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20260202 主持人、数学与一件事的意义
一个非常拧巴且抽象的标题。最近在做一档新的节目，涉及一些访谈。
之前有个模糊的概念，访谈时主持人/记者其实很关键。普通的记者/主持人只是机械的提问，被访者回答问题，缺少深层次的碰撞与思考。优秀的则是代表了一种观点与被访者互相促进，产生优质的讨论内容，引发双方更深入的思考。
今天忽然意识到，这不就跟prompt类似？同样是一个大模型，你问的问题、问问题的方式、提供的上下文等不同，大模型的输出也会天壤之别。同理，剧本杀行业的DM，优秀的人也是在适当的时候抛出合适的问题，引导玩家思考，而不是简单的告诉你答案或者强硬的引导你去看xx页的设定。
- 侧面也印证了一个事情，也许当前基于Transformer架构的LLM们，底层架构和人脑也许真的是一致的？
另一个有趣的事情是关于人生中的各种事情（这似乎是个病句....??），很多时候人们都会去思考“做这件事到底有什么用？”比如：
1. 学习数学时（特别是图论、傅里叶变换、矩阵等），很多人会有一个问题：学的这些东西以后我能用来干嘛？
2. 学习一些艺术领域时（比如写毛笔字？），人们也会有种：这东西除了陶冶情操、装y外还能干吗？
3. 工作中被安排了一个苦差事，内心十万个不情愿，灵魂深处拷问着自己：做这东西有什么用？
这种思考本身没错。作为生物我们都是趋利避害的，在有限的资源下（能量、精力、专注力、时间等）当然要去选择有意义的事情。但实践中，最大的问题是：谁来定义“意义”？仅仅依靠大众认知吗？亦或是依赖自我判断？
由于我们没有预测未来的能力，导致很多时候人们粗浅的觉得看不到收益的事情也许在很多年后反而会成为其继续上升的瓶颈。这两个方面似乎构成了不可调和的难题，如何在资源有限的前提下，做出更接近全局最优的选择（平衡好长短期利益）？这是一个很难回答的问题，可能的几种思路：
1. 古人哲学：尽人事，听天命。但行好事，莫问前程。核心是做正确的事情，
一个非常拧巴且抽象的标题。最近在做一档新的节目，涉及一些访谈。
之前有个模糊的概念，访谈时主持人/记者其实很关键。普通的记者/主持人只是机械的提问，被访者回答问题，缺少深层次的碰撞与思考。优秀的则是代表了一种观点与被访者互相促进，产生优质的讨论内容，引发双方更深入的思考。
今天忽然意识到，这不就跟prompt类似？同样是一个大模型，你问的问题、问问题的方式、提供的上下文等不同，大模型的输出也会天壤之别。同理，剧本杀行业的DM，优秀的人也是在适当的时候抛出合适的问题，引导玩家思考，而不是简单的告诉你答案或者强硬的引导你去看xx页的设定。
- 侧面也印证了一个事情，也许当前基于Transformer架构的LLM们，底层架构和人脑也许真的是一致的？
另一个有趣的事情是关于人生中的各种事情（这似乎是个病句....??），很多时候人们都会去思考“做这件事到底有什么用？”比如：
1. 学习数学时（特别是图论、傅里叶变换、矩阵等），很多人会有一个问题：学的这些东西以后我能用来干嘛？
2. 学习一些艺术领域时（比如写毛笔字？），人们也会有种：这东西除了陶冶情操、装y外还能干吗？
3. 工作中被安排了一个苦差事，内心十万个不情愿，灵魂深处拷问着自己：做这东西有什么用？
这种思考本身没错。作为生物我们都是趋利避害的，在有限的资源下（能量、精力、专注力、时间等）当然要去选择有意义的事情。但实践中，最大的问题是：谁来定义“意义”？仅仅依靠大众认知吗？亦或是依赖自我判断？
由于我们没有预测未来的能力，导致很多时候人们粗浅的觉得看不到收益的事情也许在很多年后反而会成为其继续上升的瓶颈。这两个方面似乎构成了不可调和的难题，如何在资源有限的前提下，做出更接近全局最优的选择（平衡好长短期利益）？这是一个很难回答的问题，可能的几种思路：
1. 古人哲学：尽人事，听天命。但行好事，莫问前程。核心是做正确的事情，
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20260123《设计心理学》分享的一些观后感：
1. 混乱中的秩序，想到了一些用户习惯，虽然可能不合理，但用户养成习惯了，产品一改反而引起用户反感、流失；设计的合理性 VS 用户用习惯了
2. 产品设计中，需要有适当的复杂度、产品使用时的仪式感(古典产品经理爱提的一个概念)；
3. 韩文40音，之前看过一个科普视频，讲韩文和汉字的相爱相杀。现在的韩文是为了扫除文盲而设计的，但会导致相似发音而引起歧义。导致韩文现在还需要用汉字来辅助，避免理解歧义(比如韩国人的身份证)
4. 概念模型、心理模型。其抽象、形成的过程与现在的LLM也许一样？是一种知识化、结构化的概念？
5. AirPods，有说明书，但用户不会去读。很真实且需要在设计阶段思考，如何提升易用性，让用户用一种下意识的方案去尝试；
6. 横穿马路翻栏杆的case：世界上本没有路，走的人多了也就成了路。有些需求是被用户使用出来形成的(比如一些社区行为，评论盖楼、小红书的#宝宝辅食)
7. toB和toC的产品设计的差异性。toB业务是可以接受一定程度的学习成本，从而获得更高的效率、跟灵活的调整；toC需要尽可能简单(虽然也有些用户群体能有比较高的学习效率)
8. 等待的设计：AI智阅、AI照片生成等功能有类似的问题，生成时间长，等待过程的优化(持续性问题)
9. 避免“伪简单”，为了刻意追求“less is more”，但是过于简单导致用户拿到了之后无从下手；(比如 智能音箱的实体静音按键 VS 只是用语音对话方式控制)
10. 即梦AI生图，支持直接生成文字(以图片的方式，而不是直接输出字符)，AI native的典型
1. 混乱中的秩序，想到了一些用户习惯，虽然可能不合理，但用户养成习惯了，产品一改反而引起用户反感、流失；设计的合理性 VS 用户用习惯了
2. 产品设计中，需要有适当的复杂度、产品使用时的仪式感(古典产品经理爱提的一个概念)；
3. 韩文40音，之前看过一个科普视频，讲韩文和汉字的相爱相杀。现在的韩文是为了扫除文盲而设计的，但会导致相似发音而引起歧义。导致韩文现在还需要用汉字来辅助，避免理解歧义(比如韩国人的身份证)
4. 概念模型、心理模型。其抽象、形成的过程与现在的LLM也许一样？是一种知识化、结构化的概念？
5. AirPods，有说明书，但用户不会去读。很真实且需要在设计阶段思考，如何提升易用性，让用户用一种下意识的方案去尝试；
6. 横穿马路翻栏杆的case：世界上本没有路，走的人多了也就成了路。有些需求是被用户使用出来形成的(比如一些社区行为，评论盖楼、小红书的#宝宝辅食)
7. toB和toC的产品设计的差异性。toB业务是可以接受一定程度的学习成本，从而获得更高的效率、跟灵活的调整；toC需要尽可能简单(虽然也有些用户群体能有比较高的学习效率)
8. 等待的设计：AI智阅、AI照片生成等功能有类似的问题，生成时间长，等待过程的优化(持续性问题)
9. 避免“伪简单”，为了刻意追求“less is more”，但是过于简单导致用户拿到了之后无从下手；(比如 智能音箱的实体静音按键 VS 只是用语音对话方式控制)
10. 即梦AI生图，支持直接生成文字(以图片的方式，而不是直接输出字符)，AI native的典型
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2026新年好呀，开工大吉~
元旦假期后的第一个工作日，水一篇一直想写但没写的小发现。之前发现（26年还没改）App Store的搜索功能，竟然没有做历史记录能力，即用户之前搜索过的app关键词，并不会被存下来。作为一个非常基础的、常见的产品功能，不由得好奇苹果为何选择不做？
尝试做些可能性分析：
1. 不是苹果没做，而是用户没发现
a. 各种尝试，确实没有找到开关或者有搜索历史记录的地方
2. 单纯忘记做了
a. 极其小概率事件，不论是其产品团队的专业性，还是巨大的用户基数，一定有内部或外部用户提过这事
3. 考虑过，但因为某些原因决定不做
a. 隐私保护至上，作为apple的核心“人设”，记录历史搜索记录可能会暴露很多的用户倾向性；
b. 产品定位非内容资讯平台，作为一个app store，用户并不太会经常使用搜索功能去反复、多次、高频的搜索同一个query；
c. 该场景下搜索的query长度比较短（对比在抖音、B站、小红书的query），用户没有搜索历史，再次输入的成本不高；
d. 商业化考量，搜索历史需要占据一定的屏幕空间，影响屏效、推广app、广告内容的展示；
当然，做出这个产品决策还是挺厉害的，需要有很强的判断力+自信+抗压。也许还有些其他的维度，欢迎大家comment补充~
元旦假期后的第一个工作日，水一篇一直想写但没写的小发现。之前发现（26年还没改）App Store的搜索功能，竟然没有做历史记录能力，即用户之前搜索过的app关键词，并不会被存下来。作为一个非常基础的、常见的产品功能，不由得好奇苹果为何选择不做？
尝试做些可能性分析：
1. 不是苹果没做，而是用户没发现
a. 各种尝试，确实没有找到开关或者有搜索历史记录的地方
2. 单纯忘记做了
a. 极其小概率事件，不论是其产品团队的专业性，还是巨大的用户基数，一定有内部或外部用户提过这事
3. 考虑过，但因为某些原因决定不做
a. 隐私保护至上，作为apple的核心“人设”，记录历史搜索记录可能会暴露很多的用户倾向性；
b. 产品定位非内容资讯平台，作为一个app store，用户并不太会经常使用搜索功能去反复、多次、高频的搜索同一个query；
c. 该场景下搜索的query长度比较短（对比在抖音、B站、小红书的query），用户没有搜索历史，再次输入的成本不高；
d. 商业化考量，搜索历史需要占据一定的屏幕空间，影响屏效、推广app、广告内容的展示；
当然，做出这个产品决策还是挺厉害的，需要有很强的判断力+自信+抗压。也许还有些其他的维度，欢迎大家comment补充~
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关于什么是AI native的一些思考
2025年的AI赛道如火如荼，Deepseek、Manus、Nano Banana、NotebookLM等等，国内的智谱、Minimax也马上上市了，大家也仿佛10-15年的移动互联网创业时代，各种摩拳擦掌、跃跃欲试。其中，一个经常被提到的概念“AI native”产品。对比传统产品结合AI能力做升级，AI native的产品听起来就是更厉害的、更高级的。但究竟什么是AI native？怎么做算是AI native，怎么做只是传统产品结合AI简单升级？
● 一直没有太思考清楚这里的底层逻辑，还没有通过语言精准表达出来的沉淀
直到今天看到了一张图（先恭喜Manus），忽然发现也许就是一些产品的底层逻辑决定了什么是AI native。如下图所示，一张由Gemini image pro生成的图片，其中的文字部分可以看到“模型”两个字很奇怪，不是传统的LLM直接输出，而是类似图像生成的方式，按照概率推测出来的。这就是一种产品实现时的底层逻辑区别，
● 是按照传统思维方式，文字模型输出文字、图像模型生成图片，再加工整合成一个图？
● 还是直接全部都用图像模型输出？
也许，就是这些一个个具体产品实现上的重构，构成了所谓的AI Native吧？
2025年的AI赛道如火如荼，Deepseek、Manus、Nano Banana、NotebookLM等等，国内的智谱、Minimax也马上上市了，大家也仿佛10-15年的移动互联网创业时代，各种摩拳擦掌、跃跃欲试。其中，一个经常被提到的概念“AI native”产品。对比传统产品结合AI能力做升级，AI native的产品听起来就是更厉害的、更高级的。但究竟什么是AI native？怎么做算是AI native，怎么做只是传统产品结合AI简单升级？
● 一直没有太思考清楚这里的底层逻辑，还没有通过语言精准表达出来的沉淀
直到今天看到了一张图（先恭喜Manus），忽然发现也许就是一些产品的底层逻辑决定了什么是AI native。如下图所示，一张由Gemini image pro生成的图片，其中的文字部分可以看到“模型”两个字很奇怪，不是传统的LLM直接输出，而是类似图像生成的方式，按照概率推测出来的。这就是一种产品实现时的底层逻辑区别，
● 是按照传统思维方式，文字模型输出文字、图像模型生成图片，再加工整合成一个图？
● 还是直接全部都用图像模型输出？
也许，就是这些一个个具体产品实现上的重构，构成了所谓的AI Native吧？
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最近的精力管理是有点差，导致只能砍任务，最后一不小心2个月没有更新。中间遇到了一些想写的事情，但是因为没动笔记录，结果也忘记了当时的灵感。今天觉得不得不写点东西，于是乎搜肠刮肚想了想，忽然想起最近看的一个故事：商朝武丁中兴，提到了一件事很有趣。
武丁当时刚刚即位，但国家内忧外患，他却做了一件非常反常识的事情，没有立刻发布政令去解决各种问题，而是闭门谢客的研究了起来。在长达3年的时间里，竟然一条政策、指令也没有发布，一度让文武百官觉得，这个皇帝（准确说是王）也太水了。
不过后来，直接猛虎出山、广纳贤士（是不是主要就是傅说？），通过一系列操作将商朝又来了个中兴。虽然他的成功很难复制，但带来的一些启示还挺有意思的，也符合最近网络上的一些热门观点（比如：有的事情放一放就好了、着急做判断不好睡一觉再决策），本质上都是避免大脑进入快思考模式，为了追求决策效率而做出错误的判断。
同样的，一段时间内很流行一种说法，敏捷开发、轻文档（甚至无文档开发），但书写这个事情的价值，有时就像是武丁的三年不鸣，也是给大脑一个思考的时间与过程。虽然从小我个人也很不喜欢写东西、写作文，反而工作后才开始逐步体会到写作的价值。虽然写的不好，但是还在坚持。
武丁当时刚刚即位，但国家内忧外患，他却做了一件非常反常识的事情，没有立刻发布政令去解决各种问题，而是闭门谢客的研究了起来。在长达3年的时间里，竟然一条政策、指令也没有发布，一度让文武百官觉得，这个皇帝（准确说是王）也太水了。
不过后来，直接猛虎出山、广纳贤士（是不是主要就是傅说？），通过一系列操作将商朝又来了个中兴。虽然他的成功很难复制，但带来的一些启示还挺有意思的，也符合最近网络上的一些热门观点（比如：有的事情放一放就好了、着急做判断不好睡一觉再决策），本质上都是避免大脑进入快思考模式，为了追求决策效率而做出错误的判断。
同样的，一段时间内很流行一种说法，敏捷开发、轻文档（甚至无文档开发），但书写这个事情的价值，有时就像是武丁的三年不鸣，也是给大脑一个思考的时间与过程。虽然从小我个人也很不喜欢写东西、写作文，反而工作后才开始逐步体会到写作的价值。虽然写的不好，但是还在坚持。
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