欢迎来到《AI Odyssey》播客，这里是11月第四周的AI科技快讯。我们将为您带来本周AI领域的最新动态，欢迎收听！ 【主持人】 PongPong, Leo 以下是本期内容： 00:25 科技新闻 * OpenAI内部政变 * ChatGPT的数据安全问题：一个有趣的实验揭示了ChatGPT潜在的数据安全问题。当研究人员连续要求ChatGPT重复输出特定词汇时，如“poem”四次，结果发现ChatGPT开始输出无关的个人信息，包括姓名、职位、电子邮箱和电话号码等敏感数据。 * 参考论文：arxiv.org * SDXL Turbo发布：据测试报告显示，SDXL Turbo在图像生成领域的效率达到了新的高度。用户仅需输入文本，SDXL Turbo便能在一秒内生成高质量图像，速度之快令人惊叹。这一速度不仅超过了Midjourney、DALL·E 3等知名模型，甚至也超越了Stability.ai自家的Stable Diffusion系列。 * 开源地址：https://github.com/Stability-AI/generative-models * 在线体验地址：https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo * 论文地址：https://stability.ai/s/adversarial_diffusion_distillation.pdfPhind V7版本发布 * PhindV7版本：这一版本在性能上取得了显著的突破。CodeLlama-34B V2在huggingface的代码大模型排行榜上荣获第一名，成为首个在性能上超越GPT-4的开源代码项目。 * 测试地址：www.phind.com * 开源地址：huggingface.co 01：43 商业新闻 * HeyGen AI：一个引起广泛关注的视频生成工具。自从去年推出以来，HeyGen迅速成长，仅七个月就实现了100万美元的年度经常性收入（ARR），并在今年11月更是飙升至1800万美元。 * Pika Labs：Pika的团队相当精简，目前仅有 4 位全职成员，已经累计完成 3 轮、共 5500 万美元融资，最新估值为 2.5 亿美元。 * ChitChop AI：字节大模型出海产品 02：26 好文分享 * Perplexity.ai的创新搜索引擎：这篇文章主要讨论了Perplexityai如如何利用大型语言模型(LLMs)改变传统搜索引擎的模式。文章地址：forbes 02:45 产品体验 * Vidnoz 是一款免费的在线视频创作工具，它利用了 AI 和智能自动化。它提供了文本转语音、背景去除、人声去除等功能。官网地址：www.vidnoz.com * Create：专为简化开发流程而设计，它能够自动构建简单的原型，大大加快了初期开发阶段的速度。官网：https://www.create.xyz/ * DubbingAI 可以实时切换声音性别、音色和语言的AI语音技术应用，具备声音克隆、口音消除等独特功能。官网：https://dubbingai.io/ 03:29 特别话题 OpenAI 为什么发生内斗？ 此次OpenAI罢免Sam和Apple辞退Steve Jobs有什么不同？

【主播的话】 新的一期硬核技术访谈来了！我们特别邀请到了多模态大模型领域的前沿研究者，加州大学圣塔芭芭拉分校(UCSB)的PhD李嘉琛。嘉琛将与我们深入探讨多模态大模型的核心概念与应用前景，从原始的语言模型到多模态学习的进化过程。我们将一同揭开大模型如何综合处理文本、图像、视频等多种数据类型的神秘面纱，并探索其在上下文理解、任务执行和规划等方面的巨大潜力。此外，嘉琛还将分享大模型在自动化、数据分析、娱乐等多个领域的应用案例。加入我们，一起探索大模型的无限可能！ 嘉宾和主播长期在北美工作生活，夹杂英文在所难免，不接受抱怨！Enjoy! 【本期嘉宾】 Jiachen Li (李嘉琛, 推特：@JiachenLi11) 加州大学圣塔芭芭拉分校 (UCSB)三年级PhD，主攻机器人控制，多模态学习，生成式人工智能。Jiachen带队参加了Amazon SimBot Challenge，获得了第二名以及10w美元的奖金。 【本期主播】 Leo Zhao 硅谷大厂高级机器学习工程师，GenAI LLM发烧友 【本期焦点】 * 01:40 - 讨论多模态大模型的起源和基本概念 * 02:10 - 介绍大模型从单一模态到多模态的转变，解释多模态大模型在不同数据类型间的应用 * 04:25 - 讨论大模型在自动化和数据处理方面的应用 * 05:12 - 探讨多模态大模型如何提供更丰富的信息。 * 08:00 - 讨论大模型在信息接收和任务执行方面的效率 * 10:30 - 讨论大模型在自动生成prompt方面的能力 * 13:10 - 分析大模型在长期规划和任务分解方面的能力 * 16:10 - 讨论强化学习在多模态大模型中的应用 * 23:02 - 讨论大模型在处理长期上下文方面的挑战 * 28:53 - 嘉宾分享关于奖赏塑形（Reward Shaping）的个人经历。 * 31:44 - 探讨在控制多模态大模型方面的未来方向 * 34:30 - 讨论降低延迟（Latency）的方法和最新进展 * 39:36 - 探讨未来大模型可能的发展方向和挑战 【特别话题】 * 关于大模型的未来发展：如何使用合成数据（Synthetic Data）有效训练大模型 * 在视频生成等领域如何解决一致性问题 * 未来大模型可能如何整合所有领域数据以提供更全面的服务

【主播的话】 今天的特别节目中，我们非常荣幸地邀请到了知名孵化器的杰出团队成员彭书航。在这一集中，书航将与我们深入探讨AI产品开发的投资策略，分析数据壁垒的重要性，并探索GPT Store对相关领域的影响。 加入我们，一起洞察AI技术的未来趋势和商业潜力，深入了解这一引领科技前沿的话题。 【本期嘉宾】 彭书航，Duke研究生毕业，某知名孵化器杰出团队成员，欢迎对Agent商业化感兴趣的朋友加微信沟通，微信：cedric_11k 【本期主播】 Leo Zhao 硅谷大厂高级机器学习工程师，GenAI LLM发烧友 PongPong 连续创业者，Web3 Startup 产品负责人 【本期焦点】 01:24 1. AI产品与投资视角：讨论AI初创公司的挑战，如高成本和商业模式的构建难题 04:27 1. AI技术的未来方向 ：探讨AI技术，尤其是AI Native在未来的重要性和发展方向 07:02 1. AI技术的应用与挑战 ：讨论AI在实际应用中遇到的问题，例如成本、技术壁垒和用户数据的处理 09:54 1. 数据的角色与挑战：深入探讨数据在AI发展中的重要性，尤其是在提高用户体验和准确度方面的作用 14:20 1. AI产品在生活、工作与娱乐中的应用 ：探索AI如何影响和改变人们的生活、工作和娱乐方式，以及未来的发展趋势 23:02 1. AI技术的社会影响与商业模式：讨论AI如何改变社会结构、创造新的职业机会，并探讨商业模式的转变 31:42 1. Prompt Engineering与AI应用：分析prompt engineering在AI应用中的重要性、挑战和发展方向 42:03 1. 未来展望与总结 ：对AI技术未来在创造性领域等的应用提出展望，并对本次讨论进行总结 【特别话题】 * AI Native的发展：深入讨论了 AI Native产品的概念，即完全由 AI 从头到尾驱动的产品和服务，以及这些产品可能对社会和行业的长远影响 * AI在现代社会中的角色：分析了AI作为个人和企业助手的潜力，包括如何通过AI优化日常生活和工作流程 * Prompt Engineering的重要性和挑战：探讨了在与AI交互中，如何有效地设计和使用 prompt 来提高AI的效果和精确度 * AI技术的未来发展方向：对AI技术的未来发展路径进行了展望，特别是在逻辑推理能力、自动化和推荐系统方面的潜在进步

欢迎收听《AI Odyssey》播客！在今天的节目中，我们将深入探讨人工智能的世界，以及它对我们生活各个方面的影响。 主持人：Leo, PongPong SHOWNOTES 01:36 国内外AI发展、政策和策略方面的不同点 10:51 揭示AI创业的奥秘。探索连接世界各地AI创业公司的共同点，以及不同地区所面临的独特挑战。 13:34 深入思考大型AI模型的世界。如何积极参与到这一趋势中，塑造未来。 深入了解大型AI模型的影响，以及它们如何塑造行业和社会。 17:23 探讨大型AI模型在日常生活和工作中的实际应用。 28:44 关于在B端和C端中应用AI模型的热烈讨论。探索AI在不同行业中的多样应用，并深入了解这些模型如何改变行业，革新用户体验，推动创新。 30:26 展望未来，AI领域的令人激动的前景。 背景音乐： Sunday Vibes Song by Masego and Medasin