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字节的豆包居然有了自己的IP宇宙
字节的豆包有着丰富人设和粉丝共创宇宙的IP。从被主播“调教”引发热议，到用户自发进行角色扮演、创作表情包、打造专属“豆设”，衍生出“豆包痛包”等粉丝文化符号，这个有着具象虚拟形象的AI，正悄然构建起属于自己的IP宇宙，成为AI产品IP化的独特样本。
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AI infra赛道再现3000万美元大额融资，当数据处理遇上AI，如何重新定义多模态数据的未来
Daft 以 “工具适应数据” 为设计理念，原生支持多模态数据处理，具备无缝扩展、深度优化 AI 工作流等优势，正试图解决多模态数据处理的核心难题。本文将深入探讨 Eventual 的解决方案、技术创新及背后的行业意义，解析多模态数据处理领域的现状与未来。
AI六小虎，胜利大逃亡？
六小虎各自面临着不同的困境，有的在业务聚焦上遭遇不确定性，有的受限于战略摇摆，有的则需应对估值与竞争力的挑战。即便成功上市，技术护城河、商业化效率等问题仍是其不得不跨越的难关，而 AI 四小龙此前的发展历程也为它们敲响了警钟。本文将深入探讨 AI 六小虎的上市之路与未来挑战。
AI独角兽创始人最新警告：48小时没人转发？你的AI产品已经“死了”
在AI产品井喷、同质化严重的当下，功能已不再是制胜关键，真正的胜负手是“传播力”。本文通过硅谷AI公司Base44的爆发式增长案例，揭示了AI产品如何在48小时内实现社交裂变，并指出：不会讲故事、无法被看见的产品，将在激烈竞争中迅速“死亡”。
数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究人员发现，在数学题题干中加入与猫相关的无关信息，会让大模型的错误率大幅上升，甚至翻300%。这一现象在推理模型如DeepSeek-R1和OpenAI的o1中尤为明显。研究揭示了大模型在处理无关信息时的脆弱性，也引发了对模型推理能力和鲁棒性的进一步思考。
如何构建高质量AI对话训练数据
在对话类AI产品爆发的当下，如何构建高质量的训练数据，已经成为产品经理、算法工程师乃至标注团队都绕不开的核心问题。本文作者结合一线经验，系统拆解了对话数据构建的关键流程、常见误区与优化策略，是一份兼具技术深度与实操价值的干货指南，值得每一位AI从业者收藏。
为什么AI产品动不动就搞“邀请制”？
从Manus到扣子空间，再到Lovart，每次新产品上线，朋友圈里总是充斥着“求码”的呼声。这种现象背后究竟隐藏着怎样的逻辑？本文将从产品经理的角度，深入探讨邀请制的底层理论基础——六度人脉理论，分析其在产品冷启动阶段的优势与限制，并结合经典案例，如Gmail和知乎，探讨邀请制的适用边界。
为什么模型训练中会有“机器评分高，但人工评分却很差”的情况？
为什么模型在自动评估中表现优异，却在真实场景中频频翻车？是评估指标选错了，还是训练数据出了问题？本文将从评分机制、数据偏差、任务理解等多个维度，深入剖析这一常见却被忽视的现象，帮助你真正理解“高分模型”背后的隐患与优化方向。
AI眼镜的薛定谔“出圈”
AI 眼镜正站上舆论风口，众多科技巨头与新兴品牌纷纷入局，市场热度攀升，但它在走向大众化的道路上仍面临诸多挑战，本文深入探讨 AI 眼镜的市场现状、发展机遇与困境。
Kimi和Minimax，争夺“下一个DeepSeek”心智
在AI领域，Kimi与Minimax正积极争夺“下一个DeepSeek”的市场心智。随着DeepSeek的崛起，中国大模型行业格局发生剧变，从六小龙到基模五强，竞争进入新阶段。本文将深入探讨Kimi和Minimax在技术突破与市场定位上的新动作，以及它们如何在大模型竞争的下半场中寻找生存与发展的空间。
2025AI产品用户需求调研报告：AI产品的用户类型细分与画像分析
随着生成式AI技术的飞速发展，其应用场景不断拓展，用户需求也日益多样化。《2025AI产品用户需求调研报告》深入分析了AI产品的用户类型与画像，揭示了不同用户群体的认知水平、使用习惯、支付意愿等关键信息。这份报告为AI从业者提供了宝贵的用户洞察，助力产品精准布局与推广。
OpenAI 最早投资人：下一代平台不是 SAP 2.0，而是 AI-first 带来的无摩擦体验
作为 OpenAI 的最早投资人之一，Vinod Khosla以其敏锐的洞察力和坚定的信念，早已预见并押注了 AI 革命的潜力。从早期对深度学习的投资，到对 OpenAI 的支持，Khosla 一直走在技术变革的前沿。本文将深入探讨 Khosla 对 AI 的深刻理解，以及他对下一代平台的展望。
