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池建强
2个月前
微信的推荐引擎改进很大，MacTalk 最近一个月 41% 的流量来自推荐，总阅读数快到 60 万了。 我看了下数据，推荐的确实是自己的深度内容，这会吸引很多创作者写好内容而不是一直跟热点，写肤浅的东西。对生态是有好处的。
#微信推荐引擎 #MacTalk #流量提升 #深度内容 #积极
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AI之战2025 老马 VS 小奥 by ins aist.aistories
#AI #老马 #小奥
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Berryxia.AI
2个月前
YouTube 最牛逼的AI频道（收藏级清单｜从0到进阶） 想自学 AI，不想被信息噪音淹没？ 这 10 个频道够你用一年：从数学 → 代码 → 工程 → 研究 → 认知，闭环进阶。 1) 基础与直觉（数学底层） •频道：3Blue1Brown（7.6M）：把线代、微积分、神经网络讲成“能看见的直觉”。 •频道：StatQuest with Josh Starmer（1.48M）：统计/ML 概念一刀见血，考研/面试急救包。 先看：线性代数本质；逻辑回归/随机森林的 StatQuest 版本。 2) 动手做模型（代码与实战） •频道：Andrej Karpathy（1.02M）：从零写 Transformer，LLM 训练心法。 •频道：Jeremy Howard / （138K）：实用优先，先拿结果再补理论。 •频道：Dave Ebbelaar（207K）：端到端项目、RAG、评测与部署。 先看：从零实现 GPT；“Practical Deep Learning” 开篇课。 3) 课程与名校 •频道：Stanford Online（838K）：CS229/CS231n/LLM 系列公开课，体系化补课。 先看：概率/最优化基础 + 视觉/LLM 最新课。 4) 工程与 MLOps •频道：Hamel Husain（11.9K）：RAG、评测、提示迭代、产品化工作流。 先看：RAG 评估与数据迭代实战。 5) 研究访谈与长期趋势 •频道：Machine Learning Street Talk（199K）：硬核学术播客，论文作者亲讲。 •频道：Lex Fridman（4.8M）：与顶尖科学家/企业家长谈，做策略与认知升级。 先看：Transformer/对齐/多模态主题长谈。 6) 通俗入门 + 公式背后的直觉 •频道：（181K）：概率、信息论、ML 直白拆解。 先看：交叉熵、贝叶斯、马尔可夫直观解释。 7) 30 天学习路径（可直接照抄） 第 1 周：3Blue1Brown + StatQuest（线代/概率/回归/树） 第 2 周： 开篇 + Karpathy“从零写 Transformer” 第 3 周：Dave 项目实操 + Hamel 的 RAG/评测 第 4 周：Stanford 体系化补课；MLST/Lex 选 3 期做「研究笔记」 规则：只做双速笔记（1 行直觉 + 1 行公式/代码）；每看 2 个视频，复刻 1 个小实验；每周 1 篇长谈/论文讲解拉高视野。 8) 为什么是这 10 个？ •覆盖“数学 → 代码 → 工程 → 研究 → 认知”的全链路。 •既能做出来，也清楚为什么能做出来。 •更新稳定、内容可形成可复用的知识底座。
#AI学习资源 #YouTube频道推荐 #深度学习进阶 #transformer模型 #机器学习路径
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sitin
2个月前
Gaga 是国内团队 推出的一款 AI 视频生成平台，主打音画同步的人物表演能力。 用户上传一张照片并输入一句台词，Gaga 可以在几分钟内生成带声音、表情、情绪的视频，人物以“胸部以上”的对话表演为重点。 如何使用Gaga 访问官网：访问 Gaga 官网，完整账号注册和登录。 上传照片：上传一张清晰的正面照片，写实风格效果最佳。 输入台词：输入台词，建议控制在 10 秒内能说完，避免过长。 选择时长：选择视频时长（5 秒或 10 秒），根据台词长度调整。 调整参数（可选）：如果需要，根据生成需求调整表情、情绪等参数。 点击生成：点击“生成”按钮，Gaga 将自动生成视频。 查看结果：视频生成后，查看效果，不满意重新调整台词或参数。 下载或分享：下载生成的视频，或直接分享到社交媒体。 平台主打低成本、高效率，适用于短剧、虚拟主播、互动对话场景等内容创作类型。 与Sora2相比，Gaaa专精于胸部以上的对话演绎，成本不到Sora2的1/20，而 Sora 2 倾向于做“面向更通用场景、具备更高表现力和通用性的旗舰模型”。
#AI视频生成 #Gaga平台 #音画同步 #人物表演 #低成本
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Lex Tang
2个月前
Finder 插件这条赛道，应该还没有人做这个吧？准备加到 SwiftyMenu 里，自动识别目录里的 Makefile|Rakefile|Package.json|mise.toml 等… 图二的丑界面是 codex 瞎画的，不要当真
#Finder插件 #SwiftyMenu #Makefile #Codex #新功能
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Fu Sheng
2个月前
做企业，最怕跟风。 ToB、ToC 都只是赛道，真正的壁垒是你长期积累的能力。 趋势会变，但积累不会。 AI 是新的底层浪潮，能把它融进自己领域的人，才有未来。
#企业经营 #长期积累 #AI融合 #行业壁垒 #未来趋势
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Y11
2个月前
我最近关注的三个投资方向，或许能给你一些启发： 第一个方向是AI驱动的B2B软件。这类软件本身就有其存在的价值，解决了企业间的协作和效率问题。 但如果能借助人工智能，让它变得“十倍好”——比如速度快到原来的十倍，成本降到原来的十分之一，或者功能强大到能处理以前难以想象的复杂任务，那它的潜力就完全不同了。 AI就像给传统工具装上了翅膀，让原本可能只是“还行”的东西，变成能真正改变行业格局的利器。 第二个方向是有经验的创始人创办的“复利型”初创公司。这里的“复利”很重要，不是指短期能快速翻倍的项目，而是那些能持续创造价值、不断积累优势的企业。 经验丰富的创始人知道如何在不确定性中找到确定的路径，如何搭建可持续增长的体系，而不是追求昙花一现的成功。他们就像经验丰富的园丁，懂得如何培育一棵能长久生长、不断开花结果的大树，而不是只追求一季的繁花。 第三个方向，是那些处于技术或复杂性前沿的“硬骨头”难题。 这些问题往往很难啃，需要深厚的积累和持续的投入，但一旦突破，就能开辟全新的领域，甚至重塑整个行业。比如在人工智能算法的突破、生物科技的前沿探索，或者是在复杂系统的优化上，这些“硬问题”就像科技版图上的高峰，攀登者少，但一旦登顶，看到的风景必然独一无二。 这三个方向，一个是让传统变得更高效，一个是让经验创造持续价值，一个是向未知领域发起挑战。它们都需要对行业有深刻的理解，对趋势有敏锐的判断，也需要对风险有充分的准备。投资本身就是在寻找那些能创造真正价值、并且有能力实现价值的机会，这或许就是这些方向能带来的收获吧。
#AI驱动B2B软件 #复利型初创公司 #技术前沿难题 #高效 #持续价值
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Y11
2个月前
对于大多数刚毕业的年轻人来说，进入科技行业的第一步，往往是在能力范围内，争取到一家顶尖公司的工作机会。 这并非盲目追求“大厂光环”，而是因为这些公司的运作模式、团队协作和技术标准，能让新人快速理解“优秀”的具体形态——比如如何高效解决复杂问题、如何在高压下保持产品思维、如何与不同背景的人协作推进目标。 在这些公司里，你会接触到行业内最前沿的技术和最成熟的方法论，这些“真刀真枪”的经验，比书本知识更能帮你建立对工作的直观认知。 更重要的是，你会自然地融入一个优质的人脉圈。同事、导师甚至偶尔合作的外部伙伴，未来都可能成为职业发展中的重要连接。 这种“人脉积累”不是功利性的“加好友”，而是在共同奋斗中自然形成的信任和认可，当你未来需要资源、机会或建议时，这些曾经并肩作战的人，往往愿意伸出援手。 “前大厂光环”的价值，其实在于它为你后续的职业选择提供了“试错成本更低”的底气。 当你说自己“来自某家顶尖公司”，别人会默认你具备基本的专业素养和学习能力，这种“背书”能帮你跳过一些不必要的筛选环节，更快地进入下一个阶段。但光环终究只是起点，真正能让你走得更远的，还是在这个过程中沉淀下来的能力、思维方式和解决问题的经验。 对年轻人而言，第一份工作的意义，在于找到一个能让你“看见更大世界”的平台，然后带着那里的养分，去探索更广阔的可能性。无论是选择进入大厂积累经验，还是去中小型公司快速成长，核心都是让自己在实践中不断进化——这或许就是科技行业最迷人的地方：永远有新东西可以学，永远有机会重新定义自己。
#科技行业 #职业发展 #大厂经验 #人脉积累 #个人成长
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henu王凯
2个月前
这篇论文很好值得细看：我们做产品时很多时候会因“市场调研成本过高”其实省去调研而存靠自己臆想，之前我还尝试用市场调研的Agent、给AI设定角色等来模拟
#市场调研 #产品设计 #AI模拟 #成本控制 #用户体验
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Xiaowen
2个月前
所以到底有人用 X 上的 Chat 吗？到底什么场景用得上这玩意……
#X #Chat #用户 #使用场景 #疑问
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Y11
2个月前
当人工智能真正开始以服务的形态融入各行各业，我们看到了一种新的技术范式正在形成。 无论是会计、法律、金融、税务还是医疗领域，那些信息量大、既有个体细节又存在普遍规律的行业，正逐渐成为AI技术落地的沃土。 以会计行业为例，每天都有大量的票据需要处理、账目需要核对。 这些工作看似重复枯燥，实则蕴含着复杂的规则和逻辑。 AI可以通过学习这些规则，自动识别票据信息、完成初步的账务处理，不仅能大幅提高效率，还能减少人为错误。同样，在法律领域，大量的案例分析、合同审查工作，如果交给AI来做，它可以快速梳理海量的法律条文和过往判例，为律师提供精准的参考，让复杂的法律事务变得更高效、更透明。 金融和税务行业更是数据密集型领域，市场动态、政策变化、交易数据等信息层出不穷。 AI在这里可以发挥其强大的数据处理能力，实现风险预警、智能投顾、自动化税务申报等功能。 当AI能够实时分析市场数据，为投资者提供个性化的理财建议；当它能根据最新的税收政策，自动完成企业的税务申报，这将为整个行业带来怎样的变革。 医疗健康领域同样充满了可能性。 从医学影像识别到病历分析，AI可以帮助医生更准确、更快速地做出诊断。 海量的医学文献、病例数据，AI能够从中挖掘出有价值的信息，加速医学研究的进程，让患者获得更好的医疗服务。 这些行业的共同点在于，它们都积累了大量的结构化和非结构化数据，并且存在相对明确的业务逻辑和规则。 AI的出现，就像一把钥匙，能够打开这些数据的价值之门。它不再仅仅是实验室里的技术，而是真正走进了人们的工作和生活，成为推动行业进步的重要力量。 随着技术的不断成熟，我们有理由相信，AI服务将在更多领域发挥作用，改变我们的工作方式和生活方式，让复杂的事务变得简单，让效率得到质的飞跃。这不仅是技术的进步，更是时代发展的必然趋势。
#人工智能 #AI应用 #行业变革 #数据驱动 #效率提升
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早上跑步，偶遇一台 Husqvarna 机器人正在修剪草坪。操作员说，从此这片场地就交给机器人了，而且碎草会留在原地，作为天然氮肥。从企业级 AI 到社区草坪，自动化正在悄无声息地重塑每一个角落。下一个被彻底改变的会是什么行业？
#Husqvarna机器人 #草坪修剪 #自动化 #人工智能 #天然氮肥
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这手机是真难看。 我如果是国产电车厂商，我就说我采用了和福建舰电磁弹射类似的技术，看谁还敢说我三电效率不如特斯拉。 虽然此电非彼电，但是只要带个电字，就有广大老百姓能认为一码事。 多年前有个手机叫“华为北斗”。
#手机 #难看 #国产电车 #福建舰电磁弹射 #华为北斗
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话梅女人
2个月前
正式发布！售价 789 美元的特斯拉 Pi 手机彻底改变了智能手机市场，这绝非炒作。它现在配备免费的 STARLINK 连接，用户无需 SIM 卡或 Wi-Fi 即可在地球上的任何地方访问互联网。 没错，它真的做到了。从沙漠到山顶，只要卫星能探测到你，你就连接上了。 埃隆·马斯克直言不讳地说：“苹果应该担心”，他确实有理由担心。Pi 手机的性能超出预期，拥有太阳能充电、Neural Link 同步潜力、加密货币挖矿功能，现在还提供免费全球互联网接入。 想象一下：无需包月流量套餐，无需漫游费，无需“无信号”区域——随时随地，纯粹的卫星互联网。这不仅仅是一部手机；它是一个自给自足的通信生态系统，这是苹果从未提供过的。 而且它正在不断完善。有传言称，Pi OS 将集成特斯拉汽车控制系统、AI 摄影功能，并与 SpaceX 合作实现实时视频流传输。 Pi Phone 并非试图与苹果竞争，而是在构建一个全新的世界。一个由天空而非手机信号塔驱动的世界。一个专为数字游牧民、探险家和前瞻性思维者设计的世界。 这正是火箭科学家用手机做的事情。它不仅更智能，更是无与伦比。 #TeslaPhone #StarlinkInternet #TechRevolution #ElonMusk It's official! The $789 Tesla Pi Phone revolutionizes the smartphone market, and it's no hype. It now comes with free STARLINK connectivity, allowing users to access the internet anywhere on Earth without a SIM card or Wi-Fi. Yes, it really does. From deserts to mountaintops, as long as satellites can detect you, you're connected. Elon Musk bluntly declared, "Apple should be worried," and he has reason to be. The Pi Phone surpasses expectations, boasting solar charging, Neural Link synchronization potential, cryptocurrency mining capabilities, and now, free global internet access. Just imagine: no monthly data plans, no roaming fees, no "no-signal" zones—pure satellite internet, anytime, anywhere. This isn't just a phone; it's a self-sustaining communications ecosystem, the likes of which Apple has never offered. And it's getting better. Rumors suggest Pi OS will integrate Tesla car controls, AI-powered photography, and collaborate with SpaceX for real-time video streaming. The Pi Phone isn't trying to compete with Apple; it's building a whole new world. A world powered by the sky, not cell towers. A world designed for digital nomads, explorers, and forward-thinkers. This is what rocket scientists do with their phones. It's not just smarter, it's unmatched. #TeslaPhone #StarlinkInternet #TechRevolution #ElonMusk
#特斯拉Pi手机 #星链免费互联网 #埃隆·马斯克 #科技革命 #颠覆性创新
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Y11
2个月前
最近，“垂直化大模型”成了初创公司圈里的一个流行词，这其实有道理。 过去一年，我们对AI的理解有点跑偏了，总把它当成万能的“瑞士军刀”——什么都会一点，却没有哪方面真正精通。 其实，专注解决一个具体问题，把产品做深做透，基本不会错。 不只是因为这样能更精准地给用户提供价值，更重要的是，这个世界对AI能做什么的认知还远远不够，我们需要用简单直接的方式告诉他们：比如在TikTok上帮创作者发私信、做带语音的HTML动画。 不管有没有AI，我一直有个原则：任何产品的1.0版本，都必须足够“垂直”。怎么才算垂直呢？ 第一，当目标用户打开产品页面，心里只有一个念头：“天呐，这就是为我量身定做的！我得赶紧注册”。 第二，跟朋友家人介绍你在做什么时，因为它的功能太专一、太聚焦，你甚至会有点不好意思开口。 这种“不好意思”，其实是好事。它说明你找到了一个足够小但足够痛的需求。就像马云常说的，做企业要“小而美”，张一鸣也强调“聚焦”的重要性。真正的创新，往往藏在那些不被大众注意的细节里。把一个问题啃透，比什么都想做，最后什么都做不精，要好得多。
#垂直化大模型 #AI产品 #用户需求 #产品聚焦 #小而美
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ChatGPT的回答很强，可惜X发不了长截图。
#ChatGPT #X平台 #截图 #社交媒体 #技术
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Jason Lee
2个月前
第一个发现电饭锅内胆可以大幅提升数据传输效率的人，到底是怎么想到它可以的？
#电饭锅内胆 #数据传输效率 #技术创新 #科研 #好奇
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Y11
2个月前
在追求产品与市场的契合点时，或许我们不必过度依赖数据科学家的角色，而应多像人类学家那样去观察。 每周都会看到一些团队，他们仿佛是在扮演科学家的角色，对着几百个用户的数据进行分析。 但这些用户往往来自一些奇怪的渠道，比如Discord社区或者朋友熟人，这根本不能代表更广泛的目标人群。 其实，保持简单就好。 你的分析仪表盘上，只需列出这样几列信息： • 用户姓名 • 注册日期 • 最后活跃时间 • 会话次数 然后按照这些步骤： 1. 把用户名单按最后活跃时间排序 2. 找到在Instagram或LinkedIn上最活跃的用户 3. 通过他们的网络身份，去解读他们在你的产品中的行为 4. 如果有Intercom这样的消息渠道，可以给他们发一条通用的消息，问问他们的反馈（或许可以提供一张25美元的礼品卡） 你需要定期这样做。这当然不是什么高深的科学，但比起那些统计上毫无意义的数据，它能更真实地告诉你产品中哪些地方真正引起了用户的共鸣。
#产品与市场契合 #用户观察 #用户反馈 #数据分析简化 #活跃用户
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Y11
2个月前
在社交网络产品的验证道路上，有两种常见的方法，它们各有适用场景，选择时需结合实际情况。 一种是比较理想的小范围封闭社群实验法。 就像在多个不同的小圈子里反复测试产品，比如十几所高中、几个关联紧密的兴趣论坛，或者是一些独立运作的工作单元、教会团体等。 这些小圈子之间相对独立，成员主要在自己的圈子里活动，很少跨圈交流，所以产品在每个圈子里的第一次亮相都是纯粹的，没有其他干扰。 这样做的好处是，能有很多次“试错机会”，可以不断调整产品细节，直到它真正符合用户需求。 不过，这种方法也有前提：一是得有足够多的小圈子，至少十个以上；二是这些圈子内部要有相似性，成员的需求和行为模式比较统一；三是圈子之间要界限清晰，交流少，避免互相影响实验结果。 另一种方法则不那么受推荐，更像是“大张旗鼓”地在主流社交平台进行全面推广，也就是所谓的“闪电式首发”。 这种方式一般适用于只有一个核心社群，并且需要在上线第一天就让所有目标用户都看到的产品。 比如一些创作者的作品，像短视频平台上的内容、直播带货的商品等，需要迅速抓住大众的注意力；还有加密货币相关的很多产品，因为用户基本都集中在某个大平台上，各个小社群之间的界限模糊，信息容易流动，这种时候就需要通过大平台的流量实现全面覆盖。 当然，“闪电式首发”的难度要大得多。 因为它要求产品在上线第一天就必须足够完善，没有太多调整的余地。消费者往往只给产品一次机会，如果第一次体验不好，就很可能不会再用了。而且，如果为了保留试错空间而刻意控制曝光量，又会导致用户基数不够，实验结果自然无法准确反映产品的真实市场表现。 所以，对于那些需要“闪电式首发”的产品类型来说，产品创新的速度可能会相对慢一些。但如果能提前意识到这种方法的特点和局限，在产品开发阶段就更有针对性地规划，或许就能让产品少走弯路，更有效地触达用户。
#社交网络产品验证 #小范围封闭社群实验 #闪电式首发 #用户体验 #产品创新
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Y11
2个月前
技术工具的迭代，本质上是让生产效率提升，而真正决定价值流向的，始终是“稀缺性”。 就像过去工业革命时，机器普及后，掌握管理、市场和技术方向的人，依然掌握着资源分配权，而非仅仅会操作机器的工人。 AI确实能帮助工程师快速实现代码逻辑，比如自动补全、调试、生成基础框架等。 但这并不意味着工程师的核心价值会降低。 相反，AI处理的是“执行”层面的重复劳动，而工程师需要负责“定义问题、拆解逻辑、评估风险、优化架构”。这些创造性的思考和系统设计能力，目前仍是稀缺的。 真正未来能掌握更多资源的，会是那些能把技术与市场需求结合的人。 比如，一个懂业务、能挖掘用户痛点的人，即使不懂复杂代码，也能通过AI工具快速将想法落地，并找到真正的市场机会。而另一些人，可能技术能力很强，但缺乏对商业本质的理解，最终可能沦为“代码执行者”，价值会相对下降。 所以，与其担心AI会转移权力，不如思考自己如何成为那个“定义问题”的人。技术永远是工具，稀缺的永远是“洞察需求、整合资源、推动落地”的能力。无论是工程师还是创业者，能让技术服务于实际价值，能找到市场的“痒点”，才能在变化中始终站在价值的中心。
#AI工具 #生产效率 #稀缺性 #工程师价值 #市场需求
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Y11
2个月前
最近看到一次访谈，有个观点挺有意思：做产品的人，别太盯着那些数据指标，应该把自己的价值观融入到产品里去。 这话听着像是在说社交产品的开发思路——或者更直白点，像是在说脸书是怎么运营的。 不过苹果做社交，好像一直没太做起来。为啥呢？我觉得他们可能从一开始就找错了服务对象。 如果不是单纯为了用户，而是真正把“让整个网络受益”当成核心目标，那社交产品才能做好。 这种思路往往不是靠“共情”就能想明白的，反而是要看数据。 有些做法，表面上看挺“得罪”用户的。 比如让你导入通讯录，或者推荐一堆不认识的人让你关注。 你可能会觉得，用户要多麻烦啊。但实际上，用户付出这点小代价，整个社交网络的价值就能提升上百倍。 当然，你也可以在社交产品里注入自己的价值观，不用那么功利地盯着数据。但这种价值观，可能更像是“共产主义领袖”那样，要为集体利益做考量，而不是像“贴心心理医生”那样，光想着满足个体感受。
#社交产品 #价值观 #数据指标 #用户体验 #集体利益
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xushiwei
2个月前
XGo v1.5.2 发布，第一个 ai 作为主力程序员的版本 -
#XGo #v1.5.2 #AI程序员 #版本发布
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Y11
2个月前
我们在内容平台上的目标，是帮助用户跳出主流算法的推荐套路，远离那些容易引发争议的话题，找到真正属于自己的兴趣圈子。 当你的账号能够自然分享个人爱好，并且吸引到志同道合的朋友真诚交流时，这才算是真正“走通了”。 相反，如果首页频繁出现的都是那些令人不适的冲突视频，说明你的内容还没有精准触达目标人群，账号的“能量”还没有有效汇聚。 平台团队每天都在优化推荐机制，希望让每个人都能在这里找到真正有价值的连接。 我相信，当内容回归到兴趣本身，交流变得纯粹而温暖时，每个人都能在这里收获属于自己的成长与共鸣。
#兴趣圈子 #内容平台 #算法推荐 #真诚交流 #价值连接
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Y11
2个月前
关于产品迭代和用户体验，我想分享一点自己的思考。我们做产品，常常需要面对各种选择和验证，但有时候过度纠结于A/B测试可能会错失一些机会。 其实，真正重要的“结果”很简单——用户用得开心，产品数据自然会好。 如果一个功能是基于用户需求和产品逻辑判断出来的好功能，果断上线，让用户去体验，这本身就是一种对市场的尊重。 我们不必等所有数据都完美才行动，用户的真实反馈比实验室数据更有价值。 当然，上线不等于不负责任。 如果因为上线导致了问题，影响了用户体验，那团队就需要承担起优化和改进的责任。毕竟，产品最终是服务用户的，任何失误都要及时弥补。我们要做的是快速尝试、快速迭代，在不断优化中让产品越来越好，而不是在犹豫中错过最佳时机。 所以，与其纠结于“等结果”，不如相信自己的判断，用行动去验证，同时对结果负责。这或许就是我们做产品的初心——让更多人受益，让产品真正有价值。
#产品迭代 #用户体验 #A/B测试 #用户需求 #快速迭代
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看 AI 的发展，说实话挺焦虑的。 但我焦虑的点不是怕被 AI 替代，而是自己起个大早赶个晚集，这么大一波浪潮，连口汤都喝不上。典型的 FOMO。 可是从更长的时间线来看，我又觉得特别平静。 AI 肯定会极大地解放生产力，这点我是确信的。不敢代表全人类，但至少我自己，以后大概率不用把大量时间耗在生产上了。可以更从容地去体验生活本身。 房贷还完了，父母身体还行经济也没问题，孩子只要不是太离谱基本也不用操心。现在做的再辛苦，其实都不是被生活逼的，更多是为了实现自我价值。 说白了，有时候纯粹就是人比人气死人，想给自己争口气。 但我越来越觉得，我可能在任何一个时间点都会和自己达成和解。就突然想通了，然后彻底躺平。 因为想来想去，生活本身才是最重要的。 那些焦虑、那些想证明自己的冲动、那些追赶浪潮的紧迫感，在生活面前好像也没那么重要了。
#AI发展 #焦虑 #FOMO #自我价值 #生活