张小吉
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Joined in · 2024-05-21 14:52:16
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总的来说,搭 #AI Agents的 #ROI 非常高,那些最费时的工作,全让 AI 干了,纠明显变少。并我还发现拿 AI 写文章的场景,必然涉及内容的规模化和结构化,不然边际成本太高。也能从中慢慢培养先设计框架,再写东西的习惯,培养自顶向下,体系化思考 #创作 的思维方式
传送门⬇️t.co/B3O2m9ANJn
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最近用 #AI 得出的一个暴论: AI 时代会越来越放大个人的软性技能,尤其是定义和描述问题的能力。那种老黄牛式的勤奋会越来越容易被淘汰。
详情文章看这里 👉 t.co/tNi0B9Fy9T
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完整地看了下 E-E-A-T(分别是经验、专业知识、权威性和可靠性) 的要求,发现一个站要完全符合这些要求还蛮难的。一些之前忽略掉的细节,比如:
1. 内容页最好有可点击的作者链接,链接到的作者个人页要有详细的个人介绍以体验专业性
2. 网站应该可以很容易的找到联系邮箱,以证明可靠性
3. 网站是否有明确的用户协议和隐私条款,证明其可靠性
4. 内容的最近更新日期和时间,以证明其权威性
内容是否采用了独特的照片、截图或视频,以证明内容是一手的经验
5. 内容是否有链接到其他可靠的来源,以支持内容的观点。(这一点有谣言说外链资源会丢失权重😅)
6. 内容是否包含独家的报告、数据支持等独创性的一手资料,证明其权威和专业性
7. 内容是否匹配用户搜索意图,这一点我个人认为更重要一点,因为 Google 的重点其实还是匹配用户的搜索意图。结合用户的行为数据,很容易判断内容是否匹配用户意愿。
8. 内容是增量信息,其实谷歌这种级别的推荐系统,是很聪明的,很容易判断页面中的内容到底是缝合怪,还是提供了增量的有价值的信息。
另外就是感觉个人的话,想要靠写一点原创内容,获得谷歌的高排名可太难了。不过倒也是有一些可行的建议,首先,我觉得要缩小范围,在自己擅长且喜欢的领域深耕,持续长期的写一致性的内容,不管算法怎么变,都会积累权重的。另外就是设计自己的内容撰写 SOP。如果你真的有尝试长期(比如坚持某一些事情 1 年以上),就发现都极其不容易的,如果你坚持的内容还是需要费点脑力的那种就更是如此,背后都是一个系统工程。
Google 官方的 #EEAT 介绍的资料:t.co/y8pfaGr0j1
#SEO #搜索引擎优化
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可以说是目前我看过的最全的介绍提示工程的论文,非常系统地帮助理解提示工程的框架,全文汇总了 58 种仅限文本的提示技术分类法以及 40 种用于其他模态的技术。非常值得推荐 #提示工程 #技术学习 #一起来学习
传送门 👉 t.co/5EnepKFwYp
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请教各位大佬 🥺
你们的域名和项目自动化怎么设计的?
我现在有一堆矩阵工具和博客内容,现在有两种方案,一种是拿子域名来区分,比如:
t.co/XJLRTYjifG 这下面是不同类型的矩阵工具产品,然后用子路径来区别,比如
t.co/FouxlYSZz1
t.co/imYa80eD7u
而博客页面,我就在主域名下区别,比如
t.co/hEKk6iglII
t.co/WEdfWYLh1J
用子域名的好处就是矩阵和博客项目可以分开构建,部署集成比较方便。
另外一种是通过子路径来区别,比如上面的工具站这样来定义路径:
https://t.co/wxgxnMsiO6
https://t.co/CQ36TwAAjg
博客页面还是和上面类似。
但是这样一来,项目的复杂度就上去了。但好处也很明显,就是 SEO 的页面权重没有被分散。全部积累到主域名上。
我是倾向于下面这种的,有什么比较好的方案能够实现单一主域名,而子路径来区分工具站和博客页面吗?项目又能够分别写到不同的 github 仓库,部署起来也比较方便的?通过 Nginx 来弄吗?有没有这方面的资料哇,跪求🥺
#网页设计 #网页SEO
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试了一下拿 #AI写文章 的两种方案:
一个是直接走 web 端,要走三层,第一遍跟它交代上下文,背景信息,然后提供一些示例,让它把目录列下来,它列出来之后,再进一步把它提供的目录信息,全部复制下来,交给第二个 chat,让它根据这些信息输出一篇完整的文章。但输出的文章,很呆,缺乏个性。所以补上第三个流程,专门给生成的文章进行润色。但实际效果一般,#AI input AI output。就发现完整的文章进去,让它改写之后,不管怎么调关键词,依然很呆。这里面最关键的还是缺少了增量信息,说的全是政治正确的片汤话儿。
然后我试了第二种方案,直接走 API,逻辑还是类似的,先把目录列出来,然后拆分每一个段落,让 #LLM 分步来写,只是这里有一个区别是,每次在写内容之前,让它去互联网检索信息。然后基于这些信息,总结梳理到文章内容中去。但这个方案同样遇到一个问题,就是目前这个分步,由于没有上下文,它会过分啰嗦,会以那种三段式的结构来写中间的段落,像个呆头鹅。
不过两相比较下来,感觉还是 API 的方案更有可能 #工程化 和规划化。灵活性上,也是下面更佳。只是 API 里面可以调节和自定义的东西灰常多,其实把整个工作流跑通调完整,不亚于用代码写个小项目,所以谁说拿 Ai 写内容就简单了😅
也是从这个过程中发现了,雇佣 #AI员工 也并非易事,得了解它们每个功能的特性,不然最后就是 garbage in garbage out 😅
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如果你做过盖洛普优势测试,也跟我一样,分析这个优势排名靠前的话,估计会跟我遇到同样的困境,就是太纠结。
绝大多数时候的纠结,是都想得太多,而做得太少。次数多了你就会发现,绝大多数时候,不管是做 A 决定还是 B 决定,最后事物的走向都会回归均值,而往往纠结本身是最浪费时间的。何解?
老实说,我到现在也没有太好的办法。
现在我给自己一个原则,就是遇到问题,先别管三七二十一,把大问题,首先分类成小问题,在做小问题的时候,先强迫自己别去想,而是用穷举法,先把东西一股脑列出来,在逐个击破,而做得过程中遇到的问题,会收获到这个事情更具体的认知。而认知的补齐会逐步矫正方向以及提升你做事情的效率。
麻省理工大学的校训是 “Mens et Manus”,也就是”Mind and Hand”,中文翻译是知行合一,就是提醒学生做到脑手并进,避免成为行动上的矮子,与君共勉。
#个人思考 #浴室沉思
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拿 AI 写文章总是一股 AI 味儿。
而要去 AI 味儿,这个事不能从提示词入手,我前前后后换了几十套提示词,卵用没有😅
遇到卡点的时候,就得退回去,从第一性原理出发,要回答自己几个问题:
1. AI 能够写哪一种类型的文章?
2. 写这篇文章的目的是什么?
3. 这篇文章的目标读者是谁?
4. 文章的结构是怎样的?
5. 这篇文章和别人写的同类型的文章,主要区别是什么?
6. 这篇文章的增量信息是什么?
7. 你希望用什么样的语气,以体现品牌的一致性?
你会发现,这些东西整完了,根本就不需要关心写的文章原创性足够高以及是不是人类写的。
小徒弟问:“杂草怎么根除?”
师傅答曰:“别去管杂草,去上面种上庄稼即可”
#AI写作 #AI写文章
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网上疯传的这个 #小红书 CES评分推荐机制到底谁开的头?我最近看了蛮多小红书@小红书技术REDtech官方资料,没找到这个来源😅
基于机器学习的推荐算法,不可能只引用这么简单的几个维度的参数。当然咯,如果是方便大家理解,倒是简化一下也无妨,所以这个最源头的数据有人知道是哪里传出来的嘛?🥺
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