Cuong TranMỗi term sẽ cố gắng giải thích trong 1 dòng và mình sẽ đánh giá tầm quan trọng của nó theo chủ kiến cá nhân (developing & updated)
Compound Effect: 10/10, hiệu ứng cộng dồn, một phiên bản của compound interest trong cuộc sống hoặc giống snow ball effect.
Compound Interest: 10/10, lãi kép. Thay vì lãi trên số vốn cố định thì ta gộp lãi cũ vào vốn cũ để lãi trên số lãi. Ban đầu tốc độ tăng trưởng chậm tuy nhiên về sau nó sẽ tăng rất nhanh.
Dopamine: 6/10, một chất hóa học sản sinh ra khi não hưng phấn và góp phần điều tiết/định hướng hành động con người. Nó là một dạng reinforecement learning. Hiểu được có nhiều loại hoạt động sinh ra các lượng dopamine khác nhau giúp ta hướng tới các hoạt động tốt về long-term và có lượng dopamine vừa phải để ko rơi vào trạng thái bị nghiện.
First principles thinking: explained here
Attachment Style: 9/10. Nó không chỉ là một term trong dating mà nó nói về các kiểu attachments nói chung. Đây là 1 lý thuyết được đưa ra bởi John Bowlby vào khoảng 1950s. Cách phân loại này cũng khá có ích về việc nhìn nhận bản thân thuộc loại nào. Giải thích ở đây.
Insecurity: 6/10. Insecurity có thể khiến ai đó phản ứng quá mức với người khác dù họ chỉ nói/làm những điều bình thường. Nó cũng không phải vấn đề, ai cũng sẽ có lúc insecure. Tuy nhiên nhận biết điều đó sẽ giúp bản thân không bị nó điều khiển và suy nghĩ/hành động không hợp lý.
Love Language: 4/10. Đây cũng là 1 cách phân loại các xu hướng trong tình yêu của mỗi người. Nó được đưa ra bởi Gary Chapman, ~ 1992. Giải thích ở đây
End of History Illusion: 8/10
Fuck the Patriarchy: 3/10
80/20 Principle: 5/10. Cái này thì nổi tiếng chắc nhiều người biết.
Parkinson’s Law: 6/10. Cái này cũng nổi tiếng. Đại khái ý là giảm thời gian làm 1 việc đi thì hiệu suất sẽ tăng lên kèm theo đó.
Deep Work: 8/10
Flow:
Exploration vs Exploitation: 8/10. Cũng ko tìm hiểu term này ở đâu ra cơ mà nó là 1 dilemma rất phổ biến trong machine learning mà trong thực tế cũng vậy. Ví dụ quote này của Lincoln, “Give me six hours to chop down a tree and I will spend the first four sharpening the axe.”, thì tỉ lệ exploration là 4/6 và exploitation là 2/6. Thực ra tỉ lệ alpha đó còn thay đổi và trong machine learning thì xác định tỉ lệ explore với exploit cũng là 1 bài toán, và nó cũng ko cần là hằng số. Cái câu của Lincoln chỉ là nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa productivity, chứ ko nhất thiết tỉ lệ luôn là 4/6 hoặc càng tối ưu nhiều càng tốt. Nó còn tùy việc mà tỉ lệ đó sẽ là con số nào, thậm chí có cả strategy để thay đổi tỷ lệ đó. Point ở đây là nhận ra pattern rằng làm việc gì cũng có tỉ lệ giữa khám phá các options và execute nó.
Atomic Habit: 10/10, mình còn ko chắc nó là 1 term. Nó là tên một cuốn sách rất hot những năm gần đây bởi tính thực tế và hữu ích của nó. Nó cũng hữu ích với mình nữa. Sẽ làm 1 bài review về nó ở đây.
Laffer Curve: 9/10
Logical Fallacy: 8/10, lỗi suy luận trong đời sống hàng ngày. Cái này nhiều lắm, có từ cơ bản (các lỗi dễ gặp) tới nâng cao (các lỗi tinh tế). List một số lỗi phổ thông. Việc rơi vào logical fallacy là điều cũng bình thường, mình còn gặp hàng ngày, gần như ở mọi người, vào những thời điểm khác nhau trong đời. Thậm chí kể cả đã aware được một số lỗi tư duy rồi cơ mà vẫn có thể fall vào nó tiếp, vì đơn giản là quá nhiều thứ trên đời mà phần lớn chúng sẽ được tư duy ở chế độ autopilot.
Lagom: 4/10, một lifestyle của người Thụy Điển. Có nhiều lifestyle khác nhau: Lagom, Minimalist..
Judgement: 7/10
Minimum viable product (MVP):
Agile:
Scrum:
minimum effective dose:
