Vol.29｜对话王小川：大模型创业核心，是想好技术如何匹配产品
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技术在今天这时代里面它依然带有巨多的这种不完美性和不确定性这种不完美会使得说这样一个技术适合于什么样的产品这个地方我们认为要有更好的一个明确我们以前老是觉得我们自己在造工具工具其实代表很多确定性的但像这次我们造的不是工具了

这次我们招的伙伴是个新物种更像人一样的人我们要接受他自己有他的这个缺点有他的这个优点人是有这种幻觉的那人有幻觉我也能用他那干嘛机器有幻觉就不能用呢得换个视角不是用工具视角来看是一个你面对一个人的视角来看这时我觉得来讲就会打开一个这个思路比科技更近让思考更深大家好欢迎来到开始连接 Linkstart

这是王小川创业做大模型的第九个月,很多过去行业的常识、惯性的做法都不再适用当下的大模型时代。在极客公园创新大会 2024 上,百川智能创始人 CEO 王小川与极客公园创始人兼总裁张鹏进行了一场对话,谈到了大模型演进方向的心思考虑。

以及对产品经理能力的新要求本期播客我们将完整呈现此次对话希望我们都能成为大模型时代的超级玩家

小川这个应该也来过大会很多次了刚才我看我们在台下的时候你很认真在听两位技术专家的探讨他们里面谈到了前段时间 OpenAI 那个很 drama 的这个戏背后可能有一些技术的关键因素甚至谈到了这个 QSAR 可能就是个慢思考我不知道你有什么补充没有因为你也一直很关注这个领域的技术变化是 那今年这个筹备大模型的时候到四月份成立公司我

我当时提了几个关键词一个叫搜索增强就是认为要把这个传统知识接进去第二个这个大模型的我希望就做叫强化学习就当时在提这个就已经看到了大模型本身代表了一种快思考的方式用 transformer 这个方式它就是这个就是像人一样的一拍脑袋我就给你答案张口就能说所以它的这个学习方法和最后在应用推理方法上是有自己的不足的嗯

这是以大模型为原点它肯定不够因此在当时我们认为强化学习是对这些事情产生很大的帮助就是慢思考对 就慢思考就是今天的这个大模型就代表快思考就叫做慢思考那么说两点自己的见解吧一个来说的话呢这个又快思考它的一个这个快思考其实都不叫思慢思考的话我认为才有这样的一个更多所以后来用大模型的时候我就提一个新的词叫做

以这个大模型欧派大模型为代表的它叫学它的这个之前知识来源是学过来的对吧我并不强调最后在推理的时候怎么思其实我们在学的时候人学习的时候你可能叫想半天就会这种思所以之前的话孔子有句话叫做学而不思则枉思而不学则殆

那具体投射下来的时候大模型就是学它其实不思的它不像人一样的这个东西它会来回琢磨把里面的这个想象空间给打开来看什么系统在思呢反而是 OpenAI 刚成立公司的时候以及 DeepMind 做的事情是像做 AlphaGo 和打游戏

这个事情在死那个是强化学习甚至像多智能棋的对抗阿发狗不是个学习系统的他学哪他就把之前六千万局的棋都扔掉了反而是两个阿发狗自己在里面对抗博弈这博弈中间他会找到新的一种理解最后通了他有这样一个死阿发狗死完之后的话他就停在原地他只做他这个特定的任务就没法把他拓展到其他的领域里去

因此我们既然说这个大模型代表了这个 LM 代表的是这个学 Alpha 代表思如果这两系统接在一块就会很厉害嗯所以接下来很重要的是要真正做到学而思对吧学和思要合在一起对这两学学而思哈哈哈哈人家的公司名字很好对这正好也是我们之前我们的这个这个这个天使投资小股东在给帮他们打个广告嗯

那具体一点的话具体我们在思考我们假设一种场景我觉得这不代表说 Q 性怎么做的我们想个场景这个大模型你问它这个围棋怎么下它其实是不会下的做不好的哪个讲道理下不了棋但你说一个围棋输了赢了你能判定吗大模型它根据它已经有读过的文档它是能够判定的

甚至你说写个代码来判定这个围棋的输赢大盟是给把这个代码写出来的你再让他写个代码说每走一步棋之后这个棋局的这个状态是怎么转移的就下棋的这个过程他也是能写出来的所以其实我们想象一下如果大盟足够强

虽然不会直接下围棋但是它可以写出下围棋的这样的一个 transaction function 就是它这个状态的迁移的这个代码和最后判断围棋输赢的代码也就是说大门是有机会用它自己写出一个 alpha 狗的代码出来来运行它运行完之后它就会下棋了你看那边的技术还在不断地向前面的边界做探索

这个也让人觉得有压力你反正也做大模型了压力转给你就是你觉得这个距离怎么丈量能缩短吗能未来甚至有所不同的价值能自己创造出来吗

对因为今天的话呢在去美国之前其实上次我在极客公园这样一个在讲我这个提个词大家觉得好像张鹏都透过了说这个词写的太不高级了叫理想上慢一步落地上快三步其实之前我不是这么说的我说理想上慢半步落地上快一步嗯

后来是去了美国回来之后的话把理想这个折了个半这个变成慢一步了落地上的话成了个快三步怎么叫理解理想上慢一步落地上快三步就跟他们接触之后我认为双方的这种思考的底层是不一样的欧派原生是一个这种非盈利组织就想探索 A 阶的边界

而且他们真是这么做的包括上次我跟他们聊完之后让我惊讶他们想尝试把 1000 万颗 GPU 连在一起做出一套足够大 scale 的系统来 1000 万颗什么概念因为打一年 100 万颗 GPT-4 大概是 25000 颗我们今天大家对标的这个 3.5 往四走 3.5 才 4000 颗 GPU 实际上他们在想问题的时候这个出发点就根本不在一个世界里面哈哈哈哈

就谈理想的一个上上下下你就是有距离的一件事情在这种情况下的话呢但是我们知道人和公司都找到自己的定位在这个土壤里面我们确实要有一个自信使我们有机会能够在应用落地里面走得更快也许随着我们的这样一个用户规模更大数据机会更大在技术纪律上我们应用走得足够高甚至还能到美国去用呢因此在这种情况里面不代表说一定到了 GBT4GBT5GBT6 你才有机会去做应用

不同土壤长出不同的东西来在这边我觉得做应用这件事情是中国传统的这样一个强项是但这也是个创新那我反而认为说公平的这是中国公司反而面临着一个更好的机会而且尤其是在今天美国因为在这个 OpenAI 已经他们这种一家独大的情况里面你做应用的公司就是得迎着 OpenAI 说它的技术做什么样你做什么样的应用

但国内化是模型公司自己在做应用这种端到端的连关性是有机会在应用落地里面就在一个领域里面能把应用就能够更快地比美国跑出来你说的这个倒蛮启发的

我们有的时候肯定很愿意去追求一个很理想很有使命感的伟大的事情但是如果说 AGI 是一个大进程我们可以加入这个团队他们可能是前锋在突破边界但我们可能是个自由人或者后腰但是他在团队里可能也有意义比如我把他落地下来变成有价值的东西所以你是一种加入这个团队的感觉

这两个层面我就都会有这个推导彭总刚讲你作为一个世界公民作为一个中国的公司在世界上有你的这样一个分工的它不是一个敌我的只是一种竞争的关系他们的发明我们尊重我们里面该追赶但我们可以也有自己的独有的贡献独有贡献这件事情而不是只是我认为我需要自己这世界并不需要我

蛮好的啊这个想得很通透这一波创业找到了一个跟自己和解的点就是我们怎么在一个世界的有意义的这个 game 里边我成为一个 team member 未必我每个人都要做前锋那也说到另一个问题啊就是今天大家都在说 super app

都没有看到什么是未来的 Super App 刚才 Robin 也说其实今天还不能够很确定但我觉得这里面还是一个核心的问题如果我们要做 Super App 需要什么样的出发点既然它不确定我们应该从哪出发从哪开始尝试比如以前我们讲 PMF

对吧就我出发的时候要先做 PMF 那今天这个 PMF 怎么做呢这边我在想可能一个是要拉远一个拉近的两个层面都有所以拉远的原因就是我们原来指的叫做重构在原有的里面去这个应用去改变你说把微信再重构一次这样一个思考角度可能一下子就把自己限制住了所以第一个的话呢我想也得把这个视角拉远一直在这边提问的回到做修备 APP 有一个远期方向都不代表 marketing 了比它再远的东西

代表人的一种根本的诉求是什么那么在我看起来这种根本的诉求我把总结成我们现在有三个关键词人需要有三个东西一个是自己有创造力第二是需要健康第三个需要快乐健康快乐大家特别容易去理解背后大家在谈什么但创造力来讲的话是觉得人在世界里面你总希望因为你存在对世界有所不同

那就代表你对世界有所改变因此这里面说怎么能帮你去改变对世界这是我们认为在健康快乐之外的一个可以独立分出来的一个门类因此当我们有这种愿景的时候那么健康怎么做娱乐怎么做以及这个创造是帮你从这个得到信息变成给你提供后面的这种 knowledge

甚至提供 wisdom 有个叫做 DIKW 的模型是今天来讲的话是能够它怎么辅助你让你变得更有创造所以我觉得远期三个方向是有的但反而会刨掉一些东西比如说做营销模案撰写

建大模型铁上上做营销文案撰写的帮你做客服对话的但我觉得没回到人的根本的需求你去意思这就是会限制到原来的这样一种所谓重过的逻辑你去了意思是这样有大的三个方向感有之后我就会有所不同的想法这是一个拉开了这样一个思考也掉到了大厂的竞争的坑里面去了

第二的话往近里面拉我想提重要的一个词就是刚才提到你提到的新埋伏的词我想我用新的一个词来讲因为 PMF 之外的话大家好像把一个词丢掉了就是技术 TechnologyPMF 老讲是产品和市场之间的这种 match 但终于技术在今天这时代里面它依然带有巨多的这种不完美性和不确定性不像以前我们做像我们做这种淘宝或做微信的时候我们虽然觉得技术可能是平静

但是其实它是一定能做到的只是你的这个工程师的水平你的这种成本带来的这样一个问题就你想要啥在工程层面上都有的而大模型带来的这样一个技术它其实刚提到有幻觉有时效性只会自然语言这个技术它本身有局限性和不完美所在所以我们一接听都特别远了这种不完美会使人说这样一个技术适合于什么样的产品

这个地方我们认为要有更好的一个明确而不是说一堆产品经理在里面先就想市场洞察市场 idea 回来就开始去做这种大胆的东西我是挺可贵的但是低性里面这个 TP 就 technologyproduct 之间的 fit 是怎么一做我认为是今天要思考好的一件事情那我举一个好的案例就是像 Cat AICat AI 的创始人其实他不是一个产品背景的

他是 Transformer 的发明人这一支的因此他对后面的技术尤其后面的算法是非常的了解他也洞见到了这样一个技术本身它是不完美的可能会犯错的因此他首先想到我拿它去做娱乐行业

那其次的话呢这样一个技术能够首先承载的是自然的这样一个对话是一个人设所以把它做成一个角色所以他就把缺点当特点这样他的缺点就成了特点其实今天我们在想的时候我再提两个概念在这一种事情是说我们以前老是觉得我们自己在造工具工具其实代表很多确定性的但像这次我们造的不是工具了

这次我们造成的伙伴是个新物种更像人一样的人我们要接受他自己有他的这个缺点有他的这个优点人是有这种幻觉的那人有幻觉我也能用他那干嘛机器有幻觉就不能用呢

因为最后还是一个人刚匹配这个事所以这个技术的匹配里面我们认为得换个视角不是用工具视角来看是一个你面对一个人的视角来看这时我觉得来讲就会打开一个思路所以你刚才说 technology product fitTPF 而不是 PMF 这个概念对就对技术本身你还足够理解让技术去匹配它相关的这样一些事情

这个产品经理是有要求的或者公司一号位带的产品经理要产生这样一个功名这个技术什么事究竟他擅长什么不擅长那么里面往上有心法的东西就是像造人而不是造工具这我想到以前还有一个故事讲的一个叫国王与画师的这个故事就是有一个国王的话呢瞎了一只眼睛缺了一条腿但他特别自恋要给自己画个自画像就把全国的画师拉过来给他画

给他画一个杀一个因为你画的太像了发现缺个眼睛缺一条腿你这个敌会形象干掉但是你把眼睛画得这个叫什么目光炯炯然后你的腿又这样阴之杀爽的状态也欺君也杀掉那你就没解了嘛但是有一个画师画什么他就画个国王打猎的图站在一个大石头上所以这个缺的条腿的缺陷被掩盖了拉了弓

缺的是眼睛被闭上的对那么就一下就坚固了所以今天我觉得在讨论是要知道这个技术它擅长不擅长的东西怎么去做这样一个匹配这对产品经理是有更大的一个要求我把它称为叫做 TPFTPF 这个词我觉得很好但它也会引发一个进一步的具象思考比如 PMF 我们是会设定一定的目标的我们能在某些指标上看到我完成了 PMF 而且

而 TPF 这个事看起来是一个在今天的起点那如果要站在一个说未来我们有心要做 super app 我相信百川肯定也在瞄着这个方向啊对所以能不能给我们比较坦诚的分享一下你觉得什么情况下叫做好了 TPF 呢以前我们会说这个 PMF 做得很好那什么情况下叫做好了 TPF 那以前这个财务面积极更多是这个写个文档

它是在描述我的对于功能这个定义和这种要求甚至可以画个结构设计图给老板看长这样的这个产品就行满足用户什么样的这样一个内心然后功能这个每一步怎么精确做到但今天大默认它不是这么一个做法因为大默认你没给它一个输入的时候它的输出是不确定的

它不是用一个词一句话讲完的所以这个时候的话呢很难用一套演绎规则就讲清楚这件事情我们讲的逻辑是在做演绎的这个时候你怎么办呢你得把它拆解开是变成一堆的评测集所以这个产品经理他的要求不只是能够去定义这个产品要把定义的产品转化成后面的一个评测集

也就是说你最后对于这个模型在什么输入上给什么种输出给出一个测试的集合那这个时候跟这个技术去对口的时候你对口也不是也不是工程人员对口的是算法人员算法他们其实之前工作习惯就是你给我评测机然后我去优化我的这个算法然后去满足这样的一个评测机不管是通过调 pront 的方法还是做 ft 的方法还是 post train 的方法所以这样的情况下就变成了产品经理去定义这个评测机

然后技术的话拿着评测机之后它会去寻找一些数据局会叫训练机去训练它的这个系统去满足这个评测机这不就是定 OKR 吗给大模型定 OKR 吗

这个哈比亚马克他是有一套非常严谨的数学评价的方法的所以只要干过算法的工程师都会适应这样一个方法留给他们一种寄给评测机留白的方式这要指引什么叫好用一种最后一个评测机和数据说话的方式来做这在我们内部而言是变成一种标准工作方法其实像我今天包括在百度内部做百度搜索也是这种方法就是这种算法驱动型的产品是一个评测机驱动的方式

只是我们之前由于在之前在互联网发展的高级阶段的时候技术已经不是平均问题了甚至已经不是专法驱动了它是一种工程的这种驱动的时候那就默认这些工程是够我就能解决只是快点慢点的事就变成在想所以这个 PMF 不是不对但是我们缺了一层 TPF 就会使得我们最后总会发现最后不是说这个产品出来之后市场满不满足而是我一直在迭代中做不到一个阶段性的一个产品出来嗯

你刚才其实蒙特弗朗在解释我很关心的一个问题刚才其实也问过罗宾就是什么是 AI Native 的开发

所以你刚才在解读的本质上就是我们在开发什么就是你要在你设定的目标下然后去设定一个评测集对然后让你的数据集能够有效地训练出满足这个评测集的要求对这个实际上是你真正开发的那个引擎对 这就是叫 AI Native

如果 AGI 那 Tip 的话那就在这里面是把 AGI 的这个模型能力给这个范式更加深进去对这确实会对产品经理提出全新的要求对但这里面还会有一个我还是会追问一个我觉得你刚才没回答我的那个问题就以前我们说 PMF 做得很不错

我们是有感觉的对吧那这个 TPF 做得很不错最后比如说用户要用的用的用量上来了还是用户用户体验很好我拿什么去评价这个是我做好了 TPF 的

TPF 首先对产品经理有个要求在面试之前你就得能够就两条吧第一个说你一定能够把你的需求转化成一个测试集这测试集能够使得技术工程师能够在满足工程当中的时候也发现离我们自己内测的时候的手感它是在进步的以及一段你说 demo 往外放的时候也能发现用户提的需求

他提出的他也可能是一句话带进来正好分布是跟产品经历的这个评测集的分布是一致的这边用了一个统计或者说是这个概率的概念他的分布就用户的需求分布和你的这个产品里面评测集的这么一个分布是一致的

然后你这个评测机里面的这个结果又是满足用户需求的这边多了一个分布这样的一个概念所以它是一个集合它是一个测试的集合来满足的一方面内部得做得做到指标做上第二块呢面试的时候然后你才有 PMF 说市面上的这个 marketing 给它是否 fade 分布是否一致用户是否满意那是不是说如果用户能把你开发的这样的一个产品用得很好

是应该用的好还是用的爽吧就比如用的爽是说所有人就大家就都爆发了变成一个 super app 了对吧就是或者说一下就起事了那用的好呢是可以一步步来的就但我们在今天如果出发的时候我们应该追求的是一下要做爆呢还是说我先要一层层的能先解决少数人问题再解决多数人问题这样不矛盾因为首先讲到好是指一旦叫好的时候容易是跟你原来去对比的嗯

一不小心落到一个我们内部有的同学是来自原来这样的大厂和老习惯的也可以自己跟自己比好了多少那如果对已经成熟的大厂这么做的话呢有的惯性到好 30%20%其实就是巨大的收益能看见的但对于创业公司说 Native 如果是原生这个应用的话呢我一开始就得爽

要先爽至少要讲对于你的这个特定一类的需求他觉得是一个十倍好的这种状态的爽就是十倍好对就不是好一点了就是得让你这样有一种惊喜感因为在一个惊喜感之后你到其他领域里面他今天大模型不是全能做到的选亮点能做十倍那么周边都可以五倍三倍甚至更差这样的话把你的波峰拔得足够高

然后再把它逐步再给拖宽所以在这里面我认为这个产品如果一开始就不让你爽不到这个高度只是比原来好一些是不够用的嗯这是很有意思的视角啊这也是今天可能我们在场内很多的人也是很关心如何参与到这个大模型去推动的这个新时代那比如说像刚才我们这么兴奋的在聊现在做产品的范式不一样了对吧我们要做这个新范式下的产品经理要长出一批新的这样的人

他们该怎么出发呢因为毕竟不是所有人都像你你又做过搜索你又做过很大的产品我们不能每个人都是打着这个标签才能入场所以那其他的人该怎么入场我就算看公司属性一种公司是端到端的

它本身既要做应用也要做模型那么一种的话是它不怎么去碰模型或者用小模型解决更多做应用的所以在这里面的话我觉得对于路径上会有一些不同但是通常我觉得有件事一定要做到的这么一个工作就是第一件事的话先用

把自己成为一个大模型时代里面的一个粉丝你狂热地去体验去感受这个模型跟你带来了这样一种一种叫做不叫爽感就是说这个模型让你感觉到它到底有什么样的不同之处你先去好奇它去欣赏它因此我认为今天要把这个模型给用起来你就像你的朋友一样的能去感受它什么地方行什么地方不行

就先去吃几口猪肉我们再回来再说去造猪这件事情对就是先吃过猪肉对然后再说造猪所以某种程度上就是你得先成为一个大模型的超级用户你把它用起来之后你的灵感就会冒出来你会知道它这件事情什么是它擅长的由此再把它变成你后面一个产品的构思挺有意思的我觉得你这个点也扣到了在今天这个技术还在涨潮的过程中

可能就得先跟着它一起往上涨对吧你得离它近一点然后你才能考虑怎么运用它那这里边再追问一点比如说你肯定也在不断的招人公司不断的在发展你去选产品人的时候

你会关注他什么样的比如历史的什么人的什么气质历史的什么经验就是能不能开源一下你在这方面选人的标准也许这里边就蕴含着未来对你很关键的人对我觉得这一面的话从这一面我并不代表说因为百姓们说明年发超低应用我们自来在路上那这里面我们只能叫做不是谈经验只是谈一些我们的这个想象其实我们也蛮希望有之前经验的人的

如果你真的是叫做没经验这个就是小白一个这种情况下其实很难说说产品做产品的人那你就没有自己的这个之前的经验没有之前的想法你就是这个说我想创业那么这种情况下难度也会蛮高的这个时候其实反而对你有要求你可能要能够这个能够叫做把这产品能够完整能够有一个画面感的抛出来

这个时候的话我认为是一件事情是你能够对大模型长个啥样的东西里面你是有充分的这样一个推动力的有好奇心有想象力能推动就你长出大模型栩栩如生说我做出什么东西来你得有这样一个能耐但同时的话我们也希望你之前有传统的这样一些经验这种经验的话我观察一个细节得把它

又把它打散掉去滋养我们这个大模型的产品所以这边我们就希望说既有之前的成功经验但是又能够把自己的经验打散掉去滋养大模型

然后还是想出大模型长得新的样子来就是说这个是一个既要又要的一个阶段尤其我想由于今天中国的环境跟美国不一样的话呢包括百川和国内现在主力多大名公司其实都是在一种争分夺秒的状态不是给你个 3.5 年的这个时间去探索的如果说这公司不在乎可以这个自由发挥以投资形态去做但是在主力方向里面那我们真实就叫做既要又要的这样一个高度又要有之前的经验又要能把自己推翻了给融入进来嗯

那存不存在本身我在某个领域里有经验然后我也有虽然我没有技术的能力我能不能自己独立的去做这方面的应用的探索举个例子来讲你看你是在健康的领域里面肯定在做努力假定我是一个在健康领域里面有挺多年积累的然后我又具备你说的这样的气质那我是加入你的公司呢还是我其实自己也可以在这方面接入别人的模型去做探索吗

我觉得两个道路肯定今天大家都会去做所以会有人自己去探索但探索过程当中的话很有可能发现之间还有些无力感就是最后模型的知识你调个几个 prong 你走一走你发现走不动了这是容易出现的一个问题这是我认为的讲解的话今天我觉得如果在中国这个环境里面现在更有机会的话是加入到一家模型公司里去

因为今天应用还没到那么快去独立铺开去做我看网上有文章在讲说调模型然后自己做应用型其实这个时代还没到所以在今天我觉得未来的两年时间以内更多是加入一家公司然后能够给你提供平台级的这样一个支持使得把你原有经验能帮助你把原有经验打散掉

然后就融进来我就这样情况下的话呢有可能这个能做成超经用成功概率会大很多做小应用不一定但做大的事情尽量跟模型公司有充分的互动

听起来还是希望我加入百川对吧主要看你希望做小孩做大的做大的就得去百川是好这个挖人的方式也很到位我觉得时间的关系可能留给小川最后一个问题咱们讲了半天技术讲了半天产品

你这波创业的心态刚进来的时候肯定是很兴奋的因为我们都知道这个四月份左右的时候那每个人恨不得每天晚上都睡不着觉的对吧然后跑了这八个月了对吧我觉得那个一开始的兴奋该被磨掉的也磨掉了创业很难的嘛对吧肯定背后有很多难所以在今天沉淀一段时间之后你对这一次创业的这种心态是怎么样目标是怎么样嗯

从这里面的话呢这八个月时间其实就是在 4 月份到 12 月跑得非常的快团队也成长得非常的迅速到现在的话呢我们到了一个开始去更多去沉淀大模型方法论的这个时期了虽然我们觉得自己之前的这种技术能力产品观这种经验都足够但是工作起来的时候的话呢我们依然觉得还不够轻巧我觉得一个好的状态是每看到这个一个月前的自己是个傻子

对然后你看你就又进步了我记得在刚开始工作早几年的时候是有这样的甚至以周的速度你发现自己原来的想法是不够的这次我们又回到了之后以月为单位吧可能现在没到那么一个一个敏捷状态以月为单位去看到自己之前的不足在一个快速迭代工当中嗯

是在这里面一个我们也好我们的管理层我们的产品经理我们的职员共同还在里面不断去这个战战兢兢如履薄冰去这个不断调整自己原有工作方法去获得大模拟时代方法的这样一个学习当中所以这个状态是你认为让你很享受的状态对就每天都在这个事情在进步而且自己也在还有多一辈子成长不只是说自己会了这些事情这种想法能比这个事要能够领先半步

但有时候来讲的话你发现自己来讲走一走你发现又有更好的想法会出来挺理解这个状态的那从这个公司的目标呢做到什么样比如再过五年这家公司是什么样子会让你觉得比较满足当然你可以五年每个月都是刚才你描述的那个状态但公司它的目标会是什么我觉得我们之前就提到是在帮助人创造

在健康在快乐里面我们在这三个方向都有超级应用的这种探索我希望到这个不一定到五年我觉得五年真的是不敢想的原因是这个五年之后这个技术发展的高度今天这个可能都不是我们自己能去理解的就每天我们技术人员都感叹说每天新的论文新的发展都让所有的还有一种强烈的推背感在所以这种情况下我人家讲的话呢在两年的时间里面使得我们一开始证明了大模型确实是能去做

超级用的在健康里面在娱乐里面在帮助人做创造里面就已经能够就像互联网时代一样给人带来巨大的这样一种

帮助或者一种希望我觉得两代内就应该能够能够大家就体验到用到其实能够抱有这样一个信念到五年时间里面的话呢可能这个我们想象的场地可能都是全新的玩法可能真的五年会有些是地上机器在跑大家戴着 VR 眼镜然后整个这种每个人这种 Avatar 分身都出来了因此五年时间我觉得过长能够想到这个两年画面感我已经挺满足的

你最后的总结就是非常好的定义了时代的推背感好 我们热烈的掌声感谢小川给我们带来的精彩分享谢谢

以上就是本期播客的全部内容了感谢大家的收听如果你喜欢我们的内容欢迎把开始连接 Linkstart 推荐给更多的朋友这档知识圆桌栏目会以直播和播客的形式与大家见面也欢迎关注视频号极客公园在这里我们每周都会邀请各行各业的嘉宾畅聊时下热点的重要的科技商业议题如果你有感兴趣的想听的主题也欢迎在评论区告诉我们

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