#AI初创公司

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宝玉
2周前
硅谷的福报来了，硅谷 AI 初创公司正在拥抱备受争议的中国“996”工作制 在一个曾经以丰厚福利闻名的行业，一些创始人如今要求员工承诺每周工作 72 小时。要么接受，要么走人。 你愿意每周工作近乎标准 40 小时两倍的时间吗？这是美国许多初创公司向潜在员工提出的问题——而要得到这份工作，答案必须是明确的“我愿意”。这些公司正在拥抱一种最初在中国大陆流行起来的超高强度工作模式，被称为“996”，即早上 9 点到晚上 9 点，每周工作 6 天。换句话说，就是每周工作 72 小时。 中国的“996”现象曾引发了大规模的抗议和“现代奴隶制”的指责，批评者认为这种工作制导致了一系列员工死亡事件。尽管在海外声名不佳，但许多美国公司，尤其是从事人工智能领域的公司，正在采纳这种工作模式及其别称，以便在彼此之间以及与中国的竞争中脱颖而出。Adrian Kinnersley 是一位连续创业者，同时经营着一家人力资源招聘公司和一家雇佣合规初创公司，他对如此多的初创公司全力推行 996 感到惊讶。“这正变得越来越普遍，”他说。“我们有好几个客户，面试前筛选候选人的一个先决条件就是他们是否准备好接受 996 工作制。” 在新冠疫情初期，关于美国工人工作条件的讨论常常围绕着职业倦怠和增加灵活性的需求。即使在以高强度著称的科技行业，公司也开始强调努力促进工作与生活的平衡。如今，对 996 的兴趣激增表明，风向已经彻底转变。这与埃隆·马斯克对 X 公司员工发出的“极其硬核”的最后通牒如出一辙，他鼓励员工拼命工作。 公司在寻找愿意接受这种制度的员工方面并没有遇到困难，有些公司甚至将其作为其核心工作文化的一部分。Rilla 是一家 AI 初创公司，其销售的软件旨在帮助承包商（如水管工）记录与潜在客户的对话，并指导他们如何谈判以获得更高的报价。该公司表示，其 80 人的团队中几乎所有人都遵守 996 工作制。 “有一个非常强大且不断壮大的亚文化群体，尤其是在我们这一代——Z 世代中，他们是听着史蒂夫·乔布斯和比尔·盖茨这些将毕生精力投入到创造改变世界的公司的企业家的故事长大的，”公司增长负责人 Will Gao 说。“科比·布莱恩特将所有醒着的时间都奉献给了篮球，我认为没有多少人会说科比不应该那么努力。” Rilla 对其期望直言不讳。在当前的招聘信息中，它明确声明员工每周需工作超过 70 小时，并警告那些对这种工作制不“兴奋”的人不要加入。公司每天都在办公室提供早餐、午餐和晚餐——甚至周六也不例外。 AI 物流初创公司 Sotira 的首席执行官 Amrita Bhasin 表示，湾区的创始人在公司发展过程中采纳这种工作制是很常见的：“在你的初创公司头两年，你基本上必须实行 996，”她说。虽然 Bhasin 认为这种高强度的工作量对公司领导者来说是强制性的，但她不认为应该期望普通员工也跟上这个节奏：“我认为把这种压力强加给他们是不公平的。” 一些创始人将这种工作制作为给最敬业员工的一种选择，从而创造出一种双轨制结构，只有部分员工被期望加班加点。旧金山的远程医疗公司 Fella & Delilah 的创始人 Ritchie Cartwright 最近在领英上发布了一条他发给员工的信息，概述了他试图将部分现有员工转移到 996 工作制的努力。为了吸引员工加入，Fella & Delilah 为愿意参与的员工提供了 25% 的加薪和 100% 的股权增加。该领英帖子声称，已有近 10% 的员工报名参加。（Cartwright 未回应置评请求。） 2021 年，在经历了多年来自工人的日益强烈的抵制后，中国政府对普遍存在的 996 做法进行了整顿，这种做法在技术上是非法的，但很少被强制执行。虽然在科技行业仍然普遍，但一些公司已经有所收敛，至少在公开场合是这样。 然而，在全球范围内，996 似乎正在抬头。今年夏天，英国风险投资家 Harry Stebbings 引发了一场关于这一趋势被采纳的激烈辩论，他认为 996 可能还不够——真正有雄心的初创公司可能需要更加努力才能跟上步伐。“事实是，中国现在真正在做的是‘007’——从午夜到午夜，每周七天，他们只是采用轮班工作制，”他说。“如果你想打造一家价值 1 亿美元的公司，你可以每周工作五天。但如果你想打造一家价值 100 亿美元的公司，你就必须每周工作七天。” Stebbings 表示，目前美国的公司及其员工对 996 的热情远高于他们的欧洲同行。“在欧洲，当你要求人们周末工作时，他们似乎会感到震惊，”他解释道。 经营人力资源和招聘初创公司的企业家 Adrian Kinnersley 对许多推行 996 的公司似乎“严重违规”美国劳动法感到震惊。虽然科技行业的许多员工可能不受加班费规定的限制，但 Kinnersley 说他看到一些公司甚至懒得进行员工分类。“加州是 AI 的中心，也是很多 996 文化的发源地，但它拥有全美对雇员最友好的劳动法，”他说。“在竞相开发 AI 产品的狂热中，几乎有一种歇斯底里的情绪，许多非常年轻、高智商的人在他们的热情中忘记了他们正在制造的所有风险和巨大的法律责任。” 尽管他有所保留，但他认为这种工作制在美国短期内不会消失。“我刚刚注册了域名 996careers .com，”他说。
#硅谷 #996工作制 #AI初创公司 #高强度工作 #劳工权益
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AI Will
2个月前
🚨 数据发布！ a16z 发布了关于AI初创公司收入增长的基准数据，来自他们专有的数据集。 中位数的B2B公司在第一年从0增长到210万美元年化经常性收入（ARR），而中位数的B2C公司则从0增长到420万美元。 （是的，消费者初创公司的收入增长更快 🤯）
#a16z #AI初创公司 #收入增长 #B2B #B2C #年化经常性收入 #消费者初创公司 #数据发布
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Tony出海号
2个月前
可能大家都错了，看到过Claude，cursor的系统提示词都长达几万字，我们是不是需要扩展自己的提示词系统，而不是随便写提示词了？ YC重磅揭秘：顶级AI公司是如何“驯服”LLM的？6页+提示词、XML、元提示只是冰山一角！ 想让你的AI助手不再“人工智障”，真正成为得力干将？ YC最新分享了那些估值上亿的AI初创公司都在用的高级提示工程秘诀。核心思路：把写提示词当成开发核心IP来对待！ 深度挖掘顶尖玩家的“提示词秘笈”： 1，顶尖AI公司普遍采用“经理式”提示词。这不再是三言两语的简单指令，而是长达6页以上的详尽文档！ 内容细致入微，全面涵盖任务描述、LLM所需扮演的角色、具体限制条件、预期输出格式，甚至包括需要避免的常见错误。这就像为AI“新员工”量身打造的入职培训材料，确保它从一开始就深刻理解目标与边界。 2，“角色扮演”是灵魂：精准定位LLM的言行举止： 明确的角色提示是锚定LLM输出风格和行为模式。一个清晰、具体的人设能让LLM的表现与任务需求高度统一。例如，当你指示LLM扮演一位“经验丰富的客户支持经理”，它会自然地调整语气、采用更专业的措辞，并优先考虑解决用户问题，而不是仅仅给出冰冷的技术回复。 3，拆解复杂任务，引导LLM“步步为营”： 面对复杂的工作流程，不要让LLM一步到位。应该预先定义好任务，并清晰地规划出执行路径，将大任务分解为一系列可管理、可预测的小步骤。通过明确引导LLM逐步完成每一个子任务，可以显著提升其逻辑推理的准确性和整体任务的完成质量。 4，用结构化标签规范输出，告别“格式混乱”： 为了确保LLM输出内容的一致性和可用性，使用Markdown、XML风格的标签或者JSON格式来定义输出结构至关重要。例如，Parahelp公司就巧妙运用了像 <manager_verify> 这样的自定义标签，来强制LLM按照预设的格式和规范生成响应，便于后续处理和验证。 5，“元提示”：让LLM成为你提示词的“优化大师”： 这是一种非常强大的技巧——利用LLM自身来迭代和优化你的提示词。具体做法是：将你当前的提示词、LLM基于该提示词生成的输出、以及你期望的理想输出（如果有的话）一同提供给另一个（或同一个）LLM实例，然后要求它分析差异、找出问题并提出改进建议。只要给予足够的上下文信息，LLM在自我优化和调试提示词方面能展现出惊人的能力。 6， “少样本学习”的力量：真实案例塑造卓越行为： 通过提供少量高质量的示例（Few-shot prompting），特别是那些包含了挑战性或边缘情况的真实案例，可以极大地提升LLM在特定任务上的准确性和鲁棒性。例如，初创公司Jazzberry会将一些棘手的软件bug报告作为样本喂给LLM，以此来“训练”LLM学习如何更有效地识别和处理类似问题。 7， “提示词折叠”技巧，优雅管理多步骤AI代理： 对于需要多个步骤、多个LLM调用才能完成的复杂AI代理或工作流，可以使用“提示词折叠”技术。这意味着一个初始的、概括性的提示词可以触发生成一系列更深层、更具体的子提示词，每一个子提示词对应工作流中的一个特定环节。这种分层管理方式，让复杂AI系统的构建和维护更加有序和高效。 8，设置“逃生舱口”，让LLM学会“认怂”： 在提示词中明确指示LLM，当它对某个问题不确定或无法找到可靠答案时，应该主动承认自己的局限性，而不是强行编造（即“幻觉”）。这不仅能有效避免错误信息的传播，更能显著提升用户对AI系统的信任感。 9，重视“思维链”与调试信息，洞察LLM的“内心戏”： 要求LLM输出其推理过程的日志（即“思维链”或Thinking Traces）以及相关的调试信息，这对于理解模型是如何一步步得出结论至关重要。这些“内心戏”是诊断问题、优化提示词、以及进行模型迭代的宝贵资料。 10， “评估体系”才是王道：比提示词本身更珍贵的资产： 精心设计的提示词固然重要，但一套完善的评估体系（Evals）——即针对提示词的全面测试用例集合——其价值往往更高。这些测试用例应该覆盖各种常规及边缘场景，用于持续衡量和基准测试提示词在不同情况下的可靠性和稳定性。它们是确保AI应用质量的核心保障。 11， “大小模型协同”策略：兼顾质量与成本效益： 一个非常实用的工程实践是：在提示词的开发和调试阶段，可以充分利用能力更强的大型语言模型进行精细打磨和优化；一旦提示词达到理想效果，再尝试将其“蒸馏”或适配到规模更小、运行成本更低的模型上，用于实际的生产环境。这样可以在保证输出质量的同时，有效控制运营成本，实现效率与效果的最佳平衡。 不能再把提示词当成简单的指令了！像顶级AI公司那样，系统化、工程化地构建和优化你的提示词体系，才能真正释放LLM的巨大潜力，让AI为你创造更大价值！
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勃勃OC
5个月前
DeepSeek，这家中国AI初创公司，正在考虑进行首次外部融资，阿里巴巴及中国国家关联基金已表达兴趣。 这一举措发生在DeepSeek快速成长、亟需资金扩展AI能力之际。潜在投资正值国际对中国科技投资监管趋严之时，凸显全球科技投资的复杂格局。
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