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从“下一个词预测”到“思维链强化”,Scaling Law 正在重塑大语言模型的能力边界。本文基于 Jason Ming 在 CS7000 的演讲内容,系统梳理了 LLM 的两大 Scaling 范式演进路径,并探讨了其背后的技术挑战、认知机制与未来潜力,是一次关于 AI 核心驱动力的深度复盘。
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本文将系统性地为你解决实体店经营中的核心难题。读完后,你将清晰地了解:  1)如何跳出“产品好就行”的误区,找到顾客非你不可的独特价值。 2)如何将抽象的价值主张,转化为顾客看得见、摸得着的门店体验。 3)如何通过一套可执行的系统化方法,持续吸引并锁定周边5-10公里的精准客流。
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从日订单量的翻倍增长到商家的订单暴增,从果切行业的快速复苏到精酿啤酒的新兴消费场景,再到数码产品的即时配送,闪购正在改变消费者的购物习惯和商家的运营模式。文章通过多个案例展示了“闪购”背后的商业逻辑和市场潜力,揭示了这种新消费模式如何成为未来消费市场的重要趋势。
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7 年时光里,我完成了从业务型产品(智慧园区、电力营销系统等)到低代码平台的跨越。这份 “稀里糊涂” 却愈发热爱的职业旅程,让我对 B 端产品设计有了诸多跳出具体操作的思维沉淀 —— 不聊原型怎么画、文档怎么写,只聚焦如何穿透需求表象、用更优雅的方式实现产品价值。以下,是我对 B 端产品设计的深度思考,或许能为同路者提供一些参考。
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本文旨在为线下实体商家提供一套系统、可落地的线上线下联动引流方案。彻底告别低效的传单模式,拥抱更精准、更高转化的新打法。 你将收获什么: 1)纠错清单:识别并规避实体店引流的5个常见误区。 2)全链路方法论:学习从线上种草到线下转化,再到私域复购的完整闭环。 3)实战案例拆解:掌握可直接“抄作业”的跨界合作与短视频引流策略。
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当 AI 不再受限于单一指令,而是能像人类般操作软件、跨系统处理复杂任务,由 Computer Use 技术引发的变革正重塑数字化劳动未来。知名风投 a16z 指出,这一技术是 AI Agent 落地的关键突破,打破传统 AI 依赖 API 的局限,可实现端到端工作流自动化,更大胆预测未来 18 个月内,具备该能力的 AI Agent 效率将超人类,成为能独立处理多领域专业任务的 “数字同事”。本文将从技术本质、落地挑战、架构解析与发展预期,拆解其如何打破 AI 应用瓶颈,为创业者和管理者揭示技术革命中的机遇与应对策略。