知鸦日报2025-03-10

用户分层关键在于发现核心用户群体，而非简单划分。通过多维度的矩阵分析，如消费+活跃、消费+毛利等，能更精准定位用户特征。分层标准应结合业务关键问题和动作，如按产品单价划分消费层级，推动用户消费升级。分层后，可针对不同层级用户制定差异化策略，如提高重点客户回馈比例，以增强竞争力。

数字时代的图片格式选择是一场精密博弈。JPEG、WEBP、AVIF在照片类图像中各有优劣，WEBP兼容性最佳；SVG在矢量图标上完胜PNG-24；WebP动画效果远超GIF。图片压缩和裁剪能显著优化加载速度，懒加载和渐进式加载技术进一步提升性能。未来，量子成像和神经编码或颠覆传统图像处理方式。

Transformer是NLP领域的重要突破，解决了长距离依赖和并行处理难题。它通过自注意力机制动态捕捉序列信息，结合多头注意力从多角度分析语义关系。相比RNN，Transformer摒弃了顺序计算，引入位置编码保留序列信息，实现了高效并行训练。其核心在于自注意力、多头注意力和前馈网络等模块的协同，为NLP任务提供了强大的建模能力。