97年，非大廠出身創始人，憑什么能做好「職場Tinder」？

一直有個念頭：AI越強大，人的連接價值更大。

2025這一年，我自己真實的收入、得到的機會，還是活生生的現實里的人給我的。

當技術能力和生產要素，把曾經很難完成的工程的壁壘逐漸消解掉，似乎，在AI的背后，起決定性作用的，還是人。

懂AI、懂技術的創業者不一定能在商業上成立，但是理解人、把握人的，不可替代性還在提高。

人是需求的合集，也是想象和創造的合集。

國內不太能用領英和Tinder，但不代表需求不存在。

而且，很多曾經的問題，在AI時代有了新的解法；

今天人與人之間關系的變化、社會組織和交往結構的變化，也在呼喊AI建構一些不一樣的……

最近用上南加大數學專業一哥們做的產品，叫 articuler.ai。

在社交和連接這件事上，人和模型兩個要素，有了點不一樣的重組。

帶大家先看看他們這個產品的功能。用下來，我對產品背后的「人」的故事更好奇了，于是有了今天這篇前一半說產品、后一半訪談創始人的文章。

作為社交平臺，精準撮合是articuler.ai一個主打點——

讓該認識的人，早點認識；讓原本平行時空一樣的陌生人，變成可觸碰的伙伴。

他們搭建了一套完整的AI模型驅動體系，從人脈搜索、匹配解釋到觸達管理，全鏈提高連接效率。

articuler.ai 的搜索系統，有點像個人脈助理，能抓取全網公開可查的個人資料。

就像領英主頁、個人網站，或者新聞報道，都可以納入到檢索范圍。

articuler.ai的創始人Jason預估，他們的系統能覆蓋9.8 億人脈數據。

類似于給每個普通用戶，把BOSS直聘、領英、Tinder、Soul上面的人員庫、對象庫、人才池，一股腦兒用AI推薦出來。

01. 說說 articuler.ai 這個產品

在搜索入口設計上，articuler.ai 用的是「主動 + 被動」雙模式：

先說被動推薦，完全是懶人友好的設計：

打開首頁，系統會根據對我的了解，直接推送多組推薦用戶集，還會定期刷新列表。

這是很像Tinder的地方，高質量抽卡——不用手動搜，只管點開刷新后的列表，說不定就能發現意料之外的優質人脈，還有點小驚喜。

再看更懂專業需要的主動搜索：

Jason他們沒有用傳統的純自然語言輸入，是用「連續追問封閉式問題+自然語言結合」的方式把細分需求拆出來。

讓我感覺到團隊是做了不少調研的。好比我做出海孵化器，自己要招人、要面試、要跟項目對接，經常要找人或者跟人打交道。

比起我自己絞盡腦汁組織語言、描述需求，articuler.ai 明確的封閉式問題，確實能更快梳理思路。

找人的搜索效率高，就能解決很大麻煩，還能避免因為自己表述模糊漏掉關鍵人選。

一被動一主動，想逛就逛，想pick就pick，想搜就搜……用著不累又保障專業性和精準，說實話，我是能用起來的。

再給大家看看更多實用的和人有關的功能。

比如我在被動推薦里，選一個社群“AI researchers and engineers at Google”：

有點像Discord或者Reddit群組的感覺。

出現的輸入框給了我們清晰的指示：“你想要找什么人？”

在對話框里，我們可以輸入自己的需求。

你是想要推薦信，coffee chat 還是某一技術的交流，都可以輸入，等待ai給我們的回復。

比如這里，articuler.ai 通過精準篩選+深度理解，推薦了一個叫做Alireza Fathi的科學家。

Match Level是S級，articuler.ai 根據多維度賦分，對用戶與目標人脈的匹配度進行評級，快速幫助用戶判斷連接價值；

標注了他的職位和就職機構，然后有一段精煉的職業總結。

在后面分條列點的介紹了項目經驗，研究領域等專業信息。

能看出來，articuler.ai團隊在定制化AI Profile下了不少功夫。

一般網上的介紹，都千篇一律的，尤其工作場景。

但articuler.ai會先深度整合三大關鍵信息，用戶自身的背景標簽、明確的尋人目標，再疊加全網公開資料，最終生成專屬的人脈畫像。

從首頁一眼可見的「名字+職位+評級」精簡標簽，到點擊后展開的詳細Profile頁，“千人千面”的邏輯算是貫穿了。

好比說，我想深入搜搜OpenAI的聯合創始人，背后的訴求是既想認識人、想看觀點、又想看點八卦。然后得到的簡介，會重點提煉對方的行業洞察、技術觀點等專業維度，還有些外網的相關故事。

論介紹人，比大模型或者Google強。

而大學生想找工作、查老板信息時，頁面一般會優先突出招聘偏好、簡歷篩選標準等求職關鍵信息。

這種精準到需求的內容呈現，讓供需雙方的匹配效率能提升，也是AI帶來的不一樣的。

然后還有，articuler.ai設計了一個深度輔助工具 “PlayBook”，很有特色。

當用戶決定建立連接，articuler.ai 會生成包含 「DOs」「DON'Ts」 的詳細指南，就像記者采訪前的案頭資料，讓破冰有跡可循，讓說啥都不再成負擔。

照著PlayBook這個說明書，人人都能高情商高效發言了。

選中一個聯系人，我們點“unlock the playbook”：

會出現兩個目標，獲得推薦和開始關系 （Get Referral & Initiate Relationship），

也可以自選社交鏈接的目標。

他會給你一個菜單一樣的指南。

告訴你需要做什么，不需要做什么。

拿這個Playbook（溝通說明書）和他們創始人Jason聊之前就能獲得很多有用的“情報”——

先給出了具體的溝通建議（DOs 部分），核心是圍繞早期 AI 初創公司的增長和創始人韌性展開對話，重點包含兩個方向：

1. 聊 Jason 的核心理念：

   圍繞他 “通過 AI 實現‘通用溝通’” 的哲學，探討他 “AI 賦能而非替代人際互動” 的愿景，結合他對碎片化溝通工具的批判、Articuler.ai “無縫整合 AI 且不犧牲用戶創造性” 的產品方向，體現對其使命的理解；

2. 聊產品開發邏輯：

   結合他對 “過度復雜 AI 工具” 的批評、對 “直觀易訪問方案” 的倡導，探討 articuler.ai 開發 AI 工具（如課程創作助手）時，如何平衡技術復雜度與易用性，契合他 “以人為本 + 數據驅動” 的設計偏好。

“DON'Ts” 部分，也明確了兩個溝通禁忌：

1. 不要把 AI 定位為替代人類的工具：

   不能將 AI 方案描述為完全自動化、替代人類創造力 / 互動的工具 ——Jason 的核心理念是 “AI 應增強而非替代人際互動，是人類創造力的伙伴”，若把 AI 僅當作降本自動化工具，會違背其理念、阻礙關系建立；

2. 不要聚焦融資情況或推進投資：

   不要直接詢問 Articuler 的具體融資輪次，也不要急著進行投資推銷 —— 目前該公司未公開融資細節，其增長靠產品開發和用戶互動驅動，初期溝通提融資會顯得冒犯或功利。

說實話，不管找對象、和對象相處，還是面試、組團隊、和同事交流，感覺人人需要這樣一個「溝通說明書」，邊界在哪、什么能聊、怎么聊，都寫的明明白白。

甚至能讓我反思自己和人對話時候，遇到過的問題。

不認識的時候，第一次和人建聯，最難。

articuler.ai 團隊與 Apollo、RocketReach、ZoomInfo 等頭部 B2B 信息服務商合作，推出 Cold Email Agent。

它會先給用戶提供目標人脈的好幾個郵箱選項，而且不是隨便列出來的 ——是會根據之前這些郵箱的回復情況動態調整排序，這樣能大大提高郵件真正送到對方手里的概率；

接著，要是用戶不知道怎么寫 Cold Email 也不用愁，平臺會主動問清楚用戶的社交目的。

比如是想請教行業問題還是尋求合作，也會確認是否需要附上簡歷、項目介紹這類輔助資料，弄明白這些后就會自動生成專屬的個性化郵件內容，幫用戶省了不少琢磨措辭的時間；

在發送郵件時可以上傳簡歷或者其他的文檔。

你可以選擇發送郵件的目的。

ai會根據你的需求自動幫你寫出一篇專業的郵件。

簡直是省了一個秘書的工作。

很實用的是，它還內置了 “Status Tracking” 工具，用戶能隨時看到郵件是不是被打開了、有沒有收到回復。

基于這個，后續的匹配邏輯也會跟著這些反饋調整——

比方說要是某封郵件發出去好久都沒人看，平臺就會降低這個郵箱的推薦權重；

要是對方看了卻沒回復，那之后推薦類似背景的人脈時也會更謹慎，盡量讓每一次觸達都更有意義。

Jason 跟我講，articuler.ai 的 Cold Email 回復率已經達到了15% ，遠超行業頭部平臺 In-mail 不足 5%（甚至低至 2%）的回復率。

這一數據背后，我感覺既得益于精準的匹配質量，也離不開歐美成熟的 Email 文化支撐。

02. 雙向連接：從 “找人工具” 到 “社交平臺”

更有意思的是，articuler.ai的野心不止于“高效找人”，更在于構建一個“雙向連接”的社交生態：

讓用戶既能主動尋找人脈，也能被動被發現。

之前說了很多關于找人，再說說維護關系、保持聯系的時候，能發揮什么作用。

articuler.ai 提供兩大核心工具：

• Threads 站內信：類似社交平臺的即時溝通功能，方便用戶與目標人脈直接對話，避免溝通依賴外部郵箱；

• 社交漏斗管理：在 Status Tracking 中，用戶可將聯系人按 “未溝通 - 已發送郵件 - 已讀 - 已回復” 等階段分類管理，清晰掌握社交進展，提升人脈維護效率。

簡單總結一下：四大前提支撐 AI Native職場社交

articuler.ai 的模式能在歐美市場落地，我覺得有四個關鍵前提的支撐，這也是其AI Native屬性的核心體現：

首先一個，開放的互聯網信息環境：歐美PC互聯網時代，孕育了大量個人網站、公開資料，數據質量也高，就為9.8億人脈數據池提供了數據基礎；

第二個，AI 能力的躍遷：大模型與算力的發展，也讓高效處理海量非結構化數據成為可能 ——之前的處理器雖也能搜索數據，但無法深度理解，而LLM讓 精準匹配、定制化Profile成為日常；

再就是，成熟的 Email 文化：Cold Email 老外交流的主要方式，為社交鏈路閉環提供了天然工具，接受程度更好。

最后，剛需的 Coffee Chat 需求：美國職場中，大量工作機會來自熟人介紹，大學生、求職者對 Coffee Chat（咖啡聊）的需求強烈。尤其是遠程辦公普及、經濟壓力增大的背景下，職場社交需求進一步攀升。

03. 說說 articuler.ai 背后的Jason

說了這么多我用產品的感受，帶大家看看創始人Jason自己怎么說。

有些我很好奇的問題，比如他是怎么想到做人的生意的、為什么對人和模型有那么多理解。

下面是一些對話，聊完讓我覺得，社交類的產品，就該Jason能做。

從高中時耳機創業，到一個更懂「人」的 CEO

Frank：Jason你好像很會抓痛點，很好奇你這種能捕捉“別人想要什么”的能力，是從什么時候開始的？有沒有一件特別早的事影響了你？

Jason：如果要說最早的起點，大概是高中。

我特別喜歡音樂，那幾年“燒耳機”很火，但好耳機貴得離譜，一個高中生根本買不起。

我心里就冒出一種沖動：為什么沒人把這件事做得更聰明一點？如果別人做得不夠優雅，那我來試試。

于是我開始在淘寶買發聲單元、調音棉、腔體，把書桌變成一個“地下工作室”。

更有意思的是，我發現不同同學要的東西完全不一樣。有人喜歡搖滾，我就給他調低音；有人愛民謠，我就把中頻貼耳；甚至有些女生更在乎好看，我就連外殼顏色都給她定制。

那是我第一次真正意識到：每個人的偏好都不同，而你如果能精準地做出“ta心里那副耳機”，ta就會產生一種強烈的信任感。沒想到那批耳機在學校一夜爆火，甚至讓我賺到了人生第一桶金。

其實現在回頭想想，我只是憑借自己的愛好，并且解決了一個我身邊的問題。但是那是我第一次感覺，理解一個人的偏好，并給他做出符合他們想要的東西，這件事的價值遠比我想象的大。

Frank：有沒有某個時刻讓你突然覺得“世界和我想的不一樣了”？那種撞墻式的感受？

Jason：其實就是剛去美國時。那種文化失重感特別強，你突然發現自己在中國累積的社交方式、語言方式、判斷方式都失效了。

你說的話沒人聽懂，你不懂別人的梗，你插不上嘴，別人也不知道怎么和你建立連接。那段時間很孤獨，但也逼著我重新觀察世界，而不是帶著慣性在行動。

Frank：聽起來你其實小時候的某些特質一直延續到今天，但也有些是在不斷被逼出來的，對嗎？

Jason：對。我覺得有些東西是人的“底色”，比如我從小就愛折騰，對于自己感興趣的東西有好奇心。但也有很多是在新環境里被迫長出來的，比如文化理解力、快速融入陌生群體的能力、以及在混亂中找到自己的方式。這些都不是天生的，是環境逼出來的。

從尷尬的兄弟會，到1200美金的創業課

Frank：你之前提過兄弟會，那段經歷對你影響很大。你能講講你是怎么真正融入的嗎？

Jason：剛加入的時候真的很尷尬。兄弟會全是美國白人，大家講段子、講文化梗、講一些托福聽力里根本不會出現的東西，我完全聽不懂，自然也插不上話。他們覺得我融不進來，我也覺得自己像透明的。

轉折點是一次和幾個兄弟會里的“brothers”一起上一節創業課。

老師給每組 200 美金，讓我們一個學期想辦法賺最多的錢。別的組做午餐訂閱、做小 app，我提出：“中國春節快到了，我們做春聯吧。我可以給每個人寫中文名字。”

提出這個想法的原因很簡單——我覺得這件事對美國同學來說很酷，對中國學生來說又很親切，而且最重要的是可以在這個project規定的時間下下快速產生現金流。

我們在圖書館門口擺了一周的攤位，我們賺了 1200 美金，全班第一。當時我兄弟會里的白人brothers們都驚了，他們說“Jason，為啥你能讓所有路過的人都掏錢買單？”

其實答案也很簡單，身邊的同學都對這個對聯上的內容很感興趣（而且可以貼在自己的車窗上），并且美國同學都想要自己的中文名字（笑）。

那時候我就覺得，跨文化融入不是成為“美國人”，更不是討好別人——得找到讓別人對你感興趣的點，然后用你的能力給出價值。

Frank：那你最初覺得“我真的融入了”的時刻是什么？

Jason：是我身邊的brother覺得我很“酷”，我能創造價值。

那是我第一次在一個完全不同文化的系統里，靠自己的能力建立起我的社交標簽，成為一個很“酷”的獨立個體。

Frank：你也做過轉學模型，對嗎？這段經歷聽上去也很有意思。

Jason：對，我大學學數學，但其實是留學生圈里的“小鎮做題家”——別人高中過科研，我大一第一天連“論文是什么”都搞不明白。

但我發現有很多人和我一樣，學習能力極強，卻缺乏資源，被困在信息不對稱里——只是因為我比較會考試，申請結果還不錯，但是身邊有很多和我背景相同的小伙伴并沒有進入特別好的大學

于是我研究美國轉學機制，做了一個量化模型來解釋美國大學申請這個比較 “玄學”的過程：客戶只需要告訴我他們的成績、選課、背景，我模型輸出錄取率最高的學校與專業，還告訴他們怎么選課、文書重點是什么。

三年里，我幫了接近一百個學生轉入 Top30。

我可以用技術把一些原本被埋沒的人推到一個更好的起點。這也影響了 Articuler.ai 后來的價值觀——技術的價值不是把強者變得更強，而是讓所有人的價值能被放大、能被看見。

為什么被叫做“更懂人的 CEO”

Frank：很多人都說你特別懂人。懂用戶、會識人用人，你覺得這是天賦嗎？

Jason：我覺得不是單一來源，是一條連續積累的路徑。

高中做耳機，我開始理解到每個人想要的東西都不同；去美國，我從「懂偏好」變成「理解文化」；做轉學模型，我從「理解人」變成「影響和改變一群人的命運」。

這些經歷疊加在一起，讓我形成了三個能力：

第一，經歷逼出來的觀察力——不斷進入陌生系統，讓我必須快速理解群體規則；第二，對人的偏好和動機保持漫長的好奇心；第三，解決問題的能力。我的性格底色是“利他”的，同時我屬于看到身邊的問題就想解決掉的人。這個過程中，我發現我很享受解決問題、同時幫助別人的體驗。

Frank：你判斷一個人適不適合一起做事，最核心的標準是什么？

Jason：其實就是動機和匹配。不是這個人強不強，而是他真正想做什么、他在什么環境里最舒服、他在什么結構里能發揮最大價值。每個人都有自己的“最優解”，關鍵是看你能不能讀懂。

為什么不去大公司，偏要創業

Frank：感覺按你的學歷背景和同學情況，身邊更多可能選擇去大公司、去特別響亮的Big Name，為什么你想創業呢？

Jason：big tech 毫無疑問能培養一流的工程師，只是它擅長的是——在成熟系統里，把既定問題優化到極致。

而我從小到大擅長的，是在混亂里發現問題、定義問題、用極少資源把它解掉。

高中我自己焊耳機、后來用一個模型幫近百個學生逆襲 Top30，這些經歷本質上都不是“執行任務”，而是從 0 到 1。

所以我沒有進 big tech，不是因為我進不去，而是我知道那條路不會把我訓練成一個創始人，只會把我訓練成一個體系里的螺絲釘。

反過來，現在回頭看這條路——我做 VC，看過不同賽道里最極致的創業者；現在創業，我們的融資只有同類團隊的大約 1/10，上線時間是他們的 1/5。

但無論從匹配效果、產品打磨程度，還是真實的用戶留存，我們的表現都遠在很多“履歷光鮮”的對手之上。

這讓我更確定一件事：

不是只有大廠出來的人才配做創業者，真正適合創業的人，是那些習慣在無人區里自己找路的人。

Frank：所以你認為自己天生更適合從零開始？

Jason：可以這么說。我從來不喜解決別人定義好的問題，而是自己發現問題、定義問題、解決問題——我發現自己身邊還沒有解決的問題都已經很多了，為什么還要去大廠里面解決別人定義好的問題？

big tech 里工作大多數時候解決的是“成熟系統里的優化”；而我一直喜歡的是發現問題、定義問題、再從0-1找到最優雅的解法，是在資源極少的情況下創造價值。

Frank：你還去麥肯錫實習過，后來又轉做了 VC。這算是你為創業做的“偵察”嗎？

Jason： 是的。我當時做的兩個創業項目現金流很好，但很難 Scale Up。我想弄明白世界上最大的公司是每天都是怎么做生意的，所以我去了麥肯錫——

因為聽起來麥肯錫就是在給這些最大的公司解決最難的問題。但十周summer之后后我發現咨詢太形而上，很難接觸到真實的Business。

坦誠來講，當時畢業的時候很迷茫。雖然想創業，但是不知道應該去做什么。所以，我轉去做 VC。

在我看來，VC 是一種 “Meta-level 的創業”：用自己的判斷押注新的世界，和最聰明的人一起做事。那幾年，讓我比去 Big Tech 更快地接觸到“商業的真相”和“人的真相”。

VC給我最大的幫助是“見過好東西”——我不相信一個人連好東西都沒見過，自己就能憑空做出來。

但反過來，做 VC 做久了，也會有一個很大的錯覺：你站在場邊看了太多比賽，會以為自己上場就能打得很好。

真正創業以后我發現，一個再專業的裁判，上了場都得從基本功練起。以前我覺得 VC 和創業是一體兩面，現在我覺得——這是兩種完全不同的肌肉。VC 讓我知道什么值得做，創業逼著我練出“真的能把它做出來”的那部分。

職業社交的底層邏輯是“匹配”，而非“搜索”

Frank：你的創業之路也不是一帆風順，經歷了三次方向重構，團隊也曾有人離開。你人生中最大的挑戰，就是這一年的創業轉型期嗎？

Jason：絕對是。創業更像是在無人區探索，不知道方向在哪兒。我們最初做了 cold email agent，增長很好但不愿付費；接著做了 Personal CRM，但發現很難切入銷售生態的核心鏈路。那段時間很迷茫。

直到我們從一次次用戶訪談和數據里，看到了一個驚人洞察：超過 80% 的人，在 LinkedIn 上的使用時間，都在“找人”。

那一刻我們突然意識到：人與人的關系，本質就不應該是“搜索”。搜索是上個時代的技術范式。今天應該是“匹配”。幫用戶找到應該認識的人，幫用戶被那些應該認識他的人看到。

我們才真正找到了 articuler.ai 的方向。

Frank：所以你們選擇用 Embedding 來理解人，這和 LinkedIn 的關鍵詞匹配有什么本質區別？

Jason：我們的 CTO 以前在做 Dating 產品時就踩過“給人打標簽”的坑，信息損失巨大。

標簽是離散的、斷點式的；人是高維的、連續的。

大模型最強的能力不是生成，而是表達。它把“人”這種最復雜的存在，用向量的方式精確地表達出來。職業社交的本質是價值交換，難點是找到雙方真正的關聯點，這天然就是一個向量空間問題。

LinkedIn 的邏輯是：搜索 → 過濾 → 人工判斷，像在 Patch 一個舊架構。

我們的邏輯是：把“找人”和“匹配”合成一步，做一次數學意義上的相似性匹配。這是一個從多步啟發式（Heuristic）到單步數學算子的降維打擊。我們不是在用 AI 模擬舊時代的人才搜索系統，我們是在重寫這個系統的底層結構。

用戶是唯一的金標準

Frank：聽說你在冷啟動時，還親自跑去美國校園做地推，發海報、做訪談。在融資艱難、資源稀缺的情況下，是什么力量讓你挺過來的？

Jason：說實話，不是靠迎合市場的風口，不是靠投資人，是靠用戶。

今年上半年我們沒有錢燒廣告，只能用最“土”的方式增長。我永遠記得在 Berkeley，一個同學跑過來說：“原來你就是 articuler.ai 的人？你們幫我找到第一個工作內推。謝謝你們。”

那一瞬間我知道：我們做的不是一個工具，而是給用戶一個被看見的機會、讓用戶連接到那些本就應該認識的人。

當用戶增長、留存曲線變長，我知道方向是對的。所以我現在越來越堅定一個信念：用戶是創業唯一的金標準。一切成就都不是我做出來的，而是用戶把我們抬上來的。

我相信，這個時代屬于小團隊，屬于 underdog。

Underdog always win. 創業應該是靠真實的價值前進，而在彈盡糧絕的時候噪音最小，也最能清晰的發現真實的價值。

重構“巴別塔”：AI 時代職業社交的入口

Frank：最后一個問題，你對 articuler.ai 未來 10 年的愿景是什么？你最希望這家公司在這個行業和社會留下什么？

Jason：我一直覺得，職業社交本質上缺了一個東西：每個人在互聯網上都應該有一個真正屬于自己的職業 Identity。不是簡歷，不是主頁，而是你真實的經歷、能力、價值主張，以及你應該和誰相遇。這些東西現在都是碎片化的。

我希望 articuler.ai 能成為 AI 時代職業社交的入口。一個能夠幫你連接、被發現、被理解、被看見的產品。

我們公司的主體名字叫 Babel Intelligence，來自“巴別塔”的神話。那個故事講的是人類因為溝通不暢，無法繼續合作。我覺得這也是現代職業世界的寫照：信息割裂、人被標簽化、本該認識的人彼此錯過。

我相信 AI 帶來的最大機會，就是：讓人類重新互相理解。 讓價值被看到。讓應該相遇的人終于相遇。

我們不是在做一個“更便宜的 LinkedIn”，我們是在嘗試用技術重構一座新的巴別塔——把人重新連接起來。

我希望 articuler.ai 能讓每個人都能被理解，被看見，找到屬于自己的位置，讓那些本就應該發生的連接，不再錯過。如果我們能推動哪怕百分之一的人，因為一次連接而改變人生軌跡，那這家公司就值得存在。

Frank：感謝 Jason，這個故事非常有力量。我能感受到你不是“為了創業而創業”，你是“因為相信一個問題值得解決，相信你能解決，才不得不創業”的。

Jason：在 AI 的時代，信息會越來越不稀缺，但被理解、被看見、被連接，永遠是最稀缺的東西。希望我們的產品能幫助大家連接到那些“本就應該認識”的人。

04. 社交的下一站，遠沒到終點

我微信一萬多近兩萬好友，但還是會人脈過載、會社交無效，好友躺在列表里，從點贊之交到僵尸之交到相忘于江湖……

Tinder邏輯 + LinkedIn網絡 + AI引擎，articuler.ai 似乎給出了新的解法。

就像創始人Jason說的愿景：“讓每個人都能被理解，被看見，找到屬于自己的位置，讓那些本就應該發生的連接，不再錯過。”

像我身邊，對很多需要拓展人脈的朋友來說，articuler.ai 或許不是唯一選擇，但它能為職場社交提供一種更高效、更溫暖的可能——

畢竟，最好的連接，從來都不是刻意尋找，而是恰好遇見。

和Jason聊完，我突然想起自己前陣子在LinkedIn上翻了半個鐘頭，給一個AI行業前輩精心發了打招呼求合作的一段話，卻石沉大海。

而現在打開articuler.ai，看著那個匹配的Google AI研究員，還有PlayBook里寫好的“可以聊聊你最近在大模型推理優化上的實驗嗎”，好像主動連接這件事，變容易了。

終于我不用再硬著頭皮、尬聊，因為AI把那些“怕說錯話”、“怕找不到共鳴”的顧慮，都變成了剛好能聊到點上的底氣。

Jason說，AI的終極價值是“讓人類重新互相理解”，我原來覺得這是句漂亮話，現在倒有點信了。

當AI從冷冰冰的工具，逐漸變成幫你讀懂對面那個人真正在意什么的翻譯器，那些本該平行的人生，才真的有了相交的可能。

就像你刷Tinder時偶然劃到的人，后來成了常約咖啡的朋友；在articuler.ai上隨手點進的Profile，說不定就是下一個和你一起把想法落地的伙伴。

在Jason身上，我看到一個貫穿始終的邏輯：理解人、影響人、創造價值。

AI 能做的，是把復雜和碎片變得清晰，把潛在的機會顯化；人能做的，是把價值的火花點燃、把關系的種子養成。

世界，更小了……