想知道谁在裸泳吗?
有些朋友来问我，怎么看待昨晚YU7的那20多万的订单。
震撼，但不心动也无感。粮食家每一次的动作都是全网热点，吸睛之作，人家知道怎么玩流量。
但我对它家车子的印象，主要来自于之前跟一个tier 1核心供应商吃饭，他们分享过一些故事。目前他们手里的客户存在三种特点：
第一种是对原料和工艺标准要求很高，但是最终下线的检验检测的要求却有点松，代表的企业有一家B字头的德国车企。
第二种是对材料要求不太高，但是终检的标准抓得挺严的，代表企业是C和B字头的中国车企。
第三种是对材料和过程工艺标准都要求不高，而且终检更基本没有太多要求。你们猜猜说的是谁。对，就是粮家企业。
这只是一家零部件企业给出的案例。
我始终觉得车子是世间所有消费级产品里，最需要强调耐久性、可靠性和安全性的。很多人可能不介意把车当个可以装逼的玩具去买，那是每个人的自由，无所谓。
但知道这个行业的问题越多，最近是不太敢买国内的车子了，有的部分已经卷得毫无底线了。可悲。
by @Mr.Cool #你不知道的行业内幕
震撼，但不心动也无感。粮食家每一次的动作都是全网热点，吸睛之作，人家知道怎么玩流量。
但我对它家车子的印象，主要来自于之前跟一个tier 1核心供应商吃饭，他们分享过一些故事。目前他们手里的客户存在三种特点：
第一种是对原料和工艺标准要求很高，但是最终下线的检验检测的要求却有点松，代表的企业有一家B字头的德国车企。
第二种是对材料要求不太高，但是终检的标准抓得挺严的，代表企业是C和B字头的中国车企。
第三种是对材料和过程工艺标准都要求不高，而且终检更基本没有太多要求。你们猜猜说的是谁。对，就是粮家企业。
这只是一家零部件企业给出的案例。
我始终觉得车子是世间所有消费级产品里，最需要强调耐久性、可靠性和安全性的。很多人可能不介意把车当个可以装逼的玩具去买，那是每个人的自由，无所谓。
但知道这个行业的问题越多，最近是不太敢买国内的车子了，有的部分已经卷得毫无底线了。可悲。
by @Mr.Cool #你不知道的行业内幕
300分是第一个分界线，0-300区间的人数在消失，说明有备而来的考生越来越多。
450分是第二个分界线，450-650区间有很多技术性提分手段，于是更多考生挤进了“山峰右侧”，分数的分布逐年右倾，也就是逐年变卷。
650分以上的提分空间已被榨干，前5%的学生已经卷到了极致，甚至有小幅回落，因为技术性手段没用了，这里更多是综合身心健康和心智成熟的较量，说到底就是卷得身心俱疲了。
by @哈雷Halley #你不知道的行业内幕
我为什么不再推荐600分以下的学计算机？
我发现一个大问题，就是如果不热爱编程，这帮人进了大学是真他妈不学习，进了个普通211，大四了连你妈妈的bubble sort的时间复杂度都不会，大学四年就会个Java基本语法。
充分说明了一个问题：你高考数学物理都他妈不学，你能进大学认真上课，认真学编程吗？
编程这玩意儿，大专毕业了认真学，天花板都极高；清北毕业了不好好学，也一样没饭吃。
我反复讲过一些例子，比如我国著名作家、学者许知远，当年就是北大计算机系毕业的，因为不爱学习，不听课，于是干脆干别的去了。
我发现最大的问题是，在中国，几乎所有211和一部分末流985，里面计算机系的学生里面，几乎一大半都他妈压根就不学习，天天打游戏、刷抖音、旅游、吃吃喝喝，压根就你妈妈的根本不学习，
如果能在一个大城市读大学，比如深圳大学CS，或者上财CS，好歹周围一大堆实习和工作的机会，逼着你去校外找机会，逼着你刷题、面试、准备准备简历；
如果你去个太原理工CS，虽然舔着脸说自己是个211，一年软件工程招2000人，2000人天天大眼瞪小眼，大学四年一点他妈基本知识都不碰，大四又他妈回到了山河四省的考公、考编、考研的陷阱里。
我还是那句话，大学四年计算机，每门专业课值30万人民币，你学一门，你就给自己挣30万，你学10门，你就给自己挣300万，出了学校校门就可以直接捡钱，
但我没想到，当今的绝大多数211和相当一大批中下游985的计算机科班毕业的大学生，是他妈真的一丁点都不学，不刷题，不准备面试，不实习，
到了大四毕业之前，整个人生写的代码不超过2000行，绝大多数还是你妈妈抄的，随便问个leetcode就傻眼，稍微写个easy的题就漏洞百出，
所以我发自内心地告诉大家一个道理，如果你高中阶段不是热爱编程，你高中三年拼尽全力，认认真真学习，数学物理死活学不进去，最后高考还只考不到600分，
那你就千万别学计算机了，早早学个电子、电气、自动化、机械、临床、麻醉、医学检验之类的，给你保个底，让你毕业有碗饭吃。
我还是那句话，不要觉得自己高考报上计算机专业，就有一碗程序员的饭——计算机这个专业，不学就是不会，就等于没有饭，哪怕清华CS毕业，不学也没有饭。
你高中三年都学不好数学和物理，你凭什么能认证你大学四年能学好CS？
我发现一个大问题，就是如果不热爱编程，这帮人进了大学是真他妈不学习，进了个普通211，大四了连你妈妈的bubble sort的时间复杂度都不会，大学四年就会个Java基本语法。
充分说明了一个问题：你高考数学物理都他妈不学，你能进大学认真上课，认真学编程吗？
编程这玩意儿，大专毕业了认真学，天花板都极高；清北毕业了不好好学，也一样没饭吃。
我反复讲过一些例子，比如我国著名作家、学者许知远，当年就是北大计算机系毕业的，因为不爱学习，不听课，于是干脆干别的去了。
我发现最大的问题是，在中国，几乎所有211和一部分末流985，里面计算机系的学生里面，几乎一大半都他妈压根就不学习，天天打游戏、刷抖音、旅游、吃吃喝喝，压根就你妈妈的根本不学习，
如果能在一个大城市读大学，比如深圳大学CS，或者上财CS，好歹周围一大堆实习和工作的机会，逼着你去校外找机会，逼着你刷题、面试、准备准备简历；
如果你去个太原理工CS，虽然舔着脸说自己是个211，一年软件工程招2000人，2000人天天大眼瞪小眼，大学四年一点他妈基本知识都不碰，大四又他妈回到了山河四省的考公、考编、考研的陷阱里。
我还是那句话，大学四年计算机，每门专业课值30万人民币，你学一门，你就给自己挣30万，你学10门，你就给自己挣300万，出了学校校门就可以直接捡钱，
但我没想到，当今的绝大多数211和相当一大批中下游985的计算机科班毕业的大学生，是他妈真的一丁点都不学，不刷题，不准备面试，不实习，
到了大四毕业之前，整个人生写的代码不超过2000行，绝大多数还是你妈妈抄的，随便问个leetcode就傻眼，稍微写个easy的题就漏洞百出，
所以我发自内心地告诉大家一个道理，如果你高中阶段不是热爱编程，你高中三年拼尽全力，认认真真学习，数学物理死活学不进去，最后高考还只考不到600分，
那你就千万别学计算机了，早早学个电子、电气、自动化、机械、临床、麻醉、医学检验之类的，给你保个底，让你毕业有碗饭吃。
我还是那句话，不要觉得自己高考报上计算机专业，就有一碗程序员的饭——计算机这个专业，不学就是不会，就等于没有饭，哪怕清华CS毕业，不学也没有饭。
你高中三年都学不好数学和物理，你凭什么能认证你大学四年能学好CS？
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一个高二学生，高考大概400分出头，未来有两条路：
1. 转文科，学艺术，找培训班练素描，找一个最体面的三本艺术类专业，然后毕业即失业；
2. 选理科，读一线城市最好的大专，学机械（干数控机床）、计算机技术（运维）、护理，毕业踏踏实实月薪1万；
绝大多数混蛋家长，都会把孩子往第一条路上赶。
1. 转文科，学艺术，找培训班练素描，找一个最体面的三本艺术类专业，然后毕业即失业；
2. 选理科，读一线城市最好的大专，学机械（干数控机床）、计算机技术（运维）、护理，毕业踏踏实实月薪1万；
绝大多数混蛋家长，都会把孩子往第一条路上赶。
又来跟你们考古了。
很多文盲三低人士眼里的历史：
2022年年底，ChatGPT横空出世，OpenAI憋了七八年，终于放大招了。
真正NLP发展的历史：
2017年，Google发布transformer（attention is all you need）
大家：我操，牛逼，一个伟大的时代到来了。
2018年，Google发布encoder only BERT发布，OpenAI发布decoder only GPT。
大家：我操，更牛逼了！
一年内，Google官宣：Google搜索里面已经强力嵌入BERT了，你们每一次搜索都是BERT的结果！
2019年，大家就知道了，CV已经快死了，想做新东西只能沿着NLP开始做，于是2019年成了BERT大灌水元年，OpenAI发布了GPT-2，
2019年，Google发布了当时巨无霸T5，当时人们惊呼，Google发布这么大的model，你不要命了？其实当年T5最大的也只有11b parameters，最小才76 million，跟今天比，简直小太多了；同年Meta也发布了Megatron，
2020年，OpenAI发布了GPT-3，我清楚记得当年那个震撼的视频，随手拉个表格，一大堆公司的股价和信息自动补全，当时整个科技圈彻底沸腾了，一群人抢着要GPT-3的内测资格，同时Meta也发布了更大号的Megatron，
2021年，一群人意识到了时代要来临了，开始抢占话语权了，开始发明新概念“foudation model”（基础模型），山雨欲来风满楼，大家都知道革命要出现了，各种任务和benchmark像下饺子一样出现了，
2022年年底，ChatGPT发布。
很多文盲三低人士眼里的历史：
2022年年底，ChatGPT横空出世，OpenAI憋了七八年，终于放大招了。
真正NLP发展的历史：
2017年，Google发布transformer（attention is all you need）
大家：我操，牛逼，一个伟大的时代到来了。
2018年，Google发布encoder only BERT发布，OpenAI发布decoder only GPT。
大家：我操，更牛逼了！
一年内，Google官宣：Google搜索里面已经强力嵌入BERT了，你们每一次搜索都是BERT的结果！
2019年，大家就知道了，CV已经快死了，想做新东西只能沿着NLP开始做，于是2019年成了BERT大灌水元年，OpenAI发布了GPT-2，
2019年，Google发布了当时巨无霸T5，当时人们惊呼，Google发布这么大的model，你不要命了？其实当年T5最大的也只有11b parameters，最小才76 million，跟今天比，简直小太多了；同年Meta也发布了Megatron，
2020年，OpenAI发布了GPT-3，我清楚记得当年那个震撼的视频，随手拉个表格，一大堆公司的股价和信息自动补全，当时整个科技圈彻底沸腾了，一群人抢着要GPT-3的内测资格，同时Meta也发布了更大号的Megatron，
2021年，一群人意识到了时代要来临了，开始抢占话语权了，开始发明新概念“foudation model”（基础模型），山雨欲来风满楼，大家都知道革命要出现了，各种任务和benchmark像下饺子一样出现了，
2022年年底，ChatGPT发布。
做二手房中介的小伙伴和我说：
合肥的二手房市场，已经从卖家市场变买家市场从买家市场变成了一潭死水几乎不再交易了。
现在还在市场流通的基本上是哪些跌得只剩底裤的炒房客或者信用危机已经快还不上按揭的。
其他原本有意向卖房的卖家，看到这个行情，已经觉得没有必要卖了。
“算了，下架，不卖了，就这三瓜两枣的几十万块钱，卖了现金也没有什么用途，就放在那里放着出租吧。”
就从买的人不愿意买，变成了卖的人也不愿意卖。
真正实现了，当时ZF的号召：房子是用来住的，不是用来炒的。
毕竟出租也是用来住嘛。
by @浅仓南2010 #你不知道的行业内幕
合肥的二手房市场，已经从卖家市场变买家市场从买家市场变成了一潭死水几乎不再交易了。
现在还在市场流通的基本上是哪些跌得只剩底裤的炒房客或者信用危机已经快还不上按揭的。
其他原本有意向卖房的卖家，看到这个行情，已经觉得没有必要卖了。
“算了，下架，不卖了，就这三瓜两枣的几十万块钱，卖了现金也没有什么用途，就放在那里放着出租吧。”
就从买的人不愿意买，变成了卖的人也不愿意卖。
真正实现了，当时ZF的号召：房子是用来住的，不是用来炒的。
毕竟出租也是用来住嘛。
by @浅仓南2010 #你不知道的行业内幕
AI博主是比汽车博主、数码博主、军事博主更下一层的博主， 因为它不需要展示任何实物， 甚至连素材都不讲究， 只需要转发一下关联文字就可以如同公鸡打鸣一般照例惊呼未来已来。 他们的核心竞争力是人们对自己被时代甩开的焦虑， 恐吓，毫无科技可言
暴论：互联网 99% 的内容都是狗屎；数据集就是在富集狗屎，规模越大、富集越多；训练的本质是反刍这一大坨狗屎、得到的 LLM 只有一个用途，基于反刍的狗屎 有预测性地吐出新的狗屎；用户 C+V LLM 吐出的狗屎到互联网上，新的狗屎与旧的狗屎再被新的数据集富集、训练能吐出更多狗屎的 LLM，周而复始。
为什么这几年都在卖房？
统计局公布了PPI和CPI，PPI在5月创下本轮跌幅的新低，同比跌破3%，达到3.3%。
1 当经济环境是通胀，假定一年工资物价都上涨10%，而贷款利息是5%，存款利息是3%。那么，存款人实际收益是-7%（存款3%-通胀10%），贷款人实际收益是5%（通胀10%-贷款5%），银行占有2%息差。贷款人收益+银行收益 = 存款人损失
2 而当经济环境是通缩，假定一年工资物价都下跌3%，而贷款利息是3%，存款利息是1%，那么存款人实际收益是4%（1%+3%），而贷款人是实际收益是-6%(3%+3%)，银行占有2%的息差。存款人收益+银行收益 = 贷款人损失我们可以看到，损失方和收益方，永远恒等。
你是收割者，还是被收割者，重点就看你是持币还是持债。而决定持债还是持币，就看你如何精准的判断当下的周期。
只有持币，才是匹配通缩的资产配置。这个，就是快速识别周期，并迅速站在经济周期中的正确一方。
如果我们的资产结构依然是匹配通胀的，比如持债持房。这种情况，就意味着，只要通缩不结束，我们就会作为血包一直向收割者供血。
试想，当工业品价格下滑3.3%，在销量不变情况下，意味着其中的打工人收入下滑3.3%，然后还要支付3%的贷款利息。
但请注意，不要小看这3%，当债务总量是年入的10倍时，每年的利息支出，将达到个人收入的30%（3%*10倍年入）。
从金融分配的角度，只要你持有债务，你每年就有30%的劳动，会被持币者和银行掠夺掉（持币者获得利息，银行获得息差）。
并且，除此之外，你还要额外承担房价下滑的损失。
by @王紫君Zima https://mp.weixin.qq.com/s/9hL3x3NxycRfJNIcPFdNfg #你不知道的行业内幕
统计局公布了PPI和CPI，PPI在5月创下本轮跌幅的新低，同比跌破3%，达到3.3%。
1 当经济环境是通胀，假定一年工资物价都上涨10%，而贷款利息是5%，存款利息是3%。那么，存款人实际收益是-7%（存款3%-通胀10%），贷款人实际收益是5%（通胀10%-贷款5%），银行占有2%息差。贷款人收益+银行收益 = 存款人损失
2 而当经济环境是通缩，假定一年工资物价都下跌3%，而贷款利息是3%，存款利息是1%，那么存款人实际收益是4%（1%+3%），而贷款人是实际收益是-6%(3%+3%)，银行占有2%的息差。存款人收益+银行收益 = 贷款人损失我们可以看到，损失方和收益方，永远恒等。
你是收割者，还是被收割者，重点就看你是持币还是持债。而决定持债还是持币，就看你如何精准的判断当下的周期。
只有持币，才是匹配通缩的资产配置。这个，就是快速识别周期，并迅速站在经济周期中的正确一方。
如果我们的资产结构依然是匹配通胀的，比如持债持房。这种情况，就意味着，只要通缩不结束，我们就会作为血包一直向收割者供血。
试想，当工业品价格下滑3.3%，在销量不变情况下，意味着其中的打工人收入下滑3.3%，然后还要支付3%的贷款利息。
但请注意，不要小看这3%，当债务总量是年入的10倍时，每年的利息支出，将达到个人收入的30%（3%*10倍年入）。
从金融分配的角度，只要你持有债务，你每年就有30%的劳动，会被持币者和银行掠夺掉（持币者获得利息，银行获得息差）。
并且，除此之外，你还要额外承担房价下滑的损失。
by @王紫君Zima https://mp.weixin.qq.com/s/9hL3x3NxycRfJNIcPFdNfg #你不知道的行业内幕
之前在某大厂中台部门负责过一段时间专家访谈，三个月内交流了 100 多个 CXO，涉及教育/游戏/内容/企业服务/市场营销等领域。得出结论：
创业公司合伙人：针对某行业深耕已久，六边形战士，更加精钻，对单一行业的全链路数据优化，有自己独到的观点，且持续保持好奇心，增长斜率快。经常有大厂看不到的 know-how，因为是 hands on 后最新鲜的 insight。
中大型公司合伙人：对某些领域专精，但很精明。行业视野太飘，或者钻牛角尖，或者过时了，没有持续学习。有时候不敢或不想说太多「干货」，希望和大公司信息置换/业务合作，有 output 的前提是 input。
乙方公司合伙人：利益驱动，share很多竞对信息，但会有添油加醋夸大之嫌，且容易抄袭，没有核心壁垒，听听江湖野史就算了，千万不要信。
所以，宁可和创业公司老板交流，也不太愿意和中大型公司老板交流（一半以上无效）。乙方 更是 90% 浪费时间（知其然不知其所以然），乙方也最愿意和记者爆料，但经常贻笑大方。
by @TomXu #你不知道的行业内幕
创业公司合伙人：针对某行业深耕已久，六边形战士，更加精钻，对单一行业的全链路数据优化，有自己独到的观点，且持续保持好奇心，增长斜率快。经常有大厂看不到的 know-how，因为是 hands on 后最新鲜的 insight。
中大型公司合伙人：对某些领域专精，但很精明。行业视野太飘，或者钻牛角尖，或者过时了，没有持续学习。有时候不敢或不想说太多「干货」，希望和大公司信息置换/业务合作，有 output 的前提是 input。
乙方公司合伙人：利益驱动，share很多竞对信息，但会有添油加醋夸大之嫌，且容易抄袭，没有核心壁垒，听听江湖野史就算了，千万不要信。
所以，宁可和创业公司老板交流，也不太愿意和中大型公司老板交流（一半以上无效）。乙方 更是 90% 浪费时间（知其然不知其所以然），乙方也最愿意和记者爆料，但经常贻笑大方。
by @TomXu #你不知道的行业内幕
