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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

26,543 görüntüleme • 1 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

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

91,656 görüntüleme • 24 gün 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:

超级个体|柿子

89,077 görüntüleme • 10 gün 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

车九

48,289 görüntüleme • 17 gün 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

karminski-牙医

29,929 görüntüleme • 8 ay önce

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力,我见过很多人做了几十个产品,纯特么自嗨,没有一毛钱盈利。 现在 AI 一晚上能做一个产品,代码成本趋近于零,成本低到大家觉得不需要验证,做完了自然有人用。 但事实上大家都在做“玩具”,因为 Vibe Coding 解决的是 how,但 what 和 why 被跳过了。 我最近一个多月一直在用 atypica.AI ,就是在写代码之前,先把想法丢进去跑一轮用户验证。 它会有一套完整的研究链路: 先帮你拆研究计划,然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人,组成一个焦点小组(AI Panel),让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。 并且,这个焦点小组可以反复用,每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语,都可以拉同一批人再聊一轮。 我刚用它测过的场景: 上周我想做一个给老板用的 AI 助手,它帮我组了 12 个不同行业的老板人设(persona)并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完,从报告中发现3件我完全没想到的事: 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感(尤其是很懂账目和客户关系时,会觉得被盯着); 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ,只是不想换工作方式(能继续发微信、拍照、说语音,后台自动整理); 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多,而是因为它能帮自己少亏一次钱(少一次压货、客户流失或管理损耗,比“智能助手”这个概念更能打动人)。 根据这些发现我当场调整了方向,然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来,避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零,但做对产品的门槛一点没变,如果你想要靠产品盈利,最好还是先想清楚: 你在解决真实需求,还是在解决自己幻想的问题。

余温

27,280 görüntüleme • 1 ay önce

GPT-5.2 实测! 美是真的美, 卡是真的卡 给大家带来 GPT 5.2 thinking 和 pro 的测试结果: 说实话, 这两个模型差距并不大, 但是价格却差了11倍. 大象牙膏测试, 这个感觉退步了, 甚至不如 GPT 5, 而且粒子效果还不如国产开放权重模型. 鞭炮连锁爆炸测试, 建模和光照, 粒子效果都非常好, 但追求画质的结果就是牺牲性能, 两个模型在测试中都非常的卡, 甚至 GPT 5.2 pro 尝试使用52个纹理, 而 WebGL 2.0 规范只支持16个. 所以不但会卡而且还报错. 陀飞轮机芯测试, 这个应该是目前的 SOTA, 齿轮效果, 光照, 建模准确性都不错. python 杯子倒水测试毫无进步, 跟 GPT5 没区别 总结, 新的模型还是更注重在美学上发力, web界面的风格很统一, 光影效果也是SOTA, 但是具体编程上没有看到特别大的进步, 尤其是 python. 另外, 这两个模型大概率都有 three.js 的包导入错误, 所以大型工程场景表现需要谨慎. 以及本次测试 gpt 5.2 thinking 每个测试运行6次取最好结果, 花了我3.88刀(就写了18个网页和6个python脚本), 而 gpt 5.2 pro 由于太贵了, 每个测试我只运行了一次, 就这样还花费了我7.12 刀(3个网页1个python脚本...). 所以推荐大家如果需要极致美学的场景, 可以考虑使用 gpt 5.2 thinking, 其他编程场景如果没有订阅, 还是谨慎, 毕竟太贵了. #GPT52 #GPT #OpenAI

karminski-牙医

31,418 görüntüleme • 7 ay önce

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

88,436 görüntüleme • 2 ay önce