哈佛女生AI电商创业,19岁华人,刚获投百万美元

Jay 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

又一位休学创业的名校少女登场。

19岁的华人女生Christine Zhang从哈佛休学,创办了一家名为Veil的公司,刚完成种子轮,被塞了100万美元。

拿到这笔钱后,Christine表示可能还会再休学一年。

不得不说,「100万美元已到账」的邮件通知,好像确实要比哈佛学位证书更有吸引力一点哈。

下面一起来看看,这位年仅19岁的华人少女,连哈佛的课都不上了也要做的公司,究竟是什么来头?

Veil:讨AI喜欢的电商优化方案

一句话概括,Veil是一个专为电商卖家打造的智能优化平台。

简单来说,它能帮你把商品介绍「翻译」成 AI 能看懂的语言,让产品更容易出现在ChatGPT、Gemini、Grok等AI的搜索结果中,从而吸引更多潜在客户。

具体而言,Veil会先分析你的商品详情,然后运用GEO(生成式引擎优化) 和 AEO(问答引擎优化) 两种技术,找出那些让AI「看不清」、「听不懂」的地方。

接着,Veil会根据痛点给出一份具体可行的修复方案,比如:增加结构化的常见问题解答页面(FAQ)、补充权威信息来源……

打个比方,如果客户卖的是一款窗帘,想让这款产品更容易被AI「点名推荐」,Veil的优化方向大致包括三个方面:

1、FAQ:

在产品页面里添加一些用户常问的问题,比如——

「这款窗帘能隔热吗?」、「能不能定制尺寸?」、「适合哪种风格的客厅?」让模型在抓取页面时,一眼就能读出产品的核心语义。

2、关键词布局:

在标题、副标题、描述中自然融入「遮光窗帘」「北欧风客厅窗帘」「环保布料窗帘」等关键词,不是堆砌,而是让AI一眼就能理解这是什么。

3、结构化数据:

在网页中用JSON-LD标注产品核心信息,例如——

名字: 「北欧风全遮光窗帘」、材质: 「聚酯纤维,遮光率≥95%」、颜色: 「米色」、场景: 「卧室、客厅」……

这样,当用户说「帮我找一款适合卧室的遮光窗帘」时,AI就能准确识别出这款产品,并优先推荐。

数据显示,在部署了Veil这套优化方案后,商户的获客率确实迎来了肉眼可见的提升。

Veil表示,目前他们已经拥有近500家客户,大多数商户在1到2周内,就能看到AI可见度平均提升约67%的效果。

她们之所以特别强调这份数据报告的重要性,一方面是为了让客户更有信心,另一方面,也是为了让投资人看到——这不是一家只靠PPT讲故事的AI公司。

毕竟在当下这个AI创业公司ARR虚高、估值浮夸的时代,能用实打实的效果数据证明自己业务价值的团队,确实不太多见了哈。

也正因为如此,Veil成立不到三个月就顺利完成了种子轮融资,拿下了100万美元的支票。

她们说,这笔资金被用于扩充团队与打磨产品,目前团队成员共6人。

话说回来,Veil效果的确惊艳,但仔细一想,又有点让人哭笑不得。

明明是卖给人的商品,结果为了让客户看见,咋还得先「取悦」AI了?

太惨了,现实中给人当牛马还不够,现在卖货还得先哄AI开心。

跟量子位一起来看看,这场「讨好AI」的新生意,是怎么火起来的。

干嘛非要讨AI欢心?

首先,相对清晰的一个大趋势是:AI正在逐渐成为新的流量入口。

Similarweb指出,截止今年6月份,AI为全球排名前 1000 的网站带来了超过11.3亿次引荐,同比增长357%。

这场变革在电商平台上首先开始打响:Adobe报告显示,对零售网站来说,AI 推荐在用户参与度方面的表现优于传统流量——跳出率降低23%,页面停留时间也延长41%。

当AI通过「问答式」的交互逻辑撕开一道切口后,原先储存在搜索引擎中的流量正在喷涌而出,并且迅速越过堤坝。

而随着Atlas、Sora 2等高用户粘性产品的进一步成熟,人们的注意力会被进一步锁定在这套新的体系中。

这时候,就得抛出那个「命运之问」了——

当用户直接基于AI提供的信息制定决策时,你曾经精心设计的页面,还是给「人」看的吗?

为了理解这个问题,我们可以从传统搜索引擎时代找答案。

上世纪90年代中后期,互联网内容量开始急速增长。早期的网站目录(如Yahoo! Directory)依靠人工编辑,效率极低。

但随着搜索引擎兴起,尤其当谷歌引入PageRank算法后,信息过载随之解决。

与此同时,网页排名成了新的「价值风向标」,排名就是曝光,曝光就是点击,点击就是收入。

这时站长们意识到:只要能顺应搜索引擎的排序逻辑,就能提高自己网站的排名。

于是,「搜索引擎优化」(Search Engine Optimization,简称SEO),这个全新的产业便应运而生。

而Veil等公司如今在做的「生成式引擎优化」(Generative Engine Optimization,简称GEO),也是同样的逻辑。

新一轮的技术将会颠覆掉原先的商业逻辑,当AI已经开始改变消费者的购物习惯时,电商商户也应该做出相对应的调整。

GEO或许是一个解决方案,它关注的不是「网页排名」,而是「提高被AI引用的概率」。

不过,想要做到这一点,那就得好好琢磨下AI的喜好了。

目前看来,AI其实比人好伺候,硅基生物的偏好挺明确的,它们大致有三块心头肉:可碎片化、易理解、可验证。

为了解决这个问题,QuickCreator联合创始人阎志涛在腾讯研究院的采访中,提出了三个很有启发的思路:

1、可抽取片段: 确保每一个独立成文的段落,都能清晰地回答一个具体的问题。这样,一篇内容即便被碎片化切割后,依然有足够的信息价值。

2、结构化: AI为了节省算力,天然偏爱结构清晰的内容。使用列表、要点、结构化数据标记(如JSON)等方式,可以显著提升AI对文本的采纳率。

3、权威信源: 为了避免事实错误,AI会优先引用具备专业性与权威性的资料。因此,在内容中合理嵌入高权重或官方来源的引用,是提高可信度的关键手段。

如果你还能记得我们在第一部分所举的Veil优化窗帘商户产品页面的解决方案,就会发现,其实是一样的道理。

这可不是纸上谈兵,事实证明,即便是在AI应用还未完全成型的现在,部署GEO已经能带来相当显著的提升。

普林斯顿大学、哈佛大学和多伦多大学的研究人员表明,当产品页面针对人工智能进行优化时,其曝光度可以提升30%到40%。

基于此,Veil坚定地认为,这项功能有望解决个人卖家的长尾商品被市场忽略的痛点。

如果你在亚马逊上卖货,就得让AI认出你,否则你的商品可能会被埋没。

起源于寝室的创业项目

讲完产品逻辑,咱们再来看看Veil的创业团队。

有意思的是,和比尔·盖茨女儿菲比·盖茨创立的公司Phia一样,Veil的两位联合创始人——Christine Zhang和Julia Hudson——也是从一间大学寝室里起家的。

从照片就能看出,正值青春年华啊……(实名羡慕了)

先来看看咱们的华人女孩——Christine。

Christine很小就随父母移居美国。

她回忆说,父亲离开中国岷县时,口袋里只剩下不到五十块钱;母亲也放弃了在兰州的梦想工作,来到美国一所学校的食堂打工。

而这一切的一切,只为给Christine和她妹妹一个更好的平台。

而Christine也很争气,没有辜负爸妈望女成凤的心愿,从小就是「别人家的孩子」。

在中学时期,她便与SAP工程师合作,开发出一款公共卫生类网络应用,还拿下了国际创新挑战奖。

除此之外,她还共同创立了「奥林匹亚青年委员会」,主导了70多个项目的政策设计与文件分析,并成功争取到4万美元的公共资金。

升学时,Christine更是一举考入了哈佛大学,主修计算机科学与统计学,辅修政府学。

我看着父母为了我和妹妹更好的生活付出了一切。所以我一直努力,不敢松懈。
哈佛是我从五年级起就立下的目标,而现在,我真的做到了。

来到梦中情校后,Christine立马开启了丰富多彩的大学生活。

入学没多久,她就开始研究机器学习,还用GPT-4搭建了一个全栈审计平台——CivicAudit。

明明光这一项就够忙的了,她居然还同时加入了「八」个社团!

天老爷啊,跟你们这批高精力人拼了。(doge)

不过Christine也坦言,自己当时确实把生活排得太满,连上课都顾不上,有点后悔。

刚进哈佛那年,我整个人都是懵的,很难集中精力在课堂上。现在想起来挺遗憾的,因为教授们讲的内容真的很有价值。

谁能想到,刚忏悔完不久,Christine就做了一个更「对不起教授」的决定——休学一年。

暑假期间,Christine和室友Julia拒绝了来之不易的实习机会,转而前往了旧金山的创业孵化基地——传说中的「黑客之家」,准备趁假期试试看能不能搞出点名堂。

原计划只是个暑期项目,结果创业进展太顺利,短短两个月就拿下了100万美元融资。

这下可好,回学校显然是回不去了。两人只得「心不甘、情不愿」地留在旧金山,继续把公司往前推。

问题是,学校那边能解释,家里那关才是真难过。

当我考上哈佛时,爸妈高兴得不得了;当我告诉他们我要离开大学时,他们简直以为我疯了。

但也没办法,不仅仅是因为好不容易找到了愿意押注她的投资人,关键是Christine已经对这种快节奏生活上瘾了。

创业是孤独的,但也让人上瘾。

最终,她还是下定决心,正式休学一年,全力以赴投入自己的公司。

12个月,一个愿景,以及值得我们一起共创、为之奋斗的人们。让我们一起创造,一起成就,一起打破陈规。

聊完Christine,再来看看她的室友Julia Hudson。

Julia和Christine同一年进入哈佛大学,也是修读计算机科学。

遗憾的是,关于Julia暂时没有太多其他公开资料。

在今年暑假Veil成功拿到100万美元后,Julia也决定休学,陪Christine守在创业的第一线。

辍学创业成时尚单品

如今看AI创业这片赛道,创始人越来越年轻,辍学创业的也比比皆是,几乎成了标配,甚至有点像「时尚单品」。

创业孵化器Y Combinator还打趣说,现在的创始人都太年轻了,甚至没达到饮酒年龄,团建吃饭时桌上清一色是罐装苏打水。

这股趋势背后,其实是AI技术日新月异所带来的产业巨震。

变化太快,机会太多,空气中四处弥漫着「要么现在干、要么永远错过」的焦虑气息。

在这样的背景下,上大学的机会成本也被无限放大——

学费只是小头,真正昂贵的是错过风口的代价,要是不赶上这波浪潮,可能会错失本应属于自己的千万美元。

因此,对于这批正值大学年龄的年轻创业者来说,辍学创业,反而成了最符合经济学理性人的答案。

但也有不少人提醒,不能只从功利的角度来看待上大学的意义。

在校园里获得的思维方式、与人相处的能力、看待世界的多元视角,这些价值远不止「能不能赚钱」那么简单。

就连Y Combinator联合创始人、奥特曼的前老板Paul Graham也曾写道:

不要辍学创业。机会以后还会有,甚至可能更好,但你的大学时光一去不复返。

但话说回来,Veil的两位创始人目前都只是休学,而非真正辍学。

Christine还特意强调,未来非常希望能回到哈佛继续学业。

我真的很想花一年时间专注于学业,全身心地投入到课堂中。
当我回来时,我也能以更成熟、更个人化的视角,为课堂带来新的思维碰撞。

的确,从这个角度看,上学与创业其实并不对立,只是人生不同阶段的选择。

而随着AI应用竞争的进一步加剧,说不定,「先休学创业,再回去上课」反而会成为越来越多年轻创始人的选择。

参考链接:
[1]https://www.businessinsider.com/left-harvard-to-chase-startup-dream-miss-being-student-2025-10
[2]https://www.linkedin.com/in/christine-zhang/
[3]https://www.linkedin.com/in/jhudjhud/
[4]https://x.com/paulg/status/1948723683574333536
[5]https://veilai.co/
[6]https://mp.weixin.qq.com/s/2Yo6mIc1b-pPczIYhRDH0A

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— 完 —

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在MMLU-Pro、MMLU-Redux、AIME-2025、AIME-2026、BFCL-v4、AA榜单等项目上,也给出了对应成绩。我们完全可以给不同的模型、不同的硬件、不同的任务,分别写专用的代码。如果人不够,那就用AI来凑!更直白一点说,就是当AI写代码的成本越来越低,未来软件不一定非要做成一套通用大框架,也可以针对不同模型、不同硬件、不同任务,现场锻造一套专用代码。这也让MiniCPM5-1B的价值更明确了,它不只是一个小尺寸模型,而是一个在参数规模、部署成本和实际能力之间重新找平衡点的端侧模型。

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画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026

让模型画 “数独解完后的样子”、“蜡烛燃烧6小时后的状态”,开源模型要么出现逻辑幻觉,要么无法把文字指令转化为精准视觉操作,形成难以跨越的执行鸿沟。研究者设计了一个独立的Thinker模块,它不直接生成像素,而是充当大脑,负责将模糊的用户意图分解为分层、结构化、且对下游生成器友好的中间表示。阶段,Thinker产生的多条推理路径直接由生成图像的视觉质量打分反馈,这迫使模型放弃空洞的辞藻,转而学习生成“视觉可执行”的指令。这种双向反馈机制,真正实现了脑与手的深度协同。

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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Grok最新模型吃上Cursor「加餐」,马斯克:Coding实现巨大改进

Cursor数据其实更可能告诉模型,开发者在真实项目里,是怎么描述需求、定位问题、让AI读上下文、修改文件、修复报错、再继续追问的。更大的模型容量,往往能让它更好地理解复杂上下文、进行更长的链式思考,以及处理更具挑战性的真实开发任务~要知道,毕目前承载Grok所有生产流量都由0.5T的v8-small模型,也只有0.5T的大小。用户输入需求后,Grok Build不会直接动手,而是先制定详细执行计划,让用户确认后再执行。这边,也被马斯克亲口点名,补充训练里加入了大量Cursor数据,后续还会继续添加。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

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