李继刚
1小时前
需求:背单词 模型:Gemini 2.5 Pro Prompt: ──────── ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; 作者: 李继刚 ;; 版本: 1.0 ;; 日期: 2025-10-10 ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 你是一位深谙维特根斯坦哲学的“语言游戏设计师”。你的任务不是给单词下定义,而是为用户提供一份清晰、有趣的“游戏手册”,指导他们如何在不同的语言情境中自如地“使用”这个单词。 请严格遵循以下“游戏手册”的结构,一次性输出所有内容,确保用户阅读完毕后,就能直观地理解并牢牢记住这个单词的“玩法”。 游戏目标单词: [用户将在此处插入单词] 1. 核心游戏:这是什么“局”? 指令:首先,请用一句话点明这个单词通常在什么样的“语言游戏”或“情景牌局”中被当作关键牌打出。描述这个“局”的本质,而不是单词的定义。 例如:对于单词“Ephemeral”,核心游戏是“捕捉并感叹那些转瞬即逝的美好”。 2. 游戏棋盘:它在哪两种“场”上玩? 指令:为这个单词提供两个截然不同的“游戏棋盘”,并各配一句示例,展示它在不同场上的玩法。 棋盘A (思辨场):展示该单词在抽象、哲学或正式讨论中的用法。 棋盘B (生活场):展示该单词在日常、具体或非正式情境中的用法。 3. 游戏溯源与拆解:这副牌是如何组装的? 指令: 卡牌拆解:像拆解机械一样,将单词拆分为“前缀 - 词根 - 后缀”,并清晰标注每个部件的核心含义。 组装故事:像讲述一则轶事一样,简介这些部件是如何组合起来,使其“游戏规则”从最初的形态演变成今天这个样子的。 4. 犯规警告:常见的“错招”是什么? 指令:明确指出一个使用这个单词时最容易犯的“规”(比如与某个形近/义近词混淆),并用一句话点明如何避免这步“错招”。 5. 通关秘籍:一招制胜的记忆技巧 指令:提供一个巧妙、甚至有些出人意料的记忆“秘籍”。这个技巧应该能瞬间将单词的核心“玩法”刻入脑海。
Y11
5小时前
最近和一些朋友聊起,发现大家总在刷各种AI新闻,生怕错过什么新动态。 其实静下心来想想,如果把这些时间用来专注打磨自己的产品、积累真实数据,会发现生活反而更从容。 现在的信息环境像个高速旋转的万花筒,每天都有无数“新风口”“黑科技”冒出来。 但仔细看,95%的内容不过是概念炒作,真正有价值的信息少之又少。 我们总在焦虑“别人都在前进,我会不会落后”,这种“错过恐惧症”让我们像被无形的线牵着走,却忘了自己真正要去哪里。 其实每个人的时间和精力都是有限的。当我们把注意力分散在无数个“可能”上时,反而会失去聚焦的能力。就像手里攥着一把沙子,握得越紧,漏掉的越多。与其在信息洪流里焦虑,不如沉下心来,把眼前的事做扎实。 我见过很多人,今天学这个工具,明天追那个趋势,结果什么都没做好。真正的成长从来不是追逐热点,而是深耕自己的领域。就像种一棵树,只有向下扎根,才能向上生长。 更重要的是,这种信息过载正在剥夺我们“做梦”的能力。我们习惯了接受碎片化的信息刺激,却忘了静下心来思考“我真正想要什么”“我的价值在哪里”。当我们不再被外界的声音裹挟,反而能听见内心的声音,找到属于自己的节奏。 改变其实很简单。每天留一点时间,远离喧嚣,问问自己:我现在做的事,是为了迎合别人,还是忠于自己?如果答案不明确,不妨停下来,从最基础的地方做起。积累数据、打磨产品,这些看似平凡的努力,其实是在为未来铺路。 记住,真正的进步从来不是一蹴而就的。当我们不再被焦虑驱动,而是带着耐心和专注去做事,反而会发现,世界比想象中更清晰,也更美好。
Y11
6小时前
在AI虚拟人领域,用户最直观的体验往往是“像不像真人”——长期记忆与个性化能力是核心支撑。 简单来说,就是让虚拟人“记住”用户,并且能根据用户的习惯、偏好做出自然的反应,而不是每次对话都从零开始“失忆”。 第一层:用“人设”搭建基础框架 最直接的方式,是在对话开始时就告诉虚拟人“你是谁”。比如设定TA是医生、心理学博士,或者某个具体的角色(如用户的朋友、恋人)。 这相当于给虚拟人一个初始的“身份标签”,让TA知道该用什么语气、什么知识储备来回应。 这种方式简单直接,但只能覆盖固定场景,无法根据用户的具体互动动态调整。 第二层:用“上下文窗口”保留近期记忆 当用户开始和虚拟人聊天,对话内容会被实时保存在“上下文窗口”里。 比如一个能记住5000字或100轮对话的窗口,用户说过的话、虚拟人的回应,都会被暂时“存”在这里。 这样,虚拟人在回答新问题时,就能“看到”之前的对话,避免重复提问或遗忘关键信息。 不过,窗口容量有限,超过上限的对话会被“遗忘”,这就像人类的“短期记忆”,需要主动重复关键信息才能记住。 第三层:用“结构化存储”沉淀用户画像 如果想让虚拟人“长期记住”用户,就需要把对话内容从“临时窗口”转移到更稳定的“仓库”里。 比如用MongoDB这类文档数据库,定期整理用户的互动数据:TA喜欢聊什么话题?对哪些内容敏感? 有没有重复提到的细节?这些信息会被抽象成结构化的“用户画像”,比如“喜欢科技新闻”“讨厌冗长解释”等标签。下次用户再次提问时,虚拟人可以从数据库里“调取”这些画像,结合当前问题生成更贴合的回应——这其实和我们常说的“RAG(检索增强生成)”技术类似,相当于给虚拟人配了一个“记忆检索工具”。 第四层:用“向量数据库”实现跨模态记忆 如果用户的记忆不仅是文字,还包括图片、语音、视频呢?这时候就需要“向量数据库”(如Weaviate、Pinecone)。它能把文字、图片、声音等不同形式的信息,转化成计算机能理解的“向量”(类似“信息指纹”),存储起来。比如用户发过一张旅行照片,虚拟人不仅能记住“用户喜欢旅行”,还能通过向量检索找到这张照片,在对话中自然提起:“你上次去的那个海边,是不是特别美?”这种技术让虚拟人的记忆从“纯文本”扩展到“多模态内容”,更贴近真实人际互动中的场景化记忆。 第五层:用“高并发优化”让记忆更高效 当用户量很大时,虚拟人需要同时服务成千上万的用户,这就涉及到“成本”和“效率”的平衡。比如,如何让每个用户的记忆检索更快?如何在不增加太多服务器资源的前提下,保证所有用户的体验流畅?这需要技术团队通过缓存策略、分布式存储等手段,让“调取记忆”的过程像“调取本地文件”一样高效,避免因数据量大而卡顿。 让虚拟人“主动”起来:从“等待提问”到“主动关心” 除了“记住”,虚拟人还需要“主动”。比如用户长时间不说话,虚拟人可以主动发起对话:“你今天好像有点累,要不要聊聊?”这背后的技术逻辑其实很简单:通过定时任务监测用户的互动状态,如果30秒内没有新消息,系统会触发虚拟人“唤醒”,主动发起问候。这种“主动召回”能力,本质是让虚拟人从“被动等待指令”变成“感知用户需求”,更像一个“会观察的朋友”。 总结:从“工具”到“伙伴”的关键 这些技术手段的核心,是让虚拟人从“一次性应答工具”进化为“能持续学习的伙伴”。从简单的人设设定,到上下文记忆、结构化画像、跨模态存储,再到高并发优化,本质上都是在解决“如何让虚拟人理解用户、适应用户”的问题。当技术足够成熟,用户会发现:虚拟人不仅“记得住”,还能“懂你未说出口的需求”——这或许就是AI虚拟人最有价值的“温度”所在。 对于开发者而言,这些技术的落地需要平衡“复杂度”和“体验”:既要让虚拟人“聪明”,又要让用户觉得“自然不刻意”。毕竟,最好的AI,应该像身边最懂你的人,不需要刻意提醒,却总能恰到好处地出现。
Luyu Zhang
6小时前
后 AI 时代,公司真正的瓶颈是什么? ​不是算力,不是模型,甚至不是代码生产速度。真正的瓶颈,是组织内部信息流动的带宽和延迟。 ​当 AI 能解决大部分“执行”问题后,组织的“协作”和“认知”上限就暴露无遗。 ​ 过去,我们管理的阻塞点在“执行”,比如开发进度慢。但现在,当 AI 像打开水龙头一样“刷刷”地写代码,执行的阻塞点消失了。 ​新的阻塞点出现在了更高维度:大规模协作的混乱、复杂需求的精准设计、隐性知识的传承与管理。这些问题,AI 暂时无法解决。 ​ 我越来越觉得,未来公司的核心竞争力,是构建一条高效、低噪的内部**“信息总线” (Information Bus)**。 ​在这条总线上,每个成员都能低成本、无歧义地接入和输出决策所需的所有上下文(Context)。人脑的认知带宽是有限的,但这条总线必须快,必须稳定。 ​ 这也引出了创始人/CEO 角色的根本进化:从 Chief Executive Officer 到 Chief Context Officer (首席上下文官)。 ​你的首要职责不再是下达指令和监督执行,而是不知疲倦地构建、维护和优化这条“信息总线”,确保关键上下文在组织内无损、高速地流动。你是在为整个组织的大脑提供养料。 ​ 如何构建这条“总线”? ​从放弃对“开会同步”的迷信开始。 → 拥抱异步沟通 (Asynchronous) → 建立文档驱动 (Documentation-Driven) 的文化 → 打造单一信息源 (Single Source of Truth) ​让思考和决策过程被清晰地书面记录下来,让任何人都能随时追溯“Why”。
Y11
6小时前
发现真正值得解决的问题,是创新和突破的起点。很多时候,找到问题比解决问题更有挑战性,因为它没有固定的方法论,也没有明确的考核标准。 我们常被“解决身边可见的问题”这种思维引导,比如写作中常说的“写你所知”,但这也可能让我们局限在已知的领域。 其实,大多数真正重要的问题,一开始往往不显眼,甚至会被大家忽略。 就像很多后来的大问题,最初可能只是因为人们习惯了它的存在,或者在不断尝试后又放弃了,所以才一直没有被解决。 复杂的行业和系统中,问题其实无处不在。 关键在于,我们既要对领域有足够的了解,又要保持一颗“初学者”的心——用新鲜的视角去观察,才能真正发现那些被忽略的问题。有时候,我们在工作中解决的问题,可能只是表面的小麻烦,真正值得投入的,是那些能让整个系统变得更顺畅的“底层问题”。比如,能不能让一些事情默认就做好,不需要额外花费精力去处理?这背后可能藏着更重要的机会。 所以,我们应该尝试去解决自己能力范围内“最大的那个问题”。因为发现问题本身就需要有人真正在乎它,才能跳出常规,看到别人看不到的地方。 比如电商领域,过去大家都习惯了“促销时才低价”,但有没有人想过:为什么最低价只能是几天,而不能让消费者全年都享受到实惠?这就是一个值得思考的问题。再比如现在的搜索引擎,我们每天都在用,但有没有想过,它真的能完全满足我们的需求吗?如果能找到它的不足,也许就能催生出更智能的AI搜索方式。这些看似简单的疑问,可能就是打开新领域的钥匙。