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月之暗面、智譜、百川和零一,為什么大模型公司都選擇了飛書(shū)?

摘要

在中國,與 AI 有關(guān)的一切正在與飛書(shū)有著(zhù)越來(lái)越深切的關(guān)聯(lián)。

在過(guò)去的一年多時(shí)間里,「大模型」一直是中國科技領(lǐng)域內最熱門(mén)的賽道。

尤其是進(jìn)入 2024 年之后,整個(gè)行業(yè)的熱度只能用「瘋狂」來(lái)形容:融資方面,2023 年至今的熱潮逐漸達到頂峰,許多頭部創(chuàng )業(yè)公司的估值飆升至數十億美元;在業(yè)務(wù)層面,新興的創(chuàng )業(yè)公司與互聯(lián)網(wǎng)巨頭們圍繞基礎大模型的能力、價(jià)格以及前兩者所決定的市場(chǎng)份額,展開(kāi)了激烈的比拼。

比價(jià)格戰更激烈的是商業(yè)路線(xiàn)的碰撞,一些公司堅持 to C 的商業(yè)模式,專(zhuān)注于提供直接面向終端用戶(hù)的產(chǎn)品和服務(wù)。另一些則轉向 to B 的市場(chǎng),為其他企業(yè)提供定制化的解決方案和技術(shù)支持。剩下一部分企業(yè)開(kāi)始與互聯(lián)網(wǎng)巨頭建立合作關(guān)系,尋求更廣闊的發(fā)展空間和更深層次的資源整合。

從技術(shù)到應用,再到商業(yè)化多層次的激烈碰撞,讓整個(gè)大模型行業(yè)充滿(mǎn)了火藥味。但就在這樣的環(huán)境下,幾乎所有大模型創(chuàng )業(yè)公司,都在一件事上達成了一致——默契地在沒(méi)有官方推廣的前提下,選擇了飛書(shū)作為自己的協(xié)作工具。

最近筆者去廣州,在白云機場(chǎng)到達廳看到一張飛書(shū)的客戶(hù)廣告,九家最火的 AI 創(chuàng )新公司均在列,其中就包括大模型獨角獸&階躍星辰。

「選擇飛書(shū)是自然而然的過(guò)程,沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)太糾結的過(guò)程??赡苁且驗榇竽P凸镜膭?chuàng )始團隊普遍年輕,更適應飛書(shū)這樣的協(xié)同工具。同時(shí)這些公司里聚集了太多互聯(lián)網(wǎng)公司的同學(xué),習慣了飛書(shū)的使用體驗,這對他們來(lái)說(shuō)成了一個(gè)必選題?!挂晃粡幕ヂ?lián)網(wǎng)跳槽去某大模型公司的同學(xué)談到。

用飛書(shū)對大模型公司而言,似乎是一個(gè)不需要太多思考的選擇。

01 大模型獨角獸們光鮮表象下的「重重挑戰」

在分析飛書(shū)對大模型頭部創(chuàng )業(yè)公司的吸引力之前,我們有必要了解一下后者的現實(shí)需求。如果要用三個(gè)詞來(lái)概括大模型行業(yè)今年的工作狀態(tài),那就是「快,快,還是快」。

國產(chǎn)大模型目前在多種能力上已經(jīng)實(shí)現反超,圖自 智源 FlagEval

為了在大模型這個(gè)賽道中不落下風(fēng),動(dòng)輒使用數千甚至數萬(wàn)張 GPU 做訓練,并且以越來(lái)越快的頻次進(jìn)行更新。在基礎大模型上,不僅要在性能上追趕并超越國外的先進(jìn)模型,還要與國內其他競爭對手在應用落地方面展開(kāi)激烈的競爭。許多公司還提前進(jìn)入了商業(yè)化階段,試圖搶先開(kāi)拓市場(chǎng),在 to C 和 to B 市場(chǎng)中找到客戶(hù)兌現商業(yè)價(jià)值。

同時(shí)推進(jìn)「科學(xué)研究、應用探索和商業(yè)化」的艱巨任務(wù),讓滿(mǎn)打滿(mǎn)算創(chuàng )立了不過(guò) 1~3 年的大模型創(chuàng )業(yè)公司們進(jìn)入了極為高速的擴張期,更大規模的團隊、數量更多的項目,更復雜的商業(yè)化嘗試,直接造成了協(xié)作需求激增。

先說(shuō)「人」的挑戰,大模型創(chuàng )業(yè)公司的研發(fā)團隊中,存在許多「超級個(gè)體」(專(zhuān)業(yè)能力極為突出的員工)。以大模型「五小虎」之一的月之暗面為例,其早期核心團隊均為 90 后并且來(lái)自清華,剛成立三個(gè)月就已經(jīng)被評為最有可能成為「中國版 OpenAI」的五個(gè)候選之一。整個(gè)大模型行業(yè)對于「超級個(gè)體」的依賴(lài),給企業(yè)從初期的招聘到后期的管理激勵提出了全新的挑戰。

面對這些「超級個(gè)體」員工,就無(wú)法套用單純以結果作為單一維度進(jìn)行人才評估。其次,針對高度年輕化和充滿(mǎn)「超級個(gè)體」的創(chuàng )業(yè)公司,考勤和固化流程的傳統手段也顯得格格不入。大模型創(chuàng )業(yè)公司亟需一套更靈活和創(chuàng )新的方式,來(lái)統籌和提升「人」的效率。

從管理視角出發(fā),大模型行業(yè)仍在高速發(fā)展階段,需要不斷探索和實(shí)踐。這個(gè)過(guò)程需要全公司各個(gè)職能部門(mén)共同努力,「摸著(zhù)石頭過(guò)河」,相比執行老板的指令,更重要的反而是發(fā)揮每個(gè)員工的「創(chuàng )造力」和「能動(dòng)性」,快速響應市場(chǎng)和技術(shù)的變化,推動(dòng)項目向前發(fā)展。

如果說(shuō)大模型的產(chǎn)研已經(jīng)非常困難,那么大模型創(chuàng )業(yè)公司如今需要面對的商業(yè)化挑戰,可謂「難上加難」。

如何在產(chǎn)品研發(fā)層面不斷提升能力水平,如何規劃個(gè)人用戶(hù)真正需要的新功能,如何攜手企業(yè)共同探索大模型的應用潛力,如何從市場(chǎng)真實(shí)的反饋出發(fā),調整自身的發(fā)展戰略;這一系列新問(wèn)題的出現,讓大模型創(chuàng )業(yè)公司所面對的整體挑戰越發(fā)「錯綜復雜」。

以智譜為例,其 2024 年初官宣已經(jīng)有了 1000+大模型規?;瘧靡约昂?200+企業(yè)開(kāi)展了深度「共創(chuàng )」。這個(gè)「共創(chuàng )」的過(guò)程,實(shí)際上就是智譜和客戶(hù)一起,共同「挖掘」各行各業(yè)的大模型需求和應用前景的過(guò)程,就產(chǎn)生了大量智譜與客戶(hù)之間,銷(xiāo)售和開(kāi)發(fā),一線(xiàn)和管理層之間的溝通協(xié)作需求。

顯而易見(jiàn),在當前這個(gè)大模型技術(shù)逐漸走向成熟,愈發(fā)重視應用落地的關(guān)鍵時(shí)間節點(diǎn),大模型創(chuàng )業(yè)公司都在追逐從理論、方法、技術(shù)、產(chǎn)品到市場(chǎng)的全鏈條創(chuàng )新,加上行業(yè)自身高速發(fā)展所帶來(lái)的不確定性,將一項全新技術(shù)推向各行各業(yè)的巨大挑戰,形成了一股縈繞在大模型創(chuàng )業(yè)公司心間的強烈緊迫感。

02 為什么一致的選擇是飛書(shū)?

為什么是飛書(shū)?筆者從大模型公司的特質(zhì)揣測,大概歸結為三點(diǎn):

  1. 工具迅速迭代帶動(dòng)組織的迭代:

大模型公司在高速擴張的過(guò)程中,急需成熟的方法論和工具來(lái)提升效率乃至迭代內部運轉的機制。恰巧飛書(shū)在過(guò)去數年的服務(wù)過(guò)程中沉淀了數千個(gè)先進(jìn)企業(yè)的方法論,在快速的工具迭代中帶來(lái)了組織的正向變化。

  1. context not control:

出于對快速變化的業(yè)務(wù)匹配考慮,打造敏捷型組織是大模型這類(lèi)新興公司的目標。而 All in one 的模式加成了信息的快速流轉,也成就了高效的組織協(xié)同力。所謂的 context not control,今天的大模型公司以目標作為驅動(dòng),更像是分布型組織,激發(fā)每個(gè)人的潛力。

  1. 產(chǎn)品高靈活性與高開(kāi)放度:

飛書(shū)的多維表格、開(kāi)放平臺能力等,具備極強的開(kāi)放和創(chuàng )造空間。這一特點(diǎn)恰好匹配了大模型公司的特點(diǎn)。這類(lèi)公司產(chǎn)研高度集中,擅長(cháng)使用工具,深度通過(guò)飛書(shū)開(kāi)放能力自建了很多應用。據說(shuō)月之暗面利用飛書(shū)集成平臺搭建了數十個(gè)企業(yè)自己的應用,在飛書(shū)上與其他功能形成集成,共同提升效率。

舉個(gè)信息流轉的例子,普通的 IM 和協(xié)作工具能夠在各自產(chǎn)品范圍內實(shí)現信息的流轉,而飛書(shū)的體系可以實(shí)現多個(gè)不同職能產(chǎn)品、具體項目與審批,流程與知識沉淀之間的打通。

這種加速信息傳遞的能力,在復雜場(chǎng)景中效果更為明顯。

比如傳統 CRM 軟件擅長(cháng)分析客戶(hù)的歷史交易數據,但不具備強大的通訊和辦公功能,它們在企業(yè)長(cháng)期使用過(guò)程中可能會(huì )變成信息孤島,導致使用不便和流程效率低下。飛書(shū)增強了銷(xiāo)售數據的導入和交互能力,使得數據管理更加高效,以更宏觀(guān)、更清晰的數據呈現和洞察能力,幫助銷(xiāo)售人員作出及時(shí)的決策和有效跟進(jìn),提升效率和業(yè)績(jì)。

在加速公司內部種種協(xié)作流程之余,飛書(shū)「以信息為核心架構」的特點(diǎn),還改變了業(yè)務(wù)經(jīng)驗跟個(gè)人走,無(wú)法用個(gè)人的智慧結晶帶動(dòng)群體發(fā)展的困局。就像我們在上面提到的交付項目,整個(gè)項目的信息已經(jīng)歸集到知識庫中,并且用遠比文件夾體系清晰的頁(yè)面樹(shù)架構串聯(lián)起來(lái)。即便是沒(méi)有經(jīng)手這個(gè)項目的新員工,也能夠在事后從歷史文件中,學(xué)習總結執行推進(jìn)過(guò)程。

通過(guò)整體提升企業(yè)內部的知識傳播效率,將信息和經(jīng)驗轉化為系統化的知識庫,大模型創(chuàng )業(yè)公司能夠高效地流轉和利用這些知識。這種體系化的流程不僅促進(jìn)了員工之間的思維碰撞和創(chuàng )新,而且將這些創(chuàng )新成果回饋給企業(yè)本身,成為推動(dòng)企業(yè)發(fā)展的重要動(dòng)力。

如果說(shuō)開(kāi)始選擇飛書(shū)是一種「全憑感覺(jué)」的判斷,那考慮到出海、安全等關(guān)鍵問(wèn)題,似乎飛書(shū)就變成了大模型公司不得不做的選擇。一方面,長(cháng)期而言大模型公司幾乎都有出海需求,考慮到跨國家與區域的各種協(xié)同關(guān)系和嚴格的跨境合規要求,似乎只有服務(wù)過(guò)多家企業(yè)實(shí)現全球化布局的飛書(shū)能夠滿(mǎn)足。另一方面,安全的極致要求也為大模型公司排除了一些協(xié)同軟件的選項。飛書(shū)目前在終端安全、數據的密級標簽保護、數據防泄漏等部分都做得極為縝密。許多大模型創(chuàng )業(yè)公司喜歡使用飛書(shū)的原因之一,就在于其對于各種信息的管理權限非?!讣氈隆?,甚至可以做到按需限定復制和副本創(chuàng )建的場(chǎng)景,信息對外分享權可以根據場(chǎng)景有所區別等等。

03 只有大模型公司?不止

實(shí)際上,如果將視野拓寬,選擇使用飛書(shū)的先進(jìn)企業(yè),遠不只是那些專(zhuān)注于大模型的初創(chuàng )公司。從自動(dòng)駕駛到具身智能,再到 AI 創(chuàng )新企業(yè)的上下游,飛書(shū)似乎一直是躋身在這個(gè)社會(huì )最前沿的「先進(jìn)行業(yè)」們的共同選擇。

飛書(shū)的這種先進(jìn)的協(xié)作能力也不僅僅吸引了公司,更吸引了代表著(zhù)最先進(jìn)生產(chǎn)力的個(gè)人用戶(hù)們。就像大模型創(chuàng )業(yè)公司中的那些飛書(shū)「老用戶(hù)」一樣,他們正在像「火炬傳遞」一樣,向外擴展著(zhù)飛書(shū)的影響力和版圖。

以飛書(shū)知識庫搭建的國內影響力最大的開(kāi)源 AI 知識庫項目「WaytoAGI(通往通用人工智能之路)」,就是最好的例子。

WaytoAGI 圖

2023 年 4 月創(chuàng )立至今,「WaytoAGI(通往通用人工智能之路)」已經(jīng)構建了極其龐大的知識庫體系,涵蓋各種技術(shù)介紹、AI 行業(yè)新聞分析、AI 應用實(shí)操,獲得了超過(guò) 150 萬(wàn)次瀏覽,引發(fā)數萬(wàn)次用戶(hù)之間的交流,讓至少數十萬(wàn)的飛書(shū)用戶(hù)更加深入地了解了 AI、并且進(jìn)行自己應用 AI 的嘗試。一群網(wǎng)絡(luò )中的志士能夠實(shí)現這樣的成績(jì),不僅證明了飛書(shū)整套協(xié)作體系的出色,更證明「懂大模型的人,很可能在用飛書(shū)?!?/span>

在已經(jīng)擁有數量龐大的「擁躉」的前提下,飛書(shū)仍沒(méi)有停下自身進(jìn)化的腳步。

在服務(wù)大模型創(chuàng )業(yè)公司客戶(hù)們的同時(shí),飛書(shū)也開(kāi)始加速向自己的產(chǎn)品中引入 AI 能力。早在去年年底,飛書(shū)就已經(jīng)在自己的整套產(chǎn)品中嵌入了「飛書(shū)智能伙伴」,可以在內容創(chuàng )作、內容總結、數據分析、場(chǎng)景構建和系統搭建等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中與用戶(hù)共同工作。企業(yè)甚至根據業(yè)務(wù)需求,選擇適合的底層大模型,例如百川智能、MiniMax 和智譜 AI 等。

就拿每日工作總結這個(gè)員工最常見(jiàn)的工作為例,就可以由智能伙伴直接生成。一些內容比較復雜,字數比較多的 PDF 文件,可以直接發(fā)送給智能伙伴,以問(wèn)答的方式提取歸納其中的重點(diǎn)內容。你甚至可以通過(guò)用文字描述出自己的需求和用途,讓智能伙伴搭建起所需的多維表格系統。

從先進(jìn)客戶(hù),到先進(jìn)用戶(hù),再到一切與 AI 有關(guān)的能力升級,或許我們可以說(shuō)一句:在中國,與 AI 有關(guān)的一切,正在與飛書(shū)有著(zhù)越來(lái)越深切的關(guān)聯(lián)。


*頭圖來(lái)源:視覺(jué)中國

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