独立开发沉思录独立开发沉思录

搜索

SearchSearch

最近的笔记

vol1.一切创造皆混搭

2024年6月30日11分钟阅读

卷首语

本篇文章是周刊的第一篇，今年年初也尝试过写周刊，但是在 15 期之后就没有再坚持，反思了一下，主要是 3 点原因

  1. 输出的内容多是对别人内容的总结，本质和 AI 总结没有缺别，缺少自己的思考和应用场景
  2. 信息来源太窄，又想要追求独特性，能够摘录的内容自然就少了
  3. 缺少反馈，发布之后没有反馈信息自然就不知道坚持的意义

所以这次的周刊，制定的三个选题标准都是和自己相关，同时也是李继刚提到的“六经注我”

此外输出的内容，也不再采用总结的形式，而是自己的感想、未来的用处、推荐的理由，不在追求内容的完备，而是“自己的想法”

Prompt

The warm glow of the sunrise bathes the scene as a classic steam train prepares to depart. Billowing clouds of steam rise above as the conductor, a silhouette against the morning light, signals the departure. This enchanting moment captures the romance of rail travel, harkening back to a bygone era when the rhythm of the tracks and the whistle of the engine were the heartbeat of travel and adventure.

内容推荐

我做了一个 AI 搜索引擎

艾逗笔这篇文章第一个感受是“技术祛魅”，AI 搜索本质上的实现步骤其实不复杂，总结起来只有三步（RAG：检索增强生成）

  1. 检索（Retrieve）：拿用户的输入内容，调用搜索引擎 API，拿到搜索结果
  2. 增强（Augmented）：设置提示词，把检索结果 + 提示词交给大模型处理
  3. 生成（Generation）：大模型回答问题，标注引用来源

但是在简单的实现步骤下，实现细节却又是复杂的，比如

  • 在第一步搜索阶段
    • 是不是需要联网搜索，AI 是不是可以直接回答
    • 去哪些网站搜索，除了 Google 的搜索结果，Wikipedia、Tiwtter 也都是很好的搜索结果来源
    • 除了文字，图片、视频也是信息来源
    • 输入的内容可以使用 AI 优化，获取更准确的搜索结果
  • 在第二步增强阶段
    • 如果对搜索结果重排（Ranking），也就是去除不重要的内容，把相关度高的内容往前排
    • 如果设置提示词，让 AI 更好的对搜索结果处理

最后是作者对 AI 搜索的一些观点，整理下来作为参考

  1. AI 搜索引擎的第一要义是准确度
  2. ChatGPT自己做搜索，首先保证了问答底座模型的智能程度
  3. 大模型厂商自己做 AI 搜索 就一定会比第三方做的好
  4. 做好 AI 搜索引擎，最重要的三点是准 / 快 / 稳，即回复结果要准，响应速度要快，服务稳定性要高
  5. AI 搜索引擎是一个持续雕花的过程
  6. AI Search + Agents + Workflows 是趋势
  7. 我个人不是太看好垂直搜索引擎
  8. AI 搜索是一个巨大的市场，短时间内很难形成垄断
  9. AI 搜索引擎需要尽早考虑成本优化

原文链接

可复制的决策

可复制决策的四个维度

  1. 一事一决
  2. 制定原则
  3. 提炼方法
  4. 构建系统

给自己的一个启发是“提炼方法”其实是在“制定原则”之上的一个维度，而自己一直都弄反了。我很习惯收集决策原则的内容，比如“可以反悔的决策，要快速决定；不可以反悔的决策，要谨慎判断”，原则是正确的，但是在实际操作时却没有太大的帮助

另一个启发是构建系统，我的理解系统是“自动化自迭代的体系”，是最节省成本的决策方式

原文

归因

归因的 6 个阶段

  1. 环境：最通用的“背锅侠”，任何事情都可以归咎为环境问题
  2. 行为：归咎于自己不够努力，只要自己足够努力，就可以达到目标
  3. 能力：归咎于自己不够强，失败是因为缺少的专业技能、情商、思维方式
  4. 信念：归咎于即自己的原则、价值观
  5. 身份：即“我是什么样的人，就应该做什么样的事情”
  6. 精神：最高维度，即“我来到世界，要如何实现自我价值”

这是一个关于思考、复盘维度的模型，我经常把自己的失败归因于「环境」、「行为」和「能力」，也就是自己不够努力，因为不够努力缺少某些专业技能

  • 比如自己的考研是自己不够努力
  • 没有去成想去的公司是因为自己的技能点不够多

但要解决当前层面的问题，需要再上一个维度思考，从「信念」、「身份」和「精神」的角度，是不是

  • “考研这件事的价值不是那么大，没考上大不了去找工作”
  • “我不是技术专家，没有必要深入研究技术”

从更高一层的角度看问题的原因并修复，下一层的问题自然引刃而解

原文链接

信息流戒断

安小竹的一篇关于信息流戒断的可实操的文章，之前看过一个观点：信息就像糖一样容易上瘾, 信息已经成为现代社会最难以戒除的东西了，所以信息流戒断是非常有必要的

文章提到的一些屏蔽多余信息流的方式（主要是微信，但是其他平台也是类似的）

  1. 通知：除微信、电话外，屏蔽一切手机 app 通知；卸载掉无用的低频使用的 app，不希望经常看到的在文件夹中折叠起来（比如证券交易软件）
  2. 微信消息：退出低信息密度群及经常@强打扰的群；所有群聊都免打扰；仅保留3个以内的优质信息群，其他群全部折叠
  3. 朋友圈：屏蔽掉营销、企业账号或高频分享但不熟的人
  4. 公众号：取关所有低频使用的账号（招聘、美食店铺、机构号、奇怪应用的官方号等），时效性聚合信息源保留 3 个以内，取关所有为了日更而日更的知识类账号（只有极少极少数能够保证质量的保留），取关所有标题党账号，取关所有未明显标识广告、看到文中文末才发现是软广的账号，极少数几个实用性的工具类账号设置消息免打扰；有所遗漏的，基于推荐流动态设置不接收消息推送
  5. 屏蔽一切投资、融资、行业报告、宏观经济分析（公众号、社媒账号、群聊等），一个投资机会，如果被信息流推送过来，那大概率是已经过时的（即便有极少数仍然有效的，也需要极高筛选鉴别成本）

原文链接

工具推荐

  • Wasp: 将 React、Node.js、Prisma 结合在一起的全栈开发框架，未来全栈工程师的新选择
  • namae: 查询各个平台名字，查询了下 hackthinking 这个名字还没有大规模占用
  • namebeta: 查询域名是否被注册以及各大海外平台域名的价格，结合上面的 namae 就能快速找到自己期望的域名，还有一个类似的工具 query.domains
  • opengraphexamples: Open Graph Image（OG图像） 集合导航站，OG 图像是用于在社交媒体上分享网页内容时显示的图像，类似于微信分享时的缩略图

有点意思

下一篇：vol2. 痛苦是信息

关系图谱

反向链接