Nu när man tittar på teamets resultat kommer den goda delen inte att skrivas av dig eller AI, att kunna samarbeta med AI för att skriva bra saker är faktiskt kärnfärdigheten; Tvärtom, om en person inte kan skriva bra i samarbete med AI är det i princip detsamma som att inte kunna undervisa.

Zhang Xiaojun ställde en fråga till Yang Zhilin i intervjun: Du kommer i slutändan att göra en allmän stor modell istället för en kodningsmodell, eller hur? Denna fråga återspeglar djupt att användarna nu är intresserade av en ny AI-produkt. inklusive alla stora modeller och agenter eller andra produktformer, tills gränserna för vanor har bildats, I själva verket är det mycket vagt. Ofta kommer en vertikal excellens att locka användare, medan generalisering/generaliseringsförmåga når 60 poäng för att hålla användare. Detta är särskilt märkbart när jag använder perplexity och GPT: förvirring är bättre än chatGPT när det gäller marknadsundersökningskapacitet (hastighet); Den praktiska prestandan för sökning/skrivning i Google Mail är bättre än Googles egen Gemini. Det är i enstaka kontrastuppgifter som perplexitet presterar bättre än andra stora modeller för allmänt bruk, vilket gör att jag använder den oftare om och om igen. Samma sak gäller för andra AI-produkter: Diskussionen om modell eller icke-modell verkar lite föråldrad för mig, Eller åtminstone inte något som frontlinjebyggare tänker på. Tänkandet måste vara utgångspunkten, den klibbiga punkten. Små problem och små scener bryts av ett efter ett, och landsbygden omger staden, och förvirring kan också vara bättre än GPT och Tvillingarna.

Hoppas kunna dela med oss av våra goda nyheter om AI-kommersialisering mycket snart 🤌