即刻App年轻人的同好社区
下载
AI产品如何寻找PMF
LLM的技术路线、基础设施越来越明确而成熟，能力边界也越来越清晰。不论是模型公司，还是应用公司，大家的目标都非常清晰，找到PMF，做产品赚钱
一些最近的故事，记录下大家找PMF的方式：
1、 HeyGen，在美国猪八戒上去接各种数字人视频制作的单子。然后发现，企业里面做新员工培训有很旺盛需求，且大家愿意付费3美元/分钟
2、 AiPPT，一句话生成PPT，和传统办公软件错位竞争，目标用户是不经常做PPT的人，打非严肃、非高质量场景（比如，家长给孩子做PPT）
3、 Moonshot，长文本大方向下，再推上下文缓存（context cache），降低用户使用成本，把RAG做进了模型里，把所有任务统一到transformer上解决
4、 QA问答机器人，给某千亿客户用RAG做QA问答，较以前小模型系统方案，技术难度更低、客户体验更好，新瓶装旧酒是最简单的PMF路径
5、 捏Ta，提供高质量故事模板，创造平行宇宙体验。从用户反馈中获得方向，迅速迭代模型产品，中间过程只有2个人（创业公司核心竞争力：认知、执行）
6、 vLLM，从技术点发展出来的开源推理infra项目。找到了一个很多人能玩的市场（LLM通用推理），也找到了产品迭代的最优方式（开源，众人拾柴火焰高）
LLM的技术路线、基础设施越来越明确而成熟，能力边界也越来越清晰。不论是模型公司，还是应用公司，大家的目标都非常清晰，找到PMF，做产品赚钱
一些最近的故事，记录下大家找PMF的方式：
1、 HeyGen，在美国猪八戒上去接各种数字人视频制作的单子。然后发现，企业里面做新员工培训有很旺盛需求，且大家愿意付费3美元/分钟
2、 AiPPT，一句话生成PPT，和传统办公软件错位竞争，目标用户是不经常做PPT的人，打非严肃、非高质量场景（比如，家长给孩子做PPT）
3、 Moonshot，长文本大方向下，再推上下文缓存（context cache），降低用户使用成本，把RAG做进了模型里，把所有任务统一到transformer上解决
4、 QA问答机器人，给某千亿客户用RAG做QA问答，较以前小模型系统方案，技术难度更低、客户体验更好，新瓶装旧酒是最简单的PMF路径
5、 捏Ta，提供高质量故事模板，创造平行宇宙体验。从用户反馈中获得方向，迅速迭代模型产品，中间过程只有2个人（创业公司核心竞争力：认知、执行）
6、 vLLM，从技术点发展出来的开源推理infra项目。找到了一个很多人能玩的市场（LLM通用推理），也找到了产品迭代的最优方式（开源，众人拾柴火焰高）
11 05
如何在大模型时代拿到大结果？
我是22年调研模型分布式训练时，在ICML的一篇论文中第一次试用了OPT-175B模型。然后到年底，ChatGPT的发布正式开启了大模型应用时代。在过去一年多大模型产品的工作经历中，我心中最大的问题是：在大模型时代拿到大结果的条件是什么？到今天为止，我的答案如下：
🎯一定要做AI应用
哥伦布在发现新大陆的那一刻，历史使命就结束了，真正的价值是由“建设新大陆”的人创造的。大模型技术就像哥伦布，它告诉全人类那里有个AGI世界，去到那里的办法就是靠大模型。而大模型应用才更像建设新大陆，在探索如何让越来越多人到新世界生活的过程中，尝试更坚固的船体结构、更安全的航线、更高效的水手组织机制......
发现新大陆的红利会远远低于建设新大陆的红利。频繁往返新大陆和旧世界的人都消失在了历史中，而拖家带口在新世界居住下来又世代繁衍的人，才最终拥有了新大陆。OPENAI发布的是GPT-4o而不是GPT-5，就可以看到它的选择——掌握技术掌握很多，掌握应用掌握一切。
🚀一定要做模型
模型能力是应用的物理瓶颈。在我实际工作经历中，绝大部分不成立的需求场景，都是由模型能力的欠缺所导致的。对模型的掌控力，直接决定了应用探索的深度。
举个例子，很多公司都在做RAG类产品，它的Pipeline中有4块和模型强相关：Question2Query、向量化、重排、LLM（也有其他模块涉及模型，不讨论），绝大部分应用都是直接用的开源模型，然后再拼接魔改各种策略、逻辑构成了一个RAG。
再看看cohere，他们面向企业级RAG市场，完全构建自己的RAG友好型模型，用模型能力的提升去解决RAG系统的上限；Perplexity面向搜索+检索问答场景，也有自己的模型。不论是做pretrain还是拿开源做SFT，如果他们对模型没有掌控力，那他们就没有办法通过控制模型来解决实际应用场景中发现的问题，那应用的体验可能就不成立。
🛠️创业公司概率更大
大模型应用的本质，不是降本增效，是创造需求。这需要公司真正从用户出发，把还不是用户的人，转化成未来的用户。这不是一个靠堆积资源就能解决的问题，因为这是变革，而不是战争，找不到对手就只会拔剑四顾心茫然。这不是大公司的优势，反而创业公司能更加敏锐的发现一些细微的现象并采取行动。
但是，创业这件事情本身就是极度的幸存者偏差。从事实上讲，创业成功就是极小概率事件，绝大部分是死掉，运气好一点能找到一个生态位苟活，然后蜕变为一家平庸的公司。创业之所以能成功，只是因为那个时期有太多的选手进入一个根本需求成立的市场（路径探索而非目标探索），然后到最后活下来那么一两家，如果还有幸成为巨头，就成了一段佳话。
所以，我当前有个比较悲观的判断，我觉得咱们目光所及之处的AI应用创业公司可能都很难成（不论创业公司或大厂创新项目），原因只有一个：市面上做应用探索的公司还太少了，基数远远不够，所以凭什么正好是他们呢？
我是22年调研模型分布式训练时，在ICML的一篇论文中第一次试用了OPT-175B模型。然后到年底，ChatGPT的发布正式开启了大模型应用时代。在过去一年多大模型产品的工作经历中，我心中最大的问题是：在大模型时代拿到大结果的条件是什么？到今天为止，我的答案如下：
🎯一定要做AI应用
哥伦布在发现新大陆的那一刻，历史使命就结束了，真正的价值是由“建设新大陆”的人创造的。大模型技术就像哥伦布，它告诉全人类那里有个AGI世界，去到那里的办法就是靠大模型。而大模型应用才更像建设新大陆，在探索如何让越来越多人到新世界生活的过程中，尝试更坚固的船体结构、更安全的航线、更高效的水手组织机制......
发现新大陆的红利会远远低于建设新大陆的红利。频繁往返新大陆和旧世界的人都消失在了历史中，而拖家带口在新世界居住下来又世代繁衍的人，才最终拥有了新大陆。OPENAI发布的是GPT-4o而不是GPT-5，就可以看到它的选择——掌握技术掌握很多，掌握应用掌握一切。
🚀一定要做模型
模型能力是应用的物理瓶颈。在我实际工作经历中，绝大部分不成立的需求场景，都是由模型能力的欠缺所导致的。对模型的掌控力，直接决定了应用探索的深度。
举个例子，很多公司都在做RAG类产品，它的Pipeline中有4块和模型强相关：Question2Query、向量化、重排、LLM（也有其他模块涉及模型，不讨论），绝大部分应用都是直接用的开源模型，然后再拼接魔改各种策略、逻辑构成了一个RAG。
再看看cohere，他们面向企业级RAG市场，完全构建自己的RAG友好型模型，用模型能力的提升去解决RAG系统的上限；Perplexity面向搜索+检索问答场景，也有自己的模型。不论是做pretrain还是拿开源做SFT，如果他们对模型没有掌控力，那他们就没有办法通过控制模型来解决实际应用场景中发现的问题，那应用的体验可能就不成立。
🛠️创业公司概率更大
大模型应用的本质，不是降本增效，是创造需求。这需要公司真正从用户出发，把还不是用户的人，转化成未来的用户。这不是一个靠堆积资源就能解决的问题，因为这是变革，而不是战争，找不到对手就只会拔剑四顾心茫然。这不是大公司的优势，反而创业公司能更加敏锐的发现一些细微的现象并采取行动。
但是，创业这件事情本身就是极度的幸存者偏差。从事实上讲，创业成功就是极小概率事件，绝大部分是死掉，运气好一点能找到一个生态位苟活，然后蜕变为一家平庸的公司。创业之所以能成功，只是因为那个时期有太多的选手进入一个根本需求成立的市场（路径探索而非目标探索），然后到最后活下来那么一两家，如果还有幸成为巨头，就成了一段佳话。
所以，我当前有个比较悲观的判断，我觉得咱们目光所及之处的AI应用创业公司可能都很难成（不论创业公司或大厂创新项目），原因只有一个：市面上做应用探索的公司还太少了，基数远远不够，所以凭什么正好是他们呢？
5 04
闲暇之余，和朋友们弄的一个AI产品知识库，放到了 WaytoAGI。内容形式是用Gradio框架搭建主流AI产品Demo，拆解产品设计思路、技术原理。知行合一，求知若渴，虚心若愚📸📸📸
waytoagi.feishu.cn
waytoagi.feishu.cn
16 110
产品化是唯一的出路
📍公司：某行业头部厂商
朋友吐槽在公司的经历，引发了大家对于“产品化”这一概念的深入思考和讨论。
🤔人人都是产品经理？
朋友所在的是一个相对传统的行业头部厂商。业务部门有新的需求，需要朋友所在的产品部门协作支持。由于涉及到比较重大的变动，所以双方都有较高级别负责人出席。需求讨论会，很快发散为了点子王大赛。所有人都扮演起了产品经理的角色，开始描述页面长啥样，怎么点击跳转。
🛠️瑟瑟发抖的真·产品经理
朋友是产品方案的最终决策者，看着大领导们带头秀微操，心中五味杂陈。朋友说，这里人最大的共性是：不论职级高低，都喜欢思考“实现”（比如按钮怎么放），而不是思考“原因”（为什么做，做什么）。业务都没聊明白，就想开始思考实现，为什么互联网行业都搞了20年了，有人还是会缺乏一些最基本的常识呢？朋友的遭遇引发了我们的讨论，到底是什么原因导致的呢？
“领导傻逼”，“官僚主义、形式主义”，“没有建立合理的产研机制”，朋友们义愤填膺。这些都是原因，但还不够，一定有一个根本性的原因，不然这不会是大量公司的共同现象。值得一提的是，朋友说：“其实他们都是在很认真的提供自己的产品方案，他们也都是想把事情做好的人”。
📉不产品化的恶果
我的结论是：“这是整个团队普遍的缺乏产品化经历导致的”。这是非产品化驱动的公司一定会发生的事。
首先，缺乏产品化，就意味着这家公司基本没有靠产品化赚过大钱（工业革命以来的巨额利润都来自于产品化后的垄断），只要赚过了，就像吸X，不会停下来。然后，没有产品化的商品，就意味着产品化背后的一系列评估、迭代、考核、奖励的机制是缺失的，员工其实并没有真正和业务一起成长。他来的时候是他，走的时候还是他。
而且员工很快就会发现，服务好关键领导，做好关键业绩，作为员工的工作就结束了。因此，员工行动的内因是：做更优的价值判断，而不是事实判断。这就可以解释以下现象，装作很忙、包装工作量、依赖更上级领导的偏好做决策、低效但鲜有人say no、迷信亮点技巧、不调研不分析、直觉化决策、随意打乱计划、不量化不复盘.......
🌟产品化是唯一出路
这是团队的问题吗？我觉得并不是。我相信如果一个团队，他们正处于一个真正的产品化的产品飞轮中，那所有人都会被现实教育，会尊重常识和事实，并且认清自己。相应的机制体制也会快速建立起来。
我突然想起一句话，古时候什么人最容易成为皇帝，“战神最容易”。战神不是战无不胜的人，而是寻找战机的人，是能给兄弟们找仗打，并最终还能打赢的人。一支有仗打，能打仗的队伍，才能是持续革命的队伍，才能够为了一个共同的目标去奋斗，才能避免不革命的队伍出现。
所以，一个团队最重要的是什么？是以最快的速度实现产品化。不然，久而久之一定变成散沙。（这也许就是丞相坚持北伐的原因，出关！！！）
#产品经理 #思考
📍公司：某行业头部厂商
朋友吐槽在公司的经历，引发了大家对于“产品化”这一概念的深入思考和讨论。
🤔人人都是产品经理？
朋友所在的是一个相对传统的行业头部厂商。业务部门有新的需求，需要朋友所在的产品部门协作支持。由于涉及到比较重大的变动，所以双方都有较高级别负责人出席。需求讨论会，很快发散为了点子王大赛。所有人都扮演起了产品经理的角色，开始描述页面长啥样，怎么点击跳转。
🛠️瑟瑟发抖的真·产品经理
朋友是产品方案的最终决策者，看着大领导们带头秀微操，心中五味杂陈。朋友说，这里人最大的共性是：不论职级高低，都喜欢思考“实现”（比如按钮怎么放），而不是思考“原因”（为什么做，做什么）。业务都没聊明白，就想开始思考实现，为什么互联网行业都搞了20年了，有人还是会缺乏一些最基本的常识呢？朋友的遭遇引发了我们的讨论，到底是什么原因导致的呢？
“领导傻逼”，“官僚主义、形式主义”，“没有建立合理的产研机制”，朋友们义愤填膺。这些都是原因，但还不够，一定有一个根本性的原因，不然这不会是大量公司的共同现象。值得一提的是，朋友说：“其实他们都是在很认真的提供自己的产品方案，他们也都是想把事情做好的人”。
📉不产品化的恶果
我的结论是：“这是整个团队普遍的缺乏产品化经历导致的”。这是非产品化驱动的公司一定会发生的事。
首先，缺乏产品化，就意味着这家公司基本没有靠产品化赚过大钱（工业革命以来的巨额利润都来自于产品化后的垄断），只要赚过了，就像吸X，不会停下来。然后，没有产品化的商品，就意味着产品化背后的一系列评估、迭代、考核、奖励的机制是缺失的，员工其实并没有真正和业务一起成长。他来的时候是他，走的时候还是他。
而且员工很快就会发现，服务好关键领导，做好关键业绩，作为员工的工作就结束了。因此，员工行动的内因是：做更优的价值判断，而不是事实判断。这就可以解释以下现象，装作很忙、包装工作量、依赖更上级领导的偏好做决策、低效但鲜有人say no、迷信亮点技巧、不调研不分析、直觉化决策、随意打乱计划、不量化不复盘.......
🌟产品化是唯一出路
这是团队的问题吗？我觉得并不是。我相信如果一个团队，他们正处于一个真正的产品化的产品飞轮中，那所有人都会被现实教育，会尊重常识和事实，并且认清自己。相应的机制体制也会快速建立起来。
我突然想起一句话，古时候什么人最容易成为皇帝，“战神最容易”。战神不是战无不胜的人，而是寻找战机的人，是能给兄弟们找仗打，并最终还能打赢的人。一支有仗打，能打仗的队伍，才能是持续革命的队伍，才能够为了一个共同的目标去奋斗，才能避免不革命的队伍出现。
所以，一个团队最重要的是什么？是以最快的速度实现产品化。不然，久而久之一定变成散沙。（这也许就是丞相坚持北伐的原因，出关！！！）
#产品经理 #思考
20 1413
