对话产品二姐：AI产品经理怎么做产品
- 发布
- 2024 年 7 月 25 日
- 时长
- 41 分
- 主播
- 任鑫
- 嘉宾
- 产品二姐
- 收听
- 小宇宙（节目主页）Apple Podcasts喜马拉雅
本期任鑫邀请公众号「产品二姐」主理人，聊AI产品经理怎么做产品。二姐从最近几个让她眼前一亮的产品切入：Claude Artifacts把代码与自然语言融合、实现所见即所得；未知书屋以优雅界面和人文气质见长；Keyfind用左滑右滑做搜索。她提出AI时代硬件还没变，应善用互联网既有打法做过渡期产品。两人还讨论用换题目破解质量、速度、收益的不可能三角，通过改市场而非改产品找PMF，以及API调用、私有化部署的算力预算估算方法，最后谈到用DALL·E做图示和思维可视化。
- Claude Artifacts把代码生成与所见即所得结合，是连接派与符号派的一次融合，但目前改动局部时仍会整段重写，不够实时。
- AI时代还没有对应的新硬件，设备没变意味着互联网时代的左滑右滑等最佳实践仍可复用，会出现一批过渡期产品。
- 质量、速度和收益看似不可能三角，二姐认为改题目——用小社区自我驱动——就能让三者相互促进。
- 哄哄模拟器火在QQ和高中生的强裂变群体，说明找PMF时不一定改产品，也可以改市场、找到真正匹配的人群。
- 算预算三条路径：初期直接按API厂商token价格估算；私有化部署按参数量×系数估推理算力，再乘租赁GPU时长成本。
- 对话场景的实际花费往往比界面显示的字数高四到五倍甚至八到十倍，因为各厂商会在上下文里加不同提示词策略。
- 产品的视觉感受比想象中重要，第一步是看脸；DALL·E擅长逻辑清晰的框线图和科学绘图，Midjourney更擅长好看。
- 思维可视化是一门重实践的学问，可以借助Three Blue One Brown的Python可视化方式做确定性更高的图示。
目录
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- 开场：请到公众号「产品二姐」00:00
- 二姐的自述：从京东商品描述到裸辞做AI02:13
- 从OpenAI的sentiment neuron说起：小启发带来大变化03:15
- 为什么你的Agent还是个Chatbot：从技术驱动到体验驱动04:58
- Claude Artifacts：代码、自然语言与所见即所得05:43
- 给AI的输入不一定是语言：白板、官网与抄页面10:00
- 未知书屋：UI、人文气质与福格行为模型式的切口12:21
- Keyfind与过渡期产品：AI还没有自己的硬件17:50
- 离经叛道：质量、速度、收益不是不可能三角20:08
- 哄哄模拟器为什么火：换题目、改市场找PMF23:55
- 怎么算AI产品的预算：API、私有化部署与推理成本28:30
- 公众号的图怎么做：DALL·E图示与思维可视化34:05
文稿
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00:05PC互联网它总有一个硬件，就是家用电脑。在移动互联网，它有一个硬件是手机。假设我们把这几个时代相比的话，我们似乎没有一个特别好的硬件。所以是不是说在这个硬件出来之前，不用说我彻底去颠覆它，一定会有一个过渡的时期，出现一些过渡时期的产品。
00:26质量和速度和收益，就是一个不可能平衡的三角。但是我觉得它是三个相互促进的东西。如果从经济学理论来讲，就是我觉得有价值的东西它迟早会有收益的，这个收益是要有一个所谓的商业化的过程。当然我觉得要达到这个平衡的三角哈，它就是需要有个小型的社区来去驱动这个事情，就是社区的自我自我驱动。
00:55从产品经理对于用户体验的视觉感受来说，产品的视觉感受可能真的比你想象中要重要很多。
01:34Hello，大家好，很高兴来到AI炼金术，然后我也是AI炼金术的长期粉丝。然后我是第一次被别人邀请做播客节目，所以，呃，如果有些什么不妥的地方，还请大家多多担待。
02:13我的公众号是产品二姐，然后欢迎大家关注。大概介绍一下，我是从去年七月份，就是裸辞，开始自己做AI。最早接触是在二二一年左右，在京东做了一个呃商品描述生成的那个项目。啊，然后当时就是放在那个商家端，呃。当时就觉得很神奇，但是那个那个时候，呃，大家都不太推荐这个东西，因为它自己写的确实不太好。
02:40那么后来我在二二年，当时已经从京东出来了，二三年，呃，GPT-4啊发布之后，然后我就等了两三个月，我就等不及了，我说不行。我还是裸辞，我还是辞职全职做这个事情吧。然后到现在差不多有一年左右的时间。这期间呢就帮助呃一些啊企业啊做了一些呃咨询服务，然后还有帮助一些企业落地了一些AI。
03:09然后我们自己也是找到了一些伙伴去打一些黑客松的比赛。呃，就这样。
03:14OK，好的。你刚刚提到说帮那个京东那边做产品的描述嘛，让我想到说，其实在OpenAI的发展过程当中，他们也有很重要的一段经历，就是他应该是用了那个那个叫什么，LSTM还是什么，我也现在又想不起来那个词，在用那个在做那个亚马逊的评论生成。
03:35但在这个过程当中发现了生成了一个评论生成还是判断，然后发现过程当中生成了一个一个neuron，是叫做sentiment neuron。发现你其实只是让它在做，哦，做prediction，做评论的prediction，然后predict出来一个token的时候，
03:50发现说居然长出了一个神经元。是专门来判断说这一个评论它到底是正面还是负面的。然后他们当时就通过这个东西来得出一个猜想，这个猜想就是通过预测是有可能产生智慧的，因为因为你判断它是好评还是差评，这其实是一个我们理解的是一个智慧行为嘛。
04:13但是他们整个的算法其实只是让它去那个生成和判断嘛。所以的话，他们当时好像说后来回顾的时候在内部的说这个项目对他们影响还挺大的，给了他们一些启发。你刚刚也说你在京东也是做商品商品侧的，所以很多时候其实是一些小的，呃，看起来没什么关系的。
04:32一些小启发，说不定可以带来以后的一些大的一些变化。那我们先从一些小启发开始，好不好？那个自己的产品的话，那个介绍半天说不定大家还听不明白。那可不可以介绍你最近看过的几个你觉得有意思的产品，然后讲讲它为什么有意思呀？从你这种呃做这行的人的视角，看看说哪些有意思的产品跟大家介绍一下，然后说说它的设计为什么有哪些地方会给我们启发，
04:58好不好？
04:58就是其实最近有一篇文章我也写了，为什么你的agent还是一个chatbot？就大部分人去我们去Coze上做一个手搓一个呃bots啊，目前至少从Coze的表现来说，大概率它还是一个chat。我记得很早的时候我也听过其他一些博客，呃。
05:16就是这是非常不自然的事情，但是人人都在说说说chat不行，但是大家都没有衍生出来一个非常好的形态。所以最近就是在基于这个点呢，就去看到一些比较小、比较有意思的一些产品吧。我觉得它是代表着说AI的产品向从技术驱动开始慢慢地转向由用户体验来驱动，
05:40由产品价值来去驱动。比如说第一个就是Claude Artifacts，它应该是六月，就上个月六月中还是六月下旬哈，就是出来的这个Claude Artifacts。我我我给它的这个体验就是我给它一张图。这张图里面都没有表格，就是一个我经常去放在我文章中的一个图。
06:03这个图呢它就是一个进度条，然后进度条上有红黄蓝绿不同颜色代表着不同的东西。然后每个东西在这个进度条中占比是多少，啊，就这么个东西。然后我就要经常因为这个占比不对嘛，我就经常我希望这个图形是完全能展现出来我这个比例的。那我可能会，你你可能说，哦，我去拿一个Excel表格，然后去做一个图，或者是放在一些可视化的一些工具里面，
06:32然后让它自动生成一个图嘛。我就比较懒。然后我就去把这个图拿出来，刚才所有说的语言就发给Claude，然后它就给我生成了一段代码，啊，然后这个前端的代码，并且它是所见即所得的方式来展现出来。我觉得就是当你的代码展现成所见即所得的时候，这个就非常贴近用户的视觉感受。
06:54啊，所以我也就就在畅想，就是说，啊，比如说我在跟呃Mars这边算是说，一，我我这儿有三点，一、二、三。然后当我语音输出这个的时候，我就希望说，那一、二、三像三张卡片那样，或者是三个竖条一样。就直接用这种可视化的方式来展示出来，而不是用文字的方式给它展示出来，这样一种视觉的感受，
07:20嗯。这个我觉得，从从这个点上来说，我觉得它会把呃所见即所得这个东西就表现得非常好，让用户第一眼就能知道我要的结果是什么样子。
07:35我用Claude也是，感觉很好。
07:37但但有的人他可能觉得Artifacts还不够不够完美吧，可能毕竟它是代表着这个顶级的这个理解力。好像有些人，呃我我听到过一些，他们觉得说，呃还没有GitHub，但是毕竟从用户体量上来说，GitHub它还是程序员群体比较多。
07:55就就这个人可能是个程序员。然后这里也还给我的一点启发，就是说，假如说人工智能从最初诞生到现在，它最开始分成两派，连接派和符号派嘛。符号派的话，假如如果我我把它就是现在所有的编程语言，呃基本上是符号派的这个后代。这个时候，在神经网络，也就是二零，就是神经网络或者deep learning开始流行之后，备受压抑的连接派曾经在三十年左右就默默无闻，
08:28到现在开始进入一个大爆发的时机。呃，但实际上，它并没有完全吃掉原来的符号派，而是说，在类似像Claude Artifacts，就是它把代码和自然语言结合得很好，所以在这里的时候就得到了一些融合。啊，这是我我觉得，神经AI领域的两大派终于开始合并了。
08:52了解。所以第一个感到有意思的是那个Artifacts，然后我我其实在用Artifacts的时候也非常的有感触，就是我让它出东西的时候，它会直接给我出一篇文章出来。然后你就你就会感觉说，呃，它就在旁边Artifacts里面把那篇文章完整的结构会展示出来，你会觉得很酷。
09:12我会让它改那个文章的一部分，但是它就会全改。所以其实如果它能够像你讲的所见即所得，它能够让我选择，比如说选择它的第二部分，比如说我说第二部分展开一下，然后它就直接在那篇文章上把第二部分展开一下，那可能我的感受就更好一点。
09:29现在我发现我说你把第二部分展开一下。他就会把整个全部重写一遍，然后第二部分展开一下，再给我一个文档。我也是被Artifacts惊叹到了。
09:39是，是的。它代码生成也是会重新给我生成一个代码，我我觉得这一点也是要要改善。
09:45不够所见即所得。对。
09:48比如说我我只需要说，你在这个呃生成的这张图片下面加一个加一行字，然后它就又重新完全生成一段新的代码。
09:58对，所以这个还，嗯，不够实时。然后您刚刚讲的，比如说我们在那个聊天的时候说我有三点，这个时候如果我们旁边就有一张白板在展开，然后就像脑图一样，它就展开了三张卡片，然后最后就开始往里面填字，然后帮我们再做一些总结和一些意见。
10:14那实时的我们有这个感受，就相当于虽然只有我们两个人在聊，但是其实有了一个第三者，他或者说他像镜子一样，把我们两个人的这种沟通和交流，他把它显像化了。这个时候比如说我们发现他总结歪了，有可能就会反思说是不是我没有充分地表达我的意思，然后我们还会因为他的那个镜子照见了我们的形象，
10:35然后我们来发生更改，这对我们也是好处。然后您刚刚还提到说那个进度条的事情的话，其实这其实也是我们产品设计的一个地方，就是不见得每件事都要靠说嘛。你说一个进度条，那说到什么时候去？对，他也不一定要给你给你干嘛，他可以写程序嘛，那给他一张图。
10:53所以这个时候的话，你就会发现，其实你给AI的输入的话，不一定要是一段话，因为语言其实是表达能力是很弱的。你给一张图可能就会好很多。甚至于我我我在这方面也有两个经历，一个是我在用Jasper的时候，然后它会有一个功能叫做The Voice of Brand，
11:14就是你的品牌之声。那我当时就以为说它会让我给它输入，说比如说我是要高端大气上档次，还是要轻松活泼什么的，有有内涵，对吧？我以为他会让我输入，结果他说不用输入，你告诉我你的官网是哪里，我会去你官网扒一遍，学习你的那个遣词用句，
11:32你的品牌的声音的那个色彩。我就觉得好有道理啊，哎呀。我果然土了，对吧？明显应该输入官网了。甚至于包括有一些前端设计的那个，嗯，AI agent的网站，他们的有一些前端设计就会要求你要给他什么很详细的输入嘛。
11:49但是有几个人能靠语言把一个什么网页长什么样子讲清楚，讲不清楚的。所以他会他会更扯，他会告诉你说，你想抄哪个。你把他网址给我。我给你抄一个类似的，我就觉得，哎，这好有道理啊。所以觉得蛮有启发。
12:06是的。我我刚才那个抄一个那个网站的，我也试过一个，就是抄的页面还是挺像的。是。
12:28我也看到了，我也下载了。它好在哪里啊？
12:31好在哪里？你不觉得它好是吧？
12:33我我觉得它的UI做得特别的让人眼睛一亮，但是我完全没有get到我用它干嘛。
12:39我最初就是因为UI，呃，所以，呃，下载的它。第二原因是赵纯想作为一个完全独立的开发者，我觉得他在国内的独立开发者的团队当中，我觉得是一个非常好的代表。他是文科嘛，最后自己学编程，所以他的产品里面就会有很强的、比较强的人文气息，你应该能体会得到。
13:03所以所以我觉得作为独立开发者，他就是全栈，这种全栈不是说代码或者是产品怎么样，文文武兼备的这种感觉，这是我吸引到我的。然后后来我就下载使用。其实我有一点点我觉得我不太喜欢的，就是说首先它的界面是非常非常优雅，比如说Claude，我觉得它的界面也是非常好的，
13:25包括它整个网站的设计啊，它就是偏这种风格，还有早期我们，呃，现在使用的，我我自己还常用的石墨笔记啊这种风格。然后第二点就是我我其实他他们有很多人喜欢那个反馈，就是那个震对，
13:41我我也是被吓到了，然后在那像爆烟花爆炸一样在我手上炸开，然后这个设计真牛逼。
13:48它可能好像还设计了不同的震动的感觉，但是我只体会到一个，我就特别想把它关掉。这是，呃，第二个。然后第三个就是我现在每天比如说我拍一张早餐的照照片，它基本上能识别的还算比较准确。但是我的早餐是因为其实它非常适合西餐的那个
14:07拍摄。关键是他识别准确干嘛呢？
14:16哦，算卡路里吗？
14:18呃，对，算卡路里。然后一个是人的跟这个Keep的理念，呃。我觉得对人的感觉是一样的，就是更关注自己的身体健康，用科学饮食的方法去去做这个事情。并且，呃，人如果你健身过，呃，健身教练总是说告诉你，就是七分吃三分练，就是健身是这么一个概念。
14:39之前纯想在一次访谈当中，他也提到Keep的这种模式，最开始他就是比如说让人去锻炼身体，跑步啊，就坚坚持下来。最后他发展成了一个身体健康的监测仪，又最后又发展成为一个电商，就是Keep的，呃，一些运动类的产品。我我还其实买的，我觉得质量还是还是很好的。
15:01假设饮食就是这个是亘古不变的一个永恒的话题啊，那其实，呃，经过长期的积累的话，一天天如果它的数据可视化将来做得比较好的话，它会把你的饮食记录像一本书一样，呃，就是展示出来。接下来它可能会有更多的发展是在于如何教你做健康的饮食，然后最后Keep一样可以去卖东西啊什么的，
15:26就是做一些，啊，非常合理的膳食处理。
16:16确实让我们坚持下来，这个事情是一个比较小众的群体。
16:22是。
16:46了解。我我觉得它给我的一个启发，刚刚听您讲我就在硬想说它能给我什么启发。有一些高频的场景，因为我们讲福格行为模型嘛，因为它需要有一些高频的一些用户已有的场景，如果我可以贴上去，并且贴一些亘古不变的需求，比如说减肥，对吧？
17:04大需求，又跟吃饭，吃饭你又一天吃三顿。那你的那个所谓的MVP那个模型的话，那个prompt，就是那个提示或者叫trigger，这件事情就一天会出现三次。那然后你又有减肥这个需求，就是一个就是大众需求，刚需。那如果在刚需上又是一个有大量生活当中提示和trigger的场景的话，那么这个时候的话，这个切口可能就比你来讲说我有一个什么万能识别器可能会好做一点。
17:33所以它对我的启发，刚刚听您讲的话，我觉得主要是这个。所以我也在想说，哎。我们孵化器里面有些产品是不是应该做得更窄一点，去找一个刚需，并且有日常生活当中的routine的事情去去切。OK。那您第三个感兴趣的产品是什么呀？
17:50第三个我觉得就是Keyfind，就是，当然这个产品我用的不是特别多哈。呃，它给我的一个重大的启发，就是用左滑右滑这种被互联网用烂了的模式来去做了一个搜索。就是利用人的这种窥私的欲望，或者是本身这种原有的推荐，PC互联网，呃。
18:12它总有一个互联网出现的时候，它总有一个硬件，就是，呃，家用电脑进入千家万户。在移动互联网，它有一个硬件是手机。但是在AI，假设我们把这几个时代相比的话，我们似乎没有一个特别好的硬件。所以是不是说在这个硬件出来之前，我们还是需要，呃，在原有的这种基础上进行一些，呃，就是不要忘记原原有，
18:38不用说我彻底去颠覆它。这一定会有一个过渡的时期，去出现一些过渡时期的产品。了解
18:45，我跟你想法这点完全一样。就是因为我们孵化的产品当中也有一些被我强制性地改成了左滑右滑。然后早几天我还找道哥聊了一下，因为你你果然没有深度地用它的产品，它的产品只能右滑，没有左滑。我还问他说你为什么没有左滑呢？这样子你收的收的数据就就基本上收不到数据嘛。
19:04我就很，我就很，很费解这个问题。对，我我也是觉得，其实，呃，我们并不是说做AI的产品你就把互联网那一套全丢掉嘛。其实还是有很多最佳实践的那种，就是工具箱嘛，可以拿来用。因为我们毕竟设备还没有变，虽然你已经加了AI这个东西，但是它不像PC互联网到移动互联网，其实我们设备变了。
19:25这一次目前看我们设备还没变，就很尬的一件事情。就原来那些打法，那些还得用，怎么办呢？对吧？所以我觉得这个挺好。
19:39刚刚问了三个觉得有启发的有意思的产品。那接下来的话，那个我们可以聊一聊观点，你有没有？因为我我经常会在我的播客上分享一些非共识的观点嘛，就是都是离经叛道的。比如说我就说不要做chatbot，chatbot啊什么的。那你你有没有一些特别离经叛道的观点啊，越奇怪的越好。
19:57因为反正我是觉得正常观点大家天天看公众号，都看腻了。有没有什么离经叛道的、奇奇怪怪的，一听就是这这这这啊，对，对吧？肯定不对。对。有没有这种观点？
20:08AI方面来说，目前来说我没有特别多的这种观点啊，但是我我可以从另外一个方面来讲。那天我们一个朋友听了我这个观点，他还觉得很颠覆他原来的那个想象，关于做自媒体的一个不一样的观点。我我是从去年差不多开始做，之前也写过一些，但是是相当于是作为作者发表在其他的公众号上。
20:31在自媒体界，我记得早期或者说前几天我还看到一个观点，就是质量、速度和这个收益，就是一个不可能平衡的三角。但是我我自己觉得，它它是三个相互促进的东西。我源于两个，呃，就就非常基本的一个，就是第一个就是
20:53卖油翁。之所以能从那个油桶里面倒出那么多的油，然后也不沾到那个铜钱啊，那其实就不是他多，他做得多嘛，他做得多他就做得做得好嘛，所以既多又好。
21:06但是卖油翁不赚钱。对啊。他卖点的油赚啥钱，所以经济收益低啊。
21:11接下来我就讲这个赚钱不赚钱啊。我我是说哈，就是说如果自媒体做得又好又快，肯定是能给别人带来价值的。如果从经济学理论来讲，就是我觉得就是有价值的东西，它迟早会有收益的。我我在想的就是说，但是这个收益是要有一个所谓的商业化的过程。
21:31当然我觉得要达到这个平衡的三角哈。假设我我原来是比如说我就是追求量不追求质，然后后来我追求了质量，我又追求了速度，然后第三个就是我既还要追求这三个点，它就是需要有可能要有一个小型的社区来去驱动这个事情。就是社区的自我自我驱动。
21:53我之前我最开始，呃，早早期时候我加入的一个社区也是类似的，他们大概有几十几个人，然后去贡献这个文章。那，呃，如果这个激励机制相对做得比较好的话，我觉得还是，呃，非常不错的，产出效果和那个收益都是都是可以做到比较好的。然后现在我在AI行业也看到一些类似的组织。
22:16了解了。我也想建立类似的组织。刚刚您说的这个给我的启发就是，如果有三个东西，它们看起来是一个不可能三角，它是矛盾的，那么有可能是我要改题目。比如说我，比如说刚刚我们可能脑子当中默认的那个题目是，比如说一个人自己去写文章，或者一个团队自己去写文章、去发视频，
22:38然后它的数量、质量和那个回报上面不可能不可能同时达到。但是其实你偷偷地把题目改了，说凭什么出这道题啊？为什么我不能是一个一个去中心化的组织呢？为什么它不能是个社区呢？那如果如果换了题目之后，有可能这个问题就有解了。
22:56哪怕在原有的题目里面看起来就是确实大部分人觉得无解的一个问题，有可能我们可以换题目，对吧？那其实像我们现在做孵化器也是，我们就现在越来越希望说能够比如说像二姐这样的那个优秀的产品经理，我们就想说能不能拉个群呢？请不起的话，但是但是二姐现在也没有想要自己创业的话，那我们可以拉个群嘛。
23:16那分一些未来的，比如说哪个项目的股股份，就就先打一些空头支票，然后呢在项目中心打一些钱。那这样子我们不就可以搞搞十个八个最牛的产品经理拉进来了。那就可以解决又好像又人多，然后质量又高的问题。对。
23:33妥妥的投资人的套路，哈哈哈。
23:36对，
23:37就是个很好的杠杆。
23:39对。跟您刚刚思路一样嘛，对吧？就是比如说我里面强人不可能太多嘛，要不然的话我工资就付不起嘛，这三者也是矛盾的。但是如果我不把他们都拉到我公司来，好像就不矛盾了。对。
23:51所以思路可以打开，我们可以换题目。了解了，挺好的。然后那个那个还有一个一个，我看二姐产品二姐的公众号上有一篇文章在，呃。当然你其实不是为了分析哄哄模拟器啊，这其实只是个例子。但是我觉得，呃，那个听众当中可能对哄哄模拟器会了解比较多一点。
24:10那你觉得这个应用为什么会火啊？就是当时你的分析是什么？就是如果，呃，大家也想做一个，我也想像哄哄模拟器那么火，到底有什么可以学的？我也做一个哄孩子模拟器，还是要难，到底可以习得的点在哪里？
24:24就是因为因为它那个最初，呃，火的时候是因为给个高中生嘛。
24:28高中生发到了QQ群。
25:12我们家新沙发也是宜家的，经常拍照片发朋友圈，大家就问说，哇，这个沙发好好啊，哪里买的？我说宜家基础款。他说啊，你用宜家？我说是啊，宜家基础款。
26:08就不要推AI功能，应该去找到大家情感上有共鸣的场景。然后第一个就是，呃，我们说找PMF。一般人觉得我们产品做不好、做推不出去，就是我的P还做得不够好，我们再去优化一下，或者我去提高我的technology，提高我的科技。
26:26但是实际上就比如说哄哄模拟器在微信上推就推不动，但是最后其实它是火在了QQ里面，就其实是那一群人更匹配。所以也有可能是你没有找到，呃，匹配的人，可能特别对于产品早期来讲，可能匹配的人跟你想都想不到。我举两个例子，但是我不能讲答案，我看看大家可以自己去想办法搜一下。
26:47比如说这个校内网的前身好像叫游游啊还是什么的。然后他们早期上面的那个有一批核心用户根本不是上来交友的。他们上边有一批非常之社会边缘的一批核心用户。那那他们匹配了这批用户，就把一个一个基础的一个DAU，就有了很大的一个DAU。
27:06甚至于Friendster早期的时候，其实是跟美国的一个细分宗教教派有关的。然后还有一个更跟大家生活相关的，可能有有一个产品，我忘了是叫水印相机还是什么的，就是你可以拍照片的时候，它帮你自动打一些水印，什么几月几号啊，在哪里啊，什么的，生活真美好啊什么的。
27:24大家一想到这个就会想到一些文艺片的小场景嘛，对吧？但是它真正的99%的DAU跟这些文艺小场景毫无关系，是高频的使用，而且是非常严肃的场景。然后然后这个DAU还蛮高的，所以大家也可以去想一想这是什么场景，或者你去拿这个词去搜索的时候，
27:43你应该可以搜到那个相关的一些场景。所以大家可以想一想，同样的是比如说在照片上打水印，那它到底是在什么样的场景会场景会火？同样你做一个社交社交网站，对吧？那你可以说我的for所有人，也可以说for美国的某个特殊的教派。那么他们比如说他们需要相互联络，你为他们单独有一些功能，那这个时候可能你就第一步就站准了。
28:07所以也可以考虑，呃，PMF的时候不一定要改P，你可以改M呀，对吧？你可以改改市场啊，对吧？所以可以这样子。那我们往后聊的话呢，其实还有一个就是，因为产品二姐的那个那个公众号真的是个宝藏。我说我已经好几篇文章都收藏了，然后就是每次看的时候都觉得非常的头晕，但是我又觉得我应该仔细看，
28:28包含数学的部分。就是你有几篇文章都在都在算钱，都在说你如果要这个模型，你建到这个地步大概要花多少钱。然后如果你要做个应用，你要做这些东西大概要花多少钱。然后那那趁着就是可以聊嘛，聊就省事嘛，对吧？就不需要去看数字。
28:45就是对于一般的想要做模型或者想要做应用的，二姐能不能简单介绍一下，就是怎么怎么去预估我大概要花多少钱啊？就是就是还是说你要问一些问题才能知道怎么算？这个钱到底怎么怎么算啊？我就我我也算不清楚我要多少token啊什么的，这这怎么算钱啊？
29:01大概有一个有没有什么方法可以介绍给大家？怎么做预算？
29:05我觉得这个这个确实是个很复杂的问题。其实我我曾经还有想过说我自己专门做一个工具去帮助大家去做这个事情。
29:14对对对。我我觉得以后是可以的。然后就是你你输入你的需求，然后我就啪啪啪出来一个预算方案，然后你直接拿去给你老板讲，既既简单又清楚。老板说，嗯，这个人不错，就这种。对对
29:26对。就不用看那篇文章了，那篇文章我收藏好久了。
29:30你只要记住三个原理啊，我理解啊。第一个就是假设你直接调用API，在产品事业的初期，那你就算按照你用的厂商去算token就好了。因为你你也没有，呃，不可能初期就投开源的模型。然后这个是每个上面都有一个官网的价格。那么你预计你每天的开发的量，你的token数大概花多少，比如多少轮对话，每轮对话上下文的大概多少context，
29:59然后按照它那个token数算就好了。第二种就是当你的产品到了比如说验证初期，或者是因为公司的安全问题，你一定要私有化部署一个模型。那么在这个模型里面，第一，我只说算力哈：
30:18首先你开源模型你是直接拿来用，那你就私有化部署在云端，你只需要知道它的推理成本。这个推理成本其实是比较好算的，按照你这个模型的参数量，比如说Llama 7B，你是700亿嘛，对吧？然后乘以一个系数。
30:40应该是二还是几，我忘记掉了。乘以二再乘以1.2，应该是这样子。这是Hugging Face里面，它其实官方就有这个建议。你部署的这个模型，它其实就是一个巨大的神经网络，然后不是有很多矩阵计算，你就按照那个计算量输入一些token，
30:56然后它需要计算多少，它需要计算多少次。然后每次比如说它需要计算1T，每秒计算1T次，这个对应的总共需要计算多少次，你就很容易地知道它就是一个线性增长的关系。这个次数你再去除以英伟达的那些芯片，就是这些芯片里面它每秒能算多少次，而这样就把它的计算时长给算出来了。
31:23然后这个时长你再去按照那个租赁平台上租一张，比如说租八卡的A100，你要多少钱？然后我就是用这个时长算出来的，它完全都是加减乘除的这个数学。
32:51首先你的上下文你就很多嘛，所以为什么就是我我最近用Kimi的那个插件还用的比较多。然后我觉得它做的也还不错，然后Kimi的那个文章，就是拖出去然后拖进去，我就让它去翻译全文，它就拒绝了。它就说你这个花费太高了，我不能给你翻译。
33:30应该也不错。
33:31彩云就是快，沉浸式翻译就慢，但是沉浸式翻译你调GPT-4的话，就会那个翻出来质量很高，但是真的是比我看英文都慢，它翻的，因为GPT-4可能那个有有限制。OK。那最后还想那个一个请教一个比较轻松一点的问题啊，就是那个我也写公众号嘛，就是大家也可以去那个AI炼金术公众号啊，
33:52我跟徐文浩同学在写，然后大家也可以在留言区多去给他催更啊，对。然后最近他很少出现。然后那个，我也写公众号，但是我会发现我们的公众号上全是字儿，对吧？连张图都很少配。然后产品二姐已经夸张到什么呢？
34:08她不是配图，她是真的有那个图示的讲解，就是就是就是详详细细的，就是那种，比如说我讲一个道理就讲完拉倒，她讲一个道理说那个流程是怎么样的，她就会有一个非常详细的图，很吓人。而且更夸张的就是这个你好歹会说那她是为了讲解嘛，她还有很多篇文章里面全是漫画，你知道吗？
34:31就会觉得说这是怎么搞出来的呀？这到底是你很有空搞出来的，还是说这个是用了科技和狠活儿，对吧？有有什么方法搞出来这么漂亮的图？
34:41没没有狠活儿，就是确实是硬搞出来的。
34:44不是AI吗？
34:45那种漫画是用AI，漫画就是你看到的带人头的。但是框线图基本上全部是用那种就硬搞出来的。但是硬搞出来我觉得现在就是DALL·E，早期的时候我用DALL·E还用的比较多，因为它逻辑特别清楚。最近我用了一次DALL·E，我觉得它做这种框线图其实做的也蛮好的，它会非常简洁。
35:08比如说我告诉它说我要画，就是我那个白板，我说我要画两个人在一个白板前面，然后它就画出来一个几乎跟我那个图片里面差不多的东西，然后我也是借鉴了它的这种想法。所以我觉得DALL·E它未来的这种，它跟Midjourney完全是不一样的这种路线。
35:26我自己的感觉啊，它是讲讲逻辑的。适合在科学场景下去做绘图的。
35:32所以可以用DALL·E来画画，但是不是让DALL·E画好看，因为它确实画得没有Midjourney好看，而是让它来帮助把一件事讲清楚，相当于是图示而不是插图。
35:44对。然后我那个图示我之所以这么做的原因，我觉得是从产品经理对于用户体验的这种视觉感受来说，呃。我自己有一个观点啊，可能也许很多人不太认同，产品的视觉感受可能真的比你想象中要重要很多。
36:43有道理。对，我把这个发给我们的公众号的制作小朋友，激励他一下，说来，你也画一画。来，不要不要每次就Midjourney配张图，然后来，用DALL·E帮忙出一些图示。
37:00看看以后有没有人来问我们。
37:01如果要把这些事情就是做思维的可视化，其实它是一门非常侧重实践的学问。我我觉得啊，就是思维的可视化。
37:13那现在有AI了嘛，以前就是思维可视化，这是一门学问嘛。现在就是问他说思维可视化有哪些大师，有哪些流派，然后请按照这些流派分别这段话思维可视化有哪些可能性，然后再调。那你按照第三种可能性帮我画一个看一下。
37:30还有可以给你小朋友看的，就是那个YouTube上面那个3Blue1Brown。
37:343Blue1Brown.
37:38我我老不知道他是三宗一兰还是三兰一宗。
39:25我有个开头，然后就一直都没有搞了，后面等有时间再搞搞，到时候也邀请Mars过来做客。
40:04拜拜。谢谢，拜拜。好，拜拜。
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本期重点讨论的人、公司、产品和概念，按出现顺序。