人类控制权演进的四个层次 这是一个关于“控制”如何从外部物理世界,一步步深入到人类内在精神世界的历史。 第一层:对“身体”的约束 —— 基于NEED的物理控制 (Constraining the Body) •时代:农业社会。 •核心资源:土地、食物、劳动力。 •控制手段:物理约束。通过控制土地和粮食,来控制人的身体和其产生的劳动价值。这是一个关于生存(Survival)的时代。 •语言的角色:此时的语言和叙事(神话、宗教),主要功能是解释和维系这个物理秩序,使其具有神圣的合法性。它是秩序的“描述者”。 第二层:对“欲望”的塑造 —— 基于DESIRE的消费主义 (Shaping Desire) •时代:工业社会。 •核心资源:资本、商品、市场。 •控制手段:宏大叙事的塑造。当物理需求被满足后,控制权从约束身体,转向了塑造思想。通过广告、品牌、大众文化这些预置的、广播式的叙事,来创造和引导大众的欲望,从而驱动消费。这是一个关于身份(Identity)的时代。 •语言的角色:语言和叙事,从“描述者”变成了“塑造者”。它开始主动地建构一个关于“美好生活”的想象,并将其与商品绑定。 第三层:对“注意力”的捕获 —— 基于流量的算法焦点 (Capturing Attention) •时代:后工业/互联网时代。 •核心资源:数据、算法、用户停留时间。 •控制手段:算法焦点的捕获。在一个信息无限、注意力有限的世界,控制权不再是塑造一个统一的欲望,而是捕获和操纵每一个个体注意力的流向。 •语言的角色:语言和叙事,被碎片化和算法化了。一个宏大的故事不再重要,重要的是无数个能瞬间抓住你眼球的“叙事钩子”(视频、标题、模因)。叙事的功能,从“塑造”退化为“捕获”。此时的个性化,仅仅是分发的个性化,内容本身依然是预置的。 第四层:对“意义”的介入 —— 基于语言本体的自我意识构建 (Intervening in Meaning) •时代:GenAI时代。 •核心资源:V-ibe / Meaning (意义)。这是控制权的终极跃迁。攻击的目标,不再是你的注意力这种“表层资源”,而是你构建自我意识和现实感知的最底层操作系统。 •控制手段:个性化叙事Plot的生成。这正是洞察的核心。
Wayne Liao
1个月前
Minttr满足了我什么样的使用场景? 中度思考的卡片。 从记录闪念的时候,我相信Minttr不算最快的,通常我用Flomo记录最快的那种闪念,比如记录一个地址,一个单词的意思,一张图片,或者马上用到的信息,因为Flomo这个时候是最快的,比Tana还快一些,Tana打开需要几秒的时间,Voicenotes虽然比Tana快,但是很多场景并不适合语音输入。但是Flomo的这种快,在心理上,会使得我不想停留太久在Flomo,而是起到一种快速记录,在我自己怕丢失的时候,通常出现在我时间很少,但是需要记录的时候,而且无论在电脑端或者IOS上,快捷键都能快速呼出。 而Minttr的使用场景并不是这样,他属于那种稍微慢一步的感觉,慢一点的场景,会在心理上留给自己一定的空间,稍微咀嚼一下的那种笔记,但是还没到需要大幅度深究的程度。比如涉及到某个重大主题,科目的学习,或许类似Heptabase这种重一些的工具更适合一点。需要快速整理和提取,或许Tana更适合。 而我大部分的场景,就属于中度思考,打开浏览器,看看文章,看看新闻,或许某个点触碰到我的兴趣,我自己有点想法,但是又比较模糊,这个时候正好同处浏览器之中,我就会双开浏览器,或者直接转到Minttr页面上,按下数字键1,写下我刚刚看文章时候到一点想法,然后停留几分钟,把自己想说的话再咀嚼一下,如果有必要,再使用reflect来提示一下自己,查漏补缺一下,再激发一下自己的好奇心。 这种介于快速和重度之间的思考需求,使得我使用Minttr的频率逐渐提高。
Gorden Sun
1个月前
nano banana邪修宝典,抽中概率提升到2/3 nano banana编辑图片的效果超级好,基本能够100%保持人物和构图一致性,但是要在LMArena那么多模型里抽卡,怎么破? 全网独家邪修抽卡大法,能把抽中nano banan的概率提升至2/3 ! 偷偷收藏使用!知道的人多了也许就被官方封了! 使用方法: 一句话版本:始终保证上传2张图片。 具体操作方法:不管你是文字生成图片,还是编辑单张图片,还是编辑多张图片,始终上传2张图片作为提示词的一部分。 文字生成图片时,上传2张尺寸非常小的透明图片,然后正常输入你的提示词(直接输中文就行)。 编辑1张图片时,上传正常要编辑的图片,再上传1张尺寸非常小的透明图片,然后正常输入提示词。 编辑2张及以上图片时,正常上传多张图片,正常输入提示词。 如此操作之后,能参与比赛就只有nano banana、Gemini 2.0 Flash preview image generation和GPT-1-image,极大概率抽到nano banana。原理也非常简单,因为只有这3个模型的API支持传入多个图片,而且透明图片的token对生成内容完全没影响,所以缩小了抽卡范围。 nano banana和Gemini 2.0 Flash preview image generation出图速度非常快,20秒之内就能出结果。GPT-1-image基本上需要60秒以上才能出结果。所以如果超过20秒还没出结果,建议直接开新的对话重新抽。 我可以很明确的说,nano banana就是Gemini 2.0 Flash preview image generation的正式版,有时候他俩出图的效果一模一样,只是nano banana的细节更丰富。 nano banana不擅长以下画风:日本动漫、像素风、多面体、剪纸等,在写实和名人艺术家的风格还原上,堪称完美。