深度拆解产品：一款「可控」的AI生图工具该怎么设计?
深度拆解产品：一款「可控」的AI生图工具该怎么设计?这篇文章，我会从几个真实的案例出发，深度拆解一下星流这款产品，以及聊聊：为什么我认为「可控」才是真正的生产力？星流到底如何做到「可控」？以及，「可控性」为什么会是下一阶段 AIGC 的竞争关键?
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5905 点击 2025-07-05 19:18
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这篇文章，我会从几个真实的案例出发，深度拆解一下星流这款产品，以及聊聊：为什么我认为「可控」才是真正的生产力？星流到底如何做到「可控」？以及，「可控性」为什么会是下一阶段 AIGC 的竞争关键?
Skywork-Reward-V2全新发布！巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。
大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
最近「上下文工程」有多火？Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
在 AI 工具风靡开发圈之前，一批经验丰富的资深程序员，对它们始终保持警惕。这些人，包括 Flask 作者 Armin Ronacher（17 年开发经验）、PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger（17 年 iOS 和 macOS 开发经验），以及 Django 联合作者 Simon Willison（25 年编程经验）。然而，就在今年，他们的看法都发生了根本转变。
离谱！ 一群AI初创公司竟然集体控诉：我们被一个印度老哥骗了。这个名叫Soham Parekh的人，在隐瞒真实情况下进行远程兼职，最多一次打了五份工。
一个优秀AI产品背后肯定有一个很能打的原始团队。 经过2025前半年的厮杀，我基本有这样的一个判断：目前市面上八成的Agent产品会草草收场或者归于沉寂。 同时Lovart是Liblib母公司全力支持的出海产品，liblib本身也具有社区，设计，技术的基因。
马斯克和特朗普，这对白宫二人转最近“嘴炮大战”进入到2.0时期。和这对欢喜冤家类似的，是国外出版商集团和AI巨头之间的相爱相杀——一方面有大出版商要和AI公司合作，另一方面也有出版商誓死要把AI巨头告破产。
在AI音乐创作工具日益涌现的当下，近期，一款叫作Mozart AI的应用闯进土耳其iOS音乐榜前十，引发了笔者的关注。它以“图生乐”这一模式切入AI音乐赛道，在过去一年的实现了400万下载量，并创造出超过170万美元的年收入（iOS与Google Play合计）。