@qi19901212 嗯 极少数情形下会发生，您重新打开试试，就没事了

@Maboroshii 谢谢，请多多支持

@CODEWEA 不否认有成本，但实际“危害”可能没你想象的大，比如：抖音视频的成本一定是大于朋友圈发照片。不展开讨论了，抛砖引玉。

@python30 谢谢！

@gnemux 没错，正因为每个人的原有认知结构（知识结构+背景信息）是不一样的，所以我们每个人对同一篇信息的接受效率是不同的，信息路径可以更好地实现个性化，针对不同的认知结构提供不同的方案。

至于是否能完全满足个性化。理论上，完全不能做到 100%个性化满足，实际上，也没必要做到 100%个性化满足，能根据人的实际情形有具体的场景划分，人群的大致划分就已经可以实现很好效果了。试想：一个人花 5 秒理解某个问题，另一个花 1 秒，但最后大家都理解了，就是好的解释。除非，这个解释让观者花了很长一段时间，很痛苦的思考。

@sampeng 谢谢你对全栈工程师的物质要求进行了分析。首先，这是关于事业和工作的区别，创业公司是无中生有，在社会已有的框架下，进行新的补充 - 是推动社会进步的力量。也许你说的全栈工程师每天做着机械化的工作，衣食无忧，但是心理总觉得缺了点什么，那也许我们对他或她会有吸引力！

其次，从物质的角度说：没错，如果全栈工程师像你所说有 6 年以上工作经验（我认为非必需），或者自身能力和经验都很强，那么她或他现在的物质能力一定不弱，这个时候，他对于物质的期待，就并非是从 8 万 /月涨到 10 万 /月 - 这已经带不来刺激，而是能快速实现财务自由的路径，而这点，我们恰好能提供！（期权）

最后，这有关于这件事情！我们不是赶风口 - 市场现在哪个最热，然后整合资源，也实践一下，赚快钱，我们是想做真正对世界有影响力的事情，并坚信以此，我们也会获得最优的物质回报和自我实现。我现在做的这个项目，我自己就是核心用户，我痛在其中，所以我渴望解决它！我相信也会有很多人有同感，他们中很有可能就有我们需要的人才，为什么不一起去实现呢！

有类似的想法是好事啊！多一个人，说不准多一个解决问题的思路呢！我们可以交流下～加我的微信吧：epic007

@sampeng 对，15k 全栈！特别出类拔萃的人可以适当调整（微信详聊）。期权不对外“售卖”，授予公司高管，骨干和早期员工，并分期（ 4 年期）解冻，购买。

@SbloodyS 嗯 创业前期的工资希望让大家“生活无忧”，可以一起专心做事业。期权是中远期收益，融资后的 bonus 是短期内大家可以一起奋斗实现，“看得到”的物质回报！

而且我们是 TO C 产品，市场反馈快，成与不成会很快看到，大家不会一直“死守”着这份工资的。

@defunct9 创业公司的发展会很快！每次融资过后，都会有待遇的提升。我们预计年底前融天使轮。

@yichenzzz 收！实习期三个月（全职），工资 10-15k/月。需要实习生自我驱动性强，学习能力强，可以在实习期内达到预期的项目完成度。加微信，联系我~

@VoidChen 嗯 你很敏感！我们跟知识图谱的共性都是在纷繁的信息中，结构化，逻辑化，从而方便人们更高效沉淀认知，让信息的价值变现更高效。但是我们跟知识图谱面临的对象，解决的问题，构建的手段等等都不太一样。23 楼有一些回答，希望有帮助。

@leoojiang 你好，谢谢你的回复！你提到一个目前很热门的方向，就是各个垂直领域去构建“知识图谱”。知识图谱的构成实体非常局限，比如：公司，人物，知识点等等。同理，实体与实体间的连接关系也会非常局限（目前）。知识图谱对用户的直接价值可能很低。

知识图谱是以知识（实体）为核心去构建关联，我们是以一个人的“认知”为核。按照人的认知顺序，步骤，去给他一步步铺设信息的石子，帮助用户过河。

跟知识图谱比，我们的信息更“泛化” - 文本中的某句话是信息，某段话是信息，视频里某一段是信息。

以目前人工智能的技术发展，NLP 自然语言理解还做不到“理解”文意和逻辑，所以，构建信息与信息之间的逻辑关系只能靠人，准确来说，这要靠优秀的产品设计，发动起用户一起来做这件事情，辅助以人工智能 NLP 和推荐算法。

@woscaizi 谢谢你的回复！看的出来你对这类问题有思考，可以加上边的微信详聊。
“这样的认知链条适合哪些场景”：任何时候人们有认知需求，但是通过传统的手段：搜索引擎，社交网络，信息流新闻资讯的方式效率很低，比如：最近区块链很火！很多人都想了解下区块链是什么，用搜索引擎搜一下，出来 n 多结果都是解释区块链，作为用户你需要花费大量的时间和认知成本去过滤掉所有“杂音”，找到最适合你的那个答案。同时，在阅读的过程中，你可能会产生新的疑问，这个新的疑问又作为下一个认知节点，同样，用搜索引擎的话，需要花费大量时间去过滤。对于这类热点问题，很多人都会重复这个过程，那么能不能前人走过的路，后人直接借鉴，避免大家重复造车呢？这就是我们通过认知链条解决的问题了。

“维基百科中单个词条的跳转”：你提到一个非常好的场景！的确用维基百科的人都会有这个经历：解释目标词条的文字中又出现很多不明白的词条，于是不断跳转，最后不知到达了哪里。这就是传统“以知识为核心”的百科类产品的弊病。我们希望调整词条的先后顺序，使得这个顺序最贴合人的实际认知顺序。

@tion 具体这要根据团队扩充的人数和工资来定。目前的话，可以支持一年到一年半，足够产品上线，迭代到有客观用户数据进来（如果产品满足市场）；如果产品不满足市场，也可以支持团队重新调整产品方向，再进入市场。在资金消耗前的 6 个月，我会启动外部融资。不过前期还是希望靠市场数据吸引投资人主动找我们！

@woscaizi 谢谢回复！信息的前后顺序是根据人们实际认知的先后顺序，比如：A-B-C-D 是一个信息链条，用户平时用搜索引擎搜索，可能看到一篇解释，实际给用户的是 C，但实际上用户应该先看 A，再 B，才能更好地理解 C。至于如何区分，这个要靠人与机器配合：人懂逻辑，机器不懂，所以人来判定顺序；机器懂数据挖掘，可以根据用户的标注来生成链条。

另外，标题有误：是 15k RMB/月！

不好意思，标题有误！是 15k/月，不是 1.5k 。呜呜呜呜呜

@takato 同上。