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你好，
我是潦草学者
这里是草稿拾遗
一份关于 个人成长、效率工具、人工智能和互联网商业的 Newsletter
🍻 生活体验
上周末去了香港，每次去香港都玩的很开心。
在香港暴走30000步
在深水埗淘到赫本和是枝裕和的電影海報🎥，
在路邊偶遇一家舊書店，空間很小卻堆滿了書，淘到了台版錢穆先生的國史大綱📚
🎞香港真是掃街聖地，太適合富士膠片了，拿著朋友的富士相機瘋狂拍拍拍。
十七號的 My little airport 演唱會，Ancore 环节唱了 15 首歌，是前几日的 5 倍，🎙尾场太幸运了
🤔 思想碎片
01 Learn in Public
还是应该更多地公开自己的学习过程。
费曼技巧
分享自己学习的结果，假设你正在将现在的知识传授给一个入门的人，当你在对知识点进行解释时，你需要确保你能够理解这个知识，这是对自己学到的知识的重新审视，同时为了更好地解释知识，你可能需要创造一个类比，将新的知识点与已有的知识结合起来，简化学生对新知识的理解过程。
这样分享的过程，可以把学到的知识重新整理一遍，这是一个复习的过程。分享过程中，意识到学习不充足的部分，也可以查缺补漏。
用自己的话表达出来，是最好的学习方式。
费曼技巧：理解一个知识最简单的方式就是用自己的话把它讲清楚
信息作为一种价值
信息有一个特点就是，信息只对“不知道的人”有价值。
但在这个时代，大部分信息都是公开的，即便你不分享，人们也可以在网络上检索到。那些可以在网上检索到的信息，别人不知道，而你知道。那么这样的信息就可以作为一种一种可以交换的资源，分享你知道的信息，可以交换到其他的价值。
当然，你也要自己区分什么是你的独特信息，这些信息是不可分享的呢？那些非公开的，网上找不到的信息，那些你花钱买来的信息。是更加珍贵的资源，就不能什么都奉献了。就好像企业的 CAC（单位获客成本），ARPU 等是非常珍贵的信息，不可以随意分享。按照我的经验，这类信息，在你掌握的内容中，只占到非常小的一部分
信息的网络效应
最有利于学习的环境，是观点之间的碰撞和交流。
信息还有一个特点是，信息是一个网络，具有网络效应。当你能够把更多的信息连接起来看时，信息之间的链接可以产生更多的价值。
网络效应：网络中存在的节点越多，节点存在之间的链接越多，这个网络就更加强大和稳固。
碰撞和交流，可以促进信息网络的发展，产生更多的节点，产生更多链接，发现更多存在与知识之间的分形增长。不同学科，不同领域之间的知识链接，往往能带来创新的想法。
所以积极分享你的想法，与人探讨，即便别人不同意你的观点，也没有关系，当别人质疑或者反驳你的时候，虽然会引起你本能地反感，但若你能摆脱本能地抵触，继续深入交流，或许就是知识增长和完善的时候。
02 算法的原罪
最近读了尤瓦尔赫拉利的新书《智人之上》
坦白来说，这本书完全达不到尤瓦尔赫拉利前面基本「简史」系列书籍（《人类简史》《未来简史》《今日简史》）的高度。读完以后，我并没有太多增长的新认知。
但里面有一个观点，我非常认同——算法是有原罪的。
书中的案例提到，2016 年，facebook 在缅甸中，优先推荐那些包含种族歧视和暴力暴动的内容，极端分子的观点在社交网络被广泛传播，加剧了缅甸国家内部，不同种族之间的矛盾，间接地造成多起极端分子的恐怖行动。
作为一种媒体平台，基于算法的分发方式，已经完全改变了原来的信息传播媒介。为了平台的利益，算法会优先推荐那些用户参与度高的内容。但不难发现，往往在互联网中火爆的内容，都是“偏激”的。
只要你熟读《乌合之众》，你就可以意识到，在人群中，那些偏激的，愚蠢的行为，反而更容易得到关注和支持。作为一个个体，人是聪明的，理智的。但往往在一个群体中，群体是愚蠢的。
偏激的内容，在算法时代，更容易受到关注，更容易掌握流量，而流量，在这个时代，就是钱。KOL 几乎都是偏激的，理智地创作内容，看得人其实是少的，因为人脑并不偏好这些信息，大部分人偏好娱乐的，无脑地可以感受到快乐的内容。这也是短剧为什么这么火的原因，看短剧的时候，不难发现剧情中充满大量漏斗， 但无所谓，短剧给人脑带来了无脑的快乐。
当然，算法带来的问题并不止于此，最近农夫山泉的董事长钟睒睒怒喷张一鸣的算法推荐机制。因为在前不久娃哈哈董事长宗庆后逝世时，舆论导向反而引导变成了对农夫山泉的攻击，导致了农夫山泉的股价暴跌。这样的舆论导向，或许正是算法的导向，因为算法的内容推荐，导致一家企业股价暴跌。这种算法带来的结果，已经不是算法厂商可以控制的了。
算法带来的事件还有很多，但无可奈何，算法渗透了我们生活。无论是在美国大选，还是在我们的日常生活中，都有算法的存在和影响。我们能做的，只是尽量避开算法推荐的内容，而是主动筛选优质的信息源，主动搜索，多做主动式的信息获取。减少被动式的信息推荐。
📰 内容杯测
01 一代版本一代神，代代版本有咪蒙
前段时间，咪蒙团队的短剧《闪婚老板是首富》等短剧爆火，让我重新关注起这个团队。
在中国互联网内容媒体平台的历史上，内容媒体平台从昔日天涯论坛里那些彻夜畅谈的“大佬”，到百度贴吧中各个“吧”之间的互动，再到微博上无数草根大V崭露头角。内容创作的浪潮此起彼伏。
当微信公众号开辟了自媒体的新领域，10w+ 的阅读量成了创作者们争夺的荣誉，今日头条又为信息分发注入算法活水。而算法的接入有带来了随着快手和抖音的异军突起，一个个新的视频播主纷纷登场。到这两年，小红书凭借着独特的赛道异军突起。短剧也将短视频的无脑发挥到了极致。
在这场迭代更替的媒体平台之争中，优秀的创作者如繁星闪耀，但论及常青，咪蒙团队无疑是最厉害的。
虽然咪蒙写的内容我并不喜欢阅读。但他们确实是，无论在公众号时代，还是短视频时代，都做到了稳定的爆款。
这让我重新关注咪蒙团队的内容方法论，找到两篇文章，感兴趣的朋友们可以阅读。
02 胖东来的商业模式
这条动态，黄海将自己参观胖东来超市的洞察写了下来，并分析了胖东来的商业模式。
首先，胖东来超市的体验本身非常好：
一些坐着体验的感受：
- 可乐就有十几种，给人营造一种高端的感觉
- 自有品牌的精酿啤酒和各种酒，胖东来非常擅长利用日本和韩国的进口商品来让货架显得更加丰富
- 海鲜都是鲜活的
- 山姆的商品都很大份，但胖东来的都是小份，很适合年轻人
但超市，依旧改不过净利率地缺点，实际上胖东来也是这样。
那胖东来靠什么赚钱呢？
除了超市本身微薄的利润外，因为胖东来是一个超级大的流量入口，胖东来在超市附近自营了更多高利率的门店，例如苹果专卖店，茶叶店，金店等等。
这也可以回答为什么胖东来走不出许昌？
因为这个地产的条件在其他地方是不具备的。
但在评论区也有不同的看法：
一个许昌的即友认为胖东来的超市效益好，很大一部分原因是因为新人，选品好等导致了极高的商品周转率，降低了损耗，带来了持续且健康的净利率水。也就是在净利率不高的情况下，加快了商品周转的效率，和 @小米之家 的模式类似；
03 秘塔AI搜索怎么看 AI 搜索这个赛道？
秘塔科技 CEO 闵可锐在接受专访时，详细介绍了公司在 AI 搜索领域的创新思路和产品策略。
文章中提到的一些信息点：
- 为什么做 AI 搜索？是因为做 AI 法律助手 MetaLaw 时遇到了瓶颈，团队评估了法律助手在中国的最大市场规模是 2500w，并且市场非常分散，增长空间有限。因此才利用相同的技术，走向了更大的 AI 搜索赛道
- 秘塔 AI 搜索目前的发展会继续走面向 C 端免费，面向企业 B 端定制知识库做收费的路线，这对用户来说无疑是一种福音。
- 观点：「AI 搜索」和「智能助手」之间会变得更加接近，只是从目前的产品设计上而言，给用户一个搜索框，用户会天然地知道要做什么。
04 给 LLM 赋予角色并不能提高 LLM 的能力
实验表明，在 Prompt 里给 LLM 设定角色，并不能显著提升模型的能力。
基本上区别不大。
而且在个别情况下，可能会导致模型的输出变差。
例如让模型扮演有情绪化的角色，或者是领导者等等。
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