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明燈道古
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明燈道古
7天前
越要会思考
AI异类弗兰克: AI越智能，人越需要智慧 尤其在中国，AI应用机会可能先属于年轻勇士 然后被年轻或者年老的智者得到果实
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明燈道古
9天前
今天是愚人节
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明燈道古
12天前
主要不用翻墙
ChatV: 哈哈，自从年初 DeepSeek 鲶鱼搅局，国内外 AI 都开始加速进化，豆包不仅体验好，背后的功能也越来越强了。这是用豆包生成的吉卜力风格头像，提示词就一句话“把这张图做成吉卜力风格，忠实于原图，不要修改细节”，效果不如 GPT-4o，不过也可以用，关键是国内的不用翻，这一点很方便。
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明燈道古
14天前
自杀
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明燈道古
24天前
ChatV: ⭕ 如何梳理脑子里的一团乱麻？ --- 01. 从隐性 → 显性。大量杂乱无章的想法，不要放到脑子里，而是把它们表达出来，可以在纸上写，可以用文档写，可以语音输入，可以在实体白板上写，可以用白板和便利贴写与排列，可以用白板笔记，可以画图。总之是把脑子里的东西一股脑倒出来，放在白纸黑字上。显化除了便于后续处理，还可以减轻大脑的压力，让大脑处理更重要的任务。 02. 无纸化。为了便于借助各种数字工具高效地处理，以及利用 AI，最好不要放在实体的纸上或白板上，而是无纸化，或者说数字化。 03. 纯文本。数字化可以有多种形态，文字、手写的图片、拍摄的图片、音频、视频，最好是纯文本。处理纯文本的工具更多，学习成本也低。txt 就是最简单的纯文本，md 是互联网上最通用的纯文本，兼顾了内容与格式，Emacs 的 org 语法与 TiddlyWiki 的 wiki 语法更完善，但是并不通用，不便于内容迁移。 04. 以终为始。想清楚最终这些想法、文本要呈现成什么，也就是最终形态。一份清单，一组卡片，一篇长文档，一张商业模式画布，一张流程图，一份多维表格？不然会陷入一个怪圈，一直在从各处输入信息，一直在笔记，一直在思考，一直在处理，却没有作品出来。这其中一个重要原因，就是没想清楚这些信息最终要呈现为一种什么形态。 05. 工作流。从脑子里的一团乱麻到想要的最终形态，中间有一个过程，可能有多个步骤，每个步骤都需要借助一两款工具，这就是工作流。可以先画一画，理一个工作流，其中需要什么工具。梳理工作流可以调用 IPO 模型。这个过程主要分为三块：收集箱、处理器、知识库。 06. 最小必要。画出工作流后，要检查一下，去掉不必要的步骤，去掉不必要的工具。能简单尽量简单，能用三步就不用五步，每一步能用一款工具就不用两款工具。当然简单的前提是该有的都有了，最终能搞定事情，而不是为了简单而简单，导致中途卡壳。 07. All-in-One。现在各种平台、工具、信息源太多，时间不够用，注意力分散，所以记笔记、写文章时容易东放一点，西放一点，越积越多，越多越难整理。所以，要 All-in-One，放到一个地方。但是，可能没有一款合适的工具把所有环节都 All-in-One 了，可以每个环节集中放一个地方。一个收集箱，一个处理器，一个知识库，All-in-Three。 08. 一元笔记。所谓一元笔记，就是碎片不要分为一张张卡片，一张张图片，更不要放到一个个文档中，就是按顺序一条条排下来。最合适的工具是大纲笔记，像 Dynalist、WorkFlowy 这种。大纲笔记不仅可以收集，还可以处理，通过分层级，把同类的碎片放到一起，对于类分出父子层级。定期要检视收集箱里的碎片笔记，把有的合并，有的删减，有的扩充，有的移动到知识库里。许多笔记里面的 DailyNotes 就是这种设计思路。不过我觉得没必要一天一篇，都放在一起其实更好。如果要标记时间，前面可以打一个时间戳如“202503171520”。 09. 兼顾文档与多维表。最终的知识库选择什么好？市面上常用的有两类，一类是以 Obsidian 为代表的文档，一类是以 Notion 为代表的多维表。现在大纲、文档、多维表、白板类软件基本上都在做融合，并且都加上了 AI 功能，如果能兼而有之，且使用方便，那自然是最好了。 10. 关联。放在知识库里的笔记，要进行关联，关联有许多方式，比如双链、虚拟引用、分类目录、标签与子标签、属性-值、MOC、白板与卡片、知识图谱等。 --- 👉 更多精华帖：https://m.okjike.com/originalPosts/65e5dbfe4ca8842da70a1059/
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明燈道古
1月前
一个为了理想，一个为了生活
-Will: 一个妓女努力赚钱去上大学，一个大学生为了赚钱去做妓女，两者有区别吗（举例也可以是男的）
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明燈道古
2月前
hidecloud: 昨天在真格做了一个面向非技术人群（我怎么每次都是面向这个人群😂）的 DeepSeek R1 创新亮点分享会（由我司首席科学家 Peak 提供 tech review，确保我没有瞎讲）。 用通俗易懂的方式带大家过了一次 R1 和 V3 的技术报告。让你可以理解在这之前业界都有哪些问题和疑惑，DeepSeek 是怎样去解题的，以及其中的几个重要闪光点。 后半场我们讨论了从中能看到未来 LLM 应用会有哪些新范式和产品可能性。 同时对最近一段时间的各种光怪陆离的谣言和伪概念进行一个解释😁
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明燈道古
2月前
非常好用的rss！
毛远: 翻 App Store 发现，我是 2015 年 12 月 8 日下载的小红书，2016 年 4 月 4 日安装的即刻。 当年前者是海淘的，后者是个 RSS 阅读器。
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明燈道古
2月前
用他传习录里一句就能概括:知而不行，只是未知。
小赫一言: 用大白话解释王阳明的"知行合一"： 就像妈妈催你穿秋裤： ●❌假知道："知道天冷该穿秋裤，但就是不穿" → 其实根本就没真正明白冷的厉害 ●✅真知道：真正体会寒气刺骨的感觉时，会立刻自己找秋裤穿上 三点简单理解： 1、真知必定行动 比如你知道碰开水会烫伤，绝对不会伸手去摸，这个"知道"直接连着躲避动作 2、没行动就是没真懂 学生背会"考试要认真审题"，考场上还是粗心 → 说明只是机械记忆，没入心 3、动念头就算行动开始 比如想给爸妈打电话的瞬间，虽然还没拨号，但孝心已经动了（王阳明认为这已是行的萌芽） 现代例子对照： ●总说戒烟但戒不掉 → 其实心里还存着"少抽点没关系"的侥幸认知 ●天天喊减肥却吃夜宵 → 对健康风险的认知停留在表面知识层面 核心要诀： 当你说"我知道，但做不到"时，其实你根本没真正知道。就像真知道火烫手的人，绝对不敢去碰火堆。
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明燈道古
4月前
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