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Yolanda.Lu
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Yolanda.Lu
11天前
Phi-3 📱
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Yolanda.Lu
16天前
继续冲!☀️
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Yolanda.Lu
21天前
参与了一款AI产品的用户调研,触发了我对于“人”与“AI”之间信任度关系的思考。

我的观点是,慢慢的,一个人与AI之间的信任关系,会超过其与大部分弱连接之间/甚至一部分强连接之间的信任关系...

就拿麦肯锡信任公式来分析,信任度=(可信度*可靠度*亲密度)/自私度。

且不说,可信度/可靠度,随着模型能力提升会不断增强,亲密度随着“养专属AI”时间增加,它更“懂”自己更个性化,这条维度也会增强…

就单拿“自私度”这一点来看,AI目前看来会是相比真实“人性”,更“无私”,更容易被信任的…(当然,如果哪天AI出现了更多的自主意识,或许也再会发生改变…
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Yolanda.Lu
1月前
今日GDC亮点:

柴犬狗狗 vs 机械狗狗
(柴犬狗狗被吓到了....😂
00:28
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Yolanda.Lu
2月前
最喜欢“林间聊愈室”的几个设计:

1. 动物疗愈师们的朋友圈:如真人般,疗愈师们也会发动态,分享自己的遇见、心情与感悟,而用户也可以发表评论和点赞互动。我和疗愈师们的距离瞬间拉近了,感觉他们更像“人”了,多了些亲近感。

2. 会收到疗愈师们主动的“关心”:推送的音乐、给我写的信…这些发生在对话结束后,在我回归到正常工作状态却突然收到了这条信息,让我多了一些“被朋友惦记”的感觉。

3. 思维模式探寻:像Coach一样,分析、好奇、探寻我的思维底层逻辑和可能的思维误区,的确一定程度上引发了更深层思考。

另外,界面很喜欢哈哈哈,色系很暖很治愈~

目前疗愈师们的声音还没有出现特别戳我,让我有感觉的(没有出现让我能一下子静下心来,沉浸其中的声音),期待林间出现更多的疗愈师呀😄
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Yolanda.Lu
2月前
Kimi 200万上下文输入👏
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Yolanda.Lu
2月前
结合行业专家Know-how,找到行业高价值场景。

杨昌: 文科生在AI团队里,究竟能干嘛? 这大半年来,市面上被报道的 AI 团队,核心人才大多有技术背景,至少得是个理工科背景。 包括在很多 AI 社群里,懂技术的开发者,往往更受欢迎。 作为中文系毕业的文科生,我也一直在想:难道在 AI 领域,就没有咱文科生的一席之地了吗? 从事 AI 3 个月后,我参与开发的一款内部 AI 工具,终于有了点阶段性的进展。回顾这 3 个月的经历,我隐约找到了点文科生在 AI 团队可以做的事儿。 先说个太长不看版: 内部AI 产品的开发,至少有 3 个里程碑 1、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 2、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 3、帮助业务一线员工真正用出效果 每个里程碑达成过程中,我这个文科生起到的作用是 1、找场景阶段:调研和科普 AI 在行业中的应用 2、产品开发阶段:通过提示词,把专家经验放进产品 3、用户成功阶段:在真实业务中,帮助种子用户成功 如果你对细节感兴趣,欢迎查看下面的详细内容: 一、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 1、找高价值场景 6月份初,在参与筹建「开源 AI 解决方案社区」的过程中,经过跟多位AI从业者深入交流,我得出了一个结论: “和行家/专家一道,找到行业的高价值场景,做出该场景的AIGC解决方案,可能更赚钱。” 这段话被转发出去之后,得到过几位行业领袖级人物的肯定。我后来参与的AI工具,也是在这个思路下开展的。 2、技术之外要做的事 想要“和行家/专家一道,找到行业的高价值场景”,AI团队就不能只懂技术。 我们还需要花更多的时间,去找行家/专家沟通,去了解该细分领域的知识和商业模式,去了解服务公司的核心优势。 就像那些搞运输的司机,懂发动机原理固然不错,但真想要赚钱,他们更需要搞清楚:运什么人、什么货性价比更高,走哪些路线更有赚头。 3、我这个文科生能做的事儿 对于绝大多数的行业专家来说,AI到底发展到了什么程度,其实是个谜。 因为新闻一会儿说AI会取代他们,一会儿又说 AI 到了冷静期,很多 AI 公司都黄了,也没个准数。 于是,我就冲了上来,做了些较为细致的调研。然后,用专家能懂的话,把AI 的真实情况,尤其是对行业的真实影响,科普给他们。 等专家对「AI 能干啥和不能干啥」有个基本概念过后,我再试着用他们能接受的方式,一起测试 AI 在解决业务真实问题方面的效果。 整体来看,专家们更喜欢业务导向的专题式调研报告,测试过且有know-how 层面的SOP更佳,有客户/用户的数据最好。而对于市面上常见的技术向、产品向的科普文章(和软广),他们其实兴趣不大。 二、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 1、确保 AI 能解决业务中的真实问题 5月下旬,OpenAI的创始人之一,大神Andrej Karpthy在微软Build 2023开发者大会上有提到过: “很多事情,直接写提示词(prompt)就可以搞定。在达到提示词上限之前,不需要考虑模型微调。” 在实际业务当中,很多问题,确实可以通过提示词解决。而提示词的上限,则取决于业务的重要程度和专家的专业程度。 如果,有幸在上个阶段,找到了重要性够高的业务场景。那么,这个阶段的重点,就变成了「如何和专家一起提升提示词的上限」。 从个人经验来看,很多 AI 工程师是不屑于学提示词的,绝大多数行业专家又不太会提示词。这中间的鸿沟,就需要我这个「愿意学和擅长教提示词」的人来填。 如果说提示词对专家太难,对 AI 工程师太简单,那么对我这个喜欢讲大白话的文科生,可能就刚刚好。 2、确保 AI 工具足够简单易用 入行仨月,我越发认可一句话:“公司只要有‘两个人’会提示词就行了”。 提示词真要做到「能解决业务中真实问题」的程度,不仅需要大量的业务知识和提示工程知识,还需要反复地尝试和迭代。 这其中的学习成本和试错成本,远不是业务一线伙伴所能承担的。咱千万别指望,通过几场培训和交流,就能让业务人员用起来。事实证明,这是不可能的。 更可行的方式,是让对业务感兴趣的提示词高手(我)和对 AI 感兴趣的业务专家合作。把一些高频的、能提效的场景中要用到的提示词,都提前写完并封装好。 最终交付给业务一线伙伴的,是只要傻瓜式操作就能稳定出效果简易工具。 三、帮业务一线伙伴真正用出效果 一旦进入真实业务场景,再简单易用的提效工具,都有一定的学习成本。 哪怕简单如微信,私域运营过程中要用到的功能,也得专门搞场培训。 1、在企业内部,AI比数字化工具更难推 在业务一线伙伴那里,AI 可不只是新的提效工具那么简单,在潜意识里,他们还有被取代的担忧。 而对那些简单试用过一些AI 的业务伙伴来讲,他们在市面上的 AI 那里碰过壁,不一定相信这一款AI工具真的有用。 这种情况下,如何吸引到一定量的种子用户,如何让种子用户快速上手,如何让甜蜜用户用出效果和持续使用,都是难题。 2、但互联网时代的运营方法论,依然有效 比如,重点突破感兴趣的业务团队,深入到他们手头具体的项目中去,点对点地用 AI 工具帮他们提效。 一旦在业务中起到作用,该团队就会一直用下去。 而在沟通过程中,我还可以不断总结他们的痛点,找到真实业务中高频的具象的场景,测算出大致的提效数据。 比如从 3 天提效到 10 分钟等,好让其他业务团队能真切感受到 AI 工具的帮助,最终以点带面让相关团队都用起来。 四、其他的延展 1、关键在“行业的高价值场景”上 总结到最后,我越发感觉到,这里面真正关键的,不是找场景阶段的调研和科普,不是产品开发阶段提示词工程,也不是用户成功阶段的产品运营,而是真正找到了“行业的高价值场景”。 只有场景找得足够准,才有可能立得了项,有可能获得种子用户,有可能形成早期的标杆,有可能为公司乃至行业带来价值。 但现阶段想要找到这个场景,AI 团队一定要跟行业专家合作,一定要对该领域的技术进展和产品表现足够了解。此处,才是文科生们最能创造价值的地方。 2、文理科或许都不是重点 最后,话说回来,既然都有了 AI 加持,就不用过于纠结文科、理科了。肯专研的话,很多技术上的问题、行业里的专业问题,都是可以学会的。 而且,从合作的角度来看,这些问题也无需学到多么精通。收到需求后,知道技术能否实现;看到技术后,清楚业务中如何应用,就差不多了。 至于那些个高价值场景,可能还需要把这门生意摸得足够透,对市面上「需求(流量)-产品-变现」的玩法了解得足够多。 我希望自己,今后尽可能少考虑自己学的是什么专业,担任的是什么岗位。然后,把更多的心思,花在如何用我的优势和用 AI 为客户/用户创造更大价值上,花在细分领域客户/用户的需求洞察上。 毕竟,客户/用户真正关心的,不是我是谁,而是我能给他们带来的是什么。#AI工作流

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