编辑 | 林霞

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参考资料：

1、《下沉市场再落一子！“京喜自营”能否重塑低价心智》.网经社

2、《京东盯上产业带白牌商家》.新消费日报

3、《大调整！京喜升级为“京喜自营”，推出全托管模式》.易店无忧

4、《京东低价战略与百亿补贴的618“答卷”》.鲸商

5、《京东死磕拼多多，正在把京喜变“惊”喜》.家电人

6、《京东重塑低价抓手，京喜模式大调整｜独家》.36氪未来消费

7、《复制低价“产业带工厂”模式？京东旗下京喜自营盯上“白牌商品”》.财联社

8、《“复活”京喜改自营 京东再打“低价”大战》.中国经营报

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热文推荐

       1  用户画像的定义与起源  

       定义概述

       起源与发展

       2  用户画像的构成要素  

       基本信息维度

• 人口统计信息：
  包括年龄、性别、教育水平、职业、收入等，这些信息有助于识别用户的基本社会经济特征。
• 地理位置：
  用户的居住地可以反映其生活环境和文化背景，对市场细分和地域性产品开发具有指导意义。
• 家庭结构：
  用户的婚姻状况、子女数量等信息，有助于了解用户的生活状态和消费需求。

       行为与偏好维度

• 购买行为：
  用户的购买历史、频率、偏好品牌等信息，可以揭示其消费习惯和品牌忠诚度。
• 使用习惯：
  用户对产品的使用频率、使用时间、功能偏好等，有助于优化产品功能和提升用户粘性。
• 心理特征：
  用户的性格倾向、生活方式、价值观等，可以用于设计更符合用户心理预期的产品特性。

       社交与技术使用维度

• 社交网络活动：
  用户在社交平台上的活跃度、互动方式、社交圈层等，有助于了解其社交影响力和信息获取渠道。
• 技术接受度：
  用户对新技术的接受程度、常用应用、操作系统偏好等，可以指导技术产品的设计和市场推广策略。
• 信息获取渠道：
  用户获取信息的主要渠道，如搜索引擎、新闻应用、专业论坛等，影响着内容营销和信息传播策略的制定。

       3  用户画像的应用场景与作用  

       产品设计与优化

• 需求识别：
  通过用户画像，设计者能够更准确地识别目标用户群体的核心需求和痛点，从而在产品功能设计上做出有针对性的调整。
• 个性化定制：
  用户画像提供了用户偏好和行为习惯的详细信息，使得产品设计能够实现个性化定制，满足不同用户的特定需求。
• 用户体验优化：
  利用用户画像中的使用场景和心理特征，设计者可以优化用户界面和交互流程，提升用户体验。

       市场细分与定位

• 市场细分：
  根据用户画像中的人口统计信息、行为特征等，企业可以将市场划分为不同的细分市场，为每个细分市场定制相应的产品和营销策略。
• 目标市场定位：
  用户画像揭示了不同用户群体的特征和需求，企业可以据此确定最具潜力的目标市场，并集中资源进行开发。

       精准营销与推广

• 个性化推荐：
  电商平台等利用用户画像进行商品推荐，提高用户满意度和购买转化率。
• 定制化广告：
  广告平台根据用户画像推送定制化广告，提高广告的相关性和吸引力。
  营销策略优化：
  企业根据用户画像分析用户行为和反馈，不断优化营销策略，提高营销效果。

       用户研究与洞察

• 用户行为分析：
  通过分析用户画像中的行为数据，研究者可以洞察用户的行为模式和趋势。
• 用户需求预测：
  用户画像结合市场趋势分析，可以预测用户的未来需求和市场发展方向。
• 用户反馈整合：
  用户画像帮助整合和分析用户反馈，为产品迭代提供依据。

       风险管理与决策支持

• 信用评估：
  金融机构利用用户画像评估客户的信用风险，优化信贷策略。
• 市场风险预测：
  通过用户画像分析市场变化，预测潜在的市场风险，为决策提供支持。
• 决策制定：
  用户画像提供的数据支持帮助管理层做出更加科学和合理的战略决策。

       4  用户画像的构建方法与流程  

       数据收集与分析

• 数据来源：
  数据可以来源于多个渠道，包括但不限于市场调研、用户访谈、问卷调查、行为日志、交易记录等。
• 数据类型：
  收集的数据类型通常包括定量数据和定性数据。定量数据如用户的年龄、收入等，而定性数据如用户的生活方式描述、用户故事等。
• 数据分析：
• 通过统计分析、文本分析、情感分析等方法，从收集到的数据中提炼出有价值的信息，识别用户行为模式和偏好。

       标签体系构建

• 标签分类：
  标签可以根据不同的维度进行分类，如人口统计标签、行为标签、心理标签等。
• 标签权重：
  不同的标签可能对用户行为的影响程度不同，因此需要为标签分配权重，以反映其在用户画像中的重要性。
• 动态更新：
  用户的行为和偏好可能会随时间变化，因此标签体系需要定期更新，以保持用户画像的准确性和时效性。

       画像建模与应用

• 画像维度：
  根据研究目的，确定用户画像的关键维度，如基本信息、行为特征、心理特征等。
• 画像原型：
  基于数据分析结果，创建几个代表性的用户原型，每个原型代表一个特定的用户群体。
• 应用实施：
  将构建好的用户画像应用于产品设计、市场策略、服务优化等场景，以实现个性化服务和精准营销。
• 案例分析：
  例如，在电商平台中，通过用户画像建模，可以识别出价格敏感型用户、品质追求型用户等不同的用户群体，并针对这些群体制定相应的营销策略。
• 技术工具：
  使用数据挖掘、机器学习等技术工具，可以自动化和优化用户画像的建模过程，提高效率和准确性。
• 反馈循环：
  用户画像的应用效果需要通过用户反馈和行为数据进行评估，并根据评估结果不断调整和优化用户画像模型。

       5  用户画像的评估与优化  

       评估指标

• 准确性：
  评估用户画像是否真实反映了目标用户群体的特征。这可以通过与实际用户数据的对比分析来实现。
• 覆盖度：
  衡量用户画像是否全面覆盖了目标用户群体的多样性。单一的用户画像可能无法代表所有用户，因此需要构建多个画像以覆盖更广泛的用户群体。
• 一致性：
  评估不同用户画像之间的一致性，确保它们在某些关键特征上不会相互矛盾。
• 更新频率：
  用户行为和偏好随时间变化，因此用户画像需要定期更新。评估更新频率是否满足市场和用户的变化需求。
• 应用效果：
  通过跟踪用户画像在实际应用中的效果，如个性化推荐系统的点击率、转化率等，来评估用户画像的有效性。

       优化策略

• 数据源多样化：
  拓展数据收集渠道，整合更多来源和类型的数据，以提高用户画像的丰富度和准确性。
• 算法优化：
  利用先进的数据分析和机器学习算法，提高用户行为预测的准确度和用户画像的动态适应性。
• 用户反馈机制：
  建立用户反馈机制，收集用户对产品或服务的实际体验反馈，用于调整和优化用户画像。
• 跨部门协作：
  促进市场、产品、技术等不同部门之间的协作，共享用户画像的构建和应用经验，形成闭环优化。
• 持续监控与评估：
  建立持续的监控和评估机制，定期检查用户画像的应用效果，并根据市场变化和用户反馈进行调整。
• 技术工具升级：
  随着技术的发展，不断升级用于用户画像分析和建模的工具，提高自动化水平和处理大数据的能力。

       6  用户画像在不同领域的应用案例  

       设计研究‍‍

用户画像（User Persona）在设计中的应用具有多方面的优势，以下是一些关键点：

• 提升共情能力：
  ‍用户画像帮助设计师和团队成员理解并共情目标用户的需求和体验，从而设计出更符合用户期望的产品。
• 聚焦设计目标：
  ‍通过具体化的用户画像，设计团队可以更清晰地聚焦于产品的目标用户群体，避免偏离用户实际需求。
• 促进团队共识：
  ‍用户画像作为共同的参考点，帮助团队成员在设计过程中保持一致性，减少主观臆断和内部分歧。
• 指导决策制定：
  ‍用户画像提供了基于用户行为和需求的决策依据，有助于团队在功能选择、设计方向等方面做出更合理的决策。
• 优化用户体验：
  ‍用户画像揭示了用户的使用习惯和偏好，设计师可以根据这些信息优化用户界面和交互流程，提高产品的易用性。
• 提高设计效率：
  ‍用户画像作为一种工具，可以帮助设计师快速理解用户需求，减少设计过程中的迭代次数，提高设计效率。

用户画像的构建和应用是一个动态的过程，需要不断地根据用户反馈和市场变化进行更新和优化。通过有效地利用用户画像，设计团队可以更好地满足用户需求，提升产品的市场竞争力。

       电商领域

• 个性化推荐：
  通过分析用户的购物历史、浏览行为和偏好，电商平台能够为用户推荐更加个性化的商品，从而提高用户的购买意愿。
• 用户分层管理：
  根据用户的购买力、活跃度和忠诚度，电商平台将用户分为不同层级，实施差异化的营销策略，以提高用户粘性和转化率。
• 动态定价策略：
  利用用户画像分析用户的支付意愿和价格敏感度，电商平台可以实施动态定价，吸引不同消费层次的用户。

       社交媒体

• 内容定制化：
  根据用户的兴趣点和社交行为，社交媒体平台推送更加贴合用户喜好的内容，增加用户的在线时长和互动频率。
• 社群构建：
  通过分析用户的社交网络和互动模式，社交媒体可以构建兴趣社群，促进用户之间的交流和内容分享。
• 广告定向：
  利用用户画像进行广告定向投放，提高广告的相关性和转化效果。

       金融服务

• 信贷服务个性化：
  银行和金融机构根据用户画像评估用户的信用状况和借贷需求，提供个性化的信贷产品和服务。
• 投资建议：
  根据用户的资产状况、投资偏好和风险承受能力，金融机构为用户提供定制化的投资建议和理财产品。
• 风险管理：
  通过分析用户画像中的行为模式和交易习惯，金融机构能够及时发现异常交易，预防欺诈风险。

       7  法律与伦理考量  

       数据隐私保护

• 数据收集合规性：
  企业在收集用户数据时，必须遵循相关法律法规，确保数据来源合法，明确告知用户数据收集的目的、范围以及使用方式，并获取用户的明确同意。
• 数据存储安全：
  采取严格的数据存储和保护措施，防止数据泄露、丢失或被未授权访问。采用加密技术、访问控制等手段，确保用户数据的安全。
• 数据使用限制：
  用户画像的使用应限定在为用户提供服务和改善用户体验的范围内，避免将用户数据用于其他目的，特别是不得用于侵犯用户隐私或损害用户利益的行为。

       用户画像的伦理问题

• 用户知情权和选择权：
  用户有权知道自己的数据如何被收集和使用，并且有权选择是否同意或撤回同意。企业应提供透明的用户画像管理机制，让用户能够轻松管理自己的数据和画像信息。
• 避免歧视和偏见：
  用户画像的构建和应用应避免加剧社会不平等和歧视。例如，避免基于用户画像的信用评分系统对某些群体产生不公平的偏见。
• 数据去标识化：
  在用户画像的构建过程中，应对个人数据进行去标识化处理，以保护用户身份不被直接识别，减少隐私泄露的风险。
• 伦理审查机制：
  建立伦理审查机制，定期对用户画像的构建和应用进行伦理评估，确保其符合社会伦理标准和企业社会责任。

      设计资源推荐：

https://www.behance.net/

https://www.pinterest.com/

http://lemanoosh.com/

https://www.designboom.com/

https://www.zcool.com.cn/

      设计大奖：

https://www.red-dot.org/

https://ifdesign.com/

https://www.g-mark.org/

https://www.idsa.org/

https://goldenpin.org.tw/

https://www.di-award.org/

https://dfaawards.com/

https://kdesignaward.com/

上次我总结了我玩小红书的88条关键经验，能帮助你快速对小红书有一个完备的认识，有近1000人找我拿了PDF，让我觉得这件事情特别有意义。

这2年我玩小红书时，也时有发生违规，我的账号被清空过昵称和个人简介、被禁言过、也有笔记被平台删除过。

违规的原因也常常让我很困惑，我花了大量时间去记录违规的规律，最后我整理了18个我们易犯的违规形式，我们认为大部分人的违规原因，都能在这18个形式里找到答案。

当你看完这18个违规形式后，基本上就能规避小红书笔记的违规风险了，我可以帮助你节省时间，不用到处找答案。

我把违规风险分成了4个大类：

1、导流类风险（2个）

2、内容类风险（11个）

3、作弊类风险（3个）

4、操作类风险（2个）

为了尽力避免总有人拿我的资料去卖钱、去引流，我已经把全文处理成图片了。如果你想要PDF永久保存，和我说就行，我发你。

🧙🏻‍♂️ 我是巫仔，如果文中有任何细节没有看懂，欢迎留言，我们一起交流探讨

我是花花

松果咨询创始人

10亿级企业 CEO教练

欢迎锁定我的视频号

推荐阅读：

# 什么是wiki？

# wiki是如何工作的？

# wiki的优势和劣势

优势

1. 可访问性：公司可以为任意多的员工提供wiki的访问权限，提高协作效率，减少私信和文档搜索的时间。
2. 用户友好性：直观的界面使得搜索信息或添加新内容变得清晰明了，鼓励员工使用和贡献wiki。
3. 多功能性：用户可以添加新页面、删除内容、跟踪更改，并在某些平台上还可以还原到先前的文档版本。
4. 透明性：wiki作为一个单一真相来源，汇集了来自多个来源的信息，促进组织内部的透明度。

劣势

1. 混乱无序：如果没有适当的管理，wiki容易变成信息堆积，难以导航。需要清晰的信息架构和最佳维护实践。
2. 耗时的维护工作：避免混乱的最佳方式是指定维护人员，这是一项耗时的工作，公司需要投入人力资源。
3. 抄袭问题：用户生成的内容如果管理不当，可能会导致抄袭问题，需要维护人员审核内容。
4. 风格不一致：多个用户协作时，格式和样式可能不一致，需要使用样式指南来定义公司范围内的偏好。

# 在 Notion 中创建 wiki

1. 创建工作区页面：点击侧边栏中的“工作区”旁边的“+”符号，创建一个新的页面。你可以根据需要自定义这个首页，添加标题、类别和图片，这将成为wiki的主页。
2. 嵌套子页面：在主页面内部，再次键入/page并按回车，创建子页面。给它一个标题并添加内容，然后使用返回按钮返回到wiki主页。
3. 结构化公司wiki：使用列来组织页面集合。将+ ⋮⋮图标拖动到标题旁边，直到出现垂直的蓝色线。使用此图标可以移动任何页面，无论是重新排序还是分列。
4. 设置权限：转到左上角的“设置和成员”，在“工作区访问”中更改访问状态以添加团队成员。如果你不希望所有人访问整个wiki，可以在相关页面上点击“共享”按钮，直接发送页面的邀请。

# 我的看法

对于像虎哥这样的技术人员来说，能在一个地方找到所有需要的信息，实在是太方便了。不仅节省了时间，还减少了沟通成本，让团队能够更专注于实际工作。如果你还在为团队协作中的信息管理问题头疼，不妨试试在 Notion 上构建一个wiki，相信你会有意想不到的收获。

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抢占旺季市场先机

7月16日，鸣鸣很忙集团旗下品牌零食很忙与赵一鸣零食，共同宣布周杰伦成为其全新代言人，一日内双品牌同步官宣，开创行业先河。

华语乐坛代表人物与中国零食连锁行业头部品牌零食很忙、赵一鸣零食的合作，堪称强强联手。此举是继鸣鸣很忙集团宣布全国门店破万后，旗下双品牌影响力又一重大升级。

官宣当日，“周杰伦首次代言双品牌”话题即刻引爆社交媒体，速登微博全国热搜榜。

—01—

合作，跨界联手共谱新乐章

一边是拥有极高的国民属性的华语乐坛天王；一边是规模突破万店，定位服务大众百姓的零食连锁品牌，此次代言三方在地位与形象上天然契合。

在各自的专业领域内，周杰伦不断突破自我，稳居华语乐坛潮流风向标之位。零食很忙与赵一鸣零食作为量贩零食赛道的开拓者，持续在商业模式与品牌建设上深耕创新，推动我国休闲零食行业迈向高质量发展之路，并不断探索行业的未来新蓝海。

品牌与代言人之间深度契合，奠定此次双品牌代言的高度与影响力，标志着双方将携手共赢，进一步激发零食连锁行业的活力，因而引发公众和业界的广泛关注。

—02—

首发，零食消费体验再升级

官宣当日，两大品牌同步释出代言人TVC。此短片节奏明快，音乐旋律朗朗上口，“不玩套路超棒”“就在你家边上”等歌词巧妙融入了品牌核心价值。

“双品牌如何在一支广告片中体现，是本次代言的一大难点”，鸣鸣很忙相关负责人表示，“在融合了音乐、街舞、魔术这些极具周董风格的元素同时，我们选择了零食小镇这一场景，用以更好凸显两大品牌的重要载体——门店”。

业内人士分析道，近半年，零食很忙与赵一鸣零食先发优势与规模效应日益显著，对代言人的精准挑选，是品牌对市场动态的敏锐洞察，也能从中窥见他们对自身发展需求的深刻洞察与主动适应。此次官宣，标志着集团营销策略的全面革新，强化针对目标消费群体的市场推广力度。

—03—

势能，深耕赛道蓄势而发

根据第三方市场研究报告显示，2018年—2022年休闲食品市场规模从12323.1亿元增长到16715.8亿元，预测2027年中国休闲零食市场规模达到23859.9亿元。

当前业界普遍共识是，我国零食连锁行业已进入高速发展期。早在去年11月，赵一鸣零食与零食很忙两大品牌基于共同价值观、经营理念，宣布战略合并组成鸣鸣很忙集团，双方凭借资源整合与优势互补策略，持续深化全国化布局。截止今年6月，旗下门店已突破10000家。

此番携手全新代言人周杰伦，为双品牌注入了强大动能，品牌影响力持续攀升。官宣明确传达了品牌致力于成为消费者心中零食首选的核心理念，并借助周杰伦的明星效应，重申“高品质、性价比、多品类”的核心利益点。

从现在来看，鸣鸣很忙集团未来有望占据消费者心智高地，成为零食消费品类的心智首选。集团将继续秉承“成为人民的零食品牌”愿景，推进全国化布局，致力于为消费者提供品质上乘、价格亲民、高性价比的美味零食。同时，集团将坚定不移地走创新驱动发展之路，为我国休闲零食行业的高质量发展贡献力量。

171289人次，食品业开年首展圆满收官，深圳第22届全食展胜利闭幕

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散装糖果零食，被困在“低价陷阱”里？

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榴莲价格“大跳水”，榴莲糖呢?

在数字化转型的浪潮中，企业对于高质量软件解决方案的需求日益增长。贵阳致栩科技有限公司，作为一品威客网（epwk.com）的优秀服务商，近期与一位客户的合作经历，为我们揭示了项目沟通中蕴含的深刻智慧与策略。这次合作不仅展示了致栩科技的专业实力，更是一次关于如何通过有效沟通实现价值共创的生动实践。

6月21日，一品威客网为贵阳致栩科技推送了一项看似普通的商城APP开发任务。初始预算设定在1-2万元之间，对于任何一家软件开发公司而言，这样的预算都意味着需要在成本控制与功能实现之间做出精细的平衡。然而，致栩科技并未因预算限制而降低对项目的期待，反而将其视为一次展示专业能力和服务价值的契机。

备注：谈单过程中，一品威客金牌服务秘书全程谈单

面对客户初步提出的预算，致栩科技的项目团队并未急于求成，而是采取了更为策略性的沟通方式。他们深知，每一个功能需求背后都蕴含着客户的商业愿景和期望。在项目启动之初，贵阳致栩科技与客户的沟通成为了项目成功的关键。这一过程不仅仅是信息的简单交换，更是一次深入理解和共同探索的旅程。一起来看看针对这个项目，他们是怎么沟通的。

首先，致栩科技的项目经理通过一品威客网接收到了客户关于商城APP开发的项目需求。项目经理迅速与客户建立了联系，并安排了首次的视频通话。在会议中，项目经理首先向客户介绍了公司的背景、技术实力以及过往的成功案例，以建立初步的信任关系。随后，项目经理详细询问了客户的具体需求，包括商城的功能模块、用户界面设计偏好、目标用户群体以及期望的上线时间等。

收集到客户需求后，致栩科技的项目团队进行了深入的需求分析和评估。他们不仅考虑了客户直接提出的功能点，还主动思考了这些功能背后的商业逻辑和用户场景，以确保开发出的商城APP能够真正满足客户的业务需求。在评估过程中，项目团队还根据行业标准和市场趋势，为客户提供了专业的建议，帮助客户梳理和优化需求。

面对客户提出的初步预算，致栩科技的项目经理并没有直接接受或拒绝，而是采取了更为细致和耐心的沟通方式。他们首先向客户解释了商城APP开发的复杂性，包括技术难度、人力成本、时间投入等因素。然后，项目经理根据客户提出的具体需求，逐一分析了每个功能点的开发成本和潜在效益，让客户能够清晰地看到不同方案之间的差异和取舍。通过这种方式，项目经理成功引导客户认识到高质量商城APP开发的价值所在，并愿意为更高的开发质量和服务水平支付相应的费用。

在充分沟通和理解的基础上，致栩科技与客户进行了多轮协商和讨论。他们共同探讨了如何在有限的预算内实现最大的功能价值，并找到了一个双方都能接受的平衡点。最终，双方签订了正式的开发合同，明确了项目的范围、时间表、预算以及双方的责任和义务。

在项目执行过程中，致栩科技的项目团队与客户保持了紧密的沟通和协作。他们定期向客户汇报项目的进展情况，展示最新的开发成果，并邀请客户提出宝贵的意见和建议。同时，项目团队也积极听取客户的反馈，并根据实际情况对开发计划进行必要的调整和优化。这种持续沟通和反馈机制确保了项目能够按照既定的目标和方向顺利推进。

通过耐心解释和专业建议，致栩科技成功引导客户认识到，高质量的商城APP开发不仅仅是一个技术实现的过程，更是对企业品牌形象、用户体验及未来业务拓展的深远投资。这种基于价值创造的沟通方式，最终赢得了客户的认同与信任。

这个项目经过多轮沟通与协商，原本预算为2.45万元的项目，最终合同金额提升至了4.6万元。这不仅仅是数字上的增长，更是对致栩科技专业能力、服务态度和价值主张的高度认可。项目启动后，致栩科技团队凭借丰富的开发经验和高效的项目管理，仅用了半个月的时间便圆满完成了商城APP的开发与交付。

备注：服务商与金牌服务秘书任务沟通截图

贵阳致栩科技这次在一品威客平台上的接单经历，不仅是一次成功的商城APP开发案例，更是对“沟通创造价值”理念的生动诠释。它告诉我们，在面对看似有限的资源或挑战时，通过有效的沟通与专业的服务，我们完全有能力超越预期，实现双赢的局面。致栩科技的成功经验，无疑为众多服务商树立了榜样，也为更多企业在数字化转型的道路上提供了宝贵的启示。

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• 你已经尽力在做某个项目，但仍然无济于事。比如你开始觉得，“我讨厌继续往这个方向努力”“我一直在做这件事，但是用户还是没有增长，也许我不适合做这个产品”等。
• 你需要在别人的成果之上才能创业成功。比如依赖主流 VR 头戴设备或加密货币的投资风口等。

• 逃避困难的工作。有时候你会看到一些人，他们开发了一个产品，正要推向市场时，他们就换方向，然后循环往复。这种做法只是在试图回避棘手的销售环节，不是真正的换方向。
• 经常改变想法。你应该坚持将某事做到底，而不是浅尝辄止。
• 听说了一些热门新事物，就想要蹭热度、换方向。
  
  

我注意到一个奇怪的现象：在 YC，经历过失败项目的人，比那些产品“有一点点成功迹象”的人更有优势。因为经历过失败的创始人在决定换方向后，可以立马投入到其他事情中，根本不会犹豫。取得一点进展的创始人，反而更难注意到应该换方向的信号。

2. 找到换方向频次的平衡点

3. 扩大团队规模和换方向不能同时做

通常是指一定数量和规模的文本资源集合，是构成语料库的基本单元。在大语言模型中，语料被分解为Token和各种向量关系，通过预训练的方式，人们基于这些Token和向量关系，建立起各种参数和模型，成为可被AI“消化、吸收”的原始学习素材。语料是大语言模型的原材料，是大语言模型能够消化的输入。Chatgpt就用到了至少3000亿的语料数据。

ANN简称神经网络（neural network，NN）或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。

CNN：Convolutional Neural Network卷积神经网络

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