Plaud 推出過(guò)兩款 AI 硬件產(chǎn)品，分別是粘在手機(jī)背面的 AI 錄音卡片 Plaud Note 和可穿戴 AI 錄音硬件 NotePin。兩款產(chǎn)品累計(jì)銷量突破了100萬(wàn)臺(tái)。軟件層面，Plaud Intelligence 內(nèi)置了多款主流大模型，能將會(huì)議、通話和語(yǔ)音筆記的錄音，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化摘要、思維導(dǎo)圖和待辦事項(xiàng)。

Plaud 是如何做大模型產(chǎn)品的？Plaud 中國(guó)區(qū) CEO、AI 產(chǎn)研負(fù)責(zé)人莫子皓，在這篇文章中詳細(xì)介紹了 Plaud 「軟硬結(jié)合」的產(chǎn)品理念。有趣的一點(diǎn)是，「讓人去對(duì)齊大模型，讓大模型去引導(dǎo)人?！?/p>

以下為原文內(nèi)容。

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我們的理念是通過(guò)軟硬結(jié)合的方式去追求人與大模型結(jié)合的智能邊界。我們堅(jiān)信將會(huì)有新的 LLM native 的工作（不是辦公）范式。

獲取 - 提取 - 使用 （capture - extract - utilize）是 Plaud 選擇的道路。

01

何為軟硬結(jié)合？

硬件不是為軟件服務(wù)，軟件也不是為硬件服務(wù)，軟硬結(jié)合為大模型服務(wù)。大模型需要什么？

大模型需要足夠多的 context

Plaud 一方面是可穿戴設(shè)備（貼在手機(jī)背面我們也理解為可穿戴設(shè)備的一種），另外一方面是獲取用戶 off-line context 的傳感器。

但是 plaud 和手機(jī)的關(guān)系不是互相排斥的關(guān)系，因此手機(jī)攝像頭拍照功能，手機(jī)屏幕的輸入功能，也都能成為我們 context 的一部分。

這也是為什么這一次 Plaud 的更新包含了圖片/文字輸入等不同模態(tài)的輸入。

大模型需要知道人的意圖

選擇開(kāi)關(guān)機(jī)，選擇點(diǎn)擊標(biāo)注重點(diǎn)，這些都是對(duì)大模型有意義有價(jià)值的對(duì)齊的信息。

我對(duì) 24 小時(shí) always-on 的錄制音頻或者視頻或者無(wú)規(guī)律的間歇性錄制音頻視頻的方式都不太認(rèn)可。這是因?yàn)樽層脩舯磉_(dá)并讓大模型知道意圖的成本遠(yuǎn)比事后大模型自己分析挖掘猜想找到用戶意圖的成本要低很多，而且?guī)?lái)的準(zhǔn)確性也比事后的模糊度帶來(lái)更大的使用上的優(yōu)勢(shì)。

而一場(chǎng)對(duì)話中間，大家低頭記筆記大部分的目的是為了記住這一刻的觀點(diǎn)或者靈感，事后再進(jìn)行整理和細(xì)化。

這也是為什么這一次 Plaud 的更新一個(gè)很重要的功能點(diǎn)是 press to highlight，在開(kāi)啟 Pluad 錄音的過(guò)程中，只需要點(diǎn)擊一下按鈕，Plaud 就會(huì)自動(dòng)記錄 hightlight，并且自動(dòng)幫你總結(jié)這段時(shí)間的內(nèi)容壓縮成短句，同時(shí)在結(jié)束后的 summary 里面會(huì)單獨(dú)把 hightlight 拎出來(lái)去做更深入的展開(kāi)。

大模型需要足夠多的表達(dá)場(chǎng)景

大模型就像一個(gè)全知全能的神，只能讓「神」在你的一次點(diǎn)擊之后在你規(guī)定的地方和你說(shuō)話，這是對(duì)神的能力的極大限制。

無(wú)法展開(kāi)太多，只能說(shuō)這里有很多有意思的事情可以做。

總的來(lái)說(shuō)，硬件是使用大模型智能的鑰匙，軟件是使用大模型智能的介質(zhì)，而大模型的智能才是皇冠上的那顆明珠

我們的大模型產(chǎn)品理念：通過(guò)軟硬結(jié)合去追求人與大模型結(jié)合的智能邊界。

02

把一切反過(guò)來(lái)想

我的頭像是我寫的幾句話一直都很喜歡：

• Plaud is not getting things done is getting context in

• Plaud does not help you to work better we help you to think better

• Plaud does not generate polished files we generate sparkling ideas

我們學(xué)習(xí)巨人的經(jīng)驗(yàn)但我們不去模仿，沒(méi)有人能通過(guò)模仿別人走向卓越。

大家做許多產(chǎn)品用戶問(wèn)一個(gè)問(wèn)題能生成非常長(zhǎng)的報(bào)告，大模型幫助用戶去尋找更多的公開(kāi)的信息，讓用戶可以做各種 research，從少變多。

我們選擇幫用戶記錄更多未公開(kāi)和未結(jié)構(gòu)化的私有信息，大模型幫助用戶把這些信息變成足夠短足夠精煉和足夠有用的「智能」，從多變少。

大家做許多產(chǎn)品讓人去問(wèn)大模型，并且讓大模型去給答案。

我們選擇讓大模型主動(dòng)問(wèn)人并且主動(dòng)給出答案。

大家做許多產(chǎn)品讓大模型和人對(duì)齊，一步一步引導(dǎo)大模型產(chǎn)出好結(jié)果。

我們選擇讓人和大模型對(duì)齊，讓大模型引導(dǎo)人一步一步問(wèn)出好的問(wèn)題。

總是用戶在提問(wèn)提要求，總是讓模型去找更多的信息，我們?cè)噲D反過(guò)來(lái)。

所有人都在服務(wù)使用工具創(chuàng)造價(jià)值的人，程序員 / 設(shè)計(jì)師 / 文檔使用者。

我們選擇服務(wù)用對(duì)話來(lái)創(chuàng)造價(jià)值的人，銷售 / 顧問(wèn) / 非文檔使用者。

我們的大模型產(chǎn)品理念：不模仿、不抄襲、不妨反過(guò)來(lái)想。

03

我們與大模型的關(guān)系

我的簽名：不是整理和總結(jié)價(jià)值，而是智識(shí)價(jià)值。

我特別堅(jiān)定的相信大模型已經(jīng)在很多方面（接近所有）都已經(jīng)遠(yuǎn)超人的能力，那么我們現(xiàn)在去使用模型的方式和我們跟模型的關(guān)系就應(yīng)該是讓人和模型對(duì)齊。

大模型在超長(zhǎng)文本處理上所突破人類邊界的點(diǎn)在，一方面突破了記憶力的上限，另外一方面突破的注意力帶寬的上限。而模型具備人所不具備的全面的智慧和知識(shí)?？偨Y(jié)以上的這幾個(gè)點(diǎn)，模型自然而然可以發(fā)現(xiàn)和找到一些我們都想象不到的角度和價(jià)值。

人總是很難跳出框架去想象自己做不到的事情，小學(xué)生肯定無(wú)法去設(shè)想大學(xué)生之前玩的是什么游戲，但是這就是產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值和工作所在，想象，并交付超出預(yù)期的產(chǎn)品和價(jià)值。

我們的大模型產(chǎn)品理念：插上想象的翅膀，尋找和使用智能的邊界。

04

到底什么是 「格式」 信息與智能傳遞的本質(zhì)

編程語(yǔ)言是人在學(xué)習(xí)機(jī)器說(shuō)話，讓機(jī)器可以聽(tīng)懂人的命令。

而大模型之偉大，是機(jī)器學(xué)會(huì)了人是怎么說(shuō)話的，機(jī)器可以和人交流。

但是我們總沉浸在讓大模型去做 ppt 去做網(wǎng)頁(yè)去去寫文檔。只是這些所有的 format 和格式是人和人交流所需要的介質(zhì)，所以我們總是在讓大模型去幫助人來(lái)和人交流。

我們?cè)俅畏催^(guò)來(lái)想，我們是不是可以讓人去幫助大模型來(lái)和大模型交流？如果 LLM - A 或者 agent A 的輸出是下一個(gè) LLM -B 或者 agent-B 的輸入，那么 ppt pages pdf 都不重要甚至都極度低效。那么應(yīng)該以什么方式交流？人在里面是什么角色？

我們有答案，只是我們會(huì)用一款產(chǎn)品來(lái)把我們的答案呈現(xiàn)。

在我看來(lái)寫 prompt 寫代碼 和 寫文章本質(zhì)上是一樣的事情，而文字和語(yǔ)言才是人的思維想法的承載器，我們?cè)谶@一塊讓 LLM 參與的實(shí)在是太少了。

我們的大模型產(chǎn)品理念 思考大模型和 agent 之間是怎么交流 如何讓讓去幫助大模型思考和協(xié)作。

05

capture - extract - utilize

我相信，對(duì)話就是智能。但是過(guò)去蘊(yùn)含在對(duì)話里面的智能都沒(méi)有能被很好的獲取，更不用提使用。因此 Plaud 第一步做的 Capture 就是把我們的 context 如何能夠更好更全面的記錄下來(lái)。

而到了 extract，我特別不喜歡會(huì)議紀(jì)要這個(gè)詞。這個(gè)詞天然就有一種只是記錄的感覺(jué)，記錄下來(lái)就是為了存檔，為了后面查漏補(bǔ)缺使用。但是智能一定不僅僅是這樣，智能是多維的，智能是有表象和內(nèi)在的，智能是生產(chǎn)資料。

所以我最喜歡說(shuō)的是，summary 是獲取信息的終點(diǎn)，但是是工作發(fā)生的起點(diǎn)。

而為什么我總用工作不用辦公這個(gè)詞，這就只能意會(huì)不能言傳，而我們會(huì)用 enhance performance & enhance productivity 來(lái)衡量我們使用智能的結(jié)果。

Plaud 的理念是通過(guò)軟硬結(jié)合的方式去追求人與大模型結(jié)合的智能邊界

Plaud 堅(jiān)信將會(huì)有新的 LLM native 的工作（不是辦公）范式

雖然我們已經(jīng)賣了 100 萬(wàn)臺(tái)，也發(fā)布了我們 app3.0 和 最新的 plaud intelligence，但我們覺(jué)得我們也才剛剛開(kāi)始。

最后作為產(chǎn)品經(jīng)理，要非常感謝 OpenAI 和 ChatGPT，讓我這種上個(gè)時(shí)代的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理找到了激情和夢(mèng)想，為我創(chuàng)造了偉大的時(shí)代。ChatGPT 也是這個(gè)時(shí)代做的最好最偉大的產(chǎn)品，讓我看到了硅谷的榮光。也要感謝 Cursor 和 Dia，是你們這種構(gòu)建一個(gè) environment 讓人與 LLM 協(xié)作，讓工作在這個(gè) environment 發(fā)生的產(chǎn)品設(shè)計(jì)給了我很多的靈感。

以我面試總喜歡說(shuō)的話作為結(jié)尾。我這一代產(chǎn)品經(jīng)理，是看著 CS183A 入行的，聽(tīng)著 YC 的講座學(xué)做產(chǎn)品的，那已經(jīng)是 10 年前了。當(dāng)時(shí)絕對(duì)沒(méi)法想象，10 年后的自己，可以有這樣一個(gè)做全球產(chǎn)品的機(jī)會(huì)，去和老師們?cè)谕粋€(gè)舞臺(tái)表演，萬(wàn)萬(wàn)不能辜負(fù)這個(gè)偉大的時(shí)代，一切只是為了做出偉大的產(chǎn)品。

PS：最后，特別希望在這個(gè)時(shí)代還有才華、有夢(mèng)想的產(chǎn)品經(jīng)理/研發(fā)/算法同學(xué)可以加入 Plaud，跟我們一起探尋智能的邊界。