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夸克发布健康大模型,主治医师难题领先通用模型 30%

夸克居然训了一个垂类的健康大模型,对比通用模型,主任医师级难题领先优势 ≈30%。 我自己试了一下,毕竟不是医学专家,就拿长期困扰我的鼻炎导致的睡眠问题问了夸克,给出的措施和药物都非常正确,基本上就是我这几年跟鼻炎抗争的常用手段,确实很靠谱。 这个模型的推理思维,更像真实的临床问诊,而不是只给答案。 具体流程为:症状…

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这个观点很好,软件正从以界面为中心的用户体验(UX),变为以 Agent 为核心的 Agent 体验(AX)。\n\n最好的产品会主动理解、记忆并不断优化用户体验。\n\n传统的 UX(用户体验)以屏幕和界面为中心,用户每次操作都从零开始,产品只根据预设流程做出反应,几乎不记住用户的历史和偏好。设计师提前规划好所有路径,用户需要不断填写表单、选择选项,软件只追求“更少点击、更快流程”。\n\nAX则以“关系”为核心。软件像一个智能助手,持续记住用户的目标、偏好和历史,主动推送下一步建议,随着使用不断进步。系统会自主规划路径,学习上下文,记住团队习惯,甚至能做出设计师未预设的决策。\n\n在 AX 模式下,衡量产品成功的标准变成了“信任感”和“复利价值”,而不是单纯的操作效率。信任的建立也更像人与人之间的协作,智能体会展示自己的推理过程,随着信任加深逐渐减少干预。\n未来大多数软件都会采用 AX 模式,成为“你合作的伙伴”而不是“你使用的工具”。一旦体验过真正的 AX,传统的 UX 会让人觉得“过时且低效”。\n\n这是 UX 和 AX 两者的详细对比:\n\n传统用户体验 (以屏幕为中心):\n\n用户点击一个按钮,产品做出反应,任务便完成了。每一次新的会话都意味着从零开始。\n 一旦用户偏离了设计师预设的“理想路径”,系统往往会不知所措,并出现错误状态。\n 用户需要通过填写表单等来提供所有信息,一旦离开当前会话,产品便会忘记关于你的一切。\n衡量体验好坏的标准主要集中在减少操作摩擦上,而不是能否带来深刻的理解或创造持久的价值。\n 用户信任的是品牌界面的外观和感觉,而非系统持续的、智能的判断力。\n\n代理式体验 (以关系为中心)\n\n代理会持续追踪进度,适时地推动下一步,并随着时间推移不断学习和改进。\n它能主动地感知、推断并选择行动方案,这些行动是设计师未曾,也无需逐行编写脚本的。\n 系统会记住并复用用户的偏好、行为模式,甚至是团队的工作规范,用户无需再三解释自己。\n关键的衡量指标转向了用户留存率、对决策的满意度,以及用户最终愿意将多少自主权交予系统。\n代理会像一位出色的人类队友,在合作初期充分展示其工作成果以建立信任,然后随着用户信心的增长而逐渐减少不必要的干预。\n\n来源:x.com/gregisenberg/status/1947693459147526179

阅读全文 :这个观点很好,软件正从以界面为中心的用户体验(UX),变为以 Agent 为核心的 Agent 体验(AX)。\n\n最好的产品会主动理解、记忆并不断优化用户体验。\n\n传统的 UX(用户体验)以屏幕和界面为中心,用户每次操作都从零开始,产品只根据预设流程做出反应,几乎不记住用户的历史和偏好。设计师提前规划好所有路径,用户需要不断填写表单、选择选项,软件只追求“更少点击、更快流程”。\n\nAX则以“关系”为核心。软件像一个智能助手,持续记住用户的目标、偏好和历史,主动推送下一步建议,随着使用不断进步。系统会自主规划路径,学习上下文,记住团队习惯,甚至能做出设计师未预设的决策。\n\n在 AX 模式下,衡量产品成功的标准变成了“信任感”和“复利价值”,而不是单纯的操作效率。信任的建立也更像人与人之间的协作,智能体会展示自己的推理过程,随着信任加深逐渐减少干预。\n未来大多数软件都会采用 AX 模式,成为“你合作的伙伴”而不是“你使用的工具”。一旦体验过真正的 AX,传统的 UX 会让人觉得“过时且低效”。\n\n这是 UX 和 AX 两者的详细对比:\n\n传统用户体验 (以屏幕为中心):\n\n用户点击一个按钮,产品做出反应,任务便完成了。每一次新的会话都意味着从零开始。\n 一旦用户偏离了设计师预设的“理想路径”,系统往往会不知所措,并出现错误状态。\n 用户需要通过填写表单等来提供所有信息,一旦离开当前会话,产品便会忘记关于你的一切。\n衡量体验好坏的标准主要集中在减少操作摩擦上,而不是能否带来深刻的理解或创造持久的价值。\n 用户信任的是品牌界面的外观和感觉,而非系统持续的、智能的判断力。\n\n代理式体验 (以关系为中心)\n\n代理会持续追踪进度,适时地推动下一步,并随着时间推移不断学习和改进。\n它能主动地感知、推断并选择行动方案,这些行动是设计师未曾,也无需逐行编写脚本的。\n 系统会记住并复用用户的偏好、行为模式,甚至是团队的工作规范,用户无需再三解释自己。\n关键的衡量指标转向了用户留存率、对决策的满意度,以及用户最终愿意将多少自主权交予系统。\n代理会像一位出色的人类队友,在合作初期充分展示其工作成果以建立信任,然后随着用户信心的增长而逐渐减少不必要的干预。\n\n来源:x.com/gregisenberg/status/1947693459147526179

Open AI 新模型在 IMO 2025 上获得金牌!

Open AI 感觉要发力了,新模型在国际数学奥林匹克(IMO)中达到了金牌表现,这个太强了! 目前现在可以使用的所有模型在2025 IMO中几乎一道题都没办法做对。 测试的时候不使用任何工具不连接互联网,同时由于这次 IMO 刚结束,也不太可能存在数据污染的可能。 模型解决了 2025 年 IMO 的 6 个问题中…

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kimi(月之暗面)放大招了!

kimi(月之暗面)放大招了! 开源了 1T 参数的 K2 模型,具备极强的代码生成和 Agentic 能力。 我正在测试相信我,代码能力不会让你失望! 基准测试中取得开源模型 SOTA成绩,尤其在代码、Agent、数学推理任务上表现突出。 价格也非常便宜,每百万输入 4 元,输出 16 元。 现在可以在 kimi…

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