Anthropic 首位技术产品经理 Dianne Penn 回顾从 Claude 2 到 Claude Code、MCP 与 Skills 的产品孵化路径,解释为什么 AI 产品经理必须把 eval 当成新的 PRD,把 token 花费换成实验结果,并为模型能力的突然跃迁提前留出组织空间。1
先看结论
模型能力不是按产品路线图匀速增长的。某个具体能力可能突然出现,产品团队如果还在等待需求文档、季度计划和完整方案,机会已经过去。
Dianne 的方法不是「多花 token」这么简单,而是让团队每天生活在模型里,用真实失败构建 eval,再把 eval 翻译成训练、数据和产品团队都能执行的工作。
重点整理
01|小团队先找到自己的声音
Dianne 回忆,2023 年她加入 Anthropic 时,产品团队只有 5 位工程师,API 业务甚至只有 1 位工程师。团队靠底层的快速试验文化,把研究能力转化成公开、好玩的产品时刻,例如一天完成的 Golden Gate Claude 冲刺。
这段早期经验留下的不是某个固定模板,而是一种工作节奏:先把用户能感知的体验做出来,再让组织从反馈中理解自己真正擅长什么。
02|Opus 与 Claude Code 互相成就
访谈把 Opus 3 视为一个转折点:编码导向的训练下注与组织投入,让 Anthropic 在长代码任务上获得了新的信心。
更重要的变化发生在模型与产品载体同时成熟之后。Opus 4.5 不只是一个更强的模型,Claude Code 也提供了让能力进入真实工作流的产品入口。
模型给产品带来新的上限,产品则把模型能力变成用户可以采用的行为。两者缺一不可。
03|真正的难点是 jagged edge
Dianne 的判断是:scaling laws 看起来平滑,但具体技能可能不连续地跳跃。模型整体分数的变化,并不能告诉产品团队用户明天会突然发现什么。
因此,产品团队需要强 eval 和安全测试。一方面,eval 能让团队及时发现新能力;另一方面,它也能暴露能力突然增强后出现的新风险。
04|Token maxing 不是烧钱竞赛
主持人提到 Garry Tan 关于「用足 token,就能提前生活在未来」的说法。Dianne 的回应是,把注意力放在实验结果,而不是单纯的 token 支出。
真正有效的团队成员,会每天使用模型、在公开环境中工作、把真实失败带回团队。个人探索因此变成组织发现,发现又会继续复利。
她还提醒 PM:要像在意像素一样在意 token,但这不是为了追求花费,而是为了让产品判断建立在真实使用上。
05|Labs 专门押注非路线图机会
Labs 的任务不是把所有想法塞进正式路线图,而是围绕一个强主题保持判断,对原型保持松弛。
Claude Code、MCP、Skills 和 Claude Design 都体现了这种机制:小团队快速做原型,从失败里学习,有时甚至要等到下一代模型出现,原来的产品想法才真正被接住。
这是一种为不连续机会保留组织空间的办法。
06|研究 PM 要把失败量出来
研究团队一边做计算机使用、工具使用和 test-time compute 等长期方向,一边不断处理训练、数据和模型行为的细节。
产品团队的价值,是把模糊的用户痛点翻译成可以测量的工作:读 transcript,诊断失败,建立 eval,再用研究团队熟悉的语言讨论训练运行和数据。
优秀的研究型 PM 需要第一性原理思维、足够大的野心和贴近细节的执行力。无论资历深浅,都要亲手使用模型、亲自 shipping,同时给生活留出空间。
07|Evals 是新的 PRD
PRD 仍然有用,它可以帮助大团队对齐,也适合探索仍然模糊的下注。
但对模型驱动的产品,最快定义和衡量用户价值的方式,往往不是先写一份长文档,而是先把真实失败写成 eval。
这会改变 PM 的基本工作:从描述「应该做什么」,转向证明「用户在哪一步失败、模型为什么失败、什么改动真的让结果变好」。
08|给模型下一次跃迁提前留位置
Dianne 反复强调适应力、第一性原理思维和快速 eval 回路。产品团队不仅要回答今天的用户需求,还要持续追问:如果下一代 Claude 到来,用户会突然开始做什么?
这个问题不是预测游戏,而是组织准备。产品必须能快速暴露新能力,团队必须有足够信任和反馈密度,计划才不会在模型变强时变成负担。
嘉宾背景
Dianne Na Penn 是 Anthropic Research Product Management 负责人,负责研究与产品商业化交界处的工作。她在产品团队只有 5 位工程师时加入 Anthropic,曾负责 Alexa AI 的机器学习模型开发。2
逐句全文翻译
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00:00:00说话人未分离:2023 年,当我开始的时候,00:00:01说话人未分离:没有人说 Anthropic 和 Claude 和编码00:00:04说话人未分离:同一句话。我想回去00:00:07说话人未分离:到 Anthropic 的开头。我记得00:00:10说话人未分离:感觉,男人,00:00:11说话人未分离:这些家伙没有机会。OpenAI 是00:00:13说话人未分离:遥遥领先。当时,00:00:14说话人未分离:我看到人们开始使用这些00:00:16说话人未分离:模型不仅用于代码自动完成,00:00:19说话人未分离:但实际上是在编写长格式代码。00:00:21说话人未分离:这不是我们训练的机会00:00:23说话人未分离:Opus 3 更擅长。这就是00:00:25说话人未分离:变形。我总是想着 Opus00:00:27说话人未分离:4.5 一年后寒假期间00:00:29说话人未分离:当大家都在家的时候00:00:30说话人未分离:能够编码。有什么神奇之处00:00:32说话人未分离:Opus 4.5 是我们现在也不只是拥有的00:00:35说话人未分离:一个模型,而是一辆车,00:00:37说话人未分离:像 Claude Code 这样的优质产品体验00:00:39说话人未分离:Code.Opus 4.5 不会有这个00:00:42说话人未分离:没有 Claude Code 这样的产品的时刻00:00:44说话人未分离:Code.And Claude Code 就不会有00:00:46说话人未分离:这种类型的采用加速了没有00:00:48说话人未分离:Opus 4.5.我想谈谈如何00:00:51说话人未分离:产品角色正在发生变化。对于我的团队来说,00:00:53说话人未分离:驱动用户价值的方法是计算00:00:56说话人未分离:得出正确的用户反馈,00:00:58说话人未分离:eval。我们实际上有一句话00:01:00说话人未分离:eval 团队中有新的 PRD。00:01:02说话人未分离:Garry Tan 一直在谈论的事情,00:01:04说话人未分离:如果你愿意花 10 万美元00:01:05说话人未分离:现在用 token 计算一年,00:01:07说话人未分离:2028 年你正在像某人一样生活00:01:09说话人未分离:是要活下去的。你必须付出汗水00:01:11说话人未分离:token 就像你为像素付出的努力一样多。00:01:13说话人未分离:你必须使用模型才能来00:01:16说话人未分离:提出好的、伟大的、更好的想法。00:01:18说话人未分离:这是无可替代的。00:01:20说话人未分离:人们需要更加雄心勃勃00:01:22说话人未分离:如今 AI 工具因为它们00:01:24说话人未分离:我能做的就这么多。有一件事我00:01:26说话人未分离:询问团队,比方说,00:01:28说话人未分离:Claude 8 来了。有什么变化00:01:30说话人未分离:用户做什么?00:01:31说话人未分离:这对于您的构建方式意味着什么00:01:33说话人未分离:今天?00:01:36说话人未分离:今天我的嘉宾是 Dianne Penn,00:01:37说话人未分离:AI 研究产品负责人00:01:39说话人未分离:和 Anthropic 的 Labs 团队。她加入00:01:41说话人未分离:Anthropic 作为第一个技术产品00:01:43说话人未分离:三年前,经理00:01:45说话人未分离:这是 AI 时间里的一生。00:01:48说话人未分离:产品团队只有五名工程师,00:01:50说话人未分离:她帮助运送了 Anthropic 的每个模特00:01:52说话人未分离:从 Claude 2 到 Fable。她也是00:01:55说话人未分离:帮助孵化并推出 Claude Code,00:01:57说话人未分离:MCP、Skills、Claude Design、00:01:59说话人未分离:还有计算机等核心能力00:02:01说话人未分离:使用,工具使用,00:02:02说话人未分离:和推理。这总是一种享受00:02:04说话人未分离:从而扩展思维以开始交谈00:02:07说话人未分离:给处于最中心的人00:02:08说话人未分离:AI 和产品管理。很难00:02:11说话人未分离:想象一个见过更多的人00:02:13说话人未分离:事情进展的方向而不是头脑00:02:15说话人未分离:Anthropic 研究的产品和00:02:17说话人未分离:Labs 团队。在我们开始之前,00:02:19说话人未分离:不要忘记查看 Lenny 的产品00:02:20说话人未分离:Pass.com 一年免费最热门00:02:24说话人未分离:以及制作最精美的 AI 产品00:02:26说话人未分离:在世界上,00:02:27说话人未分离:Lenny 时事通讯独家提供00:02:29说话人未分离:订阅者。有了这个,00:02:31说话人未分离:我给你带来 Dianne 佩恩。Dianne,00:02:36说话人未分离:非常感谢您来到这里。欢迎00:02:38说话人未分离:到播客。谢谢,00:02:41说话人未分离:Lenny.很高兴再次见到你。00:02:43说话人未分离:我想回到最初00:02:46说话人未分离:Anthropic,00:02:47说话人未分离:早期。我记得 Anthropic 的时候00:02:50说话人未分离:首次推出。这是,00:02:51说话人未分离:我不知道,00:02:52说话人未分离:第一个型号推出几年00:02:54说话人未分离:以前,三年前,00:02:54说话人未分离:类似的事情。那是。三年。00:02:56说话人未分离:我记得就像这样的感觉,00:02:59说话人未分离:男人,00:02:59说话人未分离:这些家伙没有机会。OpenAI 是00:03:02说话人未分离:遥遥领先。他们就像,00:03:04说话人未分离:他们在想什么?00:03:05说话人未分离:这怎么可能?00:03:06说话人未分离:OpenAI 赢了。太晚了。事情00:03:09说话人未分离:现在有很大不同。最新数字00:03:11说话人未分离:我看到 Anthropic 的表情是这样的,00:03:14说话人未分离:我不知道,00:03:14说话人未分离:500 亿美元的 ARR。就像这样00:03:17说话人未分离:公司过去常在.Like 上市00:03:19说话人未分离:非常成功的公司上市00:03:20说话人未分离:估值 500 亿美元。Anthropic00:03:23说话人未分离:据报道正在使每一个00:03:25说话人未分离:今年。您是最早加入的人之一00:03:28说话人未分离:PMs.大约有五个工程师00:03:31说话人未分离:当你加入的时候。模型甚至还没有00:03:34说话人未分离:当你加入时就启动了。那是什么00:03:37说话人未分离:就像 Anthropic 早期那样?00:03:40说话人未分离:有什么可能令人惊讶的事情00:03:41说话人未分离:人们谈论当时的情况00:03:43说话人未分离:开始?00:03:44说话人未分离:我认为 Anthropic 的重要组成部分00:03:47说话人未分离:今天实际上是非常00:03:50说话人未分离:甚至是早期的核心。所以我加入了00:03:53说话人未分离:2023 年。就像你说的,00:03:56说话人未分离:我们有五名产品工程师。00:03:58说话人未分离:是整个项目的一名工程师00:04:00说话人未分离:我们的 API 业务,00:04:01说话人未分离:如果你相信的话。我认为很大一部分00:04:06说话人未分离:其中一个原因是文化非常强大。00:04:09说话人未分离:我想这是我强调的00:04:11说话人未分离:对于那些对此感兴趣的人00:04:13说话人未分离:公司,00:04:14说话人未分离:确实履行了使命00:04:17说话人未分离:以及文化和价值观。00:04:20说话人未分离:能源公司很像一家初创公司。00:04:23说话人未分离:我认为你是对的。我们非常00:04:24说话人未分离:非常努力地寻找我们的身份00:04:28说话人未分离:早年。我想有一个00:04:31说话人未分离:围绕技术,00:04:32说话人未分离:但该技术如何带来价值00:04:35说话人未分离:为用户、为社会带来价值、00:04:37说话人未分离:它可能是什么?00:04:39说话人未分离:我认为早年是我们00:04:42说话人未分离:以不同的方式探索这一点。比如00:04:44说话人未分离:我们确实从 Claude.AI 开始,00:04:46说话人未分离:另一个聊天机器人,聊天助手,00:04:49说话人未分离:并演变成诸如工具使用之类的事情。00:04:52说话人未分离:我认为其中一个时刻真的,00:04:55说话人未分离:我们开始进入我们的最佳状态是00:04:57说话人未分离:运送诸如金门之类的东西 Claudeed。00:05:00说话人未分离:不知道你还记不记得,不记得了。00:05:02说话人未分离:所以这实际上是大约 2400:05:05说话人未分离:几个小时左右。我们刚刚发布了一篇00:05:08说话人未分离:我们早期的可解释性研究00:05:11说话人未分离:2024 年初。是的。其中的例子是00:05:16说话人未分离:本质上你可以拥有所谓的00:05:19说话人未分离:就像模型中的特征一样00:05:21说话人未分离:层,00:05:21说话人未分离:表达某些类型的主题。00:05:26说话人未分离:所以研究人员的主题之一00:05:28说话人未分离:能够识别出是00:05:31说话人未分离:比方说,00:05:32说话人未分离:要点写作。另一个是00:05:34说话人未分离:人和地方。而且真的00:05:37说话人未分离:经常出现引起共鸣的是00:05:39说话人未分离:金门大桥。所以当你00:05:42说话人未分离:实际上基本上是拨号的00:05:45说话人未分离:特点,00:05:46说话人未分离:Claude 会痴迷于黄金00:05:48说话人未分离:门桥。对每个人来说都有如此意义00:05:50说话人未分离:其回应,00:05:51说话人未分离:它会回来谈论00:05:53说话人未分离:金门大桥。所以如果你说,00:05:55说话人未分离:给我一份做意大利面的食谱,00:05:59说话人未分离:它会说,00:05:59说话人未分离:这是一个食谱。还有橙色00:06:02说话人未分离:就像国际红一样00:06:05说话人未分离:金门大桥的样子。00:06:09说话人未分离:所以这真的很奇怪。而且00:06:10说话人未分离:在那种情况下,我们非常希望,00:06:15说话人未分离:只需带上该用户,00:06:16说话人未分离:把它带给大众并把它带来00:06:18说话人未分离:致开始使用 Claude 的人们。00:06:20说话人未分离:所以整个经历实际上00:06:24说话人未分离:我们在 Claude.AI 网站上建立了00:06:27说话人未分离:24 小时。这需要工程,00:06:31说话人未分离:产品、设计、00:06:32说话人未分离:我们的研究团队一起工作。00:06:36说话人未分离:而我们真的是,00:06:38说话人未分离:真的很自豪。我想也许吧00:06:39说话人未分离:仅达到 2000 人,00:06:41说话人未分离:说实话,但这让我们感觉,00:06:44说话人未分离:哦,我们其实可以带来新的用户体验,00:06:47说话人未分离:以这样的方式展示我们的研究00:06:49说话人未分离:对我们来说是不同的和真实的。00:06:53说话人未分离:非常有创业精神,对吧?00:06:56说话人未分离:对我来说,00:06:56说话人未分离:可能是隐藏的变化之一00:06:59说话人未分离:我们开始寻找我们的点00:07:00说话人未分离:身份,我们可以制造产品,00:07:03说话人未分离:打造不同的体验00:07:05说话人未分离:从我们的竞争对手所看到的情况来看,00:07:07说话人未分离:那里已经有什么了。我想00:07:10说话人未分离:显然,Labs,Claude Code,00:07:13说话人未分离:等等,00:07:14说话人未分离:然后我们开始认清自己00:07:16说话人未分离:作为,00:07:17说话人未分离:我们真的会认为世界是这样的吗?00:07:20说话人未分离:想想 AI,00:07:21说话人未分离:如何让这一点更接近公众。00:07:24说话人未分离:但这是一种自下而上的文化。00:07:26说话人未分离:所以整个经历非常00:07:28说话人未分离:自下而上。我看到工程师,00:07:31说话人未分离:我看到设计师们贡献出时间来工作00:07:34说话人未分离:on.所以我喜欢一直用它00:07:36说话人未分离:作为早期的例子00:07:38说话人未分离:日子就像这样。但是文化和00:07:41说话人未分离:价值观有很多,我认为,00:07:43说话人未分离:自早期以来一直保持不变。00:07:46说话人未分离:本期节目由我们为您带来00:07:47说话人未分离:本季的赞助商,00:07:49说话人未分离:WorkOS.OpenAI、Anthropic、00:07:52说话人未分离:光标,Vercel,Replit,Sierra,00:07:55说话人未分离:粘土,00:07:55说话人未分离:以及其他数百家获奖公司00:07:57说话人未分离:有共同点吗?00:07:58说话人未分离:它们均由 WorkOS 提供支持。如果您是00:08:01说话人未分离:为企业打造产品,00:08:03说话人未分离:你感受到了融入的痛苦00:08:04说话人未分离:单点登录、略读、RBAC、00:08:07说话人未分离:审计日志,00:08:08说话人未分离:以及大型企业所需的其他功能00:08:09说话人未分离:WorkOS 扭转了这些交易障碍00:08:12说话人未分离:与现代开发人员一起使用嵌入式 API00:08:14说话人未分离:专为 B2B 打造的平台00:08:17说话人未分离:SaaS。实际上是我所从事的每家初创公司00:08:20说话人未分离:开始扩张的投资者00:08:21说话人未分离:高端市场最终选择使用 WorkOS。00:08:24说话人未分离:那是因为他们是最好的。00:08:26说话人未分离:无论您是种子期初创公司00:08:27说话人未分离:尝试落地你的第一个企业00:08:29说话人未分离:客户或全球扩张的独角兽,00:08:31说话人未分离:WorkOS 是成为的最快途径00:08:33说话人未分离:企业就绪并畅通无阻的增长。00:08:36说话人未分离:它本质上是面向企业的 Stripe00:08:38说话人未分离:功能。访问 WorkOS.com 开始使用00:08:41说话人未分离:或者只是打开他们的 Slack00:08:42说话人未分离:有真正的工程师在等待回答00:08:44说话人未分离:您的问题。WorkOS 允许您00:08:47说话人未分离:使用令人愉快的 API 更快地构建,00:08:49说话人未分离:综合文档,00:08:50说话人未分离:以及流畅的开发者体验。Go00:08:52说话人未分离:访问 WorkOS.com 让您的应用程序成为企业00:08:54说话人未分离:今天准备好了。还有哪些其他的00:08:57说话人未分离:如你所想的重大转折时刻00:08:59说话人未分离:关于 Anthropic 从00:09:01说话人未分离:这就像试图竞争的实验室00:09:03说话人未分离:与开放 AI 的主宰00:09:05说话人未分离:指出今天的情况,00:09:07说话人未分离:有哪些令人印象深刻的时刻00:09:08说话人未分离:就像,哇,这真的改变了事情吗?00:09:10说话人未分离:肯定是当我们训练的时候00:09:13说话人未分离:测试 Opus 3,00:09:17说话人未分离:我想那一刻00:09:18说话人未分离:公司,00:09:19说话人未分离:我想我们的人数还不到 200 人00:09:21说话人未分离:仍然在那个时候。而且非常00:09:25说话人未分离:明确我们需要并且想要创建00:09:28说话人未分离:前沿模型。这非常重要00:09:33说话人未分离:就我们达到目标的能力而言00:09:35说话人未分离:像用户、消费者、00:09:37说话人未分离:并展示我们的研究。我们00:09:42说话人未分离:我们也在寻找方法,00:09:44说话人未分离:为什么有人应该选择 Claude?00:09:47说话人未分离:这就像一个核心问题。00:09:49说话人未分离:这是我们收到的一个核心问题00:09:50说话人未分离:早些时候就问过。我认为00:09:53说话人未分离:与 Opus 3 一起,00:09:55说话人未分离:我想它是在三月初推出的,00:09:57说话人未分离:2024 年,但有很多,00:09:59说话人未分离:不同团队的几个月00:10:01说话人未分离:推理,跨研究,00:10:04说话人未分离:微调,00:10:05说话人未分离:预训练在不同的时间聚集00:10:07说话人未分离:指向一个共同的目标。并且00:10:11说话人未分离:我想所有参与其中的人00:10:14说话人未分离:我真的很自豪。我记得当时00:10:17说话人未分离:PM,我们,研究负责人,00:10:20说话人未分离:我自己,我们都在我们的,00:10:21说话人未分离:那是在十二月左右。所以我们00:10:23说话人未分离:都在我们不同父母的家里00:10:27说话人未分离:家庭并查看每个人的背景00:10:29说话人未分离:就像他们童年的房间一样。还有每个人00:10:32说话人未分离:我真的很努力去弄清楚00:10:34说话人未分离:的,像,00:10:35说话人未分离:我们训练模型的目的是什么?00:10:37说话人未分离:它以正确的方式显示吗?00:10:39说话人未分离:所以我认为这真的很强大00:10:40说话人未分离:就建立大量信任而言。00:10:44说话人未分离:我们的许多研究负责人都00:10:46说话人未分离:其实,从那个时候开始,00:10:48说话人未分离:现在,就像领导强化学习一样,00:10:51说话人未分离:领导我们的品格工作,00:10:53说话人未分离:对齐工作。以便基础00:10:55说话人未分离:信任,我想,00:10:56说话人未分离:也帮助我们很好地工作。现在与任何00:10:59说话人未分离:我们跨产品的生产模式00:11:01说话人未分离:和研究,00:11:02说话人未分离:因为我们工作太多了00:11:04说话人未分离:早期一起在战壕里00:11:06说话人未分离:天,00:11:08说话人未分离:然后我认为有类似的事情00:11:09说话人未分离:确定编码很重要,00:11:11说话人未分离:对吗?00:11:13说话人未分离:2023 年,当我开始的时候,00:11:15说话人未分离:没有人说 Anthropic 和 Claude 和编码00:11:19说话人未分离:同一句话。我认为竞争对手00:11:21说话人未分离:当时使用的是 GPT-4 等模型00:11:25说话人未分离:一些编码,00:11:26说话人未分离:但这只是众多用例之一。而且00:11:29说话人未分离:有一件事,例如,00:11:31说话人未分离:我看到...人们开始使用00:11:34说话人未分离:代码,这些模型,不仅仅是代码,00:11:36说话人未分离:不仅仅是代码自动完成,00:11:40说话人未分离:但实际上是在编写长格式代码。00:11:42说话人未分离:这对我们来说不是一个机会00:11:44说话人未分离:训练 Opus 3 变得更好。而且它00:11:48说话人未分离:最终成为一个相对较小的00:11:50说话人未分离:从训练的角度改变,00:11:52说话人未分离:但它最终帮助我们脱颖而出00:11:54说话人未分离:在早期的竞争中00:11:58说话人未分离:用户。实际上带来了很多00:12:00说话人未分离:非常早期的 Claude 爱好者和开发者00:12:04说话人未分离:因为我们提供的价值是00:12:07说话人未分离:他们真的认为不可能00:12:08说话人未分离:当时的你真有趣00:12:10说话人未分离:谈论 Opus 3,00:12:11说话人未分离:就像很久以前的事一样,00:12:13说话人未分离:很难认为这是一个很大的转变。00:12:15说话人未分离:这真的很有趣00:12:17说话人未分离:听说那是内部的一个大事00:12:18说话人未分离:里程碑。感觉就像这样00:12:20说话人未分离:相信你们都建立了这一点,00:12:22说话人未分离:哇,00:12:22说话人未分离:我们真的可以推出前沿模型,00:12:24说话人未分离:现在就是今天。所以不太好。如果你00:12:26说话人未分离:与我们今天的情况进行比较00:12:28说话人未分离:我一直在想的是 Opus 400:12:29说话人未分离:.5,这是一个有趣的,00:12:31说话人未分离:就像一年后,00:12:32说话人未分离:还有寒假期间,00:12:34说话人未分离:当每个人都在家可以编码时,00:12:36说话人未分离:呃,这是另一个重大里程碑吗?00:12:38说话人未分离:是的,00:12:38说话人未分离:Opus 4.5 绝对是另一个大00:12:42说话人未分离:那一刻我觉得有什么神奇的00:12:45说话人未分离:Opus 4.5 是我们现在也不只是拥有的00:12:50说话人未分离:一个模型,而是一辆车,00:12:53说话人未分离:这就像一次很棒的产品体验00:12:54说话人未分离:就像 Claude Code。我们经常说的一件事00:12:57说话人未分离:团队中是否需要前沿产品00:13:01说话人未分离:为了拥有前沿模型和00:13:04说话人未分离:让人们感受边疆的神奇00:13:06说话人未分离:模型。我认为,你知道,00:13:09说话人未分离:我们感受到了 Claude Code 的魔力00:13:11说话人未分离:在那之前的好几个月。但事实是00:13:16说话人未分离:该模型本质上达到了00:13:19说话人未分离:智力水平处于非常高的水平00:13:22说话人未分离:广泛的层面,00:13:24说话人未分离:用户可以同时体验前沿智能00:13:28说话人未分离:在新的用例中,00:13:30说话人未分离:让它端到端地运行00:13:32说话人未分离:一种代理人的态度。我认为这就是00:13:34说话人未分离:变形。实际上两者都是。我想00:13:38说话人未分离:Opus 4.5 不会有那一刻00:13:40说话人未分离:没有像 Claude Code 这样的产品。并且00:13:43说话人未分离:Claude Code,我想,00:13:44说话人未分离:不会有这种类型的收养00:13:47说话人未分离:无需 Opus 4.5 即可加速。非常好00:13:50说话人未分离:在这个话题上发言,00:13:53说话人未分离:达里奥,有趣的是,00:13:55说话人未分离:如果你回顾一下他所有的预测00:13:56说话人未分离:他就像,好吧,00:13:57说话人未分离:编码将被解决。有00:13:59说话人未分离:100% 大约一年之内00:14:01说话人未分离:那个。他一直在谈论我们怎么样00:14:03说话人未分离:要做,00:14:03说话人未分离:就像 AI 会完成我们所有的代码一样。00:14:05说话人未分离:我记得每个人都是这样的,00:14:07说话人未分离:这不可能太复杂。00:14:09说话人未分离:AI 怎样才能变得真正优秀00:14:10说话人未分离:在人类这个非常复杂的事情上00:14:12说话人未分离:做什么?00:14:13说话人未分离:不,00:14:13说话人未分离:这将是人类很长一段时间00:14:14说话人未分离:时间。他是完全正确的。某事00:14:17说话人未分离:他经常谈论的就是这个00:14:18说话人未分离:我们现在的指数,00:14:20说话人未分离:既然我们已经开始了00:14:21说话人未分离:这就是他描述的方式。现在我们00:14:23说话人未分离:像,00:14:23说话人未分离:我们正处于指数曲线上。我记得00:14:25说话人未分离:不久前,00:14:26说话人未分离:我们正在发布新型号00:14:27说话人未分离:每个人都说,好吧,00:14:29说话人未分离:我们完成了。没有更多的好处了。它是00:14:30说话人未分离:稳定期。结束了。没有更多了00:14:32说话人未分离:成长的空间。而现在却恰恰相反。00:14:35说话人未分离:现在我们在里面。就像你想想00:14:37说话人未分离:指数曲线,00:14:38说话人未分离:我们就像在指数内部00:14:39说话人未分离:现在,00:14:40说话人未分离:根据定义,这意味着每一项改进00:14:42说话人未分离:是一个巨大的跳跃,因为我们就像00:14:45说话人未分离:在那个曲棍球杆部分。那是什么00:14:48说话人未分离:就像就在这里面00:14:49说话人未分离:AI 进步的疯狂历史时刻00:14:53说话人未分离:这么快,解锁了这么多?00:14:57说话人未分离:它是什么样的以及人们应该如何00:14:59说话人未分离:为即将到来的赛季加速做好准备00:15:02说话人未分离:对我来说越来越进步。00:15:05说话人未分离:我,00:15:05说话人未分离:我想在团队中说的一件事是00:15:07说话人未分离:我们大多数人都不喜欢积极工作00:15:10说话人未分离:然而当互联网从00:15:12说话人未分离:这种新奇的东西每个人都00:15:15说话人未分离:可以用。而且感觉就这样00:15:20说话人未分离:以人类为例,我认为类比是00:15:22说话人未分离:有帮助。就像这样的类比00:15:24说话人未分离:是,我认为有几件事。嗯,00:15:28说话人未分离:第一是适应性。谢谢。00:15:48说话人未分离:TAG 等。但是很难00:15:51说话人未分离:预测确切的时刻或确切的时间00:15:53说话人未分离:模型。等等的适应性00:15:56说话人未分离:你面对新的信息,00:15:58说话人未分离:那么你如何做出更好的决定00:16:00说话人未分离:还是保持相同的计划?00:16:03说话人未分离:因此敏捷性非常重要。00:16:06说话人未分离:我认为另一件作品是这样的,00:16:08说话人未分离:你实际上是怎么想的00:16:11说话人未分离:首要原则和推理00:16:13说话人未分离:接下来会发生什么?00:16:15说话人未分离:那又怎样呢?00:16:16说话人未分离:我们如何投资新产品?00:16:19说话人未分离:我们如何投资解释差异00:16:21说话人未分离:对用户?00:16:23说话人未分离:所以很多经历,00:16:26说话人未分离:我认为,在那个指数论者中,00:16:29说话人未分离:那个步伐,00:16:29说话人未分离:了解您如何运作和制作00:16:32说话人未分离:更好的决策,然后应用00:16:35说话人未分离:首要原则 思考然后行动00:16:38说话人未分离:也许我们会制定一个计划00:16:42说话人未分离:我们会,00:16:44说话人未分离:我们预计几个月后00:16:46说话人未分离:但现在模型实际上可以做到00:16:48说话人未分离:努力并将其实际带给用户。00:16:51说话人未分离:这就是像 cowork Skills 这样的东西,00:16:54说话人未分离:标签,你知道,00:16:56说话人未分离:这是一种非常积极的自我强化00:16:59说话人未分离:循环。我认为其中很大一部分也是00:17:02说话人未分离:只是对每个人都有同样的信任00:17:05说话人未分离:其他,比如确保我们有类似的,00:17:08说话人未分离:我们正在考虑正确的决定00:17:09说话人未分离:制作。我们带着人们一起。一些00:17:12说话人未分离:团队可能会看到指数增长,00:17:14说话人未分离:比其他人感觉更快。那怎么办00:17:17说话人未分离:我们有幸带来00:17:18说话人未分离:组织、00:17:19说话人未分离:不断成长的组织和公司00:17:21说话人未分离:沿着那个?00:17:22说话人未分离:所以我在这里听到的几乎就是你00:17:24说话人未分离:不知道会发生什么00:17:26说话人未分离:每个模型发布。所以重要的是00:17:29说话人未分离:需要关注的是适应性00:17:31说话人未分离:随着事情的发展。就你的观点而言,00:17:34说话人未分离:产品本身必须符合00:17:37说话人未分离:必须赶上可能的事情。00:17:39说话人未分离:再次说到你的观点,00:17:40说话人未分离:就像它可以做很多事情一样00:17:42说话人未分离:但人们可能不明白如何00:17:44说话人未分离:做了也可能做不到。00:17:45说话人未分离:因此该产品使其变得简单而均匀00:17:47说话人未分离:就像告诉你这里有件事00:17:48说话人未分离:你可以做的感觉很重要00:17:49说话人未分离:这大概就是你所描述的吗?00:17:52说话人未分离:我想是的。我认为确实有一些00:17:54说话人未分离:原始缩放中的有趣图表00:17:56说话人未分离:法律论文。我认为人们非常00:18:00说话人未分离:熟悉缩放定律00:18:02说话人未分离:当你添加更多的计算和00:18:05说话人未分离:数据,00:18:06说话人未分离:什么叫损失。AKA 的损失00:18:09说话人未分离:下一个 token 预测下降。并且00:18:12说话人未分离:所以这是一条非常平滑的线性曲线00:18:14说话人未分离:就像模型变得更加聪明00:18:15说话人未分离:当你放大它们时。实际上是什么00:18:17说话人未分离:那篇论文也很有趣00:18:21说话人未分离:这些是非常不同的新兴吗00:18:24说话人未分离:能力图。所以,00:18:26说话人未分离:例如,00:18:27说话人未分离:当您添加更多数据并进行训练时00:18:31说话人未分离:具有更多计算能力的模型,00:18:32说话人未分离:你基本上看到这些实际上是不连续的00:18:35说话人未分离:新兴能力跳跃。所以模型00:18:39说话人未分离:从一加一变成这样的东西00:18:41说话人未分离:它无法计算出它的东西00:18:43说话人未分离:可以可靠地计算。所以这些00:18:46说话人未分离:新兴能力,00:18:47说话人未分离:这就像某种性质的可预测性00:18:51说话人未分离:不一定是每个人都知道的00:18:55说话人未分离:确切的时刻。就像您需要 eval 一样00:18:57说话人未分离:能够 eval 实际上已经00:18:59说话人未分离:一直是这项技术的一部分00:19:02说话人未分离:有效。还有什么让事情变得像00:19:05说话人未分离:安全更难,00:19:06说话人未分离:因为除非你有 eval,00:19:08说话人未分离:除非你有要测试的系统,00:19:11说话人未分离:这些跳跃实际上可能发生并且00:19:13说话人未分离:你不知道。嗯。这很有趣00:19:17说话人未分离:你可能已经开发了这个00:19:18说话人未分离:AI 大脑可以做你想做的事情00:19:21说话人未分离:甚至没有意识到。所以一部分00:19:23说话人未分离:工作只是揭露。哇,00:19:25说话人未分离:它真的很擅长这件事。00:19:26说话人未分离:我们能用它做什么呢?00:19:27说话人未分离:我认为产品存在过剩00:19:29说话人未分离:和用户悬置,00:19:31说话人未分离:也许可以用我们的 PM 语言来表达,00:19:34说话人未分离:即使在今天的模型上。我认为有00:19:37说话人未分离:就像我们可以探索的很多东西一样00:19:41说话人未分离:就像我们目前的反对,并且绝对00:19:43说话人未分离:与 Fable 一样,00:19:44说话人未分离:例如。这个发现实际上是00:19:48说话人未分离:早期的另一部分00:19:51说话人未分离:Anthropic DNA 的日子。我认为这是00:19:55说话人未分离:也继续成为其中的重要组成部分00:19:57说话人未分离:我们如何运作产品,00:20:00说话人未分离:在 Labs 中,00:20:01说话人未分离:以及跨研究。这让我思考00:20:04说话人未分离:关于 Garry Tan 一直在谈论的事情00:20:05说话人未分离:关于,00:20:05说话人未分离:YC 总裁,我不知道他是什么00:20:07说话人未分离:标题是。他有这个有趣的观点00:20:10说话人未分离:如果你愿意花 100 美元00:20:12说话人未分离:,现在每年 000 美元的 token,00:20:14说话人未分离:2028 年你正在像某人一样生活00:20:17说话人未分离:将会活下去,因为到那时它就会00:20:19说话人未分离:真的很便宜。每个人都可以做到这一点00:20:21说话人未分离:方式。但是如果有这个阿尔法机会00:20:23说话人未分离:现在只为活在未来,00:20:25说话人未分离:疯狂消费 token。所以就有了00:20:27说话人未分离:人们学习的一个巨大机会00:20:29说话人未分离:未来是什么样子,也只是00:20:31说话人未分离:构建速度更快。对这个想法的思考00:20:34说话人未分离:和 token maxing 的值,00:20:36说话人未分离:我们就这么称呼它吧。是的,00:20:37说话人未分离:我想我更像是一个几乎00:20:40说话人未分离:产品镜头。几乎像 token00:20:42说话人未分离:自旋更多的是输入。而且实际上00:20:44说话人未分离:输出就是你所描述的实验。00:20:48说话人未分离:我想如果我们像这样定位00:20:51说话人未分离:围绕实验的目标,00:20:52说话人未分离:我觉得这样可能会更好00:20:55说话人未分离:结果的框架。因此,00:20:57说话人未分离:可能有不同的实现方式00:20:58说话人未分离:这个结果。我会在内心说,00:21:02说话人未分离:一些最具创造力的思想家,00:21:04说话人未分离:最好的原型师,00:21:07说话人未分离:确实花了很多时间和 Claude 在一起,00:21:09说话人未分离:每一个新版本的研究00:21:11说话人未分离:我们拥有的模型。所以有一些东西00:21:14说话人未分离:周围,00:21:15说话人未分离:你必须像使用模型一样00:21:19说话人未分离:然后想出好的,00:21:21说话人未分离:那么太好了,00:21:22说话人未分离:然后是更好的想法。而且没有替代品00:21:25说话人未分离:为此,很难想出00:21:29说话人未分离:完美策略,无需碰触00:21:31说话人未分离:移动这个的技术00:21:33说话人未分离:很快,同时,00:21:36说话人未分离:我认为我们还有其他事情00:21:38说话人未分离:可能正在做。比如,00:21:39说话人未分离:所以我们经常做的一件事实际上是00:21:43说话人未分离:在公共和内部工作00:21:45说话人未分离:Anthropic.所以在早期的时候00:21:48说话人未分离:我们的产品表面较少,00:21:51说话人未分离:有一个 Slack 频道,每个人,00:21:54说话人未分离:几乎整个公司,00:21:56说话人未分离:正在测试 Claude 的早期版本00:21:58说话人未分离:并尝试不同的用例。比如,00:22:00说话人未分离:人们并没有称它们为用例,00:22:02说话人未分离:但你可能会要求它编辑00:22:04说话人未分离:论文或想出正确的方法00:22:08说话人未分离:发送此电子邮件。例如,00:22:09说话人未分离:它们都是不同的用例。我们00:22:13说话人未分离:所有人都在公共场合工作,而且你的方式00:22:15说话人未分离:会神奇地看到不同的用户00:22:19说话人未分离:或者不同的人00:22:21说话人未分离:团队提出一个想法,然后00:22:23说话人未分离:其他人尝试不同的变化00:22:24说话人未分离:这个想法。然后可能在 10 年内00:22:29说话人未分离:或者这样的要求,00:22:31说话人未分离:有一些神奇的或潜在的东西00:22:33说话人未分离:在出现的用例中。我认为00:22:37说话人未分离:不仅仅是个人还有很多00:22:39说话人未分离:自己弄清楚如何使用00:22:41说话人未分离:这项技术。我想我们可以00:22:43说话人未分离:做更多的事情来真正带来这样的结果00:22:46说话人未分离:当我们做实验时的共同发现。00:22:50说话人未分离:就像实验并不总是必要的00:22:52说话人未分离:一项个人运动,非常有趣。00:22:55说话人未分离:是的,我们只是这个想法,00:22:57说话人未分离:我们不确定这有什么能力00:22:58说话人未分离:或者我们可以用它做什么。而且它00:23:00说话人未分离:接受所有这些探索和人们00:23:03说话人未分离:尝试事物,00:23:04说话人未分离:听听其他人正在尝试什么00:23:05说话人未分离:弄清楚什么是可能的。这样00:23:07说话人未分离:有趣,我不知道,00:23:08说话人未分离:技术。我们就像,00:23:10说话人未分离:好吧,这就是,哦,00:23:11说话人未分离:我发现我可以做这件事。00:23:12说话人未分离:你打算用它做什么?00:23:13说话人未分离:我认为从一个广泛的主题来看,00:23:14说话人未分离:我们知道,对吧?00:23:15说话人未分离:我们知道模特写得很棒00:23:17说话人未分离:论文或可以写长篇文章。00:23:19说话人未分离:但个别痛点可以00:23:21说话人未分离:你实际上解决了这个问题并带来00:23:24说话人未分离:它喜欢人们的用户级别00:23:26说话人未分离:可以使用,我认为,00:23:28说话人未分离:是更多探索的事情00:23:29说话人未分离:或基于实验。如下00:23:34说话人未分离:线程,00:23:34说话人未分离:您负责监督 Labs 团队的产品,00:23:37说话人未分离:正确的?00:23:38说话人未分离:非常酷。我们已经邀请了本·曼 (Ben Mann)00:23:40说话人未分离:播客,迈克·里格,00:23:41说话人未分离:他们现在都在 Labs 工作。谈谈00:23:44说话人未分离:Labs.什么是 Labs?00:23:46说话人未分离:Labs 带来了什么?00:23:47说话人未分离:这些事情很多人都听说过。00:23:50说话人未分离:它们是如何工作的?00:23:53说话人未分离:在外面创造出这样的创新想法00:23:55说话人未分离:甚至核心产品团队?00:23:57说话人未分离:Labs 的论文在很多方面都在识别00:24:01说话人未分离:并把线拉到线上00:24:04说话人未分离:不连续的大赌注可能会00:24:07说话人未分离:不在核心路线图中。并且计算00:24:11说话人未分离:那里有那里吗?00:24:13说话人未分离:还有,10x 是多少,00:24:16说话人未分离:100x、1000x 那里有?00:24:20说话人未分离:所以,例如,00:24:22说话人未分离:诸如堵塞代码之类的东西,00:24:24说话人未分离:我想,我听说过,比如00:24:29说话人未分离:Claude Code,诸如 Skills 之类的东西,00:24:33说话人未分离:最近,Claude Design,00:24:35说话人未分离:MCP.我们真正尝试的事情00:24:39说话人未分离:团队内部强调的是,00:24:41说话人未分离:尤其是现在,00:24:42说话人未分离:有很多事情可以00:24:44说话人未分离:被建造。那么拥有意味着什么00:24:46说话人未分离:不连续的速度?00:24:50说话人未分离:我认为我们正在采取的一种方法00:24:52说话人未分离:今年可能会非常强烈00:24:55说话人未分离:对主题或主题持有意见00:24:57说话人未分离:区域。然后更弱地持有00:25:00说话人未分离:确切的原型。所以有00:25:03说话人未分离:一种实验文化。有00:25:06说话人未分离:很多是自下而上的,00:25:09说话人未分离:就像团队里的工程师非常00:25:10说话人未分离:自启用,00:25:12说话人未分离:自我驱动去测试不同的想法。00:25:16说话人未分离:有时我们有一篇论文00:25:19说话人未分离:可能还行不通。所以我们可能00:25:21说话人未分离:在一到两代模型中重新审视它。00:25:25说话人未分离:所以这个想法就像这些原型00:25:27说话人未分离:这实际上最终只是帮助我们00:25:29说话人未分离:学习一下,这样也很有价值,00:25:32说话人未分离:即使它不会导致某事00:25:33说话人未分离:立即发货。所以我认为00:25:36说话人未分离:允许孵化等00:25:38说话人未分离:Labs 章程真正加速00:25:40说话人未分离:更广泛地观察周围的角落00:25:43说话人未分离:对于 Anthropic。想想真是有趣00:25:45说话人未分离:关于 Anthropic 中的 Labs,00:25:47说话人未分离:这已经是如此创新和00:25:48说话人未分离:富有创意且公正,你知道,00:25:50说话人未分离:疯狂运送,00:25:51说话人未分离:仍然有创造的价值00:25:53说话人未分离:Anthropic 内的 Labs 团队。什么使00:25:56说话人未分离:Labs 能像它一样工作吗?00:25:58说话人未分离:因为您列出了所有这些产品00:26:00说话人未分离:就像,00:26:01说话人未分离:Anthropic 还运送了什么?00:26:03说话人未分离:感觉几乎是所有最大的胜利。00:26:05说话人未分离:我确信还有很多我不是的00:26:06说话人未分离:现在正在想什么好00:26:08说话人未分离:创建成功的 Labs 的核心00:26:10说话人未分离:大公司内的组织?00:26:12说话人未分离:我认为团队文化,00:26:14说话人未分离:就像 Anthropic 的大致情况一样,00:26:17说话人未分离:我认为团队文化非常有价值。00:26:21说话人未分离:我认为本设定了令人难以置信的愿景00:26:24说话人未分离:并促使人们思考00:26:27说话人未分离:10x、100x 的想法。而且,00:26:31说话人未分离:你知道,00:26:32说话人未分离:Labs 内的 Pod 很小。有时00:26:36说话人未分离:这些想法始于一位工程师,00:26:38说话人未分离:对吗?00:26:39说话人未分离:我认为,00:26:42说话人未分离:有时当几乎真的00:26:45说话人未分离:大团队追求的很暧昧,00:26:47说话人未分离:大想法,00:26:48说话人未分离:你最终实际上被放慢了速度00:26:51说话人未分离:因此,我认为这是文化。00:26:55说话人未分离:我想我们实际上也选择了...00:27:01说话人未分离:那些真正想做零的人00:27:03说话人未分离:进行一项实验,但事实并非如此00:27:05说话人未分离:很简单,有很多赌注我们会结束00:27:07说话人未分离:向上 向下 或 关闭 嗯 并且00:27:12说话人未分离:也许你知道我们会在00:27:14说话人未分离:未来呃但这很难那很难00:27:17说话人未分离:当你倾注你的心和灵魂时00:27:18说话人未分离:作为一个赌注的创始人00:27:20说话人未分离:还没有工作,所以我想就像00:27:23说话人未分离:为该类型选择该类型00:27:25说话人未分离:的个性,00:27:26说话人未分离:那些真正充满热情并且00:27:28说话人未分离:深入了解零到一。所以你领先00:27:30说话人未分离:研究团队的产品。你工作00:27:31说话人未分离:与 Anthropic.A 的研究人员一起00:27:33说话人未分离:很多人都有一种感觉00:27:35说话人未分离:什么是研究,00:27:36说话人未分离:研究人员做什么。我想很多00:27:38说话人未分离:人们并不完全理解这些00:27:40说话人未分离:AI Labs 中非常有价值的人。00:27:43说话人未分离:我的想法是,00:27:44说话人未分离:我想帮助人们理解,00:27:46说话人未分离:帮助我理解到底是什么00:27:47说话人未分离:研究人员整天都在做什么?00:27:49说话人未分离:我想他们有一个假设00:27:50说话人未分离:了解如何改进模型。他们发现00:27:52说话人未分离:数据。他们调整了一些算法。他们00:27:55说话人未分离:调整它的训练方式。然后他们进行测试00:27:59说话人未分离:它,看看它是如何做的,继续迭代,00:28:01说话人未分离:并不断努力寻找改进的方法00:28:02说话人未分离:模型。大致正确吗?00:28:04说话人未分离:斜线,00:28:05说话人未分离:帮助我们了解研究人员是什么00:28:07说话人未分离:整天都在做。这确实是00:28:08说话人未分离:我认为这可能是很多00:28:13说话人未分离:日复一日。我认为一件事情00:28:15说话人未分离:研究人员和研究组织00:28:20说话人未分离:就像 Anthropic 一样,也有一个愿景00:28:23说话人未分离:更广泛的未来。所以,00:28:27说话人未分离:例如,00:28:28说话人未分离:诸如此类的事情……我认为即使是在成立之初00:28:31说话人未分离:公司的,00:28:32说话人未分离:研究人员正在讨论如何00:28:34说话人未分离:我们让 Claude 使用电脑吗?00:28:37说话人未分离:我们如何让 AI 喜欢导航00:28:38说话人未分离:屏幕,对吧?00:28:40说话人未分离:所以有很多实际上非常创始人00:28:43说话人未分离:-就像我在里面描述的那样的能量00:28:45说话人未分离:研究人员确实非常大胆和雄心勃勃00:28:47说话人未分离:研究人员。我们有很多这样的人00:28:50说话人未分离:在 Anthropic。所以有一层00:28:55说话人未分离:这项技术的发展前景。00:28:58说话人未分离:然后我想在另一边00:29:00说话人未分离:循环的,00:29:01说话人未分离:现在还有这项技术00:29:03说话人未分离:或者 Claude 在人们的手中,00:29:05说话人未分离:今天我们如何让它变得更好?00:29:07说话人未分离:所以这是一个中长期的00:29:09说话人未分离:很多精力都在思考那个镜头00:29:11说话人未分离:未来的。以及眼前的00:29:14说话人未分离:和短期,00:29:15说话人未分离:我们可以改进哪些方面00:29:17说话人未分离:制作?00:29:17说话人未分离:所以就像,00:29:18说话人未分离:我认为你描述的是一个非常好的00:29:20说话人未分离:了解我们如何进行迭代改进00:29:24说话人未分离:关于不同版本的 Claude.的方式00:29:27说话人未分离:就像我的团队与研究人员合作一样00:29:29说话人未分离:是一种非常整合的并且00:29:31说话人未分离:嵌入这些循环中,00:29:33说话人未分离:特别是有很多的地区00:29:36说话人未分离:对用户的影响。所以这就是事情00:29:39说话人未分离:像视觉、计算机使用、编码、00:29:43说话人未分离:代理编码、工具使用、00:29:45说话人未分离:测试时间计算,00:29:47说话人未分离:对用户有直接影响的事情。00:29:50说话人未分离:然后弄清楚有什么方法00:29:52说话人未分离:带来用户反馈和依据00:29:58说话人未分离:它处于可以理解的水平00:30:01说话人未分离:对于研究人员来说也是可行的00:30:05说话人未分离:对于研究人员来说。我认为这就是00:30:09说话人未分离:第二部分实际上是一个很大的部分00:30:11说话人未分离:工作的一部分,有时是困难的部分00:30:13说话人未分离:所以,例如,00:30:16说话人未分离:我们可能会收到有关 Claude.AI 的反馈,00:30:18说话人未分离:Claude 出现幻觉了吧?00:30:21说话人未分离:这是非常模糊的。如果你把它带到00:30:23说话人未分离:一个研究人员,你说,00:30:24说话人未分离:请修复 Claude 的幻觉,00:30:27说话人未分离:这不是很可行。所以一部分00:30:30说话人未分离:团队的时间就是理解,00:30:33说话人未分离:好吧,00:30:33说话人未分离:该用户的轨迹是什么00:30:36说话人未分离:给出了反馈吗?00:30:36说话人未分离:这就像同意了。所以我们看起来00:30:40说话人未分离:好吧,轨迹是什么?00:30:42说话人未分离:Claude 在那一刻调用了工具,00:30:45说话人未分离:或者从目前的知识来看,00:30:47说话人未分离:或称其为右,00:30:48说话人未分离:看了正确的文档,00:30:50说话人未分离:但它着眼于错误的事实。00:30:52说话人未分离:第一个案例,00:30:53说话人未分离:那将是工具的失败00:30:55说话人未分离:使用。对于第二种情况,00:30:58说话人未分离:那就失败了00:30:59说话人未分离:说搜索或知识并搜索和00:31:02说话人未分离:搜索综合。或者它可能是某种东西00:31:04说话人未分离:围绕对齐。所以带来这个水平00:31:07说话人未分离:为研究人员提供详细信息,00:31:10说话人未分离:想出类似的,00:31:11说话人未分离:这是一个足够大的问题吗?00:31:14说话人未分离:找出诸如 eval 之类的事情00:31:16说话人未分离:描述一下我们改进了什么。比如00:31:18说话人未分离:这些是可操作性的级别00:31:21说话人未分离:这是日常语言00:31:23说话人未分离:研究人员。所以我们尽量留下来00:31:26说话人未分离:非常接近如何将其带入00:31:29说话人未分离:用户之间的可操作方式00:31:32说话人未分离:核心模型训练与研究00:31:34说话人未分离:开发循环。我正在和某人交谈00:31:37说话人未分离:前几天关于感觉如何00:31:39说话人未分离:研究,00:31:39说话人未分离:AI 研究就是现在的位置,如果00:31:42说话人未分离:你想在生活中取得成功。00:31:45说话人未分离:怎样才能成为真正的00:31:46说话人未分离:成功的研究人员来自于你00:31:48说话人未分离:能告诉吗?00:31:49说话人未分离:你知道,00:31:50说话人未分离:不是每个人都能进去。不是每个人的00:31:51说话人未分离:大脑就是这样工作的。但是00:31:52说话人未分离:只是说人们就像00:31:53说话人未分离:嘿,00:31:54说话人未分离:我想探索这条职业道路00:31:56说话人未分离:你所看到的,需要做什么00:31:57说话人未分离:能做到吗?00:31:59说话人未分离:研究人员一般是研究和00:32:00说话人未分离:产品经理与研究人员合作,00:32:02说话人未分离:或两者兼而有之。让我们两者都做吧。但是研究人员,00:32:05说话人未分离:就像,你知道,00:32:06说话人未分离:与研究人员合作的产品经理也00:32:07说话人未分离:将会非常成功。但感觉00:32:09说话人未分离:就像每个人都在努力做的那样00:32:10说话人未分离:你知道,00:32:11说话人未分离:挖走所有顶尖研究人员00:32:13说话人未分离:每个公司。所以,00:32:14说话人未分离:我知道你不是 AI 研究员,00:32:16说话人未分离:但仅从你所看到的来看00:32:17说话人未分离:就像,00:32:18说话人未分离:怎样才能做到这一点00:32:19说话人未分离:职业道路?00:32:21说话人未分离:是的,00:32:21说话人未分离:我认为很多最成功的研究人员00:32:25说话人未分离:和 Anthropic 的研究领导力00:32:28说话人未分离:首先是真正强大的人00:32:30说话人未分离:思考问题的原则。00:32:33说话人未分离:就像他们真正推理问题一样00:32:35说话人未分离:嗯,00:32:36说话人未分离:他们只是对自己的研究充满热情00:32:39说话人未分离:区域并有粗体描述00:32:44说话人未分离:那会是什么样子。然后是谁00:32:47说话人未分离:实际上很接近细节并且00:32:50说话人未分离:所以我们的领导层、我们的首席科学家,00:32:55说话人未分离:我们的微调和强化学习负责人,00:32:59说话人未分离:人们实际上非常接近00:33:00说话人未分离:训练并实际观察事物00:33:03说话人未分离:就像训练跑步的情况一样,00:33:06说话人未分离:eval,00:33:06说话人未分离:查看底层数据。所以实际上00:33:09说话人未分离:保持密切联系并感到兴奋00:33:12说话人未分离:体现在细节上,00:33:14说话人未分离:我认为这是真正强大的标志00:33:16说话人未分离:研究人员和开发品味。并且00:33:19说话人未分离:我觉得另一件作品就像00:33:23说话人未分离:随着时间的推移,他们的思考能力00:33:26说话人未分离:并且非常有野心,00:33:27说话人未分离:对吗?00:33:28说话人未分离:和达里奥一样,00:33:28说话人未分离:就像我们可以改变软件工程一样00:33:31说话人未分离:并且,并且,以及,并且我认为,00:33:34说话人未分离:呃,往那个方向走,00:33:36说话人未分离:你学到了很多,你得到了,00:33:38说话人未分离:你必须拍摄其中的星星,00:33:41说话人未分离:在很多方面,呃,00:33:43说话人未分离:你的想法。我认为为了成为,00:33:46说话人未分离:呃,一个成功的研究员,00:33:48说话人未分离:我喜欢这个“只是更多”的模因00:33:50说话人未分离:雄心勃勃现在经常出现,00:33:52说话人未分离:这太难了,但好像很容易00:33:54说话人未分离:说这实际上很难00:33:55说话人未分离:比如你能想到多大?00:33:57说话人未分离:这就是 AI 现在的情况00:33:59说话人未分离:解锁。只要更加雄心勃勃。是的。00:34:02说话人未分离:是的,我想它正在考虑一下00:34:06说话人未分离:一次或两次端到端然后是,00:34:10说话人未分离:我认为,00:34:11说话人未分离:对这个地区固执甚至更多00:34:15说话人未分离:围绕精确的方法松散。它是00:34:23说话人未分离:我们挑战自己的问题。00:34:27说话人未分离:技术发展如此之快。00:34:29说话人未分离:那么你如何确定你是什么00:34:31说话人未分离:建筑实际上是向前兼容的吗?00:34:36说话人未分离:所以它实际上也是类似的一部分,00:34:38说话人未分离:我认为核心产品开发00:34:40说话人未分离:循环思考更大的事情,对吗?00:34:43说话人未分离:我经常问团队的一件事00:34:46说话人未分离:或者当我们建造时我是如何思考的00:34:48说话人未分离:产品是 Claude 八来00:34:51说话人未分离:周围,用户的行为发生了什么变化?00:34:56说话人未分离:然后应该做什么,00:34:57说话人未分离:这对你的构建方式意味着什么00:34:59说话人未分离:今天?00:34:59说话人未分离:是否会向前兼容00:35:00说话人未分离:那种经历?00:35:02说话人未分离:是的,就像接地一样,00:35:03说话人未分离:这是,00:35:04说话人未分离:我认为雄心勃勃的范围很广。00:35:07说话人未分离:所以试着把它融入其中,00:35:09说话人未分离:在某些描述方式中,00:35:11说话人未分离:描述这一点。而且,00:35:13说话人未分离:是的,00:35:13说话人未分离:一切都朝着那个方向发展00:35:15说话人未分离:一切都是有凝聚力的并且有意义00:35:16说话人未分离:只是在一个完全不同的领域雄心勃勃00:35:18说话人未分离:方向。说到野心和 Claude00:35:20说话人未分离:八、00:35:20说话人未分离:Fable 斜线神话最近感觉像00:35:24说话人未分离:达到了这个全新的临界点00:35:27说话人未分离:与曾经是你的模特一起00:35:30说话人未分离:有一个很棒的模型。发布它。嘿,00:35:33说话人未分离:大家欢迎。Opus 4.5 已经出来了。大家00:35:35说话人未分离:可以使用它。Nithos 采取了一种非常不同的方式00:35:37说话人未分离:方向被挡住了,有一个00:35:39说话人未分离:大量的审查,00:35:40说话人未分离:非常关心它的能力00:35:41说话人未分离:所有的公司都得去制作00:35:44说话人未分离:确保它不会侵入所有00:35:46说话人未分离:他们的系统。感觉就像现在00:35:48说话人未分离:每个型号,00:35:49说话人未分离:因为他们不断变得更好,00:35:52说话人未分离:现在将受到更多的审查00:35:54说话人未分离:对谁会有更多限制00:35:55说话人未分离:可以使用它们,00:35:56说话人未分离:这感觉像是一件大事。你怎么样00:35:59说话人未分离:想想看?00:36:00说话人未分离:这将如何改变您的运营方式?00:36:02说话人未分离:我可能会放弃这个政策00:36:04说话人未分离:和专家控方重点关注00:36:07说话人未分离:并致力于此。我认为00:36:11说话人未分离:产品问题以及我们如何互动00:36:13说话人未分离:这些内部是,00:36:15说话人未分离:我认为,正如你提到的,00:36:17说话人未分离:随着前沿模型变得更加强大,00:36:19说话人未分离:红队的保障措施和方式00:36:23说话人未分离:以及测试和预发布过程00:36:26说话人未分离:也需要快速发展和适应00:36:29说话人未分离:来解决这个问题。举个例子,00:36:34说话人未分离:你知道,在 Fable 模型出现之前,00:36:36说话人未分离:我们没有坚强的,00:36:39说话人未分离:比方说,00:36:39说话人未分离:后备用户体验和系统,因为我们00:36:43说话人未分离:目标是确保像那里一样00:36:46说话人未分离:该技术的利益不对称00:36:48说话人未分离:并尽量减少负面影响或00:36:51说话人未分离:喜欢它的严重风险。所以我们00:36:56说话人未分离:最终建立了后备系统00:36:58说话人未分离:用户仍然会得到很好的回应00:37:01说话人未分离:立即从 Opus 4.8 开始。所以我认为00:37:05说话人未分离:随着我们的进化,总会有一部分00:37:08说话人未分离:并改善安全系统,00:37:10说话人未分离:我们如何继续开发和交付00:37:12说话人未分离:我认为有很棒的用户体验00:37:16说话人未分离:我们双方都可以做更多的事情。并且00:37:18说话人未分离:所以你会看到我们的创新,00:37:20说话人未分离:改进我们所说的00:37:23说话人未分离:模型保障包越来越多00:37:26说话人未分离:在接下来的几周和几个月里。什么是00:37:29说话人未分离:真的很有趣,就像出乎意料的一样00:37:30说话人未分离:这是创造这非常有趣的00:37:32说话人未分离:Anthropic 的优势00:37:34说话人未分离:访问最新的东西。还有这个00:37:36说话人未分离:每个实验室都会发生。每个人00:37:38说话人未分离:将不断改进。它创造了00:37:40说话人未分离:Labs 中的这种不公平优势00:37:41说话人未分离:能够获得最好的东西00:37:43说话人未分离:其他人还不能在你之外00:37:45说话人未分离:控制。您希望每个人都使用它。00:37:47说话人未分离:所以这个新东西真的很有趣00:37:48说话人未分离:即将开始的反馈循环00:37:49说话人未分离:如此先进的模型在哪里00:37:52说话人未分离:仅某些公司可以访问。00:37:54说话人未分离:这将是一个全新的意外。00:37:56说话人未分离:这就像所有的二阶效应00:37:57说话人未分离:这些限制。我们的目标是开发00:37:59说话人未分离:这些系统和模型将作为00:38:02说话人未分离:尽可能包容。我认为我们的目标00:38:05说话人未分离:就是不要让这种事发生在一般人身上00:38:09说话人未分离:目的,00:38:10说话人未分离:通用技术并制作00:38:13说话人未分离:它更容易访问。我认为这是一个00:38:16说话人未分离:我们现在的首要任务是00:38:18说话人未分离:减少我们在那里看到的东西。是的,00:38:20说话人未分离:这是有道理的。我想你会00:38:22说话人未分离:希望尽可能多的客户和人们使用00:38:24说话人未分离:这件事尽可能。这一集00:38:26说话人未分离:是由 Mercury.Radically 带给你的00:38:28说话人未分离:超过 300 人喜爱的不同银行业务00:38:30说话人未分离:,00000:38:31说话人未分离:企业家。现在与指挥部一起。我已经00:38:34说话人未分离:已成为 Mercury 的客户超过00:38:35说话人未分离:六年了,我从来没有想过00:38:37说话人未分离:关于离开。水星基本上是什么00:38:39说话人未分离:当银行业是按产品构建时就会发生00:38:42说话人未分离:人们,00:38:42说话人未分离:不是银行家做的。他们让事情变得如此简单。00:38:45说话人未分离:我敢说好玩吗?00:38:47说话人未分离:是的,发送发票,转移资金,00:38:49说话人未分离:为我的朋友设置虚拟卡00:38:51说话人未分离:团队。你们的银行有 API 吗?00:38:53说话人未分离:终端本机 CLI,00:38:55说话人未分离:或者 AI 就绪的 MCP 服务器?00:38:58说话人未分离:我不这么认为。就在最近他们00:39:00说话人未分离:启动命令,00:39:01说话人未分离:直接构建的对话界面00:39:03说话人未分离:进入水星,00:39:05说话人未分离:它充当您的财务运营商。00:39:07说话人未分离:我一直在使用命令来传输00:39:08说话人未分离:钱周围搞清楚哪些类别00:39:10说话人未分离:我花最多的钱在00:39:12说话人未分离:分析我的现金流。就在今天,00:39:15说话人未分离:我用它来了解我有多少00:39:16说话人未分离:由特定赞助商制作00:39:18说话人未分离:去年,我只是问,00:39:19说话人未分离:过去我从 X 赚了多少钱00:39:22说话人未分离:去年?00:39:22说话人未分离:10 秒后,00:39:23说话人未分离:我有一个答案。这太酷了。00:39:26说话人未分离:访问 Mercury.com 了解更多信息并00:39:28说话人未分离:只需几分钟即可在线申请。Mercury 是00:39:30说话人未分离:金融科技公司,00:39:31说话人未分离:不是 FDIC 承保的银行。银行服务00:39:33说话人未分离:通过 Choice Financial Group 提供00:39:35说话人未分离:和 NA 列,00:39:36说话人未分离:FDIC 成员。我想谈谈00:39:38说话人未分离:关于产品角色如何变化的一些信息00:39:41说话人未分离:谁在这个新世界过得很好00:39:44说话人未分离:现在 AI 已成为我们的核心部分00:39:47说话人未分离:生活。当你招聘产品经理时,00:39:52说话人未分离:产品人,00:39:53说话人未分离:当你看着那些这样做的人时00:39:55说话人未分离:那么在当今世界,00:39:56说话人未分离:您注意到哪些事情?00:39:58说话人未分离:你最在寻找什么?00:39:59说话人未分离:您还在寻找什么?00:40:00说话人未分离:趋势是什么以及您发现了什么00:40:02说话人未分离:很重要,什么正在下降?00:40:04说话人未分离:我们其实我的团队并没有改变00:40:06说话人未分离:我们的招聘循环已经三年了。00:40:11说话人未分离:那么我们真正寻找的是什么00:40:15说话人未分离:特质以及我们如何 eval 通才,00:40:19说话人未分离:像 PN、通才、00:40:20说话人未分离:就像研究产品经理所做的那样00:40:23说话人未分离:实际上是一样的。所以我认为有些00:40:26说话人未分离:这些特征中,00:40:27说话人未分离:第一个是第一原则思维。00:40:32说话人未分离:而这确实是,00:40:33说话人未分离:而不是模式匹配你的00:40:36说话人未分离:曾经做过,比方说,00:40:39说话人未分离:消费产品或 B2B SaaS,00:40:41说话人未分离:但实际上在这一刻弄清楚00:40:45说话人未分离:对于拥有这项技术的这个用户群来说,00:40:48说话人未分离:用户价值是什么?00:40:50说话人未分离:有没有很多人都这样的例子00:40:52说话人未分离:聆听第一原则的思考,00:40:53说话人未分离:他们就像,是的,00:40:54说话人未分离:我明白了。我很擅长这个。那是什么?00:40:55说话人未分离:某人有什么例子00:40:56说话人未分离:首先确实表现得非常好00:40:58说话人未分离:原则思维?00:40:59说话人未分离:我认为一个例子是,00:41:00说话人未分离:我想你会想到产品经理00:41:02说话人未分离:因为我拥有产品策略和交付00:41:07说话人未分离:用户价值,00:41:08说话人未分离:但我每天都会通过写作来证明00:41:11说话人未分离:PRD 或编写产品愿景文档。00:41:16说话人未分离:对于我的团队来说,00:41:19说话人未分离:就像研究产品经理一样,00:41:21说话人未分离:驱动用户价值的方法是计算00:41:24说话人未分离:得出正确的用户反馈,00:41:26说话人未分离:eval 正确,00:41:29说话人未分离:那么它可以是一个拟人化的00:41:33说话人未分离:用户需要。就像我们写一些00:41:38说话人未分离:产品文件和 PRD,00:41:41说话人未分离:但我们实际上有一句话00:41:42说话人未分离:eval 团队是新的 PRD。因为00:41:45说话人未分离:为了提供用户价值,00:41:47说话人未分离:这并不是人们所想象的那么精确的人工制品00:41:50说话人未分离:用来写在最后一到二00:41:53说话人未分离:几十年了。这是一种新的工作方式。而且00:41:55说话人未分离:所以首要原则思维是00:41:58说话人未分离:是,00:41:58说话人未分离:让我弄清楚我的东西是什么00:42:01说话人未分离:为了实现我的目标应该做的事情00:42:03说话人未分离:而不是这里是一组活动00:42:06说话人未分离:我已经做到了,因此我会这样做00:42:08说话人未分离:继续做。所以这里的想法是,00:42:10说话人未分离:曾经是,有一个想法,00:42:13说话人未分离:创建一个 PRD。与人们谈论它,00:42:15说话人未分离:对齐计划,设计它,00:42:17说话人未分离:建造它,运送它,看看它进展如何,00:42:19说话人未分离:迭代。我在这里听到的是00:42:21说话人未分离:就像,好吧,00:42:21说话人未分离:这是一些关于某事的反馈00:42:23说话人未分离:这是错误的还是一个机会。步骤00:42:25说话人未分离:一是 eval 现在是你定义的00:42:28说话人未分离:与 PRD 相比,工作是什么。也许00:42:32说话人未分离:第一步是了解00:42:36说话人未分离:用户痛点。等等00:42:39说话人未分离:访问用户痛点不同,00:42:41说话人未分离:对吗?00:42:42说话人未分离:过去,00:42:42说话人未分离:我们可能会进行一次用户访谈。我想00:42:45说话人未分离:如果你走得足够深,00:42:47说话人未分离:您可能会让用户引导您完成00:42:49说话人未分离:他们的用户流量,像素。在这里,00:42:52说话人未分离:你必须为 token 付出同样多的努力00:42:54说话人未分离:当你为像素出汗时。所以一项活动00:42:57说话人未分离:我们团队里的人正在阅读成绩单00:43:01说话人未分离:并了解轨迹是什么00:43:05说话人未分离:那失败了。然后深深地说,00:43:08说话人未分离:这像是幻觉吗?00:43:11说话人未分离:这个 Claude 是不是太自信了?00:43:14说话人未分离:所以就像失败的主题一样00:43:16说话人未分离:有很多细微差别。然后这就允许00:43:19说话人未分离:你建立一个描述,00:43:23说话人未分离:类似的持续描述00:43:25说话人未分离:痛点。所以这本质上可能是00:43:29说话人未分离:在一个新的 eval 中。它是分布上的 eval 吗?00:43:33说话人未分离:对吗?00:43:34说话人未分离:是否同时抓住了积极的情况00:43:37说话人未分离:这是失败的地方以及领域00:43:40说话人未分离:什么时候它实际上不应该失败?00:43:42说话人未分离:然后把它带回到,00:43:44说话人未分离:比方说,00:43:45说话人未分离:研究以便我们做出改进00:43:48说话人未分离:并实际测量质量,00:43:50说话人未分离:好吧,当我们有 Opus 5.5 时,00:43:53说话人未分离:这个领域是否有所改善?00:43:55说话人未分离:Claude 现在是否能够识别正确的00:43:59说话人未分离:文档中的位置?00:44:01说话人未分离:并拉出正确的合成。所以00:44:05说话人未分离:这只是可操作性和不足00:44:08说话人未分离:我们与可采取行动的距离00:44:11说话人未分离:利益相关者和合作伙伴团队,例如00:44:13说话人未分离:研究人员要采取行动吗?00:44:16说话人未分离:类似这样的例子00:44:18说话人未分离:您发现了问题或机会并且00:44:20说话人未分离:然后写了 eval?00:44:22说话人未分离:eval 是什么样子的00:44:24说话人未分离:大多数情况?00:44:25说话人未分离:当人们想要描绘 eval 时,00:44:27说话人未分离:那是什么?00:44:27说话人未分离:他们描绘了什么?00:44:29说话人未分离:我们实际上在内部率先提出了这个概念00:44:31说话人未分离:Anthropic.所以早期的例子之一00:44:35说话人未分离:就是早期的 Claude 型号不是很00:44:38说话人未分离:善于遵循特定的模式,00:44:41说话人未分离:就像输出和 JSON 之类的东西。00:44:44说话人未分离:现在这是 Claude 的基础00:44:49说话人未分离:能够成为一名优秀的经纪人,00:44:50说话人未分离:对吗?00:44:51说话人未分离:如果无法输出某种格式,00:44:53说话人未分离:你不知道如何访问 API,00:44:55说话人未分离:你不能调用工具,00:44:56说话人未分离:等等。所以最初的结局00:45:01说话人未分离:-最后我听到了周围的反馈,00:45:04说话人未分离:你知道,00:45:05说话人未分离:Claude 2 天。Claude 不太好00:45:08说话人未分离:按照以下说明进行操作。然后挖掘00:45:10说话人未分离:与用户相处,00:45:11说话人未分离:Claude 不好是什么意思00:45:14说话人未分离:按照以下说明?00:45:15说话人未分离:请告诉我这是什么情况发生的。00:45:18说话人未分离:比如,具体情况是怎样的?00:45:20说话人未分离:你问什么?00:45:21说话人未分离:Claude 的回应是什么?00:45:22说话人未分离:会喜欢这种程度的细节。00:45:25说话人未分离:我看到的是 80 左右00:45:27说话人未分离:%人们早期的意思00:45:30说话人未分离:对于这次失败,Claude 不会00:45:33说话人未分离:编写正确的 JSON。然后,00:45:36说话人未分离:好吧,00:45:36说话人未分离:让我们生成也许刚开始 3000:45:40说话人未分离:40 个 Claude 不存在的例子00:45:43说话人未分离:正确地做这件事。然后00:45:46说话人未分离:这实际上是你的 eval 集。而你00:45:48说话人未分离:本质上可以有一个提示和一个00:45:52说话人未分离:回应。如果这不起作用00:45:56说话人未分离:在你正确的黄金答案中00:45:59说话人未分离:可能有,00:45:59说话人未分离:那么这意味着 eval 本质上00:46:01说话人未分离:是有益的,因为它可以识别00:46:05说话人未分离:一直是一个痛点。然后00:46:07说话人未分离:我们将其添加到我们的...存储库中00:46:12说话人未分离:用于 eval。当我们有版本时00:46:15说话人未分离:Claude 的,00:46:16说话人未分离:我们实际上运行了 eval 并进行检查。00:46:19说话人未分离:我认为此时它始终是 10000:46:20说话人未分离:%或者像 99.9。所以它不再是00:46:24说话人未分离:一个痛点。但在早期它00:46:26说话人未分离:正在收集用户反馈,00:46:28说话人未分离:弄清楚它们的真正含义。00:46:30说话人未分离:我们可以重现它吗?00:46:32说话人未分离:是否一致?00:46:33说话人未分离:这是一个大问题吗?00:46:34说话人未分离:然后想办法,00:46:37说话人未分离:以一种可以的方式标准化它00:46:39说话人未分离:研究人员的消耗品。基本上是00:46:42说话人未分离:PM 的测试驱动开发是00:46:45说话人未分离:我们现在生活的世界,00:46:46说话人未分离:你首先在哪里编写测试。所以是00:46:48说话人未分离:这只是产品的核心部分00:46:50说话人未分离:现在在 Anthropic 写作部门担任管理工作00:46:52说话人未分离:埃瓦尔斯?00:46:52说话人未分离:我也觉得是这样 我也觉得有一点00:46:56说话人未分离:我和其他公司的其他产品经理谈过00:47:00说话人未分离:关于,00:47:00说话人未分离:我认为这也越来越多00:47:02说话人未分离:更广泛的技能组合,00:47:03说话人未分离:因为我们的很多产品00:47:06说话人未分离:建筑处于模型的交叉点00:47:10说话人未分离:与安全带,00:47:12说话人未分离:具有一组上下文00:47:14说话人未分离:用户。所以有像 evals 这样的东西00:47:17说话人未分离:实际上这不仅仅是...人们的一种方式00:47:22说话人未分离:从事模型工作,00:47:23说话人未分离:但一般在产品内部,00:47:25说话人未分离:以获得更好的用户体验。因为00:47:28说话人未分离:你无法改进你无法衡量的东西。00:47:30说话人未分离:其中很多都是非常有触觉的00:47:33说话人未分离:为基础,00:47:34说话人未分离:它仍然非常基于判断。所以00:47:36说话人未分离:你必须密切关注细节。00:47:38说话人未分离:而且也非常不确定,00:47:39说话人未分离:这是其中很重要的一部分。就像,00:47:41说话人未分离:它不会给你同样的00:47:42说话人未分离:每次都回答。所以你必须描述00:47:44说话人未分离:它有点更广泛。它不会00:47:46说话人未分离:完全匹配。所以这真的是00:47:48说话人未分离:产品方式的有趣变化00:47:50说话人未分离:发生和将会发生是 evals 写作00:47:53说话人未分离:evals 与 PRD 的比较是其中的一个重要部分。00:47:56说话人未分离:你们还在做 PRD 吗?00:47:57说话人未分离:是否还有像单寻呼机那样描述00:47:58说话人未分离:有问题还是重播?00:48:00说话人未分离:好吧,现在你摇头了。是的。00:48:01说话人未分离:我们是,00:48:02说话人未分离:我们这样做。我认为当有一个非常明确的00:48:05说话人未分离:问题,00:48:06说话人未分离:我认为像 evals 这样的事情可能几乎00:48:08说话人未分离:速记。我认为还有其他情况00:48:10说话人未分离:PRD 真正有价值的地方。PRD00:48:15说话人未分离:是获得非常好的车辆00:48:17说话人未分离:一大群人在一组上对齐00:48:21说话人未分离:关于经验的真实来源00:48:23说话人未分离:和设定的目标。所以当我们确实有00:48:26说话人未分离:一个模型,我们实际上,对于每个模型,00:48:28说话人未分离:我们确实有一个 PRD,00:48:29说话人未分离:对于我们的研究人员来说不太必要,00:48:32说话人未分离:但更多的是我们不断增长的产品表面,00:48:36说话人未分离:对于我们的工程团队来说,00:48:39说话人未分离:对于我们的利益相关者,如法律和00:48:44说话人未分离:安全及其他,00:48:46说话人未分离:作为事实的来源00:48:48说话人未分离:共同实现我们的目标00:48:49说话人未分离:以便一大群人可以划船00:48:52说话人未分离:同一个方向。另一个地方00:48:54说话人未分离:我认为 PRD 有价值的地方是00:48:57说话人未分离:关于更模糊的问题和机遇。00:49:01说话人未分离:所以如果我们还没有发货类似的东西00:49:04说话人未分离:电脑使用,00:49:04说话人未分离:我们不一定有一组类似的00:49:06说话人未分离:始终是用户特定的痛点。并且00:49:10说话人未分离:我认为产品有价值00:49:11说话人未分离:PRD 的视觉部分需要探索00:49:14说话人未分离:什么可以,00:49:17说话人未分离:即使技术尚未准备好00:49:21说话人未分离:为每个人工作。你如何获得00:49:23说话人未分离:它对某些群体有效吗?00:49:25说话人未分离:所以你可以探索价值。你可以00:49:28说话人未分离:实际上带来了连贯的东西00:49:33说话人未分离:到一个用户组。所以我们确实有 PRD。00:49:37说话人未分离:我认为该应用程序有点不同00:49:39说话人未分离:好的,这太棒了。我刚刚有了安德鲁,00:49:42说话人未分离:他是 OpenAI Codex 应用程序的负责人,00:49:44说话人未分离:你们是一致的。PRD 不是00:49:46说话人未分离:死了,00:49:47说话人未分离:对于特定项目仍然非常有用00:49:49说话人未分离:和想法。太棒了。好的,00:49:52说话人未分离:我们已经合上了关于 PRD 的书了00:49:54说话人未分离:踢。好吧,00:49:55说话人未分离:所以我们一直在谈论00:49:57说话人未分离:什么样的 Skills 正在兴起00:49:59说话人未分离:对于产品人员,有什么吗00:50:01说话人未分离:否则你会发现什么发生了变化00:50:05说话人未分离:模式在人们中很常见00:50:08说话人未分离:在这个新的 AI 世界中表现出色00:50:10说话人未分离:在产品经理和人员方面00:50:12说话人未分离:在产品团队中?00:50:13说话人未分离:还有什么是你喜欢的吗00:50:14说话人未分离:好吧,00:50:15说话人未分离:有一些事情你必须改变或者00:50:16说话人未分离:你寻找更多人的东西吗?00:50:18说话人未分离:我想也许是专门针对人们的00:50:24说话人未分离:谁可能处于职业生涯中期或那些人00:50:27说话人未分离:更多的是管理产品00:50:29说话人未分离:领导席位。我认为的一件事00:50:33说话人未分离:我强烈认为一切正常00:50:37说话人未分离:成为优秀的团队管理者和项目经理00:50:41说话人未分离:使用这项技术,00:50:42说话人未分离:你必须真正亲自动手00:50:44说话人未分离:对吗?00:50:45说话人未分离:并且不只是花时间修修补补,00:50:50说话人未分离:但实际上是用这项技术发货的00:50:52说话人未分离:并且,并且,再一次,00:50:54说话人未分离:专注于细节并付出汗水00:50:58说话人未分离:token 以及您的 PM 和您的00:51:01说话人未分离:工程师和你的团队。等等。甚至00:51:06说话人未分离:对于我雇用的拥有更多资源的人00:51:08说话人未分离:终身 PM 经验,00:51:09说话人未分离:入职计划正是00:51:13说话人未分离:与职业生涯早期的人一样。00:51:17说话人未分离:它围绕着理解用户,00:51:20说话人未分离:阅读内容和用户反馈,00:51:23说话人未分离:与客户交谈。能够喜欢00:51:30说话人未分离:了解如何处理这个问题,00:51:32说话人未分离:看起来怎么样以及已经开发出来00:51:34说话人未分离:以一种非常亲力亲为的方式00:51:37说话人未分离:重要,但并不容易00:51:41说话人未分离:让某人同意或能够看到00:51:47说话人未分离:多么好的或伟大的 AI 产品或 AI00:51:50说话人未分离:如果没有的话,功能可能看起来像00:51:52说话人未分离:有点经验丰富的自我建设。00:51:58说话人未分离:所以我认为有一个,00:52:00说话人未分离:我确实强烈地感觉到,00:52:03说话人未分离:你知道,如果你是一名经理,00:52:04说话人未分离:你必须亲力亲为,00:52:05说话人未分离:你必须花费你的一部分00:52:07说话人未分离:实际发货时间。您必须实物00:52:10说话人未分离:站在团队的角度思考。00:52:12说话人未分离:那就是,00:52:14说话人未分离:我总是试图切出一部分00:52:16说话人未分离:真正喜欢自己的时间00:52:19说话人未分离:当我们有模型时有两个工作流程00:52:21说话人未分离:为了保持这样的状态,00:52:22说话人未分离:保持我的心理理论,00:52:24说话人未分离:保持我对模型的了解00:52:27说话人未分离:移动,00:52:27说话人未分离:它改善得有多快。所以我可以00:52:31说话人未分离:帮助团队做出决策并做出00:52:34说话人未分离:更好的决定。我在这里听到的00:52:36说话人未分离:如果你不是00:52:37说话人未分离:无论你在梯子的哪个位置00:52:39说话人未分离:公司的等级制度,00:52:40说话人未分离:如果你不去打造自己,00:52:42说话人未分离:如果你实际上没有和克莱德说话00:52:43说话人未分离:与 Codex 交谈,构建东西,00:52:45说话人未分离:你不会成功的。而你00:52:46说话人未分离:使用他的技术应该会很有趣。00:52:48说话人未分离:我想那是另一件。我想00:52:50说话人未分离:那些最成功的人,00:52:52说话人未分离:无论他们的水平如何,00:52:53说话人未分离:是那些将要成为的人00:52:55说话人未分离:最成功、热爱工作的人00:52:56说话人未分离:与 AI 一起探索和实验00:53:01说话人未分离:并挤出时间,00:53:03说话人未分离:不只是为了实验,00:53:05说话人未分离:但实际动手运输结束00:53:07说话人未分离:最后,获取用户反馈,00:53:10说话人未分离:我认为这对每个人来说都是基础。00:53:12说话人未分离:我百分百明白你的意思00:53:13说话人未分离:就像我坐在新闻通讯上一样00:53:15说话人未分离:还有这个播客,00:53:16说话人未分离:只是谈论一些事情之类的00:53:17说话人未分离:是啊,是啊,00:53:18说话人未分离:听起来很棒。就像每次我00:53:19说话人未分离:实际上建造了一些东西并且我修补00:53:21说话人未分离:各种小项目,00:53:22说话人未分离:你只是喜欢,好吧,00:53:23说话人未分离:我看到这里发生了什么,你也看到了00:53:24说话人未分离:只是得到这么多。很难准确地00:53:27说话人未分离:描述你是什么,你是什么,00:53:28说话人未分离:你实际工作的经历00:53:30说话人未分离:有了模型和建筑材料,00:53:31说话人未分离:但这就像一个完全不同的世界00:53:32说话人未分离:就像,好吧,我明白了。这就是外观,00:53:34说话人未分离:这就是他们在谈论的内容。计算机00:53:35说话人未分离:使用。这就是他们所说的00:53:36说话人未分离:由于这种用户体验情况的限制。00:53:39说话人未分离:是的,是的,所以就像,00:53:41说话人未分离:你让这变得非常有趣00:53:43说话人未分离:你必须玩得开心的一点00:53:44说话人未分离:它,00:53:44说话人未分离:这对很多人来说并不容易,因为00:53:48说话人未分离:他们被迫使用 AI 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Claude00:54:23说话人未分离:此时此刻,我想这也是喜悦的一部分00:54:27说话人未分离:来自看到其他人发现00:54:29说话人未分离:用例也是如此,也许有一个想法00:54:33说话人未分离:这里将与某人配对00:54:36说话人未分离:谁很兴奋并看到什么00:54:41说话人未分离:您关心和工作的用例00:54:43说话人未分离:一起而不是识别或尝试00:54:48说话人未分离:自己找出完美的用例。00:54:50说话人未分离:因为这可能感觉像是工作,00:54:52说话人未分离:与他人一起工作感觉很快乐00:54:54说话人未分离:很多时候。还有更多吗?00:54:56说话人未分离:我们可以做到这一点,00:54:58说话人未分离:带其他人一起去吗?00:55:00说话人未分离:这就像很多次一样00:55:01说话人未分离:在内部我们有一个像00:55:04说话人未分离:非常好奇并且他们分享一个想法00:55:07说话人未分离:新原型实际上带来了00:55:09说话人未分离:更多类似的人,00:55:10说话人未分离:哦,00:55:10说话人未分离:我不知道这现在可以用00:55:13说话人未分离:Claude.所以只有一些有道德的人00:55:14说话人未分离:这里的循环和方式,00:55:19说话人未分离:是的,00:55:19说话人未分离:继续享受这项技术的乐趣。00:55:22说话人未分离:这是一个很好的观点。我认为00:55:24说话人未分离:以及为什么 Twitter 对人们如此有用00:55:26说话人未分离:很多都是你看到其他人00:55:27说话人未分离:分享他们所做的事情。这鼓舞人心00:55:30说话人未分离:你想出你自己的小00:55:32说话人未分离:想法。而且,00:55:33说话人未分离:分享自己的东西就像很有趣00:55:34说话人未分离:你所做的事情。所以这真的是00:55:36说话人未分离:好点。就像找其他人一样00:55:37说话人未分离:玩弄和分享。00:55:39说话人未分离:对于用例。我也听说过00:55:41说话人未分离:很多只是发现像一个问题你00:55:43说话人未分离:想要解决你的生活或工作中的问题00:55:44说话人未分离:只需打开 Claude 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真正谋生的方式00:57:03说话人未分离:比像一对搞砸的情侣更好00:57:06说话人未分离:向上,00:57:06说话人未分离:坏了一半工作的东西。是的。它是00:57:09说话人未分离:你如何从这张支票开始00:57:11说话人未分离:盒子,对吧?00:57:13说话人未分离:就像我们作为产品人员一样,00:57:16说话人未分离:然后是产品优先级的练习00:57:19说话人未分离:你的时间和精力。如果00:57:22说话人未分离:目标是带着快乐去尝试,00:57:24说话人未分离:那你怎么办00:57:25说话人未分离:您需要什么输入00:57:27说话人未分离:那个?00:57:28说话人未分离:是的,但是,是的,我认为很多,00:57:34说话人未分离:我认为 Anthropic 的秘密武器00:57:37说话人未分离:是文化和自然的底层00:57:39说话人未分离:人们如何工作,就像进行实验00:57:42说话人未分离:在公共场合。通过这样做,00:57:46说话人未分离:这很大程度上取决于如何带其他人00:57:50说话人未分离:人们一起。最终结果是,00:57:53说话人未分离:我觉得,真的很有价值。是的,00:57:55说话人未分离:我已经从所有人那里听过很多次了00:57:56说话人未分离:Labs,00:57:57说话人未分离:就像没有人确切知道如何00:58:00说话人未分离:其中一些将被使用。并且00:58:02说话人未分离:很多只是把东西拿出来00:58:03说话人未分离:早期,看看人们如何使用它,00:58:05说话人未分离:看看有什么可能,00:58:06说话人未分离:然后使用该信息来构建00:58:08说话人未分离:实际的产品需要依靠。是的。00:58:11说话人未分离:我很好奇怎么办00:58:11说话人未分离:有点像在寻找方法的线索00:58:13说话人未分离:让 AI 在工作生活中为您提供帮助,00:58:16说话人未分离:你有什么有趣的方式吗00:58:17说话人未分离:最近在工作中使用了 Claude00:58:20说话人未分离:作为 PM?00:58:21说话人未分离:我认为有很多事情,00:58:23说话人未分离:你知道,00:58:26说话人未分离:Fable 和 Tag 之类的东西。所以我认为00:58:30说话人未分离:标签位于非常,喜欢,00:58:33说话人未分离:早期,00:58:33说话人未分离:我认为有一些关于如何00:58:35说话人未分离:你在不同的范式中工作00:58:37说话人未分离:允许代理人下班工作00:58:39说话人未分离:然后带回产品体验00:58:42说话人未分离:对你来说,所以我认为这是一个领域00:58:46说话人未分离:不是最近的,00:58:46说话人未分离:但是……我提出了很多00:58:50说话人未分离:团队和我认为我们可以做得更多00:58:53说话人未分离:使用 AI 就像如何使用00:58:57说话人未分离:它也更多,呃,00:59:01说话人未分离:以便与每个人进行更好的对话00:59:02说话人未分离:其他,00:59:03说话人未分离:成为更好的管理者。我不认为00:59:06说话人未分离:这必然只是为了提高00:59:09说话人未分离:我们建立的类似体验的智商,00:59:12说话人未分离:但我也经常使用它00:59:15说话人未分离:就像准备如何变得更好00:59:17说话人未分离:此刻的对话00:59:20说话人未分离:关键的对话。所以我喜欢这样00:59:22说话人未分离:书。所以我实际上有一项技能00:59:24说话人未分离:这可以帮助我弄清楚我要去吗00:59:27说话人未分离:考虑到在正确的详细程度00:59:30说话人未分离:手头的情况并实际提供帮助00:59:33说话人未分离:我是一个更好的管理者和更好的支持者00:59:34说话人未分离:为了团队?00:59:36说话人未分离:所以对于团队管理者来说,00:59:39说话人未分离:这实际上是我曾经经历过的事情00:59:41说话人未分离:与我们的经理分享更多信息。好的,00:59:45说话人未分离:你实际上如何使用 Claude 来制作00:59:49说话人未分离:你是一个更好的教练吗?00:59:50说话人未分离:因为有时很难找到00:59:52说话人未分离:正确的完美词语。还有模型00:59:53说话人未分离:有很多完美正确的话。00:59:56说话人未分离:我认为有一些关于00:59:59说话人未分离:它如何真正增强我们的能力01:00:01说话人未分离:除了情商的观点01:00:04说话人未分离:问:哦,01:00:04说话人未分离:伙计,有很多有趣的东西01:00:05说话人未分离:在那里。所以只是为了了解你是什么01:00:07说话人未分离:在那里做。所以你建立了一项技能。你01:00:09说话人未分离:就像,Claude,01:00:09说话人未分离:培养技能。汲取经验教训01:00:12说话人未分离:关键对话,这本书,01:00:14说话人未分离:它对此足够了解,01:00:15说话人未分离:你甚至不必给它内容。01:00:17说话人未分离:然后你用这个技能去说话01:00:19说话人未分离:致 Claude,嘿,01:00:20说话人未分离:我的谈话非常困难01:00:21说话人未分离:和一位同事一起,01:00:23说话人未分离:给我一些关于如何处理的提示01:00:24说话人未分离:是的,这是一个伟大的,01:00:27说话人未分离:这几乎就像,教练,01:00:32说话人未分离:喜欢个性化,01:00:33说话人未分离:个性化指导如何01:00:35说话人未分离:让你......而且有这么多的背景01:00:37说话人未分离:改变我们整天所做的事情。01:00:40说话人未分离:就像 Claude 帮助我配对并帮助我......01:00:44说话人未分离:也许有时候我会结束01:00:46说话人未分离:不使用 Claude 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并没有占据我所有的思考01:01:55说话人未分离:对我来说。所以我认为取决于01:01:58说话人未分离:情况,01:01:59说话人未分离:取决于个人的程度01:02:01说话人未分离:我想在某种情况下做出判断,01:02:04说话人未分离:我可能会先想出我自己的观点01:02:10说话人未分离:然后与 Claude 一起完成这个工作。01:02:12说话人未分离:并确保像我一样坚持01:02:16说话人未分离:我的感觉和语气贯穿始终。我认为01:02:19说话人未分离:然后还有其他事情,例如更新,01:02:22说话人未分离:对吗?01:02:22说话人未分离:我们每月都有业务回顾。01:02:25说话人未分离:然后在这些情况下,01:02:26说话人未分离:还不止这些,01:02:27说话人未分离:我实际上希望它成为标准。并且01:02:29说话人未分离:我希望它更像它得到的那样01:02:32说话人未分离:右侧的具体信息01:02:34说话人未分离:方式。我有一项技能,我们正在增强01:02:37说话人未分离:并提高我们的技能。但是01:02:39说话人未分离:我想去一个地方01:02:41说话人未分离:每月的业务回顾,01:02:42说话人未分离:其写作可能是——01:02:47说话人未分离:不对称地低于01:02:50说话人未分离:思考。那么我怎样才能得到那件作品01:02:52说话人未分离:完全委托给 Claude 吗?01:02:55说话人未分离:我更多的是一个审稿人和验证者01:02:57说话人未分离:这些信息。所以我认为这取决于01:02:59说话人未分离:就像你使用 Claude 一样01:03:01说话人未分离:以及你想要传达的内容。并且01:03:03说话人未分离:像,01:03:03说话人未分离:授权是否存在不对称价值01:03:09说话人未分离:更多 Claude?01:03:11说话人未分离:我也听到的是01:03:11说话人未分离:第一个建议真的很棒,01:03:13说话人未分离:这是首先想到的,01:03:14说话人未分离:有自己的观点,01:03:15说话人未分离:然后用 Claude 作为陪练01:03:18说话人未分离:几乎与合作伙伴一起发展这个想法,01:03:20说话人未分离:推翻这个想法。是的。是的。还有01:03:23说话人未分离:我认为这实际上就是这样的地方01:03:25说话人未分离:我们的对准研究和安全研究01:03:27说话人未分离:很有帮助,因为你不想要的01:03:30说话人未分离:就像一个 AI 只同意01:03:33说话人未分离:你.对.你想要的就是这个技术01:03:36说话人未分离:真正增强、成长和喜欢01:03:38说话人未分离:得到更好的结果。所以有时01:03:40说话人未分离:Claude 的反击让我01:03:44说话人未分离:更好。所以那太好了。就像同事一样,01:03:48说话人未分离:我希望有人能在我的01:03:50说话人未分离:想法还没有完全形成,我想要01:03:53说话人未分离:听到更多关于那件事。我听说过01:03:54说话人未分离:当本·曼 (Ben Mann) 上播客时,01:03:55说话人未分离:他谈到了宪法01:03:58说话人未分离:内置于 Claude 中,并且多么不直观01:04:01说话人未分离:工作和对安全的关注01:04:04说话人未分离:对齐,正如你所说,01:04:05说话人未分离:这部宪法描述了01:04:07说话人未分离:Claude 应该如何思考和运作。01:04:11说话人未分离:您可能会认为这会限制安全。01:04:14说话人未分离:Claude 并使其变得不那么有趣和有趣。01:04:17说话人未分离:恰恰相反。Claude 是01:04:19说话人未分离:最有趣的个性。我听说01:04:21说话人未分离:不断地。就像我一样01:04:23说话人未分离:更喜欢与著名的 OpenClaude 交谈01:04:26说话人未分离:建立在 Claude 之上,然后是 People01:04:28说话人未分离:被迫转换。我们不会进入01:04:30说话人未分离:它。我们被迫切换到 JAPI-T01:04:31说话人未分离:他们就像,01:04:32说话人未分离:这太糟糕了。这不是我所使用的人01:04:34说话人未分离:交谈。也就是说,01:04:36说话人未分离:我认为,01:04:37说话人未分离:一个非常有趣的观点。我只是想要01:04:38说话人未分离:确保我们花一点时间01:04:39说话人未分离:为什么会这样呢?01:04:41说话人未分离:正是这种对对齐的关注,01:04:42说话人未分离:安全,01:04:43说话人未分离:有了这个明确的宪法。为什么01:04:45说话人未分离:让 Claude 变得更好、更有趣01:04:47说话人未分离:也和你说话吗?01:04:48说话人未分离:是的。Claude 一样聪明,一样能干01:04:53说话人未分离:尽可能,01:04:54说话人未分离:能够让 Claude 实际推动01:04:57说话人未分离:回到正确的点,然后添加,01:05:01说话人未分离:这就像是或否,并且01:05:03说话人未分离:实际上可以帮助你变得更好01:05:06说话人未分离:结论。是的。使用 Claude 来帮助01:05:10说话人未分离:诸如此类的事情01:05:11说话人未分离:我们是否做出了正确的定价决策01:05:13说话人未分离:关于 Claude 的下一个版本?01:05:14说话人未分离:这有点元,01:05:16说话人未分离:但使用 Opus 的研究版本,01:05:19说话人未分离:要求它弄清楚应该如何做01:05:20说话人未分离:价格和能够出来01:05:23说话人未分离:更好的结果是最终的目标01:05:26说话人未分离:当天的焦点。因此 AI 不只是01:05:29说话人未分离:做助理,01:05:30说话人未分离:不只是做一个实干家并被委派01:05:35说话人未分离:任务,但弄清楚,01:05:37说话人未分离:它做的事正确吗?01:05:39说话人未分离:这实际上与01:05:41说话人未分离:知道什么时候该反击,01:05:42说话人未分离:对吗?01:05:43说话人未分离:是的。这是知道你何时01:05:45说话人未分离:应该主动。主动不是01:05:48说话人未分离:必然总是做一件事01:05:50说话人未分离:你计划要做的事情。它知道01:05:53说话人未分离:何时想出一个新想法。以及01:05:55说话人未分离:所以为了让 Claude 更有用,01:05:59说话人未分离:一般方法必须是01:06:02说话人未分离:它知道何时反击。它是核心01:06:04说话人未分离:部分特征组合在一起01:06:07说话人未分离:模型。这太有趣了。01:06:10说话人未分离:太有趣了,就是这样01:06:11说话人未分离:其中很大一部分,01:06:12说话人未分离:就像它不太合规一样01:06:15说话人未分离:是什么让它变得更好、更有用01:06:16说话人未分离:因为我们需要那个,就像我曾经经历过的那样01:06:19说话人未分离:很多人都像他们一样01:06:20说话人未分离:嘿,01:06:20说话人未分离:就像 AI 告诉我我是对的。01:06:22说话人未分离:不,01:06:23说话人未分离:我希望我对其他人也是如此。是的。而且01:06:26说话人未分离:这又回到了我们之前的观点01:06:28说话人未分离:思考。对。你如何保护你的01:06:30说话人未分离:思考?01:06:31说话人未分离:如果你有一个可以思考的 AI01:06:34说话人未分离:合作伙伴,01:06:35说话人未分离:一个有思想的伙伴,不只是同意01:06:38说话人未分离:和你一起,01:06:38说话人未分离:它应该给你带来帮助。你应该01:06:40说话人未分离:在一天结束时离开01:06:43说话人未分离:更好的想法,因为你与01:06:46说话人未分离:Claude.这应该是英雄目标,01:06:48说话人未分离:不仅仅是让你的想法变得更好 10%。01:06:52说话人未分离:是的,01:06:52说话人未分离:我喜欢这个。以前是 think 10x。01:06:54说话人未分离:这曾经是创始人推动的方式01:06:57说话人未分离:人们,比如,如果我们把这个放大 10 倍会怎样?01:06:58说话人未分离:我喜欢我不断听到的,01:07:00说话人未分离:就像,01:07:00说话人未分离:我们如何将这个想法实现 1000 倍?01:07:03说话人未分离:最雄心勃勃的版本是什么01:07:04说话人未分离:这个?01:07:05说话人未分离:我想回到一些事情01:07:06说话人未分离:当我们谈话的时候我在想01:07:07说话人未分离:不断地与 Claude 交谈。01:07:10说话人未分离:AI 写的很清楚01:07:13说话人未分离:仍然有一些东西。有趣的是01:07:15说话人未分离:一个大的语言模型。你会认为01:07:17说话人未分离:一切都很好。那就太好了01:07:18说话人未分离:有趣的是,01:07:20说话人未分离:只是没有 AI 写得很好。01:07:22说话人未分离:总是很清楚。这是 AI 写的。01:07:26说话人未分离:你认为我们会到达一个地方吗01:07:28说话人未分离:我们不会知道这是 AI 吗?01:07:32说话人未分离:我认为这取决于目标是什么01:07:36说话人未分离:你想要实现的目标是什么01:07:38说话人未分离:eval?01:07:39说话人未分离:是啊,eval 是什么?01:07:41说话人未分离:我确实认为还有更多01:07:44说话人未分离:我们可以让 Claude 写01:07:46说话人未分离:更好。其实很活跃01:07:48说话人未分离:我的团队和研究的努力01:07:51说话人未分离:关于让 Claude 写得更好的方面,01:07:54说话人未分离:一般而言。我认为应该是01:07:56说话人未分离:清楚一个想法是由哪里引导的01:08:02说话人未分离:你或尤莱尼或我,01:08:05说话人未分离:Dianne.真的取决于目标是什么01:08:11说话人未分离:那种写作。就像类似的东西01:08:13说话人未分离:每月业务回顾,01:08:15说话人未分离:我其实很想有这样的结局01:08:17说话人未分离:-最后由布料书写。显然,01:08:22说话人未分离:并且不让它感觉像是被写下来的01:08:23说话人未分离:由人类完成。这太有趣了01:08:24说话人未分离:你正在提出的观点。比如,01:08:25说话人未分离:我们真的知道更好吗01:08:27说话人未分离:这是 AI 还是不是?01:08:29说话人未分离:是啊,但也许也是为了镜头01:08:35说话人未分离:更像是可验证性或01:08:38说话人未分离:谁在验证输出。Right.Like01:08:41说话人未分离:谁要签字,01:08:42说话人未分离:也许更少围绕谁在写作,01:08:44说话人未分离:但谁在验证谁在签字。01:08:47说话人未分离:这变得更重要01:08:48说话人未分离:比谁写的更重要。你认为为什么01:08:53说话人未分离:AI 不擅长写作吗?01:08:55说话人未分离:是的,我猜它已经研究了所有01:08:58说话人未分离:最好的写作和全人类。01:09:01说话人未分离:发现这是最好的方法01:09:03说话人未分离:去写。现在我们,01:09:04说话人未分离:只是,01:09:05说话人未分离:写作的方法只有这么多。01:09:07说话人未分离:所以我们刚刚认识到,01:09:09说话人未分离:好吧,01:09:09说话人未分离:这就是 AI 所做的。它有这些比喻。01:09:13说话人未分离:这是它的核心吗?01:09:14说话人未分离:还有其他东西在保留吗01:09:15说话人未分离:是因为成为一名伟大的作家吗?01:09:16说话人未分离:讽刺的是,01:09:17说话人未分离:是所有语言的大型语言模型01:09:18说话人未分离:事物,01:09:19说话人未分离:你认为它在语言方面真的很棒。01:09:21说话人未分离:我认为这也是其中的一部分01:09:23说话人未分离:我们需要在培训改进上投入更多01:09:27说话人未分离:让 AI 在各领域持续强大01:09:30说话人未分离:喜欢写作。我想也是,01:09:34说话人未分离:就像技术是锯齿状的边缘一样,01:09:36说话人未分离:就像我们提到的,所以有时当01:09:39说话人未分离:模特们擅长写作,01:09:41说话人未分离:但不是代理,我们的论点是,01:09:44说话人未分离:我们如何让模型更具主体性01:09:46说话人未分离:或者调用正确的工具?01:09:47说话人未分离:现在情况稍微好转了一些01:09:48说话人未分离:然后就是,嗯,01:09:49说话人未分离:现在这些其他领域实际上变成了01:09:51说话人未分离:更多的粗糙边缘。所以我认为01:09:54说话人未分离:我们正处于写作的那些时刻之一01:09:56说话人未分离:哪里,01:09:57说话人未分离:是的,我们实际上需要集中注意力01:10:00说话人未分离:并优先考虑训练模型01:10:02说话人未分离:在这个领域表现出色并且喜欢01:10:05说话人未分离:那是一个活跃的、非常活跃的区域01:10:08说话人未分离:就像你提到的那样,对我们来说很有趣好吧,01:10:11说话人未分离:我很高兴。我很高兴,而且一切都会过去01:10:14说话人未分离:一旦 AI 如此出色,就会变得有趣。01:10:16说话人未分离:我们就像,01:10:16说话人未分离:我不知道这是谁写的,但是写给你的01:10:18说话人未分离:点,01:10:18说话人未分离:有时我们真的想知道01:10:19说话人未分离:这是 AI。这真的很有趣。我01:10:20说话人未分离:从来没有这样想过。另一个01:10:22说话人未分离:有趣的是,有01:10:24说话人未分离:那个开玩笑说我们是的喜剧演员01:10:25说话人未分离:就像在飞机上一样,Wi-Fi 已断开01:10:27说话人未分离:我们就像,到底是什么,01:10:29说话人未分离:这架飞机上无法使用 Wi-Fi。01:10:31说话人未分离:这太糟糕了,你怎么敢?01:10:32说话人未分离:当你就像在天空的管子里时01:10:34说话人未分离:像鸟一样飞翔,你怎么敢01:10:37说话人未分离:抱怨 Wi-Fi 无法使用?01:10:39说话人未分离:就像你的观点是有这么多进步01:10:41说话人未分离:以及如此强大的力量。我们无法解决所有问题。01:10:44说话人未分离:我们无法让一切都发挥最佳效果。01:10:47说话人未分离:所以基本上写作一直没有01:10:50说话人未分离:优先级,感觉就像有01:10:51说话人未分离:那里发生了更多的投资。是的,01:10:53说话人未分离:我认为语气和性格是01:10:55说话人未分离:优先级。我认为这就是进步01:10:58说话人未分离:该技术的研究正在进行中。01:11:01说话人未分离:所以我们做了,01:11:03说话人未分离:我们看到了类似的飞跃或出现01:11:06说话人未分离:跳跃在代理行为中。所以01:11:10说话人未分离:是一种新常态。然后是其他这些01:11:13说话人未分离:能力需要不断提高。01:11:15说话人未分离:我认为一旦我们进步了01:11:18说话人未分离:比如说写作和喜欢的语气01:11:20说话人未分离:性格,我们可能会说,01:11:24说话人未分离:我们如何让 Claude 更加积极主动?01:11:26说话人未分离:就像,01:11:26说话人未分离:积极主动就是一个机会。那就是01:11:28说话人未分离:人性。比如,01:11:30说话人未分离:我们想让自己变得更好。我们01:11:32说话人未分离:想让这项技术变得更好。01:11:35说话人未分离:所以,是的,01:11:35说话人未分离:我想我们正在将它应用到 AI,01:11:38说话人未分离:这是正确的事情。我们应该01:11:39说话人未分离:让它变得更好。来了。嗯,01:11:47说话人未分离:一是你认为人类的大脑在哪里01:11:50说话人未分离:仍将是最有价值的01:11:53说话人未分离:这些年?01:11:54说话人未分离:我知道 Anthropic 的使命,01:11:56说话人未分离:愿景是我们将获得美国军人称号,01:11:58说话人未分离:超级智能。所以在未来,01:12:01说话人未分离:也许无处可去 但在我们到达那里之前01:12:03说话人未分离:你认为人类的大脑会在哪里01:12:05说话人未分离:当我们接近时,仍然是最有价值的01:12:07说话人未分离:那个,那个时间线?01:12:09说话人未分离:我们开始讨论制作 Claude01:12:12说话人未分离:并且模型的判断能力更好,尤其是01:12:16说话人未分离:在过去一年左右的时间里,01:12:20说话人未分离:我认为判断力是一01:12:22说话人未分离:是一个积累的区域01:12:24说话人未分离:如此多的细微差别和如此多的经验,01:12:28说话人未分离:而这些系统还没有经历过01:12:30说话人未分离:和人类一样多。所以我认为01:12:33说话人未分离:那来之不易,就像判断力一样,01:12:36说话人未分离:是产品领导者的领域,而且只是01:12:41说话人未分离:一般会继续是真的01:12:44说话人未分离:关键 AI 的东西太多了01:12:47说话人未分离:可以建造。哪一个是,01:12:50说话人未分离:你知道,像实验室这样的组织应该建立,01:12:52说话人未分离:对吗?01:12:53说话人未分离:其中很多都需要人类的判断力,01:12:55说话人未分离:坚持。所以,积极主动,01:12:58说话人未分离:这些都是超越的特征01:12:59说话人未分离:只是一般能力,01:13:01说话人未分离:但只是行为和特征01:13:03说话人未分离:那种水平的同类人,01:13:07说话人未分离:如何找到最佳解决方案?01:13:09说话人未分离:如何创造最佳体验?01:13:11说话人未分离:所以,01:13:11说话人未分离:我认为这些类型的特征实际上是01:13:14说话人未分离:我认为的触觉特征01:13:17说话人未分离:是,01:13:18说话人未分离:仍然很重要。我认为有01:13:22说话人未分离:也是,01:13:24说话人未分离:还有很多类似的功能和01:13:27说话人未分离:还有主题专业知识。我认为,01:13:30说话人未分离:你知道,01:13:31说话人未分离:软件工程确实是01:13:34说话人未分离:由 AI 改造。我认为有一些区域01:13:36说话人未分离:就像生物学一样,01:13:38说话人未分离:生命科学。这些都是01:13:40说话人未分离:我们只是有点像脚01:13:44说话人未分离:的指数,01:13:46说话人未分离:也许像软件工程,01:13:47说话人未分离:我们正处于指数级,01:13:48说话人未分离:在其中一些其他领域,01:13:50说话人未分离:我们还没有完全做到这一点,所以我认为01:13:53说话人未分离:你看到我们运送类似 Claude 的东西01:13:56说话人未分离:科学,投资这些领域,01:13:58说话人未分离:因为我认为这些领域01:14:01说话人未分离:只是把这项技术带给社会01:14:05说话人未分离:并为社会带来积极的效益。01:14:09说话人未分离:所以我认为还有很多事情要做01:14:10说话人未分离:还有一个问题我想问01:14:12说话人未分离:是,01:14:12说话人未分离:作为一个有孩子的人...你觉得怎么样01:14:15说话人未分离:关于你鼓励他们的事情01:14:18说话人未分离:学习?01:14:20说话人未分离:你认为你要推动到哪里01:14:22说话人未分离:他们要在这个疯狂的新领域取得成功01:14:26说话人未分离:我们正在进入的世界?01:14:27说话人未分离:其实我觉得很多都是一样的01:14:28说话人未分离:像你我这样的特质可能会成长01:14:31说话人未分离:up,这是学习的好奇心,01:14:34说话人未分离:坚持,01:14:37说话人未分离:相信自己内心的声音,01:14:39说话人未分离:发展然后相信你的01:14:41说话人未分离:自己内心的声音。就像我有四年01:14:44说话人未分离:-老,我有一个八岁的孩子,01:14:46说话人未分离:我们有责任提供帮助,01:14:48说话人未分离:我有责任帮助他们发展自己的能力01:14:50说话人未分离:内心的声音以及它是否存在01:14:53说话人未分离:固执己见,并且对我采取立场,01:14:57说话人未分离:正确的?01:14:58说话人未分离:并发展这一点,01:14:59说话人未分离:令人鼓舞的是。我认为那些01:15:01说话人未分离:技能组合的类型是指01:15:02说话人未分离:对未来很重要。我喜欢01:15:07说话人未分离:有自己的个人声音。01:15:10说话人未分离:太有趣了。这与01:15:12说话人未分离:当被问到时你的答案01:15:14说话人未分离:如何避免大脑腐烂,01:15:16说话人未分离:本质上是对 AI 的过度依赖,01:15:17说话人未分离:就是专注于自己的事情01:15:20说话人未分离:观点和你自己的观点01:15:21说话人未分离:在你过度依赖 AI 之前01:15:24说话人未分离:你所描述的这个建筑想法01:15:25说话人未分离:对于孩子来说,01:15:26说话人未分离:真的很重要。呃,01:15:28说话人未分离:这太有趣了。我喜欢如何01:15:29说话人未分离:所有这一切,所有这些都与判断有关,01:15:31说话人未分离:坚持,01:15:32说话人未分离:你自己的观点。是的。两者01:15:35说话人未分离:适合儿童和成人。是的。任何东西01:15:37说话人未分离:你想想你的...哦,01:15:39说话人未分离:伙计,嗯,01:15:40说话人未分离:就像我正在思考的问题一样01:15:41说话人未分离:正是像某些人那样穿上它们的时候01:15:42说话人未分离:AI 的事情,你知道,01:15:43说话人未分离:当我有一个三岁的孩子时01:15:45说话人未分离:所以现在还为时过早。但是,01:15:47说话人未分离:你知道,你如何得到,01:15:48说话人未分离:你如何让他们参与到这个疯狂的活动中01:15:50说话人未分离:东西?01:15:50说话人未分离:我最近参加了一个活动,还有很多01:15:52说话人未分离:的父母正在谈论他们如何01:15:54说话人未分离:想想他们孩子的 AI。还有一个01:15:55说话人未分离:这个人有一个非常有趣的方法,01:15:57说话人未分离:这就是让他们尽早01:15:59说话人未分离:的模型......所以他们仍然有01:16:02说话人未分离:挣扎一点但没有得到所有01:16:04说话人未分离:立即回答。我以为那是01:16:06说话人未分离:有趣,01:16:06说话人未分离:就像开源的本地模型一样,01:16:08说话人未分离:不是 Fable。是的。是的。好奇心是01:16:13说话人未分离:我一直提到本·曼,01:16:15说话人未分离:但他实际上对这个问题的回答01:16:17说话人未分离:一直陪伴着我,01:16:18说话人未分离:这就是好奇心。也就像01:16:20说话人未分离:他是蒙台梭利的忠实粉丝01:16:22说话人未分离:这就是我鼓励我们的01:16:24说话人未分离:孩子们。所以那里有东西。也许01:16:27说话人未分离:最后一个问题,01:16:27说话人未分离:就沿着这些思路,01:16:30说话人未分离:冯菲奥娜实际上建议的事情01:16:31说话人未分离:我问你,谁最近在播客上,01:16:34说话人未分离:你如何保持充电而不是01:16:36说话人未分离:烧坏,01:16:36说话人未分离:处于这场疯狂风暴的中心01:16:38说话人未分离:AI 的?01:16:39说话人未分离:作为一名工作妈妈,你知道,01:16:43说话人未分离:我们正在看到 Anthropic 的研究工作。01:16:46说话人未分离:我只是喜欢,01:16:47说话人未分离:我们正在经历前所未有的01:16:49说话人未分离:工作时间就像,01:16:51说话人未分离:在 Anthropic 之外,01:16:53说话人未分离:太疯狂了。我什至不知道那是什么01:16:54说话人未分离:喜欢在里面。你有什么01:16:56说话人未分离:学会了如何避免倦怠,01:16:57说话人未分离:保持充电状态,01:16:58说话人未分离:在一切中间保持理智01:17:00说话人未分离:这个?01:17:01说话人未分离:2024 年,01:17:02说话人未分离:我们一共发货了四个型号01:17:05说话人未分离:年,01:17:05说话人未分离:或者四个系列的型号。我认为01:17:08说话人未分离:我们只用了超过这个数量01:17:10说话人未分离:今年第二季度。我想我真的01:17:15说话人未分离:幸运的是……我们成长的团队01:17:18说话人未分离:并建造了,01:17:19说话人未分离:研究的利益相关者01:17:21说话人未分离:侧面和我们的研究产品内01:17:24说话人未分离:管理团队。我认为其中之一01:17:28说话人未分离:关于接近的神奇部分01:17:32说话人未分离:这一切都在于它不是一个人01:17:34说话人未分离:运动。有一种激进的感觉01:17:37说话人未分离:所有权和团队协作01:17:43说话人未分离:我想有时确实感觉像01:17:46说话人未分离:一项高水平运动,因为你01:17:49说话人未分离:在非常关键的决定中。有新的01:17:51说话人未分离:有关用户的信息,01:17:53说话人未分离:关于培训,01:17:54说话人未分离:你必须提出建议01:17:57说话人未分离:并且判断和决定非常快。01:17:59说话人未分离:没有人能够可持续地做到这一点01:18:02说话人未分离:他们自己。所以我想什么是真正的01:18:06说话人未分离:帮助的是拥有一支令人难以置信的团队,01:18:10说话人未分离:谁互相照顾,01:18:13说话人未分离:谁,你知道,在发射前一天晚上,01:18:16说话人未分离:即使它们不是核心 DRI01:18:18说话人未分离:那个模型,01:18:18说话人未分离:会熬夜帮助 DRI 审核01:18:22说话人未分离:博客文章并进行编辑即可01:18:25说话人未分离:提供更好的演示并了解01:18:28说话人未分离:成为彼此的额外帮助。01:18:30说话人未分离:我觉得如果你把所有的都拿走的话就很容易了01:18:32说话人未分离:这种变化由你自己承担01:18:34说话人未分离:感觉自己很孤独并且感觉01:18:38说话人未分离:就像你必须做一切。但我01:18:40说话人未分离:认为 Anthropic 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的大多数人01:26:36说话人未分离:没有时间看什么01:26:38说话人未分离:但我很好奇你是否有01:26:39说话人未分离:回答。我会说在一段时间内01:26:43说话人未分离:上个月休息,01:26:44说话人未分离:我确实狂看了《辐射》01:26:48说话人未分离:亚马逊 Prime。所以实际上,01:26:51说话人未分离:我有点喜欢,有点,01:26:54说话人未分离:你听说过吗?01:26:56说话人未分离:是啊,是啊,01:26:56说话人未分离:它是根据视频游戏改编的。是的,01:26:58说话人未分离:这是根据电子游戏改编的。我认为01:27:00说话人未分离:这是,这真的,这很机智,01:27:04说话人未分离:很幽默,01:27:05说话人未分离:这也像是超级行动导向,01:27:06说话人未分离:所以强烈推荐。好的,01:27:08说话人未分离:下一个问题,你有最喜欢的吗01:27:09说话人未分离:您最近发现的产品01:27:11说话人未分离:你真的爱吗?01:27:12说话人未分离:我确实认为 CloudTag 非常好01:27:15说话人未分离:就产品体验而言很有趣。01:27:18说话人未分离:我们实际上有不同的版本01:27:20说话人未分离:Anthropic 中的这一点。我认为01:27:24说话人未分离:事实上确实如此,01:27:26说话人未分离:真的,真的很强大的工具。是的,01:27:29说话人未分离:感觉就像我认为有些人是01:27:30说话人未分离:就像,有什么大不了的?01:27:31说话人未分离:事实上 Anthropic 的每个人01:27:33说话人未分离:就像对它的狂热一样告诉我一些事情01:27:35说话人未分离:这里正在发生重要的事情。我正在努力01:27:37说话人未分离:让它真正在我的范围内工作01:27:39说话人未分离:我付费的 Slack 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播客中的另一句台词01:28:57说话人未分离:情节,01:28:58说话人未分离:这是有史以来最正常的一次01:28:59说话人未分离:会的,只会变得更奇怪01:29:02说话人未分离:更疯狂。是啊,是啊,天啊,好吧。01:29:06说话人未分离:最后一个问题。有了 Poconair01:29:08说话人未分离:LinkedIn.You 是一只高收益债券01:29:10说话人未分离:摩根大通交易员,01:29:12说话人未分离:在你职业生涯的早期。你曾经喜欢,01:29:16说话人未分离:你已经编辑了一百个这样的东西01:29:20说话人未分离:百万美元的交易组合01:29:22说话人未分离:某种形式。你从中学到了什么01:29:25说话人未分离:你生命中一直坚持的时间01:29:27说话人未分离:你?01:29:28说话人未分离:并且,01:29:28说话人未分离:还是那个时期有一个疯狂的故事?01:29:30说话人未分离:这是你生命中的四年。我想01:29:31说话人未分离:我实际上学到了很多我应用的东西01:29:34说话人未分离:在 Anthropic 以及此后的其他工作。01:29:39说话人未分离:所以当我在摩根大通的时候01:29:41说话人未分离:我,01:29:43说话人未分离:你可以想象的交易大厅01:29:46说话人未分离:有点像华尔街的华夫饼。那是非常01:29:48说话人未分离:我认为大多数交易者都处于不同的状态01:29:51说话人未分离:终端前面。它们还有更多01:29:53说话人未分离:在他们的计算机上进行分析,但是01:29:57说话人未分离:我想说它仍然很像男性01:29:58说话人未分离:- 占主导地位,所以我是唯一的女人01:30:03说话人未分离:我是唯一一个和我背景一样的人01:30:08说话人未分离:在交易台上,我了解到01:30:12说话人未分离:我那是一个非常好的环境01:30:16说话人未分离:一种建筑一,01:30:18说话人未分离:我对真实自我和两个人的感觉,01:30:22说话人未分离:即使我是最初级的人,01:30:26说话人未分离:即使我看起来可能有所不同,01:30:30说话人未分离:最好的想法是01:30:35说话人未分离:并坚信最好的想法,01:30:39说话人未分离:不考虑所有其他因素,01:30:41说话人未分离:就像这是最重要的事情一样。01:30:43说话人未分离:所以我认为只要带来这种感觉01:30:45说话人未分离:我如何在工作中表现得更好,01:30:50说话人未分离:我很脆弱也很真实01:30:51说话人未分离:和我的团队一起。我努力确保01:30:55说话人未分离:无论人们的水平或01:30:57说话人未分离:终身教职,如果他们有一个好主意,01:30:59说话人未分离:如何帮助他们实现这一目标。以及01:31:02说话人未分离:也做同样的事情。所以喜欢把01:31:05说话人未分离:那里有想法,01:31:06说话人未分离:真正对其抱有信念,01:31:09说话人未分离:进行后续操作,01:31:10说话人未分离:做类似的实际工作01:31:12说话人未分离:让它发生。所以这些就是所有的事情01:31:14说话人未分离:我从交易中学到的。是的,01:31:17说话人未分离:我认为在很多方面都适用于任何工作。01:31:20说话人未分离:真漂亮。人们在哪里可以找到01:31:23说话人未分离:如果他们想关注你,你在线吗?01:31:26说话人未分离:听众如何对你有用?01:31:28说话人未分离:我在社交媒体上的影响力并不大。01:31:33说话人未分离:我认为找到工作的最佳方式01:31:38说话人未分离:我团队的工作确实是 Anthropic01:31:40说话人未分离:博客。当我们发布新模型时,01:31:43说话人未分离:新产品体验,01:31:45说话人未分离:我认为,01:31:49说话人未分离:对我有用。我认为最好的事情,01:31:52说话人未分离:第一,是您的反馈。例如,01:31:54说话人未分离:我们实际上,01:31:56说话人未分离:如果您对任何一个表示赞成或反对01:31:59说话人未分离:我们的产品表面,01:32:00说话人未分离:如果您联系您的销售人员01:32:02说话人未分离:关于模型的反馈,01:32:03说话人未分离:它会向我走来。事实上,我们,01:32:06说话人未分离:对于每一个研究模型,01:32:08说话人未分离:我实际上已经非常接近理解了01:32:10说话人未分离:好感度和反馈。所以给予01:32:14说话人未分离:我们的反馈,推动 Claude,01:32:16说话人未分离:告诉我们它在哪里掉下来,01:32:18说话人未分离:这些帮助我们让 Claude 变得更好。01:32:21说话人未分离:另一件事是,比如01:32:22说话人未分离:如果你的网络中有人01:32:24说话人未分离:看起来像这种类型的人01:32:26说话人未分离:我刚才谈到的01:32:27说话人未分离:我正在招聘,01:32:29说话人未分离:团队正在成长。我们真的会喜欢01:32:33说话人未分离:只是热爱这项技术的人,01:32:35说话人未分离:那些充满好奇心的人,01:32:37说话人未分离:第一原则思想家,01:32:38说话人未分离:他们无所畏惧地质疑假设,01:32:42说话人未分离:和那些喜欢修补黑客的人01:32:45说话人未分离:精神。哇。真是一份梦想的工作。所以基本上,01:32:48说话人未分离:在 Anthropic 的研究中开放 PM 角色01:32:51说话人未分离:团队。是的。他们申请了,01:32:53说话人未分离:我假设,在网站上,01:32:54说话人未分离:职业页面。是的。天哪。好吧,01:32:57说话人未分离:开始吧。享受海量的简历01:32:59说话人未分离:您即将收到。谢谢,01:33:01说话人未分离:Lenny.丹,01:33:04说话人未分离:非常感谢你来到这里。谢谢01:33:06说话人未分离:你非常感谢我。谢谢你01:33:07说话人未分离:确实有帮助,01:33:10说话人未分离:发人深省的问题,01:33:11说话人未分离:甚至帮助我把这些点连起来01:33:15说话人未分离:我们如何工作,01:33:16说话人未分离:整个技术是如何实现的01:33:18说话人未分离:一起并成为产品人员01:33:20说话人未分离:真的。我真的很感激。但是谢谢01:33:22说话人未分离:你,丹,真的。好吧,好吧,01:33:25说话人未分离:再见,01:33:25说话人未分离:非常感谢大家的聆听。如果01:33:29说话人未分离:你发现这很有价值,01:33:30说话人未分离:您可以在 Apple 上订阅该节目01:33:31说话人未分离:播客,Spotify,01:33:33说话人未分离:或您最喜欢的播客应用程序。此外,01:33:35说话人未分离:请考虑给我们评分或01:33:37说话人未分离:留下评论,01:33:38说话人未分离:因为这确实可以帮助其他听众01:33:40说话人未分离:找到播客。你可以找到所有过去的01:33:42说话人未分离:剧集或了解有关该节目的更多信息01:33:44说话人未分离:请访问 lennyspodcast.com。 见01:33:47说话人未分离:下一集。




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