Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
RT @marc_louvion: Since I launched 20+ startups in the void, I found a heuristic to make sure I get a few eyeballs: 1 startup = 1 YouTube…
🧑💻 https://t.co/Y30jsaHwz9 $20K/m ⚡️ https://t.co/vatLDmi9UG $17K/m 📈 https://t.co/3EDxln5mdi $16K/m ⭐️ https://t.co/MZc8tG9xWi $8K/m 🧬 https://t.co/SfrVXVtmdA $.5K/m 🍜 https://t.co/r07EpGSYJ2 $0K/m 🧾 https://t.co/7olaOzV8Xd $0/m +18 https://t.co/4zCWHGJp1S
Krea AI也开始节点工作流了0.0
Believing is seeing
这两年，生成式 AI 把互联网搅得很浮躁。 大家一边说“效率起飞”，一边悄悄把真正费功夫的基础学科，统统打入冷宫。 但对一个普通人来说，有些东西，AI 再强也替代不了。 这是我准备“反主流”的 五门终身必修课： 1️⃣ 计算机科学 哪怕不当程序员，也该学一点。 至少搞懂：程序怎么跑、网络怎么连、数据怎么存。 以后看到科技新闻、AI 概念，不至于一句都看不懂，只能跟风喊“好厉害”。 2️⃣ 经济学 不是为了炒股发财，而是为了看懂世界怎么运转。 宏观政策、就业数据、通胀、房价…… 有点经济学打底，你至少知道：这条新闻，和你的钱包、工作、生活有什么关系。 3️⃣ 数学 & 概率统计 数学训练的是严谨思考，统计教你不被数字忽悠。 在 AI 时代，各种“模型效果”“数据报告”满天飞， 你要有能力看一眼，就知道：这个结论，靠不靠谱。 4️⃣ 历史（尤其是科技史 & 经济史） 每一波“颠覆时代的技术”，历史上都出现过影子。 看过历史，你就不会被“这次绝对不一样”的情绪裹挟， 能在周期里保留一点冷静： 涨多了知道怕，跌多了知道等。 5️⃣ 心理学（认知偏差 & 动机） 所有产品都在研究怎么抢你的注意力。 懂一点心理学，至少能先不被自己和环境玩弄： 知道沉没成本、从众效应、损失厌恶， 知道什么时候，是情绪在替你做决定。 我不太关心：“AI 让我们可以少学什么？” 我更在意的是： 在 AI 时代，有哪些东西是你无论如何都逃不过要学的？ 我的答案，就是这五门。 它们不会立刻改变你的人生轨迹， 但会在你未来几十年的每一次选择里， 悄悄提高你的下限，抬高你的上限。 📌 如果你也厌倦了信息流里的浮躁，想系统补上这些基础学科： 关注我，我会持续拆解：计算机科学 / 经济学 / 数学 / 历史 / 心理学 用通俗、接地气的方式讲清它们 帮你在越来越吵的时代，练习冷静思考、提高决策质量 慢一点，学深一点。 这是我在 AI 时代，选择的那条“反主流”路。 关注我，一起把基础学科学扎实，在不确定性的世界里维持我们的终身的竞争力。
Programmer ｜ Growth Coach｜Helping creators build their personal brand on X 公众号：PandaTalk8
📌 如果你也厌倦了信息流里的浮躁，想系统补上这些基础学科： 关注我，我会持续拆解：计算机科学 / 经济学 / 数学 / 历史 / 心理学 用通俗、接地气的方式讲清它们 帮你在越来越吵的时代，练习冷静思考、提高决策质量 慢一点，学深一点。 这是我在 AI 时代，选择的那条“反主流”路。
Programmer ｜ Growth Coach｜Helping creators build their personal brand on X 公众号：PandaTalk8
我打算反主流一波，因为各种生成式AI 让人过于浮躁了。 而那些真正有用的、真正需要耐下心来，去学习和掌握内容已经没有人在提了。 但对一个普通人来说，有些东西，AI 再强也替代不了。 这是我准备“反主流”的五门终身必修课：
1️⃣ 计算机科学 哪怕不当程序员，也该学一点。 至少搞懂：程序怎么跑、网络怎么连、数据怎么存。 以后看到科技新闻、AI 概念，不至于一句都看不懂，只能跟风喊“好厉害”。
RT @tensarahq: Curious what your CUDA kernel really compiles to? You can now peek at the PTX and SASS for every submission! https://t.co/w…
gpu enjoyer at @modal. he/him. ex @full_stack_dl, @weights_biases (acq. @CoreWeave), phd Berkeley @Redwood_Neuro. try https://t.co/SYWVMCazZ3