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vol12.海上生明月,天涯共此镜
2024-09-15 08:00:00
卷首语
本周是中秋节,看到了一篇有意思的短篇科幻小说《故乡明》 ,非常契合中秋节的氛围
故事开头的大致情节是人类在进行月球探测时,意外发现了在 40 年后将受到周期性伽马射线暴袭击的信息,并且经过论证后,人类完全没有生还的可能
在面对周期性的毁灭,这一次的人类没有选择留下信息,而是转向执行“月球抛光计划”:把月亮变成一面镜子
把月亮变成镜子的计划,来自于心理学家盖洛普的“镜面自身识别测试”:如果动物能够通过镜子识别自己,就说明拥有的自我意识
这也是我认为这篇小说最有意思的地方,如果月亮是一面镜子的话
能够在夜晚反射太阳光,可以在点灯被发明前,增加学习和劳作的时间
通过月亮这面镜子,能够观察到地球的影像,从而推测出地球、月亮、太阳间的关系,这样日心说、地球是圆的这些理论能够更快的被发现,会更早的进入科学探索时期
甚至可能会诞生新的哲学和文化,从而加速新文明探索宇宙的进程
“一个人需要一面镜子才能看清自己,地球文明又何尝不需要一面镜子呢?”,这一次中秋抬头赏月的时候,也许会有不一样的体验
中秋节快乐!
In the tranquil ambiance of twilight, a child stands on an elevated platform, flanked by a trusty telescope, immersed in the act of stargazing. The horizon is painted with soft gradients of sunset hues, while an extraordinarily large, detailed moon dominates the celestial scene above, glowing amidst the tapestry of the starry night sky. This stirring image captures the infinite curiosity and wonder of childhood, symbolized by the vast universe laid out before the young observer’s wide, awe-struck eyes.
内容推荐
【领路人】如何做伟大的工作
保罗·格雷厄姆 对于如何做出伟大工作的探讨,他提出做出伟大工作的关键原则包括
培养和保护好奇心 :好奇心是驱动伟大工作的核心动力
持续学习和探索 :保持在知识前沿,并勇于探索未知领域
选择正确的问题 :找到值得解决的重要问题
保持高昂的士气 :士气是完成伟大工作的基础
与优秀的同事合作 :良好的合作可以产生协同效应
我觉得第 4 点“保持士气”最容易被忽视,但实际上它对于完成伟大工作至关重要,就像保罗强调的:珍惜你的士气。当你在从事雄心勃勃的项目时,它是一切的基础。你必须像照顾一个活的有机体一样培养和保护它
士气具有复利效应,高昂的士气能帮助你做好工作,好的工作又提升士气,形成正向循环。保持高昂的士气,有以下几个方式
乐观积极的态度 :悲观者正确,而乐观者成功
正确看待挫折 :将挫折视为过程的一部分,而不是让它一次性摧毁你的士气
适当转换任务 :遇到困难的时候,转向更容易的工作,保持完成事情的感觉,而不是直接放弃
当然 “永不放弃” 也不完全正确,有时候选择放弃是正确的,关键在于:永远不要让挫折使你惊慌失措,永远不要放弃你最初的目标
培养忠实的观众 :找到那些能够一直支持你的人,如果有几个人真心喜欢你所做的事,就足够了
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【设计】Visualize Value:用简洁的线条传递复杂的概念
Jack Butcher 是一位设计师、企业家和思想家,他最知名的作品是创立了 Visualize Value 这个品牌
Visualize Value 以独特的黑白线条图像风格而闻名,这些图像能够将复杂的概念和想法简化为简洁、有力的视觉表达
Visualize Value 的核心设计理念包括:
简化复杂性:用最简单的视觉元素表达深刻的思想
普遍性:创作出能引起广泛共鸣的作品
思考工具:将抽象概念具象化,帮助人们更好地思考和理解
Visualize Value 的作品不仅是设计,更是一种化繁为简、直击本质的思考方式,下面我挑选了 5 个我觉得很棒的案例,推荐直接去看看 Visualize Value 的官网 和 jack butcher 的个人网站 ,上面展示的案例都很值得思考
慢就是快
脚踏实地与运气的区别
关于真相、偏见和实际结果的关系
结果和行动的关系
通过迭代解决问题,通过重复来获取回报
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【创业】《从 0 到 1》: 在什么重要问题上你与其他人有不同看法
彼得·蒂尔在《从 0 到 1》中提出了一个核心问题:“在什么重要问题上你与其他人有不同看法?”
在之前一期写过一篇卷首语 :你必须让一打你最喜欢的问题不断出现在你的脑海,彼得·蒂尔这个问题应该常驻我们的思考库中
下面是我对于这本书的一些摘录和总结
进步分为两种,真正的创新来自于垂直进步
水平进步:照搬已取得成就经验,直接从 1 跨越到 n
垂直进步:探索新的道路,从 0 到 1 的进步
试着打破常规法则,它们的对立面可能才是正确的
大胆尝试胜过平庸保守
坏计划也好过没有计划
竞争性市场很难赚钱
营销和产品同样重要
获取垄断利益,才是企业创新的关键
商界,平衡态即静态,静态就是死亡。如果你的公司处在竞争平衡中,那它的消失对世界丝毫没有影响,而和你公司相差无几的其他竞争企业随时都准备取代你的位置
企业成功的原因各有不同:每个垄断企业都是靠解决一个独一无二的问题获得垄断地位 。企业失败的原因却相同:它们都无法逃脱竞争
垄断企业的特征
专利技术:在某些方面必须比它最相近的替代品好上 10 倍,即创造全新的事物
规模经济:通过更高的销量分摊开发的固定成本
网络效应:产品或服务随着用户数量的增加而变得更有价值的现象,比如社交媒体平台
品牌优势:建立强大品牌身份和良好的声誉来获得竞争优势
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【观点】批判性思维的死亡,早在 AI 之前就已经杀死了我们
在 AI 快速发展的时代,我们会担心 AI 会取代人类,但这篇文章提到的一个更严峻的观点是:我们批判性思维的衰退可能在 AI 之前毁掉我们
为什么批判性阅读能力对社会很重要?
批判性阅读是深度思考和分析的基础 ,不仅仅是理解文字的表面含义,更是能够质疑、评估和综合信息的能力
在信息爆炸的时代,批判性阅读能力是辨别真伪、抵御错误信息的关键工具
批判性阅读能力直接影响公民参与度和民主决策的质量,是健康社会的基石
批判性阅读能力衰退的主要表现
阅读量和理解深度的下降 :我们读得更少,记得更少,难以进行批判性分析
注意力跨度的缩短 :在碎片化信息的冲击下,我们的注意力缩短,容易受到错误信息的影响
深度分析能力的丧失 :批判性阅读能力的丧失削弱了我们深入分析问题、理解不同视角和辨别逻辑谬误的能力
这三个方面就像是大脑的三个关键功能:输入(阅读量)、处理(注意力)和输出(分析能力),当这三个方面都受到影响时,我们的思考质量必然会下降
导致批判性阅读能力下降的主要原因包括
现代媒体环境的影响
内容碎片化和社交媒体的兴起,导致我们习惯于快速浏览而非深度阅读
算法推荐系统倾向于提供符合我们已有观点的信息,限制了我们接触不同观点的机会(也就是“信息茧房”)
教育系统的不足
教育系统更多地强调标准化考试,而不是培养批判性思维技能
互联网发展的太快,以至于学校没有教我们如何分辨信息、如何找到高质量的内容
社会经济因素
生活压力可能导致没有时间和精力进行深度阅读(想想 996 加班回到家的疲惫)
贫困和不平等,限制了某些群体获得优质教育和阅读资源的机会(我认为这本质也是生活压力,越贫困越没有自己的时间)
最后在结尾部分,通常会推荐一些解决方案,但是我觉得文章中的方案有一些流于表面,如果要我推荐一个解决方案,我觉得应该是:无聊 。下面这段关于无聊的表述,是我看到解决碎片化的阅读和注意力下降的问题最好的方式
我年轻的时候总是喜欢去追求有趣好玩,却从来没有意识到无聊有多么重要。人只会在无聊中反思,没有反思的人就不会是一个自律的人 ,所以娱乐其实是很罪恶的,你既没有去生产,也没有把时间用来反思
美国人的 work hard,play hard 是很有问题的,应该是 work hard, reflective hard
杀掉有趣,杀掉自己
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工具推荐
Follow :新一代的 RSS 浏览器,设计很简洁,交互非常优雅,不过现在还在内测阶段,需要邀请码才能使用
EpubKit :一个把网页打包成电子书的工具,适合把网页导出到离线设备阅读
Plate :使用了 shadcn-ui 风格的富文本编辑器工具,极简的风格看起来很舒适
Coverview :封面图片编辑器,很适合用来做博客文章的封面
Linkpreview :预览网站在各个平台展示效果,可以保证网站的宣传效果
上一篇:vol11.平衡”存量”与”流量”,才能构建持久的影响力
vol11.平衡"存量"与"流量",才能构建持久的影响力
2024-09-08 08:00:00
卷首语
本周读到一篇关于”存量”(stock)和”流量”(flow)的文章 ,引发了我对于内容创作的一些思考
文章提到的存量和流量分别是
存量:经得起时间考验的持久内容,比如深度文章、专题、著作等等
流量:日常更新的短期内容,比如各种社交媒体、短视频等等
在当今这个信息爆炸的时代,我们似乎更倾向于追求即时的”流量”。但作者提醒我们,忽视”存量”可能会带来危险
流量就像跑步机,让我们保持存在感,但如果只顾着跑,可能会突然在某一天发现,自己什么都没留下
存量则是我们积累的资本,是经得起时间考验的作品。存量内容需要更多时间和精力来创作,但能为我们带来长期价值
真正的解决方案是将两者结合起来:保持日常互动的同时,在背后默默积累有深度的作品 。这种混合策略既能维持关注度,又能建立持久影响力
所以下次坐在键盘前,不妨问问自己:这是存量还是流量?我是否两者兼顾?
有意识地平衡”存量”和”流量”,或许才能在这个快节奏的世界中,留下更多经得起时间考验的痕迹
This thought-provoking image captures the essence of balance and equality, as it showcases toy figures placed meticulously on an old-fashioned balance scale. Bathed in the glow of a golden backlight that streams through, the subtle interplay of light and shadow adds a mesmerizing depth to the scene. The vintage scale, set against a blurry backdrop, evokes a sense of nostalgia and contemplation, inviting the viewer to reflect on the delicate nature of fairness and the weight of our actions.
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【案例】原子概念的应用:Figma 和 Canva 如何战胜 Adobe
在设计软件领域,Adobe 长期占据主导地位,而这几年 Figma 和 Canva 似乎在某些细分领域超过了 Adobe 的 Photoshop
推荐的这篇文章通过“原子概念”,介绍了 Figma 和 Canva 如何精准定位市场需求,选择独特且有效的原子概念,从而在竞争激烈的设计软件市场中脱颖而出
原子概念的定义
原子概念是产品设计和开发的基本单位,它决定了产品的核心功能和用户体验
选择正确的原子概念可以让产品更好地满足用户需求,尤其是在市场发生变化的时候
为什么原子概念很重要?
适应市场变化 :当市场需求发生变化时,基于新原子概念的产品可能比现有产品更有优势
匹配用户思维 :好的原子概念能够与用户的工作流程和思维方式相匹配,使产品更易用、更有效
差异化竞争 :独特的原子概念可以帮助新公司在竞争激烈的市场中脱颖而出
如何选择正确的原子概念?
关注新兴需求 :例如,随着互联网的发展,出现了数字产品设计、社交媒体营销等新需求
考虑用户类型变化 :随着技术普及,产品的用户群可能发生变化,新用户可能有不同的需求和期望
找准抽象级别 :原子概念应该既不过于抽象难以理解,也不过于具体难以扩展
下面以 Figma 和 Canva 作为案例,看看他们是如何选择原子概念的
Figma 的原子概念:协作产品设计
实时协作 :允许多个设计师同时在同一个文件上工作
基于云的平台 :不同于传统的桌面软件,Figma 是完全基于浏览器的,意味着用户可以在任何设备上访问他们的设计文件,无需复杂的同步过程
版本控制 :Figma 内置了版本历史功能,可以追踪设计的演变过程,并在需要时回滚更改
原型设计与交互 :Figma 不仅仅是一个静态设计工具,还允许设计师创建交互式原型,这进一步强化了其作为全面设计协作平台的定位
插件生态系统 :Figma 建立了强大的插件市场,允许第三方开发者扩展其功能
Canva 的原子概念:针对非专业设计师的营销设计需求
模板库 :大量预设的模板,涵盖从社交媒体帖子到演示文稿的各种设计需求
拖放界面 :界面设计简单直观,可以通过拖放元素来创建设计,大大降低了学习曲线
品牌套件 :允许用户保存和应用品牌颜色、字体和logo,确保设计的一致性
内置素材库 :提供大量的图片、图标和插图,用户可以直接在平台上搜索和使用,无需离开应用去寻找素材
多平台输出 :Canva 支持直接将设计发布到各种社交媒体平台,简化工作流程
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【领路人】黄峥:把资本主义倒过来
拼多多的创始人黄峥早期的一篇文章,现在读起来就是拼多多商业模式的理论基础。我觉得有意思的地方是:反过来想,也许就会发现不一样的世界
保险存在的目的是保障被保险人的确定性,也就是通过现在的投入,换取未来的确定性 。而黄峥提出一种“反向保险”的观点:将未来的确定性,转换为现在的价值
举个例子
一千个人在夏天的时候,想要在冬天的时候要买一件某种样子的羽绒服
他们一起写了一个联名的订单给到一个生产厂商,并愿意按去年的价格出 10% 的订金
这种情况下,很有可能工厂是愿意给他们 30% 的折扣的。因为工厂从他们的联名订单里获得了一个工厂原来不具有的一种需求的确定性
用表格整理一下这两者的区别
特征 实际保险 反向保险 风险方向 保护被保险人免受未来可能发生的损失 将未来可能的消费需求转化为现在的价值 资金流向 从被保险人流向保险公司,发生保险事故时再流回 理论上从资本所有者(如生产商)流向消费者 价值创造方式 通过分散风险创造价值 通过汇集需求和预测市场创造价值 主要目的 风险管理和损失补偿 财富再分配和市场效率提升
我的理解保险和反向保险,都是在利用不确定性获取利益 ,下面是我的一些思考
不确定性不可能被完全消除,所以风险总是存在,与其总是害怕不确定性,不如想想怎么利用它
根据香浓的信息论:信息可以消除不确定性。所以不确定性本身没有价值,如何利用信息消除不确定性 ,才是产生价值的关键
借助群体的力量:一个人猜对结果的可能性肯定没有一群人高,所以利用群体的力量,也是消除不确定性的一种方式
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【技术】AI 代理的发展与应用
一篇介绍 AI 发展和 AI 代理的基础科普文章,文章不涉及复杂的技术,但可以了解 AI 代理的基本概念、特征、优势以及在现实世界中的应用场景
首先介绍一下 AI 的整体发展历程
第一阶段:哲学思想的萌芽 (古希腊时期)
亚里士多德提出了关于理性行为的想法,这成为 AI 的思想基础
亚里士多德认为聪明的行为不是关于选择目标,而是找到达成目标的最佳方法
第二阶段:计算概念的诞生 (中世纪到文艺复兴)
9 世纪,一位叫 Al-Khwarizmi 的数学家写了一本关于计算的书。有趣的是,他的名字被误译成了”Algoritmi”,这就是”算法”一词的由来
13 世纪,一位西班牙哲学家 Ramon Llull 发明了一种用纸轮子表示”真理”的机器。虽然看起来很奇怪,但这被认为是计算机科学的雏形
第三阶段:机械计算的时代 (17 - 19 世纪)
17 世纪,数学家布莱兹·帕斯卡发明了世界上第一台计算器。虽然只能做加减法,但在当时已经很了不起了
19 世纪,Ada Lovelace 写出了第一个计算机程序,为后来的 AI 发展铺平了道路
第四阶段:现代 AI 的诞生 (20 世纪中期)
1950 年,被称为”计算机科学之父”的艾伦·图灵提出了一个大问题:“机器能思考吗?“这个问题至今仍在激发人们的思考
1956 年,一群科学家在达特茅斯学院开了一个重要的会议,正式提出了”人工智能”这个概念。他们信心满满地认为,只需要两个月和 10 个人就能造出一台”聪明”的机器
第五阶段:符号 AI 的兴衰 (20 世纪 50 - 70 年代)
科学家们开始尝试用符号和规则来表示知识,就像用积木搭建智能
这种方法在解决一些简单问题时很有效,但很快就遇到了瓶颈。原因很简单:现实世界太复杂了,不是几个规则就能描述清楚的
第六阶段:概率和机器学习的崛起 (20 世纪 70 - 90 年代)
研究者意识到需要新方法来处理不确定性,于是转向了概率论
机器学习开始流行,这意味着计算机可以从数据中学习,而不是仅仅遵循固定的规则
第七阶段:深度学习和强化学习的突破 (21 世纪初至今)
深度学习让计算机能够理解图像、声音和文字,就像给机器安装了”眼睛”和”耳朵”
强化学习则让AI能够通过”试错”来学习,就像训练一只宠物狗一样
第八阶段:AI 代理的兴起 (近年来)
AI 代理结合了之前所有的进展,创造出能够自主行动、学习和适应的智能系统
现在的 AI 代理不仅能完成特定任务,还能规划、反思,甚至与其他 AI 或人类合作
什么是 AI 代理技术
AI 代理是能够自主感知环境、做出决策并采取行动的智能系统
它们结合了多种 AI 技术,如机器学习、自然语言处理和计算机视觉等
AI 代理不仅能执行预定任务,还能学习、适应和改进自身表现
AI代理的主要特征
自主性 :能够独立做出决策和执行任务,无需持续的人为干预
适应性 :能够学习新知识并适应环境变化
目标导向 :能够根据设定的目标规划和执行任务
交互能力 :能与其他 AI 代理或人类进行有效沟通和协作
多功能性 :能够处理多种类型的任务和问题
AI 代理的优势在于
提高效率和准确性
能够 24 / 7 不间断工作,处理大量重复性任务
通过迭代和自我检查,减少错误和”幻觉”
复杂任务分解与管理
能够将大型复杂任务分解为可管理的子任务
自动进行任务优先级排序和资源分配
持续学习和改进
通过经验积累不断优化自身性能
适应新情况和新需求,无需频繁的人工干预
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【观点】投资的视角经营自己的生活
孟岩 在这篇文章中探讨了如何将投资的思维应用到生活和工作中,我觉得有意思的地方是这种跨界思考的方式,通过将投资领域的概念和原则应用到个人发展中,提供了一个全新的视角来看待我们的生活和职业规划
他提出一个核心的观点:每个人都同时扮演着 CEO 和 COO 的角色,一个负责“选择”,一个负责“经营”
身份一:决策者 CEO
CEO 最重要的工作是做选择,是 “取舍”,或者更极致一些,是 “舍”
怎么选择呢?一个很重要的标准就是用长期主义 来做衡量,选择“看不见效果” 的事、选择 “短期不见效” 的事
“做什么”、“和谁在一起”、“业余时间如何分配”,是个人 CEO 最重要的决策选择
身份二:经营者 COO
坚定、专注地把“选择”去“执行”、“经营”好
通过 ROE 衡量 COO 的经营,ROE 包括净利率、周转率和杠杆率
提高净利率:增加价值 和降低成本
开源节流、降低成本,比如减少打车、不点外卖而自己做饭 …
区分 “资产” 和 “成本”,买一个降噪耳机可以大幅提高工作的效率,属于“资产” 而非“费用”,不能省
不断提高自己工作的价值,提高“销售收入”
提高周转率:提高工作效率,慢慢承担更多的责任和工作
提高杠杆率:通过管理团队或者建立个人品牌,帮助自己的伙伴和别人变得更好
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工具推荐
Buildel :无代码 AI 自动化工作流平台,适合简化复杂流程,比如自动回复机器人、数据分析、内容总结等等
Zerocam | Mono :黑白摄影应用,特意去掉了拍照时的各种特效,回归摄影的本质:光影、线条、发现美好的眼睛
shots :可以方便地创建手机、电脑等模型的截图美化工具,用在软件界面的推广上非常合适
Glide Data Grid :一个 react 表格工具库,可以很方便地创建类似 notion 的表格
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vol10.增加「选择的机会」,而不是提高「选择的成功率」
2024-09-01 08:00:00
卷首语
本周在推上看到一条关于“如何提高一个人的运气?“的内容 ,久久在脑中回响
如何提高运气的战略:增加「选择的机会」,而不是提高「选择的成功率」
如何提高运气的战术:把每一次聊天都当作面试
运气是一种看不见摸不着,但好像又真实存在的东西,有的人似乎总是运气很好,而有的人似乎总是运气很差。但如果把运气类比为概率,运气这件事似乎可以变得更具象化
对于增加「选择的机会」,本质是在提升发生的次数,只要发生的次数足够多,成功的概率必然会更高
把每次聊天都当作面试,就是不放过任何微小的机会,相信积少成多的力量
所以我理解的好运气,就是不断增加样本基数,通过数量战胜运气的低概率
In this enchanting scene, a charming ginger cat dons a vibrant green top hat adorned with a traditional buckle, perfectly embodying the spirit of St. Patrick’s Day. The small feline sits amidst a lush carpet of vivid green shamrocks, which add a magical and whimsical touch to the composition. The soft, diffused light filters through the scene, highlighting the cat’s thoughtful expression and the playful spark in its eyes. This image captures a delightful blend of festivity and serenity, evoking feelings of joy and good luck.
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【产品】产品管理的第一性原理
在第一篇周刊中的可复制的决策 提到,做决策是昂贵的,每一个决策都会耗费巨大的心力,所以提高决策成功率有两种方法
减少决策数量,给每个决策分配足够多的资源,提高每个决策的质量
做可复制的决策,提升决策的杠杆率
要实现可复制的决策,制定原则 是重要的一环。这篇文章介绍的产品管理的第一性原理,本质也是在讨论在如何做出优质的产品决策
为什么第一性原理对产品管理很重要?
第一性原理的含义是:基本的、根本的命题或假设 ,不能从任何其他命题或假设中推导出来。第一性原理就相当于决策需要遵循的基本原则
产品经理基于第一性原理做决策,有助于简化沟通 ,能够保证团队和利益相关者团结一致
通过第一性原理思考,产品经理可以更好地传达历史、当前和未来决策的理由,帮助团队快速朝同一方向前进
产品管理的第一性原理
最大化对使命的影响 :在给定一组输入的情况下,制定一个能最大化影响组织使命的产品策略
通过他人完成一切 :产品经理就像是体育教练,使周围人的一切变得更好
这两个原则就像是大脑的左右两侧,左脑有逻辑、研究和严谨,右脑有创造力、直觉和同理心
原则一:最大化对使命的影响
在一个公司的所有员工,工作的重点都是实现公司的使命,也就是德鲁克 所说的:面向结果工作
公司绝大多数人都在直接为客户提供产品/服务而工作:他们构建产品(工程师和设计师),将产品推向市场(市场营销和销售),或帮助现有客户(支持)
产品经理想要制定最大化公司使命的策略,需要不断考虑三个问题
目标是什么?
一切都始于目标:如果不知道应该去哪里,甚至都不应该移动,因为很可能最终会离目标更远
只有产品经理确信了解公司的目标,以及周围其他团队的目标时,才能有效地设定与使命相呼应的目标
环境发出的信号是什么?
不断倾听环境发出的信号,检测、预测和纠正路径,才能保证不偏航
信号有两类
来自客户的信号:关于客户如何使用产品的定性和定量数据集
来自市场的信号:影响你的公司和客户的竞争、政治和社会经济格局的变化
存在哪些人员、资金和时间限制?
人员通常是最大的限制,除了人数限制外,团队成员的实际技能和经验水平是更加重要的限制
资金关系到能否找到合适人才(薪资)、使他们能够工作(办公空间等开销)、运营产品(服务器和支持)以及分发产品(营销)的能力
时间是最终的限制,因为时间是固定的,一旦耗尽就无法获得更多
原则二:通过他人完成一切
产品经理是一个全能多面手可能不是一个好事
当一个产品经理在编码、写支持文档或设计产品时,可能是因为这些事情影响了产品的发布
这是在履行作为公司员工的价值观,而不是作为产品经理
产品经理就像体育比赛的教练,重要的取得胜利
教练不参与比赛,而是帮助团队实现目标
教练的风格取决于教练和球员的相对技能水平
当团队获胜时,庆祝的是球员,而不是教练
教练需要了解每个球员的工作,才能有效发挥作用
当队长出现时,教练会退后一步让他们领导
教练确保团队处于训练状态和最佳表现状态
教练培养团队的能量水平和心理状态
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【创业】YC 的创业者的必读袖珍指南
在创业的道路上,YC 为初创公司提供了许多宝贵的建议。这些建议不仅仅是战术性的,更是帮助创业者找到成功之路的基础性指导
我觉得这些建议同样是在制定原则,创业这条道路需要做很多选择,没有原则的指导很容易跑偏
以下是 YC 的创业者的必读袖珍指南的 22 条建议
立即启动
打造人们需要的东西
做一些无法扩展的事情
找到 90% 问题与 10% 解决方案的平衡
找到 10 到 100 个热爱你产品的客户
所有初创公司在某个时刻都会遇到严重问题
编写代码 - 与用户交流
“这不是你的钱”
成长是优秀产品的自然结果,而非先决条件
在你打造出人们需要的东西之前,不要扩展你的团队或产品
估值不等于成功,甚至不等于成功的可能性
如果可以的话,避免与大客户进行长时间的谈判
避免与大公司进行企业开发咨询 - 他们只会浪费时间
除非参加展会是获取客户的最佳方式,否则避免参加
在产品市场契合之前 - 做一些无法扩展的事情:保持小规模和灵活性
初创公司在任何时候只能很好地解决一个问题
创始人之间的关系比你想象的更重要
有时你需要“开除”你的客户(他们可能会毁了你)
忽略你的竞争对手,你更可能死于自杀而非他杀
大多数公司并非因为资金耗尽而倒闭
要友好!或者至少不要成为一个混蛋
睡觉和锻炼 - 照顾好自己
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【技术】构建 AI 应用的 3 + 1 原则
继续分享 AI 技术相关的文章,这篇内容介绍了构建可靠 AI 应用的 3 + 1 原则,即 LLM 三角原则。这些原则可以在构建 AI 应用时提供一个指导方向
3 + 1 原则包括
SOP(标准操作程序)
工程技术
模型
上下文数据
原则一:SOP(标准操作程序)
SOP 本质上就是说明书,通过一系列的标准步骤来完成一件事情,从这个角度来说,菜谱、代码、公交路线都可以算作 SOP
SOP 的关键是解决隐性认知跳跃
比如一个生成文章标题的 SOP:1. 阅读这篇文章;2. 给出文章标题。从人的角度来说是合理的,但其实第一步和第二步中间缺少了一步:思考哪些标题与这篇文章相关
隐性认知跳跃的另一个典型例子就是专有名词,比如“畅销书”这个专有名词有多种解释,可以被翻译为“这个作家销量最好的书”,也可以被翻译为“在当前分类下这个月卖的最好的书”
一个数据分析 SOP 的例子
原则二:工程技术
应用的具体技术实现方案,有两种常见的方案:LLM 原生架构(工作流)和 代理
LLM 原生架构(工作流)
将 SOP 翻译为具体实现需要的步骤,需要考虑的问题
哪些 SOP 步骤应该放在同一个流程中?哪些步骤应该拆分为不同的流程?
哪些 SOP 步骤应独立执行(但它们可能会从前面的步骤中获取信息)?
哪些 SOP 步骤可以通过确定性代码执行?
一个基于给定 SOP 的“维基百科作者” LLM 原生架构示例
代理(agent)
代理是 LLM 原生架构的独立组件,是包含上下文的提示的 LLM 使用实例
可以将代理理解为一个中间人,比如一个快递员,在我和商店(LLM)间来回传递商品(上下文和 LLM 回复)
不是所有的代理都是一样的
有些代理会使用“工具”,有些则不会
有些代理可能只被使用一次,而其他代理可能会被递归调用或多次调用,并且携带之前的输入和输出
对于能够使用工具的代理(比如搜索网页),需要考虑自主代理和非自主代理
自主代理是大模型自己思考什么时候需要使用工具,优点是简单、能够快速实现,但缺点是无法保证输出质量、很难调试
非自主代理就是人工控制什么场景需要使用工具,更够更好地控制输出内容的质量,但也更复杂
原则三:模型
核心是确定目标是什么 ,有了目标之后才能找到合适的模型
选择模型时需要考虑的纬度
任务复杂性 :简单的任务(比如摘要)可以用较小的模型完成,而推理通常需要较大的模型
模型运行的环境 :在云端还是在边缘设备(比如手机)上运行
定价 :需要考虑业务影响并预测的使用情况,以及是否具有成本效益
延迟 :随着模型变大、内容变多,延迟也会增加
标记数据 :是否有数据可以丰富模型,提供示例或相关信息
如果自己没有数据,最好的方案还是选择一个强大的模型(比如:Claude 3.5 sonnet、gpt-4o)
如果需要使用自己的数据微调或者增强模型,需要考虑
隐私 :如果数据包含私人信息,必须匿名化数据避免法律责任
法律、合规性和数据权利 :在训练模型时可能会出现一些法律问题,比如:OpenAI 的使用条款政策禁止在没有 OpenAI 的情况下使用生成的响应来训练模型
模型内容的滞后性 :训练模型是一个需要时间的漫长过程,所以模型的更新频率是很低的
开发和运营 :可重复、可扩展和受监控的微调,同时不断评估结果的性能
成本 :训练模型的复杂性和每次训练所需的高强度资源(GPU),需要花费很高的成本
原则四:上下文数据
提供特定的任务信息,给大模型 LLM 更多的背景,从而获得更好的回答
提供上下文数据的方案
替换提示词的内容 ,比如:“帮我以简洁的方式总结这些邮件:{邮件1}、{邮件2}”,大括号的内容被替换为具体的邮件信息
提供具体的例子 ,让大模型根据例子作出回复
通过 RAG (检索增强生成)找到相关的数据(RAG 的介绍 )
最后总结一下通过 3 + 1 原则实现 AI 应用的步骤
从明确的 SOP 开始:将需要实现的目标拆解为具体的实现步骤
选择合适的模型:平衡能力与成本,建议从较大的模型开始
利用工程技术:LLM 原生架构,选择性地使用代理
提供相关上下文:使用上下文学习和 RAG,避免提供无关信息
迭代和实验:不断的测试和改进,找到最合适的解决方案
相关链接
【观点】重要的是你能提供什么价值,而不是你是一个好人
一篇很有意思的文章,作者以直白甚至有些刺耳的方式阐述了一些残酷但有价值的人生真相
很喜欢文章开头那个测验:列出五件关于你自己的令人印象深刻的事情,只有一个条件——你不能列出任何你是的东西(例如,我是一个好人,我很诚实),而只能列出你做的事情(例如,我刚刚赢得了全国象棋比赛,我做的辣椒是最好的)
想了很久自己好像没有办法列出五件做到的事情,也许这就是直面真相的过程吧
六个能够让你变得更好的“残酷真相”
真相一:世界只在乎它能从你身上得到什么
社会是一个需求驱动的系统,人们需要房子、食物、娱乐…
你需要通过学习独特的技能来满足这些需求,否则社会将排斥你
你的内在品质(如诚实、善良)只有在它们能转化为对他人的实际帮助时才有意义
真相二:你是一个“好人”,可能没有价值
现实世界对你的期望是你能提供实际的价值,而不是你是一个“好人”
仅仅依靠内在的美好品质是不够的,你需要通过行动来证明自己的价值
所以具备实际的技能和能力,才能在社会中获得尊重和成功
真相三:你恨自己是因为你什么都不做
自我厌恶往往源于缺乏实际行动和成就
消费他人创造的东西(如电视、音乐、游戏)不会增加你的个人价值
唯一的解法是不断的实践和努力,提升自己的技能和能力
真相四:你所生产的东西不一定要赚钱,但必须对人们有益
你需要找到一种方式,通过你的技能和能力,为他人提供实际的帮助和价值
这不仅仅是为了赚钱,而是为了在社会中找到自己的位置和意义
真相五:你内在的东西只有因为它让你做的事情才重要
内在的美好品质只有在它们能转化为实际行动时才有意义
所以需要通过实际成就和贡献,来证明自己的价值
真相六:你内心的一切都会抗拒改进
人类的心理有强大的防御机制,会抵制任何改变和改进
要变得更好,需要克服这些心理障碍,勇敢面对现实,提升自己的能力和价值
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工具推荐
HivisionIDPhoto :轻量级的 AI 证件照制作工具,并且还是开源免费的
kotaemon :一个基于 RAG 的文档交互工具,适合用在文档问答、文档摘要、内容生成等场景
Cursor Directory :在 cursor 的带动下,自然语言编程越来越近了,这个网站收集了很多提升 cursor 内容回复的提示词,能够更大地发挥 cursor 的作用
Notty :一个类 Notion 编辑体验的笔记工具,结合了 AI 内容生成,代码是开源的
picjumbo :免费图像、背景和照片下载网站,图片质量很高,很有设计感
有点意思
对于 AI 内容的思考:现在看到 AI 生成的内容感觉就是一眼惊艳,但看多了就感觉索然无味了
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vol9.你必须让一打你最喜欢的问题不断出现在你的脑海
2024-08-25 08:00:00
卷首语
本周读到 “费曼的 12 个问题” 这个内容对自己很有启发,费曼的原文是这样表述的
你必须让一打你最喜欢的问题不断出现在你的脑海中,尽管它们大体上处于休眠状态
每当你听到或读到一个新技巧或一个新结果时,针对你的十二个问题中的每一个进行测试,看看它是否有帮助
每隔一段时间你就会有一个大成果,人们会说:他是怎么做到的?他一定是个天才!
将自己浸泡在问题中,我觉得有三个好处
持续思考:我们的大脑很“聪明”,只要这个东西重复出现次数够多,它就会觉得这很重要,并且意识雷达全开,留意与这些问题相关的一切信息,让我们在这方面的信息搜集和思考效率极速提升
问题即关注的领域:你最喜欢的问题,也代表着你的好奇心,代表着你关注的领域,把时间投入在你感兴趣的领域,更容易获得满足感,也更有价值
促进深度思考:能够由 AI 给出正确答案的问题将变得越来越不重要,只有那些开放式的问题,才能激发深度思考
正如费曼所说:当你不断地将新知识与你最感兴趣的问题相结合,你的大脑会在这个过程中产生创造性的火花。而这些火花,最终会汇聚成照亮前路的火炬,引领你走向知识的深处,发现那些隐藏在问题背后的答案
In the vast darkness of space, a striking question mark burns brightly, casting a luminescent glow that pierces through the cosmic backdrop. Surrounded by swirls of colorful nebulae and punctuated by the brilliance of distant stars, this image evokes a sense of mystery and intrigue, urging the viewer to ponder the endless enigmas of the universe. As a lone planet drifts quietly in the foreground, the glowing symbol stands as a beacon of curiosity in the celestial landscape.
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【案例】互联网商业成功的 40 条规则
《40 Rules for Internet Business Success》是一本由 Matthew Paulson 撰写的指南,目的是帮助读者找到自己热爱的工作,构建互联网业务并实现盈利
我觉得这些指导原则的价值在于启发思考,第一次阅读可能不会有太大改变,但会在心里埋下一个种子,如果不断用思考来浇灌这颗种子,未来可能会有意想不到的收获
以下是 40 条规则的摘要
第一部分:自我发展
了解原因:理解自己为什么做某事,比仅仅知道如何做更重要
借口是失败的燃料:为失败找借口只会让你停滞不前,勇敢承担责任才能成长
关系胜过知识:拥有好的人际关系比单纯掌握知识更有力量
成为内容的狂热消费者:广泛吸收优质内容,不断丰富自己、提升认知
不要抛下你的家人:成功的意义在于与你所爱的人分享,而不是孤立他们
每次只朝一个方向前进:专注于一个目标,不断推进,避免分心
遵守超市规则:与人共事时,就像在超市购物一样,保持礼貌,遵守基本规则
成为每个人都想为之工作的人:领导者的魅力在于让团队成员心甘情愿追随你
不要过早辞去你的日常工作:创业有风险,在完全准备好之前不要轻易放弃稳定的工作
为失败做好准备,为成功做好计划:面对挑战时,要有失败的心理准备,但同时制定清晰的成功路径
第二部分:建立你的业务
市场选择是成败的关键:选对市场,往往比选对产品更重要
不要抄袭别人的商业模式:复制他人的模式永远不会带来真正的创新和成功
制定商业模式,而不是商业计划:商业模式决定了你如何赚钱,而不是单纯的计划
让你的客户开发你的产品:听取客户的反馈,产品才能真正符合市场需求
独一无二:与众不同才能在市场中脱颖而出
从最小可行业务开始:从小处着手,验证市场,然后逐步扩展
不要放弃股权(早期):早期股权极其宝贵,不要轻易放弃
你不需要完美的域名:品牌的成功不在于域名,而在于你提供的价值
使用基于价值的定价:定价应反映产品的实际价值,而不是成本
让你的发布会成为不容错过的活动:发布会不仅是产品的推出,更是引起市场关注的契机
第三部分:经营你的业务
从一开始就做好财务管理:财务健康是企业长久发展的基石
忙碌不等于高效:不要让自己陷入忙碌的假象,效率才是真正的追求
不要成为你企业里的雇员:作为企业主,更多地思考战略,而不是陷入日常琐事
与顾客交朋友:与顾客建立情感连接,远比单纯的交易更持久
不是每个人都需要成为你的客户:明确目标客户群体,专注于服务他们
签署前请阅读:在签署任何文件前,确保完全理解其中的条款
衡量公司的生命体征:定期监控关键指标,及时调整业务方向
保持怀疑,保持警惕:商业世界充满不确定性,永远保持警觉和怀疑态度
加强企业最薄弱的环节:找到并改善公司中最脆弱的部分,才能提升整体实力
失败,退出,重整旗鼓:面对失败,及时止损,调整策略,再次出发
第四部分:发展你的业务
如果你建造它,他们就不会来:产品本身不会吸引客户,主动推广才能带来市场
结果导向型广告:专注于能带来实际效果的广告,而非虚有其表的宣传
去目标客户聚集的地方:把你的产品带到他们所在的地方,而不是等待他们上门
不要依赖社交媒体、搜索引擎优化或科技媒体来营销你的业务:多样化营销策略,不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里
拥有自己的客户名单:客户名单是你的核心资产,直接关系到业务的可持续性
用社会证明显示可信度:通过展示他人的信任,增强你的品牌公信力
始终进行测试:不断测试和优化,才能找到最佳的市场策略
利用收入增长的三个关键点:寻找增加收入的关键点,如提高客户价值、增加客户数量和增加购买频次
翻石头:不放过任何机会,努力寻找每一个潜在的增长点
你永远不会完成:商业发展是一个不断进化的过程,没有终点
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【产品】产品定位快速入门指南
回顾自己过去失败的一些产品或者项目,存在一个通病就是:一开始就想要做一个大而全的平台,最后却以虎头蛇尾收场
比如曾经做过的一个低代码平台项目,在初期就想要涵盖全部的业务场景,在平台基础还没搭建起来的时候,就开始不断在上面累积业务,既想要全面覆盖,又想操作简便,最后还要快速实现
现在想想还是产品定位出现了问题,试图解决所有问题,却又力不从心。推荐的这篇内容是一篇关于产品定位的快速入门指南,阐述了定位的重要性和常见误区
为什么定位是重要的
定位不仅是营销手段,而是产品如何在特定客户群体中成为领导者的艺术,关乎产品如何传达其独特价值
定位不是信息传递、标语或品牌故事,而是一个清晰展示产品优势 的策略
产品定位的五个步骤
确定竞品 :思考一个问题 “如果不存在你的产品或服务,客户会怎么做”
确定差异化特征或能力 :明确产品与竞争者相比的独特之处
思考能够为客户什么价值 :即产品的独特功能,如何转化为客户的实际价值
找到细分的目标客户 :结合产品的功能和能够给客户提供的价值,找到细分的目标客户
确定市场类别 :选择一个市场环境,使产品的独特价值对目标客户显而易见
定位的过程中常见的错误
错误定义竞争替代品 :不应该将所有潜在竞争者视为替代品,应该关注客户实际考虑的替代选项,也就是客户想要的是什么
需要创造新的市场类别 :在现有市场类别中定位可以利用客户已有的认知,而创造新类别需要额外的努力来建立意义
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【技术】本地优先的架构设计
本周网易云音乐出现了一次服务崩溃的事件,最近两年好像很多大厂号称高可用的云服务都有过崩溃,阿里云、语雀、b 站…
历史的发展好像是一个循环:从本地到云服务,最终又回归本地优先
最初的软件都只有本地版本,但是与他人协作非常不方便
随着互联网和云服务的发展,很多软件都变成云端优先,协作办公、实时同步变得越来越流行
后来随着数据隐私、云服务不稳定甚至软件服务商倒闭等问题,本地优先的架构设计又开始逐渐流行
什么是本地优先的架构设计
本地优先不是指某一项技术,而是一种软件设计理念,一种新的软件开发范式
本地优先希望增强用户对数据的控制 ,即:你所拥有的应该永远都是你拥有的
本地优先的 7 个原则
快、离线可用 两个原则都是本地优先的优点
多设备、多人协作 是云端优先的特点,本地优先不是放弃了云端服务,而是结合云的便利性进行多设备使用和协作
长期可用、保证隐私、用户控制权 都是本地优先想传扬的一种价值观
对于开发者,使用本地优先的架构设计,最大的优点是简单
在现在服务优先的架构设计中,我们需要设计数据模型,定义用户数据权限,选好后端框架,选好数据库,定好网络 API,这这一系列的设计完成后,才能开始用户交互和功能的开发
而在本地优先的软件架构,数据库存在用户本地,云端的服务更像是一个用于同步的特殊客户端,这使得数据和状态的管理都更加简单,无需要考虑部署和架构,可以将更多专注于设计数据和优化体验
虽然本地优先的模式有很多好处,但是没有完美的事物,本地优先也有一定的局限性
模式还在发展初期导致的问题:缺少一个完善的解决方案,也缺少统一的同步协议
去中心化架构导致的问题:因为数据就在用户本地,怎么撤销、迁移已有的内容,或者同步部分内容,都是需要解决的问题
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【观点】万物摩尔定律
Sam Altman 提出的一个关于技术进步和财富分配的前瞻性观点:万物摩尔定律,他认为 AI 的发展将引领我们进入一个全新的社会经济时代
万物摩尔定律
摩尔定律是指:集成电路上可容纳的晶体管数量大约每两年翻一番,所以芯片的计算能力的指数级增长
这一原理可以扩展到其他领域,如住房、教育、食品等,使得成本不断降低,也就是“万物摩尔定律”
技术革命的影响
从宏观时间尺度看,技术呈指数增长,想想智能手机是最近 20 年出现的,工业革命是大约 250 年前
在农业、工业、计算三次革命的基础上,将会增加第四次:AI 革命
AI 将降低供应链各层级的劳动成本,从而减少商品和服务的价格
通往美好生活有两种方式:每个人变得更富有和商品价格下降,所以随着 AI 的发展,将创造出巨大的财富
在这个快速变化的世界,如何调整政策,确保财富的公平分配,将是稳定持久发展的关键
经济系统稳定的关键是:经济增长和包容性
经济增长意味着斗争更少,每个人都更容易获胜;包容性意味着每个人都有合理的机会获取他们需要的资源
资本主义是经济增长的引擎:它奖励人们投资于随时间推移产生价值的资产,用于创造和分配技术收益,但也带来了不平等
解决资本主义导致的不平等,可以通过税收政策和财富再分配解决
对于政策如何解决不平等的问题,主要是针对美国的国情,对于中国可能并不适用,但是我认同 Sam 的观点:通过拥抱技术革命并合理规划政策,我们可以创造一个更加公平、幸福和繁荣的未来,这一未来是几乎无法想象的美好,但需要我们现在就开始行动
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vol8.差异才是竞争的目的
2024-08-18 08:00:00
卷首语
电子产品的同质化在近几年尤为明显,以手机为例,我已经很久没有关注手机新品的发布会了,因为知道没有特别的创新能够带来惊喜感了
创造产品的过程也是,前期会看很多竞品的功能,借鉴很多功能,但每次完成一个功能都会思考:这个功能和竞品一样,为什么用户会选择我?
为避免陷入同质化的竞争,少楠 在这篇文章 提供了三个解决方案
对抗产品类别内的升级趋势,坚持不提供消费者想要「升级」功能,而是提供他们内心深处需求的新的解决方案 ,比如 Apple 如何颠覆手机行业
超越行业品牌(混搭),定义一种新的参考标准,让用户能放弃在某个商品上的固有消费态度,并且没有对抗我们分类的习惯。比如现在新能源车宣传的智能驾驶,就是区别传统油车的一种新的标准
敌意营销:直接公开缺点,或者不做品牌推销,抵制自我感动的良好宣传。比如红牛:如果让你感到紧张,你就不要喝
Notion 的设计师 Ryo 在一次访谈中提到:他们经常会去 Dribbble(一个设计师发布设计作品的网站)看看当下流行什么,然后告诉自己千万别照着做 —— 这样做竞品调研,会更有价值
This compelling image captures a sea of people, all shielded by a canopy of monochromatic umbrellas against a possibly gloomy sky. Amidst this uniform crowd, a single yellow umbrella makes a striking statement. It’s a testament to individuality and the courage to stand out in a world often dominated by conformity. The contrast is not just in color, but in spirit, marking the bearer of the yellow umbrella as unique, and perhaps a beacon of optimism in the routine grayness.
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【案例】AI 产品的定价模式
为什么做产品要提前考虑定价策略,我认为有以下几点原因
尽早了解支付意愿
愿意支付的价格:无压力支付金额,增长
最高支付价格:代表客户的真实意愿
高得离谱的价格:检验自己是否高估产品
定价直接决定产品的性质、发展区间、目标人群、销售渠道等等。一旦定价确定,产品就不容易再改了,产品不过是定价的载体
定价决定商业模式,商业模式决定企业文化
优先保证产品生存,活下去,才能完成使命
这部分内容来自 How AI apps make money 这份研究报告,报告涵盖了海外的 40 多款产品的定价策略和关于定价的思考,以下是报告的内容
关于 AI 产品的定价策略主要分为两类:订阅制收费、按照使用量收费。按照 AI 应用的分层,又可以分为以下三类
基础设施:比如亚马逊、微软、谷歌这些提供基础设施的公司,多数是按照使用量收费
模型:比如 OpenAI(GPT 模型)、Anthropic(Claude 模型),多数是按照使用量收费
应用:绝大多数 AI 产品都在这一层,应用层的产品多数按照订阅制收费
基于上述分类,报告分析了40款热门的AI应用产品,总结出了五个定价特点
定价创新有限 :七成的公司采用订阅模式,很少有公司提供纯粹基于使用量或者按使用量付费的定价模式,原因可能有以下几点
保持简单:定价的目的还是让用户付费,每月支付费用是用户最熟悉的方式
基于使用量的定价需要数据基础,而早期的公司并不具备这些数据
基于使用量的定价需要准确的量化价值
定价创新可能会限制用户使用产品
公司追求的不是盈利,而是证明他们可以赚钱并与客户一起成长
大多数公司都是根据用户数量收费
免费版本的产品在第一次使用时非常受欢迎,约有一半的产品提供免费计划,五分之一的产品提供免费试用
在套餐定价的方面存在“好-更好-最佳 ”模式
定价透明度不同:三分之二的产品采用公开定价
从这五个特点可以看到,目前的 AI 产品定价遵循这两个原则
让定价可预测
不要让定价成为使用你产品的障碍
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【设计】简洁性是优势,但复杂性往往更畅销
为什么简洁性是一种优势?
简单的想法和功能更容易理解和使用 :相比之下,复杂系统更难解释和管理,使用户难以弄清楚该做什么以及如何做
简单系统更容易构建和扩展 :因为简单,更容易理解和测试,也更容易找到维护人员。而复杂的系统需要更多的时间和资源来构建,导致效率低下和浪费
简单系统的运营成本更低 :部署系统并不是终点,而是起点。通过保持系统简单,可以降低它们的维护成本、延长寿命
既然保持简洁有诸多好处,那么为什么复杂的系统反而更畅销呢?
复杂的系统意味着更多的投入 :相比简单的系统,拥有更多组件和功能的系统暗示投入了更多努力,这些努力往往会被判断为更高质量
复杂的系统意味着精通 :如果一个系统包含多个组件和外行人难以理解复杂的想法,这暗示着创造者一定是个专家,才能精通这个系统
复杂的系统意味着创新 :从零到一构建一个系统,比复用现有功能的系统被认为更具创造性
复杂的系统意味着更多的功能 :因为复杂系统相对于简单系统有更多的功能和模块,会被认为更能应对复杂的场景
我们应该如何看待复杂性?
用尽可能简单的解决方案来解决复杂问题 :我们应该关注问题的复杂性,而不是解决方案的复杂性。一个简单的解决方案展示了对问题的深刻洞察,以及避免更复杂和昂贵解决方案的能力。通常,最好的解决方案就是简单的那个
与其采用复杂的、包罗万象的解决方案,不如考虑多个针对性的解决方案 :一刀切的解决方案通常不如预期的灵活和可重用,单一用途的系统更容易操作
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【技术】微软的提示词工程指导
接上一篇关于 RAG 搜索的内容 ,在 RAG 的过程中,对于用户的查询改写、搜索内容的检索和回答,都需要使用 LLM 大模型,而提示词工程(Prompt engineering)就是为了让大模型表现得更好,发挥出最大的价值
本篇内容分享的是来自微软的提示词工程指导
提示词通常包含 4 个部分
任务(Task):给 AI 的指令,即你想要它做的事情,比如:帮我总结这些产品反馈
上下文(Context):需要输入的数据或者变量,比如:用户调研的数据
解释(Expectations):告诉大模型应该怎么做,比如:总结内容需要确定关键主题、整体情绪以及任何反复出现的问题或赞扬
输出(Output):大模型的内容输出格式,比如:总结格式要简洁,以适合营销团队会议的清晰、易于理解的方式呈现信息
基于提示词的 4 个分类,我们可以有针对性的做一些优化
提供上下文(Context)信息 ,帮助 AI 更好的理解 “为什么要这么做(why)” 而不是 “这是什么(what)”
输入的内容要尽可能明确(Be explicit)
对于专业领域的内容,最好能够附带具体信息,避免“领域歧义(Domain amiguity)”
输出(Output)的内容,可以使用标准的格式,比如:JSON、XML、bullet、paragraphs
对于输出的具体格式,也要清晰表述,可以附带一个输出内容的例子
情景学习(In-Context Learning):给出具体的问题和答案,帮助 AI 更好的理解应该怎么做
分段界定(Section delimiting):通过明确的分割符号来减少歧义,比如:
通过数字列表表达步骤
通过列表表达强调
通过分割线(----)表达不同的段落
链式思考(Chain-of-thought (COT)):引导 AI 通过分步推理过程来解决或回答问题
最后是我根据整个指导内容,总结的三个做好提示词工程的建议:
明确的目的 ,AI 只是辅助的助手,关键在于我们想要 AI 做什么
清晰且具体的步骤 ,能够明确的告诉 AI 需要做的事情,规定越完善和具体越好
提示词工程是一个迭代的过程 ,需要不断的调试和优化
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【观点】也许上班才是最好的生意模式
成为独立开发者、自由职业在现在的环境下好像越来越成为一种趋势,但根据查理·芒格 的名言:反过来想,总是反过来想。可能创业或者自由职业也不是好的选择,也许上班才是最好的生意模式
好生意的三个特点
一次投资后,后续不用再追加投资
营业收入不一定飞速增长,利润也不一定高,但一定要稳定
有一定的竞争壁垒,不用被迫降价竞争
对照上面好生意的三个特点,也许上班才是最好的商业模式
上班是最轻资产的商业模式,成本只是上下班的路程、同事的交际支出,工资除了社保外,都是直接收入。投资就是大部分人要经历的 16 年学习生涯
工资收入比任何一家大公司都稳定
竞争壁垒高,大部分有一定技能的人,只要不是太挑剔,不会担心找不到工作的问题
既然工作是最好的商业模式,为什么还会有人创业?原因在于:
你想做的事,公司不一定让你做
除了少数获得上市公司期权的人,很难通过工作本身实现财务自由
如何将上班的商业模式,发挥到极致?
将上班获得的利润,再次投入到运营中:比如投资理财、华为的员工股
主业+副业成本共享的“杠铃策略”,即将稳定的工作现金流和发展空间更广阔的创业新机会结合起来
专业技术人员与行业自媒体大 V,可以组合成“杠铃策略”
专职太太和编剧作家,可以组合成“杠铃策略”
放平心态:创业者最好的命运就是成为一个成功脱离了“低级创业劳动力”和“高级创业大忽悠”的小老板,为自已留下一笔二十年后可以周游世界的财富
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有点意思
有价值的 AI 应用场景第三弹。另外,我也很喜欢这条推文的评论,可能这才是商业的真正价值吧
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上一篇:vol7: AI 是产品还是功能?
vol7: AI 是产品还是功能?
2024-08-11 08:00:00
卷首语
本周读到一篇有意思的文章,讨论的主题是:AI 是产品还是功能 ,文章提出了两个观点
一个是引用 youtube 博主的观点:我认为长期来看,更多的人会把人工智能作为一种功能来使用,而不是去使用独立的产品
另一个是文章作者的观点是:如果这个 AI 足够智能,也就是达到 AGI 的程度,答案就必然是 AI 是产品,因为那个时候我们使用的载体,交互方式应该都发生了非常大的变化。在此之前,大概率还得是功能,把你的产品在原有基础上提上几个档次的技术
我个人是认同:AI 是功能这一观点的,因为产品是用来解决用户问题的工具 ,而很多的问题单靠 AI 还是不够的,还需要结合其他的方面才能构成一个完整的产品
另外这个讨论还带来进一步的思考:究竟你的创新是其他产品的某一个功能,还是一个独立的产品?是 “all in one” 还是 “小而美”?
这个问题可能是每一个创造者需要真正考虑的问题,因为它直接关系到产品定位、市场策略和长期发展方向。但无论选择哪个方向,还是基于对市场和用户需求的理解
The image captures a moment of decision, as a man dressed in an elegant black suit contemplates which path to choose, represented by the three unique, vintage doors in front of him. Numbered elegantly, each door bears the marks of time and decisions past, hinting at the multitude of stories they could tell. The scene is a metaphor for life’s crossroads, where each choice can lead to a distinct destiny, wrapped in the mystery of what lies beyond the threshold.
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【案例】monica 和它的创始人肖弘
本篇内容介绍的是 monica 这个从浏览器插件起步的 AI 工具以及 monica 创始人肖弘的一些观点。现在除了头部大公司在开发自己的 AI 大模型外,其他 AI 应用走的更多的路线是: 结合大模型 API 开发小产品,然后在验证成功后进行持续运营和迭代 ,monica 这款产品是这条路线很典型的一个例子
首先介绍一下 monica 的产品发展路径
最初的产品形态是参考 Jasper(2B > 2C,GPT 套壳“鼻祖”,曾经的现象级 AI 应用)
在 chatgpt 发布后,对产品形态有了新的定义,认为浏览器插件的形式更符合「赋能每一个输入框」(2C)
通过收购一个独立开发者的产品 chart for Google,快速完成用户积累
现在产品形态从插件拓展到了全客户端,从单一应用发展为了 AI 全家桶(all in one 的选择)
通过浏览器插件这个形式,是一个很好验证产品可行性的方式
对于开发者来说成本更低、更加灵活、兼容性更好
对于用户来说直接在浏览器上使用更加便捷,不需要安装新的应用或者打开新的网页
通过浏览器能够覆盖足够多的场景,比如:网页总结、提问、翻译、写作都可以直接在浏览器中进行
验证产品的可行性,就是在进行 PMF(Product Market Fit)
PMF 是指产品能够满足市场的实际需求,用户对产品有强烈的需求和依赖
肖弘提到了一个硅谷常用的 PMF 衡量标准:如果世界上明天就没有了 monica,会非常的遗憾吗? 还是完全无所谓? 硅谷的这个说法是 40% 的人觉得是非常痛苦的话,那就基本上 PMF
PMF 的关键作用:PMF 是一个从 0 到 1 的过程,有就是有,就没有就是没有 。三个月没有、五个月、八个月可能都没有,但是一旦它初步的 PMF 之后,它就会进入到正向循环当中去
需要一定规模的用户才能真正反映出 PMF
关于商业化,肖弘也认为是重要的
商业化和增长是正相关 :商业化越牛逼,你增长越牛逼。商业化能力决定了增长能力
商业化和用户价值也是正相关的 :商业化核心都是要创造用户价值,用户价值一旦有了之后,商业化就是一个正常的交换过程
更早的思考商业化 :创业者应该更早的问自己商业化的东西,因为原来没成本的时候你都要更早的问,你现在有成本了,那更应该更早问
最后是肖弘关于执行力的观点
第一是执行力,然后第二是用户体验,第三可能是私有数据。重要性是依次是:执行力 > 用户体验 > 私有数据
你第一个做出来,就会获得很好的流量,以及大量的 AI 博主之类的人就会帮你推荐。如果你的速度够快的话,你是能够抢到很多红利的
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【技术】什么是向量搜索
在上一篇文章 中介绍了 AI 搜索领域的 RAG 技术的原理,其中提到了文本需要通过嵌入模型(Embedding)转换为向量,通过向量来确定不同文本间的相关性。这篇内容就来介绍“向量搜索”这个概念
向量搜索的核心思想可以用一句话表达:将数据库中的项目和输入词都表示为向量,然后找到与输入向量最接近的向量
根据这个定义,我们需要先了解一些基础概念
向量
本质上是一个坐标,用来描述空间中一个点到另一个点的移动,比如图片的中的 a 向量是从 (100, 50) 移动到到 (-50, -50) ,b 向量是从 (0, 0) 到 (100, -50)
纬度
上面的向量例子是在一个二维图片中,所以需要两个数字就可以描述向量
如果是在一个三位空间中,就需要三个数字描述一个向量,比如爬一座山,就需要知道:先向北走 5 公里,再向东走 3 公里,最后再向上爬 2 公里就能到达山顶
所以维度就是:描述一个东西需要多少个不同的数字。维度越多,就能描述得越详细
相似度
比如想要知道两辆汽车有多相似,可能会从这几个纬度
它们的大小是否差不多
它们的颜色是否相近
它们的外观形状是否相似
它们的功能是否相同
每一个方面都是一个纬度,如果在很多纬度上都很接近,就能说明这两辆汽车是相似的
在计算机中,通过数字来表示这些特征 / 纬度,然后计算这些数字之间的差异来判断相似度
相似度度量
就像尺子分厘米、英寸为单位,重量分公斤、磅数为单位一样,衡量相似度,也有不同的方式
如果看重方向,不太在意大小,就使用余弦相似度
既看重方向,也看重大小,就使用欧几里得距离
需要计算起来更简单快速,就使用曼哈顿距离
向量搜索中很少只看大小,因为很容易找到两个大小相近,但方向完全相反的向量
所以大多数相似度度量要么只依赖于方向,要么同时依赖于方向和大小
理解了这 4 个概念,就可以基本理解向量搜索的实现过程
通过定义纬度和纬度的数值,将一个内容转换为一段计算机可以理解的向量(这个过程就是 Embedding 嵌入)
搜索的时候,只需要将输入内容也转化为向量,通过向量间的相关性来找到最适合的内容
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【写作】皮克斯讲述故事的 22 条法则
在动画电影领域,皮克斯(Pixar)无疑是一个传奇。从《玩具总动员》到《飞屋环游记》,再到《头脑特工队》,皮克斯用一部部精彩绝伦的作品征服了全球观众。他们的成功不仅仅在于精湛的动画技术,更在于他们讲述引人入胜故事的能力
皮克斯积累了一套独特而有效的讲故事方法,被总结为“22 条法则”。这些法则涵盖了从角色塑造到情节构建,从主题表达到创作过程的方方面面。这些法则不仅适用于故事创作,在其他写作方面也能带来启发
皮克斯的22条讲故事法则
一个角色的可贵之处不在于他最后有多成功,更多在于这个过程中不断的努力和尝试
切实感受观众想要什么,而不是你想要表达什么
主题是非常重要的,但如果直到结局也无法表现主题,重新写故事吧
从前有个__
。每天,__
。有一天__
。因此,__
。因此,__
。最后__
简化,突出重点:合并相似的人物,不要刻意绕弯子。你可能会觉得你丧失了宝贵的素材,但实际上,你的思想会因此解放
你的角色擅长什么,适应什么?给他们安排截然相反的情况。挑战他们。看看他们如何应对?
在构思中间部分之前,先想好结局。结局是最难写的,提前把它搞定
把你的故事写完,即便它不完美。完整和完美不可兼得,你只要在下次做得更好就好了
当你陷入困境时,列出接下来不可能发生的事情。很多时候,能让你摆脱困境的素材就会出现
摘录你喜欢的故事。你喜欢这些故事是因为自己和它们产生了共鸣。在你用到这些故事前,需要先认识它们
把想法写在纸上,并不断改进。如果你只是将它留存脑中,它依旧只是一个好点子,你永远无法讲给别人听
放弃首先想到的点子。还有第二个、第三个、第四个、第五个——不要将就于寻常的事物,惊艳自己
让你的人物有思想。也许你喜欢消极或者无所谓的态度,但它们对观众而言却是毒药
为什么你必须讲述这个故事?是什么信念在你内心燃烧,成为你故事的养分?这就是故事的核心
如果你是故事中的主人公,在此时此刻,你的真实感受会是怎样?真诚能让不可能的故事变得可信
主人公遇到了什么危险?告诉观众他们值得被支持的原因,如果他们没有成功会怎么样?
所有的功夫都不会白费。如果暂时没有成功,顺其自然,继续大步向前。它们总会在未来的某一天闪光
你需要认识自己,认识尽力而为和瞎忙一气的区别。故事是试出来的,不是提炼出来的
通过巧合让角色陷入麻烦很棒;但巧合让他们脱离麻烦则是作弊
分析你不喜欢的电影,想想怎么编排才能让它成为你喜欢的样子?
要认清现在故事和主人公的发展情况,不能仅仅因为写作而写作,而是要知道你为什么选择让故事像这样上演
你知道你的故事的实质吗?你知道它最简洁的表达方法吗?如果你知道,现在就来创造属于自己的故事吧!
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【观点】为什么应该停止在意他人的看法
为什么会产生在意他人看法的情绪?
我们的祖先在一个部落社会中生存,成为部落的一部分对生存至关重要,因为部落意味着食物和保护
因此,被部落成员接纳,对我们的祖先来说非常重要。如果一个人被部落排斥,他可能会失去生存的机会
这种对社交认可和赞美的渴望,以及对被排斥或不被喜欢的恐惧,随着时间的推移,逐渐演变成了一种根深蒂固的本能
人类进化出了过度忧虑的倾向,也是就是过分在意他人对我们的看法:渴望得到社会的认同和赞赏,害怕被他人讨厌
如何停止在意他人看法?
认识自己,做好心里准备
审视你自己 ,这个步骤最重要的是诚实面对的内心 :你是个什么样的人?喜欢什么生活方式?喜欢和人么人交往?
找到情绪产生的原因 :在哪些情况下,你会感觉到羞愧、尴尬、嫉妒的情绪?
认清现实 ,不可能完全丢弃这些情绪,重要的是察觉,并做好准备带着这些情绪一直走下去
认识他人看法会产生的消极想法,并且知道这些想法可能是错误的
可能的消极想法
每个人都在议论我和我的生活,想想看,如果我做了这件又冒险又不寻常的事,他们又会如何议论我
只要足够努力,我可以让每一个人都开心
不被他人认可或被他人贬低,对我的生活产生严重的影响
那些下判断的人很重要
如果我让一个爱我的人或对我投入了很多的人失望或不开心,那么我就是个混蛋
消极想法错误的原因
别人都太忙,谁管得了那么多闲事儿
人生很长,当下的消极想法太短,重要的是向前看
做真实的自己
你在社交场合害怕的东西其实都不可怕
Be Real,把其他人都当作你自己
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等等标签 :在进入网站前进行冥想或者倒计时,可以用来保持专注,减少分心
supermemory :一个开源的个人知识库,可以保存网络信息,比如网页、书签、笔记等内容,然后基于这些内容进行 AI 检索
cursor :一款比 Copilot 更强大的 AI 代码编辑器,基于 VSCode 编辑器二次开发,能够无缝从 VSCode 切换。编辑器的 AI 体验相比插件也更好,还可以切换为更适合写代码的 claude 大模型
Teable :Airtable 的开源替代品,通过无代码的方式搭建数据库
标小智 :免费商用字体特效在线生成器
大同搜索 :一个信息搜索工具,独特的场景是可以使用多语言搜索,再翻译为中文,可以很方便的找到其他语言的信息
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vol6.长期游戏很困难,但很正确
2024-08-04 08:00:00
卷首语
本期周刊的标题来自《长期游戏的惊人力量》 这篇文章,本周五在阮一峰老师的周刊上读到,觉得很有价值
为什么要选择长期游戏?
长期游戏是正确的,因为大多数人都会选择短期游戏,想要获得超过大多数人的超额回报,就需要玩长期游戏
长期游戏是困难的,因为你需要先承受当前的痛苦,才能让未来更容易一些。但容易的时候什么时候到来,也是一个未知数
长期游戏是简单的,因为它不需要复杂的策略或技巧,而是需要持续的、日常的、看似微小的努力
写代码和写文章也是类似的长期游戏,需要耐心和持续的努力,虽然过程可能很艰难,也未必能够一定成功,但却是一条正确的道路
Under the infinite canvas of the nocturnal sky, a solitary figure is silhouetted against the cosmic splendor of the Milky Way. Perched on a rugged peak, the individual is immersed in the tranquility of nature, contemplating the vastness above. The celestial display of countless stars and the brilliance of the galaxy stretch into the distance, while the horizon glows softly with the last whispers of the sunset. This moment captures the sublime connection between humanity and the cosmos, a reverent pause in the majesty of the universe.
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【案例】2013 年 Notion 的使命和目标
在 7 月中旬的时候,Notion 的创始人 Ivan Zhao 宣布 Notion 已经达到了 1 亿个用户,他在 Twitter 上分享了从 2013 年到 2024 年的整个成长历程,其中有一条是 2013 年关于 Notion 使命和目标的介绍 ppt
ppt 封面的第一句话是:我们塑造了我们的工具,然后我们的工具塑造了我们(We shape our tools, and thereafter our tools shape us)
我们根据需求和目标设计和制造工具,帮助我们完成特定任务,这是创造的过程
一旦工具和技术被创造出来,我们会使用这些工具来改善生活和工作,这些工具也在潜移默化中改变我们的人类行为、思维方式和社会结构
这句话是 Notion 创造的最初动力,旨在实现 70 年代的一个愿景:软件可以增强人的智力
第二张是 Notion 的愿景:软件民主化 ,让非程序员也能够创建和定制软件应用,而不仅仅是使用现成的软件
从下面的人数比例可以看到,程序员有两百万人,但却有八千万的知识工作者和超过两亿的互联网用户
所以 Notion 并不仅仅想做一个知识管理工具,如何让八千万的知识工作者和两亿用户拥有构建程序的能力,才是 Notion 最终的目标
接下来的三张图,就是 Notion 对于如何实现“软件民主化”愿景的方式
方式一:构建一个不需开发人员介入,就能直接输出产物的环境
在 Notion 之前,设计者需要通过原型图片,和客户与开发人员反复沟通,才能得到最后的应用
而通过 Notion,设计者可以在和客户沟通之后,直接制作应用
方式二:为所有人量身定制的软件
在以前,用户只能找到一个又一个的应用
而 Notion 则可以针对不同的用户,为他们提供量身定制的软件
比如基础用户用 Notion 构建一个基础的个人介绍页面
而高级用户则可以通过 Notion 构建一个客户管理数据库、一个项目管理应用等等
方式三:一次制作,多次使用
在 Notion 之前,开发人员在不同的应用之间,不断地重复相同的工作
而借助 Notion 和非常多的开源模板库,可以达到只制作一次,就能够重复使用的效果
从现在的角度回看,Notion 以 block 为最小单位的模块,对于 Page(页面) 和 Database(数据库) 的高度抽象,加上最近发布的直接生成网站的功能,Notion 真的在一步一步地实现当时的使命
如何成就一个伟大的产品?引用创始人 Ivan 的原文内容:
我们做这一切不仅是为了构建一个软件,而是想按照我们的价值观构建一些伟大的东西,让下一代不仅只是使用,还能热爱
引用乔布斯的话来说就是,「给人类留点有价值的东西」(put something back to the humanity)
这也是一个关于长期游戏的故事
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【创业】营销大师 Dan Lok 的成功经验
我是在王川 的一篇文章中了解到 Dan Lok,之前并不了解这个人,去看了一下他的官网,很有“华尔街之狼”的风格
Dan 出生在香港,现在居住在温哥华的八零后营销大师,他在 27 岁的时候就已经年少成名,财务自由。在读他的自我介绍的时候,在他成功之前的三个小故事给我留下很深的印象
第一个小故事是在 Dan 成功之前,他尝试了十三次不同的创业点子,但最后却连续失败了十三次,直到第十四次才成功
创业也像是一个长期游戏,不断的尝试,不断的积累经验,最终总会成功,只是这个过程的时间长短没有办法计算。每次失败的打击,都会让人觉得这是最后一次失败了,是“黎明前最黑的时候”,只要熬过去就好了,但现实可能是“黑夜才刚刚开始呢”
我觉得最后的创业失败,要么是自己累了,不想再尝试了;要么是负债累累,没有办法再继续创业下去了,所以从这个角度思考:
留在场上很重要,只要还能够继续尝试,就还留有成功的机会
心态可能比能力重要,在一次次被失败打击之后,是不是还能够拥有继续开始的勇气
第二个小故事是 Dan 在写自己第一封行销信(类似产品服务宣传文案)的时候, 每一次写好交给导师,导师都会回复他:烂透了,再写一次。直到反复六七次之后,导师才点头认可
一年后导师偷偷告诉 Dan:其实当初你写的第一封营销信就已经相当不错了,但我觉得我要挑战你的能力极限。第二次你再来,你以为你写出来的已经是你的最佳作品,但事实上你认定的最佳,跟你实际上能达到的最佳状况,往往有一段不小的差距。所以当你要磨练一项技巧,要能够认知到自己还没有出尽全力这件事,并做出相对应的改变,才能够有所进步
“烂透了,再做一次” 不一定是坏事,很多时候我们总是会以为自己已经竭尽全力了,但实际上离自己能力的极限还有很大距离。再试一次,才能离极限更近一点
第三个小故事是 Dan 在独立工作的时候,最开始的报价是 1000 元,但因为只有他一个人,1000 元的报价很难养活 Dan 的家庭
导师在这个过程中,建议 Dan 的报价直接加倍,从 1000 元到 2000 元,再到 4000 元,最后到 8000 元。这个过程开始很困难,总是会觉得高报价会让自己的客户流失,但实际尝试之后,才能了解到实际的情况
想要赚更多的钱,不一定代表需要更用力地工作,有的时候,只是需要比竞争者更懂得让客户了解你的价值。王川在文章中对于 Dan Lok 的经验总结,大抵也是相同的意思
你必须自己花过很多钱购买某个服务/商品,才能理解那些客户的心理,才能更好地对他们销售
没有花过钱的人,会以己度人,推销自己认为重要的价值点
遇到潜在客户的问题和犹豫时,第一反应是降价来促销 (用自己的价值观来揣测) , 而不真正理解高端客户的痛点和兴奋点
只和真正有经济实力的客户合作,不和没有支付能力的人浪费时间
只和意愿强烈的客户合作,将大大减少自己的工作量
把自身大量有价值的信息通过社交媒体大规模传播出去。客户主动上门来找你,和你挨家挨户 cold call 找客户,是天壤之别
对于客户的问询质疑,最强大的回答是”I don’t know” (我不知道),让客户自己去解答自己的问题。主动去试图解释推销,往往会有反效果,让客户产生本能的抵触情绪
上述原则,即使在你很穷的时候,也要坚守。否则你很容易浪费大量时间在不匹配的客户上,无法赚钱,心态很不爽,很难真正摆脱困境
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【技术】RAG 的实现原理
在第一期 的文章中介绍了艾逗笔 实现的 AI 搜索引擎 ThinkAny 的文章,当中提到 RAG 技术,这篇内容就来详细介绍一下 RAG 的实现原理
RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成,RAG 技术就像给 AI 配备了一个专门的参考书库,让 AI 在回答问题时能够查阅更多相关信息,从而提供更准确、更专业的答案
需要给大模型提供参考书库的原因
幻觉问题 :LLM 大模型基于概率进行预测,有时会产生不准确或似是而非的答案,尤其在模型不擅长的领域更为严重
缺乏可解释性 :LLM 模型像一个黑盒,用户难以了解模型使用了哪些数据进行训练,导致生成答案的追踪和理解变得困难
缺乏专业领域知识 :LLM 的知识获取依赖于训练数据集的广度,对于企业内部数据、特定领域或高度专业化的知识,可能无法有效学习
数据安全性问题 :企业不愿意承担数据泄露的风险,不愿意将私域数据上传到第三方平台进行训练
知识时效性不足 :大模型的结构一旦固化,难以对最新发生的事件给出及时的回答
微调的局限性和成本 :尽管微调可以一定程度上改善模型性能,但无法根本解决幻觉问题,且高频微调的成本过高
RAG 的 5 个实现步骤
文档分块 :将长文档切分为小块,以提高检索效率
文本向量化 :使用嵌入模型(Embedding)将文本转换为向量,通过计算向量之间的差异,来识别语意相似的句子
存储向量 :将向量化的文本存入向量数据库,便于快速检索
查询检索 :将用户问题向量化,并在数据库中检索最相关的内容
生成回答 :结合用户问题和检索结果,由大模型生成最终答案
针对上面 5 个实现步骤,对于 RAG 的优化主要分为 4 个方面:知识分块与索引优化、用户 query 改写优化、数据召回优化和内容生成优化
对于知识分块与索引优化
第一阶段:按照固定字符拆分知识,并通过设置冗余字符来降低句子截断的问题,使一个完整的句子要么在上文,要么在下文
第二阶段:主要是解决索引混淆问题 :核心关键词被湮没在大量的无效信息中
索引降噪 :根据业务特点,去除索引数据中的无效成分,突出其核心知识
多级索引 :创建两个索引,一个由文档摘要组成,另一个由文档块组成。首先通过摘要过滤掉相关文档,然后只在这个相关组内进行搜索
HYDE(Hypothetical Document Embeddings) :用 LLM 生成一个“假设”答案,将其和问题一起进行检索
第三阶段:主要是解决句子含义联系比较紧密的片段被切分成了两条数据 的问题
训练专门的语义理解小模型 :使用实际语义进行句子拆分,使拆分出来的知识片段语义更加完整
构建元数据 :增加内容摘要、时间戳、用户可能提出的问题等附加信息来丰富知识库
建立知识图谱 :利用知识图谱建立的索引,提取实体以及实体之间的关系
对于用户 query 的改写优化
第一阶段:采用 “查询重写” 方案,即直接利用 LLM 大模型重新表述问题,结合上下文,突出用户意图
第二阶段:使用 RAG-Fusion 解决需要组合多种知识才能找到答案 的问题
对用户的原始 query 进行扩充:使用 LLM 模型对用户的初始查询,改写生成多个查询
对每个生成的查询进行基于向量的搜索,形成多路搜索召回
应用倒数排名融合算法,根据文档在多个查询中的相关性重新排列文档,生成最终输出
第三阶段:使用 Step-Back Prompting 解决原始查询太复杂或返回的信息太广泛 的问题
即:选择生成一个抽象层次更高的“退后”问题,与原始问题一起用于检索,以增加返回结果的数量
比如:对于问题“勒布朗詹姆斯在2005年至2010年在哪些球队?
这个问题因为有时间范围的详细限制,比较难直接解决
可以提出一个后退问题“勒布朗詹姆斯的职业生涯是怎么样的?”从这个回答的召回结果中再检索上一个问题的答案
对于数据召回的优化
第一阶段:使用最简单的向量召回方式,找到在语义向量维度最近似的答案进行召回,只需要找到合适的 embedding 模型和向量数据库即可
第二阶段:解决当文本向量化模型训练不够好时,向量召回的准确率比较低 的问题
分词召回 :基于统计输入短语中的单词频率,频繁出现的单词得分较低,而稀有的词被视为关键词,得分会较高。可以结合稀疏和稠密搜索得出最终结果
多路召回 :结果经过模型精排,最终筛选出优质结果
第三阶段:进一步提升召回准确度
图谱召回 :如果在知识分块环节使用了知识图谱,直接用图谱召回,大幅提升召回准确度
Agentic-rag :RAG 应用退化成一个 Agent 使用的知识工具,针对一个文档/知识库构建多种不同的 RAG 引擎
比如使用向量索引来回答事实性问题
使用摘要索引来回答总结性问题
使用知识图谱索引来回答需要更多关联性的问题等
对于内容生成的优化
第一阶段:只将上数据召回环节返回的 top 10 的知识筛选出来,提供给大模型生成答案即可
第二阶段:提升内容生成的准确性
文档合并去重 :多路召回可能都会召回同一个结果,针对这部分数据要去重,否则对大模型输入的token数是一种浪费;其次,去重后的文档可以根据数据切分的血缘关系,做文档的合并
重排模型 :通过对初始检索结果进行更深入的相关性评估和排序,确保最终展示给用户的结果更加符合其查询意图
第三阶段:进一步提升内容生成准确性
Prompt 优化 :RAG 中的 prompt 应明确指出回答仅基于搜索结果,不要添加任何其他信息
Self-rag :self-rag 通过检索评分(令牌)和反思评分(令牌)来提高质量,主要分为三个步骤:检索、生成和批评
用检索评分来评估用户提问是否需要检索,如果需要检索,LLM 将调用外部检索模块查找相关文档
LLM 分别为每个检索到的知识块生成答案,然后为每个答案生成反思评分来评估检索到的文档是否相关
将评分高的文档当作最终结果一并交给 LLM
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【观点】不内卷的五条岔路
内卷这个词已经是互联网打工人的常态了,内卷简单来说就是无效地投入、没有发展的增长
社会学家项飙 有一个观点:现代人的贫困,其实是意义贫困,无法看到自己所做事情的意义是什么。内卷本质上也是造成意义贫困的原因,在没有产生价值的工作中,反复内耗
解决内卷化的发展是一个漫长而缓慢的过程,推荐的这篇文章给出的 5 个方法,也只是这漫长探索中的一小部分
第一条:锚定工作的意义
在一份调研中,有 90% 的人感到职业倦怠,导致倦怠的主因是:会议太多、自主权太少、工作角色不明确、被赋予与工作无关的责任、以及有毒的工作环境
所以,工作不仅仅是谋生手段,更应与个人价值观相符,这份工作最好能帮助他人、或改善社会
以及,你需要热爱你的工作,如果我们的工作能够与我们的兴趣和热情相结合,那么我们就更容易找到工作的意义
查理·芒格 对于找到有意义工作的建议:不要卖你不会买的东西,不要为不钦佩的人工作,与志同道合的人共事
第二条:唤醒内在驱动力
物质奖励是现代社会最常见驱动力来源,比如:老板答应我们加薪,我们的工作就格外卖力;用功渴望拿到好分数、考上更好的学校,我们就花更多时间读书;迟到要扣薪水,我们就乖乖准时上班
但是,物质奖励会令内在动机消失,令成绩下降,扼杀创造力,抑制善行,会鼓励敲诈、走捷径以及不道德的行为,还会让人上瘾,滋生短视思维
所以,找到与物质奖励相对的内在驱动力,找到自主性、创造力和个人满足感,才是解决内卷陷阱的方式
Google 的“ 20% 时间”政策:员工可以将 20% 的工作时间用于自己感兴趣的项目
微软的“四天工作周”试验:在一个月中美洲至工作四天,结果显示员工的生产力提高了 40%
第三条:训练心流体验
“心流”理论,描述了一种能够产生强烈幸福感的状态:我们在做某些事情时,那种全神贯注、投入忘我的状态——这种状态下,甚至感觉不到时间的存在,在这件事情完成之后我们会有一种充满能量并且非常满足的感受
心流产生需要三个基本条件:目标明确、即时反馈,技能-挑战相平衡,此外还需要你对手头任务充满热情或无比热爱,感觉通过这个任务,你的技能水平或总体成就可以得到提高
在现在的职场环境中,对于工作任务、目标不明确、缺少反馈的情况下,对于进入心流的建议是:避开嘈杂和可能被打断的环境,以保持注意力专注
第四条:适度钝感力
在渡边淳一的《钝感力》这本书中建议:人们应该学会接受生活中的不完美,不要过于在意别人的看法,不要过于追求成功,而应该专注于自己的内心和真实的感受
此外,钝感力还有助于我们遭遇失败时更为从容,同时保有反思的意愿和能力
第五条:拥抱黑天鹅
黑天鹅事件是指:不可预测但具有重大影响力的事件,是不确定性的体现
我们无法避免黑天鹅,所以更好的方式是:从不确定性中获益
塔勒布 说,对随机性、不确定性和混沌也是一样:你要利用它们,而不是躲避它们。你要成为火,渴望得到风的吹拂
核心是建立“反脆弱性 ”,首要策略是多元化 ,无论是投资、业务还是技能,多元化都可以帮助我们抵御不确定性带来的风险
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vol5.战略不是研究我们未来做什么,而是研究我们今天做什么才能有未来
2024-07-28 08:00:00
卷首语
本周周刊的标题来自管理学家彼得·德鲁克 ,我对这句话的第一个理解是:面向结果工作 。研究我们做什么才能有未来,是“做正确的事”,因为这需要我们思考现在的情况,确保我们的努力能够带来长期的价值
刚毕业每年制定新年计划的时候,经常会写“学好英语”、“读 50 本书”,然后每年都打自己的脸。现在想想这些计划都是在:“不知道应该做什么,看着别人都在这么做,自己也就跟着这么做”这样的场景下产生的,所以每年都没有办法实现计划也就不奇怪了
对于这句话第二个理解是:千里之行,始于足下 。未来是构建在今天之上的,没有当下的努力,也就不会有未来
所以想想之前制定的新年计划,有多少是自己能够按时执行的,最常见的情况是沉浸在计划完成的幻想中,慢慢放弃,最终置之不理
As the day comes to a close, the sky erupts into a spectacle of colors with hues of orange, purple, and blue stretching across the expansive horizon. The open road invites onlookers into a tranquil journey, with its center lines glowing under the fading sunlight, guiding the way to destinations unknown. This scene captures the quiet beauty of nature’s daily masterpiece, offering a moment of reflection and peace.
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【创业】Heptabase 与 Alan Chan 的创业观
Alan Chan(詹雨安)是 Heptabase 白板笔记应用的创始人,推荐的这篇文章发布于 2021 年,Alan 在其中详细描述了自己休学、创业以及被 YC 投资的故事,以及他在创业过程中总结的 7 个经验
寻找创业伙伴时,能力和才智不是最重要的,重要的是伙伴和自己是否有相同的愿景,以及对这个愿景是否有足够的信念和决心
不要闭门造车,先做出一个破破的东西发布出去,再根据用户的数据和反馈,向正确的方向高速迭代
用户会不会用,比代码写得好不好更重要
尽量每一天都和用户对话,了解他们想要解决什么样的问题,怎么使用你的产品
数据驱动,使用 Amplitude 或 Mixpanel 等工具追踪
Sass 产品要尽可能早的优化最开始的体验,Day 1 留存还没有做好的时候,先不要考虑 Day 7 的留存
笔记 app Day 1 的留存率取决于用户能否在第一时间就能理解产品的运作方式,可以怎样使用
Day 7 的留存率取决于用户能否在产品中发现价值,并且能否反复体会到这份价值
创意类的工作不要过度产出效率,适时的停下来思考更重要
在产品从零到一的阶段,CEO 应该能够自己使用 Figma 打造产品原型、开发软件、花大量时间做客服
节省大量沟通成本,在最短的时间把产品做出来,等感觉力不从心的时候再交给更厉害的同事
确保自己了解足够多的细节,利于未来的决策
梳理典范,CEO 的做事方式对团队文化的建设有巨大的影响
随着公司的成长,挑战只会越来越大
信念和决心,比方法论更重要,没有什么问题是不能解决的,不会的东西学就对了
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【设计】网络暗黑模式(Dark Patterns)
这个网站介绍的黑暗模式指的是:一些网站或者应用操作用户数据,破坏用户隐私的一些行为,很难说这些手段是对还是错,毕竟这些手段在一定程度上是能够提高点击率、留存率的。想到之前看到的一个观点:不评价,只记录,以下内容仅供参考和了解
诱饵和开关(Bait and switch):通过诱饵吸引用户,然后在隐藏的地方修改条款,比如宣称 60% 的折扣,但却有一个很小注释写着:最多减免 10 块钱
纠缠(Nagging): 通过不断的弹窗、提醒催促用户,比如打开一些网站不停的引导用户下载 app,不同的要求打开应用的通知权限等等
确认羞愧(Confirmshaming):主要是利用人害怕失去的情绪(FOMO),比如一个取消一个注册内容,网站会提示你:“我不想省钱” 或者 “我愿意全额付款”,让人感觉是做了一个错误的决策
获取更多的隐私内容(Privacy Zuckering): 比如一个免费下载电子书的网站,填写用于接收电子书的邮箱之后,还会诱导你填更多的与下载不相关的隐私内容
伪装广告(Disguised Ad):通过把一个广告内容伪装为网站的一个元素来诱骗点击,最典型的就是弹窗广告的各种关闭按钮
注册容易取消难(Roach Motel):一些网站或者应用注册很容易,但想要注销账户或者退订服务,步骤会非常的繁琐和复杂
隐藏成本(Hidden Costs):通过隐藏的条款带来而外的成本支出,比如号称的 9.9 元订阅,实际的条款是:9.9 元订阅仅限前 6 个月,未来会上涨至 19.9 元
偷偷增加的购物车(Sneak into Basket):最后支付的时候,在不知情的情况下购买了其他的东西,比如我只想买一张机票,却在不知情的情况下购买了相关保险
误导(Misdirected): DoorDash和HelloFresh通过复杂的取消订阅流程,使用误导性设计降低取消率
欺骗性的语言表达(Trick Questions):一段文字看起来没什么问题,但仔细阅读起来却是另一个意思,比如:“如果您不想通过电子邮件接收愿望清单优惠、优惠券和其他交易,请勾选此框”,没有仔细读可能就会下意识以为是想要收到内容而不勾选
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【知识管理】在纷杂的世界里,如何有效获取信息
在开始写周刊的时候,相比之前我需要阅读更多的内容,但很常见的情况是:看了很多信息,最后却什么都不记得。在阅读到少楠 的一篇旧文时,我发现了问题的答案
在设计和建筑理论,有一个步速分层(Pace Layering)理论,旨在通过不同速度的变化层次来应对不断变化的需求和条件,就像图片所示的一样,每一个层次都以自己的生命周期
我们能够获取信息的渠道很多,但不是每个渠道都是等价的,需要像建筑一样为信息获取渠道分层
注:以下内容直接摘录原文,因为原文已经非常清晰简洁了,自己再总结一遍感觉是在画蛇添足
第一层:信息粒,刷微博/朋友圈/新闻
避免信息过载 ,此层面信息量极大且冗余,会极大的消耗时间,但能提供最新的灵感火花。建议不断的筛选信息的源头,控制每日消耗在上面的时间,不要成为算法和流水线喂养的懒人
客观对待其有效性 ,人们极易被日常发生的新闻所左右,如最近报道杀人案多了就会人心惶惶,但其实每天死于车祸的人远比此多
发现灵感后及时记录 ,并且尽量附上相关的感想和信息来源,以便日后追查,否则就像大梦一场酣畅淋漓,醒来之后屁都没有
第二层:信息点,阅读文章 / 杂志(论文除外)
文章杂志够快但深度不够 ,一如电影《指环王》虽然故事漂亮剧情宏伟,但是出场人物及世界观刻画,还是比不过电视剧《权力的游戏》来的复杂和瑰丽。许多文章亦是如此,看的时候拍案叫绝,不过因其写作时间和篇幅,对信息的归纳和抽象远不如一本书来的成体系
此渠道属于对关注领域知识点的补足和启发 ,用来促进我们对现有知识的思考和应用。也可以作为想要拓展新的领域的先头部队,比如想了解下地铁线路是如何规划的,读一本地铁线路设计教科书显然不如一篇风趣的文章能激起更多兴趣
朋友圈是一个很好的此类信息的来源 ,我会定期查看一些不同行业朋友的朋友圈,来看他分享了什么新鲜的信息。一般来说,这个人本身在行业的等级决定了他分享的信息质量,所以如果朋友圈里都是鸡汤,那么你需要思考平时交朋友的思路是否有问题
第三层:信息块,阅读一本书
纯娱乐 :培养阅读兴趣。阅读效率高,收获低
趋势流行 :掌握最新前沿研究成果和新模式,激发灵感。阅读效率高,收获一般。有条件最好直接读英文
历史经典 :培养语感和思维,对人性的观察,建立体系。阅读效率中等,需要大量阅读建立了体系后会渐入佳境
科学自然 :培养逻辑和抽象能力,认识并掌握自然的规律。阅读效率取决于基础知识是否扎实,如不扎实可以从基础的科普 / 自然类书籍读起。短期内最好不要同时看很多本这种书,会很烧脑。
哲学思想 :思维的框架,元认知,存在的意义。属于奢侈品,阅读效率低,烧脑
第四层:信息流,和睿智的人交谈
纸上学来终觉浅 ,而且多半是被抽象和美化过的。和在相关行业不断前进的人沟通能让你看到更加真实环境和更具智慧的思考答案。比如「周末去哪儿」的 CEO 肖鹏兄把他们所在行业和视频网站行业进行类比,把其中几家视频网站战略演化和结果复盘,便能让迷雾的前景拨云见日。而前些日和丁香诊所的田太医的聊天,让我们知道了在医疗行业,医生的诊断方式,对于数据的理解和分析及对于决策学的看法,反过来对于产品设计方面亦有新的启发
每个人都是一条不断进化的河流 ,所以定期的沟通聊天扯淡还是很重要的,和这些人的交谈往往可以伸缩自如,可以具体到一个案例背后的相关信息,也可以挖掘他们做决策背后的历史原因
来而不往非礼也 ,在你被别人启发的时候,也要保证自己能给对方带来启发,毕竟这些有价值的信息都是大家花费了许多时间和金钱以及脑细胞换来的,相当昂贵。
信息源:理解定理 / 定律
有效信息最终会指向到一些定理/定律 ,理解这些才能最大限度的举一反三,亦会认知到世界的边界,不会犯下堂吉诃德式的错误。正面例子如 Musk 思考的可回收火箭,既没有违反物理常识,又符合了最基本的经济学规律
定律具有抽象性 ,这时候可以反过来去阅读涉及相关定律/定理的书籍,将其具象化,更便于理解。比如从《思考,快与慢》这本书了解到背后其实是「决策学」和「脑科学」,但纯粹的决策学又比较难看懂,那么再通过阅读《决断力》来看一些更浅层的应用会更好理解。
定律和定律之间会有大量的关联 ,可以顺藤摸瓜掌握相关衍生内容。比如大众心理学里面也会经常提到经济行为学,就可以找相关资料来看继而挖掘其定理/定律。
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【观点】如何具备独立思考的能力
保罗·格雷厄姆 是 YC 公司的联合创始人,为许多知名的科技公司提供了早期资金和指导。此外保罗还是一位多产的作家,他的文章经常探讨关于思考、哲学、创业以及技术对社会的影响等内容,推荐的这篇文章主要探讨了独立思考的重要性及其在不同职业中的作用
为什么需要独立思考?
用投资领域的话说是为了“获取超额收益”,假设我们对一家公司作出的预测是相同的,这部分预测已经反映在股票价格中了,如果想要赚钱,就需要更进一步的思考
对于创业也是类似的,大家都知道是好点子的领域竞争自然非常激烈,想要突出重围,同样需要更进一步的思考
独立思考很重要,但也不是在所有地方都需要使用
比如在大多数的传统企业,维持稳定是最重要的,这种时候需要选择大多数人认为的正确
只有在需要创业的领域,需要发掘不一样的角度的时候,才需要独立思考
因为邓宁-克鲁格效应 ,真正的独立思考很难被发现
邓宁-克鲁格效应是指:能力较低的人,往往高估自己的能力水平;而真正有能力的人,则倾向于低估自己的能力
所以那些具有最保守思维的人,往往自信他们是独立思维的;真正的独立思维的人,则会担心他们可能不够独立思维
保罗·格雷厄姆认为独立思考能力是天生的,但也存在后天培养独立思考能力的方式
和具有独立思考能力的人待在一起 :除了扩大自己的圈子,找到那些具有独立思考能力的人之外,阅读历史也是一个很好的方式,进入过去的人的头脑中,看看他们是怎样思考的
对真理的挑剔 :拒绝相信错误的事情,并且对自己的相信的东西也保有怀疑的态度
拒绝被强加的思考 :换句话说就是对别人的观点保持警惕,不要不假思索的直接使用别人的观点
保持好奇心 :找到能够激发自己好奇心的主题,或者是研究自己感兴趣的主题
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有点意思
面向现代前端数据管理 :这篇文章提出一种观点,本地优先的数据管理是未来的一种趋势,仔细想想这不就是区块链的去中心化么
另一个有价值的 AI 的应用场景:通过 AI 帮助边缘智力障碍儿童,科技正在让这个世界变得更美好
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2024-07-21 08:00:00
卷首语
本周的标题灵感来自 KK Kevin Kelly 的一篇文章《You Are Not Late》 (文章发布于 2015 年)。最近在发掘需求注册产品域名的时候,总是发现一些很好的域名都已经被注册过了,自己的 idea 好像都已经被实现过了,让我总是在思考:是不是所有的机会都已经被其他人抢先了,所有的创新都已经被其他人实现了
但 KK 的观点却恰恰相反:我们不仅没有晚到,反而可能来得太早了。与其等待一个理想的时刻,倒不如现在立刻开始,事实上,最好的时机就是现在。正如他所说:“未来 30 年里最好的应用程序还没有被发明出来”
如果我们可以钻进一台时间机器,来到30年后的未来,从那个时间段回望今天,我们将会发现,2044 年人们在生活中所依赖的大多数伟大产品都是在 2014 年之后才发明的
未来的人们将看着他们的全息成像面板、可穿戴式虚拟现实隐形眼镜、可下载的虚拟造型、以及人工智能的交互界面,他们会说:哦,你们那个时代还没有真正的互联网
Under the sprawling canvas of the evening sky, a lone adventurer with a backpack pauses, contemplative, at a pivotal crossroads. Surrounded by signposts pointing in all directions, the decisions to be made are as numerous as the clouds adrift above. Each sign, an invitation to a new journey; the horizon, a promise of stories yet to unfold. As the last light of day gives way to the encroaching dusk, the moment is frozen—a testament to the countless possibilities that lie ahead.
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【案例】Light 对于 Flomo 的思考
Flomo 是一个极简的卡片笔记应用,4 年间凭借良好口碑已积累了数百万用户,成为知识管理工具领域的新兴标杆
这三篇文章是 Flomo 创始人 Light 在过去几年间对于 Flomo 的思考,从经营者、工程师和投资者三个不同角度,能够看到 Flomo 是如何成为一个优秀的笔记应用的
经营者角度下的 Flomo
不融资
笔记市场不是一个天花板很高的业务,而接受融资,意味着需要提供十倍百倍的回报
人们通常只看到融资的好处,却忽略其代价,为了回报可能会把一个品牌毁于一旦(印象笔记就是典型的例子)
严控成本
公司首要考虑的是生存,在没有融资的情况下,更需要严控成本
严控成本,也是避免不必要的消耗,把现有的东西发挥到极致
订阅制会员
确保 Flomo 不会通过广告赚钱,广告就是在贩卖用户的注意力
对经营者也是一种有益的压力,确保经营者需要持续关注为用户创造价值
上面三种方式的目的,都是为了让 Flomo 体面地、存在足够长的时间
坚持做正确的事情,持续的提供价值,最终也会带来足够多的回报
工程师角度下的 Flomo
关于技术选型
前期选择 web 作为入手点,是为了能够快速迭代,同时也有更好的兼容性
而度过早期阶段之后,长期价值的权重会提高 ,所以选择原生的 IOS 和 Andriod 技术能够带来更好的产品体验
拒绝做完美的产品,而是把精力聚焦在产品价值核心
Flomo 的核心是关于 memo (一张卡片笔记)的一切,其他所有都是非核心
核心功能极致完美,极致的快,非核心功能只需要容忍 极致的粗糙
投资者角度下的 Flomo
笔记是一个长期存在并且有很多受众的需求
有纸笔开始就有笔记需求,而且对于笔记的解决方案,没有很大的变化
只要是知识工作者,就有笔记需求,虽然笔记市场竞争激烈,但只要获得一小部分用户,就足够养活整个团队
笔记工具是一个标准化的产品,并且边际成本很低
一个标准的产品,而非服务,每一份努力不会带来直接的收入,但会让产品更好
借助代码的杠杆,为更多的用户服务,边际成本几乎为零
产品存在的时间越长,边际时间成本也近乎是零
所以从财务的角度看
这是一项前期需要投入固定支出,但只要有足够的耐心,在未来的第 N 年总会获得回报 的业务
并且只要 N 足够大的情况下,几乎没有竞争对手
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【创造力】如何变的更有创造力
在 AI 时代,缺少的不是信息处理能力或者执行效率,缺少的是有意思的想法和独特的洞察力,所以创造力在未来会越来越重要
保持创造力的关键在于:持续获取新的知识 。如果总是待在信息茧房里,获取相同的知识,在自己的舒适区不断打转,自然很难产生创造力
保持创造力的 12 个方式
在一个隔绝的房间里,不断和朋友交换想法
消费利基(小众且有价值)的内容,比如进入 youtube / twitter 的探索界面,只浏览访问量超过 5 千的内容
可视化你的想法:将想法通过文字、图表等方式表达出来的时候,可能会产生新的视角
整理的过程也是再次思考的过程
使用白板、思维导图、流程图之类的工具,平面图相比文字有多一维度的思考
早起或熬夜
早起或者熬夜的这段时间不受别人打扰
选择早起和熬夜还是取决于每个人的习惯,但我还是推荐早起,早起有一种今天突然多了很多时间的感觉,而熬夜很容易产生负罪感
想象你有一个双胞胎,他的目的就是超越你,去思考他在想什么
睡前随机选择一个问题,利用潜意识思考,第二天起来立刻对这个问题进行头脑风暴
阅读留存时间更长的内容,而不是快餐类内容
如果一个内容已经存在很长的时间,大概率还会存在这么长的时间
经过时间检验,留下来的都是有价值的东西
学习日本的 Sakoku(间歇性禁食),一周的时间不输入任何外部信息
写情绪日记,记录有创意和没有创意时候的原因,每个月根据情绪日记调整你的状态
创意水龙头:把创意想像成一个水管,需要排空前面的废水(坏主意),好想法才能慢慢浮现
远离消极的人
不要评价想法的好坏,先记录下来,不然很容易流失很多有价值的想法
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【效率】用价值观来规划你的时间
我之前一直使用滴答清单和 Things3 来管理待办事项,但最常见的情况是待办任务不断堆积,要么就是先挑简单的任务完成,对复杂任务视而不见,要么就是任务一次又一次的延期。这两种情况最终都会导致同样的结果:当任务堆积到一定程度后,不得不删除所有任务重新开始
这周读到的这两篇文章都强调: block your time(划定你的时间块),划定时间块的过程实际就是在思考“你想成为什么样的人”的过程,就是找到那些“长期且重要的事情”的过程
使用待办清单存在的问题
待办清单延续了有害的自我刻板印象 :待办清单强调把所有任务收集起来,但是会导致清单中充斥着很多无法完成的任务,任务的堆积让自己逐渐开始产生怀疑
待办清单会导致分心 :分心是指远离我们想要做的重要的事情,在长长的待办清单上我们总是会优先选择简单的任务,对困难而重要的任务产生畏难情绪。每天完成着简单任务但拖延重要的任务,让我们在错误的方向越走越远
待办清单会破坏生活的乐趣 :总有未完成的任务,大脑就会一直惦记着,不断的消耗我们的精力
放弃待办清单,用价值观来规划时间 :在日历上定义大量的时间块,在规定的时间块内完成「长期且重要的事情」
通过时间块的划分,让自己的时间投入重要的事情
时间块结束就停止,没有完成也没有关系,就像张一鸣说的:该吃饭吃饭,该睡觉睡觉,成败并非朝夕之力,而是长期的时间投资带来的复利
严格准守时间块安排,提升自己进入心流的能力,并且在完成后会有强烈的满足感
时间块优先级的定义
第一优先级是自己的价值观 :你想成为什么样的人,就要在什么地方投入你的时间
第二优先级是自己和他人的关系 :建立有意义的关系是生活中重要的部分,不要借口工作忙来而忘记维护关系
第三重要的才是工作,不要让工作结果你的生活,不要让随时待命成为一种策略,要管理日程,而不是被日程管理
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【观点】巴菲特:如何成为更好的自己
1998 年,巴菲特在佛罗里达大学商学院的演讲中,分享了许多关于投资的智慧,这些观点大道至简,看似在讲投资,实际在谈人生
或早或晚,都应该开始做自己真心想做的事
错误的想法:如果你现在有 1 块钱,以为将来有 2 块钱的时候,自己能比现在过得更幸福
别以为赚 10 倍或 20 倍能解决生活中的所有问题,这样的想法很容易把你带到沟里去
在不该借钱的时候借钱,或者急功近利、投机取巧,做自己不该做的事,将来都没地方买后悔药
正确的做法:你财富自由之后想做什么工作,现在就该做什么工作
做这样的工作,你会很开心,能学到东西,能充满激情
每天会从床上跳起来,一天不工作都不行
在自己的能力圈,只做自己能看懂的生意
开始一个生意,先从能不能看懂开始,通过这个原则筛选,只有 10% 的生意值得做
太容易的生意也不值得做,因为容易招来竞争对手,需要寻找有护城河的生意
做投资决策的时候,就应该对着镜子,自言自语:“我要用每股 55 美元的价格买入 100 股通用汽车,理由是……”,自己要买什么,得对自己负责。一定要有个理由,说不出来理由,别买
我们犯过的最大的错误不是做错了什么,而是该做的没做
在这些错误中,我们对生意很了解,本来应该行动,但不知道怎么了,我们就在那犹豫来犹豫去,什么都没做
人们总说通过错误学习,但最好是尽量从别人的错误里学习
思考投资的最佳方法还是独自一人待在房间里,静静地想
在一个人们每五分钟就来回喊报价的环境里,在一个别人总把各种报告塞到你面前的环境里,很难做到持有不动
任何刺激你瞎折腾的环境,都要远离
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工具推荐
Airy : 可以将常用的网站放在侧边栏上的浏览器工具,现在把 ChatGPT 放在侧边栏之后,感觉效率直接翻倍
Mojo CSS :号称下一代原子化的 CSS 框架,tailwindcss 替代品的新选择
code search :支持在五十万多个 Git 仓库中进行代码搜索的工具,比 github 的所有要快很多
Best of JS :汇总和收集了各种优质的 JS 开源项目,适合发掘新的前端工具
Code Hike :支持在 Markdown 和 MDX 等纯文本格式中加入更多交互式元素的工具,能够大幅提升静态博客的交互效果
有点意思
下一篇:vol5.战略不是研究我们未来做什么,而是研究我们今天做什么才能有未来
上一篇:vol3.海的那一边有什么,已经不重要了。这片海,很重要
vol3.海的那一边有什么,已经不重要了。这片海,很重要
2024-07-14 08:00:00
卷首语
AI 的热潮已经持续了近两年,AI 发展得很快,也让我产生了很多焦虑。面对每天铺天盖地的信息,总感觉错过了什么,尤其是在开始写周刊之后,需要阅读和关注更多的信息,这种焦虑和害怕错过的感觉也越来越严重了
ping++ CEO 金亦冶每年都会发布一篇当年“胡思乱想”的集合,本周周刊标题就来自 2023 年的“胡思乱想”
我们常常会对未来或遥远的地方抱有好奇或担忧,但这种关注可能会分散我们的注意力,让我们忽视了当下的重要性。我们总是追求“海的那一边”,却忘记了当前的“这片海”
所以即使远方充满了诱惑和未知,也只有踏实地走好每一步,才能真正接近自己的目标
As the sun dips below the horizon, a solitary sailboat is captured in a perfect moment of tranquillity. The water is so still it mirrors the sky, blurring the line between sea and air. Pastel shades of orange, pink, and blue paint an ethereal scene, while the sailboat’s gentle passage sends delicate ripples across the water’s surface. This peaceful image evokes a sense of solitude and contemplation, inviting the viewer to imagine themselves gliding effortlessly through the serene expanse.
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【产品】Unix 设计哲学
Unix 是“祖父级别”的操作系统,对现代操作系统的影响深远,Linux、macOS 和 Windows 都深受 Unix 的影响。最近读到关于 Unix 设计哲学的文章,发现这些简洁、优雅的设计,似乎可以应用在很多地方
哲学一:一个应用只关注一个目标,并且将它做到最好
按照 Unix 哲学,什么都做的应用,就是什么都做不好的应用
与其追求「大而全」,不如关注「小而美」,专注一个核心目标,并且努力做到极致
哲学二:组合大于单干
Unix 哲学是「面向实现」的哲学,首先承认每个应用都是有“弱点”的,所以需要组合完成任务
通过结合每个应用的长处,能够发挥出 1 + 1 > 2 的效果
每个参与组合的应用都可以替换,避免了集中的“系统性风险”
哲学三:一切皆文件
Unix 认为「文件」是一种 信息输入输出的高度抽象 ,可以把一个文档,一个程序,甚至一条内存,一个显示器都看成同一类东西
基于统一的文件,我们可以设计统一的对接格式,从而更好地实现“组合大于单干”的协作效果
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【案例】渐入佳境:斜杠程序员的数字游民转型之旅
吉光卡片 的作者张小吉 成为数字游民的过程分享,半年的时间里,他能够开发出三个产生收益的产品,确实非常厉害。下面是对我有启发的一些经验
提前设计好商业模式 :张小吉最初开发 Table To Figma 时并未考虑商业化,但随着用户需求的增加,再设计商业模式的时候已经浪费了几个月的时间
有付费意愿的用户不会在乎是不是收费,在乎的是能不能解决他的问题
所以从第一个版本就考虑付费模式,避免后期突然收费带来的用户反感
只要产品能够满足一定用户群的需求,并且他们愿意为这些服务 / 产品支付 ROI 为正的费用,这样的商业模式才是健康可持续的
收集用户需求 ,而不是只靠直觉 / 想法
开发 Table To Figma 的时候,全是凭直觉行事,最初的目的只是为了方便公司的同事快速作图。但在后续和用户的沟通中,才发现多数用户需要的,只是生成简单表格的功能
在开发吉光卡片的时候,提前使用 figma 设计出效果图,获取到首批潜在用户,然后针对潜在用户的核心痛点进行设计和开发
build in public :边开发边运营
在社交媒体更新产品的进度、对产品的构思、经验教训等等,能够获取用户的即时反馈,确保正在开发的产品真正满足用户需求
build in public 的另一个好处是:可以扩大自己的影响力,吸引潜在用户,在开发下一个产品的时候,为产品带来早期裂变流量
顺势而为 :大平台、大趋势
选择处于上升期的平台或市场进行产品开发,利用平台的增长趋势获得优势
张小吉选择的 Figma 平台和苹果生态,都是具有较高的用户付费意愿和能力的平台
原文链接
【知识管理】从目标到工具再到方法,十年产品人的知识管理体系
我的知识管理启蒙文章,来自少楠 在创建 flomo 时的思考,即使过去了四年,这些思考依旧对我有很大的启发
在知识管理之前,先设定你的母题
「知识管理」只是一种手段,而不是目的。如果你本身没有需要解决的问题(或者说专注研究的领域),那么知识管理只是个伪命题
所以我们需要管理的不是知识,而是自己的精力和想要了解的问题 。与其关注各种知识管理的工具,不如多问自己要解决的核心问题是什么
任何时候都应该自己给自己设定一些需要解决的问题,而不是机械地执行别人安排的任务,才能不断地提升思考的能力
输入要简单,方便积累
工作之后我们很少能够像在学校的时候有大块的时间学习
所以我们必须学会更好地利用碎片时间来学习,积累一个又一个的知识卡片,然后再找到整块的时间,将其整理成更完整的体系
但其实很多时候我们不是没有时间整理,而是没有积累足够的东西,值得被整理
所以记录要足够简单、方便,同时还需要让自己养成随时记录的习惯
输出目的是为了自己,无关文笔
输出的目的是为了做思维的「刻意练习」 ,而在「刻意练习」中,完成比完美重要
在不断地练习中,获得高质量的反馈也非常重要,最好能够发布到公开的地方,找到自己的观众
开始建立自己的体系的时候,你才真正开始掌握这些知识。不要试图一次搭建一个完美的框架,许多结构都是随着自己的认知慢慢长出来的
原文
【观点】如何在人工智能领域建立你的职业生涯
吴恩达曾经是谷歌大脑(Google Brain)项目的创始人之一,也曾是 Coursera 的联合创始人,在 AI 领域的影响力非常大,最近他发布的一本小册子《How to Build a Career in AI》,我摘录了其中关于学习和建立项目对我有启发的部分
小册的整体大纲:职业发展的三个关键步骤是学习基本技能、从事项目(加深你的技能、建立投资组合和创造影响力)和找工作(学习基础知识 → 通过项目不断练习 → 找到目标工作)
关于学习
在 AI 领域发展需要掌握的核心知识
基本的机器学习技能:例如,理解线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、聚类和异常检测等模型,机器学习如何工作以及为什么工作的核心概念,例如偏差、方差、成本函数、正则化、优化算法和误差分析
深度学习:了解神经网络的基础知识、使它们工作的实用技能(例如超参数调整)、卷积网络、序列模型和变压器
机器学习相关的数学知识:线性代数(向量、矩阵及其各种操作)以及概率和统计(包括离散和连续概率、标准概率分布、独立性和贝叶斯规则等基本规则以及假设检验)
软件开发:编程基础知识、数据结构(尤其是与机器学习相关的数据结构,如数据帧)、算法(包括与数据库和数据操作相关的算法)、软件设计、熟悉 Python 以及熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等关键库和 scikit-learn
学习最好的方式还是好奇心驱动的学习 。如果你对某样东西感兴趣,那就去学习吧,不管它有多有用!这也许这会带来创造性的火花或技术突破
关于项目
如何找到合适的 AI 应用项目
识别需要解决的问题
头脑风暴能够使用 AI 的解决方案
评估潜在解决方案的可行性和价值
设计完成项目的里程碑节点
确认完成项目需要的资源(数据、⼈员、时间等等)
如果还没有项目想法,可以从这几个角度思考
申请加入正在进行的优秀项目
不断阅读、和其他人交流,不断思考和总结
专注自己感兴趣的领域
如果已经有了几个项目的想法,可以从以下几个角度来帮助自己选择最合适的项目
这个项⽬会帮助你在技术上成⻓吗?
这个项目能不能认识优秀的人?
这个项目如果成功,里面用到的技术或者业务,能不能成为未来更复杂项目的垫脚石?
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工具推荐
有点意思
Boss as a Service :花钱买“老板”的网站,个人感觉这可能是“拖延症晚期患者”最有效的方式了
你需要把你想要完成的事项量化出来(比如“我这个月要写 10 篇文章”)
还需要你不定期的向老板更新截图等证据,证明自己完成了量化的任务(这就是为什么要量化,这样老板才能从你的截图中确保你的任务进度)
如果你没有完成,老板就会不停地催你,直到你完成为止
awesome_twitter_CN :一个记录优质中文 Twitter 用户的项目,可以发现很多优质的中文 twitter 博主
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