《一个帮职场人练拒酒话术的AI陪练工具》
帖子中多人提到被劝酒、陪酒、胃病后仍被强劝,拒酒伤关系、不拒伤身体;年轻人尤其反感以服从性测试为核心的白酒酒桌文化。
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帖子中多人提到被劝酒、陪酒、胃病后仍被强劝,拒酒伤关系、不拒伤身体;年轻人尤其反感以服从性测试为核心的白酒酒桌文化。
视频、游戏、网络新词以普通话为主;内容创作者不会说方言,家长遇到现代词不知道方言怎么读,人工配音成本高。
AI短剧产量爆炸但续集制作中角色/场景一致性、世界观连续性、配音情绪和节奏调教难,创作者多靠手动调参,效率低且质量不稳。
开发者想要“便宜好用”的低成本模型,但各家Flash和小模型迭代快,缺少按业务场景、中文能力、成本和延迟横向对比的可信数据。
DeepSeek将V4 Pro请求路由至V4.1 Flash并改按Flash计费,模型能力、价格、速度随时变动;开发者在DeepSeek、GPT等多家模型间选型和切换成本高,难以兼顾效果与成本。
单位电脑无法使用Kimi/ChatGPT,豆包等成为写公文最大公约数;AI会产生明显幻觉,员工不核对,领导问起可甩锅AI,缺乏输出核验与责任留痕。
普通用户不懂GLM、DeepSeek、混元、MiniMax分别适合什么任务,也不想同时开多个App和买多个会员,常遇到写代码、看图、做PPT要换模型。
用户面对GLM、DeepSeek、混元、MiniMax等模型时不知道什么任务该用哪个模型;不同模型在代码、看图、速度、价格、免费额度上差异大,手动切换成本高。
传统影视制作门槛高,AI工具分散,个人有创意但难完成剧本、分镜、生成、配音、剪辑和发行。
用户知道要有热量缺口,但不会算营养比例、不会安排16+8,晚上还要社交吃饭;缺口只留100大卡容易被误差抹平,极端22+2又不可持续,最后报复性反弹。
AI短剧团队想用明星脸或高辨识度脸获取流量,但不懂肖像权边界,缺少自动检测相似度、生成合规替代脸和留痕审核的工具,容易下架封号。
帖子里1楼抱怨「国模不给力」,16楼直接给出归因:「不是国模不给力,是国产算力卡不行」。大量政企、高校、国企有明确国产化替换要求,手里有卡也有开源模型,但推理框架、算子、量化精度都不匹配,工程团队自己调不动,模型上线后吞吐和稳定性都达不到要求。
12楼点破了当前AI解数学题的真实流程:人把问题喂给AI,AI输出大量拟合结果,最后还要人力逐个验算才能确认。这意味着AI把「生成」的成本压到接近零,却把「验证」的瓶颈留给人类数学家。随着数学家越来越依赖Codex类工具出成果(20楼),候选证明的规模会远超人力可校验的上限,错误…
帖子描述富哥们每月给o/a充几百上千美金并24小时自动跑,穷小子只能用便宜免费国模并手动复制问题,效率差被拉大;普通用户和中小团队也不知道每次任务该用哪个模型,token浪费严重。
AI评测信息分散且有倾向性,用户不知道办公写文档做PPT、写代码、搞研究、画图视频分别该选哪个模型,也难以在价格、性能、延迟之间做权衡。
帖子显示OpenAI用一万个agent跑88小时、3000亿token才解决一个问题;普通实验室没有算力和工程能力组织这种大规模搜索。
AI声称解决千禧年难题后,数学界最大痛点是无法快速判断证明真伪、AI贡献与可验证性;帖子提到88小时搜索加17小时Lean形式化,人工验证成本高。
小众审美用户想获得真实感强、身材和服装可定制的战斗风/战术风女性形象,但现有AI图常被吐槽糊、空间感不对、一眼AI、动漫脸不真实;同时希望角色能稳定复用和换装。
外地人/新温州人听不懂温州话,年轻一代不会说,缺乏好用的温州话翻译和学习工具。
各品牌销售对竞品差异、网络谣言、智驾配置和权益解释水平参差;用户会问Z7与M6区别、纯视觉大雾怎么办、6.4万智驾能否用等,销售常靠个人话术甚至忽悠,影响成交与品牌信任。