EP08 AI未来 | 迈向具身人工智能的开放世界凡事皆美

EP08 AI未来 | 迈向具身人工智能的开放世界

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第八期 - 主题:人工智能-从学术到应用的探索之旅

- 嘉宾:高十九,嘉宾是人工智能领域的博士,目前在某高校任教。

-主播:Fancy, Maybe

- 主要内容:

00:12 - 节目开场,介绍嘉宾高博士。

00:36 - 高博士分享选择人工智能博士研究的动机,包括个人兴趣和家族期望。

03:44 - 高博士介绍博士期间参与的研究项目,包括机器学习和新型神经网络研究。

05:40 - 分析人工智能近年来大热的原因,包括深度学习的发展、硬件进步和数据量增长。

09:18 - 高博士提出人工智能已经具备提出独立假设的能力,预示着未来可能的突破。

11:57 - 探讨人工智能在家务劳动中的应用和未来,以及对老龄化社会的潜在影响。

13:09 - 高博士预测具身智能将成为人工智能发展的下一个热点。

19:41 - 讨论人工智能的伦理问题和未来风险,包括人工智能可能具备情感的讨论。

21:20 - 高博士探讨数字生命的概念,以及人工智能在模拟人类成长过程中的潜力。

28:40 - 高博士讨论人工智能博士生的职业发展,强调平台和个人兴趣的重要性。

32:23 - 高博士认为人工智能领域的就业市场相对较好,但也面临挑战。

35:00 - 高博士分享个人职业发展规划,包括短期和长期目标。

41:01 - 高博士讨论高校生态中对青年教师的要求,以及教学与科研的平衡。

- 收听收获: 关于人工智能近期大爆发的原因和未来发展方向探究,这个领域博士的科研和高校科研的生活的了解,有其他感兴趣的也欢迎留言补充

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流泉滴沙
流泉滴沙
2024.7.14
果然是专业领域的博士,对行业发展的看法更深刻,补充几个问题:
1.能展开讲讲垂直大模型和通用大模型的区别,包含构建啊,使用啊等等,类似文本生成视频这类是垂直领域大模型?基于通用大模型微调的大模型又是怎样的。
2.普通人怎么去更深的跟随这个风口,因为大模型从数据到落地使用有很多事情的
3.学习,使用,甚至构建大模型,有推荐的学习路线么。或者在本科生教学里会有相关的课程吗?
高十九:感谢关注,浅谈一下自己的看法: 1. 通用大模型和垂直大模型在各个方面都有差异,比如数据来源、领域专业性、训练方式等等,概括来说的就是通用大模型更加面向通用知识,涵盖各个领域,即“广”。通用大模型的缺点是在某一个精确的领域不够“深”,而垂直大模型则是在某一个小的领域做的很“深”,比如医疗大模型,可以针对医疗相关的问题提供更准确、更深入的解决方案。通用大模型给垂直大模型提供了基础的知识(预训练参数),垂直大模型则在通用大模型基础上在特定领域做了二次训练或者微调。目前文本生成、对话(文心一言、通义千问等)都是通用大模型。垂直大模型的主流解决方案就是在通用大模型基础上做二次训练或者微调。 2. 大模型的数据获取、训练、部署等过程非常复杂,且十分消耗资源,一般的高校或者科研院所并没有足够的资源从0开始训练大模型,目前市面上主流的大模型都是企业的产品。严格意义上讲,我个人觉得普通人只能在微调阶段做些研究工作,底座模型构建方面比较难。 3.学习大模型的路线方面,我个人觉得从开源模型着手即可。Huggingface、魔搭ModelScope等都有大量的开源模型供研究者参考和学习,这也是最直接的学习途径,当然有些公司已经推出了一些大模型学习的课程,感兴趣的也可以关注下这些课程。
Fancy_wei
:
提到医疗+AI模型,近期有个热播剧《你比星光更美丽》也在说AI模型如何在医疗领域迅速发展迅速