AI探索指南

  1. 2024年我听到最重要的一句话: AI时代的工作选择,如果不是因为人本身的天赋和热爱,就没有努力的必要了,AI会让平庸却努力的边际产出接近于零

    2024年我听到最重要的一句话: AI时代的工作选择,如果不是因为人本身的天赋和热爱,就没有努力的必要了,AI会让平庸却努力的边际产出接近于零。这是对于下一代的教育和这一代的职业选择的忠告。

  2. 海外很多脑瘫,抓着 DeepSeek V3 回答自己是 GPT-4 这个事情疯狂发挥

    海外很多脑瘫,抓着 DeepSeek V3 回答自己是 GPT-4 这个事情疯狂发挥。

    意思能用这么少的钱训练模型是因为用了很多Open AI的数据。

    事实上你问任何一个模型他都有很大概率说自己是GPT-4

    哪怕是 Open AI 自己的 O1 模型,Gemini还说自己是文心一言呢

    要是蒸馏GPT-4真能这么简单蒸出一个V3那其他人上班都在干嘛?

  3. 我根据定义来决定行为

    我根据定义来决定行为。
    我会根据知识与经验不断思考事物的定义,以趋近完美。
    我接受当前定义不够趋近完美。
    我会不断接受新的基础知识(fundamental)。
    我会不断基于基础知识推理出知识。
    我会不断实践以获得经验。

    ↑以上是我,作为灵活系统一样的我:input → if → do,循环

    因此一旦定义在我脑中发生了变化,之前的行为在我看来就没有当前的好/合理。以至于我总是会认错,认错的动机是坦诚的——之前的就是不好/不合理。

  4. OpenCat - 在苹果手表上用ChatGPT

    OpenCat - 在苹果手表上用ChatGPT
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    链接:
    https://apps.apple.com/us/app/opencat/id6445999201

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  5. OpenAI昨晚发了公司架构从原来的非盈利组织控制的盈利部门调整成PBC的公告,

    OpenAI昨晚发了公司架构从原来的非盈利组织控制的盈利部门调整成PBC的公告,
    这里https://openai.com/index/why-our-structure-must-evolve-to-advance-our-mission/

    几点想说的:
    1、这件事情最大的前提是:此前和微软的绑定以及利润分享机制在很大程度上出现了问题,无论是对OpenAI自己还是对微软,继续按照这个方式大家都走不远;
    2、前几天内部文件曝光,OpenAI和微软定义的AGI是一个利润指标,实现了1000亿美金的年利润就是AGI;看到这个标准,一般人肯定是满脑子黑人问号……
    3、为什么会用这样一个纯数字的方式来定义AGI?因为只有这样,微软和OpenAI的持续绑定以及利润分成机制才能够在很长时间内持续进行……(这个季度微软财报,电话会上就有分析师问了微软和OpenAI的绑定关系的持续性问题)
    4、愈发激烈的竞争(Claude、XAI、Gemini,以及开源的Llama、DeepSeek、Qwen),每年百亿甚至大几百亿美金的投入,遥遥无期的盈利预期等等,都让在目前架构和条款下的OpenAI鸭梨山大;
    5、19年OpenAI那次架构调整之后,是非营利部门(OpenAI Inc.)把控使命和方向,营利部门(OpenAI LP)负责具体业务和营收;现在是相当于是要把下面这一层的营利部门(OpenAI LP)转成更接近普通公司PBC;
    6、你不那么需要知道具体PBC是什么,你只需要知道OpenAI需要和之前受“束缚”的方式解绑就可以;
    7、转成PBC之后,这个实体就可以按照正常的公司融资,投资人有“相对”正常的条款(此前是有所谓的有限分享利润、回报倍数上限、以及公司必须和微软有利润分成);
    8、但这个“转”架构,需要解决很多现实的问题,尤其是和微软的,比如微软的股份比例此前其实是一个动态的比例,根据累计分的利润会有调整,那么调整成PBC之后微软的股份比例是多少?
    9、如果微软最后拿了固定比例股份,那此前的阶梯性强制利润分红机制怎么弄?除了微软之外所有人肯定是想拿掉的。但如果你是微软,你觉得这个事情需要多少股份作为补偿?
    10、更重要的是Sam是否要在新的PCB持股?大概率是要持股的,这也是马斯克最近疯狂喷Sam的点,那么持有多少合适?谁来“决定”合适的标准?当然,这些问题再追问下去就有些过于赤裸裸利益导向了……

    新的时代,给了所有人新的命题需要解决,
    技术上的,商业上的,
    甚至是组织架构上的……
    以及真的有幸能见证这些。

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  7. 昨晚 Deepseek 公布了 V3 的测试报告和详细训练论文,真的很牛批

    昨晚 Deepseek 公布了 V3 的测试报告和详细训练论文,真的很牛批
    他们自测的成绩整体跟 GPT-4o 和 Claude 3.5 对齐了
    海外社区普遍惊叹他们用 Llama 405B 十分之一的算力成本训练了一个更大更强的模型
    另外继续卷价格45 天内,每百万输入1 元,输出 tokens 2 元
    这个价格和这个质量,麻了呀

    DeepSeek V3 已经可以在 Cursor 中使用

    将 https: //openrouter.ai/api/v1 添加为 OpenAI Base URL
    使用 deepseek/deepseek-chat 作为模型
    在聊天中使用(不要在代码编辑器中使用)

    这里尝试:https://chat.deepseek.com/a/chat/

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  9. 是不是很牛逼?反正我是被圈粉了,做最难的事情,还要站着把钱赚了,一切信念都基于对真正价值的尊重和判断,这样的80后、90后越来越多的站上了主流舞台,让人非常宽慰,你可以说他们在过去是所谓的「小镇做题家」,但做题怎么了,参与世界未来的塑造,就是最有挑战性的题,喜欢解这样的题,才有乐趣啊

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    这几天刷推很明显的感觉到英文技术社区对中国AI产业的进步速度处于一种半震动半懵逼的状态,应激来源主要是两个,一个是宇树(Unitree)的轮足式机器狗B2-W,另一个是开源MoE模型DeepSeek-V3。 宇树在早年基本上属于是波士顿动力的跟班,产品形态完全照猫画虎,商业上瞄准的也是低配平替生态位,没有太大的吸引力,但从B系列型号开始,宇树的机器狗就在灵活性上可以和波士顿动力平起平坐了。 B2-W的意外在于切换了技术线,用运动性更高但平衡性同时也更难的动轮方案取代了B2还在沿用四足方案,然后在一年时…
    是不是很牛逼?反正我是被圈粉了,做最难的事情,还要站着把钱赚了,一切信念都基于对真正价值的尊重和判断,这样的80后、90后越来越多的站上了主流舞台,让人非常宽慰,你可以说他们在过去是所谓的「小镇做题家」,但做题怎么了,参与世界未来的塑造,就是最有挑战性的题,喜欢解这样的题,才有乐趣啊。