现在看到一堆非头部互联网公司想做 AI to c 独立端产品的感觉就像，一个全职带了三年孩子的宝妈，突然说：老公存款有 130 万，带孩子几年了不想打工了，有没有什么好的加盟店推荐的？
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天选之人：8月13号凌晨东南亚大事件内一神秘玩家打极速糖果仅用300u爆奖1400000u
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#出海运营秘籍👉@yunying23
注销了一个五千多粉的账号，拜拜啦，【漫漫女士】
粉丝≠变现能力 做个人IP=燃烧自己
这个号以前是纯粹发一些个人关于成长、女性、认知的内容，随手发做到了五千多粉
现在不符合我的商业逻辑，为了释放实名信息，现在必须注销了
以前用情绪逻辑做内容，也遭到了情绪的反噬
现在靠商业逻辑做内容，心态也很稳，数据不是那么重要，接下来又要调整方向了
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且大部分提示词都支持参数输入，并且跟 Raycast snippets 语法兼容。Hope you like it ❤️
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我简直是创意天才！！我是IP天才！！是团队管理天才！！
给自己拉了个群，让我的team像交付陪跑客户一样交付我
明天开始我要日更！日播！！🙋♀️🙋♀️🙋♀️🙋♀️🙋♀️
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作为一个古典产品经理，最近听了很多AI相关的播客，有很多专业名词听不懂，所以系统性整理翻译成我这种小白能听懂的话进行学习，再分享出来。今天先整理深度学习。
什么是深度学习？
AI比作一个正在学习的孩子，那么深度学习就是这位孩子最重要的“学习方式”。它通过模仿人脑的神经网络，让计算机能够从大量经验（数据）中自己“领悟”规律，从而学会识别图像、理解语言、甚至做出预测。
它是怎么发展的？
1958年感知机-现代深度学习的基石
感知机就像一个非常认真但又特别死板的新手守门员。他的任务很简单：根据看到的有限信息，决定是否出击拦截飞来的足球。
观察到的信息：球速、对手方位、风向，等同于输入信号（接收待处理的外部信息 ）；
对不同信息的重视程度：更相信球速，不太在意风向，等同于确定权重（代表不同输入信号的重要性 ）；
心里快速计算：“球速太快 + 对手离得很近 = 危险！，等同于加权求和（将所有输入信号乘以其权重后相加，得到一个总分 ）；
判断自己的出击原则：只有觉得“会进球”时才行动拦截，等同于于阈值/偏置（一个预设的界限，决定了神经元被激活的难易程度 ）；
最终决定：出击 或 不动相当于输出计算后的结果，等同于输出一个简单的二元决策（是/否，1/0）。
这个守门员（感知机）通过反复训练，能非常好地完成一些规则清晰、界限分明的任务。比如，就像判断“如果下雨并且目的地没有遮挡物，就带伞”一样，他可以学会处理“与门”、“或门”这样的简单逻辑电路 。
但他的局限性也很明显：他只会画一条“直线”来划分世界。想象一下“异或”这个问题：球要么来自左边，要么来自右边时（但不能同时来自两个方向）才需要出击。这个规则无法用一条直线完美划分所有情况，于是这个死板的守门员就懵了，无法做出正确判断 。
这正是早期单一感知机的核心瓶颈，它只能解决“线性可分”的问题 。 那么，如何让这个守门员变得更聪明呢？答案是：不依赖一个人，而是组建一个团队！ 将无数个简单的“感知机”连接成多层网络，就构成了现代深度学习的基石，使得图像识别、自然语言处理等复杂任务成为可能 。
1982年 循环神经网络 (RNN)-对文本等序列数据进行建模。
AI理解一段话（序列数据）的过程，想象成一个人如何阅读和理解一个故事。把AI模型想象成理解故事的“读者”。
RNN（循环神经网络） 像一个记忆力有限、必须逐字阅读的读者。
工作方式：他必须从第一个字开始，一个一个地按顺序读下去。他一边读，一边努力记住前面看到的重要内容。当他读到第100个字的时候，他可能还对第1、2个字有印象，但记忆已经变得很模糊了。
缺点：难以抓住“长距离依赖”。比如故事开头说“小明有一只宠物狗”，到结尾才说“这只狗很聪明”。如果中间隔了几百个字，这位读者很可能已经忘了“这只狗”指的是小明的狗，而不是别人的狗。而且，因为他必须逐字阅读，速度很慢，无法并行处理信
2017 年：Transformers 和注意力机制
Transformer 则像一个拥有“上帝视角”的超级读者。
核心武器：自注意力机制。当他拿到一篇文章时，他不需要从头开始读。他可以瞬间同时看到文章里的所有词语。更重要的是，对于文中的每一个词，他都能立刻分析出文中所有其他词与它的关联程度。
工作方式：比如看到句子“这只苹果很甜，所以小明吃了它”里的“它”这个词时，Transformer能瞬间判断出“它”与“苹果”关系最密切，与“甜”关系次之，与“小明”也有一定关系。这样，它就能轻松理解“它”指代的是“苹果”，而不会搞错。
优点：这种机制让它特别擅长处理长篇文章，能轻松捕捉相隔很远词语之间的联系。而且，因为可以同时处理所有信息，它的学习速度非常快。
为什么这个区别如此重要？
正是Transformer这种能高效并行处理和精准把握全局信息的能力，让它成为了当前人工智能大语言模型（比如ChatGPT、文心一言等）的基石技术。我们可以说，Transformer架构的出现，直接推动了我们今天看到的大语言模型技术的飞跃。
2018 年至今Vision Transformers和大规模语言模型 (LLM)
如果把大语言模型（LLM）看作一个聪明的“大脑”（思维与逻辑中心）专门理解和生成文字。它通过阅读海量文本学到知识、逻辑和语言能力。那么 Vision Transformer (ViT) 就是给这个大脑装上了一双“眼睛”（视觉系统），专门理解和分析图片。它用理解文字的逻辑来“看懂”图像。而多模态模型则是让这个大脑能同时处理眼睛看到的、耳朵听到的等各种信号，成为一个更全面的“通才”。（协调感官的“总指挥” ），同时处理文字、图片、声音等多种信息，并理解它们之间的联系。
👁️ 给AI一双“眼睛”：Vision Transformer
传统AI看图片的方式，有点像我们拿着一个小放大镜，一小块一小块地、局部地查看图片，然后再拼凑出整体信息。而Vision Transformer 带来了一种革命性的新方法
工作方式：ViT会把一张完整的图片，像撕便签纸一样，撕成许多个有固定大小的小方块（图像块）。然后，它利用一种叫自注意力机制的技术，让每一个小方块都能和图片上所有其他小方块进行“沟通”，从而一瞬间就把握整张图片的全局信息。
简单类比：这就好比让你看一张“猫追老鼠”的图片。传统的AI可能需要先看到尾巴，再看到身体，最后才拼凑出“这是一只猫”；而Vision Transformer一眼看过去，就能同时注意到“猫”、“老鼠”以及它们的“相对位置”，直接理解“猫在追老鼠”这个场景。
🔄 从“专才”到“通才”：多模态模型
当AI有了处理文字的大脑（LLM）和看懂图像的眼睛（Vision Transformer）之后，一个很自然的想法就是：能不能让它们协同工作，同时理解多种信息？这就是多模态模型做的事。
核心能力：多模态模型能够综合处理和理解文本、图像、音频甚至视频等多种类型（模态）的信息，并挖掘这些信息之间的关联。
多模态实际应用：
视觉问答：你给AI一张图片并问：“图片里的猫是什么颜色的？”它能结合图片（ViT的功能）和理解问题（LLM的功能）给出答案。
AI绘图：你输入一段文字描述（如“一只穿着宇航服的柴犬”），AI就能生成符合描述的图片。这需要模型同时深刻理解文字含义和视觉元素。
智能客服：未来的客服系统可能不仅能看懂你发的产品截图，听懂你的语音描述，还能读懂你的情绪，提供更精准的服务。
什么是深度学习？
AI比作一个正在学习的孩子，那么深度学习就是这位孩子最重要的“学习方式”。它通过模仿人脑的神经网络，让计算机能够从大量经验（数据）中自己“领悟”规律，从而学会识别图像、理解语言、甚至做出预测。
它是怎么发展的？
1958年感知机-现代深度学习的基石
感知机就像一个非常认真但又特别死板的新手守门员。他的任务很简单：根据看到的有限信息，决定是否出击拦截飞来的足球。
观察到的信息：球速、对手方位、风向，等同于输入信号（接收待处理的外部信息 ）；
对不同信息的重视程度：更相信球速，不太在意风向，等同于确定权重（代表不同输入信号的重要性 ）；
心里快速计算：“球速太快 + 对手离得很近 = 危险！，等同于加权求和（将所有输入信号乘以其权重后相加，得到一个总分 ）；
判断自己的出击原则：只有觉得“会进球”时才行动拦截，等同于于阈值/偏置（一个预设的界限，决定了神经元被激活的难易程度 ）；
最终决定：出击 或 不动相当于输出计算后的结果，等同于输出一个简单的二元决策（是/否，1/0）。
这个守门员（感知机）通过反复训练，能非常好地完成一些规则清晰、界限分明的任务。比如，就像判断“如果下雨并且目的地没有遮挡物，就带伞”一样，他可以学会处理“与门”、“或门”这样的简单逻辑电路 。
但他的局限性也很明显：他只会画一条“直线”来划分世界。想象一下“异或”这个问题：球要么来自左边，要么来自右边时（但不能同时来自两个方向）才需要出击。这个规则无法用一条直线完美划分所有情况，于是这个死板的守门员就懵了，无法做出正确判断 。
这正是早期单一感知机的核心瓶颈，它只能解决“线性可分”的问题 。 那么，如何让这个守门员变得更聪明呢？答案是：不依赖一个人，而是组建一个团队！ 将无数个简单的“感知机”连接成多层网络，就构成了现代深度学习的基石，使得图像识别、自然语言处理等复杂任务成为可能 。
1982年 循环神经网络 (RNN)-对文本等序列数据进行建模。
AI理解一段话（序列数据）的过程，想象成一个人如何阅读和理解一个故事。把AI模型想象成理解故事的“读者”。
RNN（循环神经网络） 像一个记忆力有限、必须逐字阅读的读者。
工作方式：他必须从第一个字开始，一个一个地按顺序读下去。他一边读，一边努力记住前面看到的重要内容。当他读到第100个字的时候，他可能还对第1、2个字有印象，但记忆已经变得很模糊了。
缺点：难以抓住“长距离依赖”。比如故事开头说“小明有一只宠物狗”，到结尾才说“这只狗很聪明”。如果中间隔了几百个字，这位读者很可能已经忘了“这只狗”指的是小明的狗，而不是别人的狗。而且，因为他必须逐字阅读，速度很慢，无法并行处理信
2017 年：Transformers 和注意力机制
Transformer 则像一个拥有“上帝视角”的超级读者。
核心武器：自注意力机制。当他拿到一篇文章时，他不需要从头开始读。他可以瞬间同时看到文章里的所有词语。更重要的是，对于文中的每一个词，他都能立刻分析出文中所有其他词与它的关联程度。
工作方式：比如看到句子“这只苹果很甜，所以小明吃了它”里的“它”这个词时，Transformer能瞬间判断出“它”与“苹果”关系最密切，与“甜”关系次之，与“小明”也有一定关系。这样，它就能轻松理解“它”指代的是“苹果”，而不会搞错。
优点：这种机制让它特别擅长处理长篇文章，能轻松捕捉相隔很远词语之间的联系。而且，因为可以同时处理所有信息，它的学习速度非常快。
为什么这个区别如此重要？
正是Transformer这种能高效并行处理和精准把握全局信息的能力，让它成为了当前人工智能大语言模型（比如ChatGPT、文心一言等）的基石技术。我们可以说，Transformer架构的出现，直接推动了我们今天看到的大语言模型技术的飞跃。
2018 年至今Vision Transformers和大规模语言模型 (LLM)
如果把大语言模型（LLM）看作一个聪明的“大脑”（思维与逻辑中心）专门理解和生成文字。它通过阅读海量文本学到知识、逻辑和语言能力。那么 Vision Transformer (ViT) 就是给这个大脑装上了一双“眼睛”（视觉系统），专门理解和分析图片。它用理解文字的逻辑来“看懂”图像。而多模态模型则是让这个大脑能同时处理眼睛看到的、耳朵听到的等各种信号，成为一个更全面的“通才”。（协调感官的“总指挥” ），同时处理文字、图片、声音等多种信息，并理解它们之间的联系。
👁️ 给AI一双“眼睛”：Vision Transformer
传统AI看图片的方式，有点像我们拿着一个小放大镜，一小块一小块地、局部地查看图片，然后再拼凑出整体信息。而Vision Transformer 带来了一种革命性的新方法
工作方式：ViT会把一张完整的图片，像撕便签纸一样，撕成许多个有固定大小的小方块（图像块）。然后，它利用一种叫自注意力机制的技术，让每一个小方块都能和图片上所有其他小方块进行“沟通”，从而一瞬间就把握整张图片的全局信息。
简单类比：这就好比让你看一张“猫追老鼠”的图片。传统的AI可能需要先看到尾巴，再看到身体，最后才拼凑出“这是一只猫”；而Vision Transformer一眼看过去，就能同时注意到“猫”、“老鼠”以及它们的“相对位置”，直接理解“猫在追老鼠”这个场景。
🔄 从“专才”到“通才”：多模态模型
当AI有了处理文字的大脑（LLM）和看懂图像的眼睛（Vision Transformer）之后，一个很自然的想法就是：能不能让它们协同工作，同时理解多种信息？这就是多模态模型做的事。
核心能力：多模态模型能够综合处理和理解文本、图像、音频甚至视频等多种类型（模态）的信息，并挖掘这些信息之间的关联。
多模态实际应用：
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Ilya Sutskever说可以引入情绪作为一种价值函数，来做强化学习RL，可以提高训练效率和泛化性，因为人不是完全依赖结果的反馈进行学习的，大量会通过感觉和情绪来提前判断。
想起了字节推荐算法一直想要学“品味”，但一直没有找到对应的指标。这么多年，做了那么多专项，堆了无数资源，但依然眼睁睁看着小红书起来。
想起了字节推荐算法一直想要学“品味”，但一直没有找到对应的指标。这么多年，做了那么多专项，堆了无数资源，但依然眼睁睁看着小红书起来。
😱3
最近试着从0去vibe coding一个项目，效率很低
对比起来，基于模板去vibe coding效率就高多了
并不是因为卖模板所以夸模板效率高，事实是大模型很擅长阅读项目已有代码，在此基础之上新增功能只要之前有类似的，那效率叫一个高！
比如，我实现了用户管理，支持搜索、筛选、分页、排序、编辑等功能，那么要实现其他的管理，比如积分管理，那就是一句提示词就能搞定。
而如果是从0开始，我要加tanstack table实现丰富的表格能力，加tanstack query实现数据请求的缓存，加nuqs实现请求参数与URL的一致性，加data table组件实现分页和筛选，还得考虑数据库请求的构造和优化，每个搞起来都费劲 😂
下次再也不从0开始vibe coding了😅
对比起来，基于模板去vibe coding效率就高多了
并不是因为卖模板所以夸模板效率高，事实是大模型很擅长阅读项目已有代码，在此基础之上新增功能只要之前有类似的，那效率叫一个高！
比如，我实现了用户管理，支持搜索、筛选、分页、排序、编辑等功能，那么要实现其他的管理，比如积分管理，那就是一句提示词就能搞定。
而如果是从0开始，我要加tanstack table实现丰富的表格能力，加tanstack query实现数据请求的缓存，加nuqs实现请求参数与URL的一致性，加data table组件实现分页和筛选，还得考虑数据库请求的构造和优化，每个搞起来都费劲 😂
下次再也不从0开始vibe coding了😅
你所谓的今天跟大模型交流又被震撼了，真不如快去找本自己感兴趣的 2023 年之前出版好书读一读，对自己的思维能力和元能力的帮助大。
这和早年，说刷抖音学到了很多知识的人，不一样么，刷了 400 条，200 条是帅哥美女跳舞、50条营销号、50 条剪辑、50条可能和自己工作有关的一惊一乍的主播转述新闻稿。
学到什么了，震撼什么了。
这和早年，说刷抖音学到了很多知识的人，不一样么，刷了 400 条，200 条是帅哥美女跳舞、50条营销号、50 条剪辑、50条可能和自己工作有关的一惊一乍的主播转述新闻稿。
学到什么了，震撼什么了。
🥴3
#出海运营秘籍👉@yunying23
作为内容创作者，我们常常会陷入一种困惑：明明精心制作了内容，播放量却不如预期；而平台算法的推荐机制又像是一个黑箱，难以捉摸。
其实，理解平台算法的底层逻辑，不是要与之对抗，而是要理解其设计初衷——平台希望留住用户，而留住用户需要优质且多元的内容。所以算法的核心目标是在海量内容中高效地识别优质作品，并将其推荐给可能感兴趣的用户。对我们创作者而言，与其将算法视为神秘莫测的评判者，不如将其理解为一套公平的“游戏规则”。掌握这套规则，意味着我们的优质内容更有可能突破重围，获得应有的曝光。
抖快红平台的流量分配机制：如何为每个新视频打造公平的舞台
在内容推荐平台中，如何平衡新老内容的流量分配是一个核心挑战。一方面，用户希望看到经过验证的优质内容；另一方面，平台需要确保新发布的内容也能获得展示机会，以维持创作者生态的活力。
新内容的困境：从“新同学”到“老熟人”的挑战
新发布的视频如同学校里的转学生，没有过往的互动记录，难以与那些已经获得大量点赞的“老熟人”竞争。推荐算法本质上依赖于用户反馈来判断内容质量——没有初始流量，就无法获得反馈；而没有反馈，算法就难以判断内容质量，从而形成“强者恒强，弱者恒弱”的循环。
如果这种局面持续，用户会因内容重复而流失，创作者会因缺乏曝光而离开，最终导致平台生态恶化。因此，平台必须设计一种机制，确保每个新内容都有成长为“老熟人”的机会。
多级流量池：为内容设置“升学考试”
抖手平台设计了一套类似教育体系的多级流量分配机制，将流量资源分为不同阶段：
义务教育阶段：保证基础曝光
在此阶段，平台为所有新发布的内容分配少量但公平的初始流量。这相当于给每个“新同学”基本的亮相机会，确保没有任何内容被完全忽视。
高中阶段：初步筛选优质内容
在获得初始流量后，平台会根据内容的表现为其设置“升学考试”。考核指标包括点赞率、完播率等用户互动数据。这些数据反映了内容在获得流量资源后的表现——如同学生在获得教育资源后的学习成绩。
表现优异的内容会晋级到下一阶段，获得更多的流量分配。这种机制确保了平台将宝贵的流量资源投入到有潜力的“好苗子”上。
大学阶段：优质内容的自然流通
通过前期考核的内容最终进入浩瀚的自然流量池，与其他优质内容同台竞争。在这一阶段，优质内容能够获得最大程度的曝光，“海阔凭鱼跃，天高任鸟飞”。
大学毕业：到社会工作了，参考指标不止成绩了
这种多级机制的精妙之处在于：随着内容晋级，竞争者的数量逐渐减少，而每条内容分得的流量却逐渐增加。这既保证了资源分配的效率，又确保了公平性。
同时，平台也意识到单纯依赖点赞率和完播率可能催生取巧行为，如标题党、低俗内容或争议性话题。为此，平台采取了双重保障：
1. 算法检测：通过技术手段识别并打压试图操纵系统的内容；
2. 人工审核：在必要时引入人工判断，确保内容质量与平台价值观一致。
最后：
流量分配机制如同一座精心设计的舞台，既给了每个“新同学”亮相的机会，又把聚光灯对准了最耀眼的“新星”。这种平衡艺术不仅维持了平台的内容生态健康，也为创作者提供了持续的创作动力，最终为用户带来更加丰富多元的内容体验。
通过这种多级成长机制，平台成功打破了“马太效应”的困局，确保了内容生态的持续活力与创新。
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其实，理解平台算法的底层逻辑，不是要与之对抗，而是要理解其设计初衷——平台希望留住用户，而留住用户需要优质且多元的内容。所以算法的核心目标是在海量内容中高效地识别优质作品，并将其推荐给可能感兴趣的用户。对我们创作者而言，与其将算法视为神秘莫测的评判者，不如将其理解为一套公平的“游戏规则”。掌握这套规则，意味着我们的优质内容更有可能突破重围，获得应有的曝光。
抖快红平台的流量分配机制：如何为每个新视频打造公平的舞台
在内容推荐平台中，如何平衡新老内容的流量分配是一个核心挑战。一方面，用户希望看到经过验证的优质内容；另一方面，平台需要确保新发布的内容也能获得展示机会，以维持创作者生态的活力。
新内容的困境：从“新同学”到“老熟人”的挑战
新发布的视频如同学校里的转学生，没有过往的互动记录，难以与那些已经获得大量点赞的“老熟人”竞争。推荐算法本质上依赖于用户反馈来判断内容质量——没有初始流量，就无法获得反馈；而没有反馈，算法就难以判断内容质量，从而形成“强者恒强，弱者恒弱”的循环。
如果这种局面持续，用户会因内容重复而流失，创作者会因缺乏曝光而离开，最终导致平台生态恶化。因此，平台必须设计一种机制，确保每个新内容都有成长为“老熟人”的机会。
多级流量池：为内容设置“升学考试”
抖手平台设计了一套类似教育体系的多级流量分配机制，将流量资源分为不同阶段：
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在此阶段，平台为所有新发布的内容分配少量但公平的初始流量。这相当于给每个“新同学”基本的亮相机会，确保没有任何内容被完全忽视。
高中阶段：初步筛选优质内容
在获得初始流量后，平台会根据内容的表现为其设置“升学考试”。考核指标包括点赞率、完播率等用户互动数据。这些数据反映了内容在获得流量资源后的表现——如同学生在获得教育资源后的学习成绩。
表现优异的内容会晋级到下一阶段，获得更多的流量分配。这种机制确保了平台将宝贵的流量资源投入到有潜力的“好苗子”上。
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我有个朋友在美服上班，把他老婆也带过去了，他老婆不上班，全职在家躺着。闲来无事就天天在小红书跟 yl 粉丝对线，表示男性有什么不好的，自己在家躺着很爽。
前几天，被封号了，她最大的乐趣，没有了。
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https://mp.weixin.qq.com/s/fxojWkQ7ckrco8hSLxWPuw
1/ 两个创始人，15天写完代码，上线首月就有人砸 $85000 求收购。
他们拒绝了。
这是 Gramlab 的故事——一个简单的 Instagram 工具，如何通过解决最无聊的痛点，实现月入 $5K 的被动收入？
👇 拆解他们的野路子增长术。
2/ 痛点即金矿
大家都知道 Instagram 的“密友圈”（绿圈）能提升 5-10 倍的曝光，是做私域的神器。
但痛点是：你没法一键添加几千个粉丝。
Gramlab 没做复杂的平台，只做了一件事：自动化这个添加过程。
这就是 MVP 的精髓：解决一个具体的、让人抓狂的小问题。
3/ 极速开发 > 完美主义
15天。这就是他们从想法到上线的时间。
利用 No-Code 工具和脚本封装，跳过内测，边卖边修。
在这个时代，速度本身就是一种竞争壁垒。当别人还在画原型图时，他们已经在收钱了。
4/ 0预算的增长黑客
没钱投广告？看他们怎么玩的：
- 🕵️ 潜入 Telegram 创作者群组（精准鱼塘）。
- 💰 开出 30% 的高额分佣，让营销号帮你打工。
- 🎯 锁定 "Close Friends Automation" 这种极其精准的长尾词。
- 📩 直接私信那些主页挂链接的商业账号。
5/ 为什么拒绝 $85k？
上线一个月就有收购邀约，很多人可能就卖了。
但创始人 François 认为：Instagram 的私域红利才刚开始。
这个案例告诉我们：当市场验证了你的 MVP，要有长期持有的定力。
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