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F
Fraser
N
Nabeel
Fraser: 我认为2024年AI领域最大的收获是AI工作流程界面的清晰化。它包含三个面板：上下文面板、聊天窗口和模型渲染结果面板。这种三面板设计现在已经成为主流，并在ChatGPT、Cursor、Windsurf和Notebook LM等产品中得到应用。
此外，邮件和信息中的AI摘要功能虽然好用，但也存在一些局限性，例如在处理少量文本时效果不佳。
我认为Google Gemini的Deep Research工具虽然展现了未来研究工具的潜力，但目前还不是一个成熟的产品，其输出结果过于技术化，缺乏人性化的表达，界面设计也有待改进。
总的来说，2024年AI产品在功能和界面方面都有了显著的改进，但仍需进一步迭代才能更好地满足用户需求。
Nabeel: 我认为2023年大型公司纷纷发布AI产品，但这些产品的市场渗透率并不理想。2023年还出现了一些‘准产品’，经过一年多的发展，这些产品在2024年才真正实现产品化，例如基于agent的推理模型。
Google Gemini的Deep Research工具是一个很有潜力的产品，它能够进行深度网络搜索并整合信息，但其输出结果的格式和用户交互方式有待改进。
在对2024年Hallway Chat播客内容进行总结时，我发现Claude模型的表现最佳，其总结准确、深入，并能抓住关键信息。而ChatGPT和O1模型的总结则过于笼统或缺乏深度。
我认为2024年的关键词是‘品味’，AI产品的成功不仅取决于技术，更取决于用户体验和产品设计。在数据驱动时代，难以量化的产品特性更具竞争优势。
桌面实时流媒体技术和O1模型展现了巨大的潜力，但目前仍处于早期阶段，需要进一步迭代才能成为成熟的产品。O1模型更具有真实性和主见性，这与其他过于讨好的模型形成对比。
WebSim工具展现了软件自我表达的潜力，虽然实用性有限，但具有启发意义。许多AI产品并非全新的发明，而是对现有产品的技术框架进行重新构建。
AI时代的信息获取方式需要从‘大众智慧’转向‘专家智慧’，但目前这种转变的方式不够优雅和可持续。
总的来说，2024年AI产品发展迅速，但仍有很多挑战需要克服，例如如何激励用户参与信息生成，如何改进模型的语气和表达，如何设计更人性化的用户界面等。
Deep Dive
This chapter reflects on the AI product releases of 2024, analyzing whether they lived up to the hype and identifying trends such as the rise of agentic AI and the evolution of AI workflow interfaces. The discussion also includes an evaluation of Google Gemini's Deep Research tool and the role of 'taste' in creating successful AI products.
- AI workflow interfaces came into focus in 2024, characterized by a three-panel design (context, chat, artifact).
- Agentic AI, initially slow to develop, saw productization in 2024.
- Google Gemini's Deep Research tool offered a glimpse into the future of research synthesis but needed product iteration.
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