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产品梳理框架

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产品市场契合度(PMF)框架是每个早期阶段创业公司的中心任务。红杉提供了三种基本原型,每种都有其独特的客户与产品之间的关系动态。这些框架可以帮助创始人理解产品在世界中的位置,以及客户如何与产品解决的问题产生关联。在寻找产品市场契合度时,关注客户与问题的关联是最佳方法之一。红杉的 Arc 构建沉浸式课程中也引导初创公司的创始人理解这些框架,该课程针对前种子和种子阶段的公司。红杉现在决定将这些框架公开分享给更广泛的创业社区,以增加创始人在其产品市场契合度(PMF)旅程中可以借鉴的资源库。

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参考资料

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

归根结底,产品市场契合度关乎你的产品在世界中的位置。关于产品如何适应这个世界,有不同的方面可以深入探讨——比如竞争格局、产品的技术优点等等。我们认为最佳的方法是首先关注客户如何与你的产品解决的问题产生关联。存在不同类型的问题,以及客户与这些问题产生关联的不同方式。我们认识到有三种基本原型,每种都有其独特的客户与产品之间的关系动态。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

寻找产品市场契合度是每个早期阶段创业公司的中心任务。关于这一任务,人们有许多不同的思考方式和方法。在[我们的Arc](https://www.sequoiacap.com/arc/)构建沉浸式课程中,我们引导初创公司的创始人理解以下框架,这一课程针对前种子和种子阶段的公司。我们经常听到人们说这个框架能够提供清晰的指导,因此我们现在决定将其公开分享给更广泛的创业社区。我们希望这能够增加创始人在其产品市场契合度(PMF)旅程中可以借鉴的资源库。

其他人在问
大模型测试开发的知识梳理
以下是关于大模型测试开发的知识梳理: 《Perplexity 指标究竟是什么?》:作者小 A 从自身经验出发,总结梳理新手友好的 transformer 入坑指南,计划从算法 1(NLP 中的 transformer 网络结构)、算法 2(CV 中的 transformer 网络结构)、算法 3(多模态下的 transformer 网络结构)、训练(transformer 的分布式训练)、部署(transformer 的 tvm 量化与推理)五个方面介绍。 《初探 LLM 基座模型》:主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构,包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 《从 0 到 1 了解大模型安全,看这篇就够了》:介绍了 transformer 的架构,如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 擅长自然语言生成任务;还提到大模型的特点,如预训练数据大(来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,常以 TB 级别计)、参数多(如 GPT3 已达 170B)。 《开发:产品视角的大模型 RAG 应用》:从产品视角分享大模型 RAG 应用,包括 LangChain 初体验,预计分成 3 篇分享,分别是项目背景、初步体验和评测结果,调优思路分享,如何测评。
2024-08-28
帮我梳理目前AI方向产品 的竞品
以下是目前一些 AI 方向的产品竞品: 健身领域: 1. Keep:中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。网址:https://keep.com/ 2. Fiture:沸彻魔镜由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 国内总榜 Top80 中的 AI 产品: 1. Kimi 智能助手:AI ChatBots,4 月访问量 1957 万 Visit,相对 3 月变化 0.607。 2. 百度文心一言:AI ChatBots,4 月访问量 1683 万 Visit,相对 3 月变化 0.138。 3. 360AI 搜索(接 GA):搜索,4 月访问量 1134 万 Visit,相对 3 月变化 13。 4. 秘塔 Metaso:搜索,4 月访问量 1009 万 Visit,相对 3 月变化 0.508。 5. 阿里通义千问:AI ChatBots,4 月访问量 677 万 Visit,相对 3 月变化 0.327。 6. 昆仑万维天工 AI 搜索:搜索,4 月访问量 400 万 Visit,相对 3 月变化 1.22。 7. 抖音豆包 AI:AI ChatBots,4 月访问量 343 万 Visit,相对 3 月变化 0.266。 8. 火山方舟:AI 训练模型,4 月访问量 335 万 Visit,相对 3 月变化 0.037。 9. ChatGLM 智谱清言:AI ChatBots,4 月访问量 284 万 Visit,相对 3 月变化 0.044。 10. 讯飞星火:AI ChatBots,4 月访问量 269 万 Visit,相对 3 月变化 0.049。 11. 稿定设计:设计工具,4 月访问量 264 万 Visit,相对 3 月变化 0.078。 12. processon:思维导图,4 月访问量 220 万 Visit,相对 3 月变化 0.048。 12. bigjpgAI 图片无损放大:图片增强,4 月访问量 203 万 Visit,相对 3 月变化 0.06。 此外,360AI 浏览器也是一款强大的产品,官网:ai.se.360.cn。它不仅在搜索方面表现出色,还被认为是对标 Arc 的 AI 原生浏览器,具有安全高效、好看好用等特点。其功能拆解可通过 360AI 搜索总结得出,还包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分,右侧还有相关图片和视频资料。
2024-08-28
AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些,请以列表的方式梳理;并给出偏向技术研究以及应用的个人的学习路径
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下: AI技术发展历程 1. 早期阶段: 专家系统、博弈论、机器学习初步理论 2. 知识驱动时期: 专家系统、知识表示、自动推理 3. 统计学习时期 4. 深度学习时期: 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等 当前AI前沿技术点 1. 大模型: GPT、Gemini等 2. 多模态AI: 视觉语言模型、多模态融合 3. 自监督学习: 自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等 4. 小样本学习: 元学习、一次学习、提示学习等 5. 可解释AI: 模型可解释性、因果推理、符号推理等 6. 机器人学: 强化学习、运动规划、人机交互等 7. 量子AI: 量子机器学习、量子神经网络等 8. AI芯片和硬件加速 学习路径 偏向技术研究方向 1. 数学基础: 线性代数、概率论、优化理论等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习、强化学习等 3. 深度学习: 神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等 4. 自然语言处理: 语言模型、文本分类、机器翻译等 5. 计算机视觉: 图像分类、目标检测、语义分割等 6. 前沿领域: 大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等 7. 科研实践: 论文阅读、模型实现、实验设计等 偏向应用方向 1. 编程基础: Python、C++等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习等 3. 深度学习框架: TensorFlow、PyTorch等 4. 应用领域: 自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等 5. 数据处理: 数据采集、清洗、特征工程等 6. 模型部署: 模型优化、模型服务等 7. 行业实践: 项目实战、案例分析等 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-04-17
agent框架对比
以下是一些常见的 Agent 框架对比: 对于新人而言,Coze 框架可免费使用各种大语言模型。 对于进阶且熟悉 API 开发的人员,常见的框架有 neuflow、Agently、AutoGPT、。 开源的 Agent 框架呈现百花齐放的态势。 像 Coze、Dify 这样的平台,带来了可视化 workflow 的便捷操作和 LLMops 的基建支持,但存在一些想法无法实现的情况,比如循环、并行分支等。 Langchain 基于图的概念推出的全新 Agent 框架 Langgraph 很灵活,但对于只想简单入手写个 Agent 的人来说,门槛略高。 相比之下,莫欣老师的 Agently 框架更受推荐,写一次就可能爱上,只需专注于构思 Agent 的实现,其余的 coding 可交给框架。
2024-09-06
我需要全部的prompt框架
以下是为您整理的常见的 Prompt 框架: 1. ICIO 框架: 指令:即您希望 AI 执行的具体任务。 背景信息:提供执行任务的背景信息和上下文内容,以便模型更好地回答。 输入信息:模型需要用到的一些信息。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,例如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示来提升整体反馈的效率。 背景:提供足够背景信息,让模型理解问题的上下文。 角色设定:指定特定的角色,让 GPT 根据特定角色的能力和特点来形成响应。 目标:明确任务的目标,让模型知道您想让它做什么。 结果定义:明确可以衡量的结果,让模型清楚自己的完成情况。 调整:根据具体情况来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:您期望模型扮演的角色,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了地说明希望完成的任务。 个性:您希望模型回应的风格、个性或者方式。 实验:提供多个回答的示例。 4. 框架集合:右侧附件做成了海报。 5. ACTION 框架: 行动:描述您想做什么。 结果:描述所需的结果。 示例:举一个例子来说明您的观点。 6. ROSES 框架: 角色:指定模型的角色。 目的:陈述目标或目的。 方案:描述情况。 预期解决方案:定义所需的结果。 步骤:要求达到解决方案所需的措施。 7. RACE 框架: 角色:指定模型的角色。 行动:详细说明需要采取什么行动。 背景:提供有关情况的相关细节。 期望:描述预期结果。 8. PATFU 泡芙提示词框架: 问题:清晰地表述需要解决的问题。 领域:问题所在领域以及需要扮演的角色。 任务:解决这个问题需要执行的具体任务。
2024-09-06
可以给你一个文本,你模仿它的框架,但是主题换一个,你可以做到吗
可以做到。您请给出新的主题,我会按照要求进行模仿创作。
2024-09-06
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
ai agent 框架
AI Agent 框架主要包括以下几个方面: 1. 基础架构:OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。 2. 规划(Planning):主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务,同时可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。 3. 记忆(Memory):分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是指将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习;长期记忆是提供了长期存储和召回信息的能力,通常通过利用外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 4. 工具(Tools) 目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把 LLM 和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2024-08-26
开源的,新一代的 tts 框架有哪些?
以下是一些开源的新一代 TTS 框架: 1. GPTSoVITS:这是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型,5 秒数据就能模仿,1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型,完美克隆声音。它完美适配中文,具有零样本 TTS、少量样本训练、易于使用的界面、跨语言支持、适用于不同操作系统、提供预训练模型等特点。 2. ChatTTS:针对对话式任务进行了优化,实现自然流畅的语音合成,同时支持多说话人。能够预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和插入词等。在韵律方面超越了大部分开源 TTS 模型,并提供预训练模型,但存在模型稳定性不足的问题。目前发布的模型版本中,情感控制仅限于笑声以及一些声音中断,作者计划在未来的版本中开源更多情感控制的功能。如今陆续出现了在线网站和本地增强整合包。 3. B 站 up“花儿不哭”大佬的开源项目 gptsovits 也被用于节目《马上封喉》的 TTS 中,只需 1 分钟的干声素材就可以实现惊艳的效果,甚至实现了 zeroshot(零样本),但单字和中英文混杂的词句效果还有待提高。
2024-08-23
基于产品知识库构建智能问答助手
以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤: 创建知识库: 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址: 选择其中一个文档,如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果,使用 Local doucuments 的方式,上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式,每个问题使用作为开头(这是 Markdown 的语法)。准备开始上传文件,至此,一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答: 1. 2024.06.05 更新,对数据库不太了解的小伙伴,可以阅读。 2. 首先创建一个机器人:外贸大师产品资料问答机器人,进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答,方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化,所以这个需求依赖数据库,将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述: 现代产品更新换代速度快,用户在使用产品时经常会有疑问,而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架,能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库,用户能够快速获得到需要问题的答案,极大地提升了用户体验,让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络,省时又省力。 特别需要注意的是:文档的分片策略会严重影响查询的结果,这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。
2024-09-19
市面上有哪些ai批阅相关的ai产品
目前市面上有一些 AI 批阅相关的产品,例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型完成初筛,并对符合要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上,候选人体验得到改善,到面率提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可用设备麦克风回答问题,每个问题最多回答三次,会收到评估、建议和得分。 使用这些产品时,企业需要考虑数据安全性和隐私保护的问题。
2024-09-14
过去半年AI领域重大产品发布的总结
以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结: Microsoft:在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google: 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard,并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 发布新一代 LLM PaLM2,I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。 正在研发多模态大模型 Gemini。 Bard 基于 PaLM2 运行,向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言,具备多种新功能。 Meta:开源了基于圣经训练的,可以识别超过 4,000 种口语,对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA:突破万亿美元市值,其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品,包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外,还有以下相关内容: 3 个新话题:媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。 14 个新产品:包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 10 篇新论文:提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。 在国内,过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段,远未达到可商用化,而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化,且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日,中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。
2024-09-14
我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识
如果您想转行做 AI 产品经理,以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识: 1. 算法知识: 理解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识,可与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,提升产品竞争力。 提升数据分析能力,因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 2. 技术框架:对技术框架有认知,了解技术边界,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 关注重点: 关注场景、痛点和价值。 例如在录播课编程作业的自动批改案例中,要关注班主任批改作业时间长的场景,作业批改无法统一标准的痛点,以及提高教学质量和效率的价值。 总之,AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景,能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。
2024-09-14
企业内部知识库和 AI 问答结合,有哪些成熟的解决方案,或者产品推荐?
以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐: Contextual Answers:这是一个端到端的 API 解决方案,其答案完全基于组织知识,能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作,将其应用于图书馆解决方案套件,为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品:结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力,为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料,利用大模型处理用户咨询问题,确保回答准确一致,必要时提供原回答完整版,还能对接人工客服,在智能助手无法解决问题时快速转接,提升服务质量和客户满意度。
2024-09-14
国内有哪些不错的AI公司,他们的主要产品是什么,他们现在面临哪些问题
国内有不少不错的 AI 公司,以下是一些常见的公司及其主要产品和可能面临的问题: 图像类 AI 产品:国内的图像 AI 产品发展迅速,已在某些方面开始引领潮流。 聊天对话类 AI 产品:例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等主打 AI 角色扮演赛道;“星野”“Talkie”“BubblePal”等主打 AI 陪伴类;还有做 AI 搜索工具的产品如“秘塔”“360 搜索”等;单纯做 AIGC 的产品如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等;以及 agent 产品,目前只有头部的厂商在做,比如字节的扣子,支付宝的智能助理,百度的文心智能体,腾讯的元宝。 然而,这些公司可能面临一些问题,比如: 1. 技术研发方面,需要不断投入以保持竞争力,突破技术瓶颈。 2. 市场竞争激烈,需要不断创新和优化产品以满足用户需求。 3. 数据隐私和安全问题,需要加强保护措施以符合法规要求。 4. 产品推广和用户教育成本较高,需要找到有效的营销策略。
2024-09-13