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Claude当真是焚书坑儒吗?

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Anthropic 因拆解纸质书训练 AI 引发热议,背后却揭示了一个关键趋势:AI 竞争正从模型能力转向高质量数据。本文深入解析 AI 训练的数据加工链,并探讨独家数据如何成为 AI 壁垒,以及普通人如何通过整理个人知识,让 AI 真正理解自己。
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同一个豆包,两家机构差了1.46亿:AI应用半年考暴露的真问题

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6 月豆包月活 5.28 亿创下新高,但换一家机构统计,同一个产品同一个月只有 3.82 亿,差出来的 1.46 亿接近 DeepSeek 一整个产品的月活。这不是谁在造假,是月活这个用了十几年的指标,在 AI 产品身上已经测不准了。本文从这份 AI 应用半年考榜单出发,拆三个失效现场:月活因为 AI 入口寄生在超级 App 里而失真、声量与留存彻底背离、连行业报道自己都在混用两把尺子算增长。再往下追一层会发现,这和我做内容识别项目时踩过的坑是同一件事,离线评测九十几分,上线掉十几个点,根因是评价标准和用户体感不一致。月活、声量、token 调用量,全都是代理指标。文章还梳理了行业在半年内换掉的三把尺子(DAU → TPD → DAA),以及 Gartner 为什么建议弱化 token 指标,最后给出三个能立刻用起来的动作和一张代理指标自查框架。
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字节跳动拆分飞书,产品团队并入豆包,GTM并入火山引擎,标志着飞书独立事业群时代落幕。本次调整背后是AI办公入口争夺战的加剧,腾讯、阿里、字节纷纷重构To B AI主线。文章深度解析组织变动逻辑、人事博弈及行业竞争格局,揭示字节从SaaS转向MaaS的战略野心。
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门店要的是净菜成品——净白菜段、净土豆丝、蔬菜拼盘。但采购进来的是毛菜原料——整颗大白菜、带泥土豆。中间这步"原料变成成品",到底投了多少料、出了多少货、损耗去哪了、成本怎么算,过去全靠工人经验和纸质流转卡,没人说得清。 我们花了段时间,把这块从"人盯人"推到"系统管"。踩了不少坑,也推翻过几版方案。这篇文章就讲讲我们最后怎么设计的,重点不是我们多牛,而是生鲜加工这个场景逼着你做哪些不一样的取舍。