这个产品挺酷的，通过总结各大网站和 reddit 等论坛来回答你的任何问题。如果你问“跑步适合什么耳机“，它相当于机器生成的 W
这个产品挺酷的，通过总结各大网站和 reddit 等论坛来回答你的任何问题。如果你问“跑步适合什么耳机“，它相当于机器生成的 Wirecutter，或者说脱水总结版的 smzdm / zhihu / xhs。因为它是连网的 LLM，所以总结的内容、给的引用基本正确*。有一个特别好的功能是机器告诉你相关的考虑条件，比如你让它推荐财经播客它会说你得考虑播客的内容和长度：有的播客报新闻，有的采访创业者，有的长有的短。你让它推荐包，它会让你思考你需要的容量、材质是否防水。这个功能大幅降低提问门槛，因为“一上来就把自己需求说清楚“挺难的。
从产品角度，好奇：1）消费者中有这个意愿看浓缩文字的比例是多少。是不是远远少于更喜欢看“信息密度低“但”娱乐程度高“博主视频的人？2）产品目前还是最适合人与人之间偏好高度一致的情况。是不是将来等个人 AI 成熟了，个人 AI 习得了你的偏好（而且是根据你过往行为学习的，不是根据你自己说的），推荐就会更加个性化，不会每个人看到的页面都一样？
从商业角度，好奇：3）Wirecutter 这种编辑推荐、依靠链接赚钱的网站，被 NYT 收购前年收入大概 $30-50m。如果这类总结性网站被普遍使用，会大幅冲击现在的社交媒体广告业吗？那整个线上推广的产值岂不是缩小很多？（当然，这是假设问题 1 里面有足够多人喜欢脱水版。）
从生产关系角度，好奇：4）社交平台是把用户、创作者创造的价值拿去了大半，最近几年创作者拿到更多，但用户还是分不到任何。GenAI 相当于把平台创造的价值也拿去了大半，创作者现在不是给平台打工，而是他们和平台一起给大语言模型打工。大语言模型生成的内容和任何一个人写的都不一样，所以权利归属完全模糊。不过，有钱买芯片训练大模型的也是某几家平台公司，所以终局是这几家公司交更多税？
