@翦商:殷周之变与华夏新生

商起源

  • 《诗经·商颂·玄鸟》对契降生的描写是:“天命玄鸟,降而生商。”

    • 玄鸟,喻指上帝(天)和商人之间的独特媒介,至于是什么鸟,则有燕子和凤凰等不同解释。
  • 《诗经·商颂·长发》则是:“有娀方将,帝立子生商。”

    • 有娀是简狄所在的部族,“有娀方将”是有娀氏将要兴起之意。

为什么需要祭祀

  • 以色列考古学家吉迪·谢拉赫认为,在“早期国家”或“复杂酋邦”阶段,社会开始变得更复杂,王权刚刚出现,统治者发现自己的统治体系还不够发达,急需借用一种强大的机制来维护权力,从而导致人祭宗教和战俘献祭行为的产生。

  • 为何战争与人祭可以铸牢新兴王权,吉迪却没有多谈。

  • 结合前文对新石器末期到中商这上千年人祭历程的梳理,本书认为可以从两方面来理解:

    • 理论层面,王的大量献祭(意味着他获得神的福佑)是王权融合神权的标志;

    • 现实层面,战争让本国族的民众团结起来一致对外,从而更巩固了王的权力。

大都无城

  • 新宫殿区坐落在洹河弯内侧,今安阳小屯村北,“殷墟博物苑”所在地。

  • 营建新宫殿时,武丁抛弃了之前的“城池”都城模式。他可能不相信商朝都城会受到外来威胁,认为与其耗费庞大的人力夯筑城墙,不如主动对外扩张。武丁规划的宫殿也不再是封闭的大院落,而是若干座彼此独立的大型建筑,皆有厚达1米的夯土地基、木柱框架结构和厚重的夯土墙,足以抵抗地震,且分散的单体结构也更利于防火。

商王朝留下了众多遗址、文物以及累累白骨,那么,这个身居华夏文明源头的王朝是如何运作的?商王如何解释自己的权力来源?他的臣民对此又是如何理解的?

  • 在商人的眼里,世界是冷酷的,充满暴力、杀戮、掠夺和不安全。他们不认为鬼神有明确的善恶观念,或者说,商人本没有明确的善恶观念,自然也不会想象鬼神能有。商人认为鬼神会随时、随意给任何人降下灾难,大到灾荒和战乱,小到生活中的各种不如意,都有鬼神在背后操纵,即便是商王也难免。

层累地造成的中国古史

  • 史学大家顾颉刚称这种现象为“层累地造成的中国古史”,意思是说,越晚产生的传说,反倒在神谱里面越古老,就像人们堆柴堆,“后来者居上”。因为时代越晚,各族群的祖先传说就越是逐渐汇总到一起,这时,各自的先祖孰先孰后以及谁比谁厉害就成了问题。因此,为了制造更大范围的身份认同,就只能创作更古老的先祖,给各族群增添一位共同的始祖。先祖诸神的关系和谐了,世间各族群的关系才能和谐。

《易经》里为何会有这么多周人生活的真实记录?这便涉及周昌创作《易经》的目的:研究各种事物背后的因果联系,最终建立一套翦商的理论和操作方法。

  • 先说最古老的所谓伏羲“八卦”。有四对卦,分别是乾和坤,坎和离,震和艮,巽和兑;各有代表图案,被称为“卦象”,由三根表示阴阳的“爻”组成,一根直线代表阳爻,两段半截的线代表阴爻。

  • 东周时的学者说,这是宇宙间的八大元素:乾代表天,坤代表地;坎代表水,离代表火;震代表雷,艮代表山;巽代表风,兑代表泽(沼泽)。(《周易正义·说卦卷九》)至于伏羲或者周昌时代的人是不是这么理解的,就不好说了。

  • 再来说六十四卦。卦象由两个八卦上下重叠组成,一共有六十四种,都有六个爻。假如是两个八卦的乾叠加,就仍叫乾卦,以此类推。但不一样的八卦互相叠加,就需要起新的卦名了,比如,震下坎上,叫屯卦。

  • 六十四卦的每个卦都有一条简短的解说词,这被称为“卦辞”;相对的,卦里的每个爻也都有一条“爻辞”。概而言之,《易经》是由六十四卦的卦名、卦象、卦辞和爻辞组成的。

  • 《易经》并非文王专门编写的算命教材,而更像是他自己的练习簿,所以内容驳杂,有大量的私人琐事。从萌生翦商之念始,文王就反复将其代入和推算,并随时验证、修订和增补,希望总结出一套最精确的占算方法,而最终目的,当然就是在消灭商朝的战争里运用这套预测技术。

从现代人的视角看,文王周昌为翦商而推演的“理论”,或许可以分为以下三个层面:

  • 一,宗教的,即他对商人“上帝”概念的重新诠释和利用。文王的身份类似犹太教的摩西、伊斯兰教的穆罕默德,身兼部族政治首领与神意传达者两重职能。

  • 二,巫术的,即他在《易经》里对商朝施展的各种诅咒、影射与禳解之术。在上古初民时代,这些行为往往和宗教混杂在一起,不易区分。

  • 三,理性的,或者说世俗的,即各种“富国强兵”的策略和行师用兵的战术。

从考古来看,商朝一直繁荣的人祭和人奠基到西周建立时却戛然而止。文献和考古两相对照,本书推测,这场重大变革发生在周公辅政时期。

  • 这场变革几乎从未被历史文献提及,甚至商代无比“繁荣”的人祭行为也没有被记录。那么,周人为何要掩盖商人的血祭宗教,以及这个宗教是如何被消灭的?

  • 商人的血祭宗教是被周公终结的,但周公所做的远不止于此,他还要抹杀关于它的记忆,防止它死灰复燃。

  • 而忘却是比禁止更根本的解决方式。为此,首先必须毁灭殷都,拆分商人族群,销毁商王的甲骨记录;其次,自古公亶父以来,周人曾经为商朝捕猎羌俘,这段不光彩的历史也应当被永久埋葬;再次,长兄伯邑考在殷都死于献祭,他的父亲和弟弟们还参与并分享了肉食,这段惨痛的经历也必须被遗忘。

成王亲政第五年,第二次东夷战争结束后,成王和母后东返,途中经过成周洛阳小住了一段时间。在这期间,有一位贵族曾获得成王的接见,之后更是专门制作了一件青铜尊,这就是因“宅兹中国”的铭文而著称于后世的“何尊”。这也是目前发现的“中国”一词的最早记录,它在当时的意思是“中原之地”。

周社会是典型的身份世袭制,周王任命朝廷高级官员(卿)的选择范围很小,基本由十几个显赫的家族世代占据着朝廷主要官职。而且,官职本身并没有薪俸,全靠自家封邑收入,做官只是可以给他们提供获得更多封邑的机会。各诸侯国内部的权力结构也类似,但规模要比镐京朝廷小很多倍。

  • 就这样,随着统治阶层的繁衍,周朝特色的贵族制度逐渐得以形成,其中,最首要的是“宗法”家族制,核心则是嫡长子一系的独尊地位。

  • 一,周朝各姬姓诸侯(被分封的王室亲属)对周王的效忠服从,是家族兄弟(及其后人)对嫡长兄(及其嫡系后人)的服从。

  • 二,在各诸侯国内部,太子之外的公子被分封为世袭大夫,大夫再繁衍和分封出“士”。

  • 三,非周族的异姓诸侯和贵族则通过婚姻关系被纳入家族结构中。周王尊称同姓诸侯国君为“伯父”,称异姓诸侯国君为“伯舅”(当然必须是曾经和周王室有过联姻关系的),伯代表排序。

  • 这套基于血缘宗法制的贵族等级和封建政治秩序,周人称之为“礼”。不同等级的贵族使用相应的车马、住宅、衣服、乐器、玉器、酒器和食器组合,丧礼和随葬品也以此类推。各种典礼仪式上,比如朝见天子、祭祀和宴会等,入场顺序以及站或坐的位置由相应的等级身份决定。

  • 典礼可以在不同层次举行,如诸侯国或大夫家,但基本原则一致。贵族的冠礼、婚礼、丧礼和祭礼也都有各等级的标准规范,几乎所有礼仪场合都有乐队伴奏,而乐队的规模和演奏的乐曲也都有相应规范。所以,周人贵族文化又被称为“礼乐文明”。

当然,春秋的人祭回潮并未成为主流,可能有以下两个原因:

  • 其一,战国时期的社会重组和政治变革。由于列国兼并战争的威胁日渐增加,各国都进行了变法运动,废除贵族制,实行君主集权和官僚制,国家的首要目的是富国强兵,在国际竞争中获胜。而这需要官僚机器用理性、功利的方式管理社会,人祭自然属于不可容忍和必须取缔的行为。

    • 战国初期魏国西门豹治邺的史事,呈现的就是新兴官僚政治和民间传统文化的碰撞。当时邺县还有“为河伯娶妇”的风俗,本质上是把少女奉献给漳河水神的人祭行为。邺县在殷墟以北15公里,所以这种风俗很可能是殷商宗教的残余。到西门豹时代,普通的邺县人已经不愿为祭祀承担如此高昂的代价,只是苦于无法对抗地方精英“三老”和女巫联手主导的民间权力结构。为此,时任邺令的西门豹表面上遵循本地宗教理念,实际却找借口把女巫及其弟子和三老先后投入了漳河,从此,这里再无人敢复兴人祭宗教。

      • 《史记·滑稽列传》褚少孙所作增补。虽然秦汉之后的王朝法律已经不允许猎俘杀祭,但人祭宗教也曾在民间迁延了较长时间。直到汉魏时期,宋襄公曾经献祭的“次睢”神社仍存在,又被称为“食人社”;也有祭祀者会花钱雇穷人充当人牲,祭祀时把人牲捆绑在神社前,如同屠宰的牲畜。不过从文献记载来看,也许汉魏时的人祭只是程序性表演,而非真正杀人、食人。参见《续汉书·地理志》注《博物记》曰:“县东界次睢有大丛社,民谓之食人社,即次睢之社。”《艺文类聚》卷五九引《从征记》:“临沂厚丘间,有次睢里社,常以人祭,襄公使邾子用鄫子处。相承雇贫人,命斋洁,祭时缚着社前,如见牺牲,魏初乃止。”
  • 其二,以孔子为代表的儒家逐渐兴起,开始提倡仁政和爱人。当时还有制作陶人俑随葬和埋入祭祀坑的习俗,结果遭到孔子诅咒:“始作俑者,其无后乎!”孟子对此的解释是,孔子讨厌这种模拟用人殉葬的行为,“为其象人而用之也”。(《孟子·梁惠王章句上》)和多数人不同,孔子的职业是整理上古史的学者,他很可能是在晚年破解了商周之际的一些隐秘往事,担心用陶俑随葬会唤起人们对人祭时代的记忆。

后世人对周公的认识,有事功和制度文化两方面:事功,主要是周公辅佐成王、平定三监之乱,为西周王朝奠定开局;制度文化,主要是周公“制礼作乐”,确立西周的政体,包括诸侯列国分封格局和贵族等级制度。在考古发现商朝的遗址与人祭文化之前,人们对周公的理解只能达到这种程度。

  • 但事实上,周公最重要的工作是消灭商人的人祭宗教,以及与之配套的弱肉强食的宗教价值体系。他不仅阻止了周人模仿和继承这种宗教文化,也在殷商遗民和东夷族群中根除了它。尤其关键的是,周公还抹除了与商朝人祭有关的记忆,甚至也隐藏了自己禁绝人祭行为的种种举措。这是为防止人祭宗教的死灰复燃和卷土重来,也是为掩盖周人曾为商朝捕俘人牲的那段不光彩的历史。

为了填补人祭宗教退场造成的真空,周公发展出了一套新的历史叙事、道德体系和宗教理念。这主要体现在《尚书》的几篇诰命中:

  • 一,淡化商人对“帝”的崇拜。在商朝末期,“帝”已经和商王身份重叠,商王具有“帝”的神性。但周灭商后,王已经不能身兼“帝”之名号,对周人来说,帝在高高的天庭之上,不会化身为世间凡人。

    • 虽然我们还不能完全确定这个原则就是由周公确立的,但从《尚书》的几篇诰命可以发现:在对殷商遗民讲话(如《多士》)时,周公会频频引用上帝的命令来威吓和诱导商人,这是因为商人格外信奉上帝,只能因势利导;但在对周族自己人讲话时,如册命弟弟周封为卫侯的三篇诰命,周公却极少谈到上帝,尤其是对族人谈论现实和规划未来时,他从不动用上帝进行论证,更不涉及其他的神灵。这显然是一种有意识地 “敬而远之”,让现实和神界保持距离。从这些迹象看,周朝人“疏远”上帝或其他诸神的传统的确是由周公奠定的。
  • 二,为减少神界对现实的干预,周公会尽量用“天”的概念来代替“帝”,因此,上帝发布的命令(“帝命”)变成了含糊的“天命”。

    • 天命的观念在后来的中国一直存在,但人们已经忘记了它的缘起。“天”无形无像,无言无行,不容易被赋予拟人化的个性。在《诗经》里,上帝曾频频给文王下达命令,如命令文王攻打崇国,武王灭商据说也是来自上帝的意旨,但后世周王已经无法接收神界的具体指示,所以改称为“天命”后,它变成了一种更为抽象的、近乎隐喻的道德规训。

      • 杜勇:《尚书·周初八诰研究》,中国社会科学出版社,1998年,第206页。另,在《尚书·盘庚》中,盘庚的发言中也有“天命”,但陈梦家认为,“商人称‘帝命’,无作天命者,天命乃周人之说法……此亦战国宋人之拟作”。参见陈梦家《尚书通论》,中华书局,1985年,第207页。本书认为,《盘庚》中的“天命”可能有西周之后的改动,但该文主体仍是盘庚时代的作品。
    • 当然,周公时代还不可能有科学主义的无神论认知,神界即使被放置得比较远,也不会和王朝政治完全绝缘。比如,西周的王就被称为“天子”,也就是天的儿子,而这是连商代甲骨文也没有的词,但无论怎样,“天”还是过于含糊,周人及其以后的历代王朝从未给“天子”增加更具体的神性定义与功能。即便秦始皇使用“皇帝”尊号,其直观用意也是强调自己和六国之王的不同,虽有强调王者尊贵的这一层神性之意,但也使“帝”落入凡尘,并不比“天子”概念更神秘。

      • 周公这方面的理论主张在《尚书·无逸》篇中体现较多。
  • 三,周公宣称,王者应当爱民、德治和勤勉,这样才会受到“天命”青睐,长寿享国;如果王者残暴对待庶民和小人,天命就会转移到更有德的候选君王身上,从而改朝换代。

因为周公掐断了神对人间的直接干预,这意味着华夏世界不会再有主导性宗教,以神的名义颁布的道德律条(如摩西十诫、佛家五戒)也无从产生,所以周人必须另行寻找一套用于世俗生活的道德原则。这种世俗道德的原理,是“推己及人”,也就是把自己放在他人的位置上考虑,从而决定自己对待他人的方式。

  • 周公的办法是对《易经》进行再解释,具体方法则是在文王创作的卦爻辞后面加上一段象传进行说明。象传不再鼓励任何投机和以下犯上的非分之想,全是君子应当如何朝乾夕惕,履行社会责任的励志说教,和文王卦爻辞的本意完全不同。 比如,乾卦的象传是“天行健,君子以自强不息”,坤卦的象传是“地势坤,君子以厚德载物”,远比文王卦爻辞清晰易懂,而且富于积极和励志的色调。

“六经”具体是指《诗经》《尚书》《仪礼》《乐经》《易经》《春秋》。其中,《诗经》《尚书》《易经》包含大量商周易代时期的史料。在“六经”成书之前,社会上传抄流行的主要是单篇文章,真伪混杂,质量良莠不齐。为此,孔子选择了最可信且符合周公精神的汇编成书,而不符合这两点的篇章就逐渐失传了

  • 《诗经》记载了周族从姜嫄、后稷以来的多篇史诗,包括周族早期历史、文王确立翦商大计、武王的灭商战争、周公平定三监叛乱以及对商文化的改造等,属于经过周公修订的官方正式版本。

  • 书是文献之意,《尚书》就是古代的文献。按时间顺序,《尚书》分为《虞书》(尧舜禹时期)、《夏书》、《商书》和《周书》。在收入“六经”之前,《尚书》中各篇都是单行本,基本规律是越古老的越不可信,内容大都是西周及之后的人按照周公重写上古历史的精神,虚构了尧舜禹和夏商时期的很多帝王故事和讲话稿,基本是周公式的道德说教,不具备史料价值。当然,也会有个别真正的商代文献,比如盘庚迁都的讲话稿,内容上和周公精神抵触不大,或者已经被周公授意删削过,所以保留了下来。总之,这些真真假假的篇章被孔子分别收入了《尚书》的《虞书》《夏书》和《商书》部分 。

  • 当然,孔子编辑“六经”的作用不止于此,其中还保存了从西周创立直到孔子时代的文化成果,这就是周人贵族社会的诗歌(《诗经》)、礼俗(《仪礼》)和历史(《春秋》)。

概而言之,周公时代变革的最大结果,是神权退场,这让中国的文化过于“早熟”;战国时代变革的最大结果,是贵族退场,这让中国的政治过于“早熟”。而在其他诸人类文明中,神权和贵族政治的退场,都发生在公元1500年之后的所谓近现代时期。


@知识资产:从一张卡片开始积累

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本书分享记笔记的三种方法

  • 用自己的话记笔记

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[[Dozen/如何复盘]] 《陈云文选》关于如何才能少犯错误的主要方法可以概括为三个: 交换比较反复

  • 交换 #card

    • 交换正反两面意见,让自己的视角更全面。

    • 值得注意的是,收集反对信息后,如果这些信息正确就改进,如果错误就驳倒。

    • 只有这样,一个人的认识才能更接近客观事实。

  • 交换是为了 更全面地认识事物 ,比较则是为了更好地 判断事物的性质 ,用来了解事物的发展程度、要害和本质。

  • 重复上面两步,既是 认识 的过程,也是 实践 的过程。在此过程中,坚持 正确的 ,改进 错误的
    高亮后如何自我提问,增加笔记的摩擦力

  • 问问我为什么感觉不错

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  • 问问自己是否见过或做过类似的事情。

  • “这个观点和传统观点有什么不同”

  • “我对这个观点有什么疑问”

  • “这个方法适用于什么场景下的什么问题,不适用于什么场景下的什么问题”

如何记录情绪 [[Life Log]]

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精练笔记

  • Light 对邓小平时代的精练笔记

    • 什么是“实事求是”? #card
      • 摆脱意识形态的束缚;

      • 承认令人不快的事实;

      • 实践是检验真理的唯一标准。

[[Q - 笔记需要分类吗?]] 分类是让自己更容易找到信息,适合自己的分类是从笔记中生长出来的。

  • 分类的目的是什么?答案很简单,分类是为了让“自己”更容易找到信息,而不是别人。换句话说,对于别人来说有用的分类方式,可能对我们自己并不适用。

  • 到这里你可能觉得有点[[反常识]]。的确,过去提到标签或分类,我们总觉得应该借鉴某种客观的分类体系,然后把笔记都分门别类地放进去。就像在盖图书馆之前,我们就应该知道分成多少区域,在盖医院之前,我们就应该知道分成多少科室一样。

  • 但前面的案例告诉我们:

    • 第一,不要机械照搬外部的分类,因为这并不符合你自己的提取习惯——就像大多数人不会根据图书馆的分类方式来整理自己的书架。所以大胆一些,根据你的主观需求为笔记打标签就好。

    • 第二,不必试图一次性规划好标签分类体系,而要允许它自然生长出来。刚开始打标签的时候,或许你会觉得有点乱。但是别担心,你的标签体系会随着认知加深而逐渐生长出来。

基于[[PARA]]设计出[[IARA]],把笔记分为个人的领域、兴趣、项目、归档四大部分。

  • 项目中关键信息需要和其他人同步,更适合记录在公司内部的协作软件中。个人笔记记录自己的思考、决策和结果,用来沉淀有价值的经验。

怎样更好的回顾记录?

  • 每次记录新的笔记时,重新熟悉相关的笔记,然后再记录新的内容。 #card

    • 望岳投资南添的例子,假设他要记一条有关电动车领域的笔记,正式记录前他会点开对应的标签,翻看此前关于这个领域的笔记,思考即将记录的内容和之前记录的内容是否有冲突或关联。这样回顾的好处是,他不但可以加深对相关笔记的印象,还能快速建立起笔记之间的连接。
  • 同步思考一些问题 #card #incremental #depth-1

    • 这条笔记和我最近遇到的什么问题有关? #card

      • 我早期读企业家谢家华的自传《三双鞋》,做了很多笔记。某次我回顾到下面这条关于“客服”问题的笔记,同时也在想,这跟我最近遇到的什么问题有关?
    • 关于这条笔记,我可以补充什么新实践或新思考? #card

      • 下面这条关于时间管理的笔记,是我某次听播客时记录的。之前我做事总是容易失焦,导致重要的事情得不到及时解决,所以后来我干脆买了一堆便笺贴在墙上,确保自己一到办公室就能看到近期重点项目的重要节点。回顾这条笔记时,我把自己的这些实战经验补充在了后面,促进理解,加强记忆。
    • 这条笔记和其他哪条笔记有关系?
      待整理

  • 如何提出有价值的问题

  • 重要的不是答案,而是一个好问题。而所谓“好问题”,其实源于你自己,源于你的经历、你的偏好、你的期待、你的兴趣……只有拿着自己的真实问题去搜集信息,才算掌握了获取信息的主动权。

  • 2024-01-01 09:24:02

  • [[项飚对于工作意义的定义]]

  • 2024-01-01 09:24:49

  • 主动监控,保持质疑

  • 2024-01-01 09:25:01

  • 方法一

  • 获取优质信息的第三条原则叫作:主动监控,保持质疑。它的意思是,对于搜集到的信息,无论是书里的名言也好,还是专家的建议也好,我们都不要被动地默认接受,而是要主动在大脑里增加一道监控程序,对它们保持质疑。

  • 你可能觉得,这个建议说起来容易,做起来难,毕竟我们注意力有限,不可能监控所有信息。针对这一点,我有个小技巧分享给你,你可以提前设置一些“触发词”,重点监控这些词语,比如“绝对”“肯定”“一定”“永远”“所有”……当这些“言之凿凿”的词语或语气出现的时候,你就要多问一句:“真是这样吗?”让自己重新审视信息。

  • 2024-01-01 09:25:26

  • 除了提前设置“触发词”,如果你想更进一步,我还有第二个技巧分享给你。面对来自他人的经验,你可以设置一个监控问题:这个经验的完整逻辑是什么?适用场景是什么?只需多问一句,你就有可能收获完全不同的信息。

  • 一个典型使用场景是金句。比如,巴菲特有句著名的话:“别人贪婪时我恐惧,别人恐惧时我贪婪。”这句话有道理吗?有,逆向思考往往有意外收获。但它适用于所有场景吗?并不。因为别人贪婪并不意味着高估,别人恐惧也不代表着低估。如果我们只是记住这句话,然后据此去投资,大概率也是血本无归。

  • 而如果我们能多问一句:这个经验的完整逻辑是什么?就可能得出如下答案:

  • 1.价格(市场情绪)和价值是两个独立值;

  • 2.市场情绪往往极端演绎,于是价格也总是偏离价值;

  • 3.当市场情绪极端时,不妨试试逆向思考,或有机会;

  • 4.别人的贪婪和恐惧,只是一种信号,而非标准。

  • 你看,在他人分享的经验里,通常隐藏了许多背景信息及其适用场景。因此,我们不妨多问一句,获取更多有价值的信息。做到了这一点,我们就不会止步于看似深刻的金句或经验,而是能够主动切换场景,不断跳出自己的立场,降落在粗糙的地表上,看到其他视角的考量,从而打破信息茧房。

  • 2024-01-01 09:29:43

  • 学习观里面类似的是什么

  • 削减利用你情绪的信息源

  • 第一个方法叫作,削减利用你情绪的信息源。

  • 什么是“利用你情绪的信息源”?比如,“震惊!会被 ChatGPT 取代的 30 个岗位,其中有你的吗?”类似这种标题的信息,我们每天或多或少都会看到一些。

  • 2024-01-01 09:30:22

  • 削减让自己过于舒适的信息源

  • 除了削减利用你情绪的信息源,削减信息源的第二个方法叫作,削减让自己过于舒适的信息源。

  • 这一点是我们从好友 Mien 身上获得的启发。有一次和 Mien 聊天,她说她会取关一些让自己读起来很舒服的公众号。这让我们很好奇,既然读得舒服,那就继续读呗,为何要取关呢?

  • 她回答说:“觉得舒服,意味着这些内容或观点你已经很熟悉了,但同时也意味着没有增量信息,只是情绪按摩。如果接触的信息源都是让自己很舒服的,那么长期下来,我们就会疏于关注舒适圈以外的信息,培养出某种惰性。”

  • 2024-01-01 09:31:10

  • 对于做笔记方法类笔记的排斥,大部分原理都知道,没有找到合适自己场景的方法

  • 怎么识别“让自己过于舒适的信息源”呢?一个简单的办法是,问自己一个问题:这则信息能让我获得什么样的新知或启发?比如,你读了一篇文章,标题叫作《高效能人士都会关注的五个细节》或者《上进的人都在遵循的十条法则》,这时候问问自己:这篇文章给我带来了什么新知或启发?如果你发现,这些信息只是让你觉得“没错,我就是这样的高效能人士”或者“你看,我就是这样上进的人”,它大概率属于让你过于舒适的信息源。

  • 2024-01-01 09:31:33

  • 削减信息源的第三个方法叫作,削减缺乏具体事实的信息源。

  • 何谓事实?事实指的是客观存在,并可以被证实的信息或情况。比如“水在标准大气压下达到零度会结冰”,这就是一个事实,不受个人感情、偏见或观点的影响。但许多时候,我们获取到的信息只是伪装成事实的观点而已。比如,许多对大公司、知名产品和名人进行分析的文章中,都充斥着大量的观点。这些文章搭配一些春秋笔法,让人读起来就像看小说一样过瘾,但实际上并没有提供任何事实。我们如果把这样没有依据的观点当作事实,就会造成许多决策失误。

  • 2024-01-01 09:32:06

  • 那么如何判断信息源中是否含有事实呢?你可以观察里面是否包含具体且长期的实践,以及作者的判断是基于上述实践,还是粗暴的主观判断。

  • 2024-01-01 09:32:43

  • 削减信息源时,请记得一句话:越低级的信息,越是充满了主观判断和结论,以此降低接收者的思考难度;而越是高级的信息,越是充满客观事实,尽量避免下判断,将判断的任务交给接收者。

  • 2024-01-01 09:34:39

  • 什么是一个好问题,为什么每次让你提问,你觉得自己的问题不行

  • 那什么才叫一个好问题呢?举个例子。你想知道如何在海外推广产品,不要直接问对方“你们怎么做海外推广的啊”。你可以问得更具体一些,甚至可以先分享一些自己的观点和经验,比如:“你们在海外推广产品时,主要用了哪些付费推广渠道、哪些免费渠道?我们的做法是……你们怎么看?”一个好问题,一方面要能提供丰富的背景信息,另一方面要有清晰的边界,越具体越好。

  • 2024-01-01 09:35:21

  • 把他人作为信息源时,如果你想获得更优质的信息,还有三个要点需要注意。

  • 第一个要点是,听实践者讲述事实时,留意他在叙述过程中提及的细节。

  • 你会发现,其实真正了解大局的实践者并不会天天谈论宏大的叙事。他们充分了解一个又一个看似枯燥的细节,并且通晓这些细节之间的微妙关系。如果有兴趣,你可以去读一读巴菲特每年写给股东的信。你会发现,他不是靠着踢踏舞、看报纸和喝可乐就成了股神,而是对整个投资市场了如指掌。他从枯燥的细节中反思过去,并挖掘新机会。而对我们来说,这些充满细节的事实信息,远比那些充满戏剧性的宏大叙事更有启发。

  • 2024-01-01 09:41:59

  • 为什么问不出好问题,视角太少?

  • 培训过程中我就发现,面对同样的信息,一个人拥有的视角越多,那么他收获的有价值的知识就越多。

  • 比如在学习如何使用关东煮机器时,如果只是带着店员视角,那么你获得的可能只是如何给机器开火、如何清洗机器之类的知识;而如果你能同时为自己预设一个经营者视角,那么你就可以通过观察和提问获取更多信息。例如关东煮食材保质期往往比较久,这样报损率才低;不同食材在滋味上要能相互促进,有的负责放味,有的负责吸味,这样做出来才好吃;机器的操作步骤要非常简单,不要求什么厨艺,这样才能降低招人的难度……

  • 不仅如此,你还可以从供应链管理人员的视角看,关注每种食材的供应者是谁,成本有多少;你还可以从人力资源管理的视角看,关注如何采用更标准化的机器来降低培训难度,等等。

  • 你看,面对同样的信息,如果只拥有店员这一种视角,那么你只能获取极其有限的知识;而如果能从多个视角来观察和理解眼前的信息,你就能获得N份知识。

  • 你可能会觉得,拥有多元视角固然有益,但转换视角并非易事。确实,就像并不是会背微积分公式就能熟练应用那样,转换视角也需要我们不断练习。以下是三种常见的练习方法,希望可以帮你从0到1,学会转换视角。

  • 2024-01-01 09:43:39

  • 方法一:考察概念

  • 第一种转换视角的方法是“向下看”,挖掘“地表以下”的信息。其中很典型的一种应用叫作:考察概念。

  • 关于考察概念这件事,Light 提过一个观点:“即便是简单的信息,一旦对其进行概念层面的考察,我们也可能会发现,自己其实对它一无所知。”

  • 2024-01-01 09:44:12

  • 向下看的例子,如何正确认识gpt的方法

  • 比如 2023 年年初,许多人都在探讨“ ChatGPT 是否会替代自己的工作”,相关信息多如牛毛。如果只盯着问题的表面,我们心里肯定恐慌。但其实在哲学家维特根斯坦看来,我们应该先问“是什么”,再问“是不是”。

  • 维特根斯坦所说的“是什么”和“考察概念”很像。如果仔细考察上述问题里的概念,你会发现许多模糊的地方:

  • 1.“ChatGPT”指什么?是指 ChatGPT 这个应用,还是指 ChatGPT 背后的GPT-3、GPT-3.5或者更先进的技术?是专指以 GPT 为代表的 LLM(大语言模型),还是泛指 AGI(通用人工智能)?

  • 2.替代什么样的“工作”?是文员、律师、作家、教师?还是程序员、导演、记者?这些工作有何异同?

  • 3.以什么样的“方式”替代?是直接碾压式替代,还是渐进式替代?是彻底替代,还是只能替代一部分?

  • 4.……

  • 如果不能清楚地界定这些概念,那么一个人就算花再多精力去解答会不会被替代的问题,也很可能是缘木求鱼。

  • 让我们继续聚焦于 GPT 这个概念,GPT 本身是 Generative Pre-trained Transformer 的缩写,指一种特定的大语言模型。这意味着它并不是先知,也不是搜索引擎,而是根据概率让所有的对话能“继续”下去。了解到这一点后,我们就不应该指望 2023 年年初的 GPT 能够给出大量靠谱的决断,反而要考察它给出的答案是正确的还是胡编的。

  • 进一步考察,我们会发现 2023 年年初的 GPT 更像是一个聪明的本科大学生,可以像助理一样帮我们提供参考信息,但不能独立完成工作。考察到这一步,我们也就不再那么恐慌了,而是要思考:这么好的助理能帮我做什么事?

  • 你看,如果我们不搞清楚关键概念就行动,比如马上创业,all in(全部押进)LLM,或者立即报名 ChatGPT 培训班,看似努力,却容易迷失其中。而如果提前把概念考察好,我们就会发现更多背后的信息,发现一片新天地,提出更多好问题。

  • 2024-01-01 09:48:10

  • 方法二:寻找范式

  • 第二种转换视角的方法是“向上看”,抽象一层,寻找可迁移的范式。

  • 何谓范式?简单来说就是各个领域里被大家公认的观念、理论或方法。面对同样的信息,如果能带上“寻找范式”的视角去看待,你会发现,很多信息看似和自己关系不大,却也能带来宝贵的启发。

  • 2024-01-01 09:51:01

  • 方法三:顺藤摸瓜

  • 第三种转换视角的方法是“向四周看”,找到与你关注的信息相关联的关键线索。其中一种典型应用就是顺藤摸瓜。

  • 我曾经有个不好的读书习惯,即讨厌看后记、附录、引文、注释等“边角料”信息。后来我发现,无论是书、演讲,还是文章,其中的每一条信息都不是孤立存在的,而是嵌在一个更大的知识网络里。而连接整张网络的,正是那些看似不起眼、曾被我看作“边角料”的信息。面对这些信息,如果能顺藤摸瓜去探索,我们会有更多收获。

  • 除了附录、引文等信息,我还会特别留意自己所关注的信息中出现的“人”“概念”和“事物”,把它们作为线索,顺藤摸瓜,探索更多相关信息。

  • 2024-01-01 09:52:23

  • 接下来,我们就来为你分享记笔记或知识管理最重要的两条心法:第一,以我为主;第二,持续不断。

  • 2024-01-02 20:19:04

  • 记笔记的出发点,在于解决现实问题。而现实问题的提出,则需要从自己所处的环境、所做的事情出发去寻找。好的问题像北极星,能指引我们不断探索答案。而没有问题的各种积累,则像毫无目的地垒墙,让我们白白浪费力气。

  • 截至今天,flomo 的开发还在继续,我当年提出的那个问题(如何让 flomo 为更多人带去有价值的帮助)也还没有最终答案。但正是这个长期而具体的问题,像北极星那样不断推动我继续向前,不断学习和实践。

  • 2024-01-02 21:04:22

  • 如何坚持写四年和算法相关的知识库?

  • 自 2017 年起,我开始维护一个关于产品的知识库——“产品沉思录”,分享与产品有关的文章,每周更新一次,七年间几乎没有中断,从未重启。这七年的持续积累,为我带来了什么价值呢?

  • ·不但帮我解决了工作上的许多问题,还促使我整理出好几套对外分享的课程;

  • ·让我有机会认识了许多各行各业的朋友,拓展了书本之外的知识;

  • ·有的知识间接塑造了 flomo 的理念,有的知识成为写作本书的原始素材……

  • 其实我最想跟大家分享的不是这些价值,而是一件亲身经历过才知道的事情——这些价值不是在我做“产品沉思录”几天或几个月之后就显现的,而是从第四年开始,才陆续涌现出来。也就是说,如果没有前三年持续不断的积累,那么我也无法享受这样的知识复利。

  • 2024-01-02 21:08:11

  • 控制自己的主观意愿

  • 个例子。如果想通过记笔记积累知识,那么我们就不该以完美的自己为标准,设置一个难以企及的目标,比如要求自己日更几千字,或者每年读上百本书。相反,我们应该设置上限,让自己每天记录或读书的数量尽量不超过某个值,比如每天写三张卡片或者读两页书——就像阿蒙森团队每天前进的距离一样,以最差的状态为参照来设计目标,留出余裕。这样,在精力不够的时候,我们可以因为目标不高而继续坚持;而在精力充沛的时候,也不至于一下子耗尽热情。

  • 你看,“确定好目标之后,应该竭尽全力去完成”似乎是大多数人的共识,但我们做许多事情都是刚开始热情高涨,坚持不了多久就草草收场。当达到一个目标需要的时间足够漫长时,“冲锋”并不可取。就像我们要减肥,不能指望连续锻炼一星期就把体重减下来——这样做除了会让我们产生强烈的逆反心态,不会带来任何其他好处。而设置上限,就是让我们不要轻易去满足那些“脉冲式”的欲望,这样我们才能保持欲望的小火苗,有持续的动力去不断积累。


@A Consumer Compensation System in Ride-hailing Service

[[Attachments]]

代驾和货运的补贴系统

  • 价格弹性建模 a transfer learning enhanced uplift modeling is designed to measure the elasticity
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  • 预算分配 a model predictive control based optimization is formulated to control the budget accurately
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系统目标:在预算范围内,通过补贴最大化平台收入。

  • Given a total compensation budget or an average compensation rate, find an optimal policy to subsidize queries so that the overall revenue is maximized.
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难点

  • 如何用历史数据建模用户弹性 Consumer elasticity
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  • 个保法下公平原则(不同用户相同 odt 补贴相同) Consumer fairness
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  • 如何建模线上随机的发单请求 Randomness in queries:
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Transfer Learning Enhanced Uplift Modeling
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  • 常规训练 uplift 模型需要大量随机补贴下的响应数据(成本高),本文方法使用大量线上观测数据(有偏,受线上策略影响)和少量随机补贴数据训练模型。

  • DNN + GBDT:解决 tabular input space and transfer learning
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    • 超过 90% 特征是 dense numerical feature ,需要用 GBDT建模,但是 GBDT 不好 fine-tuning 新数据以及处理稀疏特征。

    • 训练 s-learner model

      • [:span]
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      • 两个 XGB 模型分别用观测数据 observational data 和随机数据 RCT data 训练,目标是二分类(用户是否下单)。

      • 数据过两个 XGB 模型得到叶子信息,再过 embedding 层,concat 两个 embedding 过 inner 层。

        • 先用 observational data 训练整个网络 Massive observational data is first fed into both inputs to pre-train the model
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        • RCT data 用另外一个输出层训练 RCT data is used to fine-tune using a different output layer
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        • fine-tuning 时使用 early stopping

Optimization Formulation
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  • 订单聚类成 OD 网格

    • 网格内历史订单平均弹性作为网格弹性 use the mean of the historical query-wise elasticity to forecast the class-wise elasticity
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  • model predictive control (MPC) technology
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    建模成最优化问题求解分配方案

线上系统:离线生成补贴词典供线上使用

  • [:span]
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离线实验

  • Uplift 模型

    • 特征

      • The features include query information (e.g., the origin, destination, time, weekday, and distance), spatial features (e.g., point of interest information, and order statistics in the same cells), subsidy information, and trading features (e.g., historical order placement rate). I
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    • 模型细节

      • ob data xgb,35 棵树,1120 个叶子节点

      • rct xgb,51 棵树,1314 叶子节点

      • embedding size 8

      • The size of the common inner layers and output layer is set to 128, 64, and 32
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    • 结果分析

      • T-XGB+DNN AUUC 效果比 S-XGB+DNN 效果好,说明需要两棵树去提取特征?

        • S-XGB+DNN:a single GBDT distiller DNN

        • T-XGB+DNN:two-distiller GBDT distiller DNN

      • [:span]
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  • 优化结果评估

    • 假设 uplift 模型结果是真值,评估不同分配策略的影响。

    • No Cluster Oracle
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      不对订单聚类,考虑用户特征。

    • Open Loop 用前 14 天数据预测后 7 天

    • 新系统补贴率低但是更高利润 Compared with the baseline, our system obtains a lower subsidy rate and higher revenue, for its accurate compensation, to achieve a higher ROI.
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image.png

一些问题?

  • 为什么不是常规构建 uplift 模型的方法(实验组 + 空白对照组)?

  • T-XGB 和 S-XGB 具体怎么训练?

  • 为什么 rct 树的数量比 ob 树多?从样本角度 ob 树样本更多

  • uplift 没有给纯 xgb 的


@DeeprETA: An ETA Post-processing System at Scale

[[Abstract]]

  • Estimated Time of Arrival (ETA) plays an important role in delivery and ride-hailing platforms. For example, Uber uses ETAs to calculate fares, estimate pickup times, match riders to drivers, plan deliveries, and more.

  • Commonly used route planning algorithms predict an ETA conditioned on the best available route, but such ETA estimates can be unreliable when the actual route taken is not known in advance.

    • route eta 无法解决偏航问题
  • In this paper, we describe an ETA post-processing system in which a deep residual ETA network (DeeprETA) refines naive ETAs produced by a route planning algorithm.

  • Offline experiments and online tests demonstrate that post-processing by DeeprETA significantly improves upon the accuracy of naive ETAs as measured by mean and median absolute error. We further show that post-processing by DeeprETA attains lower error than competitive baseline regression models.

[[Attachments]]