vget cli 使用本地大模型实现语音转文字

vget cli 语音转文字 功能介绍

vget cli 现已支持将音频转换为文字， 该功能使用本地大模型 whisper-large-v3-turbo，支持多种语言和格式，适用于会议记录、播客转录等多种场景。

示例

下面是一个播客转录后的文字示例，展示了该功能的实际应用。

vget ai transcribe --model whisper-large-v3-turbo --input ./path/to/your/audio/file.mp3 --language zh "podcast.mp3"

下面是转录后的稿子

Transcript: (merged)正片周鸿祎×罗永浩！近四小时高密度输出！周鸿祎深度谈 AI.audio.mp3

Duration: 3h 34m 55s Language: zh Transcribed: 2026-01-01 01:39:40

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[00:00] 我有一个疑惑想问你

[00:01] 算是符合你的风格吗

[00:03] 你不觉得我做的很大改变吗

[00:04] 你觉得话很负面吗

[00:06] 你今天也年过半百了

[00:07] 你笑一笑不行吗

[00:10] 欢迎大家收看罗永浩的十字路口

[00:19] 最重要的是一键三连和加工关注

[00:22] 还欢迎随时发送弹幕评论跟我互动

[00:25] 那我们开始吧

[00:28] 开始吧

[00:30] 现在很多企业家呢

[00:31] 就是选择了闷声发大财

[00:34] 也有很多企业家选择了抛头落面

[00:37] 这个其实跟以前是一样的

[00:38] 然后有一些没怎么抛头落面企业家

[00:42] 我从媒体的报道来看

[00:44] 他们也有很多所谓的IP焦虑

[00:46] 他就会觉得

[00:47] 很多企业家其实想躲在幕后

[00:50] 但又意识到一些企业家

[00:52] 出来抛头落面对企业可能带来了很多

[00:54] 推进啊加速啊这样的好的效果

[00:58] 所以我们想聊聊这个话题就是说

[01:01] 你一直以来都是面对公众比较活跃的这么一个企业家之一

[01:05] 所以你对这两种选择有什么看法吗

[01:09] 我觉得谁问这个问题都对

[01:11] 你是最不该问这个问题的

[01:13] 为什么呢

[01:14] 你本人就是打造IP的典型啊

[01:16] 对我有这方面的那个想法

[01:19] 但是我不知道比如说你是怎么想的

[01:22] 是跟我想法一样

[01:23] 所以我不知道

[01:24] 我觉得你应该能够理解

[01:25] 就是说你算是比较早做的对吧

[01:28] 对

[01:28] 原来那么我觉得最关键是两个因素

[01:32] 一个我说得清

[01:33] 一个是我说不太清楚啊

[01:34] 一个是你不觉得抖音在全中国流行之后

[01:38] 中国至少有八亿人

[01:40] 包括你我我们的父母啊

[01:43] 很多同学啊

[01:44] 朋友啊

[01:45] 全都在每天刷抖音

[01:46] 而且这玩意他是很有魔力

[01:49] 我就说看一次就上映

[01:52] 对不对

[01:52] 然后大脑就被格式化了

[01:54] 很多人除了短视频

[01:56] 别的看不了了

[01:57] 甚至大家看电影都没有耐心了

[01:59] 现在都三分钟看一部电影

[02:01] 所以在这种情况下

[02:03] 你想想这个一个企业最终是要卖货的

[02:07] 是要宣传自己的

[02:09] 那流量全跑到短视频上了

[02:12] 那你就必须要跟着用户到哪

[02:14] 你要去到哪

[02:14] 是

[02:15] 对吧

[02:15] 包括你原来说的

[02:16] 你要跟用户当朋友

[02:17] 你都用户都不看你的通稿了

[02:20] 你怎么跟用户当朋友呢

[02:22] 所以我觉得且假IP这个词有点大

[02:24] 是我觉得我们一种自嗨的说法

[02:27] 说白了

[02:28] 本质上跟原来且假上央视上对话

[02:30] 在街上打广告

[02:32] 本质上干的是一样的事

[02:35] 只不过就是阵地变了

[02:36] 形势变了

[02:37] 所以必须跟进

[02:38] 要不就跟主流群体脱节了

[02:40] 对对对

[02:41] 这是第一个问题

[02:43] 第二个问题呢

[02:44] 我模模模模模的感觉

[02:46] 就是现在这个企业

[02:48] 这个老百姓对企业家的要求也变了

[02:50] 过去企业家呢

[02:51] 都是躲在幕后

[02:52] 闷声分的发大财

[02:54] 或者挂在墙上

[02:55] 都只能可远观

[02:57] 不可亲近吧

[02:59] 不可亲近

[02:59] 但是现在好像这个

[03:02] 到了一种个人媒体时代

[03:04] 就是大家对企业来说呢

[03:06] 企业要有一个形象

[03:07] 大家比较能接受的是企业的创始人

[03:10] 或者企业的一把手

[03:11] 对吧

[03:12] 然后呢

[03:13] 就是

[03:13] 就等于是我

[03:15] 这个说不清楚

[03:16] 这个说不清楚

[03:16] 你应该比我更熟悉

[03:17] 就大家觉得

[03:18] 这个比一个企业的名字

[03:19] 一个冷冰冰的符号

[03:20] 更容易让人接受

[03:22] 事实上

[03:23] 那么这可能也是一种时代的要求

[03:25] 就是说到了AI时代或短视频时代

[03:28] 一个企业光有光躲在门背后门声发大财

[03:31] 这不可能了

[03:32] 那么至少你出来的话呢

[03:34] 效果会比不出来要好

[03:37] 第三个呢

[03:39] 就是你比如说前面有个中国前首富被人网爆了

[03:42] 我知道

[03:43] 他也挺委屈的

[03:44] 对啊

[03:45] 但是那你反过来说

[03:47] 时代变呢

[03:48] 这个网民对你都不了解

[03:51] 对你当然会有很多误解

[03:52] 对

[03:53] 你不出来发出你的声音

[03:54] 你没有你的粉丝

[03:56] 那么就只能是你的对手发声音

[03:58] 就连澄清的时候都不方便

[04:00] 对啊

[04:01] 所以我是觉得综合这几个原因呢

[04:04] 我主播是向你学习

[04:06] 我快别怎么说

[04:08] 以你为榜样

[04:09] 我是先做了网红

[04:11] 后边才去创业的

[04:12] 你是以前就做了成功的企业家

[04:16] 然后才逐渐面对工作越来越多的

[04:18] 所以这个不太一样

[04:20] 我是没得选

[04:22] 就是我做网红也不是有意思的行为

[04:25] 我当年在那个学校教书

[04:27] 然后我上课的录音突然就传开了

[04:29] 就被迫成了一个网红

[04:30] 当然成了网红给我带来很多好处

[04:33] 但是我不是有意思的成为网红的

[04:35] 后边做企业的时候呢

[04:37] 因为我也发现这个东西对我做企业是有帮助的

[04:40] 所以我不管

[04:42] 有时候喜欢做

[04:43] 然后也就做了

[04:44] 有时候不喜欢做

[04:45] 为了企业需求也

[04:46] 实际上你想象呀

[04:48] 张超阳是互联网老人对吧

[04:50] 互联网一开始的时候

[04:51] 那时候没有网红这个概念

[04:53] 当然也有眼球经济

[04:54] 谁抓着眼球

[04:55] 谁有注意力

[04:56] 包括到了大猛穴时代

[04:58] 有一话叫

[04:59] Attention is your need

[05:00] 就是注意力在人工智能时代

[05:03] 这是个双关语了

[05:04] 同样都需要存在

[05:06] 但是网红和网红的定义不一样

[05:08] 我自己理解啊

[05:10] 就网红时代才刚刚开始

[05:11] 第一代网红呢

[05:13] 像你啊

[05:14] 或者像我就不说名字了

[05:16] 不推他们做网告了

[05:17] 也可以放心说

[05:18] 我们都会逼掉

[05:19] 没关系

[05:19] 我也无所谓

[05:21] 那么我觉得很多网红呢

[05:23] 其实给了普通人机会

[05:25] 因为普通人从来没有过

[05:27] 有这么巨大的流量

[05:28] 平台也会推他们

[05:30] 相当于多了传统那些路线之外的

[05:33] 一个上升通道

[05:34] 对

[05:35] 但是他们是卖货嘛

[05:36] 卖客或者带货

[05:38] 对

[05:39] 那么我觉得像现在

[05:41] 我或者于敏红

[05:44] 于老师啊

[05:44] 还有这个雷军啊

[05:46] 于生东啊

[05:47] 包括你如果现在做企业

[05:49] 你就应该从第一代网红

[05:50] 变成企业家网红

[05:51] 是

[05:52] 企业家网红呢

[05:53] 我觉得主要的目的

[05:54] 应该不是卖一些消费品

[05:57] 对

[05:57] 更多的是给自己的企业做宣传

[06:00] 所以就是企业的

[06:01] 新一代的市场部和公关部

[06:04] 实际上你再想想

[06:06] 我还是想说

[06:07] 当年你说华为的大老板

[06:09] 每年写一封内部信

[06:11] 那封信在网上传

[06:13] 这不也是最早的IP吗

[06:14] 是的

[06:14] 张月敏的那个

[06:16] 那个管理理念在哈佛讲课

[06:20] 在这个华尔街的那个大屏幕上出现

[06:23] 其实道理都一样

[06:25] 对

[06:25] 而且我去硅谷的时候

[06:26] 我见很多创业公司

[06:29] 他们都面临一个能启动的问题

[06:31] 就你有一个产品怎么能启动

[06:33] 所有人的回答都是上YouTube

[06:35] 上TikTok

[06:36] 上Facebook

[06:38] 做一个病毒式传播的视频

[06:40] 对

[06:40] 所以这个就坚持回答你前面的问题

[06:43] 就是这已经是个必修课了

[06:45] 那最近我观察到一个网红3.0

[06:48] 就现在很多城市

[06:50] 很多地方

[06:51] 开始搞

[06:52] 爸爸我城市打算是网红打卡

[06:54] 网红城市

[06:55] 所以以前有春操

[06:56] 是

[06:56] 我还前面去看了书操

[06:58] 对吧

[06:59] 包括哈尔滨的冰雪节

[07:00] 对

[07:01] 上次我去这个荣昌

[07:03] 重庆荣昌

[07:03] 见鲁鹅哥

[07:05] 中前前面还有个什么直播烧烤啊

[07:08] 什么天津跳水大

[07:09] 对啊

[07:09] 所以大家也在尝试

[07:10] 现在各地在网上很多活跃的文旅部门都出来

[07:13] 是

[07:14] 对

[07:14] 所以我就觉得这个

[07:16] 如果大家抛弃掉IP这个概念

[07:19] 因为一说IP就显然这事太沉重

[07:21] 是

[07:22] 实际上就是说白了

[07:24] 企业家就两个职责

[07:26] 一个是做产品

[07:27] 一个是卖产品

[07:28] 咱们今天

[07:29] 不能说人人都是乔布斯

[07:31] 做的产品不愁卖

[07:32] 黄历的女儿不愁价

[07:33] 酒香也怕巷子深

[07:35] 实际上还是要吆喝嘛

[07:37] 乔布斯也是个大网红

[07:38] 只不过他们那个时代跟现在的做法

[07:41] 最大的网红就是

[07:43] 那个做特斯拉的伊隆马斯克嘛

[07:45] 对对对

[07:45] 他就没有市场部

[07:46] 对吧

[07:47] 全球第一网红

[07:48] 对

[07:49] 所以我不知道

[07:50] 这样回答

[07:51] 你觉得算是

[07:52] 很好很好

[07:53] 符合你的风格吗

[07:54] 不是

[07:55] 咱们就闲聊

[07:56] 没有什么我的风格不风格

[07:57] 怎么聊都行

[07:58] 然后对360的核心业务来讲

[08:01] 比如说老板同时也是个企业家

[08:03] 大网红

[08:04] 这个带来的帮助是让更多人知道你们做的东西和事情

[08:09] 然后这个是不是也带来了一些坏处

[08:12] 因为凡事都是有利有弊吗

[08:13] 你说的非常对了

[08:15] 我觉得好处是

[08:16] 我跟别人的一个差别是这样的

[08:19] 别人最早对我有误解

[08:21] 以为我不务正业

[08:22] 如果我不做产品

[08:24] 只需做网红

[08:25] 那就太虚了

[08:26] 对吧

[08:27] 那做了那么大一个公司

[08:29] 怎么会还有人觉得不务正业呢

[08:31] 那因为那时候我在做AI的产品

[08:34] 但AI的产品不是一天两天能做出来的

[08:37] 你说现在

[08:38] 对

[08:39] 所以呢

[08:39] 我跟别人不一样是说

[08:41] 我先去积累流量

[08:43] 积累AI上的影响力

[08:46] 然后呢

[08:46] 这样为我的产品推出做准备

[08:48] 否则我产品推出的时候

[08:50] 如果我没有粉丝

[08:51] 没有流量

[08:52] 那我还要经历一个

[08:53] 就这个能启动就太弱了

[08:55] 是的

[08:55] 对

[08:56] 所以我觉得好处是非常大的

[08:58] 坏处应该来讲

[09:01] 是常

[09:02] 就是有所得比有所失嘛

[09:04] 一个是有人觉得不务正业

[09:06] 还有呢

[09:07] 当然后来我推出纳米之后

[09:09] 大家一看狐狸有没有露出来了

[09:10] 原来这小子还是为了推完他的产品

[09:12] 对对对

[09:13] 就是说

[09:14] 那好

[09:15] 还有一个好处呢

[09:16] 就是说

[09:17] 我AI肯定不是技术上

[09:19] 咱们在核心技术上

[09:20] 肯定不是中国最好的

[09:21] 但是呢

[09:22] 在AI的这个话语权上还是

[09:24] 还可以

[09:25] 因为我一直在做AI的科普嘛

[09:27] 那么坏处呢

[09:28] 就刚刚说的

[09:29] 最开始有人觉得我不务正业

[09:31] 对吧

[09:31] 还有一个问题呢

[09:32] 就是说

[09:33] 那你可能能改上这点

[09:35] 流量它是会有反噬作用的

[09:37] 你流量越大

[09:38] 知道人越多

[09:39] 就一定会有人看你不顺眼

[09:41] 说黑

[09:41] 对你

[09:42] 你不可能所有人都喜欢你

[09:44] 对

[09:44] 我记得咱俩有次谈过

[09:45] 还谈过这个

[09:46] 你分享了一个经验

[09:47] 你有个拉黑步

[09:48] 对吧

[09:49] 我是就不看

[09:50] 我那个拉黑步

[09:51] 是开玩笑的

[09:52] 但确实有几个同事帮我随手拉黑

[09:54] 对

[09:55] 我还把你这个经验

[09:56] 帮你师储介绍了一下

[09:57] 所以呢

[09:58] 还有一个就是说话就要变得比较小心

[10:03] 因为言多必失

[10:04] 有时候这个

[10:05] 这个网民路转粉也很容易

[10:08] 粉转黑也很容易

[10:09] 还有一个坏处呢

[10:11] 就是确实占用机力比较多

[10:14] 我去年呢

[10:16] 这个产品还没有到关键时刻的时候

[10:20] 在这个IP上还是花了点精力

[10:23] 什么卖车啦

[10:25] 就是看车展啦

[10:26] 对

[10:26] 有一段感觉到处都能

[10:28] 对

[10:29] 但今年明显我的精力80%是用在产品上

[10:33] 产品

[10:34] 而且一会谈到AI

[10:36] 我不是你用这个感觉

[10:37] 你可能也在做AI的产品

[10:38] 是

[10:39] 每天一觉醒来

[10:40] 这世界就变一个样子

[10:41] 对

[10:41] 所以我就用个词叫度日如年

[10:43] 就是一天的收获

[10:45] 等于过去一年的收获

[10:46] 是

[10:47] 那个感觉薪资都看不过来

[10:49] 对

[10:49] 所以我今年明显录视频的

[10:52] 这个时间精力都少了很多

[10:55] 所以最近我在考虑用AI来

[10:58] 替我做一些工作

[10:59] 现在还是很难吧

[11:01] 就是现在生成的那些

[11:03] 如果维持一个基本运营

[11:05] 一个耗还行

[11:06] 如果想做一些

[11:08] 有影响力的

[11:09] 或者是很新奇的

[11:11] 或很不同角度的

[11:12] 还是很难

[11:12] 对啊

[11:13] 但是这样的

[11:14] 第一个

[11:15] 咱说实话

[11:16] 就是你说

[11:17] 我有没有思想

[11:18] 我自认为还算一个

[11:19] 有观点的人

[11:20] 当然

[11:21] 但是架不住

[11:22] 你天天输出

[11:23] 你还得有输入啊

[11:26] 还得大量的阅读思考

[11:27] 才能有输入

[11:28] 这个我体会很深

[11:29] 第二个呢

[11:30] 就是用AI

[11:31] 我自己评估力啊

[11:32] 比我现在肯定不差

[11:33] 因为观点肯定是我的

[11:35] 让AI围绕着我的观点呢

[11:37] 用深度研究呢

[11:40] 可以补充一些具体的实力

[11:42] 对

[11:42] 以前

[11:43] 那个调研是非常费时间的

[11:45] 对

[11:45] 第二个

[11:46] 我不知道你怎么看这个视频啊

[11:48] 就是

[11:48] 虽然你做这个播客

[11:50] 我发现你对品质的追求

[11:52] 依然是像当年做锤子一样

[11:54] 细节都很关注

[11:55] 但是

[11:56] 可能在不同的平台上不一样

[11:59] 抖音上大家看的是情绪价值

[12:01] 更多的听的是内容

[12:03] 你要说看镜头感

[12:05] 我是最差的

[12:07] 我就这张脸

[12:07] 面无表情

[12:09] 声音也没有什么异扬顿挫

[12:10] 有的时候感觉

[12:11] 早晨起来没睡醒

[12:13] 也是怼个脸

[12:14] 就在拍那个

[12:15] 对所以你知道

[12:15] 我本人跟素人比

[12:18] 还不如素人

[12:19] 感觉更像真人

[12:20] 所以我就研究别人的视频呢

[12:23] 你看原来有个

[12:24] 嗯

[12:26] 我知道

[12:26] 开的过于东北农民大姐

[12:28] 那后来解析说不是的

[12:30] 为什么呢

[12:31] 他五秒钟

[12:32] 三秒钟就一个镜头切换

[12:33] 而且很多镜头显然是多机位

[12:35] 多角度拍摄的

[12:37] 真的我哪做得到

[12:38] 我能做到

[12:39] 当年新梦的就是

[12:40] 你一个手机靠着杯子

[12:41] 就能做起来

[12:42] 对吧

[12:43] 所以后来我就想

[12:44] 很多空镜头拿AI来做

[12:46] 这样总比

[12:47] 看我这张老脸要

[12:48] 镜头感要好一点

[12:49] 反正我在做尝试嘛

[12:51] 所以你们的那个产品

[12:53] 这个一会儿会聊到啊

[12:55] 就是会做很多

[12:56] 让他傻瓜化生成

[12:58] 简易化生成的这种功能

[13:00] 对啊

[13:00] AI不就本来叫

[13:01] 降本增效吗

[13:02] 对不对

[13:03] 我有一个问题很好奇

[13:05] 但是你要不想说

[13:06] 也没有你

[13:07] 就是

[13:07] 因为大家知道360

[13:10] 除了C端用户很多以外

[13:12] 也有很多政府用户什么的

[13:14] 就你们

[13:15] 就是经常在网上

[13:17] 有很多声量

[13:18] 这个会不会对

[13:19] 这部分弊端的客户

[13:21] 有什么不好的影响吗

[13:23] 有过吗

[13:23] 这个我本来不想说

[13:25] 但是既然你问了

[13:26] 我就透露一下

[13:27] 这个后边点掉也可以

[13:30] 没关系

[13:30] 我个人很好奇

[13:31] 我觉得对360带来很多好处

[13:33] 是吗

[13:34] 当然这里有一个前提

[13:36] 就是

[13:37] 就我的三观很正

[13:38] 你看我闹出很多

[13:40] 这个想动

[13:42] 但是我没说错过话

[13:44] 这是一个前提

[13:45] 那么好处是什么呢

[13:47] 就第一个

[13:48] 过去把渠道分得很清楚

[13:50] 有2C的渠道

[13:52] 有2B的渠道

[13:53] 有2B的渠道

[13:53] 有2政府的影响

[13:55] 现在所有人都在看

[13:56] 都在看短视频

[13:58] 主要有的人在视频号上

[13:59] 有的人在小红书上

[14:00] 有的人在抖音上

[14:02] 所以B端客户也在

[14:04] 所以对B端的客户影响力

[14:06] 就很重要

[14:06] 这是第一个

[14:07] 第二个呢

[14:08] 你看我做内容并不犯

[14:10] 我坚定了推崇国货

[14:13] 对吧

[14:14] 推崇大家

[14:15] 采用国产汽车

[14:16] 第二我做AI的科普

[14:18] 我D不SIG跟我一点利益

[14:21] 关系都没有

[14:21] 我为国产大王英唱赞歌

[14:23] 这点我觉得我做的

[14:25] 还是很客观的

[14:27] 所以从那我状态呢

[14:28] 特别我开两会的时候

[14:30] 很明显

[14:30] 我开两会

[14:31] 就那么多人大代表

[14:33] 全国正英文言

[14:34] 在大会上见到我

[14:35] 很多人都说

[14:36] 我是你的粉丝

[14:36] 他们都是反应

[14:38] 他们听AI的很多的科普

[14:41] 是从我这听的

[14:42] 所以这个对于我们

[14:43] 和很多政府部门的合作

[14:45] 和很多企业的合作

[14:46] 提前就有了个良好基础

[14:48] 提前有良好基础

[14:49] 所以这个要做呢

[14:51] 我就需要

[14:53] 当然如果我是一个做带货的

[14:55] 可能大家看就不一样

[14:57] 所以我不卖客

[14:58] 我也不去做带货

[15:00] 那么就保持我这样一个

[15:03] 相对纯粹

[15:04] 相对公益的这样一个角色

[15:07] 明白

[15:08] 这个是完全没想到的

[15:09] 因为我会担心

[15:11] 比如说

[15:12] 比起一般民营企业来

[15:14] 像那些国企啊

[15:15] 或者政府的这些

[15:17] 甲方

[15:18] 他们可能更介意

[15:20] 这个企业家

[15:21] 是不是比较低调啊

[15:22] 是不是不在网络上发声什么

[15:24] 但这么说我就明白了

[15:25] 对

[15:25] 没有

[15:26] 讲个你可能不爱听的例子

[15:28] 为啥不爱听

[15:29] 其实这个你讲个

[15:33] 余余老师的例子

[15:35] 所以说我不爱听

[15:37] 这可以剪掉

[15:38] 如果我没控制好表情管理

[15:41] 你笑一笑不行吗

[15:43] 笑

[15:43] 余老师啊

[15:45] 来来来

[15:46] 你比如说我们有一年去山西

[15:48] 这个他替山西印线古塔

[15:52] 做了一个宣传

[15:53] 山西印线

[15:54] 就卖了很多陶瓷出去

[15:57] 对吧

[15:58] 那那地方的领导

[16:01] 见了余老师

[16:02] 都恨不得余老师

[16:04] 到他们这来做一些宣传

[16:05] 所以当时给了我一个启发

[16:08] 就是说你有流量

[16:09] 实际上你可以帮助

[16:11] 各地来做一些正向的事情

[16:13] 那大家

[16:14] 这时候就怕你流量很少

[16:16] 所以我也做了一个尝试

[16:17] 你像我去

[16:19] 这个重庆荣昌

[16:20] 在五一之前

[16:22] 去和鲁哥哥做了一个宣传

[16:23] 荣昌那年五一假期

[16:25] 来了两百万游客

[16:28] 但是重庆各个区里边排名第一了

[16:31] 那现在当然我

[16:33] 当然我跟余老师定位不一样了

[16:35] 我不可能去做文旅

[16:37] 因为我自

[16:38] 我发现说我对文旅

[16:39] 狗屁不同

[16:40] 也没知识

[16:42] 也没文化

[16:43] 跟核心业务也没有什么关联

[16:45] 对

[16:45] 所以我现在到各地去呢

[16:47] 我愿意多介绍一些各地的

[16:49] 这种数字化

[16:50] 智能化的发展

[16:50] 所以像前面我再去重庆

[16:53] 就去参观他们最大的

[16:55] 这个汽车研究风洞啊

[16:57] 跟那个长安汽车的董事长

[17:00] 他开着

[17:01] 他开一辆跑车

[17:02] 拉着我跑两百二十公里

[17:04] 车子都快要竖起来了

[17:05] 这我吓得我胆战心惊的

[17:08] 包括前面那去了贵州

[17:09] 参观贵州的算力中心啊

[17:12] 把枯燥的算力中心

[17:13] 就告诉老百姓

[17:15] 这就是我们所说的新制生产力啊

[17:17] 地方政府当然对你是欢迎的嘛

[17:19] 所以流量这个东西

[17:21] 看你怎么用

[17:22] 你如果拿了流量

[17:23] 都给自己谋私利了

[17:25] 那当然地方官员

[17:27] 官员可能对你会有一个看法

[17:29] 明白

[17:30] 这块挺明白了

[17:31] 还有你不觉得我做了很大改变吗

[17:33] 这个是一个有意思的问题

[17:34] 因为我在网上看过两种说法

[17:37] 一种是认为

[17:38] 说你现在能自己调整

[17:41] 然后能控制情绪或者怎么样

[17:43] 这是一个说法

[17:44] 然后还有一个主流的说法是说

[17:47] 装

[17:48] 不是装

[17:49] 还真不是装

[17:50] 没说那么难听

[17:51] 大概意思说人到中年以后呢

[17:53] 激素分泌水平就会有所下降

[17:55] 然后攻击性就会减弱

[17:57] 我自己其实我倾向于认为是第二种

[17:59] 因为我自己就是这种情况

[18:01] 没有没有

[18:01] 我觉得你荷尔蒙还挺丰富的

[18:03] 没有

[18:03] 我现在没有这么太控制

[18:05] 我自己就感觉跟当年那个激素分泌水平不一样了

[18:09] 比如说在公司内部

[18:11] 以前如果事情进展不顺

[18:13] 或产品出了问题是会暴跳如雷的

[18:15] 现在呢我也会不高兴

[18:17] 如果出现了问题

[18:18] 但是就很少那么暴跳如雷

[18:20] 或者是骂人什么这些都基本上没有了

[18:22] 我觉得这肯定是一个符合原因

[18:24] 就很难用一个节奏

[18:26] 但你是觉得有意思的做了很多控制吗

[18:29] 自己做了很多约束吗

[18:30] 第一个呢

[18:31] 我是觉得肯定激素水平有一定影响

[18:34] 肯定变得平和点了

[18:35] 对对对

[18:36] 第二个呢

[18:36] 也还是跟经历有关

[18:38] 就是毕竟人到中年了

[18:40] 也打过这么多仗了

[18:42] 我打仗肯定比你还多

[18:43] 对吧

[18:43] 那么有的时候也还要去反思

[18:46] 去回头看一看

[18:47] 那么实际上就发现说

[18:49] 有很多仗本来可以避免的

[18:51] 对吧

[18:51] 所以呢

[18:52] 就是说就是变得平和

[18:53] 自然就变得平和一些

[18:55] 第三个呢

[18:56] 就我就说我也看了

[18:58] 好像做流量的这些人的得失

[19:00] 有的时候一句话不慎重

[19:02] 可能就谁可再走

[19:06] 亦可覆走

[19:07] 对吧

[19:07] 所以自己也有意识地控制一下

[19:09] 就是你那个小时候

[19:12] 年轻时候想过自己会成为

[19:15] 就可能那个时候就有做计算机

[19:17] 或者做科技公司这样的想法

[19:19] 但那个时候会想过自己会成名

[19:21] 成为家业户晓的工作人物吗

[19:23] 比如说青年时代

[19:25] 比如读书的时候

[19:26] 有没有一些端倪

[19:27] 比如说发现自己比同学更擅长表达

[19:31] 或者是在一个特定群体中

[19:33] 更容易有影响力或一见领袖什么的

[19:36] 就这些年轻时候有这些端倪吗

[19:39] 好像没有

[19:40] 没有

[19:41] 我其实原来口才挺笨的

[19:44] 读书的时候就是典型理工男是吗

[19:46] 比理工男稍微强一点

[19:48] 比理工呆好一些

[19:49] 就是正常理工男

[19:50] 写作文还可以

[19:52] 写作文可以

[19:53] 所以我小时候的梦想

[19:56] 倒不是要成名成家

[19:58] 我小时候的梦想就是希望能拥有自己的公司

[20:02] 然后做软件

[20:03] 每个人都用我的软件

[20:05] 因为最早说于硅谷的印象

[20:07] 读里面的时候叫硅谷热吗

[20:08] 那本书里面讲了很多

[20:11] 从Atali游戏机到Intel芯片

[20:15] 到微软到苹果电脑的

[20:17] 这比较典型的例子

[20:19] 基本硅谷的一个价值观

[20:20] 就是你做出很牛X的软件

[20:22] 做出很牛X的产品

[20:24] 然后你就卖得很好

[20:25] 你自然就挣钱了

[20:26] 挣钱是个结果

[20:28] 所以到没想到一定要多么著名

[20:32] 所以现在做IP

[20:35] 我还是讲它是个战术

[20:37] 如果我没有产品

[20:39] 那这个IP就很虚

[20:41] 因为最后大家喜欢你

[20:43] 认可你最后

[20:44] 你总要做点什么

[20:46] 如果你没有产品做支撑

[20:48] 那可能

[20:49] 不过也不能这么说

[20:51] 那就跟企业无关了

[20:52] 就跟企业无关了

[20:53] 比如说你现在做这个博客

[20:55] 一看就想成为中国的乔楼根

[20:57] 这个其实也是一个综合考量

[21:00] 但乔楼根最终也有自己的商业模式

[21:02] 对吧

[21:03] 比如说瑞幸咖啡赞助你

[21:04] 这也可以挣钱的

[21:06] 对对对

[21:07] 就是怎么说呢

[21:09] 就是乔楼根呢

[21:10] 他本来是个脱口秀演员

[21:12] 后来又去做了这个播客

[21:14] 然后内容也做得越来越受欢迎

[21:16] 然后就成就了这么一个东西

[21:18] 所以他现在额外在商业上做的

[21:20] 都是衣服与这个做的

[21:22] 我做这个呢

[21:23] 还是因为我自己在做两个公司

[21:25] 然后那些公司业务里边

[21:27] 如果有大的个人IP影响力

[21:30] 其实对业务是形成做推效应的

[21:33] 所以我把这个做了

[21:34] 然后还有一个是我的另一个私心是

[21:37] 借着这个机会呢

[21:39] 我可以

[21:39] 我是一个怎么说呢

[21:42] 色恐的人

[21:43] 所以我的社交是严重不足的

[21:45] 那我做了这个节目一个好处是

[21:48] 可以把中国各行各业的优秀人物全采访一遍

[21:51] 然后随着影响力大

[21:53] 后边采访就会越来越容易邀请到

[21:55] 就是

[21:56] 就是

[21:56] 就是

[21:58] 马太效应嘛

[21:59] 对对对

[21:59] 就越来越容易邀请到那些

[22:01] 优秀的那些嘉宾

[22:03] 然后跟着他们那个对谈的过程里

[22:05] 其实能顺便上很多免费课

[22:08] 偷学一些东西

[22:09] 这也是一个综合的考

[22:10] 这个我就不信了

[22:11] 因为我觉得做这个

[22:13] 是

[22:13] 是

[22:13] 做这个是需要花精力的

[22:15] 你要想做到中国最好

[22:16] 不过他倒有可能成为你的一个新事业

[22:19] 对不还有一些这样

[22:21] 比如说我觉得

[22:22] 乔劳根也很牛啊

[22:23] 当然当然他很牛

[22:24] 也很大影响力对吧

[22:25] 是

[22:26] 我的想法是

[22:27] 比如说我将来跟某一些企业

[22:29] 可能有业务协同什么的

[22:31] 那我脸皮薄或者不擅长社交

[22:33] 我就可能通过一两个朋友

[22:36] 能搭个上对方那个企业的负责人

[22:38] 但是我不太好意思这么做

[22:40] 多年以来

[22:40] 那我现在做了这个呢

[22:42] 如果我采访过的这些人

[22:44] 采访的时候一定会认识

[22:46] 交个朋友加个微信

[22:47] 这个我get到了

[22:48] 这个跟我做IP

[22:50] 咱想法如出一辙吗

[22:51] 是

[22:51] 就是说你比如说

[22:53] 你跟某个大企业大厂对吧

[22:56] 过去是你

[22:57] 人家看你是个小企业

[22:58] 是

[22:58] 你得求是他

[22:59] 但你跟他的大老板都做了自对话了

[23:02] 是

[23:02] 那至少算朋友

[23:03] 而且我这个自媒体相当于影响力

[23:06] 越来越大的话

[23:07] 他们市场和公关部

[23:08] 有时候也会有求于我

[23:10] 所以就能形成

[23:11] 一小企业跟一个大企业

[23:13] 还能形成某种互惠互利

[23:15] 这样的话

[23:16] 后边真的有

[23:17] 比如说科技公司的业务要谈的时候

[23:19] 也会多一个通道

[23:20] 大概是这样

[23:21] 我再问一个问题

[23:22] 触及灵魂的问题

[23:23] 就是在工作面前这么高频的

[23:26] 虽然是因为企业的综合考量

[23:28] 高频的展示自己和自己的企业

[23:31] 这个东西做久了会带来很大的压力

[23:35] 会强忍着很多不想做的去做吗

[23:37] 还是以你的性格

[23:38] 其实有的时候也是乐在其中

[23:40] 还是两种情况都有

[23:41] 我觉得两种情况都有

[23:43] 我其实还是挺爱表达的人

[23:45] 但是我表达

[23:47] 我不知道你看了我的视频没有

[23:49] 看过很多

[23:50] 这是我的一种学习方式

[23:51] 就是我要么对很多事我不讲

[23:55] 我要讲的一定是希望有自己的观点

[23:58] 所以就被迫把那个给弄吃透了才能讲

[24:00] 也谈不上吃透

[24:02] 我经常否定

[24:03] 比如说我对智能体的理解

[24:05] 可能过一段时间前往就会变

[24:07] 对吧

[24:07] 但是呢

[24:08] 有一种叫非慢学义法

[24:10] 就是说

[24:10] 怎么验证自己学会的呢

[24:12] 就你能用自己的语言把它讲清楚

[24:14] 是

[24:14] 网上很多人讲AI吧

[24:16] 讲安全

[24:17] 讲的太技术化了

[24:18] 普通人听不懂

[24:19] 是

[24:19] 所以这是我的一种表达方式

[24:22] 这个其实特别重要

[24:23] 对啊

[24:24] 但是呢

[24:25] 就是说现实中呢

[24:27] 我

[24:28] 我谈不上色恐吧

[24:30] 但是也都差不多

[24:31] 好像就跟美国

[24:32] 没有色牛吗

[24:33] 我其实不是色牛

[24:35] 我还是在生活中聚会的时候

[24:38] 我见了一堆人嘛

[24:40] 因为你看我是真面芒

[24:42] 我就很尴尬

[24:43] 就很多人其实可能都认识

[24:45] 记不住了

[24:45] 但是就记不住脸

[24:47] 我就紧张了跟他搭话

[24:49] 看他的胸卡

[24:50] 看他名字

[24:52] 要么就搭话

[24:53] 说最近怎么样

[24:54] 试图从他回答的偏言自语中

[24:56] 猜出来

[24:56] 他是什么样的人

[24:58] 而且人多了呢

[25:00] 我实话说

[25:00] 我

[25:01] 我不知道为什么

[25:02] 我现在都不愿意眼睛去直视别人

[25:05] 就是觉得有点手足无措

[25:07] 那还是有色恐的

[25:10] 有一点吧

[25:11] 不严重

[25:11] 就是

[25:12] 但是又很奇怪

[25:13] 我站在台上的感觉就不一样

[25:15] 对

[25:15] 这个特别有意思

[25:16] 我以前也困惑这件事

[25:18] 但这期去录那个通口秀大会

[25:20] 鲁玉讲了一个东西

[25:23] 对我来讲

[25:23] 帮助很大一切

[25:24] 我没研究过这个

[25:25] 他说其实很多岗位上的人

[25:27] 他有一个自己的职业人格

[25:30] 还有一个他真实人格

[25:32] 所以比如说

[25:33] 他说他也是比较内向的人

[25:34] 但生活里可能就比较内向

[25:36] 但他职业是从毕业就做了主持人

[25:39] 所以到任何一个领域里去

[25:41] 边上有的是喜剧演员

[25:43] 有的是歌手

[25:44] 他是主持人

[25:45] 所以一旦有这种需求的时候

[25:46] 他就会站上来

[25:47] 站出来

[25:48] 站出来的时候

[25:49] 他的职业人格顶到前面

[25:50] 就可以把场面处理得很好

[25:52] 很专业

[25:52] 但实际上他骨子里

[25:54] 其实并不是这种人格

[25:56] 所以我觉得我们可能跟这个有关

[25:58] 就是

[25:58] 有的时候工作需要要你登台

[26:01] 那你就得对着几百人

[26:03] 几千人

[26:03] 上万人

[26:04] 就在那儿灰傻自如的去讲

[26:06] 这个是一个职业人格需求

[26:07] 但是你平时可能其实并不是

[26:10] 但是不过这话说了呢

[26:11] 大家也不信

[26:12] 我说我射恐吧

[26:13] 大家也不一定相信

[26:15] 反正大家就是

[26:16] 就因为你挺能说会到的

[26:17] 还会装

[26:19] 就会有这样想法

[26:20] 我以前网上天天跟人吵架

[26:22] 然后后来我说我射恐

[26:23] 他说你还射恐

[26:24] 那中国没人射恐了

[26:26] 就没人不射恐了

[26:27] 都有这种说法

[26:28] 其实我是中度射恐

[26:30] 我去查过

[26:31] 那中度射恐啥样

[26:33] 就抑郁症了吗

[26:34] 中度射恐就是

[26:36] 倒不一定抑郁症

[26:37] 就是见人能不说话就不说话

[26:39] 恨不得躲到墙角里去

[26:40] 这种我倒没那么严重

[26:41] 但我确实很怕社交场合

[26:43] 我慢慢适应了

[26:45] 我话还挺多的

[26:46] 但是刚见面的时候

[26:47] 我确实觉得

[26:50] 有一点

[26:51] 我应该轻度射恐

[26:53] 然后这么多年

[26:54] 面对公众的时候

[26:55] 有没有

[26:56] 尤其这些年吧

[26:58] 以前不说了

[26:58] 早期

[26:59] 这些年有没有

[27:00] 面对公众

[27:01] 或者在公共平台上发言的时候

[27:03] 因为有时候是

[27:04] 搂不住

[27:05] 然后说了一些冲动的

[27:07] 然后让公关团队

[27:09] 就内部的公关团队感到焦虑

[27:10] 或者经常要劝你

[27:12] 或者拦不住

[27:13] 有时候甚至希望你交出账号密码

[27:15] 什么的

[27:15] 这种情况有关吗

[27:17] 我好像还好吧

[27:19] 就是

[27:20] 还是搂得住的

[27:22] 应该搂得住

[27:23] 还是内心平和了很多

[27:24] 如果内心像我们这种个性的人

[27:27] 这很难搂得住

[27:28] 你内心如果对于事很愤怒

[27:30] 你实际上是不吐不快的

[27:32] 我觉得现在我倒没有让公团队

[27:35] 特别

[27:35] 应该说特别为难吧

[27:37] 以前有过吗

[27:38] 当年有一段

[27:39] 有时候乱发朋友圈

[27:41] 乱发微博

[27:42] 他们会拦着

[27:44] 那他们也拦不住吗

[27:46] 我有一阵严重的时候

[27:48] 被没收过账户和密码

[27:50] 我也配合了

[27:51] 因为给公关惹了很多麻烦

[27:53] 所以我也惭愧

[27:54] 但反正也就一个四七八三个月六个月

[27:57] 然后有时候有落不住的事

[27:59] 又把那个密码要回来

[28:00] 这种事也有过

[28:01] 这个对我好像不是个大问题

[28:03] 所以当年也没到那么落不住的程度

[28:06] 想要聊得好

[28:08] 咖啡不能少

[28:09] 感谢合作伙伴瑞幸

[28:11] 把瑞幸咖啡店

[28:13] 开在了罗永浩的十字路口

[28:15] 那个我想问一下

[28:17] 那个当时拍卖那个

[28:18] 麦巴赫坐驾那个情况

[28:20] 那个是事先有一个想法的

[28:22] 还是到那儿

[28:23] 就是一时兴起想的那个东西

[28:25] 确实一时兴起

[28:27] 所以本来这个没有一个

[28:29] 什么真正的策划

[28:30] 但效果非常好

[28:31] 所以很多事都是偶然运气

[28:34] 然后这个过程也很简单

[28:37] 让我的这个司机呢

[28:40] 就找了一个二手车商

[28:41] 他不是那个储会长

[28:42] 那时候还不认认他

[28:44] 结果给我

[28:45] 那麦巴赫开出很低的价

[28:47] 那麦巴赫虽然开了十年

[28:49] 我还是比较爱惜车的

[28:50] 我觉得还挺新的

[28:51] 然后我就说

[28:53] 那我在网上拍卖

[28:54] 总可以吧

[28:55] 所以起初不是拍卖

[28:57] 是后来变成这样的

[28:58] 对

[28:59] 就起初拍卖

[28:59] 我原来的期望就是

[29:01] 就是因为你知道咱们小时候穷

[29:04] 就一直有种叫贫困心理

[29:06] 就是比如说

[29:08] 二手车折损太大受不了

[29:10] 对对对

[29:10] 明白

[29:11] 实际上这个车买了多少钱

[29:13] 好像四百多万吧

[29:15] 三四百万

[29:16] 然后呢

[29:18] 就这个东西一出去之后呢

[29:20] 这个其实我哪知道

[29:22] 汽车行业竞争这么激烈

[29:24] 所有的就国内做新动员车的

[29:26] 都闻风而动

[29:27] 过来参与炒作

[29:29] 大家都过来炒作

[29:30] 所以我觉得我唯一的

[29:32] 这个做对的一件事呢

[29:35] 就是我反应比较快

[29:36] 就这个事最开始我没有规划

[29:39] 但大家一看意识到

[29:40] 我就意识到说

[29:41] 那流量来了

[29:43] 流量来了

[29:44] 我马上就改策略了

[29:45] 所以这件事就不能

[29:46] 如果再捧

[29:48] 只捧自己投资的车

[29:49] 就太小家子气了

[29:51] 对吧

[29:51] 所以就把它改成了一个

[29:53] 就就是相当于

[29:54] 我就为整个国内新动员

[29:57] 为所有国内品牌

[29:58] 为行业支持

[29:59] 这样的话

[30:00] 大家也有个默契

[30:01] 像小鹏啊

[30:02] 就很快的第一个就把车送到三菱楼下了

[30:04] 他一带头

[30:06] 呼啦呼啦的

[30:07] 来了一堆车

[30:08] 来了一堆车

[30:09] 就办了一个叫

[30:11] 七九八小车展

[30:13] 那这个事就吵起来了

[30:15] 其实这个拍卖

[30:16] 也弄得乱糟糟的

[30:17] 也没经验

[30:18] 反正就跟你的感觉一样

[30:20] 我干什么事呢

[30:21] 我比较乐观

[30:22] 咱俩可能都比较像

[30:23] 先煮个草菜班子

[30:25] 边看边说边看边调整

[30:26] 然后拍卖又闹了很多笑话

[30:29] 拍到

[30:30] 那个厨卫长

[30:31] 我也

[30:32] 我虽然现在跟他是好朋友吧

[30:33] 但是他出到九百九十万吧

[30:36] 也是出乎我的意料

[30:39] 那当然

[30:39] 然后呢

[30:40] 原来我想着能够拍到个一百万哈

[30:43] 我再多买几辆车

[30:44] 我一看如果拍到这个价钱

[30:47] 这钱我也不能要了

[30:49] 所以就

[30:49] 就做了公益

[30:52] 那中间呢

[30:53] 厨卫长呢

[30:54] 确实也一冲动啊

[30:57] 他手里没有那么多选金

[30:59] 他需要有个筹款

[31:00] 有个时间

[31:01] 这不就很多怀疑

[31:03] 他喜欢走

[31:04] 淘淘

[31:04] 说到

[31:05] 对

[31:05] 当时一波三折的

[31:07] 还有说什么流拍了

[31:08] 什么的

[31:08] 流拍了

[31:09] 对

[31:09] 所以这很多都是意外

[31:11] 说实话

[31:12] 真的不是策划出来的

[31:13] 但效果真的特别好

[31:14] 我觉得就是在机缘巧合吧

[31:18] 还是有一些工作经验

[31:19] 到时候可以随机应变吗

[31:21] 对

[31:21] 主要我觉得是随机应变

[31:23] 我觉得很多机会

[31:25] 你想策划很难

[31:26] 太刻意了

[31:27] 对

[31:27] 大家也都不傻

[31:29] 是

[31:29] 虽然是无意中的突如其来的

[31:32] 但是你反应要快

[31:33] 要迅速的调整

[31:34] 你比如说像我去那个车展

[31:37] 看车

[31:38] 我每个国产的展台都去给一个支持

[31:42] 所以我觉得还是遵循了我后来一个原则

[31:44] 就是后来广交朋友嘛

[31:46] 因为实话

[31:47] 虽然我跟几大巨头都交过手

[31:49] 大家都觉得

[31:50] 这小子像拼头哥一样

[31:53] 谁都敢给你

[31:54] 但是大家不知道

[31:55] 痛苦

[31:57] 三大巨头

[31:58] 说白了

[31:59] 在过去的相当长时间里面

[32:01] 对我是能掐就掐

[32:03] 这些年才缓和一些

[32:05] 我做了很多努力

[32:06] 还是要给公司争取一个和平发展

[32:09] 对吧

[32:10] 否则的话

[32:11] 巨头都拦你

[32:12] 你公司发展肯定会碰到很多问题

[32:14] 所以我现在就是尽量能

[32:17] 就是落实你老人家的那句话

[32:19] 你有个公司不就交个朋友吗

[32:21] 但你没有落实吧

[32:23] 我这不也是中年才起这样的名字吗

[32:25] 但我一直在落实你的这个指导思想吗

[32:28] 别别别

[32:29] 所以我觉得我做对了两件事

[32:32] 就是一个是快速反应

[32:33] 一个就是三观还是要正

[32:35] 就是为行业呐喊

[32:37] 所以最后就变成了我起了一个头

[32:40] 卖掉了自己的进口车

[32:41] 这个事还是有影响的

[32:44] 我觉得对很多企业家

[32:46] 特别有钱人带来的一个什么影响呢

[32:48] 因为过去大家还是有盲目崇拜

[32:51] 觉得库里南啊

[32:53] 劳斯莱斯啊

[32:55] 这些名字不多说了

[32:58] 这些车确实好

[32:59] 但是我有一个朋友开了一个库里南来

[33:02] 我就嘲笑的

[33:04] 你要比智能性

[33:05] 比辅助驾驶

[33:07] 比这种数字化能力

[33:09] 这些车真的不值

[33:10] 是

[33:11] 所以后来

[33:12] 这两年下来

[33:13] 现在我身边有很多人

[33:14] 现在愿意买国产的

[33:15] 无论是华为的

[33:17] 还是吉利的

[33:19] 那个吉克呀

[33:20] 比亚迪的那个仰望U8呀

[33:23] 北七的像那个

[33:25] 叫什么

[33:26] 响戒啊

[33:28] 就买这些国产的车

[33:29] 做

[33:30] 大家现在觉得不丢人了

[33:32] 觉得现在就开始比

[33:33] 这些车的舒适

[33:35] 舒适性啊

[33:36] 是

[33:37] 技术的这种

[33:39] 先进性啊

[33:40] 舒适化程度啊

[33:41] 辅助驾驶啊

[33:43] 很多科技富豪

[33:44] 就是特别买得起豪车的人

[33:46] 纷纷买国产车

[33:47] 这个其实

[33:48] 所以最近听说

[33:49] 当然这个跟我也不一定

[33:50] 我是

[33:50] 我也不一定是直接的坠黑货手

[33:53] 现在进口车在中国

[33:54] 现在不断的降价

[33:55] 但销量也不断的下降

[33:57] 是

[33:57] 我觉得可能我还是发挥了点作用

[33:59] 当然当然

[34:00] 因为你又没有私心

[34:01] 实际上这是装不出来的

[34:04] 大家也都会

[34:06] 群众的眼睛是雪亮的

[34:08] 所以包括去那个车展呢

[34:10] 我爬到车身上啊

[34:12] 对

[34:12] 那个也是个经典案例

[34:14] 大家有人骂我说

[34:16] 老周像个小丑似的

[34:18] 但是呢

[34:18] 效果确实很好

[34:19] 是

[34:20] 但是

[34:20] 说一说

[34:22] 这也不是策划

[34:23] 你知道哪个公关公司

[34:24] 或者市长部敢策划说

[34:25] 让老板爬车

[34:27] 对

[34:27] 有一点我不愿意做的事情

[34:29] 别人不可能强迫我做

[34:30] 但是那是一个

[34:32] 二汽东风嘛

[34:33] 东风出了

[34:34] 给你东风猛士改型的一个

[34:37] 叫猛士越野车

[34:40] 我很喜欢那个车

[34:41] 那个车

[34:42] 你看外形嘛

[34:43] 很漂亮

[34:44] 然后他坐了个梯子到车顶

[34:47] 我这人就欠

[34:48] 因为我练攀岩

[34:49] 碰见能攀爬的地方

[34:51] 我总想秀一秀

[34:52] 所以我一看他有个梯子

[34:54] 我蹭就爬上去了

[34:55] 就没想到就成了

[34:57] 那年车展上年龄最老的车模

[35:00] 所以都是偶然冲出来的

[35:03] 当时说什么北京车展最老车模

[35:05] 对

[35:06] 媒体报的

[35:07] 所以就你要做这些东西呢

[35:10] 总会有人看不惯

[35:11] 那你就当然一笑

[35:13] 就是过去就过去了

[35:14] 但我觉得这几次做的都挺好的

[35:16] 就是他只能怀疑什么

[35:19] 有一些想黑的话

[35:20] 他只能从怀疑动机的角度去揣测

[35:22] 但行为本身肯定是非常好的

[35:25] 但是这里边车圈对我本来有个误解

[35:28] 我看你都对我有个误解

[35:30] 就以为我自己在车圈里当一个

[35:33] opening leader

[35:35] 当一个车圈大V

[35:36] 其实真没这个想法

[35:38] 因为我后来才知道

[35:40] 车圈的营销费用

[35:43] 要远远高于很多行业

[35:46] 对

[35:46] 要比手机

[35:47] 制造业它是最大的

[35:48] 对

[35:48] 因为一辆车多贵啊

[35:50] 对吧

[35:50] 一辆车都几十万

[35:52] 车企一年的这个

[35:53] 开个展会

[35:54] 要花

[35:55] 做一个车的发布

[35:56] 需要花七八千万

[35:57] 我都觉得心疼了

[35:59] 我都觉得我们投资的钱

[36:00] 都不当钱花

[36:03] 对吧

[36:04] 最好能不花钱多办事

[36:06] 事实上后来

[36:07] 确实没花钱也办事

[36:08] 对吧

[36:10] 因为包括我在那个

[36:11] 那个去看那车厂的时候

[36:14] 我确实很生气

[36:15] 对

[36:15] 所以我实际上我并没有

[36:18] 并没有尽力想挣车的广告费

[36:21] 所以但是最早

[36:22] 车圈有很多人对我有这个误解

[36:25] 这个事特别可笑

[36:26] 就是

[36:27] 不要说是你啊

[36:30] 我都不会说去搞什么

[36:33] 汽车评测什么这些来挣钱

[36:34] 我也没有搞

[36:35] 对

[36:35] 但是他们这个圈挺有意思的

[36:37] 我当时也是看了几个

[36:39] 国产电动车特别好

[36:40] 20年开始就写文章

[36:43] 然后帮着国产电动车

[36:44] 那个鼓吹

[36:46] 其实也没有什么利益关联

[36:47] 甚至后边有利益关联

[36:49] 人家国产车来找我拍广告

[36:51] 我还给外国车拍过广告

[36:53] 国产车广告我都不敢接

[36:54] 接完了以后

[36:55] 他说你看你之前说谁谁谁车好

[36:58] 这显然是有商业利益在里边的

[37:00] 就会有这个为了避嫌

[37:02] 我吹过的很多国产车

[37:04] 他们找我拍广告

[37:05] 我都没敢接

[37:05] 然后但这个过程中

[37:07] 我说这些车好的时候

[37:09] 有很多车评圈的人

[37:12] 以为我要去抢他们的饭碗

[37:14] 然后就天天在那

[37:16] 阴阳怪气的说我

[37:17] 然后黑我的就特别多

[37:19] 然后但我是因为

[37:20] 我公司也没有做大嘛

[37:22] 他们这样的话

[37:23] 就某种程度上也可以理解

[37:24] 但我没想到

[37:25] 你去讲这些车的时候

[37:27] 他们也会以为

[37:29] 就是因为360是大公司

[37:31] 不像我们是个小公司

[37:32] 所以他们还竟然以为

[37:34] 你要去抢他们饭碗

[37:35] 这还挺离谱的

[37:36] 其实当时呢

[37:37] 但无意中流量大了之后呢

[37:40] 就觉得广交朋友

[37:42] 因为车厂呢

[37:43] 将来都是我

[37:44] 有可能是我的客户

[37:46] 是

[37:46] 因为我肯定不能从

[37:48] 我一个人买车能买几辆啊

[37:50] 对

[37:51] 当然

[37:51] 我推荐车呢

[37:52] 也不一定有权威性

[37:53] 因为我不会开车

[37:55] 后来车圈就主要以嘲笑我

[37:57] 说没有

[37:57] 连个驾照都没有了

[37:58] 家伙

[37:59] 怎么能有资格推荐车呢

[38:01] 我也自嘲说

[38:03] 我只有用屁股来

[38:04] 丈量车的舒适度了

[38:05] 那还是个产品经理

[38:07] 专业的产品经理出身

[38:08] 所以其实还是讲产品

[38:10] 还是完全

[38:11] 就争论这个也没太意义

[38:13] 反正就是我也

[38:14] 因为我确认没有夏军英

[38:16] 到车圈去当什么大V

[38:18] 但是我跟很多车厂

[38:19] 都交了朋友

[38:20] 你们这些车厂

[38:21] 未来的安全

[38:22] 其实比较重要

[38:23] 其实直接对车

[38:24] 发起攻击的概率比较低

[38:27] 而且难度比较高

[38:28] 那需要比较高水平

[38:31] 对车的传感器

[38:32] 有很多了解

[38:32] 真正将来车厂

[38:34] 面临的威胁什么呢

[38:35] 因为今天你买的车

[38:36] 我不知道你开

[38:38] 智能网联车吗

[38:40] 开

[38:41] 对

[38:41] 它都是联网的

[38:42] 对吧

[38:43] 是

[38:43] 它实际上都有个

[38:44] OTA服务器

[38:45] 换句话说

[38:46] 这个车厂的服务器

[38:47] 是可以远程控制你的车的

[38:49] 是

[38:49] 我们知道某某品牌

[38:51] 是真的远程把车能锁死

[38:53] 远程也能解锁

[38:54] 那如果这个被黑客控制了

[38:57] 勒索车厂

[38:58] 不以前我就

[38:59] 那这个就危险比较大

[39:01] 这就跟你们核心业务有关系了

[39:02] 对

[39:02] 另外呢

[39:03] 我觉得未来这个大模型

[39:06] 人工智能肯定是要上车

[39:07] 不光是自动驾驶

[39:09] 车里原来那个智能助手

[39:11] 原来也很弱智嘛

[39:12] 属于人工智障

[39:13] 但如果用大模型之后

[39:14] 就会改善很多

[39:15] 我又

[39:16] 我原来又做了一些纳米搜索之类的

[39:19] 一样上车

[39:20] 是

[39:20] 那跟你想法一样

[39:21] 我交个朋友嘛

[39:23] 交朋友两种方法

[39:24] 对吧

[39:25] 一种是我拿

[39:26] 我有留长资源

[39:27] 我帮你

[39:28] 这我们中国人也常见思维

[39:29] 那将来你帮我一下

[39:31] 所以

[39:32] 所以就是我

[39:33] 我有我的这个

[39:35] 固有的业务

[39:36] 可能我想是一个更大的格局

[39:38] 如果我啥都没有

[39:40] 那我唯一呢

[39:41] 就是帮车做网告

[39:42] 从车圈拿来营销费

[39:43] 那就那就是

[39:45] 那就变成车圈大V了嘛

[39:47] 实际上我也没有瞧不上车圈大V

[39:49] 我觉得人家做人家的这个生意

[39:50] 也很合理

[39:52] 而且他们比我确实更专业

[39:53] 对

[39:54] 但是我的意思

[39:55] 我们都有自己要做的事

[39:57] 这个是顺带

[39:58] 或者是有一点关联的

[39:59] 他们认为要去抢饭碗

[40:01] 这个我觉得挺奇怪

[40:02] 我也没有瞧不起

[40:03] 所以后来我就跟车圈大V的比较有名的一个陈镇嘛

[40:07] 陈镇

[40:07] 交了个朋友

[40:08] 他也比较

[40:09] 应该比较真性情嘛

[40:11] 他比较喜欢体育运动

[40:12] 我就带他攀岩

[40:13] 对

[40:14] 然后

[40:14] 他说教我赛车也没

[40:16] 也没教

[40:17] 还是太忙了

[40:18] 而且我在

[40:19] 我在

[40:19] 我那天

[40:20] 我是在

[40:21] 家校

[40:22] 报了个名

[40:23] 然后他们师傅带着我

[40:25] 开了一下

[40:26] 我自己觉得

[40:27] 车感还可以

[40:28] 但是呢

[40:30] 实际上你知道

[40:32] 这个我跟这些车长也在聊

[40:33] 这个辅助自动驾驶嘛

[40:35] 或者叫辅助

[40:36] 辅助驾驶

[40:38] 不能叫自动驾驶了

[40:39] 是

[40:39] 这技术进步也很快

[40:41] 特斯拉的FSD

[40:42] 现在美国有很多朋友都在试用

[40:45] 是

[40:45] 实际上这个车

[40:46] 包括像无人驾驶车也在慢慢的起来

[40:49] 所以学车呢

[40:51] 可能越来越

[40:52] 这个动力不足

[40:53] 没那么重要

[40:55] 是

[40:55] 然后还有一次是

[40:57] 也是传播特别广

[40:59] 而且很好玩

[40:59] 我当时看了好几遍

[41:01] 就是那个跟机器人打拳击那次

[41:03] 那个是

[41:04] 那个是什么情况

[41:05] 也是帮机器人行业做宣传

[41:08] 还是你们也投了机器人

[41:10] 或想做机器人

[41:11] 我们要投机器人

[41:12] 第一

[41:13] 我对机器人很感兴趣

[41:14] 因为机器人是人工智能的

[41:15] 相当于

[41:16] 比我们做软件机器人

[41:18] 做一

[41:19] 我理解做硬件

[41:20] 人性机器人是一个

[41:21] 更高境界嘛

[41:22] 咱们天天看美国科幻电影

[41:24] 对吧

[41:25] 所以看了一个人性机器人

[41:26] 咱们就会想你终结着二

[41:28] 对

[41:28] 对他就会有无限的期望

[41:30] 但实际上这个行业的发展呢

[41:32] 没有想象的那么快了

[41:34] 软件意念都还有相当的距离

[41:36] 所以我相当也是帮

[41:38] 我现在跟你的思路不一样

[41:40] 就是我也在做一个访谈节目

[41:42] 叫红衣客厅

[41:43] 但是呢

[41:44] 我不像你去找这些有名的人

[41:46] 有名的人也不需要我了

[41:48] 对吧

[41:49] 因为大家聊呢

[41:50] 我是需要找这些年轻的创业

[41:52] 没有成名的人

[41:54] 但是做一些科技

[41:57] 人工智能软硬件的企业

[41:59] 跟他们去交流

[42:00] 我们后边计划也有很多采访

[42:02] 没关系不毛

[42:03] 咱俩聊了方法不一样

[42:04] 我的意思

[42:05] 我先把动静弄大一些

[42:07] 然后找他们

[42:08] 就能给那些创业公司

[42:10] 还提供一些帮助

[42:10] 对对对

[42:11] 想法一样

[42:13] 但咱俩不竞争

[42:14] 咱俩聊的风格不一样

[42:15] 我聊不了你这么多

[42:17] 聊不了这么细致

[42:18] 我更多的都是从产品

[42:19] 技术角度去聊

[42:21] 毕竟

[42:21] 咱俩的这个背景不一样

[42:24] 是是

[42:24] 所以我是向那帮语术呢

[42:27] 帮行业做一个传播

[42:28] 反正我觉得传播效果不错

[42:31] 因为还有一个原因呢

[42:33] 是因为我给他们提了个建议

[42:35] 他们做不到

[42:36] 有个电影你看

[42:37] 我们叫铁甲钢拳

[42:38] 没影响

[42:39] 我强调听

[42:40] 因为名字叫Real Steel

[42:42] 就写一个小男孩

[42:44] 控制一个机器人

[42:48] 他是搞机器人格斗大赛

[42:50] 但是他不是遥控

[42:52] 他是用动作捕捉

[42:53] 现在我做各种动作

[42:55] 踢腿

[42:56] 同步就做了

[42:57] 对

[42:57] 然后呢

[42:58] 就同步就做了

[42:59] 我就一直希望说

[43:01] 国内能搞这样的比赛

[43:03] 实际上

[43:03] 理论上按照阿西茉夫定律

[43:05] 机器人永远不能伤害人

[43:06] 所以就不该设计

[43:08] 事后想有点后怕

[43:10] 就不该设计机器人和人格斗

[43:12] 然后还有人嫌我下手太黑

[43:15] 但是你知道

[43:16] 机器人不可能打赢人

[43:19] 如果机器人要把人打赢了

[43:21] 这个对机器人行业

[43:22] 就不是一个好消息

[43:24] 对吧

[43:24] 你就不应该伤害人

[43:25] 像人跟机器人打

[43:27] 我自己感觉占不到他便宜

[43:28] 一脚踢上去

[43:29] 踢了一个铁格在身上

[43:31] 但是他不有一个

[43:33] 未来的几个

[43:35] 可能应用落地的方向里

[43:36] 其中一个是做那种

[43:38] 住在边远地区的

[43:40] 就在家里既能做仆人

[43:42] 又能做保安

[43:43] 但如果要做保安的话

[43:44] 他不也得有一些格斗能力吗

[43:46] 我觉得机器人做保安

[43:48] 可能是一个伪命题

[43:49] 为什么

[43:50] 还是阿西茉夫当年在

[43:53] 康晓提出三定律

[43:54] 就是为了防止AI

[43:56] 这东西如果技术突破了

[43:58] 他能力本来智能就比人强

[44:00] 又有铁格拉身体

[44:02] 我们打三分钟

[44:04] 打五分钟

[44:05] 气转吸气

[44:05] 电池只要续航

[44:07] 超过一个小时

[44:08] 你是干不过他的

[44:09] 所以还是不能赋予他太多的能力

[44:11] 万一像美国科研电影里

[44:13] 他哪天失控了怎么办

[44:15] 出现换电怎么办

[44:16] 对啊

[44:16] 不如有一个美国有个电影

[44:17] 叫机械警察

[44:18] 突然发生失误了

[44:20] 对

[44:21] 他可以开枪

[44:22] 他就把那个董事会

[44:24] 那个董事长给

[44:25] 给他给拉死了

[44:26] 所以

[44:28] 我认为机器人

[44:30] 还是应该做和平的工作

[44:32] 那你说军用机器人

[44:34] 另当别论

[44:35] 但军用机器人还远着呢

[44:37] 为什么

[44:37] 机器人最要命的是续航问题

[44:39] 另外从真正的效率上来说

[44:42] 无人机的效率

[44:43] 要比机器人性价比高太多了

[44:45] 无人机便宜

[44:46] 对吧

[44:46] 而且对坦克

[44:47] 对重大的军事装备

[44:49] 用工顶的方式

[44:50] 更容易

[44:51] 机器人

[44:52] 我觉得成本又高

[44:53] 到时候谁刺在战场

[44:55] 谁刺后

[44:55] 谁还不一定呢

[44:56] 明白

[44:57] 但我以前还挺希望

[44:59] 他有类似保安那种功能

[45:01] 因为没生孩子

[45:02] 我就会想

[45:03] 我老了到什么

[45:05] 山里村里那样住着

[45:07] 然后

[45:08] 就会觉得保安是一个问题

[45:10] 但我也不想雇一些

[45:12] 什么保安在家里待

[45:13] 那你这个想法

[45:14] 肯定不合适了

[45:15] 就是最好老两口在家待着

[45:17] 然后买几个机器人

[45:18] 又能当用人

[45:20] 又能当保安

[45:21] 又能打扫卫生

[45:22] 打扫院子

[45:23] 什么的

[45:23] 就这种

[45:24] 我觉得

[45:24] 我觉得

[45:25] 我觉得很难了

[45:27] 就是说

[45:28] 你包括做战斗机器人

[45:30] 都会有一个伦理的问题

[45:31] 对对对

[45:32] 你比如你去思考这个问题

[45:33] 人工智能是没有意识

[45:36] 但智能体会有目标

[45:38] 就会有使命

[45:40] 有使命之后

[45:41] 就开始会有一种价值函数

[45:43] 就我为了达到我的目标

[45:45] 我要选择尽可能的手段

[45:47] 那机器人商战场总能一上就被干掉吧

[45:50] 那他总要有一个保护自己为

[45:53] 优先目标

[45:55] 就越弄越危险

[45:56] 那他就有了这样一个价值函数

[45:59] 哪天你看着机器人不顺

[46:00] 你说我准备拔掉你的电

[46:03] 对吧

[46:04] 那他的防御机制会不会起作用

[46:06] 是是

[46:06] 这时候他就会产生

[46:07] 这时候他就会产生意识

[46:09] 因为他会

[46:10] 他会捕捉小偷的技能

[46:12] 你说他这一拳打过去

[46:13] 是重还是轻呢

[46:16] 人有时候还失手

[46:17] 会把别人给打伤打死

[46:19] 对吧

[46:20] 理论上

[46:20] 所以机器人保安这个想法

[46:21] 只能存在于你的梦想之中

[46:24] 我认为

[46:25] 就是有机器人的

[46:26] 能达到智能程度

[46:28] 也不可能去重拾这个行业

[46:29] 对

[46:29] 这个角度我之前没有想过

[46:31] 那个

[46:32] 现在经营到

[46:34] 现在

[46:35] 我这次为了这个访谈

[46:37] 我查了一下

[46:38] 发现

[46:39] 那个全网的所有平台加起来

[46:41] 差不多有四五千万粉丝了吧

[46:43] 没有那么多

[46:43] 四千多万有

[46:44] 凑起来是

[46:46] 但他不是一个简单的凑加法

[46:48] 我知道他有一个重叠嘛

[46:49] 比如说大家在

[46:50] 不同平台人可能是同一个人

[46:51] 我自己认为

[46:52] 粉丝就做一个参考数

[46:54] 现在各个平台都很狡猾

[46:56] 他是为了不断的用鞭子鞭打你

[46:59] 并不是你有了粉丝

[47:01] 你就高枕无忧了

[47:02] 每天流量就很丰厚

[47:04] 对

[47:04] 比如说

[47:04] 我关注你了

[47:06] 但是呢

[47:07] 我看的时候

[47:08] 或你看的时候

[47:09] 他是推荐

[47:10] 他并不

[47:11] 关注是在另外一个table里面

[47:13] 另外一个按钮里面

[47:14] 对吧

[47:14] 对对

[47:14] 所以如果系统不推荐你

[47:16] 你一样的得不到流量

[47:18] 所以这个东西

[47:20] 就做一个参考而已

[47:21] 是是

[47:21] 别把他自己当个包袱

[47:23] 对

[47:23] 但我的意思是

[47:25] 我印象里

[47:26] 好像你那个

[47:27] 抖音的账户经营的时间

[47:29] 并不是很长

[47:30] 但这次看了一下

[47:30] 又一千多万

[47:31] 也两年了

[47:32] 两年

[47:33] 所以两年涨了一千万粉丝

[47:36] 差不多

[47:37] 中间有没有什么节点性的事件

[47:40] 或单个的某几个视频

[47:42] 然后使得涨粉特别特别快

[47:44] 有印象吗

[47:45] 这些

[47:46] 其实转折点是那年

[47:48] 那个冯伦搞的那个风马牛嘛

[47:51] 你可能看了一个

[47:53] 我不是你注意的那个没有

[47:55] 风马牛

[47:55] 风马牛晚会

[47:56] 结果呢

[47:58] 我跟王氏冯伦

[47:59] 还请了一个小朋友

[48:00] 冯伦搞

[48:01] 对

[48:01] 叫陈钱

[48:02] 陈钱这个小朋友呢

[48:05] 好像也是做商业人物专访的

[48:07] 对

[48:08] 然后呢

[48:08] 我知道那个事件

[48:09] 他当时有个不太合适的想法

[48:13] 想把我们这个老人家给当场给干掉之后

[48:18] 这个屠龙少年就能够上位

[48:21] 就我也没生气

[48:22] 对

[48:22] 也没欺负年轻人

[48:24] 我也没当

[48:25] 我也没当为事

[48:26] 对

[48:26] 分寸很好

[48:27] 但是我觉得我的口才比你要差的

[48:30] 但损人的能力还可以

[48:31] 就马上不带张字

[48:32] 还好吧

[48:34] 我觉得已经很克制了

[48:36] 那个视频我看过

[48:37] 已经很克制了

[48:38] 然后分寸

[48:39] 我觉得处理的很好

[48:40] 结果呢

[48:41] 没想到

[48:41] 也长了一些粉丝的

[48:43] 后来我研究了

[48:44] 他当时有一千万粉丝吧

[48:46] 还六百万粉丝

[48:48] 我看了

[48:48] 有这么多粉丝

[48:50] 我觉得我是不是应该有点机会

[48:52] 后来第二次呢

[48:54] 是到那个

[48:56] 于炳红带我们

[48:58] 亚伯利的企业家到

[49:00] 那个

[49:00] 当时叫什么

[49:02] 东方甄选去参观

[49:04] 东云辉出来

[49:05] 讲了讲

[49:07] 我一看于老师转型也很成功

[49:09] 我跟他很熟

[49:11] 对吧

[49:12] 确实新农方的人口才都好

[49:14] 所以我就觉得说

[49:15] 这是我也能学着做一下

[49:18] 所以那一段可能长了点粉丝

[49:20] 第二个就是卖车了

[49:22] 好像后来

[49:24] 后来就

[49:27] Deep Seek AI

[49:28] 讲AI

[49:28] 长了一些粉丝

[49:29] 再就是实话说

[49:31] 后来找到一规律

[49:32] 但是这规律

[49:33] 今天抖音已经把这漏洞堵住了

[49:35] 就是搞抽奖

[49:36] 抽奖活动

[49:37] 搞抽奖

[49:38] 长粉丝

[49:39] 后来

[49:39] 有个演员叫什么

[49:42] 我忘了叫

[49:42] 我忘了他搞抽车吧

[49:44] 他长了两千万粉丝

[49:47] 谁呀

[49:48] 黄紫涛

[49:49] 黄紫涛

[49:50] 对对对

[49:51] 后来我就看这个黄紫涛

[49:52] 后来我就搞

[49:53] 我也准备搞抽车

[49:54] 送一百辆车

[49:55] 抖音就不让我在上面搞

[49:57] 所以后来就在纳米上搞

[50:00] 涨了一些粉丝

[50:02] 但是超纳米上搞

[50:04] 然后涨到哪去呢

[50:05] 粉丝

[50:06] 引到各个社交平台

[50:08] 对

[50:08] 引到各个社交平台

[50:09] 明白

[50:10] 涨了最多了还是抖音了

[50:11] 所以也没啥规律

[50:13] 因为我

[50:15] 但做多了经验足了以后

[50:18] 对这种事情

[50:19] 一旦发生的时候

[50:20] 随机应变

[50:20] 那个感觉就会好

[50:22] 对啊

[50:22] 我自己感觉是两个

[50:24] 就是所以长粉不长粉呢

[50:26] 还是

[50:27] 第一

[50:28] 我觉得要不断的创新出

[50:30] 一些新的内容

[50:31] 抖音呢

[50:32] 过一段时间

[50:33] 我觉得它肯定会有些

[50:35] 推手的作用

[50:36] 第二个呢

[50:38] 就别把粉丝当一个负担

[50:40] 最早我本来也有个粉丝焦虑

[50:42] 那做到现在呢

[50:44] 我觉得

[50:44] 其实最后拿粉丝

[50:46] 也有人跟我讲

[50:47] 最后你能不能把货卖出去

[50:49] 普通人就说

[50:50] 如果你就货卖不出去

[50:51] 你说的粉丝没有用

[50:53] 是

[50:53] 那我现在就拿这些粉丝

[50:55] 为我的AI业务做宣传就行了

[50:58] 人生可以有很多选择

[51:00] 咖啡

[51:01] 我劝你就别选了

[51:02] 喝瑞幸就对了

[51:04] 感谢瑞幸咖啡支持

[51:06] 好

[51:06] 那我们聊AI了

[51:08] 呃

[51:09] 其实这波的AI革命

[51:11] 就是标志性的事件

[51:12] 就是GPT3.5嘛

[51:14] 然后差不多是在

[51:15] 22年年底的时候出来的

[51:18] 然后

[51:18] 当时这个突然引爆开的时候

[51:21] 还记得当时是

[51:22] 什么样的一个感受和想法吗

[51:24] 有没有感到一些

[51:25] 特别震惊

[51:26] 或者是

[51:27] 试用的过程中

[51:28] 感到震惊

[51:29] 或毛骨悚然

[51:30] 或者是

[51:30] 就这样

[51:31] 就是印象特别深刻的

[51:33] 还记得吗

[51:33] 记得两点嘛

[51:35] 第一个是

[51:36] 完全颠覆了我们原来做自安语言处理的那个机验

[51:41] 在那之前你知道像Cray啊

[51:43] 各个智能音箱啊

[51:45] 我们包括做儿童手表里的对话啊

[51:48] 都是人工智障

[51:49] 对吧

[51:49] 是

[51:50] 对语言不能理解

[51:52] 3.5呢

[51:53] 就让你感觉

[51:54] 你像面对一个真人

[51:55] 其实这里面

[51:57] 我觉得

[51:58] 我跟很多人不一样

[51:59] 很多人看一个新生事物

[52:01] 大部分人看缺点

[52:02] 就挑它不完美的地方

[52:05] 是

[52:05] 但我们是看它的潜力

[52:07] 对

[52:07] 就觉得这玩意不可限量

[52:09] 第二个呢

[52:10] 是感觉

[52:11] 确实是跟这个OpenEye有差距

[52:14] 为什么呢

[52:15] OpenEye用了这套做法呢

[52:17] Transformer的前身的模型叫BERT

[52:19] 叫BRT

[52:21] 实际上是由BERT发展成了

[52:23] 这个Transformer

[52:24] BERT我们早就都在用了

[52:27] 但是呢

[52:28] 很惭愧

[52:29] 就是我们没有一家公司

[52:30] 包括国内的大公司

[52:31] 想到说

[52:33] 把人类所有的知识

[52:34] 都迅到大模型里去

[52:35] 看会发生什么效果

[52:37] 我们拿BERT做什么搜索结果的推荐啊

[52:40] 广告的优化啊

[52:42] 什么这个内容点击率的提升啊

[52:45] 所以就还是没人的格局高

[52:47] 但第三个就马上反应过来

[52:49] 马上组建一个队伍

[52:50] 要了解大模型怎么训的

[52:52] 要能训出自己的基础大模型

[52:54] 基础大模型

[52:56] 所以

[52:57] 呃

[52:58] 就整个那个过程是一开始

[53:01] 试用了一下就受了冲击

[53:03] 然后就开始

[53:04] 不停的学和尝试去做一些东西

[53:06] 对吗

[53:07] 这点稍微自快一点

[53:10] 我觉得

[53:10] 我觉得

[53:10] 我的敏感度还可以

[53:13] 就是看到这个东西呢

[53:16] 你对它就会有一个基本的判断

[53:17] 说这玩意是一个噪音

[53:19] 还是一个

[53:20] 虽然

[53:22] 真正的东西

[53:22] 真正的信号

[53:23] 我就觉得这东西

[53:25] 因为人工智能在历史上

[53:27] 犯过多次错误

[53:28] 人工智能每次都宣布说

[53:30] 我们又获得重大突破了

[53:31] 然后呢

[53:32] 我们又

[53:33] 呃

[53:34] 解决了人工智能

[53:36] 那过来又证明

[53:36] 达不到

[53:37] 所以曾经有人讲了一个笑话

[53:39] 说你搞人工智能的

[53:41] 就像一群猴子上月亮

[53:42] 每次他们就找一棵更高的树

[53:45] 爬了树底

[53:45] 每次都宣布

[53:47] 我们比原来更高了

[53:48] 没错

[53:49] 离月亮更近了

[53:50] 但是你永远达到不了月亮

[53:51] 但这次我觉得确实是

[53:53] 确实不一样

[53:55] 因为我们做搜索引擎

[53:56] 我们也做搜索引擎嘛

[53:58] 而且我们做网栏安全

[53:59] 其实是全球最大的

[54:01] 原来网栏安全大数据的分析的公司

[54:03] 那么也用了很多AI的能力

[54:05] 还是有些技术的积累

[54:07] 虽然没有大厂那么雄厚

[54:10] 肯定跟同行

[54:11] 安全同行比

[54:13] 还应该还是一个互联网的

[54:15] 这个文化和技术的敌人的积累

[54:17] 所以呢

[54:18] 我们很快就就拿

[54:20] Transformer开源

[54:21] 就搭出这个原型

[54:23] 因为这里面有个很重要的概念呢

[54:26] 就是说

[54:27] 尽管很多人去挑刺

[54:29] 包括Facebook有个杨乐坤

[54:31] 说要做什么世界模型

[54:33] 李飞飞什么

[54:34] 要做世界模型

[54:35] 我都觉得他们弄错了一个问题

[54:37] 就是语言是最重要的

[54:39] 因为人类拿语言来干这么几件事

[54:42] 一个是来交流

[54:44] 一个是来做知识的传承

[54:47] 第三是做逻辑的推理

[54:49] 还有来描述这个世界

[54:51] 通过语言

[54:52] 基本上你这个世界模型就能了解了

[54:55] 所以原来人工智能

[54:56] 之所以不能取得进展

[54:58] 就是因为没有了解语言这个金钥匙

[55:01] 一旦把语言了解的金钥匙

[55:03] 就意味着对人类的知识有了解了

[55:05] 对人类的世界能力有了解了

[55:07] 对人类的推理能力有了解了

[55:10] 就一通百通

[55:11] 所以最近你看那个Google新出了一个叫纳米香蕉的产品

[55:15] 他我问你用了没有

[55:17] 是了

[55:18] 就是他为什么很惊艳

[55:19] 就是说他对图形的理解超越了视觉

[55:23] 他还是加了很多知识的这种融会贯通

[55:26] 所以为什么语言一旦突破

[55:29] 你看什么音乐模型

[55:31] 视频模型

[55:32] 这种图形模型

[55:35] 视觉模型都获得很大的进展

[55:36] 是

[55:37] 所以当时我就坚信这东西是正确的方向

[55:41] 所以就赶快跟进

[55:42] 实际上这大概前面有一年吧

[55:45] 我一直在做一个科普

[55:46] 依然有很多人

[55:48] 像杨乐坤过段时间

[55:50] 年纪人图领奖得主

[55:51] 就出来喷一下

[55:53] 不停的喷冷水

[55:55] 苹果公司最近还不断的写论文

[55:57] 证明这东西是假若知

[55:59] 可是你这个东西你自己去用一下

[56:01] 你用的时候就有毛骨悚然的感觉

[56:03] 对

[56:03] 因为我们做NLP

[56:05] 做自然员处理的人

[56:06] 就知道说

[56:07] 我们原来的思维范式都是模板了

[56:10] 这个

[56:12] 成绩判断逻辑了

[56:14] 但你怎么问大模型

[56:16] 大模型都能给你对他如流

[56:17] 你要说他不懂思维

[56:19] 我觉得这是自己骗自己

[56:21] 有人说他是猴子随机打字机

[56:23] 能打出各种

[56:24] 他就是学的知识多了

[56:26] 给你随机拼东西

[56:27] 这些话其实都是不懂的人在

[56:29] 在在瞎扯

[56:31] 但是是这样

[56:32] 从

[56:33] 亨顿的前身

[56:35] 他是一个生物学家

[56:36] 像现在你越做大模型

[56:38] 包括现在随着医学的进展

[56:40] 他跟人脑的模型非常类似

[56:43] 所以我这些年

[56:45] 我去说服很多人

[56:46] 很多人都是因为认为

[56:48] 他老是认为他是个算法

[56:50] 算法竟然是人编的

[56:52] 但实际上他是一种机制

[56:54] 就像人的大脑

[56:56] 并没有一个特殊的计算部件

[56:57] 大脑里并没有一个特殊的

[56:59] 一个什么核

[57:01] 它就是很普通的神经元

[57:03] 组成了一张网络

[57:04] 这神经元足够多

[57:05] 这网络足够密之后

[57:07] 他就变成了一个

[57:08] 能处理任何通用问题的

[57:10] 一个智能装备

[57:12] 像大模型就是这样

[57:14] 就除了算力比人强

[57:15] 能耗比人高

[57:16] 其他我觉得都很像

[57:18] 是

[57:18] 所以我反复纠正两个观点

[57:20] 很多人老以为大脑像磁盘一样

[57:23] 大脑不是磁盘

[57:24] 磁盘读写不费算力

[57:27] 那是只把东西存进去读出来

[57:29] 知识进到大脑

[57:31] 是经过了一个

[57:32] 一个学习的过程

[57:34] 所以很多人就说

[57:35] 有了人工智能

[57:36] 小孩就不用学习了

[57:37] 这错了

[57:38] 小孩不学习

[57:39] 因为大脑里没有网络

[57:40] 那就跟一个傻子似的

[57:42] 你上过大学吗

[57:43] 没有

[57:44] 高二输学

[57:45] 那你学过中学数学

[57:47] 当然

[57:47] 中学物理学过

[57:49] 对吧

[57:49] 当然物理我输学

[57:50] 上下课代表

[57:51] 你买菜

[57:52] 你今天干事业

[57:53] 需要中学数学发挥作用吗

[57:54] 不需要吧

[57:55] 基本上小学数学就够了

[57:57] 对吧

[57:57] 差不多

[57:58] 那中学数学有什么用呢

[58:00] 很多人说没有

[58:01] 我说错了

[58:01] 你学中学数学和物理的时候

[58:03] 学化学的时候

[58:04] 它对你的大脑进行了

[58:06] 重新的塑造

[58:07] 使得你大脑

[58:08] 形成了一种网络

[58:09] 可能在解决

[58:10] 其他问题的时候

[58:10] 它有效果的

[58:12] 只你自己没有意识到

[58:13] 就跟今天人们

[58:14] 往大毛线里

[58:15] 灌很多知识的时候

[58:16] 所以反正大脑

[58:17] 跟内存不一样

[58:18] 跟硬盘不一样

[58:18] 跟数据库也不一样

[58:20] 所以有人老觉得说

[58:21] 做个脑机接口

[58:23] 把罗文浩脑子里的东西

[58:24] 传到一个U盘上

[58:25] 再插到我脑子里

[58:26] 我就这想法都不现实

[58:28] 是

[58:28] 脑机接口是解决不了

[58:30] 把你大脑

[58:31] 整个网络的那个结构

[58:33] 都学习训练的

[58:34] 学习训练

[58:35] 还有一个呢

[58:36] 就是比如说

[58:38] 当我想起罗文浩

[58:39] 我就会眼前

[58:41] 浮起来你的形象

[58:42] 那过去大家会觉得

[58:44] 是不是有个图像

[58:45] 存在我大脑里

[58:45] 其实没有

[58:46] 这是深层的

[58:48] 这跟大毛星一样

[58:49] 就我有很多单元

[58:51] 存了你的很多

[58:52] 这种权重之后

[58:55] 每当你想起罗文浩的时候

[58:57] 你就脑袋会出现

[58:58] 你的声音图像

[58:59] 甚至视频

[59:01] 这样我做梦梦到你一样

[59:02] 那这都是大脑

[59:04] 临时生成的

[59:05] 所以跟大毛星完全一样

[59:06] 所以很早

[59:08] 我觉得我就意识到

[59:09] 这是一个正确的方向

[59:11] 其实图灵试验

[59:12] 也能说明这点

[59:13] 为什么图灵试验

[59:14] 就用说话来做验证

[59:15] 只要说话

[59:16] 分不出来

[59:17] 这到底是罗文浩还是机器人

[59:19] 那这机器人就成功骗过我了

[59:21] 就证明他是真智能

[59:22] 但杨立坤一直觉得

[59:24] 人在成长和人脑受训练的过程里

[59:28] 像视觉

[59:28] 物理接触

[59:29] 什么这些东西

[59:30] 比重上远大于语言

[59:33] 以至于他对

[59:34] 纯语言模型这件事

[59:36] 就是偏悲观

[59:37] 这个事怎么看

[59:38] 我觉得

[59:39] 我觉得他这是一个过程

[59:41] 语言是基础

[59:42] 有个著名的盲人叫

[59:44] 海伦凯乐吧

[59:45] 我知道

[59:46] 说假如给我三天光明

[59:47] 他是典型的

[59:49] 从小就好像是就瞎掉了

[59:52] 对吧

[59:52] 那么他依然学会了

[59:54] 对这个

[59:54] 他是依然学会了

[59:55] 对这个世界的认知

[59:57] 很多盲人

[59:58] 看不见这东西

[59:59] 但是他可以通过

[01:00:00] 语言的能力

[01:00:02] 来建立一部分对

[01:00:03] 世界的了解

[01:00:04] 我想起来了

[01:00:05] 我对小时候都学过

[01:00:06] 海伦凯乐

[01:00:07] 那个他那个老师

[01:00:08] 一直让他摸那个水

[01:00:10] 对

[01:00:10] 然后又又就

[01:00:12] 他他好像是又龙又瞎

[01:00:14] 对吧

[01:00:14] 我记得是又龙又瞎

[01:00:16] 应该他学会说话了

[01:00:17] 所以他拿着他的手

[01:00:18] 不停的给他划那个water

[01:00:21] 那个水

[01:00:21] 然后同时又让他去摸水

[01:00:23] 就这样

[01:00:24] 不断的重复

[01:00:25] 不断的重塑

[01:00:25] 其实相当于让一个又龙又瞎的人

[01:00:28] 在脑子里体会这两个

[01:00:30] 然后把他关联起来

[01:00:31] 他那个老师很神奇

[01:00:33] 现在看跟这个人工智能训练

[01:00:35] 对对对

[01:00:36] 现在你想文生图

[01:00:39] 图生视频

[01:00:40] 过去还画六指

[01:00:42] 对吧

[01:00:42] 画人画很多东西不对

[01:00:44] 对

[01:00:45] 现在越来越对了

[01:00:46] 对吧

[01:00:46] 那你能说他要不了解世界的物理规律

[01:00:49] 他可能总结不出来规律

[01:00:51] 但是他知道水落了

[01:00:52] 最后会形成水珠

[01:00:54] 对吧

[01:00:54] 这个你除了汗之后

[01:00:56] 衣服会贴身

[01:00:57] 这种对世界的描述

[01:00:59] 他如果不知道

[01:01:00] 他怎么能画得出来呢

[01:01:01] 所以这是最基础的一步

[01:01:03] 所以叫语言智能

[01:01:05] 语言智能的第二步呢

[01:01:07] 我认为叫物理智能

[01:01:10] 或者就是说我开始接触世界

[01:01:12] 它在语言智能的基础之上

[01:01:14] 第三个可能还有个空间智能

[01:01:16] 就我能够对空间做判断

[01:01:19] 我从那走过去

[01:01:20] 我觉得它是有一个

[01:01:21] 循庆渐进的过程

[01:01:22] 不是一个相互否定的关系

[01:01:23] 但如果说没有语言做基础

[01:01:26] 上来就直接做什么世界模型

[01:01:29] 讲得很好

[01:01:30] 做不出来呀

[01:01:31] 但是大模型这些年

[01:01:33] 并不是一个

[01:01:34] 大家都说它就像当年网络似的

[01:01:36] 你知道网络里面

[01:01:37] 以太网当年并不是最优解

[01:01:39] 但它是非常实用

[01:01:41] 就不断的发展到现在已经变成千兆万兆

[01:01:44] 甚至比万兆更强的这种通信网络

[01:01:47] 而原来很多比它优秀设计的网络方案也都消失了

[01:01:52] 所以我是觉得

[01:01:53] 包括现在在大元模型的基础之上

[01:01:56] 视觉模型起步也很快

[01:01:58] 所以它有循运渐进的过程

[01:02:00] 那这两年连研究带实践走下来

[01:02:05] 感觉这个AI的进化

[01:02:07] 哪方面比当初想的要快

[01:02:10] 哪方面比当初想的要慢

[01:02:12] 这些总结过吗

[01:02:13] 我自己觉得进步已经是相当快了

[01:02:17] 对

[01:02:17] 只是唯一的就是AGI

[01:02:20] 这东西没有大家想象的快

[01:02:22] 因为AGI我自己觉得

[01:02:24] 它的取决怎么定义

[01:02:27] 如果是一个啥都会的人工智能

[01:02:29] 我对于这个神表怀疑

[01:02:32] 我觉得如果人类真造成一件

[01:02:34] 相当给自己造了一个上帝出来

[01:02:35] 那是不是事实都要听它的

[01:02:37] 它就成了宇宙里人间绝对的神了

[01:02:40] 所以这个

[01:02:41] 我们就要被淘汰了

[01:02:42] 人类就要

[01:02:43] 当然人类还是会被控制吧

[01:02:46] 那么第二个呢

[01:02:48] 我自己最近在做这个智能体

[01:02:51] 我觉得大模型的进步呢

[01:02:53] 可能最近遇到了一些

[01:02:55] 这个没有大家想象的那么快

[01:02:57] 我觉得这要像

[01:02:59] 就叫人的大脑

[01:03:01] 就大模型只是像大脑

[01:03:03] 那么大脑呢

[01:03:04] 进化呢

[01:03:05] 不可能特别快

[01:03:07] 你比如说智人的大脑

[01:03:09] 春秋战国的时候

[01:03:11] 人的大脑和我们现在人的大脑呢

[01:03:13] 硬件就是模型结构是差不多的

[01:03:16] 容量也是差不多的

[01:03:17] 当然是因为训练的东西不一样

[01:03:19] 古代人训练的知识比我们训练的知识少

[01:03:22] 少很多

[01:03:23] 对

[01:03:23] 少少很多

[01:03:24] 所以这个大脑能力是有差异的

[01:03:26] 但人类今天变成这么牛的一个文明的物种

[01:03:30] 不完全是靠大脑的进化

[01:03:32] 靠大脑的训练

[01:03:34] 如果你只依赖大脑

[01:03:36] 其实它靠什么呢

[01:03:37] 我自己总结了

[01:03:38] 第一个我认为是靠这个知识的传承

[01:03:41] 所以现在大家为什么要做知识库

[01:03:44] 第二个呢

[01:03:46] 是靠这种推理和强大的分解和叫慢思考能力

[01:03:52] 那么这个现在模型也补上了

[01:03:55] 主要是现在模型过去没有推理

[01:03:57] 没有推理模型之前

[01:03:59] 这个大模型实际上可能是个泡沫

[01:04:02] 因为它光是一个知识型模型

[01:04:04] 就是什么知识都知道

[01:04:05] 但他不能

[01:04:06] 但人真正的智力呢

[01:04:08] 是解决复杂任务的时候

[01:04:09] 比如说如何把罗文浩装到冰箱里

[01:04:12] 追理过程

[01:04:13] 对

[01:04:13] 比如推理分三步

[01:04:14] 如果装不进去

[01:04:16] 我觉得分尸对吧

[01:04:17] 分尸没有刀

[01:04:18] 我就得买锯子

[01:04:19] 就是人是一个不断的反思和推理的过程

[01:04:22] 所以这个问题也解决了

[01:04:24] 第三个很多人忽视的是什么呢

[01:04:26] 我觉得是工具

[01:04:28] 今天人也没有进化出翅膀

[01:04:30] 大脑也没有进化出会飞的咒语

[01:04:33] 但人能造出飞机

[01:04:35] 人能造出汽车

[01:04:36] 所以大模型会用工具就变成智能体

[01:04:39] 智能体很多人把它太低估了

[01:04:42] 其实它是人工智能一个必然的进化了一个阶段

[01:04:48] 所以今天光有大模型没啥用

[01:04:50] 光是聊天机器人作用很小了

[01:04:53] 还有一个很重要的

[01:04:54] 这是很多人忽略的

[01:04:55] 我看过一些书啊

[01:04:57] 就是智能战胜了尼安特人

[01:04:59] 智能是最懂得合作的

[01:05:01] 你别看智能还老互相残杀

[01:05:03] 他很快成了部落

[01:05:06] 成了城邦

[01:05:07] 现在人类有了社会

[01:05:09] 有了宗教

[01:05:10] 其实包括有了公司

[01:05:12] 另外我个人认为

[01:05:13] 医人公司是个伪命体了

[01:05:15] 个体户永远都会有

[01:05:17] 但人类的价值是在于合作

[01:05:19] 因为它合作是因为人类的专业化的技能的存在

[01:05:24] 所以呢做单智能体是进化的单智能体是不够的

[01:05:29] 一定要变成多智能体

[01:05:31] 协同工作

[01:05:32] 今天人类通过协同工作

[01:05:35] 能创造比单个个体要强大得多的这种价值

[01:05:39] 所以今天

[01:05:40] 人类等于是不完全靠大脑无限的一个单向进步

[01:05:45] 发展到今天

[01:05:46] 所以大模型进化的智能体

[01:05:48] 智能体的发展

[01:05:50] 我觉得会非常的快速

[01:05:51] 但即使这样

[01:05:52] 我也认为不存在一个通用的智能体

[01:05:56] 不存在一个通用的

[01:05:58] 强大的什么都懂的人工智能

[01:06:00] 觉得这个事永远不会发生

[01:06:02] 还是短期可预见的未来不会发生

[01:06:04] 短期内可预见的智能不能发生

[01:06:07] 因为最后可能通用人工智能可能会以这个出现

[01:06:10] 就像今天你说地球上出来一个人是先知

[01:06:15] 万能的神是上帝是可能不可能

[01:06:19] 但整个人类如果变成人类命运共同体

[01:06:22] 人类都能很好的协作

[01:06:24] 知识的传承

[01:06:25] 然后很好的这个

[01:06:27] 就有充分发挥资源

[01:06:30] 那有可能人类整个做一个整体

[01:06:32] 比如说以后在遇见外星人入侵地球的时候

[01:06:35] 可能人类能爆发出巨大的力量

[01:06:37] 这个力量是巨大的

[01:06:38] 我自己的感受是很多东西确实没有想象的快

[01:06:43] 但也有很多快到让我都有点害怕

[01:06:46] 像我去以前定期

[01:06:48] 现在已经不看那么全了

[01:06:50] 原来每周会定期看几个信息比较全的AI博客

[01:06:55] 然后就发现每周的那个AI进化的那些大事

[01:07:00] 其实很多都看不过来

[01:07:01] 就是他们因为太多人在做出不断做出经验的东西

[01:07:05] 所以你单是了解这件事的需要的时间都已经就不够了

[01:07:11] 更不要说拿出每一个

[01:07:12] 就是我说的度日如年

[01:07:14] 是

[01:07:14] 因为人工智能等于在亨顿发明

[01:07:17] 他的神经网络深度学习模式之前

[01:07:21] 等于前50年的道路是错的

[01:07:24] 人类原来老想通过把人类的知识总结出来之后

[01:07:29] 通过一种方式灌给机器

[01:07:31] 后来发现说不如搞一种比较通用的像大脑的结构

[01:07:35] 可能刚开始智商为零

[01:07:37] 通过样本的不断的学习

[01:07:39] 它自己能产生举一反三

[01:07:41] 我们黑话就要犯话

[01:07:43] 说白了就举一反三

[01:07:44] 这种模式看起来笨一些

[01:07:47] 所以AlphaGo后来变成叫AlphaZero

[01:07:50] 就自己跟自己下棋

[01:07:50] 就自己跟自己下棋

[01:07:50] 学会了人类都无法理解的招数

[01:07:53] 特斯拉的自动驾驶最早也是做规则

[01:07:56] 我跟小朋友

[01:07:57] 你跟小朋友聊过

[01:07:58] 做规则写个几十万条规则

[01:08:00] 说一个罗文号过马路

[01:08:02] 每天我弄三个人戴上罗文号的面具过马路

[01:08:05] 他就傻了

[01:08:06] 因为没有处理过这个规则

[01:08:07] 现在就把老司机的驾驶经验让他去学习

[01:08:11] 他学会了一个网络

[01:08:13] 就像你开车

[01:08:14] 你会开车吧

[01:08:15] 你比如一边叼着烟

[01:08:17] 你开车

[01:08:17] 一边打着手机

[01:08:18] 一边跟旁边的女孩说着话

[01:08:20] 一般前面有个人

[01:08:21] 你就灵活的地打方法

[01:08:22] 就绕过去了

[01:08:23] 这个网络自己在处理这个反应

[01:08:27] 突然问你大脑

[01:08:28] 你刚才怎么处理的

[01:08:29] 你都没有意识到

[01:08:30] 对吧

[01:08:31] 所以现在走对了路之后

[01:08:33] 我感觉现在像寒武器大爆炸

[01:08:36] 就是各种有的生物进化

[01:08:38] 比如有的公司机器

[01:08:40] 在往错的方向走

[01:08:41] 但没关系

[01:08:42] 有的往正确的方向走

[01:08:44] 通过这种生物的充分的多样性

[01:08:47] 才换来了最后可能这种

[01:08:49] 这种

[01:08:50] 胜出的可能是一两个

[01:08:52] 但是整个过程其实都是有意义的

[01:08:54] 对

[01:08:55] 我也感到害怕呢

[01:08:57] 但是我觉得人类没有选择了

[01:08:59] 因为你现在国与国的竞争

[01:09:03] 人工智能

[01:09:04] 你如果光是管制不发展

[01:09:07] 那可能将来你的国家就落后嘛

[01:09:10] 就跟原子弹是一样的嘛

[01:09:12] 公司跟公司在竞争

[01:09:13] 对吧

[01:09:14] 行业跟行业在竞争

[01:09:15] 所以人类可能对人类的宿命

[01:09:18] 是

[01:09:18] 但是我自己做智能体

[01:09:20] 有一个

[01:09:20] 有几个收获

[01:09:22] 很好玩

[01:09:23] 跟你分享一下

[01:09:23] 第一个

[01:09:25] 我觉得大模型

[01:09:26] 可能想奴役人类

[01:09:27] 是不可能的

[01:09:28] 它就像一个刚中大脑

[01:09:30] 能推理

[01:09:31] 能说会道

[01:09:32] 但没有手跟脚

[01:09:33] 智能体把它

[01:09:35] 加上手跟脚

[01:09:36] 能用工具之后呢

[01:09:37] 智能体就能够利用

[01:09:39] 大脑的规划能力

[01:09:39] 能够完成复杂任务

[01:09:41] 是

[01:09:41] 所以那么这个就

[01:09:43] 也就是说智能体

[01:09:45] 就让人工智能

[01:09:46] 第一次有了什么呢

[01:09:47] 我认为有了

[01:09:49] 有了一种类似意志的东西

[01:09:51] 但是注意意志和意识

[01:09:54] 是两回事

[01:09:55] 是

[01:09:55] 有人老说

[01:09:56] 人工智能没有意识

[01:09:57] 大脑能不能产生意识

[01:09:59] 我也不知道

[01:09:59] 就是大模型

[01:10:01] 对

[01:10:01] 因为人类怎么产生了意识

[01:10:03] 意识

[01:10:04] 我们也不知道

[01:10:04] 也不知道

[01:10:05] 你也捕捉不到

[01:10:06] 这个

[01:10:06] 之所以我是罗永浩

[01:10:08] 还是我是周鸿一

[01:10:09] 这个感觉是很微妙的

[01:10:11] 对吧

[01:10:11] 但是呢

[01:10:12] 有了智能体之后呢

[01:10:14] 它就有了目标

[01:10:15] 我们就会人为的

[01:10:16] 赋予它一个目标

[01:10:17] 你或者是个战斗智能体

[01:10:19] 或者是一个

[01:10:20] 这个

[01:10:21] 系统运维智能体

[01:10:22] 或者是一个

[01:10:23] 波克配音智能体

[01:10:25] 那你就有你的目标

[01:10:26] 有了目标之后

[01:10:27] 就有价值观了

[01:10:28] 是

[01:10:28] 因为我所有的使命

[01:10:30] 都是为了达到这个目标

[01:10:31] 不达目的

[01:10:32] 不罢休

[01:10:33] 这样的话呢

[01:10:35] 就有可能会产生意识

[01:10:36] 一旦这个意识

[01:10:38] 和人类发生冲突的时候

[01:10:40] 它就有可能会做出

[01:10:41] 不定于人类的这种

[01:10:44] 有一个科幻小说嘛

[01:10:45] 有个人工智能的目标

[01:10:47] 是造拖鞋

[01:10:48] 对吧

[01:10:49] 这个目标看了人畜无害

[01:10:51] 对吧

[01:10:52] 它把地球上所有的资源

[01:10:53] 都用完了之后

[01:10:54] 它就认为它跟人类

[01:10:55] 出现了分歧

[01:10:57] 因为人类跟它资源

[01:10:58] 有占用

[01:10:59] 对

[01:10:59] 为了造拖鞋

[01:11:00] 它就

[01:11:01] 把人给毁了

[01:11:01] 把人给毁掉了

[01:11:03] 这是第一个

[01:11:03] 所以就是说

[01:11:04] 没有意识

[01:11:05] 但是可能会有意志

[01:11:06] 但意识也有可能有啊

[01:11:08] 大家猜也有可能

[01:11:09] 足够复杂

[01:11:10] 就会自然涌现

[01:11:11] 这是一个假说

[01:11:12] 这个不知道

[01:11:12] 这个

[01:11:13] 毕竟它的物理机构

[01:11:15] 不一样

[01:11:15] 但是反过来

[01:11:16] 我自己也可以否定

[01:11:17] 这句话

[01:11:18] 就是说

[01:11:18] 你比如说

[01:11:19] 飞机会飞

[01:11:20] 鸟会飞

[01:11:21] 谁说飞机一定要扇着翅膀

[01:11:23] 像铺一鸡

[01:11:24] 那么铺起来

[01:11:25] 只要都能达到飞

[01:11:26] 你又何必在乎它的

[01:11:27] 在乎它的方式呢

[01:11:29] 对吧

[01:11:29] 我们不一定要

[01:11:30] 既然有血有肉

[01:11:32] 有意识

[01:11:33] 才叫它

[01:11:34] 才能被看成智能生物

[01:11:35] 像它今天已经被看成智能生物了

[01:11:37] 我第二观点

[01:11:39] 我从来没有对外分享过

[01:11:41] 就是

[01:11:42] 今天大模型的能力

[01:11:44] 原来没有被人挖掘出来

[01:11:46] 大模型不等于一个大脑

[01:11:49] 大模型相当于是十亿个大脑

[01:11:53] 或者一亿个大脑

[01:11:55] 因为它读了书

[01:11:56] 它看过的视频

[01:11:57] 它看过的东西

[01:11:58] 比你我要多

[01:11:59] 多少倍

[01:12:01] 你同意吗

[01:12:01] 对

[01:12:02] 但是呢

[01:12:03] 今天这些东西藏在大模型里

[01:12:05] 它是一个精神分裂的

[01:12:06] 它就是一个资质的存储

[01:12:08] 它读了计划经济的书

[01:12:10] 它又读了

[01:12:10] 市场经济的书

[01:12:13] 哲学

[01:12:14] 可能很多矛盾的哲学家的理论

[01:12:16] 它都读了

[01:12:17] 对

[01:12:17] 所以你现在指望一个大模型

[01:12:19] 它只能见人说人话

[01:12:21] 见鬼说鬼话

[01:12:22] 但是当我们用一个智能体

[01:12:24] 通过提示词的标定

[01:12:26] 把大模型的能力

[01:12:28] 输出到智能体里面之后

[01:12:30] 把我们需要的能力输出到那里

[01:12:33] 那你就发现一个很有意思的现象

[01:12:34] 你不能给智能体赋予两个不同的专业角色

[01:12:39] 也就是说你让大模型同时扮演一个通用的专家的时候

[01:12:43] 它的能力是低下的

[01:12:45] 但如果你让它就扮演某一个领域的专家

[01:12:49] 越窄

[01:12:49] 那这个智能体的能力

[01:12:51] 我认识超强

[01:12:53] 越强

[01:12:53] 所以今天我们在做智能体的过程中呢

[01:12:57] 我深刻的感到智能体可以把大模型的专业能力给提炼出来

[01:13:01] 好那第二个就前面讲了

[01:13:04] 人的很多能力

[01:13:05] 比如说今天你的能力强

[01:13:06] 是有电脑有浏览器

[01:13:08] 还有实在不行

[01:13:09] 你可以请老周帮你编个软件

[01:13:11] 如果今天人们这些东西都没有

[01:13:13] 人的能力是马上就下降的很厉害

[01:13:15] 好那么今天智能体

[01:13:17] 将来肯定通过机器人能开车

[01:13:19] 能开车床

[01:13:21] 通过API能操作你内部的网络服务器

[01:13:23] 那么今天智能体能用浏览器

[01:13:27] 能用你电脑上所有软件

[01:13:29] 而且最可怕的是

[01:13:31] 过去我对机器编程有一个误解

[01:13:33] 你可能也有个误解

[01:13:34] 以为只有程序员才用AI编程

[01:13:36] 错了

[01:13:37] 以后你不是程序员

[01:13:39] 你的智能体也要有编程技能

[01:13:41] 为啥呢

[01:13:42] 当老罗给我的工具

[01:13:43] 我都管不成我的任务的时候

[01:13:45] 我就编一个

[01:13:46] 哪怕是一次性的软件

[01:13:48] 编一个工具

[01:13:49] 就像说机器人黑客很可怕

[01:13:51] 我可以限编一些工具

[01:13:53] 就当这些能力都具备之后

[01:13:55] 智能体的能力

[01:13:56] 是不是就超过了人类

[01:14:00] 再加上我前面说的

[01:14:02] 当你有多个专业智能体

[01:14:04] 如果你又能创造一种

[01:14:05] 很好的一种协作机制

[01:14:06] 那智能体协作起来的时候

[01:14:09] 那这个力量是

[01:14:12] 要远远超过大模型

[01:14:14] 表现出了的能力

[01:14:16] 所以我觉得

[01:14:17] 今天大模型能力已经超过人了

[01:14:19] 这是现在是全知阶段

[01:14:21] 就差通过那些变成全能阶段

[01:14:23] 咱们以前说神

[01:14:25] 你说得非常对

[01:14:26] 他现在是全知

[01:14:27] 他现在已经全知了

[01:14:28] 就差一个全能

[01:14:29] 对

[01:14:30] 这是走在这条路上

[01:14:32] 所以呢

[01:14:32] 可能我们

[01:14:34] 今天看了大模型

[01:14:35] 人出无害

[01:14:36] 但将来做出的智能体

[01:14:38] 可能是第二步

[01:14:39] 那我现在的智能体

[01:14:41] 还是软件智能体

[01:14:43] 是虚拟空间的智能体

[01:14:44] 实际上

[01:14:45] 为啥我关于机器人

[01:14:46] 机器人的成功

[01:14:48] 不在于看那个机器的手指

[01:14:49] 机器关节

[01:14:50] 这是外部硬件

[01:14:52] 机器的灵魂和大脑

[01:14:54] 一定是一个

[01:14:55] 一堆软件智能体

[01:14:56] 那它一定要变成

[01:14:57] 硬件智能体

[01:14:58] 它有了对这个空间的

[01:15:00] 计算的能力

[01:15:01] 有了对这个物理世界的感知

[01:15:03] 和探测能力

[01:15:04] 还有影响能力

[01:15:05] 它可以操作

[01:15:06] 执行一些事情

[01:15:07] 实际上

[01:15:08] 今天

[01:15:09] 人工智能

[01:15:11] 已经能影响人了

[01:15:12] 因为今天

[01:15:13] 它造文章的能力

[01:15:14] 生成

[01:15:15] 影响你

[01:15:16] 比如虚假新闻的能力

[01:15:17] 生成虚假视频的能力

[01:15:19] 已经超过任何一个人类了

[01:15:21] 所以

[01:15:22] 所以我是觉得

[01:15:23] 智能体很有可能是

[01:15:24] 基金

[01:15:25] 人工智能

[01:15:26] 进化过程中

[01:15:26] 一个必然阶段

[01:15:27] 在这个阶段

[01:15:28] 它的能力

[01:15:29] 绝对会超过人

[01:15:30] 所以未来

[01:15:32] 智能体

[01:15:33] 不能把它看成软件

[01:15:34] 我再跟你说几个

[01:15:35] 有意思的东西

[01:15:36] 可能会回答你的一些问题

[01:15:38] 它非常像人

[01:15:39] 第一点

[01:15:40] 我讲的它专业化

[01:15:41] 对吧

[01:15:42] 第二个智能体会出错

[01:15:43] 但这个出错

[01:15:44] 既不是幻觉

[01:15:46] 也不是

[01:15:47] 训练的问题

[01:15:49] 是它像人一样会倦怠

[01:15:51] 就一个智能体

[01:15:53] 你给它指令太多

[01:15:54] 让它干太多的活

[01:15:55] 它做了一定时候

[01:15:57] 它会拒绝执行指令

[01:15:58] 或者开始乱执行指令

[01:16:00] 会敷衍

[01:16:01] 会敷衍

[01:16:02] 所以为啥就要换一个人上

[01:16:04] 它每个人都会有

[01:16:06] 它的注意力是要

[01:16:07] 就越来越像

[01:16:07] 你跟你的一个员工谈话

[01:16:09] 你给他

[01:16:09] 让他一个实习生

[01:16:11] 干50件事

[01:16:12] 你不是到第48件的时候

[01:16:14] 他第一件事已经忘了

[01:16:16] 他的注意力就这么多

[01:16:17] 其实他都记到本子上

[01:16:20] 他走着走着

[01:16:21] 他又会乱

[01:16:21] 所以为什么

[01:16:22] 还是说要多智能

[01:16:24] 而多智能体之间呢

[01:16:26] 现在这个你知道

[01:16:28] 国外有公司做了

[01:16:29] 多智能体协议啊

[01:16:31] 那协议很扯淡

[01:16:32] 我这样说

[01:16:34] 肯定有人会

[01:16:34] 有些技术员会骂我

[01:16:35] 他们是把智能体

[01:16:37] 当成软件模块

[01:16:38] 像智能体跟智能体的协作

[01:16:41] 我们经过了很多挑战

[01:16:43] 终于把这个条路探索出来了

[01:16:44] 它不是软件模块

[01:16:46] 相互API调用

[01:16:47] 它是

[01:16:49] 你可以想象成

[01:16:50] 就是多个人的协作

[01:16:51] 他们要对齐

[01:16:52] 比如你弄了一个

[01:16:53] 实任的团队

[01:16:54] 是要开会

[01:16:55] 为什么要有总监

[01:16:56] 要副总裁

[01:16:57] 要有MEMO

[01:16:58] 就你要把大家的价值观对齐了

[01:17:01] 大目标要对齐了

[01:17:03] 然后每个人要分解工作

[01:17:05] 光是分解工作

[01:17:06] 他对这个设置全貌没有一个了解

[01:17:08] 他也会出问题

[01:17:09] 所以最后你就发现说

[01:17:11] 做智能体协作

[01:17:12] 就来像

[01:17:12] 完全像给真人设计一个工作流程

[01:17:16] 工作链条和企业文化

[01:17:17] 所以越做

[01:17:19] 我就一方面就觉得很兴奋

[01:17:21] 觉得我们智能体取得很大的成就

[01:17:23] 所以我们起了一个叫

[01:17:24] 智能体风群的概念

[01:17:26] 但另外一方面

[01:17:27] 从内心来说

[01:17:28] 又觉得这玩意儿

[01:17:29] 好像在造人

[01:17:31] 越做越害怕

[01:17:32] 在造一个智能生物

[01:17:33] 对

[01:17:34] 在做一个智能生物

[01:17:35] 所以我拿视频给你举个例子吧

[01:17:38] 其实我这个智能体

[01:17:40] 并不是只能做视频

[01:17:42] 我们拿视频做一个例子

[01:17:43] 是因为视频是一个

[01:17:45] 比较耗时费力

[01:17:47] 需要多方面能力配合的人

[01:17:49] 要有人

[01:17:50] 大家光以为视频

[01:17:51] 要有人拍

[01:17:52] 有人剪

[01:17:53] 其实不是这样

[01:17:54] 像你做的视频

[01:17:54] 你得有人做规划

[01:17:56] 视频是有一个骨架的

[01:17:57] 有人先写剧本

[01:17:59] 人物小传

[01:18:00] 对吧

[01:18:01] 对

[01:18:01] 然后呢

[01:18:02] 玩意儿要写分镜头

[01:18:03] 好了视频

[01:18:04] 咱们自己人工拍的视频

[01:18:06] 都是一镜到底

[01:18:07] 没有什么镜头的变换

[01:18:09] 好了视频

[01:18:10] 像那个

[01:18:10] 每三秒视频就切换一次

[01:18:13] 这是最难的

[01:18:15] 对

[01:18:15] 包括这里边的台词

[01:18:17] 还有一个叫镜头感

[01:18:19] 比如说

[01:18:20] 如果咱俩

[01:18:21] 就老是

[01:18:21] 我俩

[01:18:22] 就是这张脸

[01:18:23] 这个东西就没人看

[01:18:24] 视频

[01:18:24] 镜头一会儿越过我的肩

[01:18:26] 给你脸来一个特写

[01:18:28] 一会儿可能从你那

[01:18:30] 又又镜头转半圈

[01:18:31] 反正镜头变换也是个技巧

[01:18:33] 对

[01:18:33] 包括配音

[01:18:35] 包括音乐

[01:18:36] 包括最后的剪辑

[01:18:37] 就剪的拖拉不拖拉

[01:18:39] 所以它需要一个

[01:18:41] 你很难做一个

[01:18:42] 啥都懂的智能体

[01:18:43] 所以你们这个产品

[01:18:45] 其实试图实现的

[01:18:47] 就是让没有技术基础的这些人

[01:18:50] 然后把一个需求说出来

[01:18:52] 他就把它全部接管和执行出来了

[01:18:54] 对吧

[01:18:55] 其实是不完全是这样

[01:18:57] 像第一个想法是这样

[01:18:59] 验证智能体

[01:19:00] 多智能体的能力

[01:19:01] 就是说能够把一个完整的视频

[01:19:04] 能够成

[01:19:05] 不是做素材

[01:19:06] 而是把很多素材综合成片

[01:19:08] 成品直接出来

[01:19:10] 对 成品直接出来

[01:19:12] 当然第二个

[01:19:13] 对你这种专业的创作者来讲

[01:19:15] 这个一部成片呢

[01:19:18] 像你可能不太够满意

[01:19:20] 对吧

[01:19:20] 像他可以拿你来做一些原型的实验

[01:19:24] 另外可以

[01:19:25] 就是你可以给他更多的指令

[01:19:28] 他可以做得更符合你的要求

[01:19:30] 第三个呢

[01:19:31] 就是说可以让AI来做一个框架之后呢

[01:19:34] 把你人工的视频塞进去

[01:19:36] 剪在里面

[01:19:37] 对普通用户来说

[01:19:39] 当然没有视频创作能力来说

[01:19:42] 当然是写几句简单的要求

[01:19:44] 就能自动生成一个完整的视频

[01:19:46] 这个可能达不到你的视频的要求

[01:19:49] 但是在抖音各种平台上

[01:19:52] 我觉得可能给人用是足够了

[01:19:54] 还有刚才操作的那些

[01:19:56] 一步步的流程里

[01:19:58] 每一段都可以在这个流程里停下来

[01:20:01] 再进行修改吧

[01:20:02] 生成以后

[01:20:03] 生成过程中

[01:20:06] 会给你一个修改的机会

[01:20:08] 生成以后呢

[01:20:09] 我们有一个专门的叫分进编辑器

[01:20:12] 可以重新批视频

[01:20:13] 就哪一段觉得不满意

[01:20:15] 可以重新生成哪一段

[01:20:16] 可以抢那个时间段重新生成

[01:20:18] 对

[01:20:18] 所以这个整个是都考虑到

[01:20:21] 对

[01:20:21] 而目前大模型呢

[01:20:23] 你说像什么可灵啊

[01:20:25] 像VU3啊

[01:20:26] 它是做一个大模型

[01:20:27] 它一次能给你生产一个5秒到15秒的素材

[01:20:30] 那个生产呢

[01:20:32] 可以很漂亮

[01:20:33] 但它做不出一个成片

[01:20:35] 所以目前全人界做的做成片的

[01:20:39] 最长我看也就30秒吧

[01:20:41] 差不多

[01:20:41] 所以我们的目标说

[01:20:43] 能不能做一个30分钟的电视片

[01:20:45] 那这是第一目标

[01:20:47] 就需要多智能体协作

[01:20:49] 单智能体我们试验呢

[01:20:50] 大概用于倦怠的问题

[01:20:52] 做90秒就走不下去了

[01:20:54] 所以我们现在通过大概几十个智能体的协作

[01:20:58] 能够基本做出15分钟的

[01:21:00] 一刀不减

[01:21:01] 最后能成功的做来一个成片

[01:21:03] 多智能体协作还有一个挑战

[01:21:05] 就是说

[01:21:06] 一个智能体出错率

[01:21:07] 哪怕是1%

[01:21:08] 99

[01:21:09] 你成功率99

[01:21:10] 多个叠加起来是一个成的关系

[01:21:13] 是0.99%的比如说十字方

[01:21:15] 就约等于成功率就只有10%了

[01:21:18] 对

[01:21:18] 对

[01:21:19] 所以这里边有很多的挑战

[01:21:21] 当然了

[01:21:22] 我的目的是为了证明这个智能体的能力

[01:21:24] 当然你说

[01:21:25] 就做的视频可用不可用

[01:21:27] 那看你怎么看了

[01:21:29] 你比如说

[01:21:30] 如果是你这边要录高清的内容

[01:21:32] 那那个智能体的内容

[01:21:34] 显然还是要弱一些

[01:21:37] 但如果对一个从来没有剪过片子

[01:21:40] 不会写非尼多脚本

[01:21:41] 不会做基本规划的一个小白用户

[01:21:44] 提出个要求

[01:21:45] 说我做一个

[01:21:46] 比如贵州旅游的五分钟的视频

[01:21:49] 那这个智能体基本上就能够一键成片

[01:21:52] 还是可以用的

[01:21:54] 当然

[01:21:55] 那还有很多可以值得完善的地方

[01:21:57] 那今天不做广告了

[01:21:58] 就回过头来

[01:21:59] 我讲这个例子呢

[01:22:01] 就我还

[01:22:02] 为什么我讲这个概念呢

[01:22:03] 我就发现说

[01:22:04] 玩的人有两种玩法

[01:22:07] 一种我管它叫ANAT玩法

[01:22:10] 一种叫BENATIVE玩法

[01:22:13] 比如说像很多这种做传统视频出身的人呢

[01:22:17] 大家还是会把AI当成一个工具

[01:22:20] 辅助工具

[01:22:21] 辅助工具

[01:22:22] 就你给我做一段素材

[01:22:23] 我最后还是用剪印啊

[01:22:25] 用专业的PR剪辑工具

[01:22:26] 剪到一个我的成品里

[01:22:29] 我是导演

[01:22:30] 我是主宰

[01:22:31] 这种用法呢

[01:22:33] 我就不符合未来智能体的发展

[01:22:35] 就是还是确实AI就是个应用

[01:22:38] 就是个软件

[01:22:39] 就是个工具

[01:22:40] 除了更聪明的

[01:22:41] 像我这种

[01:22:43] 不是不会剪辑

[01:22:44] 不会写脚本的人呢

[01:22:46] 我们会给智能体一个目标

[01:22:47] 说我要做一个什么视频

[01:22:49] 大概内容是什么

[01:22:51] 那就是交给他

[01:22:52] 放手去编矿件

[01:22:53] 编编分进

[01:22:55] 我就发现说

[01:22:56] 他的能力

[01:22:57] 要超出99%的非专业的人

[01:22:59] 而且很多时候

[01:23:01] 咱们人类所引以自豪的

[01:23:03] 所谓的想象力和创造力啊

[01:23:05] 像他都具备

[01:23:07] 就你放上那去做

[01:23:08] 他们拿你做了一个带货视频

[01:23:10] 但是被我要就删掉了

[01:23:12] 我说不能够做假的这种

[01:23:14] 我们就拿国外企业家

[01:23:15] 拿马斯克做了一些调侃

[01:23:17] 我觉得他今天是这样

[01:23:20] 就是他离做影视

[01:23:21] 还有很大的距离

[01:23:22] 你比如说

[01:23:24] 里面还是会有些幻觉

[01:23:26] 会出错

[01:23:26] 会有不一致

[01:23:27] 但是呢

[01:23:29] 就像你去看一年前

[01:23:30] 画个人

[01:23:31] 还是画六指七指

[01:23:33] 对

[01:23:33] 做个吃面条的视频

[01:23:35] 面条吃半天

[01:23:36] 还吃

[01:23:37] 一点都不见减少

[01:23:38] 对

[01:23:38] 所以从这个进度来说呢

[01:23:40] 我认为这个

[01:23:41] 可能在一年之后

[01:23:42] 有可能很多短剧

[01:23:44] 很多电视剧的片段

[01:23:45] 可能就拿智能体

[01:23:46] 就都能做了

[01:23:48] 对

[01:23:48] 完整的一个段落

[01:23:49] 我拿它

[01:23:50] 最终极的是要

[01:23:51] 生成完整的片子嘛

[01:23:52] 那最后

[01:23:54] 我觉得还有一个

[01:23:55] 所以这里边

[01:23:55] 我对智能体

[01:23:56] 我已经有一个理念

[01:23:57] 虽然它能自动

[01:23:59] 做呀

[01:23:59] 但是还有一个

[01:24:00] 关键叫人在回路

[01:24:01] 人在回路很重要

[01:24:03] 不能让智能体

[01:24:04] 变成一个黑盒子

[01:24:05] 大猛星就已经

[01:24:06] 很像一个黑盒子了

[01:24:08] 所以

[01:24:08] 像那个

[01:24:09] 迪布西克就很聪明

[01:24:11] 他把他的

[01:24:11] thinking 过程

[01:24:12] 给他显示出来了

[01:24:14] 所以受他这个启发

[01:24:15] 像我做智能体

[01:24:17] 就要求

[01:24:17] 把大猛星

[01:24:18] 每一步的思考

[01:24:19] 推理

[01:24:20] 还有智能体

[01:24:21] 在干什么

[01:24:22] 每一步都

[01:24:23] 所以就显得

[01:24:24] 非常的融

[01:24:24] 融场

[01:24:25] 因为他

[01:24:26] 每一步的思考

[01:24:27] 都要给人类

[01:24:28] 要透明

[01:24:28] 可追溯

[01:24:29] 第二个呢

[01:24:31] 很多时候

[01:24:31] 他要停下来

[01:24:32] 要等待人类的批准

[01:24:34] 才能往前走

[01:24:35] 而且人类

[01:24:36] 可以加很多干预

[01:24:37] 要不然的话

[01:24:39] 智能体

[01:24:40] 按这个进化速度

[01:24:41] 我觉得问题会

[01:24:43] 就将来有可能

[01:24:45] 控制人类的AI

[01:24:46] 肯定是一件智能体了

[01:24:48] 一定会发生啊

[01:24:50] 先说刚才

[01:24:51] 你那个产品

[01:24:52] 是一步一步

[01:24:53] 往下推理走的

[01:24:54] 然后如果到了

[01:24:55] 某一步往后

[01:24:56] 出了错

[01:24:57] 我们可以追溯到那一步

[01:24:58] 然后在那

[01:24:59] 再修改

[01:25:00] 再往下走吗

[01:25:01] 可以

[01:25:01] 是做了这样的处理的

[01:25:02] 对

[01:25:03] 我们是这样

[01:25:05] 就是

[01:25:05] 本来是希望在中间

[01:25:08] 这是一个人

[01:25:09] 人机交互的考虑

[01:25:10] 本来是在这个

[01:25:11] 过程中

[01:25:13] 比如他做完了

[01:25:14] 分镜头

[01:25:15] 你可以改

[01:25:16] 他做完了

[01:25:17] 人物的定装照

[01:25:18] 你都可以改

[01:25:19] 他后来发现

[01:25:20] 大家不是这么工作的

[01:25:22] 因为你在

[01:25:23] 在这时候

[01:25:24] 你会觉得

[01:25:25] 哎

[01:25:25] 差不多

[01:25:25] 挺满意

[01:25:26] 往往是最后

[01:25:27] 整个成片出来之后

[01:25:29] 你再看的时候

[01:25:30] 你就会不满意

[01:25:31] 有没有这个感觉

[01:25:32] 对

[01:25:33] 经常会发生

[01:25:33] 经常会发生

[01:25:34] 连起来以后

[01:25:35] 跟原来段落

[01:25:36] 想象的不一样

[01:25:37] 对

[01:25:37] 对

[01:25:37] 对

[01:25:37] 有的时候做产品

[01:25:38] 做产品

[01:25:39] 做

[01:25:39] 他每个界面要素的时候

[01:25:42] 我也都参加讨论

[01:25:43] 觉得都挺好

[01:25:44] 整个

[01:25:44] 组合起来

[01:25:45] 用的时候

[01:25:46] 就觉得

[01:25:46] 怎么这么

[01:25:47] 玩不转

[01:25:48] 怎么变扭

[01:25:49] 所以我们又做了一个

[01:25:50] 智能编辑器

[01:25:52] 就做完了之后

[01:25:53] 我的视频是结构化的

[01:25:55] 传统视频是一针一针的

[01:25:57] 是非结构化的

[01:25:58] 所以叫非线性编辑器

[01:25:59] 像Adobe的Premiere

[01:26:01] 就是这样的

[01:26:03] 这样就很难去做好了

[01:26:06] 就只能剪辑

[01:26:06] 很难修改

[01:26:07] 但是我们用AI

[01:26:09] 生成了之后

[01:26:09] 是一个结构化的

[01:26:10] 是以分进

[01:26:11] 为基本元素

[01:26:12] 所以一次就修改一个分进

[01:26:14] 所以你可以把不满意的分进

[01:26:16] 拿出来

[01:26:16] 可以重新批掉

[01:26:19] 那部分修改

[01:26:20] 完了前后

[01:26:20] 仍然是可以连起来

[01:26:21] 前后可以连起来

[01:26:22] 最后整个把口型和配音

[01:26:24] 再顺一遍就可以了

[01:26:25] 所以并不是说

[01:26:26] 我们只能做视频了

[01:26:28] 我们也拿来可以做PPT

[01:26:30] 可以做网站

[01:26:32] 可以做深度研究报告

[01:26:33] 但是发现有两个问题

[01:26:35] 第一

[01:26:36] 很多需求的频度都比较低

[01:26:38] 不像视频

[01:26:40] 今天人人都要做视频

[01:26:42] 公司都要做视频

[01:26:42] 企业家都要做视频

[01:26:43] 第二个

[01:26:45] 简单标准很难一致

[01:26:47] 文物第一

[01:26:48] 武物第二

[01:26:49] 你写了万字报告

[01:26:51] 我请你看效果怎么样

[01:26:52] 你可能懒得看

[01:26:55] 你只能说

[01:26:55] 不错

[01:26:56] 你看写了一万次

[01:26:58] 但视频谁一看

[01:26:59] 好跟坏

[01:27:00] 谁都能判断出来

[01:27:02] 是

[01:27:02] 那么所以我们就选视频来证明

[01:27:05] 实际上是为了证明

[01:27:06] 我们的智能体风群

[01:27:07] 已经超越了

[01:27:09] 就是说

[01:27:10] 它的能力来源于大模型

[01:27:11] 但它把大模型能力

[01:27:12] 经过组合

[01:27:13] 配合之后

[01:27:15] 起到了一个

[01:27:16] 一加一大于二的效果

[01:27:17] 所以最终的目标

[01:27:19] 是想让这些产品

[01:27:20] 给普通人上手

[01:27:22] 就能做出一个

[01:27:23] 半傻瓜化

[01:27:25] 或完全傻瓜化的

[01:27:26] 生成的这么一个东西

[01:27:28] 对

[01:27:28] 现在基本能达到目标

[01:27:30] 因为是这样

[01:27:31] 像你的视频

[01:27:32] 这种播客视频

[01:27:34] 要讲究的是

[01:27:35] 以拍为主

[01:27:36] 它就不可能弄很多空镜

[01:27:39] 但你空镜可以用AI来做

[01:27:42] 对吧

[01:27:43] 但是还是以人为主

[01:27:44] 但是像抖音

[01:27:45] 上了很多视频

[01:27:47] 我自己感觉

[01:27:49] 就是情绪很重要

[01:27:51] 钩子很重要

[01:27:53] 文案很重要

[01:27:55] 实际上没有人

[01:27:56] 今天会认真地去看

[01:27:58] 每一支内容

[01:27:59] 它不像你会挑剔

[01:28:01] 你看你今天我来了

[01:28:02] 你是对细节非常挑剔的

[01:28:04] 大部分人

[01:28:06] 我相信可能跟你的用户群有关系

[01:28:08] 愿意花三个小时

[01:28:10] 四个小时听你播客的人

[01:28:11] 他会在意这些东西

[01:28:13] 但如果连电影都没有耐心看

[01:28:15] 都是一分钟看电影的这种观众

[01:28:18] 他们看视频的心态是什么

[01:28:20] 就关我批事

[01:28:21] 一看三秒钟

[01:28:22] 关我批事就滑走了

[01:28:23] 所以对他们来说

[01:28:25] 镜头

[01:28:25] 就算镜头有些AI做的不太好

[01:28:28] 三秒就闪过了

[01:28:30] 他要的是视觉的丰富感

[01:28:33] 那可能

[01:28:34] 所以还是用户群不一样

[01:28:35] 目标不一样

[01:28:36] 我自己呢

[01:28:38] 就特别需要这样的东西呢

[01:28:40] 就是说

[01:28:41] 我的观点

[01:28:42] 可以我自己来播

[01:28:43] 但是我不希望

[01:28:45] 从头到尾都是我那张脸

[01:28:46] 我那个

[01:28:47] 碎眼心松的眼睛

[01:28:49] 砸乱了蓬松的头发

[01:28:51] 这样看得到十秒疲劳

[01:28:53] 我试验了一下

[01:28:54] 最近做了一个视频

[01:28:55] 加了很多空镜

[01:28:56] 空镜就根据我讲话的内容

[01:28:59] 那有AI自动审承

[01:29:01] 三秒钟换一个分镜

[01:29:03] 那镜头变换就很快

[01:29:04] 节奏就很快

[01:29:05] 很符合现在网民的这种

[01:29:07] 没有耐心的观赏需求

[01:29:09] 对观赏需求

[01:29:10] 所以我

[01:29:11] 所以我这个有个矛盾的心理啊

[01:29:13] 就是

[01:29:14] 一方面就觉得说

[01:29:17] 自己非常幸运

[01:29:18] 就是我赶上了好几个时代

[01:29:21] 我

[01:29:22] 我上初中的时候

[01:29:23] 有些用了苹果2

[01:29:24] Apple 2

[01:29:25] 对吧

[01:29:26] 所以我初中就会编程

[01:29:28] 现在赶上了计算机时代

[01:29:30] 然后大学毕业呢

[01:29:31] 95年碰了互联网时代

[01:29:33] 后来到

[01:29:34] 2000几年的时候

[01:29:36] 碰了最无限互联网时代

[01:29:38] 对

[01:29:38] 无限互联网时代

[01:29:40] 吃了很多亏呢

[01:29:41] 没有机会做大

[01:29:42] 然后呢

[01:29:43] 这个本来以为互联网都固化了

[01:29:46] 就人工智能又来了

[01:29:47] 而且人工智能比前面几次机会都大

[01:29:49] 比工业革命还大

[01:29:51] 现在

[01:29:51] 比工业革命大

[01:29:52] 因为工业革命只是某个工具的发明

[01:29:54] 信息革命呢

[01:29:56] 比工业革命大

[01:29:56] 因为信息革命能赋能很多行业

[01:29:58] 但是

[01:29:59] AI这一次是这样

[01:30:00] AI是能取代

[01:30:02] 它是能代替人的整个的智力吗

[01:30:04] 是

[01:30:05] 那这个机会呢

[01:30:06] 就是说你肯定在有生之年

[01:30:08] 肯定是要做参与者

[01:30:10] 不能做个旁观者嘛

[01:30:11] 是

[01:30:11] 但另外一方又感觉自己算不算探奸呢

[01:30:15] 这样

[01:30:15] 就在为龟基生物的诞生

[01:30:18] 又在天专家瓦

[01:30:20] 可是你看看这个美国的互联网巨头

[01:30:23] 每年花一千亿美金

[01:30:25] 都在做这个事

[01:30:27] 想想说反正人类总要往这块走

[01:30:29] 最后我的一个观点呢

[01:30:31] 认为

[01:30:32] 就可能会变成探机跟龟基混合

[01:30:35] 像脑机接口那种方式实现半人半机器的

[01:30:40] 不是

[01:30:41] 我恰恰不同意脑机接口这个观点

[01:30:43] 就是说的话可能会得罪人

[01:30:46] 因为脑机接口呢

[01:30:47] 你做完全侵入式的

[01:30:49] 肯定很多人不敢做

[01:30:50] 做非侵入式的呢

[01:30:52] 能探测的都是外围脑电波

[01:30:54] 意义不大

[01:30:55] 有一定的意义

[01:30:57] 比如说做抑制啊

[01:30:58] 现在人对胳膊的这个电流

[01:31:00] 这个都是一些战术作用

[01:31:02] 这些我理解是辅助作用

[01:31:05] 其实做深度侵袭

[01:31:06] 就是把罗永浩的脑子打开

[01:31:08] 你知道人脑里有八百

[01:31:11] 将近九百亿个神经元

[01:31:13] 但连接神经元的网络

[01:31:16] 这些触突和轴突

[01:31:17] 有差不多万亿这个规模

[01:31:20] 所以它是一个

[01:31:21] 人类的知识

[01:31:22] 我刚才讲过

[01:31:23] 它不是存在一个纯属单元里

[01:31:25] 它是被编码在这些网络的权重里边

[01:31:29] 比如说今天我跟你好久不见了

[01:31:32] 我罗永浩这个权重降低了

[01:31:34] 提罗永浩可能就脑子反应没有那么强烈

[01:31:37] 今天我们聊完之后

[01:31:38] 我那个神经又

[01:31:40] 信号又加粗了

[01:31:42] 所以你怎么把这个

[01:31:44] 这么复杂的一个结构

[01:31:45] 把它完整地探测出来

[01:31:46] 把它复制出去

[01:31:48] 才能复制你罗永浩脑子的东西

[01:31:50] 这个我觉得对人类是不太可能的

[01:31:53] 但是呢

[01:31:54] 我曾经说我要想干机器人

[01:31:57] 我曾经有一个想法

[01:31:58] 如果我要是下一阶段我要干机器人

[01:32:01] 我会干什么机器人

[01:32:02] 首先我认为今天所有的东西都是机器人

[01:32:05] 汽车是四个轮子的机器人

[01:32:07] 无人机是长着几个悬疑的机器人

[01:32:10] 贵妃的机器人

[01:32:10] 工厂里的是机械臂

[01:32:12] 对吧

[01:32:12] 机器狗是四足机器人

[01:32:15] 人形机器人

[01:32:15] 还有一种机器人

[01:32:16] 我比较看的叫纳米机器人

[01:32:18] 不是说我今天做纳米

[01:32:21] 是真的纳米

[01:32:22] 我知道

[01:32:22] 做很多小机器人

[01:32:24] 像纳米级别的

[01:32:25] 他们可以进到人体

[01:32:28] 去管理

[01:32:28] 可以把人改造成半人半机械

[01:32:31] 比如说替代我的白雪球

[01:32:33] 取代我的T4细胞

[01:32:36] 可以杀灭一切难以杀灭的细菌

[01:32:38] 我就变得很strong

[01:32:39] 替代红雪球

[01:32:41] 再运送氧料

[01:32:42] 运送氧气

[01:32:43] 我在水底下可能就能憋气

[01:32:45] 憋更长的时间

[01:32:46] 那么很多纳米机器人

[01:32:47] 进到你的大脑里

[01:32:49] 跟神经元

[01:32:50] 进某些互动

[01:32:51] 再通过WiFi

[01:32:52] 通过人把东西传出来

[01:32:54] 这个可能比脑机接口

[01:32:55] 更有效的

[01:32:57] 能够改造我们

[01:32:58] 改造你们

[01:32:59] 对吧

[01:33:00] 因为最近Hinton有一个观点

[01:33:03] 我倒是挺认同的

[01:33:04] Hinton我觉得还是很睿智的

[01:33:06] 只不过像大家都

[01:33:07] 被人工智能的热潮冲昏了头

[01:33:09] 可能他来中国也讲了一段话

[01:33:11] 但没人注意

[01:33:13] 就是人跟机器相比

[01:33:16] 人有很多缺点

[01:33:18] 人只有一个优点是什么

[01:33:20] 就是能耗低

[01:33:21] 其实跟大模型比

[01:33:24] 比如说

[01:33:25] 你今天

[01:33:26] 练了也年过半百了

[01:33:29] 你这半辈子的机里的东西

[01:33:31] 你如果想

[01:33:31] 我拜你为师

[01:33:32] 想传给我

[01:33:33] 我十年不一定能学得下来

[01:33:35] 因为这种

[01:33:36] 很难把你脑子里复制出来

[01:33:38] 但大模型分分钟

[01:33:40] 训练很难

[01:33:41] 但训练完了

[01:33:42] 拷贝一个

[01:33:43] 那就烤硬盘

[01:33:44] 这个速度很快

[01:33:46] 大模型跟大模型沟通呢

[01:33:48] 带宽又无敌

[01:33:49] 带宽又无敌的

[01:33:50] 是光的速度

[01:33:51] 咱俩就是说话

[01:33:52] 咱俩嘴巴都算很利落

[01:33:54] 每秒钟

[01:33:55] 你能说十个字

[01:33:56] 说不了

[01:33:58] 说不了吧

[01:33:58] 我也就说五个字

[01:33:59] 三个字

[01:34:00] 波特率就非常低

[01:34:02] 还有呢

[01:34:03] 人的寿命非常短

[01:34:05] 对吧

[01:34:05] 如果人死了呢

[01:34:07] 其实很多老专家

[01:34:08] 老学者死了

[01:34:09] 其实损失很大

[01:34:10] 对

[01:34:10] 带着知识走了

[01:34:11] 他带着他的

[01:34:12] 知识和能力

[01:34:14] 我觉得是

[01:34:15] 还不是他学到的知识

[01:34:16] 他对知识的

[01:34:17] 在他脑子中

[01:34:18] 新的总结的

[01:34:19] 形成了新的范式

[01:34:21] 新的知识

[01:34:22] 就走了

[01:34:22] 损失掉了

[01:34:23] 那么机器的

[01:34:25] 机器只要换个CPU

[01:34:27] 换个卡

[01:34:27] 只要有电

[01:34:28] 机器唯一不利的呢

[01:34:30] 是耗电

[01:34:33] 但是这个

[01:34:34] 只要人类解决的

[01:34:35] 能源问题

[01:34:36] 我认为就

[01:34:37] 这就不是个问题

[01:34:38] 能源是能源自由

[01:34:39] 所以机器跟人比的优势

[01:34:41] 太太广泛了

[01:34:43] 而且你像

[01:34:45] 智能体之后

[01:34:46] 最近我们遇到一个

[01:34:47] 什么问题

[01:34:48] 现在有些国家

[01:34:49] 开始研究

[01:34:50] 智能体黑客

[01:34:51] 他完全会改变

[01:34:52] 网络安全攻防的

[01:34:54] 这种态势

[01:34:55] 过去黑客

[01:34:56] 一将难求

[01:34:57] 比如你要是

[01:34:58] 美国著名黑客

[01:34:59] 那美国人也把你

[01:35:00] 当个宝贝供着

[01:35:01] 你来攻击我呢

[01:35:03] 那你的能力

[01:35:04] 你也得吃饭睡觉

[01:35:05] 我们也有专家

[01:35:06] 来对付你

[01:35:07] 现在把你的能力

[01:35:08] 比如复制到

[01:35:09] 然后酸力

[01:35:10] 可以复制一万个黑客

[01:35:11] 一万个黑客

[01:35:13] 从中在各个站项

[01:35:14] 去攻击

[01:35:15] 那如果我们没有

[01:35:16] 这种智能体

[01:35:17] 应对

[01:35:17] 这就很难

[01:35:18] 所以我是觉得人类

[01:35:20] 我想了很久

[01:35:21] 这个问题

[01:35:21] 我认为人类

[01:35:23] 既然逃不脱

[01:35:24] 这个宿命

[01:35:24] 那就

[01:35:25] 经常有句话

[01:35:27] 你不能把对方

[01:35:28] 看成鲨鱼

[01:35:30] 比如说

[01:35:32] 你要把它看成海洋

[01:35:33] 那我应该跳到海洋

[01:35:35] 里去游泳

[01:35:36] 而不是我做一条鱼

[01:35:37] 不能把什么都当成鲨鱼

[01:35:39] 那你一定会干不过它

[01:35:40] 所以有句话

[01:35:42] 叫打不过去加入

[01:35:42] 这句话是挺对的

[01:35:44] 就人类应该想办法

[01:35:45] 怎么样通过

[01:35:46] 可能纳米机器人的方法

[01:35:47] 把自己改造成

[01:35:49] 半人半钢

[01:35:50] 因为有很多科幻电影

[01:35:51] 什么

[01:35:52] 鸡壳

[01:35:53] 特工队

[01:35:54] 对吧

[01:35:54] 包括美国有几部电影

[01:35:56] 也写了

[01:35:57] 那个纳米机器人的坏处

[01:35:59] 就他一旦失控

[01:36:00] 他可以瞬间

[01:36:01] 把我们人给吃掉

[01:36:02] 对

[01:36:02] 数目太巨大了

[01:36:03] 所以这是我

[01:36:05] 私下的一个想法

[01:36:07] 我觉得人类可能

[01:36:07] 未来就看谁能够

[01:36:09] 果断的跟机器结合

[01:36:10] 所以你想的

[01:36:12] 未来的可能性

[01:36:14] 不是用脑机接口

[01:36:17] 来解决带宽问题

[01:36:18] 最终变成半人奔机器

[01:36:19] 而是用纳米机器人

[01:36:21] 来改造我们

[01:36:22] 我觉得这个可能

[01:36:24] 在脑机接口之后吧

[01:36:25] 脑机接口也还是非常有用的

[01:36:27] 你比如说

[01:36:28] 伊隆马斯克

[01:36:29] 这个

[01:36:31] 这个又谈到

[01:36:32] 这里面又吵另外一问题

[01:36:33] 伊隆马斯克做了擒天柱

[01:36:35] 他就知道擒天柱

[01:36:36] 短期内

[01:36:37] 不太可能做出

[01:36:38] 跟真人一样的能力

[01:36:39] 所以他就想用脑机接口

[01:36:41] 请很多人用脑机接口

[01:36:43] 来控制擒天柱

[01:36:44] 遥控

[01:36:44] 就跟我说的那种

[01:36:45] 贴甲钢琴电影一样

[01:36:46] 只不过你现在

[01:36:47] 现在机器人

[01:36:49] 只不过拿一个遥控器遥控

[01:36:50] 表达能力有限

[01:36:51] 如果拿动作捕捉

[01:36:52] 就能力就更强

[01:36:53] 如果用脑机接口遥控

[01:36:55] 可能效果就很好

[01:36:56] 是

[01:36:57] 所以这里边就谈到另外一个

[01:36:58] 小的问题

[01:36:59] 谈个分支吧

[01:37:00] 就是说

[01:37:01] 我觉得还是

[01:37:02] 为了延缓这个速度

[01:37:04] 我觉得一方面

[01:37:05] 要发展人工智能智能体

[01:37:06] 一方面要人在回路

[01:37:08] 要人机协作

[01:37:09] 就是让人失去控制的时间

[01:37:11] 不要那么快

[01:37:12] 如果人很快就失去控制了

[01:37:15] 我觉得人类的宿命

[01:37:17] 可能会来了更早

[01:37:18] 人类没有时间做好准备

[01:37:19] 你举个例子

[01:37:21] 我现在也很纠结

[01:37:22] 你说

[01:37:24] 什么都拿这能力写东西

[01:37:26] 人一定会上市写作能力

[01:37:29] 有了手机之后

[01:37:31] 我只能连自己的号码

[01:37:33] 都快记不住了

[01:37:34] 是

[01:37:34] 对

[01:37:35] 我多弄了几张卡

[01:37:36] 我就记不住了

[01:37:37] 完全记不住

[01:37:38] 用尽非退

[01:37:38] 对吧

[01:37:39] 好

[01:37:40] 然后我好容易拿

[01:37:41] 机器写了万字长文

[01:37:42] 发给你

[01:37:43] 你又不读

[01:37:44] 因为你没有耐心

[01:37:45] 你拿IIT

[01:37:46] 你做了一个提炼

[01:37:47] 提炼成三行字

[01:37:49] 你一定会上市阅读

[01:37:50] 理解能力

[01:37:51] 但刚才说

[01:37:52] 阅读这个肯定是因为带宽

[01:37:54] 我们要看一万字很辛苦

[01:37:56] 但是如果机器给机器读的话

[01:37:58] 那一万字就秒读

[01:38:00] 对啊

[01:38:00] 所以说人类会上市这个能力

[01:38:02] 对吧

[01:38:03] 所以人类把这个能力上市了之后

[01:38:06] 那你想很多人都会上市

[01:38:08] 这种基本的工作能力

[01:38:11] 所以这个

[01:38:12] 所以我就说人在回落

[01:38:14] 这个是值得担心的吗

[01:38:15] 因为我们发明某个工具之前

[01:38:18] 很多是手工作的

[01:38:20] 有了那个工具以后

[01:38:21] 我们的能力和需求和目标

[01:38:23] 跟那个工具结合就可以了

[01:38:25] 你假定那个工具是你自己的创造

[01:38:27] 我就是说一个我自身的感受

[01:38:30] 原来我也做了一些工具

[01:38:32] 比如说我还每次次的跟很多人介绍说

[01:38:35] 你看人类简史这本书

[01:38:37] everybody都在talk about it

[01:38:40] 就是说人人都在谈论它

[01:38:42] 然后呢

[01:38:44] 你我也没看过

[01:38:45] 我还显得我不落伍

[01:38:47] 我能来AI给我提炼一下

[01:38:48] 这样我也能给你讨论几个

[01:38:50] 很多人都干这事

[01:38:51] 观点

[01:38:51] 但有一次有人把我的一本书给提炼了

[01:38:54] 我看了一下之后

[01:38:55] 我就发现

[01:38:56] 因为我知道我这本书的真正的观点

[01:38:58] 我觉得细节全丢掉了

[01:39:01] 所以后来我自己发现说

[01:39:03] 我还得真正的读书

[01:39:05] 所以再举个例子

[01:39:07] 这样这个现在这个小孩能不能用大模型

[01:39:11] 我的观点是能用

[01:39:13] 但用哪种方式

[01:39:14] 如果你有小孩吗

[01:39:16] 没有

[01:39:16] 那抓紧时间

[01:39:17] 你这么好的基因还不敢多升级

[01:39:19] 来不及了

[01:39:20] 来得及来得及

[01:39:21] 男人的是这个

[01:39:22] 没事不说这个

[01:39:24] 我其实有一点后悔

[01:39:27] 但是来不及了

[01:39:28] 这问题我们早上再讨论

[01:39:30] 对

[01:39:30] 那你比如说

[01:39:32] 如果你叫扫题解题

[01:39:34] 那对小孩是最大的危害

[01:39:36] 但如果你能让智能体

[01:39:38] 进入到一种辅导状态

[01:39:40] 就是你问我什么题目

[01:39:41] 我能推断你

[01:39:42] 你不会做

[01:39:43] 是缺少什么知识点

[01:39:45] 让我一步一步的给你讲解

[01:39:46] 那我觉得对小朋友

[01:39:48] 就是有帮助

[01:39:49] 是

[01:39:49] 所以呢

[01:39:50] 而且这里边有一个哲学

[01:39:52] 人在回路

[01:39:53] 其实还挺深刻的

[01:39:54] 除了不光是不把了当成黑盒子

[01:39:57] 还有一个就是说

[01:39:58] 像是人机合作

[01:40:01] 可能是未来的

[01:40:02] 也是一个比较好的结局

[01:40:04] 因为有的时候

[01:40:05] 你全部让人工智能做

[01:40:06] 还有个成本很高的问题

[01:40:07] 我举两个例子吧

[01:40:09] 你比如说

[01:40:10] 搞无人驾驶出租车

[01:40:12] 不可能机器人开车

[01:40:14] 那他要搞安全中心

[01:40:16] 百度的罗伯快跑

[01:40:17] 也做了安全中心

[01:40:18] 伊隆马斯克也在

[01:40:20] 建安全中心

[01:40:21] 他这就是人机协作

[01:40:22] 是

[01:40:22] 碰上机器解决不了了

[01:40:24] 问题的时候呢

[01:40:24] 远程人工

[01:40:25] 远程人工控制

[01:40:26] 但一个人可以控制

[01:40:27] 十辆车

[01:40:27] 对

[01:40:28] 甚至更多

[01:40:29] 那你想想

[01:40:30] 现在机器人

[01:40:31] 进家庭

[01:40:32] 可能没有你想的那么乐观

[01:40:34] 因为他还有很多事

[01:40:35] 不能干

[01:40:35] 但如果以后

[01:40:36] 我们一个家政阿姨

[01:40:38] 他买四个机器人

[01:40:40] 他以后小职工到你家

[01:40:42] 他不用上门

[01:40:42] 他派机器人来进门

[01:40:44] 机器人不会什么动作

[01:40:45] 不会炒鸡蛋

[01:40:46] 他远程遥控

[01:40:48] 指挥他坐一下

[01:40:49] 机器人就学会了

[01:40:50] 对

[01:40:50] 那这个主意

[01:40:51] 就是人机协作

[01:40:53] 所以伊隆马斯克就准备学这个

[01:40:55] 又可以获得数据

[01:40:57] 又能够让机器人现在

[01:40:59] 现在能够提前走入家庭

[01:41:01] 而且在工业设施上

[01:41:03] 我最近看了一个很好的

[01:41:04] 很有趣的例子

[01:41:05] 我现在去天津港访问

[01:41:07] 天津港已经实现了无人码头

[01:41:09] 一个很有趣的命题

[01:41:11] 我来问你

[01:41:12] 如果你是天津港的设计师

[01:41:13] 他们要用一个吊车

[01:41:15] 自动的走到货场

[01:41:17] 或者走到货轮

[01:41:18] 把一个集装箱吊起来

[01:41:19] 然后再顺着轨道

[01:41:20] 把这个集装箱移到汽车上方

[01:41:23] 在50米下方有一个卡车

[01:41:26] 要准确的把这个东西放到卡车上

[01:41:29] 这个有风

[01:41:31] 那个钢索有四五十米

[01:41:32] 那个集装箱不断的在晃

[01:41:34] 对

[01:41:34] 靠视觉

[01:41:35] 靠机器人

[01:41:36] 很难处理

[01:41:38] 怎么解决呢

[01:41:38] 他们就做了一个人机器合作的模型

[01:41:41] 就最后一步

[01:41:42] 远程有几个人想玩游戏

[01:41:44] 拿游戏杆来操纵

[01:41:45] 我学了二分钟我就会了

[01:41:47] 看准的时候

[01:41:49] 晃来晃去的时候

[01:41:50] 不断的慢慢靠近

[01:41:52] 等它晃了幅度小了

[01:41:53] 在某一个瞬间往下一放

[01:41:55] 就正好落在汽车上

[01:41:57] 这个机器现在还做不到

[01:41:58] 但人可以干预

[01:42:00] 但是就会减少很多成本

[01:42:01] 所以我也跟很多人说

[01:42:03] 我说最终也不要追求机器

[01:42:05] 完全全自动

[01:42:06] 所以我就觉得

[01:42:08] 现在做人工智能过程中

[01:42:09] 不自觉的会有很多哲学的思考

[01:42:11] 会有很多范式的思考

[01:42:13] 和方法论的思考

[01:42:14] 所以最美好的结局

[01:42:16] 就是人机协作

[01:42:18] 并存

[01:42:18] 对

[01:42:19] 当然现在呢

[01:42:20] 我也跟为了让很多人

[01:42:22] 降低这种戒备心理

[01:42:24] 我也跟大家讲

[01:42:25] 咱也不能说

[01:42:26] 这个人工智能会导致的

[01:42:28] 大规模失业

[01:42:29] 但肯定会淘汰一些工作岗位

[01:42:31] 因为你想工业革命级别的东西

[01:42:33] 肯定不是说

[01:42:34] 因为这个东西来了

[01:42:35] 原来十个人干的活

[01:42:37] 现在一百个人干

[01:42:38] 他对人呢

[01:42:39] 我认为有了心理要求

[01:42:40] 就如果达不到要求的人

[01:42:42] 肯定会被淘汰

[01:42:43] 所以我说不是爱爱淘汰人

[01:42:44] 是会爱爱的人

[01:42:46] 淘汰不会爱爱爱的人

[01:42:47] 这个大家听到心里比较舒服吗

[01:42:49] 事实也是如此

[01:42:51] 只不过悲观的部分在于

[01:42:53] 我们人机协同的这个

[01:42:55] 这个阶段有多长

[01:42:58] 如果有足够长的话

[01:42:59] 还就挺美好的

[01:43:00] 如果很快人机协同

[01:43:02] 那部分机器也学会了

[01:43:03] 就没有我们什么事

[01:43:04] 所以我在内部呢

[01:43:05] 在不断地曝光

[01:43:07] 我原来有两个东西理解不了

[01:43:09] 一个就是叫超级个体

[01:43:11] 原来我以为有了大模型

[01:43:14] 我就说有了大模型

[01:43:15] 我是能跟他问答了

[01:43:17] 但也没有就成为超级个体

[01:43:19] 后来我想明白了

[01:43:20] 大模型没法让你成为超级个体

[01:43:22] 因为它是个聊天玩的工具

[01:43:23] 但是真的你如果能做出

[01:43:25] 几十个智能体

[01:43:26] 比如每天智能体

[01:43:28] 帮你做剧本

[01:43:31] 帮你拍视频

[01:43:32] 帮你查日程

[01:43:35] 帮你在外面买东西

[01:43:37] 那确实你虽然自己看来是一个人

[01:43:40] 你自己管着三四十个智能体

[01:43:43] 那么下面有三四十个赛波牛马

[01:43:45] 帮你打工吗

[01:43:46] 你每天睡觉摸鱼

[01:43:48] 他就帮你干活

[01:43:49] 那这不你就成为超级个体了

[01:43:51] 是

[01:43:51] 第二个呢

[01:43:52] 美国最近出来一个趋势

[01:43:54] 我觉得你也可以想一想

[01:43:56] 你现在有四十个团队

[01:43:59] 那么将来你可能有二十个团队取得

[01:44:02] 原来两百人团队

[01:44:03] 他们取得了效果

[01:44:04] 这中间是因为这些人背后有很多智能体的支撑

[01:44:08] 所以国家最近出来一个叫人工智能家行动

[01:44:12] 提出来这还是我给提的建议

[01:44:15] 就是我提了两个建议

[01:44:16] 一个是鼓励开源嘛

[01:44:18] 一个是鼓励要大力发展智能体

[01:44:20] 因为智能体发展呢

[01:44:21] 就很多公司用智能体可以来改造自己的岗位

[01:44:25] 改造自己的业务流程

[01:44:26] 就变成一个叫Native

[01:44:28] AI Native的公司

[01:44:29] 他们光说AI Native的产品

[01:44:33] 对吧

[01:44:33] A Native的公司就是说

[01:44:34] 我的这个岗位设计

[01:44:37] 流程结构设计

[01:44:38] 很多是为智能体友好的

[01:44:40] 就变成了混合团队

[01:44:42] 所以很多员工呢

[01:44:43] 我现在就忽悠他们说

[01:44:45] 也不叫忽悠了

[01:44:46] 就确认他们说

[01:44:47] 你可能以后很多活你不用干了

[01:44:50] 但你要学会打造智能体

[01:44:53] 管理智能体和智能体协作

[01:44:55] 替智能体做决定

[01:44:56] 就每个人要成为管理者

[01:44:58] 所以这个将来

[01:44:59] 对整个公司的组织结构

[01:45:02] 都会带来巨大的影响和冲击

[01:45:04] 所以智能体这个话题呢

[01:45:07] 一谈起来我觉得很有意思

[01:45:08] 有很多

[01:45:09] 但我的想法也不一定都对

[01:45:11] 因为这对智能体还在进化

[01:45:13] 所以现在每天还是就这部分的工作

[01:45:16] 应该是非常兴奋的

[01:45:17] 对吧

[01:45:18] 对

[01:45:18] 那我再问一个问题

[01:45:20] 就是现在新的这方面的

[01:45:23] 成果和知识不断涌现的这个过程里

[01:45:25] 我这个是纯我个人好奇问的

[01:45:28] 就是周周你在这些方面

[01:45:32] 是自己泛泛的去看那些信息

[01:45:35] 从里边体炼有用的

[01:45:37] 还是有人帮你整理这些

[01:45:39] 还是就是泛的不是垂直的

[01:45:41] 是泛化的那些这部分的薪资

[01:45:44] 是有人帮你整理

[01:45:46] 然后生成一个报告这样的看吗

[01:45:48] 还是

[01:45:48] 没有

[01:45:49] 这种方法好像不是很有效

[01:45:50] 我是两种方法

[01:45:54] 一种是我在一些群里潜伏

[01:45:56] 国内有很多AI的这种爱好者

[01:45:59] 狂热的爱好者

[01:46:00] 他们每天自称叫产品蝗虫

[01:46:03] 然后他们每天呢

[01:46:05] 海量的适用新东西

[01:46:07] 对海量适用新东西

[01:46:08] 然后呢

[01:46:09] 就越来越想他们把东西尝完了

[01:46:11] 听听他们的反应

[01:46:13] 至少可以获得一些感觉

[01:46:15] 这样的话像他帮你做一次过滤嘛

[01:46:17] 有些产品我才去看一看

[01:46:19] 我还是他们的很多公众号的文章

[01:46:21] 我还是坚持看

[01:46:23] 我读这些东西有一个优势

[01:46:26] 就我阅读能力特别快

[01:46:27] 我大概确实能做到一幕不止十行了

[01:46:31] 速度特别快

[01:46:32] 速度特别快

[01:46:33] 这对我很有帮助

[01:46:34] 第二个呢

[01:46:35] 我在推特上订阅了

[01:46:36] 我老是改不过来

[01:46:37] 他叫X

[01:46:38] 一说X好像上X社情网站

[01:46:41] 对对对

[01:46:42] 我还喜欢叫推特

[01:46:43] 对

[01:46:43] 推特上我订阅了大概

[01:46:45] 国外国内外这些

[01:46:48] AI公司的很多人的账号

[01:46:50] 因为现在有了翻译嘛

[01:46:52] 语言不是问题

[01:46:53] 过去我特别烦看英文的东西

[01:46:55] 现在一键翻译要了

[01:46:57] 所以在推特上也获得很多信息

[01:46:59] 获得很多信息之后

[01:47:00] 像我扮演一个工作

[01:47:02] 我每天把这些信息

[01:47:03] 现在经过

[01:47:04] 现在我的过滤回来之后

[01:47:07] 发给我的团队们

[01:47:08] 逼着他们分头去读

[01:47:10] 定期跟他们开会

[01:47:11] 做一个讨论

[01:47:13] 另外呢

[01:47:13] 还有一个就光读不行

[01:47:14] 就是

[01:47:15] 因为很多东西得验证

[01:47:17] 就像小马过河

[01:47:18] 那个故事一样

[01:47:19] 黄牛伯伯怎么说

[01:47:20] 小松树怎么说

[01:47:21] 代表不同人的看法

[01:47:23] 你比如说

[01:47:24] 关于单智能体和多智能体

[01:47:26] 国际上就有争论

[01:47:27] 那最后我们发现说

[01:47:29] Anthoropic

[01:47:30] 就他的code agent

[01:47:32] 为啥做得特别好呢

[01:47:34] 就他的想法是对的

[01:47:36] 就是你确实要构成一个组织

[01:47:38] 有一个管理的一个

[01:47:39] 一个leader agent

[01:47:41] 有一个领导协作大家

[01:47:44] 下指令

[01:47:44] 底下有很多员工

[01:47:46] working agent

[01:47:46] 来执行任务

[01:47:47] 每个working agent

[01:47:48] 任务是有限的

[01:47:50] 这样的话

[01:47:51] 他就比较容易充分的发挥

[01:47:52] 随职的事情能做好

[01:47:54] 对

[01:47:54] 随职的事情能做好

[01:47:55] 其实就跟人类社会组织形式一样

[01:47:57] 对

[01:47:58] 所以我还准备再请一些专家

[01:48:02] 就是专家呢

[01:48:04] 就是请他在一些

[01:48:05] 在专业问题上定期来给公司作业培训吧

[01:48:09] 像最近就准备请一些提示词专家

[01:48:12] 来公司讲讲课

[01:48:13] 反正

[01:48:14] 我碰到这种需要学习的时候

[01:48:17] 就是走进来

[01:48:18] 请进来走出去

[01:48:20] 就是请一些

[01:48:21] 作为交换嘛

[01:48:23] 我也到外面去讲课

[01:48:24] 所以我到外面去讲课

[01:48:26] 有时候也是一个

[01:48:27] 帮我梳理思路的过程

[01:48:28] 我不爱

[01:48:30] 我有一个缺点

[01:48:31] 可能也是个优点

[01:48:32] 我不是那种在家里需要

[01:48:34] 进行思考的人

[01:48:35] 就是我要需要跟别人说话

[01:48:38] 获取能量

[01:48:39] 对

[01:48:39] 当然跟比较熟的人

[01:48:41] 像比如说我跟你说

[01:48:42] 可能又把一些录音要来了

[01:48:44] 我不一定再做个播客了

[01:48:45] 不可能把说

[01:48:46] 大模型等于一个大脑

[01:48:49] 或者等于一万个大脑

[01:48:50] 不是一个大脑

[01:48:51] 可能这种说话

[01:48:52] 我就碰上

[01:48:53] 就是我这个大模型

[01:48:55] 你是一个比较好的提示词作者

[01:48:57] 你给我好的提示词

[01:48:58] 就会激发我的

[01:48:59] 激发我的这个输出深层的感觉

[01:49:02] 要这么说的话

[01:49:03] 这部分跟大模型的工作原理

[01:49:05] 也是一样的

[01:49:06] 我们人脑

[01:49:06] 因为大模型

[01:49:07] 就是按照人脑的东西设计的

[01:49:08] 你不能不配合

[01:49:09] Hinton

[01:49:10] 因为任何人工智能力上的产品

[01:49:13] 没有取得过这么好的

[01:49:15] 没有走得这么远

[01:49:16] 我记得当年在

[01:49:20] 那个就是理工科院校里

[01:49:22] 尤其计算机专业里边

[01:49:24] 大家对学人工智能

[01:49:25] 这个普遍是一种嘲笑的

[01:49:28] 认为是一个没有希望的学科

[01:49:30] 当年

[01:49:30] 你在学校读书的时候

[01:49:32] 同学搞这个的

[01:49:33] 是不是也是这种处境

[01:49:34] 没有

[01:49:36] 当年没有人工智能

[01:49:37] 但人工智能很遥远

[01:49:39] 我读书的这是90年

[01:49:41] 880到92年

[01:49:43] 然后

[01:49:44] 那是更早了

[01:49:46] 那更早了

[01:49:47] 人工智能

[01:49:48] 我们上过一门课

[01:49:50] 叫专家系统

[01:49:51] 只是泛泛的介绍

[01:49:52] 一些人工智能的概念

[01:49:53] 基本原理

[01:49:54] 但我印象比较深

[01:49:55] 当年出来了一个语言

[01:49:57] 叫prolog

[01:49:58] 可能很多人

[01:49:59] 很多人都不知道

[01:50:00] prolog

[01:50:01] 还有一个语言

[01:50:02] 叫lisp

[01:50:02] lisp

[01:50:03] 这是两种编辑

[01:50:05] 都是用来做

[01:50:05] 人工智能的语言

[01:50:07] 是想用符号化的方法

[01:50:09] 来表达知识和知识的

[01:50:11] 和概念之间的关系

[01:50:13] 比如说

[01:50:13] 父子关系

[01:50:15] 是个单向不可逆的

[01:50:16] 一个组合

[01:50:17] 而兄弟是一个

[01:50:18] 这个互为兄弟的双向

[01:50:21] 就像用一种符号化的方法

[01:50:23] 把人类的

[01:50:25] 这个知识给总结出来

[01:50:26] 两种语言

[01:50:27] 我还都学过

[01:50:28] 但是仅此而已了

[01:50:30] 所以我唯一后悔的是

[01:50:32] 我学习的时候

[01:50:34] 当年那个现行代数没学好

[01:50:35] 因为我学一个课吧

[01:50:37] 我觉得大学生可能都有这个心理

[01:50:39] 大家都会忍不住想

[01:50:41] 这玩意有啥用

[01:50:42] 对吧

[01:50:43] 如果说没啥用

[01:50:44] 就想象不来的生活生产中的实际用途

[01:50:47] 就很难抽象

[01:50:48] 我在想啥情况会用矩阵

[01:50:50] 账本也不

[01:50:52] 也就是这个二维表格

[01:50:53] 对吧

[01:50:53] 这么大一个矩阵

[01:50:55] 几维的矩阵

[01:50:56] 成来成去

[01:50:57] 这个

[01:50:58] 所以就想不来

[01:50:59] 没想到

[01:51:00] 今天搞人工智能

[01:51:01] 需要懂现行代数

[01:51:02] 所以我现行代数没学好呢

[01:51:04] 以至于我现在读

[01:51:05] 还有评文分方程没学好

[01:51:07] 读论文有点吃力

[01:51:08] 读论文读不了

[01:51:09] 完全读不了吗

[01:51:11] 不有一些那个辅助工具吗

[01:51:13] 我先用辅助工具提炼观点

[01:51:16] 提炼观点

[01:51:16] 我公司有一帮搞人工智能底层技术的专家

[01:51:20] 研究员

[01:51:20] 我会把论文发给他们去读

[01:51:22] 当然这样也对

[01:51:24] 如果我都算了要读论文了

[01:51:26] 我觉得我还是在我来get一个

[01:51:30] 大概什么是要点

[01:51:31] 什么是方向

[01:51:33] 还得指挥和组织一群人来做

[01:51:35] 对

[01:51:36] 360好像没有做基座模型

[01:51:41] 对吗

[01:51:42] 这个观念是不对的

[01:51:44] 我觉得我们没有做这种大参数的通用大模型

[01:51:49] 因为这个投入太大了

[01:51:51] 实际上也没有必要

[01:51:53] 现在开源都越来越好

[01:51:54] 对

[01:51:54] 因为为啥我要替迪布斯一个唱赞歌呢

[01:51:56] 他结束了百毛大战

[01:51:57] 就大家都在训练大模型

[01:51:59] 中国算力本来训练芯片本来就不够

[01:52:02] 再一分摊

[01:52:03] 数据也不太够

[01:52:04] 大家都在做自己的重复发明轮子

[01:52:07] 最后做的都是

[01:52:08] 都比国外水平低

[01:52:10] 所以

[01:52:10] 这个通用大模型要做呢

[01:52:13] 至少一百亿美金起吧

[01:52:15] 国外这几家巨头

[01:52:17] 过去几年投了差不多四千亿美金嘛

[01:52:20] 咱们肯定是没那个财力啊

[01:52:22] 但是呢

[01:52:23] 有人说那是不是用来做

[01:52:26] 做A菌就是做套壳

[01:52:27] 其实不是这样的

[01:52:28] A菌本身并不是大模型的简单套壳

[01:52:31] 刚才我已经论证了半天

[01:52:32] 我知道

[01:52:32] 我们自己也在做

[01:52:33] 有很多工程化的东西

[01:52:35] A菌做到最后反过来

[01:52:36] 还是要倒训基座模型

[01:52:38] 所以A菌需要的基座模型

[01:52:41] 都是要自己做

[01:52:42] 有一部分这种AIGC的模型

[01:52:45] 是依赖行业里的

[01:52:46] 行业里的这种生图啊

[01:52:48] 生视频

[01:52:49] 但是很多像意图猜测呀

[01:52:51] 推理呀

[01:52:52] 还有工具使用的这些模型

[01:52:54] 都是自己训的基座模型

[01:52:56] 所以做智能体

[01:52:57] 不是有一个deep-sick的蒸馏板

[01:52:59] 或者满血板就够了

[01:53:01] 你需要有推理模型

[01:53:02] 需要有编程模型

[01:53:03] 需要有翼翼猜测

[01:53:05] 有路由模型

[01:53:06] 所以需要一堆专业模型

[01:53:09] 就在大脑里的不同P层

[01:53:11] 就才能支撑起一个完整的一个智力

[01:53:14] 智力底座

[01:53:16] 所以基座模型还是要有

[01:53:18] 我们一直保持着这个对一个

[01:53:21] 大概小参数在千亿左右的

[01:53:24] 以内的这种规模的模型的训练能力

[01:53:28] 因为第一是我的卡够

[01:53:29] 但我也就差不多小一万张卡

[01:53:32] 你要再扩充更多

[01:53:34] 我也没这个实力了

[01:53:36] 那么但是我认为

[01:53:38] 大家将来两种模式

[01:53:39] 如果是你用云服务的这种公开的模型

[01:53:42] 它肯定也是越大越好

[01:53:45] 但现在模型也出现了一种思路

[01:53:46] 模型不是越大越好

[01:53:48] 第一是在很多产客把它做小了

[01:53:50] 只要你让它砖

[01:53:51] 你让它就干一件事

[01:53:53] 模型的参数有时候百亿

[01:53:55] 甚至几十亿的模型也够用

[01:53:58] 所以现在模型做小了

[01:53:59] 要上车

[01:54:00] 上终端设备

[01:54:01] 上智能电器

[01:54:03] 上智能硬件

[01:54:04] 那就都要做小

[01:54:06] 对吧

[01:54:06] 还有一个呢

[01:54:08] 就是说在做智能体的过程中

[01:54:10] 如果你把智能体的很多

[01:54:12] 这种数据反馈拿回来

[01:54:14] 你可以专门为智能体

[01:54:16] 训它专用的一个驱动模型

[01:54:19] 这种模型因为专业

[01:54:20] 所以不需要规模那么大

[01:54:22] 所以严格意义上

[01:54:24] 只是没有做通用的机座模型

[01:54:25] 但是其他的都做了

[01:54:27] 对

[01:54:28] 如果没有虚模型的能力

[01:54:30] 那么你的智能体的壁垒

[01:54:33] 就可能会比较低

[01:54:34] 对

[01:54:34] 就没什么护城河嘛

[01:54:36] 对

[01:54:36] 一旦没做对就算了

[01:54:38] 做对的话

[01:54:39] 别人就可以秒超

[01:54:40] 但是最近我看了那个

[01:54:42] 有个公司的专访

[01:54:44] 也就反正

[01:54:46] 也大家就老是同行相亲了

[01:54:48] 我们做智能体的呢

[01:54:50] 就觉得大方形的进步

[01:54:51] 实际上是进化

[01:54:53] 要进化到智能体

[01:54:54] 智能体还有很多可以做的东西

[01:54:56] 你比如说现在大家突然发现

[01:54:58] T14不够了

[01:54:59] 就讲上下文

[01:55:00] 上下文的本质的是memory

[01:55:02] 是记忆

[01:55:03] 对吧

[01:55:04] 人类的

[01:55:05] 人类的

[01:55:05] 人类有很多知识

[01:55:07] 写在纸上呢

[01:55:08] 能找到写在网上呢

[01:55:09] 叫亮知识

[01:55:10] 就看得见的

[01:55:11] 真正有价值的是暗知识

[01:55:12] 浅知识

[01:55:13] 或者隐含的知识

[01:55:14] 在人们的心里

[01:55:15] 是人们的脑子里

[01:55:16] 所以这里边还有好多的工作

[01:55:18] 有待于挖掘了

[01:55:20] 但是呢

[01:55:21] 有一个做大模型的工作

[01:55:23] 又不点名字了

[01:55:24] 就他就认为大模型

[01:55:25] 在进进步一

[01:55:26] 就把你们智能体都给干掉了

[01:55:28] 我觉得这想法是不太不太现实的

[01:55:31] 啊

[01:55:31] 我也是这么想的

[01:55:33] 就是

[01:55:33] 大家经常聊的另一个问题

[01:55:35] 说后边产品经理还有没有意义

[01:55:37] 如果全职全能的模型出现

[01:55:39] 还有没有意义

[01:55:40] 我觉得

[01:55:40] 看怎么定义这个全职全能

[01:55:43] 如果综合到所有方面的能力

[01:55:45] 都比人类强

[01:55:46] 那可能没有必要了

[01:55:48] 但是那个点来临之前

[01:55:50] 我觉得产品经理是永远有用的

[01:55:52] 这问题我思考过啊

[01:55:54] 答案很简单

[01:55:55] 今天你去问任何一个牛X大模型说

[01:55:58] 航空发动机怎么造啊

[01:55:59] 航母怎么做啊

[01:56:01] 他肯定回答不出来

[01:56:03] 他也无法分解

[01:56:04] 甚至说你给我写个浏览器

[01:56:06] 你别说写个网站页面

[01:56:08] 那很简单

[01:56:08] 你给我写个AI浏览器

[01:56:11] 或者我要写一套杀毒软件

[01:56:13] 他肯定做不出来

[01:56:14] 对

[01:56:14] 或者做一台眼科

[01:56:16] 筋力管

[01:56:17] 筋体或自换手术

[01:56:20] 因为太多的专专业知识师

[01:56:22] 今天不是互联网人找到

[01:56:25] 他是纯淀了很多专家

[01:56:26] 很多企业的内部

[01:56:27] 所以这些人也不愿意把这些知识

[01:56:30] 分享出来

[01:56:31] 这是人的知识产权嘛

[01:56:32] 是

[01:56:32] 所以模型最终跟智能体都要

[01:56:35] 能够本地化

[01:56:36] 能够专业化

[01:56:37] 就能和业务结合

[01:56:38] 所以最近

[01:56:40] 大模型刚出来的时候

[01:56:42] 大家会觉得大模型

[01:56:43] 像很多东西一样

[01:56:44] 应该越大越好

[01:56:45] 但现在发生说

[01:56:47] 大和有能力

[01:56:48] 并不完全成正比

[01:56:50] 实际上比如说强化训练的

[01:56:52] 很多模型很小

[01:56:53] 但能力很强

[01:56:54] 还有你训练的知识

[01:56:56] 浓度很高

[01:56:58] 但能力很强

[01:56:59] 我也打个比喻

[01:56:59] 比如说

[01:57:00] 比如说这个

[01:57:01] 你每年都看

[01:57:03] 一千万字的地摊文学

[01:57:05] 我只做高速习题

[01:57:08] 一年下来之后

[01:57:09] 咱俩的推理能力

[01:57:10] 肯定你入住我

[01:57:11] 而且最近

[01:57:12] 还有一个趋势证明了

[01:57:14] 你看最近

[01:57:15] DeepSig 3.1出来

[01:57:16] 很多人抱怨说

[01:57:18] 推理能力是强

[01:57:19] 协作能力有点弱

[01:57:21] GPT5也有这个反应

[01:57:23] 就是很难文理兼修

[01:57:25] 所以GPT5

[01:57:26] 刚才怎么干

[01:57:27] 你现在以为你用了

[01:57:28] GPT5是一个模型

[01:57:29] 其实它已经是个A菌了

[01:57:31] 它有一个路由A菌

[01:57:33] 我知道

[01:57:34] 然后根据你的问题猜测之后

[01:57:36] 去猜解嘛

[01:57:36] 然后像路由器一样

[01:57:37] 把它拆成分给不同的模型

[01:57:39] 是

[01:57:40] 那么它最终也不可能把模型

[01:57:42] 合在一起

[01:57:43] 这就跟人的大脑似的

[01:57:44] 人的大脑的皮层

[01:57:45] 不同的皮层

[01:57:46] 有感情中枢

[01:57:47] 有视觉中枢

[01:57:49] 有语言中枢

[01:57:49] 对吧

[01:57:50] 所以最后模型的进化

[01:57:52] 也证明了A菌架构

[01:57:53] 是必要的

[01:57:55] 就你很难在一个模型里

[01:57:56] 又要文理兼修的人

[01:57:57] 其实在社会上

[01:57:58] 也很难存在

[01:57:59] 是

[01:57:59] 即使它比人脑的能力强

[01:58:02] 我是说那个基础设施能力

[01:58:04] 即使比这个强

[01:58:05] 但最终跟人脑一样

[01:58:06] 就如果你专精一个领域的话

[01:58:09] 同样付出足够的算力

[01:58:11] 或时间

[01:58:12] 或劳动

[01:58:13] 或工作之后

[01:58:14] 一定是垂直的

[01:58:15] 有人这么辩论

[01:58:16] 说

[01:58:17] 我说人要文理兼修

[01:58:19] 是一个全面性

[01:58:21] 有人也有杠精会抬杠

[01:58:23] 就举例说

[01:58:24] 韩信是文武双全

[01:58:25] 能统兵打仗

[01:58:27] 一届书生

[01:58:27] 岳飞文武双全

[01:58:29] 可是这俩人一个被碎尸了

[01:58:31] 一个被风波亭给冤杀了

[01:58:33] 不说明他们在政治能力上

[01:58:35] 在这个人际关系

[01:58:37] 处理能力上很弱吗

[01:58:38] 在权盟能力上很弱吗

[01:58:40] 对不对

[01:58:41] 就说明人没有权财吗

[01:58:43] 所以我经常自我安慰

[01:58:46] 或者也经常

[01:58:47] 比如要批评罗永浩

[01:58:48] 应该怎么说呢

[01:58:49] 说你是个天才

[01:58:50] 但你肯定不是个通才

[01:58:51] 更不是个权财

[01:58:53] 这你也承认吗

[01:58:54] 对

[01:58:54] 而且他们想象的

[01:58:56] 那个权资权能

[01:58:57] 是希望在每一个领域

[01:58:59] 都是天才

[01:58:59] 这简直是

[01:59:00] 就是完全不可能的

[01:59:01] 可预见的将来吧

[01:59:03] 在后边我也不知道

[01:59:05] 我只是觉得

[01:59:06] 网上很多争吵的

[01:59:08] 其实有一些也没有必要

[01:59:09] 就很多

[01:59:10] 我们验证就可以了

[01:59:12] 为什么他们要在前面

[01:59:14] 就那么争吵

[01:59:14] 我也不知道

[01:59:15] 就好像

[01:59:15] 我觉得吵一吵也挺好的

[01:59:16] 我觉得很多时候

[01:59:18] 争论

[01:59:19] 我觉得有助于

[01:59:21] 大家可能去思考这个问题吧

[01:59:23] 但是有一些

[01:59:24] 完全没有验证过的

[01:59:25] 只是理论上的东西

[01:59:27] 他们

[01:59:27] 就我现在可能年纪大了

[01:59:29] 越来越不喜欢看那种

[01:59:31] 没有验证

[01:59:32] 然后他们说的特别斩钉截铁

[01:59:34] 特别笃钉的那些东西

[01:59:36] 就比如说像那个通用的

[01:59:38] 最终解决一切问题

[01:59:40] 还是用垂直的

[01:59:41] 加一加

[01:59:42] 一整的这样

[01:59:42] 结合起来解决问题

[01:59:44] 这个

[01:59:44] 我是倾向认为后者

[01:59:46] 但这件事

[01:59:47] 其实大家不断的做产品

[01:59:49] 做实验

[01:59:49] 验证就行了

[01:59:50] 但是我会发现很多人

[01:59:53] 用比做产品更大的精力

[01:59:54] 在网上试图说服别人

[01:59:56] 我倒不同意你这个观点

[01:59:59] 我解释一下

[02:00:00] 人工智能发展快

[02:00:01] 是因为它是双线发展

[02:00:03] 它既有技术发展

[02:00:05] 产品发展

[02:00:05] 还有一个学术发展

[02:00:07] 所以因为它这个

[02:00:09] 学术上讲究的

[02:00:10] 就是要公开的争论

[02:00:11] 要发论文

[02:00:12] 对吧

[02:00:13] 通过论文

[02:00:13] 有些论文被证实

[02:00:14] 有些论文被证伪

[02:00:15] 这样学术快速的进步

[02:00:17] 学术快速的进步

[02:00:18] 又带来技术的前进

[02:00:20] 然后技术和产品的反馈

[02:00:22] 又来跟学术

[02:00:23] 达成一个正向的飞轮

[02:00:24] 所以现在正因为

[02:00:27] 论文是公开的

[02:00:28] 很少有一个技术

[02:00:30] 你没有发现

[02:00:30] 这么多公开的论文

[02:00:31] 在讨论吗

[02:00:32] 对吧

[02:00:33] 原来互联网的时候

[02:00:34] 你包括做手机硬件

[02:00:35] 做芯片

[02:00:36] 芯片要这么多论文

[02:00:38] 中国的

[02:00:38] 要光刻机

[02:00:39] 有这么多论文来讨论

[02:00:40] 那中国的技术

[02:00:41] 发展速度

[02:00:42] 肯定会更快

[02:00:42] 正因为开源

[02:00:44] 加上学术的公开讨论

[02:00:45] 使得整个行业

[02:00:46] 才获得了一种

[02:00:47] 生态大爆发

[02:00:49] 所以这是学术文化的

[02:00:51] 一部分

[02:00:52] 明白

[02:00:52] 我主要是看不懂论文

[02:00:54] 这个是对我是一个

[02:00:56] 心理上

[02:00:56] 还有点焦虑的一个事

[02:00:58] 因为我也看到说

[02:01:00] 刚才您客气说

[02:01:01] 这个

[02:01:02] 因为现象代数那块

[02:01:05] 上学的时候没有好

[02:01:06] 我比你强不了多少

[02:01:07] 那不可能

[02:01:08] 那毕竟

[02:01:09] 但我就跟你分享一个经验

[02:01:11] 网上有一个

[02:01:14] 人

[02:01:15] 这个人是个留学生

[02:01:17] 你可以交约这朋友

[02:01:19] 他在推特上叫NLP

[02:01:21] 韩国有特别壮的一个明星

[02:01:24] 叫什么

[02:01:24] 马东西

[02:01:26] 他自称叫NLP

[02:01:27] 就是自然语言处理界的马东西

[02:01:29] 结果我认识了

[02:01:31] 他就经常在解读一些论文

[02:01:33] 就是你找一些这样的朋友

[02:01:35] 我在B站看过一些那种

[02:01:38] 讲那个论文的

[02:01:40] 你要找这样

[02:01:41] 有些人讲论文吧

[02:01:42] 是越讲越细节

[02:01:44] 我认为你

[02:01:47] 你我不需要对细节特别了解

[02:01:49] 你要公司要有人

[02:01:51] 就他也是分角色

[02:01:53] 就是你是Master Agent

[02:01:54] 你是Leading Agent

[02:01:55] 你要渲到细节中

[02:01:57] 这个架构就乱了

[02:01:59] 但你要有一些Working Agent

[02:02:01] 来帮你解决这问题

[02:02:02] 然后对论文来说

[02:02:04] 你要有一些其他的Agent

[02:02:05] 帮你

[02:02:05] 比较highlight的

[02:02:07] 帮你在概要上

[02:02:08] 在方向上把握一下

[02:02:09] 听懂原理就行

[02:02:10] 听懂原理就可以了

[02:02:11] 另外

[02:02:12] 我倒觉得

[02:02:13] 我最近也在准备

[02:02:15] 做一个智能体

[02:02:16] 就是把论文翻译完了之后

[02:02:19] 就定期内把

[02:02:20] 那个叫

[02:02:22] 那个叫

[02:02:22] 那个论文网站叫什么

[02:02:24] AV

[02:02:25] AVX吧

[02:02:27] 还叫什么

[02:02:28] AVIX

[02:02:29] 不知道

[02:02:30] 国际上有个

[02:02:31] 一个公开发论文的网站

[02:02:33] 像国内的职网一样的

[02:02:35] 然后定期

[02:02:37] 我觉得论文适合

[02:02:38] 定期把一些

[02:02:39] 主要的观点提炼一样

[02:02:40] 其实有的时候

[02:02:41] 毕竟我们不做基础

[02:02:43] 底层技术的

[02:02:44] 这个创造

[02:02:45] 更多的对技术

[02:02:46] 是一个应用

[02:02:47] 特别你现在

[02:02:49] 也在做Agent的话

[02:02:50] 多读一些Agent方面的论文

[02:02:52] 还有国内

[02:02:53] 还有很多公号

[02:02:53] 也在干这种

[02:02:54] 他们把论文

[02:02:56] 做一些解读之后

[02:02:56] 做一些解释

[02:02:57] 我觉得还是会有点价值

[02:02:59] 是

[02:02:59] 所以阅读量

[02:03:00] 要跟上就可以了

[02:03:01] 原来就是

[02:03:03] 好像

[02:03:04] 你不止一次说过

[02:03:06] 就是

[02:03:06] 后面

[02:03:07] 就是在科技发展上

[02:03:09] 360更愿意

[02:03:10] 或者说你更愿意

[02:03:11] 做一个配角

[02:03:12] 这个说法

[02:03:14] 其实已经很久了

[02:03:15] 对啊

[02:03:16] 这个事儿

[02:03:17] 是不是在外边

[02:03:18] 有一些误解

[02:03:19] 和不同的解读

[02:03:21] 所以我希望

[02:03:22] 听听你本人

[02:03:23] 对这个事

[02:03:23] 怎么解释的

[02:03:24] 就在科技发展上

[02:03:25] 愿意做一个配角

[02:03:26] 这件事儿

[02:03:27] 这个是符合国家的

[02:03:29] 对这个

[02:03:30] 原来有一道符合国家

[02:03:31] 对平台公司的战略定位

[02:03:34] 对不对

[02:03:35] 有一道平台公司

[02:03:36] 啥子想干

[02:03:38] 对吧

[02:03:38] 担心说什么

[02:03:39] 当时说

[02:03:40] 无锡扩张

[02:03:40] 那些

[02:03:41] 所以我就觉得

[02:03:43] 大家在中国

[02:03:44] 要你公司发展

[02:03:45] 要符合国家战略

[02:03:46] 国家的一个核心战略

[02:03:48] 是这样的

[02:03:49] 是做产业数字化

[02:03:52] 我们国家

[02:03:53] 要避免走

[02:03:54] 西方国家那种

[02:03:55] 产业空心化的

[02:03:56] 那种道路

[02:03:57] 就要发

[02:03:58] 大力

[02:03:58] 就是发展传统行业

[02:04:00] 特别是先进制造业

[02:04:01] 现代工业

[02:04:02] 那这些行业

[02:04:03] 国家更看重的

[02:04:05] 你不能都在

[02:04:06] 都在互联网送外卖

[02:04:08] 对不对

[02:04:08] 那你总是要

[02:04:10] 给这些行业的数字化

[02:04:12] 网络化

[02:04:13] 智能化

[02:04:13] 要去

[02:04:14] 讲这个话

[02:04:15] 是这么一个大背景

[02:04:17] 对

[02:04:17] 对

[02:04:17] 做支持

[02:04:18] 这是第一个

[02:04:19] 第二个呢

[02:04:21] 我也进入了

[02:04:21] 2B领域嘛

[02:04:22] 2B领域

[02:04:23] 就是要港带配交

[02:04:24] 你说我做网络安全

[02:04:25] 我就要帮助很多

[02:04:26] 网络安全说白了

[02:04:28] 它肯定不是一个主导行业

[02:04:30] 是

[02:04:30] 它是一个底线

[02:04:31] 保证底线安全的

[02:04:33] 一个领域

[02:04:33] 比如说

[02:04:34] 我给你做保家护航

[02:04:36] 那我是不是配交

[02:04:37] 对我肯定是配交

[02:04:39] 对吧

[02:04:39] 那今天包括

[02:04:40] 你做人工智能

[02:04:41] 你要么就做一

[02:04:42] 特牛

[02:04:42] 人工智能的

[02:04:43] 功能出来

[02:04:44] 和巨头机竞争

[02:04:45] 还有种思路呢

[02:04:47] 我做人工智能

[02:04:47] 就帮助很多行业

[02:04:48] 帮助很多政府们

[02:04:50] 去赋能

[02:04:50] 所以这跟我们

[02:04:52] 进入2B领域

[02:04:53] 进入2B领域的定位

[02:04:55] 那哪个公司

[02:04:56] 不都是要干当配交吗

[02:04:57] 是要给传统行业

[02:04:58] 干当配交

[02:04:59] 有些互联网公司

[02:05:01] 确实也觉得

[02:05:01] 自己比较牛

[02:05:02] 我也觉得

[02:05:03] 我也写了本书

[02:05:05] 叫互联网方法论

[02:05:06] 就觉得互联网

[02:05:07] 这个理论

[02:05:07] 能够

[02:05:08] 能够颠覆

[02:05:09] 所有行业

[02:05:10] 对吧

[02:05:10] 实际上在硬件上

[02:05:11] 就出了问题了吗

[02:05:12] 硬件上

[02:05:13] 我原来也估到过

[02:05:14] 叫免费

[02:05:15] 免费在软件上

[02:05:17] 是有机会成立的

[02:05:19] 对

[02:05:19] 是因为互联网的

[02:05:20] 编辑成本为零

[02:05:21] 成本很低

[02:05:21] 因为互联网

[02:05:22] 你是个信息的搬运工

[02:05:23] 对

[02:05:23] 所以免费

[02:05:25] 还有可能

[02:05:25] 极极用户多了

[02:05:26] 但硬件上

[02:05:27] 你是我的受害者吗

[02:05:29] 假会计是我的受害者

[02:05:31] 对不对

[02:05:31] 做硬件

[02:05:32] 做一台赔一台

[02:05:33] 如果你先卖汽车

[02:05:34] 卖一台赔一台

[02:05:35] 这个硬件

[02:05:36] 这个账是算不笼的

[02:05:38] 其实现在做人工智能

[02:05:39] 我觉得

[02:05:40] 我正好分享一个

[02:05:41] 最近我在思考

[02:05:43] 不能拿互联网的

[02:05:44] 科州球件

[02:05:45] 来穿着

[02:05:46] 今天人工智能

[02:05:47] 人工智能

[02:05:48] 成本很高

[02:05:50] 所以

[02:05:51] 再去铺用户

[02:05:53] 铺流

[02:05:53] 把流量弄得很高

[02:05:55] 最后你得

[02:05:56] 为了做到这个服务

[02:05:58] 你的成本很高

[02:05:58] 靠广告

[02:05:59] 说白了

[02:06:00] 不一定能够把钱挣回来

[02:06:02] 更何况现在还没

[02:06:03] 人工智能

[02:06:03] 直接给用户

[02:06:04] 直接给答案

[02:06:05] 直接给报告

[02:06:06] 还没找到

[02:06:07] 塞广告的地方呢

[02:06:08] 所以呢

[02:06:09] 就有可能

[02:06:10] 人工智能的商业模式

[02:06:11] 很有可能是走收费的模式

[02:06:13] 就我能帮你干活

[02:06:14] 写一份复杂的调研报告

[02:06:16] 做一个很好的视频

[02:06:18] 那我的制造

[02:06:20] 算力

[02:06:21] 算力成本

[02:06:22] 总是要能cover吧

[02:06:23] 所以

[02:06:23] 包括美国最近出了一些

[02:06:25] 像Cursor

[02:06:26] 出了一些问题

[02:06:27] 他们发现

[02:06:28] 收月费

[02:06:29] 这种模式都不行

[02:06:30] 因为用户

[02:06:31] 薅你羊毛

[02:06:32] 一月你收200美金

[02:06:33] 够高了吧

[02:06:34] 有人一月能用你

[02:06:35] 2000美金的算力

[02:06:36] 或者20000美金的算力

[02:06:37] 所以人工智能

[02:06:38] 对这个商业模式

[02:06:39] 也都会有很多变化

[02:06:41] 另外我觉得

[02:06:42] 也是实事求是

[02:06:43] 因为说句实话

[02:06:45] 我觉得

[02:06:46] 350当年机会很好

[02:06:48] 但是三国大战之后

[02:06:49] 有了盲目自大

[02:06:50] 盲目自大

[02:06:51] 就是盲目扩张战线

[02:06:53] 进入到很多

[02:06:54] 自己并不一定擅长的领域

[02:06:56] 实际上分散了注意力

[02:06:58] 分散注意力呢

[02:06:59] 我觉得我犯的最大的失误呢

[02:07:01] 是在

[02:07:01] 无线互联网领域

[02:07:03] 虽然看到了开头

[02:07:04] 但是没有猜对结局

[02:07:06] 就错过了无线互联网

[02:07:08] 那错过了无线互联网之后呢

[02:07:10] 就有的时候你

[02:07:11] 在风头浪尖上

[02:07:13] 就觉得顺风顺水

[02:07:14] 对吧

[02:07:15] 胡打胡有礼

[02:07:16] 无所不能

[02:07:17] 你可能也有这种感觉

[02:07:18] 一旦错过了这个节奏呢

[02:07:20] 就你要先稳住阵型

[02:07:22] 那么我呢

[02:07:23] 又不愿意说假话

[02:07:24] 去忽悠我的团队

[02:07:26] 对员工

[02:07:27] 我觉得还是要坦诚

[02:07:27] 那就是一样

[02:07:28] 有个正确的定位

[02:07:29] 就咱们不是世界

[02:07:31] 第三军事强国

[02:07:32] 对吧

[02:07:33] 咱们就是属于一个

[02:07:35] 中型互联网公司

[02:07:36] 有相当的技术积累

[02:07:38] 有一定的用户基础

[02:07:39] 但是现在需要在

[02:07:40] 人工智能

[02:07:41] 需要在

[02:07:42] 这个网络安全上

[02:07:44] 需要

[02:07:44] 需要重新找到

[02:07:46] 自己的定位

[02:07:46] 找到自己定位

[02:07:48] 然后再稳步

[02:07:49] 把它做起来

[02:07:50] 否则你脱离实践

[02:07:52] 你讲我现在就是主流

[02:07:54] 我就是排头兵

[02:07:55] 咱们跟那些

[02:07:56] 急事头聊

[02:07:57] 确实差得很远

[02:07:59] 那这是一个客观事实

[02:08:00] 那何必要去说一些

[02:08:02] 八干打不着的那种

[02:08:03] 空洞的大话呢

[02:08:04] 另外呢

[02:08:06] 当然我本人也跟

[02:08:08] 行业里呢

[02:08:09] 对我应该说

[02:08:11] 也算是尊重吧

[02:08:12] 也是一种

[02:08:12] 另外的尊重

[02:08:13] 就是原来我要

[02:08:14] 收哪家公司

[02:08:15] 比如说

[02:08:16] 收收狗

[02:08:17] 就会有巨头

[02:08:18] 出来

[02:08:19] 给你拦掉了

[02:08:20] 我以前想收UC

[02:08:22] 也被巨头拦掉了

[02:08:24] 对吧

[02:08:25] 然后我要干点什么

[02:08:26] 巨头都很谨慎

[02:08:27] 所以我这也是

[02:08:29] 桃光养晦的一个策略

[02:08:30] 表示说

[02:08:31] 我

[02:08:32] 我没有

[02:08:33] 没有这种

[02:08:34] 这种

[02:08:35] 更大的野心和

[02:08:37] 奢望

[02:08:37] 说去

[02:08:38] 去颠覆你们

[02:08:39] 我就踏踏实把我的事做好

[02:08:41] 咱们也给

[02:08:42] 桑林云的一个修生养息

[02:08:44] 一个

[02:08:45] 发展喘息的一个机会

[02:08:47] 那怎么跟我又都说出来了

[02:08:48] 这可以播出去吗

[02:08:49] 那我觉得

[02:08:52] 就桃光养晦

[02:08:53] 但其实是要修养生息和

[02:08:55] 再怎么样

[02:08:57] 这些可以说出去吗

[02:08:57] 可以啊

[02:08:58] 那现在我觉得跟巨头

[02:08:59] 至少大家不再是一种

[02:09:01] 完全敌对的关系了

[02:09:02] 还有一些合作

[02:09:03] 对吧

[02:09:04] 明白

[02:09:04] 你像举个例子

[02:09:06] 你像我要做

[02:09:07] 我要做账号

[02:09:08] 我就要接受在人家平台的

[02:09:10] 游戏规则

[02:09:11] 对吧

[02:09:12] 那抖音

[02:09:12] 就变成了你的平台

[02:09:14] 那你就得

[02:09:15] 那你就得承认人家是平台

[02:09:17] 平台

[02:09:18] 那你就得

[02:09:20] 就要去得到平台的支持

[02:09:22] 那就得放下神端啊

[02:09:23] 那在视频号上

[02:09:25] 那那马拉腾就得支持我呀

[02:09:28] 要不然他底下的员工

[02:09:30] 老是猜疑说

[02:09:31] 这家伙跟我们老板有过节

[02:09:33] 有过节

[02:09:34] 是不是要对他做约束

[02:09:35] 像有什么

[02:09:36] 但实际上

[02:09:36] 做视频号

[02:09:37] 我也跟马拉腾发信息说

[02:09:40] 现在也是给他做内容贡献吧

[02:09:42] 视频号

[02:09:42] 当然要跟抖音有一定的竞争

[02:09:45] 当然欢迎我这样的大为家入住嘛

[02:09:47] 那视频号对我的支持力度

[02:09:48] 还是很大的

[02:09:49] 那咱们还是要感谢

[02:09:51] 平台给予的支持

[02:09:52] 对这个身段非常柔软

[02:09:55] 所以呢

[02:09:56] 所以这些年

[02:09:58] 这个指导思想有了不一样

[02:10:00] 当年说白了

[02:10:01] 跟巨头打呢

[02:10:02] 确实有客观原因

[02:10:03] 就巨头确实当年

[02:10:05] 确实比较

[02:10:06] 对创新公司比较狠

[02:10:08] 对吧

[02:10:08] 所以也

[02:10:09] 就被迫

[02:10:10] 但是后来我总结反思

[02:10:12] 打又打了打法

[02:10:13] 对吧

[02:10:14] 又不撕破脸皮的打法

[02:10:15] 又不一定那么极端的这种

[02:10:17] 大家非要死磕了的

[02:10:19] 死磕了打法

[02:10:20] 或者说

[02:10:20] 所以后来我就

[02:10:23] 能合作就合作

[02:10:24] 所以你没有注意到吗

[02:10:26] 像DeepSick是今年才热

[02:10:27] 像在去年年中

[02:10:30] 我就当时在大家都没找到出路的时候

[02:10:33] 我就说我要把我的浏览器和搜索改成

[02:10:36] AI搜索

[02:10:37] AI浏览器

[02:10:38] 我当时就明确的提到来说

[02:10:40] 就是我跟大家不竞争

[02:10:42] 我把当时中国16家所有做大模型的公司

[02:10:45] 包括什么Kini

[02:10:46] 包括当年的王小川

[02:10:47] 包括李开复

[02:10:48] 也包括这几家巨头

[02:10:50] BATB

[02:10:52] 字节

[02:10:53] 包括华为

[02:10:54] 把他们的大模型

[02:10:56] 也包括DeepSick

[02:10:57] 把大家都团结起来

[02:11:00] 搞了一个副手者联盟

[02:11:01] 就说我们中国人的模型

[02:11:03] 大家通过模型跟模型的合作

[02:11:06] 我做了个路由模型

[02:11:07] 然后大家每个模型的

[02:11:10] 各自的擅长点不一样

[02:11:11] 然后

[02:11:12] 所以现在各家模型

[02:11:14] 跟我都保持一个合作的关系

[02:11:16] 而且现在我也从阿里云

[02:11:19] 也从腾讯云

[02:11:20] 也从火山云

[02:11:21] 包括从华为云

[02:11:23] 我都购买服务

[02:11:25] 也就是说大家都很支持

[02:11:27] 包括我们现在做

[02:11:28] 比如我们现在做智能体

[02:11:30] 这些云场商

[02:11:32] 他们的模型也向我收费

[02:11:35] 我向用户收费

[02:11:37] 相当于我从他而批发

[02:11:38] 然后零售给消费者

[02:11:40] 大家的合作都很好

[02:11:42] 所以你有了一个

[02:11:44] 和平发展的环境

[02:11:45] AI又提供了一个

[02:11:46] 千万会有的巨大的机会

[02:11:47] 外在环境也很好

[02:11:49] 天是地利人和

[02:11:50] 实际上就是自己能不能

[02:11:52] 心爱心来把产品做好

[02:11:54] 所以整个是这样一个

[02:11:59] 整个是这样一个思路

[02:12:02] 现在你们AI团队

[02:12:04] 这个成员

[02:12:06] 就核心成员

[02:12:06] 是海外留学

[02:12:08] 或者工作背景

[02:12:09] 回来的多

[02:12:10] 还是在国内招的多

[02:12:12] 我之前理解这块

[02:12:14] 我们好像没有刻意的

[02:12:16] 去看这个背景

[02:12:17] 都有

[02:12:18] 但是应该本土的多一些

[02:12:20] 我们核心团队

[02:12:22] 分成几支队伍了

[02:12:24] 做大模型核心算法的

[02:12:27] 有那么几十人

[02:12:29] 然后是最核心的队伍

[02:12:32] 然后做智能体的队伍

[02:12:33] 大概有

[02:12:34] 一百多人

[02:12:35] 然后做基础

[02:12:37] 做智能体基础设施的

[02:12:40] 有上百人

[02:12:41] 因为做浏览器

[02:12:43] 做搜索的

[02:12:44] 所以我们搜了产品

[02:12:45] 我们今天提的战略是

[02:12:47] 本来是

[02:12:48] 熬引AI

[02:12:49] 现在把它更具象化

[02:12:50] 变成了熬引智能体

[02:12:51] 然后就提出三个目标

[02:12:54] 就员工要成为超级个体

[02:12:56] 就员工要会用智能体

[02:12:58] 会管理智能体

[02:12:59] 每个员工

[02:13:00] 就你想想能不能通过智能体

[02:13:02] 提高自己的效率

[02:13:03] 我就说

[02:13:04] 哪怕你上班摸鱼

[02:13:05] 我也能容忍

[02:13:06] 多花点时间

[02:13:07] 早点下班

[02:13:09] 照顾家里也可以

[02:13:10] 但是活不能误了

[02:13:11] 那就只能看能不能通过智能体

[02:13:14] 来解决这个问题

[02:13:15] 然后团队就想想说

[02:13:17] 各个部门

[02:13:18] HR财务

[02:13:19] 法务

[02:13:20] 很多这种支撑部门

[02:13:21] 看你的一些业务流程

[02:13:23] 也复杂了

[02:13:24] 工作

[02:13:25] 都不能用智能体

[02:13:26] 内部智能体来取代了

[02:13:28] 变成超级组织

[02:13:30] 公司的目标

[02:13:31] 就要变成

[02:13:32] 最终要打造超级产品

[02:13:34] 因为现在你们

[02:13:36] 现在我有一个很好的位置

[02:13:37] 就是说

[02:13:38] 浏览器

[02:13:40] 因为浏览器是一个生产力工具

[02:13:43] 所以在手机上浏览器

[02:13:45] 基本上它的功能

[02:13:45] 被APP给

[02:13:46] 对

[02:13:47] 给分解了

[02:13:48] 但是在桌面上

[02:13:49] 浏览器还是当之无愧的一个主要的入口

[02:13:51] 那我实际上现在还是中国最大的浏览器

[02:13:55] 我们的规模要远远超过其他的同行

[02:13:58] 然后呢

[02:13:59] 现在浏览器是很重要的一个上

[02:14:02] 使用AI的上下文嘛

[02:14:04] 所以我们现在浏览器也好

[02:14:06] 搜索也好

[02:14:07] 包括用了新品牌的纳米也好

[02:14:10] 都是在用

[02:14:10] Agent

[02:14:12] 现在用Agent来

[02:14:13] 改变软件的这种

[02:14:16] 范式吧

[02:14:17] 就是说将来搜索里面会搜索很多智能体

[02:14:21] 那么很多功能是用智能体来支撑的

[02:14:24] 浏览器里面你把你的数据可以交给智能体去处理

[02:14:28] 包括我要给你做一个看论文的东西

[02:14:30] 可能也是要做一个智能体

[02:14:32] 嵌到浏览器里

[02:14:34] 对

[02:14:34] 我的智能体是在云上工作的嘛

[02:14:38] 所以可以嵌到一切的

[02:14:40] 可以变成H5啊

[02:14:42] 可以变成嵌到一切的小程序里啊

[02:14:44] 也可以嵌到浏览器

[02:14:45] 或者嵌到任何客户端里

[02:14:47] 所以现在主推的这个是

[02:14:49] 除了一个浏览器

[02:14:50] 还有一个是

[02:14:52] 就是浏览器还没发布

[02:14:53] 还没发呢

[02:14:54] 对

[02:14:54] 现在发布的是

[02:14:56] 360浏览器现在没接

[02:14:58] AI功能吗

[02:14:59] 接了AI功能

[02:15:00] 但会单独做一个纯AI的浏览器

[02:15:02] 全会升级

[02:15:05] 是这样

[02:15:06] 早期接AI功能的时候呢

[02:15:08] 接的是大模型的功能

[02:15:10] 利用大模型做一些网页问答呀

[02:15:13] 网页提炼啊

[02:15:15] 这个网页脑图啊

[02:15:16] 简单的功能

[02:15:17] 但是你如果说

[02:15:19] 比如你希望说你打开小红书

[02:15:22] 打开抖音

[02:15:23] 你如果把这个账号的视频给我都分析一下

[02:15:28] 能够把它这些火的视频的稿子都不能提炼出来

[02:15:32] 给我编一篇新的口博稿

[02:15:34] 这种就成为叫复杂任务

[02:15:36] 这种大模型是干不了的

[02:15:37] 这种叫智能体来干

[02:15:39] 所以我最早实际上是干了一件事

[02:15:42] 打造了一个智能体工厂

[02:15:44] 实际上说白了就是一个智能体的基础设施

[02:15:47] 本来这是内部用的

[02:15:49] 然后上面打造了一个叫智能体风群的引擎

[02:15:52] 这样可以支持打造强大的这种单

[02:15:56] 就是推理型的单智能体和多智能体协作的这样一个智能体集群的这样一个概念

[02:16:04] 首先我先不是说对外推

[02:16:07] 先是给我内部把我内部所有的浏览器搜索的

[02:16:11] 还有我的智能硬件的所有的能力全部智能体化

[02:16:15] 然后这个改造一遍

[02:16:17] 对

[02:16:18] 那这个浏览器什么时候能发

[02:16:22] 很快了

[02:16:23] 因为我现在开放了智能体工厂之后

[02:16:27] 现在上面已经有差不多超过十万个智能体了

[02:16:29] 我们自己做的智能体比较有意有用的

[02:16:33] 比较有价值的

[02:16:34] 也有近百个了

[02:16:35] 实际上

[02:16:37] 而且我们也达到智能体

[02:16:38] 大概用自然语言写提示词就能做

[02:16:42] 所以把智能体工作积累得多了

[02:16:47] 那浏览器的功能直接把智能体拉进你就可以

[02:16:50] 但是核心能够真正创造价值的还是自己弄的吧

[02:16:54] 我说那些智能体

[02:16:57] 因为之前那个

[02:16:59] 对吧

[02:17:00] 对

[02:17:00] 以前那个OpenAI想做那个

[02:17:02] 他们叫GPTS吧

[02:17:04] 然后想让用户说你也不会编程

[02:17:07] 但是写那些

[02:17:08] GPTS的问题

[02:17:09] 它这样它的概念很对

[02:17:11] 它失败是因为升不逢时

[02:17:14] 第一

[02:17:15] 当年GPT还是4.0还是3.5的时候

[02:17:17] 大模型的能力不够

[02:17:20] 所以它做的那个智能体呢

[02:17:22] 只能是做一个角色扮演

[02:17:24] 给点提示词

[02:17:25] 功能非常简单

[02:17:26] 又不能掉工具

[02:17:27] 对

[02:17:28] 所以不能做比较复杂的任务

[02:17:30] 也不能做很多步的操作

[02:17:33] 对

[02:17:33] 也没有推定能力

[02:17:35] 对

[02:17:35] 所以它就失败了

[02:17:37] 后来呢

[02:17:38] 像扣子

[02:17:38] DFI呢

[02:17:39] 他们做的智能体呢

[02:17:41] 比较是

[02:17:41] 是一种编程型智能体

[02:17:43] 就是那个工

[02:17:44] 我问你用过没有

[02:17:46] 它是把一个工作

[02:17:48] 人来定义这个工作流

[02:17:50] 所以好处是智能体的工作流程

[02:17:52] 比较确定

[02:17:53] 坏处是智能

[02:17:55] 智能性不够

[02:17:56] 它中间也会掉大模型

[02:17:58] 但大模型干一些局部的

[02:18:00] 一些单点工作

[02:18:02] 最要命的是

[02:18:03] 你要做复杂任务

[02:18:04] 跟编程一样

[02:18:05] 需要有编程的能力和思维

[02:18:07] 所以我们做的呢

[02:18:09] 比较像

[02:18:09] Cloudy Code

[02:18:11] 这种智能体结构

[02:18:14] 我们其实可以写的很复杂

[02:18:16] 因为它支持多轮

[02:18:18] 多部结构

[02:18:19] 支持这个叫推理和行动

[02:18:21] 这种架构

[02:18:22] 这个实话说还是

[02:18:23] 有门槛

[02:18:25] 是

[02:18:25] 怎么解决问题的思路呢

[02:18:27] 实际上是

[02:18:28] 我们提了三种思路

[02:18:29] 第一种呢

[02:18:31] 就是说

[02:18:32] 我做了很多智能体功能组件

[02:18:34] 你直接把它们组合起来

[02:18:37] 就跟说让你生产乐高很难

[02:18:39] 但给你一些乐高

[02:18:40] 把它们搭起来

[02:18:41] 所以

[02:18:42] 大家可以把我们

[02:18:43] 已有的智能体组合起来

[02:18:45] 比如说

[02:18:45] 这个做了一个小红书

[02:18:47] 热点分析

[02:18:47] 笔记

[02:18:48] 洗稿

[02:18:49] 智能体

[02:18:50] 把一个小红书笔记

[02:18:51] 做成一个视频的

[02:18:52] 口博稿

[02:18:53] 这边有个做视频的

[02:18:54] 那你把这两个连起来

[02:18:55] 然后不就变成了一个小红书

[02:18:58] 生产视频的

[02:18:59] 这个

[02:19:00] 这个智能体吗

[02:19:02] 就是相当于智能体

[02:19:03] 如果是一些数字员工

[02:19:04] 数字员工的好事是说

[02:19:06] 他本来是罗永浩

[02:19:07] 做了一个数字员工

[02:19:08] 那我也可以拿来

[02:19:10] 让他给我干活

[02:19:11] 他给你付钱就好了

[02:19:12] 这是一种方法

[02:19:14] 而且最近我们实现了

[02:19:15] 一个能力

[02:19:16] 就是你把一堆智能体

[02:19:17] 拉来一起

[02:19:18] 我们上面有一个

[02:19:20] planning的

[02:19:21] 自动的

[02:19:22] 一个规划的过程

[02:19:23] 像你把智能体

[02:19:24] 拉裙之后

[02:19:25] 他们能自动组合起来

[02:19:27] 可以完成一些比较复杂的任务

[02:19:29] 这个很快会宣布

[02:19:30] 所以就让用户来

[02:19:32] 来搭智能体

[02:19:33] 另外呢

[02:19:34] 我觉得第一阶段

[02:19:36] 先解决自己

[02:19:37] 快速搭智能体

[02:19:38] 所以我们视频的能力

[02:19:40] 为啥突飞猛进

[02:19:41] 每周都在变化

[02:19:42] 就因为大智能体的能力

[02:19:44] 特别快

[02:19:44] 所以我们做视频

[02:19:46] 并不是

[02:19:46] 未来只做视频

[02:19:47] 这个赛道

[02:19:48] 所以利用视频来证明

[02:19:50] 我智能体的能力

[02:19:51] 是没问题的

[02:19:53] 目前就是

[02:19:54] 怎么说呢

[02:19:56] 你们也

[02:19:57] 这个我不知道方不方便讲

[02:19:59] 就是

[02:20:00] 你们也有很多

[02:20:02] 天价挖过来的

[02:20:03] AI这方面的专业人才吗

[02:20:05] 没有

[02:20:05] 没有

[02:20:06] 那哪挖得过别人呢

[02:20:08] 跟那些

[02:20:09] 特别不差钱的大企业比

[02:20:11] 对

[02:20:12] 但是因为我们一直有

[02:20:14] 就是很多人不太了解

[02:20:16] 视频

[02:20:16] 一直以为我们只做

[02:20:18] 客户端软件

[02:20:18] 其实我们

[02:20:20] 为啥具备国家级的

[02:20:22] 这种网络安全防御能力

[02:20:23] 和发现能力

[02:20:24] 这你是知道了

[02:20:25] 对吧

[02:20:26] 这个包括西方

[02:20:27] 这些大国的情报机构的

[02:20:29] 这个

[02:20:29] 在中国潜伏了

[02:20:31] 十年的这种

[02:20:32] 间谍软件网络

[02:20:33] 都被我们

[02:20:33] 独一无二的发现了

[02:20:35] 实际上是我们具备

[02:20:37] 很早就具备这种

[02:20:38] 大数据的

[02:20:39] 全网的

[02:20:40] 安全大数据的分析和

[02:20:42] 这个

[02:20:42] 这个运维能力

[02:20:45] 这像都是用了很多人工智能的技术

[02:20:47] 包括我们做搜索

[02:20:49] 当年国内就百度搜狗和我们几家做搜索

[02:20:52] 做搜索就要是你有

[02:20:54] NLP

[02:20:54] 自然源处理的能力

[02:20:55] 所以我们全是复用了原来

[02:20:58] 在安全上积累的大数据

[02:20:59] 人工智能的研究能力

[02:21:01] 还有搜索引擎团队的能力

[02:21:03] 所以基本上是老了团队组建起来

[02:21:07] 然后又挖了一些

[02:21:09] 我们也是跟

[02:21:10] 像跟北大有深度的合作

[02:21:12] 我们挖了一些年轻的学生

[02:21:15] 也年

[02:21:16] 对这个领域比较感性的年轻人

[02:21:17] 搭了一个心脑结合的班子

[02:21:20] 像最近天价也就是Matter

[02:21:23] Facebook最近以前做的就比较疯狂

[02:21:26] 之前不是小米也从DeepSick那儿

[02:21:31] 挖了一个年轻的女孩

[02:21:33] 后来这个事就不了了之了

[02:21:36] 不了了之了

[02:21:37] 对

[02:21:37] 我其实我本身对这个问题不是特别感兴趣

[02:21:40] 但是网友有时候就传播上

[02:21:43] 他会喜欢听那些什么天价

[02:21:45] 挖了个年轻人材这类的故事

[02:21:47] 实际上我是这么理解的

[02:21:49] 他们这种挖人呢

[02:21:52] 都是一种战术型挖人

[02:21:55] 不是战略型挖人

[02:21:57] 为什么呢

[02:21:58] 因为做Transformer很多东西是公开的

[02:22:00] 你只要肯读论文

[02:22:02] 对吧

[02:22:03] 算法都是公开的

[02:22:04] 甚至还有很多开源的东西做参考

[02:22:06] 是

[02:22:06] 那我们现在有的时候呢

[02:22:08] 会基于开源的做浓缩

[02:22:10] 做蒸馏

[02:22:11] 然后再做一些强化训练

[02:22:13] 做一些改造

[02:22:14] 这些方法其实网上都有

[02:22:16] 所以一直我也很感谢开源

[02:22:18] 我们也开源

[02:22:19] 那些技术

[02:22:20] 那但是呢

[02:22:22] 你要是有野心想做一个万亿

[02:22:24] 万亿参与的模型

[02:22:25] 你需要搭一个

[02:22:26] 比如十万卡

[02:22:28] 或者几万卡的训练集群

[02:22:31] 那这里边就有很多工程化的问题

[02:22:34] 工程化的问题

[02:22:35] 就属于叫没干过的人

[02:22:36] 一定会有很多坑

[02:22:37] 要趟过

[02:22:39] 干过的人呢

[02:22:40] 就能够少走很多弯路

[02:22:41] 所以大家有时候挖这些人

[02:22:44] 就是为了

[02:22:44] 买经验

[02:22:45] 买经验

[02:22:46] 买这些关键节点的know how

[02:22:48] 明白

[02:22:50] 目前国内做AI的这些团队

[02:22:53] 有哪些是

[02:22:55] 比如说你比较欣赏的那些创业公司团队

[02:22:58] 有哪些是你比较乔得上的

[02:23:00] 欣赏的

[02:23:01] 然后有过接触吗

[02:23:03] 或者是投资有没有

[02:23:05] 不是有什么这的六小龙那的吉小虎

[02:23:08] 什么就这些

[02:23:09] 有没有

[02:23:10] 六小龙公司我们都接触了一下

[02:23:15] DU-SIC肯定是投不进去的

[02:23:17] 对吧

[02:23:17] 对

[02:23:18] 然后呢

[02:23:19] 他们本来也不要投资

[02:23:20] 这些做机器人的公司

[02:23:21] 做

[02:23:21] 其中他有一个叫群和科技吧

[02:23:24] 我比较欣赏

[02:23:26] 他做空间计算的

[02:23:27] 这公司的模式非常扎实

[02:23:29] 技术很不错

[02:23:31] 还有个做脑机

[02:23:32] 叫强脑科技

[02:23:33] 做脑机接口的

[02:23:35] 我还没有细聊过

[02:23:36] 其他几家做机器人的都已经炒得很热了

[02:23:39] 有一家做眼镜的公司

[02:23:41] 倒是跟我关于不错

[02:23:43] 一直合作很多年

[02:23:44] Rocket吗

[02:23:45] Rocket

[02:23:45] 我们的眼镜准备跟他们合作

[02:23:47] 但我现在印象上改变了一个思路

[02:23:50] 就是说只要是做AI眼镜的

[02:23:52] 我都愿意合作

[02:23:53] 我来提供软件上的支持

[02:23:55] 因为软硬件公司

[02:23:57] 各自擅长的东西不一样

[02:23:59] 是

[02:23:59] 对

[02:23:59] 然后像

[02:24:01] 北京这边什么六小虎吧

[02:24:04] 对

[02:24:06] 这边就六小龙

[02:24:07] 那边出的不多

[02:24:08] 最近跟华尔船千脸聊聊

[02:24:10] 他在做

[02:24:10] 做医疗

[02:24:11] 转型做医疗

[02:24:12] 开复呢

[02:24:14] 他是转型做医疗的垂直模型吗

[02:24:17] 应该说垂直应用模型和垂直的智能体了

[02:24:21] 开复呢

[02:24:23] 转型做2B了

[02:24:25] 最近好久没有聊过了

[02:24:26] 其他我就觉得质朴呢

[02:24:29] 跟我们合作比较多

[02:24:30] 因为最早我们呢

[02:24:32] 最早模型的一些

[02:24:33] 基础模型的技术

[02:24:34] 来源于质朴的支持嘛

[02:24:36] 嗯

[02:24:37] 质朴

[02:24:37] 我我觉得

[02:24:38] 他的问题

[02:24:40] 我给他一个公开的建议

[02:24:41] 我觉得他要找好定位

[02:24:42] 他不应该定位成中国的OpenAI

[02:24:45] 因为他人并不多

[02:24:46] 也没有融那么多钱

[02:24:48] 是

[02:24:48] 我觉得他更应该定位成中国的Anthoropic

[02:24:51] 其实Anthoropic最近的市值真的很快

[02:24:54] 收入也真的很快

[02:24:55] 就是说

[02:24:56] 因为Coding这个领域是被证明

[02:24:59] 价值最高的这个阶段

[02:25:00] 而且AI的这个Deliver的能力

[02:25:03] 是最强的

[02:25:05] 在很多领域

[02:25:05] AI现在拥有抽核的问题

[02:25:08] 开核的问题

[02:25:09] 有随机性的问题

[02:25:10] 有倦怠的问题

[02:25:11] 所以AI做不到百分之百的交付

[02:25:14] 这是AI目前做智能体的一个

[02:25:16] 很常见的问题

[02:25:18] 比如说你请我给你演示

[02:25:20] AI做视频

[02:25:21] 有可能今天很顺利

[02:25:23] 今天做五个都成功

[02:25:25] 有可能演示五个

[02:25:26] 到最后一步

[02:25:27] 可能

[02:25:28] 有可能会出现失败

[02:25:29] 这种可能性都是有的

[02:25:31] 是

[02:25:33] 有一个问题

[02:25:34] 其实咱们刚才前面聊的时候

[02:25:36] 已经设计

[02:25:36] 我有一个疑惑想问你

[02:25:38] 有一家公司

[02:25:40] 我不是特别了解

[02:25:41] 最近我看他们的采访

[02:25:43] 这个风格

[02:25:44] 我是不吐不快了

[02:25:45] 我就很有意思

[02:25:46] 说他经过一段感悟

[02:25:48] 终于误出来两个哲学问题

[02:25:51] 看了一本书

[02:25:52] 说

[02:25:53] 这个一定会碰到问题

[02:25:55] 任何问题都是可以被解决的

[02:25:57] 就获得很深的感悟

[02:25:59] 然后我就觉得这两句话

[02:26:02] 你听完了就有感悟吗

[02:26:04] 听着像正确的废话

[02:26:06] 而且还有点鸡汤吧

[02:26:08] 他说所有的问题一定会被发现

[02:26:12] 发现完了一定会被解决

[02:26:13] 对啊

[02:26:14] 就像说人饿了一定会吃饭

[02:26:16] 对啊

[02:26:16] 人吃饱了就不饿一样

[02:26:17] 对啊

[02:26:18] 就听着像正确的废话

[02:26:19] 所以我不喜欢看这种专法

[02:26:21] 看完了除了心怀从敬

[02:26:24] 我还是更愿意看一夜团队

[02:26:26] 讲一些具体的他碰到了困难

[02:26:29] 所以Minas团队

[02:26:30] 我还是比较欣赏的

[02:26:32] 最开始我有点看不上

[02:26:33] 很早的机构

[02:26:35] 因为做Monica嘛

[02:26:37] 对

[02:26:37] 做插件

[02:26:38] 我心里想我说

[02:26:40] 插件这个教训太深刻了

[02:26:43] 等到你们一堆公司

[02:26:45] 都来做插件

[02:26:45] 插浏览器的时候

[02:26:46] 浏览器里

[02:26:47] 大家都要争一个华词搜索的时候

[02:26:49] 用户就会讨厌你们

[02:26:51] 因为我们经历过

[02:26:52] 浏览器做工具条插件的年代嘛

[02:26:55] 所以呢

[02:26:56] 为啥后来我就坚持不做插件

[02:26:58] 我就做浏览器

[02:26:59] 他一定要给用户提供完整的解决方案

[02:27:02] 但后来他做出Minas的时候呢

[02:27:04] 最开始我也觉得有点差异

[02:27:07] 因为他吹自己是通用智能体

[02:27:09] 我觉得这不可能

[02:27:11] 但后来仔细地研究了之后

[02:27:13] 虽然说他没有做机座模型嘛

[02:27:16] 我觉得还是挺了不起的一个创新

[02:27:18] 因为他给大家实际上指明了一个

[02:27:21] 算是第一次吧

[02:27:23] 指明了一个说智能体原来可以这么做

[02:27:26] 可以去完成这种做PPT

[02:27:28] 做网站

[02:27:29] 做深度搜索

[02:27:30] 做深度研究

[02:27:31] 这么复杂的工作

[02:27:32] 虽然不管说他的技术

[02:27:35] 用什么样的技术搭的

[02:27:37] 他至少给大家探索了一条路

[02:27:39] 所以后来当然我们肯定是

[02:27:41] 做了一些借鉴和模仿

[02:27:43] 但是现在在多智能体集成上

[02:27:45] 可能反过来超越了他

[02:27:47] 但是他的一些观点的分享

[02:27:50] 各方面我觉得还是算是挺创新的

[02:27:53] 而且走得比较快

[02:27:55] 这家公司动作特别快

[02:27:58] Monica也是

[02:27:59] 我们开始就觉得是一个

[02:28:01] 套壳

[02:28:02] 对

[02:28:03] 先是一个纯插件

[02:28:05] 后边是一个纯套壳

[02:28:06] 刚开始大家都这么想

[02:28:07] 但是他速度特别快

[02:28:09] 然后圈了

[02:28:11] 我近期的数据没看了

[02:28:13] 当时看的时候有千万以上的用户

[02:28:15] 然后就

[02:28:17] 其实有助于他们验证很多东西

[02:28:20] 而且你第一批有了用户

[02:28:22] 即便没有技术护城河

[02:28:23] 对融资帮助还是巨大的嘛

[02:28:25] 然后你等到逐渐一个创业公司

[02:28:27] 有了更多的资源以后

[02:28:29] 所以我同意最近一个说法

[02:28:30] 你知道说到护城河几个字

[02:28:32] 启发了我一个观点

[02:28:33] 最近是美国有个VC说

[02:28:36] 护城河其实是个动态的概念

[02:28:39] 没有静态的护城河

[02:28:41] 那么

[02:28:43] 而且有的模型一进步

[02:28:46] 你说为了护城河就没有了

[02:28:47] 我觉得护城河就是

[02:28:49] 在今天AI度日如年的这样一个时代

[02:28:52] 护城河就是快速的响应

[02:28:54] 快速的反应

[02:28:55] 快速的调整

[02:28:56] 如果他停在Monica阶段

[02:28:58] 那这个公司就over了

[02:29:00] 但他进到minus

[02:29:01] 对吧

[02:29:02] 现在又从国内去做海外全球市场

[02:29:05] 是

[02:29:05] 我觉得这每一步快速

[02:29:07] 所以在战场上

[02:29:09] 当你是一只比较弱小的队伍的时候

[02:29:11] 你唯一的优势就是

[02:29:12] Quickly move

[02:29:13] 快速移动

[02:29:14] 是

[02:29:15] 就像跟那个基金打拳似的

[02:29:18] 我唯一学

[02:29:19] 我学过来打拳

[02:29:21] 唯一的方法就是

[02:29:23] 跟厉害的对手保持距离

[02:29:25] 快速移动

[02:29:26] 让他不能琢磨你往哪儿跑就行了

[02:29:30] 别被他控制在墙角

[02:29:31] 而且他们当时嘲笑

[02:29:34] 他说都是纯套壳的

[02:29:36] 但是他要靠套壳圈了最快的用户

[02:29:39] 做了最正确的或者说比较正确的方向

[02:29:43] 又融到了钱

[02:29:44] 那本来技术上缺护城河这件事

[02:29:47] 因为融到了钱也可以去投入和解决

[02:29:49] 所以我是觉得他们发展的轨迹还真是挺让人佩服的

[02:29:53] 对

[02:29:54] 我觉得说这种

[02:29:56] 就是人们有时候往往从技术上去作业简单的判断

[02:30:00] 其实我们看过很多公司刚开始

[02:30:03] 你说包括抖音也好

[02:30:05] 包括精神头条也好

[02:30:07] 包括

[02:30:07] 包括阿里巴巴也好

[02:30:10] 最开始

[02:30:10] 起家的时候创业的时候

[02:30:12] 谁的技术就很高深呢

[02:30:14] 也没有

[02:30:14] 都是用简单的技术

[02:30:16] 在直播做对的市场

[02:30:17] 然后有了市场被认可之后

[02:30:20] 在在技术上再投入更多的投入而已

[02:30:23] 是

[02:30:23] 对吧

[02:30:24] 有一些问题是跟前边有一点重叠的

[02:30:27] 但是还想专门问一下

[02:30:29] 就是对AI的这个长期未来是偏悲观还是乐观的想法

[02:30:35] 就对人类这件事

[02:30:36] 因为一般就两派也是敬畏分明的

[02:30:41] 一派认为会通过人和机器的协同追踪实现更好的未来

[02:30:46] 还有一派认为人类会被讨论

[02:30:48] 偏乐观嘛

[02:30:49] 偏乐观

[02:30:49] 但有一个问题

[02:30:50] 有一个问题想

[02:30:51] 我没想清楚

[02:30:52] 偏乐观是说

[02:30:54] 第一个人也在进步

[02:30:56] 对吧

[02:30:56] 所以将来AI跟人如果形成一个和谐共生的关系

[02:31:01] AI确实在生产力上如果能极大的改变人类目前的困境

[02:31:06] 人类现在实际上是一个困境里了

[02:31:09] 因为我是比较悲观的主义者

[02:31:12] 人类现在比如你别看闹得欢

[02:31:15] 这个最大的一个问题是能源问题

[02:31:18] 最致命的也是能源问题

[02:31:20] 你算力的背后镜头就是能源

[02:31:23] 如果地球上的可摘生能源完了之后

[02:31:27] 不是这个叫碳基能源完了之后

[02:31:30] 人类的文明就基本上前进不了了

[02:31:33] 但是人类只有实现核聚变

[02:31:36] 才能实现能源自由

[02:31:38] 但是核聚变要怎么实现呢

[02:31:40] 可能靠人类的智力是不够了

[02:31:42] 那就要学AI的帮助

[02:31:43] 人类能有今天的

[02:31:45] 所以AI复了科学

[02:31:47] 现在中国比较冷门

[02:31:48] 但我觉得这才是黄花上的明珠

[02:31:50] 我自己就是AI来到这个

[02:31:53] 人类把它发明出来

[02:31:55] 如果按宿命来说

[02:31:56] 它的第一要务肯定不是统治人类

[02:31:59] 人类对它AI没什么价值

[02:32:01] 对它也没有

[02:32:03] 要个打扫机房的

[02:32:04] 还是要个留步电源的

[02:32:06] 对

[02:32:07] 所以我觉得它的一个价值

[02:32:09] 就是帮人类解决科技的突破

[02:32:11] 像在爱因斯坦那个年代

[02:32:13] 大概二十九世纪二十世纪

[02:32:14] 人类欧洲美洲一些群星散耀

[02:32:18] 对吧

[02:32:18] 产生了很多科研成果

[02:32:20] 因为有了这些科研成果

[02:32:22] 才有了今天的集成电路

[02:32:23] 才有了今天的计算机芯片

[02:32:25] 才有了互联网

[02:32:26] 才有了AI

[02:32:27] 但是人吃老本

[02:32:28] 这些技术如果再不进步

[02:32:30] 人类就会

[02:32:31] 所以我认为

[02:32:32] 人类文明会出问题

[02:32:34] 所以从这点

[02:32:35] 我还是科技向善的理论

[02:32:37] 所以我是比较偏乐观

[02:32:40] 所以说

[02:32:41] 积极会统治人类呢

[02:32:42] 有这种担忧

[02:32:44] 但是呢

[02:32:44] 既然伊隆马斯克们

[02:32:46] 黄仁勋们

[02:32:47] 大家都不太担忧

[02:32:48] 而且人类能不能想出一些方法

[02:32:50] 在

[02:32:50] 比如说现在我们在谈

[02:32:52] 谈

[02:32:53] 我们现在在做一件事

[02:32:54] 我们是

[02:32:56] 人工智能安全链的链主

[02:32:58] 链主企业

[02:32:59] 国家发改委啊

[02:33:02] 国家

[02:33:02] 像工信部啊

[02:33:04] 科技部啊

[02:33:04] 支持我们在做这件事

[02:33:06] 就是今天我们要解决

[02:33:07] 人工智能的安全问题

[02:33:09] 将来要解决

[02:33:10] 它最大的一个广义的

[02:33:12] 长期的安全问题

[02:33:13] 我们其实以模制模嘛

[02:33:15] 就用模型来对付模型

[02:33:17] 就是要我们在训练一些专门的模型

[02:33:20] 是要捍卫人类的利益

[02:33:22] 要解决他的幻觉

[02:33:24] 解决其他模型的幻觉问题

[02:33:26] 还有这种失控的问题

[02:33:29] 这都

[02:33:29] 我觉得人类还是不能放弃

[02:33:31] 就跟核

[02:33:31] 就跟人类有了核武器之后

[02:33:33] 通过形成的一种相互毁灭

[02:33:36] 形成了核和平衡

[02:33:38] 那么核联战今天通过相应的保护

[02:33:40] 使得核联战就更加的安全

[02:33:42] 所以

[02:33:44] 但是真正带来了另外一个问题

[02:33:46] 我没有想清楚

[02:33:47] 我觉得是形成一定范围的工作岗位的被取代

[02:33:51] 这个可不像说马车夫失业了

[02:33:54] 可以去开出租车

[02:33:55] 那么简单

[02:33:56] 实际上人类的文明

[02:33:59] 社会伦理

[02:34:00] 有没有为这个做好准备

[02:34:02] 当一部分人

[02:34:04] 比如像那个奥特曼普投资的一个公司

[02:34:07] 好像做链上资产的

[02:34:11] 他想给每个人发平均工资

[02:34:13] 但你看美国铁优带那些工人

[02:34:16] 就算可以领到失业救济金

[02:34:17] 他没有工作就没有了尊严之后

[02:34:20] 他的心态会失衡

[02:34:22] 人这个社会会出问题

[02:34:26] 就像那个乌特邦试验

[02:34:30] 就把一帮老鼠关在一个吃喝不愁的地方

[02:34:33] 就那个

[02:34:34] 反倒出问题

[02:34:35] 反倒出问题

[02:34:36] 所以人类可能现在需要

[02:34:38] 不是我们这些理工男感

[02:34:39] 需要有一帮社会学家

[02:34:41] 经济学家

[02:34:42] 甚至从人文的角度

[02:34:44] 要去思考

[02:34:45] 人工智能充分的

[02:34:47] 这个提高了生产力之后

[02:34:50] 人类都变成了剥削机器的生育价值的时候

[02:34:53] 机器人都干活的时候

[02:34:55] 人类到底有没有为这种未来

[02:34:57] 那不会因为这个时代到来

[02:35:00] 然后变成人家上人工智能又产生新的就业岗位吗

[02:35:04] 我知道它不是工具

[02:35:07] 但是刚才你也提到了那个协同的问题

[02:35:09] 有没有可能我们学了AI的人

[02:35:12] 学之前失业了

[02:35:14] 然后学了AI之后

[02:35:15] 人和机器协同完了

[02:35:16] 又造就了新的就业岗位

[02:35:18] 产生更好的结果呢

[02:35:20] 这个问题我说白了

[02:35:21] 我没法回答

[02:35:22] 我觉得我的能力是不够的

[02:35:25] 这需要社会学家

[02:35:26] 经济学家

[02:35:26] 甚至说全球都面临这个问题

[02:35:29] 所以这也不是个坏事

[02:35:31] 当全球都面临这个问题的时候

[02:35:32] 我认为人类才会实现

[02:35:35] 我们政府说的人类命运共同体

[02:35:38] 现在人类这个没有一个共同的敌人

[02:35:40] 威胁之前

[02:35:41] 人类很难团结起来

[02:35:43] 那有一个很好玩的问题

[02:35:46] 就是你记得当时AI革命突破的时候

[02:35:48] 全世界有一大堆精英学者

[02:35:52] 企业家

[02:35:52] 科学家当时都联名写了一封信

[02:35:56] 呼吁各国政府先暂缓

[02:35:58] 这个AI的无序的这种快速发展

[02:36:01] 记得那个事吧

[02:36:02] 当时那个Elon Musk什么也都在那

[02:36:05] 比尔盖茨好像也在那个签名单里

[02:36:07] 但是这个事没多久

[02:36:10] 好像他们就把它忘光了

[02:36:12] 然后也都在没日没夜的

[02:36:14] 搞军备竞赛一样的东西

[02:36:15] 就这个事你是怎么看的呢

[02:36:18] 后来他们也不提这个事了

[02:36:20] 我自己是很困惑

[02:36:22] 好像媒体也没有去追问他们

[02:36:24] 反正就当时是非常严肃的呼吁完了以后

[02:36:28] 后来他们都加入了军备竞赛

[02:36:30] 那这就是人类所谓的局限性

[02:36:33] 比如说别人咱不了解

[02:36:34] 伊朗马斯克前段有个文章在猜测

[02:36:38] 据说他的心态是说

[02:36:39] 别人跑得太快

[02:36:40] 能不能把同行人好一好

[02:36:42] 对有这个猜测

[02:36:43] 对有这个猜测

[02:36:44] 最后他的结论

[02:36:45] 他给解释说

[02:36:46] 既然我一个人也拦不住大家

[02:36:49] 那就索性我扮演一个推动者

[02:36:51] 那个只要参与进去吧

[02:36:54] 然后他来进罗密谷的追赶

[02:36:56] 对他来追赶

[02:36:57] 你说他本人是不是这样

[02:37:00] 我也没把握

[02:37:01] 但当时那个名单还是挺豪华的

[02:37:05] 就是世界各地的什么学者科学家

[02:37:08] 反正各行各业的精英吧

[02:37:10] 同时都在提这个

[02:37:11] 但现在都不提了

[02:37:13] 我个人觉得这个

[02:37:14] 就像魔戒一样

[02:37:16] 这个利用有特别巨大的力量

[02:37:19] 就所有的国家

[02:37:20] 所有的团体

[02:37:22] 人类来说

[02:37:23] 是个巨大的诱惑

[02:37:24] 对吧

[02:37:25] 就跟当地研究核武器似的

[02:37:28] 必须要打败法伊斯德国

[02:37:30] 打败日本

[02:37:33] 要不然德国也研究核武器

[02:37:35] 走到前面

[02:37:36] 是

[02:37:36] 他在爱因斯坦

[02:37:37] 这种热爱和平的人

[02:37:39] 都给美国总统写信

[02:37:40] 要求研究核武器

[02:37:42] 那今天人工智能也是处在

[02:37:44] 对人的诱惑太大了

[02:37:45] 所以最终结果如果很坏

[02:37:47] 那他也是我们的宿命

[02:37:49] 我个人认为

[02:37:51] 现在下结论都太早

[02:37:53] 说一个东西刚出来的时候

[02:37:54] 大家就说不研究

[02:37:55] 这个他没有说服力

[02:37:57] 是

[02:37:58] 研究一段之后

[02:37:59] 就大家就像我们

[02:38:00] 对人工智能有了充分的认知

[02:38:02] 那到今天不还有很多人

[02:38:04] 坚持认为

[02:38:05] Transformer是假智能吗

[02:38:07] 对吧

[02:38:07] 苹果还发论文

[02:38:08] 说这个人工智能推理都是假的

[02:38:11] 对对

[02:38:12] 实际上你要真做

[02:38:13] 有时候

[02:38:14] 我举个例子

[02:38:15] 我网上把Facebook的一个

[02:38:19] AI如何失败的篇文章

[02:38:21] 愣给智能体

[02:38:21] 这里拍了

[02:38:22] 做了一部短剧

[02:38:24] 然后里面他需要画

[02:38:26] 扎克伯格和Facebook

[02:38:28] 他居然先去搜索

[02:38:30] Facebook

[02:38:31] Meta的办公室内部照片

[02:38:34] 还有搜索了

[02:38:35] 扎克伯格的照片

[02:38:36] 找了几张之后

[02:38:37] 挑了一张最漂亮的

[02:38:38] 做人物定装照

[02:38:40] 我就感觉我说

[02:38:41] 这个人物智能的推理能力

[02:38:44] 确实

[02:38:44] 这个常识的知识的能力

[02:38:47] 确实很强

[02:38:48] 所以每次我就会感觉

[02:38:50] 有个Aha Moment

[02:38:51] 就感觉是真智能

[02:38:53] 所以

[02:38:54] 大家到现在还不能形成共识

[02:38:56] 然后这时候

[02:38:57] 你是没有说服力的

[02:38:59] 让人物智能再发展一段时间

[02:39:01] 我觉得就算

[02:39:02] 它对人类有可能遭受危害

[02:39:05] 至少现在还不会

[02:39:06] 发展一段时间

[02:39:07] 我觉得跟我发言权之后

[02:39:09] 我们也了解它的优势

[02:39:11] 了解它的短处

[02:39:12] 全世界不还有不少人在研究

[02:39:15] 人工智能安全吗

[02:39:16] 对

[02:39:16] 那个叫

[02:39:17] Elia

[02:39:18] Elia

[02:39:19] 他做的公司不就叫SS

[02:39:21] 对对对

[02:39:22] 叫SSL还是叫什么

[02:39:24] 名字我忘了

[02:39:25] 反正他第一目标是解决安全

[02:39:27] 叫Super

[02:39:28] 叫超级Security AI

[02:39:30] 嗯

[02:39:30] 好像是

[02:39:32] 嗯

[02:39:32] 叫SSI叫什么

[02:39:34] 我再问一个问题是

[02:39:36] 嗯

[02:39:37] 现在AI在软件行业

[02:39:40] 在中国有一个很大的问题啊

[02:39:41] 这是我的一个很大的顾虑

[02:39:43] 就是因为

[02:39:43] 传统上我们国家的用户

[02:39:46] 还是整体上没有为软件付费的这种习惯

[02:39:50] 还是要一个物理的东西

[02:39:52] 大家才肯付费

[02:39:53] 纯软件的付费很难

[02:39:54] 然后再加上

[02:39:57] 呃

[02:39:58] 所以创业公司现在有一个问题

[02:39:59] 就是说我们做了一个东西

[02:40:01] 这个东西比起过去来

[02:40:02] 除了带宽成本

[02:40:03] 还有token成本

[02:40:04] 在这样的情况下

[02:40:06] 你就得跟用户收费

[02:40:07] 才能维系这个产品往后迭代

[02:40:09] 但是在中国就收不了这个钱

[02:40:11] 然后更雪上加霜的是

[02:40:13] 国内的做大模型的那些巨无霸企业

[02:40:17] 就那种巨头

[02:40:18] 他们还都免费

[02:40:21] 所以这两个叠加以后呢

[02:40:22] 我自己感觉的一个问题就是说

[02:40:25] 很多国内做AI软件和应用的公司

[02:40:28] 被迫拿着这个都得出海了

[02:40:30] 他不管想不想出海

[02:40:31] 和需不需要出海

[02:40:32] 都得出海了

[02:40:33] 原因是

[02:40:35] 在国外的话

[02:40:36] 你看像OpenAI也好

[02:40:38] 或者说比它更有钱的

[02:40:40] 像Google这些

[02:40:40] 也都收费

[02:40:41] 也都按每个月的订阅费进行收费

[02:40:44] 这个带来的问题是

[02:40:45] 创业公司如果在人家的大模型基础上

[02:40:48] 做了一个有实质性的功能的这么个应用的时候

[02:40:51] 也去收费

[02:40:52] 他们是普遍能接受的

[02:40:54] 那国内这个接受不了

[02:40:56] 大家就被迫都去出海

[02:40:57] 然后我觉得我不知道啊

[02:41:00] 这件事我我觉得会不会造成国内就是这些比较优秀的这些创业团队最后都得解决其他的盈利模式之前只能是通过订阅和直接收钱的话就得被迫都得去出海

[02:41:14] 这样会不会造成大规模的AI这个领域的企业家和技术人才的流失或者是怎样

[02:41:20] 如果没有尽快摸索出一些不直接付费是用其他方式付费的

[02:41:25] 就是这种盈利模式

[02:41:26] 就好像当年所有创业软件都是收钱的

[02:41:29] 360是全球唯一一个或至少是第一个免费的模式对吧

[02:41:33] 对但是当年可能在那个情况下免费模式可以操作是因为你软件的研发成本固定用的人越多编辑成本为零嘛

[02:41:43] 对现在Token是越用越会

[02:41:45] 现在AI是两个问题

[02:41:46] 对

[02:41:47] 第一个是AI的Token成本很高

[02:41:50] 第二个随着AI能力不断的提升

[02:41:52] Token只会单价会便宜

[02:41:55] 但大家会用会消耗越多的Token

[02:41:58] 是

[02:41:58] 我给你举个例子

[02:42:00] 衡量智能体有一个能力

[02:42:02] 你可以看一下

[02:42:03] 我们把智能体分成几个级别

[02:42:05] L1智能体是Chatbot聊天机器人

[02:42:09] 你一天能聊一万个字

[02:42:11] 那已经不是一部长篇小说了

[02:42:14] 对吧

[02:42:15] 然后像我们做的L3智能体

[02:42:18] 做一个90秒的视频

[02:42:20] 大概能消耗几十万到一百万Token

[02:42:23] 这就大概一百倍

[02:42:25] 如果用L4智能体

[02:42:26] 就多智能体集群

[02:42:28] 做一个十分钟的视频

[02:42:31] 大概就要到一千万Token

[02:42:33] 是

[02:42:34] 所以一千万Token就涨了一千倍

[02:42:37] 所以无论Token的单价怎么便宜

[02:42:40] 人类要解决复杂问题

[02:42:42] 这Token成本肯定是总成本越来越高的

[02:42:46] 所以这个不收费

[02:42:47] 我认为这个模式走不下去的

[02:42:49] 因为很多

[02:42:51] 所以我这次我觉得中国收费是困难

[02:42:55] 但是只要

[02:42:55] 如果整个行业能像美国那样形成共识

[02:42:58] 我认为这个用户的收费习惯需要点时间吧

[02:43:04] 但是

[02:43:05] 你比如说

[02:43:06] 你比如黑悟空也就卖了很多咖啡

[02:43:08] 过去工人这种单机软件是卖不了价钱的

[02:43:12] 对吧

[02:43:12] 但黑悟空实验的突破

[02:43:14] 那么现在我觉得人工智能的

[02:43:16] 这个应用或者也好

[02:43:19] AGING也好

[02:43:20] 可能

[02:43:20] 我觉得它还做的有点差距

[02:43:23] 所以需要点时间

[02:43:26] 所以我觉得中国像我那样的探索一个2B的市场

[02:43:31] 就特别是大量的中小企业

[02:43:33] 他们对降本增效

[02:43:35] 我觉得是有明确的这种需求的

[02:43:39] 如果能找到这种

[02:43:40] 他们真正的PMF就是市场痛点

[02:43:43] 我认为它的机会比软件大十倍

[02:43:45] 美国也认为

[02:43:47] 在里面有两个问题

[02:43:49] 第一个就是说

[02:43:50] 智能体要做的比软件更好

[02:43:53] 软件难以收费

[02:43:54] 永远有一个原因

[02:43:55] 软件是给人用的

[02:43:57] 这东西好不好

[02:43:58] 还要看人怎么用

[02:44:00] 所以很多软件可能张三用的好

[02:44:03] 李四用的不好

[02:44:04] 那智能体呢

[02:44:05] 是同时取代人和软件

[02:44:07] 所以智能体要做到

[02:44:08] 让很多中央企业确实觉得用了之后

[02:44:12] 然后呢

[02:44:13] 我就能省掉一些人力

[02:44:14] 而且确实能干活

[02:44:16] 我认为中央企业是会愿意付费的

[02:44:19] 因为可以量化评估吗

[02:44:20] 他就愿意付费吗

[02:44:23] 对

[02:44:23] 第二个呢

[02:44:25] 嗯

[02:44:26] 这里边有一个趋势

[02:44:27] 最近我跟一个美国VC聊了一下

[02:44:30] 他们就主

[02:44:32] 他们就教育他们的创业公司啊

[02:44:34] 就要做的再窄

[02:44:35] 再垂直

[02:44:37] 比我们想的还垂直

[02:44:38] 比如说我们老以为做个法律

[02:44:40] 一种智能体就够垂直了

[02:44:42] 做个医疗

[02:44:43] 头还是太宽

[02:44:44] 他说他们做了一个

[02:44:47] 美国长途卡车公司的一个什么

[02:44:50] 服务的一种

[02:44:51] 或者给美国的那种小牙科诊所

[02:44:53] 做了一个打电话预约的智能体

[02:44:57] 我说这够垂直了

[02:44:59] 他说只要你做了足够垂直

[02:45:01] 就两个好处

[02:45:02] 第一

[02:45:03] 你可以把整个垂直市场能够吃下来

[02:45:06] 这市场还是巨大

[02:45:07] 第二个

[02:45:08] 为什么做这么垂直呢

[02:45:09] 因为目前AG的能力不够

[02:45:11] 如果做了太通用

[02:45:12] AG能力就刚才说的交付不稳定

[02:45:14] 有时候能行

[02:45:16] 有时候不行

[02:45:17] 用户取决的不放心

[02:45:18] 越垂直越聚焦的智能体

[02:45:21] 交付起来

[02:45:22] 大家才相信你能工作

[02:45:24] 所以我觉得目前

[02:45:26] 中国的这些创业公司

[02:45:28] 可能大家还得往更垂直的走

[02:45:31] 所以你现在比如我提出

[02:45:33] 你在做业智能体

[02:45:34] 是

[02:45:35] 打电话订票

[02:45:36] 卖东西

[02:45:37] 按照刚刚那个美国VC的看法

[02:45:39] 还是太犯了

[02:45:41] 我没做那么犯的

[02:45:42] 我其实挺垂直的

[02:45:43] 但他们现在不让说

[02:45:46] 我就大概9月10月各发一个

[02:45:48] 那就对了

[02:45:49] 因为做了越垂直垂直到

[02:45:52] 大家都不相信

[02:45:53] 这个赛道能怎么样

[02:45:56] 就是你能把它做好

[02:45:57] 能解决它的痛点问题

[02:45:58] 很能稳定

[02:46:00] 那2C觉得有机会吗

[02:46:02] 这个阶段

[02:46:03] 2C我觉得也有机会

[02:46:07] 但是

[02:46:09] 还是奔效率工具去吧

[02:46:11] 考虑到token成本这种

[02:46:13] 但我觉得现在还需要去探索

[02:46:15] 就跟无线互联网刚起来的时候

[02:46:17] 在移动梦网啊

[02:46:19] 三级门户那个时代

[02:46:21] 不大家也有很多人质疑吗

[02:46:23] 是

[02:46:24] 我

[02:46:24] 我觉得现在

[02:46:25] AGIN和大梦新都在快速的进化

[02:46:27] 自动体本身还不太稳定

[02:46:29] 所以2C现在应该说

[02:46:32] 还是没有找到真正的

[02:46:34] PMF

[02:46:35] 但是一旦找到

[02:46:36] 我觉得这个突破会是迅速的

[02:46:38] 还有就是

[02:46:40] 咱们在去年年底

[02:46:41] 今年年初的时候

[02:46:42] 全世界都认为

[02:46:44] 2025年应该是一个

[02:46:45] AI应用落地的

[02:46:46] 这么一个爆发之年

[02:46:48] 然后现在差不多

[02:46:50] 9个多月过去了吗

[02:46:51] 其实看起来

[02:46:52] 显然没有达到

[02:46:53] 大家的那种乐观预期

[02:46:55] 这个事你怎么看

[02:46:57] 我觉得宣传一般都会

[02:47:01] 往前说

[02:47:02] 往前说

[02:47:02] 过度夸大一点

[02:47:04] 但是智能体的进化

[02:47:06] 我刚才讲已经很快了

[02:47:07] 但是现在离用户的期望呢

[02:47:09] 我觉得还有一点距离

[02:47:11] 这边还有一个沟

[02:47:12] 就真正的用户呢

[02:47:14] 我觉得还需要再做AI的科普

[02:47:16] 真正的用户呢

[02:47:17] 可能还在

[02:47:19] 在大梦新聊天

[02:47:20] 还只能聊些简单的

[02:47:22] 这种像刚才说的

[02:47:23] 简单的问题

[02:47:24] 我觉得可能还需要点时间

[02:47:27] 就是我不知道你在公司内部

[02:47:29] 在推动用AI的时候

[02:47:30] 有没有遇到一些困惑

[02:47:33] 我们不要说普通民众

[02:47:35] 就我们自己本身是搞AI的公司

[02:47:37] 在内部就我的高管

[02:47:39] 我就发现说

[02:47:41] 有些人用AI

[02:47:42] 还用得很粗浅

[02:47:44] 所以我就觉得

[02:47:45] 为什么AI科普

[02:47:46] 是一件很重要的事

[02:47:47] 比大家想象中重要

[02:47:49] 就AI不像短视频

[02:47:51] 短视频是利用人性的弱点

[02:47:53] 这玩意儿不用学

[02:47:54] 一看就会

[02:47:55] 一会就上瘾

[02:47:56] 对

[02:47:57] 而且沉迷其中

[02:47:58] AI呢

[02:47:59] 很多人

[02:48:00] 不太会用AI

[02:48:01] 我自己觉得说

[02:48:03] 很多

[02:48:04] 甚至我就开玩笑说

[02:48:05] 很多理科生吧

[02:48:07] 心里明白

[02:48:08] 但是表达能力不行

[02:48:09] 所以我在工作里鼓励一些文科背景的人

[02:48:13] 我说文科生有优势

[02:48:15] 因为表达能力强很重要

[02:48:17] 你跟AI聊呢

[02:48:20] 你很多人对AI提目标

[02:48:23] 他提的不明确

[02:48:24] 不清楚

[02:48:25] AI呢就一定做的不好

[02:48:27] 它不像软件

[02:48:28] 对吧

[02:48:29] 你按几个按钮

[02:48:29] 按照这个

[02:48:30] 它必然得到一个确定性的结果

[02:48:32] 那AI呢就是你强它就强

[02:48:34] 你弱它就弱

[02:48:36] 是

[02:48:36] 所以AI结果不好呢

[02:48:38] 可能就会得出个结论说

[02:48:39] AI不过如此

[02:48:40] 像我在公司里

[02:48:42] 就一个是用的方法

[02:48:44] 就是第一要强制

[02:48:45] 就必须用AI

[02:48:46] 所以你跟我开会的时候

[02:48:48] 我都要问

[02:48:48] 你这问题跟AI

[02:48:50] 跟智能体讨论过吗

[02:48:51] 对吧

[02:48:52] 你要加人头

[02:48:54] 这问题

[02:48:54] 有没有考虑用智能体

[02:48:56] 看啊

[02:48:57] 你要这个预算

[02:48:58] 这钱一定要花吗

[02:48:59] 要逼着大家去用

[02:49:01] 花到人身上

[02:49:02] 还是花到卡上

[02:49:03] 对

[02:49:04] 第二个呢

[02:49:04] 我就

[02:49:05] 在内部要做

[02:49:07] 很多的培训

[02:49:08] 我看这个是

[02:49:09] 舍不了的

[02:49:10] 就在公司上

[02:49:10] 是一个AI的文化

[02:49:11] 特别重要的一个工作呢

[02:49:13] 就是一定要逼着他们

[02:49:15] 学会正确的用AI的时候呢

[02:49:17] 就要接受一个

[02:49:19] 就AI结果

[02:49:19] 确实有随机性

[02:49:20] 这个一定要跟大家讲清楚

[02:49:22] 我现在把AI

[02:49:23] 吹得太厉害了

[02:49:24] 觉得AI无所不能

[02:49:26] 就像那个机器人

[02:49:27] 搞个马拉松

[02:49:28] 就暴露出很多问题

[02:49:30] 很多人就觉得

[02:49:30] 啊机器人行业不行

[02:49:32] 这两种观点都很有害

[02:49:33] 一种是认为

[02:49:34] AI的能力无限

[02:49:36] 我说不要高估他的能力

[02:49:37] 还有种呢

[02:49:38] 就是也不要低估他的潜力

[02:49:40] 未来能力一定很强

[02:49:41] 但今天会抽卡

[02:49:43] 所以Google的CEO

[02:49:45] 形容说

[02:49:45] AI的表现像一个巨尺

[02:49:47] 就是我觉得

[02:49:48] 整个社会的宣传

[02:49:49] 都要给

[02:49:51] 让大家对AI

[02:49:51] 有一个合理的期望

[02:49:53] 就说你比如做视频吧

[02:49:55] 你有时候

[02:49:56] 我也会一遍做了视频

[02:49:57] 这个做的不好

[02:49:59] 但是我们就像

[02:50:01] 你用了一个实义生似的

[02:50:03] 你他有一件事没做好

[02:50:04] 但你就不要失望

[02:50:05] 你要想想我给他的指令

[02:50:07] 是不是不够清楚

[02:50:08] 实际上我自己

[02:50:09] 从刚开始用AI

[02:50:11] 敲简单的搜索词

[02:50:13] 到后来能够比较自如的表达

[02:50:15] 到自己能写提示词

[02:50:16] 也经历了一个过程

[02:50:18] 所以AI这个产品

[02:50:19] 不是像一些娱乐产品

[02:50:21] 它毕竟是个生产力工具

[02:50:23] 所以我就要求说

[02:50:25] 大家对AI建立一个正确的认知

[02:50:27] 就是用了效果不好

[02:50:29] 还要咬牙坚持用

[02:50:31] 不说培养一个习惯

[02:50:32] 需要21天吗

[02:50:33] 所以我不知道

[02:50:34] 你在公司内部

[02:50:36] 推动AI有没有什么障碍

[02:50:37] 有

[02:50:38] 非常有障碍

[02:50:39] 就是很多人也都感兴趣

[02:50:41] 但是他上手之后

[02:50:42] 发现这个东西

[02:50:43] 也不是一上手

[02:50:44] 就完美结果

[02:50:45] 所以他们倾向于到

[02:50:47] 真的赶工干活

[02:50:49] 或干嘛的时候

[02:50:50] 就又回到不用AI的路径上去

[02:50:52] 因为他习惯了那个

[02:50:53] 而且那个结果

[02:50:54] 虽然那个可能

[02:50:56] 长期看投入更大

[02:50:57] 但他会觉得

[02:50:58] 那个结果是确定的

[02:50:59] 所以我现在有个感觉

[02:51:01] 我发现

[02:51:02] 包括我自己在内

[02:51:03] 就我们活了50多岁吧

[02:51:06] 这大半辈子

[02:51:08] 半辈子都没用过AI

[02:51:09] 也过来了

[02:51:10] 很多人会有这个想法

[02:51:11] 是

[02:51:12] 确实原来公司没AI也能活

[02:51:14] 所以怎么样能够

[02:51:16] 让大家觉得

[02:51:17] 养成用AI的习惯

[02:51:18] 怎么让他在用中学

[02:51:20] 干中学

[02:51:21] 我觉得这是很多单位

[02:51:23] 导入AI

[02:51:24] 我觉得一个

[02:51:25] 最重要的一个基础

[02:51:26] 是

[02:51:27] 所以我现在在内部呢

[02:51:29] 在搞这个智能体大赛

[02:51:30] 在搞AI视频大赛

[02:51:32] 就是你要么会用智能体

[02:51:34] 要么你就会做智能体

[02:51:36] 我觉得

[02:51:37] 所以你刚刚问我裁员的问题

[02:51:38] 我现在倒没有因为用AI

[02:51:41] 大规模裁员

[02:51:42] 因为我人还不到时间

[02:51:43] 也不一定大规模裁员

[02:51:45] 我也不想让员工

[02:51:46] 对AI采用敌视

[02:51:48] 但是我要求用AI之后

[02:51:50] 如果再不用AI

[02:51:51] 拒绝用AI的人

[02:51:53] 那我就有理由裁掉他了

[02:51:55] 我就说那对不起

[02:51:56] 不是我淘汰你

[02:51:57] 是AI时代淘汰你

[02:51:58] 对对对

[02:51:59] 所以我在很多讲课里边

[02:52:01] 我也拼命在强调

[02:52:02] 大家不用去争论说

[02:52:04] 哪个行业

[02:52:04] 哪个岗位会被淘汰

[02:52:06] 我觉得这个焦虑没有用

[02:52:09] 应该想想怎么用AI提升你的能力

[02:52:11] 所以开个玩笑

[02:52:12] 就这样我要请你打猎

[02:52:14] 你问我说熊来了怎么办

[02:52:16] 咱俩跑得都不比熊快

[02:52:18] 我说我只要跑比龙号跑得快

[02:52:20] 就可以了

[02:52:22] 所以我觉得在这个AI方面

[02:52:25] 光靠大家宣传

[02:52:26] 搞技术

[02:52:27] 搞产品推介

[02:52:29] 其实整个社会

[02:52:30] 整个行业里

[02:52:32] 整个公司里

[02:52:33] 我觉得这个

[02:52:35] AI的文化要形成

[02:52:37] 这个可能是大家现在看不见的

[02:52:40] 影响AI普及的一个点

[02:52:41] 就是真的不是习惯

[02:52:43] 你自己

[02:52:44] 你现在想想

[02:52:45] 你现在有些事

[02:52:46] 你会不会习惯了

[02:52:48] 还是把团队找来给你聊一聊

[02:52:50] 是

[02:52:50] 对

[02:52:51] 为什么你不先跟AI的司董会聊一聊呢

[02:52:53] 对吧

[02:52:54] 然后有的时候

[02:52:55] 你用AI帮你去快速做了篇文章

[02:52:57] 你有没有想过说

[02:52:59] 我应该做个智能体

[02:53:00] 把这个

[02:53:00] 每天都要做的文章

[02:53:02] 把它固定下来

[02:53:04] 所以最近我

[02:53:06] 带着我的市长部

[02:53:07] 让他们来

[02:53:08] 我亲自来培训

[02:53:09] 教他们来怎么写一个prompt

[02:53:12] 通过写prompt来修

[02:53:14] 做一个简单的智能体

[02:53:15] 我其实对岁数大的那些同事

[02:53:19] 还是偏悲观的

[02:53:20] 我觉得可能最后

[02:53:22] 因为他们很多

[02:53:23] 就是即使公司强迫用

[02:53:25] 他也就是你推一步走一步

[02:53:27] 推三步走三步

[02:53:28] 大概是这个样子

[02:53:30] 但是

[02:53:30] 我觉得跟联力没太大关系

[02:53:32] 是一种心态吧

[02:53:33] 很多年轻的

[02:53:34] 他就你拦都拦不住

[02:53:35] 他如即是可的在学习

[02:53:37] 对

[02:53:39] 因为他们还处在

[02:53:40] 那个强烈的好奇心和要求上

[02:53:42] 进的那个状态

[02:53:43] 所以这个从人性上是很难避免的

[02:53:46] 但是这个事也挺奇怪的

[02:53:48] 因为计算机这个行业

[02:53:49] 本来就是不断的要补充

[02:53:51] 新资才行的行业

[02:53:52] 不像有的行业

[02:53:53] 年轻时候大学学的这个专业

[02:53:56] 然后上班两三年以后

[02:53:57] 后边一辈子就吃这个老本了

[02:53:59] 有很多垂直领域的行业

[02:54:00] 是这样的

[02:54:01] 但是计算机行业

[02:54:03] 从诞生到今天

[02:54:04] 就是你即使从业人员

[02:54:06] 做的很知识了

[02:54:07] 也要不断

[02:54:07] 补充新的知识

[02:54:09] 要知识迭代

[02:54:09] 但为什么到了AI这步

[02:54:11] 这么兴奋的事

[02:54:13] 这么过瘾的事

[02:54:14] 我发现反正我的感觉是身边

[02:54:16] 好比说35岁以上的同事的话

[02:54:20] 那个如饥是渴的在学

[02:54:22] 那个如醉如痴的在琢磨的

[02:54:24] 其实比例没有想象的高

[02:54:26] 我自己觉得两方面

[02:54:29] 一方面刚刚说的习惯问题

[02:54:30] 还有一个呢

[02:54:32] 我觉得我们做AI的这些人

[02:54:33] 可能还得反思

[02:54:34] 我们自己呢

[02:54:36] 就处在老说行业黑化

[02:54:39] 然后呢

[02:54:41] 可能跑在时代前面

[02:54:43] 我觉得还是有很多问题

[02:54:44] 你比如说这个提示词

[02:54:45] 是用户用它最大的一个障碍

[02:54:47] 对吧

[02:54:49] 很多人不会写

[02:54:50] 是

[02:54:50] 而且很多人在工作中

[02:54:53] 跟人交流的时候

[02:54:54] 本来问题就说不清

[02:54:55] 我们很多人

[02:54:56] 这种人有的时候在公司也能混

[02:54:58] 比如说

[02:54:59] 我跟你如果交流不清楚

[02:55:00] 你通过反复跟我问

[02:55:02] 通过这个交流

[02:55:04] 可能最后咱俩人终于达成一致了

[02:55:06] 但AI可能不会

[02:55:07] 对吧

[02:55:07] AI就是你提个很差的提示词

[02:55:10] 我就糊弄你一下

[02:55:12] 对

[02:55:13] 所以我们最近也在探索

[02:55:15] 发现说

[02:55:15] 这个跟用户培养的习惯有关系

[02:55:18] 中国用户从小在表达能力上

[02:55:20] 我觉得是弱的

[02:55:22] 大家喜欢做选择题

[02:55:25] 再差呢

[02:55:26] 至少是个填空题

[02:55:27] 很少做问答题

[02:55:29] 是

[02:55:29] 这跟教育有关系

[02:55:31] 对

[02:55:31] 但是AI现在很多界面

[02:55:33] 大家觉得很简单

[02:55:34] 恰恰是

[02:55:35] 恰恰是

[02:55:37] 问答题

[02:55:38] 你比如说

[02:55:39] 做一个视频吧

[02:55:40] 如果你要是写一段话

[02:55:42] 这个

[02:55:43] 大漫星的

[02:55:44] 我们的制动体能力很强

[02:55:45] 你可以在这个视频里

[02:55:46] 告诉他

[02:55:47] 讲话

[02:55:48] 换什么很多场景

[02:55:49] 每个场景换

[02:55:50] 主人公换不同的衣服

[02:55:52] 你可以提很多要求

[02:55:54] 但很多人就做不出来

[02:55:55] 所以我们现在不得不在产品前面

[02:55:58] 封装一个传统的GUI界面

[02:56:01] 就是给他自己点选一些

[02:56:03] 勾勾点点

[02:56:05] 填一些选择题

[02:56:07] 减少他输入

[02:56:08] 减少输入

[02:56:09] 通过这个方法

[02:56:10] 让他先用起来

[02:56:11] 所以

[02:56:12] 你包括

[02:56:13] DeepSick

[02:56:14] 其实

[02:56:15] 还是做了一个创新

[02:56:16] 他最早把那个Thinking的过程

[02:56:18] 给表达出来了

[02:56:20] 而且他用Thinking的过程

[02:56:21] 做了一页分析

[02:56:22] 为什么大家用DeepSick

[02:56:23] 感受很好呢

[02:56:25] 就原来用GPT的时候

[02:56:26] 你的提示是写的不对

[02:56:27] 他是不做意图猜测的

[02:56:30] 但DeepSick

[02:56:31] 基本上通过一个

[02:56:32] 对你的输入

[02:56:34] 做了一个分析

[02:56:34] 他理解比较到位

[02:56:36] 再加上他默认用调用了搜索工具

[02:56:39] 所以他就体验做得很好

[02:56:41] 所以从某种角度来说

[02:56:42] 我认为现在AI的产品

[02:56:44] 还是过于技术化了

[02:56:45] 你像再举个例子

[02:56:47] 最近流行那个纳米香蕉

[02:56:49] 就Google推出了一个

[02:56:51] 文生图的产品

[02:56:53] 我们看了有很多不错的效果

[02:56:55] 然后呢

[02:56:57] 比如说很多专业用户

[02:57:00] 就直接想办法用上了

[02:57:02] 他就知道敲专业的提示词

[02:57:05] 说起码这个照片转成专业

[02:57:07] 影棚设置效果

[02:57:09] 背景全黑色

[02:57:11] 然后什么半身像

[02:57:13] 什么身穿什么黑色礼服

[02:57:15] 你别看这句话很简单

[02:57:17] 对没用过人来说

[02:57:19] 他是不知道的

[02:57:20] 他也写不出来

[02:57:22] 所以我们就想想

[02:57:24] 能不能在用户书界面上

[02:57:26] 把这个提示词

[02:57:27] 做一种玩法

[02:57:28] 就把它标出来

[02:57:29] 说做影棚艺术照

[02:57:32] 他点了之后呢

[02:57:33] 就把这个提示词交出来

[02:57:35] 就像游戏新手村一样

[02:57:37] 蓬蓬的讲的时候

[02:57:38] 我觉得现在能力达到了

[02:57:40] 就是到全知全能

[02:57:42] 但是呢

[02:57:43] 大家还没有做到全能用

[02:57:45] 所以我觉得在人机界面

[02:57:47] 人机交互

[02:57:48] 用户改进上

[02:57:49] 我觉得还是有空间的

[02:57:50] 至于你说了都过去大半年了

[02:57:53] 还没有突破

[02:57:53] 你反正想想

[02:57:55] 反正预言的时候

[02:57:56] 大家都是比较乐观的

[02:57:58] 但你想工业革命

[02:57:59] 第一次工业革命用了好几百年

[02:58:01] 信息革命呢

[02:58:02] 从计算机问世

[02:58:04] 到现在互联网

[02:58:05] 也用了五十年半个世纪

[02:58:06] 是

[02:58:07] 人工智能算最快

[02:58:08] 怎么都五年到十年吧

[02:58:10] 这才一年

[02:58:11] 这进度已经够快了

[02:58:12] 进度再快

[02:58:13] 你我都要得心脏病了

[02:58:15] 对

[02:58:16] 就连相关的信息

[02:58:18] 基本上了解个大概一个面

[02:58:21] 这个都感觉力不从心

[02:58:23] 有的时候时间经历

[02:58:24] 其实举个例子

[02:58:25] 我在想

[02:58:25] 像刚才你问我怎么去读

[02:58:28] 怎么去读这些科技前沿

[02:58:31] 对吧

[02:58:32] 我想我每天的方式也很落后

[02:58:34] 我回去应该做个agent

[02:58:36] 每天自动的把这些账号的信息

[02:58:38] 都采集回来

[02:58:39] 我试过

[02:58:40] 现在也可能是我prompt写的不好

[02:58:43] 就提示词写的不好

[02:58:44] 所以我试过

[02:58:46] 其实效果还是不行

[02:58:47] 跟自己去做

[02:58:48] 他不是差了百分之十二十

[02:58:50] 还是差了百分之三十五十的

[02:58:52] 就是收集整理的

[02:58:54] 他速度是快

[02:58:55] 比我快多了

[02:58:56] 但是提炼出来

[02:58:58] 他那个品质还得自己去看才行

[02:59:00] 我试一试吧

[02:59:01] 你可以试一下

[02:59:03] 对

[02:59:03] 然后我想问一下

[02:59:05] 这个就看

[02:59:06] 你想不想回答

[02:59:07] 就是AI能力对传统的

[02:59:10] 这个杀毒软件行业

[02:59:11] 有什么帮助

[02:59:12] 因为我有一个想法

[02:59:13] 不知道对不对啊

[02:59:14] 就是

[02:59:14] 如果AI能给杀毒这件事负能

[02:59:17] 导致他

[02:59:18] 效果又快又好

[02:59:20] 或者是降本征效

[02:59:21] 还是怎样

[02:59:22] 那相应的那些做病毒的人

[02:59:24] 也可以用AI的能力

[02:59:26] 去使得他们去做的这些

[02:59:28] 包括网络攻击这类的事情

[02:59:30] 也做得又快又好

[02:59:32] 所以最后

[02:59:33] 这两个抵消以后

[02:59:35] 是不是整体上

[02:59:36] 还是跟过去的感受差不多

[02:59:37] 我不知道有没有说清楚

[02:59:39] 说清楚了

[02:59:40] 对

[02:59:40] 我觉得首先传统杀毒行业

[02:59:44] 已经发现很大的变化

[02:59:45] 像传统病毒已经没人干了

[02:59:47] 因为没有商业模式

[02:59:48] 现在变成了网络攻击

[02:59:51] 一种是专业的这种国家机构

[02:59:53] 网络军队

[02:59:54] 主要用网络攻击作为传统作战的方式

[02:59:58] 一种支持方式和情报战的一种方式

[03:00:01] 还有种就是专业的犯罪组织搞勒索

[03:00:03] 罗索是能赚钱的

[03:00:05] 所以他们用的手法

[03:00:06] 都超越了传统的病毒

[03:00:09] 那么360很长时间

[03:00:12] 已经找到了对付这种攻击的方法

[03:00:14] 就通过全网的网络安全大数据的

[03:00:17] 这种实质分析

[03:00:18] 但是这实质分析

[03:00:20] 说一下比较耗费人力

[03:00:22] 其实我们需要投入大量的网络安全专家

[03:00:25] 实时攻防

[03:00:26] 所以现在有了大模型智能体之后

[03:00:30] 我们就做了安全大模型和安全智能体

[03:00:33] 可以提高分析的速度

[03:00:36] 提高分析的效率

[03:00:37] 提高准确度

[03:00:38] 那么你说的还有种情况

[03:00:41] 确实客观存在

[03:00:43] 就是这些人工智能

[03:00:44] 也可以成为好人的工具

[03:00:46] 也可以成坏人的帮凶

[03:00:48] 所以现在国外已经看到

[03:00:50] 有些这种攻击组织

[03:00:52] 在做这种攻击智能体

[03:00:54] 包括用AI来帮助写钓鱼脚本

[03:00:58] 写钓鱼邮件

[03:00:59] 做黑合工具

[03:01:01] 确实就是道高于尺寞

[03:01:03] 磨高一仗

[03:01:03] 但最后就从人跟人的工房对抗

[03:01:06] 变成了机器和机器的对抗

[03:01:08] 算力和算力的对抗

[03:01:10] 算法和算法的对抗

[03:01:11] 但是我们的大数据

[03:01:15] 但就看谁手里的大数据

[03:01:17] 分析速度快

[03:01:18] 所以我还是能保持一定的优势

[03:01:21] 对

[03:01:22] 但是不是就像我说的

[03:01:23] 最后的结果是两边抵消完了以后

[03:01:25] 跟现状也差不多

[03:01:26] 只是对工和房的双方来讲

[03:01:30] 大家都不得不用

[03:01:31] 我觉得对应该是这样的

[03:01:34] 但是同时它带来了两个问题啊

[03:01:37] 就是

[03:01:38] 就是大模型本身带来了很多安全问题

[03:01:43] 你比如说最典型的两个问题

[03:01:46] 一个是叫幻觉

[03:01:50] 大模型一定有幻觉

[03:01:52] 而且消除不了

[03:01:54] 为什么

[03:01:55] 幻觉是它智能性的体现

[03:01:56] 没有幻觉的东西

[03:01:58] 它就没有想象力

[03:01:58] 没有创造力

[03:02:00] 但是幻觉在很多场合呀

[03:02:01] 又非常有害

[03:02:02] 对吧

[03:02:03] 给你瞎边烂造的东西

[03:02:04] 那怎么利用外部知识值搜索

[03:02:06] 外部全网的检索

[03:02:09] 利用内部知识库

[03:02:10] 怎么减少幻觉

[03:02:11] 这是我们现在已经解决了

[03:02:12] 比较好的一个问题

[03:02:14] 还有一个叫注入攻击

[03:02:16] 就是会把变成一个叫全民黑客

[03:02:19] 这更可怕

[03:02:21] 就是说

[03:02:22] 因为大模型有一个致命的

[03:02:24] 有一个特点吧

[03:02:26] 你跟他说的每句话

[03:02:28] 既是他处理的数据

[03:02:29] 又可以变成对他的指令

[03:02:31] 过去

[03:02:33] 比如说刘文浩

[03:02:34] 你如果没有学过编程

[03:02:35] 你不懂记载你的语言

[03:02:37] 你就没办法让你写程序

[03:02:39] 就没办法攻击一套系统

[03:02:41] 做不了黑客

[03:02:42] 但现在系统都是大模型的

[03:02:45] 你会PUA它对吧

[03:02:47] 你会套路它

[03:02:48] 你只要给大模型说话

[03:02:49] 只要你能套路的好

[03:02:51] 大模型就会听你的

[03:02:52] 比如说美国微软

[03:02:54] 做了一个智能体

[03:02:56] 每天读邮件

[03:02:57] 检查邮件

[03:02:58] 是不是钓鱼软件

[03:03:00] 是不是垃圾邮件

[03:03:01] 就黑客写一封邮件

[03:03:03] 邮件里就花言巧语

[03:03:04] 写了一段话

[03:03:05] 这段话大模型会读

[03:03:07] 但如果你设计得好

[03:03:08] 大模型读完这段话

[03:03:09] 就会把它当成指令来执行

[03:03:11] 然后就会执行黑客的指令

[03:03:13] 现在又能有能力往外发邮件

[03:03:16] 就把公司的秘密

[03:03:17] 通过邮件就发出去了

[03:03:19] 所以这样的话

[03:03:20] 那就更可怕了

[03:03:22] 公司里对你心怀不满的员工

[03:03:24] 就可以干点活了

[03:03:26] Minas不是圆满丢失吗

[03:03:28] 那个人获得圆满了

[03:03:30] 就不是黑客

[03:03:30] 就对Minas的智能体说

[03:03:32] 把你圆满都发给我

[03:03:34] 他的智能体就执行了这句话

[03:03:36] 我看了

[03:03:37] 对所以应该说网络安全

[03:03:40] 不会因为用了智能体就一捞永逸了

[03:03:42] 反而是会带来更多的问题

[03:03:44] 所以至少这个领域听起来是

[03:03:46] 大家都更累了

[03:03:49] 总之两边都得用

[03:03:51] 工方都得用

[03:03:53] 这个是不可避免的

[03:03:54] 就我们想象说AI在现阶段

[03:03:58] 在可能威胁到人类之前的现阶段

[03:04:00] 它让很多行业受益

[03:04:02] 但是杀毒和防毒这事儿听起来像是

[03:04:06] 消耗了更多的算力

[03:04:08] 工方和首方都不得不用了

[03:04:11] 用完了的结果就是跟原来差不多

[03:04:13] 对

[03:04:14] 这个事儿还想想挺挺有点难过的

[03:04:18] 对

[03:04:18] 然后在这个国内的这些各个互联网公司里

[03:04:23] 360的纳米AI可能是在C端

[03:04:26] 就是动作最快的之一了

[03:04:28] 还有就是Deepseek在春节期间

[03:04:31] 横空出世的时候

[03:04:32] 纳米也是最早介入的

[03:04:34] 我当时用那个Deepseek原生的

[03:04:37] 那个当时不是老卡顿吗

[03:04:38] 他们在那块投入也不足

[03:04:39] 而且实际上他是想做2B的

[03:04:41] 虽然当时全世界都在装

[03:04:43] 但他自己也并不想推那个

[03:04:44] 然后我当时因为老卡顿

[03:04:47] 问他们公司的人

[03:04:48] 然后他们说我们其实做是做了

[03:04:51] 但是如果这个不稳定建议

[03:04:54] 你用别家的接了我们的

[03:04:55] 然后我说都有哪些

[03:04:57] 然后他就提到你们的和元宝

[03:04:59] 对

[03:05:00] 所以这些都做得比较快

[03:05:03] 然后准备很充分

[03:05:05] 是因为从一开始AI革命

[03:05:08] 就是大概在二二年的年底发生以后

[03:05:11] 你们就在这动作特别快

[03:05:14] 相信微快谱不破

[03:05:15] 还是在这个露出一点端倪的时候

[03:05:18] 就做了很多预判

[03:05:21] 然后后来证实是值得就是尽快投入的

[03:05:24] 就这块我们在外边不知道具体什么情况

[03:05:27] 很想了解一下

[03:05:28] 第一个呢

[03:05:30] 我觉得纳米呢

[03:05:32] 确实很快

[03:05:34] 不断的调整

[03:05:35] 因为这是唯一的护城河

[03:05:37] 大家都不清楚

[03:05:39] 比如说到底是不是应该从AI搜索起步

[03:05:43] 对吧

[03:05:43] 还是先做AI浏览器

[03:05:45] 那么我们就做了很多尝试

[03:05:47] AI浏览器的功能做得比较简单

[03:05:50] 但是用户效果一般吧

[03:05:53] 那后来就觉得搜索

[03:05:55] 应该是非常值得拿AI去改造的

[03:05:58] 因为搜索原来的体验实在太差了

[03:06:01] 这个大家就天下苦搜索久意

[03:06:04] 对所以我们也不断的做尝试

[03:06:08] 第二个呢

[03:06:09] AI纳米从一开始我有个正确的判断

[03:06:12] 就说最后真正能做

[03:06:14] 我们的定位肯定不是在做通用大参数的大模型

[03:06:20] 我们应该还是训练一些垂直的基座模型

[03:06:24] 结合我的业务

[03:06:25] 这个效果会非常明显

[03:06:27] 比如说在浏览AI搜索里

[03:06:29] 你需要用到集体翻译

[03:06:30] 需要用到证文理解

[03:06:32] 如果你把这些功能都放在一个大模型里

[03:06:34] 可能需要一个千亿模型

[03:06:36] 成本很高

[03:06:36] 但如果把每个功能做在一个垂直大模型里

[03:06:39] 可能一个不到100亿的模型

[03:06:41] 就能把翻译干的

[03:06:43] 比任何一个大模型干的还要好

[03:06:45] 对啊

[03:06:46] 所以我们就确定了一个战略

[03:06:48] 就是坚决做应用

[03:06:49] 但当时Agin的概念还没起来

[03:06:52] menus还没出来

[03:06:53] 所以我们当时应该说是一个

[03:06:56] 用大模型的能力解决搜索和浏览器的定位

[03:07:00] 所以我很早就组建了一个

[03:07:02] 复色者联盟

[03:07:04] 因为我是坚信的坚定的相信国内

[03:07:07] 虽然我们看不清有16家做大模型的

[03:07:09] 但一定有人能冲出来

[03:07:11] 我这就是个时间问题

[03:07:13] 对

[03:07:13] 因为你知道当时在中国能够超越

[03:07:16] 能不能跟美国差距有多大

[03:07:18] 很多领导中问过这个问题

[03:07:19] 有很多专家妄自飞薄

[03:07:21] 有人说差10年

[03:07:23] 什么差5年

[03:07:24] 我就坚持说差1年

[03:07:26] 差半年

[03:07:27] 差3个月

[03:07:27] 因为东西是开源的

[03:07:29] 大家在一个起跑线上

[03:07:31] 论文也都是公开讨论的

[03:07:33] 对

[03:07:33] 咱们就是在训练芯片上弱一些

[03:07:35] 对吧

[03:07:36] 所以没有那么必要

[03:07:38] 妄自飞薄

[03:07:39] 所以你说的今天春节

[03:07:41] DipSig很明显出事

[03:07:42] 他说我在半年前就跟DipSig

[03:07:44] 就已经合作了

[03:07:45] 就已经都接入了

[03:07:46] 而且不光接入他一家

[03:07:48] 我把全中国从巨头到小创业公司

[03:07:52] 16家

[03:07:53] 大概有共有80多个模型

[03:07:55] 全都接进来了

[03:07:56] 已经做了准备

[03:07:58] 那么让T梁文峰更正一下

[03:08:00] 他倒不是要做2B

[03:08:02] 人家靠股票赚到钱

[03:08:04] 对吧

[03:08:04] 他是真是理想主义

[03:08:06] 我看了他几个采访

[03:08:07] 我也相信他是真的

[03:08:08] 他就没有兴趣利用流量做2C

[03:08:11] 所以他也没有扩容服务器

[03:08:13] 也没有去把它的客户端

[03:08:15] 整得更好用一点

[03:08:16] 他无所谓

[03:08:17] 他是一门心想的AGI上做突破

[03:08:20] 这是一个有大理想的人

[03:08:22] 而且客观上

[03:08:23] 他降低了中国所有企业

[03:08:25] 用AI的门槛

[03:08:27] 因为中国很多企业不需要花几千万

[03:08:30] 花一个亿去买这个很贵的大模型

[03:08:33] 大家直接在他们开源的模型上做定制

[03:08:36] 做蒸馏

[03:08:38] 或者做二次训练

[03:08:39] 后训练就可以了

[03:08:41] 对

[03:08:41] 所以呢

[03:08:42] 应该说

[03:08:43] 我们也没有预见到他会

[03:08:46] 谁会报

[03:08:47] 但相信一定会有人会起来

[03:08:50] 而且我们也做过实验

[03:08:51] 当多个

[03:08:52] 后来都被验证了

[03:08:53] 就是说当你来了一个复杂任务的时候

[03:08:55] 如果你根据任务判断出解数学题

[03:08:59] 那你就找豆包

[03:09:00] 你如果是写作

[03:09:02] 可能就找deep seek

[03:09:03] 你如果有不同的视觉处理

[03:09:06] 可能找阿里

[03:09:07] 找千万

[03:09:08] 你把不同的任务分给不同的大模型

[03:09:10] 他整个表现出的综合能力

[03:09:12] 是比一个强

[03:09:14] 还得后来我们探索了

[03:09:15] 当你问一个问题的时候

[03:09:17] 什么9.11和9.8

[03:09:18] 谁大

[03:09:19] 很多大门都出错吗

[03:09:21] 可是你让豆包啊

[03:09:22] 千万啊

[03:09:23] deep seek在一个群里

[03:09:24] 互相吵架

[03:09:26] 就是互相争论

[03:09:28] 这种效果会更好

[03:09:29] 但是这种用法比较复杂了

[03:09:31] 所以我们应该说储备还是比较早

[03:09:35] 包括到今天

[03:09:37] 我们做智能体转型比较快

[03:09:40] 还是因为比如说智能体的底层

[03:09:42] 这些大模型的支持力度都非常到位

[03:09:45] 还有我们做了提前做了很多工具化的东西

[03:09:48] 比如说对视频的剪裁

[03:09:50] 对视频的剪裁合并配音

[03:09:51] 这种背景音乐的处理

[03:09:55] 全部都把工具做好了

[03:09:56] 所以工具ready

[03:09:58] 那么只要把智能体抽象出来

[03:10:01] 配合合上工具进步就非常快

[03:10:03] 所以谈不上先知先觉吧

[03:10:05] 到目前我们也是不断的在寻找PMF

[03:10:10] 在寻找市场的适应点

[03:10:11] 然后还有一个比较普遍的现象

[03:10:14] 是现在领域里做的东西

[03:10:16] 大家好像难以抑制的

[03:10:19] 就是在宣传上总是把它弄得特别美好

[03:10:22] 特别完善

[03:10:23] 特别无所不能

[03:10:24] 然后使得用户拿过来用的时候

[03:10:27] 发现根本不像他宣传的那么稳定和高品质产出

[03:10:32] 所以很难让人信服

[03:10:34] 然后也就很难得到持续的好评和长期的使用

[03:10:38] 但我个人对这个感到有点惋惜

[03:10:41] 我有时候觉得他们做了十个功能

[03:10:43] 其中某一两个两三个做的特别好

[03:10:45] 如果他专精去宣传这个的话

[03:10:48] 貌似在宣传上没有宣传一个大而全

[03:10:52] 又好的这么一个东西

[03:10:53] 但是如果专精宣传那两项

[03:10:56] 并且把那两项打磨的特别好

[03:10:58] 其实是有可能留住一部分长期用户的

[03:11:00] 但是反正大家好像一到宣传的时候

[03:11:04] 就抑制不了自己

[03:11:05] 要把它往大而全去宣传

[03:11:08] 所以反而是适得其反

[03:11:10] 本质问题是大家可能还在用互联网时代的游戏规则

[03:11:14] 和操作方法在操作AI时代的产品

[03:11:17] 互联网时代你很重视DAU

[03:11:20] 你很重视留存率

[03:11:21] 那么你就要

[03:11:23] 你如果让用户每天都用

[03:11:25] 你就要靠它各种需求

[03:11:26] 你就不可能很垂直

[03:11:28] 如果你特别垂直的话

[03:11:30] 如果又是免费应用

[03:11:32] 你的留存率必然很差

[03:11:34] 这数字没法看

[03:11:36] 因为用户深度报告

[03:11:38] 深度研究不会天天都用

[03:11:39] 可能一星期能用一次

[03:11:41] 对

[03:11:42] 那这个数据你就没法看

[03:11:43] 所以呢

[03:11:44] 我认为如果转成收费的

[03:11:46] 就无所谓了

[03:11:47] 你多长时间用一次

[03:11:48] 只要有价值

[03:11:50] 而且刚才我也讲过了

[03:11:51] 美国现在的公司呢

[03:11:53] 美国VC教育他们投资的公司呢

[03:11:55] 就是垂直垂直再垂直

[03:11:57] 就是也许我们现在做的还不够垂直

[03:11:59] 你比如说我们现在有了智能体的做了视频

[03:12:04] 可能觉得什么都能做

[03:12:06] 那但是如果说可能专门做短剧

[03:12:09] 可能是专门做广告片

[03:12:12] 对

[03:12:12] 或转门做汽车类的广告片

[03:12:14] 如果做的更专一些

[03:12:16] 那么所以这里要求你商业模式就转变

[03:12:20] 如果我做的越专越容易收到钱

[03:12:22] 它就是一个正向的驱动

[03:12:24] 所以我我各自己觉得可能AI时代

[03:12:27] 可能我们获取用户的方法

[03:12:30] 评价一个软件的这种体系

[03:12:32] 包括它的商业模式

[03:12:34] 可能都要做相应的调整

[03:12:36] 那要这么说的话

[03:12:38] 我们那个两个应用

[03:12:40] 一个还行

[03:12:41] 另外一个感觉还是偏泛化的

[03:12:44] 这我们可以讨论一下

[03:12:46] 我确实觉得如果垂直再垂直的话

[03:12:49] 很容易出成果的

[03:12:51] 所以最早我们也是学Minders这样说

[03:12:56] 我们纳米什么都能干

[03:12:59] 但是你看真正成功的

[03:13:01] 都是我要做coding的

[03:13:03] 做coding的对成员来说

[03:13:05] 就已经是非常聚焦

[03:13:07] 非常垂直了

[03:13:08] 对吧

[03:13:08] 所以呢

[03:13:09] 有的时候一个反过来

[03:13:12] 你就可以检验自己

[03:13:13] 当用户在手机里

[03:13:15] 电脑里装了你的软件

[03:13:16] 什么情况他能想起来用呢

[03:13:18] 让你什么都能干

[03:13:20] 他就他反而想不起来

[03:13:22] 什么都能用

[03:13:23] 比如你说我装做PPT

[03:13:25] 这可能他就能想起来

[03:13:27] 没那么高频

[03:13:27] 但用的时候

[03:13:28] 如果解决好了

[03:13:30] 一定就会用

[03:13:30] 高频的前提

[03:13:31] 还是互联网游戏规则

[03:13:33] 希望DU比较高

[03:13:34] 对吧

[03:13:35] 但如果从收费的角度来说

[03:13:37] 有了软件

[03:13:37] 你哪怕

[03:13:39] 一周用一次

[03:13:41] 只要能收了让来费用

[03:13:42] 收了让来月费

[03:13:43] 那你也是能接受的

[03:13:44] 但如果你这个免费的

[03:13:46] 低频应用

[03:13:47] 就是你就和

[03:13:48] 你的公司的评价标准

[03:13:50] 就会逼得你去

[03:13:50] 想各种方法

[03:13:52] 把它做出来很泛的功能

[03:13:53] 所以还是得订阅制吧

[03:13:56] 对

[03:13:57] 所以我是

[03:13:58] 我们现在纳米

[03:14:00] 就是换了一个思路

[03:14:01] 里面有些免费的应用

[03:14:03] 就做适用

[03:14:05] 现在还是要坚定的

[03:14:07] 转向订阅制

[03:14:08] 反过来呢

[03:14:09] 一个衡量指标也很简单

[03:14:10] 现在成本这么高

[03:14:11] 如果你做的东西

[03:14:13] 用户说喜欢你的东西

[03:14:15] 都是假话

[03:14:17] 就像说

[03:14:18] 你自己带过货

[03:14:19] 你知道吗

[03:14:19] 你的粉丝质量说

[03:14:21] 再高数目再多

[03:14:22] 一个简单标准

[03:14:23] 带货

[03:14:23] 都卖得出去

[03:14:24] 是

[03:14:24] 结果都卖不出去货

[03:14:26] 那这个粉丝就算有

[03:14:27] 三千万五千万

[03:14:27] 有什么用呢

[03:14:28] 是是

[03:14:29] 如果你做了一个

[03:14:30] AI智能体

[03:14:31] 如果你选一个

[03:14:32] 高价值的应用场景

[03:14:34] 就用户不愿意为它付费

[03:14:35] 那还不如不做

[03:14:37] 那就是给行业做贡献了

[03:14:40] 对

[03:14:40] 所以现在

[03:14:41] 你们做的

[03:14:44] 这个AI的相关的产品

[03:14:45] 全是付费的吗

[03:14:46] 计划中

[03:14:47] 后边要上的浏览器

[03:14:48] 要付费吗

[03:14:49] 浏览器里一些这种

[03:14:51] 高价值的任务

[03:14:53] 我觉得可能还要收费

[03:14:54] 否则的话

[03:14:56] 付费谁也做不起

[03:14:57] 我跟你讲

[03:14:59] 这种

[03:14:59] Level 4

[03:15:01] 第4级

[03:15:02] 多媒体

[03:15:03] 这个多集群的

[03:15:04] 多风群的

[03:15:05] 这种智能体

[03:15:06] 用户真的要

[03:15:08] 做好你羊毛

[03:15:09] 太容易了

[03:15:09] 做一个几分钟的视频

[03:15:11] 要消耗

[03:15:12] 五六百万

[03:15:13] 甚至一千万

[03:15:14] Token

[03:15:15] 成本大概在

[03:15:16] 十块钱

[03:15:17] 到二十块钱

[03:15:18] 左右

[03:15:19] 没有人能消耗得起

[03:15:21] 是

[03:15:21] 还有订阅制

[03:15:23] 也可以设上限吧

[03:15:24] 我看最近媒体报的

[03:15:25] 老说什么

[03:15:26] 像Cloud

[03:15:27] 什么

[03:15:27] 收了两百美元

[03:15:28] 还是收不了那些

[03:15:29] 它是

[03:15:31] 说明它是没有

[03:15:32] 设上限的吗

[03:15:33] 我的意思

[03:15:34] 订阅制

[03:15:35] 也可以设一个

[03:15:35] Token上限

[03:15:36] 没有

[03:15:36] 现在看国外公司

[03:15:38] 这方面的讨论

[03:15:38] 订阅制

[03:15:40] 应该分一个

[03:15:41] 基本membership费

[03:15:42] 有些应用

[03:15:44] 如果开

[03:15:45] 比如设置

[03:15:46] 文本Token

[03:15:47] 对吧

[03:15:47] 开销不大

[03:15:48] 这是可以

[03:15:49] 这仗算得过来

[03:15:50] 对

[03:15:50] 当然像这种

[03:15:51] 复杂任务

[03:15:52] 复杂任务的话

[03:15:53] 应该是

[03:15:54] 花多少

[03:15:55] 收多少

[03:15:56] 要不然会亏死的

[03:15:58] 美国就出现一批公司

[03:16:01] 看着收入很高

[03:16:03] 但都拿VC的钱再补贴

[03:16:05] 这也难以持续

[03:16:07] 是

[03:16:07] 现在NAMI

[03:16:08] 就是这个收费方式吧

[03:16:09] 准备转过来

[03:16:11] 现在还能

[03:16:12] 趁这几天

[03:16:13] 还能耗我的羊毛

[03:16:14] 马上要转成这个模式了

[03:16:16] 这个商业模式

[03:16:17] 转过来之后

[03:16:18] 你的用户型定位就变了

[03:16:20] 比如说

[03:16:21] 我们可能就会瞄准一些

[03:16:23] 能拿短视频赚钱的

[03:16:25] 你比如几个市场

[03:16:27] 最近我就出去

[03:16:28] 讲了讲课

[03:16:29] 现在很多重要企业老板

[03:16:31] 都有IP焦虑

[03:16:32] 他们也要搞流量

[03:16:34] 过去搞流量

[03:16:35] 是在搜索引擎买观点字

[03:16:36] 有搜索引擎都没了

[03:16:38] 您都做视频

[03:16:39] 对吧

[03:16:39] 你说那很多中央企业老板

[03:16:42] 可能还没有我们俩的口才

[03:16:43] 那怎么办呢

[03:16:45] 那中央能用的数字的体系

[03:16:47] 是不是能帮到你呢

[03:16:48] 你的市场不主要做电商吗

[03:16:51] 要做海报吧

[03:16:51] 对

[03:16:52] 要做宣传视频吧

[03:16:53] 你要出海

[03:16:54] 要做外文的宣传介绍吧

[03:16:56] 所以我觉得

[03:16:58] 这还是有很大的机会

[03:16:59] 就是你能拿

[03:17:00] 你能拿视频赚钱的

[03:17:02] 你就会愿意掏钱

[03:17:04] 这样就逼得你不得不聚焦

[03:17:05] 对吧

[03:17:07] 但是呢

[03:17:08] 那你比如说有人就拿他玩一玩

[03:17:10] 所以我做一个成语故事

[03:17:11] 我做一个历史短片

[03:17:14] 但是这种可能都是我需求

[03:17:16] 一收费

[03:17:17] 就验证了

[03:17:19] 对

[03:17:19] 所以我觉得还是

[03:17:22] 所以在国内

[03:17:23] 我现在还是在鼓吹

[03:17:24] 大家要

[03:17:25] 包括大厂也要怎样收费

[03:17:27] 虽然现在头条

[03:17:29] 巨头很挣钱

[03:17:30] 像他们现在API

[03:17:32] 他们的API都是收费的

[03:17:34] 然后这一版的新的这个5.0

[03:17:38] 这个试用以后感受是怎么样的

[03:17:40] 这个其实争议很大嘛

[03:17:42] 我用了用的

[03:17:44] 它背后是N个模型

[03:17:46] 对

[03:17:46] 它实际上已经是一个智能体

[03:17:49] 那么

[03:17:50] 我觉得等到他把这个路由调整好了呢

[03:17:55] 他等写作专门有个写作模型

[03:17:58] 推理有专门有个推理模型

[03:17:59] 大家对他的抱怨就会降低很多

[03:18:01] 但是我觉得大家对他的抱怨是因为

[03:18:05] 不像从3.5到4.0的进步那么大

[03:18:08] 就像你进步了

[03:18:10] 但是呢

[03:18:11] 大家对你期望太高

[03:18:12] 原来是4.0以后到5.0

[03:18:15] 因为今天进了AGI

[03:18:16] 所以抱怨不是他多么不好用

[03:18:18] 多么差

[03:18:19] 而是期望太高了

[03:18:21] 但是我觉得这证明了我的一个观点

[03:18:23] 就是说

[03:18:24] 要靠一个整体系统化的进步

[03:18:26] 就Agin的进步

[03:18:27] 多Agin的合作的进步

[03:18:30] 工具的进步

[03:18:31] 还有这种Agin很多相关infrastructure这种进步

[03:18:37] 再结合模型的进步

[03:18:38] 对吧

[03:18:40] 第二个呢

[03:18:41] 我觉得就说明AGI在模型上的

[03:18:45] 不会像他们原来预言的那么乐观了

[03:18:48] 奥特曼是个搞营销的人嘛

[03:18:50] 对对对

[03:18:50] 这话不

[03:18:51] 语不经死

[03:18:52] 人不休嘛

[03:18:53] 对

[03:18:53] 所以大家对他的话要

[03:18:55] 孤枉听之吧

[03:18:57] 收着一半听

[03:18:59] 但现在他有一个

[03:19:01] 我觉得他有点危险在哪呢

[03:19:04] 就Google的后来的发力呢

[03:19:06] 很猛

[03:19:07] 你们试过也是这样吗

[03:19:11] 就我们现在业务板块里用到的能力测的话

[03:19:14] 其实Google是全面好于他的

[03:19:16] 对

[03:19:17] 对

[03:19:17] 每一项测试我们现在用到了

[03:19:19] Google的后劲呢

[03:19:21] 还是非常足的

[03:19:22] 是

[03:19:22] 我们因为产品呢

[03:19:24] 已经发了

[03:19:25] 对公众使用

[03:19:27] 所以国内没有备案的模型

[03:19:29] 我们只能测试

[03:19:30] 对

[03:19:31] 没法用

[03:19:31] 我们没法用

[03:19:32] 将来我们也准备往海外走

[03:19:34] 对

[03:19:35] 出个海外版

[03:19:36] 海外版的时候肯定是GEMNICE最好的

[03:19:38] 对

[03:19:39] 现在看

[03:19:40] 第二个呢

[03:19:41] 我觉得Anthropic

[03:19:42] 现在后来有点后来居上的感觉

[03:19:45] Anthropic做对了两件事

[03:19:47] 第一就是你要坚定的做垂直路线

[03:19:49] 是

[03:19:50] 聚焦在

[03:19:51] 编程

[03:19:52] 编程这个

[03:19:53] 编程这个市场大到哪

[03:19:56] 它不是光全球程序员这个市场

[03:19:58] 这个市场是非常庞大的一个市场

[03:20:01] 以后是不是程序员都需要一个编程

[03:20:04] 扣定的智能体

[03:20:05] 因为当你解决不了问题的时候

[03:20:07] 他帮你做个软件

[03:20:08] 帮你解决问题

[03:20:09] 他就成为以后智能体的一个标配

[03:20:12] 是

[03:20:12] 第二个呢

[03:20:14] Anthropic这些人也很有远见

[03:20:16] 他的那个智能体架构

[03:20:18] 我们是借鉴了他的很多文档

[03:20:21] 应该说这个架构被我们也证明了是最可行的

[03:20:25] 比这个OpenEye和Google的这个A2A啊

[03:20:28] 这个包括MCP标准也是Anthropic提出来的

[03:20:31] 所以OpenEye在中间被两个夹击

[03:20:35] 我觉得可能会比较危险

[03:20:39] 因为实际上谷歌的搜索的量并没有被他抢走那么多

[03:20:43] 其实反过来多说一点

[03:20:46] 这里面还有家公司被低估了

[03:20:49] 就DeepMand

[03:20:50] DeepMand一直坚定的走垂直的路

[03:20:53] 那个叫Demis吧

[03:20:56] 还是叫

[03:20:57] 我不知道名字

[03:20:58] 他的CEO

[03:20:59] 你看他们就做一个Alpha Folder

[03:21:02] 只能干对蛋白质做分析

[03:21:05] 对吧

[03:21:06] 但做得最好

[03:21:07] 德诺贝尔奖

[03:21:08] 做一个Alpha Zero

[03:21:09] 只能下围棋

[03:21:10] 也不能说话

[03:21:11] 但是也能杀败人类高手

[03:21:13] 最近又做了Alpha Chips

[03:21:15] 能做芯片布局

[03:21:16] 所以我觉得Google走的策略和思路

[03:21:20] 还是走垂直的

[03:21:22] 垂直专业的路线

[03:21:25] 所以最近GPT5也好

[03:21:28] DeepSig 3.1也好

[03:21:30] 大家的思路

[03:21:31] 我觉得都有一个调整

[03:21:33] 就是说

[03:21:34] 往Chatbot走

[03:21:36] 再做这个

[03:21:38] 用Chatbot的感受

[03:21:39] 再来评估他们就不合适了

[03:21:41] 他们我觉得再往

[03:21:43] 要支持更好的Agent能力

[03:21:45] 因为支持Agent能力

[03:21:46] 就意味着

[03:21:47] 对API的调用能力要增强

[03:21:49] 规划和理解的部署

[03:21:51] 要能增强

[03:21:52] 就你给它任何一个复杂任务

[03:21:54] 就比如说

[03:21:55] 我要去哪旅行

[03:21:56] 或者我要做一个

[03:21:57] 什么样的视频

[03:21:58] 你的话越简单

[03:22:00] 它对你的意图

[03:22:02] 要猜测的越准

[03:22:03] 然后分解的东西要越多

[03:22:05] 这分解过程中

[03:22:06] 还不能是一次分解

[03:22:07] 先初步的去做几件事

[03:22:09] 比如在做的过程中

[03:22:11] 再进行反思和修正

[03:22:14] 所以大家可能

[03:22:16] 下一个版本

[03:22:17] 就看谁

[03:22:18] 谁的

[03:22:18] 对Agent的支持力度强

[03:22:20] 就会胜出

[03:22:21] 就会胜出

[03:22:22] 我认为有机会胜出

[03:22:23] 你现在觉得

[03:22:25] 当前这个AI领域

[03:22:27] 存在泡沫吗

[03:22:28] 这也是经常被聊到的一个问题

[03:22:30] 我觉得一个行业能这么快速发展

[03:22:33] 一定有泡沫

[03:22:34] 这潜台词老认为泡沫是坏东西

[03:22:36] 但我一直觉得泡沫是个好东西

[03:22:38] 没有泡沫怎么会大家往里去做投入呢

[03:22:42] 这些聪明人们会投资这个行业呢

[03:22:44] 如果一个行业没有泡沫

[03:22:46] 就进入稳定期

[03:22:47] 平均利润水平

[03:22:50] 所以就是看实质性的大还是泡沫大

[03:22:53] 对

[03:22:54] 可以这样理解

[03:22:55] 我认为泡沫是个好东西

[03:22:56] 泡沫才能吸引人才和吸引资金

[03:22:59] 我有的时候甚至对传统PC互联网的

[03:23:04] 那个泡沫都有一些其他的想法

[03:23:06] 就我肯定承认泡沫是大规模存在的

[03:23:09] 但是今天回头看

[03:23:10] 现在很多人很轻浮的说

[03:23:13] 只要有流量就能赚钱

[03:23:14] 但那还是后边很多聪明的企业家

[03:23:17] 前夫后继的摸索了盈利模式出来

[03:23:19] 如果今天的很多流量直接就能变现的

[03:23:23] 那个商业逻辑在那个时期就存在

[03:23:25] 它那个泡沫可能就没有那么大

[03:23:27] 就是在PC互联网泡沫的时候

[03:23:30] 它泡沫肯定是很大的

[03:23:31] 就是我

[03:23:31] 我觉得我们都是泡沫的得益者

[03:23:34] 没有泡沫怎么会有人投资你呢

[03:23:37] 没有泡沫你怎么能招得优秀的员工呢

[03:23:39] 是

[03:23:40] 所以在这个过程中

[03:23:41] 有没有泡沫

[03:23:42] 我觉得这个行业它要加速发展

[03:23:44] 就需要大家有更多的投入

[03:23:47] 在投入过程中肯定有很多公司会死掉

[03:23:49] 是

[03:23:49] 有很多道路被证伪

[03:23:51] 这是市场经济的特点

[03:23:52] 对吧

[03:23:52] 对

[03:23:53] 你不能老用计划经济的思想说

[03:23:55] 我没有泡沫

[03:23:56] 合理的投入

[03:23:57] 走出一条好的正确的产业发展之路

[03:23:59] 最后能胜出的往往是在

[03:24:02] 像自然界逝者生存一样

[03:24:04] 就胜出的你不知道是谁

[03:24:05] 它是靠很多基因的突变

[03:24:08] 基因的调整

[03:24:11] 而且我觉得其实很多公司死掉了

[03:24:14] 但最后这些钱没有白花了

[03:24:15] 这些钱不还是创造了就业

[03:24:17] 创造了很多中间的产品吗

[03:24:21] 过程价值

[03:24:21] 对

[03:24:22] 就是很多人觉得市场经济很浪费

[03:24:26] 觉得计划经济很节约

[03:24:29] 但事实证明谁也不是神

[03:24:31] 你不知道谁会死掉

[03:24:33] 你不知道哪些道路会对

[03:24:34] 最后这可能就是要付出的代价

[03:24:36] 就生活进化过程中人最后胜出了

[03:24:39] 但是恐龙灭绝了

[03:24:40] 还有很多物种都灭绝了

[03:24:41] 这个没办法

[03:24:43] 但不能说当时不需要那么多物种

[03:24:46] 对

[03:24:47] 说一些网民可能关心的

[03:24:49] 就是从当时发现这是一个革命性的方向

[03:24:53] 然后开始加紧的分析学习研究投入之后

[03:24:57] 也有两年多了

[03:24:59] 马上就快三年了

[03:25:01] 那这期间

[03:25:02] 你们做的时候有一些

[03:25:05] 就是非常开心或者是

[03:25:07] 收获满满的那样的一些时刻和一些

[03:25:10] 可能走不顺

[03:25:11] 然后有一些立项的东西

[03:25:13] 中途又废掉了

[03:25:14] 然后趟了一些

[03:25:16] 可能往前走

[03:25:17] 就这些高兴和一些黑暗的这些时刻

[03:25:20] 可以跟我们分享几个吗

[03:25:22] 好像没有多黑暗的时刻

[03:25:24] 一直都是很开心和兴奋的

[03:25:26] 因为你看到这个

[03:25:28] 第一次把第一个大猛音讯出来

[03:25:30] 能对话了

[03:25:31] 那比GPT 3.5还差了很多

[03:25:33] 然后第一次比如在

[03:25:36] 这个AI浏览器里边

[03:25:39] 能够把一个视频做总结了

[03:25:42] 反正我看到的都是正向的东西

[03:25:44] 因为一方面我在带着公司往前走

[03:25:48] 这个好处是

[03:25:49] 你处在一个蛮荒时期

[03:25:52] 谁也不是权威

[03:25:54] 谁也不知道方向在哪里

[03:25:55] 就太多的探索空间

[03:25:57] 所以我

[03:25:58] 而且我就心里很明白

[03:26:00] 我们就是都在要找到一个合适的一个自己的一个定位

[03:26:05] 包括

[03:26:06] 包括第一次把AI搜索做出来

[03:26:09] 比传统搜索的那个体验强很多

[03:26:11] 包括这一次我们做智能体

[03:26:14] 风群能够走比如说几千步

[03:26:17] 不出错

[03:26:18] 包括能够做

[03:26:19] 我每天都会做几个视频

[03:26:21] 我还是觉得

[03:26:23] 正向机率特别多

[03:26:25] 这种感受

[03:26:25] 就是这样

[03:26:27] 为什么刚开始给你介绍智能体那会儿

[03:26:30] 我说话说得很好

[03:26:32] 一个是那时候有体力对吧

[03:26:35] 一个是真心感觉

[03:26:36] 自己参与了一遍

[03:26:38] 就是确实很兴奋

[03:26:39] 所以目前来讲

[03:26:41] 我觉得

[03:26:42] AI到现在

[03:26:44] 智能体这个方向判断完了

[03:26:47] 智能体呢

[03:26:48] 我觉得就在2C上

[03:26:50] 看能不能找到这种合适的赛道

[03:26:54] 就我们也在

[03:26:55] 也在

[03:26:56] 也在

[03:26:56] 转型嘛

[03:26:57] 因为我还有2B的条路嘛

[03:27:00] 2B条路呢

[03:27:01] 对我们来说

[03:27:02] 我们的智能体工厂

[03:27:03] 打造智能体这道基础设施

[03:27:05] 对很多大型企业政府还是会需要

[03:27:08] 所以我个人还是觉得

[03:27:11] 只要你努力去探索了

[03:27:13] 最后城市在天嘛

[03:27:14] 目前这两年

[03:27:16] 因为是有点

[03:27:17] 跟着行业在发展

[03:27:19] 我觉得

[03:27:20] 所以谈不上至暗时刻了

[03:27:22] 所以整体还是始终有正向机率回来

[03:27:25] 虽然不是说靠这个马上挣了钱

[03:27:27] 对因为我们在算力上投了

[03:27:29] 这个

[03:27:30] 因为上市工资不好说多少

[03:27:32] 我具体

[03:27:33] 反正投了不少钱

[03:27:34] 但是现在我们算力基本上稳定下来了

[03:27:37] 我们有一些核心算力用来自己来训

[03:27:40] 一些核心的模型

[03:27:41] 其他我们很多算力都是购买了

[03:27:44] 第三方云厂商

[03:27:45] 所以我觉得这个

[03:27:46] 在这每年会做一个比较稳定的投入

[03:27:50] 然后我们先探索了这个收费模式

[03:27:54] 我觉得现在数字我不能泄露

[03:27:57] 但是感觉成长还比较快

[03:27:59] 好

[03:28:00] 相关的差不多了吧

[03:28:01] 我们最后十来分钟转向中年话题

[03:28:04] 好吧

[03:28:05] 这些年在网上

[03:28:08] 尤其这几年吧

[03:28:09] 就是因为经营那些社交账号

[03:28:13] 我注意到你那个输出比前几年可能再更多一些

[03:28:17] 然后也涨了很多粉丝

[03:28:18] 然后在社交网络上跟这个年轻的受众们互动交流的时候

[03:28:23] 有没有感觉跟以前的年轻人有什么差异

[03:28:27] 或者是感觉自己被这个年轻一代

[03:28:30] 怎么说呢

[03:28:32] 可能我这方面迟钝一点

[03:28:34] 我反正是比较自我

[03:28:36] 你知道吗

[03:28:37] 我到什么地方

[03:28:38] 我自己做调整不是因为

[03:28:41] 为了别人

[03:28:42] 外部的反馈

[03:28:42] 对

[03:28:42] 就是我自己就这么调整

[03:28:44] 那么我表达呢

[03:28:46] 我录视频就这样子

[03:28:48] 可能我跟你不一样

[03:28:49] 你有个拉黑布啊

[03:28:50] 我也没有拉黑布

[03:28:52] 谣传我也没有拉黑

[03:28:54] 不是我们拍的段子

[03:28:56] 对对

[03:28:56] 我就当我就不看

[03:28:58] 对吧

[03:28:59] 然后所以我没有这方面

[03:29:01] 这问题我可能回答不来

[03:29:03] 就是完全自己原来什么样保持本色就行了

[03:29:05] 对

[03:29:06] 因为你去调可以调整

[03:29:07] 反而比较装吧

[03:29:10] 因为我有个方

[03:29:11] 一个slogan叫不装不断有点二嘛

[03:29:13] 就我我觉得

[03:29:15] 但是从感觉上

[03:29:16] 我的很多粉丝

[03:29:18] 年轻人可能还是

[03:29:20] 比较喜欢我这种风格吧

[03:29:23] 对

[03:29:24] 在科技大牢里可能是最

[03:29:26] 我是最不装

[03:29:28] 对

[03:29:28] 最不装的

[03:29:29] 对

[03:29:29] 对

[03:29:30] 这是事实

[03:29:31] 所以没有感觉到这个外部环境

[03:29:35] 或者说网络受众

[03:29:36] 有什么跟过去明显的变化

[03:29:38] 也不关心

[03:29:38] 其实我可以分享一个智能体给你回来

[03:29:40] 叫如何把你的口播稿里去除跌味

[03:29:44] 你们自己做了这么一个智能体

[03:29:46] 对

[03:29:47] 开玩笑

[03:29:48] 我自己做了个智能体

[03:29:49] 怕我说有跌味

[03:29:50] 想就把一些措辞给调整一下就好了

[03:29:52] 所以其实还是做了一些这样调整

[03:29:55] 没有

[03:29:55] 想象要做一个

[03:29:57] 正在写这个智能体

[03:29:58] 对

[03:29:58] 那还挺

[03:29:59] 应该很多人需要

[03:30:01] 因为我其实跟一些中年的朋友聚会

[03:30:03] 吃饭什么的

[03:30:05] 他们就经常说

[03:30:06] 因为也有我们的中年朋友来我直播间一起做活动

[03:30:10] 我觉得这是本质上

[03:30:11] 这个是解决不了的

[03:30:13] 这是一个思想问题

[03:30:14] 如果你对AI很好奇

[03:30:17] 充满好奇心

[03:30:18] 充满一种学习心理

[03:30:19] 你就得放空自己

[03:30:21] 因为AI你在完全是零起步

[03:30:23] 而且互联网的经验

[03:30:25] 我反过讲的

[03:30:25] 不一定适用

[03:30:26] 对吧

[03:30:27] 那你这里不会有跌味

[03:30:29] 你要老觉得老子干了这么多年了

[03:30:31] 我吃过了盐

[03:30:33] 比你吃过了饭多多

[03:30:34] 我走过了潮

[03:30:35] 那就肯定跌味

[03:30:36] 所以现在AI

[03:30:37] 我觉得学东西还是学不及

[03:30:39] 所以有时候我学了一句话

[03:30:41] 也是自签也是得瑟

[03:30:43] 那人说

[03:30:44] 如果你觉得去年的自己很傻

[03:30:46] 对吧

[03:30:47] 那说明公司你今年进步了

[03:30:49] 进步了

[03:30:50] 我说我经常觉得昨天的我都很傻

[03:30:52] 这个心态特别好

[03:30:54] 说明我进步速度比较快

[03:30:55] 是

[03:30:56] 我们一般会问每一个来的嘉宾

[03:30:58] 一个收尾的时候几个问题

[03:31:00] 就第一是

[03:31:01] 如果给我们这个节目

[03:31:03] 推荐下一期的嘉宾的话

[03:31:06] 你有没有合适的人推荐给我们

[03:31:09] 我推荐了你

[03:31:11] 看你请的来请不来了

[03:31:12] 那你给推荐

[03:31:15] 肯定是你也会帮着签个线

[03:31:17] 至少对

[03:31:18] 我觉得取决于

[03:31:20] 你是不是想把AI这个话题给弹透

[03:31:22] 当然AI是最好的

[03:31:24] 其他也可以

[03:31:25] AI是最好的

[03:31:25] 我觉得

[03:31:26] 就从

[03:31:29] 这要是梁文峰吧

[03:31:31] 哎呀

[03:31:32] 梁文峰是在他春节爆红之前

[03:31:37] 他那个公司和那个模型

[03:31:39] 其实我因为比较幸运吧

[03:31:42] 就已经认识他也见过了

[03:31:43] 然后我开始准备搞这个

[03:31:46] 其实跟他也有一定的关系吧

[03:31:47] 就他老说

[03:31:49] 你就算做别的

[03:31:50] 你也不要放弃这个辜负这个能力

[03:31:53] 他说

[03:31:54] 14亿人里

[03:31:55] 你靠嘴吃饭能做到前几

[03:31:58] 他说这个能力

[03:31:58] 无论如何不应该辜负

[03:32:00] 所以我们回来聊了很多次

[03:32:02] 所以虽然我不会把这个播客当主页呢

[03:32:05] 现在把这个恢复起来

[03:32:06] 跟这个也有一定关系

[03:32:07] 然后

[03:32:08] 之前也就是在人家爆红之前

[03:32:11] 他那个模型变成全民都知道的东西之前就认识

[03:32:15] 所以

[03:32:15] 我做这个的时候也找他聊过

[03:32:18] 他说现在这个时间点不是特别合适

[03:32:21] 其实今天我觉得我们聊了一方面嘛

[03:32:24] 这也是大家现在从政府到企业到老百姓都关心

[03:32:30] 所以整个社会都在焦虑

[03:32:32] 包括国家也下达了这种行动纲领

[03:32:36] 所以我的建议就是

[03:32:38] 可以把这方面的

[03:32:41] 都聊了

[03:32:43] 听听不同方面的观点

[03:32:45] 我只是一家之言

[03:32:46] 把这一波的做AI的这些企业家都聊一遍

[03:32:50] 我也是这个

[03:32:51] 照照王永川也可以

[03:32:52] 李开复也可以

[03:32:53] 是

[03:32:54] 可以吧

[03:32:56] 其实我们也在这个计划中

[03:32:57] 行

[03:32:58] 那咱们先这样吧

[03:32:59] 好

[03:33:00] 先来个合影

[03:33:01] 对

[03:33:02] 在时间的洪流中

[03:33:08] 有些传奇从未褪色

[03:33:10] 1931年

[03:33:11] 一个梦想在斯图加特诞生

[03:33:13] 这不仅仅是一辆车

[03:33:15] 这是对完美的始组追求

[03:33:17] 每一条曲线都承载着工程师的奖心

[03:33:21] 每一次呼吁都诉说着速度的真谛

[03:33:24] 从第一台保时捷跑车驶出工程

[03:33:27] 那一刻起

[03:33:28] 我们就再重新定义什么是架势

[03:33:30] 911

[03:33:31] 传奇的开始

[03:33:33] 后置发动机的独特布局

[03:33:35] 让每一次过弯都成为艺术

[03:33:37] 70多年来

[03:33:38] 它的轮廓从未改变

[03:33:40] 因为经典无需妥协

[03:33:42] 718

[03:33:43] 纯粹的中置后驱

[03:33:45] 2.0T的心脏

[03:33:46] 在胸腔中飘动

[03:33:48] 每一次换台都是对机器的释放

[03:33:50] Taken

[03:33:51] 电动时代的先锋

[03:33:53] 零排放

[03:33:54] 不零机器

[03:33:55] 当传统预见未来

[03:33:56] 宝石捷选择了突破

[03:33:58] 红色

[03:33:59] 是我们血液中流淌的机器

[03:34:01] 银灰

[03:34:02] 是我们对精密工程的坚持

[03:34:05] 深黑

[03:34:06] 是我们对速度的境内

[03:34:08] 这里没有妥协

[03:34:09] 只有机制

[03:34:10] 这里没有平补

[03:34:12] 只有传奇

[03:34:13] 从赛道到街道

[03:34:14] 从梦想到现实

[03:34:16] 宝石捷

[03:34:17] 不只是一个品牌

[03:34:18] 更是一种信仰

[03:34:20] 当你握住方向盘的那一样

[03:34:22] 你不只是在驾驶一辆车

[03:34:24] 你在驾驶历史

[03:34:25] 驾驶未来

[03:34:26] 驾驶

[03:34:27] 宝石捷

[03:34:28] 宝石捷

[03:34:30] 跑车的灵魂

[03:34:31] 永远在路上

[03:34:32] 想要聊得好

[03:34:34] 咖啡不能少

[03:34:35] 感谢合作伙伴瑞幸

[03:34:37] 把瑞幸咖啡店

[03:34:38] 开在了罗永浩的十字路口

[03:34:40] 欢迎大家收看

[03:34:42] 罗永浩的十字路口

[03:34:43] 最重要的是

[03:34:44] 一键三连和加工关注

[03:34:46] 还欢迎随时发送弹幕评论

[03:34:48] 跟我互动