达人营销的新「解答」。 👦🏻 作者: 镜山 🥷 编辑: Koji 🧑🎨 排版: NCon 达人营销一直以来都不是一件「轻易完成」的事情，如果只是找几个博主，谈好价格，内容发出去，数据也还行。但一旦想
近期 Claude Code 推出的 Excel 功能非常惊艳，我们认为 Excel 可能成为继 Coding 之后，下一个迎来“aha moment”、并快速爆发的高价值领域。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
越来越多 AI 出海公司，把达人营销视为最重要的增长杠杆之一。与传统广告投放或内容营销相比，达人营销最大的优势在于它的「活人感」——真实的创作者在真实的使用场景中展示产品，天然降低了用户的信任门槛。
尽管最近 AI Agent 很火，真正落地到垂直行业里的例子依旧不太多。尤其是我们今天要讨论的行业：非标、分散、高度依赖沟通：达人营销。对于科技公司来说，达人营销非常重要。但是直到今天，很多团队依然在依赖 Excel 表格管理达人，靠人工手动发送成百上千封「碰碰运气」的邮件。
于是海量的AI需求密集冲向同一批达人。现实问题是，达人背后受众固定，而产品的受众却截然不同。当然，除非花大量时间看达人视频，再叠加点个人经验判断，否则你也无法知道，达人是真正懂技术的leader，还是只会蹭热点的营销号？ 达人背后的粉丝是付费意愿极强的开发者，还是小白用户。
从提需求到审核只需3步，Aha让达人营销效率提升10倍。
今天读了 Aha（原 Head AI）的两篇博客文章，我强烈建议所有做 AI 工具或者 AI ToB 产品的同学都读一读。https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf001这里有他们对 AI 产品边界的理解，也有很多工程和系统层面的实操细节。
上个月 OpenAI 在发布 Sora 2 的同时将其作为独立应用发布，产品一经上线便登顶苹果应用商店榜首的现象级产品。本篇内容是对 Sora 2 的三位核心负责人的访谈：研发负责人 Bill Peebles、产品负责人 Rohan Sahai 以及工程与产品负责人 Thomas Dimson，Dimson 还参与过 Instagram 产品的搭建。
你肯定见过大模型在解题时「装模作样」地输出：「Hmm…」、「Wait, let me think」、「Therefore…」这些看似「人类化」的思考词。
