Apa hambatan produk AI? -- Berbicara tentang PHK Jasper.ai
Saya bangun pada hari Rabu dan melihat berita bahwa Jasper.ai telah memberhentikan staf.
"Ini terlalu cepat, saya pikir saya bisa bertahan sebentar" -- Teman saya dan saya sama-sama mengekspresikan emosi.
Perhatian saya pada Jasper.ai awalnya berasal dari sebuah artikel (cangkang GPT Jasper.ai senilai $1,5 miliar? Apakah ada parit?). Jasper adalah perusahaan yang sangat menarik, menonjol di antara kerumunan pemula AI: Sekelompok pria muda, tidak ada yang memiliki gelar Ph.D, tidak memimpikan bintang dan lautan, dan tidak memiliki tekad untuk membuat batu bata besar, hanya ingin memulai sebuah perusahaan untuk menghasilkan uang -- Pragmatisme. Awal-awal saya mendirikan "perusahaan distribusi jasa pemasaran". Seperti namanya, ia menyediakan jasa pemasaran, tetapi caranya adalah mendistribusikan ke agen outsourcing--di permukaan itu adalah layanan pemasaran, tetapi sebenarnya itu adalah agen, dan kompetensi utamanya adalah penjualan. Saya harus mengatakan, terkadang DNA perusahaan ditulis saat lahir (tertawa)
Rute pengembangan selanjutnya sangat Internet: melakukan penulisan pemasaran AI, mengandalkan operasi komunitas awal untuk memenangkan pengguna uji yang berharga, dan kemudian mengulang langkah demi langkah sesuai dengan preferensi pengguna--Ren Xin berkata, ini menginjak kulit semangka, di mana itu terhitung dimana. Semua upaya yang penuh dengan kehendak subjektif, semuanya gagal, semua iterasi langkah kecil yang mengikuti tren secara tak terduga dilakukan dengan baik.
Di kalangan AI enthusiast, saya termasuk tipe yang terlalu memperhatikan Jasper.ai. Alasannya adalah menurut saya ini adalah contoh yang sangat baik bagi saya untuk membuat sistem kognitif untuk aplikasi AI:
Saya pikir inti dari fitur mematikan produk ToC di era AI adalah: "permintaan tinggi + hambatan"; di antaranya, "hambatan" adalah bagian yang paling sulit untuk dianalisis saat ini. Jenis AI apa aplikasi memiliki hambatan? Apa hambatan jangka pendek/jangka panjang:
Apakah interaksi dan desain antarmuka berdasarkan proses pengguna membongkar penghalang?
Apakah rekayasa untuk skenario vertikal dan maksud memahami penghalang?
Apakah solusi penyematan untuk skenario vertikal merupakan penghalang?
Apakah hanya kemampuan LLM yang menjadi penghalang?
Tetap saja, kemampuan LLM bukan penghalang, hanya data pribadi + roda gila data + penyetelan halus LLM yang menjadi penghalang?
Atau, pada akhirnya, hanya LLM yang kuat + ekologi plug-in + komunitas pengguna pengembang yang menjadi penghalang?
Setelah memikirkannya lapis demi lapis, semakin saya memikirkannya, semakin kacau jadinya, tetapi tidak ada hasil.
Kembali ke contoh Jasper.ai, apa fungsinya?
Kemampuan untuk memilih model yang sesuai untuk tugas tersebut
Jaringan informasi real-time, fungsi pengambilan tertentu
Keseluruhan: catat informasi pelanggan, preferensi, gaya, dan pengaturan dengan ketepatan waktu yang memadai
Template dan bagian: copywriting pemasaran berdasarkan platform yang berbeda
Antarmuka dan skema interaksi yang lebih mudah digunakan berdasarkan desain pembongkaran alur kerja
Pendidikan pengguna dan panduan produk terbaik
Pemasaran bakat yang luar biasa
Saya harus mengakui bahwa apa yang telah dicapai Jasper.ai sejauh ini hanyalah produk jadi dari 1-3 bulan kerja perusahaan teknologi: casing ChatGPT + pembongkaran alur kerja UI + rekayasa; Peningkatan lebih lanjut dalam periode jendela (pengembangan pelanggan dan pemasaran) . Di zaman AI, ini sebenarnya bukan penghalang yang kokoh. Tapi saya dulu berpikir bahwa kemampuan pembongkaran alur kerjanya sangat berharga-ini berarti bahwa tim memiliki pemahaman yang cukup mendalam tentang industri "copywriting pemasaran", yang mungkin cukup untuk mendukung mereka mengumpulkan banyak pengguna selama periode waktu tertentu, lalu bangun roda gila data , lalu bangun penghalang data yang lebih kuat di langkah berikutnya:
Serangkaian model bisnis ini: laba kotor yang tinggi memakan dividen industri —> fokus pada pemasaran dan promosi —> menempati pikiran pengguna (anggaran) —> menindak produk/monopoli pesaing; dalam industri tradisional, ketika roda gila berputar, itu menjadi tak terkalahkan .
Tapi sekarang berbeda, Jasper memberhentikan staf minggu ini - karena popularitas ChatGPT setara dengan penjualan langsung merek D2C, perantara seperti Jasper tidak punya jalan keluar.
Cara membongkar aplikasi AI: Karakter & Alat
Baru-baru ini, dua Aplikasi AI paling populer telah diluncurkan (kecuali ChatGPT). Yang domestik adalah Wenxin Yiyan, dan yang asing adalah character.ai; kedua produk pada dasarnya adalah produk "tipe rak" -- debugging yang berbeda (terutama Or engineering)'s LLM ditempatkan di depan pengguna melalui tampilan rak, yang memungkinkan pengguna untuk memilih dan menggunakan:
Jika Anda mengklasifikasikan AI di rak, sebenarnya ada dua jenis: satu Karakter (sesuai Gambar 2 & 4), dan yang lainnya adalah Alat (sesuai Gambar 1 & 3).
Inti dari Karakter adalah karakter, yang memberikan nilai emosional dan personalisasi; sedangkan inti dari Alat adalah fungsi, yang memberikan nilai efisiensi yang tidak standar. Emosi dan kepribadian selalu berubah, jadi akan ada banyak Karakter--Per Maret, sudah ada 2,7 juta karakter di Character.ai; tetapi fungsinya terbatas, hanya ada beberapa kebutuhan inti utama, dan sebagian besar adegan yang dibagi lagi adalah Kesamaan yang dibedakan, jadi Alat berfokus pada kualitas daripada bobot.
Klasifikasi ini sangat menarik dan sangat alami: Semua orang mengatakan bahwa LLM mengubah mode interaksi manusia-komputer, mengubah Basis Data dan Kode asli menjadi Model, dan mengubah GUI menjadi LUI... Tetapi dari sudut pandang pengguna, produk tersebut sebenarnya Dari Alat —> Karakter + Alat -- tugas yang awalnya ingin saya selesaikan dengan bantuan alat kini dapat diserahkan kepada seseorang. **
Kebetulan saya baru-baru ini membaca beberapa artikel (tautan) terkait pembelajaran Alat, dan melihat potensi AI sebagai otak untuk menggunakan Alat. Pada saat yang sama, saya ingat bahwa saya telah membahas hubungan antara LLM, Agen, dan Plugin dengan teman-teman saya sebelumnya, dan tiba-tiba saya mulai bertukar pikiran dan bertanya pada diri sendiri pertanyaan dan jawaban. Berikut ini semua komentar kasar, selamat datang untuk mengoreksi saya:**
Untuk produk AI apa pun, dapat dibongkar menjadi Karakter dan Alat:
●Alat adalah kemampuan, ditandai dengan output yang stabil dan efisiensi yang tinggi. Ini termasuk alat tradisional (seperti kalkulator, jam alarm, prakiraan cuaca, dll.) Dan kemampuan AI baru (seperti Wenshengwen, Wenshengtu, pencarian untuk memahami maksud, dll.), dan tentu saja beberapa produk populer (seperti Midjourney) dan beberapa Plugin.
●Karakter adalah peran, yang merupakan subjek dari kemampuan untuk menggunakan, dan ditandai dengan memiliki "karakter" yang berbeda -- mirip dengan orang yang berbeda. Metode implementasi mencakup pelatihan LLM yang berbeda (seperti GPT, Claude, dan Infeksi-1, dll.), membangun Agen yang berbeda, dan men-debug LLM dan Agen melalui data yang berbeda/metode yang berbeda.
**T: Apakah LLM harus Karakter? **
A: Belum tentu Jika model besar mencapai kompresi dan dekompresi sempurna, maka sumber utama "karakter" menjadi Agen dan rekayasa perintah di sekitar LLM, jadi LLM adalah Alat. Sama seperti dari sudut pandang saat ini, ChatGPT adalah Karakter, karena dibandingkan dengan Infeksi-1, ia berpengetahuan luas, acuh tak acuh, komprehensif, tidak fokus, dan sangat rasional; tetapi dalam jangka panjang, ChatGPT belum tentu memiliki kemampuan emosional Infeksi-1.
**T: Di mana hambatan untuk produk AI? **
A: Dalam jangka pendek, baik Character maupun Tool bisa menjadi barrier, bahkan Tool menjadi barrier utama. Namun dalam jangka panjang, hambatan produk AI terutama pada Karakter, dan Alat akan diterima oleh Karakter dan digunakan oleh Karakter.
**T: Apakah manusia tidak menggunakan Alat? **
A: Tidak, manusia akan menggunakan Alat, tetapi akan digunakan di bawah interaksi GUI, yang mirip dengan sekarang. Interaksi Alat di bawah LUI akan diterima dalam Karakter, karena LUI memenuhi persyaratan layanan non-standar, orang seringkali tidak hanya memperhatikan fungsionalitas saat memilih layanan, tetapi juga mempertimbangkan kecocokan dengan pihak lain (seperti mencari istri pengasuhan anak, mempekerjakan seorang pelayan, membeli Layanan Konsultasi), jadi Karakter + Alat > Alat.
**T: Apa saja kemampuan pembeda dari Karakter? **
J: Bentuk pamungkas karakter adalah kepala pelayan pribadi. Oleh karena itu, kemampuan utamanya adalah personalisasi, dan inti dari personalisasi adalah memori model, yang dapat mempelajari kepribadian dan preferensi pengguna jika memorinya cukup panjang. Yang kedua adalah kepribadian yang khas/tiga pandangan, yang digunakan untuk mengumpulkan pengguna awal, mirip dengan "nada komunitas" komunitas Internet kontemporer. Noam Shazeer, pendiri Character.ai, berkata: "Jika Anda mencoba menghadirkan karakter publik yang disukai semua orang, karakter ini pasti akan membosankan."
Penghalang selanjutnya di sini adalah data yang diprivatisasi, yang dapat membangun "peran" yang berbeda. Namun, keuntungan dari data jangka panjang juga akan terhapus, karena konsep data yang diprivatisasi tidak ada begitu produk diluncurkan, jadi lebih penting untuk membangun roda gila data berdasarkan kepribadian.
**T: Apa saja kemampuan pembeda Alat? **
A: Dalam jangka pendek, kemampuan diferensiasi Alat didasarkan pada teknologi yang mendasarinya, dan persaingan adalah kemampuan teknis yang keras. Saat ini, Midjourney, Runway, dan Adobe Firefly adalah contohnya; tetapi dalam jangka panjang, produk alat dibawa oleh teknologi umumnya memiliki dua ujung - Teknologi Mereka yang berbiaya tinggi akan mencapai monopoli (seperti Microsoft office suite, Adobe suite, dll.), dan mereka yang berbiaya teknis rendah akan menjadi kemampuan dasar dari jalan yang buruk (seperti pengatur waktu, kalkulator, dll.), dan ada sedikit peluang bagi seratus aliran pemikiran untuk bersaing.
**T: Jika Anda ingin membuat produk ToC, apakah Anda ingin menjadi Karakter atau Alat? **
A: Bagi kebanyakan orang, lebih baik menjadi Karakter. Karena karakternya lebih beragam, permintaan ekornya lebih panjang, lebih banyak produk yang bisa bertahan, dan lebih mudah menahan penghalang setelah bertahan hidup. Untuk membuat suatu alat diperlukan kemampuan teknis yang keras dan kemampuan untuk memonopoli pasar.
**T: Terakhir, untuk menjawab, apa rute jangka panjang untuk produk AI? Kondisi apa yang diperlukan? **
Temukan Karakter berkualitas tinggi: Anda harus memiliki wawasan yang baik tentang kebutuhan pengguna, atau mekanisme penyaringan cepat (gelombang Character.ai ini ada di atmosfer)
Pembuatan model berdasarkan Karakter target: diperlukan mekanisme penyaringan data (marking) untuk Karakter target
Manfaatkan periode jendela untuk mengumpulkan pengguna/korpus: penentuan posisi produk dan kemampuan pemasaran yang jelas
Bangun roda gila data yang memperdalam Diferensiasi karakter: produk istimewa <—> desain data
Ulangi siklus di atas
Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Membongkar produk AI dari sudut pandang pengguna: Karakter & Alat
**Sumber: **Panduan 3D
Penulis: Liang Jiasheng
Apa hambatan produk AI? -- Berbicara tentang PHK Jasper.ai
Saya bangun pada hari Rabu dan melihat berita bahwa Jasper.ai telah memberhentikan staf.
"Ini terlalu cepat, saya pikir saya bisa bertahan sebentar" -- Teman saya dan saya sama-sama mengekspresikan emosi.
Perhatian saya pada Jasper.ai awalnya berasal dari sebuah artikel (cangkang GPT Jasper.ai senilai $1,5 miliar? Apakah ada parit?). Jasper adalah perusahaan yang sangat menarik, menonjol di antara kerumunan pemula AI: Sekelompok pria muda, tidak ada yang memiliki gelar Ph.D, tidak memimpikan bintang dan lautan, dan tidak memiliki tekad untuk membuat batu bata besar, hanya ingin memulai sebuah perusahaan untuk menghasilkan uang -- Pragmatisme. Awal-awal saya mendirikan "perusahaan distribusi jasa pemasaran". Seperti namanya, ia menyediakan jasa pemasaran, tetapi caranya adalah mendistribusikan ke agen outsourcing--di permukaan itu adalah layanan pemasaran, tetapi sebenarnya itu adalah agen, dan kompetensi utamanya adalah penjualan. Saya harus mengatakan, terkadang DNA perusahaan ditulis saat lahir (tertawa)
Rute pengembangan selanjutnya sangat Internet: melakukan penulisan pemasaran AI, mengandalkan operasi komunitas awal untuk memenangkan pengguna uji yang berharga, dan kemudian mengulang langkah demi langkah sesuai dengan preferensi pengguna--Ren Xin berkata, ini menginjak kulit semangka, di mana itu terhitung dimana. Semua upaya yang penuh dengan kehendak subjektif, semuanya gagal, semua iterasi langkah kecil yang mengikuti tren secara tak terduga dilakukan dengan baik.
Di kalangan AI enthusiast, saya termasuk tipe yang terlalu memperhatikan Jasper.ai. Alasannya adalah menurut saya ini adalah contoh yang sangat baik bagi saya untuk membuat sistem kognitif untuk aplikasi AI:
Saya pikir inti dari fitur mematikan produk ToC di era AI adalah: "permintaan tinggi + hambatan"; di antaranya, "hambatan" adalah bagian yang paling sulit untuk dianalisis saat ini. Jenis AI apa aplikasi memiliki hambatan? Apa hambatan jangka pendek/jangka panjang:
Setelah memikirkannya lapis demi lapis, semakin saya memikirkannya, semakin kacau jadinya, tetapi tidak ada hasil.
Kembali ke contoh Jasper.ai, apa fungsinya?
Saya harus mengakui bahwa apa yang telah dicapai Jasper.ai sejauh ini hanyalah produk jadi dari 1-3 bulan kerja perusahaan teknologi: casing ChatGPT + pembongkaran alur kerja UI + rekayasa; Peningkatan lebih lanjut dalam periode jendela (pengembangan pelanggan dan pemasaran) . Di zaman AI, ini sebenarnya bukan penghalang yang kokoh. Tapi saya dulu berpikir bahwa kemampuan pembongkaran alur kerjanya sangat berharga-ini berarti bahwa tim memiliki pemahaman yang cukup mendalam tentang industri "copywriting pemasaran", yang mungkin cukup untuk mendukung mereka mengumpulkan banyak pengguna selama periode waktu tertentu, lalu bangun roda gila data , lalu bangun penghalang data yang lebih kuat di langkah berikutnya:
Serangkaian model bisnis ini: laba kotor yang tinggi memakan dividen industri —> fokus pada pemasaran dan promosi —> menempati pikiran pengguna (anggaran) —> menindak produk/monopoli pesaing; dalam industri tradisional, ketika roda gila berputar, itu menjadi tak terkalahkan .
Tapi sekarang berbeda, Jasper memberhentikan staf minggu ini - karena popularitas ChatGPT setara dengan penjualan langsung merek D2C, perantara seperti Jasper tidak punya jalan keluar.
Cara membongkar aplikasi AI: Karakter & Alat
Baru-baru ini, dua Aplikasi AI paling populer telah diluncurkan (kecuali ChatGPT). Yang domestik adalah Wenxin Yiyan, dan yang asing adalah character.ai; kedua produk pada dasarnya adalah produk "tipe rak" -- debugging yang berbeda (terutama Or engineering)'s LLM ditempatkan di depan pengguna melalui tampilan rak, yang memungkinkan pengguna untuk memilih dan menggunakan:
Inti dari Karakter adalah karakter, yang memberikan nilai emosional dan personalisasi; sedangkan inti dari Alat adalah fungsi, yang memberikan nilai efisiensi yang tidak standar. Emosi dan kepribadian selalu berubah, jadi akan ada banyak Karakter--Per Maret, sudah ada 2,7 juta karakter di Character.ai; tetapi fungsinya terbatas, hanya ada beberapa kebutuhan inti utama, dan sebagian besar adegan yang dibagi lagi adalah Kesamaan yang dibedakan, jadi Alat berfokus pada kualitas daripada bobot.
Klasifikasi ini sangat menarik dan sangat alami: Semua orang mengatakan bahwa LLM mengubah mode interaksi manusia-komputer, mengubah Basis Data dan Kode asli menjadi Model, dan mengubah GUI menjadi LUI... Tetapi dari sudut pandang pengguna, produk tersebut sebenarnya Dari Alat —> Karakter + Alat -- tugas yang awalnya ingin saya selesaikan dengan bantuan alat kini dapat diserahkan kepada seseorang. **
Kebetulan saya baru-baru ini membaca beberapa artikel (tautan) terkait pembelajaran Alat, dan melihat potensi AI sebagai otak untuk menggunakan Alat. Pada saat yang sama, saya ingat bahwa saya telah membahas hubungan antara LLM, Agen, dan Plugin dengan teman-teman saya sebelumnya, dan tiba-tiba saya mulai bertukar pikiran dan bertanya pada diri sendiri pertanyaan dan jawaban. Berikut ini semua komentar kasar, selamat datang untuk mengoreksi saya:**
Untuk produk AI apa pun, dapat dibongkar menjadi Karakter dan Alat:
**T: Apakah LLM harus Karakter? **
A: Belum tentu Jika model besar mencapai kompresi dan dekompresi sempurna, maka sumber utama "karakter" menjadi Agen dan rekayasa perintah di sekitar LLM, jadi LLM adalah Alat. Sama seperti dari sudut pandang saat ini, ChatGPT adalah Karakter, karena dibandingkan dengan Infeksi-1, ia berpengetahuan luas, acuh tak acuh, komprehensif, tidak fokus, dan sangat rasional; tetapi dalam jangka panjang, ChatGPT belum tentu memiliki kemampuan emosional Infeksi-1.
**T: Di mana hambatan untuk produk AI? **
A: Dalam jangka pendek, baik Character maupun Tool bisa menjadi barrier, bahkan Tool menjadi barrier utama. Namun dalam jangka panjang, hambatan produk AI terutama pada Karakter, dan Alat akan diterima oleh Karakter dan digunakan oleh Karakter.
**T: Apakah manusia tidak menggunakan Alat? **
A: Tidak, manusia akan menggunakan Alat, tetapi akan digunakan di bawah interaksi GUI, yang mirip dengan sekarang. Interaksi Alat di bawah LUI akan diterima dalam Karakter, karena LUI memenuhi persyaratan layanan non-standar, orang seringkali tidak hanya memperhatikan fungsionalitas saat memilih layanan, tetapi juga mempertimbangkan kecocokan dengan pihak lain (seperti mencari istri pengasuhan anak, mempekerjakan seorang pelayan, membeli Layanan Konsultasi), jadi Karakter + Alat > Alat.
**T: Apa saja kemampuan pembeda dari Karakter? **
J: Bentuk pamungkas karakter adalah kepala pelayan pribadi. Oleh karena itu, kemampuan utamanya adalah personalisasi, dan inti dari personalisasi adalah memori model, yang dapat mempelajari kepribadian dan preferensi pengguna jika memorinya cukup panjang. Yang kedua adalah kepribadian yang khas/tiga pandangan, yang digunakan untuk mengumpulkan pengguna awal, mirip dengan "nada komunitas" komunitas Internet kontemporer. Noam Shazeer, pendiri Character.ai, berkata: "Jika Anda mencoba menghadirkan karakter publik yang disukai semua orang, karakter ini pasti akan membosankan."
Penghalang selanjutnya di sini adalah data yang diprivatisasi, yang dapat membangun "peran" yang berbeda. Namun, keuntungan dari data jangka panjang juga akan terhapus, karena konsep data yang diprivatisasi tidak ada begitu produk diluncurkan, jadi lebih penting untuk membangun roda gila data berdasarkan kepribadian.
**T: Apa saja kemampuan pembeda Alat? **
A: Dalam jangka pendek, kemampuan diferensiasi Alat didasarkan pada teknologi yang mendasarinya, dan persaingan adalah kemampuan teknis yang keras. Saat ini, Midjourney, Runway, dan Adobe Firefly adalah contohnya; tetapi dalam jangka panjang, produk alat dibawa oleh teknologi umumnya memiliki dua ujung - Teknologi Mereka yang berbiaya tinggi akan mencapai monopoli (seperti Microsoft office suite, Adobe suite, dll.), dan mereka yang berbiaya teknis rendah akan menjadi kemampuan dasar dari jalan yang buruk (seperti pengatur waktu, kalkulator, dll.), dan ada sedikit peluang bagi seratus aliran pemikiran untuk bersaing.
**T: Jika Anda ingin membuat produk ToC, apakah Anda ingin menjadi Karakter atau Alat? **
A: Bagi kebanyakan orang, lebih baik menjadi Karakter. Karena karakternya lebih beragam, permintaan ekornya lebih panjang, lebih banyak produk yang bisa bertahan, dan lebih mudah menahan penghalang setelah bertahan hidup. Untuk membuat suatu alat diperlukan kemampuan teknis yang keras dan kemampuan untuk memonopoli pasar.
**T: Terakhir, untuk menjawab, apa rute jangka panjang untuk produk AI? Kondisi apa yang diperlukan? **