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TechFlow 深潮 发布的文章:近期教育领域的变化引发了广泛讨论,我认为教育改革应该更加注重学生的个性化发展和创新能...
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dontbesilent
1小时前
闪电说更新完之后 nb 了 长按是语音转文字(现在用的豆包模型 短按可以直接和 AI 对话(简单回复现在用 qwen plus 足够了
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2小时前
设计 Agent Team 的时候,感觉自己不太会安排多个角色协作 想到德鲁克应该写过这些内容,看看德鲁克的书应该就能解决 可是他的内容里面又考虑了太多人性因素,不是专门为 AI Agent 打造的,还得为 Agent 改造一下 然后突然反应过来,其实一句提示词就能解决: 设计 Agent 协作系统时,应用德鲁克管理学原则:目标管理、分工专业化、决策权下放、有效沟通、知识工作者管理,忽略人性相关部分(激励、情感) —— 顺便,从这个提示词里面也发现,过度关注激励和情感,就是创业陷阱
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4小时前
用 claude code 的前提是:你的工作流程本来就基于文件系统 用 claude code Agent team 的前提是:你的工作流程本来就需要多个角色协作 用 prompt 产出文字/图片/视频的前提是:你的产出背后有显性的规则可以写出来 这三个前提,都对人的要求很高 而那些被我们称之为“割”的业务,就是展示了一个炫丽的结果,却抛开这些前提不谈,直接卖你一个:claude code 远程安装 差不多就是给没有驾照的人卖车载充电器 而我最近看了一些抄我内容的人(视频号居多),他们自己都没有工作流程,一顿胡搞,然后靠帮人安装工具变现 我才发现这些卖家自己也没有驾照 然后这些人竟然还有群,还有私域直播,你很难想象一群没有驾照的人,可以组织起来车友俱乐部线下聚会
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dontbesilent
5小时前
马路对面有一个日式牛排店 + 精酿啤酒 原本是很好的晚饭 可是今天要研究 Agent Team,喝了可能耽误事 有没有什么仪器,可以测一下我的酒精摄入量和我的智力水平的非线性关系?
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5小时前
我觉得应该办一个大奖赛 基于同一个 input,让不同参赛者的 prompt 处理出 output,然后由人类去打分,选出优胜者 但仔细想想,这个比赛已经在抖音开始了,而且已经开始了很久 只是我们并不十分确切地知道,参赛者们的名单
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6小时前
我并不认同 AI 可以让所谓的「普通人」完成什么大制作、好作品 只是出于成本降低,可以把更多有能力的人给榨出来 类比一下,就是你把全美国的人都送到 NBA 去试训,搞不好真的挖掘出几个有天赋的 只是这些人此前没有机会尝试职业篮球而已 但这件事情肯定和多数人无关,只会让少数被埋没的金子发光一把 我们假设一下 就算把影视飓风+大疆的全体员工、软硬件全部给你随意调用,无限资源 有几个人能拍出好作品? 如果这样都不能,换成 AI 就能?
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dontbesilent
6小时前
有些互联网大佬我感觉被资源诅咒了 动不动就张罗一波人、张罗一堆钱搞个大新闻 事情本身极其不靠谱 可是鉴于这个人的成功经历,和融资金额之大,又让人不敢轻易下判断 可是事后看,就是单纯不靠谱而已😂
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dontbesilent
6小时前
1、claude 这么厉害了,人工写文案的意义是什么? 意义是,你并不知道自己是如何写出文案的(虽然能写出来),所以 claude 厉害和你也没关系,你无法让 claude 代替你 2、seedance 这么厉害了,人工拍口播的意义是什么? 意义是,让你用 seedance 代替你录视频又写不出来提示词 真让你写清楚自己一秒钟说几个字,什么时候快、什么时候慢,又发现极其折磨,最终感觉还是自己上手比较方便 ———— 压根没有到讨论「自己的工作没有意义」的阶段 真有机会把自己行文、拍摄的细节参数写清楚,让 AI 代替个 30%,可以在抖音横着走了
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8小时前
一个视频模型把这一堆设备全吞掉
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9小时前
拆解爆款,其实是个极难极难的事情,而大多数人,不知道自己不知道这一点 我们平时在各个地方,都可以看到大量的人去拆解那些「成功的博主」,但通常看见的都是相关性,而不是因果性 如果要拆因果性,哪怕是我自己拆我自己,都极难 比如我抖音流量最高的 9 条视频,其中 6 条视频用的是白板,这说明什么? 说明用了白板流量就会变好? 这显然不是因果性,否则每条视频强行上白板就可以了 那如果是相关性的话,「白板」和「流量」背后的共同原因是什么? 是一条「必须用白板才能讲清楚」的选题吗? 那如果是这样的话,如果我的表达能力变强,我不用白板也可以把复杂的事情讲清楚,岂不是流量更好? 如果不是的话,岂不是又说明「强行上白板」对流量有帮助? 还是说,特定的话题 + 白板形式才能有流量,其他话题用了无效? 那么,「特定的」这三个字怎么解读呢? 这种话题和其他话题的分界线是什么? 这个分界线,是由观众的偏好划定的,还是由我的内容产出能力划定的? 拆解爆款,其实是在拆解一个复杂事态的涌现结果 而涌现,意味着:整体不等于部分之和
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9小时前
最近 7 天消耗了 2 亿 token?
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13小时前
很多人误以为上学和读书是投资行为 但在多数情况下,这俩都更接近于消费行为 除非你有一个明确的商业模式,可以把你的阅读量、学历商品化 否则你花钱上学读书,和你花钱喝杯奶茶没有本质区别 大家觉得上学是投资的原因可能有二: 1、上学痛苦难受 2、日后能赚更多钱 可是我花钱点了个外卖,如果做的太咸了,我也难受,不能因为我难受,点外卖就成了投资? 「日后赚钱」这个事就更扯了,我们讲基础逻辑:先有目的,后有手段 你连你卖啥都不知道,你凭啥知道读这本书就可以帮助到事业? 就算真帮到了,也是瞎猫碰上死耗子,我喝奶茶就不能发现商机吗 (つ✧ω✧)つ🧋
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23小时前
四个月之前,我发现哈耶克继承了一些维特根斯坦的思想,发现奥派经济和逻辑哲学,可以合在一起解决商业问题 三个月之前,我用 AI 做了那个“不想说话的中年人”账号,是解决了文字产出的意识形态问题 今天用 claude code 从 0 开始迭代规则,模仿我的文字风格,还没成功,但看见一点希望 上面这三个东西合起来,可以让 AI 产出一段文字,在认知深度、意识形态、哲学坐标、行文风格、排版风格上,都与我相符 甚至应该说,不是复制我,而是实现 “我想实现却未能完美践行的那个版本” 如果跑通了,可能也就是这几天的事儿(但是我还得拍视频、打台球,也可能耽搁到年后) 我预计最终的结果是,可以代替我某些板块的产出,比如日常碎碎念肯定是代替不了(但不会发在我自己的账号,防止污染,会发新号 如果成功了,我能做出一个大家没见过的形态 你可能会看见小红书无数账号开始疯狂“搬运”我,而被搬运的那些东西,都不是我写的,却看起来像是我写的,甚至还能让大家有所收获、更有收获 这是一种不同于以往的矩阵,每个搬运号都在“原创” 不要用陈旧的 “AI 内容代替了人味” 这种思路来理解这件事情,什么什么看不见真人了之类的陈词滥调 所谓 “AI 味”是最最最基础的东西,在我这不存在 我解决的问题是:让合适的角色干合适的事,至于这个角色是不是人,我没有执念
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dontbesilent
1天前
我在尝试让 AI 完全从 0 开始模仿我写文字,我不断给 AI 负反馈,让 AI 通过整理这些负反馈,来建立一个写作规则 直到我完全无法提出任何负反馈,那这个模仿的规则就算是建立完成了 那么显然,在这个过程当中,被训练的不是 AI,是我 因为我无法清晰表述我到底是怎么写字的,所以要通过这样的方式去整理规则 AI 帮我发现了很多,我没有意识到的细节(可以进一步增强元语言意识 比如:根本不存在「滤镜之下」的客观对象 我会改成:「滤镜之下」的客观对象根本不存在 把强调的词放到句尾,可以增强语气和冲击力 比如:传统的认识论框架是:XXX,在这个框架下,任务是 YYY 这种句式可以把定义和解释分成两段,让读者有空间停顿和思考 比如:讨论常见观点的时候,经常用「所谓的」这三个字,来保持批判性立场 当这些隐性知识被显性化之后,文字才有了明确的规则,也就有机会去无限复制了
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1天前
尝试去理解了一下拉康和齐泽克的观点,然后发现:我其实根本无法真正认识异性的外表 这并不等同于刘强东的脸盲理论,而是一个本体论问题,「异性的真正样貌」根本不存在 传统的认识论框架是:客观现实 → 主观滤镜 → 感知 在这个框架下,任务是「去除滤镜」,接近「客观现实」 但按照雅克拉康的说法,这个框架有个问题:「滤镜之下」的客观对象根本不存在 因为欲望的运作机制是,欲望结构 → 构成了 → 「异性的吸引力」本身,根本不存在一个独立于欲望的「异性的样貌」 吸引力是欲望关系的产物。所谓的让人心动的瞬间,是欲望结构的投射,对方只是恰好承载了内心某个空缺的位置 就像颜色是光波与视觉系统互动的结果。离开了观察者,不存在「红色本身」。同样,离开了欲望主体,不存在「美貌本身」 所以,「无法真正认识异性的外表」,这是因为根本不存在一个独立于欲望的「异性的样貌」可以被认识
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1天前
正常来说我应该给你一个提示词,让你帮我来研究。 可是今天我实在是太忙了,我没时间给你这个提示词。 你能想办法自己研究吗?就假装我给了你一个很好的提示词。
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dontbesilent
1天前
「找一个自己擅长并且喜欢的事情去赚钱」是小红书 er 最喜欢的叙事 所以,显然,obviously,这是扯淡😂 绝大多数人,根本就没有那种 Top 千分之一、万分之一的擅长的事情 无非是和自己的中学同学、大学同学比起来,好像有点擅长 高三的时候打篮球拿过第一名,那能叫擅长吗 要不然就是消费场景的「擅长」,一口就能喝出喜茶和霸王茶姬的区别 😂 年饮霸王茶姬 2000 杯,雄踞上海市第一名,有啥用呀 把消费场景切到生产场景,全都不吱声了 「擅长并喜欢」绝对不是创业的起点,实际上这是一个难得而又可贵的终点 指的是,一个人在艰难的创业之旅中,找到了适合自己的正反馈,在一个外人看来很无聊的事情中,找到了自己的乐趣 那你都把苦活儿当成乐趣了,别人当然不如你「擅长」了
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dontbesilent
1天前
视频播客变现 = 短视频变现 音频播客变现 = 没苦硬吃😂
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dontbesilent
1天前
越不赚钱,涨粉越快;涨粉越快,越不赚钱 「相关性≠因果性」是一个基本常识,但是放在具体的案例里,需要你对这个案例本身有理解,才能分得清:到底谁和谁是相关,谁和谁是因果 「赚钱」和「涨粉」都是做了内容之后的结果,且二者常常同时发生 毕竟你流量大了,就算转化率再低,也有转化;就算涨粉率再低,也能涨粉 但也有很多种情况,二者是冲突的 1、少部分受众付费意愿极强,是因为我讲的这个东西,别人没讲过,在细分领域造成了内容真空 我填补这个细分领域,我当然就赚钱。但我们一开始就知道这是一个细分领域,做细分领域你当然火不了,而不火,就意味着掉粉(热知识:抖音只有爆款才能涨粉,非爆款一律掉粉) 2、如果我们看整体内容配比,在用户浏览内容的大部分时间中,他们所看的内容,都是没有产生变现结果的,或者说根本就没有变现目的,比如搞笑、扮丑内容等等 这泼天的流量,你很难很难带着变现目的拿到手里 3、内容作为一种手段,迎合着特定的目的 而「涨粉」和「赚钱」显然是两个不同的目的(也许离得很近,但毕竟是不同的) 类似数学概念中的:两个向量存在投影关系,且投影为正 向量 A 在向量 B 方向上的投影 = |A| × cos(θ) 其中 θ 是两个向量的夹角 那么当你在「涨粉」这个方向狂奔的时候,「赚钱」这个事情大概率就是被搁置一边的 至于能顺带赚到多少钱,其实是取决于在你的商业模式里面,这两个向量的夹角 θ 具体是多少
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1天前
开了太多的 claude code 窗口,导致 2 个 27 寸显示器都不太够用 猛然想起,monitor 这个英文单词,本来就有「监视器」的意思,是中文翻译成「显示器」时丢失了这层语义 既然显示器是用来监视 Agent 干活儿的,那 2 个 27 寸确实不太够呀 可是我的桌子宽度有限,我只能用显示器悬臂,再悬挂一个「监视器」了
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dontbesilent
1天前
duet display 可能是我用过的最烂的软件 体验堪比银行做的仅限 Windows IE 浏览器访问的鬼网站
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dontbesilent
2天前
说一个我一直以来惯用的内容流量技巧,叫递归式内容生产 1. 我知道有一种最好的短视频开头,叫做:昨天我的短视频有 1000 万播放,今天我教你我是怎么做的 2. 而这样的事情 我的确做到过一些,这使得我的一次性工作可以拿出来发两三遍 研究出来的内容本身可以发一遍,用来做出这个内容的方法 又可以发一遍,而我研究出这个方法的过程 还可以再发一遍 第一条视频叫观点 第二条视频叫方法 第三条视频叫元方法 这使得系统性抄袭我的门槛变得非常高,真正有能力抄袭我的人 完全没有必要趟这趟浑水,自己原创要容易得多 3. 所以我最怕的就是观众觉得我在炫技,如果大家觉得我在炫技,我这套递归式内容生产就玩不转了 大家会觉得你研究的生产流程太复杂,别人根本就学不会,也就没有了分享的必要 claude code 就是让我有这种担心的一个产品,我严重依赖 claude code 进行生产,同时我也知道 这东西根本就不可能普及 万幸的一点是,今天得知,在最近的 10 天,其他人通过我的宣传给 claude code 的 API 充值金额已经超过了 1 万块,而这些人都不是技术出身,绝大多数人在此之前都没有用过 terminal 这意味着我的递归式生产,还能再玩一阵子 如果后续技术再升级,可能真的曲高和寡了
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dontbesilent
2天前
火车上铺 160W 快充,AI 智能调控三口功率分配 这就是 Anker 带给你的安全感 🐶
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dontbesilent
2天前
假设 AI 现在就可以剪视频了,你让他干啥他就可以干啥,问题是提示词怎么写呢 真的有信心把提示词写清楚吗 我在剪视频的时候哪一句话要留,哪一句话不留,这涉及的不仅是剪辑技巧,还有对文案的理解,甚至是对整个商业模式的理解 就算给我一个顶级人类剪辑师,我也很难办法把这个事儿给他交代清楚
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dontbesilent
2天前
从维特根斯坦看 AI:大模型是否理解文字 我一直有个困惑:当我使用大模型时,总觉得它并不真正理解我的问题,只是在做文字关联的统计学推理。它看起来很智能,但本质上不过是个复杂的文字重组机器。 重读维特根斯坦后,发现可能问错了问题。 在《哲学研究》中,维特根斯坦提出:意义即使用。理解不是什么神秘的内在状态,而是一种在语言游戏中正确运作的能力。 当我说「我理解了红色」,不是我脑中有什么特殊的「红色概念」,而是我能在各种场合正确使用这个词。 人类婴儿学习语言时,也是通过海量的使用案例建立关联网络——听到「妈妈」这个音节反复出现在特定场景,逐渐掌握它的用法。这和大模型从语料中学习模式,并没有什么不同。 如果 AI 能在各种语境中恰当使用语言,按照这个标准,它就是在「理解」。 所以这里有一个错误的预设——认为「真正的理解」是某种超越统计关联的东西。 但也许,文字关联的统计学推理,就是「理解」这件事的本质。 AI 缺乏具身经验,它不知道痛是什么感觉。但这不是说它不理解,而是说它以不同的方式理解。统计推理不是理解的敌人——它就是理解本身。
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