【优质资源】哈佛大学和其他常春藤盟校的 7 门关于投资、金融和创业的免费在线课程：
1) 个人理财：
学习如何更好地管理您的资金以及常见投资、信贷、保险和退休问题的实用解决方案，并获得做出更明智的财务决策和实现目标所需的技能https://t.co/2kGiaLOmXA
2) 每个人的财务：决策的智能工具：
学习做出更好的财务决策的技能，提高您的财务知识，以及资金管理策略和工具，以帮助您驾驭您的财务未来https://t.co/dWXxSzRx9A
3) 成为企业家：
将您的创业抱负变为现实。您将学习启动和发展自己的企业的商业技能，以及如何将您的想法转化为业务https://t.co/t8tEUwMCBW
4) 成功的谈判：基本策略和技巧：
将您的谈判技巧提升到一个新的水平。学习在任何情况下进行谈判的关键策略和技巧，建立您的谈判信心，并在谈判中取得胜利https://t.co/9Kor79T7Zt
5) 金融基础：
您将学习金融的基本概念，对金融市场和系统有更深入的了解，并在金融知识方面打下坚实的基础https://t.co/iR5GUCoO6S
6) 现金流量分析：
您将学习如何使用自由现金流量法进行公司估值，如何计算和预测自由现金流量，并更深入地了解现金流量在财务分析和决策中的作用https://t.co/71B9trrReC
7) 商业会计基础
您将学习四种财务报表的基础知识，以及如何使用它们来分析商业投资并做出明智的盈利决策https://t.co/LalP8gPjLh
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👍6
Sam Altman：
五年前所有人的都认为 AI 会按照以下的顺序改变世界：
首先是蓝领工作，
其次是简单的白领工作，
然后是复杂认知的工作，
最后才是创意类的工作。
现在，很清晰的，AI 正在以完全反向的方式在运行。
我们可以从这件事中学到很多，最主要的就是人类是多么不擅长做预测。
五年前所有人的都认为 AI 会按照以下的顺序改变世界：
首先是蓝领工作，
其次是简单的白领工作，
然后是复杂认知的工作，
最后才是创意类的工作。
现在，很清晰的，AI 正在以完全反向的方式在运行。
我们可以从这件事中学到很多，最主要的就是人类是多么不擅长做预测。
🌚5
#产品经理
New Bing 带来的震撼，远大于12月的 ChatGPT
与后者「尝鲜-找(不到)典型场景-大幅流失」的活跃驼峰不同，新必应注定会是直接遇见 Early Majority 的高打开、高留存产品
为什么这么判断？大前提是，搜索本身是全域大众产品，AI 加入，不过是产品的一次功能和UX升级。小前提是，大多数搜索并不是提问-回答的单行道，而是提问-检阅-提炼-发散/调整问题-再提问的环岛。BingAI 生产答案后，会额外列举引用来源，使得中间三个工序所需时间大幅压缩，对旧谷歌时代的工作流效率优化，可比蒸汽到电气的跃迁。按照克里斯滕森的说法，这是成熟业务上附着的颠覆性创新
而 ChatGPT 的原罪，即信息不实时(停在21年)、胡说八道却无法查验(hallucination)、静态语料库缺乏信源评级(truth referencing)，也因为新必应答案中引用链接的存在，而被化解。因为搜索人终于能手动确认信息的可靠性，从而跨过了搜索必须要满足的信任门槛。甚至因为引擎本来就有的SEO/域名权重信息，AI还可能帮助信息素养较差的搜索人（比如青少年和阴谋论受害者）跳出他们的「兔子洞」，获取更可靠、全面的事实和观点结果
顺带提下，New Bing 的产品机制，我去年元旦推荐过的搜索引擎 Neeva 在1个月前其实就已经做出来了，只是他们用的大语言模型的调试精细度远远不如 ChatGPT，也不支持对话，所以当时冲击感还没这么强烈，You.com, Perplexity 等也有在场https://neeva.com/blog/introducing-neevaai
谷歌的 Bard/LaMDA 也会遇到调试的问题，而调试必须有人工参与。更何况 ChatGPT 已吸收了上亿用户的实验数据以校正奖惩模型。手握 Brain 和 DeepMind 两大顶级 AI 实验室的谷歌，竟然在看家业务上后院起火，真尴尬
New Bing 带来的震撼，远大于12月的 ChatGPT
与后者「尝鲜-找(不到)典型场景-大幅流失」的活跃驼峰不同，新必应注定会是直接遇见 Early Majority 的高打开、高留存产品
为什么这么判断？大前提是，搜索本身是全域大众产品，AI 加入，不过是产品的一次功能和UX升级。小前提是，大多数搜索并不是提问-回答的单行道，而是提问-检阅-提炼-发散/调整问题-再提问的环岛。BingAI 生产答案后，会额外列举引用来源，使得中间三个工序所需时间大幅压缩，对旧谷歌时代的工作流效率优化，可比蒸汽到电气的跃迁。按照克里斯滕森的说法，这是成熟业务上附着的颠覆性创新
而 ChatGPT 的原罪，即信息不实时(停在21年)、胡说八道却无法查验(hallucination)、静态语料库缺乏信源评级(truth referencing)，也因为新必应答案中引用链接的存在，而被化解。因为搜索人终于能手动确认信息的可靠性，从而跨过了搜索必须要满足的信任门槛。甚至因为引擎本来就有的SEO/域名权重信息，AI还可能帮助信息素养较差的搜索人（比如青少年和阴谋论受害者）跳出他们的「兔子洞」，获取更可靠、全面的事实和观点结果
顺带提下，New Bing 的产品机制，我去年元旦推荐过的搜索引擎 Neeva 在1个月前其实就已经做出来了，只是他们用的大语言模型的调试精细度远远不如 ChatGPT，也不支持对话，所以当时冲击感还没这么强烈，You.com, Perplexity 等也有在场https://neeva.com/blog/introducing-neevaai
谷歌的 Bard/LaMDA 也会遇到调试的问题，而调试必须有人工参与。更何况 ChatGPT 已吸收了上亿用户的实验数据以校正奖惩模型。手握 Brain 和 DeepMind 两大顶级 AI 实验室的谷歌，竟然在看家业务上后院起火，真尴尬
#运营
大多数运营的生命周期：
第一周：高兴入职，熟悉后台，看数据，了解产品，了解公司，跟老板吹牛皮
第二周：分析数据，研究同行竞品，公司下达任务干一个亿，做规划和目标分解
第三周：梳理产品和数据，打算做爆款，测款，报活动
第四周：刷单，优化标题，优化关键词，找淘客
第五周：分析测款数据，开车和超推测款
第六周：开品销宝和钻展，找小二上活动
第七周：图和短视频不行详情页不行，让策划改文案和创意，让美工优化作图改页面
第八周：文案写的东西不行，美工设计不行，给他们培训几天，然后重新改
第九周：客服接单不行，再培训客服几天
第十周：产品不行，转化率低，产品价格贵，跟同行比没有优势，跟产品部沟通开新品
第十一周：跟老板要钱加大推广力度，老板格局小推广费不够
第十二周：所有关节尝试过后，效果不明显，业绩完不成，离目标差距太大，思前想后，很焦虑，反正不是我的问题
第十三周：拿不到绩效工资，很焦虑，混不下去了，离职吧，这里没前途，下一家
大多数运营的生命周期：
第一周：高兴入职，熟悉后台，看数据，了解产品，了解公司，跟老板吹牛皮
第二周：分析数据，研究同行竞品，公司下达任务干一个亿，做规划和目标分解
第三周：梳理产品和数据，打算做爆款，测款，报活动
第四周：刷单，优化标题，优化关键词，找淘客
第五周：分析测款数据，开车和超推测款
第六周：开品销宝和钻展，找小二上活动
第七周：图和短视频不行详情页不行，让策划改文案和创意，让美工优化作图改页面
第八周：文案写的东西不行，美工设计不行，给他们培训几天，然后重新改
第九周：客服接单不行，再培训客服几天
第十周：产品不行，转化率低，产品价格贵，跟同行比没有优势，跟产品部沟通开新品
第十一周：跟老板要钱加大推广力度，老板格局小推广费不够
第十二周：所有关节尝试过后，效果不明显，业绩完不成，离目标差距太大，思前想后，很焦虑，反正不是我的问题
第十三周：拿不到绩效工资，很焦虑，混不下去了，离职吧，这里没前途，下一家
互联网从业者充电站
徐斌房产律师: 我在考虑给团队每个人都配个chatGPT，按一个月30块钱算，100个人一个月才3000，不贵。但是这东西到目前为止，似乎没有任何应用场景，能有效的减少我们的工作量。比如写诉状、合同，律所有自己的“模板”，chatGPT用的很明显是“百度文库”里的那一堆，相当于到垃圾堆里，把垃圾给你拧个方块出来，对律所来说比垃圾都不如。我们的“模板”数量少，而“百度文库”数量肯定几万倍于我们都不止。律师行业和chatGPT的关系，大概就是陆地上成千上万的淡水湖（律师个人经验），和大海（互联网）的关系。律师…
就目前的“智能”程度而言，如果只是现在的水平，就算是学习量够了恐怕也不会达到需要律所付费的程度。即便如此，我们也都知道，我们的案子，我们的判决是个什么样子。就是哪怕同样的诉求同一个案子，不同的业主判决都能不一样，就突出一个“人为因素”。比如说今天上午，手头刚处理的问题，政府团购，法院该不该受理，据说业主为了这事要去拦法院领导的车。当地总共判过两个判决，一个支持，一个裁驳。你说这chatGPT能怎么样，根据两个学习模板，他输出的结果大概率就是这么打“有输有赢”，那么打“有赢又输”。 我能问对问题的时候，我也看到这两个判决了，他省不了我几秒。裁判文书网现在还有数据库显著下滑的趋势，这就是另外的事情了。再举个例子，简单的工作，“成立业委会”，你问chatGPT怎么成立业委会，那答案可能是正确的，毕竟就写在法律规定里。但是结果又是帮不上忙，反正AI也不能去挨家挨户敲门，他也不会让邻居们都觉醒了，自己过来投票，最多就是让我们在微信群喊口号的时候，他能帮你写个口号。迭代个一万步之后，一个业主群全是chatGPT在喊口号，聊了几千页，业委会也照样成立不了。
"我在考虑给团队每个人都配个chatGPT，按一个月30块钱算，100个人一个月才3000，不贵。但是这东西到目前为止，似乎没有任何应用场景，能有效的减少我们的工作量。比如写诉状、合同，律所有自己的“模板”，chatGPT用的很明显是“百度文库”里的那一堆，相当于到垃圾堆里，把垃圾给你拧个方块出来，对律所来说比垃圾都不如。我们的“模板”数量少，而“百度文库”数量肯定几万倍于我们都不止。
律师行业和chatGPT的关系，大概就是陆地上成千上万的淡水湖（律师个人经验），和大海（互联网）的关系。律师的输出效率，就是把“湖水”上传到“大海”，这是一个小概率，至少我是不可能上传所有模板到互联网去，那么我反推整个行业作为一个整体就100%不会这样做：我不想让客户和同行学，我为什么要让ai学？说到底我只是想宣传嘛。每天都有大量的相关内容，比如广告，比如毫无意义的猜想和胡咧咧，不停的灌水到“大海”。结果就是chatGPT大概率会总结出海水一大堆，不太可能提取到淡水。对我们的具体工作来说呢，就有个问题，就是如果这个水不是100%的淡水，而且矿物质含量比例合适，那么这个水就不敢喝，因为看上去都是水，喂到客户、法官嘴里的时候，才知道“咸淡”，你给人家喝拉肚子了不就完啦。
比如，我们要解决一个面积纠纷，小区有个会所，产权不知道是谁的。我们客户想知道，这个会所所在的位置，规划用途是什么，面积是否计入分摊，该从哪里着手呢？你问chatGPT，chatGPT告诉你，去找业委会和物业问，如果他们不知道，就去找政府。这是正确的废话，就是基于过去很多人在网上回答了类似的问题，这问题就是这么回答的。他不会和围棋一样，说你这么回答于是你就输了，于是他好学习这么回答不对，没有办法让ai知道这么回答不对。
在整个中文圈，除了裁判文书网以外，实际上就是知乎最有可能有干货，而知乎有多干，我是心里最有数的人，我靠我的回答取代我自己？chatGPT目前似乎还没覆盖到裁判文书网，但是我相信未来肯定很快就会诞生对裁判文书网进行学习的ai，这个ai有可能提高律师的具体工作效率，律所是肯定要付费采购这个ai的，前提是他还是30块钱一个月，再贵就不值得了。
去年我们所检索裁判文书最多的律师，是一年看了9000份判决书，我是看了2000份，看不进前10。这个时间是不少，ai就是可以有效地减少这块的时间，提升效率。就目前的“智能”程度而言，如果只是现在的水平，就算是学习量够了恐怕也不会达到需要律所付费的程度。即便如此，我们也都知道，我们的案子，我们的判决是个什么样子。就是哪怕同样的诉求同一个案子，不同的业主判决都能不一样，就突出一个“人为因素”。比如说今天上午，手头刚处理的问题，政府团购，法院该不该受理，据说业主为了这事要去拦法院领导的车。当地总共判过两个判决，一个支持，一个裁驳。你说这chatGPT能怎么样，根据两个学习模板，他输出的结果大概率就是这么打“有输有赢”，那么打“有赢又输”。 我能问对问题的时候，我也看到这两个判决了，他省不了我几秒。裁判文书网现在还有数据库显著下滑的趋势，这就是另外的事情了。
再举个例子，简单的工作，“成立业委会”，你问chatGPT怎么成立业委会，那答案可能是正确的，毕竟就写在法律规定里。但是结果又是帮不上忙，反正AI也不能去挨家挨户敲门，他也不会让邻居们都觉醒了，自己过来投票，最多就是让我们在微信群喊口号的时候，他能帮你写个口号。迭代个一万步之后，一个业主群全是chatGPT在喊口号，聊了几千页，业委会也照样成立不了。"
"我在考虑给团队每个人都配个chatGPT，按一个月30块钱算，100个人一个月才3000，不贵。但是这东西到目前为止，似乎没有任何应用场景，能有效的减少我们的工作量。比如写诉状、合同，律所有自己的“模板”，chatGPT用的很明显是“百度文库”里的那一堆，相当于到垃圾堆里，把垃圾给你拧个方块出来，对律所来说比垃圾都不如。我们的“模板”数量少，而“百度文库”数量肯定几万倍于我们都不止。
律师行业和chatGPT的关系，大概就是陆地上成千上万的淡水湖（律师个人经验），和大海（互联网）的关系。律师的输出效率，就是把“湖水”上传到“大海”，这是一个小概率，至少我是不可能上传所有模板到互联网去，那么我反推整个行业作为一个整体就100%不会这样做：我不想让客户和同行学，我为什么要让ai学？说到底我只是想宣传嘛。每天都有大量的相关内容，比如广告，比如毫无意义的猜想和胡咧咧，不停的灌水到“大海”。结果就是chatGPT大概率会总结出海水一大堆，不太可能提取到淡水。对我们的具体工作来说呢，就有个问题，就是如果这个水不是100%的淡水，而且矿物质含量比例合适，那么这个水就不敢喝，因为看上去都是水，喂到客户、法官嘴里的时候，才知道“咸淡”，你给人家喝拉肚子了不就完啦。
比如，我们要解决一个面积纠纷，小区有个会所，产权不知道是谁的。我们客户想知道，这个会所所在的位置，规划用途是什么，面积是否计入分摊，该从哪里着手呢？你问chatGPT，chatGPT告诉你，去找业委会和物业问，如果他们不知道，就去找政府。这是正确的废话，就是基于过去很多人在网上回答了类似的问题，这问题就是这么回答的。他不会和围棋一样，说你这么回答于是你就输了，于是他好学习这么回答不对，没有办法让ai知道这么回答不对。
在整个中文圈，除了裁判文书网以外，实际上就是知乎最有可能有干货，而知乎有多干，我是心里最有数的人，我靠我的回答取代我自己？chatGPT目前似乎还没覆盖到裁判文书网，但是我相信未来肯定很快就会诞生对裁判文书网进行学习的ai，这个ai有可能提高律师的具体工作效率，律所是肯定要付费采购这个ai的，前提是他还是30块钱一个月，再贵就不值得了。
去年我们所检索裁判文书最多的律师，是一年看了9000份判决书，我是看了2000份，看不进前10。这个时间是不少，ai就是可以有效地减少这块的时间，提升效率。就目前的“智能”程度而言，如果只是现在的水平，就算是学习量够了恐怕也不会达到需要律所付费的程度。即便如此，我们也都知道，我们的案子，我们的判决是个什么样子。就是哪怕同样的诉求同一个案子，不同的业主判决都能不一样，就突出一个“人为因素”。比如说今天上午，手头刚处理的问题，政府团购，法院该不该受理，据说业主为了这事要去拦法院领导的车。当地总共判过两个判决，一个支持，一个裁驳。你说这chatGPT能怎么样，根据两个学习模板，他输出的结果大概率就是这么打“有输有赢”，那么打“有赢又输”。 我能问对问题的时候，我也看到这两个判决了，他省不了我几秒。裁判文书网现在还有数据库显著下滑的趋势，这就是另外的事情了。
再举个例子，简单的工作，“成立业委会”，你问chatGPT怎么成立业委会，那答案可能是正确的，毕竟就写在法律规定里。但是结果又是帮不上忙，反正AI也不能去挨家挨户敲门，他也不会让邻居们都觉醒了，自己过来投票，最多就是让我们在微信群喊口号的时候，他能帮你写个口号。迭代个一万步之后，一个业主群全是chatGPT在喊口号，聊了几千页，业委会也照样成立不了。"
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#产品经理资源下载站
含XD源文件、PSD源文件、Sketch源文件、Figma源文件 3D Creativity Illustration 3D Cyber Crimes 3D E-Commerce Illustration Pack 3D Halloween...
https://axurehub.com/11743.html
#产品经理资源下载站
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👍2
模仿的陷阱
如果你忽然不知道自己为什么坐在这里，干着这份工作，过着这样的生活，却又别无选择，你已经陷入了模仿的陷阱
“这就是简而言之的模仿陷阱：离开会很痛苦，而且无处可去。
过了一段时间，我开始相信我必须在这个我基本上是偶然落入的领域取得成功。” https://www.kele.me/p/pod084
如果你忽然不知道自己为什么坐在这里，干着这份工作，过着这样的生活，却又别无选择，你已经陷入了模仿的陷阱
“这就是简而言之的模仿陷阱：离开会很痛苦，而且无处可去。
过了一段时间，我开始相信我必须在这个我基本上是偶然落入的领域取得成功。” https://www.kele.me/p/pod084
👍3
据彭博，知情人士称，苹果CEO库克、辉瑞CEO艾伯乐(Albert Bourla)预计将在下月访华。奔驰集团表示，其董事长康林松(Ola Källenius)也计划访问中国。
知情人士称，库克和辉瑞CEO艾伯乐考虑参加3月底在北京举行的中国发展高层论坛。库克过去担任过论坛外方联席主席。（凤凰）
知情人士称，库克和辉瑞CEO艾伯乐考虑参加3月底在北京举行的中国发展高层论坛。库克过去担任过论坛外方联席主席。（凤凰）