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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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Vincent

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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

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超级个体｜柿子

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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：

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超级个体｜柿子

16,140 Aufrufe • vor 17 Tagen

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 Aufrufe • vor 18 Tagen

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：

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超级个体｜柿子

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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

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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 Aufrufe • vor 7 Monaten

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 Aufrufe • vor 8 Monaten

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

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车九

48,436 Aufrufe • vor 1 Monat

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 Aufrufe • vor 9 Monaten

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 Aufrufe • vor 4 Monaten

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

67,604 Aufrufe • vor 9 Tagen

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 Aufrufe • vor 1 Monat

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：

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：

Berryxia.AI

11,574 Aufrufe • vor 2 Monaten

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 Aufrufe • vor 1 Jahr

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

文硕

11,070 Aufrufe • vor 1 Monat

Damn，刷到这个帖子我瞬间愣了，AI迭代速度已经疯了，有点跟不上节奏了🤯 我一开始以为这又是一个生成视频的新工具，点进去发现根本不是一回事。 Higgsfield昨天刚发的Virality Predictor，直接把脑科学塞进了内容创作流程。上传一段15秒以内的视频，几秒就能给你出完整的人脑反应报告。整体病毒潜力，前3秒钩子得分，全程注意力保持曲线，还有彩色的脑区激活热图，告诉你观众的大脑哪部分被点亮了。最狠的是它和Claude的打通，可以一句话生成500个产品视频变体，然后全部丢进预测器自动筛掉垃圾，只放大高分版本直接投流，从0到已验证高潜力广告，全程自动化。它不是看你视频过去像不像爆款。而是用AI模拟700多个人、500多小时fMRI数据训练出来的人脑，预测你看到这段视频时的真实神经反应。我们以前做电商短视频，拍，剪，烧钱测，看数据，迭代，测试成本是真金白银的广告费。现在做电商短视频，生成，预测，只投高分，测试成本只是一点token费。最牛逼的地方在于大脑亮不等于一定爆，一些高认知负荷的内容会让大脑很活跃，但普通人刷到就会直接滑走。真正的病毒性，只看前3秒钩子得分和视觉拉力。和你有没有深度，有没有道理，一点关系都没有。也就是说以前爆款靠灵感，现在爆款靠系统。所以当别人还在熬夜想创意的时候，你已经用AI筛完了500个版本，知道哪10个能爆。而且工具越强，越考验人的判断，它能帮你砍掉80%的无效创意，但选什么方向，解读什么结果，永远是人说了算。我感觉2026年的电商短视频战场，已经不是比谁创意好，而是比谁能用AI先把非爆款干掉，所有还在靠感觉做内容的人可真的要跟不上了。 #AI工具 #短视频创业

Damn，刷到这个帖子我瞬间愣了，AI迭代速度已经疯了，有点跟不上节奏了🤯 我一开始以为这又是一个生成视频的新工具，点进去发现根本不是一回事。 Higgsfield昨天刚发的Virality Predictor，直接把脑科学塞进了内容创作流程。上传一段15秒以内的视频，几秒就能给你出完整的人脑反应报告。整体病毒潜力，前3秒钩子得分，全程注意力保持曲线，还有彩色的脑区激活热图，告诉你观众的大脑哪部分被点亮了。最狠的是它和Claude的打通，可以一句话生成500个产品视频变体，然后全部丢进预测器自动筛掉垃圾，只放大高分版本直接投流，从0到已验证高潜力广告，全程自动化。它不是看你视频过去像不像爆款。而是用AI模拟700多个人、500多小时fMRI数据训练出来的人脑，预测你看到这段视频时的真实神经反应。我们以前做电商短视频，拍，剪，烧钱测，看数据，迭代，测试成本是真金白银的广告费。现在做电商短视频，生成，预测，只投高分，测试成本只是一点token费。最牛逼的地方在于大脑亮不等于一定爆，一些高认知负荷的内容会让大脑很活跃，但普通人刷到就会直接滑走。真正的病毒性，只看前3秒钩子得分和视觉拉力。和你有没有深度，有没有道理，一点关系都没有。也就是说以前爆款靠灵感，现在爆款靠系统。所以当别人还在熬夜想创意的时候，你已经用AI筛完了500个版本，知道哪10个能爆。而且工具越强，越考验人的判断，它能帮你砍掉80%的无效创意，但选什么方向，解读什么结果，永远是人说了算。我感觉2026年的电商短视频战场，已经不是比谁创意好，而是比谁能用AI先把非爆款干掉，所有还在靠感觉做内容的人可真的要跟不上了。 #AI工具 #短视频创业

AYi

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有个女的问我是不是 intj 人格，我只知道这四个字母指的是网上很火的一个性格测试结果，但具体这4个字母指的是什么不是很了解。其实我向来对这些测试不屑一顾，感觉跟星座星盘命理差不多，极度理智的人是不信这些的，就算有逻辑，有道理，人是很复杂的，也不可能用4个字母能概括，这就像一个基佬，他可以是0，也可以是1，还可以是又0又1，还可以是 0.1 0.3 0.5 0.7…… 人性是不同程度的灰，太复杂了。但我从抖音搜了下intj，看了下解读视频，卧槽，这不正是我吗？？？真踏马准啊！！！

有个女的问我是不是 intj 人格，我只知道这四个字母指的是网上很火的一个性格测试结果，但具体这4个字母指的是什么不是很了解。其实我向来对这些测试不屑一顾，感觉跟星座星盘命理差不多，极度理智的人是不信这些的，就算有逻辑，有道理，人是很复杂的，也不可能用4个字母能概括，这就像一个基佬，他可以是0，也可以是1，还可以是又0又1，还可以是 0.1 0.3 0.5 0.7…… 人性是不同程度的灰，太复杂了。但我从抖音搜了下intj，看了下解读视频，卧槽，这不正是我吗？？？真踏马准啊！！！

逍遥XTony

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