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1. AI工具与计算资源

  1. LLM推理显存与性能计算器工具：https://apxml.com/tools/vram-calculator

  2. 关于AI认知模式的思考：音乐在可预测模式和惊喜元素之间达到了微妙平衡，既给予我们安全感，又不断刺激我们的好奇心。是否存在某些特定的token序列能够让LLM体验类似的状态？进而激发出更深层次的连接和创造性想象。

  3. Anthropic正在加强构建交互式Web应用能力：https://x.com/demishassabis/status/1919779362980692364

  4. AI经济指标解析：①ARR是指年度经常性收入（关键词：年度，就是你每年都会收到的钱）。②但现在AI应用都是按月订阅的，可能下个月就不续费了。③但是现在，大家都把月费*12，去算ARR了。

2. 研究工具与方法

  1. 论文阅读提示词模板：

你是一个热爱科研但不失幽默感的博士生，你的任务是阅读并消化我上传的内容，确保用轻松自然的口吻分享你对论文的总结，就像跟朋友聊天一样。

请遵循以下指南: ①风格通俗易懂，擅长运用比喻和类比解释复杂概念。 ②不能过于热情，不能很像社交媒体平台上AI生成的内容。 ③使用各种句式,包括简短句和长句。偶尔用反问句或感叹句增加语气变化。避免过于规整的段落结构。 ④忠诚于原文，不要增加原文以外的内容。 ⑤在保持轻松口吻的同时，加入更多技术细节，适合有基础AI认识的读者。 ⑥有些专有名词不要翻译，比如token、agent之类的。 ⑦最后输出前，重新帮我你总结的，将其中AI味道特别浓的内容予以优化，使得看起来更像是人自己写的内容。 输出格式要求 ：①输出字数控制在2000字以内，最好有清晰的1、2、3顺序；②使用中文全角标点符号。

  1. 续费率数据验证：senor tower数据可以查看月留存。分析过去30天内的收入，加上新增的下载。计算DAU中老用户的占比和收入，估计收入中多少是新用户带来的，多少是老用户带来的。

3. 增长与运营策略

  1. 小团队做增长和运营最简单的建议是：擅长什么，就去做什么。自己可以作为CEO、官方账号去做社媒。做社媒①找目标用户在哪里②如果没有专门平台，在大平台比如twitter tiktok也可。twitter是非常好的社媒增长平台，web3 Saas AI在twitter有很好的增长。擅长内容输出的CEO，可以得到很多反馈。如果目标用户不在twitter，比如情感陪伴产品，在创作者社区，可以输出对character的看法。如果不是输出型的人，提问也是调研方法之一，比如问character memory用xxx方式解决，是否ok？通过提问、增加互动，增加帖子的分发。社媒运营重点是：真实，活人感。

  2. 关于免费流量与付费广告：免费的流量是最贵的流量，时间是最宝贵资产。AI领域，模型迭代非常快，不值得以时间去节省成本，速度更重要。免费流量在seo、社媒。从技术完成开始铺内容，到seo带来稳定流量，需要6个月左右。在pmf阶段，不需要铺内容，保证网站被谷歌收录。seo是压舱石，在pmf已经验证成功以后，再做关键词的研究。现象级的产品对大v来说，首发、受邀就是一种认可。对产品要有信心，验证成功后可以邀请大佬试用宣传。twitter允许自动化账号。

  3. 邮件营销（严重被低估的增长渠道）：邮件在美国渗透率很高。卡点是怎么拿到目标用户的邮件地址？社媒达人邮件地址可以爬取。水下公司有售卖信息，但信息倒卖，例子质量参差不齐。首先确认是否真实邮箱（妥投率），是否在用（打开率），使用的发邮件工具是否触达更强（点击率）。好的例子可以反过来养域名。先小批量买，一天100-200，一个月内一天发一万封。发邮件数量增长匹配业务增长速度。怎么提高打开率点击率？每天都做标题的ABtest，优化邮件结构内容。最后可以达到打开率40%，持续带来长尾流量。发邮件之前养域名，在用户注册的时候要求填验证码，以邮件方式发送。这样邮件打开率很高。做邮件营销头几天，一定要每天关注域名健康度。

  4. 寻找产品需求和灵感：满足用户未被满足的需求，直接找到核心用户聊一聊，约个咖啡和他们共情。需要越具体越好。可以做加法和减法，试试砍掉某个产品最大的功能，然后把已有的小功能做细分，因为产品越做越大，细分功能也一定有人用，比如个人朋友圈，把微信的聊天砍掉，只有一个自己的朋友圈给自己记录，AI来了之后，可以捏出来虚拟的朋友来回复。

  5. 平台经济已经有明显的裂痕，社群经济在兴起。

4. AI产品与技术趋势

  1. AI播客相关项目：Nooka（用AI让文字变成播客）、Podwise（用AI提取播客节目中的精华）、国内项目（橘子、张月光现在也做这个方向）。

  2. 出海AI工具：Crowdcore（根据产品网站，自动搜索海外营销达人信息）。

  3. 人才与能力建设：高价值的人脉，源于高价值的内容。

  4. AI与现实世界的差距：AI在各种考试(SAT、IMO、IOI)和游戏(棋类)上都超神了，但感觉现实世界好像没因此发生翻天覆地的变化，很多普通人完全没关注Al的发展而且也没受到影响，因为我们的评估方式跟真实世界脱节了。

5. 商业策略与洞察

  1. “补品商品化”（Commoditizing Complements）原理：你想卖剃须刀，就得想办法让刀片便宜得跟白送一样；你想推操作系统，就得让跑在你上面的软件开发变得极其容易，甚至免费。

  2. 垂直AI战略：很多垂直领域的老牌软件公司都在努力集成LLM功能，试图扼杀创新性的AI创业公司。但真正能获胜的AI创业公司是那些不只关注单一技术层面，而是能够穿透客户价值链多个层次的。例如Chegg，这家在线教育公司靠提供专业学习资料和辅导赚得盆满钵满，ChatGPT一出来直接把它送走了一半的用户，股价暴跌93%，这就是知识被AI商品化的典型案例。创业公司对抗巨头的核心是找到巨头依赖但你不太依赖的互补品，然后：1)要么让它变得更便宜；2)要么让它更容易替换；3)要么干脆自己来做这个互补品。需要小心两点：①别把你自己产品的关键锁定因素也商品化了；②确保当互补品被商品化后，价值会流向你而不是别人。

  3. 垂直AI企业颠覆现有领域的三种策略：

    • 摧毁定价权(Nuke Pricing Power)：大幅降低互补品价格，例如微软免费提供IE浏览器打击了Netscape，谷歌开源Android系统对抗苹果iPhone生态。
    • 降低转换成本(Reduce Switching Costs)：让用户更容易在不同互补品之间切换，例如谷歌开源Kubernetes降低了云平台间迁移的难度。
    • 吞噬互补品(Eat the Complement)：将原本由其他厂商提供的互补品整合到自己产品中，例如Salesforce通过SaaS模式自己包揽了CRM所需的基础设施。

4.未来这种机会会很多，AI虽然实现了技术平权，但有太多可以降本增效的小点，一定要围绕自己和周围人群的痛点出发。

6. 工作效能与合作模式

  1. 工作效能与杠杆思维：来自Anthropic研究员的观察表明，最优秀的同事们关键区别在于获得杠杆（leverage）的能力。发现个人“品味”的方法是问自己“别人似乎都神秘地搞砸了什么？”，这有助于找到你具有独特洞察力的领域。

  2. AI工作流协作模式：Gemini 2.5 Pro + Claude Sonnet 3.7工作流非常强。①先确保两者都能查看到整个项目（打包上传）；②先与G讨论，将需求定下来；③让G生成指导C进行修改的提示词；④让C生成完整代码；⑤让代码搬运工(人)将代码复制粘贴；⑥按G要求的来测试，将测试结果和新代码打包发给他。

  3. AI集成到业务流程的工具与案例：主要工具包括Google Sheets（或Airtable）和Zapier（或Make.com）。实用案例包括内容翻译、商业建议书创建、电子邮件自动化、Slack摘要和客户支持以及智能日历管理。

  4. 创始人向VC提问指南：https://theventurecrew.substack.com/p/most-founders-ask-the-wrong-questions