张小珺Jùn｜商业访谈录

张小珺
  • 4.5 (26)
  • TECHNOLOGY
  • UPDATED WEEKLY
张小珺Jùn｜商业访谈录

努力做中国最优质的科技、商业访谈。 张小珺：财经作者，曾供职《财经》，现在是腾讯新闻科技主笔 ，写作中国商业深度报道，范围包括AI、科技巨头、风险投资和知名人物，也是播客《张小珺Jùn | 商业访谈录》制作人。 也许你看过我的作品： 2024年中国AGI三部曲 《杨植麟复盘大模型创业这一年：向延绵而未知的雪山前进》 《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》 《王小川想提出中国AGI第三种可能性》 抖音上下篇 《抖音内幕：时间熔炉的诞生》 《TikTok内幕：张一鸣的巨浪征途》 共享单车上下篇 《ofo剧中人：我不愿谢幕》 《穿越废墟：共享单车剧未终》 企业调查 《百度最难捱的一夜：五名高管闪电辞职内幕》 VC与时代 《风投，大转弯》 《仅仅是昨天：我们亲历的萧条、繁荣和时代》 《徐小平退后一步，方爱之向前一步：中国风投第一起交接故事》 人物报道 《王石：老人与海》 《陆奇的大模型世界观》 如果我的访谈能陪你走一段孤独的未知的路，也许有一天可以离目的地更近一点，我就很温暖：）

  1. 22 HR. AGO

    93. 离开字节、MiniMax的张前川，发出AGI对人类威胁的预警

    今天这集节目是春节前，我和前今日头条用户产品负责人、前MiniMax产品负责人张前川的一次聊天。 张前川从2005年开始入行成为产品经理，经历过百度、360、字节、知乎等公司，最后一次出现在新闻是他从大模型公司MiniMax离职。 这次聊天分成两个部分：第一部分是他作为一位20年的产品经理的思考，特别是他观察到的中国内容产品演变史。 第二部分是他最近半年的所思所想。和上一集节目张亚勤对AGI勾勒的乐观前景不同，关于AGI，张前川发出了对人类威胁的预警，并分析人类灭绝的n种可能性。 他告诉我，他接下来会考虑成立一家pro-human的非营利组织。 （本集节目录制于春节前） 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）内容产品的20年演变史 02:00 张前川自我介绍：一位产品经理的20年 （曾供职过的企业：百度、360、字节、新浪微博、知乎、MiniMax） 03:39 搜索引擎、拉里·佩奇和俞军 17:35 2005-2025，过去20年，内容分发产品的演化历史和内生逻辑 24:28 推荐引擎、今日头条和张一鸣 28:28 小红书在推荐引擎范式的延长线上吗？为什么小红书不是字节做的？ 39:29 微信送礼物的功能maybe对于小红书更有意义 42:50 泛化如水流有方向：女生向男生，年轻向年长用户的泛化更容易 52:00 面试时张一鸣问我的问题离开大模型公司的张前川，发出AGI预警这里对AGI推演和92集张亚勤的观点截然不同 54:10 AI是人类的最后一个发明，加速度无限大 57:00 把AI当目的 vs 把人当目的（更多公司是在for AI的目的？） 01:09:08 Agent就是“baby阶段的AGI” 01:19:56 人类灭绝的n种可能性（人利用AI灭绝人类/AI有意识的灭绝人类/AI无意识的灭绝人类） 01:24:30 人类如何幸福生存下去？ 01:26:03 如果AI产品收费模式是付费制，大部分人类会逐渐失去和AI的连接 01:40:21 AGI公司的承诺和制度安排 01:58:48 人类不要逃避危险本身而逃避思考【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    2h 7m

  2. 4 DAYS AGO

    92. 和张亚勤院士聊，意识、寿命、机器人、生物智能和物种的延伸

    人人都谈论AGI，但在可见的未来，AGI到底是一幅什么样的画面？ 针对这个话题，我邀请了清华大学智能产业研究院（AIR）院长、前百度公司总裁张亚勤院士，来聊聊。 在他的脑海中，人工智能会按照信息智能〉物理智能〉生物智能的图谱逐步实现AGI。这种构想和信仰之下，AGI呈现的是一个乐观的前景画面。 但这不是人们预感AI进化的全部图景，在之后的节目中，我也会推出对AGI的另一种思考与隐忧。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:45 在AI冬眠期，微软亚洲研究院成立了 03:57 微软怎么管理亚洲研究院？目标如何设置？ 05:53 清华智能产业研究院（AIR）的目标和路径，不做基层通用大模型 10:45 我脑海中的AGI地图：信息智能〉物理智能〉生物智能 12:40 信息智能是大脑的智商，5年内达到AGI水平 14:25 物理智能首先落地是自动驾驶，人形机器人需要10年 15:51 机器人分三类：家庭机器人、工厂机器人、社会机器人 21:05 人形机器人：未来可能每个人有一个你的copy、你的“分身” 22:25 为什么大模型大幅加速了自动驾驶和具身智能的开发速度？ 39:38 生物智能：20年实现，人的寿命更长，诞生新物种 45:56 构想10年后的世界 51:27 最后推荐两本书【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    53 min

  3. FEB 11

    91. 逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏”

    2025年这个春节，DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际，我们特别想沉下来做一些基础科普工作。 在《商业访谈录》89集节目中，我邀请了加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡，为大家对照解读了春节前的DeepSeek-R1-Zero、R1、Kimi发布的K1.5，以及OpenAI更早发布的o1技术报告。这些模型聚焦的都是大模型最新技术范式，RL强化学习，简单来说就是o1路线。 今天这集，我邀请的是香港科技大学计算机系助理教授何俊贤。他的研究方向是大模型推理，从很早就开始关注DeepSeek的系列研究。我们会focus在最近引发全球AI届关注的DeepSeek上。 何老师将带领大家从DeepSeek的第1篇论文开始，阅读经过挑选的这家公司历史上发布的9篇论文。 我们希望帮助大家从一个更延续、更长期、也更技术底层的视角来理解DeepSeek，以及它所做的复现与创新工作；与此同时也希望能让更多人感受到技术之美。 （如果如果，你觉得光听还不够刺激，觉得一定要坐在电脑前看着投屏、拿起纸笔学习更有沉浸感…如果你实在是真心想要找虐的话…请前往：含投屏的视频版本。嘿嘿！预祝你学习顺利啦！2025我们和AI共同进步！）我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:01 讲解开始前，先提问几个小问题整体风格：Open、Honest、低调、严谨的科学态度 DeepSeek基座模型21:00 《DeepSeek LLMScaling Open-Source Language Models with Longtermism》技术讲解 45:48 《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》技术讲解 01:06:40 《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》技术讲解 01:40:17 《DeepSeek-V3 Technical Report》技术讲解 DeepSeek推理模型02:05:03 《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence》技术讲解 02:12:16 《DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence》技术讲解 02:47:18 《DeepSeek-Prover: Advancing Theorem Proving in LLMs through Large-Scale Synthetic Data》和《DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search》技术讲解 02:52:40 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》技术讲解 03:01:41 9篇论文到这里都讲完啦！最后我们一起强化学习一下！关于强化学习往期节目： AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4 和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角 王小川返场谈o1与强化学习：摸到了一条从快思考走向慢思考的路 逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净” 开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会： 一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    3h 21m

  4. FEB 7

    90. 朱啸虎又来了：中国现实主义AIGC故事的1周年连载

    1年前，在我的报道《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》中，他的观点淋漓尽致地展现了一个现实版中国AI故事。 他用“我们一看就知道，这个肯定没戏”，“我们一开始就说了，我就不看好大模型”，“ 我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义”，表态绝不会投资6家中国大模型创业公司中的任何一家。 然而，时隔1年，Allen Zhu对待通用人工智能的态度出现了惊奇的逆转。 这是朱啸虎现实主义故事的1周年连载。希望《商业访谈录》能持续为大家呈现中国AI市场的风云变幻与市场中人的心态起伏。2025，期待我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:30 DeepSeek快让我相信AGI了 03:08 这是对领先者的curse、诅咒 05:21 闭源模型还有没有价值？是很严峻的灵魂拷问 06:00 20天做到2000万DAU：DeepSeek是全球App增速历史第一，不需要任何限定语 07:00 梁文锋觉得，意识不一定是一个非常高技能、高门槛的事情 11:19 不用担心在别人的地基上盖房子，对AI应用公司是极大的解放 14:40 初始语料需要博士级别、各个领域专家级别的人来打标签 15:53 DeepSeek这次唯一没有公开的可能就是预训练语料 17:40 OpenAI成本很高，如果不能持续保持领先，挑战会挺大 18:09 中国大模型公司都需要重新思考 20:05 今天的DeepSeek是追赶者还是创新者角色？ 21:02 怎么看梁文锋？梁文锋是你的反面吗？ 21:40 我肯定会投啊！我肯定会投！——这个价格已经不太重要了，关键是参与在这里面 22:59 我今天上午和梁文锋说，R1可能会被认为是机器AI意识的元年 24:00 至少搜索肯定是被彻底取代了——这是毫无疑问的！ 26:14 AI产品的数据飞轮价值不大，这是我这两年最大一个教训 27:51 如果你是DeepSeek CEO，你当下最关切、最紧要需要解决的问题是什么？ 31:32 怎么看特朗普上任第二天宣布的Stargate（星际之门）项目？怎么看英伟达？ 33:29 “朱啸虎们”怎么看待“梁文锋们”？ 34:07 复盘1年前《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》里的观点，哪些被打脸？哪些更坚定？ 36:16 尤其在中国，你可以假设底层模型是免费的！ 37:07 回顾2024年的大模型行业，你会把哪些时刻当作关键节点？ 40:45 字节今天如果马上改开源追赶，那也不太容易 41:30 今年会不会看到通义千问把自己的生态向DeepSeek兼容，这样一个标志性事件？ 42:08 点评新出现的AI产品（包括但不限于Perplexity、Cursor、Devin） 47:39 聊小红书、具身智能、杭州和理想汽车 52:26 现在全世界就只有中美有AI能力，出海都是Low-Hanging Fruits（低垂的果实） 52:57 我今天看到在新加坡的泡泡玛特，买盲盒还要配货，你想到吗？！买盲盒都要配货！！ 55:30 答DeepSeek问 59:50 最后的快问快答朱啸虎往期节目： 你们要的朱啸虎，来了 1年前的报道： 《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    1h 3m

  5. FEB 4

    89. 逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净”

    2025年这个春节，DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际，我们特别想沉下来做一些基础科普工作，一起来研读这几篇关键的技术报道。 今天这集节目，我邀请加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡，来做技术解读。他的研究方向是语言模型的后训练。 这期播客中，家怡将带着大家一起来读，春节前DeepSeek发布的关键技术报告，他在报告中发布了两个模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1；并对照讲解Kimi发布的K1.5技术报告，以及OpenAI更早之前发布的o1的技术博客，当然也会聊到它春节紧急发布的o3-mini。这几个模型聚焦的都是大模型最新技术范式，RL强化学习。 希望我们的节目能帮更多人一起读懂这几篇论文，感受算法之美，并且准确理解目前的技术拐点。 （以下每篇技术报告都附了链接，欢迎大家打开paper收听✌️） 期待2025，我们和AI共同进步！ 【嘉宾小记】 加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生，上海交通大学本科毕业。他的研究方向主要集中在语言模型的后训练领域，通过强化学习等方法提升AI在智能体行为决策与推理方面的能力。这是他做的有关R1-Zero小规模复现工作：github.com 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:46 讲解开始前，先提问几个小问题16:06 OpenAI o1技术报告《Learning to reason with LLMs》讲解报告链接：openai.com 中文标题翻译：《让大语言模型学会推理》 OpenAI在报告中有几个重点: Reinforcement Learning — 强化学习 It learns to recognize and correct its mistakes. It learns to break down tricky steps into simpler ones. It learns to try a different approach when the current one isn’t working. （它学会识别并纠正自己的错误，学会将复杂的步骤分解为更简单的步骤，学会在当前方法行不通时尝试不同的解决途径。）这些是模型自己学的，不是人教的。 我们还在技术早期，他们认为这个技术可拓展，后续性能会很快攀升。33:03 DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1技术报告《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》讲解报告链接：github.com 中文标题翻译：《DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力》 35:24 摘要（Abstract） 37:39 导论（Introduction） 44:35 发布的两个模型中，R1-Zero更重要还是R1更重要？ 47:14 研究方法（Approach） 48:13 GRPO（Group Relative Policy Optimization，一种与强化学习相关的优化算法） 57:22 奖励建模（Reward Modeling） 01:05:01 训练模版（Training Template） 01:06:43 R1-Zero的性能、自我进化过程和顿悟时刻（Performance, Self-evolution Process and Aha Moment） 值得注意的是，“Aha Moment”（顿悟时刻）是本篇论文的高潮： 报告称，在训练DeepSeek-R1-Zero的过程中，观察到一个特别引人入胜的现象，即“顿悟时刻”。这一时刻出现在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其最初的方法，学会了为一个问题分配更多的思考时间。这种行为不仅是模型推理能力不断增长的有力证明，也是强化学习可能带来意想不到且复杂结果的一个迷人例证。 这一时刻不仅是模型的“顿悟时刻”，也是观察其行为的研究人员的“顿悟时刻”。它凸显了强化学习的力量与美感：我们并没有明确地教导模型如何解决问题，而是仅仅为其提供了正确的激励，它便自主地发展出高级的问题解决策略。这种“顿悟时刻”有力地提醒我们，强化学习有潜力在人工智能系统中解锁新的智能水平，为未来更具自主性和适应性的模型铺平了道路。 01:14:52 模型能涌现意识吗？ 01:16:18 DeepSeek-R1：冷启动强化学习（ Reinforcement Learning with Cold Start） 01:24:48 为什么同时发布两个模型？取名“Zero”的渊源故事？ 01:28:51 蒸馏：赋予小模型推理能力（Distillation: Empower Small Models with Reasoning Capability） 01:35:27 失败的尝试：过程奖励模型（PRM）与蒙特卡罗树搜索（MCTS） 01:42:33 DeepSeek-R1技术报告是一片优美精妙的算法论文，有很多“发现”，这是它成为爆款报告的原因 01:43:50 对DeepSeek-R1训练成本的估算： 往高里估，一万步GRPO更新, 每步就算1000的batch size（试一千次），一次算一万个token；模型更新用的 $2.2 / 1M tokens, 总共是100B tokens — 0.22M 算上效率损失，模型训练也有一定开销，说破天也就1M；如果优化的话很有可能只有10万美金左右的成本 相比之下，预训练用了600万美金，相当便宜01:49:05 KIMI K1.5技术报告《KIMI K1.5:SCALING REINFORCEMENT LEARNING WITH LLMS》讲解中文标题翻译：《KIMI K1.5：利用大语言模型扩展强化学习》 报告链接：arxiv.org 该报告公开了许多技术技巧细节，对于想要复现的人，两篇paper一起使用更佳。如，数据构造、长度惩罚、数学奖励建模、思维链奖励模型、异步测试、Long2short、消融实验等。 02:20:07 DeepSeek论文的结尾谈未来往哪里发展？ 02:24:35 以上是三篇报告所有内容，接下来是提问时间，我们继续强化学习一下！“数据标注”在几篇论文中藏得都比较深，小道消息OpenAI一直以100-200美元/小时找博士生标数据 “DeepSeek的论文隐藏了技术细节，但把算法的精妙之处和美展现给你，让你感受技术之美，给你震撼。” 它解密了后训练范式革命可以何处去，让你发现原来算法这么简单！ 再一次验证——“最优美的算法永远是最干净的。” 关于强化学习往期节目： AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4 和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角 王小川返场谈o1与强化学习：摸到了一条从快思考走向慢思考的路 开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会： 一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    2h 50m

  6. JAN 24

    88. 和吴翼技术解读OpenAI Operator：推理从抽象世界走向物理世界的开端

    2025刚开年，全球AI届就已高度共识，将2025年定义为“智能体元年”。 北京时间1月24日凌晨，OpenAI率先抢跑，发布智能体产品Operator（操作员），打响了全球智能体竞赛的第一枪。 在Operator发布前，广密在我们的节目中预言，25年核心关键词是Agent、Agent、Agent，这些AI产品最终会演变成一个任务容器，朝着“下一个Google”方向进发。 本集节目，在Operator发布后，我邀请前OpenAI研究员、清华叉院信息研究院助理教授吴翼，从技术视角解读Operator和Agent之年。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:55 对Operator的感官感受 04:19 Operator在AGI路线图上的地标：多模态、连续交互、闭环控制系统 06:34 OpenAI内部还有更好的模型，智力会刷得很高，Operator带有泛化性 08:17 Operator是多模态、闭环的o1，一个Agent o1的版本 08:57 为什么Operator是单独入口？ 11:13 Operator包含的技术要点：基座模型、高质量数据集、高效大规模支持Agent的强化学习系统 14:10 有关Operator底层用的新模型：Computer-Using-Agent（CUA） 19:02 2025是Agent之年：多模态模型+强化学习 20:49 回溯到2016年，OpenAI成立后第一个大项目就是Web Agent，但失败了 22:40 OpenAI的5级分类：聊天机器人Chatbots〉推理者Reasoners〉智能主体Agents〉创新者Innovators〉组织Organizations，技术演进轨迹，人类参与越来越少 31:26 Operator在与人类协作时，如何平衡自主决策和人类指令的优先级？ 32:30 Operator怎么整合语言、视觉和动作等不同模态的信息？ 34:11 Operator能否支持与其他Agent的协作？这种协作的机制是什么？ 38:45 广密说Chatbot不是提取智能最有效的交互方式，Operator能有效提取智能吗？ 42:14 OpenAI智能提升与更多产品的关系 49:48 Agent这个词从博弈论进入人工智能，现在指大语言模型调用外部世界 54:29 Agent中有创业公司的机会吗？ 58:57 Operator释放了信号：逻辑推理从抽象世界走向视觉物理世界的开端 01:02:27 如果Agent在未来成为主流，人类与AI的协作方式会发生哪些变化？ 01:06:46 大公司全部开着重装坦克往前走，其他人怎么办？预言单集：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路 吴翼往期：和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    1h 12m

  7. JAN 2

    87. 对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯

    这里是《张小珺商业访谈录》2025年与大家见面的第1集节目，我邀请的嘉宾是理想汽车创始人兼CEO李想。 2024年12月，理想将车机助手理想同学作为手机版App推出，并于此前做了基座大模型。这相当于，这家人们认知中的新能源车企，要跨界参与到与字节豆包、Kimi等个人助手的红海之战。 这场对话涵盖了这名非技术背景、被认为在产品上有天赋的创始人，过去两年对人工智能完整的技术与产品观的思考。他也首度谈了谈，MEGA失利、苹果放弃造车、雷军造车成功、如果他当了OpenAI CEO、理想会做机器人吗、怎么管理00后等各种话题。 此外，播客还放出了一部分加长版聊天。这部分和此前两小时会稍微有一些重复，保留的都是一些觉得李想有增量表达，也许能给大家一些启发的地方（如果不想听，可以直接跳过）。 同时，这部分偏后的篇幅会更加个人，聊了聊一名宅男的日常生活，他长达几十年的玩游戏史，改变过他的游戏，以及从游戏中获得的世界观。 祝大家2025年，正直勇敢有阅读量：） 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:55 第一节：谈人工智能 1. 我绝对不止做一棵树了 2. 你都不能让你雇的人相信，你怎么让大众相信？ 3. 我做OpenAI CEO会比Sam Altman更好吗？ 4. 理想同学+Mind GPT要去和豆包、Kimi竞争了？ 5. 基座模型是操作系统+编程语言 6. L4就是智能体 7. 终极产品想象是硅基家人 8. 人工智能表达的是能力，不是功能 9. 李想有理想吗？56:12 第二节：谈智能驾驶 1. 三年我们能推出把方向盘摘掉的产品 2. 我们相比特斯拉又不缺胳膊少腿 3. L4实现，买车的人会更多 4. 我们100%会做机器人，但不是现在01:17:50 第三节：谈汽车之战 1. 买法拉利 2. 复盘MEGA失利 3. 今天做的所有事是为了拿L4门票 4. 对雷军说，小米车要想成功，你必须all in 5. 2030年，我们有概率做一辆超级跑车 6. 我从来没有司机01:42:47 第四节：消失的李想 1. 典型的李想的一天 2. AI是知识、认知和能力平权 3. 我人生最大改变是，对自己好 4. 从对事不对人，到先对人再做事 5. 只要所有的中国企业不放弃02:08:42 以上是对李想的正式访谈内容，以下是播客的加长内容。 02:08:42 补充内容（可跳过） 02:31:49 宅男、家庭、孩子、《再见爱人》、游戏和天梯 02:49:24 最后的快问快答嘉宾推荐的书： 《高效能人士的七个习惯》 苹果三部曲：《史蒂夫·乔布斯传》《蒂姆·库克传》《乔纳森传》 【更多信息】 本集文字版本：腾讯新闻原文 & 作者的收藏夹 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

    2h 54m

  8. 12/22/2024

    86. 大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路

    今天这集是我和广密【全球大模型季报】第5集，是2024年Q4季报，也是我们录制的第二次跨年特辑。 提前和大家见面啦：） 这次你会发现，我们的聊天篇幅开始从大模型技术转向对大模型产品的探讨。很大概率来说，产品会是2025年AI的最大趋势之一。AI产品会如何落地？产品形态又会如何演变？ 广密带来了最新猜想。他提出，过去半年他最强烈的认知变化是，不管国外的ChatGPT、Anthropic、xAI、Perplexity，还是国内的豆包、Kimi，甚至是做Coding相关的Cursor、Devin……虽然各个产品的产品形态不一，从不同路径发散，但最后会殊途同归。他们最终很可能收敛到同一个叙事之下，争夺同一片领地。 很开心转眼之间，【全球大模型季报】已经陪伴大家1年，明年仍然希望这个系列能持续地帮大家了解最前沿的AGI动态并带来认知进化。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯。02:33 Part 1: OpenAI ChatGPT本质是奔着“下一个Google”方向去了，如何beat Google是最大的牌 一定要逛计算机历史博物馆，理解“计算架构+信息分发”演变的主线逻辑 Google也是从Yahoo边缘市场撑大做起来，伟大公司是从边缘市场起来 小红书非常有意思，融合了搜索+推荐+问答+做任务一体化 这些产品最终的最终会变成任务引擎、任务容器，是下一个Google 电商过去最核心的是GMV，订单转化率，AI时代我感觉是任务完成率 Chatbot对话形态大概率不是提取智能最有效的交互方式，模型如何更主动？ 可能的一个产品形态是个人助理或者超级助理 Context非常核心，绝大多数人都还没意识到，是一条关键的暗线 如果AI的生成能力增强了，未来会生成的是什么？Mobile最大增量是内容，LLM最大增量新型软件 既然这些LLM产品想成为Google已经变成了一张明牌，你觉得Google有能力阻止这件事发生吗？ “下一个Google”的产品，会是一家垄断吗？ 微软和OpenAI同床异梦，微软可能会投资Anthropic51:04 Part 2: 硅谷其他AI公司和产品 Anthropic：得Coding，得开发者，得API消耗，有机会得生态，做OS Anthropic比较专注Agent，怎么让Agent更快落地是更高优先级 Killer App长期要有竞争力，要端到端垂直整合能力，向下优化，优化成本、模型架构、模型大小、调整模型数据分布、甚至向下优化推理芯片 xAI：还是注定要成功，但是upside还有多少不太确定 Perplexity：更像是一个信息处理的Agent Cursor：Coding产品形态要快速迭代，之前补全下一个代码，Cursor补全下一个Action，明年可能端到端生成软件 Devin：第一个真正意义上做长距离复杂任务的Agent，明年最具有商业价值的是long horizon Agent（长期规划智能体） Mistral：已经不用再关注了，他们内部也正式放弃预训练了01:02:24 Part 3: 对2025/2026关键预言性判断 1/ Long horizon task 是下个重点，重要核心圈子几个大佬级人物都在重点做 2/ 产品形态的探索，全新的交互界面 3/ AI商业模式的探索，今天商业模式还是移动梦网时代 4/ 高质量+scalable的数据，尤其是各个垂直行业里面，有没有几千条甚至上万条，任务+Reward数据，要高水平专家标注 5/ GPT-5/4.5 Orion：提升能有多大 6/ O1后面天花板走到哪：大规模scale RL/o1之后会怎么样，会不会很快遇到瓶颈 7/ 假设Coding能力明年提升10倍，软件开发范式怎么改变 8/ Context很重要，大家都还不够重视 创业公司没法同时做好这么多，得找锋利的切入点，一根针捅破天01:11:11 Part 4: 再谈Scaling Law Ilya最近提的pretrain data wall（预训练数据壁垒）是什么？ 后训练中有一个关键问题是奖励模型（reward model），整个地球上没有一个reward model衡量所有人，你相信会未来有吗？ O1系列天花板会卡在哪？这条路通往AGI吗？ Scaling Law关键阻碍不是算力，不是算法，是data问题 ChatGPT有数据飞轮吗？未来会出现吗？哪些产品里有高价值数据？01:22:19 Part 5: 复盘2024 回顾一下，能定义2024年全球大模型产业的关键时刻？ 全球大模型又狂卷一年，卷出了什么？ 今天想要进入决赛圈，条件是什么？ 哪些去年的判断你今天更坚信了，哪些去年的判断你今天认知有改变？ Mega7巨头里面最看好哪个？ 硅谷人才在流向哪几家公司？ 明年如果只投一个方向，投什么？ 这一轮大的机会，我总结是这3个…… 2024关键词？2025关键词？【全球大模型季报】系列 2023年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能 2024年Q2：口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态 2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

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努力做中国最优质的科技、商业访谈。 张小珺：财经作者，曾供职《财经》，现在是腾讯新闻科技主笔 ，写作中国商业深度报道，范围包括AI、科技巨头、风险投资和知名人物，也是播客《张小珺Jùn | 商业访谈录》制作人。 也许你看过我的作品： 2024年中国AGI三部曲 《杨植麟复盘大模型创业这一年：向延绵而未知的雪山前进》 《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》 《王小川想提出中国AGI第三种可能性》 抖音上下篇 《抖音内幕：时间熔炉的诞生》 《TikTok内幕：张一鸣的巨浪征途》 共享单车上下篇 《ofo剧中人：我不愿谢幕》 《穿越废墟：共享单车剧未终》 企业调查 《百度最难捱的一夜：五名高管闪电辞职内幕》 VC与时代 《风投，大转弯》 《仅仅是昨天：我们亲历的萧条、繁荣和时代》 《徐小平退后一步，方爱之向前一步：中国风投第一起交接故事》 人物报道 《王石：老人与海》 《陆奇的大模型世界观》 如果我的访谈能陪你走一段孤独的未知的路，也许有一天可以离目的地更近一点，我就很温暖：）

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