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AI+Data in the Enterprise: Lessons from Mosaic to Databricks

2025/2/26
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Founded & Funded
AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
J
Jon Turow
J
Jonathan Frankle
Topics
Jonathan Frankle: 我坚信，AI技术应该掌握在每个人手中，每个人都能根据自身需求定制AI系统。在MosaicML，我们的核心目标是使机器学习更高效，惠及所有人。如今在Databricks，我们继续秉持这一理念，并将其扩展到AI生命周期的更多环节。我们提倡‘数据智能’的概念，即AI应该根据每个公司独特的数据和流程进行定制，而不是追求所谓的‘通用智能’。我们已经看到许多企业客户从原型阶段过渡到生产环境，这得益于开源模型的出现以及对AI应用场景的更清晰认识。企业客户应该关注AI系统能否解决问题以及成本，而不必关心其底层技术细节。成功的AI系统通常会结合多种技术，例如RAG、微调和强化学习。 在MosaicML的早期，我们通过撰写博客、参与开源项目以及积极宣传，建立了良好的声誉，并吸引了客户。与Replit的合作是一个重要的早期成功案例，它证明了我们的技术能力，并为我们带来了更多客户。获取第一个客户非常困难，但获得第一个客户后，后续的客户获取会容易很多。 如今，我的角色已经从单纯的科学家转变为连接研究、产品和客户的桥梁。我需要与研究团队、产品团队和客户沟通，确保AI技术能够有效地解决实际问题。我需要学习如何成为一名优秀的管理者，如何与不同背景的人有效沟通，如何处理冲突，如何激励团队成员。 我对LLM评估产品和数据标注工具非常感兴趣，因为它们是AI领域的关键基础设施。数据标注仍然是AI世界中的一个关键环节，无论我们的模型多么先进，都需要更多的数据标注。 我对机器人技术和AI治理政策也十分关注。我相信，机器人技术能够极大地改变我们的生活，解决许多现实问题。同时，我们也需要认真思考如何治理AI技术，确保其能够造福人类。 Jon Turow: 本期节目探讨了AI技术从炒作到实际应用的转变，以及企业客户在AI应用方面面临的挑战和经验教训。我们与Databricks首席AI科学家Jonathan Frankle进行了深入交流，探讨了AI初创企业如何将尖端研究转化为实际产品，以及如何应对企业客户的独特需求。我们还讨论了AI技术在不同行业中的应用，以及如何通过有效的沟通和故事讲述来促进AI技术的推广和应用。

Deep Dive

Shownotes Transcript

The biggest AI breakthroughs won’t come from Ph.D. labs — they’ll come from people solving real-world problems. So how do AI founders actually turn cutting-edge research into real products and scale them? In this week’s episode of Founded & Funded, Madrona Partner Jon Turow sat down with Jonathan Frankle, Chief AI Scientist at Databricks to talk about the shift from AI hype to real adoption — and what founders need to know.

They dive into: 

  1. How AI adoption has shifted from hype to real-world production 

  2. The #1 mistake AI startups make when trying to sell to enterprises 

  3. Why your AI system shouldn’t care if it’s RAG, fine-tuned, or RLHF — it just needs to work 

  4. The unexpected secret to getting your first customers 5) The AI opportunity that most startups are overlooking

 

Transcript: https://www.madrona.com/databricks-ia40-ai-data-jonathan-frankle)

Chapters:

(00:00) Introduction  (01:02) The Vision Behind MosaicML (04:11) Expanding the Mission at Databricks (05:52) The Concept of Data Intelligence (07:42) Navigating the AI Hype Cycle (15:10) Lessons from Early Wins at MosaicML  (20:50) Building a Strong AI Team (23:36) The Future of AI and Its Challenges  (24:06) Evolving Roles in AI at Databricks (25:55) Bridging Research and Product (28:29) High School Track at NeurIPS (30:39) AI Techniques and Customer Needs (38:22) Rapid Fire Questions and Lessons Learned (42:49) Exciting Trends in AI and Robotics (45:40) AI Policy and Governance