[ai笔记14] 周鸿祎的ai公开课笔记1

欢迎来到文思源想的ai空间,这是技术老兵重学ai以及成长思考的第14篇分享!

本周二月的最后一周,并不是闲下来了,反而是开始进行一些更多的深入实践,关于gpt的主体架构、关于prompt,同时也看了不少书和直播,下周开始再慢慢总结出来。

今天想特地聊下周四下午的时候周鸿祎的ai公开课第一讲,收获很大!挺羡慕老周的,当ai突破到来,可以拿出大量精力和时间去研究,还能随时和业界最厉害、最前沿的大咖,深度沟通。作为没有条件all in ai的普通人,我们能做的,其实是守好主业的同时,尽可能投入空闲时间去摸索!好在互联网时代,信息平权,我们每个人都能从这些大咖的演讲、课程中去了解到最新的信息,并不用花费太高的成本。其实最难的是过滤,如何分辨信号与噪声。

今天先简单记录下从周鸿祎演讲上我自己得到的收获!

序号

视角

备忘

个人收获

1

老周学习的技巧

先把握整体框架,再去选择性挖掘细节,区分战略和战术。

抓主干和框架,忽视对与错。

  • 学习ai也是一样,先掌握系统、基本框架,并不是上来就要懂transformer、深度学习算法
  • 太盯着框架也有缺陷,会在细节上不那么好,比如周四的演讲,ppt明显感觉没准备好,现场也出了演示异常,其实说到底就是没有准备好细节!

2

企业家视角

技术观、产业观、方法论

这是企业家独有的视角,我们普通人好像平时思考也就技术实现,需要锻炼这种全局意识

3

ai的终极方向

人工智能的终极是生物学、脑科学

这句话在chatgpt爆火的时候就有感觉,想不到居然和老周想到一块了

4

苹果all in ai

苹果all in ai,重点是all in,要看到苹果在这场取舍中的决心和担心,ai未来会重塑手机行业,苹果必须all in,避免赶不上反而丢了主业

之前自己只关注新能源卷,忽略了未来ai对于手机厂商的冲击。否则最近不会有那么多做手机喊话要“all in”

5

关于sora

sora是对世界的观察能力

逼真的背后是观察世界,理解常识

  • 之前分析sora时候我能感受到这些物理常识的处理,sora确实做的不错,但是也习惯性放到了缺陷,那些训练没做好的基本逻辑错误
  • 一个学习反思:对于革命性技术,我们可以看到局限,但更多的应该看到他的改变、优化,抱着欣赏的眼光,而不是挑剔的眼光

6

泛化

学习不是为了获取知识,而是为了泛化

  • 目前其实gpt已经感觉有了泛化的能力,几十t的资料,经过学习只剩下几百g,这种极致的压缩其实就是泛化了。
  • 最近新闻圈也有论文证明了神经网络具有泛化能力,非常期待后续的进展

7

对待大模型的态度

我们抱着“玩”大模型的心态,去使用它,体验它

不要那么大压力和功利,并不见得为了挣钱,只是我们不愿被时代淘汰,ai是未来高效的标配。

8

ai是发动机

ai是发动机,必须装上轮子、离合、刹车,才能发挥作用。正如当下,我们需要找场景、定位需求,训练垂直大模型,而不是盯着发动机本身。

让ai用起来,发动机对于普通人没什么好研究的,先落地!

9

创业建议

  • 不碰通用大模型
  • 不套壳
  • 垂直场景

普通创业者没有资格研究发动机,我们要垂直化、产业化、深度化

10

国家ai产业

发挥举国体系优势,算力共享,造出一个对标open ai的超级大模型

目前国内和美国的人工智能说实话差距还是有点大的,再加上美国的阻挠,我们并不能获取最厉害的硬件进行计算,所以让更多公司团结起来、利用举国体制的优势,弥补差距,或许真的是一种选择

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