ZD至顶网CIO与应用频道 03月01日 北京消息:自从乔布斯以偏执狂的姿态,将苹果手机玩出极致的新高度之后,极致主义就成为了流行全球的一种潮流。以火遍全中国的共享单车为例,橙色的摩拜、黄色的ofo,都无不体现出了“极致主义”的视觉思维。“扫码开锁、随用随取”等特点创造出了极致简单的用户体验。
无独有偶,云服务领域的金山云,也试图提供产品“极致”体验,作为对产品和服务的最高要求。2月28日,金山云上线的大米云主机新版控制台,就处处体现出“让云计算更简单”的极致主义风格。
极致主义不仅仅为了生存
财经作家吴晓波曾断言:只有偏执狂和极致主义者才能生存。他这句话虽然是针对内容创业的风口而言,但却道出了我们这个时代的典型特征。互联网时代是一个过剩的时代,用户的转移成本很低,只有好的体验才能黏住用户,所以互联网时代的竞争只有第一,没有第二。极致思维要求保持专注,把产品和服务做到最好,超越用户预期。
作为雷军系的重要成员,金山云的发展不免带有浓重的雷氏色彩。“极致”思维一直是雷军产品理念中的最重要部分之一。金山云在多个方面,体现出这种对极致主义的追求。
首先,从产品品牌的建设上,“大米云”是金山云旗下的一个相对独立的产品品牌,主要满足于创业型客户的需求。这种针对某一类客户,打造独立的产品品牌的现象,在云计算行业并不多见。
其次,和小米手机的理念一样,追求极致的性价比,也是大米云的产品理念。大米云打造的是创业者的专属云主机,直接配套了2核CPU、4G 内存、100G SSD数据盘、1M带宽,以及11线BGP。这样的高配置让创业者从1核2G时代实现了升级。
最重要的一点,也是此次金山云试图将“极致”进行到底的尝试,是将最能体现用户直观体验感的云控制台,进行了大幅升级改造,打造从视觉到操控的良好体验。
极致用户体验主导产品价值
极致主义下的产品和服务,会让用户产生强烈的分享欲望。例如苹果的果粉和小米的米粉,他们之所以愿意为产品摇旗呐喊、主动传播,原因就在于对产品体验的高度认可和享受。
去年11月底发布后,大米云主机发起有奖产品体验师活动,大量收集用户体验。大米云主机此次新版控制台的上线,正是极致主义理念下的一次实践,也是对用户反馈的积极体验。“极致”体现的是尊重人性,也就是尊重用户的使用感受、体验,无论是对于普通用户还是IT宅男,都希望产品操作界面越美观越好,产品的流程越简单越好,产品能够实现的功能越丰富越好。
首先,大米云对于控制台进行了图形化的设计,在整体设计上,采用云主机为中心、其它资源为附属的卡片式控制台更加直观,更方便用户使用,采用了极简、质朴、平面、易用的风格。
其次,调整原实名认证流程,实名认证后,放开端口限制,使用户从购买到使用的路径进一步减少。
再次,调整原有新创建的主机共用同一安全组策略,每台主机使用独有安全组配置。调整后,修改不影响其它主机。
最后,增加了更多付款渠道。一是可以通过微信直接付款,二是在H5页面上,就可以完成从注册到购买的整个流程。
在IT领域,复杂的需求、多样化的使用场景、多层次的功能等等,与“极简、便利”等理念似乎是天然对立的。作为一家云计算公司,金山云追求“极致”,无疑是逆潮流、逆同业而动。作为一个主要面向IT技术男的企业,“极致主义”会不会进入另一种误区?
但技术并不是冰冷刻板,金山云所实践的“极致主义”玩法,无疑是行业里的一种创新,给云计算产品和服务的提供、行业的发展带来了一种新的思路。或许在某一天,会改变整个行业的竞争格局。
好文章,需要你的鼓励
树莓派基金会调查发现,尽管60%的家长认为编程是孩子的重要技能,但超过70%的家长表示孩子在正常课程中没有学习编程。该基金会CEO指出,随着AI技术快速发展,年轻人掌握技术理解和创造能力比以往更重要。超半数家长认为编程应成为必修课程,并相信学习编程能提升孩子未来职业前景。为填补学校教育空白,基金会呼吁在学校和图书馆广泛设立编程俱乐部,目标到2035年全球教授1000万儿童编程技能。
Patronus AI发布突破性研究,构建了首个系统性AI代理错误评估体系TRAIL,涵盖148个真实案例和21种错误类型。研究发现即使最先进的AI模型在复杂任务错误识别上准确率仅11%,揭示了当前AI代理系统在长文本处理、推理能力和自我监控方面的重大局限,为构建更可靠的AI系统指明方向。
文章介绍了AI大语言模型中最新的深度研究功能,这是目前最令人印象深刻的新功能之一。作者详细解析了ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型的使用方法,并重点展示了深度研究功能的实际应用。通过实际测试,作者用ChatGPT 4.5的深度研究功能生成了一份关于1990-2025年最令人厌烦歌曲的详细报告,展示了AI如何通过思维链进行深度研究和分析。文章还提到了语音交互模式将进一步改变用户与AI的交互体验。
这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环",并据此开发了GAPT算法,在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善,在算术泛化任务中提升35%,为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。