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R#024 返校

Posted on:2024-11-18 23:00:00

事件

  1. 2025 节假日发布,除了内容本身外,建议看官方答记者问,这里有一些趋势:服务业占比提高、精神需求提高、群众声量提高共同推动了本次调整;决策层从决策的经济效益向社会效益迈进、从单一决策评价向决策稳健评价迈进。
  2. 一周 2 次恶性事件,除了从社会矛盾、个体心理等角度分析,我更担心会出现「自杀报道」类似的「模仿者效应」。情绪两端的记忆是最容易被保留和唤醒的,不信你可以回忆一下 5 年前让自己印象深刻的事情。类似的报道有可能会唤醒一些人群潜藏的「委屈」,并提供了一个「同归于尽的发泄口」。另外,一些事件的后续处置也很难取舍,如果当事人是投诉无门走了极端,那要如何处理这一「投诉无门」的事件?

信息

  1. 在报道时,一般新闻内容要提供用户需要模型中的至少一个:Update me、Keep me engaged、Give me perspective、Educate me、Divert me、Inspire me、Help me 、Connect me 。在信息过载的情况下,我们可以用这个模型做简单的初筛,例如 Update me 的信息,直接设置 24h 过期、Keep me engaged 的信息只需要保留感兴趣或者某个特定的渠道而不是保持所有渠道等等。
  2. 游戏付费有几大演进方向:买断制、时间、道具、通行证。拆分来看,买断是为版权付费,时间、道具、通行证不变的都是「用户时间」,但附加值不同:直接的时间付费比如梦幻西游,锚定的是玩家游玩时间,无所谓玩家做什么,在线了就付费;道具付费,购买道具减少了「肝」的时间,以及部分道具「限定」带来的附加值(数值、外观);通行证更追求用户有效游戏时间,即通过设置阶梯奖励来激励用户。顺着这个方向不负责任的推测,付费的下一个锚点可能是与用户共建的认知型收费,即付费用户深度参与游戏内容。

灵感

  1. 关于模型部分,也许我们除了可以使用模型直接检测数据外,还可以用不可信的数据直接训练一个模型,然后由另一个模型来评估这个训练出来模型的风险性?这叫什么,间接风险判断吗?用黑盒打败黑盒!

系统

  1. bolt.new 非常适合「自己也没想清楚」的情况下尝试不同的设计和实现,正好翻了下 Todo 里面有不少「小工具」可以纯前端实现,准备试一试。不过 bolt.new 是按照 token 收费的,但大概 3 次交互就把免费的用完了。
  2. 按照上周预期,把回测工具重写了,主要是把数据放到了 DB 上,分离了数据获取和回测部分,先稳定在机器上跑一跑。

Other

  1. 本周主要活动是回校参加了工作室聚餐和交流会,交流会的学生提问环节问题会放到另一篇文章里,有一些关于网络安全行业、职业发展的问题,我准备把自己的想法整理后发到 Article 中。

    这是毕业后首次回校。说起来,我对学校的班级之类的归属感是比较低的,也很不喜欢被集体绑架,所以大部分精力实际上都会投入给自己选择的群体中。看到各方大佬踊跃发言,回忆了下在学校里面还有不少技术崇拜的风气,现在渐渐淡了:逐步发现人要在喜欢、擅长的地方发挥优势,而不是比来比去把时间花在弥补短板上。当你有一个地方比绝大部分的人强,那就够吃饭了,其他的是锦上添花。幸运的是我大概找到了自己擅长的方向:对知识、信息的整合,解决问题和设计方案,而我最感兴趣的地方也是创造、分享,这两者有很强的互补性质。

v1.1

结构更新

「阅读」切换成「信息」,主要是考虑到阅读模块提供的是关于读书、视频内容的感想,实质上是「我」对信息的加工。切换后,除了来自「阅读」的信息,还有本周处于各种原因,存放一些可能不被人关注的消息。