Tianyang Che

CEO of Tianyang Inc.

[Andrej Karpathy @karpathy]

We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models. A few thoughts, tips & tricks:

Writing. Something I've had success with: Ask your LLM to explain something in ASD-STE100, it's a controlled language specification originally developed for aerospace maintenance documentation. LLMs well-versed in this language and it comes with heavy constraints on clean writing style that I often find a lot more readable. Sometimes I've tried to soften it a bit e.g. ask for "80% of the way to ASD-STE100" because the spec is quite stringent. But even better:

Diagrams / images. Instead of writing, ask your LLM to create a diagram. These can be a lot easier to process, parse, and understand. But even better:

Web pages. Ask for output "in HTML" to get a beautiful, interactive webpage. LLMs are getting really good at frontend and can create beautiful experiences, animations, etc. But even better:

Explainer videos. The output format I am most bullish on is fully custom / bespoke explainer videos generated on any arbitrary topic. Experiment with things like "Create a 3b1b style video explainer on X. Use my ElevenLabs API key for audio narration". (you'd need an API key for the latter or you can ask your LLM to find you decent free alternatives that use your local compute). This is actually starting to work!

In summary:
- As LLMs get better, they will do more and more of the legwork autonomously, and a lot more of our work will rise up the abstractions into oversight and understanding.
- Luckily, LLMs can help here too because as intelligence and code are increasingly abundant, you can ask for large, custom, discardable software artifacts (e.g. web apps, video explainers) that would have never made sense to create before. Push the boundaries here and you'll be surprised.

[Tianyang Che @tianyangche]

孙子兵法写的太好了，里面的思想完全可以用在投资里。

[Tianyang Che @tianyangche]

SpaceX是好公司, 长期来看很有前途, 但不代表现在就要入. 好饭不怕晚.

[MindfulReturn 身心修复局 @MindfulReturn]

https://t.co/ttwz4Pvx1f

[Koda @wadezone]

我跟张雪峰唯一的不同是，我到30岁明白了人生是场庞氏，他现在还没明白。

[Tianyang Che @tianyangche]

当“怎么做”不再是门槛，“做什么”和“为什么做”就成了唯一的护城河。

[Tianyang Che @tianyangche]

正式把Gemini加入AI智囊团中

[Tianyang Che @tianyangche]

近期感想：AI时代，不能再用老登的方式去做事了。

[Tianyang Che @tianyangche]

@yihui_indie 您好，请问是否可以介绍一下，谢谢

[Tianyang Che @tianyangche]

@xxm459259 母慈子孝

[Tianyang Che @tianyangche]

这世上只有一个天才，跟着他就得了

[Elon Musk @elonmusk]

We should send rockets not at each other, but rather to the stars

[Journeyman @JourneymanChina]

后续我打算尝试SaaS类产品，就把市面上适合中小开发者做的产品都扫描了一遍，收获不少

整理出来了市面最全的数据库，包括产品名，简介，分类，收入，发布时间，相关案例分析。还支持搜索，支持按收入和上线时间排序。

后续会持续更新

作为“被动收入研究院”会员专属内容。

"点赞+转发"的朋友，我会私信送出300元的优惠券，原价688元折后就只要388了。

欢迎大家点赞转发领取优惠券。😀

[Tianyang Che @tianyangche]

@xxm459259 感觉还是多～

[Shawn Pang @0xshawnpang]

熊市里的坚持不是发疯学习写材料谈客户每天只睡四个小时，而是两三年里都可以持之以恒地持续迭代自己的认知，链接更多有信念的建设者，不被噪音裹挟，每天吃好睡好运动好，不用力过猛，照顾好自己和家庭。

[远哥 @YosefBlockchain]

年年去奥马哈朝圣的，不知道有没有学会啥。

巴菲特做的最牛逼的事情是，他总是听从内心和天赋直觉，然后和大部分人的选择反着来。

这听起来容易，做起来极难。太难了。这都不仅仅是独立思考和意志强悍能做到的。

[Tianyang Che @tianyangche]

@xxm459259 祝福

[Journeyman @JourneymanChina]

就我经历而言，小公司比大厂有什么优势？

1. 一专多能:
小公司项目变动多，哪里需要哪里搬。我做过算法做过app还做过服务器，这些经验在我后来创业时都发挥了作用

2.保持焦虑:
适当的焦虑是动力之源。
我知道小公司不是长久之计，在行业安身立命，必须利用公司提供的平台和资源，打造自己的核心竞争力

3.管理层级少
小公司更扁平，和老板也是说的上话的。
我的靠谱，对目标的坚持以及对市场机遇的发现，让我前老板成了我的天使投资人

当然，其实小厂大厂不是关键，关键还是自己，
1.要认清这个行业的本质，认清打工人的价值所在。
不要被大厂的稳定，福利所迷惑，那些跟你没关系;
也不早因为小厂而迷惘沮丧，有利不利因素都会因为态度和时间而发生转化

2.把自己当作产品来打造，持续强化核心能力，打造靠谱个人品牌。
就像一架飞行器，提升各项核心指标，保持敏锐嗅觉，等风来

3.虽然，多去尝试，拿到结果的概率会大大增加。但是，真正拿到大结果的，都需要时运的加持。
所以，还是要保持积极的无为。相比于目标，更要享受过程，把日子过的充实。
把事情做好，等待美好事情的发生

[硅谷王川 Chuan @Svwang1]

前面的帖子是用英文写的，用 gpt 翻译成中文，基本准确，稍微要改几句话。
===
这是我认为未来几年AI投资领域的发展趋势。历史很少重演，但它经常押韵。(第一部分)

人们看到了LLM的力量，看到了OpenAI赚钱；

人们想与OpenAI竞争；

新竞争者购买新的GPU；

像英伟达这样的GPU制造商赚钱；

新竞争者想要超越英伟达，或制造专用芯片。

像TSMC这样的芯片制造商赚钱；

竞争者想要超越TSMC建立更好的晶圆厂，需要更好的光刻设备；

ASML赚钱；

OpenAI上市，早期风投获得超过100倍的回报。

早期风投出去筹集新的巨额基金；

机构投资者涌入，担心错过良机。

更多与AI相关的公司得到资助，尤其是基础设施公司。

估值模型逐渐变得基于恐惧（错过的恐惧、被竞争对手收购的恐惧、显得愚蠢的恐惧）的凭空捏造，而非基于现金流的现实贴现值的合理计算。

追逐趋势的操盘法一段时间内很赚钱，保守行事的人一开始看起来相当愚蠢。

风投可以根据私有市场中虚幻或不可持续的估值，对外炫耀高的内部收益率 IRR，从幼稚的投资者那里筹集更多资金。

然后美联储降低利率，更多的热钱涌入。

潮水涨起，所有的船只都随之上升。有一段时间，每个人都赚了很多钱。

LLM、芯片制造商、晶圆厂、设备供应商、风投、分析师、AI公司员工。任何未将其投资收益重新投入AI相关股票的人，与这样做的人相比，会觉得自己非常愚蠢。

在泡沫的顶峰，做空股票泡沫的对冲基金将遭受重创。

一直对泡沫持谨慎态度，但在五年内一直错误的分析师，在顶峰时改变观点，变得乐观。

然后美联储收紧。

(未完待续)

[章工 @435hz]

只有成本不太高，才能长久地坚持。
健身也好，读书也好，情义也好，报恩也好，孝顺也好，大抵如此。