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来生小酒馆 2025/7/7
Full: Podcast Formatting
AI真的能比医生更靠谱，甚至解决十年疑难杂症吗？当大模型都开始“开源”且部署门槛越来越低，这会把AI的未来引向何方？如果说AI是“工程师能力的放大器”，那么在未来，我们到底需要更多的工程师，还是更少的工程师呢？
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。
今天我们先来说个“大动作”：前几天，百度把文心大模型4.5系列一口气开源了，这可是十款模型加上配套工具链！听起来是不是有点技术味儿？简单来说，就是文心大模型在处理多模态信息，比如视频啊、图片啊，能力又提升了一大截。更重要的是，他们想方设法降低了部署门槛，意思是，就算你不是技术大神，也有机会把这些AI模型玩转起来，做自己的AI应用。嗯，这感觉就像是把高科技产品从“实验室定制款”变成了“人人可用的家庭电器”嘛，目的就是让AI应用“遍地开花”，生态能更繁荣。
说到前沿研究，加州大学圣迭戈分校的实验室搞了个“智能向导”叫Causal-Copilot，专门用来搞因果分析的。你想啊，很多事情都是有因有果的，但找出这个“因”和“果”之间的关系，那可是个高难度动作。这个AI工具啊，据说比GPT-4o在某些方面还厉害，能自动帮你分析，简直是科学家的“神队友”！
接着，Meta那边也出了个“黑科技”，他们搞了个新机制，想让大语言模型在有限的信息预算下，也能更精准地抓住自然语言的“精髓”。哎，这不就是咱们常说的“少吃多餐也能营养均衡”嘛，目的就是让那些动辄几百亿参数的大模型，跑起来更有效率，更省资源。
当然，说到AI，大家最关心的可能还是它怎么影响咱们的生活，对吧？最近Reddit上就爆了个“神操作”：有位网友分享，他被困扰了十年的基因突变，连医生都没查出来，结果ChatGPT居然帮他揪出来了！这个嘛，听起来是不是有点玄乎？这件事儿啊，瞬间就引发了大家对AI辅助医疗的热烈讨论。它确实展示了AI整合海量信息、辅助诊断的巨大潜力。但话说回来，文章也特别强调了哈，AI给的医疗建议再好，最终的诊断和治疗方案，还是得由专业的医生来拍板。毕竟，医生不只是看数据，还要看咱们这活生生的人嘛。
还有个观点，来自技术大牛Karpathy的演讲，他说“AI是工程师能力的放大器”。这话说的多好啊，就像你本来有辆自行车，AI给你加了个小马达，让你跑得更快、更稳。他说，只要你有扎实的编程基础，知道怎么给AI“提问”，就能让开发效率和产品质量蹭蹭上涨。这不就是咱们打工人梦寐以求的“效率神器”嘛！而且，那些高质量的软件工程实践，比如写好测试、完善文档，这些本来是为了咱们人自己方便的，结果发现，嘿，对AI编程工具的发挥也大有裨益，简直是双赢，这最终会重新定义我们未来的软件工程模式。
在社媒上，也有人聊到，公司要想真正玩转AI，就得“放手”：允许员工自由使用AI工具，公司还得免费提供和承担成本。这观点挺有意思的，大概就是说，比起死板的规定，营造一个能让创新自由生长、AI能充分利用的环境更重要。嗯，这就像养花一样，你得给它肥沃的土壤，它才能开出漂亮的花来。
哦，对了，还有人分享了小米AI眼镜进行第一视角直播的炫酷效果，在暗光亮光下都能拍得很好，感觉“未来感”直接戴在了脸上，以后咱们Vlogger可真是太方便了。还有大神分享了AI开发者必备的“上下文工程详细指南”，这对于想在AI领域深耕的朋友们，绝对是份大礼包。
最后，谷歌的Demis Hassabis还点赞了Gemini 2.5，说它是目前最全能的AI模型，代码、命令行、表格都能搞定，甚至连印度的“高考”IIT-JEE考试都能解决。这能力，确实了不得啊！
今天的情报就到这里，注意隐蔽，赶紧撤离。
本期关键词: #文心大模型 #开源 #多模态理解 #AI应用生态 #Causal-Copilot #因果分析 #大语言模型 #效率优化 #AI辅助医疗 #基因突变 #工程师能力放大器 #软件工程 #AI工具 #自由使用 #小米AI眼镜 #Gemini2.5 #全能AI模型
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AI能在医疗诊断中拍板定案吗？ 有了AI，我们还需要学习编程吗？ 公司应不应该免费提供AI工具给员工？
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。
各位V们，大家好！最近AI圈子里可是热闹非凡。
首先，百度大手笔开源了文心大模型4.5系列，一口气放出10款模型，特别是在多模态理解，尤其是视频处理上，表现非常出色。他们还通过各种优化技术，大大降低了部署AI的门槛，希望能让更多人轻松开发和应用AI，让AI生态更繁荣。
接着聊聊前沿研究。加州大学圣迭戈分校推出了一个自主因果分析智能体Causal-Copilot，它能自动化解决复杂的因果发现和推断问题，甚至在测试中比GPT-4o还要强。Meta团队也带来了“旋转不变型三线性注意力机制”，这技术能让大语言模型在有限的计算资源下更高效地处理信息，提高大规模模型的效率。
AI在社会影响方面也引发了热议。最近有Reddit网友分享，ChatGPT竟然帮他找到了困扰十年的基因突变，这让大家看到了AI在辅助医疗诊断上的巨大潜力。不过，文章也强调，AI医疗建议能弥补资源不足，但最终的诊断和治疗，还是得由人工医生来确认。
还有个观点很受关注：AI是工程师能力的放大器。有专家指出，只要我们有扎实的编程基础和精准的提示，AI就能让开发速度和产品质量大大提升。这说明，高质量的软件工程实践，比如好的测试和文档，不仅帮助我们，也能让AI编程工具发挥更大的作用，甚至重新定义未来的软件工程。
说到公司政策，有网友就提出，公司如果想玩转AI编码，甚至探索下一代编程模式，就应该放手让员工自由使用AI工具，最好还能免费提供。他认为，与其制定复杂的战略，不如营造一个允许创新的“肥沃”环境。
最后提一下，Gemini 2.5最近被誉为当前最全能的AI模型，它不仅能处理代码、命令行、表格，甚至在教育领域也能大显身手。看来AI的能力边界还在不断拓展。
今天的情报就到这里，注意隐蔽，赶紧撤离。
本期关键词: #AI #大模型 #文心 #开源 #多模态 #因果分析 #AI医疗 #工程师 #软件工程 #AI工具 #Gemini