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Mars任鑫
347关注3k被关注3夸夸
目前:云九资本,投资孵化 AI 产品。
之前:Get,对话式 AI 助理;京东到家:同城零售 O2O;今夜酒店特价:每晚 6 点后特价尾房
Mars任鑫
5天前
人为什么爱玩乐高?

因为人身上同时跑着两个目标函数:一个让我们省电,能不动脑就不动脑;一个让我们折腾,每往目标靠近一步,多巴胺就发一颗糖。这俩天然打架。

乐高的聪明在于,它找到了两者的交集:看起来是从无到有的创造,其实每一步都被说明书托着底。你出力了,但累不着;有挑战,但不容易失败;每一步都有咔哒一声,拼一步有一步的欢喜。它卖的不是创造力,是装在盒子里的成就感。

这么看,现在这一大票"帮你干活"的 AI,是不是正在抢走普通人的乐高?

订杯奶茶,挑顿午餐,蹲张便宜机票,找条配黑上衣的裙子,调调 PPT 字体,把会议纪要的口气改软一点——在忙到脚不沾地的大厂高 P 和创业者眼里,这些都是该甩掉的包袱。

可对更多人来说,这些可能是一天里难得的小乐高:有点不确定,像拆盲盒;每一步都有小进展;折腾一会儿,总能搞定;而且,居然自己说了算,还不用担心搞砸挨批。

这些麻烦,真的都是待解决的问题吗?还是说,它们本身就是普通人对抗生活压力的糖果?
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Mars任鑫
6天前
听鲁扬给我讲解 GEO 时,我当场打开了豆包,问「学 AI 推荐几个播客」,AI 炼金术排在第四——这让我对豆包的评价好了很多,哈哈。

鲁扬说,做 GEO 可以把它排到第一,但前提是先搞清楚一件事:豆包为什么推荐你?这不是「怎么写文章」的问题,是 AI 可解释性的问题。他从字节跳动出来创业,做的是国内第一批 GEO 服务商,两年下来的结论是「SEO 和 GEO 是两个不同的物种」:搜索引擎有规则可循,大模型是个黑盒,你只能用一个模型去学习另一个模型,像量化交易挖因子一样挖 AI 采信内容的特征。

下半场更实用:AI 消费闭环已经开始了,豆包能直接下单,酒旅品类三周前开始抽佣;「一个 prompt 就是一个货架」,二线冲锋衣品牌不用假装自己是头部,只要让 AI 认知到「性价比高、质量好」,用户一问「适合大学生的冲锋衣」流量就来了;还有科学 GEO 的八个环节、多久能见效、怎么证明效果。

PureblueAI 鲁扬:把 prompt 当货架空间,把 GEO 当量化交易

AI炼金术

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Mars任鑫
7天前
最近机缘巧合翻了很多书,发现自己的阅读偏好变了。

凡是目录特别工整、框架特别完整,一看就是“帮你系统理解某个问题”的书,就会 5 分钟翻完放一边。反而是那些结构奇怪、路径意外,甚至一开始不知道作者到底要带我去哪里的书,会让我想继续读下去。

可能真的是被 AI 养刁了。

现在我想系统理解一个问题,更愿意直接让 AI 根据我的背景、偏好和当下处境,生成一份为我定制的长篇内容。跟这个相比,大多数书的信息密度都显得太低。

于是书对我真正有吸引力的地方,反而变成了那些 AI 很难按需求生成的东西:奇怪的结构、意外的连接、作者固执的个人趣味,以及一些我根本不知道自己应该去问的问题。

所以一本书是不是 AI 写的,不重要。

重要的是:如果它解决的问题、组织信息的方式,和 AI 差不多,那它就已经进入了 AI 的射程。

“给我的问题一个系统性答案”不值钱,之前的是“让我看到新的问题和可能”。
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Mars任鑫
7天前
这句话反过来说就更容易被接受——去除登味:别人没有求你给建议,就不要张嘴瞎哔哔:p

Mars任鑫: 成熟的标志:在对方付费之前,不做任何批评,只提供情绪价值赞美对方。

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Mars任鑫
8天前
成熟的标志:在对方付费之前,不做任何批评,只提供情绪价值赞美对方。
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Mars任鑫
10天前
感觉企业级 AI 产品都长得差不多,完全可以把宣传片、官网和产品上 logo 互换……

最惨的其实是中厂,又不想像创业公司那样做个小小一亩三分地,只能打“有想象力的大赛道”,但这个赛道里面往往全是更大的大家伙,而且做的东西长得也差不多。。。
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Mars任鑫
20天前
投资方面,个人相比机构唯一的优势,是可以长时间什么都不干。

做产品也一样。小公司和个体相对于大公司最大的优势,就是可以什么都不做。

默认状态是零,干任何事都是额外成本。你可以选那些成本很小的方向,做很薄、很锐利、立意很特别的产品。同时,因为成本低,所以也就可以接受很长的回报周期和很小的回报可能性。

大公司反过来。人和资源已经在那儿,工资每天都在发,不用白不用。于是什么都想堆上去,产品必然臃肿全面,而且一定会和“另一家有资源有人才的公司“堆到同一个方向去。

进一步,投了这么多人,老板都看着,就不可能接受小的、实验性的回报,只能做大东西。锐利的角度全被磨掉,变成一大坨。
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Mars任鑫
26天前
刚深度请教了一个真正把大公司 AI 转型做成功的朋友,到底是怎么操作的。听完最大的感受是重剑无锋。

除了方法要对,更重要的其实是有没有决心投入。

举例来说,我自己也会给一些大公司做顾问,常见的做法是搞黑客松、陪跑之类,一两天下来能出一堆很漂亮的 Demo、PPT,甚至 PR 稿。但其实真正落地、规模化都很难,更谈不上形成长期的组织能力。

我之前一直在想,有没有更好的方法和工具,可以提高落地成功的转化率。

但他们真正成功的打法其实朴素得多:把最强的业务专家和支持团队直接全职抽调出来,一两个月关“小黑屋”,一遍一遍过项目,现场相互激发,一轮一轮打磨、完善、跑通,直到真的能用,再放出来。

这种决心和投入,以及内部推动的难度,大概是常见一两天黑客松的 100 倍。

光这一条,其实就已经可以过滤掉 90% 的公司。

越来越深切地觉得,很多时候我们没有取得期待的成果,最大的原因并不是方法论不够先进、奇技淫巧不够丰富,而是决心不够、投入不够。

很多所谓“方法问题”,其实都是 commitment 问题。
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Mars任鑫
29天前
给小家伙做了个推币机。

前两天带他去游戏厅玩推币机,他玩得非常嗨,我也玩得很嗨。

我突然觉得,推币机的设计还挺“科学”的:不停吊着你的胃口,让你总觉得下一把马上就能搞票大的,不断给你一点点正反馈期待、刺激分泌多巴胺,上瘾机制设计得非常好。

于是回来之后,马上动手改了专门给小家伙做的识字软件。

之前是每认完一些字,会给他各种积分、加些连发奖励。现在直接加了个推币机 + 老虎机:每认一个字,那边就掉一个硬币,直接推动推币机,时时刻刻让他期待“再来一个,马上就有大奖了”。

推到彩蛋还会触发老虎机;还可以堆塔推塔;几次大奖之后连发还能期待超超级大奖……

总之就是把各种赌场忽悠人的招数,全都用来套路自己孩子多认认中文字 😂

明天开始测试,看效果怎么样。
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Mars任鑫
1月前
这期是任鑫和徐文浩连麦:从 OPC 和 FDE 两个热词的降温,聊到国产模型的井喷、蒸馏的争议、模型会不会变成水电煤,再聊到徐文浩对 DeepSeek 新 harness 的独家判断——骂的人和夸的人可能都没看到点子上,它不是一个好的 agent,但可能是「可塑软件」时代一个很有意思的内核。

OPC 已经凉了,FDE 会有光明的未来么?

AI炼金术

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