闲田1周前
Karpathy 的 Autoresearch 引爆 AI 作者给了 10 个可以基于 Autoresearch 搭建的生意思路,大多是「让 AI 帮你持续做试验和优化」: 利基「Agent-in-a-Box」产品:针对某个垂直场景(比如电商、律师、健身教练),打包一个专门的自动研究/优化代理,卖给这类客户。 营销 A/B 测试服务:用 Autoresearch 不断自动生成和测试不同版本的落地页、广告文案、图片等,给客户做持续 A/B 测试优化。 「研究即服务」:把自己定位为研究外包团队,用 Autoresearch 帮客户跑市场调研、竞品分析、方案评估等。 集成进现有 SaaS 的强力工具:把 Autoresearch 集成到你自己的 SaaS 产品里,让产品自动帮用户做优化和试验(例如自动调参、推荐策略优化)。 能跑 100 倍测试的代理公司:做一家营销/产品/增长代理机构,用 Autoresearch 同时跑大量实验,让「测试密度」远超普通团队。 自动量化策略(Auto Quant):把它用在交易/量化投资场景,持续生成和回测策略、优化参数,做出自动化的「量化研究员」。 持续运行的线索筛选与跟进:和 CRM 结合,自动评估潜在客户价值、排序优先级、生成跟进内容,实现 24 小时不停的线索挖掘与培育。 企业财务运营自动驾驶:在企业财务运营中,用 Autoresearch 持续分析现金流、费用结构、收费策略等,推荐优化方案。 组织内部的「生产力实验室」:在公司内部,用它不断测试新的流程、工具组合和工作方式,找出提高生产力的最佳实践。 代做研究/尽调」工作室:针对投资机构、收购方等,提供自动化的尽调研究服务(查资料、整理要点、比较标的等),你负责包装和交付结果。
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转行AI工程师半年的真实体验 十几年 Java 后端老兵转行 AI 工程师半年,真实工作到底是什么样的?答案可能跟你想的完全不同。 🔍 AI 工程师的分类:Applied AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer,一般说的 AI 工程师到底是哪种? 🤖 我们组在做什么:金融科技公司内部 AI 聊天机器人,从问答、数据查询到直接帮用户执行操作的全功能 Agent 🛠️ 核心技术栈揭秘:Python + LangGraph、PostgreSQL pgvector 混合搜索、多 Agent 编排、自研 Skill 动态加载、三层缓存架构 ⚖️ 开发时间与评估调优时间各占一半——为什么 Evaluation 才是 AI 应用最难的部分? 🔒 金融行业的 Guardrail 与合规:内部 Fine-tuned 模型专做安全防护,AI 治理技能需求增长 150% 🔄 数据飞轮闭环:Langfuse 做 Tracing、LLM 自动评估、人工标注、异常报警,持续迭代 💡 API Wrapper 争论终结:YC 合伙人说得好,说 AI 应用是 OpenAI wrapper,就像说 SaaS 是 MySQL wrapper 🚀 转型建议:不需要 ML 背景,传统工程师的系统设计和生产环境经验才是最大优势 如果你正在考虑转行 AI 工程师,或者好奇这个岗位每天到底在干什么,这期视频会给你最真实的答案。觉得有帮助的话,请点赞、订阅并打开小铃铛,评论区告诉我:你最想了解 AI 工程师的哪个方面? AI工程师,AI工程师日常,转行AI工程师,软件工程师转AI,Applied AI Engineer,AI Agent开发,LangGraph教程,RAG检索增强生成,多Agent架构,AI工程师vs机器学习工程师,大模型应用开发,AI评估调优,Prompt工程,AI护栏,金融科技AI,Langfuse,AI职业发展,AI工程师做什么,传统工程师转型AI,pgvector向量搜索,AI应用落地,LLM应用开发,AI工程师技术栈,AI Agent架构,数据飞轮 #AI工程师# #程序员转型# #人工智能# #职场转型# #大模型应用# #科技职场# #后端开发#
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