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不要轻视那些曾经你觉得土土的客户！！
Kangyuan.C: 关于我来客户这里发现他们 AI 用的好深，还疯狂问我有没有建议。。。
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这还挺有意思的。
知识信息在不少场景下都代表着「有价值的信息」，而「有价值」往往和「成功」划等号
比如同事可能更感兴趣曾经的项目如何做成的，方法论是什么，却鲜有人问当时「最真实」的惨痛经历
但一个人如果只学「成功」的方法，大概率就是一个做题家，厉害一点是变成会解一类题，但远远不能变成一个「实战者」
「实战者」的状态是掌握了足够多「成功」的案例，也亲身经历了足够多「失败」的案例。
面对混沌的场景，有一种敏锐的直觉和判断，抽离出几个可执行的方案与思路，让混沌逐步变得清晰。
“15 岁面对未知拥有足够的好奇，具备超绝的精力与学习能力”
知识信息在不少场景下都代表着「有价值的信息」，而「有价值」往往和「成功」划等号
比如同事可能更感兴趣曾经的项目如何做成的，方法论是什么，却鲜有人问当时「最真实」的惨痛经历
但一个人如果只学「成功」的方法，大概率就是一个做题家，厉害一点是变成会解一类题，但远远不能变成一个「实战者」
「实战者」的状态是掌握了足够多「成功」的案例，也亲身经历了足够多「失败」的案例。
面对混沌的场景，有一种敏锐的直觉和判断，抽离出几个可执行的方案与思路，让混沌逐步变得清晰。
“15 岁面对未知拥有足够的好奇，具备超绝的精力与学习能力”
AI needs science’s search history
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在和客户的交流中，我感受到了 Workbuddy 的渗透率确实高，首先基本上人人都知道（特别是非技术的业务人员），其次，已经有不少人使用，并且能说出场景了，最后从投屏的观察上看，workbuddy 已经来到了常驻位
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换个心态，老板的对于内部的管理提出了一些要求，如果用对抗/无奈的心态做事，就会很累。
那就把这种项目当个落地项目就好了，内部 FDE 哈哈
需求你尽管提，我用各种框架给你分期落地
那就把这种项目当个落地项目就好了，内部 FDE 哈哈
需求你尽管提，我用各种框架给你分期落地
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Memory 的设计真的还挺困难的。我比较感性，每次聊到 Memory 的“动态加载”，脑海里总有一个画面，水流与迷雾，持续的流动、漂浮，跟随“风向”，流向和飘向一个具体的山峰
Jeremy聊AI产品: Skill和Memory的概念，看似是一个实现机制问题，都是拼装成提示词聚合给到LLM，但其实更像是一种产品设计的考量。 Skill类比早期的system prompt，强调的是与人的交互，所以它隐含着可控性与可解释性。在用户与agent的无限交互中，在没有获得用户授权的情况下，会受到严格保护。 而Memory本身可以被LLM自迭代，在用户无感状态下进化效果。 这也完全符合用户心智：离线的可被大脑主动提取并输出的知识，放在skill上。解决AI不知道但用户知道的问题。 而Memory是用来解决用户无法描述，但通过互动轨迹能够捕捉到的特征，这一类在非专业群体中，会频繁出现。 通过两种结构，实现了AI与人的语义对齐。
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