Ребята из Стенфорда обновили свой ИИ-фреймворк Storm до новой версии Co-STORM, добавив в протокол управления ходами совместного дискурса ИИ-агентов участие человека:

– Эксперты LLM Co-STORM – этот тип агента генерирует ответы, основанные на внешних источниках знаний, и/или задаёт последующие вопросы на основе истории дискурса.

– LLM Модератор: ИИ-агент генерирующий наводящие на размышления вопросы, "вдохновленный" информацией, обнаруженной экспертом, но не использованной напрямую в предыдущих ходах.

– Человек: пользователь-человек (новый термин!) в Co-STORM берёт на себя инициативу:

а) либо наблюдать за дискурсом;

б) либо активно участвовать в разговоре, вставляя высказывания, направляя фокус обсуждения ИИ.

Попробовать: storm.genie.stanford.edu

Github: https://github.com/stanford-oval/storm?tab=readme-ov-file#co-storm

Microsoft релизнул GitHub Spark – инструмент, который позволяет создавать и делиться персональными микро-приложениями (“sparks”).

GitHub Spark состоит из 3 элементов:

1) редактор на основе NL;

2) управляемая среда выполнения, которая размещает ваши аппы и предоставляет им доступ к хранилищу данных, темам и LLM;

3) панель управления с поддержкой PWA, которая позволяет вам управлять и запускать аппы.

Кроме того, GitHub Spark позволяет делиться своими аппами с другими и контролировать их права на чтение/запись. Пошаренную аппу можно не только использовать, но и редакторовать, адаптируя под свои нужды.

P.S. «Микро» относится не к размеру ценности приложения, а к размеру предполагаемой сложности его функций (философия Unix)

✍️ 13 шаблонов Product Requirements Document (PRD)

– Miro's Product Alignment Document
– Asana's Spec Template
– Intercom's Job Story Template
– Figma's PRD
– Google's PRD
– Microsoft's PRD
– Shapeup Pitch
– Seatgeek's Product Initiative 1 Pager
– Lenny's 1-Pager
– 1 Page Project Brief
– Lean UX Canvas
– Kevin Yien's PRD
– Uber's PRD

Парадокс TAM-SOM (The TAM-SOM Paradox)

Крис Тоттман из Notion Capital рассказывает о том, как команды и инвесторы могут найти общий язык в понимании рынка(ов):

Классическая модель оценки рынков PAM → TAM → SAM → SOM

☝️ Венчур говорит: "ищите большой рынок!", заставляя команду воспринимать TAM как SAM и фокусироваться на более крупном сегменте.

Команда пытается покрыть широкий рынок, выжигая себя и свои ресурсы. Покрыть широкий рынок, обычно, не получается.

✌️ С другой стороны, можно фокусироваться на SOM – на своих прямых клиентах и бросить все силы на их завоевание. Но это не будет интересно инвесторам.

Что делать?

1) Фокусируйтесь на SOM.
2) Расширяйте SOM.
3) Оглядывайтесь на TAM.

Работая на SOM, вы покрываете свой реальный рынок шаг за шагом, получая больше информации и ресурсов, а изучая и тестируя разные гипотезы из TAM, вы получаете тот самый кратный потенциал для роста, который так хочет видеть венчур.

Классный выпуск одного из любимых подкастов.

Алексей Арефьев, директор по росту в Kion рассказывает о том, как нанимать продакт-менеджеров в зависимости от текущей стадии компании/продукта

Ребята наконец-то до конца разобрались, как работает их продукт (и что внутри американского избирателя) #fun 😏

Новый тезис a16z: ИИ и родительство

Воспитание детей — одна из самых сложных и важных задач.

Есть много помощников для родителей, которых можно нанять: специалисты по фертильности, консультанты по грудному вскармливанию и сну, ночные сиделки, няни, помощники — список можно долго продолжать.

Но большинство семей не могут позволить себе человеческую помощь. Они полагаются на форумы, блоги, родственников и друзей... и часто остаются выгоревшими и разочарованными.

ИИ меняет это.

Что, если бы родители могли получить круглосуточную поддержку, которая была бы гораздо более персональной и эффективной?

Присоединяйтесь к новой волне «родительских помощников», созданных с помощью LLM и ИИ-агентов, которые всегда готовы ответить на вопросы, дать рекомендации или просто выслушать.

Они также могут запоминать контекст вашей семьи, чтобы давать вам наиболее релевантные советы, а некоторые даже начали автоматизировать основные задачи для занятых родителей.

Это может показаться чем-то, что может сделать ChatGPT, но мы видим специализированные ИИ-приложения, которые идут гораздо дальше.

Они объединяют:

(1) медицинские исследования + контент от экспертов, которые направляют и ограничивают ответы с

(2) данными о вашем ребенке,

результатом чего являются персонализированные и научно обоснованные советы.

Как эти продукты получают персонализированные данные, необходимые для предоставления вам рекомендаций?

– Большинство из них позволяют пользователям общаться с ними с помощью текстовых сообщений или голоса.

– Они будут задавать вопросы о вашем ребенке и запрашивать дальнейшую информацию и действия, когда это необходимо.

– Они также поощряют пользователей регистрировать такие события, как кормление и сон.

Некоторые, такие как Nanit, дополнительно используют визуальные или звуковые данные — например, камеру над кроваткой ребёнка.

И работа родителя только увеличивается с развитием ребёнка: теперь вы управляете его школой, доп. мероприятиями, питанием, встречами и иными вещами.

Мы в Andreessen Horowitz в восторге от "домашнего ИИ", который помогает родителям с планированием, напоминаниями и отслеживаением того, чтобы ничего не пропало из виду, особенно, при наличии нескольких детей.

Сейчас большинство ИИ-продуктов здесь сосредоточены на решении 1-2 задач, например, планирование питания, превращении PDF-файлов школьных мероприятий в события в календаре, извлечение дел из писем или текстовых сообщений или настройка повторяющихся покупок.

Пока рано говорить о массовом ИИ для родительства, но, поскольку базовые модели совершенствуются, то пользователям становится проще «обучать» ИИ и модели особенностям своей семьи.

Мы ожидаем дальнейшего развития этой отрасли и появления новых подкатегорий: развитие ребенка, поведенческая поддержка, изучение нативного языка, и это лишь некоторые из них.

P.S. Нейминг продуктов в родительстве – ещё один вид Искусства