BestBlogs.dev 每周精选 第2期

随着脚本语言的普及和性能需求的提升，解释执行和即时编译（JIT）成为了两种常见的代码执行方式。本文探讨了这两种技术，通过详细的实例和深入的分析，揭示了它们的工作原理、性能差异以及各自的优缺点。

本文由美团技术团队撰写，详细介绍了在构建面向商户的营销系统过程中，如何应用领域驱动设计（DDD）来应对业务复杂度高、需求多变和维护成本大的挑战。文章首先阐述了 DDD 的基本概念，包括战略设计和战术设计，并通过营销系统的实例展示了 DDD 的实际应用。随后，文章详细介绍了 DDD 在 B 端营销系统中的实践，包括统一语言和概念模型的建立、系统拆解方法、上下文映射以及战略和战术设计的迭代过程。此外，文章还讨论了对象模型、聚合根设计、代码架构实践以及常见误区，强调了统一语言和业务理解的重要性。最后，文章列举了多本关于领域驱动设计和企业应用架构的经典书籍和文章，为读者提供了进一步学习的资源。

本文详细介绍了 LinkedIn 如何应对平台扩展的挑战，以适应指数级增长。它涵盖了从单一架构到分布式系统的转变，创建了像会员图谱服务和搜索服务这样的专业服务，以及使用各种工具和技术来管理日益增长的需求。

对于没有 Go 背景的 Java 程序员来说，使用 Go 开发一个可用的程序的速度是肉眼可见的缓慢。但攻克的难点不在于 Go 语言本身，而是搭建整个工程链路的过程，即所谓的“配环境”。本文将主要讲述如何配出一个适合 Go 开发的环境，以免有同事陷入困境时对我使出“您配吗”之类的大招。

Uber 将所有支付交易数据从 DynamoDB 和 Blob 存储迁移到一个名为 LedgerStore 的长期解决方案中，以减少成本。这家公司此前减少了 DynamoDB 的使用，仅用于存储热数据。新的系统提供不可变的存储和数据完整性保证，每年可节省约 600 万美元。

海内外专家齐聚小红书，畅谈 Web 技术新趋势。文章深入探讨了 WebGPU 作为高性能 3D 图形和数据并行计算能力的 Web API 标准在游戏、虚拟现实、机器学习等多个行业和应用场景中的潜力，以及小红书如何利用其推动业务增长。主要内容包括：1）结合 WebCodecs、Streams 和 WebGPU 进行实时媒体处理的优势；2）小红书互动渲染技术的应用案例；3）WebGL 相较于 Lottie 的优势及其优化策略；4）WebGPU 在实现更丰富动态的网络媒体体验中的未来前景。

本文介绍了 Spring AI 1.0.0 Milestone 1 的发布，重点介绍了其新功能和改进。主要内容包括：1. 用于处理提示和 AI 模型调用的 ChatClient Fluent API。 2. 带有 @RestController 的使用示例，返回 AI 生成的内容。 3. 与 WebClient 集成的响应式调用。 4. ChatClient 的默认值配置选项。 5. 用于上下文数据和对话历史的 Advisor 模型。

文章作者 @可乐鸡翅 kele 分享了他在工作中常用的 13 个前端库，以帮助开发者提升工作效率。

首先介绍了 Ant Design，这是一个 React 组件库，提供了多种常用组件，支持国际化和自定义主题色。

接着介绍了 Axios，一个基于 Promise 的 HTTP 请求库，支持请求和响应拦截器以及取消请求。

Day.js 是一个轻量级的日期处理库，API 设计支持链式调用。

Lodash 是一个 JavaScript 实用工具库，提供了集合处理、函数工具、类型检查、深拷贝、字符串处理和数学运算等多种功能。

XSS 库用于处理 HTML 并防止 XSS 攻击，支持白名单配置。Classnames 用于动态添加或移除 CSS 类名。

Copy-text-to-clipboard 是一个轻量级的复制文本到剪贴板的库。

UUID 用于生成全局唯一标识符。

Quill 是一个富文本编辑器，适用于中后台产品的编辑框需求。

Crypto-js 提供了多种加密算法和常用的加密功能。

Viewerjs 是一个图片预览库，支持缩放、拖动、旋转等交互功能。

Localforage 是一个封装浏览器存储引擎的库，可以选择合适的存储引擎来存储数据。

Vconsole 可以在手机浏览器中实时查看调试信息。

文章首先阐述了使用 prop drilling 在 React 应用中管理状态的复杂性，即在组件层级中从父组件向下传递 props，这在应用复杂度增加时会导致代码难以维护和理解。为了解决这个问题，React 提供了 Context API，它允许在组件树中无需手动传递 props 就能共享状态。

接着，文章通过一个计数器示例详细说明了如何创建和使用 Context API。首先，创建了一个名为 CounterContext 的上下文，并定义了 CounterProvider 组件来提供状态和 setState 函数。然后，展示了如何在 GrandChildComponent 中使用 useContext 钩子来消费这些状态，而不是通过 props 传递。

文章还列举了 Context API 的一些常见用例，包括全局状态管理、认证管理、主题管理等。此外，将 Context API 与其他状态管理解决方案（如 Redux、Zustand 和 MobX）进行了比较，指出了它们各自的特点和适用场景。

最后，文章提供了一些使用 Context API 的最佳实践，包括提供默认值、避免过度使用 Context、减少频繁更新的状态以及使用自定义钩子和内存化 context 值来提高性能。

Elastic 信息安全团队集成 Tines，自动化 SIEM 警报调查，有效减少误报并提高安全分析师效率。本文详细介绍了如何利用 Elastic 的警报功能将警报数据发送到 Tines，并使用 Tines 的自动化工作流程来执行警报的初始分析和处理。通过查询 Elasticsearch 中的其他索引模式，它可以确定警报是否来自受信任的设备或 IP 地址，自动关闭误报，并将未解决的警报升级到安全运营中心团队以进行进一步调查。这种自动化不仅减少了分析师的疲劳，还解决了警报噪音导致的可视性差距。本文演示了如何在 Elastic Security 中配置警报操作，并在 Tines 中构建自动化工作流程，包括使用 Webhooks 接收警报、解析数据、根据标签将警报路由到不同的处理路径，以及利用 Elasticsearch API 查询和更新警报状态。Tines 在警报路由、事件处理和与 Elasticsearch 的协同中发挥关键作用，实现了安全事件的自动化响应。自动化工作流程每天处理和关闭超过 3，000 个警报，从而大大节省了手动分析时间和成本。

云音乐桌面版于 2014 年 5 月上线，从上线到本次 3.0 改版之前一直沿用的基于 NEJ + CEF 的 Hybrid APP 架构。尽管在 2021 年至 2022 年期间尝试了 NEJ 和 React 技术栈的结合，但由于代码高度依赖 NEJ，效率较低。在 3.0 版本中，前端进行了重大的交互和视觉更新，最终选择基于 React 进行重构。本文讨论了主要面临的性能挑战和优化策略，包括播放起播时间优化、UI 组件渲染、处理大规模歌单数据、多样化事件管理和复杂状态订阅。

MongoDB 官方博客介绍了 Atlas Search Playground，这是一个为开发者设计的新型沙盒环境，旨在快速实验、迭代和协作于搜索索引及查询。该平台的特点是无需完整设置 Atlas 集合或等待索引构建，开发者可以即时尝试创建索引和制定数据搜索查询。它提供了一个无缝的用户体验，允许用户在一个单一友好界面中完成所有操作，无需任何先验经验或账户设置。

本文介绍了字节跳动云原生可观测团队在构建 OneAgent 方面的探索，涉及数据模型、流程管道、编排调度和构建体系等方面。文章还分享了 OneAgent 在字节跳动内部的几个应用案例，展示了其在数据采集效率、资源消耗和系统稳定性方面的优势。此外，文章讨论了与 iLogtail 社区的合作以及 OneAgent 的架构细节，包括其核心和插件系统。

Cloudflare 已扩展其本地流量管理 (LTM) 负载均衡功能，现在支持所有 TCP 和 UDP 流量，以前仅支持 HTTP(S) 流量。通过整合 Cloudflare Spectrum、Tunnels 和负载均衡器，现在企业客户可以管理更广泛的网络协议，如 SSH、FTP、NTP 和 SMTP。主要优点包括消除对本地负载均衡器的需求，通过 IP 隐藏增加安全性，以及通过 Cloudflare 的全球 Anycast 网络增强扩展性。

在这篇文章中，田渊栋针对当前 AI 研究中的一些关键问题提出了深刻的见解，尤其是对 Scaling Law 的质疑和对生成式 AI 的推崇。

田渊栋首先讨论了 Scaling Law 的局限性。Scaling Law 由 OpenAI 在 2020 年提出，认为大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量相关，而非模型的具体结构。然而，田渊栋指出，随着模型性能接近人类水平，获取新数据变得越来越困难，模型改进也愈加艰难。此外，现实世界中存在许多长尾需求，这些场景的数据量很少，依赖 Scaling Law 无法解决这些问题，最终可能导致每个人都在自己的“数据孤岛”上，无法共享和利用他人的数据。

田渊栋接着强调了生成式 AI 的优越性。他认为生成式 AI 可以通过少量提示生成大量内容，减少了对人工输入和重复劳动的需求。生成式 AI 能够像教孩子那样，通过少量指点就能举一反三，显著提升生产力，因为它能够全天候工作，复制成本低，而复制工程师非常困难。

此外，田渊栋对 Data Efficiency 的突破提出了看法。他认为，要实现真正的数据效率的通用人工智能（AGI），需要 2-3 个重大突破。虽然 Scaling Law 可能在某些方面是有效的，但它不会是全部解决方案，因为它代表的是一个非常悲观的未来。

在 AI 的可解释性方面，田渊栋相信基于神经网络的 AI 模型是可解释的，人类最终能够理解这些模型是如何被训练出来的。尽管目前有很多不可解释的部分，但他认为这不应成为放弃探索的理由。

最后，田渊栋提到硅谷的技术多样性，指出每个人都有自己的方法，技术的进步不一定要依赖于当前的主流方法。非主流的探索有可能引领下一次科技革命。他还建议放弃“大脑是人类的控制器”的执念，认为身体的每一部分对行为表现都有投票权，未来接入的 AI 也将拥有投票权。

这篇文章通过田渊栋的视角，为读者提供了关于 AI 发展、数据驱动模型的局限性以及生成式 AI 前景的独特见解，值得深入阅读和思考。

这篇文章探讨了生成式 AI 工具在专业开发者中的使用情况以及这些工具对生产力的影响。通过对 Stack Overflow 社区超过 1700 名开发者的调查，文章揭示了不同角色对 AI 代码助手的使用率和体验。学术研究人员和 AI 开发者使用这些工具的比例较高，而数据分析师和桌面开发者的使用率较低，这与工具的训练数据和应用场景有关。

文章指出，尽管 AI 工具在准确性和处理复杂问题方面存在不足，但它们依然能够提高工作时间的质量和开发者的满意度。ChatGPT 和 GitHub Copilot 是目前市场上最受欢迎的两款工具，分别在专业开发者和学习者中有不同的受欢迎程度。

尽管生产力的提升难以量化，但大多数用户表示这些工具确实提高了他们的生产力。然而，团队内对这些工具的信任和采用率较低，进一步阻碍了它们的普及。

Dify Workflow 迎来重大更新，新增发布为工具、迭代节点、参数提取等功能，以灵活构建生产级 AI 应用。文章通过案例说明了这些新功能如何在实际业务中应用。

百度 Comate 是一款基于文心大模型的智能代码助手，支持多种编程语言，能够深度集成在主流 IDE 中，提供实时续写、注释生成代码等功能，极大提升了代码编写效率。王荣胜，澳门理工大学的研二学生，与其实验室伙伴使用 Baidu Comate 处理 150G 的医学影像数据，将原本需要三人一周的工作缩短为一人两天，效率提升了 9 倍以上。Baidu Comate 能够通过分析上下文逻辑关系智能生成代码块，并且支持自然语言指令输出代码，提高了响应新需求的速度。此外，Baidu Comate 的 “代码生成注释” 和 “私域知识增强” 功能，以及最近发布的 “Comate 开放平台” 功能，进一步助力了团队协作和提效。王荣胜认为，Baidu Comate 不仅提高了代码质量和生成速度，还帮助他们团队实现了自己的定制化能力，提升了研发效率。

ControlNet 作者 Lvmin Zhang 推出了一个名为 Omost 的新项目，旨在简化 AI 生图提示词的编写过程。 用户现在只需一句简单的提示词即可生成详细的构图。 主要功能包括将提示词拆解为子提示词、定义图像元素的多个位置和偏移量，并使用基于注意力操控的 baseline 渲染器。 该项目旨在使图像生成直观且用户友好，提供了以最小努力修改图像的工具。

Suno V3.5 将生成的最小片段长度扩展至 4 分钟，使创作者可以更轻松地生成完整歌曲。新版本在处理歌曲结构方面表现出色，能够更好地分析和构建音乐结构，使生成的音乐更加流畅自然。文章分享了使用 Suno V3.5 的实际体验，并探讨了其对音乐行业的影响。

本文总结了使用大语言模型 (LLMs) 构建产品一年的经验。文章强调了 LLMs 的进步与实际应用，以及创建强大 AI 产品所面临的挑战。同时，讨论了提示设计、检索增强生成和结构化输入/输出在开发有效 LLM 应用中的重要性。

Perplexity AI 最新推出了 Perplexity Pages，这是一个帮助用户制作视觉吸引人的报告、文章或指南的工具。用户只需输入一个提示，比如 “撒哈拉沙漠的信息”，系统就会根据用户的输入生成定制内容。

用户可以选择不同的受众类型来调整生成文本的语调。Perplexity 的算法能够创建包含不同部分的详细文章，并允许用户对文章进行重写、重新格式化或删除部分内容。此外，用户还可以通过提示撰写关于特定子主题的部分，并帮助查找并插入相关的媒体项目，如图片和视频。

创建的页面可以发布并通过 Google 进行搜索，用户可以分享页面链接，并允许他人对该主题提出后续问题。Perplexity 的设计负责人亨利・莫迪塞特表示，公司希望利用其核心技术将 Perplexity 作为研究工具，但以更易分享的格式。他强调，尽管 AI 引擎能够快速回答问题并形成页面，但完成页面需要几分钟时间。

Perplexity 认为这个工具是信息筛选，而不是完全由人工智能生成内容，因为用户对页面内容和组织方式有决定权。Perplexity Pages 功能将首先向有限数量的用户推出，计划最终向所有用户提供。

腾讯正式上线了新 AI 应用「元宝」，融合了 AI 搜索、AI 总结和 AI 写作等功能。与其他 AI 助手不同，元宝将多个功能集于一身，例如实时新闻推送，并独特地利用腾讯的庞大内容资源，如微信公众号。元宝旨在增强用户在内容创作、多语言翻译等方面的体验，甚至在生成 AI 图像等创意任务中也表现优异。得益于腾讯先进的混元 AI 模型，元宝在 AI 应用领域处于前沿。

Hugging Face 在其博客中宣布了 Transformers 智能体 2.0 的发布，这是对现有智能体框架的一次重大升级。新版本引入了两种新的智能体类型，这些智能体能够根据历史观察解决复杂任务，从而提高了智能体的适应性和解决问题的能力。文章详细介绍了智能体的核心设计理念，包括代码的清晰度、模块化设计以及工具的透明化，这些都是为了提升智能体的可维护性和可扩展性。此外，新版本还加入了分享功能，旨在促进社区内的智能体开发和共享，进一步推动智能体技术的发展。文章还深入探讨了智能体的工作原理，包括如何通过工具增强智能体的能力，以及智能体如何通过 agent.run() 方法与大型语言模型 (LLMs) 进行交互。特别强调了智能体在处理复杂任务时的表现，例如在 GAIA 排行榜上的优异成绩，展示了 Llama-3-70B-Instruct 智能体超越了基于 GPT-4 的智能体。此外，文章提供了多个实际应用案例，包括自我修正的检索增强生成 (RAG) 系统和多智能体协作的网页浏览任务，展示了智能体在实际应用中的潜力和灵活性。最后，文章展望了未来的开发路线图，包括更多的智能体共享选项、更好的工具、长期记忆管理和多智能体协作，旨在进一步提升智能体的性能和应用范围。

本文首先介绍了大型 Transformer 语言模型在开放域语言生成领域的兴起，强调了采样策略在提升生成效果中的重要性。随后，文章详细阐述了五种主要的采样策略：贪心搜索、波束搜索、Top-K 采样、Top-p 采样和温度参数。每种策略都通过理论解释和实际代码示例进行了说明，展示了如何在 Hugging Face 的 Transformers 库中应用这些策略。贪心搜索简单地选择每个时间步概率最高的词，而波束搜索则通过保留多个候选词来降低丢失高概率序列的风险。Top-K 和 Top-p 采样通过动态调整采样池的大小来提高生成文本的多样性和质量。温度参数则通过调整 softmax 函数的输出分布来影响模型的“随机性”。文章最后总结了这些策略的优缺点，并强调了它们在实际应用中的重要性。

本文从大语言模型（LLM）的局限性出发，引入了智能体（Agent）的概念，强调了智能体通过配备记忆、规划和工具使用能力，能够实现与现实世界的互动。文章详细介绍了智能体的三个关键组成部分：规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool use），并通过 LLM 提示工程展示了智能体如何进行复杂的推理和任务完成。此外，文章还探讨了大型语言模型中函数调用（Function Calling）的机制，以及智能体开发框架的便利性和多样性。最后，文章展望了基于大模型的智能体技术在未来 AI 应用中的潜力，认为这将推动 AI 应用的快速全面重构，提升人类生产效率。

在 Andrej Karpathy 开源 llama.c 推理接口并得到广泛采用之后，JLama 作为首个纯 Java 推理引擎出现在 Maven Central 中。该库利用向量 API 和 PanamaTensorOperations 类（支持原生回退），承诺使用 Java 21 实现更快的推理速度。JLama 支持各种模型，包括 Gemma、Llama、Mistral、GPT-2 和 BERT，并提供分布式推理、快速注意力机制和 Hugging Face SafeTensors 模型兼容性等功能。开发人员可以轻松下载模型，通过提示或聊天功能与其交互，甚至可以使用 JLama 提供的简单 Web UI。这类工具的出现标志着更小、更易于访问的大语言模型的增长趋势，使其与 Java 应用程序的集成变得越来越可行。

Google Cloud Run 是一种容器平台，它通过提供一系列关键功能，加速了 AI 应用程序的开发和部署过程。这些功能包括：从 Vertex AI Studio 快速过渡到容器化部署；内置的服务水平目标（SLO）监控和可观测性解决方案；通过流量拆分实现并行版本测试；通过安全连接到云数据库实现相关性和事实性；以及通过全球负载均衡器实现多区域部署和高可用性。

文章详细介绍了如何从 Vertex AI Studio 的原型制作迁移到 Cloud Run 的容器化部署，以及如何利用 Cloud Run 的生成代码功能将实验转化为可部署的代码。此外，文章还讲解了如何通过 Cloud Run 的 SLO 监控和 Google Cloud 的可观测性工具来监控应用性能，以及如何使用并行版本和 Cloud Deploy 来加速创新。

本文详细介绍了如何使用 Sentence Transformers v3 训练和微调嵌入模型。文章解释了针对特定任务进行微调的重要性，训练过程中涉及的数据集、损失函数和新训练器等组件，以及如何有效地使用它们。同时，还讨论了数据集格式与所选损失函数匹配的重要性。

本文探讨了在数据驱动世界中，如何通过使用合成数据技术平衡创新和隐私保护的需求。文章指出，合成数据可以在不使用真实用户数据的情况下，进行 AI 模型的训练和适应，从而减少隐私泄露风险并遵守数据隐私法规。它还介绍了差分隐私（DP）技术，通过生成具有统计代表性的合成数据来保护数据贡献者的隐私。

研究展示了一些最新的进展，包括如何在生成性语言模型（LLM）微调过程中应用差分隐私，以确保生成的文本既具有代表性，又保护隐私。此外，基于 API 的合成数据生成方法和少样本学习中的隐私保护技术也被探讨。这些研究成果为组织提供了生成隐私安全且有用数据的新途径，并推动了负责任 AI 的发展。

通过这些技术和方法，合成数据和差分隐私在确保数据隐私保护的同时，能够有效支持 AI 模型的训练和应用，为 AI 在各个领域的创新提供了坚实的基础和新的可能性。

Jay Alammar 讨论了检索增强生成 (RAG) 系统及其在人工智能和语言模型更广范围内的影响。通过强调历史背景和行业经验的实际见解，他提供了关于语言人工智能能力的关键观点。关键点包括：1. 生成式人工智能的历史演变及其与过去技术转变的比较。2. RAG 系统的概念基础和实用性。3. 来自行业经验的实用见解，特别是来自 Cohere 的经验。4. 建议将语言模型视为不仅仅是黑盒的有用器具。5. 语言人工智能技术的未来方向和潜在影响。

本文宣布了 LlamaIndex 中属性图索引的引入，这是一个旨在增强知识图谱灵活性、可扩展性和鲁棒性的新功能。传统的知识图谱表示，如知识三元组，在表达能力上有限，缺乏为节点和关系分配标签和属性的能力，将文本节点表示为向量嵌入，以及执行向量检索和符号检索。LlamaIndex 中现有的 KnowledgeGraphIndex 面临这些限制，以及一般的架构约束。属性图索引通过采用带标签的属性图表示来解决这些问题，从而实现更丰富的知识图谱建模、存储和查询。这个新索引允许用户将节点和关系分类为具有关联元数据的类型，将图视为向量数据库的超集以进行混合搜索，并使用 Cypher 图查询语言表达复杂查询。本文提供了使用属性图索引构建知识图谱的详细说明，包括模式引导提取、隐式提取和自由形式提取。它还涵盖了索引支持的各种查询技术，包括关键词/同义词检索、向量相似度、Cypher 查询和自定义图遍历。此外，本文讨论了使用 PropertyGraphStore 抽象对图数据存储和检索进行低级控制。属性图索引由多个后端存储支持，包括内存中、基于磁盘和 Neo4j。本文最后感谢 Neo4j 的合作，并邀请社区在 Discord 上分享他们的项目并寻求支持。

本文介绍了如何利用 Vertex AI 的 Google 搜索建立依据功能来提升大型语言模型（LLM）的准确性和可信度。文章首先指出 LLM 在生成内容时可能存在信息错误、过时、缺乏引用以及无法访问私人数据等问题。通过启用 Google 搜索建立依据，模型能够基于最新的公共知识生成更可靠的回答，并提供信息来源。

文章通过对比未启用和启用建立依据的模型回答，展示了该功能的实际效果。例如，在询问阿森纳足球队比赛结果和伦敦天气时，启用建立依据后的模型能够提供准确且有引用的回答。此功能的启用过程简单，只需在 Vertex AI 控制台中进行设置即可。

此外，文章还提供了 Python 和 C# 的代码示例，展示如何在应用程序中集成 Google 搜索建立依据。通过这些示例，读者可以轻松上手，将这一功能应用于实际项目中。

LangChain v0.2 引入了版本化的文档，LangSmith 添加了现成的评估器提示以及数据集拆分和重复功能。文章还介绍了与 NVIDIA 的新比赛以及即将在纽约市和旧金山举行的见面会。

Anthropic 的 Claude 3 Opus、工具使用和预分配吞吐量现已在 Google Cloud 的 Vertex AI 上可用。此公告标志着 Claude 3 模型家族正式推出，提供适合各行业复杂任务的功能。主要特点包括预分配吞吐量确保性能，以及增强工具使用的灵活性和控制性，使 Claude 3 等模型能够自主与外部工具和数据源进行交互。

文章讨论了“认知偏差”概念及其在设计中驱动业务结果的应用。本文从美学和功能两个角度解释了“好设计”的构成，并详细分析了如何利用认知偏差提高设计效果。深入探讨了具体设计案例及其心理学基础。

• 定义“好设计”及其业务影响
• 描述认知偏差及其在感知和决策中的作用
• 使用认知偏差的设计应用案例研究
• 设计策略和优化方法的分析

这篇文章探讨了营销策略中的关键问题，强调了理解用户需求的正确方法。文章指出，营销人常常误以为在办公室里就能理解客户的需求，实际上，深入到客户的实际场景中，从消费者行为出发，才能真正理解和满足用户需求。这是所有营销推广和品牌建设的基础。

文章提出了用户购买旅程的五个阶段：任务、信息收集、对比评价、购买和分享。强调任务驱动是营销的核心，因为任务源于用户的具体需求、欲望和自我认知。在营销过程中，品牌需要在用户购买旅程的每个阶段找到接触机会。

进一步，文章强调了远离市场噪音，关注用户具体场景的重要性。只有在特定场景中，才能准确识别用户的具体需求，并且提出合适的解决方案，而非追求完美。

文章还详细解释了需求、痛点、痒点和爽点的区别。需求是用户在特定背景下的问题和目标；痛点是现有方案无法完全满足的需求；痒点和爽点则是满足用户内心深处需求和即时满足感的重要因素。

最后，文章指出应关注具体的人，包括直接受益人和间接受益人，并分析了不同类型用户的需求和决策过程。总结而言，文章强调了任务、场景、痛点和具体人在营销策略中的重要性，提出了以任务和场景为基础，结合具体人群需求，制定有效营销策略的方法。

这篇文章深度解析了 Webflow 如何通过产品驱动 SEO 策略获得成功。文章要点包括：

• 理解用户搜索意图：Webflow 将其内容与四种类型的用户搜索意图相匹配：信息查询类、调研对比类、导航搜索类和交易寻找类。
• 以价值为导向的内容：Webflow 的博客内容，尤其像 “8 best cheap domain registrars compared and reviewed” 这类文章，针对与用户需求相关的长尾关键词，并巧妙地推广其产品作为解决方案。
• 策略性 CTA：Webflow 利用清晰的 CTA，根据不同的用户画像量身定制，以推动产品试用并突出免费增值模式的价值主张。
• 使用模板加快销售：通过提供免费、可定制的模板，Webflow 允许用户在付费之前体验产品的价值，从而缩短了传统的 B2B SaaS 销售周期。
• 免费增值模式获客：Webflow 的免费增值模式无需信用卡，也没有试用期限制，鼓励用户广泛采用，随着时间的推移将免费用户转化为付费用户。

“项目是公司经营管理的基础和细胞，懂了项目管理，你其实当‘军长’都够用的。” 这篇文章深入解析了华为项目管理的强大之处，系统展示了其核心优势和成功经验。主要观点如下：

1. 源于实践：华为通过多客户、多产业场景下的项目实战，系统总结和提炼了成功经验。这种基于实际操作的知识库，使得项目管理方法更具实用性和可操作性。
2. 体系化发展：华为的项目管理经历了“四个现代化”发展阶段：专业化、体系化、数字化和价值化。每个阶段都针对不同的挑战进行优化，确保项目管理体系不断进化和完善。
3. 以客户为中心：从单项目到项目群再到项目组合，华为逐步将项目管理重点从契约化交付转向以客户为中心的价值交付，提升了客户的满意度和项目的最终价值。
4. 人才培养：华为通过实战培养和选拔项目管理人才，使用 HEROS 和 BEST 模型，确保项目经理具备专业能力和实战经验。这种人才培养机制是项目成功的关键。
5. 数智化平台：华为构建了 ISDP 数字化平台，实现了项目管理的可视化和高效化，提升了管理效率和项目透明度。
6. 项目管理文化：强调团队协作、开放创新和契约精神，形成了“以项目为中心”的企业文化。这种文化是项目成功的重要支撑。
7. 前瞻性思维：华为不断洞察项目管理的最新变化，提出“七大发展趋势”和“八大应对”，使其项目管理体系具有前瞻性和灵活性，能够应对未来的挑战。

通过系统化的实践总结、以客户为中心的价值交付、人才培养机制、数字化平台和项目管理文化，华为的项目管理体系为企业应对复杂多变的挑战提供了坚实的基础。文章不仅揭示了华为项目管理的成功经验，也为其他企业提供了宝贵的借鉴。

用户反馈是获取产品需求的重要途径，但并非所有反馈都是有效的。反馈的质量直接影响产品改进和策略制定。本文提出了评价用户反馈质量的四个维度：反馈的维度、反馈的广度、反馈的速度、反馈的准确度。这些维度确保反馈是多维的、多样的、快速的和准确的，帮助企业有效优化和迭代产品。

关键点：

1. 反馈的维度：纳入所有用户行为和判断，包括主动和被动反馈。
2. 反馈的广度：涵盖不同用户人口属性和产品使用场景的多样化反馈。
3. 反馈的速度：从用户感知到企业响应的快速反馈循环。
4. 反馈的准确度：确保反馈是真实、清晰且可验证的。
5. 双向反馈：企业也应为用户提供有效反馈，改善用户体验。

本文系统地探讨了 B 端互联网产品多渠道获客的挑战与策略。文章强调了 B 端与 C 端在获客方法上的差异，并详细分析了包括 SEO/SEM 和社交媒体在内的多种线上及线下渠道。同时，文章强调了理解客户所在位置的重要性，并提出了多元化和可持续的获客策略。

本文深入探讨了九种常见的用户交互状态及其细节，提供了详细的设计思考和实际案例，旨在帮助 UX 设计师全面掌握和优化产品的用户体验。这些交互状态包括角色、网络、内容、设备、加载、中断、特殊操作、限制等，每个大类下又细分为具体的状态，并对每个状态的设计要点进行了解释。

1. 角色：涵盖了未登录/已登录、新用户/老用户、游客账号、第三方账号、普通用户/高级会员、内网/外网账号、管理员账号等七种角色状态，分析了每种状态下的设计需求和实现方法。
2. 网络：讨论了网络中断、大流量消耗、信号不佳/不稳定、流量形式切换等网络状态下的用户提示和设计策略。
3. 内容：包含没有内容、敏感/违规内容、站外内容等，强调了在这些状态下如何进行用户引导和体验优化。
4. 设备：涉及横竖屏、分辨率、清晰度、不同版本、硬件调用、硬件联动等设备相关的设计考量。
5. 加载：分类介绍了全屏加载、占位符加载、上拉加载、下拉加载、局部加载、智能加载等加载方式及其设计要点。
6. 中断：探讨了没有电、低电量、加载失败、服务器异常、安装/下载/发布/连接失败等中断状态的用户提示和处理方法。
7. 特殊：包括深色模式、沉浸模式、存在广告屏蔽插件等特殊状态的设计建议。
8. 操作：讨论了输入、点击、反复点击/恶意操作、误操作等操作状态下的设计注意事项。
9. 限制：分析了极值、边界、时间、地域等限制条件下的设计思考和用户引导策略。

Paul Graham 的文章深入探讨了普通人如何通过一系列策略和心态调整来实现杰出成就。文章首先强调了选择有天赋和兴趣的领域的重要性，建议通过实践和学习到达知识前沿，并发现并探索领域中的缺口。Graham 指出，好奇心、快乐和成就感是推动取得杰出成就的强大内在动机，并鼓励大胆追求不合群的想法。文章进一步探讨了如何找到并坚持自己感兴趣的工作，强调了好奇心、勇气和自我欺骗在追求伟大成就中的重要性。同时，Graham 批评了教育系统在帮助人们选择职业方面的不足，指出教育系统往往忽视了职业选择的复杂性，导致年轻人在不了解实际情况时就做出决定。此外，文章还讨论了通过持续努力和正确的心态来实现杰出成就的方法，强调了项目拖延的危险性、工作的累积效应、无意识思考的重要性以及避免矫饰的必要性。Graham 还探讨了真诚、智力诚实、乐观、原创性等品质在成就伟大工作中的重要性，并强调了放弃不合适事物的决心和创造性思维的培养。文章最后讨论了创新过程中问题选择的重要性，强调原创性问题比答案更重要，并讨论了如何通过尝试和连续性工作来实现伟大成就。Graham 还指出了年轻人在创业和学习中的优势，强调了无经验带来的全新视角和批判性思维的重要性，同时指出了学校教育对学习和思考的扭曲影响，并提出了克服这些影响的建议。

在上海举办的第二十届全球中国峰会上，阿里巴巴集团董事长蔡崇信与摩根大通北亚区董事长兼大中华区投资银行业务副主席 Kam Shing Kwang 进行了对话。蔡崇信分享了对人工智能的理解，认为 AI 模型的训练就像教育孩子，AI 在三四年内可能赶超人类博士。他强调了云计算与人工智能的深度融合对于阿里巴巴的重要性，并提到了公司在电子商务和云计算的两大核心业务。蔡崇信还谈到了阿里巴巴的重组，赋予了更多业务团队主管自主权，并提到了新的 CEO 吴泳铭。在 AI 领域，蔡崇信认为机器智能将持续进步，并提到了阿里巴巴的大语言模型 “通义千问”，以及公司在开源人工智能社区 ModelScope 的建设。他还提到了阿里巴巴在垂直领域的 AI 应用案例，以及公司对于未来十年的增长目标，希望在 2027 年 3 月底前实现两位数的增长。此外，蔡崇信还谈到了监管环境、竞争压力、地缘政治等挑战，以及公司如何应对这些挑战。最后，蔡崇信分享了自己的领导风格和健康保持的秘诀，强调了自律和充足睡眠的重要性。

这篇文章深入分析了当前大模型价格战的背景、影响及未来趋势。自 DeepSeek 降价后，字节、智谱、阿里等大厂纷纷跟进，掀起了一波降价潮，甚至在限定条件下免费提供模型。降价的主要目的是通过降低试用成本吸引开发者，同时推动云及其他产品的销售。文章指出，虽然大厂降价宣传引发广泛关注，但模型创业公司并未感到恐慌，因为降价有许多限定条件，实际使用成本并未大幅降低。

性能仍是开发者关注的关键因素，降价潮对开发者实际影响有限。真正关心的是模型的性能和业务风险。文章还指出，“不管对于大厂还是模型层创业公司而言，降低 Token 成本都是未来大势所趋”，未来 Token 价格可能便宜到忽略不计，这将促进大模型生态的繁荣，使得产业链上的公司都能获利。

未来商业模式可能演变为两种路径：服务客户靠免费做大规模，或服务用户直接收费实现高利润率。正如文章所说，“激进的云厂商的意图路人皆知：通过降低试用成本，吸引大量试用型开发者；通过模型成本降低，加强云及其他产品的售卖。”

总之，价格战带来了挑战，也为行业带来了更多机遇和市场教育。模型厂商需要在技术和商业模式上不断创新，降低成本，提升性能，才能在竞争中立于不败之地。

苹果最新发布的 iPadOS 18 引入了眼动追踪技术，预示着 iPad 交互方式的新未来。这项功能最初在 Vision Pro 中亮相，允许用户通过眼球移动来控制应用和导航菜单，提升了使用的便捷性和效率。该技术利用机器学习和现有硬件，在所有运行 iPadOS 18 的设备上提供无缝体验。这一进步将不仅扩展 iPad 的功能，还引发了关于隐私和未来 AI 在用户界面中集成的新问题。

本文探讨了腾讯 AI 助手元宝的推出及其背后的战略思考。

1. AI 产品市场仍处早期阶段：尽管 AI 行业热度高涨，但 AI 产品的渗透率不到 1%，市场有巨大的增长空间。
2. 腾讯元宝的设计哲学：界面简单，功能强大，聚焦于效率和娱乐场景，提供 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等功能。
3. 技术优势：腾讯自研的 Angel 机器学习平台在训练和推理速度上都有显著提升，能够支持大模型的高效运行。
4. 生态系统整合：腾讯元宝整合了腾讯内部的多个生态资源，如微信公众号内容，以及外部的搜索引擎资源。
5. 开放平台和资源共享：腾讯的智能体开放平台 “元器” 为开发者提供了免费的模型资源和分发渠道。
6. 商业化和推广策略：腾讯元宝目前不考虑收费，关注点在于提升用户体验和赋能其他成熟产品。
7. 对抗同质化：腾讯通过其在产品能力、工程化能力和技术创新方面的优势，以及与生态系统的深度整合，来应对 AI 助手产品的同质化问题。
8. 内容可见度和版权保护：腾讯元宝在整合内容时考虑到创作者的版权，并通过智能体来提高内容的可见度和真伪辨别能力。

这篇文章深入探讨了硅谷大模型市场的现状与未来发展。硅谷投资人张璐在中国 AIGC 产业峰会上指出，初创企业可以通过“鸡尾酒”模式结合大模型 API 和开源模型进行优化，构建行业专属模型。她强调人工智能是推动全产业数字化转型的超级工具，尽管机遇巨大，但只有 1/3 的机会留给初创企业。

文章详细列出了人工智能在基础设施层面面临的挑战，包括算力成本高、耗电量大、数据隐私和延迟问题。张璐指出：“在硅谷，人工智能的主题是赋能而非破坏或变革”，并强调数据质量比数量更为重要。她还提到医疗、金融保险和机器人是迭代速度较快的应用领域。

引用金句：

1. “人工智能是高效的超级工具，代表着全产业数字化转型的趋势，即 Digital Transformation。”
2. “赋能就意味着不仅是初创企业，大科技公司也能被赋能。”
3. “在特定应用场景和产业中，训练行业专属的小模型，在表现上可以与通用大模型相匹敌。”

总结来看，文章强调了基础设施的关键作用和高质量数据的重要性，并为初创企业在 AI 应用中的实际操作提供了宝贵建议。

本文记录了 AI 先驱李飞飞与 Geoffrey Hinton 之间的一次历史性对话，讨论了 AI 的发展，特别是在计算机视觉领域。这次长达 110 分钟的对话涵盖了 ImageNet 的创建，这是深度学习进步的转折点数据集，以及它对 AI 社区的影响。文章还强调了两位研究者在追求革命化 AI 领域时所面临的挑战。

这篇文章详细介绍了通过五个简单有效的方法来提升思考力，具体方法如下：

1. 序列回顾法：通过间隔一段时间回忆阅读或观看过的内容，锻炼记忆力和信息保留能力。比如，读完几篇文章或看完几个视频后，休息一段时间，再试着回忆这些内容的顺序和要点。这种方法的要点在于需要间隔一段时间后再回忆、尽量不看答案、最好按照顺序回忆。

2. 费曼学习法：在学习新知识时，通过模拟向他人讲解的方式加深理解。具体操作包括：解释知识点的核心内容（是什么）、阐述其背景和目的（为什么）、总结其应用（怎么做）。这种方法有助于强化对知识的理解，使其更好地被吸收和内化。

3. 结构思考法：帮助我们在表达观点时更有条理，通过明确观点、理由和论据，提高表达能力。具体锻炼方法包括：简明概述观点、列出支持观点的理由、为每个理由找到论据，并整合成完整的论证。这可以使表达更加清晰、逻辑更加严谨。

4. 感官沉浸法：通过集中注意力于感官体验，增强专注力。建议选择安静的户外环境，集中感受视觉、听觉、嗅觉等感官体验，尽量不进行分析或思考。这样可以有效地提高对当下环境的感知力，增强注意力的集中度。

5. 睡前引导法：建议在睡前回顾一天中有趣、有价值的经历，避免负面信息的反复回想，从而优化记忆。具体做法是每天晚上睡前回顾并记录当天发生的积极、有意义的事情，强化大脑对这些正面信息的记忆，同时避免回想负面事件，以保持积极心态。

文章不仅详细介绍了每个方法的操作步骤和使用要点，还鼓励读者将这些方法融入日常生活，逐步形成习惯，从而实现思考能力的全面提升。