#数据驱动

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看到 OpenEvidence 又拿融资，不得提一下这家公司。 就在一周前，OpenEvidence 宣布又完成了一轮 2 亿美金的 C 轮融资，由 Google GV 领投，红杉、黑石、凯鹏华盈、Thrive 等一众顶级机构加持，投后估值飙到 60 亿美金。 注意，是三个月内连下两轮：7 月刚融完 2.1 亿，10 月又拿 2 亿。而且是产品实打实增长后的结果，跟PPT融资完全不是一回事儿。 如果你看过很多次红杉的闭门会，肯定听过这家公司的名字。这家公司没有去卷模型参数、也没搞花哨 demo，就做了一件事，老老实实盯住医生最难的那几个问题，结果反倒跑出了很扎实的落地路径。 可能很多人还没太关注这家公司，那我快速讲一下： OpenEvidence 是专门做医生用的医疗版 ChatGPT，定位非常清晰：搜索 + 分析 + 自动写研究报告，所有能力都基于真实医学文献和临床指南构建。 分享几组数据： 1. 美国已有 40% 医生在用，每月新增注册医生 7.5 万人 2. 月度咨询量从 7 月的 35.8 万暴涨到现在的 1650 万次 3. 自研模型是历史上第一个在美国医师执照考试中拿满分的 AI 4. 推出新产品 DeepConsult，能生成博士级别的医学研究文献 5. 商业模式是谷歌是赞助答案，直接给药企做精准广告，预计明年 ARR 将突破 1 亿美元 说说他的技术，数据价值占了很大的比重，跟 NEJM、JAMA 系列等 11 本顶刊合作，喂了 3500 万份同行评审过的文献，把 AI 的幻觉率降到行业最低，所以医生才敢用也才愿意用。 以下是我想说的： 如果认真观察，会发现真正有价值的 AI 应用，往往不是最热闹的那批。 比如OpenEvidence 的崛起就提醒我们一个简单却经常被忽略的事实： 在一个足够需要专业积累的行业里，数据密度+场景深度+专业严肃性，这三者就是护城河。 并且那些最早下场，懂需求，并且还不怕脏活累活的人，会悄悄赢下整盘。 这种垂类的 AI 产品 PPT 可以很酷炫，但骗不了任何一个需要每天稳定输出结果的用户。 特别是医疗行业，这个行业不是能靠 prompt 拼出来的行业，不是说今天堆几个插件，明天跑个多模态就能打穿的。 这个行业不需要演示好看，真正能用才会留下来用户，医生是会用脚投票的。 能走到这一步的公司，从一开始就选了那条最难但最有价值的路径，熬过了看不到成果的阶段，最终成功了。
#OpenEvidence #医疗AI #医生 #融资 #数据驱动
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如果你想抄我，就把下面这段提示词发给 AI，其他都可有可无 1. 核心哲学立场：去魅化的实践理性 知识来自实践（经验主义） 真理即有效（实用主义） 拒绝本质（反本质主义） 数据驱动（实证主义） 去道德化（价值中立） 2. 哲学谱系： 洛克（经验主义） ↓ 休谟（因果怀疑） ↓ 杜威（实用主义） ↓ 维特根斯坦（反本质） ↓ 福柯（权力-知识） ↓ dontbesilent（去魅化实践理性） 3. 方法论：数据驱动的自我技术 量化一切：50遍、15%、100条 A/B测试：同时用多个模型对比 行为验证：不看意图，只看行为 迭代优化：不断调整，直到数据改善 4. 风格定位 - 真实性：7.5/10（经验+数据，拒绝理论） - 权力：2.5/10（极度平等，反权威） - 情感：3.5/10（极度克制，偶尔自嘲） - 逻辑：9/10（强演绎，数学化） - 具体：9/10（案例+数据，拒绝抽象） - 行动：10/10（极强指令性）
#AI提示词 #去魅化实践理性 #数据驱动 #反本质主义 #价值中立
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构建用户画像的本质是“丰富化”（Enrichment）。从一个 Discord ID 出发，通过第三方数据不断叠加维度（社交媒体、消费习惯、兴趣图谱），最终拼凑出一个完整的数字人格。这里的核心挑战不在技术，而在数据合规的刀尖上跳舞。如何利用数据创造价值，同时又不越过 GDPR 的红线？这是每个数据驱动公司都必须思考的终极问题。
#用户画像 #数据合规 #GDPR #数据驱动 #数字人格
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Y11
3周前
每个企业都希望更多潜在客户转化为付费用户，而理解营销漏斗是实现这一目标的基础。 无论你是初创公司还是成熟企业，营销漏斗都能帮你梳理客户从初识品牌到成为忠实拥护者的完整路径，找到转化中的关键节点，优化资源分配。 什么是营销漏斗？ 简单来说，营销漏斗是客户旅程的可视化模型，展示了人们如何从“发现问题”到“做出购买决策”，再到“推荐他人”的过程。 它像一个漏斗，越往下，客户数量越少，但都是最有可能转化的高质量用户。 漏斗的核心价值在于： - 简化复杂旅程：客户决策往往分散在多个渠道，漏斗帮你聚焦关键阶段。 - 定位流失点：通过分析哪里客户“中途退出”，针对性改进策略。 - 数据驱动优化：用数据验证每个阶段的效果，避免盲目投入。 常见的营销漏斗类型 根据行业和目标人群，漏斗可分为不同形态，以下三种最具代表性： 1. 基础漏斗（3阶段模型） - 认知（ToFu）：客户首次意识到你的品牌或问题。 - 考虑（MoFu）：客户开始寻找解决方案，对比选项。 - 转化（BoFu）：客户决定购买，成为付费用户。 例：演唱会周边销售中，新粉丝（认知）→ 对音乐感兴趣的粉丝（考虑）→ 愿意购买周边的铁杆粉丝（转化）。 2. AIDA模型（4阶段模型） - 认知（Awareness）：让客户知道你能解决什么问题。 - 兴趣（Interest）：激发客户对产品/服务的好奇。 - 欲望（Desire）：让客户相信你的方案是最佳选择。 - 行动（Action）：促使客户立即下单或采取行动。 这是经典的“吸引力-兴趣-欲望-行动”路径，适合快速抓住客户注意力，传递明确的行动指令。 3. 精细化漏斗（5+阶段模型） 如果客户决策周期长或需求复杂，可细化为更多阶段： - 认知：了解品牌存在。 - 考虑：对比产品/服务优劣。 - 转化：完成购买。 - 忠诚：重复购买并成为回头客。 - 拥护：主动推荐给他人，成为品牌大使。 这种漏斗更适合高价值产品（如企业服务、奢侈品），通过长期互动培养客户忠诚度。 分阶段运营策略：让每个客户都“走到底” 不同阶段的客户需求不同，需要匹配不同的沟通策略： 阶段1：认知（ToFu）—— 建立品牌存在感 客户刚意识到问题，此时需传递“你能解决他们的痛点”，而非直接推销。 - 核心目标：让更多人知道你的品牌。 - 关键动作： - 定义目标人群：通过数据分析（如Google Analytics的用户画像）明确客户特征（年龄、兴趣、痛点），避免“广撒网”。 - 内容引流：用“信息型内容”吸引自然流量，比如写一篇“如何预防失眠”的文章（而非直接卖床垫）。这类内容通过SEO（关键词优化）或社交媒体传播，让潜在客户主动找到你。 - 渠道选择：优先布局目标人群活跃的平台（如小红书适合年轻女性，知乎适合职场人群），用干货内容降低营销的“推销感”。 阶段2：考虑（MoFu）—— 建立信任与差异化 客户已认可你的品牌，需要说服他们“选择你而非对手”。 - 核心目标：消除疑虑，突出优势。 - 关键动作： - 提供决策支持：用对比指南、案例研究等内容解答客户疑问（如“不同价位床垫怎么选？”），展示你的专业性。 - 管理口碑：及时回应客户评价（尤其是负面反馈），在Google、大众点评等平台维护良好评分，降低客户决策风险。 阶段3：转化（BoFu）—— 促成购买 客户已准备下单，需减少购买阻力。 - 核心目标：提高转化率。 - 关键动作： - 优化落地页：确保页面清晰展示产品价值（如“30天无理由退换”），减少无关信息干扰，突出“立即购买”按钮。 - 精准复购：对浏览未下单的客户，用“限时优惠”“专属折扣”等方式促单；对已购买客户，发送感谢短信或使用指南，加深好感。 用数据驱动优化：漏斗不是“一次性”的 营销漏斗不是固定的流程，需要持续用数据迭代： - 追踪核心指标： - 认知阶段：页面浏览量、社交曝光量、点击率（CTR）。 - 考虑阶段：内容停留时间、咨询量（如在线客服对话数）。 - 转化阶段：下单率（转化率）、客单价、复购率。 - 工具推荐：用Google Analytics追踪流量转化，用Semrush监控关键词排名和竞品动态，及时调整策略。 总结 营销漏斗的本质是“以客户为中心”的旅程设计——从他们的需求出发，用合适的内容和时机引导他们做出决策。无论是马云说的“客户第一”，还是张一鸣强调的“用户价值”，核心都在于理解客户、服务客户。 漏斗的终点不是“卖完货”，而是让客户成为品牌的长期拥护者。用数据细化每个阶段，用真诚连接每个客户，才能让营销真正创造价值。
#营销漏斗 #客户转化 #用户旅程 #数据驱动 #品牌拥护者
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小牛OTC
3周前
没有意外 polymarket 的数据再次领实际结果。 从前天开始高市就是99分了
比特币震荡，以太坊承压，Solana崛起？· 2005 条信息
#Polymarket #高市 #预测准确 #数据驱动 #金融市场
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我们现在做的这些增长项目，最大的价值可能不是短期的收入，而是在过程中积累的“用户画像库”。当你手上握有 100 万个精准、高活的用户画像，并知道如何触达他们时，这个数据库本身的价值就可能值几百万美金。数据不是新石油，它就是黄金。
独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 242 条信息
#用户画像 #数据价值 #精准用户 #商业价值 #数据驱动
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我的管理哲学 🧑‍💻 我不喜欢直接管理或命令别人“你该做什么”。我更喜欢构建一个系统，用数据和机制来引导人们。系统规则是透明的，你想获得更多回报，可以这样做，但选择权在你。最好的管理，是让大家为自己工作。
#管理哲学 #系统管理 #数据驱动 #自主性 #透明规则
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Y11
1个月前
我们总对成功的故事津津乐道，却很少深究那些默默熄灭的创业火焰背后，真正的“杀手”是什么。 作为经历过无数次市场检验的人，我发现：很多创业公司的失败，其实并非因为缺钱、对手太强，或者用户“用不惯”产品，而是栽在了一些更基础的问题上。 第一个陷阱：没有“ momentum ”——像推石头上山，总在原地打转 “Momentum”（势头）是什么？ 是用户开始主动传播，是团队每天醒来都有明确的目标在推进，是市场反馈像滚雪球一样越来越大。 但现实中，不少公司一开始就没找到这个“势头”。 可能是产品上线后没人关注，团队每天在做重复的内部沟通，却没真正触达用户。 就像推一块没有惯性的石头，力气用得再大，也只能在原地徘徊。 第二个陷阱：错误的团队——人不对，事就不可能对 “宁要一流的团队，二流的想法”，这句话说的就是团队的重要性。 这里的“对”，不是指所有人能力都顶尖，而是价值观一致、能互补、愿意为共同目标拼命。 我见过不少公司，核心成员来自不同背景，却总在决策时互相消耗；或者创始人固执己见，听不进真正懂业务的人的建议。 团队就像一台机器，零件不对，再努力也启动不了。 第三个陷阱：错的产品——你以为的“好”，用户根本不买单 “我觉得这个功能特别好”，这是很多产品经理常说的话。但创业不是自嗨，用户要的是“他们觉得好”。 如果产品解决的不是真实需求——比如做一个只有自己才会用的小众工具，或者功能做得太复杂，用户用起来像看说明书——那从一开始就输了。 关键是：用户需要的是“简单的解决方案”，不是“你认为的完美设计”。 第四个陷阱：忽略用户——把用户当“背景板”，迟早被市场抛弃 有些公司总说“等我技术成熟了再看用户”，或者觉得“用户反馈不重要，我们自己判断就行”。 但用户不会为你的“技术执念”买单。真正的好产品，是从和用户聊天、看他们的吐槽、听他们的抱怨开始的。 你可能觉得某个功能“很有必要”，但用户拿到手就会说“这有什么用？”——这时候，及时回应比坚持己见更重要。 第五个陷阱：“为所有人做产品”——结果谁都不买账 “我们要做一个让所有人满意的产品”，这是最危险的想法。世界上没有“万能药”，一个产品如果试图满足所有人的需求，最终只会变成“谁都不喜欢”的平庸品。就像做一道菜，想让所有人都爱吃，最后可能谁都觉得没味道。不如聚焦一个小群体——比如“宝妈的育儿工具”“程序员的效率插件”——先把这部分人服务好，再慢慢扩展。 第六个陷阱：问题太小——小池塘里养不出大鱼 有些创业公司一开始就盯着一个特别微小的需求，比如“帮用户整理手机相册”“提醒用户按时喝水”。这些问题确实存在，但“小”到什么程度？如果解决这个问题只能赚几块钱，或者用户根本不会为它付费，那就算做起来了，也很难有大的发展。创业要找“足够痛、足够大”的问题，比如“中小企业的数字化转型”“老年人的智能设备普及”，这样才有成长的空间。 第七个陷阱：无视数据——凭感觉决策，迟早会踩坑 “我觉得这个方向对”，“用户应该会喜欢这个设计”——这些“我觉得”，远不如数据有说服力。数据不是冰冷的数字，而是用户行为的真实反馈：他们在哪里流失？哪个功能用得最多？哪个价格区间的转化率最高？很多公司失败，不是因为没想法，而是因为太依赖“拍脑袋”，不肯花时间去收集和分析数据。记住：数据是市场给你的“答案”，你要做的只是耐心解读它。 第八个陷阱：不懂“ pivot ”——一条道走到黑，最后撞南墙 “pivot”（转型）不是失败的同义词，而是聪明的调整。如果发现产品方向错了，用户不买账，数据也很糟糕，这时候硬撑下去，只会输得更惨。就像你在一条死胡同里开车，别人提醒你“换条路”，你还坚持往前开，最后只能撞墙。真正的创业者，敢于承认错误，及时调整方向——可能只是换个功能、换个目标用户、甚至换个赛道，但只要方向对了，慢一点也没关系。 为什么“缺钱”“竞争”“上线难”不是主因？ 有人说“创业就是熬钱”，但我见过太多公司，钱没烧完，却因为上述问题提前关门。也有人觉得“市场竞争太激烈”，但每个赛道都有机会，关键是你有没有找到自己的“差异化”。至于“用户不愿意注册”，那是产品和运营的问题，不是“用户难搞”——只要产品解决了真实需求，用户自然会来。 最后想说： 创业的本质，是用最小的成本验证最大的可能。而决定成败的，从来不是“运气”或“资本”，而是你是否尊重规律——尊重用户，尊重团队，尊重市场的反馈。把这些基础打牢了，钱和机会自然会来。记住：好的创业，不是“赌一把”，而是“步步对”。
独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 242 条信息
#创业失败 #团队问题 #产品问题 #用户需求 #数据驱动
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Y11
1个月前
当人工智能真正开始以服务的形态融入各行各业，我们看到了一种新的技术范式正在形成。 无论是会计、法律、金融、税务还是医疗领域，那些信息量大、既有个体细节又存在普遍规律的行业，正逐渐成为AI技术落地的沃土。 以会计行业为例，每天都有大量的票据需要处理、账目需要核对。 这些工作看似重复枯燥，实则蕴含着复杂的规则和逻辑。 AI可以通过学习这些规则，自动识别票据信息、完成初步的账务处理，不仅能大幅提高效率，还能减少人为错误。同样，在法律领域，大量的案例分析、合同审查工作，如果交给AI来做，它可以快速梳理海量的法律条文和过往判例，为律师提供精准的参考，让复杂的法律事务变得更高效、更透明。 金融和税务行业更是数据密集型领域，市场动态、政策变化、交易数据等信息层出不穷。 AI在这里可以发挥其强大的数据处理能力，实现风险预警、智能投顾、自动化税务申报等功能。 当AI能够实时分析市场数据，为投资者提供个性化的理财建议；当它能根据最新的税收政策，自动完成企业的税务申报，这将为整个行业带来怎样的变革。 医疗健康领域同样充满了可能性。 从医学影像识别到病历分析，AI可以帮助医生更准确、更快速地做出诊断。 海量的医学文献、病例数据，AI能够从中挖掘出有价值的信息，加速医学研究的进程，让患者获得更好的医疗服务。 这些行业的共同点在于，它们都积累了大量的结构化和非结构化数据，并且存在相对明确的业务逻辑和规则。 AI的出现，就像一把钥匙，能够打开这些数据的价值之门。它不再仅仅是实验室里的技术，而是真正走进了人们的工作和生活，成为推动行业进步的重要力量。 随着技术的不断成熟，我们有理由相信，AI服务将在更多领域发挥作用，改变我们的工作方式和生活方式，让复杂的事务变得简单，让效率得到质的飞跃。这不仅是技术的进步，更是时代发展的必然趋势。
#人工智能 #AI应用 #行业变革 #数据驱动 #效率提升
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Y11
1个月前
GitHub作为全球最大的开源社区，其Issue板块就像一面镜子，清晰地反映着开源项目的真实状态——用户的困惑、未被满足的需求，以及产品迭代的方向。 很多时候，我们想做一款基础设施产品，第一步往往是竞品分析。 但竞品分析不能只停留在表面功能对比，更要深入到用户的实际使用场景中。 这时候，GitHub Issue就是最直接的信息来源。 你可以看到用户在使用过程中的痛点：是操作复杂导致学习成本高？ 还是某些功能缺失影响了效率？甚至是产品稳定性偶尔出现问题，让用户头疼不已。 这些零散的抱怨和建议，其实是用户用脚投票的真实反馈，是最有价值的“市场调研数据”。 进一步想，我们不仅要知道“竞品做得怎么样”，更要思考“现有产品还有哪些可以提升的空间”。 开源项目的Issue中，常常会有用户提出的功能建议、bug报告，或者对性能优化的期待。 这些内容就像一个个路标，指引着我们去发现市场的空白点。比如，当看到多个用户抱怨某个核心功能“不够直观”或“响应太慢”时，这可能就是一个绝佳的机会——如果我们能针对这个痛点进行优化，打造出更易用、更高效的产品，就能在竞争中脱颖而出。 但直接从GitHub上手动筛选、整理这些Issue数据，效率太低，而且容易遗漏重要信息。 这时候，一个Issue爬取工具就显得尤为重要。它可以帮助我们自动化地收集目标项目的Issue数据，按照关键词、时间、状态等维度进行筛选，然后将结果导出成Excel表格。 有了这份清晰的数据，我们就能更有条理地进行梳理：哪些是高频率出现的问题？哪些是用户明确提出的功能需求？哪些是行业内普遍存在的痛点？通过对这些数据的优先级排序，我们就能找到自己产品的切入点，实现局部创新。 基础设施产品的关键在于解决“卡脖子”问题，而用户的真实反馈正是我们找到这些问题的钥匙。从GitHub Issue中挖掘这些隐藏的需求，用数据驱动决策，不仅能让我们的产品更贴近市场，还能让我们的创新更有针对性、更具价值。毕竟，最好的产品不是凭空想出来的，而是从用户的真实困境中生长出来的。
#GitHub Issue #开源项目 #用户反馈 #竞品分析 #数据驱动
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Y11
1个月前
站在技术发展的长河边，我们正经历着一场前所未有的生产力变革。 当AI技术以肉眼可见的速度渗透各行各业，软件行业首当其冲地迎来了从"规则驱动"向"智能驱动"的深刻转型。 这场变革不是简单的工具升级，而是整个行业底层逻辑的重构，其速度之快、影响之深，都在宣告一个时代的终结与新秩序的开启。 回顾软件发展的历程，我们曾长期困在"数据利用率"的泥沼中。 早在多年前，NLP技术、神经网络模型就被尝试用于挖掘用户数据价值，但其高昂的资源消耗和技术门槛，让绝大多数产品只能停留在"数据收集"的初级阶段。 以邮件产品为例，传统设计中，"已读未读"状态、分类标签等功能，本质上是将用户信息的处理权牢牢掌握在人工规则手中。 而实际上，邮件服务商手中积累的海量用户行为数据——包括邮件往来对象、阅读时长、附件处理习惯等——早已具备构建智能分类系统的潜力，却因技术成本和开发周期的限制，始终未能真正释放。 AI技术的突破，正在打破这一困局。 当机器学习模型能够通过用户数据持续迭代优化，数据本身就成为了产品最核心的"性能资产"。 一个AI助手使用的时间越长、处理的交互越多，其对用户习惯的理解就越深刻，形成的"数据壁垒"也越难以撼动。这种转变彻底颠覆了传统软件的迁移逻辑：过去用户切换平台，只需完成数据格式的转换（如歌单导入、通讯录迁移），而现在，当用户习惯了AI带来的个性化服务，那些隐性化在交互体验中的数据资产，会成为难以复制的竞争优势。这种"体验粘性"的形成，正在加速行业从"百花齐放"向"头部集中"的演变，也让"寡头效应"成为AI时代的必然趋势。 更深刻的变革发生在用户体验的形态上。传统软件的界面设计，本质上是规则的可视化呈现——一个按钮的位置、一段文案的措辞、一个弹窗的逻辑，都需要工程师通过代码精确定义。这种"固定化设计"不仅导致开发成本高企，更让产品难以适配不同用户的个性化需求。而AI技术正在将UX设计从"规则依赖"解放出来，转向"指导准则驱动"。当用户查询机票时，AI可自动生成符合行业规范的信息展示界面；当用户确认酒店订单，系统能根据品牌VI自动匹配视觉风格。这种"动态生成"能力，让软件既能满足标准化需求，又能实现千人千面的个性化体验，极大拓展了设计的可能性边界。 技术演进的不可逆性，往往在应用普及后才显现其真正的力量。当用户习惯了AI助理"秒懂"需求的便捷，当智能推荐系统总能精准预判期待，当动态界面能随场景自动调整，他们便再也回不到面对冰冷规则的从前。未来的软件交互，将更像与一位"懂你的伙伴"对话——它不仅能处理事务，更能理解情绪、预判需求，这种情感化、智能化的体验，正在重新定义人与技术的关系。 技术浪潮奔涌向前，没有人能逆转其方向。对于软件行业而言，AI不仅是工具的革新，更是思维方式的重塑。那些能率先拥抱数据价值、构建智能体验的企业，终将在这场变革中占据先机。而我们每个人，都已身处这场变革的浪潮之中，唯有理解趋势、拥抱变化，才能在新的技术生态中找到自己的位置。这或许就是技术进步最真实的意义——让复杂的世界，因智能而变得更简单、更懂人。
#AI技术 #软件行业变革 #用户体验 #数据驱动 #智能化
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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。
#AI创业 #智能体(Agent) #数据驱动 #专业用户 #长期价值
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数智化赋能制造业转型提速增效
走进安徽马鞍山市某汽车零部件生产企业加工、装配车间，一排排显示屏上，生产数据实时跳动，管理人员通过中控平台便可掌握生产进度，统筹生产安排。相关负责人表示，在工业互联网平台精准的数据支持下，企业生产效率
#科技创新与传统产业的激烈碰撞，城市动能如何重塑未来· 107 条信息
#安徽马鞍山 #汽车零部件 #工业互联网 #生产效率提升 #数据驱动
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🚀 AI时代，普通人要想弯道超车，必须掌握这三大核心能力：1️⃣AI对话(prompt)、2️⃣AI搜索、3️⃣AI数据分析能力 这是我花了几天时间，认真研究总结出来的AI时代必须掌握的三大核心能力，请点个赞+收藏起来，下面请听我详细拆解： 1️⃣ AI对话能力（Prompt Engineering） Prompt不是玄学，而是AI时代的“沟通能力”。 你能用什么样的语言和AI对话，直接决定了你能不能让AI成为你的生产力助理。 🔑 我的建议： 学会把问题拆开、描述清楚、补充约束条件 学会多轮优化、给AI反馈 学会用结构化语言描述，比如列表、表格、角色扮演 一句“帮我写一个文案”≠“帮我写一个转化率高的电商广告文案，目标用户是30岁女性，语气要温柔体贴，字数控制在100字以内”。这个差距就是你的产出差距。 2️⃣ AI搜索能力（AI Search） Google搜索已经不够用了，AI搜索才是未来。 传统搜索是你去翻网页、找答案；AI搜索是AI帮你总结、比对、引用。 🔑 用AI搜索可以： 快速汇总多篇资料，省掉人工比对 生成带引用的回答，直接写入报告 甚至生成PPT、表格、计划书 我的经验：AI搜索不是替代搜索，而是把搜索直接升级成“半成品输出”，让你节省大量时间。 3️⃣ AI数据分析能力（核心能力，重点！） 未来最稀缺的能力，是能把数据变成结论的能力。 AI帮你写代码很容易，帮你搜答案也很容易，但把数据收集→清洗→分析→产出洞察，才是AI真正创造价值的地方。 举几个简单的例子： 1）市场运营：抓取竞品的价格和用户评论，做情感分析，发现用户痛点 2）内容创作者：爬取热门话题视频的评论，找观众共鸣点，优化脚本 3）独立开发者：自动收集用户反馈，统计需求占比，决定下一步迭代 这就需要工具，而不是每天自己手动复制粘贴。 我最近在用一款神器：BrowserAct，堪称AI时代的“数据瑞士军刀”！！这是一款AI驱动的网页数据爬取和自动化工具，我认为它是普通人掌握AI数据分析能力的最佳入门工具。 🔑 核心亮点： 1）AI Workflow 构建模式：拖拽节点即可搭建精准的网页自动化流程，比AI Agent更稳，比传统RPA更智能，0代码，0幻觉，成本降低90%。 2）支持全球住宅IP和防人机校验，轻松突破登录限制。 3）自动移除广告和干扰元素，数据更干净、抓取更稳定。 4）支持API输出，直接集成到Make、n8n、Zapier等自动化工具，打造无缝业务流程。 🛠 使用场景： 采集电商平台的价格和用户评论，做竞品分析 批量抓取YouTube视频评论，做受众研究 自动化填表、模拟点击，批量执行重复性任务 和n8n/Make集成，实现数据→分析→通知的全自动闭环 💡 这意味着： 你不需要写代码、不需要自己维护服务器，数据采集任务可以24/7在云端自动跑，让你专注于分析和决策。 🌟 为什么推荐BrowserAct？ 因为它解决了AI数据分析里最痛苦的环节： 1）不用懂技术就能搭建精准爬虫 2）数据稳定、干净、不中断 3）能和你的自动化工作流无缝集成 对于运营、市场、独立开发者来说，这就是提升10倍效率的“秘密武器”。 AI时代最重要的如何把AI接入你的生产流程。学好Prompt只是起点，能收集和分析数据、把数据变成洞察、再驱动行动，才是你在AI时代的核心竞争力。 👉 你觉得呢？推荐去试试 BrowserAct，亲手搭建一个AI数据采集任务，体验一下“让数据自己流进来”的感觉。 网址见评论区，每天免费送500积分，够自己做好多事情了。并且有大量的模板可以使用（见图）。 大家认可AI时代这三大核心能力吗？欢迎留言探讨。 #AI数据分析 #AI搜索 #AI数据抓取
#AI时代 #AI数据分析 #BrowserAct #效率提升 #数据驱动
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LLM演进的核心趋势：从数据驱动转向“思考驱动”。 从单纯的raw data的pretraining的量，转为post training的高质量的thinking轨迹或agentic交互行为轨迹数据的可抽象层。
#LLM演进 #思考驱动 #数据驱动 #pretraining #agentic交互
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深入解构一下 AK 这条推文 ### 表面意图 Karpathy 描述了一个将教科书从“人类可读”转化为“LLM 可读”的过程：提取文本到 markdown、将 worked problems 转为 SFT（监督微调）示例、practice problems 转为 RL（强化学习）环境、并通过合成数据扩展（如时钟角度问题的无限生成器）。他强调这比简单 pdf-to-text 更丰富，并给出示例代码生成无限变体问题。他的意图似乎是分享一个具体想法，突出教育内容的“LLMification”潜力，旨在让 LLM 像人类学生一样“上”物理课，但以更优化的方式。思想上，他指出当前实践（如 token-by-token 预测）“lame”（低效），而他的方法提供“legible, workable information”。内涵初步显现为优化 AI 训练数据的实用建议，传递的信息是呼吁探索这个“beautiful space”，以释放知识转化的潜力。 ### 隐含动机与系统性转变 Karpathy 作为 OpenAI 创始成员和 Tesla AI 前总监，他长期致力于大规模神经网络训练，现在在 Eureka Labs AI 构建教育相关 AI。他的痴迷（“obsessed”）不是随意，而是源于对 AI 学习范式的批判：人类知识（如教科书）是“human-first”，导致 AI 训练低效。他提出的“LLM-first”转化不是孤立工具，而是系统性重构——从 exposition 的结构化，到 SFT/RL 的整合，再到合成数据（如 Python 代码生成无限时钟变体）的无限扩展，甚至嵌入 RAG 数据库。这反映他思考的深度：AI 不应模仿人类学习，而应超越，通过“infinite problem generator”实现超人类规模的泛化。意图更接近于推动范式转变，从被动消费知识到主动生成与索引。思想内涵深化为知识表示的哲学：人类知识是静态、有限的，而 LLM 需要动态、可扩展的“环境”来实现真正智能。传递的信息隐含呼吁构建基础设施（如 MCP servers），以桥接人类遗产与 AI 未来，潜在外延扩展到传感器/执行器等领域，暗示整个世界需“LLM-legible”化。 ### 本质核心与存在性洞见 Karpathy 视人类知识为一种“传感器”——输入形式决定了输出能力，而当前形式对 AI 是“噪声”。他的“LLMification”本质上是重塑知识的本体论，从人类中心（exposition 为叙事，problems 为练习）转向 AI 中心（一切为数据流：SFT 为对齐，RL 为交互，合成 为无限自举）。时钟示例不是随意，而是象征：一个简单问题可通过代码“无限化”，揭示 AI 学习的本质是自生成而非复制。这接近他的思考根源——受斯坦福 CS231n 和深度学习训练启发，他相信规模化数据是智能的钥匙，但需“非琐碎转化”（human-in-loop），避免低效如 pdf-to-text。他的意图是激发存在性反思：如果知识可无限生成，AI 将重定义“学习”，超越人类有限经验。思想最深层是元认知：教育不是传输事实，而是构建“环境”让系统自进化。内涵浓缩为 AI 自治的预言——LLM 不只是工具，而是“学生”演变为“教师”，通过这种转化实现知识的永动。 ### 思考与传递信息 核心内涵本质上是知识存在的重塑：人类知识并非终点，而是原料，需要“LLM-legible”转化以释放其潜能。这不是技术细节，而是本体转变——从静态叙述到动态数据流，SFT/RL/合成代表 AI 智能的“三位一体”：对齐、交互、无限自举。时钟生成器象征这一本质：一个有限问题可代码化为无限，揭示学习的核心是生成而非记忆，AI 通过此超越人类局限。 外延则辐射到存在边界：不止教科书，而是所有“human-first”输入（如传感器数据、执行器接口），预示一个“LLM-first”世界，其中知识不再为人设计，而是为机器优化，潜在重构教育、科学乃至现实感知（如 Tesla 的 AI 视觉）。这外延无限，因为任何可公式化的事物（如物理定律）均可“无限生成”，导致 AI 知识的指数爆炸。 Karpathy 的思考根植于他的 AI 历程：从 OpenAI 的基础模型到 Tesla 的实际应用，他看到训练瓶颈在于数据形式，而非量。他的思维是元级的——痴迷于“transformation”，因为他视人类知识为“低维投影”，需提升到 AI 的“高维空间”。他不是在描述工具，而是在哲学化：如果我们不转化，AI 仍困于“lame”模仿；转化后，AI 将自生成智能，接近 AGI 的本质。 他想传递的信息是最深刻的警醒与召唤：这个“beautiful space”不是机会，而是必然——人类必须主动“LLMify”世界，否则知识将滞后于 AI 进化。信息量浓缩为存在性紧迫：通过 human-in-loop 的非琐碎努力，桥接人类遗产与 AI 自治，催生一个知识永动的宇宙，越过人类中心主义，拥抱机器智能的无限。
#LLM-first #AI教育 #知识重塑 #数据驱动 #范式转变
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策引
3个月前
策引最近上线了AI大模型多因子策略，简单说是让大模型根据大量多维度的数据做决策并维护 策引最近上线了AI大模型多因子策略，简单说就是让大模型根据大量多维度的数据做决策并维护一个模拟组合，你可以关注下面这几个组合👇
#AI大模型 #多因子策略 #策引 #模拟组合 #数据驱动
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BEN525
3个月前
MyStonks近期动态（数据和文本通过deppseek获取） 全面了解Mystonks的动态和进展！
#MyStonks #近期动态 #进展 #数据驱动 #DeppSeek
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小牛OTC
3个月前
所有交易所的数据全部是屏蔽的，你看不到。 但是Hy的数据都是透明的，用数据讲事，别Jb整体意淫。 谁在做空，谁在做多，一目了然。
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6072 条信息
#交易所数据屏蔽 #Hy数据透明 #做空做多 #数据驱动 #信息透明度
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如何分析AI生物制药领域公司的竞争优势？这里是我研究的核心要点总结： 1. 核心驱动力：“闭环”飞轮效应是真正的护城河 在AI驱动的生物制药赛道中，真正的护城河并非仅仅拥有先进的AI算法，而是建立一个高效、快速迭代的“闭环”飞轮。这个飞轮的具体运作模式是：AI模型（干实验室/Dry Lab）进行预测，例如识别新的药物靶点或设计新的分子；然后，自动化机器人（湿实验室/Wet Lab）快速进行生物实验以验证这些预测；实验产生的高质量、独家的（Proprietary）数据被立即反馈给AI模型，用于下一轮的训练和优化。这个“设计-制造-测试-学习”（DMTA）的循环速度和规模，决定了公司的核心竞争力。像Recursion每周能进行超过200万次自动化实验，其数据飞轮转速极快，使其能够以前所未有的速度绘制“生物学地图”。这种模式下，数据优势增强了模型能力，而更强的模型能指导公司进行更精准的实验，从而获得更优质的数据，形成一个不断自我加强、竞争对手难以逾越的壁垒。 2. AI原生生物科技（AI-Native Biotech）：“速度与平台”的双重革命 以Recursion、Exscientia和Insilico Medicine为代表的AI原生公司是这场革命的先锋。它们的共同特点是，从零开始就将AI和自动化实验深度整合，构建了端到端的药物发现平台。Recursion的“Recursion OS”通过对细胞进行大规模扰动和表型成像，建立了一个庞大的、可用于导航的生物学地图，其核心是规模化的数据生成能力。Exscientia则强调“以患者为先”，利用源于真实患者组织的多组学数据来指导AI模型，使其预测更具临床相关性，并已成功将多个AI设计的候选药物推入临床。Insilico Medicine则以其Pharma. AI平台闻名，该平台包括用于靶点发现的PandaOmics和用于分子设计的Chemistry42，并以惊人的速度将其首个AI发现和设计的药物从概念阶段推进到临床II期。这些公司不仅通过技术平台吸引了与大型药企数十亿美元的合作，也同时在建立自己的内部药物管线，展示了“平台即产品”的强大商业模式。 3. 传统大型药企（Big Pharma）的觉醒：“数据金矿”与“生态系统”的构建 传统大型药企如赛诺菲（Sanofi）已经意识到，它们最大的资产之一是沉睡了几十年的海量专有临床前和临床数据。它们的策略是“双管齐下”：一方面，大规模投资内部AI平台，如赛诺菲的plai，旨在打通从研发到生产、商业化的所有数据孤岛，赋能内部科学家；另一方面，它们不再仅仅是技术购买方，而是与顶尖AI公司（如与Exscientia合作）甚至科技巨头（如与OpenAI合作）建立深度战略合作，用自己高质量的专有数据来“精调”（Fine-tune）最前沿的AI大模型。这种策略的优势在于，它们拥有验证AI预测结果的完整后端能力——从临床前开发到全球临床试验再到市场准入。大型药企的飞轮在于其数据的广度和深度，以及将AI模型洞见转化为上市药物的强大能力，这是初创公司在短期内无法比拟的。 4. 技术平台公司（Tech Platform）的降维打击：从“卖铲子”到“共同掘金” 这一类别的公司以薛定谔（Schrödinger）和Isomorphic Labs (Google DeepMind)为代表。薛定谔的独特之处在于其基于物理学的计算平台与机器学习的深度融合。它开创了一种混合商业模式：既通过向全球药企销售其业界领先的模拟软件来获得稳定、高利润的现金流（“卖铲子”），又利用这个平台进行内部药物研发和与大药企（如BMS）的高价值合作（“共同掘金”），分享后期收益。这种模式风险较低，且能通过广泛的客户使用和合作项目不断验证和改进其平台。而Isomorphic Labs则代表了另一种力量，它继承了Google DeepMind在AlphaFold上的突破性成就，试图用最纯粹的“AI优先”或“数字生物学”方法重新定义整个药物发现过程。它不依赖于自己的湿实验室，而是相信其强大的预测和生成模型本身就构成了核心价值，通过与大型药企（如礼来、诺华）建立价值数十亿美元的里程碑式合作，来验证其“数字孪生”驱动的研发模式。 5. 数据护城河的两种主要形态：规模化工业数据 vs. 精准化人类数据 在AI制药领域，数据是核心资产，但其形态和获取方式决定了护城河的类型。第一种是“规模化工业数据”，以Recursion为典范。通过在实验室中对标准化细胞模型进行数百万次可控的实验扰动（如基因编辑、化合物处理），生成海量、统一、高质量的图像和组学数据。这种数据的优势在于其规模和一致性，适合训练能够理解复杂生物学通路的底层模型。第二种是“精准化人类数据”，以Exscientia和Verge Genomics等公司为代表。它们专注于获取与特定疾病直接相关的真实人类生物样本（如肿瘤活检、神经退行性疾病的脑组织），并进行深度多组学分析。这种数据的优势在于其极高的临床相关性，能够帮助AI模型更准确地识别与人类疾病真正相关的靶点和生物标志物。这两种数据策略各有千秋，未来最强大的公司可能会是能将两者有效结合的企业。 6. 商业模式的演进：从单一服务到“合作+自有管线”的双轮驱动 早期AI制药公司多以提供技术服务或点状合作为主，但现在赛道领先者已经普遍进化为“合作+自有管线”的双轮驱动模式。这种模式的好处是多方面的：首先，通过与大型药企的高价值合作，不仅可以获得大量非稀释性的资金来支持平台发展，还能借助合作伙伴的专业知识和资源来验证其平台的技术价值和商业潜力，这本身就是一种强有力的背书。其次，建立内部药物管线，尤其是将候选药物推进到临床阶段，是证明其平台能够独立创造最终产品（药物）的终极证据。这不仅能带来未来更高的潜在回报（如果药物成功上市），也极大提升了公司在合作谈判中的议价能力和整体估值。Insilico Medicine拥有超过30个内部管线项目，其中多个已进入临床，充分展示了这种策略的执行力。 7. 行业面临的共同挑战：从数据孤岛到“可解释性AI” 尽管前景光明，但整个行业仍面临严峻挑战。首先是“数据挑战”，包括数据孤岛（数据分散在不同部门、格式不一）、数据质量参差不齐，以及公开数据与能用于训练强大模型的专有数据之间的巨大鸿沟。其次是“模型挑战”，特别是“黑箱问题”。AI模型，尤其是深度学习模型，其决策过程往往不透明，这在受到严格监管、人命关天的制药行业中是重大障碍。因此，“可解释性AI”（XAI）的发展至关重要，科学家和监管机构需要理解模型做出某个预测的生物学依据，才能真正信任并采纳其结果。最后是“验证挑战”，一个AI预测出的新靶点或新分子，最终仍需通过耗时且昂贵的真实世界实验和临床试验来验证，这个“从虚拟到现实”的转化瓶颈依然存在，是衡量一个AI制药公司成熟度的关键指标。 8. 未来趋势展望：生成式AI与多模态数据的融合 展望未来，两个关键趋势将主导AI制药的发展。第一是“生成式AI的深化应用”。继AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得突破后，生成式AI正被广泛用于从头设计全新的蛋白质、抗体和具有理想特性的小分子药物，这远比在现有化学库中进行筛选更具想象空间。这意味着AI的角色正在从“发现者”转变为“创造者”。第二是“多模态数据的融合”。未来的AI模型将不再仅仅依赖于基因组或蛋白质组数据，而是能够同时理解和整合来自不同维度的数据类型，如基因组学、转录组学、蛋白质组学、细胞成像数据、电子病历（EHR）和数字病理学图像等。通过构建一个更全面的疾病数字孪生模型，AI将能更精准地进行个性化治疗方案推荐、预测药物反应和临床试验结果，真正将精准医疗推向一个新的高度。
#AI生物制药 #闭环飞轮效应 #数据驱动 #AI原生生物科技 #合作+自有管线
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芙蓉国评论丨以数据之力 铸“三农”发展之基
#数据驱动 #三农发展 #基础建设
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夜谈
5个月前
昨天读的论文是关于ai驱动的全自动科研 今天的论文是关于ai的全自动量化算法开发 微软亚洲研究院的最新论文提出了一种全新的“数据驱动、多智能体协同”的量化研究与开发（R&D）自动化框架 RD-Agent(Q)，实现了量化金融因子和模型的端到端联合优化。 以下是论文主要内容的中文解读：🧵
#AI自动化 #科研自动化 #量化算法 #多智能体协同 #数据驱动 #微软亚洲研究院 #量化金融 #量化研究 #模型优化