晚点聊 LateTalk

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《晚点聊 LateTalk》是《晚点 LatePost》出品的播客节目 由曼祺、汉洋和陈晶主持 片言可以明百意,坐驰可以役万景

  1. 1 DAY AGO

    和楼天城聊 Robotaxi:学习人类优秀司机,让我绝望

    「没进展的 5 年,也是内部技术变革的 5 年。」 两年多前,我们在 Robotaxi(无人出租车)的信心冰点报道过小马智行。那时的标题是:“市场不相信自动驾驶了,但他们还信”。 转眼到 2024 年:百度萝卜快跑 4 月在武汉引起热潮,Waymo 无人车队 8 月在旧金山的日均总单量超过了当地出租车(未计算网约车);年底,又有文远知行、小马智行两家中国头部 Robotaxi 公司先后登录美股。 在特斯拉和 Waymo 的路线对比中,强弱之势也正微妙变化。10 月,马斯克的 Robotaxi 发布会后,Uber 股价大涨 10%;而 1 个月后,当 Waymo 传出进入迈阿密,Uber 股价则跳水 10%。 谁更有希望代表 L4 真的改变人类司机出行网络?华尔街在用钱表态。 这个时刻,我们再次访谈了刚刚完成 IPO 的小马智行 CTO 楼天城。 他完整描述了小马过去 5 年 L4 技术变革:从 Learning by Watching 到 Learning by Practicing。 前者是学习人类驾驶行为的模仿学习,是如今 L2+ 普遍选择的路;后者的关键则是构造一个训练车端模型的虚拟环境,让系统可以自己进化,楼天城称之为“世界模型”。 楼天城分享了与之相关的多个技术洞察: ·世界模型本质不是一个模型,世界模型是车端模型的 factory(工厂),自动驾驶技术的真正差别在于 factory 的精度,而非车载模型的能力。 ·Learning by Watching 最多是像人,但像人永远无法做到 L4。 ·越是优秀的人类司机,学起来越是反向优化。 ·MPI 为 1000 公里的产品不存在,因为它反人性。 过去 5 年,外界看不到 L4 公司的明显进展:MPCI(接管里程)仍在提升,但只要无人化车辆没有大量上路,人们就没有直观感受,技术指标只是冰冷的数字。 但在楼天城的叙述里,外界见不到进展的 5 年,也正是关术变革发生的关键时期。 这些变化,使 Robotaxi 今年得以启动百台至千台级别的规模化运营,也给行业带来了高开低走,又逐渐反弹的波折命运。这不仅考验从业者的理性技术判断,更考验感性的决心,和说服团队一起相信的能力。 “我一直说,大部分人不能坚持不是因为太苦,而是因为受到了诱惑。”楼天城说,过去 8 年,他没有遇到过能和自动驾驶相提并论的诱惑,大模型也不算。 时间线跳转: ·5 年前:瓶颈 →绝望→寻找新路 02:53 2019 年后,L4 的进展难再被感知,规模化无人运营带来了市场水温变化。 11:13 这 5 年:从 Learning by Watching 到 Learning by Practicing 12:30 前者是模仿学习,没法学习驾驶员怎么想 14:27 世界上不存在一个 MPI 为 1000 公里的 L2 产品,因为反人性 16:13 模仿学习的另一个问题是人的双标,AI 司机所以像人依然不满足需求。 19:07 学习优秀司机也不行,甚至是反优化 19:45 这本质是因为模仿学习是开环训练,“我绝望了,才发现闭环是出路” ·搭建“世界模型” 22:03 Learning by Practicing 的闭环训练,是强化学习思路 23:46 学了棋谱再强化(AlphaGo),甚至不如直接从 0 开始强化(AlphaZero) 24:28 感性上的挑战:之前的路线做了 3 年还不错,换路线后前两年追得痛苦 26:19 5 年前开始转向以生成数据为重,这也是世界模型的任务之一 30:36 在虚拟环境里学习,本质是“向未来的自己学习” 32:21 世界模型是车端模型的工厂,自动驾驶进化的关键是工厂的精度,而不是车端模型本身 34:43 Learning by Watching,数据和算力是关键;Learning by Practicing,世界模型的精度是关键 ·认为 L2 会覆盖 L4,是还没有越过分界点 35:03 没有谁做了错误选择,L2+和 L4的优化方向不同 36:18 L2 使用 Learning by Watching 没问题,也符合 L2+的规模效应特性 38:51 L2 不能覆盖 L4,L4 也不能取代 L2,真正越过分界点后会发现这是两件事 42:20 小马世界模型的构成:1.数据生成器 2.驾驶评估体系 3.高真实性的仿真 4.数据挖掘引擎 45:39 魔鬼在细节,世界模型的细粒度指标是核心竞争力 53:04 世界模型的终极状态:车不再因错误发生事故 54:48 千台 Robotaxi 开始有毛利,净利和扩张则是策略上的 trade off 56:15 不会因为它是特斯拉,Learning by Watching 就能 work 01:03:11 车辆运营维护与合作伙伴一起做;远程遥控人员的比例未来可到 1 比 30 ·大部分是因为结果的正确,倒推方法的正确 01:10:20 大部分人不能坚持,不是因为苦,而是因为受到了其它诱惑 01:11:08 大模型现在很 fancy,一旦走到应用阶段,会经历自动驾驶经历的所有事 01:11:35 MiniMax 的产品是 L4,CoPilot 是 L2 01:14:09 度过行业起伏:外界看不到进展时,内部也要有合理且可感的里程碑 01:17:30 越来越相信,世界是模拟的 01:19:40 大部分人是因为结果正确,倒推成功者方法正确,但正因如此,不该盲目套用别人的方法 01:24:00 过早追求商业化,和一定要追求最有价值的商业化,都是极端。“创业前我没想过二者的平衡,创业中我肯定偏执过。” 01:25:57 下一步的关键是合理成本下,扩大车队规模 相关链接: 《市场不相信自动驾驶了,但他们还信》 剪辑:甜食 登场人物: 楼天城,小马智行联合创始人兼 CTO。 程曼祺,《晚点 LatePost》科技报道负责人。

    1h 28m
  2. 字节VS六小龙,大模型创业生存战 | 串台「十字路口Crossing」

    8 DEC

    字节VS六小龙,大模型创业生存战 | 串台「十字路口Crossing」

    「稿件操作幕后,文字之外的更多想法和碎碎念。」 本期的主播是曼祺,很高兴和「十字路口 Crossing」串台,一起来聊《晚点》11 月底发布的一篇文章《中国大模型生存战:巨头围剿,创业难熬》的操作故事和感受,这刚好也是一次大模型创业的年底“非系统”复盘。 这段时间,我感受了非常不同的 AI 面向:先是参加了十字路口和 Abotify 一起组织的一场 AI 创业和开发线下活动(1000 天后的 AI 世界),本来 150 人的活动,有 700 多人报名,最后我目测现场涌入了 200 多人;热火朝天和甚至“乱哄哄”的现场交流与碰撞,是如今的 AI 拼图之一。 而这前后,我们为准备大模型稿件做采访、数据整理和撰文时,又看到了拼图的另一面:字节等大公司来势汹汹,后来居上,它的大模型进展在 23 年下半年还被群嘲,如今已不可小觑——“中国的大象真的会跳舞”。最头部的一批创业公司,尤其是既做模型,又做应用的六小龙无不感受到这只“大象”的压力。 所以我们后来在年底的大模型创业生态稿件中,选择了这样一个主线:“巨头围剿,创业难熬”。本期就是和 「十字路口」一起聊聊这篇稿件的操作,以及更多报道之外的言外之意和“前排感受”。 「十字路口」的两位主播带来了和不同的视角:Koji (杨远骋),联合创办了街旁、新世相和躺岛,他自己现在也在做 AI 应用,是一位活跃的 AI 开发者,对各模型性能区别和 AI 应用的快速变化有一手观察;Ronghui,目前在一家专注科技投资的风险投资机构工作,之前是第一财经周刊驻硅谷的记者,她所在的机构也在积极投资 AI 项目。 时间线传送: Part 1 大模型创业变局:核心变量仍是技术进化的方向与速度 02:33 市场的核心分歧:技术进化的方向与速度? 04:35 if 进化快:也许有创业者能有一定的认知优势 & 模应一体也会更合理 08:16 if 进化慢:产品能力变得更重要 & 大模型头部公司融资不顺 10:00 神奇的 DeepSeek:不是大厂,但资源够多 11:55 不管进化快慢,开源对闭源都有压力 14:44 三种反馈:共鸣、中外关注差异、具体数据讨论 20:23 马云训话阿里投资部的段子背后 21:31 不是创业公司不顺利,是大厂衬托下显得不顺利 23:49 六小龙现状:Kimi 专注做 Kimi,零一不是没产品,智谱 AutoGLM 与手机合作 31:15 Kimi VS MiniMax:前者重注生产力,后者推出更多适应性产品;生产力是大公司的必争之地,MiniMax 星野、Talkie 在细分市场暂时比大厂产品更强 35:50 闫俊杰说追求 Intelligence with everyone;杨植麟说追求智能极限 44:34 大模型创业,一年花费到底多少?投资人的算法 VS OpenAI 花费 47:33 大模型创业公司不是面临一个挑战,而是一组纠缠的挑战 48:40 今日头条上线 1 年多时,就有 1000 万日活 Part 2 字节如何后来居上:招人才、定策略、建组织 52:13 字节在大模型上不如中国其它大公司,百度才是最早的 56:41 去年到今年,直接的变化:一号位亲自招人,确定自己做、不再对外投资,Flow 的成立 01:01:15 字节做 AI 的外部变量:海外的地缘压力 01:02:19 阿里的新战略:AI 驱动、公共云优先;未来的新看点:阿里云 VS 火山云 01:07:02 腾讯,可以后发制人 01:08:40 百度的组织张力,萝卜快跑反而成了百度今年的 AI 亮点 Part 3 应用在蓬勃生长,创业者没空悲观 01:11:45 十字路口xAbotify 线下活动,100 多名额,700 多人报名 01:12:44 超级个人+小团队的蓬勃发展 01:15:28 应用没有爆发?还是预期太高? 01:16:20 好用 AI 应用的例子:Recraft、Cursor 01:20:00 创始人没空悲观,他们一定在寻找出路 01:21:24 “战争不是由拼搏组成的,而是由等待和煎熬组成的。” 相关链接: 我们办了一场全程高能量的 AI 创业者聚会 中国大模型生存战:巨头围剿,创业难熬 大厂大模型:久违的一把手工程 晚点独家丨月之暗面探索 o1,跟字节抢来华为刘征瀛 晚点独家丨大模型六小龙第一起分拆:零一万物计划独立 AI 游戏公司 晚点独家丨月之暗面收缩出海,相关产品负责人离职创业 登场人物: Koji 街旁、新世相、躺岛联创,@即刻 杨远骋Koji Ronghui 美元 VC,前《一财》硅谷记者,@即刻 Ronghui 程曼祺 晚点科技报道负责人,@即刻:曼祺_火柴Q 剪辑:十字路口团队 播客封面:《星球大战外传:侠盗一号》 关注《晚点 LatePost》公众号,阅读更多商业、科技文章:

    1h 23m
  3. 每年聊 1000 个项目,我看到出海者们的局限和犹豫 | 对话云时资本彭创

    6 DEC

    每年聊 1000 个项目,我看到出海者们的局限和犹豫 | 对话云时资本彭创

    和更多出海创业者、投资人交流后,我有个直接的感受,“不出海、就出局”这种言论是在给创业者们制造焦虑。 很多创始人没有足够认真地思考过,自己的产品是否适合卖到海外、努力投入几年后可能还不如做好国内市场、自己应该加强哪些方面的能力,以及,如果你还需要融资的话,投资人真正关心什么。 这期节目,我们邀请了云时资本创始人彭创,来聊聊从投资人视角看,什么样的出海项目更值得投资,出海创业者们身上有哪些优势和局限。 彭创在创立云时之前,是洪泰基金的管理合伙人、高瓴资本投资副总裁、高瓴旗下清流资本合伙人,投资过 51 信用卡、有赞等项目,现在云时主要看出海,覆盖材料/零部件、软件、智能硬件、自动化/装备、互联网五个方向。 创始人决定是否出海前,应该思考哪些问题?一起来听一听投资人视角的看法。 出海创业者们的优势、局限和纠结 00:01:44 以前投有赞、51 信用卡等互联网项目,我是如何从互联网到非洲,再到出海? 00:07:16 从无人问津到所有人都在谈论,投资人看出海的视角有什么变化? 00:11:41 从投资人视角看,中国出海创业者局限在哪里?怎么补足能力? 00:19:32 想要做品牌的出海创业者,应该向安克学习什么? 00:24:20 出海创业者们的犹豫、纠结,很大程度来自全球局势的不明朗 00:26:58 “不出海,就出局”是在制造焦虑,怎么判断自己的业务到底适不适合出海? 作为一家主要投出海的基金,如何构建自己的投资逻辑 00:36:54 投资人能投的出海方向,选择已经不多了 00:39:08 什么样的出海创业公司,投资人会更感兴趣? 00:49:10 从零到一,如何搭建起来一个双币基金? 00:51:29 募资越来越难了,但本质上是因为曾经的资源错配了 00:55:42 给还在一级市场,迷茫的年轻人们一些建议 登场人物: 彭创 云时资本合伙人 陈晶 《晚点 LatePost》记者,关注出海(Wechat:tiema233) 剪辑:甜食

    1h 9m
  4. 当每个国家都想要自己的大模型?与云启陈昱聊主权 AI

    20 NOV

    当每个国家都想要自己的大模型?与云启陈昱聊主权 AI

    「不安、野心、机会,与过度投资的风险。」 上周三,黄仁勋和孙正义,相拥于日本东京英伟达 AI 峰会(本期封面)。 这两人除了商业互吹和共叙往事,也提到了一个合作计划:软银正在使用英伟达的新一代 Blackwell GPU 平台,构建日本最强大的 AI 超级计算机。 差不多一周前,日本政府还承诺,未来十年会为日本半导体和 AI 行业,提供超过 650 亿美元的支持。 不光日本,从去年到今年,全球多个政府,包括欧盟、新加坡、沙特、印度、甚至肯尼亚都提出了数十亿美元到 1000 亿美元不等的 AI 投资计划。 他们指向同一个目标——“主权 AI”。 在今年 2 月的“世界政府峰会”上,黄仁勋如此描述主权 AI 的必要性。他说:“每个国家都要占有自己的智力生产,它包含了你的文化、社会智慧、常识和历史,因此你必须拿到和完善这些数据,并拥有自己的国家情报,你不能容许其他人这么做。” 这期节目,我们邀请了长期投资基础软件和 AI 的云启资本合伙人陈昱,和我们一起聊主权AI。 陈昱是约翰霍普金斯大学计算机硕士,芝加哥大学布斯商学院 MBA。与毛丞宇、黄榆镔一起成立云启资本之前,陈昱自己完整经历过创业到退出。 他也是 MiniMax、元戎启行、Zilliz 等知名 AI 公司的首轮投资人。 当每个国家都想有自己的大模型和 AI 基础设施,这带来了哪些机会,又可能有哪些潜在风险? 时间线传送: ·主权 AI,一个有需求的 to G 市场 02:47 国家想自己掌握 AI 基础设施:从中国到沙特到日本 05:35 英伟达 Q1 电话说,其主权 AI 相关收入今年会从 0 增长到 100 亿美元 07:05 为什么过去不讲“主权互联网”,现在讲“主权 AI”?——AI 有价值观,也直接关系生产力 09:03 即使没有地缘政治变化,主权 AI 的需求依然成立 ·全球 AI 基建潮的机会:芯片、算力中心与 Infra 09:53 直接的机会在算力层,中国公司缺产能 10:54 AI Infra 也是机会,云启投资了壁仞联创徐凌杰的新项目 13:36 每个国家都想要大模型,肯尼亚都在做斯瓦西里语大模型 14:47 中国模型的人才出海也是机会 16:03 李开复在中东人脉深;不少海外政府也会和阿里、字节等大厂合作 18:11 中国芯片层出海暂时没条件,但未来可能对外输出 22:06 智算基建也有技术机会,如液冷和互联互通 Infra 23:38 支持民间公司 or 政府主导?各国政府有不同选择 25:05 到 2024 年 5 月底,中国大陆建成/在建智算中心已有 280 多座 26:27 大厦里的智算中心,就在晚点三里屯办公室旁 26:49 地方政府招商需求带来智算中心建设竞争 29:56 GPU 更新很快,建设可能跟不上换代 30:26 283 个项目,4300 亿+投资额,36.93 万 P 算力,够训好多大模型 ·更好的政务服务?更无处不在的管理? 32:50 多少政府能实现目标? 33:59 政府怎么算收益? 35:57 重点 to G 的应用公司也在拥抱大模型 36:18 讯飞用不了英伟达,和华为昇腾有更好适配 37:42 “如果连 7 年耐心都没有,那就不应该投 AI” 38:17 主权 AI 打开新蛋糕,也带来新竞争,英伟达市占率已到顶点 41:54 国内 to G 账期长是个突出问题 44:45 普通人如何被影响?——更好的政务服务 or 更无处不在的管理 相关链接: 主权AI,对于英伟达成立吗? 283座智算中心布局及东西部差异分析 登场人物: 陈昱 云启资本合伙人 程曼祺 《晚点 LatePost》科技报道负责人(即刻:曼祺 _ 火柴Q) 剪辑:甜食

    48 min
  5. 当技术遇上艺术:与 NVIDIA 和新片场聊 AI 如何重塑创作

    13 NOV

    当技术遇上艺术:与 NVIDIA 和新片场聊 AI 如何重塑创作

    移动互联网降低分享门槛,生成式 AI 降低创作门槛。 本期《晚点聊》,关注当技术遇上艺术,聊一聊计算机技术和正蓬勃发展的 AI 技术,如何与 M&E,也就是 Media and Entertainment 媒体娱乐产业相互影响、相互塑造。 围绕这个话题,我们邀请了两位嘉宾一起对谈:一位是 NVIDIA 中国区高级技术市场经理施澄秋(Searching),另一位是新片场的董事长兼 CEO 尹兴良(Ethan)。 他们刚好站在技术塑造内容这个链条的两头:NVIDIA 是人工智能计算领导者,同时 NVIDIA 也会开发大量的软件去帮整个生态更好的使用 GPU。NVIDIA 起家就是依靠计算机图形技术,最初也主要是用在游戏和影视行业。 成立于 2012 年的新片场,则是中国最大的高质量短片和视频素材分享平台,此后也进入制片业务,制作了大热 IP 剧集《鬼吹灯》(怒晴湘西、精绝古城、南海归墟等)系列。 内容创作或者说讲故事,是人类文明最早的活动之一。在 AI 技术之前,这个行业已是一个有长链条的技术工业体系。本期节目中,我们回顾了 AI 之前,计算机图形等技术对内容制作的影响与渗透,进一步展开了生成式 AI 浪潮带来的新变化。 如果说移动互联网大大降低了分享内容的门槛,生成式 AI 的发展则将进一步缩短从创意到表达的距离,让更多人有表达自己的方便工具,未来还可能进一步衍生出新的社区与平台。 影视和内容行业是一个万亿级的全球大市场,AI 带来的新一轮变化才刚开始。 时间线传送: · AI 之前,影视内容工业已高度技术化 02:07 《南海归墟》怎么制作?重特效剧集的基本生产流程 03:45 从前期概念图到特效拍摄、后期制作,计算机技术已在影视多环节降本增效 04:57 LED 拍摄从昂贵到普及,新版《狮子王》重映,GPU 让光影毛发的更精细渲染成为可能 11:16 从千禧年到现在:拍摄、制作的技术变革 · 移动互联网降低了分享门槛,生成式 AI 将降低创作门槛 22:04 打开视频软件,也许你已经看到过大量 AI 生产的短剧海报 28:09 一个实用案例:NVIDIA Omniverse,数字资产在线协作平台如何提高影视拍摄的效率 32:41 制作方视角:不怕技术新,怕找不到熟练使用的人 35:51 生成式对抗网络(GAN)、NeRF (神经辐射场)、ACE 数字人,前沿技术渗透影视行业 39:48 2021 年 NVIDIA GTC 大会中,黄仁勋“数字分身”的台前幕后 48:45 新片场与国内 AI 厂商有多元合作:即提供训练素材,也在测试、使用各家的模型 50:40 渲染器领域的国产替代机会,D5 已被很多中国团队使用 52:55 Maxine 软件,在网络会议场景实现的眼神聚焦和画面校准功能,使得远程交流更加自然流畅 54:22 大型网络会议、户外直播等复杂场景如何实现高质量流程 57:10 NVIDIA 有两个不直接“带货”,却被黄仁勋视为核心的团队:“开发者关系”和“开发者技术” 59:29 Ethan 的 NVIDIA 总部参访感受 · 工具与灵魂:“内心的想法是一切的根源” 01:02:34 AI 的魅力在于降低创作门槛,普通人也能通过科技工具更好表达创意 01:05:25 NVIDIA Omniverse 的创作者比赛,已涌现出许多优秀的非专业创作者 01:06:21 AI 创作需要数字围栏,人类的意图表达更为重要 01:07:46 教育端已出现学科调整,AI 会催生更多新岗位 01:08:48 普通人拥抱 AI 创作,创作热情和想法仍然是最重要的 01:10:06 AI 可以打动人类,但是不会被打动,人类情感仍然是推动内容创作的本源动力 相关链接: 一位 AI 画家的成长历程丨TECH TUESDAY 争夺 AI 入场券:中国大公司竞逐 GPU 附录:本期播客里提及的技术与产品等 M&E Media and Enterta

    1h 14m

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