by 晚点 LatePost
《晚点聊 LateTalk》是《晚点 LatePost》出品的播客节目 由曼祺和汉洋主持 片言可以明百意，坐驰可以役万景
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🇨🇳
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11/11/2021
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April 14, 2025
<p><strong>「与模型公司的主航道保持距离。」</strong></p> <p>2022 年初，夏令在 AI 热潮之前，投资了大模型创业公司 MiniMax 的天使轮。明势创始合伙人黄明明后来曾在暗涌组织的活动上，和 MiniMax 创始人闫俊杰一起回忆投资故事：在米哈游联创刘伟介绍下，明势第一次见了闫俊杰，那会儿其实大家都没太明白闫俊杰要做什么。“好在，夏令听懂了，回来后说，这个项目一定要投”。夏令也是文生图应用 LibLib.ai 和具身智能明星公司逐际动力的早期投资人。</p> <p>这一期，我和夏令聊了 Agent 行业的竞争形势推演。</p> <p>在他的认知里，Agent 横跨软硬件——除了 DeepResearch、Devin 这些主要在云端的Agent，以及接下来可能会进入白热化竞争的与手机结合的 Agent；和车结合的自动驾驶，和机器人结合的具身都是 Agent。它们各自处于不同的成熟阶段和竞争形势中。</p> <p>夏令的观察和判断是，今年下半年开始，围绕入口级 Agent 的大战就会拉开。最为焦灼的战场会是以手机为终端的通用 Agent 产品竞争，主要玩家是掌握超级 App 或流量的大厂和自己能迭代模型的头部大模型公司。OpenAI、Google、Meta、字节、阿里、腾讯都不会放过这个机会，美团、小红书，乃至智能汽车领域的理想也都跃跃欲试。</p> <p>而在早期投资视野里，大多数创业公司的机会可能在于垂直和专业的 Agent。更通用的 Agent 很可能会因处在模型公司主航道上而备受挑战。模型公司的主航道边界在哪儿？今年 2 月 Google 的一份白皮书有一个比较清晰的框架，我们在节目中有展开。</p> <p><img src="https://hv.z.wiki/autoupload/20250414/UJb8/1526X794/974c7786-df11-46a2-a33c-f92d2fac680a.png" alt=""><br> 图注：Google Agents 白皮书中的能力框架图。</p> <p>夏令已经投资了一些不同的垂直 Agent 商业模式，这也是中美差异所在——在中国，一些新公司不再用做工具的思路做 Agent，来赚订阅的钱，而是用 Agent 直接做服务，获取收入分成。因为中国客户更愿意为结果本身付费，而不是为效率付费。</p> <p>至于近期被朱啸虎的言论推到风口浪尖的具身智能，夏令投资了这个行业，也从他的角度讲了风险：具身最大的危险，并不是朱啸虎提到的目前没有商业化的 PMF，不能去工厂和商店打工、搬砖，而是具身模型的技术还没有收敛，机器人大脑还没来到它的 GPT-3 的时刻。</p> <p><strong>本期嘉宾：</strong><br> 夏令，明势创投合伙人，邮箱：<a href="mailto:[email protected]" rel="nofollow">[email protected]</a></p> <p><strong>时间线跳转：</strong><br> <strong>00:06 开场介绍</strong></p> <p><strong>跨软硬件视角的 Agent & Google 白皮书的里的技术框架</strong> <br> 04:57 OpenAI 提出 5 级分类，推理是 L2、Agent 是 L3，DeepSeek 爆火是 L2 对 L1 的降维打击，所有人开始提前想 L3<br> 11:14 Agent 技术框架：模型+编排层（目标理解、推理、记忆）+工具使用<br> 14:23 OpenAI 全局记忆功能上线，新的 wow 时刻<br> 16:19 更强推理能力，会削减 workflow 优势 <br> 19:52 MCP 成为工具使用的主流生态，更利好模型公司而非应用公司</p> <p><strong>通用入口大战，下半年就拉开序幕</strong><br> 22:57 已经逃离九宫格的美团等公司，不想再回到“九宫格”<br> 25:21 美团、滴滴最初可以拒绝接入其它公司的 Agent，但这也许会给身后的第二名创造机会<br> 27:25 云端→手机→新终端，通用 Agent 的入口数量递减；Agent 也会冲击互联网传统的广告商业模式<br> 32:22 大厂布局眼镜端 Agent，Meta 牌面最好<br> 36:07 B（字节）AT 三家，生态相对封闭，互通可能性是什么？一个待验证的预言：下半年就会看到巨头间的入口 Agent 竞争</p> <p><strong>模型大厂 vs 应用创业，边界在哪儿？</strong><br> 37:45 创业要和模型主航道保持距离<br> 43:20 GPT 4o 对泛 C 文生图应用冲击大，却能帮 to 专业人群的文生图应用打 Adobe<br> 50:44 模型大厂和 Agent 应用的边界在于前者都有泛 C 野心，后者更擅长服务精准人群，做“最后一公里”<br> 53:24 离模型主航道太近的通用 Agent，壁垒不能在技术本身</p> <p><strong>垂直 Agent 创业机会</strong><br> 54:52 Agent 概念火后，一批已存在的 RPA 公司先受益<br> 57:31 新公司机会：重塑流程（如 Shein）、规模化原本不能规模化的行业、找到低垂的果实（如满帮）<br> 01:02:04 实例：用 AI 帮银行起诉坏账，1 个月发起超 1 万起案件，分收入提成<br> 01:08:30 为什么不是律所+AI，而是原生 AI 公司来做这件事？<br> 01:12:29 这类项目的团队画像：懂行业+懂 AI<br> 01:15:10 Kill time 的内容型 Agent，内核不是解决任务，而是有一定自主性；在当前记忆受限的情况下，还提供不了长期关系<br> 01:17:18 短期机会是做新型内容平台<br> 01:22:12 远期想象：工具 Agent 和陪伴 Agent 的融合<br> 01:24:35 未来 3 年再不到“GPT-3 时刻”可能是个大泡沫，但这是早期投资可以容忍的风险<br> 01:31:42 结尾分享，那些创业公司和开源历史的启发——《九胜一败》、《安卓传奇》、《与开源同行》</p> <p>01:37:39 本期连点成线</p> <p><strong>相关链接：</strong><br> <a href="https://www.kaggle.com/whitepaper-agents" rel="nofollow">Google Agents 白皮书原文</a><br> <a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67cdb53f7ccfd410926b0c66" rel="nofollow">晚点聊107：与真格戴雨森长聊 Agent：各行业都会遭遇“李世石时刻”，Attention is not all you need</a></p> <p><strong>剪辑制作：Nick</strong><br> <strong>本期主播：</strong>小红书 @<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810" rel="nofollow">曼祺_火柴Q</a>，即刻 @<a href="https://okjk.co/FBoH1Q" rel="nofollow">曼祺_火柴Q</a></p> <p><img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/%E6%92%AD%E5%AE%A2-%E7%BB%93%E5%B0%BE%E4%BD%9C%E8%80%85%E7%AD%BE%E5%90%8D.png" alt=""></p> <p><strong>☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆</strong></p> <p>欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。<br> 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。</p> <p>请先添加「晚点」小助手的微信号，<strong>备注：“晚点聊”</strong>，我们邀请您入群。</p> <p><img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/en02/1991X754/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_15.34.07.png" alt=""></p> <p><strong>关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章：</strong></p> <p><img src="https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/%E6%92%AD%E5%AE%A2%E7%BB%93%E5%B0%BE%E6%88%AA%E5%9B%BE.png" alt=""></p>
March 30, 2025
<p>“AI 殿堂的门童”更先看到了什么？今天的嘉宾，是不少关注 AI 的听友都很熟悉的一位朋友——“数字生命卡兹克”。</p> <p>这期也是 《晚点聊》想做的一个系列 「I，AI」的第一期，会探讨更多 AI 和“人”，和“我”，和“你”，也就是 AI 和我们的日常工作与生活的内容。</p> <p>从 2023 年 2 月开始，卡兹克在“数字生命卡兹克”这个公众号上发布了第一篇 AI 文章，此后吸引了大量想了解 AI 和把 AI 用起来的受众。之后卡兹克在 2024 年 3 月开始全职运营这个账号，也陆续做起了视频，见同名视频号。</p> <p>我本来想和卡兹克聊他广泛使用和测评各种 AI 产品的感受，以及他对那些想更好使用 AI 的人的建议。不过谈话在流动中触及了更多话题。</p> <p>这期前半部分，卡兹克分享了自己在 2023 年用 AI 做产品的经历。其实 24 年全职做数字生命卡兹克之前，他在一家做公募基金数据分析平台的创业公司担任设计总监。在 22 年底 ChatGPT 刚上线后，他们就开始在公司内全面使用 AI，甚至在 23 年 9 月第二批拿到了算法备案，也是金融领域的第一个。但当他们试图用 AI 赋能业务，做一款想卖给基金公司和券商等机构的 toB 产品后，进展却并不顺利。</p> <p>24年3月，公司收束和调整业务后，卡兹克离开，变身“肝神卡兹克”。我们从卡兹克怎么用 AI 来改造自己的工作流聊了现在各方向的 AI 产品。这对同样是做内容的我有很多启发。</p> <p>卡兹克能精准、快速挖掘选题，和高频产出，当然和他“肝”有关，但也和他利用 AI 做了大量自动化有关，比如他们会每天搜集全网 AI 资讯，然后用 AI 模型帮助打分、筛选，挑出最重要的 10 条发到 30 多个社群里，作为早报。他们也会用 AI 分析社群里的讨论焦点，帮助产生选题。</p> <p>一个特别有意思的案例是，前不久，卡兹克做了一次线下活动，有 2000 多人报名，但只能容纳 200 人。要筛选报名者和分组，在以往组织线下活动时是浩大工程，而这次 AI 帮了大忙。</p> <p>卡兹克说，他现在想做“AI 殿堂的门童”：让更多人看到 AI 原来能做这么多有意思的事，能帮我们解决问题。</p> <p>本期结尾最，我们一起回顾、对比了 2023 年和 2025 年卡兹克分别发的两次 AI 产品推荐：<br> <img src="https://hv.z.wiki/autoupload/20250331/vEzm/1080X733/640.webp" alt=""><br> 图：2023 年，卡兹克写的的 AI 工具推荐。</p> <p>2025 年，卡兹克写的 AI 工具盘点，见文章：<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/oqAV5CkC5qx3ciL985J0XA" rel="nofollow">2025最好用的AI产品大全推荐，看这一篇就够了。</a><br> 这篇开头没有全览图，我自己用 Manus 做了一个简单的交互网页：<br> <a href="https://hhlxioqr.manus.space/mindmap" rel="nofollow">https://hhlxioqr.manus.space/mindmap</a><br> 产品名和公司名是我自己输入的，上线时间是请 Manus 自己查找的，可以看到并不太准确，比如 TripoAI 应该是 23 年 12 月上线的。<br> <img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250331/BN3C/1490X1156/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-03-31_08.42.13.png" alt=""></p> <p>*本期头图：卡兹克 2023 年用 Midjourney 制作的 AI《流浪地球3》预告片截图。</p> <p><strong>本期嘉宾：</strong><br> 数字生命卡兹克，公众后 ID：Rockhazix</p> <p><strong>时间线跳转：</strong><br> <strong>00:23 开场总结</strong></p> <p><strong>- 交互设计师-用 AI 做金融分析产品-成为“数字生命”</strong><br> 02:25 交互设计师到首次参与创业<br> 10:23 全公司开始用 AI（代码翻译、UI 设计）→用 AI 做基金分析产品→拿到备案，但客户推广不顺<br> 25:23 兼职做 AI 内容的两次出圈大火：AI 流浪地球3预告片，开始协助郭帆导演在电影制作流程中用 AI；发布 Pika 文章第二天，一天做了 13 个券商线上路演<br> 32:42 AI 内容变难做，一是用户阈值变高，二是一些新进展已离普通人较远（数学、AI for Science 等）；DeepSeek 出圈不是因为数学、逻辑，中国人的“ChatGPT”时刻<br> 41:32 想做 “AI 殿堂的门童”<br> 56:26 最近被喷最多是因为 Manus，“我真的没收钱”</p> <p><strong>- 卡兹克怎么用 AI：模型找选题、做分析，DeepResearch 真香！</strong><br> 01:01:09 别人问我怎么用 AI，我先问：你觉得什么东西浪费时间、不相干？<br> 01:03:49 AI 总结社群焦点，用字节 Trae 写数据分析工具，ChatGPT 干“大活”靠谱，DeepResearch 真香！<br> 01:12:09 AI帮助全网筛选提：早 8 早报，晚 8 “内参”，深夜 12 点再汇总外网新动态——干跑两个实习生后搭建的 AI 提效流程<br> 01:18:55 多模态 AI 使用：做海报和设计，但视频内容目前想保持“人味”<br> 01:24:36 用 AI 的坑：错估 AI 能力边界，但不要受挫就放弃；DeepResearch 写小说能力惊人，但现在秒不了乔治·马丁；第一部分账模式的 AI 短剧《兴安岭诡事》已出现<br> 01:31:31 各 Agent 使用体验，大部分偏玩具，因为多步任务中错误会叠加，规划、执行和整合能力最重要<br> 01:39:00 23 年用 Coze 和 Dify 多，但这部分需求后来被 Cursor、Trae 满足<br> 01:41:15 一个用飞书多维表格跑工作流的例子；最近办线下活动，DeepResearch 11 分钟干了去年 11 个人一起做的活：筛选报名者和现场分组<br> 01:51:49 今夕对比，2023 年 3 月的 AI 产品推荐 VS 2025 年 2 月 AI 产品推荐；Jasper 怎么了？音频、视频全部大洗牌，豆包、元宝的崛起，字节系产品多类开花<br> 02:05:50 卡兹克的“焦虑”：AI 会不会正在精英化？AI 还没有出现手机之后的新终端<br> 02:18:36 AI 对更多普通人的意义，群友们的故事</p> <p><strong>02:26:06 本期「连点成线」</strong></p> <p><strong>相关链接：</strong><br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/IQ2i8gnRpnOzFdCpbbAhCw" rel="nofollow">你要的AI工具大全都在这里了！（上）</a><br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/20KuT5priO0gnANqN7WvYA" rel="nofollow">你要的AI工具大全都在这里了！（下）</a><br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/oqAV5CkC5qx3ciL985J0XA" rel="nofollow">2025最好用的AI产品大全推荐，看这一篇就够了。</a><br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s?fallback_from_env=not_support&vid=wxv_3044576754394382336&__biz=MzIyMzA5NjEyMA==&mid=2647659108&idx=1&sn=9fcd0e59b59786358869fcbebe15d60d&mpshare=1&scene=1&srcid=0331zTyTdeO5RyONMc0taX1M&sharer_shareinfo=dcb359cafddb386e51de00802b2ba053&sharer_shareinfo_first=dcb359cafddb386e51de00802b2ba053&key=daf9bdc5abc4e8d007fe6d92aa5fc59b3950f1d4aaf4e955fe7e7f6c13ed35ec8939de89c74739e13917572117b0b9d9240b52d92fb785b5761becc662d40647a82c1e09b73091f0271db84f17dc6c6b54b5796a781e3df2d240238a19d964306ac995d2a5e6cbd686589e740b50233253f7a78432b62d212e4ea249083635da&ascene=0&uin=MjkwNzUzNDE3NA%3D%3D&devicetype=iMac+Mac14%2C3+OSX+OSX+14.4.1+build(23E224)&version=13080215&nettype=WIFI&lang=zh_CN&countrycode=CN&fontScale=100&exportkey=n_ChQIAhIQ9GQClRDkcLd%2Fc5bO9AUpTBKCAgIE97dBBAEAAAAAANjWJH9JqXwAAAAOpnltbLcz9gKNyK89dVj0YcbooMioRCvdLqQC2x6nhANvwBWyO5R3fZpdcib9EY1quD7yPmDvfcgzqse7X4v9Xi6oV0gkBQ1b6OWMsN4z7xVACEnOgwYJT6iSLJIfHwAftacplgwp8toDbSPTxsucWJvssDeVe77wvg1wC1TvJulCxSNLNzT7rq2qQJ73Kx2NVcjB69PR%2FNVmN9ZrPl0guIGXhu8pvkQ3qTubioTYa3H8yLvUvgVnFEe1MlY7G1Wm5QRGCka9GZSRGFtY%2BN0XmU7meSwTw5jUsXarIVefcAWKazcSqOuVAl0SMQ%3D%3D&acctmode=0&pass_ticket=iNW3f9nfej1LzbpDOJ2WqTRgUdtCZEXTb4ScoEgGXJhxWIhYR9YJV8T3da20Qyb0&wx_header=0" rel="nofollow">我用AI做了一部《流浪地球3》的预告片...</a><br> <a href="https://datakhazix.feishu.cn/wiki/Tsl1wGzr0iKSYJkh4y9c4MWQnvV" rel="nofollow">贤者之石（卡兹克 DeepResearch 撰写的 3 万字小说）</a></p> <p><strong>剪辑制作：甜食</strong></p> <p><strong>本期主播：</strong>小红书 @<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810" rel="nofollow">曼祺_火柴Q</a>，即刻 @<a href="https://okjk.co/FBoH1Q" rel="nofollow">曼祺_火柴Q</a></p> <p><img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/%E6%92%AD%E5%AE%A2-%E7%BB%93%E5%B0%BE%E4%BD%9C%E8%80%85%E7%AD%BE%E5%90%8D.png" alt=""></p> <p><strong>☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆</strong></p> <p>欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。<br> 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。</p> <p>请先添加「晚点」小助手的微信号，<strong>备注：“晚点聊”</strong>，我们邀请您入群。</p> <p><img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/en02/1991X754/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_15.34.07.png" alt=""></p> <p><strong>关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章：</strong></p> <p><img src="https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/%E6%92%AD%E5%AE%A2%E7%BB%93%E5%B0%BE%E6%88%AA%E5%9B%BE.png" alt=""></p>
March 17, 2025
<p>香港大学计算与数据科学学院院长，看 35 亿年智能史。欲知未来，先知过去。</p> <p>这期是《晚点聊》的一个新系列 <strong>「LongContext」“长语境”</strong>的第 1 期。<br> 封面：马毅上周五（3 月 14 日）在北大做分享（刚好是 π 日）</p> <p>类似于现在的大模型需要 LongContext，我们去学习智能，也需要一个更全面的历史语境，让我们能在新东西不断涌现的此刻，找到一个更稳定的坐标。</p> <p>在这个系列的开端，我邀请了<strong>香港大学计算与数据科学学院院长，马毅教授</strong>，来与我们聊智能和机器智能的历史。</p> <p>马毅本科毕业于清华大学，2000 年在加州伯克利大学获得博士学位，先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学，是人工智能和计算机视觉领域的全球知名学者。</p> <p>最近 5 年，马毅自己关心的课题之一，就是智能的历史。为了在港大推动面向所有学科本科生的 AI 通识教育，他也在撰写教材、设计课程，对智能的发展做了更全面和深入浅出的整理。</p> <p>马毅对智能有一些“少数派”的理解，比如本系列的名称「LongContext」——当作为一个技术概念时，马老师认为与其一味追逐预训练模式下的更长 LongContext，更好的方法是找到一种机制，能让智能系统有闭环的、长久的、不会遗忘的记忆。这些理解本身与他对智能史的梳理和认知有关。</p> <p>智能是如何在地球上诞生的？马毅认为，生命就是智能的载体：从 DNA 出现，到神经系统诞生和寒武纪物种大爆发，再到人类的语言与数学的诞生，智能有不同的表现形式，但不变的是，智能都是在学习外部世界的知识与规律，从而进行预测，使知识可以为我所用。<strong>智能是在寻找规律并利用规律，是一个对抗宇宙熵增的过程</strong>。</p> <p>从智能的历史，我们进一步聊了机器智能的历史：大部分人会把 1956 年的达特茅斯会议视为人工智能的开端，而马毅认为，<strong>对机器智能的研究，要追溯到 1940 年代的维纳的控制论、香农的信息论等更早的源头</strong>。从那时到现在的 80 多年里，机器智能发展几经起伏。马毅也分享了自己亲历的部分变化：比如他刚博士毕业时，找不到对口方向的教职；他现在被引用最多的成果，一度没有任何会议接受。</p> <p>马毅也分享了一个研究者的技术品味如何形成？“品味”不仅是一种认知，也是认知被挑战时能继续坚持的自信。马毅的 taste，使他进入了一个目前在 AI 工业界眼中并不那么主流的方向：白盒大模型，和能实现“闭环、反馈、纠错”的机器智能。这两个方向在我们去年与马老师的访谈中有更详细的展开，具体内容可见《晚点聊》第 71 期节目。为加速这些方向的探索，马毅也创立了一家公司“忆生科技”。</p> <p>本期涉及的人物、理论、技术成果、术语，见 Shownotes 文末附录。</p> <p><strong>本期嘉宾：</strong><br> <strong>马毅，香港大学计算与数据科学学院院长</strong></p> <p><strong>时间线：</strong><br> 00:13 <strong>开场总结 & LongContext 系列说明</strong></p> <p><strong>智能的历史</strong><br> 04:58 DNA、神经系统、语言、数学，智能有四种机制；知识本身不是智能，而是智能活动的结果<br> 19:06 大模型在四种机制中的阶段——类似靠 DNA 物竞天择的强化学习<br> 24:53 智能在宇宙中诞生，也许是偶然中的必然；宇宙熵增（越来越混乱、随机），终有一天会无规律可学</p> <p><strong>机器智能的历史</strong><br> 29:02 AI 的起点不是达特茅斯会议<br> 39:55 80 年机器智能史中的“闪耀时刻”<br> 46:57 神经网络的起伏，本质是机制不明确，一些成果靠经验性试错<br> 56:51 Open o1 和 DeepSeek-R1，它们真的在做“推理”吗？<br> 01:08:06 “DeepSeek”们的出现，是一个 where and when 的问题，不是 if or not 的问题</p> <p><strong>技术 taste 的形成</strong><br> 01:11:21 探索未知的勇气和特立独行+严谨的学术培养<br> 01:14:24 “做数学家，第一条是把自己训练成世界上最难说服的人”<br> 01:18:53 在伯克利读博士时的氛围：自由跨组，学生互助<br> 01:24:16 品味被挑战的时刻：现在被引用最多的成果，一度没有任何会议接收<br> 01:27:58 没有接受系统教育的企业家、从业者，如何形成技术 taste？</p> <p><strong>港大 AI 通识教育实践</strong><br> 01:35:12 减少一门英语课，所有本科生增加一门 AI literacy：教授历史、技术概念、伦理；重要的是思维训练，而不是结论本身<br> 01:45:50 机器降临派 or 人类堡垒派？——智能共存</p> <p><strong>白盒与闭环反馈纠错</strong><br> 01:52:15 闭环系统才能适应开放世界，具身是应用场景<br> 01:54:05 VLA 端到端不一定是具身智能正确的解法，至少不是最高效的解法；人脑其实是一个并行结构<br> 01:59:50 公司的意义，与学校要做的事形成互补<br> 02:11:28 “我从不说 AGI”，不要笼统地理解智能<br> 02:13:05 “焦虑就是来自不懂”，当 AI 的黑盒被利用，“迷信是这么产生的，权力也是这么产生的”</p> <p>02:15:09 <strong>本期「连点成线」</strong></p> <p><strong>相关链接：</strong><br> 晚点聊71：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6668d95ebb0f9563f6302495?s=eyJ1IjoiNjBkODRlZTVlMGY1ZTcyM2JiNzdiOGYwIn0%3D" rel="nofollow">“如果相信只靠 Scailng Laws 就能实现 AGI，你该改行了”，与香港大学马毅聊智能</a></p> <p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/YTLWgcsGds86lgW_druXBQ" rel="nofollow">对话香港大学马毅：“如果相信只靠 Scaling Laws 就能实现 AGI，你该改行了”</a></p> <p>晚点聊106：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67cdb53f7ccfd410926b0c66" rel="nofollow">与真格戴雨森长聊Agent：各行各业都会遭遇“李世石时刻”，Attention is not all you need</a></p> <p>晚点聊103：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67bf356952a6af799c558399?s=eyJ1IjoiNjBkODRlZTVlMGY1ZTcyM2JiNzdiOGYwIn0%3D" rel="nofollow">用 Attention 串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进</a></p> <p>晚点聊101：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67aaefa541b8e4a63c93c03d?s=eyJ1IjoiNjBkODRlZTVlMGY1ZTcyM2JiNzdiOGYwIn0%3D" rel="nofollow">与王小川聊AIX医疗：通向“生命科学的数学原理”</a></p> <p><strong>附录：</strong><br> 诺伯特·维纳：控制论创始人，奠定AI与自动化理论基础。<br> 图灵：计算机科学之父，提出图灵机与图灵测试，奠定AI理论基础。<br> 冯·诺依曼架构：计算机体系结构基础，由冯·诺依曼于1945年提出，沿用至今。<br> 达特茅斯会议：1956 年由麦卡锡、明斯基等人发起，首次定义“人工智能”。<br> Perceptron：感知机，Frank Rosenblatt于1957年提出的早期神经网络模型。<br> Yann Lecun：卷积神经网络先驱，2018年图灵奖得主，Meta首席AI科学家。<br> Geoffrey Hinton：深度学习先驱，反向传播算法（Back Propagation）联合提出者，2018年图灵奖得主。<br> 李飞飞：斯坦福大学教授，ImageNet数据集发起人，推动计算机视觉发展。<br> 卷积神经网络（CNN）：Yann LeCun于1980年代末提出的深度学习模型，专用于图像识别。<br> AlexNet：2012年ImageNet竞赛冠军模型，由Hinton团队提出，推动深度学习复兴。<br> ResNet：微软2015年提出的残差网络，解决深层网络梯度消失问题。<br> VGG：牛津大学2014年提出的深度卷积网络，以结构简单高效著称。<br> ImageNet：李飞飞团队2009年发起的图像数据集，推动AI算法发展。<br> 李泽湘：机器人技术专家，马毅在伯克利博士期间的师兄；他们的导师是 Shankar Sastry。<br> 陶哲轩：数学家，研究涵盖机器学习理论，推动AI与数学交叉领域发展。<br> <a href="https://tianzhechu.com/SFTvsRL/" rel="nofollow">SFT Memorizes, RL Generalizes</a>：（港大、UC Berkely、Google DeepMind、NYU 2025 年合作发表的论文），是本期中讨论提升模型推理时，SFT（监督微调）和 RL（强化学习）的相关但不同角色的那篇论文。 <br> 监督微调（Supervised Fine Tuning）：基于标注数据调整预训练模型，适配特定任务。<br> 强化学习（Reinforcement Learning）：通过奖励机制优化策略，适用于动态决策任务。<br> 伯克利 BAIR：加州大学伯克利分校人工智能研究所，成立于2016年，聚焦机器人、强化学习等前沿领域。<br> VLA：Vision-Language-Action Model 视觉-语言-动作模型，Google DeepMind 2023 年提出的一种让智能体在物理或数字环境中执行复杂任务的模型，应用于机器人、自动驾驶等领域<br> 播客中提到的两位遭遇学生生涯挫折的诺贝尔奖得住：一位是 2024 年生理学或医学奖得主 Victor Ambros，曾未能获得哈佛大学终身教职；一位是 2023 年生理学或医学奖得主 Katalin Karikó，曾被宾夕法尼亚大学降级降薪。</p> <p><strong>剪辑制作：Nick</strong></p> <p><strong>本期主播：</strong>小红书 @<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810" rel="nofollow">曼祺_火柴Q</a>，即刻 @<a href="https://okjk.co/FBoH1Q" rel="nofollow">曼祺_火柴Q</a></p> <p><img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/%E6%92%AD%E5%AE%A2-%E7%BB%93%E5%B0%BE%E4%BD%9C%E8%80%85%E7%AD%BE%E5%90%8D.png" alt=""></p> <p><strong>☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆</strong></p> <p>欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。<br> 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。</p> <p>请先添加「晚点」小助手的微信号，<strong>备注：“晚点聊”</strong>，我们邀请您入群。</p> <p><img src="https://cdn.z.wiki/autoupload/20250114/en02/1991X754/%E6%88%AA%E5%B1%8F2025-01-14_15.34.07.png" alt=""></p> <p><strong>关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章：</strong></p> <p><img src="https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/%E6%92%AD%E5%AE%A2%E7%BB%93%E5%B0%BE%E6%88%AA%E5%9B%BE.png" alt=""></p>
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