Today in AI: ⚡AI Data Centers Reportedly Cause Power Problems in Residential Areas 🦙Llama 3.1 8B Enables CPU Inference on Any PC with a Browser ⚠️Godfather of AI Shortens Odds of the Technology Wiping Out Humanity
16:32 Share

系好安全带，各位。我们将深入探讨2024年12月下旬出现的最新、最伟大的AI发展成果。是的，我们有很多内容要涵盖。我们谈论的是每日报告、技术论文，甚至模型比较概述。在AI领域，过去几天非常忙碌。这是肯定的。所以，请将此视为您关于所有尖端AI的速成课程。让我们开始吧。好的。首先，来自《每日纪事报》的一些现实检验。显然，那些

每个人都在热议的大型AI数据中心可能会给附近居民带来一些问题。哦，真的吗？什么问题？我们说的是家用电器的寿命缩短以及电网可能面临的压力。嗯。这绝对是需要考虑的事情。

看来，在这些进步方面，我们需要考虑更大的图景。没错。进步不应以牺牲人们的日常生活为代价，对吧？绝对的。说到潜在的缺点，我们不能忽视所谓的AI教父杰弗里·辛顿的警告。

是的，他最近一直很直言不讳。他说，AI在未来30年内可能消灭人类的可能性确实存在。这是一个相当严厉的警告。是的。因此，一方面，AI可能在地方层面造成问题。另一方面，我们谈论的是生存威胁。这需要好好消化一下。绝对有很多值得思考的地方。但让我们继续关注一些更积极的消息。

还记得Meta的令人印象深刻的语言模型Llama 3.1吗？是的，我记得那个。现在，您可以通过所谓的PV调优压缩技术，在任何PC的浏览器上运行它。哦，哇。就可访问性而言，这是一个改变游戏规则的东西。是的。在此之前，您需要超级计算机才能接触到这种AI能力。PV调优是一种非常巧妙的方法，可以压缩这些大型语言模型，而不会牺牲太多性能。因此，现在它实际上触手可及。

没错。而且它不仅限于Llama 3.1。我们在整个AI领域都看到了这种民主化的趋势。就像DeepSeek v3，对吧？没错。DeepSeek v3拥有惊人的6710亿个参数。等等，等等。对于我们这些不是AI专家的人来说，参数到底是什么？啊，好问题。

将参数视为控制AI模型学习和处理信息旋钮和刻度盘。更多的参数通常意味着更强大的AI。好的，所以参数越多，能力越强。明白了。是的。但是这种极其强大的AI工具变得广泛可用……

这有点像双刃剑，不是吗？是的。一方面，它可能会引发创造力和创新的浪潮，让个人和小型团队能够开发以前只有大型公司才能开发的解决方案。就像赋予大众超级大国。没错。但当然，也有风险。

误用的可能性是一个真正令人担忧的问题。例如虚假信息、深度伪造、自主武器系统等的传播。有很多需要考虑的事情。是的。我们需要提出关于如何管理这种新现实的棘手问题。绝对的。说到带来变革，AI甚至已经进入了NASCAR的世界。NASCAR？真的吗？是的。显然，他们正在使用AI来改进他们的季后赛赛制。

有趣。为什么？他们一直受到一些粉丝的批评，这些粉丝认为旧系统过于可预测。啊，我明白了。所以他们希望AI能够为比赛注入一些兴奋感。没错。看到AI在这些意想不到的地方得到应用，真是令人着迷。是的。在另一个令人惊讶的转变中，我们有Semicong，这是世界上第一个专注于半导体的开源语言模型。这很有趣。告诉我更多信息。

它本质上是一个AI，它接受了大量与芯片设计和制造相关的数据训练。因此，这个AI不是编写专栏或创作音乐，而是帮助设计为我们的设备提供动力的芯片。正是如此。目标是使设计过程更快、更高效、更易于访问。这可能是革命性的。

半导体行业极其复杂。而且资源密集型。是的。使芯片设计更容易访问，可以真正加速整个科技行业的创新。因此，Semicon就像整个科技世界的倍增器。我喜欢这个比喻。但让我们暂时改变一下话题，谈谈AI核心能力的进步。Meta一直在利用名为字节潜伏变换器的东西掀起波澜。哦，是的。我听说过这个。首先，这是一种新型架构，

它可以显著提高AI处理的效率。那么它是如何工作的呢？好吧，传统的语言模型依赖于标记化，这意味着将文本分解成单个单词或单词的一部分。

但这在计算上可能很昂贵，有时会丢失重要的上下文。好的，我明白了。字节潜伏变换器直接使用字节数据，这些数据本质上是数字信息的原始构建块。啊，所以它就像看到森林而不是仅仅看到个别树木。没错。

这允许模型更整体地处理信息，捕捉基于标记的模型可能错过的细微差别。因此它更快、更准确、更具适应性。潜在地，是的。为了真正说明AI的能力正在变得多么强大，我们必须谈谈一直在头条新闻中为那些不可能的篮球投篮同步的机器人。哦，是的，那个使用AI实时分析投篮物理学的机器人。令人难以置信。这就像在机器人的身体里拥有职业篮球运动员的大脑。

它确实突出了AI在机器人技术和其他领域的潜力，

这需要精确的控制和实时适应。想到这可能会导致什么，既令人兴奋又有点可怕。我同意。但说到潜在的缺点，围绕一些泄露的OpenAI文件有很多讨论。那些关于他们如何定义人工通用智能的文件。没错。显然，他们将AGI定义为能够创造1000亿美元利润的AI系统。这是一种定义它的有趣方式。

有些人可能会说这有点狭隘。它确实引发了关于AI发展动机的一些问题。我们主要关注的是创造能够提高公司利润的AI，还是追求更宏伟的目标，即能够真正造福全人类的目标？这些是我们需要提出的问题。说到这里，我们现在就暂停一下。但不要离开，因为在第二部分，我们将深入探讨正在塑造格局的领先AI模型的全面概述。

期待着。欢迎回来，各位。准备好进行第二轮AI深度潜水了吗？绝对的。让我们从我们上次结束的地方开始。好的。所以上次我们谈到了一些AI的潜在缺点，比如那些泄露的OpenAI文件及其对AGI的定义。对。整个……

以利润为导向的AGI定义方法。没错。它引发了一场相当激烈的辩论。但让我们暂时改变一下话题，放大到AI的更广阔领域。听起来不错。你有什么要告诉我们的吗？好吧，我们从Jamutech那里获得了一个很好的概述，它分解了截至2024年末的领先AI模型。时机正好。我真的很想知道哪些模型目前处于排行榜的顶端。好吧，OpenAI仍然是该领域的主要力量。

他们的最新模型O3正在真正突破大型语言模型的可能性。O3，这听起来很熟悉。我们之前在与泄露的OpenAI文件相关的讨论中不是谈到过这个吗？没错。

他们将AGI定义为能够创造1000亿美元利润的AI系统。对，这至少引起了人们的注意。但暂时搁置这些担忧，O3无疑是一个强大而有影响力的模型。绝对的。它被广泛应用于各种应用中，从聊天机器人和虚拟助手到内容创作和科学研究。所以它是一个

非常通用的工具。是的。它最令人印象深刻的能力之一是它能够生成高质量的文本。它可以用非凡的流畅性和连贯性来编写故事、诗歌、文章，甚至代码。所以如果我需要一个AI来帮助我编写剧本或创作歌曲，O3是一个不错的选择。在这些领域，它绝对是一个强大的竞争者。

但真正令人着迷的是，我们看到许多其他模型正在挑战OpenAI的主导地位。例如DeepSeek v3。没错。DeepSeek v3正在获得越来越多的关注，其可访问性是其日益普及的关键因素。对。

对。因为有了PV调优，现在任何人都可以在他们的PC上运行DeepSeek v3。没错。这为想要尝试尖端AI而无需访问大量计算资源的研究人员、开发人员甚至业余爱好者打开了一个充满可能性的世界。好的。但是O3和DeepSeek v3之间有什么主要区别呢？它们的设计目的是不同的，还是更多的是关于性能和能力？两者兼而有之。

虽然这两个模型都能够处理各种各样的任务，但它们确实有一些明显的优势和劣势。正如我们所讨论的，O3以其令人印象深刻的语言生成能力而闻名。它擅长生成创意文本格式，但DeepSeq V3擅长需要更深入理解上下文和关系的任务。

有趣。所以如果我需要一个AI来帮助我研究一个复杂的话题或分析一个大型数据集，DeepSeq v3可能是更好的选择。这是一个很好的说法。它在自然语言理解、语义搜索和知识表示等领域特别强大。它也是考虑到效率而设计的。

它可以快速且以相对较低的计算需求处理信息，这对于许多现实世界的应用来说是一个主要优势。所以我们有OpenAI的O3和DeepSeek P3，它们都是功能强大的AI模型，各有其独特的优势。谷歌呢？他们在所有这些中扮演什么角色？我问了谷歌。他们在今年的大部分时间里在AI方面都相对安静，但他们最近发布了Gemini 2.0，这是他们最新、最先进的AI模型。Gemini 2.0，这个名字听起来非常令人印象深刻。你能告诉我们一些关于它的信息吗？

好吧，Gemini 2.0是谷歌对AI领域日益激烈的竞争的回应。它是一个多模态模型，这意味着它能够处理和理解不同类型的数据，包括文本图像、音频，甚至视频。哇，多模态。这听起来像是一个重大的飞跃。我们到目前为止讨论的大多数模型都主要关注语言。没错。但Gemini 2.0的设计要通用得多。

它可以分析和解释来自各种来源的信息，使其适用于更广泛的应用。那么，像Gemini 2.0这样的多模态AI的一些潜在用例是什么呢？可能性确实是巨大的。想象一下，一个能够理解视频上下文、生成字幕和摘要，甚至能够回答有关内容问题的AI。

或者一个可以分析医学图像、识别潜在异常并协助医生进行诊断的AI。哇，这太不可思议了。Gemini 2.0似乎会对医疗保健、教育甚至娱乐等领域产生巨大影响。绝对的。这可能只是冰山一角。随着AI模型变得越来越复杂，并且能够处理多种模式，我们可以预期会出现一波新的和创新的应用。

因此，总而言之，我们有OpenAI的O3、DeepSeq v3和谷歌的Gemini 2.0，它们都是功能强大的AI模型，都在争夺主导地位。这里的关键信息是什么？这一切对AI的未来意味着什么？关键在于AI领域正在以前所未有的速度发展。

我们看到模型的复杂性、性能和可访问性都在迅速提高。正如我们在整个深度潜水过程中所讨论的那样，这带来了令人难以置信的机会和一些非常真实的挑战。没错。我们需要注意潜在的风险，并确保AI得到负责任的开发和部署。但我们也需要拥抱这些技术在解决世界上一些最紧迫的问题方面的巨大潜力。绝对的。从气候变化和疾病到贫困和不平等，AI有可能在世界上发挥真正的作用。

这是一个强大的工具，我们需要学习如何明智地使用它。同意。说到明智地使用AI，还记得关于NASCAR使用AI重新设计其季后赛赛制的故事吗？是的，这是一个关于AI如何在意外情况下得到应用的引人入胜的例子。它确实突出了AI的多功能性及其优化和改进各种行业系统的潜力。

从金融和医疗保健到交通运输和娱乐，我们看到AI正在以几年前无法想象的方式得到应用。这就像AI正在成为终极的瑞士军刀技术。我喜欢这个比喻。但让我们暂时改变一下话题，重新审视一项具有潜在深远影响的发展。

Semicong，专注于半导体的开源大型语言模型。对。Semicong，正在帮助彻底改变芯片设计的AI。没错。通过使芯片设计更易于访问和更高效，Semicong有可能加速关键技术领域的创新。正如我们前面讨论的那样，半导体是现代技术的基石。因此，芯片设计方面的进步可能会对无数行业产生连锁反应。

绝对的。想象一下更快的计算机、更强大的智能手机，甚至在人工智能和可再生能源等领域取得新的突破。

Semicon可能在推动这些进步方面发挥关键作用。想到这些可能性，真是令人兴奋。但是，当我们惊叹于这些进步时，务必记住AI是一种工具。像任何工具一样，它可以用于善或恶。这是一个需要记住的重要观点。我们需要就AI对社会的影响进行深思熟虑的讨论，并共同努力确保它以造福全人类的方式得到使用。

好的，我们又回到了AI深度潜水的最后阶段。这是一次对尖端进步的旋风之旅，但所有美好的事物都必须结束，对吧？是的，当你谈论AI时，时间过得飞快。确实如此。所以在我们结束之前，我必须问一个大问题。AI的下一步是什么？未来会怎样？

好吧，这就是百万美元的问题，不是吗？该领域发展如此迅速，很难肯定地说，但肯定有一些值得关注的趋势。好的，戴上你的未来预测帽。是的。你在地平线上看到了什么？好吧，我特别兴奋的一个领域是个性化医疗。

我们已经看到AI被用来根据个人的独特基因构成、生活方式和环境因素来开发量身定制的治疗方法。因此，我们不是采用一刀切的医疗保健方法，而是转向专门为每位患者设计的治疗方法。没错。这就像拥有定制的西装，但却是为了你的健康。我喜欢这个比喻。其他领域呢？你认为AI在不久的将来会在哪些其他领域产生重大影响？绝对的。

另一个有待颠覆的领域是气候建模。AI已经被用来分析大量关于地球气候的数据，并对未来的气候变化做出更准确的预测。因此，AI可以帮助我们更好地处理整个气候变化问题。没错。它可以帮助我们了解气候系统的复杂动态。

并制定更有效的缓解和适应战略。这是一个非常重要的应用。而这些只是两个例子。AI的潜在应用确实是无限的。在未来几年，它将触及我们生活的方方面面。我完全同意。很难夸大

AI的变革潜力。它将改变我们的工作方式、学习方式以及与周围世界互动的方式。想到这一点，既令人兴奋又有点令人畏惧。是的。我们肯定需要解决一些挑战，但我对未来持乐观态度。

我认为，如果我们明智地使用AI，它有可能使世界变得更美好。这就是关键，对吧？明智地使用它。我们已经谈了很多关于AI的潜在缺点、误用的风险以及伦理考虑。我们有。重要的是要意识到这些风险并制定保障措施。但我们也需要注意潜在的好处，即解决世界上一些最紧迫问题的潜力。例如气候变化、疾病、贫困、不平等。

没错。AI是一个强大的工具。像任何工具一样，它可以用于善或恶。我们必须确保它用于造福全人类。说得很好。因此，在我们结束对AI世界的深度探索时，您希望我们的听众带走的一条信息是什么？嗯。

这是一个难题。但我认为最重要的是要记住，AI的未来并非预先确定的。这是我们每天都在积极塑造的东西。通过我们的选择、投资以及参与这些关键对话，我们可以帮助将AI引导到一个造福全人类的方向。我喜欢这个。这是一个强有力的提醒，我们不仅仅是……

在这个技术革命中是被动的观察者，我们在塑造未来方面发挥着作用。绝对的。因此，对于我们那里的听众来说，请保持知情、保持参与，并继续提出棘手的问题。AI的未来掌握在我们手中。我再也说不出更好的话了。说到这里，我们将结束本期《深度潜水》节目。感谢您加入我们这次对AI迷人世界的探索之旅。很高兴。直到下次，继续探索，保持好奇，永不止步。