当人人都依赖gpt的时候不存在信息交叉验证
我问了gpt一个问题,但我觉得有点不太对,我就把这个问题抛给我的同事(他在这方面有一定经验),然后他甩了一个gpt的截图给我并说下次直接问gpt
我问了gpt一个问题,但我觉得有点不太对,我就把这个问题抛给我的同事(他在这方面有一定经验),然后他甩了一个gpt的截图给我并说下次直接问gpt
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架构设计就是这样,3000行代码就实现这么简单的一个机制。
对比来说就是:
无架构设计的内容生产效率是线性的,y=x;
优秀的架构设计生产效率是指数增长的或更大的线性,y=x³或y=5x。
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杭州有Deepseek,南京有HeyGem,武汉有Manus,中国AI全球反攻
见过裁员的,第一次见这种威胁裁员的!
最近刚刚D轮融资,还要靠裁员出圈!
“世界都在注视的南京独角兽企业…”
“公司近期完成数亿元D轮融资,累计融资超十亿元,股东阵容包括腾讯、招银、国新、海松等顶级投资机构。”
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在装了反炸中心的小米手机里用搜狗输入法在微信里给用华为手机的朋友发了某商品信息,谁先得知?
1:反炸中心
2:搜狗输入法
3:小米
4:华为
5:微信
6:用华为手机的朋友
7:淘宝京东pdd等广告商
留下你的答案顺序。
1:反炸中心
2:搜狗输入法
3:小米
4:华为
5:微信
6:用华为手机的朋友
7:淘宝京东pdd等广告商
留下你的答案顺序。
做带有ai的功能,起手式里必须有测评先行。
所谓测评,就是在定义ai的能力边界,包括定义数据集,定义预期效果,以及定义每次迭代的效果衡量方式。
1)能力边界
其实就是定义擅长解决哪类问题,不擅长解决哪类问题,对于不擅长的,应该如何给用户反馈。
最典型的,就是智能客服系统里,超出知识库范围的就转人工。
2)数据集
上一代ai功能,还需要定义训练集、测试集、验证集,但现在做大模型套壳之后,保留最核心的测试集其实就好了。
但测试集的构建本身也是有说法的,理想的是要和真实业务的数据分布一致,并且要随着业务发展不断调整。不然很可能在自己的测试集上效果很好,但用户一上手感觉就很拉胯。
3)预期效果
一类是技术指标,比如准确率,召回率等等,这是最基础的,用于模型本身测评,任何算法工程师都有这意识。
另一类是反映业务的指标,用于实际效果监控。
对智能客服而言,就是转人工率,转人工意味着系统没有处理好用户疑问,理想情况是越低越好。
对一些识别类任务,就是用户的重试率,重试意味着识别得不好,有问题,也是越低越好。
上面这些东西,如果和算法研发没对齐,大家就是兴冲冲地开发了一堆功能,最后大概率都没法上线,或者收到一堆差评。
ai功能,不是写个提示词,套个大模型就完事了。
所谓测评,就是在定义ai的能力边界,包括定义数据集,定义预期效果,以及定义每次迭代的效果衡量方式。
1)能力边界
其实就是定义擅长解决哪类问题,不擅长解决哪类问题,对于不擅长的,应该如何给用户反馈。
最典型的,就是智能客服系统里,超出知识库范围的就转人工。
2)数据集
上一代ai功能,还需要定义训练集、测试集、验证集,但现在做大模型套壳之后,保留最核心的测试集其实就好了。
但测试集的构建本身也是有说法的,理想的是要和真实业务的数据分布一致,并且要随着业务发展不断调整。不然很可能在自己的测试集上效果很好,但用户一上手感觉就很拉胯。
3)预期效果
一类是技术指标,比如准确率,召回率等等,这是最基础的,用于模型本身测评,任何算法工程师都有这意识。
另一类是反映业务的指标,用于实际效果监控。
对智能客服而言,就是转人工率,转人工意味着系统没有处理好用户疑问,理想情况是越低越好。
对一些识别类任务,就是用户的重试率,重试意味着识别得不好,有问题,也是越低越好。
上面这些东西,如果和算法研发没对齐,大家就是兴冲冲地开发了一堆功能,最后大概率都没法上线,或者收到一堆差评。
ai功能,不是写个提示词,套个大模型就完事了。
个人愚见,增长运营最强的技能就是结构化拆解和突破
看到一条业务,别管是做什么,先拆漏斗,拿到数据,看历史趋势,挖掘涨跌幅原因,再找新的机会点
中间哪里不会补哪里,文案不行就研究文案,交互不行就研究交互,SOP不行就研究 SOP,实在搞不定就去摇人,攒虚拟项目,让大家一起进来解决问题
所以优秀的增长运营难得,因为想做到「指哪打哪」是需要极强的换位思考能力、快速学习能力、项目统筹能力、资源调配能力,很多人专攻一个方向,越走越窄,能成为细分专家,但也失去了宏观视角
如果想奔着管理岗去,当业务负责人,就肯定要越早越好的培养自己这方面能力
你做销转的,增长数据也要看
你做用户的,进量渠道也要看
如果要定个小目标,那就是虽然你身处螺丝钉的一个孔位,但要做到持续扩大视野,知道你的产出对公司的利润价值是什么,也要知道别的螺丝钉的利润价值是什么
持续让自己纵向深挖,横向拓宽,日复一日培养所谓的「负责人」思维,机会来了的时候才能抓住,当然,说现在机会少了什么的在我来看没有意义,机会永远都只给少数人
原来努力 80 分能当总监,现在努力 100 分才能当总监,那是行业趋势问题,肉体凡胎挡不住,能做的只有持续练剑,相信时间的力量
看到一条业务,别管是做什么,先拆漏斗,拿到数据,看历史趋势,挖掘涨跌幅原因,再找新的机会点
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所以优秀的增长运营难得,因为想做到「指哪打哪」是需要极强的换位思考能力、快速学习能力、项目统筹能力、资源调配能力,很多人专攻一个方向,越走越窄,能成为细分专家,但也失去了宏观视角
如果想奔着管理岗去,当业务负责人,就肯定要越早越好的培养自己这方面能力
你做销转的,增长数据也要看
你做用户的,进量渠道也要看
如果要定个小目标,那就是虽然你身处螺丝钉的一个孔位,但要做到持续扩大视野,知道你的产出对公司的利润价值是什么,也要知道别的螺丝钉的利润价值是什么
持续让自己纵向深挖,横向拓宽,日复一日培养所谓的「负责人」思维,机会来了的时候才能抓住,当然,说现在机会少了什么的在我来看没有意义,机会永远都只给少数人
原来努力 80 分能当总监,现在努力 100 分才能当总监,那是行业趋势问题,肉体凡胎挡不住,能做的只有持续练剑,相信时间的力量
❤2🍌1
今天安排了一个想开店的大四学生去店里培训,跟我大聊一通他把连锁餐饮当作金融产品的理论,我跟他讲了一堆开店的脏苦累和从单店到连锁的路径,然后说“你先学至少一个星期知道经营一家门店是怎么回事吧”
待了大半天还在旁观的阶段没怎么上手呢,下午跟我说学不下去了,说跟他想象中的做餐饮不一样,具体理由是他虽然对产品和门店模型都非常认可但不喜欢出餐现炒时的味道,还说现在的年轻人都比较有想法就是会因为不喜欢某一个很小的点而放弃的
眼高手低第一次这么具象…
待了大半天还在旁观的阶段没怎么上手呢,下午跟我说学不下去了,说跟他想象中的做餐饮不一样,具体理由是他虽然对产品和门店模型都非常认可但不喜欢出餐现炒时的味道,还说现在的年轻人都比较有想法就是会因为不喜欢某一个很小的点而放弃的
眼高手低第一次这么具象…
Forwarded from 大西瓜
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