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浪潮之下，AI Agent正在猛力砸向一个万亿级市场。

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近年来，Mixture-of-Experts（MoE）已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer，MoE 通过稀疏激活机制，在每个 token 上只调用少量专家，从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而，一个长期存在的问题是：专家越多，并不意味着专家真的学得越 “专”。

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达人营销的新「解答」。 👦🏻 作者: 镜山 🥷 编辑: Koji 🧑‍🎨 排版: NCon 达人营销一直以来都不是一件「轻易完成」的事情，如果只是找几个博主，谈好价格，内容发出去，数据也还行。但一旦想

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近期 Claude Code 推出的 Excel 功能非常惊艳，我们认为 Excel 可能成为继 Coding 之后，下一个迎来“aha moment”、并快速爆发的高价值领域。

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几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。

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越来越多 AI 出海公司，把达人营销视为最重要的增长杠杆之一。与传统广告投放或内容营销相比，达人营销最大的优势在于它的「活人感」——真实的创作者在真实的使用场景中展示产品，天然降低了用户的信任门槛。

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尽管最近 AI Agent 很火，真正落地到垂直行业里的例子依旧不太多。尤其是我们今天要讨论的行业：非标、分散、高度依赖沟通：达人营销。对于科技公司来说，达人营销非常重要。但是直到今天，很多团队依然在依赖 Excel 表格管理达人，靠人工手动发送成百上千封「碰碰运气」的邮件。

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于是海量的AI需求密集冲向同一批达人。现实问题是，达人背后受众固定，而产品的受众却截然不同。当然，除非花大量时间看达人视频，再叠加点个人经验判断，否则你也无法知道，达人是真正懂技术的leader，还是只会蹭热点的营销号？ 达人背后的粉丝是付费意愿极强的开发者，还是小白用户。

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从提需求到审核只需3步，Aha让达人营销效率提升10倍。

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今天读了 Aha（原 Head AI）的两篇博客文章，我强烈建议所有做 AI 工具或者 AI ToB 产品的同学都读一读。https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf001这里有他们对 AI 产品边界的理解，也有很多工程和系统层面的实操细节。