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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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Frank
1个月前
每个时代都会有一个人能做的事情,也会有一群人组织起来去做事情,自发组织起来去挑战更大的利益是人的本性 以前一个人能耕田、组织一群人分工合作可以效率更高而且抗风险 现在一个人能摆摊、能做电商、组织一群人能做更大的事 未来一个人能做现在一堆人才能做的事情、但也一定会有新的组织出现去挑战更大的事情 人类组织是特别有意思的主题,人类在任何时候都会自发形成一种共识,神明、国王、替罪羊、价值观、分配规则都是自发共识的结果
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Frank
1个月前
最近注意到一种商业模式,自媒体+定制服务/产品 媒体当做广告给服务引流,订制服务作为媒体的素材,从媒体角度看有稳定的素材来源,从产品角度看有不花钱的高质量广告,加上定制属性的品牌护城河,商业模式太好了 印象比较深刻的是手工品和奢侈品二次开发的赛道,客群付费能力强,品牌信任比价格更敏感,容易口碑传播且忠诚度高,媒体角度看不涉及敏感话题无风险,产品角度看轻资产无风险,几乎没有结构性风险 服务类的有很多律师和卖课自媒体,不过媒体角度看,有的容易涉及社会敏感话题,例如勇哥 餐饮类的流动烤全羊、家政打扫卫生,但服务高度同质化,价格敏感高于品牌信任 如果把自媒体的商业模式分为三种: 第一种是纯粹的内容生产与消费,例如mr beast,高质量的内容通吃,制作门槛高 第二种作为纯粹的广告渠道,例如带货,产品和服务不受控,一堆产品里面一个雷就有可能把自己辛苦积累的口碑清零 第三种把媒体广告化,用户看自己的广告还津津有味,买了服务后又能贡献新的媒体素材,素材又带来新的用户,自己形成一套闭环
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Frank
1个月前
把项目管理都换到linear了,确实好用不少
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Frank
1个月前
梭哈
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Frank
1个月前
一直觉得数据驱动是个很扯的东西,把复杂系统抽象成简单数字比大小就是决策者在逃避责任,数字作为参考标准之一是很好的,如果只看数字很容易严重失真 社区氛围、用户口碑、文化凝聚力很难去抽象成具体数字,增长可以买量、留存可以推丝袜大胸、活跃度可以引战、arpu可以小字倒计时诱导逼单 盲目追求数字其实挺自欺欺人的,但投资人也会骗自己能赚到钱就行,有一天算一天 伟大的企业和产品是懂得克制,坚守信仰的,绝不仅是唯利是图
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Frank
1个月前
白天冰美式,晚上莫吉托 COMMUNE写代码体验不错,上市后买手股票支持一下
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Frank
1个月前
黄金价格是美元信仰的传感器,美元信仰背后是美国的领导力和控场能力 俄乌冲突的时候黄金也没涨现在这么多,大家还是信任拜登的控场能力的 特朗普上台后的领导力和控场能力都大打折扣,不仅摆不平事情,还在社团搞内斗: 自家鸡飞狗跳(招一堆ICE搞事) 摆不平事(俄乌冲突还在继续) 敲诈小弟(关税) 睡二嫂(搞加拿大) 小弟有事往后缩(中日冲突) 用商人思维来演社团大哥的角色,矛盾在于商业外围有强规则秩序兜底,而社团大哥自己就是最外面兜底那一层,核心逻辑很不一样 感觉今年11月的美国中期选举和深圳APEC会是个重要节点
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Frank
1个月前
时常会感到迷惑,没看到几个实际评测,甚至没看到有人骂的产品,在媒体上三天两头就几条龙几只虎的
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Frank
1个月前
Typeless的交互很像微信的语音输入,只需要自己逼逼一大段,接收方自己就能消化掉的感觉还是很爽的 都别吐槽老登领导60s语音布置工作了,懒惰逃避思考,责任往下甩是人类的天性😅
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Frank
1个月前
打算把每天vibe coding的时间拿出来1/3看优秀的开源项目、商业模式、产品设计等等 AI的执行能力太强,作为人类把执行部分的脑容量拿出来承载更好的品味,长期看收益更高一些了 同样参数量的模型,判别模型能拟合的数据规模要远大于生成模型,有了AI作为外挂的生成模型,人脑原本的部分可以空出来构建更强的判别模型 如果把基层程序员到顶层投资人之间拉成一个光谱,AI带来的生产力提升在将整个光谱疯狂向右偏移和挤压,感觉很快会有新的组织形式冒出来
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Frank
1个月前
Gemini的移动端是真粗糙,这么久了还没有retry、memory,创建新会话还要点两次,ChatGPT的交互还是好多了
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Frank
1个月前
国内搞这个太空旅游也太难绷了🤣
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Frank
1个月前
新的一年再接再厉
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Frank
1个月前
看到这本1992年的书,34年前的画风充满了文青风格
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Frank
1个月前
最近发现一个调研需求的方法,定位好目标人群之后,找几个相关的问题去社交媒体搜索作为冷启动,然后让推荐系统不断推相关的内容,以第一视角体验目标人群的信息源,并留意评论区点赞数量高的真实需求 既能快速了解这个行业,也能知道面向这类目标群体,怎么做内容更容易获得流量,直接找准推荐系统推过来的爆款风格模仿就好,可以同时搞明白需求和营销
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Frank
1个月前
最近很喜欢看书,一方面是Notebook LM大幅提高了吸收效率,另一方面自己的胡思乱想在书中找到锚点的感觉很好 例如之前跟朋友讨论过国内的pvp和pve问题,社会风气很崇尚“人上人”的pvp游戏,觉得这是一种不太正常的现象,在Naval的文章中看到了类似的讨论,不过名称是status game和wealth game 还有一次跟朋友讨论过线形变化和非线形变化的主题,觉得生活中很多事长时间来看是非线形的,不该用线形的眼光来推断长时间后的事情,例如用线形回归的方式推测未来的收入、健康、社会福利、工作环境等。后来在塔勒布的《黑天鹅》看到了更完备的思考,不过名称变成了Mediocristan和Extremistan 最近看查理芒格的书中谈到了self pity这种情绪,并表示对这类情绪应该采取零容忍的态度,因为会产生错误的归因,随之反应过来自己犯的很多错误也和这类情绪有关,以后应该用更坚定的态度来杜绝这种情况
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Frank
1个月前
之前和朋友聊过一个主题,觉得国内过度pvp让人疲倦,想静下心来搞点pve的事情 发现Naval也有文章讨论类似的东西,应该尽量去玩正和博弈的wealth game而非零和的status game
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Frank
1个月前
前段时间给自己搓了一个chatbot,想的是结合线上模型的推理能力+本地模型的隐私保护,区分角色和权限但要能合作完成任务 例如让线上模型处理复杂的调研和推理工作,本地模型负责本地文件的读取、脱敏、写入等操作,确保数据隐私+行为稳定可预期,敏感操作不受线上模型影响 产品做的比较克制,很多feature做好了后又删掉了,而且权限管理这部份一直做得不太满意,还没想好要怎么完备一些就先放着吃灰了😅
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Frank
1个月前
最近看塔勒布的书,里面提到了两种类型的知识,分别是Episteme(书本知识)和Techne(实践知识) 如果套用程序员的语言,相当于Episteme可以用人类语言进行序列化,例如教科书上的公式,代码架构的最佳实践等 而Techne是不可序列化的,与环境高度绑定的,例如一个工匠的手感,医生的临床经验等 现在回头看,LLM最后会吃掉所有Episteme,人类的竞争力会体现在不可用自然语言序列化的Techne上
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Frank
1个月前
NotebookLM太好用了,可以将各种东西扔进去,然后吐出来一个15~20min的中文播客,这个pro订阅还是很值的 本来不爱读书,现在通勤路上一天能听完好几本(仅限人文社科类这种知识密度并不大的书
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Frank
1个月前
中国很多产业看上去是企业赚的卖货出口的钱,其实都是中央政府在赚企业的税,地方政府在赚雇员买房消费的钱 不少企业干的辛辛苦苦毛都没赚到,有的tob/tog在商业模式跑通后被国企抢饭碗,有的价格战卷的半死不活,有的好不容易赚点轻松的钱就被打成十恶不赦的资本家,有的顶在模糊的法律条文上战战兢兢,头上随时悬着达摩克利斯之剑……
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Frank
1个月前
从AI的记忆功能更新对自己的理解,也算是一种左脚踩右脚了🤣
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Frank
1个月前
看完了卡普的科技共和国,书里一直拿谷歌当硅谷左翼典型进行批判 现在美国右翼这么猛,感觉谷歌会有政治风险呢,刚好谷歌的股票创新高了,周一打算出掉一些
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Frank
1个月前
投资的好处之一是能通过亏钱这种明显的负反馈,不断警醒自己还是个菜逼,认识上还有很多不足,还要努力学习😅
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Frank
1个月前
有了claude code之后,给产品做多语言支持舒服多了,真的很难有耐心一个个去翻译和配置,现在直接开plan mode,不到半小时自己就改完了 还有类似stripe集成、简单的CRUD API等有清晰最佳实践的代码,也不用自己写了,省下很多精力去研究其他优秀产品和开源项目 将大脑从生成模型转向判别模型,对于xNTP类型的人真是进入了舒适区,可以将更多时间花在学习和满足好奇心上面 最近很喜欢一边散步一边和ChatGPT语音聊天,将感兴趣的领域不断扩展,好奇心能随时得到满足的感觉太棒了
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