马斯克方法论 🚀 独家揭秘!埃隆·马斯克如何用“第一性原理”颠覆世界? 本视频为您高度浓缩了当代最卓越企业家——埃隆·马斯克最具实用价值的思想精髓 ! 主要包含四大核心板块: 1️⃣ 追寻目标:拒绝零和博弈,像物理学家一样运用“第一性原理”思考,极致追求真理与创造实用价值 。 2️⃣ 极限硬核工作:揭秘马斯克的“五步算法之道”(质疑、删除、简化、加速、自动化),以及直面深渊、拼命工作的特种部队文化 。 3️⃣ 企业建设:从PayPal到特斯拉、SpaceX,看他如何将工厂作为终极产品,用工程学把魔法变成现实 。 4️⃣ 代表人类:深入探讨人类文明的生存危机(人口崩溃、错位人工智能),以及为何我们必须成为“多行星物种”并殖民火星 。 马斯克说:“创造价值的人生才值得活过。” 无论你是寻找目标的普通人,还是极度渴望成功的创业者,这套突破“不可能”的思维体系都将彻底重塑你的认知 ! #埃隆马斯克 #马斯克 #第一性原理 #硬核工作 #特斯拉 #SpaceX #认知觉醒 #商业思维 #火星移民 #人工智能 —— ⚠️ 【免责声明】 本视频核心观点完全基于埃隆·马斯克迄今的演讲实录、推文及访谈,为提升可理解性进行了重新语境化处理,所有内容均脱离原始语境呈现 。鉴于存在伪造、篡改及误引风险,部分原始材料真实性无法完全确保 。视频中的智慧皆属埃隆本人,由于时空与媒介转换可能存在误差,引用前请务必通过原始来源核实措辞准确性 。 🤖 【AI协助总结生成声明】 本视频的文案摘要与核心内容提炼,由人工智能(AI)协助总结生成。
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如何看个人发展的思辨统一?辩证-发展-思辨的方法论意义 如何看个人发展的思辨统一?--“辩证-发展-思辨”的方法论意义 健脑运动进行时:个人发展的思辨统一,是个人价值与社会价值的和谐统一。在个人发展的三大矛盾运动中,在快乐与痛苦、个人与社会、家庭与事业的矛盾运动中,最本质的是个人与社会的矛盾。因为,人的本质就是他的社会性。人与社会的矛盾展现出来的,正是人的社会本质。人为什么活着?人是为自己活着,也是为家庭、为组织、为民族、为国家活着。追求人的幸福,是活着的意义! 人的生命存在,几十年光景,如白驹过隙,可谓人生苦短。因此,及时行乐是有道理的。但是,从人的本质上看,人的真正价值是人的社会价值。而人的个人价值也不容忽略。这就构成了人的个人价值与社会价值的矛盾运动。人的个人价值,就是个人的日常生活价值,就是个人的衣食住行所获得的成果,就是个人得到的社会性经济报酬和其他福利,例如社会安全的福利等等。 人的社会价值,就是个人对于社会所做的贡献,就是个人体力和脑力的付出所得到的工作成绩、劳动绩效和其他社会性贡献。例如见义勇为的正能量精神贡献,保家卫国的牺牲精神和家国情怀等等。一个国家的政治家、军事家、思想家的社会价值,常常高于一般民众的社会价值,因为他代表了一个国家的整体利益,推进了国家的显著发展。 马克思揭示了资本主义的内在矛盾,宣告了资本主义必然为社会主义所代替,为人类社会的发展指明了方向,因此成为造福人类社会的伟大思想家。反之,一个蹩脚的政客、军头、公知,其社会价值常常是负数。例如,希特勒发动法西斯侵略战争,导致7000万人死亡,就是这样的历史罪人。英雄的时代,需要英雄人物,并锻造出自己的英雄人物。从总体上看,你的个人价值与社会价值之比,就是你的真正人生价值所在。人的个人价值和社会价值的和谐统一,既是个人价值的实现,又是社会价值的意义所在。(视频背景:武汉古琴台)
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袁岚峰3周前
锚点|三大难点揭秘数字孪生脑如何炼成 袁岚峰:请问您做数字孪生脑的方法论是什么? 冯建峰:从某种意义上来说,数字孪生脑的实现得益于交叉学科的背景。它的方法论第一个就是,八百六十亿神经元并不是单独的。比如说单独的模拟,没有任何结构的,这很容易实现。你把芯片堆叠起来,计算机堆叠起来,每个计算机模拟一个神经元,八百六十亿就实现了。 袁岚峰:其实这就是普通人的想法! 冯建峰:不是这么回事。最难的是每个神经元跟另外一千个神经元还有连接,要通讯。 袁岚峰:是的。 冯建峰:这通讯是个巨大的问题。我的脑子里现在什么事都不干的时候,通讯是我们整个国家所有无线通讯总和的三十三倍。也就是你把世界上所有无线通讯加到一块,还没有我这脑子现在的通讯量大。它完完全全是另外一种计算,所以我们怎么样能够在今天计算机的架构上实现这个通讯,是一个大问题。所以我们要有新的路由方法,也就是我收到了这个信息,怎么传出去,这是计算机上的一件事。数学上的一件事呢,所有的人工智能里面,今天的人工智能学习里面,叫weight 权重,也是从神经科学来的。神经科学,两个神经元之间传递信号的,我们叫synaptic weight(突触权重),就是权重。我这个信号送过去,你拿到是一。经过学习之后,这个东西被放大了,你接受到的就是二,就是改变这个权重。所以这个里面,这个神经元跟另外一千个神经元至少有连接,我们叫度,就是degree(度)。这个里面我们就有一百万亿的synaptic weight(突触权重)要去学,就是突触权重。通过数学上的方法,能不能把这一百万亿的参数学出来?这个我们花了很大的劲,所以这是数学上的问题。第三个,我觉得是思路上的问题。我学好了,现在我在静息态底下,比如说有百分之九十的相似度。什么意思?你看把脑分成了十万块,每块是个时间序列,十万条时间序列在走。我这边数字孪生脑,也能计算出来十万条时间序列,从我的八百六十亿去做,因为我有模型可以算出来。这两个时间序列的相似度有多大,某种意义上距离有多大。 袁岚峰:是。 冯建峰:我们能达到百分之九十四,很好。但是这个东西是useless(无用)的。 袁岚峰:因为它是静息态,是吗? 冯建峰:对,它不干活。它不干活你说有用吗?你要跟环境相互作用,才能有意思。你做自动驾驶,你要去控制那个车怎么走,所以这又是另外一个难点。#知识前沿派对 #数字孪生脑 #神经元 #脑科学 #人工智能
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