[https://image.xyzcdn.net/Flo18nNUSP7OUNlTf8UgCdHxio6O.jpg] 今天的嘉宾是大模型公司月之暗面的创始人兼 CEO 杨植麟。 杨植麟是去年成立的这批国产大模型公司创始人中，最年轻的一位，也是学术、工作履历和通用 AI 有最直接相关的一位。他毕业于清华和 CMU，总计论文引用次数超过 22000 次。在人人喊 PMF（产品/市场契合）、人人喊商业化的中国 AI 生态里，这位 AI 研究员出身的创始人倒不那么着急。 国产大模型中，月之暗面是最坚定做 to C、且只做 to C 的一家公司（于去年 10 月推出了智能助手 Kimi），也是目前估值最高的一家中国大模型独角兽（投后估值超过 25 亿美元）。就在他们第三笔融资进行的过程中，我和杨植麟聊了聊他过去一年创业故事。 这期节目由两次访谈组成。我们主要的访谈是在 2024 年 1 月完成，不过过年期间，OpenAI 重磅发布 Sora，所以我们又在 2 月补充了一次访谈。由于杨植麟有大模型创业者和 AI 科学家的两重身份，所以节目中包含了许多他对于 AGI 技术演进的关键技术判断。 [https://image.xyzcdn.net/Fm2F9n8vMm_n-xafqMi98xs3T3K8.png][https://image.xyzcdn.net/Fm1_MA6yvqDXNbqPdEnU7Y7kB3Jy.png] > 我的播客节目在腾讯新闻首发 > [https://view.inews.qq.com/a/20240301A02V0Y00]，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） [https://image.xyzcdn.net/FvV-R5FBydYHGZAMyXAV1K1A9iJT.png] * 02:51 站在巨大技术变革的开端：前面是延绵而未知的雪山 * 03:35 11 年本科、17 年收敛到大语言模型、和图灵得主合作论文：杨植麟的学术之路 * 06:36 为什么 AGI 需要新组织？为什么科研机构、巨头的 AI lab 无法产生伟大系统？ * 10:24 全球化 + AGI + 很大用户量的产品，最终可能是 AGI 的必要条件 * 11:07 我们不想做 “中国的 OpenAI”，但应该学习 OpenAI 的技术理想主义 * 13:15 我在 Google 学习到的最重要一课：从无限的雕花中把自己释放出来 * 16:25 作为博士怎么与图灵奖得主合作？和学术大佬合作与和资本大佬合作，哪个更难？ * 19:37 创业这一年时间轴：ChatGPT 激活资本、人才变量，我在硅谷做了一笔精确计算 * 22:28 Timing 很重要，第一笔融资的窗口很短，只有一个月 * 27:54 怎么搭建 AGI 团队？现在有 80 人 * 30:21 卡的问题有很多 back and forth，接下来一两年不会成为很大瓶颈 * 32:13 为什么月之暗面做 to C 且只做 to C？（long context 与 Kimi 智能助手背后的技术产品思考） * 37:39 你认可说 “国产大模型公司去年追赶 GPT-3.5，今年追赶 GPT-4，没有本质差异” 这种说法吗？—— 这句话是对的，但也是片面的 * 39:17 追赶 GPT-4 是国产大模型的必经之路，但也要做非共识的新维度 * 40:53 不认同 2023 年下半年大模型市场转冷的判断，我们下半年确实也完成了融资 * 42:57 登月第一步是长文本，第二步呢？接下来会有两个最重大的技术 milestone * 44:21 只有一个颠覆性的东西，才配得上 AGI 这三个字，否则我们今天说的都没意义 * 45:34 我对 PMF、落地场景和应用的看法（“应用” 不是个准确的词，听起来更像目的 —— 应该既是手段、也是目的） * 46:54 User 的 scaling 和 Model 的 scaling 这两件事应该同时做，降维打击发生过太多次 * 48:54 为什么开源追不上闭源？现在开源的方式和以前不一样了，它本身还是中心化 * 49:48 AI 不是这一两年找到什么 PMF，而是未来十年二十年能做什么改变世界 * 51:48 怎么对抗国内的焦虑情绪？大模型创业中的长短期平衡 —— 如果没有长期，你会错过整个时代 * 57:41 回顾 2023 年的曲折、变量和预料之外 * 60:30 怎么看几个市场上的几个观点（包括 Yann LeCun、Geoffrey Hinton、陆奇） * 62:25 现在的大模型公司配比：一半实验室，一半商业公司 * 64:20 怎么看大模型创业公司和巨头的关系 > 68:05 以上是对杨植麟的第一次访谈，接下来是过完年后的第二次。这次我们重点聊了 OpenAI 重磅发布 Sora 的技术观点和对 2024 年的全球大模型产业预测 * 68:24 Sora 有多少在你的意料之中，多少在你的意料之外？ * 69:17 Sora 解决掉的技术问题：能在一个比较长的时间窗口保持生成的一致性 * 69:40 Sora 对于全球产业格局意义是什么？2024 年大模型会有哪些新叙事？ * 71:57 视频生成之前的关键技术瓶颈，更 unified architecture（统一的架构）仍然没有被解决 * 73:04 解读 OpenAI 关于 Sora 报告：《Video generation models as world simulators》 * 74:30 怎么看 Yann LeCun 对生成式 AI 的新观点（“通过生成像素对世界进行建模是一种浪费，并且注定会失败”） * 77:45 Sora 是视频生成的 GPT-3.5 时刻 * 78:37 为什么不同模态放在同一个模型里那么难？Sora + GPT 会出现什么？ * 80:40 两个世界差得越来越远了吗？ * 83:41 2024 年的全球大模型产业预测 【更多信息】 联络我们：微博 @张小珺 - Benita [https://weibo.com/u/6486678714] 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 [https://image.xyzcdn.net/lhdvVIeUoR0RfFL22eCAKUulhbrj.jpg]