LIVE FROM AI SUMMIT: Lenovo is Shaping AI for Smart Cities and the Greater Good
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Dr. Jeff Esposito, Engineering Lead at Lenovo R&D, shares how his team is shaping the future of AI with innovations like the Hive Transformer and EdgeGuard. He emphasizes the importance of ethical innovation and building technologies that are intended to serve society’s greater good. He also stresses the value of collective contributions and diverse perspectives in shaping a future where technology effectively addresses real-world challenges. Key Takeaways: AI’s role in building smarter cities through Lenovo’s collaborations with NVIDIA and other partners. How AI security is evolving with EdgeGuard and other cutting-edge protections. The role of hybrid AI in combining machine learning and symbolic logic for real-world applications. Corporate responsibility in AI development and the balance between open-source innovation and commercialization. Why diverse perspectives are essential in shaping AI that benefits everyone. Guest Bio: Dr. Jeff Esposito has over 40 patent submissions,  with a long background in research and development at Dell, Microsoft, and Lenovo. He lectures on advanced technological development at various US government research labs, and believes that technology is at its best when serving the greater good and social justice. ---------------------------------------------------------------------------------------- About this Show: The Brave Technologist is here to shed light on the opportunities and challenges of emerging tech. To make it digestible, less scary, and more approachable for all! Join us as we embark on a mission to demystify artificial intelligence, challenge the status quo, and empower everyday people to embrace the digital revolution. Whether you're a tech enthusiast, a curious mind, or an industry professional, this podcast invites you to join the conversation and explore the future of AI together. The Brave Technologist Podcast is hosted by Luke Mulks, VP Business Operations at Brave Software—makers of the privacy-respecting Brave browser and Search engine, and now powering AI everywhere with the Brave Search API. Music by: Ari Dvorin Produced by: Sam Laliberte  </context> <raw_text>0 您正在收听《勇敢的技术专家》的新剧集，本期节目邀请到了联想工程主管杰夫·埃斯波西托博士，他在生成式 AI 领域拥有 40 多项专利申请。在加入联想之前，杰夫在戴尔和微软从事研发工作多年。他还在美国各政府研究实验室讲授先进技术发展，并认为技术在服务于更大利益和社会正义时才能发挥最佳作用。

在本期节目中，我们讨论了联想如何通过 Hive Transformer 和 Edgeguard 等创新技术来塑造 AI 的未来，量子计算和神经形态芯片对 AI 发展的影响，AI 在通过联想与英伟达和其他合作伙伴的合作来建设更智能的城市中的作用，以及为什么道德 AI 至关重要以及技术必须服务于社会更大利益的原因。现在是本周《勇敢的技术专家》节目。♪

杰夫，欢迎来到勇敢的技术公司，你好吗？很好，卢克。非常感谢你邀请我。我很高兴来到这里。我也很高兴你来到这里。我们现在在纽约的人工智能峰会上。在纽约这里非常热闹的人工智能峰会上。确实，确实如此。有很多嗡嗡声。我知道你将在会议上发言。你想与听众分享一下你将要谈论的内容吗？哦，当然。我们将讨论人工智能的未来，这是一个很好的说法，既包括我们希望成为的样子，也包括我们现在的样子。如果我可以改写并滥用可怜的笛卡尔一次……

那就是我们对这一结果的预期和信念使我们能够构建并实现这一结果。优秀。我认为这就是我想向人们传达的核心思想，它不是什么神秘的儒勒·凡尔纳或星际迷航之旅。它只是在说，我们现在在哪里，我们想用我们所拥有的东西去哪里？喜欢它。我喜欢它。谢谢。我也迫不及待地想更深入地探讨这个问题。我的意思是，当我们考虑像下一代基础设施这样的东西来实现它的民主化时，

人工智能，这是什么意思？我的意思是，当你考虑为那些刚接触这个领域的人分解这个问题时。每个人都喜欢到处抛出“自主”和“自我管理”这两个词。但我们现在确实已经拥有了它。代号为 Vena，即 AI 的视觉洞察网络，以及我称之为 Edgeguard 的东西，律师让我停止称呼它，现在称之为 Edgeguard。

它们很酷的地方在于，如果它们与更大的网络失去连接，它们实际上能够自行工作。好吗？所以当我们谈论自给自足的功能时，

它就在那里。对吧？所以它所做的是尽其所能。这些技术中的每一个都结合了机器学习和符号逻辑，以利用手头的信息和保留的历史来做到最好。因此，它结合了数据驱动决策和趋势历史的优点。好的，好的。优秀，优秀。您如何看待这种技术通过降低进入门槛的方式变得更容易被空间中较小的参与者所使用？我认为，卢克，你的播客就是一个很好的载体。

因为，你知道，每个人都喜欢谈论专利申请实际上应该如何通过教育公众和提高工程实践标准来实现。但我真的认为像这样的良好对话是传播信息并使其真正易于理解的好方法。我同意。

通过谈论它，它变得比我阅读专利 17715 更容易理解，哦，我必须吗？对，对。而且我认为，尤其是在你在联想工作的背景下，联想规模巨大，它只是工程和整个开发社区中的一个支柱。这是一家很棒的公司，我为我们正在努力改变现状、与客户保持相关性而感到自豪，这不仅仅是利用强大的创新历史

，而且还要全力以赴地利用人工智能，创新地，更重要的是，与客户相关地，因为这不仅仅是为了技术而技术。对。如果我们无法为客户带来正确的结果，那么我们就无法达到我们应该达到的水平，我不在乎它是人工智能还是古老的 COBOL 和穿孔卡，你必须保持相关性。是的，是的，这说得通。

我认为，让我们深入探讨一下神经形态芯片和量子算法。它们是尖端概念，对吧？我们距离在主流应用中看到这些技术还有多远？或者也许我们可以先为一些不一定……的人解释一下它们是什么。好的，当我们谈论量子计算和神经形态芯片时，我们谈论的是那些

适应神经网络的东西，神经网络是节点或关联和电路。当我们谈论量子时，每个人都喜欢说量子。是的，这是一个如此流行的词。这是一个如此流行的词。我喜欢漫威的《蚁人》电影中，那个人说，

你们是不是在所有东西前面都加上“量子”这个词？但这是一个如此令人兴奋的经典物理实验。在我进行量子计算博士后研究之后，我可以告诉你，我们已经在那里了。在我的例子中，整个想法集中在，哦，上帝，请原谅我变得如此生物医学化。不，让我们开始吧。好的。儿科肿瘤学，你的基因组研究。是的。一件奇妙而美好的事情，归根结底是如何利用我们拥有的数据

更好地、更快地、更真实地进行处理，并能够帮助儿童，如果不是完全避免患上癌症，

确保我们能够更好地为他们提供正确的治疗，因为治疗正在出现。所以对我来说，这是技术与社会更大利益之间的一种美丽的平衡。我要说这话时听起来很天真，卢克，但我深信技术必须服务于社会更大利益，否则它就失去了其目的。因此，神经形态芯片、量子技术，它就在那里，好吗？

但这完全取决于我们需要什么应用。是的。对，所以当你谈论人工智能和混合人工智能时，你真正谈论的是进入工具箱并获得适合这项工作的正确扳手、钳子和锤子。对。对吧？对。所以这真的是我们想谈论的。我认识的大多数工程师的奇妙之处在于，

是的，需要是发明之母，但我也想说，如果需要是发明之母，那么绝望就是一个很棒的助产士，因为你正在让这个婴儿现在出生。我喜欢它。因此，量子技术、神经形态芯片等的应用循环正在发生，而且不仅仅是在实验室中，好吗？但这与我们正在解决什么问题有关？我们试图做什么来改善世界？对，对。这就是驱动……

我们带来的技术的组合。是的，太好了。这真是很棒的见解。你太客气了。我认为我们谈到了专利，对吧？我认为今年有 40 多项专利申请。是的，我们今年有 40 项专利申请，我们发明了世界上第一个 Hive Transformer，如果你能容忍我一秒钟的话。不，请深入探讨一下。这就是我们希望人们了解的，对吧？当然。好吧，谢谢。所以是 Hive Transformer。

让我们谈谈蜜蜂。蜜蜂做什么？它们制造小蜜蜂并制造蜂蜜。它们在哪里做？在蜂巢里。它们怎么做？它们使用蜂巢，这些蜂巢是更大思想的美丽几何、对称、数学体现。好吗？所以它们制造这些东西。它们放入花蜜。那么它们如何知道花蜜何时变成蜂蜜呢？这是通过蜂群思维指数。因此，Hive Transformer 的重点在于，虽然它仍然是一个转换器模型，

但它与数据的预先整理以及该数据的计划和有目的的存储有关。因此，与其简单地说，“嘿，伙计”，这并不是对大型语言模型中所做的出色工作的打击，“我是一个巨大的大型语言模型，

对吧？我将对每个人来说都是一切。而这个问题最终在于规模，如果你试图对每个人来说都是一切，那么你对任何人都不是什么。对，对。因此，我们发现 Hive Transformer 能够通过 NLP 从与化身或聊天机器人交谈的人那里收集列表，并在……

荒谬的数字下以亚秒级速度进行，我必须查一下才能告诉你，但基准测试都在那里。亚秒级响应，我们能够捕获、构建并立即准备好参考这些形成蜂巢的蜂巢转换器。因此，蜂巢的整个概念非常奇妙，因为如果你对自己说，

这有什么好处？我的意思是，好吧，它是蜂蜜，但如果我们退一步说，为什么我们不能将蜂巢收集到蜂巢中？为什么我们不能将个体行为聚合为技能？如果我们可以收集技能，我们不能收集技能并将它们聚合为才能吗？好的，好的。如果我们有才能，我们如何最好地描述不同的角色？好的。

好的。也许用户，人类，需要才能来诊断他们的 SR675 类版本 2。换句话说，我的电脑出了什么问题？对，对。好吧，我们从交流中了解到触发了关键词。我们进行分类。我们调出相关的蜂巢。

现在我们开始了。好的。现在聊天机器人会说类似这样的话：“我无法回答这个问题。”或者“让我再次告诉你一些你已经知道的关于天气的事情。”进入，“哦，所以我们谈论的是这款联想 SR675 的特定型号。你需要对其进行配置，并根据以下日志对其进行诊断。我明白了。”太棒了。不，这很棒。因为我认为有很多关注点围绕着这一点。而且我知道从我们正在做的事情中，你知道，……

你把它说得很好，关于大型语言模型。整个网络开始看起来一样，一切开始感觉一样。如果你只有锤子，那么整个世界都是钉子。没错。而这在玻璃窗上永远行不通，兄弟。没错。我们正在寻找方法来使用实时数据甚至本地模型等来增强它。这听起来非常有趣……好吧，Hive Transformer 允许我们从手表上的方式一直扩展到任何你想要创建的超级计算机。它是……

为了适应性和集体性而构建的。所以如果你只是观察自然，它会给我们很多问题的答案。你们首先主要从消费电子产品的角度来看待这个问题，还是规模更大？给我们一些感觉，也许有一些我们可以涵盖的内容。我不喜欢这样说，但我有点像个疯狂的科学家。我喜欢它。我不是真的疯狂科学家。我最多只是有点烦躁。

对不起，我过度使用了自己。这很棒。所以我一直在研究这个问题，我对某些大型语言模型的基准速度感到不满，然后人们会投入所有这些时间，每个人都会翻白眼说该再次训练它了。让我们看看这次我们得到了什么。而我想，不，我们做错了。我们所关心的是我们可以得到什么。我们应该关心……

我们是否把它放在我们可以找到的地方？所以我发现自己想到了阿米什人，他们过去在谷仓里用标签标注箱子和抽屉，这样他们就知道螺丝刀在哪个谷仓、哪个箱子、哪个位置。所以我心想，哇，我

看着花丛中的一些蜜蜂。我想，哦，不，不可能这么容易。所以我开始追逐它。然后当我构建机制时，我说，杰弗里，应用是什么？它永远不应该仅仅是为了技术而技术。我们可以把它一直带到手机上。我们可以把它带到我们想要的任何云端。哇。我甚至有一个项目

代号为 Hecate，它实际上与人形机器人能够交换信息有关。记住我们刚才谈到的技能和才能。所以你有两个人形机器人。你的人形机器人 A 正在学习如何拿起螺丝刀。你的人形机器人 B 正在学习如何

小心地挥动锤子。现在这些技能很接近但不同。因此，如果我们使用蓝牙这样简单的东西，并且人形机器人在足够近的距离内通过，它们就会对蜂巢进行差异化处理。它们会获取彼此的蜂巢。所以现在我们刚刚对人形机器人进行了交叉训练。

所以我的工作孩子们，这是对 Drew、Dave、Ash、Dinesh、Arun、Deepak 和所有其他人的致敬，这真是太棒了。他们说，哦，但这就像钢铁侠一样。我们可以称它为代号贾维斯吗？我说，好吧。他们尖叫起来。所以它变成了代号贾维斯。太棒了，太棒了。而且它有效。这项技术有效。

因为再次，就像乐高积木一样。如果你不喜欢蜂巢，那就想想乐高积木。你把它们扣在一起，它们就会变成你制作的东西。对，不，我的意思是，有很多，很多人都想深入研究这个问题。我知道在 Brave，我们也是。我的意思是，你有一些不同设备的人，而我们的全部重点是围绕着……你知道，隐私，并确保我们不会……你知道，向他们不认识的人泄露用户数据。你知道，这完全是关于……你知道，拥有对一切的这种所有权。

好吧，责任。无论你是在玩人工智能还是只是在做涉及更多人的常规技术，伦理问题仍然普遍存在，但相似。对，对。对于人工智能系统，我的整个方法是，

结果证明和合规性证据。如果你的系统，无论多么灵敏，都不能提供这一点，我们就需要修复它。这就是事实的真相，因为你想承担责任，你想以正确的方式做正确的事情，你想让技术支持你希望社会前进的方向。

不，说得通。我想不出更好的过渡了。我知道你之前在开始这里时提到过，有一些智能城市的东西。是的，巴塞罗那智能城市。你能深入探讨一下这到底是怎么回事吗？我很乐意。所以在英伟达宣布……

他们将采用 Nim AI 蓝图并将其发布出去之前大约五天。所以 NIMS，让我们谈谈 NIMS。是的，是的，不，不，请解释一下。它们是一项很棒的技术。英伟达推理微服务。这就是当你让工程师命名事物时所得到的结果。卢克，它实际上是一组容器

，其中包含经过专门训练的语言模型、API、使用模板等等，因此它是自包含且预先调整的。对客户的优势在于，与其必须出去说，“好的，让我从这里开始，现在让我看看我是否可以把它降低到那个水平”，并可能浪费两到三个月的时间来尝试使其工作，它预先构建好了。它是为特定目的而构建的，因此你可以使用它。所以我当时在圣何塞的房间里，

偶然地，好吗？我想我迷路了，我正要去男厕所，结果我却在一个会议室里制作视频。而产品经理，他非常聪明，向那位家伙致敬，他是一个很棒的人，他说，我们将制作蓝图。我说，你

有几何上复杂的东西，因为现在你将拥有像乐高积木一样插入其他 NIM 的 NIM，以解决更复杂的问题。你为什么不称它们为食谱呢？好吧，我们已经称它们为蓝图了。所以它们实际上是适合特定用例的食谱。因此，如果你想要一个也能够执行 XYZ 的聊天机器人，例如在这种情况下，大都市 NIM 使用，这是一件事，那么你将使用并拥有该蓝图。

所以我们在巴塞罗那所做的事情是，每次我称它为巴塞罗那时，我都会被西班牙的好人们纠正，因为你这样发音是因为国王这样做的。我说，我知道了。我很酷。我们在那里所做的事情是他们对我说，你能为我们发明一些东西吗？九天。医生，每当他们叫我医生时，我就知道我麻烦大了。他们说，医生，在我们进入……

巴塞罗那之前，你能为我们发明一些东西吗？我说，“什么时候？”“九天。”我说，我做出了星际迷航式的回应。我说，“该死的吉姆，我是一名医生，不是一台自动售货机。”他们笑了，说：“我们理解。”我把它当作一个挑战。所以我几天没睡，最后我们有了代号为 Vina 的 AI 视觉洞察网络。我提到过，我认为我刚才可能已经提到了 Edgeguard，我被告知要称之为 edgeguarding。所以是的，联想，我称之为 edgeguarding。

这实际上与适应有关。是的。所以对于 Vena 来说，它与服务质量和使用预测缓存来识别不同的图像有关。好的。这样我们就可以

在网络上传输高质量的相关图像，而不是仅仅是一股图像流。好的。等等，让我尝试之后再收集它。所以它使用 AI 来改进 AI。好的。而 Edgeguard 与我们拥有一个也连接到云端的混合网络的情况有关，但也连接到交通灯、也连接到停车标志、也连接到信息亭，

突然之间我们失去了与云端的连接。好吧，通常这意味着游戏结束一段时间，直到我们重新启动。但是由于 Edgeguard，我们所做的是它会适应，并且它具有本地历史记录，因此现在它使用本地存储的最新历史记录形成一个新网络，并且它会尽其所能，直到它重新上线。所以你可能会在模拟中看到

处理速度的可接受损失，但没有任何东西会变成西 23 街的所有交通灯都熄灭了。这是混合 AI 的另一个例子，我们结合了符号逻辑和机器学习来做的不仅仅是

计数实体，而是推断并采取这些规则，并能够对这些规则采取行动。而今天的流行术语是自主的。而自主的只是任何无需直接人为决策就能采取行动的系统。我们已经有了很多年了。是的。好的。所以它是自主的。所以当你结合不同的方法时

人工智能，我对此术语有如此大的问题，我很抱歉。因为盒子里没有小人，没有感知。对，对，对。它是一个模拟，一个模拟物，试图模仿我们熟悉的东西。在某个时候，我会让你厌倦我的机器人心理学思想。不，不，我喜欢它。我正在攻读我的第三个博士学位，这次是临床心理学，因为机器人心理学，卢克，不是关于奇点到来和事物具有感知能力，而是关于人们如何情感上参与

并应对并非活物并且只是模仿人的助手。所以对我来说，机器人心理学是理解人类心理与我们对智能的投射模拟之间的关系。有趣。现在，你举了一个交通信号灯的例子。在城市环境中还有哪些其他的例子脱颖而出？更多在城市环境中。我认为这对

好吧，当然，当然。所以我们谈论数字孪生。是的。我们将其作为规划城市的一种手段。所以我们使用数字孪生来规划城市。我们使用响应式技术来管理城市的运营。所以我们真正拥有的是我们自己的思想的全部范围，这使我们能够创造

帮助我们前进的工具，我想去哪里与我们现在在哪里？从字面上看，我想去哪里？因为你有你的交通灯和你的交通路口。所以，进一步改进的一件很可爱的事情是改进，这样你不仅仅有 Garmin 效应，对 Garmin 没有打击。我可能不应该提到品牌名称。

但与其仅仅遵循谷歌地图和遵循所有这些东西，你不仅仅是存储路线。你可以利用你自己的步行、骑行或在自动驾驶汽车中旅行的数据，然后利用它进行推断，以确定最合适的路径和最佳时间。

所以它真的可以以一种美丽的方式结合在一起，使人类体验非常令人满意。这听起来对人们非常有用。想象一下。我知道。

我再也不会那样做了，卢克。对不起。你说得对。我错了。不，不，不。我喜欢它，伙计。我很高兴你喜欢。我也很享受你的时间。让我只是，对于正在收听的各位，对吧？就像，很多这些东西，我知道你们都在联想开发。像，这对其他人开始采用开放到什么程度？或者这些是人们可以使用的工具？像，这蜂巢工具？

Hive Transformer。这些类型的东西，有吗，它是否专属于联想？这正是专利的性质，对吧？对，对，对。在一定期限内，我们将保留其权利和特许权使用费，然后交给美国政府。所以这个想法是

我们将有意义地为我们的客户服务。我们为他们提供了独特的优势。由于这些技术，特别是 Hive Transformer 和另一个称为语义级联的元素，它采用 RAG，即检索有机生成，它使我们进一步进入我称之为货物技术的领域。

所以当有人问我，“货物？”我说，“哔哔。货物，哔哔。”然后在他们打我之后，我们再谈论货物实际上代表上下文对齐检索生成和编排。所以我们现在可以即时获得这种自主元素。

因此，我们所有客户都将收到与他们的用例相关的这些发明的正确组合。我们还在努力将它们完全作为独立的产品投入生产，作为一套可订阅的工具。哦，酷。

对吧？所以随着这种情况的发生，你知道，这是什么？Nonaka 和 Takeuchi，也就是为我们带来敏捷方法的同一个人，是日本语言学家，他们指出，思想将变得更有力，并且分享得越公开，其影响力就越大。对。所以专利申请的全部论点与其说是为了保留控制权，不如说是为了教育公众。对。所以实际上，任何人都只需要

阅读专利或联系联想的我们。我总是很乐意花一些时间与人们一起帮助他们理解我们创造的东西。哦，太棒了。太棒了。是的。我自己也通过这种方式学到了很多东西。我的意思是，它就在那里。因为我不懂所有这些。我甚至不知道其中的一半。那里还有很多东西，对吧？哦，我的上帝，那里有这么多美好的东西。是的，它有时令人瘫痪。是的。所以我认为，

那么，您预计高级硬件和软件的集成还会带来哪些新的功能？我认为我们可以做的是相信我们的想象力和对是非的判断，让它带我们前进。这就是为什么我一直强调技术必须服务于更大利益才能实现其目的。

因此，与其说是机会主义技术，我宁愿看到我们致力于赋能技术。纽约大学有一家很棒的初创公司，旨在帮助盲人

更好地导航。所以我们开始谈论使用他们实际的棍子并内置传感器，以便我们能够捕获实际的实时数据，但也将其趋势反馈到设备上，可能是他们自己的手机，同样是因为 Hive Transformer 技术能够处理如此微小的蜂巢单元。这完全取决于你需要多少蜂巢，你需要多少蜂巢，对吧？所以这是一个美丽的愿景，他们的意图是让残疾人的生活变得更好。

我们发明明天来解决今天的问题。是的，是的。我们不会仅仅因为拨号上有 12 而将其调高到 12。对。这有帮助吗？不，这有帮助。不，这有帮助。这就是为什么我希望人们听到这些事情，对吧？因为很多人，很多普通民众都害怕这些人工智能的事情，比如，“哦，我的工作没了”或终结者之类的。好吧，这就是我想揭示的整个机器人心理学元素。因为我觉得随着我们引入新技术，

我们能做的最重要的事情是记住人的重要性。是的。伟大的文艺复兴思想家乌尔比诺伯爵说：“Essere umano”，意思是，做人至关重要。因此，无论我们如何重视知识以及使知识看起来像魔法的能力，这都是关于人的。如果我们没有帮助人们，如果我们与人们无关，那么我们就错过了重点。

让我们谈谈为什么人工智能与联想和英伟达更好。当然，当然。谢谢。这是一个非常友好的软球问题。但事实上，这是真的，因为我绝对不是推销员。我只是一个笨拙的工程师，今天。

所以原因如下。NVIDIA 技术，特别是他们使用 GPU 所做的出色工作，以及围绕它的其他组件和软件，NIMS，NVIDIA 推理微服务，所有这些美丽的软件生态系统，结合联想服务器和技术，我讨厌使用“一流”这个词，它们确实是最好的。我们在较小的服务器上具有水冷功能。这有点怪异。太棒了，对吧？但是当你加入我们的

40 多项专利，并且正在突破并设定我认为在 AI 创新方面的一个全新方向，使其更人性化，使其功能更强大

我认为发生的情况是，最终对客户来说，对客户有利的是，他们最终获得了他们原本无法获得的功能。太棒了。太棒了。我认为这正是联想和 NVIDIA 能够携手合作的原因。我认为这是有道理的。而且，你知道，退一步说，我的意思是，你是一位倡导技术服务于更大利益的人。我们讨论了一些

我对此充满热情。是的。我的意思是，你如何看待下一代人工智能能够促进社会正义和平等方面的进步？这是一个很好的问题。我认为整个问题都围绕着我们如何促进更大利益？是的。因为我们想象的是我们所创造的。我们所提供的正是我们所发现的。对。那个关于，你知道，你是喂熊还是喂少女的古老故事？

对吧？所以如果我们为了更大利益而付出，我们将为更大利益而创造。这就是我们如何引导我们的思想。有时这是完全无意的，我们得到了一些惊人的东西。是的。你知道，从星际迷航通讯器到手机。是的。所以今天我们讨论的是像蜂巢转换器这样的想法。我们正在讨论缩小规模和扩大规模。

根据我们的需要。与其说是我们能不能，不如说是我们想把它带到哪里去？对。当你谈到服务于更大利益、满足社会需求时，你必须让人们能够表达他们的真实声音。你必须让人们有能力表达他们的想法，他们的故事。他们将为明天贡献什么？我认为如果每个人都能够接受这种思维方式，他们就会意识到每个人都有宝贵的价值可以贡献。

我认为这种情况发生的途径是，感谢开源，对吧？对。冯·希佩尔的创新思维模式说，社区需要一个谷仓。是的。我不在乎它是否赚钱。我们正在建造一个谷仓。你得到一个谷仓。对。然后你后来发现它赚钱了。相反，你拥有切斯布罗的开放式创新思维模式，它基本上说，

非常积极的是，它是众筹。如果人们想要它，他们就会为此付费。如果人们为此付费，我们就应该去做，因为人们想要它。因此，一方面，它实际上说，真实的需要可以通过多种方式表达，但通常是通过人们愿意为之付费的方式，即赞助。因此，我认为如果我们改变我们的模式，尤其是在公司层面，更多地倾听客户的真实声音，

并进行足够的市场研发以生产所需的产品，那么我们将具有相关性。当我们具有相关性时，人们的整体意识意味着我们为人们创造美好的事物。太棒了，伙计。我想不出更好的结束语了……

总结一下。我们今天讨论了很多内容，这是一次非常有趣的讨论。不过，我想知道，我们有没有讨论过你可能想让我们的用户或观众了解的内容？哦，我的上帝，这是一个很好的开场白。我认为我只是想让人们相信自己能够以积极的方式与他人一起想象和创造未来。太棒了。与其说是这个想法

作为武器的密切掌握的知识。我认为在21世纪初到21世纪中叶，它将不再是“scientia es potentia”，而是“scientia es commercium”——知识就是力量，知识就是贸易。它建立在自身之上。开源的美丽之处在于，我们都可以通过模型赚钱。如果我们坚持这种想法，

对吧？然后我们将拥有它。现在，专利在很大程度上是持有所有权的问题，但它们也很好，因为它们提供了一种系统化和结构化的方式来分享和展示如何做事。因此，如果我们能够平衡这两种方法，我们将拥有一个结构化和系统化的方式来公开共享信息。并且有 Nonaka 和 Takeuchi 的向上螺旋

一直向上，对吧？因为如果你有结构，你分享，你倾听彼此，那么你就会创造美好的事物。这太美妙了，伙计。我真的很感激。最后，人们在哪里可以关注你的工作，或者如果他们想联系你并打个招呼？哦，我的上帝。

所以我偶尔会在社交媒体上出现。是的。你可以在领英上找到我。好的。联想会不时发布我的博客。所以如果你去联想网站搜索 Jeff 博士，你就会找到我。太棒了。我很乐意提供帮助并与任何人交谈。太棒了。非常感谢你，Jeff。这真的太好了。非常感谢你来到这里。也很乐意以后再邀请你。我很乐意这样做，Luke。我很享受和你交谈。太棒了，伙计。非常感谢你。非常荣幸。是的，是的。祝你一切顺利。祝你一切顺利。好的。

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