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34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
- 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
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M小姐研习录 (ID: MissMStudy)
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