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置顶我热爱科技，也喜欢运动，正在用科技助力运动健康。
毕业后担任智能手表产品经理，写过一篇关于智能手表的科普文章
⌚️手腕上的「心率检测」靠谱吗？智能手表能帮你了解哪些数据？🔗sspai.com
最近在深挖跑步数据，试图从数据中发现提高跑步成绩的秘密
1️⃣从开始准备到完成半马，需要多长时间？m.okjike.com
2️⃣想要知道自己的跑步成绩处于什么水平？可以看看m.okjike.com
3️⃣跑者为什么要做间歇训练 m.okjike.com
🚣如果你喜欢划船机，可以阅读《划船机的科普与选购 》sspai.com
运动只是健康的一环，想要健康，我们还要吃好、睡好、心情好。那么如何做到这些呢？我还写了一些理论和实操并重的文章：
🏋️如果你想要运动，却找不到发力感，可以读《仰卧起坐脖子疼？聊聊如何找对健身发力感》 sspai.com
❤️如果你感觉压力山大，不妨了解下《如何与压力和谐相处》 sspai.com
🥬如果你看了很多营养知识，还吃不好一顿饭，《不妨从几件小事开始改变饮食习惯 》sspai.com
🛏️关于如何睡好觉，你可以读《无需百万天价，普通人也能在对的床垫和枕头上睡个好觉 》sspai.com
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❤️如果你感觉压力山大，不妨了解下《如何与压力和谐相处》 sspai.com
🥬如果你看了很多营养知识，还吃不好一顿饭，《不妨从几件小事开始改变饮食习惯 》sspai.com
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谷歌 AI 强的可怕，动动嘴，就能科研生图
最近谷歌上新了 Nana Banana Pro，听说文生图很强，图片里的文字也显示很好，就想着能不能科研生图。
我问了朋友，他有什么需求。我将朋友的需求输入到 AI 中，就生成了漂亮又正确的图。
当然，这张图还有不完美的地方，朋友希望他能够落在车里台上，我又把这个信息补充给他，还希望落地时能够双手叉腰，我也把修改后的描述给到了AI。
全程我没有自己修改这个图片，但它完全达到了科研可以使用的效果。
大家再也不用费劲去学 Adobe 那些软件了，全程也就一两分钟，真是科研党的福音。
§具体怎么使用呢？
访问gemini.google.com，或aistudio.google.com，或 Gemini App， 登录后选带香蕉图标的模型或切换Nano-Banana即可用。
你觉得它生成的效果如何，在生成过程中有没有觉得哪些地方可以完善？有问题可以在留言区讨论。AI 真是极大地解放了生产力。
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我问了朋友，他有什么需求。我将朋友的需求输入到 AI 中，就生成了漂亮又正确的图。
当然，这张图还有不完美的地方，朋友希望他能够落在车里台上，我又把这个信息补充给他，还希望落地时能够双手叉腰，我也把修改后的描述给到了AI。
全程我没有自己修改这个图片，但它完全达到了科研可以使用的效果。
大家再也不用费劲去学 Adobe 那些软件了，全程也就一两分钟，真是科研党的福音。
§具体怎么使用呢？
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你觉得它生成的效果如何，在生成过程中有没有觉得哪些地方可以完善？有问题可以在留言区讨论。AI 真是极大地解放了生产力。
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术语会挡住登峰造极的路
我一直以为我不会营销，不懂营销，但其实我发现，我只是被学科名称蒙蔽了双眼。不管是营销、运营还是广告，归根到底是和人打交道，是和事儿打交道，这些能力我早就有了。
信息分析、决策分析、论证分析还有行为分析，我绝对能超过 80% 的人。
有这样的感悟，是因为看到了《影响力》一书的作者罗伯特 · 西奥迪尼，其不仅仅是心理学家，还是心理学与市场营销的名誉教授。除研究《影响力》外，罗伯特还研究说服，说服不也和《福格行为模型》以及《助推》相关吗？
我一直以为我不会营销，不懂营销，但其实我发现，我只是被学科名称蒙蔽了双眼。不管是营销、运营还是广告，归根到底是和人打交道，是和事儿打交道，这些能力我早就有了。
信息分析、决策分析、论证分析还有行为分析，我绝对能超过 80% 的人。
有这样的感悟，是因为看到了《影响力》一书的作者罗伯特 · 西奥迪尼，其不仅仅是心理学家，还是心理学与市场营销的名誉教授。除研究《影响力》外，罗伯特还研究说服，说服不也和《福格行为模型》以及《助推》相关吗？
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AI 时代，如何不溺亡在信息汪洋中？
目前信息变得触手可以，不知道的问题问问 AI 就行，然后 AI 就会洋洋洒洒写上几千字。
甚至我们还可以借助 Google Gemini 对事情进行深入研究。
一方面这是好事，我们有更多的机会验证心中的猜想。
一方面，信息很多，不过如何能够信息掘金呢？
第一：明确大问题。问题能让信息点石成金，AI 可以回答问题，但是无法提出问题。我们可以提出问题后，让 AI 快速进行解决，进而帮助我们提高解决问题的效率。通过提问、反驳、交流，将属于 AI 的知识一点点压缩到自己的身体内。
第二：掌握元知识、元技能。信息无限，人类的核心知识有限，这就是阳志平的人类基本知识工程所解决的问题。
第三：构建个人知识体系。学习的内容多系统不重要，创造自己的系统才更重要。构建个人系统最重要的是能够对信息进行压缩，压缩不是总结，而是在所需之时可以解压。一生二，二生三，三生万物。
第四：行动中学习，能够触发行动的才是真正的知识。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
目前信息变得触手可以，不知道的问题问问 AI 就行，然后 AI 就会洋洋洒洒写上几千字。
甚至我们还可以借助 Google Gemini 对事情进行深入研究。
一方面这是好事，我们有更多的机会验证心中的猜想。
一方面，信息很多，不过如何能够信息掘金呢？
第一：明确大问题。问题能让信息点石成金，AI 可以回答问题，但是无法提出问题。我们可以提出问题后，让 AI 快速进行解决，进而帮助我们提高解决问题的效率。通过提问、反驳、交流，将属于 AI 的知识一点点压缩到自己的身体内。
第二：掌握元知识、元技能。信息无限，人类的核心知识有限，这就是阳志平的人类基本知识工程所解决的问题。
第三：构建个人知识体系。学习的内容多系统不重要，创造自己的系统才更重要。构建个人系统最重要的是能够对信息进行压缩，压缩不是总结，而是在所需之时可以解压。一生二，二生三，三生万物。
第四：行动中学习，能够触发行动的才是真正的知识。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
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巴菲特和查理芒格不仅仅是长着两条腿的图书，还是长着两条腿的思考机器。
“我坚持花很多时间，几乎每天，只是坐下来思考。这在美国的商业环境中是非常罕见的。我阅读和思考。因此，我比大多数商业人士读得多，想得多，做决策也不那么冲动。”
——沃伦·巴菲特
“我坚持花很多时间，几乎每天，只是坐下来思考。这在美国的商业环境中是非常罕见的。我阅读和思考。因此，我比大多数商业人士读得多，想得多，做决策也不那么冲动。”
——沃伦·巴菲特
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一镜到底的美食视频有了新的机会—听田螺姑娘分享有感
以往的美食视频都要经过复杂的剪辑，展现干净利落的节奏。
但是由于九零后和零零后做饭太少了，所以需要一比一的复刻，一比一的还原细节，把里边的挫败、失手以及补救措施全都展现出来。
因为现在很多人家里边从来没有做过饭，家里边连盐都没有。也有人不知道烧出来的上海青有沙子是因为没有好好洗上海青，等等之类的情况。
，，做饭没时间、吃饭靠外卖，被预制的不只食物，还有我们的生活｜田螺姑娘 一席 ，podcasts.apple.com ，获取于2025年11月17日 16:05
以往的美食视频都要经过复杂的剪辑，展现干净利落的节奏。
但是由于九零后和零零后做饭太少了，所以需要一比一的复刻，一比一的还原细节，把里边的挫败、失手以及补救措施全都展现出来。
因为现在很多人家里边从来没有做过饭，家里边连盐都没有。也有人不知道烧出来的上海青有沙子是因为没有好好洗上海青，等等之类的情况。
，，做饭没时间、吃饭靠外卖，被预制的不只食物，还有我们的生活｜田螺姑娘 一席 ，podcasts.apple.com ，获取于2025年11月17日 16:05
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wakeout 一款让你逃离椅子 不再久坐的 App
软件可可爱爱
在登录过程就会引导你运动。
还有两点比较好。
第一点：开始动作时不是叮的机械声音，而是打鼓的自然声音。播放的音乐是轻音乐，和动感不相关，但是活力从心底升起。 第二点就是它有游戏化的设计，每完成一项运动，就会奖励你一个“关卡”，来告诉你进步的情况。它在抖音上可以直接查看。你可以和以前的自己比较，看谁更领先，从而产生一种较量的感觉和故事感。
不过他们的课程设计的差强人意，如何联系上他们来采购我在少数派的久坐课？久坐人群如何缓解腰酸背痛sspai.com
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第一点：开始动作时不是叮的机械声音，而是打鼓的自然声音。播放的音乐是轻音乐，和动感不相关，但是活力从心底升起。 第二点就是它有游戏化的设计，每完成一项运动，就会奖励你一个“关卡”，来告诉你进步的情况。它在抖音上可以直接查看。你可以和以前的自己比较，看谁更领先，从而产生一种较量的感觉和故事感。
不过他们的课程设计的差强人意，如何联系上他们来采购我在少数派的久坐课？久坐人群如何缓解腰酸背痛sspai.com
1 00
最近统计学的里程碑无疑是因果推断，统计学不仅仅能够分析相关关系，还能够分析因果关系。
我对此翘首以盼，一年前动手学了下因果统计，顿时祛魅，发现因果模型也不是万能的。
§因果推断的局限性
DoWhy 是Python 中常用的因果推断的库，DoWhy 的局限可以看作是因果推断的局限。
如果共因变量没有正确地被观察或者测量，那么得出的结论可能有偏差。
虽然库提供了多种工具（如Placebo 安慰剂测试、Bootstrap自助法测试）来测试模型稳健性，但最终结果的可信度还取决于因果模型的合理性和数据质量。
即便是数据质量非常的高，随着数据量的增加，原有的结论也会被推翻。举一个不太恰当的例子，在学生时代分数越高一般认为会更受老师欢迎，提高分数也能增加在老师中的欢迎度。不过，到了社会上，分数不在重要，实力更加重要。
§预测未来不如创造未来
我们探究事物的因果关系，本质上还是希望能够预测未来，对因果关系进行干预，好能够在未来有更好的结果。
不过，与其预测未来，不如创造未来。我们可以利用统计学的工具，启发我们对事物因果关系的思考。但不能把统计学奉为圭臬，而是应该快速行动，在行动中不断适应。
在将因果关系上升到人生哲学层面，我们再回来看，如何在工作中应用因果关系呢？具体来讲，因果关系可以帮助发现事物之间的联系，得到新的洞察。但是因果关系的前提是有比较多的数据，诸如单次睡前拉伸训练改善了夜间的呼吸频率可能无法敏感反应，此时采用遍历法可能更有效。不过，我们可以观察很多人的数据，进而给出合适的因果推断。
§背景知识
Bootstrap 原意为靴襻，是指可以自己把自己扣住，在统计学中是指从样本中抽取部份数据进行计算，达到扩充数据量的目的。Bootstrap 的解释来自豆包。
在计算机当中可以用来进行抽样，评价模型的稳健性，在硬件中可以引导开机。
我对此翘首以盼，一年前动手学了下因果统计，顿时祛魅，发现因果模型也不是万能的。
§因果推断的局限性
DoWhy 是Python 中常用的因果推断的库，DoWhy 的局限可以看作是因果推断的局限。
如果共因变量没有正确地被观察或者测量，那么得出的结论可能有偏差。
虽然库提供了多种工具（如Placebo 安慰剂测试、Bootstrap自助法测试）来测试模型稳健性，但最终结果的可信度还取决于因果模型的合理性和数据质量。
即便是数据质量非常的高，随着数据量的增加，原有的结论也会被推翻。举一个不太恰当的例子，在学生时代分数越高一般认为会更受老师欢迎，提高分数也能增加在老师中的欢迎度。不过，到了社会上，分数不在重要，实力更加重要。
§预测未来不如创造未来
我们探究事物的因果关系，本质上还是希望能够预测未来，对因果关系进行干预，好能够在未来有更好的结果。
不过，与其预测未来，不如创造未来。我们可以利用统计学的工具，启发我们对事物因果关系的思考。但不能把统计学奉为圭臬，而是应该快速行动，在行动中不断适应。
在将因果关系上升到人生哲学层面，我们再回来看，如何在工作中应用因果关系呢？具体来讲，因果关系可以帮助发现事物之间的联系，得到新的洞察。但是因果关系的前提是有比较多的数据，诸如单次睡前拉伸训练改善了夜间的呼吸频率可能无法敏感反应，此时采用遍历法可能更有效。不过，我们可以观察很多人的数据，进而给出合适的因果推断。
§背景知识
Bootstrap 原意为靴襻，是指可以自己把自己扣住，在统计学中是指从样本中抽取部份数据进行计算，达到扩充数据量的目的。Bootstrap 的解释来自豆包。
在计算机当中可以用来进行抽样，评价模型的稳健性，在硬件中可以引导开机。
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每日回顾的条数能不能多点？ 24 条根本不够刷😂@flomo浮墨笔记
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我的理解也是这样 只是付费咨询的门槛还是太高了 有了AI 原先的付费咨询可以惠及更多人 然后出现新的商业模式 //@护发熊长老: 貌似您描述的这种尊重常识和契约为前提的讨论，大多可以被付费咨询筛选。
王半城: 【14】《基本常识和建设性意见》 今天讲讲，直男们给各种傻帽失败找借口的「生态氛围玄学」，到底是什么，以及我为什么用AI解决了它。 算法推荐重在「分类」，AI重在「参谋解答QA」。所以，算法适合解决「主帖」的分发，AI适合解决「评论区」的质量。 有些内容天然只适合「看完即走」，比如美女跳舞短视频，没什么可评论的，所以这类内容通常点赞数远超评论数。 而有些内容主楼压根不包含什么信息，只是问了个问题或发表了个观点，比如「300元以下是不是压根没有好耳机？」， 评论区才承载了核心价值。 你会发现，抖音擅长前者「视觉观赏型」，小红书擅长后者「QA讨论型」。 个性化推荐的「兴趣分类」，相当于只是一个「主语」，评论区可以自己去发散各种谓宾定状补，也就无法避免会发散成什么效果。 就像楼主讨论「巴黎旅游」，评论区就会冒出来一个人指责楼主崇洋媚外，再一个人说卢浮宫文物都是抢的，再一个人说西方历史都是伪造的…… 你在网上冲浪会不会遭遇杠精，全靠「氛围玄学」 很多工程师，还是只想着从推荐上入手，甚至继续拿AI增强兴趣推荐。但是靠匹配主楼来改善评论区，这种「隔山打牛」的底层模式，就决定了它的上限天花板也就是这样了好吗，别钻牛角尖了。 —————— 那么，我从「方法」视角是怎样处理这个问题的呢？ 首先，我本身就只建设刚才提到的「侧重评论区的QA讨论型内容」： 也就是说，创作者发帖是围绕着某种需求、主张、问题、痛点、疑惑、困扰，是一个Question或Query 不鼓励即刻型晒虚荣岁月静好、抖音型博眼球整活、朋友圈型记录生活流水账。 发帖所需要的，是一个结论、肯定、认同、建议、指点、解答。 而AI需要基于明确的fact&logic分析判断，来制定讨论的「秩序规范契约」方向，也可以叫做《know-why》，也可以叫做《基本常识》 AI本身不一定直接彻底下定论，会和评论区群众智慧来共同组成Answer、Solution，也可以叫做《know-how》，也可以叫做《建设性意见》 恰好跟某个人人网旧友做的公众号名称呼应上了。 —————— 如果上述表述太抽象，可以拿现实来打比方： 发帖的创作者就像是个原告，提出某种控诉。 AI是法院，受理案件，梳理案情，并开庭审理，但约束本次庭审只能围绕某些「秩序规范契约」来控辩，这就是为什么我会「把方法作为话题」 评论区群众是陪审团，在AI的约束和引导下，遵照合理的表达方式，摆事实&讲逻辑，就事论事，来对案情发表良性意见，下结论。 这个模式，既在小红书已经成立，又在美团闲鱼小法庭里也已经成立。我自己跑起来，也很成立。 —————— 所以，AI的核心价值，就是扮演维护「事实逻辑」的「权威秩序规范契约」，类似昨天提到的「群规」 你虽然能看到各种内容平台都能在评论区at一个AI助手，但这个小东西压根起不到「群规」的把控整体的意义，仍然是个小玩具。 甚至我们现实中每次公司开会，也是在模拟这种场景： 每次会议都有一个精确的议题，比如「logo要不要改」，而每个同事都围绕它来良性沟通，并不会有同事突然跳出来喷「你为什么说logo不说标志，是不是夹心英文崇洋媚外？」 而在公司会议里扮演「群规」的，其实就是公司的天然工作规范秩序。 每个人类社群的良性沟通，也都是建立在某种天然的「规范秩序契约」之上，比如乡土社会礼法、宗教、熟人好友关系，婚恋关系…… 「确定恋爱关系，就是签署了一种契约」，这种常识，但凡谈过恋爱的初中生都该懂吧？ 但大部分互联网从业者，因为没深入接触过内容社交社区，所以只会基于泛泛的道听途说而知道「兴趣」，却从来不知道「契约」也就是哈贝马斯的「规范性共识」为何物。 都只基于「兴趣分类」的机械视角来看待人际沟通，因此明明都在聊「巴黎」仍然会吵起来 发帖氛围，是可以依靠「低成本模仿」等方式来实现的，比如抖音早期的对口型模板。但多人沟通的氛围，就复杂多了。 大家从来都忽视了「规范秩序，需要区分fact&logic对错」这个特殊因素，因此面对氛围的崩坏，只能甩锅说成是玄学 你必须先看明白为什么我之前的动态费那么大力气讲述「规范秩序」的重要性，才能理解我为什么拿AI来扮演这么个看似不重要的东西。 而两人之间一对一的「规范秩序」，也就是直男们最梦寐以求的「好友关系」
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