【分享】5月7日 | 陆奇 | 《新范式 新时代 新机会》| 官方完整高清字幕版 | 奇绩创坛

这个是奇绩创坛最新发布的官方版，高清带字幕，大家请享用
#陆奇 #大模型 #llm

[@erickdu888]

新范式转移的分析太让人震撼了，信息模型行动三位一体非常合理，目前领域模型的爆发将会更加彻底带来范式转移，想想都会热血沸腾。

[@maximliu]

行业相关者，听的热血沸腾，很多信息之前其实我都知道，陆老师综合分析的好！

[@michael-rs3tv]

大模型原来还有这么多用途，今天第一次深入学习，感谢分享

[@beautydoom8272]

非常感谢

[@kaichen6030]

00:00 🧙‍♂ 新范式的根本原因 - 发展结构决定机会 - 技术驱动社会进程 - 科学范式变革 - 技术驱动经济发展 01:36 🧙‍♂ 技术驱动的社会经济发展 - 技术与经济的关系 - 信息和能源的组合 - 数字化时代的转变 02:55 🧙‍♂ 数字化与人类认知的延伸 - 数字化改变人的认知和能力 - 能源转化和新科技 - 现代空间技术 03:36 🧙‍♂ 科技产业对社会进展的影响 - 科技公司 vs. 非科技公司 - 技术产业的加速发展 04:51 🧙‍♂ 范式变革与社会关系 - 技术驱动人类社会进展 - 从农业到工业社会 - 信息社会和服务经济 06:11 🧙‍♂ 模型的成本降低和未来职业 - 体验经济的兴起 - 重要职业：创业者、模型驱动的职业 - 技术改变脑力劳动 07:25 🧙‍♂ 未来的体验经济 - 艺术家与科学家的组合 - 模型驱动的体验经济 - 人工智能时代和无需体力劳动的未来 08:47 🧙‍♂ 新范式的适应与变革 - 面对新范式的挑战与机会 - 从创造者中获取启示 - OpenAI 的历史与使命 10:10 🧙‍♂ OpenAI 的思考体系 - 坚信通用智能的到来 - 技术观点：深度模型和强化学习 - 新型组织结构与勇气 11:42 🧙‍♂ OpenAI 的执行体系 - 多能力组合：科研、工程、产品 - 融资结构和社会公益性质 - 突破传统思维的坚持 13:02 🧙‍♂ OpenAI 的技术进展 - GPT1 到 GPT3.5 的发展历程 - 预训练和微调的关键 - 模型的泛化能力和人工智能未来 14:50 🧙‍♂ GPT3.5 和代码的重要性 - 代码的语言与逻辑分析能力 - GPT3.5 的意义和指令微调 15:28 🔧 GPT4和ChatGPT的指令微调 - 指令微调的使用和重要性， - ChatGPT迅速吸引了全球1亿用户，具备强大的泛化能力。 16:12 🚀 新范式的核心技术 - 模型体系的重要特性，包括高效的知识压缩和泛化能力的不断增强， - 对齐工程的重要性，涵盖认知空间和价值观的对齐。 16:53 🧩 模型体系的核心技术 - 模型体系的关键特性，如高效的训练和泛化能力，以及对齐工程的重要性， - 模型的可用性和模态扩展能力。 17:36 📊 模型的知识压缩和泛化 - 模型的知识压缩能力，将全球知识高效表达， - 泛化能力的不断增强，包括常识推理和其他能力的涌现。 18:12 🧠 推理能力的演化 - 模型的推理能力不断演化，包括演绎、归纳和常识推理， - 推理能力对于解决多种任务至关重要。 18:53 🌐 对齐工程的重要性 - 对齐工程的关键作用，包括与认知空间和价值观的对齐， - 对齐工程是最活跃的科研领域之一。 19:28 💻 模型在不同场景的使用 - 模型必须能够小型化和本地化，适用于各种设备和场景， - 模型的延伸能力，包括接入符号求解器等。 20:04 ⚙ 模型的基础和可操作性 - 模型的基础足够强大，适用于不同模态的建模， - 可操作性和延伸能力的不断提高。

[@feifeishuishui]

厉害，这是GPT生成的吧，怎么做到的

[@wangjimmie]

这个演讲太赞了 ❤

[@anntsoi4323]

Very useful

[@buliaoqing]

这是真大师

[@picbooksbear]

不懂就问AI。陆奇讲当前面临的技术变革，即范式的变革，过去的数字化产业发展主要是信息系统，但现在信息获取成本从边际走向固定，模型系统的成本也开始从边际移向固定。请问，他提到的“成本从边际走向固定”是具体是什么意思？ AI：陆奇在演讲中提到的"成本从边际走向固定"这一观点,主要是指以下几个方面: 1. 信息获取成本从边际走向固定: - 过去,获取信息的成本随着信息量的增加而增加,呈边际递增。 - 但随着互联网和数字技术的发展,信息的获取成本越来越低,趋于固定。 2. 模型系统的成本从边际移向固定: - 过去,构建复杂的数据模型和算法系统的成本较高,呈边际递增。 - 但随着机器学习、人工智能等技术的进步,模型系统的开发成本开始下降,趋于固定。 3. 这意味着: - 信息和模型系统的成本不再随着规模的扩大而大幅增加。 - 这使得企业可以更低成本地获取信息和构建复杂的分析系统。 - 这为企业数字化转型和创新提供了更好的基础条件。 总之,陆奇所说的"成本从边际走向固定",是指信息获取和模型系统构建的成本随规模扩大而不再大幅增加,趋于固定,这为企业创新发展带来了新的机遇。

[@xinchen6512]

自我意识强加于智慧上的论述方法

[@legendyang1837]

请问ppt 文稿哪里获取呢？

[@user-jw6jr9mp7m]

我认为GPT和知识图谱是可以相辅相成的，通过GPT可以自动化地构建知识图谱，但为啥陆奇在这次演讲里却说研究了知识图谱那么多年，发现其是没有前途的？

[@jeffreyhao1343]

卷积网络在图像领域的影响已经给出了答案

[@SerendipityLuo]

The comment on Research is aligned with Jensen Huang's opinion: Science is now becoming Engineering because discovery is more and more data-driven

[@user-jx5wk6sj6s]

ppt有没有

[@bestpartners]

drive.google.com/file/d/1GVwHZAgUYMkjJ-kEGRAc1P_GPGbTAQ2j/view

[@wxsb-xp2tv]

心脏病 脖子发热 耳下发热

[@emberprime9696]

讲的什么鬼，对比一下别人的对话1. 红杉AI Ascent 2024围炉对话 | LLM OS | 马斯克的管理风格 | AI生态 2. AI如何推动科学的变革 | 普什梅特·科利 & 维杰·潘德a16z对话 | AlphaFold的发展历程 | 结构生物学 | 临床研究 | DeepMind | 科学范式的转变 一点干货都没有

[@jingqiwu2865]

模型的进化，最后的瓶颈在哪里？

[@bestpartners]

这个问题我无法回答

[@davidtomcai7821]

初期就是人类的知识高度，但最后，AI必超过人类

[@dxvfdfx]

瓶颈就在gpt无法拿到人家私有未公开的数据 人家不想给你数据去训练 你就没辙了

[@casablanca6603]

@@dxvfdfx 但是可以生成领域模型，私有模型

[@wzyjoseph7317]

没想到还有美女看

[@bestpartners]

你这上学时肯定是不好好听课的，哈哈

[@wzyjoseph7317]

@@bestpartners 哈哈哈哈哈，是我

[@user-is4lw9xl3e]

美女在第几分钟

[@wzyjoseph7317]

@@user-is4lw9xl3e 兄弟你有点懒啊

[@chaingaoming5211]

为什么老提“码农”这个词呢？在正式的场景，替换为工程师或者程序员比较好。这么不尊重程序员，不尊重人，怪不得在微软混不上去了，到百度也混不下去。

[@saiyang3041]

没觉的码农有啥不尊重人，玻璃心了吧

[@Thefoolsay]

他不尊重码农吗？百度的基层和中层码农非常喜欢他，你太玻璃心了

[@wjacky7220]

与李x复一样，忽悠刚毕业的学生创业，自己从中取利。