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通用人工智能离我们多远,大模型专家访谈 |S7E11 硅谷徐老师 x OnBoard!

2023/5/17
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What's Next|科技早知道

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
张弋
硅谷徐老师
红博士
谭旭
Topics
硅谷徐老师:本期节目探讨了GPT-4展现出的通用人工智能的火花,以及实现通用人工智能的最佳路径等问题。 Monica:本期节目邀请人工智能领域一线研究者和从业者,探讨AI领域最新进展,技术和商业应用的现状、挑战与未来。 张弋:GPT-4令人震惊地解决了以前认为人工智能不太可能解决的问题,展现了其强大的推理能力,但也存在缺乏规划和试错能力的局限性。 谭旭:HuggingGPT的核心思想是利用语言模型作为调度中心,协调多个专家模型来完成复杂任务,与Auto-GPT相比,HuggingGPT更强调复杂AI任务的专业性。 红博士:当前大模型更多是基于数据频率统计和模式映射,缺乏完整的推理过程,真正的多模态理解需要从预训练阶段就融入多模态数据,而不是简单的后期微调。 硅谷徐老师:对GPT-4能力和局限性进行了深入探讨,并对AGI的定义和实现路径提出了思考。 Monica:从商业化和投资角度对AI技术发展和应用现状进行了分析。 张弋:对GPT-4的推理能力、多模态能力以及其局限性(如缺乏规划和试错能力)进行了深入分析,并探讨了如何通过改进模型和调用API的方式来解决这些问题。 谭旭:对HuggingGPT的运作机制、与Auto-GPT的差异以及其在复杂AI任务中的应用进行了详细阐述。 红博士:对当前大模型的局限性、多模态的挑战以及通往AGI的多种路径进行了深入分析,并对模型训练机制和可解释性研究提出了展望。

Deep Dive

Shownotes Transcript

GPT 之后,我们定义智能的方式发生了哪些改变,关于智能的探讨又上升了到哪一个阶段?

GPT 与一代代语言模型的迭代与进步,或许真的让 AI 的未来看不到天花板。但如果走向通用人工智能时代是一个大概率事件,那么实现通用人工智能的最佳路径只有 GPT 吗?还有哪些值得大家去探索的方向有待讨论,探索的方法论又从何而来?

本期节目,徐老师、Monica 与来自微软的科学家们一起深度探讨,在通用人工智能时代与GPT话题不断的今天,AI 科学家与从业者还应该持续思考的核心问题究竟是什么。

同时,这也是 Monica 履新后一期「科技早知道」与「OnBoard!」的再度串台。

本期人物 硅谷徐老师,硅谷连续创业者、人工智能高管、斯坦福商学院客座讲师,「科技早知道」主播 |推特:@H0wieXu| 微信公众号:硅谷云| AI博客:howiexu.substack.com Monica,真格基金投资人,ex-AWS AI, 公众号:M小姐研习录,播客「OnBoard!」 主理人 谭旭,微软亚洲研究院 高级研究员,主要研究方向为生成式人工智能及其在语言/语音/音乐生成中的应用,《MSRA researcher, HuggingGPT)》作者之一 张弋,微软亚洲研究院 高级研究员,主要研究方向为通用人工智能的物理、数学,《Microsoft researcher,Sparks of AGI)》 论文作者之一 红博士,某 AI 公司研发总监,研究方向:计算机视觉、数据压缩、通用人工智能。公众号:红博士说

主要话题 [07:48] 第一视角解读「通用人工智能的火花」 [16:35] New Bing做了哪些取舍? [33:21] GPT-4 与 Auto-GPT 哪个更好? [47:05] 能战胜 GPT 会是? [63:11] 如何打造更好的行业生态? [72:22] 过往经验如何在新 AI 浪潮里复用?

延伸阅读

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使用音乐 Fuzzy Logic - Nihoni

幕后制作 监制:刘灿、Amanda 后期:Luke 运营:瑞涵、Babs 设计:饭团

关于节目 原「硅谷早知道」,全新改版后为「What's Next|科技早知道」。放眼全球,聚焦科技发展,关注商业格局变化。

商务合作 声动活泼商务合作咨询)

关于声动活泼 用声音碰撞世界。声动活泼致力于为人们提供源源不断的思考养料。

Special Guests: Monica, 张弋, 红博士, and 谭旭.