# 来生小酒馆 2025/6/30

## Full: Podcast Formatting 

大型语言模型真的能实现通用人工智能吗？AI会不会悄悄“吞噬”我们的精神文化？AI是拉平了起跑线，还是加速了淘汰？

嘿，亲爱的V，欢迎收听新一期的来生情报站，我是你们的老朋友，何夕2077。今天我们来聊聊，AI这个磨人的小妖精，又给我们带来了哪些“惊喜”和“惊吓”？

首先啊，我们来看看AI研究界的最新进展。卡内基梅隆大学和小红书团队联手，搞出了一个叫**HoPE**的混合位置编码技术。简单来说，就是给咱们的视觉语言模型，也就是**VLM**，装上了一双“长跑专用鞋”。它解决了处理长视频时有点“跑不动”的问题，这下VLM在理解长视频和进行检索任务上，那可是“健步如飞”，直接冲上了“最优表现”的领奖台，太酷了！

紧接着，中国人民大学和上海人工智能实验室也给我们带来了一个“平衡大师”——**MokA**方法。你知道吗，微调多模态大模型的时候，经常顾此失彼，要么只顾着单模态，要么只顾着模态间的交互，总差点意思。MokA呢，就像个高明的调音师，通过巧妙的组合，把这些关系都给捋顺了，让多模态任务的性能“蹭蹭蹭”地往上涨，简直是模型界的“增效剂”！

聊完高大上的研究，我们再来看看那些造福你我的**开源项目**。微软推出了一个“**generative-ai-for-beginners**”，21节课手把手教你变身AI魔法师，想学生成式AI的，可别错过了。还有个“**system-prompts-and-models-of-ai-tools**”，这简直是个宝藏库，汇集了Cursor、Devin这些热门AI工具的系统提示和模型，帮你玩转AI，提升效率，妥妥的“打工人”福利！对了，还有一个叫“**storm**”的项目，它是个由LLM驱动的知识管理系统，能像个小小研究员一样，自己去研究主题，然后生成带引用的完整报告。以后写论文、做调研，是不是就轻松多了？

说起**LLM**，知名AI学者**Gary Marcus**又“开炮”了！他引经据典地指出，纯粹的**LLM**压根儿造不出**通用人工智能（AGI）**！为啥呢？因为它们存在“波将金式理解”，就是那种……“考试满分，实际应用就露馅”的感觉。而且还有“概念不一致性”，简单说就是，同一个概念，AI自己内部都可能“打架”，有点儿精神分裂那味儿了。你看，连GPT-4o这样的模型，在明确定义概念后，一旦应用到实际任务，表现就直线下降。看来啊，AI通往AGI的路，比咱们想象的还要曲折，可能还得先去上个“高级应用课”呢。

当然，也有很多积极的进展。比如，有人分享了**Cursor**核心开发者的高效秘籍：用“并行Agents”！简单说就是，别再手动折腾了，让AI帮你跑腿，还是“并行”的！这简直是把效率条拉满了，想想看，多个AI小助手同时为你服务，是不是特别给力？

杨毅老师提出了一个很有意思的观点，他说现在内容创作领域正处于一个“注意力套利窗口”。有人已经开始用AI来“构建内容杠杆”了，听起来有点像在偷偷放大招，对吧？但他更担忧的是，**AI**可能会以极低的成本逐渐“**蚕食人类精神文化**”，这可比内容创作方式的转变可怕多了，值得我们好好深思。

不过，杨毅老师也给我们创业者打了一剂“强心针”。他说在AI时代，创业的门槛简直被AI“打骨折”了！构建**MVP**（最小可行产品）的成本大幅降低，三天就能验证一个想法，三个月甚至能尝试三十个！这速度，比你相亲换对象的频率还快，简直是创业者的“神速验证器”！

作为一名AI投资人，杨毅老师还分享了他的“秘密武器”：他投资不看硬数据，更看重定性指标。比如创始人对未来路径的“宏图规划”、团队的“信念”、AI在团队管理中提升了多少“效率”、Agent是否有完善的“反馈闭环”，以及多智能体框架的“扩展性”如何。他说啊，用户留存这些数据，那都是时间到了自然会有的“副产品”嘛！这眼光，V你感受一下？

还有人分享了和AI交流写代码的“新姿势”，现在越来越流行：先别急着给AI详细指令，而是先向它交代清楚项目背景和目标，然后让AI自己基于这些信息提出思路，咱们再一起“对齐颗粒度”进行讨论。这不就是咱们人类开会前，先让AI写个会议纪要草稿，然后再来“润色”的感觉嘛！大大提升了协作效率，简直是程序员福音！

不过呢，也有用户吐槽说，现在的部分投资人还在用移动互联网那一套老旧的数据指标来评估AI项目，结果就是——根本找不到好项目！他们认为那些传统逻辑都是“回顾过去”，而AI行业咱们得用“贝叶斯定律”这种真正面向未来的决策方法！是时候更新投资“操作系统”了！

最后，大帅老猿和他的同事Dash直言不讳地指出：AI的横空出世，简直是给全人类“拉平了起跑线”！他们认为，AI带来的巨大机遇甚至超越了20年前的互联网浪潮，让包括初级员工在内的所有人，都能摆脱资源限制，尽情地利用AI去学习和创造。听起来是不是像“咸鱼翻身”的机会？但他们也警告说，如果程序员们还固步自封、不思进取，那么这条“起跑线”最终也会追上你，甚至把你甩在身后！所以，是时候“动起来”了，别等AI把你“优化”了才知道后悔！

今天的情报就到这里，注意隐蔽，赶紧撤离。

本期关键词:
#AI #LLM #AGI #多模态 #VLM #HoPE #MokA #开源项目 #生成式AI #系统提示 #GaryMarcus #概念不一致性 #创业门槛 #MVP #投资 #协作 #贝叶斯定律 #起跑线 #人类精神文化 #注意力套利

## Short: Podcast Formatting 

纯粹的大语言模型，真的无法实现通用人工智能吗？
AI在降低创业门槛的同时，是否也在悄悄“蚕食”人类精神文化？
面对AI拉平起跑线的时代，我们是积极拥抱还是会被甩在身后？
嘿，亲爱的V，欢迎收听新一期的来生情报站，我是你们的老朋友，何夕2077。

最近AI研究有点意思。CMU和小红书推出了HoPE技术，给视觉语言模型装上了“长跑鞋”，让它们在理解长视频时更有力。中国人民大学和上海人工智能实验室也带来了MokA，它像个平衡大师，更好地平衡了多模态大模型的微调，让任务性能蹭蹭涨。

在开源项目方面，微软的“generative-ai-for-beginners”项目，提供了21节课程，手把手教你生成式AI的构建技能。还有个叫“storm”的项目，是个由LLM驱动的知识管理系统，能自主研究主题并生成带引用的完整报告，简直是研究小助手。

不过，知名AI学者Gary Marcus又“开炮”了，他直言纯粹的大语言模型压根儿造不出通用人工智能，因为它们存在“虚假理解”和“概念不一致性”。看来AI通往AGI的路还长着呢。

提到AI对生活的影响，杨毅老师说，现在创业的门槛简直被AI“打骨折”了！他建议创业者别再纠结想法，直接用AI在短短3天内就能验证一个想法，3个月内快速尝试30个也行。但他也有点担忧，AI可能以极低的成本逐渐“蚕食人类精神文化”，这可比内容创作方式的转变可怕多了。

杨毅老师作为AI投资人也分享了他的“秘密武器”：他不看硬数据，更看重宏图规划、团队信念、AI提升的效率等定性指标。

现在，和AI协作写代码也流行起了新姿势：先给AI项目背景和目标，让它自己提出思路，再一起讨论，大大提升了工作效率。

最后，大帅老猿和Dash直言：AI的出现简直是给全人类“拉平了起跑线”！机遇甚至超越了20年前的互联网浪潮，让我们每个人都能摆脱资源限制，用AI去学习和创造。但他们也警告说，如果还固步自封、不思进取，这条“起跑线”最终也会追上你，甚至把你甩在身后！所以，积极拥抱AI才是王道啊！

今天的情报就到这里，注意隐蔽，赶紧撤离。

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