230.AI上清北,普通人该怎么办?乱翻书

230.AI上清北,普通人该怎么办?

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🎙【本期嘉宾】张一甲、潘乱

张一甲(甲子光年创始人、CEO)

潘乱(「乱翻书」主理人)

主持人:张鹏(极客公园创始人&总裁)

⏰【时间线】

03:49 AI做高考试卷,分数能够考上清北了,你们对此感到惊讶吗?

04:27 「在两三年前,会极端意外,现在是意料之中」

07:09 「大模型发展速度非常快,今年高考成绩这么好,我觉得是必然。」

09:32 数学能考到到140+,AI可以算数学尖子生或者数学家了吗?

11:50 大模型靠数据训练,那人类的数学竞赛能力靠什么修炼?

14:31 如果要成为一个数学家,是方法重要,还是天赋重要?

16:58 大模型推理能力上升之后,在使用AI时,有哪些直接的改变吗?

21:46 「AI让我变得更宅了」

25:27 多模态能力的进步,解锁哪些应用机会?

【图】▲微软识花(2016年7月发布,现已下架)

31:41 AI短视频能力的提升,对短视频产生有没有发生根本性的改变?

33:30 “苏超”火热,各家用AI生成视频“斗法”

33:56 对于越来越多AI生成的内容,怎么看待?

39:32 让老照片动起来,感动了很多老人

40:50 AI分析视频这块,目前幻觉率高,效果不太行,核心原因是什么?

43:24 产生幻觉的两个重要原因:注意力漂移与连续性问题

48:56 为什么大模型最近一段时间,理科“涨分”非常多,反而文科没怎么“涨分”?

50:06 文科(Liberal Arts)和理科(Sciences),对于人类的区别是什么?对于AI 的区别又是什么?

【图】▲极客公园门口科技与人文十字路的路牌

【图】▲乔布斯发布会的科技(Technology)与人文(LiberalArts)十字路口

54:24 「理科是追求一个客观的正确结果,文科可能更多的是解释的丰富性」

55:53 「DeepSeek进步太慢了」

56:12 在写作这个层面上,大模型的能力有没有什么令人印象深刻的成长?

59:20 怎么融化AI的能力,最终变成自己的东西?

62:23 「AI是给整个行业去做普惠的东西,但很难在局部领域达到天花板。」

62:43 嘉宾观点:AI之于人的“金镶玉原则”

65:49 在AI越来越强的时代,未来的学生们到底是往文科走还是往理科走?

71:11 “热爱”(motivation)是人类最后的阵地

76:39 AI的高考分数都可以上清北了,应试教育还有意义吗?

【图】▲Meta成立「超级智能实验室」!挖角11位AI顶尖人才,其中华人占多半

76:42 应试教育是在高维度的智力筛选上,是非常有效率的

78:23 「教育的最终目的是为了实现人的自我和发展」

84:27 AI是在拉平还是在加剧教育和信息的鸿沟?

90:09 「教育很大程度上是要建立一个人的适应能力」

94:10 你有没有被AI替代的恐惧和恐慌?

94:22 潘乱:我一丁点没有被AI替代的焦虑
94:22 张一甲:不担心,我对人还是有自信的
99:03 张鹏:我其实特别希望被替代,那样我的一生可以去探索更多的事

🎵【开场&结尾音乐】

开场音乐:Hans Zimmer / Benjamin Wallfisch - Mesa(《银翼杀手2049》电影插曲)

结尾音乐:方嘉咏- 毎天见一见!(动画电影《攻壳机动队》原声带,川井憲次|作曲)

ℹ【关于「乱翻书」】

「乱翻书」是一档关注商业、科技和互联网的圆桌对话节目。关心How和Why,以及少有人注意到的What。内容主要方向是科技考古、行业观察和前沿思考,研究公司的兴衰循环,希望能够为你带来信息增量。

「乱翻书」主理人是潘乱,代表作品有《腾讯没有梦想》、字节跳动/快手早期关键节点的系列特写。

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【关于主播】

视频号/即刻/小红书:潘乱

公众号/播客:乱翻书

【图】▲直播海报

【图】▲直播截图

微信公众号:乱翻书

视频号:潘乱

商业合作:联系微信 tongxing717

本期编辑:怀杭

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kamu
kamu
2025.7.06
给潘乱和鹏总提个建议,二位都是经常做访谈的科技媒体人,下次做访谈的时候,可以引入一个 AI 嘉宾,问题可以提给 AI,每一轮谈话也可以让 AI 做总结,甚至也可以让 AI 做主持人……
HD98194k
HD98194k
2025.7.06
1:20:01 哎,我在职校当老师,我感觉以后会有越来越多的人去职高,因为要防止低于 AI 智力的人,有点事情做不捣乱,如果社会不分自愿给职高的娃娃么这群孩子迟早出来……,你懂的。
夜雨疏:以我对职校学生的观察,我发觉很多职校学生出身底层,他们的父母同样在社会上也是低竞争力的,社会对职校学生的评价也偏负面。职校学生也是两种极端,一种极其内向腼腆懦弱(习得性无助),另一种极端争执好斗(过度防御),但这两种人都有相同的特点是童年父母的缺失以及社会的忽视,形成一个恶性的循环:底层家庭无力提供更多支持➡️孩子形成防御性人格➡️进入被污名化的职校➡️获得更少的社会支持➡️重复父母的命运。
空谷之峰:只要生产效率是提高的,只要社会总体是上升的,不会有什么大问题
4条回复
夜雨疏
夜雨疏
2025.7.07
1:14:34 从我过去二十一年的经验里发觉学习唯一的路径就是:痛苦、思考与重复。

任何学霸轻松无比的举动,可能是人家早年重复了成百上千次后形成了潜意识。我在跳舞中学会了很多,许多动作实际上是相似的,之所以有些人学的快,是因为在过去的几十年里,她们可能重复了几千次几万次同类型的舞蹈,于是能迅速的在不同中找到相同点。
潘乱
:
人是很慢的,学习是痛苦的,肌肉是要撕裂的,想要往上走是要去对抗时间的朋友。
东北爱好者:学习最主要的一点是有正反馈,正好努努力就能解决问题的感觉是相当爽的,一点点累积就能很平稳地达到高度
彩虹照耀
彩虹照耀
2025.7.07
这期特别好,嘉宾观点有启发性。
AAAndrea
AAAndrea
2025.7.06
00:17 开头银翼
HH-1:我也听出来了
AI-Nate
AI-Nate
10天前
50:27 从技术的角度讲,理科的数据更容易通过Reasoning和RL的方式提升现有模型能力,比如数学方面的数据,评判的标准也是更明确的。而文科数据其实比较主观,很难建立明确的评价体系来训练模型,往往是RLHF的方式,但是瓶颈也比较明显。
石头墙
石头墙
2025.7.10
02:21 有没有可能 AI高考有点小题大做了呢🤣 毕竟他们有所有的题库记忆、所有人类公开网络的信息
vivian_owmf
vivian_owmf
2025.7.09
30:14 不对,还得学两句,一句是哪里可以充电 一句是哪里能连WIFI🤭
女嘉宾挺不错
想问下乱总是用什么软件来记录整理音频的,谢谢
潘乱
:
飞书妙记
Vicky_csj
Vicky_csj
2025.7.09
1:21:11 这点是真的,刚用Trae想做个可视化大图,结果陷入死循环了,准备学一遍再来做。。。但是要来个相似矩阵相关的我就会check结果,因为搞过数学建模。
东北爱好者:1:21:27 没必要,这种需求用提示词完全能满足了,去多看几个ai编程的视频很快能做出来,几个小时从0到1就能实现
Vicky_csj:Trae就是类似cursor的编程ai agent啊?做个图标那可以,但是带组件那些会出现使用的echart因版本原因参数不兼容。代码一长检测就有问题。
4条回复
一个hahaha
一个hahaha
2025.7.08
1:16:31 确实应试教育是在初始阶段能更快筛选出有资质有学习方法有独立思考的人
中年民工
中年民工
2025.7.07
1:19:43 唉,总感觉强行按比例普职分流且禁止复读(高考都不禁止复读),就是为了霍霍放非帝都魔都(可以制定本地就业政策)的城市家庭,就跟大厂(后学者)一样,腾退有户口的底层,给有消费能力的新人腾退城市空间
潘乱
:
AI 会加剧这种罗马和牛马的不平等,如果教育的目标还只是为了筛选的话。
Yongfeng
Yongfeng
2025.7.06
这个女嘉宾的声音很好听
不错的
1:08:02 大学期间选个难的
好家伙 三个媒体老师
吃锅盔吧
吃锅盔吧
2025.7.13
1:15:00 当然需要……
吃锅盔吧
吃锅盔吧
2025.7.13
53:11 肯定理工科
Cell细胞
Cell细胞
2025.7.10
1:41:41 你好 我是Cell 细胞