清华 AGI-Next 圆桌对话：唐杰，杨强，林俊旸和姚顺雨都说了什么干货？｜华尔街现场

哈喽哈喽 对我是接下来派诺的主持人 广秘那个 对呃 刚才我在台下听有几个感受吧那个 呃第一就是唐老师的号召力很强 那个清华的人才非常好 那个不仅是国内包括海外那个呃 清华人的比例非常高的那个 感感觉这一波好像跟隔壁学校 在AA这一步

这个这个拉开差距了 那个第二个就是我 我刚才听这个 刚才几个TOP的感受呢 就说这个这个 啊叫不止follow不止开元 而且都在探索自己的 这个下个范室啊 而且这个不只是抠顶都在都在那个 这个这个探索自己的产品形态 就是这个时间点 特别特别特别有意思

就说这个 2025年 其实是中国开元模型 叫大放异彩的一年 这个呃四家这个叫叫开元四节 呃这个在在全球啊取得了非常 我我觉得是叫大放异彩的一年吗 那个呃而且是coding这个过去一年 这个有有有有10-20倍增长的一年啊

包括海外也在提那个 这个skating到底走到哪一步了 就是有没有新的范室出来了 所以今天这个活动接下来这个拍呢 我觉得叫讨论接下来怎么走啊 是特别有意思的 接下来我们啊邀请这个啊 接下来几位嘉宾啊 这个杨强教授啊唐杰老师 俊扬何顺宇

对啊那个那个 我们先从那个 第一个比较有意思的话题聊起来啊 那个啊 这个就是硅谷的 其实几家也都在明显的做分化 我我觉得从分化这个主题 可以先聊起来啊 就是Answerpick 其实是对 中国模型公司有一个非常大的 启发的就是 硅谷的竞争那么激烈

就是他没有完全follow 全都做而且是专注到了企业 专注到了这个code 专注到这个agent take啊 所以我也在想就说那个 呃接下来那个 中国的模型会分化成大 呃自己想要的哪些方向 就是我觉得分化这个主题 是一个蛮有意思的

那个我看顺宇也也也上线了那个 要不顺宇可以开场给大家讲一讲 包括你你最近最近在忙什么 对 啊大家好 呃我现在是不是一个巨大的脸 在在会场 哈哈哈啊 对不好意思今天对 没没法亲自来北京 但是呃很高兴参加这个活动呃

最近就忙着这个 做做做模型做产品 对 我觉得就是做做一个很正常的状态 呃 对回锅感觉还是挺好的对 吃的吃的吃的好很多对 对 哎摄影那个你啊你能展开聊聊 就说你对模型分化这个主题的 想法吗 就说硅谷你看也都在分化啊

比如说俺孙二佩做了coding 呃中国的模型做了开元对吧 过去coding提的也很快 那个 包括姑姑真木呢也没有全都做对吧 他先把全模太这个点做的很好 那你你的老东家在重点做TC对吧 就是我不知道你 因为你你是横跨中美的 这个 这个体感就是可以给大家讲讲你的 这个体感就是接下来

呃不管说自己也好搁家也好 就是分化这个点你是怎么思考的 对我我我觉得有两个大的感受 一个感受是呃 土c和土b 明显发生了分化 我觉得另一个感受就是说呃 垂直整合这条路 以及就是模型和应用分层这条路 也开始出现了分化 我先说第一点

我我觉得很明显的就是说呃 呃大家当大家想到AI的Supreme 现在大家想到就是两个对吧 一个是拆GBT 然后另一个是可捞code 然后大家可以认为 分别是做图c和图b的 呃呃典范 但是我觉得呃 很有意思一点就是说 我们今天用拆机的时候其实 和去年用 对于大部分人大部分时候其实 感受变化已经没有那么强烈了

但是相反对吧 科奥扣的可能一年前就扣定的 这个革命还没有开始 但这一年就是已经呃 夸张一点说 就是已经在重塑整个计算机行业 呃做事的方式对吧 就是人已经不不再写代码 而是去用英语和和和电脑去交流 那我觉得很核心的一点就是说 对于TC来说 呃 大部分人 大部分时候 其实不需要用到这么强的智能

对就是说 可能今天用拆基地和去年相比 写抽象代数或者 去做加罗华理论的 的的这个能力变强 但是大部分人大部分时候感受不到 呃大部分人其实可能还是在 呃尤其在中国对吧 有更更多 像是一个搜索引擎的加强版 然后呃很多时候你也不知道 该怎么样去去用 去把他的这个智商给激发出来 但是对于土币来说

我觉得很很很明显的一点就是说呃 智能越高 很多时候就代表生产率越高 就代表你可以赚的钱越多 就是这些东西都相关领 那那对于屏蔽来说呃 还有一个很明显的点就是说 大部分时候其实 呃很多很多人 他就愿意用最强的模型 对可能一个模型 他他他是200美元一个月

呃第二强或者或差一些的模型是是 50美元一个月或20美元一个月 我们我们今天发现的就是很多 呃很多很多起码美国的人 他是会愿意 花那个溢价去去用最好的模型 因为可能他的年薪是20万美元 他他他愿意去 他每天比如要做10个任务对吧 那那一个一个 像OPPO4.5这样一个非常强的模型

他可能会呃10个任务 八九个就直接做对了 那那那差的模型他可能做对五六个 那那那 问题就是说你不知道这5 这五六个是哪五六个的情况下 那你就需要花很多额外的经济 去去去去监控这个事情 那其实我觉得无论是人还是模型 在投币这个市场上 就发现了一个很很 很有一次现象

就是说那个强的模型和 稍微差点或者弱的模型 他的这个分化会变得越来越明显 对呃 我觉得这是这是这是第一点观察 然后第2点观察就是说 呃垂直整合 垂直整合这条路和 模型应用分层这条路的的的区别 我觉我觉得一个比较好的例子 可能就是呃 比如charge b agent

呃相相对比于就是说呃 比如用cloud或者洁面奶加上 像Manas这样的应用层 的的产品 呃我觉得一方面就是说 呃我觉得过去大家会认为就是 说呃当你有这个垂直整合能力 你就肯定会做的更好 但起码今天来看 呃并不一定 首先就是说呃

模型层和应用层 需要能力还是挺不一样 呃对于对于对于 尤其是对于土币 或者生产力这样的这样的场景来说 呃可能更大的育训练 呃还是一个非常关键的事情 那这个事情 可能对于产品公司确实也很难做 但是呢 想要把这样一个特别好的模型用好 呃或者说这样的模型 他有他的溢出能力 其实也需要在 应用册 或者说在环境这一侧做很多很多

相应的事情 所以呃 我们会发现 其实在呃 to c的应用上 垂诊和还是成立的 就无论是 拆GBT还是还是豆包还是 各种这样to c lab 呃 模型就是和和陈亚明是非常强 偶和去去紧密迭代 但对于土币来说呃这个趋势 似乎是相反的 就是说呃

模型在变得越来越强越来越好 但是也同样还是会有更多 呃应用层东西 想要去利用这样的这个好的模型 去去在不同的生产力环节 对这是我的两个观察 那个我我在follow顺有一个问题啊 因为因为你有了一个新的身份嘛 就是在中国这个市场上 那你接下来的 你想的这个bet会是什么 有有有哪些鲜明的

这个特点或者关键词吗 现在能能给能给大家share的吗 对我我觉得腾讯 肯定还是一个 呃吐司机基因更强的的 的的公司 所以我觉得我们会呃 会思考就是说怎么样 能够让让 今天的大模型或者说 AI的发展能够更呃

给用户提供更更多价值 但是我觉得我 我觉得有很核心的思考 就是说呃 我们发现很多时候 我们的呃 包托耐克 可能在TC这一端不是更大的模型 或者更强的强化学习 或者或者更或者更强的这个如果 如果model 很多时候可能是额外的 contacts和和environment 就我

我最近经常举的一个例子就是说 呃比如说 比如说我我想问我今天该去吃什么 那 其实你今天问拆GBD 和你去年问拆GBD 或者明天问拆GBD 这个事情可能都会很差对吧 因为这个事情你想要变好不是说 你需要更大的模型更强的预训练 更大更强的强化学习 更多的这个a症环境 或者更多的这个

这更强的这个搜索引擎 这个问题的呃 包托那个可能是 你需要更多的额外的输入 或者说我们叫康tax 对吧比如说如果他知道啊 今天我我我其实特别特别冷 然后我我需要吃点暖暖和的对吧 然后我在现在这个范围活动 可能可能我老婆在在在另一个地方 然后他他想吃什么 各种各样的这些事情 那那其实

回答这样的问题是更更多的煲汤蛋 我觉得是是额外的context 那呃 比如说 我和我老婆聊聊了很长时间听对吧 那那那 其实我们可以把这聊天记录 从微信转发给 元宝或者说 呃把这些额外的输入去去 去用好的话 我觉得 其实反而会给用户带来很多额 额外的价值 所以我觉得呃 这是我们对TC上的思考 然后我觉得做TB

在中国确实是一个非常 难的事情 对吧 就是这些生产力的生产力的革命 呃包括包括现在 我们今天很多中国的公司 其实做QDA卷 其实也是要去打海外市场 呃 我我我觉得这方面的话呃 我们会我们会思考怎么去把自己给 先先服务好 就说呃我觉得我觉得像呃

创业公司做做比如扣店这个事情 和大公司做扣店这事 这个事情 可能一个区别 就是说啊作为大公司 他本身就已经有很多各种各样的 应用场景 各种各样的呃 需要生产力变得更好的地方 那呃 如果我们的模型能够在这些地方 做得更好 不仅这个模型 他会有自己独特的优势呃 不仅我们的这个

这个公司本身能得到好的发展 我觉得很重要一点就是说呃 对于真实世界更 呃divers的这个场景的数据的捕捉 我觉得会是个很有意思的事情 那比如说像claw的对吧 and trouble他是一个创意公司包括 呃那那那 那他们想要去 做更多的这个codea证的数据 其实就是需要通过各种数据厂商去 去标这些数据 然后这些数据厂商他其实是

需要利用啊各种各样的 这个软件工程师去去去去想 我要去标什么样的数据 怎么去怎么去弄那 呃 那这个事情可能最后包括那个 就是说 那你你数据公司一共就这么几家 他一共就招了这么多人 他可能呃 最终你的David city是会受限 但是如果你是一个10万人的公司 可能会有些呃有意思的尝试

怎么去 真的把真实世界的数据给利用好 而不是仅仅依赖于标注商或者说呃 disturbation 明白多谢多谢 顺宇那个 我接下来QQ那个俊言啊就是你 你怎么看接下来千万 未来的一个 生态微或者分化的一个bet 因为你后面重点 重点讲了那个全模太的方向吗 对对因因为之前阿里阿里云更点

更多比说在突b很强对吧 那那接下来可能 你你也提了这个全模太 可能更多突c的对吧 对我不知道这方面是怎么思考对 那就 理论上我是不能评论公司的 但但 但但是但是 我觉得公公司也不一定有那么多 基因之分 一代一代的人 可能就塑造了这一些公司 比如说今天 顺宇到了腾讯之后

腾讯可能就是变成一个 有着顺语基因的公司 说那那那接下来这一句 其实我也想注入一些 比如说我们自己对Aji的理解啊 因为我觉得今天啊ToB和to c也好 我们其实是在服务真实的人类 所以我们其实想的这个问题是 应该怎么让 人类世界会变得更好啊

就你就算做TOC的产品 其实也会在分化 比如说今天啊 我觉得欧普尼亚 已经更像一个平台了 但是你TOC的话 你觉得最终 你要服务真实的这批用户究竟是谁 那今天可能有很多a i可能会 比如说我会更偏向medical 更偏向low但是 他可能是自然形成 我愿意相信s rope 他可能不是说 今天我觉得coding真的很厉害

然后我就拜托他 因为我知道他们跟 这个business交流真的非常多 这个可能也是我们自己做的 还不够好的一个点算 我们拥有巨大的这个优势 当然也可也有可能 中国这个萨斯市场 这个跟美国确实是不太一样啊 他们确实是非常的 频繁的跟客户去进行交流 那其实就很容易去发现这个 很大的这个机会 今天我其实跟

美国的很多API厂商聊起来 其实他们都没有想到 就是口顶的这个偷啃 消耗量居然会这么大 其实在中国 其实还真的没有那么大的 就至少从我这边来看啊 但是在美国的话 他就说就基本上就是全都是coding 那这个事情我觉得不是所有人都能 带到的那今天呃 anthropic在做更多跟finance 相关那些东西

我觉得也是他们自己在跟客户当中 去看到这个机会 所以我觉得可能大家的分化的话 可能是自然的分化 所以我更愿意去呃相信h i 做h i该做这个事情 然后顺其自然 这个是我们该做的事情 多谢多谢谢那个杨强老师 对您您的分化这个问题对啊 对分化的问题哈对 其实我更想聊一下

工业界和学术界的分化 这个可能是横跨美国和中国这呃 就说一直以来呢 学术界是一个观望者 工业界在领头再往前疯跑啊 搞得现在很多学术界的人 呃也在做工业界的事 像我们唐杰老师哈哈哈 所以这个这这这是一个好事哈 就好像呃 物理学啊

天体物理学刚刚开始的时候 是以观测为主啊 加利略的望远镜 然后才出现牛顿 所以呢我觉得后面一个阶段 当我们有了呃 众多的这个稳定的大模型 进入一个稳态的时候呢 呃我们学术界应该跟上来 那学术界跟上来要解决什么问题呢 就是工业界 可能还没来得及解决的一些问题

呃这也是我一直在考虑的问题 就是说智能上界在哪里啊 就是比方说给你一定的资源 计算资源或者能源资源 那么呃你能做到多好啊 呃 那可以更细一点啊 就比方说我们把这个资源怎么分配 哪些分配在呃训练上 哪些分配在推理上啊

其实我我在呃很早就做AI啊 所以我990年代初呃就思考过 就做过一个小实验 就是说 我们如果有一定的呃投入在呃 在这个记忆上面 那么这个记忆能够帮助推理多少 啊然后呢 这个帮助会不会变成一个反向的 就是说你记得太多了

反而你记得噪音会干扰你的推理 那么有没有一个平衡点啊 这些问题我觉得今天还是适用的 还是一个房门头的问题 然后呢 我我最近也在想另外一个问题 就是呃 大家学计算机的都 必必定上一个计算机理论课 里面有一个重要的定理叫哥德尔的 不完备定理啊 就是说

大概的意思就是一个一个系统 就像我们一个大模型 他是不能自正清白的啊就是说 他有必定是有一些 幻觉是不可能消消灭掉的啊 那可能呢 你给呃1给更多的资源 他会消灭的更多 所以这样科学问题就就来了 就是说你你多少资源

能换取多少的这个呃 这个比方幻觉的降低 或者错误率的降降低 那么这个是有一个平衡点的 这个平衡点特别像什么呢 特别像经济学 就是经济学的风险和 这个收益的一种一种平衡啊 所以我们这呢也叫也叫 就是说无免费午餐定理

所以这样像这些东西呢 我觉得今天就特别的适合数学界啊 算法界和 就是学术界和工业界一起来做研究 啊所以我我觉得这是一 孕育着一个巨大的突破啊 然后呢 刚才呃唐杰老师也提到持续学习 我觉得持续学习特别好的一个 一个问题是什么呢 就是说它里面有一个时间的概念

就是你在 持续的不断的学的过程当中 但是你会发现呢 比方说你把不同的a键给 给串联起来 每一个a键呢 都不能做到百分之百的话 那么你在n个以后呢 他的那个呃是按指数下降的 他他的那个呃能力 那么你怎么样能够保证他不下降 我觉得人类呢

是用一个方法来做这个事 我们第一天有学习 第二天会呃 在第一天的一些噪音的基础上学习 那么这样你 你的能力就就类似大模型 会下降啊 但是人类有一个方法就是睡觉 睡眠啊所以呢 我建议大家去看一本书叫呃 我们为什么睡觉啊 是一个MIT的

两个教授写的那个 里面就写的非常非常非常好玩 就是why we sleep 他说呢就是每天晚上睡觉呢 其实是是在呃 是在清理啊清理这这些噪音 是的 第二天你可以把这个呃准确率呢 持续的提升 就不至于是两个错误率的叠加

所以像像这些的呃理论的研究 孕育着一种新的计算模式啊 所以我们今天可能比较关注 呃transformer啊 agentic computing 但是我觉得有有必要去做一些探索 新的探索啊 这个是我回答你的问题 就是工业界和学术界呃

要拉提啊 感谢感谢任强老师 那个唐唐老师因因为我 我们从那个外部的感受上 制服今天更像是 走了and sorry这条路线 就是code非常非常强 这个榜单上也非常靠前了 就是包括您刚才讲的这个 long horizon的这种 长城的AJ呢 也是接下来的 我不知道您您对分化这个主题对 我倒觉得

就回到一个最本质的一个问题吧 就是早期的时候 确实是当时那个做基 我觉得最本质还是做基础模型 智能上界这肯定是最本质的 但是当时22023年吧 我记得是 那个时候 我们是第一个做出那个Chet的 所以当时我们第一个想法就是把 赶紧把Chet扔到网上上线了 当当当然呢 后来呢其实结果是 国家有相关的统一规定嘛

就等到八九月份大家一起来上 但一起来上的时候我第一个感受是 十来个大模型都上来了 而且每一家 其实用户都没有那么的多 都没有那么的多 当然今天分化的更严重 后来我经过一年的思考吧 就我觉得其实这个可能 他已经他不是 他不是真的解解决问题 他可能甚至是在我们原来我的我的 我的第一个预判

我是说他会替代搜索 到今天呢 我相信大家很多人在开始用这个模 型替代搜索 但是并没有替代骨骼 就谷歌其实反而反过来一仗呢 把这个把自己的搜索革命了 就是谷谷歌自己做了搜索的改进 所以那从这个角度上这一仗呢 我觉得自从Dipsig出来之后 我感觉已经结束了 就没有了这场已经结束了 那从Dipsig自来之后呢

应该思考的是 下一个BAT是什么东西 就下一仗是什么东西 我觉得下一站呢 我是年初的想我们当当团队讨论了 争论了好久吧 就是下一站肯定是要AI做一件事情 但做这件事情是什么确实可以 可以get一下 而且那个时候其实广密还到我们 那跟我们交流啊 其实广密的那个知识特别渊博 他思考问题很深邃 就他当时在交流

对我启发也非常的大 就原来我们没我还没有没有想到 但是后来那次确实让我启发非常大 后来 我们团队有几个晚上吗 就争论好多晚上 争论到最后你可以叫我们运气吧 但另外一方面我们也是败的 就是败在这个口顶 后来我们就把所有的精力吧 就放在了口顶上 对 对这个就是我觉得有bet

是一个特别有意思的那个 就是就是我我的一个感受 就是过去一年中国不仅是开源很强 而且大家有了自己的bet 那个而且接下来有可能分化 这个更深 因为不只是大家都在追求通用能力 但是大家都有自己的资源禀赋 把擅长的那个点做得更好 那那接下来我觉得有一个呃 第二个比较有意思的问题

就是因为今天这个时间点特别特殊 那个一个是预训练 过去走了3年对吧 大家都说可能今天走到了 七八成的收益了 那个l强化学习 可能今天大家也都成为共识 可能走到了一比 比如说四五十的一个一个空间了 但是后面空间大家给我数据啊 环境可能空间很大 那今天硅谷呢

也都在讨论接下来新的一个范室 就是唐老师刚才也提到叫自主学习 自我学习 那个就是 呃我我觉得是挺 因为因为今天这个会的主题是 接下来的展望next的 我觉得这个是一个特别 这个这个值得去聊的一个话题 要要不我们先从那个顺语开始 那个因因为你你你你从这个 这个领先的欧派待过

就是对于下一个范室 这个是怎么思考的 因为因为欧派是一个 为人类 较较推进了前两个范室的一家公司 那那对第三个范室 从从你的一个观察来讲 就是能给大家带来一些分享 对现在 自主学习是一个非常热门的词 就是在硅谷大街小巷咖啡馆里面

呃大家都在谈论呃 几乎已经形成了一个共识 我呃 根据我的观察 可能每个人对于这个东西的定义和 呃看法都不一样 我我讲两点嘛 我觉得第一点就是说 我觉得这个事情的包装 耐克其实不是 方法论而是数据或者任务 对吧 就是当我们在谈论自主学习的时候

他到底是在什么样的一个场景下 基于什么样一个奖励函数 去去去去做自我去去做的对吧 就是说你在 聊天的时候变得越来越个性化了 是一种呃自主学习 呃在写代码的时候就是越来越熟悉 每个公司独特的环境或者文档 是一种自主学习 呃你去探索这个新的科学 然后呃

在这个过程中就像一个博士一样 从完全不了解 这个有机化学是什么 到跟这个领域的专家 这也是一种自主学习 但我觉得每一种自主学习其实呃 挑战或者说 呃方法论可能都不太一样 然后我觉得第二点就是说呃 我我不知道这是不是个非共识 但我觉得 这个事情其实已经在发生了 对吧就是说 很很明显的拆GBT他

他是在利用这个用户数据在不断的 呃礼盒人的人的人的人的这个 呃聊天的风格是什么 是聊天的感觉越来越好 对吧 这那那这是不是一种这个自我学习 那今天克奥蔻他已经 呃写了克奥蔻这个项目的95%的 代码从陌生人来说

呃他在帮助他自己变得更好 那那这是不是一种呃自我学习 我记得我们当时2022年二三年的时候 做慈悲a症的 其实呃 我我我去鬼鬼a g i o s去去 呃宣传这个工作我当时写的 呃一个第一页这个introduction slide 就是说啊这个 ASI的这个最重要的点 就是自主学习

那今天的AI AI系统其实本质上他都像是一个他 他他都有两部分对吧 他首先他有个尼古拉特 他是一个一个一个模型 其次他有代码库对吧 就是你怎么去用这个模型 是用来做推理还是用来做agent 他他相应的有代码库对吧 就是说 我们今天看cloud code这个这个 这个系统 知道它本质上也有两部分 一部分是比如Oppos这个 这个neuronax work

另一部分是 怎么样去使用这个牛奶 或者一大堆相应的 相应的代码 就是无论是这个car NO GPU的 还是更往上的这个部署环境的 或者说他的这个前端 或者他的这个呃环境 呃他的这个interface应该什么样那 呃当时我我我想说的点就是说那 其实我们做思维a证 最最大的一个初衷就是说

呃如果有一天思维a证呢 他能自己去improve思维a证这个rapper 那他是不是就是一种一种AJ啊 那我觉得今天club的已经在呃 大规模的在做这个事情 但是呃可能 人们意识不到或者说呃 这些自主学习的例子可能还没有呃 还在还在 还局限在每一个特定的场景下 没有呃 让人感觉到这个非常大的威力

但但我我觉得就是说 这个事情一旦发生了 只是说可能 他学习的效率 或者说他受他场景的限制 有各种各样的问题 那那可能 这个事情 我个人的看法是 他可能会更像一个渐变 而不像一个突变 当然当然这个 呃我也很有可能是错的 哎我我在follows有一个问题啊 就是 有一些人对自主学习这个比较乐观 那个觉得26年是能看到一些信号的

那那从你 从你看来 你觉得自主学习看到信号还有哪些 实际的问题要突破呢 比如说郎康tax也好 这个模型的这个变形材料也好 或者其他 从从你看来 你感觉接下来还有 哪些的关键条件具备了 这个信号才会发生 那很多人说26年才能看到一些信号 但我觉得25年其实已经有些信号了 对吧比如说cursor 他们现在做的

他们的office complete model对吧 他其实就是 没几个小时 就会用最新的用户数据去 去不停的学习 包括他们现在新的composer model 其实也是呃 在使用这些真实环境下的 呃数据去训练 当然呃大家觉得这个东西 可能还没有特别 识破天经 是因为他们 受限于他们没有预训的能力 他们的这个呃

模型效果确实还不如Opus对吧 但我觉得这个很显然已经是一个 信号了 那呃我觉得其实最大的包头奈何是 想象力对吧就是说假设有一天 就就我们可以很容易想象比如说 强化学习或者推理这个范室 他他如果实现大概是个什么样子 就是说 我们可以想象一个Owen这样的blow pose 说啊我们在这个数学题上面

呃本来是10分现在变成了80分 然后我我通过这个 强化学习 有非常长的词汇店去做这个事情 但比如说如果26年或者27年 我们有一个 犯事的发生对吧 就是说啊一个Pro Pos说 我宣布了一个这个新的模型 或者新的系统 他实现了自我学习那 那我们应该用一个什么样的任务 然后他应该是个什么样的效果 你你会相信他实现了

比如说他他会是一个 这个这个赚钱的交易系统 他他他他开始赚很多钱 就像这个 winning winning bench的这个这个眼神 还是说呃 他真的解决了一个就是人类 之前没法解决的科学问题 还是还是别的对吧 那那我觉得可能先要想象到 那个plus是长什么样的啊 哎摄影那个

因为欧派已经立了两次范室的这个 创新了 你你觉得如果2027年有新的范室出来 全球范围内你感觉哪一家公司 继续立的这个范室创新的概率最大 如果如果说一家公司 嗯 可能欧蓬安还是会带概率更大 但是我觉得 呃因为他的商业化 各种各样的呃变化我觉得 呃他的这个

创新的基因已经被削弱 但是我觉得他可能还是 最有可能诞生新范室的地方 对 多谢多谢 顺那个俊洋你你你对下一个犯是 对2627年 这个有什么 这个这个要展开的是不是2026啊 啊那我们就聚焦在26了对 嗯如果从更实际一点来讲的话 可能刚才讲这个范室

也还在比较早期的这个阶段 因为今天讲这个啊 这个事情嗯 实际上我们的啊 有的computer还没有SKYL的那 么的充分 所以很多潜力其实没打出来 就是今天我们还看到很多infer 这个问题在在在这里边发生吧 但全球范围内 我觉得类似的这个问题也都 还存在 但如果要说下一代这个贩舍的话

我觉得一个呃自主学习呃 之前跟一个朋友聊到 就说人类不能让这个AI变得更厉害 就是呃 比如说你跟这个AI不断的交互 你只会让他上下文变越长 然后这个AI只会变得越来越笨 这个这个是一个很烦人的这个事情 那test times killing这件事情话 是不是真的能够 发生 这个这个我觉得还是挺值得去思考

就说你能吐更多头啃 然后能让你变得更强 我至少觉得欧系列 呃他一定程度上实现这个事情 但有没有可能 比如说像Twerp说的 我真的干30个小时是真的 能够干出来很难的这个任务 我觉得今天带大家去做那种 Nsantis这个事情其实还挺有意义的 因为你在挑战以前很难的 甚至是做人类未曾做到这个事情 有没有可能通过

Tsamsk领对于进行实现 呃那么从这个角度上来说的话呢 a i肯定是需要这个自主进化的 但究竟你是不是要更新参数 这个我觉得见仁见智 可能大家都有不同的这个 技术手段去实现这个事情 但我觉得还有第二个点是 a i有没有可能实现更强的主动性 就说我环境可能就是我的输入信号 比如说我现在的a i

你必须得a i呃 必须得有人类去Prom的他 然后你才能够启动他 那有没有可能环境就能Prom他 自己能自主思考去做一些 做一些事情 在这里引发了一个新的问题 就是安全的问题 就我非常担心安全的这个问题是呃 其实不是很担心 今天他讲一些不该说的话 最担心的事情是 他做一些不该做的事 就比如说 他今天主动的产生一些想法

往这个会场里边扔一颗炸弹 这种事情 可能 我们肯定是不希望这些不安 全的这个 事情发生 但就像培养小孩一样 我们可能要给他注入一些 正确的这个方向 但主动学习可能会是挺 重要的一个方式 是的是那个俊扬又提了一个主动性 主动性其实也也可能是26年 非常关键的一个BAT 对我我在follow俊扬一个问题就是

呃如果自主学习26年 看到信号 你感觉可能是在哪些任务上 做什么样的任务会先看到 是模型训练模型了 最强的模型可以提升自己了 还说自动化的哎研究员了 就是你 你有期待在哪些地方先看到吗 就我觉得 自动化的a i研究员可能 甚至都不是那么需要自主学习

我觉得可能很难 很快 a i炫a i这件事情就可以可以实现 就我看着 我们的同学每天在干的这个事情 我都觉得 唠的很快就能把他们替代掉 但但是啊 我我我我觉得可能是更 持续的理解用户这件事情 比如说personalization这件事情 其实还挺重要的就 就比如说过往 我们在做推荐系统的时候

其实用户这个信息他是持续的输入 是会让你整个系统变得更强 虽然他的算法其实是很简单 但今天在a i的这个时代 他是不是能够更懂你 就是你的这些信息的输入是你呃 成为最好 我们过去讲那个扣拍了 但其实今天连扣拍了都没有实现 就是能不能真真的成为我的 口拍的的这个这个问题 所以所以

我觉得如果说自主学习的话 可能会是在跟人的这个交互上 比如说personnel ization这一件事情上 可能就能做到 但是以什么指标来进行衡量 我觉得稍微有点不太好说 因为在推荐的时代话 科生s医生你做的这个越好的话 那么别人可能就点的越多买的越多 但是在a i的这个时代 覆盖到人类的生活的 方方面面的时候 呃真正的personnel Zation

的衡量的指标是什么 我们其实不太知道 所以今天我感觉 可能更大的从技术上来挑战 是说 我们今天的Eliza不知道该怎么做 这个可能是我们 更值得研究的问题吧 嗯明白对对 因为你收到了那个主动吗 包括个性化 你感觉如果实现记忆这个点 这个26年能看到技术的大突破性的 这个跨越吗

嗯我我个人观点是 大量的技术其实所谓的突破性的话 都是一些观测问题 他其实都是在线性的发展的 只是人类对他的这个 感受非常的强烈而已 包括像GPT的出现 其实对于我们做大冒险 人来说其实就是在线性的这个增长 那现在的话 大家就是在做这个memory这个事情 呃你说这个技术方案对还是不对呢

我觉得很很多方案也没有什么 对错之分 但是做出来这个效果 至少我拿我们自己这个献个丑 就是我们自己的这个memory呢 他看起来好像知道我过去干什么哈 但只是记起来过去的这个事情 每次都会叫一遍我的名字 但其实并不显得你很聪明 但但你的memory 有没有可能到 某一个这个临界点的时候

呃让人觉得说呃 你结合你的这个这个memory真的能够 嗯就像生活当中的人一样 就过去大家讲这个电影这个赫 赫尔的话 其实他就真的很像这个人 就理解你的memory可能就是在那一下 人类啊这个感受 就觉得突然间迸发 那可能就是那 那我觉得 多多少少也需要一年时间啊 很多时候 其实我觉得技术也没有发展那么快

只是大家比较卷 觉得每天都有这个新的东西 但其实技术就是在线性的发展 只是我们可能是在观测角度 在处于一个 指数上升的这个这个阶段 比如说抠顶的能力的一点点提升 可能就能带来很多的这个生产价值 大家可能就觉得AI发展的很快 那从技术的这个进展上来说 可能我们就多干一点点这个事情 因为每天看我们自己做的这个事情 都还真的挺土的

就解的解的那些bug 就 真的都不好意思拿出来跟大家讲 就是非常的丑 陋那那如果这样做 我们都 已经能够做到这样的成绩的话 那那我觉得可能未来呃 算法因法结合的更好的话 可能能更加大有可为 多谢多谢军那个 杨杨强老师 对

啊对我呃我一直以来是做这个呃 联邦学习 联联邦学习的主要思想就是说呃 多个中心 大家协作 呃那么我我现在越来越多的看到 呃很多呃就是有本地资源不足 但是本地的数据又 有很多的隐私和安全的要求

所以这样呢我们我们就可以想象 就是现在大模型的能力越来越强 那这种通硬性大模型和本地的 这种呃特殊性的小模型 或者是呃领域专家的模型 呃如何写作 呃我觉得这种协作变得越来越呃 可能啊像 呃像美国我看到Zoom就是 啊黄学冬他们做的叫呃

federated AI系统 就是他做了一个很大的一个基座 这个基座大家都可以插进来 然后呢他就可以在一个呃 底深出来的状态下 能够既保护隐私 又能够 和通用大模型有效的沟通协作 呃我觉得这种呃开源模式特别好 一个是知识的开源

一个是呃这个扣的的方面的开源啊 模模型模型阶段 所以呢我我觉得嗯 尤其在像医疗金融这样的场景下 啊 会越来越多看到这样的现象发生 多谢多谢袁田老师那个联邦学习对 唐老师呃 我其实对今年会有比较大的那个范 室革新

我倒是挺泼的地我的我觉得 我倒不说太细吧 因为那几个点呢 我都就像我刚才讲的那个 包括持续学习啊 还有memory甚至模型架构 甚至动模态 我觉得都有可能出现新的范 室的变革 但我觉得一个大的趋势 我来说一下 为什么会产生这样的一个方式 我觉得原来呢其实是工业界跑的呢 远远快于这个学术界

就是我记得在去年还有前年的时候 回到清华呢 跟好多老师聊天的时候 说能不能做大模型 很多老师是第一美卡 不是没卡是卡的数量几乎为零 那么就是工业界呢是有1万片 那个学校呢是零片或者一片 那个倍数是1万次 但是呢到到现在的时候 很多学校呢已经有很多卡了 已经很多 而且很多老师呢

已经开始做了很 多大模型的相关研究了 包括 硅谷那边有很多老师都开始做这种 甚至模型架构啊 持续学习啊这些相关的研究 所以他已经不是一个 原来 我们都总觉得工业界在多米的这些 其实今天 我觉得在2025年底到2026年初的时候 我觉得这一现象不大存在了 可能还有十倍的差 这里一万片那里一千片

但是呢他已经孵化出种子了 我觉得在学术界 他有这个创新的基因 有这个可能性了 这是我觉得是第一个 第二个呢 我觉得一个创新的出现 他一定是某个事情呢 他有大量的投入 并且他的以非性是变成平静了 那么现在呢 在这个整个大模型里面 投入已经巨大 但是那个已非限时并不高 也就是我们继续死给你 你说有没有收益

那肯定是有收收益的 比如说原来我们是detai 你比如从那个202025年初 当时呢可能10个TB的数据 那现在30个t 甚至我们可以skin到100个t 100个听 你四个人上去以后你的收益有多少 还有你的计算Cos的有多少 你就变成这么一个问题啊 你不创新这个 这个就变成一个 你可能花掉了10个亿 花掉了20个亿

但是你的收益很小就不值得了 那另外一方面呢 对于新的这种智能上去 假如我们每一次 我们都要重训一个基座 再重训很多RL 像24年初呢RL的时候呢 大家很多人会觉得我接着训吗 他就收益比较的有 但到今天的时候 你再记得疯狂的叫RL 收益也是有的 但就没有那么死个的 肯定还是一个收益效率的问题

就可能我们未来呢也许可以定一个 一方面呢我们继续要斯根尼亚 不我刚才其实讲的 我在台上讲了一个 我说那是反正最笨的办法就是Skinny 因为Skinny我们肯定有收益 所以这是一个典型的一个工程做法 Skinning肯定会带来智能的一个 一个上界的一个提升 毫无疑问你只要get到Modeta 但是第二个方法呢 就是我觉得应该定一个叫因Tita 近视以飞行s

就是说智能的效率 我们获得智能的效率 就是我们 用多少的投入能获得这个智能 智能的增量 如果我们能用更少的获得它增量 而且我们现在已经变成一个瓶颈了 假如能能用更少的一个范式 获得同样智能提升 这个他就变成一个平静式的事情 所以我是觉得2026年 一定有这么一个犯事的发生 当然我们也是在Bay

我们也在努力 我们希望这个发生在我们身上 但也不一定 对我 我跟唐老师也是也一样非常乐观的 这个因为其实每个领先的模型公司 每年他的计算量实际上是每年 抗胖有10倍左右 其实大家手上的计算资源多了 而且人才也也涌入的越来越多对吧 那个其实大家手上卡片多 做的实验多了 其实

他他他就是一个实验工程 有可能某个点就出来了 对那个 刚刚才唐老师也聊到一个 怎么衡量智能水平的 这个这个点 我觉得第三个 就是我们可以一起聊一下这个a 震他这个战略 因为那个最近我跟很多研究员聊 大家都提到 对26年还有一个很大的预期 说a震他 今天可以在后台 比如说推理3到5个小时 做人类

呃比如说一到两天的工作量 大家期待说26年可以做人类 正常你工作个一周到两周的工作量 那 那这也是一个非常大的一个变化 因为他不再只是一个工具 那个 就是唐老师提的说只是一个check 而是说真的 在自动化 你整一整天甚至一周的这个 这个任务流吗 那个那那这样的话其实

26年有可能是a制呢 真的叫创造经济价值的关键的一年 那个所以所以a制的这个问题 我我们可以这个呃 让大家展开了解 因为大家 呃也是呃 顺宇刚才提的这个垂直整合嘛 既有模型 又有AJ的产品包括呃 我们看到硅谷的几个公司也都 从模型到AJ的 也是端倒端都做了 那个呃 因为顺宇你

你花了很多时间做AJ的研究吗 那个你对26年这个AJ呢 比如说long horizon的这种agent 这个真的能automat这个人类 比如说一周到两周的工作 这个对agent战略包括从模型的 模型公司的出发点 会怎么思考这个问题 嗯我觉得还是像呃 我我觉得还是像刚刚说的

就是说 我觉得在土司和土地可能不太一样 对目前看起来的话 呃我觉得土地的情况就是呃 现在他已经达到了一个 就是在在不断上升的这个曲线 目前看起来好像没有 要变慢的趋势对吧 就是说 我觉得装备这公司很有意思一点 就是说呃 他基本上不做什么创新对吧就是说

他就是觉得呃这个你模型 遇训练对吧变大了 然后这个呃 老老实实的把打扰这些东西做好了 然后你只要后续对吧 你只要越训练不断的变大后训练 不断的就去把这些 真实世界的任务给给给给做好 那他就会越来越聪明 然后他就会带来越来越有价值 然后我觉得 爱超备这个公司很有意思的一点 就是说呃

从没有什么来说做土币其实你的呃 所有的目标这件事更一致 就是说你的模型的智能越高 然后你解决的任务就越多 你解决任务越多 在土币下你带来的收入就越大 那所有事情就越多 那做CC的一个问题就是说 呃我们都知道就是DIU 或者说这些产品的指标其实是和 呃模型的智能很多时候是不相关的

或者说甚至有相反的关系那 呃我觉得这是 但超配个 就是这个 能够聚焦的另一个很重要原因 就是说他只要真的把模型越做越好 那他的收入越来越高 所有事情全部都是非常非常align 呃目前看起来我觉得TB才 我觉得就是 或者生产力的这种a制呢 我觉得才刚刚开始就是 呃很多时候 就是

我我觉得现在的可能除了模型之外 有两个bottleneck对吧 一个是 就是环境问题或者说deployment的问题 我我我我我是我觉得就是说呃我 我之前在OPPO赛之前 我在一个叫CR的公司实习过 就这是一个推币的客服公司啊 我觉得在投币公司工作过 还是有有很很多收获 我觉得最大的收获就是说 我我感觉即使今天模型 不再变好了

就是所有的模型训练全部停止了 但是我们就是把这些核心 去布补到 就这个世界上各种各样的公司 那他可能 能带来现在 今天已经能带来今天 比如10倍或100倍 的 手艺 或者说可能你对GDP的会产生一个 5%到10%的影响 当然今天我觉得 他对GDP的影响还永远不到1% 呃我觉得第二点就是说 可能教育非常重要

对就是呃 我我我观察就是说 现在人和人的差距在大大就是因为 呃更多时候不是说AI替代 替代的人的工作 而是说会使用这些工具的人在 替代那些不会使用那些工工具的人 就像当年电脑工作差没出来 就是你 你如果去转身去学会学习编程 呃不是你你还在使用计算尺

在使用使用算法呢 那那差距 差距巨大了 我觉得 可能今天中国能做的一个最大的 有意义的事情其实就是更好的教育 就教育大家怎么用更好的去使用 呃像克豪扣的或者 或者拆机币这样的产品 当然克豪扣的可能在中国用不了 但是我们可以用Kimi或者质朴这样 国产的模型 多谢多谢顺那个俊洋对那个

对a震的这个想法包括因为 千万也有一个生态嘛 就说千万自己做a震的 以及扶持这个 这个生态的通用a震的 对你你也可以展开讲一讲 对嗯 这这里可能涉及一个 产品哲学的问题 当当然Manas确实很成功哈哈哈 但是套套壳是不是个未来

这这本身也是个是个话题 但我觉得今天 到这个timing 我其实比较同意你的观点 嗯叫模型及产品嗯这个 呃我跟TML的人聊 他们那个叫researchers Pro的 其实我挺喜欢这个这个视频 然后包括我看我的视角看我本人 我觉得还挺多这种事情 就挺多research 自己能够成为产品经理Antoine的 把这个东西给做起来

包括今天我们自己内部的research 都想做更多面向真实世界的一些 呃东西而我其实愿意相信 说接下来的a准的话呢 是可可以做到刚才所说这个事情 而且跟刚才所提的 selfie Bogman以及self呃那个呃 主主动学习 其实都active learning 其实都有比较强烈的这个关系 有时候他能干这么长这个时间

他其实自己就得在这个过程当中 进化并且他要决定去干什么东西 因为他收到这个指令是一个 非常general的一个任务 所以我们现在a整 其实已经开始越来越变的是那种 托管式的a卷 而不是说我 我要不断跟你来来回回交互的 那一种形式 那从这个角度上来说 他对模型的这个要求其实是很高 就说模型就是这个a准本身

a准就是这个产品本身 如果他们都是这个一体化的话 那么今天也许呃 做基础模型本身 也其实也就是在做这个产品 那从这个角度上来说的话 我觉得 如果不断提升模型能力这个上限 包括test MSK的能做上去的话 他确实能够做到这个事情 但我觉得还有一个点是跟 环境交互有关系 就我们现在交互的这个环境

还不是很复杂 就这些都还是电脑的这个环境啊 我有朋友是做那个 就是跟AFO science比较相关的 那AFO science呢 比如说今天你干阿发富这个事情 其实呢你你你最后干出来 他还没有到内部 就距离这个比如说就 举个例子 比如制药这一件事情啊 你你其实你就算今天用今天AI

可能不一定能帮到你那么多 因为你要去做试试验 你要去 要去做这些事情才能得到反馈 有没有可能我们未来这个AI能够 环境复杂到可能是真实的人类世界 环境就超 这个指挥这个机器人就去做这个 呃试实验 去加快这个效率 否则的话 比如按照现在这个人类啊 这个效率其实其实非常低的 我们甚至还要雇佣

很多外包来去 在这个 呃这个实验环境里面去做实验 对如果如果能达到这一个点的话 可能才是我想象当中说a准能够做 就是人类要做很长时间活 而不是说仅仅是在电脑当中 比如说写个文件啊这一些东西 这些东西我觉得 可能今年很快就可以完成 但我觉得接下来3年到5年的时间 可能呃这个 这个事情可能会更加有意思一些

那这个的话 可能又要跟巨神智能结合在一起了 是那个我 我想follow俊扬一个尖锐点的问题 从你的角度看来 通用的agent这个机会是创业者的吗 还是说模型公司 是一个时间问题 总会把通用agent做好的 啊我我我不能 我不能因为我做基础模型 我就去做这个创业导师

我我做不了这个事情啊 那那那我只能借这个 成功人士的那句话吧 就这个屁 可他说他说呃他 他做通用a诊最最有意思的事情呢 就是呃 长尾呃反而是更值得关注的 这个视频 或者是说今天a i更大的魅力是在 长尾就说呃你你如果是马太效应 你这个头部这个东西呢 其实挺容易解决的

当当年做推荐的时候呢 其实我们就看到 那个推荐其实非常的集中 的商品都是在这个头部 但我们其实是想 把尾部这个东西推过去 但是呃我当时做就非常的遭殃 就我作为一个干LP而多冒菜的人 碰到这个推荐系统 然后我去干这个解码态效应 那基基本上是这个奔着死路去的 但但我觉得今天的

所谓的AJI其实就在解决这个问题 就说你做通用a准是能不能把这个 长尾的问题给解决 就说今天我一个用户 我真的寻遍各处 我都找不到能够帮我解这个问题的 但就在那一刻我感受到了 a i的能力就是 全世界任何一个角落 寻遍各处都找不到 但是你却能帮我解决 可能这就是a i最大的魅力

所以你说要不要去做这个 通用这个a诊呢 我觉得见仁见智 如果你觉得你是一个套科高手 套的可以比这个模型公司做的更好 我觉得可可以去做 但如果你没有这个信心的话 这这个事情可能是留给 模型公司 做这个模型及产品的时候 因为他们遇到问题的时候 其实我只要训训模型 我只要烧烧炕 我可能这个问题可能就就解决

对所以见仁见智 其实解决常委的问题 模型公司就说算力加数据 好像你解决起来也挺快的对吧 嗯今天RL最有意思的这个地方 我觉得是 我们发现修问题比以前容易 以前以前修问题很难 我举一个弊端客户的一个情况 他们说我们自己要做s t啊

你能不能告诉我这个通用数据怎么 配比那每次我们都很头痛 因为我们觉得对方不太会做s t 他那个数据就非常的垃圾 嗯他可能觉得他的非常的有用 那今天有了r l之后 你可能真的很很小的一个数据点 然后甚至你都不需要这个标注 你只要有这个query有这个re沃 这个东西稍微训一训 然后合并起来其实也也非常的容易 这可能是今天这个

呃技术的这个魅力 嗯多谢多谢军营那个梁强老师 啊对我我我觉得AJ呃 出现呢应应该有4个阶段呃 呃就是看我们 我们看一个是目标的定义 是由人为定义的 还是自动定义的 目标第二个呢是说规划 呃就是中间的这几个action呃

规划也可以由人来定义 也可以由呃自动啊AI自动定义 所以这样呢 就自然的就分分为4个阶段了 我觉得我们现在 在一个非常初级的阶段 就是目标也是人定义的 然后规划也是由人来做的啊 所以现在的 这些a gent的呃 呃definition的这些呃软件系统

基本上是一个更高级的 一个very high level program 明兰规制呃 但是我预料呢未来会出现呃 一个大模型观察人的工作 然后把人的 尤其是这种process data给使用起来啊 最后呢就是目标也可以是呃 AI来大模型来定义

然后规划也可以是由大模型来定义 所以呢agent应该是由大模型内生的 一个一个native的一个一个系统啊 多谢多谢杨老师唐老 师哦 对我我觉得那个AJ确实他有几个 几个决定了这个AJ的未来的走势吧 我觉得第一个呢就说这个AJ 他本身有没有解决 人类的一个事情

而这个事情呢他是不是有价值的 而价值有多大 如果你说 比如说原来AJ像GPS出来 也是做了很多很多AJ 在那个时候呢 其实你会发现那个AJ都很简单 都非常简单 最后发现Prom的就解决了 那这个时候那些大部分AJ 慢慢就死掉了 所以我觉得第一个是 解决这个AJ的这个事情 他有多有价值 然后以及真的能不能帮到人

这是第一个 第二个呢 就是说白了是做这个事情的 咱们Cos的有多大 就是如果Cos的特别大 那那这个时候其实也是一个问题 那刚才其实那个俊杨也说的 那也许我调用一个a p i 就能把这个问题解决了 那但是反过来呢 假如调个a p i就能解决 那么这个a p i本身有可能他觉得这 当这件事情价值很大的时候 他就会把它做进去 他就会把作业 这是个矛盾

这是个非常矛盾的事 就基座和应用永远是个矛盾 最后一个维度呢就是做应用的速度 就是你如果说我有个时间窗 我能够趴拉开半半年的时间窗 我迅速的把这个应用满足了 半年以后要么迭代要么怎么着 反正总之你能往前走 我觉得这是一个说 说白了大魔仙时代到现在呢 更多的是在拼速度拼时间

也许一个决策是正确 就像你刚才说 也许我们被提代码正确了 那也许我们就会在这个方面走的更 远一点 但是也许被替失败了以后就半年 半年就没了 所以今年我们只是在呃code 在AJ的这块我们bad了一点点 所以我们还现在我们code啊 掉能量这些都还不错 所以 我觉得也更多的也是一个bad吧 做AJ的可能未来也是一个bad

多谢多谢 那个因为过去魔仙公司 既要追这个通用能力 可能他的优先级上就 没有花那么多精力去探索 其实那个通用能力追上来之后呢 其实我们也更多的期待26年 这个质朴 前后有更多自己的克劳克 的时刻和Manas 时刻我我觉得这个是非常值得去 预期的吧 那个因为第四个问题 也是最后一个问题 我觉得比较有意思啊 就是因为这个活动包括这个时间点

我觉得是更多值得去展望真的未来 这个就是我其实挺想问 这个大家一个问题 就是在3年和5年以后 全球最领先的AI公司 是一个中国团队的这个概率有多大 然后我们从今天的一个跟随者 变成一个未来的引领者 这个文化 包括关键条件

到底是还有哪些去需要去做 好的就是未来3到5年 就我在想这个这个概率有多大 以及需要哪些关键条件 因因为顺宇因为你你是经历过这个 这个硅谷跟中国两个这个体感的 呃 你你对这个概率的判断和需要哪些 关键条件的判断是怎么样的

对这个我觉得概率还挺高的 呃我还是挺乐观的因为呃 目前看起来就是说 呃 任何一个事情他竟然就他 他一旦被发现出来 在中国都会很快的 做的就是能够能够去开叉 或者说能够去去去复线 然后能够去在很多局部去做的更好 我觉得这个事情

就包括之前制造业对吧 电动车这样的例子已经 呃不断在发生 那我觉得可能呃几个比较关键的点 一个可能是就是 呃中国的光刻机到底能不能突破 对吧就是说 如果最终 就是说蒜粒变成了包头菜 我们能不能解决这个蒜粒问题 那蒜粒目前看起来就是说 我们有很好的电力优势

我们有很好的基础设施的优势 呃 可能主要的瓶颈 一个就是这个产产能 包括这光科机以及就是呃 这个软件生态 但但如果这个问题解决 那我觉得会是个很大的帮助 我觉得可能另一个问题就是呃 除了TC之外 能不能有个更 成熟或者更好的TB的市场 或者说

可能有没有机会在国际的上映环境 去去去进园 因为今天我们看到很多这个呃 做做生产力 或者说做投币的这些这些 模型或者应用 他还是会诞生在美国 因为啊那你的支付意愿更强的 这个投币的文化更好 在中国 今天在中国内做这个事情很难 所以大家都会选选择出海 或者做国际化的这个事情

我觉得这两个可能是呃 比较大的客观上约束 但我觉得可能还有 更重要的是主观上的 主观上的这个概念就是说呃 我最近最近因为也在跟很多人聊天 我之前的感受就是说 在中国其实有非常非常多 非常强的人才 然后呃任何一个事情只要他 被证明能做出来 就是很多人都会去呃

非常 非常积极的去去尝试 并且想要甚至做的更好 但我觉得今天中国还是 呃就这种想要 突破新的犯事 或者做这种非常冒险事情的人 可能还是呃不够多 当然就这里面可能有就经济环境 商商业环境包括这文文化的因素 但是呃 我觉得可能如果增加一点的话 就是主观上

能不能有没有更多就是有 这种创业精神或者冒险精神的人 真的想要去做 呃这种呃签约探索或者 新的范室突破的事情 因为因为目前来看 一个范室一旦被发生 那那我们可以用很少的卡 很高的效率 去去去去去开叉 或者说甚至局部做的更好 但是呃 我们到底能不能去引领新的范室

我我觉得这可能是今天中国呃 就是唯一要解决的 不出来说唯一要解决的问题 因为其他所有事情 无论是商商业还是产品设计 还是这种开叉做工程 我们都已经 呃陌生人比美国做的更好 哎我在follow顺宇一个问题啊那个 你对中国的这个 呃live里面的研究文化 有什么要呼吁的吗 因为其实

这个因为你也感受过欧潘也好 或者说这个弯曲的 呃Deepman的这种研究文化 就这两 就中国的这个研究文化跟美国 的这个研究文化有什么差异的地方 就是这个 你你感觉包括这个研究文化 对作为一个AI native的公司 有哪些根本性的影响 就是你对这个有有有 呼吁或者建议的吗 对我觉得

每一个地方的研究文化都很不一样 可能就是 比如美国 不同实验室之间的区别 可能比中美之间的区别还还要大 就在中国也依然呃 我我个人觉得可能 有有 有两点吧一点就是说呃 我觉得在中国大家还是更喜欢做 就是更 更更安全的事情对吧 就比如说 今天预训的这个事情

已经已经被证明可以做出来了 那这事情其实也非常难做对吧 就是有很多很多的肌肤问题要解决 但是 只要这事情一旦被证明能做出来 那我觉得我们都很有信心就是说 呃几个月或者 一段时间内就把这东西搞清楚 然后去拒绝 但是如果今天要让一个人说啊 我跟你说要探索一个 比如长期记忆或者说持续学习对吧

然后这个事情 大家也不知道怎么做 能不能能不能做起来 那那这个的话我觉得还是 呃还是比较困难 但当然的话 我觉得可能也不只是说啊 大家更喜欢做确定性的事情 不太愿意做这种创新的事情 我觉得也也有很重要一点就是说 文化的积累 以及就是说整体整体的整体的认知 其实是一个呃 需要时间沉淀的事情我觉得

对就是呃 可能真的就是说 在OPPO比如说 做l这事情他可能是22年就开始做 那那国内可能是20年开始做 那对这个东西的理解可能 会会有一些差异 那我觉得或者说 中国r没有skill up的这么大 那我那我觉得可能 很多也就是是时间问题 我就说当你积累的 这个文化或者底蕴更深 从某种潜移默化的程度 可能会影响人的这个 呃做事的方式

但是他很微妙我觉得很难 很难就是说通过这些榜单 这些东西去去去 去提现 当然就说榜单我觉得第二点不成 尤其是观察 就是说我觉得中国大家还是对于 刷榜或者说这些数字会看的 会看的更重一些 呃我觉得这一点上我觉得可能 像像很稍微 我觉得可能就会做的比较好 就是包括我觉得可能DPC 做的也比较好的一点

就是说呃 他们可能没有那么关注这个 这个榜单的数字 可能会更注重 就是说 第一什么是做什么是正确的事情 第二是呃 什么是你自己体验 能能体验出来好还是不好 那呃 我觉得这个还是呃 挺有意思的 就就是说呃 因为你看可奥的模型

他可能在很多编程或者 软件工程榜单上可能也不是最高 但是大家都知道这个东西是 是是最好用的 那我我我觉得这个还是呃 需要大家能够去 需要大家能够去就是说 走出这些榜单的束缚 能够能够去去去坚持 就是说自己觉得什么是正确的 或者什么是好

多谢多谢顺宇俊扬那个概率和条件 你这个问题本身是一个危险的问题 理论上这个场合是不可以泼冷 水但是我我嗯 如如果从概率上来说话 我我我可能想说一下 中国和我感受到的 呃美国的差异吧 就比如说美国的computer 呃

可能整体比我们大一到两个数量级 但是我看到是不管是open恋爱 是that's roping 他们大量的Ctrl 其实是投入到的是下一代的 v设置当中去 呃我们今天的话呢 相对来说捉金见肘 光交付的话 可能就已经 占据了我们绝大部分的这个Ctrl 那这个会是一个比较大的差异

在在这里边 这可能会是一个嗯 可能是一个 历史以来就有的这个问题就是 呃创新是发生在这个有钱的人手里 还是这个穷人的手里 那穷人不是没有机会 因为我们觉得这些副歌真的很浪费 卡他们在训这么多东西 可能训了很多也没什么用 但但今天穷的话 你其实会想

比如说你今天 所谓的算法英法联合优化这个事情 其实其实如果你真的很富的话 你真的没有什么动力去做做这个 做这个事情 那我觉得可能更进一步 刚才顺应提到广克级的这个 这一个问题 就是未来有可能还有一个点是 如果从软硬结合的角度 是不是真的有可能Antoine的做出来 比如说我们下一代这个模型结构 和这个芯片

其实都有可能是 一起把它给做出来的 呃我特别记得我在21年的时候 当时我们在做大模型 因为阿里做芯片 然后就来找我说啊 能不能预测一下 呃三年之后 这个模型是不是transformer 3年之后这模型是不是多模态啊 为什么是3年呢

他说我们需要3年的时间才能留片 然后我当时给大家回答是这个 3年之后在不在阿里巴巴 我都不知道呢 哈哈哈但但 最后呃我我今天还在阿里巴巴 然后他果然还是transformer 他还是多么太我就非常的懊悔 为什么当时没有去催他去做 嗯但 当时我们这个交流 其实非常鸡同鸭讲 他给我讲了一大堆东西 我完全听不懂

然后我给他讲 他也不知道我们在做什么 就错过这个机会 但这个机会有没有可能再来一次啊 我我们虽然是一群穷人 但是是不是有可能穷则生变 那我觉得 比如说创新的机会 可能是发生在这里 但我觉得可能啊 我们需要改变的是 比如说我 我觉得今天我们的教育在变好 因为嗯

我我我感受比如说我我属于这个 九九十年代靠前一些的 顺宇这种属于90年代靠后 我们团队里面好多这个00后 我就 我就感觉大家这个冒险精神变得 越来越越来越强 那美国人 他天然有非常强烈的这个冒险精神 一个很典型的例子就是当时这个 电动车刚出来的时候 甚至这个天蓬会漏水的情况下 甚至可能你开车

他可能会意外身亡的情况下 依然有很多这个富豪们 他都愿意去做这个事情 但在中国 我相信富豪们是不会去干这个事情 大家会做一些很安全的这个事情 但今天 大家的冒险精神开始变得更好 中国的比如说营商环境也在变 得更好的这个情况下 我觉得是有可能 带来一些这个创新的 概率没那么大但真的有可能 如果拍一个数字呢

你说百分之多少 对 3年到5年后中国 最领先的那个公司 是一家中国公司的概率 我我觉得比漏20%吧 我觉得20%已经非常的乐观了 因为这里真的有很多 历史积淀的这个原因在在这里面 哎我再发了一个问题 就是你内心的那个比如说 呃中国的模型跟美国的模型这个 这个差距 他这个胆量没可以变化

有的地方在追上来 有的地方他们的算力又在拉大 你内心这个这个概括变大的 这个恐惧感 强吗 嗯今今今天你干这行就不能恐惧 必须得有非常q的心态啊 从从我们心态上来说 就是能干这行已经非常不错了 就是就是 就是能能够做做大冒险这件事情 已经非常的这个幸运了

那那就是说我 我觉得还是看你的初心是什么 因为其实刚才 顺宇提到一个点 说你要你要模型可能不一定那么强 在c端的里边其实其实是OK的 那我我可能转换成另外一个角度 去思考这个问题 是啊我们的模型 为人类社会带来什么样的这个价值 那只要我去相信 我这个东西能够为人类社会带来 充分的这个价值 能够帮助人类的话

他就算不是最强的我也愿意接受 多谢多谢君 那个杨老师 因为您经历过很多 a i的这个周期吗 也看过这个很多的中国 这个a i的公司 变成世界最强了 就是您对这个这个问题的判断 对 我们可以回顾一下互联网的发展啊 一开始也是从美国开始 但是中国很快就赶上 而且应用呃像微信呢

呃就是呃 世界第一的 呃所以我想a i的话是一个技术 它是一个enableing的技术 它并不是一个呃终端的产品 呃 但是我我们中国有很多的聪明才智 会把这个产品发发发发挥到极致啊 不管是土币还是土c 但是我可能更好更看好土c 因为因为呃 因为百花齐放啊

中中国人这个群思广益 但是呢 土币呢可能有一些具体的限制 像付费医院呢 像呃 呃企业文化等等这些可能也在改变 但是我我最近也特别的呃 观察一些商业方面 像跟商学院的一些同学探讨 呃 比方说美国有一个公司叫派兰蒂尔 他的一个呃理念呢 就是说

现在不管a i现在发展到什么阶段 我总是能在a i里面 发现一些好的东西 应用在企业上 呃那么中间肯定是有钙 我我们要给他呃离合 呃他有一个办法叫本体 他他用一个本体的方法 其实呢呃我观察了一下 大概的思想 就是我我们以前做的迁移学习 就是说把一个呃

general的死路神能够 应用到一个具体的实践当中 呃 用用一个本体来做一个知识的迁移 啊这个方法非常的巧妙 呃当然他是通过一种呃工程的方法 叫呃前端工程师 呃FDE来来解决的啊不管怎么样呢 我觉得 像这种就非常值得我们学习啊

我觉得中国的企业 像AI native的公司 应该发呃发展出这样的一些 呃呃土币的一些solution来 我我我相信会的 所以呢 我觉得土c肯定是百花齐放的 土币呢可能也会很快的跟上来 多谢多谢杨老师 那个汤老师呃 首先我觉得确实也要承认吧 就是在这个中年

我觉得无论从研究啊 还有这个尤其是企业界的这个 这个AIL吧 我觉得是有和美国是有差距的 就是这是第一个 但我觉得也是 在未来中国吧 其实现在慢慢变得越来越好 尤其是90后00后这一代起来 我觉得慢慢变得 真的是远远好过之前 我有一次 在有一次那个Yorkself的一个会上 我说过一句话

我说我们这一代是最不幸的 他说为什么呢 我说我们这一代呢 其实你看我们上一代还在呢 我们我我我们现在还上一代也在 也在也在继续工作 我们也在工作 所以我们还没有出头之日 然后很不幸的下一代已经出 已经出来了 现在世界已经交给下一代了 已经把我们这一代无缝的给跳过了 那其实开玩笑的 但我觉得最有意思的是什么呢

我觉得可能未来中国也许的机会吧 第一个就是 一群聪明人真的敢做特别冒险的事 我觉得现在是有的 现在是有的00后这一代 包括90后这一代室友包括俊扬啊 拼命啊还有顺利啊 这些都是愿意 而且非常敢 愿意冒风险来做这样的大冒险的事 我觉得第二个道士确实是咱们的

可能这个环境要更好一些 无论从国家的环境就是这个 我的意思是说 比如说大企业和小企业资源竞争 那创业企业之间的一些问题 还有这个包括给这个 包括我们的营商环境 比如说让这个给他 像刚才那个俊扬说的我还在做交付 其实这些都我觉得把这个环境 如果必要的更好 让大家一群聪明人

又敢于冒险的聪明人 有更多的时间去做这样创新的事情 有时候让俊扬这样的去做 用更多时间来做创新的事情 我觉得这是第二个 也许是我们政府啊 包括我们 国家可以来帮忙改善的一个事情 第三个我倒觉得是源自 是回到我们自己 每一个人自己身上了 就是我们能不能坚持 就是我们能不能愿意在一条路上呢

我们敢做我们敢冒险 而且环境也还不错 是吧 我觉得环境肯定不会是最好的 永远不要想着环境是最好的 如果 我觉得我们恰恰也可能也是幸运吧 我们在经历一个环境 从也许原来可能没那么好 慢慢变得更好的一个时代 那我们我们是经历者 也许就是这个财富 包括这个经历收获最多的人 那如果我们笨笨的坚持

也许走到最后的就是我们 感谢大家 嗯对感谢感谢唐老师那个对 那个所以我们也很想呼吁说 应该更多的资源 资金投入到中国的AJ行业 那个有更多的算力 然后让更多的AI的 年轻的研究员搓卡 就是有可能搓个三五 年 中国也有三五个自己的毅力啊对吧 这是我们未来三五年很期待的

感谢感谢大家好对 非常感谢好 感谢大家 对那个 接下来邀请张院士来来对 今天有一个压轴的这个点评对