Agora, ao olhar para a produção da equipe, as partes que estão boas não vão perguntar se você escreveu ou se foi a AI que escreveu; na verdade, a habilidade central é conseguir colaborar com a AI para produzir coisas boas. Por outro lado, se uma pessoa não consegue escrever bem nem mesmo com a ajuda da AI, isso é basicamente o mesmo que não conseguir ensinar.

Zhang Xiaojun perguntou a Yang Zhilin em uma entrevista: Vocês estão, afinal, buscando criar um modelo geral e não um modelo de codificação, certo? Essa pergunta reflete de forma mais profunda a atual percepção dos usuários sobre um novo produto de IA, incluindo todos os grandes modelos e agentes ou outras formas de produtos, em relação ao uso, à migração, até formar hábitos, a verdade, é muito vaga. Frequentemente, um desempenho excepcional em um nicho atrai usuários, e uma capacidade generalizada/geral de 60 pontos consegue reter usuários. Isso se torna especialmente evidente para mim quando uso perplexity e GPT: perplexity é melhor em capacidade de pesquisa de mercado (em termos de velocidade) do que o chatGPT; e em busca/redação no Gmail, seu desempenho prático é melhor do que o próprio Gemini do Google. Foi em uma série de tarefas comparativas acidentais que o desempenho do perplexity superou todos os outros grandes modelos gerais, aumentando minha frequência de uso. Fazer outros produtos de IA é a mesma coisa: a discussão sobre modelo ou não modelo, na minha opinião, é um pouco ultrapassada, ou pelo menos não é uma questão que os construtores de primeira linha estão pensando. O que realmente importa são os pontos de entrada e de aderência. Resolver pequenos problemas e cenários um a um, cercando as cidades a partir do campo, o perplexity também pode ser mais útil do que o GPT e o Gemini.

Espero compartilhar em breve nossas boas notícias sobre a comercialização de AI 🤌