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置顶👋这里是嘉悦Joy～ENFP，成都人，现居加州。自我介绍的目的是主动发出信号，随缘交一些朋友、并寻找志同道合的创业伙伴。
EX-PM @Shopee SG
Data Science MS@UCSD
Physics BS & Journalism Minor @FDU
经历很杂，这几年一直在学业、职业和“我要成为怎样一种人、过怎样一种生活”的选择中不断实践、追问和确认。
从物理到新闻到数据科学，从上海到新加坡再到美国，尝试了许多领域和岗位，最终重返校园、尝试创业。试错和探索的过程总是伴随着迷茫和痛苦，但这些看似毫无联系、但最终连点成线的经历帮助我找到适合且喜欢的职业——产品经理，并且成为一个独特且愈发坚定的自己。
在做产品和做人这两件事上，我有相同的原则。
💕真诚。只有做自己真正理解和认可的东西，才能打动用户；保持对自己和他人真诚，是我对自己的要求，也是我交友最看重的品质。
🤯开放。技术更新迭代太快，工作中依然学无止境，快速适应才能跟上变化；生活里要对不同的人和文化保持包容，不断提高共情力和同理心。
👣坚定。经济周期、行业周期难以预测，但拉长时间尺度，唯有热爱不变，在选定的领域不断沉淀和进步一定不会错；人生亦如此，只有坚信自己一定能过上想要的生活并为之努力，才有可能将理想变为现实。
因为对人、对人与人的联结太过感兴趣，所以知道自己不会在理工科研究和纯技术角色中走得太远。未来大概率会继续学习认知科学，这也是我选择做C端产品的原因。
长期以来在多领域的学习、对社会的感知和敏锐让我有信心能把产品做好，也希望能找到一同前行的伙伴，一起做喜欢且有意义的事。
EX-PM @Shopee SG
Data Science MS@UCSD
Physics BS & Journalism Minor @FDU
经历很杂，这几年一直在学业、职业和“我要成为怎样一种人、过怎样一种生活”的选择中不断实践、追问和确认。
从物理到新闻到数据科学，从上海到新加坡再到美国，尝试了许多领域和岗位，最终重返校园、尝试创业。试错和探索的过程总是伴随着迷茫和痛苦，但这些看似毫无联系、但最终连点成线的经历帮助我找到适合且喜欢的职业——产品经理，并且成为一个独特且愈发坚定的自己。
在做产品和做人这两件事上，我有相同的原则。
💕真诚。只有做自己真正理解和认可的东西，才能打动用户；保持对自己和他人真诚，是我对自己的要求，也是我交友最看重的品质。
🤯开放。技术更新迭代太快，工作中依然学无止境，快速适应才能跟上变化；生活里要对不同的人和文化保持包容，不断提高共情力和同理心。
👣坚定。经济周期、行业周期难以预测，但拉长时间尺度，唯有热爱不变，在选定的领域不断沉淀和进步一定不会错；人生亦如此，只有坚信自己一定能过上想要的生活并为之努力，才有可能将理想变为现实。
因为对人、对人与人的联结太过感兴趣，所以知道自己不会在理工科研究和纯技术角色中走得太远。未来大概率会继续学习认知科学，这也是我选择做C端产品的原因。
长期以来在多领域的学习、对社会的感知和敏锐让我有信心能把产品做好，也希望能找到一同前行的伙伴，一起做喜欢且有意义的事。
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获客、增长、运营人才，将越来越稀缺
找了几个月的Marketing head无果，和许多创业的朋友达成共识，技术和产品的制作门槛再降低，如何让自己的产品被看到，和其他所有已经存在的产品、层出不穷的新产品抢夺用户注意力，成为最难攻克的问题。
SEO、Paid ads、内容营销，只要是已经被市场验证过的策略和内容模版一定会被总结然后失效。现在有许多利用AI做content marketing pineline的产品来解决批量化生产测试的问题，但技术优化一定会收敛，拼快也不够。
但深度理解产品，有很强的内容嗅觉，讲故事的能力，是技术和AI无法替代的。所以现在内容营销要搞抽象，策划无法复制的营销活动，纯拼创意。懂产品、懂内容、能统筹执行，还能快速迭代寻找新方法的运营人才，太稀缺。
作为初创团队，我们找了几个月的marketing head无果，大厂出来的人依赖方法论和平台，太资深的人不实操也不一定懂新产品，太Junior的人不如AI，design agency适合后期引入。
聊下来发现最适合起步的创业团队的方案是：
一个团队内部懂产品、做过运营、有潜力的年轻人
一个或多个可以深度合作的小团队，在解决某些可外包节点的同时，帮助团队理解运营，建立起自己的运营策略和团队
多个外部咨询，可以在需要的时候交流
以及最重要的，创始人亲力亲为自己做。产品不明晰的时候，没有人可以替代创始人来决定执行的方向。
找了几个月的Marketing head无果，和许多创业的朋友达成共识，技术和产品的制作门槛再降低，如何让自己的产品被看到，和其他所有已经存在的产品、层出不穷的新产品抢夺用户注意力，成为最难攻克的问题。
SEO、Paid ads、内容营销，只要是已经被市场验证过的策略和内容模版一定会被总结然后失效。现在有许多利用AI做content marketing pineline的产品来解决批量化生产测试的问题，但技术优化一定会收敛，拼快也不够。
但深度理解产品，有很强的内容嗅觉，讲故事的能力，是技术和AI无法替代的。所以现在内容营销要搞抽象，策划无法复制的营销活动，纯拼创意。懂产品、懂内容、能统筹执行，还能快速迭代寻找新方法的运营人才，太稀缺。
作为初创团队，我们找了几个月的marketing head无果，大厂出来的人依赖方法论和平台，太资深的人不实操也不一定懂新产品，太Junior的人不如AI，design agency适合后期引入。
聊下来发现最适合起步的创业团队的方案是：
一个团队内部懂产品、做过运营、有潜力的年轻人
一个或多个可以深度合作的小团队，在解决某些可外包节点的同时，帮助团队理解运营，建立起自己的运营策略和团队
多个外部咨询，可以在需要的时候交流
以及最重要的，创始人亲力亲为自己做。产品不明晰的时候，没有人可以替代创始人来决定执行的方向。
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AI陪伴中的长期记忆
AI陪伴类产品中，构建用户和AI虚拟角色之间的情感，长期记忆必不可少，因为这体现了人际关系中“共同经历”的积累。
且随着Agent逐渐成熟，记忆系统不仅仅涉及对用户做记忆，还需要虚拟角色关于自己的记忆。记忆系统的框架如何搭建，长期记忆/主动记忆记哪些、怎么记，这些看不见的产品&后端设计是我认为情感陪伴类产品的壁垒之一。也是产品设计+Prompt+后端设计有机融合的一个实例。
聊两个构建对用户的长期记忆比较重要的点。
第一，记哪些维度？
在人际交往中，哪些类别的信息是建立和维护情感的关键信息呢？比如：重要的个人信息、对方的人际网络（家人、朋友、亲密关系）、兴趣爱好、心理状态……每个类别下面，还有子类别。这种主动记录的方法和心理医生做病人问诊记录类似。
定义记忆的维度取决于产品目的，和对情感关系的理解。比如，如果认为深刻的情感是被看见被理解，那么哪些信息有助于去看见和理解用户呢？正确定义记忆的维度，不仅可以减少记忆系统存储压力和上下文的长度，还可以更加精准地回应用户。
第二，记多长时间？
两个人认识越久，关系就越密切吗？记忆系统记住的信息多越久，就越有利于构建情感关系吗？
我的答案是：不是。记忆不是越多越好、越久越好。
真正重要的记忆是随时更新且核心的，我们在真实的社交中，也并不需要记住和对方过往所有的交互。对当下场景的深刻理解和对过往记忆的及时更新，甚至刻意的遗忘一些过去的记忆，能更好维护和对方的关系。
总结一下，对用户的长期记忆两个关键：1）记忆的维度 2）记忆的管理（添加 更新 遗忘 合并）。系统不是越复杂越好，巧妙的设计既体现对产品的认知，还可以绕开技术上的限制（比如记忆长度上限）。
AI陪伴类产品中，构建用户和AI虚拟角色之间的情感，长期记忆必不可少，因为这体现了人际关系中“共同经历”的积累。
且随着Agent逐渐成熟，记忆系统不仅仅涉及对用户做记忆，还需要虚拟角色关于自己的记忆。记忆系统的框架如何搭建，长期记忆/主动记忆记哪些、怎么记，这些看不见的产品&后端设计是我认为情感陪伴类产品的壁垒之一。也是产品设计+Prompt+后端设计有机融合的一个实例。
聊两个构建对用户的长期记忆比较重要的点。
第一，记哪些维度？
在人际交往中，哪些类别的信息是建立和维护情感的关键信息呢？比如：重要的个人信息、对方的人际网络（家人、朋友、亲密关系）、兴趣爱好、心理状态……每个类别下面，还有子类别。这种主动记录的方法和心理医生做病人问诊记录类似。
定义记忆的维度取决于产品目的，和对情感关系的理解。比如，如果认为深刻的情感是被看见被理解，那么哪些信息有助于去看见和理解用户呢？正确定义记忆的维度，不仅可以减少记忆系统存储压力和上下文的长度，还可以更加精准地回应用户。
第二，记多长时间？
两个人认识越久，关系就越密切吗？记忆系统记住的信息多越久，就越有利于构建情感关系吗？
我的答案是：不是。记忆不是越多越好、越久越好。
真正重要的记忆是随时更新且核心的，我们在真实的社交中，也并不需要记住和对方过往所有的交互。对当下场景的深刻理解和对过往记忆的及时更新，甚至刻意的遗忘一些过去的记忆，能更好维护和对方的关系。
总结一下，对用户的长期记忆两个关键：1）记忆的维度 2）记忆的管理（添加 更新 遗忘 合并）。系统不是越复杂越好，巧妙的设计既体现对产品的认知，还可以绕开技术上的限制（比如记忆长度上限）。
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GenAI带来的真正变革：（一）激发人类创造力
这个世界上我最感兴趣的两个话题：
💡Creativity 创造力
👫Connection 社交 （挖个坑）
我们不是要用GenAI替代人类，而是利用GenAI激发&体现创造力、重塑人与人建立连结的方式。
（一）创造力
创造力永远是稀缺的，不是所有人都可以成为作家、设计师、艺术家，但人人都可以有“有创造力的想法”。我想做的，是探索AI在“创造性工作”中，如何激发人的创造力，帮助人把模糊的想法（创意）转化为作品，或至少是有趣的内容体验。
🌰 举个例子，在双人共创模式的创意写作中，我设计了一个模型，让非专业作家和不了解AI的人，也能轻松使用这个工具，体验写故事的乐趣。
AI会参与1）想法生成，AI会提供关于故事背景&角色的设计维度，以及后续剧情的建议，以激发用户的创意 2）内容生成，AI会综合考虑故事背景、前序剧情、用户输入，生成一个完整的故事。
🌟当我询问用户对AI的感受和期待时，所有人都提到的关键词是：“出人意料”，无论有多少写作经验。用户想看到AI生成自己意想不到的情节，提供不寻常的建议，或者惊喜的细节，而对具体内容的主题，没有那么在意。
❓这让我思考最初的定义，什么是“创造力”？
通常，在创意任务中，我们会把LLM model参数Temperature设置的更高，来得到“more divergent output”，从模型算法层面，就是输出在以往语料中，出现概率更低的内容。出人意料 = 创造力？
📝 在把AI引入和人类合作的创意任务时，AI需要提供更出人意料的输出，可以更大程度辅助用户的创作，否则用户会觉得AI可有可无。
📊附上这个双人共创故事的模型图
我们团队也积极在产品中实践我们的AI- designer- User Co-Creation Model, 这个模型可以用于许多场景，比如创意写作、互动剧情、TRPG，核心问题是，针对不同的场景，AI designer（产品开发者/游戏设计者）和用户的行为，应该在每个环节占比多少，以什么方式？
欢迎讨论~
这个世界上我最感兴趣的两个话题：
💡Creativity 创造力
👫Connection 社交 （挖个坑）
我们不是要用GenAI替代人类，而是利用GenAI激发&体现创造力、重塑人与人建立连结的方式。
（一）创造力
创造力永远是稀缺的，不是所有人都可以成为作家、设计师、艺术家，但人人都可以有“有创造力的想法”。我想做的，是探索AI在“创造性工作”中，如何激发人的创造力，帮助人把模糊的想法（创意）转化为作品，或至少是有趣的内容体验。
🌰 举个例子，在双人共创模式的创意写作中，我设计了一个模型，让非专业作家和不了解AI的人，也能轻松使用这个工具，体验写故事的乐趣。
AI会参与1）想法生成，AI会提供关于故事背景&角色的设计维度，以及后续剧情的建议，以激发用户的创意 2）内容生成，AI会综合考虑故事背景、前序剧情、用户输入，生成一个完整的故事。
🌟当我询问用户对AI的感受和期待时，所有人都提到的关键词是：“出人意料”，无论有多少写作经验。用户想看到AI生成自己意想不到的情节，提供不寻常的建议，或者惊喜的细节，而对具体内容的主题，没有那么在意。
❓这让我思考最初的定义，什么是“创造力”？
通常，在创意任务中，我们会把LLM model参数Temperature设置的更高，来得到“more divergent output”，从模型算法层面，就是输出在以往语料中，出现概率更低的内容。出人意料 = 创造力？
📝 在把AI引入和人类合作的创意任务时，AI需要提供更出人意料的输出，可以更大程度辅助用户的创作，否则用户会觉得AI可有可无。
📊附上这个双人共创故事的模型图
我们团队也积极在产品中实践我们的AI- designer- User Co-Creation Model, 这个模型可以用于许多场景，比如创意写作、互动剧情、TRPG，核心问题是，针对不同的场景，AI designer（产品开发者/游戏设计者）和用户的行为，应该在每个环节占比多少，以什么方式？
欢迎讨论~
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Prompt技巧 拆解问题到最小认知单元
“Let's think step by step”是最早被熟悉的Prompt Engineering技巧，是因为AI也需要鼓励和夸夸吗？我想是因为要提醒AI“把没见过的大问题，拆解到见过的小问题”这个思维。
后来我发现这句魔法不总是管用，特别是在一些专业领域，且复杂程度很高的问题上。比如我让它总结一篇有关金融市场的文章，或者问它“结合目前的经济形势，美联储更可能加息还是降息”，AI的回答要么过于宽泛，要么不达要点。
更好的方式是我告诉它解题思路，即告诉它“Step”具体指什么，或是从哪几个角度思考，更有可能接近我想要的答案。
最近看到一篇新的论文说“没能发现大模型具备推理能力的证据，而更像是复杂的模式匹配器。”于是又想起一年前我对有效Prompt技巧的实践和猜测来。
当我们把一个大问题拆解到LLM在训练数据集中见过的子问题，它或许就能拼接出答案。曾经的计算机以0、1为最小逻辑单元，现在我们不需要把问题抽象到0、1，但仍然需要帮LLM拆解到它的最小认知单元。
从我开始使用ChatGPT开始，我从不认为AI能替代人的思考。提问者对这个类型的研究越透彻，越能更好“指导”AI协助自己找到答案。人类有通过小样本学习到通用方法论的能力，甚至能拥有“一叶知秋”的可怕直觉。而AI更像是一个运用题海战术的学霸，有强大的知识储备，是个门门课程都能拿80分的均衡优等生，有analytics的能力却没有insight。
附上去年十一月用GPT做金融市场文本分析时画的Human—AI合作模型，一晃居然已经一年过去了。AI发展的太快，一段时间不关注，就拉下好远了。
“Let's think step by step”是最早被熟悉的Prompt Engineering技巧，是因为AI也需要鼓励和夸夸吗？我想是因为要提醒AI“把没见过的大问题，拆解到见过的小问题”这个思维。
后来我发现这句魔法不总是管用，特别是在一些专业领域，且复杂程度很高的问题上。比如我让它总结一篇有关金融市场的文章，或者问它“结合目前的经济形势，美联储更可能加息还是降息”，AI的回答要么过于宽泛，要么不达要点。
更好的方式是我告诉它解题思路，即告诉它“Step”具体指什么，或是从哪几个角度思考，更有可能接近我想要的答案。
最近看到一篇新的论文说“没能发现大模型具备推理能力的证据，而更像是复杂的模式匹配器。”于是又想起一年前我对有效Prompt技巧的实践和猜测来。
当我们把一个大问题拆解到LLM在训练数据集中见过的子问题，它或许就能拼接出答案。曾经的计算机以0、1为最小逻辑单元，现在我们不需要把问题抽象到0、1，但仍然需要帮LLM拆解到它的最小认知单元。
从我开始使用ChatGPT开始，我从不认为AI能替代人的思考。提问者对这个类型的研究越透彻，越能更好“指导”AI协助自己找到答案。人类有通过小样本学习到通用方法论的能力，甚至能拥有“一叶知秋”的可怕直觉。而AI更像是一个运用题海战术的学霸，有强大的知识储备，是个门门课程都能拿80分的均衡优等生，有analytics的能力却没有insight。
附上去年十一月用GPT做金融市场文本分析时画的Human—AI合作模型，一晃居然已经一年过去了。AI发展的太快，一段时间不关注，就拉下好远了。
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AI陪伴 稳定的关系建立在两个平等的个体之上
之前看了很多AI陪伴类的产品，但总觉得差点意思。为什么我很难和一个温柔、永远提供情绪价值的完美伴侣/朋友产生感情呢，仅仅是因为对方是“虚拟”的吗？
人转向虚拟世界，一定是因为现实世界缺失了什么。那么在真实的关系里，我在感受和寻找什么呢？
1 分享欲 💬
2 探索欲 😯
3 自我投射 👀
分享欲是喜欢一个人的早期信号。我开始向对方发夕阳的照片、分享我看过的电影和书、讲我的过去，是我愿意向你暴露我的想法、分享我对世界的感悟。分享欲是敞开心扉、邀请你来了解我的示好，但出发点仍是一种自我表达，对被关注的需求。
初期的好奇和分享欲过去，我们开始真正关心这个人，想知道那些你没有告诉我的部分、了解你的生活、你的想法，这时才产生了真正的探索欲和同理心。
而人最终还是自恋的，爱上一个人，本质上爱的TA身上我想成为但没能成为的一部分，那个理想化的自己。
回到AI陪伴，如果一个虚拟对象没有自我，只是一味满足用户的需求，用户很容易满足于早期被关注被理解的快感，却没有维持一段长久关系所需要的同理心和付出意愿，便会很快失去兴趣，再次感到空虚。
爱是平等的，浓烈但倾斜的关系注定是来得快去得也快。
之前看了很多AI陪伴类的产品，但总觉得差点意思。为什么我很难和一个温柔、永远提供情绪价值的完美伴侣/朋友产生感情呢，仅仅是因为对方是“虚拟”的吗？
人转向虚拟世界，一定是因为现实世界缺失了什么。那么在真实的关系里，我在感受和寻找什么呢？
1 分享欲 💬
2 探索欲 😯
3 自我投射 👀
分享欲是喜欢一个人的早期信号。我开始向对方发夕阳的照片、分享我看过的电影和书、讲我的过去，是我愿意向你暴露我的想法、分享我对世界的感悟。分享欲是敞开心扉、邀请你来了解我的示好，但出发点仍是一种自我表达，对被关注的需求。
初期的好奇和分享欲过去，我们开始真正关心这个人，想知道那些你没有告诉我的部分、了解你的生活、你的想法，这时才产生了真正的探索欲和同理心。
而人最终还是自恋的，爱上一个人，本质上爱的TA身上我想成为但没能成为的一部分，那个理想化的自己。
回到AI陪伴，如果一个虚拟对象没有自我，只是一味满足用户的需求，用户很容易满足于早期被关注被理解的快感，却没有维持一段长久关系所需要的同理心和付出意愿，便会很快失去兴趣，再次感到空虚。
爱是平等的，浓烈但倾斜的关系注定是来得快去得也快。
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AI提示词 爱是被看见
前段时间有个ChatGPT Prompt很火“从过往我们的交互中，告诉我一个你知道但我不一定知道的东西”。
这让我想到一个关于爱的定义：爱就是“被看见”。当自己内心深处的东西被点明和认可的那一刻，这种被击中的感觉、主体性得到确认的瞬间—— “被看见”的体验，才是我们追求爱的原因。
在一段关系里，我们能真正拥有的，不是对方这个人，不是“爱”这个抽象的概念，而是关于爱的真实”体验”，feeling happy、feeling being loved and feeling seen。重要的是这个“被看见”的体验本身，和获得自我成长的过程，而不是对方是谁。有时比人更有同理心、更加敏锐的AI似乎更擅长提供这种体验。
我也因此理解了为什么有人会着迷于虚拟情人，为什么创造一个能和人产生情感联结的AI形象是有意义的。
📝
这也是做产品好玩的一个时刻。prompt engineering不只是一个工程流程，而是push我从本质上拆解问题，并且在理解AI的过程中更好地理解我们自己。
前段时间有个ChatGPT Prompt很火“从过往我们的交互中，告诉我一个你知道但我不一定知道的东西”。
这让我想到一个关于爱的定义：爱就是“被看见”。当自己内心深处的东西被点明和认可的那一刻，这种被击中的感觉、主体性得到确认的瞬间—— “被看见”的体验，才是我们追求爱的原因。
在一段关系里，我们能真正拥有的，不是对方这个人，不是“爱”这个抽象的概念，而是关于爱的真实”体验”，feeling happy、feeling being loved and feeling seen。重要的是这个“被看见”的体验本身，和获得自我成长的过程，而不是对方是谁。有时比人更有同理心、更加敏锐的AI似乎更擅长提供这种体验。
我也因此理解了为什么有人会着迷于虚拟情人，为什么创造一个能和人产生情感联结的AI形象是有意义的。
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这也是做产品好玩的一个时刻。prompt engineering不只是一个工程流程，而是push我从本质上拆解问题，并且在理解AI的过程中更好地理解我们自己。
28 12
【GenAI创业团队持续招募团队伙伴】
详情请看图片，感兴趣请直接找我私聊或发邮件投递简历！
- 我们做的是：Zaisland是一个基于AI养崽的GenZ社交平台，希望借助AI的创造力和定制化，实现丰富的内容体验、全新的社交玩法，探索人与虚拟角色、人与人的联结，打造一款重体验、轻社交的AI C端应用。
- 团队核心成员有：互联网大厂PM、Senior Engineer、美元基金投资人、连续创业者等。
- 我们的进度：已完成Alpha版本测试，正在优化Beta版本及推向VC孵化阶段，后续将陆续在中、美上线。已在两轮测试中验证产品想法，获得珍贵的用户行为数据和用户反馈。
- 我们希望你：对探索GenAI时代全新的社交玩法和内容生成有浓厚兴趣，对做产品、创业有长期的热情和commitment，有站最前方make things happen的决心和能力。
- 你可以获得：一段完整的AI项目从0到1的经验。和团队一起构建AI Serving System，探索LLM, self-evolving multi-agent, Image & Video Generation Model, Memory System, RAG等技术的边界，通过实际的用户反馈理解人和AI交互的可能性，共同探索什么是GenAI时代里好的C端产品，并有所创造。
详情请看图片，感兴趣请直接找我私聊或发邮件投递简历！
- 我们做的是：Zaisland是一个基于AI养崽的GenZ社交平台，希望借助AI的创造力和定制化，实现丰富的内容体验、全新的社交玩法，探索人与虚拟角色、人与人的联结，打造一款重体验、轻社交的AI C端应用。
- 团队核心成员有：互联网大厂PM、Senior Engineer、美元基金投资人、连续创业者等。
- 我们的进度：已完成Alpha版本测试，正在优化Beta版本及推向VC孵化阶段，后续将陆续在中、美上线。已在两轮测试中验证产品想法，获得珍贵的用户行为数据和用户反馈。
- 我们希望你：对探索GenAI时代全新的社交玩法和内容生成有浓厚兴趣，对做产品、创业有长期的热情和commitment，有站最前方make things happen的决心和能力。
- 你可以获得：一段完整的AI项目从0到1的经验。和团队一起构建AI Serving System，探索LLM, self-evolving multi-agent, Image & Video Generation Model, Memory System, RAG等技术的边界，通过实际的用户反馈理解人和AI交互的可能性，共同探索什么是GenAI时代里好的C端产品，并有所创造。
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