即刻App年轻人的同好社区
下载
置顶wideseek.ai 数据Agent（广泛探索 螺旋向上）
apps.apple.com 历史年轮(用动态年龄和时代背景看历史)
🐶我的产品观
回归业内常识看国内大模型-七分数据三分算法 m.okjike.com
聊聊前东家豆瓣 m.okjike.com
抽象并不贯通 m.okjike.com
观测与坍缩 m.okjike.com
选品探索 m.okjike.com
说说我理解的Ai产品经理m.okjike.com
后知后觉对涌现的新理解 m.okjike.com
Ai与创新 m.okjike.com
做自己成长路上的栽灯人 m.okjike.com
apps.apple.com 历史年轮(用动态年龄和时代背景看历史)
🐶我的产品观
回归业内常识看国内大模型-七分数据三分算法 m.okjike.com
聊聊前东家豆瓣 m.okjike.com
抽象并不贯通 m.okjike.com
观测与坍缩 m.okjike.com
选品探索 m.okjike.com
说说我理解的Ai产品经理m.okjike.com
后知后觉对涌现的新理解 m.okjike.com
Ai与创新 m.okjike.com
做自己成长路上的栽灯人 m.okjike.com
57 717
不清楚现在具身的数据是怎么设计和收集的，我做过500h以上的图片训练，发现：1、好的数据反而是糊的 2、能在端侧用的顺手的不是一个大模型而是多个小于5mb的模型组合
对话它石陈亦伦：万亿具身江湖，打赢战争方为英雄
一线之间
4 40
分享个找需求的邪修方法
你的codex/claude套餐用得完吗？我用不完，token剩的多的时候我会开发一些小网站，比如 hourglass.im 是昨天两个小时开发完的。开发小产品的难度已经不在代码实现，在找需求。
我来分享下自己是怎么做的：把词典里的单词全部列出来，加上词频，挨个问AI：
是否值得围绕这个词做个兼具实用性和独特性的网站，0-9打分并说明理由，该0分时就0分，0分时不需要说明理由。其中 1、需要大量人力的减分，线下业务减分 2、技术难以覆盖，完成度低的减分 3、不要把它当做认识某个单词含义的，和认知学习无关 4、不要因为有竞品就想当然的认为没机会，做不出差异性; 5、如果能在两三天完成加分
于是我得到了一个经过AI粗筛的词表，针对七分以上的数据，我可能会进一步问一下 该如何做到独特，两轮筛选后，几万个词 就变成了百十个值得进一步琢磨的待选项目，配合 ahrefs看看关键词难度和google搜索结果，决定自己要不要搞一个。
词表我已经放在 wideseek.ai 了，在客户端里可以直接用，它有各种用法，很好的诠释了 WideSeek 开屏那句话：
🤔智者带着有限命题审视生活
💥邪修抛给 AI 海量问题筛选碰撞
你的codex/claude套餐用得完吗？我用不完，token剩的多的时候我会开发一些小网站，比如 hourglass.im 是昨天两个小时开发完的。开发小产品的难度已经不在代码实现，在找需求。
我来分享下自己是怎么做的：把词典里的单词全部列出来，加上词频，挨个问AI：
是否值得围绕这个词做个兼具实用性和独特性的网站，0-9打分并说明理由，该0分时就0分，0分时不需要说明理由。其中 1、需要大量人力的减分，线下业务减分 2、技术难以覆盖，完成度低的减分 3、不要把它当做认识某个单词含义的，和认知学习无关 4、不要因为有竞品就想当然的认为没机会，做不出差异性; 5、如果能在两三天完成加分
于是我得到了一个经过AI粗筛的词表，针对七分以上的数据，我可能会进一步问一下 该如何做到独特，两轮筛选后，几万个词 就变成了百十个值得进一步琢磨的待选项目，配合 ahrefs看看关键词难度和google搜索结果，决定自己要不要搞一个。
词表我已经放在 wideseek.ai 了，在客户端里可以直接用，它有各种用法，很好的诠释了 WideSeek 开屏那句话：
🤔智者带着有限命题审视生活
💥邪修抛给 AI 海量问题筛选碰撞
19 410
有人在盯google指数吗？我写了个桌面数据Agent，可以定时采集页面，让AI说明每个词的搜索意图并打分粗筛，你只需要关注头部数据就好了。 wideseek.ai
5 20
0 00
我忽然想，在漫长的生物进化史里，是不是也曾存在过类似[狼群]和[乌鸦群]的合作，种群迅速壮大又因为环境承载不足迅速消亡，可能物竞天择不只是卡弱者也卡异常极值
https://v.douyin.com/MuGLRIHwTj4/
0 00
personal agent 的访谈大多停留在上一代叙事里-个性化/专属于你，总有一天AI会再次打破人类的认知边界，纠结 分化 人和人的那点差别/个人的一亩三分地，没啥意思
3 10
“从 Twoo 团队给我看的数据，产品上线约三个月，DAU超6万。新用户次日留存率为68%，30日留存率为23%。在普遍留不住人的AI应用里，这个数字似乎还不错。”
看了下AppStore评分78个，评论数更是达到了惊人的41个
看了下AppStore评分78个，评论数更是达到了惊人的41个
elsewhere别处发生: 上周在Personal Agent的留言里，很多读者反复提到：“人民需要 Personal Agent 吗？” 的确，这一轮AI应用的产品几乎都在服务所谓知识工作者：写代码的、做 ppt 的、做研究的、排日程的。在 Personal Agent 概念被单独拎出来之前，就普通人的AI产品而言，大家的第一反应还是豆包。 今年下半年，我注意到一个叫 Twoo 的AI应用，有些像 Personal Agent ，但也有不太一样的地方，是个很难三言两语说清楚的产品。 两个人进入同一个对话，里面住着一只 AI Agent “小章鱼”。它可以插话、记事、查资料、替不好开口的人传个话，也可以保持安静。和那些试图成为朋友、恋人的AI不同， Twoo 是去参与两个真人的相处。 主打“AI+社交”不算什么新鲜事，但目前市面上的多数产品是在用AI代理人、或AI充当社交对象的思路。 Twoo 的思路是，用AI来服务人与人之间的社交关系。 这是我有点难理解 Twoo 的地方：看起来它像是个加入了AI元素的IM，但人和人交流这件事为什么需要AI？况且IM，不就是大厂掌控已久、十年都没什么新产品的领域。 从 Twoo 团队给我看的数据，产品上线约三个月，DAU超6万。新用户次日留存率为68%，30日留存率为23%。在普遍留不住人的AI应用里，这个数字似乎还不错。 今年的7月到10月，我和 Twoo 的创始人陈曦聊了几次，始终围绕这个问题：为什么两个人之间需要一个AI？
7 01
0 00
