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72分钟
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1个月前
主播...
简介...
AI时代，打工人如何靠科技赋能工作和财富？本期串台了“大方谈钱”，分享如何将AI深度融入内容创作、投资分析的全流程。AI不仅是效率工具，更是能帮你对抗「羊群效应」的心理教练。当人人都谈论AI时，我们该如何正确地提问、聪明地使用，并最终让它成为我们理性决策的伙伴？这期节目，我们一起寻找答案。
Timeline
00:38 拥抱AI，是专业态度的体现
* 我认为，一个讨论AI的节目，如果提纲没有AI参与，反而是不专业的。
* 我始终是一个技术发烧友，拥抱新技术不是问题，关键在于别用错。
02:45 我的AI工作流：AI如何贯穿我内容创作的始终
* 我的内容创作，从提纲、稿件、封面图到shownotes，几乎每个环节都有AI的深度参与。
* 我甚至会用AI帮我写代码，做一些自动化小工具，把琐碎的工作交给它，这不仅节省时间，更能提升我的工作愉悦感。
* 金句：「如果一件事情要重复做三遍，就一定把它自动化。」
06:22 为什么我认为AI比实习生更可靠
* 教会实习生并检查其工作，对我来说是更大的情绪损耗。
* AI不知疲倦、态度良好、不会犯错，能完美胜任重复性、低门槛的工作，这是对“灵活用工”的终极替代。
09:38 普通人如何更好地使用AI？从拥抱新工具开始
* 我承认，普通人与专业人士在AI使用上存在差距，比如我能让AI写代码来解决问题。
* 但好消息是，大模型和飞书这类工具正不断拉近这个距离，前提是你愿意去学习和使用它们。
13:36 我的进阶玩法：用API实现模型“比稿”与“接力”
* 我推荐大家尝试API和客户端（如Cherry studio），这能让你同时调用多个模型，看谁做得好。
* 我会用这种方式做“模型接力”：简单工作交给便宜模型，复杂创作交给昂贵模型，无缝衔接。
16:50 我如何用AI实现视觉表达的专业感
* 我公众号的封面图都由Midjourney生成，通过“风格参考”功能，我建立了一套成本极低的统一视觉VI。
* 我还会让AI根据文章内容生成定制化的SVG插图，这比随便找张照片做配图要专业得多。
19:16 我眼中的大模型“性格”
* 用多了你会发现，每个模型都有自己的脾气：Gemini有点啰嗦，Grok则非常发散。
* 我在做理财思路的头脑风暴时就特别喜欢用Grok，它总能给我意想不到的启发。
20:26 为什么我们离不开ChatGPT？因为“长期记忆”
* 尽管新模型层出不穷，但我发现很多人（包括我）依然依赖ChatGPT，它的核心壁垒是“长期记忆”。
* 它能记住你的偏好和历史对话，这种“被了解”的感觉，让它超越了工具，产生了一种情感连接。
31:53 AI在投资界的应用：远超你的想象
* 其实，量化基金早就在用神经网络等AI技术分析结构化数据（量价因子）。
* ChatGPT这类大语言模型的新价值，在于处理非结构化的文本信息，但对专业机构而言，这更像是锦上添花。
35:36 给普通投资者的忠告：别让AI帮你回测，让它当你的心理教练
* 我必须提醒大家，通用大模型给出的投资回测报告基本是“幻觉”，它没有真实数据，只是在“扮演”一个分析师。
* AI对普通人最大的价值，是扮演一个理性的心理分析师，在你被市场情绪裹挟时，给你一个客观冷静的声音，帮你对抗“羊群效应”。
40:15 如何向AI提问，才能获得高质量建议？
* 我建议你为自己建立一个“数字孪生”文档，写清你的财务、家庭、目标、性格等背景信息。
* 提问前先把这个“个人说明书”发给AI，它了解你越多，给出的建议才越有价值。
* 这个方法论由李继刚老师的“乔哈里视窗”理论启发，核心是补足AI不知道的、关于你的信息。
49:25 AI时代，专业知识的价值被放大了
* AI看似拉平了差距，但我认为它实际上放大了专业人士的优势。
* 因为你懂的越多，就越能提出精准的问题，从而解锁AI更深层次的能力。你的专业知识，就是你施展“赛博魔法”的咒语。
54:15 停止让AI推荐基金，试试让它“读懂”基金经理
* 我不建议让通用大模型推荐具体基金，这是典型的“垃圾进，垃圾出”。
* 我更推荐的用法是，把基金经理的访谈稿喂给AI，让它帮你分析其中的言下之意、情绪和回避的问题。这才是它真正的强项。
01:02:06 我如何看待AI与投资：捕捉Alpha，而非预测Beta
* 我自己用AI做投资，主要是做策略回测，验证我的理念，但我不会让它做预测。
* 我认为AI的价值在于捕捉Alpha（超额收益），而非预测Beta（市场走向）。普通人与其自己钻研，不如选择优秀的量化产品去享受成果。
01:09:23 我的创作哲学：深耕专业，而非迎合流量
* 我清楚，用AI去迎合流量很容易，但我选择不这么做，因为写小白内容对我自己没有成长。
* 我更愿意深耕有壁垒的内容，这既是对我自己的投资，也是一种人群筛选。在投资这个领域，年龄和深度，本身就是一种资本。
本期制作
嘉宾：张翼轸
主播：章衡 惟惟惟
制作：余冬
Timeline
00:38 拥抱AI，是专业态度的体现
* 我认为，一个讨论AI的节目，如果提纲没有AI参与，反而是不专业的。
* 我始终是一个技术发烧友，拥抱新技术不是问题，关键在于别用错。
02:45 我的AI工作流：AI如何贯穿我内容创作的始终
* 我的内容创作，从提纲、稿件、封面图到shownotes，几乎每个环节都有AI的深度参与。
* 我甚至会用AI帮我写代码，做一些自动化小工具，把琐碎的工作交给它，这不仅节省时间，更能提升我的工作愉悦感。
* 金句：「如果一件事情要重复做三遍，就一定把它自动化。」
06:22 为什么我认为AI比实习生更可靠
* 教会实习生并检查其工作，对我来说是更大的情绪损耗。
* AI不知疲倦、态度良好、不会犯错，能完美胜任重复性、低门槛的工作，这是对“灵活用工”的终极替代。
09:38 普通人如何更好地使用AI？从拥抱新工具开始
* 我承认，普通人与专业人士在AI使用上存在差距，比如我能让AI写代码来解决问题。
* 但好消息是，大模型和飞书这类工具正不断拉近这个距离，前提是你愿意去学习和使用它们。
13:36 我的进阶玩法：用API实现模型“比稿”与“接力”
* 我推荐大家尝试API和客户端（如Cherry studio），这能让你同时调用多个模型，看谁做得好。
* 我会用这种方式做“模型接力”：简单工作交给便宜模型，复杂创作交给昂贵模型，无缝衔接。
16:50 我如何用AI实现视觉表达的专业感
* 我公众号的封面图都由Midjourney生成，通过“风格参考”功能，我建立了一套成本极低的统一视觉VI。
* 我还会让AI根据文章内容生成定制化的SVG插图，这比随便找张照片做配图要专业得多。
19:16 我眼中的大模型“性格”
* 用多了你会发现，每个模型都有自己的脾气：Gemini有点啰嗦，Grok则非常发散。
* 我在做理财思路的头脑风暴时就特别喜欢用Grok，它总能给我意想不到的启发。
20:26 为什么我们离不开ChatGPT？因为“长期记忆”
* 尽管新模型层出不穷，但我发现很多人（包括我）依然依赖ChatGPT，它的核心壁垒是“长期记忆”。
* 它能记住你的偏好和历史对话，这种“被了解”的感觉，让它超越了工具，产生了一种情感连接。
31:53 AI在投资界的应用：远超你的想象
* 其实，量化基金早就在用神经网络等AI技术分析结构化数据（量价因子）。
* ChatGPT这类大语言模型的新价值，在于处理非结构化的文本信息，但对专业机构而言，这更像是锦上添花。
35:36 给普通投资者的忠告：别让AI帮你回测，让它当你的心理教练
* 我必须提醒大家，通用大模型给出的投资回测报告基本是“幻觉”，它没有真实数据，只是在“扮演”一个分析师。
* AI对普通人最大的价值，是扮演一个理性的心理分析师，在你被市场情绪裹挟时，给你一个客观冷静的声音，帮你对抗“羊群效应”。
40:15 如何向AI提问，才能获得高质量建议？
* 我建议你为自己建立一个“数字孪生”文档，写清你的财务、家庭、目标、性格等背景信息。
* 提问前先把这个“个人说明书”发给AI，它了解你越多，给出的建议才越有价值。
* 这个方法论由李继刚老师的“乔哈里视窗”理论启发，核心是补足AI不知道的、关于你的信息。
49:25 AI时代，专业知识的价值被放大了
* AI看似拉平了差距，但我认为它实际上放大了专业人士的优势。
* 因为你懂的越多，就越能提出精准的问题，从而解锁AI更深层次的能力。你的专业知识，就是你施展“赛博魔法”的咒语。
54:15 停止让AI推荐基金，试试让它“读懂”基金经理
* 我不建议让通用大模型推荐具体基金，这是典型的“垃圾进，垃圾出”。
* 我更推荐的用法是，把基金经理的访谈稿喂给AI，让它帮你分析其中的言下之意、情绪和回避的问题。这才是它真正的强项。
01:02:06 我如何看待AI与投资：捕捉Alpha，而非预测Beta
* 我自己用AI做投资，主要是做策略回测，验证我的理念，但我不会让它做预测。
* 我认为AI的价值在于捕捉Alpha（超额收益），而非预测Beta（市场走向）。普通人与其自己钻研，不如选择优秀的量化产品去享受成果。
01:09:23 我的创作哲学：深耕专业，而非迎合流量
* 我清楚，用AI去迎合流量很容易，但我选择不这么做，因为写小白内容对我自己没有成长。
* 我更愿意深耕有壁垒的内容，这既是对我自己的投资，也是一种人群筛选。在投资这个领域，年龄和深度，本身就是一种资本。
本期制作
嘉宾：张翼轸
主播：章衡 惟惟惟
制作：余冬
评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
Baron227
1个月前
上海
1
开放包容 勇于尝试🥳
Tsingyii
1个月前
湖北
1
好多人念 “A癌”啊
独步91
1个月前
浙江
1
38:32 买基金理财五年，听了一万多小时播客（投资理财、历史哲学、心理学…）
问自己—— 能力与欲望？金钱与生活？理财的目标？
最后选择了股债平衡配置，平衡配置能被动的克服贪婪和恐惧，买在无人问津处，等风来；卖在人声鼎沸时，等潮落。
Ass嘟嘟
1个月前
河北
1
「✅反常识工作流」
拥抱新技术，使用AI不是问题，别用错了才是关键。
通过小工具，把琐碎的过程自动化。节省时间，也可以提升个人状态，有较强的成就感。
「✅实习生替代逻辑」
AI替代的是一些相对低门槛岗位的人，灵活用工场景将被重塑。
「✅小白进阶关键」
使用AI写程序，再用程序执行工作。
主动拥抱新的工具，比如普通人用飞书DeepSeek字段可批量处理数据，复杂的工作在对方的后台完成，拉近与专业人士差距；拥抱API客户端（如Cherry Studio），同步使用多个模型，可快速在不同模型中切换，还可以模型比稿、模型接力。
提升工作效率，提升工作质量。比如数据挖掘。
固化的提示词。
「✅视觉创作」
Midjourney - 风格参考功能。
把文章相关内容输入到大模型，生成SVG的矢量图，同时规定色系。
习惯了模型的特性之后，选一个更适合的模型。
「✅长期记忆壁垒」
长期记忆，是OpenAI最强大的卖点。ChatGPT熟悉你的一些小习惯。很多话，不言自明。
有了长期记忆之后，你跟它讲的每一句话在未来都有价值，你在跟它的互动中存下来的内容，会影响你未来跟它的交互，它会被你调教。情绪价值拉满。
工具 or 情绪价值。
「✅提示词调性格」
设定系统提示词、微调或调整提示词。互动。通过跟大模型的交流设定了不同的角色，做互动。
“不要顾及我的任何颜面，用你最强的算力思考这个问题。”打破大模型谄媚的风格。
大模型的算法决定了它在缺省状态下是追求中庸、追求人类最大公约数的状态。通过提示词干预大模型的走向，按照符合你需求的一条道路走。
幻觉：并没有真正做过，只是在假设写这么一个报告（生成文本）。
「✅投资心理教练」
对绝大多数普通人，大模型在投资上最大的赋能是心理层面。很多时候不是因为我们的认知有问题，而是因为我们的心理上不能坚持自己原来正确的认知。
大模型是一个非常好的心理分析师。把你在做投资决策时的想法以及背景告诉它，让大模型用它的知识分析和心理分析能力判断你现在做的是不是一个危险的决策。
你聊的越坦诚，它能给你的东西越好。
角色扮演：让它扮演一个全球顶尖的心理学教授等等。内置巴菲特式理性，专治‘涨时贪婪跌时恐惧’的人性弱点。
提示词：必须让它走出跟你的朋友交流的环节，让它化身为一个专业的投资者。
「✅数字孪生文档」
对自己基本的描述。每次跟它交流之前，把文档喂给它。越详细越好。
对于那些用户知道，但AI不知道的部分，一定要说的非常详细。
投资需准备‘人生说明书’：年龄/负债/风险承受力等数据喂给AI，结合实时PE/PB分析，才能获得靠谱持仓建议而非鸡汤按摩
「✅信息污染攻防」
不开联网功能：该有的知识早已存在它的大模型资料库里，并不需要再去网上搜资料。不是让大模型做网上内容的归纳，而是用它内置的知识库解答问题。
网络污染：限制信息来源/增加信息的数量 - 秘塔。限制来源只搜索学术文献库或播客等。只搜索英文资料，不搜索中文资料。
AI可以让普通人的下限提升。但某种程度会拉大普通人士和专业人士的差距。因为AI的无所不能需要你用提示词调出来。
「✅基金避坑指南」
进入的内容如果是被污染的，出来的结果也是有问题的。
如果让大模型给你推荐基金，它的推荐是基于它搜到的文章，而不是基于所有的基金数据。
大模型更多的是防守，避免你犯错。更擅长批判性分析。
大模型的价值在于它会比较公允的分析。但你得把基本的一些市场情况告诉他，至少能提供一个理性的参考。提供一些发展路径。
人，往往会被自己的习惯，或者说对自己已经来时的这条路锚定了。对未来预测时，带有自己先验的假设。大模型的好处在于它相对是一个客观的，没有情绪。
「✅量化基金真相」
AI/量化的价值在于捕捉散户非理性定价的α，而非预测β。
因为普通股民有太多非理性的成分，而AI可以很好的捕捉。
AI可以作为日常生活中的工具，但是不要轻易的直接参与投资。因为AI做投资，对算力对模型的要求很高。
「✅内容污染防御」
在AI时代，审美是一个能力。
AI时代的数字技能要求很高，要能识别出这些内容来自于数字人、洗稿，敬而远之。短视频是AI洗稿重灾区！
转向中视频/播客：换一个信息媒介，还没有被大面积污染的领域。
贪吃蝙蝠侠
1个月前
上海
0
很有意义的一个分享，如何用ai才是王道
Toto_wgro
1个月前
上海
0
张老师有深度
一ksana
1个月前
广西
0
41:10 在不同使用场景下，Ai也需精分😃
Dru4
1个月前
上海
0
shownote ai味儿重了点
