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小小脑暴一下，用RTC和Chatgpt 4o能最先领跑在哪个场景呢？
声网：Clubhouse们推动的需求变革
3 10
明天18点波太金（周默）与AndyLiu老师直播：
1.OpenAI与Google I/O发布会
2.微软等大公司近况
3.北美算力租赁公司近况
4.数据中心与电力研究近况
5.Networking最新研究
1.OpenAI与Google I/O发布会
2.微软等大公司近况
3.北美算力租赁公司近况
4.数据中心与电力研究近况
5.Networking最新研究
明天18点AI直播预告
2 01
如果说过去5年是Data Infra拥抱云原生的5年，那未来5年就是拥抱LLM变革的5年。
Data Infra：大模型决战前夜
3 00
LLM时代的大公司就像贪吃蛇：
全世界最大的公司们就像贪吃蛇，一直在尝试，尝试在哪个领域可以应用LLM。
在思考怎么在自己的生态里，用LLM去聚拢更多的人才：可能是公有云代表的软件生态，可能是内容代表的创意生态，也可能是端侧代表的供应链生态。
每家公司都在努力认领一个超级入口作为LLM时代的船票。
他们是LLM这场马拉松开始时候的种子选手，也大概率可能是决赛圈选手。
全世界最大的公司们就像贪吃蛇，一直在尝试，尝试在哪个领域可以应用LLM。
在思考怎么在自己的生态里，用LLM去聚拢更多的人才：可能是公有云代表的软件生态，可能是内容代表的创意生态，也可能是端侧代表的供应链生态。
每家公司都在努力认领一个超级入口作为LLM时代的船票。
他们是LLM这场马拉松开始时候的种子选手，也大概率可能是决赛圈选手。
季度AI观察1Q24：贪吃蛇与俄罗斯方块
4 01
生成式广告讨论｜创业VS平台
创业公司观点：
1. 创业公司的方向：智能标签、智能混剪、风格化、文生图、效果分析
2. 相比文生图，文生视频目前没有解决方案
3. 不同行业的接受程度/对AI的要求非常不同
4. 广告主/平台为了配合AIGC都需要有能力提高
5. SEO/SEM也有生成式广告空间
6. 广告主客户的效果和热衷情况
平台方观点：
1. 平台欢迎生成式广告，但也会有监管
2. 生成式广告目前平均来看不能证明是更好的内容，但大力可以出奇迹
3. 平台有机会抽取成功广告的特征值做Best Practice，但会有非常多的场外因素
4. 越不成熟的电商生态/越长尾的广告主，越适合生成式广告
5. 平台有机会靠生成式广告吃一部分Agency份额
6. 相比生成式广告，平台/广告主能在千人千面进一步优化的效果可能更明显
创业公司观点：
1. 创业公司的方向：智能标签、智能混剪、风格化、文生图、效果分析
2. 相比文生图，文生视频目前没有解决方案
3. 不同行业的接受程度/对AI的要求非常不同
4. 广告主/平台为了配合AIGC都需要有能力提高
5. SEO/SEM也有生成式广告空间
6. 广告主客户的效果和热衷情况
平台方观点：
1. 平台欢迎生成式广告，但也会有监管
2. 生成式广告目前平均来看不能证明是更好的内容，但大力可以出奇迹
3. 平台有机会抽取成功广告的特征值做Best Practice，但会有非常多的场外因素
4. 越不成熟的电商生态/越长尾的广告主，越适合生成式广告
5. 平台有机会靠生成式广告吃一部分Agency份额
6. 相比生成式广告，平台/广告主能在千人千面进一步优化的效果可能更明显
EP03 生成式广告讨论纪要
4 01
AI时代的产品经理退回了古典产品经理
具备的能力也约等于“优秀的人”所具备的特性
爱探索爱学习保持好奇批判思考独立
具备的能力也约等于“优秀的人”所具备的特性
爱探索爱学习保持好奇批判思考独立
潘乱: AI时代的产品经理，不一定是年轻人（好的工具产品都是成年人造的），但一定是接受新事物特别快并且特别爱折腾动手能力很强的人，对技术、成本和市场都有理解的人。他们很难通过现有大厂这套分工体系培养出来，当然好的产品经理也不是培训出来的，“产品经理是一种经验的积累，需要不断的失败，在错误修正的过程中找到问题解决办法，才能锻炼出能力”。 这个时代的产品经理，可能是像用微信聊天记录做出数字克隆AI、还有哄哄模拟器的王登科，可能更像是20年前一个人写出Foxmail的张小龙，都是偏向复合型人才的独立开发者。他们能够搞明白所有问题，然后把东西快速地理出来。就像上一场讨论到的，所谓Back to the future，现在这一波对产品经理的需求，可能又回到了当年宝洁定义的产品经理的概念上。
7 01
【得算力者得天下☁️如何突破英伟达垄断】
天下大势分三块 英伟达占其二
试图讨论和回答的问题有：
1. 从PyTorch2展开谈CUDA壁垒
2. 现在已经看到AMD生态在追赶英伟达的趋势了吗？
3. 非NV卡在推理侧的应用
4. 非NV卡在Fine-tune侧的应用
5. 非NV卡在训练侧的应用
6. 怎么看待华为GPU芯片最近达到A100水平的新闻？
7. 如何看待L40对行业的影响
本期讨论会参与者：
- 李乐丁老师，北极光高级顾问，前百度云主任架构师。
- Eric老师，清醒异构首席架构师，有丰富的AMD落地训练/推理经验。
- 王健飞老师，NPU架构师，知乎@王健飞。
- 以及一位资深的一线ASIC厂商战略负责人。
天下大势分三块 英伟达占其二
试图讨论和回答的问题有：
1. 从PyTorch2展开谈CUDA壁垒
2. 现在已经看到AMD生态在追赶英伟达的趋势了吗？
3. 非NV卡在推理侧的应用
4. 非NV卡在Fine-tune侧的应用
5. 非NV卡在训练侧的应用
6. 怎么看待华为GPU芯片最近达到A100水平的新闻？
7. 如何看待L40对行业的影响
本期讨论会参与者：
- 李乐丁老师，北极光高级顾问，前百度云主任架构师。
- Eric老师，清醒异构首席架构师，有丰富的AMD落地训练/推理经验。
- 王健飞老师，NPU架构师，知乎@王健飞。
- 以及一位资深的一线ASIC厂商战略负责人。
EP09 如何突破英伟达垄断（万字长文）
1 01
【 到了颠覆AI客服的时候了吗？】
潘胜一老师，Shulex算法合伙人，专注出海LLM客服，服务安克、公牛等全球标杆客户
智权老师，探迹算法负责人，国内领先营销服一体化解决方案，在AI电销领域投入多年
以及一位来自头部互联网公司的资深客服产品负责人
主要内容：
1. LLM改变AI客服构建知识的过程
2. LLM客服的其他优势
3. LLM客服在Agent上的探索
4. 将LLM应用在电销上难度更大
5. 交付缩短同时还可以更加智慧
6. 模型选择
7. 客户眼中的LLM客服与落地仍然有预期差
详情请阅：
潘胜一老师，Shulex算法合伙人，专注出海LLM客服，服务安克、公牛等全球标杆客户
智权老师，探迹算法负责人，国内领先营销服一体化解决方案，在AI电销领域投入多年
以及一位来自头部互联网公司的资深客服产品负责人
主要内容：
1. LLM改变AI客服构建知识的过程
2. LLM客服的其他优势
3. LLM客服在Agent上的探索
4. 将LLM应用在电销上难度更大
5. 交付缩短同时还可以更加智慧
6. 模型选择
7. 客户眼中的LLM客服与落地仍然有预期差
详情请阅：
EP14 到了颠覆AI客服的时候了吗？
3 42
这是一个无比聪明的时代。因为在这次之前，有过很多反面教材。
你不能再靠指望大公司犯错，找到弯道超车的机会。
如果将AI产生的价值，以面向的人工智能群体来分：
最简单的是提升工作流中的一个环节：大多数利用Summary的AI产品都是这么做到的。
剩下来容易的事替换低门槛的工作：例如客服、审核、助理/实习生，这些会在2024年集中发生。
往后难的就是替换更高门槛的工作，这可能不是一两代模型迭代可以解决的。
#AI的神奇用法
你不能再靠指望大公司犯错，找到弯道超车的机会。
如果将AI产生的价值，以面向的人工智能群体来分：
最简单的是提升工作流中的一个环节：大多数利用Summary的AI产品都是这么做到的。
剩下来容易的事替换低门槛的工作：例如客服、审核、助理/实习生，这些会在2024年集中发生。
往后难的就是替换更高门槛的工作，这可能不是一两代模型迭代可以解决的。
#AI的神奇用法
大模型未来三年的十个假设
11 04