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对话吴翼:我们需要的,或许不是更聪明的 AI|此话当真 EP21

对话吴翼:我们需要的,或许不是更聪明的 AI|此话当真 EP21

7月前

用声音,听见真格。


「此话当真」是一档泛商业类播客,我们希望搭建这样一个分享和交流的平台,让每一个对商业、科技、创投充满好奇的人都能在这里有所收获。每期播客将会由不同的真格投资人担任主持,和各领域的领军人物一起带大家深入了解科技趋势,以及创新技术的影响力。交流科技热点,我们只想给你最专业的解读。


当然,我们希望这不仅仅是一个播客,更是一次创业的探索。真格,你的创业第一站!我们期待与你相遇,一同发现新的可能。



本期内容是「此话当真」的第 21 期。EP1 嘉宾吴翼惊喜返场!


吴翼身上有很多标签:前 OpenAI 研究员、清华大学交叉信息研究院助理教授、热衷打竞赛的技术小天才,最近一年又多了一个:边塞科技的创始人。


从更智能的机器到更自然的人机交互,他如何找到自己的学术研究与创业方向?从 OpenAI 研究员到叉院老师,他如何在众多机会中做出抉择?竞赛万年银牌选手、博士期间一度焦虑到失眠,他又是如何直面挫折,实现蜕变与成长?


2023 年,真格基金推出了 00 后狠人计划,拿出 1 亿元支持 00 后创业者。当然,我们也知道,或许 20 岁的你还没有一个成型的创业想法,因此我们找来了比你年纪稍长几岁的学长学姐,请他们聊聊自己在 20 岁时的困惑和选择。


我们在真格基金的官方视频号发布了本集内容的精华视频版,同时在此话当真推出 00 后狠人计划的完整音频节目,欢迎收听~同时,如果你有更多问题,欢迎留言互动,嘉宾也会随时降落评论区。





当 AI 不再追求更强

当人生必须做出选择



时间轴


多智能体交互的新问题

02:43  对齐技术:从更聪明的机器到更舒服的交互

07:56  新的 AI 产品畅想:没啥具体任务的时候,也想找 AI 闲聊

09:51  超越语言文字:融合更多模态的人机交互

11:48  不知道说什么:I 人使用 AI 的困难之处

14:58  人和 AI 一起打 Dota,要赢还是要游戏体验?

17:08  做决策的时候,AI 为什么不会犹豫?

21:25  如何定义人机交互的真正问题?

22:39  AI 狼人杀:AI「死于」废话太多


在众多可能性中做出选择

23:58  在清华叉院的两门课程:听不懂没事,培养科学家气质

27:06  万年银牌选手和他的天才同学们

30:29  离开 OpenAI 回到清华当老师:一个早已做出的决定

34:53  选择焦虑怎么办:在亲自撞了南墙之前,我们很难理解这就是答案

40:51  学术界最重要的事情是取决自己,创业和产品想取悦 1 亿人

42:05  技术创始人的瓶颈:开始学着理解「人」

44:26  身兼多职大忙人的时间管理大法分享

46:51  抛硬币理论:抛出的一瞬间,答案已经显现


延伸阅读


相关阅读

边塞科技吴翼:当 AI 不再追求更强

大模型只是起点:朝向多智能体和人类紧密协作的未来


提到的论文

Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game, by Zelai Xu, Chao Yu, Fei Fang, Yu Wang, Yi Wu


LLM-Powered Hierarchical Language Agent for Real-time Human-AI Coordination, by Jijia Liu, Chao Yu, Jiaxuan Gao, Yuqing Xie, Qingmin Liao, Yi Wu, Yu Wang


相关资料

清华叉院:清华大学交叉信息研究院,成立于 2010 年 12 月 30 日,由世界著名计算机学家、2000 年计算机科学最高奖图灵奖得主、美国科学院院士、中国科学院院士姚期智先生领导。


Facebook Habitat:Facebook AI 曾推出 AI Habitat,是一款可以训练 AI 智能体的模拟器,让它可以像家庭机器人一样在典型模拟环境(如公寓或办公室等)中运行。


DOTA2 人类战队败给 AI:2019 年 4 月,OpenAI 对外宣布旗下的智能体项目 OpenAI Five 已经能够在 5V5(双方对战人数分别为 5 人)的比赛中击败 DOTA2 世界冠军 OG 职业战队,成为了首个击败电子竞技游戏世界冠军战队的 AI 系统。


AGI:Artificial General Intelligence,通用人工智能。指在任何人类的专业领域内,具备相当于人类智慧程度的 AI。


Benchmark:基准测试,通常指一种标准化评估和比较方法,用于衡量和比较不同机器学习算法或模型的表现,以确定哪个方法在特定任务或数据集上表现最佳。



你可以通过小宇宙、苹果 Podcast 、喜马拉雅收听我们。如果你对节目有任何的建议与期待,欢迎在留言区互动~


如果你有任何的创业想法或是有合作的想法,欢迎发邮件到 [email protected]




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来源:真格基金

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