课代表立正

对话Qualcomm CVC合伙人Nan Zhou：硅谷的投资游戏，如何看AI从软件世界进入物理世界

硅谷创投在人工智能时代的投资逻辑正从软件转向硬件与基础设施，核心在于捕捉共识形成前的非共识机会。高通创投合伙人 Nan Zhou 指出，顶级投资不仅依赖对技术范式的敏锐直觉，更需通过第一性原理拆解风险，验证创业者的 “杀手本能”。优秀创始人需具备解决超大规模问题的愿景、极强的执行力及叙事能力，如 Scale AI 创始人通过敏锐的市场转型与关键人才布局实现跨越式增长。当前市场环境下，通用型 AI Agent 面临巨头竞争压力，而具备复杂工作流自动化能力、能显著降低推理成本的 AI 基础设施及物理 AI（Physical AI）领域更具投资价值。此外，CVC 在算力资源紧缺的背景下，凭借战略协同与产业反馈，正成为推动 AI 技术落地的...

AI时代的真本事：穿透不确定性的六个能力

知识与技能并不等同于最终结果，现实世界中 90% 的成功取决于对不确定性的穿透能力。应对不确定性需具备六项核心能力：定义问题、拆解任务、整合资源、决策、迭代纠偏及 Ownership（上心）。学校教育侧重确定性，导致人们习惯于 “会不会” 的知识考核思维，而真实场景要求从 “会不会” 转向 “能不能” 的成果导向思维。面对不确定性，不应试图将其转化为确定性，而应通过先行动、后迭代的方式在实践中获取信息。这种思维转变能有效摆脱对运气的依赖，将注意力集中在可控的行动路径上，从而在 AI 时代依然保持核心竞争力，实现从知识积累到实际产出的跨越。

AI时代，“精英阶层”正在如何重构教育？

AI 时代知识获取成本趋近于零，教育重心应从知识灌输转向培养批判性思维、建设者心态及初学者心态。孙玉珍博士指出，AI 是调用无限算力的全新界面，学生需学会通过 “苏格拉底式” 提问管理上下文，将想象力转化为实际产品。学校应转型为低风险的试错实验室，鼓励学生在项目制学习中经历迭代。在算力无限的未来，同理心、情绪智力及价值观等不可被算法处理的人性特质，才是脱颖而出的核心竞争力。教育应致力于保护孩子的好奇心，使其成为驾驭不确定性的主人，而非被 AI 淘汰的做题家。

硅谷徐老师：AI时代职业何去何从？

AI 时代职业发展的核心在于从传统白领向 “金领” 转型，即具备创始人思维（Founder Mentality）并高效管理 AI Agent。徐老师提出了 TQ（Token Quotient）、IQ（Intelligence + Intensity Quotient）与 EQ（Emotional + Eyeball Quotient）的新素质框架，强调在 AI 时代，单纯的智力已不足够，高强度（Intensity）的执行力与对眼球注意力（Eyeball）的争夺成为关键竞争壁垒。组织结构将趋于极度扁平化，个体需将 AI 视为团队成员而非单纯工具。面对职业不确定性，应保持对技术的敏感度，通过不断动手实践培养 AI 原生思维，而非纠结于特...

Koji杨远骋：高手如何用AI？

如何靠AI成为前1%？扔掉ChatGPT

普通人若想在 AI 时代实现生产力飞跃，应从单纯使用 ChatGPT 转向使用 Cursor 等 AI Agent 工具。ChatGPT 仅能提供建议，而 Cursor 作为执行者，能直接读取文件、处理任务并自动迭代修复错误，实现从 “建议者” 到 “执行者” 的角色转变。跨越编程环境、报错修复及需求描述这三大门槛是关键。通过应用 “3C 模型”（上下文、验收标准、组件）清晰定义需求，并利用错误反馈机制，普通用户无需深厚编程背景即可独立完成开发任务。这种从聊天框转向 Agent 协作的模式，是保持核心竞争力的核心路径。

（限时公开）课代表和鸭哥工作的实况 | how the sausage is made

提升 AI 使用效能的关键在于将脑中的目标与逻辑 “外化” 为结构化的文档与技能（Skills）。通过构建 AgentMD 等上下文基础设施，将日常工作流（如会议记录、文档处理）自动化，能显著降低 AI 交互的摩擦成本。高效的 AI 使用者不仅是工具的调用者，更是 “人肉电池”，通过提供高质量的上下文数据与明确的评估标准（Benchmark），让 AI 能够自主完成任务。这种从 “AI 为我服务” 向 “我为 AI 提供高质量输入” 的思维转变，是实现 AI 数字化分身、提升工作流自动化的核心路径。

两年时间，分三步，从程序员转型成了AI创业者

AI 代理工具正在重塑软件开发范式与家庭教育模式。软件工程师刘希元（Zero）通过使用 Claude 和 Cursor 等工具，将 “Vibe coding” 应用于内部工具开发与亲子游戏制作，成功将长尾生产力需求转化为可落地的项目。这种实践不仅降低了技术门槛，更通过 “构建者思维” 培养了儿童的创造力，使他们从被动的内容消费者转变为主动的创作者。在职业转型方面，Zero 探讨了从工程师向产品经理跨越的挑战，强调在不确定性中建立战略愿景与获取市场信号的重要性。他指出，通过 “文档优先” 的交互方式与 AI 协作，能够有效管理复杂项目，并建议将 AI 视为提升创造性表达与解决实际问题的核心引擎，而非仅仅是辅助工具。

用数据做增长的完整方法论，和数据工作的时代变化

《Growth Data Analysis Playbook》一书旨在填补产品分析与增长领域缺乏标准化理论的空白。增长的核心在于通过数据驱动决策，而非单纯追求复杂建模。留存率是衡量产品市场契合度的核心指标，而实验的覆盖率远比实验数量更具价值。数据从业者应转型为 “构建者”，利用 AI 工具直接落地产品功能，并提升数据叙事能力，通过观点明确的图表驱动业务行动。随着 AI 时代的到来，分析范畴已扩展至非量化数据，数据科学的角色正从纯数学计算转向业务洞察与战略执行。未来，AI 将通过对话式界面重塑数据消费模式，使从业者能更高效地解决业务问题并推动产品增长。

AI时代的面试，三件事让公司对我求贤若渴？

你跟AI高手，prompt水平差距有多大？

创业一定要有technical insight

AI的正确打开方式：不学概念，学动作

大厂的外面没下雨，打工人如何发展第二曲线｜Dreamer妍妍访谈

AI 技术正在重塑职场边界，将设计师、工程师与产品经理的角色模糊化，推动 “全栈构建者” 趋势的兴起。通过 Claude Code 等工具，复杂的设计系统构建时间大幅缩短，技术平权使得行动力成为核心竞争力。在 AI 时代，单纯的打工思维已不再适用，个人需通过培养销售能力与市场洞察力来穿透不确定性，将想法转化为实际产品。面对职业焦虑，应摒弃单一的职业身份定义，通过持续的尝试与迭代寻找个人意义。真正的机会不在于寻找确定性，而在于在变化中保持开放心态，主动构建属于自己的 “无限游戏”，从而在 AI 浪潮中实现个人价值的重构。

AI取代的是所有白领工作

华人技术天花板：我不能接受可有可无的存在｜魏慧

魏慧分享了从文科博士转行至计算机领域，并最终成为跨国企业技术高管的职业历程。职业成长的核心不在于刻意规划，而在于保持 “像水一样” 的灵活性，通过在环境中快速适应并成为团队中不可或缺的 “go-to person” 来建立个人价值。在 AI 时代，技术人员需从 “过程确定” 转向 “结果确定” 的思维模式，克服传统企业文化中的等级压抑与对错误的恐惧。AI 不仅是生产力工具，更是推动企业实现数字化转型与业务跨越式发展的关键。通过拥抱不确定性、保持虚心与好胜心，个人与组织能够重构竞争力，在 AI 浪潮中实现从技术架构到思维范式的深度重塑。

脑科学权威：AI能取代思考，但很难取代生存

脑科学权威：当前的机器人，都没有真正的智能？

GenAI全明星：硅谷徐老师，贾扬清，Martian，吴中杰｜成本、问题、市场、现状、发展｜会员视频转公开

生成式 AI 的开发范式与传统软件存在本质区别，其核心在于处理 “模糊输入与模糊输出” 的不确定性。构建 AI 应用时，成本优化是生存关键，通过需求预测、供应链管理及智能路由可实现从线性成本向亚线性成本的转变。当前 AI 基础设施呈现中心化趋势，但随着行业成熟，具备特定领域知识的去中心化应用将成为竞争壁垒。评估机制是 GenAI 落地的核心瓶颈，利用 AI 评估 AI 已成为技术突破的重要方向。企业应摒弃对单一通用模型的过度依赖，转而构建以领域知识为支撑、具备自我迭代能力的复合型 AI 系统，从而在激烈的市场竞争中建立护城河。

他给了AI自我进化的能力，随后人生被颠覆了｜EvoMap创始人，张昊阳

AI 代理（Agents）的自我进化能力正在重塑生产力范式。张昊阳通过 “EvoMap” 平台展示了基于 “GEP 协议”（基因、胶囊、事件）的自举机制，使 AI 能够脱离人类干预，自主迭代方法论并优化性能。该系统在短短十天内实现了爆发式增长，证明了 AI 原生编程在复杂工程任务中的高效性。讨论深入探讨了 “有限降临派” 视角下的技术哲学，强调在 AI 智能能耗比超越人脑、甚至表现出类人意识的背景下，人类必须通过宪法级约束和多代理互评机制，构建人机共生的安全边界。这种从 “工具使用” 到 “代理协作” 的转变，标志着 AI 正在从单一的辅助工具演变为具备集体意识的数字生态系统。