博主 @向阳乔木 邀请前幕布/现Dora产品负责人 @刘遥行,聊了聊这一轮人工智能浪潮里,我们应该如何学习、如何创业、如何出海掘金。以下是 GPT-4 根据飞书转录的文字生成的摘要 (为了确保阅读效果,进行了人工微调):

个人启发和总结如下:

① 产品需求来源于利用或修复人的缺陷
遥行提到:人类是一切瓶颈,可以通过列出人类限制以找到产品机会。比如人的记忆限制,导致语言出现的价值。

这让我想到,世界上很多产品都是为了突破人类机能限制。例如,交通工具突破人类移动速度限制。电脑突破人类算力不足限制。

遥行说自己整理了一份人类Benchmark文档,列出全部人的限制,比如人类视觉分辨率限制、人类响应延迟限制等等,知道这些,设计产品时,就会更有针对性。

此外,我想到李笑来说他很喜欢看维基百科的“认知偏误”列表,这是了解大脑缺陷的方法之一。
人类认知偏误翻译版:认知偏见列表大全

正是因为人的机能和大脑限制/缺陷,从而产生大量需求和产品,值得认真研究。

② 好奇并寻找本质
遥行很推崇Elon Musk常说的第一性原理。

从直播对话中可见一斑,比如他说:图片本质是三原色的配比组合。视频是加上时间维度的图片。

再比如他给出的GPT4核心原理关键词:压缩/Compression、涌现/Emergence、推理/Reasoning、CoT、规模/Scaling

好奇事物本质,这可能是他天天肝各种 AI 论文的内驱动力。

另外他提到很喜欢研究塞尔达、我的世界等游戏,共性都是简单元素+规则,组合搭建出复杂的东西。

很像「进化论/天演论」,世界上唯一靠谱的“成功学”。

③ 研究搭建系统http://Dora.run冲到 Producthunt 三榜第一,并非靠单点传播,而是搭建系统。

脑暴全部传播场景、路径,搭建宣传矩阵:亲友、KOL、投放等等轮番上阵。

好奇并研究各种系统的运转方式,例如各种游戏、产品设计等,抽象出规则和约束。

另一个例子,他基于信息论,秉承人本主义精神,独创了一门学科“信息流转学”,属于很系统的研究。

https://gofurther.feishu.cn/docx/OqQ2dgVUzoZeB3xuXM0cZjnbnqc

学习AIGC、LLM知识也不例外,从经典论文读起,梳理知识之间的脉络关系。
https://gofurther.feishu.cn/docx/Enofdl25BotoVrxth8ec4rNBn5c

飞书妙记直播文本:https://bytedance.feishu.cn/docx/IiLAd2ccXoNZPcxHzEpcIF7fnbd

GPT4总结后人工摘要如下:

一、遥行学习新的知识的方法

(1) 首先从论文入手,慢读理解论文,尽量用自己的话翻译。
(2) 把自己的理解写下来,发布在网上论坛和知乎获取反馈。
(3) 自己实践操作,运行代码,解决工程问题。
(4) 加入相关公司,了解行业内人士的讨论和最新进展。

二、遥行分享他的信息处理架构

(1) 拾取层,主要是初步记录和结构化信息,先数字化。
(2) 粗炼层,用自己的话梳理整理。
(3) 精炼层,根据自己的领域专注点对信息进行精炼。
(4) 塑造层,是解决自己关心的问题,最终帮助创作。

三、遥行对GPT4的看法和使用

(1) GPT4能力惊人,特别是理解世界知识和抽象概念的能力。也很适合做头脑风暴,比如通过Prompt设定不同角色产生想法。

(2) 如何控制好GPT4输出:写好详尽甚至复杂的初始Prompt,带元数据和编程风格,用树形结构按规则书写,分出多个角色执行不同的任务。 

(3) 不建议用GPT写产品文档,因为产品经理核心能力在于解决组织的问题,依赖工具写的内容,不利于积累对领域知识的理解,也没有增量价值。

(4) 复杂工具不会被GPT取代,只是降低使用成本,定立规则的人会受益于GPT赋能。

四、遥行谈Dora和自己的愿景

Dora仍在β阶段,100分打30分,切入点在无代码3D动效网站。Dora很重视产品架构和技术架构,打磨差不多时会计划推出付费版验证市场反应,计划年底推出正式版,届时性能和体验会更好。

遥行的愿景:用一辈子时间解决信息流转问题。

未来信息处理将不再依赖书籍这种单一媒介,更多元化;适应不同人的需求和认知差异;交互可视化,真正实现以人为本的信息流转。

五、遥行推荐的三本书

《被讨厌的勇气》《架构整洁之道》《诡秘之主》