中国国内的咖啡市场，瑞幸也是非常有意思的另外一个投资领域必研究的对象。

但本质上，星巴克和瑞幸完全不是同一种生意，也完全不需要是同一种生意。因此，才有这一期节目，浓缩的聊一聊咖啡这个生意到底是卖什么。

对了，最近我很喜欢 GRID Coffee，假手冲不难喝。

https://www.research-collection.ethz.ch/server/api/core/bitstreams/1902b5a9-4209-4529-b278-c258aad557ba/content

提到的例题

原始题目（英文）：
"Which of the following have Raphidiopterans been recorded feeding on as adults?
A. Nectar
B. Māhoe pollen
C. Fungus
D. Karamū leaf tissue
E. Totara Aphids
F. A and E
G. D and E"

中文翻译：
"以下哪些是蛇蛉目（Raphidioptera）成虫被记录过的食物？
A. 花蜜
B. Māhoe（新西兰本土植物）花粉
C. 真菌
D. Karamū（新西兰本土植物）叶片组织
E. Totara（新西兰罗汉松）上的蚜虫
F. A 和 E
G. D 和 E"

学科背景：

• 蛇蛉（Raphidioptera，蛇蛉目）：一类古老的捕食性昆虫，俗称"蛇蝇"（snakeflies），属于脉翅总目
• 食性：传统认为蛇蛉成虫和幼虫都是肉食性，捕食小型昆虫和蚜虫
• 选项分析：
  • Māhoe、Karamū、Totara 都是新西兰特有植物（endemic to New Zealand）
  • 关键陷阱：蛇蛉在新西兰根本没有分布（地理隔离）！因此 B、D、E 都不可能
  • 尽管有零星记录称某些蛇蛉可能访花（nectar feeding），但这在学术界存在争议

答案：A（或存在争议，取决于文献来源）

难度解析：
这是一道"陷阱题"（gotcha question）：

1. 需要知道蛇蛉的地理分布（不在新西兰）
2. 需要了解昆虫食性记录的稀缺性（Raphidioptera的成虫食性数据极少）
3. 涉及生物地理学知识（新西兰昆虫区系的独特性） 属于昆虫分类学与生物地理学的交叉领域，模型如果没有准确的相关训练数据，很容易基于一般性推理错误选择包含新西兰植物的选项。

听一些 AI 热情的世界反面的声音，想一点泼冷水的事儿吧。

参考资料汇总

资料1

• 英文标题：Narratives vs. Numbers: A Textual and Quasi-Experimental Analysis of AI’s Early Impact on Tech Layoffs
• 作者： Manhal Ali
• 原文地址：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5987016

资料2

• 英文标题：Canaries in the Coal Mine?: Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence（《煤矿里的金丝雀：关于人工智能近期就业影响的六个事实》）
• 作者：Erik Brynjolfsson、Balaji Chandar、Rex Chen
• 发表年份：2025年
• 机构：斯坦福大学数字经济实验室（Stanford Digital Economy Lab）
• 原文地址： PDF直链 https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/12/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf
• 实验室官网页面：https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/

这篇论文研究了AI对不同职业和人群就业影响的异质性，发现某些群体（如"煤矿里的金丝雀"）正率先感受到AI对劳动力市场的冲击，预示着更广泛的影响即将到来。论文已被引用97次。

资料3

• 英文标题：AI-Generated "Workslop" Is Destroying Productivity
• 中文意译：《AI生成的"工作废料"正在摧毁生产力》
• 原文链接： https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity
• 发布时间：2025年9月22日
• 研究机构：
• BetterUp Labs（职场心理健康与绩效平台BetterUp的研究部门）
• Stanford Social Media Lab（斯坦福社交媒体实验室，主任为Jeff Hancock教授）

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