共识粉碎机

剪辑比较粗放，大家主要听内容和讨论节奏吧。简单复盘下每周Discord讨论会最近的讨论话题，感兴趣的话内容和文字可以在Discord里找到。个人进入Discord方法STEP 1 成为会员1. 前往浏览器输入 consensusai.ai2. 点击右上角“登陆”按钮注册新账户STEP 2 订阅服务1. 验证邮箱登陆成功后点击“Pricing”导航栏，点击“Get Pro”2. 关联Discord账户并完成支付，官网自动跳转成功界面。点击“Go to Discord”前往会员社区【以下是历次Discord讨论】202501|4Q24 M7业绩Debate与DeepSeek：MSFT AI进展低于预期，AMZN和META业绩很好，DeepSeek对软硬叙事的影响202502|4Q24 PLTR Debate：调研Mixed偏悲观，但Debate长期优势明显202502|4Q24 APP Debate：本季度会明显看到电商贡献202502|4Q24 SNOW/MDB Debate：SNOW调研Positive与新产品拆解，MDB调研Mixed同时看到DOGE影响202502|中国互联网公司的AI Upside：广告与CSP202503|4Q24 CRM Debate：AI进展一般202503|Manus体验讨论与技术拆解，宏观环境变化202503|NBIS Bull-bear Debate：业务拆解，与调研趋势202503|RBRK Bull-bear Debate：业务拆解，与调研趋势202503|1Q25广告讨论：关税对近期宏观环境与广告行业影响202404|1Q25大模型进展讨论202504|1Q25 META MSFT AMZN Debate：为什么看多META与MSFT？为什么关税对AMZN影响很小？Anthropic增长有多快以及为什么？Anthropic与Coding Agent的快速增长怎么影响AWS与AWS ASIC供应链？202505|1Q25 CRM MDB Debate：CRM进展一般，MDB Atlas加速但传统业务不佳202505|1Q25 SNOW OKTA：SNOW调研乐观，OKTA有Reorg影响202505|MNDY/AWS：MNDY CRM/Service进展好，Anthropic与Coding Agent的第一标的为什么是AWS与ASIC产业链202505|1Q25 APP Debate与苹果税新政202506|1Q25季度业绩总结：为什么这轮AI比去年更真？CodingAgent还影响哪些标的？202506|2Q25大模型进展讨论202506|GOOG Bull-bear Debate202506|Scale AI订单能否流向INOD与NBIS202507|2Q25广告讨论：AI，关税，宏观经济202507|DDOG Bull-bear Debate：预算趋势与新AI产品202507|2Q25 META GOOG业绩前Debate：广告都会加速，都会Beat202507|2Q25 MSFT AWS业绩前Debate：CSP都会加速，都会Beat202508|2Q25 APP U DDOG业绩前Debate：Job Number怎么影响SEMI与软件叙事，APP BTD，U容易SellER，DDOG的OpenAI问题短期无影响长期有影响202508|CloudFlare故事Debate202508|PANW SNOW MDB业绩前Debate：SNOWP业绩好继续加速，MDB的AI搞好了SetUp好202508|讨论下最近北美在讨论的Vibe Coding局限性202509|CRM业绩前Debate202509|OpenAI CAPEX与ORCL202509|AI阶段投资总结202509|AI到了泡沫的什么阶段？

失踪人口回归……因为最近重心都在创业和面向机构投资者做研究，公众号和播客都很少更新。但有一些关系好的朋友一直在建议我们放一些内容到播客上，让大家参与讨论。其实我们有很多很多内容，基本上每周都会做讨论会，我们也会节选一些内容放上来。剪辑比较粗放，大家主要听内容和讨论节奏吧。简单复盘下每周Discord讨论会最近的讨论话题，感兴趣的话内容和文字可以在Discord里找到。个人进入Discord方法STEP 1 成为会员1. 前往浏览器输入 consensusai.ai2. 点击右上角“登陆”按钮注册新账户STEP 2 订阅服务1. 验证邮箱登陆成功后点击“Pricing”导航栏，点击“Get Pro”2. 关联Discord账户并完成支付，官网自动跳转成功界面。点击“Go to Discord”前往会员社区【以下是历次Discord讨论】202501|4Q24 M7业绩Debate与DeepSeek：MSFT AI进展低于预期，AMZN和META业绩很好，DeepSeek对软硬叙事的影响202502|4Q24 PLTR Debate：调研Mixed偏悲观，但Debate长期优势明显202502|4Q24 APP Debate：本季度会明显看到电商贡献202502|4Q24 SNOW/MDB Debate：SNOW调研Positive与新产品拆解，MDB调研Mixed同时看到DOGE影响202502|中国互联网公司的AI Upside：广告与CSP202503|4Q24 CRM Debate：AI进展一般202503|Manus体验讨论与技术拆解，宏观环境变化202503|NBIS Bull-bear Debate：业务拆解，与调研趋势202503|RBRK Bull-bear Debate：业务拆解，与调研趋势202503|1Q25广告讨论：关税对近期宏观环境与广告行业影响202404|1Q25大模型进展讨论202504|1Q25 META MSFT AMZN Debate：为什么看多META与MSFT？为什么关税对AMZN影响很小？Anthropic增长有多快以及为什么？Anthropic与Coding Agent的快速增长怎么影响AWS与AWS ASIC供应链？202505|1Q25 CRM MDB Debate：CRM进展一般，MDB Atlas加速但传统业务不佳202505|1Q25 SNOW OKTA：SNOW调研乐观，OKTA有Reorg影响202505|MNDY/AWS：MNDY CRM/Service进展好，Anthropic与Coding Agent的第一标的为什么是AWS与ASIC产业链202505|1Q25 APP Debate与苹果税新政202506|1Q25季度业绩总结：为什么这轮AI比去年更真？CodingAgent还影响哪些标的？202506|2Q25大模型进展讨论202506|GOOG Bull-bear Debate202506|Scale AI订单能否流向INOD与NBIS202507|2Q25广告讨论：AI，关税，宏观经济202507|DDOG Bull-bear Debate：预算趋势与新AI产品202507|2Q25 META GOOG业绩前Debate：广告都会加速，都会Beat202507|2Q25 MSFT AWS业绩前Debate：CSP都会加速，都会Beat202508|2Q25 APP U DDOG业绩前Debate：Job Number怎么影响SEMI与软件叙事，APP BTD，U容易SellER，DDOG的OpenAI问题短期无影响长期有影响202508|CloudFlare故事Debate202508|PANW SNOW MDB业绩前Debate：SNOWP业绩好继续加速，MDB的AI搞好了SetUp好202508|讨论下最近北美在讨论的Vibe Coding局限性202509|CRM业绩前Debate202509|OpenAI CAPEX与ORCL202509|AI阶段投资总结202509|AI到了泡沫的什么阶段？

失踪人口回归……因为最近重心都在创业和面向机构投资者做研究，公众号和播客都很少更新。但有一些关系好的朋友一直在建议我们放一些内容到播客上，让大家参与讨论。其实我们有很多很多内容，基本上每周都会做讨论会，我们也会节选一些内容放上来。剪辑比较粗放，大家主要听内容和讨论节奏吧。简单复盘下每周Discord讨论会最近的讨论话题，感兴趣的话内容和文字可以在Discord里找到。个人进入Discord方法STEP 1 成为会员1. 前往浏览器输入 consensusai.ai2. 点击右上角“登陆”按钮注册新账户STEP 2 订阅服务1. 验证邮箱登陆成功后点击“Pricing”导航栏，点击“Get Pro”2. 关联Discord账户并完成支付，官网自动跳转成功界面。点击“Go to Discord”前往会员社区【以下是历次Discord讨论】202501|4Q24 M7业绩Debate与DeepSeek：MSFT AI进展低于预期，AMZN和META业绩很好，DeepSeek对软硬叙事的影响202502|4Q24 PLTR Debate：调研Mixed偏悲观，但Debate长期优势明显202502|4Q24 APP Debate：本季度会明显看到电商贡献202502|4Q24 SNOW/MDB Debate：SNOW调研Positive与新产品拆解，MDB调研Mixed同时看到DOGE影响202502|中国互联网公司的AI Upside：广告与CSP202503|4Q24 CRM Debate：AI进展一般202503|Manus体验讨论与技术拆解，宏观环境变化202503|NBIS Bull-bear Debate：业务拆解，与调研趋势202503|RBRK Bull-bear Debate：业务拆解，与调研趋势202503|1Q25广告讨论：关税对近期宏观环境与广告行业影响202404|1Q25大模型进展讨论202504|1Q25 META MSFT AMZN Debate：为什么看多META与MSFT？为什么关税对AMZN影响很小？Anthropic增长有多快以及为什么？Anthropic与Coding Agent的快速增长怎么影响AWS与AWS ASIC供应链？202505|1Q25 CRM MDB Debate：CRM进展一般，MDB Atlas加速但传统业务不佳202505|1Q25 SNOW OKTA：SNOW调研乐观，OKTA有Reorg影响202505|MNDY/AWS：MNDY CRM/Service进展好，Anthropic与Coding Agent的第一标的为什么是AWS与ASIC产业链202505|1Q25 APP Debate与苹果税新政202506|1Q25季度业绩总结：为什么这轮AI比去年更真？CodingAgent还影响哪些标的？202506|2Q25大模型进展讨论202506|GOOG Bull-bear Debate202506|Scale AI订单能否流向INOD与NBIS202507|2Q25广告讨论：AI，关税，宏观经济202507|DDOG Bull-bear Debate：预算趋势与新AI产品202507|2Q25 META GOOG业绩前Debate：广告都会加速，都会Beat202507|2Q25 MSFT AWS业绩前Debate：CSP都会加速，都会Beat202508|2Q25 APP U DDOG业绩前Debate：Job Number怎么影响SEMI与软件叙事，APP BTD，U容易SellER，DDOG的OpenAI问题短期无影响长期有影响202508|CloudFlare故事Debate202508|PANW SNOW MDB业绩前Debate：SNOWP业绩好继续加速，MDB的AI搞好了SetUp好202508|讨论下最近北美在讨论的Vibe Coding局限性202509|CRM业绩前Debate202509|OpenAI CAPEX与ORCL 202509|AI阶段投资总结

大家好，欢迎来到共识粉碎机AI颠覆软件讨论会系列的第三期播客！本篇播客讨论于9月初，距今只有1个月时间，但莫子皓老师仍然说有了很大的变化。共识粉碎机是AI圈的老社群了，从去年3月份开始我们就坚持举办AI颠覆软件讨论会系列，最近也开始同步播客信息！与过去大家听到的AI播客不同，我们同时会讨论场景、应用，也会直接进入到技术细节。讨论节奏会非常快速，信息量非常密集，相信每一期对于听众都是一次信息大爆炸。【本期嘉宾】莫子皓：互联网保险暖哇科技合伙人欢迎关注莫子皓老师的公众号《过程即奖励》，以及莫子皓老师的文章《Workflow Based 企业内部大模型落地 Roadmap》【共识粉碎机主持人】周默：共识粉碎机公众号主理人，前美元对冲基金投资人，前腾讯/微软战略与投资经理。共识粉碎机目前也承接投研咨询合作与AI战略转型/大模型技术落地项目，欢迎戳公众号了解。同时我们的新书《大模型启示录》也上架啦，欢迎戳这里购买【参考资料】本期的内容已经抽取成文字纪要，请查阅共识粉碎机公众号的文章：《EP20：非常好的LLM保险销售案例(对谈暖哇)》【本期内容】本次讨论主要围绕LLM保险销售，有特别多的落地细节，从企业微信落地到电销落地。以下是我们聊得：00:01:06 莫子皓与暖哇介绍00:03:47 Sales Agent与Copilot00:06:59 企业微信LLM销售：用户生命周期的产品设计00:09:29 企业微信LLM销售：群发前的服务Agent00:10:55 企业微信LLM销售：为什么拆生命周期00:12:38 企业微信LLM销售：完成闭环00:15:04 企业微信LLM销售：是否需要线索分层00:17:03 企业微信LLM销售：拆SOP00:19:38 企业微信LLM销售：SOP用不同大模型00:23:01 行业Knowhow的意义00:24:24 怎么做SFT数据标注00:31:02 数据标注的人工要求00:37:25 企业微信LLM销售：ROI00:43:16 行业Knowhow公司vs标准化SaaS公司00:46:05 电销vs企业微信00:48:38 电销LLM销售：延迟与座席反应速度00:50:08 电销LLM销售：实现情况00:53:00 电销LLM销售：关单率与时间节省00:57:57 电销vs客服00:59:12 电销LLM销售：提升方向01:01:14 电销LLM销售：延迟解决方法01:05:15 行业横向拓展：保险内与保险外01:14:04 LLM销售产品落地会有打磨期吗01:16:48 未来的预期01:20:20 QA环节：数据标注能否使用第三方01:22:00 QA环节：不同SOP模型会合并成一个模型吗

大家好，欢迎来到共识粉碎机AI颠覆软件讨论会系列的第二期播客！本篇播客讨论于6月初，距今已有3个月时间，按照Lucy和Xiaolei老师的话说，Coding领域三个月已经非常大变化了！如果听众有新的认知，也很欢迎与我们交流。共识粉碎机是AI圈的老社群了，从去年3月份开始我们就坚持举办AI颠覆软件讨论会系列，最近也开始同步播客信息！与过去大家听到的AI播客不同，我们同时会讨论场景、应用，也会直接进入到技术细节。讨论节奏会非常快速，信息量非常密集，相信每一期对于听众都是一次信息大爆炸。【本期嘉宾】Lucy Gao：TabbyML(tabby.tabbyml.com，开源AI coding assistant)联创，ex- engineer @ Google AI / PM @TikTok AI creationXiaolei Zhu：就职于AI编程独角兽公司AugmentCode【共识粉碎机主持人】周默：共识粉碎机公众号主理人，前美元对冲基金投资人，前腾讯/微软战略与投资经理。共识粉碎机目前也承接投研咨询合作与AI战略转型/大模型技术落地项目，欢迎戳公众号了解。同时我们的新书《大模型启示录》也上架啦，欢迎戳这里购买【参考资料】本期的内容已经抽取成文字纪要，请查阅共识粉碎机公众号的文章：《EP17：AI Coding以及对Coding软件的影响》【本期内容】本次讨论主要围绕AI Coding软件，从功能到效果，再到企业落地。以下是我们聊得：00:02:06 Lucy和TabbyML介绍00:04:17 Xiaolei自我介绍00:05:23 功能：代码补全、代码注释00:09:12 功能：Chat00:10:14 未来想做的Coding功能00:12:39 Coding产品现在的使用效果00:18:21 Coding产品形态还没定下来00:24:00 功能：代码优化与上下文00:26:46 Agent与Copilot的区别00:32:04 三年维度产品会进化到什么程度00:39:17 Spring开发流程会因此改变吗00:45:35 Coding产品接API和自己训练的选择00:54:27 Coding需要多大的模型00:59:08 企业定制落地的工作和难度01:08:50 企业微调代码库后会有明显提升吗01:10:13 怎么为企业提供低门槛的落地工具01:13:30 企业RAG代码库的情况01:16:47 Coding的RAG与Long Context选择01:20:50 1mn Context Window可以把企业代码库都放进去吗01:21:10 Coding产品的差异点01:28:10 Gitlab Duo的看法01:31:00 QA环节：大客户的落地难点01:36:08 QA环节：客户的安全考量01:37:34 QA环节：客户部署到本地PC的需求01:42:36 QA环节：怎么避免代码隐患01:48:11 QA环节：未来会有更多的低代码编程场景吗01:49:45 QA环节：GPT5级别的模型会带来Coding什么提升

大家好，欢迎来到共识粉碎机AI颠覆软件讨论会系列的第一期播客！共识粉碎机是AI圈的老社群了，从去年3月份开始我们就坚持举办AI颠覆软件讨论会系列，走到现在已经是第19期了，我们也终于准备好在第19期将内容搬上播客！与过去大家听到的AI播客不同，我们同时会讨论场景、应用，也会直接进入到技术细节。讨论节奏会非常快速，信息量非常密集，相信每一期对于听众都是一次信息大爆炸。【本期嘉宾】陈将：Ziilliz生态和AI平台负责人唐飞虎：月之暗面担任研发工程师和开发者关系负责人【共识粉碎机主持人】周默：共识粉碎机公众号主理人，前美元对冲基金投资人，前腾讯/微软战略与投资经理。共识粉碎机目前也承接投研咨询合作与AI战略转型/大模型技术落地项目，欢迎戳公众号了解。【参考资料】本期的内容已经抽取成文字纪要，请查阅共识粉碎机公众号的文章：《EP19：长文本vsRAG（月之暗面对谈Zilliz）》关于RAG的讨论共识粉碎机在过往文章中也有讨论，请查阅：《EP15：RAG带来蓬勃生态》【本期内容】本次讨论的大背景是在之前的RAG讨论会后（陈将老师也作为嘉宾参与），我们收到了非常多关于在不同场景是选择长文本还是RAG的问题。与过去讨论长文本与RAG经常空对空相比，我们本次讨论会将分到具体的场景、具体的指标，方便创业者、从业者、投资人具体了解。以下是我们聊得：00:04:21 长文本与RAG的典型差别：准确率00:06:55 长文本与RAG的典型差别：成本与延迟00:09:43 长文本降低First Token延迟的方法00:13:40 长文本vsRAG就像关公战秦琼，：要看场景00:16:35 RAG的部署工作与难度00:20:38 RAG的权限处理00:23:58 长文本的部署与权限处理00:27:25 长文本的技术爬坡路径00:29:16 RAG的技术爬坡路径00:35:04 场景比较：数值计算/Text2SQL00:40:24 场景比较：客服与Sales Agent00:52:10 长文本与RAG的长度边界讨论00:55:01 场景比较：AI Coding01:01:04 企业的代码库有多大？01:03:49 企业大代码库一定要用RAG吗？01:05:36 企业大代码库如何做解析结构？01:09:02 场景比较：AI搜索01:11:24 GitHub Copilot用长文本还是RAG？01:12:26 RAG的成本原理与组成01:17:17 长文本还有哪些工作可以降低成本？01:18:53 长文本与RAG的融合架构与部署01:23:36 QA环节：长文本的技术壁垒与大模型差异化01:24:52 QA环节：AI搜索他对于网页语义提取能做到什么颗粒度？AI搜索是否还会混合过去的传统倒排？01:28:12 QA环节：大厂的丰富索引库经验会不会让其在AI搜索上比创业公司更强？01:29:46 QA环节：GraphRAG带给我们什么启发？技术路线是否是现在的Best Practice？01:34:15 QA环节：企业内部落地RAG的过程中如何克服冷启动？