我很喜欢飞书的设计师，跟它们早期的体验设计师交流也比较多，之前我的两位设计总监也都来自飞书，他们作为非常早期的成员有相当长的时间内是与谢欣直接对接的
别说他们了，换作是我也会被早期的氛围持续激励着：大老板信任你并认可体验设计的价值，不光投入巨量的资源自己还陪着反复打磨每一个细节
现在想想飞书早期的成功不就是把钉钉和企微不重视的细节问题打磨得足够好吗，产品特定的气质吸引了有同样价值观的特定用户群，他们的正反馈反过来又持续激励着团队
这两年听到的负向评价越来越多，我想一方面是产品架构的复杂度增加带来的易用性上的下降，另一方面是场景上从聚焦管理活动中的“信息流转” 到企业经营过程中的全活动造成的体感缺失
前者是企业级软件终究会面临的问题，通俗点讲叫 “怎么改都是错”，后者是期望带来的产品价值与团队能力之间的错配，通俗点讲叫 “交互不只是虚拟界面上的流转而是要解决物理世界的业务问题”
别说他们了，换作是我也会被早期的氛围持续激励着：大老板信任你并认可体验设计的价值，不光投入巨量的资源自己还陪着反复打磨每一个细节
现在想想飞书早期的成功不就是把钉钉和企微不重视的细节问题打磨得足够好吗，产品特定的气质吸引了有同样价值观的特定用户群，他们的正反馈反过来又持续激励着团队
这两年听到的负向评价越来越多，我想一方面是产品架构的复杂度增加带来的易用性上的下降，另一方面是场景上从聚焦管理活动中的“信息流转” 到企业经营过程中的全活动造成的体感缺失
前者是企业级软件终究会面临的问题，通俗点讲叫 “怎么改都是错”，后者是期望带来的产品价值与团队能力之间的错配，通俗点讲叫 “交互不只是虚拟界面上的流转而是要解决物理世界的业务问题”
最近和派派谈心，提到说ta的人生经历，从四线城市的贫困家庭到市第一到清北计算机本，再到硕士跨考光华金融，再到毕业即香港投行，拿到高薪。
看起来好像是精英路线顺风顺水，其实几乎每一次的“顺遂”背后都是少年在给定的有限资源中奋力拼搏然后跳跃的结果，然后每次跳跃到下个台阶的时候，都会发现比同行者似乎又是天然就落后了（这也说明跳跃得挺好的），就是那种你奋力拼搏攀上了台阶举目四望发现自己使出吃奶力气来到这里，其实还是早就因为曾经的经历和资源不足而大大落后，一种格格不入的窘迫，然后就是在新的台阶上继续基于有限的资源和努力赶上甚至超越同侪。
这样的经历让ta有一个思维，就是“事在人为”，凡事只要不是全然看命看运气的，都一定能有一线通过自己努力去“科学”实现的路径，只要你足够努力和聪明。
其实自己也蛮有共鸣的，当然我可能没有ta那么努力，但是从小到大的很多关隘和跨越，也确实是咬咬牙，动动脑，莫名也就冲上去了。所以也确实很多时候会有一种“莫名的自信”觉得“事在人为”，但凡不是绝路，我就一定可以找到办法往前走的那种信念。
ta说ta当初想要创业，就是觉得创业好像是能够想到的事情里最难的一种，所以要继续去证明自己。
然后现在就又要再次感叹，创业真的好难好有挑战，大概是唯一一个迄今为止让你甚至隐隐生出怀疑说，这到底是不是一件“事在人为”可以找到解法的事情。
但换个角度想想也挺好的，人呢，就是要不断地去挑战自己，才能释放自己的潜能，快速地成长，如果总是日复一日做可以搞定的事情，可能也就是在原地踏步踏了。
看起来好像是精英路线顺风顺水，其实几乎每一次的“顺遂”背后都是少年在给定的有限资源中奋力拼搏然后跳跃的结果，然后每次跳跃到下个台阶的时候，都会发现比同行者似乎又是天然就落后了（这也说明跳跃得挺好的），就是那种你奋力拼搏攀上了台阶举目四望发现自己使出吃奶力气来到这里，其实还是早就因为曾经的经历和资源不足而大大落后，一种格格不入的窘迫，然后就是在新的台阶上继续基于有限的资源和努力赶上甚至超越同侪。
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但换个角度想想也挺好的，人呢，就是要不断地去挑战自己，才能释放自己的潜能，快速地成长，如果总是日复一日做可以搞定的事情，可能也就是在原地踏步踏了。
电商/旅游/BI系统大数据可视化看板Axure RP原型设计软件源文件（可编辑）
数据可视化已经成为企业数据分析与决策的核心工具之一。从通用企业数据到旅游迁徙数据，从控制台数据到仪表盘数据图表，数据看板涵盖了众多行业的各种数据形态，而电商实时交易数据大屏看板则是其中最为重要的一种形态之一。 电商实时交易数据大屏看板是指通
https://axurehub.com/1378.html
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懂车帝2023冬测结果显示问界M7纯电达成率垫底。问界汽车回应称，懂车帝测试严重背离用户真实使用场景，华为余承东怒斥该测试“坑人”“误导民众”。
懂车帝回应质疑，称所有车辆续航测试标准一致，规则写得很清楚，不存在针对的情况。
懂车帝回应质疑，称所有车辆续航测试标准一致，规则写得很清楚，不存在针对的情况。
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Forwarded from AI探索指南
整理了一些目前可用的国内外ChatGPT人工智能语言大模型站点
国外
-
https://6ai.me/chat
https://chat18.aichatos.xyz/
https://chat-a.nbclass.me/
https://chat.pinkfong.cn/#/chat
http://wlyserver.extnav.cn/web/#/
https://ai.hxkj.vip/
http://bamboochat.kebakeba.com/
https://chat.zaore.net/?axutongxue#/chat/1002
https://varmsg.com/ (免费额度10000条）
https://ai.7rp.cn/mobile/
https://ai.aiyou.cloud/
https://chat.xn--9kq011n.com/
https://freeai.zeabur.app/#/chat/1002
https://poe.com/ （GPT-3.5免费，需翻墙）
https://chat.lmsys.org/ （多模型，免登陆，需出国）
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AI探索指南
https://t.me/aigc1024
-
国内
文心一言：https://yiyan.baidu.com/
讯飞星火大模型：https://xinghuo.xfyun.cn/desk
阿里通义千问：https://tongyi.aliyun.com/
混元大模型：https://hunyuan.tencent.com/
字节豆包：https://www.doubao.com/
360智障：https://ai.360.com/
WPS AI ：https://ai.wps.cn/
百川大模型：https://www.baichuan-ai.com/home
清华大学智谱青言（ChatGLM）：https://chatglm.cn/
华为盘古AI大模型：https://openi.cn/sites/11157.html
昆仑天工：https://search.tiangong.cn/
京东言犀：https://yanxi.jd.com/login/public/enter
中科院自动化研究所：紫东太初：http://taichu.ia.ac.cn/
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Forwarded from 副业赚钱探索指南
性价比高且好用的邮件营销系统，用来群发邮件给海外客户或国内客户，需要邮件营销的老铁们来这边看，很适合做出海产品的老铁们。
我们都知道一般企业办公的用户都习惯用邮箱，以及海外的用户用到邮箱的频次更高。
这个网站牛逼之处也在于可以主动获客，获取你的产品潜在客户的邮箱地址。然后基于这些客户给他们发有营销邮件。
https://app.laifaxin.com/regist/zeenii?website
填我邀请码：zeenii，免费领1500个潜在客户和15000封邮件群发额度，还可免费背调客户信息，更有邮件追踪和WhatsApp群发，非常好用！
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大模型已经可以理解视频了，三个小时的电影也无压力。
当前的多模态大模型，包括 GPT-4V，基本只支持对图片的理解，对于视频（尤其是长视频）的理解完全不在行，主要原因是在处理视频时，对每一帧图片的视觉标记过多，很容易导致计算容量溢出。
香港中文大学的贾佳亚团队提出了一个新颖的方法解决了这个问题，《LLaMA-VID: An Image is Worth 2 Tokens in Large Language Models》，https://arxiv.org/abs/2311.17043 ，LLaMA-VID 通过用两个不同的标记（即上下文标记和内容标记）表示每个帧来解决此问题；上下文标记根据用户输入对整个图像上下文进行编码，而内容标记则封装每个帧中的视觉提示；这种双令牌策略显着减少了长视频的过载，同时保留了关键信息。
https://llama-vid.github.io ，项目还提供了一个线上演示地址，背后用的是一张 3090 GPU，不过我估计随着后续项目的火爆，这个演示地址也会由于扛不住测试流量而下线，目前模型已经发布到了 Hugging Face，可以下载到本地把玩。
我测试了一个一分钟的视频，它可以很好地理解视频内容，不过在询问细节时，回答就不行了，看来 LLaMA-VID 可以从宏观上把握视频的内容，细节层面的信息丢失还是很严重的。
当前的多模态大模型，包括 GPT-4V，基本只支持对图片的理解，对于视频（尤其是长视频）的理解完全不在行，主要原因是在处理视频时，对每一帧图片的视觉标记过多，很容易导致计算容量溢出。
香港中文大学的贾佳亚团队提出了一个新颖的方法解决了这个问题，《LLaMA-VID: An Image is Worth 2 Tokens in Large Language Models》，https://arxiv.org/abs/2311.17043 ，LLaMA-VID 通过用两个不同的标记（即上下文标记和内容标记）表示每个帧来解决此问题；上下文标记根据用户输入对整个图像上下文进行编码，而内容标记则封装每个帧中的视觉提示；这种双令牌策略显着减少了长视频的过载，同时保留了关键信息。
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我测试了一个一分钟的视频，它可以很好地理解视频内容，不过在询问细节时，回答就不行了，看来 LLaMA-VID 可以从宏观上把握视频的内容，细节层面的信息丢失还是很严重的。
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在大厂，有两种角色基本上是很难跟他们实时交流的，一个是法务，一个是财务，每次发消息都是半天或者一天后回应，而且只回应一两句，接着开始下一轮等待。
这两个角色到底有多忙😂
这两个角色到底有多忙😂
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【抖音app】思维导图+rp产品原型源文件
抖音App作为一款风靡全球的短视频应用，其设计不仅直接影响用户体验，更是决定了产品的市场竞争力。本文将以《抖音App设计》为标题，探讨抖音App设计的关键要素、用户界面设计、交互设计、视觉设计等方面。 一、关键要素：用户至上，
https://axurehub.com/20233.html
抖音App作为一款风靡全球的短视频应用，其设计不仅直接影响用户体验，更是决定了产品的市场竞争力。本文将以《抖音App设计》为标题，探讨抖音App设计的关键要素、用户界面设计、交互设计、视觉设计等方面。 一、关键要素：用户至上，
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