用户体验
回溯设计史，AI/XR 的未来藏在这个知识点里
下一个时代的用户界面会是什么样子的？这是一个很有趣的问题。上周和朋友谈及 GPT4o、Vision Pro 这些指向未来的 AI 和 XR 技术时，我们忍不住针对这个问题进行了深入的讨论。GPT4o 对于环境的强大感知能力和算力支持下的「情绪价值」输出，让电影《Her》当中的人工智能似乎触手可及。而 Vision Pro 由于它自身的特质，物理环境下的真实物品、事物和数字界面可以发生关系，从而极大地拓展了交互和体验的维度。相反《头号玩家》中所描绘的虚拟世界体验，则可能是 Vision Pro 这类头戴显示器相对更容
B 端设计指南：9000字深度聊聊AI如何结合B端产品
AI，这是一个在过去两年被反复提起的一个词，我们由最初的满怀期待到现在听到 AI 就焦虑，感觉自己很快会被淘汰。而时间的推移，你会发现很多人都在去讨论：“AI 能取代设计师吗？AI 能取代程序员吗？”最初我们都在期望 AI 帮我们解决洗衣做饭等问题的时候，没想到我们的饭碗没了。两年的时间过去，AI 在不断的颠覆迭代，对我们设计流程会造成哪些影响？对我们 B 端设计又会有哪些机会？今天我们就由浅入深的聊聊 AI。
一、AI 产品的解析
我们想要理解 AI 产品，首先必须得了解其对应的流程以及产品的类型.
目前 AI
微信读书如何用AI提升用户体验？来看这4个案例分析
AI 很火，大模型很火，但是国内没有任何一家 AI 公司赚钱，文心一言从上线到现在据说营收不超过 50 万美元。各家都在想着怎么使用 AI 能力造出新产品，但是在移动互联网时代用户的需求已经被挖掘的差不多了，现在鲜少能有令用户 wow 一声的产品出现。作者觉得现在更应该做的是：使用 AI 这种新能力。以体验更好的方式解决用户的旧需求。
那么在不同的细分场景中，AI 能力是如何对用户的旧需求进行体验重造的呢？下文就以微信读书为例，来进行详细的分析。
微信读书 APP 前几天上线了 AI 问书相关的功能，作者使用下来感
4400字干货！如何做好生成式 AI 设计的体验设计？
编者按：虽然这是一篇大概 1 年前的旧文，但是 AI 在用户体验层面的发展并没有如同我们预期一样发生快速的、根本性的发展，所以这篇来自 Tony Jin 的文章，价值还在提升。值得一提是，Tony Jin 供职于 Google Assistant 团队，在用户体验、语音交互、AI 领域有足够深入的了解和经验。现如今，有关生成 AI 的新闻到处都是。用户谈论 ChatGPT 如何在创纪录的 5 天内达到 100 万用户，高盛如何预测 AI 将影响 3 亿个工作岗位，以及新版必应的 "失控"......
抛开所有的热搜
4300字干货！如何使用AI发挥用户体验的最大价值？
“ 技术的发展使得 AI 能从多模态的信息中越来越精确地洞察用户行为，这给用户体验设计带来了更多的可能性，作为一名 AI 时代的用户体验设计师，如何利用 AI 发挥用户体验的最大价值，是我们需要探讨的一个重要课题。”一、AI在设计领域的应用现状
随着人工智能技术的飞速进步，我们见证了 ChatGPT、midjourney 这样的大型模型和图像生成工具的崛起，它们极大地提升了设计师的工作效率，使得设计师们能够更高效地实现创意，并且为视觉创作提供了前所未有的可能性。在设计领域，AI 有着非常显著和直观的应用价值，它主要
大厂实战案例！京东物流AI问答助手体验设计完整复盘
随着技术的不断成熟，AI 越来越多的被运用到各种项目中。AI 在项目中主要有两大作用，一是作为技术支撑，在产品实现功能时借助 AI 技术提供预测数据、推荐数据，从而帮助企业预测/预警风险发生，提前实现调度工作，减少重复劳动，帮助企业实现降本增收。另一个则是用户通过键盘或者语音输入，对系统发出指令，AI 通过对语言识别去回答用户问题，这类主要用于客服或者知识问答，利用 AI 技术减少人工成本，减少重复劳动力，同时能将知识类文档进行收口，形成企业知识库。本文主要围绕设计师如何利用 AI 技术赋能物流行业。一、人机对话发
腾讯高手出品！如何用 AIGC 快速完成设计用研探索？
一、前言
在日新月异的互联网背景下，为了打造完整统一的设计体验和适应快速迭代的设计流程，设计师们需要不断向全栈化的体验设计师转变。随着身份的急速转变，纯交互出身或视觉出身的同学便会产生一些专业领域之外的疑问。交互同学可能会对视觉样式或动效效果等问题产生疑惑，而视觉同学则可能会对使用流程、信息架构等感到困惑。甚者，具有更高要求的设计师还需要深入探索产品的功能方向。
那么，当我们对产品或设计产生疑惑时，就需要一些调研手段去帮助验证设计的可行性，这时候便需要设计用研。
二、何为设计用研
聊到“用研”，大家可能会困惑：设计
AI绘画未来如何改进？来看斯坦福教授的预测！
编者按：这篇文章是来自斯坦福的年轻教授 Maneesh Agrawala，他本人既是斯坦福计算机专业的教授，也是斯坦福大学布朗媒体创新研究所的所长。他在去年 HAI 2022 秋季会议上发布了演讲「AI回路：演进中的人类」，而这篇文章正是演讲内容修订后的版本。对于 AIGC 当下存在的深层问题，AI 的逻辑以及未来可能的改进方式，给出了详尽的解读和预测。以下是正文：
最近我决定更新一下我的个人网站的图片资料：作为一名计算机专业的教授，我觉得现在制作一张高质量照片，最简单的方法，就是使用 DALL-E2 来生成。所以
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