当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？
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行业案例库 5月前 • 278

当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？

问答智能诞生记：当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？——写给所有正在错过AI流量的企业 一、从“搜索框”到“对话框”：一场静悄悄的流量革命  2025年9月，OpenAI给ChatGPT上线了“即时结账”按钮，用户连链接都不用点，就能在对话里直接完成下单。几乎同一周，Adobe发布数据：由生成式AI导流至零售网站的流量，7月同比暴增4700%。  这不是简单的渠道更替，而是决策主

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今年很多医院已经部署上了DeepSeek，甚至有医生真的使用它对患者进行诊断，但马上就出问题了：AI 误诊，上海患者获赔 127 万。不过，我去搜索详情的时候，却找不到细节信息了，包括使用的什么模型（R1还是V3），什么尺寸的（满血还是残血版），如何使用的（直接网页使用，还是被提示词工程包装过的）。在上述信息没有确定之前，这个标题事件是难以被论证的，并且现在其实应该有明确制度，首诊必须医生进行

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 在德克萨斯州奥斯汀市中心，一场教育革命正在悄然发生。Alpha学校创始人MacKenzie Price挑战着传统教育模式，推出了一种全新的学习方法——每天仅通过人工智能辅导两小时完成学术学习。Alpha学校的创新模式Alpha学校摒弃了传统的教师角色，代之以"引导者"，学生们通过一系列应用程序中的AI导师学习核心学科知识，且每天仅需两小时。Price表示："我们的学生学习速度是传统课堂的两倍

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2025年关于医疗+AI的最新思考（3）看研究报告去创业？
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‍‍很多朋友在阅读此前2篇医疗+AI的思考文章后，都提到了感觉与券商研究报告不同，想让我多谈谈如何看待券商写的医疗+AI的研究报告。恰巧，我过去还真做过券商分析师，还拿过新财富分析师第一名。随后参与互联网医疗创业，算是有“研究”与“实业”两栖视角和经验教训，可以谈谈。如果还没看过之前两篇文章的朋友，也可以、2025年的医疗+AI当前的火爆，像极了2015年互联网医疗盛况。当年我在券商写过《互联

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2025年关于医疗+AI的最新思考（4）：确定性的机会
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医疗+AI的应用场景不缺乏想象力，各种场景在10年前互联网医疗时代已经进行过一轮海阔天空的尝试。 医疗+AI当前最缺少的是具备商业模式的“确定性机会。通常我们会先联想到【临床端】的严肃医疗应用场景，和【消费端】2C的应用场景，但这些场景目前都在探索，存在较大的不确定性。 临床端最大的问题是：1，诊疗风险与责任界定；2，获益方付费意愿缺失（医生和患者可能获益，但缺少支付可能）。 消费端2C的主要

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2025年关于医疗+AI的最新思考（1）
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1、医疗+AI最近很火，二级市场主题的力量很大。但这不是第一次，从2014年开始的互联网医疗+AI（当时叫“大数据”），2017年的AI+影像诊断，2021年的数字疗法+AI，到现在大语言模型驱动的医疗AI，这至少是第四次AI医疗故事。第四次的主要不同是大语言模型。2、AI+医疗健康的全景，其实主要包括【价值链】和【临床链】两部分，前者是围绕药企的研发、临床试验、准入上市、市场/销售的价值链展

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2025年关于医疗+AI的最新思考（2）：商业模式全盘点
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1、关于医疗+AI的一些关键问题和框架，在上一篇2025年关于医疗+AI的最新思考（1）已经做了清晰阐述，很多朋友反馈希望多分析【商业模式】，所以有了这篇分析。2、关于医疗+AI的商业模式，我不再采用【2字头】的框架来进行商业模式分类，因为这有些抽象（2C、2B（药企）、2H（医院）、2G、2I（保险）），而且本质上没有直接回答最关键的问题：创造了什么价值，为什么能收到钱。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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不能落地的AI，还不如吹牛
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我住杭州嘛，从年前开始，整个城市似乎人人都开始在AI里冲浪了。浪到什么程度？出门散个步，总能见到大爷发语音问AI这个景点的典故。下楼倒个垃圾，都有邻居大姨在捡我瓶子的同时，说自己外甥明年高考，去哪个学校学AI比较好。我自己一身花里胡哨的小毛病，医院也跑的也勤，浙江省卫健委和蚂蚁集团合作出了一个叫安诊儿的APP，我对这个东西都产生了沉迷。它能帮忙挂号就不说了，去医院它都能给我导航到医院的某一楼层

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华泰金工 | 与时偕行：AI模型如何应对数据漂移
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金融数据分布在时序上的非平稳性对AI量化模型是关键性挑战，有效应对数据漂移或可提升AI模型的表现。本研究针对AI时序预测模型应对数据漂移的方法进行调研和综述，总结出近年来应对数据漂移的三个主要视角：数据分布、模型结构、训练模式。本研究对市场特征门控模块、注意力特征提取模块在不同特征集上进行多项对比实验，实验结果表明市场特征门控机制、特征提取模型结构等改进均有效。最后基于改进因子尝试进行因子合成

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概述AI 大模型火了几年了，不知不觉中，已经普及到千家万户中，常见的应用场景有：内容创作：比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。聊天机器人：比如客服答疑，比如英语口语陪练。逻辑推理：比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。大部分的交互方式，都是通过自然语言和大模型进行对话，由人主动发起，如下：也有许多的业务场景，不是由人主动发起的，通过定时任务在后台不

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今天在视频号看到【协和烟雨医生】展示的一个病例，两位医生对病例诊断过程进行了详细讲解，可以肯定的是：这是一例典型的疑难病例、罕见病例、跨学科诊断病例。‍‍看完这个病例，我分别用DeepSeek、百川智能、Kimi、通义、ChatGPT、Gemini这6个有思维链推理能力的AI工具以短视频提供的有限信息按步骤输入，其中5个模型在化验单信息步骤均得出了和医生一样的诊断结果，所有6个模型均在第四张图

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