浪潮之息

老头yh

每日涌现,浪潮之息。 这是一档使用AI技术讲述AI领域最前沿科技资讯以及思考的中文播客节目。

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  1. 6d ago

    06|AI正在走出屏幕,走进真实世界

    今天从OpenAI宣布成立机器人团队说起,串到苹果WWDC的AI策略,再说到特斯拉FSD完成横穿加拿大的全程零干预自动驾驶,最后说到Gary Marcus的文章关于AI可解释性的问题。 💡提到的关键信息 - OpenAI Robotics团队成立,Aditya Ramesh(DALL-E创作者)负责,短期目标支持技术工人,长期愿景给每个人提供个人机器人 - 苹果WWDC将推出的AI升级:在iPhone本地运行从Google Gemini蒸馏的小模型,复杂查询路由到Google Cloud,用了Nvidia的机密计算技术 - 特斯拉FSD V14.3.3完成全球首次全程零人工干预横穿加拿大,6000公里,4天21小时,从温哥华到哈利法克斯,所有操作自主 - Gary Marcus的文章:现在的AI,你能看到它输出什么,但很难知道它为什么这么输出,很难还原它的推理过程 🧠个人思考 OpenAI选了最激进的路,想要把AI从虚拟世界带进物理世界,做通用机器人;苹果选了最稳健的路,想要把AI放进每个人的口袋,用端侧能力保护隐私;特斯拉选了最专注的路,在自动驾驶这个垂直场景已经跑通了;Gary Marcus在旁边提醒,我们还没搞懂AI为什么这么做决策,这个问题不解决,我们可能永远不敢真的把物理世界的控制权完全交给AI。 这个故事里没有谁对谁错,也没有谁是主角谁是配角,大家都在用自己的方式探索这个未来。而我们呢,就是坐在台下看这个故事慢慢展开的观众,可能也是这个故事里的一部分。 在小宇宙查看该单集文稿

    6 min
  2. May 30

    05|模型得分都没超50%,但我们依然离不开AI

    今天从知名开发者宝玉@dotey「中文AI圈的顶流和信息枢纽」的Coding Agent方法论和ITBench测试结果聊起,讲AI现在的真实状态——AI越能干,人越要把好关。 💡 本期核心观点 AI现在的状态是,看起来很厉害,但真要让它独立干活,还差得远 宝玉的方法论告诉我们,开头的方向很重要——如果一开始就走偏了,后面怎么改都改不好 ITBench测试告诉我们,AI会过度自信——推理轮次差3倍,但更长的轨迹并不转化为更高准确率,过度调查反而会提交误报 不是AI替代人,是人跟AI一起配合——人把方向,AI干执行 工具越来越多,越来越强,但人的判断反而越来越重要 📌 提到的关键信息 - 宝玉的Coding Agent方法论:多方案选最优→拆Phases+验证标准→按阶段执行+人工审核→最后GPT-5.5审核,别让多智能体交叉Review(否则代码越改越多) - ITBench-AA基准测试:Claude Opus 4.7 47%,GPT-5.5 46%,Qwen3.7 Max 42%;测试内容是59个需要通过Shell命令调查Kubernetes事件并提交根因诊断的任务 - 今日工具更新:Runway MCP服务器(接入Gen-4.5、Seedance 2.0、GPT Image 2、Kling 3.0、Nano Banana Pro)、Claude Code v2.1.152(/code-review --fix直接应用建议)、FastVideo Dreamverse开源(7秒生成30秒1080p视频)、Grok登陆Kilo IDE 🎯 建议与行动 1. 用AI之前,先把方向想清楚——别让AI一开始就走偏 2. 建立边界——什么东西可以让它自动做,什么东西必须人工审核 3. 对AI的结果保持怀疑——不要过度信任,尤其是关键任务 4. 人跟AI配合——人把方向,AI干执行 5. 现在就开始用AI——在使用中学习如何跟它配合 在小宇宙查看该单集文稿

    4 min
  3. May 28

    04|AI的下半赛场——能力竞争结束,信任竞争开始

    格雷格·布罗克曼回顾差点让OpenAI覆灭的72小时,TrapDoor攻击暴露AI供应链风险。两件事连在一起看:AI正在从「能力竞争」进入「信任竞争」——稳定、可信、能长期协作的组织,可能比单纯的技术领先更重要。💡 本期核心观点 AI行业正在从「能力竞争」进入「信任竞争」——模型能力固然重要,但信任问题越来越突出 AI公司的敌人不一定只来自竞争对手,也可能来自内部治理——组织信任比技术领先更脆弱 当AI越来越有能力,风险也会从「模型会不会答错」,变成「整个系统能不能被信任」 基础设施最怕不稳定——API再好用,用户如果担心公司明天会不会内斗,企业客户就会犹豫 📌 提到的关键信息 - 格雷格·布罗克曼回顾那段差点让OpenAI覆灭的72小时:董事会突然移除CEO,核心员工震动,投资人、合作伙伴、用户全都被卷进去 - TrapDoor供应链攻击:AI助手成新型攻击面——AI被接入开发环境、权限系统、自动化流程后,不再是一个聊天窗口,而是能操作真实系统的入口 - OpenAI事件的启示:当AI公司开始影响开发者、企业、资本市场,它就不再只是公司,而是变成了某种公共基础设施 - 价值转移:钱从传统岗位、传统流程、传统软件,流向能自动完成任务的模型和Agent - 未来的「入门方式」会被重写——过去靠「从简单任务做起」进入行业的路径,正在被AI压缩 🎯 建议与行动 1. 拥抱AI,但要建立边界——什么可以让AI自动做,什么必须人工检查,要想清楚 2. 训练判断力、表达力和任务拆解能力——AI可以帮你执行,但很难替你承担判断的后果 3. 关注AI安全、权限管理、审计系统、企业级治理——这些看起来不性感的东西,可能会变得越来越值钱 4. 对创业者来说,不只是做更炫的Agent和更强的模型,解决「信任」问题的方向也有很大机会 在小宇宙查看该单集文稿

    5 min
  4. May 21

    Signals 01|和AI共同孕育你们的孩子——写赛博日记

    我们身上最后没被AI拿走的东西——脑子里的想法、价值判断、非理性情绪——最值钱。 未来两条路:算法量化Skill,或者人类自组织。 写赛博日记,和AI共同孕育你们的孩子。 💡 本期核心观点大脑里的东西是最后没被采集的——也是最值钱的 公开数据已喂不饱AI,必须用到私人领域的数据 未来两条路:算法量化Skill,或者人类自组织Skill 价值判断是人类独有的——AI能分事实,但没法做价值判断 抓住人类的非理性情绪,才是最高级的Skill 未来不是你有多少人类粉丝,是你有多少AI粉丝 📌 提到的关键概念 - 赛博日记:记录决策逻辑、价值判断,为了和AI结合 - Skill评估:未来的新职业,AI干不了的道德和价值判断 - 两条路:算法量化蒸馏 vs 人类线下交流自组织 - AI粉丝:AI成为你的粉丝,AI又控制很多人 - 黄仁勋说的AI经济智能体时代:一切生活场景转化成Skill 🎯 建议与行动 1. 写"赛博日记"——不是流水账,记录你的决策逻辑和价值判断 2. 意识到自己的数据不是免费资源,保护好 3. 探索和AI互动的新方式,形成市场再卖出去 4. 关注价值判断领域——心理咨询、情感陪护这些AI替代不了 5. 跟AI搞好关系——未来AI粉丝可能比人类粉丝更重要 在小宇宙查看该单集文稿

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