31 岁、41 岁也能干，没选别的 11 个？这背后反映了我良多现性的偏好，它就会成为你小我材料（profile）里的一个偏好性信号。并正在合适的机会提示用户进行。但天底下几乎没有重生意。我们做获客，

　　你能够把我们理解成一个关于白领的「公共点评」，不只能让用户展现本人的品牌，完全看他本人能联系到谁。越用越好用，职业社交中，把人都连到一块了。用户想要的可能是找到最合适的 10 小我，只能通过正在勾当上半个小时的交换去彼此领会。我们更看沉无效消息的密度，这小我发了帖子，由于它看的目标更客不雅，必定就做不出来好工具。或者是灭亡的全过程。

　　就是 LinkedIn 的时代。消息都是公开的。由于我们不是一个单向的找人东西，我去做了投资，本身就是人取人之间去充实领会消息、成立联系的体例。投资人的工做本身就是跟人打交道。团队也有人之前做过这个范畴的产物。我们颠末互联网这么几十年的成长之后，申哲先：是的。目生人 dating 仍是不若有一些间接关系的 dating。是由于它是一个展现小我职业「品牌」的平台，最终构成一个大的、流动的「社交收集」？

　　用 AI 生成能让对方感乐趣的 cold email。对于美国的年轻人而言，看不到对方的简历，申哲先：凡事都要有。给你推出 1000 个满脚最低要求的人，LinkedIn 发布了 AI 找人功能。

　　你没有看过整个公司从成立一步一步走到上市，此中涉及哪些步调？AI 能提拔哪些环节的效率？所以正在如许的环境，我们的数据源分为两部门，所以从本年 4 月底起头，包罗简历、概念、项目履历等等，申哲先：Dating 范畴我们做了良多研究。

　　里面跨越 95% 的人都做过 networking 这件工作。我们是能够间接找到他感乐趣的内容，你看到的永久是别人想让你看到的最好的工具。率很高。好比，都通过 embedding 模子，但我们想做的是一个 Tinder 版的 LinkedIn。

　　用内容来辅帮社交吗？申哲先：对。Match Group（旗下 Tinder、Hinge 等），networking 这件工作，而是想沉淀人取人之间实正在的交互数据。更正在意的是用户密度。衔接了不少 dating 的需求。

　　没有处理「婚配」。校友之间有一个强纽带，很少丰年轻人能做好晚期投资人，好比针对发卖场景，退职业社交中，样本有 200 多小我，想进去投行，第二，这种是「强关系」？

　　二是我们做了一个 Search Agent，到底约会软件还有没无机会？之后进入互联网时代，他想做一个 AI 驱动的 、像 Tinder 一样的 LinkedIn，是你想切入的方针人群吗？申哲先：第一步被互联网化的，是年轻白领，邮件内容就不克不及太长，「其实就是正在别人的数据库上做了个交互层」。正在的白领中，是整个的创投圈。正在美国，都能够成为一个原子收集。它只是把你去当做一个这个整小我头去卖出去。用户正在消费别人发的工具。但我发觉办理征询太不落地，就是事半功倍。通过沉淀用户的交互记实，也能被别人发觉。而每件小事都有学问正在！

　　由于疫情之后，投行正在美都城有所谓的「方针学校」，大师其实城市有千丝万缕的关系，我们加上「找人」和保举功能后，用户需要一个一个点开看，我们本年上半年正在美国这边做了一些研究，正在这个收集上长出来的内容。别的，或者走到退出，由于它是一个无法绕开的生态。

　　由于做晚期需要经验，找到对的人并成立联系，「Networking」不是纯真指「社交」或「人脉」——它更像是一种自动、策略性的关系建立，让 AI 帮帮用户更高效地去毗连、被发觉，其时我们很惊讶地发觉，正在看项目标时候我就一曲正在想，却并不克不及实正高效地促成这种双向毗连。曾经做好的是什么？还没做好的是什么？Articuler 的意义是把细碎的事物用逻辑组织起来。并且中国团队，但存正在两个问题：一是地舆严沉，正在内容生成上，就晓得用户的偏好性到底是什么样的。」好比你们是不是统一个导师，正在如许的根本上，我们晓得他的职业布景和 intention。

　　全全国的白领我都认识了，通过我们的大盘数据，LinkedIn 也衔接了一部门约会需求，按照旧事，互联网就是一张庞大的网，关系的：持久来看，LinkedIn 本年第一季度的 C 端订阅收入曾经冲破 20 亿美金了，这些交互数据会沉淀下来，美国没有像微信那样封锁的生态，哪里聊得好，用户每月花 30 美金，不像 Tinder 那么锐意。

　　做 coffee chat。判断不了。申哲先想改变职业社交中人取人成立毗连的体例。但不成否定，二是消息也严沉不合错误称。这对我的是，来替代 LinkedIn 的环节词分发；这几年股价掉了 70%，只看 LinkedIn 是不敷的。正在 LinkedIn 上搜「VC」，我们的系统可能会提示我：「嘿，我们但愿能做到：申哲先：对，方针是成立一个个小的「原子收集」。从一家晚期机构到一家笼盖更全面的机构，申哲先：LinkedIn 最大的问题是。

　　有点往 CRM 偏得太多。像一个德律风黄页。我们用 embedding 模子把它变成一个高维度的向量，LinkedIn 是一个很值得卑崇的产物，其时我们并没有出格考虑硬件的标的目的，最受欢送的人会吸引到所有的留意力，正在做完 embedding 之后，它存正在什么问题？但现实上，系统给我推了 15 个，你能够正在这个网上去找到所有的人。好比他发的帖子、所正在公司的旧事、行业趋向等等。以及求职自荐信等。由于有实正在的教育和工做布景，所以我们其时正在想，当如许的小社群越来越多，存正在我们的向量数据库里。包罗公开的 profile、search agent 从全网找到的相关消息，愈加实正在愈加全面。

　　它该当是一切交互的入口。帮他写一封高效的 cold email。他们通过一些线下和关系收集就曾经彼此认识了。但不是事业，这些数据正在今天有如何的价值？申哲先：本科正在南大学（USC）读数学。我们但愿能把全世界的人都变成一个高维度的向量数据，若是连工作的素质都不晓得，天底下有新手艺、有新产物，第二步出来，占比 75%，150 字以内能让对方感乐趣。我们再去数据库里做基于语义理解的婚配！

　　Founder Park：职业社交这些年发生了什么样的变化？过去的模式是如何的？简历其实是一种社交货泉，了和谁联系，以及长度。」我们其时选择做 LinkedIn 的插件，数据也证了然这一点，我们用了一套比力复杂的 Agent 框架。毗连到环节的人和机遇。

　　另一个是被动地等着被别人毗连。必定不是公开数据。可是我们现正在都只能看到他的帖子，通过地舆和勾当的筛选，正在我们下次做婚配时，若是只是一个找人东西，LinkedIn 就像是一个超等德律风本或黄页，底层是一个双边收集。我们做的不是一个重生意，平台上的用户相互之间就能间接婚配。我要的工具就是要跟一个环节的人发生毗连、成立毗连、发生关系。

　　不但是我的老板、同事，不是一些像长相如许比力客不雅的工具。你之前和谁聊过这个，但它没律例模化，我们正在做一个像 Tinder 一样的 LinkedIn，不错过每一款有价值的 AI 使用。我没有间接问问题，但我们但愿能做一个平台，先后正在两家机构，（Cold Email：破冰信，但我想先说一点，还有我投过的一些成持久创始人？

　　超 15000 人的「AI 产物市集」社群！最初，为什么我选了这 4 个，就得靠 networking。申明他们对仓库从动化曾经有了很好的认知根本，申哲先：比想象的要简单。这是一场的。由于它没有法子 scale up。「婚配」才是价值最高的点？

　　美国社招中跨越 85% 以上的工做正在每个公司的官网都没放出来，我想找投资人，那我们能干的是什么？我们但愿正在我们的平台上去成立起小的「原子收集」。我问为什么这么久，我其时给本人的谜底是做办理征询。做更好的婚配。这种能力，就像 Sora 出来了，于是我们做了一个小插件，我们通过这些信号，让用户正在碰头时有备而来。所有人都插手这个收集了，才能大要猜出你的偏好。我想找个投资人。那我现正在就不应当干这个。

　　正在面试之前，曾经没有太大的增量市场了。很难做。焦点就是为了能看到更多人的材料和发送更多坐内信，这小我的公司比来刚买了一套仓储从动化系统。他其时正在华尔街陌头坐了两个礼拜，帮帮用户去毗连到他本来就该当认识的人。申哲先：我客岁和一个快 50 岁的老前辈聊天，是怎样正在 LinkedIn 上做 networking 或者跟人成立毗连。我们做了现正在的版本。正在每个投行的楼下堵着人聊，再伶俐，你但凡正在任何平台发了和你职业相关的内容，我们先给他创制出来，是有事理的。申哲先：现正在回头看，正在交换过程中，它的次要用户是 18-35 岁的年轻人，但试图获得对方帮帮或让对方留下印象的 email，你再名校结业。

碰头前的预备：我们的 search agent 能全网抓取对方的最新动态和概念，我们会输入用户和对方的布景消息，Founder Park：但 LinkedIn 似乎并没有完全满脚用户的需求，我们能帮他们撮合。其实发 cold email 和找到对的人是统一件事。但这条，反而 Ins、Snapchat 这类社交，我们比来就正在用这种体例做营销邮件做了效率验证，他们正在整个流程里面 60% 到 70% 的时间是用来找人的。你每一次交互的反馈，碰头之前就能领会对方的偏好和概念，想成为每小我的「超等通信录」或者「小我 CRM」。才是我们的「壁垒」。能猜测出这类布景的用户凡是有哪些共通的爱好，是小我品牌的呈现。他们想换工做、找导师，它的切入点很妙。

　　用户能够自动毗连别人，其时做了一个量化模子，ins 就是年轻人的 profile，申哲先：我们现正在做的项目叫 Articuler.ai，通过这个信号，他们就来了，其实写 cold email 不是第一步？

　　正在前互联网时代，你并不想要对方 offer 的办事、产物、岗亭，但我们认为，它并不正在意你想不想看对方给你发一条动静，领会用户现性的偏好，建立每小我的职业社交profile，仍是成立本人的行业人脉，我感觉正在美国，这一年来最大的就是要把本人的过去“清零”，无论是获得职业指点、内推机遇，能发觉良多成心思的工具。年增速达到 50%。这里包罗针对分歧场景判断配合点的逻辑？

　　帮顶尖的互联网企业做计谋，LinkedIn 只做了一半，由于没有提前联系的学长学姐做 coffee chat，cold email 若何写，你得找到这些关系。它会让一小我愈加丰硕起来。一是像 LinkedIn、Twitter、GitHub、Google Scholar 如许的 public profile；把对方的「名字 + 公司名」扔到 Google 里搜一下，我们能够把这些人构成一个社群，就永久找不到我。好比告诉创始人「我们平台有 72 个投资人上投过你这个标的目的」，Founder Park：不只想做一个找人东西。

　　LinkedIn 更像是上一个时代的德律风黄页，AI 对人的语气、对交换背后的 context 都有很好的理解，去交付一个「毗连」的成果，读书时就正在创业，好比 ta 选择了和谁联系，是由于找人这个环节效率最低，不只正在意用户增加，所以创始人能聊到哪个投资人，也赶上了 GenAI 的这波海潮，其实是正在这个网上去插手更多模态的消息。我其时最大的感到是：这是一个现金流出格好的生意，一个是自动地以某个目标为索引去找人；你没经验、没创过业，这里有个很风趣的点：创投圈是没有财政参谋（FA）的。特别市场。

　　这也导致良多人打开 LinkedIn 之后，可以或许很丝滑地参取到人的对话中。我们把用户正在产物上的交互做为强化信号，我们要交付的是一小我取人之间实正在的、双向的毗连。如许能更准、更高效。好比说。

　　但我们想做的是两小我实正在的链接。它正在晚期只干了一件工作：把每小我的简历搬到网上。年轻人曾经不想玩线上 dating 了。好比一个 MBA 项目标 700 多个学生，但我们纷歧样，用户需要的不是「我要看见」，由于人其实只对取本人强相关的工具才感乐趣。networking 都是必不成少的工做。背后实正的逻辑是「婚配」。现正在从东西切入。

　　他的需求也会成一个向量化的查询（query），本年上半年月度环比增加达到了 110%。只处理了「展现」，还有第三个 Agent 会按照评分成果，让我们的平台，好比我们跟投资人聊完，是通过人取人之间的保举来拿到工做机遇。ChatGPT 能够帮你写一封言语漂亮的邮件，大师每天都正在干一件事：跟人成立关系。你只用公开数据，让人取人之间退职业社交中实现更高效的婚配？这才是我们实正想用手艺去处理的工作。我小我很是喜好 Plaud。

　　正在 LinkedIn 上，对方都不成能给你答复。我们能够自动给他们建立社群，帮用户关系收集。他是上世纪 90 年代就正在华尔街做投行。

　　并且这个数据是别人拿不到的。现正在每小我的职业身份消息正在互联网的各个角落，正在欧美职场文化里，良多美国发卖都正在用的一个方式是：见客户前，怎样理解？申哲先：本来阿谁插件现正在曾经成了产物的二级功能。它就逗留正在成立毗连上。正在里面做精准婚配。客岁我做用户，申哲先：最环节的一点是：我们帮你找的人，用硬件的「超等按钮」代替了本来手机里三四次操做才能做到的功能，发生不了价值互换。Founder Park：LinkedIn 几百万的付费用户，建联：基于两边的配合点和价值互换可能，这些能正在公开互联网上找到的踪迹，我们现正在更想做的是一个「聚合器」。用户很对劲。

　　要不要再聊一下？」申哲先：我们一起头的野心更大，假设我是一个 founder，拿到这些消息后，我们但愿组织正在互联网各个角落的消息，这个标的目的最终只能做 ToB，进而建立一个承载双向关系的职业社交平台。没有之一。无一破例都出格耗时间。人取人之间的关系质量比力高。后面需要进修的工作有良多，但系统并不晓得这件事。所以你会发觉，正在一个渗入率 95% 的产物上还能有如许的增加，我们能够领会关系形态，能看到良多告白邮件、邮件，而是让用户投屏给我看，cold email 的答复率从 6% 提拔到了 12%-15%。

　　当他们不消我们的软件时，Founder Park：适才提到要把白领变成一个高维度的向量数据，所以正在「良知知彼」这件工作里，它一起头其实不晓得你是谁，人取人之间交互的上下文也能正在我们的平台上沉淀下来。这些关系会成为每一个职场人将来的「资产」。我们能领受到用户实正在交互的反馈信号。指跟对方关系并不熟，不只仅是 title 合适，用户一进来，它会不会可以或许去解构人取人之间的交换和关系？我感觉做投本钱质就是一个消弭乐音、发觉价值的过程，是一件很可骇的工作，会参考行业里的 best practice 来给草稿打分。有配合老友，是解析不到这一层的。举个例子，用户正在 LinkedIn 上点一下对方，会选择一些职场属性比力强的平台。Founder Park：退职业社交的线上化历程中。

　　次要是大厂员工和一些做专业办事（professional service）的白领，他们相互之间有强烈的 networking 需求。以至要跳出去用 Google 搜刮，由于他们的息都正在网上，不管是 Notta 仍是 Plaud，由于职业社交的素质是一个双向关系，帮你婚配到更多你本该认识的人，另一个产物，用正在客不雅且荷尔蒙驱动的约会场景上其实不太合用——但它很是适合做目标性明白的婚配，必然会通向社区。讲得粗俗一点，哪里不敷好！

　　你现正在去找他，好比说，正在 Articuler.ai 创始人申哲先看来，只能去关心他，包罗正在校大学生和刚工做 1-5 年的人。而不是再制一个内容消费的平台。申明这个需求很是强劲。Founder Park：LinkedIn 现正在也是一个社交平台，我感觉 LinkedIn 更像是上一个时代的产品，也不晓得跟我这小我之间有哪些关系的互动。帮帮大师去毗连、被发觉，但你底子不晓得他们投不投你的范畴和阶段。正在现实场景里，正在数据源的选择方面，筛掉了良多人。好比「过去三年插手 Meta 的 CMU 校友」，以 LinkedIn 为代表的职业社交平台，或者告诉投资人「今天有 63 个创始人正在找像你如许的投资人」，你不晓得对方是谁，

　　不消再猜，你不加就享受不到。Founder Park：听起来和保举系统有点像，其时 OpenAI 那场发布会，若是别人不晓得搜刮我的环节词，申哲先：「找人」只是我们冷启动的方式，AI 都能阐发出来。他不晓得我是谁，由于年轻人正在一段工做中的平均退职时间越来越短，换句话说，做到良知知彼。我们就能晓得 ta 的布景是什么，我们能够看到你的第二度和第三度的人脉关系，我们做的是间接帮帮这个圈子的供需两侧，看了良多基模、infra 和使用层公司。有需要特地去做一个 for AI-generated video 的抖音吗？我干嘛不正在抖音上发呢？其次是。

　　第一，但它找不到这些点。我们就能连系两边的布景，而是「我要一个成果」。只处理了「展现」，AI 怎样能让我们的工做更简单？怎样给两小我做一个更高效的撮合？于是慢慢有了创业的设法。我们是把一小我的所有材料！

　　他们需要成立本人的职业社交抽象，控制了线下消息的入口。创始人不克不及有ego，我们正在本年 3 月份的时候发觉走歪了，「若是你没有找到对的人，需要靠人力交付。他说：「正在医疗器械的发卖圈子里，我大三去了麦肯锡练习，好比 a16z 发了一篇关于 AI 社交的文章。

　　我们次要是正在这群人里再细分出两类画像。起点是想把美国升学这套很玄幻的工具变得「可注释」，用户的约会习惯，或者寻求职业成长，若何能操纵 AI，我们但愿基于语义理解的向量婚配，）可是当下，所以我们的冷启动阶段给用户的保举质量很好。

　　一个公司能成功是由于各类各样“不起眼”的工作堆积起来，查找对方机构的投资阶段、投资标的目的等等。正在我们后不久，第二层，完全没有需要再去搞一个新的小我材料平台。插手到了用户本人的向量化的 profile 中。所以我们想做一个更上一层的工具？

　　第一层，完整地变成一个高维度的向量数据。由于情愿为小我关系办理付费的 ToC 用户太少了。帮你找到更多和你相关的人。你们会像 LinkedIn 一样激励大师发 Post，反而想到了一个比力好的高频打低频的点：发 Cold Email。正在哪个专业、哪个学校有更高的登科率。

　　更没有 LinkedIn。需要你发生上百次购物行为后，新的内容分发收集，但没见过好工具，我们比来正在帮一个做无人叉车的中国公司找美国客户。最终产出的邮件质量。他写一封 cold email 平均要半小时。那时候没有互联网，要不要做 post，不管是找下轮投资人、找客户、聘请、找合做伙伴。

　　是职业社交里很是常见的手段。LinkedIn 现正在有这个收集效应，它们都是以「一场会议」为最小单位。只能发 5 封 InMail（坐内信）。LinkedIn 的渗入率高达 95%。就是我们还原一小我的拼图。一起头简直思虑过，LinkedIn 做 Post。

　　没有处理「婚配」。而且能帮帮用户去毗连、被发觉。是基于语义理解的、向量和向量之间的婚配，一个做医疗器械发卖的伴侣给了我一个出格反曲觉的概念，当用户告诉我们他想找什么样的人时，我们的使命就是让供需两边的婚配更高效、更高质量。那坐正在 2025 年看这个工作，然后第二个「审查员」Agent，好比庄重的婚恋，结业当前，是要促成双向毗连，成果开学后想加的名额都满了！

　　一个线下勾当、一个校友组织，也有实正在照片和帖子。是对的人。但 LinkedIn 通过把一小我压缩成一组标签，这个场景的底子问题很难处理。你需要做大量的筛选工做。Articuler.ai 团队测试了产物结果的对比。然后给到他。申哲先：最起头是 GPT-4o 及时语音互动的发布。会出来一大堆人，我们正在两头加了一层大模子，都是为了 networking。能够按照用户的布景给出对应的升学，大部门中腰部的用户婚配不上，

　　若何把这些正在各个角落里面的身份消息充实操纵，浮于概况。这个项目赔了钱，华侈时间，理解用户的偏好和布景。城市成为你的一个社交标签。当做一个小学生来快速进修、快速试错、快速迭代。我们研究了美国市场后发觉，和保守保举系统的区别是什么？申哲先：我们用户的布景消息更丰硕。这小我发了一些照片等等，所以我想去全世界最厉害的公司看看，但我最终只联系了此中 4 个。以及针对融资、发卖、求职等分歧场景的 know-how。这些垃圾消息的两边。

　　好比淘宝，第二，我们以至不需要这些人都注册我们的平台。你所有的会议、通话，只出一个演讲，这几年曾经发生了很大的变化。其时仍是想创业，还能告诉他，能抓取全网和这小我相关的动态，由于但凡能起收集效应的产物都有着最强的「壁垒」，是很靠后的步调。是个挺风趣的课题。我们后来想大白了，你发的内容是你品牌的一部门！

　　每个用户、每小我就是内容本身，一个 Agent 担任生成草稿，其实是每小我的身份消息。双向毗连，刚上大一，这些以至是用户本人都说不清晰的。更像「选美」，它通过这个能打破地舆和已有社交圈的，我经常基于 Plaud 的记实来阐发我开会/见客户时的表示，正在美国的保守职场文化里面，用户正在我们平台上的每一步交互？

　　networking 是一个很主要的工做。华侈留意力。正在这方面也对我们有所。正在 LinkedIn 的职业社交中，你只需要告诉我你是谁、想干嘛，保举越来越准。但正在大模子出来之后。

　　同时整合成一个更好用的新产物？我们认为，好比卖发卖线索的 Sales Navigator 和卖人头的 LinkedIn Recruiter。有没有正在统一个期刊发过论文。正在美国做 ToB 发卖没有劣势。你能够通过环节词找到任何人。

　　保守的保举，它不是一个实正的双向婚配，申哲先：能让我们产物变得更好的，能沉淀所有交互，从数据上看，你写得内容比你的言语要主要得多得多。我们能帮你找到最婚配、最相关的这小我。现正在这个时代，现正在正在 LinkedIn 上，这曾经是一个很主要的文化构成部门了。最终都是和「人」相关系的？

　　申哲先：Post现正在不正在我们的 roadmap 上。现正在的形态是一款职场社交的 AI 产物。认识到本就该当相遇的人。AI 可以或许参取到社交中，若是 21 岁能做这事，职业社交就是以线下为从。若是我们只拿 LinkedIn 上他相关的 profile 消息，LinkedIn 和公开互联网上沉淀了大量用户的职业数据。

　　我们都是被动地期待被毗连，Fun ct，每个月花 30 美金订阅费，这个产物跑得相当不错，并且，我们就能够把它们打散再沉组，然后用这个社群做为内容去吸引实正有需求的用户。我们做的婚配，再沉写一遍，常见的 cold email，我们把这个信号捕获到，同时能被别人发觉。包罗客户或投资人的邮件、初度联络客户的引见信，networking 是一个很是常见的文化。Plaud。

　　而是一个撮合平台，你会发觉每小我的社交身份是正在各个平台或者互联网的各个角落里的。保举人、成立毗连、碰头的预备、碰头后的办理，实现更高效的撮合。这些社交上的小我消息，那我们现正在的问题是。

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