作者作为 Plus 用户无法使用 OpenAI 新发布的 AI 员工产品 dots，通过研读官方资料写下一篇学习笔记。文章介绍了 dots 的核心概念——拥有专属身份和云端电脑、可全天候自主工作的 AI 代理，涵盖其五大应用场景（开发、产品、科研、销售、内容创作）、像发微信一样的沟通方式、安全机制（隔离环境、权限分级、活动检视）及定价与订阅门槛。作者还对比了 Grok Bot、Meta Muse 与 dots 三款同类产品的差异，并做出三个预测：AI 员工将降价下放、一人公司增多、带 AI 团队将成为基本技能。
这是一篇 CUDA 学习系列的第一篇笔记式文章，作者旨在从零基础带领读者掌握 CUDA 编程。文章首先解释 GPU 存在的原因：CPU 擅长串行计算，而矩阵乘法等 AI 核心操作天然可并行，因此 GPU 拥有大量 ALU 以实现高吞吐并行计算。随后介绍了 CPU 与 GPU 的架构差异，以及 GPU 的关键概念：全局内存（VRAM）、流式多处理器（SM）、块、线程和 32 线程的 warp，并指出全局内存到 SM 的数据传输效率极低。最后讲解了 CUDA 的网格-块-线程层级结构，并通过矩阵乘法示例演示如何编写 CUDA kernel。
作者回顾了硅谷徐老师的大师课，指出“听懂了”不等于“学会了”，并分享了从课程中提炼的核心观点：AI时代，技能会被蒸馏，但信任不会；研发效率不等于商业收入；TQ（Token Quotient）是新的关键能力。文章还探讨了职业阶梯与超线性回报的区别，以及AI应用中的工作流重新设计的重要性。最后，作者提出了一个实践建议：通过默写来检验真正的理解。
文章总结了吴恩达 AI 提示词工程课程第三模块的核心内容，聚焦于如何利用 AI 进行多模态任务。文章提炼了 6 节课程的精髓，包括：多模态成本意识、AI 看图与文字提取技巧、AI 绘画的视觉语言、用 Prompt 快速开发 App、以及利用 AI 写代码进行数据分析。文章提供了多个可直接复用的 Prompt 模板，如 GIO 三件套和数据提取四步法，旨在帮助用户找到让 AI 落地的最低成本路径。
本文介绍了金融投资中不可或缺的8个核心公式，包括凯利公式、复利公式、夏普比率、DCF模型、CAPM模型等。文章通过解析这些公式背后的数学逻辑与历史背景，阐述了如何将抽象的风险转化为可量化的概率管理，旨在帮助投资者建立理性的决策坐标系，实现财富的长期复利增长。
