AI时代，我们应该如何记笔记/日记？分享我的几点思考：

AI时代，我们应该如何记笔记/日记？分享我的几点思考： 1. 数据要完全本地化 未来每个人将拥有各自的个性化AI助理，你的笔记/日记能够让它更懂你。但请不要相信任何在线云笔记服务，你的笔记是你最重要的隐私，也是每一个AI公司最渴望得到的财富。 推荐使用Logseq或者Obsidian，在手机上也可以通过捷径或Telegram Bot来快速记录文字或语音。通用的markdown文本格式在将来也有助于顺利导入到各种AI服务。 2. 将“种子”与“养料”分开 借用当下很流行的“数字花园”概念，由自己产生出的灵感和想法，是“种子”，它们需要结合你日积月累所收集的、来自外部的“养料”(例如各种网络文章、书籍摘录)，才能成长为花园内的植物。在不久的将来，AI 助手将能够为你的“种子”提供无穷无尽的养料，但请永远保护好自己的“种子”，因为只有种子才能决定最终植物长成的样子。同时，这也能帮助我们陷入一种新的“知识的诅咒”那些你的 AI 助理所掌握的知识，并不代表你也掌握。 3. 不要纠结于整理和分类 碎片化的笔记不再是困扰，Notion里的Database，AI会帮你瞬间生成；需要手动建立的双向链接，AI也会全自动搞定。我们只需要持续记录，持续播种，然后每天在花园里逛逛~ 期待这样的“第二大脑”早日到来。

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《下班后易学易做100个赚钱小生意 》 简介：下班后易学易做100个赚钱小生意汇集了多领域的知识，帮助你在生活与职业中找到更多的可能性。通过生动的案例分析与实践经验的分享，你将学习到一系列实用的技巧，提升自我管理与问题解决能力，最终实现目标的跨越式进展。 标签： #下班后 #下班后易学易做100个赚钱小生意 #资源 文件大小：NG 链接：

最近在搞毕设，分享一个我的阅读论文文献SOP

最近在搞毕设，分享一个我的阅读论文文献SOP 论文，它的格式非常八股，基本都是按照这样的结构来呈现的：标题 → 概要 → 介绍 → 方法 → 实验 → 结论。 结合Stanford教授 Srinivasan Keshav 分享的三遍法，我凝练出来一个结合AI的五步法 1. 选读：通过检索工具选出合适的论文，以及在Twitter等社交媒体上看这篇论文的含金量 2. 略读：读论文前，我们得搞清楚这篇论文值不值得读，我们不需要全部都读完，这样会浪费我们很多时间。使用AI Summary工具，回答关键问题： 1. 主要解决了什么问题？ 2. 提出了什么解决方案？ 3. 解决方案中核心的方法/步骤/策略是什么？ 4. 结论是什么？ 5. 有什么限制条件？ 请有条理地组织以上信息，确保涵盖每一个点。 这一类可以AI Summary的工具非常多，主要看总结能力和花费金额，推荐使用 1. txyz：介绍在下面的工具安利里 2. PopAI：介绍在下面的工具安利里 3. ChatGPT：ChatGPT直接上传PDF，进行对话也可以 4. Kimi：国内可以使用 但是还有一个点需要注意，就是你自己需要去判断正确性，包括这篇论文的正确性他有没有在和你胡扯 3. 精读：接下来就开始精读了 1. 精读的顺序：摘要 → 结论 → 方法 → 实验 → 数据和图表 2. 对于需要翻译的同学来说，必备的就是“沉浸式翻译”这个插件，具体使用看下面 3. 看图表和参考文献，判断是否正确 4. 在这一步，遇到问题，也可以借助AI工具， 1. 有不懂的细节继续提问，从 What、Why、How 三个方面抽取问题。 What：即哪些概念是不熟悉的。 Why：为什么要使用这种策略/方法，好在哪里？ How：具体论文中是怎么实现某种策略/方法的。 2. 对于不懂图表的，也可以借助AI工具，分析图表 1. PopAI：接入了GPT-4V的API，可以对论文图表进行解读 2. ChatGPT：直接读图 3. 亿图图示：也可以解读图表 4. 整理笔记：精读完就可以整理笔记了，这里我的思路是基于PDF本身去整理

【关于最近很火的AUTO-GPT分享】

【关于最近很火的AUTO-GPT分享】 功能：给ChatGPT一个目标，让他自己分解成多个步骤，自动执行并完成。 网址： 测试任务：收集苹果手机型号和价格 结果：成功输出文件，但是只有iphone14的价格。程序没跑完，最后报错退出了。 优点： 1. 可以让他输出到一个文件里 2. 能选择按步骤执行或自动执行。 缺点： 1. 本地部署有点麻烦 2. 任务输入中文会有报错（也能强行使用，最好用英文） 3. 需要用api key（费钱） 4. 需要人为输入步骤，有点不智能 类AUTO网页产品 一、AgentGPT 网址： 测试任务：收集苹果手机各种型号和价格 结果：正常输出了想要的结果 优点： 1. 自动化程度高，只要输入一个目标就行，全程自动 缺点： 1. 无法控制步骤 2. 发散性太强，结果出来了，还在不停工作 3.要使用API KEY（费钱） 二、cognosys 网址： 测试任务：收集苹果手机各种型号和价格 结果：正常输出了想要的结果 优点： 1. 现在免费，不需要API KEY 2. 过程迅速，不拖沓 缺点： 1. 需要自定义步骤 三、godmode 网址： 测试任务：收集苹果手机各种型号和价格 结果：步骤实在太长，没有完成 优点： 1. 每次步骤前可以审核和反馈 2. 现在免费，不需要API KEY 缺点： 1. 每次都要审核步骤，太麻烦了 2. 发散性太强，还自己写代码爬数据

年营收8000万老总的分享，摘取了几点比较实在的内容，希望对创业的人有帮助:

#内幕消息 年营收8000万老总的分享，摘取了几点比较实在的内容，希望对创业的人有帮助: 1. 创业不要去做B端，B端永远在讲价，永远在降价。 2. 要做好自己的产品定位，只赚有钱人的钱，不赚穷人的钱。 3. 要做个人的产品，做高端的产品，越是人少的群体，越好赚钱。 4. 多读书，他说自己每天听三本书。

最近在总结美国创作者调研分享，分享一些跟AI相关的关键用户认知：

最近在总结美国创作者调研分享，分享一些跟AI相关的关键用户认知： 一、效果比效率更重要对应产品价值 1. 这也是我过去一年收获的最有价值的一句话，经历很多血泪教训才真正理解 2. 效果的关键是符合甚至超出用户预期，如果不符合预期，用户就不会完成创作，甚至没有留存。 3. 不要为了效率而牺牲效果，这是我很容易犯的错误，尤其在漏斗分析的大厂思维下。 4. AI大模型存在效果不稳定且不可控的问题，一方面通过「雕花」策略来优化给用户交付的结果，另一方面管理用户的预期，比如让用户理解这不是最终结果，而是一个可以继续编辑的草稿。雕花是应用层产品的宿命。 二、用户又懒又有惯性思维对应推广方式 1. 最顺的是在老产品的已有主路径workflow，通过AI提效，用户甚至是无意识使用，渗透相对容易做起来 2. 但在老产品上独立的新AI workflow能力模块，单纯通过产品策略（强插、增加入口、红点）的导流有限，用户很难注意到，也不愿意为一个不确定的结果而付出额外的上手成本 3. 可能就需要运营和推广手段，做用户认知教育，甚至一个好的demo视频都比产品策略有效。好的内容有随机性，但也是最大的杠杆。 4. 在字节，最有效的是抖音锚点；在腾讯，最有效的手段是微信QQ红点；它们过于成功，也导致我们过于依赖。如果我们做的产品在这个路径增长逻辑不那么成立，那么我们的方法论，经验，甚至能力模型，都很难支撑我们去推广新产品 三、用户为刚需付费对应付费模式 1. 工具类产品，用户的决策是理性的，所以更多为刚需付费，而较难为冲动付费 2. 服务偶发性刚需，比如母亲节这天，用户会为母亲节模板单次付费； 3. 服务持续性刚需，比如通过AI能力帮助制作创作者Tiktok/Ins账号的主营内容，例如美妆博主的美妆vlog，帮助他们持续涨粉赚钱，用户会更愿意订阅付费； 4. 目前AI创业更适合，服务少数人的持续性刚需，而不是服务大众的偶发性刚需 4. 用户已被市场教育AI需要付费，所以强化透传AI，可以提高用户付费意愿度