Lazy loaded imageHinton采访 24.6.27

随笔杂谈
1. AI的潜力与风险：Hinton教授对人工智能未来的发展提出了深刻的见解，并警告了AI可能带来的威胁。 2. AI与人类智能的对比：他探讨了AI能否超越人类智慧，以及超人工智能的可能性。 3. 人工智能在各个领域的应用：包括AI如何影响未来的职业、就业以及全球经济格局。
Hinton采访 24.6.27

🎆制度不变，技术再好也是空谈

随笔杂谈
这是一则来自某港口的真实案例：一位老师用嵌入式技术提出“在龙门吊上加装压力传感器”的方案，试图优化集装箱称重流程——低成本、高效率、可快速落地。 然而，方案被迅速否决，原因并不在技术，而在触碰了隐藏的利益链条：传统繁琐的称重流程中暗藏“油水”，优化流程意味着断了某些人的财路。 由此引出的反思令人深思： • ✅ 技术本身不是瓶颈，真正的障碍在于既得利益的守旧心态与落后的治理机制。 • ⚠️ 若监管体系与思想观念不先行，即使技术再先进，也难以撬动变革。 • 🧠 真正推动社会进步的，不是盯着几平米地皮的蝇头小利，而是解放思想、释放创造力。“思想解放才是真正的第一生产力。” 技术创新要落地，必须先突破体制与认知的藩篱。
制度不变，技术再好也是空谈

💬澳新留学成本攀升，马来西亚成新兴热门选择

随笔杂谈
在全球经济波动与教育投资理性回归的背景下，澳新留学市场正在发生结构性变化： 🦘 澳大利亚：名校热度不减，成本高压持续上升 • 留学目标高度集中在“澳洲前三”（墨尔本大学、悉尼大学、新南），其他学校吸引力下降。 • 学费年年上涨，生活成本高昂，硕士两年总开销普遍在110万人民币以上，引发家庭预算压力。 • “卡着预算”留学容易导致社交断层与体验感缺失，建议量力而行，重视隐性成本。 🇲🇾 马来西亚：性价比新贵，成为留学优选 • 莫纳什等高校分校申请量暴增5倍，验证“性价比+英语环境”策略奏效。 • 日常开销远低于国内中等城市，“留学幸福感”明显提升。 • 适合预算有限但希望获得国际教育背景的学生，逐渐成为“双非+中产”群体的新解法。 🧩 留学与移民：阶层逻辑的现实投射 • 留学不再是“精英”专属，而是“中产平民化”的趋势延伸。 • 移民政策背后隐藏的是阶层筛选机制：早期政策窗口期已关闭，当前更考验家庭认知与财力的双重实力。 • 教育投资的时效性与策略性变得尤为关键，延迟认知者面临更高门槛与更低性价比。
澳新留学成本攀升，马来西亚成新兴热门选择

Lazy loaded image刘海丰 AI产品经理 01-04

AI产品经理
🧠 AI 产品经理系统学习路径：三阶段进阶模型 📌 第一阶段：线性理解，全面扫盲 • 目标：建立对 AI 产品经理工作的整体认知框架 • 方式：跟随专栏完整学习，从产品定义到模型训练、评估全流程过一遍 • 意义：查缺补漏、搭建完整地图，便于未来定位问题、解决实际挑战 📌 第二阶段：结构化吸收，构建知识网络 • 目标：从知识点跃迁到知识体系，形成自己对 AI 产品的认知结构 • 方式：将学过的每个模块（如模型评估、特征工程、PRD撰写）抽象整合，构建知识树 • 关键词：提炼框架、高屋建瓴、体系感、知识联通 📌 第三阶段：批判性思维，形成底层 AI 思维 • 目标：构建自己的 AI 思维方法论，形成独立判断力 • 方式：批判性吸收已有知识，带着怀疑去理解每个技术方案、指标选取、建模路径 • 最终产出：不仅能用AI，还能“驾驭”AI，形成决策思维与底层判断逻辑
刘海丰 AI产品经理 01-04

Lazy loaded image关于知识价值与人生道路的思考

随笔杂谈
这篇文章围绕一个核心命题展开——知识的效用，不在于多，而在于是否贴合你的方向。主要观点如下： • 知识的实用性是相对的：若你早早明确了人生方向，继续无目的地广泛涉猎知识，边际效用将迅速递减；反之，在方向未明之前，多元探索有助于拓宽认知边界。 • 真正需要的技能，生活会逼你掌握：不掌握“常识”并非原罪，若知识确实对生活构成必要性，个体自然会主动或被动习得。 • 有效学习的前提是清晰的志向：当人生方向确定后，围绕该目标构建知识体系，你将更高效、更有动力地精进。 • 认清方向，比学习更多知识更重要：真正的难题不是“学什么”，而是“你想成为什么样的人”，后者才是驱动知识转化为价值的引擎。
关于知识价值与人生道路的思考
PRD 文档应该长什么样

Lazy loaded image刘海丰 AI产品经理 05-16

AI产品经理
🧠 Summary：掌握AI产品经理的全流程方法论 1️⃣ 产品定义阶段：明确AI价值定位 • 三问核心：是否有明确的业务问题？是否需要AI介入？AI能实现怎样的业务目标？ • 关键能力：懂得和业务方深度沟通，拆解“表层需求”挖掘“可AI化”的本质诉求。 2️⃣ 数据准备与特征工程：产品经理要深入介入 • 数据来源分三类：内部业务数据、跨部门集团数据、外部采购数据，获取方式各异。 • 特征工程是核心工作：特征决定模型上限，包括数值型、描述型、非结构化、关系型特征等。 • 数据清洗不可忽视：需处理缺失值、异常值、噪声，并用可视化手段洞察数据结构。 3️⃣ 模型构建流程：知其然，也要知其所以然 • 流程五步走：设计目标 → 数据预处理 → 模型训练 → 验证评估 → 模型融合 • 产品经理需掌握流程，即便不参与建模，也能有效与算法团队协同，评估进度与瓶颈。 • 核心术语：目标变量、样本构建、决策边界、过拟合/欠拟合、交叉验证等。 4️⃣ 模型评估与性能优化：拒绝“只交付不负责” • 模型不是交付就结束，PM需参与指标设定与调优。 • 分类任务常用指标：AUC、KS、Recall；回归任务：MSE、MAE等。 • 产品经理要主导“验收定义”：不仅要模型“对”，还要业务“值”。 5️⃣ 核心算法扫盲：为落地服务，而非深入研究 • KNN：易实现，适合小数据场景，容错性低。 • 决策树/随机森林：强可解释性，易过拟合，集成学习（Bagging/Boosting）提升稳定性。 • 深度学习：结构复杂但性能最强，关键是“权重 + 偏置”最小化Loss函数。 • 特征表达重要性：从文本中抽取“词向量”、非结构化信息转结构化是关键任务。
刘海丰 AI产品经理 05-16

Lazy loaded image模型设计

AI产品经理
1️⃣ 产品定义阶段：理解业务与明确目标 • 核心任务： ◦ 搞清楚业务需求是否真的需要 AI 解决 ◦ 明确AI能为业务带来哪些可量化的提升 ◦ 与业务方确认预期目标、上线时间、使用场景 2️⃣ 技术预研阶段：与算法团队协同评估可行性 • 关键协作： ◦ 与算法团队初步沟通，判断现有数据/算法能力能否支撑需求 ◦ 若不足，产品经理需主导或协助数据获取（尤其在垂类业务中，PM比算法更懂数据） • 注意事项： ◦ 不只是评估算法可行性，更要结合数据完整性与代表性判断“能不能训出有效模型”
模型设计

Lazy loaded imageAI产品经理与传统产品经理区别

AI产品经理
🧠 AI产品经理 vs 普通产品经理的本质区别 1. 工作目标不同 普通产品经理的目标是打造用户可感知的功能，提升用户体验，比如做一个清晰、易用的投诉入口。 AI产品经理则以构建“算法能力”为目标，提升系统的智能化或自动化水平，比如设计一个“用户投诉预测模型”，提前识别潜在问题并自动触发工单系统。 2. 工作流程不同 普通产品经理主要聚焦于功能设计、交互逻辑、业务流程，与用户体验密切相关。而AI产品经理则必须深入参与从数据采集、特征设计到模型评估、上线集成的全过程。 AI PM需要定义采集哪些数据、数据如何打标签、样本如何构造、模型好坏怎么评估（如AUC、KS等），以及模型上线后的持续优化和微调，这些环节普通PM通常不涉及。
AI产品经理与传统产品经理区别

Lazy loaded image中国当代社会阶层分析 杨继绳 梁晓声

阅读笔记
1. 社会不平等的哲学基础与现实逻辑 • 绝对平等不可持续：从热力学到社会学，能量或资源的绝对平均将导致系统“死亡”。宇宙需要温差，社会需要差异。 • 不平等是常态：社会不可能完全平等。适度不平等激发效率与创造；过度不平等则带来矛盾、冲突甚至动荡。 • 平衡的关键：既要激励有能力的人，也要给予弱势群体希望。合理的不平等可以维持秩序和活力。 2. 阶级划分与社会分层的差异 • 阶级划分强调的是人与人之间在生产关系上的根本对立，比如是否拥有生产资料，往往伴随压迫性和斗争逻辑。 • 社会分层更侧重资源和机会的不均衡分布，是一种等级性但不一定对抗性的结构，如上层/中产/底层等。 • 前者用于批判与变革，后者用于描述与维稳。 3. 韦伯的三重分层标准 • 经济地位：取决于市场机会（如收入、资本、职业技能），影响个人资源获取能力； • 社会地位：体现为声望和生活方式（如消费品味、文化喜好、交际圈层等），强调社会认同； • 政治权力：影响他人行为的能力，常通过组织控制实现（如政府、军队、党派等）。 • 韦伯认为一个人社会地位的认同感与生活方式密切相关，地位群体有较强的自我边界与婚姻内循环。 4. 农民与底层群体的社会结构现实
中国当代社会阶层分析 杨继绳 梁晓声

Lazy loaded image25.7-8 实习心得

工作规划
1. 技术成长与职场初体验 • 在导师们（强哥、唐哥、刘工）的耐心指导下，解决了多个技术难题，全面了解了企业项目流程与会议机制。 • 技术之外，更深入理解了职场氛围与团队合作的价值。 2. 从代码到用户：需求理解的觉醒 • PDA页面设计中意识到：“技术实现”不能替代“场景理解”。 • 移植PC页面时忽略了使用者（工人）实际操作的便捷性需求——这成为一次重要的产品思维转折点。 3. 生涯启蒙：寻找内在驱动力 • 多位前辈没有直接给出“职业路径”，而是启发思考“你真正想成为什么样的人”。 • 明白了职业规划不应是盲从潮流，而是顺应自我兴趣与长期动力。 4. AI时代下的职业反思 • 程序员工作高薪但缺乏社会影响力，与警务、法律等职业相比，在“社会关系建构”上较为薄弱。 • 技术变革（Coding 3.0、AI辅助开发）进一步削弱了底层程序员的存在感。 5. 坚定的方向：走向AI产品经理之路 • 实习加深了对AI趋势与岗位生态的理解，AI产品经理结合了技术趋势与社会沟通双重优势。 • 希望未来从事具有技术前沿性与人际交互性的工作。 6. 温情时刻：感谢每一份关怀 • 感恩同事们在实习期间给予的耐心、温暖与支持。 • 特别铭记生日那天的蛋糕、一次次悉心的指导与分享。
25.7-8 实习心得
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