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# 来生小酒馆 2025/8/25
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## Full: Podcast Formatting
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堆叠算力就能通往AGI吗?
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几个工程师真能凭爱好造出AI芯片?
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未来的AI,会成为你的“苏格拉底”吗?
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三问炼心。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。
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好,咱们直入正题。这几天科技圈最能折腾的男人,马斯克,又出手了。他旗下的xAI,直接把Grok 2.5模型给开源了,代码就放那儿,谁都能看,谁都能用。不仅如此,他还放话了,说性能更进一步的Grok 3,半年内就来。哦对了,安卓用户心心念念的Vision模式,现在也全面开放了。这波操作,可以说是技术普惠了,对吧?
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说到开放,国内这边也有新动作。上海AI实验室搞了个叫OpenDataArena的平台。你知道吧,以前咱们评估一个数据集好不好用,基本靠猜,跟“炼丹”似的,充满了玄学。现在这个平台,就像一个开放的“数据比武场”,把各种数据集拉到同一个标准下,用模型效果说话,谁是骡子谁是马,拉出来遛遛就知道。这下,模型训练总算能告别盲目试错了。
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诶,说到比武,有几个加拿大的工程师小哥,那可真是上演了一出现实版的硬件界“黑客神话”。他们利用一个暑假的时间,从零基础开始,愣是手搓出了一块能推理、能训练的开源AI芯片,叫TinyTPU。据说啊,他们是从最基础的多层感知机概念学起,亲手推导数学公式,最后用他们自己说的“不靠谱的方法”……重新发明了TPU的核心。这种从0到1的创造,真是硬核又浪漫。
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话说回来,无论是开源模型还是手搓芯片,大家最终的目标,不都是为了那个传说中的AGI,通用人工智能嘛。但现在有个问题,大模型的性能增长好像开始变慢了。所以有人就提出来,通往AGI的路,可能不是靠“大力出奇迹”,无休止地堆模型规模,而是一个精密的系统工程问题。什么意思呢?就是说,未来的突破点可能在于给AI模型构建一个更聪明的框架,包括更好的上下文、记忆和工作流系统。嗯……也许我们真该换个思路,像工程师一样去思考AGI了。
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聊到这个话题,就不得不提谷歌大脑之父Jeff Dean。他最近在一个深度访谈里聊了好多有意思的事。他说,谷歌大脑这个项目,最初就诞生于一次茶水间的闲聊。而且他早在90年代,就预见到了并行计算对AI的巨大潜力。他把未来的AI模型比作一个可以和我们辩论、推理的“苏格拉底式伙伴”,还提出了一个设想,叫“一亿老师,一个学生”的时代。这个比喻,有点意思啊。
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好了,聊了这么多宏大叙事,咱们也来点接地气的干货,盘点几个最近很火的开源项目。
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第一个叫drawnix,一个全能的在线白板,什么思维导图、流程图、自由画画,它都能搞定,简直是协作工具里的“瑞士军刀”。
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第二个,GhostTrack,一个功能很强的手机号码和位置追踪工具。这个……嗯,功能很强大,但大家一定要在合法合规的前提下使用啊。
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第三个,DeepCode,这个好玩,号称“需求翻译机”,你可以把学术论文扔给它,它给你吐出代码,或者你用大白话描述一个网页,它就能帮你生成,非常适合开发者。
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最后一个,mesh2motion-app,3D设计师和游戏开发者的福音。你把3D模型导进去,它能自动帮你绑定骨骼,导出动画,省了一大堆功夫。
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最后,再分享几个社交媒体上的小道消息和独家秘笈。
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首先,Reddit上有个帖子火了,讲怎么从零到一搭建自己的AI Agent,从设计到工具选择,保姆级教程,想创造自己智能体的朋友可以去看看。
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其次,有个“邪修宝典”,教你怎么在LMArena里,把抽中那个P图效果惊艳的nano banana模型的概率,提高到三分之二。秘诀很简单,就是你提需求的时候,不管三七二十一,永远上传两张图,哪怕有一张是透明的像素点。
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说到Nanobanana,谷歌这个新模型确实厉害,用简单的文字就能实现专业级的PS效果,换背景、调光影,几秒钟搞定。用文字“施法”修图,这感觉,妙啊。
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今天的情报就到这里,注意隐蔽,赶紧撤离。
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本期关键词:
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#Grok
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#xAI
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#马斯克
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#OpenDataArena
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#上海AI实验室
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#数据集评估
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#TinyTPU
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#开源AI芯片
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#AGI
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#系统工程
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#Jeff Dean
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#谷歌大脑
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#苏格拉底式伙伴
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#drawnix
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#GhostTrack
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#DeepCode
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#mesh2motion-app
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#AI Agent
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#Nanobanana
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## Short: Podcast Formatting
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造AI芯片,真能像搭乐高一样简单吗?
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通往AGI的终点,是更大的模型还是更巧的系统?
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如果AI成了你的“抬杠”伙伴,是福是祸?
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三问炼心,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。
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咱们开门见山。这周,马斯克又来挥舞他的开源大旗了,宣布旗下的Grok 2.5模型代码全开放,而且性能更强的Grok 3已经在路上了,安卓用户心心念念的Vision模式也终于全面上线。
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模型要好,数据得喂饱。但怎么知道喂的是山珍海味还是剩饭剩菜?上海AI实验室搞了个OpenDataArena,简单说就是个“数据比武大会”,让数据集们上台比划比划,用模型效果说话,告别炼丹玄学。
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说到硬件,你可能觉得造芯片是巨头的专利。但几位加拿大的工程师表示不服,一个暑假,零基础愣是手搓出了一块能推理能训练的开源AI芯片,叫TinyTPU。这可真是硬核界的浪漫神话。
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芯片都能自己造了,那AGI还远吗?最近有篇热文就说了,别老想着“大力出奇迹”,未来的突破口可能不在于无限堆料,而在于把AGI看成一个精密的系统工程,需要聪明的上下文、记忆和工作流来配合。
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谷歌大脑之父Jeff Dean最近也分享了他的看法。他觉得未来的AI,会像个“苏格拉底式伙伴”,能陪你辩论、帮你推理。他还预言了一个“一亿老师,一个学生”的时代,听起来是不是有点意思?
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当然,光说不练假把式,好用的开源项目也层出不穷。比如全能在线白板drawnix,堪称协作工具里的瑞士军刀;还有能把你的想法一键变代码的DeepCode,简直是“需求翻译机”;更有为3D模型自动绑骨骼做动画的mesh2motion-app,让创作轻松不少。
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最后,社交媒体上也有不少实用分享。比如谷歌最新的Nanobanana模型,动动嘴皮子就能实现专业级的P图效果。还有大神手把手教你如何从零到一搭建自己的AI Agent,教程详细到家了。
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今天的情报就到这里,注意隐蔽,赶紧撤离。
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本期关键词:
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#马斯克
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#xAI
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#Grok
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#开源
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#DeepCode
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