AGI 2024特辑06 | 对话杨植麟:聚焦 Kimi 一个产品,聚焦生产力场景AI局内人 | AGI Insider

AGI 2024特辑06 | 对话杨植麟:聚焦 Kimi 一个产品,聚焦生产力场景

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他不会推出Kimi之外的第二款产品,至少在很长一段时间内是这样。

回望创业的这一年,杨植麟非常感慨,他告诉我们「创业的状态就像爬山」,每爬一步,模型的能力肉眼可见的变好,每一分算力产出的智能更高。

世界只需要一个Kimi,「娱乐的需求、生产力的需求,可能都没有明确的边界,它们最终都会在一个产品里,只是大家的路径会有不同。」杨植麟说,「我们希望聚焦做一个产品,然后把这个产品做到极致。」

他在 AGI Playground 2024 大会上跟我们把这些话题展开了聊、揉碎了聊:他对产品的定义,对技术路线的选择,对组织形态的思考,以及Kimi的最终目标。

听了本期播客,你就会知道。

嘉宾介绍:

杨植麟,月之暗面 Kimi 创始人 & CEO

时间线:

00:03:45 Kimi 增长这么快,到底做对了什么?

00:07:37 等等,为什么先做生产力赛道?

00:09:38 一个milestone:AI 比你干的更多

00:11:56 Kimi 的终极目标:理解你

00:17:30 长文本的本质是「长推理」

00:21:48 Kimi 会实现多模态统一吗?

00:26:49 未来,长推理的成本必定会下降!

00:35:57 对于创业公司,动态反应比预测更重要

00:42:48 杨植麟:我的创业状态更像在爬山

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关于我们

这里是极客公园旗下的科技创业者社区 Founder Park 出品的 AGI 系列播客节目。

「AI局内人」,国绕 AGI 相关领域的技术发展、产品方向以及新的商业模式进行探讨和交流。

Founder Park 正在搭建 Al Native 的产品交流群,群内聚集着致力于在大模型相关领域创业的创业者、产品经理、研发工程师、对大模型技术和场景应用开发进展感兴趣的学者及投资人。

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综合中美各方面 AI 相关信息,还是觉得大模型这块,还是自有云和卡的基础设施的大厂更有优势,而像月暗这样花投资机构的钱去买算力做训练的公司不会有好的结果。国人总觉得可以弯道超车,可以投机取巧,但大模型这样依赖算力的新科技,老的投机取巧的路子不通了,难道美国人就是傻,英伟达依然供不应求,几大厂还在不停买卡,几十万卡投入训练,难道那个结果就是国内不少 AI 公司就能号称几千张卡就可以赶上的训练结果?举个实例,月暗实在有点投机取巧,大模型训练上实在是不足,在靠实时搜索加 RAG 来取巧,达到一种表面的智能,这在搜索方面还问题不大,但稍微问题深入,就露馅了。实例比如,我问一个上世纪互联网圈的事情,月暗不知道,说明它们训练数据里没有,训练的数据不够多。我的问题是 adcend 和 cascade 这两家公司的创始人和公司的历史,月暗不知道,而豆包知道。毕竟字节自有的卡在国内是数一数二的,还有花不完的钱,打不尽的弹药
晨萱I语迟者说:长文本推理这块,也明显质量不佳。推测也是取巧,把一段长文本分成数段,分别做推理后,合并结果再做一遍推理,这与真正的长文本推理的差别在于,真长文本是其中每一个 token 全网状链接的,这个算法更难,算力需求更大,而分拆的做法,是各段内全网状链接,再重组结果再做一遍全网状连接,会走形很多。比如用月暗分析财报,就可知都是表面信息的总结,根本不会理解那些财务信息的相关性,比如隐藏的表面合法合财务规范,但通常是潜在风险的问题。记得 Nokia 财报最好的一年就是破产前一年,还有华为财报里的虚拟股的体现方法及庞氏风险,这些是别指望月暗能看出来
大米_IEcm
大米_IEcm
2024.8.29
都是讲给投资人画大饼的
stargazering
stargazering
2024.9.04
yangzhiling怎么经常在外面宣传 不好好搞产品呢
FusionW
FusionW
2024.8.28
凡我不能创造的,我就不能理解。
Yiqu
Yiqu
2024.8.27
更好的理解带来更好的生成
我觉得采访人采访的很好,他很会总结引导嘉宾,不会聊偏,把握采访的节奏,有自己的采访框架,有些嘉宾可能词不达意也能概括出重点,整体幽默丝滑有内容,good我已经这档播客设置成我的晚间睡前栏目了
特洛伊LA
特洛伊LA
2024.10.31
老张最后一个问题真的太可以了哈哈 之前所有问题 杨植麟的回答都可以用 无法预测 用发展的眼光看待问题 走不通就快速调整 真的等于 仿佛说了 但又没说 但登山和航海的比喻太绝了 是能一探杨植麟内心的想法的
HD285148z
HD285148z
2024.10.23
这个表达能力好差啊,感觉需要一个翻译