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    Technology

    AI炼金术

    关注 AI 带来的本质变化和商业机会,徐文浩与任鑫分享自己的阅读 & 自己的洞察

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    Copyright: © 徐文浩,任鑫@喜马拉雅FM

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    Latest Episodes:
    生鲜的入口变成冰箱、女装的入口变成衣橱? Apr 16, 2023
    Show notes

    AI究竟会带来什么样的改变?


    徐文浩看到的第一个可能性,是原本我们已经习惯的了各种假设会发生变化。拍照、识图,然后根据常识推理出你需要买些什么食材。那么生鲜电商的第一入口为什么不能是冰箱呢?


    任鑫则重点关注到了 Character.ai 这家目前很红的AI陪聊公司。个人助理的终极形态,到底是电影Her里的情感陪伴,还是钢铁侠里谦卑的助手Jarvis。但至少目前,Character.ai 的数据很棒。人的情感需求在AI时代也许会通过另一种方式满足。


    而随着AI能力的逐步发掘,任鑫觉得,通过“乌鸦”和“鹦鹉”对比喻,来区分ChatGPT和之前AI的不同之处是非常合适的。而到底更像是“乌鸦”还是“鹦鹉”,应该也是评价其他家的聊天机器人的合适标准。


    回顾历史,似乎每一次AI浪潮,都是“大力出奇迹”的胜利。也许每次当我们人类傲慢得以为我们可以找到一些人类智能的特殊之处,都只是拖慢了实际智能的发展?


    完整版文章:https://mp.weixin.qq.com/s/buGE2a1xzz5Sss7F-l1GaA

    加入任鑫和徐文浩的群聊:https://public.zsxq.com/groups/51112125811454.html



    AI 时代的最后一公里,“外骨骼装甲”插件 Apr 11, 2023
    Show notes

    天天工业革命,夜夜文艺复兴。

    每天都有新东西,每天都是新机会。

    要做什么产品,从哪里切入,怎么定位?


    可以考虑 Copilot 视角,做原有产品的插件入手。


    从做“外骨骼装甲“的插件入手:世界变化太快,从零开始做产品风险很高,可以做一个传统产品(比如 Chrome,比如 Google Sheet)的插件,在现有平台提供最后一公里的外骨骼装甲,更容易存活下来,失败了损失也更可控。


    Copilot 视角:开发 AI 应用的起点,可以不是科技,也不是具体的功能,而应该是“可以给哪个岗位提供小助理(copilot)”。这不仅会让我们聚焦到更具体的 JTBD,而且能让我们把自己定位成辅助角色。可能性更多,压力更小。


    OpenAI想要关了CodeX,但是有一群人反对:大家基于 CodeX 在研究什么呢?Cyborg。我们先是把 AI 当先知(Oracle),提出问题等待回答;然后把 AI 当精灵,给祂任务,祂来完成完成;最后把 AI 当代理人,告诉他目标,他来想办法做到。第三步离我们有多远呢?可以去 Cyborg 主题去看看。


    Github 的 Copilot 视角:前 Github CEO 分享了 Copilot 产品的来龙去脉。GPT 给出的代码建议大部分还不靠谱的时候,如何定位才能包装出一个靠谱的产品


    完整版:https://mp.weixin.qq.com/s/rk0nIgIgx1NY-CWi_hjXnQ

    加入任鑫和徐文浩的群聊:https://public.zsxq.com/groups/51112125811454.html


    对AI和模型要多了解才能在AI应用层创业,任鑫十问徐文浩 Mar 27, 2023
    Show notes

    AI在商业应用的机会点在哪?本期是两位老同学之间的问答,任鑫问徐文浩。


    欢迎给我们留言,和我们一起多聊聊你对AGI时代的思考和展望。

    完整文章:https://mp.weixin.qq.com/s/ILgQkMuT_x85266pZrAkVA


    任鑫问徐文浩:

    09:09 我现在如果要在应用层创业,需要对 AI 和模型有多少了解?

    13:10 如何理解现在 LLM 的能力?

    23:22 用哪些维度来评估一个场景是否适合应用 AI 改造?

    32:16 拿到 LLM 之后要做些什么事情来让它为我所用呢?

    36:55 如何做一个斯多葛哲学机器人?

    46:26 私有化部署,多长时间可以做出来等效 GPT-3.5 的模型?

    45:30 用 GPT 的接口,做自己的应用,如何沉淀自己的竞争优势呢?

    49:37 如果你现在要考虑创业,只能做应用层,你会做什么?

    57:56 如果你现在要考虑创业,只能做中间层,你会做什么?

    01:02:09 1 年以后的整个 AI 相关商业生态会是什么样?

    徐文浩问任鑫

    01:06:29 为什么有紧迫感,要在4 月份下场干活去抓住AI的机会?

    01:09:30 AI的中间层有什么机会?

    01:21:59 回答听友提问


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    对比上一轮AI创业热潮,徐文浩六问任鑫 Mar 19, 2023
    Show notes

    对比两轮AI创业热潮,亲历者会如何看待?本期是两位老同学之间的问答,徐文浩问任鑫。


    欢迎给我们留言,和我们一起多聊聊你对AGI时代的思考和展望。

    完整文章:https://mp.weixin.qq.com/s/svJwCBhAdzCDEuTaCDmpGA


    徐文浩问任鑫:

    01:49如果今天,再给你一笔融资做一个Get这样的产品,你还会做么?

    09:28这一轮AI的应用层,你觉得哪个维度和指标最重要?

    17:49移动互联网时代有船票的说法,这一轮AI,大公司还需要争船票吗?

    35:53这一轮AI,你觉得还需要等几年,才会有真的AI时代产品出现?

    43:13 真的赚钱的反而是上一个时代的产品,你觉得这一轮AI会出现这种情况吗?

    46:26 互联网下半场开始出现小而美超级个体这样的团队,这种趋势会发生变化吗

    51:25 回答听友提问


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    泡沫和遗产:如何看待 ChatGPT 发布 API 后的AI领域 Mar 18, 2023
    Show notes

    OpenAI发布了ChatGPT的API,整个领域的泡沫仍然丰富。当然,我们都相信这是啤酒泡沫而不是肥皂泡沫,在泡沫消散之后,仍然会留下丰厚醇香的遗产。


    欢迎给我们留言,和我们一起多聊聊你对AGI时代的思考和展望。

    完整文章:https://mp.weixin.qq.com/s/GRxIh3H1gwEHp37QW9taUQ


    内容概览:

    04:10 AGI会对“工作”和“职业”带来的冲击

    在徐文浩的观察里,专家和新人都已经开始习惯于把AI当成工具用了起来。但是跨过了新人门槛,有了几年工作经验的“中级”知识工作者,反而是不太适应,乃至于有些还有抵触情绪。很长一段时间,这些人的工作是最受冲击的。而刚刚毕业的新人,如果能够快速上手各类AI工具,反而会成为“AI原生世界”里的一代工作者。


    08:02把 ChatGPT 当做有智慧的 UI

    任鑫聊了它使用AI的体会,他给了几个他自己使用AI的例子。当机器可以听懂人话、常识推理和自然表达之后。问题已经不在于要不要用,而只关乎于你怎么用了。比如这篇文章里的例子,就能实现我们对于文章里的“隐私信息”的打码。无论AI后面能够再有多少进步,即使再小,也至少会带来一场UI交互上的变革。


    24:56 大模型领域,开源会胜出么?

    我们来聊聊开源。最近Meta又开源了一个新的大模型,而Google也把他们的FLAN-UL模型也放出来了,比之前的FLAN-T5-XXL还要更好一些。不过据说评测下来Meta的模型效果不太好,Google的虽然比之前的更好了一些,但是和ChatGPT还是有差距。但是,我依然笃信会有好的开源的大模型。Stable Diffusion过去半年的进展以及Bloom这个开源大模型的产生都是最好的范例。也许不用太久,半年左右我们就能得到好用的开源大模型。


    28:56除了应用 AI,还有什么机会?

    回到现实世界的案例当中来,任鑫列了一下OpenAI投资的公司,以及AI各个层面的应用场景,值得你也拿去收藏一份。


    38:07 值得思考的一个建议:信息差的红利


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    GPT-4即将到来,新一代GPT意味着什么 Mar 05, 2023
    Show notes

    如果 OpenAI 的底层模型继续进化,思考一下,新机会在哪里,长期有价值的商业生态位又在哪里?


    欢迎给我们留言,和我们一起多聊聊你对AGI时代的思考和展望。

    完整文章:https://mp.weixin.qq.com/s/GO6zDkukoHeXQoubggzMdw


    内容概览:

    01:36 GPT-4可能要来了,这又意味着什么?

    徐文浩介绍了一下 OpenAI 即将推出的 GPT-4,主要关注在 32K 的上下文支持上。随着 AI “记忆力”的稳步提升,或许我们很快就能把一个人一生的对话都放进去。而在具体的商业场景中,更大的上下文支持,其实提供了不用 finetune 就可以让模型全面理解业务提供定制化服务的可能性。


    06:50 ChatGPT 是新的数据库和云

    任鑫把 ChatGPT 类比成历史上的数据库和云。基础设施的发展,让构建应用变得越来越简单,也让 IT 能力不再是核心竞争力。商业的竞争又回到了本质:洞察市场 & 设计生意。


    24:56 让ChatGPT写使用GPT的插件的体验

    徐文浩演示了一下,如何用 ChatGPT 写代码做出一个小插件,让 OpenAI 根据你输入的商品中文的描述,去重新取英文标题,描述卖点、建议销售的价格范围。如果重新给这篇文章取名字,应该叫“30 分钟学会编程,开掉公司一半人”。


    41:25 ChatGPT 如何改变商业

    任鑫介绍了麦肯锡的一个框架,它将人类经济行为分为三类:生产、交易和互动。其实本质上从营销人编写营销文案到律师提供法律建议,都算做互动。这个领域最近两年会受到 AI 巨大的冲击。


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    徐文浩:以ChatGPT为例,大模型和应用层有什么新机会 Mar 02, 2023
    Show notes

    最近和墨问西东的朋友聊了聊,以ChatGPT为例,探讨了大模型和应用层面的机会。


    内容概览

    03:06 ChatGPT为什么让人兴奋

    37:12 别天花乱坠,到底有什么局限性

    40:37 为什么推荐程序员都要试试Github Copilot


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    任鑫:亲测有用的 6 个 ChatGPT 用法、技巧和工具 Mar 01, 2023
    Show notes

    主要和大家分享 3 件事儿,希望对你有用。

    首先,介绍 2 个我自己使用 ChatGPT 的场景,在“打开思路”和“写作私教”这两件事情上,我确实用上了 ChatGPT。


    其次,介绍 2 个亲测有效的提示词技巧(Prompt Engineering),主要就是给上下文和给例子,高质量的提问,才能得到高质量的回答。


    最后,给大家 2 类小工具,其一可以让我们不用学习、直接用别人现成的牛逼好用提示词,其二可以让我们用上实时网络数据(ChatGPT 数据过时)。


    内容概览

    01:48 ChatGPT对我有用的场景

    打开思路

    写作私教


    18:35 亲测有用的提示词技巧

    给更多上下文


    25:10 开箱即用的几个工具

    用别人现成的提示词

    搜索实时网络数据


    本期文章:

    https://mp.weixin.qq.com/s/tLYl9MIESJxwlSN19qVnLA


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    AI产业的“摇钱树”会在哪一层? Feb 28, 2023
    Show notes

    通用人工智能这个概念的有趣之处,就在于每天都会有新想法和新东西。说实话,很久没有遇到ChatGPT这样,玩了好久你也不会腻的东西了。大部分的新产品,玩个一两天就觉得无聊了;少量新产品,能够让你晚上两个礼拜。但是ChatGPT已经玩了2个多月了,但是每天都会有新的 Wow 的时候。


    围绕着ChatGPT,总会有一开始觉得很棒的新创意,但是因为技术门槛的大幅度降低,又很容易抄袭和被抄袭。每看到一篇新的论文,都是又兴奋,又觉得显而易见。


    在过去的两个月之后,身边也有不少投资人和创业者开始行动起来了。虽然大家并不知道终点是什么,但是知道这一次不参与一定会后悔。


    而这一期里,我们仍然会围绕着4篇内容,来聊聊我们对于新浪潮之下,机会会在哪里:


    欢迎给我们留言,和我们一起多聊聊你对AGI时代的思考和展望。

    完整文章:https://mp.weixin.qq.com/s/ib1teaUiUDl1jo6pRX5Svw


    内容概览:

    03:06 AI产业哪一层赚钱

    相信很多人很关心的一个问题是 AI产业哪一层能赚钱,任鑫在看了一圈,把现有的产业分成 硬件、云平台、标记、研究和应用之后觉得还是很难判断。特别是应用层,在大模型把应用门槛降到最低之后感觉就是一个血海。不知道你在这一点上怎么看。


    30:31 Toolformer又向AGI靠近一步

    而我在看到了Meta发表的这篇 Toolformer 的论文之后,更加相信我们离AGI越来越近了。通过大模型的语义理解能力,再去调用外部能够给到准确结果的API或者知识库,很多原本ChatGPT”表现不佳“的领域都可以被很好地解决。


    40:51 AI基建 vs AI应用

    选择做什么?大模型还是应用?还是存在一个中间层的选择?任鑫想要挖掘究竟整个产业未来会是怎么样的。除了大模型和ChatGPT之外,未来还会需要什么样的基础设施呢?在最显而易见的写作助手之外,应用层又需要那些东西?


    47:54 AGI下长大的新一代

    而最近常带娃儿的我,又有了一个新问题 —— 那就是未来的人会变成什么样呢?00后是移动互联网的原住民,他们习惯于手机输入大量资料,习惯于通过短视频获取信息和知识。当AGI渗透到生活的方方面面之后,10后甚至20后将来还要去背诵九九乘法表么?


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    ChatGPT 说:你丫就是个翻译官! Feb 19, 2023
    Show notes

    忽然一下子忙得连吃饭都没时间。


    感觉一夜之间,科技圈原地满血复活、重新噪了起来。和大厂朋友聊、和创业朋友聊、和 VC 朋友聊,忽然发现大家眼睛里又有了光彩,觉得非常感慨。其实,没有人能断言这一波浪潮是不是又一次泡沫,这些热情最后会不会都被扑灭在沙滩上。但大家都憋了太久了,这种蓬勃和希望的感觉,真的已经很久没看到了。为这个热闹,开心一下:)


    热闹之中,我们自己实验了越来越多的 AI 工具(包括ChatGPT),也讨论了好几次 AI 对我们的机会到底在哪里。过程中,不仅越来越显著感受到自己效率的提升、工作流的变化,更是切身感觉到——AI 来了之后,一切就再也回不到过去了。


    不用再问,AI 到底会不会取代人类的工作,而应该问到底替代哪些、替代多少。大部分白领工作中的具体任务,会被 AI 一口一口吃掉,这时可以像工业时代的日本武士一样拒绝现实,也可以马上放下“我执”开始学习如何和 AI 高效协作。把自己当做科技的受害者,只会看到时代远去的背影——因为它根本不在乎我们怎么想;把自己当做时代的冒险家,却很可能会发现,自己手上已经被赋予了人类历史上最强大的武器。


    下面是这周的 4 篇文章相关的讨论,两篇来自徐文浩,两篇来自我(任鑫)。信息密度有点大,建议去公众号收藏、关注、转发、边读边听我们的延展讨论:)

    文章:https://mp.weixin.qq.com/s/NDDBCJz_CIVKUIy8onk28A


    内容概览

    08:43 AI 时代的知识工作者 = 工业时代的日本武士

    之前所有人都觉得,人工智能会先替代体力劳动者。但万万没想到,办公室里的白领(文案、美工、码农……)比生产线上工人更早感受到了凉意。这个情况有点像工业时代的日本,其实最受冲击的不是底层民众,而是社会中上层的武士阶级。经济状况恶化和自我身份认同双重冲击下,武士们有些选择反抗和抵制,有些选择适应和转型,不同的选择造就了后续不同的人生。


    21:57AI会替代程序猿的工作么?问题错误!应该问替代哪些,替代多少?

    还在抽象思考“我的工作会不会被 AI 替代”的程序员们,更应该做的事情是梳理一下“我每天到底在做什么”和尝试试用一下Copilot。很多我们引以为傲的“知识工作”,不过是“人肉翻译器”罢了,比如听懂业务方需求“说给”机器听,这里面没有任何 AI 不能替代的地方。而当 AI 能够以 100 倍效率承担这个翻译工作后,我们对待“重构系统”的态度、我们用来做事的组织和方法,都会变得完全不一样。


    41:18解绑:AI 吃掉的是任务,不是工作

    ChatGPT 要求所有的知识劳动者做一次个体的数字化转型。个体需要开始解绑自己的“工作”,拆解成不同的“任务”,对应不同的“技能”,然后在不同技能上使用不同的 AI 来替换或支持,重新设计工作流,达到强化自己的效果。这是最坏的时代,因为必然有大量的就业岗位消失;这也是最好的时代,因为对用好 AI 的少数人来说,“组团队”只需要过去 10% 的资本量。


    55:33提示词工程师,给AI配个产品经理?

    如果你和程序员表达完需求之后,发现做出来的不是你想要的,不一定是这个程序员水平不够,也可能是你没表达清楚需求。同样,你和 ChatGPT 表达需求之后,它的回应和你期待不一致,也不一定是它的问题,可能是我们还没有掌握和它正确沟通的方法。


    全平台关注:人工智障进化论

    文章:公众号、视频号

    https://mp.weixin.qq.com/s/NDDBCJz_CIVKUIy8onk28A

    小宇宙、喜马拉雅、抖音、B站:AI炼金术



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