清华博士的模型信仰——对话阿里云 MVP陈旸

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  • 简介: 陈旸是典型的天才学霸。10岁开始编程,亚洲奖、国奖拿到手软;创业做新媒体,服务世界500强;线上付费授课,购买数近30000次;业余做自媒体,积累数百万粉丝……我们的沟通单刀直入、毫无赘述,Using Data to Solve Problems 是他的价值观,也是他的生活方式。

以下是陈旸的专访内容,推荐阅读(约3分钟)。

用数据解决问题是核心理念

不论学习、工作还是生活,我解决问题的方式始终以自己的价值观为导向。“Using data to solve problems”是我的信仰。我喜欢跳出个人角色,从外部视角去看待问题,寻找规律,然后给出答案。

比如从技术工作角度出发,解决问题取决于面向的用户画像,是技术人还是企业人。技术人更关心轮子是什么,使用怎样的框架和模型等,即“Using data”的部分。而企业人则更关心端到端的应用场景和可能出现的问题,即“Solving problems”,他们或许不懂技术,但懂需求。技术对他们来说就是黑盒子,实现过程并不重要。这个时候就需要从影响的维度去思考问题,需求是预测行为还是改进产品等。

在学习这件事上,要面向需求和场景进行选择。每年有大量的优秀模型产生,不能单纯为了学习而学习,而要挑选好轮子,通过代码实现,发挥模型的更大价值。

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模型塑造商业价值,管理方案降本增效

2009年微博刚推出的时候我就在玩了,当时我还在清华读书,注册了2000个微博账号。首先研究内容规律,研究好内容是如何产生的。2010年写脚本抓取微博热门内容,然后让账号自动发,并打好标签分类存储到一个内容库里。接着研究运营规律,比如我固定的账号发某个明星的相关内容,并关注该明星后援会的粉丝,有一定的概率回粉。每天账号发300次微博,至少新增50个粉丝,这些都是通过机器自动化得到的。后来我又写程序加条件,比如只关注活跃粉丝,或本身有一定影响力的小V等。按这个模式运行了一段时间,平均每天新增25000粉丝左右,都是质量不错的真粉。最后是活动规律,我举办了100多次明星相关的转发抽奖活动,积累了第一批粉丝。

我们现在在做的自媒体有女性瘦身、服饰搭配等内容,还有“每天学点经济学”“每天学点心理学”。通过这样自动化的方式,获得了商业价值的持续性增长。

目前来说,管理并不是我的强项,我的角色主要是从公司角度考虑如何降本增效,即降低固定成本和提升弹性空间上限。时刻关注行业变化,判断行业发展是否符合规律;除此之外,重视开源。商业企业推广开源的原因是降低技术人使用的成本,降低自己维护的成本,大家一起来使用并改进你的工具。以前软件售卖方式统一,不论用户是谁都是一个价格,现在逐渐考虑需求分层。不同的用户对产品需求度和使用频率不同,那就应该实行不同的收费方式。潜在用户只是先了解一下,则没什么收费的必要,轻度中度重度使用用户则递增;而有些人可能会成为未来某些商业目标的用户,那就可以先培养这一批人的使用习惯。针对不同需求层面提升天花板,就是增效的一种体现。

立足核心优势,发挥最大价值

说说我对AI的理解。我从1995年开始学习编程,我认为编程=算法+数据结构,同理,AI=深度学习算法+大数据,顺延到这个时代的update而已。大数据框架可以解决量级增长数据的问题,现在的处理也不再用传统方式,而是深度模型的相关算法,AI屏蔽了中间的环节,我对AI的定义也符合“Using data to solve problems”,所以自己也自然选择了这个方向。

创业做了新媒体,因为媒体是最容易受到技术影响的行业。媒体技术变革与技术趋势始终一致,比如淘宝的“猜你喜欢”。先从传媒行业开始,再逐渐深入到传统行业的变革等。

创业8年从事企业服务,25年编程比赛经验,拿过奖也踩过坑,逐渐形成了符合自己特质的价值观。作为管理者来说,懂一些技术,也了解一点企业。遇到困难的时候我会听纯音乐,闭眼想象自己做演讲、给大家分享经历的场景,当认清受挫是必经之路,就觉得这些都微不足道。

我不认为自己算是成功的,失败的案例倒是可以分享。当初自己投了200多万想要做鹿班这样的产品,结果没成功,现在还在赚钱还贷款。当初的创业热潮吸引了不计其数的企业和创业者,而存活甚微。链条太长和能力以外的决定,务必谨慎。

当遇到瓶颈,不妨换个维度思考。还是建议创业者不要轻易跨界,做自己擅长的事情,链条越短越好。其实很多创业者每天都是战战兢兢、如履薄冰,当然有些人天生就是企业家,适合自己的才是最好的。专注并发挥自己的核心价值很重要,比如让我去谈客户搞关系的话,就发挥不出我自己的价值。找准自己定位,未来一定可期。

他是陈旸,是IEEE Member、ACM Member、CCF数据库专委,更是阿里云 MVP。

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