大家好，欢迎来到 Onboard！这一期是几个月前拖欠的作业，不过即使在 AI 发展日新月异的今天，如何打造 AI 应用这个主题，倒也仍然不过时。毕竟打造伟大产品，本身就是一个需要长期探索和耕耘的过程。过去一年，我们就 AI 和大模型技术做了很多深度探讨，但是一方面，大家看到大模型能力突飞猛进，英伟达等“买水”生意也蒸蒸日上另一方面，又普遍感觉 AI 应用落地的速度低于预期。

到底现在国内外应用产品真实落地的情况是怎样的？

从太薄的 “GPT wrapper”, 到轻量级产品工具，到企业级应用，一线的创业者和从业者有哪些心得？

出海已经是 AI 应用不得不谈的主题之一，做一个面向海外的产品，从0到1的增长应该怎么做？

大模型底层技术的演进，又给产品的设计带来哪些机会和挑战？

Hello World, who is OnBoard!?

本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾，在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人，也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工，还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞，非常精彩，这次的内容分成两期给大家放送。

第一部分，我们讨论了不同 AI 产品形态，不同场景的应用，以及技术发展对于应用产品的影响。第二部分，我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长，产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货，大家 Enjoy!

嘉宾介绍

我们都聊了什么

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久违的一对一访谈回来啦！这次的嘉宾绝对重磅，贾扬清老师，关注AI领域的同学应该都听过他的鼎鼎大名！他在 UC Berkeley 博士期间创立了深度学习框架 Caffe, 很快成为行业事实标准。先后在 Google Brain, Facebook AI 从事最前沿的AI研究，随后又担任了阿里巴巴技术副总裁，领导大数据计算平台。2023年开始新征程，在硅谷创立了 Lepton AI.

Hello World, who is OnBoard!?

作为AI和infra行业的行业领军人物，扬清老师是如何思考自己AI创业的方向的？他如何理解未来AI对于基础设施的需求，跟云计算这么多年的发展有哪些异同的地方？这一年以来，回到世界AI创新中心的硅谷，他对于AI和创业的理解、开发者工具和应用的价值、开源和闭源模型等等话题，都有怎样的思考迭代？

我们不知不觉又聊了近两个小时，真是干货满满，你也能感受到扬清条理清晰、观点犀利，又温和儒雅，实在是太令人享受的谈话了。这大概就是播客的魅力，让我们在文字之外，感受到更真实鲜活的人。嘉宾长期在美国工作生活，有英文在所难免，不接受抱怨！Enjoy!

嘉宾介绍

贾扬清（推特：@jiayq），Lepton.ai 创始人。本科和研究生阶段就读于清华大学自动化专业，后赴加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士。他在博士期间创立并开源了如今业内耳熟能详的深度学习框架Caffe，被微软、雅虎、英伟达、Adobe 等公司采用。2013年毕业后，他加入谷歌，是谷歌大脑 TensorFlow 的作者之一。2016年2月加盟Facebook，并开发出Caffe2Go、Caffe2、PyTorch等深度学习框架。2019 年加入阿里巴巴，担任阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能计算平台事业部总裁。

嘉宾主持：戴雨森，真格基金合伙人，清华大学工业工程系2004级校友，曾在斯坦福大学管理科学与工程系就读。戴雨森22岁时参与创办了知名互联网上市公司聚美优品，主管互联网产品、运营、市场投放、品类等。加入真格基金之后，主要关注人工智能方向投资。

OnBoard! 主持：Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学

我们都聊了什么

我们提到的内容

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与OnBoard! 常见的烧脑硬核话题不同，今天我们聊一个轻松一点儿的 toC 话题：AI陪伴产品。AI陪伴是这一波生成式AI中非常重要的应用类别，但是大家对这一类别未来前景的判断，又众说纷纭。一方面，Character AI 这样的头部产品，用户的每天平均使用时间可以超过40分钟，另一方面，似乎目前也没有出现像移动互联网时代或者chatGPT 那样的增长神话。

Hello World, who is OnBoard!?

你或许也看了很多产品分析，但是在行业格局和底层技术都急剧变化的时候，或许可以换一个视角了解对产品的真实需求——那就是，倾听最真实的用户说了什么。

两位主播找到了4位很有代表性的用户，这一期没有技术的角度，几位女生聊得非常欢快。希望这期看似闲聊的七嘴八舌的对话，节目最后，两位主持从投资人和产品经理的视角分享的心得，可以对你有所启发！

我们都聊了什么

无比欢快的用户访谈

两位主持的聊后点评

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OpenAI 在2024年2月16日发布了文生视频模型 Sora，震惊业界。仅仅根据提示词，就可以生成60秒的视频，连贯、高清，有丰富运镜，甚至符合大部分物理规律。这是 OnBoard! 对 OpenAI 开年震撼更新的文生视频模型 Sora 深度解读的第二部分。精彩继续！

Hello World, who is OnBoard!?

在第一部分的技术讨论，我们邀请了两位硅谷顶尖AI研究员：Google Deepmind 文生视频大模型 VideoPoet 第一作者 Lijun Yu ,以及爱丁堡大学博士，大语言模型专家 Yao Fu，给大家从技术角度解读了 Sora 的技术创新，看似暴力美学的 scaling law 背后的技巧，还有未来LLM与视频生成模型进一步融合的可能。相当烧脑也相当精彩。

本期第二部分，稍微轻松一些，我们换一个投资和创业的视角。邀请到真格基金管理合伙人，也是AI领域研究非常深度的投资人戴雨森。还有真格基金EIR，曾经的AI创业者，Peak。从身处一线的投资人和创业者的视角，聊聊他们眼里Sora 的意义：

Sora 是不是所谓的GPT时刻？

Sora的突破对于创业公司和现有的视频领域公司意味着什么？

更多的AI应用公司会变成“套壳”公司吗？

我们还延展讨论了对最近AI应用创业与投资的观察。

如果你对AI创业感兴趣，那么这一期一定不要错过。

别忘了，添加小助手 Nie_tunes，加入我们的听众群哈，Enjoy!

嘉宾介绍

戴雨森, 真格基金合伙人，清华大学工业工程系2004级校友，曾在斯坦福大学管理科学与工程系就读。22岁时参与创办了知名互联网上市公司聚美优品，主管互联网产品、运营、市场投放、品类等。加入真格基金之后，主要关注人工智能方向投资。

季逸超 Peak, 真格基金EIR，猛犸浏览器、Magi 知识引擎创始人。

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我们都聊了什么

[02:58] 两位嘉宾的自我介绍，Sora 的demo 中，印象最深刻为什么是狗跳过窗台和 Minecraft?

[09:21] 看了这么多 Sora 资料, 最希望了解的核心问题是什么？

[16:19] 行业内对Sora 的出现，有什么低估和高估的地方？真的实现了世界模型吗？

[22:40] 我们会看到很多公司开始追赶 Sora 吗？追赶需要什么代价，真正的挑战是什么？

[26:21] 与移动互联网时代相比，现在要做做颠覆的产品有什么不一样？为什么我们需要基建泡沫？

[31:31] 为什么说我们低估了数据和 scaling law 的难度？

[34:25] 为什么Peak 更看好 VideoPoet 为代表的 AutoRegression 路线？Sora 技术路线可能有什么局限？

[38:52] Sora 是视频生成的 GPT 时刻吗？

[44:45] Sora 的出现，对于做视频生成的创业公司意味着什么？如何避免成为“套壳”公司？

[49:00] 怎样的工具公司是可以产生高价值的？为什么看好而不是看空 Adobe？

[55:45] 给视频生成的创业者的建议：从技术和体验两个角度思考创新

[60:41] 如何理解AI应用“赚快钱”的现象？这是个短期趋势吗？

[64:07] 未来展望：Sora 之后，AI行业会有哪些变化？终极世界模拟器到来意味着什么？

我们提到的内容

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最后！快来加入Onboard！听友群，结识到高质量的听友们，我们还会组织线下主题聚会，开放实时旁听播客录制，嘉宾互动等新的尝试。添加小助手微信，Nine_tunes, 发送你的姓名、公司和职位，就可以获得进群链接。期待你来！

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这是Onboard 2024年姗姗来迟的第一期更新，给大家拜个晚年！这次我们讨论的话题，就是这周AI领域最让人激动的一个重磅炸弹：OpenAI 发布了文生视频模型 Sora！仅仅根据提示词，就可以生成60秒的视频，连贯、高清，有丰富运镜，甚至符合大部分物理规律。未来真是比我们想象的还要更快到来。Sora是不是文生视频领域的GPT时刻？Sora 的真正创新是什么？scaling law 的暴力美学背后，还有哪些容易被忽略的技术细节？Sora 对于产生我们期望的世界模型意味着什么？

Hello World, who is OnBoard!?

如此重要的话题，我们当然要邀请来真正训练过视频大模型的专家和一线从业者，才能探究到本质。这次的深度解读，两个视角，长达三个小时，我们分成两个部分放送。今天的第一部分，专注技术解读。重磅嘉宾 Lijun Yu 是 VideoPoet 第一作者。VideoPoet 是另一个革命性的视频生成大模型， 由 Google Deepmind 2023年12月发布，8B参数量的模型产生的视频效果也震惊了世界。Lijun 绝对是transformer 和 diffusion 模型应用于视频生成领域最有发言权的研究员之一了。 另一位嘉宾是爱丁堡大学phd的 Yao Fu，他在LLM，尤其是 scaling law 领域的深度研究，跟专注做视频生成的 Lijun 的视角，形成非常有意思的补充和碰撞。

即将放送的第二部分，我们邀请到真格基金管理合伙人，也是AI领域研究非常深度的投资人戴雨森，还有真格基金EIR，曾经的AI创业者，Peak。从投资人和创业者的视角，聊聊他们眼里Sora 对于创业公司意味着什么。

本期嘉宾们都是在美国工作生活，难免夹杂很多英文技术术语。show notes 中会有注释，虽然烧脑但是绝对值得，不接受抱怨。

嗯别忘了，添加小助手，Nine_tunes, 加入我们的听众群哈，等你来！

嘉宾介绍

Lijun Yu（推特 @@LijunYu0), 卡内基梅隆大学人工智能领域的博士生。北京大学本科。CMU 导师是 Alexander Hauptmann 博士，聚焦于多媒体的研究。曾在 Google Deepmind 工作。

Yao Fu（推特 @@Francis_YAO_）, 爱丁堡大学博士生，北京大学本科哥伦比亚大学硕士。研究方向是人类语言的大规模生成模型，包括数据工程，复杂推理长上下文，以及模型背后的科学原理。开源社区 LLaMafia 创建人。

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我们都聊了什么

[03:21] 嘉宾自我介绍，如何进入视频生成领域，快评：Sora 的 demo 中，哪一个让你印象最深刻？为什么？

[10:52] VideoPoet 作者解读 Sora: 核心组成部分，重要创新，与以往 trasnformer + diffusion 工作的异同

[14:52] 为什么最让人意料之外的视频长度和高分辨率？与LLM中处理 long context 的方式有什么相通之处？

[18:35] 为什么模型中的 compression（压缩算法） 这么重要？Sora 在压缩上的创新是什么？

[24:05] 视频生成模型中的 transformer 架构，与多模态LLM中的架构有什么异同？

[27:10] 如何理解Sora 展现出的涌现能力？为什么说 Sora 在理解能力上会有局限性？

[29:39] 为什么说将 Sora 与 GPT 这样的LLM结合起来会是大趋势？难点和可能诞生的机会是什么？

[35:01] Sora 真的具备了理解世界的能力吗？从视频生成和 LLM 角度，如何理解世界模型？

[49:19] 如何估算 Sora 的大小和可能需要的计算量？这种模型形态未来还有什么增长空间？有什么局限？

[71:53] 现有 Diffusion 架构为主的视频生成公司改成 Sora 架构会有什么难点？

[74:16] 训练数据：VideoPoet 有哪些经验？Sora 可能有哪些创新？合成数据的价值和局限？

[88:55] 快问快答（虽然也没有很快！）Sora 改变了你什么观点？大家对 Sora 有什么常见的误解、高估和低估？如何看待 Bill Peebles 论文被拒但是成为 Sora 带头人？2024年最期待发生什么？

我们提到的论文

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今年 OnBoard! 最后一期压轴上新！今年要谈论人工智能，怎么能错过这么一个重要的话题：机器人与AI的结合，或者说，Embodied intelligence, 具身智能。大模型的思路是否能带来机器人的ChatGPT时刻？机器人要具备泛化能力，有哪些进展又有哪些瓶颈？通过机器人让人工智能具备与环境感知和交互的能力，会为通用人工智能AGI带来哪些新的想象空间？

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今年下半年以来，尤其在国内，已经有不下十几家具身智能创业公司涌现。这一轮热潮中，从学术到工业落地，如何分别噪音与真实？以前将AI应用于机器人的尝试，比起这次的技术突破，又有哪些相同与不同？这次的嘉宾阵容，真是太适合回答这些问题了：

我们邀请了 Google DeepMind 的研究员Fei Xia，Deepmind 跟具身智能相关的最重磅的几个研究，从SayCan, PaLM-E，到 RT2，他都是核心参与者。

还有来自国内头部机器人创业公司高仙机器人的深度学习总监 Jiaxin, 带来产业界的视角。

以及 UCSD 的研究员 Fanbo Xiang，他参与的 Maniskill，SAPIEN 等与模拟环境相关的研究，都在学术前沿。

我们对AI泛化能力在机器人领域的落地进行了深入的讨论，也有不同观点的碰撞，精彩纷呈。其实这一期的录制已经过去了几个月，阴差阳错成了今年的压轴，也算是对于OnBoard 全年的一个圆满句号，又是整个OnBoard 旅程小小的逗号。新的一年，不论世界如何起落，我们都选择相信未来有希望，珍惜每一次对话，赞美每一个在未知中选择的勇士。Enjoy!

嘉宾介绍

我们都聊了什么

02:47 几位嘉宾的自我介绍，主要的研究领域

05:34 大家最近看到的与具身智能相关的有意思的研究和行业进展

14:23 自动驾驶领域的生成模型，如何保证符合物理规律？

18:34 如何定义具身智能？什么是测试机器人AGI 的“咖啡测试” ？

27:59 梳理 Google Deepmind 机器人领域核心研究脉络：大模型对具身智能带来怎样的影响？

40:29 Fanbo 在做的 low level 控制相关的研究，如何与大模型相结合？

45:39 具身智能的实现目前有哪些主要技术路径？我们什么时候可以达到共识？

50:40 从产业落地的角度，如何看待大模型对机器人领域的影响？有哪些现实的挑战？

67:37 什么时候需要机器人具备通用能力？我们需要端到端的具身智能吗？

72:47 对 Scaling law 的争议：在机器人领域能复现吗？如何平衡长期通用性研究和短期商业落地的需要？

90:41 在具身智能系统的设计中，如何考虑加入人机互动的因素？

96:29 硬件的发展会如何影响具身智能的发展？

101:18 未来3-5年，大家最期望看到具身智能领域实现怎样的突破？有怎样值得期待的未来？

重要论文和词汇

我们提到的公司

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不追热点但求深度思考的OnBoard! 又来啦！转眼间 OpenAI 轰轰烈烈的开发者日 (OpenAI DevDay) 已经过去一个多月了。这一个月也发生了太多事情。但是除却各种大瓜和八卦，DevDay 实打实是行业里相当重要的标志性事件。这次的涉及的，不仅是API大幅成本下降、API更新，还有GPT Store, Assistant API, 多模态等等重磅的上新。我们在devday 三周后，邀请了Monica 非常期待的四位嘉宾，在经历了这一段时间的消化和观察沉淀之后，一起聊聊他们不同角度的思考!

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这次的嘉宾，既有RPA头部公司来也科技的联合创始人兼CTO，也有真格基金EIR、经历两轮AI创业热潮的创业者视角，也有美团智能硬件负责人的软硬结合机会思考，还有来自 Google Deepmind 的研究员 Eric，从模型和技术的角度，解读 DevDay 中agent相关的更新。真的是非常精彩纷呈，又是一次接近两个小时火花飞溅的讨论。本期录制的时候，Google Gemini 还没有发布，但是回头来看，我们对多模态的讨论还是完全适用的！

Enjoy!

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转眼就到了12月，回顾今年Onboard 的主题词，真的非AI和大模型莫属了。借着本周技术博客月和上周 ChatGPT发布一周年的契机，我们决定邀请横跨中美的一级和二级市场投资人，做一个AI的年度回顾，投资思考和未来展望。

本期播客是参与 #2023技术播客节 共创共建的一期内容。12月4日至8日，每天围绕一个主题，带来8～11期的内容，更多详情也可关注官网 podfest.tech，或者微信公众号、即刻、X搜索「2023技术播客节」，欢迎大家多多关注，一键多连！

Hello world, who is OnBoard!?

在AI日新月异发展的几个月，两位主播也有机会在美国待了一段时间，身临其境地感受了硅谷创新腹地的氛围。这次的两位嘉宾，都在中美两地穿梭，视角又各有不同。一位是在对冲基金深度跟踪美股市场的 Stella Huang，另一位是之前 Monica 以过的前 Opendoor 数据科学负责人杜磊，这次以硅谷早期VC的身份返场。

我们从红杉资本提出的 生成式AI 下半场 (Second Act) 的概念开始，回顾了这白驹过隙的一年印象深刻的事件，探讨了宏观市场和经济的影响，又深入聊了许多AI行业创业者和投资人最关心的问题：

什么是AI 产品的核心竞争力？

什么是 GPT 之上的 thick wrapper?

如何思考创业公司和现有巨头的竞争？

生成式AI会带来哪些B端和C端的创新机会？……

很多问题，我们也没有答案。但是将阶段性的思考分享出来，抛砖引玉。

如果你也对AI创业的话题感兴趣，欢迎在公众号后台联系两位主播，我们希望邀请到更多朋友，不同的视角，不同的探索，相同的未来憧憬。未来不是推演出来的，是前仆后继的创造者缔造出来的。

又是一次超长的闲聊，希望你 Enjoy!

嘉宾介绍

杜磊：曾在房地产科技上市公司Opendoor担任数据科学负责人，后来联创了DeFi初创公司Huma Finance。现在作为Sancus Ventures的合伙人，专注在AI和区块链基础设施，大数据，开源和企业软件等领域。

Stella: 现美元对冲基金科技行业投资人，前百度战略部门。

OnBoard! 主持

Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学

GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS 社区 Linkloud 发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High寧

我们聊了什么

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关于「2023 技术播客节」

缘起于2022仲夏时节技术播客之间的梦幻联动，我们感受到了社区共创共建的力量。今年我们再接再厉，集结了30+播客、5大出品人、25+社区，希望拉动更多技术生态的内容创作者，一起用声音来表达，建设自家技术影响力，推动更高粘性、更深互联、更持久共鸣的用户社区构建。

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可以说，这是今年最受关注的AI领域收购之一了，之后AI 基础设施领域的巨头和创业公司，都被这次收购推动，开始了融资和产品迭代的热潮。收购的时候，MosaicML 仅有60多人，但是已经推出了 MPT 7B, 30B 两个开源大语言模型，总下载量超过330万。也是最早一批推出开源LLM的公司之一。这次访谈，Monica 不仅邀请到了 MosaicML 联合创始人、CTO，Hanlin Tang, 还邀请到还有之前来OnBoard! 做过客的非常专业的硅谷成长期投资人， Sapphire Ventures 合伙人，Casber Wang，我们得以从创始人和投资人的视角，一起解读这个有里程碑意义的收购，以及对于生成式AI，AI infra 核心竞争力和未来格局等等话题进行非常有意思的探讨。

准备好你的英语听力，enjoy!

嘉宾介绍

Hanlin Tang (@hanlintang), 现Databricks Neural Networks CTO, 前 MosaicML co-founder & CTO, Intel AI Lab Senior Director, Nervana (2016.9 被Intel 4亿美金收购）创始团队成员

Casber Wang (@CasberW), Sapphire Ventures 合伙人，专注data, infra, 安全等领域，投资了Auth0, JumpCloud, StarTree 等。Sapphire Ventures 是一家资产管理总额超过110亿美金的全球风险投资基金。

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我们都聊了什么

[01:57] 两位嘉宾自我介绍，Hanlin 最近感兴趣的AI产品，以及Casber 最近在AI领域的投资

[08:40] LLM 的到来对传统 MLOps 公司有什么影响

[14:13] MosaicML 介绍，2021年如何发现这个创业机会的

[17:28] ChatGPT 发布以来，MosaicML 经历了哪些重要的里程碑事件，行业有哪些重要变化

[21:41] MosaicML 早期客户是哪些公司？

[22:55] MosaicML 的几个重要产品决定：一开始为什么要做开源？

[26:43] 创业公司应该如何思考是否要开源？

[34:36] MosaicML 如何做开源商业化？商业化模式如何演进？

[37:17] 如何思考 LLM serving 和训练平台的产品竞争力和差异性？MosaicML 的平台如何在探索中演进？

[42:32] MosaicML 为何推出自己的开源LLM？

[45:39] 客户如何选择LLM？常见的问题是什么？有什么常见的误解？

[51:11] 开源和闭源LLM格局会如何演进？如何影响LLM周边的生态？我们能从云计算生态发展历史中学到什么

[58:39] 客户如何衡量LLM的performance? 客户需要的是怎样的服务？

[62:06] LLM 会如何改变SaaS 生态？为什么说我们低估了数据对新的平台的意义？

[70:52] 为什么说提高LLM 训练效率和成本没有 silver bullet? 做成本优化的公司如何设计商业模式？

[82:00] 企业如何思考是否要自己训练LLM？还是在已有模型上 fine tune?

[89:23] MosaicML 被 Databricks 收购之后会有哪些变化？下一个聚焦的点是什么？

[91:32] Casber 作为投资人，如何看待 Databricks 对 MosaicML 的收购？对未来行业有什么影响？

[95:44] Hanlin 创业以来对于行业的观点有过什么改变？过去和未来有什么值得关注的变化？

[108:52] 如果坐时光机到5年后，你最想问的问题是什么？

提到的公司

参考文字

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Jennifer Li （推特：@JenniferHli）, 硅谷顶尖风险投资机构 Andreessen Horowitz (a16z) 投资合伙人，专注于 data infra, 开源，开发者工具，协作应用等。加入 a16z 之前，Jennifer 曾经是 AI 创业公司 Solvvy 和 被 Cisco $3.7Bn 收购的 AppDynamics 的产品经理。

Onboard！主持：

Monica（推特：@Monica_XieY）：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号：M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学

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