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叙述正在发生变化:从“无代码”转向生成全栈应用程序的提示。报告显示,未来可能属于“代理平台公司”,其定价基于使用量,而非传统的座位许可SaaS。
这引出了一个两部分的问题:
SaaS的未来:如果为特定需求创建定制的“足够好的”软件变得微不足道,传统的SaaS模型会崩溃吗?价值是否会完全转移到AI平台和基础设施上,大多数SaaS会变成商品?
新的“有价值的东西”:在一个民主化创作的世界中(如TikTok对视频的影响),什么会成为稀缺资产?是分发、垂直特定的数据/模型,还是整合与信任?这些AI生成的微型SaaS的“应用商店”会是什么样子?
我们希望听到构建者、投资者和SaaS用户的观点。
“氛围研究”(vibe researching)的概念——利用人工智能快速探索、综合文献,并生成新颖的研究想法或框架——看起来很有前景。它不仅仅是文献综述,还可以作为头脑风暴的辅助工具。
这里有没有人认真使用过人工智能(例如,Claude用于长篇论文分析、arXiv上的定制GPT或专业代理)来帮助生成假设、识别研究空白或撰写论文的实质性部分?
关于准确性、引用的幻觉或对复杂理论的肤浅理解,最大的陷阱是什么?你是如何验证人工智能输出的?
你认为它是早期研究的一个合法加速器,还是更多地作为处理日常任务的生产力工具?有没有成功案例将其与具体的研究成果联系起来?
期待来自学术界、行业研究人员或独立探索者的真实经验分享。
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