AI 时代的超级个体,正在小红书上寻找自己的绿洲
AI 时代的超级个体,正在小红书上寻找自己的绿洲Plan Coach 创始人苏晓江的故事,是一人公司最真切的写照。他曾是大厂的技术主管,但也会因「不想刷碗」而开始拖延。当 AI 将他的拖延症状拆解成「你只要站起来就算赢」时,他通过这个微小的洞察,用一天时间做成了一个抗拖延 APP 的原型。当他将这个不完美的「雏形」扔进社区,回应是山呼海啸般的热情,在贴文下,他获得了 26 万赞,和 1000 多条用户真实反馈。用户成为了他产品的「精神股东」。
Plan Coach 创始人苏晓江的故事,是一人公司最真切的写照。他曾是大厂的技术主管,但也会因「不想刷碗」而开始拖延。当 AI 将他的拖延症状拆解成「你只要站起来就算赢」时,他通过这个微小的洞察,用一天时间做成了一个抗拖延 APP 的原型。当他将这个不完美的「雏形」扔进社区,回应是山呼海啸般的热情,在贴文下,他获得了 26 万赞,和 1000 多条用户真实反馈。用户成为了他产品的「精神股东」。
在 11 月 6 日,「LoveyDovey」宣布开启中文版本“不计费内测”,在小红书获得了超过千条积极反馈。而同样是在 11 月,小冰旗下「X Eva」、美团旗下「Wow」两款 AI 社交应用相继传出停服消息。两相对照,行业所处的分化阶段清晰可见,有的产品挣扎退场,有的产品却在全球范围继续扩张。
在小红书上,一群热爱技术的年轻人,搞了一场为期五个多月的大型「团建」。
你有没有过这种体验,想买个东西,先去小红书找了二三十篇笔记,B 站看了十几个测评,然后上什么值得买看了下优惠的渠道,最后,人已经麻到不想买了。
最近,我越来越沉迷刷小红书了。
在过去两年,大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力,已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中,大模型要想精准调用工具,不仅要求模型本身具备推理能力,还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
千问 APP 上线还是超乎意料。毕竟在 2025 年底,可能也只有阿里有底气尝试,重推一款 AI 应用类产品。界面简洁、克制的不像阿里出品。刚好这两天,我做了件有意思的事:泡在小红书,专门看普通用户在用 AI 做些什么,却发现不少人把 AI 用在各种“不正经”上:
还记得今年上半年小红书团队推出的DeepEyes吗?
当下的文本生成图像扩散模型取得了长足进展,为图像生成引入布局控制(Layout-to-Image, L2I)成为可能。
好消息:AI 越来越好用了。 坏消息:越用它越笨。