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🔥【低精力人群自救指南】12条科学回血法，亲测提效200%！
1️⃣测睡眠质量：自然醒/白天躺15分钟嗜睡/脑宕机→调作息
2️⃣碎片运动法：每小时1分钟深蹲/拉伸，打碎久坐魔咒
3️⃣阳光校准器：白天晒眼皮5分钟，夜间用琥珀光护节律
4️⃣焦虑转化术：写担忧清单→变行动计划+角色互换自疗
5️⃣未来能量站：日历标注3件期待事项，疲惫时激活多巴胺
6️⃣彩虹饮食法：B族维生素+深海鱼+莓果，减糖油红肉
7️⃣血清素厨房：早餐鸡蛋+香蕉，晚餐酸奶+坚果
8️⃣抗炎战士：用橄榄油替代黄油，姜黄粉入菜
9️⃣呼吸重启键：每小时做30秒478呼吸（4吸7屏8呼）
🔟微汗疗法：每天15分钟快走/爬楼，激活线粒体
1️⃣1️⃣数字斋戒：睡前1.5小时蓝光屏蔽，纸质书替代刷屏
1️⃣2️⃣预算管家：每天留30分钟「空白时间」恢复能量池
💡底层逻辑：身体=蓄电池，管理好充放电节奏＞强行透支
1️⃣测睡眠质量：自然醒/白天躺15分钟嗜睡/脑宕机→调作息
2️⃣碎片运动法：每小时1分钟深蹲/拉伸，打碎久坐魔咒
3️⃣阳光校准器：白天晒眼皮5分钟，夜间用琥珀光护节律
4️⃣焦虑转化术：写担忧清单→变行动计划+角色互换自疗
5️⃣未来能量站：日历标注3件期待事项，疲惫时激活多巴胺
6️⃣彩虹饮食法：B族维生素+深海鱼+莓果，减糖油红肉
7️⃣血清素厨房：早餐鸡蛋+香蕉，晚餐酸奶+坚果
8️⃣抗炎战士：用橄榄油替代黄油，姜黄粉入菜
9️⃣呼吸重启键：每小时做30秒478呼吸（4吸7屏8呼）
🔟微汗疗法：每天15分钟快走/爬楼，激活线粒体
1️⃣1️⃣数字斋戒：睡前1.5小时蓝光屏蔽，纸质书替代刷屏
1️⃣2️⃣预算管家：每天留30分钟「空白时间」恢复能量池
💡底层逻辑：身体=蓄电池，管理好充放电节奏＞强行透支
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《郑永年教授：人工智能与人类的终极思考——如何避免成为会说话的羊？》
AI可能导致“牧羊人社会”（少数统治者+AI监控+大众“会说话的羊”）
➡️ AI导致文明倒退：技术看似进步，实则可能使人类退回被“人造上帝”控制的蒙昧状态（类比宗教黑暗时代）。
➡️ 劳动解放的陷阱：马克思设想的劳动解放可能因AI导致人类失去存在意义，而非实现自由。
➡️ 社交媒体与生育率：初步研究显示社交媒体使用率越高，生育率越低（直觉认为技术促进连接，实则加剧孤独）。
➡️ AI加剧不平等：全民基本收入可解决生存问题，但无法解决意义危机（直觉认为经济保障=幸福，实则精神空虚更致命）
➡️ 教育内卷无效性：学术界拼论文数量将被AI淘汰，人类需转向原创性研究。
➡️ 技术权力集中：全球AI技术高度集中在美国少数企业，而非直觉中的多极化。
AI可能导致“牧羊人社会”（少数统治者+AI监控+大众“会说话的羊”）
➡️ AI导致文明倒退：技术看似进步，实则可能使人类退回被“人造上帝”控制的蒙昧状态（类比宗教黑暗时代）。
➡️ 劳动解放的陷阱：马克思设想的劳动解放可能因AI导致人类失去存在意义，而非实现自由。
➡️ 社交媒体与生育率：初步研究显示社交媒体使用率越高，生育率越低（直觉认为技术促进连接，实则加剧孤独）。
➡️ AI加剧不平等：全民基本收入可解决生存问题，但无法解决意义危机（直觉认为经济保障=幸福，实则精神空虚更致命）
➡️ 教育内卷无效性：学术界拼论文数量将被AI淘汰，人类需转向原创性研究。
➡️ 技术权力集中：全球AI技术高度集中在美国少数企业，而非直觉中的多极化。
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OpenAI GPT-image-1 模型核心要点信息图⬇️
文章来源：mp.weixin.qq.com
1️⃣ 使用元宝提取关键信息
2️⃣ 使用 Claude 3.7 结合提示词输出 HTML 代码
3️⃣ 渲染代码
文章来源：mp.weixin.qq.com
1️⃣ 使用元宝提取关键信息
2️⃣ 使用 Claude 3.7 结合提示词输出 HTML 代码
3️⃣ 渲染代码
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播客标题：AI prompt engineering: A deep dive，是Anthropic官方在youtube的一个播客，世界第一梯队的大模型应用厂商分享 PE 经验。
❓理解播客的难题是人多嘴杂，观点不一，听的时候很嗨，回顾很难。所以第一步让 Gemini（它的上下文足够长，足够吃下完整的播客内容）对观点分类，图 1 （截图不完整）
🌧️ 下一步就是对不同类型的观点进行整合/概括，特别是帮我发现“反直觉”的观点（这些观点最优价值），还有告诉我哪些方法/技巧值得（提示词工程是）实践，图 2-4
📒 提示词<1. 把不同类型的观点进行整合和概括，比如：Prompt 工程演变观点总结
2. 这些观点里面有哪些反直觉的观点
3. 这些观点里面有哪些值得我（提示词工程师）尝试实践的方法和技巧>
💣 接着挑你感兴趣的内容进一步探讨，比如它说“Few-shot 对话模型效果有限”，我就要追问，图5
😯 我想说：
1. 这里有很多与“传统”PE 理论不一致的地方，说明PE 是不断演进的，必须要持续学习。毕竟谷歌学术里面跟 PE 相关的论文超过 8w 篇
2. 但是这也是一家之言，特别是模型之间是有差异的，在 A 模型 work 的，未必适合 B 模型；
3. 另外要分辨观点的角度，很多观点是站在 “使用者”的角度，但是站在 PE 工程师的角度不一样了
4. 特别提到一点，模型能力在进化，很多有效的提示词整合到模型当中，用户不需要特意提示，COT 的“Let’s think a bit step by step ”就是一个例子；但是不代表提示词不重要/不需要——不重要 就不会整合到 system prompt 里面；只是“用户不需要冗余的输入”而已。
❓理解播客的难题是人多嘴杂，观点不一，听的时候很嗨，回顾很难。所以第一步让 Gemini（它的上下文足够长，足够吃下完整的播客内容）对观点分类，图 1 （截图不完整）
🌧️ 下一步就是对不同类型的观点进行整合/概括，特别是帮我发现“反直觉”的观点（这些观点最优价值），还有告诉我哪些方法/技巧值得（提示词工程是）实践，图 2-4
📒 提示词<1. 把不同类型的观点进行整合和概括，比如：Prompt 工程演变观点总结
2. 这些观点里面有哪些反直觉的观点
3. 这些观点里面有哪些值得我（提示词工程师）尝试实践的方法和技巧>
💣 接着挑你感兴趣的内容进一步探讨，比如它说“Few-shot 对话模型效果有限”，我就要追问，图5
😯 我想说：
1. 这里有很多与“传统”PE 理论不一致的地方，说明PE 是不断演进的，必须要持续学习。毕竟谷歌学术里面跟 PE 相关的论文超过 8w 篇
2. 但是这也是一家之言，特别是模型之间是有差异的，在 A 模型 work 的，未必适合 B 模型；
3. 另外要分辨观点的角度，很多观点是站在 “使用者”的角度，但是站在 PE 工程师的角度不一样了
4. 特别提到一点，模型能力在进化，很多有效的提示词整合到模型当中，用户不需要特意提示，COT 的“Let’s think a bit step by step ”就是一个例子；但是不代表提示词不重要/不需要——不重要 就不会整合到 system prompt 里面；只是“用户不需要冗余的输入”而已。
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