📡 VOL. 01 · CLAIRE 的会客厅 LIVE · 学习中

给内容创作者的
AI 全景框架🪐

S01·E01The One Where We Make Sense of AI

听过 Transformer / Agent / RAG,但说不清它们什么关系?我也是。这是我边学边整理的脑图——六层金字塔 + 一条旁支,把市面 AI 名词全部归位。

C
CLAIRE · 玉婷
ENTP 5 yr PM 播客主理人 内容创业 #Y1 向上长
"想让大家都不害羞,由内而外地自信,一起往上长。"
2026.05.15 · 12 MIN READ · FREE · 全文公开 · SHARE THIS
Manifesto · 我的主张

别被职场磨平 —
向上长,无界长。

Don't get flattened. Grow up. No limits.

🌱
01
不靠外部标签镀金,自信从里头长出来
🔥
02
害羞没用,说出来才有人听见
🤝
03
一起来,不是看戏,是上场
📡
04
我学什么就播什么,过程比成品诚实
🌍
05
全平台、全球化,不给自己设上限
🎙️
06
把麦克风递给「还没敢说」的人
👋 Hi from the editor · 写在前面

我是刘玉婷(Yuting / Claire)。5 年 PM 出身,今年 ALL IN 做自己的内容生意——小红书 / B站 / 小宇宙 / YouTube / X 五条线并行,主线是播客:采访 AI Founder、AI Builder、投资人、咨询顾问、女性职业经理人。

我自己也是 AI 小白。但做内容必须用 AI,所以我决定边学边把笔记整理出来——这就是 Vol.01。

如果你也是 PM、创业者、自媒体人、不甘心被磨平的人——欢迎留下来。这个频道是共建的,不是我演你看。

🗺️ Icon Map · 一图看全 7 层

点哪块
跳哪章

Tap any tile to teleport · 不用上下翻

🗺️
L6
行业 · 产品
🧰
L5
应用层
🤖
L4
大模型时代
🧠
L3
深度学习
🎯
L2
经典 ML
🧊
L1
数学地基
🎲
§
推荐系统
🧭
阅读路线
📑 Contents · 完整目录

六层金字塔
+ 一条旁支

From The Top Down To The Foundation

🎲 Aside · 旁支 推荐系统 — 小红书 / B站 / 小宇宙的发现页全靠它,你天天打交道
✏️ Editor's Note · 编者按
清单里的 NLP(自然语言处理)和 CV(计算机视觉)不是某一层,而是应用方向。NLP 走「统计语言模型 → RNN/LSTM → Transformer」,CV 走「传统图像处理 → CNN → GAN / Diffusion」,都横跨 L2 到 L4。
🧊
L1
S01 · E01The One About 地基

数学 & 统计学

L1 · 地基 · Foundation
🏷️ 落在这层的词
数学统计学知识 统计学基本概念
🎯 干嘛用的

给 AI 打底。你不用专门学,碰到再补就行。

💼 对照你的工作
  • 看后台数据时的均值、标准差、AB 测试就是这层。
🎯
L2
S01 · E02The One About 经典 ML

经典机器学习

L2 · ~2010 年前主流
🎯 三大问题
分类 回归 聚类
⚙️ 核心算法
KNN K-近邻 线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 SVM 支持向量机 K-means
🔁 配套流程
模型构建过程 模型评估
💡 干嘛用的

先告诉机器看什么特征,机器再学。

💼 对照你的工作
  • 分类:把笔记分到「穿搭 / 美食 / 职场」
  • 回归:预测一条笔记 24 小时涨多少粉
  • 聚类:粉丝画像分群,没有现成标签
  • KNN:找跟这条爆款"最像"的 5 条历史笔记
🧠
L3
S01 · E03The One About 神经网络

深度学习

L3 · 2012–2017 主流
🏗️ 底层架构
感知机 神经元 激活函数 神经网络
🖼️ 图像方向
CNN 卷积神经网络 GAN 生成对抗网络 Diffusion 扩散模型 AI 绘画
📝 文本 / 序列方向
RNN 循环神经网络 LSTM 长短时记忆
🎮 特殊范式
强化学习
💡 和 L2 的区别

人不用挑特征了,机器自己学会"该看什么"。代价是更费数据、更费算力。

💼 对照你的工作
  • 小红书识别封面里"有没有人脸、食物、风景"——CNN
  • 你用 Midjourney、可灵生成 AI 短视频——背后是 Diffusion
  • B站自动生成字幕、弹幕情绪识别——LSTM
🤖
L4
S01 · E04The One About 大模型(这就是当下)

大模型时代

L4 · 2017 至今 · 这就是当下
⚙️ 核心引擎
Transformer 架构 注意力机制 嵌入词向量 Embedding
📦 核心产物
基础模型 Foundation Model 大语言模型 LLM ChatGPT Claude
🛠️ 怎么造出来
模型参数 数据集 数据标注 预训练 微调 RLHF 人类反馈强化 训练要求
📊 怎么验收
模型评测
🐒 附带概念
无限猴子定理
💡 干嘛用的

让机器理解上下文,生成像人写的内容。

💼 对照你的工作
  • 你用 Claude 起标题、ChatGPT 改播客大纲——都在调用 LLM
  • 把你 100 期播客文稿喂进去训出"你的专属 AI"——叫微调
  • ChatGPT 一夜爆红背后的秘密——预训练 + RLHF
🧰
L5
S01 · E05The One About 落地

大模型应用层

L5 · 产品化工具箱
🏷️ 落在这层的词
RAG 检索增强 Agent 智能体 知识图谱 智能对话技术
💡 干嘛用的

光有 LLM 不能直接卖钱,得装进具体场景做成产品。

💼 对照你的工作
  • RAG:把你所有播客文稿做成 AI 的"私人资料库",问它"我以前讲过这个吗"
  • Agent:一句话交代——"看完 B站视频 → 提炼亮点 → 改成小红书文案 → 生成封面 → 排期发布"——它自己做完
  • 知识图谱:B站「番剧—UP 主—标签」那种关系网
🗺️
L6
S01 · E06The One About 卖钱

行业 · 产品 · 岗位

L6 · 你的主场
🏷️ 落在这层的词
AI 产品 vs 传统产品 AI 行业现状 AI 全岗位分析 AI 产品落地全流程
💡 干嘛用的

从 PM / 创业者的视角,看 AI 是怎么落到产品、做成生意的。

💼 对照你的工作
  • 这层是你最不陌生的。等底下五层打通了,再回来看会有"哦,原来这群人在干这个"的快感 ✨
🎲
§
S01 · BONUSThe One About 推荐算法

旁支 · 推荐系统

不在主线 · 但你天天打交道
🏷️ 落在这层的词
推荐系统架构 推荐算法 冷启动 协同过滤
🤔 为什么单独列

不在主线上,但小红书 For You、B站首页、小宇宙发现页全靠它。技术上是 L2 + L3 的混搭,近年开始嵌 L4(用大模型理解用户意图)。

💼 对照你的工作
  • 冷启动:你新发的第一条笔记,平台不知道推给谁——这就是冷启动问题
  • 协同过滤:经典推荐算法的灵魂——"喜欢 A 的人也喜欢 B"
🧭 Reading Order · 阅读路线

该怎么读?
这样读最快

Don't Start From The Foundation

不要从 L1 往上爬,太磨人。按"5 年 PM、计算机本科、自媒体"的画像,顺序应该是:

  1. 01
    L6(产品视角)+ L4(大模型本身)
    先建立体感,先看到全局
  2. 02
    L5(RAG / Agent)
    你最有可能直接落地的部分
  3. 03
    L2 的"三大问题"
    概念懂了就行,算法可以跳
  4. 04
    L3 的 CNN / RNN
    知道是干嘛的就行,不必深究
  5. 05
    旁支 · 推荐系统
    跟你的分发业务直接相关
🤝 Find me · 在哪里找我

想聊聊?
来这些地方找我

Wherever You Hang Out · I'm Probably There

反馈、合作、闲聊、骂我都可以——哪个平台舒服哪个来 🙋‍♀️
(海外平台 handle 已锁 @clairesparlor,中国平台等真分享链接到位再替换具体跳转。)

📚 Bookshelf · 书房

最近在啃
这些书

From My WeRead · 微信读书直连

我相信"你读什么,就成为什么"。所以把书架摊给你看——比"我推荐 100 本"更真实,这是我正在读的,不是我装作读过的。数据接微信读书 AI 助手,每月更新。

41 书架在册
6 已读完
35 在读 / 待读

📖 最近在读 · Currently Reading

投资 · 段永平 大道:段永平投资问答录 段永平
社科 · 中国基层 小镇喧嚣:一个乡镇政治运作的演绎与阐释 吴毅
个人成长 · 顶级表现 学会卓越 埃里克·波特拉特 / 艾伦·伊格尔
内容方法论 新媒体写作:从提笔就怕到成就 IP 赵博平
主体性 · 关系 活出主体性:彻底改变被动人生的指南 苏尼塔·萨
投资思想 原则 瑞·达利欧

✅ 最近读完 · Just Finished

中国政经 置身事内:中国政府与经济发展 兰小欢
认知思维 无界成长 谢胜子
理财 · 人生哲学 纳瓦尔宝典 埃里克·乔根森
企业管理 效率为王 卫哲
理财 · 人生 赚钱的艺术 蔡澜
内容方法论 内容力:可复制的爆款逻辑 夏翰杰

🎯 我在啃什么 · What I'm Into

📊 投资思想(Dalio · 段永平 · Munger) ✍️ 内容创作 & IP 🇨🇳 中国社会观察 🪞 主体性 · 个人哲学 🧠 认知 · 顶级表现 📖 东方哲学 · 散文

为啥放这个? 阅读复盘、给播客挖素材、做决策、给品牌内容找根——书架是这一切的上游。
之后会加:嘉宾书单(每期播客嘉宾推一本)· 金句墙(我的划线集锦)· 本月主题(深读一个主题)。

🎙️ Guest Room · 嘉宾席

这间客厅
正在邀请 6 位

Coming soon · 阵容陆续到位

每期播客一位嘉宾——AI Founder、Builder、投资人、咨询顾问、女性管理者、reader 朋友。这些卡片是占位,等真人来了就替换成她/他的脸。

EP·01
F
AI Founder 嘉宾 · TBA "在 AI 大潮里做 0→1 的人,是什么模样"
EP·02
B
AI Builder 嘉宾 · TBA "做产品的人,被工具反过来改造的故事"
EP·03
V
Investor 嘉宾 · TBA "投资人怎么看 2026 的 AI 落地节奏"
EP·04
C
Consultant 嘉宾 · TBA "咨询顾问视角:AI 怎么真正进企业"
EP·05
W
Female Leader 嘉宾 · TBA "女性管理者:在 AI 转向中怎么不被推走"
OPEN
U
Reader · 你 这位空着 · 留给你 "想上播客的 reader:写信给我们"
推荐嘉宾毛遂自荐
写信给我 →
🍵 Hangouts · 客厅小聚

不止听播客
来客厅小聚

Listener Club · Book Circle · Office Hours

会客厅不是单向广播——是双向客厅。听众变朋友、读者变共读者、有问题的人有处可问。都在筹备中,候补登记我会一对一通知。

免费 · FREE

听友群

Listener Club

每期播客的"返场咖啡馆"——聊感受、推嘉宾、互相安利你最近喜欢的内容。Vol.01 上线后开放第一批。

  • 📱 微信群
  • 👥 不限
  • 💸 免费
候补登记 →
免费 · FREE 📚

书友共读

Book Circle

每月一本,跟着我的书架挑——投资思想 / 内容方法 / 中国社会观察。和「书房」板块联动,月底 1 小时语音 club。

  • 📱 微信群
  • 📅 月度
  • 💸 免费
候补登记 →
付费 · PAID 🎓

答疑小屋

Office Hours

AI / 内容 / 个人品牌 三大主题月度答疑。群里 24h 内必回 + 每月一次 1v1 视频,试运营期定价。

  • 📱 微信群 + 1v1
  • 📅 月订阅
  • 💸 待定
申请加入 →

都在候补中——播客 Vol.01 稳定上线后,第一个开放的是听友群。如果某项你特别想要,邮件里多说几句,我会优先推那条线。

🛠️ Workshop · 线下工作坊

不止屏幕上
线下见

In-Person · 一日闭门

能写出来 ≠ 真的会教。我会定期开小班线下,把播客 / AI / 内容创作里我趟过的坑、试出来的方法,手把手过一遍。一次不超过 12 人——确保每个人都能问到、做到、带走点什么。

报名中 · NOW OPEN
主题待定

首场 · 给内容创作者的工作坊

给:内容创作者 · 想做播客的人 · 想用 AI 但不知道从哪开始的人

  • 📍 上海
  • ⏱️ 1 天
  • 👥 8-12 人
  • 💸 待定
写信报名 →
即将开放 · COMING SOON
主题待定

第二场 · 主题更新中

先收意向——告诉我你最想学什么,我据此排主题

  • 📍 上海
  • ⏱️ 半日 / 整日
  • 👥 ≤ 12
投我一票 →
TBA · 持续更新
你的城市?

下一站 · Anywhere

你所在的城市如果有 5+ 人想见,告诉我,我们安排

  • 🌏 全国
  • 🎯 攒局制
  • 📨 自荐
毛遂自荐 →

不只是上课——每场都是一群"想做事的人"在一起 8-12 小时高密度时间。准备 1 个你最想问的问题来。
报名规则:写信告诉我你做什么、为什么想来、想带走什么——不是先到先得,是配对最好

I'll be there for you

想一起搞点事吗?

推荐嘉宾、毛遂自荐上播客、投稿、合作、社群共建——别害羞,把信发过来。这频道是共建的,不是我演你看。

☕ 来我的小客厅坐坐 →
End of Vol. 01 · 下期见
Claire 的会客厅
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