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飞书最近举办的这个"AI效率先锋大赛"很有意思，他们联合 400 多家企业评比那些一线员工中最会用工具、最会用 AI 的个体。这让我看到了一种新的企业落地 AI 的可行性。
B 端产品+AI 的设计思路要变了。不能再按照采购-开发-强制使用的老路走，而是要把 AI 工具做得灵活好用，直接给到一线员工。那些爱折腾的人自然会拿这些工具去解决业务痛点。
这些人就是企业中的"超级个体"，可以说是一种新型资产。他们把 AI 工具用出花来、用低代码搭出业务系统，既懂业务痛点、又懂数字化解法。有了这些人，企业不需要花大钱做定制开发，也不需要再多招人，他们能持续沉淀价值，这就是真正的效率先锋。
很多企业不知道怎么做 AI、技术一直在变，花了冤枉钱走了很多弯路，其实真的不需要想太多、花太多钱。把重心放在企业内那些最会用 AI 的人身上就够了。
B 端产品+AI 的设计思路要变了。不能再按照采购-开发-强制使用的老路走，而是要把 AI 工具做得灵活好用，直接给到一线员工。那些爱折腾的人自然会拿这些工具去解决业务痛点。
这些人就是企业中的"超级个体"，可以说是一种新型资产。他们把 AI 工具用出花来、用低代码搭出业务系统，既懂业务痛点、又懂数字化解法。有了这些人，企业不需要花大钱做定制开发，也不需要再多招人，他们能持续沉淀价值，这就是真正的效率先锋。
很多企业不知道怎么做 AI、技术一直在变，花了冤枉钱走了很多弯路，其实真的不需要想太多、花太多钱。把重心放在企业内那些最会用 AI 的人身上就够了。
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2025 年即将收官，我总结了2025 AI模型的几个重要时刻，也是我们在体验 AI 的几个阿哈 moment：
3月：DeepSeek v3 通过低成本推理和强化学习（RL）优化，将思考过程直接展示给用户。
3月：ChatGPT Image 终于解决了图片里的“乱码”问题。不仅能写对英文，AI 绘画不再是“抽奖”，而是在和一个设计师沟通。
5月/9月：Claude 4/4.5 目前最好的“编程模型”。像 Cursor 这样百亿美金的初创公司，都构建在 Claude 能力之上。
6月：豆包 1.6 竞争点从智商转向了情商。模拟叹气、停顿和低延迟语音，让人感觉对面坐着的是一个人。
8月：GPT-5 拥有了 Agentic 能力：自行决定何时推理，何时调用工具去解决问题。
8月/11月：nano Banana (Google) 谷歌将“世界知识”注入了生图模型。同时搞定了中英文的精准渲染。
9月：Kimi K2 依靠 MoE 架构和万亿参数在做“重活”。
9月：即梦 4.0 解决了中文文字渲染的痛点，配合 4K 画质，让生成的图片从“好玩”真正变成了“可用”。
9月：千问 3-MAX 数据的胜利。36T 的训练量专攻那些需要辅助复杂决策的场景。
11月：文心 5.0 原生全模态大模型，2.4 万亿参数的巨兽。用统一的架构去吞噬所有模态（文、图、音、视）。
11月：Gemini 3 Pro 发布。
3月：DeepSeek v3 通过低成本推理和强化学习（RL）优化，将思考过程直接展示给用户。
3月：ChatGPT Image 终于解决了图片里的“乱码”问题。不仅能写对英文，AI 绘画不再是“抽奖”，而是在和一个设计师沟通。
5月/9月：Claude 4/4.5 目前最好的“编程模型”。像 Cursor 这样百亿美金的初创公司，都构建在 Claude 能力之上。
6月：豆包 1.6 竞争点从智商转向了情商。模拟叹气、停顿和低延迟语音，让人感觉对面坐着的是一个人。
8月：GPT-5 拥有了 Agentic 能力：自行决定何时推理，何时调用工具去解决问题。
8月/11月：nano Banana (Google) 谷歌将“世界知识”注入了生图模型。同时搞定了中英文的精准渲染。
9月：Kimi K2 依靠 MoE 架构和万亿参数在做“重活”。
9月：即梦 4.0 解决了中文文字渲染的痛点，配合 4K 画质，让生成的图片从“好玩”真正变成了“可用”。
9月：千问 3-MAX 数据的胜利。36T 的训练量专攻那些需要辅助复杂决策的场景。
11月：文心 5.0 原生全模态大模型，2.4 万亿参数的巨兽。用统一的架构去吞噬所有模态（文、图、音、视）。
11月：Gemini 3 Pro 发布。
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和朋友做了三个月的 AI 贴纸产品，终于可以拿出手了。地址： heartsticker.art
心念贴纸支持自己 DIY 相册的每一张照片，打印实物贴纸邮寄到家。
还支持多种图像风格，以及定制文字贴纸。
可以看看下图的案例，给身边朋友用了，大家都贴在电脑上，杯子上，或者送人都很有纪念意义。
可以进下面的用户群，给大家送些积分体验一下。
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年底了，又是一堆汇报工作，分享一个汇报专用 PPT 制作提示词，适用于 NotebookLLM 和 Genspark：
按照文本的标题结构化输出，平面矢量企业演示文稿设计，年度总结报告仪表盘，数据可视化，模块化网格布局。色彩方案包括专业海军蓝、活力红和干净的白色背景。元素包括柱状图、饼图、醒目的数字和简约的商业图标。高信息密度，干净的 UI/UX 风格，信息图表美学，专业，流畅，高分辨率，8k，--ar 4:3
按照文本的标题结构化输出，平面矢量企业演示文稿设计，年度总结报告仪表盘，数据可视化，模块化网格布局。色彩方案包括专业海军蓝、活力红和干净的白色背景。元素包括柱状图、饼图、醒目的数字和简约的商业图标。高信息密度，干净的 UI/UX 风格，信息图表美学，专业，流畅，高分辨率，8k，--ar 4:3
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开源我的 100 个 AI 产品分析文档和工作流。我是怎么压榨 AI 制作 PPT，让它为我获得了上万的赞，上千个关注。
我在两个月前创建的项目「100 个 AI 产品分析」，目前已经分析了 70 个产品。分为文字版和 PPT版，数据新鲜、分析全面，不管是产品、运营、投资还是开发，都会对你有用的。
知识库：www.notion.so
网站：repobro.wen2tu.com
工作流：mp.weixin.qq.com
我在两个月前创建的项目「100 个 AI 产品分析」，目前已经分析了 70 个产品。分为文字版和 PPT版，数据新鲜、分析全面，不管是产品、运营、投资还是开发，都会对你有用的。
知识库：www.notion.so
网站：repobro.wen2tu.com
工作流：mp.weixin.qq.com
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端侧模型的发展是真要起飞了，最近看到中了 Nature 子刊封面的论文《Densing Law of LLMs》分享了一个观点：LLM 的能力密度每 3.5 个月性能翻倍。
而摩尔定律驱动芯片算力增强也在继续。由此得出，现在顶尖的模型的推理价格正在下降，每 75 天下降一倍。
或许不久，我们就能在手机、PC、车机上跑和 GPT5、Claude 4 同等能力的模型。不需要担心隐私和网络依赖问题，很多个人知识库、聊天记录、相册、车机行为数据，不用联网就能快速被模型理解和利用。
端侧模型要做的是准确理解意图，做到“够用 + 秒级响应 + 隐私安全”的同时，能够配合云端模型完成复杂任务和专业操作，实现端云协同。
在 Hugging Face 上看到通义、面壁智能团队发布了一系列小模型，Qwen3的 4B 模型，面壁智能的各MiniCPM小钢炮，各家都在围绕文本模型、多模态模型发力 PK。
面壁智能发布的 MiniCPM、MiniCPM‑V/o、VoxCPM 等，累计下载量接近 1500 万次、GitHub 星标接近 3 万，已经实打实地被开发者和厂商用起来了。
观察到面壁的商业化已取得许多进展，走入手机、PC、车机等终端，可以想见未来端侧 AI 将成为标配，真正实现"AI 无处不在"的愿景
而摩尔定律驱动芯片算力增强也在继续。由此得出，现在顶尖的模型的推理价格正在下降，每 75 天下降一倍。
或许不久，我们就能在手机、PC、车机上跑和 GPT5、Claude 4 同等能力的模型。不需要担心隐私和网络依赖问题，很多个人知识库、聊天记录、相册、车机行为数据，不用联网就能快速被模型理解和利用。
端侧模型要做的是准确理解意图，做到“够用 + 秒级响应 + 隐私安全”的同时，能够配合云端模型完成复杂任务和专业操作，实现端云协同。
在 Hugging Face 上看到通义、面壁智能团队发布了一系列小模型，Qwen3的 4B 模型，面壁智能的各MiniCPM小钢炮，各家都在围绕文本模型、多模态模型发力 PK。
面壁智能发布的 MiniCPM、MiniCPM‑V/o、VoxCPM 等，累计下载量接近 1500 万次、GitHub 星标接近 3 万，已经实打实地被开发者和厂商用起来了。
观察到面壁的商业化已取得许多进展，走入手机、PC、车机等终端，可以想见未来端侧 AI 将成为标配，真正实现"AI 无处不在"的愿景
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上篇文章我分享了我制作的 10 个 AI 应用。
下面这篇文章来揭秘下我制作一个应用的真实对话是什么？并且我在文末分享了一个万能 AI 应用制作提示词。
下面这篇文章来揭秘下我制作一个应用的真实对话是什么？并且我在文末分享了一个万能 AI 应用制作提示词。
https://mp.weixin.qq.com/s/C8oC2o0klYDqV9JP1JgEvA
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