从Q*模型聊到 AI 产品经理的第一性原理

本期播客节目讨论了以下几个主题：巨头企业的成因和发展轨迹、OpenAI公司的CEO变动以及公司架构设计所面临的问题、OpenAI与微软的合作和决策、垂直模型领域的挑战和商业价值、Android Capacity的相关问题、巨头在互联网时代的兴衰经历、大厂面临的机会和挑战、视角的重要性、词语选择与行动对应性、改变AI交互的新思路、嵌入技术的创造性思维和交互性、信息压缩和思维工具的重要性、语音转文本技术的挑战和可能性、商学院中AI的应用场景、多模态领域的发展机会和技术发展的限制。通过这些讨论，揭示了巨头企业的背后秘密、公司架构设计的内部矛盾、AI合作与决策的问题、垂直模型领域的困难、Android Capacity的价值、互联网时代巨头的兴衰、大厂面临的机遇和挑战、视角对问题解决的影响、词语对行动的影响、AI交互的新思路、嵌入技术的潜力、信息压缩的挑战、语音转文本技术的应用、商学院中AI的角色、多模态领域的发展机遇与技术限制。 要点 • 巨头企业之所以能够成为巨头，是因为拥有强大实力和能力，能够在竞争中脱颖而出； • 巨头企业也面临平台戏和摔落的风险，但通常会有机会重新崛起； • 绝大部分顶尖人才仍然集中在巨头公司； • AI行业可能会出现新的公司，但现有巨头仍然控制着市场份额； • 国内的AI生态决策往往受到奇怪限制的影响，公司竞争方式可能由市场与产品转变为资源与牌照的争夺； • 在AI应用领域取得成功，需要考虑如何既能短期赚钱，又能长期持续地发展； • OpenAI公司的CEO变动揭示了公司架构设计上的内部矛盾； • 对于OpenAI合并的决策存在不同的观点，有人怀疑微软是否是幕后黑手，但也有人相信这是理念之争的结果； • 新模型的出现可能对产品开发产生影响，但对于大多数人关注程度有限； • 垂直领域模型可以在特定编码任务上表现出较好的效果，但在一般知识类应用上与GPTS和开源项目可能表现相似或更好； • 垂直领域模型的核心价值在于推理能力，即在给定垂直领域知识的情况下，能够推断和回答问题； • 垂直模型在中国面临一些困难，但仍有可能出现具有GPTC级别的模型，这需要合作、技术和大量算力； • 对于具有基础模型能力的人，探索Android Capacity是一个值得考虑