A Mathematical Theory of Communication
Claude Shannon
Shannon 将消息的意义与传输的工程问题分开,为信息和信道极限建立数学语言。这是理解可靠通信的一篇基础文献。
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从信息论、互联网到人工智能,改变世界的论文、白皮书与思想。
一项技术后来变得重要,往往不是因为最初的文字多么宏大。Shannon 从通信问题出发,Berners-Lee 想把研究机构的信息连起来,Transformer 则重新设计了处理序列的方法。读这些原文,能看见今天熟悉的工具曾经只是有待验证的想法。
这里也收录商业备忘录、早期演示稿与观点文章:技术能走多远,常常与融资、组织和用户习惯有关。每篇附有内容介绍与阅读点评;已有 PDF 的文献可以打开或下载,其余保留原文入口。读者不必认同作者,也能从他的问题、证据和取舍中有所收获。
89 篇文献 · 43 份已托管 PDF
89 篇文献
Claude Shannon
Shannon 将消息的意义与传输的工程问题分开,为信息和信道极限建立数学语言。这是理解可靠通信的一篇基础文献。
Vaswani et al. (Google)
Transformer 用基于注意力的组件来处理序列,论文展开了编码器、解码器、位置信息和训练设置之间的配合。
Satoshi Nakamoto
Nakamoto 将数字签名、工作量证明和共享交易记录组合起来,尝试在没有中央清算机构的情况下解决双重支付问题。相对后来庞大的生态,这篇论文短得惊人。
He, Zhang, Ren, Sun (Microsoft)
ResNet 引入残差连接,让网络学习对输入表示的改动,并研究为什么网络变深后,训练反而可能更困难。
DeepSeek
DeepSeek-R1 探索用强化学习改善语言模型推理,讨论不先做监督微调的路线,以及更完整的多阶段训练流程。
Mikolov et al. (Google)
Mikolov 等人介绍从大规模文本中高效学习词向量的方法,讨论训练目标如何产生能够表达语言关系的表示。
Vitalik Buterin
Buterin 提出让区块链运行通用程序,而不只是记录付款,并把智能合约视为构建共享状态应用的基础。
Krizhevsky, Sutskever, Hinton
AlexNet 将深度卷积网络、GPU 训练和实用的正则化方法放到大规模图像分类中,让模型设计与工程实现一起发挥作用。
Tim Berners-Lee
Tim Berners-Lee 从研究机构内部信息分散、人与项目关系不断变化的问题出发,提出用超文本连接知识的实际方案。
Brown et al. (OpenAI)
GPT-3 论文研究大语言模型能否只通过上下文中的说明和例子完成任务,而不为每个任务单独更新参数,并比较了不同提示设置。
Kaplan et al. (OpenAI)
Kaplan 等人研究语言模型损失如何随参数量、数据和计算量变化,把规模更大可能更好的直觉,转成实验中的经验关系。
Anatoly Yakovenko
Yakovenko 提出用 Proof of History 为分布式系统中的事件建立顺序,并把这一密码学序列与区块链的协调需求联系起来。
Sergey Brin, Lawrence Page
Brin 与 Page 展开大规模网页搜索引擎的结构,包括抓取、索引、排序和链接使用,把搜索呈现为多个环节相互配合的工程系统。
Fischer Black, Myron Scholes
Black 与 Scholes 通过对冲论证和一组市场假设,推导期权定价框架,把条件性的收益与基础资产的变化联系起来。
Hoffmann et al. (DeepMind)
Chinchilla 在固定计算预算下重新考察参数量与训练数据的配比,认为不少大模型使用的训练词元太少。
Hayden Adams
Hayden Adams 介绍用流动性池和自动定价规则构建交易所的思路,让交易者不必等待一张价格合适的对手订单。
Ken Olsen / Harlan Anderson
Olsen 与 Anderson 在 1957 年向 American Research and Development 提交的提案,记录了 DEC 的早期计划,当时产品与组织都还在成形。
Sequoia Capital
红杉在 2022 年的这份演示稿讨论通胀、融资环境和增长预期变化,并把这些宏观问题转成创业公司需要面对的经营选择。
ARK Invest (Cathie Wood)
ARK 的《Big Ideas》把技术进展与行业变化联系起来,这里托管的 2024 年版本涵盖 AI、机器人、能源和数字基础设施等方向。
Zoltan Pozsar
Pozsar 把货币体系与商品、抵押品和地缘冲突联系起来,强调实体经济的物质投入,可能和金融索取权一样重要。
Jim Chanos / Kynikos
这里托管的是 2002 年关于安然倒闭与会计行业的美国国会听证记录,并非 Chanos 的独立演示稿。它保留了事件受到审视时更完整的背景。
Arthur Rock / Eugene Kleiner
这里托管的计算机历史博物馆档案介绍 Fairchild 的创立及半导体发展,把技术变化与人物、融资和组织变动联系起来。
W. Brian Arthur
W. Brian Arthur 解释正反馈如何放大技术市场中的早期优势,学习、网络效应等机制可能使结果依赖于发展路径。
Mary Meeker
Mary Meeker 的互联网趋势报告用大量图表串起普及、使用、电商和数字服务的经济变化,让人从多个角度观察互联网进入日常生活的过程。
Muddy Waters / Carson Block
这份由 Muddy Waters 传播的报告,结合门店观察与财务分析提出针对瑞幸的指控,重点连接实际经营活动与报告中的数字。
Benedict Evans
Benedict Evans 用图表和平台比较,讨论智能手机如何成为计算、分发和消费行为的新中心。这组演示稿记录了移动转型中的不同观察角度。
Ray Dalio
Dalio 从借贷、债务负担、压力和政策应对的过程比较债务危机,并用历史案例展示相似压力在不同货币条件下的表现。
Jeremy Grantham
Grantham 在金融危机后的环境中,讨论恐惧主导情绪时作出决定的难处,把估值判断与不确定性带来的感受放在一起。
Sequoia Capital
这份红杉演示稿把 2008 年金融危机落到创业公司的账上:现金还能撑多久,哪些支出必须重新考虑,增长计划该如何收缩。
Howard Marks
Howard Marks 回看长期利率下降的环境,以及离开这一环境后投资条件的变化,讨论一种时代养成的习惯如何面对另一个时代。
Carson Block / Muddy Waters
Muddy Waters 将公司披露与对业务的调查说法结合起来,提出针对嘉汉林业的指控,试图挑战市场已经接受的企业叙事。
Leopold Aschenbrenner
Aschenbrenner 把 AI 能力增长与算力、工业建设、安全和地缘政治联系起来,尝试追踪模型实验室之外的连锁变化。
Ray Dalio
Dalio 用债务、内部冲突和大国竞争等反复出现的压力,组织经济与政治历史,寻找国家兴衰之间可比较的模式。
Bill Gates
Bill Gates 在 1995 年备忘录中,将互联网视为微软需要全面回应的战略变化,记录了一家大公司如何围绕新平台调整方向。
Holden Karnofsky
Holden Karnofsky 讨论 AI 等变化为何可能使这个世纪对长远未来格外关键,并把技术转折与眼前的选择联系起来。
Howard Marks
Marks 观察资金提供者之间的竞争如何侵蚀借贷标准,以及人们担心错过机会时,愿意作出怎样的让步。
Warren Buffett
Buffett 比较几位同属价值投资思想传统、持仓却不同的投资者,借他们的经历反驳一切都可以归为运气的解释。
Mary Meeker / BOND
Meeker 与 BOND 团队在 2025 年报告中,用熟悉的图表方式观察 AI,将使用增长、基础设施、投入和模型部署经济性放在一起。
Andrew Left / Citron Research
Citron 质疑 Valeant 与其分销安排之间的关系,并借会计疑问和历史企业事件的类比,引导读者重新审视公司业务。
Jeremy Grantham
Grantham 将估值、投机行为和市场狂热后期的心理放在一起分析,既看数字,也看价格上涨时人们的行为。
Bill Ackman / Pershing Square
Ackman 用销售方式、参与者经济状况和公司披露,组织对 Herbalife 商业模式的批评。这是一份论证相当展开的激进做空演示稿。
Roelof Botha / Sequoia Capital
Roelof Botha 的 YouTube 投资备忘录,把一家年轻的视频服务拆成用户、分发、增长和风险等问题,记录了结果尚未揭晓时的判断。
Kevin Kelly
Kevin Kelly 提出,创作者也许不必拥有庞大的受众,只需要一群愿意持续支持作品的忠实读者或听众。这让人与人的直接关系重新成为生意的核心。
Hindenburg Research
Hindenburg 围绕持股结构、关联关系和会计疑问,组织对 Adani 集团的批评,是一份立场鲜明的调查型金融报告。
Ben Thompson
Ben Thompson 从分发成本和用户关系出发,解释互联网平台为什么能够重新组织供应商与消费者之间的市场。
Eliezer Yudkowsky
Yudkowsky 列出他认为高能力 AI 难以控制的理由,重点讨论对齐、激励和现有管理办法的局限。
Airbnb (Brian Chesky et al.)
Airbnb 的早期演示稿用很少的页面,把住宿需求、服务方案和商业机会串起来,方便读者观察一个创业想法怎样被讲清楚。
Bill Gurley
Bill Gurley 拆解数字交易平台的市场条件,包括交易频率、供给分散程度,以及中间平台究竟能创造什么价值。
Reid Hoffman & Chris Yeh
Hoffman 和 Yeh 讨论在某些市场中,企业为何会牺牲效率来抢速度,也讨论快速扩张给组织带来的压力。
Jack Dorsey
Jack Dorsey 在 2026 年的声明中,将 AI 工具与 Block 的组织和经营模式调整联系起来,把智能原生工作视为管理方向,而不只是产品功能。
Warren Buffett
Buffett 在 2008 年危机中把令人不安的经济新闻,与长期持有企业的思路分开讨论,文字比复杂的金融模型更直接。
Peter Thiel
Thiel 质疑竞争越激烈、生意就越好的直觉,认为企业需要独特能力,才能为长期建设留下空间。
Paul Graham
Paul Graham 建议创业者亲自找第一批用户,甚至提供看起来过分细致的服务。许多后来能够自动化的流程,起初都得靠人一点点摸清楚。
早期 Facebook 媒体资料围绕用户群和触达这些用户的机会展开,记录了一家年轻社交网络如何说明自己的商业吸引力。
Joel Monegro / USV
Joel Monegro 认为区块链网络捕获价值的方式,可能与早期互联网不同,并用共享数据与代币解释价值为何可能集中到协议层。
David Einhorn / Greenlight
Einhorn 对 Allied Capital 的叙述,围绕估值、会计处理和企业如何回应批评展开,呈现了一场持续很久的争议。
Paul Graham
Graham 区分了听起来像创业点子的想法,与人们真的遇到的问题。他建议在自己熟悉的环境里观察缺口,而不是对着空白纸强行想一个项目。
Eugene Wei
Eugene Wei 讨论产品增长背后那些不容易看见的上限。价格、选择、便利程度和用户需求,都可能让漂亮的增长曲线逐渐变平。
Chamath Palihapitiya
IPO 2.0 材料把 SPAC 介绍为私营公司进入公开市场的另一条路线,从融资、谈判和创始人与投资者的利益出发说明这一方式。
David Einhorn / Greenlight
这一条目关注 Einhorn 对雷曼会计处理和资产负债表呈现方式的批评。不过,目录原链接实际报道的是另一场 2010 年 Ira Sohn 演讲。
Dario Amodei
Dario Amodei 讨论强大 AI 可能给生物学、健康、经济发展和社会制度带来的变化,试着把值得追求的未来说得具体一些。
Scott Alexander
Scott Alexander 用协调失败解释一种熟悉的困境:每个人都在作看似合理的选择,最后却得到谁也不喜欢的结果。
Sam Altman
Sam Altman 设想 AI 降低重要商品和服务的成本,并继续讨论社会该如何分享这些收益,把技术进步与经济制度放在同一个问题里。
Hindenburg Research
Hindenburg 利用公开说法与调查材料,质疑 Nikola 对技术和商业进展的描述,展示了一套技术叙事如何被逐项核验。
Battery Ventures
Battery 的 OpenCloud 研究观察企业软件、云基础设施和周边公司,将技术变化与采用过程、软件商业模式联系起来。
David Skok
David Skok 把订阅收入、获客成本、流失和回本时间联系起来,让 SaaS 的增长不再只是收入曲线,而是一道现金流问题。
Michael Burry
Burry 的 Scion 通信与他对房贷、证券化及信用产品风险的分析联系在一起,也展现了他如何向投资者解释判断。
Andrej Karpathy
Karpathy 把神经网络权重看作另一种表达软件行为的方式。开发者不再逐条写规则,而是塑造数据、目标和学习过程。
Nick Bostrom
Bostrom 考察机器智能超越人类能力的可能路径,以及引导这类系统的困难,为目标、控制和战略优势等问题提供了讨论词汇。
Rich Sutton
Rich Sutton 回顾搜索和学习方法,认为能够持续利用计算资源增长的通用方法,往往比大量手工编码领域知识的方法走得更远。
Vijay Boyapati
Vijay Boyapati 从稀缺性、可携带性和抗干预等属性出发,构建比特币作为货币资产的论证,并将这些属性与普及过程联系起来。
Lyn Alden
Lyn Alden 从贸易、储备、能源和各国激励出发,讨论以美元为核心的全球货币体系面临的压力。
Eric Ries
Eric Ries 将最小可行产品视为检验假设、减少浪费的办法,并在精益创业框架中把实验、衡量和方向调整联系起来。
Jerry Chen
Jerry Chen 从数据、工作流和智能系统出发,讨论软件公司的壁垒。链接中的 Greylock 页面也结合后来出现的 AI 工具,重新检视了这个框架。
Chris Dixon
Chris Dixon 讨论那些起初像玩具的技术,如何经过改进威胁成熟产品。早期缺陷背后,可能藏着不同的用户、成本结构和发展路线。
Nikhil Basu Trivedi
Nikhil Basu Trivedi 描述以个人身份和集中决策为特色、同时管理较大资金的投资者,观察风险投资组织形态的变化。
Gwern Branwen
Gwern 收集与模型规模相关的观察和论证,讨论更大训练是否可能带来更广泛的语言模型能力,以及这条路线会走向哪里。
Elon Musk
Musk 的早期 Tesla 计划,将价格较高的起步车型与逐步推出更易负担的车型联系起来,说明如何进入成本很高的行业,并追求更大的能源目标。
James Dale Davidson & Lord William Rees-Mogg
Davidson 与 Rees-Mogg 把信息技术与国家权力、税收和个人流动联系起来,设想数字网络可能怎样重塑政治制度。
Marc Andreessen
Andreessen 从价值观出发,为技术增长、物质丰裕和建设新工具的人辩护,把进步视为值得主动追求的目标。
Harry Markopolos
Harry Markopolos 的备忘录质疑 Madoff 投资结果的可信度,试图用一致性检查和策略机制,检验一个令人信服的业绩故事。
Uber (Garrett Camp / Travis Kalanick)
早期 UberCab 演示稿从城市出行的不便切入,提出另一种叫车体验。它的起点,比后来人们熟悉的 Uber 平台窄得多。
Patrick Collison & Tyler Cowen
Collison 与 Cowen 提议把进步本身作为研究对象,考察科学、技术和组织改良怎样发生,以及社会如何让这些改良更常出现。
Founders Fund (Bruce Gibney)
Founders Fund 质疑科技行业是否过于习惯渐进的软件改良,呼吁把更多精力放到更难、更大的技术问题上。
William MacAskill
William MacAskill 追问今天的选择应当如何考虑遥远未来的人,把道德责任与可能持续很久的风险和后果联系起来。
Marc Andreessen
Andreessen 从教育、生产力和科研出发,为 AI 描绘了一幅乐观图景,也反驳了几类常见的反对意见。
Chris Dixon
Dixon 比较中心化网络和参与者共同维护的网络,把技术架构与平台成长后的规则变化联系起来。
Marc Andreessen
Andreessen 把零售、娱乐等行业放在一起看,提出软件正在变成企业运转的核心。这篇文章改变了许多人理解互联网公司的方式:它们争夺的远不止线上流量。
Peter Thiel & Blake Masters
Thiel 与 Masters 鼓励建设独特的企业,而不是复制已有配方,讨论技术、差异化和公司早期的一系列选择。
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