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我现在一个月 ATT 宽带80刀，话费一个月 Verizon 100，手机 iPhone 16 Pro Max 1T 不要钱，Verizon 合约机
一个月花国内一年的手机费，网络服务大概就是到处找 Wi-Fi，而 Verizon 已经是地表最强的运营商了
地球上没有免费的东西，这里面缺少的并不是便宜的服务，而是博弈的过程
一个月花国内一年的手机费，网络服务大概就是到处找 Wi-Fi，而 Verizon 已经是地表最强的运营商了
地球上没有免费的东西，这里面缺少的并不是便宜的服务，而是博弈的过程
阑夕ོ: 还是单独聊聊影视飓风那条被下架的视频吧，属于「论证过程没毛病、得出结论没中靶」的情况，当然我想说的话大多数人肯定肯定不乐意听，平台降码率背后的经济账真不是资本为了省钱无所不用其极这么一个容易判断的原因去解释的。 @评论尸 的历史文章今天也被翻出来对照了：https://mp.weixin.qq.com/s/BdQ6uos8mf4435VW9paFyw 简单来说就是国内的互联网平台没有上游博弈权，尽管看起来我们地大物博水电煤都便宜，但实际上考虑到转移成本和用户价值的叠加因素，平台的带宽成本会高很多。 什么叫转移成本呢，其实这本来是中国互联网基建的优势，像是美国运营商铺网是纯粹的商业考虑，所以很多人口密度不足的偏远地区网络覆盖是很差的，甚至出了纽约市区都会时不时的中断信号，联邦政府每年都有网络下乡的补贴，马斯克前几天上播客还嚷嚷FCC欠Spacex差不多10亿美金没到账，总的来说政府做这个事情劳民伤财效率低下，私企又不会去做注定收不回来利润的基建投入，于是造成了多年以来的所谓「数字鸿沟」，年年都在扯皮。 中国移动互联网的繁荣支点，其实很大程度要归功于运营商不计成本的基建投入，因为体制关系，这种村村通网以及3G之后下行带宽降费提速的做法，都不是真正意义上的商业决策，是贯彻行政意志的结果，最后实现了至少在消费互联网领域的普惠价值，属于是多方共赢。 但从经济原理出发，世界上不存在不计成本的事情，如果你拿2块钱买到了市价10块钱的服务，那么绝对不是那8块钱的费用像变魔术一样被变没了，而是有某个环节帮你出了这8块钱。 所以在运营商计回成本的时候，移动互联网的收益方也就成了买单方，和廉价好用的2C下行带宽不同，平台在购买2B上行带宽的场景里支付了溢价，靠着这么一个间接共同补贴的公式，才撑起了商业模式的不崩盘。 所以国内平台在被责怪自己的高清视频码率不如YouTube的时候，实在是有苦说不出，阿B亏损这么多年，你以为是它觉得亏损的报表很好看就想亏着吗，当然我也理解作为用户和创作者在指出问题时不必和平台共情的意思，只是理解矛盾背后的本质同样重要。 这也不是说要把矛盾转嫁到运营商头上、都是它们在压榨平台，不是这样的，而是很多问题都不是可以通过「找出一个坏蛋」来轻易解决的，国内运营商这么做的道理上面也说了，它是走了一条和资本主义逻辑完全不同的路线，选择普及大多数用户的需求，最后的答案就是在经济账上不得不牺牲掉原生画质。 YouTube一言不合就自建光纤，Uber在被封禁的州给用户发消息让他们威胁不给议员投票，连OpenAI前不久都发了阴阳推文「新功能不开放给免费用户和欧盟用户」动员用户施压欧盟的严苛政策，这些充分博弈的后果也很鲜明，那就是平台能够提供高品质服务的同时，也不太在意服务本身的不均匀。 种瓜得瓜，种豆得豆，谁都愿意既要又要，但其实没有那么好的事，最后必须作出选择，哪怕你觉得自己没有选啥，也是有人替你选了的。
17 31
社交产品能不能在朋友那里拿的出手，一直以来就是一个产品本身能不能规模化的重要信号
这也是为什么总有逼王喜欢说自己不用抖音
只不过到了 4202 年的今天这些人已经是绝对少数了
这也是为什么总有逼王喜欢说自己不用抖音
只不过到了 4202 年的今天这些人已经是绝对少数了
评论尸: 虽然在游戏领域，政治正确消费者似乎已经被证伪，但是还是有很多领域政治正确消费者占据比较大的话语权的。 最近和一个欧洲学者聊天，她说欧洲地区现在已经很少见到有普通人把 X 当社交工具用了，因为 Musk 的政治立场过于鲜明，继续用 X 会被现实中认识的熟人视为支持 Musk 所代表的政治立场。 去年 Meta 上线的 Threads，最初被一些商业分析人士认为一个纯粹的仿制品无法打破 Twitter 的网络效应，就像你单纯复制一个功能一模一样的 Facebook 不能战胜 Facebook。 然而，受到“你用推就政治不正确”的这个 Debuff 影响，Threads 已经点燃了良性增长的飞轮。 虽然，社交主战场去了 Tiktok，但广场式社交的硬需求还是在的，不能用推了，自然就要换个平台。 并且最好功能“一模一样”。
9 13
环境科学专业不是今年找不到工作
环境科学十年前就找不到工作
环境科学这个专业的毕业生以前毕业了也不是干本专业
环境科学这个专业的学生自始至终就业环境就没好过，除非去干别的专业
我为什么知道的这么清楚，因为我的专业是比环境科学好一点的环境工程，我们专业 118 个人干本专业的不超过 10 个
环境科学十年前就找不到工作
环境科学这个专业的毕业生以前毕业了也不是干本专业
环境科学这个专业的学生自始至终就业环境就没好过，除非去干别的专业
我为什么知道的这么清楚，因为我的专业是比环境科学好一点的环境工程，我们专业 118 个人干本专业的不超过 10 个
阑夕ོ: 听应届生讲就业环境的播客，双非大学环境科学专业，能找到的工作几乎都是底薪两三千的电销岗位，想去电子厂还被拒了因为本科流动性太高人家不要，最后发现自己毕业前兼职的美甲师反而是收入最高的，一个月能做到一万块，但这恰恰是最不需要学历的。。。😅
19 82
在现代科技的迅猛发展中，推荐系统和大规模语言模型（LLM, Large Language Model）作为两个核心要素，正在以前所未有的方式改变着各行各业的格局。这两者的结合，不仅为用户体验的提升提供了创新的解决方案，还为数据驱动的商业决策带来了无尽的可能性。本文旨在探讨推荐系统与大规模语言模型如何成为推动未来发展的双引擎，以及它们如何在算法、数据、用户行为理解等多个维度上展现出强大的融合力量。毫无疑问，这种协同效应的背后，不仅反映了科技与数据的深度融合，还揭示了未来商业和技术变革的深远影响。
推荐系统的核心本质与发展历程
推荐系统的初衷是通过大数据分析、用户画像与行为数据，向用户推荐他们可能感兴趣的产品或内容。其理论根基可以追溯到协同过滤算法（Collaborative Filtering），这是推荐系统中的一大经典方法。协同过滤通过分析用户的历史行为、兴趣爱好以及相似用户的行为，预测用户未来可能的偏好。值得注意的是，推荐系统并不仅仅局限于电子商务平台，如亚马逊和淘宝等，而是广泛应用于社交媒体、音乐平台、流媒体服务（如Netflix）、新闻应用等多个领域。
推荐系统的演化可以分为三个阶段。首先是基于内容的推荐系统，通过分析用户当前消费的内容，推荐相似的项目。这种方法虽然简单，但缺乏个性化。接下来是协同过滤方法，通过挖掘用户之间的相似性，提供更加个性化的推荐。这一方法极大地提高了推荐的精确性。最后，随着深度学习和机器学习的崛起，推荐系统开始融合深度神经网络和大规模的行为数据，推动了个性化推荐的进一步发展。
然而，推荐系统的进化远未结束。随着数据维度的不断增加和用户行为的复杂性不断加剧，推荐系统的算法必须持续优化，以应对用户多样化需求和内容多样化的挑战。某些学者指出，未来的推荐系统将更多地关注用户的隐性偏好，而不仅仅是显性行为数据。这种隐性偏好的挖掘，正是大规模语言模型（LLM）所擅长的领域。
大规模语言模型（LLM）的崛起
大规模语言模型是自然语言处理（NLP）领域中的重要突破，它通过预训练和微调的方式，学习海量的文本数据，从而理解和生成自然语言。这类模型，如 GPT 系列（生成式预训练模型，Generative Pre-trained Transformer），依赖于大规模的深度神经网络，能够处理和生成极为复杂的文本内容。LLM 不仅可以用于文本生成，还可以广泛应用于翻译、总结、问题回答、文本分类等多个任务中。
LLM 的革命性在于其对上下文的理解能力。传统的推荐系统往往依赖于结构化数据，而 LLM 则能够有效地处理非结构化数据，尤其是文本信息。这使得 LLM 在捕捉用户的隐性偏好和情感倾向上有着独特的优势。例如，在用户评论、社交媒体发言或其他文本输入中，LLM 能够深刻理解用户的情感、需求和兴趣，进而提供更为精准的个性化推荐。
尽管 LLM 的发展取得了巨大的进步，但它仍然面临一些挑战。首先，LLM 的训练需要大量的计算资源和时间成本。其次，尽管模型在理解和生成自然语言上表现出色，但在某些情况下，LLM 仍然会生成不准确或有偏见的内容。为了进一步提升其性能，LLM 需要与推荐系统等其他智能系统进行深度融合。
推荐系统与 LLM 的结合：未来的发展方向
推荐系统与 LLM 的结合可以说是自然的进化。在推荐系统中引入 LLM，能够显著增强推荐的精度和多样性。首先，LLM 可以通过分析用户生成的文本数据（如评论、社交媒体发言、搜索记录等），更好地理解用户的需求和情感，从而提供更具个性化的推荐。其次，LLM 的上下文理解能力能够帮助推荐系统预测用户在不同情境下的行为。例如，通过分析用户在某个时间段的对话或搜索，推荐系统可以推测出用户当前的需求，而不仅仅是基于历史数据做出静态的推荐。
此外，LLM 还可以帮助推荐系统处理长尾问题。在推荐系统中，长尾问题指的是某些冷门或不常见的项目难以被推荐给用户。然而，LLM 能够通过上下文的理解，发现冷门项目与用户需求之间的潜在关联，进而解决长尾问题。这使得推荐系统不仅能推荐热门项目，还能帮助用户发现那些他们可能从未接触过的内容。
用户行为数据的深度挖掘与个性化服务
推荐系统与 LLM 的结合不仅提升了推荐精度，还推动了用户行为数据的深度挖掘。在传统的推荐系统中，用户行为通常以点击率、浏览记录、购物车数据等形式存在。然而，这些显性数据仅仅反映了用户的部分需求。通过引入 LLM，系统能够挖掘出用户更为复杂的隐性需求。例如，用户的语言风格、评论情绪、甚至是社交媒体上的交流，均可以被 LLM 解析，从而为推荐系统提供更全面的用户画像。
这一深度挖掘的过程，还能够通过生成式 AI 实现个性化的内容定制。推荐系统与 LLM 的结合，使得系统可以生成专属的产品描述、个性化的营销内容，甚至是为用户提供定制化的服务体验。这种创新使得商业系统不仅仅局限于提供现有内容，而是能够主动生成用户需求的内容，进一步提升用户的满意度和粘性。
商业应用与道德挑战
尽管推荐系统与 LLM 的结合为商业应用带来了巨大潜力，但也伴随着一定的挑战。首先是隐私问题。用户的数据被深度挖掘和分析后，如何保护用户的隐私成为了一个亟需解决的问题。无论是推荐系统还是 LLM，都需要遵循严格的数据保护规范，确保用户的数据不会被滥用。
其次是算法偏见问题。LLM 在学习过程中依赖于海量数据，而这些数据中可能包含潜在的偏见或错误信息。这些偏见可能会在模型生成的推荐结果中放大，进而影响用户的决策。因此，在推荐系统与 LLM 的设计和应用中，需要特别关注算法的公平性和透明度。
结论：推荐系统与 LLM 的未来展望
推荐系统与大规模语言模型的结合，为数据驱动的商业决策和用户体验提升带来了无限可能。随着技术的不断进步，这两者将在更多领域展现出强大的协同效应。通过深度挖掘用户行为数据，结合 LLM 的语言理解能力，未来的推荐系统将不仅仅局限于推荐内容，而是能够主动预测和生成用户需求，真正实现个性化服务的极致体验。
然而，随着技术的进步，也需要应对隐私保护和算法偏见等挑战。只有在技术与伦理之间找到平衡，推荐系统与 LLM 的结合才能在未来持续引领数字时代的创新潮流。
推荐系统的核心本质与发展历程
推荐系统的初衷是通过大数据分析、用户画像与行为数据，向用户推荐他们可能感兴趣的产品或内容。其理论根基可以追溯到协同过滤算法（Collaborative Filtering），这是推荐系统中的一大经典方法。协同过滤通过分析用户的历史行为、兴趣爱好以及相似用户的行为，预测用户未来可能的偏好。值得注意的是，推荐系统并不仅仅局限于电子商务平台，如亚马逊和淘宝等，而是广泛应用于社交媒体、音乐平台、流媒体服务（如Netflix）、新闻应用等多个领域。
推荐系统的演化可以分为三个阶段。首先是基于内容的推荐系统，通过分析用户当前消费的内容，推荐相似的项目。这种方法虽然简单，但缺乏个性化。接下来是协同过滤方法，通过挖掘用户之间的相似性，提供更加个性化的推荐。这一方法极大地提高了推荐的精确性。最后，随着深度学习和机器学习的崛起，推荐系统开始融合深度神经网络和大规模的行为数据，推动了个性化推荐的进一步发展。
然而，推荐系统的进化远未结束。随着数据维度的不断增加和用户行为的复杂性不断加剧，推荐系统的算法必须持续优化，以应对用户多样化需求和内容多样化的挑战。某些学者指出，未来的推荐系统将更多地关注用户的隐性偏好，而不仅仅是显性行为数据。这种隐性偏好的挖掘，正是大规模语言模型（LLM）所擅长的领域。
大规模语言模型（LLM）的崛起
大规模语言模型是自然语言处理（NLP）领域中的重要突破，它通过预训练和微调的方式，学习海量的文本数据，从而理解和生成自然语言。这类模型，如 GPT 系列（生成式预训练模型，Generative Pre-trained Transformer），依赖于大规模的深度神经网络，能够处理和生成极为复杂的文本内容。LLM 不仅可以用于文本生成，还可以广泛应用于翻译、总结、问题回答、文本分类等多个任务中。
LLM 的革命性在于其对上下文的理解能力。传统的推荐系统往往依赖于结构化数据，而 LLM 则能够有效地处理非结构化数据，尤其是文本信息。这使得 LLM 在捕捉用户的隐性偏好和情感倾向上有着独特的优势。例如，在用户评论、社交媒体发言或其他文本输入中，LLM 能够深刻理解用户的情感、需求和兴趣，进而提供更为精准的个性化推荐。
尽管 LLM 的发展取得了巨大的进步，但它仍然面临一些挑战。首先，LLM 的训练需要大量的计算资源和时间成本。其次，尽管模型在理解和生成自然语言上表现出色，但在某些情况下，LLM 仍然会生成不准确或有偏见的内容。为了进一步提升其性能，LLM 需要与推荐系统等其他智能系统进行深度融合。
推荐系统与 LLM 的结合：未来的发展方向
推荐系统与 LLM 的结合可以说是自然的进化。在推荐系统中引入 LLM，能够显著增强推荐的精度和多样性。首先，LLM 可以通过分析用户生成的文本数据（如评论、社交媒体发言、搜索记录等），更好地理解用户的需求和情感，从而提供更具个性化的推荐。其次，LLM 的上下文理解能力能够帮助推荐系统预测用户在不同情境下的行为。例如，通过分析用户在某个时间段的对话或搜索，推荐系统可以推测出用户当前的需求，而不仅仅是基于历史数据做出静态的推荐。
此外，LLM 还可以帮助推荐系统处理长尾问题。在推荐系统中，长尾问题指的是某些冷门或不常见的项目难以被推荐给用户。然而，LLM 能够通过上下文的理解，发现冷门项目与用户需求之间的潜在关联，进而解决长尾问题。这使得推荐系统不仅能推荐热门项目，还能帮助用户发现那些他们可能从未接触过的内容。
用户行为数据的深度挖掘与个性化服务
推荐系统与 LLM 的结合不仅提升了推荐精度，还推动了用户行为数据的深度挖掘。在传统的推荐系统中，用户行为通常以点击率、浏览记录、购物车数据等形式存在。然而，这些显性数据仅仅反映了用户的部分需求。通过引入 LLM，系统能够挖掘出用户更为复杂的隐性需求。例如，用户的语言风格、评论情绪、甚至是社交媒体上的交流，均可以被 LLM 解析，从而为推荐系统提供更全面的用户画像。
这一深度挖掘的过程，还能够通过生成式 AI 实现个性化的内容定制。推荐系统与 LLM 的结合，使得系统可以生成专属的产品描述、个性化的营销内容，甚至是为用户提供定制化的服务体验。这种创新使得商业系统不仅仅局限于提供现有内容，而是能够主动生成用户需求的内容，进一步提升用户的满意度和粘性。
商业应用与道德挑战
尽管推荐系统与 LLM 的结合为商业应用带来了巨大潜力，但也伴随着一定的挑战。首先是隐私问题。用户的数据被深度挖掘和分析后，如何保护用户的隐私成为了一个亟需解决的问题。无论是推荐系统还是 LLM，都需要遵循严格的数据保护规范，确保用户的数据不会被滥用。
其次是算法偏见问题。LLM 在学习过程中依赖于海量数据，而这些数据中可能包含潜在的偏见或错误信息。这些偏见可能会在模型生成的推荐结果中放大，进而影响用户的决策。因此，在推荐系统与 LLM 的设计和应用中，需要特别关注算法的公平性和透明度。
结论：推荐系统与 LLM 的未来展望
推荐系统与大规模语言模型的结合，为数据驱动的商业决策和用户体验提升带来了无限可能。随着技术的不断进步，这两者将在更多领域展现出强大的协同效应。通过深度挖掘用户行为数据，结合 LLM 的语言理解能力，未来的推荐系统将不仅仅局限于推荐内容，而是能够主动预测和生成用户需求，真正实现个性化服务的极致体验。
然而，随着技术的进步，也需要应对隐私保护和算法偏见等挑战。只有在技术与伦理之间找到平衡，推荐系统与 LLM 的结合才能在未来持续引领数字时代的创新潮流。
Julian.: 推荐系统可以如何结合 LLM？ 如果只是用 LLM 给内容自动化打标，就显得有点蠢。 但我觉得是不是有些 in-app 跨场景/跨功能联动的可能性，例如微信调 LLM API 读你实时聊天记录判断你目前的关注点给你做相关内容的推荐？ 或者我们这么想：现在公域内容的信息分发是搜索+推荐，似乎搜索满足了你更即时的 intention，推荐满足了你更长期的 intention。那有没有可能做更及时的推荐？
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