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      馬斯克都忍不住轉發的 AI 應用,是怎么做出來的?

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      當世界變得 Playable。


      作者|連冉

      編輯|靖宇

      前兩天晚上,馬斯克在 X 上轉了一個小視頻的帖子。視頻里的問題是「Which is the best LLM in the world?」畫面里有兩個選項,Grok 和 Others。

      在視頻里的人始終點不到 Grok 的按鈕,按鈕還在不斷變小。直到 Grok 終于被點到,視頻里的「馬斯克」開始了搞怪舞蹈。


      圖片來源:Loopit

      這個視頻里可以互動起來的產品就是 Loopit。

      從百川智能離職后,陳煒鵬和李施政創辦了涌躍智能。

      他們 bet 的點有 3 個:

      AI Coding 多模態生成融合能吃掉最大的智能增量、通用是最該堅持的產品品味、互動是內容的未來。

      雖然 AI Coding 多模態生成的技術框架探索從沒變化,但具體產品設想是模糊的。他們嘗試過互動 PPT、互動繪本、互動影游,但始終沒能同時滿足這 3 個信念。

      在探索的過程中,他們逐漸將注意力從「用代碼提升生產力」,轉向「用代碼定義可交互的世界」。于是,與行業怎么把一件事做得更高效的主流不同,涌躍智能的產品 Loopit 選擇了另一個方向。


      Loopit 使用頁面|圖片來源:極客公園

      它沒有瞄準提升生產力,也不打算做下一個游戲引擎,而是試圖回答一個更模糊、也更有想象力的問題——如果內容不只是「被觀看」,而是可以被「玩」,會發生什么?

      精彩觀點:

      ?現在的 AI 應用面臨普遍問題:要么想到做不到,要么做到了也沒想象力。

      ?如果內容形態沒有逃脫上一個時代的范疇,即使強如 Sora,最終只會淪為既有平臺的供給。

      ?互動內容是一種更高維的方式,一次性游戲、可以玩的視頻等描述都只是其在低維概念的投影

      ?在 AI 時代,內容的共識產生會非???,因為每一個內容的生成上下文都是透明的,這使得 Remix(魔改)變得極度簡單。

      ?我們不擔心商業化,即使沿用廣告模式,互動比觀看更能俘獲頻注意力。

      以下是極客公園與涌躍智能團隊的對話,經編輯整理。

      01

      不是游戲,也不是工具

      極客公園:Loopit 這款產品的定位是怎么樣的?

      陳煒鵬:我們做的 Loopit 是一款面向 C 端的互動內容產品。在這個內容平臺上,每一條內容都是可交互的。它能調用并「接管」手機硬件(如攝像頭、麥克風、陀螺儀等權限)。比如,用戶手指在屏幕上的位置會實時觸發畫面亮起或物理反饋,這種創意內容必須依賴硬件交互才能實現。

      極客公園:這聽起來像是一個通過 vibe Coding 生成的 Mini Game(小游戲)。

      陳煒鵬:不完全是游戲。比如一些藝術類交互裝置,其底層模態其實是視頻,但前端呈現出交互效果。我們想傳遞的理念是:「讓一切變得好玩。」

      極客公園:也就是「Make the World Playable」。

      陳煒鵬:沒錯。我們避開「Game」這個詞,是因為不想被局限在游戲范疇,而是希望現實生活的一切都能轉化為可交互的內容。

      極客公園:如果拆解「互動內容平臺」這個定義,互動的維度和程度具體該怎么描述?

      陳煒鵬:互動的維度涵蓋了當前手機硬件能處理的所有范圍,比如陀螺儀、攝像頭、聲音傳感器以及常規的點擊操作。這些簡單的定義可以組合出無限的可能性。

      Loopit,意指「循環」。我認為所有的游戲、音樂甚至故事,本質上都是由一個個 Loop 組成的。比如在《星露谷物語》中,播種收割是一個小 Loop,一天的農活是中 Loop,而將手工農場升級為自動農場則是大 Loop。大循環嵌套小循環,就構成了整個世界。短劇的一集是閉環,音樂是節奏循環,這種有限的定義最終能組合出無限的可能。

      極客公園:目前主要還是圍繞手機終端的交互。

      陳煒鵬:對,因為手機是我們的核心分發場景。

      極客公園:除了調用硬件傳感器,Loopit 相比傳統 Web Coding 工具的優化點在哪里?

      陳煒鵬:比如用戶上傳一段視頻,Agent 可以自動生成一個「魚眼鏡頭濾鏡」的程序邏輯套用在視頻上,瞬間將其轉化為可實時操控的 3D 視角,并可干預互動。

      02

      AI Coding + 多模態,

      一次被 AI 技術推動的產品轉向

      極客公園:依然是 Vibe Coding?

      陳煒鵬:核心是 Vibe Coding 結合多模態生成。我們想打通屏幕與真實世界的界限。

      極客公園:具體的創作交互過程是怎樣的?需要用戶具備專業的邏輯定義能力嗎?

      陳煒鵬:不需要,完全是基于自然語言的對話式修改。用戶不需要設定具體參數,只需描述感受或目標并進行挑選,創意、編程、設計都交給 Loopit。

      極客公園:那 Loopit 這個產品,從明確形態到今天這個狀態用了多久?

      陳煒鵬:產品形態明確是 3 個月前,但底層的引擎技術我們磨了 7 個月。

      極客公園:過程中最核心的技術難點是什么?畢竟你們磨了 7 個月邏輯。

      陳煒鵬:核心難點在于 Code(代碼)與 多模態生成 的深度結合。代碼負責保證整個交互過程和底層邏輯,而多模態則負責視覺張力的呈現。這兩者在生成過程中相互影響、相互約束,要在這種雙重約束下實現通用性并達到優質效果,技術難點很多。

      極客公園:當時卡點的難點主要是在代碼(Code)能力,還是多模態能力上?

      陳煒鵬:卡在兩者的結合上。我們滿意的點在于構建了一個框架,未來不論是 Coding 還是多模態能力的提升,都會成為產品的助力。大家常說大模型應用是水漲船高,而我們這艘船下面,其實有「兩片?!?。

      我是做語言模型的背景,另一位合伙人是做文生視頻出身,且做出過國內領先的結果。。

      極客公園:對于 Loopit 來說,模型側的要求是否可以理解為:需要最旗艦的大語言模型提供的 Coding(編程)能力,以及當前頂尖的多模態模型能力?

      陳煒鵬:對,我們集成了多種模型,涵蓋了文生圖、文生視頻以及音頻生成等多個維度。

      極客公園:你們的思路從最初偏向 Pro C 的工具視角,逐漸轉向了更廣眾的 C 端。這中間最重要的變量是這一年 AI Coding 技術的快速進展?

      陳煒鵬:多模態和 Coding 技術的進展都非常快。不過我們一直沒變的核心是「互動內容引擎」,即 AI Coding 與多模態的結合。至于包裝成什么產品、面向什么用戶,我們一直在根據技術環境進化。

      最初嘗試過互動 PPT、互動繪本、AVG(冒險游戲)等內容。隨著 AI Coding 技術和多模態模型的進展我們開始向短內容、低門檻的方向遷移,并逐步看到了 UGC 平臺的可能性。

      03

      重塑平臺雙邊邏輯

      極客公園:新平臺的產生必須有新交互,從而脫離傳統的分發渠道。

      陳煒鵬:沒錯。如果內容模態沒有逃脫上一個時代的范疇,即使強如 Sora 最終也只會淪為既有平臺(如 TikTok)的供給。我們堅信互動內容能產生新的交互維度,這種維度是傳統短視頻平臺無法通過增加一個 Tab 就能消化的。

      陳煒鵬:基本上,我們現在看到的文生圖、文生視頻加 Coding(編程)能夠組合的所有形態,都可以用這款產品做出來。例如互動故事書、交互式藝術作品,甚至是 Mini Game(小游戲)。

      極客公園:所以你們的產品核心是在 App 側,而不是 Web 端?

      陳煒鵬:對,目標和用戶不同,自然選擇不同的端。

      極客公園:目前大多數基于 Web Coding 的 AI 產品都偏向生產力工具,走向了 Pro C(專業消費者)端,重點在于拼 ARR(年度經常性收入)和滲透率。而在普通的 C 端用戶層面,最近反而很少有人觸碰。我們一直在期待 C 端能出現這種有趣的、真正達到 UGC(用戶原創內容)層級的創新。

      陳煒鵬:一個新的 UGC 內容平臺產生需要兩個條件:一是人人皆可創作(極低門檻);二是新的內容維度。這個新維度必須能提供傳統分發渠道所不具備的價值。

      極客公園:這種交互帶來了很大的個性化。過去用戶只能消費被封裝死的既有內容,而交互能解鎖新的維度,根據用戶的心情或操作交付不同的價值。

      陳煒鵬:交互是隨著技術的解鎖而解鎖的。目前我們通過 Coding 定義狀態機,從而創造出一個自由的交互空間。未來,像谷歌那樣的純 Prompt(提示詞)驅動的世界模型會是另一種空間。最終這兩者會合并,這只是技術解鎖深度的問題。

      極客公園:如果最終能一步到位直接生成可交互空間,那確實了不起。不過分步走更務實。

      陳煒鵬:我們采取的是分步走的策略。在目前的產品定義里,未來的視頻世界模型只是我接入的一個模態。過去多模態靠 Coding 或后臺狀態驅動,未來可以轉為實時驅動。

      04

      靠 Remix 生長的社區

      極客公園:目前內測的反饋如何?用戶特征是怎樣的?

      陳煒鵬:我們正在海外進行內測,幾千名用戶小規模跑。其中核心創作者約 100 多人,主要由藝術系學生構成。

      創作門檻被降到了極低。不少創作者在 TikTok 發布一個高質量偽交互作品大約需要 5 天,但在我們這里,兩小時就能做出 5 個。一個 5 分鐘的對話輪次就能完成一輪邏輯生成。

      極客公園:目前內容池里已有的內容風格,是否會影響現階段新用戶的獲???比如讓用戶誤以為這只是一個特定方向的平臺。

      陳煒鵬:這本質上是社區「破圈」的過程。我們有非常明確的取舍:不希望被定位為一個游戲平臺。游戲市場通常是供大于求的,我們追求的不是純粹的游戲開發。

      極客公園:所以你們更希望呈現的是一種「Playable」(可玩式)的體驗?讓用戶把日常生活中的各種事物變成可玩的交互內容?

      陳煒鵬:沒錯,就是一種「可玩的體驗」。

      極客公園:在初期,你們核心瞄準的用戶群體是哪一類?

      陳煒鵬:主要是年輕人,特別是那些極具想象力和創造力的人群。具體來說,包括美術生、藝術生和設計師。從目前觀察來看,大學生群體對產品的上手程度非常高,幾乎沒有門檻。

      極客公園:感覺這些種子用戶有點像早期 B 站的群體,腦洞很大,想法也比較獨特。

      陳煒鵬:是的,腦洞非常大。

      極客公園:現在的計劃是什么?重點打海外市場嗎?

      陳煒鵬:我們打算國內、國外同步推進。內容屬性比較輕量,且沒有很強的語言隔閡。下周國內會啟動「體驗官」招募,先采取邀請制小規模開放創作權限,但所有人都可以下載試玩。

      極客公園:國內分享到微信朋友圈的功能打通了嗎?

      陳煒鵬:打通了,它是以網頁鏈接的形式打開,用戶可以在鏈接里直接進行交互。

      05

      基于「技術想象力」,構造互動內容產品

      極客公園:你看起來不太像典型的 To C 創業者。

      陳煒鵬:外界看我職業生涯跨度大,從搜狗做搜索、推薦到 Soul 做社交,但我認為核心邏輯是一脈相承的。在 Soul 期間,我管理過運營和產品,甚至負責過洛麗塔社群的運營,對 18-23 歲的年輕用戶群體很有感覺。

      極客公園:你之前在 Soul 的經歷,對現在的項目有什么啟發嗎?

      陳煒鵬:Soul 對我最大的啟發不在于具體的經驗,而在于產品價值觀。過去我在搜狗做搜索和推薦,是在被定義的市場里把產品做得更好。但在 Soul 期間,我們只關心用戶價值和創新體驗,這對我做 Loopit 的理念很重要:也就是我們究竟能給用戶提供什么樣的增量價值和創新體驗。

      現在的 AI 應用面臨的普遍問題是:要么想到做不到,要么做到了也沒想象空間。我們要追求的是基于「技術想象力」去構造產品,提供增量。

      極客公園:在百川智能的經歷呢?

      陳煒鵬:在百川負責通用模型訓練的經歷,加深了我對模型本身的理解。我的判斷是: AI 時代核心變量就是技術,脫離技術無法思考產品。只有將技術與產品深度融合,才可能做出讓用戶尖叫的產品。。

      極客公園:在互動內容平臺中,社交扮演什么角色?

      陳煒鵬:內容本身就具備社交屬性。互動天然能產生人與人、人與內容的連接。內容會創造一個「場」,只要場域存在,關系自然會產生。

      極客公園:你們的內容深度結合了手機硬件交互。但現在 AI 硬件(如 AI 眼鏡、輕量化終端)發展很快,如果未來手機被更簡單的終端取代,你們會擔心嗎?

      陳煒鵬:我們完全不擔心,甚至非常期待。我們提供的是一套通用框架。手機對我們而言只是「硬件能力的集合」。如果未來出現更先進的智能眼鏡,對我們來說只是增加了一個新的 API(接口)和能力維度。只要內容本質上仍通過程序(Coding)實現,硬件的遷移對我們來說是天然友好的。

      極客公園:現階段推薦算法在平臺中的比重高嗎?

      陳煒鵬:隨著內容量的積累會更重。

      極客公園:如果用一句話來傳播 Loopit,你會如何定義?

      陳煒鵬:第一,它是一個極具創新性、讓人眼前一亮的產品;第二,它就是「可以玩的抖音」,讓生活中的一切都變得好玩。

      極客公園:用戶創作出內容后,他們的動力主要來源于什么?

      陳煒鵬:早期是「為愛發電」和獲得認同感。過去的內容平臺邏輯是:用戶創造內容,獲得他人追捧,從而產生愉悅感。在 Loopit,創作動力多了一個維度:創作過程本身的探索性和成就感。這種通過技術實現腦洞的過程,本身就是一種高質量的消費體驗?;友h的核心在于反饋。創作者渴望有人參與互動,而這種良性循環長期發展下去,必然會催生頂部創作者的商業化需求。

      關于內容商業化,我觀察到一個演進路徑:第一階段是分發效率提升。早期以推薦系統為主,討論的是 Feed 流(信息流)的通話效率和廣告位密度,核心是解決分發效率。

      第二階段是內容即廣告(升維品質)。到了直播和種草(如小紅書)時代,討論的是品質,即讓廣告等同于內容,從而提升廣告本身的價值。

      AI 生成的互動內容讓「消費廣告」與「消費內容」接近等同。比如海外火爆的「可樂熊」案例,用戶在玩的過程中就已經在不知不覺中被植入了品牌概念。這種植入是無感的、潛移默化的,不像直播帶貨那樣仍有明顯的廣告痕跡。

      如果我們的終極目標是去制造一個世界,那么在這個世界里看到的所有廣告,都應該是被自然植入其中的。

      *頭圖來源:Loopit

      本文為極客公園原創文章,轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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