出品 | 科技《态度》栏目中国正规股票配资公司
作者 | 袁宁
编辑 | 丁广胜
当AI让每个人都能拥有一个“数字助理”时，一场新的效率革命正在发生。
从网易副总裁到创业者，汪源经历了从互联网时代到AI时代的更迭。在网易的近18年，他参与领导孵化出云音乐、严选、Lofter、易盾、数帆等多个成功产品。如今，他则将全部注意力转向了“创造”——一场由AI驱动的个人效率革命。
在他看来，两个时代的核心逻辑已然不同。“移动互联网时代，我们做的是内容平台，核心是消耗用户时间；而AI时代的主体是生产力工具，核心是为用户节省时间。”
然而，过去两年，深度使用现有的AI工具就会发现：它们不了解你的日常工作，不懂上下文，需要你成为“提示词专家”才能驾驭，甚至常常“答非所问”。
而汪源的新产品 remio，就正试图解决这个根本问题：让 AI 真正理解你，而不仅仅是回答你。
remio 的核心是建立完整的“个人上下文”。它通过自动捕获你的数字足迹——网页、会议录音、聊天记录、邮件与文档——构建一个与你同步的个人。基于此，它能从一段模糊的会议对话中提取出清晰的待办事项，用你的语气写好一篇周报，或在关键时刻提醒你“上次提过的那件事”。
10月20日，Remio 正式发布2.0版本。新版支持文件夹自动同步、网页自动保存（覆盖资讯网页，ChatGPT、Gemini、DeepSeek聊天记录，YouTube字幕，在线PDF，Google Docs，Twitter等），并新增无限量免费录音转写与AI摘要生成功能，还可导入Markdown笔记、同步Slack与邮件数据，实现跨平台信息聚合。
汪源说“我们的定位从来都不是笔记应用”，而remio 正在做的是通过构建最全面的个人记忆，让AI从“工具”，真正变成懂你的“助手”。
在他看来，AI 效率工具终将成为一种“必须掌握的技能”。它不再是锦上添花的选择，而是职场竞争的入场券。“未来如果你不会用主流的 AI 助手产品，可能就像今天你连 Office 都不会用一样。”
而“AI 个人助理”也一定不会是少数人的特权，而是一个时代的必然。“过去大家觉得不需要助理，是因为没有那个条件。现在 AI 助理这么便宜，其实每个人都需要。”
以下为《网易科技》与汪源的对话，经不改变原意的编辑。
01 2011年后第二个最佳创业时机就是现在
网易科技：公司为什么叫“久痕科技”？
汪源：“久痕”来自于乔布斯的一句话，他讲“make a dent in the universe”（在宇宙中留下痕迹）。我们就把这句话演化了一下。
网易科技：为什么决定在2024年选择创业？
汪源：逻辑是这样的：在AI这次机会之前，上一个大的机会波次要回溯到2011年的移动互联网。除非我应该在那个时候就创业，否则现在就是一个合适的时机。因为在2011年到2023年之间，其实并没有出现特别大的、好的创业机会。
网易科技：当时选择创业，主要是因为看到了大模型带来的技术机会？
汪源：对，经过2023年一年的观察，我自己也用了非常多的大模型产品。在GPT-4出来之前，大模型的能力其实还比较弱，很多生产力场景真的做不了。
但3月份GPT-4出来后，到2023年年底，模型能力还在不断进步。所以到2023年下半年的时候，我就觉得AI这个时代肯定会有很多事情可以做。
网易科技：为什么选择做To C？您其实To B和ToC的经验都很丰富。
汪源：主要有两个原因：首先，我其实过去做过很多To C产品，也做过很多To B产品。
我们的经验是，To C比To B“好做”。To B市场很容易陷入一种状态：你找到了一个方向，业务饿不死，但又一直很难做大。
二是我认为AI生产力工具在国内的机会很小，一定要做全球化市场。而做全球化的市场，To C肯定比To B更容易。一个中国团队要跑到美国去做To B市场，挑战是非常大的。
网易科技：您刚开始创业时，曾在自己的公众号上发文说“去看世界”。现在也一年了，您看到了一个怎样的“世界”呢？
汪源：世界太大了。但在创业过程中，我确实看到了几件事：
第1， 我发现模型的能力还在持续进步。这对AI应用来说是好事，如果模型能力停滞，很多应用可能就无法突破了。
第2， 最主要的是，我们在做全球市场的过程中，对全球市场有了更深入的了解。比如怎么做营销；怎么在当地落地、合作；海外市场的办公环境是怎样的，大家用什么工具等等。很多东西只有在业务发展过程中才能真正搞清楚。
网易科技：现在融资有什么新进展吗？
汪源：我们近期正打算进行下一轮融资，目前还在过程中。
网易科技：还是美元基金吗？
汪源：也是美元基金。
02先做市面上最稀缺的能力
网易科技：复盘去年5月创业至今，您会觉得有哪些关键的决策？
汪源：回顾来看，可能有三个决策比较关键：
第一个关键决策是产品方向的选择。 这件事其实在我去年出来创业前后就已经想得比较清楚了，到八九月份，我们的大方向就确定下来了。
第二个关键决策是技术路线的调整。 去年一开始，我们想完全基于本地小模型来做，内部版本也做出来了。但我们发现，无论是模型能力还是本地运行速度，效果都不理想。因此，在靠近去年底时，我们决定调整为“本地小模型 + 云端大模型”相结合的方案，不完全依赖本地模型。
第三个关键决策是产品功能的优先级排序。 我们需要集成用户接触的各类信息资料，这其中就有一个先后次序的选择：是先做文件类数据、在线资料，还是邮件、会议录音？
这些肯定我们都会做，但肯定有个先后。最后，我们的顺序是：先做在线资料的采集，再做本地文件，然后是会议、邮件等沟通类数据。当然，我们现在也不能确定这个顺序是不是最优的，只是当时我们决定按这个方式推进，目前看还算合理。
网易科技：这个功能上线优先级的决策逻辑是怎么来的？是取决于我们对其中信息量的判断吗？
汪源：其实我们当时的决策逻辑是：什么样的能力在市面上最稀缺，我们就最优先去做。
在线资料的保存能力，可以说是市面上最稀缺的。 之前没有任何一个产品能很好地保存浏览器访问过的内容。这个能力是我们最明显的特色，是“别人都没有，而我们有”。
其次是本地文件。 这个领域有其他产品在做，但它们大多需要用户把文件上传到云端。而我们在本地做，做法完全不一样。这不是一个“有和无”的差异，而是实现路径的巨大差异。
最后是会议录制这类沟通数据。 市面上已经有不少软件在做了。如果我们一开始只做这个，差异化就不会那么大。
所以，这里存在一个决策的权衡。
另一个逻辑是，可能会议录制功能的用户需求更强。当时我们确实很纠结：是去做一个需求更明确、但竞争也更激烈的功能，还是去做一个没人做过、需求尚待验证的创新功能？
最终我们决定，把最大的风险放在最早的阶段去验证——做一个大家都没做过的东西，看看用户到底会不会用。
网易科技：从目前收到的反馈来看，用户对这些功能的反响如何？
汪源：反馈还是比较好的。功能做出来后，有相当大比例的用户非常喜爱这些功能。
网易科技：从产品进展方面来看，您目前比较满意和不太满意的分别是什么？
汪源：比较满意的是我们对本地文件的支持。在行业里，没有其他团队能将本地文件的处理和解析完全在用户电脑本地完成。
这个功能推出后，我们发现用户用得挺多，而且没有收到太多关于软件Bug的负面反馈，运行得比较顺畅。
不太满意的主要是手机端比较难做。因为我们的数据存储在用户设备端而非云端，这就涉及到桌面端与手机端数据的双向同步，导致手机端做起来比较复杂。
另外，还有一个反思，谈不上不满意，就是回头看，我们应该更早地启动Windows版本的开发。
之前没这么做，是担心产品形态尚不稳定，如果同时开发Mac和Windows两个版本，一旦产品架构要做大调整，两边都得改，会比较折腾。
但现在看来，我们的产品架构一次性就走对了，没有出现需要大改的情况。所以事后看，我们应该更早把Windows版做出来，毕竟Windows的用户量远大于苹果电脑。
网易科技：Windows版本在做了吗？大概什么时候会出来？
汪源：在做了，预计10月底就会出来。
网易科技：所以现在的迭代逻辑是，在Mac端稳定成熟的基础上，逐步上线移动端和Windows版本？
汪源：对，我们会把Mac端的功能基本对标到Windows上，同时提供移动端。移动端不会是全功能的，但用户可以在手机上访问他个人的全量知识库，也可以进行问答。
此外，移动端还会增加一些新的信息输入手段，比如方便地开启录音，或者从其他App分享、转发内容过来。
网易科技：为什么我们的产品一开始就只面向海外用户？您观察国内和海外市场有什么差异？
汪源：一直以来，工具类产品做海外市场和国内市场，用户的ARPU值（平均每用户付费）差异巨大，海外市场远高于国内。
这里面有几个因素。首先，“海外市场”不能一概而论，我们主要指的是英语国家市场，加上日韩等。像南美、非洲、印度这些市场的ARPU值可能比中国还低。以英语国家为代表的市场，高的ARPU值主要源于两点：
第一，付费意愿。用户的付费比例更高。同样一个产品，在海外可能做到5%的付费率，但在中国可能只有一半。
第二，客单价。在英语国家，你或许可以做到一年200美金的客单价，但在中国大概只能做到一年200块人民币。
此外，在付费模式上也有显著差异。海外绝大多数用户都接受订阅制，对买断制几乎没有需求。但国内有非常多的用户希望软件是买断制，即一次性付费、终身使用。
从这几个层面看，差异都很大。这几个因素叠加起来，一个海外用户的价值和一个中国用户的价值，基本要差10倍以上。你想，美元和人民币汇率就差了7倍，付费比例再差2倍，这就14倍了。所以说10倍可能都少算了，差20倍都有可能。
网易科技：那国外和国内应该是不同的定价系统？
汪源：国内外肯定是两套定价系统。其实即便在海外，也不是统一的。比如面向印度、非洲地区，大家也都有不同的定价策略。
你看ChatGPT，它的全球标准定价是每月20美金，但现在面向印度也推出了每月几美金的套餐，因为印度用户不愿花20美金一个月。所以全球市场一定会做区分，中国市场不可能定到每月20美金，可能就是20多块人民币一个月。
网易科技：remio其实目前已经积累了一批用户了，这批最先使用产品用户的画像是什么样？
汪源：我们的用户群体其实比较广泛，并不局限于某一两个特定职业。
比较典型的用户包括：市场营销人员，高科技行业的产品经理、工程师、项目经理，以及一些技术主管或管理者。
另一个群体是高校的学生和研究人员。这些是目前看起来相对较多的，但没有哪一个群体的占比超过20%。因为我们是一个相对通用的产品，所以各种不同岗位和职业的用户都会有。
网易科技：这部分人其实也最在乎数据安全问题。我们在这方面是怎么做的？
汪源：数据安全是我们产品设计时的重中之重。
首先，从我们产品的内部做法来说，你所有数据的采集、存储、内容理解、解析，以及后续的索引建立，这全部的工作100%都在用户自己的电脑本地完成。可以说，我们是把安全这件事放在了最重要的位置来做。
这就使得我们和其他产品有了一个重大差别。其他产品在你使用它们的服务之前，首先都得把资料贡献到它的云端服务器上。
而我们所有的数据都存在本地。只有在你真正需要AI进行问答或处理时，我们才会把少量相关的上下文信息，去调用云端的服务。换句话说，只有在你有“输出”需求时，才会有少量相关数据上传到云端，其他情况下数据是不会离开你的电脑的。
此外，我们还提供一种方式，允许用户指定自己的大模型API账号。我们可以直接调用用户在OpenAI等平台上的API账号。通过这种方式，我们的产品就完全不会带来新的数据暴露风险。
因为实事求是地讲，现在没有任何一个AI产品可以完全不调用OpenAI这些大模型的API。所以，如果用户提供自己的API账号，我们的产品本身可以做到100%不触碰用户的数据内容。
从这个角度讲，我们自身做到了100%的安全。剩下唯一的风险，就是OpenAI那边可能存在的安全风险，但这是目前所有人都无法绕过的，因为真正好用的大模型都还是云服务。当然，我们也希望将来有一天，本地大模型能发展得足够好，到那时我们就可以很快地切换到纯本地模式。
03 AI效率工具未来会成为office一样的必备技能
网易科技：您之前有说最初做这款产品是源于个人的工作需求。您说它不仅是“助手”，更像是您的“联创”，有什么不同？您会如何定义“remio”？
汪源：其实从对外的宣传定位上，我们仍将自己定义为“AI助手”（AI Assistant）。
在AI助手这个大品类里，我认为我们产品的优势是：它最了解你的日常工作内容，并且与你的日常工作环境结合得最紧密。当然，要完全实现这个目标，我们还有一些新功能需要持续开发。
所以，从定位上讲，它应该是最了解用户工作内容和环境的AI助手。某种程度上，它会拥有和用户几乎等量的信息。用户了解什么信息，它也同步了解。因此，在所有AI助手中，它和用户的地位可能是最接近的。当然，作为一个助手，它和用户并非平等地位，它终究是被用户管理的。
但相对而言，它和用户的地位最接近，因为它对你的了解最充分，能帮你做的事情也最广泛、最全面。在这个意义上，我打了个比方，说它像我的“联合创始人”。联创和你在公司里的地位不完全对等，但他是在信息层面最接近你的人。
网易科技：但如果将它理解为“个人助理”，一些投资人可能会认为这个需求不够大众化，从而觉得产品天花板比较低。您认为这个市场的潜力有多大？
汪源：首先，我认为大量的用户是需要一个AI助手的，否则ChatGPT也不会有现在8亿的周活跃用户，这个体量已经非常大了。
其次，大家现在觉得“不是每个人都一定会用”，这主要是一个渗透过程。我相信，随着我们这些做AI助手的产品越来越好，越来越能帮助用户提高工作效率和质量，它就会推动甚至“逼着”其他用户去使用。
举个例子，一个程序员如果现在还不会用AI编程工具，他很可能被公司淘汰，甚至找不到工作。现在美国公司面试程序员时，都会考察你对AI编程工具的使用情况。再打个比方，将来你去做知识管理类工作，如果不会用主流的AI助手产品，就有点像今天你连Office都不会用一样。
所以，这只是一个时间问题。AI一定会极大地提升工作效率和质量。
我前不久看到一篇文章分析得很好：历史上所有的技术进步都提升了工作效率，但大家并没有因此变得清闲，反而职场竞争更激烈了，我们的工作负荷甚至超过了三四十年前。
AI也一样，它确实会提高效率，但并不会导致“五天的工作三天做完，一周可以休四天”的局面，反而可能导致整个工作环境的竞争压力进一步加大。
到那个时候，效率工具就不再是你“想用就用，不想用就不用”的选择了。如果你还想在就业市场上有竞争力，就必须去学。我认为AI助手类的产品最终会到这样一个状态。
虽然现在还不知道哪些产品会被列入“必须学会”的名单，但今天ChatGPT基本已经进入这个名单了。如果你说你没用过ChatGPT，很多工作可能就找不到了。
过去大家觉得自己不需要个人助理，是因为没有那个条件。现在有了AI这么便宜的助理，其实每个人都需要了。你每天工作那么忙，难道不希望有个AI帮你做得更高效一点吗？在一个团队里，只要有一两个人开始用AI变得高效，剩下的七八个人自然就会有压力。
网易科技：是的，很多人推荐个人助手类APP时，标题就会用“你同事在偷偷用”这类话术来吸引用户。
汪源：你说的这种现象不是故事，而是真实发生的。我之前在公司推动大家用AI编程工具时就发现，有些用得早、用得好的同事，真的不愿意跟别人分享使用经验，甚至你问他用什么工具他都不愿意说。
网易科技：这其中可能还存在着使用方法的gap，而导致最后使用效果巨大的差别，大家可能愿意分享工具本身，但具体怎么用好它，这其实还因人而异。
汪源：因为AI工具不像娱乐类产品，比如刷抖音谁都会，上手极快。但AI工具要用好，都有学习曲线。如果你抱着怀疑的态度去试用，可能尝试两下就放弃了，觉得这工具没什么用。
但实际上，可能是因为你没有投入时间去学习。就像Excel，如果你只看两眼，肯定会觉得太复杂而放弃。无论是ChatGPT还是我们的产品，都有一定的学习曲线，毕竟它不是那种进去就能用得很爽的娱乐性产品。
网易科技：那针对我们的产品，用户可能也会因为使用上的差异而导致效果的不同。比如因为信息积累少导致效果弱，或者用户不会提问。
汪源： 这两个因素都存在。一个是他接触的信息少，导致产品对他价值不高。所以我们最近几个版本在不断强化用户引导，让他能更好地引入更多数据。
另一个是他不知道该问什么样的问题才能激发出产品的潜能。对此，我们提供了类似提示词库这样的方式来帮助他。而且我们会沿着这个方向一直走下去，去做一些更产品化的功能。
比如这个月，我们就会接入用户的会议录音、邮件和聊天消息。基于这些数据，我们计划提供一个完整的产品化功能，比如“待办事项（To-do）”或“提醒（Reminder）”。
我们会做这样的设计，把从数据到创造价值的过程，做成一个成熟的功能。这样用户就不需要每次都靠提问来挖掘信息，因为提问总是有成本的。
网易科技：一个用户用我们的产品，大概多久之后会感受到产品“好用”？因为数据其实也需要积累一段时间。
汪源：我们肯定是争取让用户第一天就感受到差异性，否则用户就流失了。
网易科技：目前您最关注公司业务的哪个方面？
汪源：我觉得是两方面。第一是增长：怎么样获客、怎么样转化、怎么留存？增长是最核心的，因为我们其他的工作，包括产品和技术，都应该是为增长服务的。第二是产品。技术方面，有我们的技术负责人在更多地负责。
04 AI时代必须更快地实现商业闭环
网易科技：很多人都喜欢把现在的AI浪潮和当年的移动互联网爆发期做类比。您从传统移动互联网一路做到今天的AI应用，您觉得这两者之间的相似性和差异性分别是什么？
汪源：确实有差异。移动互联网时代，大家做的主体并不是生产力或效率工具。至少我以前，我们接触和做的基本上都是内容平台型产品。
这些产品提供的是“吃喝玩乐”、“衣食住行”，主体是消费和娱乐，目的是消磨时间、提供情绪价值。包括Facebook等社交产品，其核心也是这个逻辑。
而AI时代的主体，我认为是生产力工具。无论是垂直领域的AI Agent，还是像ChatGPT和我们这样的通用产品，都面向生产力和效率。这是两个时代最大的差异。
而品类上的差异，也带来了一个重点差异：商业模式不同。
移动互联网的平台型业务有很强的网络效应。因此，大家一开始都需要巨大投入，将网络规模做到一个临界点，网络效应才能发挥出来。比如音乐平台，早期必须投入巨资购买版权，才能吸引用户。所以平台业务前期需要重投入，且没有回报。
但现在的生产力产品，几乎没有网络效应。你用一个产品，它的价值只取决于它对你个人有没有用，和你身边有多少人用它关系不大。
因此，从业务发展角度看，我们必须更快地实现商业闭环。这不像过去，可以先花几年时间拼命积累用户，之后再考虑商业化。现在的生产力产品，即使不是第一天，也肯定要在第一年内就开始商业化探索。这个逻辑差异很大。
但是，在另一些方面，我认为差异不大。比如，所有互联网产品的增长模型，讲的都是怎么获客、裂变、激活、留存，以及最后如何让用户付费和转介绍。这套增长模型在AI时代基本上没有太大差别，仍然适用。
网易科技：我们内部有设定一些具体的目标吗？比如今年要达到多少用户量？
汪源： 我们的目标是希望到今年年底能做到几万个注册用户。因为我们刚刚开始，现在的用户还不多。
然后，我们希望在今年年底或明年初，能先做到100万美金的ARR（年度经常性收入）。之后，比如明年，我们希望能做到500万美金的ARR。
网易科技：创业公司在做产品时，一方面担心被模型能力本身替代，另一方面又怕大厂直接下场，导致自己没有空间。您觉得在这种情况下，创业公司该如何寻找机会？
汪源：创业公司确实需要避开大厂的势力范围。
比如我们之所以选择“本地化优先”的架构，一方面是因为我们了解到欧美用户对数据隐私非常敏感；另一方面，我们认为这种架构可以在很大程度上避开与大厂的直面竞争。
这里的大厂其实也包括三类：一是互联网巨头（如Google、Meta），二是协同办公巨头（如Google Workspace、Microsoft 365），三是大模型巨头（如OpenAI）。
这三类巨头都有一个共同点：它们的商业模式都建立在对用户数据的云端整合利用上。互联网巨头做平台，数据必须在云端；协同办公平台更是如此，数据不在云上就无法协作；大模型厂家也需要数据来训练和改进模型。
所以，从战略上讲，它们即便要做类似的产品，也一定会让用户把数据上传到云端。这就给了我们机会。我们通过这种本地化架构，规避了直接进入它们势力范围的风险。
当然，另一个大的机会是去做垂直领域的应用，因为大厂做不过来那么多垂直行业。
网易科技：您怎么看腾讯的“ima”？也是做个人知识库的思路，之前有段时间挺火。
汪源：我大概了解它的背景，它最初是一个很小的团队做的一些尝试。后来公司觉得好像还不错，就给了些支持。
我理解，“ima”的核心定位一定是内容平台，而不是生产力工具。所以它会把大量重心放在让大家做“共享知识库”、“公开知识库”，并聚合成一个“知识库广场”。这是一种非常典型的内容平台的思路和打法。
网易科技：市面上还有一些依托于钉钉、飞书来延伸做个人知识库的。
汪源：依托钉钉和飞书来做，我是肯定不会做的。因为你依托于它，风险非常大，这两家公司自己肯定会做这个事情。
网易科技：remio其实也被划定到效率工具类Agent产品的范畴，今年被很多人称为“AI Agent元年”，您同意这个观点吗？
汪源：现在看来有这个可能。去年肯定不是，今年确实可以这么想。也许明年热度不一定像今年这么高，但AI Agent这个方向应该还是会逐步落地。
所以，如果AI Agent这件事后续能持续产生影响力，那么把今年称为“元年”我觉得是合适的。因为从技术上讲，确实有大量的工作需要用AI Agent这种架构才能做得更好。
网易科技：但目前大家在解决具体问题的时候的感受是，通用Agent的效果其实并不好。
汪源：其实通用AI Agent的产品效果好不好，这件事主要是由大模型本身决定的——这个模型是否擅长使用各种工具来完成任，而不是由大模型之上的AI Agent产品决定的。
所以在这一点上，通用AI Agent公司其实是受制于大模型厂商的。如果哪天大模型厂商说，我自己搞一个很厉害的AI Agent，但我最新版的模型API不开放给你，那你不就完蛋了。
网易科技：那remio和大模型迭代是什么关系？
汪源：我们产品的效果好坏，主要取决于我们对数据的结构化能力，以及数据的清洗、预加工、建模等能力。我们产品其实不太依赖大模型本身的能力。
当然，大模型能力的进步肯定对我们有帮助，但我们最核心的地方还是能不能把“上下文工程”做得更好。
在成本上，模型成本这么贵，肯定也是我们比较大的成本之一。但今天我还不太能很好地回答这个问题，因为我们还没开始收费，难以预估规模化之后大模型的费用会占多少。
不过，我们的产品设计对我们是有利的。从用户的角度看，他关心的是“这个产品对我有多大价值，我愿意付多少钱”。
我们设计的好处在于，我们把创造价值的很大一部分技术工作，借助用户自己的电脑设备去完成了。所以，我们可以给用户提供同样的价值，但我们的成本会低很多。
产品的定价肯定不是按成本逻辑（比如我花了18块钱的token成本，就收你20块钱赚两块），而是按价值逻辑。
网易科技：您最近有没有什么感受特别强烈的一个观点或一句话。
汪源：最近行业里开始讲一个词，叫“上下文工程”（Context Engineering）。这个词是最近两三个月才出现的，我们非常深度地认同。我们做的产品，本质上就是面向个人的一个“上下文工程”。
大家都可以做同样的事，比如帮用户写文档、回邮件，但谁的效果最好？一定是上下文工程做得最好的那个产品。
网易科技：这里的技术难度是什么？
汪源：我觉得有两个层面：
一是上下文的完备性： 你得先有上下文。如果你连用户各种场景下的上下文数据都没有，就谈不上后续的工程。而要做到全面采集是非常难的。工作中有开会的、在线浏览的、本地文件的、邮件的、各种即时通讯的……你怎么保证十有八九都覆盖到？
二是对领域的理解和组织能力： 有了数据之后，你需要深刻理解这个领域。比如用户问“我最近跟谁聊过什么事”，你需要理解“聊”这个行为可能发生在会议、群聊里，但通常不包括邮件。
这背后需要大量的领域知识和经验。只有正确理解了用户的自然提问，你才能知道如何为这个问题组织一个最合适的上下文交给模型。
网易科技：这一年当中，您会有焦虑的时刻吗？
汪源：总的来说不算太多，我们还没到钱快花完的时候（笑）。但确实有几个比较纠结的时刻：
一是架构调整的纠结： 去年我们推翻了纯本地化的架构方案，改为“本地存储+云端问答”的混合模式。当时很纠结，担心用户会不会不接受。最终推向市场后，发现大家还是能够很好地接受的。
二是产品发布时的不确定性： 我们在3月份发布产品时，对于“自动记录用户在线浏览内容”这个功能，我其实心里没底，不知道用户到底能不能接受。在得到市场验证前的那几周，是比较焦虑的。
三是对AI能力的担忧： 到了六七月份，我们采集了大量数据，但AI是否能真正把这些数据用好？当时很担心我们的产品会不会也像一些被过度宣传的AI产品一样，演示很惊艳，实则大部分结果都很差。我们确实也遇到过挑战，有一段时间发现用复杂问题去问，模型就答不好。在找到突破口之前，我是很担心的。
总的来说还好。毕竟之前没创业的时候也经历过很多挑战，最后发现大部分事情不也都解决了吗。
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