What's Next|科技早知道

通用人工智能离我们多远,大模型专家访谈 |S7E11 硅谷徐老师 x OnBoard!


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GPT 之后,我们定义智能的方式发生了哪些改变,关于智能的探讨又上升了到哪一个阶段?

GPT 与一代代语言模型的迭代与进步,或许真的让 AI 的未来看不到天花板。但如果走向通用人工智能时代是一个大概率事件,那么实现通用人工智能的最佳路径只有 GPT 吗?还有哪些值得大家去探索的方向有待讨论,探索的方法论又从何而来?

本期节目,徐老师、Monica 与来自微软的科学家们一起深度探讨,在通用人工智能时代与GPT话题不断的今天,AI 科学家与从业者还应该持续思考的核心问题究竟是什么。

同时,这也是 Monica 履新后一期「科技早知道」与「OnBoard!」的再度串台。

本期人物

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:@H0wieXu| 微信公众号:硅谷云| AI博客:howiexu.substack.com
Monica,真格基金投资人,ex-AWS AI, 公众号:M小姐研习录,播客「OnBoard!」 主理人
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

主要话题

[07:48] 第一视角解读「通用人工智能的火花」
[16:35] New Bing做了哪些取舍?
[33:21] GPT-4 与 Auto-GPT 哪个更好?
[47:05] 能战胜 GPT 会是?
[63:11] 如何打造更好的行业生态?
[72:22] 过往经验如何在新 AI 浪潮里复用?

延伸阅读

  • 论文 《GPT-4,通用人工智能的火花》
  • Language models can explain neurons in language models
  • Draw a unicorn in TikZ 🦄
  • ChatGPT cost a fortune to make with OpenAI's losses growing to $540 million last year, report says
  • Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT
  • ChatGPT当“律师”!全球法律巨头「律商联讯」推出Lexis+ AI™
  • 通用人工智能时代到来了:尽管 AGI 不完美,人类也会犯错
  • AI大神贾扬清离职阿里后首次受访:创业为什么不做大模型|硅谷徐老师 S7E07
  • S7E05 | GPT会取代医生和研发人员?No,但掌握 AI 很重要
  • S7E02 | ChatGPT带火AIGC出海,中国企业做好准备了?
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  • S7番外|OpenAI创始人说教育一定会适应ChatGPT,他说对了吗?
  • S6E47|年终总结3:AIGC可能改变人类未来,但它知道自己的未来在哪里吗?
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  • #33 人工智能又一里程碑式突破,GPT-3红了
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    后期:Luke
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