o1 发布后，信息量最大的圆桌对话：杨植麟、姜大昕、朱军讨论大模型
来历：极客公园
在 2024 云栖大会上，阶跃星斗创始人姜大昕、月之暗面 Kimi 创始人杨植麟、生数科技首席科学家朱军与极客公园创始人张鹏一同，探讨了各自眼中 AI 技能开展的现状，推演未来 18 个月，大模型职业会发生什么。
在这场圆桌里，他们要点聊了：
客观来说，AI 范畴曩昔两年发生了什么？
OpenAI o1 的发布对职业意味着什么？
o1 背面的强化学习新范式对算力和数据提出了怎样的新要求？
AI 运用层的创业，在今日该怎样做？
未来 18 个月，AI 技能和运用的开展途径是什么？
信息量很大，咱们将现场实录收拾如下。
01 AI 开展的速度太快了
张鹏：OpenAI 发布到现在快两年了，这两年里引发了整个国际对 AI 的评论。各位都是下场创业做大模型的创业者，你们的感触是怎样的？
咱们是在「看游戏」，你们在「打游戏」，感触或许会很不相同。曩昔 18 个月，AI 技能的开展在减速吗？
姜大昕：我觉得曩昔 18 个月是在加快的，并且速度仍是十分快的。
曩昔 18 个月里发生的大大小小的 AI 工作，咱们能够从两个维度去看，数量和质量。
数量上，基本上每个月都有新模型、新产品、新运用出现出来。单说模型，OpenAI 2 月发的 Sora，春节期间把咱们轰炸了一下，然后 5 月出了 GPT-4o，上星期又出了 o1。OpenAI 的老对手 Anthropic，它有 Claude 3、3.5 系列，再加上 Google Gemini 系列、 Groq、Llama……
上一年咱们的体感仍是 GPT-4 一家独大、遥遥领先，本年就变成了群雄并起、你追我赶的局势。所以各家必定是在提速。
从质量的视点来看，我觉得有三件工作给我的形象十分深入。
榜首是 GPT-4o，在多模交融范畴上了一个新的台阶。之前有视觉了解模型 GPT-4v；有视觉生成模型 DALL-E、Sora；有声响模型 Whisper、Voice Engine。4o 把孤立的模型才能交融在了一同。
为什么交融十分重要？由于咱们的物理国际自身便是多模态，多模交融有助于咱们更好地为物理国际建模，更好地去仿照国际。
第二是特斯拉的 FSD v12，一个端到端的大模型，它把感知信号直接变成操控序列。我觉得自动驾驶十分有代表性，它是一个从数字国际走向物理国际的实在的运用场景。FSD v12 的成功含义不只在于自驾自身，能够说这套办法论为将来智能设备怎样与大模型结合，怎样更好地探究物理国际指明晰方向。
第三便是上星期的 o1，它榜首次证明晰言语模型也能够有人脑的慢考虑，也便是体系 2* 的才能。咱们一向以为 AGI 的演进路途分为仿照国际、探究国际、概括国际。而体系 2 的才能正是概括国际的前提条件。
注：体系 1、体系 2 来自《考虑，快与慢》，体系 1 指快速的、无意识的快考虑；体系 2 指有意识的慢考虑。
曩昔几个月的时刻，GPT-4o、FSD v12 和 o1 别离在这三个方向上都取得了十分大的打破，并且为将来的开展也指明晰方向。所以我觉得无论是从数量仍是质量来说都是可圈可点。
张鹏：感觉你在你等待的范畴里都看到了广泛的打破和开展。那植麟的体感是怎样样的？投身其间的人或许会跟咱们外边「看游戏」的人不相同。
杨植麟：我也觉得全体是处于加快开展阶段，AI 开展的中心能够从两个维度来看。
榜首是纵向的维度，智商是一向在前进的，表现上仍是去看文本模型能做到多好；第二是横向的开展，除了文本模型之外，像方才说到的多模态，这些模态其实是在做横向的开展，它让模型具有更多技能，能够完结更多使命，然后一起跟纵向的智商开展相结合。
在这两个维度上我都看到了十分大的开展。在纵向维度上，数学比赛的才能上一年是完全不及格，而本年现已能得到 90 多分了。代码也是相同，现在能打败许多专业编程选手。也发生了许多新的运用时机，比方说现在盛行的 Cursor，能经过天然言语直接去写代码，未来这样的软件也会越来越遍及。
许多详细的技能方针，比方现在的言语模型能支撑的上下文长度，上一年大部分模型都只能支撑 4-8K 的上下文。可是今日 4-8K 现已是十分低了，128K 是标配，许多现已能够支撑 1M 或许乃至 10M 的上下文长度，它其实也是智商不断前进的重要根底。
最近的许多开展不但仅仅在做 scaling，许多开展来自于后练习的算法优化、数据的优化，这些优化其实周期会更短，更短的优化周期也会导致全体的 AI 开展节奏进一步加快。
横向上也发生了许多新的打破。Sora 或许是影响力最大的，它完结了视频生成，最近也有特别多新的产品和技能出来，比方现在现已能够经过一篇论文，直接生成一段真假难辨的 Podcast 双人对话。未来相似这样不同模态之间的转化、交互和生成会变得越来越老练。所以我觉得全体是在加快的进程中。
张鹏：感觉这些技能还在加快地扩展，尽管或许没有长出 Super App，但假如抛掉 Super App 的视角，去看技能，反而能看到它实在的开展，这或许是更理性客观的视角。朱军教师，你会怎样总结这 18 个月？你觉得 AGI 的技能阅历了什么样的开展？
朱军：其实 AGI 里咱们最重视的仍是大模型，大模型方面从上一年到本年发生了许多重要的改动，我十分赞同整个开展在加快。别的大模型解题的速度也变快了，它的 learning curve（学习曲线）在变得更陡。
大言语模型从 2018 年到现在开展过来走了 6 年的路，上一年下半年咱们开始评论多模态，到本年年初，只过了半年时刻，多模态大模型的时空一致性就现已让咱们震动了。这种加快最中心的原因在于，咱们对路途的认知和预备到达了比较好的程度。
还有物理条件，比方云设备、核算资源的预备也在加快。ChatGPT 刚出来时咱们手足无措，许多人没预备好去承受它，花了很长的时刻去学习和把握。当咱们承受和把握它之后，再去处理新的问题，它的开展速度是越来越快的。
当然，才能辐射到实践的用户身上也有快慢之分，并且也分职业。或许在广泛的视点上咱们没感知到才能的前进，但从技能来说，前进的曲线越来越陡。我对高阶的 AGI 开展是比较达观的，并且开展速度会越来越快。
02 o1 前进了 AI 上限，带来了新范式
张鹏：外界有人说：「AGI 怎样开展变慢了」，三位的反响好像是：「你还想要怎样？」它的开展进程在这 18 个月里现已让咱们每个人都眼花缭乱了。
OpenAI 的新模型 o1，在专业人群里发生了十分大的影响，现在还有许多评论。先问问大昕，你怎样看 o1？许多人以为这是 AGI 开展阶段的一个重要前进，咱们终究该怎样了解这个前进？
姜大昕：我确实看到了一些非一致：有些人觉得 o1 含义很大，有些人觉得 o1 也不过如此。我试用 o1 的榜首形象便是：它的推理才能确实十分冷艳。咱们自己试了许多 query，觉得推理才能确实上了一个很大台阶。
它背面的含义终究是什么？我能想到的有两点。
榜首，o1 榜首次证明晰其实 LLM 能够有人脑的慢考虑，也便是体系 2 的才能。曾经 GPT 的练习范式是「猜测下一个 token」。这就注定了它只要体系 1 的才能，而 o1 用了强化学习这样一个新的练习结构，所以带来了体系 2 的才能。体系 1 是直线型思想，尽管咱们看到 GPT-4 能够把一个杂乱问题拆解成许多步，然后分步处理，但它仍是直线型的。体系 2 和体系 1 最大的差异就在于，体系 2 能够去探究不同的途径，能够自我反思、自我纠错，然后不断试错，直到找到正确的途径。
这次 o1 把曾经的仿照学习和强化学习结合起来了，使模型一起有了人脑体系 1 和体系 2 的才能，我觉得从这个视点来看它的含义是十分大的。
第二，带来了 scaling law 的新方向。o1 企图答复的一个问题是：「强化学习终究怎样泛化？」o1 不是榜首个做强化学习的，DeepMind 一向在走强化学习路途，从 AlphaGo 到 AlphaFold 到 AlphaGeometry。DeepMind 在强化学习上十分凶猛，可是曾经这些强化学习都是为特定场景去规划的——AlphaGo 只能下围棋，AlphaFold 只能猜测蛋白质的结构。o1 的重大含义是让强化学习的通用性和泛化性上了一个大台阶。
并且 o1 现已 scale 到了一个很大的规划，我以为它带来了一个 scaling 技能的新范式，无妨称之为 RL scaling。并且 o1 还不老练，它仍是一个开始。这点恰恰让我觉得十分振奋，这就等于 OpenAI 跟咱们说：「我找到了一条上限很高的路途，细心考虑它背面办法的话，你会发现这条路是能够走下去的」。
总的来说，o1 从才能上展示了 LLM 能够有体系 2 的才能；技能上带来了一个新的 scaling 范式，所以我觉得它的含义仍是十分大的。
张鹏：听起来，尽管说现在有非一致，感觉你是十分看好，十分认同的。朱军教师怎样看，o1 带来这一阶段的开展，你怎样点评它的含义？
朱军：我的观念是，它代表着一个显着的突变。
咱们对 AGI 大约做过一些分级，学术界和工业界有 L1-L5 的分级，L1 相当于谈天机器人，像 ChatGPT 等，之前咱们做了许多对话。L2 叫推理者，能够做杂乱问题深度考虑的推理。L3 叫智能体，「数字国际」走向「物理国际」，要去改动，去交互。L4 是立异者，要去发现、发明一些新的东西，或许发现一些新的常识。L5 是安排者，它能够去协同，或许有某种安排办法更高效地工作，这是咱们关于 AGI L1-L5 的分级，当然每一级也有 narrow 和 general 的区别，现在在某些使命上能够展示出来。
比方 o1 在 L2 的 narrow 场景下，在一些特定使命下现已完结了，能够到达人类很高阶的智能水平。我觉得从分级视点来看，它确实代表着整个职业的一个巨大的前进。
技能上，曩昔的强化学习或许其他一些技能，其实在研讨里现已做出了许多东西，但能在大规划基座模型上 scale up，做出效果，从工程上或许从完结上来说，对职业来说是一个很大的牵动。当然它也会触发或许激宣布许多未来的探究，或许实践的研制，或许会走向从 narrow 到 general 的跃迁。这个速度我信任会很快，由于咱们现已有许多预备了，我也等待这个范畴里有更多人将 L2 做得更好，乃至完结更高阶的效果。
张鹏：感觉你对这个界说现已很高了，你看到了 AGI L2 层面显着明晰的途径和阶段性效果，而之前都在 L1 的层面。当然要到咱们期望的拥抱改动物理国际，终究还要往前走，到了 L3，或许这件事就真的会完好的、体系性地发生。
回到植麟这边，这次发布 o1 之后，Sam Altman 热情洋溢地说，咱们以为这是一次新范式的革新。当然 Sam 很会讲演，很会表达。我想听听你怎样看，怎样了解他说的「这是一次新的范式革新」，你是否认同？
杨植麟：我觉得它的含义确实很大，首要含义在于它前进了 AI 的上限。
AI 的上限是说，（能）去前进 5%、10% 的生产力，仍是 10 倍的 GDP？我觉得这儿最重要的问题便是，能不能经过强化学习进一步 scaling。所以我觉得这（o1) 是一个完全前进了 AI 上限的东西。
假如咱们看 AI 历史上七八十年的开展，仅有有用的便是 scaling，加更多的算力。在 o1 出来之前，也有许多人在研讨强化学习，但都没有一个十分切当的答案，强化学习假如和大言语模型，或许和 pre-training、post-training 整合在一同，它能不能继续前进？比方 GPT-4 这一代模型的前进，更多是确认性的前进，在相同的范式下把规划变得更大。
可是我觉得 o1 的前进并不是一个完全确认性的前进。
在之前，咱们或许会忧虑数据墙的问题，现在互联网上大部分优质数据都现已被运用完了，也没有更多的数据能够发掘，所以原本的范式或许会遇到问题。AI 有用了，又需求进一步 scaling，那这个 scaling 从哪里来？我觉得（o1）很大程度上处理了这个问题，或许说至少证明晰开始可行。开始可行的情况下，或许会有越来越多人投入去做这个工作，终究要做到 10 倍 GDP 的终究效果，它完全有或许，我觉得是一个很重要的开始。
当然，我觉得对许多工业格式，或许关于创业公司的新时机来讲，也会发生一些改动。比方这儿很要害的一个点是，练习和推理算力占比会发生很大的改动，这个改动不是说练习的算力会下降，练习的算力还会继续前进，但与此一起，推理的算力前进会更快，这个份额的改动实质上会发生许多新的时机，会有许多新的创业公司的时机。
一方面，到达必定算力门槛的公司，能够做许多算法的根底立异，乃至能够在根底模型上取得打破，我觉得这个很重要。而关于算力相对小一点的公司，也能够经往后练习的办法，在一些范畴上做到最好的效果，也会发生更多的产品和技能时机，所以我觉得，全体也打开了创业相关的幻想空间。
张鹏：所以这一次中心的所谓范式改动，带来的便是在 Scaling Law 上处理了咱们接下来的 scale what，咱们看到了新的途径，并且未来可拓宽的立异途径空间和探究的东西变多了，而不像原本，是一个缩短乃至是遇阻的情况。
03 推理才能泛化途径还不明晰，是一个新的技能变量
张鹏：想问问朱军教师，今日在一个阶段性的、还比较明晰的一些场景里，这种把 RL 加到体系里边成为一个新的范式之后，咱们能看到显着地去泛化这个才能的途径吗？
朱军：这个问题确实很值得考虑，由于现在它先是在一些使命上能取得打破，咱们再想着把它做到更广泛的使命上，或许有更广泛的才能前进上。从现在来看，o1 没有完全告知咱们技能路途是怎样做的。
张鹏：显着没有 ChatGPT 出来前那么 open。
朱军：对，可是从自身科研的堆集解读，能看到它终究用了哪些技能。
这儿有一个很重要的问题，叫进程监督的数据，它和之前的成果直接 output 的监督还不太相同，要对里边的每一步都去标示，比方考虑的进程，获取这种数据首要或许就比较难，需求专业的人去做专业的高价值数据。
别的，在实践做的进程中，包含咱们之前看 AlphaGo 迁移到其他范畴面临相同的问题，在更泛化，或许更敞开的场景下，Reward Model 欠好界说。
比方说，现在有确认答案的定理证明或许是编程问题，Reward 是比较明晰的，奖赏函数是很简略界说的。但假如到自动驾驶、具身，或许艺术创作里边，比方生图、生视频，这儿面的界定是比较含糊的，或许许多场景下是很难明晰地界说终究什么好，什么欠好，或许许多问题不是「是」和「非」的问题，比方像生成式内容，对美学或许对其他的点评，每个人感触还不太相同。在这种情况下要去泛化的话，技能上就面临许多问题，我怎样界说 Reward Model，怎样搜集数据，还包含怎样高效地完结，给它 scale up。
现在咱们看到这条路了，相当于现已看到曙光，会引导咱们朝着这个方向去尽力。别的，结合现在比较强壮的基座模型，或许比之前上一代 AlphaGo 迁移到其他范畴里，我信任会更快，包含像一些敞开范畴里，咱们有更好的仿照器，乃至包含一些 AGI 的生成办法来构建这个环境。这些加持在一同，我想这条路会走得更快一点，会比之前更简略取得效果和前进。
张鹏：今日确实还没有看到一个揭露、明晰的，能够确认性把这个泛化完结的途径，但它存在探究的空间和满意的或许性。想诘问一下植麟，这个状况关于像你们这样的创业公司，是功德仍是坏事？
杨植麟：我觉得这其实是一个很好的时机，由于等于说有了一个新的技能变量，是一个新的技能维度。
当然这个咱们之前或多或少也有一些投入，可是现在或许它会变成一个主题，在这个主题下面，咱们会有十分多新的时机。一方面是朱军教师说到的怎样去泛化的问题，另一方面是，在这个进程中还有一些根底的技能问题没有被完全处理，底层涉及到练习和推理，这两个东西要一起去 scaling，许多问题今日还没有被完全探究清楚，包含方才说到进程监督的问题，中心的一些错觉也会给它的效果带来很大的损伤，这些问题都很值得研讨。
但假如能做好的话，能够把现在许多的才能前进一个台阶。所以对咱们来讲，或许会有更多经过技能立异，构成一些打破的时机。
张鹏：有不确认其实是功德。有确认的方向和不确认的途径，对创业公司反而是功德，否则就没有创业公司的事了。
04 新范式对算力的需求会更大
张鹏：回到大昕这边，曩昔咱们说算法、算力、数据，这三个都是谈 AGI 时的要害三角，这次看起来在算法层面有些范式的改动，反过来关于算力、关于数据这方面，这个三角形会怎样发生连锁的反响，能不能帮咱们推理一下？
姜大昕：我觉得算法、算力、数据这个连锁的铁三角联系没有改动。RL 确实是算法上的改动。对算力形成的成果中，有一个是确认的，有一个大约率会确认，还有一个是现在不太会确认的。
确认的是，就像方才两位谈到的，在推理侧，它对核算的需求量必定是成倍的前进，这便是 OpenAI 在博客里说到的 Test-Time Scaling。它对推理芯片的才能要求必定也是前进了，可想而知，OpenAI 在 o1 的背面或许是用了 H100 在做推理，一个问题往往要耗费十几秒、几十秒时刻，所以咱们要加快速度的话，对推理芯片的要求也会前进。
一个大约率会确认的工作是，在练习 RL 的阶段，咱们所需求的算力或许并不比预练习要少，这或许是一个非一致。由于在 RL 的阶段咱们做 self-play，这个数据量在理论上是能够没有上限的，咱们也传闻 OpenAI 在练习 Strawberry 模型时用了上万张 H100，练习了几个月，现在仍是 o1 的 preview，练习还没有完结，所以练习的价值是十分高的。假如咱们寻求的是一个通用的，有泛化才能的推理模型，而不是为某个特定场景所规划的 RL 模型，或许练习所需求的核算量并不小。
还有一个是我不太确认的，在 self-play 时，咱们用了主模型，它的参数量要不要再继续 scale，让它发生更好的推理途径。由于现在咱们有一个遍及的观念是，GPT-4 到了万亿级参数之后，你再去 scaling 它的参数，它的收益边沿是鄙人降的。但假如 RL 办法发生了扩大器效果，它能加倍你的收益的话，是不是总的收益 ROI 又打正了？这是一个不太确认的工作，能够留在后边去验证。假如这个定论树立的话，算力的添加又回到了平方的维度，由于核算量=参数量×数据量，所以我的感觉是，RL 带来的不管是关于推理侧仍是算力侧，它对算力的需求都是在添加的。
那么数据测，方才说到，RL 阶段有两种数据，一个是少数人工组成的数据；二是海量机器生成的数据。数据量能够很大，但数据的质量十分要害，所以你怎样去结构生成数据的算法，以及 self-play 用的主模型才能就变得十分要害了。
05 模型输出变慢了，怎样向用户交待？
张鹏：今日三位都是创业者，有自己的团队。想问问植麟，Kimi 在本年引发了许多重视，产品开展得也很好。你觉得这一波 AI 的新改动，接下来会对 AI 相关的产品带来什么样的连锁反响？这个改动会怎样发生？
杨植麟：我觉得咱们现在仍是处于工业开展的前期，这个阶段技能驱动的产品会更多，许多时分产品需求去看当时的技能怎样开展，然后去把最大化的价值提取出来。
咱们能够依据新的技能开展，反推一下，现在的产品应该做什么改动。
现在的技能开展有几个点，一个是会有许多探究新 PMF 的时机，这个 PMF 是两方面的平衡，一方面是大模型需求做体系 2 的考虑，导致延时是添加的，但这个延时添加对用户来说是一个负向体会，由于一切用户都期望能赶快拿到成果。
第二，它确实能供给更好的输出，能拿到更好的成果，能完结一些更杂乱的使命。所以，我觉得这个新 PMF 探究的进程，其实是要在延时添加带来的用户体会下降和成果质量更高的用户价值上升之间找到一个平衡点。
要让增量的价值大于体会的丢失，我觉得这个很重要，在一些更高价值的场景，特别是生产力的场景，或许首要会有一些东西出来，由于假如是文娱场景，用户很难忍耐延时上的添加。
然后，我觉得产品形状上或许也会发生一些改动，由于引入了考虑范式。现在这种即时的相似谈天的产品形状，必定程度上也会发生改动，今后的 AI 或许会考虑 20 秒、 40 秒，或许去调用各种东西。它会去履行分钟等级、小时等级乃至天等级的使命，产品形状上会更挨近一个人，更挨近一个实在的 assistant 或许助理的概念，帮你去完结一个一个的使命。这儿面产品形状的规划我觉得会发生很大的改动，新的幻想空间蛮大。
06 推理才能会向物理国际落地
张鹏：咱们也看到在 AGI 范畴有一些其他的改动，比方李飞飞在推空间智能，也看到在自动驾驶、机器人等具身智能方面的改动，想问问朱军教师，在 AI 相关条线里的一些技能开展，会对未来的产品，或许说技能终究落到工业里有什么明晰的推进？
朱军：大规划预练习技能代表着一整个范式的改动。不可是从言语到多模态，再到具身智能，或许李飞飞教师的空间智能，其实要点仍是怎样让智能体能够有交互，能够在交互的进程中去学习。
从智能视点来看的话，这是必定的，由于决议计划交互实践上是智能里十分中心的才能的表现，人类每时每刻都在做决议计划。咱们面临的是一个不知道的敞开环境，对智能来说，它的开展途径规划里，也是朝这个方向在走。
现在一切的开展，包含刚刚评论许多的 o1、视频生成、3D，这些东西终究指向的有两个方向：
一个是给顾客看到的数字内容，看上去很美观、很天然，能够讲故事，能够让咱们参加讲故事、能够交互。在数字内容上，这必定是一个很重要的方向，
别的一个方向，指向实体、指向物理国际，这必定是生产力的前进。不但给咱们做一些美观的东西，或许好玩的东西，终究还要和物理国际结合。这其间或许最好的一个结合点便是和机器人结合，现在现已有了许多比方，咱们也看到很好的一些开展，比方用了预练习的范式让机器人才能具有通用性。
咱们自己实验室做过一些比方，像四足机器人，曩昔让它跑起来需求用许多的人工调参。但现在，在一个仿真环境里边，或许用一些 AI 的办法来生成一些组成数据，让它在里边大规划地练习，练习出来的战略能够灌到机器人上，相当于换了一副大脑，能够让它的四肢更好地协同起来，相同一套战略能够做各种场所的习惯。这还仅仅一个开始的比方，现在咱们也在重视更杂乱的操控决议计划，像空间智能、具身智能等。
方才讲到智能体是 AGI 的 L3，现在到 L1、L2 的开展之后，后边必定会前进到 L3，让机器人更好地做推理规划，更高效地和环境做交互，更好地完结咱们的杂乱使命。现在许多使命相对来说仍是会进行分化，界说成一个简化的。未来，经过它内嵌的思想链或许进程的学习办法，能够完结杂乱使命。到那个时分，智能的才能又有一个很巨大的前进。
07 谈卡伤爱情，没卡没爱情
张鹏：想问问大昕，之前你们要花许多的本钱去做根底模型，以及多模态模型，参数也要做得很大，都让人觉得要捏把汗，由于要花许多的钱，还会常常遇到问题。在曩昔 18 个月，包含这次的 o1 出来，对你的心态有什么影响吗？未来作为创业公司是有了更大的立异空间，有了更让人振奋的或许性吗？
姜大昕：我觉得从两个视点看，一个便是立异的点，RL 确实和前面的范式不太相同，GPT 的范式是 predict next token，其实从 18 年 GPT-1 出来，一向到 GPT-4，除了加了 MOE 的混合专家模型以外，没有什么太多新的东西。可是 o1 我觉得仍是一个初始阶段，方才也谈到强化学习终究怎样和大模型相结合，能够做到泛化。我觉得里边有十分多的问题值得去探究。
方才植麟也谈到 Reward Model，包含在做查找途径的时分，需不需求人工干预去帮它找到更好的途径等等，self-play 标题从哪里来、答案怎样找，这些都是一些新的不知道的范畴，要去探究。我信任在未来的一段时刻里，必定会有许多加快，必定是这样的一个趋势。关于咱们创业公司来说，在立异方向上必定有许多的时机。
可是别的一方面，我以为在推理侧也好，练习侧也好，需求的算力仍是不小的，特别当咱们寻求通用性能够泛化的推理模型的时分，所需求的算力并不小。其实咱们内部也有戏弄「谈卡伤爱情，没卡没爱情」，后边又加了一句「用卡费爱情」，但假如咱们所要寻求的方针便是 AGI 的话，支付再多也仍是要坚持下去。
张鹏：曩昔觉得假如依照 Scaling Law 继续往下走，玩家会变得越来越少，由于对资源的比拼要求太高。现在，你觉得关于资源的门槛会有下降吗？仍是说继续要拼算力上的资源？
姜大昕：我觉得分红两种不同的立异，一种是根底模型，便是奔着 AGI 去，便是要做通用的泛化新才能强的，这个的投入仍是很大，并且咱们看到国外巨子都是一年千亿美金的规划。
可是别的一方面，我觉得做运用，仍是有许多立异的空间。咱们原本觉得 GPT-4 所展示出来的智能，加上智能体 Agent 的结构，现已能够处理许多的问题了，一个是数字国际的问题，一个是物理国际的问题。那本年 o1 出来今后，强化学习又泛化到了一个更高的阶段，上限变得更高了，这儿面仍是有许多的时机。
08 做 AI 运用，找 ChatGPT 的缺点
张鹏：那我再问问植麟，今日植麟能不能换个身份，假定你今日不是创业者，是个有技能布景，对 AI 很了解的投资人。你今日会看创业者的什么数据，作为你的投资决议计划？
杨植麟：首要像 DAU 这些数据，必定是重要的方针。然后，或许分红几个层面。
榜首个层面，作为创业者，做一个产品首要要有价值，或许满意了用户的实在需求，这个跟 AI 也没有太大联系，产品自身需求满意这些特点，所以或许又有更多的前置方针，比方留存，这个仍是最重要的。
第二个点跟 AI 更相关，不但要有价值，也要有增量的价值。比较于市面上已有的 AI 产品，或许说更通用的 AI 产品比方说 ChatGPT，能发生增量价值，发生一个在 ChatGPT 里边做不了的工作，或许说做起来体会很差的工作，这个就会有很大的增量价值。比方说最近很火的 Cursor 便是一个比方。
一般增量价值会来历于几个方面：一方面，或许交互完全不相同，或许是不同的进口，有或许背面临应了不同的资源。经过这种办法去发生增量价值，我觉得或许会是一个很重要的工作。
第三个维度，不可是有增量价值，并且它还要跟着技能的开展，商场规划应该越来越大，而不是越来越小。
假如现在的产品有必定的 PMF，但还没有泛化到一个很干流的集体，有或许是技能不行强，这个时分再调配上第二点，有增量价值的话，这个商场又越来越大，它或许便是一个好的 AI 创业的时机。
张鹏：听起来便是，数据是要看的，可是在看数据之前先看逻辑，便是产品存在的逻辑，假如它是树立的，数据又能证明这便是一个值得投的公司。
09 朱军：18 个月，在 L4 取得开展
张鹏：鄙人一个 18 个月里，等待看到什么样的开展？便是在 AGI 范畴里榜首你觉得会很振奋，第二你觉得它是有或许的工作。
朱军：我期望看到 L3 现已基本上完结。
AGI 的 L3，至少在智能体、国际模型的创立生成、真假交融，在一些特定场景下的决议计划才能有巨大前进。其实它会使用咱们今日讲到的推理、感知等。
张鹏：在特定场景里确实不是 copilot，而是 autopilot 了。
朱军：我觉得或许在某种含义上会到达这种才能，至少在一些特定场景下。
咱们前一段时刻对 L4 做了专门的剖析，发现假如要去做科学发现或许立异的话，需求的那些才能现在散落在各个角落里，可是现在还没有一个体系把这些整合在一同。
所以，假如更急进一点，我乃至觉得未来 18 月，或许在 L4 上也会有显着的开展。这儿首要说的是严厉科学，L4 还有构思表达的部分，其实在某种含义上现已到达了，比方像艺术发明、图生视频，必定程度上帮咱们去扩大幻想，或许是让幻想能够具象化。我对整个的开展仍是比较达观的，至少 L3，或许 L4 有一些苗子吧。
张鹏：年末之前，你自己的事上有什么开展，能提早泄漏吗？
朱军：本年年末的话，期望将咱们的视频模型能够以愈加高效、更可控的办法供给给咱们。
解释一下，高效和可控首要是指，去表达一个故事，不是简略的让一段话或许一张图片动起来，咱们期望它能够接连的去讲，并且不可是人的一致性，还包含像物体等各种的主体一致性，还包含交互性。
高效，一方面是处理对算力本钱的考量，由于假如想去服务许多人，让咱们去用的话，首要本钱要降下来，否则就仍是烧钱、一向赔钱。别的一个更重要的仍是体会上。对运用者来说，想去表达自己的构思，需求屡次和体系交互，一方面去验证，别的是取得启示，这个进程也需求模型能够比较高效，比方说终极方针是实时，让咱们能快速测验。
到这个阶段的话，我信任用户体会、用户量都会有一个巨大的前进，这是本年咱们要点想去打破的。
10 杨植麟：敞开性的强化学习、自我进化
张鹏：3 个月的方针和 18 个月的对未来的等待都是很明晰的。植麟呢，能够说说这 18 个月，也能够讲讲未来 3 个月会有啥开展。
杨植麟：我觉得接下来最重要的 milestone 是敞开性的强化学习。比方说在产品上跟用户交互，在一个实在的环境里边去完结使命，然后自己进化。当然，我觉得 o1 现已必定程度上阐明这个方向比之前有更强确实认性，这个会是一个重要的里程碑，或许也是 AGI 路上仅剩乃至仅有的一个重要问题了，我觉得这个会很要害。
张鹏：这个要害问题，你等待未来 18 个月有打破和开展？
杨植麟：对，应该是能看到许多开展。
张鹏：那未来三个月有什么能够泄漏的吗。
杨植麟：咱们仍是期望能在产品和技能上继续立异，至少在一两个重要范畴能够做到国际最好，有新的开展会赶快跟咱们共享。
11 姜大昕：多模交融，通向国际模型
张鹏：大昕你怎样看？18 个月和未来 3 个月。
姜大昕：榜首，我也很等待强化学习能够进一步泛化。
别的一个方向我也很等待，便是视觉范畴的了解和生成一体化。在文字范畴，GPT 现已做到了了解生成一体化，可是在视觉范畴十分难。现在为止，咱们看到的视觉模型，了解和生成是分隔的，即便像多模交融的 GPT-4o，其他模态都处理了，唯一不能生成视频，这是一个悬而未结的问题。
为什么很重要呢？假如咱们处理了视频了解生成一体化，就能够完全树立一个多模的国际模型，有了一个多模的国际模型今后，能够协助咱们去生成十分长的视频，处理 Sara 现在的技能缺点。还有便是能够和具身智能相结合，作为机器人的大脑去协助智能体更好去探究物理国际，这个我也是十分等待的。
张鹏：年末之前，你这边有什么值得等待的开展吗？
姜大昕：一方面等待模型或许技能的前进，别的一个是产品能够带给用户更多更好的体会。
阶跃有一款产品叫做跃问，用户能够在上面体会到咱们最新的万亿参数模型，它不可是理科很强，并且文学创作才能也很强，常常给咱们带来一些惊喜。
跃问上还有一个新的功用叫摄影问，用户常常拍张相片去问食物的卡路里，问宠物的心境，问一个文物的宿世此生等等。包含 Meta 眼镜的发布，还有 Apple Intelligence，都突出了视觉交互的功用，咱们在跃问上也有表现，并且咱们会尽力一步步把这个功用做得越来越好。
*头图来历：2024 云栖大会
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