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· 3d
（3）增长本身就是最大壁垒
当算力、算法和数据的壁垒都被削弱时，商业竞争回归其本质——占领用户心智。
衡量成功的指标也在演变：从早期的月活跃用户（MAU），到后来的用户时长，再到现在的Token消耗量。Token消耗多，意味着用户正在用你的产品高频地解决实际问题，这成为了新的核心指标。
（4）AI出海，借势而为
对于AI创业，直接进军全球市场，无需国内“练兵”。通过借势全球化的云服务和顶尖技术，能够更高效地触达和服务全球用户。
原文链接：https://www.geekpark.net/news/355111
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· 3d
5️⃣ 新增长引擎：构筑动态壁垒
（1）猥琐发育，闷声发财
数据壁垒虽然存在，但并非牢不可破。当前最大的壁垒，是找到一个巨头看不见的细分市场，保持低调，缓慢而扎实地发育。
（2）巧用杠杆，不造轮子
Agentic时代强调的是加速创新。创业者应学会借力，利用全球最好的云服务、算力和算法，来提供顶尖服务，而不是重复制造底层工具。
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· 3d
3️⃣ 组织变革：学会“借势”，先人后事
成功的组织转型需要自上而下进行：
（1）思想变革：首先要改变团队自身的思维模式，才能真正利用好AI工具。
（2）组织变革：将研发体系重构成AI Native的原生组织。
（3）产品变革：最后才是将传统工具进行AI化改造。
4️⃣ 增长引擎：出海是必选项
在全球化的AI浪潮中，出海是必经之路。
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· 3d
2️⃣ 生存哲学：动态壁垒与极致执行
远离大厂，聚焦垂直行业：工具类产品在早期有机会，因为巨头无暇顾及。然而，一旦大厂反应过来，创业公司很容易被“团灭”。因此，明智的选择是深入垂直细分领域，直接交付价值与结果。
速度即壁垒：当底层技术（如大模型能力、MCP协议调用、Agentic AI开发工具链）趋于成熟和开放，真正的壁垒变成了极致的执行力和创新速度。
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· 3d
在Agentic AI时代，传统的增长法则（网络效应、规模效应、数据飞gllun）正在削弱，创业者面临着全新的商业拷问：我的客户是谁？如何收费？壁垒何在？我能活多久？
新范式：Agentic AI时代的生存法则
1️⃣ 商业范式：交付结果，而非工具
Agentic AI的核心变革在于收费模式，不再是按软件功能付费，而是按最终交付的结果收费。对于创业公司而言，这意味着必须找到能实现5到10倍收入增速的赛道，才能吸引资本的目光。
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· 3d
3. 隐私背叛
那些曾承诺“绝不使用你的聊天数据来训练模型”的公司，有一天可能会因为巨大的利益而改变主意——仅仅因为它们觉得用户已经离不开了。
3️⃣ AI自己也承认：风险真实存在
有趣的是，当我把这个问题抛给GPT-5时，它坦然承认：“多克托罗的‘垃圾化’框架，如果激励机制失控，将非常精确地映射到AI系统上。”
是的，你没看错。AI自己都认为，“垃圾化”的风险真实存在，甚至还列出了几种可能的方式。
我们享受着AI带来的便利，但也必须保持警惕。毕竟，没有什么午餐是永远免费的。
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· 3d
2️⃣ AI将如何一步步“垃圾化”？
1. 广告入侵
这是最显而易见的。未来，AI的推荐可能不再基于质量，而是基于谁付了钱。OpenAI最近刚宣布与沃尔玛合作，让用户可以在ChatGPT内部购物。你能想象这其中没有利益冲突吗？虽然Perplexity等平台承诺广告会有明确标记，但这种边界能守住多久？
2. 服务降级与涨价
看看亚马逊Prime Video，曾经的无广告服务，现在不付费就得看广告，会员费还不停上涨。AI也可能效仿：为了让你升级到更贵的付费版，免费版的智能水平可能会被“刻意”降低。
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· 3d
他认为，所有科技平台的发展都遵循一个三步走的腐烂过程：
- 讨好用户：平台初期会提供极好的服务来吸引和锁定用户。
- 压榨商家：一旦用户形成依赖，平台就会开始向入驻的商家或客户“抽成”，牺牲部分用户体验来变现。
- 收割平台：最后，平台会同时压榨用户和商家，将所有价值都收归自己囊中，此时的服务已经变得非常糟糕。
从越来越难用的谷歌搜索，到广告泛滥的亚马逊，这个理论精准地描述了我们每天都在经历的现实。
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· 3d
你有没有想过，那个帮你写文案、找餐厅的AI助手，有一天也会变得不再好用？
最近，科技评论家科里·多克托罗在意大利度假时，让GPT-5推荐了一家罗马的餐厅。结果出奇地好，那是我记忆中最棒的一餐。这让我对AI的信任倍增，但也让我开始担忧：当AI公司变得越来越强大，它们会掉进那个似乎所有科技平台都无法逃脱的“陷阱”吗？
1️⃣ 什么是“垃圾化”陷阱？
科技评论家科里·多克托罗（Cory Doctorow）提出了一个火遍全网的概念——“垃圾化”（enshittification）。
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· 4d
AI 现在既是信息的检索者，也是真相的仲裁者。
- 大模型的误导甚至可以影响到股市
- 案例：10月15日晚间，三花智控(002050)发布公告称，近日公司关注到网络媒体上有大量关于公司获得机器人大额订单的传言。经核实，该传言不属实，公司也不存在应披露而未披露的重大事项，2025年10月15日公司亦未接受任何媒体的采访。
- 案例原文链接（来自澎湃新闻）：https://mp.weixin.qq.com/s/WoJZkN_Hxb_N1qPYFt3uZQ
原文链接：https://www.aivojournal.org/who-decides-what-ai-believes/
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· 4d
2️⃣ “出身”决定一切的可见度偏见
AI会偏爱那些“出身名门”的信息。例如，一份在权威新闻通讯社发布的稿件，其在AI眼中的权重可能远高于你品牌官网上发布的相同内容。
3️⃣ 监管的真空地带
目前的法规（如欧盟AI法案、ISO标准）大多关注安全和歧视性偏见，却忽略了这种商业上的“信誉分配” 。
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· 4d
你每天都在用的AI助手，真的客观中立吗？
当我们向ChatGPT或Gemini提问时，我们以为得到的是全网搜索后的最佳答案。但真相是：AI不再是网页的展示者，而是信誉的裁决者。它正在通过一个隐形的“信任层”（Trust Layers）系统，秘密决定哪些信息、哪些品牌值得被你看到。
这背后，是一种全新的商业风险：机器分配信誉 (Machine-assigned credibility)。
1️⃣ AI：新的信誉“守门人”
大语言模型内部都有一套“信任系统”，会根据信息来源的授权、编辑监督、新鲜度等因素给信源打分。
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· 6d
与AI的沟通是一门艺术，更是一门科学。掌握了这些技巧，你将不再是一个被动的用户，而是一个能够驾驭AI强大能力的“指挥家”。现在就开始练习吧，你会发现，AI能为你做到的，远超你的想象！
原文Lovable Prompting 1.1教程链接（更多高级提示技巧）：https://docs.lovable.dev/prompting/prompting-one
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· 6d
E - Explicit (明确): 清晰地说明你想要什么，不想要什么
- 反面案例：“给我讲讲狗。”
- 正面案例：“用项目符号的形式，列出关于金毛猎犬的5个独特事实。”
A - Adaptive (适应性强): 如果第一次的结果不理想，就迭代优化你的提示，可以把它想象成一场对话
- 示例：“你给出的解决方案缺少了身份验证步骤，请在代码中加入用户认证功能。”
R - Reflective (反思): 每次互动后，复盘哪些表达方式有效，哪些无效
- 示例：在完成一个复杂任务后，你可以让AI总结：“请总结一下我们最终的解决方案，并说明关键步骤。” 这能帮助你提炼出未来可复用的高效模板。
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· 6d
2️⃣ 核心原则：C.L.E.A.R. 框架
一个好的提示应遵循五个核心原则，记住这个单词：CLEAR（清晰）。
C - Concise (简洁): 直截了当，避免冗余
- 反面案例：“你能不能帮我写点关于科学的东西？”
- 正面案例：“写一段200字的摘要，总结气候变化对沿海城市的影响。”
L - Logical (有逻辑): 将复杂的请求分解成有序的步骤
- 反面案例：“给我做一个用户注册功能，顺便显示一些使用统计数据。”
- 正面案例：“第一步，使用Supabase实现一个包含电子邮件和密码的用户注册表单。第二步，在注册成功后，显示一个展示用户总数的仪表盘。”
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· 6d
“AI怎么总是不明白我的意思？”
“为什么AI生成的结果总是差强人意？”
如果你也有这些困惑，那么你可能需要学习一项新技能——提示工程（Prompting）。简单来说，Prompting就是你给AI下达的指令文本。在Lovable这类AI驱动的应用构建平台中，Prompt就是你“告诉”AI要做什么的语言，从创建用户界面到编写后端逻辑，都离不开它。
毫不夸张地说，更好的提示词，意味着更好的结果。
1️⃣ 为什么“会提问”如此重要？
很多人以为，用AI就是随便输入一句话，然后坐等奇迹。但事实是，平庸的AI回复与让AI为你构建完整工作流之间的差距，就在于你如何提问。
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· 9d
原文链接：https://blog.google/products/google-nest/next-era-gemini-google-home-launch/
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· 9d
3️⃣ 为AI而生的新硬件
新一代的硬件：全新的Nest摄像头与门铃，凭借顶级的图像质量，让Gemini能“看”得更懂、分析得更准。同时，首款专为Gemini打造的 Google Home音箱也已亮相，带来更流畅、自然的AI对话体验。
4️⃣ 全新高级订阅服务
为了驱动最前沿的AI功能，谷歌推出了 Google Home Premium 订阅服务，可解锁所有兼容设备的Gemini高级功能。值得一提的是，该服务将自动包含在 Google AI Pro 和 Ultra 的订阅计划中。
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· 9d
1️⃣ Gemini家庭大脑 (Gemini for Home)
为家庭场景深度优化的Gemini AI，不仅将全面取代Google Assistant，更让摄像头、门铃等设备拥有了前所未有的理解与分析能力。从此，你的家将从听从简单命令，升级为与你自然协作。
2️⃣ 全新设计的App
全新的Google Home App被彻底重构，变得更快、更稳定。它将成为管理家庭的唯一入口，统一控制所有新旧Nest设备，在Gemini的加持下，自动化和家庭管理变得前所未有的简单直观。
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· 9d
你家的智能家居，真的“智能”吗？
过去十年，我们习惯了对音箱下达“开灯”、“播放音乐”这类简单的指令，这种体验更像是机械的“任务执行”，而不是贴心的“对话协作”。
家，从未真正理解过你。但现在，一切都将改变！
2025年10月1日，谷歌正式宣布，为其核心家庭产品 Google Home 注入其最强AI——Gemini，开启一个全新的“智慧家庭”纪元，这次重磅升级，建立在四大支柱之上：
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· 9d
5️⃣ 何为创作力？
无论是人类还是AI，其创造力的根源或许都来自于对世界不完整的理解。我们都在尽力填补自己知识的空白，偶尔，我们创造出的东西既新颖又有价值。
也许，这就是我们所谓的“创造力”！
原文链接：https://www.wired.com/story/researchers-uncover-hidden-ingredients-behind-ai-creativity/
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· 9d
4️⃣ AI的创造力 = 美丽的“误解”？
扩散模型的创造力可被视为其核心工作流程的一种副产品，一种可以用数学公式精确预测的现象。正如佐治亚理工学院的机器学习研究员 Benjamin Hoover 所说：“人类和AI的创造力可能并没有那么不同。
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· 9d
3️⃣ 一个震惊的实验：简单数学公式竟完美预测了AI的行为
Kamb和导师Ganguli假设，正是“局部性”和“平移等变性”这两个技术限制催生了AI的创造力。
为验证此点，他们构建了一个仅遵循这两条规则的纯数学模型（ELS machine）。实验中，该简单模型与多个复杂AI模型处理相同图像噪点的结果惊人地一致，匹配度高达90%。
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· 9d
2️⃣ 束缚AI的两条“铁律”
扩散模型在生成图像时，走了两条技术上的“捷径”：
（1）局部性（Locality）：模型一次只关注一小块（patch）像素，是个“近视眼”，看不到全局。
（2）平移等变性（Translational Equivariance）：如果输入的图像移动了几个像素，输出的图像也会相应地移动，这条铁律保证了图像结构的连贯性。
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· 9d
1️⃣ 如果模型只是在“重新拼凑”，那么新颖性从何而来？
两位物理学家在论文《An analytic theory of creativity in convolutional diffusion models》中提出了一个惊人的论断：正是“去噪”过程中的技术不完美，催生了AI的创造力：https://arxiv.org/abs/2412.20292.
当第一批AI生成图像出现时，AI 甚至描绘了许多 “六指怪人”，如今Nano Banana、Seedream、Sora、Veo3甚至可直接商用。
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