#程序员
NewBingClient v0.0.2
- 不需要安装 Edge 也能能使用 new bing chat
- 增加 Windows 和 Apple Silicon 版本
- 增加浅色模式
https://github.com/le0zh/NewBingClient/
NewBingClient v0.0.2
- 不需要安装 Edge 也能能使用 new bing chat
- 增加 Windows 和 Apple Silicon 版本
- 增加浅色模式
https://github.com/le0zh/NewBingClient/
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12. 2023出海上市融资展望：GDR上市的未来之路 - 文马法律实验室 | 律师职场
意识到这是通常投资人、创业公司CEO和董秘才有机会听到的分享。值得和大家大推一下。
这期播客邀请了GDR上市业务做的最早最多的律所，讲了上市前前后后的各种宏观和微观问题。不止包括法律问题，也涉及公司战略、财务和金融的各种细节。
文字稿也会在同名公众号放出。
意识到这是通常投资人、创业公司CEO和董秘才有机会听到的分享。值得和大家大推一下。
这期播客邀请了GDR上市业务做的最早最多的律所，讲了上市前前后后的各种宏观和微观问题。不止包括法律问题，也涉及公司战略、财务和金融的各种细节。
文字稿也会在同名公众号放出。
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#工程师工具 ChatGPT4 我愿意称之为 Hacker 了，一个困恼我两周的难题，花了半天时间和他交流，逐步引导，一步一步优化效果，最后居然给出了完全正确的答案，之前找遍了文档和各种源码都快要放弃了，3.5 好比是实习生水平，4.0 上来就到专家水平了，很建议工程师们去升级 4，一定会成为你的得力助手。
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#产品经理
PKU社会学专业毕业，今年预测会花不少时间做用户调研，一些自己写过的方法工具。
深度访谈：启动对话的6个策略 By 丹棋
1. 从受访者的基本信息和基本的生活习惯开始，从受访者很熟悉的事情开始，大概10-15min：比如了解受访者典型的周中、周末生活，典型的一次线上实物电商或者线下商超类购物行为
2. 让受访者了解我们在做什么、他需要做什么：比如我们想了解线上超市对于消费者的核心价值，了解用户会倾向于在上面购买什么；现在用户购买商超品类都在什么渠道上，核心的决策因素和路径是什么
3. 用鼓励性方式激发受访者贡献特别信息：这一点我觉得对我们特别有启发，还想仔细问一下XXX，10分满分你打了8分，还差的2分体现在什么地方呢
4. 平行式沟通策略：有来有回，但是要启发用户多分享
5. 通过情景构建的方式，最后把我们想要做的事情描述给用户，尝试了解会在什么样的前提下完成迁移，可以询问包邮门槛、折扣活动等具体的信息
PKU社会学专业毕业，今年预测会花不少时间做用户调研，一些自己写过的方法工具。
深度访谈：启动对话的6个策略 By 丹棋
1. 从受访者的基本信息和基本的生活习惯开始，从受访者很熟悉的事情开始，大概10-15min：比如了解受访者典型的周中、周末生活，典型的一次线上实物电商或者线下商超类购物行为
2. 让受访者了解我们在做什么、他需要做什么：比如我们想了解线上超市对于消费者的核心价值，了解用户会倾向于在上面购买什么；现在用户购买商超品类都在什么渠道上，核心的决策因素和路径是什么
3. 用鼓励性方式激发受访者贡献特别信息：这一点我觉得对我们特别有启发，还想仔细问一下XXX，10分满分你打了8分，还差的2分体现在什么地方呢
4. 平行式沟通策略：有来有回，但是要启发用户多分享
5. 通过情景构建的方式，最后把我们想要做的事情描述给用户，尝试了解会在什么样的前提下完成迁移，可以询问包邮门槛、折扣活动等具体的信息
#产品经理
昨天线下分享的时候，从贝壳找房的产品经理那里收获了一个特别重要的启发：
1️⃣我们在手机上的每一次点击，本质上都是给手机输入了一段提示词 prompt。
2️⃣比如，当我在写完这条动态后，会点击那个【发布】的按钮，这个过程本质上是对我的手机下达了一个指令：发布我刚刚写的那条动态。
3️⃣chatGPT 带来了新的一种交互方式 就是用自然语言的文本 来完成所有复杂操作，而不是通过鼠标、键盘或手指来完成操作。
4️⃣所以，作为一个产品经理，不妨好好归纳一下：
1. 我们的产品中，所有的交互逻辑背后的那条 prompt 是什么？
2. 有哪些操作是按键比对话交互方便的？这些可以保留。
3. 还有哪些是按键起来特别麻烦，但是用自然语言交互会特别方便的？是不是应该把这部分的交互用自然语言来完成。
5️⃣这个思路对我很有启发，我觉得所有产品经理都值得琢磨一下这些问题，所有的产品也都值得在这个维度上被优化一次。
6️⃣比如，我就特别希望能告诉我的购物软件：
“我比较怕冷，但不喜欢穿特别厚重的衣服，请你给我推荐一件满足我需求的羽绒服，最好颜色以暗色调为主，并且衣服上不要有太明显的 logo，价格可以在 200～500 之间，不必是名牌，但希望好评度较高。”
这一段需求用按键的方式来交互可就太麻烦了，但是用自然语言交互就特别方便。
昨天线下分享的时候，从贝壳找房的产品经理那里收获了一个特别重要的启发：
1️⃣我们在手机上的每一次点击，本质上都是给手机输入了一段提示词 prompt。
2️⃣比如，当我在写完这条动态后，会点击那个【发布】的按钮，这个过程本质上是对我的手机下达了一个指令：发布我刚刚写的那条动态。
3️⃣chatGPT 带来了新的一种交互方式 就是用自然语言的文本 来完成所有复杂操作，而不是通过鼠标、键盘或手指来完成操作。
4️⃣所以，作为一个产品经理，不妨好好归纳一下：
1. 我们的产品中，所有的交互逻辑背后的那条 prompt 是什么？
2. 有哪些操作是按键比对话交互方便的？这些可以保留。
3. 还有哪些是按键起来特别麻烦，但是用自然语言交互会特别方便的？是不是应该把这部分的交互用自然语言来完成。
5️⃣这个思路对我很有启发，我觉得所有产品经理都值得琢磨一下这些问题，所有的产品也都值得在这个维度上被优化一次。
6️⃣比如，我就特别希望能告诉我的购物软件：
“我比较怕冷，但不喜欢穿特别厚重的衣服，请你给我推荐一件满足我需求的羽绒服，最好颜色以暗色调为主，并且衣服上不要有太明显的 logo，价格可以在 200～500 之间，不必是名牌，但希望好评度较高。”
这一段需求用按键的方式来交互可就太麻烦了，但是用自然语言交互就特别方便。
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这个 Ai 英语口语机器人 Sherlock 要傲娇不少，相比Samantha 的体贴又是另外一种神奇的风格，看看哪个更适合你🙊
🤖
Tw93: #工程师学习 这款电报 AI 机器人太厉害了，学英语利器，与电影《她》中的 Samantha 聊天一样的感觉，而且她还能极低成本地作为你的口语陪练，试了试比我想象中要聪明很多，而且口语很纯正，来自 @myshell_ai
🤖
https://t.me/samantha_x64_bot
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Tw93: #工程师学习 这款电报 AI 机器人太厉害了，学英语利器，与电影《她》中的 Samantha 聊天一样的感觉，而且她还能极低成本地作为你的口语陪练，试了试比我想象中要聪明很多，而且口语很纯正，来自 @myshell_ai
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https://t.me/samantha_x64_bot
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#职场社畜日常
新来了个领导，这两周的配合下来，我小结了下他的一些思维方法：
如何判断一件事是否值得做？
* 是否是一门好生意（商业模式是否成立）
* 团队是否有匹配的能力（石油能赚钱我们能不能卖石油）
* 与公司当前的战略是否匹配
如何做好一件事？
* 有风险意识，高风险的业务一定要匹配高收益，否则不划算（不能冒着卖白粉的风险赚卖奶粉的钱）
* 有机会成本的意识，一件事不能只看它赚的绝对收益，还要扣掉它浪费掉的机会成本（比如一个店铺租出去能赚1000元，你自己拿来开咖啡馆赚了1500，则你其实多赚的钱只有500）
都很容易理解对吧？
其实世间的道理说穿了都不复杂，但有差别的是练习量。
像他能做到任何事都能肌肉记忆般的用这些思维模式来反应，这才是厉害之处。
新来了个领导，这两周的配合下来，我小结了下他的一些思维方法：
如何判断一件事是否值得做？
* 是否是一门好生意（商业模式是否成立）
* 团队是否有匹配的能力（石油能赚钱我们能不能卖石油）
* 与公司当前的战略是否匹配
如何做好一件事？
* 有风险意识，高风险的业务一定要匹配高收益，否则不划算（不能冒着卖白粉的风险赚卖奶粉的钱）
* 有机会成本的意识，一件事不能只看它赚的绝对收益，还要扣掉它浪费掉的机会成本（比如一个店铺租出去能赚1000元，你自己拿来开咖啡馆赚了1500，则你其实多赚的钱只有500）
都很容易理解对吧？
其实世间的道理说穿了都不复杂，但有差别的是练习量。
像他能做到任何事都能肌肉记忆般的用这些思维模式来反应，这才是厉害之处。
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#产品经理
ChatGPT是干什么的？为什么它有效？（第八部分）
WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（ https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/#circle=on ），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。
鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：
1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。
今天是翻译第八弹，介绍ChatGPT训练方式，这里面既有和其他神经网络共同的训练方式以外，更是介绍了ChatGPT和此前其他语言模型相比的特别之处，以及在训练过程中出人意料的发现。
ChatGPT是干什么的？为什么它有效？（第八部分）
WolframAlpha之父，Stephen Wolfram写的 一篇讲ChatGPT原理的长文（ https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/#circle=on ），深入浅出不需要有太多的预备知识即可以读懂，对于理解机器学习、神经网络、NLP的原理都很有帮助。
鉴于原文是英文，加上文章的长度实在太长，直接向大家推荐原文的话，可能对于不少朋友来说最终的归宿很有可能还是在收藏夹吃灰。网络上能找到的中文翻译也大多是机翻，直接阅读也容易出现理解偏差。所以我决定自己动手做三件事：
1. 按照段落提供英文原文和翻译对照，其中中文翻译是在翻译工具的基础上尽可能进行校对修改，尽可能达到“信达雅”，如有翻译得不好的地方，也可以快速查看原文来理解；
2. 根据情况补充一些注释；
3. 把长文拆分成若干篇发布，减少吃灰概率。
今天是翻译第八弹，介绍ChatGPT训练方式，这里面既有和其他神经网络共同的训练方式以外，更是介绍了ChatGPT和此前其他语言模型相比的特别之处，以及在训练过程中出人意料的发现。
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