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从 ChatGPT 发布 o1 开始,我就在想,所谓的“深度推理”和“Thinking”或者思维链(CoT)是否只是一种 Prompt 强化。
它实际上只是将一次请求拆成两步,第一步先按规定好的一套相对科学、严谨、全面的方式生成用于指导第二步生成的 Prompt。
然后,再将原始诉求和第一步生成的推理结果来完成第二步,也就是最终结果的生成。
再 Google AI Studio 里测试了一个月之后,我觉得就是这样的。
因为使用两个没有 CoT 的模型手动模拟,可以显著提升其生成结果,达到带 CoT 模型的效果。
甚至,你自己手工仿照 AI 的逻辑写一大段 CoT 也能提升非 CoT 模型的后续输出。
所以,CoT 很大程度上,还是用户本身写 Prompt 不行的问题,更适合开放性问题。
一些嵌入到刚性 Workflow 的把智能当螺丝钉的场景(比如翻译、摘要、案例筛选等),引入 CoT 反而可能会让结果更不稳定。
昨天参加 Linkloud 组织的杭州沙龙活动
印象最深的是觐开分享的 Gamma 的故事

Gamma 成立于 2020.11 月
第一个内测版本是 2021.9 月
然后花了一年时间
每周邀请 25 个内测
到 2022.8 月 waitlist 里只有 2000 人
最终留存不到 30 人
产品上痛定思痛
认知到 PPT 领域
协作就是伪需求

2022.8 月还做了一次 PH 打榜
喜得三榜第一
然而数据依旧糟心
留存不足 2%
同时赶上硅谷银行倒闭
差点发不出工资

产品上再次痛定思痛
最后在 2023 年 AI 兴起时
想清楚了产品最有价值的功能是
基于 AI 对话的 PPT 初始化
以及认清楚了导出 PDF 就是最好的协作

产品默默往前越做越好

终于在 2023 年初
一次 Twitter 的产品发布公告
成功引发了黑红效应
开始爆火

之后的故事
就是稳稳的斜率一路往前增长
从几千用户
到了几千万用户

启发:
产品方向很重要
write like a doc
present like a PPT
Gamma 这愿景就没变过
有意思的
killer feature 一直在变

产品方向是创始团队定义的
killer feature 则是用户需求定义的
AI 等技术都是手段
也非常关键

如果没有生成式 AI 在 23 年的崛起
也就没有 Gamma 这故事了

所以问题来了:
Gamma 是 AI native 产品吗
蓝海
人形伴侣机器人
刘永好说,一个机器人的售价
只要跟2个工人的年薪相当,
企业就觉得划算…

(切菜机器人替换效果就很好)

按网上公开信息,新希望下属
一般养殖场/屠宰场的工资是3-7k/月,
一年约3.6-8.4w,

两个工人成本约是7-16w,
看起来,农业/工业机器人目前比较贵的…
(技术和产量进步,价格很快会下来)

刘老板,显然看到了农业机器人的潜力,
大手一挥,去年投了4个亿给某机器人公司…
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家长和小孩最多,主要还是看小朋友们在玩各种硬件、机器宠物和 3D 打印。实际触摸到的价值感真不太一样,不觉得宠物的造型和售价诡异了。

而软件公司的摊位们无人问津,全是标准的 chatbot UI 和找一个细分角度证明自己是第一个做的。
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