飞书,为何成为国内大模型独角兽们的共同选择?
今天golang学习网给大家带来了《飞书,为何成为国内大模型独角兽们的共同选择?》,其中涉及到的知识点包括等等,无论你是小白还是老手,都适合看一看哦~有好的建议也欢迎大家在评论留言,若是看完有所收获,也希望大家能多多点赞支持呀!一起加油学习~
为了在大模型这个赛道中不落下风,动辄使用数千甚至数万张GPU做训练,并且以越来越快的频次进行更新。在基础大模型上,不仅要在性能上追赶并超越国外的先进模型,还要与国内其他竞争对手在应用落地方面展开激烈的竞争。许多公司还提前进入了商业化阶段,试图抢先开拓市场,在toC和toB市场中找到客户兑现商业价值。同时推进“科学研究、应用探索和商业化”的艰巨任务,让满打满算创立了不过1~3年的大模型创业公司们进入了极为高速的扩张期,更大规模的团队、数量更多的项目,更复杂的商业化尝试,直接造成了协作需求激增。
先说“人”的挑战,大模型创业公司的研发团队中,存在许多“超级个体”(专业能力极为突出的员工)。以大模型“独角兽”之一的月之暗面为例,其早期核心团队均为90后并且来自清华,刚成立三个月就已经被评为最有可能成为“中国版OpenAI”的候选之一。整个大模型行业对于“超级个体”的依赖,给企业从初期的招聘到后期的管理激励提出了全新的挑战。面对这些“超级个体”员工,就无法套用单纯以结果作为单一维度进行人才评估。
其次,针对高度年轻化和充满“超级个体”的创业公司,考勤和固化流程的传统手段也显得格格不入。大模型创业公司亟需一套更灵活和创新的方式,来统筹和提升“人”的效率。从管理视角出发,大模型行业仍在高速发展阶段,需要不断探索和实践。这个过程需要全公司各个职能部门共同努力,“摸着石头过河”,相比执行老板的指令,更重要的反而是发挥每个员工的“创造力”和“能动性”,快速响应市场和技术的变化,推动项目向前发展。
如果说大模型的产研已经非常困难,那么大模型创业公司如今需要面对的商业化挑战,可谓“难上加难”。如何在产品研发层面不断提升能力水平,如何规划个人用户真正需要的新功能,如何携手企业共同探索大模型的应用潜力,如何从市场真实的反馈出发,调整自身的发展战略;这一系列新问题的出现,让大模型创业公司所面对的整体挑战越发“错综复杂”。
以智谱为例,其2024年初官宣已经有了1000+大模型规模化应用以及和200+企业开展了深度“共创”。这个“共创”的过程,实际上就是智谱和客户一起,共同“挖掘”各行各业的大模型需求和应用前景的过程,就产生了大量智谱与客户之间,销售和开发,一线和管理层之间的沟通协作需求。
显而易见,在当前这个大模型技术逐渐走向成熟,愈发重视应用落地的关键时间节点,大模型创业公司都在追逐从理论、方法、技术、产品到市场的全链条创新,加上行业自身高速发展所带来的不确定性,将一项全新技术推向各行各业的巨大挑战,形成了一股萦绕在大模型创业公司心间的强烈紧迫感。
为什么一致的选择是飞书?
为什么是飞书?笔者从大模型公司的特质揣测,大概归结为三点:
- 工具迅速迭代带动组织的迭代:大模型公司在高速扩张的过程中,急需成熟的方法论和工具来提升效率乃至迭代内部运转的机制。恰巧飞书在过去数年的服务过程中沉淀了数千个先进企业的方法论,在快速的工具迭代中带来了组织的正向变化。
- contextnotcontrol:出于对快速变化的业务匹配考虑,打造敏捷型组织是大模型这类新兴公司的目标。而Allinone的模式加成了信息的快速流转,也成就了高效的组织协同力。所谓的contextnotcontrol,今天的大模型公司以目标作为驱动,更像是分布型组织,激发每个人的潜力。
- 产品高灵活性与高开放度:飞书的多维表格、开放平台能力等,具备极强的开放和创造空间。这一特点恰好匹配了大模型公司的特点。这类公司产研高度集中,擅长使用工具,深度通过飞书开放能力自建了很多应用。据说月之暗面利用飞书集成平台搭建了数十个企业自己的应用,在飞书上与其他功能形成集成,共同提升效率。
举个信息流转的例子,普通的IM和协作工具能够在各自产品范围内实现信息的流转,而飞书的体系可以实现多个不同职能产品、具体项目与审批,流程与知识沉淀之间的打通。这种加速信息传递的能力,在复杂场景中效果更为明显。比如传统CRM软件擅长分析客户的历史交易数据,但不具备强大的通讯和办公功能,它们在企业长期使用过程中可能会变成信息孤岛,导致使用不便和流程效率低下。飞书增强了销售数据的导入和交互能力,使得数据管理更加高效,以更宏观、更清晰的数据呈现和洞察能力,帮助销售人员作出及时的决策和有效跟进,提升效率和业绩。
到这里,我们也就讲完了《飞书,为何成为国内大模型独角兽们的共同选择?》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于飞书,产业的知识点!

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