又是一年过去了，这一年也有很多观察和想法。Gemini 帮我总结的年度关键词是：

演化、场景、北极、复利、反刍、长尾、接口、随机性、确定性、真实、染着。

今天的碎片观察会分为 4 个部分：

- 第一部分 AI 与互联网

- 第二部分 播客与内容

- 第三部分 社会观察

- 第四部分 生活

各位也可以选择自己有兴趣的部分阅读。

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在阅读之前，也要特别鸣谢，「红色火箭」的特约赞助。

红色火箭作为 ETF 公募的头部基金 华夏基金 开发的小程序。简单说，就是把所有指数信息集成在一个平台的投资辅助工具，有关指数相关的业绩走势，财务表现，以及更详细的指数是怎么成立的，有哪些具体的股票，相关的指数有哪些新闻事件等等，事无巨细，都有。

虽说是基金公司开发的产品，但是放心，这个小程序的核心功能，并不是直接推荐大家哪支基金可以买，而是尽可能呈现全面、客观的数据，让大家自行判断。

在 AI 时代，信息筛选显得愈发重要，如何使用工具也变成了新的命题。逃离算法控制和情绪引导，首先要做的就是通过主动获取信息，拿回自己对世界认知的掌控权~

第一部分 AI 与互联网

1

大家已经都纷纷接入 DeepSeek。

Chatbot 没有壁垒，昨天文小言，今天就元宝。微信AI搜索已经内置R1。体验相近，都是对话，最终还是高频场景能碾压低频。类比小额支付市场的演变

传统意义上的大入口，已经提前拿到船票

另外的小船票，还是扎根垂直场景。利好中小开发者。

2

Alagent 相较于 AI搜索，可以解决的一大痛点就是，能 设法打破如今互联网割据的内容孤岛，尽可能找到优质的信息

像今天用 DeepSeek搜出的答案错得离谱，看了下原始网页，整个就是牛皮癣广告。显然会严重污染 AI 的数据来源。

3

一些试用 4o 的体会。

第一，Prompt 的学习，彻底没有意义了。过去都说，AI 不太好理解，因此 Prompt 的知识库很重要，怎么学习用 Prompt 很重要。DeepSeek R1 等推理 AI 证明了，AI 对自然语言的理解还在不断进步。文生图如此。其它领域也都如此。Manus 也是如此。

第二，所谓 AI 的工作流，也许就闭环在每个 AI 场景里了。过去我们用各种各样的 AI 工具搭建的工作流，例如怎么画漫画，可能要一二三步怎么做，还要用什么手段保持一致性，用什么办法画场景等等。最后会在 AI 产品里直接完成。

第三，底层技术成熟，应用场景越来越关键。能够把工作流闭环在某个场景里，是真的能提供生产力的，真的能输出价值的。AI 不再只是小部分人的玩具。2025 年真的会是场景之年。

最后一句话的感受是：所有过去我们觉得 AI 偶尔会奏效的场景，AI 迟早会稳定地、准确地输出。

4

今天测试了 7 张照片让 o3 猜，准确率是 65%（4.5/7，4 张全中，1 张搭边）当然我选的都算是相对苛刻一些的了。

o3 分析的角度非常具体，跟我之前喜欢刷的一些地理侦探博主一样。比如这些角度：

- 根据雪场建筑的外壳形状，以及 橙色塑料杆 + 细尼龙网，猜测到是日本

- 根据圆帽的风格确定是在阿曼

- 根据杉树的修剪情况，判断是战后的木材林

- 根据海上模糊的多乌船，判断是在海湾（不过地方猜错了）

- 根据很小很小的人偶身上的「府」字，确定是在别府地狱（甚至识别到了地狱的地字的一半）

它还会搜索互联网来增加参考信息，比如：

- 旅游网站提到，老马斯喀特会有 全白+几何雕空 的传统建筑，符合照片内容

- 富士电车在官网上宣传的复古木质结构，符合照片内容

最吃惊的是这几个地方，角度之刁钻，学识之广博，完全没想到：

- 根据滑雪背景里隐约可见的排成一字形的教学，确定是日本

- 根据急性线上的座椅花纹，排出的富士山形状，猜测是富士急行线

最后这个我属实没有意识到，当初坐完车都没发现