Bây giờ nhìn vào sản phẩm của đội, những phần làm tốt sẽ không hỏi là bạn viết hay AI viết, thực sự khả năng hợp tác với AI để viết ra những thứ tốt mới là kỹ năng cốt lõi; ngược lại, nếu một người hợp tác với AI mà vẫn không viết được tốt, thì cơ bản là không thể dạy được.

Trong một cuộc phỏng vấn, Trương Tiểu Tuấn đã hỏi Dương Chí Lâm một câu hỏi: "Cuối cùng các bạn muốn làm mô hình lớn tổng quát chứ không phải mô hình lập trình đúng không?" Câu hỏi này phản ánh sâu sắc rằng hiện nay người dùng có một ranh giới rất mơ hồ về việc sử dụng một sản phẩm AI mới, bao gồm tất cả các mô hình lớn và agent hoặc các hình thức sản phẩm khác, việc chuyển giao, cho đến khi hình thành thói quen. Thường thì một hiệu suất xuất sắc trong một lĩnh vực cụ thể sẽ thu hút người dùng, trong khi khả năng tổng quát/khả năng chung đạt 60 điểm thì có thể giữ chân người dùng. Điều này tôi cảm thấy đặc biệt rõ ràng khi sử dụng perplexity và GPT: perplexity có khả năng nghiên cứu thị trường (về tốc độ) tốt hơn chatGPT; trong khi tìm kiếm/soạn thảo trong Gmail thì hiệu suất thực dụng tốt hơn cả Gemini của Google. Chính trong những nhiệm vụ so sánh ngẫu nhiên này, hiệu suất của perplexity tốt hơn tất cả các mô hình lớn tổng quát khác, khiến tôi sử dụng nó ngày càng nhiều. Việc phát triển các sản phẩm AI khác cũng tương tự: thảo luận về mô hình hay không mô hình theo tôi là hơi lỗi thời, hoặc ít nhất không phải là vấn đề mà những người xây dựng hàng đầu đang suy nghĩ. Điều cần suy nghĩ chắc chắn là điểm tiếp cận, điểm dính. Giải quyết từng vấn đề nhỏ trong từng tình huống nhỏ, bao vây nông thôn thành phố, perplexity cũng có thể sử dụng tốt hơn GPT và Gemini.

Hy vọng sớm chia sẻ tin tốt lành về việc thương mại hóa AI 🤌