Deep Dive
Shownotes Transcript
投资者想帮忙。这就是为什么那些男性资助者，即使他们非常年轻，对吧？他们非常擅长将他们的梦想说得比实际情况更大，他们的愿景比实际情况更大。他们获得了资金。不是开玩笑。你去推销的时候不能谦虚。
软件工程师并不短缺，但人工智能工程师更短缺。所以我将赋能公司，不仅提供AdalFlow作为库，还将赋能他们使用数字AI工程师。欢迎收听另一期《双成记》，我们将与海外华人企业家聊天。今天的嘉宾是Li Yin，AdalFlow的作者，Sylph.ai的创始人。
AdalFlow是一个用于构建和自动优化任何LLM任务管线的库。在AdalFlow之前，Li是Meta AI的人工智能研究科学家，也是德克萨斯大学阿灵顿分校的博士辍学生。Li，欢迎来到我们的播客。首先，你能简要地告诉我们什么是AdalFlow，什么是Sylph AI吗？好的，这是两个很大的问题。AdalFlow？
所以当每个人都知道提示工程时，对吧？它始于2023年，在2024年，很多人，我们每个人都在构建演示。所以我们主要使用非链式、LangChain，即使它们仍然是最流行的。所以我们开始思考，好吧，AI实际上有效。
成为软件工程师可以完成的任务，对吧？但渐渐地我们发现了问题。比如提示并不容易，非常令人沮丧。很多AI堆栈都与每个API紧密相连。想象一下，每天都有新的模型出现。我们想立即切换
所以，我发现了所有这些问题，我发现我们实际上不需要那么多抽象来调用API。没有意义。我们实际上需要一些超越基本API的东西。我只需要一条消息。然后我添加所有高级功能，使我们能够将工作流程适应任何模型。因此，您可以灵活地进行切换。
这就是我们的库诞生的方式，就像建立在简单且有意义的东西之上，例如从长远来看对您的产品真正有益，从而为您提供这种灵活性。真正重要的是摆脱手动提示。这就是AdalFlow的要点。回到
我们的公司。AdalFlow是我们开源工作的一部分，它也将成为我们为Sylph AI产品奠定产品体验的秘诀。我们特别关心的一点是
实际上是创造更多的人工智能工程师，数字人工智能工程师，对吧？我们都知道Devon、Magic。他们所做的是取代软件工程师，但他们是一种我们甚至不需要取代的工程师，因为我们只需要更多这样的工程师。那是软件工程师。
所以我们的产品将跃升到未来。工程的未来是什么？是关于AI的。所以我们想现在就开始构建关于未来的东西。这就是Sylph AI。是的，当然。说到提示工程，您对我们最近看到的DeepSeek对提示工程的影响有何看法？
特别是，我认为尤其有人说，你知道，你不必像对ChatGPT那样提示它。所以我很好奇你的看法。你的意思是？就像你不必在ChatGPT中提示IDTs？例如，人们会问ChatGPT你扮演某个角色，然后你以某个角色的身份生成它。然而，这对DeepSeek来说并非必要。你认为这会如何影响提示工程？是的。
我使用了DeepSeek，对吧？我认为问题是他们的网站聊天仍然有系统提示。所以我们可能还不知道他们使用了什么提示，除非他们开源它。对于开源版本，我认为我们应该更多地探索纯原始版本以更好地理解它。
但是，就DeepSeek将如何影响提示工程而言，我认为它是有益的。原因是，我们现在使用GPT-4.0作为优化器，因为在自动提示中，您实际上需要一个非常智能的优化器，它能够识别整个系统中的问题并提出新的提示。所以你希望它在推理方面真的很好。
而GPT-4，哦，它们是闭源模型，所以你看不到推理过程。它不透明。但是有了DeepSeek，我们获得了相同水平的智能、推理能力，但所有这些输出都是透明的。所以我认为它将有益于提示工程。至于，我认为我们仍然需要提示工程，因为推理模型很好，
但你并不总是需要它们输出那么多token来获得答案，特别是对于不需要太多推理的简单任务。没有意义。有人开玩笑说，如果生病了，剑要67个小时。
是的，60个小时，告诉人工智能工程师创造他们的工作。这没有意义。是的，是的，绝对的。我绝对能理解。是的，所以告诉我们你最近的发布。是的，我们正在与德克萨斯大学奥斯汀分校合作研究，教授的名字是Atlas Wong。
所以很多人是DsPy的粉丝，对吧？因为，他们来自斯坦福大学RIS实验室，但我认为王博士是第一批真正看到我们库潜力的少数人之一，特别是来自那种背景。所以那是RIS，我们正在与包括整个DsPy实验室在内的王博士的NAP合作，我们实际上正在将AdalFlow用于各种不同的用例。因为任何你想发布的东西，你都想确保它们具有最佳性能。为此，
这就是自动提示生成发挥作用的地方。我们用DsPy和Text Grade（自动优化的前两个库）进行了基准测试，我们的得分几乎高于所有基准测试。而且
我们的token更有效率。所以DsPy通过少样本采样工作，这意味着他们必须从整个数据集中采样大量的演示。但我们采取了一种非采样方法。它是关于通过查看不同的样本、查看错误发生的地方来生成新的提示。所以提示最终会更短。
这对开发者来说更好。是的，所以回到你刚才谈到的产品，作为一名AI数字工程师。你能简要地告诉我们更多关于它的信息吗？它的概念是什么？我想知道我能谈多少。但我认为我们想要解决的最大问题之一是构建LLM应用程序，因为这是我们最擅长的。
我知道Devon有非常高的流失率，像Devon这样的产品，因为Devon的真正问题是……我认为它对于解决非常简单的问题很有用。但如果这是一个简单的问题，你为什么要浪费AI来解决它呢？你不如自己解决它。另一个例子是
在编辑器中，您可以使用自动驾驶仪。我认为我最喜欢的AI编码工具不是agent，而是copilot。你只需要给我一点建议。给我一点自动完成，这样我就可以更快地编写代码。因为有很多代码达到了这个水平。例如，当我编写我的库时，AI并没有帮助。他们不明白。这是尚未创建的东西，对吧？所以……
我的意思是，Devon的流失率非常高，因为人们觉得他们不需要它。另一件事是，Devon虽然能够创建原型，但如果你仔细想想，任何产品都是一个非常长期的过程。它需要有这种长期的理解。
继续改进，对吧？根据用户反馈，会有一个新的功能出现，我会做其他的事情。而agent并没有对你的整个项目有这种长期的、一致的理解，而且它会不断发展。所以想象一下，如果你一直使用agent
如果你的工程师不明白，你实际上会去为机器学习团队编写自行车文件。我认为如果我必须编写所有agent代码，
我会更多地关注特定任务，例如一些目前还没有很多人能够完成的任务。然后我们专注于这小组任务，并确保它做得非常好，例如提示工程、构建LLM应用程序，对吧？实际上并没有那么多人知道如何去做或者如何创建一个数据集。所以听起来……
所以听起来你的方法基本上是解决最困难和最非结构化的问题，并尝试构建一个平台或框架，使人们能够构建他们自己的LLM来解决这些任务。是的，就像我们试图赋能开发者，对吧？
以不同的方式。一种是我们为他们提供一个非常强大的工具，那就是我们的库AdalFlow。
但第二点是，并没有那么多人拥有甚至使用构建LLM应用程序的知识，因为它与如何构建AI非常接近。你仍然必须考虑数据集、指标。这就是为什么，而且AI人才非常短缺，对吧？不是软件工程师。软件工程师并不短缺，但人工智能工程师更短缺。所以我将赋能公司，不仅提供AdalFlow，
这个库，我还将赋能他们使用数字AI工程师，这可以提高他们的生产力，并且知道如何使用这种先进的自动优化工具，知道如何创建数据集，知道新的研究方法来让他们了解信息。——我想回到你的研究，你发表的研究论文。
它介绍了一个自动微分LLM工作流程的框架，并登上了Hacker News的首页。是的。感觉如何？是的，我认为它让我……
我非常惊讶。我一直对此很着迷，因为我知道它的巨大潜力，它对整个行业意味着什么。所以我是在Hacker News上很晚很晚才发布的。甚至没有推广它。我只是想，好吧，我就发布它吧。很简单。我也在LinkedIn上发布了它，尽管我有5万粉丝。
不知何故，它的表现不如我想象的那么好，我想，好吧，人们不在乎，但随后我们突然登上了Hacker News的首页，越来越多的人来评论这篇文章，他们非常兴奋……
所以我认为开发者开始看到了这一点。但我认为问题是，就像我说的，大多数构建LLM应用程序的人实际上是软件工程师出身，对吧？所以他们可能会认为提示是一个参数。所以他们没有这种感觉，好吧，
摆脱手动提示是件好事，因为有时我在想开发者可能会，就像软件工程师一样，他们可能没有足够的动力去承担，因为他们来自软件工程师的背景。他们真正擅长的是使用API，对吧？软件AI工程师真正擅长的是创建数据、管理不确定性、迭代实验。但LLM应用程序的过程实际上非常，
与AI过程完全相同。但我确实发现，即使与许多软件工程师交谈，AI的过程也让他们感到非常不舒服。所以他们会有一些分数来支付。但我发现雇主
实际上更关心，因为让我的工程师花几英里时间在一个模型上进行手动提示是没有意义的。如果明天出现一个新模型，我们需要再次这样做，你们需要学习如何自动提示。否则我需要找到，想象一下，你有两个工程师可以选择。一个可以在一小时内构建一个LLM应用程序并进行自动优化，而另一个需要花费数月的时间来
手动调整它，你会选择谁？我肯定会选择第一个。是的，那是肯定的。是的，所以我认为这在某种程度上解释了市场对我们研究创新的追赶速度有点滞后。是的，我完全可以理解为什么人们对你的研究感到兴奋。你能大致介绍一下这项研究的整体情况，这篇论文的底层机制吗？
是的，是的。所以，好的，我认为最重要的事情是整个优化包括两个部分。一个是你在你的应用程序之上构建一个自动可微分的图，对吧？想象一下，应用程序有很多输入输出。所以你将输入输出作为图中的边来收集。
来表示信息流、反馈。你会用它来创建所有这些不同的边。然后最后，你有一个评估函数
所以这是一个自动微分的管道。第二部分是梯度驱动的优化器。但是整个管道、图的作用是，对于每一层，它都使用神经网络反向传播中的相同小批量训练。
所以你有一个小批量上的训练数据，你观察到该批次上的错误。然后你将该错误反向传播到图中的每一层，然后你想尝试识别哪个提示导致了问题以及以何种方式。然后优化器将获取该信息，
优化器非常有趣。它需要更多。整个反馈是一个方面。优化器也，我实际上在优化器中注入了提示工程知识。所以我说，优化器，这些是提示工程的常用技巧。现在，根据反馈，你能提出一个新的提示吗？这就是它的基本工作原理。它提出新的提示。
我们会用评估数据集验证它，我们会选择给我们带来最佳性能的提示。
我们还观察到了一些有趣的事情。它可能会过拟合，因为你可能会在验证数据集上不断地推动它以获得更高的精度。但在测试集上，它实际上可能不会改进它。所以你需要有一个点，但是你可以选择你想要使用的检查点
真的用。是的，你是如何开始的？你能简要地分享一下AdalFlow的早期情况吗？哦，是的，AdalFlow始于2024年4月。是的，基本上我使用了长链LangChain，就像我正在构建我的前一个产品，我做了很多RAG和
像自然语言到SQL来进行搜索，对吧？但基本上我发现现有的库过于复杂。它没用，没有人应该使用那些
框架来构建。而且我，而且我厌倦了手动提示，因为我花了一个月的时间来做一些事情，这让我每天都很沮丧。我想，我为什么要这样做？我是一个研究人员。
而我在做提示工程。我想，我不喜欢这个过程。这对我来说是浪费时间。我决定，好吧，如果我必须花几个月的时间来做提示工程，为什么我不创建一个自动完成它的库呢？所以结合一切，我开始设计一个架构，它将真正……
反映LLM应用程序是什么。它非常接近。这只是AI学习的一种不同方式，对吧？我们有模型权重调整，但现在我们以不同的方式调整输入。但整个过程
你仍然使用完全相同的数据集。没有意义。你也使用相同的评估指标。是的，这就是我们在2024年4月开始的方式，而且已经走过了漫长的道路。是的，是的。你能分享一下作为创始人的最大挑战吗？是的，我认为目前作为开源项目的工作人员，
我想成长。我认为AdalFlow有巨大的潜力成为LLM应用程序的PyTorch。我们可以赚钱
我们可以通过与不同模型提供商的合作、合作协议或与公司合作来获利，因为已经有许多大公司联系我。就像我们实际上认为AdalFlow可以改变我们产品的格局。仍然实际上与我们合作。
但另一方面，作为创始人，我需要创建一个持久的产品，它实际上可以赚钱。就像那个AI队友，数字AI工程师。我听了太多东西。好吧，我们现在仍然是一个非常小的团队。我们仍然正式只有两个人，一个两人团队。它都是，它是……
我认为挑战在于，它太多了。有时你确实必须专注并优先考虑。对。
是的，所以我听说过这样一句话，作为一家初创公司，你需要保持高度专注。这是Sam Altman说的。你还需要无情地优先处理事情。是的，所以听到AdalFlow登上首页真是太神奇了。然后只有你们两个人。另一个人是你的联合创始人吗？他是一位创始机器学习工程师。
是的。明白了。但现在我们在办公室里合作得很好。所以我们加入了一个项目。这是Bessemer VC启动的一个新项目。该项目名为Bessemer Beam。这是一群在
在一位新CEO的车库里进行建设的深度科技创始人，前Twilio CEO，他的名字是Jeff Lawson。所以我们得到了Jeff的指导，这太棒了，因为他实际上创建了一家价值数十亿美元的公司。我们几乎每天都会在车库里看到他在修车，而我们则在开发我们的未来产品。
我认为他一直对我们非常非常有帮助，我非常重视他的建议。就像他在训练我一样，你必须
我知道，我听说你想成为所有这些数字AI工程师。你只需要构建它，无论多么困难。我想，好吧，这很有道理。我对所有这些研究和AdalFlow有点过于投入了。我认为我为社区做出了巨大的贡献，但有时我觉得自己可能没有得到足够的重视。是的。
我的意思是，你认为从Jeff的指导中学到的最重要的事情是什么？我认为最重要的事情是，我认为一件事是坚持不懈，对吧？并且从非常非常早期就开始寻找并与用户交谈。
我一开始没有意识到这一点，但我认为从AdalFlow的过程以及我们开始建立社区的地方开始，我开始看到这一点。另一件事是与你的开发者保持密切联系，因为Twilio是一家开发者优先的公司，对吧？他们提供这个API进行沟通。所以我认为最重要的事情是真正了解你的社区
并与他们密切合作。所以我们可能会学习做一些黑客马拉松，只是为了好玩，或者可能是一些小的项目，比如与我一起出去。所以我们会把一群工程师聚集在一起，一起工作，看看人们是如何使用不同产品的。他们面临什么问题？如果我在你的团队中给你一个数字AI工程师来提升你的黑客马拉松呢？好吧，那将是一件非常令人兴奋的事情。
是的，是的。没有AI工程师的团队，也许他们可以做到，或者也许有软件工程师，他们可以做到，对吧？他们可以在一两天内快速创建数据集并进行自动优化，获得最佳性能。那将是一件有趣的事情。
是的，我认为黑客马拉松绝对是一个天才的想法，因为黑客马拉松的时间限制是24小时，经典的黑客马拉松。人们真的可以在一天内衡量生产力的提高，只需使用你们部署的数字AI工程师。是的，这是有道理的，对吧？这是一个非常好的主意。我只是想到这个，但基本上，哇，我们应该结合起来。
将AdalFlow、黑客马拉松与我们产品的试用版结合起来。是的，是的，绝对的。所以看起来，因为你之前提到了货币化，我想知道，你们是自筹资金到现在的，还是从早期投资者那里筹集资金？所以我们已经获得了相当不错的种子投资和风险投资。
我们目前并不非常关注融资，但如果我们必须进行下一轮融资，我们的轮次实际上已经完成了一半。有些人已经预先承诺了我们的下一轮融资。我们可能在一两个月内进行，这取决于……
我们什么时候准备好。但现在，我认为我们正在尝试构建一个非常简单的MVP来证明概念。我们可能会与德克萨斯大学奥斯汀分校合作进行这项工作，因为我们实际上必须训练一个模型。所以我们将开始训练我们自己的LLM。祝你好运。谢谢。
是的，我记得上个月你在LinkedIn上发帖说你正在积极寻找联合创始人。我想知道进展如何？所以有一些有趣的参与者。自从我开始与德克萨斯大学奥斯汀分校合作以来，他们的实验室里有很多有才华的人。我认为我逐渐开始……
与更多的人合作，可能自然而然地找到一位联合创始人，比如一位潜在的CTO，专门从事AI，以这种方式，以这种非常有机和自然的方式，而不是像直接与某人合作谈论联合创始人，即使我们还没有一起工作，是的，所以我们也有
我以前的朋友可能对运营类型的角色感兴趣，但我们应该说，因为有很多运营工作，比如举办黑客马拉松。对我来说，做这些事情太多了。这可能不是最好的方式来花费我所有的时间。那么，你是否在社交方面付出了一些努力，你是否发现这对创始人至关重要？
哦，这是一个好问题。我确实付出了努力。我从山景城搬到了旧金山，这是一个巨大的文化冲击。我知道它只有一小时的路程，对吧？但是
但无论如何，一件有趣的事情是我得到了六张罚单。我的车在两个月内被拖了两次。我的车的一部分被偷了。所以现在我的车还能用。该死，我想搬家，完全毁了我的车。
但无论如何，我搬到了这个城市，我加入了一个社区。它被称为Mission Control。他们实际上有三个独角兽公司。我们几乎每个人都是创始人，或者在VC公司工作。
我们一起参加了很多活动，他们也举办了很多活动。我不是说我会参加所有活动。我当时忙于我的论文，但我确实参加了比以前多得多的活动。我觉得这是，我被社区包围着，我正在去一个工作场所，像一个联合办公场所。有很多其他的创始人。所以是的，我认为我完全融入社会了，而且不仅仅是唯一的事情。
哦，是的，你的LinkedIn非常令人印象深刻，有5万订阅者。
那么，你通过社交以及你的LinkedIn获得了什么？我认为，好吧，这是一个非常好的问题，对吧？对于LinkedIn，我认为2024年是关于我真正意识到社交媒体的力量。那就是LinkedIn，对吧？我获得了今年最大的增长，即使我不是一个全职的内容创作者。我不是一个全职的内容创作者。
但我发现它确实帮助我建立了一个社区。我被许多高级经理、直接负责人甚至顶级大公司的副总裁联系过。而且
所以它创造了很多机会。我们的大部分天使投资和投资者主动联系，他们都是通过LinkedIn联系我的。就像，我一直关注你。我真的很喜欢你们正在做的事情。对吧？所以LinkedIn在改变我对
他们现在仍在建立初创公司。这实际上是关于分销渠道非常重要。我知道产品对你来说非常非常重要，但如果你拥有分销渠道，它将为你节省很多未来的资金，并且你将更快地将你的产品交付给你的用户。而且
到了2024年，我搬到了旧金山。2025年，对吧？我搬到了旧金山。我被一群年轻、精力充沛的奋斗者、创始人包围着。我从他们那里学到的最重要的事情之一是，一个人，他的名字叫Connor，向我介绍了一本书，叫做《Pitch Anything》。所以很明显……
如果你想筹集资金，不仅仅是向投资者要钱。你必须让投资者来找你。你需要做很多事情，你知道的。这非常具有改变意义。这就像让我大开眼界，让我震惊。而且……
我真的很感激。我开始了解这个过程。我开始，我的意思是，我不能说得太多，但你们应该读这本书，《Pitch Anything》。这是一本很棒的书。说到团队建设，尤其是在生成式AI时代，是否存在理想的团队结构？是的，这是一个好问题。我实际上试图发一篇帖子，比如，小心ChatGPT工程师。是的。
我认为，是的，请继续。你能在上面讲讲你的库吗？ChatGPT工程师，其他工程师。我认为这对远程工作尤其不利。我听到很多人，比如对我来说，他们解雇了远程工作的团队，因为他们发现，我认为ChatGPT改变了远程工作，对吧？想象一下，如果你在远程工作，那么你真的不知道他们在做什么。
然后你查看他们的工作。很多人，如果你不认真检查他们的代码并进行验证，代码看起来似乎令人印象深刻。它可能是ChatGPT生成的，对吧？它看起来可能令人印象深刻或有效，有意义。但是当你深入研究时，代码中有很多问题。你最终会重写代码
所有内容。所以无论你在远程工程师身上节省了多少钱，但是麻烦，他们实际上会给你带来更多麻烦。所以我认为现在对于创始人来说，尤其对于预算不多的创始人来说，尤其是在美国，他们必须非常小心。如果你得到的工程师是一个交易，
如果它好，那对你的团队真的好吗？还是仅仅是团队价值？你完全可能最终赔钱，浪费时间去培训他们，而他们却给你带来完全无效的东西。所以我认为这是在这个 LLM 时代最重要的事情之一。
你必须告诉他们，要非常清楚地说明你的公司希望如何利用 LLM 来提高生产力。例如，我禁止我的工程师使用 LLM 来编写文档，因为它总是冗长，非常冗长，对吧？没有人想读这个。如果我的工程师自己都不想读，我为什么要假设其他开发者想读呢？所以我们禁止所有人这样做。对。
根据你自己的经验，你提到了组建团队的潜在风险。那么，你是如何处理的，你是如何选择你的队友的呢？我从我的错误中吸取了教训。无论我告诉你什么，我都有这个问题，是的。而且
现在我认为当我，现在当我想要组建一个团队，尤其是在这个早期阶段，他们必须在外面。他们必须和我在一起，出现，对吧？所以这是一个我故意要遵守的条件，除非这个人令人印象深刻，并且有良好的记录，并且实际上，不要立即给予他们信任，对吧？等等，检查一下他们的工作
所以这就是我正在努力做的。而且，我认为即使是一些最终的，他们也会问你这个问题，如果有两个工程师，一个对你正在做的事情更热情，另一个更熟练，但热情较低，你会选择哪一个？人们通常会选择第一个。我认为即使对我们来说，也是一样的。
我认为你只需要一个非常投入的人，可以和你一起快速行动。如果工程师只是不投入，我认为这也是一个大问题。如果他们充满热情，我认为有些事情他们会努力去做，对吧？他们会主动征求你的反馈，如何改进，
我真的很想把这件事做得更好，但是告诉我如果我的技能还不够的话，我该如何做。所以他们实际上会学得很快，最终成为公司的一笔好资产。是的，同样的想法在我们之前的各位演讲嘉宾中反复出现，他们也雇佣那些最热情的人，因为他们会行动更快，赶上得更快。然后他们会留下来。是的。
是的，完全正确。而且他们不会过度使用可充电性来生成代码。是的，他们实际上想理解一切，因为他们非常渴望学习和改进它，你知道的。
是的。好的。我知道你谈了很多关于公开建设的概念，你在 LinkedIn 和其他渠道上分享你自己的故事。你有没有什么特别有趣的故事想分享，你知道的，公开建设给你带来的好处？我认为有很多公开建设。我最大的收获是找到，这是一个找到你的受众的好方法。
它实际上给了我更多的动力，并帮助我创造了更多的动力。因为每天你都能看到一些东西在上升。你的粉丝在增加，你的评论在增加，你的 GitHub 报告开始上升，对吧？越来越多的人联系你。这给了你这种
你正在创造一些东西，你正在产生影响。所以我认为自从我开始公开建设以来，它极大地塑造了我作为一名工程师的思维方式。所以我认为很多工程师，当他们刚开始职业生涯的时候，
他们像一个非常技术驱动的人一样，让我来构建，让我来构建这个，这就像很有趣，让我把它变得更复杂，让我把它深入，每个人都像这样变得更有信心，为什么，为什么你需要这样做，用户是否觉得这实际上有影响，你是否创造了更多的星星或更多的粉丝，结果是什么，所以我开始，我就像
我开始真正地倒退，并以影响为导向。如果这件事没有多大影响，我会尽量减少它。但是如果有一些事情，例如，对于研究论文的 ALM AutoD，这是我发现
我坚信这是未来，对吧？即使有时社区实际上需要一些时间来赶上这些事情。但无论如何，我认为社交公开建设确实让我对影响力驱动。我有时开玩笑。如果我能……
因为如果我的目标是成为亿万富翁，为什么我必须这样做，如果我只是大声说出来，人们就能让我成为亿万富翁，这是最好的解决方案，为什么我必须走这么远，对吧，影响力驱动，我不在乎解决方案是什么，或者无论如何，如果有人给我十亿，我会说，好吧，问题已经解决了，所以
所以我认为解决问题的方法太多了。你必须从最省力的一个开始。是的。公开建设只是改变了我对投入的精力越少越好，在最短的时间内创造的影响越大越好。
是的。还有培训。是的。很多事情是，如果你告诉人们你需要什么，它真的能帮助你。你永远不会受伤。是的。因为任何想帮助你的人都会帮助你。而那些不想帮助你的人则保持沉默。对。所以你不会，无论哪种方式，这就像一场胜利。是的。是的，没有缺点。是的。我只是想快速评论一下你所说的，人们倾向于构建复杂的事物。我认为史蒂夫·乔布斯有一句很好的说法，你需要了解你的受众，
一旦你了解了你的受众，就对你的受众保持痴迷，然后你就知道他们想要什么，然后你就构建一些令人惊奇的简单而简单的令人惊奇的东西。是的，是的，这是一个很好的说法。是的，令人惊奇的简单和简单的令人惊奇。我非常相信史蒂夫·乔布斯。多年前，我读过他的传记，就像十多年前一样。从那时起，我就开始
即使从那天起，我开始知道简单才是真正的东西。不是复杂性。我认为我作为一名工程师很早就开始有了这种想法。
但我知道很多工程师不是。我开始删除我以前的工程师在我的代码库中编写的许多代码。这太复杂了。没有人想读这个。它甚至没有做它所做的事情。所以我只是开始削减，因为即使对于我们的库，我认为更少的代码比更多的代码更好。而且结构化的代码比仅仅是一堆意大利面条代码更好，没有人可以阅读、理解和维护。
所以我对代码的质量和简单性有非常非常高的标准。我认为这也适用于我们的生活和产品。是的。稍微换一下话题，我知道从我们上次谈话中，你谈到你是 Beam 项目中唯一的女创始人。你认为，是的，你认为为什么女性创始人很少见，即使在硅谷也是如此？
是的，我认为创业，大多数时候人们必须在你还很年轻的时候去做，对吧？男性，女性在软件工程师中最多只有 7% 或 10% 或 15%，对吧？我们有更多的生物钟。
我认为这完全是另一件事，阻止女性获得资金。另一件事可能是冒险。我认为成为创始人实际上是非常非常不舒服的。
尤其是在我们身边的人大多是男性，对吧？他们在男性和女性如何互动方面存在根本的不同。这种动态，它并不平衡。所以我们必须真正地坚强起来
像为自己挺身而出，并开始改变我们的思维方式，以展示他们的优势，因为我认为女性非常非常谦虚。我发现我的女性创始人朋友，她们实际上会低估她们的产品。许多其他男性创始人，他们会夸大他们正在创造的东西十倍。就像一个已经推出的功能，他们会说，我们支持这个，我们有这个，对吧？他们开始销售。
他们说很多大话，你知道的，有时可能并不完全属实，但我们往往非常诚实，而且往往更谦虚。当你将我们与许多不这样做的人进行比较时，这实际上使事情变得更加困难。
我认为这很自然，因为它对我们来说是一个非常非常困难的过程。所以很多人可能也可能早早放弃。你提到的男性过度自信的部分，我认为这是非常真实的事情。我读过一篇期刊，它基本上对男性和女性研究人员进行了统计，以及他们如何提交他们的期刊。而且
男性研究人员总体上，在提交期刊时更加自信，甚至有点过于自信。但这就是投资者想听到的。这就是为什么那些男性创始人，即使他们非常年轻，对吧？他们非常擅长说话，让他们的梦想比实际情况更大。他们的愿景比实际情况更大。他们获得了资金。不是开玩笑。当你进行推销时，你不能谦虚。
是的。对。这是，这是真的。我的意思是，我也，因为我读过一篇社会学研究的论文，它谈论的是女性在硅谷的功能。研究人员建议，因为
尤其是在大学期间，社会联系某种程度上更加紧密，在大学期间，男性创始人之间存在更强的社会联系。当他们建立自己的公司时，他们更容易获得投资者或其他创始人的帮助，而女性则有些孤立。哦，百分之百。这是一个很好的观点，我可能错过了，这是一个很好的发现。
你感觉非常非常相似？是的，非常相似，因为我们与男性的联系方式与男性彼此联系的方式不同。这里的大多数人，无论是工程师还是其他任何人，或者投资者，风投的 90% 的决策者实际上都是男性。许多风投，他们获得资金，他们投资实际上是基于他们的个人参与。
你能相信我吗，有一个统计数据，90% 的交易实际上来自，我们看到他们积极地追求他们的交易，对吧？而这些，很多这些事情发生在他们已经认识的人身上
而且他们中的大多数人与男性的联系更容易建立，当你与男性和女性建立联系时，对吧，他们结婚了吗，他们没有结婚吗，这是什么奇怪的情况，我们实际上是在谈论金星还是所有这些像一些奇怪的东西，浪漫的，无论是什么，都像涉及到，所以人们倾向于
这不是完全相同的过程，我们也可能在男性和女性之间存在界限，对吧，我们不能只是和你一起喝酒，对吧，你可能有一些男人，你只是和他们一起喝酒，做一些像男人的聚会一样的事情，这并不是很多女孩真正感兴趣的事情，明白了，是的，嗯
是的，我的意思是，完全正确。我认为如果我没记错的话，我认为 Adaflow 这个名字也是为了纪念 Ada Laplace，她是第一位认识到机器可以超越单纯计算的女性数学家。所以我认为你选择名字的方式也表明，你知道，你想成为下一代人工智能的先驱，人工智能
先驱，特别是女性。是的，这是完全正确的。我认为我们需要更长的时间。想象一下，有更多的人，女性风投，对吧？我们与女孩们一起度过夜晚，她们决定投资我们，对吧？我们不能和男人一起参加他们的男孩之夜。那是肯定的。是的，是的，这绝对是一个问题。是的，我认为当涉及到创业公司时，
这是完全正确的。当你与女性交谈时，女性往往会得到更多防御性的问题。所以你真的必须，我们必须克服许多自然的缺陷，不是缺陷，自然的，只是关于我们的特征，比如我们变得，我们天生就更谦虚，对吧？
我们必须克服这一点，并且非常自信，向他们展示我们实际上是阿尔法。因为女性通常不会扮演阿尔法角色，对吧？但是如果你想成为一名女性创始人，你必须成为阿尔法。你必须让人们感受到你的存在，大声说出来。
他们会怀疑你。纠正人们。如果他们开始怀疑你，你只需要指出来。这是另一件事。当你指出人们的错误或他们造成的偏见时，他们会对自己感到有点羞愧。你夺回了你的力量。所以，当然。我认为，瑞秋，你还有下一个问题。你能分享一下你对创造一种更
女性创始人，女性创始人友好的环境的想法吗？或者说是什么？女性创始人。我认为，我认为我们看到
你应该开始意识到，我们只是字面意义上更谦虚一些，我们可能需要更多帮助，尤其是在开始的时候，要知道我们应该怎么做，对吧？因为我们没有很多例子。太多了，太多的男人。他们知道他们必须大胆。我们只是不知道。我们总是被告知要诚实，要谦虚，对吧？所以我认为社区必须理解这一点
给予女性创始人更多信任，因为如果她们告诉你她们是
是 0.5 分。它可能与许多男性创始人的版本处于相同的水平，假设你认为它像 10 分。所以你必须理解，在认知上存在很大的差距。但统计数据不会说谎。许多女性创始人领导的公司，他们实际上创造了很大的价值。他们比男性创始人更擅长处理风险。
他们通常不会很快烧掉他们的现金。我知道有一些例外，但我们大多数人真的非常擅长处理风险。我们对我们的员工也非常好，因为我们想善待人们。所以我认为全世界，整个社区都应该鼓励和理解这一点，并支持女性创始人。
比如更多或指引他们走向正确的道路。我认为他们会学习。是的，听起来不错。你认为 Adaflow 的下一步是什么？前方有什么重要的里程碑吗？我认为 Adaflow，下一个，我们仍在与 UT Austin 进行研究。所以下一个里程碑是，许多博士生实际上会在他们的所有
研究探索中使用 Adaflow，以证明在不同的领域、不同的用例中有很多价值。这是第一点。第二，我认为代码，我们探索了，我们发表了论文，LAM Autodiff，但这实际上允许更多改进
我们的未来，想象一下你有一个整体，但每个组件都是基于 LAM 的分类器，基于 LAM 的聊天机器人。但是如果我们可以自动为每个较小的组件创建数据集呢？
并训练一个更便宜得多的机器学习模型来做到这一点。为什么你需要一直使用 LLM？你可以使用 LLM 来设置一个完整的管道来生成数据集。在如何为 LLM 创建训练数据集方面，我们还有很多东西可以进一步探索。
以及你应该何时微调，何时训练，如果我们仍然可以将模型微调与整个过程和提示端到端结合起来呢？如果我们可以创建合成数据并返回到模型微调，提高性能，然后将其应用到提示中呢？然后现在数据质量更高，再反馈回去。你知道，你可以……
创建一个非常封闭的循环自动优化，只需使用这些敏感数据，以及你的应用程序和提示优化。所以有很多非常令人兴奋的
我们的库可以做的事情。我可能需要多花一点心思写下来，这样社区就可以帮助我们完成其中的一部分。对。我绝对可以看到这有多重要。我的意思是，我想问一下，当……
因为你以前在学术界，对吧？我的意思是，当你从研究人员转变为现在的科技创始人时，你感觉如何？你发现这具有挑战性吗？你是如何解决这种动态的？是的，我在 UT Arlington 读博士，对吧？我退学了，因为我意识到这个行业给了你更多的 GPU。
我加入了 Meta AI，所以这也意味着我被最好的研究人员包围着。但在 Facebook，我们进行研究，但这是非常扎实的研。我们知道这项研究将在两三年内应用到产品中。所以我从事的是应用人工智能，对吧？所以我实际上看到了整个过程，整个生命周期，关于
创建数据集，我们与 Scale AI 合作，我们与数据标注团队合作，我们与产品经理合作，以准备好这些东西。
所以即使从工作经验来看，我实际上也看到了构建产品的过程，我们把整个需求分成不同的部分，每个团队都负责一部分。我们开始制定一个大约两年的路线图来进行初步研究，研究在哪里以及我们需要多少额外的研究。所以我对构建的过程有所了解。
关于构建一个非常以研究为导向的产品的整个过程。这就像你在做研究，但是，哦，这是产品驱动的研究。我认为我在 Adaflow 做的正是同样的事情，对吧？我构建它不仅仅是因为它是一项研究。它令人惊叹，但它实际上非常实用，而且我实际上想使用它，其他人也可以使用它。所以……
我认为我的转变可能已经从 Meta AI 开始了。但不同之处在于，作为创始人，我们必须做更多的事情。例如，你必须推销你的公司。你必须建立你的公众形象。你必须建立你的网络，对吧？你必须建立你的声誉。你真的需要更多地了解人们。你需要理解
理解如何组建团队。所以企业家方面实际上比做一名工程师要多得多。这就是为什么我像，我有太多事情要做。如果我只能出去公开展示，人们帮助我做到这一点，那可能是最好的。如果我不必这样做，而它只是完成了，那是最好的。所以我们会开始，因为我们有很多事情要做，它开始改变你的思维方式，我该如何以影响力为导向？而我的影响实际上是驱动更多的人
到我的地区，这样我们就可以一起工作，这样我就可以比我能做的更快，因为我作为一个人永远不可能足够快。对。现在我们正在倒退，转向播客的最后一部分，也就是，我们想让你寻求一些建议。我认为对你来说，有没有什么建议你想给年轻人，特别是那些对科技和人工智能感兴趣的年轻女性创始人？嗯。
我认为我的建议会从这里开始，我真的很喜欢《最小企业家》这本书。
我认为创业最简单的方法实际上是先找到你的社区。一旦你与那些社区，你社区中的人们互动，你就会真正成为该社区的领域专家。你了解他们面临的问题，然后你只为一两个人解决问题，也许包括你自己。你真的把它做得很好。你可能甚至不需要构建一个完整的产品来做到这一点。
你可以手动地帮助他们。如果有效，你可以将其转换为软件产品，并确保在你只能帮助一两个人之前，你现在实际上可以帮助 10 个人或更多人。所以有时我认为这是
实际上开始并真正感受到你正在创造一些不同东西的最佳方式。显然，你必须进行很多迭代。但第二点是，你只需要去做。你不能过多地考虑风险和恐惧，因为每当你开始认为你在浪费时间和精力去思考一些没有产生结果的事情，并让你感觉更糟时。所以每当我开始
感到自我怀疑时。我会说，我会去做一些完全不同的事情。我会说，我不想考虑它。我认为埃隆·马斯克也在做同样的事情。只是，我们从不花时间怀疑自己。根本没有，它解决不了任何问题。我们变得非常，非常，我认为这就是心态。我们必须采取这种心态，对吧？就像，不要怀疑自己。甚至不要浪费时间。继续前进。继续尝试。
和探索。是的，埃隆·马斯克，他们为 SpaceX 削减了 90% 以上的流程。这就是为什么他们建造的火箭比 NASA 和其他竞争对手便宜 20 倍。我知道也有一句很好的说法，如果你进一步推动这一点，不要怀疑自己，你甚至不计划，你只需要去做。是的，这是一个很好的观点。我认为你只需要
做到这一点，这就是为什么我觉得在社交媒体上发帖，我实际上喜欢发帖，因为每天它都会让我觉得我正在做，我正在做对，是的，我认为一旦你开始公开建设，你真的很好，真的很好，你只是开始做，行动才是最重要的，你可以在你的房子里做一些事情，是的
完全正确。不要等待大型发布。快速迭代，快速发布，经常发布。是的。是的，实际上，回到发布，我有点失望，因为我们认为我们可能会产生更大的影响。我知道我们登上了 Hacker News 的首页，但我很高兴人们甚至可能反应更热烈，甚至更好。
但这给了我这种感觉，你只需要每天都出现。没有成功是轻而易举的。我认为这是很多复合，复合，很多挣扎，也许一开始做了工作，做了工作。然后当你继续这样做，有些人最终开始意识到价值，他们开始赶上来，开始提升你的信号。
所以这真的是关于每天的动力。这与，哦，我有一个巨大的、重要的公告无关。你应该做的是每天都宣布，而不是像一个月或两个月或三个月宣布一次。这还不够。是的，是的。你会告诉自己什么，帕特索，作为一名学生，作为一名员工，以及作为一名新创始人？哦……
我不知道。我认为我做得还不错。但我认为只是享受你所做的事情，对吧？我知道我作为创始人很痛苦，但我也很享受它。所以我鼓励人们真正地找到，真正相信你的领域，并且更加专注一些。你必须成为一个领域专家。我认为很多人最终
不知何故，他们真的很喜欢学习很多东西，但我实际上把我的精力放在非常有限的事情上。所以专注并成为特定领域的佼佼者将是我对年轻学生的建议。
你可以保持好奇心。你可以学习了解一些，但你必须记住，你不需要在你的领域的每一件事上都得 50 分，对吧？你应该争取在一两件事上得 90 分或 100 分，而在其他事情上只得 10 分或 20 分。只了解其他方面的一些知识就足够了。所以今天的最后一个问题。
如果你可以推荐一些你从中受益的资源，比如信息来源，你会推荐什么？它可以是你以前读过的书籍、播客、视频、新闻稿或文章。是的，我认为我真的很喜欢读书。我目前正在读的是《任何事情都可以推销》。
我还读了杰夫·劳森的书。它叫做《问问你的开发者》。它基本上写下了构建任期整个过程。我真的很喜欢《极简主义企业家》这本书。我还认为，《高效人士的七个习惯》。我认为我真的很喜欢这本书，以确保我们有效
我们每天都可以非常有效，以及如何与人沟通
我提到《任何事情都可以推销》了吗？我提到了，对吧？如果你是一位创始人，如果你读了《任何事情都可以推销》，我认为我前一两年遇到的所有问题都是因为我没有读这本书。好的，所以它解决了所有问题。令人难以置信，是的。哦，哇。很好。你对我们的大多数是年轻创始人的听众的最后一句话是什么？
去做吧，是的，当然，永不放弃，与你的用户一起工作，我认为很多技术创始人犯的错误是不断地构建，不断地构建，没有人关心，你实际上必须先让人们关心，然后才能构建它，有时你真的必须与人交谈，真的与人交谈，是的，好的，这将是我们的最后一句话，非常感谢
感谢您的时间。