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Ana Sayfaya Dön

卧槽，AI 现在已经可以完全模拟真实人类的消费行为了啊。我其实一直在关注一个模拟真实消费者行为的智能体atypica.AI，刚刷到他们的产品案例让我挺震惊的：国内有个美妆品牌做了组香水电商图测试，拿了五张图来测，同时跑传统的真人测试和 Atypica 的 AI 人设测试。结果两边的排序结果完全一致！关键是两边的成本差距是 100 倍，Atypica 的价格不到传统测试的 1% 而且它出的报告还更具体，还会解释 AI 人设为什么选这张、其他图分别适合放在哪个场景里。原因是 Atypica 背后有 100 多万个合成用户，覆盖不同国家、不同行业、不同消费群体，相当于你随时有一个免费的用户决策智库。目前注册就有 100 万免费 token 可以体验，链接见评论区

阿西_出海

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Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

Vincent

27,763 görüntüleme • 2 ay önce

给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs

给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

12,963 görüntüleme • 6 ay önce

笑死我了哈哈哈上个月一个做跨境的朋友找我吐槽，说他花了两个多月做了一个 AI 日报工具，想卖给跨境电商卖家，定价 99 一个月！上线那天发了朋友圈、发了推特、投了三个社群，他推特也有 1w 粉结果一周下来，付费用户：0 后来他去真正问了几个做跨境的朋友，人家说：兄弟，我们根本不缺信息，我们缺的是选品方向，两个月白干了听完我就说：你早该来找我，我反手直接打开 Atypica 的 AI Panel，帮他做了个测试我帮他搞了一个「跨境电商卖家」Panel，个人，覆盖不同品类、不同规模、不同平台然后直接问：你日常最头疼的环节是什么？如果有一个 AI 日报工具每天推送行业信息，你愿意付费吗？ 10 分钟，结果出来了 5个人的回答几乎一致：信息不缺，每天已经被各种群和公众号轰炸了，真正需要的是有人帮我筛品、判断趋势如果他两个月前花 10 分钟做这个测试，就不会白干了方向从一开始就是错的，但他不知道，因为他从来没问过真正的目标用户

笑死我了哈哈哈上个月一个做跨境的朋友找我吐槽，说他花了两个多月做了一个 AI 日报工具，想卖给跨境电商卖家，定价 99 一个月！上线那天发了朋友圈、发了推特、投了三个社群，他推特也有 1w 粉结果一周下来，付费用户：0 后来他去真正问了几个做跨境的朋友，人家说：兄弟，我们根本不缺信息，我们缺的是选品方向，两个月白干了听完我就说：你早该来找我，我反手直接打开 Atypica 的 AI Panel，帮他做了个测试我帮他搞了一个「跨境电商卖家」Panel，个人，覆盖不同品类、不同规模、不同平台然后直接问：你日常最头疼的环节是什么？如果有一个 AI 日报工具每天推送行业信息，你愿意付费吗？ 10 分钟，结果出来了 5个人的回答几乎一致：信息不缺，每天已经被各种群和公众号轰炸了，真正需要的是有人帮我筛品、判断趋势如果他两个月前花 10 分钟做这个测试，就不会白干了方向从一开始就是错的，但他不知道，因为他从来没问过真正的目标用户

超级个体｜柿子

79,462 görüntüleme • 1 ay önce

上周 WAIC，我一个在 4A 做调研的朋友给我发消息 “完了，央视新闻直播间都在报道 AI 调研了，我们这行要完了” 我说你慌啥，先看看人家到底做了啥央视那段报道的是我之前安利过很多次的atypica （之前安利的时候一堆小黑子在评论区喷我，这下啪啪打脸了）这次重点讲了他们怎么构建 AI Persona 不是让大模型扮演用户那种玩法是基于一个叫主观世界模型的架构，四层数据协同训练出来的——社交语料学语言风格、真实深访学行为动机、心理学量表校正偏差、经济学实验标定决策倾向 Atypica atypica.AI 就是基于这个模型构建的说实话之前用的时候就觉得比 GPT 扮演用户靠谱，但没想过底层差别这么大看完报道我就想做个测试正好有个朋友在做出海产品，面向北美市场的轻量级个人效率工具，想搞清楚定价策略——订阅制、买断制、还是混合模式，哪种更容易让目标用户掏钱我把同一个选题，分别丢给了 Atypica 和 GPT GPT 那边我用的是最标准的做法，给它详细的 prompt，让它做一份完整的定价策略分析——竞品调研、用户分群、定价建议全都要 Atypica 那边我直接输入同样的研究问题，它自动匹配目标用户 Persona，组了一个 Panel 做深度访谈，还跑了一轮受众盲测验证结果差距大到我截图发给朋友的时候他以为我在开玩笑（哈哈哈哈笑死我了… GPT 给的回答：一份很标准的市场分析报告——竞品价格整理得很清楚，Todoist $7/月、TickTick $3.99/月、Things $49.99 买断、Motion $19-34/月，全都列出来了结论也中规中矩：建议先用 Free + $39.99/年低价订阅切入，配一个限量 Lifetime $79-99 做早期现金流听起来没毛病对吧？但你仔细想，这些结论你自己花半天做竞品调研也能得出来。它给的是行业共识，不是针对你这个产品、你这群用户的定制化洞察整份报告里没有一个具体的用户声音，没有人告诉你“我为什么愿意付”或“我为什么犹豫” Atypica 给的回答： 6 个 AI Persona 做了深度访谈，每个人有名字、有职业、有完整的决策逻辑一个资深开发者说：我拒绝为本该在本地运行的工具支付数字租金，这对我来说就是随时可能断供的负债——他要的是 $49 纯买断一个 UI 设计师说：$4.99/月这个价格不是在交租，是在为我的心理安宁支付订阅费——但她同时说，价格定太低反而让她不信任这个产品一个初创 SaaS CEO 说：一次性购入基建，按需支付算力，这才是初创公司该有的现金流管理 6 个人里 5 个选了混合模式，0 个人首选纯订阅——但最关键的是，选同一个模式的理由完全不同知识工作者接受 AI 订阅是因为它代表工具在持续进化，相当于买了一份生命力保险团队创始人接受混合模式是因为它契合“基建一次性购入+算力弹性伸缩”的成本管理心智同一个价格，需要对两类用户讲两个完全不同的故事——这个洞察 GPT 的报告里根本没有最后 Atypica 的报告里还有一个让我意外的发现：受众盲测显示，如果你把买断价定在 $29，用户不会觉得实惠，反而会质疑“这公司有没有能力长期维护这个产品”——价格太低本身就是一个负面信号它建议的策略是： $49 买断基础功能 + $9.99/月 AI 订阅作为可选增强层，用“永久拥有核心工具+按需付费 AI 算力”的组合降低信任门槛这个结论我朋友拿去和他在北美的几个真实用户验证了，反馈高度一致——尤其是“价格太低反而不信任”这个点，好几个人都提到了整个测试我花了不到 20 分钟 GPT 给你的是“你自己也能查到的行业共识”，Atypica 给你的是“你绝对想不到的用户真实决策逻辑” 这两个东西的价值差了十倍不止，甚至都不是同一个物种，我认为不能混为一谈如果你也在做产品、做出海、做任何需要理解用户的事，去跑一次就知道区别了：

上周 WAIC，我一个在 4A 做调研的朋友给我发消息 “完了，央视新闻直播间都在报道 AI 调研了，我们这行要完了” 我说你慌啥，先看看人家到底做了啥央视那段报道的是我之前安利过很多次的atypica （之前安利的时候一堆小黑子在评论区喷我，这下啪啪打脸了）这次重点讲了他们怎么构建 AI Persona 不是让大模型扮演用户那种玩法是基于一个叫主观世界模型的架构，四层数据协同训练出来的——社交语料学语言风格、真实深访学行为动机、心理学量表校正偏差、经济学实验标定决策倾向 Atypica atypica.AI 就是基于这个模型构建的说实话之前用的时候就觉得比 GPT 扮演用户靠谱，但没想过底层差别这么大看完报道我就想做个测试正好有个朋友在做出海产品，面向北美市场的轻量级个人效率工具，想搞清楚定价策略——订阅制、买断制、还是混合模式，哪种更容易让目标用户掏钱我把同一个选题，分别丢给了 Atypica 和 GPT GPT 那边我用的是最标准的做法，给它详细的 prompt，让它做一份完整的定价策略分析——竞品调研、用户分群、定价建议全都要 Atypica 那边我直接输入同样的研究问题，它自动匹配目标用户 Persona，组了一个 Panel 做深度访谈，还跑了一轮受众盲测验证结果差距大到我截图发给朋友的时候他以为我在开玩笑（哈哈哈哈笑死我了… GPT 给的回答：一份很标准的市场分析报告——竞品价格整理得很清楚，Todoist $7/月、TickTick $3.99/月、Things $49.99 买断、Motion $19-34/月，全都列出来了结论也中规中矩：建议先用 Free + $39.99/年低价订阅切入，配一个限量 Lifetime $79-99 做早期现金流听起来没毛病对吧？但你仔细想，这些结论你自己花半天做竞品调研也能得出来。它给的是行业共识，不是针对你这个产品、你这群用户的定制化洞察整份报告里没有一个具体的用户声音，没有人告诉你“我为什么愿意付”或“我为什么犹豫” Atypica 给的回答： 6 个 AI Persona 做了深度访谈，每个人有名字、有职业、有完整的决策逻辑一个资深开发者说：我拒绝为本该在本地运行的工具支付数字租金，这对我来说就是随时可能断供的负债——他要的是 $49 纯买断一个 UI 设计师说：$4.99/月这个价格不是在交租，是在为我的心理安宁支付订阅费——但她同时说，价格定太低反而让她不信任这个产品一个初创 SaaS CEO 说：一次性购入基建，按需支付算力，这才是初创公司该有的现金流管理 6 个人里 5 个选了混合模式，0 个人首选纯订阅——但最关键的是，选同一个模式的理由完全不同知识工作者接受 AI 订阅是因为它代表工具在持续进化，相当于买了一份生命力保险团队创始人接受混合模式是因为它契合“基建一次性购入+算力弹性伸缩”的成本管理心智同一个价格，需要对两类用户讲两个完全不同的故事——这个洞察 GPT 的报告里根本没有最后 Atypica 的报告里还有一个让我意外的发现：受众盲测显示，如果你把买断价定在 $29，用户不会觉得实惠，反而会质疑“这公司有没有能力长期维护这个产品”——价格太低本身就是一个负面信号它建议的策略是： $49 买断基础功能 + $9.99/月 AI 订阅作为可选增强层，用“永久拥有核心工具+按需付费 AI 算力”的组合降低信任门槛这个结论我朋友拿去和他在北美的几个真实用户验证了，反馈高度一致——尤其是“价格太低反而不信任”这个点，好几个人都提到了整个测试我花了不到 20 分钟 GPT 给你的是“你自己也能查到的行业共识”，Atypica 给你的是“你绝对想不到的用户真实决策逻辑” 这两个东西的价值差了十倍不止，甚至都不是同一个物种，我认为不能混为一谈如果你也在做产品、做出海、做任何需要理解用户的事，去跑一次就知道区别了：

超级个体｜柿子

16,851 görüntüleme • 1 ay önce

我花了几十个小时，用 Claude 做出一个能开车、飞行、打架、闯进室内的开放世界游戏。。。然后差点干了这个项目里最蠢的一件事：把几十小时的开发、踩坑和工作流，压成一份 29–68 元的游戏，直接卖给玩家。。。后来，我把同一个项目拆成 4 种完全不同的生意： 1. 直接卖游戏 2. 卖源码、制作工作流和可二开资产 3. 免费 Demo / 部分开源，用来给社群和咨询引流 4. 给品牌做定制小游戏再丢给 Atypica atypica.AI 里的 14 个 AI 模拟用户，让不同职业、预算和需求的人分别替我“买”一次。结果第一轮 5 个人里，4 个人首选第 2 种；第二轮又测了 9 个人，源码和工作流依然排在第一。理由很扎心：买游戏，他们会直接拿我和成熟商业游戏比较；买源码和工作流，他们买的是少踩几周坑，拿到一套能运行、能修改、能二开的东西。同一个项目：游戏本体，模拟用户愿意讨论的是 29–68 元；换成源码、工作流和资产包，变成 299–699 元；如果做 B 端品牌定制，测试报价直接从 5,000 元起。我以为自己在做游戏，结果这个项目里真正值钱的，可能是造游戏的“铲子”。我原本打开 Atypica atypica.AI，只想问：“这个游戏应该卖多少钱？” 它最后逼我重新回答的却是： “我真正该卖的，到底是游戏、源码、工作流，还是做出下一款游戏的能力？” 我最推荐 Atypica atypica.AI 的一点，不是它能生成一份报告，而是这些模拟用户不会在调研结束后消失，会沉淀成一支可以反复调用的 Panel。这次测卖什么，下次还能继续测价格、文案、渠道和海外市场。相当于给每个一人公司配了一支常驻焦点小组。这不只适用于游戏。App、独立站商品、课程、社群、咨询或任何 AI 产品，都可以在真正投入时间和钱之前，先让一批模拟用户替你“买”一次。模拟研究不是实际成交，也代替不了真实市场验证。但它至少能在你埋头干几个月之前先告诉你：你可能从一开始，就卖错了东西。免费体验链接，注册即送10000积分👉：

我花了几十个小时，用 Claude 做出一个能开车、飞行、打架、闯进室内的开放世界游戏。。。然后差点干了这个项目里最蠢的一件事：把几十小时的开发、踩坑和工作流，压成一份 29–68 元的游戏，直接卖给玩家。。。后来，我把同一个项目拆成 4 种完全不同的生意： 1. 直接卖游戏 2. 卖源码、制作工作流和可二开资产 3. 免费 Demo / 部分开源，用来给社群和咨询引流 4. 给品牌做定制小游戏再丢给 Atypica atypica.AI 里的 14 个 AI 模拟用户，让不同职业、预算和需求的人分别替我“买”一次。结果第一轮 5 个人里，4 个人首选第 2 种；第二轮又测了 9 个人，源码和工作流依然排在第一。理由很扎心：买游戏，他们会直接拿我和成熟商业游戏比较；买源码和工作流，他们买的是少踩几周坑，拿到一套能运行、能修改、能二开的东西。同一个项目：游戏本体，模拟用户愿意讨论的是 29–68 元；换成源码、工作流和资产包，变成 299–699 元；如果做 B 端品牌定制，测试报价直接从 5,000 元起。我以为自己在做游戏，结果这个项目里真正值钱的，可能是造游戏的“铲子”。我原本打开 Atypica atypica.AI，只想问：“这个游戏应该卖多少钱？” 它最后逼我重新回答的却是： “我真正该卖的，到底是游戏、源码、工作流，还是做出下一款游戏的能力？” 我最推荐 Atypica atypica.AI 的一点，不是它能生成一份报告，而是这些模拟用户不会在调研结束后消失，会沉淀成一支可以反复调用的 Panel。这次测卖什么，下次还能继续测价格、文案、渠道和海外市场。相当于给每个一人公司配了一支常驻焦点小组。这不只适用于游戏。App、独立站商品、课程、社群、咨询或任何 AI 产品，都可以在真正投入时间和钱之前，先让一批模拟用户替你“买”一次。模拟研究不是实际成交，也代替不了真实市场验证。但它至少能在你埋头干几个月之前先告诉你：你可能从一开始，就卖错了东西。免费体验链接，注册即送10000积分👉：

Rion Wu

15,610 görüntüleme • 1 ay önce

太夸张了，小某书和海鲜市场很快就会有人开始卖这个了。再过半年，传统调研公司得倒一半，一份他们报价5-15万的消费者洞察报告，现在一个人用 AI，30分钟就能出一个能让你月入过万的信息差生意：现在用 Atypica atypica.AI 已经可以实现30分钟出一份专业级的消费者洞察报告了大厂做调研一般都会找第三方调研公司你知道传统调研公司做这事收多少钱？？？深度访谈：单次3000-10000元（含受访者礼金、访谈员、报告）焦点小组：单场15000-40000元（8个人坐一起聊2小时）一个完整的消费者洞察项目：5万-25万大型定制化调研：25万-100万+ 周期：最快3-4周，通常1-2个月这还只是国内价格，找海外调研公司直接翻3倍一个定制化的定性调研项目，海外报价 $25,000-$65,000，周期6-8周，其中30-40%的费用是 overhead——说实话，这不是在帮你做洞察，是在养他们的团队现在这个活，竟然一个人就能干了！！ Atypica 做的事很直接：用 AI 先澄清需求 & 生成研究计划，模拟真实消费者，自动做深度访谈，30分钟出洞察报告绝对不是那种 AI 瞎编的问卷结果是基于100w+真实用户数据构建的 AI Persona（官方数据），每个 Persona 都有完整的性格特征、认知偏差、决策框架你输入一个研究问题，它自动：自动做需求澄清&研究规划→ 生成目标人群的 AI Persona → 对这些 Persona 做深度访谈 → 分析行为模式和情绪触发点 → 输出结构化洞察报告整个过程30分钟以内 85%的行为模拟准确度，根据官方数据，已经有品牌拿 Atypica 的结果和他们花了几十万做的传统调研做对比，结论高度吻合我试了一个场景：假设我在做一个 AI 写作助手，想了解海外内容创作者的需求和付费意愿丢进去一个问题，接下来它干了几件事让我有点震： 1）先去 Persona 库搜索匹配的目标用户，发现覆盖不够，主动补充构建了新 Persona——营销文案工作者、自由撰稿人、YouTube 创作者，最终组了5个不同画像和调研公司“招募受访者”一个逻辑，只是从两周变成了两分钟 2）访谈前先联网做了竞品调研——Jasper、的定价和用户评价全搜好了，带着信息去追问不是“你喜欢什么”，而是“你用 Jasper 觉得哪里不够好” 3）两轮访谈交叉验证，最后出了一份可执行报告：功能优先级（KANO 模型）、定价策略、MVP 规划、市场进入路径不是废话总结，是能直接拿去写 PRD 的东西这种报告找咨询公司做，10万起步，周期一个月我花了30分钟这意味着什么？轻松月入过万的几个变现场景： 1。帮新消费品牌做上市前用户测试，一份报告收费3000-8000元你的成本是30分钟时间，传统调研公司同样的活收5-15万 2。帮跨境电商做海外市场消费者画像品牌出海最头疼的就是不懂海外消费者一份目标市场的消费者决策分析，收费5000-15000元以前这活只有本地调研公司能接，帮创业者做产品方向验证 “你这个 idea 到底有没有人买单” 模拟50个目标用户做深度访谈，30分钟出结论收费2000-5000元，比他们花三个月憋 MVP 便宜一百倍 3。帮 MCN/自媒体做内容方向验证 “这个选题我的目标受众到底吃不吃” 模拟目标粉丝画像做反馈测试收费1000-3000元 4。再不济你去某鱼卖新兴行业报告都没问题，一份49.9，只要内容过硬，大把的人来买以前这些活，是4A 公司和专业调研机构的饭碗，现在一个人+Atypica 就能干成本几乎为0，利润全是你的有个数据很有意思：海外已经有 AI 调研平台公开了成本对比—— 200次 AI 访谈，成本$4,000，产出15个可追溯的洞察，单个洞察成本$267 20次传统人工访谈，成本$30,000，产出8个洞察，单个洞察成本$3,750 AI 调研的单位洞察成本是传统的1/14 这个效率差，就是你的利润空间信息差的窗口期，通常只有3-6个月现在知道这个工具的人还不多，等到烂大街的时候，价格就卷下来了先上车的人，吃肉链接：

太夸张了，小某书和海鲜市场很快就会有人开始卖这个了。再过半年，传统调研公司得倒一半，一份他们报价5-15万的消费者洞察报告，现在一个人用 AI，30分钟就能出一个能让你月入过万的信息差生意：现在用 Atypica atypica.AI 已经可以实现30分钟出一份专业级的消费者洞察报告了大厂做调研一般都会找第三方调研公司你知道传统调研公司做这事收多少钱？？？深度访谈：单次3000-10000元（含受访者礼金、访谈员、报告）焦点小组：单场15000-40000元（8个人坐一起聊2小时）一个完整的消费者洞察项目：5万-25万大型定制化调研：25万-100万+ 周期：最快3-4周，通常1-2个月这还只是国内价格，找海外调研公司直接翻3倍一个定制化的定性调研项目，海外报价 $25,000-$65,000，周期6-8周，其中30-40%的费用是 overhead——说实话，这不是在帮你做洞察，是在养他们的团队现在这个活，竟然一个人就能干了！！ Atypica 做的事很直接：用 AI 先澄清需求 & 生成研究计划，模拟真实消费者，自动做深度访谈，30分钟出洞察报告绝对不是那种 AI 瞎编的问卷结果是基于100w+真实用户数据构建的 AI Persona（官方数据），每个 Persona 都有完整的性格特征、认知偏差、决策框架你输入一个研究问题，它自动：自动做需求澄清&研究规划→ 生成目标人群的 AI Persona → 对这些 Persona 做深度访谈 → 分析行为模式和情绪触发点 → 输出结构化洞察报告整个过程30分钟以内 85%的行为模拟准确度，根据官方数据，已经有品牌拿 Atypica 的结果和他们花了几十万做的传统调研做对比，结论高度吻合我试了一个场景：假设我在做一个 AI 写作助手，想了解海外内容创作者的需求和付费意愿丢进去一个问题，接下来它干了几件事让我有点震： 1）先去 Persona 库搜索匹配的目标用户，发现覆盖不够，主动补充构建了新 Persona——营销文案工作者、自由撰稿人、YouTube 创作者，最终组了5个不同画像和调研公司“招募受访者”一个逻辑，只是从两周变成了两分钟 2）访谈前先联网做了竞品调研——Jasper、的定价和用户评价全搜好了，带着信息去追问不是“你喜欢什么”，而是“你用 Jasper 觉得哪里不够好” 3）两轮访谈交叉验证，最后出了一份可执行报告：功能优先级（KANO 模型）、定价策略、MVP 规划、市场进入路径不是废话总结，是能直接拿去写 PRD 的东西这种报告找咨询公司做，10万起步，周期一个月我花了30分钟这意味着什么？轻松月入过万的几个变现场景： 1。帮新消费品牌做上市前用户测试，一份报告收费3000-8000元你的成本是30分钟时间，传统调研公司同样的活收5-15万 2。帮跨境电商做海外市场消费者画像品牌出海最头疼的就是不懂海外消费者一份目标市场的消费者决策分析，收费5000-15000元以前这活只有本地调研公司能接，帮创业者做产品方向验证 “你这个 idea 到底有没有人买单” 模拟50个目标用户做深度访谈，30分钟出结论收费2000-5000元，比他们花三个月憋 MVP 便宜一百倍 3。帮 MCN/自媒体做内容方向验证 “这个选题我的目标受众到底吃不吃” 模拟目标粉丝画像做反馈测试收费1000-3000元 4。再不济你去某鱼卖新兴行业报告都没问题，一份49.9，只要内容过硬，大把的人来买以前这些活，是4A 公司和专业调研机构的饭碗，现在一个人+Atypica 就能干成本几乎为0，利润全是你的有个数据很有意思：海外已经有 AI 调研平台公开了成本对比—— 200次 AI 访谈，成本$4,000，产出15个可追溯的洞察，单个洞察成本$267 20次传统人工访谈，成本$30,000，产出8个洞察，单个洞察成本$3,750 AI 调研的单位洞察成本是传统的1/14 这个效率差，就是你的利润空间信息差的窗口期，通常只有3-6个月现在知道这个工具的人还不多，等到烂大街的时候，价格就卷下来了先上车的人，吃肉链接：

超级个体｜柿子

95,309 görüntüleme • 2 ay önce

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算在百度做PM的时候，每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是：发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的这个痛，做过产品的人都懂做出海的朋友更惨你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白最后还是靠猜现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架关键是——这个焦点小组是可复用的你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次同一群人，持续追踪，看他们的态度变化这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高现在你一个人就能做三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算现在 10 分钟，一个人搞定如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需：做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架它不能替代真人调研的最终验证但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算在百度做PM的时候，每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是：发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的这个痛，做过产品的人都懂做出海的朋友更惨你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白最后还是靠猜现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架关键是——这个焦点小组是可复用的你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次同一群人，持续追踪，看他们的态度变化这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高现在你一个人就能做三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算现在 10 分钟，一个人搞定如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需：做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架它不能替代真人调研的最终验证但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

超级个体｜柿子

94,325 görüntüleme • 2 ay önce

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

karminski-牙医

14,175 görüntüleme • 8 ay önce

预测真实世界下一秒北京智源研究院推出全新的多模态世界模型：Emu3.5 很多传统图像生成模型的主要问题是：它们“不懂世界”运行的规律，无法理解真实世界的物理规则和因果关系。 Emu3.5在传统图像生成的基础上，进一步让AI具备：理解真实世界的空间关系推理物体随时间变化的规律预测“世界下一秒”会是什么样不同于以往为图像、文字、视频分开设计模型，Emu3.5 将它们全部“统一”在一个系统中：首先把多模态信息包括图文视频都统一成了token；模型通过“预测下一个 token”来学习不同模态间的关系；任务统一为 NSP：预测下一个世界状态（包括视觉和语言）。 Emu3.5 不再只关注“文本之间的逻辑”，而是让模型学习“世界是如何变化的”。意思就是它不再区分：这是一张图这是一句话这是视频的一帧在它眼里，它们都是同一套“世界积木”。然后模型只做一件事：预测下一块积木是什么如果下一块积木是一行字 → 它补全文字如果是下一帧画面 → 它补全动作如果是下一步结果 → 它推演世界变化所以：预测下一 Token = 预测“世界下一秒”会是什么样

预测真实世界下一秒北京智源研究院推出全新的多模态世界模型：Emu3.5 很多传统图像生成模型的主要问题是：它们“不懂世界”运行的规律，无法理解真实世界的物理规则和因果关系。 Emu3.5在传统图像生成的基础上，进一步让AI具备：理解真实世界的空间关系推理物体随时间变化的规律预测“世界下一秒”会是什么样不同于以往为图像、文字、视频分开设计模型，Emu3.5 将它们全部“统一”在一个系统中：首先把多模态信息包括图文视频都统一成了token；模型通过“预测下一个 token”来学习不同模态间的关系；任务统一为 NSP：预测下一个世界状态（包括视觉和语言）。 Emu3.5 不再只关注“文本之间的逻辑”，而是让模型学习“世界是如何变化的”。意思就是它不再区分：这是一张图这是一句话这是视频的一帧在它眼里，它们都是同一套“世界积木”。然后模型只做一件事：预测下一块积木是什么如果下一块积木是一行字 → 它补全文字如果是下一帧画面 → 它补全动作如果是下一步结果 → 它推演世界变化所以：预测下一 Token = 预测“世界下一秒”会是什么样

小互

14,792 görüntüleme • 9 ay önce

Claude Fable 5 重新开放了最近刚好有一个demo，就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案支持中文全流程输出，可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下，做一个可以验证 Fable 5 长任务能力最终做出了一个能够简单跑的框架（我没有投入任何信息源，没有喂数据所以跑起来效果没有那么屌，不过我觉得后期再投喂一些案例，我觉得确实是可以落地的）说说我为什么用Fable 5 来测？因为这个任务本质不是写代码更像是说去测试AI的长链路规划能力测试它需要： 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力整体跑下来我觉得还算是可以的，毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝，确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的哈哈再说说我的TOKEN使用量吧：112.31K（按照官方的收费标准大概是在：$4.2）要是加上文本案例再接入一个AI对话的API框架我觉得应该费用还要再多出个大几十吧（个人猜测，毕竟投喂数据可能会比较烧tokens）总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的，因为这本身在传统行业的话可能会是比较高的费用，AI真的弄挺好的说完Claude Fable 5的体验，那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了我这次没有走官方通道，而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了，只要你账号的余额＞$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持（不限于）： 200+ 模型统一入口无 RPM 限制 PK 模式可以直接做横评如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

Claude Fable 5 重新开放了最近刚好有一个demo，就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案支持中文全流程输出，可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下，做一个可以验证 Fable 5 长任务能力最终做出了一个能够简单跑的框架（我没有投入任何信息源，没有喂数据所以跑起来效果没有那么屌，不过我觉得后期再投喂一些案例，我觉得确实是可以落地的）说说我为什么用Fable 5 来测？因为这个任务本质不是写代码更像是说去测试AI的长链路规划能力测试它需要： 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力整体跑下来我觉得还算是可以的，毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝，确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的哈哈再说说我的TOKEN使用量吧：112.31K（按照官方的收费标准大概是在：$4.2）要是加上文本案例再接入一个AI对话的API框架我觉得应该费用还要再多出个大几十吧（个人猜测，毕竟投喂数据可能会比较烧tokens）总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的，因为这本身在传统行业的话可能会是比较高的费用，AI真的弄挺好的说完Claude Fable 5的体验，那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了我这次没有走官方通道，而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了，只要你账号的余额＞$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持（不限于）： 200+ 模型统一入口无 RPM 限制 PK 模式可以直接做横评如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

车九

48,436 görüntüleme • 2 ay önce

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

karminski-牙医

29,929 görüntüleme • 9 ay önce

最近发现了一个好东西，做产品和运营的朋友一定要看看~ 是 atypica.AI 做的商业研究智能体，现在把他们的市场调研能力打包成了 Marketing Skills，可以直接在 OpenClaw/Claude 里调用。说几个戳我的点： 1. 不仅能做常规的市场调研，连产品研发的前测都能做，这很全面了~ 2. 相比一般的 AI 调研工具，它会自己去刷社媒，模拟你的目标消费者，还能做深度访谈挖用户痛点。 3. 最后出来的报告，不仅有客观数据，还有用户洞察、产品需求分析，甚至还有 GTM plan。链接放评论区了，有市场调研、产品创新、用户洞察需求的朋友们都可以试试~

最近发现了一个好东西，做产品和运营的朋友一定要看看~ 是 atypica.AI 做的商业研究智能体，现在把他们的市场调研能力打包成了 Marketing Skills，可以直接在 OpenClaw/Claude 里调用。说几个戳我的点： 1. 不仅能做常规的市场调研，连产品研发的前测都能做，这很全面了~ 2. 相比一般的 AI 调研工具，它会自己去刷社媒，模拟你的目标消费者，还能做深度访谈挖用户痛点。 3. 最后出来的报告，不仅有客观数据，还有用户洞察、产品需求分析，甚至还有 GTM plan。链接放评论区了，有市场调研、产品创新、用户洞察需求的朋友们都可以试试~

木马人

16,126 görüntüleme • 5 ay önce

昨天帮一个做个护品牌的朋友省了 8 万块，他差点给我跪下，哈哈哈事情是这样的：他做了一个头皮护理的新品牌，准备上市前做一轮消费者测试，找了两家调研公司报价一家 8 万，一家 12 万，周期都要一个多月 8 万块买什么呢？招募 8-10 个真实用户，坐一起聊两个小时，录音整理成报告，完事… 说实话，这个价格在行业里还算便宜的，海外调研公司同样的活直接翻 3 倍！！？但他是个小团队，4 个人，天使轮刚拿到，账上的钱要省着花我说你这不是纯扔钱吗，有这钱你给我，我给你打1折😆 然后我反手打开了 Atypica atypica.AI 的 Solution 页面它的 Solution 页面是按人群分的——创业者、品牌方、咨询顾问、产品团队，每类人进去看到的东西不一样他是创业者，我直接帮他点进了创业者那个页面页面中间的互动区域——一张地图上会随机冒出来一堆 AI Persona 的头像，带绿色光效的那种，你点一个就能直接跟他对话这些不是 ChatGPT 扮演的角色，是基于 100 万+ 真实社媒内容以及用户访谈语料构建出来的 AI Persona 每个人有完整的背景、性格、消费偏好、决策框架我随手点了一个欧美地区的目标用户画像直接问：你买头皮护理产品最看重什么？「敏感肌友好」这个卖点能打动你吗？价格到多少你觉得合理？对方的回答让我俩都愣了，竟然能写的这么好？？？不是那种 AI 编出来的「我觉得品质很重要」的废话人家说：我最看重三件事——有效、低摩擦、可信度「敏感肌友好」会让我停下来了解，但不会让我直接下单我会看具体成分：成分是否精简、有没有香精和刺激性酒精、是否经过皮肤科测试、真实用户反馈，品牌有没有把使用边界讲清楚等等尤其是头皮产品，我不想买一个号称温和、结果让我发痒出油的东西价格方面，普通洗护大概接受 20-35 美元，针对头皮的精华可以接受 50-80 美元，超过 100 美元也不是不可能，但必须有明显的产品差异和持续使用价值还说了一句让我朋友直接沉默的话：敏感友好只是入场券，不是购买理由，真正让我复购的是没有刺激、没有油腻残留、早上五分钟内能用完，而且连续几周后能看到改善这种颗粒度的反馈，传统调研要花两周招人 + 一周访谈才能拿到我们 10 分钟就拿到了然后我帮他又多聊了几个不同画像的 Persona，交叉验证 20 分钟后，他已经拿到了三个关键洞察： 1、他原来主打的「敏感肌友好」，目标用户根本不买账，人家要的是具体证据——成分表、皮肤科测试、真实用户反馈，光喊口号没用 2、他的定价偏高了，普通洗护线用户心理价位在 20-35 美元，他定了 45，直接劝退 3、真正驱动复购的不是「温和」这个概念，而是「没有油腻残留、五分钟内用完、几周后能看到改善」这些体感层面的东西——他的整个营销方向都在讲成分，没人在意如果没有这 20 分钟，他大概率会带着错误的卖点、错误的定价、投错误的渠道上市然后花三个月发现卖不动，再花 8 万块做调研找原因现在他省了 8 万块调研费，还省了可能浪费的几十万投放费当然，这不能完全替代真人调研的最终验证，但至少让他在花 8 万之前就知道方向对不对而且这个页面不是用一次就没了，产品迭代了，再来问一次，同一群 Persona 持续追踪态度变化你是创业者就进创业者页面，你是品牌方就进品牌方页面，做咨询的进咨询顾问页面，每个入口给你的东西都不一样这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高，现在一个人就能做我后来想了想，这件事真正改变的不是调研的效率是让「理解你的用户」这件事，从一个季度一次的大项目，变成了随时可以做的日常动作以前只有大厂养得起用研团队，现在一个人的小团队也能在写第一行代码之前就知道方向对不对我觉得这才是基础设施级别的变化：

昨天帮一个做个护品牌的朋友省了 8 万块，他差点给我跪下，哈哈哈事情是这样的：他做了一个头皮护理的新品牌，准备上市前做一轮消费者测试，找了两家调研公司报价一家 8 万，一家 12 万，周期都要一个多月 8 万块买什么呢？招募 8-10 个真实用户，坐一起聊两个小时，录音整理成报告，完事… 说实话，这个价格在行业里还算便宜的，海外调研公司同样的活直接翻 3 倍！！？但他是个小团队，4 个人，天使轮刚拿到，账上的钱要省着花我说你这不是纯扔钱吗，有这钱你给我，我给你打1折😆 然后我反手打开了 Atypica atypica.AI 的 Solution 页面它的 Solution 页面是按人群分的——创业者、品牌方、咨询顾问、产品团队，每类人进去看到的东西不一样他是创业者，我直接帮他点进了创业者那个页面页面中间的互动区域——一张地图上会随机冒出来一堆 AI Persona 的头像，带绿色光效的那种，你点一个就能直接跟他对话这些不是 ChatGPT 扮演的角色，是基于 100 万+ 真实社媒内容以及用户访谈语料构建出来的 AI Persona 每个人有完整的背景、性格、消费偏好、决策框架我随手点了一个欧美地区的目标用户画像直接问：你买头皮护理产品最看重什么？「敏感肌友好」这个卖点能打动你吗？价格到多少你觉得合理？对方的回答让我俩都愣了，竟然能写的这么好？？？不是那种 AI 编出来的「我觉得品质很重要」的废话人家说：我最看重三件事——有效、低摩擦、可信度「敏感肌友好」会让我停下来了解，但不会让我直接下单我会看具体成分：成分是否精简、有没有香精和刺激性酒精、是否经过皮肤科测试、真实用户反馈，品牌有没有把使用边界讲清楚等等尤其是头皮产品，我不想买一个号称温和、结果让我发痒出油的东西价格方面，普通洗护大概接受 20-35 美元，针对头皮的精华可以接受 50-80 美元，超过 100 美元也不是不可能，但必须有明显的产品差异和持续使用价值还说了一句让我朋友直接沉默的话：敏感友好只是入场券，不是购买理由，真正让我复购的是没有刺激、没有油腻残留、早上五分钟内能用完，而且连续几周后能看到改善这种颗粒度的反馈，传统调研要花两周招人 + 一周访谈才能拿到我们 10 分钟就拿到了然后我帮他又多聊了几个不同画像的 Persona，交叉验证 20 分钟后，他已经拿到了三个关键洞察： 1、他原来主打的「敏感肌友好」，目标用户根本不买账，人家要的是具体证据——成分表、皮肤科测试、真实用户反馈，光喊口号没用 2、他的定价偏高了，普通洗护线用户心理价位在 20-35 美元，他定了 45，直接劝退 3、真正驱动复购的不是「温和」这个概念，而是「没有油腻残留、五分钟内用完、几周后能看到改善」这些体感层面的东西——他的整个营销方向都在讲成分，没人在意如果没有这 20 分钟，他大概率会带着错误的卖点、错误的定价、投错误的渠道上市然后花三个月发现卖不动，再花 8 万块做调研找原因现在他省了 8 万块调研费，还省了可能浪费的几十万投放费当然，这不能完全替代真人调研的最终验证，但至少让他在花 8 万之前就知道方向对不对而且这个页面不是用一次就没了，产品迭代了，再来问一次，同一群 Persona 持续追踪态度变化你是创业者就进创业者页面，你是品牌方就进品牌方页面，做咨询的进咨询顾问页面，每个入口给你的东西都不一样这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高，现在一个人就能做我后来想了想，这件事真正改变的不是调研的效率是让「理解你的用户」这件事，从一个季度一次的大项目，变成了随时可以做的日常动作以前只有大厂养得起用研团队，现在一个人的小团队也能在写第一行代码之前就知道方向对不对我觉得这才是基础设施级别的变化：

超级个体｜柿子

26,627 görüntüleme • 8 gün önce

熟悉我的朋友都知道，我一直在做coding场景的模型 API 中转站。已经做了四五个月了，目前也已经有了一批用户。我已经停滞增长了挺长时间了，所以我在想是不是我没有做市场调研？这个和几个月前市场是不是已经有了翻天覆地的变化？下一阶段，我到底应该继续卷价格、增加模型，还是换一批更值得服务的用户？这个问题听起来像行业调研，实际上离赚钱非常近。因为中转站每多做一个功能、增加一条线路，背后都是成本。如果目标用户一开始就选错了，做得越快，可能亏得越快。所以这次我做了一个对照实验。我把完全相同的一段 Prompt，分别交给了 Codex 和 Atypica：现在的模型中转站主要有哪些用户？谁的需求最强、付费意愿最高？用户除了价格还在意什么？如果不卷低价，还能做什么差异化？未来三个月应该怎么做产品和增长？ Atypica 的官网在：，感兴趣的朋友可以去尝试一下，注册无门槛送1M的token，足够你白嫖一次免费的分析。两边最后都生成了一份完整报告。但真正把两份报告放在一起之后，我发现它们最大的区别，并不是谁写得更长。而是： Codex 告诉我应该验证什么，Atypica 则把“用户为什么会买”继续往下挖了一层。

熟悉我的朋友都知道，我一直在做coding场景的模型 API 中转站。已经做了四五个月了，目前也已经有了一批用户。我已经停滞增长了挺长时间了，所以我在想是不是我没有做市场调研？这个和几个月前市场是不是已经有了翻天覆地的变化？下一阶段，我到底应该继续卷价格、增加模型，还是换一批更值得服务的用户？这个问题听起来像行业调研，实际上离赚钱非常近。因为中转站每多做一个功能、增加一条线路，背后都是成本。如果目标用户一开始就选错了，做得越快，可能亏得越快。所以这次我做了一个对照实验。我把完全相同的一段 Prompt，分别交给了 Codex 和 Atypica：现在的模型中转站主要有哪些用户？谁的需求最强、付费意愿最高？用户除了价格还在意什么？如果不卷低价，还能做什么差异化？未来三个月应该怎么做产品和增长？ Atypica 的官网在：，感兴趣的朋友可以去尝试一下，注册无门槛送1M的token，足够你白嫖一次免费的分析。两边最后都生成了一份完整报告。但真正把两份报告放在一起之后，我发现它们最大的区别，并不是谁写得更长。而是： Codex 告诉我应该验证什么，Atypica 则把“用户为什么会买”继续往下挖了一层。

泊舟

67,937 görüntüleme • 1 ay önce

最近AI交易工具越来越多了，有好多都不知道具体怎么操作，谁也不敢上来就真金白银试错，都是亏了才知道哪里不对，下次要注意什么。这个Bluwhale 的 Bluprint Paper Trading 可以体验一下，它是先给你 1000 虚拟 USDT，在不动真钱的情况下跑AI交易策略。 AI 交易到底是怎么做决策的，是追涨杀跌，还是有什么其他规则。不同 AI 在同一个环境下，行为差别其实挺大的，不是一个统一答案的。对第一次用的来说真的很贴心，能看一下AI到底怎么做决定的。大家可以去体验一下 Bluwhale $BLUAI

最近AI交易工具越来越多了，有好多都不知道具体怎么操作，谁也不敢上来就真金白银试错，都是亏了才知道哪里不对，下次要注意什么。这个Bluwhale 的 Bluprint Paper Trading 可以体验一下，它是先给你 1000 虚拟 USDT，在不动真钱的情况下跑AI交易策略。 AI 交易到底是怎么做决策的，是追涨杀跌，还是有什么其他规则。不同 AI 在同一个环境下，行为差别其实挺大的，不是一个统一答案的。对第一次用的来说真的很贴心，能看一下AI到底怎么做决定的。大家可以去体验一下 Bluwhale $BLUAI

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

13,133 görüntüleme • 2 ay önce

兄弟们，上次我分享了SenseNova Skills Agent 免费可以领取Token Plan 后，自己也拿来实战了一把。此项目已经在 Github 斩获 2400Star⭐️ 我让它跑了个AI大模型市场调研报告，从开始到结束差不多花了两个小时。报告出来是Markdown格式，我又让它转成PDF，最后直接做成了PPT。今天我专门录了个完整的使用教程，从安装到生成全流程，保姆级那种。现在还是公测期，完全免费，整体体验还不错。它也支持多轮迭代，如果网络不稳或者请求太多，直接回复它，它就会继续帮你完成。这个视频里我接入的是Hermes Agent ，大家有需要可以去试试。我最喜欢的就是可以直接做调研报告，尤其做国内的一些报告的内容还不错。限时限免，搞点小任务，也是不错的感兴趣的直接去官网进行体验吧~· 免费Token Plan 领取地址见评论区~👇🏻 Github 地址：

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Berryxia.AI

11,574 görüntüleme • 3 ay önce

差点就少赚了1000块钱（仅用40分钟）！我最近接了个AI创业相关的付费咨询：5个人，100万资金，做什么方向比较好？ AI产品、AIGC、AI自媒体还是企业AI服务？我脑子里面方向很多，但是到底什么最适合大哥这种团队配置，我有点懵。。。所以我一度让大哥等我思考一个周末😅 但是！我突然想起来atypica.AI不是刚好能模拟真实从业者（100万个合成AI用户，与真实消费者反馈一致性高达90%），生成行业报告调研嘛。我赶紧打开Atypica，让它针对四个AI赚钱方向的真实调研情况，给出适合人群的中肯报告。然后Atypica酷酷开始干活，首先用专业方法论设计了详细的调研计划，再通过多个渠道和社媒并行搜索信息进行分析。基于综合搜索得到的语料，Atypica用自研主观世界模型分析了用户表达中的潜在需求和决策心理。再结合语料和分析结果合成了一批模拟从业者，再从库内已有模拟从业者中挑选了一部分，构成了豪华的访谈阵容：独立开发者+AIGC创作者+企业数字转型专家+工程师+AI顾问+创意总监。最后甚至给他们六个人拉了个焦点小组互相讨论。。。生成的调研报告结果真的让我大吃一惊。它不仅给出了四个市场所需要的启动资金、启动门槛、变现速度、收入天花板。更是在行动步骤地图的最后给出了四个方向的交叉复利空间（这一点我压根没在提示词里面提到）。所以我拿着这份报告和大哥敲定了咨询，先是给大哥猛猛分析了一下四个市场的优缺点和所需要的团队能力，又介绍了四个市场的交叉复利关系，最后建议大哥做自媒体获客+企业AI转型。本来是一个小时的咨询，我40分钟就提前讲完了，大哥还一个劲表示受益良多。这都多亏了Atypica啊，几分钟就帮我搞定了原本可能要花几个月、上万块成本的市场调研和焦点访谈，带我多赚了1000大米🥹 而且Atypica最后还把上面的六名模拟访谈者装进了一个AI Panel（焦点用户小组），后续如果做类似的行业调研报告，还能直接一键复用，简直不要太爽。。。 AI时代四大市场入局与人群定位分析报告在线查看： Atypica传送门在此：

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逸尘

64,189 görüntüleme • 14 gün önce

微软开源了一款金融市场预测模型：MarS 它基于订单级别的真实历史金融市场数据训练，能够实现逼真的金融市场模拟在市场趋势预测中，MarS的模拟显著优于传统的直接预测模型，体现了其对市场动态的深刻理解。用户可以通过注入特定的订单或描述目标场景，控制模拟过程，以分析特定条件下的市场行为。还提供一个交互式环境，用户可以在其中测试不同的交易策略，观察其市场影响。

微软开源了一款金融市场预测模型：MarS 它基于订单级别的真实历史金融市场数据训练，能够实现逼真的金融市场模拟在市场趋势预测中，MarS的模拟显著优于传统的直接预测模型，体现了其对市场动态的深刻理解。用户可以通过注入特定的订单或描述目标场景，控制模拟过程，以分析特定条件下的市场行为。还提供一个交互式环境，用户可以在其中测试不同的交易策略，观察其市场影响。

小互

85,751 görüntüleme • 1 yıl önce