《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利近日在接受采访时说道，“距离AI真正应用到人类生活中也不过十年的时间。ChatGPT 就像 AI 世界里的单细胞生物阿米巴，那么 AI 世界里的霸王龙会是什么样子？从阿米巴进化为霸王龙又会需要多长时间？” 作为国内最早拥抱 AI 技术的投资机构之一，我们认为在一个技术刚诞生的前几年去预测未来的终局形态和大赢家是很困难的。因此在这一波AI技术革命的早期，我们坚持以创业者为中心，相信优秀的创业者终会找到方向。在 AI 信息大爆炸的当下，我们也希望让大家听到来自一线 AI 创业者的声音。本期节目我们邀请到了 Magi 创始人、真格基金 EIR 季逸超 Peak 和大家分享他作为一名从 2012 年起就加入 AI 行业的创业者，对新一波AI浪潮的反思、观察和预测。 季逸超Peak是一位技术小天才，在高中时期独立开发了获得 Macworld Asia 特等奖的猛犸浏览器，也因此登上《福布斯》杂志的封面，获得真格基金的天使投资。后来他又主导研发了Magi知识引擎及相关的知识图谱、信息检索等NLP技术。 在本期播客中，他聊到了在LLM的领域内，创业公司应该从哪些角度切入去和大厂竞争？LLM领域有哪些问题亟待解决的问题？国内做大模型的公司是否过早进入了优化的阶段？为什么懂AI的产品经理是稀缺资源？同时，我们也选取了部分闭门会议中的讨论内容和大家分享，如果你有更多好奇的问题，欢迎在评论区留言互动，投资团队会空降评论区加入讨论噢！ 【嘉宾】季逸超Peak Magi创始人、真格基金EIR 【时间轴】 02:15 有限制的舞台给了创业者更多机会 05:14 不属于你，但与你共生的数据是真正的壁垒 09:29 别把解决了最显眼的技术瓶颈当做自己唯一的护城河 11:20 不仅是技术，行业、规模、利益分配都是历史包袱 12:27 合规是一个动态的问题，审核一定要与核心解耦 22:54 向量数据库无法让模型突破自身的上下文限制 26:36 懂 AI 的产品经理是稀缺资源 31:13 真正的多模态模型还未到来 32:54 RLHF 是手段而不是目的，其本身复杂且不稳定 36:25 大量AI创新将诞生在看不⻅的地方 37:54 AI 人才面临价值危机 40:06 前所未有的技术平权，是一个新的开始 【精选讨论】 Tianjie：乔布斯曾说，如果你足够在乎软件的话，自己就会去做一个硬件。移动互联网时代，从PC到Mobile诞生了全新的计算设备，你觉得这一波会不会有一些就是垂直整合的硬件出现？ Peak：有可能会的。比如 rewind.ai 可能是一个初步的数字永生，但它目前是依托于我的工作电脑。说不定未来就有一种更尊重隐私的录音设备，我一辈子的行动都有一个东西在录制，回头可以训练一个我的LLM。所以我觉得可能会从私人、长续航的角度会诞生一种垂直的硬件。 Terry：如果Context length变长，比如 Magic.aI的LTM-1模型现在声称支持5 million的长度，它是否可以取代向量数据库的作用？ Peak：首先，我认为更长的有效上下文窗口取代向量数据库是肯定的，它总体来说我觉得会是一个更优的方案，能解决很多向量数据库不能做的事。但我对LTM-1模型其实不是特别乐观，因为像大家已经能用到的 Claude 100K 就是能接受很长的context（上下文），但是能接受很长的输入和能理解很长的 context （上下文）这两个东西是完全不一样的。目前我们并没有一个很清晰的思路能怎样做出让它理解更长的窗口。 Peak：在LLM 等一系列新的开发范式之后，人才分化特别严重，就逐渐只剩下最精英的一群人做核心技术，剩下全都是做交付。懂技术的离市场太远，而离客户和产品近的又完全没有什么竞争力，所以长期来看可能符合创业者画像的人才的供应可能会减少。 Yusen：对创业公司来说，技术和产品长期紧密地耦合是不好的。就像在（移动）互联网领域，产品经理并不需要从技术方面了解如何去搭建一张“网”，因为互联网早已成为了基础设施；从另一个角度说，反而是技术的乐高化会带来创业机会的爆发。会搭乐高的人从长远来看是多的，但自己能造出来好用的乐高的人少。 【节目制作】 后期：虫二 【联系我们】 公众号：真格基金（ID: zhenfund） 收听渠道：小宇宙｜Apple Podcast｜喜马拉雅 邮箱：[email protected] 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动～

1980年，经典游戏《吃豆人》（Pacman）发布。在游戏中，AI被用来控制四个不同颜色的幽灵，它们具有各自独特的行为模式，如追逐、随机移动、尾随等，使幽灵看起来像是具有自主思维和策略性。 随着技术的不断发展，游戏中的AI应用变得更加复杂和先进。1990年代的游戏如《星际争霸》和《魂斗罗》开始采用更复杂的敌人AI，使敌人能够学习和适应玩家的战术，提高游戏的挑战性。进入21世纪，随着计算能力和算法的提升，AI在游戏中的应用进一步扩展。现代游戏中的NPC（非玩家角色）具有更加智能和真实的行为模式，能够模拟人类的情感、交互和决策过程。这个不断扩展的领域正让我们目睹AI与游戏融合的惊人创新。 这次，我们邀请到了真格基金投资经理孙宇光、身梦科技 CEO 张哲川 Nick 以及头部游戏工作室 AI 负责人Rolan一起聊聊 AI 对游戏行业的颠覆。张哲川 Nick 曾在世界排名第一的纽约大学游戏设计专业读书，并于在校期间与同学合作制作了知名游戏《双子》，以与其他游戏不同的视觉效果以及情感体验，获得了世界独立游戏界顶级大奖IndieCade和IGF的决赛圈提名，是全球畅销的游戏作品，Nick后任职于腾讯Next并担任制作人，制作《疑案追声》系列作品，现创立身梦科技，一家致力于使用新技术探索游戏玩法的研发公司。第二位嘉宾 Rolan 是NLP 的科班出身，曾任某大厂 AI 中台的研究员，后技术转型做强化学习，给游戏内部 bot 和 NPC 提供表现和决策层面的智能升级，目前在国内头部游戏大厂子工作室担任 AI 负责人兼 AI 专项技术策划，主攻 agent AI 方向。 在本期节目，你将听到：什么是游戏中的涌现？AI技术如何改变游戏制作的过程？AI对游戏的商业化带来了哪些影响？有可能出现AI原生的游戏引擎吗？ 【主持人】 孙宇光 真格基金投资经理（感兴趣的欢迎联系 [email protected] 进行交流） 【嘉宾】 张哲川Nick 身梦科技CEO（感兴趣的欢迎联系 [email protected] 进行交流） Rolan 头部游戏工作室AI负责人（感兴趣的欢迎联系 [email protected] 进行交流） 【时间轴】 03:00 《塞尔达传说：王国之泪》太现象级了 04:28 什么是游戏中的“涌现” 09:21 AI 降低了游戏的生产门槛 13:06 如何理解游戏世界中的“Agent” 21:33 AI 如何影响游戏程序的开发过程 27:05 并不是任何一个游戏加了 AI 都是加分项 33:52 AI 会根据你的能力实时生成不同难度的游戏关卡 36:56 AIGC 会导致所有的内容价值降低 44:21 AI 对游戏 3D 的影响 49:04 如何解决引入 AI 带来的高成本问题 55:27 AI 对游戏付费模式带来的改变 1:02:19 二游玩家普遍对出戏的容忍度较低 1:06:02 AI 原生的游戏引擎是否会诞生 1:11:12 有必要赶 AI+ 游戏的浪潮吗 1:15:07 游戏推动技术变革，技术推动社会变革 【相关资料】 塞尔达传说：王国之泪 火山的女儿 矮人要塞 MineCraft 斯坦福Generative Agents论文 GTA 杀手47 超级马里奥 【节目制作】 后期：虫二 【联系我们】 公众号：真格基金（ID: zhenfund） 收听渠道：小宇宙｜Apple Podcast｜喜马拉雅 邮箱：[email protected] 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动～

此刻，我们见证大模型不断涌现出新的能力，每一天都给我们带来了目不暇接的变化。Google 的思维链技术极大地增强了大模型的推理能力，而 GPT-4 的 Reflexion 更进一步赋予大模型自我反思的能力。在无限接近 AGI 的未来，如何让大模型落实到更广泛的应用场景？大模型与机器人的结合或许会是一条开拓更大想象力的道路。 这次，我们邀请到了机器人、机器学习和机器视觉方向优秀的年轻学者李昀烛。李昀烛毕业于北京大学计算机系，在麻省理工学院获得博士学位，目前正在斯坦福视觉与学习实验室（SVL）做博士后，与李飞飞和吴佳俊教授合作，今年秋季即将入职伊利诺伊香槟分校。19 年的时候，李昀烛所在团队发明的一款触觉手套在国内的媒体上频频曝光，他在 TechBeat 技术社区上关于机器人操作和物理交互、多模态感知等分享也获得了热烈的反响。 在本期播客，你将听到真格基金合伙人尹乐、真格基金投资经理袁梦对话伊利诺伊香槟分校计算机科学系助理教授李昀烛：目前机器人发展到了什么程度？大模型对机器人领域有什么帮助？多模态可以落实到哪些具体应用或场景？机器人部署到日常生活中还有多远？ 【主持人】尹乐 真格基金合伙人、袁梦 真格基金投资经理 【嘉宾】李昀烛 伊利诺伊香槟分校计算机科学系助理教授 【时间轴】 2:55 硅谷这一年都有什么变化 6:15 机器人就是有一个物理的外在表示，并能和环境进行交互 7:53 机器人的抓取与放置问题：亚马逊的拣货比赛和各场景应用的进展 13:34 大模型帮助机器人完成对任务的定义、分解，拓宽对事情理解的边界 21:24 什么是直觉物理？机器人和环境交互有哪些步骤？ 29:12 昀烛团队发明的触觉手套和触觉地毯 37:45 机器人离普通人的日常生活还有多远？ 42:05 普通人想要机器人实现的 1000 个任务 45:02 给想从事 AI 研究的年轻人的一些建议 【相关资料】 YunZhu Li 李昀烛-TechBeat分享 MIT十美元AI“灭霸手套”来了！548个传感器，轻触便可识物 【节目制作】 后期：虫二 【联系我们】 公众号：真格基金（ID: zhenfund） 收听渠道：小宇宙｜Apple Podcast｜喜马拉雅 邮箱：[email protected] 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动～

在OpenAI的YouTube官方账号里，一个小红人追着小蓝人玩捉迷藏游戏的视频有最高的点击率。 在强化学习算法下，小红和小蓝这些AI小人在虚拟世界里面不停玩游戏，一开始的小蓝只会躲，在日夜重复玩了上万轮之后，它们开始发现策略、学会协作、甚至反制。 第一期节目，我们邀请到了清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼，他也是捉迷藏游戏的团队成员之一。在2022年回国任教前，他曾在OpenAI工作了一年半的时间。在他现在的办公室里，有意思的AI实验还在发生，有的训练AI玩游戏，有的指挥机器狗追小球，而这些共同的目的是想做一个能与人交互的通用AI。 在本期播客，你将听到：学术界与工业界之间、中美公司之间研究AI的区别在哪里？为什么将游戏作为AI的研究对象？机器人的GPT-3时刻是什么？ChatGPT对机器人有什么帮助？如何考虑AI的安全与对齐？ 【主持人】戴雨森 真格基金管理合伙人 【嘉宾】吴翼 清华大学交叉信息研究院助理教授 【时间轴】 01:59 打游戏，指挥机器狗追小球，吴翼的团队正在做什么 03:42 ChatGPT不能把事情全做完，它只是起点 10:46 OpenAI的研究方式不同于传统的学术界和工业界 11:53 如何看待OpenAI从非盈利组织转为盈利性公司？ 14:45 字节会做出中国领先的大模型吗？ 17:38 AI喜欢研究游戏，因为游戏是足够复杂的模拟世界 30:31 机器人的GPT-3时刻：机械手拧魔方 38:28 AI可以写小说、玩游戏，但做不到给你递一杯咖啡 50:27 给大模型加一些不确定性，防止它自信地胡说八道 55:11 未来人们的工作可能都在为AI创造数据 58:40 吴翼最近在筹备的创业团队 【相关资料】 吴翼清华主页 Multi-Agent Hide and Seek 这个小AI后来学会了一些奇技淫巧，我们看到以后就第二次地崩溃了 | 吴翼 一席第811位讲者 【节目制作】 后期：虫二 【联系我们】 公众号：真格基金（ID: zhenfund） 收听渠道：小宇宙｜Apple Podcast｜喜马拉雅 邮箱：[email protected] 如对节目有任何的建议与期待，也欢迎大家在留言中互动～