非凡挚友 | StudyX创始人Alex:重塑AI时代的知识学习与应用方式

01.嘉宾介绍

非凡挚友 | StudyX创始人Alex:重塑AI时代的知识学习与应用方式

02.快问快答

一、公司产品与介绍

Q: 能否请您首先简要介绍一下贵公司的背景、发展历程以及在AI领域的核心定位?

· StudyX于2022年注册于美国,我们Day 1就面向全球市场、专注于知识学习与应用这一垂直细分场景。

· 2023年开始生成式AI快速发展,我们将StudyX重塑为AI原生学习应用,致力于探索AI时代人类学习和应用知识的新范式。

· StudyX的定位是学习者的终身AI学习伙伴,我们致力于构建一种全新的学习方式——AI 以学习伙伴身份,提供更具参与感与游戏化的学习体验,激发学习者的学习动力,引导思考,陪伴成长。

Q: 贵公司目前主打的AI产品或解决方案是什么?它主要解决了行业中的哪些痛点,或者带来了哪些创新价值?

· 我们主打的AI产品是StudyX,早期聚焦于学生的高频且刚需的作业场景,现在正逐步拓展至笔记整理、知识管理、测验复习等更多学习场景。

· 我们正在建设一个AI赋能的、全球性的学习社区,我们重视学习者之间及学习者与AI学习伙伴之间的协同学习交流。

· 我们的核心能力来自于对学习者的深刻洞察以及构建AI原生产品的能力。

Q: 作为贵公司的创始人/核心领导者,在创立和发展企业的过程中,您的初心和愿景是什么?是什么驱动您在AI这条道路上持续深耕?

· 我有计算机专业背景,是一名连续创业者,过去十余年一直专注于学习领域的创业,始终对新技术的发展研究及应用实践充满热情。

· 我创建StudyX的初心是希望能和全球学习者一起,共同探索未来的学习方式。我坚信AI时代我们的学习方式将会发生巨大变革,也希望应用AI新技术来帮助我们人类更好地开发自身潜力。

二、AI技术前沿与企业策略

Q: 您认为目前生成式AI领域最具突破性的进展是什么?您的公司如何将这些前沿技术融入自身产品或服务中?

· 我认为是多模态能力和自主规划与执行任务能力。

· 我们利用AI的多模态能力,帮助学习者更高效地处理各种形式的学习资料,并为用户提供最合适的交互学习方式。

· 我们利用AI的自主规划与执行任务能力,为学习者自动生成个性化的学习计划和复习任务。

Q: 在当前AI技术高速迭代的背景下,您的公司如何平衡技术创新与商业落地?在资源配置和战略规划上有何侧重?

· 我们始终将用户价值放在第一位,我们时刻关注最新技术发展动态,但不盲目应用技术创新,而是务实关注每一项技术创新到底能不能给用户带来可显著感知、能商业化的新价值。

· 我们会将资源优先投入在“提升核心学习体验”的技术和功能上,比如解题准确率、AI笔记、完整学习循环等。

Q: 面对像Agentic AI这类新兴技术范式,您的公司是否已经开始布局或探索?您认为这些新范式将如何重塑未来的AI应用生态?

· 已开始探索Learning Agent(学习代理),能更智能地为学习者提供更个性化的学习内容与交互体验。

· 我认为Agentic AI将在以下方面重塑教育AI应用生态:

1. 真正个性化的学习路径:为每个学习者制定真正个性化的动态学习计划

2. 智能学习社区:促进学习者间的智能匹配和协同学习

3. 终身学习伙伴:从工具属性向学习伙伴关系的根本转变

三、全球化布局与市场拓展

Q:随着AI应用无界化,您的公司在AI产品或服务的全球化拓展中,遇到了哪些主要机遇与挑战?在不同国家或地区,市场策略有何差异?

· 主要机遇

1. AI技术降低了产品构建成本及本地化成本

2. 全球学习者对AI新技术的积极拥抱

· 主要挑战

1. 不同国家地区的教育体系和学习文化差异

2. 构建简单、好用、有趣的AI原生产品体验

· 市场策略的差异化是立体的,从运营、增长到商业化,我们都在探索本土化

Q:您认为中国AI企业在全球AI市场中扮演着怎样的角色?未来中国AI企业在全球化进程中,应如何进一步提升竞争力和影响力?

· 今天,中国AI企业在全球AI市场中已经是创新者、引领者的角色,特别是在应用层。

· 中国AI企业在全球化进程中,要具备全球化思维,主动构建海外品牌影响力,深耕本地用户与文化适配;要学会联合全球伙伴构建生态,而非孤军作战。

四、产业生态与未来展望

Q:在您看来,未来3−5年,生成式AI技术在哪些垂直行业将率先实现规模化应用和商业突破?您的公司将重点关注哪些领域?

· 未来3−5年,生成式AI技术在教育、内容创作、医疗健康等垂直行业将率先实现规模化应用和商业突破。

· StudyX将始终重点关注学习领域。

Q:作为AI领域的探索者和实践者,您对即将踏入AI行业的年轻人才有何建议?您认为他们需要具备哪些核心能力才能在全球AI浪潮中脱颖而出?

1. 深刻理解“人”的问题比懂AI更重要—AI是为人服务的工具,真正的需求理解是第一生产力。

2. 具备跨学科能力—不仅懂算法,也要懂产品、心理学、设计。

3. 持续学习能力和全球化视野。

文章来自于“非凡产研”,作者“100aiapps.cn”。

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