Darren LI

我们看到了做AI Coding的三种方法,这三种方法对应三个挑战:

1/ 如何创造更强的上下文感知能力?

2/ 如何让AI Agent在端到端编码任务中做的更好?

3/ 有人押注于编码模型,这能否带来长期的差异化?

编程这项工作非常适合 AI 增强或替代 ,原因如下:

1/ 编码本质上要求工程师将问题分解成更小、更易管理的任务;

2/ 有大量现有的训练数据;

3/ 任务需要判断力和基于规则的工作相结合;

4/ 解决方案利用可组合的模块(比如开源软件库等);

5/ 在某些情况下,工作成果可以通过经验测试其正确性。这意味着可靠的 AI 编码工具可以提供可量化的价值。

1) AI换全身产品Viggle,曾经制作出多个具有爆款属性的视频,被传播的原因主要是搞笑、AI技术自带流量,2) AI生成完整可用视频InVideo,输入文本,AI输出讲述性质的视频,适合效果类似于“巫师财经”这种文字解说+对应视频片段的内容,AI生成后支持进一步的编辑,看起来更接近直接可用,3) 视频切片工具Opus Clip,使用非常简洁,生成具备爆款潜质的短视频

• 陌生人社交痛点:1)供给不足,男女比大概为4:6,单个女生同一时间跟个别高质量男生社交,很多男生得不到社交资源;2) 匹配效率低下,匹配之后很难破冰,匹配后发生聊天的概率只有50%,女生回复的还要腰斩,男生发消息后女生回复比例是40%,女生发消息后男生回复的比例是90%;3)流量分配失衡,80%的社交资源掌握在20%的用户手中,特别是长相好看的


• Soul原有解法:1)多元化玩法、构建优质内容创作者生态;2)基于兴趣的匹配系统、丰富画像标签体系、去中心化、去颜值化;3)弱化LBS社交、推荐系统兼顾长尾群体


• Soul+AI的解法:1)AI虚拟人,承接得不到社交资源的男性的需求,支持多模态交互、拟人化程度高兼具工具属性、具备人设/形象/声音、AI自主运营高质内容,2)建立用户的AI数字分身代理,解决效

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【SaaS+AI】

1. Vertical SaaS是最好的做产品的机会 :1)找到垂直行业,持续获得用户内部/反馈且对模型训练有用的数据,垂类数据更容易对模型通过reward改进,让产品效果提升更快;2)获客成本相对低,尤其是后续拓展产品


2. 重视how to access to data :如果SaaS企业非常重视AI,就一定要建立数据飞轮,用户的数据相当于免费标注:找人标注会很贵,但如果用户数据本身就是标注,就可以大幅提高迭代效率(如特斯拉)带着B2B2C、挖掘C端需求的思维做saas产品,比如客服 saas 的价值是解决C端问题


3. 做企业级客户要非常非常有耐心 :PMF、POC周期都很长,针对十万美元客单以上的企业级客户,需要满足的第一点核心需求不是产品,而是合规(数据来源、意识形态等),第二

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赛道特点?

1)劳动力替代/补强需求下的大市场(TAM),远期2C场景是万亿规模产业链;2)人工智能技术驱动下高进入壁垒(特别是偏具身模型的算法公司);3)存在规模效应带来头部集中(类比新能源车竞争格局);4)目前智能发展阶段仍然较早

涉及生产力本身、特种劳动力/军队、新一代复杂硬件链主的大国产业竞争,同时也是中国制造业优势再次出海的契机