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Simon_Li
55关注231被关注1夸夸
👨持续健身
🧔‍♂️过敏体质猫奴
🧔结构化
Simon_Li
6天前

82.具身是一场马拉松,VLA 和世界模型都不够本质|一个华为天才少年的具身启航

卫诗婕|漫谈Light the Star

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Simon_Li
11天前
具有理念意义的一条视频
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Simon_Li
16天前
「0基础手搓硬件 - 摄像头小车」项目告一段落!
耗时一个半月,选型、接线、建模、3D打印、开发、调试,全是AI带路:本地环境下实现了小程序控车、实时画面预览、拍照、录像&录音。
*锂电池还没到货,所以只能连着电源线跑…
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Simon_Li
21天前
#营销人用AI技巧分享

写在前面:发挥好AI价值的前提是具备「学习能力」,并不是说去学习各种大模型或agent的使用技巧,而是「透彻地学习业务流」,理解业务逻辑、背后的信息/数据关联和流向。
最简单的办法就是假想自己在当前业务中是OPC:把产品做出来、推广和销售、交付收款和服务。这么一想,你会发现自己的盲区多了去了,每个节点包含哪些模块、各模块之间又该如何串联/并联。
用这个视角去把节点业务拆开、吃透,千万别觉得自己干了多少年业务就很了不起,「结构化」才是最体现内功的一步。

举例1(图1-3):KOL MMS,分为资源维度和项目维度。一方面可以把日常和项目中开发、合作过的KOL沉淀下来,根据业务适配性做主观评分;另一方面可以进到具体项目制定KOL策略、记录执行过程以及复盘。既有数据的积累、又有AI对「业务适配性」的不断学习。
举例2(图4):独立站经营看板。接GA4 API搭建的自定义看板,从全站到页面、从流量到用户,分析结果中可以推导出站点开发、页面结构和内容、SKU设计和定价的优化建议。
举例3(图5):对硬件感兴趣的营销人也可以手搓硬件demo了。从BOM采购、接线、烧固件、测试、建模、3D打印,全是agent带跑。

别老是因为xxx模型升级而fomo,明明自己连plus的token都蹬不完,却在这里fomo演自己,这些前沿事件还远远远远影响不到我们这种普通营销人。
第一步:开始「结构化」,然后关闭大模型对话框、开始使用agent。你会感谢自己的。
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Simon_Li
28天前
无比想念飞阅会
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Simon_Li
2月前
给影石支个招:中国和欧美战场切割。
中国讲好to资本的故事,把舍得在中国花的toC预算同样花在欧美。
4月份之后在欧美就没啥动静了,太可惜了。隔壁大疆都在美加搞了好几轮了。
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Simon_Li
3月前
1. 常见的营销和销售业务,把业务流结构化、把数据关联理清楚,这两步是引入 AI 前最必要、最关键的动作,否则会觉得 AI 没用。带来的核心价值是内部效率提升:信息透明的基础上将可读性大幅提升、决策效率更高(尤其是可以基于经验去做的决策)。成本降低的地方在于让聪明的员工能思考更多问题、优化机械式员工、取消订阅第三方平台/工具(这部分能降多少取决于 token 成本),很显然成本优化不是接入 AI 的出发点,而是接入后自然而然的结果。
2. 似乎不少 so called AI native 硬件都处理不好端侧和云端的协同逻辑,不知道卡点是硬件成本、堆叠受限还是索性就不去区分场景做训练。我买了 AI 硬件之后会认为它很快就会懂我和我的 routine ,所以“关于我”的问题应该是下意识般的即时响应。
3. insta360 Luna Ultra 的头控 gadget 不禁让人想到 VR 的定位校准,不知道长时间使用后姿态会不会漂移。
4. “欲望”和“狠”是驱动组织进步的前后轮,勾勒美好未来+果断是 CEO 最性感的状态。
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Simon_Li
3月前
一直在抽卡的时候一定要反应过来:这绝对是自己的问题。
天天让它往左移1cm,我绝对是个傻子。
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Simon_Li
3月前
ID和平面设计抽卡抽得身心俱疲,恨自己没掌握点设计技能😂
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Simon_Li
4月前
被张雪骗了,淘宝500块做的logo只适合在楼下开个包子店😭
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