EP5 AI搞钱姿势五花八门：除了LLM，AI应用正在集中爆发

晨未阿未:😅不好意思 以为其中一位主播是嘉宾。。

归归-Anson

:我特意去回听了一下，那应该是一啸。一个儿化音深入骨髓的重庆人😂。

0xSaito

:收到🫡，我们会征求多方意见，并尝试改善，10-15秒可能太少了，我们会尝试在原时长上再缩短一些。

归归-Anson

:不知道你是问自身职能就转变到传统行业了还是说同样职能但从互联网转到了传统行业？ 对于前一种情况我恐怕没法给太多看法，不过很多涌入看起来很美好的例如咖啡馆、面包店、酒吧等行业的年轻人很多都后悔了，实际上这些行业工作强度高但收入并不高（当然凡事都有头部例外）。这类行业天花板也较低，如果你的心态上是安于自己的一亩三分地的，这不是问题，前提是自己当老板。 如果是后一种情况，我觉得很难说有什么好坏之分。以前大家可能会觉得去传统行业做互联网相关职能是走下坡路，但现在很多传统行业的新兴企业互联网程度是很高的，老牌企业也有不少因为二代掌门人的策略而焕发新生。这些新的创业者和创二代们本身就是互联网一代。实际上去到传统行业能让你更加贴近真实世界发生的业务，对于你认知和抽象这个世界是有帮助的。关键看你追求什么。如果是纯粹的技术热爱，那还是大厂比较有深度给你发挥。而如果想拓宽自己的边界，或者想用技术创造价值，今天的传统行业不失为一个选择。

0xSaito

:传统行业的范围有点广，我们恐怕没法提供很具体的建议。🏂

空一:开头的那个

一啸

:开头就是 saito ，硬地骇客创始领头人 😄

0xSaito

:人类社会只是硅基生命的一段生物引导程序，想想我们可能也差不多了。

HD946975z:3、大模型搞钱的应用场景？（搞钱里最赚钱的，第一个可能就是以人幸有关的，人的连接有关的，第二钱有关的，第三和幸有关的。） * 卖账号：挺 low 的一件事情，这并不是一个多么值得去关注的一个搞钱的方式 * 内容创造：比如新闻的总结摘要，还有比如比如MJ、midjourney的文生图创作，还有游戏素材的效率提升 * Ai课程：比如知识博主提供一些教材，教大家更好的去运用这些 AI 的能力，然后出一个数字化数字版的一个教材，或者是做视频这种，有些号卖一个课程都卖到几千一个人，帮助你更好的可能教你去怎么去使用ChatGPT。 * AI应用： * 比如greeting card，可以做到说你输入一段文字，它帮你生成一个特别好看的消息，这个消息里面可能包含图像等各种元素在里面，就是特别好看，帮你美化的特别好，包括文字给你润色的也好，然后再发给客户。 * make logo，以前启动过的每一个 set project 的时候，其实我都会去找一个设计师的朋友帮我画一个logo。那我去找一个设计师，其实我要和他去交流交流我的想法，对吧？然后他的设计理念可能和我想要的东西可能不太冲突的时候，不太符合的时候，我可能还会和他去争辩，其实这个东西也是一个挺麻烦的一个事情。make logo 点 AI 就很简单，你只需要提供你的项目，就提供你的项目产品信息就是用文字的方式和 ChatGPT 交流的方式给提供一些信息。然后他就会给你输出一组设计理念，设计概念特别好的一些概念给到你，你自己选一个你自己想要的，然后就可以预览了啊。但最后也可以自定义一下，所以他大概就做了这么简单的一件事情，就是通过文字最终给你生成图片的logo。 * make logo 的这个创始人是怎么做这个产品的？ * 其实就是在 Twitter 上发了一个消息，说我要挑战一个MVP，用 48 个小时来做一个MVP，所以他就发了一条在public，其实就是一个公开的地方， Twitter 上面去发了这样的消息过后，他自己又用 48 个小时做了一个MVP，那他的 MVP 其实做得非常非常的粗糙，非常非常的简单，你可以认为就是一个简单的一个静态页面，然后就把它发布上线了，主要就是用它去看一下这个市场上究竟有没有，然后会为这件事情去买单。当他一发布后，还果真有不少的人给他买单，得到了一个非常非常好的一个销售反馈。 * 接下来当有了这样的一个销售的反馈过后，他接下来就用了三个月的时间开始真正去推出打磨这个产品，把这个产品就是做成一个真正的产品了。但在这三个月的时间里面，他就获得了 6.5 万美元的一个收入，所以这是看这是一个非常不错的，就从这个点子的产生到 MVP 的产生只用了 48 个小时，从 48 个小时过后， MVP 到 3 个月的时间就赚了 6.5 万美元，说这个过程其实是一个行动力、执行力超级夸张的一件事情。 * 反向案例：哥们用两年的时间去做他的 SaaS 产品，就是在家里埋头去做他的 SaaS 产品，做了两年，因为他每一周都觉得这个产品可以进一步被优化，然后下一周来了，他又觉得这个产品还有什么地方可以优化？他总想把它优化到一个很好的，再推出到市场推给他的客户之类的，结果两年时间过去了，最后他把钱也花完了，然后客户也没有找到，市场也没找到，就白白的浪费了很多很多的时间，可能浪费那一点几万美元的钱还是小事情，但是两年的时间搭进去又是一个特别夸张的事情了 * —— 做产品的这个事，就是先做独轮车，后做自行车，然后再做什么小汽车等等，就是做 MVP 的这个例子，就是在给客户不断的在交付这个价值，然后你在交付价值的过程里边，你一开始有可能你在搞的是一个独轮车，你的目标是做个小汽车，但是最终有可能你需要做的是一个轮船，也不一定的，但前提是你可能不断的在给客户去交付价值 4、大模型相关的 hugging face（模型分类）、Lang chain（整合器） 目前的大模型还是做某一个模态的，下一个阶段可能是一个多模态的一个混合的一个LLM，把 action 叠加进来，去调用不同的模型，比如优先我要用ChatGPT，先去做一个大纲，然后其次根据这个大纲去生成图，那么第二步他就要去根据这些任务去找模型，里面大概绑定了 24 个大类的，其实里面集成了上百个模型，包含了 24 个任务的，比如说什么文本分类、目标检测，图像生成、问答、文本转语音、文本转视频等，在第一步里面他把这个任务分了，他第二步就把这个任务里边跟模型做绑定，说这个任务适合用这个模型。然后第三步，然后他就会把每一个模型的执行结果再返给ChatGPT，最后他通过一个提示词把这个模型的结果跟整个的结论，然后全部整合到一起。