EP 37. 对话Deepmind, 英伟达大语言模型专家（下）：深度探讨多模态大模型，亲历OpenAI，人工智能的挑战与未来

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本期的讨论围绕着AI领域的核心话题展开，包括生成式代理、多模态大模型、Diffusion model等。对于多模态的研究，目前仍在探索中，讨论了有关模态的定义和应用，以及多模态研究的前景。同时，还讨论了机器人的规划和控制问题，以及如何应用多模态模型和Lambda来提升效果。AI领域在各个方面都在不断发展，多模态研究将为各个领域带来智能化的解决方案。反常识观点 1. AI的发展往往被高估，对机器人技术的困难性被低估。机器人技术的困难远不止于算法问题，还存在着硬件、产能等一系列的挑战。 2. AI模型的评估和测量是一个被低估的问题，现有的评估方法可能不够准确，需要开发新的评估和测量方法。 3. 人工智能可能在未来超越人类智能，成为具有推理和发现能力的科学家，加速科学研究的进展。 4. 人们对于AI的性能可能并不感到惊讶，但对于大量人开始使用AI模型感到意外，这表明用户接口的设计和可扩展的基础设施对于模型的成功至关重要。 5. 机器人的难度不仅仅是算法问题，还涉及到数据处理、输入处理和输出控制等一系列的挑战。 6. 模型的评估和出错相关的挑战经常被低估，传统的评估方法可能无法适应创新模型的发展，需要开发新的评估和测量方法。 7. 教育的重要性不仅在于传授知识，更重要的是培养人们的critical thinking和创造力，以应对未来的变化和发展。 8. 未来人工智能的发展将对就业和教育带来巨大的变革，每个人和每个公司都将拥有大量的AI助手、合作伙伴和助理，同时需要适应新的学习和工作方式。

Takeaways

Outlines

Q & A

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How to Get Rich: Every EpisodeNaval