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。

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
  1. 康奈尔大学经济学博士
  2. Amazon经济学家
  3. Meta数据科学家
  4. 腾讯IEG增长数据科学与AI总监
    带领30人团队
  5. StatsigPrincipal数据科学家
    OpenAI收购团队早期成员
  6. 超线性学院创始人 · 全职投入
400K+
全网关注
200+
场公开深度对话
20,000+
超线性学院社区成员
3,000+
付费学员
受邀分享与培训

AmazonNetflixLinkedInWalmartPinterestDoorDash腾讯美团小红书哥伦比亚大学等

来自同行的评价读完整评价
  • “立正分享的不只是工具,而是思维哲学……”
    刘嘉清华大学讲席教授
  • “立正做的AI教育社群很少见:内容筛选认真,实战密度高……”
    Wei ManfrediIHG AI与架构高级副总裁
  • “立正把多年产品增长经验提炼成可执行的洞察……”
    Vijaye RajiOpenAI CTO of Applications
  • “立正是真正的AI Native Pioneer……”
    戴雨森真格基金合伙人
超线性学院 · Superlinear Academy

我们在建一座城。

超线性学院是一个免费的AI社区。工程师、产品经理、研究者、创业者和各行各业的人,把自己用AI做的东西拿到这里,互相给真实的反馈。为什么说是一座城?

20,000+位成员在这里学习、分享和讨论。

AI问答

问问立正

卡住的时候,先来这里问。AI主要依据我写过、讲过的内容回答,每一段都能点回原文。

打开完整页面

问一个概念、一个判断,或一直没想通的地方。

这里像在讲座上举手提问:问答会公开,但不记名。只写愿意当众说的话。说明

这里是公开问答

像在一场有录像的讲座上举手提问:在场的人都听得到,录像会放到网上,也搜得到。

问题、回答和出处都会保存,每个问答都会原样放进「别人在问什么」;你也可以把自己的问答分享出去。我会从这些问题里找选题,也用它们改进回答。

不记名:提问不和邮箱、账号或IP记在一起,我们不知道是谁问的;登录只用来核验Founding身份。但你写的内容本身可能认出你,发给AI前也不会自动删掉,所以别写名字、公司和联系方式。

「结合我的处境」像递给台上的一张纸条:只用来回答你,我们不保存;但回答可能提到纸条上的内容。

回答由AI根据我公开的文章和视频整理,不是我本人回复。提问交给AI处理:AI模型写回答,OpenAI找资料。

别人在问什么

真实的提问和回答,原样展示。

想自己做一个?

问问立正的材料库Open Context已在GitHub开源,可以拿去做你自己的问答或Agent。

在GitHub查看
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。

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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
  4. 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
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三种方式,
走进这座城。

从免费社区开始。想系统地学,选AI Builders;想长期跟上变化,加入Stay Superlinear会员。

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从这里开始

就是上面那座城。先进来看看,再决定要不要往深里走。

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做点真东西,
从一件小事开始。

选一件你能负责到底、也愿意被别人拒绝的事,做出来,拿给真实的人看。

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