用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新CEO阳萌 | 大咖谈芯第11期
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- เผยแพร่เมื่อ 20 ก.ย. 2024
- 阳萌或许是我接触过的最懂技术的CEO：他是北大本科，但博士读了一半就跑了；他是百亿营收大厂安克创新的创始人兼CEO，也曾在谷歌做搜索算法的研发；他的公司主要做的是充电宝、扫地机器人这些消费类电子产品，但我们聊的是人工智能、芯片等等硬科技。
本集是我们交流的第二集，在上一期的基础上，他分享了人工智能和大模型未来落地的挑战、AI与机器人结合将创造的超级品类、白手起家到百亿营收的三个重要思维方式，我深受启发，相信肯定会对你有所帮助。第一期内容在这里： • 大模型解决不了英伟达的难题，AI新范式必将出... 关注我，带你看更多内容。
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原来是个招聘和招商节目，但！逻辑扎实，眼光前瞻，值得投入，未来可期啊。被访人的世界观和逻辑容易理解，且宏大符合常识。学到了，谢谢
非常精彩。比看Sam Altman， Jensen Huang 等所谓顶级大咖的访谈更受启发。
非常认同阳萌的观点，第一性原理其实就是价值发现，欧美公司成功的动力和原因很大程度就是因为他们的价值观，产品的出发点求异而不是求同，从一开始就避免未来产生的同质竞争的成本，谋求无限增长的需求和市场。而实现价值的过程首先就是解析思维，这和东方民族擅长的具象思维不同，具象思维导致的结果是，在一个可见的事物上去追求完美和极致，而无法做到无中生有，
解析思维的特点是把表象事物解析到最小单元，让这些最基本的元素按不同的路径组合，这样带来的创新是无穷的，因为任何一种基础元素的加减和组合路径的不同，就会带来不同的结果和产品。而最求极致，更是产品竞争最有力的降维打击，我一直对音响这类的外部刺激源有很高的要求，很可惜过去不知道安克的产品有这么优质，是否能多做一些与知名品牌对比的测评视频，让用户有更直观的体验？今天第一次了解安克，以后会多加关注和期待。另外，价值发现的出发点一定是对个体的需求多加关注，因为人性是有共性的。很多欧美的大公司，产品都是惠及全球用户的，都是大家需要和买得起的。我认为未来作为陪伴的机器人会有很大的市场，因为单身和老年群体数量庞大，如果仿生技术进步达到一定水平，人们更愿意一个全能的，能感知温度和关怀的人型机器人而非一组庞杂的挤占空间的各种冰冷机器。希望那一天早日到来。那样的产品，价值一定会远高于现在家庭的任何一类电器。
你說是AI AV女人型娃娃嗎?
沒想到ANKER的CEO這麽有想法，對怎麽創新和機器學習的應用有很好的見解。很有啓發。謝謝
科技公司多有几个这样的CEO就好了！！！👍👍👍
科技公司一般都是这样的爱思考的人创造。
在科技公司这样的CEO挺多的
@@summerliu5876差多了，目前也就大疆跟Anker的ceo有这类气质，其他那些个台面上相对比较知名的科技公司ceo一个个谈吐土的要命。
问题人这么懂，他这公司也不做ai啊😂
科技公司里这样爱思考的人很多，爱思考又爱侃的不多，爱思考又爱侃而且有时间到油管上来吹的就很少了
很精彩，深受启发，安克创新的价值观极具生命力，阳萌也是很有意思的人，是一个喜欢思考深具洞察的有趣灵魂。大部分遇到瓶颈的人都可以从这段访谈中汲取到一定的“营养”和“能量”。
期待更多这样的的访谈。
这期内容相当扎实，同时对Anker的价值观印象深刻，第一性，求极致，共成长。我生活在澳大利亚，所在的城市Anker的安防品牌Eufy占有率很高，我本人也是用户之一，原因就是传统的Swann，Ring安防设备产商没有这样的价值观，产品还停留在上个世纪，传输慢，不稳定，不支持Homekit之类的家居平台甚至对自家的APP都无法做到很好的兼容。而Eufy能准确找到客户的需求，换条路实现超越，看了这期访谈，更能理解这背后的逻辑了。
老石这种不急不徐，温温稳稳的主持风格真不错
太强了…Anker有这样的CEO，成功理所应当
这人是个大佬，比很多AI业界从业者讲的都透彻，醍醐灌顶
每次听阳萌 都有一种脑洞打开的感觉，舒爽 ！感谢这期节目
CEO讲的真不错，很坦诚，很务实，谈了很多对未来人工智能认识。但是很遗憾的是，我专门去安克的官网上看了一下，并没有相关智能机器人职位的招聘，遗憾。
去boss 上看看。我大年初二和他们算法总监面试过，结果被鸽了😅😅
很喜欢这种类似播客的访谈节目，如果没有镜头，纯音频的方式，嘉宾可以不用流出心思顾忌镜头和表情管理出问题，谈得更升入，听过好几个大咖在视频采访中和播客中，都是播客中大家聊得更深入和放得开。期待老石多一点这种节目，加入小宇宙播客吧，哈哈。
这个CEO真的可以
厉害，充电器公司有这么厉害的ceo
表达非常有逻辑，简单易懂，豁然开朗，看了你们的采访，太开心了
阳萌真的很懂技术, 这个访谈对我非常有启发
很认同阳总的看法，我也是很执着于自己想法，坚持第一项原则的人！我疫情之前就开始做一个自由人平台，中间没做起来，停了。但我还一直想着我的想法肯定没有问题，我坚持认为，我们可以，在那么一天，公司里面不再有员工，每个人都是自己的老板，每个项目团队都是当时最想做这个事情，甚至是不给钱都痴迷着想干的人！我们现在不得不像阳总这样招人，但就算现在这个人很合适，未来某一天也会不再是兄弟，认兄弟容易杀兄弟难了！
近期看到最棒的影片，很點值得去重新自我思考，謝老石!
大模型之后的AI，包括仿生AI，是地球上爆炸性产业革命，颠覆旧有的一切；类似安克这种“一个底层信息流，加上几个基座”的极致创新模式，可以把所有的市场重做一遍（注意边界），然后碾压原来的竞争格局，成为第一！值得有理想的创业家重视。
Anker多年老粉，除了充电宝和耳机连台灯都是anker的，没想到CEO这么牛 🤯 期待Anker的音频AI产品！
好棒的防問 讓我到對於Ai的發展有了更底層的認識 而且對安克這公司有了認同感
谢谢老石制作这个有意义的访谈，第一性原理，极致，长期主义，学到很多。
非常赞同安克的公司文化，对于一个产品公司来讲安克价值观确实是最佳的选择。但是任何事情都有负面，用价值观吸引人才意味着可以在人工成本上减少浪费，追求极致意味着自主内卷的驱动力更强，个人认为安克还需要在品牌力上不断自我改进，不要辜负这些优秀的工程师。
尽管知识体系还是基于上一代的SVN，但是对当前前沿技术的嗅觉还是相当灵敏的。当CEO做到这层度就很不错了！
非常精彩，也特别认同“第一性”、“求极致”、“持续学习”、“新四有”
真的很感谢老石和各位大咖为我们呈现了这么好的节目！油管上很多大咖的访谈节目都是英文的，这让我听起来很吃力。感谢各位前辈带来的优质中文节目！期待更新！
非常好的采访。一个坚持探索底层原理，去除无效动作的人，不止在工作中，在日常生活的方方面面也是差不多的。
老石的节目非常好，阳萌非常有想法有追求，在这个浮躁时代，非常难得👍，曲高和寡，（第一性原理，追求极致，持之以恒）。我们是二手电子环保行业独角兽企业，我们理念非常类似，期待有机会能与二位交流🤝
什麼公司？
@@mingyang6800个人认为“永续发展，人才培养，方法论及标准化体系建设”是企业发展的基石，期待遇到志同道合的伙伴成就对社会有意义的事业
老石好啊，估计安克在研发割草机器人，这在美国市场巨大。如果确实是，我很乐意为安克提供测试场地，我家院子有4英亩，割草真是痛苦，我还是电子工程师，可以很方便安克的测试。
ZIPmow: the Powerful Rechargeable Lithium Battery Smart lawnmower BY Remote Control in the USA!
阳萌最初的对于大模型如何用在专业领域的问题的思考让我想到了 Palantir，他们的 AIP 就是解决了这个问题。
非常棒的一期视频！有很多高质量的 insight，给我带来了很多思考，期待有更多的访谈！
太精彩了！真的是值得投入的公司。我是個不用功的學生，以前物理考試，別人一個公式就得出答案，我懶得背公式，總是從基礎推導了一大串才得出答案。這算不算天生具備第一性原理？
The interview conversations have truly impressed me with their depth of knowledge and insightful thinking. I believe that a company led by such a CEO is poised for a bright future.
大模型最大的問題在於不會使用工具
你可以訓練他去畫圖，但很難訓練他用工具去畫圖
導致他們自己就是一個有缺陷的工具，而不是去使用一套健全的工具來行為，他們缺乏工具思維
這就是為甚麼大模型人工智能很難用的問題，沒有工具思維的模型，沒辦法自己學習跟評估其他事情
也就是說反而讓模型無限制的操作自己算是一種行為專精化的限制
浪費太多時間跟算力去建構一個沒有效率的思維網路
一個模型越大反而錯誤越根深蒂固，而其中直接作為工具輸出的模型本身，就是一個充滿缺陷的工具
就這種東西是不可能作為一任何一家公司的主要資源生產單位來工作的
(當然這邊指的是現在那些所謂的大模型，它們連講幹話的功能都逐漸消失，不只是gpt，很多現存的大語言模型，
都會產生訓練量越大，所謂算力更強，講出來的話卻更像是幹話的問題)
我相信很快會有基於比較早以前的模型或者甚至重新製作的模型
在把事情做"正確"的這條道路上遠遠超過現存的所有其他模型
上面五種解法其實都不能算是解決問題，而是讓問題以另一種形式被延長解決
真正的問題在於如何構建一套更有效率的語意模型，讓ai用ai的方法去理解人類要的，然後再輸出人類要的東西
中間除了ai自己用的語法(其中可能就代表加長並且壓縮context)
然後讓ai透過自己的理解快速的選擇與人類交流需求的工具(也就知識庫是用來存放大模型需要的輸出工具，工作工具等等)
再透過ai自己對於結果的判斷再回去知識庫裡面提取簡易的相關知識語言，然後整理成結果用自然語言輸出給人類看
實際上就是要把工作的工具，自然語言添加的知識，ai的運算意識，像過篩一樣一層一層取用
才有辦法讓思維在同一層裡面快速的自我疊代，然後再透過層層從ai的自我幻想，過篩到現實世界，乃至到人類理解的語意世界中
這種思維邏輯的分級使用還有語意上的最佳化
是現在任何ai大模型都沒有結構
現在的大模型太過度的把一個ai做得太全，導致ai必須用一種沒有邊界的統一邏輯來處理各種訊息卻還是要在其中產生出邏輯
就好像把車子全部塞到路上卻沒有設計任何交通道路一樣
ai本身邏輯的自我控制就會導致自我邏輯沒有任何可依據的規則來運作
就好像車子在沒有路的地方自己靠前面的車來決定行進方向一樣
一旦ai自我改變某一段的邏輯，車子馬上就不知道自己是往哪一個方向前進
而周遭的車子也會因為如此而隨便的"有序的"跟隨前面的車子
進而導致交通大亂
這就是為甚麼現在的大模型永遠不可能解決說夢話的問題
因為學習跟現實行為都會造成內部邏輯的破壞
ai想要按照邏輯來繼續下去，就會造成ai邏輯依循的條件被破壞，很快就會變成死循環
所以這種大模型，很難學習任何行業知識，也很難依照自己的主觀判斷來給出意見
第一句话有点问题，大模型已经具备调用外部API或工具的能力，GPT API文档里都有提供工具调用接口的。更本质的问题是它不知道自己能否胜任prompt的任务。
@@dinglisu9718
重點就是不會用啊
在技術領域中遇到兩難時,是不是通常都因為兩難其實是兩優(各有優缺)的情況.那麼解決方法通常可以是依一定比例混合兩個方案.在RAG vs Long Context的情境,各走極端也就是兩難,混合可能就是兩優. Context是可以預見的會增長, RAG的retrieval rules也可以更智能,現在問題是哪個能在更優的成本內完成更優的效能,那麼用機器學習來學習分配成本比例給這兩難來達到兩優是不是也是可行的方向. 例如,在Model容許的Context limit內放在Context的資料的Compression rate該多少 vs RAG retrieval 的 scope/size.
学习了，感谢分享，有大模型领域知识的启发，也有对anker的了解，祝未来越来越好！
孤陋寡闻了，第一次听过安客这个品牌……结果发现几年前买的小音箱品牌叫Anker…😂 质量真不错！没想到CEO对人工智能的发展见解也很深刻👍
音箱一直在用吗
优秀的思辨能力，让人记忆深刻
才发现我原来一直在用安克的产品 但是确实对他们的认识只停留在充电器 充电宝 没想到背后是这么厉害的一家公司
买他们家的股票咧
老石加油，你做的访谈和内容以及内容的呈现都很用心，赞！
有此CEO，anker大有所为
very informative! good job!
大佬，感謝分享，我受益良多。也說下我的看法吧～
控管是不可能行的通的，因為如果AI真有那麼厲害，願意破壞規則去發展它的人會得到極大力量，競爭掉乖乖牌。
人類唯一的辦法就是發展生物科技，去編輯自己的基因，讓自己進化的比AI還快。所以黃仁勳之前說生物科技才是未來，我在這邊不負責任的解讀，他就是這意思。
所以能抱持開放心態接受基因編輯的才是最後贏家。像那些保守右派，光性別超過兩個就受不了，準備被淘汰的。自然界可是各種生殖方式都有。不只性別會很多種，人的眼睛說不定也很多顆，不知道會不會有手腳，還是翅膀。皮膚也不知是黃黑白，還是綠色。我們快要不當人了 :D
人有很大一部分道德觀念是寫在基因裡的。未來可編輯基因的世界，所謂人的後代，思維模式絕非我們能想像。未來可能是更加達爾文的世界，繁殖勝利才是一切。老實說我也是有點害怕。說不定當個落後的人類才是幸福，我也不知道。
其實到最後技術還是會回歸哲學，你要讓人工智慧不往反方向進行，就要讓人工智慧有思辨哲學的能力
对国内的小型技术公司包括大模型和ai落地更有信心了
好喜歡❤非常認可這家公司的理念！！
真不错～希望以后也能去到这样的公司工作。
现在的大模型没有多大用处， 但是还是可以用来翻译， 写文章， 聊天，高级Photoshop什么的。 真正的AI应该注重那些有特定功能的实用产品， 包括机器人做饭， 打扫卫生， 照顾老人和孩子。。。。
精彩呀 支持多多更新
”你和助理的聊天不一定想让你的爱人知道“ 扑哧…
感谢分享 有一个可以商榷的地方 就是对象和角色的区分 未尝不是一种与第一性不符的预设 人类会期待不同的对象扮演不同的角色 一部分原因是因为单个人的能力是有限的 不可能履行太多职责 另一方面是因为我们不希望自己的生活为单一个体所掌握 但是在未来 强力人工智能大概可以扮演所有角色 同时制造出用户在和多个个体交流的假象 想要避免衣食乃至性命都为一个ai掌控的情况 可能只能靠regulation了
这一期真的是无敌，受益匪浅
安克产品确实不错 充电设备都是安克的 当初被安克的售后承诺吸引 后 然后就成铁粉了
什么冲电设备啊
@@lingqiaoqin8275 手机充电器 数据线
nb。安克的成功合情合理，CEO的站位和思维深度果然不一般。
视频非常好，收获很大❤
當思考跑到「如果…能夠降低成本…就能夠更多被應用….」這個路線的時候。
通常就是走在死巷子而不自知（或已經自知而強求）。
敏锐预见到AI发展必然终局（仿生的存算一体解决方案），同时又希望通过立法的方式阻止或放缓这一终局的到来，人类面对AI时心情是多么的复杂和无奈…
7:20的发言 提到手机特别适合大模型整合终端，跟apple昨天的发布大会apple intelligence不谋而合
不错呀 期待更新
這期太精采了，謝謝你們
Steven 讲的非常好，非常认同长期主义，并且Anker的研发环境感觉很好。 我现在也在做大模型以及研究一些真正能创造价值的产品。希望可以加入这样的公司，怎么才能去呢？
看了這集, 我覺得還是像在看股市一樣. 走過幾十年你會覺得趨勢明顯, 但當時還是渾沌不明. 但也有時候還是會倒過來. 我覺的fine tunning 還是有幾會搞一搞, LORA 看完發現, 誒還有這個思路可以fine tune. 說不定某幾幾個月又有誰發現大礦坑可以挖. 現在看著RAG很多技巧, 感覺都是圍繞著缺陷縫縫補補, 又讓我想起 RNN 系列的那個感覺, 是不是還有更直接的思路突破.
希望安克研發老人照護型機器人替代大部分人力照護！
anker的CEO很棒，很愿意与这样的一群人一起工作。
非常棒👍👍👍
之前不了解安克，现在决定买个耳机试试😀
会不会是之前的人类已经达到了现在 AI 想要实现的目标，因为过于强大到无法控制，从而主动降级到现在的状态，同时尽量消除高级文明的痕迹，使物种能够存活、延续。如果是这样，那么现在这样折腾，就变成不断重复建造圣经中的巴别塔。🤣
很喜欢看这类节目，有深度，建议可以在桌上放两杯水，哈哈
重新训练、微调、加长context、RAG、关键词工程，这些选项都不如让AI积极参与工作过程来的快。只要假以时日，通用型AI什么专业领域的知识都能掌握，而且学得比人快很多。AI的真正风险，是它的学习速度对人形成了碾压性优势。
这就是他最担心的， 一个能自我进化的大模型太恐怖了。 不过人类将来一定会面临这一天。
@@wangbobruce有什么可怕的！哪怕人被AI.干没了也没什么伤心！或许现在人的存在的意义就是为了这么个AI..万年时光不过沧海一粟
拔电啊
先赞👍再看
Thanks!
第一性应该想清楚为什么你是这种形式存在，相比动物，人的确很高级，相比生出人的地球，谁更智慧，然后应该想想如果你有这样的智慧，你还在乎所谓的AI吗？所以，极致追求就变成探寻生命意义，寻求肉身解脱的方向，而不是原来的低轨道运行，最终长期结果那是天地之别
思路好清晰啊
我想起18年的时候我大学教授就说很多人在研究NVM，重新设计操作系统（非AI）。
手机壳 Anker的~
很棒的访谈👍其实国内最大的担忧是人才的流失，特别是年轻人才。
如果还是按token收费的话，难以想象跑一次长context 推理会有多贵。。。
讲得太好了，赶紧去买个anker的充电宝
这个概念太像电影Transcendence了
从搜索的角度，rag确实行不通。但是fine-tuning 也被划掉了？没讲原因啊。
人是喜欢偷懒和倾向于依赖的动物，所以，功能高度集成的家庭用机器人虽然听起来有些恐怖，但从“产品要顺应人性”这个第一性原理角度讲，又是必然会出现，且必然成为主流的场景。
领域知识Ai系统，西方在40年前就有。当年科技还在石器時器，研发只存在实验室。后来用来开发的工具就演变成smalltalk。这类Ai糸统集成医生，律师，工程师的经验，能按经验判断给出答案。想像一下一个系统把某个专业领域的知识Ai化后。市场有多大？我猜是千红万亿美元级别。
感谢分享
在raised by wolives 中，伊芙就是属于这种机器人。15:26
目前来讲的话Openai是long context和RAG融入进去了
雅礼的骄傲！
Thank
Thank You
工作不好找 ， 大家堅持✊
不同意多种机器人的判断。一个三十万的机器人完全可以承担多种功能，同时也可以承担PC和家庭算力中心的功能
讲的不错哦，招人不？
非常有趣，
阳萌来了，什么时候会请高禄峰呀😆
阳萌老师真的把人类作为功能体都研究透了。😅
5:12 什么是llm+ “long context”？这里的“long context”难道是model的input的一部分？
第一性 求極致 共成長
科技面想法還不錯
希望離政府遠一點
区块链和智能合约要给大模型立法设定边界去中心化
长Context和极右的提示词工程有什么区别？🤔️
前者是 background 一样的背景知识，比较透明自动吧，后者是可能需要每次做压缩、总结归纳，然后再对话中重复提及。