作为一个入行ai行业2，3年的平凡的新人，我总是在思考未来我会在怎样的赛道上获得胜利。
然而，如果懂得逆向思考，便会发现其实这是一个伪命题，因为不论你将来会在怎样的赛道上成功，这条赛道都有可能被认知更超前的资本所掌控。
因此，对于入行的新人而言，不可能会想到自己最终会在什么具体的赛道上会成功。新人能做的不过是在考虑过整体的大方向，确定自己有机会之后，最大努力的补全自己的信息渠道，完善自己的工作流/agent，不断思考新范式带来的改变，不断地积极地去尝试创新创业。
不过是赶在不可避免的阶层固化的到来之前尽可能的挣扎罢了。
各位，祝好。

ai+建筑 创业者，探索者，有对创业感兴趣且资深的建筑从业者欢迎加入我，共同探索新领域。
图中为花了10天开发的一句话找建筑案例的
demo。如:
搜集20个建筑面积在50-100平方米左右的临时树屋建筑，要求：建筑风格偏热带地区的木构架树屋，建筑结构采用或模仿干栏式建筑

哈尔滨有什么ai，xr的展会吗，除了cncc意外，一个都找不着，活动行也是一个没有，好贫瘠的感觉

如何3倍速度看新闻？ && 复刻lessie.ai

场景:当下看科技新闻，视频很麻烦，太多了根本看不完，不看又不行，所以几个月前尝试开发了一个简单的ai应用。

原理:通过同时百次调用llm。ai把视频内容转成文本并入文字新闻，然后直接提取你希望得到的想要看到的内容，并自动分析其中的复杂词汇，然后作出解释（可联网搜索）。因此同一个网页就可以看到所有文章中你想看到的内容以及通过鼠标悬浮在复杂词汇上就会自动看到解释。

保守估计阅读效率提升了3倍以上。当然也可以做成agent来处理分析其他行业数据。如果大伙有好的想法也可以联系我。算是一个简单的ai应用了，目前更新了2次，图一是一个多月前的第一版。目前主要是自用。

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不久前看了于北川哥的lessie.ai（功能即一句话找到你希望找到的人）,本来打算复刻一个的，结果发现lessie.ai和我俩月前开发的信息搜集ai（自用）的技术栈90%+重合了，模块高度相似，直接就不用做了。本质上就是通过api（或者联网搜索），简单算法，llm处理，使得用户可以直接得到想要的信息，简单讲，即相当于是一个管家进行打开网页点击网页等浏览器操作后将数据处理几遍后再打印出来直接给你看，图二是我总结的lessie.ai实现流程。

下面是我对于这类项目的一点点思考:
1.使用的新技术，本质上都是大量ai数据处理➕agent设备操作，数据处理越多，越能节省时间，所以一般性来说所需处理数据量越大的场景，用户的付费意愿越强
2.数据真的是这类项目的命脉，而珍惜的数据基本都有版权需要付费，这个意义上其实作为toB企业去帮助各个领域的公司制作这类项目也许也是一个有趣的选择

系统维修，头像签名啥都改不了，头大。。

普通一本本科生，一个赌上一切，要为社会创造最大价值的人

来到即刻的第一天。