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Robert Scoble
与 AI 合并 |前 Microsoft、Rackspace、Fast Company |合著者,“The Infinite Retina”。 |机器人、特斯拉/电动汽车、人工智能和全息甲板。
@HingumTringum,首席执行官,如何利用您的商业数据制作持续学习的AI模型并不断成长?
他现在正在与汽车经销商合作,但很快会扩展到其他业务。
以下是Grok所说的您将从此视频中学到的内容:
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通过观看这一播客集,观众将获得关于AI在商业中如何实际应用的见解,特别是在汽车经销商等小众行业,同时探索更广泛的AI概念、挑战和未来影响。以下是主要收获的概述:
为企业定制AI:了解Polycom Computing如何构建专门的AI模型,这些模型持续在公司的实时数据和工作流程上进行训练,充当“伴侣”,而不是通用工具。这与OpenAI或Anthropic等公司的基础模型形成对比,后者在不失去效率的情况下难以适应特定的“世界”。重点在于个性化,以避免浪费注意力、智力和金钱。
调整AI策略以实现收入增长:理解从削减成本(例如,自动化呼叫中心)到增加收入应用的转变。Urba解释了为什么针对汽车经销商的高价值任务(如销售)会创造可防御的护城河,而不是商品化的成本削减。这包括自动化复杂的漏斗——从潜在客户提交到融资——同时确保遵守法规并与现有团队无缝集成。
可扩展的AI代理实践:发现AI代理必须自主学习(例如,适应不同的CRM、流程和经销商的偏好),以避免成为不可扩展的咨询服务。关键挑战包括在人工与AI之间创建“粘合剂”,避免硬编码规则,并使用网络操作来集成孤立的软件,如经销商管理系统(DMS)。
利用AI技术提升销售:获取关于快速响应(在5分钟内回复可提升22倍转化率)、创造自然的“非流畅性”(拼写错误、表情符号、笑话)以实现类人沟通、管理非工作时间的潜在客户,以及在不强推销售的情况下教育客户的知识。试点显示,通过处理未回复的潜在客户(70%被忽视),合格买家,并保持对话线程,销售额提高了50%。
多代理系统与主动AI:探索反应式问答模型与具有代理性的主动代理之间的区别——它们预测、行动并根据目标更新。构建这些系统揭示了瓶颈(例如,给企业带来过多潜在客户),导致解决方案如AI购买汽车或连接销售/服务部门。Urba讨论了没有个性化的AI如何停滞,面临模型崩溃或收益抵消的风险。
AI开发的技术深度探讨:获取关于先进概念的解释,如实时RLHF(来自人类反馈的强化学习)以实现持续改进、一致性(保持输出的逻辑一致性)、动态标记化以适应新抽象,以及评估模型(例如,避免记忆而非推理、扩展中的能量限制)。观众将看到他们平台的演示,用于量化策略、总统分析和训练运行等任务。
在传统行业中销售和采用AI:学习如何向非技术受众(例如,汽车经销商)推销AI,重点关注结果——更多的钱、更少的瓶颈、集中仪表板——而不是行话。强调同理心:让业主感到聪明,减少对销售人员的依赖,并通过AI管理的客户数据库恢复控制。
更广泛的AI影响和误解:理解为什么AI不会创造一个消灭所有工作的“机器神”——它受物理限制(例如,能源需求)、扩展经济(如工业革命),并需要人类视角以获得真正的优势。AI提升生产力,创造新角色,民主化权力,但滥用带来的风险,而非固有的代理性。Urba强调通过广泛的AI熟练度进行主动防御。
总体而言,这一集桥接了创业故事、技术AI机制和现实应用,使其对企业家、AI爱好者和对整合AI感兴趣的商业所有者具有价值。这是对构建可扩展、影响深远的AI的坦诚看法,超越了流行词。
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今夜旧金山。
周五快乐!

Tesla Owners Silicon Valley7月25日 21:45
谁准备好迎接最史诗般的无人机和特斯拉灯光秀? @play_tediddle @Teslalightshows @TeslaClubAT @NLDS_DroneShows @theXtakeover

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