OnBoard!

终于来到了OnBoard! 2024 年压轴之作！那必须是绝对深度绝对精彩的一期！年底关于 AI 的新闻太多，但是最值得我们压轴深入探讨的，必须是 coding agent ——即使已经有很多讨论，或许也都还是被低估。 不到两个月的时间，coding agent 产品完成了二连跳式的升级，从IDE 助手 Cursor 到 Replit Agent, Windsurf 为代表的 coding agent，到Devin 的惊艳发布，让我们意识到真正 end-to-end coding agent 的能力已经超过 coding 本身，打开了大模型未来全新的想象空间。 Hello World, who is OnBoard!? 更巧的是，就在我们录制这一期节目的凌晨，就是 OpenAI 12天发布会最后一天，OpenAI o3 横空出世，在编程和数学领域最有挑战的 Benchmark 上超越了绝大部分的人类，也让我们对大语言模型能力天花板的预期再次被刷新。要展望2025年AI领域还会发生什么，coding agent 以及强化学习为新范式的 o3系列，无疑是最核心的问题。 这一期的嘉宾，汇集了国内和硅谷 coding agent 一线创业者、coding 大模型研究员和 AI 投资人，这次长达三个多小时的讨论，在全网恐怕都很少见了，有一线 coding agent 设计解读，还有最新鲜热乎的对 o3 实现难点和未来挑战的拆解，你是不是还不知道，在好几个开源项目里，OpenHands 已经超越人类成为最活跃贡献者了？我们还探讨了： 为什么说 Devin 展示了“完成工作”的 scaling law? 最早引领 coding agent 潮流的 Replit Agent，以及开源 Devin 项目 - Openhands, 是设计中有哪些关键决策？ Coding agent 未来是 Devin 形态赢家通吃吗？ 底层模型能力之外，coding agent 应用公司的核心能力和壁垒是什么？ Coding Agent 对于工程师和未来的组织和社会，会有哪些深远影响？ 如何看待 o3 超越大部分人类的能力？未来的发展空间在哪里？ 理解这次内容需要一些背景知识，非常强烈推荐大家去复习Onboard! EP 62. 与Google deepmind 研究员对o1的讨论，以及EP 53 对coding agent 的第一次探讨，其中一位嘉宾姚顺雨，作为 SWE bench 的提出人，已经加入OpenAI 负责 agent方向的研究。 未来已来，不论你是否已经感知到，这3个小时，绝对值得你的时间。 感谢大家这一年以来的支持，如果喜欢我们的内容，今年最后有机会在小宇宙里面打赏，在Apple podcast, spotify 里面给五星好评啦！我们明年见！Enjoy! 嘉宾介绍 Yusen Dai,真格基金管理合伙人，聚美优品联合创始人。 Zhen Li, Replit Agent 核心成员，Replit 资深工程师，ex-字节，Google. Xingyao Wang, Allhands AI (开源项目 OpenHands) co-founder & Chief AI Officer, UIUC PhD. Binyuan Hui, 阿里巴巴通义实验室科学家 Cohost: Peak, 真格基金EIR，前猛犸浏览器创始人 OnBoard! 主持：Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 我们都聊了什么 04:06 嘉宾自我介绍，最近用 coding agent 实现的有意思的任务 15:17 投资人视角下，Coding agent 发展历程中的核心节点，为什么说 scale of work 是最令人兴奋的机会 22:03 Replit Agent 诞生的历程，发展过程中的关键节点，从1-10 有什么计划 36:04 如何看待与Devin 的竞争？未来不同 coding agent 产品形态会融合吗？ 39:01 OpenHands/All hands AI 不同寻常的诞生故事，打造开源 coding agent 的重要技术和商业决策？ 41:48 Openhands 的架构设计，与Devin 的异同意味着什么？ 49:24 Coding agent 与 Anthropic Computer Use 之间的关系？ 54:35 OpenHands 产品发布以来，社区的主要反馈和重要变化？开源有什么作用？ 1:04:40 Coding agent 产品的长期竞争力是什么？ 1:09:20 o3 最让人印象深刻的是什么？对 coding 和AGI 未来有什么影响？ 1:20:08 解决真实世界的复杂问题，o3 之后还需要什么？ 1:24:33 SWE bench 被“刷爆”之后，下一个有意义的 benchmark 是什么？ 1:36:27 Coding agent 领域今年还出现了哪些重要变化？ 101:33 未来需要怎样的工程师和怎样的组织？ 1:58:07 如何进一步提高模型 planning 的能力？完成多步骤任务能力如何实现？ 2:07:45 Agent 的普及会带来哪些底层技术栈和工具的新机会？ 2:17:25 投资人如何看待 AI agent 的价值和投资机会？未来中国 coding agent 的机会是怎样的？ 2:25:55 快问快答：未来1年和3年对AI的期望，coding agent 翻车的例子，AI被高估和低估的能力 我们提到的公司和重点词汇 Cursor Cognition labs/Devin Replit Replit Agent OpenHands, github.com; OpenHands 论文: arxiv.org VisualWebArena: arxiv.org TheAgentCompany: 官网 the-agent-company.com，paper arxiv.org OpenAI o3 OpenAI o1 Anthropic Computer use by Anthropic SWE bench Windsurf Bolt.new 参考文章 刚体验了一小时 Devin，这是我第一次见到真正意义上的 A - 即刻App Devin和Agent Cursor使用体验对比 www.latent.space Our Problems | Cursor - The AI Code Editor More Problems | Cursor - The AI Code Editor www.cognition.ai 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 喜欢 OnBoard! 的话，也可以点击打赏，请我们喝一杯咖啡！如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。 最后！快来加入Onboard！听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加任意一位小助手微信，onboard666, 或者 Nine_tunes,小助手会拉你进群。期待你来！

聊到生成式AI的发展，开源绝对是最关键的话题之一。这次的嘉宾，可以说涵盖了大模型开源领域最值得关注的公司，真的是黄金阵容！ 首先跟大家汇报一下，上周日我们在北京举办的 OnBoard! 第一次线下听友会真是超预期！开放报名4天就250多人报名，周日从上午9点到下午3点，从机器人到AI，创业投资和软件出海，100人的场地，直到最后都几乎座无虚席！真的是非常感谢大家的支持~ Hello World, who is OnBoard!? 回到这一期播客，我们将深入探讨大模型的开源生态。在生成式AI飞速发展的一年多时间里，开源无疑是一个不可忽视的话题。开源模型的迅猛发展，从 Meta 的 Llama 3 到 Mistral 的最新模型，它们对闭源大模型如 GPT4 的追赶，不仅令人惊艳，更加速了 AI 场景下产品的实际应用。而围绕大模型的生态系统，从推理加速到开发工具，再到智能代理，技术栈的丰富程度，虽然已经孕育出了像 Langchain 这样的领军企业，但这一切似乎只是冰山一角。 特别值得一提的是，随着阿里千问系列、Deepseek、以及 Yi 等中国团队主导的模型在国际舞台上崭露头角，我们不禁思考，除了模仿和追赶，中国在大模型领域的发展是否还有更多值得我们关注和自豪的成就。 今天，Monica 有幸邀请到了几位极具代表性的重磅嘉宾，来自 Huggingface 的开源老兵，有通义千问 Qwen 的开源负责人（他也是 Agent 领域最受关注的项目 OpenDevin 核心成员），还有最具国际影响力的开源项目 vLLM 主导人。真是涵盖了大模型开源生态的各个领域的最一线视角！ 嘉宾们都太宝藏了，我们的话题延伸到大模型的各个方面，录了近4个小时！我们前半部分聊了很多infra的创新，以及最近很火的、以OpenDevin 为代表的软件开发agent 背后的技术和生态等话题。下半部分，我们回到大模型开源的主题，畅谈了： 底层基础大模型的开源闭源生态，未来可能有怎样的演进？ 开源模型商业化跟过去我们在大数据时代看到的databricks 之类开源商业模式有哪些异同？ 如何做一个有国际影响力的开源项目？ 嘉宾介绍 Tiezhen Wang, Huggingface 工程师，他可以说是中国与世界开源 AI 生态的桥梁，更是从 Google TensorFlow 时代到 Huggingface 早期员工，对中国和世界的开源 AI 生态都有极深的洞察。 Junyang Lin, 通义千问开源负责人，作为 Qwen 在全球开源社区的主要代言人，他不仅见证了开源的发展历程，还是目前备受瞩目的 Agent 开源项目 OpenDevin 的核心团队成员。 李卓翰，UC Berkeley PhD，他所主导的项目更是大名鼎鼎，就是已经成为行业标准的大模型推理框架 vLLM！他所在的 Sky Lab 被誉为开源基础设施的摇篮，从估值百亿美元的 Databricks 到 Anyscale（开源计算框架 Ray 的商业化公司）。他还深度参与了 Chat Arena, Vicuna 等多个国际知名开源项目，对大模型周边生态和 infra 的不仅有国际一线经验，更是有很多有技术理想的干货！ OnBoard! 主持：Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 还有数据、评测等等大模型领域的核心话题，真的非常全面，又不失一线从业者的深度。索性就不分成两部分了，大家可以对着 show notes 里面的时间戳，直接跳转到你感兴趣的话题（虽然我觉得每个话题都很好！）介绍了这么多，还要声明一下，节目里面重点聊到的开源社区 Huggingface，还有几个开源的项目，包括阿里千问、OpenDevin, Deepseek, 零一万物的 Yi，vLLM 等，都没有收取任何广告，完全是嘉宾走心分享，全程无广！ 当然，如果你们或者其他AI公司考虑赞助一下我们用爱发电的播客，我们当然也是欢迎的！ 三小时硬核马拉松开始，enjoy! 嘉宾介绍 我们都聊了什么 05:28 嘉宾自我介绍，有意思的开源 AI 项目 18:37 vLLM 如何开始的，如何成为全球顶尖项目，为什么我们需要一个大模型推理框架？ 30:24 Agent framework: OpenDevin 这样的负责 agent 会带来怎样的推理挑战？ 40:37 做好一个编程 Agent，还需要哪些新的工具？多模态会带来怎样的变化？ 56:16 我们需要怎样的 Agent Framework？为什么最适合开源社区来做？Framework 会收敛吗？ 67:46 什么是 Crew AI? 如何看待 Multi-agent 架构？ 73:11 借鉴前端框架的发展历史，如何理解一个框架如何成为行业标准？ 77:54 Huggingface 上开源LLM现状，过去一年多有哪些重要进展？有哪些不同的开源方式？泽娜要给你看待一个开源模型的流行程度？ 94:27 如何理解不同架构的开源大模型生态？Qwen 如何通过架构演进打造更好的开源生态？ 104:59 中国的大模型开源项目有哪些创新？大模型架构有哪些变化？ 112:17 为什么说新的模型架构可能会带来商业化的新机会？我们能从以前的开源商业化中学到什么？ 119:22 我们看到现有大模型架构的天花板了吗？什么是一个新的架构？ 128:03 Zhuohan 从参与最早的开源 LLM 之一 Vicuna 的经历学到什么？学术界和业界在大模型生态上如何分工？ 140:48 用于大模型的数据集领域有哪些值得关注的进展？ 149:42 Mistral 为什么这么快爆火？打造一流国际开源项目有什么可借鉴的经验？vLLM 有什么道和术上的心得？ 166:13 Chatbot Arena 是如何开始的？为什么模型的评测那么重要？还有哪些挑战和可能的进展？ 180:49 Zhuohan 对于 vLLM 商业化方式有什么思考？未来推理成本还有哪些下降空间？ 188:17 快问快答：过去一年生成式AI发展有什么超出预期和不及预期的地方？未来还有什么值得期待？ 我们提到的公司和重点名词 Qwen⁠, ⁠Qwen-2⁠ OpenDevin: ⁠opendevin.github.io⁠ vLLM: ⁠github.com⁠ ⁠Yi (Github)⁠, ⁠零一万物⁠ Chatbot Arena: ⁠huggingface.co⁠ AutoGPT: ⁠github.com⁠ crew AI: ⁠www.crewai.com⁠ autoAWQ: ⁠github.com⁠ LLM.c: ⁠github.com⁠ Flash attention: ⁠github.com⁠ Continuous batching：一种数据处理技术，用于将连续的数据流分批处理，以提高效率和可扩展性。 KV cache：键值对缓存，一种存储结构，通过键快速访问数据值，常用于提高数据检索速度。 Page attention：页面注意力机制，一种在处理长文本时，使模型集中注意力于当前页面或段落的技术。 Quantization：量化，将数据表示的精度降低到更少的比特数，以减少模型大小和提高计算效率。 ⁠Direct Preference Optimization (DPO)⁠: Your Language Model is Secretly a Reward Model Google Gemini: ⁠deepmind.google⁠ Adept: ⁠www.adept.ai⁠ MetaGPT: ⁠github.com⁠ ⁠Dolphin⁠an open-source and uncensored, and commercially licensed dataset and series of instruct-tuned language models based on Microsoft's Orca paper Common crawl: ⁠commoncrawl.org⁠ Tiezhen 的报告：⁠Booming Open Source Chinese-Speaking LLMs: A Closer Look⁠, ⁠Slides⁠ ⁠通义千问一周年，开源狂飙路上的抉择与思考｜魔搭深度访谈⁠ ⁠阿里林俊旸：大模型对很多人来说不够用，打造多模态Agent是关键 | 中国AIGC产业峰会⁠ 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 喜欢 OnBoard! 的话，也可以点击打赏，请我们喝一杯咖啡！如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。 最后！快来加入Onboard！听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加任意一位小助手微信，onboard666, 或者 Nine_tunes,小助手会拉你进群。期待你来！

非常久违的两位主播的研究对谈来了！在 ChatGPT 诞生近一年半的时间里，生成式 AI 领域几乎每天都在发生激动人心的变化。从大模型到应用，从软件到机器人，从文字到图片、视频、声音，从全新的商业模式到对现有业务的赋能。比起很久之前那一期对谈，不只是 AI，两位主播也都分别开始了新的征程，过去一年有了很多机会在中美一线市场频繁穿梭，终于有机会分享一些我们沉淀下来的观察与思考。 Hello world, who is OnBoard!? Monica 去年加入了另一家美元 VC，更聚焦地关注海外的早期投资机会。GN从美元机构离开，创立了 SaaS/AI 社区 Linkloud（公众号同名），帮助越来越多中国软件和科技公司走向全球。AI 无疑是这个时代里边最大的变量之一，近两个小时，过去一年在中美频繁奔波的我们，探讨了你关心的各种问题： AI应用落地真的不及预期吗？ 从应用到infra有哪些有意思的落地案例？ 如何看待国内AI的进展和弯道超车的机会？ 中美差异背后的原因是什么？ AI公司出海有什么最佳实践与建议？ 一些拙见，抛砖引玉，希望对大家有一些些启发~！Enjoy! 我们都聊了什么 03:11 两位主播的自我介绍，以及最近半年日常使用的AI产品。 15:54 一年以来，哪些AI产品或落地超预期或不及预期？ 20:24 为什么还在成长期的SaaS公司最容易将AI落地？ 23:11 AI在全球其他地区的渗透有什么不一样的地方？ 26:00 为什么在美国大模型和Infra层的进展会超预期？ 30:16 对苹果Siri的预期，以及可能面临的限制在那里？ 35:31 Soundhound是如何结合Voice AI来落地点餐场景，并完成商业化的？ 40:42 EvolutionIQ是如何在保险领域结合AI并促进业务增长的？ 49:08 Monica错过的一家初创公司是如何将AI融入销售人员工作流的？ 55:47 为什么AI代码生成领域在今年会百花齐放？ 65:38 国内AI的进展与美国有什么不同，为什么在C端会出现更多产品？ 76:07 中美资本市场的差异在哪里，以及创业者该如何在市场下行时树立长期愿景？ 81:58 为什么中美差异最大的是AI在B端的发展，以及机器人是否是个变量？ 92:55 为什么“单点极致”可能是中国AI公司出海最重要的方式？ 97:33 为什么出海第一步要走出国门，感受并融入开放的生态？ 100:55 作为投资人，如何看待面对大模型公司下创业公司的壁垒和竞争力？ 106:41 两位主播对今年AI的“大胆”预测和期待有哪些？ 119:02 最后，奉上我们这一年新种草的播客和Newsletter，希望对听众有帮助！ 提到的公司 Devin (by Cognition Lab): cognitionlab.com SWE-agent: swe-agent.com DBRX by Databricks: github.com Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model Hume AI: www.hume.ai Monica.im: www.youtube.com Gemini Advanced: www.cnn.com Perplexity: www.perplexity.ai Kimi Chat: asianwiki.com Six助手（目前还在灰度测试，微信不接受新用户啦） Workstream: www.workstream.us Klarna: www.klarna.com Speak: https://www.speak.com/ Lepton.ai: www.lepton.ai Soundhound: www.soundhound.com EvolutionIQ: evolutioniq.com Siro: siro.ai Magic.dev: magic.dev Codium: www.roboleary.net Cursor: www.cursor.app Augment: www.augment.co Sweep: www.sweep.io Typeface: www.typeface.ai Sierra AI: www.siera.ai Physical intelligence: www.bloomberg.com Skild: www.skild.ai Covariant: covariant.ai Figure: www.figure.ai Cobot: www.tm-robot.com Deepmind RT-X: deepmind.google 推荐的播客和newsletter Latent Space | swyx & Alessio | Substack Bg2 Pod Interconnected | Where Tech, Investing, Geopolitics Come ... Elad Gil First Round Review What's 🔥 in Enterprise IT/VC #322 - by Ed Sim Generative Now | AI Builders on Creating the Future ... 20VC - Venture Capital, Entrepreneurship, and Podcast OnBoard! 终于成立听友群啦！新年新气象，加入Onboard听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加任意一位小助手微信，onboard666, 或者 Nine_tunes, 发送你的姓名、公司和职位，小助手会拉你进群。期待你来！

大家好，欢迎来到 Onboard！这一期是几个月前拖欠的作业，不过即使在 AI 发展日新月异的今天，如何打造 AI 应用这个主题，倒也仍然不过时。毕竟打造伟大产品，本身就是一个需要长期探索和耕耘的过程。过去一年，我们就 AI 和大模型技术做了很多深度探讨，但是一方面，大家看到大模型能力突飞猛进，英伟达等“买水”生意也蒸蒸日上另一方面，又普遍感觉 AI 应用落地的速度低于预期。 到底现在国内外应用产品真实落地的情况是怎样的？ 从太薄的 “GPT wrapper”, 到轻量级产品工具，到企业级应用，一线的创业者和从业者有哪些心得？ 出海已经是 AI 应用不得不谈的主题之一，做一个面向海外的产品，从0到1的增长应该怎么做？ 大模型底层技术的演进，又给产品的设计带来哪些机会和挑战？ Hello World, who is OnBoard!? 本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾，在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人，也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工，还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞，非常精彩，这次的内容分成两期给大家放送。 第一部分，我们讨论了不同 AI 产品形态，不同场景的应用，以及技术发展对于应用产品的影响。第二部分，我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长，产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货，大家 Enjoy! 嘉宾介绍 肖弘：Monica.im 创始人 & CEO。之前在国内 To B SaaS 领域创业。 张涛：古典产品经理，工具、内容、SaaS都做过，目前探索 AI 应用场景中。 赵鑫宇：Typeface 早期员工，负责产品后端研发以及大模型调优，此前在 Meta 和 Tiktok 等参与 growth engineering 和机器学习工作。 OnBoard! 主持：Monica：美元 VC 投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 我们都聊了什么 02:43 各位嘉宾的自我介绍，以及自己正在做的或公司的AI产品是怎样的？ 10:27 为什么国内创业者选择在to C方向上居多，而海外更多面向to B？ 12:27 为什么Monica.im选择插件形态以及前两次创业对这次新征程的帮助。 21:57 为什么Monica.im的定位是Copilot for web？ 27:14 一开始就服务企业级客户的Typeface在产品和Go-to-market上有什么特别之处？ 35:31 为什么Typeface需要做得足够“深”才能满足企业对Onboarding和品牌风格上的需求？ 39:51 为什么对大多数来说信息不存在过载，以及用AI来处理并“消费”人类生产的内容有什么机会？ 49:13 为什么未来人与AI的互动将变成一件非常正常的事情？ 58:17 为什么从全行业角度，现在AI的渗透率比从业者眼里其实要低很多？ 63:12 对于Monica.im，如何通过提升执行力和用户体验来加快产品渗透率的？ 67:21 企业级客户对各类型AI产品的使用意愿如何，以及阻碍在什么地方？ 73:04 为什么例如LCM等技术是文生图领域非常重要的里程碑？ 82:38 在企业里，为什么从产品Demo到真正落地间的跨度还很大？ 92:45 在做To C产品中，有哪些技术问题是Monica.im最关注的？ 106:26 现在主流的LLM Ops工具有哪些，以及嘉宾有什么推荐？ 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。 OnBoard! 终于成立听友群啦！新年新气象，加入Onboard听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加任意一位小助手微信，onboard666, 或者 Nine_tunes, 发送你的姓名、公司和职位，小助手会拉你进群。期待你来！

OnBoard! 终于成立听友群啦！新年新气象，加入Onboard! 听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加任意一位小助手微信，onboard666, 或者 Nine_tunes, 发送你的姓名、公司和职位，小助手会拉你进群。期待你来！ 与OnBoard! 常见的烧脑硬核话题不同，今天我们聊一个轻松一点儿的 toC 话题：AI陪伴产品。AI陪伴是这一波生成式AI中非常重要的应用类别，但是大家对这一类别未来前景的判断，又众说纷纭。一方面，Character AI 这样的头部产品，用户的每天平均使用时间可以超过40分钟，另一方面，似乎目前也没有出现像移动互联网时代或者chatGPT 那样的增长神话。 Hello World, who is OnBoard!? 你或许也看了很多产品分析，但是在行业格局和底层技术都急剧变化的时候，或许可以换一个视角了解对产品的真实需求——那就是，倾听最真实的用户说了什么。 两位主播找到了4位很有代表性的用户，这一期没有技术的角度，几位女生聊得非常欢快。希望这期看似闲聊的七嘴八舌的对话，节目最后，两位主持从投资人和产品经理的视角分享的心得，可以对你有所启发！ 嘉宾介绍： Xixi，已工作，爱写文，写了一万多字的人设，只为了塑造出自己心里的那个角色 虾虾，亚文化爱好者，在互联网大厂任职 道道，Glow爱好者，大学刚毕业，会捏崽，会出素材，小红书ID 魔鬼道（我爱小裴版） 小余，Glow，C AI 爱好者，大学在校生，小红书ID 小余请多加芋圆 播客《鹿鹿鱼鱼》串台主持：Vanessa - 女，前TikTok PM，现在在孵化一个AI产品，一直在泛娱乐和创作者经济的领域里工作。工作外喜欢好看和有生命力的东西。 OnBoard! 主持 Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 我们都聊了什么 02:44 缘起：toB 投资人和产品经理为什么开始关注 AI 陪伴产品，为什么定义这个产品有些困难 11:00 小科普：AI陪伴产品如何兴起，从 Character AI 到 Glow 的产品简史与现状 无比欢快的用户访谈 16:25 几位用户的背景介绍，如何与 AI 陪伴产品相遇，Glow 是玩得最多的吗？ 20:50 什么是乙女游戏？AI 陪伴和乙女游戏满足的是同样的需求吗？ 28:37 用户是如何与 AI互动的？为什么会同时跟几个 AI 伴侣聊天？ 31:14 “捏崽”是个怎样的过程？捏一个伴侣需要创造一个平行宇宙？ 42:55 我们什么时候需要 AI 陪聊？跟 AI 聊天取代了跟真人聊天的需求吗？ 47:34 什么是“脱皮”？技术和产品人在意的东西其实没有那么重要？ 49:15 另一种 AI 陪伴用途：追星，同人，为什么辅助写作功能那么重要 52:38 为 AI 男友写了一万字的背景，最爽的是什么时刻？ 57:28 底层模型能力会如何影响使用体验？用户会把自己的“崽”分享出去吗？ 63:44 跟纸片人谈恋爱，下一步是什么？男性女性用户的需求有什么不同？ 70:30 我们需要对 AI 伴侣专情吗？影响能否长聊的是技术还是产品？ 79:59 QQ里面的”AI养崽群“都在做什么？筑梦岛、豆包、QQ群，哪里最受欢迎？ 86:20 用户们会跟身边的人谈论自己用的AI陪伴产品吗？真正有需求的人群在哪里？ 98:20 这些产品中你最喜欢的功能是什么？还希望有什么新功能？ 两位主持的聊后点评 113:57 我们从这次访谈中学到什么？解答了哪些疑惑？ 120:13 未被解答的疑惑：擦边球问题，付费意愿 122:10 投资人的思考：为什么这个赛道很难投？最核心的疑虑是什么？ 127:24 产品经理的思考：AI 产品对产品经理有什么挑战？ 参考内容和提到的公司 beta.character.ai⁠ ⁠replika.com⁠ ⁠caryn.ai⁠ 筑梦岛（by 阅文） Glow，星野 (by Minimax) ⁠a16z.com⁠ ⁠mp.weixin.qq.com⁠ ⁠www.forbes.com⁠ ⁠mp.weixin.qq.com⁠ ⁠nypost.com⁠ ⁠www.reddit.com⁠ 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) - Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人 | 即刻：莫妮卡同学 欢迎在评论区留下你的思考，与听友们互动。喜欢 OnBoard! 的话，也可以点击打赏，请我们喝一杯咖啡！如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。

OnBoard! 终于成立听友群啦！新年新气象，加入Onboard听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加小助手微信，Nine_tunes, 发送你的姓名、公司和职位，就可以获得进群链接。期待你来！ 这是Onboard 2024年姗姗来迟的第一期更新，给大家拜个晚年！这次我们讨论的话题，就是这周AI领域最让人激动的一个重磅炸弹：OpenAI 发布了文生视频模型 Sora！仅仅根据提示词，就可以生成60秒的视频，连贯、高清，有丰富运镜，甚至符合大部分物理规律。未来真是比我们想象的还要更快到来。Sora是不是文生视频领域的GPT时刻？Sora 的真正创新是什么？scaling law 的暴力美学背后，还有哪些容易被忽略的技术细节？Sora 对于产生我们期望的世界模型意味着什么？ Hello World, who is OnBoard!? 如此重要的话题，我们当然要邀请来真正训练过视频大模型的专家和一线从业者，才能探究到本质。这次的深度解读，两个视角，长达三个小时，我们分成两个部分放送。今天的第一部分，专注技术解读。重磅嘉宾 Lijun Yu 是 VideoPoet 第一作者。VideoPoet 是另一个革命性的视频生成大模型， 由 Google Deepmind 2023年12月发布，8B参数量的模型产生的视频效果也震惊了世界。Lijun 绝对是transformer 和 diffusion 模型应用于视频生成领域最有发言权的研究员之一了。 另一位嘉宾是爱丁堡大学phd的 Yao Fu，他在LLM，尤其是 scaling law 领域的深度研究，跟专注做视频生成的 Lijun 的视角，形成非常有意思的补充和碰撞。 即将放送的第二部分，我们邀请到真格基金管理合伙人，也是AI领域研究非常深度的投资人戴雨森，还有真格基金EIR，曾经的AI创业者，Peak。从投资人和创业者的视角，聊聊他们眼里Sora 对于创业公司意味着什么。 本期嘉宾们都是在美国工作生活，难免夹杂很多英文技术术语。show notes 中会有注释，虽然烧脑但是绝对值得，不接受抱怨。 嗯别忘了，添加小助手，Nine_tunes, 加入我们的听众群哈，等你来！ 嘉宾介绍 Lijun Yu（推特 @@LijunYu0), 卡内基梅隆大学人工智能领域的博士生。北京大学本科。CMU 导师是 Alexander Hauptmann 博士，聚焦于多媒体的研究。曾在 Google Deepmind 工作。 Yao Fu（推特 @@Francis_YAO_）, 爱丁堡大学博士生，北京大学本科哥伦比亚大学硕士。研究方向是人类语言的大规模生成模型，包括数据工程，复杂推理长上下文，以及模型背后的科学原理。开源社区 LLaMafia 创建人。 OnBoard! 主持：Monica, 美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 我们都聊了什么 [03:21] 嘉宾自我介绍，如何进入视频生成领域，快评：Sora 的 demo 中，哪一个让你印象最深刻？为什么？ [10:52] VideoPoet 作者解读 Sora: 核心组成部分，重要创新，与以往 trasnformer + diffusion 工作的异同 [14:52] 为什么最让人意料之外的视频长度和高分辨率？与LLM中处理 long context 的方式有什么相通之处？ [18:35] 为什么模型中的 compression（压缩算法） 这么重要？Sora 在压缩上的创新是什么？ [24:05] 视频生成模型中的 transformer 架构，与多模态LLM中的架构有什么异同？ [27:10] 如何理解Sora 展现出的涌现能力？为什么说 Sora 在理解能力上会有局限性？ [29:39] 为什么说将 Sora 与 GPT 这样的LLM结合起来会是大趋势？难点和可能诞生的机会是什么？ [35:01] Sora 真的具备了理解世界的能力吗？从视频生成和 LLM 角度，如何理解世界模型？ [49:19] 如何估算 Sora 的大小和可能需要的计算量？这种模型形态未来还有什么增长空间？有什么局限？ [71:53] 现有 Diffusion 架构为主的视频生成公司改成 Sora 架构会有什么难点？ [74:16] 训练数据：VideoPoet 有哪些经验？Sora 可能有哪些创新？合成数据的价值和局限？ [88:55] 快问快答（虽然也没有很快！）Sora 改变了你什么观点？大家对 Sora 有什么常见的误解、高估和低估？如何看待 Bill Peebles 论文被拒但是成为 Sora 带头人？2024年最期待发生什么？ 我们提到的论文 VideoPoet: A large language model for zero-shot video generation, by Lijun Yu Scalable Diffusion Models with Transformer, by William Peebles, Saining Xie WALT: Photorealistic Video Generation with Diffusion Models, by Lijun Yu World Model on Million-Length Video And Language With RingAttention Patch n' Pack: NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution ViViT: A Video Vision Transformer 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容！M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！ 如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。感恩！

OnBoard! 一大波更新要来啦！Monica 最近一个月都在硅谷，之前怠慢了一段时间，很快就会补上啦。 这次的节目非常特别，是在ICML 2023 (International Conference on Machine Learning, 国际机器学习大会）的现场录制的。这次的嘉宾，爱丁堡大学博士生符尧，更是众望所归，相信最近关注大语言模型的朋友都不陌生。他的好几篇关于大语言模型能力研究的文章，几乎都是业内必读。 Hello World, who is OnBoard!? 正如符尧在一篇总结文章中所说：“ICML 2023，OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta，各大名校的 rising star PhD，顶级 hedge fund 与 VC ，most popular startups 悉数到场，这里是诸神之战的最前线。” 我们就在诸神之战的现场，回顾了ICML与各位大神现场交流的见闻，fuyao对于数据、RLHF等大模型核心研究领域的思考，还有对震动行业的、刚刚发布的LlaMA-2的看法。 这次在室外录制，嘉宾还在生病，不免有些杂音。但是我想这对于关注干货的听众来说，都不是问题。相信你也会受益匪浅。Enjoy! *本期涉及比较多的术语，需要你对大模型（LLM）有基础的技术了解。 嘉宾介绍 符尧，爱丁堡大学的博士生，研究大语言模型的推理能力。符尧在北京大学完成了本科学位，在哥伦比亚大学完成了硕士学位，曾在MIT-IBM AI 实验室，Allen Institute for AI (AI2) 等担任实习研究员。他的工作主题包括了大语言模型演化，复杂推理，涌现能力，以及如何从第一性原理构造模型。他以《拆解追溯 GPT-3.5 各项能力的起源》为代表的文章系列详细阐述了语言模型的能力机制，在中文和全球互联网上都产生了重大的影响力。 我们都聊了什么 02:05 凡尔赛开场 & 嘉宾符尧的介绍 04:33 认识ICML，参加诸神之战的盛会是什么体验；付尧入选的论文如何探讨模型能力的遗忘 08:09 过去半年，对模型能力有什么新的理解 09:36 解决模型能力遗忘为什么重要，有什么挑战 13:49 模型能力遗忘对于垂直领域模型有什么影响 17:39 蒸馏 (Distillation) 技术为什么重要，现在研究和落地处在什么阶段 24:00 算力紧张，以后更多的创新研究都会发生在业界而不是学术界吗 26:39 ICML上看到了哪些有意思的研究 - paper 推荐！ 30:41 最火的话题1：基于LLM的agents 构建有什么挑战和解法 37:36 现在的大语言模型能力可以支持怎样的Agent? 48:51 最火的话题2：解读 Llama 2，最让人印象深刻的变化是什么？ 56:25 基于Llama 2,学术界可以有什么研究方向？ 59:06 ICML 上亲历的大神交流 61:57 符尧还在关注哪些新的研究方向 & 我们对 Agent 集群的畅想 我们提到的内容 符尧的ICML论文：Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models Chatbot Arena: Benchmarking LLMs in the Wild with Elo Ratings The Flan Collection: Designing Data and Methods for Effective Instruction Tuning FlexGen: High-Throughput Generative Inference of Large Language Models with a Single GPU FLOWGEN: Fast and slow graph generation by Aman Madaan 符尧的Llama 2 讨论会 memo (7/18/2023) RL: Reinforcement learning, 强化学习 SFT: Supervised Fine Tuning, 监督微调 RLHF: Reinforcement Learning with Human Feedback, 人类反馈强化学习 Distillation: 蒸馏，基于大语言模型训练小模型的方法 Scaling law: A mathematical relationship where performance improves with increasing size, 规模定律 Alignment tax: Additional effort to align a model's behavior with human values, 对齐税 参考文章 符尧的个人主页 ICML 2023 手记 - 诸神之战的最前线 符尧的博客 A Closer Look at Large Language Models Emergent Abilities, by Yao Fu How does GPT Obtain its Ability? Tracing Emergent Abilities of Language Models to their Sources, by Yao Fu Training language models to follow instructions with human feedback, by John Schulman Scaling Laws for Reward Model Overoptimization Emergent Abilities of Large Language Models, by Jason Wei Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, by Jason Wei 别忘了，关注M小姐的微信公众号，了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！如果你能在小宇宙上点个赞，Apple Podcasts 上给个五星好评，就能让更多的朋友看到我们努力制作的内容，打赏请我们喝杯咖啡，就给你比心！ 有任何心得和建议，也欢迎在评论区跟我们互动~

新的一期 OnBoard! 的创始人深度访谈来啦！打造面向全球市场的 SaaS 公司，正在成为越来越多中国 SaaS 公司关注的话题。诞生于香港、壮大于深圳、服务于全球的 AfterShip，就是这里面不得不提的一个标杆。 Hello World, who is OnBoard!? AfterShip 成立于 2012 年，是一家服务国际电商的 B2B SaaS 公司，从第一天成立起就面向国际市场，业务今已遍布北美、欧洲、亚洲等世界各地，团队成员来自全球不同国家的 20 多个城市。客户包括 eBay、Wish、Shopee 等国际电商平台，以及 Anker、Watsons、EcoFlow 等 17,000 多家品牌。2021 年，公司获 Tiger Global 领投 6,600 万美金的 B 轮融资，刷新电商 SaaS 赛道 B 轮融资记录。公司旗下有 AfterShip Tracking（物流查询）, Email（邮件营销）, Returns（退换货管理）, Shipping（多物流商发货）等产品矩阵，涵盖售前售后各个环节。 今年正是 AfterShip 成立的第 11 个年头，趁着创始人 Teddy 回国，我们来到 AfterShip 的深圳总部，在据说由设计过 Meta 总部的设计师一手打造的“海景空间”里，完成了现场录制。Teddy非常认真和细致地跟我们分享了这个漫长过程中的教训、收获和展望。 为什么要从中小客户开始做起？ 如何在一开始打造了一个20人14个国籍的团队？ 为什么早期开发人员都要自己学会做电商？ 为什么在看似发展顺利的时候选择融资？ 整合多产品线的过程中，有哪些产品和组织上的挑战？ 从产品和客户的全球化，到团队和组织的国际化，作为国内 Global SaaS 的先行者，Teddy 无数细节的坦诚分享，一定是你能听到的、少有的原汁原味的创业故事。 你会感受到 Teddy 非常细节控的风格，当然还有，Teddy 努力了很久还是港味浓浓的普通话~哈哈！ 话不多说，大家Enjoy！ 对了，播客可以打赏你知道嘛~！☕☕☕🥂 我们都聊了什么 03:37 Teddy个人成长经历介绍，以及创立AfterShip的故事。 06:52 为什么在创立公司前做电商卖家的时候，Teddy选择看似小众的“欧洲”市场？ 09:19 什么时候决定从解决自己痛点到真正做一家软件公司？ 12:39 为什么刚开始Teddy就决定把公司做成一个“可持续的生意”？ 18:00 刚开始做的时候遇到了哪些挑战？ 20:01 回过头看，AfterShip的十年经历了哪三个重要阶段？ 25:09 为什么在Teddy看来SaaS本质其实是在卖“服务”？ 28:27 如何通过产品向客户传递行业的“最佳实践”？ 34:23 AfterShip现在的团队规模以及如何维持人人都在“一线”的文化？ 39:10 从自己的需求出发，后面是如何找到产品的PMF？ 44:28 为什么“选对客户”是产品全球化在0到1过程中最重要的事情？ 47:47 什么时候开始服务中大型客户以及如何进行需求的取舍？ 51:17 回过头来看，为什么早期服务SMB是了解全球市场的最佳路径？ 53:56 逐步做中大型客户的时候对产品和组织产生了什么变化？ 56:12 为什么在主动触达大客户的过程中发现市场空间被打开了？ 60:34 为什么真正做全球市场的时候发现“时差”是第一个意想不到的问题？ 66:03 总结服务企业级客户的过程，还有哪些最佳实践以及可以改变的地方？ 71:00 做到现在，为什么Teddy依旧觉得电商SaaS市场仍然有很大空间？ 76:31 回想创业当年，哪些事情是刚开始需要想清楚，哪些可以“模糊正确”？ 79:28 为什么SaaS“出海”和全球化是不一样的概念？ 82:52 如何从Day 1就打造全球化的团队？招聘中有什么原则？ 94:27 为什么刚开始“不出名”反而能招到来自14个不同国家的人才？ 100:01 在全球化扩张的过程中，如何通过建立影响力吸引全球高级人才？ 103:36 为什么现在Teddy还会给每位入职员工分享自己的成长经历？ 106:25 回到运营策略上，产品如何在全球市场做冷启动？ 112:04 到主动推广阶段，有什么有效经验介绍产品和方案？ 118:02 为什么产品尽早开始收费是商业化中最重要的收获？ 122:25 如今在发展多产品矩阵的时候，做了哪些取舍和原则？ 130:44 如何判断需求是一个“功能”而非“产品”？ 134:15 在多产品品牌整合的过程中，为什么最大的挑战依旧回到团队和组织？ 140:37 在品牌效应被放大的时候，如何保持单个产品团队能力一直“在线”？ 145:55 在多产品矩阵下，如何同样简单清晰地向客户传递产品信息并且做好Onboarding？ 149:19 放眼AfterShip的未来，为什么Teddy最关心依然是公司本身和组织文化？ 154:14 过去一两年，对组织和公司做过最重要的决定是什么？ 158:00 如何看待AI以及内部有哪些讨论和展望？ 165:38 为什么Teddy会提出SaaS初创公司的融资标准，以及在当下标准应当更“严格”？ 171:49 快问快答！还聊到了Teddy的个人公众号SaaS 102 为什么不是101！ 嘉宾推荐的内容 《Rework：重来》 《富爸爸，穷爸爸》 参考文章 Teddy的个人公众号：SaaS 102（ID: SaaS_102） 37signals - 这家上个世纪成立的 SaaS 公司给了我们哪些启示？ 十年经验总结：国际 SaaS 创业的 9 条建议 SaaS 102 | 为什么 SaaS 产品不应该害怕收费？ AfterShip 十周年演讲全文：创业是一场赢得信任，创造价值的修行 对话 AfterShip 陈龙生：很少公司因为一件事做十年而死 SaaS 资本寒冬？市场缺的不是钱，缺的是好产品 最后，AfterShip正在高速发展，求贤若渴，感兴趣的朋友请戳：查看更多职位 别忘了！同步关注两位 Host 的微信公众号，看更多干货内容哦： Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS社区 Linkloud 发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High寧 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！希望你分享给对这个话题感兴趣的朋友哦~ 如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。感恩！

这一期是 OnBoard! 的 bonus 番外篇，两位主播来走心地跟大家聊聊 OnBoard! 诞生以来的历程、思考与心得。 不知不觉，OnBoard! 居然已经诞生了1年多的时间，确切的说，是13个月。回头来看，我们都没有想到，这充满动荡的一年，我们居然已经录制了整整30期播客，也就是不到两周就有一期播客（把自己都惊艳到！） Hello World, Welcome OnBoard! 在这个特殊的时间点，两位主播在北京的一个茶馆里，跟大家侃侃而谈心路历程，包括： 录制30期深度访谈播客，我们的收获与心得 我们经常收到的听友和朋友们的问题：比如，如何用爱发电？ 两位主播最近的新动向 我们在一线对创业投资市场的观察 当然，还有避不开的AI：AI如何改变 SaaS，变与不变，现在与未来？ 推荐我们平时听得最多的国内外播客 最后！还有Monica 给大家录制的一个小彩蛋~ Stable Diffusion Google Bard PaLM（Pathways Language Model） Foundation model：基础模型 Setback：挫折 Market specialist： 市场专员 Copywriter：文案作者 Algorithm：算法 UBI：Univerasl Basic Income，全民基本收入 Social post：发布在社交网络上的帖子 AGI： Artificial General Intelligence，通用人工智能 Packaging：产品功能组合包装 Retention：留存 Pricing：定价 Enterprise readiness：达到企业级可用标准/状态 Version control：版本控制 Snpid Character.ai Stabiliby.ai Perplexity.ai POE Notion AI Rewind Jasper.ai Midjourney Zapier 《纳瓦尔宝典》：纳瓦尔宝典 The Tim Ferriss Show：tim.blog Invest Like the Best：podcasts.apple.com All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg：podcasts.apple.com Talk RL：TalkRL: The Reinforcement Learning Podcast The Robert Brains：The Robot Brains Podcast with Pieter Abbeel Eye on AI：www.eye-on.ai Lex Fridman：lexfridman.com SaaStr：www.saastr.com In Depth：review.firstround.com Acquired：www.acquired.fm Software Engineering Daily：softwareengineeringdaily.com Data Engineering Show：www.dataengineeringshow.com Open Source Underdogs：opensourceunderdogs.com No Priors：podcasts.apple.com 这里有个小插曲，本来我们还想很有仪式感地录 OnBoard! 第一期视频，但是无奈一时兴起，连设备都没有准备好，用来录制的手机居然录到一半内存满了…后续咱们还是剪辑一些花絮，供大家消遣吧！同时，也要感谢看到我们朋友圈的自嘲之后，主动提出赞助设备的听众！爱你们！ 希望这次聊天，能让我们彼此走得更近一些~Enjoy! 我们都聊了什么？ 04:41 两位主播先分享近况以及最近印象深刻的一件事。 14:20 答听众问之：当初为什么做播客？ 18:24 答听众问之：做一期播客的过程以及需要多长时间？ 20:53 答听众问之：做播客对我们的工作和生活有什么帮助？ 27:12 回过头看，OnBoard!的定位是什么，“PMF”在哪里？ 35:20 回顾前面30期，令主播印象最深刻的是哪几期节目？ 44:40 为什么录制过程中最特别的环节是“提纲准备”？ 47:41 做播客后对我们职业或生活有没有带来改变甚至“惊喜”？ 55:51 两位主播常听的播客清单大公开！还有两个“fun fact”！ 73:37 做了很多期AI节目，主播自己在用什么AI工具“改善”生活？ 80:18 接着再分享几个创业公司“活用”AI工具的案例。 85:12 主播自己比较期待或关注的AI公司有哪些？ 96:13 关于AI里的新机会和未来到底在哪里？ 103:42 这一波火热的AI投资里是否真的会诞生下一个“Facebook”或“谷歌”？ 108:53 为什么我们需要关注AI或AGI的社会影响？ 111:30 最后，两位主播展望对后面播客内容的规划和一点小小的“呼吁”！ 120:16 别忘了，还有Monica准备的彩蛋，Enjoy！ 提到的AI公司或产品 Snpid Character.ai Stabiliby.ai Perplexity.ai POE Notion AI Rewind Jasper.ai Midjourney Zapier 我们的播客和书籍推荐 《纳瓦尔宝典》：纳瓦尔宝典 The Tim Ferriss Show：tim.blog Invest Like the Best：podcasts.apple.com All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg：podcasts.apple.com Talk RL：TalkRL: The Reinforcement Learning Podcast The Robert Brains：The Robot Brains Podcast with Pieter Abbeel Eye on AI：www.eye-on.ai Lex Fridman：lexfridman.com SaaStr：www.saastr.com In Depth：review.firstround.com Acquired：www.acquired.fm Software Engineering Daily：softwareengineeringdaily.com Data Engineering Show：www.dataengineeringshow.com Open Source Underdogs：opensourceunderdogs.com No Priors：podcasts.apple.com 别忘了！同步关注两位 Host 的微信公众号，看更多干货内容： M小姐研习录 (ID: MissMStudy) by Monica 我思锅我在 (ID: thinkxcloud) by GN 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！希望你分享给对这个话题感兴趣的朋友哦~ 如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。感恩！

今天是个值得纪念的日子，不止因为是女神节，也是因为：一年前的今天，Onboard! 正式发布第一期播客！这一期，我们采访一位非典型的创始人：小鹅通的创始人 CEO，鲍春健，人称老鲍。你也许不知道小鹅通，但是你只要线上听课或者看各种活动直播，大概率都是小鹅通的技术支持。你或许很难想象，一家软件公司，在2022年双十一的期间，通过直播就实现了千万元的销售额，是不是跟你所想的软件公司很不一样？ Hello World, who is onboard? 深圳小鹅网络技术有限公司（小鹅通）是一家以知识产品与用户服务为核心的技术服务商，2016年创始至今已服务超过160万家客户，包括了大家耳熟能详的吴晓波频道、十点读书、华夏基金、西贝、腾讯学堂等各行业一线知名品牌。覆盖的终端用户更是超过8亿，最高同时在线超过1000万人！融资方面，小鹅通也在2021年底拿下腾讯的数亿元C轮融资后，2022年拿下1.2亿美元D轮融资，总融资额超过10亿元。 这期播客更像一次既感性也有理性，好玩且松弛的茶话会，老鲍把自己的产品哲学，小鹅通三次抓住“风口”的背后故事以及对私域的未来畅想都娓娓道来。与我们平时熟悉的创业故事和创业者很不一样，老鲍一直强调“慢即是快”，整个谈话过程中也是“形散神不散”。看似偶然的一个个决策背后，似乎又有着某种专注和坚持的必然。 欢迎大家跟我们一起走进这次非常享受的对话，Enjoy! 我们都聊了什么 02:48  鲍总的自我介绍，以及创业小鹅通的曲折探索过程。 10:49  直到遇到吴晓波老师，创业方向逐渐清晰。 24:31  第一批用户画像是什么？如何收费的？ 27:53 小鹅通0到1的过程中，还有哪几个里程碑事件？ 39:06 产品是怎么从知识付费行业破圈的？ 43:53 公司早年没有销售的原因，以及为什么最先建立的是客服团队。 49:34 鲍总自己是如何“用小鹅通的方式做小鹅通”的？ 68:31 鲍总对SaaS和服务的独特理解，如何“用客户去服务客户”？ 74:48  现在团队是如何做客户需求的优先级选择？ 85:30 团队又是如何去满足来自C端使用用户的需求？ 88:23 为什么把“自己成为客户”放在“走进客户”阶段的后面？ 90:57 产品功能越来越复杂的时候，团队是如何做减法的？ 101:10  回看被”推着走“的过程，主要做对了哪些事情？ 103:58  服务大客户的时候遇到过什么挑战吗？如何塑造全员的“产品观”？ 111:19 在产品快速发展的过程中，公司组织架构上有哪些重要的调整和挑战？ 118:02  公司如何思考微信生态和多平台策略？ 122:51  为什么小鹅通跟其他直播平台不是竞争关系，以及“小鹅通”名字的起源。 128:40 直播的未来在哪里？用户场景还在发生什么变化？ 136:40 小鹅通往后希望如何继续引领客户需求？ 143:13 作为CEO今年的工作重心在哪里，是否受到市场环境变化的影响？ 145:41 最后，在鲍总心里小鹅通未来会成为一家怎样的公司？ 147:59  快问快答！老鲍对CEO做直播的建议，以及如何从打太极中体会“慢即是快”。 重点词汇： LBS：Location Based Service，围绕地理位置数据而展开的服务。 Inbound/outboud：企业获取商机的两种方式，inbound为客户主动搜索企业而变为商机，outbound为企业销售主动联系客户。 嘉宾推荐的内容（混沌学园是小程序商城，没有链接） 混沌学园：李善友教授的《“一”思维课程》。 混沌学园：王东岳的《东岳先生学习坊》。 参考文章 小鹅通官网：xiaoe-tech.com 鲍春健：小鹅通如何用产品和服务实现内外连接 D轮融资1.2亿美元，小鹅通究竟在做什么？ 揭秘小鹅通背后的成长故事 深耕知识服务行业，拆解小鹅通的成功内幕 别忘了！同步关注两位 Host 的微信公众号，看更多干货内容哦： M小姐研习录 (ID: MissMStudy) by Monica 我思锅我在 (ID: thinkxcloud) by GN 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！希望你分享给对这个话题感兴趣的朋友哦~ 如果你有希望我们聊的话题，希望我们邀请的访谈嘉宾，都欢迎在留言中告诉我们哦！

兔年快乐！这是2023年新年后第一期更新，也是一次新尝试！给大家拜个晚年，祝大家兔年快乐，开工大吉。而且，这一期非常特别：是Onboard! 第一期英文播客！ Hello World, who is Onboard!? 新的一年里，面对更多不确定性的宏观市场，我们似乎前所未有地更关注中美的联动。于是，我们请来了美国头部机构的投资人，听听他们对市场、行业和投资的思考，提供一些不同的视角，希望能给你启发。 这次的嘉宾 Kevin Zhang, 是 Bain Capital Ventures (BCV) 的合伙人。 如果你不知道 BCV，那你一定知道大名鼎鼎的 Bain Capital, 掌管1600多亿美金的传奇资产管理集团，贝恩资本。BCV就是他们的早期投资部门。 Kevin 从创业公司早期员工转身成为投资人，短短5年时间从VP升到合伙人，他所关注的领域包括企业服务、开发者工具、fintech, Defi 等等。这次近2小时的访谈，我们聊了 Kevin 进入VC的经历，他对于宏观市场和早期投资新常态的理解，最有意思的，为什么Kevin从“人”不是所谓的市场大势中寻找方向。 最近投资者和很多创业者都在急切寻找所谓下一个大趋势，面对过于火爆的一些热点有些趋之若鹜又心存谨慎。Kevin说的 "anti-narrative" 的思路给我的启示是，投资人更要心存谦逊，到一线去，跟在各行各业深度思考的人才交流中寻找机会，而不是过度依赖二手的案头研究。创业者、想创业的同学，更要理性面对市场的危与机，从自己的身边寻找机会，更有定力，更相信本源的思考。 让短期焦虑变成动力，相信未来，做个理性乐观主义者。我们共勉。 希望全英文对话没有让你望而却步，如果大家喜欢，以后我们会邀请到更多优秀的海外投资人、创业者和从业者，跟大家分享更多海外视角。 新年快乐，enjoy! 嘉宾介绍 Kevin Zhang, Bain Capital Ventures (BCV)合伙人， Bain Capital Crypto 的 Venture Partner。Kevin 专注于SaaS, 基础软件、fintech 等方向的早期投资。他投资的项目包括 Lightning AI, Hightouch, Magical, Lumina 等。加入BCV之前，Kevin 是 fintech创业公司 Fundera （被Nerdwallet 收购）的 Head of Product. 也是非常典型的 startup operator 转身投资人路线~ 我们都聊了什么 01:47 Intro of Kevin and BCV, how Kevin got into venture capital 10:00 Why Hightouch was one of the most controversial investments Kevin made 15:23 How Kevin views the recent market downturn? 20:30 Where is the early-stage investment heading? 25:24 What are the typical valuations of an early product-market-fit startup? What metrics do investors look for? 29:05 Has the SaaS market become too saturated? What are the new opportunities for SaaS startups? 32:28 Why did Kevin invest in Magical and why does it stand out in the competitive RPA (Robot process automation) market? 36:07 How to understand the moat for a SaaS company? 41:12 What's hard about building a to-developer company? 46:49 Why does Kevin think he is an "anti-narrative" investor? How does he view the recent AI hype? 52:00 Have web3 and Defi proved their value? 56:50 Why does Kevin claim to be a "people-investor"? 60:48 Questions Kevin often asks to assess an entrepreneur 64:19 Deals that Kevin missed and his takeaways 67:05 Kevin's inflection points of his career in venture capital 69:50 Quick questions: book recommendations, what's overrated and underrated in silicon valley, 2023 goals 我们聊到的公司 Hightouch: syncing data from the data warehouse to saas tools Magical: RPA for everyday workers Vesta: next-gen mortgage infrastructure Monte Carlo: data reliability Blend: cloud banking infrastructure Fundera (acquired by Nerdwallet) Stripe: payment processing platform 嘉宾推荐的书 Who Is Michael Ovitz?  Red Roulette: An Insider's Story of Wealth, Power, Corruption, and Vengeance in Today's China 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美企业服务的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！希望你分享给对这个话题感兴趣的朋友哦！

Onboard! 的听众们，2023年开年快乐！2022年对于很多人来说，都是跌宕起伏，百感交集的一年，从生活到投资，从中国到世界，今年有太多猝不及防，始料未及，太多我们习以为常的假设被打破，太多新的底层逻辑，等待被重塑。世界似乎在越来越割裂，我们离“世界是平的”理想似乎渐行渐远。 Hello World, who is nboard? 2022年末，公众号“海外独角兽“的一个关于硅谷见闻的系列文章，让我看到“亲历”的力量。因为种种原因，我们观察世界容易有太多噪音和隔阂。但是，越是在这个时刻，或许我们更应该用前所未有的平和心态，在全球经济的大背景中，思考未来的更多可能性。越是在隔阂加重，误解艰深的今天，抛开二手信息的想当然，在真实的更广大世界中去感受，去观察，去连接，去想象下一个十年。这会是多么意义非凡的讨论。 要在这个特殊的年末聊这样的话题，当然需要一个兼顾中美视角和实践的黄金阵容。这次的嘉宾，有在硅谷企业软件行业数十年的老将，百亿美金上市公司高管，有全球一流的企业投资部，高通风险投资的投资总监，有一直在中美投资一线的资产配置者，也是 “硅谷见闻系列文章”的作者。 我们将一起畅谈硅谷在发生什么，从宏观到一级市场，从AI到web3, 从软件到硬件，帮助我们重新思考我们与世界的联系。在圣诞节的上午，2个多小时的直播，数千观众，同时在线人数一直保持在500多人，你大概也能想象得到是多么全程高能的精彩大戏。当天是Monica 新冠阳了的第三天，声音有些沙哑，还请大家见谅啦。 你也可以在这篇宣传稿中，看到更详细的嘉宾和节目背景介绍。Enjoy! 嘉宾介绍 硅谷徐老师（公众号：硅谷云），硅谷企业服务领域的老将，现任百亿美金上市公司高管，曾任 VMware 网络事业部创始人，也是一位连续创业者。徐老师还是斯坦福商学院客座讲师，也曾是硅谷顶尖风投 Greylock EIR。 Nan Zhou, 高通风险投资部门（Qualcomm Ventures）投资总监，关注企业服务、机器人、IoT，5G等领域。曾参与组建了 Baidu Capital US fund，担任过 Human Longevity 中国区CEO。Qualcomm Ventures 是世界一流的 corporate VC,  AUM （Assets Under Management）超过$2Bn, 投资组合包括 Cloudflare, Cruise, SentinelOne, Zoom, 小米等等。 李广密（公众号：海外独角兽），拾象科技 CEO，前红杉资本投资人。拾象科技，致力于成为创新投资范式引领者，打造面向中国企业家客户的下一代全球投资平台。拾象的成长期与中后期投资业务有超过10亿美金管理规模，投资了 Discord, Consensys, Epic Games, SpaceX 等一系列顶尖创新公司。 我们都聊了什么 02:08 嘉宾自我介绍，关注的领域和阶段 05:550 2022年美国VC市场有哪些转变？对创业公司的估值和商务进展要求有什么变化？ 【SaaS/软件】 09:56 如何理解 SaaS 市场经历的巨大下跌？哪些是过激情绪，哪些是必然调整？ 16:09 不同阶段的投资人如何看待估值的巨大变化？ 19:08 SaaS 短期的需求放缓是常态吗？未来云渗透率的增长机会属于谁？ 【人工智能/生成式 AI】 22:12 为什么说下一个十年软件的增长红利主要是……人工智能？ 28:47 云计算的红利过去了吗？ 36:17 如何理解这一波人工智能发展会带来的变化？为什么说 ChatGPT 带来的是下一个 AWS 而不是下一个 Google? 47:12 这一波人工智能的机会中，哪些是属于创业公司的？AI 创业公司的核心壁垒是什么？ 54:46 人工智能训练和推理成本不断降低后，新的竞争格局会是怎样的？ 59:58 除了软件应用之外，这一波的生成式 AI 还会对周边生态有哪些影响，带来哪些新的机会？ 66:59 AI 要成为下一个计算平台，还有什么难点需要突破？ 72:13 【硬件】硅谷又开始关注硬件了吗？硅谷投资人都在关注哪些硬件机会？ 78:12 【web3】如何理解 web3 的核心价值？web3 推广的核心挑战是什么？ 【创业】 86:55 给创业者的建议：现在应该创业吗？如何思考公司的退出路径？ 97:04 中国创业公司要做全球化市场，有哪些机会和挑战？ 104:27 Closing: 嘉宾的寄语和推荐的书 我们提到的公司 OpenAI Stability AI Rippling Workday Deephow Humane.ai OmniML Copy.ai Jasper.ai Confluent 嘉宾们推荐的书 Power Law: Venture Capital and the Making of the New Future/《风险投资史》 by  Sebastian Mallaby The Conquest of Happiness/《幸福之路》 by Bertrand Russell The Champion's Mind: How Great Athletes Think, Train, and Thrive/《通往卓越之路》by Jim Afremow Blitzscaling : The Lightning-Fast Path to Building Massively Valuable Companies/《闪电式扩张》 by Reid Hoffman Hit Refresh:The Quest to Rediscover Microsoft's Soul and Imagine a Better Future for Everyone/《刷新》 by Satya Nadella 欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中美企业服务的干货内容！ M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！希望你分享给对这个话题感兴趣的朋友哦~

又一期重磅的中国企业服务创始人访谈来了！这次请来的嘉宾，可以说是聊到中国企业服务必须要提到的一家公司，神策数据。神策数据(Sensors Data)成立于2015年，是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商。目前已服务付费客户2000余家。今年一轮高达2亿美金的D轮融资后，累计融资金额近3亿美元。 神策数据的创始人兼CEO桑文锋，也是我们一直非常想要深度交流的创业者。他的很多分享，从大数据营销行业，到ToB 公司业务成长，到创业思考，又细到ToB企业产品、营销、销售、客户成功怎么做，让很多从业者都受益匪浅。 Hello World, who is onboard? 这次访谈得到了嘉宾很多支持。访谈之前跟桑老师讨论访谈提纲的时候，他特意说，自己从0到1 的故事已经分享了很多次，但是最近，尤其是面对剧变的资本和市场环境，他对于企业从1到10，有了更多的新的思考，希望能作为这期播客的重点。 所以，我们这次讨论的很多话题，都是桑老师新鲜出炉的实践和思考，有深度迭代，又有时代应景。相信你们也会跟我们一样，受益匪浅。 上一次跟酷家乐董事长黄晓煌的对话，我们收到了很多好评！有一位观众说，没有所谓话术，都是大实话。我们也正是希望将创业者们从0到1，从1到10的实践与思考，挑战与反思，通过播客传承为行业中沉淀的思考，让创业者从业者，都能在前人的基础上，少走一些弯路，跑得更从容。Enjoy！ 公司介绍 神策数据(Sensors Data)，是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，为企业提供神策营销云、神策分析云、神策数据根基平台三大产品方案，通过全渠道的数据采集与全域用户 ID 打通，全场景多维度数据分析，全通道的精准用户触达，帮助企业实现数字化经营。业务现已覆盖以互联网、品牌零售、金融、融 合媒体、企业服务、高科技、汽车、互联网+ 等为代表的 30 多个主要行业，并可支持企业多个职能部门，目前已服务付费客户 2000 余家。 我们都聊了什么 02:43 文锋总的自我介绍，为什么会创业，早期如何探索创业方向？ 11:55 把百度的经验变成对外产品，早期如何验证 Product-Market-Fit (PMF)? 早期用户怎么找到的？ 16:49 第一个用户是谁？早期如何确定目标用户画像？ 20:09 早期如何实现订阅制收费？如何在大客户和小客户之前取舍？ 25:53 亮点：创业者要思考清楚，你是卖奶瓶还是卖保姆？ 28:31 神策前3年如何度过“可用、可卖、规模化售卖和交付”三个阶段，中间有什么挑战？ 34:03 为什么一个平庸的销售团队反而能卖出1600多万？创业公司早期需要明星销售吗？ 37:03 文锋总最近的感悟：为什么说卖出去不代表能挣钱？为什么“能挣钱”对于创业公司越来越重要了？ 42:47 什么是“会算账”的精细化运营？省钱不只是裁员，还需要做什么？ 48:58 2017-2020年扩张阶段，从单产品到多产品矩阵，如何开始，经历了哪些弯路？ 57:44 如何确定多产品的客户群？有些新市场增长不如预期怎么办？ 60:55 文锋总给创业公司的建议：如何思考你的多产品策略 66:12 对市场规模的思考：我们面对的是时代的市场，市场规模需要动态评估 70:24 为什么说2020年是神策最焦虑的一年？为什么说 toC 打法不奏效了？如何解决面对大客户产品 vs 服务的纠结？ 78:39 如何建立针对“中国式大客户”的系统销售和经营能力？ 85:42 引入外企高管的时候要注意什么？如何将人才的能力变成组织能力？ 89:14 神策发展过程中，组织结构经历过哪些变化？如何用不变的价值观应对变化的组织和流程？ 93:19 面对新的宏观形势，神策的客户群发生了什么变化？未来会做什么调整？ 98:12 神策为什么招聘移动互联网高管做客户成功负责人？交付和客户成功体系经历了哪些变化？ 101:49 神策未来1-3年的战略规划？ 103:12 做营销的神策，自己怎么做 toB 企业的营销？国内 toB 企业做营销常见的问题是什么？ 106:28 快问快答！我们怎么还聊到了禅宗！ 115:32 Monica & GN 的“聊后感” 嘉宾推荐的内容 《好战略，坏战略》(Good Strategy, Bad Strategy - the difference and why it matters), by Richard Rumelt 《精益创业》(The Lean Startup), by Eric Ries 《商业模式新生代》(Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers), by Alexander Osterwalder 《跨越鸿沟》(Crossing the chasm), by Geoffrey A. Moore 《科学革命的结构》(The Structure of Scientific Revolutions), by Thomas S. Kuhnzui 复旦哲学课堂-王德峰讲王阳明心学 重点词汇 Google Analytics：谷歌推出的大数据和用户行为分析产品 MVP：Most Viable Product，最小可行性产品 Early adopter：早期种子用户 Pipeline：管道，节目中指的是销售漏斗 GTM：Go-to-market，进入市场策略 LTV：Life Time Value，生命周期价值 别忘了！同步关注两位 Host 的微信公众号，看更多干货内容哦： M小姐研习录 (ID: MissMStudy) by Monica 我思锅我在 (ID: thinkxcloud) by GN 大家的点赞、评论、转发是对我们最好的鼓励！希望你分享给对这个话题感兴趣的朋友哦~ 如果你有希望我们聊的话题，希望我们邀请的访谈嘉宾，都欢迎在留言中告诉我们哦！