做X账号、输出、见人是真有用。 虽然现在我并没有通过X赚到哪怕一分钱，但我相信多年之后回头看，用X账号发第一条帖子的那一刻一定是我人生的一个重要的转折点。 选择在X上输出、分享思考、做内容、约人见面，绝对是一个长期收益非常大的事情。 最近通过X约了不少人线下见面，有做创业的、有做投资的、有做自媒体的、有同样在大厂搬砖的。 有一个很明显的感受：给我带来最多新信息和新机会的，全都是那些不太熟的人。 不是我的同学，不是我的老同事，不是我天天聊天的好兄弟。 是那些只在X上互动过几次、刚见了一面的半熟人，聊出来的东西最让我意外。 后来我想了想，这背后有一个被大多数人忽视的底层逻辑。 1️⃣强连接和弱连接 社会学家格兰诺维特在1973年发了一篇论文叫 The Strength of Weak Ties，直接改变了整个社会网络研究的方向。 他把人际关系分成了两类。 强连接：你的至交好友、家人、天天一起吃饭的同事。你们互动频率高、情感深厚、彼此非常了解。 弱连接：你的点头之交、朋友的朋友、某次活动上加了微信但平时不怎么聊的人。你们互动频率低、关系不深、对彼此了解有限。 大部分人本能地觉得强连接更有价值，毕竟关系铁嘛，有事找老朋友\亲戚帮忙会更靠谱。 但格兰诺维特的研究结论恰恰相反：在获取新信息和新机会这件事上，弱连接的价值远超强连接。 2️⃣ 强连接的信息困境 为什么你的老朋友帮不了你太多？ 因为强连接的圈子是高度重叠的。 你的大学室友认识的人，和你认识的人几乎是同一拨。 你的同事掌握的行业信息，和你掌握的大差不差。 你和同行大概率会看同样的公众号、刷同样的信息流、讨论同样的话题。 强连接的本质是同温层。你们之所以关系好，恰恰是因为你们相似——相似的背景、相似的认知、相似的信息渠道。 这意味着你从强连接那里获得的信息，大部分你已经知道了，他们能给你的增量信息极其有限。 3️⃣弱连接的信息红利 弱连接的价值，恰恰在于他们和你不一样。 一个做跨境电商的朋友，能告诉你东南亚市场的真实情况，这些信息你在国内的技术圈里永远接触不到。 一个做投资的朋友，能告诉你一级市场现在在看什么方向、哪些赛道资本正在涌入，这些信息不会出现在你的朋友圈里。 一个在硅谷工作的朋友，能告诉你硅谷的AI创业公司现在是什么氛围，这些认知你靠刷推特只能看到皮毛。 弱连接充当的是不同信息网络之间的桥梁。 每一个弱连接都连着一个你从未接触过的圈子，那个圈子里的信息、机会、资源，对你来说全是增量。 格兰诺维特做过一个经典调查：那些成功找到新工作的人，绝大部分的工作信息来源不是亲密好友，而是那些不太熟的弱连接。比例高得惊人。 原因很简单，你的好朋友知道的招聘信息，你大概率自己也知道。但一个半年没联系的前同事，他现在的公司正好在招人，这个信息只有他能给你。 4️⃣见人也有复利效应 弱连接最好的积累方式就是见人。 线上互动再多，不如线下见一面。一顿饭、一杯咖啡、一次散步，能建立的信任和了解程度是线上聊一百条消息都做不到的。 而且弱连接有一个很强的复利效应：你认识的人会帮你认识更多的人。 A介绍你认识B，B带你进入了一个新的圈子，这个圈子里你又认识了C和D。每一个新的弱连接都是一扇门，门后面是一整个你从未见过的世界。 这种事靠强连接永远不会发生。因为你的好朋友圈子和你高度重叠，他们能介绍给你的人，基本上你早就认识了。 5️⃣大部分人的社交是低效的 说到这你可能会想：我也有很多微信好友啊，几千个呢。 数量不等于质量。 大部分人的社交方式是被动的：公司分到一个组，你就和组里的人混熟了。大学分到一个班，你就和班里的人成了朋友。你的社交圈完全由环境决定，而不是由你主动选择。 这种被动社交构建出来的网络，同质化极其严重。你的朋友都是和你差不多背景、差不多行业、差不多认知水平的人。信息在这个网络里流动来流动去，全是重复的。 主动社交才能构建高价值的弱连接网络。 去参加不同领域的线下活动。去X这些平台上主动约你觉得有意思的人见面。去认识那些和你背景完全不同的人：做投资的、做内容的、做实业的、做海外市场的。 不需要刻意维护关系。弱连接的好处就在于它不需要高频互动。你们见过一面、聊得不错、互相留了联系方式就够了。下次当某个信息或机会出现的时候，他会想到你，你也会想到他。 6️⃣信息差就是财富 归根到底，弱连接的价值在于信息差。 在这个时代，大部分财富的产生都来自于信息不对称。你比别人早知道一个趋势、早发现一个机会、早接触到一个关键人物。这些信息差在关键节点上的价值，可能超过你埋头苦干一整年。 强连接给你情感支持，弱连接给你信息红利。两者缺一不可，但大部分人严重低配了弱连接。 你的收入水平，约等于你最常接触的五个人的平均值。 这句话被说烂了，但底层逻辑是真的。 你接触的人决定了你的信息输入 你的信息输入决定了你的认知边界 你的认知边界决定了你能做出什么样的决策 想要打破认知的天花板，最快的方式不是多读书，不是多上课，而是去见那些和你不在同一个世界的人，是去参加那个你觉得跟自己不搭边的活动。 跨出你熟悉的圈子，走进一个信息完全不同的世界。 你的下一个重大机会，大概率不会来自你最好的朋友，它会来自一个你还没认识的人。

1.不懂你意思欸 我平时只在意我自己 2.先上课然后慢慢的处理大创结项和四六级备考然后爽完洛克王国 3.不能说吧 泄露人家隐私多不好 4.不知道你说的是哪方面 但是千人千面应该都是很正常的吧 这个软件很搞笑的地方是 如果有人给我发密讯 我从消息通知点进去就能收到看到 但是直接点开软件是看不到的

据说是世界上智商最高的人，他预测比特币会在45天内达到220000USDT，我点开他的主页，头衔很长，我看到这么一长串头衔和二百多万点赞，感觉信任度爆表，我都想直接梭哈了🧐🤑 别的头衔确实厉害，直到我看到他参加过世界记忆锦标赛和世界思维导图锦标赛，还有是思维导图创始人博赞的继承人之后～ 我停止了梭哈的想法，冷静了下来，因为啥呢，我也是托尼博赞的徒弟，官方认证的那种，也应该是他的第一批徒弟也有可能是最后一批，当时我们有十几位师兄弟一起上课，记忆犹新！ 那时候我还在上学，请了三天假去参加了培训，老先生给我们上了45分钟的课，我也听不太懂他说话，然后我交了好像是35000还是40000块钱，他们给了我一张世界思维导图大师的证书，后来就没见过老先生了，不久他就去世了。。然后我还去参加了世界记忆锦标赛，还从市赛到了省赛，十个项目的其中一个记人脸还是记扑克牌的项目我忘了，还得了个第二名，没想到我这么记性差的人还能得个名次。。 猛的想起来这段，当时那40000如果买了币就好了，唉，我现在只想知道，22万是真的吗？？？你智商如此之高，请诚实的告诉我，毕竟我们还有这层关系在😮‍💨

如果让我设计一款中国大学： 1. 只有一个计算机专业； 2. 微积分、线性、概率、复变、大学物理（上下）、基础编程语言、基础数据结构，全部下放到高中，AP修完入读； 3. 大一开学一顶门，直接上算法、操作系统、体系架构、编译器四门课，大二大三大四全部专业课，删掉所有政治课； 4. machine learning、deep learning、LLM、AI Agent这个track的课直接开满，从linear regression、logistic regression、SVM、HMM到古典CNN和back propagation到transformer到AI Agent和SWE Agent，这个路线的课程全部打通，随便选修（非必修）； 5. 大一、大二、大三、大四必须累计3个学期co-op（包括暑假），co-op都去外面实习，写个report就能抵整个学期的学分； 6. 把弱电类专业课开全（非必修），电路数电模电嵌入式电磁场电力电子嵌入式信号控制开全，随便选修，可以从其他各种在线平台直接transfer； 7. 学校地址放在一线城市硬科技互联网核心区域，北京五道口，上海张江科技园，深圳南山科技园，天津北辰天穆镇， 校园直接租商用办公楼，楼上楼下都是公司，周围2公里全是科技公司，孩子们平时可以全职实习写代码，有空再来上课， 学校只提供正常科研运营上课的场所，不提供宿舍、食堂、体育馆、图书馆，不提供其他一切服务设施，一切衣食住行需要自己解决； 8. 只要做research就可以抵上课学分，只要supervisor导师打分即可，可以发paper也可以跟着导师在外面实习，可以代替任何必修课选修课，最多抵~100学分（本科四年全部做research，不用上课）； 9. 推出5年制本硕，第四年拿到本科学位后，修一年（三个学期）的课程，修够30学分就直接拿硕士学位， 如果第一年的课程全部在AP修完waive掉，第三年拿到本科学位，第四年拿到硕士学位， 如果四年拿research或者co-op学分抵扣，大一课程拿AP课抵扣，四年不用迈进学校一步，全部在外面工作实习，四年结束后直接拿到本硕学位； 10. PhD program完全工业项目制，本科可以课程直接抵扣PhD credits，剩下的credits纯粹做research，强制校外co-op，不需要qualifying exam，学生可以单向自由换导师，发够paper直接毕业，最快2~3年毕业，期间可以进入休眠状态，随时回来继续读。

OKKNTR225 “上课时乖乖坐好，下课后却被老师按在桌上…… ‘做错了事，就该被惩罚，对吧？’ 逼已经湿透了还说‘别告诉任何人’♡ 想看完整版老师怎么‘温柔’教坏学生？