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“找搭子”的本质是有损压缩人和人的链接过程，强行把一个场景降维处理成数据标签。
想做 AI+画像分发 的解题思路应该是 缩短从 10000 人 - 100 人的路径长度，再从产品设计的角度 缩短 100 人 - 10 人的路径长度。就足够了。
做加速，不做压缩。
想做 AI+画像分发 的解题思路应该是 缩短从 10000 人 - 100 人的路径长度，再从产品设计的角度 缩短 100 人 - 10 人的路径长度。就足够了。
做加速，不做压缩。
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拍照的 intention 太弱了，比较赞同编辑后的内容。交互应该演变的更加 smooth。换个例子，一直觉得 NFC 的使用体感比 QR Code 强很多，扫码的时候会有交互流程上的断点。反「断点」应该是降低门槛增加体感的一个 okr。
李继刚: 如何才能降低 LLM 的使用门槛，让更多 C 端用户进来？ 当前卡点是很多用户不会提问，面对输入框无所适从，随便问了一句“明天天气如何”就再也不用了。 输入框 ⇒ 提问 ⇒ LLM 回答， 这个脉络提炼一下，背后的 Pattern 是什么？ 信息 ⇒ LLM ⇒ 输出 输入框提问，只是信息输入的一个场景坍缩。 有没有另外的一个场景，人人会用，零门槛，抬手就能完成提供信息这一步呢？ 当问出这个问题的时候，答案近乎于显而易见：拍照。 拍照 ⇒ LLM ⇒ 输出。 ━━━━━━━━━━━━━━ 和llm讨论后，它的观点是： 问题的核心不是简化输入，而是重构有机交互的基础范式。 让LLM"隐形"，使其成为环境中自然存在的智能助手。最好的交互是用户感知不到交互的存在，就像我们感知不到空气的存在一样。
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个性化分发 是相较于前面跃迁最大的，timeline → 热度 还是在二维（一个条件下），个性化 就到三维（更多条件下），所以应该没有那么线性和丝滑
王半城: 门户⇒UGC（博客空间）⇒UGC的timeline（web2.0 ）⇒UGC的热度分发（热评）⇒UGC的个性化分发（推荐） 这是个丝滑的发展历程，每一步都是革命性的，不能因为崇拜张一鸣而孤立只关心最后一环 很显然，用AI来续写这个历程的下一步，也是顺理成章的唯一光明大路，也是killer产品诞生的必然出处。 但不知为什么，总有一些蠢货，一边故意精准避开这条路，一边抱怨没有kilker产品诞生
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一个系统的内部注意力权重分配问题
从第一视角，要实现全局最优解，所以根据对结果产生影响的比例和达到的难度系数，去分配工作的时间精力。这个数值是主观的。
主观假定的数值在局部和客观情况存在差异，多关注几乎无 alpha，少关注会出问题。
“没必要的事情” 往往在不做的时候，才会显示出影响。
很多时候在同一套流程模式、不同的内部对象下，要调整系统各个部分的注意力权重。一旦保持惯性就灾难了。
从第一视角，要实现全局最优解，所以根据对结果产生影响的比例和达到的难度系数，去分配工作的时间精力。这个数值是主观的。
主观假定的数值在局部和客观情况存在差异，多关注几乎无 alpha，少关注会出问题。
“没必要的事情” 往往在不做的时候，才会显示出影响。
很多时候在同一套流程模式、不同的内部对象下，要调整系统各个部分的注意力权重。一旦保持惯性就灾难了。
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最近有在考虑 DCA 定投的方式买美股/美债基金去理财，因为之前看过好多讲“越早开始越好”的复利效应的例子，但其实好像算一下数，刚紧凑温饱的账户即便定期拨出一点点本金，放两年后可能还没有依靠技能增长获取工作，普通方式攒下再放入基金的多。
对我来讲现在的「长期定投」可能是投自己的思考和技能更靠谱。
对我来讲现在的「长期定投」可能是投自己的思考和技能更靠谱。
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