图灵的猫 2025-12-22 非常感谢老蒋的邀请，这次在他的小酒馆录完了这期播客（咖啡很不错，推荐大家去尝尝）不过作为非技术从业者，老蒋对AI的理解确实有点超出我的预料，总而言之聊的很爽[妙啊]我提供一些些技术视角，而他从人文社科的角度发散了很多观点，希望能给大家带来不一样的思考，也期待下次合作～对我们AI感兴趣的朋友也欢迎内测体验@Creaibo 目前还在试运行中 ♥ 170 ↩ 2
zero_upper 2025-12-23 ai和摩尔定律差不多，是有上限的，它再怎么迭代也无法超越训练集水平多少，ai自己生产的数据又可能出现幻觉，污染数据源。而且ai训练不能过于拟合训练集，否则就会出现沟槽的套公式回答现象，可是不够拟合也会导致幻觉可能性变高。也就是说，ai越像人，越容易幻觉，ai要想降低幻觉，就得变得死板一些，训练就是在找这个平衡点，所以说现在基本上的训练方向都是加参数，加算力，提升那个平衡点的表现能力。但是模型太复杂，生成速度也会下降，变换过来就是反应速度变慢，一次咨询成本变高。综上就会出现这么个问题:ai没幻觉，ai高速度,ai像人，三者只能取其二，这就是llm ai的局限性，想要让它完全超越人类是不可能的。 ♥ 154 ↩ 44
未竟-求己 2025-12-23 我很奇怪，为什么AI的发展方向一定是类人？就是好像很热衷于替代人，尤其是在表述上面。就像现在ai发展最积极的也是大语言模型和类人机器人。但是这很没效率啊，按理说不应该去发展那些能提高生产力的方向吗。然后生产力上来后，让这些不好替代的人力岗位待遇提升吗 ♥ 162 ↩ 124
骨叽骨叽 2025-12-22 说实话老蒋说的那个五千块助理水平豆包手机已经能做到了，但是被各大厂商ban了接口，只是因为这期的赞助商是小艺所以嘉宾才说的小艺。这种助理水平的agent辅助应该就是手机生态的大趋势，未来终究是拦不住的。 ♥ 58 ↩ 8
FkArch 2025-12-23 感觉这期聊得太浅了，没看出嘉宾作为“行业从业者”应有的独特视角。 作为一个 CS PhD，LLM 已经从根本上改变了我的 Research 方式——或者说，它在很大程度上重构了 Research 的范式。Coding 变成了最不需要 Care 的部分，迭代过程被极大地加速了。 跳出 Research，任何以文字/文档为核心载体的工作，LLM 都能完成其中的 80%。再想一想，现代社会有多少工作「不是」以文字/文档为核心的？意识到这一点，就可以窥见我们正处于真正生产力大爆发的前夜。 但 LLM 目前的短板在于缺乏与现实世界的交互，具身智能之所以能炒起来，就是试图填补这一点。机器人作为 LLM 在现实世界的化身，是充满了想象力的。 虽然离“科幻世界”里那种像人一样的机器人还很遥远，但以 C 端为例，从技术上看，做一个会做家务、整理房间的机器人其实并不远。把它看作是扫地机器人的“上位替代”，这在市场上会有多大的吸引力？ 至于如何看待 LLM？Karpathy 有一个对外行人特别友好的描述：LLM 是它吃下的数据标注员的平均。 这天然决定了 LLM 能干的事是有上限的（正如普通人能干的事也是有上限的）。所以，如何用好 LLM、在多大程度上拥抱 LLM，将成为这一代年轻人能力差距的分水岭。 基于这个观点，当 AI 替代人以后，“人”是什么？ 当 AI 能为普通人解决生活、工作中 80% 的问题之后，我们反而更进一步接近了马克思描述的那个「生产力极大发展」的世界。有了 LLM，每个人都有了一个 24 小时 Stand by、拥有海量知识的 AI，来帮我们完成自己真正想做的事。 ♥ 33 ↩ 6
加倍幻想 2025-12-22 从ai的最近几个月的国外大佬采访来看，ai为什么是先从生产力开始发展，而互联网是主要从娱乐开始发展向生产力：因为这也是他们很担心且现在已经联合各个主要国家逐渐开始作出联合ai发展安全协定的东西，现在国外的ai竞赛是在竞争创造一个比人类更完善的生命（可以这样说），所谓的先用于娱乐、情感对话、甚至是用ai协助生物医药研究这些都不是最重要的，最重要的是把ai继续突破，是ai能够高效率的自己研究发展自己。 领域奠基人获得过诺贝尔奖的辛格还是哪个差不多地位的研究者说过，中国确实在往ai实际应用发展，工业、医疗等方面发展比较多。但国外现在基本是在往黑箱子里不断堆料，竞争创造出一个最坏的可能了，多个专家上了节目表达了对人类灭绝性可能的担忧（即使很小，10%等等），但这也是完全不能接受的，所以很多进行公开发声呼吁国家公司建共同进行安全性研究，并做出共同协定。 就像视频提到的那样，最近一年ai的发展成果我们甚至可以用5年来消化，使其在工业等实际层面完全释放应用；但国外现在根本不把其作为主要发展方向，鉴于他们的工业化能力，可以说他们完全押注了ai智能的进一步研发 ♥ 36
去码头抢点薯条 2025-12-22 AI太有意思了。推荐各位会代码的一定要试试Claude，目前的智能程度（至少代码）其他模型完全不能比。运用一些工程化的方式，例如skill/plan等方式，开发效率高很多。 ♥ 30 ↩ 2
爷命硬 2025-12-24 @老蒋巨靠谱 感谢您制作这期视频，有个小小的建议，访谈的时候尽量不要打断嘉宾，有时候嘉宾内容没说完，而你可能想到了一些有意思的内容，此时你把这些内容一说，原来嘉宾后面的内容就说不出来了 ♥ 24
叫做什么好 2025-12-22 拿互联网泡沫类比ai的人根本不懂这次技术革命的速度和威力。 美国万亿美元投资正源源不断的转化为算力电力基建，随着通用大模型的智能越来越高，垂类应用落地只是水到渠成的事，今年落地场景大多在to b，明年会在更容易被普通人感知到的c端爆发，ai会开始对各行各业产生颠覆。18个月内不是领先就是灭亡，这才是硅谷和华尔街目前的共识。语料消耗殆尽，大模型能力撞墙纯属营销号扯淡。 两年内机器人的chatgpt时刻也会到来，普通人在这时才会普遍意识到，未来工作被取代已不可避免，只看算力和机器的生产速度了。 Agi最迟会在35年前到来，但取代99%的人类劳动压根不需要agi。 我们被从劳动中解放后，扮演的角色不再是生产者，只有消费者，自由的时间除了享受生活，最最重要的是键政，在ai时代争取自己的权益！ ♥ 37 ↩ 67
言难__ 2025-12-22 “如果人的工具性或功能性被大量替代之后，那我们最后那个东西是什么，人之所以为人最后那个到底是什么。” 我记得老蒋之前也说过类似的话，自那之后我也常常会思考与感受这件事 ♥ 21 ↩ 7
EvanRastin丶Chuqu 2025-12-22 我有个想法，怎么说呢，就是现在我认为有个核心问题是AI与大部分人在现存的历史条件中是对立和替代的关系，用马克思的话来说人在这种历史中是生产工具而不是生产资料的拥有者，是社会的螺丝的而不是社会的主人，我们无法想象在这样的社会里AI是人类的朋友，因为它是我们工作的敌人。因此在这个历史阶段，这种焦虑的同源来自于和以前所有历史情景中大多数人被生产力发展所取代，只有少部分真正的掌握生产资料的人享受到了这个时代。 ♥ 21 ↩ 4
Comments
不管你是谁，别从老蒋身上下来[doge]
♥ 523 ↩ 14
要不要为了纺织工人而放弃工业革命，这是个答案显而易见的问题，我们最大的课题是如何保住纺织工人明天的饭菜，而不是让工业革命晚一点到来
♥ 191 ↩ 17
非常感谢老蒋的邀请，这次在他的小酒馆录完了这期播客（咖啡很不错，推荐大家去尝尝）不过作为非技术从业者，老蒋对AI的理解确实有点超出我的预料，总而言之聊的很爽[妙啊]我提供一些些技术视角，而他从人文社科的角度发散了很多观点，希望能给大家带来不一样的思考，也期待下次合作～对我们AI感兴趣的朋友也欢迎内测体验@Creaibo 目前还在试运行中
♥ 170 ↩ 2
好的，一个星期内发了三期了，那么，有生之年，最想看的解构lks的播客还能在今年端上来吗[大哭][大哭]
♥ 122 ↩ 5
ai和摩尔定律差不多，是有上限的，它再怎么迭代也无法超越训练集水平多少，ai自己生产的数据又可能出现幻觉，污染数据源。而且ai训练不能过于拟合训练集，否则就会出现沟槽的套公式回答现象，可是不够拟合也会导致幻觉可能性变高。也就是说，ai越像人，越容易幻觉，ai要想降低幻觉，就得变得死板一些，训练就是在找这个平衡点，所以说现在基本上的训练方向都是加参数，加算力，提升那个平衡点的表现能力。但是模型太复杂，生成速度也会下降，变换过来就是反应速度变慢，一次咨询成本变高。综上就会出现这么个问题:ai没幻觉，ai高速度,ai像人，三者只能取其二，这就是llm ai的局限性，想要让它完全超越人类是不可能的。
♥ 154 ↩ 44
我很奇怪，为什么AI的发展方向一定是类人？就是好像很热衷于替代人，尤其是在表述上面。就像现在ai发展最积极的也是大语言模型和类人机器人。但是这很没效率啊，按理说不应该去发展那些能提高生产力的方向吗。然后生产力上来后，让这些不好替代的人力岗位待遇提升吗
♥ 162 ↩ 124
华为巨靠谱
♥ 95 ↩ 1
说实话老蒋说的那个五千块助理水平豆包手机已经能做到了，但是被各大厂商ban了接口，只是因为这期的赞助商是小艺所以嘉宾才说的小艺。这种助理水平的agent辅助应该就是手机生态的大趋势，未来终究是拦不住的。
♥ 58 ↩ 8
微观上个人可以靠努力实现阶级跨越，但是宏观上高阶层能够更有效地控制低阶层了。。。。这样一来只能期望高阶层是好人了
♥ 40 ↩ 16
连着三条华为单子了，华子到底多爱老蒋
♥ 40 ↩ 1
感觉这期聊得太浅了，没看出嘉宾作为“行业从业者”应有的独特视角。 作为一个 CS PhD，LLM 已经从根本上改变了我的 Research 方式——或者说，它在很大程度上重构了 Research 的范式。Coding 变成了最不需要 Care 的部分，迭代过程被极大地加速了。 跳出 Research，任何以文字/文档为核心载体的工作，LLM 都能完成其中的 80%。再想一想，现代社会有多少工作「不是」以文字/文档为核心的？意识到这一点，就可以窥见我们正处于真正生产力大爆发的前夜。 但 LLM 目前的短板在于缺乏与现实世界的交互，具身智能之所以能炒起来，就是试图填补这一点。机器人作为 LLM 在现实世界的化身，是充满了想象力的。 虽然离“科幻世界”里那种像人一样的机器人还很遥远，但以 C 端为例，从技术上看，做一个会做家务、整理房间的机器人其实并不远。把它看作是扫地机器人的“上位替代”，这在市场上会有多大的吸引力？ 至于如何看待 LLM？Karpathy 有一个对外行人特别友好的描述：LLM 是它吃下的数据标注员的平均。 这天然决定了 LLM 能干的事是有上限的（正如普通人能干的事也是有上限的）。所以，如何用好 LLM、在多大程度上拥抱 LLM，将成为这一代年轻人能力差距的分水岭。 基于这个观点，当 AI 替代人以后，“人”是什么？ 当 AI 能为普通人解决生活、工作中 80% 的问题之后，我们反而更进一步接近了马克思描述的那个「生产力极大发展」的世界。有了 LLM，每个人都有了一个 24 小时 Stand by、拥有海量知识的 AI，来帮我们完成自己真正想做的事。
♥ 33 ↩ 6
从ai的最近几个月的国外大佬采访来看，ai为什么是先从生产力开始发展，而互联网是主要从娱乐开始发展向生产力：因为这也是他们很担心且现在已经联合各个主要国家逐渐开始作出联合ai发展安全协定的东西，现在国外的ai竞赛是在竞争创造一个比人类更完善的生命（可以这样说），所谓的先用于娱乐、情感对话、甚至是用ai协助生物医药研究这些都不是最重要的，最重要的是把ai继续突破，是ai能够高效率的自己研究发展自己。 领域奠基人获得过诺贝尔奖的辛格还是哪个差不多地位的研究者说过，中国确实在往ai实际应用发展，工业、医疗等方面发展比较多。但国外现在基本是在往黑箱子里不断堆料，竞争创造出一个最坏的可能了，多个专家上了节目表达了对人类灭绝性可能的担忧（即使很小，10%等等），但这也是完全不能接受的，所以很多进行公开发声呼吁国家公司建共同进行安全性研究，并做出共同协定。 就像视频提到的那样，最近一年ai的发展成果我们甚至可以用5年来消化，使其在工业等实际层面完全释放应用；但国外现在根本不把其作为主要发展方向，鉴于他们的工业化能力，可以说他们完全押注了ai智能的进一步研发
♥ 36
AI太有意思了。推荐各位会代码的一定要试试Claude，目前的智能程度（至少代码）其他模型完全不能比。运用一些工程化的方式，例如skill/plan等方式，开发效率高很多。
♥ 30 ↩ 2
不知道大家怎么样，ai给我的代码还是一坨
♥ 25 ↩ 32
@老蒋巨靠谱 感谢您制作这期视频，有个小小的建议，访谈的时候尽量不要打断嘉宾，有时候嘉宾内容没说完，而你可能想到了一些有意思的内容，此时你把这些内容一说，原来嘉宾后面的内容就说不出来了
♥ 24
拿互联网泡沫类比ai的人根本不懂这次技术革命的速度和威力。 美国万亿美元投资正源源不断的转化为算力电力基建，随着通用大模型的智能越来越高，垂类应用落地只是水到渠成的事，今年落地场景大多在to b，明年会在更容易被普通人感知到的c端爆发，ai会开始对各行各业产生颠覆。18个月内不是领先就是灭亡，这才是硅谷和华尔街目前的共识。语料消耗殆尽，大模型能力撞墙纯属营销号扯淡。 两年内机器人的chatgpt时刻也会到来，普通人在这时才会普遍意识到，未来工作被取代已不可避免，只看算力和机器的生产速度了。 Agi最迟会在35年前到来，但取代99%的人类劳动压根不需要agi。 我们被从劳动中解放后，扮演的角色不再是生产者，只有消费者，自由的时间除了享受生活，最最重要的是键政，在ai时代争取自己的权益！
♥ 37 ↩ 67
“如果人的工具性或功能性被大量替代之后，那我们最后那个东西是什么，人之所以为人最后那个到底是什么。” 我记得老蒋之前也说过类似的话，自那之后我也常常会思考与感受这件事
♥ 21 ↩ 7
我有个想法，怎么说呢，就是现在我认为有个核心问题是AI与大部分人在现存的历史条件中是对立和替代的关系，用马克思的话来说人在这种历史中是生产工具而不是生产资料的拥有者，是社会的螺丝的而不是社会的主人，我们无法想象在这样的社会里AI是人类的朋友，因为它是我们工作的敌人。因此在这个历史阶段，这种焦虑的同源来自于和以前所有历史情景中大多数人被生产力发展所取代，只有少部分真正的掌握生产资料的人享受到了这个时代。
♥ 21 ↩ 4
100多万播放量 几千点赞？
♥ 20 ↩ 6
这期嘉宾有点拉了哈哈，聊的太浅，甚至有的点严格来看是错的
♥ 20 ↩ 1