EP 50. 中美头部AI应用实战分享:Typeface、Monica如何从0到1,机会、挑战和长期壁垒(下)

EP 50. 中美头部AI应用实战分享:Typeface、Monica如何从0到1,机会、挑战和长期壁垒(下)

74分钟 ·
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本期继续探讨如何在海外市场打造AI应用。上一期节目我们从不同角度探讨了技术如何推动 AI 应用落地,以及嘉宾在各自领域做应用和产品的所见所闻。如果你还没有听过上一期,欢迎先补课!

Hello World, who is OnBoard!?

本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾,在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人,也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工,还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞,非常精彩,这次的内容分成两期给大家放送。

第二部分,我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长,产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货,大家 Enjoy!

嘉宾介绍

  • 肖弘:Monica.im 创始人 & CEO。之前在国内 To B SaaS 领域创业。
  • 张涛:古典产品经理,工具、内容、SaaS都做过,目前探索 AI 应用场景中。
  • 赵鑫宇:Typeface 早期员工,负责产品后端研发以及大模型调优,此前在 Meta 和 Tiktok 等参与 growth engineering 和机器学习工作。
  • OnBoard! 主持:Monica:美元 VC 投资人,前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人,公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻:莫妮卡同学

我们都聊了什么

02:31 Monica.im海外增长是如何0到1的?为什么建立一个学习型组织很关键?

13:13 五年后,Red希望Monica.im会是一个什么样的定位?

19:07 从企业服务落地角度,为什么Agents和对专业知识的抽象会有很大价值?

23:43 现在AI互动还有哪些“改良”空间以及张涛团队正在尝试哪些小实验?

29:30 什么样的AI产品出海对国内来说有优势?

32:06 如何构建应用产品的壁垒?为什么团队至少需要有很“懂”模型的成员?

43:50 如何看待与也做Killer app的大模型公司的竞合关系?海内外大模型公司差异在哪里?

60:33 Google Gemini真正的差距为什么在开发者生态上?

63:55 最后,大家未来一年工作的重心在哪里,以及还有什么期待?

我们提到的公司:

  • Character.ai
  • Google Gemini
  • Cohere
  • Anthropic
  • Inflection AI
  • Twilio
  • Stripe
  • Mistral AI

重点词汇:

  • SEO:Search Engine Optimization
  • Stable Diffusion
  • ControlNet
  • Code interpreter
  • Scaling law

欢迎关注M小姐的微信公众号,了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容!

M小姐研习录 (ID: MissMStudy)

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展开Show Notes
晓风暮笛
晓风暮笛
2024.3.22
打个卡,两集内容非常有收获,对AI产品视角很有帮助。有一个很想讨论的点,就是LMops,这个最近很火的方向。我做过几年的NLP和KG产品,第一次看到LMops概念后,就想到了一个很别扭的产品品类:智能客服。
本相当依赖NLP技术的智能客服倒在LLM时代也变相暴露出这个品类的问题,就是强业务关联的品类做通用平台。虽然LMops确实当前挺有用的,做复杂prompt的多模型效果测试,做langchain的可视化设计,但有几个隐患点思考:
1、LMops是以LLM为核心的任务链路调度平台,其真正能发挥作用一定是需要跟企业业务流强绑定的(类似于智能客服里的对话管理流程),同时LMops一定需要有企业数据库的高度权限,才能找到较好的解决问题的关键信息输入。这种品类做开源和类似IBM的服务咨询还行,但要做成一个通用平台就难了,经验积累难与具体业务解藕。
2、目前的LLM模型虽然多,但是并不是因为能力不同而需要调度(sd模型确实能力区分度相对高),更多是根据任务难度来做调度,即考虑推理成本和模型能力,为某个任务选用最合适的模型。就如GPT4也可以较好的完成编程模型的任务一样,在今后推理成本会继续下降的预期下,是否需要因为成本考虑而用多模型处理难度不同的任务呢?还是单模型+prompt工程更好用?
3、新的技术发展,比如moe技术本身就在模型层面对不同能力的模型做调度,那么当moe再进一步,LMops的意义会不会就只剩下构建工作流的可视化链了。
4、对LMops有个好玩的想法,是未来会有能力差异巨大的不同LLM模型,然后用户发布一个任务在市场上,多个LLM自行接单并完成,然后由一个审核模型审核,最后交付给用户。这种自动化的LLM调度,所需要的就是多种能力差异巨大的LLM(或者agent?)来完成。只在一种任务能力下调出一个gpt4强度的LLM不知是否可能~~
hy_vewZ
hy_vewZ
2024.3.23
顺便吐槽下Monica新版客户端,Mac版升级之后体验下降,操作各种卡顿,多个bot直接切换也不如方便。
相信AI
相信AI
2024.3.29
小助手不工作了吗?一直没有拉进群
加了小助手等着拉听友群,一直没回复我😵
momo_W4jW
momo_W4jW
2024.4.01
怎么加群
夏落
夏落
2024.3.26
17:48 音乐电台
Stewart-1006
Stewart-1006
2024.3.25
添了小助手 发消息啦群一直没回复呢
纸鸢_f8zo
纸鸢_f8zo
2024.3.25
开始提到的AI工具的整合的助手是?