即刻App年轻人的同好社区
下载
base 北美，客户是健康行业，和整个AI & Analytics 团队开会，百分之九十的人都在印度。 LLM开发付一大笔钱给麦肯锡做出POC，其他工作交给印度团队，这是目前对于大多数传统企业效率最高的解决方案。
1 00
和NPD相处后的几个感受
1. 深切体会到他人即地狱，因为总是被客体化
2. 「我不相信道德」，因为缺失同情心导致的道德感低下
3. 「我是个机器人」，作为人的美好他们也许永远体会不到
4. 更有边界感了，也许是好事
1. 深切体会到他人即地狱，因为总是被客体化
2. 「我不相信道德」，因为缺失同情心导致的道德感低下
3. 「我是个机器人」，作为人的美好他们也许永远体会不到
4. 更有边界感了，也许是好事
NPD不是真正意义上的“人”
1 10
和做 LLM Agent 的 Founder 聊了一下，目前普遍认识 Agent 还是在非常早期的状态。
1. 商业方面PMF都基本没有定下来，有钱的要么像是 R1 做 marketing，要么像是 Adept 和 MultiOn 做通用 agent 分发给用户，让用户自己去找一个合适的场景，可以做成 API 或者Co-Browsing 的形式。但对于早期 Startup 而言，能够选择一个合适的场景切入格外重要，因为并没有那么多钱可以烧。
2. Agent 在等一个「特斯拉时刻」的到来，驾驶是一个非常频繁且不可避免的场景。什么场景是大多数人每天都会做， 而现在可以通过 Agent 去实现的？找到了这个场景，就可以解决很多问题
3. 同时，现在 Agent 和用户的交互模式也并没有明确的最优解，Chat 可以是比较好的一种方式，但在某些场景中并不适用。通用模型的点击屏幕或者操控鼠标在长期来看又显得鸡肋。
1. 商业方面PMF都基本没有定下来，有钱的要么像是 R1 做 marketing，要么像是 Adept 和 MultiOn 做通用 agent 分发给用户，让用户自己去找一个合适的场景，可以做成 API 或者Co-Browsing 的形式。但对于早期 Startup 而言，能够选择一个合适的场景切入格外重要，因为并没有那么多钱可以烧。
2. Agent 在等一个「特斯拉时刻」的到来，驾驶是一个非常频繁且不可避免的场景。什么场景是大多数人每天都会做， 而现在可以通过 Agent 去实现的？找到了这个场景，就可以解决很多问题
3. 同时，现在 Agent 和用户的交互模式也并没有明确的最优解，Chat 可以是比较好的一种方式，但在某些场景中并不适用。通用模型的点击屏幕或者操控鼠标在长期来看又显得鸡肋。
2 20
Voayger出圈了，这个要比CES上的Rabbit R1的LAM靠谱多了
很期待多年后的迭代
很期待多年后的迭代
The next grand challenge for AI
0 00
最近在做电话内容的文本分析，一共有七十万个样本。
在用Pydantic定义LLM输出格式的时候，往往GPT3.5已经可以在pattern matching上做的很好。在需要reasoning的时候再考虑用GPT4。
毕竟4是真的贵…
在用Pydantic定义LLM输出格式的时候，往往GPT3.5已经可以在pattern matching上做的很好。在需要reasoning的时候再考虑用GPT4。
毕竟4是真的贵…
0 00
最近发现时间不够用的时候必须要想好优先级，按照优先级去做。不然会很后悔自己很多事情没做完。
为了更重要的事情可以做完，同时也要放弃一些自己想做却做不了的事情。
第一次有这种感觉，感觉以前的时间都好充裕，可能也有很多都浪费了
为了更重要的事情可以做完，同时也要放弃一些自己想做却做不了的事情。
第一次有这种感觉，感觉以前的时间都好充裕，可能也有很多都浪费了
0 00
Over the next week, OpenAI turned into some combination of "Succession" and "Silicon Valley."
0 00
