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Kit_2hHY
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Kit_2hHY
2年前

泛函: 最近又开始认真地学习英语了,在这个过程中,对「如何有效学习」这个古老的课题有了很多新的思考。 首先,如果你希望真的在某个事情上有所建树,而不是浅尝辄止,你需要有一个非常明确的目标。 ❌“我想提高英语水平”是一个模糊的目标。 ✅“我希望能够在通勤、整理房间等碎片时间轻松地听懂英文播客,从而拥有一个更优质的信息源。”则是一个更加明确的目标。 而且,目标明确后,学习的策略也很快能推导出来。 学英语的方法数不胜数,琳琅满目。 当你目标明确之后,你就不会再犹豫是背单词、读外刊还是尝试什么“看电影学英语”。 因为我的目标是“轻松听懂英文播客”,所以我学习英语的方法也很简单,就是将播客下载下来,转成文字,并对着语音精读一遍转写出来的文稿。 并且在其中划出自己不认识的单词,定期进行回顾。 那怎么考核学习效果呢? 也很简单,就是出门散个步,然后带着耳机听听英文播客,看看听完后自己能记得多少内容就行。 那么,我为这件事情付出的努力能否带来复利呢? 当然可以,这其实是一件一劳永逸的事情: 1️⃣听播客是我的生活习惯之一,并不需要刻意坚持,我每周就能花很多时间在播客上。 2️⃣当我能轻松听懂英文播客之后,我的英语能力能以一种很舒服的方式自然增长,从此不需要刻意修炼。 3️⃣而且,播客对我来说,是一个很重要的信息源,能接触到英文播客,相当于在这个信息源上进行了一次大升级,相信以后在这方面我能获得很多新鲜的认知。 把这些想明白之后,我相信这次的学习计划就不会半途而废了。 还蛮推荐你也试试开始这件事情的,如果人多的话,兴许咱们还能拉一个群互相督促、学习、交流啥的。

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Kit_2hHY
2年前

Chishan: 个人的观察,最近这一波浪潮中,主要有以下几类角色,不知道你用的是哪张身份牌: 匠人:在AI出现之前,已经有想做的事情,把AI当成工具,用来打磨自己的作品。对AI有清晰边界,边界以外的领域不会有期待,就好像你会拿锤子来钉钉子,但不拿来炒菜。 布道者:没有特别想做的事,有强烈的好奇心,经历足够长时间,表达能力好,也乐于与别人交流,可以更快更好地总结和表达AI新趋势,帮助人们理解。 炼金术师:被雇佣等外界原因开始使用AI,事先没有抱着十分强烈的兴趣,关注即时炼出来的结果是否可交付,而非过程(探索的快乐)。当业务需求大但技术不稳定时,业界会需要大量炼金术师,这时起点较低的人(非名校生)也有机会进优质公司,类似前几年的广告优化师https://m.okjike.com/originalPosts/6407435b0b8ff06a835d6334?s=ewoidSI6ICI1NzA0ZGMyYWFhYjg2OTExMDBiZTQ1MjgiCn0= 投机者:不管未来是什么趋势,主要关注当下做什么事会马上获得收益,有钱入账最实际。常见招式是信息差(卖教程或卖账号)、面向大众的小工具(如AIGC头像)。 淘金者:关注长期发展趋势,也不打算捞快钱,在AI趋势出现就已经想做生意,AI只是做生意的方法而不是目标对象。 煤炉工:社会收入低、受教育程度不高,相对弱势的群体,承担了炼金的基础工作(一般是数据标注),受其他人雇佣。少数煤炉工会在完成dirty work时刻苦学习,从而进阶为炼金术师等角色的助理,帮忙处理流程工作。 信徒:信仰祂,认为祂某种程度是高于人类的,比人类更有智慧。一直尝试总结归纳祂的规律,但不可避免是片面的,不全面的,不稳定的,容易失败的,容易失望的。但认为结果不理想是因为自己召唤(训练算法)和祈祷(提prompt)姿势不对,不断调整姿势让自己更虔诚,能获得眷顾。

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Kit_2hHY
2年前

42Growth: - 最近关于怎么持续做知识付费的思考 总结了一下有两件对我的价值观影响还比较大: 第一件事,去年刚接触到什么叫开源项目。我理解的开源,其实是开放。也就是从内到外的一个过程,指的是技术研发开始向共享、复用迈进。分为发起者、贡献者两种不同方式,可以去积极地参与开源,也就意味着像我这样完全不懂技术内容的人,都可以把别人的高点当作自己的起点。 原先需要我自己去理解技术才能做出一款产品或者是雇佣一帮人才能做,但如果我是一个产品经理,也通过开源项目去做出自己的mvp去投放市场。 这跟做知识付费的赛道逻辑很接近。之前的知识付费赛道需要大量的知识储备,必须找专业的人才来制作。但有了大模型以后,这变成了一个能快速跑的mvp,那么他可以帮助我去理解不同的领域,去做不同的课程内容方向,甚至比90%的人更专业、更可控。那么大模型等同于一个基础线,更高的。则需要有特别独特的见解、认知和问题的解决能力。 对于知识付费赛道来说,知识不是目的,而是开始。那也得要求自己和团队秉承“开源”的心态,作为发起者,也做为贡献者,把自己的所知所得分享给大家。 第二件事,那在AI之前的时代,大家可以随时随地通过PGC、UPG等平台来获取信息,减少了大量的脑力、体力劳动。但这一次AI出现,是使得脑力劳动都有了替代,我们有了智能伙伴。AI更像一个黑洞,是一个高度压缩的信息集,能同时用来解决多种任务,在根本意义上它就是知识,一种信息的表达。 而知识付费的内容其实也是人的延伸,是一个人自我的认知和能力的延伸。从这个层面上来说,如果我们只是为了获取知识,那在这种大模型的碾压之下,还需要知识付费吗? 所以,我重新对我要做的知识付费进行了定义:体验——关系——知识——改变 1. 体验:知识本身并不足以让人付费,而我想做的是创造积极的学习和互动体验,让用户感受到价值; 2. 关系:做离人更近的事——有温度、疗愈、成长等,在这个层面去探索机会,去找到一个价值链上不同的特殊的价值点;用户与课题之间的关系,用户与导师之间的关系,用户与用户之间的关系,都需要进一步探索; 3. 知识:知识内容质量必须高且有深度,解决用户的实际问题和需求; 4. 改变:最终目的是提升和改变,付费的目的是在于通过养成习惯来改变自己,或是改变某些状态和能力。

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Kit_2hHY
2年前

泛函: 对于一家做内容的公司来说,写过的文章、拍过的视频就是公司的重要资产 它需要规定一套详细的内容生产、管理和复用的标准; 比如从选题到内容生产到发布,再到数据复盘,这整个流程会有一套标准的 SOP; 曾经拍摄过的视频文件会有一套复杂但规范的命名方式等。 对于一家软件开发公司,程序员们写过的每一行代码都是公司的资产 也应该制定一套编写、管理和复用的流程,将代码模块化、原子化,构建公司的代码中台; 同样的,对于我们这样的生成式 AI 公司来说,我们生产的每一段 prompt,也应该制定一套编写的标准, 并构建一个提示词中台,来管理和复用曾经生产过的提示词。 我最近就在负责这个事情,在定义这个流程,以及配置好相关的工具,让团队成员能好好使用。 给你分享一下我的实践思路: 在刚开始定义流程的时候,不怡把系统设计得太复杂,所以用的都是@飞书 里的一些简单组件。 这套方法实践起来非常容易,如果你的团队也经常用 ChatGPT 和 AI 绘画的话,还挺推荐马上试试的。 1️⃣ 在编写提示词这一步,我做了一个引导式表单,将 prompt 的各个模块变成了一个个循循善诱的问题。 利用这个问卷,能把写好 prompt 的“解答题”,变成“填空题”。 2️⃣ 填好这个问卷之后,会有一个飞书机器人自动把你写好的 prompt 推送出来。 3️⃣ 填好这个问卷之后,prompt 会自动同步到多维表格中,方便未来做更复杂的检索和管理。 4️⃣ 我建立了一个飞书话题群,里面留存了所有我们在业务中沉淀下来的 prompt、在互联网的各个地方搜索到的 prompt,搜索起来很方便。 5️⃣ 如果对之前的 prompt 进行过了一轮迭代,可以直接以【评论】的方式写在这条帖子的下面,并且简单说明一下修改的地方和版本号,这样保证往下翻总能找到最新版的 prompt。 好的,方法说完了,来分享一下工具吧,给大家个多维表格的模板🔗: https://to7e2gkmim.feishu.cn/base/N357bxWhxaQUCFse7i9chfLWnAe?from=from_copylink #AI工作流

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Kit_2hHY
2年前
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