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何夕2077
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# 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
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
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。
本期关键词:
#AI
#视觉语言模型
#多模态模型
#大语言模型
#通用人工智能
#创业
#投资
#协作
#精神文化
#开源
#HoPE
#MokA
#GaryMarcus
#杨毅
#起跑线