生成式AI这一年：从群雄混战到生态确立，世界已被改变

原来才一年！太恐怖了！

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要是ai真的掌握了人类现有的全部知识点。举个🌰它要生产一辆汽车，可以从矿石，石油，橡胶开始建立起生产线。什么电池，发动机，芯片，金属提炼，装货，运输……全部自己设计，自己生产。自己掌握完善的工业体系。那这样全产业的利润都集中到它那里。而拥有它的人想的话是不是可以拥有全世界？

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感谢茜姐带来如此有深度又专业的总结，作为一个大学生，自从今年开始使用AI以来，目前也只是用AI来完成一些报告总结，用AI来辅助编程等，但我感觉自己真的已经离不开AI了，它对于工作效率的提升真的是太大了，让我从繁琐的杂事中解脱，能把时间投入到更有意义的事上，我都不敢想像那些能充分利用AI的人可以从中获得多大的帮助。 但是，我觉得过于依赖AI确实会让人变得更“懒”，把本可以自己解决的事交给AI，失去了锻炼能力的机会。目前来看，利大于弊，在如此复杂的AI前景下，让“子弹再飞一会”不失为明智的选择。

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每期都投币，B站独一档的深度分享内容。作为一名AI相关从业者能深切感受到这项技术极快的发展和衍化速度，也从茜姐的视频里学到了整个业界特别是商业化方面的很多东西，祝新的一年硅谷 101 越办越好，给我们带来更多的优质内容，祝各位小伙伴们新的一年顺顺利利，升职加薪[打call][星星眼]

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我才不管AI能不能统治世界，反正我就用他写红头文件[吃瓜]

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up可以做一下高盛、jp摩根或者国内富豪的发家史，也可以做不同国家经济大事件的分析和一些硅谷创业者的对谈，甚至每周经济事件脉络梳理都可以，没必要局限在ai和高科技企业

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视频总结如下： 一、OpenAI在过去一年的发展历程和其所引发的二级市场反应，以及讨论了AI技术的发展趋势和可能对人类产生的潜在威胁。 00:18 - OpenAI的XGPT上线，引发人工智能技术迅速发展 01:34 - OpenAI的发布对世界产生巨大影响，改变人们的生活方式 04:21 - OpenAI的内部冲突和信息不透明引发外界对AI发展的疑问和担忧，引发各种猜测和阴谋论 二、OpenAI和微软等大玩家的动态，讨论了触发因素、技术突破、资金追求等问题，分析了OpenAI和巨头们之间的竞争关系。 06:29 - 技术突破和触发因素的定义，以及OpenAI的神秘和庞大 07:28 - 微软在chat gbt中的大赢家地位和对GPT的应用 10:37 - 谷歌在多模态模型和医疗人工智能方面的发力，以及与OpenAI的竞争关系 三、谷歌在AI领域的最新动态，包括多模态大模型姐妹奶的发布和GEMINI模型的应用潜力，以及谷歌在医疗人工智能领域的发力。同时，还提到了Meta在AI领域的开源策略及其对公司形象和人才吸引力的积极影响。 12:53 - AI驱动会在100多种谷歌产品上面运行，包括谷歌地图和Gmail。 14:16 - GEMINI的测试使用思维练提示技巧，但实际准确度未达到，需等待2024年。 16:30 - 谷歌在医疗人工智能大模型上持续发力，推出MAD lm模型，可用于医院药物开发和患者聊天机器人等。 四、人工智能领域中开源模型的发展趋势，以及英伟达在AI发展中的垄断地位和竞争对手AMD的落寞。同时，还介绍了一些厂商的自研芯片进展。 19:20 - 讨论开放数据和模型安全性 21:01 - 介绍MIRO7B和OpenAI的参数大小，以及开源生态的发展 22:34 - 英伟达市值达到万亿级，而AMD则落后于市场反应 五、AI在技术上的巨大进步和对社会影响的思辨，以及创业者在AI领域的竞争对手和发展机遇。同时，视频也探讨了AI安全和发展的平衡问题。 25:46 - 亚马逊和特斯拉都在研发芯片，AWS云将用于训练和部署大模型。 26:57 - 硅谷的大模型底层生态稳固，创业者寻找巨头们看不上的赛道，但风险极高。 28:56 - OpenAI举行开发者大会，创业者对AI创业充满信心，风投机构依然在出手垂直赛道。

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推出ai老师应用，以后教育资源人人平等，学区都不值钱了。现在看视频就有中国小学生让ChatGPTplus辅导数学作业。不过ChatGPT投喂的中文数据应该比例少。看网易最近推出了小p老师教英语的ai

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总结的太好了！一个并不是很懂行的商科生就需要这样的节目去了解科技的发展，毕竟以后也可能接触到AI方面的投资或工作，也可能要用AI工作。最近就对一个叫kimichat的机器人非常热爱，感觉它真的很好用，也希望中国的这些模型能再接再厉哈哈哈

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这个视频做的非常好，内容丰富，解说详细，想知道AI需要多久能做出这样的视频?

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说实在话，我个人觉得通用模型现在能快速发展还是各大厂商疯狂砸钱砸参数搞出来的，一旦砸不下去了，肯定会考虑更加经济的做法——专用化，也就是给各个模块去耦。正如虽然CPU可以完成GPU的一切工作，但是为了更高的效率更高的性价比，GPU还是从CPU当中“分化”出来，甚至“反客为主”。而且，训练模型的素材质量也很重要，比如在一个提供专业知识问答的模型里面抖机灵的素材就是反作用的，而专用化的模型就能让素材更加地相同，从而质量更高。 在代码协助领域，现在的AI对什么都不会的人有巨大助力，什么都不会但是逻辑清晰的人能把自然语言转换为基本的代码，而不用考虑程序对应的特殊语法和一些函数的接口。这对真正只会调用模型的“码农”不是一个好消息

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真的是未来，希望大家能在这场产业革命中受益，不论是金钱还是自我提升，把握住吧朋友们。

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Github上的Awesome-AITools项目，收集了许多实用好玩的AI工具。大家有没有发现什么新的工具呢？一起来分享吧

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美女博主您好，有机会了能不能看看AI在药物发现和临床前化学合成方面的应用，现在很多大公司都做过这方面的探索，也发表过相关应用，但能找到的科普类公开资料很少，这其实是一个非常巨大的市场，谢谢

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你们的团队需要一个更好的包装和branding。内容很不错，就是视频剪辑特效太土了，跟2017年的视频似的😂

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连续用了大半年的plus，只能说带给我的回报远大于20刀的价钱。雅思口语，学习新知识，论文写作，水课作业。。。。。。

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国外Ai模型 每天都在更新迭代， 国内还岁月静好 哎 用个大模型还得要梯子，有啥用啊 一步落后，步步落后

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我看到了未来中国的大量劳动者将会失业。这是趋势

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无比震撼！正如视频里所说，就像站在电影院第一排看电影，既震撼又感觉到一点不真实！期待一个大时代的到来！

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