注：「黄钊的AI日报」，每天5条内容点。以下5条示例，分别来自3月27号、4月1号、4月8号、4月22号和4月1号的AI日报。
1、【重要】【技术视角】817样本激发7倍推理性能，「少即是多」挑战RL Scaling范式
a）上交大最新研究LIMO（Less Is More for Reasoning），仅用817条精心设计的样本，借助监督微调，全面超越十万量级模型
数学推理：在AIME24、MATH500测试中，准确率达57.1%、94.8%，超越QwQ（50%、89.8%）和o1-preview（44.6%、85.5%）。
泛化能力：LIMO数据集不含中文，高考数学测试正确率，达到81%；不是简单记忆训练数据，而是掌握数学推理本质。
反思能力：推理过程使用“等一下”、“也许”、“因此”等过渡词，进行自我验证，在长链推理中，保持高度准确性。
b）大模型的推理能力，本质上是 "潜伏" 、而非 "缺失" 的。
当下，以 DeepSeek-R1 为代表的 RL Scaling 方法逐渐成为主流，LIMO 研究的意义则在于，提供了一个更加本质的视角：大模型的推理能力，本身是内在存在的，关键挑战在于，如何找到最优的激活路径。
挑战了 “更大数据 = 更强推理” 的传统认知。一种全新的研究范式：从“训练新能力”转向“激活潜在能力”。
大模型的（数学能）力，或许一直都在，关键在于如何唤醒它。
hanniman评注：本文价值巨大，但99%的从业者会miss（即使认可、也不知道如何实操）。
是否相信“大模型的推理能力，本质上是 "潜伏" 、而非 "缺失" 的”？。2周前，在星球推送文章【重要】《也许AI在深度上，已经能够做到95分位了，而不仅是常规“以为”的7、80分位_20250313》里，已提前捕捉到这点。
如何实操？2个月前，在【重要】《李继刚的价值被“严重低估”了_20250114》一文，已说明其中本质。
c）LIMO如何实现
i，「少即是多」理念，来自2023年LIMA（Less Is More for Alignment），用1000条高质量数据，让LLM对话符合人类偏好。但要想扩展到数学推理，明显更难，关键问题是：「少即是多」原则，能否适用于推理？LIMO 的研究给出了肯定的答案，并揭示了，实现这一突破的两个核心前提：
知识基础革命（Llama3数学推理训练数据，达3.7万亿token，LLM早已知道大量数学知识）。
推理计算革命（CoT长度，与推理能力密切相关；与其训练时硬灌数据，不如推理时，提供优质问题与示范，让模型自主展开思考）。
ii，LIMO的三大关键
推理链质量（决定性影响）：高质量推理链，要逻辑清晰、步骤完整，包含自我验证；低质量推理链，简单列举步骤，缺乏详细逻辑推导。
问题难度（激发潜力）：复杂问题，需要更长的推理链、更深入的知识整合，将迫使模型，充分利用预训练知识。
预训练知识（基础）：预训练有大量知识，少量高质量示例，就能激活推理；预训练知识不足，大量微调效果也有限（预训练数据质量、多样性为关键）。
hanniman评注：最后这3点，也很重要。
2、【最新案例】魂旅，一款AI云旅游电台APP
a）产品介绍
适合当下不方便旅游，又憧憬远方和自由的人。
体验流程：指定旅游目的地->选载具（自行车/摩托车/房车）->APP根据“载具移动速度”，判断“用户分身”到哪里->提供身临其境的体验：获取路途信息（景点/天气等），用AI编故事（以“后台背景音”形式播报）；提供（附近可获取的）FM电台；模拟天气/载具的背景音。
达到“身在工位，魂游万里”的效果。
b）通过核心限制，获得更强的正反馈（路途中的惊喜、到达目的地），“好像我就在那个世界生活过”。
核心限制是，不能有“超人体验”（即无法瞬移），会碰到堵车等。若马上得到结果，路途的意义，就消失了。
用户消费的，不是目的地，是（和现在生活不同的）差异感。这需要，世界的真实感，来维持。
c）未来功能规划（来自用户诉求），聚焦“拟真感”
内容丰富度：可（看/主动上传）当地图片、沿途风景；拓展世界地图（将很快上线）；随机触发（与街边老人的）聊天，了解当地故事/八卦；遇见名人，产生趣事。
交通细节：更多交通方式（瓦罐车/小米SU7/保时捷等）；更改出发点飞机票；暂停泊车/中途休息；交通状况拟真（堵车/服务区）；街溜探索模式（无固定目的地时，支持用户选择“闲逛范围”，找寻景点播报）。
个性化/成就收集：增加打卡点（支持收藏地点、足迹地图）；沿途收集特色特产、各类勋章；留下纸条，供其他人发掘。
功能性提升：定时关闭（能听着睡觉）；实时活动；小组件显示“行车位置”；行车风噪；横屏全屏；3D地图支持。
陪伴体验：AI聊天搭子（是一同的乘客，不是导游）；定制音色+播报风格；真人组队旅游；好友所在位置和头像。
d）产品背后的创作者：海玮，喜欢做有趣的产品，个人blog。
i，概述：
前创业者：大学创办过年流水200w的公司。曾拿过种子轮投资、天使轮投资意向。
副业佬：从0到1经营了多款产品，其中有2款跨过10万级用户量的产品。
产品经理：职业生涯未经历过大厂，一直在垂直行业的龙头公司做1到10。
ii，做了很多AI相关产品，对AI和用户的交叉点比较敏感
有挂：使用自然语言+AI，对互联网上的所有网页进行编程，可掌控任何在你电脑上查看的网页，上线一周新增5千用户。
马大哈翻译：将中文网页当中的某个词抽出，然后用AI基于语境，直接将那个词在转化为英文单词，帮助用户在电脑环境下学习英语，目前日活1千。
mbtAI百科：mbti工具+AI报告，MBTI届的“测测星座”。商业模式是通过mbti文献库，用AI生成各种报告让用户解锁。已实现兼职状态下的盈利，最高月营收2w+，矩阵用户加起来34万。
Tars：察言观色的AI管家，通过屏幕语义识别，自动生成任务从而摆脱输入框。获得即刻ai黑客松30万美金投资意向。
hanniman评注：这个创业者，值得关注下。能持续创造出这种产品，不简单。
3、【重要】【产品视角】第一个投资王兴兴的人，是极客公园的张鹏——背后的故事及核心认知
a）缘起：
2015年，张鹏去MIT的实验室里，看过「机器猎豹」，非常“前沿科技”的感觉；
但2017年，在一篇文章里，张鹏看到一个中国团队（王兴兴），做出的东西，竟然非常成型、运动姿态顺畅、整体简洁，产品化的取向也很清晰了，就觉得很吃惊。
隔了个三四天，张鹏就飞到杭州去见他了。
hanniman评注：这个细节，大家如果直接看原文，99%会miss掉背后的关键的。表面看，只是“张鹏看到文章后，飞到杭州去见王兴兴”了，但一般人，是做不到这个程度的，因为缺乏以下几个方面的积累
i，张鹏有意识的，让自己“站到行业最前沿”（去MIT实验室参观），有这种体感，才可能在2年后、第一次看到王兴兴团队产品时，“足够”吃惊，以致于有动力去见他。
ii，在看到不同的时候（2015 MIT 机器猎豹、2017 王兴兴 产品视频），有洞察力和认知深度和专业度，去看出里面的巨大区别（非常成型、运动姿态顺畅、整体简洁，产品化的取向也很清晰了）——这个，也不是普通认知的人，能看出来的
iii，想见王兴兴，就能很快touch到——这个链接能力，也是需要有长期（5~10年以上）的行业人脉积累的。
iv，最微妙而关键的细节来了——“隔了三四天”，他就飞去杭州见王兴兴了。
99%的人，即使有念头（想去见），但也会一直拖延，或者给自己一个合理的借口（比如等下次去杭州时，再见他）；
但真正重要的是，如果某件事真的有价值，就应该单独为了这件事，而耗费时间和机票成本。——如果你真的知道，这件事真的极度重要的话。
这个行为，甚至能成为某种反向check指标；如果你能做过1次这种事，那么说明你就已经很牛了。
b）2017年，张鹏第一个投资王兴兴的逻辑
i，在那个时刻做机器人，他是一个“人事匹配”的人。
他脑子里没有那些宏大的故事，不是讲黑暗后的光明，而是在意“光明之前的黑暗”。
比如对于机器人领域的发展节奏和预期，张鹏会说，某个技术卡点，是不是过几年就不是问题了，但王兴兴会很严谨地说，如果要突破的话，可能要先解决什么样的问题。张鹏说，那这个问题，是不是很快能解决，王兴兴会说，要解决这个问题背后，其实还有什么问题要先解决。
会感觉到，他对「未来战场」的每一寸，都有自己的基础认知，这挺不容易。毕竟他非常年轻，才工作过两三个月。这种与年龄不符的积累，表明他对这个领域有热爱和足够的专注，肯定投入了大量时间。否则，他不会在这么多细微之处都如此严谨，点出关键问题。
ii，有他的「技术审美」
机器狗的造型和简洁度，做得很好，显然真是花了一些心思的；比如看不到很多到处乱飞的线，对一些零件技术指标的要求等小细节。
看似学生，但也有理科生的浪漫，比如第一代机器狗产品叫「莱卡」，那是第一只替人类探索太空的小狗的名字——这些，张鹏能感受到。
iii，认可宇树的技术路线：电驱肯定是趋势，而不是当时酷炫的液压路线。
iv，一直很坚持的商业化策略：不碰C端市场、不做2B项目，而是选择科研市场。
越是技术的婴儿期，就越要「喝奶」，而不是「吃糠咽菜」。
c）极客公园，作为「非典型投资机构」的底层逻辑和价值
i，背景：
2013年，很多人还看不出张一鸣的价值，张鹏就天天跟别人推荐，说他特厉害。
2014年，张鹏就把马斯克请到中国，那可能是他第一次来，还让张一鸣跟马斯克同台，说这两人未来都很牛。
即，他本身已有这种认知能力和成功案例。后来，其他人会建议他来做投资业务。
ii，极客公园，不是典型的投资机构，它还是个社区，投资只是社区里、帮助创业者的一种能力。
社区，中心点是人，而不只是以信息获取流量，那么他的核心资产，不是流量和注意力，是一个一个面目清晰的创业者。
这样，你也有机会长期观察一个人，跟他建立更深入的交流，更看懂一个人；通过他们，也能更清晰地了解技术和商业趋势，做出更好的人和事的判断。
到了这个节点，可以通过投资来验证你认知和判断了。
成立早期基金，算是补上了社区的一个基础能力拼图，也是系统能力的一个延伸，能给社区反哺更大价值。
iii，跟其他基金的区别？
「Founders backing Founders」，创始人帮助创始人。
基金的 LP 主体，主要就是社区里的优秀创业者。用创业者的钱，再去投新的创业者，而且还会投入很多时间去帮忙
mission：生生不息地发现优秀创新者，成为他们的伙伴，共同创造价值。
iv，下图，2017年12月3日，极客下午茶
当时背景，是张鹏可以为了帮王兴兴，创造他认识大佬的机会。
左起：陈华（唱吧），米雯娟（vipkid），张鹏，雷军，周源（知乎），王兴，王兴兴
d）其他
新一代（想有巨大成就的）创业者的使命是，去提升、穿透天花板，而不是贴近天花板。
在黑暗的洞穴找路，是趴在地上，用整个身体感知地面，用每个毛孔感受风向，才能判断往哪走。这不是蹦蹦跳跳、快快乐乐就能跑出来的。
商业化：“沿途下蛋”可能有陷阱，更应该变成“找到前进的阶梯”。
4、【资源/工具】秘塔AI「学习」功能：文件/链接（支持除mobi外其他所有格式）→B站UP的定制课程视频
使用路径：点击右上角蓝条，切换新功能，或点击 https://metaso.cn/study 进入。
实现方式：输入（用户知识水平、目标、兴趣）→模型生成（讲解逻辑、语言风格、表达节奏）→输出（课程PPT + 对应讲稿 + 可交互答疑）。
角色转换：AI个性教学，找资料→找人格。辅助型工具→主讲型角色，甚至可塑造不同性格、风格人格。
hanniman评注：有团员反馈，体验超预期，“大为震撼”、“秘塔的产品力 相当ok”，推荐大家试试。
5、【重要】【产品视角】并非“一旦AI能做，赚钱就容易”，真相是“一旦AI能做，这事就不值钱”
a）当AI让生产力趋近无穷大，基于“技术壁垒”的价值体系开始崩溃。
i，AI极大地提高了供给侧效率，使得创作和生产变得过于容易，反过来又导致价值迅速被侵蚀，陷入价格战
吉卜力的艺术委托（付费作画），曾高达数十、数百元一份，现降到0.1美金。
若由人形机器人，自主运行iPhone生产线，iPhone无法保持当前价格——不是因为产品变差了，而是因为生产壁垒消失了。
不能简单地责怪AI，更深层次的问题在于“我们如何定义价值”——过度依赖稀缺性。
hanniman评注：不是“过度依赖稀缺性”，而是过度依赖“看得见”的、“物质方面”的稀缺性；将来是重视“看不见”的、“内在/精神方面”的稀缺性。
ii，美学面临通货膨胀：当AI能复制吉卜力风格（或大师级水墨画）的美学时，问题不仅是更便宜，而是人们会感到视觉疲劳。
4o发布前，吉卜力风格受欢迎，是因为稀缺；当风格过于常见，无论它多么美丽，都会失去情感共鸣、文化分量。
摄影、平面设计、翻译、写作——每次AI或模板化工具成为主流，首先受到影响的，是提供“标准化输出”的创作者。
只有那些创造非标准化、独特价值的人，才能在AI的重新洗牌中生存下来。
iii，当AI理解商业，人类不再是商业活动中心，而是观察者、消费者，甚至观众，这才是真正的颠覆
理解商业，不仅是卖什么、卖给谁，还有识别市场趋势、调整定价、领导营销策略、设计整个商业模式。
若AI能操作其它AI（既是工具又是用户），商业世界将被重建，AI就是公司本身（产品设计、内容创作、广告投放、销售循环）。
问题不是“AI能帮我创业吗？”，而是“在AI做生意的世界里，我能扮演什么角色？”。
b）基于“技术壁垒”的价值体系的崩溃，导致“人（职位）”的问题
i，F1赛事中，最有价值的资产不是赛车，而是驾驶员。
每辆赛车，都是由顶尖工程师设计，并调校至完美，但驾驶员的判断和技能差异很大。
这突显了强大工具和强大用户之间的区别。
ii，许多人担心AI工具会取代自己，但他们更应该担心的是：也许从一开始，自己就只是个工具（人）。
AI只是让这种“低价值状态”，对每个人来说，都变得显而易见。
AI不会取代所有人，但它将淘汰那些“价值在于重复性工作”的人。
c）出路：我们被迫重新定义“价值”的含义。AI并没有阻止我们创造，它推动我们去创造新的意义。
i，未来的战场不在于生产，而在于分配和价值创造
价值不会消失，但它会迁移，从“事物”转向“人”，从“产品”转向“产品代表的意义”。
必须提供“超越产品的意义”，如审美品味、独特观点、个人品牌、情感联系。
ii，机会，已经从你所做的事情，转移到了“你是谁”以及“你代表什么”。
真正的价值，不在风格本身，而是结合新想法，用风格讲自己的故事
比如，每个人都用吉卜力创作，而你的吉卜力作品，让人一眼认出是你，那才是下一个价值层次。
iii，几个战略方向
创造独特需求：不仅满足现有需求，还要创造“人们直到看到它，才知道自己想要”的东西。
打造个人品牌：不仅是做得好，而是因为“是你制作的”而想要买。
控制分销渠道：无论粉丝社区、推荐算法还是流量渠道，谁控制了需求流动，谁就控制了价值。
定义文化、控制叙事、建立社会信任。AI可以创办企业，但这些是我们最后的优势。