向阳乔木

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AI领域收入增长最快的创业公司竟然是做数据标注？ 42章经总结：Mercor 高速增长的秘诀与其中的聪明人|对谈 Mercor 首位中国员工虞快 Mercor原本是一家AI招聘公司，现在是硅谷数据标注明星创业公司，他们是如何崛起的？ 一家由三个21岁高中辩论队成员创立的公司，在短短11个月内就实现了从100万到1亿美金的年收入飞跃，创造了历史最快增长纪录！ 当虞快加入时，公司仅50人，如今已扩张到100多人，绝大多数团队成员在美国，平均年龄只有22岁，一半人都有创业经历。 "现在每个月的收入增长百分之五十" ① 业务转型：从AI招聘到专家标注平台 Mercor最初想做"万能招聘平台"，但敏锐抓住了AI行业最痛的痛点 当模型能力提升后，普通标注人员已无法满足需求。 于是，他们转型为AI公司提供高质量专家资源。 这些专家不仅做标注，更重要的是定义数据标注标准，成为模型的"产品需求文档(PRD)"制定者。 与传统数据标注公司区别： Scale AI等传统公司：依赖低成本劳动力(如柬埔寨、越南)做基础标注。 Mercor：招募高专业度兼职专家，如医生、律师、软件工程师等，从简单标注转向复杂的模型评估(evaluation)和基准测试(benchmark) ② 商业模式解析 Mercor本质上解决的是高端劳动力市场的匹配问题。 他们连接AI公司与各领域专家，这些专家主要以兼职形式为AI模型定义数据标准和评估指标，时薪差异巨大： 普通音频标注员：21美元/小时 软件工程师：100-200美元/小时 皮肤外科医生：高达400美元/小时 ③ 业务流程拆解 1️⃣ 获客渠道 推荐计划：占新用户注册的50%以上 主动招聘：AI辅助搜索和招募 广告投放：精准定位目标人群 2️⃣ AI面试系统 数字人面试官进行视频面试 问题由AI根据简历和岗位要求自动生成 面试时长通常为20-30分钟 招聘方可查看带字幕的面试视频，并可点击跳转到特定回答 3️⃣ 智能匹配与验证 AI评估系统综合简历和面试表现打分。 多维度匹配算法排序候选人 防欺诈机制：ID验证、背景调查、简历真实性核查 质量控制：同一问题多人标注比对，异常结果自动标记 ④ 数据标注市场洞察 当前数据标注市场规模约50-100亿美元，三大趋势： 1）市场集中度提升：AI公司倾向于与2-3家主要供应商合作，避免单一依赖风险。 2）服务高端化：随着模型能力增强，普通标注员被专业领域专家取代。 3）评估标准重要性提升：Mercor定位为"评估服务提供商"，其专家定义的评估标准成为模型迭代的PRD ⑤ 行业竞争格局 Scale AI：被Meta收购后业务下滑，客户担忧数据安全 Surge AI：风格低调务实，被视为Mercor的主要竞争对手 Mercor差异化优势：专家质量控制体系 ⑥ Mercor的成功密码 1）闪电决策：不依赖复杂数据分析，更多依靠创始人和核心团队的直觉快速决策。 2）极致执行："说到做到"的文化，承诺的目标一定达成 3）疯狂工作：团队平均每天工作16小时(早7:30-凌晨1:00)，但这是自发而非强制的。 4）人才密度：招聘极富主动性(agency)的人才，工程师产品感极强，无需专职PM ⑦ 招聘哲学 招聘工程师时，除技术能力外，最看重"agency"(主动性)，通过三个问题评估： 1）描述任务时需要多详细？ 2）能独立工作多久？ 3）能否克服困难达成结果？ 一个有趣细节：如果候选人电脑上没有编程IDE，基本会被直接淘汰——"你是软件工程师，电脑里却没有编程环境？" ⑧ 中美创业生态对比 创业文化：美国对失败容忍度高，创业是常态选择；中国创业失败对职业生涯打击较大 人才特点：美国创业者更早接触商业训练，演讲和销售能力从小培养。 工作强度：硅谷早期创业公司同样"卷"，Mercor团队常工作至凌晨，但驱动力更多来自高速增长而非外部压力 年龄差异：美国更接受年轻创始人，Mercor创始团队平均年龄21岁，公司平均年龄22岁
#AI数据标注 #Mercor #高速增长 #专家标注 #硅谷创业公司
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真正AI Native公司的实践探索经验。 最新一期42章经播客总结：组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川 ① AI重构研发流程：效率提升不止十倍 传统互联网公司，代码审查平均要1-2天，而在Palona AI，时间被压缩10分钟。 秘诀是用CodeRabbit工具，完全让AI负责代码审查，半年多的实践证明效率和效果都远超传统方式。 ② AI原生工作流三大原则 1） 默认让AI做所有研发工作 从写文档、写测试、写设计文档到写代码、审查和监控，全流程AI优先。 只有AI无法完成时，人才会介入。 2） Claude Code是最佳AI编程工具 尽管国内受限，但它能力最强，支持二次开发，正如刘小排说：“只要有SOP，就没有Claude Code无法完成的任务”。 3）减少人机交互，消除瓶颈 传统"拉通对齐"会议往往是效率杀手，AI时代需要将上下文直接融入代码库，实现自动同步。 ③ AI时代的新人才标准： 1）上下文提供者 Context Provider 2）快速学习者 Fast Learner 3）创造者 Builder 人不是使用AI的工具，而是为AI提供上下文的赋能者。 Context Provider：提供AI所缺的行业知识和上下文。 Fast Learner：快速掌握"最少必要知识"，重点不是比AI更聪明，而是知道如何引导AI发挥最大潜力。 Builder：对最终结果负责，全流程掌控。 避免因分工导致的上下文传递损耗，一个人就能端到端完成任务。 ④ 组织形态的彻底重塑：按结果分工而非流程 Palona AI的20人团队完全没有全职PM，所有人都直接为业务结果负责： 1）按结果而非流程分工 团队分为商家体验组和消费者体验组，而非前端、后端等技术职能划分。 工程师可以直接修改任何影响其负责结果的代码，无需跨团队协调。 2）工程团队为核心，速度优先 工程师直接参与产品设计、市场沟通，先做出60分产品快速上线。 专业设计师再在此基础上优化至80-100分。 ⑤ 未来组织可能形态 少量核心合伙人+大量专业合同工 核心成员享受合伙人级待遇，同时灵活调用各领域专家资源。 ⑥ 招聘与人才筛选 1）采用Take Home项目测试 要求两天内完成一个必须使用AI才能完成的任务 现场测试：一小时内使用AI理解并改进一个充满"陷阱"的陌生项目 2）团队协作： 会议集中在每天3-4小时，其余时间专注独立工作。 工程师直接拜访客户，获取一手需求，跳过传统的"销售→PM→工程师"传递链条
#AI原生公司 #Palona AI #组织能力 #AI重构研发流程 #新型人才标准
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一个只有16,000人口的加勒比海小岛国叫安圭拉：Anguilla 现在全世界的科技公司、AI爱好者都在疯狂地给他们送钱。 不是因为有石油，不是因有黄金。 只是因为40年前某个普通的下午，一位国际组织的官员在分配互联网域名时，随手给了".ai"这两个字母。 回到1980年代，互联网还只是几个大学实验室里的新玩意儿。 当时国际互联网号码分配局（IANA）按照国家名称给每个国家和地区分配两字母的顶级域名。 安圭拉（Anguilla）得到了".ai" 没人觉得这有什么特别。 毕竟，那时候"人工智能"这个词还只存在于科幻小说里，大多数人连"上网"是什么都不知道。 谁曾想几十年后的今天，AI成了全球最火的概念。 大家都想要一个酷炫的.ai域名。 据传仅2023年一年，这些域名注册费就为安圭拉带来了3900万美元的收入，占这个岛国GDP的四分之一。
#安圭拉 #域名.ai #人工智能 #经济收益 #科技发展
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我去，太强了，一张图让任意AI角色变演员。 文本描述表演和声音，支持20多种语言，中文支持完美！ 国产AI视频方面的进展太快了。 预计国庆后正式发布，相当期待！
AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 251 条信息
#AI #视频 #国产 #期待 #演员
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即梦真正干净去水印！ 生成后，点击想要的图片，点：“去画布进行编辑” 然后在编辑界面，右键图片保存即可。
#去水印 #图片编辑 #右键保存 #即梦 #教程
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Gemini的Deep Research的多开上限是3个
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 95 条信息
#Gemini #Deep Research #多开上限 #3个 #AI
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Veo3最强平替来了 没想到阿里一口气发布了300多个不同的模型。 最喜欢 Wan 2.5 preview 视频生成模型，5s-10s 1080P，音画一体，中文支持完美。 刚测试了个美女转身对口型，表情控制极其好，甚至有皱眉等小细节.. 阿里夸克造点、通义平台的wan 2.5视频排长队... 地址见评论区，后续更新各模型能力评测
阿里开源Wan-Animate，角色动画与替换技术引发热议· 8 条信息
#阿里 #Wan 2.5 #视频生成 #AI #平替
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主流AI爬虫User-Agent大盘点！ 朋友说OpenAI的 GPTBot抓的太凶。 为了GEO效果，又不得不开放各种AI的爬虫。 当然，应该也有伪装这些爬虫UA采集页面。 常见的 AI Bot如下 OpenAI GPTBot 用于模型训练 Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko); compatible; GPTBot/1.1; + OpenAI OAI-SearchBot 用于OpenAI的搜索功能 OAI-SearchBot/1.0; + OpenAI ChatGPT-User 用户与ChatGPT聊天涉及网页访问时触发 Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko); compatible; ChatGPT-User/1.0; + PerplexityBot/Perplexity-User 训练场景：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; PerplexityBot/1.0; +) 用户场景：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; Perplexity-User/1.0; +) Claude-User、Claude-SearchBot ClaudeBot/Claude-User/Claude-SearchBot Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; [email protected]) DeepSeekBot Mozilla/5.0 (compatible; DeepseekBot/1.0; +)。 抖音/字节/豆包AI Bytespider Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.0; Pixel 2 Build/OPD3.170816.012) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.1511.1269 Mobile Safari/537.36; Bytespider
OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 100 条信息
#AI爬虫 #User-Agent #GPTBot #OpenAI #Bytespider
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发现了！最强语音转写神器藏在Lenny大礼包 Lenny大礼包里有个叫granola的应用。 原以为就是做会议纪要的AI工具，平平无奇。 钉钉、飞书不是都有AI会议纪要？ 直到看前同事 zara的用法才知道。 不止会议，任何音视频，它都会后台监听转写文本。 一键摘要总结（支持自定义Prompt） 可能是最好的实时语音转写 + 笔记工具。 注意事项： 1. 会提示不支持Google账号个人版，只支持企业，忽略掉就行，其实还是能安装的。（可能是某个功能不支持） 2. 默认只支持英文，但其实可以通过提示词必须用中文总结。
#Lenny大礼包 #Granola #语音转写 #AI工具 #会议纪要
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《原子习惯》作者写的，有点道理： Before you discover what you love: fewer commitments, more experiments. 在你发现热爱之前：减少承诺，增加尝试。 After you discover what you love: fewer experiments, more commitments. 发现你所爱之后：减少尝试，增加承诺。
#原子习惯 #个人成长 #探索热爱 #承诺与尝试 #生活建议
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“次留”才是衡量产品价值的关键 读到一篇文章，作者在 Every 的创业孵化项目中，连续开发了多个 AI 产品。 TLDR：AI播客产品，比如把会议记录转播客。 Kairos：AI辅助读书软件，划线解读等。 Unwrite： 类似Grammarly的AI辅助写作纠错润色软件。 全部是推广时热门，但第二天用户就想不起来用了。 而他真正成功的产品 Monologue ，只是周末随手开发的。 功能很简单，类似Wispr Flow和Spokenly的 语音转文本工具，反而切中用户刚需。 次日就有用户高频使用，高的一天200次。 创业者常过度关注产品的“首日数据”和“市场机会”。 反而忽略了“第二天用户是否愿意回来”这个最核心的指标。 也就是产品经理常说的“次日留存”，简称“次留”。
#AI产品 #次留 #用户留存 #产品价值 #Monologue
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Moondream3 这个小型视觉模型居然比GPT5、Gemini、Claude4都要强！ 一款新架构的视觉语言模型（VLM），用9B参数的MoE，实际激活参数仅2B。 视觉推理能力强：不仅能识别物体，还能理解复杂场景和指令。 易于训练和定制：可针对专业视觉任务训练，如医学影像、安防等复杂场景。 推理速度快：适合需要实时响应的应用，如无人机巡检、安防监控等。 运行成本低：适合大规模图片处理场景，降低企业使用门槛。 结构化输出与OCR：能直接生成JSON、Markdown等结构化数据，OCR识别能力显著提升。 已开放预览，支持在线体验和下载。
智谱直播发布全球最佳视觉模型GLM-4.5V，挑战AI视觉领域极限· 10 条信息
#Moondream3 #视觉语言模型 #VLM #AI #开源
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有传言称 Gemini 3.0 Pro 和 Claude 4.5 Sonnet 可能在本周发布... 看看新的大模型SOTA会有什么惊喜。
Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 222 条信息
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 559 条信息
#Gemini 3.0 Pro #Claude 4.5 Sonnet #大模型 #发布 #SOTA
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今晚和朋友们一起直播学习Trickle的用法。 昨天手搓了一个案例，其实还想做一个给孩子用的英语学习工具。 用上Seedream4生图、Minimax生成TTS、Veo3生成视频等，未来的AI编程工具一定是多模态的。
#AI编程工具 #多模态 #英语学习工具 #seedream4 #MiniMax
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嫌弃 AI 生成的内容太短，水字数，没案例？ 突然发现 Gemini 基于大纲写作的能力太强了。 每次生成好内容后，点右侧的“更改长度”图标，滑块往下移动到最大。 反复几次操作，发现AI会迭代扩充：不仅补充内容，调整结构，还会补充了案例，添加实操指导。 有点像孙悟空的金箍棒，只需要念“再长点、再长点、再长点”... 不是水字数，真的会思考补齐文章缺的部分。 谷歌技术真的强，超预期的强。
Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 222 条信息
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 559 条信息
#Gemini #AI写作 #内容扩充 #案例补充 #超预期
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总是能在飞书看到神级文档... 作者在天津，今儿晚上一起撸的串。 他抓取整理了全球博物馆155万份藏品和画册，放在了飞书文档。 用飞书的各种功能实现自动翻译、搜索，绝了！ 地址见评论区
#飞书 #博物馆藏品 #自动化翻译 #天津 #撸串
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掘金热帖，程序员如何高情商表达，真相了！ “这个需求做不了” ->“这个需求很有挑战，我需要先调研看看” “我以前都是这么做的”->“我过去是这样做的，但不确定是否适合现在的情况，需要先确定一下” “这个不归我负责”->“这个事情谁更熟悉？我可以协助”
#程序员 #高情商 #沟通技巧 #职场 #积极
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用Trickle做了个AI书籍解读 Podcast 网站。 上传音频、封面，添加Markdown介绍。 绑定自己的二级域名，done！ 体验地址见评论区
#AI书籍解读 #Podcast网站 #Trickle #二级域名绑定 #Markdown介绍
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神器：让邮件订阅的Newsletter变成RSS订阅源 很多AI Newsletter内容优质，但不习惯邮箱阅读。 发现一个有趣的网站叫kill-the-newsletter .com 想订阅某个Newsletter，先用它生成一个邮箱订阅。 自动会生成一个xml的RSS订阅地址。 用folo等RSS订阅器订阅即可。
#newsletter #RSS订阅 #kill-the-newsletter.com #邮件订阅 #AI
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朋友分享的PPT，郑州帮做小红书真有一套系统的方法 摘录：小红书三大笔记形态
#郑州 #小红书 #PPT #营销方法 #积极
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Remio这个AI知识管理+笔记产品不知道哪个国内团队做的，相当完善。 最近AI蝗虫群都在聊，我刚简单试了下： 1. Chrome插件全文/划线收藏 2. 笔记和本地文件RAG，Copilot 对话 3. 支持主流大模型自定义API和本地模型 4. 录音转文字，自动摘要 基本是依照第二大脑理论做的AI笔记产品，感觉有潜力！
#Remio #AI知识管理 #笔记产品 #第二大脑 #潜力
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一套研究学习分享工作流： 1. Gemini Deep Research 调研感兴趣的话题内容 2. 网页生成提示词 + Claude Sonnet 4 生成响应式网页 3. 截图重点内容分享 下一步可尝试流程：复制重点内容文本用Seedream4生成更适合分享的图片信息
谷歌Deep Research：AI操作系统雏形？· 95 条信息
#Gemini #Claude Sonnet #Seedream #研究学习分享工作流 #网页生成
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字少事大啊，果然。
#字少事大 #果然 #新闻
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ChatGPT全球周活7亿，消息量25亿条，10%成年人用过。 到底大家在用ChatGPT干啥？ OpenAI最新论文发现 大家最常干的事其实不是“创造”，而是“辅助”。 写邮件、改评论、编辑文本，占了18%，其中 2/3的写作任务，都是在用户已有内容基础上改写。 AI提升表达，不是替代创作。 学习辅导需求也很强烈。 AI老师讲解知识，记住你的学习进度，每天提醒你进步。 “随叫随到”的老师，大家都想要。 How-To场景也很火。 比如“如何优化简历”、“如何搭建Shopify店铺”、“如何备餐”。 问“怎么做”的人特别多。 健康和自我管理，AI健身教练、营养师、护肤顾问开始流行。大家已经愿意把身体托付给AI。 翻译需求也不少。 用户希望AI懂语境、懂俚语、本地文化。 编程场景没想象中火,实际只有4.2%的对话量,远低于Claude的33%。 情感陪伴被媒体吹得很热，但实际只有2.3%，游戏和角色扮演类仅占0.4%。 产品购买场景占比不高，但商业空间巨大。用户直接问AI买什么，让AI推荐。 我好奇：其他AI工具大家都怎么用？ 所以我Vibe Coding了一个工具，分析了Gemini、Grok、豆包、Kimi等国外国内AI助手。 下面讲讲我是如何开发的，有什么有趣的结论：
#ChatGPT使用情况 #AI辅助工具 #用户行为分析 #AI应用场景 #Gemini等AI助手
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Google设计师分享自己如何Vibe Coding
#Google #设计师 #Vibe Coding #分享 #技术