记笔记不是收集，而是对知识进行「预处理」，我们记笔记的目的，应该是在未来某一天，让记过的笔记通过各种各样的方式增援我们，帮助我们解决当下遇到的问题。

人人都可以通过掌握这些简单的原则， “getting better results fromGPTs”——让 GPT 为你输出想要的结果。

如果失去无所事事的能力，我们就会沦为一架机器，只剩下刺激与反应，需求与满足，问题与解决，目标与行动，生命也因此枯萎。

沉迷于体验是一个非常高明的策略。如果你做对了，人们就会继续使用它，你就赢了。

使用分类时，我们必须明确目的，关注实际影响，并且能理解自己的局限性，随时准备好更新分类。

计算机历史上，有三次界面革命：批处理、基于命令的交互，和即将到来的基于「意图」的交互。

最有效的学习方法就是从实践中学习。任何书籍或讲座都无法取代实际操作所获得的知识和技能。你不是通过阅读有关钢琴的书籍来学习弹钢琴的，你是通过实际弹奏来学习的。

一个常见的误解是，艺术家希望传递某种信息，为了传递这种信息，他们用美丽的图像或雕塑来包装它。

自动驾驶汽车和无人机交付肯定在路上。高于或低于培训和社会群体的差距可能意味着新的自动化技术造成突然的大规模失业。

个人品牌，即通过一对多的广播渠道，在你想影响的人心里，形成符合他们对你的期待的一个投影。

流失不是单点，而是整个用户旅程的问题；改善流失率，需要有勇气去决定，不为每个用户提供所有服务。

在设计任何功能时，都可通过问一下：知不知、会不会、愿不愿，来确保自己拥有全局视角，而不陷入在局部优化。因为这个流程本身是一个用户使用的漏斗，只有满足这三项之后，用户才能真正用起来。

Ben Thompson 是美国知名的科技领域的作者，他的 Aggregation Theory（聚合理论），于是本期来学习下这个理论的主要观点。

来自芝加哥大学认知实验室的医学博士 Richard I. Cook 总结的 18 点对复杂系统的认知.

不再向人们销售他们需要的（need），而是销售他们想要的（want）： eg.人们需要学习，但都想要不用学习而成功

Jeff Bezos 向亚马逊灌输了一种写作文化来做产品，而 Steve Jobs 和苹果则通过产品演示产品 demo 设计产品。

NLP 指的是 Natural language processing 自然语言处理，人工智能要理解世界、与人交互，都依赖自然语言，而不是机器语言、编程语言。

统计学习的原理，就是把所有信息掰开揉碎了，塞给机器。机器在做判断时，更多是预测下一个元素出现的概率。

当政府控制、文化习俗和「智慧」变化缓慢时，我们不必谴责技术和商业的迅速变化。那是他们的工作。

对我最有启发的是，他认为，店铺定位应该是，很想去买的店，而不是卖得很好的店。