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5📝 本期播客简介
本期我们克隆了：知名创业孵化器 Y Combinator 的 Fei-Fei Li: Spatial Intelligence is the Next Frontier in AI
他们邀请到被誉为“AI教母”的李飞飞博士，分享她从点燃深度学习革命的ImageNet，到如今投身AI最艰难前沿之一“空间智能”的完整心路历程。李飞飞博士详细阐述了十六年前创建ImageNet的幕后故事，以及为何她认为让AI理解三维世界的空间智能是通往通用人工智能（AGI）不可或缺的一环。此外，她还分享了自己从移民、经营干洗店到创立前沿AI公司的非凡人生经历，并揭示了她识人育才的核心标准——“智识上的无畏”。
👨⚕️ 本期嘉宾
李飞飞博士，被誉为“AI教母”。她是ImageNet项目的缔造者，该项目为深度学习革命奠定了关键的数据基础。她曾任斯坦福大学计算机科学系教授，并创办了斯坦福以人为本AI研究院（HAI）。如今，她作为创始人兼CEO，正带领初创公司World Labs，致力于解决AI领域的前沿难题——空间智能。
📒 文字版精华
⏱️ 时间戳
00:58 开场介绍
ImageNet 的诞生与影响
02:11 ImageNet 的幕后故事：一个由数据驱动的疯狂赌注
06:49 AlexNet 时刻：数据、GPU与神经网络的首次完美结合
AI 视觉的进化
08:57 从物体识别到场景描述：实现曾经遥不可及的梦想
下一个前沿：空间智能
12:18 创立 World Labs：为何空间智能是通往 AGI 的必经之路？
14:51 为什么空间智能比语言模型更难？
无畏的人生旅程
23:03 从洗衣店老板到 AI 领袖：我就是喜欢当一个创业者
26:01 识人之道：我寻找“智识上的无畏”
观众问答 (Q&A)
28:18 给博士生的建议：学术界如何与工业界错位竞争？
30:13 AGI 迷思：我们真的知道自己在谈论什么吗？
33:35 开源 vs 闭源：健康的生态系统需要多样性
35:46 作为少数群体的经历：专注于做事本身
🌟 精彩内容
ImageNet的诞生: 李飞飞博士亲述当年如何顶住压力，下注于数据驱动方法，最终催生了深度学习的革命。
空间智能的前沿探索: 深入解析为何理解三维世界是AI的下一个“北极星问题”，以及它为何比语言模型更具挑战性。
智识上的无畏: 揭示她衡量人才的黄金标准，以及这种精神如何贯穿她的科研与创业生涯。
非凡人生旅程: 从一句英语不会的移民，到经营干洗店的少女，再到世界顶尖的AI科学家和企业家，她的经历充满启发。
给研究者的建议: 对学术界与工业界的发展、开源策略、未来研究方向等热点问题给出了深刻见解。
AGI的重新思考: 她对当前流行的AGI概念提出了挑战，引导听众回归对“智能”本质的思考。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Fei-Fei Li: Spatial Intelligence is the Next Frontier in AI
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight
"寻找那些不与工业界优势问题正面冲突的北极星。学术界仍然有一些非常基础的问题，无论你有多少芯片，你都可以取得很大进展。"她特别推荐跨学科AI研究、理论基础问题（如可解释性、因果关系）、小数据学习等方向。对AGI的看法：
"我很难给AGI下定义。如果我们说今天的类AGI系统比八十年代、七十年代、九十年代的狭义AI系统表现更好，我认为这是对的。这只是这个领域的进步。"她指出大脑既有整体性又有功能分区，暗示AGI可能也会是类似的混合体。开源与闭源：
"我认为当存在不同方法时，生态系统才是健康的。不是说你必须开源或必须闭源，这取决于公司的商业策略。"但她强调："开源应该受到保护，对于创业、生态系统和公共领域都至关重要。"作为少数群体的经历：
"我们所有人都有过感觉自己是少数群体或房间里唯一一个那样的人的时刻。我几乎锻炼出了一种能力，就是不去过度解读这件事。我来这里是为了学习做事或创造东西。"