INDIGO TALK / AI 创业的差异与 Sora 的世界模拟 - EP11
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欢迎来到 Indigo 数字简向的新栏目 Indigo Talk 我会不定期的邀请朋友们来和大家分享科技趋势的新思考欢迎来到 Indigo Talk 今天这一次对谈会比较特别第一是我们和访谈嘉宾坐在一起这是很荣幸啊

我邀请到了参加过英机沟 talk 三次的第三次的李厚明同学邀请到了两位最容易的嘉宾最容易的嘉宾一位是老客一位是合伙人有史以来最轻易的一次嘉宾邀请对对对我们等一下我来简单介绍一下李厚明应该参加过英机沟 talk

第三次,因为我们聊这个节目会比较随性因为我们一般想要什么话题马上就找了一个人上来聊一下给大家介绍一下最新的最快速的科技机器然后另外一个今天这位 Lison 同学他第一次参加 Indigo Talk 节目

他在硅谷这边创业做 AI 产品当然也是我的合伙人所以听起来比较容易听起来像模式然后今天的环境是也比较特别我们正好我们今天在东京我们在东京的一个共享工作空间里面叫 basis 对别人做广告了所以这是一个大正时代的风格有点年代感的房子还挺有趣的我们在新桥新板

这边都是 CBD 商务中心所以我们今天就租了这个场地 Nissan 带着他的团队在东京这边在东京这边来做远程的实践 Digital Nomad 这个

我们理想我们因为我们说这边的团队都是在来自于中国然后我和硅谷然后对这个会合在一块的对对在就是北美和和这个东八区和这个西安的对两边我们会和找一个最容易会合的地方那就是东京的嗯嗯

对快一点给我们今天这个场景里面对然后今天很有趣因为为什么会今天开一期节目因为过去这一周发生了很多事情对一个是过去两三周我们在春节前微信 pro 我们一个人带了一台微信 pro 哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎呦哎

我们正好发售了,在 2 月 4 号正式发售大家都体验过了这个产品我们可以分享一下第二个呢在春节,中国春节的最后几天应该是在工作日的前一天

OpenAI 又放了个大招,发了一个叫图像视频模型,这样的一个模型叫 Solar,苍井空的空。因为我记得这个单词,你看就是空字。

日本文化很精通对对对我们来说一点对所以说这两个事情我觉得很有观点性因为为什么会来说这个话题呢因为

我们大家都应该都看过这个视频了看过这个叫做 Solar 通过文字 Prompt 生成的这个视频就是基本上过去一年多大家应该用过很多这种视频生成工具对吧然后我们看到它的这个效果基本上所有人都惊叹惊叹就是完全

感觉说这个代际的一代一代的差别都差两代了这种感觉就是很震撼的这样一个效果所以说我想今天也正好因为我们在东京东京是 Cyberpunk 的故乡我们后面会来聊一下这个话题我们如何从这个视频生成结合这种微信社会如何 Cyberpunk 对然后我们还是把这个话题带回来既然我们在东京我们

你可以问一下为什么李厚明这次回到东京为什么我会在东京当然你也是在东京我们知道你跟他分享了为什么来东京我们先讲一下做一个科技播客我们还是先讲一下大家既然在东京我们看到了怎么说呢我来问一个第一个问题第一个问题就是说李厚明应该在中国这边做创投创业

创业的投资和 FA 的工作应该他看到非常多中国这边的 AI 的创业团队应该挺多的而且你们现在投融资的主要的项目也都是 AI 项目应该这样很大的一部分对 然后呢 Nissan 他在硅谷这边硅谷是发源地这一次然后那边的这个 AI 是什么样子的对 然后我呢哪边都算是吧然后呢我也能够看到一部分日本的因为我对日本还是比较了解日本这边 AI 的我们相对来说可以把第一个话题来

来聊一下大家特别看到了这个呃这一年啊就是 2023 年底下半年到现在年初这一下这个这一次 AI 的一些呃看到这个变化或者什么想法我们都可以简单的说一下啊你画面要不从硅谷开始啊从硅谷啊从硅谷开始 OK 啊对我觉得

其实这一年发生的事情非常多因为其实我们是从 6 月 7 月开始决定说想要冲进来然后最开始的时候也不确定要去做什么然后可以看到几个明显的大的观点的产生或者说一些转变我们 6 月份开始的时候那个时候其实相当于是第一波热潮

最顶点的时候了基本上然后当时 GPD 3.5 出来然后很多事情大家都觉得会变革非常的多然后会对各行各业产生很多的影响然后我记得当时最大的一个论调是我们需要很多 Domain ModelDomain 大模型对 持续大模型然后会说需要法律需要金融下半年的时候我觉得最火的话题就是 Agent 对吧大家会突然发现好像 Domain Model 这个事情没有人再去说了然后大家都在说做

其实两边都在做就是 general 大模型然后开源大模型开源是一个非常主要的话题然后 agent 是一个非常主要的话题然后到今年年初其实今年年初了之后我觉得其实目前来讲现在最火的话题就是 Zora 了

最近最近说了我说了对说了然后呃但还有一些其实我觉得可能比较热的几个关键词 RAG 啊 RAG 一定是一个 RAG 从最开始去年慢慢慢慢啊

提出这项技术到年底到其实今年我觉得这项技术变得非常的成熟然后也不能说到达了一个非常成熟的状态但是它再变得更成熟然后我们会看到它更多的一些可能性对我觉得这些其实都是一些比较关键的词吧对然后如果说硅谷有在做什么嗯首先一定是大模型对我觉得这个大模型大家也都知道不管你是说加拿大编程教授的后这个

DC 还是说 Yellow Queen 为首的法国的科学家的这部分人其实大部分的这个大模型 Infliction 啊 Mystery 啊这些其实都是在硅谷发生那在架构上面在 Token 上面其实都产生了各种各样的一些变化对这是一方面然后我觉得应用层上面其实也是在硅谷就是发生的定期的硅谷的这个火轮应用是什么样子的

近期的应用最火的 ProplexityProplexity 对其实应用层包括 Proplexity 其实我们之前我和 Indigo 有在聊过这个问题就是对搜索的从前定义但是我们觉得它其实更像 Wikipedia 对其实更像一些 Wikipedia 这种问答甚至 QR 这样的新的形态的 QR 对然后我觉得其实会对很多应用层面的一些 general case 做很多探索但是我觉得

比较明显的特征还是它针对于 pro 的这种场景会多于 C 端的场景那 C 端其实我们能看到的也就

CRACK AI 然后 Inflation 的 Pi 其实除了这两个之外所以我觉得 C 端上面目前我能看到的硅谷上面能跑出来也不能说真的跑出来吧获得了很多关注或者有很多的正向反馈的在 C 端场景里面还是比较少见的我觉得这个跟视像环境和 AI 现在在 C 端上面能做的事也有关系然后在 B 端和 Pro 上面

这种场景里面还是会更多吧对了解那李浩铭我确实觉得中国好像中国创业者在 C 端上面的探索比硅谷的创业者走得更激进一些嗯这少数哈我觉得我们相对领先的一个一个一个领域嗯然后我我来想想他 23 年啊我

我觉得 23 年年初的时候呢对中国的投资人和创业者来说是快速的学习和理解因为 GPT-3 是在

二年的十一月底发表然后那一刻我觉得首先对大家来说还是评第一声惊雷嘛然后那个时候再往前声明争议然后那个时候其实大家都要回答一个问题什么是大模型时代能有的创业机会大模型时代

一个简单的题目就是说在中国一定有对应的大模型的创业机会当然我们现在也跑出来了很多优秀的公司我相信可能很多听众也知道很多二年年底二三年年初成立的中国大模型公司其实在去年大家都已经很旺的两币左右的估值了

这个其实说资本寒冬啊对吧就是你说但是你放到这个赛道我觉得这个大家还是坚定不移的很多人把钱投到了头部的最优秀的团队里面给他们很多资源当然我觉得他们也交出来了不错的答卷我不知道你们还有没有用过 PMI 我听到有人推荐过我没有用过但是我之前

在上一期录播客的时候和那个徽章老师做那个图片生成的我们聊过里面就有人提到 Kimi 真的好用我到后面读那些论文全靠 Kimi 读的因为我是个门外号他们俩可能都是有技术背景

和普通人比起来可能还差一点我没有任何的技术理解所以全靠拼你带我去理解读长文读论文读技术从这个心里我觉得至少中国的创业者在一个普通用户这里在我这里教出来了一个可以用的模型可以用的产品了然后不仅仅是拼你包括我自己还有周围的朋友试用什么豆包还有一些产品大家觉得不错

所以我觉得从 23 年的年初到年底至少一年的时间中国创业者在这个大模型的基础能力上我觉得还是交了一个我自己觉得可用的产品可用的它就效果不错了解当然当我们把这个文字对吧好不容易做到了可用的

人家在图像和视频里面怎么一记决成对正好对李浩铭就把这个话题交到我们下一个人我还没说完等一下哈哈哈然后这个是我觉得国内在大模型这一块

然后从去年年初呢其实就我啊因为我也帮很多项目融资嘛我自己一直在反复不断的回答一个问题就是创业者到底有什么样的机会年轻创业者有什么样的机会对吧上一代创业者有什么样的机会这个话题其实我们之后可以讨论讨论就是在这个时代创业到底需要什么产品能力技术能力的占比各是多少这个问题我们可以开放放到后面专门花时间来聊可以没问题

但是有一件事情是我对中国创业者很有信心的就是我们确实做出来了一些好玩的东西就是我觉得这些东西是有 PMF 的它只不过是还没有在就是怎么说呢生命周期不过长比如说我不知道你们知不知道有一个去年年底公布的产品叫红火模拟器

我觉得就是那个红女朋友对红女朋友然后再往前还有个叫并交女友就是你要哄骗这个 AI 对吧你要是不把这个 AI 哄好这个 AI 女朋友就把你杀了 GPS 的变种变种对对对对就是这个很好很好玩的娱乐场景的产品我觉得中国还是做的不错的然后还有就是呢我觉得中国很多很多优秀的创业者做出来了一些不错的陪伴的产品对世界上我觉得做的不错

对,是的,这个报道我经常看英文系列的报道中国的 AI 配合产品市场有多么好对,对,对,对,因为亚洲比较配亚洲,包括日本也是,日本也是,对,对,这个也是 echo 一下刚刚尼森说的,就是他在 google 看到的是大家做这个 B 端做错误我觉得中国的很多创业者就是在 C 端上面去做的工作最近其实还有个新的我自己还比较看好了叫动态慢

动态漫画或者把它理解成就是 AI 短剧哦就 AI 生成的对连续的因为是这样子啊我对这个事情为什么我自己还蛮看好的呢因为我觉得作为一个普通人他在消费内容的时候

那个视频是 sora 那种的还是 runwaypika 那种的还是一个特别普通的还好消费的是内容对吧他对你这个内容质量他不会往往惊呼他不懂背后的这个技术人物完全不懂对吧但比如说现在我们能做到什么我们能做到能生成很好的故事感感我们能生成图片

我们能让图片动几阵对吧动一些地方然后你就能用这个不错的故事生成一个动态漫画动态短剧然后大家就可以消费了所以我确实是觉得呢至少中国的创业者在突兴这个方向出路端倪确实给大家带来了一些这个怎么说可以去探索的网络上可以探索的东西

我帮大家总结一下,因为我的能力就是总结。我跟 GPT 一样。当然我们还有日本市场来说,我也不能代表日本市场,我们只是说我们看到的,跟昨天晚上在软银 Solver Bank 里面,就是说 vertical 的法律模型的时候,其实不是很讨好的这种问题。

公开场合我的观点没关系对这个在日本这边呢

真的比较上头因为日本很多年从政府到很多企业来说都没有这样重视一个科技产业这一次 AI 来说感觉日本政府好像他们完全错过了移动智能手机时代完全错过了和 web 后面的那一圈时代他们只有 web1.0 没有 web2.0 没有智能保镖时代因为当智能手机流行的时候日本以前的老概念手机就不存在了所以说那两个时代都错过了所以说日本的从政府到 AI

给 AI 创业的支持和大公司对 AI 采用来说是处于 formal 状态非常 formal 从内容报道还有你可以看了街上的电子地铁广告对街上的书你都可以看得到这个状态是活用 GPT 是吧因为日本人比较实用对压轴的风格怎么用能手册还是麦克一样的这么这一波前线转的对这一块我感觉出来大家大众是对这个东西比较有信心有

有兴趣的所以说这个带来一个好处我先不管日本因为日本现在只有本土创业在做这个包括一些孵化器但实际上是带来了一个新的市场给中国的创业者你可以把这个产品做到日本来因为我先总结一下李浩铭这边说的中国的情况我更感觉就是可能应用端会中国更擅长一些或者说我不能够更擅长大家很快的找到场景发现机会而且

大家不会在意别人有没有做这个对这个是我昨天也跟李晨说的中国的团队有个特点只要这个事情能做我不管别人怎么做我就要做所以说大家都在做同一件事情然后如果我们都在做同一件事情那我们就要去啊

就要卷功能卷到最后效率然后这个也是一种竞争优势物种的竞争优势中国团队就适合做这样的东西因为他们不会 care 你有没有做这个如果说我做这个你做这个我们就要竞争我要把它干掉你看啊我们的微博不是这么来的吗对微博当时就是这样三四家嘛很多很多就是说百团大战是吧对对

现在还牵模大战模型因为我自己的观察可能你比我更熟一点我自己的观察上一代互联网动互联网和互联网时代的最后的生存下来的人都是运营能力最强对然后再加上不错的产品跟技术对但是运营胜出嗯对是的所以说那同时呢看硅谷就很大差别为什么硅谷看不到那么多卷普通应用的这种

就这种就是什么 APP 啊类似的就是贵物很多人做 infra 的你看那个 YC 创业团队百分之五十是 infra 然后剩下的百分之三十左右是做 business 的 constant service 这些服务的就是基本上没有对加不出 long chain 都拿了很多钱对对对然后呢这个一个还有一个呢呃他即使是有了 infra 架构之后然后这些创业者都被绕着走你做了这个我就不做这个然后做这个就基本上慢慢他会形成在一个领域里面可能就一两个

三个这不会更多了对在一个方向上面这不会更多大家相互绕着在走可能文化里面有比较介意我跟你做一样的对会有的我这可以解释一下我觉得这个就是一个一个事情就是大家会觉得说这个事情你的 branding 或者市场的反馈都不好他会就是天然的市场的选择上面也会觉得说你在 copycat 或者怎么样的时候是不是一个特别好的一个事情然后我觉得另外一方面其实整个双头圈

在他们在鼓吹或者说在推崇的这个东西其实我觉得思维上面也是不太一样的比如说 YC 大家一直在说的 YC 马外企业他一直在说做做做什么人们想要的

所以他们非常强调说叫问题导向就是说我先别管这事怎么能对他说 make something that don't scale 对你无法去然后包括其实最近如果大家关注的话会发现就是 YC 也好 Secure 也好 HC 都有过类似的一些说法说就是可能这个时代你非常好的

是那个非常看起来非常 boring 的一个小的问题然后可能他就会 grow 的非常大其实我觉得就是整个文化上面会有这样的一个偏好性对就会说

如果这个问题市场上已经有人在解决切他没有什么太大的问题那我为什么能提出来一个更好的解决方案用户为什么需要一个新的解决方案我觉得这些东西都会当然了我觉得大公司还是会直面竞争一些对来回来回就是说这是一些看上去的一些差异只是我们观察出来的差异点并没有说学好学坏对对对这个就是不同的文化造成了不同的进就是大家要竞争竞争方式不一样它会带来不同的优势

就是我觉得我觉得在硅谷这种对吧它鼓励的是创新它以创新或者以技术为荣对然后它鼓励出来的东西就是大家不停地去在技术上去捡煎包对没错以至于呢我甚至觉得就是硅谷的很多就是中型的公司之所以没有变得特别大就是因为在商业上

不够他们不会运营我觉得这是硅谷里面最左的一种硅谷精神就是他们在商业上没有取得巨大的成功可能因为他们在硅谷太左但是你看我自己的观察就是在硅谷里面对吧那些做了特别大的公司你说那些创始人们他其实有时候不那么硅谷的

那是下场给你拼杀的就是给你竞争的嗯对啊麦塔麦塔是很没有背骨碰壳的对麦塔就是人操就操人买就买对啊对啊你再看尼拉马斯克也是啊那种加班样对吧就

对吧那是工作用它自己的产品还挺创新的所以就是我觉得在这个里面的硅谷的佐它能带来一些佐的好处然后中国就是极其的实用派对 知道但实用派会带来一个好处其实这个东西我想稍微查一下就是说把技术和产品的话题会稍微往前移我自己的观察就是一个技术特别强的人他的工作风格是什么

他就永远要解决最难的问题他要去勇攀高峰就是我看到的一个比较极客精神的人他的理想他觉得解决一个很难的技术问题得给我成就感产品的特点是什么我当年在卢总我带领下做过产品经理他说我觉得我是个垃圾产品经理产品的特点是什么产品的特点是 OK 我有这些生产要素我有这些要素我就是要绕开技术难题

做出来一个东西对吧一讲产品文化就是更加实用主义的当然乔布斯这种我觉得可能要稍微例外一下但是比如说你是一个产品思路更多的人你就是比较实用派如果你是一个技术思路或者是说工程就是可以这样理解吗

我觉得从一种概率来看的话容易出现这样的事情的概率会比较高在工程师的文化背景下因为不管是在创业里面还是工程师里面经常会出现的问题就是 over engineering 我经常会说不要 over engineering 不要技术自嗨

就是工程师的浪漫就是说我要创造一些东西然后但他可能在创作过程当中他 enjoy 的是我创造这件事本身而不是说这个东西是不是真的去解决了某些问题这个东西挺硅谷的对硅谷都是这样而且不仅仅是硅谷啊

就是我觉得甚至在今天 AI 的学术圈也是这样的我去年不是去了那个 NOOBS 吗去了一个那个 AI 的那个学术的峰会我感觉也是就是有非常非常多这种最顶级的 talents 在解决一些怎么说呢解决一些他们觉得很有意思的问题

这个事情还有一个小插曲我在那个 UX 碰到了一个大佬就是军犯然后这个文达师我说你还干嘛对现在推特网红超级网红我天天的推特就是这个 AI 知识主要靠早上起来刷他的推特他就提到了一点他就拉来这个 UX 招人了

他招的那个 slogan 就是说他说 OK 你这么聪明对吧不要拿你的这个聪明才智天天去研究这个大这个大语言模型怎么去解读 means 他说 let's do something real 对吧就我觉得有可能就是说这个在硅谷他可能需要往右稍微拉一个

更实用主义一些想想这个技术在哪些场景落地可能在中国呢或者说产品服务对实用派点呢应该多一些技术理想对吧嗯搭黑中国不就黑什么就是说一个产品或者一个大模型公司拿着开源模型对 gbt4 的这个训一训然后就上线了对吧那是典型的就缺了一点技术的理想和执念没有一样所以对缺了一点缺了一点但其实我觉得就是他刚刚说的一点的有一点我觉得

我感受挺明显的你看推特其实之前有段时间很多人出来说两件事第一个是说 Greg 就是 OpenAI 的 president 就是 Strapped 之前的 CEO 他说我觉得 OpenAI 里面很多人出来说我觉得我特别喜欢公司文化的一点就是你会发现 Greg 在现在这个位置

凌晨 2 点的时候还在 coding 他喜欢呀对他说这个东西就是说一个极致的技术信仰和这你相信技术就 ECC 这些东西你知道吗他相信技术能带来一些东西然后另外一件事情就是 Gemini 的 Core

contributor 你发现了 sharegap brain 的名字对 sharegap 林的名字嘛对已经一个财富自由演技后面多年的大佬出来突然出来就是开始扣着一个大模型吧对我我自己其实是这么想这件事情我觉得就是说你需要这个东西然后其实多多少少美国社会虽然是一个资本主义社会啊但是资本主义的事情但是其实在硅谷我觉得大家会给这个极致聪明的人足够多的包容度让他们去创造一些

我觉得有些突破就是这样带来的你可能就是要抛开现实的一些东西的时候对你说就是在那个最开始在研究 transformer 的时候也好或者 openai 把 transformer 这个东西活用起来也好的时候他会想到说我 gpt3 对吧 gpt3 刚出来的时候大家在说 gpt3 能写一些乱七八糟的推特当时一共还在臭这件事嘛那时候还是 3 的对那

这个事情也没有什么现实的意义大家不是为了解决某些事情对所以我觉得就是各有好坏各有利弊对当然了你每件事都追求意义你也很难回答是的对啊这个总结一下最简单的就是

美国的这种文化还是适合从零到一中国的文化从一到一百如果说你当一个东西让中国量产你绝对干不过他反正就是我觉得这是性格占比的问题你还记得乔布斯传里面有一句话就说他站在人文和科技的中间点我觉得今天可能更加需要创业者站在人文跟科技的中间点

我觉得对于 AI 这个我们已经看到了 AI 这个爆发力量从零到一的力量无时不刻不在爆发刚刚出来的这个说那就是对因为一堆这个图像生成公司或者视频生成公司都在卷我的编辑器做的好不好我是卡通风格还是电影风格或者说我位移怎么样

人家直接给你生成 60 秒完整的就要拍电影一样想过来这个吧这个东西呢对这个我刚才正在说从零到一嘛他又是在这个小细节片段里面的零到一太快了他产生颠覆了因为为什么说我做这个不能让全世界所有人都去做这个事情但是总得有人做这个事情但是这个事情呢总是被美国做的

或者说被那边的公司住了就这个我可能认为这是一种文化造成的那边有很多看上去很闲散的人在研究这些毫无意义的事情是的而且说了这次出现他并不是说我要去做一个嗯

文字到图像生成的模型去产生彩品化或者怎么样他就是 research 才可以做到对不是说我要颠覆荷莱坞所以我做了一个怎么样的东西不是的你说到这个我想到一个我去年很有意思的一个观察我去年不是去了一趟希腊吗希腊那个地方呢就是你靠海嘛你生存压力也不大

在希腊早期有很多的哲学家数学家都是因为他们比较闲天气又好然后就思考这些东西然后对吧就是你思考这个事情意义终极追求的目标是什么这个很重要就对你努力的方向和产生成果就是说你一直在往这个终极目标努力然后顺道就把这些事情给做成了顺道把钱赚了但是能够有这种运气的人很少的

关于他们还有个好的领度人对吧三毛同样还是蛮商业化的是对那我们可以说一下这个我们第二个话题前面第一个话题聊了很久了两个文化

差异的正好你们俩都在正好可以对比一下一个美国和中国的我对这几年中国不是很了解所以我也没法对比然后刚刚正好补了一下日本市场反正日本市场也很火热对 AI 如果说想出海我觉得日本是一个很好的又可以付费的市场日本非常适合中国创业者做第一站对 是的我觉得美国的一些方式回日本来也是非常好的对

真的就用户非常就像刚刚那个英力有说的嘛我们其实在电车和各方面上都看到了很多对于这个事情的推出而且是非常

民用级别的,他会跟你说你要用 Google bar 的,你要用 TragicD,你怎么用它去睡啊什么之类的,非常日本式的推广,不像硅谷的,而且用户非常的忠诚,除非意愿有钱,是的,那我们就正常说一下我刚才说了那个说了,这个生成的,然后呢,大家看过这个效果了,我觉得这是你可以解释一下吧,从你理解的为什么代差在哪,

我们要了解他这看过他感觉重要还没看还没看就是像这诺文诺文不是感觉失望的那个人还没来机看我我看了一下我大概看了一下就是有几个特点的就是说他还是大力出奇迹的这个是的嗯

因为其他几个公司训练还是运算量不够这个算力不够之前别人都是可能 200 多 256 乘 256 小视频在对然后呢那个 open 海直接上高清对 1980 乘 1080 打高清

然后另外一个之前那些公司都是用 U-Space 还是比较节省空间 U-Space 加上 Diffusion Model 然后现在人家直接 Transformer 就是 OpenAI 世界上是把 Transformer 干到最好的公司他也是一个 Transformer 和

对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对对回

然后同时用大量的数据高清的数据训练就可以弥补掉很多这个细节的不足然后他能够是靠算力股然后只要当他的数字数据量级上去的时候跟语言模型逻辑一样就涌现了是的就涌现了然后大家现在讨论了很多的网上讨论很多就是他到底能理解物理规律

好多人在讨论这个问题这个除了我估计这个朋友应该等一下就说了那咱们换个角度你觉得 GPD 是理解与异谋首先我们认为什么是理解对对吧就是

我其实有的时候在想这个问题就是人在思考的时候他的逻辑我们就一直有一句话在说就是说数学可以解释一切其实是我们很多时候没有意识到我们在做一些推理判断的时候其实它底层上是有些科学和数学的推理规律的但可能对于模型来讲它本身它就依靠于这个它没有我们上层的这种

思考或者意识形态里面那种复杂的这种意识上的一种理解那可能直接最底层的一些当然这个东西就是我的一种我的一个 perspective 我的一个看法嗯对嗯但我觉得就是因果刚说那点就是你怎么去定义嗯嗯嗯

什么是理解对这个中午吃饭的时候你别给我简单的数学数学对吧我可以来解释一下我怎么理解这个理解的对那个那个那个大家说 GPT-4 里面

他说他里面没有时间模型在现在改口了被迫改口了说你可能有时间模型但是他说这个时间模型实现不了一家他又来了他说是实现不了因为我之前也观察过那个那个伊利亚他不是一直在说机飞机里面是有时间模型

因为你把这个数据高度压缩里面就会产生知识了觉得压缩之后就是虽然说他是现实世界的 JPG 嘛是吧这个以前写了一篇文章 GPG 是但这里面他是有世界模型的他肯定有常识但是这个常识呢你得通过普通的呢他会用语言把你回答出来他会用他人类语言方式解释这个常识那你难道说他不理解吗就你问他任何逻辑他都可以解释出来

实际上人类也是这样,你问我任何东西,我大脑会给你一个解释,我用语言把它说出来。我觉得他在人类语言表达方式上,他是理解的。只是说,只是 language 上,他是理解的,他可以用语言表达任何东西。只是说现在 GPT-4 他的理解能力在这一点上面,他的推理能力也在这个层次上面。

他没法做更加有深度更加长程的这种 plan 的推理和规划那么说回到 SORA 上面去一样的你看人 GBT-4 说话的时候看事情非常逻辑是不是一条一条的摆出来道理推理论据什么的做 chain of thought 的时候非常厉害

然后你让 Sora 去画深圳图像的时候它运镜是吧因为训练过的它都是训练这种视频运镜头去运镜可以像无人机一样飞行的轨道时当然它可以训练这种素材但是这个里面深圳画面的时候光影反射投射物理的效果都是有的这个就是从所有的视频里面它录出来的可能就是有显示出来的一种现象对这个东西你可以把它叫做物理你也可以把它叫做

它不叫物理它就是一种画面的规则但这个画面就是这种规则然后如果说在这个里面有另外一种科学来解释这个画面我可以用一些公式来算它那它可能就是物理但也可能不是物理我有的时候其实这么去理解这件事情

我们如果今天说 1+1=2 这件事情的时候为什么 1+1=2 这个事情的意义到底在哪就是我拿一个苹果加一个苹果之后它变成两个苹果但如果你跟一个三四岁的小孩说 1+1=2 的时候就为什么 1+1 是等于 2 了就是它这个一定是成立的所以我觉得对模型来讲的时候他就是说他永远知道在大颗粒来讲的时候他知道 1+1 这个结果 2 一定是正确的但是他放在什么样的场景下 make sense

是对吧我一台 vision pro 加一台 vision pro 它是两台 vision pro 这个东西是负以它一定的意义它对但是一加一等于二这个事情本身就是最本质最底层的一个规则我觉得就是经过大量的高质量的就是足够的 openai 就是堆数据然后高质量的数据嘛嗯嗯他把所有的这些规则其实语言模型里面是理解的对对

包括 SORA 就是物理世界的一些规则所以它的运镜它的物理的一些规律是非常非常好的经验的但是真的物理它不需要对对对我觉得我们过去的科学教育让我们非常追求公式非常追求用公式去表达这个世界这是今天中午英地狗讲的对我很期待的一件事情然后你说还是我说你说吧因为我说不明白哈哈哈哈

哈哈哈哈给我正好你你你提醒了这个事情这个我刚刚中午跟他说了我说那个我从那个我买的我说我说我的最经典的一本书里面写的就是计算不可约化吗对对计算不可约化的逻辑就是说呃

现实世界的复杂程度你是没法计算的,是没法把它简单化成公式计算的。就是我们过去的科学,我们一般说的科学就是物理学,或者理论物理学,理论物理学都在想用一个终极的公式去解释宇宙,比如爱因斯坦的广域相对论那些公式,挺完美的,perfect。

你可以解释他很优美还很优美然后然后呢但是你连个三体问题都算不算哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈 哈

有一小部分你是可以拿公式来计算的但实际上它都不可计算有一小部分规律被人类总结出来正好他用这个公式 master 他了比如说以前那个那个谁啊霍金他写了他去世之前写了一本书叫做那个大设计吧大设计里面其实讲了那个我们现在没有最终的科学我们现在去看这个

理解世界就是用现代的模型去建立我们建立一个模型去解释这个世界但这个模型会随着你的这个观察的深度变化啊要要要在甚至不停的实际性的模型啊就像钢钟的金鱼一样金鱼看外面世界是这样的把他拿出来世界不是这样子我们一层层套娃娃往外走去看真实的世界那么用他的这个逻辑回到具体上不可约化那就是说有没有可能做个最简单的例子一个大圆模型

GPT3.51751 个参数就相当于有一个它是一个 FX 对结果它是一个公式它有 1751 个参数输出进去之后经过暴力计算得到一个结果结果暴力计算得到一个结果这个就是一种数学公式这个就是一种口袋这种口袋它能够实现更复杂的计算我们现在的人物理学或者数学的发明的公式

它没有这么复杂它没有一千亿个参数它只有两个参数或者五个参数或者十个参数对不对那么接下来我们在研究的一些科学问题是我们可能就会进化成 AI 时代的科学或者就是用量子 AI 来计算我们用足够多的参数来暴力的往前计算对可能我们要习惯对吧对习惯这个东西都是这样不是用我们以前的方式去理解的对那么那这个过程中到底怎么计算的

没有人知道说到这里我又想到我们前两天聊的一个话题就是尼森说的他说他非常担心他的孩子当然他还没有孩子他非常担心他的孩子以后通过这个 Vision Pro 看到这个世界他会对这个世界真的理解会跟我们这一代人有偏差对吧是的这个怎么说呢我们刚才说计算是吧我觉得说到刚才这个话题里面这个

计算不可约嘛反正就是未来在解释世界的时候不可能是用一种单一的公式去对我觉得我们现在的物理学可能到一个分叉点对的传统物理学和 ai 物理学

那你把量子力学放到哪里了量子力学算是 AI 力学量子力物体绝对是复杂的因为我们人类观察天体相对论就可以了但是你看量子力学绝对不可能绝对不可能它就是无数的小的这种随机扰动才涌现出来的东西不可能的所以我觉得只能用新的方式来计算那么我们刚才说了涌现出来的画面这种事

也是一样的你根本就不知道他通过这些东西训练出来为什么会产生这样的结果这个里面是物理吗对可能叫 AI generative 的非正常对就是 AI 的物理对 AI 的物理就是这样子但是 AI 训练数据不够的时候他就变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变变

他要等他生成这个 nobody knows 就是那天我们俩在聊这个事情吧就是如果 AI 生成了一个东西生成了一个视频然后其中一个人他手能穿过墙那这个东西在我们的物理世界里面是不合不合理的对但是这个

这个东西难道他在 ai 的世界里面那所有 ai 系统里面或者这个模型的理解力他是合理的他是合理的他可能就是符合他的物理规律的对的是的是的是的是的然后刚才就说到这个那个李厚明问的这个问题对这个小孩未来都要通过这种设备看世界对其实现在我们我们看世界一样的我刚刚觉得金鱼的钢针金鱼的钢针之脑啊对就金鱼放在鱼缸里面他看到的世界都是被那个

玻璃球面照着的世界你透过这个玻璃面光折射进来看到的世界但是世界都是扭曲的就这样的世界我们现在人看世界也是通过光子信号进去然后把神经网络大脑帮我们合成的信号网你看到的世界

人类这个物种看到世界和狗和猫看到世界是不一样的虽然说我们说的 physical 世界是一样的但是我们看到世界肯定是不一样的对绝对不一样所以我们我们就是可以把说到我们理想中的之前说的那个世界模型是这个世界模型完美的 apply 人类对世界的理解并且让人类可以理解我们才觉得对

对我们才觉得他是真实的对吧对对所以说我们我觉得呢就是我们为什么要 alignment AI 就是让他尽量的能够让人类人理解对而且符合人类价值观是我们对对对所以说那么带上这种设备就微信 pro 这种设备我们正好这两个事件结合在一块了嗯因为你想想看当时出来的时候我们就开始写段子段子上写的就是嗯你是怎么说来着呢对

当微星 Pro5 的时候已经超级强大了第五代可以生成 8K 单眼然后什么脑机接口都有了你只用想一想我想看那个什么东西我想看那个什么东西对然后马上就有里面说了或者未来的这个五代六代时代他可以快速的说直接给你生成一个对时间然后透过这种设备光子达到你大脑里面去

而且结了你的神经网络已经完全你的老神经网络已经完全和电子神经网络融合了那你说哪个是真的哪个是假的对啊是啊什么是真的呢对吧这个信号也在你脑袋里了对别在脑袋里哪个是真的哪个是假的其实今天那个前两天那个就这周我跟你有分享过吧那个就有一个人在做了一个类似的尝试的实验就是 Sora 出了那个视频有一个是

就是有个女人有个女生然后走在多年街头拿过来之后用 LumaAI 的加上 River 的 nerf studio 然后他直接给做了一个 3D 的 modeling 然后把这个结果就 AI 系统的视频放到 AInerf 里面去做 3D 构建

然后又扔进了引擎里面直接生成了一个非常可以看且可以用的整个的一个 3D 的一个 games 的对而且他最主要就是就刚刚其实 coding 刚刚说的的话题就是 sora 生成的东西是不是符合物理规律他今天这个东西已经拿出来然后两层之后变成了一个 Aerial engine 里面可以用于游戏的一个场景化的一个东西建筑物然后空间整个其实它是 make sense 的

然后再回到刚刚说的这个问题那其实就是一个实时的渲染这个东西我们现在可能还要分三步但是如果他拍不起来之后放到这样一个设备里面我们之前说 Sora 其实是一个二维的一个 V6 你没有办法在 MR 或者空间计算里面但其实你后面拍几个东西就可以整理了 3D 的对吧对所以你想象的快你想象的快

所以说这个真实和虚拟就我觉得很快嘛这个带上这种设备之后当他能够接受老播然后给你带上触觉就是 readyplay1 里面那套设备穿上去之后那真实和虚拟就没有区别只是说你看到这个物理世界对

是我们这一号 universe 给你传达的物理世界还是另外一个有你所传达的物理世界就这个序列其实在新年之前早上出来之前我还跟很多朋友讨论过就是视频的数据到底能不能拿来训练一些给机器人用的

当然可以最开始的时候大家比较悲观因为觉得视频数据里面很难很难提炼出来真实的这个物理物理信息物理实验的信息看完搜到以后我觉得完全可以就很利好机器人其实你看那个烟楼昆和几个其他的科学家之前都提出过类似的那个论调就是说你在 LM 的时候大家说你用的全网的纯文本类型的东西去炼但是你想不想过 YouTube 上面上传的视频有

多少总时长级要时这里面富含的复杂的音频画面和转化出来文本的各种各样的信息他们一直之前都没有就是说视频的

数据的丰富度和可用度以及蕴含的信息远大于文字本身就是会产生出来更好的效果它里面可能蕴含世界的一些物理规律会更多因为纯文字的时候很多东西是描述不在的人也是视觉性的动物然后他就举例子们就是说人在学比如说很多东西的时候做菜这些东西其实都是一个

都是通过视觉去帮助的事情是这个意思我现在很乐观当然刚好作为一个外行人我可能看成不出很多外景其实我看了有点那天跟 Nissan 说的我觉得好像有一点不被控制的感觉这个东西好像不被控制的

可能我也是说自己的规律出来我们也不清楚他会想到什么规律当然这个可能一切都取决于现在的数据素材而且还有一点之前

之前看那个做 Meme 的那个 EACC 有效加速的 Babe Jezos 她跟 Lex 那个访谈那个访谈我听了三遍我听了两遍我结合 Memo 研究了两遍因为这个给我非常大的帮助 Memo 在这个里面接受广告啊强调一下真的因为一边看 YouTube 的很长时间 Podcast

他麦克可以帮我查到一些衍生的知识对而且他可以把他话总结的很好对然后我看了一下就是他他特意因为他做了一个领域研究领域叫做量贼对

啊对就为什么用量子来他说了这个嗯我们现在理解的 AGI 这东西我们可以快速的切换 AGI 的话题了因为我的节目里面一般最后一个话题都是 AGI 的话题我们可以把话题讲长一点对对对因为今天的话题就很科幻啊最后的回来不一定放到最后嗯然后呢关于 AGI 他说我们我们理解的 AGI 呢那我 OpenAI 理解之前定义的 AGI 可能更像是呃

适应人类的 AGI 对因为他就表现得像人用语言表达做的事情符合人类行为对就人文 AGI 但是对于真的 AGI 来说我觉得其实当时 X.AI 出来的时候他说的 AGI 的定义很好我们是帮助人类去 understand universe

他用他的人工学习构建一个理解宇宙的东西对对然后那个 bap 接着是说的 bap 接着说的那个里面解释了他说他们的目标啊想用那种量子计算机或者量子通过 ai 的这种东西来训练一个理解物理规律的人真实宇宙物理的这完全不是用不需要用语言就或者说我用物理数据啊或者全数据或者数学的方式构建了一个科学的一个语言科学模型

对就是 physical 类似的东西然后来用它去探索宇宙因为大家都知道计算是不可约的嘛对不需要设计公式嗯我只需要用大量的这个物理参数数据框架框架来堆堆堆堆料然后让他自己演成是后面的东西这个自然演化出来对嗯那这行了那最终需要人类理解吗不用他不需要人类理解我只需要

这个叫做现实就是宇宙模拟器嘛就是宇宙模拟器了但是我觉得人类还是想理解的不是我觉得他可能会再训练一种 AI 把这个宇宙模拟器一部分数据用大语言模型解释给人家听但是人家听不懂这个时候你会发现啊就当年写科幻小说的人真的写了好多东西都太好了是吧刘子清有一个小说叫《招文道》

听说过没看过对它里面大家就是写对吧就是说那种人类想找那种终极真理对吧就问一个科学家如果今天晚上知道这个终极真理将去死了嗯有没有原因对科学家全说了对那虽然有些人是男啊对是这样的对所以说这个我觉得是呃 AGI 这个东西嗯

我们不能把范围收窄了对他可能会在我觉得至少在奔向 AGI 这个道路上会有很多公司在往这个方向路也不只是欧盟 AI 一家用语言模型的方式而且我觉得就是这个东西就那天我们有在聊这个话题就是有人之前一直在问我说你觉得 AI 到底会不会有意识然后其实和这个意识和物理世界包括我们今天聊到的另外一个那个

就是说理解嗯其实都是一样的就我觉得像刚刚英勇说的就是你 AGI 很多公司会去做不同方向的尝试但我觉得 AGI 的方向本身也有一些不同尝试对你 build 到底是什么样的一个 AGI 就是

你就是让他试图去 mimic simulate 人的物理世界然后不断往人去 align 上对对还是说对我们第四十几号宇宙对还是说就是你放任他去让他去创造一个真的 AGI 然后他就是一个跟人独立起来的一个个体看到他自己的意识到自己的理解到自己的物理规矩嗯

对吧然后他能做很多人现在能做的事对比如说现在在这个方向上有几个方向是很好的一个是这个可控可控核聚变那个托哈马斯环的那个磁束控制器嗯让他的这个留在里面更好的被控制方向上面因为他是一个很复杂的一个现象吧然后只用 AI 的方式才能够让这个环束控制很好嗯模仿打败模仿对然后第二个呢第二个就是对于这个

蛋白质的合成细胞的构造的东西那也得科学方式对对那这个东西也是语言没法描述的因为你训练的数据就不是是生物的这种是 DNA 数据是又不是说人类语言数据对在很多层面上都有不同的工具但最终会不会这个东西有一种架构把它拼合在一块去不可能

啊,就外包二是吧?就是一个大门,或者说一个像说是真实的就是 AI 的世界,我已经叫烟的困说了,他是超级个超级超级个体,就是超级的东西,把这所有东西都可以解释到装在一块去,然后再使用,那就

很厉害了但就非常不合控刚说到语言我想到我们之前讨论了语言的问题说其实在 AI 这么发展其实很多很多语言现在都挺危险的可能这个语言到往后可能就比如英语会是一个 dominated 的地方对应该现在它已经 dominated 了但我其实觉得我反而是反向的我觉得可能会对于一些语言有保护的作用因为我们现在的情况因为你的翻译变成无门槛了问你个问题什么东西需要保护

保护因为并没有你也觉得动物吗对不对但是我的意思就是说就这些语言之前面对面对就是说可能会濒临就是被移民联系掉的原因是因为你在很多场景下你必须要有个当面的就是英文去做很多的交流但是比如我们今天租这个办公室的时候对方那个那个他就不说不怎么说英文我们家就要翻译一下对他把翻译器拿出来跟我说英文

然后我觉得这个点就在于你知道吗就是 ai translate 是一个非常简单的那种比如说一个耳机那从此以后就是他他他就是这个他不用学英文我也不用学日语或者这么说在 knowledge 里面在对在知识创创造里面都是英文对因为你最终会把所有的资质都转到英文然后是他人在消耗这个说这个东西对吧埋没一下做这个对不对哈哈哈对是的是的是的啊对这个真的非常好用因为我早上在用你们那个产品在推的啊

我觉得这个极大的提升了我早上的阅读效率啊可以的然后我们刚才聊到另外一个话题就是比较这个怎么说呢就是比较理想化一点的东西就是我们从这个

这个 solar,solar,微信 pro 结合然后聊到了 AGI 还有什么计算不可约现在我觉得这个 AI 的研究阶段可能就是多头并进我们可能各个实验室或者很多公司都在用不同的方式触打 AGI 的这些边缘没错但是可能 AGI 永远到达不了因为我们没法模拟宇宙只有宇宙才能模拟宇宙如果宇宙是个大计算机的话一路漫长的时候我们的 99.9%在模拟之中因为

它就是大型模拟器了,没办法不可越化,你只能靠无限的算力去接近它把所有能量都用上去接近它 NPC 自己要做游戏了对,可能是这样的一个结果反正我们可以把话题再聊回来我们刚才聊的 AGI 的一些可能性

在最后这个话题里面我们前面在最前面其实我们从我开始总结一下因为我们刚开始做了一个简单介绍我们为什么在坐在这里为什么坐在办公空间里面然后在东京然后第二个正好让浩铭和尼森来跟大家分别介绍一下美国和中国 AI 的差异以及机会在哪大家我觉得分享的挺好的

而且我也补充了一下日本市场的一些机会其实挺好的这个 SARS 服务公司现在都在进日本然后因为我以前看过一个数据除了北美之外这个 SARS 一个日本的体制上整个欧洲对 复费率超级快的一个日本体制上整个欧洲对 我们自己在做产品那个产品的时候其实法国的复费率不怎么样

那个马国对欧洲其实是很难的他不愿意去那个这个世界上福利化啊我昨天不是跟那个那个人聊吧他说就是日本的忠诚度宽到一个什么地步他之前帮一个他在那个公司在帮一个电商网站日本电商网站做

这个电商网站打开页面的时候要三秒一二三页面才出现他说这个如果东西在中国的话客户会直接对我用你都不用但是这个网站这个电商网站在日本的冲冲度巨高大家依然来他买这对三秒的开业时间对正好就是我说到这个差异呢我们说个话就我们聊聊这些这个产品技术嘛对这个话题

对这一些呃这个市场的差异所以日本我觉得是一个应该很好的一个中端市场对中端市场可能日本企业市场不是那么好进对对这个结构的问题嗯但是中单市场用户的消费从下往上的消费还是消费力很强的对对付费习惯很好那么刚才从这个话题来聊到了这个呃呃这个说哪是吧这个虚拟现实然后怎么破破于老神经我们的这个

我们看到的是真实和虚拟是什么样的有什么区别我们不用聊太技术了不然太复杂了对对对对然后最后就聊到了这个呃什么计算不可约的这些物理模拟我们宇宙是不是回到这个嗯今天最后收尾一下我们可以大家看看就不同的市场我们其实正好我打断了一下其实我们正好在聊不同市场的一些一些区别呃产品和技术进入市场然后这个里面也会涉及到一些

大家很关心的一些问题我现在做什么东西我组什么团队在什么市场做会比较好反正我个人觉得为什么我们在做 Holiday 这样一家我们之前定义是叫 AI 实验室做的时候还不知道要做什么 AI 实验室然后呢我们想不要错过 AI 这个大浪潮嘛我们得进去做点什么我们不天天看人天天发 Twitter 天天发消息流是没有意义的对吧对

理由不当这个什么 tweet 的内容号说我吗说推特没有意义说推特是有意义的但是对我们想说在集资上再多做一些事情对再多做一些怎么出来就被骂了你不能只看这些新闻来获得对这个实在的参与感受学生要做到一个参与感受还是要进去 debate 进去的两种方式要不给投钱进去的话

要不你就要自己一做对对对当然你用肯定是一种啊你用的是一种投钱投钱对所以在这个里面呢我们就看不同的市场所以说我们就组建了远程团队嗯对一直一直之前在前面节目总裁说低级的老卖是吧对可以可以聊一下这个最后一个话题嗯这个产品的技术

我试试实验了这么长时间你觉得 Digital Nomad 可行吗在 AI 这个时代里面我觉得是可行的我觉得是一定是可行的就首先 first of all 就是我觉得嗯对已经在 AI 时代了就是首先像我们团队的话我自己就会

只要是需要的 AI 工具好用的能用 AI 去替代的不管你在 coding 里面设计里面任何的比如探讨里面的时候都是配备上的然后我觉得这个就打开了很多低智能媒的可能性因为你的协作效率随着 AI 的参加然后你的工作效率的协作效率其实都是属于升高的包括你的沟通上面对然后另外一点是

我本身就是一个天生我觉得就是说如果你的沟通不能在短时间内结束的话你必须要面对面每天这样去开会的时候那我觉得这个沟通可能就是天然无效的所以我们现在的方式就是这样我们会大家 remote 然后

隔两个三个月我们集中到一起去把后面的一些 planning 的事情然后或者后面一些阶段的事情把它敲定然后我们之后就开始去执行嗯所以我觉得呃目前来讲我们是非常以诸外这个方式的就当然还是要不断的去探索不断的去迭代啊不断的去

尝试一些方法但我觉得首先第一在 AI 时代里面你有大量的工具可以去让你弥补掉之前的一些不可能的事情或者说提高你之前较低的一个效率然后第二个事情像我们其实我们低声能脉的别人现在可能会 hybrid 我们还是会 meetup 的对我们现在正在 meetup 对我们现在就在 meetup 对我们一定是要见面然后去建立一种 trust 建立这种 baseline 的一个 agreement 也好或者说你

大家就是安心配置这件事情对吧就是拉到同一个理解上所以我觉得以这样的方式来讲一定是可行的然后第二个事情是 16 之前也一直在说的事情就是这个 AI 时代的时候对于大量的公司其实都是小团队小步快跑小团队然后就快速升市场了所以我觉得本身来讲的话小团队的时候你就不会涉及到那么多的

这种沟通的 cost 也好或者说其他的因为大团队带来的这种协作上面的动作不协调和动作变形我觉得天然而然的可能因为这个 AI 时代给小团队创造了可能性也让我们有了更多的可能对好明显的意思吧我们团队因为一直都是远程办公一直远程我们 VTub 的次数很少但是我是这么来看就是

最终吸引大家在一起的还是把事情做好

就是大家要喜欢嗯然后我觉得就比如说就我也很喜欢你们的产品对吧所以我觉得它不是一个 passion 让大家这个聚在一起对嗯对反正我我总结一下呢然后最后一下因为我们今天把 AGI 放在前面说了一般我都最好说的对我觉得正好我们正在实施这个低级的 low man 因为我我我之前我在之前的节目里面我还是非常

在就是在 promote 这个就是在推广这个这个方式的我觉得在 AI 这个时代嗯

怎么说呢团队变小了之后但很多事情都变成可能了是的一个小团队就比较容易 remote 大团队是很难的因为 remote 成本很高是的对然后小团队是可以的而且还有一个好处 AI 工具刚刚李神介绍了就是我们给所有团队一定要配好语言模型最好的代码证证工具对然后会议记录各种人给我们摘要帮我

必须得有都全部配上画图的都有大家都要因为这个一致性会好很多嗯用这个工具你们要不要做个什么分享把你们效率工具什么的我们下一次接下来这个很值得跟大家分享嗯嗯对然后呢大家用一样的工具然后呢因为小团队第三个呢这个团队还有在 ai 这个时代有个特点就是嗯你必须得保持团队小啊因为以前没有怪兽的行

圆模型在前面大公司在前面因为而且这个东西圆模型的进化的能力它跟操作系统和手机系统不一样

他很多能力是因为他的规模起来之后他有放话嘛手操作系统都没法放话嘛所有功能都工程师开发出来人家的功能是涌现出来的对吧但你把把模型规模变大或者架构改变之后他也能涌现出很多智能化的功能出来然后这个智能化功能现在他还没法写工具啊对吧他会自己做工具他会调用工具嗯对不对然后我觉得我们更多的这个团队的人其实我们是挂在这个 ai 的这个大的这个

这个叫做什么这样的一个时代一个叫做因为什么原因我理解你的意思其实就是 AI enable 了很多基础能力对就是我们实际上是在调用他的这个技术能力来把转化成一种 workflow 对让你更方便使用因为现在即使 OpenAI 会成为最流利的公司他也没法去解决人类所有的 workflow 的问题

就比如说最开始 OpenAIWhisper 做的很好大家都很担心 11apps11apps 非常好对吧产品做的不够好还是得有人在产品上认真的在前列思我们把 OpenAI 想象成智能时代的电竞公司它建电网

发电站什么都有了但终端接上这个插头这个小电器还得有人做对不对电器还得有人说电器人不可能把插头插自己身上我什么都能干的吧对不对对你还是得用电器那么这个电器是有很多机会当然电网肯定不会不会只有一家会有很多家然后其实我们对创业团队来说就是要把这个智能的能力 inlabel 到自己的产品里面去然后让大家最快速的使用

我觉得这是一个很好的机会,这种机会里面就会让团队变得很小,团队可以完全 Globe 化。我说的最后一个结论,我感觉到的应该就是,对于中国的创业者,或者北美的华人创业者,我觉得有很多大陆的听众,而且有最大的特点就是说,

我们现在混合就是 hyper 模式就是中国的工程师的优势是非常好的对我们勤劳代码质量高效率也很高 delivery 也很高而且 cost 肯定关注低我们要混合这种模式让他能够全球 24 小时轮转

对于中国的这个这个创业 AI 创业产业我们可以用一些效率模式来卷规模的方式是的对用效率来卷它用产品的这个迭代速度来卷它对你结果没有更强运用力对这是我觉得最大的特点不管你是用这个模式卷哪个市场

都是可以的对啊是是是对这是我的一个结论不知道大家还从哪里学到其实就你们刚刚讲的时候我我我我我反而在想一个问题就是说怎么样在 ai 时代做自己的工作对吧我们刚刚讲的公司怎么生存其实在小公司以后呢我觉得以后对 ai 时代的工作者 worker 来说能力也是不一样的嗯就是你要把更多的时间花在

真的花在修炼上自我修炼你要有更好的 mindset 更强的解决问题的能力对吧就那种就是凡是一切东西是基础性的工作其实以后都可能不需要因为我在冲劫期间对吧我一个完全不会写代码的人嗯我都能用 AI 从头开始学 code 一点点嗯对这他赋予一个很好的能力我觉得我觉得还是怎么说呢我帮我们总结一下吧因为我们录太久了嗯

应该录了一个多小时 20 几分钟了嗯我觉得刚才你说的那个个人能力我上一期录过一个超级个体我觉得这个话题可以在放后面我们再开一期对还包括团队怎么提高效率还可以再开一期所以我最后再总结一下今天的这个刚才接了李浩铭的这个话题来说在 AI 这个时代个人应该具备什么能力其实就是选择能力

因为这个选择能力就是 AI 有最大的问题它没有人类的历史它是凭空出现的它所有历史都是从这个数据里面学到的因为人类的历史是刻在我们基因里面的以及我们一代一代的教育文化传承下来的这个历史是至少能够保留的优势

带给你的基因和你的判断力这个里面能够做出最好的适合人类的选择而且现在所有的公司在做 AI 的时候他一定会把 AI 往这个方向的来对服从人类对帮我们来提供最好的这个选择的内容然后让人来做选择这一定是不管这个公司很激进的还是很保守的那一定是往这个方向做的不然人类不会让自己说

他们也决掉对不对所以说我觉得这个提高这个判断力的选择就是做决策的领袖以后人人都是老板就带着自己一心 AI 小助理就是就可以干活了对 supervise 最后决策一下对好吧那我们今天这一期的英国 talk 就先聊到这很感谢两位今天能够在东京的现场参加我的节目非常感谢那我们下期再见拜拜