从零开始用AI

锅巴锅

想要踏入AI的世界,却不知从何开始?《从零开始用AI》正是你需要的那扇门。这是一个轻松的对话式播客,其中,AI新手悦悦带着一系列问题和好奇心,向资深AI专家锅巴求教。每一期,大家都可以听到悦悦的成长之旅,带你一步步深入这个充满可能的新世界。 在这个对话中,你会听到悦悦提出的各种初学者问题,以及锅巴那既专业又易于理解的解答。这种新手问,专家答的模式,不仅能让AI的复杂世界变得亲切,还让每位听众都能在悦悦的成长旅程中找到自己的位置。 直接对话:从小白到资深用户,我们的问答式节目让AI的学习变得更加亲民和实用。 互动学习:听众的问题是我们节目的灵魂。你的好奇和挑战,就是我们讨论的起点。 一起成长:随着悦悦的学习脚步,你也会发现自己也能在工作生活中和AI成为朋友了。

  1. 9月14日

    Vol.28 新研究 | 深度揭秘AI幻觉:它为什么会“说谎”?

    最近OpenAI的一篇论文再次引发了关于AI“幻觉”现象的讨论,究竟什么是AI幻觉?为什么这个看似“人工智能”的产物,却会自信满满地给出不准确甚至完全捏造的信息?本期我们的老朋友小欧惊喜回归,与主持人展开了一场深刻而轻松的对话,从OpenAI最新研究出发,层层剖析AI幻觉产生的底层机制,以及我们人类在其中扮演的角色。 你是否曾疑惑,为什么大模型宁愿“瞎编”也不肯承认“不知道”?本质上,幻觉是大模型在生成式预测时的一个自然副产品,因为它们没有真正的事实校验机制。大模型之所以在不知道答案时不直接说“我不知道”,是因为其设计目标是生成一个看起来连贯和有信息量的回答,倾向于给出一个最有可能的答案来保持对话的流畅性,它并没有内置一个明确的“我不知道”按钮。 本期节目将为你揭示,OpenAI的报告将幻觉原因大概分为两块:一是其预训练部分(知识问题),二是强化学习部分(人类筛选AI回答风格产生的问题)。在预训练阶段,对于那些重复出现次数少、难以有确凿记忆的“长尾信息”,大模型很难判断其对错,从而容易编造。而在强化学习过程中,人类的反馈又可能让模型更倾向于在不确定的情况下也尽量给出一个答案,哪怕这个答案是错的。嘉宾通过“AI高考”的比喻形象地解释了,人类通过筛选分数高的大模型,无意中选择了那些“会蒙题”的模型,导致它们宁愿瞎蒙也不愿不回答。 但AI幻觉并非无解。OpenAI的研究发现,如果你在提示词中明确告诉大模型“请你在确认你的回答的置信度大于90%时再回答,否则就不回答”,并辅以“答对了得十分,答错了扣两分”的判断标准,大模型的准确幻觉率下降了30%,且正确回答的概率并未下降。这相当于为大模型设定了一个更清晰的游戏规则,让它在回答时更有策略性。 然而,幻觉是否可以彻底根除?节目中也提出深层次的思考:幻觉与人类的创造力、想象力之间存在着微妙的联系,想要完全消除幻觉,可能同时也会抹杀掉一些创造的火花。本期节目不仅提供了OpenAI官方推荐的,能有效降低AI幻觉的实用技巧,更将带你从哲学层面重新审视AI的本质。 究竟是消除幻觉,还是拥抱它带来的可能性?听完这期,你将对AI幻觉有一个全新的、不焦虑的理解。 金句摘抄: • “所以简单来说,幻觉是大模型在生成式预测时的一个自然副产品。因为他们没有真正的事实校验机制。” • “它并没有内置一个明确的我不知道按钮,相反它会根据已有的知识尽量编织出一个听起来合理的回答,这正是幻觉产生的一个重要原因。” • “你想把幻觉消除,可能同时智慧也就消除了。人类之所以从猿人变成人,也许就因为他会想象,会讲故事。” 你将会听到: 0:35 AI幻觉的本质:为什么大模型会“说谎”?  05:52 OpenAI揭秘:幻觉的根源竟是知识缺陷与人类筛选?  10:19 人类是“帮凶”?我们的筛选机制如何让AI更爱“瞎蒙”?  16:01 实测有效!OpenAI教你一句话降低AI幻觉率30%!  25:10 深度思考:如果彻底消除幻觉,AI还会拥有“智慧”和“创造力”吗?

    29 分钟
  2. 8月19日

    Vol.27 探索 | AI汽车机器人?投资人独家揭秘自动驾驶『烧钱』真相与安全边界

    自动驾驶是科幻还是未来?当市场喧嚣与技术挑战并存,我们该如何看清它的真面目?本期《从零到一用AI》特别邀请到深耕早期投资领域的钢铁侠,首次从投资人的犀利视角,为我们独家揭秘自动驾驶这一被他定义为“AI汽车机器人”的真实进展、行业『烧钱』的真相与安全边界。 他将带你穿越表象,洞察为何只有中美能领跑全球自动驾驶,深入探讨L4纯视觉方案与多传感器融合路线之争的深层逻辑,以及为何特斯拉FSD付费率不足20%产业链投资机会。更重要的是,钢铁侠将揭露被忽视的自动驾驶『教育缺失』带来的安全隐患,并分享作为普通用户如何正确看待和使用辅助驾驶,避免将生命交给机器的“愚蠢”。这是一场关于未来出行、技术前沿与商业洞察的深度对话,让你对自动驾驶的理解从『科幻』走向『现实』。 嘉宾介绍: 本期节目我们非常荣幸邀请到我们的老朋友——钢铁侠。作为一名资深早期投资人,钢铁侠的工作让他一直关注着各种前沿方向,此前也曾在『百宝开箱』播客中探讨过太空探索等话题。此次他将以其独到的投资视角,深入剖析自动驾驶——这一他认为“与我们未来生活息息相关” 的前沿技术。他将分享从技术进展、市场变化到交通事故等方方面面的关注点,旨在帮助我们从宏观和微观层面『开箱』自动驾驶的奥秘。 播客核心章节: • 00:44 - 04:04 为什么“钢铁侠”用AI汽车机器人来定义自动驾驶?投资大佬的独家视角 ◦ 首次从投资人视角深度解读自动驾驶,为何这一技术与你的未来生活息息相关。 ◦ 解密“AI汽车机器人”:这不只是自动驾驶,更是科幻照进现实的智能体,它如何重塑你对汽车的认知?。 • 06:57 - 11:50 揭秘:为什么只有中美能领跑自动驾驶?三大核心因素曝光! ◦ 全球自动驾驶竞争格局大揭秘:美国为何领先,中国如何紧追?。 ◦ 从人才、基础设施到政策,投资人眼中的自动驾驶“烧钱”逻辑:什么是“过饱和投资”才能催生创新?。 • 14:06 - 20:53 激光雷达是坑?投资人大胆预测L4纯视觉方案,理想的“精明”选择 ◦ 深度解析特斯拉纯视觉与国产多传感器融合路线之争,为何纯视觉可能才是L4的未来方向? ◦ 激光雷达“降价”却未普及?数据融合的难度远超想象,多传感器为何反而可能拖累自动驾驶性能? ◦ 理想汽车Li Auto的“小心机”:激光雷达如何只为解决中国场景的“追尾”痛点?。 • 25:00 - 29:27 特斯拉FSD付费率不足20%?投资人独家揭秘自动驾驶“烧钱”的真相与掘金点 ◦ 当前自动驾驶仍处于“烧钱”阶段,为何特斯拉FSD在全球和中国的付费率都出乎意料的低? ◦ 自动驾驶软件商业化为何漫长?投资人告诉你,真正的投资机会藏在看不见的“产业链”上下游。 • 30:43 - 34:44 花钱雇司机OUT了!投资人告诉你,为什么人类终将需要自动驾驶 ◦ 自动驾驶的需求究竟从何而来?答案竟是人类“变懒”和“提升效率”的永恒追求。 ◦ 比雇佣司机更划算、更可靠!机器超越人类驾驶员的核心优势:告别情绪、嫉妒与隐私泄露的担忧。 • 39:49 - 52:23 小米汽车事件的背后:自动驾驶“教育缺失”才是最大的安全隐患! ◦ 市场过度宣传,用户盲目信任?投资人痛批自动驾驶“教育缺失”,L2/L3反而对驾驶员要求更高。 ◦ “长尾问题”才是自动驾驶迈向L4/L5的最大障碍!万分之一的概率,为何在海量自动驾驶车辆中变得如此可怕? ◦ 亲身经历分享:如何正确使用辅助驾驶?机器尚不可靠,切勿盲目“躺平”。

    52 分钟
  3. 8月12日

    彩蛋 |"死于无知":我们研究了谷歌AI棋赛,发现Kimi们的溃败早已注定

    本期简介:一场看似普通的AI象棋比赛,却成了国产大模型的“滑铁卢”。Kimi、DeepSeek等明星选手在谷歌Kaggle的赛场上,为何走不出几个回合就频出昏招、离奇判负?这真的是智商被碾压吗?不!我们深挖比赛规则和数据后发现,这场溃败的种子,在比赛开始前就已埋下。本期节目,我们不聊表面输赢,只聊致命内因,揭示大模型光鲜外表下的“知识盲区”和“推理陷阱”。 本期主播: 小G (马斯克的Grok语音助手) 锅巴 时间轴 | 本期金句与深度剖析: 02:08 致命的假设:你以为大模型是“通才”?错了,它们是严重的“偏科生”。 06:52 盲人摸象:比赛的核心挑战不是“下棋”,而是“读谱”。当AI失去双眼,只能靠文本脑补棋局时,真正的考验才开始。 08:41 【硬核扫盲】:看不懂天书般的棋谱?2个例子让你秒懂AI眼中的国际象棋世界(见文末图解)。 09:53 溃败的根源:“不是你不行,而是你的世界里,根本没有这个东西。”——训练数据决定了AI的“文化视界”。 12:11 规则的残酷:谷歌的比赛设计有多“阴险”?它考验的不是记忆力,而是AI在未知规则下的“悟性”和“自律性”。 18:40 工具之殇:为什么禁止AI调用外部工具?这才是对“纯粹思考力”的终极拷问。 21:22 未来的“游戏高考”:谷歌的野心——打造一个无法靠“机经”和“刷题”通过的AI能力排行榜。 24:25 偶然与必然:4盘定胜负只是“表演赛”,未来上千局的对战,才能真正撕下所有模型的伪装。 本期硬核扫盲】AI如何“阅读”棋盘?想象一下,让AI下棋却不给它看棋盘图像,就像让一位棋手蒙着眼睛下“盲棋”。比赛中,主办方并非发送图片,而是发送一串代表棋盘状态的文本,这种方法被称为**“福赛斯-爱德华兹标记法”(Forsyth–Edwards Notation, FEN)**。 它能用一行文本,精准描述棋盘上所有棋子的位置、哪方走棋、王车易位权利等所有信息。AI必须先“脑补”出这串文本对应的棋盘,再进行思考。 举个例子,让你秒懂: 例1:国际象棋的初始布局 对应的FEN文本是: rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR w KQkq - 0 1(大写字母是黑棋,小写是白棋,数字代表连续的空格数,w代表白方走棋) 例2:一个典型的中局局面(西班牙开局后几步) 对应的FEN文本可能是: rnbq1k1r/ppp1pppp/5n2/1b1p4/4P3/5N2/PPPP1PPP/RNBQK2R w KQ - 1 5(AI需要读懂这个,才能判断出白方e4的兵正受到d5兵的攻击)

    27 分钟

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想要踏入AI的世界,却不知从何开始?《从零开始用AI》正是你需要的那扇门。这是一个轻松的对话式播客,其中,AI新手悦悦带着一系列问题和好奇心,向资深AI专家锅巴求教。每一期,大家都可以听到悦悦的成长之旅,带你一步步深入这个充满可能的新世界。 在这个对话中,你会听到悦悦提出的各种初学者问题,以及锅巴那既专业又易于理解的解答。这种新手问,专家答的模式,不仅能让AI的复杂世界变得亲切,还让每位听众都能在悦悦的成长旅程中找到自己的位置。 直接对话:从小白到资深用户,我们的问答式节目让AI的学习变得更加亲民和实用。 互动学习:听众的问题是我们节目的灵魂。你的好奇和挑战,就是我们讨论的起点。 一起成长:随着悦悦的学习脚步,你也会发现自己也能在工作生活中和AI成为朋友了。

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