知鸦日报2025-08-17

创业公司应聚焦解决能产生商业价值的痛点，找到“正确的问题”，即显著收益、人群增长、自带传播的问题。AI时代的核心变量在于生产力、语言能力、创造力、自主性和实时性，新产品需抓住这些变量，而非简单复制移动互联网时代的成功模式。实践方向包括打造AI工具、探索新交互方式和关注新人群，同时警惕移动优先、内容平台等思维定势。

用户需求只是冰山一角，真正的商业机会藏在用户场景中。用户需求往往是抽象的，而场景则具体展现了用户在特定时空下的行为与痛点。理解场景，才能深入挖掘用户真实需求，避免同质化竞争。场景思维帮助团队沟通，找到未被言说的痛点，构建符合用户习惯的产品。少谈需求，多观察真实场景，才能发现真正的商业密码。

一位全职妈妈通过日常带娃的痛点，发现市场对个性化宝宝闪卡的需求。她利用AI工具，开发了一款可根据关键词生成闪卡的产品，并验证了市场需求。通过与小众妈妈群体互动，她不断优化产品功能，最终实现了付费订阅模式，成功变现。她的经验表明，从自身身份出发，结合AI技术，可以创造出真正被需要的产品，实现个人价值与收入的双重提升。

小编带你探索如何从零打造一个搜索引擎！从爬虫抓取、网页解析到嵌入模型使用，作者详细分享了两个月内的技术实践。通过200个GPU生成30亿个嵌入向量，每秒抓取5万网页，最终构建了2.8亿网页索引，查询延迟控制在500毫秒内。项目不仅展示了搜索引擎的核心架构，还通过实际案例对比了传统搜索与神经网络搜索的差异，展现了后者在理解用户意图和复杂查询上的优势。

Uber采用Odin平台管理数据库，通过LVM和LUKS实现动态卷管理和块级加密，确保数据静态加密合规。从共享文件系统迁移到每工作负载独立卷，虽然增加了管理复杂性，但显著提升了性能和灵活性。通过厚预分配策略，避免磁盘空间浪费，并优化加密性能，减少IO延迟。LVM的引入为未来Kubernetes集成铺平了道路，提升了主机布局的灵活性和控制效率。

两位Lyft数据科学家分享了从实习生到全职员工的成长经历。Morteza通过EDF Climate Corps项目加入Lyft，专注于可持续发展和电动车推广，利用因果模型评估电动车对司机生产力的影响。他强调在快节奏环境中平衡执行速度与质量的重要性，并建议实习生主动寻求指导，全面负责项目。他的工作不仅推动了内部策略，还在学术期刊上发表，展现了数据科学在实际问题中的价值。