大家好，欢迎来到共识粉碎机AI颠覆软件讨论会系列的第三期播客！ 本篇播客讨论于9月初，距今只有1个月时间，但莫子皓老师仍然说有了很大的变化。 共识粉碎机是AI圈的老社群了，从去年3月份开始我们就坚持举办AI颠覆软件讨论会系列，最近也开始同步播客信息！ 与过去大家听到的AI播客不同，我们同时会讨论场景、应用，也会直接进入到技术细节。 讨论节奏会非常快速，信息量非常密集，相信每一期对于听众都是一次信息大爆炸。 【本期嘉宾】 莫子皓：互联网保险暖哇科技合伙人 欢迎关注莫子皓老师的公众号《过程即奖励》，以及莫子皓老师的文章 《Workflow Based 企业内部大模型落地 Roadmap》 【共识粉碎机主持人】 周默：共识粉碎机公众号主理人，前美元对冲基金投资人，前腾讯/微软战略与投资经理。 共识粉碎机目前也承接投研咨询合作与AI战略转型/大模型技术落地项目，欢迎戳公众号了解。 同时我们的新书《大模型启示录》也上架啦，欢迎戳这里购买 【参考资料】 本期的内容已经抽取成文字纪要，请查阅共识粉碎机公众号的文章： 《EP20：非常好的LLM保险销售案例(对谈暖哇)》 【本期内容】 本次讨论主要围绕LLM保险销售，有特别多的落地细节，从企业微信落地到电销落地。 以下是我们聊得： 00:01:06 莫子皓与暖哇介绍 00:03:47 Sales Agent与Copilot 00:06:59 企业微信LLM销售：用户生命周期的产品设计 00:09:29 企业微信LLM销售：群发前的服务Agent 00:10:55 企业微信LLM销售：为什么拆生命周期 00:12:38 企业微信LLM销售：完成闭环 00:15:04 企业微信LLM销售：是否需要线索分层 00:17:03 企业微信LLM销售：拆SOP 00:19:38 企业微信LLM销售：SOP用不同大模型 00:23:01 行业Knowhow的意义 00:24:24 怎么做SFT数据标注 00:31:02 数据标注的人工要求 00:37:25 企业微信LLM销售：ROI 00:43:16 行业Knowhow公司vs标准化SaaS公司 00:46:05 电销vs企业微信 00:48:38 电销LLM销售：延迟与座席反应速度 00:50:08 电销LLM销售：实现情况 00:53:00 电销LLM销售：关单率与时间节省 00:57:57 电销vs客服 00:59:12 电销LLM销售：提升方向 01:01:14 电销LLM销售：延迟解决方法 01:05:15 行业横向拓展：保险内与保险外 01:14:04 LLM销售产品落地会有打磨期吗 01:16:48 未来的预期 01:20:20 QA环节：数据标注能否使用第三方 01:22:00 QA环节：不同SOP模型会合并成一个模型吗

大家好，欢迎来到共识粉碎机AI颠覆软件讨论会系列的第二期播客！ 本篇播客讨论于6月初，距今已有3个月时间，按照Lucy和Xiaolei老师的话说，Coding领域三个月已经非常大变化了！如果听众有新的认知，也很欢迎与我们交流。 共识粉碎机是AI圈的老社群了，从去年3月份开始我们就坚持举办AI颠覆软件讨论会系列，最近也开始同步播客信息！ 与过去大家听到的AI播客不同，我们同时会讨论场景、应用，也会直接进入到技术细节。 讨论节奏会非常快速，信息量非常密集，相信每一期对于听众都是一次信息大爆炸。 【本期嘉宾】 Lucy Gao：TabbyML(tabby.tabbyml.com，开源AI coding assistant)联创，ex- engineer @ Google AI / PM @TikTok AI creation Xiaolei Zhu：就职于AI编程独角兽公司AugmentCode 【共识粉碎机主持人】 周默：共识粉碎机公众号主理人，前美元对冲基金投资人，前腾讯/微软战略与投资经理。 共识粉碎机目前也承接投研咨询合作与AI战略转型/大模型技术落地项目，欢迎戳公众号了解。 同时我们的新书《大模型启示录》也上架啦，欢迎戳这里购买 【参考资料】 本期的内容已经抽取成文字纪要，请查阅共识粉碎机公众号的文章： 《EP17：AI Coding以及对Coding软件的影响》 【本期内容】 本次讨论主要围绕AI Coding软件，从功能到效果，再到企业落地。 以下是我们聊得： 00:02:06 Lucy和TabbyML介绍 00:04:17 Xiaolei自我介绍 00:05:23 功能：代码补全、代码注释 00:09:12 功能：Chat 00:10:14 未来想做的Coding功能 00:12:39 Coding产品现在的使用效果 00:18:21 Coding产品形态还没定下来 00:24:00 功能：代码优化与上下文 00:26:46 Agent与Copilot的区别 00:32:04 三年维度产品会进化到什么程度 00:39:17 Spring开发流程会因此改变吗 00:45:35 Coding产品接API和自己训练的选择 00:54:27 Coding需要多大的模型 00:59:08 企业定制落地的工作和难度 01:08:50 企业微调代码库后会有明显提升吗 01:10:13 怎么为企业提供低门槛的落地工具 01:13:30 企业RAG代码库的情况 01:16:47 Coding的RAG与Long Context选择 01:20:50 1mn Context Window可以把企业代码库都放进去吗 01:21:10 Coding产品的差异点 01:28:10 Gitlab Duo的看法 01:31:00 QA环节：大客户的落地难点 01:36:08 QA环节：客户的安全考量 01:37:34 QA环节：客户部署到本地PC的需求 01:42:36 QA环节：怎么避免代码隐患 01:48:11 QA环节：未来会有更多的低代码编程场景吗 01:49:45 QA环节：GPT5级别的模型会带来Coding什么提升

大家好，欢迎来到共识粉碎机AI颠覆软件讨论会系列的第一期播客！ 共识粉碎机是AI圈的老社群了，从去年3月份开始我们就坚持举办AI颠覆软件讨论会系列，走到现在已经是第19期了，我们也终于准备好在第19期将内容搬上播客！ 与过去大家听到的AI播客不同，我们同时会讨论场景、应用，也会直接进入到技术细节。 讨论节奏会非常快速，信息量非常密集，相信每一期对于听众都是一次信息大爆炸。 【本期嘉宾】 陈将：Ziilliz生态和AI平台负责人 唐飞虎：月之暗面担任研发工程师和开发者关系负责人 【共识粉碎机主持人】 周默：共识粉碎机公众号主理人，前美元对冲基金投资人，前腾讯/微软战略与投资经理。 共识粉碎机目前也承接投研咨询合作与AI战略转型/大模型技术落地项目，欢迎戳公众号了解。 【参考资料】 本期的内容已经抽取成文字纪要，请查阅共识粉碎机公众号的文章： 《EP19：长文本vsRAG（月之暗面对谈Zilliz）》 关于RAG的讨论共识粉碎机在过往文章中也有讨论，请查阅： 《EP15：RAG带来蓬勃生态》 【本期内容】 本次讨论的大背景是在之前的RAG讨论会后（陈将老师也作为嘉宾参与），我们收到了非常多关于在不同场景是选择长文本还是RAG的问题。与过去讨论长文本与RAG经常空对空相比，我们本次讨论会将分到具体的场景、具体的指标，方便创业者、从业者、投资人具体了解。 以下是我们聊得： 00:04:21 长文本与RAG的典型差别：准确率 00:06:55 长文本与RAG的典型差别：成本与延迟 00:09:43 长文本降低First Token延迟的方法 00:13:40 长文本vsRAG就像关公战秦琼，：要看场景 00:16:35 RAG的部署工作与难度 00:20:38 RAG的权限处理 00:23:58 长文本的部署与权限处理 00:27:25 长文本的技术爬坡路径 00:29:16 RAG的技术爬坡路径 00:35:04 场景比较：数值计算/Text2SQL 00:40:24 场景比较：客服与Sales Agent 00:52:10 长文本与RAG的长度边界讨论 00:55:01 场景比较：AI Coding 01:01:04 企业的代码库有多大？ 01:03:49 企业大代码库一定要用RAG吗？ 01:05:36 企业大代码库如何做解析结构？ 01:09:02 场景比较：AI搜索 01:11:24 GitHub Copilot用长文本还是RAG？ 01:12:26 RAG的成本原理与组成 01:17:17 长文本还有哪些工作可以降低成本？ 01:18:53 长文本与RAG的融合架构与部署 01:23:36 QA环节：长文本的技术壁垒与大模型差异化 01:24:52 QA环节：AI搜索他对于网页语义提取能做到什么颗粒度？AI搜索是否还会混合过去的传统倒排？ 01:28:12 QA环节：大厂的丰富索引库经验会不会让其在AI搜索上比创业公司更强？ 01:29:46 QA环节：GraphRAG带给我们什么启发？技术路线是否是现在的Best Practice？ 01:34:15 QA环节：企业内部落地RAG的过程中如何克服冷启动？