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书，果然是得常读时新。
在没有工作实践的阶段初读《用户体验的要素》并没有太多的共鸣，只是觉得这本书发版的年代也很古早了，对现在的移动互联网产品来说稍微过时了，只是当作宏大的方法论在看，关键就只记得那五要素。
在有了几年工作经验后，偶然再翻阅这本书看到时，近期一直困扰我的一个问题也从中找到了答案，并赋予了我新的认知。
【评估一个产品（网站）结构质量的标准】
“结构质量最重要的标准，不是“整个过程一共需要多少步骤”，而是“用户是否认为每一个步骤都是合理的”，以及“当前的步骤是否自然地延续了上一个步骤中的任务”。毫无疑问地，用户会喜欢一个被清晰定义的七步过程，而不是一个令人困惑的、被勉强压缩的三步过程。 ”
在没有工作实践的阶段初读《用户体验的要素》并没有太多的共鸣，只是觉得这本书发版的年代也很古早了，对现在的移动互联网产品来说稍微过时了，只是当作宏大的方法论在看，关键就只记得那五要素。
在有了几年工作经验后，偶然再翻阅这本书看到时，近期一直困扰我的一个问题也从中找到了答案，并赋予了我新的认知。
【评估一个产品（网站）结构质量的标准】
“结构质量最重要的标准，不是“整个过程一共需要多少步骤”，而是“用户是否认为每一个步骤都是合理的”，以及“当前的步骤是否自然地延续了上一个步骤中的任务”。毫无疑问地，用户会喜欢一个被清晰定义的七步过程，而不是一个令人困惑的、被勉强压缩的三步过程。 ”
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参加大会收获的一些信息增量
1、不能盲目的追求模型体量，有些场景下分层模型结合实现的效果会比通用大体量模型带来的效用更好。
比如机器人有三项关键能力：
- 运动控制
- 人机交互
- 环境感知
单靠通用大模型是很难精确实现这些能力的，但用三个针对性的模型来解决各自领域的能力，会有意想不到的效果。也具备较强的灵活性、拓展性。
2、不同于互联网“传统”的做产品的形式，未来做产品形成了一种新的思考范式。
即有三个维度的考量：
1、要考虑模型体量、模型能力。
2、还要思考应该结合哪些技术、如何组合，来强化模型能力，如提示工程、微调、RAG等等，以解决某一应用场景下的具体需求。
3、要让应用稳定高效地跑起来，还需考虑模型的部署位置，云端 or 边端 or 端云协同，不同位置也能有很多不同的方案策略，以确保用户侧的使用稳定性、实效性和体验感。
1、不能盲目的追求模型体量，有些场景下分层模型结合实现的效果会比通用大体量模型带来的效用更好。
比如机器人有三项关键能力：
- 运动控制
- 人机交互
- 环境感知
单靠通用大模型是很难精确实现这些能力的，但用三个针对性的模型来解决各自领域的能力，会有意想不到的效果。也具备较强的灵活性、拓展性。
2、不同于互联网“传统”的做产品的形式，未来做产品形成了一种新的思考范式。
即有三个维度的考量：
1、要考虑模型体量、模型能力。
2、还要思考应该结合哪些技术、如何组合，来强化模型能力，如提示工程、微调、RAG等等，以解决某一应用场景下的具体需求。
3、要让应用稳定高效地跑起来，还需考虑模型的部署位置，云端 or 边端 or 端云协同，不同位置也能有很多不同的方案策略，以确保用户侧的使用稳定性、实效性和体验感。
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关于使用 Dify、Coze 等低代码平台快速搭建文章内容总结的ChatBot，总会遇到一个问题
就是现有的 GPT4、GPT3.5-turbo大模型都无法准确的解析链接的内容，幻觉很严重。
有同样遇到过这类问题的小伙伴嘛？这个问题有什么比较好的办法可以解决呢.....
排查了一下应该不是 Prompt 层面的问题，工作流也很简单，大概率是底层大模型的问题？
就是现有的 GPT4、GPT3.5-turbo大模型都无法准确的解析链接的内容，幻觉很严重。
有同样遇到过这类问题的小伙伴嘛？这个问题有什么比较好的办法可以解决呢.....
排查了一下应该不是 Prompt 层面的问题，工作流也很简单，大概率是底层大模型的问题？
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这几天摸索过程中对此有了些新的感想。
先开始再学习，核心在于开始迈出第一步。比如有些场景下，咱要做一件事，为了避免盲从，有些时候也需要先花时间学习了解涉及领域的内容，然后在大量的调研学习中制定出一个执行纲要，以明确大致行动方向。而后再基于这个纲要，一步步推进，在推进中发现问题及时调整，发现不足针对性学习补足。
但仔细想想，这里的“开始”在形式上亦是行动也亦是学习，先开始再学习和先学习再开始本身都没有问题，只是因我们个人在不同场景下选择不同的策略而有了优劣区分。
如何合理的选择策略，避免停滞不前？
核心在于把握学习的度，避免陷入“系统性”、“全面性”的陷阱。也就是说，在两种策略的学习中，都要核心关注学习的深度，而非学习的广度，要避免“全面准备好再行动”的心态。把“在实践中发现不足、在实践中补足漏洞”的心态放在首位。 //@--修--: 先开始再学习，与传统的教育方式相冲突，总是不自觉的落入到先学习再开始的模式中。
先开始再学习，核心在于开始迈出第一步。比如有些场景下，咱要做一件事，为了避免盲从，有些时候也需要先花时间学习了解涉及领域的内容，然后在大量的调研学习中制定出一个执行纲要，以明确大致行动方向。而后再基于这个纲要，一步步推进，在推进中发现问题及时调整，发现不足针对性学习补足。
但仔细想想，这里的“开始”在形式上亦是行动也亦是学习，先开始再学习和先学习再开始本身都没有问题，只是因我们个人在不同场景下选择不同的策略而有了优劣区分。
如何合理的选择策略，避免停滞不前？
核心在于把握学习的度，避免陷入“系统性”、“全面性”的陷阱。也就是说，在两种策略的学习中，都要核心关注学习的深度，而非学习的广度，要避免“全面准备好再行动”的心态。把“在实践中发现不足、在实践中补足漏洞”的心态放在首位。 //@--修--: 先开始再学习，与传统的教育方式相冲突，总是不自觉的落入到先学习再开始的模式中。
韩克森: 一直有一个疑问： 一人企业是怎么做起来的？如何实现盈利并确保其可持续？ 趁着这次出差 3h的飞机，带着这个问题快速读完了这本《小而美·持续盈利的经营法则》。稍有些比较触动我的感想。 #1 找到你擅长的领域，持续经营，以极简主义的原则，从最小的开始做起，慢慢积累形成大业。 #2 我们不应该先学习再开始，而应该先开始，再学习。 摒弃系统化学习好知识再启动的思维，而是应该找到一个方向和具体要解决的问题，着手去解决它，并在解决的过程中发现要补足的点，进而去针对性学习，这样在实践中的知识补足，能更大程度深化你对这些知识或技能的掌握程度，在用中学，学中用，远比全面学习后来理论化套用更有实效。 #3 生意，是为你所关心的人群解决问题的方式，你会因此而赚到钱。 生意本质上就是用自己的劳动或时间、脑力等投入来帮助某一人群解决某个场景下的某个或某类问题，由此形成价值交换。要实现一人企业，本质上还是要找到自己擅长的领域和技能，设计、编码、写作或研究等等，进而不断打磨自己在这一技能/领域上的能力，积累出作品，通过公开表达营销自己和产品，这里的产品可以是数字化内容、文档、某项服务、也可以是软件，由此为生意搭桥，实现价值交换，获得收入。 #4 在 AI 时代下，AI+领域 能迸发出无限的力量。 只要能找到自己感兴趣的或者是擅长的领域，并在单一领域中，坚持build in public，study in public，相信随着时间的推进，一个人很容易可以成为这个领域的专家，无关技术背景，无关各种 title，只要“坚持+持续分享”，就能在这个领域找到自己的一席之地，并在未来通过自己累积创作的这些有价值的内容获得相应的收益，无论是非共识认知、机会、金钱还是名誉，都会随时间慢慢沉淀下来。 --- 关键问题： 如何正确且深刻地认识自己，并找到自己的优势和擅长的技能？这是需要持续探索的事情。 💡大家对此有什么妙计或者想法呢？欢迎一起探讨，分享你的见解～
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OpenAI又一次颠覆性的更新，这一次并不是推出新的类似于GPT-5的模型，而是着眼于实用性，基于原有LLM的一些工程上的强化与应用创新，推出了支持语音、实时视频、文本、图片等多模态输入和输出的GPT-4o，使得其更走近人们的生活。
有几个亮点：
1. 实时语音交互，有着优于hume.AI的响应速度和交互体验。GPT-4o（“o”代表“omni”）朝着更自然的人机交互迈出了一步——它接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它可以在短短 232 毫秒内响应音频输入，平均为 320 毫秒，这与对话中的人类响应时间类似。
2.能通过摄像头实时感知面部表情并识别出其情绪，尤其是还能够识别出简笔画的爱心并以热情真挚的预期反馈。能够以更拟真的语气（叹气、笑）和情感（热情）实现人机交互，给予答复。比如能够唱歌、输出笑声和表达情感。
3. 具备近20种语言理解能力，且能实现高效的翻译。在英语和代码文本上的性能与 GPT-4 Turbo 相匹配，在非英语语言文本上有了显着提升，同时在 API 中也快得多，便宜 50%。与现有模型相比，GPT-4o 在视觉和音频理解方面尤其出色。
4.推出桌面级应用，能够实现桌面级coding指导。
5.GPT-4o将在未来免费免费免费开放给用户使用。
官方链接：openai.com
有几个亮点：
1. 实时语音交互，有着优于hume.AI的响应速度和交互体验。GPT-4o（“o”代表“omni”）朝着更自然的人机交互迈出了一步——它接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它可以在短短 232 毫秒内响应音频输入，平均为 320 毫秒，这与对话中的人类响应时间类似。
2.能通过摄像头实时感知面部表情并识别出其情绪，尤其是还能够识别出简笔画的爱心并以热情真挚的预期反馈。能够以更拟真的语气（叹气、笑）和情感（热情）实现人机交互，给予答复。比如能够唱歌、输出笑声和表达情感。
3. 具备近20种语言理解能力，且能实现高效的翻译。在英语和代码文本上的性能与 GPT-4 Turbo 相匹配，在非英语语言文本上有了显着提升，同时在 API 中也快得多，便宜 50%。与现有模型相比，GPT-4o 在视觉和音频理解方面尤其出色。
4.推出桌面级应用，能够实现桌面级coding指导。
5.GPT-4o将在未来免费免费免费开放给用户使用。
官方链接：openai.com
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昨天在即刻上看到图四的这条内容也还在思考，这段话好像似曾相识在哪看到过，曾经给我带来过启发，然后找到了就发现有点迷惑，大抵是转发时忘了标注出处。
张佳的流量常识: 一条信息的魔幻传播路径 相信图一这哥们一定不是“硬抄”，他大概率是从另外一个没有标注出处的地方看到（比如图三），觉得有道理非常有收获所以发在了即刻上。 然后，被另一个尊重版权、标注出处的频道转载…（图四） 原作者是图二，我这里标记一下，以防备我这条再被转载
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一直有一个疑问：
一人企业是怎么做起来的？如何实现盈利并确保其可持续？
趁着这次出差 3h的飞机，带着这个问题快速读完了这本《小而美·持续盈利的经营法则》。稍有些比较触动我的感想。
#1 找到你擅长的领域，持续经营，以极简主义的原则，从最小的开始做起，慢慢积累形成大业。
#2 我们不应该先学习再开始，而应该先开始，再学习。
摒弃系统化学习好知识再启动的思维，而是应该找到一个方向和具体要解决的问题，着手去解决它，并在解决的过程中发现要补足的点，进而去针对性学习，这样在实践中的知识补足，能更大程度深化你对这些知识或技能的掌握程度，在用中学，学中用，远比全面学习后来理论化套用更有实效。
#3 生意，是为你所关心的人群解决问题的方式，你会因此而赚到钱。
生意本质上就是用自己的劳动或时间、脑力等投入来帮助某一人群解决某个场景下的某个或某类问题，由此形成价值交换。要实现一人企业，本质上还是要找到自己擅长的领域和技能，设计、编码、写作或研究等等，进而不断打磨自己在这一技能/领域上的能力，积累出作品，通过公开表达营销自己和产品，这里的产品可以是数字化内容、文档、某项服务、也可以是软件，由此为生意搭桥，实现价值交换，获得收入。
#4 在 AI 时代下，AI+领域 能迸发出无限的力量。
只要能找到自己感兴趣的或者是擅长的领域，并在单一领域中，坚持build in public，study in public，相信随着时间的推进，一个人很容易可以成为这个领域的专家，无关技术背景，无关各种 title，只要“坚持+持续分享”，就能在这个领域找到自己的一席之地，并在未来通过自己累积创作的这些有价值的内容获得相应的收益，无论是非共识认知、机会、金钱还是名誉，都会随时间慢慢沉淀下来。
---
关键问题：
如何正确且深刻地认识自己，并找到自己的优势和擅长的技能？这是需要持续探索的事情。
💡大家对此有什么妙计或者想法呢？欢迎一起探讨，分享你的见解～
一人企业是怎么做起来的？如何实现盈利并确保其可持续？
趁着这次出差 3h的飞机，带着这个问题快速读完了这本《小而美·持续盈利的经营法则》。稍有些比较触动我的感想。
#1 找到你擅长的领域，持续经营，以极简主义的原则，从最小的开始做起，慢慢积累形成大业。
#2 我们不应该先学习再开始，而应该先开始，再学习。
摒弃系统化学习好知识再启动的思维，而是应该找到一个方向和具体要解决的问题，着手去解决它，并在解决的过程中发现要补足的点，进而去针对性学习，这样在实践中的知识补足，能更大程度深化你对这些知识或技能的掌握程度，在用中学，学中用，远比全面学习后来理论化套用更有实效。
#3 生意，是为你所关心的人群解决问题的方式，你会因此而赚到钱。
生意本质上就是用自己的劳动或时间、脑力等投入来帮助某一人群解决某个场景下的某个或某类问题，由此形成价值交换。要实现一人企业，本质上还是要找到自己擅长的领域和技能，设计、编码、写作或研究等等，进而不断打磨自己在这一技能/领域上的能力，积累出作品，通过公开表达营销自己和产品，这里的产品可以是数字化内容、文档、某项服务、也可以是软件，由此为生意搭桥，实现价值交换，获得收入。
#4 在 AI 时代下，AI+领域 能迸发出无限的力量。
只要能找到自己感兴趣的或者是擅长的领域，并在单一领域中，坚持build in public，study in public，相信随着时间的推进，一个人很容易可以成为这个领域的专家，无关技术背景，无关各种 title，只要“坚持+持续分享”，就能在这个领域找到自己的一席之地，并在未来通过自己累积创作的这些有价值的内容获得相应的收益，无论是非共识认知、机会、金钱还是名誉，都会随时间慢慢沉淀下来。
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关键问题：
如何正确且深刻地认识自己，并找到自己的优势和擅长的技能？这是需要持续探索的事情。
💡大家对此有什么妙计或者想法呢？欢迎一起探讨，分享你的见解～
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