【全是干货】AI男团侃AI:大模型ToB和Agent那点事儿微毒实验室

【全是干货】AI男团侃AI:大模型ToB和Agent那点事儿

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【概览】

本期播客由三位从事大模型产品和解决方案的资深专家为我们倾情演绎,他们既探讨了AI 在生活中的应用,更着重于分享了从业过程中遇到的各类应用和产品。

从男性和产品解决方案的双重视角出发,为我们娓娓道来大模型技术、产品、行业上的洞察,比如男性对AI 应用的需求、有意思的企业级客户案例、大模型的数据安全、提示词调优等,希望听众朋友们能喜欢。

今日金句:大模型不是许愿池;厂商最接不了的需求叫“我要一个大模型”

【时间轴】

01:55】男性对AI应用的需求:好玩有趣&解决问题

24:00】大模型toB的有趣案例 & 一个未来可期的超级APP

32:30】B端企业关心的数据安全的问题:大模型会窃取企业的私域数据吗

40:21】提示词的调优具体怎么上手,以及如何构建一个好用的Agent

48:40】Agent的护城河在哪里

56:22】大模型拉低了做应用的门槛,突破在于创新和速度,其次是行业壁垒

01:00:35】大模型技术如何影响人的能力象限,对职场人的职业规划的启发是什么

01:07:06】从业者对应用大模型的B端企业应用大模型的观察

BGM: The Final Countdown - Europe; Danger Zone - Kenny Loggins

【本期成员】

策划:贵格

主持&嘉宾:贵格、zzbond、小东

剪辑&文案:嘟嘟

合作请联系:weidulab@sina.com

展开Show Notes
HD301109d
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2024.11.23
36:05 很有意思的解释,1、模型自学习机制,不会去随便学习客户的数据,因为模型的“分辨是非的能力和机制”取决于模型基座公司的pipeline。2、现在模型或者agent能记住用户的历史数据,其实是“贴近用户习惯的产品功能”—》长期记忆。但是人自己都有可能记不住一星期之前的细节。
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2024.11.23
45:00 模型评价是分节点,区分模型基座和应用workflow或者agent 上 工程手段