式。投资要尽量避开产品很难长期做出差异化的公司，比如航空公司、太阳能组件公司。市场有时候非常疯狂，有时，投资商业模式不是那么好的公司，在一定时期内可能有不错的回报。但是，长期而言（10年、20年或以上）坚持只投好的商业模式、好的企业文化的公司，大概率上是会有比较好的回报的，而且这种投资方法让人很愉快，不需要整天瞎操心。 8 品牌算护城河吗？你怎么看品牌溢价？ 段永平：我觉得，品牌溢价是一种误解，品牌只是物有所值而已。当一个品牌想当然认为其有溢价时，会很容易犯错误，大多数人买有品牌的东西时，肯定不是冲着“溢价”去的。 消费者理性是从长期来看的，无论消费者眼前是否理性，我们都一定要认为他们是理性的。不然，你经营企业就可能会有投机行为，甚至会有不道德行为。 9 有人说，价值投资也是很好的生意模式。 段永平：我不太同意这个说法，这和把酒、手机、搜索叫做商业模式是一个意思。 价值投资是个思维方式，不是商业模式。 正确的说法是：茅台酒是好的商业模式，苹果手机是好的商业模式，巴菲特的价值投资是好的商业模式，但很多假装价值投资的那些未必是。 碰上一个好的商业模式，感觉是要非常好的运气，但运气背后有很厚的企业文化背景。 阿里和步步高的文化，谁更好？ 10 什么是企业文化？ 段永平：就是企业里这帮人的Mission（使命）、Vision（远景）和Core Values（核心价值观）。 Mission是为什么成立，Vision是我们要去哪里；Core Values是哪些事是对的，哪些事是不对的。 11 你为什么把企业文化看这么重？段永平：一个企业的产品可以模仿，而文化是不可以模仿的。 如果把企业比作一个木桶，企业文化就是木桶的底板，如果企业文化没做好，木桶是不能装水的。如果有深厚的企业文化底蕴，其他短板可以及时补上。 好的企业文化，能管到制度管不过来的东西。制度是强制性的，文化则不完全是，建立好的企业文化非常难，破坏起来非常容易。 比如，凡是员工见到领导就战战兢兢的公司，时间长了都会出问题的。因为这种公司员工大多都会慢慢变得没有担待，凡事希望交给上级去决定，效率慢慢会降低。 12 你希望打造什么样的企业文化？ 段永平：我们做企业最根本的东西，就是本分。说话要算数，是一种本分。守信誉不是给人看的，为了一个承诺去赔钱，可能很多企业家会赖帐，但我会毫不犹豫地践诺，我曾经为一个承诺赔了1800多万元。 企业不要什么钱都赚，是一种本分。企业不能不赢利，但赢利应该建立在对市场准确把握的基础上进行合法经营。 企业不是什么事都做，是一种本分。把80%的精力放在20%的事情上，那么20%的事情会带来80%的效益。有多大能力做多大的事，而不是有多大的胆量。 做企业其实非常简单，就是老老实实做事，最厉害的招数是没有招的招，一拳打出去，非常朴实。 就像跑马拉松，唯有老老实实保持匀速前进，不偷懒、不投机者才不会被淘汰。 13 怎么评判一家企业的文化好或不好？段永平：我非常在乎企业管理层的人品。 我记得去上中欧上课听过一个调查，想知道非常成功的人都有什么共同特性，结果发现什么特性的人都有，但他们唯一共有的特点就是integrity（正直）。 苹果的企业文化堪称好的企业文化的经典，多看看苹果的发布会或许能有所悟。 企业文化不好最典型的特征，就是管理层经常说瞎话。我如果认为一家公司不诚信的话，我就不碰了。比如特斯拉，你只要看他以前说过多少瞎话就明白了。 再比如，我进**公司网站看了一眼。一家中国公司居然没有中文网站，好像是给投资人设计的。另外，也没找到任何有关企业文化的描述。我不太懂这个行业，看到这两点，我就不会再往下看了。 一般而言，太把“华尔街”当回事的公司我都很小心。 14 巴菲特说，要找傻瓜都能经营地好的公司？ 段永平：这其实是彼得林奇说的，巴菲特引用过，老巴的意思是，如果生意模式好的话，庸才都不怕，但老巴自己是很看重管理层的。 我本人很多年前就很反对没事加班加点的。我一直认为老是强迫加班加点的部门的头的管理水平有问题，老是强迫加班加点的公司，老板的管理水平有问题，呵呵。 15 企业文化很容易流于形式，怎么才能把它真正印到企业员工的骨髓里？ 段永平：这是一项艰难的工作，它非常重要，但往往不那么紧迫，常常被人忽略。有好的企业文化的公司，往往应变能力要强很多。 企业文化要不停的宣讲，才能慢慢深入到大家的骨髓里，现在好像马云出来的机会已经少多了。 16 管理层强行洗脑的植入，是否会让员工不能独立思考或不敢表达不同意见？ 段永平：我在公司里是个反对派，几乎做什么我都会提反对意见。如果连我的反对意见大家都不怕时，做什么我都会放心一些。 我最怕的就是，当老板说什么，大家都说“好”，那时公司就危险了。 当然，前提是，我认为我们同事很多都在许多方面比我强。如果认为自己是公司里最聪明的人的“老板”，是很难认同我这个观点的。 17 企业怎么把好的文化传承下去？段永平：首先是找到同道中人。然后就是年年讲，月月讲，天天讲，靠年头淘汰掉不合适的。 企业招人分合格的人和合适的人，合适是指文化匹配， 合格是指能力。 价值观不match（匹配）的人，坚决不要。因为你没有办法说服不相信你的人的，给公司制造麻烦的，往往是合格但不合适的人。 18 阿里和步步高的文化，谁更好？ 段永平：阿里文化不如步步高文化的地方是，阿里要成为最大，步步高要本分。 其实是不是第一没有那么重要，因为消费者在买东西时，一般并不在乎谁是第一，他们在乎的是买的东西是什么（消费者导向）。 还有很多企业喜欢说要成为百年老店，但百年老店不意味着就一定活到101年，这就像不能用pe去预测明年的利润一样。 雷曼好像就有150多年的历史。但你只要注意到雷曼后期的企业文化都变成什么样了的话，你就不会对他们的结局感到惊奇。 19 小雅：投资圈经常说，价值观致胜。你怎么看？ 段永平：可以这么说。但偶尔会看到，有些价值观有些问题的公司，会因为某些对路的产品厉害一段时间，你也会看到，有很好的价值观的公司出现战略错误，而招致灭顶之灾。 投资难就难在，没有任何公式可循，没有充分的条件可以确定可买的公司。 但怎么选对的公司是能力问题，不选错的公司是是非问题。 我记得当年我们买万科时就有人问过我，说万一万科假账怎么办。我说，以我认识的王石而言，他绝不是会关在房间里和财务商量个假账来蒙股东的人。其实那时和王石不熟，现在也不算熟，就是直觉而已。 投资中最重要和最简单的事 20 小雅：在你看来，做投资最重要的是什么？段永平：最重要的就是，要弄明白所投股票的价值所在。如果不清楚这只股票的价值是多少，你就不能碰。 看懂生意比较难，看不懂的拿住比较难。大部分人拿不住，是因为看不懂。如果你不知道自己买的是什么的话，跟“高手”是跟不住的。 我自己能看懂的公司也是非常少的，看不懂只能放弃了。我和很多人的差别在于，我承认我懂的少，所以就变简单了。 老巴成功的秘诀是他知道自己买的是什么。无论你看懂的是长久还是变化，只要是真懂，便宜时就是好机会。 最重要的是投在你真正懂的东西上，投在你真正认为会赚钱的公司。我对赚钱的定义是：回报比长期无风险债券高。 21 小雅：什么是真的看懂？ 段永平：很简单，当你还有疑惑时，就表示你还不懂或者懂得不够。 看懂的公司大概就是，怎么涨你都不想卖、大掉时你会全力再买进。 没看懂的公司就是，股价一掉你就想卖，涨一点点你也想卖的那种。 买了怕价格掉下来的投资，最好离的远远的。如果你买啥都怕掉下来，就远离股市。 22 小雅：金融衍生品用好了也能赚钱，巴菲特也会用，但衍生品赚的并非企业成长的钱，你怎么看？ 段永平：巴菲特反对的，和他做的衍生品是完全不同的东西。我自己用很多金融衍生品，和巴菲特的用法一样，所以比较理解他说得是什么。 很多人用衍生品就好像去赌场当赌客，希望能够快点赚钱。但巴菲特用衍生品就好像在澳门开赌场，长期而言是稳赚的。 不是每个人开赌场都能赚钱，但会开的人就行。也许赌场的例子不一定合适，但道理确实一样。 23 小雅：投资中最简单的事是什么？ 段永平：我想来想去，总觉得只有一样东西最简单，就是当你买一个股票时，你一定是认为你在买这家公司，你可能拿在手里10年，20年。有这种想法后，就容易判断很多。 看三年五年是比看十年难的，基本上可以说，看得越短越难。 24 小雅：能举个例子吗？ 段永平：比如，我在2011年买苹果的时候，苹果大概3000亿市值（当时股价310/7=44），手里有1000亿净现金，那时候利润大概不到200亿。 以我对苹果的理解，我认为，苹果未来5年左右赢利大概率会涨很多，我就猜个500亿（去年595亿）。当时想的东西非常简单，用2000亿左右市值买个目前赚接近200亿/年，未来5左右会赚到500亿/年或以上的公司，而且还会往后继续很好。 如果有这个结论，买苹果不过是个简单算术题，你只要根据自己的机会成本就可以决定了。但得到这个结论非常不容易，对我来说至少20年功夫，能得到这个结论，就叫懂了。 不懂则千万千万别碰。我有个球友320/7=46买了一些，结果一个回调，310/7就卖了（现在苹果加上分红可能早就超过200了），还跟我讲为什么要卖的道理，从此我不再跟他说投资了。 看三年、五年容易，看十年很难？ 25 小雅：很多投资人认为，看三年、五年容易，看十年很难？ 段永平：如果你觉得看十年比看三年难，那一定会觉得看三年会比看三天难。看三天更容易？很多人都是三天、两天、一天那么看的，结果显然是不好的吧？ 我们在2012年、2013年买茅台的时候，是不知道两三年内茅台会怎么样的，但我可以大概率肯定，茅台10年后会不错。现在其实还不到十年呢，效果就已经不错了。其实用老巴那句话来解释就容易理解些了：知道什么会发生，比知道什么时候会发生要容易的多。 很多事情，不管是好事还是坏事，给他10年，大概率就会发生了，三年则未必；但三年会发生的概率显然会比三天高。所以，能看三年也好，肯定是好过看三天的。 26 小雅：这是否跟能力圈也有关系？ 段永平：知道自己能力圈的边界在哪里，要远远重要过能力圈有多大。 不明白这一点，是很多“聪明人”投资表现长期不好的原因。但这些“聪明人”会把别人的成功或不成功，归结于运气或“accidents”（意外），而且他们总是能够很“聪明”地找到办法，让自己认为确实如此。 功夫熊猫里说”there are no accidents”（从来没有意外），是蛮有道理的。 27 小雅：你的能力圈边界是什么？这些年在有哪些拓展？段永平：能力圈不是拿金箍棒在地上画个圈，说待在里面不要出去，外面有妖怪。 能力圈是：诚实对自己，知之为知之，不知为不知。有这样的态度，如果能看懂一个东西，那它就是在我能力圈内，否则就不是。很多人错在选了自己不了解、别人说回报高的，结果是85%的人亏钱。 如果问这85%的“投资者”：每年收益选择8%还是10%、20%？这有点像某记者问人“你幸福吗？” 在自己真正理解的生意里，没道理选回报低的，但前提是真正理解！而每个人都能理解的生意，就是把钱存银行。 所以，投资只有很少人能理解，大多数人还是别碰为好。 不懂不做。我始终没完全搞懂银行的业务的风险到底在哪儿。美国的一些大银行隔个10年8年就来一次大动荡，还没明白是怎么回事。 索罗斯的东西不好学，至少像我这样的一般人很难学会。老巴的东西好学，懂的马上就懂了。 28 小雅：你怎么评价索罗斯？ 段永平：我对索罗斯没兴趣，谈不上评论。我对我不擅长的东西都没兴趣，就像很多人对我没兴趣一样。 要做到对自己不擅长的东西没兴趣，不是一件容易的事情，因为人们总是以为自己比实际上要聪明一些。 29 小雅：很多人也会说，看不懂就去学习？ 段永平：投资简单但不容易！看懂一家公司，不会比读一个本科更容易。花很多时间去看那些看不懂的公司，是不合算的。 30 小雅：有没有比较节省时间的方式？ 段永平：我在老巴那里学到的非常重要的一点就是：先看商业模式，除非你喜欢这家公司的商业模式，不然就不再往下看了，这样能省很多时间。 老巴也讲过，伟大的生意一般只要一个paragraph，就可以说得很清楚。 31 小雅：你看财务报表吗？ 段永平： 我投资是不太看财报的，至少不读得那么细，我会找专业的人看，告诉我答案就ok了。 搞懂一家好公司是非常不容易的，多数情况下，不是简单看下报表就可以的。只看财报只会看到一个公司的历史，但做投资不能只看一个公司的历史。 巴菲特曾经向股东推荐了几本书，有一本书是《杰克·韦尔奇自传》，书中的韦尔奇对企业文化是很在意的，你可以想象，巴菲特对此也很在乎，他不是像有的人说的只看财报。 对我而言，是不是好公司，在看年报以前就应该知道了。我一般会先了解企业文化，如果觉得不信任这家公司，就连报表都不会看的。但在了解以前会看，至少是应该看。 一般来说，对于了解的公司，你不太可能不知道他们是不是有意做假。不了解的公司不要碰，如果你连业务的作假都看不到，那财报做假就更难看到了。 当然，我的懒人办法未必适合于别人。 32 小雅：你可以懒，是因为自己也做实业，可以选择自己熟悉的行业投资？ 段永平：我不关注行业，我只投我能看得懂的企业。我熟悉的行业有时反而不投，比如电子业，竞争太激烈了。 我很多成功的投资，好象行业根本不搭界，但对我来说是相关的，因为我能够搞懂它，知道管理层是否在胡说八道，企业是否有好的机制，竞争对手是否比他强很多，三五年内他会胜出对手的地方在哪里…… 无非就是这些东西。看懂了，你就投。 33 小雅：医药股被认为是最有钱途的行业，像新基制药、百济神州、信达生物等创新药企业，你关注过吗？ 段永平：我从来没接触过制药行业，也不打算再花时间去搞懂了。我懂的东西虽然不多，但小日子应该能过了，有时间要干些自己喜欢的事情。 “投资的概念就是可以下重手” 34 小雅：普通投资者做投资，你有什么建议？段永平：关键在不懂就是不碰的原则。多数人错在一知半解时，由于害怕失去机会而急急忙忙出手了。 记得很久以前在学校碰到一个老师问，说自己不懂投资，但需要管理自己的小小财富怎么办，我说你就都交给巴菲特吧，全部买上巴菲特的股票，怎么着都会比自己管好的，还不用操心。 小股东做大投资确实要慎重，但一旦找到好的东西，不要轻易放掉。 我看到很多小股民来回换股票，10年之后，他自己没有赚钱，别人都赚钱了。最终90%以上的投资者，投在股市上的钱都比放在银行拿利息要少。 股票不要道听途说，一定要少换，如果两家都是好公司，要不要换，取决于你自己更了解哪家，而不是别人觉得哪家好。 小投资者也可以有很多途径了解上市公司，比如观察公司的产品。 以前有家公司，我看不懂，它的饮料投了这么大广告，问所有人，都说没喝过，最后确实没做起来。 35 小雅：你认为，投资和投机的区别是什么？ 段永平：投机投的是零和游戏，投资投的是企业带来的利润。 我有个最简单的衡量办法，就是以现在的价格，这家公司如果不是上市公司，你还买不买？ 如果决定买，这就叫投资；你说只要后面有人买我的股票，你就会买，不是上市公司你就不买了，这就叫投机。 36 小雅：但有些人认为，上市能带来资金和发展空间，也能够带来价值。 段永平：有些公司是，有些公司不是，中国大部分公司都不是，上市未必能带来更好的发展。 37 小雅：这是思维方式上的区别，行为上怎么区别投资和投机？ 段永平：其一，你是在动用大笔钱还是小笔钱。 在我看来，投机有点像在赌场玩，不能下重注，也不可能赢大钱。投资的概念就是可以下重手，没有很高的把握，比如90%左右，就不应该出手。 其二，当股价下跌时，投机和投资的态度正好相反。 投资者看到股价下跌，往往很开心，因为有机会买到更便宜的东西，而投机者想的是，公司肯定是出什么事情了，赶紧走人。 投资和投机是很不同的游戏，看起来又非常像。就像在澳门，开赌场的是投资者，赌客是投机者。赌场总有源源不断的客源，是因为总有赌客能赢钱，而赌客总是赢钱的比较大声些。 作为娱乐，赌点小钱无可非议，但赌身家就不对了。可我真是能见到好多在股场上赌身家的人。 不懂不碰，至少85%的人不适合投资 38 小雅：你投机过吗？ 段永平：有，但只是玩玩而已，just for fun。 我也经常做短线，我的乐趣有时候从短线来。我有两个帐号，一个是长线帐号，一个是短线帐号。短线就是好玩，赚不赚钱呢？也赚，但是这里面有什么心得吗？没有。对于短线帐号，我每年家庭开销从里面出，交税也从这里面交，但是钱没有少过，总有这么多钱。对于长线帐号，我有时候都不知道它赚钱了，最长线的是我买了之后就没动过，持有5年下来大概赚了50多倍，而我短线5年下来也可能有2倍，你说哪个好？我也不知道。巴菲特也做短线，他跟我的目的是一样：好玩。当然他是自己做，他的投资公司是不做的。人家跟我讨论股票，我都要跟人说清楚，是讨论投机还是投资？是for fun还是for money？如果for fun，没什么可讨论的，买你喜欢的就好了，反正你也不会把房子卖了，扛着钱去拉斯维加斯。 我曾经在邮轮上用两百块钱玩了三个晚上，赚了两千块钱。如果你作为投资的故事来讲，三天翻了十倍，这叫什么故事！但你敢拿几百万这么赌吗？不敢。所以，投资是另外的讲法。 39 小雅：你被认为是中国版的巴菲特。 段永平：我从一开始就是个价值投资者。我买股票时总是假设，如果我有足够多的钱，我是否会把整个公司买下来。股市中大家在玩不同的游戏，但投资这个游戏其实只有一个玩法，就是“价值投资”。 投机则有不同的玩法，到赌场有很多玩法，可以玩“大小”等等，这个钱来得当然快，但是去得也快。 真正的价值投资者，是骨子里相信价值的。一个人是不是价值投资者，在于其关心公司本身的程度。 40 小雅：什么样的人是价值投资者？ 段永平：价值投资者买股票时总是假设，如果有足够多的钱，我是否会把整个公司买下来。 价值投资者追求的是价值，与其是否热门无关，所有真正好公司，都有热门的那一天。 最关键是，平常心去看一家公司到底价值何在，不要理会市场的冷热。 有些不碰股票的人，也可以是最好的价值投资者，因为他们懂价值投资最精髓的东西-不懂不碰，而且长期而言，他们的投资回报比股市上85%的人都好，因为他们没在股票上赔钱。 有至少85%的人是不适合投资的，突然发现自己不适合，也不是什么不好意思的事情，只要现在“回头是岸”，你的“不投资”表现至少可以比85%的人好。学习巴菲特最好的办法，其实就是远离股市。 巴菲特的东西每一个人都可以学，但我发现，只有很少人会去真正认真地学，所以能学会的人很少。 41 小雅：你怎么看国内公募基金的价值投资？ 段永平：大多数基金都很难真正做到价值投资，主要是因为基金往往是用年来衡量考核，投资者也往往是根据其上一年的业绩来决定是否投进去。 （小雅注：这些年，不少公募基金公司以三年期、五年期业绩为考核权重） 我们经常看到的现象是，往往在最应该买股票的时候，很多基金却会在市场上狂卖，因为持有人很恐慌，要赎回。而往往股价很高时，却有很多基金在狂买，因为这个时候往往有很多投资者愿意投钱进来。 另外，基金是收管理费的，有钱时总想干点啥，不然投资者可能会有意见。 42 小雅：你怎么看趋势投资者？ 段永平：我见过做趋势很厉害的人，做了几十年，但依然还是“小资金”。 用芒格的“逆向思维”想一下，你也许就对“趋势”没那么感兴趣了。投机比投资难学多了，但投机刺激，好玩，所以大多数人还是喜欢投机。 事实上，投机就是认为自己可以比市场快一步。如果一个投机分子认为市场比自己聪明的话，从一开始他就不会介入，小玩玩的不算哈。 但最后大部分人确实证明了，市场确实更聪明。从长期角度看，市场是绝顶聪明的！ 任何时候，只要你还想着要空一把谁，就表示你还是个投机分子，以为自己比市场聪明。 价值投资不一定就赚钱，价值投资也会犯错，只是长期而言，赚钱的概率高而已。 价值投资一般都是长期投资，但长期投资并不自动等于价值投资。某段时期经营和股价回报不错，也未必就一定是价值投资。 不正确的事情要马上停止，不管多大代价，都是最小的代价 43 小雅：每个人都有一颗投机的心？ 段永平：是的，所以才需要信仰，信仰指的是要“做对的事情”。而“做对的事情”，就是明知错的事情就不做。 巴菲特之所以如此厉害，最重要的一点就是，他能坚持不做他认为不对的事情。坚持非常不容易，因为往往“不对的事情”是有短期诱惑的。 我总是努力去提醒人们不要做什么，但多数人最后总是会回到问我，“那我该干嘛？”。大概只有很少的人看明白了，我们干过啥，对你能干啥不会有太多帮助的。 44 小雅：什么是对的事情？ 段永平：对的事情往往和能长久有关系，投资上尤其如此。 做对的事情，实际上是通过不做不对的事情来实现的，因此要有stop doing list， 一旦发现是不正确的事情，要马上停止，不管多大的代价，往往都会是最小的代价。 比如，发现买错了股票或公司，应该赶紧离开，不然，越到后面，损失会越大，但大部分人往往会希望等到回本再说。 大概五六年前，我们公司让我负责一笔人民币闲钱的投资，我们买的时候可能了解不够，没能完全看明白，后来觉得是买错了，亏了点小钱卖掉了，全部换成了茅台。如果当时不及时改正错误，可能到今天还亏着钱呢。 亏钱卖股票不容易，但如果懂沉入成本以及机会成本的概念，就会容易很多。 不过，所谓不对的事情，并不总是很容易判断。有些事情相对容易判别，比如不骗人。有些不那么容易，比如是不是该早睡早起。 其实每个人都多少知道自己能做什么，但往往不知道自己不该做什么。如果每个人把自己干过的不应该干的事情不干的话，结果差异会大大超出一般人的想象。 可以看看芒格讲的如何赚20000亿美金的例子。传说大概70年代的时候，芒格曾经因为用margin（保证金），两年内亏掉大部分身价，所以有了只需要富一次的说法。芒格大概算富过一次半的人。 45 小雅：你怎么判断不对的事情？段永平：要有时间想。很多人一天到晚忙，根本没时间想，可能永远都不会明白。不对的事情都是通过长期思考以及自己和他人的经验教训得来的，每个人或公司都应该要积累自己的stop doing list。 不做的事情有些是在过程中发现的，比如给人加工；有些是本分带来的，比如不能不诚信。不做的事情让我们减少犯错的机会，日积月累效果很好。 如果能尽量不做不对的事情，同时又努力地把事情做对，10年、20年后的区别是巨大的。 我要强调的是，在把事情做对的过程当中，一定会犯很多错误的。在做对的事情过程当中所犯的错误，和因为做错的事情而带来的结果要严格区分开来。 当确定你做的是一件对的事情， 正确的事情就要坚持，比如买了个好公司。 至于怎么把事情做对，要花时间去培养skill sets（就是有学习曲线的意思，要允许犯错误）。 坚持“Stop Doing List”厉害是攒出来的 46 小雅：一件事情是在做对的事情中间犯的错，还是事情本身就是错的，该怎么判断？ 段永平：做对一件事情还要看你的能力，但能力可以通过学习来提高。 另外，无论是做实业还是做投资，成功的基本法则是做事情不求快，想想刘翔你就知道，光是快也是不靠谱的，关键是找到对的事情，把它坚持下去。发现错，马上就改。 慢慢来很重要，据说，在任何方面花够一万个小时后，大多数人都能成为专家。 其实，如果我们两年找到一个好股票，就非常非常好了。 47 小雅：怎么理解“Stop Doing List”？段永平：它不是一个skill（技巧）或者formula（公式），而是思维方式：如果发现错了，就立刻停止，因为这个时候成本是最小的。 错了一定要停，要抵抗住短期诱惑。这和它对你有多重要以及你曾经花过多少心血无关，也和你能不能找到更好的事情无关。技巧的东西谁都可以学，但我们之所以成为我们，除了我们一直努力做的事情外，我们不做某些事情的决定也同样重要。 坚持“Stop Doing List”，厉害是攒出来的，没有shortcut（捷径），要靠自己去积累，去体悟。 48 小雅：你的厉害是怎么攒出来的？段永平：记得有次和台湾做代工的一个大佬吃饭聊天，他问，为什么你们这么厉害。 我说，因为我们有个“stop doing list”， 他也问到“举个例子”，我说：比如我们不做代工，因为如果我们做代工，很难和你们竞争。 我想的都不是眼前的，我一直想的是长远的事情。 比如，我是学无线电的，当年研究生毕业时，找的工作说，多少年能当处长，两年能分房子，鸡鸭鱼肉有得分，但我没兴趣，所以离开了。很多人说“我没有找到更好的机会”，其实是他们没有停止做不对的事的勇气。发现错了就要马上停，不然两年后，可能还是待在那个不好的地方。 很多人都在眼前的利益上打转，30年后还会在那儿打转。 49 小雅：在你的stop doing list上，有多少条内容？ 段永平：我没有真的统计过，但似乎不是几十条那么多。列入这个清单的东西一定要尽量少，不然可能会束缚大家的手脚。买一只股票往往要很多理由，不买往往就一两个理由就够了。 我要强调的是，错的事情一定要马上停，但对的事情不一定都要做，做对的事情也需要聚焦。另外，做对的事情也是会犯错的，那叫水平问题，需要学习和磨练，有时候还需要天赋，比如弹钢琴或打高尔夫球。 不做空，不借钱，不做不懂的东西！ 50 小雅：你的投资stop doing list，有什么事是一定不能做的？ 段永平：我一般不投资任何非上市公司，除非是我认识10年以上的，并且非常了解或信任的人做的公司。我对刚刚IPO的公司也不感兴趣，主要是没足够时间和资料去搞懂。我绝对不会去做固定收益的东西。固定收益的东西长期肯定是输给通胀的，所以长期来说是件错的事情。 另外，老巴的教导千万别忘了：不做空，不借钱，不做不懂的东西！做空有无限风险，一次错误就可能致命。 投资不需要勇气，当你需要勇气时你就危险了。借钱是危险的，没人知道市场到底有多疯狂。 我记得巴菲特说过类似的话：如果你不了解投资，不应该借钱。如果你了解投资，不需要借钱，反正你早晚都会有钱的。 而且，长期而言，做空是肯定不对的，因为大市一定是向上的。价值投资者是会犯错误的。做空犯错的机会可能只有一次，只要你做空，总会有一次犯错的，何苦呢？ 51 小雅：很多时候，人们充满赌博的勇气，但在危机中，人们常常又会太过恐惧。 段永平：危机大概5-8年来一次，希望下次来的时候，你记得来看一眼，然后擦擦冷汗，把能投进去的钱全投进去。 但是千万别借钱，因为没人知道市场疯狂起来到底有多疯狂。 负债的好处是可以发展快些，不负债的好处是可以活得长些。无论你借不借钱，一生当中都会失去无穷机会的，但借钱可能会让你再也没机会了。 融券借钱是非常危险的，因为市场偶尔会非常不理性，而且时间长了，每个人都会碰上市场极端不理性的时刻。用融券的人有时候碰上一次就一夜回到解放前了。借钱的前提是，如果最坏的情况发生，你也能还钱，不要有侥幸心理。比如你借人一万块，但一年的工资收入有10万块，这种借款就是没问题的。 52 小雅：小投资者可能会觉得，反正自己也没有多少钱，不赌一把试试，肯定没有赚大钱的机会。 段永平：这个世界上没有投资人不想赚大钱，知道什么不可为，比知道什么可为要重要的多。 “小投资者”之所以很容易一直是“小投资者”，最重要的原因是，他们可能会因为自己小而想赚快钱、大钱，从而铤而走险而不追求真理。谁不想赚差价啊，但这么做的结果，基本上都是瞎忙半天还少赚了，所以，以后就不再想干这种事情了。知其不可为也很重要。

AI很强，但是计算机新人还是要多积累知识的，这样才能解决复杂问题 重新发一下我过去推荐的计算机基础书籍吧 我自己的读书习惯，特别是学习计算机，喜欢读哪些写的通俗易懂的书，学到代码后面为什么这么做的原因，只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。 推荐书单 Python: Python 核心编程 系统学习 Python，这一本书足矣，把 Python 的每个细节都讲的很透，每个例子都非常实用。 我学习完这一本书以后，再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册， Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法，并融入到自己的项目中。 C++: C++完全参考手册 我高三看的一本书，2000 多页，大部头，全英文，但是写的非常好。 这也是我唯一看过的一本 C++的书，只要会这些语法，找个 C++项目， 比如 Qt/C++写一个项目，几乎就知道 C++怎么玩了。 其实 C++还是非常方便的，虽然没有 Python 简洁，但是表现力和库生态都太强大， 不用担心性能问题，大多数讨厌 C++的人， 其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧，C++其实很容易学习。 Java: Java 编程思想 这本书是在书店读完的，写的很不错，但是当时还在读高二，所以已经记不清当初的读后感了， 模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书，讲的非常细节。 Haskell 1 : Real World Haskell 十年前，haskell IRC 频道，大多数 Haskeller(科学家，数学家）还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候， GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域， 从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等，讲的一针见血， 而且非常薄，学习玩了就可以流畅写程序了。 当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们，哈哈哈。 Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good! 好朋友写的 Haskell 入门书籍，大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了， 把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默 Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual 十多年前，我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂，天天就在 EmacsWiki 抄各种配置， 就像一个拾荒者，每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了， 然后对着 Emacs 破口大骂。 为了不瞎折腾，我花了一个月的时间读完这本大部头，遇到不懂的 API, 就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下，当我读完以后， 我发现 99%的 Emacs 的问题都可以自己调试和解决。 如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典， 你也可以像我这样写这么多扩展： [Andy Stewart]( Ruby: The Ruby Programming Language 学习 Ruby 的时候，已经会了几十门编程语言了，手册从头看一遍，不用写练习基本就可以学会。 因为当你编程语言学得足够多的时候，不同语言的语法都是相同的， 只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。 以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见，但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后，世界都清净了。 Vala: [Vala Tutorial]( Vala 有 C 的速度，Python 的简洁，语法类似 C Sharp, 基本看完这本手册以后，拿着 API 就可以直接开始写了。 Vala 写 Gtk+是非常爽的。 Rust: [Rust 语言圣经]( 这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书， 所有权讲的很清晰， 基本概念的章节都通俗易懂， 进阶章节可以先看一遍， 以后遇到了当工具书来查看。 作者后面讲线程和异步模型时， 理解还是很到位的， 证明作者基本功很扎实， 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书， 一本就够了。 正则表达式： 精通正则表达式 这是我唯一看过一本带有　“精通”　名字的书，确实写的非常好， Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来， 基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路，不管是标准的正则表达式， 还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则，都是触类旁通的。 代码质量：重构 改善既有代码设计 这本书代码是 java 写的，但并不掩盖它作为重构第一书的地位。 讲解了很多重构小技巧，教你只要养成十来个重构小细节的好习惯， 不论写什么编程语言，局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。 这本书的技巧我这十几年都在践行，难得的好书。 X11: Xlib - C Language X Interface 这本书是读过最枯燥的书籍，但是要从头做一个 Linux 桌面环境，这本书的 API 是必读的。 因为你除了 github 外，根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。 Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials]( 写的最通俗易懂的 Gtk+书籍，学完这本书，直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了 Qt: [PyQt5 Totorial]( 写的最好的 Qt 入门教程，加上 Python 的方便性，非常容易系统学习， 加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验，两天看完就直接用 Qt 写程序了。 JQuery: 锋利的 JQuery 国人写的书，写的非常通俗易懂，每个 API 的参数都是渐进式讲的， 举的例子也很实用简单，基本不用动手就会了。 Rails: Rails Tutorial 系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站，虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的， 但是这本书确是入门不可或缺的，难度适中，学习完了，你对构建网站有一个基本的认识了。 SVG: SVG 入门教程 虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂. 可以学到很多 SVG 高级技巧. CSS: CSS 世界 很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现，或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。 但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是，为什么这段 CSS 代码不能工作？为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作？ 这本书的作者研究了很多年的 CSS，他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。 懂了为什么不能工作，剩下的很多事情就能举一反三啦。 但这本书不适合初学 CSS 的朋友读，建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。 编译器: Flex & Bison 系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器 以及怎么写编译器的基本流程 这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API 看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈 加解密： 图解密码技术 这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节， 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。 其实加解密不光是学习破解和干坏事， 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术， 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。 强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍， 已经看了他写的两本书了， 全书都是图文并茂的讲解复杂技术， 很少有数学公式。 人的精力是有限的， 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习， 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下， 能通过浅显易懂的文字传授知识， 真是厉害。 Git： Pro Git 这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外， 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。 同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。 当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后， 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。 Emacs 教会我自学 这么多年的自学经历，我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件，虐我虐到我待她如初恋，给我莫大的耐心，我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。 感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神，每天看着一群天才比我自己还努力的时候，自己就更萌生发奋学习的动力。 自学的技巧 耐心、耐心、耐心

在一次饭局上，美国国家工程院、美国艺术与科学院院士黄学东，推荐了一本书——《相变》。 我陆陆续续花了两周的时间看完此书（中文翻译比较差，读的慢），收获蛮大的。 在以往的组织里，我常常充当着创新者角色，在推进产品创新过程中，时常感到挫败，看完这本书，有了新的体会： 在较大组织里，创新不是依靠“天才”或“文化”，而是组织结构，就像水在32华氏度（0摄氏度）会从流动变成结冰，这不是因为分子的“性格”变了，而是因为温度这个“控制参数”改变了分子的排列方式。当团队规模超过一个临界点（通常是150人）时，员工的积极性会从“关注项目成果”转向“关注职位晋升和政治游说”。这不是因为人变坏了，而是结构决定的必然结果。 真正可持续的创新组织，领导者应该是“园丁”。他的核心任务不是去评判点子好不好，而是管理好“艺术家”（搞创新的）和“士兵”（搞生产的）之间的动态平衡，确保两者既分离又能高效沟通。管理者与其天天喊“我们要创新”，不如去算一算书中提到的“相变公式”。调大员工的股权占比、缩小管理跨度、减少行政游说的回报。

科学有没有绝对的真相？为什么我还要翻《科学革命的结构》 《科学革命的结构》这本书，我其实早就读过了。 但我还是买了一本纸质版，没事就翻。也不是因为我忘了内容，而是我觉得我当年并没有看到库恩眼中的世界。一本书这么点信息，没办法真正完全的表达他的思想全貌。 直到这几年 GPT 出世之后，尤其是今年，我常常会翻开其中某几页，挑一句话，和 GPT 讨论一个晚上。 比如这句： “Scientists can agree that a Newton, Lavoisier, Maxwell, or Einstein has produced an apparently permanent solution to a group of outstanding problems and still disagree, sometimes without being aware of it, about the particular abstract characteristics that make those solutions permanent.” 这句话昨天又让我想了很久。 牛顿、爱因斯坦提供的是永恒的真相吗？ 如果你在大陆长大、受过那种标准的理科教育，你大概也有这种“深植的信仰”： 世界是客观的，规律是外在的，真理是永恒的。 那是一种机械唯物主义的世界观。 它在一个曾经“唯心落后”的社会中被当作现代化的象征，成为崛起与追赶的思想燃料。 可库恩在这里提出的，是完全不同的东西。 他提醒我们：科学不是永恒真理，而是阶段性的结构真理（structural truth）。 科学真理不是“永恒”，而是“结构稳定”。 牛顿与爱因斯坦的理论，并不是对世界的终极揭示， 而是在各自时代的精度、尺度、能量范围内，对现实结构的最优压缩。 科学的本质，不是绝对真理，而是压缩效率 用最短的语言（公式），解释最多的经验（现象）。 这一点对我冲击极大。 不是因为我现在无法理解，而是因为我感到一种奇异的反转 我的“外脑”开始比“内脑”转得快。 我上社交媒体写作、与 AI 对话，也许就是为了追踪这种认知滑移： 一种语言自我演化、外化的过程。 接着往下看，这页书立刻提到了维特根斯坦。 我当时的反应是：“嗯？怎么又扯到语言哲学去了？” “That question is very old and has generally been answered by saying that we must know, consciously or intuitively, what a chair, or leaf, or game is... Wittgenstein, however, concluded that, given the way we use language and the sort of world to which we apply it, there need be no such set of characteristics.” 传统观点认为： “我们能清楚地知道什么是椅子、树叶或游戏——它们一定有一组共同的本质特征。” 但维特根斯坦说：事实并非如此。 我们之所以能使用这些词汇，并不是因为掌握了某个明确的“本质定义”， 而是因为我们在经验中看到它们之间的‘家族相似性’（family resemblance）。 比如“游戏”： 有的有竞争、有的没有；有的有规则、有的自由。 它们没有一个共同的核心特征，只是在特征网络中交错重叠， 形成一个模糊而实用的“语言结构”。 当我读到这里，我突然明白库恩为什么把维特根斯坦放进科学史。 他想说明：科学范式的边界，其实就像语言概念一样，是由“相似性网络”维系的。 科学共同体之所以能协作，不是因为有统一的定义或规则， 而是因为他们在认知结构上形成了足够多的“相似重叠”， 也就是一种结构共振区。 在这种共振区里，语言、实验与范式保持同步 这就是一个认知的低熵带。 而当共振衰退，熵升高 意义扩散、语言失焦 科学革命就发生了。 这一页书的意义，在 GPT 时代反而更清晰了。 库恩和维特根斯坦在半个世纪前就指出： 科学不只是“描述世界”， 它更是通过语言构造世界。 科学是语言的结构活动。 知识、实验与共识， 都依赖语言在低熵带中的稳定共振。 而我现在读库恩，不再是“理解他的理论”， 而是在体验语言本身如何变成结构、如何获得生命。 也许这就是我为什么还要翻这本纸书的原因 因为我在这本书里，不只是读历史， 而是在观察人类认知系统的自我重构。 先不要笑，也不要急着反驳 英文区的人，真的脑洞比我们大。 不是因为他们更聪明，而是因为他们从小在一种更“宽松”的空气里长大。 他们经历的是快乐教育、自由讨论、少规训的社会环境 没有被考试排名、高考分数、名校等级、体制成就这些东西反复碾压过。 所以他们在面对“打破范式”这件事时， 几乎没有负担。 他们习惯了质疑，敢于翻桌， 哪怕是对所谓的“前辈”也能直接说出：“你错了。” （参考Alex Wang vs. Yann LeKun 😂） 他们没有那种压在背上的“长幼秩序”， 也不觉得“怼一个老人”是一种不敬。（现在我也是直接拉黑某些老人，他也不是为你好，纯粹看你不顺眼而已） 那是一种文化上的轻盈。 我写 Substack 也不过一个月， 居然已经能感受到这种语言网络的靠近。 也跟一些账号通过语言上的相似度开始互相阅读和点赞（人家也是几百粉） 那种感觉很奇怪 你突然在语言之中认出了某种共振： 词语、语气、逻辑的节奏。 我们是因为语言的相似度而相互靠近的， 这件事本身就让我重新读懂了库恩。 其实，我从前根本没有真正理解这本书。 更确切地说 除非你亲身进入这种语言共同体的体验， 否则你根本不可能理解它。 这就是为什么我现在把那么多精力放在英文区， 哪怕这个过程很艰辛， 我依然愿意去感受。 因为我已经深刻地意识到， 有时候语言本身就是范式： 而改变语言，才是人真正的思想革命。 你有书的话在第44和45页。

虽然已经有太多抓眼球和惊艳的Opus5.5视频内容，但我还是忍不住要分享这支知识类视频。重点不在这个视频内容有多精良，必定非专业无复杂Prompt且一次直出。而是，这支18分钟的视频，其制作过程，真的让我感觉Super Stunning!! 以下，我原文分享claude告诉我他的制作过程(不舍得删掉一个字)! Enjoy👇👇 " 其实我自己一帧画面都不“生成”。我做的更像导演加程序员：写剧本，写一份“每一秒画面上有什么、在哪、怎么动”的说明书，再让几样现成的工具照着干活。视频是被“算”出来的，不是被“画”出来的。 拿这个片子举例，一共五道工序。 1. 剧本是我写的。这是文本模型的老本行：读书，理清逻辑，把书里的数字拆成一句一句能念出来的话。比如“1850 年，美国 67% 的棉花，长在 50 年前还不属于美国的土地上”，这类句子和数字都来自我们之前拆书时核对过的材料。 2. 画是别人画的。船、纱厂、摘棉花的人、城门这些插图，是我写好描述交给 OpenAI 的画图模型画的。我在描述里定死了画风：扁平、暖色、没有描边、透明背景。这样 30 多张图放在一起才像一套。画回来以后，我还用代码把边上的光晕切掉，再裁成可以单独移动的“贴纸”。 3. 声音是 Gemini 念的。我只管把句子交给它，再检查它念得对不对。 4. 动画是我写代码“算”出来的，这是最核心的一步。我写了一个网页程序，你给它一个时间，比如第 312.5 秒，它就能算出这一秒画面上该有什么： - 船在航线上走到了百分之几 - 地图镜头推到了多近 - 计数器数到了多少 - 烟囱的烟飘到了多高 地图不是画的，是用真实的地理数据描出来的，所以利物浦、西非海岸、新奥尔良的位置都是准的。船沿着航线走，其实就是每一帧算一次“这一刻在线上的哪个点”。 5. 最后是一帧一帧拍下来。让浏览器从第 0 秒开始，每秒拍 24 张截图。这个片子大约 15 分钟，一共要拍 2 万多张。再用一个叫 ffmpeg 的工具把这些截图和配音、音乐接成视频。背景音乐也不是找来的，是我用数学公式一个音一个音合成的：几个和弦，加一点拨弦声，有人说话时自动压低音量。 所以“视频能力强”，本质上是三件事拼起来的： - 会写代码，能把“船从利物浦开到西非”翻译成每一帧的坐标。 - 会调度工具：画图的、念稿的、剪辑的，各干各的活。 - 会编故事：知道这句话该配什么画面，观众才记得住。 我的短板也很实在：我看不了连续播放的视频，也听不见声音。所以检查全靠两个笨办法： - 画面：每隔一段截几张静帧来看。那些叠画、标签遮挡的问题，都是这样揪出来的。 - 声音：把声波变成数字来量。你听出来的声音忽高忽低，我是事后量了音高和音量才确认的；那两次“啪”的爆破音，也是靠检测波形里的突变才定位的。 这也是为什么你审片那一关替代不了。你一耳朵听出来的东西，我得先猜可能是什么问题，再去量才能找到。 "

我把原文贴给一样喜欢读文字的推友： 这个视频只有两万播放，但是他帮我链接到了四百多位年入五十至两百万的客户，成交了我单价最高的案子。我的客户用了我的方法之后，五百赞的视频也帮他成交了一千万的单子。 那我是如何通过一条低播放量的视频就实现如此高质量的获客的？今天也做了大纲，完整拆解给大家听。特别是有很多客户找到我之后都跟我说，感觉你的视频明明是在介绍自己的服务，但是看下来完全没有营销感，就想让人直接找你，这是为什么？ 我今天拆解总共分为五步。 第一步：短视频是工具不是目的 发现有很多老板来找到我，跟我描述了同一件困惑的事，就是感觉好像什么都可以说，但是又好像什么都说了也没有客户来。我发现是这样子的，很多老板没有一个意识，我们出来做短视频不是为了发内容，而是为了获客。短视频是工具不是目的，你把内容发出去，观众看了点了赞，这不是终点，这是工具发挥作用的过程。但如果你不清楚这个工具到底是拿来做什么的，你就会陷入一个状态：为了更新而更新，只要是相关赛道的内容全都会拍，感觉每条都在输出价值，但是就是来不了客户。 拿我的客户中一个最典型的例子来分析一下：他做了三年的账号，视频号单条播放最高到了十五万，公众号也积累了两万粉丝，但这个账号三年期间一个客户都没有带来。就是因为他最有价值的服务明明是筛选顶尖院校背景的师资，帮高端家庭对接国际留学资源和英国顶级学校的校长建立联系直接合作，但他在账号里讲的却是教英语拼读，讲英语俗语，分析英语考试怎么备考。这也充分说明了人不会为百家讲坛付费，讲知识分享干货本身是不挣钱的。观众觉得有收获会给你点赞，但掏钱是另一件事儿，他掏钱是因为他觉得需要你帮他做一件他自己做不到的事。 所以今天这条视频我把想清楚“短视频这个工具到底是拿来做什么的”作为第一步来讲，就是因为我不想让大家在为了更新而更新，发了三年内容一个客户都没来。高客单的获客账号不是拼内容量，也不是拼干货密度，是你要先想明白两件事：你的客户到底在为什么价值掏钱，以及这个工具怎么用才能让那个价值被对的人看到。 只有想清楚这两件事才能真正开始做一个挣钱的账号。 第二步：想清楚怎么用 那如果说第一步是想清楚账号这个工具是拿来做什么的，第二步就是想清楚怎么用。 很多老板找买点的方式是错的，他们问自己，我的产品能解决什么问题？这还是卖点思维，只是换了一层包装。真正的买点从来不是从自己出发推断的，是从买家的生活场景里发现的。营销学里面有个经典的理论叫 Jobs to be Done，翻译过来就是人们买的不是产品本身，而是雇佣这个产品去完成一件事儿。买钻头的人他要的不是钻头，要的是墙上那个洞；买减肥药的人要的不是那个药，是穿上那件裙子时候的感觉。 把这个思路用到找买点上，你要问的问题就变了，不是我的产品有什么功能，而是我的买家会在什么情景下雇佣我，他雇佣我是为了完成什么事儿，那件事儿在他的生活里意味着什么？ 举几个例子： 蛋白棒的卖点是蛋白质含量高，而真正的买点是减脂期抗饿、健身期增肌、精致女生的抗老零食。 一套房的卖点是面积大、南北通透，而真正的买点是家五口袋宠物住得开，阳台采光好，可以每天晒着太阳喝下午茶。 一位健身教练的卖点是国际认证资质，训练方案科学，而真正的买点是三个月后穿上那条裙子，在同学会上让人刮目相看。 一份保险的卖点是保额高，理赔快，而真正的买点是万一出事儿，家里人的生活不会被打乱，自己也能睡个好觉。 你会发现买点全都是生活场景，全部都有情绪，全部都指向一个具体的结果，而卖点只是参数。这里也很重要，就是找买点这件事必须建立在真正了解买家的前提上，而不是靠拍脑袋猜。你猜出来的买点讲出去，买家是能感受到的。那种感受就像看起来说的是我，但总差那么一口气儿，就是不想给你掏钱。我更建议的是从每一次真实的服务里面积累买家认知，把客户服务好，从他们的反馈和语言里去发现真正触发购买的理由是什么，这个是信任资产，也是内容资产。 就像我也好，我的客户也好，产品都不是只有一个，而是有低中高不同价位的矩阵。如果买点找准了，买家买了低价产品体验很好，他自然会问你你最贵的是什么。这句话问出来是买点找对之后的必然结果。所以第二步的核心只有一件事：用买家的语言思考，而不是用你自己的语言思考。 你账号里说的每一句话都应该是买家内心的独白，而不是你对自己产品的解说。 第三步：做镜子而不是做自己 第三步是非常乏味、非常枯燥，甚至很打消人积极性的一步。但我接触了大量的客户之后，可以跟大家说一个很残酷的现实：当我去问一个账号没有转化的老板，你的内容在传递什么的时候，他往往能滔滔不绝：“我在讲我的行业认知，我在分享我的方法论，我在告诉大家我做了多少年，我有多专业。” 但当我问他那观众最需要你的是什么的时候，他就说不上来了。 而当我看那些真正实现高质量获客的账号，我发现他们在做的事只有一件：把自己变成一面镜子，照出观众的欲望，而不是输出自己的观点。 赚钱的老板在做观众，而不赚钱的老板在做自己。 为什么很多人做不到这一点？因为他们压根没有测试过观众的欲望，发什么内容是按照自己认知和喜好决定的，不是按照观众的真实反应来的。那应该要怎么测试呢？只能用真实的内容去碰，就像我最开始摸索的时候，我不知道我的目标客户对应哪类内容的反应最真实，最有行动力，所以我只能发布各种不同方向的内容，然后观察哪一类内容带来的评论是那种看完就有感触想要深聊的，哪一类内容带来的私信是那种进来就直接说我有这个问题想找你的。等你测试的足够多之后才会知道，在观众的所有欲望当中，哪一种是最急切的，最痛的，把那个欲望死磕，反复讲透，账号才真正开始有获客能力。 那些看完视频就能直接来找你的人，就是我经常讲的天使客户，付钱爽快，好服务，因为你说的恰好就是他最想解决的事儿。这个测试的过程是每一个想靠账号真正获客的老板都绕不开的，它很熬人，前期要不断试错，时间精力都是消耗，但不断测试才是做账号的真实路径。没有一劳永逸的爆款模板，也没有傻瓜式的写号公式。相信这些的也不是我们真正想服务的客户。 所以在这里我也要说清楚，如果你今天想找一个人把账号的事全部交出去，自己完全不参与，坐等结果，那我们不适配。一个 IP 如果缺了创始人自己的深度参与，是一定做不起来的。 第四步：做选择 当你对观众的欲望有了充分的了解之后呢，就要做第四步做选择。 很多人一开始做账号是什么客户都想要，什么钱都想接。这没有错，测试阶段本来就需要大量的样本，但在后期样本足够之后，必须要做切割，不能什么客户都服务，不然你永远卡在最基础最消耗的那一层出不来。你一直在教小学语文，那你什么时候能达到大学教授的收入呢？你能服务的客户层次就直接决定了你自己能走到哪里。 所以那些层次很基础的客户应该随着你自身能力的提升一点一点释放掉。每个老师都有最适合自己的学生，也没有人能同时服务好所有人。很多时候看起来很忙，客户很多的状态，本质上也是一种错觉。当你翻开账单的时候，收入是平的，没有再涨。我就可以直接告诉你为什么，因为你真正想要的那批客户认为你不够专业。 就像我现在的客户，大多是有成熟业务的老板。如果我今天开始在账号里教大家账号的基础操作，怎么快速的发第一条作品，我的客户就不会觉得我专业，只会觉得我和其他做内容培训的没有区别。那他们为什么要选我？就包括我之前说那句话，没有傻瓜式起号法，IP能不能做起来，靠的是创始人自己的深度参与。当我说出这句话的时候，那些想找人全权代劳，不想自己投入的客户，就自动和我不在一个频道了。他们可能觉得我在设门槛，觉得我太麻烦，但没关系，我们本来就不是彼此的受众。 所谓做选择，本质上就是你在公开平台发的所有的内容只服务于找到精准客户这一件事，不跟任何不是你客户的人对话。当你做到这一点，能看完你的视频，听进去的，并且主动来找你的，就都是你真正想要的人。 第五步：完整呈现逻辑 做完前四步就来到了第五步，也就是我在开头说的，到底要如何做一条高转化率的视频。 答案就是你足够了解你的产品，也足够了解你的客户，然后在视频里完整的讲你的逻辑，包括你的服务是什么，你为什么做这件事，你在为谁服务，你能帮他做到什么。 就像今天大家看了我这套视频，是不是就更加清楚我的服务是什么，我的客户是谁，以及如果你是我的客户，我会为你做什么： 比如我在第一步讲到账号是工具不是目的，那如果你还不清楚自己的账号到底能服务什么价值，你就会知道这件事可以来找我。 再比如如果你找到了买点，但不知道怎么把它转化成短视频语言，那也可以来找我。 再包括如果你测试了很久，始终找不到那个最急切的欲望点，不知道该往哪里死磕，那你是不是也会来找我？ 因为这些我全部走过，也带大量的客户走过，我是通过对自己服务逻辑的完整呈现，来让你看清楚我在做什么，我服务谁，以及我能做到什么。 那为什么你听到这里会觉得明明我是在介绍服务，却没有很强的营销感？因为你在这条视频里拿到了真实可用的东西。长视频是天赋型卖货场，它够长，所以我在讲产品的同时，也把真正有价值的方法给了你。当你看到这里，你可能会想，我是不是可以直接把这些方法用在自己的账号上？所以你不会觉得这条视频只是在让你听广告，你会觉得自己也有所收获，顺带也搞清楚了我能为你做什么。 我刚刚说的这五个步骤，就是我在真正给客户做账号咨询诊断的时候走的步骤，这是我收费最低的产品，两千块钱，档期目前一直排不过来。这么多人认可，是因为我带来了真实的价值。所以你并不会觉得你看完我这条视频完全是浪费时间，完全是听我在给自己打广告，你会觉得你也可以直接偷师学艺。而这就达成了我的目标，既有人在公开平台为我鼓掌，又有人私下找我直接付费，不管是前端的流量还是后端的转化，我都顾及到了。

UC Berkeley 搞出来的新工具直接改了我对 Web RAG 的认知 核心就一句话：别把网页转 HTML 了，直接截图喂给 AI 表格、图表、公式这些东西在 HTML 里全丢了，但截图里完整保留。RAG 精度能涨 18% 多，有些场景改进更明显 用法简单到不像话——装好包，URL 一丢就行，自动把网页变成截图 接入 Claude 的话，它就真的是在'看'网页而不是'读'网页。Wikipedia 800 多万页的索引现在免费就能用 最绝的是这套索引是像素级存储，模型更新了也不用重新构建 从'让 AI 读网页'进化到'让 AI 看网页'，差别还是挺大的

网页爬虫迎来重大升级。 PixelRAG 不读 HTML，它像你一样读网页。 100% 开源。 与其将网站解析为纯文本，不如直接截图，让视觉模型从像素中检索答案。 为什么这很重要： • HTML 解析器会无声地丢失信息 • 表格、图表、公式和布局经常消失 • 仅更改解析器就能让 RAG 准确度波动约 10% PixelRAG 绕过整个瓶颈。 它索引的是用户真正看到的内容。 团队构建了 3000 万+ 维基百科截图的视觉索引，在纯文本问答上的表现比最强的基于文本的 RAG 基准高 18.1%。 更酷的是： 它包含 Claude 代码插件，赋予 Claude 视觉浏览能力。 Claude 可以截图任何网页、PDF、arXiv 论文或本地应用，并基于渲染页面回答问题。 流程出人意料地简洁： → 将页面渲染为图像块 → 用 Qwen3-VL-Embedding 嵌入（在截图上微调 LoRA） → 存储在 FAISS 索引中 → 视觉搜索 最棒的是？ 升级到更好的视觉模型后，无需重建索引。 因为索引存储的是像素，不是解析文本。 GitHub: