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• 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