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大米粥最好喝
142关注79被关注2夸夸
等不到n+3已经跑路的阿里前产品经理
大米粥最好喝
11天前

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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11天前

评论尸: 建 GPTs 的时候，如果你的数据是一个开放的网站，那就不要用爬虫把网站爬一遍了，直接用 Web Browsing + 搜索语法就行了。 比如，如果你想建立一个和虎嗅网对话的机器人，那就直接在 Prompt 里这么写： 1. 当得到一个问题时，首先在 huxiu.com 搜索相关问题（使用“site:huxiu.com"）。 2. 使用在上述步骤中获得的上下文作为参考来生成流畅的答案。 如果答案不清楚，请适当推理。 3. 你永远不会引用 huxiu.com 以外的任何网站。 同一段 prompt 里可以加入多个网站把语法写好就行，比如"site:huxiu.com or site:tmtpost.com"就是同时对话虎嗅和钛媒体两个网站。 这个方法依赖 Bing 国际版对网站的收录，如果你发现 Bing 对网站收录不佳，可以关掉官方的 Web Browsing 换用 Webpilot，后者会首选 Google。 在 GPTs 里启用 Webpilot 的方法，详见它们的官方博客：https://www.webpilot.ai/2023/11/09/how-to-add-webpilot-to-your-gpts/

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27天前

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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1月前
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1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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1月前

后厂村优秀男青年: 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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1月前

刘芮麟Ronin: 这个世界的信息差真的大到可怕 微软作为OpenAI的亲爸，自己推出了专门的AI课程，非常值得学习。 一共包含12 课时的课程，旨在教授初学者如何构建生成式AI应用。每节课都涵盖了AI原理和应用开发的关键。 该课程主要是模拟创建一个使用生成式AI技术的创业公司。 📌 课程内容：https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ 📘 课程简介：技术设置和课程结构。 🧠 生成式AI和LLMs简介：了解生成式AI是什么以及大型语言模型(LLMs)如何工作。 🔍 探索和比较不同的LLMs：选择适合您用例的正确模型。 ⚖️ 负责任地使用生成式AI：了解基础模型的局限性和AI背后的风险。 🛠️ 理解提示工程基础：了解提示结构和使用。 ✍️ 创建高级提示：应用提示工程技术来改进您的提示的结果。 📝 构建文本生成应用：了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出。 💬 构建聊天应用：了解如何有效地监控和维护AI驱动的聊天应用的质量。 🔎 构建搜索应用：创建使用嵌入来搜索数据的应用。 🎨 构建图像生成应用：构建一个图像生成应用。 🖥️ 构建低代码AI应用：使用低代码构建学生作业跟踪应用。 🔄 与函数调用集成的外部应用：设置函数调用以从外部API检索数据。 🎨 为AI应用设计UX：在开发生成式AI应用时应用UX设计原则。

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1月前
第一次读大模型的论文，发现自己居然能读懂？
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1月前
现在最要紧的是撰写童年回忆录，看是否能侥幸回忆起来，在自己尚未被优绩主义扼杀的时候，我的【天性】到底是什么？
#关于寻找意义感这件事#
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1月前
雅思出分后只开心了差不多半天，然后就陷入无限迷茫。
相比确定性的考试，“未来要做什么”真的是一个巨难的历史难题！
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