AI时代：清晰提问、深度思考与个性化需求
“直言不讳、实话实说、精准对接。”你或许能获得一个答案，但这答案未必是你所期待的。事实上，它很可能与你的设想相去甚远。因此，无论你使用的是最前沿的Claude Opus4.7、GPT-5.5，还是性价比极高的Deepseek V4 Pro或Minimax，若想从AI那里得到满意的答案，首要任务便是清晰地阐述你的问题。这一点，想必但凡与AI打过交道的朋友都能深有体会。语言的局限即是思维的疆界。含糊不清的提问只会引来模糊的回应。更有甚者，我们常常连自己真正想要什么都难以明晰。在这种情况下，AI也束手无策。此时
廉价的智能，昂贵的品味
廉价的智能，昂贵的品味第一章平庸的"廉价"，AI 的陷阱当内容创作成本归零，AI 能够瞬间产出 100 篇出色的"正确废话"。它能帮你梳理逻辑，精修修辞，规范格式。但在这种"完美"唾手可得的时刻，真正的较量，早已不是"生产速度"，而是"鉴赏水平"。你若被 AI 的高效所迷惑，最终获得的将只有无尽的平庸。第二章品味，是最终的决策权算法最精通的是不断趋近"最佳解"，但它永远无法定义"何为美感"。它无法理解在特定语境下，那个"不够完美、略有缺陷却充满生气"的选项，才是真正能打动人心的。领导者的价值，在于从 AI
AI编程能力出众，UI设计却糟糕透顶？这招让它学会你的审美
Claude Code 在编程方面已相当出色。但你是否有这种体会：让它处理业务逻辑、执行脚本、构建架构，都能胜任。可一旦涉及制作动画、设计界面、优化细节——产出的效果总是不尽人意？问题出在哪？不在于功能实现，而在于"质感"。动画显得生硬、交互响应缓慢、版面布局总觉得别扭却难以言明……这些并非程序错误，而是AI缺乏"设计审美"。今日读到一篇文章，介绍了一种我所见过最巧妙的解决方案：将你的审美标准传授给它，而非任由其自行揣测。作者是 emilkowal.ski[1]，一位从事设计工程（Design Engin
超级共识时代的早期投资策略——把握资金流向与创业机遇
「2026年3月18日，北京前沿国际人工智能研究院AI月光社系列活动第6期“OpenClaw专业养虾人有话说”在鼎好人工智能创新中心成功举办。北京前沿国际人工智能研究院理事长、英诺科创基金合伙人王晟发表主题演讲，本文为演讲回顾，欢迎阅读。」大家好，今天我演讲的主题是《超级共识驱动下的天使投资——寻找资金决口的堤岸与早期布局策略》。主要结合我在一线投资和研究院的观察，跟大家聊聊当下AI 浪潮里被反复提及的超级共识，以及藏在共识背后的创业与投资逻辑。超级共识的核心逻辑与形成机制我们都知道“风浪越大，鱼越贵”，
三年AI实践，悟透乔布斯品味真谛
深耕AI领域三载，方才领悟乔布斯所言的品味真谛 于启师傅AI空间聆听一席分享，深受触动👇 "The only problem with Microsoft is they just have no taste" ——乔布斯 🤔 置于当下AI浪潮中，此言依旧犀利 我们耗费诸多精力探究： ▫️ 何种模型更优 ▫️ 哪些咒语技法 ▫️ 新兴工具如何驾驭 然而遍尝之后顿悟—— 工具日趋千篇一律， 核心差异在于「品味」。 💡 何谓AI时代的品味？ 不在于掌握多少咒语， 而在于洞悉「佳作」的模样。 同样驾驭Midjo
AI时代真正稀缺的,是这项被忽视的能力
最近有个很强烈的体会：现在什么东西看起来都"还行"了。随便打开一个 SaaS 产品的官网，landing page 排版精致、文案顺滑、配色协调。但看久了你会发现——它们几乎如出一辙。换个 logo，换张 hero 图，剩下的架构、措辞、甚至按钮文案都像是从一个模板里复制出来的。不是设计师水平下降了。而是 AI 把"看起来还行"的门槛彻底击穿了。今天读到 Raj Nandan 写的一篇博客，标题叫 Good Taste the Only Real Moat Left[1]。
亦庄AIFUT大会首日：AI浪潮下的思考与自我进化
大家好，我是星尘，一位陪伴大家共同探索AI领域的创作者，欢迎关注我的频道{补充说明}这是事后补充的，文章篇幅较长难免有疏漏，如有异议欢迎指正。我仅想记录感悟，如果觉得不好随时退出，请大家保持善意，理性阅读。谢谢4月8日清晨，我早早起床前往北京亦庄，参加AIFUT大会。对于从未参与此类活动的我来说，内心十分雀跃。一进门就看到精心准备的设施，各岗位人员早已就位。很幸运抢到门票，见到了许多AI领域的顶尖高手，每一位都值得学习，废话不多说，我们直接进入正题上午的热场秀由川子老师带来唢呐表演，AI女歌手Yuri，以
AI如何掌握科学直觉？RLCF赋能科学思维
伟大的科学家拥有强大的判断力和远见，这与我们所说的科学品味密切相关。来自复旦大学、上海创新研究院、OpenMOSS团队等机构的研究团队提出RLCF（Reinforcement Learning from Community Feedback），一种使用大规模社区信号作为监督的训练范式。研究团队在700K论文对上训练Scientific Judge，实现93.6%的判断准确率，并训练Scientific Thinker提出具有高潜在影响的研究想法。伟大的科学家拥有强大的判断力和远见，这与我们所说的"