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    • 个性化AI一对一辅导：教育的革命
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AIGC 机会

汇总

汇总

编号	点子	详情	优点	缺点	分析
1	短视频生成	针对特定群体生成视频，作为自媒体资源	已有开源框架实现自动化，如 MoneyPrinterTurbo		案例：治愈系视频创作, Lofi治愈音乐视频，涨粉1400W，多平台分发变现赚收益
2	小说生成	生成爽文笑话，不定期发自媒体
3	论文阅读器
4	星座	塔罗牌游戏，小程序
5	图片美化	用图片生成工具（如SD）实现高级编辑、美化
6	AIGC培训

资料

【2024-3-26】知乎一洁说 分享各类AIGC变现案例

• 用AI做Lofi治愈音乐视频，涨粉1400W，多平台分发变现赚收益

创业方向

【2023-11-20】AI创业之路会被OpenAI堵死吗？

OpenAI做不到？

• 不可能适配所有行业 —— 不成立
  • CAP理论，Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition Tolerance(分区容错性)三者不可能同时成立，很多人拿CAP理论说法（怼）自己老板的既要、也要、更要想法是不切实际的。
  • OpenAI就算再厉害，也不可能对所有行业都懂
  • 但是，交互发生了变化：现在不靠专业的UI/UE来做人机交互，而是使用对话（Prompt），极大降低了使用的学习成本
• 时效性和输入内容长度 —— 不一定
  • LLM的两个劣势：时效性和输入长度，然后引出RAG的优势。
  • 但是，现在128K的输入长度，以及可以个性化定制的GPTs，一下子把这两个劣势弥补了，对于RAG创业者来说，确实是当头一棒。
• OpenAI新功能华而不实？

国外某科技大V Greg Kamradt对GPT-4 Turbo进行了压测，结论是：

• 只要问题答案不包含在开头，那么 GPT-4 Turbo 并不能保证总能找到答案；
• 更少的上下文长度=更高的准确性，减少向 GPT-4 Turbo 的输入，总会提升其表现（73K后性能下降很快）；
• GPT-4 Turbo 还是偏好于在文档的开头与结尾寻找答案。

相比 GPT-4，GPT-4 Turbo 的能力有巨大的提升，在上下文长度为 32k 的条件下，GPT-4 Turbo 的平均检索正确 2.4 个人名、城市名与动物名，而 GPT-4 仅为 1.1 个。但是，和 Kamradt 一样，Louis 同样发现，即使是 GPT-4 Turbo，在更大的上下文大小上仍然表现不佳。

斯坦福大学在2023年7月份测试并发布了论文《Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts》

• 几乎所有大模型都出现了“Lost in the Middle”的现象：中间塌陷问题
• 随着Tokens的长度越来越大，会在中间出现性能（推理速度、准确率等）坍塌。

但这些问题都会随着时间慢慢被修复，这不属于核心级别的问题

OpenAI可能真做不到

• 对敏感业务的AI赋能（本地化）
  • 由于企业数据安全，OpenAI很难为各个企业客户做本地化
  • 企业要保证绝对安全，那就是绝对不以任何形式将敏感数据外泄，严控源头
• 输入-处理-输出的稳定性
  • LLM的稳定性除了输出，还包括输入（识别）、推理和输出等多个环节
  • 逻辑推理不稳定，有致命问题
  • 三大胶水组件对抗幻觉问题：① 分类查询 ② RAG ③ 执行器（本地数据库/文档/api）
• 让用户使用更便捷
  • GPT这类产品可以轻松跨行业。一是多模态让输入更加轻松，二是对话方式的输入让人机交互变得无障碍。
  • 但第二点，Chat（对话）方式的交互是好，却很难把控。

两个信息：

• 现阶段，甚至很长一段时间，还是需要创造更适合行业用户使用的应用，而不是全靠对话。这是接下来的主要工作：为商业注入AI力量；
• 另外，总有一天，只要说出起点——终点，其他的事情由AI全权代理完成。当然你应该不喜欢它代替你吃饭、睡觉、玩游戏、谈恋爱。

思考：

• 现阶段我们其实做的是: ** + AI（即：现有任务+AI）
• 以后可能做的就是: AI + **（新的任务）

三大胶水组件

• 分类器：处理元数据、实体识别等，尽量把信息识别做到幂等；
• RAG：这套技术可以说非常复杂（或者说从易到难跨度很大），我们相信它依然非常有生命力，因为看到了它在企业应用中的重要价值，甚至可以说它是LLM这一波带出来的最得民心的明星之一。
• 执行器：不是必须的，我们把它列为我们的三大“胶水组件”套装是因为需要有自己的端到端生成风格，包括HTML5、APP，以及API（对接机器人、数字人等），另外就是对于输出格式的稳定性做了一些要求。

【2023-10-09】OpenAI 掌门人：这两个AI方向创业很有前途

OpenAI奥特曼:

• 创业者别盯着GPT的一些缺点来改进，就像套壳这样的界面优化，没戏，我们迭代个版本，你就得死！
• 简单包装OpenAI的公司活不长久
  • 套壳ChatGPT者死，我行不代表你行，别花太多精力在UI界面上
  • “AI女友”只是个美丽的陷阱，千万不要轻易尝试。
• 看好AI医学顾问、AI个性化一对一辅导等方向
  • OpenAI正在筹建OpenAI学院，预计2023年底启动。人人可访问的免费在线教学系统，老师能与GPT-5来互动，在课程期间接收反馈和指导
  • OpenAI也在GPT-4客户案例中展现了两个教育场景。GPT-4化身AI学习助手，既可以作为学生的虚拟导师，又可以作为教师的课件助手。
• 盲目筹资是非常不明智

而，他更看好两个方向

• AI医疗顾问
• 个性化AI一对一辅导

这两个方向跟AI结合，很有价值，对社会有深远影响。

AI医疗顾问：智能与健康的结合

奥特曼期望看到的最具研究价值的方向: AI医疗顾问。

• OpenAI正在筹建OpenAI学院，预计2023年底启动。人人可访问的免费在线教学系统，老师能与GPT-5来互动，在课程期间接收反馈和指导
• OpenAI也在GPT-4客户案例中展现了两个教育场景。GPT-4化身AI学习助手，既可以作为学生的虚拟导师，又可以作为教师的课件助手。

医疗关乎人类生死，每个决策、每个判断都关乎患者的生命安全。在传统的医疗体系中，医生需要依赖于多年的经验和大量的病例来做出决策。

AI医疗顾问，可以通过深度学习和大数据分析，在短时间内为医生提供最准确的诊断和治疗建议。

这样的技术不仅提高了医疗的效率，更从根本上提高了治疗的成功率。未来，一个智能医疗系统，AI精确地捕捉患者的每一次体检、每一次药物使用，甚至每一次身体的异常波动，并为其提供最优化的治疗方案。

现在，身体哪里不舒服了，去医院前，也会先描述给GPT，让GPT分析可能状况。大概了解后，到医院也能更有针对性的检查和治疗。

个性化AI一对一辅导：教育的革命

另一个前景广阔的领域是个性化AI一对一辅导。

• 传统教育体系中，教育资源往往是平均分配，是批量化，规模化的，很难满足每个学生的个性化需求。
• 但AI的出现，使得超个性化教学成为可能。

这种方式的教育，不再是固定的课程和教材，而是根据每个学生的学习能力、兴趣和需求，为其提供定制化的教学内容。 AI会持续分析学生的学习情况，及时提供反馈，确保每个学生都能以最适合的方式学习。

无论你是想学习一门新的技能，还是深化某个领域的知识，都有一个AI助教时刻陪伴在你身边，为你提供最准确、最实用的知识和技能。 这样的学习方式，会极大提高学习的效率和乐趣。

• 普通人的创业机会，教育的「三化」

GPT现在这个水平，学习中遇到的问题，问它，都要比问老师，周围的其他人强。

创业公司

2023年6月，The Information评选了五家最有可能成为中国 OpenAI 的公司：MiniMax、智谱、澜舟科技、光年之外，以及杨植麟创立的 Moonshot AI。

相比王小川、王慧文这些互联网时代的风云创业者，杨植麟在公众中的知名度稍逊。但在 AI 圈和创投圈眼中，他在这一波大模型创业浪潮中的关注度丝毫不弱于前二者。

杨植麟

• 开源是获客手段，闭源才是超级 APP 的唯一通路

Moonshot AI 杨植麟

【2023-10-9】对话 Moonshot AI 杨植麟：闭源是通往超级 APP 的唯一通路

今年 31 岁的杨植麟是典型的学院派创业者。根据机器之心此前的报道，2015 年从清华计算机系毕业后，杨植麟前往美国卡内基梅隆大学攻读博士，师从苹果 AI 研究负责人 Ruslan Salakhutdinov 和谷歌首席科学家 William Cohen。

• 博士期间，杨植麟先后以一作身份，发表 Transformer-XL 和 XLNet 两项工作，谷歌学术被引次数近两万。Transformer-XL 成为首个全面超越 RNN 的注意力语言模型，论文成为 NeurIPS 2019 与 ACL 2019 的最高引论文之一；XLNet 则在 20 项任务上超越谷歌 BERT 模型，一鸣惊人。
• 根据 GitHub 上的个人资料，杨植麟曾在 Google 和 Meta Platforms 的人工智能实验室工作。在创立 Moonshot AI 前，杨植麟还与他人共同创立了循环智能（Recurrent AI），红杉中国也对该公司进行了投资。据该公司网站称，Recurrent AI 为销售人员开发工具。

杨植麟的学术和创业实践背景，让 Moonshot AI 成为了投资机构追逐的明星项目。据极客公园了解，今年 3 月成立以来，Moonshot AI 累计已经获得近 20 亿元融资，投资方包括红杉资本、今日资本、砺思资本等知名投资机构。

2023年3月，Moonshot AI 成立，一个大模型公司

• 名字来由：月亮其实它的背面一直都是看不到的，你只能看到它正面，但它的背面其实很让人好奇
• Moonshot AI 是专注 ToC 的公司，现在最高优先级的任务是在 C 端找到产品、技术以及市场的方向。但同时我们也会以开放心态去做更多 B 端以及具体行业的一个方向。
  • 过去在循环智能做 ToB，MoonShot 却选择做C端产品
  • 通过 AI native 的产品产生了新的流量入口，基于此，去做 Super APP 会是一个非常巨大的机会，但这个 Super APP 需要产品和技术很好地结合。
• 最大特色：人才密度。团队非常多的成员有训练超大模型的经验，包括参与了 Google 的下一代多模态模型 Gemini 的核心开发；在 Google 训练大几千亿参数的经验；也包括国内最早的大模型悟道、盘古的原班人马。
• 技术
  • 「长文本」称作登月计划的第一步，其实是基于一个朴素的判断。如果我们去看模型的参数量，这个参数量可能是大家比较熟悉的，它决定了你能够支持多复杂的计算。如果类比计算机的话，它其实是你的这个 CPU 能支持的这个指令集到底有多复杂，你能处理多复杂的计算。

Moonshot 推出的首款大模型产品智能助手 Kimi Chat

浮点奇迹 – 小瑶科技

【2023-12-9】浮点奇迹

• 新媒体AI员工定制平台
• 用Agent范式学习流量密码，重构互联网内容生成与分发
• 自研长短期记忆的Agent系统Timo，打破大模型context限制

奇绩创坛三个月的难忘瞬间：

1. 收到一份非常干净、连董事会席位都不要的投资协议
2. 陆奇提出的第一个建议，我思考很久，成为我们后续找到pmf的重要支点
3. 收到数百万投资款
4. 在导师团的资源介绍和pmf指导下，拿下第一个订单
5. demo day之后，我收到了接近500位投资人的微信申请，一夜集齐全球顶尖资本
6. 结营仪式，陆奇说，坚信，你们浮点奇迹就是下一个字节跳动对早期创业者来说，奇绩给的这份创业认知、思维、方法论和资源，会比单纯的数百万的投资款珍贵太多。

结束