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置顶一个站在产品和技术十字路口的 AI 创业者
曾经创立 midreal.ai，一个百万用户的互动内容平台
也玩过 b 站，space.bilibili.com
目前正在做一场关于【关系】的实验
AI 与人的关系
希望能在这里记录实验的小小进展
以及过程中有趣的感悟～
曾经创立 midreal.ai，一个百万用户的互动内容平台
也玩过 b 站，space.bilibili.com
目前正在做一场关于【关系】的实验
AI 与人的关系
希望能在这里记录实验的小小进展
以及过程中有趣的感悟～
53 2114
AI 模型打架打累了，各回各家，各找各妈吧
最近看到 a16z 一篇新文章
标题叫《There is no God Tier video model》
没有上帝模型
核心观点我很认同：
AI 视频领域，不再存在所谓的「上帝模型」
万能模型的时代过去了，未来属于场景专精的模型
其实这点，我们做文本模型也深有体会
最早做 70B 模型微调，到今年 671B 大模型强化训练
一开始我们也相信存在一个万能通用模型
但做下来发现，模型能力极度依赖具体场景
比如代码生成领域
OpenAI 整体能力很强
但 Anthropic 却更受市场欢迎
原因很简单：Anthropic 针对代码场景做了大量强化学习
视频模型领域同样如此：
Veo 3：擅长高真实性的物理模拟，适合真实感内容
Sora 2：创意、剧情性短视频表现突出
Wan：开源生态丰富，LoRA 特化灵活定制
Grok：擅长动漫和动画风格，模型轻量成本低
Seedance Pro：一次生成多个镜头切换的视频
Hedra：专注长时间稳定的人物对话场景，比如播客
今天 AI 竞争逻辑已经变了
不再比拼谁的模型规模更大、算力更强
而是谁在某个垂直场景做得更极致、更精准
这对于创业公司反而是个好消息
「上帝模型」不存在
意味着创业公司不需要跟大公司拼规模
而是可以在某个场景下，通过强化学习或特化数据
快速建立自己的优势壁垒
对我们来说，认清这个趋势
就能更好地找到自己的位置
在细分领域超越
最近看到 a16z 一篇新文章
标题叫《There is no God Tier video model》
没有上帝模型
核心观点我很认同：
AI 视频领域，不再存在所谓的「上帝模型」
万能模型的时代过去了，未来属于场景专精的模型
其实这点，我们做文本模型也深有体会
最早做 70B 模型微调，到今年 671B 大模型强化训练
一开始我们也相信存在一个万能通用模型
但做下来发现，模型能力极度依赖具体场景
比如代码生成领域
OpenAI 整体能力很强
但 Anthropic 却更受市场欢迎
原因很简单：Anthropic 针对代码场景做了大量强化学习
视频模型领域同样如此：
Veo 3：擅长高真实性的物理模拟，适合真实感内容
Sora 2：创意、剧情性短视频表现突出
Wan：开源生态丰富，LoRA 特化灵活定制
Grok：擅长动漫和动画风格，模型轻量成本低
Seedance Pro：一次生成多个镜头切换的视频
Hedra：专注长时间稳定的人物对话场景，比如播客
今天 AI 竞争逻辑已经变了
不再比拼谁的模型规模更大、算力更强
而是谁在某个垂直场景做得更极致、更精准
这对于创业公司反而是个好消息
「上帝模型」不存在
意味着创业公司不需要跟大公司拼规模
而是可以在某个场景下，通过强化学习或特化数据
快速建立自己的优势壁垒
对我们来说，认清这个趋势
就能更好地找到自己的位置
在细分领域超越
10 21
OpenAI 的新浏览器，满足了我所有的想象👌
体验了一个早上
有一些网页还有适配问题
比如飞书表格支持得就不是很好
而且一些顺手的 chrome 插件要重新安装
但是！
除此之外，Atlas 满足了我对 AI 浏览器的所有想象
还继承了我的所有记忆
现在是我的默认浏览器了
#atlas #ai浏览器
体验了一个早上
有一些网页还有适配问题
比如飞书表格支持得就不是很好
而且一些顺手的 chrome 插件要重新安装
但是！
除此之外，Atlas 满足了我对 AI 浏览器的所有想象
还继承了我的所有记忆
现在是我的默认浏览器了
#atlas #ai浏览器
9 21
去日本打车，没想到全是 60 岁爷爷开车
今天到日本，发现出租车比想象中更难打了
查了下数据，有点震惊...
日本出租车司机的平均年龄有 61 岁！
而且过去十年里
司机数量从 30 万人减少到 20 万...
其中最主要的原因，就是管理非常严格
以前司机每天早上 5 点就要到公司，吹酒精、打卡
导致年轻人根本不愿意当司机
出租车越来越少，也越来越老
当年轻一代不再愿意进入一个行业时
这个行业就会迅速老去，甚至消亡
或许我们能依赖的，只能是未来的无人驾驶
是好是坏呢？
今天到日本，发现出租车比想象中更难打了
查了下数据，有点震惊...
日本出租车司机的平均年龄有 61 岁！
而且过去十年里
司机数量从 30 万人减少到 20 万...
其中最主要的原因，就是管理非常严格
以前司机每天早上 5 点就要到公司，吹酒精、打卡
导致年轻人根本不愿意当司机
出租车越来越少，也越来越老
当年轻一代不再愿意进入一个行业时
这个行业就会迅速老去，甚至消亡
或许我们能依赖的，只能是未来的无人驾驶
是好是坏呢？
8 11
下面是全球劳动力排名前十的国家
AI 被看作下一个十万亿市场
但这十万亿并不会凭空出现
大部分会从现有的劳动力市场转化而成
在这个转化过程中，最顶端的劳动力不会被替代
他们反而会因为 AI 的加入被强化
而最底端的劳动力，也因为工作的物理属性
很难被 AI 彻底替代
真正被挤压和掏空的，是介于两者之间的中层岗位
标准化程度高、信息化程度强、重复性明显
很多国家，可能会直接面临强烈的经济结构冲击
这就是中层掏空效应
这些改变，远比技术本身更深刻、更猛烈
也可能是新一轮的全球重组和分化的起点
AI 被看作下一个十万亿市场
但这十万亿并不会凭空出现
大部分会从现有的劳动力市场转化而成
在这个转化过程中，最顶端的劳动力不会被替代
他们反而会因为 AI 的加入被强化
而最底端的劳动力，也因为工作的物理属性
很难被 AI 彻底替代
真正被挤压和掏空的，是介于两者之间的中层岗位
标准化程度高、信息化程度强、重复性明显
很多国家，可能会直接面临强烈的经济结构冲击
这就是中层掏空效应
这些改变，远比技术本身更深刻、更猛烈
也可能是新一轮的全球重组和分化的起点
5 01
投资人看了 Macaron 下个月的功能
问了我一个问题：
「你们团队想象力很强，新功能很酷，
但是不是应该先把原有功能细节打磨好？」
这个问题让我挺有感触的
其实我们有在做细节
比如最新版本里，我们调整了用户交互：
原来我们直接问用户「你想做什么应用？」
现在改成先问用户「你叫什么名字？」，再问应用
就这个小改动
用户开始创作的比例直接提升了 54%
为什么？
问名字很像陌生人第一次认识
先拉近一点距离，后续聊天会更顺畅
而且这个问题足够简单、无脑
降低了用户第一次回应的心理负担
之后再问核心问题，用户更容易回答
但我们怎么知道要先问名字的？
也不是一下子就想到的
我们做了 ABCDEFGH × 2 组实验
去看不同问题、不同顺序对用户行为的影响
结果发现，「问名字」和「问应用」效果都不错
于是再想，那能不能合起来试试？
加了一组实验之后，数据果然提升了
但说回投资人那个问题
我觉得这些细节确实没那么重要
细节的优化可以带来数据的局部提升
但如果只盯着这些
就会忽略大环境里的战略机会
今天 AI 产品的形态还远没稳定下来
更重要的是保持灵活、敏捷、敢于尝试新思路
换句话说
在混乱期，有时候关键不是把已有的东西做到极致
而是更大胆地去探索新的方向
这个时代，可能战略上的一次灵感
远比 100 个精雕细琢的细节更重要
问了我一个问题：
「你们团队想象力很强，新功能很酷，
但是不是应该先把原有功能细节打磨好？」
这个问题让我挺有感触的
其实我们有在做细节
比如最新版本里，我们调整了用户交互：
原来我们直接问用户「你想做什么应用？」
现在改成先问用户「你叫什么名字？」，再问应用
就这个小改动
用户开始创作的比例直接提升了 54%
为什么？
问名字很像陌生人第一次认识
先拉近一点距离，后续聊天会更顺畅
而且这个问题足够简单、无脑
降低了用户第一次回应的心理负担
之后再问核心问题，用户更容易回答
但我们怎么知道要先问名字的？
也不是一下子就想到的
我们做了 ABCDEFGH × 2 组实验
去看不同问题、不同顺序对用户行为的影响
结果发现，「问名字」和「问应用」效果都不错
于是再想，那能不能合起来试试？
加了一组实验之后，数据果然提升了
但说回投资人那个问题
我觉得这些细节确实没那么重要
细节的优化可以带来数据的局部提升
但如果只盯着这些
就会忽略大环境里的战略机会
今天 AI 产品的形态还远没稳定下来
更重要的是保持灵活、敏捷、敢于尝试新思路
换句话说
在混乱期，有时候关键不是把已有的东西做到极致
而是更大胆地去探索新的方向
这个时代，可能战略上的一次灵感
远比 100 个精雕细琢的细节更重要
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