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吴豪Neo
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CEO @ AvaDuo-AI赋能的天主教硬件
连续创业者:MUSEEE, Redtea Mobile, Stardust
x-微软架构师
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吴豪Neo
7月前
Aloha,为了当前的项目AvaDuo扩展下自我介绍:

👼🏻 Founder @ AvaDuo。第一款产品目前做的是针对海外天主教徒的AI赋能的硬件。项目📍深圳孵化中。现在我们在看项目经理和欧洲(尤其南欧)市场人员的加入,欢迎有专长且感兴趣的同学来撩!(JD见图7)

🤖 Founder @ MUSEEE。23年起盘的国内领先的2B LLM powered的智能工作流项目。订单额破百万,24年初成功境外融资;

🌐 x-Partner & Founding member @ Redteamobile.com。全球第一的三方e-SIM解决方案提供商,设备装机量目前毛估5-6亿,被高通、OPPO等投资;

📋 x-Partner @ Stardust.ai。国内领先的标注服务商和数据服务商;

🌏 x-微软 解决方案架构师 @ APAC。累积上几段创业,服务过100+世界500强/大中型客户,西装革履地牵头给过各行业一线大佬做方案给汇报,也曾肝过几个月做落地交付;

⚒️ 骨子里是个产品匠人和设计师,早年在美国当过两年UX设计师,负责过当年上亿用户量产品的核心功能和产品宣发;

✈️ 过去15年:深圳←上海←北京←马尼拉←深圳←北京←芝加哥←纽约←萨凡纳←厦门
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吴豪Neo
2天前
也感谢生命中那些发光的个体
10/10
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吴豪Neo
6天前
上fb考古发现的有趣碎片
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吴豪Neo
6天前
pm是咋想出来这种复读机式的workflow回复的#ChatGPT对话大赏
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吴豪Neo
8天前
但是资本效率驱动的高可见赛道 叙事主题怎么摆脱恶性竞争?

喝鹅何说说: 只有我看到了kimi在AI搜索上的野心么? 最近月之暗面动静不小啊,昨天又刷屏了,看了下,主要是声势浩荡地发布了对标OpenAI o1的新模型k0-math,专注数学能力。 在发布会现场官方公布的测试结果中可以看到,k0-math在OMNI-MATH和AIME这两项数学竞赛级测试基准上,其能力已接近o1-mini和o1-preview。 不过我更感兴趣的其实是杨植麟后面提到的“RL+AI搜索”这件事。 大概一个月前,kimi已经发布了一个kimi探索版,其实核心就是用了CoT(Chain of Thought 思维链)。从业者和常写prompt的人应该理解CoT对于提升模型输出质量的作用有多大,包括o1发布时业内也纷纷揣测就是内置了CoT的工作流。 简化来讲,AI搜索能力 = 基础模型能力 + 产品设计(联网搜索、任务拆解、自建信源打分机制、CoT等)。现在kimi在CoT的基础上又加上了RL,我好像看到了kimi在AI搜索上日益增长的野心?? 为什么说RL这一步至关重要?因为RL(reinforcement learning 强化学习)作为post training的一种手段,可以显著提升模型的性能,降低幻觉等问题。 *btw插播一句,今年2月微软发布了一篇综述讨论RL和LLM的结合,其实在那之前美国AI生态就已经开始讨论起RL的技术路线,国内AI圈子好像是在9月左右o1发布前才开始大聊特聊RL,中美信息差的gap还是很大,建议多看英文信息啊。* 话说回来,RL对于AI搜索的重要意义在于?简单说就是模型能力提升会解决幻觉的问题。 有人说联网搜索不就解决幻觉问题了吗?其实不是,即便通过联网搜索,获取了真实的信源url及内容,你把这些爬下来的内容喂给模型,你也不能保证模型不在这些信息的基础上继续瞎编,因为模型自身能力有局限。 也就是说,kimi想做的这个RL+AI搜索的技术路线,其实是有可能完全解决幻觉问题,保证AI输出的内容是完全有真实的信源可依的。 目前sota模型厂商OpenAI和Anthropic都没有自己下场做AI搜索(SearchGPT性质尚不明朗),Perplexity作为具有先发优势的小而美团队已经在AI搜索产品领域占据了用户心智。 考虑到Perplexity自家模型能力不强,且还需要依托google api搞联网搜索,国内可搜索量本就小,搞不好kimi都可以自建搜索引擎,完全不必受制于百度。 国内和Perplexity定位最接近的一家应该是秘塔,不过秘塔毕竟不是基础模型厂商,模型能力跟不上,钱也不如月之暗面多。 按照kimi这个技术路线,我觉得kimi是很有可能做出超过Perplexity能力极限的AI搜索产品的,在某种可比较纬度上。

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吴豪Neo
13天前
杨植鳞被仲裁其实也证明llm infra的泡沫(至少天朝)也许快破了,毕竟营收毛毛雨,2vc下一轮得多少天量资金才能接呀,sota provider的商业模式到现在都没出来,没benchmark天朝的follower会凉更快
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吴豪Neo
27天前
吴豪Neo
1月前
测了2天ola friend,但已经退掉1周了,一直没静下来写观点,正好借着今天和群友聊天总结下:
1. 记忆硬伤
15-20min由context length造成的记忆上限很明显,情感陪伴的定位很难达成,用户会被迫定位其为工具属性入口。

2. 生态是硬伤
- 耳机是个腾讯机会,字节没小程序生态,汽水音乐是为数不多的字节系短链路“工具”了,腾讯一旦借微信或QQ生态出竞品,ola friend会凉得很快;
- 同赛道带屏方案(e.g., Ikko)也会遇到明显的生态问题,短期可以吃波红利,能在llm gpt5 or counterpart前或硬件一代的周期内趁hype卖掉会是个好选项。

3. 作为ows耳机溢价不合理
硬件本身并不出彩,比较ows方案既有头部(e.g.,韶音),豆包的附加值(更具体是唤醒能力和有限能力调用,基本也是唯一差异)沒有溢价说服力。

4. 唤醒能力的喜和忧
- 他们在耳机里加了个芯片能绕开os独立唤醒挺厉害的,第一次见,潜在会成为benchmark;
- 但耳机形态上会显得更笨重,体积带来的问题会显得工设更像是个运动耳机,造成客群和场景选择上的定位受限,甚至会干扰眼镜佩戴。

5. 真正刚需带来的市场有限
- 真正的刚需用户其实是耳蜗小或异形的用户,入耳式解决方案不能满足,但抗噪差就成了非常直观的tradeoff;
- 假如叠加测算整体耳机市场的集中度、价格带、运动耳机形态、抗造差等问题,赛道盘子就很有限了。
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吴豪Neo
1月前
:屏幕前的观察者,歇着去吧🤡
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吴豪Neo
1月前
构建Matrix中..lol
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吴豪Neo
1月前
Concrete Jungle
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