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  • 吴昌澍无毁网络创始人,超级巨星乐队创始人 武大-创业(获腾讯联合创始人曾李青投资)-阿里-腾讯-越榕资本(参与投资的项目8500万美金卖给了映客-创业(中国版facebook微脸、小程序狼人杀第一名狼王狼人等项目) 现在年利润超千万,用户超千万,想投资或做点有意思的事情;周末偶尔玩乐队和德州,机器人、ai、vr、区块链、投资、出海相关同学欢迎加我交流啊~~
  • 晴也自媒体10W+ 杭州 INTJ
  • 柴柴爱睡觉
  • Tressa🎓 计算机+艺术学 🦄 正在申人机交互Phd 👩‍💻AI Native,熟悉Vibe Coding,喜欢搭建AI Workflow,有大数据产品经理实习经验(政法公安、舆情领域) 🧐Researcher定位,关注AI & Relationship,AI for Family,Feminist HCI,也正在探索如何将研究发现落地为产品 🎯 希望能够找到价值观相似、目标一致的同路人
  • Zoe/ VC硬科技投资人,脑机、具身等前沿科技赛道 / AI Builder,猫语Meow Whisper无压力沟通硬件项目发起者,积极实践中 / Searching for the spark @Spark Lab / 户外🧗、健身🏋️、排球🏐、油画🖼️ / 关心艺术、粮食和蔬菜
  • 琳芳SavanaVisual Designer / Researcher HiHi,可称呼我为小屿^ 研0/目前在金融量化当🐮 左右脑狂跳频的外星人 Infj-A 铁血老绿 本视觉传达设计-硕戏剧与影视研究 擅长方向➡️:内容洞察-用户调研-创意实现 偏前端,想找后端的小伙伴 重创意&体验&视觉表达&产品逻辑
  • 乔不器经济学出身,后来一头扎进了 AI。 我不是科班程序员,很多东西都是在做项目的过程中慢慢学会的。平时会用 Claude、Codex 这类 AI 编程工具把想法做出来,也在继续补 Python、学 C++ 和一些计算机基础。 这半年做了不少 AI 应用和小项目。做得越多,我越发现自己真正感兴趣的,不只是“模型还能做什么”,而是一个东西放进真实场景之后,到底有没有人需要、好不好用、为什么没人用,以及怎么把它一点点改得更合理。 我挺喜欢这种边做边学的过程。遇到问题就去查、去试,踩完坑以后再回头总结:哪里一开始想简单了,哪里是技术问题,哪里其实是产品问题,哪些功能看起来很厉害但根本没必要做。很多经验都是这么一点点攒起来的。 比起单纯追新的模型和工具,我现在更想理解用户、产品和业务。之后也希望做 AI 产品、产品运营这类工作,同时保留自己动手做东西的能力。对我来说,会提想法还不够,最好能自己把它做出来,再看看现实到底买不买账。 还在学习,也还会继续踩坑。不过每做完一个项目,总会比上一个项目多明白一点。

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  • 吴昌澍无毁网络创始人,超级巨星乐队创始人 武大-创业(获腾讯联合创始人曾李青投资)-阿里-腾讯-越榕资本(参与投资的项目8500万美金卖给了映客-创业(中国版facebook微脸、小程序狼人杀第一名狼王狼人等项目) 现在年利润超千万,用户超千万,想投资或做点有意思的事情;周末偶尔玩乐队和德州,机器人、ai、vr、区块链、投资、出海相关同学欢迎加我交流啊~~
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  • Tressa🎓 计算机+艺术学 🦄 正在申人机交互Phd 👩‍💻AI Native,熟悉Vibe Coding,喜欢搭建AI Workflow,有大数据产品经理实习经验(政法公安、舆情领域) 🧐Researcher定位,关注AI & Relationship,AI for Family,Feminist HCI,也正在探索如何将研究发现落地为产品 🎯 希望能够找到价值观相似、目标一致的同路人
  • Zoe/ VC硬科技投资人,脑机、具身等前沿科技赛道 / AI Builder,猫语Meow Whisper无压力沟通硬件项目发起者,积极实践中 / Searching for the spark @Spark Lab / 户外🧗、健身🏋️、排球🏐、油画🖼️ / 关心艺术、粮食和蔬菜
  • 琳芳SavanaVisual Designer / Researcher HiHi,可称呼我为小屿^ 研0/目前在金融量化当🐮 左右脑狂跳频的外星人 Infj-A 铁血老绿 本视觉传达设计-硕戏剧与影视研究 擅长方向➡️:内容洞察-用户调研-创意实现 偏前端,想找后端的小伙伴 重创意&体验&视觉表达&产品逻辑
  • 乔不器经济学出身,后来一头扎进了 AI。 我不是科班程序员,很多东西都是在做项目的过程中慢慢学会的。平时会用 Claude、Codex 这类 AI 编程工具把想法做出来,也在继续补 Python、学 C++ 和一些计算机基础。 这半年做了不少 AI 应用和小项目。做得越多,我越发现自己真正感兴趣的,不只是“模型还能做什么”,而是一个东西放进真实场景之后,到底有没有人需要、好不好用、为什么没人用,以及怎么把它一点点改得更合理。 我挺喜欢这种边做边学的过程。遇到问题就去查、去试,踩完坑以后再回头总结:哪里一开始想简单了,哪里是技术问题,哪里其实是产品问题,哪些功能看起来很厉害但根本没必要做。很多经验都是这么一点点攒起来的。 比起单纯追新的模型和工具,我现在更想理解用户、产品和业务。之后也希望做 AI 产品、产品运营这类工作,同时保留自己动手做东西的能力。对我来说,会提想法还不够,最好能自己把它做出来,再看看现实到底买不买账。 还在学习,也还会继续踩坑。不过每做完一个项目,总会比上一个项目多明白一点。

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