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20本期简介
本期节目，楠姐对话RWKV元始智能联合创始人罗璇。
当行业集体加码Transformer大模型，这支不到20人的大湾区创业团队选择另一条道路：深耕原生RNN架构RWKV。本期对话拆解小众底层架构突围路径、极简长期主义创业模式，探讨端侧AI、下一代计算终端的发展趋势，一同聊聊大厂老兵跳出行业内卷，扎根开源AI底层基础设施的创业思考。
本期亮点：团队作为少数底层架构初创团队登上世界人工智能大会，并获总理接见；架构发起人彭博2023年拒绝OpenAI入职邀约，坚持开源通用AI底座不应被巨头垄断。罗璇、彭博分工清晰，一外一内，共同推进RWKV架构迭代与生态落地。
嘉宾&主播
嘉宾｜罗璇
RWKV元始智能联合创始人。拥有近20年科技行业经验，先后任职腾讯、阿里、猎豹、金山，成长路径覆盖研发、产品、管理岗位。2023年联合彭博创立元始智能，负责商业化运营、开源社区生态与对外布局。
RWKV开源项目启动于2020年，现已迭代至V8版本，是全球影响力靠前的非Transformer原生大模型架构。
主播｜楠姐
《楠得真心话》主理人，大湾区资深科技猎头，视频号IP「大湾区猎头一姐」；执一管理咨询创始人，聚焦科创企业人才搭建、组织升级、出海资源对接。
商务邮箱：aisuperlink@gmail.com
时间轴
不追Transformer热潮，他们回头捡起了被冷落的"老"架构
英伟达已悄悄转向，但国内大厂为什么还在集体沉默？
融资不够同行训一次模型，这支20人团队凭什么活下来？
大模型都在讲"数据飞轮"，但他们发现轮子可能根本转不动
OpenAI递来的橄榄枝被拒，只因不想让AI变成巨头的私产
手机之后，下一个长在脸上的万亿级入口已经清晰
端侧AI才是终局？揭穿当前大模型"越卖越亏"的尴尬现状
让机器学会"适可而止"，才是人形机器人落地的关键
在大湾区养一只"慢"怪兽，用十年赌一个开源的未来
本期核心金句
1. 所有人all in Transformer的时候，我们选了一条窄门——路不宽，但足够长，也足够深。
2. OpenAI早已不再是"Open"的AI，真正通用的AI底层，不该成为任何一家巨头的私有护城河。
3. 市面上大部分大模型的数据飞轮叙事存疑，不少模型效果提升来源于外部模型蒸馏，而非用户数据持续迭代。
4. AI不会仅仅是云端调用的API，未来它将下沉各类终端，成为终端本身的操作系统。
5. 比起追逐短期风口与资本热度，底层开源基础设施，才能够穿越技术周期。
6. 未来AI Agent会成为每个人的数字合伙人，创业团队的人员规模或将随之精简。
7. 技术迭代速度远超预期，一旦AI助力人类挖掘全新物理规律，很多当下的不可能将会实现。
名词科普
1. Transformer：GPT、Claude所采用主流大模型底层架构，长文本推理算力成本偏高。
2. RWKV：原生RNN序列架构，兼顾训练效率与轻量化推理，当前迭代版本V8（建议优先直呼字母RWKV，中文读音参考"软库"）。
3. RNN：循环神经网络，具备记忆特性，RWKV解决传统RNN难以并行训练的短板。
4. Mamba：新一代序列建模架构，英伟达已完成相关训练方案落地。
5. 端侧模型：可离线运行于本地硬件，低延迟、隐私性更强。
6. 具身智能：搭载实体硬件，可在真实物理环境完成交互，人形机器人为代表方向。
7. 蒸馏：模型轻量化技术，将大模型能力迁移至更小体量模型。
8. CUDA：英伟达GPU算力生态，算力行业核心壁垒。
9. Agent智能体：可自主规划、调用工具、独立执行复杂任务的AI系统。
10. 第一性原理：指从最基础、不可拆分的真理出发进行推理与决策的思维方式，摒弃经验类比与行业惯性，常用于技术路线与商业战略的底层逻辑构建。
你认为下一代个人计算终端会是AI眼镜吗？欢迎在评论区分享你对于非Transformer架构、端侧AI落地的观点。
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