AI实话实说

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探寻 AI 时代下人的价值。

エピソード

  1. 7月20日

    008. 蒋炎岩：绿导师眼中的 AI 极乐末世

    江湖传言，南京大学蒋炎岩老师，要在人生巅峰“金盆洗手”。蒋老师江湖诨号“绿导师”，是南大操作系统课的掌门人，软工圈的奇人，知乎、小红书和B站常驻的“锐评宗师”。讲课有名、出题有名、骂人更有名。之前一篇《给天命人的劝退信》，劝得无数准备读博的“天命人”站在山门前开始怀疑人生。这一次，绿导师来到《AI 实话实说》，不是讲课，不是说论文，而是预言一整个 AI 时代的江湖浩劫。在他眼里，AI 带来的不只是“程序员失业”或“论文被替代”，而是整个人类智力活动被推上审判台。翻译、编程、科研、大学和导师制度，都将被重新改写。但绿导师谈“末日”的态度，不是悲凉，而是看破红尘的快意。那也许不是末日，而是一种“恩赐的解脱”：博士生不必再痛苦挣扎，老师也不必再被论文、经费和职称反复消耗。他究竟是金盆洗手、退出软工江湖的“风清扬”，还是不忘初心、对抗科研体制的“真大圣”？这一期，绿导师开坛讲法。欢迎关...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  2. 6月29日

    007. 伯克利 忙秋阳：AI 做科研，人类做什么？

    本期嘉宾忙秋阳在过去的一年经历了三个大的转变：从相信人类智慧无法战胜的算法竞赛世界级选手，到坦然接受 AI 在算法上超越了他；从利用算法研究计算的自动化，到利用 AI 研究算法研究的自动化；从小而美的小组科研，到大成本、大规模的大团队作战。他行为的变化背后是认知的转变：过去，人类自己提出问题，也自己解决问题，自己设计算法，处理数据，设计实验。而现在，AI 面对人类提出的问题，正在自动化解决问题这件事本身。秋阳带领团队发表的 FrontierCS，就是一个测试 AI 面对开放性问题解决能力的数据集，Frontier 的意思是边界，他想要探索 AI 代替人类科研的边界在哪里，随着 AI 和人类分工边界的移动，人类在科研探索中还要扮演什么角色？本期 AI 实话实说，我们和秋阳聊了算法竞赛、Frontier CS、开放式科研、合成数据、AI for Science，以及一个更大的问题：如果 ...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  3. 6月18日

    006. 再访姚巍然：医疗Agent能替真人干活吗？

    硅谷 AI 的节奏飞旋，一月如一年，时隔四个月，我们再度访谈 ActAVA AI 的联合创始人姚巍然。只为问出一个核心问题：在医疗健康领域，AI Agent 是否可以替真人干活？Claude Code、Codex 这类工具所带来的深度变革已经改写了软件工程这个行业。但是一旦把AI外推到其他的行业中，质疑的声音总是接踵而至——AI是否可以在具体和复杂的沟通与规定场景下替代人类。本期嘉宾巍然的答案是：不行！至少现在还不能......巍然团队最近发布了一个面向医疗工作流的 Agent Benchmark：χ-Bench。它测试的是 AI Agent 能不能自动化端到端、长链条、政策密集的医疗流程，比如 prior authorization、utilization management 和 care management。这个 benchmark 虽然只是针对医疗领域，但是它对于其他行业应...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  4. 6月13日

    005. 姚巍然：从 Salesforce 出走，做 Cursor for Healthcare

    医疗是个大问题。在美国，这个问题集中体现在高昂的医疗支出和不公平的保险理赔。医疗产业中三大关键角色：病人、医院和保险公司之间需要大量繁琐、重复、敏感的行政工作。本期嘉宾姚巍然，是 Activa AI 的 co-founder。博士期间，他研究 causal AI；在 Salesforce AI Research，他很早参与了 AI Agent 和deep research agent 等方向；现在，他把这些经验带进了医疗行业，试图做一件很难但很现实的事：把医疗系统里的行政工作，用 AI Agent 自动化。这期节目里，我们从他的个人经历聊到 Salesforce 为什么没有成为 Agent 时代的先锋，从 Cursor 为什么好用聊到“Cursor for Healthcare”到底是什么意思，从美国医疗系统里的 payer/provider 结构聊到保险拒赔、AI 公正性、责任归属和...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  5. 1月22日

    003. MIT Alex Gu: AI 做数学能代替数学家吗？

    今年 1 月 13 号，在 arxiv 出现了一篇论文（2601.07222），它证明了代数几何里的一个新定理，特别的是，这篇文章中的一个重要证明是由谷歌的 Gemini 模型生成的。文章作者之一，美国数学学会主席 Ravi Vakil 教授评价道，Gemini 的证明严格、正确，优雅，并不是已有文献的重组。教授表示，如果这个证明是他本人做出来的，他也会因此觉得自豪。类似的新闻我们最近听到得越来越多，就比如说，菲尔兹奖得主陶哲轩是 AI 数学的忠实用户和倡导者，自己也参与了用 AI 加上形式化验证来解决数学问题的工作。本期嘉宾 Alex Gu 就是陶哲轩在 AI 数学上的合作者之一，他所在的 8 人创业公司 Math, Inc 邀请了陶与他们合作，共同开发他们的 AI 形式化数学 Agent 高斯，并在 1月 16 号刚刚完成了对超椭圆曲线的黎曼猜想及其证明的形式化。本期 AI 实话实...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  6. 1月18日

    002. 和龚珊三、姚锦炜聊聊扩散语言模型

    大家熟悉的语言模型，比如 chatgpt ，采取的是自回归（autoregressive，AR）的生成方式，一句话从第一个字开始，一个字一个字地生成，一直到最后一个字。Diffusion 语言模型，扩散语言模型，则没有严格的顺序，也没有一次生成字数的限制，每一次可以在句子的各个位置生成任意数量的文字。所以它被叫做非自回归（non autoregressive）。扩散语言模型正在受到学术界和工业界的极大关注。本期 AI 实话实说，我们邀请了龚珊三，姚锦炜两位参与过 diffusion LM 研究和开发工作的同学，共同探讨扩散语言模型的过去、现在和将来。珊三是港大博士生，从 22 年起深耕 diffusion LM，发表了早期有代表性的 diffusion LM Diffuseq，提出了将自回归语言模型转化为 diffusion LM 的方法，还在 Apple 训练了 7B 用于代码生...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  7. 1月3日

    001. 和 SGLang RL Lead 赵晨阳聊聊 AI Infra 和开源社区

    这是 AI 实话实说的第一期节目，我们请到了赵晨阳。晨阳本科毕业于清华大学，目前是 UCLA PhD on leave。他从 2024 年 7 月份开始参与主流 LLM 推理引擎 SGLang 的开发，是 SGLang 的核心贡献者和 RL lead，现在也和 SGLang 的许多开发者一起在 RadixArk AI 创业，继续做开源 AI Infra，开发开源 RL 框架 Miles。嘉宾主页：zhaochenyang20.github.io/Chayenne嘉宾小红书：我，吉他，猫，LLM。欢迎关注节目同名小红书 AI 实话实说 加入群组参与互动，关注同名微信公众号获取文字内容。跳转精彩内容00:01:34 嘉宾自我介绍00:02:20 为什么从做算法变成做 Infra？00:10:00 做 infra 是为了最大化 impact？00:12:30 存在 bug 的...去小宇宙查看完整单集简介在小宇宙查看该单集文稿

  • 7話のエピソード

番組について

探寻 AI 时代下人的价值。

情報

  • クリエイター
    AI实话实说
  • 配信期間
    26年
  • エピソード
    7
  • 制限指定
    不適切な内容を含まない
  • Copyright
    © AI实话实说@小宇宙App
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