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王浩帆-Lovart
57关注1k被关注1夸夸
研究员@Lovart AI,开源@InstantX,创业碎碎念
王浩帆-Lovart
28天前

Yangyi.: 已经2025年了,牛逼的大模型公司没出来几个。 反而全是套壳的天下。 其实这个时代最FOMO的是投资人。 绝大多数投资人,自己都没怎么体验过AI产品,甚至在和一些AI项目聊的时候,都没去用过。 大部分人上来的第一句话就是:你们的壁垒是什么? 壁垒就是工程化,但他们看不懂工程化。 确实,大部分AI套壳公司都是草台班子,自己也没什么工程化,多数都是开源缝合,缝到用户输入的理解成本和操作成本降低,这事儿就能跑,毕竟以前的垃圾软件操作太复杂了,现在变简单就行。 但实际上,壁垒就是初期精细的工程化带来的数据资产滚动时间杠杆形成的无法逾越的鸿沟。 所以如果你想找一个很牛逼的项目,你更应该关注的是,对方是怎么沉淀结构化数据的,是怎么做ReACT的,在工程上有哪些细节,是光靠模型解决不了或者解决不好的。 这些细节才是项目与项目之间拉开巨大差距的地方。如果你不愿意承认这一点,那就相当于套壳公司的生死都依赖大模型本身了。 绝大部分垂直场景中,大模型只能做到40-50分,依靠早期工程化能干到60-70分,然后再依靠不断地数据优化+不断地工程强化干到80-90分。 这是时间的复利。但前提是你选对了标的。 找到一个牛逼的项目,市场规模足够大。最好还完成了早期验证。 你不需要看他们赚了多少钱,因为绝大部分刚刚开始的agent公司,都需要不断优化漏斗。早期会面临许多退款,这也是正常的,除非他们养一批人工团队去把数据捞回来。毕竟技术想提升可靠性是需要时间的。 在意的事情无非就是,有多少人会开启深度对话,这里的变体有多少。这是在测试用户的真实需求。 再一个就是,用户的付费意愿有多强,粘性最高的用户能在你这里处理多少事情。这能看出用户ARPU或者说初步LTV。 这就够了。剩下的,就是和时间做朋友。 今年大部分人FOMO,但明年很可能就不会了,毕竟投资人会遇到很多骗子,自己分别不清楚的骗子。 真刀真枪实干,和不产生多大价值的骗子,这中间的鸿沟,能比麦哲伦绕地球一圈还大。

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王浩帆-Lovart
1月前
早期
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王浩帆-Lovart
1月前
创业比研究弯弯绕绕,人比代码复杂。
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王浩帆-Lovart
2月前
1. 它能解决什么问题?
2. 这个问题是否是真实的需求?
3. 这个需求我们是否有能力做?
4. 我们是否能做的比大厂更好?
5. 统一模型能力外扩时,是否会被迅速吃掉?

训练模型前需要讨论的问题。
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王浩帆-Lovart
2月前
趁热打铁,我们在Lovart AI的团队在招聘优秀的算法和工程同学,base北京和上海均可,个人基本情况+代表作品,欢迎联系!

1. 图像算法研究员,在有限的资源(作为初创,我们没办法动辄上千张卡)和快速变化的外部环境(开源趋缓、4o类大一统模型的出现)下,如何去解决用户端真实的痛点问题,我们梳理了很多这样的任务,需要有主流开源模型/插件的训练经验,如果你想做的是真正创造用户侧价值的模型,欢迎加入我们,和我们一起探讨作为算法还有什么值得做,我本人是这块的负责人;

2. Agent算法研究员,研究多模态大语言模型在图像场景下处理复杂创作任务的效果,构建完整的内容创作链路,比如意图识别、知识检索、偏好对齐,需要熟悉常见的微调和对齐技术,对主流开源模型有一定经验;

我们也招聘优秀的海外产品、运营方向同学,也欢迎联系。
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王浩帆-Lovart
2月前
选择垂类赛道的一个好处之一在于,这块蛋糕在大厂眼里往往不够大,从而很难投入所有资源,这是田忌赛马的策略。
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王浩帆-Lovart
2月前
作为一个算法(非全栈)创业,需要至少哪几个岗位一起?全栈(早期前后端)、产品/运营/市场(综合型),还有什么?
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王浩帆-Lovart
2月前
产品的定位可以调整,但需要清楚当下定位是什么,给什么群体创造了什么新的价值。
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王浩帆-Lovart
2月前
奶头乐的成瘾性来自于频繁切换的正负向反馈吗
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王浩帆-Lovart
2月前
midjourney、remini、recraft、manus
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