AI 破局教育行业的「不可能三角」:高质量、大规模和个性化如何平衡?|S8E19

AI 破局教育行业的「不可能三角」:高质量、大规模和个性化如何平衡?|S8E19

56分钟 ·
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评论数58

最近几年的时间,国内外的 AI 大模型一直持续不断地更新迭代,比如 OpenAI 两周前发布的主打推理和逻辑的代号为「草莓」的 o1 模型就引起了不小的轰动。
不管是硅谷还是国内,除了 chatbot 这种形式之外,在人工智能的其他落地场景大家都在期待着有落地的应用和变现,出现一些非共识的产品形态。我们最近一段时间讨论了不少关于 AI 落地的问题,那今天的节目就请到了百度集团的副总裁侯震宇和好未来集团的 CTO 田密一起来聊一聊在大家都非常关注的教育领域,AI 大模型如何能够帮助我们的老师和学生让高质量的教育变得更加可及、公平和个性化,以及在企业级大模型训练上有什么坑和坎。
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本期人物
丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
侯震宇,百度集团副总裁
田密,好未来集团 CTO

主要话题
04:35 「朋友圈刷屏 OpenAI o1 模型,无数朋友问我是不是又要失业了」
07:58 大模型的应用落地是全球难题,还没有看到被验证的 killer app
13:10 AI 的趋势不可逆转:有了语音识别,家里的娃已经不爱打字了
18:28 高质量、大规模和个性化是教育行业的不可能三角
25:19 GPU 集群的稳定高效很重要,10%的时间用来维修就是10%的投资打了水漂
27:15 好的模型不只需要大规模数据,更需要高质量的数据
31:40 想要做一款 AI 驱动的应用,并不一定需要自己训练一个大模型
36:17 AI 满足了教育的稀缺性,未来我们还要学什么?
47:42 Scaling law 让人又爱又恨,10万卡集群可能会成为常态
52:32 要让 AGI 成为组织者,还有很长的路要走

幕后制作
监制:Yaxian
后期:Jack
运营:George
设计:饭团

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Special Guests: 侯震宇 and 田密.

展开Show Notes
11:06 在车上做题这也就中国家长了hhh 好未来这是个多么好的PMF
Minerva789:医院输液做题才可怕😳
Julia_Scott
Julia_Scott
2024.9.24
这期宣传了百度模型和学而思工具,可惜在教育ai未来判断等方面没讲出啥新的更深入的内容,全都是各大科技企业投资人媒体讲过的……
有道_ENFn:感觉大部分时间在pr,少部分讲实际的业务和实现
AI-Nate:PR可以,但是实际有价值的内容和探讨不多。
blakeM
blakeM
2024.9.25
信息密度太低,和标题不匹配
TartarusRid
TartarusRid
2024.9.24
27:03 疯狂打广告啊
17:42 我是成长教练。我不认同学生面对AI学习交互能够带来自信心的提升。不厌其烦的老师背后带来的也可能是无需思考的机械发问,丧失的是思考过程。从这个角度crity thinking的观点也有点片面。我认为AI在自学习的场景中是一个非常好的技术工具,但它与老师这个角色在学习教育中不是二元对立的替代关系,而是同一角色的相互补充。好未来嘉宾在这一段的观点上更像是营销话术的标准版本。
相比隔壁某播客采访用AI帮助药房多卖药,好未来真是一股清流
叫我什么ne:求指路 哪一期啊
Yaxian:啊?隔壁哪家?指个路呀,想听怎么卖药💊
4条回复
空杯Alex
空杯Alex
2024.9.25
关于讲课ai工具上,听到的不是实际的工程细节,而是理想化的概念。
丁教Diane
:
下次我多问点技术细节
Julia_Scott
Julia_Scott
2024.9.24
11:11 “与其让孩子在车上看动画片,不如让车上的AI给孩子讲讲题”——想到了谷爱凌妈妈开车送她去滑雪场,她在车上学习的宣传😵‍💫
asddd
asddd
2024.9.24
有些浅。
Salamanca
Salamanca
2024.9.25
听了一集广告。
good_luck
good_luck
2024.9.25
29:02 没听出来和xx云有啥差异… 各说各话啊…… 加速插件谁家没有哇… 那个训练平台 谁家没有哇… 那个gpu故障探查 谁家没有哇…… 尴尬…
丁教Diane
:
可能低估了咱们科早听众对技术细节对需求😂
Jolin_乔琳
Jolin_乔琳
2024.9.24
11:03 中国的家长真的是🤣
Riderr
Riderr
2024.9.28
37:43 听起来就是个pr稿…而且为啥英语一定要学好但语文不需要嘛…听起来奇奇怪怪的
太水了
阿金inCQ
阿金inCQ
2024.9.29
想问问Diane 和嘉宾,目前虽然都在做大模型,而底层支撑的是数据本身,那么数据标注这个行业目前各地都在做,一方面是用大量人工去做数据筛选以供跑模型、另一方面是解决了就业,那当某一天模型能自我解决数据,这个行业是不是就不存在了呢?目前数据标注的需求方一般是集中在哪些企业呢
是迦棋呀:🙋之前在大厂数据中心做过两年,尝试回复您的问题,也期待主播和嘉宾一起讨论。数据标注行业比这两年AI和大模型爆发的热潮要早不少年,印象中大概十年前身边就有组建团队做数据采集和数据标注的业务的人了,起初主要业务是2D图片的标注以及NLP语音标注,后来随着自动驾驶的需求增多,3D点云的标注业务也多了起来。随着被采集和被标注的数据越来越多,以及这两年ai的发展,简单的重复的需求会被直接复用或ai 替代而越来越少,需要人工来处理的更多的是复杂的标注需求,新的应用场景的数据需求以及更加高质量的数据,感觉和本地化行业的发展有一些类似。至于需求方就非常多啦,像百度字节这种互联网大厂,亿咖通特斯拉这种做自动驾驶的车企,安防类,智能产品等等,都会有数据标注的需求。
阿金inCQ:谢谢谢谢啊,因为自己才接触这个行业,然后可能会去做数据标注业务的对接,就一直在想这个行业的可持续性,因为就像你提到的简单的标注可能就会被AI替代了,但是复杂的标注需求,这一块大厂还是想外包出来做这样能降低自己的人工成本,那这些标注师也应该提高相应技术才能应对更复杂的标注需求了
是迦棋呀
是迦棋呀
2024.9.26
38:04 具备学习能力比完成学习本身更重要
百度大模型支持各行各业其实落地场景应该非常多,期待更多的案例分享
听了这期最大的感受是好想用好未来的学习机自己再学一遍,好想试试~来自一个曾经总是听不懂不敢提问的学生hhhh
百度你放过大家吧
38:46 教书 可以给ai做,育人,还是人来做吧