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🌟品牌简介 EMIS, 2017年于首尔创立的它,品牌名取自“Every Moment Is Special”的首字母缩写,意为每一刻都值得珍视。它定位轻奢入门级潮流品牌,以棒球帽与帆布包为核心品类,定价集中在200至500元区间,恰好填补大众快时尚与设计师品牌之间的空白地带。设计上融合Y2K复古美学与高饱和色彩,专为亚洲脸型改良的帽型成为极具辨识度的视觉符号。品牌理念深植于“日常即特别”的情绪主张,借助明星私服的无意识曝光,将一顶帽子转化为韩系松弛感穿搭的身份符号,以此在年轻世代中建立起强烈的审美共鸣。 🌟品牌定位 商业定位上,EMIS精准卡位轻奢入门级潮流配饰赛道,主力单品定价200至500元,以极具可得性的价格门槛承接年轻世代对品质感与潮流感的双重需求,填补了快时尚与轻奢设计师品牌之间的空白区间。核心受众锁定18至30岁的Z世代都市女性,尤以K-pop文化爱好者与韩系穿搭追随者为典型画像。这群消费者追求松弛感与身份辨识的平衡,倾向通过明星私服同款建立审美归属感。品牌所塑造的“日常即特别”情绪价值,恰好为她们提供了一种低成本进入潮流话语体系的社交货币。 🌟品牌理念 EMIS品牌理念的核心,源于对“日常神圣性”的深刻洞察。它并不鼓吹追逐潮流,而是将情绪价值编织进产品逻辑——“Every Moment Is Special”绝非空洞口号,而是一种主张:时尚不该是特殊场合的盛装,而是每个平凡瞬间的自然流露。这种去仪式感的哲学,精准击中了当代年轻人对传统时尚权威叙事的疲倦。品牌通过可负担的配饰,将“珍视当下”的心理暗示转化为具象的身份符号,让佩戴者在消费行为中完成对松弛感、自由感的内在认领,最终构建起一套轻量且极具感染力的生活方式信条。 #EMIS#emis#潮流品牌#韩国潮牌#潮牌
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Karpathy入职Anthropic后首次公开亮相 1. Vibe Coding(氛围编码/ vibe 编码)已死 • Karpathy 去年自己提出的“Vibe Coding”概念(靠感觉、prompt 驱动 AI 写代码,完全沉浸在“氛围”中,不用太在意底层代码细节)现在被他自己宣告过时。 • 早期用 LLM 写代码很神奇,能快速出 demo,但实际生产环境中问题很多:代码冗余、抽象脆弱、可维护性差、难以长期可靠运行。 2. 转向 Software 3.0 + Agentic Engineering(代理式工程) • Software 3.0:软件开发范式彻底改变。从传统“写代码”(Software 1.0/2.0)转向用 LLM 作为可编程的“幽灵”(ghosts)来构建系统,而不是把 LLM 当成“动物”或随机宠物。 • LLM 不是可靠的“程序员”,而是统计性的、 jagged(参差不齐)的实体,需要人类用新的判断力和品味来引导。 • Agentic Engineering 是更严肃的下一阶段:强调验证(verification)、评估框架(eval harness)、控制回路和系统工程方法,而不是纯靠 vibe。 • 目标是保留专业软件原有的质量标准,同时利用 AI 的速度。 3. 关键观点与隐喻 • LLM 像“幽灵”:你可以召唤它们,但它们不是确定性的,需要精心设计环境和约束。 • 开发者未来竞争力在于系统设计、验证能力,而非单纯 prompt 技巧。 • 演示 vs 生产:demo 很容易“works on my machine”,但产品需要“works all the time”,这就需要工程化方法。 • Karpathy 强调:虽然 AI 能承担更多任务,但人类在理解、判断和最终责任上的技能反而更重要。 总结一句话: Karpathy 亲手埋葬了自己发明的“Vibe Coding”,呼吁大家从“随缘 prompt”转向更结构化、工程化的 Agentic Software 3.0 时代 —— LLM 是强大工具,但必须用严谨的系统思维来驾驭。 #全球ai竞争 #Karpathy #Software3.0
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商汤科技参访考察-AI标杆企业参访 走进商汤科技|解锁AI时代企业增长新范式 当人工智能从概念走向产业深处,从“辅助工具”进化为企业的“第二生产力中心”,一场由大模型与数字员工驱动的产业变革正在到来。本次走进北京商汤科技标杆研学之旅,带领企业家与企业中高管团队,沉浸式探访中国AI龙头企业,在展厅参观中触摸前沿科技脉搏,在主题分享中拆解产业落地密码,为企业数智化转型注入全新动力。 在商汤科技的综合展厅,我们开启了一场穿越AI未来的沉浸式体验。从企业发展沿革与核心技术体系,到自研“日日新”大模型与全国领先的AI算力大装置,再到生成式AI应用、三维数字孪生、智慧城市建设等标杆场景,每一处展区都让大家直观感受到中国AI产业的硬核实力。最受关注的数字员工全场景展区,更是让参访者亲眼见证了AI如何替代繁琐人工工作、简化跨部门流程、实现高效智能运转,彻底打破了大家对AI的传统认知。展厅内的《三体·引力之外》蓝色空间号主题文创空间,以太空舱工业风还原星际航行氛围,独家IP限定周边让大家在硬核科技之外,感受到了科幻与人文碰撞的独特魅力。 随后的数字员工专题主题分享,更是将本次研学推向高潮。商汤资深行业专家以“大模型企业落地三阶段演进”为切入点,从RAG知识库、Workflow流程编排到Agentic自主智能体,层层拆解AI技术的迭代逻辑;从企业级数字员工的系统架构、Skills技能包管理,到合同填写助手、跨部门协同等真实落地案例,完整呈现了AI如何帮助企业重构成本结构,让核心团队从繁琐的执行工作中解放出来,专注于战略创新。分享尾声的互动答疑环节,专家针对企业转型痛点、数字员工落地路径等问题给出针对性解答,同行企业家们也借此机会深度交流、互通资源,在思想碰撞中收获满满。 这场参访不止是一次简单的企业参观,更是一场面向未来的认知升级与思维革新。我们既对标了AI龙头的战略布局与技术实力,也掌握了可直接复用的数智化转型方法论,更在行业交流中拓宽了高端人脉圈层。在AI重塑产业的当下,唯有顺势而为、拥抱变革,才能在激烈的市场竞争中构筑长效核心竞争力,共赢数字经济新蓝海。 #商汤科技参访 #AI标杆企业研学 #企业数智化转型 #数字员工落地 #大模型产业实践
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最新消息,DeepSeek首轮融资接近尾声,目标700亿,一旦成功将创下中国科技初创公司首轮融资最高纪录。梁文锋亲自跟投资人强调:继续开发开源AI模式,实现AGI,列为公司最重要的长期目标。换句话说,开源,就是把模型免费公开,全球开发者随便用。AGI,就是让AI自己学会干活,不只是聊天。这两个条件摆出来,等于告诉所有人:钱进来,但急着变现不是首要目标。那投资人会怎么想呢? 我们先看看,今天全球AI到底有几种活法。第一条,OpenAI的闭源。模型不公开,想用?按字数收钱。去年营收超120亿美元。第二条,Meta的开源。模型免费放出去,靠Facebook的广告业务养着研发。年投入几百亿美元,AI本身还在亏钱。梁文锋走了第三条。模型也免费公开,全球开发者随便下。信任一旦建立,那些没有足够算力自己跑模型的企业,会回到官方API上付费调用。但这条路,也是一把双刃剑。开源帮他赢得了全球开发者的信任,每一次免费调用的背后,却是DeepSeek在持续烧算力。V4的迭代周期比预期的更长,整个行业都在疯狂建设算力,局势一刻也没缓过。他还要继续做AGI,还要继续免费开源。他需要更多弹药。所以,根据彭博社报道:国家人工智能产业投资基金正在洽谈领投,同时IDG资本、砺思资本、腾讯控股也可能加入。梁文锋自己掏了超200亿跟投。融资的背后,开源不变,方向不变。但对手不会等他。OpenAI用IPO表向资本换钱,梁文锋用开源和AGI筛选谁上桌。如果你是创始人,你选哪条路。#DeepSeek融资谈判接近尾声#DeepSeek700亿融资#梁文锋200亿自投#DeepSeek融资进展#DeepSeek@DOU+小助手
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第3集|2026为啥都在聊Token工厂? 为什么偏偏到2026年,Token工厂这个词突然火了?不是换个新名词炒概念,而是产业底层真的变天了。 过去几年大家都盯着模型能力:谁的模型更聪明、参数更大、榜单排名更靠前。但2026年不一样了——模型能用了,AI应用也跑起来了,问题变成:这么多调用从哪来?Token谁生产?成本谁承担? 几个信号串起来就很清晰: 📍 GTC 2026把“Token工厂经济学”推到台前,说未来数据中心就是生产Token的工厂; 📊 Token消费学把它从语言单位,升级成成本、吞吐、预算和治理单位; 💰 AI云、算力租赁、模型API开始涨价,说明需求在,只是有效供给紧了。 这就像城市突然多了好多汽车,以前聊品牌和发动机,现在得关心加油站、炼油厂够不够。AI里模型是车,应用是司机,Token就是油,Token工厂就是上游的炼油厂+加油站系统。 对投资人来说,2026年的关键早不是“AI是不是趋势”——太浅了。该问的是:AI从演示到生产后,谁扛得住持续消耗?谁握有低成本Token产能?谁有电、有卡、有冷却、有网络还有订单? 所以以前只有大厂建智算中心,现在新资金都往这方向涌。Token消耗要是继续涨,上游产能就从技术配置变成产业核心资产了。 我建议老板们别把Token工厂当短期热点,得看成AI产业链基础设施的重估。2026年大家都在讲它,本质是市场承认:AI不是光靠模型聪明就行,还得有一座座能稳定产Token的工厂撑着。#ai市场趋势 #Token #Token工厂 #词元 #AIGC
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第9集:大厂给员工发Token,词元服务商来供货? 兄弟们,2026年大厂福利变天了。以前入职送电脑、送下午茶,现在直接给你发Token额度。 阿里巴巴内部已经开始给员工发Token了,甚至用外部AI工具还能报销。小鹏汽车那边更直接,何小鹏发话暂时不限个人Token,先放开用。百度是部门统一买单,蚂蚁是按岗位权重分配。 最狠的是英伟达老黄,他说Token应该成为继工资、奖金、股权之后的第四薪酬。 这意味着什么?企业正在把Token从“可选工具”变成“标配生产资料”。 咱们算笔账。一家1000人的公司,每人每月500块Token额度,一年就是600万支出。这600万,就是摆在眼前的肥肉。 大厂自己有采购部,那剩下的几十万家中小企业呢?他们也想像大厂一样给员工配Token福利,但根本没能力直接跟模型厂商对接。他们需要的是一个简单的采购通道:统一账户、灵活分配、多模型可选、账单还得清晰。 这就是Token服务商的新战场。 而且Token福利有个死规律:一旦配上,就很难取消。 你见过哪家公司把发的福利再收回去的?一旦变成标配,就是刚性支出。 更夸张的是,这玩意儿真能筛选人才。有人一天能烧掉2.5亿Token冲进公司排行榜前十。面壁智能的CEO透露,200人的团队十个月生成了2000万行代码,有员工单人月产65万行。 企业老板又不傻,投入1块钱Token能换来10块钱的代码产出,这买卖太划算了。所以他们会越来越舍得在这上面花钱。 服务商的机会就在这儿:帮企业把这600万的Token福利采购得更便宜,管理得更高效。你不再是卖算力的二道贩子,你是企业的AI人力资源供应商。 #词元赛道 #词元大厂 #Token工厂 #词元工厂 #AI工厂
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