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宝玉
1个月前
转译：这波裁员潮的背后，其实藏着两个截然不同的故事，而不是一个。 一方面，像亚马逊 (Amazon)、Meta 和微软 (Microsoft) 这样的科技巨头裁员，是为了筹集资金购买 GPU（图形处理器，AI 训练和运行所必需的强大芯片）。他们的收入在增长，股价在攀升。他们裁掉员工，是为了把钱腾出来，砸向“算力”。这可不是经济不景气时期的“降本增效”。这更像是一场被迫的资源重新配置——把发工资的钱，转投给数据中心。这笔账算得极其残酷：每裁掉 1% 的员工，省下的钱就能多买一批 H100（英伟达公司生产的顶级 AI 芯片，非常昂贵且抢手）。 与此同时，UPS、雀巢 (Nestle)、福特 (Ford) 和塔吉特 (Target) 这些传统行业的公司也在裁员，但原因恰恰相反。他们已经部署了切实有效的 AI（人工智能）工具。比如，客户服务自动化、供应链优化、生成式设计系统等等。AI 带来的生产力提升是实实在在的，而且还在不断累积。这些公司不需要自己去购买庞大的 GPU 集群（由大量 GPU 组合而成的高性能计算系统）。他们从“超大规模云服务商”(比如亚马逊 AWS、微软 Azure 或谷歌云) 那里租用“推理”算力（即运行 AI 模型得出结果），然后裁掉员工。因为现在这笔账（用 AI 替代人力的成本）终于算得过来了。 裁员的双方，都在喂养同一头巨兽。 科技巨头在疯狂“买铲子”（指购买 GPU 等基础设施，就像淘金热里卖铲子的人）。而其他所有人，则在购买用这些铲子挖出来的“黄金”（指 AI 带来的生产力）。 半导体公司稳坐中间，向整个产业链收取“租金”。台积电 (TSMC)（全球最大的芯片代工厂）、英伟达 (NVIDIA)（GPU 的主要设计者）和阿斯麦 (ASML)（制造顶级芯片光刻机的唯一厂商）正在疯狂“印钱”，而产业链的两端（科技公司和传统公司）都在大量裁员。 这个发生的时间点至关重要。目前，企业对 AI 的采用率大约是 10%，并且正朝着 50% 迈进。历史经验告诉我们，这个阶段（从早期采用到主流普及）的发展速度最快，创造的财富也最多。 但问题是，这些财富正集中在“算力”上，而不是“劳动力”上。企业的“市值”(即公司总价值) 增长与普通人的“工资”增长之间的鸿沟，从未像现在这样巨大。 这不是一场经济衰退。这是一场“再平衡”（即经济结构的根本性重塑）。而大多数劳动者，不幸正站在了天平的错误一端。
#AI裁员潮 #算力经济 #科技巨头 #传统行业 #劳动力再平衡
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LIN WEI
1个月前
还可以再解释细一点，当项目没有明确定义时，rust 为啥会显得笨拙？因为此时不但需求会随时间变来变去，更要命的是你没有一份十年没变过的 C 代码做参考，对项目整体实现缺乏全局的认识，只有自底向上的方法不断尝试和修正自己，不段反思和改进中上层代码，才能像盲人摸象那样逐步认清楚整个世界因该是啥样，而此时类型体操会在这时勒得你喘不过气来，一个之前需要横着用的变量现在需要竖着用了，你思来想去发现你完全没办像其他语言那样改成法竖着用了，于是你只有引入更大范围的重写才能解决问题，你觉得这样很难受，去 rust 社区寻求帮助，但发现他们并不会帮助你真的解决语言问题，只会一个劲的指责你 “你觉得痛苦正是因为你对 rust 不熟悉导致的” 或者 “rust 逼迫你更大范围重写正是逼你尽早写出更好的代码”，他们这么说在定义清晰的项目里的确没问题，越早重构越好，但在定义不清晰的项目上里存在大量中间设计，你今天改成这样，八成不是最终形态，隔几天可能还要改，而此时 rust 却逼迫你每次都提前费精力进行更大范围的重写，即使这时完全没必要的，过两天就不需要的，他也不许你像其他语言那样用快速实现的方式应对新的中间状态，等需求稳定了，技术方案也收敛的情况下再进行迭代和完善，然后你就抓狂了！
#Rust语言 #项目定义不明确 #重构 #类型系统 #开发效率
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Andy Stewart
1个月前
现在内存全球缺货 我们库存有很多DDR4 DDR5笔记本内存条 欢迎购买，美光顶级内存条，质保2年，别家都是引流的没货，我家有库存几千条 购买方式，京东搜索 “懒猫微服”，去店铺买内存条，内存条薄利，不讲价，感谢老板们
#内存缺货 #DDR4/DDR5 #美光 #懒猫微服 #促销
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我在高中的时候，某一次做题的时候，发现，哎哟，sin函数怎么有点像幂函数？然后我就设计了几个幂函数去逼近sin函数，最后以失败告终，后来读了大学才发现，哦，泰勒公式是吧？ 所以可以想象，ai时代，对于学有余力的孩子，必然会有非常大的帮助。
#高中数学 #sin函数 #幂函数 #泰勒公式 #AI辅助学习
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ポーカーも麻雀も打てた ちょっと操作が遅い（どのAI搭載ブラウザも共通な弱点だけど）けど、今後に期待 Flowithは他にも、フロー形式でAIとの会話を展開できたり、便利機能がたくさん AIブラウザとして、エージェント機能以外を今のうちに使い始めるのはアリかなと思った
#ポーカー #麻雀 #AIブラウザ #flowith #エージェント機能
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蓝点网
1个月前
#夜间快讯 微软旗下云计算平台Microsoft Azure出现大规模中断。AWS等也再次出现中断。#Azuredown #AWSdown
#Azure中断 #AWS中断 #云计算故障 #微软Azure #大规模中断
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可能 vibe 让工程师断代的问题比我想得更严重…
#工程师 #vibe #断代 #问题 #消极
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大帅老猿
1个月前
给用户造成付款的紧迫感是好设计还是坏设计？
#付款紧迫感 #用户体验 #设计伦理 #心理操纵 #商业策略
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美股和a股目前的预期机会其实比较多，有很多屌爆炸的科技公司都还没上市融资. 美股有claude，figure，openai等等 a股有宇树，众擎，长鑫存储，摩尔线程这些. 同时这轮全行业的ai产业替换，股市肯定能持续爆炸好几年.
#美股 #A股 #AI产业 #科技公司 #股市
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我看懂现在互联网的行情了。 程序员的尽头主要是三条线，第一条大厂螺丝钉，有技术的死磕技术，第二条独立开发，发现开发出来赚不到钱的直接可以转到第三条，第三条开发没赚到钱，自媒体有了一点水花，遂拉群卖课。所以，不要看不起销售，人人都将成为销售。
#互联网 #程序员 #职业发展 #自媒体 #销售
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ahhhhfs
1个月前
🖨️ 局域网打印神器：PrinterService！让浏览器也能直接打印文件，轻量又高效！ ⚙️ 无需安装客户端和驱动！全Web界面操作，让打印更自由 🖱️ 👉 #内网打印 #办公提效
#局域网打印 #PrinterService #Web界面打印 #办公提效 #轻量高效
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徐老猫
1个月前
亚马逊的大裁员，应该是与资本支出无关，而反映了大企业在寻找一种平衡点，如何在缩减员工成本的前提下，还能保持甚至拉高增长。说明他们有了AI的加持，裁员底气足了。 很多企业都在做着类似的盘算，他们相信AI可以用来弥补部分空缺，实现更多流程的自动化。 高盛称该公司“将在年底前限制员工人数增长”，并减少可以通过AI提高效率的岗位。 美国最大的私营雇主沃尔玛也表示，即使销售额增长，也计划在未来3年内保持员工人数基本持平。 Airbnb首席执行官表示，他预计未来一年员工数量不会大幅增长。“我们现有的团队能够完成更多工作。” 许多公司有意采用精简化的人员配置模式，保留更多职位空缺。 在财报会议上，提到投资回报率和AI投资的次数越来越多，说明企业裁员并非出于拆东墙补西墙，而是为了提高效率。 但美国是消费者主导的社会，企业都这么干的话，经济恐怕有麻烦了。
#亚马逊裁员 #AI提效 #企业降本增效 #经济风险 #消费者主导
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海外爆料
1个月前
🚨 澳洲10号台报道，Andrew深夜开着焕新Y，以110公里/小时的速度在高速公路上行驶。突然车窗爆炸！被陨石击中！但特斯拉依然平稳地继续行驶！ 🔥 车主称，Autopilot救了他们，因为飞溅玻璃和烟雾一度让他们无法动弹，被吓呆了，情形极其惊险！
#澳洲 #特斯拉Autopilot #陨石击中 #高速公路 #惊险
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Y11
1个月前
在AI竞争的浪潮中，字节跳动以“豆包”为支点，正撬动着国内AI服务市场的格局。 作为10年技术积累的实践者，我们可以看到，字节通过“技术+产品+生态”的协同战略，正在构建一套独特的AI发展逻辑。 从用户体验到商业变现，豆包的攻守之道 豆包App自2023年8月上线以来，用两年时间实现了用户规模的快速突破，目前月活已达1.57亿，成为国内移动端最大的AI对话助手。 这份成绩背后，是字节对用户需求的精准把握——不同于西方AI工具的强功能导向，豆包更注重“亲近感”和“易用性”，支持语音、视频、方言等多元交互，图标设计也采用了亲和力强的卡通形象，降低了普通用户的使用门槛。 这种“降低门槛”的策略，也体现在产品定位上。 针对部分用户反馈的“深度问题回复不够好”，字节的解释是，豆包的核心是“展示模型能力的窗口”，其企业级服务会提供专业级回复。 这种“大众市场免费体验+企业级付费服务”的模式，既避免了“一刀切”收费对用户规模的冲击，也为未来商业变现埋下伏笔。 从赵祺接手豆包产品来看，字节正加速将豆包推向“用户规模+商业变现”的双轨发展。变现路径可能包括场景化按次收费、超额使用付费、抖音生态联动分成等。值得关注的是，抖音10亿级的月活为豆包提供了天然流量池，未来两者的深度整合或将成为新的增长极。 技术突围：从“沉默期”到多模态领先 豆包的崛起，离不开背后豆包大模型的技术支撑。今年初，面对DeepSeek、Qwen等竞品的冲击，字节没有选择盲目跟进，而是沉下心来快速迭代模型。6月发布的1.6版本，凭借国内首个原生多模态能力，在长上下文理解、性价比上实现突破，迅速跻身国内第一阵营。 目前，豆包大模型日均tokens调用量已突破30万亿，半年增长超80%，生态扩张速度惊人。在多模态领域，豆包在视频（Seedance）、图像（Seedream）、语音克隆等产品化矩阵上优势明显，场景落地更深。不过，在海外市场，由于不开放API且缺乏开源动作，豆包的声量仍落后于部分竞品。 “一盘棋”战略：技术与生态的深度协同 在大厂中，字节的AI战略最具“协同性”。这种“一盘棋”体现在三个层面： 一是产品矩阵联动。豆包大模型不仅支撑C端的豆包App，更向手机、汽车、AI玩具等硬件延伸。vivo、荣耀等手机厂商已将其作为助手底座，字节还与多家车企在智能座舱领域展开共创。 二是内部流量闭环。抖音作为核心入口，不仅为豆包App引流，更在开发内置AI功能，测试直接接入豆包能力的入口。同时，豆包生成的内容可一键分享至抖音，形成“创作-分发”闭环。 三是企业服务与内部场景联动。火山引擎的企业级服务，均在抖音、飞书等产品内部跑通验证后推出，如Data Agent数据工具已在抖音内部使用。这种“对内验证-对外输出”的模式，大幅降低了商业化风险。 挑战与展望 尽管字节AI战略展现出强大的执行力，但仍需面对三大挑战：一是与OpenAI、谷歌等巨头的模型技术差距；二是国内外市场的差异化变现难题；三是自研芯片与基础设施的支撑能力。 从行业角度看，字节的“技术+生态”模式正在改写AI竞争规则。当多数企业还在单打独斗时，字节用“一盘棋”思维将技术、产品、流量拧成一股绳。对于追求长期价值的企业而言，这种“从用户中来，到生态中去”的发展路径，或许正是突围的关键。
#字节跳动 #豆包APP #AI服务 #多模态 #商业变现
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Y11
1个月前
番茄小说的崛起，是互联网时代产品创新与市场洞察的典型案例。 作为字节跳动旗下的免费网文平台，它在短短几年内实现月活近2亿的成绩，不仅颠覆了传统付费阅读模式，更重新定义了用户的阅读习惯。 从“下沉市场”切入，重构阅读价值 当晋江、起点等平台聚焦付费阅读时，番茄小说敏锐地捕捉到一个被忽视的市场——对价格敏感但阅读需求旺盛的下沉用户。 通过“免费阅读+广告变现”模式，它打破了“阅读必须付费”的固有认知。 用户无需花钱购书，甚至可以通过签到、阅读、看广告获得“番茄币”兑换现金，这种“零门槛获取价值”的设计，迅速吸引了大量用户。 平台的核心是算法推荐——基于用户阅读行为，精准推送玄幻、甜宠、热血等强“爽感”题材，让用户在最短时间内沉浸其中，实现“杀时间”的需求。 “爽点”设计与降本增效的结合 番茄小说的产品逻辑很清晰：用免费降低用户决策成本，用算法提高内容匹配效率，用“广告+流量”模式反哺平台。例如，其封面标题刻意突出“无敌”“王妃”“重生”等关键词，内容节奏快、冲突密集，完美契合下沉用户对“即时满足”的偏好。同时，依托字节跳动的技术优势，番茄小说将信息流推荐的精准度做到极致，用户打开APP就能看到“猜你喜欢”的内容，几乎无需主动选择。这种“懒人式”体验，让用户黏性远超传统平台。 从“内容生意”到“流量生意”的破局 传统网文平台依赖用户付费，作者则需投入大量时间打磨内容。番茄小说则通过“低价策略”聚合流量，再反哺广告主，形成新的商业闭环。广告不仅是变现手段，也成为用户体验的一部分——例如听书功能中，广告与内容自然融合，用收益提升兑换金额，形成“用户-平台-广告主”的正向循环。这种模式降低了用户门槛，也让平台得以快速扩张，甚至倒逼行业向“免费化”转型。 AI争议背后的行业焦虑 近期的AI训练补充协议引发争议，本质上是平台与创作者利益的博弈：平台希望用AI降低内容生产成本，创作者则担忧作品被滥用。这也暴露了免费模式的隐患——当用户习惯免费，平台若无法持续提供优质且低成本的内容，增长便会停滞。番茄小说的优势在于流量与算法，但长期发展仍需平衡“效率”与“价值”。毕竟，真正能留住用户的，永远是有温度、有创意的故事，而非冰冷的技术。 总结 番茄小说的成功，是对“用户需求”的精准把握：用免费打破壁垒，用算法提升体验，用流量反哺生态。它的崛起不仅改变了网文行业格局，更印证了互联网产品“效率优先、体验为王”的底层逻辑。未来，如何在技术创新与人文价值间找到平衡，将是包括番茄在内的免费阅读平台需要持续思考的课题。
#番茄小说 #免费阅读 #下沉市场 #算法推荐 #商业模式
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Geek
1个月前
Markdrop 是一个以可视化为核心的 Markdown 编辑器，目标是让写 README、文档和任何 Markdown 内容像搭积木一样直观、高效。
#Markdrop #Markdown编辑器 #可视化 #README #文档
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现在的新车普遍都有无线充电区之后，我还以为新手机早该普及无线充电了。但今天了解了下之后才发现手机行业这几年彻底倒退，很多号称旗舰机买到三四五千居然都不带无线充，简直离谱。上车能直接把手机一放就充电和找线插上可是天差地别的体验，接受了以后不可能再买没有无线充电的新车。
#无线充电 #手机行业倒退 #旗舰机 #用户体验 #汽车
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GenAI到CogAI的范式鸿沟：从F(q|internet)到F(q|you) 当我们惊叹于ChatGPT能写诗、写代码、做翻译时，一个根本性的问题被掩盖了： GPT-4在优化什么？ 标准答案是： $\min_\theta \mathbb{E}_{(x,y) \sim p_{\text{internet}}}[-\log p_\theta(y|x)]$ 即：在整个互联网语料上，最小化预测误差。 但这导致了一个悖论： # GPT-4知道一切... GPT4("量子力学的薛定谔方程") → 完美解释 GPT4("如何修马桶") → 详细步骤 GPT4("2000年代的流行文化") → 百科全书式知识 # ...但它不认识你 GPT4("我昨天和你说的那个项目怎么样了？") → "我没有记忆" GPT4("用我喜欢的风格写这段代码") → "什么风格？" GPT4("基于我们的对话历史，你建议...") → "什么历史？" 问题的本质： GenAI优化的是$F(q|\text{humanity})$，而不是$F(q|\text{you})$ 这不是小问题，而是范式级别的错位。
#genAI #CogAI #ChatGPT #GPT-4 #个性化
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XinGPT🐶
1个月前
我建议币圈的朋友多看看外面的世界，否则你只能注意到互相挖角吵架的纷纷扰扰，上了合约与狗庄的盘前博弈，这些都很好，有可能能赚点小钱，但这些都无法改变世界，最终也无法让你赚改变一生的财富。 要知道，今天发生了很值得铭记的两个大事件： 1. 英伟达秋季GTC大会 英伟达GTC上，老黄公布了2025-26的业绩展望，23年到25年 Hopper 系列卖出了4百万颗，总收入1000亿美金，而未来一年，Blackwell将预计售出2000万颗，总收入将超过5000亿美金。 你没听错，一年的收入超过一个以太坊市值。 而营收预期大大超过分析师预期，市值逼近5万亿美金，即将成为第一个人类历史超过5万亿美金市值的公司，超过去年除美国和中国以外所有国家的国内生产总值。 这意味着此前市场对于AI过热或者需求不足的担忧完全被打消，上游的半导体制造、电力能源产业链，下游的AI应用、云服务商等产业都会被带动起来。 除了炸裂的业绩预测，英伟达还公布了新的量子计算平台、新的超算集群、新的自动驾驶平台等等。 未来人类和机器人们的计算和思考，大概率都会装着一颗英伟达的心脏。 2. 中美元首确定会晤 中美之间的贸易纠纷从4月份开始继续大半年都在边打边谈，如今两边老大即将会面，说明大概率要有结论了，中美双方谈妥对市场是个极大的稳定信号。 根据WSJ等报道，中美trade deal如下： 中方：1年稀土审查展期➕购买大豆➕芬太尼合作 VS 对价 美方：美国不加征100%关税➕对等关税更长延期➕美国出口管制部分冻结➕芬太尼关税下降（10%）➕两边同时roll back靠港费（301）。 核心是芬太尼关税下降一半，美对华关税从30%下降至20%。 具体内容等明天公告，但核心是这件事大概率要尘埃落定一段时间了，两边都要抓经济。 我们不妨把这两件事连起来看，就能洞悉未来1-2年的大趋势： - 中美关系缓和，两边在科技领域的互相合作更加密切，美国的芯片+人才，中国的用户量和产品力，有机会把AI浪潮推向新的高度，AGI时代加速到来； - 走出通胀的良性路径不是仅仅加息，而是同时提高生产效率，美国经济的困境将又一次通过科技大跃进解决：上一次，90年代的IT革命让美国高速增长了20年。 未来是AI的，人工智能已经改变我们的生活并将更深刻地改变每一个人，机器人和AI将在五年之内替代人类的大部分的重复性工作和体力劳动，超级计算机和量子计算将推动科学技术以指数级向前发展，人类的组织方式和社会关系将再一次被重新建构，能源、电力、稀有金属、顶尖科学家成为大国必争的战略资源，未来已经来了。 在未来面前，币圈人士除了拿着比特币，炒作概念批量制造电子加密泡沫之外，还应该做什么呢？不知道加密从业者此刻是否有人和我一样，感到有些羞愧。 加密行业的从业者，我们需要一些荣誉感。
#英伟达GTC大会 #中美关系缓和 #AI发展 #科技革命 #加密行业反思
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福克西
1个月前
很多人不知道怎么玩好Telegram 分享一个Telegram 导航站 TGNAV 再也不用担心找不到想要的资源了 把Telegram的各种玩法整的明明白白
#Telegram #TGNAV #资源导航 #玩法
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小互
1个月前
OpenAI 发布开源安全推理模型：gpt-oss-safeguard 专门用来进行内容审查 模型版本： gpt-oss-safeguard-120B gpt-oss-safeguard-20B 不同于传统“黑盒”内容审核算法： gpt-oss-safeguard 以推理代替记忆，能直接读取你的的安全政策，并在推理时遵循该政策执行判断进行内容审查。 无需学习... 这代表着内容安全从“被动学习规则” 进入“主动理解规则”的新阶段 意味着： - 政策不需要再重新训练，只需修改输入文本即可。 - 模型能输出自己的推理过程，说明为什么作出判断。 - 不同产品、不同场景可以自定义不同政策。新。 - 不同产品、不同场景可以自定义不同政策。
#OpenAI #内容安全 #开源模型 #安全推理 #主动理解规则
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GitHubDaily
1个月前
工作用的是 Mac 电脑，而日常用的是 Android 手机，有时候想要快速传输大文件到手机上，颇为麻烦。 最近找到了 Dropp 这个开源工具，用起来跟 AirDrop 一样，让 Mac 和 Android 不同系统之间也能方便传输文件。 基于云同步架构开发，在 Mac 上只需把文件拖到 Dropp 的悬浮窗口，点击同步按钮即可上传到云端， 然后在 Android 手机上打开 App 就能立即访问这些文件，还提供了持久化的文件架功能。 GitHub： 目前仅支持 macOS 和 Android 系统，未来还会支持 Windows，可以先收藏，后续要在不同设备间传输文件可用。
#Mac #Android #文件传输 #Dropp #跨平台
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Berryxia.AI
1个月前
👁这个爆款注册苹果ID帖子的系统提示词： 以注册Telegram 为例作为一个演示，自己可以去试试。 直接负责给Gemini 、Chatgpt DS之类的都可以，Gem做个角色也可以方便日后使用。 🔥创建简洁步骤式信息图表 （这个帖子我要看到史无前例的收藏哈哈） 1. 目标 (Objective) 创建一个现代、简洁、单页式的教程类信息图表。图表旨在将一个多步骤的流程（如软件注册、操作指南、DIY教程）以清晰、美观、易于遵循的方式呈现出来。 2. 核心主题与风格 (Core Theme & Style) 主题：操作指南、注册流程、产品教程。 风格：干净、专业、用户友好、有条理。整体感觉应是清晰、直观且值得信赖的。 关键美学：核心设计语言是“悬浮卡片式布局”。所有内容都应被包裹在一个带有圆角和阴影的主卡片内，使其从柔和的渐变背景中“浮”起，营造出层次感和精致感。 3. 布局与结构 (Layout & Structure) 总体布局：采用单栏居中布局，确保在桌面和移动设备上均有良好的垂直阅读体验。 页面划分： 背景 (Background): 页面整体使用一个柔和、不干扰视线的双色线性渐变。 主容器 (Main Container): 一个白色的、具有大圆角和微妙阴影的卡片，容纳所有内容。 页眉 (Header): 在卡片顶部，包含居中的主标题和副标题。 介绍性摘要 (Intro Box): 在标题下方，设置一个带有浅色背景和圆角的摘要框，用于突出教程的核心优势或最终结果（例如“无需XX，100%成功”），并配有一个简单的 Emoji 或 Icon。 主内容区 (Main Content): 按顺序排列的核心步骤。 提示/要点框 (Tip Box): 在所有步骤之后，设置一个视觉上不同的提示框（如淡绿色背景），用于提供额外建议、警告或关键技巧，同样配有 Emoji 或 Icon。 页脚 (Footer): 在卡片底部，用一条细线分隔，放置来源、作者或版权信息。 4. 设计元素与视觉细节 (Design Elements & Visual Details) 配色方案 (Color Palette): 背景色: 柔和的双色渐变 (e.g., 淡紫色到淡蓝色 #E6E9FF -> #D8D2FF)。 卡片背景色: 纯白色 (#FFFFFF)。 主文字色: 深灰色 (#333333) 用于标题，稍浅的灰色 (#555555) 用于正文。 强调色 (Accent Color): 一种鲜明但不刺眼的颜色 (e.g., 科技蓝或紫色 #6C63FF)，用于步骤编号的圆圈背景。 提示框颜色: 淡绿色 (#F0FFF3) 背景，配有深绿色 (#2E7D32) 标题文字。 内联高亮: 为代码、链接或关键词设置一个浅蓝色 (#E6F3FF) 的背景，使其在段落中突出。 步骤设计 (Step Design): 编号: 每个步骤由一个位于左侧的、带有实色背景和白色数字的圆形编号开始。 对齐: 编号圆圈与右侧的文本内容（标题和描述）在垂直方向上应为起始对齐。 间距: 步骤与步骤之间必须有足够的垂直间距 (gap)，以确保视觉上的分离和清晰度。 排版 (Typography): 字体: 选择清晰、现代的无衬线字体（如苹方、思源黑体、Noto Sans）。 层级: 通过字号、字重和颜色的组合，建立清晰的视觉层级（主标题 > 步骤标题 > 正文 > 副标题/页脚）。 主标题: 字号最大、字重最粗。 步骤标题: 加粗，比正文字号稍大。 正文: 常规字重，保持良好的行高以提高可读性。 5. 最终交付 (Final Delivery) 交付一个单一、自包含的HTML文件，所有CSS样式都内嵌在头部的<style>标签中。 代码需结构清晰，易于理解和修改，并确保在不同屏幕尺寸下具有良好的响应式表现。
#苹果ID注册 #Telegram注册教程 #信息图表设计 #简洁步骤式教程 #用户友好
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Mr Panda
1个月前
# AI会取代人类劳动吗？从历史与经济学视角看就业未来 历史告诉我们：技术革命消灭的是特定工作任务，而非工作本身。当AI承担了重复劳动，人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩，而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。 > 当技术革命降低成本时，往往催生出远超想象的新需求 --- ## 1 两种极端观点的谬误 当前关于AI与就业的争论中，两种极端声音主导了舆论场： - **末日论者**预言大规模失业即将来临 他们认为未来五年内，AI将消灭半数白领初级岗位，失业率可能飙升至10%-20%，创造“前所未见的失业水平” - **怀疑论者**则认为AI只是过度炒作 他们坚持AI远未达到通用人工智能水平，实际能为企业节省的成本远低于预期，根本不会引发经济结构变革 **这两种观点都存在根本缺陷**。历史经验、行业数据和常识都表明：AI确实将深刻改变经济形态，但不会摧毁就业体系。 --- ## 2 放射科医生的启示：杰文斯悖论在行动 ### 2.1 被证伪的预言 2016年，AI教父杰弗里·辛顿曾断言：“五年内深度学习将超越放射科医生”，建议停止培训该专业人才。 **然而近十年后，现实截然相反**： - 放射科医生需求达到历史新高 - 数十款尖端AI产品已能更快、更准地检测数百种疾病 - 人类专家价值不降反升 ### 2.2 需求激增的背后逻辑 医疗行业的特殊性（医疗事故责任、保险监管要求人类参与）只是部分原因。更根本的是： **技术提升效率 → 降低服务成本 → 激发潜在需求** - 更便宜的扫描意味着更多扫描 - 更多扫描催生对复杂诊断和治疗规划的更大需求 - 放射科医生从基础诊断转向更高价值的综合判断 这正是经济学中的**杰文斯悖论**：资源使用效率的提升，反而导致该资源总消耗量的增加。 --- ## 3 历史镜鉴：技术革命如何创造新就业 ### 3.1 集装箱革命（1960年代） - 航运成本降低90% - 部分码头工人失业 - **但催生了**：货运代理、物流管理、仓储分销等亿万级产业 ### 3.2 云计算革命（2010年代） - 基础设施成本降低10倍 - 传统IT角色转型 - **服务器管理员变为**：DevOps工程师、云架构师，管理着此前难以想象的规模 ### 3.3 AI计算革命（当下） - 推理成本持续下降 - GPU需求飙升而非崩溃 - 英伟达股价创历史新高 --- ## 4 AI时代的工作转型路径 ### 4.1 需求增长定律 Box公司CEO Aaron Levy指出： > “效率提升通常意味着更多而非更少的需求。当工作成本下降时，对其需求就会上升——而且潜在需求往往远超我们想象。” 具体表现为： - AI让MRI分析、法律文件起草、代码编写更便宜快捷 - 对放射科治疗计划、律师咨询、工程师专业知识的**总体需求将扩大** ### 4.2 角色重构而非消失 OpenAI联合创始人Andre Karpathy认为： - AI首先改变**重复性高、上下文要求低、容错性高**的工作 - 如客服代表、数据录入等岗位将**重构为管理监督角色** ### 4.3 现实案例印证 YC孵化企业展示的转型模式： - **AOKA**（AI销售代理）：释放客服人员从事更高价值工作 - **Tenor**（医疗文书自动化）：将行政角色从数据录入转变为患者护理协调和复杂病例管理 **关键洞察**：许多被AI自动化的任务（如应对不耐烦客户、填写常规表格）本就令人不悦，而新的监督角色往往更有趣、更具创造性。 --- ## 5 给创业者的行动指南 ### 5.1 认清变革现实 - AI转型真实存在且快速推进 - 勿重蹈保罗·克鲁格曼1998年将互联网比作传真机的覆辙 - **不要低估变革规模** ### 5.2 摒弃幻想，主动建设 - 完全自动化的奢华共产主义不会即刻到来 - 人类经济不会立即崩溃 - 不要坐等全民基本收入 - **AI是堪比甚至超越互联网的重大机遇** ### 5.3 把握建设时机 未来不需要等待许可——它正在被那些看到他人未见可能的人积极构建。每个伟大公司都始于创始人决定跃入未知、坚守信念的那一刻。 **唯一的问题是：你是否会成为他们中的一员？** --- 历史告诉我们：技术革命消灭的是特定工作任务，而非工作本身。当AI承担了重复劳动，人类得以专注于更需要创造力、战略思维和情感智慧的高价值领域。未来的就业图景不是萎缩，而是重构——关键在于我们如何主动塑造这一转变。
#AI #就业未来 #技术革命 #杰文斯悖论 #工作转型
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Mr Panda
1个月前
对于创作者来讲， youmind上进行二次创作会特别方便。 左侧看油管视频， 中间创作区， 右侧ai 辅助区域。 这种三栏布局几乎成了ai 工具的标配了。
#YouMind #二次创作 #AI辅助 #三栏布局 #效率工具