以下是关于 AI 相关创业落地找场景的一些建议：
总之，AI 创业不仅要能用好市面上的 AI 工具，更要从 AI 效率、变革的角度组织公司架构。同时，把握好融资节奏，在 ToC 产品中注重数据飞轮带来的正反馈效应。
基于这些预测，我们提出以下建议：1.现在就开始探索生成性AI完全利用即将到来的生成性AI革命的力量需要一段时间。现在就开始的公司将来会具有优势。我们知道有几家工作室已经启动了内部实验项目，以探索这些技术如何影响生产。1.寻找市场地图（Market Map）的机会我们的市场地图的某些部分已经非常拥挤，比如动画或语音与对话，但其他区域仍然空旷。我们鼓励对这个领域感兴趣的创业者将他们的努力集中在尚未探索的区域，比如“游戏的Runway”。
场景化：给它装上“手”和“眼睛”实践尝试的意义永远大于坐而论道通过拥抱AI而获得实际的数据增长：Notion和Character.AI专业化、垂直模型的先行场景：DoNotPay和法律应用虽然很小，但意义重大的例子：医疗领域的应用关于AI创业的几点建议AI的学习和应用，大家一定注意，用起来、有效迭代大于一切大家可以尝试形成正确的底层工作逻辑，或者设计正确的AI改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘AI浪潮在这个阶段，一定是技术驱动为先和定义产品为重的AI创业，不但要能用好市面上的AI工具，更要从AI效率、变革的角度，去组织公司架构如果你是在做ToC产品，那数据飞轮带来的正反馈效应非常重要在当下AI相关如此火的状态，也对创始人提出了更高、更全面的要求AI创业一定要把握好融资节奏
前言在把AI大模型能力接入微信后，发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。但目前大模型存在幻觉，一不留神就胡乱回答，这在严肃的商用场景下是不可接受的。当我想要解决此问题时，发现虽然资料很多，但是多数太偏“技术向”，对于很多和我一样的非技术从业者来说，犹如天书一般。有落地需求的朋友们，即使完成了通路搭建，也无法真正的应用。落地场景，幻觉是不得不直面的问题。而非技术从业者的小白们，很难找到一个“说人话”的文章，让他们完全了解并应用。而我对此比较感兴趣，同时作为产品经理，有一些用户思维和技术基础。因此我斗胆在整理、学习了多位前辈的成果后，写一篇讲给“小白”们的教程。⚡以下内容，如有错漏，欢迎留言补充、批评、指正。一、对话示例如果我直接讲理论部分，我相信小白强迫自己看了前200字就会关掉窗口。因此，我们先将这个过程具象化。以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例，你可以把右侧的对话当做是微信的对话框，这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。