EP 43.【AI年终特辑2】标志性的OpenAI DevDay，AI创业者和Deepmind研究员怎么看
01:53:46 Share

不追热点但求深度思考的OnBoard! 又来啦！转眼间 OpenAI 轰轰烈烈的开发者日 (OpenAI DevDay) 已经过去一个多月了。这一个月也发生了太多事情。但是除却各种大瓜和八卦，DevDay 实打实是行业里相当重要的标志性事件。这次的涉及的，不仅是API大幅成本下降、API更新，还有GPT Store, Assistant API, 多模态等等重磅的上新。我们在devday 三周后，邀请了Monica 非常期待的四位嘉宾，在经历了这一段时间的消化和观察沉淀之后，一起聊聊他们不同角度的思考!

Hello World, who is OnBoard!?

这次的嘉宾，既有RPA头部公司来也科技的联合创始人兼CTO，也有真格基金EIR、经历两轮AI创业热潮的创业者视角，也有美团智能硬件负责人的软硬结合机会思考，还有来自 Google Deepmind 的研究员 Eric，从模型和技术的角度，解读 DevDay 中agent相关的更新。

真的是非常精彩纷呈，又是一次接近两个小时火花飞溅的讨论。本期录制的时候，Google Gemini 还没有发布，但是回头来看，我们对多模态的讨论还是完全适用的！

Enjoy!

嘉宾介绍

Peak, 真格基金 EIR（入驻企业家），Magi 创始人

胡一川，来也科技联合创始人 & CTO

Eric Li，Google Deepmind 高级研究员

孙洋，美团智能硬件LLM 负责人

OnBoard! 主持：

Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学

我们都聊了什么

01:34 嘉宾自我介绍，如何进入AI领域的，最近看到的有意思的AI产品

11:38 OpenAI Devday 的观感：有什么让你印象深刻的更新？与网上评论相比，有哪些被高估和低估了

12:38 Peak: 为什么说GPT store 被高估了，GPT Builder 其实很有借鉴意义

14:27 GPT store 跟一个 App store 的差距在哪里？OpenAI 未来会如何构建 app store?

19:32 胡一川：为什么说 GPT4 Turbo 被低估了？

21:40 价格和 context window 为什么重要？技术角度要持续提升，有哪些难点？

29:53 Eric: 为什么不成熟的 GPT store 是一个好的决策

33:27 孙杨：为什么说 GPT store 短期高估，长期被低估？为什么说Function call, JSON return 被低估了？

39:01 DevDay 中与 Agent 相关的更新有什么亮点？对于创业公司有什么挑战，有什么机会？

53:05 美团的LLM相关尝试，有哪些落地的场景？

58:36 为什么不同的LLM作为 agent 的基座，效果会差别这么大？我们是否需要针对 agent 的基础模型？

64:13 DevDay 的更新，对于创业公司有什么影响？哪些公司会受到比较大的影响？

82:03 如何看待 Q* 的传闻？合成数据会对 LLM 生态产生怎样的影响？

86:50 GPT-4v 为代表的多模态能力使用感受如何？有可能带来怎样的新机会？

95:41 多模态能力的实现有怎样的技术路径？不同技术路径的核心差异和难点是什么？

98:55 经历了“上一波”AI的创业者，对于这一次的AI创业热潮，看到哪些异同？给其他创业者怎样的建议？

105:27 未来1-3年，最期待AI领域发生哪些变化？

重点词汇

• OpenAI Devday
• GPT Store
• Assistant API
• Context length
• LUI: Linguistic User Interface

我们提到的公司

• AI Pin by Humane)
• Langchain): Build context-aware, reasoning applications with LangChain’s flexible abstractions and AI-first toolkit.
• Fixie AI): The fastest way to build conversational AI agents
• Imbue): build AI systems that can reason
• Character AI):  bringing to life the science-fiction dream of open-ended conversations and collaborations with computers.

参考文章

• devday.openai.com)
• openai.com)
• openai.com)
• Peak 提到的论文：Retrieval meets Long Context Large Language Models)
• Fixie: www.fixie.ai)
• Imbue 的融资：imbue.com)

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M小姐研习录 (ID: MissMStudy)

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