对话flomo少楠:世界上没有一款产品仅靠AI,就突然变得独特了

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对话flomo少楠:世界上没有一款产品仅靠AI,就突然变得独特了
7536点击    2026-02-26 20:21

36氪出海·AI|对话flomo少楠:世界上没有一款产品仅靠AI,就突然变得独特了


一家公司在 AI 时代的取舍。


Intro


flomo 一直是行业里的异类。


作为一款独立的笔记产品,flomo 的产品哲学明确:记录真实想法,而非追求效率或囤积信息。产品没有做一键收藏、自动同步等主流功能,主页一个简单的输入框,仅此而已。


成立五年,flomo 的笔记数量大概有1亿多条,几乎拿遍了国内的所有应用厂商的奖项。它的独特性不在于技术,而是对「记录」这件事有深刻的洞察。


简而言之,在碎片时代,它致力于守护人们的思考。


虽然这注定会失去主流用户,但也让一小撮死忠粉找到精神归属感。


进入 AI 时代,flomo 依旧「克制」。


去年年初 DeepSeek 爆火全网后—许多竞品如有道云笔记、印象笔记快速适配——flomo 直到7月才推出了自己的应用 「AI 洞察」。


克制更像一种能力边界的理性化。在行业都在卷 Agent、长语音、硬件时,flomo 纪律明确:不做提效,不做生成,不做写作编辑器。


「这世界上没有一款产品因为仅支持了 AI ,就突然变得独特了。」flomo 的联合创始人少楠说。


对于如何经营一家公司方面,flomo 也是异类。


创业至今不融资,「投资人给我们钱,不如放支付宝」。少楠和他的合伙人 light 都很推崇巴菲特,追求简单的业务和稳健的现金流。


AI 闹和少楠在杭州约了一次长谈。最初,我们想探究一款像 flomo 这样的独立产品,在 AI 的热潮下如何求生?


聊到最后发现:这个自诩为古典派的产品经理思考最多的是「人」:人如何在变化的时代保持主体性、保持创造力。「只要主体性还在自己手里,其实无所谓 AI。」


以下是近万字采访,没有做太多删减,是因为能把「有所不为」讲清楚的创始人并不太多。


36氪出海·AI|对话flomo少楠:世界上没有一款产品仅靠AI,就突然变得独特了


少楠


36氪出海·AI|对话flomo少楠:世界上没有一款产品仅靠AI,就突然变得独特了


flomo 办公室位于杭州一个旧厂区,没有摆放任何奖杯奖项,少楠认为,当一个组织开始回顾过往的成绩时,那么说明这个组织已经不再进取


对话少楠


Part01 AI 就是不能让你爽啊


AI 闹:第一个问题也是我们最大的好奇,为什么 DeepSeek 半年后,你们才上线适配模型的功能?不觉得太慢了吗?


少楠:要看用户需求,到底对用户的帮助有多。DeepSeek 火爆后,确实很多竞品快速接上了,但我一直在想,我们接入 AI 后能给产品带来什么附加值?这些附加值到底是 DeepSeek 自带的能力?还是和产品叠加产生的新价值?


AI 闹:你觉得当时只是一种叙事?


少楠:至少在 2025 年春节前后是一种叙事。


当然受到冲击也很大,竞品都做了,排名都上去了,说心里不急?是瞎话。


第二个考虑的还有成本问题,现在成本是指数级下降,但当时太贵了。flomo 年费99元,如果接上,用户使用一下就将近一毛钱。如果随便用,我们很快就挂了,不让用户随便聊天,又不符合用户需求。


当时是被逼到一个角落,进退两难,但还得忍住,就这么一个状态。


AI 闹:忍住很难吗?


少楠:很难,行业所有人都觉得笔记类产品最该接入模型,然后笔记又是最先被模型颠覆的领域。


我们却决定先不接,因为接,单位经济模型跑不通。但更重要的是,用户的需求到底是持续的,还是猎奇的?


2025年年初那阵,反正过得挺艰难的。


AI 闹:内部没争执吗?


少楠:还好,大家想法比较统一。


之后冷静下来觉得如果我们真不行了,日活,新增肯定马上掉下来。但事实上,数据没有直接腰斩,甚至还有缓慢的增长。


然后大家马上做用户调研,大量做。发现用户根本分不清什么推理模型,甚至搞不清加不加有什么区别。


很多用户说,是不是加模型就能跟的过去几万条笔记聊天了?实际上那时候是做不到的,上下文窗口根本没有那么大,每次也就装载几十篇内容。所以结果和用户需求还是有挺大的差异。


我的感觉是行业如火如荼,实际走进具体世界,做完调研,再考虑到商业成本之后,结论就很明确了:对我们这种规模的公司,还没有那么急。


AI 闹:接下来怎么一步步思考?


少楠:回到思考原点:flomo 的竞争优势是什么?


我们 day one 就没有模型能力,不可能去造水,我们只是一条小船,要浮在水面才能活。


flomo 成立五年最有价值的是:用户在这里总共记录了1亿多条真实的笔记,有这么多真实的数据加上模型,那会是什么?


我们的推演是「AI 洞察」,不叫助手,也不是助理,它不帮你提效,它只是帮你把笔记背后隐藏的东西挖掘出来。


AI 闹:好巧不巧,flomo 现在的核心价值是「个人真实的上下文」,现在回头看,创业之初坚持的定位是运气吗?


少楠:五年前做 flomo 的时候,根本没有想到 AI 进步的速度这么快。产品本着一个很朴素的理念,第一,持续不断记录,第二个,让意义自然浮现。


当时也被人骂,说我们天天讲理念,产品很垃圾,很多功能都不支持。


确实类似一键收藏这样的功能,当时我心也很痒痒,很多产品就是主打这个卖点啊,我们的用户也希望一键转发公众号,后来我全忍住了,因为我觉得,囤得文章越多,人越记不住,文章不是你的思考。


我们还是强调记录的长期价值,希望用户真的用脑子记下一些东西,甚至为了强调这个理念,我们还写了一本书《笔记的方法》。


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这本书很好看,力荐


AI 闹:很多同行评价「AI 洞察」:虽迟但很准确。一方面随着模型能力提升,洞察效果会更好,一方面因为想更好的洞察,反而增加了用户的使用频次。


少楠:对,变成了一个正向飞轮。我们观察到使用 AI 洞察的用户,其中40%使用 flomo 的频率变高了。


其实,我们很早就关注 AI 了,只是动手很晚。2024年时「向量化」技术很成熟了,我们才上线了「相关笔记」,确实准确度比之前提高很多。


这次「AI 洞察」的第一版,我们是不支持自定义提示词。我们光改默认提示词就改了100多版,一直改到上线。还好,用户反馈挺好的。那么既然这条路行得通,我们才有了信心给更多的视角,让用户有得选,有得玩。而且有意思的是,现在的成本是越来越低。


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用户可以自选视角,也可以自定义视角


如果说其中最重要的思考,这个是我接触 AI 第一天起就非常坚持的:AI 是帮用户思考的,不是替代思考。因此我们不会做任何帮用户提效的功能。


AI 是一个思维伙伴,它就不能让你爽,它一定会反驳你、和你有争论、给你启发。


所以用「AI 洞察」挺苦的(笑),点一下,啪,吐出来几百字,你还得读,还得琢磨,甚至看完还会 EMO。


AI 闹:我用完就 emo 了一阵,它洞察出我知行不一。


少楠:可能 flomo 从第一天起就不太让人「爽」,让大家「用自己的话记录」; AI 洞察也不会改变这个事实。


但换个角度看,虽然这样「不爽」不会让产品爆发式增长,但是一旦接受了之后,体验到了价值,就会长期留下来。


这就像玩宫崎英高的《艾尔登法环》,大多数人可能受不了那种苦,但熟悉了「魂系」游戏那种不断死亡带来的挫败和成长,就会爱上这种类型。


另外反过来讲加 AI 洞察,并不会带来产品性质的改变。摆在我面前还有一个更大的问题,要去解决那个大问题,这些只做局部优化。


AI 闹:大问题是什么?


少楠:如何让用户持续不断地记录。从来都只有这么一个问题。


这个世界上不会因为一个笔记工具仅支持了 AI,就突然变成一个独特的产品了。


AI 闹:有个小问题,「AI 洞察」生成报告后,为什么没有一键保存?


少楠:因为会污染你的语料。 洞察给出来报告不等于你的思考,一键存到产品 下次再洞察,时间轴就污染了,就不真实了。


AI 闹:原来你那么在乎「真实」。


少楠:我不希望「真实」被稀释了。


Part02 希望主动用脑子做点工作


AI 闹:「AI 洞察」上线后,受到最严厉的批评?


少楠:不像 AI Native 产品,洞察结果太垃圾了。和 Gemini ,Claude 相比,没有竞争力。


我的回应是,他们说的对,但现实约束条件很难突破。


比如从合规层面来看,我们能选的就是 DeepSeek、豆包等,和海外模型能力上有个时间差,这个暂时也只能等待。


其次是成本,海外模型基本上都是20美金/月起,我们只有12元人民币/月,这个差距也导致了,没办法用最贵最好的模型。


不过另一个视角来看,我们本身面向的也不仅仅是 Geek 用户。对于大多数用户来说,体验应该也已经足够了,因为许多人也是25年春节才接触到 DeepSeek,所以整体体验是一致的,没有什么大的落差。


AI 闹:什么是你绝对不做的 AI 功能?


少楠:第一,我们不帮用户纯粹提效;第二,不做无中生有的功能,比如帮你生成,扩写,绝对不会做。第三,写作工具也肯定不做。


AI 闹:是不能是你在替用户决定什么是更好的思考?大众需求是有想法,但写文章是困难的。


少楠:那我推荐他们可以用别的工具去生成。


我们产品强调的是,哪怕写1-2句,写自己的真实思考。


但最近我也有一些思辨,不是非得原教旨主义说每个字都要手打出来才叫思考,也许录音说出来也行。


还有现在大量的对话发生在 chatbot 里,这里有人的思考吗?我觉得肯定有,一聊二十分钟,几万字,是一种新思考,只是形态变了。


总之,我还是希望用户能主动在脑子里做点工作。


AI 闹:你似乎特别强调人在使用 AI 时的主体性。


少楠:我其实调研过大量希望 AI 帮忙生成文章的用户,他们的目的不是创作,而是快速起号,那这个目的就和我的产品不符了。


如果你不是这样诉求的写作者,你想创作,但又需要 AI 帮你把想法生成文章,那恐怕你会丢掉思辨的过程,丢掉品味和对事情认知,以及丢掉创作过程带来的快乐。


长此以往,你让 AI 生成的东西,你怎么知道它好还是不好?


AI 闹:你有解法吗?


少楠:比如我自己也用 AI 写作,我创作的目的是希望内容变得更具独特性,自己有所收获。


那开始我就要跟 AI 讲一下背景,为什么要写这东西?我曾经思考过什么,记录过什么,我想怎么起笔。我认为大概的结构是什么样的。


接下来就让 AI 挑战我,然后我再挑战它,比如我说你不要把 a 和 b 合在一起,你这部分逻辑好像不对,一直挑战到我们会达到一个合理的结构。


有时候我也会偷懒,把笔记扔给它,让它给我找1-2个合适的例子,把结构搭好。但之后我一定要手工修改。修改完之后,再和它思辨,从逻辑的独特性、遣词造句,不同的维度让它继续挑战我。


AI 闹:这么一番斗争之后,你的思考占比是多少?


少楠:大概80% 。如果只有10%~20%,我丢出去的东西可能有点心虚。


我觉得,一定是由我的主体发挥创造,我安排或者命令 AI 创造出来的东西,才是我的创造。


否则,我会明确说这是 AI 生成东西,你们凑合看一下。


AI 闹:写作时间会缩短吗?


少楠:之前写两三千字的文章需要6~8个小时,现在还是这个时长。但是过程中得到的锻炼更多,和 AI 聊到后面,我的大脑已经累了。


对我来讲是,AI 重点不是提效,而是提质。


AI 闹:是不是在创作领域,让AI直接生成结果,不太可能的。


少楠:这个不好一概而论。但即使能生成了,也没有对和错,只是不同的价值取舍。


我们换个角度想,东北米好吃,因为它一年只有一季;而另一面则是速生稻,一年好几茬。


这里面没有对错,因为后者也解决了很多吃饭问题。但要论口味,显然前者更好一些。纯粹 AI 生成的东西就有点像后者,在某些场景下足够了,但如果一直给大脑喂这样的东西,可能大脑也会厌倦。


这让我想起小时候读《老人与海》,读的时候没啥感觉,觉得挺普通的,一老头在海上跟鱼搏斗。


但是我最近在重读,发现我眼前的画面感是非常清晰的,盐味儿,绳子的粗糙感,老人嘴干裂的样子。


海明威怎么这么会写细节?因为他本身就是一个好水手,有丰富的体验。你过于会说,可以让 AI 告诉你这么多细节。但问题是, 即使我知道这么多细节,我也不知道如何取舍和组合,因为只有在海上生活过的人才有这种价值判断。


如果我们的文章,没有实际经验填充,都是 AI 生成,它能生成什么呢?只能生成平均值。


平均值就等于平庸。


AI闹:每个人的追求是不同的。


少楠:至少对我来讲,AI 是一个很好的教练,很好的对手,很好的编辑,很好的读者。但就不是一个帮我快速糊弄人的东西。


AI 闹:我们和张楚聊的时候,他也会有类似的感受,觉得 AI 给他的东西太快了。(对话张楚:AI 现在还是水浅王八多,但我想用它做部动画片)


少楠:对,很容易被它带走。


每次和它聊,要想清楚聊天的目的。否则它义正辞严,有理有据,反应又快,很可能忘记自己的目的。


Part03 复杂是一种无能,Skill 是迷人的


AI 闹:最近有哪些要上线的 AI 功能,被你按住了?


少楠:有个同事想做洞察追问,我说你先缓缓。


现在 AI 洞察功能在产品渗透率不到20% ,我拍脑袋算,追问的人大概也就15%~20% 。第二,AI 洞察的产出叫洞察报告,如果用户继续追问,定义是什么?洞察能被追问,开了一个聊天框, 聊天历史、洞察报告还有追问是一个东西还是两个?如果是两个我觉得太多了。如果是一个,怎么合在一起?这些都缺少思辨。


其实很多产品经理不在乎这些,想起一个功能就做一个,最后产品变得非常复杂且不兼容。


你看微信抽象得多好,对话列表就是人和人、品牌、服务,用文字、语音、多模态、用户用起来并不复杂。


AI 闹:你毙过的功能有100个吗?


少楠:肯定有了,我们对这方面要求很严格。


我特别讨厌复杂,也讨厌产品一上来给用户三个输入按钮:打字、语音、拍照。


AI 闹:为什么?


少楠:这是把困难丢给用户,让用户自己选择。作为设计者,这是一种责任推卸。


AI 闹:代表一种无能吗?


少楠:对,因为产品有抽象能力,又不知道怎么选择,所以就全部做出来交给用户。这不是无能吗?


AI 闹:行业里一部分声音:AI 时代已经不需要产品经理?


少楠:肯定需要。


之前我觉得产品经理确实挺废的,文不能做设计,武不能写代码,全凭一张嘴(笑)。现在我自己可以直接上手 coding,能力完全解封了,就更考验对产品的理解,以及实现方案的取舍。


AI 闹:今年还会上新功能吗?


少楠:最近有点想法,之前一直觉得 flomo 最小的单位是卡片,但最近发现最小的单位可能是「一个想法」。


前几天有同事想招聘实习生,我教他如何面试。就在 flomo 里搜面试,搜到十几张,然后我就把它全部扔到 Claude,让它帮我整理出一个文档。


之后我就在想,flomo 不应该做语料召回,或者类似搜索关键词,这些都不对。我们应该把大量语料背后暗藏的用户 「想法」抽象出来,然后随着用户更新,不断更新这些 「想法」。


一个用户在 flomo 有那么多条笔记,大概都在哪些领域?有哪些技能?哪些已经过时了?哪些还能不断精进?比如对于写作者,是否可以总结出他的写作风格?用 AI 把这些想法呈现?


我觉得这个挺最迷人的。


AI 闹:类 skill 的功能?


少楠:对,我正在设计。这件事难在怎么抽象,我们只有 memo,还要加另一个对象,它跟 memo 之间是什么关系?怎么连接?怎么更新?


整体还是不希望产品变得特别复杂。


AI 闹:flomo 为什么不做成编辑器?很多产品主打从想法到全文。


少楠:用户不缺编辑器。 写作、排版什么的,用户去哪都行啊,我们支持导出。没必要重新发明轮子,因为这不是产品的核心。


还是那句话,我们讨厌复杂。


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flomo 一直保持很简单的交互界面


Part04 要投资干嘛?不如放余额宝


AI 闹:如何看待近一年崛起的AI笔记类产品?


少楠:大部分一开始的价值点都是模糊的,上了很多功能,但我不知道竞争力在哪。


后来有一波开始做长语音,甚至发布了硬件。姑且不说这个决策到底对不对,但长语音是真需求,比如会议场景,但能不能赚到钱,我不知道。


AI 闹:你们为什么不做?


少楠:这个账我算不过来。因为本质上是向云厂商批发接口,然后零售给用户。每个团队都能做,且还可以通过补贴获得市场。


这不是我们这种团队能玩的游戏。


况且大厂一定会做的,他们有的是资源。我当时的判断就是,长语音有道理,除非我准备把公司卖掉,用这个功能撑估值,讲个故事,否则我觉得是没意义的。


AI 闹:为什么一直不想融资?


少楠:我们是可以盈亏自负。


很多投资人也跟我们很熟,问要不要钱?我说等我想清楚怎么花钱了,就会找你要。


我要确保花1块,能挣1.1块,这事如果不清楚,我要你钱干嘛?你还不如投余额宝呢。


AI 闹:外界会觉得不融钱是没野心,你就没想过训练自己的小模型?


少楠:作为一家产品公司,或者说「工程应用公司」,我们没有信心训练得比别人好,为什么要做?再加上我们不需要向谁讲故事,提高估值,所以更没有动力了。


毕竟用户很少会为故事长期买单,大家还是很看重实用价值的。


AI 闹:硬件呢?或全天 24 小时挂在脖子上帮用户记录,多模态的洞察想法?


少楠:我刚开始也觉得这些是不是一种未来的趋势?


回到用户视角,我们每天到底要记多少信息?我俩今天聊天所在的房间有书架,上面放了很多书,你走进来的时候,大致能扫到有书,你现在告诉我,这些书都是什么书?


AI 闹:我不记得了。


少楠:对,你根本不该记得啊。因为人类天然是有注意力分配的,你不可能注意到所有东西。


那么每天24小时要不断记那么多信息,再在没有注意力标记的情况下,把有用的信息提炼出来,感觉是很难的,至少我们没想清楚。


说个题外话,我想起刘慈欣有部科幻小说叫《诗云》,讲外星文明试图通过燃尽太阳获得能量,然后通过穷举汉字的组合,形诗云以穷尽所有诗歌。尽管这个诗云,包含了所有的组合,甚至是尚未写出来的诗,但最大的问题是,虽然它们在那里,但却无法检索出来。


这个问题对于不断记录的 AI 产品,应该是挺像的。


AI 闹:什么情况下公司会失败?


少楠:第一,用户习惯产生了巨大的迁移,比如我们最近观察到很多人不用笔记了,就跟 AI 聊天,反正 AI 能记得我,就跟当年 Web 到移动端是一样,这个变化,我是要积极思考的;第二个就自己作死,失信于用户。


AI 闹:你到底在经营怎样一家公司?


少楠:我合伙人 light 称之为:旧工业联合体。


今天我和你聊的都是 flomo,但实际上我们的另外一款产品,幕布的营收最大的,我们还有小报童业务,还在孵化新业务。


客观说,我们旗下很多产品增长都不快,那就希望业务更多元一点,然后每个业务都很健康。


最终希望像 Tiny Capita ,一家加拿大公司。他们专门寻找那些规模虽小、但具有稳定现金流和高利润率、业务逻辑简单且在细分领域有独到优势的公司,它们又叫互联网的伯克希尔哈撒韦(笑)。


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「AI 洞察」出这是少楠今年思考最多的问题


Part05 记忆是梦,文档是石碑


AI 闹:AI 时代,谁对你的启发最大?


少楠:维特根斯坦。


我最近又重新读了合伙人 light 推荐的楼巍《维特根斯坦十讲》(这本书很难读,相信 AI 闹,不要轻易挑战。)


最近一直在 vibe coding, 之前 cursor 对我来讲还是太复杂,因为我平时不写代码,但 claude code 上线后,就很简单,晚上我女儿睡觉之后,一周就写了五六个浏览器插件。


我当然对维特根斯坦说的那句,我的语言的界限,意味着我的的世界的界限,有了新的理解。


现在我的语言自然能被翻译成机器语言,机器语言可以达成我的目标。那一刻我觉得作为一个不会写代码的产品经理,自己的封印被解除了。


另外,维特根斯坦还说过类似的表意:理解一门语言,本质就是学会了一个新的技术。


所以,我也是在不断去思考,机器是怎么思考的?机器语言有什么要注意的地方,我该怎么去跟它去配合?


这个启发来自于《产品沉思录》的主编 fonter。 比如我对机器来讲,我希望的设计能不能优雅一点,但优雅这个词太抽象、太感受、我会告诉他,我认为的优雅类似于 notion 的风格,会精确了一点,然后进一步描述一些淡淡的阴影,一些圆角,以及足够低的饱和度,再进一步甚至会告诉它一些数值。


这样的话,我们和机器是不是就能更好的理解彼此?


维特根斯坦第三个观点是,理解语言,必须回到粗糙的现实地表上。


我的理解是:人人都会痛苦,但是每个人对“痛苦”这个词的定义是不一样的,必须回到具体的语境下。有大量的上下文,你才知道痛苦到底是指什么。


回到我们的产品,我也希望用户可以记录大量跟自己具体经验和感受相关的东西,我们才能慢慢告诉它一个更真实的反馈,毕竟,机器有日志,靠日志能分析问题、优化结果;而人没有日志——我们的「日志」就是这些具体、鲜活的生活痕迹。


AI 闹:我是看过你们写的《笔记的方法》才意识要多写心情、感受,而不是下结论。


少楠:对,上下文不记清楚,你将来调出,自己也很难记得。


我前几天看漫画时突然想到,其实记忆是梦,文档是石碑。包括大模型的记忆、人类的记忆,都是梦,三年前的今天你在干嘛?你肯定记不住,甚至一周前都会记混了。


但文档是石碑,是能穿越时间把它真实的记录下来。


AI 闹:说回维特根斯坦的语言是边界,你是懂产品语言,所以解封了编程能力,对普通人来说,很多 AI 产品说是平权,其实门槛很高。


少楠:所以我觉得 AI 时代对专业知识的要求没有降低,反而更高了。我记得上线的第一个 AI 洞察是 MBTI,一个很懂行的朋友说,你的提示词肯定没有 xxx,反正他说了一个很专业的概念。我说,你怎么知道?他说,一看你生出来的结果就有点业余。这个东西要怎么专业去分析,有什么章法,这个内行和外行知识结构是有差异的。


AI 肯定你能帮助我们快速学习,但反过来,还是要对任何专业知识,保留敬畏之心。


AI 闹:你获取知识的方式变了吗?


少楠:我一直很喜欢德鲁克的《成果管理》,读了6、7遍。


最近重读,会跟 Claude Code 聊,结合我遇到的事儿。甚至会和 AI 讨论德鲁克当年为什么这样说的?有什么局限性?


总之,我现在看书更慢了,一天只能读2-3页,但每一个点,都会和 AI 讨论得特别深。


以前我对书是不太怀疑的,现在会对知识类的书会打一个问号。AI 来了,人类没必要读太多新书了。


AI 闹:很多人认为,AI 越来越强大,机会似乎更少了,包括创业。


少楠:我其实一直不愿意回答这种问题,因为啥时候都挺难。


换个角度看,创业是要解决一个具体的世界、具体环境的一个具体问题,大环境的话,跟你没啥关系。


有非常想解决的点,任何时刻都可以去创业。


AI 闹:其实人类一直善于制造恐慌。


少楠:想起美团的王慧文说了一句话,中年危机不是这一两年才有的。只是年轻的时候,家人帮你扛了。年老的时候,你不需要扛了。当年移动互联网来的时候不也这样吗?工程师要失业了。


人的主体性,如果还在自己手里的话,其实无所谓的。


如果被 AI 取代了,你肯定还会去找别的事情做。


AI 闹:AI 只是世界的一小部分。


少楠:前两天,我们全家去杭州郊区的长埭村,有一间小面包房,他们就自己盖了一个欧式炉子,用炉子烤面包。刚出炉的窑烤面包非常好吃,我们买了一堆,我女儿吃的停不下来。


那个面包店人特别多,在一个湖边,大家吃一吃,晒晒太阳,这不也很好吗?


它跟 AI 没有什么关系,只是一些人还在用心做好一个面包而已,我也不认为10年后我们就不需要吃面包了。


所以,生命自然会找到它的出口。


36氪出海·AI|对话flomo少楠:世界上没有一款产品仅靠AI,就突然变得独特了


少楠拍下了这家面包店,店主在湖边随意摆了几张桌椅


图:Unsplash、受访人供图


本文来自微信公众号“AI闹(ID:ainowainow)”,作者:张卓


文章来自于微信公众号 "36氪出海",作者 "36氪出海"

关键词: AI新闻 , flomo , AI笔记 , 少楠
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1
cursor

【免费】cursor-auto-free是一个能够让你无限免费使用cursor的项目。该项目通过cloudflare进行托管实现,请参考教程进行配置。

视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1WTKge6E7u/

项目地址:https://github.com/chengazhen/cursor-auto-free?tab=readme-ov-file


2
AI漫画

【开源免费】ai-comic-factory是一个利用AI生成漫画的创作工具。该项目通过大语言模型和扩散模型的组合使用,可以让没有任何绘画基础的用户完成属于自己的漫画创作。

项目地址:https://github.com/jbilcke-hf/ai-comic-factory?tab=readme-ov-file

在线使用:https://aicomicfactory.app/

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

5
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0