一人公司的七条建议

大家好,我是晓舟,2016年之前我一直是一名普通的程序员,2016辞职和朋友一起创业,结果只做了一年,公司入不敷出便原地解散。从2017一直到现在,八年时间,我都是在做【一人公司】,这篇博客我来总结一下这几年一人公司的经验。

【一人公司】这个词是最近才火的,以前一般叫自由职业者或者独立开发者。下面我们直接进入正式内容:

1. 最先考虑钱从哪来。

摒弃赚钱羞耻心

做一人公司,考虑的第一件事儿就是:钱从哪里来?很多像我这样从事技术岗位的人都有一个缺点就是【赚钱羞耻心】。典型的体现就是在公司工作鄙视销售岗,自己创业又不好意思提钱。这就导致自己很多想法没办法转换成真金白银。

做一人公司必须要克服这个心理障碍,先从赚钱开始,只有能赚钱公司才能活下去。

赚钱是技能

刚开始做一人公司的时候,我考虑的是,只要把产品做好,把业务做好,赚钱就是水到渠成。但现实是:

当前是一个产品过剩的时代,【酒香也怕巷子深】,除了业务能力,技术能力,也要学习赚钱能力。要了解营销策略,要有流量思维,才有机会让自己的一人公司活下去。

先赚100块

一人公司最容易落地的一个方式是,用自己的产品或服务,先赚100块钱。

100块钱对于很多人来说,可能只是一顿外卖,一个下午茶,但是对于一人公司来说,100块钱是第一份收入,它代表着有人愿意为自己的产品或服务付费,也代表着自己初步跑通了自己项目的商业闭环,所以先赚100块钱是很重要的。

(注:先赚100块只是一个思路,产品可能是高客单价的,所以100这个数字只做参考。)

2. 立刻开始,快速迭代

不要把过多的精力放在准备上,要【立刻开始,快速迭代。】

先完成,再完美

第一次做自己的项目,一定会不自信,认为自己能力不够,认知不够,所以花时间去读书,去培养商业认知,准备了很久,浪费了很长时间,最后发现学到的东西几乎对自己的实际业务毫无帮助。

所有有价值的认知都是在实践中总结出来的,吃亏和踩坑才能让人快速成长。 所以一定要【先完成,再完美】。

3. 做适合自己的项目

先找到一个项目

对于绝大部分人,从下面三点思考,应该可以找到适合自己的项目。

  1. 给企业或者个人做外包。
  2. 提供咨询或者辅导服务。
  3. 售卖自己或者第三方的产品。

有专业技术的朋友可以从外包开始,比如做软件开发或是设计。有某个行业的工作经验也可以做咨询和辅导。如果没有某领域的专业技能,可以选择自己做一些市场有需求的产品,也可以直接到某些平台找第三方的产品去售卖。

目标很简单,就是先赚100块钱,跑通业务流程,验证自己的项目是有赚钱机会的。

降低边际成本

在业务流程跑通后,开始考虑降低边际成本(为每个新增客户付出的成本)。

例如做外包,开始什么活都可以接,随着客源稳定,可以考虑只接一个类型的项目,这样就能大幅度提升代码的利用率。

咨询和辅导,可以将自己咨询的内容做成文档或者录成视频,或者训练自己的AI分身,让自己可以同一时间服务更多用户。

只有边际成本大幅度降低,才能让自己的收益实现指数级增长。

只找合适的,不找最热的。

风口项目并不一定适合自己,我们日常关注的风口项目日赚斗金,大部分都是幸存者偏差,好项目是不会把【好项目】这三个字写在标题里的,所以要屏蔽那些看上去很赚钱,门槛又很低的项目。专心做好自己的项目。

尤其是千万不要因为某一个领域突然有热度,就盲目投入到一个领域。

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CUDA,英伟达的科技护城河

CUDA可以说是英伟达的科技护城河,那么CUDA是什么时候发布的,作用是什么呢?

这就得说早起电脑,计算核心就一个CPU,CPU虽然计算速度快,但是需要串行计算。即使是多任务,也是切换计算,而不是同时计算。这样日常办公的计算量是可以应付的,但是玩游戏,页面渲染计算量比较大的时候,就会很困难。例如一个画面是汽车爆炸,满天的碎片,每个碎片的运动轨迹,CPU一个个算,CPU不用干别的了。

所以这个时候,就出现了GPU,GPU和CPU的区别是,可以并行计算。

比如爆炸,每个粒子的运动轨迹单独计算,并行计算效率就会提高很多,这就是GPU的能力。所以打游戏得装显卡,用CPU算他有点扛不住。

有朋友又说,那我所有计算都用GPU行吗,并行计算效率高呀。

这就得说两点,

第一,GPU适合简单的运算,对于复杂的计算,还是需要CPU才能处理。

第二,GPU早起只能识别图形数据,比如程序员想要做一个矩阵乘法,还得先把数据包装成图形数据,图形通过GPU计算,拿到图形数据的结果之后,还得把想要的结果从图形数据里分离出来。听着感觉是在脱裤子放屁,但你不这么用,还真就用不了。

针对第二点,英伟达做出了优化。2006英伟达发布了CUDA,目的是让程序员更方便地发挥GPU的能力实现通用计算,就用调接口就行了,不用单独处理图形逻辑,就能实现并行计算。

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AI对话的三个技巧

今天咱们讲和AI对话的常用技巧。内容包括下面几个:

  1. 让AI验证自己的观点
  2. 让AI给向我们提问
  3. 让AI生成提示词

1. 验证自己的观点

如果我有一个想法或是观点,不确定是否正确,可以让AI来评价自己的管带你。

比如提示词可以是:

我认为生成式AI只是一场泡沫,他只是通过概率在做词语接龙的游戏,这样的理论基础不可能达到AGI的程度。你来评价我的观点。

AI就会根据我的观点,和我讨论AI到底是泡沫还是技术革命。讨论的过程中,我就可以进一步深度思考这个观点有哪些需要优化,有哪些漏洞。

这个技巧还可以应用与学习,例如提示词是:

我认为面向对象的程序设计提升了编程的复杂度,编程新手不适合从面向对象编程语言开始入门。你来评价我的观点。

AI会对此进行评价。

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提示词的五个要素

与AI对话,编写高质量的提示词,才更容易拿到我们想要的结果,提示词可以分为五个组成部分,分别是

  1. 指令要求
  2. 背景信息
  3. 数据与样本
  4. 输出要求
  5. 设定角色

下面通过一些具体的示例,讲解如何一步步优化提示词。

1. 指令要求

第一个要素是写清楚给AI指令要求,或者说是问一个明确的问题。

比如和AI说

给我提供一个西红柿炒鸡蛋的做法

这就是一个最简单的指令要求。AI会根据要求,回复西红柿炒鸡蛋的具体做法。

但是,如果只说一个简单的要求,西红柿炒鸡蛋的做法不一定适合咱们自己,比如对盐和糖要求多少,西红柿去不去皮等等,这部分要求,AI就随机展示了。所以需要进一步描述背景。

2. 背景信息

我们可以给AI提供一个做这道菜的背景,提示词可以是:

我家老人要吃西红柿炒鸡蛋,给我提供一个西红柿炒鸡蛋的做法。

这样AI就会针对这个背景,来回答,比如AI会考虑,老人比较喜欢清淡的口味,菜品口感要更软嫩,等等,都会作为AI输出菜谱的参考条件,这样AI生成的回答就更有针对性了。

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什么是智能体

1. 大模型的局限性

上一节我们了解了什么是大模型,根据大模型的原理我们知道,大模型是有局限性的,下面列举了三点:

没有记忆

与大模型每次对话,它只知道当前对话内容,不会对过往的对话历史进行保存。

无法自主回复

大模型必须有”人”主动发消息,它才会进行回复。

无法获取外界信息

大模型只能根据训练数据回答问题,训练数据以外,例如训练之后发生的事儿,一概不知。例如天气,时间,最近发生的新闻,大模型是没有任何概念的。

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什么是大模型

我们现在使用的AI产品,包括聊天机器人,或是智能体,都是基于大模型开发的,大模型就是这些AI应用的大脑。

本节主要讲解以下两部分内容:

  1. 大模型如何理解人类语言
  2. 大模型如何做出回复
  3. 大模型真的能理解人类语言吗

1. 大模型如何理解人类语言

通过一个例子,可以更直观地了解大模型如何理解人类语言。

比如给某个大模型发送一句话

1
“我喜欢吃苹果”

大模型要“理解”这句话,首先会将这句话进行拆分:比如它可能拆分成四个部分。

1
我,喜欢,吃,苹果

说明:不同的大模型会有不同的拆分方法,这里说的四部分是为了方便理解。

拆分的每个部分,就是大模型理解人类语言的最小单元,这个最小单元就叫做token。这个拆分的过程,叫做”分词Tokenization”。

分词结束后,还需要将每一个token,转换成向量数据。就像下面这样:

1
2
3
4
"我" → [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.8] 
"喜欢" → [0.2, 0.3, 0.4, ..., 0.9]
"吃" → [0.3, 0.4, 0.5, ..., 0.7]
"苹果" → [0.4, 0.5, 0.6, ..., 0.6]

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