在AI圈子待里久了，有些人会过分重视算法，而轻视工程能力。判断一件事的可行性，往往只会从算法层面出发，而不考虑工程难度。
但对调用方来说，服务的稳定性却是至关重要的。
毕竟谁也不想吃着火锅唱着歌，突然一下，自家产品因为调用的底层服务不稳定，招来大面积差评吧。
就拿我们textin的文档解析服务来说，在正式上线前，我们就定了两个指标，一是文件错误率，二是页面错误率。
前者是指，一定时间范围内，所有请求的文件处理失败的比例；后者指请求的文件中，我们解析失败的页面比例。
下图是我们某一天的请求情况，请求有小2万次，但错误率均为0。
其实这也不是一蹴而就的，早期我们的错误率足足有万分之5。那个时候，我们花了很大的力气去提升稳定性。
当时，我们的开发还不理解，和我说：刚上线就要求万分之一的错误率，是不是要求太高了？
然后我举了个例子：要是小孩喝的奶粉里，一万桶里有一桶空的或者坏的，然后你正好是买中的那个人，心里作何想？其实，万分之一的错误率都是很高了，我们应该追求百万分之一，甚至更低。
他听了之后觉得有道理，于是又回头认认真真看代码去了。
这也是为什么我们建议有生产需求的用户，都选择一家工程实力强、资源足、并且口碑好的公司作为底层供应商。
要知道，灾备、高并发、负载均衡、自动扩容、健康检查、服务自监控，这些东西都做得好，才能对外提供稳定的服务。
大家在选择底层供应商时，也可以关注一下这方面的背景，避免自己用着用着服务全线报错的情况。
但对调用方来说，服务的稳定性却是至关重要的。
毕竟谁也不想吃着火锅唱着歌，突然一下，自家产品因为调用的底层服务不稳定，招来大面积差评吧。
就拿我们textin的文档解析服务来说，在正式上线前，我们就定了两个指标，一是文件错误率，二是页面错误率。
前者是指，一定时间范围内，所有请求的文件处理失败的比例；后者指请求的文件中，我们解析失败的页面比例。
下图是我们某一天的请求情况，请求有小2万次，但错误率均为0。
其实这也不是一蹴而就的，早期我们的错误率足足有万分之5。那个时候，我们花了很大的力气去提升稳定性。
当时，我们的开发还不理解，和我说：刚上线就要求万分之一的错误率，是不是要求太高了？
然后我举了个例子：要是小孩喝的奶粉里，一万桶里有一桶空的或者坏的，然后你正好是买中的那个人，心里作何想？其实，万分之一的错误率都是很高了，我们应该追求百万分之一，甚至更低。
他听了之后觉得有道理，于是又回头认认真真看代码去了。
这也是为什么我们建议有生产需求的用户，都选择一家工程实力强、资源足、并且口碑好的公司作为底层供应商。
要知道，灾备、高并发、负载均衡、自动扩容、健康检查、服务自监控，这些东西都做得好，才能对外提供稳定的服务。
大家在选择底层供应商时，也可以关注一下这方面的背景，避免自己用着用着服务全线报错的情况。
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做内容，文字一定是基石，其他诸如音频，视频等都是文字衍生的其中一种方式。
从本质上，文字，音频，视频等都只是一种表达方式，能不能把内容做得好，最关键的还是思考，不应该太关注外在表现，而应该琢磨如何提高自己的思考能力。
但是，我之所以特意把文字提出来，原因是文字从一定程度上可以等同于思考，写文字的过程就是思考的过程，文字能够写得很精炼的人，思考能力不会差到哪里去，而在文字层面落实清楚了，视频，音频等形式基本可以做到无脑转化，比如电影，编剧和分镜锤炼清楚了，拍摄会变得非常简单，比如做口播视频，直接逐字稿对着念就可以了。当然，我这里的文字不仅是对外输出的文案，也包括了运营的思路，注意事项等过程的思考记录。
所以，不仅是做内容，我逼自己做任何事情，一定要先用文字做操练，在文字层面没有任何问题后，才会去做下一步的推进。
从本质上，文字，音频，视频等都只是一种表达方式，能不能把内容做得好，最关键的还是思考，不应该太关注外在表现，而应该琢磨如何提高自己的思考能力。
但是，我之所以特意把文字提出来，原因是文字从一定程度上可以等同于思考，写文字的过程就是思考的过程，文字能够写得很精炼的人，思考能力不会差到哪里去，而在文字层面落实清楚了，视频，音频等形式基本可以做到无脑转化，比如电影，编剧和分镜锤炼清楚了，拍摄会变得非常简单，比如做口播视频，直接逐字稿对着念就可以了。当然，我这里的文字不仅是对外输出的文案，也包括了运营的思路，注意事项等过程的思考记录。
所以，不仅是做内容，我逼自己做任何事情，一定要先用文字做操练，在文字层面没有任何问题后，才会去做下一步的推进。
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有一个不成熟的判断
现在AI很快进入并购潮，对早期项目极度不友好，只有巨头能够继续赌下去。
再过10年，能真的结合AI，拿到大结果的创业者，要么这波套现，等商业化清晰一点，继续创业。
要么就是在其他产业深耕，积累行业认知和资源，团队，等基础设施更加完善，弯道杀进来。
还有一种，一开始就是纯生意视角，也不走资本，各种换脸，培训，套壳，甚至有点灰，猥琐到最后，这种里面也会长出一些牛逼创业者。
反正大多数AI创业者，在这一轮，很残酷，就是炮灰，一旦撤退，机会很难再有，下一波AI大概率是另一种范式，认知又不一样。
大家还记得，当年团购大战，外卖大战，打车大战，直播大战，共享大战，社区买菜的创业者吗？很残酷，都不记得了，只记得王兴，拼多多，张一鸣，而且只会更加残酷，因为张一鸣的今日头条和王兴的美团团购，饿了么在财务模型上，如果不是补贴，是可以打正，可以用老业务挣钱，投入新业务，资本也可以无限加注，现在openai 都打不正，算力服务器只能持续烧下去，不然其他巨头很快赶上来，马斯克都卷到超算中心了，投入按照百亿级别。
现在AI很快进入并购潮，对早期项目极度不友好，只有巨头能够继续赌下去。
再过10年，能真的结合AI，拿到大结果的创业者，要么这波套现，等商业化清晰一点，继续创业。
要么就是在其他产业深耕，积累行业认知和资源，团队，等基础设施更加完善，弯道杀进来。
还有一种，一开始就是纯生意视角，也不走资本，各种换脸，培训，套壳，甚至有点灰，猥琐到最后，这种里面也会长出一些牛逼创业者。
反正大多数AI创业者，在这一轮，很残酷，就是炮灰，一旦撤退，机会很难再有，下一波AI大概率是另一种范式，认知又不一样。
大家还记得，当年团购大战，外卖大战，打车大战，直播大战，共享大战，社区买菜的创业者吗？很残酷，都不记得了，只记得王兴，拼多多，张一鸣，而且只会更加残酷，因为张一鸣的今日头条和王兴的美团团购，饿了么在财务模型上，如果不是补贴，是可以打正，可以用老业务挣钱，投入新业务，资本也可以无限加注，现在openai 都打不正，算力服务器只能持续烧下去，不然其他巨头很快赶上来，马斯克都卷到超算中心了，投入按照百亿级别。
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平台即服务（PaaS）是一种由第三方提供硬件和应用软件平台的云计算 管理基础架构 PaaS 提供商会将硬件和软件托管在自己的基础架构上，并通过互联网以集成解决方案、解决方案堆栈或服务的形式将该平台交付给用户。0185 PaaS服务平台管理系统。
原型目录包括商户信息管理 编辑商户信息 添加商户 商户资料录入 开发者信息 业务签约管理 添加签约 接口权限配置 接口权限管理 运营 消息管理 系统公告 发布公告 站内信 发布站内信 留言线索管理 留言详情 留言详情-跟进中 留言详情-已结束 工单管理 工单详情 工单详情-受理中 工单详情-已回复 数据 用户数据 用户详情 贷款数据 贷款详情 放款数据 放款详情 征信数据 征信报告详情 还款数据 还款详情 逾期数据 逾期详情 提现数据 提现详情 财务 平台充值管理 添加充值订单 充值详情-待审核 充值详情-已审核 充值汇款底单 汇款底单详情-未审核 汇款底单详情-已审核 通道服务费明细 配置 充值帐号管理 IP白名单配置 添加白名单 接口管理 添加接口 系统管理 员工管理 添加员工 角色管理 角色权限设置 登录日志 操作日志等。
姐展示部分截图，更多内容下载源文件可查看及编辑，此文件支持axure及以上版本打开
https://axurehub.com/1558.html
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#自媒体运营频道 #@yunying23
语义与效率、算法与算力双飞轮——小红书广告召回实践
“这篇文章主要讲述了小红书这个平台是怎么做广告推广的。
小红书不仅是个可以分享生活点滴的社区，还是个可以买东西的商城。当人们在小红书上搜索东西时，小红书会展示一些相关的广告。但是，因为用户的需求很多样，广告内容也越来越多，所以小红书需要一种聪明的方法来决定给用户看哪些广告。
文章里说，小红书用了一种叫做“召回系统”的技术，这个系统可以快速从一大堆广告中找出最相关的几个来展示给用户。这个过程就像是在图书馆里找到几本最符合你需求的书一样。
小红书还特别注意用户体验，不想让用户觉得广告很烦人。所以他们在选择广告的时候，既要保证广告内容和用户搜索的东西相关，又要保证广告的质量和用户体验。
文章还提到了一种叫做“大模型”的技术，这就像是一个超级聪明的助手，可以帮助小红书更好地理解用户搜索的内容，并且提供更准确的广告。这种技术还可以让小红书的广告系统更聪明，比如通过学习用户过去的行为来预测他们可能喜欢什么。
最后，文章还提到了小红书的团队是如何不断改进他们的广告系统的，包括怎么优化算法，怎么让广告更快地展示出来，以及怎么让广告更符合用户的兴趣。
总的来说，这篇文章就是在讲小红书是怎么用技术手段让用户在浏览内容的时候，能够看到既相关又有趣的广告，同时让广告主的广告投放更加有效。”
语义与效率、算法与算力双飞轮——小红书广告召回实践
“这篇文章主要讲述了小红书这个平台是怎么做广告推广的。
小红书不仅是个可以分享生活点滴的社区，还是个可以买东西的商城。当人们在小红书上搜索东西时，小红书会展示一些相关的广告。但是，因为用户的需求很多样，广告内容也越来越多，所以小红书需要一种聪明的方法来决定给用户看哪些广告。
文章里说，小红书用了一种叫做“召回系统”的技术，这个系统可以快速从一大堆广告中找出最相关的几个来展示给用户。这个过程就像是在图书馆里找到几本最符合你需求的书一样。
小红书还特别注意用户体验，不想让用户觉得广告很烦人。所以他们在选择广告的时候，既要保证广告内容和用户搜索的东西相关，又要保证广告的质量和用户体验。
文章还提到了一种叫做“大模型”的技术，这就像是一个超级聪明的助手，可以帮助小红书更好地理解用户搜索的内容，并且提供更准确的广告。这种技术还可以让小红书的广告系统更聪明，比如通过学习用户过去的行为来预测他们可能喜欢什么。
最后，文章还提到了小红书的团队是如何不断改进他们的广告系统的，包括怎么优化算法，怎么让广告更快地展示出来，以及怎么让广告更符合用户的兴趣。
总的来说，这篇文章就是在讲小红书是怎么用技术手段让用户在浏览内容的时候，能够看到既相关又有趣的广告，同时让广告主的广告投放更加有效。”