DeepSeek创始人梁文锋专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿 欢迎👏加入微信群参与讨论：https://s.869hr.uk/2fm 聊天讨论群，微信群二维码

Operators：openAI发布Computer Use Agent，再次加速了computer use的落地，hr可直接用operators在linkedin自动完成简历筛选，欢迎关注留言转发！ 聊天讨论群，微信群二维码

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2025年1月15日，OpenAI 正式宣布推出一项新功能Tasks。 新功能让ChatGPT有了执行力，可以替你完成各种任务。无论是一次性提醒还是重复执行的动作，现在你只需要向 ChatGPT 说明需求和时间，它会自动帮你处理。 这将彻底改变你和 ChatGPT 的互动方式，让 AI 真正成为你的未来助手。 📽️ 时间轴： 00:00 OpenAI发布Tasks“任务”功能 00:48 新功能的使用场景 04:23 如何设置“任务”功能 05:08 “任务”功能实际操作案例 06:54 为什么说新功能的发布标志着OpenAI迈出AGI第一步？ 聊天讨论群，微信群二维码

Cosmos ：英伟达开启通用世界模型的GPT时刻，人类正式从多模态2D进入3D新时代，物理AI的基建初步完成，机器人爆发预计25年底正式开始 聊天讨论群，微信群二维码

朋友们，一起回顾AI剧变的700多天，并迎接未来，迎接新年吧 ~ 新人up呕心制作！ 希望铁铁们 点赞支持 ~ 祝大家 ！！ 元旦快乐！！ 聊天讨论群，微信群二维码

中国AI有啥最新突破？中国对比美国，在AI发展上有什么重要优势？AI会不会带来人口数量的急剧下降？AI在我们生活中已经有哪些日常应用？有哪些AI应用值得推荐？ 聊天讨论群，微信群二维码

本期音频深入解析2025年AI发展的关键趋势。我们将探讨AI从单纯的生成能力向推理能力的进阶，剖析自对弈强化学习等前沿技术的应用前景。同时，我们也会关注多模态模型的发展、AI原生应用的崛起，以及AI技术对内容创作、硬件升级的深远影响。除了技术层面，我们还将探讨AI带来的经济机遇与社会挑战，帮助你全方位把握AI发展方向，提前布局未来。无论你是技术从业者还是对AI感兴趣的普通观众，都能从这期内容中获得启发。 关键词 模态 人类 智能 创作者 硬件 传统 世界 新技术 产品 强化学习 技术发展 人工智能 原生应用 自我意识 智能家居 个性化视频 逻辑思考 深度分析 文字记录 00:00在过去的几年里， AI 这个词无疑已经成为技术圈的流量密码，从普通消费者到科技巨头，所有人都在关注它的进步和潜力。而展望 2025 年，人工智能不仅会变得更强大、更智能，更重要的是，它将以更具深度和广度的方式改变我们的生活和工作。我们先聊一个大家可能都会有的疑问， AI 到底是什么？我们听过无数次人工智能的概念，但它真的离我们的生活很近吗？答案是不仅近，而且深入到了你我生活的方方面面，从手机里的语音助手，到你刷抖音时推送的个性化视频，再到那些能在几秒钟内帮你生成或者写出文章的 AI 工具，这些其实都是 AI 的应用表现，但他们仍然只是冰山一角， 2025 年的 AI 将有更大的飞跃。今天我们就来好好聊聊它的十大趋势，以及这背后蕴藏的机遇和挑战。 00:59先从 AI 技术能力的提升说起，现在的 AI 大多专注于生成文字、生成图像、生成代码等等，但生成并不是 AI 的终点，更大的突破点在于推理。所谓推理，简单来说就是让 AI 具备逻辑思考的能力。比如当 AI 面对一个复杂的数学问题时，它不仅能快速给出答案，还能像人类一样一步步推导出解题的过程。这一点对科学研究、技术开发来说意义非凡。 01:31为了实现这一目标，一个非常重要的技术概念叫自对意强化学习。它听起来有点抽象，但其实很好理解，你可以把它想象成 AI 跟自己下棋。他会不断挑战自己，不断总结经验，不断提高水平，与传统的让人类叫 AI 的方式不同，自对弈强化学习的特点是它完全摆脱了对人工标注数据的依赖，这使得 AI 可以更快的在未知领域进行探索。比如 OpenAI 最近推出的 OE 模型就是这种技术的一个经典应用，他在数学和科学任务中的表现让人惊艳，这不仅展现了 AI 的潜力，也进一步拉高了全球 AI 竞赛的门槛。 02:15那么，这种推理能力未来能用在哪里呢？举个例子，在医疗领域， AI 可以帮助医生分析复杂的病例，找出最优的治疗方案。在法律领域，它可以协助律师梳理复杂的证据链条，甚至在基础科学研究中，它还能为科学家提供推理支持，加速新理论的验证和发现。这意味着 AI 不仅能帮助我们节省时间，还能在我们最需要深度分析的地方提供关键支持。 02:46说到这里，你可能会想，除了更聪明的推理 AI 还有什么方向会成为下一个热点呢？答案是多模态模型。如果说现在的 a i 还局限于单一模态，比如只能处理文字、图像或声音，那未来的 AI 将能够同时理解并处理多种模态的信息。什么意思呢？比如你给他上传一张照片，同时告诉他一些文字描述，它可以快速将这些信息融合起来，生成一个全新的故事，或者创建一段匹配的视频多模态模型的意义不仅仅在于让 AI 更全能，更重要的是它模仿了人类的思考方式。我们人类是通过多种感官来感知世界的，比如看、听、触摸等等，而 AI 过去只能做到其中的一部分。随着多模态技术的发展， a i 将能更全面的理解复杂的场景，为我们提供更贴近真实生活的服务。举个例子，在教育领域， AI 可以根据学生的语言表达、面部表情和语音语调来判断他们的学习状态，从而制定更个性化的教学方案。在娱乐领域，它可以帮助导演快速创作跨模态的内容，比如根据剧本生成电影场景。但要实现这样的能力并不容易， AI 要能看懂、听懂声音，还要懂得如何把这些信息连起来。需要解决很多技术难题，比如模态对其问题、跨模态的语义理解等。不过从目前的技术发展趋势来看，多模态模型的统一将是一个不可逆的方向，它不仅会拓展 AI 的应用场景，还会让 AI 更像一个真正的智能助手，而不是仅仅完成单一任务的工具。 04:29除了技术能力的提升，我们还需要关注 a i 在应用层面的变化。这里不得不提一个概念， AI 原生应用，和那些在传统产品中加一点 AI 不同， AI 原生应用从设计之初就是以 AI 为核心的，换句话说，这些应用不是让 a i 辅助某些功能，而是让 a i 直接承担最终结果的输出。 04:53这种设计理念让 a i 的价值被放大到了极致，比如现在的一些 AI 绘图。工具已经能够根据用户的指令生成完整了，而不再需要用户逐步调整每一个细节。这种产品逻辑的改变将彻底颠覆我们与技术的互动方式。与此同时，传统应用也在加速拥抱AI，比如我们每天使用的办公软件已经变得越来越智能化，他们不仅能帮助我们完成文档编辑，还能根据内容自动生成报告推荐改进方案。另一个例子是电子商务平台，通过 AI 推荐技术，他们可以更精准地预测用户需求，提高购买转化率。 05:36可以说， AI 的整合已经从锦上添花变成了不可或缺。那些未能及时适应 AI 浪潮的传统应用可能会很快被市场淘汰。而对于那些积极拥抱 AI 的企业，他们不仅能提升现有产品的竞争力，还能为用户创造全新的价值。聊了这么多，大家可能会好奇 AI 对内容创作领域的影响有多大？其实内容产业可能是目前受 a i 影响最大的领域之一。从 IP 开发到短视频生成，再到影视创作， AI 正在大幅度提升内容生产的效率和质量。比如在音乐创作中， AI 不仅能生成旋律，还能模仿某些知名歌手的演唱风格，为创作者提供了更多的选择空间。再比如在影视制作中， AI 可以帮助导演快速生成场景草图，甚至直接生成视频，这大大缩短了制作周期，降低了成本。 06:35然而， AI 带来的不仅仅是效率的提升，也可能是市场格局的重塑。过去内容创作者的核心竞争力在于他们的创意和执行力。而在 AI 的帮助下，那些原本缺乏资源的小型团队甚至个人创作者，现在也有了与大型内容公司竞争的能力。这样一来，整个内容市场将更加多元化，但同时也会面临更多的竞争压力。 07:02在硬件方面， AI 化同样正在发生深刻的变化，智能家居、智能汽车、可穿戴设备。这些产品不仅是工具，还是我们与数字世界连接的重要接口。未来的硬件设备会越来越聪明，他们可以主动学习用户的习惯，为用户提供更个性化的服务。比如智能音箱可以根据你的语音习惯调整音效，智能手表可以实时监测你的健康数据并给出建议。 07:31尽管硬件 AI 化带来了很多便利，但它也面临着一些挑战，比如设备成本问题、用户隐私保护问题等。但不可否认的是，它为连接数字世界与物理世界提供了无限可能。除了技术应用之外，我们还需要谈一谈 AI 技术发展背后的经济和社会影响。 AI 对经济的推动作用毋庸置疑，它不仅能提升生产效率，还能创造全新的商业模式。比如现在很多企业已经开始使用 AI 来优化供应链管理，提高资源利用率。而在金融领域， AI 正在逐步成为风险管理和市场预测的重要工具。通过分析海量数据，它可以快速发现市场趋势，为投资者提供高价值的决策参考。 08:20但与此同时，我们也不能忽视 AI 带来的潜在社会问题，一个显而易见的挑战是就业市场的变化。随着 AI 技术的普及，一些传统职业可能会逐渐被取代，比如客服数据录入、低技术要求的制造业岗位等，可能会因为自动化而面临失业的风险。然而，新技术的引入往往会创造新的工作岗位，比如数据标注师、 AI 训练师以及与 AI 技术相关的开发和管理职位，关键在于我们如何通过教育和技能培训帮助劳动力适应这一转变。 08:58另一个需要关注的问题是 AI 的伦理和安全性。比如当 AI 具备决策能力时，它的决策是否符合社会价值观？如果 AI 系统出现错误，责任应该由谁承担？这些问题看似遥远，但实际上已经开始影响我们的生活。比如在自动驾驶领域，如果发生交通事故，是责任在于 AI 算法、汽车制造商还是使用者，这些问题需要通过立法和技术优化来加以解决。 09:30聊到这里，你可能会想， AI 的未来会是什么样子？它会不会成为一种全能技术，像电影中描绘的那样拥有自我意识，甚至超越人类？事实上，通用人工智能的发展还需要很长的时间。目前的 AI 虽然已经表现出令人惊叹的能力，但它的本质仍然是一个工具，它可以帮助我们解决问题，但并不具备真正意义上的自我意识。不过，这并不意味着 AGI 是一个遥不可。级的目标。事实上，推动 AGI 发展的三个关键因素，计算资源、数据质量和算法优化正在快速进步。随着量子计算的引入， AI 的算力瓶颈可能会被突破。随着数据采集技术的提升，我们能够获取更多高质量的数据。而通过自对意强化学习、多模态融合等新技术， AI 的能力边界也在不断扩展。 10:27那么，当 AGI 真的到来时，我们会面对什么样的世界？一个可能的场景是，我们的生活将变得极度高效和便利。 AI 不仅可以帮助我们完成繁重的工作，还可以辅助我们进行创意和决策，让人类专注于更有意义的事情。另一个可能性是， AGI 的存在会引发更多关于人类身份和意义的思考，毕竟如果机器也能思考和创造，那么我们与机器的区别究竟是什么？这既是一个技术问题，也是一个哲学问题。 11:00回到 2025 年的现实，我们必须承认， AI 的进步不仅是技术发展的结果，也是社会、经济、文化多方面共同推动的产物，无论是企业还是个人，都需要意识到 AI 带来的变化并积极适应。对企业来说，如何利用 AI 提升竞争力是关键。对个人来说，掌握 AI 相关技能将成为一项新的必备能力。在今天的节目最后，我想给大家留一个问题，你怎么看待 AI 的未来？你期待一个 AI 深度融入的世界，还是对它的快速发展有所担忧？欢迎大家在评论区分享你的观点，让我们一起探讨和展望 AI 的未来。谢谢大家收看我们下期再见。 聊天讨论群，微信群二维码

拿几百万2000张显卡做的开源模型，赶上了OpenAI的水平；西方技术圈懵逼：怎么做到的？ 今天，我们要揭开一个惊人的科技突破 ——DeepSeek 最近发布的全新开源模型 DeepSeek-v3。这个模型被宣称是目前最强的开源大模型，其能力甚至与闭源的 GPT-4o 不相上下，令人难以置信的是，它的训练仅需 2048 张英伟达 H800 AI 芯片，这在行业内引发了广泛的热议。DeepSeek-v3 采用了混合专家架构，拥有 6710 亿的参数，推理速度比其前代模型提升了 3 倍，让它在多项测试中超越了阿里云 Qwen2.5 和 Meta 的 Llama-3.1，与 OpenAI 和 Anthropic 的闭源模型不相上下。此外，这个模型的训练成本仅为 557.6 万美元，远低于行业平均水平，这让许多业内专家都感到惊讶。计算机科学家 Andrej Karpathy 更是指出，这样的成果在资源受限的情况下，展示了对研究和工程的卓越追求。这不仅是技术上的突破，更是中国大模型创业者在严峻的算力和资金环境中，努力进行算法优化的一次成功展现。李开复的评论也不容忽视，他强调中国大模型公司的优势在于低成本和高效率，并指出与国外同行相比，他们的训练成本和推理价格都有显著优势。所以，这场科技的竞争将如何影响未来？DeepSeek 的成功是否会改变行业格局？请大家继续收听详细内容！ 聊天讨论群，微信群二维码