Chủ đề thịnh hành
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Aakash Gupta
OpenAI vừa đạt được định giá 500 tỷ đô la 🫠
Nó xây dựng sản phẩm như thế nào, và điều đó nói lên điều gì về tương lai của quản lý sản phẩm?
Tôi đã ngồi xuống với Giám đốc Sản phẩm Đạo đức Jake Brill để bàn về mọi thứ:
• Ra mắt GPT-5
• Cách OpenAI xây dựng sản phẩm
• Vai trò của PM sẽ như thế nào trong tương lai với AI
• Nhu cầu tương lai để xây dựng các tác nhân vào sản phẩm của bạn
• Những gì cần thiết để gia nhập OpenAI
Đây là một tập rất đặc biệt:
1. Chúng tôi đã thực hiện điều này trực tiếp ở SF
2. Anh ấy chưa bao giờ tham gia podcast trước đây
Đừng bỏ lỡ:
YouTube:
Spotify:
Apple:
Cảm ơn các nhà tài trợ của chúng tôi:
🏆 Jira Product Discovery: Xây dựng điều đúng đắn, đáng tin cậy -
🏆 Chứng nhận AI PM: 550 đô la với mã AAKASH550C7 -
🏆 Khóa học AI Evals cho PMs & Kỹ sư: Giảm 1050 đô la với mã ag-product-growth -
🏆 Maven: Giảm 100 đô la cho bộ sưu tập các khóa học hàng đầu của họ -
Dưới đây là những điểm tôi yêu thích:
1. Vai trò PM đã thay đổi
PM đang chuyển từ việc viết đặc tả sang kiến trúc đánh giá. Bạn giờ đây xác định những gì sản phẩm AI nên đạt được và đo lường khả năng, không chỉ viết yêu cầu tính năng.
2. Nguyên mẫu tốt hơn tài liệu
Ngừng viết các PRD dài dòng. Xây dựng các bản trình diễn AI chức năng cho thấy chính xác cách sản phẩm hoạt động, tăng tốc chu kỳ phản hồi và loại bỏ khoảng trống diễn giải giữa các đội.
3. Mỗi PM cần có các tác nhân
Nếu bạn không xây dựng sản phẩm theo hướng tác nhân, bạn đang xây dựng thứ gì đó lỗi thời. Thiết kế cho việc hoàn thành nhiệm vụ và quy trình làm việc không đồng bộ, không chỉ tương tác hỏi-đáp.
4. Quản lý các tác nhân đang đến
PM sẽ sớm quản lý cả con người và các tác nhân AI. Học kỹ năng lập trình câu lệnh, thiết lập ranh giới ủy quyền, và quyết định khi nào con người cần ở trong vòng lặp.
5. Nghiên cứu thúc đẩy chiến lược sản phẩm
OpenAI bắt đầu với những đột phá AI, sau đó tìm kiếm ứng dụng. Cách tiếp cận nghiên cứu trước tiên này yêu cầu sự hợp tác chưa từng có giữa các đội sản phẩm và nghiên cứu ngay từ ngày đầu.
6. Hạ tầng cho phép mọi thứ
Hệ thống danh tính, đường thanh toán và các biện pháp an toàn xác định liệu sản phẩm AI có đến tay người dùng hay không. Xây dựng độ tin cậy của nền tảng trước khi bạn cần nó.
7. Sự thông thạo AI là tiêu chuẩn cơ bản
Sự quen thuộc về kỹ thuật với các sản phẩm và API AI giờ đây là yêu cầu cho tất cả các PM. Kết hợp tiêu chuẩn cơ bản này với chuyên môn trong lĩnh vực để giải quyết các vấn đề chưa từng có.
8. Gia nhập OpenAI
Con đường của Jake: 2 tháng chuẩn bị phỏng vấn căng thẳng, tận dụng các mối quan hệ Facebook, và bắt đầu công việc tin cậy & an toàn không chính thức trước khi được công nhận chính thức. Giới thiệu vẫn là điều quan trọng nhất.
2,16K
"Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) thường không đáng tin cậy. Chúng có danh tiếng tệ hơn những gì chúng xứng đáng—bởi vì chúng đã cải thiện nhanh chóng, chúng có thể làm nhiều hơn một con người."
@Altimor chia sẻ lý do tại sao AI vẫn bị đánh giá thấp và câu chuyện điên rồ của Soham Parikh, kỹ sư làm 5 công việc trong khi được tuyển dụng tại một công ty khởi nghiệp AI hàng đầu.
1,9K
Bezos: “Có ai đó cần phải lập một danh sách xếp hạng mọi người theo mức độ tài sản mà họ đã tạo ra cho người khác — thay vì danh sách Forbes, nơi xếp hạng bạn theo tài sản của chính bạn. Giá trị thị trường của Amazon hiện nay là 2,3 nghìn tỷ đô la. Tôi sở hữu khoảng 200 tỷ đô la trong số đó. Vì vậy, nếu bạn lấy 2,3 nghìn tỷ đô la và trừ đi phần tôi giữ lại cho mình, thì tôi đã tạo ra khoảng 2,1 nghìn tỷ đô la tài sản cho người khác. Điều đó nên đưa tôi lên khá cao trong một loại danh sách nào đó. Và đó là một danh sách tốt hơn — bạn đã tạo ra bao nhiêu tài sản cho người khác?”
2,09M
Hàng đầu
Thứ hạng
Yêu thích