教育券

　　VideoTutor团队刚拿到1100万美元的种子轮融资，资金来自币安创始人赵长鹏旗下的基金和百度风投，这两位创办人各有特点，一位是大三辍学的创业者，另一位曾是谷歌工程师，都是华人在硅谷开展项目，他们没有跟随潮流去做外表华丽的AI教师产品，而是开发出一套“数学动画引擎”，这个引擎不依赖昂贵的Diffusion模型生成内容，而是通过代码直接制作出精准的理科教学图解。

　　他们不处理孩子不爱学习的问题，只关注美国高考的内容，SAT和ACT考什么，这些教育机构就教什么，用户来这里是为了提高分数，不是来听故事的，所以这些机构把自己定位成生产力工具，而不是内容平台，我认为这是很聪明的做法，现在很多教育AI都在强调激发兴趣，但家长和学生真正需要的是成绩，不是感动，把知识点变成可以操作和互动的东西，比单纯播放视频有用多了。

　　有一个叫捏TA2.0的产品，做起来有点像在玩AI剧场，用户可以自己捏一个角色，给它安排背景和性格，这个角色就能自己编故事，还可以和人互动，它的界面设计不是常见的那种聊天软件样式，而是像刷抖音一样上下滑动去挑选角色，用户不断滑动屏幕，就有机会遇到能和自己对话的角色，这种思路很有突破性，Sora 2也采用了类似的推荐流设计，两个产品都体现出一种趋势，那就是人们越来越习惯于通过“刷”的方式获取内容，而不是依靠搜索。

　　职场社交领域有个叫Articuler的工具，创始人是个1997年出生的年轻人，技术负责人以前在探探和积木负责推荐算法开发，这个工具的功能是让AI自动收集网络上的资料，生成类似LinkedIn风格的个人档案，还能帮用户撰写联系目标人脉的邮件，今年10月他们的收入达到约50万美元，主要市场在硅谷地区，但存在一些疑问，比如这些资料的来源是否合法，是否涉及侵犯他人隐私，LinkedIn官方没有明确认定这种做法违规，但相关风险依然存在，这种操作方式确实游走在规则边缘，不过市场需求确实支撑了它的发展。

　　小模型这边也有新进展，新加坡的Agnes团队推出一个7B参数的小模型叫Agnes-R1，主要用在企业工作流里，不用来回切换工具，最近他们增加了“AI Sheet”功能，让办公效率变得更高，另一边，Sheet0团队只有三个人，今年8月拿到500万美元融资，创始人之前在地平线公司负责数据平台，他们的目标是成为“Agent领域的Google”，专门处理实时数据，用户多数是美国和日本的上班族，每周使用超过五小时，我觉得这个方向不错，大模型太笨重，小模型配上垂直场景和区域市场，反而更容易推广开来。

　　在游戏开发领域，Dora AI旗下的Gambo AI让玩家只需用日常语言描述一个游戏场景，比如“赛博朋克地铁站加雨夜追逃”，就能生成可以运行的3D游戏模型，这个工具不需要编程知识也不用调整参数，全凭感觉设计游戏，过去制作游戏必须学习写代码，现在只需懂得讲故事就行，而Dora AI本身提供无代码建站功能，两者结合形成完整的创作流程。

　　这些东西看起来分散，其实都在做同一件事：让人工智能从辅助工具变成操作核心，这不是要取代人，而是帮助人更高效地完成工作，教育、社交、办公、游戏这些领域都在寻找自己的切入点，大公司还在比较参数和规模，小团队却已经悄悄换了方向。

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