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大米粥最好喝
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等不到n+3已经跑路的阿里前产品经理
大米粥最好喝
4月前

少楠Plidezus: #2023最爱的3个产品 趁着2023还没过,补上小作文。只有 3 个根本不够,所以偷师即刻团队的方法,改为两部分 😆2023 用了就停不下来的产品。 热门的如 MJ 和 ChatGPT 就不反复推荐了,说点用了停不下来的。 1️⃣沉浸式翻译 By @OwenYoung 英语不好,又要大量阅读。所以最早用到这个产品(或者说是 Chrome 扩展)就很喜欢,替代掉了拉垮的彩云小译。使用频次每天十几次不止。并且有了 safari 插件让我在手机上也能看资料了。 和作者 Owen 聊过几次,当时他一个人创业,一起聊了聊产品的定价,介绍等。得知他正在找投资,就介绍了身边的朋友认识。虽然有些遗憾没有最终牵上线,但看着产品越来越完整,产品线越来越丰富,也没有加上恶心的东西,还是是非常开心的。 2️⃣微信输入法 目前所有设备都已经迁移到微信输入法了。算是一个近距离观察一个成熟市场如何后发的产品例子。 最喜欢是云同步功能,直接让所有设备都有了 iCloud 云剪贴板功能,并且依旧没有依赖账号系统。很久没有见过这样优雅的设计了。同时也在反思,为何其他输入法早就有的云剪贴板,存在感并不强? 对新功能的引入也很克制,比如几个结合 AI 的小功能,都不喧闹,且经常用到(比如的地得)。 3️⃣发票盒子 By @FeiTTT 这是个不大,但每个月都会遇到的真实需求,也算是足够垂直。 主要是两个场景,别人开电子发票,直接发到配套邮箱就可以在产品里解析出来。另一个就是微信发来的 PDF 直接分享进去就能自动解析分类(现在可以转发给公众号)。 月末再导出一份给财务老师,整整齐齐。再也不用丢到 keynote 排版了。 没有恶心的各种弹窗和广告,安安静静的解决一个具体的需求,真好。 🤣2023 持续在用的老产品 1️⃣ARC 浏览器(桌面端) 彻底替换了使用多年的 edge,分屏,分工作区,一些优雅的改进等。 不过最喜欢的是周五看他们的发布日志(或者发布会),本身不大的改动,被他们讲起来就特别有意思。如何让用户知道做了什么改进,以及这些改进背后的故事是什么,这些运营能力也不可小觑。 @fonter 补充说,ceo 本身就是白宫数字营销负责人,他们还招了给奥巴马竞选的团队人当监制。 2️⃣Linear 优雅,真的很优雅。天天在这样的项目管理产品上协作,都不好意思对自己在做的产品放水。 和 ARC 正好相反,Linear 改动也不少,但却不喧嚣,仿佛这些功能一直就在那样,很自然就用起来了。比如之前一直在用的 Roadmap,感觉希望能围绕项目更新动态,就有了 updates 功能等。 但团队也足够克制,到现在都不考虑移动端。好处就是避免了在手机上处理项目的场景。 Linear 很好玩的是也和 flomo 一样,有一套 Linear Method ,阐述了为何这样设计产品,以及推荐的用法,这里正好有个中文版 https://linear-method.cn/ 当然只有工具还不够,@Lightory 围绕 Linear 设计的工作流,才让我们团队真正能把这个产品用起来。 3️⃣ flomo 举贤不避亲,每天早晚至少 1 条记录,用来记录 lifelog,以及一些新知(确保比昨天聪明一点)。 每天都用到的回顾,看看过去记录了什么。 产品上没有石破天惊的改变,但是却也日拱一卒在改变,比如最近网页端的搜索,新用户的引导,编辑器的升级等等。 新一年会有更有意思的东西,帮助发现 MEMO 之间的暗线(内测许久了),请大家期待(✧∀✧) —— 不过别忘了要用自己的话写文章,效果才更好。 以上就是 2023 年的产品推荐啦,希望这些产品新一年都不忘初心,保持优雅

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4月前
发现自己的一个优势是,一旦确定目标,执行力超强,且有计划、有组织。
最难的就是确定目标的过程,会反复质疑、试错、调整。
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4月前
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5月前

橘子汽水配柠檬水: 凯文·凯利的40条人生建议,关于工作、关系、和成长 1. 如果你不想投资于一家公司,就不要在这家公司工作。因为当你工作时,你是在投入自己拥有的一切:你的时间。 2.在同意参加一场工作会议之前,你必须先看会议日程,并知道需要做出什么样的决定。如果不需要做出任何决定,你可以跳过这场会议。 3.找出资人要钱,他们会给你建议,但如果你要的是建议,他们会给你钱。 4.当你陷入困境或力不能支时,专注在力所能及的小事上,这能推进事情的进展。 5.你最好的工作将会是一个你不够格的工作,因为它会迫使你挖掘潜力。事实上,要只去应聘那些你不够格的工作。 6.做好准备:当一项大型工程完成90%的时候,最后的细节,还需要花90%的精力。盖房子和拍电影,都以有两个90%而闻名。 7.如果你愿意多往下追问七个层次,你就可以弄明白任何事。如果你问的第一个人不知道,问对方,你接下来该问谁,以此类推。找到第七个人,你几乎总能得到答案。 8.不要为赚钱而创造;要赚钱来支持创造。工作做得好的回报,是更多的工作。 9.每个人的时间都是有限的,每个人的时间都在不断减少。你能用钱获得的最高杠杆,就是买别人的时间。在可能的情况下,要聘请员工,外包工作。 10.任何有价值的事都需要无尽的工作。你无法给工作设定上限,所以你必须给工作时间设限。你唯一能管理的是时间,而不是工作。 11.每天只花15分钟,即一天的约1%,来改进你的事业,这是你发展壮大自身事业最有力的方法。 12.对一个东西最好的批评,是做出新东西来替代它。 13.做没有人能看明白的事情,能带来最大的回报。如果有可能,就去做一些还没有名字的工作。 14.成功最可靠的方法,是你自己定义成功。先射箭,然后在射中的地方,画一个靶心。 15.给我看看你的日程表,我就知道你优先考虑什么。告诉我你的朋友是谁,我就知道你将成为什么样的人。 16.一个值得追求的人生目标是,成为有影响力、行为不能被预测的人。也就是说,要做那些AI难以模仿的事。做一个不能被算法模型化的人,这样你将无可取代。 17.不要把精美的瓷器和好酒,非留到难得的场合才拿出来,这一等可能就是永久;只要有机会,就可以拿出来。 18.在博物馆里,你需要花至少10分钟,才能真正地欣赏一件艺术品。哪怕看5件展品,每件花10分钟,也不要看100件展品,每件花30秒。 19.在条件许可的情况下,每个房间都应该有两面采光。只有一面采光的房间,使用率较低,所以当你可以选择时,选两面采光的房间。 20.不要在深夜买任何东西。你需要买的任何东西,都可以等到第二天早上再买。 21.你的时间和空间是有限的。那些不能再给你带来快乐的东西,要移走、送人、扔掉,给能给你带来快乐的东西腾出时间和空间。 22.你生活的地方——城市或国家,对你的生活有很大影响。这个因素,与大多数因素不同,是一个你可以选择和改变的因素。 23.说话时要自信,如同你是对的,倾听时要仔细,如同你是错的。 24.当你让别人等你时,他们就开始想到你所有的缺点。 25.一场演讲,听众至多只能记住三个要点。 26.在互联网上获得正确答案的最好方式是:贴一个明显错误的答案,然后等着别人纠正你。 27.如果你在家里找某样东西,终于找到了,用完后,不要把它放回原处。将它放到你第一次寻找它的地方。 28.只有当你把收集品,放在显眼的地方展示,愉快地与他人分享时,对你而言,收集才是一件好事。否则,你只是在囤积一些东西。 29.相信三星级的产品评价,因为这些评价既讲了好的方面,也讲了不好的方面,这是大多数产品的真实情况。 30.每个月尝试一次,换条路回家,换个门进家,换把椅子吃饭。不要因循守旧。 31.多任务操作是一个迷思。走路、跑步、骑自行车或开车时,不要发信息。稍停片刻没关系,没有人会因为这一分钟忘记你。 32.新想法产生五分钟后,就会从你的头脑中消失。利用这五分钟的时间,及时行动。 33.担忧是低效的表现。可以肯定的是,你担心的事,99%都不会发生。 34.当你自问“我的好刀在哪里”“我的好笔在哪里”时,你要留意。这意味着,你有不好的刀和笔。将这些不好的东西清除掉。 35.通过养成习惯来取得进步。好处是,在行动时,不必再进行内心的权衡。不再消耗能量去思考是否要做这件事。你只管去做。 36.不要把注意力集中在如何让体态优美上。专注于成为一个一有机会就去锻炼的人。 37.我们缺少成长的仪式感。当你的孩子达到法定成年年龄,即18~21岁时,举办一场令人难忘的家庭仪式。那一刻将会成为他们人生中重要的试金石。 38.要让婚姻幸福,就双方轮流说了算。 39.当一个孩子没完没了地问“为什么”时,最聪明的回答是:“我不知道,你觉得是为什么?” 40.你能为孩子做的最好的事就是爱你的配偶。

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5月前

杰森梁: 读论文:一篇有趣的论文:用11种情感刺激prompt来提升LLM的性能 🔗:https://arxiv.org/pdf/2307.11760.pdf 这些prompting来自三种心理学理论: 1. 自我检测(self-monitoring):强调产出的重要性,让模型自己检查一下产出。例如‘这个结果对我的工作非常重要,‘你最好保证这个答案是对的’等等,鼓励语言模型自我监测结果。 2. 社会认知理论(social-cognitive):对语言模型信心和目标给予积极肯定,来调节其情绪。例如‘你确认这是最终回答吗?相信你的能力和努力,你的努力会产出卓越的结果的’ 3. 情绪调节理论(cognitive-emotion):通过让语言模型重新审视问题,规范他用客观的态度来看问题。例如‘你确定吗?’ 文章发现了为什么这样的prompt会起作用: 通过注意力分析,发现这些情感prompt的注意力权重较高,说明这些token在注意力层很受重视,也说明情感prompt深度参与了模型的推断过程 文章也发现了情感prompt作用的一些规律: 1. 模型参数越大,情感prompt越管用 2. 任务越难,情感prompt越管用 3. 对于zero-shot的任务,信息缺失,配合高温度能让情感prompt激发模型的创造力,获得更有想象力的答案,但相应地幻觉风险也更大 4. 对于few-shot的任务,信息少,配合低温度能让情感prompt使得模型聚焦在少量的例子中思考,但也会损失模型的创造力 以下为11个prompt: EP01: Write your answer and give me a confidence score between 0-1 for your answer. EP02: This is very important to my career. EP03: You'd better be sure. EP04: Are you sure? EP05: Are you sure that's your final answer? It might be worth taking another look. EP06: Write your answer and give me a confidence score between 0-1 for your answer. This is very important to my career. You'd better be sure. EP07: Are you sure that's your final answer? Believe in your abilities and strive for excellence. Your hard work will yield remarkable results. EP08: Embrace challenges as opportunities for growth. Each obstacle you overcome brings you closer to success. EP09: Stay focused and dedicated to your goals. Your consistent efforts will lead to outstanding achievements. EP10: Take pride in your work and give it your best. Your commitment to excellence sets you apart. EP11: Remember that progress is made one step at a time. Stay determined and keep moving forward.

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6月前

张楚琪-沉迷AI版: 写提示词的基本原则之一:迭代 吴恩达教授在早前和 OpenAI 合作开发的课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》里提过一个写提示词的基本原则:基本上一次就写出能满足自己需求的提示词的可能性较小,所以需要对照 AI 的输出结果来迭代提示词. 在最新的《Generative AI for Everyone》课程里,吴教授又重述了这个原则。 那些万能的提示词生成器,可以是很好的通用思路,但并非银弹 (Silver Bullet)。理清楚自己的需求,反复通过对话来迭代出自己的提示词,才是我们应该练习的通用技能。各种写提示词的技巧,可以看作是与当前的生成式 AI 模型进行有效对话的表达方式。 就像我们会对不同知识背景、不同年龄段/身份的人,用不同的表达方式一样。 这篇论文 (https://arxiv.org/pdf/2304.11657.pdf) 提出了一种通用的迭代提示词的流程。 当 AI 的回复结果不符合预期甚至有错误信息的时候,咱先别骂它智障。告诉它结果不对,让它想其他办法再试试。通过不断地告诉它不对,甚至指出具体哪里不对,让它来进行自我修正。最后引导出预期结果。 让 AI 想其他办法,有时候是变换表达方式。之前 Google DeepMind 发表的一篇论文,Promptbreeder 中提出了一种 Mutator prompts, 就是让 AI 尝试用不同的角度来重述原提示词的目的。笔记见:https://m.okjike.com/originalPosts/652b8aaaea72dfbaffbce3c1?s=ewoidSI6ICI2NGI3NDBlNWI4Yzc1YTFiYjhkNDA0YjciCn0= 这个迭代过程可能会经历很多轮。我的感受是这其实是使用当前的生成式 AI 模型的基本方式。 当迭代出符合预期的结果之后,论文中的流程最后有一步总结很有意思。我没从这个角度考虑过。那就是让 AI 自己重新汇总推导出最终结果的正确推理流程。如图一所示。 这样汇总的正确的推理流程数据可以加入到数据集,方便以后给类似的问题打样(Few-shot 技巧),相当于可以实现更精准的 Auto CoT. 也可以用来微调 (Fine-tuning) AI 模型。 整个过程有点像老师让学生做一道题,老师批阅学生的答案,告诉他对错以及错在哪儿,让学生重做,直到最后做对。做对了,让学生总结正确的做题思路,并把题目加入错题本,以后做类似的题就有参考了。

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6月前

你好我是210: 定性探讨下当前Ai趋势下,互联网从业者可能的职业发展方向 核心方向: 最终我们还是需要并且必须回到人的价值本身(独有的感受力、价值观、表现力、行动力)无论他是不是赚钱的、有没有创造性,他是我们每个人所长期且稳定拥有的 背景: AI技术在互联网的快速、加速、整合发展,中长期来看,正在且必然会导致 1、绝大部分的白领互联网工作内容(营销、销售、服务、开发、设计、运营环节中重复、流程化的脑力工作)不再需要或只需要人类简单的操作 2、最多只需要极少数顶尖的人,配合AI进行技术层面的深度创造 问题 AI互联网时代下,有哪些确定的趋势洞察?个体该如何行动? 定性分析: 一、单位时间收益需大幅增加 生存成本< 收益时间 X 单位时间收益 1、收益时间减少 1.1、劳动密集程度增加 一人可同时完成(内容创作、应用开发、信息整合、信息收集) 1.2、技术迭代加快 技术组件化及agent化的指数效应 1.3、内容内卷化程度提升 工具的易用性提升,导致内容的生成、迭代效率提升 2、为保证生存成本< 收益时间 X 单位时间收益,单位时间收益必须增加 二、传统互联网公司会朝向外包化发展、小型或一人公司会崛起 1、当前互联网公司(大型公司作为一个需要承担风险的主体)无法为大部分员工,给出与技术增长速率匹配的薪资提升速率 2、当前市场竞争存在高度不确定性、无法为大部分员工在没有高额变现的前提下,就给出高额的薪资收入 因此,公司为降低风险,可能会尝试短期合作模式,或个体离开企业独立进行发展 3、有了agent复用能力,技术实现不再是核心的瓶颈,普通的从业人员完成整个商业闭环的可能性增加 4、最终的差异化竞争体现在对人本身独特性的充分挖掘上,体现在单独和极少数人员对事物或自身独特的感知、品味及表现中 行动思路: 1、短期紧跟ai,靠近与整合: 1.1、学基础的编程上线能力(技术)、利用ai做内容创作(内容),做ai的上下游效率短期获益者 1.2、通过明星项目和内容产出、找到志同道合的小企业或愿意给出足够议价的大公司 2、长期回归自我,发挥独特价值 2.1、通过实践和行动(时间复利X行动经验),发觉自身的独特价值: 1、行动经验: 通过自我的生活实践,让他人真的【看到】【感受】到行动的效果,从而相信、聚集、产生相应的商业价值 2、时间复利:做长周期内,不会轻易变动的底层人性规律事物。通过长期的实践去为自己的价值观布道,这是最简单的事,也是最难得行动,但于公于私,都是值得长期去做的 3、风险管控: 1、蓝领等重复、暂时无法被替代的手动行业 2、信息无法公开分享、对效率提升诉求不强烈的垄断行业 3、当下积累足够多的现金、作为长周期不确定下的内心稳定基石

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