看了下美国听证会，发现美国政客的逼问技术真的很纯熟，诱导式提问，还只准你回答yes or no，不给解释空间，多说一句就打断你，观感上就一句一个下马威，让旁观者觉得回答者毫无底气。难怪美国法学院收这么高学费，基本功确实很扎实。
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我参加过几次AI应用创业方向的讨论，脑暴出的创业点子可以记下三页A4纸，太多啦！但，今天任何能轻易想到的idea，都是明牌，上来就摊牌比经验值，武力值，和血条了，比如大家讨论最多的虚拟助手，虚拟老师，AI客服，文案生成等等。在这种显而易见的方向上，高手和熟手太多，只是打一张起跑早的“先手牌”很难获胜。
以AI教育为例，教育是个长链条行业，从投放，到课程运营，到教研，到销售都有成熟方法，到最后是在比”拧螺丝“的效率，这个行业的高手也很多，很多人融过1亿美金以上，管过千人团队，就差一个好的PMF可以再启程了。如果一个新手进到AI教育里，PMF刚跑通，刚准备学习下如何投放，如何管100个销售，刚准备手枪换步枪，旁边直接蹦出几个高手就拿加特林机枪给突突了。
什么是暗牌？暗牌往往是非共识，是完全0到1的产品创新，挖掘的是隐性需求，市场空间极其模糊，巨头和高手想不到或看不上。比如snapchat、Airbnb、快手、抖音、b站、拼多多、小红书，早期的时候都有点小众，能否泛化未知。2013年的时候，如果问全国人民会看30秒短视频吗，是很难有答案的。这种暗牌为早期生存赢得了几年的时间窗口，猥琐发育，等到摊牌比武力值的时候，大家手里都是加特林，对着突突一下还是有胜算的。
以AI教育为例，教育是个长链条行业，从投放，到课程运营，到教研，到销售都有成熟方法，到最后是在比”拧螺丝“的效率，这个行业的高手也很多，很多人融过1亿美金以上，管过千人团队，就差一个好的PMF可以再启程了。如果一个新手进到AI教育里，PMF刚跑通，刚准备学习下如何投放，如何管100个销售，刚准备手枪换步枪，旁边直接蹦出几个高手就拿加特林机枪给突突了。
什么是暗牌？暗牌往往是非共识，是完全0到1的产品创新，挖掘的是隐性需求，市场空间极其模糊，巨头和高手想不到或看不上。比如snapchat、Airbnb、快手、抖音、b站、拼多多、小红书，早期的时候都有点小众，能否泛化未知。2013年的时候，如果问全国人民会看30秒短视频吗，是很难有答案的。这种暗牌为早期生存赢得了几年的时间窗口，猥琐发育，等到摊牌比武力值的时候，大家手里都是加特林，对着突突一下还是有胜算的。
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#程序员
最近用chatGPT写代码的一些感受
使用姿势
1. ChatGPT官网，通过对话的形式
2. 使用了gpt4的cursor
厉害的地方
1. 简单任务上可以处理的很好。我记不住那些API要怎么调用，但是ChatGPT可以记得很完美。
2. 提供解决问题的思路。没想法的时候可以给点灵感。
3. 不熟悉领域的学习。比如写一段代码，然后解释这段代码，就代码里疑惑的地方提问。
不太行的地方
1. 处理细节不行。我要实现一个页面，本来是3句话描述需求的，但是不太行，然后一直改，最后写了500字小作文也不符合期望。想起来还不如我手撸代码更快。
2. 代码风格不统一。第一次生成的代码是一个风格，本来想让它微调的，结果第二次代码结构和风格都变了。
什么时候用chatGPT
1. 面对一个问题毫无头绪，需要chatGPT给点灵感。既包括你不熟悉的技术领域，也包括疑难杂症，虽然后者他大概率也解决不了。
2. 记不住API时。包括语法、shell命令、库函数、sql命令、第三方api、css样式… 这块基本不用google再去搜了。
3. 独立的、没有上下文的任务。写shell脚本，Python脚本，SQL语句，前端新页面。
什么时候不用chatGPT
1. 有大量细节要处理。还是自己手撸更快。
2. 你熟悉的领域。一样的道理，手撸更快。
3. 内部API。自己造的轮子，封装的库。chatGPT表示我也没学过呀。
最近用chatGPT写代码的一些感受
使用姿势
1. ChatGPT官网，通过对话的形式
2. 使用了gpt4的cursor
厉害的地方
1. 简单任务上可以处理的很好。我记不住那些API要怎么调用，但是ChatGPT可以记得很完美。
2. 提供解决问题的思路。没想法的时候可以给点灵感。
3. 不熟悉领域的学习。比如写一段代码，然后解释这段代码，就代码里疑惑的地方提问。
不太行的地方
1. 处理细节不行。我要实现一个页面，本来是3句话描述需求的，但是不太行，然后一直改，最后写了500字小作文也不符合期望。想起来还不如我手撸代码更快。
2. 代码风格不统一。第一次生成的代码是一个风格，本来想让它微调的，结果第二次代码结构和风格都变了。
什么时候用chatGPT
1. 面对一个问题毫无头绪，需要chatGPT给点灵感。既包括你不熟悉的技术领域，也包括疑难杂症，虽然后者他大概率也解决不了。
2. 记不住API时。包括语法、shell命令、库函数、sql命令、第三方api、css样式… 这块基本不用google再去搜了。
3. 独立的、没有上下文的任务。写shell脚本，Python脚本，SQL语句，前端新页面。
什么时候不用chatGPT
1. 有大量细节要处理。还是自己手撸更快。
2. 你熟悉的领域。一样的道理，手撸更快。
3. 内部API。自己造的轮子，封装的库。chatGPT表示我也没学过呀。
我喜欢分门别类的阅读 ChatGPT 提示语，但是看到的汇总都是放在一个页面里，很影响阅读效率，所以我自己部署了一个分门别类的 ChatGPT 提示语站点。
https://prompts.fresns.cn
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prompts.fresns.cn
ChatGPT 引导语大全
分门别类的 ChatGPT 引导语大全
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#工程师工具 单纯调用 API 方式来玩 AI 其实没有太大趣味性，发现一个超级简单在本地运行 LLaMA 和 Alpaca 模型的工具「Dalai」，得益于 npx 的便利性，两个命令搞定，一行命令装好对应模型、一行命令启动 Web 服务，可以从更丰富的角度来了解这一块的知识。
🤖 https://cocktailpeanut.github.io/dalai/#/
🤖 https://cocktailpeanut.github.io/dalai/#/
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#产品经理
【🥔POTATO：高效便捷的文本标注工具】
给我们团队技术大佬的开源工具打个广告！
POTATO 是一款免费开源的数据标注工具：
1/ 定制化：提供常见标注任务模板，如情感分析、命名实体识别等，亦可自定义模板（像 BRAT 这样的工具虽然易用，但在定制性方面略显不足）；
2/ 高效灵活：有多种快捷键等工具，以提高工作效率，可应用于各种数据类型及任务场景；
3/ 免费开源！且来自咱们 Metana 团队的成员之手😝 !
🔗：https://github.com/davidjurgens/potato
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POTATO 是一款免费开源的数据标注工具：
1/ 定制化：提供常见标注任务模板，如情感分析、命名实体识别等，亦可自定义模板（像 BRAT 这样的工具虽然易用，但在定制性方面略显不足）；
2/ 高效灵活：有多种快捷键等工具，以提高工作效率，可应用于各种数据类型及任务场景；
3/ 免费开源！且来自咱们 Metana 团队的成员之手😝 !
🔗：https://github.com/davidjurgens/potato
#运营
上周和一个家居品牌一起做视频号直播，跟着他们的老板和运营学到了不少东西。
总结了几点学到的经验：
1.刚开播的时候购物车只上几件199、299的跑量品（比如主播直播的时候穿的睡衣），和1999/2999的高价品，开播时候的链接最好不要超过5个。
这一步按照我的理解就是用形象款造势，拉高直播间调性，也起到筛选用户的作用。
2.开播之后先快速过一下福利品，把用户勾住之后，倒数54321下单抢购。
这时候的福利品都是非常便宜的那种9.9、19.9、29.9的品；运营在后台控制库存，每次只上50件，一次抢光了就预告整点再加货，到时候再来直播间抢。
留住想买福利品的用户，福利品本身不赚钱，就是拿来做拉新，以及让直播场观回流。
3.接下来，直播节奏是关键。
整场直播的商品链接都是一个一个上架，每一个品都花二三十分钟讲透再上购物车，其他商品绝不提前挂购物车。
这时候即使有用户在公屏催别的品快上架，也不调整和回答，坚持先把现在的主推品讲完，把节奏掌握在自己直播间手里。
4.主推商品讲完后，再做爆品返场和答疑、比较。
他们按这套方法跑下来的结果是，开播后确实会有用户没在购物车看到自己想要的品而流失，但是整场主推品的讲解期间，在线会很稳，而且会随着福利活动有回升。
他们的运营说：
让直播间按照自己的节奏来很重要，把一个品讲透，GMV自然会高起来，把节奏稳下来之后，留下来的都是愿意花钱、真的想听讲解的用户。最后决定整场产出的就是平均在线人数×在线人数保持时长。
当然这么执行下来，也并不是所有主推品会有不错的产出，这时候我是会同步主播实时产出，要求他们尽快过掉的。
我的感受是，这个品牌方做直播的方式，非常沉得住气，他们愿意去给每一个主推品足够的讲解时间来促成转化，而愿意牺牲或者砍掉一些在我们运营看来可能对直播间有好处的“用户互动”和“随机应变”。
这套方法的适用情境肯定非常有限，但敢用这个方法并且能出成果的直播间，一定是对自己的产品质量特别有自信的品牌，而事实上我们合作的这家品牌也确实如此。
上周和一个家居品牌一起做视频号直播，跟着他们的老板和运营学到了不少东西。
总结了几点学到的经验：
1.刚开播的时候购物车只上几件199、299的跑量品（比如主播直播的时候穿的睡衣），和1999/2999的高价品，开播时候的链接最好不要超过5个。
这一步按照我的理解就是用形象款造势，拉高直播间调性，也起到筛选用户的作用。
2.开播之后先快速过一下福利品，把用户勾住之后，倒数54321下单抢购。
这时候的福利品都是非常便宜的那种9.9、19.9、29.9的品；运营在后台控制库存，每次只上50件，一次抢光了就预告整点再加货，到时候再来直播间抢。
留住想买福利品的用户，福利品本身不赚钱，就是拿来做拉新，以及让直播场观回流。
3.接下来，直播节奏是关键。
整场直播的商品链接都是一个一个上架，每一个品都花二三十分钟讲透再上购物车，其他商品绝不提前挂购物车。
这时候即使有用户在公屏催别的品快上架，也不调整和回答，坚持先把现在的主推品讲完，把节奏掌握在自己直播间手里。
4.主推商品讲完后，再做爆品返场和答疑、比较。
他们按这套方法跑下来的结果是，开播后确实会有用户没在购物车看到自己想要的品而流失，但是整场主推品的讲解期间，在线会很稳，而且会随着福利活动有回升。
他们的运营说：
让直播间按照自己的节奏来很重要，把一个品讲透，GMV自然会高起来，把节奏稳下来之后，留下来的都是愿意花钱、真的想听讲解的用户。最后决定整场产出的就是平均在线人数×在线人数保持时长。
当然这么执行下来，也并不是所有主推品会有不错的产出，这时候我是会同步主播实时产出，要求他们尽快过掉的。
我的感受是，这个品牌方做直播的方式，非常沉得住气，他们愿意去给每一个主推品足够的讲解时间来促成转化，而愿意牺牲或者砍掉一些在我们运营看来可能对直播间有好处的“用户互动”和“随机应变”。
这套方法的适用情境肯定非常有限，但敢用这个方法并且能出成果的直播间，一定是对自己的产品质量特别有自信的品牌，而事实上我们合作的这家品牌也确实如此。
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#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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