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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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架构设计就是这样,3000行代码就实现这么简单的一个机制。

对比来说就是:
无架构设计的内容生产效率是线性的,y=x;
优秀的架构设计生产效率是指数增长的或更大的线性,y=x³或y=5x。
杭州有Deepseek,南京有HeyGem,武汉有Manus,中国AI全球反攻

见过裁员的,第一次见这种威胁裁员的!
最近刚刚D轮融资,还要靠裁员出圈!

“世界都在注视的南京独角兽企业…”
“公司近期完成数亿元D轮融资,累计融资超十亿元,股东阵容包括腾讯、招银、国新、海松等顶级投资机构。”
在装了反炸中心的小米手机里用搜狗输入法在微信里给用华为手机的朋友发了某商品信息,谁先得知?
1:反炸中心
2:搜狗输入法
3:小米
4:华为
5:微信
6:用华为手机的朋友
7:淘宝京东pdd等广告商

留下你的答案顺序。
做带有ai的功能,起手式里必须有测评先行。

所谓测评,就是在定义ai的能力边界,包括定义数据集,定义预期效果,以及定义每次迭代的效果衡量方式。

1)能力边界

其实就是定义擅长解决哪类问题,不擅长解决哪类问题,对于不擅长的,应该如何给用户反馈。

最典型的,就是智能客服系统里,超出知识库范围的就转人工。

2)数据集

上一代ai功能,还需要定义训练集、测试集、验证集,但现在做大模型套壳之后,保留最核心的测试集其实就好了。

但测试集的构建本身也是有说法的,理想的是要和真实业务的数据分布一致,并且要随着业务发展不断调整。不然很可能在自己的测试集上效果很好,但用户一上手感觉就很拉胯。

3)预期效果

一类是技术指标,比如准确率,召回率等等,这是最基础的,用于模型本身测评,任何算法工程师都有这意识。

另一类是反映业务的指标,用于实际效果监控。

对智能客服而言,就是转人工率,转人工意味着系统没有处理好用户疑问,理想情况是越低越好。

对一些识别类任务,就是用户的重试率,重试意味着识别得不好,有问题,也是越低越好。

上面这些东西,如果和算法研发没对齐,大家就是兴冲冲地开发了一堆功能,最后大概率都没法上线,或者收到一堆差评。

ai功能,不是写个提示词,套个大模型就完事了。
个人愚见,增长运营最强的技能就是结构化拆解和突破

看到一条业务,别管是做什么,先拆漏斗,拿到数据,看历史趋势,挖掘涨跌幅原因,再找新的机会点

中间哪里不会补哪里,文案不行就研究文案,交互不行就研究交互,SOP不行就研究 SOP,实在搞不定就去摇人,攒虚拟项目,让大家一起进来解决问题

所以优秀的增长运营难得,因为想做到「指哪打哪」是需要极强的换位思考能力、快速学习能力、项目统筹能力、资源调配能力,很多人专攻一个方向,越走越窄,能成为细分专家,但也失去了宏观视角

如果想奔着管理岗去,当业务负责人,就肯定要越早越好的培养自己这方面能力

你做销转的,增长数据也要看
你做用户的,进量渠道也要看

如果要定个小目标,那就是虽然你身处螺丝钉的一个孔位,但要做到持续扩大视野,知道你的产出对公司的利润价值是什么,也要知道别的螺丝钉的利润价值是什么

持续让自己纵向深挖,横向拓宽,日复一日培养所谓的「负责人」思维,机会来了的时候才能抓住,当然,说现在机会少了什么的在我来看没有意义,机会永远都只给少数人

原来努力 80 分能当总监,现在努力 100 分才能当总监,那是行业趋势问题,肉体凡胎挡不住,能做的只有持续练剑,相信时间的力量
2🍌1
哇 真的是事在人为,竟然给我找到一个3.5英寸,200元,79g,带nfc的安卓机(⚆_⚆)📱
比我刚刚找到的jelly s2还要轻巧,关键是便宜,jelly s2要1500,这200元买不了吃亏买不了上当啊
🤨1
今天安排了一个想开店的大四学生去店里培训,跟我大聊一通他把连锁餐饮当作金融产品的理论,我跟他讲了一堆开店的脏苦累和从单店到连锁的路径,然后说“你先学至少一个星期知道经营一家门店是怎么回事吧”
待了大半天还在旁观的阶段没怎么上手呢,下午跟我说学不下去了,说跟他想象中的做餐饮不一样,具体理由是他虽然对产品和门店模型都非常认可但不喜欢出餐现炒时的味道,还说现在的年轻人都比较有想法就是会因为不喜欢某一个很小的点而放弃的

眼高手低第一次这么具象…
😄其实我也想做课程来着,开发模板的过程把大纲都列好了,但是后来看到好几个人发布了AI编程课我就取消计划了。

现在我想抽时间录公开视频,分享一些vibe coding无法教你的产品开发知识,每段视频3-5分钟。这个赛道有没有优秀的up?我先学习学习
写公众号排版今天真让我烦躁了!vide coding 一个小时搓了一个插件,样式是按我喜欢的简洁款的,只用 markdown 干内容就行了。
Forwarded from 大西瓜
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人 完全可以不按照别人觉得“正确”的方向做事
人 完全可以把自己的优势发挥到无限大

可能每个人都有因为身边人优秀而感觉到自卑,反正过去两年其实我不太相信我自己,遇到过很多厉害的人,上市公司的CEO、大厂的高管、创业年入百万千万的老板

因为一下子接触了这么多厉害的人,我很容易盲目崇拜地相信每个人跟我说的话,

我做过一些很错误的尝试,比如我舍弃图文账号开始做视频、我放弃做IP孵化而去做课程销售,总之24年几乎所有的尝试都不算成功,导致我很down,自救的方法就是去找一些有正反馈的事情做,于是我在去年开始回归了职场,状态好一点之后又在年底找了一个合作项目。在状态更好后,开始更新新的公众号,今年开始恢复更新小红书。

从成功到相对失败再到成功,我觉得我在成长,我在不断地失败中发现自己到底要做什么事情。

是我去年接的那个合作项目,一个传统行业,我帮他转线上,三个月从0做到了100w销售额。
我更新的公众号,一年,从500粉丝,现在的五位数粉丝。
小红书也在稳定更新,数据还不错,广告每个月也有,商品销售额每个月也有几万。

曾经我走的弯路,我觉得是我,也可能是你的必经之路,(因为确实看到身边好多厉害的人进入职场之后被更厉害的人而导致自卑)
我觉得自己不够经历丰富,于是把有title光环人的声音奉为不二准则

直到我再下地实操
去回到幕前做几个项目
屏蔽一切声音按照自己知道的正确去行动
一切干扰都是噪音
只有一条路是对的 :擅长的、喜欢的、市场需要的

就这么说吧,只想说两个点
①只有实践出真知,不断地试错不断地爬起来才会找到自己最适合的道路。
②永远做自己擅长喜欢并且有前景的事,
每个人都有自己擅长的发声形式
每个人都应该找到自己适合的发声渠道
每个人都应该遵守市场的经济规律(如果想赚钱的话)

其他的都是其他
2
新手的直觉很多都是错的,所以新手不要过度相信自己的直觉。
研究竞品的动作是提升直觉的方法之一,最重要的方法还是在实战中学习,每次进步一点点。
参考英国自行车协会的边际收益聚合策略:
布雷斯福德将自行车运动的每一个环节拆解成数百个细节,每个细节哪怕只提升1%,最终叠加起来就能带来惊人的整体提升。
这跟斯坦福学者的成长型思维是一致的。
想吸引女老板客群的咨询个案,来问我女老板喜欢看什么。

很简单。

要么有商业价值;
要么有情绪价值;
要么有观赏价值。

形式方面,我们这帮女的,其实不咋设限。

如果是创业前辈或同阶段女性创业者写的事业内容,一般会特意停留甚至持续关注。

对方如果还是个利他到极致还正能量的美强惨,那我们还会特别爱她。
加入粉丝团,送礼物,就能够在瓶盖里写上名字,参与漂流,这个互动方法真好。
王兴兴又有新职务了。我有点怀疑,他身兼公司的CEO和CTO,外部交流又这么多,还有时间搞研发吗?

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杭州高新区(滨江)8 月 1 日举办人工智能产业创新高地建设推进大会,启动杭州具身智能应用中试基地,并聘任王耀南院士领衔的专家团队,宇树科技 CEO 王兴兴获聘首席科学家。
过去几年,我心里一直有一个暴论,就是:

国内科技圈的舆情引导,成功的把数以万计的 绝顶聪明的脑袋,引向了所谓的infra和大数据基础设施和云原生领域,而不是像互联网刚开始的时候一样,引导这些人在技术之外去琢磨获客和增长。

仿佛这是一场智力资源的冷杀,引导者包括国外的谷歌,更包括国内阿里推出的中台

大模型时代,这些还有意义吗?