以下为这次对话的主要内容，enjoy～ B端产品经理的能力模型与学习提升 B端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。 这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实 … 查看详情 > 我总是很喜欢和你聊天，每次都能学到很多。我们可以先聊聊你在 e 正在构建的东西，然后深入探讨。 好的，在 e ，我们正在为 构建数据铸造厂。从大的层面来看， 归结为三大支柱：计算、
数据和算法。 我们所看到的所有进
展都来自这三个方面：计算由像 Nvidi 这样的 WhatsApp 号码数据 公司推动，算法的进步由像 Open 这样的大型实验室引领，而数据则由 e 提供。 我们的目标是生产前沿数据，以推动与各大实验室合作的前沿水平进步，并使每个企业和政府能够利用他们的专有数据来推动自己的前沿 发展。 关于前沿数据这个话题，实际上你是如何获得这些数据的呢？ 是的，我认为这是我们这个时代的伟大人类项目之一。如果这有意义的话，我认为目前唯
的智慧模型就是人类，而前沿数据的生产很像是人类专家与技术和算法技术的结合，以生产大量此类数据。顺便说一句，迄今为止我们所产生的所有数据，互联网也是类似的。 在很多方面，互联网是机器和人类合作产生大量内容和数据的成果。而未来
的情况可能就像增强版的互联网
如果互联网不仅仅是一个人类娱乐设备，而是一个大规模 计算机和资金管理专业版 的数据生成实验，会怎样呢？ 你对行业现状有独特的见解，你如何描述当前语言模型的状态呢？我很想谈谈市场结构，但可以先从你对行业的整体看法开始。 是的，我认为我们可能正接近语言模型开发的第二阶段末期。第一阶段是早期几乎完全的研究阶段，标志性的成果包括最初的 Trnformer 论文和对 的早期小规模
实验，直到 发布为止。 这是一个专注于小规模实验 AZB 目录 和算法进步的阶段。然后，第二阶段大致从 开始到现在，进入了初始扩展阶段。 表现得相当不错，接着 Open 及其他公司开始大规模扩展这些模型，像Googe、、 和 x 等许多公司也加入了这个竞赛，将模型的能力提升到极限。 过去两三年间，几乎完全是执行层面的工作，涉及如何使大规模训练顺利进行，如何避免代码中的怪异错误，如何设置更大的集群等。
