人和AI的训练方式基本是一样的：数据，多经历、多看书、多做事、多交流，增加输入；算法，学习规律、总结经验、举一反三；算力，好好吃饭、好好睡觉、多运动，保护和开发大脑资源。数据要足够多才能训练算法，算法要迭代足够快，算力是稀缺和不可再生资源、很贵、要保护好。

我对OP一直不太感冒，主要是发生了好多次低级错误，进而让我感觉这个团队的文化有些问题，加上业务上落后于ARB，所以基本不太去关注和参与。几件事情分别是：1）早期OP在以太社区的正统性和呼声是最高的，但是团队采取了白名单制度，只和一些大项目合作，这显然违背了去中心化的开放性精神；2）是他们…

一个人失败受挫之后、处于低谷之时，才是交朋友最好的时候。相识于微时。最近见的基本都是交了8-9位数学费的“失败创业者”。

人与人之间在基因层面的差异是微不足道的，人基本是环境的产物，你接触的任何东西都能潜移默化的改变你。打交道的人、看的书、关注的博主和新闻、吃的食物、做的事、呆的国家和城市等等，这些都要谨慎选择。

经历多个市场多个周期，对市场的理解会快很多。假设一个人经历三轮牛熊才成熟，那如果一个人只玩a股，真正入门需要8×3=24年，快退休的年纪了。但如果同时玩多个市场、刚好可以遇到不同市场的不同周期，快的话基本5年就上道了。本质上用空间去缩短时间，或者是说多线程去感受市场。

过去两年，我基本都在看书，历史、经济、投资、管理、心理、生物等啥都看，想看啥看啥。最近半年开始对各种机会更感兴趣，区块链、美股、a股、港股、债券、地产、酒、咖啡、餐饮、服装、连锁、农业、医疗健康等，都在琢磨学习。状态截然不同，不过感觉都不错，一种是幸福感，一种是兴奋感。