Miyagi Labs：AI让YouTube变互动课程，打造教育界Shopify
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7-6原野: 我最近刷到一个概念，简直是把我惊呆了！它说啊，未来的在线学习，可能跟我们现在这种，光是看视频就完事儿了的模式，完全不一样了。你想象一下，你正看到视频里最精彩、最烧脑的地方，‘啪’一下，它自己停了！然后蹦出来一个问题，逼着你思考。要是你脑子卡壳了，AI还能给你个小提示。这听起来是不是像黑客帝国里的场景？结果人家真有公司在捣鼓这事儿了！
晓曼: 没错没错，你这简直就是把Miyagi Labs的未来蓝图给剧透了！而且，你知道他们两位创始人是从哪儿来的吗？MIT！响当当的麻省理工！结果人家两位大佬都异口同声地说，他们这辈子学到最多东西的地方，居然是YouTube！你说这逗不逗？
原野: 不是吧？MIT的学霸，顶级学府出来的，结果说YouTube才是他们的“真爱”学习平台？这简直是颠覆我三观啊！YouTube到底在他们学习生涯里扮演了什么角色，能让他们有这种“背叛”母校的宣言？
晓曼: 是啊，就拿Tyrone来说吧，他那国际象棋的本事，可不是在MIT的图书馆里学的，而是在YouTube上，跟着各种免费大神视频一点点磨出来的。你想想，YouTube上那教学视频，简直是海量，免费又优质，学得是爽歪歪！可问题也来了，视频看完了，你得自己满世界找练习题、找资料去巩固，这中间就断档了，效率特别低。而Guang呢，他更绝，在MIT念书那会儿，就专门研究YouTube在教育里的作用。他自己也啥都爱在YouTube上学，从高深的学术知识到生活小妙招，都离不开它。但他也发现了，YouTube就是个大杂烩，娱乐和学习内容混在一起，一不小心就点到个猫咪视频，学习的心情全没了，根本没法专注，更别提系统性了。
原野: 我算是明白了。合着他们俩都是亲身体验过YouTube的“甜蜜”与“烦恼”。一个是被配套练习和指导卡住了脖子，另一个是被那五花八门的内容搅得心神不宁。那他们是怎么把这些“痛点”，硬生生提炼成Miyagi Labs这个产品的核心理念的呢？这脑回路真是清奇！
晓曼: 他们就是想把YouTube教育里最缺的那两块短板给补上：互动性和系统性。他们觉得啊，YouTube就像一个超级大的知识宝库，可大多数人呢，就只能在门口溜达溜达，根本没有一把能真正打开宝库大门的钥匙，去把里面的财富挖出来。Miyagi Labs要做的，就是用AI来铸造这把“金钥匙”。
原野: 哇，所以他们不光看到了金山银山，还发现了那把被遗忘的“金钥匙”！那他们具体是怎么把这个美好的愿景，变成一个实实在在的产品呢？我听说他们把Miyagi Labs叫做“教育界的Shopify”，这个比喻简直是神来之笔啊，能给我们好好掰扯掰扯吗？
晓曼: 这个比喻简直是点睛之笔！你想想Shopify是干嘛的？它就是让那些想开网店的人，哪怕你是个技术小白，不懂编程，不懂建站，也能轻轻松松拥有自己的线上小店。Miyagi Labs呢，就是想给教育内容创作者做同样的事儿。现在YouTube上，多的是才华横溢的知识分享者，他们的视频质量高得没话说，可变现方式却特别单一，基本就靠广告那点钱。Miyagi Labs就是给他们提供一套“傻瓜式”工具，让他们能把自己的优质视频内容，一键变成一个可以卖钱的、带互动功能的课程。这等于直接给创作者开辟了一条全新的“致富之路”，也一下子把一个巨大无比、还没被充分开发的教育市场给点燃了！
原野: 听起来确实是Shopify的赋能模式，把个体创作者的能量都激发出来了。那从我们这些学习者的角度看呢？在Miyagi Labs上学习，体验会有什么不一样？还有，你们家的AI导师Lexi，跟市面上那些五花八门的AI聊天机器人，到底有什么“独门秘籍”？
晓曼: 最大的“独门秘籍”就是它拥有“无缝的上下文感知能力”！现在很多AI工具，你学着学着遇到问题，还得跳出当前页面，跑到另一个窗口去跟AI对话，那感觉就像突然被拉出戏一样。但Lexi不一样，它是直接“长”在课程里的！你视频看到某个知识点，心里一犯嘀咕，直接就在那儿提问，Lexi能瞬间明白你问的是视频的哪一部分，然后给你个精准到位的回答。这种体验就像程序员用的AI编程工具Cursor，写代码的时候AI就在你身边，无缝给你提供帮助，一旦用过，你就会感觉“回不去了”！我们追求的，就是这种极致丝滑的学习体验。
原野: 听起来确实太有吸引力了，把AI这样润物细无声地融合到学习流程里。那从技术层面来说，你们是怎么把一段平平无奇的YouTube视频，给它“施魔法”，变成一个能互动、能答疑的课程的？这背后都藏着哪些AI黑科技啊？
晓曼: 目前呢，我们主要靠的是视频的“文字稿”。整个流程是这样的：我们先把视频的文字稿扒下来，然后呢，就得“劳驾”我们的大语言模型（LLM）了，让它对这些文本进行一番“精雕细琢”，智能地切分成一个个独立的知识点。接着，再让LLM针对每个知识点，生成一些引导性的问题，并且把这些问题，精确地匹配到视频原来的时间戳上。这样一来，当视频播放到那个时间点，问题就会像个小精灵一样自动弹出来。未来我们还打算让AI学会“看图说话”，加入图像处理能力，让它也能理解视频里的图表和各种视觉元素。
原野: 听起来这工程量可不小啊，尤其是要保证问题和视频内容严丝合缝地匹配上，这得下多大功夫！那从学习者的角度，你们是怎么判断一个学生在Miyagi Labs上是真的“开窍了”，或者说，你们如何定义“学生的成功”呢？
晓曼: 这个问题问得太好了！我们可不追求让学生“发挥百分之百的潜力”，因为那不现实，太“鸡血”了。我们更看重一个特别务实的指标，我们管它叫“学到的东西的差值”。啥意思呢？就是说，一个学生刚来的时候，对某个知识点的理解是60分，通过我们的课程，他离开的时候能达到80分，那这20分的提升，就是我们定义的成功！我们主要通过用户的参与度、他们能不能坚持学下去，以及最终能不能完整学完课程并真正理解核心知识，来衡量这个效果。
原野: 用“提升的差值”来定义成功，这个想法真是既聪明又落地。不过话说回来，学习这事儿，主动性可是个大头。你们的产品是更偏向于服务那些自驱力特别强的学霸，还是也希望能拉一把那些“拖延症晚期”的普通学习者呢？
晓曼: 初期我们确实会把重心放在那些学习动机特别强的用户身上，因为他们最能感受到我们产品带来的效率提升，简直是如鱼得水。但从长远来看，我们当然希望能够服务更广泛的人群。一种方式呢，就是通过外部“推力”，比如跟企业合作，给员工提供培训课程，这时候学习的动力就来自于工作要求，想不学都难。另一种方式嘛，就是向Duolingo（多邻国）那种微激励机制学习，通过一些游戏化的设计，让学习变得更有趣，让用户玩着玩着就把知识给学了，大大提升他们的参与感和持续性。
原野: 明白了，先从高动机用户切入，再慢慢“曲线救国”拓展受众。那从内容创作者的角度看呢？你们怎么说服他们来跟你们合作？毕竟他们才是整个生态的源头活水啊！
晓曼: 对创作者来说，最大的吸引力在于我们帮他们实现了一直想做却很难做到的事——真正地“教”学生，而不是仅仅是发布视频。很多创作者骨子里就对教学充满热情，我们提供的工具能让他们轻轻松松地把自己的知识宝藏打包成高质量的课程，而且获得的收入远超广告费，这可不是小数目。我们做的很多事情，其实就是Paul Graham说的“做那些无法规模化的事”，比如早期我们会亲自上门，手把手地帮创作者把他们的第一个课程搭建好，让他们亲眼看到效果，这比说什么都管用。
原野: 听起来你们不光是在做产品，更像是在搭建一个社区，培育一个生态。聊了这么多，我感觉AI在教育领域的应用，潜力真的可以用“深不可测”来形容。站在今天这个时间点，你们对AI驱动的教育未来，最让你们兴奋的是什么？
晓曼: 最最让我们兴奋的，是AI带来的“教育民主化”！过去，优质的教育资源那可是金贵的很，稀缺得不得了。但AI有潜力彻底打破这个壁垒。你想象一下，一个在发展中国家的学生，通过Miyagi Labs这样的平台，能够以极低的成本，学到全世界最顶尖内容创作者的课程，而且还能获得媲美一对一私教的个性化辅导。AI就像一个可以被无限复制的、不知疲倦的私人导师，它能把最好的教学方法普及到世界的每一个角落，让知识不再是少数人的特权！
原野: 这个愿景确实非常鼓舞人心！AI让高质量的教育资源变得普惠，这可能真是它带给社会最深远、最温暖的影响之一。非常感谢今天的分享，让我们看到了一个由AI驱动的、全新的学习图景，感觉未来可期啊！
晓曼: 谢谢。我们坚信，科技的力量正在将学习从一种被动的“填鸭式灌输”，转变为一场主动的“探索之旅”。我们希望做的，就是为每一位内容创作者赋能，让他们能轻松打造自己的互动课程，就像Shopify让每个商家都能开创自己的品牌一样，最终让每个学习者都能成为自己学习旅程的设计师，去自由绘制自己的知识地图！