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1个月前
简介...
🚥 本周「十字路口」，我们有幸邀请到用 AI 辅助用户研究的创业公司「觅深科技 Mizzen AI」的创始人 CEO 孙克强，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。
孙克强是一位拥有计算机视觉博士背景的创业者，也是一位将“YOLO（You Only Live Once）”刻在骨子里的乐观行动派。他试图挑战已有百年历史的传统用研模式，通过 AI 绘制一张前所未有的全网“人类偏好图谱”。
他提出 Vibe User Research，并希望与 Vibe Coding 一起形成产品闭环，迈向「产品自迭代」的新范式。
而作为投资人，李一豪不仅分享了早期和团队共同探索成长的过程，更从资本视角抛出了一个判断：垂直赛道AI范式是怎样的，为什么那些最缓慢、最昂贵、最分散的“老旧”赛道，反而是 AI 时代孕育新寡头的最佳土壤？
这是一场关于技术、人性和市场机会的对话，希望能给在十字路口探索的你带来新的启发。
🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 00:51 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历
🟢 02:08 AI 加速了生产，却卡在了洞察
一个巨大的供需剪刀差：当生产力的天花板被 AI 掀翻，洞察力却还停留在劳动密集型时代。
* 效率的百倍差异：传统用研是线性的、串行的；而 AI 可以用并发的方式同时访谈所有人。
* 巨大的供需矛盾：AI 让产品研发的速度大幅加快，但从用户端获得反馈的速度却远远滞后。
* 为什么这是一个通往伟大的赛道？当用研速度跟上研发速度，产品甚至可能实现“自动迭代”。
🟢 09:10 在千亿美金的「僵局」里寻找新垄断。
市场越固化，越是「缓慢、昂贵且分散」，AI 的机会越性感。
* 市场的终局推演：像 Legal、HR 和用研这种已经固化但结构依然分散的市场，技术变量最容易催生新的寡头。
* 一个反直觉的判断：人力越密集、越传统的行业，AI 带来的供需差越大。
* 为什么看好中国团队？互联网原生的理解力 + 极强的运营交付能力。
* 未来的组织形态：AI 会长出很多只有 1-10 个人的“超级公司”。
🟢 07:07 永远好奇的 AI
* 什么是「对齐税」？多个主持人之间为了同步信息、对齐颗粒度所消耗的高昂隐形成本。
* 人类的认知边际效应递减：访谈第 1 个人时你很兴奋，访谈第 20 个人时你的兴趣浓度会大幅衰减。
* AI 的优势在于「永远好奇」：它可以像对待第一次访谈那样，对第 100 个受访者充满热情地追问。
🟢 21:38 人类在 AI 面前反而更坦诚
如果主持人是女性，受访者是男性，男性会不自觉变得更 defensive；但如果对面是 AI，人反而会卸下防备。
* 扬长避短：Hack 掉人类对 AI 的特殊感知，利用霍桑效应让受访者感受到价值感。
* 越真实赚钱越多：建立一套 Benchmark 系统，用博弈论的方式引导用户说真话，甚至不仅说事实，还提供主观分析。
* 为什么面对 AI 的受访者诉说欲变强了？因为没有了面对“人”时的社会压力和表演欲。
🟢 25:05 大模型是好的「回答者」，却是糟糕的「提问者」
* 为什么 AI 模拟用户行不通？模型无法感知动态的、当下的环境（比如疫情前后人的心态巨变）。
* 技术圈的普遍误区：现在的 LLM 都是被训练成很好的 Answerer，却没人教它如何做一个好的 Asker。
* 如何训练 AI 的提问能力？用强化学习（RL）构建环境，把行业里最优秀的访谈数据作为 Benchmark。
🟢 30:39 绘制一张全网「人类偏好图谱」
* 告别标签化：传统的用户画像是离散的标签，未来的用户画像应该是基于语言和对话构建的、立体的 3D 模型。
* 从「项目制」到「连续渐进式」：用户研究不再是几个月一次的大工程，而是像打开摄像头拍照一样日常且频发。
* 并不是要取代产品经理：我们希望做 PM 的「钢铁侠战衣」，让 AI 包揽枯燥的访谈，让人类挥洒神来之笔的直觉。
🟢 34:32 时刻将死亡铭记于心
* 既然终将灭亡，我要给世界留下什么？一个可以影响上亿人的产品作品。
* 转型背后的逻辑：从计算机视觉博士到做 AI 用研，本质没变，都是为了理解最稀缺的原生信息——「人类偏好」。
* The $3M Question：如果现在给你 300 万美金做投资人，你会投给哪三个人？
欢迎订阅「十字路口」：
🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。
🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。
👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站
👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻
孙克强是一位拥有计算机视觉博士背景的创业者，也是一位将“YOLO（You Only Live Once）”刻在骨子里的乐观行动派。他试图挑战已有百年历史的传统用研模式，通过 AI 绘制一张前所未有的全网“人类偏好图谱”。
他提出 Vibe User Research，并希望与 Vibe Coding 一起形成产品闭环，迈向「产品自迭代」的新范式。
而作为投资人，李一豪不仅分享了早期和团队共同探索成长的过程，更从资本视角抛出了一个判断：垂直赛道AI范式是怎样的，为什么那些最缓慢、最昂贵、最分散的“老旧”赛道，反而是 AI 时代孕育新寡头的最佳土壤？
这是一场关于技术、人性和市场机会的对话，希望能给在十字路口探索的你带来新的启发。
🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 00:51 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历
🟢 02:08 AI 加速了生产，却卡在了洞察
一个巨大的供需剪刀差：当生产力的天花板被 AI 掀翻，洞察力却还停留在劳动密集型时代。
* 效率的百倍差异：传统用研是线性的、串行的；而 AI 可以用并发的方式同时访谈所有人。
* 巨大的供需矛盾：AI 让产品研发的速度大幅加快，但从用户端获得反馈的速度却远远滞后。
* 为什么这是一个通往伟大的赛道？当用研速度跟上研发速度，产品甚至可能实现“自动迭代”。
🟢 09:10 在千亿美金的「僵局」里寻找新垄断。
市场越固化，越是「缓慢、昂贵且分散」，AI 的机会越性感。
* 市场的终局推演：像 Legal、HR 和用研这种已经固化但结构依然分散的市场，技术变量最容易催生新的寡头。
* 一个反直觉的判断：人力越密集、越传统的行业，AI 带来的供需差越大。
* 为什么看好中国团队？互联网原生的理解力 + 极强的运营交付能力。
* 未来的组织形态：AI 会长出很多只有 1-10 个人的“超级公司”。
🟢 07:07 永远好奇的 AI
* 什么是「对齐税」？多个主持人之间为了同步信息、对齐颗粒度所消耗的高昂隐形成本。
* 人类的认知边际效应递减：访谈第 1 个人时你很兴奋，访谈第 20 个人时你的兴趣浓度会大幅衰减。
* AI 的优势在于「永远好奇」：它可以像对待第一次访谈那样，对第 100 个受访者充满热情地追问。
🟢 21:38 人类在 AI 面前反而更坦诚
如果主持人是女性，受访者是男性，男性会不自觉变得更 defensive；但如果对面是 AI，人反而会卸下防备。
* 扬长避短：Hack 掉人类对 AI 的特殊感知，利用霍桑效应让受访者感受到价值感。
* 越真实赚钱越多：建立一套 Benchmark 系统，用博弈论的方式引导用户说真话，甚至不仅说事实，还提供主观分析。
* 为什么面对 AI 的受访者诉说欲变强了？因为没有了面对“人”时的社会压力和表演欲。
🟢 25:05 大模型是好的「回答者」，却是糟糕的「提问者」
* 为什么 AI 模拟用户行不通？模型无法感知动态的、当下的环境（比如疫情前后人的心态巨变）。
* 技术圈的普遍误区：现在的 LLM 都是被训练成很好的 Answerer，却没人教它如何做一个好的 Asker。
* 如何训练 AI 的提问能力？用强化学习（RL）构建环境，把行业里最优秀的访谈数据作为 Benchmark。
🟢 30:39 绘制一张全网「人类偏好图谱」
* 告别标签化：传统的用户画像是离散的标签，未来的用户画像应该是基于语言和对话构建的、立体的 3D 模型。
* 从「项目制」到「连续渐进式」：用户研究不再是几个月一次的大工程，而是像打开摄像头拍照一样日常且频发。
* 并不是要取代产品经理：我们希望做 PM 的「钢铁侠战衣」，让 AI 包揽枯燥的访谈，让人类挥洒神来之笔的直觉。
🟢 34:32 时刻将死亡铭记于心
* 既然终将灭亡，我要给世界留下什么？一个可以影响上亿人的产品作品。
* 转型背后的逻辑：从计算机视觉博士到做 AI 用研，本质没变，都是为了理解最稀缺的原生信息——「人类偏好」。
* The $3M Question：如果现在给你 300 万美金做投资人，你会投给哪三个人？
欢迎订阅「十字路口」：
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👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站
👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻
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空空如也
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哈哈哈哈哈888
1个月前
云南
6
听完了整个分享，还是比较真诚的，有2个点想说说
1.用户访谈得出洞察的质量问题，有很多对用户理解的knowhow和角度是必须在垂直行业深耕多年才可以得出的，通用访谈得不到甲方想要的质量，更多就是提供样本代执行访谈任务的价值，所以由甲方主导这个事实依然不会被改变，agent中间执行的步骤还是挺多的，人复核的动作肯定少不了，当然中小企业很多比较滞后，能提升下限，这个平权逻辑还是挺好。目前用研整个行业在中国市场的问题还是比较大，无论是预算进一步缩减甚至没有，还是在企业内地位的下降，都很明显，这个角度也值得深入思考，选对客户类型是关键，国内市场依然是垂直高价值客户稀缺，拿长期大订单逻辑，国外就另说
2.说到了AI模拟用户缺陷的问题，这个非常欣赏，行业里有某些还挺大的公司，不断在鼓吹用AI模拟真实用户的可行性，都是讲故事为主，嘉宾没有选择这条路也说明了真的在一线摸爬滚打而不是一味地强调技术
哈哈哈哈哈888
1个月前
云南
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1.用户访谈得出洞察的质量问题，有很多对用户理解的knowhow和角度是必须在垂直行业深耕多年才可以得出的，通用访谈得不到甲方想要的质量，更多就是提供样本代执行访谈任务的价值，所以由甲方主导这个事实依然不会被改变，agent中间执行的步骤还是挺多的，人复核的动作肯定少不了，当然中小企业很多比较滞后，能提升下限，这个平权逻辑还是挺好。目前用研整个行业在中国市场的问题还是比较大，无论是预算进一步缩减甚至没有，还是在企业内地位的下降，都很明显，这个角度也值得深入思考，选对客户类型是关键，国内市场依然是垂直高价值客户稀缺，拿长期大订单逻辑，国外就另说
2.说到了AI模拟用户缺陷的问题，这个非常欣赏，行业里有某些还挺大的公司，不断在鼓吹用AI模拟真实用户的可行性，都是讲故事为主，嘉宾没有选择这条路也说明了真的在一线摸爬滚打而不是一味地强调技术
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云南
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云南
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1个月前
云南
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Koji
1个月前
上海
4
Mizzen 官网链接：https://mizzen.top/
Koji
1个月前
上海
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Koji
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1个月前
云南
4
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1.用户访谈得出洞察的质量问题，有很多对用户理解的knowhow和角度是必须在垂直行业深耕多年才可以得出的，通用访谈得不到甲方想要的质量，更多就是提供样本代执行访谈任务的价值，所以由甲方主导这个事实依然不会被改变，agent中间执行的步骤还是挺多的，人复核的动作肯定少不了，当然中小企业很多比较滞后，能提升下限，这个平权逻辑还是挺好。目前用研整个行业在中国市场的问题还是比较大，无论是预算进一步缩减甚至没有，还是在企业内地位的下降，都很明显，这个角度也值得深入思考，选对客户类型是关键，国内市场依然是垂直高价值客户稀缺，拿长期大订单逻辑，国外就另说
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11091
1个月前
安徽
3
🤔
11091
1个月前
安徽
3
🤔
Koji
1个月前
上海
3
Mizzen 官网链接：https://mizzen.top/
举个栗子子
1个月前
重庆
2
非常有意思，也很认同！上周末在奇绩看到相似起心动念的项目，期待
举个栗子子
1个月前
重庆
2
非常有意思，也很认同！上周末在奇绩看到相似起心动念的项目，期待
举个栗子子
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相信时间与复利
1个月前
广东
1
抢先听一个新鲜出炉！！
Tanya_iwYp
1个月前
山东
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张华_HzQj
1个月前
北京
1
垂直领域代替人力资本比较重的行业，是 AI非常好的方向，看好
经冬Jingdong
1个月前
上海
1
今天体验了一下Mizzen，坦白讲，真的是一个做的非常solid的产品，只是通过demo就让我觉得我自己的目前的两个需求能够通过这个平台得到不错的结果。当然，最关键的还是受访者招募，我的一个需求是特别专业人士的访谈需求，这个受访对象的招募是个很大的问题，也不是Mizzen最擅长解决的，但如果我来招募，mizzen来完成，那预计结果应该也会很不错。
相信时间与复利
1个月前
广东
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Tanya_iwYp
1个月前
山东
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张华_HzQj
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经冬Jingdong
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Tanya_iwYp
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张华_HzQj
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11091
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经冬Jingdong
1个月前
上海
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Tanya_iwYp
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经冬Jingdong
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Tanya_iwYp
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张华_HzQj
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北京
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垂直领域代替人力资本比较重的行业，是 AI非常好的方向，看好
经冬Jingdong
1个月前
上海
1
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Tanya_iwYp
1个月前
山东
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张华_HzQj
1个月前
北京
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垂直领域代替人力资本比较重的行业，是 AI非常好的方向，看好
杨梓杉
1个月前
天津
0
怎么确定被访谈的人不会“为了拿到礼金”而回答呢？人的真实行为和他的表达很可能不一致，在现实场景时会调用“系统1”做出选择，在回答问卷调研时是不是更多调用的“系统2”做出回答？
errun
1个月前
浙江
0
互联网媒体/广告公司，基于用户数据的洞察，相当大的取代了所谓 问卷、访谈 这种收集分析模式了吧…
Tanya_iwYp
1个月前
黑龙江
0
页面加载发生错误🥺🥺
王波_podcast
1个月前
北京
0
开始期待创始人的下一个项目吧，mizzen大概率会失败的项目。典型的大公司出来的ai人才找个行业重塑的逻辑。或许也参考了国外同类型的项目。合伙人是唐硕，哈哈，cem搞得咋样了。投资人也不甚了解行业，用慢贵套路来给自己投资找个理由。当然，我也是在说胡话。
usky_1nmp
1个月前
北京
0
用AI来假装受访人，是否能骗取礼金？
qqqvvv
1个月前
广东
0
我是科技公司的uxr 听下来这个产品适用于门槛较低的迭代类研究 公司里这类研究已经交给合同工 复杂的产品或者战略性的研究项目 还是需要依靠domain knowledge和经验去判断和把控
杨梓杉
1个月前
天津
0
怎么确定被访谈的人不会“为了拿到礼金”而回答呢？人的真实行为和他的表达很可能不一致，在现实场景时会调用“系统1”做出选择，在回答问卷调研时是不是更多调用的“系统2”做出回答？
errun
1个月前
浙江
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互联网媒体/广告公司，基于用户数据的洞察，相当大的取代了所谓 问卷、访谈 这种收集分析模式了吧…
Tanya_iwYp
1个月前
黑龙江
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王波_podcast
1个月前
北京
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开始期待创始人的下一个项目吧，mizzen大概率会失败的项目。典型的大公司出来的ai人才找个行业重塑的逻辑。或许也参考了国外同类型的项目。合伙人是唐硕，哈哈，cem搞得咋样了。投资人也不甚了解行业，用慢贵套路来给自己投资找个理由。当然，我也是在说胡话。
usky_1nmp
1个月前
北京
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用AI来假装受访人，是否能骗取礼金？
qqqvvv
1个月前
广东
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我是科技公司的uxr 听下来这个产品适用于门槛较低的迭代类研究 公司里这类研究已经交给合同工 复杂的产品或者战略性的研究项目 还是需要依靠domain knowledge和经验去判断和把控
杨梓杉
1个月前
天津
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怎么确定被访谈的人不会“为了拿到礼金”而回答呢？人的真实行为和他的表达很可能不一致，在现实场景时会调用“系统1”做出选择，在回答问卷调研时是不是更多调用的“系统2”做出回答？
errun
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互联网媒体/广告公司，基于用户数据的洞察，相当大的取代了所谓 问卷、访谈 这种收集分析模式了吧…
Tanya_iwYp
1个月前
黑龙江
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王波_podcast
1个月前
北京
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开始期待创始人的下一个项目吧，mizzen大概率会失败的项目。典型的大公司出来的ai人才找个行业重塑的逻辑。或许也参考了国外同类型的项目。合伙人是唐硕，哈哈，cem搞得咋样了。投资人也不甚了解行业，用慢贵套路来给自己投资找个理由。当然，我也是在说胡话。
usky_1nmp
1个月前
北京
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用AI来假装受访人，是否能骗取礼金？
qqqvvv
1个月前
广东
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我是科技公司的uxr 听下来这个产品适用于门槛较低的迭代类研究 公司里这类研究已经交给合同工 复杂的产品或者战略性的研究项目 还是需要依靠domain knowledge和经验去判断和把控
杨梓杉
1个月前
天津
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怎么确定被访谈的人不会“为了拿到礼金”而回答呢？人的真实行为和他的表达很可能不一致，在现实场景时会调用“系统1”做出选择，在回答问卷调研时是不是更多调用的“系统2”做出回答？
errun
1个月前
浙江
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互联网媒体/广告公司，基于用户数据的洞察，相当大的取代了所谓 问卷、访谈 这种收集分析模式了吧…
Tanya_iwYp
1个月前
黑龙江
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11091
1个月前
安徽
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usky_1nmp
1个月前
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用AI来假装受访人，是否能骗取礼金？
qqqvvv
1个月前
广东
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我是科技公司的uxr 听下来这个产品适用于门槛较低的迭代类研究 公司里这类研究已经交给合同工 复杂的产品或者战略性的研究项目 还是需要依靠domain knowledge和经验去判断和把控
杨梓杉
1个月前
天津
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怎么确定被访谈的人不会“为了拿到礼金”而回答呢？人的真实行为和他的表达很可能不一致，在现实场景时会调用“系统1”做出选择，在回答问卷调研时是不是更多调用的“系统2”做出回答？
errun
1个月前
浙江
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互联网媒体/广告公司，基于用户数据的洞察，相当大的取代了所谓 问卷、访谈 这种收集分析模式了吧…
Tanya_iwYp
1个月前
黑龙江
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11091
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安徽
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1个月前
北京
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用AI来假装受访人，是否能骗取礼金？
qqqvvv
1个月前
广东
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我是科技公司的uxr 听下来这个产品适用于门槛较低的迭代类研究 公司里这类研究已经交给合同工 复杂的产品或者战略性的研究项目 还是需要依靠domain knowledge和经验去判断和把控
相信时间与复利
1个月前
广东
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抢先听一个新鲜出炉！！
杨梓杉
1个月前
天津
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怎么确定被访谈的人不会“为了拿到礼金”而回答呢？人的真实行为和他的表达很可能不一致，在现实场景时会调用“系统1”做出选择，在回答问卷调研时是不是更多调用的“系统2”做出回答？
errun
1个月前
浙江
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互联网媒体/广告公司，基于用户数据的洞察，相当大的取代了所谓 问卷、访谈 这种收集分析模式了吧…
Tanya_iwYp
1个月前
黑龙江
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页面加载发生错误🥺🥺
11091
1个月前
安徽
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🤔
usky_1nmp
1个月前
北京
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用AI来假装受访人，是否能骗取礼金？
