
AI关注一个人需要几步?对比传统流程与X的AI优化方案
你是不是经常在刷社交媒体时,看到一条特别有趣的内容,想关注发布者,却又犹豫「这人靠不靠谱?值得关注吗?」然后开始翻ta的主页,看了半天还是拿不定主意?

龙爪槐守望者: 刷社交网络看到大家都在疯狂转发某个梗或争论某个技术细节,自己却一头雾水,想吃瓜都找不到「瓜田」入口? X 平台在其推文操作栏中无缝嵌入了自家的 AI 模型 Grok。简单来说,它就像给每条推文配了一位「随身解说员」。当你面对充斥着行业黑话、复杂前因后果或非母语环境的推文时,Grok 能瞬间提炼核心信息,为你补全缺失的背景知识,把「生肉」变成易嚼的「熟肉」。 X 将 Grok 的能力打散,将其作为一种「辅助元数据」嵌入到具体的信息单元(Post)中。这提示我们,在设计 B 端产品或复杂系统时,与其做一个独立的「AI 助手」,不如在用户遇到报表报错、代码冲突或复杂审批流的具体「卡点」上,提供一个微小的「解释一下」按钮。场景化的微服务,优于大而全的通用对话。

你是不是经常在刷社交媒体时,看到一条特别有趣的内容,想关注发布者,却又犹豫「这人靠不靠谱?值得关注吗?」然后开始翻ta的主页,看了半天还是拿不定主意?
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