如何放下ego？或者说，一些自我中心的人，想要变得更nice，有什么好方法吗？

其实，但凡关注这个问题，且想要知道答案的，就已经成功一大半了。因为真正非常自我的人，是不会想到需要放下ego的。

所谓ego强，无非就是眼里只有自己。这里有对外对内两种情况：
1）对外，我只考虑自己的感受，其他人在我眼里都是npc，无需理睬；
2）对内，但凡有风吹草动，都感觉跟我有关系，好像全世界的人都在关注我，内心戏非常多。

这种心态，会衍生出敏感，偏执，冷漠，嫉妒心，容不得质疑等行为模式，会让人觉得很难相处。

那么，如果想要改掉这些臭毛病，该怎么办呢？

这里推荐一套我尝试下来觉得还不错的方法。

1、为用户服务。

既然自我中心就是眼里只有自己，那就反其道而行之，让自己多去做一些服务用户的事。

运营一个账号，是不是可以多思考粉丝喜欢看什么？而不是我觉得粉丝应该看什么。

做一个产品，是不是要多思考用户的需求，以及用户的理解水平？而不是我觉得他们都应该按照我设计的流程来。

卖一个货，是不是要考虑跟客户有什么关系，如何打动他们？而不是只管说我的货有多么好。

太自我的人，是做不好生意的，因为正经生意的本质，是为客户提供价值，而不是反过来。所以，放下ego的一个快速训练方式，就是做生意，为客户服务，或者为用户服务。

这个方式练习下去，可能两三个月就会有大的变化。

就拿运营账号来说，当尝试过几次输出读者关心的话题之后，就会体会到什么样的内容是更容易有数据的，那么只要多想多写，很快就会变得以读者为中心。

2、能欣赏更厉害的人

能比较轻松地做到为用户服务之后，其实就能自然而然地解锁这一点，也就是发自内心地欣赏别人。

自我中心的人，看见比自己厉害的，基本上都只会嫉妒，而不会欣赏。他们会觉得，普天之下，自己最牛。那他们自然就是没法欣赏别人的，毕竟其他人都是菜鸡。

所以能做到不嫉妒，其实是放下ego之后的一个结果，而不是原因。因此这一点，其实是一个检验标准，而不是训练方式。

强行让自己能以平常心欣赏厉害的人，很容易造成心理扭曲。我试过，效果就是脑子里两个声音在打架，哈哈。

3、对别人感到好奇

同样的，在能欣赏别人之后，自然而然就会开始想要了解他们，因为你开始能在眼里容得下他们了。

所以，这其实也是一个检验方式，而不是要训练自己强行对别人感到好奇。

回想一下，遇到喜欢或者崇拜的人，你是不是很自然地就想和他们拉近距离，想要更多地了解他们？

这个时候，你所有的注意力都在他们身上，所有的话题都跟他们相关。那他们当然会觉得，有被好好关注到，于是就不会觉得你很自我了。

认真体会并记住这种感受，如果有一天，跟人出去social，你也能自然产生这种感受，就说明练到家了。

最后，修炼内心，为用户服务，能欣赏更厉害的人，对别人感到好奇，慢慢的，你也会变成一个让人感到舒服的人。

新开个小系列，讲讲怎么衡量rag所需要的文档解析的效果。

大家做rag的时候，遇到文档或pdf解析，第一反应，要么是找找ocr方案，要么是找pdf解析方案。把一些开源的东西拿过来一试，结果发现效果总是不理想。

为什么呢？

因为产品设计就是不对口的呀。

比如传统的ocr，在处理表格时，一般都是输出每个单元格的坐标框和对应单元格的值。

可LLM问答的时候，需要的通常只是表格的内容。并且，越干净的内容，输出的答案的质量越高。所以这里最好就是用类似逗号分隔符，或者markdown格式来表示表格。

除了表格，同样专业不对口的，还有标题，文本段落，单样双栏等等还原。

于是乎，以前评估ocr效果的那套机制，在rag的场景中，已经不再适应了。

也因此，作为文档处理和文档识别的专业团队，textin将自己的测评方式分享给大家github.com。

这套测评指标里，分了5个维度，针对表格，段落，标题，阅读顺序，公式等进行定量的测评。从而帮助开发者们更科学地评估，包括横向在不同厂商间对比，以及纵向在同一厂商的新旧版本上对比。

下一篇展开聊聊表格的相关指标。

最后，也欢迎相关开发者给我们提需求，包括但不限于对这个tester本身的优化，或者提供样本找我们对比测试，甚至是指定厂家做对比测试😁

可裂变的产品，一定是把裂变动作和用户动机深刻匹配上的。

所谓用户裂变，或者叫病毒式增长。指的是通过用户主动或被动地拉新，一传十十传百，像病毒一样扩散。

这些产品设计，一定来源于对人性的深入理解。

1、普通的裂变策略，靠的是利诱

典型的是各种分销返现模式，或者邀请码模式。当用户邀请一名新用户完成注册或者其他特定动作时，给到用户一些奖励。

拼多多的砍一刀模式，就是其中的代表。另外，智行火车票的加速抢票机制，虽然没有直接发优惠券，但本质也是一样的。

这种策略，主要利用的是人们贪小便宜的心理。

但其局限性也没明显，一来，这种模式容易吸引到大量的白嫖党；二来，当平台开始发不出奖励的时候，增长就容易停下来。

究其原因，就是激励手段和用户动机本身是不契合的。或者说，除了利诱，用户没有别的理由使用产品了。

2、优雅的裂变策略，靠的是鼓励用户分享行为本身

这个模式，主要是激发虚荣心或是攀比欲，也就是让人对自我感觉良好。

比如早期的抖音，用户拍完一个酷炫视频，或者跟拍了模板之后，觉得很好玩，自然就想分享到微信群或者朋友圈里。

所图不过是一些社交认可罢了，这是不需要抖音给钱的。而当其他用户看到视频结尾抖音的画面，就会有一些人去下载，去尝试。

这是一种相对温和的间接的手段，所以增长的效率可能不够高。

3、精妙的裂变策略，是让拉新成为用户需求的一部分

用户之所以想要自发拉新，是因为他们清楚，新用户越多，对他们就越有好处。他们很多动作，其实也只是想着展示自己。因此，这种策略，也通常出现在社交软件上。

我见过这招用得最好的，是一些相亲交友类的小程序。

当用户自己创建了一个自己的相亲资料卡之后，自然地想要被更多人看到。因为只有被看到得多，才有可能碰到合适的相亲对象。

于是乎，用户会在各种群里和朋友圈里扩散自己的资料，并积极宣传。而且，通过这种方式吸引来的新用户，基本上都没有白嫖党，显然效率要高很多。

最后，总结一下，厉害的裂变策略，一定能让用户自发进行推广扩散，这本质上是对人性的深入理解。

这是转化漏斗上的先后两件事，并不冲突。

一个是用户体验与激活，再好再贵的产品，也需要有一段体验期，让用户感受到价值。软件有体验权益，硬件有体验装，连卖车也有试驾环节。

另一个是成交转化与价值验证，只有用户愿意付费，才算真的完成一次用户转化，以及对需求的真实验证。还是以卖车为例，试驾再火热，网上讨论度再高，没人买单也是白搭。

最近在思考有哪些病毒式增长的方法，个人观察下来也就3~5种，包括拼多多砍一刀模式，heygen的曝光模式，知识付费的课程分销模式，拉新送优惠券模式，心理测试类的攀比模式等等。

结果上网一搜，这个问题已经有人写过更全面的心得了，贴到这里做个记录。

原版是英文，这个36氪的翻译其实有点画蛇添足了，毕竟打造爆款并不只有病毒式增长一种。但anyway，内容值得一看😁

现在所有只解决内容搜索的AI问答工具，都只会是过渡形态。更重要的是，如何让更多高质量的信息被生产出来。

关于大模型的幻觉问题，一个看法是因为用了太多低质量的数据。其实这也很朴素，但凡做过机器学习的人都知道，高质量的数据才能训练出高质量的模型。不可能存在无源之水。

落地到产品层面也是一样，搜索源都是粪坑，想要搜到金子，再总结出现给到用户，谈何容易。

当然了，现在AI搜索的体验肯定是要比传统搜索好很多的，因为可以减少人工阅读和分析的时间。但一段时间之后，如何让更多金子被生产出来，会成为内容社区的新命题。

很明显，现在多数内容社区的激励机制，是无法做好高质量信息生产的。

最本质的问题是，什么是一条高质量信息？

如果靠点赞数来衡量，那抖机灵的一定会多于认真分享的，结局就是知乎；

如果靠收藏数来衡量，那各种全而无用的集合类帖子就会大行其道。扪心自问，小红书或者百度网盘上动辄10个G的资料包，就算收藏了，有几个人真正翻开看过呢？

如果靠评论来衡量，那搞对立，搞引战，就会成为创作者的选择。男女对立，城乡对立，贫富对立，地域黑，因此充斥在了网上。。

很明显，这些衡量方式，在AIGC时代，都需要变一变了。至于会变成什么样，还是个未知数。

人对未走过的路，往往都有一层美好滤镜。

只做过B端生意的，会觉得C端生意很美好，因为没有烦人的客户招待。但相应的，也有不少只做C端生意的，觉得太卷了，或者发展到顶了，未来肯定属于B端。

学文科的，有些会觉得搞技术的很美好，因为有实打实的“能力”；而搞技术的，同样有些也会觉得文科很美好，因为自己天天跟机器打交道，没有温度。

这其实都是一种围城的体现，外面的人想进去，里面的人想出来。

如果一个人跟你推荐一条路，原因仅仅是因为他在走另一条路的时候，觉得太难了，太累了。而不是两条路都深入体会过，在综合比较，仔细思量后，最终得出的一个结论。

那你一定不要轻易相信他说的，因为他自己都在认知偏差里。

听人建议，有3种情况。

1、我经历过A，觉得太难，听说B比较好，所以推荐你选B。

如上所述，这种直接当成傻X就行了，多听他说一个字，都是浪费时间。要是信了他，肯定会翻车。

2、我经历过A，非常喜欢，非常享受，推荐了你也选A。

这种就可以稍微听一听了，但因为只有单方面的经验，所以全局性还是不够的。

实际上，几乎所有的小红书素人帖子，都是这个逻辑。这里只要稍微留个心眼，看看那些差评能否接受即可。

多说一句，小红书上面的信息也很泛滥，想找到高质量的信息极其消耗脑力。他们现在试图用AI搜索问答来解决，我觉得不一定靠谱。

3、我经历过A，也经历过B，整体看下来，对于人群X，我更推荐A，因为……。

这就是一条标准的高质量推荐了。

至少看起来，他在两个选项上，都有自己的一手经验和体会。既没有偏差，没有盲目认为另一个选项更好；也没有只是王婆卖瓜，看不见其他选项的好处。

当然了，这种信息在互联网上是非常少的。一来，有这样多方位体会的人本来就很少；二来，输出高质量内容往往也更难。

如果能遇到，或者搜索到，当然是最好的。如果搜不到，也不用强求。

以上听取建议的策略，尤其在一些人生重大决策时，要好好参考。遇到建议，也要仔细甄别。

愿更多人可以有一个更加清醒的人生。

最近招实习生，面试了大概二三十个同学，聊聊观察到的一些现象。

1 越是主动找实习的，想得越清楚。

相比研究生只剩一年但还没有过实习的同学，那些在研一甚至大二大三就开始找实习的，对自己的规划要清晰很多。

2 女生大体上比男生更能提前准备。

同样是找产品实习，多数女生都会提前先学一些课程，而多数男生往往看过一些碎片化的内容就觉得够了。

我还看过一个女生，在简历里放了一个很像产品课程大作业的prd链接，比其他人当然就多了一个展示机会，并且也非常突出。

3 除了有提前准备，很多女生也更务实，更认真。

因为我在招AI产品的实习岗，基本都会问人选一个问题：你写过的最长的prompt是什么样，有什么功能，怎么控制输出结果？

目前只有一个女生答得还不错，因为她真的有用gpt做一些工作任务。

大多数人都说自己喜欢AI，擅长使用chatgpt。但一细问怎么调prompt，基本都能看出来没有深入的一手经验。

这些现象，就，还挺有意思的哈哈。再加上国内高校的性别比，看起来会是一个不错的社会学课题。

不知道有没有人做过这方面的研究🤔

非常赞同了，这也是我们团队最近在践行的。

心态上想认真和用户交朋友，就会开始主动去到用户聚集的地方，去推出用户可能会需要的活动，去发起用户感兴趣的话题讨论……

这一切其实都不需要刻意为之，只要真的有心，用户也是能感受到的。

可能做产品之前要先做人，放下ego，看见用户，才能慢慢建立正向循环吧。

来填个坑。

业务中涉及到非结构化文档的识别和提取的，不管是pdf解析，还是ocr识别，都会遇到一个问题，那就是到底选什么样的方案或者供应商才比较好？

为了帮大家有个客观的评估方案，我们把内部使用的测试工具调整了一下，做了个markdown tester，也上传到了github，链接在：github.com。

使用方法很简单，只要将待测试的样本，md真值结果，以及各个方案输出的md识别结果，放到对应的文件夹下即可。

目前第一版暂只能支持用python做对比测试，后面会慢慢迭代，比如做个网页，比如我们把主流的几家api接上等等。

大家如果遇到什么问题，或者有什么需求，都欢迎留言交流哦~