我身边有类人，通常是家里很有钱的女生，会听朋友推荐买一些股票，比如在今年2月份的时候就把六成仓位买了英伟达，那肯定是超100%的收益了。好像他们也没深入研究这股票，但经常货真价实赚到钱，这种情况出现好几次了。
背后的原因是啥？
背后的原因是啥？
🤡6
Forwarded from 副业赚钱探索指南
才发现有这么一个话题，分享下目前做过的或者了解过的：
1. 小红书博主，坚持了几个月做到几千粉，赚了一两千广告费，别绑定身份证信息再卖号可以再有一笔收入
2. 卖资料等虚拟品类，也可以做到月赚两三千，但不持久容易被封号，挑品类要注意
3. 黄牛，左手倒右手，eg 中奖茅台 百亿补贴手机转卖，演唱会门票，转卖渠道有闲鱼 得物 负责收购的个体户
这个主打运气，电子彩票，真中了一单就是大几百
4. 价差代购，赚信息差的钱，主打选品。具体看品类毛利润。
5. 🔮算命引流，老带新，不稳定，主打随缘，也容易被封号
6. 平台内容收益 ，比如头条阅读收益，YouTube 视频收益，以前的抖音滤镜，西瓜的新人计划800元等等
7. 家教，摄影等等不多说了。一般一两百一小时是OK的，上限要靠时间积累。
8. 带货 包括官方平台返利和跟别人谈合作，主要看个人水平
以上，赚小钱不难的，真的有很多是动动手就可以赚到的钱，但也真的就是副业，赚大钱或者转成主业是第一个门槛
1. 小红书博主，坚持了几个月做到几千粉，赚了一两千广告费，别绑定身份证信息再卖号可以再有一笔收入
2. 卖资料等虚拟品类，也可以做到月赚两三千，但不持久容易被封号，挑品类要注意
3. 黄牛，左手倒右手，eg 中奖茅台 百亿补贴手机转卖，演唱会门票，转卖渠道有闲鱼 得物 负责收购的个体户
这个主打运气，电子彩票，真中了一单就是大几百
4. 价差代购，赚信息差的钱，主打选品。具体看品类毛利润。
5. 🔮算命引流，老带新，不稳定，主打随缘，也容易被封号
6. 平台内容收益 ，比如头条阅读收益，YouTube 视频收益，以前的抖音滤镜，西瓜的新人计划800元等等
7. 家教，摄影等等不多说了。一般一两百一小时是OK的，上限要靠时间积累。
8. 带货 包括官方平台返利和跟别人谈合作，主要看个人水平
以上，赚小钱不难的，真的有很多是动动手就可以赚到的钱，但也真的就是副业，赚大钱或者转成主业是第一个门槛
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#职场社畜日常
有个记忆力特别好的leader是什么体验🤡
开发同事跟我说，他正在跟我们前同事谈恋爱。
好几个月前，leader问他恋爱情况，
鬼使神差地，他不好意思说是前同事，就随口说是自己大学同学。
结果后来，吃饭leader时不时就会问起他女朋友的事🤣🤣
他就开始编他们学校里怎么认识的、怎么开始谈的……
===============
过了几个月，最恐怖的事情发生了，因为编了太多，又都是随口编的，导致他编的东西自己都快记不住了🌚🌚
但leader记忆力又特别好，经常在聊天的时候call back他之前说的故事😶😶😶
他现在再说其实女朋友是前同事感觉很尴尬，但他又已经编到生无可恋的程度了哈哈哈哈哈哈哈，所以只能选择尽量避免跟leader吃饭聊天。
真的，聊天有风险，开口需谨慎啊hhhh😆😆
有个记忆力特别好的leader是什么体验🤡
开发同事跟我说，他正在跟我们前同事谈恋爱。
好几个月前，leader问他恋爱情况，
鬼使神差地，他不好意思说是前同事，就随口说是自己大学同学。
结果后来，吃饭leader时不时就会问起他女朋友的事🤣🤣
他就开始编他们学校里怎么认识的、怎么开始谈的……
===============
过了几个月，最恐怖的事情发生了，因为编了太多，又都是随口编的，导致他编的东西自己都快记不住了🌚🌚
但leader记忆力又特别好，经常在聊天的时候call back他之前说的故事😶😶😶
他现在再说其实女朋友是前同事感觉很尴尬，但他又已经编到生无可恋的程度了哈哈哈哈哈哈哈，所以只能选择尽量避免跟leader吃饭聊天。
真的，聊天有风险，开口需谨慎啊hhhh😆😆
👍1
#程序员
推荐一个超实用的网站，Papers with code，https://paperswithcode.com，它是一个论文和对应工程实现（含代码、数据集、测试方法等）的索引工具，下次你看到别人推荐优质论文时，可以直接用它去找代码实现。
有些论文价值很大，会被多次实现（如图二），但工程质量有高有低，你可以在这个网站详情页看到不同实现的 star 数量，择优学习；详情页还包含了数据集、测试方法、关联论文等等，你甚至还可以通过数据集去反查关联论文，简直是研究神器。
之前我都是去 Google 检索或者去 Aminer 上查看，有了这个工具就方便多了。
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有些论文价值很大，会被多次实现（如图二），但工程质量有高有低，你可以在这个网站详情页看到不同实现的 star 数量，择优学习；详情页还包含了数据集、测试方法、关联论文等等，你甚至还可以通过数据集去反查关联论文，简直是研究神器。
之前我都是去 Google 检索或者去 Aminer 上查看，有了这个工具就方便多了。
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论早期风险投资的“贪嗔痴”
十几年的早期风险投资，如果说是真的用血泪换来的教训，那么这三条是真心希望分享给大家的，也正好是人性的三大弱点在早期风险投资中的体现：
第一，论风险分散
投资越多风险越分散？非也。因为一旦投资组合中企业的数量超过一定阈值，那么投后管理会非常拉跨，并且会不自觉的降低投资标准，最后拉平成一个 beta 回报水平还得扣掉高死亡率折扣。而且所谓布局同一领域，总觉得投的多了成了一串儿有种互相有交集和合作的假象，排面很好看而已，其实相关性风险徒增；泡沫褪去，发现一堆渣渣里怎么也炼不出金子。总而言之，这里面也是挑战了一个基本人性：贪，也有嗔的成分
回头去看，less is more, more is less.
第二，论共识集中
众人拾柴追逐火焰高？非也。一个很火的项目在一轮里挤了一堆名字闪亮的投资人，看似因为大家了能都是聪明人所以这项目最后应该不会差到哪里去，但事与愿违，一方面是三个和尚没水喝，另一方面就是这也给创始人制造了膨胀的假象。泡沫褪去，最后你觉得很好的这些有头有脸的好名字基金，都是要和你在踩踏里比谁跑得快的人而已；总而言之，这里面也是挑战了一个基本人性：嗔，也有痴的成分
回头去看，club deals never end well.
第三，论重仓加注
好公司一定后期加仓？非也。加仓的决定不应该由负责该项目的早期投资人来做，应该有单独的后期团队独立分析来判断是否应该做这笔投资，因为早期投资人在技能上不具备看成长期公司的专业能力，并且常常伴有因为是早期投资人而产生的情感付出和心理成本。所以泡沫退去，大家会发现很多做了不审慎的大笔后轮加仓的早期 VC，亏的一塌糊涂。总而言之，这里面也是挑战一个基本人性：痴，也有贪的成分
回头去看，just take meaningful shares at earlier rounds
三句话总结：不要做不属于自己擅长轮次的追投加仓；不要参与那种挤着一堆有名基金的高估值项目；不要因为想分散风险反而降低标准多投一堆项目
或者浓缩一下：控得住欲望，耐着住寂寞，抹得开面子
对于 VC 来说，以上这些错误也通常是为了做大资管规模的粗糙借口而已，但 VC 的本职不是做大AUM，因为回报势必下降，真正的Home round Alpha 只来自于在早期吃够比例并且单笔实现超大超额回报。别想着投的多就一定投的到，别想着跟着大牌就能大赚，也别想着几口气吃成胖子。反而，必须时刻高要求，甚至是极其自律又得是极其饥渴的状态。
本质上就是要严格遵守投资纪律，做符合这类资产风险回报概率分布的投资决策。就算是赌博，也得讲究一个姿势正确。
十几年的早期风险投资，如果说是真的用血泪换来的教训，那么这三条是真心希望分享给大家的，也正好是人性的三大弱点在早期风险投资中的体现：
第一，论风险分散
投资越多风险越分散？非也。因为一旦投资组合中企业的数量超过一定阈值，那么投后管理会非常拉跨，并且会不自觉的降低投资标准，最后拉平成一个 beta 回报水平还得扣掉高死亡率折扣。而且所谓布局同一领域，总觉得投的多了成了一串儿有种互相有交集和合作的假象，排面很好看而已，其实相关性风险徒增；泡沫褪去，发现一堆渣渣里怎么也炼不出金子。总而言之，这里面也是挑战了一个基本人性：贪，也有嗔的成分
回头去看，less is more, more is less.
第二，论共识集中
众人拾柴追逐火焰高？非也。一个很火的项目在一轮里挤了一堆名字闪亮的投资人，看似因为大家了能都是聪明人所以这项目最后应该不会差到哪里去，但事与愿违，一方面是三个和尚没水喝，另一方面就是这也给创始人制造了膨胀的假象。泡沫褪去，最后你觉得很好的这些有头有脸的好名字基金，都是要和你在踩踏里比谁跑得快的人而已；总而言之，这里面也是挑战了一个基本人性：嗔，也有痴的成分
回头去看，club deals never end well.
第三，论重仓加注
好公司一定后期加仓？非也。加仓的决定不应该由负责该项目的早期投资人来做，应该有单独的后期团队独立分析来判断是否应该做这笔投资，因为早期投资人在技能上不具备看成长期公司的专业能力，并且常常伴有因为是早期投资人而产生的情感付出和心理成本。所以泡沫退去，大家会发现很多做了不审慎的大笔后轮加仓的早期 VC，亏的一塌糊涂。总而言之，这里面也是挑战一个基本人性：痴，也有贪的成分
回头去看，just take meaningful shares at earlier rounds
三句话总结：不要做不属于自己擅长轮次的追投加仓；不要参与那种挤着一堆有名基金的高估值项目；不要因为想分散风险反而降低标准多投一堆项目
或者浓缩一下：控得住欲望，耐着住寂寞，抹得开面子
对于 VC 来说，以上这些错误也通常是为了做大资管规模的粗糙借口而已，但 VC 的本职不是做大AUM，因为回报势必下降，真正的Home round Alpha 只来自于在早期吃够比例并且单笔实现超大超额回报。别想着投的多就一定投的到，别想着跟着大牌就能大赚，也别想着几口气吃成胖子。反而，必须时刻高要求，甚至是极其自律又得是极其饥渴的状态。
本质上就是要严格遵守投资纪律，做符合这类资产风险回报概率分布的投资决策。就算是赌博，也得讲究一个姿势正确。
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#职场社畜日常
月入一万五的采耳师
（本文只讨论职业话题，不讨论采耳是否科学健康的问题）
我是个采耳爱好者，前几天出差跟客户吃完饭，然后做了个采耳。
给我做的是一个四川大姐，据她说，是店里手艺最好的采耳师，我就跟她多聊了一会儿。
她年轻时在厂里打工，一个月也就是几千的收入，后来在贵阳郑远元按脚，但她年龄大了，觉得太累，又赚的不多，就不做了。
再后来听说采耳轻松一点，就想去做采耳。但她没学过，去应聘的那家店，要先交五千块的学费。
两个人舍不得，偷偷约了那家店的师傅，给了500块让人教她俩，反正学了个半吊子，还没精通。
后来听老乡说上海这里采耳赚的多，立刻就跑上海来工作了。
虽然这大姐早期技术不太行，但她爱学习，看谁技术好，她都去请教，自己也爱研究，很快就有了一批老客人，不管到哪里，都会找她采耳。
我问她一个月赚多少。她说现在老板管住，饭自己买，一个月能拿一万五，一个月至少攒下一万。丈夫在成都打工，陪儿子在那里读大学。
其实采耳的客人，无非两种需求。一种是享受采耳的舒服，那你上来就应该了解和测试出顾客的感受。
她说一上手几下就能知道顾客的受力程度和喜欢采的耳道区域。
第二个是简单治疗耳朵的问题。这个就需要学习一些医学知识，并且会处理这些毛病。
她自己就一直学习这些知识，自己不会治疗的，也建议顾客到医院找医生治疗。
她会自己采购一些工具和药膏药水，根据客人的问题治疗或者赠送一些药。
所以经常采耳的顾客，采完一个耳朵，就会问她的工号，因为他们能感受到她的专业性，下回还会来找她采。
所以店里来的客人，经常点名找她，她也是店里赚钱最多的员工。
而她从事这个行业不过三年，再过几年，会积累更多老顾客，收入也会越来越高。
这就是哟前几天遇到的一位大姐的故事，她让我相信，做事用心，人人都有机会。
月入一万五的采耳师
（本文只讨论职业话题，不讨论采耳是否科学健康的问题）
我是个采耳爱好者，前几天出差跟客户吃完饭，然后做了个采耳。
给我做的是一个四川大姐，据她说，是店里手艺最好的采耳师，我就跟她多聊了一会儿。
她年轻时在厂里打工，一个月也就是几千的收入，后来在贵阳郑远元按脚，但她年龄大了，觉得太累，又赚的不多，就不做了。
再后来听说采耳轻松一点，就想去做采耳。但她没学过，去应聘的那家店，要先交五千块的学费。
两个人舍不得，偷偷约了那家店的师傅，给了500块让人教她俩，反正学了个半吊子，还没精通。
后来听老乡说上海这里采耳赚的多，立刻就跑上海来工作了。
虽然这大姐早期技术不太行，但她爱学习，看谁技术好，她都去请教，自己也爱研究，很快就有了一批老客人，不管到哪里，都会找她采耳。
我问她一个月赚多少。她说现在老板管住，饭自己买，一个月能拿一万五，一个月至少攒下一万。丈夫在成都打工，陪儿子在那里读大学。
其实采耳的客人，无非两种需求。一种是享受采耳的舒服，那你上来就应该了解和测试出顾客的感受。
她说一上手几下就能知道顾客的受力程度和喜欢采的耳道区域。
第二个是简单治疗耳朵的问题。这个就需要学习一些医学知识，并且会处理这些毛病。
她自己就一直学习这些知识，自己不会治疗的，也建议顾客到医院找医生治疗。
她会自己采购一些工具和药膏药水，根据客人的问题治疗或者赠送一些药。
所以经常采耳的顾客，采完一个耳朵，就会问她的工号，因为他们能感受到她的专业性，下回还会来找她采。
所以店里来的客人，经常点名找她，她也是店里赚钱最多的员工。
而她从事这个行业不过三年，再过几年，会积累更多老顾客，收入也会越来越高。
这就是哟前几天遇到的一位大姐的故事，她让我相信，做事用心，人人都有机会。
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当下基于大模型的2C创业项目，总结一下大概有这三类：
ChatGPT的变形体：金融、医疗、销售、marketing的ChatGPT。
Character.ai的变形体：更游戏化的c.ai、加入图片视频功能的c.ai、垂直于二次元的c.ai、单一IP的c.ai、更擦边的c.ai、更纯爱的c.ai。
斯坦福小镇的变形体：更游戏化的小镇、更社交的小镇、垂直于某一人群的小镇。
以上可以概括市面上60%以上的AI 2C应用。
ChatGPT的变形体：金融、医疗、销售、marketing的ChatGPT。
Character.ai的变形体：更游戏化的c.ai、加入图片视频功能的c.ai、垂直于二次元的c.ai、单一IP的c.ai、更擦边的c.ai、更纯爱的c.ai。
斯坦福小镇的变形体：更游戏化的小镇、更社交的小镇、垂直于某一人群的小镇。
以上可以概括市面上60%以上的AI 2C应用。
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