Zexi's Notes

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强化学习要试错,就一定需要一个低成本的演练场。 ​​​

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以快三十的我回看:

好的老师,不是严苛的监工,也不是手把手的保姆。

而是能和我一起,快速、低成本地,把可能的蠢全犯一遍的人。

因为这个世界,正样本易得,负样本很贵。 只有亲历正负,才能理解和分辨明暗的交界。 ​​​

热力学第二定律:孤立系统的熵(无序程度)总是随时间增加。其实信息世界也一样,不存在能在封闭系统内持续产生低熵信息流的永动机。如果没有低熵信息注入,包括懂的人的建议、编译器Lint警告之类,那么随着模型自回归,输出一定会越来越噪声。

回看影石上市也是有原因的:他们确实有在用心做产品。

22年我头次用Go2,在微博吐槽充电挑线就有官号回应,并有在Go3上改进。

再比如Go2/3一直有个大疆Action3没有的点:手机App连相机时,不需要先按开相机。

要知道,一般选片/剪片都是疲惫在回程的车上,相机在包里。 此时起身/探身翻相机就像很困但要下床关灯一样令人难受。

但影石团队投资源做了。 就是这个微小、难量化收益、评测媒体都不一定注意得到、有没有也几乎不会影响用户购买决策的点。

好的产品绝对不是拉个脑暴会强制一人一条建议、或者发个有奖问卷调研就能一下设计出来的,而是在实践和认识的反复迭代、在推倒和重建的上升螺旋中生长出来的。

非常离奇,就十几平的房间里,耳机找不着了。

第二离奇的是,一年多过去了,看了一圈评测,最推荐的居然还是OpenSwim Pro[无聊]

感觉和鼠标一样,受限于人类的感官极限,这些传统外设目前已经在性能、需求与市场规模间达到局部最优了。 ​​​

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现在我会先和GPT聊很久,但不涉及任何具体代码,只是不断质疑推倒迭代思考。直到一切都权衡完备后,再让GPT总结成一篇提示词,最后才交给Claude精准执行。

美团其实是一个非常好的冲动管理工具。

它把一次消费拆分成了付款和核销两个阶段。

然后就很适合“假吃”: 犯病时买一堆粮票精神解馋,之后再任由它们过期自动退掉[酷] ​​​

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科大讯飞学习机的营销团队简直是天才[哆啦A梦吃惊]

首先这个投放点就非常绝妙:北京南最容易排队的出站扶梯,在暑假这种旅行遛娃高峰期。

讯飞还清楚,学习机的真正消费者是家长。第一行的“省时”、“省心”直击父母痛点,就是孩子作业磨蹭、辅导鸡飞狗跳的救赎。

代言人选孙俪更绝,直接展现了讯飞对潜在客户画像的深刻理解:这届妈妈就是看甄嬛长大的,放这张脸一定会多看一眼。

2行字,AI重复了4次。讯飞知道,就算自己的消费者搞不清GPT还是GTP,人工智能高端科技就足够激发他们孩子变身、成绩飞升、母慈子孝、家庭地位巅峰的美好幻想。

最后的“类自然光”、“类纸”、“护眼屏”更是将自己和手机电视平板划清界限。像可乐无糖、果汁加C一样帮消费者找好自我解释的理由。

排版重点突出,留白干净,蓝底白字如警情通告般醒目,扔掉色相可读性也极强。不摆任何功能参数介绍,和黑五类一样:直勾勾卖的就是焦虑解药。

之前我总觉学习机没价值: - 能自己学习的孩子,用不上学习机; - 不能自己学习的孩子,有了学习机也没用。 特别是豆包诞生后,更是如此。

现在我理解了: 能给家长情绪价值,就是学习机的价值。

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习俗本身没什么用。

它只是强势方在表达自身意志时,可以选用的一种更含蓄、更体面的方式。 ​​​

你解释的, 并不是“真实动机”, 而是“社会上最能被接受的叙事”。

我也一样。

我们都在为自己的行为, 寻找一个不会被讨厌的理由。

甚至, 有时候, 我们会开始相信, 那个理由是真的。 ​​​

我的观察是,AI适合的是信息量恒等的形式变换,就像炒菜机。如果一件事需要人先切洗备好,机器仅仅翻炒两下,那引入AI的效用就不大。

悟了:

外卖虽然低毛利,但其高频稳定的单量可以保温自己分钟级的物流网络。

没有外卖,就没有单量,就留不住骑手,就无法稳定履约低频高利润的品类。

这也是京东下场做外卖,并且疯狂补贴奶茶咖啡的原因——亏钱,但能保活骑手。 ​​​

果然,能做到节点的都是人精,我能想到的他们早想到了,而且还更多。

继算法资源投入不足阻塞我们需求推进后:

昨天,产品节点就开始表示想再聊下算法和工程的分工方式,并公开at后端节点;

今天,后端节点参会也是高情商地表示,未来肯定是多Agent的,对这种具体场景轻量Agent还是想工程这边先快速落地,未来再融合到算法更大更通用的Agent里去[赞]

在今天前,我都只想到应该踢走算法调包侠,但根本没想到可以用“先闭环落地,再慢慢融合”的理由去正当地推进和表达[哆啦A梦吃惊]

之前一直困惑: 领导做决策前,总得执行层汇报信息输入。 既然一线掌握更全面的现场信息, 为啥不干脆让他们直接决策、提升效率?

刚才想明白了: 信息或许一致,但立场未必一致。

决策,不是信息的简单聚合, 而是信息在立场下的加权聚合。

那些一线眼中“离谱”的决策,往往不是因为上级信息缺失,而是一线对上级立场的无知。

AI的产出不经人类验证就毫无意义,是因为AI无法负责。而AI无法负责是因为人类没有任何手段威胁AI。

悟了,我是被高潜名头架起来了,被绩效职级之类的胡萝卜吊上了。以至于又忙又短视,没有时间思考,忘记自己要干什么了[哆啦A梦吃惊] ​​​

买了一年支付宝帮你投,查构成才发现,这货会帮我买十几个主动型混合基…

也就是无论业绩,基金经理➕帮你投顾投每年都要吃我2%左右,业绩却和年费0.6%的沪深300几乎一样…[费解] ​​​

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“任何脱离实用性的笔法都是假笔法。”

临贴是思考推理原贴的实现原理,而不是照着字形东施效颦画结果。

刚发现的顶级博主[赞] ​​​

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人来人往路中间,摆一个人型雕塑,路过的人觉得怪,看两眼发现是个物件,越看越没意思。

人来人往路中间,站一个人装雕塑,路过的人觉得怪,看两眼发现是个真人,越看越有意思。 ​​​

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吃一堑,长一智,是天赋异禀之人。 吃两堑,长一智,是聪明人。

吃十堑,才长一智; 吃堑,却不长智、乱长智—— 才是普通人的常态。 ​​​

聪明的公司一定是: 对内生产时,努力压缩自己的人工含量, 对外销售时,努力鼓吹自己的人工含量。 ​​​

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聪明人擅长在规则内寻找最优解,却常常忘了——并非所有规则,都是上帝定的。 ​​​

“谢谢”这类纯结束语确实不必要,但对话中保持礼貌我觉是有必要的。一个先验是,在人类对话语料中,一个高质量的下文回答,通常也对应着礼貌的上文提问——毕竟没人愿意帮助无礼的人。因此,礼貌的Prompt大概也会有助于引导AI去选择更高质量的下文分布。

好吃的东西一定不贵。

好吃意味着好卖,就会有人想尽办法生产,供给就会上来,价格也就不会很高。 ​​​

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我本以为合约很残酷, 方向做错,立马爆仓归零。

后来发现,现实更残酷—— 按揭房如果跌到资不抵债, 断供、法拍、背债… 归零的机会都没有[闭嘴] ​​​

为什么国际交易用美元?

肖申克的救赎,监狱里大多数人都吸烟,所以即便不吸烟的人,也会愿意接受并持有烟,去交换自己想要的东西。

1970 年代,美国和沙特达成协议: - 沙特承诺将石油出口以美元定价 - 美国则提供军事保护和外交支持

世界上大多数国家都需要石油,所以即便不需要石油的国家,也会愿意接受并持有美元,去交换自己想要的东西。

使用AI虽然能很容易拿到陌生领域的Low-hanging fruit,但也要当心被这种速成幻觉带上愚昧之巅——不知道自己不知道。 ​​​

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全概率公式是在已知 过程 的情况下求 结果 发生的概率 贝叶斯公式是在已知 结果 的情况下求 过程 发生的概率

看了一百个贝叶斯视频,永远会算不会用,今天第一次这么清晰[老师好]

Cursor的Agent模式已经开始疯狂了:一句需求,它就开始自己搜类型读定义、自己写代码、自己发现语法错误、自己修正、最后向我申请数据库变更…

估计未来程序员的价值将主要体现在“相比AI能够背锅担责”[黑线] ​​​

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“当我说一个人好相处时,其实也是在说这个人没有攻击性、不会让我产生嫉妒心、不会和我抢夺资源。”🤔 ​​​

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