【新智元导读】Meta投资148亿美元的Scale AI，原本被视为AI的「黄金选择」，然而，另一个名不见经传的后起之秀Surge AI，竟早已超越了它！一场AI大战，究竟谁能笑到最后？ 根据我的消息来源，不仅Surge更大，而且它好得多。很多人告诉我，尽管Scale在媒体上被大肆宣传，但它远不是他们首选的服务商。我不知道是Meta在尽职调查上做得不够，还是说他们更在意炒作的热度，而不是实际情况。 而外部标注公司的效率和质量更是令人头疼。他曾经遇到过3个月得到的10,000行文本的标注结果，结果发现50%的标签都是垃圾数据。 而且他们的业务不局限于内容标注：从内容审核、AI公平性，到打电话收集商业和医疗信息，再到核心图像识别和 NLP等问题，他们都有涉猎。 身为前数据科学家，Edwin Chen认为在创业初期，数据科学家带来的价值非常有限。他还说，早期也不需要产物经理——产物和方向应由创始人和工程师自己把握。 他直言，如果由他决定，绝不会在初创阶段就招数据科学家。「当你想把产物性能再提升2%或5%时，数据科学家很棒，但创业初期根本不是干这个的时候。」「你要追求的是 10 倍甚至 100 倍的突破，而不是纠结几个百分点的微调，那不过是噪声。」 他也认为，早期并不需要产物经理。只有当工程师没时间或精力再主导产物方向时，这一角色才有意义。「工程师必须亲自下场，他们也应该能想出好点子。」「等公司大了再招产物经理不迟；一开始，创始人就该自己想清楚要做什么产物。」
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? 李忠俊记者 马杰 摄
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? 杜先亮记者 纪西荣 摄
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