《一个帮行业专家沉淀经验并让AI长期记住的知识库Agent》
用户抱怨模型每次都要重新给上下文,教过的规矩会忘,无法像员工一样越培养越能干;做游戏BD模拟器时AI不理解初衷和公式先后顺序;模型还会幻觉、夸大或省略。
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用户抱怨模型每次都要重新给上下文,教过的规矩会忘,无法像员工一样越培养越能干;做游戏BD模拟器时AI不理解初衷和公式先后顺序;模型还会幻觉、夸大或省略。
企业既怕数据外泄,又用不起顶级闭源模型;开源国模能满足大量中轻度需求,但部署、推理优化、知识库接入和模型更新门槛高。
GPT6等顶级模型token消耗极快、单价高,公司敞开用一天的成本可能超过员工月薪;开发者常遇到任务跑完额度被重置、余额不足;国内开源模型便宜但能力不确定,企业缺少按任务选模型的工具。
景区除门票缺乏营收手段,配套差,靠强制接驳、索道、观光车等二次消费宰客,导致差评和信任危机;地方文旅也依赖景区创收。
门票之外的大巴、观光车、索道、缆车花费高且不透明,青甘小环线两人门票就三四千,莫高窟两人一千,行前很难算清总预算。
不少地方围起来就收费,实际不算景点,看也遗憾不看也遗憾;游客被迫在来都来了和挨宰之间选择。
热门景区网上票一放就秒没,线下留票矛盾,平台加钱有票,黄牛和二手票信息不透明。
门票秒没且平台加价,景区把大门或游客中心修远强制接驳,门票后还有大巴、观光车、索道、缆车等二次消费,实际总花费不透明。
国内部分旅游地宰客严重,东南亚又频出安全事件,用户找不到安全、价格透明、体验接近的替代目的地,决策信息真假难辨。
泰国等目的地老年跟团游占比高,但行程、车辆、导游资质不透明,子女无法实时知道老人状态,失联或突发疾病时响应慢。
自由行游客对当地黄赌毒诈和人口拐卖风险缺乏即时识别能力;家属在游客失联后无法快速获知位置与异常,网上段子与传闻进一步放大恐慌。
用户不知道泰国到底出了什么事,官方预警与民间小道消息割裂;黄赌毒诈、人口拐卖、当地警方涉案等传闻加剧恐慌,出事时又缺少可信的中文求助与救援渠道。
京东、淘宝系等平台用资本和补贴进入洗车、洗衣、超市等本地服务,把中小手工业者卷死;低价甚至低于成本,导致小商户挣不到钱,消费者也被低价驯化。
主流电商过度卷价格,广告投流和固定成本挤压后,商家与底层环节收入持续下降;消费者追求低价导致商品价值体系崩盘,形成越卷收入越低的恶性循环。
楼主判断科研生态从“塔尖大牛+大量中下层牛马”变成“顶尖人用AI把剩下所有人的饭碗都砸了”,企业研发部门面临同样结构冲击:老员工不熟AI工具、新人工程规范不足,团队既想降本又怕代码失控。
帖子里AI给出的证明“还没讨论出来证明的正确性”,需要等菲尔兹奖级别专家表态;AI产出速度快于学界验证速度,导致真伪混杂、审稿与复现压力向少数专家集中。
帖中指出codex写流体仿真代码“比99.9%的学生写的规范写得好效率高的多”,但“需要非常有经验的人harness避免搞成屎山”;同时传统培养路径(流体力学→数值方法→编程→并行计算)被压缩,中下层科研支撑人力被替代,团队缺少能兜底工程质量的角色。
帖中指出当前大模型的数学冲击主要在“特殊反例证伪与最优解构造”,正向严格证明能力弱;而无论是AI给出的证伪还是正向证明,都需要数学家人工花时间验证逻辑漏洞(回复3:“发布了是需要时间由数学家去验证没有逻辑或者漏洞的”),人工审稿成为科研流程的堵点。
糖尿病、高血压等慢病患者不按医嘱吃药,出现水肿、半夜惊醒、视力模糊等危险信号仍不去医院,直到被送进脑卒中中心;家属和基层医疗缺少持续提醒和预警工具。
未婚无孩、独居或空巢人群突发疾病时无人及时发现;父母年迈也无法提供有效照护,猝死后家庭风险极高。