What's Next｜科技早知道 通用人工智能离我们多远，大模型专家访谈 ｜S7E11 硅谷徐老师 x OnBoard！
GPT 之后，我们定义智能的方式发生了哪些改变，关于智能的探讨又上升了到哪一个阶段？
GPT 与一代代语言模型的迭代与进步，或许真的让 AI 的未来看不到天花板。但如果走向通用人工智能时代是一个大概率事件，那么实现通用人工智能的最佳路径只有 GPT 吗？还有哪些值得大家去探索的方向有待讨论，探索的方法论又从何而来？
本期节目，徐老师、Monica 与来自微软的科学家们一起深度探讨，在通用人工智能时代与GPT话题不断的今天，AI 科学家与从业者还应该持续思考的核心问题究竟是什么。
同时，这也是 Monica 履新后一期「科技早知道」与「OnBoard!」的再度串台。
本期人物
硅谷徐老师，硅谷连续创业者、人工智能高管、斯坦福商学院客座讲师，「科技早知道」主播 ｜推特：@H0wieXu｜ 微信公众号：硅谷云｜ AI博客：howiexu.substack.com
Monica，真格基金投资人，ex-AWS AI, 公众号：M小姐研习录，播客「OnBoard!」 主理人
谭旭，微软亚洲研究院 高级研究员，主要研究方向为生成式人工智能及其在语言/语音/音乐生成中的应用，《MSRA researcher, HuggingGPT》作者之一
张弋，微软亚洲研究院 高级研究员，主要研究方向为通用人工智能的物理、数学，《Microsoft researcher，Sparks of AGI》 论文作者之一
红博士，某 AI 公司研发总监，研究方向：计算机视觉、数据压缩、通用人工智能。公众号：红博士说
主要话题
[07:48] 第一视角解读「通用人工智能的火花」
[16:35] New Bing做了哪些取舍？
[33:21] GPT-4 与 Auto-GPT 哪个更好？
[47:05] 能战胜 GPT 会是？
[63:11] 如何打造更好的行业生态？
[72:22] 过往经验如何在新 AI 浪潮里复用？
延伸阅读
- 论文 《GPT-4，通用人工智能的火花》
- Language models can explain neurons in language models
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使用音乐
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幕后制作
监制：刘灿、Amanda
后期：Luke
运营：瑞涵、Babs
设计：饭团
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Special Guests: Monica, 张弋, 红博士, and 谭旭.