[张小珺] hello， 大家好， 欢迎收听张小郡商业访谈录， 我是小俊， 这是一档由语言及世界工作室出品的深度访谈节目。 我们希望和你一起从这里探索新世界。
[张小珺] 今天这期节目很特殊， 我们的录制时间是二零二五年的十二月一日。 嘉宾是 minus 联合创始人和首席科学家。
[张小珺] 记逸超 pek 就在刚过去的凌晨， mta a 宣布全资收购 manus。 而在这期节目一剧的彼时， 也就是月初收购事件尚未发生。
[张小珺] 最终这期节目成为了 manus 最后的访谈。
[张小珺] 嗯，
[张小珺] hello， peg， 先给大家打个招呼， 给你做一个简单的自我介绍。
[季逸超] 好， 大家好， 我叫季超朋友叫我 peak， 我是 medicy 的 coo federership scientist。 然后今天很荣幸能参与这个这个节目的录制，
[张小珺] 你从小的经历感觉就很与众不同， 就是很小， 四岁就去了美国， 然后二年级又回国， 高中开始创业大学辍学了， 又创业。 好， 有读完了研究生，
[张小珺] 你讲讲你的这段经历吧。
[季逸超] 首先得从我家庭背景， 就我觉得我很幸运， 就是我的父亲是北大的物理系教授， 就是传统意义上的科学家。 然后我母亲算是老一辈中关村连续创业者。 当然现在可能可以叫企业家吧。
[季逸超] 对， 所以就是我从小在一个这两种怎么说， 你不讲文化吧， 就两种不同的风格中一块儿去成长。 我那么就在两者中取了一个中间点， 就是所谓的科技创业者。 然后我从小的话，
[季逸超] 其实就是不是那种聪明孩子， 就学习也就一般。 但是呢就是比较喜欢自己瞎琢磨多一半， 呃， 就就偏科吧， 偏科吧。
[季逸超] 对， 就是其实我不知道我学习到底好不好， 或者聪明不聪明， 因为我觉得我就没怎么学。 对， 然后呃我比较幸运的是， 就是我很早就找到自己喜欢做的事。 就是那时候是大概是二零零九年，
[季逸超] 然后就是苹果其实出了 iphone 之后的第二第二二。 嗯， 对， 然后那时候对我来说有一很大的改变， 就 app store 出现了 f store， 我觉得是对我来说是特别重要的一个转折点。
[季逸超] 因为在 f store 之前， 其实世界有很多人像我一样， 就喜欢自己捣鼓软件或做东西。 但是你其实缺乏一个很好的全球化变现的一个能力。 但这时候对于高中生来说， 就是如果你只是在瞎捣鼓一些课外的东西的话，
[季逸超] 这个东西其实是比较离经叛道的。 你知道吧？ 就是你没有一个很好的第三方指标来证明说我的这个爱好其实是有价值的。 而 f strore 当时的出现给了我一个契机， 就是说我可以向我的父母同学乃至于老师证明说我瞎搞的这个东西是能产生经济价值的。
[季逸超] 所以呢我就算是中国第一代软件出海的创业者。 对， 当时那时候还在上高中， 然后我是做了一个第三方的 IIOS 浏览器， 叫做 web broser 猛犸浏览器。 当年也其实稍微火锅一点吧，
[季逸超] 然后用的是最朴素的那种叫 by copy。 就是每卖一份就赚一份固定的呃销售额的这种模式。 嗯， 然后所以就是很幸运， 就很早的时候就有了比较稳定的现金流。
[张小珺] 对这个有多稳定啊，
[季逸超] 现金流那个软件从第一个版本到最后， 我大概赚了三十多万美金。 对， 当时我觉得那个对一高二高三的学生来说， 已经算是挺开心的一个事儿。 嗯， 而且关键是就是他的销售的模式很清晰嘛。
[季逸超] 对吧我不需要去考虑太多的。 比如说这个 ai purchase， 就应用内付款或者提供一些增值的这种模式。 我只是非常老实的卖一份 copy， 然后你给我一份钱。 所以其实对于我就是怎么说呢？
[季逸超] 我就是维护的成本是比较低的， 是一个当时时还成立的一种商业模式。 但是后来大家都知道， 就是呃移动端软件已经不太在支持这样特别朴素的商业模式。
[季逸超] 嗯，
[张小珺] 因为大家都要先免费获取客户。
[季逸超] 对， 或者就是说当时是一个很好玩的情况。 因为那个时候从桌面互联网到移动互联网， 我觉得是有一次平台或者简单来说就有一个硬件媒介的变化， 对吧？ 所以就是你有一个新的一个媒介出来。
[季逸超] 即使你是传统的大厂， 比如说国内当时的 BAT， 然后海外这些公司其实大家都是跟开发者一样， 众生平等， 都在做一个全新的一个尝试。 然后那时候其实最后有一段， 在我看来可能是蛮蛮荒期的一个阶段。
[季逸超] 所以你有很多的机会去做这样的事儿， 大家还没有反应过来。 后来的这个诸多的商业模式， 但你看反观现在 AI， 我可能就聊到哪儿， 说到哪儿， 你就觉得很难的一点就是 AI 虽然是一个新的一个技术突破，
[季逸超] 但是实际上没有一个全新的一个平台出现。 所以你看这回的话， 我觉得没有存在那个蛮荒期， 就是无论是巨头还是创业公司， 还是个人开发者， 大家反应都一样， 快做的都非常的呃干脆利索。
[季逸超] 对， 所以我觉得我算是改成了一个好时代吧。
[张小珺] 当时去智能创业怎么结束的呀？
[季逸超] 啊， 智能创业其实我觉得没有一个明确的结束的那一刻， 其实它是我创业的一个起点。 那时候我觉得它不能严格意义来说称为创业。 因为我只是一个学生， 个人开发者， 用一个最朴素的商业模式去获得了一定的现金流。
[季逸超] 但当时的话你有一定的现金流， 同时你要做一定的 marketing， 对吧？ 但是我也没有团队， 就一个人就自己在比如说在国内外的论坛上发帖， 然后当时国内也没有很成熟的那种就是支付渠道。
[季逸超] 因为你知道现在 exstor 你可以用呃， 比如说像那个支付宝、 微信， 或者你有那个 credit card， 你可以去付款。 但当时我记得其实只能支持国际 credit card， 所以中国国内基本是没有什么付费的。
[季逸超] 哎呀， 这感觉跟现在哎呀， 也挺像的。 反正当时呢我就想， 那既然国内我很难去获得现金流， 那我在国内就只能赚吆喝。 所以我那时候会破解自己的软件， 然后在国内论坛上发，
[季逸超] 就是你没钱， 你就给我捧个人场。 对， 然后你在这样做的同时之际， 你就获得了一些来自于比如说资本界的关注。 嗯， 所以那时候也很好玩， 就是我当时高二高三的时候， 然后当时就是在参加一个，
[季逸超] 当时感觉还是比较有创业氛围吧。 那时候中关村， 然后我应该就在中关村参加了一个创业的活动， 我又想不起来是哪一个了。 然后当时的话就认识了正德基金啊。
[季逸超] 对， 然后这个故事就非常简单。 就是当时徐老师徐老师对徐老师问我， 小伙儿不错， 你想创业吗？ 然后我当然不想创业了， 对吧？ 因为我既然有一个稳定的， 我可以边上学边躺着赚钱的一个现金流量，
[季逸超] 何必要创业呢？ 对， 然后但是我觉得就是毕竟这个徐老师对吧？ 这个大家可能当时都是都是比较熟悉的， 因为他他应该也是北大那个体系出来的。 然后当时我回家跟我父母提一下这个事儿，
[季逸超] 然后我这这方面确实感谢我父母， 他们就说这个你是值得去好好考虑一下的。 然后我觉得那个时候对我来说也是陷入一个纠结， 就是我可以有几个选择， 对吧？ 我也许可以我申请学校去上一个好的大学，
[季逸超] 走， 现在跟大多数人一样的一条路。 嗯， 但另外一点就是我觉得给了我一个特别好的一个正反馈， 就是你只要创新也许就能有回报。 当时想的会比较乃意呃比较天真， 就是说我好像做出一个好东西，
[季逸超] 自然就会有一个好的结果。 然后当时在其实我渐渐意识到这个不是一个常态， 我是很幸运的， 踩中了一个时代的机遇。 那好， 其实我也许我什么时候都能继续去读书。 所以我就想，
[季逸超] 那我其实现在优先考虑应该是一个机会成本。 嗯， 对， 所以就是我当时就拿了 term sheet， 然后决定这大学我不上了， 我去创业。 对， 但是当时的话就是为什么接受真格的 offer，
[季逸超] 其实也是他们给了我一个承诺。 就我觉得一直是就是这个承诺兑现至今就是他们不会管我干什么， 我爱干嘛干嘛。 对所以我觉得这个其实对于一个学生来说，
[季逸超] 我能觉得我能有了一个最好的一个选择。 所以当时的话， 我就拉上另外几个同学， 比我大两届， 他们已经保送去北大了， 然后但是又被我忽悠出来。 那当然我们其其实已经意识到，
[季逸超] 就是你如果还在做这样朴素的一个按哪一个 copy 去赚钱的这个模式已经不太 work 了。
[张小珺] 那个时候已经感觉到不 work 了。
[季逸超] 对， 很明显。 因为当时的话已经又过了两年了。 然后这个时候你会发现， 无论是国内还是国外， 尤其像第三方 iphone 浏览器的这个市场里头， 其实已经出现很多不同的玩家了。 嗯， 巨头已经回过味儿了。
[季逸超] 所以我们就觉得这个东西一定一定会走向一个免费或者加免费加增值的这条路。 但当时我们还做了一点最后的一个尝试。 这也其实后面一切的起点。 就是我们觉得我们既然要卖一款付费的浏览器，
[季逸超] 我们应该在功能上有比较大的一个跃进。 首先一点， 当时那个 namospore grocery， 它的这个交互田确实是比较好的。 但当时其实还有另外一个背景， 就是那时候无论是国内还是国外， 都是三 g 初期的一个阶段。
[季逸超] 那时候其实移动互联网远远没有像现在这样就这么流畅。 嗯， 那时候呢可能大家还会更多关注， 就是说比如说网速慢的时候怎么办？ 弱网环境怎么怎么办？ 所以当时我就提出要解决一个问题，
[季逸超] 就是我们能不能去预测用户的下一次点击。 比如说那时候我还记得大家用 facebook， 国内应该是用人人网类的那个改改名叫人人网吗？ 我记得那时候大家很多人都觉得好像 web 版就是移动端的网页，
[季逸超] 似乎比当时那些比较初期的客户端要好用。 嗯， 所以很多人其实是在于用就是移动浏览器去进行一些社交媒体的使用。 所以你会经常有那种翻页下一页这个操作。 然后呢， 后来也有更多人在手机上开始看新闻。
[季逸超] 其实我当时就觉得如果能准确预测用户再次点击的话， 我可以进行 preloading， 就是提前加载下页的内容， 嗯， 让它的这个响应会更加的快。 然后这个其实也就机缘巧合之下， 让我进入了 NLP，
[季逸超] 就 natural ligid processing 的这一个领域， 就是自然元处理。 嗯， 当然现在大家可能不太提这个词了， 因为大模型已经把这一切给统一了。 对， 然后那时候大概二零零二零一一年开， 是就是我因为这一个需求，
[季逸超] 所以开始研究这一个方向。 然后当时真的是太早了， 这个我觉得就很我很幸运点， 就是我感觉一直我在学习的东西都是因为具体的需求在牵引。 对， 所以刚好也就跟自己兴趣都会比较 aliline，
[季逸超] 所以就接触这个行当开始做。 所以那个浏览器其实真正意义上到后来它的结束是什么？ 是我发信了更好玩的东西， 就是自然源处理。 所以因为他的模式一直是很单纯的卖一份儿 copy，
[季逸超] 卖一份 copy 嘛， 他就渐渐就变成了一个没有人去维护的一个状态。 然后随着比如说到最后应该是 IO 系统不断更新， 它的那个兼容的版本已经就是跟 IOS 不兼容了， 所以你自然而然就被从 aptor 下架了。
[季逸超] 所以这是一个自然死亡的一个一个过程。 当然我觉这还是很幸运的， 就是让我人生的第一个产品就同时满足了出海加 ai 加上变现这件事。 所以有一个很好的一个开始。
[季逸超] 对，
[张小珺] 现在反过去去说的话， 浏览器这个事你当时怎么做？ 有可能后来摸到移动互联网大牌嘛， 嗯有这种可能性吗？
[季逸超] 我觉得当时的话， 我其实收到过一些收购的 offer， 我觉得也许卖的也挺好的。 因为我觉得其实呃浏览器是谁的 offer 啊， 这个就不要说了。 对， 不能点具体名。
[季逸超] 名是我觉得就是浏览器， 可能从古至今， 包括今天， 包括很多团队也在做 AI 浏览器， 待会估许我们会聊到， 我觉得他一直都是有一个点。 就是它其实不是特别适合以一个创业者或者说一个颠覆者的形态来做。
[季逸超] 它其实更像是巨头你已经有了分发的渠道之后， 嗯， 去锦上添花的一个事。 嗯， 对， 所以我如果回看当时的话， 我不认为以现在我的经验或者阅历， 我能做出什么更好的选择。
[季逸超] 第二段创业呢？
[张小珺] 第二段创业的方向。
[季逸超] 第二段创业的方向其实应该刚才刚才讲的第一次真正的创业。 就是因为在做这个浏览器的时候， 我意识到就就是 NLP 这个领域真的非常有意思。 但那时候其实也是很有趣， 就是二零一一年嗯距离一个石破天惊的 paper，
[季逸超] 我说的不是 transformer， 其实二零一三三是一月 t nicholave。 当时 google 推出了一篇 paper 叫 watch wack， 就是第一次能够把也也不是第一次， 就是较为可靠且高效的能够把自然语言文本离散化的自然语言文本变成宠密向量。
[季逸超] 这个其实对我来说， 是我认为我心中最石破天惊的一个转折点。 因为他头一次能让我们比较方便的把一些源自其他技学一个深度学习领域的方法， 应用在自然语言处理领域。
[季逸超] 像当时， 比如二零一一年前后， 大家做自然语言处理， 可能关注几件事儿。 比如说你要进行比较复杂的分析的话， 可能会有一个技术叫做 dedent parsing， 叫依存句法分析。 嗯， 但是现在可能这个词已经死透了，
[季逸超] 可能新一代做 AI 的人都不知道这个词了。 然后中文的话， 那时候我们还会关注额外的就所谓的 toganization 当跟现在的大模型的 toconize 呃相比， 可能会更原始一点。 因为中文本身它会有这个要切分这个问题。
[季逸超] 当然不止中文， 就是中文日语。 然后其实德语有德语叫 d compose， d composition 就是拆词的这个问题。 所以那时候做的还是一些比较， 怎么说呢？ 为了自然人语言处理而做了一些比较专有的解决方案。
[季逸超] 他按现在话说是不太 scale 的， 因为其实你需要很重的标注才能做好， 而且你本身的模型也没有那么的强大。 所以当时的话， 我觉得给我最大的一个触动是二零一三年的那个 watch wag 这块这个 paper 出来。
[季逸超] 然后我觉得这一下新世界的大门就打开了。 然后这个让我真正意识到我的兴趣可能其实是在 LP， 而不是在继续做器。 然后也很感谢， 就当时真哥兑现他的承诺，
[季逸超] 我说我不想做浏览器了， 然后真哥随便对， 然后当时的话我就看中了 LP， 但是其实也是看中另外一个一个市场机遇。 当然回过头看我觉得是错的这是怎么回事呢？
[季逸超] 就是当时到二零一三年， 其实已经开始有传闻， 就说苹果在筹备一款可穿戴式设备， 其实也就后来的 apple watch。 嗯， 然后这个当时给了我特别大的想象空间。
[季逸超] 因为我当时觉得那个时候的搜索， 还是你输入一个问题， 一个 query， 然后他给你十个蓝色的链接， 这个东西。 能够 work 的根本原因是我们在与电脑这样的一个大屏幕进行交交互。
[季逸超] 那假设未来比如可穿戴式设备， 或者说语音的界面， 就是 voice interface 更加成熟的话， 那这一个交互模式可能就不 work 了。 所以当时我想解决的一个问题是什么？
[季逸超] 就是说我能不能以一种更结构化且更紧凑的形式， 把知识跟用户之间的交互进行一次革命。 然后这个当时就引向了一个的方向， 就现在可能叫语义搜索，
[季逸超] 叫 sennatic search。 这个东西我当时会觉得这就是下一代的 google。 我作为一个呃创业者， 我会不会是当年的 google， 现在当年的 google 或雅布那样的。 所以我们团队大家都很兴奋。
[季逸超] 然后我们想解决的这个问题逐渐也就细化了下来。 这其实是一个非常技术驱动的问题。 我当时在想， 如果你想用于更紧凑的结构去回答用户的任意问题的话， 那其实你需要的不能是网页的原始信息。
[季逸超] 嗯， 因为大家都知道， 其实搜索引擎的工作原理， 当时可能就使用倒牌索引。 就说你输入一个关键词， 他会把所有包含这个关键词的网页， 通过一些排序算法进行排序， 把 top 十给你。 所以你用户输入的问题，
[季逸超] 最后获得的东西仍是原文， 是自由文本。 但这个东西自由文本， 你想象一下， 如果你用 apple 出来， 你不可能在上面就反复滚动去读完嘛， 对吧？ 如果你是车机或者像 watsiri 这种 interface 的话，
[季逸超] 你也不能让他去朗诵那么长文本。 因为人的带宽听听力的东西， 其实你会你会很着急。 嗯， 所以我们觉得当时从技术层面来讲， 下来， 他缺的是什么？ 是一个高效紧凑的 representation 就表达形式。
[季逸超] 而这个时候我们想到的一个概念其实是知识图谱。 知识图谱现在也是一个半截生字埋在土里的概念， 老词儿、 老词。 对， 但是当时我们也是有追求的团队， 然后我们在知识图谱人设我们再往下下钻看。
[季逸超] 那到底是什么限制了知识图谱这个概念真正落地呢？ 我们当时找到的一个切入点是， 我们认为知识图谱其实完全都不够完备。 因为那时候你能找到的知识图谱， 无论是通用的还是就是行业知，
[季逸超] 对行业领域知识图谱也是一个很结后的一个词。 它其实大量的依赖是人的边界。 比如说如果你要在一个行业内， 比如当时有做些什么这个工业领域的知识图谱，
[季逸超] 比如科学领域知识图谱， 其实都是需要一些专家进行去标注。 比如你要标注的 SPO， 就是三元组这样的的形式去进行标注。 而通用或者说通识领域的知识图谱。 其实当时世界上有几个比较大的平台，
[季逸超] 有一个叫做 free days， 好像后来是被谷歌收购了， 他们就以一种重包的形式让大家贡献这些知识。 后来他应该演化成了 week media foundation 下面的一个项目叫做 wiki data。 它里头做的就是比如说关于你张老师，
[季逸超] 你是一个实体叫 enterty。 你下面有各种你的属性， 比如说你的这个出生日期， 你的之前工作的场景， 你的节目是什么？ 这样就能形成各个实体之间的关系。
[季逸超] 这就是所谓的知是独补嘛， 但很明显这个东西完全依赖于人类， 那这个东西我觉得是我们探测到的一个瓶颈。 所以我们想找到一种技术来把这件事自动化。 那当时的技术供给能做到什么呢？
[季逸超] 就是刚才讲到那一个年代的 NLP， 还在于比较初期比较混沌的一个阶段。 嗯， 当时要做的事情可能已经有的方案是这样， 你可以首先进行叫命名实体识别， 叫 any year name entity recognition。
[季逸超] 就相当于你读一篇文章的时候， 你把里头所有的实体能够由一个 AI 模型来标记出来。 那这样的话， 你其实只获得到了实， 就比如说张小隽， 这是一个实体， 然后这档节目是一个实体，
[季逸超] 但是所谓知识图谱图谱之间是要有边的 edge， 那这个边是怎么来的呢？ 当时有另外一项技术叫做关系提取， 叫 relation expression。 嗯， 就是对于两个实体之间， 我们探测到嗯，
[季逸超] 比如说张小隽是这一档节目的主持人。 那么主持人这其实就是一个边或者叫谓谓语。 然后这样的话我们用这两套技术能构建怎样的一个知识图谱呢？
[季逸超] 就是说我如果能限定领域， 那么我能进行很好的实体识别。 如果我能能限定提取类提取的关系的种类型， 我也可以进行这个工作。 比如说我提前知道这世界上有主就是什么的节节目的主持人是谁？
[季逸超] 这是一种关系人的出生日期是什么时候？ 这是一种关系。 但很明显这个东东西好像不可枚举， 对吧？ 因为任何两个实体之间的关系， 它应该是一个无限极。 嗯， 所以我们就意识到当前的技术肯定是有局限性的。
[季逸超] 那么我们当时就投入做到了一种新技术的研发。 后来的话， 这个技术在学术界的定义应该叫做 open information instruction 叫 open IE 开放式信息提取。 它跟刚才这些技术的区别就是说我不需要要提前定义一套规则，
[季逸超] 或者嘛嗯就是说我不用规定哪些东西是实体。 因为传统医生的命名实体识别可能关注极类， 比如人名、 地名， 然后组织名这些东西。
[季逸超] 你看这其实又是一个白名单机制， 我们要避免这一层面的白名单。 同时在进行关系提取的时候， 我们要避免提前预设的这些关系， 而完全变成一个 scheme of less 就是说呃无大纲的形式的 t 恤。
[季逸超] 嗯， 所以最后我们做到的一个技术是什么？ 就是说 AI 在阅读一篇文本的时候， 它能够自己识别出这里头有哪些潜在的东西是实体， 以及这些实体之间的关系是哪些。
[季逸超] 并把它们提取出三元组， 并持续自动的构建一个知识图谱。 嗯， 所以这个在当时我觉得还还是很重要的一个技术。 而且我们选择了最苦的一条路， 就是我们从零训的模型。 而且你想这件事是从二零一三年底二零一四年开始的哦，
[季逸超] 我非常幸运， 又不幸的赶上了技术最跃近的那几年。 所以我们一开始的话， 当时是一条， 我们团队分两边一边在做基于传统的依存句法分析的一个解决方案。
[季逸超] 嗯， 同时呢我这边在做基于波 to fiback 向量化的一个解决方案。 然后做了几年之后， 我们发现这个东西好像可以去 scare up， 然后开始用 LCM 去做。 后来是 LCM 加 attention，
[季逸超] 再到后不来呢， 我们觉得其实 work to back 或者说 LSM 加有 attention。 它其实在输入层的信损损失就很因为为那候如果你用基于纯磁向量的方法去做的话， 它无法分析分清楚一个完全人同名的词的不同的含义。
[季逸超] 我举一个例子， 比如孙悟空孙悟空可能是咱们中国传统西游记中的孙悟空， 可能是我举例子， 像日本七龙珠里头那个孙悟空， 其实在后来还有王者荣耀里也有孙悟空。 对你。
[季逸超] 如果完全基于这个 waturch 外这种技技术做的话， 你发现同样一个词， 它在不同上下文中的意义都被压缩在了同样的一个五百一十二或七百六十八维的向量中。 所以当时我就很苦恼，
[季逸超] 说能不能再进一步， 其实就需要有一个上下文相关的编码方式。 然后那时候我觉得那几年是非常幸福的。 一方面是什么？ 就是你基本上想什么这个事件就会发生什么。 那时候在后的 transwer 出来了，
[季逸超] bird 出来他很能解决了， contaction 就就是上下文相关这个问题。 嗯， 但是不幸的就是每一次这种技术迭代， 你会发现我们过去几年积累基本都不算不用去做啊， 所以很痛苦。
[季逸超] 然后我们就是当等于从二零一四年底一直做到二零一八年才把这事儿做完。 我们当时所有的模型是自己从预训院区开始做起的， 是非常痛苦的一个事儿。 然后也早就就是多大的模型啊，
[季逸超] 总共加起来我们就两个模型， 总共加起来大概是两个零点三 b 的模型啊。 那时候这叫大模型， 但是现在这已经都不算是对。 然后也很早的遇见一些问题。 比如当年像 birt 的话，
[季逸超] 默默认情况下， 如果没记错的， 它的 conxt length 或那那候我们还做 sequence lts 是五百一十二个 token。 嗯， 五百一十二， 我的天哪， 就你如果去掉， 比如说他一开始的 COS 跟 SEP token， 你这五百一十个 token，
[季逸超] 那这时候如果我要让 AI 去自动在互联网上去读网页的话， 这个是完全不够的嘛。 所以我们当时从二二零一八年底就开始解决 long ong context 的问题。 但是那时候我们解决了 long context，
[季逸超] 在今天看了一个很小儿科， 我们解决十六 k 长度。 嗯， 对， 然后这个我如果没记错的那个模型化， 我也开远了， 反正我们就一直在做在做这个事。 嗯， 然后就当时做一个产品叫做 maggie， maggie 是来自于我很喜欢的一部动画里的一个超级计算机。
[季逸超] 对， 然后他做的事情就是如刚才所说， 就是 AI 能够自己去到网络上去看各种各类各样类型的不限领域的文章， 并持续构建并更新一个知识突破。
[季逸超] 然后当时我们做的这于是按现在的学术定义， 应该叫 life on learning 或者 continuous learning。 对， 反正就很好玩。 然后这个东西项目其实做的我们是自己很嗨的。 我到今天也觉得这是我我智力和我的编程和 v 四十能力的巅峰。
[季逸超] 对， 再后来就是人就已经逐渐老分化了， 就水准开始下降。 但是那段时间的话， 我们做到后面就会觉得很痛苦， 就是外界的创更新实在是太多太太快了啊。 直到二零一九年的某一天，
[季逸超] 我拿到了 GPD 三的 early access， 我觉得天要塌了。 对， 为什么？ 因为这样样， 就刚才讲的， 我们当时选择择苦苦一条路， 就是一切我们要做垂直整合，
[季逸超] 对吧？ 就是模型自己做， 产品自己做。 那好， 我其是每一次模产品的迭代， 我等着我底下模型的完成。 那时候模型现在还跟现在比简直非常非常小嘛，
[季逸超] 但是同样 evalvalation ation， 这是也很恶心啊。 嗯， 对， 你的 ininfer 也要自己去搞。 所以当时迭代的周期基本是两到三周， 能有一个模型的迭代。 嗯， 但是两到三周在当时的外部， 这简直是巨变了。
[季逸超] 嗯， 然后拿到 GB 三的时候， 我测了一下， 我觉得偏他的原因是什么？ 我们把同样的任务， 我拿 PPT， 我随便写了一个 prom。 那时候大家没有什么 prom 的艺术， 对吧？ 都是胡写， 我发现他有跟我自己己的端端端模模五五开，
[季逸超] 你知道吗？ 而且我当当时就意识到一个问题， 就是他虽然现在很贵， 但是它是一个通姐。 就是那个时候我们在比如 LP 领域内， 大家互相交流， 你会有会很明确的感觉。
[季逸超] 就是比如我跟别人自我介绍的时候， 哎， 你好， 我是 maggie 团队的， 我们是做信息抽取的。 然后这边可能是做这个呃机器翻译的， 然后这边是做客服系统的， 大家精锐分明对吧？
[季逸超] 就互相握握手的， 哎， 对， 互相学习互相学习。 嗯， 但 GB 三十出来之后， 其实他印证了一件事儿， 就是好像我们做的不同的任务是能够大一统的。 其实他不是第一个工作。 就之前其实 goooole le 一篇叫 fan t five 的一个 paper 出来，
[季逸超] 已经当时有这个苗头了。 但是呢那个时候大家还觉得哎 google 土豪太厉害了， 这个做出一个很好的 demonstration， 但是你要垂直领域还得看我们呀。 但是呢 GP 三出来之后， 就彻底就把我们那条心给被给给摁死了，
[季逸超] 你知道吧？ 所以当时我的第一反应就是赶紧卖到公司卖了吗？
[张小珺] 卖了卖给谁了， 变现了是吧？ 其实你好先进哦， 我下来来是不不敢。 你你你从一一年做的事情， 感觉和现在大家做的事情差不多。 我觉得就是顺着做了一遍。
[季逸超] 我觉得不能这么说， 就是你应该说大家在每一个阶段遇见的问题是类似的。 但是你每一个阶段其实都未能解决未来大家再次遇到的时候的问题。 比如如我们当时说的 long context，
[季逸超] 从五百一十二个偷跟到十六 k 现在的 one counts 可能是指的比如说两百 k 到到两个 million 对吧？ 所以就是我只是说历史的话， 它会押韵， 那肯定不会重复这个东西。 嗯，
[张小珺] 你们当时做这些你的目标是什么呀？ 因为我感觉一直在顺着这个技术往上爬， 但你的目标是什么呢？
[季逸超] 对我觉得这是一个很好的问题， 也是上一次创业中我觉得我没有想通那个事儿， 就是可能那个时候还很年轻过。 现在我看到很多跟那时候我一样年轻创业者， 大家我觉得优点是什么？ 就是非常的就是遵循自己的本心，
[季逸超] 就是你喜欢什么事儿， 你就先把这个事儿做下去。 当然你可以你可以好点说， 就是如果你看中了一个技术问题， 且这个技术问题真的别人没解决的话， 那他往往可能会是符合第一性原理的。
[季逸超] 就是说它是一个很重要的待解决的一个问题。 嗯， 对， 所以当时的话我们毕竟如果你现在切到产品侧， 可能会有几个问题。 第一点就是我们会觉得应该做一款很成功的搜索引擎来替换掉 google。
[季逸超] 但实际上是首先我们低估了搜索引擎本身这件事。 嗯， 这个其实当时很多人不知道， 就是 vaggage 这个项目我们没有使用任何第三方的搜索。 我们从爬虫到索引引擎全是自己去建自己手写的。
[季逸超] 对我觉得那是我工程农业巅峰。 对， 然后我们其实低估了一件事儿， 就是说你光有技术群你解决不了不了一些非技术问题。 比如说现在我都不太看好你再做一个新的搜索引擎。
[季逸超] 因为比如很多的数据源跟各位已经形成了一种， 就是他们之间也是一个互利互惠的一个一个循可循环的一个关系。 你在以一个搅局者入场呢， 其实你无无法重复谷歌过去二十年来积累的这些数据源的这个事对。
[季逸超] 所以当时我们就觉得产品一方面是我们的技术和非技术原因没做好。 另外一点， 我们当时很期望发发生了， 就是说有一个新一代的可穿戴式设备或者全新的人机界面的出现。
[季逸超] 这个东西可能到今天为止， 也许可穿戴也没有充分的落地。 对同时新的人机界面也许去， 直到拆 GP 才真的落地。 所以就是我觉得产品层面的错误， 一个是技术， 一个是可能确实是早了，
[季逸超] 但是就是创业就是这样的， 早一一步就先列， 对吧？ 是啊不对， 早一步是先驱， 早十步就是先列。 对， 所以我当时我们就先列了。 然后第三个， 我们觉得当时商业上也没有想的特别清楚。
[季逸超] 对， 所以一开始想的是做一款就是完全 to c 把这事做大。 但后来其实因为做了很多年技术不断迭代嘛， 你会慌慌， 所以又能不能直接做一些 to b 但但明显团队的基因不是这样的。
[季逸超] 所以我觉得那一段创业经历其实让我学到了很多， 当然特别爽， 然后很爽， 特别爽。 就是因为那是一个就是我觉得很多创业者梦寐以求的一个状态， 就是我就想把我人生的夙愿给做完。
[张小珺] 夙愿是啥？
[季逸超] 人生的夙愿，
[张小珺] 你人生的夙愿是啥？
[季逸超] 就是我想自己从头基于一切都是自己写的， 自己写的人法， 自己做的模型去解决一个别人没有解决好的问题。
[张小珺] 同时 google 这个事儿已经解决好了， 我没有解决好，
[季逸超] 你觉得他哪里没有解决好， 他是这样。 首先 google 是通过收购 free base， 对吧？ 他其实获得这个之后， 他只是获所以很好的一个社区。 然后他当时也有一个并行的项目， 叫 knowledge board 还是什么东西。 然后我们跟他们做个 headpad 看的的对比，
[季逸超] 就是头对头的对比。 我们当时在最高置信度下的主确度能达到百分之八十九点几， 所以我们的准确度是比他高的。 同时我们不仅支持中文， 还支持别的一些语言， 包括是反向写的阿拉伯语。
[季逸超] 这个现在可能大家不觉得是什么， 在当年这还是比较厉厉害的一个事。 然后同时我们还自己去演练了这个像那个向量搜次向量搜索那个现在可能也是比较常态了。 我们当时为了解决这 scale 的问题， 我记得是跟英特尔合作找了一个新的方案。
[季逸超] 他们当时有一套技术叫做 p name， 就持久化内存。 嗯， 我们自己写了一套向量索， 以基于那 HSW 算法， 然后去搭建了整套这个东西。 就是我把我这辈子想试的技技术，
[季逸超] 都以合理的方式花投资人的钱给搞定了。 嗯， 对， 所以我觉得在那个项目做完的那一刻， 我的人生已经圆满了， 你知道吗？ 所以就再后来像包括现在做 minus 这这事事， 我心里已经没有什么， 就是那种就是我要证明自己，
[季逸超] 或者我要做什么， 这个才能死， 而不怕我早就不憾了。 所以现在我就可以一个很轻松的一个状态来做很多事哦，
[张小珺] 你除非你还去工作了，
[季逸超] 对我工作了一年半哦， 那段工作经历其实非常开心哦， 非常开心。
[张小珺] 为什么？ 就是是个大公司吗？
[季逸超] 呃， 当时还是一个独角兽状态， 然后就相当于在临上市前的一年多。 但是当时又刚好赶上就 GBT， 就是当时我是因为 GBT 三的出现， 我意识到危险嘛， 所以相当于我是在拆 GBT 出来之前一直干到了拆 GBT 出来之后，
[季逸超] 那一步相当于我在那家公是从零的做起了那 LM 的业务。 对， 所以那段期间怎么说呢？ 这个公司的一个工作模式， 当时很多人不喜欢， 就是说好像所有的这个 reset for t 算法岗位，
[季逸超] 大家都在公司内部打榜。 因为那是一家 to b 的公司， 就 b to b 做 AI to b 那 AI to b 的一个经典的问题， 就是说你如何去量化用户的收益。 嗯， 你除了一些比如说这个最终的这个最终的经营指标以外，
[季逸超] 你其实也需要一些过程指标。 那当时的话有一个部分团队的任务是说， 我把所有用户的需求转化为可量化的 benchmark。 那这个呢就是 research 和这个算法长最喜欢的事情就是打榜。
[季逸超] 所以那时候我的主要工作就是打榜， 对， 然后打榜又很开心。 因为当时公司内部的一个激励方案很有趣， 就是公司内部有个类似于 cargo 那样的一个榜单系统。 嗯， 然后呢你赢的越多，
[季逸超] 你的奖品是什么呢？ 你能获得更多的显卡啊， 所以你会进住一种强者恒强的状态。 你知道就是所以我当时一个人能存好几十张卡， 然后我一堆卡的资源闲置， 但是我又可以去捣鼓很多这个我想试的东西哦，
[季逸超] 因为总有客户会需要嘛， 对吧？ 所以我可以做很多的实验， 然后同时我的算力又是最充裕的， 我能 scill up。 所以我在那一年半里头， 我一直霸榜在第一名。 所以我觉得那段经历特别开心的。
[张小珺] 你以前上学的时候， 好像没有这个镜头是吗？ 你以前上学的时候， 是那种特别喜欢比比分数的学霸这种类型吗？ 好像不是吧，
[季逸超] 不是， 因为我好多课我都没上， 所以我特别感谢我的高中， 当时在北大附中读书。 然后我觉得我特别幸运， 就遇见了一群超级开明的老师。 就是开明到什么程度，
[季逸超] 就是有的课我不想上， 老师说那你就不上了。 后来学校还给了， 我做一个也不要一个小顾问。 我们有一个计算机社团， 就相当于我在学校里头有一个不上课时候可以去的办公室， 有空调， 有电脑，
[季逸超] 让我好好的捣鼓我喜欢的东西。 所以我觉得不太幸运。
[张小珺] 二段创业终止的那一刻， 你在做什么呀？ 你在想什么呀？
[季逸超] 我当时的想法是这样， 就是我知道有一个新技术出现， 可能要杀死我。 那这时候我的选择是什么呢？ 当然是选择加入了， 对吧？ 然后我们在当时的想法是这样，
[季逸超] 就是我刚刚经历上一次创业的一个创伤， 就是是你自己要做垂直整合， 真的很痛苦。 就是每天醒了之后， 我我常说一个比喻， 就是每天醒了之后， 你都感觉海水在上涨， 但是你不知道会涨到什么程度。
[季逸超] 也许你第二天醒的时候， 就已经到到到鼻子这儿了， 就很恐怖的一感觉。 所以当时我想法还是我喜欢创业的， 但是呢我不想做垂直整合了。 所以当时会有一个比较天然的想法。
[季逸超] 就是那时候大家会把创业 AI 创业分为几个 layer 的几个层。 比如说那时候有模型层， 有， 那时候好像它就基呃 infer 层， 就是基础设施层以及应用层。
[季逸超] 嗯， 然后当时我就想 ok， 那我面前其实也就三条路嘛。 那时候其实到了二二年底， 二三年初大家看到拆 GPP 之后， 其实国内很多就是机动模型公司已经开始动起来了。 当然我也所所有人都聊过，
[季逸超] 但是呢没人能说服我就是这个东西到底该怎么办。 因为我觉得这个我不再不太再想体验这种特别难受的那个状态。 所以我的更多的目光当时看向了这个就所谓的基础设施层跟应用层。
[季逸超] 那这时候其实也有一个问题， 就是大家当时一直在说这个事， 嗯， 但是没人知道真正的 AI 应用岗该长什么样。 尤其你想二三年年终的时候， 真正有 PMF， 或者说有一定升量的产品，
[季逸超] 可能就两个， 一个 chanh BT， 一个 care ter 到 AI。 嗯， 对， 然后 care ter 到 AI 这种东西， 我非常我不懂这个东西， 因为我用了以后我自己用不进去啊。
[张小珺] 那我就是爱用户不是不是一年不是用用户，
[季逸超] 那我肯定做不好这样的产品。 而拆 GP 的话， 这其实是一个天时地利人和的一个状态。 就是我至今也觉得就是拆 GB， 其实出来一瞬间拆 bot 的的这个赛场就已经结束了。 所以我明白我想做应用或者做 inft 层的东西，
[季逸超] 但我没想好我要做什么。 嗯， 对， 所以呢我就看一些机会， 同时的话也就去呃去去去怎么看看相关的项目，
[张小珺] 然后在正隔了一段时间，
[季逸超] 对吧？ 对， 在正隔待了一段时间， 然后就是也算是就是呃啊跟更年轻的创业者一起交流。 就把我过去的这个比如说悲惨经历跟教训， 可以可以提前告诉大家。 对， 所以今天这节目也想跟大家分享一下悲惨经历。
[季逸超] 我觉得嗯对， 然后再到后来的其其， 也是当时认识了小红， 就我们现在在 s 的 CEO， 然后他是怎么说服我加入的， 或者说为什么我要从第二轮创业之后去开始这个事儿。
[张小珺] 你中间隔了多久，
[季逸超] 当时就是那一年半的时间嘛，
[张小珺] 呃再整隔一年半。 对，
[季逸超] 再整隔一年半时间。 对，
[张小珺] 然后然后那段时间你就明确不想做大模型， 不想去打任何的一个大模型公司。
[季逸超] 我几乎跟所有的大模型公司聊过，
[张小珺] 你有喜欢的吗？
[季逸超] 啊， google google 嗯， 对啊，
[张小珺] 海内外的都聊了是吧？
[季逸超] 呃， 海外聊的是当时海外也没几家， 海外也基本都聊了。 然后国内的话都聊了， 包括当时那个为什么是 google，
[张小珺] 你不是要干掉人家的吗？
[季逸超] 就是你没干掉他， 你才会格外增进买。
[季逸超] 然后当时我的那个想法， 就是我想找一款 AI 产品， 不是我自己去主导， 而是一个很空的画布啊， 就大概是这样的一个感觉。 就是因为哦对，
[季逸超] 其实上一次创业到最后， 我其实还学会了一个很重要的事儿。 就是我意识到我根本不是做 CEO 的那块料哦， 就是我既不喜欢商业化， 我也很讨厌怪人哦。
[季逸超] 对， 所以我觉得这是交了一个学费， 就是我知道我不该做 CEO， 我应该找一个比我适合做 CEO 的人。 哎，
[张小珺] 你觉得你是哪些方面不适合合作？
[季逸超] 是 CEO 呢？ 我觉得完全就是一个情绪上就很抵触情绪上，
[张小珺] 情绪就很抵触。 为什么呀？ CEO 哪些比较烦你的人性？
[季逸超] 首先有一点就是说我与其跟电脑打打交道啊， 我很喜欢跟电脑打交道， 但我觉得人太复杂了。 就是你的组织在随着变大的时候， 其实你的发现你这个复杂度其实是指数级增长的。
[季逸超] 我觉得我不是那块料， 我搞不定太多， 就是人与人之间的更微妙的这些事情，
[张小珺] 你看起来比小红要易很多。
[季逸超] 不不， 其实我们公司除了张涛以外， 全都爱人， 我是爱人， 对我我只是开朗的内向， 你知道吗？ 就是就我在跟你聊欺骗了我在跟你聊具体的业务的时候，
[季逸超] 我能讲很多。 但是其实我你是 i 什么 INTG 哦， 就不是 NT， 这个都烂大街了， 大家都差不多啊。 对， 所以就是我觉得首先管人我觉得我不太行。 第二点就是我有的时候会陷入一种特别追求正道的思路。
[季逸超] 什么叫正道？ 就是说正道？ 对， 就是你有一个能够赚钱的方向和一个能够把一个特别有趣的技术走到底的方向， 我会毫不犹豫的油门踩死往右走。 但是我知道这一定是错的啊，
[季逸超] 所以呢我需要有一个人能把我给管住啊， 就是在我又想发癫的时候给我摁死。 嗯， 对， 所以就是也是经过水创业之后， 你就充分意识到自己的不足。 嗯， 对， 然后所以我当时想象的非常清晰，
[季逸超] 就是我想一不想当 CEO， 不想当一号位。 第二， 我想找一个能够探索的画部， 注意我说的是画布， 而不是一个已经成型的一个一个产品，
[张小珺] 然后去迭代他。
[季逸超] 对对， 因为我觉得当时所有人不过都是在下注， 没有谁说真正有一个非常系统性的三在那个方法去知道接下来 AI 产品要做什么什么叫所有人在下注。 就是当时大家都得基于自己的一个直觉判断，
[季逸超] 去说我要做一个什么东西， 我要做一什么东西。 但其实我已经经历过几次这样的创业， 我在想我能不能这回做的正规一点， 就是我们能不能像字节跳动一样， 有一点数据思维。
[季逸超] 对， 然后所以当时我就觉得我我不应该自己在丛林去一种就是我因为相信所以去做的嗯的事情， 我应该有一个更有一个过程去更多的观察。 那观察用户最好的方法是什么呢？
[季逸超] 就是有一个初步 PMF， 但又非常空的画布里面。 所以当时我跟小红， 当然因为就是他也是就真格头， 也是像我们家个老一辈创业者， 现在都已经是中耕的年纪了。
[季逸超] 所以就是当时他要做一款产品叫 monica。 monica 现在也有很多人用， 还有很多用的， 也我们现在都在同一实体下面。 monica 这款产品它其实是一个 chrome 的插件。 嗯， chrome 插件我当时觉得这个产品的形态非常戳我是，
[季逸超] 为什么呢？ 因为首先它其实没有改变任何用户的习惯， 就是你在浏览器中， 你仍然在使用你所熟悉的 gmail。 你还在看 youtube， 就是他没有， 因为是 AI， 所以侵入你的生活而改变什么。
[季逸超] 所以用户的原本的轨迹不是被强行改的。 你的观测是一个无偏的观测。 第二点是什么？ 就是当时很多或者你要做 AI 的话， 你可能都你要先下注去做一个方向。
[季逸超] 因为你不能在一个界面中无限的叠加不同的元素， 对吧？ 那你产品的复杂度会变得很高， 像我很喜欢 ditup， 有一句话叫 everything added diute everything else。 就是你每增加一个东西都会稀释所有的价值。
[季逸超] 但浏览器插件的绝妙之处是什么？ 它的功能的分发其实是基于 context 的。 就比如说跟视频理解相关的东西， 只会在你看 youtube 时候出现。 嗯， 然后跟比如自动编写或者文章文章这个改动的这一些功能只会在比如说 gmail 或者 rug dox 里出现。
[季逸超] 所以它其实消解了就是功能增加带来的复杂度爆炸问题。 所以我觉得浏览器插件是一个绝妙的观察用户到底在怎么用 AI 的一个一个窗口， 它甚至不能叫一个产品形态， 它它是一个空的 container，
[季逸超] 一个空的画布。 所以我觉得这款产品是绝佳的。 作为进入 AI 应用时代的门槛儿，
[张小珺] 观察到了什么？
[季逸超] 观察到一些非常有趣的东西， 待会儿再讲为什么做 manner 候可能都会讲到好的。 对， 然后这块就是我觉得这是非常值得做的， 但是我其实也没想好， 就是其你有别的插件吗？ 那为什么要跟小红合火呢？
[季逸超] 首先就是我很幸运， 跟他交流之后， 发现他太适合当 CEO 了。 怎么说就是怎么说， 就是他擅长所有不擅长的东西。 而且其就如果你反过来说，
[季逸超] 你在看当今国内外 AI 创始人一号位的这个整体这个 landscape 呃这个这个这个版图的话， 你会发现小红有一个非常稀缺的特质， 是吗？ 他很正常， 他身心健全，
[季逸超] 没有任何不良嗜好， 没有任何极端极端的思想。 这不是一个我这不是一个正常的指标， 这已经很难得了， 你知道吗？ 就是我觉现在整个这个行业有很多人比较偏执或者怎么样。
[季逸超] 但是讲真其实就是你没有乔布斯的命， 却得了乔布斯的病，
[张小珺] 你能说你自己吗？
[季逸超] 呃， 对， 而且我经过这个惨痛的失败之后， 我意识到这一点， 但是他们还没有意识到。 对， 所以就是我觉得小红身上最可贵的品质， 就他特别正常，
[张小珺] 相信常识是吗？
[季逸超] 呃， 对， 还是你会说话。 对， 相信常识且相信团队。 而且就是好多事情的判断， 他会更加的怎么说。 你你既可以说是就是直数据驱动， 也可以说是直觉驱动。
[季逸超] 但是他是一个真正的能把公司从一个阶段持续带到下一个阶段的人。 而我可能如果我自己从头做的话， 我只会在我喜欢的那一个阶段很爽。 对，
[季逸超] 所以我觉得太难。
[张小珺] 哪哪些细节让你见见？ 第一次就是觉得他很正常啊，
[季逸超] 我觉得不是见第一次你们见了几次啊， 其实很多次， 就包括后来的话， 其实也是一起吃了两三次饭， 然后也长谈了很久。 对， 然后最后他怎么打动我加入呢？ 还是因为一句话，
[季逸超] 他说 peak 我知道你做过浏览器， 你做过搜索引擎， 你做过语言模型。 你想我们想在一个产品里把这三个事都重新做一遍。 我觉得好呀，
[季逸超] 这个好好听起来还挺吸引人的。 嗯， 然后当时就加入， 当时加入之后也非常清晰的一点， 就是这次创业。 其实我不是来做 monica 的， 就是 monica 是我们大家的一个学费。
[季逸超] 比如说整个这个公司的一个 cash cw 就是产生现金流。 但是我们一定加入， 把这个团队团结起来， 包括后来张涛啊， 还有更多的这个合伙人加入， 我们是要一起搞一个全新的事情的。
[张小珺] 在你们多次的长谈和聊天中， 你觉得有哪些细节让你觉得他非常的正常？
[季逸超] 我觉得还是对比出来的， 就是因为同一个阶段我一定不止跟小红有所接触。
[张小珺] 哎， 对你肯定全见了嘛。
[季逸超] 对， 是的， 怎么正常的， 我觉得别的创始人都太艺术家了，
[张小珺] 太艺术家了。 是的是的， 你就比较艺术家是吧？ 你如果这么划分的话，
[季逸超] 不敢说艺术， 我就我不配， 我不配我不配这个词。
[张小珺] 对， 嗯， 太艺术家了。
[季逸超] 对， 别的造声我觉得太艺术家了， 小红非常的现实哦。 对， 就是或者说包括整个现在我们公司的这一个运行， 其实我觉得都是很稳健的。 嗯， 甚至有时候我们内部反思会觉得有点保守，
[季逸超] 嗯， 但这才是一个叫什么？ 是更尊重对尊重常识。 我觉得你这个词说的很好，
[张小珺] 你说谁是艺术家， 我们可以避掉啊，
[季逸超] 太多了， 就是我举例子。 嗯， 比如说你知道那个产品吗？
[张小珺] 哦， 知道。 对，
[季逸超] 然后你知道点点了， 然后像这个点点啊，
[张小珺] 我见不见过他啊，
[季逸超] 然后像那个还有那个做那个记得那个哦你都见了我， 我就大家都会来找我聊一聊。 对，
[季逸超] 然后我我就觉得大家都太太艺术家了，
[张小珺] 太艺术家了。 嗯，
[季逸超] 对，
[张小珺] 然后我身心不够健康啊， 是吧？
[季逸超] 就很偏执， 你知道吗？ 就是多少有点抑郁，
[张小珺] 多少有点抑郁， 多少有点抑郁。
[季逸超] 然后对， 其实小红也有时会抑郁，
[张小珺] 但我就一直他就比较 emo。 有时候对对对对， 但他不属于抑郁， 对吧？
[季逸超] 他他他他不抑郁，
[张小珺] 整体是比较阳光。 对，
[季逸超] 而且不会那种时间也发癫， 就是那种现在这些都对于创业者来说，
[张小珺] 你觉得不是优点了是吗？
[季逸超] 我觉得不是优点， 绝对不是优点， 就是哎这我觉得是很大的一个变化。 就是说以前移动互联网时代， 我还挺喜欢这个没人的。 嗯， 因为你的编辑成本很低， 就是说你可以去比如说赌一把搞一个大的，
[季逸超] 看用户是否你能找了一群跟你共振的人在逐逐渐去做大。 但其实我们觉得现在这个行业， 首先呃当然就 LM pro intrance 一直在下降。 但其实我们心中隐隐隐得它更像传统的制造业。
[季逸超] 他一直有一个固定的成本在那。 啊， 你如果没有任何的优化的话， 其实你随着你用户量的增加， 你的成本是线性提去提升的。 嗯， 所以这整个事儿对经营的操作能力的要求是比上一代移动互联网创业要高很多的这个有趣嗯，
[季逸超] 我觉得是高很多的。
[张小珺] 移动互联网更喜欢艺术家，
[季逸超] 对移动互联网时代喜欢艺术家。 而且其实你能很低成本的获得一批初始的用户。 嗯， 但是 AI 我觉得不是 AI 不是这样。
[张小珺] 但是你从一开始就 pass 的大模型这家公司， 是的， 你也都聊了，
[季逸超] 呃， 我基本上都聊了。 但这个的原因完全因为 PTSD 啊。 对，
[张小珺] 但是大家会觉得 AI 时代不一样的是， 可能大模型和产品是一体化的。 所以说拥有大模型的公司更有可能做出好的产品， 就是他们那个沿途下单的理论。 嗯， 你从一开始就不认啊，
[季逸超] 我认可这件事儿。 但是我认为有一个时间限后问题， 就是我现在的一个观点其实是可能都不用太久吧。 也许比如说六个月之后， 其实你不用再分所谓的这个呃模型公司跟应用公司，
[季逸超] 基本上每一家头部应用公司都有做模型的能力。 嗯， 其实这个事已经被 cursor 给跳出来了。 就是我觉得之前大家还有一种那个呃秘而不谈精锐分明停的这个状态。 但你看 curse 已经跳出来， 他们搞了那个他们新那个模型叫什么来着啊，
[季逸超] composer one 嘛， 对吧？ 嗯， 其实我觉得首先就是做模型， 或者说做垂直整合这件事儿， 它其实最影响的是你初期的迭代速度。 就是我上一次创业最惨痛的一个教训嘛。
[季逸超] 就是你在不确定的时候， 你开始做 bottm bottom up 的这种就自下而上的迭代的话， 你会被你的模型迭代所影响。 其实这个不仅是创业公司的问题， 就是你哪怕你强如 open AI open a 我非常尊敬他们的点，
[季逸超] 就是他们一直非常尊重这种自下而上这种模式， 所以它能产生很多新的创新。 但如果你首先你一个产品引领的思路来看的话， 你某种意义上来说， 一你在买模型彩票， 因为即使你有一个比较好的一个 role map，
[季逸超] 其实你在最后完成 position 那一刻之前， 你都不知道这个模型到底能不能就 delow 就就达到你想象中的这样的一个需求。 所以很多时候你是因为有些突破， 所以反向在引导产品的的走向。
[季逸超] 这个我觉得我之前已经吃过这个亏， 这是第一点。 第二点就是我刚才讲的就是模型。 你即使能通过很多的， 比如说你优化你的 pipiad， 你增加你的人， 或者让你整个这个这个链条更加的流畅，
[季逸超] 来增加你的迭代的速度。 但其实这个世界上只要有产品经理存在， 你一定是追不上产品经理的脑思维的这个这个活跃度。 所以我觉得比较健康做法应该是当你的产品已经出具 PMF。
[季逸超] 其实已经到了一个比较稳定的一个状态下之后， 你以你以一种增加稳定性或降本， 或突破天花板思路再去做模型。 嗯， 这是一个先后的问题。
[张小珺] 你当过 CEO， 然后也当过就是旁观 CEO 的人， 你就身心健康。 对于现在 AI 的方向来说， 价值大吗？
[季逸超] 有意义吗？ 觉觉得非常大， 就是因为你很有可能会受挫， 或者说你必然受挫。 但是身心健康的人是打不死的， 就是你能够一次一次的很谦卑的， 再重新站起来，
[季逸超] 再去很冷静的看待外界的变化， 来回馈到你的一个决策的一个思路上。 这其实我觉得在我加入就是蝴蝶巷， 就我们这母公司之后能看见无数次这样的事儿。
[季逸超] 就是大家没有那种就是因为我是一个身心不健康， 或者说我有过度的一种执念， 而选择一种蛮干的一个思路。 我觉得就整体就非常理一致。
[张小珺] 你们从几月聊到几月份， 然后你加入的 minus 哦，
[季逸超] 其实中间隔了很久， 我有点记不清了。 但我觉得前前后后应该有四个多月，
[张小珺] 四个多月。 我记得我第一次跟小小红见面的时候， 是在北京环宇会下楼的时候， 他说他刚跟你在这儿见了， 你是在那里答应了， 他加入 manus，
[季逸超] 有可能哎呀， 这个这一年过得太快了， 好多人细节有点想不起来了。 呃， 我最后正式加入应该是二零二四年的三月哦，
[张小珺] 嗯年初加入的， 所以二三年底开始聊的对， 是的， 然后同期你也聊了很多， 那个时候出来做应用的方式。
[季逸超] 对， 也不仅是应用， 就是刚开始讲那三层嘛其实都了了。 嗯， 对，
[张小珺] 大模型公司你有喜欢的公司吗？
[季逸超] 呃， 大模型的话呃肯定都了了。 嗯， 对， 反正当时的话其实可能比现在看起来会更欣欣向荣一点。 对， 然后当时其实我比较喜欢两家， 我不是马后炮，
[季逸超] 我觉得确实也是当时判断比较好。 那应该三家吧， 我比较喜欢千问 deep sik 和 kimi 啊。 对， 然后 deep sik 当时也是因为很好玩， 其实很早就跟他们有接触。 是因为那时候我之前的一次创业是在做那个知识图谱构建嘛。
[季逸超] 且同时我们自己从零搭建整个这个搜索引擎的 info。 所以其实我们有很大的预训练数据集。 嗯， 所以当时很早就跟 deep sik 的朋友认识了。 嗯， 然后但后来我没有把数据单独卖给他们， 我直接把那个我们当时做数据集开源了。
[季逸超] 对， 但是也算是给大家留下一点遗产。 然后那个千万的话也是就是因为跟他们那个团队的很多人都比较熟， 然后当时就觉得千万是做的非常的扎实， 而且它是真正第一个上非常宽松的开源的模型。
[季逸超] 我觉得这个尊敬的程度就是非常的高。 而且另外点就是他让我看到了大厂里头一群年轻人能干出来的事情的一个一个一一个表现， 对我觉得非常非常难得。
[季逸超] 嗯， 然后 k me 的话一方面也是投资的嘛。 对， 然后甚至当时投 kp 的时候， 因为在在国国以当时也交流的比较多。 嗯， 对， 然后我觉得首先这个公司是比较有品味的对品味。
[季逸超] 是的， 呃， case 这个还很重要， 而且品味吗？ 呃， 我觉得就品味这个词。 现在大家经常说， 我可能会关注一个非常具体的一个指标， 也不对不起不该叫指标， 不能这样去站着。 就是说大家常说啊，
[季逸超] 品味我又该怎么体现出来呢？ 品微可能体现在你的 evaluation 或者你内部的 bch trug 上。 甚至我觉得这可能是创业公司唯呃对不起， 不是创业公司。 所有 AI 公司唯一的护城河。
[季逸超] 就是因为你自己内部的衡量指标， 无论是对于模型的 bench、 mark， 还是对于你人的激励， 其实决定你这家公司的产品该走的这个方向。 嗯， 对， 所以我觉得这个还是很不错的那个点，
[张小珺] 觉得我不应该去大模型公司， 而应该去应用公司的人非常少眼。
[季逸超] 嗯， 是我觉得这就是我刚才说我特别幸运的一个点， 就是我提前吃了很多， 大家后来才吃了亏。 嗯嗯， 对，
[张小珺] 他们今天开始吃了没，
[季逸超] 我觉得很多人已经在吃姐付出出更更痛的教训。 比比如我觉得现在其实很多之前讲的一些国内大模型公司， 可能从最开始不是什么百魔大战嘛。
[季逸超] 嗯其实当然那个九十九个都已经先死掉了。 嗯， 最被大家提醒几下， 其实也有一些已经渐渐退出了这个一个赛道嘛。 嗯， 我说这是挺正常的。 而且自从其实 deep sik 出来之后， 我觉得还是对大家产生很大的客观的冲击。
[季逸超] 嗯， 就是它让一个模型的保质期变短了特别多， 嗯， 就是训大模型我觉得最痛苦的是什么？ 就如果说我以前的痛苦是来自于我要做垂直整合， 我要快速迭代的话，
[季逸超] 嗯， 现在变成了一种。 如果你只做模型， 你不是 sota 就没有意义。 但一个 sota 型， 你的保质期其实只有一一到一个半月， 就是一种非常激烈的不进则退的一个状态。
[季逸超] 嗯， 而且大模型就我刚才讲的， 就是以前我们做 LP 的时候， 其实你能有很多不同的， 你可以叫赛道吧。 就比如我做信息收取你做什么东西， 你的所谓的好的这个指标是多元的。 嗯， 而 LM 或者说你这种 next soal predation 范式的模型，
[季逸超] 它其实统一了各种任务的建模。 嗯， 虽然大家也说我要做 coding， 我要做动动态怎么样。 但是世界上的能够衡量的指标的维度其实非常非常清晰的。 嗯， 你几乎没有多少腾挪的空间，
[季逸超] 但做产品的稍微美妙的， 也就是你起码能够自己定义什么是好。 所以你起码能在一个错位的赛道上去跟别人竞争， 你有更多的发挥的空间。
[张小珺] 今年追求 sota 还有价值吗？
[季逸超] 我觉得一定是有价值的。 这个我觉得是无论是模型公司， 还是甚至是做 a 人公司， 我觉得都要追求 sota OK， 这是一定的。 因为还是刚才讲了一句话， 就是你的 evaluation 或者说你关注的那些，
[季逸超] 你选择的跟 track 决定了你的 case 能否落地。
[张小珺] 你从第一天就 pass 了这些大模型公司， 你觉得他们的未来会怎么样？
[季逸超] 呃， 我觉得其实是这样啊， 就是大模型公司一定最后都会变成同时做模型和同时做应用的公司。 嗯， 其实你看美国现在这个版图基本已经是这个这个方向欧派。 我认为它现在更是像两家公司，
[季逸超] 一个模型公司和一个跟它有强关联但并不绑定的 research lab。 而 google 的话始终它就是一个双向都很强的公司。 而 FF peak 他可能之前还一直会比较关注说他作为一个 b to b market，
[季逸超] 比如他做他的这个 cloud API。 但其实 cld code 的的巨大的成功， 给了他们很多正向的一个一个激励。 像他们自从那个 micricger， 就之前的呃， 就他他们现在 CPU 加入之后，
[季逸超] 其实他们对产品的打磨也做非非常好。 而且 micrickpay 不仅是在做就是大家广义上来说的面向用户的产品， 他对很多面向开发者的产品的把控也非常好像。 比如大家对于像 cloud scale 都给出很高的评价，
[季逸超] 这也是一种产品能力。 对， 但是我觉得这可能就是大家都会走向那条路。 反过来说， 我觉得如果最后或不再分大模型公司跟应用公司的话， 那我认为其实做出一款好的应用，
[季逸超] 且被大家喜欢的应用， 其实比做出一款够好的模型难得多。 因为训模型这个东西， 它的知识的流通在业内是非常非常快速的。 嗯， 尤其在硅谷没有经验。 你可能一个老公在 open i 他的老婆在 google 没有什么秘密，
[季逸超] 你知道吗？ 就是常牌。 对， 所以这个这个东西一定会流通的。 所以我觉得到最后其实会变成一个应用之争， 然后每个应用背后会把绑一些模型。
[张小珺] 嗯， 所以模未来模型公司和应用公司是没有那么泾渭分明的。
[季逸超] 对我觉得不会那么泾渭分明。
[张小珺] 你刚才说你当时还聊了一些海外的公司， 包括 google， 你还聊哪些公司啊， 当时对他们怎么看？ 在二三年对吧？
[季逸超] 二三年对， 其实当时的话几乎所有在做母型的公司我都聊了。 然后当时其实二三年初我也录了一个 pocast， 当时还是在以真格的那个 ER 的一个身份去录的啊， 就说一些暴论。
[季逸超] 那现在看来好看还都对， 太幸运了。 对， 然后当时的话我就其实比较看重几点， 然后这个都是有势可查。 我不是事后诸葛亮， 第一个是二三年初， 我说我我关注 one context。 哎，
[季逸超] 当然这个待会可能聊的我觉得这个错了。 对， 然后第二点当时比较关关注， 就是在自然语言和系统的边界。 你可以说是 function calling， 或者就是说跟 environment 的这个互动。 其实就现在 agent 这些东西，
[季逸超] 对， 这个是我当时比较关注一一点。 然后第三点就是这个其实当时那个分享中没提， 但我其实还一直还挺信 scalup 这个事儿的。 因为这也是大家常说的那个就是 b to s 你苦涩的教训这件事。 嗯，
[季逸超] 就是人类历史上 AI 的进步基本全这种通用方法加投入更大的算力， 而不是增加这个人为的这个专家知识的注入。 嗯， 对， 所以就是当时对于 scaling 这个事， 呃， 一方面是很看好，
[季逸超] 然后很早买了点跌的股票， 然后这是谁的股票人逼利啊？ 好， 然后当时我就心里会觉得就是 google 最后一定会很厉害。 对， 但是他确实用了很久才很厉害。
[张小珺] 你加入 manus 是二四年的三月份， 然后到二四年， 十月份你在做什么？
[季逸超] 对， 这个其实也是我忘了肖弘之前有没有跟大家分享过一个事， 就是他为什么叫我加入， 且用那句话说服， 我就说要想不想做浏览器搜索引擎和大元模型再做一次。
[季逸超] 因为当时我觉得我们大家整体做了一个错误判断， 就是因为当时 monicer 已经有了一定量的用户量。 我们会觉得也许我们可能是当前世界上最懂用户怎么在浏览器里用 ai 的团队。
[季逸超] 那么我们的一个直觉的惯性的， 也就说我们要不要做一款浏览器？ 嗯， 这个其实想法是比较比较有数据支撑的。 这个我刚才讲的就是比较理性的去看这事儿。
[季逸超] 因为 monica 当时已经是资金流是正向的， 且增长还不错。 但其实有一点很好玩， 就是如果你去看 chrome 的那个插件商店的话， 你能看见所有别的产品的一个活跃和下载量。
[季逸超] 因为它这个是一个很透明的一个生态。 然后当时你看整个插件生态里头的头两名分别是 ablock， 就是去广告的和 primary， 就是帮大家改那个那个语法的。 其实他们做了很多年，
[季逸超] 对吧？ 他们产品品绝绝对没有问非非 polilish 的产品， 但他们最后都停留大概五千万左右。 这个量级级千万其实实实是很很的对对于一家创业公司来说， 但如果你跟整体 chrome 这个浏览器的日活的话，
[季逸超] 它那应该 chrome 的日活我记得能有二十亿吧。 如果没有记错， 对， 因为我也没有准备， 可能数据有错。 但我们当时觉得好像我们做到底也只能渗透到比如不到百分之一的 corm 用户。
[季逸超] 因为插件真的是一个就是形态比较高阶的一个一个一个模式。 因为好多普通的用户， 其实甚至不知道 pro 能装乱器插件。 所以我们当时的第一直觉是， 也许我们被插件这个这个东西给给约束住了。
[季逸超] 而我们当时想的也比较天真。 那我们想着我们能不能跳出插件， 而变成一款独立的， 就是一个原生的浏览器。 在用户的电脑上， 我这样的话能做一些别的事情。 就比如说我们可以做端测的模型，
[季逸超] 当然这个其实就是一个一个坑， 待会会讲到。 嗯， 然后我们当时就开始做浏览器， 大家都很兴奋。 然后从我加入之后， 马上就快马加鞭去开始搞。 一直其实从四月份我们搞到了大概九月份，
[季逸超] 我们大家就做做事还挺快的。 我们其实内部已经早就有一个能用的一个浏览器产品。 然后这个我们其实内部摸了一圈之后， 意识到这事儿有问题，
[张小珺] 对怎么有问题。
[季逸超] 对， 这个有问题点非常好玩， 就是我们当时做了的。
[张小珺] 当时张涛加入了吗？
[季逸超] 加入了加入就应该是几月份。 二、 我是四月份加入， 涛哥， 应该在一两个月之后就加入了。
[张小珺] 那你给大家来介绍一下你们这几个扣方， 对吧？ 因为大家都分不清楚你们这几个人啊，
[季逸超] 对我觉得这是一个特别棒的一件事。 就是呃为什么我这些先开个玩笑， 可是为什么我觉得不当 CEO 很好？ 因为虽然 mannus 的宣传片基本是我出镜， 为什么是你出镜？
[张小珺] 因为要说英语，
[季逸超] 对， 然后呢， 这是自然有人有人支持， 有人骂， 对吧？ 他们看着着宣人骂， 都说这肖弘太坏了。
[季逸超] 对， 所以就是感谢肖弘帮我挡了很多枪。 嗯， 然后是这样的， 就是整个这个 nass 这个团队， 或者说蝴蝶项目这家公司， 其实我们有六位合伙人，
[张小珺] 直我都不知道。
[季逸超] 对对对， 其实主要就是平时在外面可能露脸稍微多一些的是张涛。 我们的 CPU 他会负责很多的。 无论是产品以及其实更多， 比如说与外部的对接， 包括一些对外的宣讲。
[季逸超] 这事。 这是张涛张涛之前是也是一个非常非常呃 senior 的连续创业者， 他经历了什么？ 豌豆荚神策后来光临之外都做过， 然后这是他负责产品，
[季逸超] 对他负责产品以及对外的对外的这些合作。 嗯， 然后是啊肖弘、 red 和他是我们的 CEO， 然后还有我们的 CTO， 潘潘以及我们的一个负责呃，
[季逸超] 我们的 CMO 啊， 慧杰， 他们三个其实是之前就一直在一起创业， 做过两三家公司了。 他们其实是 monica 的原始的创这三位。 嗯， 对， 然后除再之后就是我还有我们的 CEOCZ，
[季逸超] 他是一直负责。 就是比如说这个公司运营啊， 财务相关的同事， 所以其实我们有有六位同事是合伙人。
[张小珺] 对， 现在创业公司团队会变得更大是吗？ 对， 因为他需要能力更负荷。
[季逸超] 呃， 我觉得其实是这样。 就是说首先现在可能有一个就是外界的一个观点好说在 AI 时代团队会变得更小。 嗯， 我们觉得这个东西首先你不应该作为一个指标，
[季逸超] 它或者说它应该是一个被动的指标。 就是我们绝对不会为了团队规规模而进行任何的特殊的优化。 我们只会自然而然的去观察团队规模的变化。 但我觉得确实如你所说， 有一点， 就是现在你很难去分清各个能力项，
[季逸超] 因为你很难做到完全正交。 像。 比如说我们做 agent 这个行业的话， 其实你的 research 跟 engineering 是很深的耦合的。 而产品你又在同时引导你到底这个这个系统架构该怎么做。 嗯，
[季逸超] 所以确实这就是我们这六个人， 基本全都是连续创业者， 而且之前大家可能都扮演过不止一个岗位。 对， 所以我觉得这也是大家合作比较好的一个点， 但与此同时， 你又很难得到找到一些。
[季逸超] 就大家在自己领域做的很深， 却又能听得进去。 别人话的人就是我说我们是一个非常难得的团队， 因为我们六个人的都是身心健康， 然后无不良的嗜好， 且这个这个观念不极端。
[张小珺] 你下的不良嗜好都是什么样的不良嗜好？
[季逸超] 我们开玩笑啊啊， 至少我们啊对烟酒我们都不太赞美你们的决策机制是什么样的。
[张小珺] 呃，
[季逸超] 我觉得这是我们一直在持你续改进的一个事。 就是我觉得创业公司其实在不同阶段， 或者说你在解决不同的事儿的时候， 你需要不同的决策模式。 我们认为就虽然我们是连续创业者， 但其实我们也都不成熟。
[季逸超] 最近在逐渐走向一个更理智的一个方式。 我们可能这样总结， 就是说你要把你的管理分成几种不同类型， 一种是呃专制的， 或者有英文，
[季逸超] 有 BBDF， 就就是 enelant。 decade for life， 就是仁慈的终身独裁者。 这我们叫集权式的。 还有一种就是民主式的。 我们觉得如果你把你整个角色分为三个，
[季逸超] 就是可能叫 GPAG， 就是 go。 你在定目标， 然后 p 就是你要定优先级 priority a 就是 alternative alternatives 就有不同的选选项。
[季逸超] 在这决定这三个事儿的时候， 你要用不同的模式做。 你在定这个 go 的时候， 你应该是一个比较专制的模式。 就相当于是也许是比如 red 作为 CEO， 他应该就把这个大家的这个目标给定死。
[季逸超] 而在决定 priority 的时候， 应该是一个专制加民主的一个决策形式。 就比如可以啊， 首先有一个人能拍板， 但是大家能充分发挥自己的这个意见。 因为这块会涉及更多不同的这个专业 expertise 这些东西。
[季逸超] 而在大家提供方案就是 alternative 的时候是一个充分明。 因为在这个阶段， 也许我们觉得就是可选方案的数量甚至比质量要更重要。 因为很多时候如果你没有足够多的数量的话，
[季逸超] 你的决策的空间其实一直是非最优的。 嗯， 就好比你训练了一个模型， 但你的 action space 本身就有问题， 那你挑什么呢？ 对吧？ 所以我觉得这是一个混合的一个模式。 当然我觉得我们还都非常的业余，
[季逸超] 最近也在不断学习这些事儿，
[张小珺] 有什么样的事？ 小红会嗯拍的吗？ 有什么事情是他个人会拍的吗？
[季逸超] 啊， 会的， 我觉得就是小红还是作为产品方面的最终的决策者。 嗯， 我们觉得这是非常重要的一点， 就是我们包括我自己都比较相信的一件事， 就是与其悬而未决， 不如赶紧试试。 因为就是好多时候我们在做一个新的领域的时候，
[季逸超] 其实第一你过往经验不一定更有用。 第二点就是你现在想更多， 其实你没有额外的信息的输入， 对吧？ 你仍然是基于你模型内部的呃参数化知识， 没有做 rag， 对吧？ 你也没有一个检验的结果，
[季逸超] 那你在想太多， 你不如先把这事干了， 嗯， 拿到你的 reward 再去做。 所以这个一直是我们核心的一个指导的一个思想。
[张小珺] 所以他做 CEO 和你做 CEO 的区别， 可能是你可能是技术驱动， 他可能是产品驱动的对， 这样会导致你们公司的基因是一个产品驱动。
[季逸超] 基因因是的。 是的， 但我觉得得红我我非常尊敬他的一点， 就是他也充分尊重我。 就比如说对一些些技术面面角色， 我也是可以做技术领域的。 BDFL 就是我是可以当技术方面的独裁者，
[季逸超] 这是也是可以的。
[张小珺] 嗯， 所以整整体是自上而下还是自下而上。
[季逸超] 啊， 我觉得我们在逐渐从一个自上而下的体系尽量去变成自下而上。 因为随着团队的扩张和这个团队成员的质量的不断提升， 我们觉得自下而上会有更大的一个动力。 像之前的话，
[季逸超] 比如我们在一个纯粹的快节奏的过程中， 可能自上而下是一个更稳健的一个做法。 嗯， 那现在我们在逐渐的变得更成熟，
[张小珺] 我们刚才在聊四月到十月份， 你在做什么？
[季逸超] 哦， 对， 对不起， 我都都已经聊聊聊聊远了。 当时我们做的其实很多事情， 但是呢其实围绕的一个目的就是如何做一款 AI native 的浏览器， 就是所谓的 AI 原生浏览器。 对， 当时做出来产品的形态，
[季逸超] 其实跟现在的这个 tragec alas， 还有像那个低呀， 已经很像了。 当时呢我们想的这个切入点有几个， 一就是说我们要训练一个端侧的一个模型， 来让一些操作能够在用户的电脑上去完成，
[季逸超] 既不产生 api 消耗， 同时呢也是充分尊重用户的隐私。 这里就埋了第一个很傻的坑。 就是你拜托你做的是款浏览器， 浏览器本身就是联网的。 你为什么要追求一个一个一个一个理线端测运行？
[季逸超] 现想象里可能有点傻。 第二点就是用户其实大部分都不会关注你到底是离线的还是怎样的， 他们要出最好的效果。 嗯， 而当时的话， 你其实在电脑上， 比如即使你只做苹果对 apple silicon 芯片，
[季逸超] 你其实也就跑一个三 d 组的模型， 就已经就已经差不多是极限了。 那用户会拿你跟云端的旗舰模型去对比， 你的效果一定会差一些， 这是我们想的第一点， 现在觉得很可笑。 第二点，
[季逸超] 其实至今有很多人在做的事情， 就是想让 AI 接管用户的浏览器， 来完成一些自动化的工作流。 这个事我们当时也做了， 但是这就我刚才讲的为什么不对劲， 我可以展开讲一下，
[季逸超] 它是我们觉得有几点吧， 嗯， 可以细数一下。 第一点就是说如果你让 AI 接管用户的电脑的话， 你会发现一种很奇怪的使用体验。 就比如说我让 AI 去帮我在一个网页上完成填表。
[季逸超] 那这个时候比如 AI， 当他填了一个一个字段之后， 我一滚屏幕。 比如我想看看下面我其实打破了 AI 的 observation， 就是就啊这可能待会再解释吧， 就是 agent 去工作的一个流程。
[季逸超] 那这时候 agent 可能会他把这网页又拉了回来。 嗯， 那这个体验很奇怪， 就好比你有一个特别聪用的实习生， 但你好像非要把你跟这个实习生一起共用一个电脑。 这个这体验很很怪，
[季逸超] 就是两个人在一起抢一个系统。 而实际上我们现在用的所有的操作系统和软件， 本质上来说， 还是为一个人同时使用设计的， 所以这个体验就不好。 第二点， 我们发现什么样的任务真正是有价值的。
[季逸超] 因为包括现在也有很多人在做， 所谓这个 GUI agent， 就是用户界面自动控制的 agent。 嗯， 你会发现， 如果你让他去完成一些， 你通过简单几次点击就能完成的任务的话，
[季逸超] 你觉得是很亏的。 因为你的迅速的决策其实比 AI 还快。 而你即使让他， 比如很简单的帮我点一个外卖， 他可能每一两步之间， 每两个呃两步之间的推理可能也会五秒十秒这样的一个时间。
[季逸超] 当然现在会更快。 但你会觉得这好没有产生多大的价值， 对吧？ 我干更快， 这是我们常见的一个想法。 嗯， 那 AI 真正有价值的应该是那种长任务， 就是 long horizon。
[季逸超] 嗯， 就是它它的范围很广， 它也许超过了我的能力， 或者说它要运行很长时间， 且运行很长时间或者多补， 几乎是一个必然的事儿。 因为这种任务我才不愿意做，
[季逸超] 我才想交给 a 家去做。 但这个时候会有一个问题， 因为你做的是一款原生的 AI 浏览器。 那那个时候 AI 其实是在你的电脑上运行。 虽然我不是说模型在你电脑， 但是它在持续操纵你的电脑，
[季逸超] 那就很尴尬， 我不能把我的电脑盖上。 嗯， 我电脑盖上之后， 我的电脑就休眠了， 被卡死了。 那怎么样在 AI 在持续进行尝试任务中， 我还要一直盯着他们， 保证我电脑不睡眠吗？ 我自己又不好干别的。
[季逸超] 嗯， 以我觉得这两种体验我们用起来都觉得非常的奇怪。 当然这只是一个模模糊糊觉得奇怪的一个点。 其实更大的一问题是， 我们觉得团队没能回答一个核心拷问， 就是到底做了这样一款原生的 ai 浏览器之后，
[季逸超] 有什么是我们本来的 chrome 加 monica 做不到的吗？ 嗯， 后来想想好像没有， 哎， 然后我们就开始逐渐变得理智， 就我觉得这个过程也也也也很重要。 就是当你做一个产品的时候，
[季逸超] 你会站在一个想说服自己的立场上。 即使我们都是这个这个中登连续创业者， 大家还是会有这种惯性。 就是我刚做完一个东西， 我起码自己还是偏偏心于自己一点的。
[季逸超] 但当你逐渐发现更多这些问题， 你暴露出来之后， 你会更趋向于一个冷静的判断。 然后我们越想觉得这事儿不对， 就是人类历史上浏览器的，