Y Combinator CEO Garry Tan called it “a major national security issue” on X. Reddit threads on r/mercor_ai blew up overnight. The stolen data is reportedly being auctioned on the dark web.

I am not going to sugarcoat this. It is a serious incident.

But here is what I will say after six months on the platform, earning over $37k and ranking in the top 10% of contributors:

Mercor is still one of the best ways to make real money with your expertise, from anywhere in the world. Breaches happen to companies of every size. Remember the Microsoft, LastPass, and even the National Public Data incidents? What matters now is how Mercor responds, and whether the fundamentals of the opportunity have changed. They have not. AI labs still desperately need human experts for training data, and the pay still reflects that urgency.

If you are already on the platform, change your passwords immediately, enable two-factor authentication, and monitor your bank accounts closely over the next few months. If you are thinking about joining, do not let one security event scare you away from a genuinely transformative income stream.

And while we are on the topic, I want to encourage you to keep an open mind about the broader ecosystem. Mercor is excellent, but it is not the only game in town. Platforms like Micro1 and Surge AI offer similar opportunities connecting domain experts with AI labs. Diversifying across multiple platforms is smart for both income stability and risk management, especially in moments like this.

Now let me answer the questions I have been getting most from readers.

Q&A: Your Mercor Questions, Answered

Q1: My first two projects did not go well. How do I recover my standing on Mercor?

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Previous highlights

So here it is. The playbook I wish someone had handed me on day one.

But first, a mindset shift. Because if you walk into Mercor thinking like a traditional freelancer—or worse, like a salaried employee—you’re going to have a terrible time.

The AI-Era Uber

Let me give you the mental model that changed everything for me.

Mercor is Uber for AI training. Structurally.

Think about what Uber did. It sat between people who needed rides and people who could drive. It didn’t employ the drivers. It didn’t own the cars. It built the marketplace, handled the matching, and took a cut. The drivers showed up, completed trips, got rated, and either kept getting rides or didn’t.

Mercor does the same thing, except the “riders” are frontier AI labs—OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, and others building the most powerful models on the planet—and the “drivers” are domain experts like you and me. The labs need human-generated data to train and evaluate their models. They need people who can spot where GPT-5 or Gemini or Claude falls apart, write better responses, and judge which outputs are actually correct. Mercor finds those people, organizes them into project teams, and manages the whole operation.

Once you internalize this, a lot of things that frustrate people suddenly make sense.

Projects ending abruptly? That’s normal. The AI lab finished that phase of training, or their evaluation goals shifted, or the model got good enough at that particular task that they no longer need human data for it. It’s not personal. It’s not a performance issue. It’s a ride ending because the passenger reached their destination.

I see people in community groups losing their minds every time a project gets terminated. “I just got off-boarded!” “They cut us without warning!” I understand the anxiety. Losing income is stressful. But panicking about project termination on Mercor is like an Uber driver panicking every time a passenger gets out of the car. That’s… how it works.

The better analogy might be commercial fishing. You go where the fish are. Some seasons are abundant. Some aren’t. You maintain your gear, keep your skills sharp, and stay ready for the next run. The fisherman who prospers isn’t the one who catches one big haul and retires. It’s the one who shows up consistently, reads the water, and adapts.

So rule number one of the Mercor playbook: get comfortable with impermanence. Don’t over-index on any single project. Don’t mentally spend money you haven’t earned yet. And don’t mistake a project ending for a career ending.

What You’re Actually Getting Paid For

Here’s something that trips up a lot of new Mercor contributors, especially people coming from traditional tech jobs: you’re not getting paid to be smart. You’re getting paid to find where the model is stupid.

That distinction matters enormously. The AI labs aren’t hiring domain experts because they want you to demonstrate your knowledge. They’re hiring you because their model needs to get better, and the only way it gets better is if humans identify the gaps and fill them with high-quality data.

Your job, at its core, is quality control and gap detection. You’re looking at model outputs and asking: Where did this go wrong? What did it miss? What does it think it knows but actually doesn’t? And then you’re writing responses that show the model—or, more precisely, the training pipeline—what a correct, complete, expert-level answer actually looks like.

This requires a specific kind of thinking. You need to resist the urge to just “write a good answer.” Instead, you need to interrogate the model’s attempt first. Find the failure modes. Spot the hallucinations, the subtle logical errors, the places where the model sounds confident but is actually making things up. Then, and only then, craft the expert response that addresses those exact weaknesses.

The people who do this well become invaluable. The people who just bang out competent answers without really engaging with why the model failed get average ratings and wonder why they’re not getting staffed on the good projects.

The SPL: Your Most Important Relationship

Every Mercor project has an SPL—a Special Project Lead. If Mercor is Uber, the SPL is the dispatcher who also happens to be your local manager, client liaison, and quality gatekeeper rolled into one.

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What it does require is deep domain expertise and the ability to teach artificial intelligence how to think.

Over the last four months, I’ve made $37,000 working on Mercor, a platform that connects experts with top-tier AI labs. I am currently a top performer at one of the leading AI training data companies and rank in the top 10% of earners.

This is my first article breaking down exactly how this ecosystem works—and more importantly, how you can break into it.

There is a new category of jobs quietly emerging in the tech world. It doesn’t require you to live in Silicon Valley, and it doesn’t require a traditional corporate resume.

What it does require is deep domain expertise and the ability to teach artificial intelligence how to think.

Over the last four months, I’ve made $37,000 working on Mercor, a platform that connects experts with top-tier AI labs. I am currently a top performer at one of the leading AI training data companies and rank in the top 10% of earners.

This is my first article breaking down exactly how this ecosystem works—and more importantly, how you can break into it.

The Shift: The Demand for Human Intelligence is Real

Right now, Google, OpenAI, Anthropic, and others are locked in an arms race. But they’ve hit a bottleneck: they are running out of high-quality human data to train their models.

To bridge the gap from GPT-4 to the next frontier, these companies need experts for SFT (Supervised Fine-Tuning) and RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards). They need humans who can evaluate complex agentic workflows and correct AI when it hallucinates.

The demand for human experts is massive, and the compensation reflects that.

The First Hurdle: Cracking the AI Interview

To get access to these high-paying tasks, you have to pass the vetting process. Here is where most people fail: Your interviewer is an AI.

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这篇文章是斯坦福大学神经生物学教授 Andrew Huberman关于“糖与大脑”的笔记。

每当工作压力大，或者情绪低落的时候，我就特别想吃甜的。而且这种冲动比较难抑制。

都知道糖吃多了不好，但为什么就是管不住嘴？为什么明明只打算吃一块饼干，最后却吃了一整包？奶茶、可乐总是觉得更美味可口。

听了 Andrew Huberman 的一期关于“糖与大脑”的内容，你会恍然大悟。

这不怪你，怪你的神经系统。

你对糖的渴望，背后是大脑、肠道和神经系统之间相互作用的结果。即使你把味蕾麻痹了，你的大脑依然会疯狂地想要糖。

01 糖的双重陷阱：你根本逃不掉

我们通常以为，想吃甜食是因为嘴馋，是因为那个味道好。这只对了一半。

因为你对糖的渴望，至少有一半是“无意识”的，是由你的肠道决定的。

糖通过两条平行的高速公路控制你的大脑。第一条路是味觉。当你吃到甜食，舌头上的受体立刻给大脑发信号：“好东西！多巴胺快出来！”。这属于秒级反应，让你瞬间感到快乐。第二条路是肠道。你的肠道里有一种特殊的细胞叫Neuropod cells（神经足细胞）。哪怕你吃的是没有甜味的碳水，或者被掩盖了甜味的隐形糖，只要它到了肚子里，能转化成葡萄糖，这些细胞就会兴奋。

它们会通过迷走神经直接给大脑发报：“这里有能量！让他再吃点！”

科学家把小鼠的甜味受体去除（让它尝不出甜味），给它喝糖水。

一开始小鼠不喝，但15分钟后，当糖水进入肠道激活了Neuropod cells，小鼠开始疯狂喝这种“没味道的水”。

哪怕你骗过了舌头，你也骗不过肠道。这就是为什么很多不甜的加工食品（薯片、饼干）也会让你上瘾，因为里面藏满了能激活肠道的隐形糖。

02 柠檬汁与肉桂：厨房里的“控糖药”

既然知道了原理，怎么破？

下面几个方法比较实用，都不需要花大钱。

在吃高碳水或甜食之前（或期间），喝几勺柠檬汁或酸橙汁（兑水）。酸味不仅能改变味觉感知，还能通过延缓胃排空，钝化血糖的飙升峰值。血糖波动小了，多巴胺的过山车效应就弱了，你对“下一口”的渴望也就没那么强了。

肉桂也非常管用，做饭或喝咖啡时撒一点。肉桂能模仿胰岛素的作用，帮助降低血糖进入血液的速度。要买真的肉桂，要注意摄入量，每天不要超过1.5茶匙，否则可能伤肝。

03 睡眠与鱼油

有一项研究显示，睡眠不仅是休息，更是代谢的“排练”。

如果你缺觉，你的神经系统会直接发生故障，它会错误地发出“即使吃饱了也还要吃”的信号。

睡够觉，是控制食欲最便宜的药。

每天补充1克以上的Omega-3 EPA（看鱼油成分表，主要看EPA含量）。

这不仅是为了心脏，更是为了修复神经元，让你的多巴胺系统别那么敏感，别动不动就因为一点甜头而失控。

我们不需要把糖妖魔化，不需要一辈子不吃一口蛋糕。但我们要明白，现在很多零食就是建立在“利用你的神经弱点”之上的。当你想伸手拿下一块饼干时，停一秒，想一想：

是你想吃？还是你肠道里的几个细胞在操纵你？

喝口柠檬水，去睡个好觉。把控制权，拿回到自己手里。

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在大模型迅速扩张的当下，真正稀缺的已不再是算力或参数规模，而是经过专业训练、具备方法论与判断力的人类知识本身。

字节跳动旗下的 Xpert 专家数据平台，正是在这一背景下逐步搭建的一项长期性知识工程。

专家招募链接（邀请通道）

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平台入口

https://xpert.bytedance.com/

Xpert 并非简单的数据众包平台，而更接近一种专家参与式的知识建构系统：通过不同学科专家的介入，为大模型提供结构化、可解释、可推演的高质量数据输入。

工作方式

• 工作地点灵活，完全远程

• 以项目与任务为单位，强调成果而非工时

报酬机制

• 基于专业深度与任务复杂度设定

• 更接近咨询式或研究式合作，而非流水线劳动

开放的学科版图

平台目前覆盖并持续扩展多个知识领域，包括但不限于：

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半扩散工作室往期专家独家发布推荐｜World Model 事务所金融数据专家

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在算法试图解构一切的当下，稀缺的不是算力，而是行业里的“真理”。

这不仅仅是一份兼职，这是一次关于“认知液化”的实验。

百度文心大模型团队 正在寻找那些不愿被格子间束缚的头脑。我们需要你将深植于大脑的商业洞察与行业逻辑，转化为 AI 能够理解的高保真燃料。

关于 百度文心大模型 (ERNIE)

作为中国领先的产业级知识增强大模型，文心（ERNIE）具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力。它通过融合大规模知识图谱与海量数据，致力于成为千行百业的智能化技术底座，让机器像人一样思考、理解并服务于复杂的商业场景。

你的角色：商业与行研专家 (Business & Research Expert)

• 本质：这不是简单的标注，而是对机器的“高等教育”。你需要评估、生成或修正高阶商业分析与行业研究报告，确保 AI 不会在复杂的商业逻辑中产生幻觉。

• 客户：你的知识产出将直接服务于 百度 (Baidu) 的底层模型迭代。

理性而自由的契约

• 100% Remote：无论是巴厘岛的咖啡馆还是自家的沙发，地点由你定义。我们只看交付，不看考勤。

• 对价：100 - 500 CNY / Task。按任务结算，流程清晰。

Who fits?

我们不需要仅仅为了谋生的人，我们在寻找：

1. 行研/咨询科班：拥有扎实的商业分析、咨询或行业研究背景（MBB、四大或知名券商经历者优先）。3年以上工作经验。

2. 技术乐观派：对 AI 祛魅，但愿意亲手调教它。

3. 交付控：享受灵活的工作流，但对产出质量有洁癖。

Next Step

没有面试。如果你认可这种价值交换：

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3. 通过筛选后，即刻进入 有偿试用 (Paid Work Trial) 环节。

P.S. 如果你身边也有这样一位拥有敏锐商业大脑且向往自由的朋友，欢迎将这封邮件转发给 Ta。

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在 AI 大模型重塑各行各业的今天，高质量的专业领域数据成为了最稀缺的资源。今天我们非常高兴为您带来 World Model 世界模型事务所 的独家专家职位。

关于雇主：World Model 事务所 (world-model.xyz)

World Model 事务所总部位于香港，致力于与金融、医疗保健和建筑领域的领先企业合作，构建高保真、特定领域的专业数据集。这些数据集是提升大型 AI 模型在垂直领域表现的关键燃料。

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半扩散工作室 semi◦diffusion | 连接全球价值，释放自由潜能

我还记得第一次读到柏瑞尔·马卡姆（Beryl Markham）的自传《夜航西飞》（West With the Night）时的感动。她是一位真正的传奇——在那个女性被社会期望束缚的年代，她却在非洲大陆上空驾驶着飞机，以一种我们难以想象的视角，凝视着那片狂野、原始且充满生命力的土地。

（同步上传至“半扩散工作室”视频号，欢迎关注！）

下面这段文字，就出自这本书的第二章。它不仅仅是风景的描绘，更是一种对时空、生命以及人类文明的反思。当我们被困于屏幕、报表和无尽的日程时，这段话像一阵风，能将我们瞬间带回那个没有机器、没有钟表的原初世界。

在我目力所及的各个方向，有成百个地方会突然杨起一阵细小灰尘，滚过平原，然后再次消失。从高空看去，它们就无数精灵，一个个从被施了魔法的瓶子里逃脱，打算乘风而 去，继续完成它们蓄谋已久的邪恶计划，又或者是一项善举。 但当飞扬的尘土散去，我能看见一小群动物在朝各个方向奔跑，它们四处张望就是不知道抬头，努力想要逃避飞机的 轰鸣。 在马加迪与纳鲁克之间，我看见一团黄色的云雾就在飞正前下方形成，这团云紧贴着地面，当我接近的时候变成了阵摇曳的巨浪，所经之处，天空与地面草木消失无踪。 这团云雾的最外沿是一大群黑斑羚、牛羚与斑马，正在我机翼的投影下拼命奔跑。我盘旋、减速，一路降低高度直旋桨卷入尘土中，沙粒让我的鼻腔隐隐作痛。 这群动物移动时形成一块黄褐色、灰色、暗红色交大地毯，它不像牛群或羊群，因为它们都是野生动物，它上都带着荒野的印记，这片土地上的自由气息依旧属于自然而非人类。目睹上万头未经驯化、不带贸易烙印的动物，就如同第一次登上从未被征服过的山峰，发现一片人迹未至的从林，或是在新斧上看见第一点瑕疵。那时你才会领悟从小就听说的那些事：曾经，这个世界上没有机器、报纸、街道、钟表，而它依旧运转。 ”

—— 夜航西飞：第二章 黑水热患者死亡

👉👉👉 https://b70hpeyi134r.trickle.host

把“不会写情话”的焦虑，用产品抹平

为什么要做这个小工具？ 中国人每逢七夕。七夕到来，给不太习惯主动表达爱意，活着觉得“写不出那种会让 TA 心动的句子”。帮你到这儿啦。希望这个产品让你的表达更勇敢一点。

类似写情诗这种“合成成品”的任务，单纯依赖聊天框往往不够：用户要来回补充背景、搬运结果、再到排版里调整。为此我做了不同情诗风格和信纸模板，并支持导出情诗图，方便直接转发。

不同情诗风格

不同信纸模版

vibe coding的一些不成熟小心法

希望对在 vibe coding 路上的朋友有点参考。首先要有一个趁手的工具——Trickle（https://trickle.so/） 是我最近少见的让我兴奋的 AI 工具。

我最喜欢 Trickle 的 Magic Canvas。做网页时常会遇到“精准定位修改”的痛点：传统聊天式修改很难指向页面上的具体元素。Magic Canvas 允许你直接用鼠标选中要改的元素，给用户一个“锚点”，指哪打哪，定位与调整都更准。

目前的限制：对静态文本或元素支持更好；动态生成内容仍需要在对话框里修改。

• 它有点像 Midjourney 的 Region Edit（区域修改），思路上异曲同工。

• 和 AI 高效沟通很重要，这种“精准修改”的产品设计，能显著提升效率。

• 我也会借助无限画布把所有页面与迭代历史摊开，便于回看与对比。

和AI的沟通效率很重要，通过这种精准修改的产品设计很有效。

不过目前另外借助无限画布展示所有设计的网页和迭代历史。

Trickle 带来的基础能力

• PC、移动端自适应界面

• 生成精美背景图

一个小小的最佳实践

• 先用 Trickle（Lovable） 快速搭前端，用 mock 数据验证流程与观感；

• 后端再用 Cursor 搭接口，调用 DeepSeek 的大语言模型完成生成。

如果它能让你在关键时刻更敢说爱，那就是这次小工具最大的意义。欢迎试用并把你的故事或需求留言给我，我会继续迭代，把它打磨成更懂你的表达器。

参考资料

Trickle文档: https://help.trickle.so/UserGuides/PromptingGuides

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聊天界面：懒惰的产物

每个AI产品看起来都一摸一样，这个事实让我们感到恐惧。从ChatGPT到Claude, 再到Perplexity, 我们陷入了定式：侧边栏的历史记录、底部的输入框。一个大家心照不宣的真相是：这并非以用户为中心的设计哲学取得了共识，而更可能是设计者集体失职的体现。

从左到右依次为 Claude、Airtable、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek 的应用页面截图

我们都陷入了所谓的“ChatGPT崇拜”，盲目地复制它表面的形式。这种“聊天框痴迷症”正在扼杀AI产品的想象力，我们构建的界面不但没有去适配用户的思维模式，反而在要求用户扭曲自己的习惯，去学习与一个笨拙的系统沟通。

无声的挫败：被“提示词工程”隔绝的半数用户

让我们想象一个具体场景：内容策略师Maya正试图用一款典型的AI写作工具来完善一篇博客大纲。三十分钟里，她在聊天框中输入请求，得到回应，复制到Google Docs，发现问题，再回到聊天框重新解释上下文，获得新回复，再手动整合……这个过程循环往复。“这就像和一个患有健忘症的人对话，”Maya无奈地抱怨，“我花在解释我想做什么上的时间，比实际动手做事的时间还多。”Maya的挫败感并非个例。

数据显示，用户将高达11%到27%的时间耗费在与AI的低效拉扯中，其中26%的问题最终未能解决。更令人警醒的是，Nielsen Norman Group的研究表明，由于存在固有的表达障碍，基于聊天的AI工具将近一半的潜在用户拒之门外。用户为了实现最基本的功能，被迫成为一名“提示词工程师”。这在UX设计领域是不可饶恕的原罪：我们设计的系统在失灵时，竟将责任归咎于用户。80%的企业AI项目在试点后便难以为继，根本原因正是用户接受度太低。那些看似精美的聊天界面，不仅效率低下，更是业务的“终结者”。

难道AI产品不应该像谷歌搜索一样简单有效吗？ 但是这其中存在一个本质的区别。Google Search就像问去餐厅的路。问一次，得到答案，就结束了。Google Search之所以有效，是因为搜索是一种简单的、无状态（stateless）的交互：查询、结果、完成。复杂性存在于算法中，而不是界面里。但AI产品需要反复调整，并依赖上下文且必须记录状态（stateful）。对话式界面无法完美支持。

对于像 Maya 这样的深度用户来说，聊天界面造成了巨大的认知负荷。这些用户花费时间去解释上下文、重新组织提示词，并手动将 AI 输出转移到真正的工作环境中。我们设计的界面，非但没有减轻，反而加重了用户的脑力负担。

新的设计模式和原则

Hoang Nguyen 提出了“混合工作空间（Hybrid Workspace）” 模型：

组件1: 工作环境（The Work Environment）

这是用户完成实际任务的主场，包括文档、画布、电子表格、代码编辑器、设计工具等。我们应该尊重、或者起码知晓人们已形成固有的工作流与思维模式，而不是强行取代。

组件 2：智能层（The Intelligent Layer）

这是将AI能力以感知上下文的方式，嵌入工作环境之中。它不是一个独立的聊天界面，而是一个能理解语境、维持状态、在不打断用户使用的前提下提供辅助的智能伙伴。可以从以下几个切入点来集成这个智能层：

• 内联建议

• 基于用户行为触发的上下文面板

• 对现有UI元素的渐进式增强

• 在后台默默工作的环境智能

  

  Sharang Sharma 的《Where should AI sit in your UI？》（https://uxdesign.cc/where-should-ai-sit-in-your-ui-1710a258390e）

  另外，还有如下设计细节能让用户更好将AI潜入工作流中：

• 允许用户对 AI 回复点“👍/👎”

• 提示词示例与模板

• 展示逐步推理过程

• 根据用户历史行为个性化界面

• 提示“AI 可能会出错”的免责声明

• 输出应始终高质量，必要时说“不知道”

• 帮助用户理解系统如何运作（在必要时），使其作出更好的决策

Vibe Coding：UI的设计机会

“从想法到 App，只需几秒钟。”——这是 Lovable 的宣传语，令人血脉喷张。

自今年初以来，所谓的 “AI 应用构建工具” 突然成为热门趋势。过去需要四周完成的工作，现在可能两周就搞定 —— 不久的将来，甚至可能只需要两天。

虽然“秒出 App”的愿景目前还没那么神奇，但我确实看到一些新的工作流开始浮现，比如：

两个新流程的例子

Xinran Ma 以第一个流程介绍了作者最近在尝试多喝水，突发奇想做了记录和可视化每日饮水的 Web App。他在 Claude 中写了这样的提示词（prompt）：

请创建一个互动式 Web 应用，用于帮助用户记录每日饮水量并可视化补水进度。

• 使用 HTML、CSS 和 JavaScript 编写

• 包含输入饮水量的表单、随目标完成而填充的进度条，以及每日统计数据

• 设计简洁直观，具有响应式设计

• 视觉风格应为清爽的蓝白色调，符合水和补水的主题

• 保证无障碍设计，使用对比清晰、易读的字体

• 用户操作后给予反馈（例如动画效果、达标后庆祝）

几分钟后，作者就收到了一个可运行的原型。这个过程总共耗时约五分钟 —— 几年前，这几乎是难以想象的效率。

AI 时代的设计工具应该长什么样？我们试图思考：如何更好地将“设计、代码与 AI”整合在一起？

新工具已经在探索这个方向例如 Subframe 就在使用可用于生产环境的预设 UI 组件（而不是不能用的 demo 代码），并集成了 AI 功能来生成不同设计方案。设计师可以将多个选项中的元素混合拼接，组成最终设计 —— 类似“AI生成+人类编排”的工作流。在设计圈里，“独角兽”通常指能写代码的设计师。而AI 工具的进步正在让更多人具备“独角兽能力”，也让不同角色的边界模糊。比如AI时代的新的独角兽：

• Lovable、Bolt、V0、Replit：让非程序员也能构建可用原型或产品

• ChatPRD：写更好的产品文档

• Galileo：生成高保真界面设计

虽然不同角色仍有专业深度，但 AI 让彼此的边界正在快速消融，使得产品形态超越对话框，AI产品设计的未来也将被重塑。

参考阅读

1. “AI’s Impact on Product Design” Ma Xinran https://medium.com/design-bootcamp/ais-impact-on-product-design-42e36c60c1c6

2. “Chatbot，是一种懒惰的产物” 纪源资本 https://mp.weixin.qq.com/s/bhn5QfRwHavL4UwP1XO-5Q

作者：Jason Wei

原文链接：https://www.jasonwei.net/blog/life-lessons-from-reinforcement-learning

过去一年，我痴迷于强化学习（Reinforcement Learning, RL），几乎每天醒着的时候都在思考它。没想到的是，这段经历无意中教会了我一个关于如何过自己人生的深刻道理。

在强化学习中，有一个核心观念叫“on-policy”（依照自身策略）：与其模仿他人成功的路径，不如采取自己的行动，并从环境反馈的奖励中学习。模仿学习（imitation learning）当然很有用，特别是在刚开始时用来“起步”。但一旦你能走出合理的轨迹，我们通常就避免继续模仿学习。因为要真正发挥模型自身的优势（这些优势往往不同于人类），最好的方式就是只从它自己的轨迹中学习。这一理念已经在实践中被验证，比如：与简单地用人类写下的思维链进行监督微调相比，用强化学习来训练语言模型解答数学题，效果通常更好。

在现实生活中也是类似的。我们一开始通过模仿学习来“冷启动自己”（比如上学），这很合理。但即使我已经从学校毕业，我依然习惯于研究他人是如何取得成功的，并试图模仿他们。有时候这样确实有效，但我渐渐意识到：我永远无法超越某个人的全部能力，因为他们是在发挥属于他们自己的独特优势，而那些优势我并不具备。举个例子：有的研究人员能比我更成功地跑 YOLO 实验，因为他们自己写了那套代码框架，我没有。再比如，一个足球球员能控球不丢，是因为他有我没有的身体对抗能力。

强化学习中“on-policy”的经验教训是：想要超越“老师”，你必须走自己的路，从环境中直接承受风险和获取回报。举两个我自己的例子—相比多数研究者，我更喜欢（1）大量阅读原始数据，和（2）做消融实验（译者注：消融实验是在一个复杂系统或模型中，系统性地移除或替换某个组件，以观察该组件对整体性能的影响，从而评估该部分的重要性、必要性或作用机制。）去理解系统中各个组件的影响。有一次，我在收集数据集时，花了几天认真读数据，并给每位人工标注员写了定制化的反馈，最终数据质量大幅提升，我对这个任务也获得了珍贵的理解。今年早些时候，我又花了一个月的时间回头把以前胡乱决定的实验逐一消融重跑。虽然投入的时间不算少，但我从中获得了对 RL 有哪些设计真的有效的独特认知。不仅如此，这种沉浸于自己热爱的工作也更加让我满足，我感觉我正在为自己和自己的研究开辟出一个更坚实、更有个性的方向。

简而言之，模仿是好的，甚至是必要的开始。但一旦你完成了“冷启动”，如果你想要超越老师，那你必须做 on-policy 的强化学习——走自己的路，拥抱自己的强项与短板，走属于你自己的轨迹。

作者： Lucy Luo，Greylock合伙人。

原文链接： https://greylock.com/greymatter/voice-agents-easy-to-use-hard-to-build/

语音，已经成为应用型人工智能中被广泛采用的交互方式。

从呼叫中心到日程助手，语音agent正在越来越多的行业场景中进入实际生产环境。尽管用语言交流听起来再自然不过，真正构建一个低延迟、可对话的语音agent却远比想象中复杂。

本文中，我们将探讨团队是如何从核心基础设施、框架和开发者平台和端到端应用三个不同层级，把语音agent系统推向生产环境的。我们也将拆解构建语音agent面临的核心技术挑战，并指出该领域在基础设施上的长期需求。

作为一家风险投资机构，Greylock 对语音系统的技术架构投入了大量研究，以便更好地理解工程复杂性，更准确地评估语音agent产品的深度和技术壁垒。

语音技术堆栈的三层架构

在实际生产中部署语音agent的团队通常会落在如下三个技术层级中的一个：

1. 核心基础设施层（Core Infrastructure）

在这个层级，团队从零搭建自有的语音架构。这不仅包括模型编排（model orchestration），还涉及音频 SDK、实时监控、边缘部署、RAG 检索增强、外部系统集成、特定业务逻辑等一整套系统。尽管这需要深厚的语音和基础设施专业能力，但换来的是最大程度的控制权和灵活性。

2. 框架与开发者平台（Frameworks & Developer Platforms）

像 Vapi 和 Retell 这样的平台提供了一套框架，能够显著降低构建定制语音agent的难度，它们开箱即用，支持函数调用、提示词链式组合（prompt chaining）以及 webhook 接入。这样的工具通常受到那些不愿意从零构建整套技术基础设施、但又希望快速落地并保有灵活可配置基础架构组件的团队的青睐。

3. 端到端应用（End-to-End Applications）

该层公司往往构建自己的基础设施以向客户交付完整的语音agent，涵盖客服、医疗、家政等领域。团队会和客户深度共建，接入知识库、API、业务逻辑。Netic、Cresta、Bland、Simple 都属于这一范式。在这里，工作流整合和 GTM（go-to-market）节奏比技术深度更为关键。

三种路径在速度、灵活性、集成复杂度与工程投入之间各有取舍。

语音Agent的底层结构

当前，大多数生产级的语音系统通常遵循三段式架构：（1）语音转文本（Speech-to-text, STT）模型，（2）大语言模型（LLM），以及（3）文本转语音（Text-to-text, TTS）模型。大多数 STT–LLM–TTS 架构都包含一个语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）层，用于检测用户何时开始和结束说话。VAD 通常在 STT 模型之前或并行运行，以控制何时进行音频转录，从而减少不必要的计算和延迟。在像 Deepgram 这样的系统中，VAD 被直接集成进 STT 的处理流程中，在音频流过程中发出事件，用以标记语音的开始、结束或轮次的完成。一些架构还在 STT 之后引入轮次检测（turn detection），使用基于 Transformer 的语义模型来分析转录内容，从而判断用户是否已经完成了当前的发言【文章】。

一种新兴的替代方案是使用端到端的语音到语音（Speech-to-speech, S2S）模型，它跳过了从音频到文本再回到音频的中间转换过程。这类模型通常在开箱即用时就更具表现力和对话性。尽管这种方案具有吸引力，但由于更高的幻觉风险、功能调用的局限性、推理速度较慢以及推理能力较弱，S2S 系统目前仍不适用于大多数生产级应用场景。

无论采用 STT–LLM–TTS（语音转文本–大语言模型–文本转语音）架构，还是端到端的 S2S（语音转语音）架构，其底层挑战依然极其复杂。要实现高质量的实时语音交互，需要在整条技术栈上解决多个难题。我们在下文中列出了一些关键的技术考量，并重点指出了架构中最相关的部分：

延迟

满足实时语音系统的低延迟要求是一项多层次的挑战。在后端处理开始之前，像 WebRTC 这样的低延迟音频传输协议，通常在音频传输的每个方向上引入大约 250 毫秒的延迟。即使在理想状态下，这也意味着基础延迟大约为 500 毫秒。在后端，STT、LLM 和 TTS 模型通常是顺序调用的，而且常常还伴随着函数调用（function calling），这些调用可能涉及额外的网络请求。每一个环节都会叠加延迟，使得系统难以维持在实时语音交互通常认可的 700 毫秒延迟阈值以内。

为了降低端到端的响应时间，一些系统采用了“预测性技术”，比如在尚未完全确认用户已说完的情况下，提前发出 LLM 请求。尽管这可能会导致冗余的推理调用，但却能显著降低平均延迟。这类设计体现了在实际生产级语音agent系统中，工程师在速度、成本和交互质量之间所做的权衡。

函数调用编排

函数调用使模型能够获取数据并执行操作。面对一组函数和业务逻辑上下文，语音agent不仅需要决定调用哪个函数，还要确定调用的顺序、使用哪些参数，以及在何时暂停以等待用户输入——这些通常都发生在高延迟压力和非确定性环境中。这类函数调用可能包括以下决策行为：转接电话、升级至人工坐席、数据查询、多步骤任务执行，甚至是复杂的分支式工作流管理。

幻觉与护栏机制

在高风险或强监管领域中避免“幻觉”至关重要，尤其当语音agent被用于处理医疗、金融等敏感流程时。此类场景对语音系统的安全性与准确性要求极高。护栏机制（Guardrails）对于确保系统响应扎实、可靠、安全且符合语境起着关键作用。这不仅包括防止对话幻觉——比如事实错误、误导性推理或不当回答，也涵盖语音特有的错误，如发音不准、语气不当或语音失真等问题。

打断与停顿

应对诸如“嗯哼”、“是的”、“等等”、“不”等打断语，或语音重叠现象，乃至区分用户是在对语音助手说话还是在与房间内的其他人交流，这些都远远超出了基础的语音活动检测（VAD）所能胜任的范围。AI 必须具备识别打断发生的能力，理解打断期间的内容，并判断是否应暂停当前回答、修改原始输出或彻底放弃之前的回应。同时，它还需保持语境连续性——也就是说，它需要“记得”自己之前说到了哪一部分，并能判断是继续原先的思路、转向用户新引入的话题，还是同时处理二者。这要求系统具备精确的实时调节能力与复杂的状态管理机制，来追踪并排序多个会话线程。此外，这类挑战在不同的语音系统模式中也有所区别：在“半双工系统”（一次只允许一方说话）中相对简单，而在“全双工系统”（双方可以同时说话）中则更复杂。后者必须能够更高级地处理语音重叠与轮流发言。

语音细节处理

应对口音、不常见的人名、电话号码、地址以及品牌术语，至今仍是容易出错的环节，尤其在嘈杂环境中更为严重。举例来说，一个汽车销售的语音agent应该能正确念出各类汽车品牌名称，但这类发音并不会自动被内建于文本转语音模型中。其他典型示例还包括：正确地读作“9-1-1”（紧急电话），而不是“九百一十一”；或者将 “MIT” 正确读作英文字母缩写，而非“mitt”。这些微妙之处虽小，却对用户体验影响极大。

背景噪音与多说话人识别

区分用户的声音与其他说话者或环境噪音，对于语音转写和理解的准确性至关重要。现实中的环境很少提供干净的音频，稳定可靠的说话人分离技术在许多真实生产场景中仍是一个未解的难题。这类挑战远不止日常对话。例如，语音agent还必须学会如何识别和应对交互式语音应答（IVR）系统、等待音乐以及其他非语音内容。

而这也只是构建语音agent面临的一部分难题。一个高质量的语音agent，不能仅仅满足“转录准确”或“说得像人”这两个标准。它还必须能够处理模糊输入、保持上下文、从中断中恢复，并精确应对各种边缘场景。在语音交互中，即便是细小的时序失误、发音问题或逻辑错误，也会迅速拉低用户体验。

语音技术栈中持久存在的基础设施需求

无论团队是从零构建语音agent，还是依赖开发平台和框架，或是部署全托管的应用，有一些基础的基础设施能力始终是核心要素。尽管当前主流架构仍以 STT–LLM–TTS 为主，未来可能转向以 S2S 为原生架构或其他形式，但有一组持续存在的基础性需求不会改变。

我们在与构建者和采购方的交流中反复听到：可靠性、质量、安全性与合规性是决定语音agent是否能够投入生产的关键门槛。构建者需要对其部署的agent在各种边缘场景下的稳定表现有信心；而采购方则需要工具去评估和监测这些agent在真实环境中的行为。这些问题在金融、医疗等高度监管行业中尤为突出，合规性和安全标准在这些领域是不可妥协的底线。

可靠性与质量

无论模型性能如何提升，构建者依然需要依靠强大的基础设施来确保语音agent的行为符合预期。在实际应用中，可靠性与质量主要体现在三个方面：

1. 语音本身的表现：必须避免语音特有的“幻觉”，例如：无意间的笑声、品牌名称或专有名词的发音错误、电话号码或账号的错误读法、缩写词的错误发音等。

2. 对话内容、上下文记忆与执行动作：agent需要能够在各种条件和边缘场景下，持续稳定地理解语义、做出回应，并准确执行正确的操作步骤。像 Braintrust 这样的平台可以为语音agent提供自动化评估工具，帮助团队快速测试提示词和多轮对话的表现。

3. 对话流程与流媒体稳定性：语音agent必须避免对话中出现尴尬的停顿、被打断或轮次混乱等情况。同样重要的是底层音频流的可靠性，比如丢包、重连、网络抖动等问题。尽管这些“低层”问题常常被忽视，但它们却对用户感知的语音agent质量和响应速度有着实质性的影响。

这三方面的能力共同构成了语音agent在高监管行业（如金融与医疗）中落地的基础。在这些领域，安全性与合规性尤为关键。

结论

语音正日益成为软件的重要交互界面，但构建高质量的语音agent仍然是一项技术挑战。从系统编排、延迟控制，到实时音频处理和合规性要求，难点贯穿整个技术栈，解决方案同样如此。无论团队是在基础设施、开发者框架，还是在应用层开展工作，真正实现产品级部署的门槛都非常高。

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很多参赛团队从早上9点到下午5点，硬是做出了两个可以跑起来的产品原型。那种“边做边卖”的速度感，刷新了我对AI创业的理解。

现场照片👇

这让我对吴恩达的最新视频有了更强烈的体会和共鸣。人工智能科学家吴恩达（Andrew Ng）在这场面向 创业者的 YC分享中，以他在 AI Fund 每月孵化一家初创公司的丰富实战经验为基础，深入剖析了在当前 AI 浪潮下，创业公司如何获得成功的关键要素。他强调，在技术日新月异的今天，执行速度是预测一家创业公司成功与否的最强指标。（B站：https://www.bilibili.com/video/BV1TauczXE1j/）

几点个人体会：

1. 速度，速度，速度。不是制造焦虑，而是技术已经成熟了。有的组在一天的时间里面（从早9点到下午5点），做了两个产品的原型，而且都已经有了真实用户在使用。

2. 当原型成本降低，sell产品的能力变得越来越重要。新一代的创业路径，很可能是“视频先火、产品再做”。做一个视频演示，观察真实反馈，再迭代开发真正的产品。换句话说，你的视频才是MVP。

3. idea 不够具体（concrete），你就永远跑不快。

4. 一定会有全新的孵化模式。

下面再附上分享吴恩达的演讲的解读。

1. 机遇所在——应用层与代理式 AI 的崛起

• 最大的机遇在应用层

尽管半导体、云服务和基础模型层备受关注，但从价值链来看，应用层必须产生足够大的商业价值，才能支撑起整个技术栈的成本。因此，对于绝大多数创业者而言，最大的机会蕴藏在构建实际应用的层面。

• 代理式 AI (Agentic AI) 是核心技术趋势

相比于一次性生成内容的传统模式，代理式 AI 引入了迭代和规划的工作流。它能像人一样，先构思大纲、研究资料、撰写初稿，然后进行自我批判和修改。这种“思考-行动”的循环虽然更慢，但产出质量远超前者，是解决复杂问题的关键，也是未来构建有价值业务的核心。

2. 加速第一引擎—具体化的想法

创业的速度始于一个可以被执行的想法。

• 模糊想法扼杀速度

诸如“用 AI 优化医疗”这类想法过于宽泛，团队无法据此展开有效工作。模糊的想法虽然听起来总是“正确”的，但无法被快速构建和验证。

• 具体想法驱动执行

“开发一个软件，让病人在线预订 MRI 以优化设备使用率”——这是一个具体的想法。无论它最终被证明是好是坏，团队都能立刻动手，快速得到市场反馈。具体性是速度的购买证。

• 依赖“专家直觉”快速决策

在创业初期，数据获取往往是缓慢的。一个对行业有长期深入思考的专家（Subject Matter Expert）的“直觉”，在很多时候是比数据更快速、也惊人准确的决策工具。

3. 加速第二引擎—颠覆性的 AI 编程

AI 编程助手正在从根本上改变软件开发的模式，极大地提升了工程速度。

• 原型开发速度提升 10 倍以上

对于验证想法的快速原型开发，AI 助手带来的效率提升是数量级的。你可以暂时“不写安全的代码”（只要它运行在本地），快速搭建出产品原型来测试核心价值。

• 代码不再是“神圣”资产

由于构建成本急剧下降，代码的价值也随之降低。创业团队可以更大胆地进行重构，甚至在几周内推倒重来。

• “单向门”决策变为“双向门”

过去，选择技术栈、设计数据库模式等是“单向门”决策，一旦做出就极难回头。如今，这些决策更像是“双向门”，如果发现错误，推倒重来的成本已大大降低，这赋予了团队更高的灵活性。

4. 应对新瓶颈——高效的产品反馈循环

当工程速度大幅提升后，新的瓶颈出现了：产品管理和用户反馈。

• 产品经理与工程师的配比正在改变

过去，一个产品经理（PM）可能对应 6-7 个工程师。随着工程师效率的飙升，现在甚至出现了 1 个 PM 对应 0.5 个工程师的团队提案。这说明“决定做什么”正变得比“去实现它”更具挑战性。

• 获取反馈的策略组合

创业者需要一个从快到慢、从粗到精的反馈获取策略库：

最快：创始人/专家自己的直觉判断。

稍快：找 3 个朋友或同事试用。

再慢些：在咖啡馆或酒店大堂找 3-10 个陌生人获取真实反馈。

更慢：向 100 个测试者发送原型。

最慢：进行大规模 A/B 测试。

• 反馈的核心目的

获取数据不仅是为了做选择，更是为了磨练和校准你自己的产品直觉，让你能更快地做出高质量的决策。

5. 终极加速器——深入理解 AI 技术本身

在 AI 时代，对技术本身的理解深度直接决定了你的前进速度。

• 避免在“错误的技术路线”上浪费时间

在 AI 领域，一个错误的技术选型（例如，应该用 fine-tuning 还是 RAG）可能会让你在死胡同里浪费数月时间，而正确的决策可能几天就解决了问题。这种决策带来的速度差异不是两倍，而是十倍甚至更多。

• 组合创新的指数级效应

AI 提供了大量强大的“构建模块”（Building Blocks），如 Prompting、RAG、Fine-tuning、Guardrails 等。你掌握的模块越多，你能创造出的新应用的组合方式就呈指数级增长。这让你能够构建出在一年前还无法想象的复杂应用。

• 保持技术栈的灵活性

构建系统时，应使其能够轻松切换不同的基础模型或工具提供商。通过建立自己的评估体系（Evals），当有更好的模型出现时，可以快速切换，始终保持在技术的最前沿。

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In this piece, suited figures navigate a maze of staircases that connect isolated islands of industry, finance, and environmental tokenism. Wind turbines, smokestacks, and neoclassical banks float above rising seas—symbols of systems that claim forward motion but remain structurally disconnected.

It’s not progress. It’s choreography—performed atop instability, under a sky that’s already breaking.

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One maiden fair in silk, adorned in white;

Across, a gent in black, refined with care,

His bowtie straightened in the morning light.

Upon each sill, a feline watcher wise,

Two silent guardians, sleek and soft of fur;

They blink, observing love through patient eyes,

As vows draw near, the heartbeats gently stir.

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Below, her emerald cycle stands in grace,

With Pringles, Cola Zero, waiting near;

The skis and clubs speak passions they embrace,

Small tokens of adventures held so dear.

And bags await, their doorway propped ajar,

Prepared to journey, love their guiding star.

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This piece accompanies a story on why colleges are investing in “leadership” — not just as a skill, but as a path to self-awareness, shifting majors, and reimagining futures.

Quietly proud to contribute to this visual dialogue.

在这个喧嚣的时代，“1,000铁杆粉丝”理论是一种温柔的反叛：不必追求虚妄的喧闹，只需与少数知己建立真实连接。自由往往藏在这微小却深刻的共鸣中，从意义的追寻到真实的创作，我们得以重新找回自我。 —Wayne

原文链接： https://kk.org/thetechnium/1000-true-fans/

这是我在 2008 年写的一篇文章的编辑和更新版本，那时这个如今已广为人知的想法还处于粗糙且萌芽的阶段。近期我对其进行了重写，以传达核心理念，去除了过时的细节。这个重新审视的版本收录于蒂姆·费里斯（Tim Ferriss）的新书《巨人的工具》（Tools of Titans）中。我相信，“1,000 铁杆粉丝”这一概念能对任何从事创作或推动事物发展的人有所裨益。如果你仍想阅读篇幅更长的 2008 年原版文章，可在本版本结尾后找到。—— KK

要成为一个成功的创作者，你不需要"百万"。你不需要百万美元，不需要百万客户，不需要百万粉丝。作为一个手工艺人、摄影师、音乐家、设计师、作家、动画师、应用程序开发者、企业家或发明家，要谋生你只需要数千名真正的粉丝。

真正的粉丝是指会购买你所有作品的粉丝。这些死忠粉会开车200英里来看你演唱；他们会购买你的精装本、平装本和有声版图书；他们会在未看到实物的情况下预购你的下一个手办；他们会付费购买你免费YouTube频道的"精选"DVD版本；他们每个月都会来你的主厨餐桌用餐。如果你有大约一千个这样的真正粉丝（也被称为超级粉丝），你就能谋生——如果你满足于仅仅是谋生而不是发财的话。

是这样计算的：你需要满足两个标准。首先，你每年必须创作足够多的作品，使你能从每个真正的粉丝那里平均赚取100美元的利润。在某些艺术和商业领域这比其他领域更容易做到，但这在每个领域都是一个很好的创意挑战，因为给现有客户更多总是比寻找新粉丝更容易也更好。

其次，你必须与粉丝建立直接关系。也就是说，他们必须直接向你支付费用。这样你可以保留所有的收入，而不是像通过音乐公司、出版商、工作室、零售商或其他中介时那样，只能拿到他们支付费用的一小部分。如果你能够保留每位铁杆粉丝的全部 100 美元，那么你只需要 1000 名粉丝，就可以每年赚取 10 万美元。这对大多数人来说足以维持生计。

以一千名顾客为目标比追求百万粉丝要现实得多。追求数百万付费粉丝并不是一个现实的目标，尤其是在你刚起步的时候。但是获得一千名粉丝是可行的。你甚至可能记得住一千个名字。如果你每天增加一个新的真正粉丝，仅需几年时间就能达到一千人。

这个1,000的数字并不是绝对的。它的意义在于数量级——比一百万少三个数量级。实际数字需要根据每个人的情况来调整。如果你每年从每个真正的粉丝那里只能赚取50美元，那么你就需要2,000名粉丝。（同样，如果你每年能卖出200美元的产品，你只需要500名真正的粉丝。）或者你每年只需要75,000美元就能生活，那么你可以相应地往下调整。如果你是二重唱，或有一个合伙人，那么你需要乘以2，得到2,000名粉丝。对于一个团队来说，你需要进一步相乘。但好消息是，你的真正粉丝基础的增长与团队规模成几何和线性比例；如果你将团队扩大33%，你只需要将粉丝基础增加33%。

计算真正粉丝支持的另一种方式，是以获得他们一年中一天的工资为目标。你能让他们足够兴奋或满意，以赚取相当于他们一天劳动的收入吗？这是一个很高的标准，但对于全世界范围内的1,000人来说并非不可能。

当然，不是每个粉丝都会是超级粉丝。虽然一千名真正粉丝的支持可能足够谋生，但对于每一个真正的粉丝，你可能会有两到三个普通粉丝。想象一下同心圆，真正的粉丝在中心，周围是更大的普通粉丝圈。这些普通粉丝可能偶尔购买你的作品，或者可能只买过一次。但是他们的普通购买扩大了你的总收入。也许他们能带来额外50%的收入。不过，你仍然要专注于超级粉丝，因为真正粉丝的热情能够增加普通粉丝的支持度。真正的粉丝不仅是你收入的直接来源，也是你面向普通粉丝的主要营销力量。

粉丝、顾客、赞助人一直都存在。这里有什么新的东西？有几点。虽然在过去，与顾客的直接关系是默认模式，但现代零售的优势意味着上个世纪的大多数创作者都没有与消费者直接接触。通常连出版商、制片厂、唱片公司和制造商都没有掌握客户姓名这样的关键信息。例如，尽管经营了数百年，纽约的图书出版商都不知道他们核心和忠实读者的名字。对于之前的创作者来说，这些中介（而且通常不止一个）意味着你需要更大的受众才能获得成功。随着点对点通信和支付系统（也就是今天的互联网）的普及，每个人都能使用优秀的工具，可以直接向世界上任何其他人销售。因此，俄勒冈州本德市的一个创作者可以像纽约的唱片公司一样容易地向尼泊尔加德满都的某个人销售并传递一首歌（可能甚至更容易）。这种新技术使创作者能够维持关系，这样顾客就能成为粉丝，创作者也能保留全部收入，这就减少了所需的粉丝数量。

创作者能够保留全部收入的这种新能力是革命性的，但第二个技术创新进一步放大了这种力量。点对点网络（如互联网）的一个基本优势是，最冷门的节点也只需一次点击就能到达最热门的节点。换句话说，销量最差的书籍、歌曲或想法，也只需一次点击就能到达销量最好的书籍、歌曲或想法。在网络兴起初期，内容和产品的大型聚合平台，如eBay、亚马逊、Netflix等，注意到所有低销量冷门商品的总销售额会等于或在某些情况下超过少数畅销商品的销售额。Chris Anderson（我在《连线》杂志的继任者）将这种效应命名为"长尾效应"，这个名字来自于销售分布曲线的视觉图形：少数畅销品形成陡峭的垂直"头部"，而大量商品每年只售出几份，形成一条低矮且几乎无尽的"长尾"。但尾部的面积和头部一样大。有了这个洞察，聚合平台就有了很大动力去鼓励用户点击冷门商品。他们发明了推荐引擎和其他算法来引导注意力到长尾中的稀有创作。甚至像谷歌、必应、百度这样的搜索引擎公司也发现，推荐冷门内容符合他们的利益，因为他们也可以在长尾中销售广告。结果就是最冷门的变得不那么冷门了。

如果你住在地球上任何一个2百万小镇中的一个，你可能是镇上唯一一个痴迷死亡金属音乐的人，或者是唯一一个被耳语声撩动的人，或者是唯一一个想要左手钓鱼竿的人。在互联网出现之前，你永远无法满足这种渴望。你会孤独地沉浸在自己的爱好中。但现在，满足感只需一次点击就能获得。无论你作为创作者的兴趣是什么，你的1,000名真正粉丝距离你只有一次点击的距离。据我所知，在互联网上没有任何东西——没有任何产品、想法或欲望——是没有粉丝群的。每一个被制造出来的东西，或者被想到的事情，至少能引起百万分之一的人的兴趣——这是一个很低的门槛。然而，即使只有百万分之一的人感兴趣，那也潜在地意味着地球上有7,000人。这意味着任何百万分之一的吸引力都能找到1,000名真正的粉丝。诀窍是如何实际地找到这些粉丝，或者更准确地说，是让他们找到你。

现在关键的是：大公司、中间商、商业制作者都装备不足，也不适合与这一千名真正的粉丝建立联系。从制度上来说，他们无法找到并服务于小众受众和消费者。这意味着长尾市场对你这样的创作者来说是完全开放的。你将独享你的百万分之一真正粉丝。而且连接的工具也在不断改进，包括最近社交媒体的创新。围绕一个创作者聚集1,000名真正的粉丝，以及让他们保持亲近，从未如此容易过。

众筹是服务于真正粉丝创作者的众多创新之一。让你的粉丝为他们的下一个产品提供资金是很天才的做法。这是一个双赢的局面。全球大约有2,000个不同的众筹平台，许多都专注于特定领域：为科学实验、乐队或纪录片筹集资金。除了专业领域外，每个平台都有自己的要求和不同的融资模式。有些平台要求"全额或零"的筹资目标，有些允许部分筹资，有些为已完成的项目筹集资金，有些像Patreon这样的平台则资助持续性项目。Patreon支持者可能会资助月刊、视频系列或艺术家的薪资。最著名和最大的众筹平台是Kickstarter，它已经为超过100,000个项目筹集了25亿美元。一个成功的Kickstarter项目的平均支持者数量是241人——远少于一千人。这意味着如果你有1,000名真正的粉丝，你就可以开展众筹活动，因为根据定义，一个真正的粉丝会成为Kickstarter的资助者。（尽管你的活动是否成功取决于你对粉丝的要求）。

事实是，培养一千名真正的粉丝很耗时，有时会让人紧张，而且并不适合所有人。如果做得好（为什么不好好做呢？），它可能会变成另一份全职工作。在最好的情况下，它将是一项耗时且具有挑战性的兼职任务，需要持续的技能。有许多创作者不想与粉丝打交道，老实说也不应该这样做。他们应该只专注于绘画、缝纫或制作音乐，并雇佣其他人来处理他们的超级粉丝。如果你就是这样，并且增加了一个处理粉丝关系的人，这个助手会改变你的公式，增加你需要的粉丝数量，但这可能是最好的组合。如果你走到这一步，那为什么不把处理粉丝的工作"外包"给中间人——唱片公司、制片厂、出版商和零售商呢？如果他们为你工作还行，但要记住，在大多数情况下，他们可能会比你做得更糟。

1,000名真正粉丝的数学计算并不是非此即彼的选择。你不必为了选择这条路而排除其他路。包括我在内的许多创作者，会在使用主流中介的同时，也与超级粉丝保持直接联系。我曾与几家纽约大出版商合作出版。我也自行出版过。我还使用过Kickstarter向我的真正粉丝出版作品。我根据内容和目标选择每种形式。但在每种情况下，培养我的真正粉丝都丰富了我选择的路径。

要点是：1,000名真正的粉丝是除成名之外的另一条成功之路。与其试图达到白金畅销书、票房大片和名人地位这些狭窄且难以企及的顶峰，你可以追求与一千名真正粉丝的直接联系。在这个过程中，无论你最终实际获得多少粉丝，你都不会被虚幻的追捧包围，而是被真诚的欣赏环绕。这是一个更理性的追求目标。而且你更有可能真正达到这个目标。