Garrett Lord
署名于 AI 与新工作方式
AI 与新工作方式 · 4 张
AI·MM·217 思维模型
数据标注信任护城河Audience Trust Moat For Data Labeling
在数据标注/人类反馈这门生意里,新玩家很容易陷入"多招聘人员+多砸广告"的军备竞赛。这个模型解释为什么这条路结构性打不过"已有信任基础的社区/平台",从而帮你判断自己的业务该往哪个方向建护城河。
Garrett Lord AI 时代
AI·BM·224 基准数据
通才到专家标注转型Generalist To Expert Labeling Shift
"数据标注"这个市场几年内发生了根本性转向,理解这个转向能帮你判断:你要进入或投资的数据/人才服务生意,到底该往"低成本规模化"方向做,还是往"高端专家网络"方向做。
Garrett Lord AI 时代
AI·PB·302 操作手册
主业内部孵化第二曲线Incubating Second Business Inside First
一家十年的老公司(Handshake 核心业务约 2 亿美元 ARR、600 名员工)发现了一个可能比原主业更大的新机会(数据标注,四个月做到 5000 万 ARR),却面临"在成熟组织内部孵化全新业务极难"的经典难题。这套打法给出了具体的组织设计答案。
Garrett Lord AI 时代
AI·MM·364 思维模型
AI 后训练数据分类法AI Post Training Data Taxonomy
"数据标注""RLHF""SFT""RL 环境""rubrics"这些词经常被混着用,外行(甚至很多从业者)搞不清它们各自在模型训练流程里的位置。这个思维模型给出一张清晰的地图,帮你判断"我们公司的数据业务/需求到底属于哪一类"。
Garrett Lord AI 时代
框架、方法、洞察本身属于 Garrett Lord。卡片是用中文重新组织的转述，仅保留少量带署名的短引述。关于与出处 →