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我是孙煜征，大家叫我立正，康奈尔经济学博士、《真本事》作者、Superlinear Academy创始人。在这里，和我一起把AI、工作与人生中的重要问题想明白。
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本期内容
为什么论文读了、代码跑了，还是会被 AI 热点带偏？你可能验证了它说的是真的，却没有发现：连“什么叫厉害”，都是它替你定义的。
Jev 比大语言模型更快、更便宜，就意味着它是下一代技术范式吗？这和拿“有没有薄肌”去跟马斯克比，有什么相似之处？本期我用 Jev 拆解一套判断新技术的五步方法：理解原理、明确适用边界、建立评价标准、找到真正的比较对象，最后再决定它值不值得投入。
很多人读过原文、试过产品，却仍然沿着发布者的叙事往下推。一个符合期待的故事，加上技术博主的背书和平台流量的放大，就容易让人误以为“所有懂行的人都在看好”。而认真比较后说“不必追”的人，反而可能被当成没看懂。
从 Jev 到 MCP、LangChain 和 OpenClaw（小龙虾），我会具体讲：怎样找到被宣传省略的替代方案，为什么判断力不能靠记住结论来获得，以及当公司里所有人都在追热点时，如何通过做出更好的方案，让不同意见真正被听进去。
本期文章、技术细节与历史判断：
https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/ai-builders-learning-path
你最近遇到过哪个“大家都说必须学”的 AI 新技术？欢迎在评论区分享，也欢迎带着具体依据来讨论。
章节：
00:00 新技术范式，还是又一轮炒作？
01:44 判断技术，先看它选了谁当对手
03:25 判断新技术的五步框架
04:27 Jev 到底在做什么？哪些方法也能做到？
05:17 比速度和价格之前，先看这四个指标
05:57 换个比较对象，Jev 还值得追吗？
07:08 “为机器而生”的故事，为什么那么吸引人？
09:03 看懂论文的人，为什么也会放大炒作？
10:38 为什么看懂后反对，反而被当成不懂？
12:15 用同一套方法，看 MCP、LangChain 和小龙虾
13:52 反对一个方案，得拿出什么替代？
14:41 判断力最难的一步，为什么靠背结论学不会？
16:02 在公司里，怎样让不同意见被听进去？
17:06 课程更新：从理解结论，到亲手实现和比较
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