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EP 43.【AI年终特辑2】标志性的OpenAI DevDay,AI创业者和Deepmind研究员怎么看

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不追热点但求深度思考的OnBoard! 又来啦!转眼间 OpenAI 轰轰烈烈的开发者日 (OpenAI DevDay) 已经过去一个多月了。这一个月也发生了太多事情。但是除却各种大瓜和八卦,DevDay 实打实是行业里相当重要的标志性事件。这次的涉及的,不仅是API大幅成本下降、API更新,还有GPT Store, Assistant API, 多模态等等重磅的上新。我们在devday 三周后,邀请了Monica 非常期待的四位嘉宾,在经历了这一段时间的消化和观察沉淀之后,一起聊聊他们不同角度的思考!

Hello World, who is OnBoard!?

这次的嘉宾,既有RPA头部公司来也科技的联合创始人兼CTO,也有真格基金EIR、经历两轮AI创业热潮的创业者视角,也有美团智能硬件负责人的软硬结合机会思考,还有来自 Google Deepmind 的研究员 Eric,从模型和技术的角度,解读 DevDay 中agent相关的更新。

真的是非常精彩纷呈,又是一次接近两个小时火花飞溅的讨论。本期录制的时候,Google Gemini 还没有发布,但是回头来看,我们对多模态的讨论还是完全适用的!

Enjoy!

嘉宾介绍

Peak, 真格基金 EIR(入驻企业家),Magi 创始人

胡一川,来也科技联合创始人 & CTO

Eric Li,Google Deepmind 高级研究员

孙洋,美团智能硬件LLM 负责人

OnBoard! 主持:

Monica:美元VC投资人,前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人,公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻:莫妮卡同学

我们都聊了什么

01:34 嘉宾自我介绍,如何进入AI领域的,最近看到的有意思的AI产品

11:38 OpenAI Devday 的观感:有什么让你印象深刻的更新?与网上评论相比,有哪些被高估和低估了

12:38 Peak: 为什么说GPT store 被高估了,GPT Builder 其实很有借鉴意义

14:27 GPT store 跟一个 App store 的差距在哪里?OpenAI 未来会如何构建 app store?

19:32 胡一川:为什么说 GPT4 Turbo 被低估了?

21:40 价格和 context window 为什么重要?技术角度要持续提升,有哪些难点?

29:53 Eric: 为什么不成熟的 GPT store 是一个好的决策

33:27 孙杨:为什么说 GPT store 短期高估,长期被低估?为什么说Function call, JSON return 被低估了?

39:01 DevDay 中与 Agent 相关的更新有什么亮点?对于创业公司有什么挑战,有什么机会?

53:05 美团的LLM相关尝试,有哪些落地的场景?

58:36 为什么不同的LLM作为 agent 的基座,效果会差别这么大?我们是否需要针对 agent 的基础模型?

64:13 DevDay 的更新,对于创业公司有什么影响?哪些公司会受到比较大的影响?

82:03 如何看待 Q* 的传闻?合成数据会对 LLM 生态产生怎样的影响?

86:50 GPT-4v 为代表的多模态能力使用感受如何?有可能带来怎样的新机会?

95:41 多模态能力的实现有怎样的技术路径?不同技术路径的核心差异和难点是什么?

98:55 经历了“上一波”AI的创业者,对于这一次的AI创业热潮,看到哪些异同?给其他创业者怎样的建议?

105:27 未来1-3年,最期待AI领域发生哪些变化?

重点词汇

  • OpenAI Devday
  • GPT Store
  • Assistant API
  • Context length
  • LUI: Linguistic User Interface

我们提到的公司

  • AI Pin by Humane
  • Langchain: Build context-aware, reasoning applications with LangChain’s flexible abstractions and AI-first toolkit.
  • Fixie AI: The fastest way to build conversational AI agents
  • Imbue: build AI systems that can reason
  • Character AI: bringing to life the science-fiction dream of open-ended conversations and collaborations with computers.

参考文章

欢迎关注M小姐的微信公众号,了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容!

M小姐研习录 (ID: MissMStudy)

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这次的嘉宾,既有RPA头部公司来也科技的联合创始人兼CTO,也有真格基金EIR、经历两轮AI创业热潮的创业者视角,也有美团智能硬件负责人的软硬结合机会思考,还有来自 Google Deepmind 的研究员 Eric,从模型和技术的角度,解读 DevDay 中agent相关的更新。

真的是非常精彩纷呈,又是一次接近两个小时火花飞溅的讨论。本期录制的时候,Google Gemini 还没有发布,但是回头来看,我们对多模态的讨论还是完全适用的!

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Peak, 真格基金 EIR(入驻企业家),Magi 创始人

胡一川,来也科技联合创始人 & CTO

Eric Li,Google Deepmind 高级研究员

孙洋,美团智能硬件LLM 负责人

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12:38 Peak: 为什么说GPT store 被高估了,GPT Builder 其实很有借鉴意义

14:27 GPT store 跟一个 App store 的差距在哪里?OpenAI 未来会如何构建 app store?

19:32 胡一川:为什么说 GPT4 Turbo 被低估了?

21:40 价格和 context window 为什么重要?技术角度要持续提升,有哪些难点?

29:53 Eric: 为什么不成熟的 GPT store 是一个好的决策

33:27 孙杨:为什么说 GPT store 短期高估,长期被低估?为什么说Function call, JSON return 被低估了?

39:01 DevDay 中与 Agent 相关的更新有什么亮点?对于创业公司有什么挑战,有什么机会?

53:05 美团的LLM相关尝试,有哪些落地的场景?

58:36 为什么不同的LLM作为 agent 的基座,效果会差别这么大?我们是否需要针对 agent 的基础模型?

64:13 DevDay 的更新,对于创业公司有什么影响?哪些公司会受到比较大的影响?

82:03 如何看待 Q* 的传闻?合成数据会对 LLM 生态产生怎样的影响?

86:50 GPT-4v 为代表的多模态能力使用感受如何?有可能带来怎样的新机会?

95:41 多模态能力的实现有怎样的技术路径?不同技术路径的核心差异和难点是什么?

98:55 经历了“上一波”AI的创业者,对于这一次的AI创业热潮,看到哪些异同?给其他创业者怎样的建议?

105:27 未来1-3年,最期待AI领域发生哪些变化?

重点词汇

  • OpenAI Devday
  • GPT Store
  • Assistant API
  • Context length
  • LUI: Linguistic User Interface

我们提到的公司

  • AI Pin by Humane
  • Langchain: Build context-aware, reasoning applications with LangChain’s flexible abstractions and AI-first toolkit.
  • Fixie AI: The fastest way to build conversational AI agents
  • Imbue: build AI systems that can reason
  • Character AI: bringing to life the science-fiction dream of open-ended conversations and collaborations with computers.

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