摘要
看过我前一篇文章的大概知道，我懂点数码，上一次写文章是因为AI帮助我翻译了一本书，那已经是2023年的事情了，AI发展了3年，中间有两年我去做硬件生态的工作，机缘巧合下还研究上了Embodied AI，结识了一堆做具身智能的大佬，甚至还是某云发布会上上所有具身智能伙伴的连接点，但那两年是看得多做得少，用的也很表面，只是把它当作对话框在使用。去年差不多是这个时间点，做了一份洞察报告，结合各行业技术应用的案例，我认为具身智能举例商业落地还尚远，但LLM+AI Agent 的应用已经就在眼前了，当时Haivivi和AI玩具也正在风口之上，找个机会遍开始从事AI2C的创业。巧得很，当时如果不在国内搞这个，就去中东搞出海，此时此刻回想皆有可能是命运的安排。创业嘛，需要我干啥就干啥，充当项目经理从0到1做了一款AI硬件产品出来，这期间团队完全拥抱AI，我个人用的更多的还是对话流式的AI。从 Apple Watch 录音是m4a格式，国内的豆包、元宝当时都不支持网页对话框传上去语音转文字，只有通过iPhone 分享给豆包语音转文字来做会议纪要，到后来发现Gemini 网页端支持m4a格式，开始频繁使用Gemini和豆包等做对比，最终发现还是Gemini牛逼，便一直使用至今。我也用了朋友公司集合式的AI对话工具，里面支持很多大模型，有段时间也很中意 Grok，但最终还是被Gemini俘获走了。讲实话，我第一次尝试用AI做对话外的事情是做workflow，当时比较火的就是Dify和扣子了，刚好同事安装好了本地的Dify，还在本地部署了一些千问的模型，于是就用Dify来做workflow。创业公司必须要经历的就是招人，当时我们要招各个岗位的人，很多人完全在我们的认知之外，比如AI算法工程师、硬件工程师、嵌入式工程师，我们跟HR沟通JD就够费劲的了，还要面试，简直了。当时我就想到了一套AI面试工作流，当时一是没想到别人肯定做了，而是也不知道Dify可以直接复用别人的工作流，于是就自己从头开始做，好在确实不难，遇到了一些不是问题的问题，当时脑子真的不知道咋就没想到遇到问题截图问AI助手就好了，现在回想起来真是太蠢了。不过我做的面试工作流前面差强人意，在用了几次后不断去调整系统里的Prompt是有变得越来越好用，只可惜当时集团的网络和我们部门网络的问题，没有让这个流程继续优化下去，基本上是我
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