这段时间我最大的感受就是，观众回归理智了，已经没有什么能打动他们了。” 过去的常规直播带货模式，以低价、促销为导向的直播，消费者冲动消费的结果是高退货率、低复购率和低客单价。消费者理解不了“为什么买你的衣服会比其他家衣服更好”，所以很难长期留存，一旦看到更符合心意的价格和款式就会立马“转粉”“出坑”，难以产生复购。 而低客单价的产品款式上往往千篇一律，只能卷低价，最终陷入逃不出的循环。 去年有一个判断在电商圈中广为流传，“2024年最值得投入的电商平台，一是视频号，另一个是小红书。” 去年8月下旬，小红书。
在首次举办的电商伙伴大会上
提出“买手电商”的概念，给了电商这盘大棋下一步新走法。 何为买手？小红书给出了官方定义：是在小红书链接“货”和“用户”，创造购买场景的人。他们通过品味和审美对商品进行挑选和组织，分享给粉丝。 也就是说，有没有低价、能不能拿到货源不是主要因素，和种草KOL的逻辑本质是一样的，因为有观点、生活方式和态度上的认同，所欲。“跟着买”而非“要你买”，信任在其中培育生长。 交换链路的闭环，就是商品从“种草-拔草”的过程，小红书站内大量的图文、视频笔记，其实都在聚焦于种草一件事，分享真实感受、讲述购买后的故事，可草种了，拔草环节却被其他平台瓜分走了流量。 所以开启买手直播，可以完成从单纯种草到“种拔一体”的完整链路，也能帮助客源不稳定的品牌精准。
此外，此类列表还可用于收集输入，从而提高客 手机号码数据 户忠诚度和生活乐趣。他们可以借助相关数据优化营销工作，锁定最有可能参与其内容的客户。最后，个性化的手机号码列表是提高客户参与度和促进公司发展的有效工具。
定位领域消费者一系列操作
全在平台内完成。 小红书找直播差异性，其实就 最佳加密货币保险 是在“人-货-场”的传统电商逻辑上下功夫。人是消费者和买手，讲求的是高品质、个性化调性，靠信任链接。从互动中诞生的内容，不仅能让账号进行粉丝积累，还能进一步沉淀创作者个人 IP。 “货”是符合买手生活方式和气质的产品，注重的是价值和设计感。 “场”则是平台本身，既种草又拔草，资源要素合理流动，三方都能找到“存在感”。 03 商业闭环仍待探索 据小红书提出买手电商概念已一年，想法很丰满，也实实在在做出了点新成效，但要将泼天的流量转化为实实在在的消。
费力，还有一段路要走
现阶段，小红书单场带货能超过千万的主播 电话号码 sa 还不多，还是大家之前熟知的董洁、章小蕙、伊能静等，最近新上榜的千万买手只有时尚博主豆豆本豆。新晋爆火的李诞，则荣登小红书电商8月《买手商业价值榜》美食垂类的第一名。 此外，小红书本身体量较小，也成了天然限制因素。中国电商市场已经有阿里、京东、拼多多、抖音、快手5个GMV超过万亿的平台，其中快手、抖音的内容流量和使用黏性更大，在电商转化上路径更顺畅。小红书作为新兴平台，还是略显小众和轻量化。 而对个人来说，在小红书直播带货，可以在垂类赛道上做精品，但不可避免会遇到规模上的天花板。走垂直，前期“起号”很快，就像“一万小时定律”一样，肯花心思就能在一个领域里获得一定收益。 或许也只是“一定”。人外有人、天外有天，一个领域最后留存下来的往往只有三两个“顶流”和每个垂直赛道中唯一的“幸存者”。且关注这个领域的人总是有限的，流。
量天花板像达摩克利斯之剑一样悬
在头顶。 对小红书来说，如今头部达人比较少，想要持续把规模做大，还需要更多中腰部乃至头部的买手。 但若想让每个买手和选品都有自己的独特性，需要持续让选品池更丰富，才能避免连董洁也会遇到的“选品同质化”的问题。不管是李诞还是小红书的商业闭环，都需要在未来持续探索，让小红书跑出更多李诞，让越来越多的李诞打破天花板，走出职业“中年危机”。 作者丨牧歌 编辑丨坚果 本文由人人都是产品经理。
作者螺旋实验室，微信公众号
螺旋实验室，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来，基于 协议。前几天 发布的 模型，在各个竞赛、领域的表现相比之前的产品有了很大的提高，号称能媲美人类的博士水平。这么强的大模型，里面有那些黑科技？这篇文章，我们和作者一起来学习一下。 9月13日凌晨，爆出重磅消息，正。
式发布了 推理模型模型的特殊
之处在于其强大的推理能力，和其他模型不同，模型更像人类大脑的“系统2”，擅长慢思考，在作出回答之前会进行“深思熟虑”，产生一个长长的思维链，并尝试通过不同的策略进行推理和反思，从而确保回答的质量和深度。 因此，相比其他模型，模型“更大，更强，更慢，也更贵”。 这样评价模型： “可以这样理解，我们的模型进行系统 I 思考，而思维链则解锁了系统 II 思考。人们已经发现，提示模型「一步步思考」可以提升性能。但是通过试错来训练模型，从头到尾这样做。
则更为可靠并且—正如我们
在围棋或 等游戏中所见——可以产生极其令人印象深刻的结果。” 这种强大推理能力使在多个行业中具有广泛的应用潜力，尤其是复杂的科学、数学和编程任务。 同时，为了凸显模型在推理上的巨大进步，也设计了一套完整的评估方案。测试结果令人振奋，在绝大多数需要深度思考和复杂推理的任务中，模型都要明显好-4o模型。 下图是在数学竞赛、编码竞赛和科学问答中的表现，要高出一大截。 在其他学科领域，比如化学、物理、生物、经济学、逻辑学等领域，相比也有显著提升。 目前，系列包含三款模型。
为最高级的推理模型暂不对
外开放。 -，这个版本更注重深度推理处理，每周可以使用30次。 ，这个版本更高效、划算，适用于编码任务，每周可以使用50次。 跳槽做B端产品经理准备大干一场，发现把问题想简单了 近年来，B端业务大力发展，也让很多相关岗位的人（C端产品经理、交互、测试、研发、运营、项目经理等）纷纷转型做B端产品但是大。
多数人刚开始会对B端 … 查看详情 > 从目前公开的消息得知，模型的核心是思维链，但从实际表现来看，背后一定用到了其他更强大的推理模型，因为单独的COT无法让模型获得如此强的推理结果。 下面，让我们一起回顾一下，那些大幅提升模型推理能力的黑科技。未来随着模型的公开和解密，其中很可能就会有风叔介绍到的推理框架。 1. 初级推理框架：初级推理框架的核心主张，是将大型任务分解为更小、更易于管理的子目标，从而高效处理复杂任务。
