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EP 32. 【生成式AI专题4】对话微软大模型专家:GPT 能否带领我们通向AGI(通用人工智能)?

2:22:55
 
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今天又是一期关于AI的硬核讨论!这次依旧是 AI 领域的核心话题之一:GPT 是否能带领我们通向 AGI (Artificial General Intelligence, 通用人工智能)?如何评估和理解 AI 的能力?大模型范式下,我们如何定义智能?这些问题,至今没有标准的答案。大模型加上 HuggingGPT, AutoGPT 一系列 generative agents(生成式代理) 之后,给各个行业甚至整个社会带来什么改变?我们这期的嘉宾,来自中美学术界与产业界,绝对难得的一线视角。

Hello World, who is OnBoard!?

这是 OnBoard! 与科技早知道又一期合作节目,我和大家都非常喜欢的硅谷徐老师,与来自微软研究院两篇刷屏论文的作者,以及中国AI独角兽研发总监一起,深度探讨最值得你关心的几个AI领域核心命题。相信你听完这一期,会对人工智能的能与不能,希望与挑战,有不一样的认识。

长达3小时的谈话,即使知道短一些的版本会更容易传播,但是Monica 还让大家听到更多原汁原味的讨论,所以尽量保留了更多内容。

相信这些干货,值得你的时间。Enjoy!

对了,播客可以打赏你知道嘛~!☕☕☕🥂

嘉宾介绍

  • 硅谷徐老师,硅谷连续创业者、人工智能高管、斯坦福商学院客座讲师,「科技早知道」主播 |推特:@h0wie_xu| 微信公众号:硅谷云| AI博客:howiexu.substack.com
  • 谭旭,微软亚洲研究院 高级研究员,主要研究方向为生成式人工智能及其在语言/语音/音乐生成中的应用,MSRA researcher, HuggingGPT》作者之一
  • 张弋,微软亚洲研究院 高级研究员,主要研究方向为通用人工智能的物理、数学,Microsoft researcher,Sparks of AGI》 论文作者之一
  • 红博士,某 AI 公司研发总监,研究方向:计算机视觉、数据压缩、通用人工智能。公众号:红博士说
  • 主持:Monica:美元VC投资人,前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人,公众号:M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻:莫妮卡同学

我们都聊了什么

01:41 嘉宾自我介绍,最近关注的AI研究(及Monica的隐藏小Update!)

07:48 第一视角解读微软刷屏论文:Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4

13:25 GPT4 是 AGI 吗?

18:42 对于这篇AGI论文常见的误解:为什么这是比公开 GPT4更强的模型?

21:48 为什么GPT4 没有视觉训练数据,却能够理解图片?

26:46 GPT4 达到高中生水平了吗?为什么能比 ChatGPT 提高这么多?

31:26 大模型的 Hallucination(幻觉)要如何解决?业界有哪些尝试?

44:59 大模型要实现AGI,还有哪些挑战?为什么“思考太快了”是一种局限?

56:57 火爆全网的 HuggingGPT: 研究背景、运作机制、与 AutoGPT 和 ChatGPT Plugin 的异同?

65:30 我们需要不同领域的 foundation model (基础模型)吗?

72:27 HuggingGPT 和 AutoGPT 技术成熟了吗?为什么需要专家生态?

78:05 为什么说 ChatGPT Plugin 的本质是 OpenAI 在收集数据?

85:21 中国的大模型公司如何追赶 OpenAI?

90:05 大模型能处理的 Context Length (背景信息长度)是能力瓶颈吗?要如何突破?

96:11 如何理解 context length 对于大模型能力的重要性?需要对模型架构本身做改变吗?

103:53 为什么说AI创新要赢得市场,生态可能比技术更重要?

106:04 AI技术应用落地的现状如何?有什么机会和挑战?

113:34 AI创业公司应该优先服务500强大客户吗?

118:56 企业会如何使用AI:调用 API 还是本地部署?有哪些决定因素?

122:21 AI 应用创业有哪些方向?为什么说要关注 mission impossible (不可能的任务)?

130:15 嘉宾眼里,AI 最让人兴奋的未来是什么?

免责:节目中的观点都是嘉宾和主持人个人观点,不代表所在机构观点,亦不构成任何投资建议。

参考文章

欢迎关注M小姐的微信公众号,了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容!

M小姐研习录 (ID: MissMStudy)

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有任何心得和建议,也欢迎在评论区跟我们互动~

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嘉宾介绍

  • 硅谷徐老师,硅谷连续创业者、人工智能高管、斯坦福商学院客座讲师,「科技早知道」主播 |推特:@h0wie_xu| 微信公众号:硅谷云| AI博客:howiexu.substack.com
  • 谭旭,微软亚洲研究院 高级研究员,主要研究方向为生成式人工智能及其在语言/语音/音乐生成中的应用,MSRA researcher, HuggingGPT》作者之一
  • 张弋,微软亚洲研究院 高级研究员,主要研究方向为通用人工智能的物理、数学,Microsoft researcher,Sparks of AGI》 论文作者之一
  • 红博士,某 AI 公司研发总监,研究方向:计算机视觉、数据压缩、通用人工智能。公众号:红博士说
  • 主持:Monica:美元VC投资人,前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人,公众号:M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻:莫妮卡同学

我们都聊了什么

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13:25 GPT4 是 AGI 吗?

18:42 对于这篇AGI论文常见的误解:为什么这是比公开 GPT4更强的模型?

21:48 为什么GPT4 没有视觉训练数据,却能够理解图片?

26:46 GPT4 达到高中生水平了吗?为什么能比 ChatGPT 提高这么多?

31:26 大模型的 Hallucination(幻觉)要如何解决?业界有哪些尝试?

44:59 大模型要实现AGI,还有哪些挑战?为什么“思考太快了”是一种局限?

56:57 火爆全网的 HuggingGPT: 研究背景、运作机制、与 AutoGPT 和 ChatGPT Plugin 的异同?

65:30 我们需要不同领域的 foundation model (基础模型)吗?

72:27 HuggingGPT 和 AutoGPT 技术成熟了吗?为什么需要专家生态?

78:05 为什么说 ChatGPT Plugin 的本质是 OpenAI 在收集数据?

85:21 中国的大模型公司如何追赶 OpenAI?

90:05 大模型能处理的 Context Length (背景信息长度)是能力瓶颈吗?要如何突破?

96:11 如何理解 context length 对于大模型能力的重要性?需要对模型架构本身做改变吗?

103:53 为什么说AI创新要赢得市场,生态可能比技术更重要?

106:04 AI技术应用落地的现状如何?有什么机会和挑战?

113:34 AI创业公司应该优先服务500强大客户吗?

118:56 企业会如何使用AI:调用 API 还是本地部署?有哪些决定因素?

122:21 AI 应用创业有哪些方向?为什么说要关注 mission impossible (不可能的任务)?

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