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欢迎大家回到李小凯的AI创意观察室！
这是一档值得AI领域的长期价值实践者订阅的节目，无论您现在身处哪个行业， 我们的节目致力于帮你找到自己的领域和AI之间的最短路径，了解科技如何与我有关，并赋能于我。
本期，我们邀请到嘉宾匡匡。她目前在新加坡 Shopee 负责东南亚市场的合规和风控，同时和两位技术合伙人一起打造了一个 AI 旅行助手 Wonderplan。她的职业生涯呈现出一种非线性的轨迹：大学实习在 LV 卖包，毕业成为武汉的第一个管培生，辞职的间隔年里做了一个面向体验设计师的 Sketch 中文社区，加入阿里三年后，作为唯一的设计师被外派新加坡，接下来五年又转岗做运营，被外派到泰国和欧洲开拓海外电商。
从奢侈品，到设计，再到电商，以及现在做AI旅行产品，旅居四个国家，去过30几个国家。最近几个月，她将自己多样的专业技能和旅居体验，和人工智能技术的探索相结合，踏上一条全新的 AI 创业道路。
【本期亮点】
02:07 嘉宾介绍
03:40 工作十年，走到创业的十字路口：创业是给人生的一个自定义解决方案
05:27 投入创业当下的感受如何？灵感不断💡
06:17 如何为灵感分类、做记录——三类内容：行动、情绪、方法论08:17 离开社交网络十年，回归就成了一个表达者：平衡？进退？
拉扯的是注意力吗？评估社交网络进入生活的尺度 社媒内容创作是成长反思的“副产品”12:15 AI帮我省下的时间，用于感受当下的这个瞬间
15:00 是否参与AI创业：回顾我所经历的两个iPhone moment
18:48 如何参与AI创业：数据评估方法论
体量评估（就业市场判断通用）：第三方App流量/a16z/CrunchBase 领域选择（擅长的/喜欢的/二者兼备的）：AI+电商/旅行/绿色经济24:23 一句话介绍自己的旅行产品：让 P 人也拥有J人一样的能力来做旅行规划。
29:43 在机场做用户调研：User Testing for Coffee
31:09 AI商业模式的四种思路
35:04 旅行的意义：体验放松or机会评估
36:40 旅行产品到旅居产品的可能性
43:22 你认为AI会取代人类工作吗：只要企业还有新的想法跟市场，只要人还存在欲望跟需求，工作就不会消失
45:24 AI对社交媒体内容生态的影响
45:44 新一代的社交媒体机器人 46:24 有趣的是，一些人用AI扩写，一些人用AI把文字缩简；原创的危机和借鉴的泛滥。 48:21 我们为什么会被Taylor的歌声打动？💡 经历了2014和2024年的两个iPhone moment，匡匡的事业轨迹和互联网发展之路高度契合。她的身上存在一些有趣的反差：十年不用社交媒体的互联网人，回归社交媒体开始表达；对AI生产力提效十分乐观，也对未来的社交媒体环境怀有担忧。她喜欢思考，在这期节目中和听友朋友们分享了做灵感速记、找创业或工作机会的方法论。
📖 你在旅行中最开心与最烦心的部分是什么？你对AI和旅行产品结合的可能性感兴趣吗？欢迎各位听友朋友们在评论区留下你的独特看法。
【延伸阅读】
在最早一期播客中，我们的工程师朋友chengyang分享了用ChatGPT帮助找房子的体验，从中可见GenAI工具在做计划任务中的优势。本期看到的旅行助手wonderplan也是主打人工智能规划者的定位。
本期嘉宾提到的英伟达CEO黄仁勋的访谈 （油管）Crunchbase
Crunchbase是一个创业公司数据库，始于2007年，由TechCrunch持有，包含了创始人，关键雇员，财务状况，收购新闻以及其他重要事件。此外，Crunchbase也包含了知名创业人物及投资者的信息。
流动资本 | Mobility capability
流动资本是一种个人跨境流动的能力，同时包含既有的流动经验和未来的愿景。它是一种可以和其他类型资本相互转化的资源。政治、经济、健康状况的变动都可能影响个体的流动资本。
Mobility capital refers to the ability of individuals, particularly migrants, to engage in cross-border mobility practices at specific times while also having the option to remain immobile by choice. It encompasses the accumulation of past experiences of movement and the potential for future movements, allowing individuals to navigate and control their mobility decisions. Furthermore, mobility capital is not static and can diminish due to personal circumstances or external changes. Factors such as illness, financial setbacks, changes in political landscapes, or restrictive migration policies can impact individuals' mobility plans and opportunities, affecting their mobility capital.原文来自：Moret, J. (2020). Mobility capital: Somali migrants’ trajectories of (im) mobilities and the negotiation of social inequalities across borders. Geoforum, 116, 235-242.节目中提到的相关播客是：从谷爱凌看全球精英的流动叙事｜游天龙x屠思齐x黄靖洋
【关于我们】人工智能与创意生产领域的【一手行业故事】和【通用思维框架】。
致力于观察和思考人类创意和机器智能如何产生碰撞和融合，致力于邀请各行业中使用AI的超级用户和长期价值投资人、实践者参与对谈，和听众朋友们分享他们的经历和思考。通过了解、理解、应用AI，找到AI和自己所在领域的最短路径，了解科技如何与我有关，为我所用，提高效率，激发创意。
独立播客，和朋友们一起成长，描摹这场AI浪潮中中小企业的时代速记。
🌕 双周更-发布平台：小宇宙｜苹果播客｜QQ音乐
🍎 主播、总策划：李小凯Kuriosity
🎸 声音总监：BMR
【联系我们】感谢大家对本期节目的收听，如果你有任何的建议反馈或嘉宾自荐/推荐，也欢迎邮件或评论告诉我们。
嘉宾自荐/推荐邮箱：[email protected]
小红书：李小凯的AI创意观察室
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欢迎大家回到李小凯的AI创意观察室！
这是一档值得AI领域的长期价值实践者订阅的节目，无论您现在身处哪个行业， 我们的节目致力于帮你找到自己的领域和AI之间的最短路径，了解科技如何与我有关，并赋能于我。
我们的播客聊了很多做AI应用的创业者，今天我们聊一位从AIGC内容创作起步的从业者。他是杜雨，93年的前红杉代投资人，未可知联合创始人，中国社科院技术经济学在读博士生。出版图书《AIGC：智能创作时代》以及《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。他曾在腾讯担任集团战略分析师，之后在红杉资本工作，参与投资了得物、超级猩猩、文和友、她说等品牌。
📖 本期你将会听到：
01:22 嘉宾介绍
02:15 做投资工作和内容创业，本质都是内容的输入和输出
03:52 我对自己和团队做科普的定位是“严谨”
05:55 在一个新兴行业发展中，最好的科普来自于你的实践
06:52 写书的出发点：面对大众的行业报告
09:40 为什么要把书目过程中一些数据的部分删掉：“数据是用来论证的，不是用来引领的”
10:42 反身性：数据被看到后，也会影响人。 13:07 数据是用来论证假设的工具，而提出假设的源头是自己14:08 生成式AI生成的内容，可以仅仅是（无用的）内容，也可以是工具和渠道
15:16 年更音乐人：我暂时不打算用Suno创作
17:40 希望从我的人生作品中读到每个年纪最真实的心境和声音18:29 曾经作为她说App的董事，对于这个/类社交APP的理解是什么？
19:23 社交产品是App时代最难的产品，是奢侈品 20:28 为什么新社交软件不断出现，但规模又没有那么大？年轻人社交软件就像是线下酒吧的线上版，存在它的生命周期
年轻人的陌生人社交需求永远存在，且永远需要新的场所和新的人：“年轻人社交赛道永远有机会”23:09 AIGC如何影响社交媒体本身？
23:36 作为超级个体创作自媒体内容的经验和工具推荐：口播-开拍APP
25:52 你认为内容产品的消费模式，和之前做投资关注的线下场景实体消费有什么差异？
26:48 如何让AI提高自己创造力和生产力，而不是反作用?
28:14 创业后遇到最惊艳的AI产品“永远是下一个”；自己从七年前接触AI至今最大的感受是“门槛降低了”
💡 杜雨对AI的定义是“超强的数据处理器”，数据处理器能做的是（有目标的优化和生成）；而无论是训练用的还是论证用的数据都是历史，从中如何能看到未来？看到创新？
📖 欢迎各位听友朋友们在评论区留下你的独特看法。
【延伸阅读】🍎 小红书 @李小凯的AI创意观察室 将陆续为听友朋友们提供每期播客亮点的小结和延伸阅读，欢迎关注！
量化历史 (Quantitative History) 12:42量化历史是一种使用社会科学统计分析工具来分析和解释历史数据的方法。这种研究方式在经济史(economic history, cliometrics)领域被广泛应用。例如嘉宾提到的陈志武博士，近年和云妍博士、林展博士一起发表了《官绅的荷包——清代精英家庭资产结构研究》一书，以官绅家庭资产为研究选题，官员的抄家档案为数据展开了对清代“精英家庭如何理财”的研究。
1960年代，量化历史开始流行。这种方法被看作是使历史研究更加“科学化”的一种方式*。*但批评者认为，量化历史对历史数据的本质做出了一些前提假设（assumption），忽视了影响数据产生的因素。这一文化转向更广泛地对社会科学的认识论(epistomology of the social sciences)提出了挑战。
Ruggles, S., & Magnuson, D. L. (2019). The history of quantification in history: The JIH as a case study. Journal of Interdisciplinary History, 50(3), 363-381. 我读︱《官绅的荷包》 ：如何做好的量化历史研究？数据反身性 (Reflexivity in Data) 10:42数据反身性是一个复杂的概念，通常用于社会科学，特别是在金融市场理论中。它描述的是数据或观测结果可能会影响所观测的系统或个体的行为，进而影响未来的数据收集和分析。例如，在金融市场中，投资者对某种资产的普遍看法可以影响该资产的价格，而这种价格变动又会反过来影响投资者的看法和行为。这种现象在社会科学研究中特别需要注意，因为研究者的观察和结论可能会改变研究对象的行为模式。
线上实验应对数字社会的“反身性”：基于两个研究设计的比较韦达定理 (Vieta's Theorem) 11:19韦达定理，也称为韦达公式，是代数中的一个重要概念，由法国数学家弗朗索瓦·韦达提出。这些公式描述了一个多项式方程的根与其系数之间的关系。具体来说，韦达定理表明，在一个多项式方程中，根的和和根的积可以直接用方程的系数来表示。例如，在一个二次方程 中，两根和等于−b/a，两根积等于c/a。这使得在不实际求解方程的情况下，可以直接通过系数推导出根的关系。（死去的初中数学在攻击你了吗？评论区有小伙伴还记得嘉宾提到的delta是什么吗？）
邓巴系数：社交为什么存在上限 (Dunbar's Number) 20:10人类学家罗宾·邓巴提出了一组“魔法数据” (magic numbers: 5-15-50-150) ，这些数字其实代表了我们与不同层次社交关系的人数上限。具体来说：
5人是你的亲密圈，通常是最亲近的家人或朋友。 15人是好朋友圈，你可以依赖的朋友，经常保持联系。 50人是较宽的社交圈，包括一些不那么亲近的朋友和同事。 150人，也就是所谓的“邓巴数”，指的是一个人能够维持稳定社交关系的最大人数。这组数据的提出基于邓巴的社会大脑假设(Social Brain Hypothesis )，这一假设的核心立场是人类大脑的演化是出于处理复杂社交网络信息的需求。由于大脑的负载有限，超过这个数目，个们难以维护深入和稳定的互动。邓巴系数在解释人类社交结构的规模和复杂性方面提供了有价值的视角。但也有学者认为，这一假设忽略了人类社会的多样性，以及其他因素影响社会和大脑进化的可能性。他们提出，信任和社会纽带的作用可能对理解人类社会组织和大脑发育至关重要。
Acedo-Carmona, C., & Gomila, A. (2016). A critical review of Dunbar’s social brain hypothesis. Revista Internacional de Sociología, 74(3), e038.听更多
1. 关于年轻人社交是否“永远有机会”，了解社交产品新动态，可以听更多：《从粗放式到精准陪伴，聊聊社交产品如何抓住年轻人》;
2. “AIGC是一场认知革命，不一定是技术革命：帮助中小企业理解了信息化必要性”，观点参见《聊遍五大洲项目，AIGC是伪需求吗？》
【关于我们】《AI创意观察室》致力于观察和思考人类创意和机器智能如何产生碰撞和融合，致力于邀请人工智能行业的投资者、创业者、和长期价值实践者参与对谈，和听众朋友们分享他们的一线思考。希望可以帮助听众朋友们了解、理解、应用AI，进一步提高工作生活中的效率和激发创意。
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本期，我们邀请到一位略带痞气的嘉宾，本科毕业于北京对外经贸大学的他，或许不是大家在社交媒体上通常看到的名校毕业、光鲜亮丽的精英创业者形象，而是一位接地气的、爱搞钱虽然也（暂时）总亏钱，爱听摇滚音乐的北方大哥。诚然，这些草根创业者吸引到的关注并不那么多，但是他们的基数也相当大。聆听他们面对AI创业浪潮的思考和选择，希望我的播客可以为大家带来关于社会、科技和人的多角度观察。
💡 Luke爽朗的笑声和超强的行动力是生命力的直观体现。他的身上闪烁着被称之为“真实”的人性，他毫不避讳自己利己的一面，出于商业嗅觉抢注域名，为推广自己的AI头像小程序搭建了国内最早的AI导航站之一AIGC便利店；同时，他也骄傲地称自己是“黄河的孩子”，饱含对家乡传统产业发展的期待：”北上广能代表多少人？AI是要服务于万千泥污人的。”他将目光投向了精英创业者们看不到的菏泽郓城玻璃制品加工厂。
我半开玩笑地对他说，有的人还在犹豫AI创业，有的人已经亏完十万——让Luke为听友朋友们做个创业复盘，踩坑避雷。但毋庸置疑，AI踩坑也有宝贵的价值，如果创业者只分享自己的成功故事，谁能来道出商业现实的真相？曾经一行代码都不会写，Luke没有被自己的非技术出身束缚住手脚，而是扬长避短发挥自己的商业思维，借力信息差，持续地创作AI产品，他的分享是否对于仍在迷茫如何入局AI的人们更具价值？
📖 敬请大家收听本期内容，如果有任何听后感和建议，欢迎在评论区给我留言。
【本期亮点】
2:42 嘉宾介绍
3:23 按耐不住体内的创业猛兽，我在ChatGPT发布之前开始构思第一款AI产品
5:36 商科背景的创业优势：1）从开始就思考投入产出比；2）跟别人不一样，找到自己的差异化优势
10:03 有的人还在犹豫AI创业，有的人已经亏完十万块：创业成本复盘
11:00 营销推广的踩坑复盘：1）自筹的推广费用不充足；2）渠道选择有限，没有社交媒体推广经验；3）做的时机太早，AI出图带来市场陌生感
14:58 如果回到当时，还会再做这个项目吗？
16:31 做出海AI开发者有三个直观好处：1）对资金有限的创业者更友好；2）正反馈来得更快；3）其他限制更少
17:51 生成式人工智能的出现，客观上降低了开发者的门槛，如何吸引并且帮助他们完成产品创作的梦想，是件更加紧迫的事
20:39 ChatGPT出来之前，我没写过一行原创代码
21:23 面对现实，出海很难，尤其是对偏传统的非一线城市企业
23:19 两块钱成本的玻璃瓶，欧美公司靠包装价值翻番：“他们凭什么赚这个钱”
24:20 我做AI外贸公司，竞争的人是其他外贸公司：用AI提高产品宣传能力，把国内外市场的利差给抹平
25:43 靠情绪创业结局是失败，现在理性去想：到底干啥能挣点钱？！
26:32 AI要服务于“万千泥污人”，如果技术不顾一切往前走的话，这个世界就会变成一片“电子荒原”
27:13 为什么摇滚和AI创业有联系？
AI创业是带有一定破坏性的，你是去打破现有的一些生产关系的 《山雀》让我思考：我们通过AI的眼睛能看到什么世界？ 非技术党开发者公开叫板《月之暗面》29:19 Luke分享AI创业之路上排坑避雷的思考
抢注域名，建立AI导航站，曲线推广我的AI产品，效果只能说是完全没有 我悟到Sam Altman那句话：用户喜欢才是好产品，才有PMF32:29 普通人如何切入AI赛道：1）会写代码，做工具，做好搜索引擎优化 2）不会技术的创业者的版本答案：做信息整理（Information Curation）
33:55 最有价值的信息渠道是什么
注重积累 思考框架：”理论知识很重要，1%的创新加99%的商业化才等于成功“【延伸阅读】无代码开发者友好的工具（来自嘉宾推荐）：Webflow, Framer, Softr, Zapier
嘉宾做AI头像产品时提到的参考的海外产品：
1. Lensa AI
来自 Prisma labs ，Lensa早在 2018 年已经上线。2022年11月30日至12月14日，连续两周位列美国 AppStore 免费榜榜首，还拿下十多个国家的免费榜 Top 1。这两周的霸榜归功于AI功能更新和社交媒体营销投放。在AI美图功能上，用户只需上传 10 至 20 张自拍照，就能快速生成 50 至 200 张 AI 头像，其涵盖油画风、漫画风等多种风格，极大刺激了用户的分享欲，完成社交圈内的传播触达。从投放概况来看，《Lensa》采用全球通投模式，广撒网寻求契合的目标市场，而广告形式则集中押宝信息流广告。素材内容主要围绕 AI Avatar 、效果对比、操作展示三个方面。
来源：AI图像应用将迎来爆发？上线4年的《Lensa》全球日流水超过《TikTok》
2. ProfilePicture.AI
于2022年由独立开发者 Danny Postma 创立，个人头像制作工具，主要通过定价30美元的付费套餐生成照片，提供超过 350 种风格的高级艺术效果供用户选择，拥有超过 20,000 名用户。
阅读更多：Danny Postma — An Indie Hacker’s Business Evolution《一位独立开发者的商业转型》
五分钟精萃版：🍎小红书：@李小凯的AI创意观察室《播客笔记｜如何做个自由且高产的独立开发者》
DreamBooth
2022年由谷歌发布的深度学习模型，通过向模型注入自定义的主题来fine-tune diffusion model的技术。为什么叫这个名字，google团队给出了解释：“就像一个照相亭，通过捕捉到的主体形象，综合你想要的一切生成图片。”
It’s like a photo booth, but once the subject is captured, it can be synthesized wherever your dreams take you.《月之暗面》
英国摇滚乐队平克·佛洛伊德的第八张录音室专辑，由Harvest唱片发行于1973年3月1日。
万能青年旅店《郊眠寺》（节选）
新语言 旧语言，
该怎样回答 不眠的时间，
星河下 电子荒原，
亿万场冷暖 亿万泥污人。
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本期，我们邀请到opencord.ai的联合创始人Kelly。她是一位连续创业者，曾任PayPal 全球和国际总部销售工程师和创新实验室项目负责人。2016年参与并且主办数百场女性创业社群活动，全球最大女性创业和投资社群SoGal，并且为数十个早期创业项目和基金融资。
【本期亮点】
Kelly 拥有多面角色，她既是公司的增长和用研负责人，也是一位运营公司品牌的内容创作者。交流中一句暴露年龄的“我为自己代言”，让我们会心一笑。她和我们分享了营销飞轮和内容创作的干货，和AI Agent的去中心化架构思考。
本期你将会听到：
01:45 嘉宾介绍
03:26 为社交媒体用户设计的AI产品：独立创作者的社交媒体管理，个人品牌风格探索的需求如何才能被AI满足？
05:23 为什么选择创业，并且是AI创业？
07:57 大厂的福利，对创业者是个“金手铐” 09:19 Kelly就读过女校，做过更年期女性健康产品，作为AI领域相对少数的女性创业者，希望大家不要低估自己的产品和业务❤️14:54 中国、美国、东南亚的投资人风格和关注点有何不同？
17:09 硅谷投资人为什么会因为“相信”买单？ 18:59 ChatGPT是一个优秀的MVP。（即，最简可行产品，minimum viable product）19:24 优秀创业者的能力是AI目前还无法取代的：1）朝着目标做发散性深究；2）综合各种模态信息作输出的能力。
22:03 市场价值、价值规模的预估：她和团队认为，未来在社交媒体上80%的内容都是AI agents创造、管理的。这个数据的预估，是通过对GDP的思考反推得到的。
26:04 回顾产品获客的时间线，创业接近一年的关键反思和关键决策
28:24 主播试用产品，怎么“翻车”了？
30:16 回应“投资人的灵魂三问”
33:58 如果做 to C 话， social media 本身就是一个天然的传播空间 34:24 飞轮模型如何滚起来 38:17 目前社交媒体是“反方”，下游的社交媒体平台如果开始做AI产品，是否会是一个毁灭性的挑战42:10 智能体概念的梳理和探讨
43:01 产业界设计智能体的思考 44:55 用PMF的视角定义智能体：Agent就是个自助完成任务，24/7待命，自己解决在过程中碰到的问题的智能体。 45:23 面对质疑，认为Agent 是对LLM的套壳，Kelly做了一个比喻：如果LLM是大脑，Agent就是手和脚，专注执行的功能不可或缺。48:44 “路由器”智能体是什么？是一个在自下而上的有自主性的工作架构中的“报童”
51:10 你的产品要做 Autopilot 还是 Copilot？前者。
52:45 你认为AI会取代人类工作吗？
53:19 内容创作者的核心竞争力是思考深度
💡 采访手记：在和Kelly的交流中，面对测试翻车，她能坦率地说：“我们的产品确实还有很多问题。“或是在聊到是否考虑MCN业务的时候，直言“以当下的能力，这个我们暂时做不了。”如果创始人知道自己不要什么，有Say no的决心和能力，就更可能专注做滋养品牌潜力的业务。
📖 智能体的发展愿景代表着人类对自动化社会的想象，如果可以通过“创造”智能体和协作网络，“创作”自己的社交媒体，完成AI“创业”这件事，是否就是创意的体现？
📖 只要思考和尝试满足的是真正的价值，或许，做大模型和小应用都不要紧？
欢迎各位听友朋友们在评论区留下你的独特看法。
【延伸阅读】本期提到嘉宾参加的《硬地骇客》节目：EP47 和美女嘉宾一起翻越“增长”这座大山|对话OpencordAI联创Kelly
比尔盖茨关于智能体的访谈：人工智能将彻底改变你如何使用电脑 | 盖茨笔记
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飞轮模型 34:08
增长飞轮模型（Flywheel），由美国集客营销公司hubspot提出，用于解释如何调整整个组织以提供卓越的客户体验从而推动产品增长。其中有两个重点：
飞轮代表的是一个循环的过程，关注用户主动传播的意愿和行动，专注为新用户创造愉快的新手体验。 摩擦力是飞轮的致命弱点。在实践中观察用户痛点并针对性解决，降低用户流失。一个即刻可用的基于飞轮模型的思考：你会给身边的人推荐某一款产品吗？用到什么程度会推荐？而不是看他给你的口头反馈。
产品市场契合度（Product-Market Fit, PMF)
产品市场契合度，也称为产品/市场契合度，是指产品满足强烈市场需求的程度。最早提出者是传奇投资人和硅谷创业者 Andy Rachleff 对于早期初创企业来说，从零到一的过程就是找到产品市场契合度的过程。这一过程“违反直觉的是，你不应该首先追求大市场。”而需要找到独特的客户，迭代产品面向的*“人群”而不是“内容”。另外，安迪还指出另外两个常见错误：*在追求价值之前追求增长；以及，放慢创新速度。 听更多：S6E18 硅谷徐老师｜SaaS 创业者如何找到 VC 圈最爱谈的 Product-Market Fit？LLM is so WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic）11:45
来自哈佛大学的研究者们表明，与大规模跨文化数据相比，LLMs 对心理测量的反应是一个离群值，他们在认知心理任务上的表现与来自西方、受过教育、工业化、富裕和民主（Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic, WEIRD）社会的人最为相似。他们呼吁，不要忽视人类和机器心理学中的跨文化多样性可能引发的科学和伦理问题。
Original phrase: We show that LLMs’ responses to psychological measures are an outlier compared with large-scale cross-cultural data, and that their performance on cognitive psychological tasks most resembles that of people from Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic (WEIRD) societies but declines rapidly as we move away from these populations (r = -.70). Ignoring cross-cultural diversity in both human and machine psychology raises numerous scientific and ethical issues. We close by discussing ways to mitigate the WEIRD bias in future generations of generative language models.
来源：Atari, M., Xue, M. J., Park, P. S., Blasi, D., & Henrich, J. (2023). Which humans?
Product hunt 26:59
Product Hunt是一个供用户分享和发现产品的网站。网站于2013年由瑞安·胡佛创立，之后加入了Y Combinator。是嘉宾提到的，第一阶段借力冷启动的产品。
LLM Agent
智能体（Agent）：通过传感器感知环境（收集信息）并通过执行器作用于该环境（采取行动）的事物。 这一概念最早起源于M.Minsky(AI之父之一）于1986年出版的《Society of Mind》（也是神经网络热潮开始的年份）。2022年出版的《人工智能：现代方法》（第四版）中的定义：理性智能体（Rational Agent/Intelligent Agent）概念是研究人工智能方法的核心。理性智能体具备自主性、可学习迭代、可制定并实现目标等特点。
LLM Agent 代表通过利用大型语言模型 (LLM) 作为其中央计算引擎来解决复杂的具体任务的一个智能系统框架。该代理的基本组成部分包括：提示(prompt)、记忆(memory)、知识(knowledge)、策划(planning)、工具(tool)。
Router agent 48:44
Router 是路由器的意思。路由器的生动比喻，表现出智能体协作网络去中心化、自下而上的概念，而非常用的master agent.
路由协议(protocol)指定路由器如何相互通信以分发信息，使它们能够在计算机网络上的节点之间选择路径(use channel to split message)路由器有三个主要功能，分别是:
确定路径：路由器可以决定从来源到目的地所采用的路径，这个作业称为路由。 资料转传：路由器会将资料转传至所选路径的下一个设备，重复这个过程，最终资料可以抵达目的地。运算设备和路由器可能位于相同的网络或不同的网络。 负载平衡：路由器有时会用多个不同路径，发送相同资料副本。其目的是为了减少因资料丢失而造成错误、并创建备援及管理流量。An LLM agnostic approach
与 LLM 无关的方法要求软件开发人员了解每个 LLM 的能力、局限性和复杂性。可以说，2023 年事件中一些AI的波动性（工作调动、快速移动平台、收购等）向我们展示了依赖一种 LLM 的风险有多大。
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本期，我们邀请到了毕业于北大光华管理学院的Gilbert， 他在香港从事了长达9年的二级市场投资工作，对TMT (Telecommunications, Media, Technology - 电信、媒体和科技) 领域有长达6年的研究和思考。同时，他也是一款AI行业研究思维导图的独立开发者和创始人。
兼备投资人和创业者的身份，Gilbert和我们分享了作为个人用户使用和改造大模型的实用方法，还探讨了商业与投资视角下这一轮AI的价值：
AI的现有盈利规模是否匹配得上对它的高投入？这一次AI浪潮为什么与之前有所不同？ 有什么普遍适用的AI“调教技巧”？我们如何借助大模型设计自己进入社会后保持高效成长的“练习册”？ 与大陆公司投资部门接触中，看到了哪些AI应用案例，又有哪些独家观察和思考？💡 距离ChatGPT发布一年半的今日，最初一批用户逐渐退去新鲜感，而让留存下的用户对这个领域依旧充满兴奋的原因和未来愿景是什么？
📖 欢迎各位听友朋友们在评论区留下你的独特看法。
【本期要点】## 关于自己和产品
00:46 嘉宾自我介绍
从投资的视角，为什么看好这一波AI？
03:02 投资界对AI的主流看法
05:14 对通用人工智能的看法——“边际效应”的视角
使用GPT的契机和上头过程
10:02 第一次使用ChatGPT的感受并不那么兴奋
11:47 常去的AI学习论坛
12:53 ChatPDF比起ChatGPT给了我更多灵感
“温故而知新”的产品设计理念
13:31 设计自己的AI产品的初衷
14:37 产品主要的两个功能：转写、思维导图
15:41 为什么做行业研究需要一张思维导图？
17:19 什么是所谓的“点”？是自己拟定的研究主题吗？
17:32 产品能力：举人工智能行业研究的例子
21:23 产品的底层模型能力支持
## 关于AI的学习思考
产品的框架和设计理念也源自一个涉足新领域的学习过程
23:36 在AI时代有什么和AI工具相辅相成的学习策略？
26:16 我希望做“造轮子，用轮子“的人
27:35 循环的魔力
29:52 开发过程中，发现的GPT的普遍适用的“调教技巧”
30:54 思维链路 32:14 私有数据整合33:03 使用LLM过程中遇到的其他细节和解决方案：RAG
37:27 一共为OpenAI花了多少钱？
## 投资人视角的AI观察
38:34 还有看到一些什么比较有意思的项目？
43:33 和大陆不同行业的公司（投资部门的）接触过程中，观察到对AI的态度和动作
45:15 对新人的AI入局建议
48:08 你认为AI会取代人类工作吗？
【延伸资料】
Gilbert访谈中20:56提到的思维导图图解（来自嘉宾）：
中间节点（核心领域，例如“社区团购”），第一层（主题-topic，例如“行业情况”），第二层（类目-category，例如“发展趋势”、“前置仓模式”），第三层（数字，例如“前置仓模式”后面的“7”）表示有7个片段的关键词与“前置仓模式”有关。
感谢Gilbert提供的思维导图示例，感兴趣的听友朋友也可以通过他的产品网站Q&A板块继续探索：
【延伸阅读】本期提到的王小川采访：《对话王小川：大模型创业核心，是想好技术如何匹配产品》，开始连接LinkStart
🍎 小红书 @李小凯的AI创意观察室 提供了5分钟图文精选版
LangChain
LangChain由Harrison Chase于2022年10月作为开源软件项目推出，当时他在机器学习初创公司Robust Intelligence工作。它是一个应用框架，提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型（LLM）连接在一起，以及与其他工具和数据源的集成。2024 年 1 月 8 日，LangChain发布了它的第一个稳定版本，即 LangChain 0.1.0，这意味着在迭代一年后，LLM 应用自此拥有了一个统一的接口和框架。如何开始使用LangChain？可以从这一个页面开始
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
RAG是一种结合了搜索检索和生成能力的自然语言处理架构。通过这个架构，模型可以从外部知识库搜索相关信息，然后利用这些信息来生成回应或完成特定的NLP任务。
Gilbert访谈中提到的思维链（30:39）和RAG技巧（34:37）可以这么理解：
1. 思维链（Chain of Thought，CoT）是一种提升大语言模型推理能力的关键技术。本质是把一个复杂的推理问题进行拆解，逐步解决。例如在实际项目中，以序列的形式（例如sequential chain）问问题，第一个问题的输出也可以作为下一个问题的输入，更容易得到高质量的答案。
2. 实用RAG技巧：
使用文本相似性算法定位最可能和query有关的上下文一起返回，作为context一起输入prompt template生成prompt； 使用LLM进行问题增强，对多个问题查询并集，提升召回知识的覆盖度。拓展阅读：RAG 檢索增強生成— 讓大型語言模型更聰明的秘密武器
【关于我们】《AI创意观察室》致力于观察和思考人类创意和机器智能如何产生碰撞和融合，致力于邀请人工智能行业的投资者、创业者、和长期价值实践者参与对谈，和听众朋友们分享他们的一线思考。希望可以帮助听众朋友们了解、理解、应用AI，进一步提高工作生活中的效率和激发创意。
欢迎大家加入我们的社群：AI创意研习社，进群讨论，和共同迭代认知。
主播、总策划：李小凯Kuriosity
声音总监：BMR
【联系我们】感谢大家对本期节目的收听，如果你有任何的建议反馈或嘉宾推荐，也欢迎邮件或评论告诉我们。
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欢迎大家来到李小凯的AI创意观察室！
本期，我们邀请到了美籍华人勗川(Hsu)，他来自台湾，在美国接受了教育，并在中国发展了他的职业生涯。他是一位经验丰富的创业家，同时也是一位始终在探索自己人生兴趣的体验派——他参加过O2O互联网产品的国际运营，在中国建立了Groupon团购的业务。在北京开设连锁西餐厅和一个2000平米的美食广场。他和当大厨的弟弟，曾经创立了胖脸餐饮这一品牌，在各种聚会上提供定制美食，也在这个过程中组织了许多有关科技，区块链以及AI相关的活动和讨论会。在领英的自我介绍中，勗川提到自己很关注Web3和AI在大众市场的开发、研究和投资，想要帮助在这个新兴和令人兴奋的行业中建立社区和扩大意识。
本期嘉宾勗川提到的AI工具：
GPT4, GPTs, 腾讯智影，inVideo AI
Web3平台：OffChain
0:40 嘉宾介绍
社交行家如何看待AI
1:40 在不同行业中迁移的底层特质和能力
5:22 一个人到中国，如何通过社交打开信息源
12:10 私人数据如何管理，提供有价值的社交？
15:36 科技怎样改变人们的社交方式？
19:33 AI如何让活动策划和参与者的体验更好？
“数字分身”如何助力社交和内容裂变
25:07 聊聊花了五千大洋定制的数字人
28:20 从数字人到虚拟博主：“撒网捞鱼”的商业模式逻辑拆解
33:34 GPT agents如何满足社交和餐饮上的需求
让工作更轻松的AI工具和使用技巧
39:37 AI在工作中带来的效率提升
43:38 AI会取代人类工作吗
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本期，我们邀请到了本科毕业于复旦大学、研究生毕业于美国华盛顿大学的龚程扬。他目前正在美国从事与AI教育相关的产品开发，拥有三年多软件工程的学术与业界经验 。他对美国科技行业以及人工智能有自己的深度理解和思考，我们很荣幸邀请到程扬分享他这一年来对GPT的使用与感受：
谈谈GAI给他工程师的生活和工作带来了哪些改变；
如果让有了AI伙伴的他再学一遍计算机专业，他会调整什么学习精力分配？
此外，我们还探讨了，AI与人类的思维模式形成有什么异同点，所谓的“常识”的获取门槛，在当今有怎样的变化？
0:46 嘉宾介绍
工作中的AI
2:32 公司、平台和在研项目
5:59 25岁的K12教育公司如何展开AI转型？
15:20 GPT对工程师的生活和工作改变的新思考
17:12 程序员会被取代吗？核心竞争力在哪里？
生活中的AI与巧思小技巧
19:59 GPT是我的纽约租房助手
25:20 你对人、对GPT有耐心吗？
28:04 GPT故意迎合讨好你怎么办？
如何最大化地受益于AI？前AI时代的核心品质有哪些？
30:40 过去技能树上的点能让你受益于舒适使用GPT？
32:02 有了GAI 工具，如果让你再学一次CS，你会对学习精力分配做什么调整？
34:30 人和机器的思维模式形成的差异在哪里？“内化”是怎样的一个过程呢？
38:19 面临技术的快速迭代，GPT提高了我的安全感和执行力
41:02 使用AI有门槛，而获取常识过程中有门槛是一件与从前完全不同的事
用还是不用GPT，这是个问题
44:00 第一次用GPT的契机和趣事
47:28 我"面试"了GPT，为它发了朋友圈
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