Y11
1个月前
过去七个月,AI领域的变化像潮水般涌来,有些我们已经能感受到,有些还在酝酿。先说说那些让我们能更轻松对话的工具,像N8N这样能自动生成节点的智能助手,已经悄悄出现在我们身边了。它就像一个贴心的小管家,能帮我们处理对话中的各种细节,让交流变得更顺畅。 再看视频创作,现在AI做视频的工具多到数不清,就像天上的星星一样。而且它们不再是千篇一律的,开始有了自己的专长,有的擅长做动画,有的特别会剪辑,满足不同人的需求。这就像餐厅里的厨师,有的专攻川菜,有的拿手粤菜,各有特色。 还有一个大趋势,就是把现实世界的东西变成虚拟世界的内容。现在有了3D模型和“世界模型”技术,我们拍的照片、录的视频,甚至家里的家具、街景,都能巧妙地变成游戏场景或者数字艺术,这就像给现实世界开了一扇通往虚拟世界的门。 语音交互也越来越普及了。以前我们用语音输入可能还会磕磕绊绊,现在大家已经慢慢习惯了,比如对着手机说“帮我订张票”,或者用像Wispr这样的工具和对方说话,就像打电话一样自然。这背后,是AI在语音识别和理解上的进步,让我们和机器的交流更像和人聊天。 说到机器人,虽然现在的机器人还不像电影里那样能帮我们做所有事,但资本市场对它的热情却很高,不少相关公司的股票都涨得不错。这就像人们对未来科技的期待,虽然现实还有距离,但想象空间很大。 AI资产的数字登记虽然还没正式开始,但相关的需求已经提出来了。就像我们买了房子要登记房产证一样,以后AI生成的图片、音乐、代码这些数字创作,也需要有专门的“身份证”,这才能更好地保护创作者的权益。 最近MCP(一种AI应用框架)特别火,谷歌的AP2(另一个AI项目)也发布了,就像行业里突然出现了新的“操作系统”,能让开发者更方便地搭积木、建模型,大大降低了AI开发的门槛。 还有一个现象,就是“一人公司”越来越多。像Base44这样的平台,让一个人就能快速组建小团队,完成项目。这就像现在流行的“斜杠青年”,一个人既能写代码,又能做设计,还能搞运营,灵活又高效。 虽然大公司还在裁员,但有一个方向特别缺人,就是懂AI的人才。不管是互联网大厂还是创业公司,都在抢这方面的人才,就像我们现在抢“网红”一样,谁有真本事谁就能被重用。 最后说说学习领域,成人教育里那些特别细分的“微专业”还没完全火起来,但是“氛围编程”相关的课程却越来越多。“氛围编程”听起来有点抽象,其实就是让编程变得更轻松、更符合人的情绪和工作环境,就像现在流行的“沉浸式办公”,让学习和工作都更有感觉。 总的来说,过去七个月,AI技术就像在搭积木,一个个新的工具、新的应用、新的需求冒出来,有的已经落地,有的还在成长。虽然里面有很多不确定性,但大方向很明确,就是让AI更懂我们,更融入我们的生活和工作。这就像我们在爬山,虽然路还很长,但每一步都能看到新的风景。
Y11
1个月前
最近和一位AI领域的创业者聊了聊,感觉他对如何构建一家真正的AI公司,有一套非常清晰且深入的思考。在我接触过的AI创业者中,他是把这件事想得最透彻的一位。 现在市面上很多AI创业公司,往往是“草台班子”起步。很多时候,项目一开始就可能走偏了方向。但我觉得,真正能把AI公司做起来的创始人,通常会有几个关键特质和做法: 首先,他们会从一开始就倡导“AI优先”的文化。这意味着公司里的所有事情,都应该用AI的思维去审视和解决,让AI成为驱动一切的核心。 其次,他们会从“第一天”就开始搭建和设计评估系统,并且持续投入构建和迭代评估数据集。数据是AI的根基,没有高质量、持续更新的数据,AI模型就无法真正成长。 再者,他们会深入思考“智能体(Agent)”框架。很多公司可能会直接用现成的框架,但真正有远见的创始人,会考虑魔改甚至自己投入去构建适合自己业务的Agent系统。这就像造汽车,别人给的可能只是零件,自己设计的才是完整的、能跑起来的系统。 在市场定位上,这类创始人也很有深度。他们不会一开始就想讨好大众用户,而是会选择专业人士作为早期用户。因为专业人士能给AI提供更清晰、更有价值的反馈,帮助AI学习和成长;而大众用户往往只能给出模糊的意图,对AI的学习帮助有限。 他们还擅长“小步快跑”,在智能体上取得一些小的成功,同时着眼于沉淀认知资产。这些沉淀下来的东西,比如知识库、工具链、协作模式等,会成为公司的核心竞争力,让公司越跑越快,最终走向更广阔的未来。 对投资人,他们也保持着清醒的认知和极高的溢价力。他们清楚自己的目标,不会为了短期利益或资本压力而盲目扩张,始终坚持自己的战略方向。 在选择具体场景时,他们也很有章法。他们会评估哪些场景是传统方法做不好,但通过智能体却能有效解决的。这个场景不能太简单,否则沉淀不下有价值的东西;也不能太复杂,难以落地。它需要有一定的挑战性,能迫使团队去构建工具、知识库、多智能体协作,甚至强化学习等核心技术,这些最终会成为公司效率引擎的核心资产。 我觉得,这些应该是想做一家有长期价值的AI公司的基本要素。如果创始人在这些层面上犹豫不决、不够坚定,大概率是做不好一个真正的AI产品的。当然,不排除有些“草台班子”通过快速迭代,做个东西出来卖掉或者被收购,但如果真想在AI时代的这一两年里沉淀下有价值的东西,打造一个真正的AI公司,那么选对一个优秀的团队、做好这些基础工作,是非常关键的。
Y11
1个月前
在讨论产品和服务时,理性客观的态度往往能带来更有价值的思考。 以12306为例,这个承载着无数人春运出行需求的平台,近年来通过技术优化和服务升级,确实有了显著进步,比如候补购票功能的完善、界面交互的简化,以及在高峰期的稳定性提升。 但如果有人完全否定其价值,却又说不出具体的改进方向,这样的讨论就容易陷入空泛。 产品的迭代需要基于真实的用户反馈,而不是模糊的“吐槽”。 如果觉得购票过程仍有不便,不妨具体说说:是余票查询的实时性不够,还是支付流程存在卡顿,或是退票改签规则有优化空间? 12306背后是全国铁路系统的复杂调度,要在高峰期处理海量订单,做到零失误几乎不可能,但每一次优化都是在用户需求与系统承载能力之间寻找平衡。 我们可以对产品提出更高的期待,但这种期待应该建立在对实际情况的了解之上。 互联网时代,信息传播很快,但真正有价值的观点往往来自深入的观察和思考。 就像任何一个大型平台,都难免会有用户的不同声音,关键在于这些声音是否能推动产品进步。 如果我们能多一些建设性的讨论,少一些情绪化的指责,或许能让产品在用户与开发者的良性互动中不断成长。 毕竟,无论是12306还是其他产品,最终的目标都是为了让用户的生活更便捷,这需要我们共同的耐心和智慧。
Y11
1个月前
各位开发者和产品经理朋友,不妨花15分钟了解一份值得关注的文档——Lovable的官方「提示词1.1手册」。 这份指南系统讲解了「Vibe Coding」(氛围编码)的完整方法论,从C.L.E.A.R.框架到元提示词等进阶技巧,帮助大家告别无效尝试,让AI协作更精准高效。 所谓C.L.E.A.R.框架,是通过五个关键步骤提升提示词质量:明确目标(Clear)、限定范围(Limiting)、提供背景(Background)、设定标准(Exemplars)、评估迭代(Evaluate)。 比如在让AI设计功能时,清晰说明「用户场景、数据格式、输出逻辑」,就能大幅减少反复修改的时间。而元提示词技巧则是教会我们「如何告诉AI‘你应该这样思考’」,通过预设思考路径,让工具从被动执行转向主动分析,尤其在复杂需求拆解时效果显著。 文档中特别强调了「成本优化」的实用价值:精准的提示词能让AI快速理解意图,减少因歧义产生的冗余回复,直接降低Token消耗和时间成本。对于需要高频使用AI工具的团队而言,这种方法论就像掌握了高效沟通的密码,既提升工作质量,又能在资源有限时实现更大产出。 无论是新手还是资深从业者,都能从这份手册中找到可落地的工具。它没有复杂的技术术语,而是用大量案例说明如何将抽象的AI能力转化为具体的操作步骤。对追求效率的互联网从业者来说,善用工具本质是提升解决问题的能力,而掌握正确的协作方法,正是打开AI价值的关键钥匙。 不妨花15分钟翻阅这份文档,或许会发现它正在改变你与AI协作的方式,让技术与工具真正服务于创造价值的本质。