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- 先选市场,再谈努力——同样的工作为何薪酬差距巨大,以及职业、资产、阅读与AI的策略工资并不是努力程度、工作难度、危险程度或社会价值的直接评分。真实薪酬会受到国家、地区、行业、企业规模、利润结构、薪酬等级、岗位、职级以及劳动力供需的强烈影响。日本官方工资统计本身就按行业、企业规模、职业、职位、年龄和学历进行分类。[1][2]
- AI 让工作快 100 倍,生产率红利去了哪ILO 2025年估计,全球约25%的就业处于某种生成式AI暴露之下,高收入国家约为34%。但目前更可能发生的是工作内容变化,而不是职业整体消失。[S1]

- 别找“便宜服务”,去找“谁有理由替你付钱”——用探索型 AI 挖出“价格 Bug”事情起源于一个很普通的问题:交友软件从匹配到真正见面太麻烦了。与其继续比较哪个 App 更便宜,不如直接问:“有没有一种低成本方式,可以一开始就面对面见到多名符合条件的人?”
- 《Shadowverse: Worlds Beyond》让AI预知3回合反而变弱:《影之诗:超凡世界》46,900场模拟最初的问题很简单:现在什么卡组最强?收集公开卡组,固定规则,让CPU互殴几万场,最后看排名就好。
- 我只是想疾驰打脸,结果大学里听过的理论全串起来了——AI时代“先学基础,再去实战”为什么这么强原本目标非常简单:加PP,拆守护,疾驰打脸,赢。
- 干活越快的人,一旦沦为“万能打杂工”,职业生涯就废了干活越快的人,越危险。
- 把自己的记录交给人工智能整理,可以成为一种职业发展教育——但要主动要求它保持平衡把自己的工作和生活记录留给人工智能工具整理,是一种相当实用的职业发展学习方式。
- 人类本体进入省电模式,社会却在运行“价格标签Bug”来到亲戚聚会,却完全没有聊天动力。躺着、刷手机、有吃的就吃。然后被三岁儿童审计:“你为什么一直躺着?”
- 祈祷的时间变多了:解散脑内会议,向内深挖深度思考本身没有问题,很多时候反而是优势。
- 接上 GitHub 后,“三次点击大叔”失业了——流程优化过头,下一位竟然是老板※“三次点击大叔”和“开除老板”都是把工作步骤拟人化的玩笑,并不是在说真的要开除谁。