忙了一天没学英语，心痛

最近真是被李飞飞inspire了！有点时间还想上一些Neuroscience的online course，偏education，psychology方向的，我有生物学、心理学、教育学的基础，还有些医药学的底子，学的目的可能还是更多用于business场景的education，捎带手跟上AI+神经认知的行业🚗
一直没找到特别合适的课，要不然就是太简单入门了，要不然就是太偏实验理论or偏计算机方向了。或者有什么相关的群可以拉我，跟车读读文献也是可以的！

现在越来越倾向于一个10人以内的小队制学习环境，以最近的AI小组为例。

相比于动辄百人以上的社群，它不会稀释交流频次背后的的交流意愿，从而减少旁观者数量。

相比于1对1的搭子，它会提供一个小而美的氛围，并且在人数不多的情况下也能催生多线并行的进程。

这样的小队能够运转下去还是有一定难度，主要体现在：
☞每个成员的学习动力须来自于自己
☞每个成员有学习、交流、提问和分享的意愿
☞成员的对谈是真诚的，而不是装逼的
☞小组有共同的主题，成员须有差异化的视角
☞交流保持理性，不为无意义的情绪争吵
☞最低频次的交流分享，保证氛围
☞主题是可持续学习和分享的，确保长期性
☞需要至少有一个核心人物为小队的运转负责

去年，我在团队里拉了一个AI小组的分支，4人以小项目为核心推进。后来发现当项目运转不下去，小组的讨论就容易发生卡壳，随之也会影响大家对AI探索的热情和持续性。

今年重新调整了一下模式，转向为公开的学习小组，项目只是其中的一部分内容。

前期冷启动，我们每周至少一次固定的线上讨论，会议的内容也是大家共同商议出来的：
☞轮换制主题分享，确保每个成员的参与度
☞分享内容可以包括时事新闻、行业报告、商业分析、项目分享、工具体验等等，除了指定成员的分享，其它成员也可以分享
☞会前准备好会议文档，所有需要分享的成员提前在文档中记录，如果有需要可以一并上传补充资料
☞会后整理好会议纪要
☞针对部分主题，以单独文档整理好，以便未来集中查看和分享

因为小组成员的核心小目标不完全类似，有的是想完成技术实现，有的是商业落地，有的是资源扩充，有的是持续学习，但是大目标都是保持对AI的持续浸泡，共同性之下兼而有之的差异性会碰撞出更多的火花。

或许这样的小队能做得更久，拭目以待。

最重要的知识管理技巧就在这张图里了，所有的方法论都工作在信息、知识、智慧这三层理。有些人做信息管理，有些人做知识管理，有些人从知识中提取智慧

新书回来看得停不下来，太适合当家长与老师阅读了。

高中考不考王安石变法？
会不会有些深🤔

对连号数字的执念

今天效率好低，25题花了一小时，太垃圾了