起点课堂会员权益
职业体系课特权
线下行业大会特权
个人IP打造特权
30+门专项技能课
1300+专题课程
12场职场软技能直播
12场求职辅导直播
12场专业技能直播
会员专属社群
荣耀标识
AI算姻缘火了！下载破10万、月入百万，卷爆一众社交软件
当“AI灵魂伴侣画像”刷屏 TikTok，两款算命小程序 30 天狂揽百万美元，下载破 10 万却评分 4.8——它们靠的不是神机妙算，而是把孤独当成流量密码。本文拆解“星盘＋生图＋温柔话术”的低成本爆款公式：用一张模糊浪漫的“正缘脸”，让用户为情绪买单，为幻想订阅。
"AI应用"相关的文章
AI也懂Z世代？看我如何用UXbot“玩”出一个让00后都说酷的圈子App！
他用AI速写Workflow、一键生成多套高饱和度界面、量化验证“酷”的评分，3个月把抽象审美落地成83%用户愿意下载的高保真原型。这篇文章手把手拆解，如何靠AI把Z世代的脑洞做成产品，让设计师从重复劳动中解放，成为真正的“造梦者”。
“人话”拆解AI之宏观篇：从人类成长看AI发展，从人工智障到叛逆少年
AI到底“几岁”了？是无所不能的神童，还是漏洞百出的“人工智障”？本文把AI六十多年发展浓缩成一个人从胎儿到青少年的成长故事：胎儿期只会硬编码，婴儿期靠喂数据学说话，儿童期能看图识字，如今的“青少年”会写诗画画却也叛逆幻觉。
提示工程面临的风险：安全问题和错位问题（六）
虽然提示词工程为我们解锁了AI的巨大潜能，但它也带来了一系列新的风险。对于产品和业务负责人而言，理解并主动管理这些风险，是确保AI应用安全、合规、可靠并赢得用户信任的必要前提。
这些风险主要分为两大类：安全问题和错位问题。
从危机到重生：星巴克如何通过AI节省上亿成本
2025年，星巴克净利润暴跌23.77%，人力成本过高成为核心问题，而瑞幸等新兴品牌的数字化策略更是对其市场份额构成威胁。在这样的背景下，星巴克新任CEO布莱恩·尼科尔启动了“回归星巴克”战略转型，将AI技术作为核心解决方案，通过订单处理时间压缩、流程优化、设备管理智能化等手段，试图在保持品牌人文体验的同时，实现运营效率的大幅提升。本文将深入剖析星巴克如何通过AI技术实现成本节约，以及这一转型如何为传统零售业的数字化转型提供借鉴。
AI自媒体7大赛道的运营与变现分析
AI技术与应用正深刻影响内容创作生态，为自媒体人开辟新的机遇。这篇文章旨在系统梳理7大主流的AI自媒体赛道，聚焦其内容运营核心、变现手段及长期发展考量，为从业者提供信息参考。
又一个细分领域被AI颠覆，750万美元押注AI产品测试，这家公司让4-6周测试周期缩短至数小时
这家刚拿下 750 万美元融资的初创公司，用 AI 虚拟用户替代真人流量：上传事件日志→生成行为角色→模拟交互→输出预测报告，全流程零代码、零风险、零隐私触碰。在监管最严苛的金融、医疗场景里，Blok 已排起 60 家客户的候补名单——产品开发的下一幕，或许不再需要真人试错。
多模态提示词的设计（五）
大型模型不仅仅只有“语言”模型，它们正演变为能够同时理解和处理多种信息类型（或称“模态”）的“多模态模型”。这为产品设计开辟了全新的维度，也对提示词工程提出了新的要求。
如何进行提示词评测调优和版本管理（四）
在AI技术迅猛发展的当下，提示词的设计与优化对于提升AI性能至关重要。然而，设计出提示词只是第一步，要确保其在生产环境中持续、稳定地发挥作用，还需建立一套科学的评测、调优与版本管理流程。本文将深入探讨如何将提示词从一个静态文本转变为可度量、可优化、可追溯的动态资产，涵盖评估标准设定、测试数据集创建、调优策略实施及版本管理等关键环节，为提示词工程的专业化发展提供清晰路径，助力打造更高效、可靠的AI应用。
行业洞察：90%的AI创业公司，在为另外90%AI公司打工
当硅谷90%的AI公司都在“互割韭菜”时，真正的红利其实来自AI创业者本身。本文作者用一线数据戳破幻象：ToB AI公司300%的收入暴涨，90%客户竟是其他AI初创；ToC则因缺乏增量用户而寸步难行。文章给出“命名霸权+高调宣发+Portfolio裂变”的ToB增长模版，以及“先做增长再做产品”的ToC逆袭套路，直言“现在创业拼脑子不拼资源”。
AI学会反思后智商飙升，分享我训练AI干活的3个方法
当 AI 开始像人一样“反思错题”，小模型也能逆袭大十倍的对手。本文拆解一篇 16 页实战论文：用“反思-重试-奖励”三步法，让 15 亿参数的模型在函数调用和数学题上碾压 720 亿参数的“学霸”。作者亲授 3 个可复制的训练技巧，教你把 AI 从一次性答题机器变成会自我纠错的“错题本”，效率直接拉满。
7500万融资→5亿估值→4个月裁员2/3：Manus崩盘，揭穿通用Agent的新衣
从 7500 万美元融资、5 亿估值到 4 个月裁员 2/3，Manus 的急坠像一记耳光，打醒了“通用 Agent 万能论”。文章复盘其流量腰斩、ARR 虚高、用户吐槽“又慢又贵”的全过程，指出：在 LLM 幻觉与算力边界未破之前，鼓吹零 Workflow 的宏大叙事只是泡沫；真正落地的 AI 必须回到垂直场景、结构化流程和可验证价值。
