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陈默非
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陈默非
29天前
澈言澈言

坦率的言论:candid/frank statements
明确的言辞:clear words / lucid language
清晰的讲话:clear speech / articulate expression

要找到最合适的翻译,请参考以下更具体的例子:
如果指言辞清晰、逻辑性强:"His arguments were very clear." "She articulated her points clearly."
如果指说话直率、不加修饰:"He speaks his mind." "She's very frank in her opinions."
如果指言出必行,言语可信: "He is a man of his word."

对孩子的期许如是,对自己的要求也如是。
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陈默非
29天前
实验和试验有什么区别?
特征值的思想是实验,算法有效性的验证是试验。

一个是在结构空间里解剖系统,
一个是在样本空间里测成绩。

#insight/byme

大白话版本
真正的“实验”是在思想层面 —— 用特征值这种数学视角去折腾系统本身;
你后面拿算法去跑数据、做准确率评估,那只是“试验”——检查一下东西能不能用。
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陈默非
29天前
想搞一个面向自己的头脑特工队小剧场,类似熊猫 mbti 那样的剧,不是通用的,而是只描述我生活和工作的群口相声。
用处呢?和自己和解吧
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陈默非
4月前
有些东西永远不能打折:未来,和信任。

未来不可贴现,信任亦然。
代码只是桥梁,带我们抵达那个未来。
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陈默非
6月前
纪念蔡澜
浅尝辄止的哲学,一切食物,浅尝一下,就够了

用一份油焖大虾,to 蔡澜

一切浅尝
我的疑问,浅尝辄止的哲学是什么呢?
书友的评价,个人认为是一种中庸思维 过犹不及的哲学

我的想法
「高潮前终止」——Aesthetic Premature Termination, to 蔡澜。
品味并不是通过“多”积累起来的,而是通过“少”的精准切割被雕刻出来的。
“浅尝”不是为了节制,而是为了下一次更美。
这是一种激进的美学技术——把欲望调教成品味的工具,而非被其奴役。

今天要吃得比昨天好,希望明天就过得比今天更精彩。到时,你就会发现,一切食物,浅尝一下,就够了。”

好的东西少了,我就少吃一点。

“我发现你原来是吃得不多的,你的许多朋友也说:‘蔡澜这个人不吃东西的。’这是不是因为你已经吃厌了,人也老了?”小朋友口没遮拦,单刀直入。
“老不是一种罪,我承认我是老了,有一天,你也会经过这个阶段。至于是不是吃厌,好的东西怎么会吃厌呢?当今好的东西少了,我就少吃一点。”我老实地回答。

人类因为贪婪,拼命促生,有些还加了很多农药,又为了养殖失去颜色,不管人家死活,加苏丹红等有害色素,不好吃不要紧,吃出毛病来可不是开玩笑的。”

小朋友怕了:“那——那我们要怎么样才好?”
“一切浅尝。”

“浅尝?”
“是,那是一种很深奥的学问。美食当前,叫你不再去碰是不容易的,我自己也忍不了,要学会浅尝不容易。”我说。

“那我们年轻人呢?要怎么开始?”
“从要吃,就吃最好的开始。别贪便宜,有野生的,贵一点也得买,吃过野生的,就知道滋味有多好,再也回不了头去吃养殖的了。”

小朋友点点头,好像有点明白这个道理:“那和浅尝有什么关系?”
“你们这个年代,就算有钱,能吃到野生东西的机会也不多,那么就别贪心,吃几小口就放弃,看到养殖鱼,只用它的汤汁来浇白饭,也是一种美食。”

胡说,现在的人哪会吃得太多饭?你们发胖,是因为你们喜欢吃垃圾食物,而垃圾食物多数是煎炸,煎炸的东西吃多了,才会发胖!”

“煎炸的东西很香,你不喜欢吃吗?”
“我也喜欢,不过我喜欢吃好的。”
“煎炸也分好坏吗?”
“当然,包着那层粉那么厚,吸满了油,我一看到就觉得恐怖。好的天妇罗,炸后放在纸上,最多只有一两滴油,你吃过了,就不会去尝坏的了。”

把钱省下,吃一次好的,这么一来,至少你不会天天想吃肯德基。同个道理,你吃过一顿好的寿司,就不会想去试回转的了。”

“那我宁愿你吃几串鱼蛋、一碟炒饭、一碗拉面,每一种都浅尝,好过把一种东西塞得你的胃满满的,对感情,花心我不鼓励,但对食物,绝对要花心!”

“你的意思是什么都可以吃,但是什么都少吃一点?”
“对,要保持好奇心,中国菜吃了,吃日本菜,吃韩国菜,吃泰国菜,吃越南菜,吃西餐,什么都好,什么都不必狂吞,多吃几样。”
“不喜欢的呢?像芝士,我就从来不碰。”
“也要逼自己去吃,试过了,你才有资格说喜欢或者不喜欢。从来不碰,就是无知。
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陈默非
7月前
前者得有输入,后者得有输出。
流程的起点不是自己
流程的重点也不是自己
那自己在流程中是什么位置?

不管是企业流程,还是在自己人生的某个创造价值的流程中,自己是什么位置?

当大多数人不清楚自己的位置的时候,产品方就需要帮他找到他的位置。

比如 gamma

玉伯: 面向大众的 Agent 普遍面临两个问题: 1、面对输入框,不知道输入什么。新鲜劲过后,提不出需求让 Agent 去干。 2、面对产出物,得到了什么,又好像什么都没得到。不知道下一步干什么。 从早期采纳者跨越到早期大众,好难。

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陈默非
7月前
第一个套路有用,第二个套路偶尔会用。所以很多用法真特么的真是一层窗户纸,只不过对待不同人,这层窗户纸的材料不太一样。

如果真的日常写作,读者反馈和编辑这两个都得变成 agent,并纳入编排过程才行呢

Diiiii: 推荐一期最近让我受益良多的播客。少楠在这一期讲的是和 AI 相处的正确姿势。 当前很多人对AI 的使用方式是,让AI“替我思考,替我决策”。“我看现在很多 AI 产品里面都有一个比较有意思的东西,就是我能帮你生成(内容)。我们真的要做吗?那我为什么让你写三五个字就帮给你生成篇文章?你说我要为了交差,为了应付人,为了可能就解决提高一页效率,没问题,OK。我觉得这是很合理,但是 flomo 不是做这个用的。flomo 是为了让你记录你的想法的,你记进来,你要美化一下。这相当于什么呢?就是相当于你从来不开原生摄像头, 自己每天拍照全部都是假滤镜,默认假滤镜,久而久之你就会认为那是你自己。所以我觉得这个就挺奇怪的事情。偶尔美化我都可以理解,爱美之心人间有之,但是如果我们都连我们自己都不想认识自己的话,那到底是啥呢?” 少楠提到了他使用AI 的 2 个方式。 1. 洞察自我。积累自己的高质量数据,作为 context 喂给AI,然后让它来进行分析和评价,用“他者”的视角来犀利地评价自己。 “我最近把我所有的 FLOMO 笔记全部导出,大概是一个四兆的文本文件吧,这是我最近一年记的东西,把这四兆的文件丢给了 Gemini。然后。我让他做了几件事。第一是我最近很焦虑,那我就会问他,我说你能帮我总结一下我的所有焦虑来自于哪里吗?因为我每天都会很真实的去记录我自己的情绪,到底什么时候开心,什么时候不开心,今天状态怎么样?这里你就会发现,作为人类大脑,我们我只能跳跃式的记住一些东西,我只能每天记下来,但是你让我去记录 273 天前发生了一个什么事情,我那天是开心不开心,我我做不到,但是 AI 可以做到,那这里面很好,就是我我很如实的寄给他,我就对他说你帮我分析一下,他分析出来几个事情让我让我大跌眼镜,为什么大跌眼镜呢?就是因为我没有去想到有一根暗线藏在后面... 第二点更好玩,我的笔记里面有大量的是我在学习的领域,比如说我们学了很多这种德鲁克相关的管理的东西,我学了一些财务知识,还学了很多 AI 相关的东西。然后我还记了很多项目的事情,我今天干啥了,我们俩做了什么决策,我们的产品怎么思考的,产品上线好还是坏,结果我就丢给他,我说来你帮我分析一下我有什么知行不合一的地方,就发现了特别有意思。我看了很多德鲁克的书,但是用的一塌糊涂。” 2. 对抗式思考。 “我再跟大家讲一讲我其实我自己的一个用法吧。其实我写文章现在的速度是比之前快的,但是我没有用 AI 帮我生成。首先我还是会快速的去把这篇文章的结构打出来。然后呢我会再把这些文章里面的案例写出来。当然这里面会有一些措辞不够优雅,会有一些逻辑没有修饰,但无所谓。我先把第一稿写完之后就啪丢给他。我说如果现在作为一个读者,你最大的收获是什么?然后他会给我吐出来一个东西,我会看他说这是不是我想表达的,如果是,那就说明我真的表达清楚了。如果不是,那就是说我有问题,我要去调整。这是第一次对抗,是我作为一个读者跟他的对抗。 接下来,我开始作为一个编辑跟他对抗。我说作为一个编辑,你现在来挑战我这篇文章里面有什么缺陷。缺陷一般有哪些?这里面我会跟他罗列,比如说有没有逻辑缺陷?有没有事实缺陷?然后呢,有没有一些措辞缺陷?然后他就会跟我吐出来很多东西,然后我会说有些我同意,有些我不同意。为什么我不同意?原因是 12345。然后他会说 OK,你不同意的点,那我的例子是什么?12345。 这里面很重要的点就是,我不是在让 AI 跟我给答案,而是我在跟它一起探寻答案。这个过程中我给了它大量的信息,给了大量的我的自己真实的思考。这是我们想选择的一条路吧。很多人都在选择说我要去替代人类的思考的时候,我觉得终归有一些人,或者就像你一样,终归有一些人,终归有一些产品需要去保留一些真实的东西,需要去促进一些东西,它没那么舒服。” 我个人在写工作文档、写读书笔记的时候也在尝试类似的策略。使用 AI 的更好方法不是让它“替我思考,替我决策”,而是“对抗式思考,最终到达更好的决策”。这很类似于 GAN 的策略:“道高一尺,魔高一丈”,红军和蓝军在对抗中协作进化,最终成为更好的物种。 在这场共同进化中,人所扮演的角色是判别器“Discriminator” - 你需要对每一次 AI 生成的内容进行合理的判定。这就要求人对于自己的目的、需求有清晰的认知,对于真实世界的分布有足够正确的理解,进而能够给出高质量的反馈。再换句话说,你的反馈应该是有足够大的信息量的,也消耗了足够多的算力。 (当然,这个过程也可以用更加流行的强化学习来解释 - 人需要把自己训练成一个高质量的奖励函数。但个人更喜欢 GAN 里面和AI “协作进化”的感觉。) 以上。

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陈默非
7月前
gamma 绝对是最佳案例,绝对。完美贴合你所描述的设计原则

-Will: 传统 UI 是为了给用户控制力,新时代 UI 是为了让用户相信模型(AI),享受失控。

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陈默非
7月前