
普通人,如何用AI找到“真正挣钱”的App项目?
普通人,如何用AI找到“真正挣钱”的App项目?我们在做App选品时,经常会发现:那些拿奖的、爆火的、上热搜的产品,并不一定挣得到钱。 反而是一些你压根没听说过的工具类、功能型App,悄无声息吸金百万。 所以问题不在于你有没有看到热度,而是你有没有能力找到那批“别人看不上,你刚好能搞定”的项目。尤其是在AI时代,这个“搞定”的含义,已经彻底变了。
我们在做App选品时,经常会发现:那些拿奖的、爆火的、上热搜的产品,并不一定挣得到钱。 反而是一些你压根没听说过的工具类、功能型App,悄无声息吸金百万。 所以问题不在于你有没有看到热度,而是你有没有能力找到那批“别人看不上,你刚好能搞定”的项目。尤其是在AI时代,这个“搞定”的含义,已经彻底变了。
企业级Agent正在成为整个toB市场的共识。企业级智能体(toB AI Agent)正在成为全球最受资本追捧的赛道之一。
阿梁从没想过,有一天自己会把内心深处的挣扎,倾诉给“AI”。
当前,驱动科学研究的人工智能(AI for Science,AI4S)在单点取得了可观的进展,实现了工具层面的革新,然而要成为「革命的工具」,需要采用「通专融合 AGI」方式。
“抢占AI表格定义权,抢的其实是To B AI的话语权。 ”
让机器人学会聪明且快速精准执行,一直是机器人操控领域的难题。为了解决这个问题,香港中文大学、北京大学、智平方和北京智源研究院联合创新性地提出了Fast-in-Slow(FiS-VLA),即一个统一的双系统VLA模型。
您有没有遇到过这样的场景:为了调试一个LLM应用的效果,您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串?每次想要A/B测试不同的提示时,就像在做开颅手术一样小心翼翼。
StudyX于2022年注册于美国,我们Day 1就面向全球市场、专注于知识学习与应用这一垂直细分场景。
北斗智影发布AI“七星Agent”加速短剧出海
MoCa框架把单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型,通过持续预训练和异构对比微调,提升模型性能和泛化能力,在多模态基准测试中表现优异,尤其小规模模型性能突出。