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aiko/acc
人工智慧@myshell_ai。合作夥伴@FoliusVentures。意見是我自己的。DM 開放。
張小珺在訪談裡問了楊植麟一個問題：
你們最終是要做通用大模型而不是coding模型對吧？
這個問題更深層反映出來的是現在用戶對一個新AI產品，
包括所有大模型和agent或其他產品形態在內的使用，遷移，直到形成習慣的界限，
其實是很模糊的。
往往一個垂類的卓越表現會吸引到用戶，
而泛化/通用能力達到60分則能夠粘住用戶。
這一點在我使用perplexity和GPT的時候感覺尤為明顯：
perplexity在市場調研能力（速度上）比chatGPT好；
而在google郵箱裡的搜索/撰寫等實用表現比google自家的Gemini好。
正是在一次次偶然對比性任務裡perplexity的表現比其他通用大模型都好，讓我使用它的頻率一次次增加。
做其他AI產品也是一樣的：
模型or非模型的討論在我看來是有點過時，
或者至少不是一線builder在思考的問題。
思考的一定是切入點，黏性點。
小問題小場景逐個擊破，農村包圍城市，perplexity也可以比GPT和Gemini更好用。
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