AI见闻-1

多客科技

作者：HongGC
把日常的零碎观察和思考写下来，以供日后回顾和反思，更欢迎朋友们一起探讨和纠错。 （为了节约时间，内容不做反复检查，可能会存在一些语句不同、考虑不周等问题，只当作个人随笔，不代表任何官方观点，以降低分享的时间成本和心理成本。 ）

试用做一个GPTs，互动体验惊艳，产品功能还比较单一，离一个交互体验丰富的应用来说还有不少的差距，但是能预测到未来会持续不断地演进。 惊艳的部分：“Create”里面的互动体验，已经可以引导产品的设计走向，说出我打算设计，但是还没有说出来的功能（见下图）。 只能说GPT已经进化到可以“自己想到”，只是暂时还“自己做不到”的地步，后续还需要coder或者agent来进一步协助实现。

2. AI新闻应用

需要一个AI新闻应用，可以根据感兴趣的话题，大概设想了一下，需要实现以下一些功能

1)根据用户自己的筛选来进行内容的订阅和推送，

2)初步内容是AI summarize的

3)用户可以根据这些内容进行对话式的反馈，以优化进一步内容推荐的准确性

4)可以和朋友之间进行交流

5)用户可以自己添加关注的信息源，因为现在的平台类内容实在是太娱乐化了，推荐的效果不见得好，而专业的信息又分散在各处，

6)可以收费。

这里面AI能够发挥核心作用的是2和3。如果3能够做好的话，那将是和上一代推荐式新闻很重要的差异点。 有现成的比较好的这类应用吗？欢迎推荐呀，国外的也可以。

3. Snowflake读书笔记

a) Snowflake是存储与计算分离的数据库架构开创者。

b) 数据网络效应：向其他人提供数据的组织越多，池中存在的数据越多，参与数据共享网络的所有组织获得的价值就越大。这反过来又吸引了更多参与者加入网络。

c) 独立第三方数据库的价值之一：我们发现一些企业希望将其计算分布在多个公共云上，这样他们就不会被单一供应商所束缚。因为我们无处不在，而那些云巨头却不然，我们的价值主张对于那些想要避免锁定的客户来说很有吸引力。

d) Snowflake可以让企业进行数据的分享: 我们促进在数据仓库以及新的公共和私人交易所中共享我们的技术。我们在几秒钟内提供直接、安全的数据共享，因此企业可以轻松建立一对一、一对多和多对多关系。

Snowflake Data Marketplace：是一个旨在促进企业发现、评估和购买数据、数据服务和应用程序的平台。它允许用户连接到超过 480 个提供商，提供超过 2,100 个实时、随时可用的数据、服务和 Snowflake 本机应用程序。

e) Snowflake的idea迭代：优化存储还是优化计算。

法国人 Benoit Dageville，他当时是全球最大的数据库软件公司 Oracle 的顶级软件架构师之一，他对创始投资人Mike指出：设计数据库使其具有更快的 I/O 将是一件好事。创建存储驱动的方法来提高数据库性能是有价值的。但是，如果你想做一些真正引人注目的事情，你就会专注于计算方面。客户抱怨的是计算的成本和复杂性。拥有出色技术的初创公司可能能够将数据库的 I/O 性能提高一倍，但可能无法将计算性能提高一百倍。

f) Snowflake的元数据层用的是开源产品foundation db。

数据仓库的一个关键部分是所谓的元数据层（meta data layer），这是一个映射核心数据存储位置的系统。最初，雪花公司的工程师将他们的元数据层放置在开源数据库管理系统MySQL的。但当他们开始测试他们的数据仓库时，他们发现MySQL无法适应他们所需要的大规模规模。该怎么办呢？这会害死公司的。他们近乎疯狂地寻找解决办法。这是所有的手甲板上。最后，在sutter hill的sam pull ara的帮助下，他们找到了另一个开源数据库foundation db，该数据库拥有他们正在寻找的所有功能，甚至更多。

g) 面向企业的产品如何打造产品？早点招销售让客户持续不断的和客户进行沟通。

Sutter Hill对初创公司的核心策略之一是，不要等到产品接近完成时才开始招聘销售人员。他们会提前招聘，并派出销售人员，让潜在客户知道什么是即将到来的，但主要是从公司那里了解他们想要的产品。每次会议结束后，雪花公司的销售人员都会给公司的每个人发一封电子邮件，告诉他们学到了什么。这样，每个人都有相同的信息，未经过滤。这对产品开发团队来说尤其重要。迈克称之为"集体噪音消除"他说：“每个工程师都能发挥自己的创造力，因为他们实际上对问题有着深刻的理解。

h) 数据库产品（2B类的产品）如何获取产品优先级的认知？

Benoit和他的团队设置优先级和做出设计决定的一种方法是寻求雪花客户咨询委员会成员的建议，该委员会被称为黑钻执行委员会。