个人随笔 下一个外卖战场,张一鸣已经出手了 当外卖日订单冲破2.5亿、用户时长却首次下滑,抖音终于亮出AI底牌:一边用“随心团”把外卖与团购打通,一边用“探饭”直捣美团到店腹地。张一鸣想用大模型再造一个“大众点评”,王兴则祭出Beam应战。补贴见顶、流量见顶,本地生活的下一战,拼的是AI能否重塑评价体系与用户心智。 字母榜 外卖大战张一鸣本地生活
个人随笔 K2发布后,Kimi 研究员集体在X和知乎上搞起了“团建” 没有发布会、没有巨额投放,Kimi 选择用一场“研究员团建”把万亿参数 K2 塞进全球开发者视野:知乎长文自曝架构、X 上玩梗自嘲、会议室用摇滚乐队命名……硬核技术细节与极客文化同步出圈,让海外用户第一次反向翻译中文技术帖。开源模型也能自带声量,Kimi 这次把“硬实力就是最好的营销”写成了现场教学。 硅星人 Kimi个人观点团队协同
AI,个人随笔 我希望我的 AI,能将我带向世界 当 AI 把世界“喂”给我们时,我们也在把“自己”交给 AI。文章用一次亲手培育 AI 分身的实验,展示了 Second Me 如何用「我说 / Ta 说 / 一起说」三种对话形态,让记忆、声音与思想被模型持续演绎,从而把个体经验变成可交互、可传递的“活内容”。如果 Agent 是效率外挂,那么 Second Me 就是人格外挂——它提醒我们:在算法洪流里,最稀缺的是可被看见的独特自我。 一泽Eze AI应用个人观点产品分析
AI,个人随笔 马斯克的 AI Companion 真的有媒体说的那么牛吗? 这几天马斯克团队推出的 Grok Companion 系统引发热议,其上线的二次元少女 Ani、拟人化红熊猫 Rudy 等角色,凭借暧昧互动、情绪曲线、多角色联动等设计,迅速成为焦点,被赞 “伟大发明” 的同时,也因 NSFW 模式引发未成年人保护争议。这款产品的推出,实则是 Grok 在通用问答赛道红海下的破局尝试 —— 从工具属性转向情感陪伴场景,通过角色拟人化、解锁机制、情绪响应等设计,打造 “养成系” 交互体验。本文从需求背景、产品功能、竞品对比及商业模式多维度解析 Grok Companion,探讨其与 Replika、Gatebox 等同类产品的差异,揭示马斯克团队这一 MVP 测试背后的战略逻辑,以及它为 AI 应用层创新带来的启示。 三宝 Max AI应用个人观点产品分析
个人随笔 我眼中的 AI Logo 生成工具:从需求到价值 在品牌数字化浪潮中,Logo 作为企业重要的品牌资产,其设计需求正朝着高效化、精准化方向演变。AI Logo 生成工具的出现,为这一领域带来了全新的解决方案。本文深入探讨这一细分工具的市场价值,对比传统定制化设计与 AI 标准化生成的产品逻辑进行了分析,供大家参考。 AI扫地僧 AI应用个人观点产品分析
个人随笔 最近看到的盒马招聘的一些思考 近年来,直播的崛起为新零售拓展了销售渠道、提升了产品展示效果、降低了营销成本,并促进线上线下融合。本文围绕这些方面,探讨新零售的发展与盒马的创新实践。 ruiqianyun 个人观点新零售盒马
个人随笔 民宿平台如何做积分运营?一文拆解木鸟途家美团积分体系 积分体系作为驱动用户持续参与的重要激励手段,在民宿平台的运营中发挥着关键作用。本文聚焦木鸟、途家、美团三大民宿平台的积分体系,从积分获取与消耗两个核心维度展开拆解,供大家参考。 民宿运营er 案例分析民宿平台积分体系
个人随笔 融资960万美元,用户超280万:印度“老年版微信”登顶第一银发社交! 2020 年疫情期间,Hemanshu Jain 与合伙人基于自身照顾长辈的经历,创立了面向印度银发群体的社交应用 Khyaal(意为 “关怀”)。这款被称为 “老年版微信” 的产品,凭借对老年人需求的深刻洞察,已积累超 280 万用户,融资达 960 万美元,登顶印度银发社交领域。 沉迷社交产品的初九哥 个人观点产品分析微信
个人随笔 2.5亿外卖订单,代表不了任何胜利 这场由京东、阿里入局引发的补贴大战,表面热闹非凡,背后却是餐饮商家的集体承压:一杯奶茶利润不足 1 元,24 元的牛肉面被压至 7.5 元,小商家无奈关门避战。本文深入剖析这场大战的本质:它并非市场扩张的胜利,而是资本催生的虚假繁荣。 谢璞笔记 个人观点外卖行业美团外卖
个人随笔 如何让你的产品拿到不错的结果 在行业下行周期,不少业务陷入 “为增长而增长” 的误区,将营收视为终极目标,却忽视了产品价值这一根本基石。实际上,营收应是价值的附属品,而非目的 —— 就像微信小程序的广告变现,需建立在一定用户规模之上,过度强调则会本末倒置。 都市摆渡人 个人观点产品思考用户需求
AI,个人随笔 8000字讲解MCP与Function Call、Agent的关系 本文通过讲解MCP解决了什么问题,以及和以及与Function Call、Agent的关系。通过两个实际对比的案例,对MCP、Function Call、Agent在应用层的关系进行详细的介绍。以便于小伙伴们对AI专有名词有进一步的理解和学习。 馒有理 AI产品MCP基础知识
个人随笔 第七章:数据治理中的“天时、地利、人和”以及“利其器” 数据治理的成功,离不开 “天时、地利、人和” 的相互促成,再加上 “利其器” 的辅助。本文将这一传统智慧应用于数据治理场景,供大家参考。 数据小吏 数据治理方法论系列文章