此话当真

此刻，我们见证大模型不断涌现出新的能力，每一天都给我们带来了目不暇接的变化。Google 的思维链技术极大地增强了大模型的推理能力，而 GPT-4 的 Reflexion 更进一步赋予大模型自我反思的能力。在无限接近 AGI 的未来，如何让大模型落实到更广泛的应用场景？大模型与机器人的结合或许会是一条开拓更大想象力的道路。

李昀烛博士期间工作的部分展示

这次，我们邀请到了机器人、机器学习和机器视觉方向优秀的年轻学者李昀烛。李昀烛毕业于北京大学计算机系，在麻省理工学院获得博士学位，目前正在斯坦福视觉与学习实验室（SVL）做博士后，与李飞飞和吴佳俊教授合作，今年秋季即将入职伊利诺伊香槟分校。19 年的时候，李昀烛所在团队发明的一款触觉手套在国内的媒体上频频曝光，他在 TechBeat 技术社区上关于机器人操作和物理交互、多模态感知等分享也获得了热烈的反响。

李昀烛团队研发的触觉手套在MIT博物馆展出

在本期播客，你将听到真格基金投资经理袁梦、真格基金合伙人尹乐对话伊利诺伊香槟分校计算机科学系助理教授李昀烛：目前机器人发展到了什么程度？大模型对机器人领域有什么帮助？多模态可以落实到哪些具体应用或场景？机器人部署到日常生活中还有多远？

【时间轴】

2:55 硅谷这一年都有什么变化

6:15 机器人就是有一个物理的外在表示，并能和环境进行交互

7:53 机器人的抓取与放置问题：亚马逊的拣货比赛和各场景应用的进展

13:34 大模型帮助机器人完成对任务的定义、分解，拓宽对事情理解的边界

21:24 什么是直觉物理？机器人和环境交互有哪些步骤？

29:12 昀烛团队发明的触觉手套和触觉地毯

37:45 机器人离普通人的日常生活还有多远？

42:05 普通人想要机器人实现的 1000 个任务

45:02 给想从事 AI 研究的年轻人的一些建议

【相关资料】

李昀烛主页

� https://yunzhuli.github.io/

李昀烛 TechBeat 分享

� https://www.techbeat.net/search?search=%E6%9D%8E%E6%98%80%E7%83%9B

触觉手套相关报道 MIT十美元AI“灭霸手套”来了！548个传感器，轻触便可识物

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在OpenAI的YouTube官方账号里，一个小红人追着小蓝人玩捉迷藏游戏的视频有最高的点击率。

在强化学习算法下，小红和小蓝这些AI小人在虚拟世界里面不停玩游戏，一开始的小蓝只会躲，在日夜重复玩了上万轮之后，它们开始发现策略、学会协作、甚至反制。

第一期节目，我们邀请到了清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼，他也是捉迷藏游戏的团队成员之一。在2022年回国任教前，他曾在OpenAI工作了一年半的时间。在他现在的办公室里，有意思的AI实验还在发生，有的训练AI玩游戏，有的指挥机器狗追小球，而这些共同的目的是想做一个能与人交互的通用AI。

在本期播客，你将听到：学术界与工业界之间、中美公司之间研究AI的区别在哪里？为什么将游戏作为AI的研究对象？机器人的GPT-3时刻是什么？ChatGPT对机器人有什么帮助？如何考虑AI的安全与对齐？

【主持人】戴雨森 真格基金管理合伙人

【嘉宾】吴翼 清华大学交叉信息研究院助理教授

【时间轴】

01:59 打游戏，指挥机器狗追小球，吴翼的团队正在做什么

03:42 ChatGPT不能把事情全做完，它只是起点

10:46 OpenAI的研究方式不同于传统的学术界和工业界

11:53 如何看待OpenAI从非盈利组织转为盈利性公司？

14:45 字节会做出中国领先的大模型吗？

17:38 AI喜欢研究游戏，因为游戏是足够复杂的模拟世界

30:31 机器人的GPT-3时刻：机械手拧魔方

38:28 AI可以写小说、玩游戏，但做不到给你递一杯咖啡

50:27 给大模型加一些不确定性，防止它自信地胡说八道

55:11 未来人们的工作可能都在为AI创造数据

58:40 吴翼最近在筹备的创业团队

【相关资料】

吴翼清华主页

Multi-Agent Hide and Seek

这个小AI后来学会了一些奇技淫巧，我们看到以后就第二次地崩溃了 | 吴翼 一席第811位讲者

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