虎嗅-AI 2024年07月07日
小成本AI产品,也有春天
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本文讲述了两个简单的小网站——文风测试和OC成分测试的爆红经历,作者分享了这两个网站的开发思路、技术特点和运营策略,并阐述了“一波流”现象在AI内容产品中的价值,以及通过小模型实现低成本高效率的可能性。

🎉 文风测试:一个小模型的成功案例 文风测试是一个简单的网站,用户输入文字,网站就会分析其写作风格,并给出与之相似的作家。该网站的成功在于其创意和简洁,以及利用小模型实现了低成本高效率。 - 文风测试没有使用大模型,而是由开发者Ankie自己训练的一个小模型,模型小到可以在CPU上运行。 - 开发者Ankie选择使用小模型的原因是,她看到了大模型在类似应用中成本过高的弊端,并吸取了经验教训,使得文风测试能够以极低的成本运行。 - 文风测试在技术上非常简单,没有前后端分离,也没有统计代码,但正是这种“上古元素”的组合,让网站能够承载大量的流量,并在短时间内红遍社交网络。 - 文风测试的成功证明了,在很多场景下,小模型也能发挥出强大的作用,并不一定需要大模型才能实现优秀的效果。

🎉 OC成分测试:流量实验与精准导流 OC成分测试是一个更简单的网站,用户输入自己创建的角色设定,网站就会给出最接近的动漫角色。该网站的开发时间仅需2个小时,却在二次元群体中迅速传播,带来了大量的流量和app下载转化。 - OC成分测试的成功验证了团队对二次元用户群体的理解,以及对用户需求的精准把握。 - 该网站的开发成本极低,每个app安装成本仅为2毛钱,展现了小模型的极高性价比。 - OC成分测试也证明了,即使是“一波流”的AI内容产品,也能在非AI或互联网圈里成为爆款,并实现目标。

🎉 小模型的“一波流”现象:新的可能性 作者认为,AI提供核心能力的内容,即使是单一形态或“一波流”,也能在非AI或互联网圈里成为爆款,并完成很多目标。 - 小模型的“一波流”现象,展现了AI内容产品新的可能性。 - 这种现象是可以被复现的,作者认为,在未来的AI创业中,应该更加注重对用户需求的理解和把握,并利用小模型来实现低成本高效率。 - 作者认为,AI内容产品应该从真实的需求出发,真正地给到目标受众,而不是仅仅作为模型厂的KPI产物。

🎉 小模型的优势:成本低、效率高 通过文风测试和OC成分测试的成功,作者得出结论:小模型在某些场景下具有成本低、效率高的优势,可以成为AI内容产品的重要选择。 - 小模型可以有效地降低开发成本,并提高开发效率。 - 小模型可以满足某些特定场景的需求,并提供个性化的服务。 - 小模型的应用,可以推动AI内容产品的快速发展和普及。

🎉 对2C AI创业者的启示 作者认为,对于踌躇满志的2C AI创业者来说,小模型的“一波流”现象,或许不是最终目的本身,但能够证明AI内容产品在非AI或互联网圈里也有巨大的潜力,并可以实现目标。 - 2C AI创业者应该关注用户需求,并利用小模型来实现低成本高效率。 - 2C AI创业者应该探索新的可能性,并尝试将AI内容产品推向更广泛的市场。 - 2C AI创业者应该坚持初心,并相信AI内容产品能够为人们带来价值。

过去 2 周,在 AI 技术圈极少有人知晓的情况下,一个叫做“文风测试”的小网站已经红透了半个社交网络。

文风测试是一个非常简单的网站,你复制你写的文字进去,然后它告诉你,你的写作风格接近哪些作家。

大概 2 周前,我在小红书上发现了有人在介绍文风测试,然后迅速被其创意和风格吸引,但是当我试图打开网站的时候却发现,这个网站打不开,页面显示 502,502 错误往往代表网站不堪重负,也从另一个侧面提示了我,这个网站可能正在承接大量的流量。

我的兴趣更大了,反复刷新依然打不开之后,于是我尝试直接通过 Google 缓存的网页来打开,并终于看到了网站的样子,通过 Google 缓存的网页,我找到了开发者的联系方式,并有点冒昧的直接添加了对方,此时已经是深夜十一点。

和开发者之一的 Ankie 聊了几句之后,我们就直接通了电话,后来另一位全栈工程师也加入了,我们聊了大约 1 个小时,一方面我为这个“全女生”团队的创意,纯粹和执行力感到敬佩,另一方面则对她们互联网产品的基础技术能力之低感到难以置信,但这并不妨碍这个小产品在接下来的好几天里成为多个社交平台的“AI顶流”。

文风测试共有三位主创,其中一位负责模型和算法,另一位则负责前后端全栈,此外还有一位设计师。全栈工程师的专业其实是政治经济,出于兴趣刚刚开始自学网页开发,因此,在网页里能看到很多“上古元素”,例如直接 htlm css js 一把梭,没有任何统计代码,没有前后端分离等等,只需要右键查看网页元素,就能梦回 20 年前。

负责算法和模型的 Ankie 还在上学,学习的正是 AI 方向,因此,和很多人想的不一样,文风测试并没有使用任何大模型,而是 Ankie自己训练的一个小模型,模型小到可以在 CPU 上运行,这其实才是对的——在大模型淹没一起的今天,我们似乎已经忘记了,其实很多场景根本没必要用大模型。事实上,用大模型来做风格鉴定这件事,反而效果极差。

另一个 Ankie 决定使用自己的小模型的原因是,她看到之前有人做大模型哄对象的应用,然后其开发者说亏了几千美金,这人是谁我就不提了,总之 Ankie 很好地吸取了经验教训,使得文风测试能够一直以极低的成本运行。

除了在技术上提供一些小帮助外,我还试图积极地帮 Ankie 在如何赚钱或者商业化上出谋划策,但我很快被她们的纯粹打动了,她们真的不想获得什么商业上的回报,和哄哄类似,这是一个完全由兴趣驱动,并只为兴趣服务的小工具。

过去 2 周,总共有近百万人使用了文风测试来测试他们自己的文风,其背后的模型则依靠 4 台 CPU 服务器来提供服务,在极致的性能压榨下,总共的成本不到 500 元。

在和 Ankie 的交流中,我了解到使用文风测试的绝大部分是二次元圈子里的用户,并因此和许多用户产生沟通,聊着聊着,我就聊出了一个小需求:oc 分析。

不在二次元圈子里,可能完全不知道 oc 是什么意思,oc 本意是自创角色,许多二次元心中都会在心里创建一个理想的角色,这个角色可能脱胎于看过的动漫作品,也可能是完全自己“捏”的,角色会有自己的设定,偏好,外貌,经历的事件,这一切都是用户设定的。

我知道对于像我这样的“大人”来说,oc 听上去就像是某一种过家家,但其实我从来没有忘记二十年前的那个下午,我和邻居小孩走在放学的路上,边走边聊,我自称旋风战士,他管自己叫墩墩侠,我们时而在城楼并肩作战,时而从云端跃入一段异世界的红尘往事,夕阳照在我们身上,是两个小学生的屁颠颠的背影。

oc 对很多年纪不大的喜欢二次元的人们来说,是一个自然甚至必然的爱好,因为这群人就是有许多想象力,许多创造力,而这个世界又不那么能满足。

当 oc 被创建出来之后,人们自然希望能够和其发生更多连接,因此,聊天,将其转成图片,都成了“搞oc”的方式,也因此诞生了许多相关的产品。

我的 idea 很简单,类似于文风测试,用户可以输入自己的 oc 设定,然后看到最接近的动漫角色是谁。

这个产品简单到不可思议,如果说哄哄模拟器还有一点开发量的话,这样一个简单的测试小工具,几乎就是一个两三个小时能做完的事情,所以我在想到 idea 后,迅速花了2个小时的午休时间进行开发,然后在下午就上线了。

上线之后,我和 Ankie 聊了一下,她觉得很有意思,于是帮我转给了她的朋友以及文风测试的一些用户,没想到 oc 成分测试迅速在二次元群体中传播开了,相关的帖子在2小时内得到了 3000 个转发,而从我这里,最直观的感受就是看到流量飞速上涨。

从晚上10点开始,流量每隔半个小时就翻一倍,到凌晨 1 点,网站的即时在线人数已经突破了 1.5 万人,我不知道这群人是不是不睡觉,但是我此时已经困得不行,最后看了一眼数据就倒床入睡了。

第二天流量达到高峰,单日 20 万人来此一游,随后的一周,流量逐渐降低,并回落到 1万左右的 DAU

oc 成分测试既是一个小玩具,又给我们团队的产品进行精准的导流,这部分效果好到不可思议,过去一周,oc 成分测试大约有 30 万人访问,给我们带来了数万 app 下载的转化。

当然,和哄哄模拟器一样,oc 测试和文风测试都有自己的生命周期,称之为“一波流”也并无不可,但在这两个小产品上,我觉得结果都很圆满,文风测试用小模型反过来替代大模型,从而实现成本的绝对优势,主创团队“写论文,练代码”的愿望也超出预期的达成了。oc成分测试是我关于流量的一次实验,它验证了我们团队对一个新的用户群体的理解,从更实际的角度,它也实现了极高效的结果转化——算上大模型的成本,每个 app 安装成本也仅为 2 毛钱。

过去半年,不断有比较单一的 AI 内容产品上线,但在我看来,它们更像是某种模型厂的 KPI 产物——没有从真实的需求出发,也没有真正的给到目标受众,大多数时候,这些产品只会在几个 AI 交流群中流转。

这种现象过多,加之哄哄模拟器其实也没有什么确定的结果,导致我一度对于这种“一波流”充满怀疑。直到现在,我想我终于看到了一些新的,不一样的可能性。

我依稀感觉到,AI 提供核心能力的内容,哪怕是单一形态或一波流,在非 AI 或互联网圈里成为爆款,也是足以完成很多目标的,而这可能是有方法论,可以被复现的。

对踌躇满志的2C AI 创业者来说,这或许不是最终目的本身,但路能行至此,我觉得也算是有所收获。

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