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伊希
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产品🐶
伊希
3月前
还没来得及好好放肆一下,就人到中年了!
人生,一步错步步错,都不知道这一路走来到底是怎么样的人生可以抵得上这一路的颠沛流离
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伊希
3月前
不入他人因果,管好自己的事,其他的事随缘,学会闭嘴和倾听
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伊希
4月前
@Mary: 1.清理房子,那是你身体的栖身之处。顺序:清理,打扫,添置。
2.清理手机,那是你注意力的栖身之处。顺序:删,
归类(生活类,工作类,学习类)
3.清理自己 ,吃干净的食物,身体被食物塑造,身体是一切的载体。(买食材,自己做。)
4.给自己打造一个能静下来的据点。静下来,才会有思考。
5.做事学会分步骤(年→季→月→周→日)不管你想做什么,拆分到你今天能做的动作。只看两步以内,两步以外的事不看不想不焦虑。(当这六件事:环境,身体,思想,情绪,心态,行动 同时在线时,你不可能没有回报。)
6.把复杂简单化,把抽象具体化。抽丝剥茧(找到线头,一次只抽一根线,边抽边整理让混沌变成路径)
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伊希
5月前
感谢 @黄即精神股东2.0 !!2025动态总结
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伊希
5月前

陈今: Gemini将这50个AI行业关键词设计成一张“通关地图”。它分为5个层级,从“什么都不懂”的门外汉,一路进阶到能理解AI行业趋势的“懂行”人士。 第一阶段:小白扫盲区(1-10) 目标: 听得懂新闻,知道大家在聊什么,不再觉得AI神秘。 1. 人工智能 (AI):机器模拟人的智力。大概念,所有东西的统称。 2. 生成式AI (GenAI):当前的红人。以前的AI负责“识别”(是不是猫),现在的AI负责“创造”(画一只猫)。 3. 大语言模型 (LLM):ChatGPT背后的技术统称。读了海量书本的超级“大脑”。 4. ChatGPT:OpenAI开发的最著名的聊天机器人,LLM的代名词(就像用“百度”指代“搜索”)。 5. 副驾驶 (Copilot):AI现在的最佳定位。它不是替代你的机长,而是帮你打辅助的副手。 6. 提示词 (Prompt):你对AI说的话。也就是“指令”或“咒语”。 7. 幻觉 (Hallucination):AI会自信地胡说八道。必知考点:AI说的话不一定对,要查证。 8. 聊天机器人 (Chatbot):AI的一种产品形态,通过对话框跟你交流。 9. 文生图 (Text-to-Image):输入文字,AI生成图片(如Midjourney)。 10. 算力 (Compute):AI的“体力”。通常指显卡(GPU)的数量,算力越强,AI越聪明。 第二阶段:上手玩家区(11-20) 目标: 开始使用AI工具,并掌握一些提高效率的技巧。 11. 多模态 (Multimodal):AI不再只是瞎子和聋子。它能看图、听声音、看视频。 12. 上下文 (Context):AI的“短期记忆”。比如“它可以记住前10轮对话”,这就是上下文能力。 13. 角色扮演 (Persona):核心技巧。告诉AI“你是一位资深编辑”,它写出的文章质量会立刻提升。 14. 追问/迭代 (Iteration):不要指望一句提示词就完美。根据AI的回答继续提要求,这叫“迭代”。 15. 联网搜索 (Web Browsing):解决AI“知识过期”的办法。让AI去查最新的网页。 16. 温度 (Temperature):调节参数。温度高(0.8+)AI更有创意但容易乱说是;温度低(0.2)AI更严谨保守。 17. 结构化输出 (Structured Output):让AI生成表格、JSON或代码,而不是一大段废话文本。 18. OCR (光学字符识别):现在AI看图提取文字的能力极强,可以用来整理发票、笔记。 19. 深度伪造 (Deepfake):风险点。AI换脸、AI变声。看到视频别轻易相信是真的。 20. 知识截止日期 (Knowledge Cutoff):模型训练完的那一天。不联网的话,AI不知道这天之后发生的事。 第三阶段:进阶原理区(21-30) 目标: 理解AI为什么这样工作,开始接触一点点技术逻辑。 21. 词元 (Token):AI的“货币”。AI不是按字读,是按Token读。大致 1000 Token ≈ 750 个英文单词 ≈ 500 个汉字。 22. 参数 (Parameters):衡量模型“脑容量”的指标。比如 7B(70亿)、70B。参数越大通常越聪明,但运行越慢。 23. 预测下一个词 (Next Token Prediction):本质原理。LLM其实是在玩“文字接龙”游戏,根据上文猜下一个字。 24. 推理 (Inference):模型训练好后,你用它的过程就叫“推理”。 25. 延迟 (Latency):你发问到AI开始回答的时间差。越快越好。 26. 基座模型 (Foundation Model):像“毛坯房”一样的原始模型,还没经过精装修,但潜力巨大。 27. 思维链 (Chain of Thought, CoT):2024-2025关键词。让AI展示思考过程,能大幅提升数学和逻辑能力(如OpenAI o1)。 28. 零样本/少样本提示 (Zero-shot / Few-shot):直接问AI(零样本) vs 给AI几个例子再问(少样本)。给例子是高手的习惯。 29. 开源模型 (Open Source Models):像安卓一样,代码公开,你可以免费下载到自己电脑上跑的模型(如Llama)。 30. 闭源模型 (Closed Source Models):像iOS一样,代码保密,你只能付费调用的模型(如GPT-4)。 第四阶段:行业懂行区(31-40) 目标: 能和技术人员沟通,理解企业如何部署和优化AI。 31. Transformer:现代AI的基石。谷歌发明的架构,没有它就没有今天的ChatGPT。 32. 预训练 (Pre-training):AI的“九年义务教育”。阅读海量互联网数据,学习通用知识。 33. 微调 (Fine-tuning):AI的“职业培训”。喂给它特定行业的数据,让它变成医疗、法律专家。 34. RLHF (人类反馈强化学习):教养训练。让真人给AI的回答打分,教AI如何说话得体、安全。 35. 嵌入 (Embedding):把文字变成数字向量。让AI计算“男人”和“国王”在数学上的距离。 36. 向量数据库 (Vector Database):专门存“嵌入”数据的地方,是给AI做外挂知识库的基础设施。 37. RAG (检索增强生成):企业应用核心。不重新训练模型,而是让AI像“开卷考试”一样去查阅企业内部文档库来回答问题。 38. API (应用程序接口):程序员把AI接入自己APP的通道。 39. 端侧模型 / 小模型 (SLM/On-device):2025趋势。可以在手机、笔记本上离线运行的小型AI,保护隐私。 40. 混合专家模型 (MoE):一种聪明的架构。就像医院分科室一样,一个大模型里有多个“专家”,遇到数学题叫数学专家,遇到写诗叫文学专家。 第五阶段:前沿与未来区(41-50) 目标: 谈资与视野,关注AI的进化方向和深层影响。 41. 智能体 (Agent):下一代风口。AI不仅能说话,还能操作工具(写代码、订票、发邮件),能够独立完成任务。 42. 多智能体协作 (Multi-Agent):好几个AI分工合作。一个负责写代码,一个负责检查bug,一个负责写文档。 43. 具身智能 (Embodied AI):把AI装进机器人身体里,让它能和物理世界互动(如特斯拉机器人)。 44. 对齐 (Alignment):确保AI的目标和人类的目标一致,不会为了“消灭癌症”而“消灭人类”。 45. 偏见 (Bias):AI可能会歧视。因为它学的数据里包含人类的偏见,我们需要修正它。 46. 数字孪生 (Digital Twin):用你的数据训练一个AI,让它模仿你的语气和知识,做你的“数字分身”。 47. Sora / 视频生成:物理世界模拟器。理解光影、运动规律,生成逼真视频。 48. 上下文窗口战争 (Context Window War):各家公司比拼谁的模型能一次读入更多的书(从几千字卷到几百万字)。 49. AGI (通用人工智能):圣杯。在所有经济价值的任务上都超越人类的AI。 50. ASI (超级人工智能):奇点。智力远超全人类总和的AI,目前的科幻/理论阶段。 Gemini的建议用法: 把这50个词做成一个Checklist(清单)。 • 对于入门者: 只要看懂前20个,就已经能熟练使用AI工具了。 • 对于管理者/进阶者: 理解到第40个(特别是RAG和微调的区别),就能思考如何在业务中落地AI了。

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伊希
7月前

长夜如歌记: 这绝对是我见过最清晰、最实用的 AI 工具列表了,用好他们能省下大把时间! 日常助手 1. Perplexity:AI 搜索引擎和研究助手 2. Claude:通用聊天机器人,超适合做项目和分享成果 3. ChatGPT:记得开启高级语音模式,直接和 AI 对话 效率工具 1. Granola:AI 会议笔记工具,自动生成摘要 2. Wispr Flow:语音转文字工具,在任何应用里把说的话变成文本 3. Gamma:用 AI 快速制作演示稿、文档和网站 4. Adobe:和 PDF 对话,还能自动总结内容 5. Cubby:协作研究专用的 AI 工作空间 6. Cora:AI 邮件助手,帮你智能整理收件箱 7. Lindy:搭建 AI 智能体,自动处理工作流程 粉丝增长 1. Delphi:创建 AI 克隆分身(文字、语音、视频),和粉丝互动 2. HeyGen:用 AI 虚拟形象批量制作内容或给视频配音翻译 3. Argil:专为社交媒体视频打造的 AI 虚拟形象 4. Overlap、Opus:把长视频自动剪成爆款短视频 5. Persona:为创作者打造的 AI 智能体搭建工具 6. Captions:AI 视频剪辑,自动加字幕还能修正眼神接触 产品开发 1. Cursor:懂你代码的 AI 编程编辑器 2. Replit:用自然语言描述,AI 智能体直接帮你建应用和网站 3. Anychat:一站式调用各种 AI 模型 4. Codeium:AI 驱动的代码自动补全工具 创意设计 1. ElevenLabs:逼真的 AI 语音生成 2. Suno、Udio:用文字描述直接生成音乐 3. Midjourney、Ideogram、Playground:AI 图片生成 4. Runway、Kling、Viggle:AI 视频生成 5. Krea:创意画布,实时生成和增强图片/视频 6. Photoroom:AI 图片编辑器,产品图修图神器 学习成长 1. Rosebud:交互式日记,用 AI 帮你分析内心想法 2. Good Inside:育儿助手,提供个性化支持 3. Ada Health:AI 驱动的症状健康评估 4. Ash:个性化 AI 心理咨询和教练 5. NotebookLM:把任意文档变成 AI 播客 6. Particle:AI 新闻应用,多篇文章整合成一篇摘要 娱乐玩耍 1. Remix:AI 图片/视频创作与分享的社交应用 2. Meta Imagine:在 Meta 系应用里生成自己和朋友的 AI 形象 3. Grok:xAI 出品的聊天机器人 4. Curio:给孩子的 AI 互动对话玩具

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伊希
7月前

fountain_: 什么才是真正的“解决问题的能力” 真正的“解决问题的能力”,远不止是“把问题搞定”这么简单。它是一种复合型的、系统性的核心能力,是区分卓越与平庸的关键。 我们可以从以下几个层面来理解什么才是真正的“解决问题的能力”: 一、 核心误区:什么“不是”真正的解决问题 首先,我们要避开几个常见的误区: 1. 只是“灭火”:问题来了,手忙脚乱地扑灭,但火灾的根源——那个老化的电线——依然存在。这是被动反应,不是主动解决。 2. 症状解而非根因解:头痛医头,脚痛医脚。比如员工士气低落,就用发奖金来激励,却不探究是否是管理方式或公司文化出了问题。 3. 制造新问题:为了解决A问题,采用了粗暴的方法,导致了更严重的B问题和C问题。比如为了提升短期业绩,疯狂降价,损害了品牌价值和长期利润。 4. 仅凭直觉和经验:对于简单、重复的问题有效,但面对复杂、新颖的系统性问题时,容易失灵甚至犯错。 二、 真正“解决问题能力”的构成要素 这是一种结合了心态、思维、技能和执行的完整体系。 1. 心态层:解决问题的“精神内核” 主人翁意识:不推诿、不抱怨,将问题视为“我的问题”,并愿意为之负责。 成长型思维:相信问题不是威胁,而是学习和成长的机会。不害怕失败,将其视为反馈。 积极主动:主动发现问题,而不是坐等问题爆发。具备“防患于未然”的洞察力。 耐心与韧性:明白解决复杂问题往往需要时间,会遇到挫折,能够坚持不懈。 2. 思维层:解决问题的“操作系统” 系统性思维:这是最核心的思维。不孤立地看问题,而是看到问题所处的整个系统,理解各元素之间的相互关联和影响。能区分症状(树叶黄了)、模式(整棵树都在枯萎) 和系统结构(树根腐烂或土壤贫瘠)。 批判性思维:不轻信表面现象和既有结论。能对信息进行质疑、分析和评估,辨别真伪,抓住本质。 第一性原理思维:抛开所有表象和类比,直击问题最本质的基石,从源头开始思考。例如,马斯克造火箭,不是想“现成的火箭很贵”,而是思考“构成火箭的原材料是什么?这些原材料的市场价格是多少?”从而打破认知壁垒。 逻辑思维:能够清晰地梳理因果关系,构建严谨的推理链条,避免逻辑谬误。 3. 技能层:解决问题的“工具箱” 精准定义问题:这是最关键的一步。一个被精确定义的问题,就相当于解决了一半。能用一句话清晰地说出“我们到底要解决什么?”(例如,使用“如何……”的句式)。 运用“5 Why分析法”、“鱼骨图”等工具,像侦探一样层层追问,直到找到问题的根本原因,而不是停留在表面原因。 拆解与优先级划分:将复杂的大问题拆解成一个个可操作、可管理的小问题(MECE法则:相互独立,完全穷尽)。并能判断哪些子问题最关键、最应优先解决。 信息搜集与整合:知道从哪里、如何快速获取高质量的信息,并能将其整合成对解决问题有用的洞察。 创造性构思方案:运用头脑风暴、逆向思维等方法,产生大量可能的解决方案,不受既有框架限制。 决策与权衡:建立清晰的决策标准(如成本、时间、效果、风险),对不同方案进行客观评估和选择。 沟通与协作:很多问题需要团队解决。能清晰地传达问题、方案和计划,说服并协调他人共同行动。 4. 执行层:解决问题的“最终交付” 行动计划能力:将方案转化为具体的、有时间线的行动计划,并分配责任。 执行力与灵活性:能够推动计划落地,同时在执行过程中根据反馈和环境变化,灵活调整策略。 复盘与迭代:问题解决后,进行复盘:当初的定义准确吗?根本原因找对了吗?方案有效吗?有哪些经验教训?这个过程将解决问题的经验转化为个人和组织的能力。 三、 一个简单的框架(四步法) 你可以用这个框架来实践: 1. 界定问题 澄清现状:目前发生了什么?(事实与数据) 明确目标:我们期望达到的理想状态是什么? 精准定义差距:现状与目标的差距,就是我们要解决的“真正问题”。 2. 分析根因 收集所有相关信息。 运用“5 Why”等工具,深入挖掘,找到驱动问题发生的根本原因。 3. 生成与选择方案 头脑风暴:尽可能多地想出解决方案,不求完美,但求量多。 评估权衡:根据标准(可行性、成本、效果等)筛选出最佳方案。 4. 实施与验证 制定计划:谁在何时做什么(Who do What by When)。 执行与调整:行动,并保持敏感,随时准备微调。 评估结果:检查是否达到了第二步中设定的目标,问题是否被真正解决。 真正的“解决问题的能力”,是一个从被动到主动、从表面到本质、从单点到系统、从想法到结果的完整闭环。它不仅仅是找到一个答案,而是通过一套科学的思维框架和持续的实践,将一个不理想的现状转变为一个期望的目标状态,并从中获得成长的能力。

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伊希
7月前
人生系统

是清予呀: 如何设计你的人生系统? 一、先看清主线 我根据生命之轮理论,把生活拆成了八个维度进行觉察(健康、关系、成长、金钱、事业、兴趣、心灵、秩序) 又因为八个维度太多,我容易顾此失彼,于是我把它们归成三条主线:生活秩序、认知成长、价值创造。 每条主线都能独立拆解,也能互相支撑,它们构成人生系统的底层框架。 二、让主线能被执行 我用 OKR 的方式给每条主线定目标。 O 是方向,KR 是能衡量的结果。 示例: 【生活秩序】 O:让作息恢复稳定 KR1:连续30天7:30起床 KR2:每周写1次复盘 KR3:一个月减少临时任务30% 【认知成长】 O:提升输出能力 KR1:每周阅读3篇深度内容 KR2:每月写2篇公众号文章 KR3:每季度总结一次学习体系 【价值创造】 O:让内容产生实际影响力 KR1:3个月内公众号新增1000粉 KR2:完成2个付费项目 KR3:每季度复盘一次商业方向 当所有主线都能对应到具体结果,系统就能真正运转起来。 三、让系统能持续更新 我把这三条主线放进飞书,任务、进度、复盘数据联动。 每天的行动都会被系统记录,系统也会根据任务完成情况指出我存在的问题,并给出可落地的调整建议。 詹姆斯·克利尔说:成长的关键不是完美,而是学会一次次回到正轨。 系统存在的意义,就是帮我做到这一点。 四、系统的尽头,不是控制,而是主体性 什么是“主体性”? 说白了就是:你能主动选择、主动行动、主动判断,而不是被环境、趋势、情绪推着走。 你不再只是应付世界的人,而是那个能清楚知道“我想怎样活”的人。 当你能看清自己要什么,你就不会被外界推着走,而是能主动决定: 什么值得做,什么该放下;你要往哪去,为什么去。 做到这一步,系统就不再只是一个工具。我们建立系统,也并不是为了把生活控制得井井有条,而是为了在混乱和外界影响中,重新拿回对生活的主导权。

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伊希
8月前
解脱了,我终于不用患得患失了,太流氓的想法了。
婚姻只能筛选,不能培育。
唯一亏欠的就是我们的两个女儿。
我可以挣钱,凭啥要和你一人一半的生活开销还得照顾一家子,免费保姆都没这样的待遇。
谈恋爱只有日常,没有涉及到大事,所以一旦发生大事了就会发现三观不一致。
结婚是为了幸福,离婚也是。不再用离婚来定义自己是否失败,不然只能被拿捏
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伊希
8月前
1.人一点就炸就是创伤后的应激反应。是身体在保护自己。
2.双胞胎是真心累,累到我想要离家出走。
3.生孩子束缚的是妈妈这个角色,男人依旧是桌子上坐着。
4.结婚真的是两家人的事
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