选择多是好事吗?

选择多是好事吗?   大多数选择关注的点其实没有显著效益 人只能感知到差异,对绝对量感知不明显。但恰恰是绝对量更重要。11个包子显然是比10个包子多,但要吃饱3个就够了。现在的消费主义都是在突出1个包子的差距,但实际你只要三个就够了,另外的7-8个都是浪费。例如现在的手机配置。   过多的选择反而消耗意志 心理学有个名词叫“选择疲惫”,指人在面对过多选择和决策时,认知资源逐渐耗尽,从而导致做出错误决定或无法做出决定的一种心理状态。 把选择放在无谓的小点上,反而导致精力耗散,收益却不多。   放弃关注差异,更多关注基础功能 基础功能就是绝对数量级和潜在提供的基准功能。 例如选手机,不是去看厂家提……

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AI时代学什么

也说说我对“AI时代学什么”的思考 简单答案: 对思考的思考 人性 以下是一些简单的思考,欢迎大家讨论: 即使再强的模型,你也必须问出一个好的问题 AI “遇强则强,遇弱则弱” AI在当前的语言交互模式下,AI是一个“遇强则强,遇弱则弱”的工具。 你提出一个好问题,他会给你一个高质量的答案。 你提出一个普通问题,他也只会给你一个普通答案。 如何提出好问题 而提出一个好的问题,取决于两点: 注意力 你的思维习惯和模型 所以关键是你的注意力在哪里?你又有着什么思维习惯或思维模型? 具体例子,同样是学习react,可以问不同问题。 模式1: react该怎么学 举个react的案例 模式2: rea……

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世界不可预测二

底层逻辑:世界不可预测。(接上一个文章世界或许不可预测的思考) 课代表立正的这期节目值得探讨: -世界不可预测 思考:这个涉及到是基本的世界观,最近一年反反复复被教育到。认识到以后,基本改变了以前的计划的心态做事情。因为长周期的预测都极大可能是错误的,就像我们不可能预测到疫情,然后你的计划都会被打乱。 -如果世界不可预测那应该去做什么事情 思考:世界不可预测,准确的说是长周期的事件会比较复杂和有随机性。小的事情,例如接住抛过来的篮球,是一个预测概率很大的事情。所以区分什么是不可预测,将可预测的简单事情做好,然后把精力放在一些不可预测,但值得探索且价值更高的事情上。 -什么样的事情是高价值的事情……

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如何在twitter(X)上6个月涨粉10K

Dakota Robertson分享了他如何在6个月内实现twitter(X)的粉丝增长。有许多值得借鉴的点。 值得借鉴的要点 X活跃用户持续增长,现有5.4亿活跃用户,未来几年可能翻翻。 GAP框架的内容策略(增长内容、权威内容和个人内容),帮助快速增长和建立个人品牌 “什么-为什么-如何”(What-Why-How)框架来构建帖子,即吸引人又 容易创作。 分享而不是假装成为专家:你不需要成为专家,只需要记录成长的旅程,grow in public,分享你比别人多知道的几步。 为什么在X做增长 增长潜力:Twitter目前拥有超过5.41亿的月活跃用户,预计在未来四年内用户数将超过20亿,这……

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用户提的需求是真实的需求吗?《李想 产品实战16讲》笔记

用户说的需求是真实的需求吗? 厂商提供的功能满足了真实的需求吗? 最近看《李想 产品实战16讲》,刚好回答了这两个问题。 什么是需求 需求是用户要解决的问题。 产品功能或feature不是需求;用户提出的解决方案不是底层需求。 用户提出的需求可能是表面上的需求。   案例: 用户需求:一个更长的电话绳子 实际需求:能够自由移动-无线电话   厂商想的功能不是需求,只是厂商自己的技能。 真正的用户价值,一定是帮助用户解决了某个问题,或者完成了某项任务,而不是仅仅提供了某个简单的功能。 顺着用户提出来的方案,去找他内心更底层的动机成因,从而创造性地去满足用户最底层的需求。 &n……

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我不学习我就被底下给蒙了,傅盛的AI思考笔记摘录与启发

我不学习我就被底下给蒙了。 能说出这句话,表明傅盛还是比较接地气的。 傅盛在最新的访谈中分享了许多关于AI的思考。听完摘录一些有启发的点:   互联网是生产关系变革,AI是生产力变革。 -启发:这次是真正的提高效率的革命,要抓住机会。   大模型,小工具 小公司不要去做通用型的工具。会被大公司一巴掌打死。 把事情往小了做。案例:换发型。 别跟我讲技术有多厉害,而讲这个东西在哪里应用在哪里应用里面,这个越具体越好。 -启发:讲究落地,有点类似于当年APP发展的时候,将传统的需要用另一种表现形式再做一遍,越小越好。   平台岗位最危险 这种其实叫做类翻译岗。看起来是专……

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谷歌训练一个AI模型竟花费1.91亿美元!揭秘中美AI领域的惊人差距

谷歌的最新AI模型Gemini Ultra的开发消耗了高达1.91亿美元,相当于美团2023年净利润的10%,甚至超过1589家上市公司净利润。 一个模型训练,耗费超过上市公司全年净利润 根据斯坦福大学人为本人工智能研究所(Stanford HAI)发布的《2024年人工智能指数报告》,谷歌的最新AI模型Gemini Ultra的开发消耗了高达1.91亿美元,而OpenAI的GPT-4也需要7800万美元。 美团在2023年的年净利润达到134亿元人民币,其10%的利润才够训练一个Gemini Ultra模型的开发成本。同时,深圳A股的1589家公司在同一年的总净利润低于13亿元人民币左右,不……

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向雷军学习营销-心理效应角度

看完雷军的汽车发布会,感觉造车真不容易。小米汽车发布后热度非常高,大定量也非常好,恭喜小米。 个人对营销特别感兴趣,本着学习的角度,从认知心理的方向去理解,欢迎共同讨论。 锚定效应(Anchoring Effect) 含义: 锚定效应是指人们在做出判断时,会以第一个可获得的信息为基准,并围绕这个基准进行调整和判断。恰当利用这一效应,可以为产品树立良好的品质感知。 演讲中的使用方法: 在谈到车辆性能时,将SU7与特斯拉Model 3、百万级豪车、保时捷等标杆车型进行对比,建立高端、高性能的品质感知,让消费者感受到SU7的卓越品质和价值。 稀缺性偏差(Scarcity Bias) 含义: 稀缺性偏……

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99个认知偏差及小故事(更新去重)

《The Art of Thinking Clearly》,最近看到的介绍认知偏差非常好的书,99章每章一个偏差配上详细的案例。 在AI的辅助下,总结了书中提到的99个认知偏差,配上简单的小案例,方便快速浏览查阅: Survivorship Bias 幸存者偏差 含义: 只关注成功者而忽视失败者,从而高估成功概率。 案例: 一个叫Rick的年轻人看到到处都是成功的摇滚明星,于是决定组建一支乐队。然而他没意识到,媒体只关注那些成功的明星,却没报道musikland中数以万计默默无闻的失败乐队。就像墓地里埋着的失败者一样,失败乐队也无人问津。Rick因此高估了成功概率,成为幸存者偏差的受害者。 如……

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世界或许不可预测

最近半年的阅读,可能要颠覆我的一个世界观: 世界是可以预测和控制的。 虚假的掌控感 曾经认为世界总有运行规律,只要我去掌握了它本质的内部规律,我就可以对它进行影响,然后实现对世界或者未来的某种掌控。 这样认知的好处是让我更加的去思考问题的本质,去追求对最深层次的规律的理解,确实在很多事上会看得比别人更深,也会有相对更好的把控感。 预测很难 但过去一年的阅读逐渐在颠覆这种功能认知。对认知偏见的系统性阅读,发现这种认为世界是可预测,似乎是人类本质上的一种虚假的感觉。而对世界的可控性也是一种认知偏见。 事实上,对于复杂系统,人类很难去预知其变化,实在是变化莫测,简单的三体问题就把人类打趴下。而所谓的……

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