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【 #全国企業公式勢力図# 】 本日10時よりスタート！ 各都道府県の企業SNS(個人事業主さん、タレントさんｍ広報さんもOK)はどういう分布になっているのでしょうか🤖！ ※投稿は紐づけしなくてOKだけど、こちらのポスト拡散いただけると嬉しい。 次ポストのフォーマットをコピペしてご利用ください🦾

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0.618 设计行业有一个著名数字：0.618。 很多人相信它是美的密码，是先知留给后人的金钥匙。 从古希腊神庙到文艺复兴绘画，从人体比例到产品设计，从鹦鹉螺的曲线到一根草的枝丫，从品牌标识到网页界面，只要出现一个看起来舒服的画面，总有人会拿出尺子量一量，然后告诉你：看，这里符合黄金比例。 于是，0.618 逐渐拥有了一种近乎“神圣”的地位。仿佛只要接近这个数字，设计就会变得更好。 但这些年做设计，我越来越怀疑一件事：0.618 真的重要吗？或者说，人们真正相信的，到底是 0.618，还是一种对确定性的渴望？ 如果一个比例（数字）真的能够决定美，那么设计应该是一门非常简单的学科。我们只需要计算，只需要套公式，只需要把所有元素按照既定规则排列。理论上，所有人都应该得到完美的结果。 但现实恰恰相反。 世界上最好的设计师并没有变成数学家。他们每天面对的，仍然是判断。什么该大一点？什么该小一点？什么应该靠近？什么应该远离？什么时候需要平衡？什么时候需要打破平衡？甚至什么时候通过少量的丑去实现更多的美。 这些问题没有固定答案。 同一个比例，放在不同内容、不同环境、不同文化背景里，可能产生完全不同的结果。这也是为什么许多优秀作品之间几乎没有共同的数字规律。中国书法和瑞士海报不一样，日本庭园和现代建筑不一样，儿童绘画和企业形象设计也不一样。如果美真的来自某一个数字，那么这些差异根本不应该存在。 我一直有一个猜想。 如果发现黄金比例的人（经查阅并没有资料明确指出是谁发现了它），真的相信 0.618 是一种普遍有效的方法，那么他一定会在所有图形、所有构图、所有设计中反复使用这个比例。 但只要他这样做一段时间，就一定会发现一个事实：有些时候有效，有些时候无效；有些画面因此变得更舒服，有些画面反而变得更僵硬；有些问题被解决了，有些问题根本没有被解决。 最终，他会意识到，真正起作用的并不是 0.618 这个数字，而是数字背后的关系。 换句话说，黄金比例之所以被发现，不是因为它永远正确，而是因为它在某些情况下经常出现。 这两者之间有着本质区别。 很多人认为发现黄金比例的人是在证明 0.618，但我恰恰觉得，真正发现它的人，很可能是第一个发现它局限性的人。因为只有不断使用、不断验证、不断比较，才会知道：这里有效，那里无效；这里合理，那里荒谬。 最后留下来的，不是对数字的崇拜，而是对现实的尊重。 这让我想到一个人——孔子。 孔子原本是在观察人，观察社会，观察人与人之间复杂而微妙的关系。后来，人们把这些观察整理成规则，规则再变成教条，教条最终代替了思考。很多人背诵孔子，却不再观察人。 黄金比例也是一样。 最初它是经验，后来变成理论，再后来变成标准，最后变成信仰。于是，人们不再思考什么是好的设计，而开始思考有没有用 0.618。 但真正的设计过程从来不是这样。 我从来不会拿着计算器去做设计。很多设计师也是如此。我们调整位置、修改大小、改变节奏、反复推敲，最后得到一个结果。有时候它确实接近 0.618，有时候完全不是。但这并不重要，因为我们寻找的从来不是一个数字，而是一种恰到好处的关系，一个解决问题的方法。 所以我并不反对黄金比例。 我反对的是把黄金比例当成黄金法则。 数字没有问题。孔子也没有问题。理论没有问题。问题永远出在人身上。我喜欢孔子的观念，但讨厌把他当成宗教偶像一样去膜拜。 当人们停止观察现实，开始崇拜答案的时候，再好的经验也会变成教条。而所有教条，最终都会失去生命力。 真正发现黄金比例的人，最终发现的不会是 0.618。而是 0.618 为什么有时有效，有时无效。 0.618 不是美的密码，它只是人类试图理解美时，曾经留下的一串数字。

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冷知识 ： 什么是 “返投比例”和“招商引资” ？ 在人民币创投（VC）体系中，“返投比例”和“招商引资”是地方政府引导基金（作为LP）最核心的诉求，也是目前所有双币/人民币GP（如启明创投、红杉中国等）在募资和投资上面临的最大实操挑战。 以下为您精准解析这两个概念，以及它们与“约定资金出处”的区别： 1. 什么是“返投比例”（Reciprocal Investment Ratio）？ 返投，是指GP（基金管理人）在接受了某个地方政府引导基金（LP）的出资后，必须将不低于约定比例的资金，投资于该政府管辖行政区域内的企业。 计算公式： 返投金额=地方引导基金实际出资额×返投比例（倍数） 具体案例： 假设合肥市某区级引导基金向启明创投的某期人民币基金出资 1亿元，双方在合伙协议中约定返投比例为 1.5倍。 这意味着，启明创投在这期基金的投资周期内，必须将至少 1.5亿元（1亿×1.5）投资到注册地在合肥市该区内的企业。 返投认定的变通（“软返投”）： 由于很多高科技项目很难直接在当地发掘，现在的返投认定范围逐步放宽，不仅包括直接投资当地企业，还包括：协助将外地已投企业迁入当地（总部、区域总部或生产基地）。 已投企业在当地设立子公司并产生实际的资本支出或税收。 GP引荐其他外部企业到当地投资落地。 2. 什么是“招商引资”（Attracting Investment）？ 招商引资是地方政府的经济行为，指通过提供土地、税收优惠、产业配套、甚至股权资金支持，吸引外部资金、技术、企业和人才落户本地，以拉动当地GDP、解决就业并形成产业集群。 在创投领域，现在流行的是“基金招商”（以投代招）： 传统招商：政府官员到处跑企业，送政策、送土地。 基金招商：政府当LP，把钱给专业VC（如启明、深创投）。VC在全国范围内筛选优质科技企业，一旦看中某个项目，VC和政府联合投资，条件是企业必须把总部或核心工厂搬到出资的政府所在地。合肥模式（通过投资京东方、蔚来拉动地方产业）就是基金招商的典型代表。

今夜10時はドラマ『#銀河の一票』第7話放送📺# 透（渡邊圭祐）を刺してパニックになった通り魔に対し、とっさに「都知事になるの！」と出馬を明かしてしまったあかり（野呂佳代）。 その動画がSNSで瞬く間に拡散され、体を張ってあかりを守った茉莉（黒木華）と共に注目の的に！ 一方、人気AI企業社長・風間藍生（梶裕貴）が新たな都知事候補として擁立され、流星（松下洸平）と対決する構えをあらわに。選挙への関心は一気に高まっていく。 今後の対策を練り直す緊急会議のなか、あかりは「話しとかなきゃいけないことがある」と切り出し、自身の“封印された過去”を打ち明けます… 放送前にぜひ第6話のおさらいを👇 📺TVerで無料配信中！本日よる10時まで🏃💨 📖第7話のあらすじ詳細は公式HPへ 📝田辺ユウキさんによる第6話レビューはコチラ【ネタバレ注意】 #黒木華# #野呂佳代# #松下洸平#

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阿里前几天刚发季报，破天荒的第一次披露了模型与应用服务——其实就是MaaS——的经常性年化收入： 截至今年3月超过80亿人民币，预计6月达到100亿，年底突破300亿。 相当于半年3.75x的增长速度，大概也是基于如此乐观的势头，阿里才会难得的公布这个数字，向资本市场构建叙事。 所以你以为我要开始吹阿里了？错了。 阿里的AI收入，建立在阿里云这个中国最大的云计算平台上，阿里云拥有现成的客户群体、销售网络和算力资源，用配套升级的方式去叠一层AI服务收入，是很容易的。 所以真正要吹的，不是阿里的AI业绩凭什么增长这么快，而是如果连主要靠存量用户增加预算就能做到半年3.75x的增速，那么原生AI公司今年在同样的市场环境下，增速会飙到什么地步？ 要知道，原生AI公司赚的每一块钱都是从零开始、靠着模型能力兑现而来的，除了更加纯粹的增长之外，因为不必承担其他业务的成本转移，ROI的负担也更小。 比如摩根士丹利测算发现MiniMax平均每分钟进账1美金，同时成本低于0.3美金，而行业平均收入只有约0.5美元/分钟，相当于MiniMax仅凭利润就跑赢了大盘。 这就是Pure-play的价值，算清楚这笔账，对于理解走向拐点时刻的AI行业，非常重要。 在研报里，摩根大通认为中国在2026年的企业端需求，很大概率会复制美国2025年至今的来路，也就是从试点到规模化投入再到AI成为固定支出的三级跳。 简而言之，就是Anthropic的那条离谱曲线。 Anthropic创造了AI行业还是商业史上的创收奇迹，300亿美金的经常性年化收入，让它成为了全球瞩目的新王，甚至让OpenAI的股份交易在一级市场失去了吸引力。 毫无疑问，Coding是一个回报路径极其明确的赛道，根据The Information的报道，在企业级市场，Anthropic展现了空前强势的定价权，从它用按量计费替换订阅套餐，到上线导致Token费用上涨的分词器，都让企业找不到商量余地，只能拿着超标的账单去找老板加大预算。 没办法，品质和稀缺绑在一起，就是硬通货。 摩根大通也是这么判断的，在AI行业，拥有强大模型的公司某种程度上可以豁免于成本战争，而且它想进入「下沉市场」的难度，要远低于低价模型打入「高端市场」。 但Coding是一个已经实现预期的赛道，下一个大的是什么？ 目前来看，几天之后的Google I/O大会非常重要，从已经被剧透的Gemini Omni来看，「All In One」的全栈模型要给多模态打翻身仗了。 那个教授在黑板上写公式讲课的片段，之所以艳惊四座，是因为它并非简单的视频生成，这个新的Gemini Omni模型同时搞对了三件事： 手持粉笔的空间关系、板书撰写的画面关系、推导过程的逻辑关系。 更直白的说，这绝对不是三个模型合在一起的结果，而是基座模型已经就在全模态信息上完成了训练，也就是，世界模型的雏形。 像是杨立昆、李飞飞这些不属于Transform派别的行业大佬，都对语言模型颇有微词，认为这条路线跑不出真正的世界模型，所以都选择了另辟蹊径，但Google、OpenAI甚至字节跳动都在证明，即使语言模型确实有局限之处，只要坚持Sc­a­l­i­ng La­ws、在同一个基座模型上训练全模态能力，同样能够渐进式的通向世界模型。 如果只看Coding的叙事，中国的原生AI公司都在扮演「一个更便宜的Anthropic」，杀成一片红海。 但在找出「一个更本土的Google」这件事情上，就会发现阿里、字节和MiniMax都在这么干，只有它们的模型迭代方向与Google完全一致：在一个系统内完成文本理解、图片生成、视频生成和音频输出。 王慧文在即刻上说，一家新兴公司的估值，是由相信它的资本定价的，不是不相信它的人定价的，「好吧，这是句废话。」 多模态的生成是语言模型理解世界的硬验证信号，且大部分底层能力与核心模型复用，多个模态并不等同于多份研发投入，有限的成本提升，能够极具经济性的帮助AI构建世界，并让每一代模型的更新不断放大效率差，并打开更高的智能上限。 我想吹的和期待看到的，其实就是这个。

ChatGPT Image2.0で作る 「存在しない◯◯」シリーズ✨ 同じキャラクター・同じ構図のまま、世界観だけを完全に別ジャンルへ変換。 ①は元画像です。 【崩壊：スターレイル / Honkai: Star Rail】 ホタル / Firefly ---- 【②の画像 : 存在しない青春恋愛ADVのキービジュアル風】 参照イラストのキャラクター・構図・ポーズ・表情・視線を忠実に維持したまま、“存在しない恋愛ADV（ビジュアルノベル）ゲーム”風へ再構築してください。 美少女ゲーム・恋愛アドベンチャーゲーム・ノベルゲームのキービジュアルやイベントCGのような、繊細で感情的なアニメビジュアルで表現。柔らかなアニメ調ライン、透明感のある塗り、美しい髪のハイライト、淡く幻想的なライティングを使用。 夕暮れの教室、雨上がりの駅、夜の街灯、桜並木、海辺、カフェ、幻想的な夜景など、“物語を感じる背景”を自然に組み込み、青春感・切なさ・特別感のある空気感を演出。 暖色系の逆光、柔らかな被写界深度、花びら、木漏れ日、雨粒、空気遠近感、淡い光粒子によって、恋愛ADV特有のエモーショナルな雰囲気を強調。アニメOP映像やヒロインPVのような、静かで美しいシネマティック演出を重視。 実際の恋愛ADVゲームやビジュアルノベルのように、 画面の上下や端へUI・ロゴ・演出文字を自然に追加。 キャラクター名「ホタル」を大きく美しいタイポグラフィで表示し、 英字サブタイトル「Firefly」やキャッチコピーもスタイリッシュに配置。 会話ウィンドウ、選択肢UI、日付表示、ルート分岐風テキスト、章タイトル、イベントCG風ロゴ、感情演出エフェクトなどを自然に組み込み、 “本当に存在しそうな恋愛ADV”のゲーム画面として表現してください。 UIやロゴは“実在する恋愛ADVゲーム”ではなく、“存在しない架空の次世代ビジュアルノベル作品”として成立する完全オリジナルデザインで統一。 ゲームタイトル、学校名、駅名、カフェ名、ルート名、章タイトル、組織名、イベント名、SNS風UI、メッセージアプリ風画面、アイコン、エンブレム、フォント演出、UIレイアウトはすべて架空設定で構成し、既存作品を連想させる固有デザインを避ける。 実在する企業名・ゲームタイトル・ブランド名・メーカー名・配信プラットフォーム名・SNSロゴ・既存IP名は一切使用しない。App Store、Google Play、Steam、PlayStation等の実在ロゴ・UI・ボタン・配信表記は禁止。 既存恋愛ADVや有名ノベルゲームの公式UIデザイン・ロゴ構成・選択肢演出・メッセージ画面デザインに酷似した構成は避け、完全新規の青春世界観として再設計してください。 CV表記・声優名・キャスト情報・VOICE ACTOR表記・制作会社クレジット・著作権表記は一切表示しない。 青春感、 透明感、 感情を揺さぶる空気感、 ヒロインとの距離感、 静かな没入感を重視。 ---- 文字制限でリプ欄に続きます👇

好书分享，梁宁的《真需求》。 干货满满的一本书，无论是创业，做产品，还是经营人际关系，都能有收获的必读经典。 作者说，她通过多年的观察，发现很多人都进入了一个自嗨误区。 比如做产品的人，总是容易想，我觉得这个很好，我觉得大家需要这个，但问题是你自己认为某件东西有价值，并不代表它具备真正的商业价值。 只有当它确确实实满足了用户的需要，并且用户愿意掏出真金白银购买时，这个需求才被验证为真需求。 作者围绕这个观点，在书里构建了很多商业公式，还列举了泡泡玛特，星巴克，爱奇艺等等很多案例， 剖析了企业应该怎么从提供基础功能，走向提供情绪与资产价值，怎么通过领导共识和精准的场景匹配，实现品牌的跃迁。 没时间读完全书，可以直接看下面的思维导图👇