AI提升了生产效能，却难以扩大消费规模
AI大幅提升了生产效率，尤其在文字创作领域，AI能在极短时间内批量产出内容。然而我一直思考一个问题：究竟从哪里获取相应的消费能力来承接这些产出？先看虚拟类内容，包括文章、短视频、游戏、动漫等形式。在AI技术的推动下，生产已基本不受限制，但这些内容的消费前提是用户的注意力时长，即人口规模乘以在线活跃时间构成了海量内容的消费上限。如今人类已经不够用了，醒着的时间恐怕都不足以消费完这些源源不断的内容！再看实物类产品，即借助AI提升制造业生产效率的领域。这里同样存在困境：中国大量制造业早已产能过剩，众多消费品处于
AI狂飙时代，我们更需静心慢行
身处AI时代，似乎全球万物都被按下了快进键。信息迭代速度日益提升，叠加当下动荡的国际局势与蓬勃的科技发展，令人目不暇接。美伊战争一会要打一会要谈；AI大厂又在裁员了；张雪机车夺冠又让各方出来评论。各类短视频无不使出浑身解数，凭借前三秒的冲击力吸引我们停留，更别提这些短视频、游戏的背后是一群学历优秀的工程师利用心理学、社会学等知识来设计出让我们上瘾的机制，用所谓的“注意力经济”占尽我们的时间和注意力、甚至是情绪、感受。AI与机器人技术进化之快，让即使潮头的Open AI创始人山姆奥特曼（Sam Altman
告别AI烂尾：掌握分段生成的核心秘诀
前六章我们探讨了设框架、析动作、掌节拍、置线索、纠漏洞、仿风格。今天要说的是令所有AI创作者崩溃的痛点——分段式创作法。你是否常遇到这种情况：满怀期待地启动AI，输入精雕细琢的指令，让它"创作一篇3000字小说"。开篇800字惊艳四座，角色鲜活，氛围拉满，你几乎要为自己喝彩。可千字过后，情节逐渐失控。到1500字，主角性情大变。2000字时，前期伏笔消失无踪。2500字，AI陷入词汇重复怪圈。最后500字，它潦草收尾——"从此他们幸福地生活在一起"，如同儿戏。面对这个结局，你恨不得砸了键盘。症结何在？并非
AI 写不出的生命律动
AI 似乎无所不能地为我代笔AI 写不出的生命律动AI 或许能协助你处理诸多事务，但唯独不应取代你的笔触AI写作 · 注意力 · 独立思考 · 情感 · 生命律动近日读到一则新闻，有对夫妻借助 AI 在微信公众号上大量产出内容，以此获利 200 万，结果曝光后被官方平台封禁了账号。封禁得好！说到底，他们是用 AI 生成的无价值内容来收割你的注意力，从而换取利益。注意力远超时间，时间高于金钱在这个 AI 时代，人的关注度愈发稀缺，也愈发昂贵。原本辨别人类制造的垃圾内容就要耗费大量精力，现在有了 AI，它能快
AI时代，这六问让人沉默
上一篇文章，我讲述了自己的经历。记录了我如何拿到那张绿色纸条，如何举手，如何在二十多人面前发言两分钟，然后被老师现场剖析。有人提问——"其他人呢？他们分享了什么？"好。现在来谈谈其他人。那天下午，共有七道关于AI的题目。除我之外，还有六人举手发言，六段我在台下倾听后、许久无言的分享。我称它们为"关于AI"——但听到最后，我发现了一件事：六道题，没有一道真正在问AI。每一道，都在问人。你读完，或许会发现，它也在问你。起身的是一位穿格子衬衫的男生。语速不快，逻辑清晰，是那种想透
AI时代下好商业的底层逻辑
好商业真正的核心，在于提供既“稀有”又“有新鲜感”的产品与服务。更深层的现实是：“注意力”正变成愈发珍贵的资源，在AI时代想把事情做好，就必须真正理解AI，也必须看懂媒体与超级平台背后的运行逻辑。下面谈谈我的一些观点：进入AI时代，企业会越来越像一种全新的组织形态，一半是媒体，一半是机器。AI时代的公司竞争，也正从单一的“产品竞争”，演进为“智能系统+叙事系统”的双线竞争。未来真正强大的企业，不只是把产品做好、把效率拉高，还要能将内部打造为机器，持续调动智能、放大生产力；同时把外部塑造成媒体，不断说明自己
AI重构：组织边界的再定义
——一位CEO将OpenClaw嵌入日常运营后的30天实践记录AI对管理者最核心的意义，并非效率提升，而是重新界定组织边界。30天来，我将OpenClaw融入日常工作，发现的关键转变不在于减少了多少信息回复，而在于厘清哪些事务本不该消耗CEO的精力，哪些决策应固化为系统默认规则，哪些环节仍需人工介入。核心症结不在于信息过载，而在于组织默认CEO是最终处理节点业务高峰时每日上百条信息涌来。看似是信息洪流，实则是组织未厘清谁做判断、谁抓执行、谁做同步，导致"最终出口"默认为CEO。多数管理困境并非团队不努力，
AI的“注意力中枢”并不无限
狐狐/ AI使用 · 第2篇人脑中有一块区域叫前额叶，主要负责注意力分配、专注维持与决策判断——也就是决定当下该看重什么、忽略什么。它是人类认知控制的重要中枢，但它能承载的信息量并不无限，所以我们很难把注意力同时平均放在很多事情上。2017年，Google发布了一篇论文，Attention Is All You Need，中文可直译为《注意力就是全部》。这篇论文提出了Transformer架构，也为如今所有大语言模型打下了核心基础。[1]Transformer最关键的机制叫"自注意力"。从
智能时代的人类生存法则
强烈推荐最新一期《无人知晓》，整整三小时的内容令人心潮澎湃。在众多探讨AI的播客节目中，终于遇到了一位能真正引发共鸣的访谈对象。收听节目前，我对李继刚并不熟悉，特意查询后了解到他是大模型提示词领域的先驱研究者。此前我对提示词并未给予太多重视，毕竟提问本就是一门学问，只是对象从人类转向了机器。那些原本就缺乏独立思考能力的人，即便进入AI时代，若仍旧停留在复制粘贴层面，依然无法掌握获取真知的方法。最先引起我注意的是他的认知方法论——坚信万物皆有其核心规律，多数理论不过是同一本质的不同表述。他坦言自己现阶段仅用
揭秘AI核心：注意力机制工作原理
在人工智能领域，赋予模型这种“专注”能力的关键技术，正是注意力机制。这并非神秘的高科技，其本质在于教导AI“抓大放小”，摒弃平均分配的低效模式，仿照人类思维精准锁定核心信息。从ChatGPT流畅生成万字长文，到AI识图精准识别目标，再到机器翻译避免“张冠李戴”，注意力机制都是背后的“幕后推手”。接下来，我将从原理、运作、演变及应用四个方面，为您拆解注意力机制。01以CNN（卷积神经网络）为例，在处理“猫咪图像”时，它对每个像素一视同仁：既仔细分析眼睛和胡须（关键点），也投入同等精力分析背景沙发和墙渍（无关
AI编程进阶：如何让模型听懂你的“精准约束”
大语言模型不懂脸色，没脾气，也不记仇。它唯一做的事就是预测下一个词的概率。你觉得它变聪明或变笨，其实都是因为概率分布被你调整到了不同的位置。这篇文章将告诉你：哪些操作真的有效，哪些只是发泄情绪，以及——为什么“骂得准”确实有用，但“不骂”往往更稳妥。为了降低成本，大模型服务提供商通常会采用分层策略：平时随便问，给你“经济模式”的回复——算得快、便宜，质量一般。一旦你表现出具体的不满，系统会判定：“这个用户要求高，或者问题很重要。”于是升级服务：启用更强的推理模式、延长思考时间。结果就是你觉得AI“突然变聪
AI从何而来：一段技术演进史
如果要聊ai的发展历程，就得先看看它诞生前的技术环境。毕竟ai并不是凭空出现的，更不是一落地就能侃侃而谈、无所不能。在2017年之前，如果希望ai处理一段文本，例如翻译一句话，或者判断一句表达是否合理，几乎只有一种主流方案：循环神经网络（RNN）。那RNN是怎么工作的呢？它会按词逐个读取，每读入一个新词，就把前面词的信息压缩进一个固定大小的“记忆向量”里，然后继续向后处理。听上去似乎挺合理，但实际上问题非常多。第一，容易遗忘。让RNN读一篇文章，等它看到第50个词时，第一个词的信息往往早已模糊不清，记忆能
注意力稀缺下的长剧开局博弈
《许我耀眼》以极具冲击力的戏剧桥段抓住观众眼球：女主角许妍花钱请演员冒充高知父母，在准公婆的层层考验中巧妙应对、转危为安。而《太平年》则采取完全相反的叙事策略，直到第五集，扮演钱弘俶的演员才从少年转为成年，主创用从容不迫的笔调展开五代十国的乱世图景与人物际遇。两部剧集在首播阶段收获的市场反馈形成鲜明反差：前者迅速引爆舆论，热度持续飙升；后者则让不少观众坦言“险些弃剧，需要静心品味才能沉浸，然而随着情节推进，愈发欲罢不能，余韵悠长”。 这一对照并非个案，它激起影视创作界关于开局手法的深层探讨：在短视频与微短
最早拥抱AI的人，正陷入新的疲劳困境
文丨硅基研究室kiki 你或许已经注意到，越来越多人开始出现一种“AI疲惫”的状态。 从科技大厂描绘的庞大Token产能蓝图，到隔三差五更新一次的日均Token调用数据，我们正在步入一个Token急速膨胀的阶段。如今，不消耗十几万Token、没有几个自己的Skill，似乎都不好意思说自己真正懂AI。 这几天，不管是同事．skill、前任．skill等各类Skill突然走红，还是另一种“反蒸馏”Skill开始冒头，本质上都是在避免自己的知识与经验被同事或上级进一步封装成Skill。 两种人，使用着同样的工具