AI技术正重塑开发流程,将用户Idea的快速实现变为现实。过去需要几个人月才能完成的Demo和MVP,现在每天都能高效产出,大幅降低了试错门槛。许多曾被成本障碍淘汰的Idea,如今有机会被重新评估和尝试。然而,从开发到上架、用户使用再到变现的路径成本依然高昂。文章强调,在AI时代,如何高效发现和筛选优质Idea成为关键挑战。作者建议通过三大途径:利用爬虫挖掘平台用户反馈、深入线下场景直面用户痛点、对现有用户进行问卷调查。优质的Idea必须能解决用户当前或未来的可解决问题,且用户愿意为其付费。这一洞察不仅揭示了AI对创新生态的影响,也为科技从业者提供了在低成本开发时代聚焦核心需求的战略方向。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。