训练我们自己的人工智能模型

训练我们自己的人工智能模型 James Hawkins 2026 年 5 月 27 日 CEO 日记 内容 我们想要构建什么 这将如何运作 为什么这是选择退出，而不是选择加入 我真的认为我们即将在未来六个月内完成一些最好的工作。在过去的一年里，我们开始在 PostHog 中构建更多由 AI 驱动的功能，例如我们的 AI 安装向导、PostHog AI 和我们的 MCP。它们都非常受欢迎，但这只是开始。 PostHog 的下一章是关于构建更主动的自动驾驶产品。产品可以为您提供答案和解决方案，并根据它们采取行动，并随着时间的推移而不断改进。这是 PostHog Code 的愿景，该代码目前处于测试阶段。为了实现这个以及更多类似的产品，我们想尝试一些新的东西。我们想要根据 PostHog 中的数据训练模型。我们想要构建的内容 我们有两个目标： 让我们现有的产品更智能、更主动、对您有用 构建全新产品，例如 PostHog Code，帮助团队更快地构建更好的产品 我们感兴趣的第一个领域是会话重放分析。 PostHog AI 已经可以检测重播中的问题，但它价格昂贵且扩展性不佳。我们希望重播在规模上能够像诊断单个用户的问题一样强大，并且我们认为基于支持重播的基础数据进行训练的模型将帮助我们实现这一目标。另一个让我特别兴奋的想法是综合用户测试——即在投入生产之前，利用我们对用户行为的了解来确定用户何时可能会感到困惑，或者哪些流程可能会中断。随着编码模型的改进，许多人看到测试和审查工作量大幅增加。我们希望将其自动化，以便您可以专注于您的产品。而且，如果我们能够更好地预测用户行为，我们应该能够针对您已经发布的功能提出更改建议，以提高转化率并减少用户的挫败感。如果我们可以为您自动化这项工作，您将花费更少的时间进行手动分析，并在此过程中消耗更少的代币。我们的想法是实验性的。需要迭代才能弄清楚如何有效地训练模型以及哪些数据实际上有用。但是，到目前为止，每次我们以一种使产品更简单或更强大的方式添加人工智能时，效果都很好，所以我们认为值得尝试。这是如何运作的 我们花了很多时间从用户的角度思考这个问题，尤其是权衡。好处是上面描述的各种改进。大多数工具都专注于为您提供最好的代码；我们希望集中精力让您的产品成为最好的产品。这就是为什么我们将 PostHog Code 描述为产品编辑器。缺点是这需要使用 PostHog 中的数据来训练模型。大多数公司会将这一更改隐藏在看似无聊的条款和条件更新中，但我们重视透明度，因此您需要在互联网友好的编号列表中了解以下内容： 我们的欧盟云实例上的用户默认选择退出 具有阻止培训协议的用户（例如 BAA、MSA 或类似协议）默认情况下选择加入我们美国云实例上的所有其他用户 我们将在将所有数据用于培训之前对其进行匿名化 我们将仅使用您的 PostHog 中已存在的数据实例 我们将自己进行所有模型培训，这意味着... 我们不会将您的数据出售或发送给第三方模型提供商 您可以随时通过 PostHog 中的组织设置选择退出（需要管理员访问权限） 培训要到 6 月 29 日才会开始，因此有足够的时间来决定 在通信方面，我们： 向所有客户发送电子邮件，并使其非常明显地了解电子邮件的内容 通过应用内通知通知我们所有用户（以防您不阅读电子邮件） 沟通我们的计划非常公开（就像在这篇文章中）我想强调的是，我们的目标是改进 PostHog 作为我们客户的产品，而不是公开或出售根据您的数据训练的模型，或将您的数据货币化。为什么这是选择退出，而不是选择加入 简而言之，因为否则我们将没有足够的数据来训练真正有用的模型。如果您选择退出，您将无法使用我们使用这些模型构建的新功能，因为它们将依赖于这些数据。如果您默认选择退出（例如，因为您使用我们的 EU 云实例），则您可以选择手动选择加入，前提是您与我们签订的任何法律协议不排除此选项。我们选择坦率地表达这一点，而不是悄悄推出一些东西，因为我们认为这是正确的做法。如果你想谈论这个，我相信你可以猜到。我们还正在招聘人工智能研究人员，所以如果您想与我们一起从事这方面的工作，请联系我们。 PostHog 是一个用于构建成功产品的一体化开发者平台。我们提供产品分析、网络分析、会话重放、错误跟踪、功能标记、实验、调查、AI 可观测性、日志、工作流程、端点、数据仓库、CDP 和 AI 产品助手来帮助调试您的 c