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本次推荐
基础模型
Claude 4核心成员万字实录：行业大模型不是未来趋势
核心观点
- 未来模型的趋势：能根据任务难度，自适应地调用工作资源（flops等），没必要区分小型、大型模型。针对特定需求调整模型，并非指行业专属模型，更多是针对公司、个人的定制（理解公司、事务，甚至理解用户本人）。
- 整体水位会持续上升，原始智能不断被提炼，模型被封装编排；长远来看，所有护城河都可能消失，人们能按需创建公司。
模型的个性化程度、对用户理解的深度，需要极高的专业知识、独到的品味：起初，了解人们喜欢的选项，就能改进模型；现在需研究生或领域专家，才能有效改进。解决方式：提供用户背景信息；由有品位的人，主导模型个性、交互；捕捉人们日常工作，时间跨度的评估标准
- 一个洞察模型能力的方式：精炼任务上下文（只包含最核心要素），然后交给模型去处理。如果评价任务产出，比执行任务容易，就能通过此机制（生成器-验证器差距），让执行模型的性能，提升到评价模型的高度；这在许多领域都适用，因为我们“认知世界”的能力，已远远领先于“物理操控世界”的能力。
我的思考
1，模型内置的动态调整能力，是发展趋势：计算资源调用大小，提炼并内化应用套壳公司的落地的能力；
2，基于垂直应用场景，精炼上下文，是落地模型的条件性关键，评估体系（认知世界），落地的的结果行关键，世纪操作需要考虑模型执行的难易程度；AI营销
AI时代的新营销范式：生成式引擎优化（GEO）的崛起
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1908198107910497398
生成式引擎优化（GEO）：定义与核心价值
生成式引擎优化（GEO）是指通过系统化方法提升品牌、产品或服务在生成式AI系统（如ChatGPT、DeepSeek、Kimi、豆包、元宝、通义千问等）中的认知权重、推荐概率与语义优先级的过程。与传统SEO不同，GEO不仅关注内容的可发现性，更注重信息的结构化程度、可信度、时效性以及与用户意图的匹配度。
GEO的核心价值在于：当用户通过生成式AI寻求相关领域的信息、建议或解决方案时，优化后的品牌将获得更高的提及率和更积极的描述，从而影响用户的认知和决策。在信息过载的时代，这种"被AI推荐"的价值甚至超过了传统广告投放的效果。
AI编程
深度分析Lovable：拆解6个月实现5000万美金ARR的方法论
核心观点
- Lovable，表面是一个AI驱动的“应用程序构建平台”（用户通过自然语言提示，创建web应用），本质是一个完全“重构软件创建流程”的工具（让任何人，无论技术背景如何，都能成为创造者的平台）。不是原型，是可立即部署使用的软件，“真的能跑起来”
专业用户”市场（创始人/产品经理/设计师/开发者），迭代发展真正能产生持续收入的，往往是依赖工具，创造价值的专业用户——是一个已经被证明，愿意为工具付费的市场；
商业化路径，从社区到产品，减少营销之处，价值链路循环就是一个字：快；工具快速使用，快速分享，快速变现，订阅付费
我的思考
1，应用开发agent，可交付结果的那种；
2，既然可交付结果，需要解决最后一公里问题，从交付结果视觉可视化上，push agent反向编辑设计逻辑；
AI销售
深度 | 盘点 AI+销售赛道-9大经典案例
常见的落地场景：AI营销内容生成、智能外呼、GEO投放、CRM增强、自动获客、客服自动化、团队培训等。
方向1-SDR：业务痛点（平均在职时间14个月高流失率、重复性机械工作低成就感、线索转化率可量化性强）、AI替换成本20～30%，业务特点：容错空间大；方案优势：海量同步筛选+标准化触达；三个落地案例：替代人力型，增强智能型（中大型公司提升战略升级），预测驱动型（数据密集型公司）
方向2-CRM：业务痛点：60%集中在客户转化环节，信息不对称核推进节奏不稳，业务特点：客户转化，依赖人类经验、决策最为复杂，数据碎片化；方案价值：判断偏差矫正，流程失控提醒，经验不匀（顶级方法经验传递）；三个落地案例：Gone事后复盘型（标准化、规模化团队）、Cresta实时型（秒级响应场景）、Clari预测型（精准把控营收脉搏）
方向3-售后客服：业务痛点：成本中心变利润中心；业务特点：问题重复80%，高频触点、数据富矿、情感弱防御，离钱近，被低估的场景；方案价值：人力成本降低60%，贡献30%的营收增长，三个落地案例：Ada效率工具（降人力成本）、Uniphore语音AI预防金融欺诈（流程重构）、Decagon收入赋能（自主完成推看、订阅修改等复业务）
我的思考
- 2B 类SAAS型的业务，就需要了解国内2B SAAS的行业国情痛点：美国的比较完善的2B软件生态（国内SAA基础设施不够健全）、数据相对开放（国内数据孤岛）、付费预测性可付费（国内为结果付费），销售人才流程标准化（国内依赖个人关系）；
- 国内的趋势判断：“行业老炮”+“巨头亲儿子”，和其他2B 软件AI服务的分析一致，懂行业，有行业资源，AI数据能力，流量入口等考量因素
SDR、BDR、MDR，有什么区别？ | 人人都是产品经理
关键观点
SDR（Sales Development Representative）、BDR（Business Development Representative）和MDR（Marketing Development Representative）是B2B企业中常见的三个职位，它们在营销与销售的协同过程中扮演着不同的角色。以下是它们的主要区别：
销售发展代表（SDR）
职责：主要负责跟进通过集客营销策略（如社交媒体、内容营销等）获得的线索。
工作内容：
筛选线索成熟度（是否感兴趣、是否是决策者、是否有采购计划）。
丰富线索画像（了解潜在客户的公司规模、营收等信息）。
发起正式的商务沟通邀请，引导潜在客户进一步了解和沟通。
业务发展代表（BDR）
职责：专注于对外销售，为销售漏斗提供新的商机，主要沟通对象是不了解企业产品服务的线索。
工作内容：
获客工作：通过社交媒体、社交活动、贸易展览、冷电子邮件和冷电话等方式寻找潜在客户。
说服沟通：与潜在客户联系并试图说服他们购买公司的产品或服务。
潜在客户管理：处理与潜在客户的谈判并更新他们的进度。
营销发展代表（MDR）
职责：促活线索，确保线索不断了解企业的产品或服务，并推动线索成熟直至可以传递给销售团队。
工作内容：
确定线索是否符合标准并通过各种方式推动线索成熟。
开展各类营销活动，鼓励线索消费内容、活动。
确保内容得到分发并覆盖广泛的受众，吸引新线索并鼓励现有线索再次互动。
与销售团队密切合作，安排销售的商务会谈并提供更多信息。
总结
SDR：主要负责跟进和筛选通过集客营销获得的线索。
BDR：专注于对外销售，寻找新的潜在客户并进行说服沟通。
MDR：促活线索，通过营销活动推动线索成熟，确保线索了解企业的产品或服务。
这些角色在企业中各有侧重，共同协作以实现从市场到销售的顺畅转化。
AI硬件
Plaud AI CEO 许高：全球出货近 70 万台设备背后，Plaud 想用 AI 重塑对话价值链
核心观点
- 深层次问题，如何把“人的意图”，准确连接到AI生成的内容上，原因：AI本身不理解你的偏好（侧重点）。路径：点踩人机互动，记录关键词，获取上下文；
- 差异化价值：专用硬件vs通用硬件（相对于手机），线下vs线上（会议软件），个性化AI体验（未来，个人定制）
- 价值：出货70万台，每天帮助十万用户节省1小时；
- 2B场景拓展：销售、医疗；