在5年内，TOB初学者将无法通过AI消除旧大炮?

由AI引起的技术平等是否使TOB创业公司具有优势？在AI的浪潮中，谁比TOB行业的退伍军人和初学者更好？ Cui Niuhui的创始人兼首席执行官Cui Qiang组织了第二个系列“ DeepTalk”主题的“ AI争议”的对话，并与首席执行官，Pingcap Liu Song兼首席执行官Zion Hanzi Technologn jiangi Jiangi的首席执行官副总裁兼首席执行官进行了很好的讨论。 Liu Song认为，DePseek为传统的应用程序制造商带来了新的生活，并且客户的资源，数据，想法和信心的积累促进了TOB退伍军人解决初学者的客户问题。与AI应用程序层和大型模型的技术繁荣相比，数据和组织格式数据的值以及使用了多少个模态数据。私人领域数据和域知识是Hori，这是工业的应用。 Yang Yakai认为拥有和使用L的能力OCAL信息无法通过AI来解决，这是该行业旧武器的优势。代理的工作流程是从AI中提取值的最接近的方法。以下是Niu Tou Society编辑的对话内容。两年前，当Cui Niu能够执行视频专栏“ SaaS 20年”时，我采访了Ufida总裁Wang Wenjing，他说TOB行业“老加农炮使用新武器”。对工业和新技术的了解可以使新的年轻人恢复活力。进入AI时代后，AI可以帮助TOBB初学者杀死旧大炮？每个人都使他们的意见简单。刘歌：在中期和短期内是不可能的，从长远来看很难说。它一定是旧大炮制造的新一代AI，它将在十年内杀死旧大炮。 DeepSeek出来后，代理商最初想更换旧武器，但是由于对工程的领域和复杂性的了解，在垂直TOB FI中Eld，他们需要用旧武器来改善AI的好代理。初学者可以使用技术杀死旧大炮本质上是回报，也不是自动驾驶的逻辑。完全自主的驾驶远非实现人类机器的协作。在接下来的十年中，代理商将从主观工具变成乐器问题。 Yang Yakai：我的观点不是。 AI主要需要提高所有人的效率基线，而SaaS需要解决某些问题。这个问题背后的困难是客观的，与AI或更大或初学者无关。拥有和使用本地信息的能力无法通过AI解决。从这个角度来看，该行业旧武器的优势仍然相同。刘歌：首先，您需要定义“旧工业武器”有什么？首先是信息和数据。第二个是行业和领域的经验。第三个是行业的想法。这些大tHree-点模型仍然有很多不便，但在十年之内并不安全。江十二宫：“旧大炮”的特性已分为“编程”和“工业”外观。最理想的是对强大的编程技能和行业知识有非常完整的了解。目前，AI非常适合编写零碎的代码，并且将其转变为系统通常是错误的。事物的困难是内源性的。作为编写代码多年的编码器，我尝试使用AI复制，但这通常不好。当涉及到行业时，许多纸张和系统SOP可能是两件事。橡树是老年人可以理解并了解如何通过真实操作的知识。刘的歌曲：从行业的角度来看，将来的数据和信息将在未来更容易处理，但是行业和隐性思想的经验并不那么明显。例如，AI很难取代医生的经验和知识，投资顾问和短期制造教师。在医学界，人们认为，从长远来看，最好的医生需要能够将医疗模式的能力与自己的专业直觉相结合。训练有素的模型可以比医生想象的要完整，但是每位医生的独特直觉，尤其是“旧枪”的直觉，最大的模型尚不清楚。这两个方面最终形成了长期的互补关系。老挝（Ji Weiguo）（Beisen的联盟兼首席执行官Ji Weiguo）表示，建筑商的技术门槛目前非常低，许多投资基于后验调整和行业知识的干预。由于技术阈值最低，这将是最悲惨的未来竞争？刘歌：阈值已减少。它很容易开始，但是很难做好。演示需要一两天，并且一直在连接一年。当门槛下降时，“旧武器”具有“新武器”。如今，SaaS软件公司不需要许多AI和数据工程师以及他们自己的基本技术。您还可以创建80分的产品。背后的生产率量表有所改善。随着DeepSeek的出现，人们意识到AI所做的是可以解释和可靠的，尤其是在TOB领域，人们感到自己的推理和思想链条的能力。 AdeMoreover，开源趋势还解决了每个人对实施安全性的担忧。这些是近几个月来最大的变化。 Cui Qiang：Yao Kai现在宣布他试图与AI复制，但发现他无法应付。这是为什么？ Jiang Yookai：知识的一部分是隐式的，其中一些是随着时间的推移而有效的。目前，这两个问题是最难解决的问题。对行业的大多数知识都从口口转移到口腔，并且对行业的某些知识经常经常实现国税局。竞争力是您可以很好地解决这些问题。刘歌：对于极端，如果所有数据都存储了，则通过这些数据培训代理将非常接近个人经验。它是明确，明确尝试所有未遗默的知识和问题的地址。这是另一个有趣的观点。人们限制了人工智能技能，尤其是代理商。今天的AI具有强化学习和强大的推理能力，我们自己的思想的局限性可以限制我们培养的AI。 ，这始于Alphazero de Go的创意。 Cui Qiang：现在我们很棒，我们正在谈论模型的幻觉，但实际上人们是最幻觉的。刘的歌：是的，人类的理性也受到限制。因此，我们不能总是抱怨大型模型幻觉。人类根本没有太多的幻觉。对幻觉的认识更为重要。迪斯尼的幻觉是积极的，这就是想象力。但是，不是全部在与行业属性有关的医疗，制造业和金融部门欠。 Cui Qiang：DeepSeek通过开源享有AI的相同权利。任何人都可以参加并有机会尝试“旧大炮”，包括证明专家的粉丝。初学者不受限制和经验的约束，因此他们可以创造一些东西。这是否意味着“旧枪”或传统巨头打破了技术障碍？刘歌：总的来说，它受到威胁。 AI降低了技术阈值，我们看到无法执行SaaS的任何人现在都可以做到。我们抛开了TOB和TOC之间的边界，并为代理定义了四种类型的方向，从而很容易开始困难。在过去十年中，最简单的是移动互联网上的电子商务，社交网络，游戏，视频和更多娱乐代理商。自己可以自己创建一个伟大的杀人特工，而TOC是最简单的特工。其次，更容易克里亚新一代的SaaS，用于Feishu和Dingtalk等协作平台。这是因为现在是时候与人们合作以获得最大的效果了。第三类，越困难，它们是工业代理商，最典型的是具有低容忍度要求的行业，例如医生，制造业和融资。第四和最困难的是化身机器人，从广义上讲，它是代理商。总的来说，在短期内，TOC Pan Entertainment的“与幻想的友好”行业成功，人们可以成为独角兽。 Cui Qiang：Yookai没有代码。宣布GPT后，讨论最多的是无线的，如果一个较大的模型杀死了一个较低的模型，那是吗？您如何看待这个问题？ Jiang Yookai：如上所述：困难是内源性的。最有效的IA编程是提高编码器的效率，其次，教导无法学会编写无法编写的代码的人们。金属丝较少的工具占技术能力低的人。当然，我们还对AI进行了共同介绍，以减少无线学习的难度。 LIU歌曲：在短期内，AI是提高效率的工具，并且在底部是更普遍的生产率。稀有感知可能比数据更有价值。这些工具变得越来越强大，但是旧大炮可以生存的事实是由于其认知的稀有性。根据去年的一篇文章，正在学习编程的人不应考虑到来，也不认为他们会来的，而且仍然需要它。我正在做越来越多的事情，但是我仍然需要很好的培训。 Jiang Yookai：我们目前指出的是完全非技术创始人。我们没有帮助他们提高效率，我们正在降低阈值，以便他们可以更快地学习并控制产品。如果效率是优先事项，那么专业编码器必须是AI中最有效的，但他们要做的是Xishhiba的FounDER无法控制，成本也很高。 Cui Qiang：那时，我感到经纪人爆炸的速度，尽管今天它一定很繁荣，但我觉得市场现在已经被放弃了。刘的歌：来自美国的硅谷。 uu到国内自学，AI新闻有点“示威”。换句话说，将演示视为现实的可能性。这种乐观的文化具有很大的副作用。这是因为从长远来看，整个社会将被AI瘫痪，因为“狼来了”，我们不知道如何使用它。实际上，最大的模型对于工作了20年的商业建筑师来说更有价值。要创建AI代理，您必须配置数字化课程。这对于中国公司尤其需要。 Cuanando离开了DeepSeek，您可以看到传统的应用程序制造商突然获得了新的生活。随着最大客户数量，大多数数据和客户信心的积累，这是EAS与垂直业务代理商相比，客户可以帮助客户解决实际问题。 02知识的演变和TEB新机会Cui Qiang：两者都提到了一个非常重要的话题：知识的演变。如何使用AI工具将数据，知识和图形带给人类专家的能力？ Jiang Yookai：各种知识都有自己的管理和更新方式。例如，您可以模拟人类的思想。收集了新信息后，您可以检查数据库，以确定您是否需要更新或消除古代知识。如果您使用某些知识，则必须找到诸如发生的事实。另一方面，您必须找到解决问题的例程。每日事实是综合信息的基本来源。在大多数情况下，人类知识的进化取决于他人，这个过程模拟了人之间的口腔交流，这使自动化这一过程，使AI更接近Emplo是的。刘的歌曲：最困难的是动态知识图，如何不断建立新知识和旧知识之间的联系。当前，大型型号的Windows可能太小。随着窗口的增长，动态知识图变得越来越重要。这有两个主要困难。一个是为了确定未来而判断或计划的能力，另一个是发现和建立新知识和旧知识之间的联系。当前，有一个预测，从2026年开始，与图形抹布和数据库能力相结合可以提高发现新知识的效率。现在我们担心：我们能找到更及时的东西吗？但是明年我们将讨论的是代理如何发现新的知识和判断。 Cui Qiang：我看了一段视频，讨论了一段时间以前的“成瘾”。您如何看待这种现象？刘歌：“安装知识”是一个很棒的M奥德尔和人们需要管理它。伟大模型的最大弱点是，在“有毒”之后，“抗原”不会立即消除，您必须等待下一次训练。因此，较大的模型是脆弱的。 Cui Qiang：现在有解决这个问题的解决方案吗？ Yang Yakai：第一个必须关闭Internet上的搜索，而不必激活所有Internet搜索。当您打开互联网搜索时，其他人太容易“毒药”了，现在可以控制它。刘歌：同样，如果您的公司正在建立知识库，则必须管理员工来加载文件。如果上升的文件的质量非常差，则对应于“成瘾”。 Jiang Yookai：信任大型模型教练可以控制大型模型信息的摄入量，并且不要打开对Internet敏感的信息。 Cui Qiang：今天的讨论问题是“它可以帮助初学者杀死老大炮吗？”但实际上，可能是“旧大炮有助于杀死BEginners，“对吗？ Yang Yakai的“旧枪”和“多个新秀”可能是Yang Yakai的最佳组合。申请死亡的80％，其余80％的20％有困难，20％的20％可以很好地生活。 Liu Song：在未来几年中，在过去的十年中，将在移动互联网上复制相同的“首次扩展然后减少”的过程，但是该表格将变得更加复杂和聪明。 Cui Qiang：优势之一是死亡并不容易。小型市场和小部门可以让您在少数客户时生存。刘的歌曲：这是隐性逻辑：Saas公司的鬼魂会改变吗？过去，SaaS公司的幽灵试图加深垂直行业和客户的信心，并加深其在该领域的知识。在过去的两年中，一些Salesforce和Workday商人通过访谈，销售和客户服务方案获得了稳定的利润，具体取决于AI和原始数据。从本质上讲，它们是知识自动化的，并且仍然有机会解决这个问题。此外，今天的推论ODELS具有较低的阈值和更可靠的方式，可以确保接下来的两年比过去两年更大的机会。 03 Future Road Cui Qiang：现在让我们使用“基本薪资 +委员会”模型在我们的业务模型中谈论Thechanges。刘的歌曲：凭效费，工具供应商成为有效的供应商，当然，客户很高兴这样做。但是，今天的结果付款仍然有很多困难，项目非常困难，最具挑战性，并且需要客户合作。例如，如果您想给医院一个在线诊断，以支付结果，医院的所有诊断数据都会被传播到B部分吗？语料库的质量和施工期的质量也可以合作……所有这些都可以保证辅助诊断的准确性。无论是政党A还是聚会B，这都是使用新技术和新模型协作创造效果的逻辑。 jIang Yookai：付款结果，基本上您无法逃脱循环中的人类。服务提供者和一部分政党支付劳动成本并使人们处于合理职位的方式是一个挑战。去年，朋友们使用代理商来自动化医院的前审讯。医院与医生之间的合作需要CIO，并且产生的价值也很高。假设护士每小时花费100美元。如果您使用的是2美元，则可以购买500,000个令牌来解决此问题。其余98％是医院的增益或价值空间。刘的歌：我特别同意Yao Kai的例子。这表明知识自动化 +过程自动化可以节省许多人工成本。今天，我将返回两个参考。一个是移动互联网的示例。这可以解决SO称为的信息不对称。十年前，云计算和公共云基本上降低了应用程序阈值。今天的AI解决S大脑力量的不对称性并降低了阈值，以便每个人都解决问题，但是还有很多事情要做。 CUI Qiang：我目前正在研究SaaS商业模式，并且我开始更改为付款金额的付款方式。另外，订阅方法发生了变化。几家国家RPA制造商已开始将自己转变为数字员工的销售。这就像外包人才供应商。刘歌：不是必需的，但基本上节省了成本。如今，AI提供了根据知识自动化和过程自动化降低成本的能力。例如，一些商业客户和部门有兴趣使用代理来避免加班。如果代理商在五年内没有排除中国的“ 996”，我认为这也是一个失败。 Cui Qiang：最后，请两人今晚以最短的方式恢复他们的分解错误。刘的歌：那个经纪人认为它将成为最重要的未来几年的软件中的垫子。这种方式背后的高度低估是数据的价值，以组织格式的数据以及使用方式。最近，忽略私人数据混合处理，数据素养，多模式数据甚至数据代理的AI应用程序太多，将是未来的冰山。这是最重要的事情。江叶（Jiang Yookai）：关于AI带来的能力，我的摘要是复制弥漫性信息的知识，翻译和整合，以及如何解锁AI的能力是代理。它允许您在所有链接中做出决策。问题是如何很好地使用它以及如何使用哪种环境并真正行使其价值。我认为最接近的方法是代理商的工作流程。 Cui Qiang：感谢两者。今晚的调查结果更为客观。 “五年后，AITOB初学者会帮助杀死旧大炮吗？”，22％选择“ Will”，而78％的选择会选择。 “我认为他们都是很多矿石合理。要么是“初学者”或“老加农炮”，任何可以进入tob中繁荣的人都值得赞美。文章/niutushe，文章的来源：niutus（Niutus niutus niutus），本文，本文是一个赞美。