上周红杉资本在《生成式 AI 的第二幕》中指出：目前生成式 AI 应用的最大问题，是需要证明自身的价值，因为目前以 AI 为先的应用明显用户留存率不够。
相关数据如下：
头部的移动类应用，一些最好的消费级公司，第一个月的用户留存率能达到 60%-65% 的 DAU/MAU，甚至 WhatsApp 达到了 85%。
但生成式 AI 应用的用户留存率，中位值只有 14%（Character 和“AI 陪伴”类别是例外，他们比较高）。
红杉资本由此指出：“这意味着，用户还没有在生成式 AI 产品中找到足够价值，能够让他们每天都使用。因此如果开发者想要建立起持久的业务，就需要解决用户留存问题。”
红杉资本还指出：目前的生成式 AI 市场正从第一幕过渡到第二幕，也就是从由基础模型驱动，过渡到真正地由市场驱动，后者将会是从客户出发的、并能够解决人类问题的。
这不禁让我想起了我不记得是在哪里看到过的一则新闻。大意是讲：一个北美的小孩在一次编程大赛中做了一个应用并获得了大奖。
这个获奖的应用其实非常简单，就是支持用户扫描自己冰箱里的生鲜食品，然后，应用会快速地按照食品即将过期的时间顺序排列出这些食品。
由于我长期在家办公，并且我自己做饭，加上我很喜欢囤货，所以我家的冰箱就是一个生鲜食品过期的重灾区。也因为此，我对这个创意过目不忘。
有意思的是，昨日我发现：全球好几家创业公司已经推出与食品相关的 AI 应用，甚至已经出现了完全就以 AI 为先的食品创业公司。它们的投资方包括了大名鼎鼎的美国加速器和投资机构，如 Accel、YC、Khosla Ventures 以及 Index Ventures。
这些创业公司都具有以下特点：
1，都和生鲜食品有关（这意味着高频和用户黏性）
2，都是消费级应用，涉及了一个很大规模的人群。（这意味着市场规模）
3，都和健康或者健身有关。想想看，如果你吃了过期的生鲜食品？（这意味着用户痛点）
看起来，AI 在食品和健康方面是一个很好的工具。……
本文剩余内容的主要摘要如下
目前美国用 AI 来进化食品与健康类赛道的创业公司都有哪些？他们是怎么做的？如何呈现编辑界面？如果呈现更具黏性的工作流程？如何呈现多模态？
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