#程序员
推荐一个检索和学习论文的强大工具，Aminer，https://www.aminer.cn，它是由清华大学计算机系研发的学术信息挖掘平台，可以很大程度帮助我们降低检索和学习论文的门槛，十分有用。
如果你有一个明确的研究方向，可以在它的「必读论文」模块中找到对应的优质论文集（如图一），这些内容都是由 AI 初筛 + 学者复核后呈现出来的，可以为自己省去海量的信息挖掘时间。
你也可以使用它的检索工具，根据具体的关键词找到最新、最热或者最高引用的论文（如图二），在左侧可以根据不同的期刊、顶会对查询结果进行二次过滤；如果 SCI / CCF 的分类不能满足你的需求，你还可以下载一个叫做 easyScholar 的 Chrome 插件，它可以在搜索结果中增加更多的期刊分级（如图三），分级信息可以让我们一眼看出论文的含金量。
Google Scholar 是数据更新效率最高的学术信息挖掘工具，如果你对实时性要求比较高，可以结合 Google 学术工具一起看，也可以直接去各个顶会的官网查看最新 accept paper，非专业研究一般也用不上。
Aminer 还提供了一个 ChatBot 工具（如图四），支持全库对话和单篇对话，全库精选了 600w+ 的优质论文，单篇对话支持在平台论文详情页直接发起，也支持上传 PDF 后跟它交流，背后应该是对接了一个 LLM，理解能力还不错。
另外，关于 AI 的研究，还推荐订阅 Hugging Face 的 Daily Papers，https://huggingface.co/papers，它也是通过 AI + 人工复核的方式，结合平台热度给用户每日推荐最热/最佳内容，你可以注册一个账号，订阅到自己的邮箱。
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如果你有一个明确的研究方向，可以在它的「必读论文」模块中找到对应的优质论文集（如图一），这些内容都是由 AI 初筛 + 学者复核后呈现出来的，可以为自己省去海量的信息挖掘时间。
你也可以使用它的检索工具，根据具体的关键词找到最新、最热或者最高引用的论文（如图二），在左侧可以根据不同的期刊、顶会对查询结果进行二次过滤；如果 SCI / CCF 的分类不能满足你的需求，你还可以下载一个叫做 easyScholar 的 Chrome 插件，它可以在搜索结果中增加更多的期刊分级（如图三），分级信息可以让我们一眼看出论文的含金量。
Google Scholar 是数据更新效率最高的学术信息挖掘工具，如果你对实时性要求比较高，可以结合 Google 学术工具一起看，也可以直接去各个顶会的官网查看最新 accept paper，非专业研究一般也用不上。
Aminer 还提供了一个 ChatBot 工具（如图四），支持全库对话和单篇对话，全库精选了 600w+ 的优质论文，单篇对话支持在平台论文详情页直接发起，也支持上传 PDF 后跟它交流，背后应该是对接了一个 LLM，理解能力还不错。
另外，关于 AI 的研究，还推荐订阅 Hugging Face 的 Daily Papers，https://huggingface.co/papers，它也是通过 AI + 人工复核的方式，结合平台热度给用户每日推荐最热/最佳内容，你可以注册一个账号，订阅到自己的邮箱。
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#产品知识库
很多人不明白“优质内容消费”背后真正的多巴胺奖赏逻辑是什么，只知道“高端内容没人看”、“垃圾内容反而都爱看”这些朴素孤立现象经验，是因为拆解内容价值的维度压根错了
触发人精神奖赏的机制是“能否从内容摄取到promotion”，就像玩游戏完成某个剧情任务能从8级升到9级，如果你给8级精英看2升3的塑料鸡汤就无法promotion；给2级老农看9升10的量子科学也无法promotion；看过一遍的信息再重复看也失去promotion
所以喜剧幽默能成为全民娱乐创作范式，是因为promotion的前后两级台阶是创作者自建的“任意等级+1”，不依赖用户背景。也有人能找到范式，把10级科学知识处理成“任何等级+1”的喜闻乐见娱乐化，雅俗共赏
但从业者精力都用来处理海量长尾兴趣内容，容易看不清全局机制，导致信奉朴素现象总结。所以第一性原理很重要，可以帮我们发现很多易被忽视的机遇
很多人不明白“优质内容消费”背后真正的多巴胺奖赏逻辑是什么，只知道“高端内容没人看”、“垃圾内容反而都爱看”这些朴素孤立现象经验，是因为拆解内容价值的维度压根错了
触发人精神奖赏的机制是“能否从内容摄取到promotion”，就像玩游戏完成某个剧情任务能从8级升到9级，如果你给8级精英看2升3的塑料鸡汤就无法promotion；给2级老农看9升10的量子科学也无法promotion；看过一遍的信息再重复看也失去promotion
所以喜剧幽默能成为全民娱乐创作范式，是因为promotion的前后两级台阶是创作者自建的“任意等级+1”，不依赖用户背景。也有人能找到范式，把10级科学知识处理成“任何等级+1”的喜闻乐见娱乐化，雅俗共赏
但从业者精力都用来处理海量长尾兴趣内容，容易看不清全局机制，导致信奉朴素现象总结。所以第一性原理很重要，可以帮我们发现很多易被忽视的机遇
Forwarded from AI探索指南
#亲测有效
OpenAI 逆天 Bug：
任何账号，访问 chat.openai.com/?model=gpt-4-gizmo （在网址 chat.openai.com 后面加上 ?model=gpt-4-gizmo），就可以使用 GPT-4
可能随时失效。怕封号就注册小号
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可能随时失效。怕封号就注册小号
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#产品知识库
这几天持续处在一个精神亢奋的阶段。
学习类产品最重要的是一点是有用且用户想用。“有用”指的是用户能够获得知识或达到某种功利的学习目标。（区别于纯粹的游戏体验
而想用则代表着留存或产品提供的学习方法是用户愿意持续体验的。（区别于持续地刷题
能够达到这两点的平衡，尤其在k12阶段，是极为困难的，之前有一波所谓“游戏化学习”的产品概念，都死在了教培畸形的生意模型上。
而这个领域又往往缺乏或几乎没有尝试者。“创新教育”或“创新学习”一直是一个小众的赛道，产品无法持续开发、理念自然也难以验证。
感谢LLM的发展，让AI充分赋能的自主学习过程成为可能。至少我们很快地踏出了第一步，从产品研发到小规模测试和市场验证。
下一步，可以很自信地告诉大家，我们在寻找的新的学习模式/教育产品是“有用且用户想用”的了！
这几天持续处在一个精神亢奋的阶段。
学习类产品最重要的是一点是有用且用户想用。“有用”指的是用户能够获得知识或达到某种功利的学习目标。（区别于纯粹的游戏体验
而想用则代表着留存或产品提供的学习方法是用户愿意持续体验的。（区别于持续地刷题
能够达到这两点的平衡，尤其在k12阶段，是极为困难的，之前有一波所谓“游戏化学习”的产品概念，都死在了教培畸形的生意模型上。
而这个领域又往往缺乏或几乎没有尝试者。“创新教育”或“创新学习”一直是一个小众的赛道，产品无法持续开发、理念自然也难以验证。
感谢LLM的发展，让AI充分赋能的自主学习过程成为可能。至少我们很快地踏出了第一步，从产品研发到小规模测试和市场验证。
下一步，可以很自信地告诉大家，我们在寻找的新的学习模式/教育产品是“有用且用户想用”的了！
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