“一句话生成图片”爆红网络，人工智能正在迎来一个里程碑式的进展。盘点人工智能发展的前沿趋势，从学者、投资人与艺术家等视角来聊聊AIGC。

7月19日，Meta发布了免费可商用版的开源大模型Llama2。这次的Llama2除了性能得到了极大的提升外，Meta还开源了它的预训练数据，使得企业能够以更低廉的价格和简便的方式开发自己的大模型。图灵奖获得者 Yann LeCun在推特上表示Meta 此举可能将改变大模型行业的竞争格局。
本期播客我们邀请到了Lepton.ai 的创始人贾扬清，一同来聊聊Llama2开源后对行业的影响、GPT-4的泄密，以及他为什么更看好应用的创业方向。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
贾扬清，Lepton.ai 创始人
贾扬清本科和研究生阶段就读于清华大学自动化专业，后赴加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士。他在博士期间创立并开源了如今业内耳熟能详的深度学习框架Caffe，被微软、雅虎、英伟达、Adobe 等公司采用。2013年毕业后，他加入谷歌，是谷歌大脑 TensorFlow 的作者之一。2016年2月加盟Facebook，并开发出Caffe2Go、Caffe2、PyTorch等深度学习框架。2019 年 3 月正式加入阿里巴巴，担任阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能计算平台事业部总裁。
【你将听到】
Llama2开源与开源精神
01:58 Llama开源的影响：可以商用
03:47 闭源模型的两个挑战：应用场景不够和成本收益比
06:15 理解开源：互联网是基于开源去做的
08:30 《开源软件经济学》——Stack Overflow创始人经济学角度解释开源
12:32 长线看好：Meta become the cool kid again
15:11 再谈安全：开源公司并不能阻止邪恶版大模型
16:46 三个人做出举世瞩目的成绩，创新往往诞生于小的团队
19:17 “我的经历一直逆潮流而行”
20:29 AI应用领域的方向在哪里？
22:42 争议Jasper，理解用户的价值
GPT-4泄密与成本分析
24:23 安全只是借口？OpenAI不开放的原因是可复制性与商业的选择
25:14 闭源模型没有护城河，只有6-12个月的领先优势
26:15 何谓AI顶级人才：对科研与用户的双敏锐度
29:01 GPT-4泄密后观感：不再走单一模型路线，而是逐渐转为专业化模型
31:10 推理成本是训练成本的5-10倍
34:35 Lepton.ai创业方向：提升系统效率与帮助客户做AI
38:01 GPT-4、Llama2可能全都是过渡态？现有的大模型是否全部走错了方向
42:27 出圈新应用：妙鸭相机
关于创业
45:36 走出舒适圈，创业的每天都不一样
47:28 准确性依然是难点，与Langchain的技术合作案例
52:37 找合伙人：热情比经验重要
56:10 硅谷最让人的兴奋的地方：一群聪明人在现有道路之外开辟的新路径
【后期】
AMEI
【BGM】
Simple Pleasantries - Arthur Benson
A Breeze - spring gang
【Shownotes】
肖阳、泓君
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Special Guest: 贾扬清.

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硅谷101

泓君Jane

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失败、背叛、不被理解，硅谷精神领袖一直都不是完美的存在；他们是科学家，创造者，行动派，他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目，是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。
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E117｜对话贾扬清：大模型的开源之战与应用时代｜AIGC特辑

4月是大模型频频迭代的一个月，也是中国大模型的集中发布期。这些模型更新迭代之后到底进化在哪儿，可能深度使用者最有发言权。本期嘉宾和他的团队也在过往的使用体验中，结合一些学术论文研究出了一套给大模型打分的标准——如果不是一个专业的技术人员，普通人也可以通过一些好玩的测试题目，区分国产大模型与GPT4到底有哪些不同。
随着越来越多的大公司与创业公司加入到国产大模型的竞争中，本期节目我们也聊了聊，除了芯片困境，国产大模型到底怎么样，以及难在哪儿？
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
戴雨森，真格基金管理合伙人
【你将听到】
使用体验
【03:18】大模型的使用体验：与七八年前的对话机器人很不一样
【04:51】ChatGPT 20问游戏：理解规则+二分法查找
【05:51】Midjourney：从V3到V5进化惊人，打开新的使用方式
【08:48】手工更贵，机器做的更好：原创会越来越有价值
【10:05】如何使用ChatGPT：更适合脑洞与头脑风暴
评分系统
【12:21】300个问题，如何设计出一套大模型的评分系统
【15:22】GPT4评分80分，国产模型迅速从20分追到50分
【16:43】麻辣螺丝钉与爆炒篮球，GPT的进化速度
【20:05】两个月飞速进展：从聊天机器人到GPT4到AutoGPT
【21:46】大模型也有类似于自动驾驶的五级分类
【24:10】基于大模型的创业，早创业还是晚创业谁更有优势？
国产大模型
【29:12】国产大模型格局未定，但要先造船
【32:13】大模型的终局是什么：赢家通吃？类公有云格局or百家争鸣？
【34:50】不止是A100芯片，数据、算法、架构，都需要解决
【36:59】中文互联网的数据不是问题？
【38:33】AutoGPT初印象：既震撼又忧虑
【40:43】微软可以一天训练一个GPT3，但只有它的超算才能训练GPT-4
【44:01】GPT的价值观：目前还是加州白人男性价值观
【46:38】潜在安全风险：操作选举，电话杀猪盘，垃圾信息
【49:04】OpenAI的股权结构：收益权与控制权分开
【53:00】做出OpenAI需要探索能力，第二个做更需要执行能力
【54:54】这轮AI浪潮有泡沫也有啤酒，人类最大的一轮技术革命
【57:04】未来不可预测，我所说的都是错的
【59:04】技术成熟有利于成熟创业者，新技术反而利好年轻人
【招聘】
我们团队目前正在招聘全职的播客节目监制、视频后期、商务拓展以及运营，欢迎感兴趣的小伙伴把你们的简历和代表作品发送到我们的邮箱：Podcast@sv101.net。具体要求我们之后会发布在【硅谷101】的微信公众账号上，欢迎关注。
【相关资料】
真格基金的评分系统：大模型测试集Z-Bench
https://mp.weixin.qq.com/s/D9xQYIw8K2OjVLBwzNtagQ
【BGM】
Cheese and Crackers
【后期】
AMEI
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Special Guest: 戴雨森.

E108｜从20分迅速追到50分，国产大模型难在哪儿｜AIGC特辑

对于创业公司而言，前十个人最为重要，它会塑造一家公司的基因与文化。我们也想知道，除了信念，到底有没有一些实验上的数据反馈与方法，让OpenAI早期愿意坚定去堆算力。这期节目很幸运，我们找到了OpenAI的第一个实习生，他见证了OpenAI极早期的时刻。
这期音频聊了聊OpenAI极早期的一小段历史，我们的同名视频节目《硅谷101》，也做了一个45分钟的视频，以讲故事的方法去梳理盘点OpenAI的整个成长历程，欢迎对后面的故事感兴趣的同学去关注。
另外，在我们采访前，一篇叫做Segment Anything的论文又让人工智能圈沸腾了，我们这期嘉宾将它称之为图像识别领域的“GPT- moment”。本期，我们也将解读这篇论文为什么如此有价值以及会如何改变无人驾驶与机器人行业。正如嘉宾所说，人工智能正在几何爆炸式发展，比前两场工业革命大很多，今天我们在播客里提到的难以解决的问题，可能明天就解决了。
本期节目片头是与B站联合定制的推广信息，如果大家对片头提到的人工智能合集感兴趣，可以点击这个链接
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
Jim Fan，现英伟达AI科学家，EX-OpenAI and Google AI，斯坦福计算机PhD（twitter：@DrJimFan）
【你将听到】
00:04 开场推荐：B站AIGC视频合集
02:45 正片
03:20 成为OpenAI的第一个实习生，细数坐在身边的大神们
08:45 没有人意识到加算力就可以实现大模型，但2016年已经种下了种子
12:33 GPT2加入数据之后，涌现出智能
13:45 小创新：当Reddit被引入训练数据集，有情景有情感
15:35 不只是Elon Musk与Sam Altman，四位科学家对OpenAI的技术影响更大
16:42 什么在吸引顶级研究者：研究自由与公司资源
18:15 未来大模型的市场格局：不会是赢者通吃
20:36 定义AGI无意义，但要分析模型能带来的经济价值与社会价值
21:40 人工智能是一场新的工业革命，比前两场工业革命大很多
22:58 大模型未来是通才还是专才？
26:59 图像领域的GPT-moment来了：Segment Anything
30:10 无人驾驶、机器人领域将发生大变化
31:13 当计算机视觉可以分割一个从未见过的物体
32:28 语言模型更像操作系统，一场新的人机交互的革命
34:30 GPT3出来很久，做成了聊天的交互方式才引爆互联网
37:17 大模型可以帮忙定机票吗？可以，但挑战点很多
38:25 无法判断是否是钓鱼网站
39:23 不需要输入prompt词的多模态
40:23 为何从机器人研究转向多模态研究
41:48 人工智能几何爆炸式发展，今天的难题可能明天就被解决了
【BGM】
Fast Forward, Pause - Rebecca Mardal
Come Clean (baegel Remix) (Instrumental Version) - Gloria Tells
【后期】
AMEI
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E107｜AI大爆发：OpenAI极早期历史 ，以及图像领域的GPT moment｜AIGC特辑

游戏的本质是好玩，当生成式AI这种新技术到来时，它正在从各个方向去改变游戏的玩法。这可能是一次角色扮演的对话，也可能是两把不同的道具，还有可能是让虚拟引擎5的脚本可以自动化渲染。
用新科技做出来的游戏，不管在玩法还是交互上，都与以往的游戏不同，类似于《西部世界》这样的游戏也不再只是科幻。就像当年皮克斯率先用新技术做出《玩具总动员》一样，新技术的到来，也意味着游戏行业的重新洗牌。
过去，基于角色扮演，已经诞生了估值10亿美元的独角兽Character.ai和微软投资的Inworld。在角色扮演领域，ChatGPT会如何跟游戏行业相结合呢？ChatGPT又会如何改变游戏行业？
另外，感谢Quantum-engine.ai对本期节目demo环节的技术支持，如果大家对音频中的演示环节感兴趣，也可以去Quantum-engine的网站体验一下，互动效果会更直观，他们的网址是：https://www.quantum-engine.ai/
【主播】
泓君，《硅谷101》主播
【嘉宾】
吕骋（Jesse Lyu）, Quantum-engine.ai创始人，连续创业者
【你将听到】
01:56 玩家体验+生产环节，ChatGPT对游戏行业的两大改变
07:12 当经典IP引入开放式对话，重新探索NPC的价值
09:23 实现开放式游戏视觉引擎联动的三个步骤：生成对话、行为、与蓝图的自动化
14:59 《赛博朋克2077 》：来生酒吧的任何人产生自然对话
16:15 Demo时间：当马斯克想把特斯拉卖给比尔·盖茨
29:04 角色扮演独角兽Character.ai和Inworld.ai的核心优势
33:01 AIGC应用层的壁垒是前端用户体验
34:37 延时与速度是用户体验的核心
37:47 工程化的科技需要藏起来，耐得住枯燥的优化
42:34 好莱坞积淀深厚，AIGC无法处理好故事与好皮肤
47:18 画面提升对游戏销量影响不大，但玩法创新影响很大
49:06 AIGC提升的沉浸感与交互方式
50:36 来自于皮克斯《玩具总动员》的启发：占领技术高地长达四年
53:11 利用新科技做出来的游戏，一定是不一样的游戏
【后期】
AMEI、加菲
【BGM】
Cyberpunk - Marten
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Special Guest: 吕骋.

E104 | 新玩法新格局，ChatGPT如何改变游戏行业？| AIGC特辑

最近马斯克的一段采访提到，人类只是硅基生命开启的一个程序，就像碳基生命中蛋白质一样，生命的终极形态可能是超级人工智能或硅基生命。
早在2014年这个话题就开始在不断讨论，最终人类会摆脱肉身的束缚，成为一个永生不灭的新生命吗？流浪地球中的数字生命计划和ChatGPT的出现再次引起了对硅基生命的讨论，未来，硅基文明是否会取代碳基文明？
本期节目，我们从生命、进化和文明的角度，来聊聊这个科幻又天马行空的话题。但回归到现实，也是我们重新思考大脑如何运作，语言又是如何影响文明的。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
张璐，Fusion Fund管理合伙人
刘冰雁，人工智能领域创业者
【你将听到】
理解硅基文明
01:34 人类只是硅基生命的开启程序？如何看待马斯克的激进观点
03:54 硅基生命与碳基生命存在形式的同与不同
07:04 从生命到文明：硅基文明迭代慢，有限生命更容易进化
10:43 有限生命的优点：利他思维、探索、进化
14:08 吸血鬼诅咒——永生是很可怕的事情
语言、AI的心智与数字化人
15:35 原装人类与超级人类，如何理解人工智能的意识？
24:18 潜意识运算能力比意识运算能力大好几个数量级
25:56 人类的意识与机器的意识，谁更真实？
30:29 AI的同理心与预估他人想法的能力
34:48 宇宙的多样性与外星文明
36:55 《降临》：语言体系对人类思维的理解，文明的价值在于探索
40:55 无限与有限，真实世界与数字世界的探索
42:06 技术没有价值观，技术的价值观，就是人的价值观
44:55 大语言模型的价值：语言如何影响人的性格与民族文化
50:21 我们需要全方位的人工智能教育
53:09 对抗人的天性，长生不老与人类本身的数据化
【相关阅读】
《Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models》
斯坦福助理教授Michal Kosinski在这篇文章中提出，GPT3.5具有九岁小朋友的心智。
《降临》：2016年上映的科幻电影，改编自短篇小说《你一生的故事》
【BGM】
Cheese and Crackers
【后期】
加菲
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【未经授权不得转载，嘉宾言论仅代表个人】
Special Guests: 刘冰雁 and 张璐.

E102 | 硅基文明能否取代碳基文明？聊聊AI的心智与数字化人

Jasper.ai是一个人工智能的写作助手，可以自动为企业客户写广告、电子邮件、产品描述、社交媒体推广文案，成立2年，成为生成式AI应用层最值得被关注的公司之一。
2022年10月，Jasper.ai不但宣布完成了 1.25 亿美金的 A 轮融资，估值达到了 15 亿美金，到2022年上半年，在生成式AI还未大火之前，就已经有4000万美元的营收，如今已经收入过亿。
本期我们就来聊聊Jasper.ai是如何在两年内成为估值15亿美元的独角兽，以及整个AIGC行业应用层的机会在哪里。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
王英骁Wally，SAV（Scale Asia Ventures）创始合伙人
【你将听到】
01:25 营收过亿，估值15亿，Jasper两年跻身应用层独角兽
02:30 ChatGPT推出之后，Jasper.ai数据不降反涨
04:00 起源于GPT3，从续写文章到企业端的工具
08:56 招聘减少，AI替代人写文稿，在营销领域已经发生
12:42 创始团队SAAS起家，用户需求做到极致
18:31 不做自己的模型，Jasper的商业化路径
19:55 我为什么会早期投资Jasper
22:44 来自Grammarly估值与市场的启发
23:17 Jasper该对标哪家公司？
25:23 Jasper pk Midjourney：to B与to C底层逻辑的不同
29:04 不谈技术不谈大模型，一个产品与商业化的团队
33:34 不管是B端还是C端，最大的挑战来自于微软
41:22 成本高收入降低：Bard不是最好的模型，源自谷歌无动力？
44:13 成本降低可预期，但大公司入场变现难
【后期】
Amei
【BGM】
Yellow Light - Arthur Benson
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Special Guest: 王英骁.

E101 | 两年营收过亿美元，聊聊AIGC的应用层独角兽|AIGC特辑

不管是ChatGPT还是文字生成图片，生成式AI正在给生物制药行业带来全新的改变。
一家初创公司Profluent，用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型Progen，首次实现了AI预测蛋白质的合成，研究成果已经于1月26日发表于《自然》杂志子刊。研究人员称，这项新技术可比肩诺奖，会变得比定向进化（获得诺贝尔奖的蛋白质设计技术）更加强大。
过去一百年人类在生命科学上的探索，相当于盲筛。X光、冷冻电镜、Alphafold，现在的ChatGPT，它们正在一步步变成科学家手里越来越强大的工具。有了ChatGPT，我们在制药领域最重要的药物发现环节，可能会开启一个突飞猛进的时代，人类离治愈疾病甚至是延缓衰老更近了。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
郭春龙Allen，水木未来CEO
【你将听到】
01:52 结构生物学的几次大进步：冷冻电镜解析结构、Alphafold预测蛋白质结构到ChatGPT们生成药物
05:22 X光积累的数据，让Alphafold2 可以对单链蛋白的准确预测
07:50 生成式AI还需要高质量数据，但生物数据的标签成本高
09:39 优质的生物结构的数据哪里来？
10:50 不止PBD，新一代的AI对数据的要求更高
13:04 创业公司两大流派：语言生成与图片生成式AI，对应预测蛋白质序列与结构
16:34 生物科学的目标：治病、治愈癌症与延缓衰老
18:07 理解蛋白质：序列决定结构，结构决定功能
20:13 比10的50次方小分子药更难的生物药
21:19 过去一百多年，制药的方法基本靠盲筛
22:05 找到解开人类生命秘密的钥匙
23:06 ChatGPT给生物医药带来全新的可能性：解决一百年后也找不到的新靶点
24:36 一款药物诞生的七个步骤
26:31 早期药物没选对，进入临床很困难
27:03 AI如何帮助药物研发？Nimbus卖给武田制药的故事
29:41 早期研究不是花钱最多的，但是是最难的
31:22 中国结构生物学原创科研，部分领域全球领先
33:02 大药企为何创新乏力？更类似于基金运作模式
35:03 制药行业的资本运作套路
39:51 美国三大生物医药中心是如何形成的
45:00 选开源模型还是OpenAI的API接口？生物领域更看训练数据的质量
49:04 不得不做！就好比任何零售商不去拥抱电商一样
【名词解释】
冷冻电镜（Cryo-EM）
一种高分辨率的成像技术，用于观察生物分子的结构。与传统的电镜不同，Cryo-EM使用冷冻技术来冻结生物样品，使其保持原始状态并防止样品在成像过程中受到破坏。然后，使用电子束通过样品，并收集这些电子的衍射图像。与X射线晶体学和核磁共振成像不同，Cryo-EM不需要制备晶体，因此可以用于研究非晶态的生物分子。在成像后，使用计算机算法对收集的图像进行处理和重构，生成高分辨率的三维结构模型。
Cryo-EM在生物学、生物化学、药物发现等领域中发挥着越来越重要的作用，因为它可以研究到目前为止无法通过其他技术进行研究的生物分子结构。
PDB数据库（Protein Data Bank）
是一个存储蛋白质、核酸和其他生物分子三维结构数据的国际性数据库。PDB数据库是生物医学和生物科学研究中最重要的资源之一。研究人员可以利用PDB数据库中的数据来研究蛋白质、核酸和其他生物分子的结构和功能，以及分子间的相互作用。PDB数据库还提供了许多分析工具和资源，以帮助研究人员更好地理解和利用存储在其中的数据。
AlphaFold
AlphaFold是由DeepMind开发的一种人工智能系统，旨在解决生物学中蛋白质结构预测的问题。蛋白质结构是蛋白质功能的基础，但由于其复杂性和多样性，目前的实验方法难以准确预测蛋白质的三维结构，而AlphaFold的创新在于使用深度学习算法预测蛋白质结构，实现了比以往更高的精度和速度。AlphaFold的成功得益于其基于蛋白质序列和结构的大量数据集，以及强大的深度神经网络模型。该系统通过预测蛋白质序列中的残基之间的空间距离，然后将这些距离约束与知道的蛋白质结构信息结合起来，最终预测出蛋白质的三维结构。
*Profluent *
由前Salesforce AI研究负责人创立，让挖掘蛋白质或者调整蛋白质到所需功能变得简单。它拥有一个12亿参数的蛋白质语言模型ProGen，首次实现了AI预测蛋白质的合成。
Generate Biomedicines
成立于2017年，总部位于美国马萨诸塞州剑桥市。该公司是由计算机科学家和生物学家共同创立的，旨在利用人工智能和机器学习等技术来开发下一代蛋白质药物。Generate Biomedicines成立的目的是加速药物研发的速度和效率，为人类健康做出更多的贡献。
Nimbus
是一家专注于发现和开发新型药物的公司，总部位于美国马萨诸塞州剑桥市。Nimbus的研发重点是针对疾病的靶向治疗，致力于发现和开发创新的小分子药物，利用计算化学、结构生物学和细胞生物学等技术，以提高新药发现的效率和成功率。
薛定谔公司（Schrodinger）
Schrodinger是一家专注于将计算机模拟和AI技术应用于药物研发的生物AI技术公司。其创新的平台和工具有望加速新药的发现和开发，从而为患者带来更好的治疗选择。成立于1990年，总部位于美国纽约。比尔·盖茨与谷歌均为其股东。
Schrodinger的主要产品包括：Glide，用于预测分子的结构和相互作用；Maestro，用于分子设计和仿真；以及LigPrep，用于分子库筛选和优化等。这些工具的特点是快速、准确、高效，并且可以通过云端服务实现远程访问。
武田制药
武田制药是一家日本的制药公司，成立于1781年，总部位于东京都千代田区。该公司的主要业务是开发、生产和销售药品，其产品涵盖多个治疗领域，如肿瘤、消化系统疾病、神经科学、心血管疾病、免疫学和代谢疾病等。
Genentech
基因泰克是一家生物技术公司，成立于1976年，总部位于美国加利福尼亚州南旧金山。该公司是全球最早的生物技术公司之一，专注于研究和开发基因工程药物和生物制剂。Genentech的成功吸引了大量的生物技术公司和生物医疗公司进入硅谷地区，形成了一个完整的生物医疗产业生态圈。
Genentech的主要产品包括一些广泛使用的生物制剂和基因工程药物，例如Avastin、Herceptin、Lucentis、Rituxan等。这些药物用于治疗癌症、风湿性关节炎、心血管疾病等疾病，具有较好的疗效和安全性。
（以上名词解释由ChatGPT生成，略有删减）
【后期】
Amei
【BGM】
So Rare - Benjamin Rice
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Special Guest: 郭春龙Allen.

E100｜ChatGPT们来了，生命科学走出一百年黑暗探索｜AIGC特辑

最近关注AIGC领域的小伙伴，应该都注意到了OpenAI放出的新聊天机器人ChatGPT，它推出一周的时间，用户数就已经过百万了。这期我们就来聊聊ChatGPT。
此外，《硅谷101》正在推出AIGC特辑，这是我们这个系列的第四期，对AIGC感兴趣的小伙伴欢迎持续关注。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
余家辉，AI研究员
陶芳波，心识宇宙MindVerse创始人
【你将听到】
【ChatGPT、GPT-3与Siri】
01:52 ChatGPT的第一印象：做了十年AI仍觉得惊艳
05:16 回答中庸，刻意为之
06:34 相比于GPT-3的提高：反馈函数与人工标注
08:53 人工标注：真人写答案，喂给GPT或者判断答案
11:49 Chat-GPT与Siri语音助手的区别
【取代程序员？】
15:08 ChatGPT与AlphaCode会不会取代程序员
17:49 公司正在把ChatGPT引入日常开发
19:54 代码版权问题： Stack Overflow禁掉ChatGPT
23:43 OpenAI新产品：可以反馈实时数据的Web GPT
【AI大模型的崛起】
25:10 AI大模型浪潮为何崛起
27:33 类似于大脑的技术架构
29:52 "大力出奇迹"不完全适用，OpenAI的四大优势
35:15 不断尝试定义自己的问题，在认识上探索大模型的使用边界
36:46 大公司的Research Lab：Follow不难，而需要定义问题
39:32 长远看，ChatGPT会是谷歌的竞争对手吗
42:47 ChatBot能做的比现在远多的多，蕴含很多平台级的机会
45:19 下一代互联网的基础设施
47:50 关于GPT4的想象力
【全脑模型】
51:20 以大模型能力为底座，Yann LeCun设计的全脑框架模型
【开源与商业模式】
58:40 争议开源：OpenAI不Open
64:00 Stability开源对团队的机会与挑战
66:00 ChatGPT稀释Jasper.ai用户，但应用层仍有价值
71:40 大模型如何赚钱
【相关播客】
S3E88 AIGC特辑｜赛跑开始：中国能长出自己的OpenAI吗？
S3E87 AIGC特辑｜一句话生成图片初体验，AI挑战艺术家谁会赢？
S3E91AIGC特辑｜与艺术家聊聊，AI绘画投入商用的两大障碍
【后期】
大元
【BGM】
Cheese and Crackers - Arthur Benson
【硅谷101新节目】
《硅谷101》视频
跟播客比较起来，我们的视频内容更倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件。欢迎大家在Youtube上搜索《硅谷101》，中国听众可以在B站、微信视频号、微博上来订阅我们。
《Web3 101》
另外，《硅谷101》播客也正在分叉出一档探索Web3世界的节目《Web3 101》，这档节目会讲述Web3世界发生的大事件。中国听众可以在苹果播客和小宇宙上收听，美国听众可以在苹果播客、Spotify上收听。
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Special Guests: 余家辉 and 陶芳波.

S3E93｜ChatGPT替代谷歌搜索？不，是降维打击｜AIGC特辑

过去，我们分别从学者、投资人的视角来讲过AI生成图片。AIGC到底是新一波的造概念，还是真的有革命性突破呢？今年4月份是一个关键时间点。接下来，我们从艺术家的视角，来看看AI绘画发生了哪些突破性进步？
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
刘雁冰，生物设计师，策展人（Twitter@whimbing）
李浩文，AbleSlide联合创始人，发布会PPT设计师，AI艺术创作普及推广者（微博@Simon_阿文；Twitter@simonxxoo）
【你将听到】
01:35 AIGC前传：从VQGAN到Disco Diffusion，第一次使用AI作画的感受
07:19 4月关键转折点：能生成清晰的人脸开始
10:28 会作画的机器人实现难，画手是AI的世界级难题
13:49 流量作祟：打假AI鬼故事
15:23 AI帮不到本职工作，但可以辅助纹理与背景设计
20:11 从AI视角重新理解艺术史：让不同时代艺术家共同创作一个主题
23:45 版权灰色、原创洁癖，AIGC最大的两个使用障碍
34:30 恶性事件：Novel.ai侵权事件，网友AIGC公开挑衅直播画师
37:13 AI颠覆元宇宙建模过程——文字生成3D模型
39:14 专业玩家如何生成图片全教学
45:52 最推荐的工具Midjourney：V4模型带水印，AI也想要署名？
50:06 中外文生图软件对比：语义理解是关键，画质相似
52:19 推动行业繁荣的关键人物：开源精神的三位AI艺术家
55:45 被低估的公司：Runway
57:15 对AI既新奇又职业焦虑：拥抱AI，无法替代设计师
【提到的名词及公司】
Disco Diffusion
Stable Diffusion
DALL·E·2
Midjourney
Runway（AI视频剪辑软件）
【提到的人物】
把AIGC带火的艺术家创业者：
Twitter @somnai_dreams，后加入Midjourney
Twitter @gandamu_ml ，后加入Stable Diffusion
Twitter@_akhaliq，最新论文
Twitter@EMostaque，Stability开发者
【播客中提到的机器人绘画图】
Credit: @sunyuqian1997
刘雁冰创作及提示词
A patent drawing of Gag Protein, Carina Nebula, David S. Goodsell, James Webb, microphotography, astrophotography:0.5, high resolution, blur:-2
解释：
1.A patent drawing 专利绘画，这种绘画形式会相对客观的描绘一个物体的特征
2.Gag Protein （Group-specific antigen）- 组特异性抗原，一个病毒学名称，因为Google 上很难搜索到 Gag Protein 相关的图，这次主要是想测试这种图片信息非常少的内容生成质量如何
3.3. Carina Nebula 船底座星云，韦伯望远镜第一批拍摄照片中使用度最高的图片，因为其本身象征着宇宙、行星、恒星的诞生和微观生物有非常相似的含义
4.David S. Goodsell 科学插画画家，为 nature 画过封面，他的作品页面：https://pdb101.rcsb.org/sci-art/goodsell-gallery
5.James Webb 詹姆斯韦伯，科学家，同时也是人类耗资最大的空间望远镜的名字
6.microphotography 微观摄影
7.astrophotography 太空摄影
8.high resolution 高分辨率，这并不会让图片分辨率变高，类似于锐化或者颗粒化的效果
9.blur 模糊，-2 代表着降低
Simon阿文主题创作——AI旅行社组图
【相关播客】
S3E88 AIGC特辑｜赛跑开始：中国能长出自己的OpenAI吗？
S3E87 AIGC特辑｜一句话生成图片初体验，AI挑战艺术家谁会赢？
【后期】
Amei
【BGM】
Cheese and Crackers - Arthur Benson
【硅谷101新节目】
《硅谷101》视频
跟播客比较起来，我们的视频内容更倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件。欢迎大家在Youtube上搜索《硅谷101》，中国听众可以在B站、微信视频号、微博上来订阅我们。
《Web3 101》
另外，《硅谷101》播客也正在分叉出一档探索Web3世界的节目《Web3 101》，这档节目会讲述Web3世界发生的大事件。中国听众可以在苹果播客和小宇宙上收听，美国听众可以在苹果播客、Spotify上收听。
【在这里找到我们】
公众账号：硅谷101
收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客
海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Google Podcast｜Amazon Music
联系我们：podcast@sv101.net
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Special Guests: 刘雁冰 and 李浩文.

S3E91｜与艺术家聊聊，AI绘画投入商用的两大障碍｜AIGC特辑

这轮由生成式AI主导的人工智能跟上一轮不太一样的地方是，上一轮AI很多靠to B的大公司获取收入，而AIGC的出现，不必像自动驾驶那样做到万无一失才可以应用，成立18个月的Jasper.ai就可以有9000万美元的收入。
OpenAI，是一个人工智能研究的实验室，它是由非营利组织Open AI inc的母公司与一个盈利的子公司OpenAI LP组成。它的目标是实现通用人工智能，在实现这个目标的过程中，搞出了几个模型，一个是我们之前的播客讨论过的GPT3，还有一个是最近带火“文字生成图片”的Dall·E·2。如果说Google搜索引擎开启了上一个周期的印钞机模式，下一代的巨头是不是像OpenAI和Stability这样的做AI底层模型的公司呢？
本期播客封面图由《硅谷101》利用Midjourney自动生成。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
晋英杰Jack，中国知名加速器AIGC负责人
胡家康，大厂AIGC战略
【你将听到】
【AIGC的创业格局】
04:28 Stable Diffusion催生整个中国文生图市场的火热
05:11 融资火爆，15倍超募
08:03 百万级用户，MidJourney如何火的？
12:50 文生图工具使用体验
15:35 中国文字生成图片的创业格局
17:44 百度、智源做底层，其他底层模型靠翻译
19:14 如何评估底层与应用层的核心实力
22:30 Jasper与Copy.ai收入过千万美元，好在哪儿
24:46 百度/阿里/字节/华为都在做文生图，腾讯开始布局
【OpenAI与中国的OpenAI们】
27:43 中国大算力为什么没有更进一步？
28:40 阿里万亿模型，效果并没有更好
30:51 生成类任务：千亿参数是门槛
32:28 为什么长不出中国的OpenAI？
37:10 跨学科超一流人才、资本耐心、政策，OpenAI如何做出来的
42:16 OpenAI建立的初心与背离
【AIGC的应用想象力在游戏】
48:04 为何谷歌LambDa与Imagen都没有开源
49:30 应用层会不会出现红海价格战
52:26 AIGC在游戏领域的应用
58:40 元宇宙最关键的基础设施
01:00:10 没捡到过一把相同的道具，像素风游戏如何PK 3A游戏
【生成式AI与AGI】
01:01:26 被怀疑诈骗到全行业追捧，红杉文章改变行业生态
01:04:46 生成式AI的应用与新玩法
01:10:15 AI的三个大层次：科学家的工具、编程、AI自己变成科学家
01:14:29 生成式AI：可生万物
01:15:28 理解式AI与生成式AI，儿童期与成长期
01:18:09 通向AGI的路径已经存在在人类的知识库里了，只是我们还没有找到路径把他们组合起来
【相关播客】
23: 人工智能又一里程碑式突破，GPT-3红了
【相关阅读】
《Generative AI: A Creative New World》——Sequoia
https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/
中文版《生成式AI：一个创造性的新世界》
https://www.woshipm.com/ai/5611423.html
【后期】
Amei
【BGM】
Cheese and Crackers - Arthur Benson
【硅谷101新节目】
《硅谷101》视频
跟播客比较起来，我们的视频内容更倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件。欢迎大家在Youtube上搜索《硅谷101》，中国听众可以在B站、微信视频号、微博上来订阅我们。
《Web3 101》
另外，《硅谷101》播客也正在分叉出一档探索Web3世界的节目《Web3 101》，这档节目会讲述Web3世界发生的大事件。中国听众可以在苹果播客和小宇宙上收听，美国听众可以在苹果播客、Spotify上收听。
【在这里找到我们】
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Special Guests: 晋英杰 and 胡家康.

S3E88｜AIGC赛跑开始：中国能长出自己的OpenAI吗？｜AIGC特辑

老牌杂志《经济学人》的封面一向以辛辣和构思独特取胜，而今年年中，《经济学人》的杂志封面《AI‘s New Frontier》竟是一张Midjourney人工智能生成的图片。美国科罗拉多州博览会美术大赛的冠军作品——《太空歌剧院（Théâtre D'opéra Spatial）》，也是由AI所生成。
普通人可以用AI生成媲美艺术家的作品，这让“一句话生成图片”在网络上爆红。硅谷知名投资机构红杉也写了一篇文章，叫做《Generative AI: A Creative New World》，一时间，也成为投资人竞相追逐的赛道，业内人士将生成式AI的赛道称之为AIGC（Artificial IntelligenceGenarated Content）。
《硅谷101》接下来将推出AI特辑，盘点人工智能发展的前沿趋势，以及如何应用到各行各业。
第一期，我们会先来聊聊我们的使用体验，回答“一句话生成图片”是什么？
在接下来的一期里，我们也会聊到整个生成式AI的行业格局与主流玩家，欢迎大家持续关注。
还有一个小惊喜，本期播客封面图由《硅谷101》利用Midjourney自动生成。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
汪昭然，美国西北大学工业工程及管理科学系和计算机科学系助理教授
钟凯祺，大厂数据科学家
【你将听到】
02:25 一句话生成图片试用体验
04:36 可控生成是大模型应用的障碍
05:46 生成上一期封面图经历
08:17 技巧：素材库+艺术家风格的关键词
09:14 误解获奖作品《太空歌剧院》：并不完全是机器生成
13:45 Meta一句话生成视频 PK 山寨生成
21:39 西式美学风格：Midjourney
22:54 数据确权、隐私与版权争议
29:01 生成式AI：未来的搜索引擎？
30:46 艺术家的机会与挑战：从卖画到卖风格
【名词解释】
【OpenAI】
一个人工智能实验室，由营利组织OpenAI LP与母公司非营利组织OpenAI Inc组成，是特斯拉创始人Elon Musk与前YC总裁Sam Altman共同创建。
【DALL·E·2】
一个通过文本描述生成图像的人工智能工具，是OpenAI旗下的模型。
【Midjourney】
一款AI绘画工具，只要输入你想到的文字，就能通过人工智能产出相对应的图片，耗时只有大约一分钟。
【相关阅读】
《Generative AI: A Creative New World》——Sequoia
https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/
中文版《生成式AI：一个创造性的新世界》
https://www.woshipm.com/ai/5611423.html
【后期】
Amei
【BGM】
Jazz in Paris - Radio Night
【硅谷101新节目】
《硅谷101》视频
跟播客比较起来，我们的视频内容更倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件。欢迎大家在Youtube上搜索《硅谷101》，中国听众可以在B站、微信视频号、微博上来订阅我们。
《Web3 101》
另外，《硅谷101》播客也正在分叉出一档探索Web3世界的节目《Web3 101》，这档节目会讲述Web3世界发生的大事件。中国听众可以在苹果播客和小宇宙上收听，美国听众可以在苹果播客、Spotify上收听。
【在这里找到我们】
公众账号：硅谷101
收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客
海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Google Podcast｜Amazon Music
联系我们：podcast@sv101.net
Special Guests: 汪昭然 and 钟凯祺.

S3E87｜一句话生成图片初体验，AI挑战艺术家谁会赢？｜AIGC特辑

主播｜泓君
嘉宾｜徐皞
后期｜穆正东
从上周开始，一个新的语言模型GPT-3在硅谷迅速成为了Twitter的热搜关键词。
有人工智能公司的CEO们看到这个技术演示以后被吓到了，硅谷的风险投资人们也终于不再讨论政治了。
在我自己看完它的一些演示之后，感觉它未来去取代深度记者不是没有可能。甚至可以说，它可能会深远的影响未来5-10年，甚至更久。
有人将它称作是Alpha Go与发明比特币之后最大的技术进步，也不乏批评者认为，我们过分高估了这个技术。GPT-3到底是什么？我们也用它做了一些实验。
如果大家对音频中提到的小实验感兴趣，欢迎前往《硅谷101》微信公众号（svstyle）玩一玩，我们将在下次更新的时候公布结果。片尾也给听众发放了一个小福利，大家最想问GPT-3什么问题，或者有什么论述想看GPT-3续写，欢迎给我们留言，我们会选择一两条最有趣的问题，交给机器回答。
本期节目由《硅谷101》与《硅谷早知道》联合播出。
【主播】
泓君，《硅谷101》主持人
【嘉宾】
徐皞，硅谷人工智能创投家
【本期讨论热点】
【05:40】GPT-3及它的突破是什么？
【11:39】互联网上没发生的事情，GPT-3并不能预测
【13:05】续写《红楼梦》后四十回？Yes
【16:46】Open AI的历史及目标
【20:42】如何申请API接口，第一批使用者来自Y Combinaotr
【21:55】90%的程序员会被机器取代吗？GPT-3的回答
【27:06】为何说GPT-3有取代VC与记者的可能
【30:29】搜集数据截止到1月份，GPT-3不懂疫情
【31:20】“不是看它能做什么，而是它不能做什么”
【33:30】质疑：GPT-3是否是对GPT-2有很大的提升
【36:54】再训练一个GPT-3？完全可以
【40:31】防止机器作恶难，GPT-3发钓鱼邮件更简单
【45:36】人工智能越强大，偏见越严重
【46:52】摩尔定律减缓？当软件增长速度超过硬件速度
【53:12】人工智能最大的商业化是卖广告
【54:17】GPT-3今天的准确度还达不到商业化应用
【相关资料】
paper链接：https://arxiv.org/abs/2005.14165
github链接：https://github.com/openai/gpt-3
【节目互动】
国内：苹果播客 | 喜马拉雅 | 小宇宙 | 网易云音乐|蜻蜓
海外：苹果Podcast | Google Play | Spotify
联系邮箱：thesiliconvalleyer@gmail.com
Special Guest: 徐皞.