刷到一个盲人点外卖的视频，他借助iOS上辅助功能当中的旁白，来理解屏幕上的信息和操作。

他的手指从上到下触摸潜在的信息，听着语速极快的旁白，通过这种方式一步步操作直到下单。

整个过程看起来还是挺流畅的，大概也是经过了许多次的训练。但还是比普通人繁琐太多了。

这个时候突然想到computer use的一个用例，就可以帮助盲人群体更方便的获取信息操作电子设备，大概会比旁白的体验好很多。

computer use可以成为盲人眼睛和手指的延伸。

computer use的上限不在于AI对界面的理解，而在于AI对用户意图的理解。

即便AI能理解界面上所有的信息，可以准确做出操作，但只要它不知道当前用户想吃什么，它就无法帮你点外卖，除非用户不在乎吃什么。

「夜晚只是地球的影子落在你身上」

优秀的交互设计在于准确预测用户的意图。

1. 在Figma中，如果想要修改的文字是在图层的底部，用户就要点击多次鼠标，才能选中文字。

但是当你改了一个地方的文字后，再把鼠标移动到其它地方的文字时，就无需点击多次鼠标了，可以一次选中文字，这是因为Figma预测了用户当前想要编辑文字，因此可以快速选中。

2. 手机上的虚拟键盘，按键的热区很小，用户很容易误触，如果完全根据用户实际点击的热区来确定按键，会导致很难打出想要的字词。

用户想要敲击的按键，可能在实际点击的按键周围，为了准确预测用户的意图，输入法会对周围几个按键赋予一定的权重，然后再去预测用户想要输入的词。

3. 当用户在一个文本框打了一大段话后，接着长按删除键，系统一开始会慢慢删除字符，然后加快删除句子，再加快删除段落。

这是因为当用户长按时，系统预测用户想要删除很多文字，而不是一两个字符。

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以上这些例子都是一些人为设定的规则，那么AI是否可以预测用户的意图，来提升一个产品的交互体验呢？

毕竟 语言模型是在预测词语，就像交互设计在预测意图。而意图可以通过词语表示。

Cursor给了一个很好的例子。在写代码的时候，Cursor会时不时地预测用户想要的代码，然后出现一个“Tab”按键提示，用户点击“Tab”按键后，就能让AI快速完成代码补全或修改。

以后应该可以看到越来越多类似的交互。

如果有一项技术可以让人类以光速传送到指定地点，互联网还会有多少价值？

生成式AI是比特世界的3D 打印机

把你的个人主页丢给 NotebookLM，你就可以收获一段奇特的体验。

听两个AI主播饶有兴致地谈论着你，听他们解释你写下的文字。

感受自己被理解，同时也在被误解。

精确的计划通常是一种安慰剂

认识自己，以便更好地认识他人

认识他人，以便更好地认识自己

一个人买了彩票，没中，但他却很开心。

问他为什么，他说：

我的彩票号码是通过量子过程产生的。

虽然在这个宇宙里，我没有中奖，但是在无数个平行宇宙中，总会有一个我中奖了。

对没中奖宇宙中的我，买彩票的成本微乎其微。但对中奖宇宙中的我，奖金却能改变我的人生。