共识粉碎机

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【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CSP

202503|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 Debate

202506|Scale AI订单能否流向INOD与NBIS

202507|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Beat

202507|2Q25 MSFT AWS业绩前Debate：CSP都会加速，都会Beat

202508|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Debate

202508|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Debate

202509|OpenAI CAPEX与ORCL

202509|AI阶段投资总结

202509|AI到了泡沫的什么阶段？

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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。

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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

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202503|4Q24 CRM Debate：AI进展一般

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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 Debate

202506|Scale AI订单能否流向INOD与NBIS

202507|2Q25广告讨论：AI，关税，宏观经济

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202508|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

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202509|CRM业绩前Debate

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202502|4Q24 APP Debate：本季度会明显看到电商贡献

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202508|讨论下最近北美在讨论的Vibe Coding局限性
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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Copilot

00:06:59 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Agent

00:10:55 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SOP

00:19:38 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：ROI

00:43:16 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

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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 creation

Xiaolei 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：Chat

00:10:14 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

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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/Text2SQL

00:40:24 场景比较：客服与Sales Agent

00:52:10 长文本与RAG的长度边界讨论

00:55:01 场景比较：AI Coding

01:01:04 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？

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