又是一年過去了，這一年也有很多觀察和想法。Gemini 幫我總結(jié)的年度關(guān)鍵詞是：

演化、場景、北極、復(fù)利、反芻、長尾、接口、隨機性、確定性、真實、染著。

今天的碎片觀察會分為 4 個部分：

- 第一部分 AI 與互聯(lián)網(wǎng)

- 第二部分 播客與內(nèi)容

- 第三部分 社會觀察

- 第四部分 生活

各位也可以選擇自己有興趣的部分閱讀。

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在閱讀之前，也要特別鳴謝，「紅色火箭」的特約贊助。

紅色火箭作為 ETF 公募的頭部基金 華夏基金 開發(fā)的小程序。簡單說，就是把所有指數(shù)信息集成在一個平臺的投資輔助工具，有關(guān)指數(shù)相關(guān)的業(yè)績走勢，財務(wù)表現(xiàn)，以及更詳細的指數(shù)是怎么成立的，有哪些具體的股票，相關(guān)的指數(shù)有哪些新聞事件等等，事無巨細，都有。

雖說是基金公司開發(fā)的產(chǎn)品，但是放心，這個小程序的核心功能，并不是直接推薦大家哪支基金可以買，而是盡可能呈現(xiàn)全面、客觀的數(shù)據(jù)，讓大家自行判斷。

在 AI 時代，信息篩選顯得愈發(fā)重要，如何使用工具也變成了新的命題。逃離算法控制和情緒引導(dǎo)，首先要做的就是通過主動獲取信息，拿回自己對世界認知的掌控權(quán)~

第一部分 AI 與互聯(lián)網(wǎng)

1

大家已經(jīng)都紛紛接入 DeepSeek。

Chatbot 沒有壁壘，昨天文小言，今天就元寶。微信AI搜索已經(jīng)內(nèi)置R1。體驗相近，都是對話，最終還是高頻場景能碾壓低頻。類比小額支付市場的演變

傳統(tǒng)意義上的大入口，已經(jīng)提前拿到船票

另外的小船票，還是扎根垂直場景。利好中小開發(fā)者。

2

Alagent 相較于 AI搜索，可以解決的一大痛點就是，能 設(shè)法打破如今互聯(lián)網(wǎng)割據(jù)的內(nèi)容孤島，盡可能找到優(yōu)質(zhì)的信息

像今天用 DeepSeek搜出的答案錯得離譜，看了下原始網(wǎng)頁，整個就是牛皮癬廣告。顯然會嚴重污染 AI 的數(shù)據(jù)來源。

3

一些試用 4o 的體會。

第一，Prompt 的學(xué)習(xí)，徹底沒有意義了。過去都說，AI 不太好理解，因此 Prompt 的知識庫很重要，怎么學(xué)習(xí)用 Prompt 很重要。DeepSeek R1 等推理 AI 證明了，AI 對自然語言的理解還在不斷進步。文生圖如此。其它領(lǐng)域也都如此。Manus 也是如此。

第二，所謂 AI 的工作流，也許就閉環(huán)在每個 AI 場景里了。過去我們用各種各樣的 AI 工具搭建的工作流，例如怎么畫漫畫，可能要一二三步怎么做，還要用什么手段保持一致性，用什么辦法畫場景等等。最后會在 AI 產(chǎn)品里直接完成。

第三，底層技術(shù)成熟，應(yīng)用場景越來越關(guān)鍵。能夠把工作流閉環(huán)在某個場景里，是真的能提供生產(chǎn)力的，真的能輸出價值的。AI 不再只是小部分人的玩具。2025 年真的會是場景之年。

最后一句話的感受是：所有過去我們覺得 AI 偶爾會奏效的場景，AI 遲早會穩(wěn)定地、準確地輸出。

4

今天測試了 7 張照片讓 o3 猜，準確率是 65%（4.5/7，4 張全中，1 張搭邊）當然我選的都算是相對苛刻一些的了。

o3 分析的角度非常具體，跟我之前喜歡刷的一些地理偵探博主一樣。比如這些角度：

- 根據(jù)雪場建筑的外殼形狀，以及 橙色塑料桿 + 細尼龍網(wǎng)，猜測到是日本

- 根據(jù)圓帽的風(fēng)格確定是在阿曼

- 根據(jù)杉樹的修剪情況，判斷是戰(zhàn)后的木材林

- 根據(jù)海上模糊的多烏船，判斷是在海灣（不過地方猜錯了）

- 根據(jù)很小很小的人偶身上的「府」字，確定是在別府地獄（甚至識別到了地獄的地字的一半）

它還會搜索互聯(lián)網(wǎng)來增加參考信息，比如：

- 旅游網(wǎng)站提到，老馬斯喀特會有 全白+幾何雕空 的傳統(tǒng)建筑，符合照片內(nèi)容

- 富士電車在官網(wǎng)上宣傳的復(fù)古木質(zhì)結(jié)構(gòu)，符合照片內(nèi)容

最吃驚的是這幾個地方，角度之刁鉆，學(xué)識之廣博，完全沒想到：

- 根據(jù)滑雪背景里隱約可見的排成一字形的教學(xué)，確定是日本

- 根據(jù)急性線上的座椅花紋，排出的富士山形狀，猜測是富士急行線

最后這個我屬實沒有意識到，當初坐完車都沒發(fā)現(xiàn)