学点真本事，
做点真东西。

我是立正，创办了超线性学院，两万多人在这里学着用AI做东西。从2020年起，我和顶尖研究者、创业者做了200多场深度对话，再把学到的带回教学和真实的工作里。

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履历从研究、大厂到创业，一路离真实的用户和结果越来越近

康奈尔大学经济学博士
Amazon经济学家
Meta数据科学家
腾讯IEG增长数据科学与AI总监
带领30人团队
StatsigPrincipal数据科学家
OpenAI收购团队早期成员
超线性学院创始人 · 全职投入

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来自同行的评价读完整评价

关于教学
“立正分享的不只是工具，而是思维哲学——这才是AI时代最稀缺、最有价值的东西。”
刘嘉清华大学讲席教授 ·《最强大脑》总科学顾问
关于社群
“立正做的AI教育社群很少见：内容筛选认真，实战密度高，也确实贴近工作里的问题。”
Wei ManfrediIHG Hotels & Resorts AI与架构高级副总裁
推荐《Growth Data Analytics Playbook》
“立正把多年产品增长经验提炼成可执行的洞察：帮助数据科学家找到决定性信号、产品经理把数字变成策略……”
Vijaye RajiStatsig创始人 · OpenAI CTO of Applications
关于AI实践
“立正是真正的AI Native Pioneer……”
戴雨森真格基金合伙人

DoorDash数据分析团队线下AI培训现场 — DoorDash Analytics团队线下AI培训 · 西雅图

主持Statsig实验与因果推断辩论 — 主持Statsig「实验vs因果推断」辩论：Amazon、Meta、Causara

在Significance Summit的舞台上与Mike Develin对谈 — Significance Summit × Acquired现场

Pinterest数据科学团队分享：Augmenting Data Science in the AI Era

代表作

我愿意长期站在
它们后面。

一档做了六年的节目，两本书，还有下面这座正在建的城。每一件都是一个判断，离开了我的脑子，交给了真实的读者、学员和市场。

在Significance Summit的舞台上与Acquired的Ben Gilbert、David Rosenthal对谈

与Acquired的Ben Gilbert、David Rosenthal对谈 · Significance Summit

节目 · 2020年至今

课代表立正 · 200+场对话

问真正把事做成的人：到底做对了什么？

看对话

书 · 著 · 人民邮电出版社

真本事：从会工作到会赚钱

拿掉证书、职位和公司名以后，你还真正会什么？一本讲能力、主动性和收入的书。

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书 · 合著 · 入选2025年WSJ CIO Journal书单

Growth Data Analytics Playbook

讲产品市场匹配、增长与实验的实战书。与Mengying Li、Joe Kumar合著。

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超线性学院 · Superlinear Academy

我们在建一座城。

AI像一场大洪水，人要学会游泳、造船；它也会带来第二次文艺复兴，需要一座佛罗伦萨。超线性学院想把这两件事一起做成。

20,000+位成员在这里学习、分享和讨论。

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课代表立正

真正把事做成的人，
到底做对了什么？

从2020年开始，我和研究者、创业者、投资人做了200多场长谈。聊他们看见了什么，为什么敢下注，现实又怎样改写了答案。

从这几期开始

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公开判断

先把判断写下来，
再让时间检验。

说对的，说错的，都留在原处，每一条都附上当时的原始记录。

2021.04
上一代AI的天花板在哪里
主流的机器学习从标注数据里学“对应关系”，能把窄场景自动化得很好，但不会因此获得对世界的通用理解。选AI应用，要看机制和任务结构，而不是benchmark上的表演。
原始记录
- 视频：为什么图灵测试不能检测人工智能？
- 视频：什么样的机器学习真正有效？
2023.02写于GPT-4发布前
关于ChatGPT最重要的五个问题
ChatGPT是“自然语言计算机”，是人类调用数据与算力的近乎完美的形态。
从机制推演了推理成本会大幅下降、长期记忆与个性化、连接工具的工作流、直接交付结果，以及围绕ChatGPT重建的系统。在中文互联网广泛传阅。
原始记录
- GPT-4发布前的公开存档
- 读全文
2025.01
2025年，AI最大的机会是Agents
Agentic AI是近期最重要的变化。从2025年初开始，先行者大约有10到18个月的窗口期。
原始记录
- 视频：如何抓住18个月的窗口期
- 文章：AI Agents的第一性原理定义
2025.03
MCP有结构性缺陷
MCP的热度超过了它能可靠交付的东西，协议本身有重大的结构性问题。
原始记录
- 视频
2026.03
为什么OpenClaw一定会凉，但仍然值得一试
这个产品品类不会持久；但亲手试一试，能帮你理解这一轮能力变化。
原始记录
- 视频
2026.09如何判断炒作
通过Jev，辨清AI新技术的叙事陷阱
判断一项新技术是不是炒作，最要紧的是找到真正的对标：它最好的替代方案是什么。
新技术常先让你接受什么才算“厉害”，再证明自己厉害。五层判断帮你跳出叙事陷阱：理解技术、明确边界、拿回评价标准、找到真正合理的比较对象，再判断这个问题值不值得投入。
原始记录
- 读文章
- 看视频

文章

问问立正

想理解一个观点，或把它用到自己的处境里？让AI从我的公开文章和视频中找出相关内容，整理回答并给出出处。

这是AI回答，非本人实时回复；重要判断请回到原文核对。

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提问会保存30天，用于改进回答。请勿填写私密信息。说明

回答依据立正的公开文章与视频，由AI综合，不代表本人回复。问题和必要背景会发送给Builder Space处理。我们保存提问文本、时间、模型、回答状态与耗时，用于改进回答，30天后自动删除；不保存补充背景、对话历史或完整回答，不把提问记录关联到邮箱或账号。当前对话只留在页面，刷新后清空。账号只用于Founding身份与额度核验；登录跳转可能在当前标签页短暂保留未发送草稿，返回即清除。请勿填写私密信息。

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问问立正用的材料库Open Context已经在GitHub开源。文章全文和视频字幕都带出处和日期，可以直接拿去做你自己的问答或Agent。

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