硅谷101 Por arte de portada

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  • 失败、背叛、不被理解，硅谷精神领袖一直都不是完美的存在；他们是科学家，创造者，行动派，他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目，是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。 公众账号：硅谷101 联系邮箱：podcast@sv101.net
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  • 小公告｜新播客Web3 101上线了

    小公告｜新播客Web3 101上线了
    Jul 15 2022
    在这里关注《Web3 101》 中国听众 小宇宙 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/62c2b6b3a61b9fd92a401b39?s=eyJ1IjogIjVlN2RhMTkzYTJmMmU1MDNjZWM0YTkwNSJ9) 海外听众 Apple Podcast (https://podcasts.apple.com/us/podcast/web3-101/id1633015931) Google Podcast (https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5maXJlc2lkZS5mbS93ZWIzMTAxL3Jzcw?sa=X&ved=0CAMQ9sEGahgKEwiQwfDjrvn4AhUAAAAAHQAAAAAQigE&hl=zh-TW) Amazon Music (https://music.amazon.com/podcasts/8f924c4b-8123-43d5-bc1c-a6bb42f3d8e8/web3-101) 硅谷101视频 这档节目倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件，这档节目由前CNBC双语主持人陈茜主持。 海外观众 Youtube上搜索《硅谷101》 (https://www.youtube.com/c/%E7%A1%85%E8%B0%B7101TheValley) 中国观众 B站 (https://space.bilibili.com/508452265?spm_id_from=333.337.0.0) 微信公众号及视频号 微博 (https://weibo.com/u/1801924214) 【招聘】 音视频后期，希望你有过音频或者视频的制作经历，有一定的英文基础，最好能附上代表作。 简历邮箱地址是podcast@sv101.net。 【后期】 Joya
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  • E153｜聊聊被过度营销反噬的Sam Altman与OpenAI的深层危机

    E153｜聊聊被过度营销反噬的Sam Altman与OpenAI的深层危机
    Jun 5 2024
    随着OpenAI首席科学家Ilya Sutskeve的官宣离开，他所带领的“超级对齐团队”成员接连离职。曾经说要安全使用AI守护人类的OpenAI，解散了内部关注模型长远安全的团队，并悄悄在公司章程里删除了不能用于“军事与战争”的条款，OpenAI陷入新一轮危机。 而就在团队大动荡、公司负面新闻频出之时，作为CEO的Sam Altman依然周旋于媒体与政客之间，这给极度擅长于公关与营销的Sam也带来很多公关灾难。 这一期，我们就从硅谷的视角，来聊一聊最近正在走下神坛的Sam Altman的商业布局与个人投资，以及隐藏在OpenAI深处的两颗大雷。当算力资源从技术倾向商业化，OpenAI还能领先多久？ 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 张璐，Fusion Fund创始管理合伙人 骆轶航，硅星人创始人 & CEO 【你将听到】 【OpenAI的难题】 02:06 争议一：IIya离职，OpenAI宫斗后续 03:20 员工吐槽Sam Altman：不是在录节目，就是在录节目的路上 06:20 安全对齐团队离职：分歧严重，当初承诺没有兑现 08:00 争议二：不签“封口费”收回股权：很不硅谷 10:21 争议三：OpenAI总是抢对手头条？初创公司挑战巨头红利消逝 14:20 GPT-4o vs Gemini1.5：产品不够惊艳、PR难弥补 19:00 争议四：OpenAI删除“军事与战争”条款引起的风波 21:23 OpenAI隐藏的另外两个雷：非盈利架构、与微软的关系微妙 25:00 OpenAI的核心护城河：技术而非产品 28:32 过去两周将成为OpenAI的转折点：结构化与深层次问题暴露 【Sam Altman的投资布局】 32:26 Sam Altman个人投资偏好：宏大愿景 35:13 OpenAI创业基金 vs Sam个人投资：“战略投资”和“家族办公室” 37:00 如何评价Sam的业绩？早期不错 38:24 频繁出手的OpenAI早期投资人Vinod Khosla：专精技术、控制欲强、爱投有争议的人 44:00 与Sam关系密切的Peter Thiel，但投资思维师承Y Combinator 46:37 社群达人Sam被OpenAI创始团队挑中：大佬们需要会造势的人 49:15 两则2017年的YC趣闻 52:52 OpenAI Mafia？还没有形成，但投资人小圈子存在 【OpenAI的投资战略】 56:00 OpenAI创业基金更多是战略投资，比如布局机器人：应用场景+多样化数据 59:00 数据，OpenAI投资最看重的核心资源 61:30 创业公司如何选择模型：底层大模型+开源小模型的鸡尾酒分层打法 64:30 大模型价格战：价格已经下降90%以上，推理成本在上升 67:01 个性迥异的硅谷企业家：马斯克一致性强、Sam适合做政客 72:50 Sam的个人投资Indent引入OpenAI 【相关补充信息】 小模型 AI小模型是指相对于大规模模型而言参数量较少的深度学习模型，通常具有数百万到数千万个参数，相比于大模型更加轻量级、易于部署，适合在资源有限的设备上运行，适用于执行简单任务或作为复杂系统的辅助。 Humane 由苹果公司前高管于2018年创立，于2023年11月发布首款AI硬件产品AI-Pin，计划于2024年4月开始发货。 Perplexity.AI Perplexity AI (https://www.perplexity.ai/) 是一个创新型的搜索引擎，成立于2022年8月。它基于 GPT-3.5 加上自己的模型对 URL 内容进行处理并输出摘要，可以看作是 ChatGPT 和 Google 搜索的混合体，旨在提供更加精准和个性化的搜索体验。 Sam Altman的投资版图 (https://www.cbinsights.com/research/report/sam-altman-investments/) 【监制】 Holiday 【后期】 AMEI、Joya 【Shownotes】 Holiday 【BGM】 King-SyncHits 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客 海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Youtube｜Amazon Music 联系我们：podcast@sv101.net Special Guests: 张璐 and 骆轶航.
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  • E152｜对话NVIDIA和五源资本：“具身智能”能带领这波机器人热走多远？

    E152｜对话NVIDIA和五源资本：“具身智能”能带领这波机器人热走多远？
    May 28 2024
    视觉、语言理解等多模态大模型和仿真训练技术的结合像是给机器人打了鸡血，让它们变得越来越聪明，行动能力越来越强，越来越像人。 “具身智能”的出现，让机器不再仅仅是被动的计算设备，而是能够主动与物理世界互动的智能体。 从创业公司到科技巨头，从软件平台到硬件开发，这场机器人竞赛的参与者越来越多。从特斯拉的Optimus到波士顿动力的Atlas，这些类人形机器人展现了无与伦比的交互能力，实现了从视觉到动作的端到端神经网络闭环。这些进展似乎预示着“莫拉维克悖论”的终结，即机器人在感知和运动任务上的困难正逐步被克服。随着技术成本的降低和成熟度的提高，人形机器人的商业化应用是否已近在咫尺？在这场竞赛中，哪类玩家能够抢占先机？ 本期《硅谷101》邀请到了NVIDIA中国区机器人业务负责人李雨倩 (Lily Li) 和五源资本董事总经理陈哲 (Peter Chen)，与大家分享他们对机器人行业的见解，讨论AI加持下的机器人行业有哪些新的工具和技术，还需要经历哪些挑战，才能真正实现规模化和商业化。 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 李雨倩 (Lily Li) ，NVIDIA中国区机器人业务负责人 陈哲 (Peter Chen)，五源资本董事总经理 【你将听到】 03:32 大模型、仿真训练和巨头的入场加速了复杂形态机器人的发展 06:19 SayCan，PaLM-E，RT-2等大模型是突破的关键 08:58 NVIDIA做机器人早有积累：从训练、仿真到推理 15:52 大火的“具身智能”关键在于智能体与外界有交互 21:14 机器人一定要像人吗？有时三个手臂更实用，但“人形”是人类文明的形象承载 26:14 中国的机器人开发者最关心什么时候可以用上GR00T 31:31 物理世界 or 仿真平台：不管在哪里训练机器人，都离不开真实世界数据 37:03 泼个冷水：通用机器人尚无商业化案例 38:49 垂直品类的机器人主要在扫地、仓储搬运、无人机 45:37 现在做通用机器人，难度大于在2005年做特斯拉 46:15 十年：当通用机器人商业化时间超过一家基金的存续期 47:57 让机器人“学会拿杯子”就可以拿诺贝尔奖 51:18 各有所长：中国领先供应链和垂直落地场景、美国擅长探索通用能力 55:10 做机器人要有长期主义心态，在低谷期建立复原能力 56:37 “技术泡沫”也意味着顶级聪明人的聚集和新的商业机会 【相关音频】 E113 | 大模型来了，但机器人研究依然很难，商业化更难 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/648a54d2d1bcc5a654cabae5) 【相关补充信息】 具身智能 Embodied Artificial Intelligence，是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。1950年，图灵在其为人工智能奠基、提出图灵测试的经典论文《Computing Machinery and Intelligence》的结尾展望了人工智能可能的两条发展道路：一条路是聚焦抽象计算（比如下棋）所需的智能，另一条路则是为机器配备最好的传感器、使其可以与人类交流、像婴儿一样地进行学习。这两条道路便逐渐演变成了非具身和具身智能。 Project GR00T NVIDIA 于今年3月发布的人形机器人通用基础模型，GR00T 驱动的机器人（00代表通用机器人00技术）将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作——快速学习协调、灵活性和其它技能，以便导航、适应现实世界并与之互动。 PaLM-E PaLM-E是一个由谷歌和柏林工业大学在2023年共同提出的具身多模态语言模型（Embodied Multimodal Language Model）。这个模型能够将现实世界的连续传感器模式直接纳入到已经预训练好的大型语言模型中，从而在单词和感知（words and percepts）之间建立联系，其核心设计理念是将连续的、具身的观察（如图像、状态估计或其他传感器模式）注入到预先训练好的LLM的语言嵌入空间中。 PaLM-SayCan 谷歌研究团队于2022年提出的一种机器人学习算法，结合了大型语言模型与预训练的机器人行为，机器人充当语言模型的“手和眼睛”，语言模型则提供关于任务的高级语义知识。这种方法使得机器人能够根据自然语言指令执行复杂的物理任务，同时确保这些任务在特定的真实世界环境中是可行的。 Google RT-1/RT-2 由Google的机器人研究团队开发的先进机器人学习模型。RT-1（Robotics Transformer 1）是一种视觉语言行动（VLA）模型，RT-2是其进化版本，目标是训练一个端到端的模型，该模型可以直接从机器人的观测到动作，...
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