我在 Character.ai 做 Post Training｜对谈前 C.AI 模型应用算法专家 Ted

42章经

在本期播客中，我们邀请了前 Character.AI 员工 Ted，深入探讨了 Character.AI 面临的商业化挑战、美国与中国产品经理的不同之处、Character.AI 的技术优势以及 Post-training 的经验，同时也分析了硅谷 AI 行业的现状。Ted 指出，Character.AI 的失败主要源于在追求通用人工智能（AGI）与产品化之间的资源分散，最终导致公司解散。他比较了美中两国产品经理的特点，认为美国产品经理更注重数据分析，而中国产品经理则更强调方法论。在技术方面，Ted 分享了 Character.AI 在 Post-training 中的经验，包括 SFT、RLHF 和 DPO 等方法，并强调了高质量数据的重要性。最后，Ted 对硅谷 AI 行业的未来发展持乐观态度，认为多模态和高效推理将是未来的主要趋势，并对华人 AI 从业者的前景充满信心。

Takeaways

Outlines

Q & A

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How to Get Rich: Every EpisodeNaval