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产品市场契合度(PMF)框架案例

回答

以下是一些产品市场契合度(PMF)框架的案例:

  • HubSpot:在 2006 年,小企业面临高成本的营销渠道。HubSpot 意识到可以利用互联网的特性,提供内容、SEO 和电子邮件管理工具。他们创造了“入站营销”术语,并通过市场教育推动了小企业界的营销革命。
  • Square:解决了小企业无法接受信用卡支付的问题。他们将智能手机转变为移动信用卡终端,通过免费提供硬件和软件,赢得了早期采纳者的支持,最终成为新的标准。
  • Uber:重新想象出租车体验,创造了共享汽车市场。他们不仅要说服普通人成为司机,还需应对出租车工会、法规等挑战。其他人对困难的厌恶为 Uber 提供了更多市场机会。

这些案例表明,通过改变固有认知,找到新的解决方案,可以实现产品市场契合度,并在市场中获得成功。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

2006年,营销主要由广告、邮件和电话营销组成。这使得小企业处于不利地位,因为这些都是高成本渠道。布莱恩·哈利根和达默什·沙阿意识到有一种新的方式:小公司可以利用快速成熟的互联网的特性——博客、社交媒体、SEO、电子邮件通讯——以传统渠道一小部分的成本达到观众。[HubSpot](https://www.hubspot.com/)的一套内容、SEO和电子邮件管理工具为客户解决了这个问题。但是,为了让客户相信他们的方法并开始采用他们的产品,HubSpot需要在客户心中明确新的方式——使他们意识到旧的方式已破损并可以被更好的东西所替代。他们通过为他们的新方式创造一个术语——“入站营销”——甚至写了一本关于它的书来实现这一点。他们在市场教育方面如此有效,以至于这一想法获得了认可,并在小企业界引发了一场营销革命,推动HubSpot达到产品市场契合,甚至更远。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

当Block(原名叫[Square](https://squareup.com/))首次推出时,他们要解决的困难现实是众所周知并且被普遍接受的:“仅限现金”。对于许多小企业或任何农贸市场来说,他们没有办法接受信用卡支付。消费者只能辛苦去寻找自动取款机,而商家则经常错失销售机会。杰克·多尔西和吉姆·麦克尔维的独到见解是,正在变得无处不在的智能手机,实际上可以有效地转变为移动信用卡终端。Square意识到这个所谓的生活固有事实实际上是一个它们可以解决的难题。但是,要想获得成功,就需要让世界看到它不再需要忍受这一痛点,并且足够信任Square的解决方案来采纳他们的新方式。为了激发这种顿悟并赢得早期采纳者的支持,他们会宣传这一产品,Square早期决定免费向商家提供硬件和软件,并稍后再找出商业模式。最终,Square成为了一个新标准。

产品市场契合度(PMF)框架 | 红杉

你的新颖方法可能会替代现有市场(如Salesforce将CRM迁移到云端)或可能创造一个新市场(如Uber将出租车体验重新想象为共享汽车市场)。无论哪种方式,你在“改变固有认知”路径上可能会面临较少的竞争,因为改变现状的困难已经让其他创始人望而却步。为了成功,Uber不仅必须说服成千上万的普通人载着陌生人四处驾驶,而且还必须与出租车工会、当地法规和劳动法律打交道。其他人对这种困难的天然厌恶意味着你可能会获得更多的空白市场机会。

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现在有哪些GenAI原生应用验证了PMF?
目前,一些 GenAI 原生应用已展现出产品市场契合度(PMF)的早期成功迹象。例如,ChatGPT 成为增长最快的应用,在学生和开发者中具有很强的产品市场契合度;Midjourney 成为集体创意的灵感来源,据报道仅 11 人的团队就实现了数亿美元的收入;Character 推动了 AI 娱乐和伴侣领域的发展,创造了用户平均在应用中花费两小时的消费者“社交”应用。然而,尽管有这些成功案例,仍有许多 AI 公司尚未实现产品市场契合度(PMF)或拥有可持续的竞争优势,整个 AI 生态系统的繁荣也并非完全可持续。
2024-08-30
AI数据分析案例,工具,玩法,技巧推荐?
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2024-09-19
coze案例
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2024-09-14
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验: 在问答行业: Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF(ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题,以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练,并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型,形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式,大幅提升了目标文档的召回率,达到 95%。 在医疗行业: 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集,用它们训练 AI 学习分子特点,总结规律,再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析,最终成功识别出有效分子,且实验证明效果良好。 在模型架构方面: 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表,众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
AI记忆能力的应用案例
以下是一些 AI 记忆能力的应用案例: 1. 在智能体方面,如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本,就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态,在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能,可将对话重点记录在“bio”小本子上,用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用,能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述,提高信息检索效率和易理解性,广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注,如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目,通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息,扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力,使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”,对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱,保证不会因上下文窗口不足溢出,从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆,实现永久记忆功能。 5. 在学术界,有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向,虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限,但代表了未来趋势。此外,RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题,其存储手段并非仅依赖向量库,传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。
2024-09-10
2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载
2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。
2024-09-09
智能体落地案例
智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在智能体的落地案例方面: C 端案例:比如在社交方向,用户注册之后先捏一个自己的智能体,然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入,这是一个很有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体,类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外,字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。
2024-09-08
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