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小红书运营必备的28个思维模型

. 博主360度定位模型根据奥美定位模型，将博主定位分为输出内容、身份角色、呈现形式、人格调性、变现路径、记忆点和对标选择、核心赛道8个部分，每个部分进行细化，确定IP定位。

idea模型是小红书官方提出营销思维工具，通过洞察（Insight）、定义（Define）、抢占（EXpend）和拥护（Advocate）四个步骤，让品牌在小红书长大起来。 Insight：洞察需求，借助小红书官方工具，用户在小红书留下数据，去帮助品牌洞察需求，找准赛道，确认产品打什么样的用户心智。

账号运营的思维框架 内容策略：聚焦垂直领域，通过高频测试（如不同标题、封面、选题）找到高互动内容模型，并逐步优化迭代。例如，穿搭类账号可细分“通勤风”“小个子穿搭”等标签，提升用户粘性。

初学者笔记本电脑玩转大模型系列五:ORPO+QLora优化谷歌Gemma-7B模型...

1、优化方法概述： 结合ORPO、QLora以及其他优化技术，对谷歌Gemma7B模型进行优化。 ORPO方法通过将SFT和对齐结合到一个新的目标中来训练基础大语言模型，从而简化了训练流程。

2、初学者可以通过ORPO+QLora优化策略来提升谷歌Gemma7B模型的中文对话能力。具体方法如下：采用ORPO优化技术：核心原理：ORPO是一种无需额外模型的偏好优化技术，它将SFT和偏好对齐整合到目标损失函数中，简化了训练流程，有效避免了显存爆满的问题。

3、令人惊讶的是，尽管Gemma-7B模型原本在笔记本上运行可能颇具挑战，但在QLora、flash Attention 2和adamw_bnb_8bit优化策略的助力下，我们成功优化了模型。

4、针对Gemma-7B模型进行ORPO+QLora+Flash Attention 2优化，利用Huggingface的Transformers、Transformer Reinforcement Learning（TRL）、Parameter-Efficient Fine-Tuning框架、QLora以及TRL的ORPOTrainer对模型进行优化，性能指标监控使用wandb。使用的数据集是wenbopan/Chinese-dpo-pairs。

5、多模态与推理能力成新焦点 随着AI技术的不断发展，多模态与推理能力逐渐成为新的技术焦点。在榜单中，谷歌的Gemma系列和Qwen/QwQ-32B等模型在这一领域表现出色。Google/gemma系列：Gemma系列在图像、文本跨模态任务中表现优异，特别是27B版本，擅长复杂视觉推理。

产品经理如何提升搜索的准确与召回率

1、综上所述，从产品经理角度提升搜索的准确与召回率，需要深入理解用户搜索意图，提供高质量的训练数据，优化搜索结果展示，引入相关搜索建议，并与研发工程师紧密协作。同时，还需要不断反思与重构搜索场景，以适应不断变化的用户需求。

2、从产品经理角度，提升搜索的准确与召回率，可以采取以下策略： 增加和优化样本数据： 与研发工程师紧密合作，持续进行样本数据的标注工作，为算法提供丰富的正负样本。 通过构建专业词典，如城市、公司或名人词典，提高数据质量，从而增强搜索算法的性能。

3、作为产品经理，优化搜索的准确性和召回率是至关重要的业务指标。准确率（Precision）衡量的是正确结果的比例，召回率（Recall）则是指找到正确结果的全面性。搜索的基本模型依赖于索引和检索词筛选，这两个指标就自然而然地成为了讨论焦点。为了提升这些数据指标，产品经理需要与研发工程师紧密合作。