开场与入行0:00
欢迎收听 《 晚点聊 》， 我是曼祺 。 今天的嘉宾应该是不少关注 AI 的听友都很熟悉的一位朋友 ： 数字生命卡兹克 。
今天这期也是 《 晚点聊 》 想做的一个系列 ：I，AI 的第一期 ， 会探讨更多 AI 和人 、 和我 、 和你 ，也就是 AI 和我们的日常工作与生活的内容 。
从 2023 年 2 月开始 ， 卡兹克在 " 数字生命卡兹克 " 这个公众号上发布了第一篇 AI 文章 ， 此后快速吸引了很多想了解 AI 和把 AI 用起来的受众 。
之后卡兹克在 2024 年 3 月开始全职运营这个账号 ，也陆续做起了视频 ， 建同名视频号 。 我本来是想和卡兹克聊他广泛使用和测评各种 AI 产品的实际感受 ，以及他对那些想更好使用 AI 的人的建议 ，不过当聊天真的开始 ， 我们涉及了更多话题 。
这期前半部分 ， 卡兹克分享了自己在 2023 年用 AI 来做产品的经历 。其实在 24 年全职做数字生命卡兹克之前 ，他在一家做公募基金数据分析平台的创业公司担任设计总监 。在 22 年底 ChatGPT 刚上线后 ，他们就开始在公司内全面使用 AI， 甚至在 23 年 9 月第二批拿到了算法备案 ，也是金融领域的第一个 。
但当他们试图用 AI 赋能业务 ， 做一款想卖给基金公司 、 券商等金融机构的 toB 产品后， 进展却并不顺利 。24 年 3 月 ，他们公司收束和调整业务后， 卡兹克离开 ， 变身 " 肝神卡兹克 "。
我们从卡兹克怎么用 AI 来改造自己的工作流 ， 聊到了现在各方向的一些 AI 产品 。 这对同样是做内容的我有很多启发 。
卡兹克能做到精准地挖掘选题和高频产出 ， 当然和他 " 肝 " 有关 ，但也和他利用了 AI 做了大量的自动化有关 。
比如他们会每天搜集全网的 AI 资讯 ， 然后用 AI 模型帮助打分 、 筛选 ， 挑出最重要的 10 条发到 30 多个社群里作为早报 。他们也会用 AI 分析社群里的讨论焦点 ， 帮助产生选题 。
一个很有意思的案例是 ， 前不久卡兹克做了一次线下活动 ，有 2000 多人报名 ，但只能容纳 200 人。 要筛选报名者和分组 ，在以往组织线下活动时都是浩大的工程 ，而这一次 AI 帮了大忙 。
卡兹克说他现在想做的事 ，是当 "AI 殿堂的门童 "， 让更多人看到 AI 原来能做这么多有意思的事 ， 能帮我们解决一些实际问题 。
最后我在 show notes 里贴了 2023 年和 2025 年卡兹克分别发的两次 AI 产品推荐 ， 我们一起对比了这两组产品 ，有种恍若隔世的感觉 。
不过 48 个月的时间 ，不少赛道就已经完全洗牌 。 下面我们就正式进入本期节目吧 。
那所以今天非常荣幸 《 晚点聊 》 可以成为 《 数字生命卡兹克 》 的播客首秀 。 我觉得关注 AI 的很多朋友肯定都是知道卡兹克的 ，而且大家平时的很多信息 、 很多使用 AI 产品的一些具体的用法 、tips、 经验 ， 都是从卡兹克这儿获得的 。
那我这次邀请卡兹克来做一次 《 晚点聊 》，其实就是我一直很想聊的一个话题 ， 就是人和 AI， 就是现在大家怎么来用 AI。
因为其实你的账号从最开始 23 年 2 月开始更新的时候 ， 就有大量的内容都是跟这有关的 ， 所以我们可以聊得不用那么商业 。
嗯 ，不不商业 ， 一点都不商业 。 我也不太想聊太商业 ， 咱大家聊点好玩的 ， 聊点轻松的 。
对对对 ， 就是可以聊些实操的 。
是是是 。
我觉得在这之前 ， 可以先讲讲就是你自己是怎么成为数字生命 、 怎么进入这个领域的 。 因为我觉得这也是现在很多关注 AI 的人 ，但他可能不是直接的这种从业者 ， 大家比较关心的一个话题 。
我们可以从开头开始讲吧 。
我自己呢 ，其实是 2017 年毕业的 ，但是我的真正的专业其实是用户体验设计师 。 一直在过往的互联网公司里面去做 UI 交互和用户研究这一块的东西 ， 这个是我的专业 。
但是同时行业呢 ， 这十年几乎都在金融领域里面 。 我虽然是 2017 年毕业 ，但是我从 2014 年就确实就开始工作了 。
因为我觉得学校教的东西实在是离真正的从业和离当时的移动互联网过于遥远了 。 所以 2014 年其实就出去工作 ， 去做这块的东西 。
差不多现在也真的快十年了 ， 对 ， 十年了 。
所以在 23 年之前 ， 你是在金融 、 互联网交叉的领域做 UI 设计 、 交互这些的 ， 对吧 ？
对 。 后面其实开始就是前半程还是偏用户体验这块 ， 后半程其实就偏向于产品经理了 。 然后一直在做一些产品和体验相关的工作 。其实它们两个本质上都是相通的 。
最开始就是金融领域 ， 我做最开始经营的行业是贷款 。 那个公司呢 ，其实对我确实非常不错 。
所以其实你从那个时候就开始接触 AI 是吗 ？ 因为这个行业其实也是和 AI 也挺相关的 。
对 ，但是那个时候更多的其实还不是纯种的 AI。 因为现在的 AI 跟那个年代的 AI 其实是有非常非常大的差异 。
那个时候应该是一些推荐啊 ， 然后风控方面的东西 。
对 ， 包括一些决策式的 AI 这些东西 ， 决策输入之类的 。 然后但是现在大家都知道做生成式 AI， 只是两个完全不搭嘎的东西 。
那个时候其实接触过一点 ，但是不多 。 毕竟那个时候还是个大投兵 ， 纯种大投兵 ， 就是你是画图的 、 做点交互的 、 做一些用户体验的嘛 。
那个其实算法偶尔会有一些接触 ， 比如说去做他们的一些产品的时候 ， 可能会接触到 。 因为我得去做他们的一些交互和一些文案的设计的时候 ， 那我可能得了解你这个策略是什么东西吧 ， 那会去研究一些 、 学习一些 。
但是确实接触的还比较少 。 那个时候最开始我在金融业务线 ， 之后我就去调到保险业务线了 。
因为公司刚刚成立了一个保险 ，在 2019 年进军保险 。 虽然这个事在我现在看来呢 ， 这是一个很奇怪的行为 ，但是支持公司的决定 ， 然后也去了 。
但那个时候就是真正的第一次从零开始倒一去想整个产品该怎么做 ， 产品的形态应该什么样的 ， 可能它的商业模式是什么样的 。
虽然商业模式那时候跟我没关系 ，但也会去想很多这样的东西 。 算是憋了两三年， 然后把这个产品给做出来了 。
但是那个时候保险其实已经在走很大的下坡路了 ， 然后就一直做到了 2021 年底吧 。 然后我自己是一个非常喜欢投资的人， 特别喜欢投资 ，但是我买基金比较多 。
当时基金炒股 ， 反正各种风格也都玩过 ，但是我自己非常喜欢这个行业 。 我当时可以去为了研究各种的财务指标 ， 就是那时候就晚上不睡觉 。
那时候就是晚上不睡觉 ， 看复盘 ， 每天晚上下完班 10 点钟回来 ， 我要复盘今天这一天股市是什么样的 ， 哪个行业是涨的 ， 哪个行业是跌的 ， 每个里面的龙头票是什么 ，他们是因为什么样的逻辑开始起来的 。
然后每一个龙头 、 每一个大票那种中军票 ，他们可能的一些财务指标什么样的 ， 然后可能谁又要发财报了 ， 哪个基金经理又要更新他们的一些言论了 ， 我都会看 。
然后晚上 10 点钟可能就一直看 ， 看到凌晨 3 点 ， 然后开始睡觉 。 然后第二天早上的 9 点钟开始看一些盘前消息 ， 然后 9 点 25 开始做交易 。
那个时候因为疫情嘛 ， 疫情后面时间在家办公了 ， 所以每天除了把公司的事情做完之后， 就是炒股 、 买基金 。
最开始其实都是一直在炒股 ， 后面才把我自己的一些 ， 就是确实是越来越忙了 ， 开始研究基金 ， 然后把所有的钱全部放到基金里 。
当然也是因为炒股赔了不少 ， 基金还是能挣钱的 。 就是我从 2021 年开始 ， 几乎是马上在基金里面 ， 到今年应该收益也快有 120、130 个点了 。
就是经历了这么一个大熊市以后 。
那看来之后肯定你老理财 。
后面确实是 ，因为我特别特别喜欢这个行业 ， 所以呢在 22 年的时候我就出去了 。 我就在那个公司龙头里面待了将近 7 年的时间 ， 然后出去跟朋友去创业 ， 一块做了一款公募基金的一个数据分析平台 ， 叫 " 九圈 "。
现在可能用户不多吧 ， 那个日活只有 5 万多 ， 然后总用户也就几百万 。
九圈 ？
九圈 ， 对 。
九券 ？ 韭菜种 ？
对 ， 就是韭菜的韭 。 我也不知道那个东西为什么要取这个名字 。 那个是老板最开始 ，因为他的公众号的名字叫 " 韭菜说社区 "。
对 ， 叫 " 九圈 "。 这个是我们后面做的 。 当时做这个的原因呢 ，是因为在公募基金这个领域太乱了 ， 所有的基金公司想的都是怎么把基金给卖出去 。
然后呢 ， 所有的中间的那些平台呢 ，他们也不会真正的去为基民考虑 ， 给他们去推一些很好的基金 ，而是什么基金这个时候涨得多 ， 我给你推什么 。
因为这个东西最好卖 ， 就是符合销售第一的策略 。 那其实我们当时想这个行情实在是太乱了 ， 那我们就想做一些很客观的数据出来 ， 能给大家看到每一个基金的真实情况 ，也是我们做了这么一款产品 。
然后反馈其实还不错 ， 当时影响力还是挺大的 ，但是这个商业模式就是非常大的问题 。 我们当时将近五六十个人的产业团队 ， 十个人的媒体团队 ， 我就不说具体数了 ， 这个就是完全不成正比嘛 。
因为我们整个产品不卖基金 ， 我们没有销售牌照 。
所以没有佣金这个说法 。
对 ， 所以没有佣金这么一说 ， 那我们其实商业模式就非常简单 ， 只剩两种商业模式了 ， 要么你去接广告 ，因为我们有社区 ，也可以做一些推荐 ， 做一些广告 ； 你要么就是 toC 去卖增值服务 ， 比如说某些指标是只有开了会员的人才能看到 。
那其实 toC 本身在国内就不好做 ， 同时还在这个大熊市里面 ，22 年到 24 年这是跌了整整三年的超级大熊市 。
那谁还看基金 ？ 买基金的人都是傻子 ， 都已经在市场上这样的情况了 。 然后包括品牌部的预算 ， 从最开始的千万级别 、 百万级别 ， 最后看到几乎就明确说了我们今天没有预算 ， 我们市场投放预算是 0， 这就没法做了嘛 。
这个就是我到后面一直创业 ， 做到 2024 年 3 月份出来之前 。 我出来之前其实还是个大熊市 ， 就是我们已经撑不住了 。
虽然我们每年还是能勉强拼了命的做到盈亏平衡 ， 我们每年虽然这么惨的行当行情 ，但是我们是不亏钱的 。
但是我们已经看不到希望了 。 这个市场跌成这样子 ，但是我们看不到希望了 。 然后我们就把公司所有人几乎就全裁掉了 ， 就剩十几个人了 。
然后正好在前面一年前 ， 我们就布局拿了私募牌照 。 那私募牌照其实也不是我想做的事了 ， 我还是想做产品的 。
然后其实就出来了 。 那个点的时候就是 AI 自媒体其实我已经做了一年了 ， 就做起来了 。
对 ， 你说这个时间点是 24 年 3 月嘛 ， 就是从那个公司正式退出是 24 年 3 月 。 然后卡兹克这个公众账号应该是 23 年 2 月开始持续更新的 。
对 。
对 ， 所以你可以讲那个过程 ， 就你 23 年 2 月为什么开始挺高强度的来做这个事情 ， 那会儿你还有本职工作 。
全员用AI10:23
对 ，因为我是偏管理层嘛 。 那其实我公司的整个 SOP 搭完了以后呢 ， 就是只需要做一些决策性的工作就行了 。
确实日常中间是比较闲的 ， 然后就可以去看很多的一些东西 。 因为本身我也自己喜欢学很多 ， 学一些新东西 ， 看一些很多我对科技还是非常喜欢的 。
然后其实 22 年的 10 月份 ChatGPT 出来的时候呢 ， 第三天我们就看到了 ， 第七天我们已经把它接到我们的微信群里面去了 。
虽然第二天就群就炸了 ， 然后那号被封了 。
你是把 ChatGPT 接到你们的微信群 ？
对 。
那这个是用技术手段做的是吗 ？
对 。
就是相当于你们在你们的微信群里放了一个 ChatGPT， 它是个聊天机器人 ？
对 。
所有群里的人都可以跟这个 ？
对 ， 你都可以 @ 它跟它对话 。 就是 22 年的 10 月份 ， 上过来的那一周左右 ， 我们就已经把它接进去了 。
但是是很奇特的一个点吧 ，其实当我们看到这个东西的时候 ， 我会觉得它跟我过往用的小爱同学用的 Siri 是完全不一样 。
因为其实语音交互这个东西 ， 还有人机交互 ， 包括我们在交互领域称为自然语言交互这个事 ， 我自己其实从 2018 年就开始在看了 。
我们当时也做过很多的情感化设计 ，其实与自然语言交互就是非常重的一环 。 我们把当时的语音交互的所有东西都看了一遍 。
那会儿应该是还在就你第一个金融公司那会儿的时候 。
对 。
那个时候是为了做产品看的是吗 ？
对 。 那个时候其实我们主要的一个课题叫做情感化设计 ， 就是我们希望让我们的产品做得更有温度一些 ， 它不应该是冷冰冰的一个东西 。
我会自己在我的框架里面把它拆成了很多的模块 ，其中当然你有交互 ， 你有文案 ， 你有各种图形化的表达 。
那么在输入层面呢 ，其实就有几种 ， 一种是我们的点击直接 ， 我们称为直接输入 ， 就是你的点击是你点点点点点 ， 或者你把它按住拖 。
另外一种自然语言交互 。 当时我举过一个特别有意思的例子 ， 就是我可以跟你的电脑说 ， 比如我们在做 PS，因为我们是 UI， 我们说你把这个矩形 ， 把它的边框变成三像素 ， 然后把它往右边移 ， 比如说十像素 。
当时我就说这个东西为什么 AI 很难做 ， 首先它都不知道你的右边是什么 ， 你的右边是我的参考线 ， 还是这个图形的参考线 ， 还是什么样的参考线呢 ？
其实那时候的智能是完全不支持这个东西的 。 所以当时在我们看来 ， 任何一个产品去做自然语言交互 ，其实都是个很蠢的行为 ，因为它的交互的效率实在是过于低下了 。
你这么说我突然想到当年罗有浩是不是发过一个 ？
在 《 鸟巢 》 里面做了那个 TNT。 我先说我是罗老师的很喜欢的一个粉丝 ， 罗老师的书我全看过 。 只是但是那个产品在那个 《 鸟巢 》 发布会 ， 当作为一个交互从业人员看到那个东西的时候 ， 我会非常的疑惑 。
我会认为在那个时候你用嘴去做 PPT， 做 Excel 是一种非常效率低下的行为 。 它只是酷炫 ，但是它没有任何效率可言 。
那现在回头看 ，他那个想法还挺超前的 。
对 ， 基于现在你往头一看 ， 那你的想法是很超前 。 但是我们说想法其实超前并没有用 ， 你必须得放在正确的一个时代 ， 一个时间里面 。
基于当时的技术做到的那个条件 。
是的是的 。 对 ， 那个时候我研究过这些东西 。 当 ChatGPT 出来的时候 ， 那其实就是自然语言交互 。 但是从我过往的经验来看 ， 这个东西是一个完全不一样的颠覆性产品 。
虽然我们很快就能看到它的上线 ，但是我们依然觉得这个东西是要在公司大力推广的 。 所以基本上在 2023 年的春节前 ， 就已经开始让公司全部去用了 。
那时候主要还是 3.5， 我们 4.0 还没有出来 ， 我们会让我们的开发去用这个东西 。 但是那时候用的时候其实不是补全代码 ，因为补全代码我们技术总监看完觉得那个效果很一般 。
但是做另一个东西很好 ，因为我们确实是一个非常普通的一个小的创业公司 ， 里面并没有那么多的开发 。 比如说我们技术总监会说我们的搜索效率比较低下 ，他说是因为语言的问题 ， 所以我们想用 Go 语言来去重构一下我们的搜索 。
具体的我就不是那么懂了 ，但是我们当时招的人都是只写 Python 的 ， 没有能写 Go 的 。
以前做区块链的人很多会写 Go。
对 ， 然后我们就会发现了 AI 的一个能力 ， 它做代码的翻译会非常好用 。 所以呢其实很多时候呢 ，他们是用 Python 的一些把他们过往做的东西扔进去 ， 然后呢翻译成 Go 语言 ， 然后他们再去改 。
就是他们也还是懂一点的 ，但是很难去全部去做 。 那这个时候 AI 对他们做一些编程语言的翻译会非常的有用 。
这个是 23 年 1 月份就开始他们在做的一些事 。 然后像我们设计 ，因为我其实设计出身 ， 我只管的是设计团队 。
那设计从那个时候开始 ， 就是必须用 Midjourney， 所有人给我去学 SD。 然后所有的以前我们做一个运营海报的 ， 运营的 H5， 我可能会给他们四天的时间 ， 从草图到最后的确认成品 。
那后面我就直说了 ， 我就只给你们一半的时间 ，因为必须用新手段给我去试 。 虽然有点压榨性的管理 ，但是也很有效 。
同时我也跟他们说了 ， 我给你们两天时间 ， 这两天的台期是在未来半年里面不会变化的 。 也就是说如果你真的 AI 用得非常牛 ， 你能在半天内把这个东西做出来 ，OK， 那 1.5 天的时间全部由你自由支配 ， 我不会给你排任何新的活 。
大家还是蛮有动力的 。
对 ， 这是激励大家学习的方式 。
对 ， 所以那个时候虽然有点压榨 ，但是大家非常的开心 。 然后那是我第一次见到我的这帮人还是非常有热情的 。
所以我们推行了一个叫摸鱼时间这个东西 ， 你用 AI 能加速你的效率 ， 那么在固定的排期里面 ， 剩下全是你的摸鱼时间 。
你想怎么玩 ， 你上班 ， 你只要别工坊看电影 ， 我都不管你 。 你把戴着耳机看电影 ， 我真的不管你 ， 你只要把活交了 。
所以大家还是非常有用的 ， 包括运营啊团队你就不说了 ， 包括在出方案之前 ， 都会强制性的用 AI 先出十个脑包的东西 。
你可以不用 AI 出 ，但是我就要看到十个方案 。其实在那个固定时间内 ， 它明确是做不了的嘛 ， 它只能用 AI 来去辅助嘛 。其实就用这种强制性的方式呢 ， 能让我们公司在年后那后面时候 ， 我们对于 AI 的理解还是比较是先的 。
而且是实际的手感 ， 所有人都在用 。
对 ， 全部都在用 。 然后包括从 22 回来春节那一周 ， 我们就开始想能不能去做一些赋能的东西了 。 那时候我说实话 ， 我真的不是从业人员 ， 我对于 AI 的理解会非常非常的烂 。
就是烂到什么程度呢 ？ 那个时候我们不知道什么叫嵌入 ，不知道什么叫微调 。 现在可能大家听起来天方夜谭 ，但是我们就是这么的外行 ， 就是真的什么都不懂 。
于是我们去找教程也不知道应该怎么找 。 因为那时候我们做金融的 ， 金融有个很大的痛点 ， 就是你去问 ChatGPT 那个什么什么的基金净值怎么样 ， 它的涨幅多少 ， 全给你是假数据 ， 对吧 ？
那个时候我们其实是想解决这个问题 ，但我不知道该怎么解决 。 我们甚至当时有个非常蠢的想法 ， 这时候还是我跟我们技术总监提的 ， 我说要不然我们每天微调一次 。
每天你们人肉给它输新的东西 。
不是 ， 人肉把模型微调一次 。 当时这就是一个非常蠢的想法 ， 到现在看来这真是可笑 ， 这是非常的不专业 。
但是这确实是我当时提到的一个东西 ，因为我们基金的数据其实是每天一更新 ， 它不是实时的 。 因为我当时知道什么叫微调嘛 ， 那微调就是把那个数据灌进去嘛 ， 让它知道我们的知识嘛 。
然后每天把我们的数据库灌进去一次 ， 微调一次不就行了嘛 。
那你的算力要是不这些 ， 时间拿不来了 。
对啊 ，不懂啊 ， 当时就是纯外行嘛 。 然后我们真的去微调了一个 ， 微调了一次 ， 我们的数据库那个量就是非常恐怖的 。
我就扔了 1000 条的数据集进去 ， 干了我 70 美刀 。 然后我就说这个事太扯淡了 ， 我们研究一下别的方式吧 。
然后我们就继续拔我朋友的文档 ， 然后看了一个东西叫嵌入 ， 我觉得啊 OK， 这个东西是我们才应该去做的一个方式 。
我觉得你这个习惯到现在也是的 。 我看你的文章里面经常会写 ， 就是说它的官方文档里有什么东西是写了什么什么什么的 ，其实是很清楚的 ，但可能没有那么多人看过 。
对 ， 那个时候图片干净的全是 prompt 嘛 。 那 2 月份确实我们在研究这个东西的时候 ， 它网上没有教程 。
那时候教程全部都是 prompt 的 ， 教你怎么跟它对话 ，prompt 的是什么 ， 就都是这种玩意儿 。 然后呢 ， 我们当时是要真正实际开发东西的 ， 所以找不到 。
那我们只能爬 OpenAI 的 API 文档 ， 那也我们一点一点试 ， 一点一点上 。 本身我们也不是专业的玩家嘛 ， 我们发现了嵌入这个东西是最适合我们的 。
然后后面我们就沿着这个思路就非常简单了 ， 我们知道该怎么做了 ， 然后我们就可以做很多的工程化的东西了 。
然后我们微调东西呢 ，其实也没落下， 就是微调这个经验还是有用的 。 我们最开始做了一个东西叫做意图识别模型 ， 直接我微调了一个 。
很简单 ， 就是因为我们会发现在我们金融领域里面 ， 用户的很多问题 ，其实你一个通用大模型它可能解决的不是很好 。
比如说用户问你这个基金经理的理念 ， 或者他要对比两个基金的数据比较 ， 或者他就是要拿嘴选基金 。他说我就你给我选一个能涨长天的基金 ， 你给我选一个年年正收益的基金 。
那个时候 Agent 或者模型的智能能力并不是很好 ， 那都是 3.5， 最贵的 4.0 我们其实也用不起 ， 还是用的 3.5。
那那个时候呢 ， 我们甚至是微调了很多小模型 ， 那时候用的最多的是 GM6B， 微调了好几个 ， 微调了意图识别的模型 ， 还有一个做一个小判断的模型 ， 然后把最后的数据的一些查询 ， 这个时候大家都知道了有什么各种的调用工具啊 ， 什么 function code 之类的 。
那时候啥都没有 ， 那时候函数调用都没有 。 我们又做了一些转 JSON 的模型 ， 就是装我们数据库里面就能查 SQL 的模型 ， 然后就做了一整套的这个工具链 。
最后我们会用大模型 ChatGPT 3.5， 那时候我们也测了全世界没有一个能达到 3.5 的这种数据组装的能力的 。
9 月份啊 ， 就是 23 年的 。
这个时候已经是 4 月份还是 5 月份了 。 对 ，23 年 4 月份 5 月份 ， 然后我们做了这个东西 。 我们希望能有一点的新的商业的机会 。
后面其实这个东西做得非常快 ， 我们把这一整个一套 ， 那个时候叫 Chatevent， 就是你可以在我们这个产品上， 你问基金的任何问题 ， 都能跟一个差不多从业两三年的理财师一样的级别的人跟你会答 。
因为在我们看来 ， 我们真正的护城河不是技术 ，而是我们对于基金这个领域的理解 。 因为我们理解其实会比很多的一些金融领域的理财师或者那些财经媒体会更专业 ，因为我们就是干这个的 。
我们还有很多自己做的二次加工的数据 ， 这个时候我们真正的护城河 。 然后我们就把这个东西做出来了 ， 然后跟商汤还有百度是同一批拿到算法备案的 ， 这应该是金融领域的第一个算法备案 ， 当时是我拿的 。
那就是四五月份左右的时候 ，23 年 。
对 ， 那个时候就印象非常深刻 ，是佩洛西来中国 ， 第一天给他们发了一个 Meta 6.0， 第三天是文心一言那天备案通过 。
我说这个备案通过 ， 那我们得等到 9 月份 。 然后我一看 ， 哎 ， 我们也过了 ， 然后我们就可以正式向对外开放了 。
但是这个东西面向于 C 端收费其实一样的会有这个问题 ， 很难 。 我们当时就会想到看看能不能给一些基金公司去做解决方案 。
我当时去把基金公司还有银行还有券商几乎聊了个遍 ， 然后发现大家手头预算都非常紧 ， 这么一个东西当时只能卖 20 万 ，因为要过了 20 万要过内审 ， 审批级别非常高 ， 很难搞 。
这个倒是跟我想象中有些出入 ，因为我知道那个时候有一些金融机构去布那种私有化大模型其实 。
很贵 。
对 ， 很贵 ， 那个时候很贵 。
对 ， 就非常坦诚的讲 ， 我也知道大家 ，因为我跟致富关系非常好 ， 我们也很熟 ，但是致富其实很多时候已经卖了什么工行啊招行啊这些东西 ， 我知道他们价格可能什么级别的 。
但是对于我们来说 ， 那确实你没有大模型证明你这家公司没有技术含量 ， 你都不能做私有化部署 ， 你跟我提什么价格呢 ， 对吧 ？
你不就是给我一套东西 ， 我把接进去对外服务嘛 ，20 万最多了 。在基金领域跟你做一些程序啊 ， 定制的开发软件也就 20 万级别 。
你这个东西就是一样 ， 你不是套了个 AI 的壳吗 ？
对 ， 这个确实是中国 toB 市场的一个问题 ， 就你们是个标准化的产品 ， 然后你们又是一个套壳的东西 。
它这个就在两重叙事上都是吃亏的 ， 一个就是最大的客户他不选标准化的产品 ，他喜欢私有化部署 ， 你能随时为我服务的 。
另一个就是我觉得到今天其实都会有这个争论 ， 就包括最近 Manus 的一些争议 ，也是有人会觉得 ， 哎 ， 那你不就是套了个壳吗 ？
是 ，但是我们做了非常非常多的一些我们自己的工程化的东西 ，而且是有我们很多的二次加工和微调的一些数据的 。
整个的 Prompt 呢 ，也是基于我们对于金融领域的理解 ， 它生成的报告在我们看来 ， 它就是会比一些不懂金融领域的人写出来的东西更好 ，因为是有我们的方法论在里面的 。
我们做了很多的方法论 ， 这些方法论是会拿去给一些基金公司去讲课的这种的 ，但是并没有用 。
所以就是你们试图当时用 AI 赋能你们自己的业务去拓展这个业务 ，但是是不太成功 。
是的 ， 非常不成功 。 就是非常简单的 ， 当我把这些聊完以后， 我直接就把这个业务砍掉了 ， 我不做了 。23 年的 8 月份我就直接砍掉了 ，不做了 。
你回头看你觉得这业务再坚持一下会有希望吗 ？
没有希望 。 如果是 9 月份以后可能会有一些的转机 ，但是在我们这个点回头往下看 ， 你再往后做其实也很难做 ，因为 toB 领域大家至少不接受标准化的产品 。
比较难吧 。
比较难 。 第一就是你不仅要按他们的方式去调 。 我就说基金公司的一个例子啊 ， 那推荐基金的时候你只能推荐我家的基金 ， 你不能推荐别人的 。
你帮我家的基金跟别人对比的时候 ， 你必须要突出我的优点 。 这些是在我们看来非常难以做的 。
这个说明就是我们如果只能筛选他们的 ， 我们要为他单独定数据库 ， 还要做很多的非标准化的 Prompt 和工程化的一些东西 。
不过在客户的角度这个倒也合理 。
对 ， 这个非常的合理 。 但是呢 ， 我们算完成本以后呢 ， 要做你这种东西呢 ， 我们就得抽专人出来 ， 每一个客户就得甚至掏两三个人力去做类似于驻场的 ，因为他们还要做 UI 界面 ， 还要接入到他们自己的微信公众号小程序里面 ， 还要解决各种并发的一些问题 ， 还要我们来搞 ，他们也不懂 。
还有 Token 的成本还得我们担 。 这个其实在我看来 ， 你这个做下去它可能是亏本生意 。
对 ， 那对 。
你的价格就 20 万 ， 说死了 ，因为过 20 万你要走内部审核 ， 它要审批到非常高的领导 ，他们不愿意干这种事 ，因为干了这种事也没什么意义 。
对 ， 那就 20 万以后就不需要审批了 ， 那就价格卡死在这 ， 那我们咋干嘛 ？ 那其实干不了嘛 。 即使在那个时候把用户把客户给黏住了 ，但是我们以这么小的成本把他们黏住 ， 那未来的 ROI 或者整个的商业模式能靠多大呢 ？
我觉得不靠谱 。 所以呢 ， 我觉得就及时止损了 ， 就是我们把这个业务就直接停掉了 。 反正因为我们其实也还好 ， 没什么成本 ， 几乎就我一个人， 再加上我们半个技术总监 ， 就是两个人就把这产品干了 。
那你开发不需要具体的人开发吗 ？
开发就是技术总监 ， 然后带上他的小朋友一个 。 就最后我们做了一个网页 ， 上线的时候 ， 那个时候用了一些开发的资源 ，其他的其实都是后端的 API 的一些微调呀或者工程化的东西 ， 我们俩就基本上干了 。
微调的很多东西也是我自己调的 ， 就是很多的 API，因为我确实不懂后端 ， 后端东西那全部是他做的 ， 我们一个半人力就够了 。
确实没啥成本 ，但是真的你要开始做商业化的时候 ， 那个成本我觉得我算不过来了 ， 我就直接砍掉了 ， 就不做了 。
到了后面我确实就是火过两次 ，在 8 月份的时候嘛 ， 做了一个 《 流浪地球 3》 的 AI 预告片 ， 那时候在影视圈爆了 ，也是因为那个契机 ， 算是我搬只脚进入了影视圈 ， 现在也在跟很多的剧组啊去做合作 。
出圈25:23
对对对 ， 我知道啊 ， 电影肯定是一个领域 ， 我觉得啊 。
因为电影它是一个大家能直观看到的 ，并且也是非常受关注的 ， 能影响到很多人的东西 。 因为本质上我其实不是想做一个自媒体 ， 我还想做一个能给这个社会带来更多价值的一个 IP。
那么很多时候其实也是为了做一些影响力的 。 那么电影影视领域本身是我自己喜欢的 ， 同时又能给我带来影响力的 。
跟他们合作其实我说实话都没钱 ，也都不是为了钱去的 。 很多时候甚至两年的长线布局 ， 最后就为了能把这个东西做出来 。
我很开心 ， 我能参与到这个进程里面去 。
哦 ， 挺好的 。 我觉得这期节目也许可以叫水下的卡兹克 ，因为其实我们现在讲了半天都没有讲到公众号的事情 ， 就没有讲到你平时的内容 ，但是其实你做了很多跟 AI 相关的事啊 。
所以这 23 年 8 月之后有一些 AI 影视结合的事是你在做的 ， 对吧 ？
对 ，其实那个时候也是太早了 。 那个时候 AI 影像更多的是纯 PPT， 大家就是图个新鲜 ， 聊一聊就过去了 。
郭帆那个事是可以说的 ， 就是我跟他 9 月份见了一面以后， 真正的开始去做一些东西是 2024 年的 11 月份 ， 中间隔了一年多 。
对 ，因为我印象中 23 年下半年或者 24 年初的时候 ， 郭帆好像对这个事还是挺上心 ，有比较多的公开动作 ，因为他们工作室好像是成立了一个联盟还是一个什么 。
我看商汤 Pika 这些都在里面 。 但是后来有段时间他可能去搞剧本还是干什么别的去了 ， 好像就没有在 AI 这方面有太多的动作 。
求得 AI 东西还是可以期待一下的 。 打个广告 ，2027 年春节 《 流浪地球 3》 上映 。
2027 年春节啊 。
现在 2025 年， 因为我自己会跟很多很多行业的人去交流去协作 ，但是影视确实是我最喜欢最喜欢去玩的 。
所以求 3 里面会有些 AI 的东西 ， 对吧 ？
当然当然 ，而且是很多 。
很多啊 ， 好好好 ， 期待一下啊 。 哎 ， 为什么 AI 没有加快这个进程啊 ？ 为什么要到 27 年 ？
那个 2023 年发布会的时候 ， 郭帆直接宣布定档了 ，2027 年上映啊 ， 这时间已经定死了 。
OK。
这 2023 年的 8 月份嘛 ， 然后就是 2023 年的 11 月份 ， 那个时候 Pika 在全球火了 。 我是国内唯一一个有 Pika 内测账号的人， 就是因为跟他们那边的人还比较认识 ， 所以有了内测账号 。
然后我写了一篇文章 ， 就是 Pika 的一手实测体验 ， 那时候确实还是蛮酷的 ， 就在金融圈火了 ，而且市场也火了 。
我那个时候写完了以后， 第二天我一天做了 13 个录音 ，因为我本人就是金融圈的 ， 很多基金经理还有研究员也认识 ， 然后就给他们去实际看 Pika 这个东西 。
然后那个时候算是小小出圈了一波 ，但是最初圈的那一波还是 2024 年的 2 月份 ，2 月 16 号那天我到现在还印象深刻 。99% 的运气吧 ，但是 1% 归功于那天晚上没睡觉 。
你不是天天不睡觉吗 ？
那天晚上确实睡得比较晚 ， 没睡觉 ， 然后看了那个东西 。 然后因为我自己在 AI 视频这一块其实也一直在做 ， 从 2023 年的 8 月份到 2024 年的 2 月份 ， 已经做了半年的时间 ， 一直在做这一块 。
然后就那天晚上看到了 ， 于是写了一篇我自己觉得它为什么这么牛 。
Sora 的那篇 。
对 ， 就是 Sora， 那个副标题叫 《 现实不存在了吗 ？》 然后那篇破了 ， 那篇 300 多万的阅读 ， 那次算是最大的一次出圈 。
然后后面就是不温不火 ， 就是一点一点的去输出自己的内容吧 ， 反正做一些我喜欢的东西 。 我的 slogan 很简单 ， 就是分享一些很新很酷的 AI 干货 。
我希望能把我自己体验到的一些好的产品跟一些我觉得还不错的教程分享给大家 ， 就是一直做到现在 。
然后 2024 年的 3 月份的时候 ，其实公司确实也没有那么好 ， 然后包括我自己也想出来了 ， 于是去全职做这个媒体号了 ， 要不然你也不可能做到一周四五根嘛 ， 你是写不过来的 ， 写不过来的 。
就是你 23 年其实更新频率没那么高 ， 对吧 ？
对 ，23 年的时候差不多我给自己的 KPI 是三天以内一根就完事了 ， 现在会更多一些 。
我觉得整个行业节奏也变得更快了 ， 我觉得 23 年三天一更可能也是够的 ， 就可能也没有那么多事啊 。
最近我觉得事也特别多 ， 本身事就特别多 。
23 年的时候 ， 那时候其实因为我对于 AI 的行业的划分一直是以模态为划分的 ，AI 文字 urgent，urgent 是还是最近新加的 ，因为之前 urgent 确实是不温不火的 ， 都是吹牛的东西 。
然后 AI 文字 ， 然后 AI 绘图 ，AI 视频 ，AI 声音和 AI3D， 我一直是以这五个模态去划分的 。在 2023 年的时候 ，其实几乎是只有 AI 文字和 AI 的绘图这两个东西可以写 。
那个时候 AI 视频就是纯粹的没有 ， 就没有 。 然后 AI 声音呢 ， 那个时候大家玩的最多的其实是 SVC， 就是那种让孙燕姿唱歌 ， 唱周杰伦的歌 ， 这种 AI 换声的东西 ，其实也没有类似于 Suno 啊 ， 这一种 AI 音乐的一些生成式的大模型 。AI 语音大家还是停留在这个男人叫小帅 ， 这个女人叫小美这种阶段上 ，也不会像 2023 年 10 月份国庆的时候 ，ChatGPT 第一次出现他
们的语音的东西的时候 ， 那时候给人的震撼大 。 原来 AI 可以停顿了 ，AI 可以说呃这种东西 ， 这种语气词可以变得像人一样有情绪了 。
那个时候后面 AI 语音可能才会更多进入到公众视野里面去 。AI3D 那个时候也是很糙的东西嘛 ， 几乎都没有 ，TripoAI 也是从 2023 年的 10 月份才开始去做的比较不错的 ，Tripo1.0 上线 。
Tripo 就 Vast 做的那个 。
对 。
对 ，他们是 23 年底的时候上线的 。
对 ，11 月份 。 那个时候我也写了首发 ， 就是确实我觉得 AI3D 领域开始有些东西出来了 。 所以 2023 年节奏确实没那么快 ，因为它只有两个模态在开始卷 。
不像在 2024 年的时候 ， 五个模态全部是齐发的 。 到了 2024 年 6 月份以后， 刚刚 Klein 上线的 AI 视频又卷得飞起 ， 就感觉你每天那个东西确实好多呀 ， 然后多模态什么的 ，Seo 啊也出来了 ， 到后面推理模型也出来了 ， 就是东西会变得越来越多了 。
对 ， 现在一天还要两更 ， 对吧 ？ 我看你 3 月 6 号就是又发了 Manus， 然后又发了 Qwq32B 啊 ， 就阿里的推理模型 。
都得写吗 ？ 这种东西它就是属于我不写 ， 它就是我不专业 。
对 ，因为这两个事都挺重要的啊 。
对啊 ， 我其实做过很多错事 ， 就是自媒体这个东西 ， 它有的时候确实会因为自己的懒惰而影响用户对你的信任 ， 比如说 DeepSeek 我就没写 ，DeepSeek V3 和 R1 在发布的那天我都没写 。
为什么了 ？
对啊 ， 这个很简单 ， 就是 DeepSeek 官号已经被转发了那么多了 ， 我觉得我写了也没啥流量了 ， 算了不写了 ，因为我想睡觉 ， 然后就没写了 。
你现在到底一天睡几个小时啊 ？
我每天 3 点钟睡觉 ，9 点钟起床 ， 我睡 6 个小时， 还是睡得比较可以的 。
你 3 点到 9 点是比较固定的作息是吗 ？
对 ， 几乎现在比较固定 。 有的时候加加班 ， 比如说上周那个天杀的 OpenAI 又大半夜发他们的语音模型 ， 那天晚上干到 5 点多 ，但是还是 9 点钟起床 ， 就 9 点多起床是我固定的时间 。
就不管多晚睡 ， 反正 9 点起床 。
就是生不终 ， 就是到了那个时候我就得醒了 ，因为我的文章几乎会定时 9 点钟发出去 ， 发完了以后呢 ，其实我就睡不着了 ，因为我会非常的在乎用户的评论 ， 我会习惯性的去看用户的评论 ， 我就睡不着了 。
那你做手术那几天也都是 9 点钟就起了 ？
几乎都是 。
你这太干了 ， 太干了啊 。 各个线路上都有很多新的东西啊 。
内容困境32:42
是很多 ，但是用户反而就是现在的内容越来越难做了 ， 或者不是说内容越来越难做了 ，而是现在的 AI 的越来越多的产品是难以调动用户的兴趣了 ， 就是阈值会变得越来越高 。
普通用户已经见过可能会跟就是以我们为首的这帮子自媒体吧 ， 就天天搞一些那种炸裂叙事是吧 ， 就是算了 ， 我已经被人挂上吹牛头的这种 。
你觉得你是比较克制的是吧 ？
也不那么克制 ， 就是这个确实是流量的一种问题 。 当你特别克制的时候 ， 说实话你的数据或者被传播会有一些问题 ， 这是确实是我们自媒体这个行业的一些问题吧 。
但是就是现在的很多的用户 ，他的阈值会被调的非常高 ，他已经看过了那种很牛的东西 ， 这个时候你告诉他这个东西跑分加了三个点 ， 加了五个点的 ，他会说那你问他 9.11 那不还是比 9.8 大吗 ？
这种那不不行吗 ？ 对吧 ？ 其实现在我坦诚的讲 ，AI 的进化 ， 特别是文本大模型的进化 ， 它已经到了是很多人无法评测以及无法理解的地步了 。
就没有那么直观的感受了 。
对 ， 就是在比如说分子式领域 ， 或者在一些新材料加速领域 ， 那么 O1 或者是 O3 这种推理级别的模型 ， 会对于这一种行业会带来非常大的一些影响 ， 会帮助他们 。
因为过往的其实你用 GPT-4o 还是用任何的传统预训练大模型 ，其实你的逻辑是有问题 ， 包括还有很多的幻觉 ， 你的做法其实是不太好的 ， 会出现很多错误 。
但是在这种东西出来以后， 对于数学这种东西是有非常大的一些积极意义的 。 那这个东西是普通人或者是普通用户 ，C 端用户他已经是不太关心的领域了 。
对 ，其实这个点也是我们之前播客里有讨论过 ， 比如说我们之前跟戴宇森聊的那一期 ，他就有在讨论说 DeepSeek R1 和 OpenAI OE， 包括和 DeepSeek R1 同期的 Kimi 的 K1.5， 对吧 ？
它那个影响力上其实差别有一个来源 ， 就是推理模型大家都说自己数学好 ， 逻辑好 ，但真的去用它做数学或者编程的人还是一少部分 。
就 DeepSeek R1 有一个出圈的原因之一 ， 就是它的创意文本的能力很强 ， 然后这个是大家都可以玩起来的 ， 你让它写一首古诗 ， 让它写一篇古文什么的 。
但是像 K1.5 可能在这方面 ，也许它是没有去特别的优化或者怎么样 ， 它就没有 DeepSeek R1 好 。
不管是 K1.5 还是质谱的 Zero， 还是其他出来的东西 ， 我把他们评价为的是数学战神 ， 偏科战神 ， 就是我也确实写他们每一篇的首发我都测过 ， 确实是在整个的是一般 ， 就是做数学题这个场景 ， 它就不是一个非常泛化的一个场景 。Nauman 确实是因为他自己独有的一些数据集 ， 那些破壁问题吧 ， 就是写出来的东西非常的玄乎 ， 对 ， 同时他的幻觉力非常高 。
你让他去做一些编程或者做一些数学 ，其实我说实话没有那么好 ，但是因为他的幻觉力太高了 ， 然后同时呢 ，因为 DeepSeek 整体的一个出圈效应 ， 让原来就我说实话 ，在 DeepSeek 没有出圈之前 ， 可能接触过 AI 或者用 AI 的人， 可能在中国比如说 14 亿人， 可能只有 1 亿人在去用这个东西 。
你过往的所有的一些 AI 的产品都是去洗这 1 亿人的认知 ，但是这一次 DeepSeek 的出圈 ，在所有的背书和背后的一些力量的推动下， 它会达到了一个全民的级别 ，也就是你可能凭空的多出来了 8 亿的用户 ， 这 8 亿人是从来没有接触过 ChatGPT，他们是没有过往两年的一个历史的 。DeepSeek 就是他们接触的第一款 AI 应用 。
对 ， 所以也有人说 DeepSeek 是中国的 ChatGPT 时刻啊 。
对 ， 所以其实你会发现在 DeepSeek 火了之后， 大家我只能说流量这一端 ，不管是公众号文章还是视频这一端 ， 你会发现会把 2023 年的 ChatGPT 那一波的叙事重新来了一遍 ， 再教大家用怎么去写 prompt， 再教大家用 ChatGPT 或者用 DeepSeek 怎么去挣钱 ， 怎么去写古诗 ， 怎么跟剪映做结合 ， 怎么让它去给你出画图的 prompt。
这个是 2023 年 ChatGPT 3.5 火的时候 ， 来了一波一模一样的叙事 ，但是 DeepSeek 这一波有个很不一样的效应 ， 还是推理模型 ， 它的思维链 ，在过往的在预训练没有思维链的这些模型的时候呢 ， 很多的普通人， 或者不说普通人吧 ， 就是大部分的人 ，他们是不相信 AI 的 ， 或者他们会直观的认为人的尊严是凌驾于 AI 之上的 ， 人的智力也会远远的高于 AI 的 。
当你问他一个问题的时候 ，他给你一个不满意的回答 ， 你可能就直接走了 ， 你会非常鄙夷的一笑 ，AI 也就不过如此 ， 对 ， 你就走了 。
你会觉得 AI 就这样吗 ？ 你们吹的这么牛 ， 吹上天 ， 你看连我这一个数学题或者小作文都写不出来 ， 写的这么垃圾 。
但是这一次 DeepSeek 不一样 ， 就是推理模型是 O1，O1 但是其实没有破圈的 ， 只是永远在 AI 行业里面打转 ， 科技行业里面打转 。DeepSeek 是第一次让人看到了原来 AI 是有思维链的 ， 原来你问一个问题它是会思考的 。
这一次我是能明显的感觉到 ，不管是我身边的朋友们 ， 我的家人们 ， 还是我的所有的认识的人里面 ， 大家第一次感觉到我不如 AI 了 。
当你能感受到我不如 AI 的这一刻 ， 你就会把这个东西分享给朋友 ， 告诉别人原来 AI 已经这么牛 ， 它会接受 AI 的存在 ， 会想着我原来这个任务不行 ，是我自己有问题 ，是我自己的提问方式有问题 。他们会去想着去学 ， 想着去做一些这种样的功课 ， 跟当年他们对于 GPT 的这种抗拒 ，其实会有一些不一样的微妙的变化 。
这个其实也是 DeepSeek 产品上， 我也不知道它是不是特别提前想到这一点 ， 就是因为 O1 的思维链是没有完全展示的 ， 它是隐藏的 。
是的 。
然后 DeepSeek 的思维链它是完全展示的 。
这个其实还不算刻意想到的一点吧 ，其实 DeepSeek 在 O1 出来之后 ，他们就开源过一个模型叫 R1 Lite 还是 Previews。
是那个 R1 Lite Preview，11 月 20 号吧 ， 好像是 。
对 ， 那个时候他们其实已经开源 ， 那个时候就已经有思维链这个存在了 ，其实就是因为 OpenAI 这个在口碑在行业内实在太差了 ， 现在就是啥也不给别人看 ， 然后他们把这开源 ，他们直接就放出来了 ，但那个时候其实也没破圈 。
因为它那个时候没有一个就是 C 端可以用的网页端或者 App。
有 ，有 ，有 ， 可以在 C 端用 。
那是 App 啊 ， 网页端它是之前有的 。
对 ，其实已经可以用了 ， 直播那个效果说实话有点烂 ， 对 ， 非常烂 ，因为那个时候 10 月份我们正好在一些渠道 ， 我们会做很多的大量的测试 ， 它是关于文学方面的 ， 剧本方面的测试 。
那时候 O1 Pro 确实是真神 ， 那个实在是太牛了 。
你做这个剧本的测试是跟你和影视的一些合作有关 ，不是说你们为了做测评发内容的吧 ？
不是 ，不是 ， 就是那个是非常非常真实的生产环节 。
明白 ， 明白 ， 就真实场景下的测试啊 。
对 ， 对 ， 就是我们会发现在文学性上面 ，O1 Pro 实在是太牛了 。DeepSeek R1 Lite 其实包括 Kimi 1.5， 就是还有质谱的 Zero， 那个时候还没上线 ， 只是我们在内测 ， 效果都很烂 ， 都不太行 。
那 DeepSeek R1 正式版会好一些吗 ？ 后来你们有做吗 ？
好多好 。
所以现在还是 O1 Pro 在这个方面 。
就是说实话 ， 那个 DeepSeek 这一波其实是更多的把 AI 的一个在遥不可及的门槛 ，因为 O1 那个套东西它不是谁都能用的 ， 首先你就需要一些手段 ， 还需要氪金才能用上，20 美刀它也不是谁都能掏钱的 ， 真的很贵很贵 。
你说的手段是指翻墙 ， 科学上网啊 。
就这个事它已经把 90% 的人拦在外面了 ， 它的门槛是非常高的 。 确实 DeepSeek 这一波还是会跟传统叙事有一些不一样的 ， 它就会多出来了这么多的用户 ， 这个用户是没有那两年的历史的 。
而且这些用户肯定它的那个分布也更广泛了嘛 。
分布非常的广泛 。
年龄啊 ， 行业啊 ， 包括它以前用科技产品的程度 。
对 ， 所以你才能看到元宝这一波推广打的是什么 ， 母猪护理问元宝 。
对 ， 对 ， 就是他们好像去乡村地区有刷墙的广告 。
是的 ， 确实很有用 ， 虽然大家也都在说你这个地要靠 AI 种的话 ， 你就别种了 ， 对吧 ， 种地还要问 AI，但是它确实很能解决一些问题 ， 一些智能普惠的一些问题 。
所以这个是你怎么来做 AI 内容的一个过程 ， 对吧 ， 从 23 年兼职 ， 然后到 24 年 3 月份之后开始全职 。
对 ， 就是一直在做吧 ， 反正我的目标两个 ， 我其实就是一直在模仿 ， 或者说模仿或者在致敬的对象吧 ， 就是在长视频这一块其实还是想做影视飓风 ， 然后在公众号这边 ， 这真的不是公卫 ， 两个号一个叫差评 ， 一个叫晚点 。
对 ， 这虽然是不同的号 ， 差评和晚点 ， 这个是我非常能希望做到的一个高度 。
门童41:32
你现在对自己的定位是什么样 ？ 就你对你自己要做的事的定位是什么 ？ 你刚才稍微讲了一点啊 。
对 ， 我自己要做的事定位其实很简单 ， 就是会偏资讯和教程为主 。
我不是说你的内容的定位 ， 我说你整个想做的事情的定位啊 。
整个想做的事情的定位其实就非常的纯粹 ， 非常的简单 ， 靠着我在 AI 领域的影响力能挣到一些钱 ， 然后呢 ， 同时能让更多的人看到 AI 的用法 ， 然后让他们带入到 AI 殿堂 。其实我在过往里面 ， 我会一直把自己描述为一个 AI 领域的一个门童 ， 或者是 AI 殿堂门口的一个门童 。
我本身不是很懂技术 ， 我跟真正的那些大佬算法呀 ， 或者什么六小龙里面的产品 ， 那不是一个级别的专业度 ， 我只是玩的多一些而已 。
我知道那可能什么能解决这些普通用户的一些问题 。 对 ， 那我其实更多的是希望去做一些分享 ， 能让很多的普通人去看到这个 ， 哇 ， 原来 AI 能做一些这么多有意思的事 ， 它能帮我解决这个找 PPT 的问题 ， 它能帮我解决一个塞尔的问题 ， 然后他们对 AI 产生兴趣 ， 能去到那个殿堂里面 ， 能去玩一玩 ， 能进入到这个新的时代 。
这个想法 ， 这个描述挺好的 。
对 ， 这个之前我其实在开公众号的刚开始 ，不是分享一些很新很酷的 AI 干货 ， 那个时候还是有个比较装逼的一个 slogan， 现在我不太敢用了 ， 叫以一灯传至诸灯 ， 终至万灯皆明 。
对 ， 现在不太敢用了 ， 这句话太装逼了 ， 这写的我是那个信仰领袖一样 ，但是其实不是那样的 ， 那只是一个非常纯粹的想法到 23 年的时候 。
这个其实就是我想做的事 ， 它不是一个非常要达到的目标 ， 说我的估值要在明年干到 3000 亿啊 ， 或者是什么样的 ， 我要做到多少收入 ， 我的规模要做到多少 ， 我要成为一个这个行业里面多么多么牛的一个存在 ，其实就是还是想分享一些东西吧 ，因为我其实非常享受这种正反馈的 ， 我分享出去的东西 ， 大家愿意转发 ， 愿意来看 ， 然后呢 ， 愿意
留言说你不错 ， 我其实还是会有很多正反馈的 。 同时呢 ，因为这种东西能接触到一些我的偶像和一些我平时接触不了的人， 比如说像郭帆 ， 然后像一些比如说小米的王川等等等等 ， 然后像华策影视的赵一凡 ， 赵总还能跟 CETV6， 还能跟玄一翔国合作 ， 哇 ， 这是以前不敢想的 。
对 ，因为你刚才说到那个内容上， 你会对标 ， 或者说你会想去做到晚点或者差评这种状态 ， 所以我是在想你后面更底层的那个东西是什么 ？
你刚说那个 AI 殿堂的门童 ， 我觉得这个想法还挺好挺妙的 。
对 。
那所以具体到内容上， 比如说你觉得晚点的内容 ， 或者差评的内容 ， 就是它是在你的内容里 ， 你是想要其中的什么部分 ？
差评我就不说了 。
因为我也挺好奇 ，因为我们也写一些 AI 的内容嘛 ， 就比如说你可能会看里面的什么内容觉得是对你有价值的 ， 或者说你觉得是可能比较独特的啊 。
影视飓风跟晚点还是有点不太一样的 ，但是其实我坦率的讲 ， 影视飓风对我的影响更大 ，因为我关注晚点其实非常早 ， 我忘了已经是在什么时候看到的罗永浩对于晚点的一个评价是还在坚守新闻主义的理想还是什么的一句评论 。
那你果然是罗永浩的粉丝 。
对 ， 这个应该是有一点年头了 ， 我已经忘了具体是什么时间了 ，但是这个其实就是我希望能做到的一个东西 ， 就是我在我的内容里面 ， 我非常强调的一点是它的真实性 ， 你任何一点是不能有错的 ， 这个其实应该是我在过往里面我能感受到晚点的一个态度 ， 就是它的真实性 ， 它的专业性一定是最高的 。
那错别字是你故意写了 ， 防止人说你是 AI 的什么 ？
那不是 。
因为这个都成了你的内容一个梗了啊 。
这个是因为我用了微信输入法 ， 微信输入法呢 ， 它很好用的一点是在于它能跨端去协同 ， 它不限设备 ， 我在 iOS 上我粘贴了复制了一个东西 ， 我能粘贴到 Windows 电脑上 ，但它的输入法真的很难用 ， 它老是打错别字 ，但是呢 ， 我其实就我一个人， 我有的时候写完那篇稿子 ， 我真的就像你写完一篇作文一样 ， 你真的不太想从头再看一遍了 。其实我
们有时候反正已经发出去的文章上面也会有错别字 ， 就有的时候比如说你又写了这个 ， 然后或者你编了这个 ， 然后你一看它很多遍 ， 你最后校对的时候你再看一遍 ， 再看一遍 ， 它还是会有些错 ，而且有时候晚点文章确实比较长 。
对 ， 所以就错别字这个东西呢 ， 就是我其实最开始的时候 23 年的时候还是想改的 ， 直到有人他回复了别人的评论 ，是我的一个粉丝 ， 说这是人类撰写声明 。
对 ，他其实跟我的理念是相似的 ，因为在我看来 ， 就是 23 年那个时候我就会觉得未来 AI 的内容一定会铺天盖地 ， 一定会席卷全世界 ， 席卷整个互联网 。
那么大家在看腻了 AI 的千篇一律的东西以后， 什么样的内容会更加稀缺 ， 那一定是有人味的内容会更加稀缺 ， 人的价值反而会比原来更重 ， 更有意义 。
所以这个东西我就没有刻意去改了 ， 人类撰写声明也挺有意思的 ， 能让大家感觉到哇 ， 原来跟你对话的 ， 跟你去做这个文章的是一个活生生的人 ，他不是用 AI 写的 ， 对 ，他是尊重读者的 。
晚点呢 ， 它其实真实性是一部分 ， 同时我觉得还是对于内容的这种态度其实是我非常非常尊重的 ， 就是他会为了写一篇稿子 ， 会花很多的时间去调研 ， 去查阅大量的资料 ， 保证里面每一个的观点都是正确的 ， 同时输出一篇非常高质量的内容给读者 ， 能感觉到他是尊重读者的 ，他不是那种纯粹的一些翻译文 ，他是真的我们用了自己的时间
和精力去研究完了 ， 把一些加工完的很好东西扔给你 ， 帮你去其糟粕 ， 取其精华的很深度的一个内容 。
这个内容其实是真的我很想做 ，因为我不是新闻行业的 ， 后来我才知道有个东西叫做特稿 ， 特稿的价值其实是我非常非常尊敬 ，也是我很想做的 ，但是确实是专业度不够 ， 精力不够 ， 什么都不够 ， 所以我做不了特稿 ， 我只能去做一些那种非常平的 ， 非常快的一些体验稿 ， 这个是我所擅长的东西 ，但是其实我也想去做一些东西 。
你之前是不是写过类似的呀 ， 好像尝试过 。
尝试过 ， 比如说在 AI 版权这一块 ， 当时是 AI 绘图 D 案出来以后， 然后还有那个出门问问跟微软他们打过一次 AI 声音的版权 ， 包括还有好朋友叫贤人一坤在打了 AI 视频 D 案 ，其实很多的人就会来问我两个问题 ，AI 的东西有没有版权 ，以及你用 AI 生成的东西会不会侵权 ，其实我是真的也很想搞明白这个问题 ， 所以那时候我花了将近一个月的
时间 ， 我去红星律所 ， 然后去找他们调研 ， 然后请了几个参与国家政策制定的大律师 ， 还有做数据安全这方面 ， 还有知识产权这方面 ， 我们做了将近四五次调研 ， 然后找他们搞了大概七八万字的文字 ， 就是那种文字吧 ，在那个时间点我写出来一篇我认为很正确的文章 ， 那就是这样的给了大家一些答案 ，但是确实数据不是很好 ， 转发还
不错 ， 转发有 3000 多 ，但是阅读只有一点几万 ，因为太深了 ， 就是很多都是法律的一些东西 ，但是确实是我花了很大精力 ， 一个月的时间去做的东西 。
对 ，因为我们之前好像讨论过这个 ， 我也是感觉到现在 ， 就你试图给读者一个比较全面的 ， 一个比较深 ， 比较完整的背景的东西 ，但如果你的选题角度没有选的特别好 ， 或者说它不在一个传播杠杆上面 ， 就是说它最近可能没有一个什么非常明确的事件是跟这个事情相关的 ， 它就会容易出现这种你花了比较大的精力 ，但实际上它的传播一般的这种
情况 。
对 ， 所以这就是为什么我会说我非常喜欢晚点的内容 ，但是同时影视飓风给我的影响会非常大 。
影视飓风就是 Tim 当时提出一个东西叫做 HKR 理论 ， 确实很有用 ， 就会说做一个内容你需要符合 H 和 KR， 就分别是有趣 、 干货和共鸣 ， 所以在很多的时候切入的时候呢 ， 我后面经常会用类似于今天你刚才提到的一个传播杠杆的这种方式 ， 比如说我在给大家安利一个叫 F5， 一个 TTS 的声音克隆的一个开源软件的时候 ， 我如果是去只写这个软件的话 ， 它可能
会跟刚才一样落到了一个非常非常不好传播的一个东西 ，但是我会找一个节点 ， 然后那个时候节点是富行刚刚夺冠 ， 富行的夺冠的第二天我发了这篇文章 ， 我是用这个声音克隆的东西来复刻了富行的声音 ， 用它来讲了一段脱口秀 ， 同时再把这个产品安利给大家 ， 那这个时候大家就会来看了 ， 这篇数据确实很不错 ， 后面我就会去找各种
各样的这种符合用户传播杠杆的一些点 ， 法律那边其实也找了 ，因为那个时候我是刻意憋到了出门问问跟微软那个声音版权案的时候的 ， 那时候其实第二天我就把它发出来了 。
但是这个事件本身就非常的行业啊 。
对 ， 这个事件就变成非常的行业 ， 就是我就会非常的局限 ，其实没有那么的好 ，但是我还是很喜欢做这种东西的 。
我刚才去看了一下这个 HKR， 它是 Happiness， 快乐 ， 这个应该指的是有趣对吧 ，K 是指 Knowledge， 知识 ，R 是 Resonance， 共鸣 ， 所以你是要追求就是至少其中两个或者最好三个都达到这样 。
我尽量是能三个都达到 ， 就是包括我的一些引入的角度 ， 可能会更多的是用有趣的方式能让大家感觉到这是好玩 ， 就是当时我给海罗做了一篇文章 ， 就是海罗 AI 刚刚上线 ， 当时我帮他们写了那一篇 ， 当时传播的非常广 ， 就是一点几万的转发 ，也是十几万的阅读 ， 我在里面特意使用了 case， 希望能让大家看到跟传统的一些 AI 视频有点不太一样
的地方 ， 海罗当时最强的其实是人物情绪的表现 ， 这篇我有印象 。 那个时候最火的其实是向佐 ， 向佐的演技 。
就是他摸鼻子什么那个 。
是的是的 ， 所以那个时候我就想 ， 那我们为了传播 ，以及为了让用户更喜欢这篇文章 ， 可能让他更直观的感受到这个 AI 视频的一个力量 ， 那我为什么不用海罗做出来的视频跟去向佐做一个对比呢 ， 于是我就用海罗做了好几个 case 来复刻向佐在那个特定片段中的一个演技 ， 那确实很爆 ， 那个大家都爱看 。
确实 AI 的一些情绪表达还挺好的 。
会比向佐更强 ， 这个演技好太多了 ， 所以这种东西可能是我的一个方法论吧 ， 非常爱写的 ， 然后同时 HKR 那一部分 ， 那个最后的一个干货就不说 ， 那个很简单了 ， 就是让大家能感受到一些知识或一些教程 ， 最后就是一个 R 的共鸣这个 ， 这个也是我现在被大家更多的诟病的一点吧 ， 就是如果只是在前面写了有趣和一些知识 ， 可能你就感觉到没有落点 ， 没有
价值 ， 所以在影视飓风你看在做很多的内容的时候 ， 会在后面去埋一些他对于人文的一些思考 ，不管是让你感受到原来这个东西打中我了 ， 或者是让你感受到悲伤 ， 或者让你感受到头皮发麻的感觉等等等等 ， 就是典型的是他们当时把卫星发射到太空那个时候 ，他们最后的落点其实是把用户所有收集的一些愿望给发射上了太空 ， 这个
东西你一听它就对于你每一个是影视飓风的粉丝来说 ， 你会感受到头皮发麻 ， 它就真的会让你感受到真诚和那种打动人的一些瞬间 ， 所以我也希望能在文章里面能用这种方式 ，但是可能在于对于家国叙事或者是中国崛起这种东西用的有点多 ，因为确实我会非常感受到这种东西 ， 从那个流浪地球到六代机 ， 再到哪吒 ， 再到黑神话悟空 ，其
实我是跟着这一代去崛起的 ， 我能非常的感受到这种东西 ，也能感受到这种国家情怀的自豪吧 ，有的时候会去表达这种东西 ，但是现在共鸣用的有点太多了 。
你刚说这件事被人诟病 ， 就是因为有些读者觉得你上价值上太多了是吗 ？
对 ， 就是吹国内吹的太多了 。
但是你是真诚的这么想的 。
我是 ， 对 ， 确实这么想 ，因为我 95 年的 ，90 年代 ， 可能 95 后到 00 年之后这一段 ， 真的看着国内很多东西不太行 ， 小时候我还记得我吃一个肯德基麦当劳 ， 那是国内我们那个小城市里面最贵最奢华的店 。
你什么地方人啊 ？
安徽安庆的 。
安徽安庆 ， 那你跟李冰是老乡 ，以及安庆这个地方就是黄峥之前接受晚点采访的时候 ， 你们有一句名句 ， 大概意思就是说我做拼多多是想让安庆的人也有新鲜水果吃 ， 引起了安庆人的抗议 。
那倒也没有 。
不是 ， 我觉得他说的也太夸张了吧 。
是 ，是 ， 稍微有那么一些夸张 ，但是小时候我在那个城市生活确实就是 ， 我妈带我去吃肯德基麦当劳 ， 那只有是我过生日， 或者是我真的得奖的时候 ， 拿了非常好的成绩 ， 我才能吃肯德基麦当劳呀 ， 那到了后面我是跟着这一代崛起 ， 就是跟着这一代的时间生长起来的这一代人， 我们能真的看到从那个时候到现在国货之光 ， 包括我还做很多
的投资 ， 就当然二级投资 ， 看着新能源是怎么大杀四方的 ， 然后再看着国内的所有的东西是怎么在海外怎么去一点一点打的 ， 包括 AI 这一块 ，AI 这块是让我其实感受最深的 ， 最开始 ChatGPT 4.5 出来的时候 ， 国内都一脸懵 ， 就是我到现在还认为可灵是国产之光的原因就是在于它打破了很多的垄断 ， 所有人都在吹 Sora，但是 Sora 国外也没有人复刻出来 ，
可灵是 6 月 6 号第一个把这个东西掏出来的 ， 从此我们中国的 AI 视频是真的能在全世界大杀四方的 ， 海罗现在已经是整个的日活第一了 ，在 AI 视频领域 。
对 ，其实现在应该是海罗第一 ， 可灵第二对吧 ？ 它比之前大家讨论的美国公司像 Runway、Pika 这些应该都是要更高的 。
Runway 和 Pika 现在 ，Runway 比如说是最开始确实是我认为最棒的一个公司 ， 它的工程化 ， 它的电影底蕴是非常强的 ，但是到了后面在模型层面已经被国内远远吊打了 ， 它的模型自从去年 7 月份上了一个金三之后， 然后在后面更新了一个金三阿尔法之后， 再也没有更新过了 ， 一年时间了 ， 没有更新过东西 ， 你再看国内海罗和可灵还有积木 ， 这都是什么样的更新速度
， 没有办法比 。
还有 Pixverse 这些也是国内的 。
Pixverse 前段时间还更新了 VS， 那个 VS 效果非常棒 。
对 ，他们刚更新模型 。
是的 ， 这个确实是我眼睁睁的看着在国内这种情况下， 然后再看到国内的 AI 产品在海外大杀四方 ， 那我确实是感觉到非常自豪 ， 所以有的时候会表达这种情绪出来 ， 那就会被很多人喷 。
对 ，其实我觉得自媒体有一个好处 ， 或者说甚至个人表达有一个好处 ， 就是他的观点是更明确的 。 但是你的观点更明确肯定也会招来更多更明确反对你的想法的人， 就有共鸣也有反的共鸣 。
所以这个我倒觉得不是什么太坏的事 ， 你既然做出来这种东西 ， 你就作为自媒体这个职业的人， 你就需要接受别人的指责和一些事情 ， 这个就是你职业的一部分 ， 你没有办法避免的 ，不可能人人都喜欢你 。
Manus争议56:26
你最近被喷的最多一次是 Manus 这个事吗 ？
对 ，Manus，但它对我影响还好 ，但是确实会感觉到一些事情 ， 一些东西 。
你觉得这个背后是什么呀 ？ 就是是因为关注 AI 的人更多了吗 ？ 还是因为什么 ？ 就是为什么大家好像会对一个其实大家也没有用到的产品对吧 ， 然后有很多很多的表达 。
在我看来 ，他们自己的营销策略肯定是会有一些问题的 ， 首先他们只给了大 V 邀请码 ， 就我可以明确的说我们没有收钱 ， 这真的不是收钱的 。
好好 ， 正好澄清一下 。
对 ，因为那天晚上我是看了别人发给我的视频 ， 就是我不认识 Manus 团队的人的 ，是那天晚上他们发了视频以后呢 ， 然后我觉得这个东西很棒 ， 我想第一手内测 ， 于是我去找了赛文乔伊 ， 赛文乔伊把他们的 CMO 推给了我 ， 然后我去找他们 CMO 要的邀请码 ， 当晚才拿到一个 ，因为确实就是靠脸化缘 。
你最开始是在一个群里看到的吗 ？ 还是在什么 ？
对 ， 群里看到的 ，在群里看到的 。
就有一些这种 AI 的一些 KOL 的群是吧 ？
对 ， 就我们加的群非常多 ， 我大概有 50 多个群吧 ，有 30 多个是我自己的 。
对 ，因为我看你自己也做了一些 AI 的社区 。
对 ， 就会大家有这种消息肯定都会往群里发的嘛 ， 所以也都是第一手看到的 ， 看完了之后呢 ， 我们就写了一篇评测 ，其实你要说背后的原因我是真的无法理解 ，但是我确实是在这个漩涡里面的一个人， 我能感受到他们邀请他们的策略确实有问题 ， 就是你作为一个前期在算力明显不够的情况下， 可能会有更温和的政策 ， 就是策略 ， 比如说是内测
申请 ， 这是已经非常非常明确的策略了 ， 然后大家就是排队 ， 你不要用邀请码的方式 ，因为邀请码这个方式你一旦搞出来 ， 它其实会从两个链路变成三个链路 ， 它一定会中间涉及到一些交易的问题 ， 账号交易当然也会有了 ， 就是过往你比如说那些内测的账号 ， 你去交易拿去卖肯定会有了 ，但是它毕竟不像邀请码这么肆虐 ， 更多会
变成一个像演唱会这种黄牛的卖票的方式 。
明白 ， 你就说这个邀请码后面的一些交易 ， 就高价有人在挂这个邀请码本身也带来了一些争议对吧 ？
对 ，因为那一天其实喷的最多的两个点 ， 第一个就是 Manus 首先他套壳这个东西都还好了 ， 它其实并不是致命 ， 致命一点就是有人在闲鱼上 5 万块钱挂了一个邀请码 ， 那这个时候大家就是直观的认为你就是割韭菜了 ， 虽然这个闲鱼谁都可以挂 ， 第二个点就是因为 Manus 的加密货币起飞了 。
但其实跟他们没有关系 。
对 ，其实跟他们没有关系 ， 你让我去想为什么我也想不清楚 。
我觉得可能这个背后有一个原因还是就大家想用 AI 的人比之前更多了 ，其实就是 DeepSeek 之后我觉得关注这个事的人更多了 。
对 。
他的这个策略你现在回头看有问题 ，是因为他后面产生了如此大的影响力 ， 我觉得这件事情可能也超过了 Monica 团队本身的预期 。
一定的 ， 就像我之前所说的 ，有 8 亿人是没有接触过过往任何历史的 ， 如果你是原来的这一些人的话 ，其实他们对于一个产品需要内测是非常的习惯的 ， 从最开始的 ChatGPT 不说了 ， 从类似于 Midjourney 啊 ， 然后像什么 Wonder Studio 啊 ， 像 Runway 啊 ， 几乎所有的产品最开始都是以内测的方式 ， 连国内的文心一言所有的都是以内测的方式 ， 大家其实并没有说什么 ，2023 年最开始可能会有些骂
， 到后面大家已经习惯了 ，但是这一次涌入的是完全他们一上来就是用的就是都是 DeepSeek，DeepSeek 那卡是卡 ，但是你都可以用啊 ， 你问一条那也是可以用啊 ，但是 Manus 就完全不一样了 ，Manus 是有邀请码机制 ， 你连用都不可以用 ，其实我觉得有一点是对的 ， 就是很多人会说你至少你能给我进去用一次 ， 你能让我上手体验一下 ，而不是把我关在外面 ， 所以对于
这种的机制也是把两年前复刻了一次 。
他们这个东西确实 token 的消耗比较大 。
非常恐怖 。
我看这周张涛在硅谷有个活动 ， 然后他们那个线下照片里就是有人先想穿的 T 恤上面就写的是在 Manus 最开始上线的这 14 天 ，他们就烧掉了 104 万美元的 Claude 的 token 的费用 。
就是当我看他那个每一次任务调用的时候 ， 我基本上觉得这是百万起步的一个 token 的消耗 ， 就一次最简单的任务 ， 百万起步的 token 消耗 ， 非常恐怖的 。
他可能有些优化的方式吧 ，不是有消息说他其实平均一个任务是 2 美元吗 ？
对 ，但可能还会有一些本地的部署的一些微调 ，因为他们其实做了很多小模型嘛 ， 就是 G1 超其实在之前已经拿千问复刻过推理模型的一些东西 ，但是在 L1 之后呢 ， 已经自己做了一套带有思维链的推理模型了 ，他们肯定会有一些省钱的策略 ， 要不然这个东西真的谁也扛不住的 。
不过还好了 ，他们现在跟通义合作了 ， 那有些算力的东西如果阿里能包掉的话 ， 那其实能让他们的国内版更快的也向大家开放 。
用AI方法1:01:09
我们之前是聊了一下就是你自己怎么开始做 AI 内容 ， 怎么成为一个 AI KOL 的 ， 接下来我们可以聊一些更实操的一些部分 ，也是你一贯在分享的 ， 就是你说想做一个 AI 殿堂的门童 ， 让更多人能进到这个里面来玩一玩用一用对吧 ， 然后我们可以聊聊就是你觉得普通人， 我这个普通人指的就是各行各业对 AI 感兴趣的人 ，他可能不是一个开发者 ，不是一个技术背景的
人， 如果他们想来用 AI 的话可以怎么用 ， 我们可以从你自己的工作流开始聊吧 ， 就比如说你现在自己每天的日常工作里哪些地方要用到 AI 产品 ，以及你用的最多的可能是一些什么 。
其实有很多人问过我这个问题 ， 我第一句话一般都是反问他们 ， 我会问他们你们有什么东西觉得很浪费时间 ， 你们不想干的 ， 这是我一般会反问他们的第一个问题 ，其实这个东西是我在给一些公司去做类似于定制啊 ， 或者在剧组里面 ， 特别是剧组 ， 我就直说了 ， 就是剧组里面是跟我过往的互联网的行业完全不一样的 ， 里面的工业化复
杂程度 ， 特别是科幻电影的复杂程度 ， 完全不是互联网的这种 SOP 或者产品的开发工作流可以比的 ， 那是一个非常恐怖的一个工业化的量级 ， 那里面就会有非常多点是我不懂的 ， 那我们其实第一个要做的是用户调研 ， 就是用户研究 ， 我们要把所有的痛点给他挖出来 ， 基于痛点去用 AI 的方式给他们去服务 ， 怎么告诉他们解决 ，其实这个跟对于普通
人该怎么用是一模一样的 ， 你如果是一个打个比方是一个程序员或者是一个法律从业者 ， 你对于 AI 视频你是没有需求的 ， 你在过往的日常中间你没有需求 ， 除非你后面你要做自媒体这种东西我就不说了 ， 大概率是在你的前面几年和你的后面几年你都用不着 AI 视频 ， 那我就会问一个问题 ， 那你学它干啥呢 ？
你有什么实际使用场景吗 ？ 就是现在的一个 AI 焦虑会让很多的普通人觉得我不学我就掉队了 ，他们并不是去为了解决自己的生活中间一些问题 ，而是我要学 ， 学什么我无所谓 ， 它只要是 AI 的东西就可以了 ， 这其实是一种变相的懒惰式的应对 AI 的焦虑 。
就是用战术上的勤奋替代你战略上的懒惰对吧 ？
是的 ，是的 ， 所以我一般就会问这个问题 ， 然后他们就会去想自己有什么东西可以解决 ， 当一旦他们抛出来他们认为有他们一些不想做的问题的时候 ， 那一具体你就变深刻了 ， 那其实就非常容易解决了 ， 你是不想做 PPT， 你还是不想建模 ， 还是你是个产品经理 ， 你想做一些自己小的 demo 的验证 ， 那就有无数的实际的实操的方法可以告诉你 ， 你
就可以自己去学了 ， 这个点其实就是我日常中告诉大家普通人怎么去学的一个非常重要的点 ， 你先找到自己的使用场景 ， 我自己的使用场景其实非常简单 ，因为我现在的工作其实几乎跟所有的模态都会打交道 ， 所以我其实都要去玩的 ， 都要去 ，因为我本质上它是从设计师过来的 ， 那图片和影像本身就是我要碰的东西 ， 那代码是我自己以前是做产品出身
的 ， 肯定现在我经常会手搓一些我自己的需求 ， 然后像声音这个东西其实现在玩的比较少 ，但是一旦做影像我可能会需要配音的东西 ， 那我还是会拿声音和音乐去玩 ， 文字就不说了 ， 那个是大家都要用的 ， 所以我举个例子就是我自己偶尔会有一些 ， 比如说找需求这个点吧 ， 就是我很多的选题其实是从我的粉丝群里面来的 。
找需求 ？
对 ，其实它既是找需求也是找选题 。
这个需求指的是你的社群里的那些人的需求是吗 ？
对 ， 就是我的很多选题其实是为了解决粉丝们的问题的 ， 粉丝们提了一些问题我觉得有价值 ， 同时它能跟某一个时事或者热点能站上边 ， 我就会把这个东西写出来 ， 然后作为一个教程来发布 ， 那其实为了找用户的一些问题 ， 我自己做了私域群 ， 我大概有 30 多个的群吧 ， 大概群里面有 15000 多人， 然后呢 ， 我们会用 AI 开发非常小的一个小东西 ，
会把每一天晚上 8 点钟我们会把聊天记录全部给它发了下来 ， 然后呢用 AI 来去做总结 ， 然后挑出我们认为 10 个最有价值 、 最有意义的那个用户的痛点或者是问题 ， 作为我们的一个选题储备 。
哇 ， 你们这还挺数据驱动的啊 。
因为我们每一篇文章我都会复盘的 ， 会看几个数据 ， 然后呢 ， 比如说我们的赞阅比 ， 比如说我们的分享量 ， 分享是我们最看重最看重的数据 ， 然后就是用户底下的评论 ，因为我用户底下评论还是挺多的 ， 每一篇大概都有一两百个评论吧 ， 我会把这些评论全部抓出来 ， 然后让 AI 来去分析用户对于我们这篇文章的一些正面或者
负面态度 ， 到底是觉得哪个地方有问题等等等等。
群里发掘需求和这个评论的分析都是你自己做的工具对吧 ？ 你们团队自己做的 ？
对 ， 然后那个群里面的东西稍微有点麻烦 ，是我招了一个开发做的 ，因为我的团队里面也有开发 ， 那个会让他去做 ， 然后评论那个就很简单了 ，因为他只要爬出去就完事了 ， 我就自己拿自己的那个去写了一个小游客插件 。
哦 ， 自己的那个编程的工具写的 。
对 ， 这种东西其实我们会有很多这样的场景 ， 包括我们会做一些低粉爆文的一些抓取 ，其实也是偏向于爬虫和找选题了 ， 我很少会去做什么写稿之类的这种所谓的什么 AI 的工作流 ， 这个在我看来没有意义 ， 更多的是我会用数据的方式来去把晚上， 比如说一些他粉丝量很低 ，但是他爆了一篇东西 ， 然后同时我们会用一些筛选的机制 ， 比如说他赞
阅比大于 2% 或者是 1%， 然后我们觉得这个东西可能会是有一些价值的 ， 我们就会纳入到我们的选题内容库里面 。
因为你现在 30 多个群 ， 然后 1 万多人 ，其实你们每天聊的内容很多嘛 ， 你是用的哪个模型在做这个分析啊 ？
或者说你试了不同模型之后， 你发现哪个模型做这种分析会做得比较好 ？
我其实说实话 ，GPT。
还是 GPT 是吗 ？
你只要是真正的要去干大活 ，而不是那种玩一玩 ， 我最常用的其实就两个模型 ， 一个 GPT， 一个 Claude， 两个分别是不干不同的事 ，Claude 其实就是很简单 ， 偶尔写一些创意的东西 ， 或者是做编程 ， 就是它俩 ，GPT 是我 ， 虽然我天天骂 OpenAI 口碑现在非常差 ， 大家也都觉得 GPT 不行了 ，但是 GPT 在真正的幻觉和整个的分析能力上是目前没有其他人没有办法比的 ， 特别是它
的两个东西 ， 我现在开的其实一直续费的是 200 刀的美元 ，200 刀的会员 ， 唯一的点就是因为我要用 O1 Pro 和它的 DeepResearch。
对 ， 我看你最近分享了好多次 DeepResearch 的 ， 你安利大家吗 ？ 当然这个 200 美元这个档是比较贵啊 ， 可能用的人少 。
DeepResearch 我之前一直不太想跟大家分享 ， 就是因为太贵了 ， 大家会觉得我在炫耀或者什么 ， 包括它会引起一些问题 ， 就是所谓的之前类似于那种学阀的心态 ， 就是因为你有钱 ， 所以你能用到更好的东西 ， 你能产出比别人更好 。
但其实 20 美元就 Plus 的也可以用 。
可以用 ，但是它可以用 10 次 。
对 ， 就次数限制的比较多 。
对 ， 包括我可以再举一个我做研究的例子 ，因为我从金融行业出来 ， 包括我自己有很多关于研究的一些习惯嘛 ， 比如说我想研究影视工业流 ， 我把它称为一个十字形的一个分析结构 ， 我先要去看这个竞品它是什么样的 ， 就是你在当前这个时间点有哪几个跟你做的类似的公司和类似的在做的方式 ， 你有哪些类似的产品 ， 这些产品的分别的优缺点什么样的
， 然后他们的商业模式什么样的 ，他们的当前的盈利状态什么样的 ， 这是一个横向的 ， 然后再一个纵向的 ， 纵向的我会去看这家公司从创立的这一刻到现在他们经历了什么样的变化 ，他们这个产品什么时候开始上线的 ， 为什么要上线这个产品 ，他们的战略是什么样的 ，他们有什么一些的心路历程 ， 这是我称为一个十字形的架构 ， 那么这个架
构在我以往呢要做这种分析的话 ，其实是非常非常浪费时间的 ， 我要看大量的研报 ， 然后要看大量的关于比如像晚点之前对他们的一些报道 ，而且晚点还是 2020， 我忘了是哪一年成立 ，但是 。
19 年 。
对 ，19 年， 就是 2020 年之后可能还会多 ， 那 2020 年之前呢 ， 比如说阿里 ， 那时候我要去找阿里 ， 比如说最开始阿里国际对吧 ， 可能是跟 alibaba.com 这一个域名同一时间的产物 ， 这个时候网上资料非常少 ， 找起来也挺费劲的 ， 那现在有了 DeepResearch，其实它的研究能力极强 ， 我只要把我的这个十字结构和我想要的框架列给它 ， 可能 30 分钟就可以给我产出一个 2 万字的研究 ， 非
常深度的一个报告 ， 它能大大的提高我的研究效率 ， 这个东西我其实也跟很多的一些金融行业的朋友去对过了 ， 那么其实都说这是三年左右的研究员的级别 。
这个你现在是用在你自己的工作里面 ， 还是你用在就你自己投资的那部分 ？
我都会用 。
都会用 ？
只要是跟分析或者是研究有关的我都会用它 。
会用 DeepResearch？ 因为你现在是 200 美元那一档 ， 它是 150 次嘛 ，150 次对你来说一个月够吗现在 ？
那还差不多 ， 我也没有那么多天天需要研究的 ， 就是一天我几乎也就用两三次 ， 除非是某个大活 ，有的时候我对它反复不满意 ， 那种框架出来我不满意我要调 ，因为每一次对话它都是生成一个新的报告 ， 即使那篇报告不满意你要跟它对话 ， 对话完了它生成的东西还算是新的一次的 ， 它不是就那一个对话框里面一直算的 ， 所以目前我来看还是
够的 ，而且是其实用不完的 。
就 150 次就差不多平均一天是 5 次啊 。
是的 ，是的 ，是的 ，其实已经蛮够的了 ，而且能把我的效率大大的提升啊 ， 很多时候我的一些内容背后是其实需要一些很多历史的一些参考的 ， 比如说在移动互联网时代发生了什么 ， 那个时候我可能确实不知道 ， 我经常会用一些比如说移动互联网时代流量计费 ，3G 到 4G 那个时代的东西来往现在去做类比 ， 来给大家一个直观的感受 ，但是 3G 和 4G 时代我
经历过 ，但是里面的很多细节我确实不知道 ， 那我就需要去大量的查 ，AI 搜索 ， 我坦诚的讲 ，AI 搜索包括什么一些 perplexity 啊 ， 所有的这些深度是远远不够的 ， 那 DeepResearch 是够的 。
DeepResearch 是够的 。
是的 ， 还是蛮有用的 ， 对我来说 ， 就是 1400 人民币嘛 ， 一个实习生都比它贵的多 ， 那对我效率加持 ， 我就基本上提出一个问题 ， 我就去干个别的事 ， 或者是上个厕所回来 ，其实就完成了 ， 还是蛮快的 。
你自己做那个内容的一些方式我觉得还真的挺有意思的 。
就是我自己成为内容工业化 ，因为我自己也认识很多的博主 ， 包括当年手工梗其实也因为自己实在是找不到有趣的选题而停更这种东西 ， 包括何同学他们都是 ，在我看来我们想去做内容的人其实不是一定要追求 N 多个爆款 ，N 多个爆款当然是想做的 ，但是我觉得更多的应该是去做一个下线 ， 我要把我的内容在这个下线去维持住 ， 这个其实如果纯
靠灵光一现 ， 天天靠我刷七八个小时的推特 ， 这个东西是靠对于我的消耗 ， 对人的消耗 ， 它会影响我自己的创作经历的 ， 所以我是希望能做内容工业化的 ， 内容工业化但是你又不能太工业化 ，因为内容这个事它本身是一个非标品 ， 你把它作为一个纯粹的工业化的话 ， 它就变成一个垃圾了 ， 所以我其实做内容这块比较区分 ， 前期的选题
我希望是能工业化能自动化的 ，因为选题这个事它本质上它就是一个大量的阅读 ， 然后搜集以及去从中抽离的这么一个过程 ， 包括你提出问题等等 ， 那我需要先有这个信息我才能把它作为选题 ， 那以前我的信息是大量的我们靠人力去搜索 ， 这个事太蠢了 ， 这是已经 AI 时代了 ， 所以我们就会做了内容工业化 ， 那其实就会涉及到我只能说
自动化1:12:09
我们自己内部的工作流 ， 每天有个早报 ， 早报是每天早上 8 点钟会推送到所有的我的私域群里面 ， 就是过往 24 小时对搜集出来信息 ， 这个背后其实是抓了二十几个数据源吧 。
这个也是自动化抓的对吧 ？
自动化 。
就一个小工具啊 。
对 ， 然后把大概几百条甚至一千条的新闻全部挑出来 ， 然后我们有个专门的一个模型 ，不是我们训的模型 ， 是一个通用的大模型 ， 然后我们只是用 ROM 的方式拿去给这些打标 ， 然后跟 AI 的相关度以及它的重要程度我们会分为 A、B、C、S 三级 ， 当然这些都不会给用户展示了 ， 群里面就是一个早报了 ， 然后把这些我们认为最相关最重要性的 10 条给它挑出
来 ， 然后我们的人再简单的把前就是我们挑出来的 50 条 ，不把它排序完了嘛 ， 前 50 条我们会做一个排序 ， 就是人工会再稍微看一遍 ， 我群里没问题了就把这 10 条发到群里面 ， 然后每天晚上我们会在我们自己内部里面发个类似于内参的东西 ， 就是早上 8 点发了 ， 然后晚上 8 点其实中间隔了 12 个小时， 这 12 个小时可能还会发生一些新的
事件 ， 再把这些事件全部过一遍 ， 再发 20 条到我们自己的这个工作群里面 ， 同时会带上我们在小红书 、 抖音和公众号里面抓的低粉爆文和这个内参 。
低粉爆文 ， 就是一个低关注的账号 ，但是写了一个传播很好的文章是吗 ？
对 ， 我举个例子就是公众号里面可能有一个人他平常的阅读量只有几百到一千 ， 突然有一天他爆了一篇 5 万的 ， 这个就是低粉爆文 ， 首先我不说他这个 5 万到底是不是标题党或者是什么样的东西 ，他至少他爆了 ， 那就说明他可能有一部分是值得我们去参考的价值 ， 那就先把这个东西抓出来 ， 我先要的是所有东西全部搜集出来 ， 搜集
出来以后我再会去看什么赞阅比啊这些东西 ， 我来去看看这个东西到底有没有价值 ，其实它就是把我过往需要人肉干的东西全部变成自动化流程了 ， 来给我做一个信息的输入 ， 然后做了很多低粉爆文的一些东西 ， 就每天晚上 8 点内参会有低粉爆文 ， 会有过往 12 小时做的一些新闻再给我 ， 我来看看决定明天有没有值得立刻去发的一个选题 。
那如果立刻去发就晚上 8 点开始写是吗 ？
晚上 8 点写 。
开始操作 。
我说实话如果没有的话 ， 那我们就会有前期储备的一些选题和文章 ， 还没结束呢 ， 我们晚上 12 点钟会再过一遍推特里面有没有一些突然爆的东西或者大家发的东西 ， 如果没有的话 ， 那就发之前我们储备好的选题 ， 就是选题它是一个选题 ，但是我们会跟这两天的实事做一个结合 ， 它其实都是可以挂上钩的 。
所以你们 team 的人其实是要每天做好准备 ， 晚上 8 点或者晚上 12 点之后还是有很多工作要做 。
不需要 team， 就我一个人。
明白 ， 就是你们 team 里别的人都不写东西对吧 ？
对 ， 就是我有个开发的一个小朋友 ， 我给他的角色是编辑角色 ，他可能会帮我把这些 ，他其实是一个非常牛的一个大三的孩子 ， 全站 ， 然后就他是前端 ， 然后后端 ， 模型微调所有东西全都做 ， 还是一个学芯片做电子还能自己搓电路板 ， 曾经给我们搓过硬件 ， 然后他就会在我这里面帮我去做各种各样的这种抓取的一些系统啊 ， 然后自动化推送啊等等 ， 然后
去扔到我这边来 。
你这个流程固定下来之后， 实际上你每天就你刚刚说的早上 8 点 、 晚上 8 点还有晚上 12 点 ， 这三件事花多少时间啊 ？
现在基本上每天我在选题阶段可能只要花一个小时 ，因为我还要过一遍 ， 然后可能我和自己还在稍微去补一下信息 ，在最狠的如果没有这套东西的时候 ， 去年的七八月份 ， 就是那个时候我还有实习生 ， 就是专门帮我做一些内容选 case， 还有找选题的实习生 ， 我们每天几乎每个人要在推特和所有的什么小红书啊 B 站上， 我们每人每天要刷五六个小
时 ，在微博上 。
你这个流程从什么时候开始建的 ， 然后把建的比较稳定花了多长时间 ？
从我们的实习生离职了之后， 我觉得必须得这么干了 ， 要不然这个人扛不住 。
实习生就是因为扛不住才离职的是吗 ？ 他七八月来的然后什么时候走了 ？
9 月份干走了一个 ，10 月份干走了一个 。
就工作强度太大了 ，而信息密度也太大了 ， 可能对人来说 。
对 ， 所以要干这个东西嘛 ，但是这套东西是我自己这边的给我做决策的 ， 然后同时呢大家每个人每天还要提两个选题 ， 这个是独特的东西 ， 所以其实有这套自动化系统再加上每人每天提的 ， 之前还有人现在已经没人了 。
明白 ， 就是之前有实习生给提两个 。
对 ， 现在已经没人了 ， 就之前我们每天可能到我这边呢我能选出来十几个选题吧 ，但是真正我觉得能有价值能写的可能也就一两个 ， 然后去写 。
那你从去年九十月开始做这个事 ， 你到什么时候这个流程比较固定了 ？
没有 ， 没有 ，不是去年九十月份 ，是去年十二月份开始做的 ， 一月份差不多稍微有个 demo 在这了 ，但是中间又经历很多的人事变动 ， 然后这个东西差不多二月份才开始用的 ， 它还在不断的优化 ， 就是里面还是会有很多很多的问题 。
你觉得用了这个之后真的能帮你找到更好的选题吗 ？ 就它除了说维持下线 ， 提升下线的这个工作之外， 它能提高你的上线吗 ？
不可能提高我的上线 ， 它给我最大的作用就是我现在可以来聊播客 ，但是我晚上回去以后我还有时间可以写文章 ， 可以有干活呀 ，但是如果按传统的流程 ， 我就是几乎没有任何出来的时间了 ， 我根本找不到 ，不可能说我第二天文章不发了 ， 我出来跟别人聊天去割了 ， 那也不好呀 。
所以可以解放你跟人有真实的线下的交流 。
对 ， 就是解放我的时间嘛 。
就一些别的需要你投入的时间 。
对 。
对 ，因为可能比如说你和公司的人交流也是需要一些时间的 。
是的 ， 比如说管理的一些事情也是需要时间的 。
对 ， 包括我看最近你也做了不同尝试嘛 ， 就是你和李继刚那一次其实是一个访谈类的报道 。
对 。
这种以前你发的也是相对少的 。
就没发过 ， 那次之后也没发过了 ，其实那次之后我就发了一个李继刚之后是一个图镜好 ， 图镜好后面我其实就没怎么发了 ，因为这个事它也挺累的 ， 同时呢我又找不到太多的一些值得去这么做的人， 像图镜好他就是当年有个 Cloud Thinking Prompt，在我看来是有流量价值的 ， 同时也是会有一些意义的 ， 李继刚本身自己也是有价值的 ，也是有流量的 ， 那么很多
的其他的人我不知道该去访谈谁了 ，有些有流量的吧 ， 那就比如说我当然可以去访谈郭帆 ， 首先郭帆他就没空 ，他也不会接受我的访谈 ， 对吧 ， 然后再一些大佬们呢 ， 像什么严俊杰这种啊 ， 首先我也没有那个资源去能跟他们去接触去访谈他们 ， 所以后面这块我其实也做的越来越少了 ， 特别是看了晚点的东西以后， 就是你这感觉差距太
大你比不了 ， 做了干啥呢 ， 对吧 。
多模态与坑1:18:55
就你刚刚讲的第一步 ， 就你工作里有一部分是关于那个选题挖掘 ， 然后还有那个评论的分析 ， 还有一些研究方面的 ， 你还会有什么流程是你通过 AI 可以省很多时间提升效率 ？
那比如说就是做海报 ， 就现在我虽然没有那么多做海报的需求了 ，但是真的要做的话其实还是非常简单的 ， 这个其实我就有的时候不用那个 Midjourney 了 ， 或者有的时候一些大活可能还是要 Midjourney，因为来回调 ，但是有的时候我做一些中文海报 ， 直接上即梦了 ， 即梦 2.1 是可以直出中文字的 ，也是可以用的 ， 包括做日常的一些小表情包呀 ， 特别是回家啊 ， 我回家
以后想给我爸搞些好玩的 ， 然后我就用 Pixverse 那个特效模板给他去拍一些照片 。
对对对 ，Pixverse 有很多这种玩的东西 。
对对对 ， 就很有意思 ，但是其实因为我现在的工作所限制 ，因为他是一个媒体博主 ，其实他现在打交道更多的是文字和一些产品的东西了 ， 所以现在用的最多的还是关于文字类的这些东西和 AI 编程 ，AI 编程是纯粹的帮我做一些小的工具 ，因为去网上找一些开源东西自己调 ， 还不如自己手搓一个 ， 手搓一个还快得很 。
像你长视频的部分你现在没有特别多用 AI 生成来帮你做对吧 ？ 就是你视频号上那些东西 。
视频号上面东西其实首先我那个东西做得很烂 ， 然后呢用的 AI 部分确实不多 ，因为我们脚本首先我的一个最核心的原则是最后的成片里面不要出现 AI 的东西 。
就是不要有数字人， 然后不要有 AI 合成的语音 ，不要有这些东西 。
绝对不要 ，因为我要做的这个 IP 是要有个人味感的一个东西 ， 所以绝对不要出现 AI 这个东西 。
那你有试过就是把你自己变成一个数字人 ，因为现在有一些服务是这样的 。
是啊 ， 试过呀 。
你觉得效果如何 ？
十几家都想给我定制过的 ， 然后我也定制过一些 ，不好 ， 那个效果首先啊我要的不是一个纯粹流量的东西 ， 如果我是为了流量我要去挣钱 ， 那其实 ROI 只要算得过来我当然可以批量的去跑数字人 ，但是我要做的是个 IP，IP 其实跟做流量的逻辑完全不一样 ，IP 你是要大家的信任 ， 这是一个信任经济 ， 如果大家不信任你 ， 觉得你这个东西可能是 AI 来
做的 ， 那么你的内容对于他们的吸引力和他们的信任感会大打折扣 。
为什么数字人不可能是一个 IP 了 ？ 比如说像初音未来 。
对 ， 那个是虚拟 IP。
对 ， 它也是个虚拟的东西 。
对 ， 就是虚拟 IP 其实走的是另一套逻辑 ，但是我们刚才聊的其实是一个狭义的数字人， 就是给我做一个数字分身 ，而不是一个完全的虚拟的另外一个 IP， 那其实就是两个 IP 了 ， 就是我除了做数字生命卡兹克之外， 我再做另外的一个虚实什么玩意儿的 ， 那就是要做品牌隔离的那一套逻辑了 ， 那个东西是可以做起来的 ，因为特别是在经济领域 ， 特别在影视
领域 ，因为它没有塌房的风险 ， 现在你也知道演员是个高危行业 ， 常年塌房 ， 那棚这种东西其实是 OK 的 ， 包括无忧传媒 ， 包括像华策都会在做虚拟艺人， 所以回到短视频来说 ， 那其实这就是我的要求 ， 就是尽量不要出现 AI 的东西 ， 它一定是要一个有人感的东西 ， 这样用户才会信任你 ， 同时你也是尊重读者的 ， 尊重观看者的 ， 然后呢
我就会在这个里面的脚本可能会使用一些 AI， 包括查一些资料这种辅助 ，但是最后的脚本其实还是我们自己人写的 ， 然后同时脚本完了以后呢我的剪辑要去剪 ， 剪的时候呢里面的一些动效几乎都是手 K 的 ， 那个东西现在至少没法用 AI 辅助 ， 可能 MCP 来了以后它能用嘴来去 K 动效 ，但是还不一定有它 K 的快 ， 那现在我们其实不看什么自动化 ， 纯看效
率 ， 然后它可能有一些 B-roll 的一些镜头啊 ， 就比如 Aero 是我的口播嘛 ， 那 B-roll 一些镜头我们现在可能会用一些 AI 生成的视频的素材来去往里面做一些填充 ， 过往的剪辑需要去找这些素材其实还是挺费劲的 ， 然后现在我们就会用 AI 来生成 ， 包括可灵啊 ， 即梦啊 ，Pixverse 就会生成一些东西往里面添 ， 这个其实能减少一些找素材的一些东西 。
就有的时候你要找一段画面它是跟你说的这个内容相匹配的 。
对 ，而且还会有版权风险 。
对 ， 还有付钱或者怎样 。
是的 ， 然后音乐和音效这一块 ， 音效我们可能会用一部分的 AI 东西 ，因为找音效其实也挺麻烦 ， 主要还是剪映的音效库实在是太全面了 ， 包括它自己的付费的一些音效库过于全面了 ， 除非是特殊的一些音效 ， 我们可能会啊 AI 的音效来去做一些填充 ， 或者它是买那个音效太贵了我们会用 AI， 然后其他的就用的会比较少 ， 音乐还是都是有版权的自己的
音乐 ，也很少会用 AI 生成音乐 ， 除非我们要做一些视频之类的那种带故事或者带情节一类的东西 ， 才会用 AI 去生成一些 ，其实用的不是特别的多 。
然后在你这个工作流里面其实还是分析和整合信息的能力是核心啊 ， 我觉得 ， 就你现在叫 DeepResearch 做的这个事 。
对 ， 就是我们做内容这一行嘛 ，其实选题包括这种东西其实有的时候占据了你 80% 的精力 ， 我其实浪费时间最多的不是写稿子 ， 我还挺快的 ， 我两个三十个小时， 我只要把这个东西体验的时间不算在里面 ， 体验完以后我有些结论 ， 我的素材全部整理完了 ， 我其实写一篇稿子也就两三个小时就能写完了 ，但是前期找这个选题以及体验
这个时间是最费的 ， 体验这个事 AI 又干不了 ， 一丁点都干不了 ， 就是拿了一个产品我要来评测 ， 那怎么可能拿 AI 来评测呢 ， 那还是得人去跑或者是我的实习生去跑 。
对 ， 主要是体验这件事情 ， 就算 AI 可以体验了 ， 然后帮你输出一个东西 ， 它还是好像不能替代你自己的体验啊 。
是的 ， 那我为啥不用别人整合好的东西来说 ， 那为啥不用品牌方给我的 brief 呢 ，brief 里面其实也有一些东西啊 ， 对吧 。
对 ， 你本来就是要自己去试这个东西 。
对啊 ， 就是因为我需要自己去亲身体验 ， 你只有实际操作了你的认知才会深刻 ， 你才能写出来自己的东西 ， 所以这个东西其实很难由 AI 来去辅助 ，但是前面找选题啊和各种找资料这个点 ，是完完全全我现在几乎 80% 全部认给 AI 了 。
那你在那个用 AI 的过程中间有些什么坑和困难可以给大家分享一下吗 ？ 或者说你现在感觉到的市面上所有产品的还不足的地方吗 ？
坑就是有很大的一点 ， 就是这个是我遇到过 ， 我自己也犯过这样的问题 ， 就是你对于 AI 抱有不切实际的预期 ， 就是你没有摸清楚它的能力边界 ， 首先我们要完全的承认现在 AI 的所有的东西远远达不到真正的百分百的一个准确率的 ， 就是它达不到那种东西 ， 你也不要对它抱有那种所谓的一上来就能跟十年老员工开始媲美的那种能力 ， 它不
可能 。
你是用什么东西的时候有了这种感觉 ？
我所有的 AI 都是这样的 ， 就是可能 DeepResearch 好一点能替代三年的小朋友 ，但是你真正的十年的老员工它还是会有一些自己的经验在里面的 ， 同时你也不能指望它一上来就是百分百完全正确没有任何错误 ， 我觉得 DeepResearch 到了这种级别它还是会有很多的幻觉在里面的 ， 这个需要你自己去识别的 ， 包括我前几天很好玩的一个点是拿 DeepResearch 写小说 。
对 ， 我看你分享了 。
对 ，因为写小说它是一个非常难的一个点 ， 它的难点不在于它的文笔 ，在于它的逻辑 ， 写故事跟写文章是不一样的 ， 写故事的时候特别是我们在做一些戏剧性的东西里面有个法则叫契科夫之枪 ， 就是你是要有伏笔的 ， 如果你在最后一幕的时候比如说你这把枪它不会开枪 ， 它没有任何作用 ， 那你就在第一幕的时候不要出现它 ， 如果你在第一幕的
时候出现过一个物品 ， 那么在后面的时候你一定要把它用上， 这个其实是写小说写剧本所有的核心 ， 包括大家涉及到一些什么 game 点呢 ， 包括如果我们要玩 Skyz 的话 ， 它会涉及到一些 game 点的一些升级 ， 你要不断的去翻翻的 ， 这种翻翻是有一种逻辑和创意在里面的 ， 这个在过往大家都说 DeepSeek 写小说还不错 。
DeepSeek R1。
其实它仅仅只是在文笔上看着是能唬人 ，但是它的逻辑性和它的故事性其实是不足的 。
就是它的文笔好 ，但它的逻辑框架不好 ， 世界观这些也不好 。
对 ， 它根本不知道什么叫伏笔 ， 这是拿 Prompt 去调完的那些伏笔其实也是假的 ， 就是很多时候你在第一幕出现的事它不会让你感觉到原来第一幕埋的这个东西在后面有这么重要的作用 。
你是用 DeepSeek R1 试过写很长的小说什么 ， 让它输出很长的 ？
我用所有的模型都写过 ，因为这其实就是写剧本的逻辑嘛 ， 写剧本这个事其实是我们从 2023 年就开始尝试的东西了 ，因为我们要做一些 AI 短片这种东西都是要写剧本 ， 所以其实全部都做过 ， 包括写小说也是 ，但是 DeepResearch 的很大的一点呢是它的底层模型是 O3，因为我的流程其实很简单 ， 我会先让 DeepResearch 去生成一篇非常非常详细的关于我要写的小说的背景
历史的一个资料 ， 比如说我要写一个 16 世纪关于炼金术士的这么一个东西 ， 我会把非常详细的一个背景的资料全部给它 ， 让它去帮我整理完 。
对 ， 就有点像设定集的那种感觉 。
对 ， 一个两万字到三万字的一个报告 ， 然后呢我再让它根据这篇报告 ， 根据我的要求再把这篇小说写出来 ， 你会发现它有很多很多的逻辑 ， 这伏笔是正确的 ， 第一幕出现了老师 ，他在第五幕的时候 ，他就是要把那个头纱摘下来要跟你拼刺刀的那个人 ，他是有一个反转在的 ， 然后第一幕里面出现的公爵 ， 第四幕的时候把你送上反叛台的 ，他最
开始招你来的 ，但是中间经历了过一系列的循环 ，他会有一些心理和对你信任的变化 ， 第四幕的时候就是他亲手把你送上了监狱 ， 这个东西你会看到偶尔它是延续的 ， 第一幕他们在翻书的时候看到一个道具叫做贤者之石 ， 这个贤者之石是贯穿了全文 ，在每一幕里面都会发生一些作用 ， 最后它是要召唤克苏鲁古神的一个伏笔 ，但是他们第一幕就是在书
里面看到了这个东西 ，但是他们不知道那是什么 ，他只是说这个可能会有一些用 ， 类似于这样的东西 ， 它是三万字的小说 ， 它的逻辑伏笔是非常正确 ， 虽然它在整个结构上没有太大的让人意外， 非常标准的小说的一个结构 ，但是能读下去了 。
对 ， 这个其实是我在用 AI 的时候一个感触非常的深的问题 ，但是我把这个东西干给了朋友了 。
对 ， 我待会可以把这个小说贴在 Show Notes 里 ，因为你其实有一个飞书链接嘛 ， 你在那个文章里分享了 。
我朋友用了 ，他是一个作家 ， 就会说我对他的预期太高了 ，他做出来的东西好像不太行呀 ，因为我想做一个冰雨火之歌那样的东西 ， 当时我稍微有一点沉默 ， 我说那个是冰雨火之歌呀 ， 你这一上来就干这个 ， 你是不是对他预期太高了 ？
直接把乔治 · 马丁秒了是吧 ？
对啊 ， 你这一上来就干乔治 · 马丁的活了 ， 你怎么玩嘛 ， 所以这个其实就是我觉得最大的一个坑 ， 包括我自己也犯过 ， 包括我的很多的朋友也是觉得 ， 就是他们可能在 AI 不成熟的情况下没有摸清楚 AI 能力的一个边界 ， 所以对于 AI 有一些不切实际的预期 ， 或者说 AI 的能力达不到大家的预期 ，但是呢 AI 它其实是一个不断渐变的一个灰 ， 你不能以一个 0 和 1 这
两个极端去要求它 ， 它当然达不到冰雨火之歌的那种级别 ，但是它是不是可以做 60% 的那种网文小说的级别呢 ， 或者去做一些短篇小说的一些级别呢 ， 或者你尝试拿它做一个脱口秀呢 ， 对吧 ？
对 ， 或者它是个辅助性的 。
对 ， 就像现在 AI 视频这种能力逐渐被抹平了以后， 大家 2 月份的时候所有人都觉得 AI 视频是个垃圾 ， 那时候大家 Sora 被出的很狠 ， 大家都觉得它能做电影 ， 一键生成电影这种玩意都出来了 ， 然后大家觉得它是垃圾 ， 大家不想用了 ，因为都是坑 ， 直到发现哦原来我做不了电影 ， 做不了电视剧 ，但是我可以做短剧啊 ，AI 短剧是很火的一个范畴啊 ， 包括前
几天 《 兴安岭诡事 》 这个 AI 短剧爆了 ，是唯一一部在分账上能正向盈利的一个短剧 。
你说的是对制作方来说是吗 ？
对 ，他们是走分账逻辑是能挣钱的 ，因为之前全部是定制剧 ， 定制剧其实是不看分账逻辑的 ， 那个东西是 UI 团把这个成本给包掉了 ， 这次他们走分账挣钱了 ， 这说明市场认可这个东西了 ， 所以现在 AI 短剧这个行业其实在最近一个月炒的非常非常的火 ， 非常非常的热 ， 这个就是类似的 ， 那大家发现做不了电影 ， 那为什么不来做 AI
短剧嘛 ， 所以我觉得你要让我说最大的一个坑或者认知的一个问题 ， 那就是在这个阶段了解 AI 的能力边界 ，不要以一个非常极端的方式来去认知和用它们 ，而是用一个渐变的形态来陪伴着它们的成长 。
而且我觉得你刚刚说的这里面还有一个点可以总结的 ， 就是不要因为用了一次 AI 之后它没有达到你的预期 ， 你就马上对它很失望 ， 你就放弃它 。
是的 ，是的 ，是的 。
你其实还是可以观察一下的 ， 它会随着你的使用 ，因为时间也在推移 ， 大家也在开发新的东西 ， 它的能力可能也会提升 ，以及你能找到它可能对你有用的地方 。
对 ， 你就不断的去往下试嘛 ，也许你百分之百的工作它肯定解决不了 ，但是有可能百分之六十的工作是它能解决的了的 ， 那这百分之六十难道不是你的时间 ， 那也是你的摸鱼时间呀 。
就不要太快的放弃 AI。
对对对 ， 还是自己要多去尝试 ， 多去试一试 。
Agent体验1:31:31
我本来也想跟你就是单独聊一下 Agent 这个产品 ，因为 Agent 这一类型肯定是现在大家讨论最多的嘛 ，其实你刚才自己已经说了很多 ， 就 DeepResearch 我觉得它就是一大类 Agent 吧 ， 就帮你做分析的这种 Agent， 然后 Agent 你应该也自己测了很多或者用了很多 ， 你觉得就是除了 DeepResearch 是你用的最多最能给你带来帮助的之外 ，其他的一些 Agent 产品有些什么地方是你能用到的吗 ？
或者说你推荐别人可能能用到的吗 ？
没有 。
没有 ，但是一点都用不到吗 ？
它倒不是用不到 ，而是还是太偏向于玩具了 ， 举个简单的例子 MCP 这个东西 ，MCP 就可以理解为比如说 Claude， 我想调用 Blender，Blender 是一个建模的产品 ， 就是我想让这个 Claude 自己呢就类似于一个 Agent 的一个代理的方式 ， 我说我要建一个房子 ， 它就啪啪啪开始操作 Blender 来去建房子了 ， 中间它怎么操作 Blender 呢 ， 那过往的时候呢我们正常的做法呢其实就是把 Blender 所有的 API 和所有的文档
全部灌给 Claude， 对吧 ， 然后呢你可能十个人能做出十个标准化出来 ， 那现在其实就有一套这种类似于 MCP 的协议 ， 就是呢有人把这个东西包装成了更上一层的接口 ，有点像当年的 LangChain， 然后呢把一个东西开源出来 ， 然后所有人呢都可以用这套协议 ， 那你们也不用单独去开发了 ， 你们所有的 Claude 啊 ， 比如说 Qwen 啊 ， 都可以支持我这套 MCP 协议 ， 都可以来调用
Blender 了 ， 它更像是类似于当年 LangChain 的这一个中间件的一个东西 ， 它其实就是现在很多 Agent 的 ， 即使 Agent 本质上它只有在我看来就是三个能力是最重要的 ， 第一个就是规划能力 ， 用户虽然只问了一个问题 ，但是它其实是需要把它拆解成各种细化的 ， 我该怎么做 ， 这种规划能力很重要 ， 第二步其实是执行 ， 执行其实就是我需要能用的工具越多我就越牛 ， 这
就是一个纯粹的规模化效应 ， 第三个其实就是整合 ，其实不能说是整合 ，而是它的记忆能力吧 ， 就是我有了超长的上下文 ， 我能把它们所有的记忆连在一起 ， 然后给它们整合成一个很牛的东西 ，因为其实 Agent 它的整个的链路非常长 ， 如果你的上下文或者你的记忆存储其实不好的话 ， 它可能会丢掉一些东西 ， 只剩最后的一些结论了 ， 那至少在我
过往的测试下来的时候 ， 你上面的一些结论啊或者一些过程如果能留下来的话 ，其实对于它的最后的整合和总结输出可能会更好 ， 特别是对一些报告的产品来说 。
而且你输给下一个东西的时候 ， 你可以不输它全量的 ， 你就输那个结论 ，其实这样也可以省一些输入输出的 token 的消耗 。
对 ， 所以这就是 Agent 这块的一个点 ，但是 Agent 现在非常的偏玩具 。
你为什么喜欢叫它 Agent 而不是叫 Agent？
我不知道呀 ， 我一直就这么念的 ，也可能是因为我的英文实在太烂了 ， 我的英文非常的烂 ， 对 ，不要对我的英文抱有期待 ， 我记得最好玩的一点是当时有一个论坛我要上去分享了 ， 当时那个 AI 搜索还不是很火 ，但是我知道 Perplexity 这个词念的是对的吗 ？
不对啊 。
不对是吧 ？ 没事没事 ，但是你知道是个什么东西对吧 ？
对 ，Perplexity。
我当时不知道这个词怎么念 ， 我在现场现查 ， 就是英文确实很不好 ， 特别是我的英文 ， 我没过四级 ， 对 ，但是我现在也能看这 AI 的论文 ，其实还是借助于 AI 的一些能力嘛 ， 还是偏技术平权 ， 让我这种学渣他也能去看一些闲闲的东西 。
对对 。
就是这个东西还是偏向于玩具 ， 它并不能达到一些实际的生产力 ， 这个其实跟我当年做产品是有点像的 ，因为我爸是做工业的 ，他是做纺织厂的 ， 所以特别是很早的之前我们在聊 AI 的时候 ，他就跟我说过在工业里面的一个点叫做成功率 ， 就是质量是非常重要的 ， 你如果这个东西的良品率只有 80%， 那你就是一个纯粹的垃圾的生产线 。
对对对 ， 就每个行业不一样 。
对 ， 它是做纺织做棉花的 ，但我们之所以花这么多钱来升级设备 ， 搞了很多的那种决策式的模型 ， 然后去识别里面各种各样的杂质把它剔除掉 ，不就是为了让我们的良品率提高吗 ？
我们每一个环节的成功率尽可能都是达到百分之百 ， 那最后我们是能保证我们的产出的 ， 那在现在的生成式 AI， 包括 Agent 的这一套东西 ， 它其实是一个超长的链路 ， 每一个链路你都没有办法保证它是百分之百 ， 百分之九十乘以百分之九十乘以百分之九十乘以百分之九十 ， 最后它约等于百分之零 ， 那在一些真正的需要生产环境的时候是无法接受
这样的容错率的 ， 你如果是生成一些什么文案或者搞一些什么小红书转抖音啊这种所谓的 Agent， 错了就错了 ， 无所谓 ， 没人会在乎 。
前几天我还跟上海人工智能实验室他们做了 MindMatch 的一个医疗评测集的发布 ，在医疗行业你如果要搞 Agent，但凡中间有一步错了 ， 那就是命 ， 那就是误诊 ， 这个是要出大事的 ， 所以这个其实就是为什么我来看 Agent 这个点现在还是更多的偏玩具阶段 ， 就是每一个环节的成功率是没有办法保证的 ，Manus 很强很棒 ，但是如果你去真的去体验的话 ， 会发现里面会
有很多的任务最后是没有办法成功的 ， 就是我当时晚上四点钟之前跑了十个任务 ， 成功的只有两个 ，在四点钟之后他们跟我说服务器修了一下， 然后呢把算力堆了一下， 同时我对它的能力边界稍微有点了解了 ， 我不会再去测什么让它去玩狂眠小朋友这种游戏了 ，2048 这种游戏它还能玩一玩 ， 狂眠小朋友这种游戏它明显就玩不了了 ， 那也不值玩
，因为当时我在一边直播一边测 ， 还有一个朋友给我出的馊主意是让它去玩一个在线版的红警 ， 我说你疯了吧 ， 非要去玩 ， 那明显连网页都没进去 ，其实后面我就知道它的大概能力了 ， 大概十个任务能成功五到六个 ， 这个而且是我在对于 AI 还算有比较深的了解的情况下所做出来的 。
那为什么 Manus 的那个测评它和 OpenAI DeepResearch 就是在 GAIA 这个 benchmark 上， 它每个层级都比 OpenAI 的 DeepResearch 要高啊 ？
DeepResearch 只干一个事 ， 它只干报告生成 。
所以就可能跟它任务测的多样性有关 ， 对吧 ？
对 ，Manus 的东西你是里面还带虚拟机 ， 还带编程 ， 带各种 ， 你让 DeepResearch 它能干编程吗 ？ 它干不了嘛 ， 就是我刚才说的你叠加的东西越多 ， 你的成功率会越低 ， 包括像大家写编程 ， 你会用 Manus 去写编程吗 ？
不会 ， 还是会用 Cursor 去用 Trae 这种东西去做单一的东西 ， 单一的东西它的成功率会更高 ， 我并不是说 Agent 未来不好 ，而是在我看来现在的每一环节成功率会偏低 ， 它没有办法解决一些超长的大批量的一些任务 ， 典型的比如说智谱的 AutoGRM， 我当时测试过一个最搞笑的环节是我有个群 ， 比如说群里有一百个人， 我让它去点赞前五个人的第一条朋友圈 ， 这个是
没有问题的 ，但是我如果让它点赞前五十个人， 那第七个第八个人会越来越卡 ， 反应会越来越慢 ， 到了第十个人的时候人已经懵了 ， 已经不知道该点哪了 ，其实就是任务步骤越长它的成功率会越低 ， 对 ， 就是这个问题现在其实很难解决 ， 当你能把这个东西做完了 ， 那就是一个超牛的自动化的 RPA， 或者是能给你干更多事的 ， 这个我觉得才能
真正到达生产级别 。
所以目前其实真的帮到你自己的生产的 Agent 还是 OpenAI 的 DeepResearch？
对 ，因为它在垂直任务里面做得很棒 ， 真这么说那 Cursor 其实也算是一个小的 Agent 嘛 。
Cursor 也算是一个 Agent。
对 ， 如果把 Agent 的定义你别放到通用的 Agent 上 ，其实日常生活中我们已经有大量的 Agent 在使用了 ， 只不过大家可能没感受到那是一个 Agent。
因为你自己会手搓一些工具嘛 ， 那像比如说 Coze 还有 Defy 这种 ， 我理解这两个东西是可以让你在上面自己去 DIY 一些你想要的 Agent 的产品的 ， 就是可能你可以给它一个工作流 ， 像这种你用吗 ？
我在二三年会用 ， 现在已经用得越来越少了 。
你二三年用它就是用它来做一些小工具是吗 ？
对 ，因为那个时候是没有所谓的这种 Cursor 啊这种 AI 变成的产品的 ， 那个时候我想搓东西只能用 Defy 去搓 ， 或者是那时候后面 Coze 出来了 ， 我能在里面去拖各种各样的节点 ，但是我每一个小的插件我还是得人写啊 。
像 Defy 的话你用它去搓东西的时候它是不用编程的是吗 ？ 它给你有一些模块是弄好了 ？
对的 ， 最开始我们是拿它做知识库用的 ， 然后做我们的一个本地的框架用的 ， 它可以在里面接 AI 搜索啊 ， 能接知识库啊等等等等 ，因为它是一个通用性的一个东西 。
你说这个知识库是你之前九圈的那个公司的知识库 ？
九圈的 ，2023 年的时候我们会用得比较多 ， 那个时候最火的是 AI 客服机器人嘛 ， 那时候 Defy 一定是最好的做这种东西的 。
所以你们当时试图给银行或者券商或者卖基金的那些公司做的那个产品你可能就用了 Defy 这个 ？
没有没有 ， 那个没有 ， 那个没有 ，Defy 它只是我们在内部比如说人事啊一些这种知识库我们灌进去 ， 我们就可以自己做了 ， 那种是太工程化的东西还是不会用的 。
那个就是自己开发的 ？
对 ， 我们当时连 LangChain 都没用 ， 全部是自己手搓的工程化的东西 ，因为我们要求追到定制化实在太多了 ，LangChain 还是偏组件化的东西 ， 做的话一定还是自己得定制化 。
所以让你对 Defy 和 Coze 用得变少的东西其实是 Cursor 是吧 ？ 是编程的产品 ？
对 ，是的是的 。
让你可以自己编自己的 ？
对 ， 我其实很讨厌就是在流程里面一个一个点的去写三柱 ， 然后一个一个连线 ， 好麻烦呀 ，因为你本质上你得找到那个东西 ， 你把它拖进来然后给它们去连线 ， 然后你自己要搭一套工作流 ， 那不是我直接手搓一个 ， 我不应该是拿嘴扔进去 ， 然后你的东西给我出来不就完事了吗 ？
就是我跟影刀他们也在聊这个点 ， 就是影刀现在能做一些短链路的 RPA， 就是我能用直接搭一个工作流出来 ， 什么都不用管了 。
影刀是哪两个字 ？
影刀是影子的影 ， 大刀那个刀 ， 就是国内可能是做 RPA 做得最好的一家公司了 ，他们其实也是工作流的概念 。
我现在自己的习惯更多的是想要一个什么样的东西 ， 我可能会更多的直接手搓 ， 除非是一个长链路的一个工作流 ， 比如说我要从这抓个东西 ， 我要它改写成另一个 ， 中间调用 N 个模型来去做一个协同 ，但是现在我更多的会用飞书 ， 飞书多维表格就干了 ，因为那个东西更直观 ，而且本身是可以跟我企业里面的很多数据去打通的 。
飞书多维表格做一个长链路的 ？
非常棒呀 。
比如说什么场景了 ？
我举个例子 ， 我用户我不是爬了很多的数据吗 ？ 我把那个数据导入进去以后， 我要给它们挨个去打标签 。
它是类似什么好评负评之类的这种标签是吧 ？
对 ， 包括你可以把一个图扔进去 ， 用豆包的那个视觉模型去把它的头像的词 ， 我灌的是一个头像进去 ， 然后把它反推出来描述一下这个头像 ， 就是它是一列一列的 ， 每一列后面其实就是工作流 ， 再用 DeepSeek R1 对于之前这个东西做一个描述 ， 来猜测一下这个头像可能是什么性格的一个人， 然后我把这个东西做完了以后， 我再会用豆包的自己的模型 ， 就没有
DeepSeek R1 了 ，因为它那个提示词的遵循不是很好 ， 然后把它再转成一个能用记梦生图的一个 prompt， 再把这个 prompt 用豆包的绘图模型来画成一张图 ， 通过这套方式我用这个头像来推测出它这个人长什么样 。
就你最后给即梦的那个指令 ， 它是一个更偏真实画风的一个人是吧 ？
对 ， 这个其实就是一个非常完整的一套工作流 ， 只是每一个列它都是处理不同的任务 ， 它这个列变成了一个一个的节点 。
那你这个每个列里面写的就是那个 prompt 和输出的结果 ？
是的 ， 前一列就是后一列的输入 ， 后一列就是前一列的输出 ， 同时这一列又变成了后一列的一个输入 ， 这就是一套非常标准的话从前到后的一个工作流 ，而且很好用 。
其实我也用多维表 ，但我没用到这么高级的功能啊 ， 就这个东西你放进去之后它是可以自动化的帮你一个一个去跑吗 ？
全自动 ，而且当你把模板固定下来以后， 你后面每加一列数据 ， 后面东西全是全自动 ， 你什么都不用管了 。
飞书是给你提供了就是官方的接口 ，是直接可以接豆包的那几个模型 ， 即梦 R1 都可以 。
他们有个东西叫做快捷字段还是叫什么字段捷径吧 ， 反正这里面就包含了 N 多的类似于你就可以理解为是一个接口一样的东西 ， 里面可以叫 DeepSeek R1， 可以叫豆包的模型 ， 可以叫智能标签 ， 可以叫轻影的视频生成等等等等 ， 什么都有 。
飞书现在给你这些功能的话 ， 就如果你本身是它的一个付费用户 ，是不是你在额外用这些东西都是不要钱的呀 ？
不要钱的 ，但是那个 DeepSeek R1 他们就是像这种模型涉及到 token 的消耗嘛 ， 这个需要你去绑定你的火山引擎的开发者账号 ， 我从里面扣钱的 ， 这个还不是付费用户 ， 这个免费用户就能用 。
就只要你是有个飞书账号你就可以用 。
是的是的 ， 很爽的 。
那如果我用豆包自己的模型也会算我的 token 消耗吗 ？ 还是就不算了 ？
会啊 ，也会 。 要不然那不就炸了吗 ？ 那我每天跑一万个任务 ， 那不就是白嫖 cost 它了吗 ？ 但是一进去会送你 ， 如果我记得没错的话 ， 送你一百万的 token。
你这个场景倒是挺有意思 ， 你这是自己玩吗 ？ 还是 ？
自己玩 ， 纯自己玩 ， 就是当时因为我在测飞书多维表格嘛 ， 想着这种很好玩的场景 ，但是实际过程中会更多的偏向于生产性的 ， 比如说去把我爬出来的很多东西 ， 然后来给它们打标签 ， 或者给它们做一些转写 ， 或者给它们做一些总结 ， 或者做一些翻译等等等等 ， 它甚就甚在可以跟自动化打通 。
我再举个例子 ， 就是我在今年的三月份 ， 我不是办了一场一起 AI 交个朋友的线下活动吗 ？ 那个活动报名了 2400 个人 ，但是我要挑出 200 个人出来 ， 然后呢这时候呢大家每一个人都是填了很多很多的信息的 ，因为它本身就是全部进多维表格的 ， 多维表格我就直接在它的公司后面插了两列 ， 第一列把它的公司提取出来 ， 第二列把它的职位提取
出来 ， 然后第三列是根据它的公司和职位给它打一个标签 ， 到底是金融领域还是媒体领域还是影视领域 ， 还是什么什么国企的 ， 给它打个标 ， 这样其实我就能非常的直观的看到它是一个什么样的场景了 。
然后你最后可能是按一些比例选的是吧 ？ 就你希望跨界一些 ， 多元一些 。
是的 ， 希望跨界一些 ， 包括后面还有一句话的描述 ，其实这个东西虽然有点不是很好 ，但是还可以说一下， 就是我又用了个 DeepSeek， 然后去把它接进去来分析它这一句话从一分到十分 ， 它想来的意愿有多强 ， 然后又分析了一遍 ， 然后后面又出现一个非常可视化的一个东西 ， 就是非常能提高我的筛选的效率 。
以前这套东西我自己筛 2000 人， 我可能得筛两天 ， 这个非常非常的难 ， 非常非常的恶心 ， 然后呢这一次一晚上我就筛完了 ， 然后同时筛出来这 200 多个人呢 ， 我要给他们分组 ，因为分组也是 ，因为我那个活动里面其实是有一些共创的环节 ， 所以其实跟类似于吃席一样 ， 十个人一组 ， 对 ， 然后我要给大家分组其实也有很多的问题 ， 比如说
得相同背景的人在一组 ， 要不然大家聊不起来 ，不能交个朋友 ， 同时呢竞品不能在一组 ， 比如说某某公司就是非常明确说我不要跟谁谁谁在一组 ， 我们可能会干起来 。
而且会影响交流的氛围嘛 。
对 ， 然后呢还有国企的几个领导们 ，他们得单独拎出来在一组 ， 还有比如说某一个群的群友是特殊的 ， 叫我们 21 群 ， 那是一个特殊的群 ， 这群人呢就一定得在一组 ， 就会有各种奇奇怪怪的规则 ， 这种规则在 200 个人里面 ， 我以前搞这种规则其实挺麻烦的 ，但是多维表格就做不了这事 ， 然后呢其实是我用 O1 Pro 大概推理了 11 分钟 ， 给
我分出来一个巨牛的一个表格 。
就这也是 O1 Pro 的 DeepResearch 帮助 ？
不 ， 这不是 DeepResearch。
就直接让它做 ？
因为 DeepResearch 很简单 ，DeepResearch 的场景是要联网的 ，O1 Pro 是不联网的场景 ， 我两个其实分得非常明确 ， 分组这个事啊 ，也只有 O1 Pro 能干 ，O1 干不了 ， 国内的所有的推理模型都干不了 。
哇 ， 这简直是红楼梦级别的难度 ， 就感觉是贾府要办什么宴席 ， 怎么给安排位置 。
我给过去的规则一共有八条 ，但我觉得这个确实也取决于你用这些工具表熟练啊 。
对 ， 我觉得我知道什么东西能解决什么问题嘛 。11 分钟 ， 对 ， 你刚刚说了 。
我去年五月份干这个的时候 ， 我是拉了我的很多朋友过来 ，11 个人干了两天才把干完 。
这是一个挺好的对比 ， 就是从 11 个人做了两天 ， 变成一个模型做了 11 分钟 。
对 ， 当然不是全职的 ， 大家就是摸鱼的时候帮我干 ，因为 11 个人背景不同 ，他们会去稍微筛人啊 ， 然后想要怎么分组之类的 ， 对比一下这 11 个人很可怕很可怕 。
这些用例我觉得都挺有意思的啊 。
确实都因为都是我自己实际的用例嘛 ， 就是我是一个很懒的人， 我是能不自己亲自干就不自己亲自干 ， 就是任何一个事情如果让我要重复三遍 ， 我就一定会把它 RPA 或者 AI 化 ， 我绝对不会自己干的 ， 太浪费时间了 ，也是太低效了 。
你有一些自己私家珍藏的 AI 工具或者产品吗 ？ 就是我指大家可能讨论的没有那么多 ，但实际上你用的还挺多的 。
比较少 ，因为我的习惯是我几乎不会藏什么东西 ， 只要是我觉得好的 ， 我都觉得很牛 ， 这个选题可能会爆 ， 那我一定会立刻把它去写出来 ， 比如说海螺的 AI 的克隆 ，因为当时所有人都在说声音克隆这个事其实做得都不好 ， 没有一个能达到配音级别的 ， 然后海螺 AI 的在海外那声音一出来我就看到了 ， 看完我立刻觉得这个东西非常牛 ， 然
后呢我就直接把它推了一波 。
他们声音克隆其实 23 年的时候就做得也挺好了 ，因为他之前有一个产品他没有怎么推起来 ， 就是那个海螺问问 ，但海螺问问里有一个功能其实挺有意思的 ， 就是 。
那个克隆声音 ？
对 ， 克隆声音 。
因为 23 年我帮他们推了一波 ，因为我当时有一个粉丝 ， 她的老公去世了 ， 她也想用这种数字生命的这种东西 ， 当时她想跟他语音对话 ，因为她还有两个孩子 ， 孩子们还是希望语音对话嘛 ，23 年年底的时候 ， 当时就是跟海螺问问的那个 PR 比较熟 ， 当时我在各种白嫖 ， 想看看有没有谁家的语音方案能帮我解决这个粉丝的这个问题 ， 然
后当时海螺问问他们的语音确实不错 ， 同时呢他们 PR 觉得这是一个非常棒的一个点 ， 这是很有人文意义的 ， 于是呢他们就帮我做了 ， 我找粉丝呢要了 90 秒的音频 ， 然后得到的效果呢 ，他的原话是七分像 ，但是已经很不错了 ， 我不指望他能达到我老公百分之百的水平 ，但是已经达到百分之七十 ， 我的两个孩子也非常的感谢 ， 这个就是
当时海螺的那个点 。
因为当时那个功能我们办公室其实很多人试过 ， 就有的人会特别特别像 ， 连语气都非常像 ， 语气语速和那种停顿都非常像 ，但有的人就不是那么像 ，但总之来说当时那个效果我觉得已经还挺惊人的 。
对 ，但是那个有个问题 ， 当时海螺那个问问它只能去克隆你本人的声音 ，因为你克隆的时候是要录音的 ， 我帮我粉丝做那个其实是走了内部特权的 ，是没有经过录音的 ， 直接进后台的 。
它其实产品上可以给你放开放录音 ，但这样的话就会有一些隐私和版权的问题 。
但是在国内是做不了的 。
对啊 ， 就我觉得这有些风险嘛 。
所以去年我之所以说海螺那个克隆是因为它上的海外版 ， 所以是可以克隆任何人的声音的 ， 这个对于创作者非常的有用 ， 很多的创作者 ， 特别是 AI 视频的创作者 ，是需要一些很棒的配音的产品的 ，但是传统的所有的 TTS 的产品都到不到配音的级别 ，但是他们的可以 。
你要说私藏的珍藏的还真的几乎没有 ，但是有一些很好玩的东西 ， 比如说还有个叫 Wiggle 的一个产品 ， 比如说我把你拍下来 ， 就是拍了一段视频你在里面去跳舞 ， 我可以比如说用特朗普就一张照片 ， 能把你中间的这个人替换掉 ， 然后最近有个那个国学 ， 我不知道你可能看不看 B 站 。
我知道 ， 就是什么古人来骂你 。
对 ， 古人来骂你 ， 就是用那哥们的视频 ， 然后把它变成了无数个古人， 那个其实就是 Wiggle 做的 。
这个是一个中国团队还是 ？
这是一个中国团队 ，但是在出海做 。
那他们团队是在国内还是在海外啊 ？
这个我还真不知道 ， 我跟他们完全不认识 ， 只是我觉得他们的产品很好玩 ， 我一直在用 。
就是现在视频平台上基于就你刚刚说 Wiggle 这个做的非常多 ，有好几个系列 ，有一个是什么叫谁谁得了 MVP， 然后还有一个是叫怎么怎么样 ， 为什么不找你自己的问题 。
这种东西它就是会很出圈很火 ，因为它真的是娱乐性很强的 ，但是大家可能不知道这个东西是 Wiggle 做的 ， 它最开始反正也没想着去做工业化的动物的替代 ，因为之前有个产品叫 Wonder Studio， 它是想做工业级别的影视化替代 ， 就是你需要先传一个模型上去 ， 那个模型的谷歌绑定还得按照他们的标准来去做 ， 然后再去替换视频里面的一个人， 那个效果确实
还不错 ，但是那个太难了 ，Wiggle 牛就牛在它非常的简单 ， 一个视频一张图我就能替 。
挺有意思的 ， 我估计你们现在接触的产品肯定是最多最新的 。
这个也不新了 ， 我在 23 年 2 月份的时候就推过一次 ， 那时候他们刚上线 ，2024 年的 4 月 1 号 ，他们发的 2.0， 我去推过一次 ，因为我觉得很好玩 ， 那篇爆了 ， 那篇十万加 ， 那个时候其实就已经很有趣了 。
产品变迁1:51:49
我也看了一下就是你最开始写 AI 的时候一些文章 ， 就 23 年的时候其实你就写过 AI 工具大全 ， 然后我找出来看了一下， 我觉得还有点恍若隔世 ， 就你当时的一个分类 ， 对 ， 就是有什么对话式 AI、 图片 AI、 视频 AI、 音频 AI。
我为什么还会分一个文章 AI， 我为什么会分这个东西 ？
对 ， 就是有这么个东西 ， 为什么我说会有这种恍若隔世的感觉 ， 比如说这个 Bing 对吧 ， 就微软的那个 New Bing。
就已经不行了 。
就已经没有什么人讨论了 。
没有了没有了 。
还有一个公司就是那个 Jasper。
Jasper 倒闭了吗 ？ 我记得 。
Jasper 没倒闭啊 。
还没倒闭呢 。
没倒闭 ，但是它上一次就是引起比较多讨论的新闻 ， 那都已经是 23 年 9 月份的事了 ， 就是因为它之前的估值是到了 15 亿美元 ， 然后 23 年 9 月份的时候就是海外有报道说它 down run 了一些 ， 就它的估值降到了 12 亿美元 ， 然后也裁了一些人什么的 ，但它确实这个公司后面怎么样了 ， 我也不知道怎么样了 。
我也没关注它了 ，因为它本质上， 它甚至比我当年的那个套壳还套壳 ， 它其实当时我印象非常深刻 ，因为我当时在做我们自己那个产品的时候去研究过 Jasper 的商业模式 ， 当时 GPT-3 的时候其实很难用 ，GPT-3 的 API 刚出来的时候非常非常难用 ， 然后大家也不知道该怎么去调 Prompt， 那时候 ChatGPT 也没出来 ， 就是纯 API 的 ， 然后 Jasper 呢其实是帮把他们的东西是直
接做了一层包装 ， 然后给大家能用 ， 对 ， 那时候因为 ChatGPT 没有出来 ， 所以大家呢想用一些 AI 营销的东西呢去它那边生成其实效果最好的 ， 它其实是最懂品牌营销这块的一些文案的生成的 ， 它确实生成的质量会比别人的高 ，但是它也没有什么工程化的东西 ， 那甚至就是一个一个的小模板在那 ， 你自己选 ， 那其实到了后面它的智能上限越来越高的时
候 ， 我说实话品牌营销这个它不算是一个垂直行业 ， 它其实是更多的被嵌入在不同的行业里 ， 它并不像金融医疗这种专业型的知识更有护城河 ， 所以 Jasper 最开始确实活得还不错 ， 到了后面呢大家可能更多的只用 GPT-4 啊 ， 用更多的一些其他的东西就可以替代掉了 ， 那为什么要付钱来用你这个东西呢 ？
不过它的近况其实我不是特别了解 ， 我看了一下就是 25 年、24 年其实还是有一些营销行业的人他会去 。
他会在用 。
对 ， 会提到这个 ， 会去测评什么的 。
这个东西我确实有点恍若隔世 ， 真的 ，Jasper 哇 ， 这是我 2023 年当时我在做我的金融产品的时候一直在研究它的商业模式 ，因为它的商业模式跟我那个东西非常像 ， 大家都套壳嘛 ， 都是垂直领域的套壳嘛 ， 只是我套的是金融行业 ， 我做了一些工程化 ， 它套的是品牌营销 。
对 ， 我们可以看看就是你当时写的这些东西里面哪些是还在用的啊 。
首先是对话式 AI，New Bing，ChatGPT， 我为什么要放文心一言 ？ 对 ，因为这个是不是 3 月 7 号 ？
那很早 ，23 年 3 月 7 号 。
确实它国内没有别的 ， 文心一言但是是 3 月 16 号 ， 第一次上映是国内第一个上线的 AI 对话式 AI，Chatbot 的产品 ， 这是中国唯一一个 ， 难怪哦 ， 这是我 3 月 17 号写的文章 。
对 ， 你当时写的还是这个东西将于 3 月 16 号正式召开发布会 ， 然后与大家见面啊 。
OK。
当时它是有一个预告 。
对对对 。
国内大语言模型的希望 ， 就我觉得挺有意思的 ， 就是你看一些以前的东西其实才过了也就不到 48 个月吧 ， 它那个行业确实变得很快 。
那个真不是我吹 ，但是确实就是国内大模型的希望嘛 。
对 ， 可以看一下哪些是你现在还在用的 。
ChatGPT 不错 ，ChatGPT 肯定是一直在用的 ， 全球最火的这个没毛病 ，Virtuality 现在还在用 ，Stable Diffusion 现在依然在用 ， 然后 DALL·E 2 变成了 DALL·E 3，但是 DALL·E 3 自从 2023 年更新以后再也没有掉帧 ， 那时候它刚出来的时候还是非常火的 ，因为它最牛就是它的语义理解 ， 这是全世界语义理解最好的模型 ，但是后面几乎就不行了 ，因为它再也没迭代过了 ， 我们还是蛮期待 DALL·E 4 的 。
对 ， 就是大家也是在催 OpenAI 说让它要去搞搞这个 。
DALL·E 3 的那个审美实在是太烂了 ，在 2023 年还是勉强能看的 ， 到了 2025 年就真的是掉队掉得有点过分了 ， 这个产品也 。
Lobo AI。
对对对 ， 这个当时是类似于就是现在的 Libiliu 或者是 Sivitai，Sivitai 其实也做了在线的 SD 生成嘛 ， 它当时是微调了一个模型 ，但是现在其实也掉队了 。
这个 Lobo AI 也是自己不做模型是吗 ？
对 ， 微调 ， 它其实就是 SD 当时谁都能调的 ，SD 一定 。
对 ， 它开源的 。
它开源的 ，而且我都能调 ， 它的要求很低 ， 所以当时出了很多模型的微调的一些工具或者产品 ， 它们有自己的一些风格 ， 比如说国内会有人出国风的风格 ，有人出动漫的 ，有人出素描的 ，CG 的 ，但是它这个东西其实并不是自己非常深的护城河嘛 ， 最后其实剩下来的是两家社区型的产品 ， 一个 Sivitai， 一个 Libiliu。
而且 Libiliu 这种它也是有点行业属性吧 ， 就是给那个比如说营销啊 、 广告设计这些人用的多 。
对 。
文心一格 。
生成式 AI 产品这个应该是最恍如隔世了 。
文心一格你现在应该是没有用了是吗 ？
还有人用它吗 ？
别人我不知道嘛 ， 就是说 。
我不用我不用 。
然后是那个视频生成的 AI， 这个确实是挺恍若隔世的 ，因为你当时写的这些东西 。
全是数字人那个时候 。
对 ，是现在这些主流的视频生成产品都还没有出来的时候 。
对 ，但是 DID 我印象非常深刻 ， 那个时候是汉卿他做了一个 AI Talk，AI Talk 它是用 DID 做的 ， 然后左边是马斯克和乔布斯的对谈 ， 两个人在太空里面 ， 那个当时在 3 月份的时候超级爆 。
我想起来了 ， 我有印象 。
那个应该是只要是 AI 行业的人应该都做过 ， 那个是全世界第一档所谓的 AI 原生式对话的一个节目 ， 就是两边都是数字人， 对 ， 然后两个人去聊一些非常有意思的话题 ， 就是 AI Talk。
AI Talk 后来还有内容是吗 ？
有 。
它就是在那个视频号上是吗 ？
视频号 、B 站都有 ， 前几天汉卿还开了一个音乐的节目 ， 那个音乐节目是皮卡丘的一个音乐 ， 然后做得非常牛 ， 那个也爆了 ， 那个也是几万赞也爆了 。
白色皮卡丘 MV。
对 ， 你可以看到它的对口型跟当年这个完全不是一个级别的 ， 主要看这个人， 这是数字人， 纯粹的数字人。
那这个很真实 。
对 。
表情也都很真实 。
这个是季梦的对口型的大师版 ， 就是前段时间非常火的 Omini Human-1，是那个模型 ，他们放在季梦上上线了 ， 对口型基本上像秒杀全世界所有的产品 。
以前最开始黑镇火的时候也是对口型对吧 ，有段时间 。
黑镇最开始火的时候是那个美美啊 ， 美美说中文和那个 。
对对对 ， 就是说中文英文的那个切换 ， 什么赵本山说英文 。
是是是 。
它这整个人物都是季梦的模型生成的吗 ？
它这个里面分很多个步骤 ，有人脸的部分 ， 它的底图全是 Midjourney 生成的 ， 然后有人脸的这种对口型的部分全部是用季梦的对口型的大师版 。
就是它是发挥不同视频生成模型的优点 ， 然后给它结合起来对吧 。
DID 现在已经没人用了 ，因为当年他们做的近代照片就是对口型这个东西 ， 我们称为照片说话 ， 那个时候只有它在做 ， 到后面就彻底掉队了 。
对 ， 后面很多人做 ， 包括阿里当时后面也出了几个 ， 效果还挺好的 。
对 ， 阿里当时我不知道他们为什么上了通义千问以后再也没推过了 ， 就是他们最开始 Bing MaYong 说话什么东西的 。
大概是 23 年底 24 年初的时候 。
对 ， 现在不知道他们可能重心全放在千问上面了吧 ， 这个彻底没了 。
Sensasia。
我都没听过它 ， 它甚至比 DID 没落得还要快 ，Felicker 也是 ， 这个更快了 。
对 ， 就是你当时写的上啊 ， 然后到下的话就开始音频 AI 啊 ，有些还在用的吗 ？Merf。
一个都没用了 ，Merf 没用了没用了 ，Refusion 这个也没用了 ，Form 也没用了 ， 这个音频已经彻底失败了 ， 音频现在的王是 ElevenLabs，ElevenLabs 那时候还不在 。
对 ，但 ElevenLabs 其实在 23 年可能下半年吧 ， 我觉得它就已经挺主流的 ， 就或者说是这个领域挺 top 的 。
那个时候我第一次写 ElevenLabs 是 2023 年的 11 月份 。
海螺的 AI 做的也不错 ， 就 Minimax 的音频做的也不错 。
是的是的 ， 然后那时候豆包什么的也都开始起来了嘛 ， 然后语音克隆这一块就开始牛逼一些了 。 文章 AI， 这是啥呀 ， 我为什么会在写这个东西 ，在我看来现在它就不应该有这个单独的分类 ， 我其实前段时间又发了一个 2025 年的版本 。
那我们可以对比看一下啊 。
你可以对比看一下 。
这个里面倒是有一个产品 ， 就你当时 23 年 3 月写的这个里面 ，有一个产品我觉得还是很多人肯定在用 ， 就是 Notion 啊 。
Notion 肯定的 。
对 ， 它本来也不是这一波才起来的 。
是的是的 ，Notion 它就本身它有点像夸克技术 AI， 它把它放进去 ， 它稍微有点降温打击 。
2025 年最好用的 AI 产品大全推荐 。
对 ， 这个我就没做整个的图了了 。
你现在的这个分类就跟之前 23 年很不一样了 。
完全不一样 。
AI Chat、AI 搜索 、AI 编程 、AI 绘图 、AI 声音 、AI 音乐 、AI 视频 、AI3D。
对 ，其实分类就不一样了嘛 。
就说明行业还是变得挺快的 。
变得非常快 。
包括 Chat 和搜索其实现在基本上我觉得主流的 Chat 产品也都是可以满足你的一些搜索的需求的 。
是 ，但是我还是会把它分开了 ， 对 ， 分开了 ，因为它们的产品形态还是确实不太一样 ， 这个我还写过一个 2023 年的版本 ， 就是那个是 2023 年的年初 ， 然后 2023 年的年底 ， 然后再加上 2025 年， 这三个对比起来其实还是有点意思的 。
对 ， 可以看到这个行业的变化 ， 比如说像在 23 年的版本里都是没有豆包和腾讯元宝的 ， 我就说 23 年年初的那个版本啊 。
是的是的 。
因为那个时候百度是起步最快的嘛 ， 跑得最快的中国大厂 ， 那豆包和元宝尤其是元宝在春节之后啊 。
对 ， 就是 DeepSeek 加上最高质量的 AI 搜索一次崛起了 。
Perplexity。
是的是的是的 。
编程 。
编程 ， 编程其实也是 Claude 3.5 更新以后才彻底崛起的版本 ，因为那个时候 Cursor 都不咋地嘛 ， 然后纯粹是靠着 Claude 3.5 的 API 接入才一一起崛成的 ， 整个行业起飞的 。
因为你这个里面写那个 Trae 你是最爱用的嘛 ， 所以 Trae 已经超过 Cursor 是你最爱用的 。
对对 ， 它确实是我最爱用的 ，因为道理很简单 ，Cursor 非常的专业 ，但 Cursor 它要钱 ， 然后确实不要钱 ， 现在可以白嫖 3.7， 那我当然爱用嘛 ，而且它有个很大的一点是我还是喜欢中国人做的产品 ，因为它的原界面是原生中文的 ， 我的英文非常差 ， 然后 Cursor 呢更偏向于传统的 IDE， 里面是要做汉化插件的 ， 然后有的地方还没法汉化 ， 我其实不是特别的喜欢用
。
所以 Trae 你肯定是用着更顺手的 。
是的是的是的 ，因为我得叠个甲 ， 就是我不是专业的开发 ， 所以呢我用不到几千行的那种大的项目 ， 更多是一些搓一个小插件 。
然后是绘图这块 。
绘图 ， 季梦 。
有点别的 。
季梦 ， 可图 。 可图真的做人像会非常非常的牛 。
快手的这个可图和可灵它就是一个团队做的是吗 ？
在大的团队架构下是一个 ，但是一个是视频模型 ， 一个是图片模型 ，其实还是分成两个小的团队 。
然后还是 Midjourney。
对 ，Midjourney。
这个也是一个算是从 23 年到 25 年啊 ， 就穿越了啊 ， 还是大家在用的一个东西 。
他们要发 7.0 了 ，但是 7.0 从 12 月份就说要发 ， 等到今年 3 月份了还没发 ，他们太能搁了 。
然后是那个 Libiliu。
Libiliu，Libiliu 确实你要想在国内现在玩 SD 的话 ， 你要么就玩 ComfyUI 的本地化部署 ， 要么不如直接去 Libiliu 上在线跑就完事了 ， 里面有最多的私有化的一些 LoRA 模型 。
对 ， 然后就是声音这块 ， 第一个写的是海螺 。
海螺真的中文非常非常的强 。
对 ， 包括你最近测 OpenAI 的那个中文 ， 它也是不如海螺 。
就是任何所有的海外产品在讲中文的时候 ， 总是有一种奇奇怪怪的大佐感 。
就是有点像外国人说中文 。
对 ， 就是外国人说中文就是它是这种口音的 ， 那就感觉让你很不一样 ， 所以还是得海螺 ， 海螺说出来才是真正的中文嘛 。ElevenLabs 也是 ， 大佐感比那个 OpenAI 还要强 。
然后音乐 Suno。
对 ，Suno， 然后还有国内的就是抖音的就是海绵 ， 确实是为数不多 ， 海绵跟天宫算是做得不错的 。
对 ， 天宫这块也做得比较多 。
那视频就是国内屠杀 ， 对 ， 可灵 。
可灵海螺 。
唯独 Pixverse， 之前还没有 AI3D，AI3D Tripo、 混元 ， 再加上微软的一个开源的 ， 现在可能也不错 ，但是现在主流的大家玩的最多的还是混元 、Meshai， 然后混元那个 Tripo， 就是还有这几个 。
对 ， 那个 Meshai 也是中国团队做的 。
Meshai， 胡彦明跟他之前在剧组里面还见过一面 。
其实你这个里面很多自解 ， 你发现没 ， 就 25 年这个版本里面如果统计下的话 ， 这好像每一个门类都有自解的产品 。
我都没注意 ， 豆包 。
比如说豆包这是自解 ， 搜索里没有放自解的 ， 然后编程的话这个 Trae 是自解的 ， 绘图季梦是自解 ， 声音 ， 声音没有放 。
没有 ， 声音 。
音乐海绵音乐 。
海绵自解的 。
海绵音乐也是自解的 ， 然后视频里面 。
视频也没放 ， 视频因为那个季梦稍微有点 。
你还是觉得它图像能力更强一点是吗 ？
它的视频做得很早 ，但是现在迭代得有点慢 ， 可能跟那个主流的 top 级的可能还有一点点的差距 ，他们需要再迭代一个新版 ，因为他们新版确实已经有一段时间没迭代过了 。
3D 的没放 。
3D 因为自解没做 3D。
对 ， 这不是它的重点吧 。
对 。
腾讯确实我也是听人说混元 3D 挺好用的 ， 就可能跟它做游戏这些相关 ， 它有些这方面的积累也有些需求吧 。
然后如果现在其实还可以分 ， 分为开源闭源的 ，但是就实在是分不动了 ， 开源闭源的其实还是可以分很多的 。
对 ， 所以这个就是对比来看 ，其实真的差不多就是两年的时间 。
两年的时间天翻地覆 。
对 ， 行业就会变了特别多啊 ，而且你自己用它的方式可能也变了一些 。
完全变了 ， 当年哪想过会有 DeepResearch 这种东西出来 ， 会有 O1 Pro 这种东西出来 ， 当年在没有推理模型之前 ， 那个推理模型 O1 是 9 月份发的 ， 我是可能 7 月份才知道有他们有强化学习这条东西的 ， 才开始去研究这一块东西的 。
一般是它用 RL 或者 SFT，SFT 就是监督微调 ， 就是它强化学习监督微调 ， 一般这两种手段都会上啊 。
对 ， 反正就是我是那个时候才知道有这个东西 ， 然后才开始去研究的 ， 然后才发现这个东西原来很牛 。
那你这个信息还是非常的发达呀 。
对 ， 没想到 ， 就是这个行业变得太快了 ， 就是很多东西都是纯粹的靠现学 ，有的时候这个东西出来我都不知道它能干啥 ， 然后得快速度测试 ， 然后极端性的在最快时间去测试 ， 甚至一边学习一边测 ， 然后才能最快速度出个解读 。
其实也是我最后想跟你探讨的问题啊 ， 就是你会觉得现在 AI 行业有这么多新的东西 ， 变化这么快 ， 会让哪怕是你都感到焦虑吗 ？
未来2:05:51
因为我觉得有挺多人肯定是会有一点焦虑的 。
我的焦虑其实不在于这个 AIB 进化太快了 ，AI 进化的快是快 ，但是我其实一丁点都不对于它来说不焦虑 ， 原因很简单 ， 你只要不要抱有那么害怕的抵触情绪 ， 你在你的工作中把它用起来 ，其实你就能跟上这个时代 ， 你就 OK 了 。
我更大的焦虑是来自于自媒体的一个焦虑 ， 就是现在 AI 虽然进化得很快 ，但是你会发现它越来越像精英化去了 ， 越来越像是普通人无法理解的地步去了 。
为什么会这样了 ？ 这好像和更多人用 AI 的趋势是背离的 。
就像我举个例子 ， 就是从去年 O1 出来之后， 大家都把整个的精力全部放在了代码 、 数学 、 逻辑等等上面 ， 它跟普通人我坦诚的讲没有什么关系 。
那你可能我理解你这个讲的应该是 OpenAI 的重点 。
其实国内都一样 ， 包括 Kimi 也是 ，Kimi 智谱的 Zero 其实大家都是卷的会越来越精英化 ， 包括编程其实也是 。
但是我觉得国内可能是两种都有吧 ， 就普惠或者说让更多人用 AI 的这一部分也是有的 。
是会有 ，但是它已经在我看来它不太像 ，因为说实话 AI 这个东西本身在我看来会跟大众是天然性的有一些距离的 ， 真正的大众需要的是普通老百姓需要的是什么呢 ？
其实是需要生活场景和娱乐场景 ， 这个才是真正的能进到很多人除了工作之外， 我说除了工作之外， 工作场景当然了 ， 你是要解决问题的嘛 ， 那对于大多普通人来说 ， 下了班了一天的非常累 ， 谁还去做工作嘛 ， 谁回家自己没事写个 PPT 嘛 ， 做个文档 ， 做个研究嘛 ， 大家更多的是娱乐和生活 ， 所以才是你看我们这么多的超级 APP， 更多的是外卖 ，是抖音
，是各种的什么微信啊 ， 然后一些哔哩哔哩 。
一种是生活类的 ， 一种是娱乐陪伴类的 。
对 ， 所以你看这个才是真正的能进入到大众生活里面去的东西 ， 包括王者荣耀 。
或者说它的人群够广吧 ， 所有人都需要这些 。
对 ，但是现在的你看我们的 AI 其实越来越多的是往一些科研呀 ， 往一些研究 ， 往一些更多的精英化的地方去的 ， 它其实并没有在娱乐或者这种领域去有一些非常大的体量的东西出来 。
我其实自己会有两个原因是这么认为的 ， 第一个点是我们的硬件设备是没有变 ， 我们整个的入口是没有变化的 ， 我们到现在还是在手机 ， 你一旦是硬件入口没有变化 ， 你再怎么做其实大家的习惯是被固定的 ， 你很难会超出手机之外的一些范畴 。
对 ， 上一次我们和宇森老师他也说到这个点 ， 就是说因为其实之前的一些超级 APP， 当然微信这种可能是刚需啊 ， 它是一个通信的刚需 ， 比如说像抖音 ， 像一些其他的视频平台 ， 或者是一些游戏 ， 你当时王者荣耀 ， 它都是帮你杀时间的 ， 都是 kill time。
但是 AI 本质上是帮你节省时间的 。
对 ，但是当你的终端还是手机的时候 ，因为已经有一些那么成功的应用 ， 你的新的应用想去跟那些以前的应用 ， 比如抖音啊 ， 这些微信去抢时间是很难的 ，因为时间已经被占的比较满了 。
对 ， 这个其实就是为什么我自己做了十年产品 ，但是我不太敢做 AI 产品的原因 ， 所以这就是我觉得第一个点就是整个 AI 硬件这一块 ， 它没有太大的一个颠覆 。
就 AI 眼镜这些你觉得它还没有到一个拐点对吧 ？
太早了 ， 它们远远没有办法替代 ， 就是我非常看好 AI 硬件 ， 包括我自己在今年的很多的一些研究 ，以及跟各大厂商接触的这些节奏 ， 会更越来越多的往硬件上去偏 ， 甚至我家里买了非常多的 AI 陪伴玩具 ， 虽然有些东西我觉得是纯粹的智商税 ， 花了大几万块钱去买 ， 然后还有很多朋友为了搞那个三万块钱的那个陪伴机器人， 我买不起 ，但
是我的券商的朋友为了调研去买了 ， 我让他们给我寄过来 。
三万块的陪伴机器人是哪一款啊 ？ 卡修推的 。
这个 3000， 为什么我会印象这么深刻呢 ？ 这就是刚才我也提到的有些很嘚嘚玩意儿 ， 这个是我让 AI 套个汉奸 ， 我拜托它从日本 ， 它常驻日本 ， 从日本回来给我带了一个这个玩意儿 ， 花了我三千块钱大洋 ， 买回家以后它的唯一作用就是我摸摸它的时候它会哼唧哼唧 ， 它连话都不会说 ， 它就会哼唧哼唧 。
对 ， 它不会说话 。
三千块钱 ， 摸摸哼唧哼唧 ， 我当时觉得是我的问题吧 ， 我不需要情感陪伴 。
有一次我去找新声像的张伟 ， 就新声像的创始人， 我去的那天刚好他买了一个卡修的这个 AI 宠物 ， 刚好到了 ， 确实就是比如说我们俩在那说话的时候 。
它会哼唧哼唧 。
它就会在那哼唧哼唧 ， 然后它也会动 。
它只会在上面蠕动 。
对对对 ， 反正还是挺可爱的啊 ， 就类似这种东西吧 。
对 ， 第一天觉得挺可爱 ，因为它还有性格 ， 为了下它那 APP 我花了我四个小时时间 ， 那个 APP 巨难下， 然后说有性格迭代 ， 第二天第三天没什么变化 ， 第四天终于接受了一个新的哼唧哼唧的声音 。
所以它还是有点成长 。 你觉得这个东西对你来说没什么吸引力吗 ？
我说它有什么用 ， 可能我也在 POA 自己 ，因为人家卖的那么好 ， 那确实就是我不是目标用户 ， 所以导致我本来想三千块钱买来 ， 然后我做一个选题的 ， 最后选题我也没发 ，因为我确实我没有办法理解 ， 我没有办法理解我写了干啥呢 ， 我觉得如果你能对话一下还是可以的 。
但我觉得不对话就是它的特点 。
对 。
这就是它的还挺特别 ， 或者你甚至可以叫产品设计挺聪明的地方 。
因为我其实很爱养小动物 ， 我养过三只猫 ， 养过蛇 ， 养过仓鼠 ， 各种都养过 ， 猫后面我把它送走 ， 就是因为我有过敏性哮喘 ， 所以猫猫过敏 ，其实我希望它能给我带来是当年猫的那种感觉 ，但是确实我对它的预期过高了 ， 它现在只能达到猫的三分之一 ， 甚至它的主动的交互其实也是比较弱的 ，因为宠物的有很大的一点是可以主动的
触发去交互 ， 那它其实全是被动的 ， 然后偶尔就是没人理它的时候 ， 它会哼唧哼唧一下， 然后让你去摸摸它 ，而且交互的方式也比较单一 ， 然后蠕动的方式也很单一 ， 它还不会跑 ，不像当年我还买了另一个 ， 就是它那个小桌面的机器人， 我忘了是哪一家公司的 ， 它至少是能在桌面上跑起来的 ， 还会给你变表情的 ， 还能跟你对话的 ， 它的
交互的范围会比较大 ， 它能在桌子上面到处跑 ， 这个点我觉得还是比那个玩意儿会 ， 它不会动 。
对 ， 那说回来就是你觉得 AI 硬件也没有到一个全面的拐点 。
对 ， 包括眼镜也是 ， 眼镜闪击 。
你是试了哪些啊 ？
闪击 ，Rockhazik 的 ，Rockhazik 的 ，但是它那个新的 AI 眼镜没出来 ， 它之前一直说的是 AI Lite，AI Lite 我也弄了 ， 然后闪击我试戴了朋友的 ， 然后还有那个 Linear V3，Linear V3 是我预购了 ， 然后我朋友那先到了 ， 我拿过来试了一天以后就退了 ， 确实还离我们想象的预期会比较远一些 ， 包括雷朋也是 ，因为雷朋呢其实他们的刚需是我朋友像三文乔一他们那种拍第一人生的视频
的 。
你说的就是 Meta Ray-Ban 是吧 ？
对对对 ， 雷朋那个 ，因为它是唯一一个能在跟我们眼镜一样的水平线上去拍的 ，以前我们想拍这种角度的视频 ， 我是得嘴上叼一个相机 ， 然后竖在这这样拍 ， 就是很傻而且也说不了话 ， 那那个是可以 ，但是那个东西我确实没有太多拍短视频的需求 ， 所以呢不是我的刚需 ， 眼镜可能我未来会更多的去看一些它的特点 ，但是我对于屏幕的刚需还
是会比较大的 ， 类似于光波岛或者那种上面有个至少绿色的一些能导航这种东西的需求还是比较大的 ，而不是拍摄 ， 拍摄有一些需求但不是那么刚需 ，但现在这个做的也没有很好 ，而且续航也不是那么的好 ， 跟 AI 的互动的主动触发也很弱 。
所以你觉得就是在没有新的硬件的情况下， 然后你觉得现在没有看到 AI 产品在真的进入生活的层面有很大的进展 。
对 ， 没有 ，DeepSeek R1 它是把我们整个的群体扩大了 ，并没有在任务上突出一些东西 ，但是你其实普通用户它需要的任务就那么多 ， 对 ， 你其实很难再往下去做深入了 ， 大部分的东西普通用户已经足够用了 。
这是你说的就是你担心 AI 变得越来越精英化的其中一个原因 ， 还有一个是什么 ？
还有一个原因就是阈值变得越来越高了 。
就前面也聊到过 。
就是大众对于这个东西已经不感冒了嘛 ， 它其实是变得越来越精英化 ， 导致我作为一个自媒体 ，因为这个话题咱们其实从自媒体焦虑其实聊过来的嘛 ， 那其实变得越来越精英化 ， 它跟普通用户的一些交互用法没有变得更多 ， 普通用户可能会越来越不关注他们 ， 同时他们的阈值也会变得更高了 。
然后我想问一个就是跟刚才我们说的这个行业的一些感受相关的一个问题 ， 就是前面也提到的你为什么自己不创业 ，因为又做过产品 ， 然后又对 AI 的技术的边界能力比较熟悉的人， 我觉得还是现在大家挺喜欢的一类创始人的或者创始团队的画像 。
很简单 ， 就是我出来干啥嘛 ， 对吧 ， 首先我没有技术背景 ， 动不了模型层的东西 ，在这一块呢就说实话没啥护城河可言 ， 那你做到后面又变成套壳了 。
那你可以找合伙人啊 ， 你是完全没想过还是你想过 ？
想过 ， 这个东西其实还是刚才那句话 ， 我如果想出来创业 ， 我肯定不会想做一个很小的东西 ， 就大家的梦想都是做过那样盘子的 ， 对吧 ， 我好歹也做过几百万用户的产品了 ， 那我肯定还是想做一个在 AI 这个时代稍微大一点的东西 ，但是在现在这种手机硬件没有变化的情况下， 我究竟该做什么方向才不在大厂的射程之内 ， 才能保证我
有一定的护城河 ， 让我能有饭吃 ， 才不骗投资人的钱 ， 能把这个事给耗下去 ， 我不喜欢烧 ， 我也不想去烧投资人的钱 ， 拿来钱说我对这个东西没有把握 ，但是我跟你说的很有把握 ， 我先你给我钱一千万我来试一试 ， 我不想干这样的事 ， 我其实是希望自己有一点的成功率 ， 我有这个信心以后我才会愿意出来 ， 说实话我看不到任何机会
。
你曾经想过是在什么阶段 ？
其实每一个阶段我都想过 ，2023 年的 7 月份我其实就想过 ， 那时候我们做了一个金融产品 ， 然后到了后面我出来了 ， 觉得这个东西不行的话 ， 我在想要不要做一个类似于通用性的一个东西 ， 然后可能类似于就是当年 AutoGPT 的那种东西 ，也是 urgent 的方向的 ，但是想了想没做 ，因为在我们看来这个东西它还是太娱乐性了 ， 太不生产性了 ， 然后呢到了后面看到
豆包一骑绝尘 ， 看到 Sora 火了 ， 然后再看到后面的时候 ，其实我当时就是没有任何信心我能出来了 ， 我在想当一个 KOL 还是挺好的 ， 对吧 ， 就是做一些自己擅长的事情 ， 没必要在自己明显不擅长的地方 ，而且是我没有学术背景 ，也没有什么资源 ， 纯靠一个脸去画圆 ， 然后能得到大家的一些钱 ， 把这个钱到时候烧完 ， 然后败了干嘛呢 ，因为也确实看不到什
么好的机会 ， 就是这个时代在我看来它跟移动互联网 ，因为我也经历过移动互联网那个时代 ， 虽然它是后半程 ，但是不是 28 开了 ，而是 99:1 开 ， 就是成功的概率变得越来越低 ，因为 AI 可能本质上它是一个精英化的一个东西 ， 甚至是像巨头垄断性更强的一个东西 ， 你手上有资源有钱 ， 数据 、 算力 、 人才密度 ， 字节为了挖人， 实习生都能开出那么高的
价格 。
对 ， 它实习生一天的工资比你 ChatGPT Pro 版本一个月的订阅费还贵啊 。
不止啊 ， 我知道的是一个月的实习生能开到一万以上了 。
我说它一天 。
对 ，是的 。
它最贵的实习生一天好像是两千块的工资 。
是的 ，是的 ， 非常非常恐怖 ， 我说这个怎么比嘛 ， 就是这帮大厂现在在为了抢人是可以把一些初创团队的管理层给挖空掉的 。
其实相当于收购团队了吧 。
对啊 ，在人才上你比不过 ， 靠着信仰来拼 ， 算力上你也没有 ， 数据不管是垂直领域的数据还是通用领域的数据 ， 你完全没有跟大厂竞争的这种资源 ， 所以呢其实我是非常悲观的 。
那你平时因为姐姐接触很多创业团队嘛 ， 那你的悲观和对方的这种乐观在一起会产生什么碰撞啊 ？
我见过的很多其实都是至少在私下里跟我聊的都是咋办呀 。
就是创业的艰难的一面是吧 ？
对 ， 创业大家都很艰难 ， 然后呢确实会有一些东西跑出来了 ，但是跑出来大家也会想我明年的饭在哪 ， 如果大厂进来了我该怎么办 ，也会有很多这样的东西 。
不过现在的融资环境确实比之前要活跃 。
融资环境那确实是比去年要好一点了 ，但是你跟移动互联网那种时代那差距太大了 。
最后可以问一个比较宏观的问题啊 ， 就是我和一些创始人聊或者投资人或者大厂的高管聊 ， 我觉得大家会讲些比较大的东西 ， 比如说 AGI， 比如探索智能的边界或者 AI 对产业的赋能 ， 那从你的视角你怎么描述 AI 对你个人的意义 ， 对卡兹克数字生命这个小团队的意义 ，以及 AI 可能给更多人的影响 ？
大家还是会有理想的 ， 就是我是一个非常普通的人， 可能没有那么大的抱负 ，但是确实 AI 的行业我说的非常的直白 ， 就是现在的就业环境很差 ， 非常非常的差 ， 那如果你是在别的行业里面 ，因为我见过太多太多其他的行业了 ，是我聊过的 ， 包括影视行业 ， 虽然大家觉得哪吒这一次出来以后可能影视行业的行情会好一点 ，但是其实带来的是更惨的
惨淡 ， 非常非常的惨 ， 然后其他的行业就不说了 ， 就是都挺惨的 ， 手上大家都没钱 ， 人也找不到很多很好的工作 ， 那么 AI 的意义呢其实是能重新把这个世界或者把国内来一次洗牌 ， 能让一部分人有一些机会能继续的生存下去 ， 这个是我觉得对 AI 对于很多的普通人来说有非常强的意义的 。
你们群里是不是有这样的一些例子呀 ， 你们的社群里面 ？
有很多这样的例子 ， 比如说一个曾经是做土木的老哥 ， 土木工程的 ， 还有造船的老哥 ， 然后呢还有就是毕业在影视行业已经被卷死了 ， 已经不想干的制片人， 还有一毕业呢是一个硕士毕业 ，而且是 9852 硕士毕业出来找不着工作的 ，有非常非常多这样的鲜活的人的例子 ， 如果他们不去用 AI 或者不去学 AI，他们如果还在原来的路径上去走的话 ，其实
说实话你未来的生存和未来的工作机会还是有点低的 ， 那么现在有了 AI 之后全社会都在讲 AI 叙事 ，也在会说算力即国力 ， 然后会有新的生产力等等这种东西 ， 至少是各个大的层面是在扶持这些东西的 ， 那么它的需求也会变多 ， 这是一块新的蛋糕 ，因为 AI 的特性在过往的里面其实没有太多这样的人才 ，因为这样的人才几乎都是要行业加 AI
的 ，而不是 AI 加行业的 ， 它是需要知道行业的 know-how， 再加上对于 AI 的整个的一些运用的 ， 那么这些人其实就可以有机会去用 AI 赋能到自己获得一些弯道超车的一些机会 ， 能用这个东西进入到一些他们可能去不了的一个位置 ， 至少能得到很不错的一些工作的机会 ， 对 ， 这个具体的我就不太好说了 ，但是是确实能看到很多很多这样的人， 我也觉得能帮助到这些 ，他们
也都会说有的时候看着我的文章去学 ， 我也会非常的开心能帮到这些人 ，是我很大的一些正反馈的来源 ， 让他们能更好的生活下去 ， 对 。
嗯 。
这个非常的不宏观 ， 这个非常的小人物 。
我觉得这个挺好的 ， 这是很实际的事啊 ， 你们群里最近比较关心的事是什么呀 ？ 你不是每天在收集它的趋势吗 ？
最近我可以说社群的活跃度已经下降了一半了 ，因为确实没什么新的东西值得讨论值得聊了 ，因为 DeepSeek 那段时间是最火的 ， 很多群是两年前建的 ， 然后有的群是可能一年前 ，有的群是它是一个时间周期的 ， 一共 33 个群 ， 然后老群其实很多时候过往已经不活跃了 ， 然后 DeepSeek 来了之后呢 ， 这帮人像被重新激活了一样 ，他们跳过了这两年直接进
入到了 DeepSeek 这波叙事里面会很多的讨论 ，但是现在已经变低了 ， 然后现在大家其实聊的最多的是一群人在聊 AI 编程 ， 这个是现在聊的 urgent 的 ， 没什么人讨论 ，因为我的用户群 ， 我的私域就是这帮粉丝群还是偏向于 C 端为主 ， 它并不都是行业的人， 很多是别的行业的 ， 可能真的有农民在种果子的 ， 对 ， 然后还有比如说做教育的这种法官什么
都有 ，AI 编程其实在原来是一个非常精英化的一个产品 ， 就是编程这个东西啊 ， 普通人是很难理解的 ，也很难用的 ， 然后现在呢其实用了 AI 编程的能力呢 ， 对于他们来说终于有能让一部分人能去尝试自己手搓一些东西 ， 解决自己的一些需求了 ，但是它的门槛现在还是比较高 ，因为首先你要理解什么叫编程思维 ， 什么叫代码 ， 什么叫 IDE， 它其实就会
有一定的门槛 ， 最近有些人也会在群里面聊 ，但是用的其实都还是比较简单的 ， 现在聊的最多其实做可视化网页 ， 大家做 PPT 做腻了 ， 然后可能想用 Claude 3.7 啊这种白嫖就能做一些自己的小网页出来 ， 然后不管是把 PDF 变啊 ， 还是自己做一个自己的会务系统啊 ， 还是要做一个类似于我要识别果子坏死率的一个小的网站 ， 我把这个图片传进去 ， 它就能给
我标出哪几个就果子坏死了 ， 等等等等 ， 这种小的东西能让他们感觉到一些编程的一个普惠的一个全员的降权 ， 这个还是比较多的 。
嗯 ， 你现在自己最大的成就感来自什么呀 ？ 你做现在能做的事 。
那这是他们的反馈啊 ， 我其实是非常需要外界反馈的一个人吧 ， 大家有的时候在我底下评论会说 ， 就是看了你两年， 谢谢得过了很多的一些帮助 ， 然后还有人就告诉我 ， 哎最近我去 Kimy 实习了 ，是因为比如说一年前看了你的文章 ， 让我对 AI 产生了兴趣 ， 然后也研究了很多东西 ， 然后很多东西拿去面试 ， 居然很多都是面试官没有听过 ， 居然
怎么还有这么多的一些好玩的产品 ， 会体验出它的很多东西 ， 它能去 Kimy 实习 ， 然后还有人因为学了这些东西 ， 然后找到了一些新的工作 ， 或者在原有的比如说政府的一些里面呢 ， 得到了一些晋升或者重任 ，因为在原有的单位的架构里面可能只有这一个人懂 AI， 那么当现在这么宏大的 AI 叙事浪潮来的时候 ， 当所有的国企和一些传统的企业开始想要去尝试
的时候 ， 发现公司发现里面没有人用 ， 那么这一个人因为他一直在看我的东西 ， 然后在我们一块交流 ，他得到了一些机会 ， 那他也很开心 ， 那他告诉我以后我也更非常开心 ， 就这种东西我觉得是一个正循环吧 。
嗯 ， 那负评会让你不爽吗 ？
嗯 ， 还好吧 ， 还好吧 ， 我其实还行 ， 我的抗压能力很强 ， 负评我一般不军选不放出来就行了 ， 我也不会把它删了 ， 对 ，但是看是什么样的负评 ， 如果是 Manus 那种在底下就是纯粹的污蔑 ， 我把它称为污蔑式的负评 。
对 ， 或者人身攻击有的是 。
对 ， 这个会让我觉得有点不是那么开心 ，但是我也不会把它怎么的 ， 我也不会拉黑它 ，不会删了 ， 我有的时候我也不会回复它 ， 我就是顶多的放在那就不军选就完了 ，但是有的确实是会说的比较对 ， 说你怎么天天炸裂叙事 ， 怎么看到什么都吹牛 ， 都觉得这个很强 ， 那我有的时候会回复它 ， 这种我觉得它不算恶评 ， 它只是对你
的建议 ， 对你的一些评价 ， 它只是中立客观的存在 。
嗯 ， 好 ， 今天非常感谢卡兹克做客晚点聊 ， 分享了他是如何成为数字生命的 ， 然后我们也分享了他自己的工作里面使用一些 AI 产品的 tips， 包括我们去回顾 23 年初他给大家分享的 AI 产品 ， 再到今年初给大家分享的 AI 产品 ， 会感慨于这个行业发展的是多么的快啊 ， 那今天的节目就到这里 ， 谢谢大家 。
哦 ， 谢谢大家 ， 希望没有给晚点拉低质量 。
不会不会 ， 我觉得很有启发 。 本期的连点呈现将两个与之前节目的呼应 ， 一是 《Attention is not all you need》， 这是和戴宇森聊的 Agent 那期播客的标题 ，他讲的是 Agent 这种有自主性又能完成任务的工具 ， 可以解放人的注意力 ， 让每个人的工作或生产潜力大幅提升 ， 宇森说这是工作的 scaling law， 进一步可能是资金转化为生产力的 scaling law，而这期中卡兹克分享的这些实操案例 ，
就是 Attention is not all you need 的一个具体实现 ，他也提到如果不是因为从去年底到今年逐渐完善的更多 AI 自动化流程 ，他也可能很难找出这么长的时间来录播客 ， 二是模型和产品之间的关系 ， 这也是我们在 Agent 那期和之前与 Minimaks 的严俊杰还有百川的王小川的访谈中都聊到过的话题 ， 关于这个问题向来有两派观点 ， 一是认为模型即产品 ， 模型能力
上升会吞噬掉一些产品 ， 比如我们这期聊到的 Jasper， 这是一个 ChatGPT 之前就已经出现的明星 AI 产品 ， 主要是用于写营销邮件 ， 它用的是 OpenAI 的模型 ，但是在 GPT 包括 Claude Solid 等更多更强的模型出现或升级后，Jasper 一度受到了冲击 ， 和卡兹克录这期时 GPT-4o 还没有释放文生图功能 ，而现在也有很多人开始担心之前学习 Midjourney 或 Stable Diffusion 的经验会不会变得没用了 ， 另一派观点则认为
可有可得用处 ， 那些基于其他模型来做的产品 ， 会因为对需求的洞察 、 独特的设计思路或者工程优化而有一定的竞争力 ， 比如戴宇森在 Agent 那期节目中就提到了专注做应用至少有两个好处 ， 一是一个应用可以混用多种模型 ， 发挥各个模型的长处 ， 第二是在用户心智上一些成功的产品有可能让目标客户有依赖有粘性 ，Perplexity 和 Cursor 都是比较好的例子 ， 我
自己的一个感受是有模型能力的公司可能确实更有主动权 ， 尤其是同时做大模型和产品的公司 ，OpenAI 和一众巨头就是典型 ， 比如这次 GPT-4o 释放文生图功能后反馈非常火爆 ，但 OpenAI 并没有在第一时间对外释放 API，也没有在 ChatGPT 的免费版里放这个功能 ， 这就导致 ChatGPT 的付费版成为了市场上的毒共 ， 从社交媒体上的大量 GPT-4o 生图来看 ， 这次拉新的效果应该很不错 ，而且是实打
实的付费用户 ，也就是说如果某个产品是大模型公司在提升模型能力的主方向或者主航道上， 就很可能面临更严酷的环境 ， 这次是更好的文生图 ， 更好的通用 Agent 应该也是各个模型的必争之地 ， 那接下来还会有什么呢 ？
本期节目就到这里 ， 感谢收听 ， 如果你对今天聊的话题有观察 、 好奇或疑问 ， 欢迎在评论区分享想法 ， 这也会成为我们节目的一部分 ， 让整个讨论更完整 ， 你也可以把我们的节目分享给对这个话题感兴趣的朋友 ， 推荐更多你想听的主题和嘉宾 ， 你可以从小宇宙 、 苹果 Podcast 等渠道关注晚点聊 LateTalk，也欢迎关注我们的公众号晚点 LatePost， 下期再见
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