AI 破局教育行业的「不可能三角」：高质量、大规模和个性化如何平衡？｜S8E18
What's Next｜科技早知道
Deep Dive
- OpenAI的o1模型在推理和逻辑方面有显著提升
- 教育行业面临高质量、大规模和个性化教育的不可能三角
- AI大模型可以帮助实现教育的可及性、公平性和个性化
Shownotes Transcript
最近几年的时间，国内外的 AI 大模型一直持续不断地更新迭代，比如 OpenAI 两周前发布的主打推理和逻辑的代号为「草莓」的 o1 模型就引起了不小的轰动。 不管是硅谷还是国内，除了 chatbot 这种形式之外，在人工智能的其他落地场景大家都在期待着有落地的应用和变现，出现一些非共识的产品形态。我们最近一段时间讨论了不少关于 AI 落地的问题，那今天的节目就请到了百度集团的副总裁侯震宇和好未来集团的 CTO 田密一起来聊一聊在大家都非常关注的教育领域，AI 大模型如何能够帮助我们的老师和学生让高质量的教育变得更加可及、公平和个性化，以及在企业级大模型训练上有什么坑和坎。 如果您也想要了解更多百度智能云有关提升大模型训练、推理效率以及算力利用率等方面的服务内容，欢迎点击百舸官网查看)。
本期人物 丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播 侯震宇，百度集团副总裁 田密，好未来集团 CTO
主要话题 [04:35] 「朋友圈刷屏 OpenAI o1 模型，无数朋友问我是不是又要失业了」 [07:58] 大模型的应用落地是全球难题，还没有看到被验证的 killer app [13:10] AI 的趋势不可逆转：有了语音识别，家里的娃已经不爱打字了 [18:28] 高质量、大规模和个性化是教育行业的不可能三角 [25:19] GPU 集群的稳定高效很重要，10%的时间用来维修就是10%的投资打了水漂 [27:15] 好的模型不只需要大规模数据，更需要高质量的数据 [31:40] 想要做一款 AI 驱动的应用，并不一定需要自己训练一个大模型 [36:17] AI 满足了教育的稀缺性，未来我们还要学什么？ [47:42] Scaling law 让人又爱又恨，10万卡集群可能会成为常态 [52:32] 要让 AGI 成为组织者，还有很长的路要走
幕后制作 监制：Yaxian 后期：Jack 运营：George 设计：饭团
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Special Guests: 侯震宇 and 田密.