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RSS订阅原创 10/20 AI赋能-双11开启
现在购买都很智能化，agent根据你的需求，像个导购一样智能去给你列出来满足你需求的商品，甚至未来还能帮你比价等等，对于需要反复斟酌的中高单价商品来说，可能投流没有那么关键了，要更加慎重，投流就是增加品牌曝光度和知名度，以及种草，营销要突出自己的独特的特点。这类产品，本身的特点就是独特性，这种自然没什么可比的，那么一旦吸引用户了，不会再去搜寻同类产品（因为很少），就直接买了，属于是情绪价值了，当然关键的是种草和拔草之间的环节，越短，越好，转化率越高。购买的量上去了，但是注意力减少了。
2025-10-20 22:24:26
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原创 10/19 swag gap、google veo3.1
说到底，AI深入行业的话，其实可以理解为初级员工，把AI当作一个人来看，很容易理解的，当然现在还是基于线上的，之后真实物理世界的世界模型什么的发展好后，主打线下的产业估计也要非常巨大的更迭。3、AI co-work：AI协作是未来的一大范式，AI 是牛马，人是驾驭牛马的，所以需要更高思维去判断AI，当然AI也要有比较友好的对人类的反馈，比如这个功能实现的建议什么的，或者这个文本是从哪儿生成的，给出出处方便check，从而实现人和AI更好的对齐。1、AI native：组织架构、人员信仰，AI first。
2025-10-19 16:53:42
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原创 9/29 AI博士两极分化
要么就卷算法（面临卷不过），要么就深耕工程落地（当然要结合AI），要么就做产品吧（知道技术边界和用户需求），这3者就是未来的主要三类员工，产品会面临agent大幅替代风险，工程也会，但是时间和幅度不会那么大，算法是最后的避风港。企业都懂的，时代核心竞争力肯定是技术，落地不缺人才，但也关键，所以岗位越来越少，但薪资可能适当增加，毕竟劳动生产力（结合AI）增加了。关键还是在于，企业追求变现，博士研究的更多是趋向未来，整体供大于求。实在不行，博士走体制也不错。那怎么办呢，放下身段吧，卷不过别人有什么办法。
2025-10-09 12:46:27
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原创 9/27 map思考、未来汽车
关键是，吃饭看推荐这个东西，美团先发优势太大了，并且也推出了地图。但是没办法，地图软件流量太大了，总是要变现的，把握好平衡吧。核心在于，吃饭推荐，优先级不是看附近，而是看菜品和评价。至于地图上的推荐，已经有很多细分的软件做了，美团等等，地图软件，核心功能是导航。挺牛逼的，期待实现。
2025-09-29 16:44:08
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原创 9/25 AI吉他、代码世界模型、多维表格
爸妈退休这一代，刚好我正值壮年，确实可以搞一搞。有钱有闲的，工薪体制家庭，撑起很多需求，县域、市域层面的。可玩性只是锦上添花，真正关键的是可塑性，就像木吉他or电吉他一样，可以弹奏所有类型的歌曲。这类产品，要想真正成为乐器，模版就是电子钢琴，得能撑得住下限，打开得了上限，这次跟以往的智商税的智能吉他确实不一样，软件加载大模型，硬件变得更像吉他了。更趋近于程序员了，这怎么办嘛，低级的程序员赶快另寻他路吧。高比例文本的行业，但是数据是个问题。第一次听说，调研了解一下。5、银发经济-健身房。
2025-09-25 23:06:59
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原创 9/24 AI agent 大牛看法
所以to B的，不涉及到客户的，可能AI来，to C的，最好是人来。所以最后，AI的浪潮会席卷到各个行业，用AI agent来辅助最终综合素质最高（能balance AI 跟人类）的人，裁掉边角料。如果是工厂之类的流程优化，那肯定是AI为主，但是涉及到重大决策，还得是人做主。好久没写了，这几天疯狂焦虑，烟都抽了好几包，好在现在沉下心科研吧。只有人辅助AI，而不是AI辅助人，才能达到真正的生产力变革。第一产业，人辅助AI，合理的，农业，需要规模化。ASI，牛逼，真会造词，不过认可。同理，第二产业也是。
2025-09-24 23:14:19
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原创 9/20 出门问问coding agent裁员、具身智能NO1、短视频AI化、科研agent
其实真的合理的，软件层面，随着大模型接受多模态信息能力的进一步迭代，embodied AI的大脑已经初具雏形，接着就差硬件层面的响应，figure也通过端到端VLA大模型进行了想法-行动的映射，高效学习了很多相应的动作，就像婴儿蹒跚学步一样，可以预料的是，这种方法在初阶的emboided AI里，一定是能推进行业发展节奏的，甚至真的产生于一个基本的落地的，多方面应用的TO C智能机器人。其实现在硅基也是由碳基主导的，但随着agent的完善，workflow的开发，未来何尝不会出现硅基主导idea的视频？
2025-09-20 14:23:12
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原创 iflow-cli 尝试
从初步体验来看，iFlow 的核心价值不仅在于 “国产平替” 的性价比，更在于 CLI 形态对开发场景的适配潜力 —— 命令行环境本身更便于工具直接操作文件、读取项目配置，理论上在批量代码生成、文件结构调整等场景中，能比 GUI 端工具更高效。总体而言，即便暂不考虑模型能力的差异，iFlow 在交互细节、项目级上下文适配上的设计，已足够成为 GitHub Copilot 之外的优质备选，尤其适合依赖 Linux 服务器、习惯终端操作的开发者。————————————————以下是豆包润色后的文本。
2025-09-17 22:38:25
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原创 9/17 华为2035报告、李飞飞marble图生3D、激光雷达难赚钱、AI游戏
只要游戏的基本base在那，有很多agent，有自己的世界观，有一些基本的物资获得途径，就像现实世界一样，只要脑子在那，再付出行动，用户完全可以创造出一个属于自己的平行世界，就像小说的同人文，乃至真实历史的同人文。也正常，毕竟是第一步的探索，等真的成熟了，完全就能做到total 自由的探索。现在文生和图生，甚至视频生，其实都是黄油那一套的逻辑，除了用了AI，新增很多不确定性外，信息的接受感是差不多的，而且AI带来的不确定性还不一定是好是坏，可能会使原来线性的游戏逻辑带来很多曲折，从而带来了负体验。
2025-09-17 22:14:46
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原创 INR-PCC
原先直接从服务器download的ply文件并不完整。我真是操了，得重新下个数据集。用大模型来debug太舒服了！真是伟大的技术，避免了我一次又一次的抓狂。今天就把原本的服务器的文件迁移到本地的WSL2 ubuntu上，先跑通。然后大概就把单个点云输出的概率分布看一下，有没有什么trick的空间。单个点云的话，确实没啥trick的空间。晚上再看看多个点云的吧。
2025-09-17 11:51:25
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原创 python爬虫 selenium实践+pyinstaller打包exe
python爬虫selenium实践，并且用pyinstaller打包
2022-08-16 17:25:06
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空空如也
空空如也
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