比信息茧房可怕的是观点茧房，信息容易刷腻，观点不会。
文字的缺点是用户需要集中注意力看，优点是浏览的时间成本不高。这意味，刷知乎时，看到长文，你大概浏览下就能知道什么意思，然后看到符合你观点的文字就可以开始赢，或去评论区赢；看到不符合你观点的说法，直接跳过找下一篇就行。
视频和音频的优点是用时间换体验，更容易沉浸，缺点是只能通过时间形式调节进度。如果想快速获得赢体验，也只能调倍速，也就是说你必须完整知道别人说什么。例如你打开王骁的非洲视频，其实你根本不关心非洲国家的复杂情况，就想看结尾处中国人如何在非洲搞建设，满足民族自豪感。但为了赢得充实，你还是得忍受王骁将近二十分钟的介绍。你的确可以拉到最后直接赢，但这就骗不了你的“明意识”：我想了解一些非洲的情况。
而且，视频和音频，比文章更有帮助的一点，是能让读者进入学习的心流，提供一会运思的时刻。
而在短时间类目，音频最有效果，音乐，或几分钟的语音，都必须听完；短视频有字幕配合可以轻易拉倍速，短文更是一览即完。最重要的是，短音频和音乐创造了独处的空间；而短文，短视频能使人快速划到评论区和推荐页面，然后陷入共识的狂欢，要么继续陷入寻找共识的心流。
因此，何为有效学习，不是掌握了某种学习方式，如阅读实体书，听课，记笔记就是有效学习，而是让自己，能与某对象产生坦率交流，让对象能像冰镐一样破坏你的偏见，使真实世界的光照进内心。
文字的缺点是用户需要集中注意力看，优点是浏览的时间成本不高。这意味，刷知乎时，看到长文，你大概浏览下就能知道什么意思，然后看到符合你观点的文字就可以开始赢，或去评论区赢；看到不符合你观点的说法，直接跳过找下一篇就行。
视频和音频的优点是用时间换体验，更容易沉浸，缺点是只能通过时间形式调节进度。如果想快速获得赢体验，也只能调倍速，也就是说你必须完整知道别人说什么。例如你打开王骁的非洲视频，其实你根本不关心非洲国家的复杂情况，就想看结尾处中国人如何在非洲搞建设，满足民族自豪感。但为了赢得充实，你还是得忍受王骁将近二十分钟的介绍。你的确可以拉到最后直接赢，但这就骗不了你的“明意识”：我想了解一些非洲的情况。
而且，视频和音频，比文章更有帮助的一点，是能让读者进入学习的心流，提供一会运思的时刻。
而在短时间类目，音频最有效果，音乐，或几分钟的语音，都必须听完；短视频有字幕配合可以轻易拉倍速，短文更是一览即完。最重要的是，短音频和音乐创造了独处的空间；而短文，短视频能使人快速划到评论区和推荐页面，然后陷入共识的狂欢，要么继续陷入寻找共识的心流。
因此，何为有效学习，不是掌握了某种学习方式，如阅读实体书，听课，记笔记就是有效学习，而是让自己，能与某对象产生坦率交流，让对象能像冰镐一样破坏你的偏见，使真实世界的光照进内心。
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最近的🇺🇸关税策略就像不懂业务细节的leader 一拍脑袋要求推全一个负向策略，不做 AB 直接全量上线新方案，结果核心指标绷不住了，本来之前合作只是有所抱怨的业务方彻底炸了
最急可能被迫回滚？🤔
最急可能被迫回滚？🤔
自言自语ing：
推广效率低，需求挖掘效率低，本质上就是自己推广能力弱，需求挖掘能力弱的体现。既然能力弱，那就要去学，去练，向能力强的人学习。去模仿，去实践，去总结，不断优化自己的SOP，用高效的流程替代低效的做法。日日精进，持续精进，不断补齐自己的短板，这样成功的几率才会大。
推广效率低，需求挖掘效率低，本质上就是自己推广能力弱，需求挖掘能力弱的体现。既然能力弱，那就要去学，去练，向能力强的人学习。去模仿，去实践，去总结，不断优化自己的SOP，用高效的流程替代低效的做法。日日精进，持续精进，不断补齐自己的短板，这样成功的几率才会大。
给训练营改了3个多小时的作业，发现每个人用词的颗粒度都不一样，业务/转化场景/页面，我想做到关心学员这点又容易受影响。
复盘结论：遵守导师打分标准的前提下，明确自己的框架。
复盘结论：遵守导师打分标准的前提下，明确自己的框架。
【比特世界的商业模式🤔】1/3
* if三个维度评估商业模式优劣：1）是否纯线上生意（不涉及实物或线下等物理世界，包括三类的网络/规模/双边效应，价值依次衰减）；2）是否给用户免费供应（影响市场集中度高低，例如搜索引擎 vs SaaS类；免费小说如番茄 vs 付费小说如掌阅）；3）是否不直接向用户收费（平台/通道生意最佳，c端流量就是注意力就是钱，例如广告平台 vs 游戏）
* 上述逻辑适用于PC/移动互联网的商业模式分析，then AI领域如何？AI改变的是生产力不是生产关系，虽然是纯比特生意，但本质上不存在上述1）网络效用（用户增加的边际收益并不大于边际成本），2）和3）是产品层对模型智能的封装/交互形式及商业策略选择。没有1）的情况下，投资角度关注：
* 1）大DAU平台如chatbot、AI搜索：给c端免费供应，收取tob费用如广告。但用户数据没价值；2）产品/场景有用户数据价值：例如github（开发者贡献代码+给反馈）、设计/写作工具如知识库（用户沉淀经验/个性化知识/UGC模版+给反馈闭环）；垂类专业场景如医疗/金融/法律（把人脑思考教给模型。贡献低成本/依赖经验的COT数据标注，且准确率高）；3）有模型能力的产品：用户数据有边际效用递减的特点，例如针对chatbot产品中数据稀疏的长尾use case，能提高生成质量的方式是用better model（少量样本中泛化）
* if三个维度评估商业模式优劣：1）是否纯线上生意（不涉及实物或线下等物理世界，包括三类的网络/规模/双边效应，价值依次衰减）；2）是否给用户免费供应（影响市场集中度高低，例如搜索引擎 vs SaaS类；免费小说如番茄 vs 付费小说如掌阅）；3）是否不直接向用户收费（平台/通道生意最佳，c端流量就是注意力就是钱，例如广告平台 vs 游戏）
* 上述逻辑适用于PC/移动互联网的商业模式分析，then AI领域如何？AI改变的是生产力不是生产关系，虽然是纯比特生意，但本质上不存在上述1）网络效用（用户增加的边际收益并不大于边际成本），2）和3）是产品层对模型智能的封装/交互形式及商业策略选择。没有1）的情况下，投资角度关注：
* 1）大DAU平台如chatbot、AI搜索：给c端免费供应，收取tob费用如广告。但用户数据没价值；2）产品/场景有用户数据价值：例如github（开发者贡献代码+给反馈）、设计/写作工具如知识库（用户沉淀经验/个性化知识/UGC模版+给反馈闭环）；垂类专业场景如医疗/金融/法律（把人脑思考教给模型。贡献低成本/依赖经验的COT数据标注，且准确率高）；3）有模型能力的产品：用户数据有边际效用递减的特点，例如针对chatbot产品中数据稀疏的长尾use case，能提高生成质量的方式是用better model（少量样本中泛化）