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竟然独立了，notion老用户必需说：真的好用。无限量opus+个人知识库沉淀+通用agent，所有buff叠满之后，notion ai的好用程度是被低估的
评论尸: 最意料之外，情理之中的事情出现了：Notion 推出独立的 Notion AI App。 既然所有的通用 AI 产品都在试图吸纳更多的用户上下文，那么为什么已经吸纳了用户大部分上下文的 Notion 不能是一个通用 AI 产品呢？ TestFlight 地址： https://testflight.apple.com/join/m2kxP5cw
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不玩恋与深空最重要的原因是，手上没有一台设备能容得下这尊大佛😅……但不妨碍我津津有味地看这篇幕后。
核心是"工具去适应创作者，而不是反过来"，为此叠纸建设了一个庞大的管线系统，让每个部门都可以纵横参与，却又不需要改变自己的工作方式。文案打开它，看到的是一个像 Word 的界面；音频团队打开它，看到的是一个像 Excel 的界面（虽然不知道为什么是excel），但底下是同一份数据。
我并不完全了理解这如何实现，在认知层面，不同的资产根本就是不同的生物。我的理解是叠纸把「资产」和「对资产的视图」剥离开来。差异不在数据本身，而在谁在看它、以什么方式看它。那么就是在面对不同工位的时候，递出不同的视图，某种意义上的「看人下菜碟」。那么不同点位的改动的是同一套东西，而非改完自己的东西之后再去换格式。
难点还是在于对创作流程上每一个环节的深刻理解&抽象化提炼。
工具的使用会改变人的思考方式，而强行使用同一套工具，就是强迫大家用同一种方式思考。文案是线性思维的，策划是结构化思维的，视觉是空间思维的。好的系统应该允许这些思维方式共存，而不是把所有人塞进同一个模板。
如果一个协作系统，是让所有人去学一个新工具，那阻力很大了——这恰恰就是传统的「中台」思维，把人都赶到一个地方去，然后所有人痛苦地适应。更好的方式是在旧的界面下跑新的逻辑，让创作者感觉自己在用熟悉的东西。所以叠纸的做法是反过来，自下而上，每个人感知到的是自由，但系统能实现统一。
工具不好用就重新造一个，但造出来之后，你感觉不到它是新的。
核心是"工具去适应创作者，而不是反过来"，为此叠纸建设了一个庞大的管线系统，让每个部门都可以纵横参与，却又不需要改变自己的工作方式。文案打开它，看到的是一个像 Word 的界面；音频团队打开它，看到的是一个像 Excel 的界面（虽然不知道为什么是excel），但底下是同一份数据。
我并不完全了理解这如何实现，在认知层面，不同的资产根本就是不同的生物。我的理解是叠纸把「资产」和「对资产的视图」剥离开来。差异不在数据本身，而在谁在看它、以什么方式看它。那么就是在面对不同工位的时候，递出不同的视图，某种意义上的「看人下菜碟」。那么不同点位的改动的是同一套东西，而非改完自己的东西之后再去换格式。
难点还是在于对创作流程上每一个环节的深刻理解&抽象化提炼。
工具的使用会改变人的思考方式，而强行使用同一套工具，就是强迫大家用同一种方式思考。文案是线性思维的，策划是结构化思维的，视觉是空间思维的。好的系统应该允许这些思维方式共存，而不是把所有人塞进同一个模板。
如果一个协作系统，是让所有人去学一个新工具，那阻力很大了——这恰恰就是传统的「中台」思维，把人都赶到一个地方去，然后所有人痛苦地适应。更好的方式是在旧的界面下跑新的逻辑，让创作者感觉自己在用熟悉的东西。所以叠纸的做法是反过来，自下而上，每个人感知到的是自由，但系统能实现统一。
工具不好用就重新造一个，但造出来之后，你感觉不到它是新的。
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The only good news in this terrible day is，各位都在给我发类似于「WTF what's wrong with you people」，i do have some brilliant friends
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上一次这么铺天盖地还是deepseek发布，全世界都在接接接&找教程本地部署。我真是不禁要问了，当时费大老劲把ds部署到本地的，有几个用到现在了？往电脑里装个openclaw, stable diffusion，跟我当年缠着我妈买老贵的高跟鞋然后只穿了一次，有什么区别
12 20
开年以来总算写了不错的文章，在「what happened」之外，提供了一些「what does it mean」。
我留意到小模型是去年的事，当时应该是哪个研究发现了小模型的实力不输大模型。但在去年这是个nobody cares的叙事，直到现在，林俊旸的离职给小模型带去了曝光。
在具体选题操作上，我不认同过于关注人事变动——因cracked engineer文化受益自然也要承担cracked engineer文化的代价，阿里该受着，这没什么。但同时也不认同这是开源的路线之争，这个原因倒很简单，后来公关也出来定调了。
期间有没有一些不自信呢，有的，尤其是开源似乎被讨论的最多。但逻辑上，开源冲突是weaker argument。开源的120B仍然需要云；小模型的真正威胁在于尺寸。开源120B对阿里云来说毫无威胁，甚至是利好。但一个9B甚至4B的模型，开不开源都能在本地跑。
因此小模型的论点更加成立，只是在于操作过程里要怎么「包圆」。核心理论做了两次stress test，四五次的立论增补——因为归根到底还是一个资料稿写作（但没关系，看家本领了🚬），对资料的理解和梳理是最重要的。整个过程里跟Claude紧密合作，协作本身也很漂亮，最后我甚至单独让它出了一个复盘的memo。
链接就不发了，想看的单独dm吧。
我留意到小模型是去年的事，当时应该是哪个研究发现了小模型的实力不输大模型。但在去年这是个nobody cares的叙事，直到现在，林俊旸的离职给小模型带去了曝光。
在具体选题操作上，我不认同过于关注人事变动——因cracked engineer文化受益自然也要承担cracked engineer文化的代价，阿里该受着，这没什么。但同时也不认同这是开源的路线之争，这个原因倒很简单，后来公关也出来定调了。
期间有没有一些不自信呢，有的，尤其是开源似乎被讨论的最多。但逻辑上，开源冲突是weaker argument。开源的120B仍然需要云；小模型的真正威胁在于尺寸。开源120B对阿里云来说毫无威胁，甚至是利好。但一个9B甚至4B的模型，开不开源都能在本地跑。
因此小模型的论点更加成立，只是在于操作过程里要怎么「包圆」。核心理论做了两次stress test，四五次的立论增补——因为归根到底还是一个资料稿写作（但没关系，看家本领了🚬），对资料的理解和梳理是最重要的。整个过程里跟Claude紧密合作，协作本身也很漂亮，最后我甚至单独让它出了一个复盘的memo。
链接就不发了，想看的单独dm吧。
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大晚上的给我气得浑身发抖，交回来的东西跟原始音频一模一样。没有当过乙方吗？客户下的需求，离谱也要执行，懂？
四楼: 我现在百分百相信小红书和咸鱼上主打“播客剪辑”的都是下了个AU rx就想来骗钱了。广播剧后期的报价，小宇宙studio的成品。真正的专业后期根本不吝于分享工程
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