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小红书官方AI应用点点为什么选择了“攻略”作为核心突破口?

1、这一轮AI发展,核心三要素-算法、算力、数据,这三者之间的重要性程度一直在动态变化;26年初这个时点,似乎业界有所共识的是数据的重要程度愈发显现。
数据不单纯等于有和没有,按照最新一次拾象的内部纪要表述是:
数据的重要性需要重新提权,数据获取、清洗、长尾挖掘、难例构造与评测闭环,会成为未来模型能力差距的分野点。
海外各家顶级实验室的趋势也表明,研发范式正在从 compute-bound 转移到 data-bound:算力仍是瓶颈,但它会越来越可得,边际重要性下降;真正拉开差距的点转为数据侧。

2、落到每一家厂商的AI产品策略,广义上的数据质量其实某种程度上就决定了厂商选择通过bet什么来获得业务的突破;
基于自身特有数据的基础,设计出一套高效的预训练数据范式,并且在模型后训练的RL环境中“提出好问题”,再将模型的技术能力封装成用户体验良好的功能/模块,也似乎成为了“共识”;
字节的seedance2.0-即梦/抖音符合这个逻辑,小红书的点点也是……

3、在这一轮AI爆发之前,很多人的搜索需求其实已经落在了小红书上;“攻略”类的有效信息查询早就在社区内通过UGC积淀+算法推荐成为众多用户的选择;
而当这一轮AI爆发之后,作为小红书的官方AI应用--点点,当然也需要把这一建立在数据层面上的巨大优势再次发挥出来;
所以点点最近上线了他们的“深度”模式---攻略模式,对,就叫攻略模式;
没有叫什么deep research、什么thinking、什么专家这样的名词,就叫攻略;
清晰明了的告诉用户,点点这里最强的就是“攻略”。

4、这个春节我家正好在北海道玩,我就测试了下点点这个攻略模式;
我的需求其实有些特殊,常规的搜索引擎、chatbot可能都很难满足,
具体需求是:
家里俩娃,老大12岁男孩,不会滑雪但有滑板和轮滑经验,这次想学习下;
老二6岁女孩,完全不会滑雪也不想雪,单纯想玩雪,所以需要雪场不只有雪道还要有针对小小朋友的游乐设施;
除了雪场还需要解决交通、餐饮等问题;

我把这个需求给了点点,先用基础模式问了下,推荐哪个雪场:(图1)

点点推荐了花园雪场,更加重要的是推荐的理由来自小红书社区内真实用户此前的ugc分享,且有图有真相;这些真实经验来自长尾的UGC贡献,这也是点点区别于其他类似产品的核心所在。(图2)
提供一张图片或描述时:
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素(外套、鞋子)
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图,确保透视准确,光影统一,注释清晰
5. 使用中英文双语标记,高清4K HD 输出,比例3:4
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10秒极速变装(甜酷风)
这个换装视频我看了三遍。
最重要的人物的灵动、转场衔接的自然,Seedance2.0都做到了!
对于提示词的理解和画面融合非常强!
提示词👇
0-1秒:学院制服,背手踮跳,领带甩动,歪头笑眼弯如月牙。
1-2秒:转身甩发挡脸变洛丽塔,
2-3秒:交叉挡脸变运动装,
3-4秒:甩袖扫镜头变古风襦裙,
4-5秒:捂脸分开变甜酷吊带裙,
5-6秒:小跳落地变睡衣,揉眼打哈欠,
6-7秒:转身背对变水手服,举心左右摆
7-8秒:低头整领抬头变打歌服,抬手做麦,
8-9秒:抱胸松开变牛仔装,拽拉链抬下巴,
9-10秒:转身甩臂变回制服
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自从AI做出来牛马AI后,我就再没打开过obsidian
我没有危言耸听,因为我更习惯这种使用方式
我不知道你会不会也和我一样,弃用掉古早的这些工具,转而投奔新时代的人机协同基站

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mac/win都有了 intel芯片也支持了
内测第三天,更新了十个版本了
有一说一 牛马AI客户端的留存是真不赖
用nanobanana打开芭蕾舞练功服
@aigc1024
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最近有个很深的感悟:2026年了,内容杠杆基本废了
大部分公司都在用AI批量生产内容,但用户其实很难认出AI味了
对于博主来讲,你一个人写的再好,也干不过对面10个AI编辑24小时轰炸
这就是我说的内容通货膨胀——当人人都能低成本复制你的表达方式时,内容就不再是杠杆,而是成本
真正的杠杆,在2026年已经换赛道了
语言?会英语的人遍地都是,信息差早就被AI翻译拉平了
工具?ChatGPT都用烂了,你快十倍,别人也快十倍,相对优势为零
那新杠杆是什么-执行权
OpenClaw一个月GitHub涨到18万星标,甚至带火了Mac Mini的销量
我意识到这可能是一次新的杠杆——它在替你执行,而不是替你思考
我最近用它跑了一个很蠢但很爽的场景:
让它监控GitHub上某个开源项目的issue,一旦有人提bug就自动抓取、分类、生成修复方案,然后提交给我审核
以前这活得盯着屏幕刷新,现在我睡觉它都在干
这种7×24小时在线、拥有系统级执行权限、记得住你所有习惯的数字员工,才是真神
但这里有个更深的认知差:
大多数人对杠杆的理解还停留在我拥有什么能力
会写作、会英语、会AI工具——这些都是占有型杠杆
但OpenClaw这类工具的出现,本质是在告诉你:
杠杆不需要你拥有,你只需要会调用
这和技术人创业失败的逻辑一模一样
失败的人想的是:我有技术,怎么变现
成功的人想的是:市场需要什么,我能调用什么资源搞定它
前者是打工人思维——手里有锤子,看什么都是钉子
后者是产品经理思维——先看用户要什么钉子,再决定用锤子还是胶水还是直接3D打印一个
OpenClaw的爆火,本质是在验证一个趋势:
个人不需要全能,只需要会编排资源
你可以不会写代码,但你得知道怎么让AI帮你写
你可以不懂设计,但你得知道怎么把需求描述清楚让工具产出
你甚至可以不用24小时在线,只要你的数字分身知道怎么按你的意图执行
这就是2026年超级个体的新画像:
不是我十项全能
而是我知道调用哪十个工具,让它们替我干活
杠杆的本质从来不是你有什么
而是你能撬动什么
内容杠杆失效了,不代表杠杆思维失效了
只是杠杆从表达迁移到了执行
从影响力迁移到了调用权
在我发这篇推文的时候,有人看起来啥也没干,却悄悄用OpenClaw这类工具把一个人活成了一支队伍
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这届 AI 的最大好处
可能是
让绝大部分人
快速见证自己平庸

比如
有了 AI 后
写出来的文章
还是没人看

比如
有了 AI 后
拍出来的短片
自己都不想看

比如
有了 AI 后
听说能赚大钱
结果自己亏了

最终会发现
能把 AI 用得很好的
会是原本不懂 AI 的
旧社会把人变成机器,新社会把机器变成人
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