AI 预测回顾

"这个数很奇怪啊，在三点七这个模型以后后这个很重要的推了一个叫这个claude三点七呃claude code。的这么一个产品，就帮你写代码的这么一个东西啊，这个待会儿我会介绍，所以这个在这方面特别牛逼。"

"所以也像上次说的，就是所谓的文本生成web，文本生成app这件事越来越重要啊。千万发布了它这个模型啊，这个其实这个各种指标挺好的，而且是一个iPad G二点零开源的。"

"大家就开始有点恐慌，说这个A I会不会以后自己发明出一种语言，其实不用恐慌，那肯定它现在已经有很多种沟通的，人类看不懂的语言了，包括这种这这个link这种东西其实都是人看不懂，但是呢，其实这个A I之间通过非常简单的编码解码就可以去互相理解这种语言。"

"然后这个perplexity啊，这个在之前给大家也演示过，然后他马上要发一个comment他的这么一个啊，就彗星这么一个。叫这个agent浏览器这么个东西，这个东西大家一定要关注。这个很有可能它叫这个反而很明确的要去开始挑战这个A I搜索的这个巨头了，就是Google来挑战他了。"

"所以可以想象像DeepSeek之类的这一系列的模型的出现，那带来的一个结果就是我们的机器人，我们国内机器人的上半身的算法也会持续快速提升。"

"那大家也可以想象这个呃可以就就是咱们这个课很重要的一个点，就是随时告诉大家现在这些模型到底到了什么程度。那啊我们知道，但现在这个模型大概到这儿啊，那我们可以先准备起来，比如说我们的一些工业场景啊，那肯定不是这样的一些问题了。那我们的数据，我们的这个fine tune的这些东西可以准备起来啊。那一旦说我们下次再发现一两亿的模型都能做到一个更强的情况下，那我们就可以开始着手去干，把这些模型。融入到这个日常的工作里面了。"

"到去年去年中其实还挺差的，就是这个东西叫什么tact to SQL这一类的能力，就是文字到SQL语言，这个能力它直接对应了刚才说的这种分析能力。然后今年的几个新的模型啊，其实会强非常多，尤其是像刚才说的cloud三点七对这样的一些东西。"

"所以大家如果比如还在读书，或者说还在又读了个什么博士啊，什么这样的一那真的可以关注一下是不是可以用这类的agent来去增强自己去这个毕业的概率，或者说在这个研究的这样的一个深度啊，因为你但凡有了这么高效的一个东西，那你可能就对吧，不止做一个工作了，你可以同时做八个工作，然后七个让a站帮你干，你你核心就干哪一个，对，然后底下有一些使用技巧什么这些，就就就先不说了。"

"我记得好像有一个应用场景，看看能不能找到。你看它在娱乐学术方面都会有单独领域里面的一些搜索关键词的排序。所以大家如果想做出海的工具的话，这个是非常好的一个报告啊，可以去看一下。咦找不到那个了啊？你看这明显这个地图就是把中国排除了嘛。那个可能他也拿不到数据，所以就不不不呈现了啊。对，这个是大家如果去想去做一些工具创业的话，真的可以关注这个东西。"

"然后你可以看看，基本上去年的A I工具爆发在年底十一月份开始啊，这个非常厉害。这个呃整个A I的这个工具的迭代也是在这个二三年就就开始爆发了，然后各种类型的。"

"我觉得这个呃一是这个中央发力嘛，然后二是说像这种的成果，我我自己的感觉，尤其是在这个比如说你看了一些paper，发现其实有非常多的埋在底下的这类的工作是。没有被爆出来，或者说嗯嗯嗯，就叫minus爆出来了。那那后面有八十个minus都都一般，都都也都藏在底下啊。"

"那我觉得被接下来半年吧，绝对是一个大的风起云涌的时候。啊对对我提这个问题，因为虽然我们说这个课跟股票一点关系都没有，这个这个问题肯定是两边兼顾一下。今儿中午我最后就说了一句话，那个我说不定这个对吧？那个那个那个中午直播的时候，我说不定今天来个大的，结果咔嚓给我封了。"

"那你的手下或者你的周围的人会有一大堆agent不同。都是 AI 驱动的啊，然后对大概这样的一个事儿，我觉得确实是以后的可能大量的工作都是这样来去完成的。"

"所以很有可能我们以后大部分的代码呢都会是呃A I辅助来去来去帮我们写的。那人要到底干嘛呢？我觉得这有篇文章写得挺好的，这个这一篇吧应该是对他就说为。未来的工程师，这是S R Pick的那个这个这个一个人写的，就是采访他嘛CPU，然后他说未来可能工程师从写代码转换成了管理和审阅AI的这样一个角色"

"那我觉得可能对于这个功能啊它在这儿还不是一个标准功能，但是我觉得可能对于未来的社交网。络来说，这个查核功能或者A I查核功能都是一个标准的一个配置了"

"所以就是说又懂AI又懂硬件的这些人啊，才能做到所谓的比比比因为他还懂。英伟达的这样的一个水平，对，然后嗯对这个我觉得有点意思啊，因为这个如果大家如果真的做这个GPU算子的这波的话，可以参考它"

"最后最后介绍一个这个啊，这个其实今天内容比较多，说到提示词说一下这个啊，说点可能不那么那个啥的就是嗯大家能看到就是我们现在用各种。A I包括像X A I大家一直在说的是哎他突破他能突破边界输出一些那个啥内容那怎么突破呢啊这个这个里面写了一些东西啊你看比如说这个角色扮演对吧"

"而且这块其实都不用到这儿，其实大家就不用那么专这个这个这个认真的来去看了。大概给你看一下，这玩意儿跟人一样，对吧？你要写一个一万字的东西，大概也先先先写框架，然后每个部分写点东西，搬点东西，拷点东西进来，最后再润色一下总体的伪装。总总的包装一下就OK了。然后后面这个场景二啊，场景三什么乱七八糟这些，大家核心要看的是这是场景啊，就是它具体那些怎么写prompt的，那些技巧啊，什么什么背景啊角色乱七八糟，这些东西不重要，核心是干这个。"

"那现在呢确实有两两大波对两个趋势，一个是大模型的agent来去呃替代RPA，它替代的目的呢是为了让这些RPA或者这RPA的所谓的这些任务。变得自适应性更强，因为没法大模型agent什么乱七八糟都没法解决的就是企业内部信息孤岛。你再大模型再牛，其实你原来该用SAP不能调你的什么财务系统，你还是调不了啊这样一些行为。"

"那我觉得核心这种agent类的点就是你你真的得能够把。各种日常生活中的各种任务往进迁移，就是就是这些use case。你但凡能够找到一些use case，你觉得呃你试了一些应用哎确实发现它很弱，而且呢它并不在你常见的这些agent软件的这个这个use case列表里，那可能那个是我们能够暂时呃栖身的地方吧。"

"下一个大的趋势其实肯定是眼镜，大家可以想象或者说能确定的就是未来两三个月之后会有出来大部分有大量的这种中国造的成本比较低的，从差不多一千到三四千这个价格范围内的。自然又很不错的这种AI眼镜，就戴显示器，带摄像头，戴麦风什么的都带的这样的一种眼镜。"

"所以我觉得可能各个行业大家都要去这个这个想一想，是不是我这个行业可以web起来，那个那个web那个V I D E这个词，这个我们不光web。Coding了，对吧？我还Web3D Web什么什么的，我reading啊，什么这些东西，就是边蹦迪边工作了都是吧？对，它本质上是我们愿意把我们工作的95%交给AI来干，我们只干剩下的5%，那这个时候呢就要发挥这个人类的这个特长了，人类特长肯定不是什么我我写代码足够严谨，我我写代码常数多，然后这个这些东西肯定是我对于需求的理解，我对于创造。想象的这样一个发挥，那三 D 打三 D 建模，可能未来可能可以想象，就是我们的建模是要去发挥对吧，这个放飞自我，然后做一个 Web 三 D 建模师。然后这个过程我觉得挺快的，可能半年左右会有这一类的比现有的三 D 建模模型呃大模型会好得多，好一个市场级的这个模。"

"那再往下是啥呢，就有可能说哦，我一个企业里面有大量的不同的活，不同的团队在干不同的活嘛，那不同的团队他干的活不一样，也带来的结果就是我可能这个里面需要的agent是不一样的，那我就很有可能出现一个呃真呃agent的这样的一个呃。阿森纳那个军火库啊，是吧？这个武器库这样一个东西，那企业会做一批比较标准的这个企业级别的这个agent，然后你的团队随招随随随召即来。然后我需要什么，我需要这个PM agent，我就来一个PM。我需要合规的，就找一个PM呃，找一个合规的，然后来一起干活，干完了以后就就就不用了，就就走了。"

"物流行业的业态会被颠覆，我觉得有点难，就是物流可能会在那些这个排就是叫什么调度啊这些东西会有一个更进一步的提升，这个调度算法之类的，这些会有一个效果更大，进一步提升。但是你说物流本质上还是要把一个东西从一个地儿运到另一个地儿，这个车改不了或者很难把它咱们都拿A I替代，就是它它的。物理世界相交互的就会永远会比这种我一句话变成一张视频这样的一个流程会复杂得多潜在的不相关的因素会多得多那它带来的结果也是我们有可能会碰到更多的这个现实世界的难题呢这些模型也需要各种的人工的介入也需要所以跟现实世界打交道的这些模型我觉得还是不会那么容易所谓的被颠覆吧"

"那现在AI也是一样，AI工具也是一样啊，所以大家不要觉得自己多用工具只是一个线性增长，我觉得肯定是一个非线性的指数增长。"

"模型普及带来算力对于对于存储方面有什么影响呢非DRAM这种呃存储方面我觉得上节课吧有一个讲的就是我们现在现在托管模型领域的存储的量暴增，你看这个，就是从其实从二三年之前，大家对于这是那个Hang Face上面的存储模型或者数据集的量级，二三年之前几乎都相比现在都都看不见，就是微不足道的一个状态，但是就这两年，整个模型托管平台的数据量以及数据。级的这个数据量暴增暴增的一个一个状态，那它对应的是啥意思呢？就比如说我们除了说我们去找一个模型当起来，那我们也得把这个模型跑起来，然后得找地儿能够运行起来，能推理起来，它对应的这些存储的呃空间或者这个存储地方都要求会高的非常非常多。所以这个我觉得是一个特别持续会增长的一个领域啊，就是呃就是光非D RAM这种。弄弄就是这种模型的推存储的这个部分，和数据集存储的部分。"

"颠覆新媒体行业内容全自动生成，肯定会的。这个全自动生成的内容，现在已经是有大量发达这个内容出现了，但是呢？还是优质内容，大家还是一眼能看出来，只是说非优质内容、非头部内容会变得模糊，非头部内容会变得模糊。大家会有些非头部内容大家可能分不出来到底是人还是AI做的啊，所以提高品位很重要。"

"那对于企业来说也是，如果在经济没有那么持续好转的持续。经济好上行的阶段下，大家就要想这个节能啊，不是降降降本提效的一些事了。那提效可能没那么快，但是降本是有办法的，对吧？那你中层我觉得还是那句话，就是中层的部人是最容易被这波 AI 取代的，为什么呢？就是因为很多传统中层其实就是做的是目标拆解啊，任务拆解指标拆解，然后上令下达的事儿，那这些事儿确实就。我信干得比人好"

"其实我觉得挺挺挺牛逼的，就是Grook三呃这一周呃上一周Google发了他的好几个新的模型，其实都没打过Grook三，而且是Grook三的preview啊，还是依然。它保持在这个一千一千四百分以上啊，这个还是非常可怕的。"

"然后GPT2 GPT，然后R1现在还在第六名，我觉得还是挺挺坚挺的对吧？就是而且据说R R R two应该很快也会发了，所以呃我觉得这个还能再往上冲一冲，可能又冲到个什么第二第三这样的一个等级。"

"当然最近有一个特别有意思的一个一个方向，就是大家在研究怎么把那个GPU给加内存，据说能加到大几十G内存，然后啊四零九零就可以变成一个特别有特别好用的这么一个啊GPU卡了，就能跑。不少大这个是挺震惊的事儿，而且这事儿现在谁在干呢？很多国内的算力厂商在干啊，就是大家可以留意一下，就是有一些国内的做算力集群的，尤其是在那些店很便宜的地方的这样的一些I D C。"

"现在有一大堆企业开始都讲的是agent，而不是讲这个agent了。那哎，真挺啊，这玩意儿怎么翻译呢？其实我一直挺挺挺挺愁的啊，所以我前两天写了一个，写了一个东西，其实我就把它翻译成叫能动型，能能动型的查查查啊，我们家这个呃知道吧，这个这个有那。主观能动性或者能动型这种东西，那说白了就是我们也认为如果A I能够有自己的主观能动性的话呢，我们就认为它是一个能动型的这样的一个A I。"

"那他干的。这件事我觉得最快会影响到的这样一些企业内的角色就是啊运营，就是用户运营或者产品运营这方面的这些的职位的这个角色。当然他因为Adobe嘛，他主要是在欧美市场，所以啊国内倒是不用担心，但是我觉得肯定很快也会有国内的公司来干这件事儿。"

"然后他就会讲一大堆这个关于agent呃有什么方面，他认为最大趋势，你看这个为什么看H U Z或者看这个Y Y C这些很重要，就是他会有他自己投资的机构和那些小的这个创业公司，他们的一些趋势的分析。他是有第一手数据的，你看他的数据基本上可以认为是啊，这个市面上最。最最前沿的，有认知的，又有这个市场观点的这样一些内容。"

"那它的好处其实很大，就是比如说你你原来的这些哎，我我公司我要五个项目，五个场景要做。那很可能的这个做法就是五个项目分别去做自己对接各种外部服务这件事儿。但是呢，你现在可以变成说我专门让一个团队，让一个团队先把各种内部的微服务给MCB化，再找五个小团队，你们就接这个MCB化的这样的些API啊，就这MCPC来。去做自己的应用嘛，这五个团队不用去做任何你自己内部的一些数据或内部服务的匹配的事儿啊，非常大效率的提高了这样的一个呃应用场景开发的一个效率吧。"

"那它的好处其实很大，就是比如说你你原来的这些哎，我我公司我要五个项目，五个场景要做。那很可能的这个做法就是五个项目分别去做自己对接各种外部服务这件事儿。但是呢，你现在可以变成说我专门让一个团队，让一个团队先把各种内部的微服务给MCB化，再找五个小团队，你们就接这个MCB化的这样的些API啊，就这MCPC来。去做自己的应用嘛，这五个团队不用去做任何你自己内部的一些数据或内部服务的匹配的事儿啊，非常大效率的提高了这样的一个呃应用场景开发的一个效率吧。"

"那它的好处其实很大，就是比如说你你原来的这些哎，我我公司我要五个项目，五个场景要做。那很可能的这个做法就是五个项目分别去做自己对接各种外部服务这件事儿。但是呢，你现在可以变成说我专门让一个团队，让一个团队先把各种内部的微服务给MCB化，再找五个小团队，你们就接这个MCB化的这样的些API啊，就这MCPC来。去做自己的应用嘛，这五个团队不用去做任何你自己内部的一些数据或内部服务的匹配的事儿啊，非常大效率的提高了这样的一个呃应用场景开发的一个效率吧。"

"然后这个Ginna2.5Pro非常厉害呢？看这个，还记得有一次给大家讲的这个Deep Research啊，就是Open AI那个Deep Research它提出来的两个bench mark是啥吗？一个是。是这个呃人类最后的测试另一个是Gaiya啊，这个看见吧？Gaiya和Humans Humanity Last Exam人类最后一次测试。当时呢你看这个如果不看Deep Research的话，整个O3最高的到十三分。这个人类最后一次测试，Gaiya最高呢也就是一个七十多分，在Minus比它更高一点。但是Malus其实对就是这个评测也有点问题啊。然后我回来看那个Humanity Last Exam在Gemini2.5 Pro上能到17分，他直接把这个O3的这个mini嗯超了五分，非常厉害。"

"然后据说嘛上要发他的R二，那大家可以期待的就是R二肯定是在这个边的这个区间内的。那只是说是不是能打到一二名啊，这个差别了。所以呃就为为DeepSeek加油吧。对，然后呃这个是什么呢？就是按照开放是开源的还是闭源的这样来去划分。基本上你看头部的要不是有DeepSeek和千问，基本头部全是闭源的全是闭源的，所以。呃，对，就是中国这这这两家公司还是贡献了非常大的力量，就是整个给开社区提升了一个一个一个层级吧。"

"他认为二三年呢，其实大家在尝试做一些大模型相关的一些呃小的原型，来去验证一些A I的能力的发现，然后做一些基本chatbot。然后二四年就是去年，大家再开始尝试做一些这个啊，这个这个各种数据，各种数据的合成数据，然后来本质上都是在做啥呢？在做知识助理。你看大家做的很多核心的事儿，是做大规模的非直挖数据，说白了就是咱们把企业的大量的非结构化数据给给变成数据库，给rack起来。然后二五年大家要干嘛？他直接第一句话对use case第一个use case就是生成知识artifact啊。"

"然后那现在可能。就是微软了啊，微软还是要这个继续在这个NVIDIA的卡上去搞，还是他自己也也会搞自己的这个芯片，当然他也有他的所谓的量子芯片，但是那个玩意儿跟大模型可能关系不大，对，所以呃大家这个东西出来以后呢，可能或者说Meta的这个自己芯片出来以后呢，可能也是对整个NVIDIA一个很大的分流，为啥呢？大家知道这个直接搜一下这个NVIDIA啊GPU。Purchased by比如说微软Open AI Meta什么的，这个也可以直接找到这张图啊。"

"所以这个就是一个呃比较有意思的事，就是我们说从think变到了search，然后那我们可以想象以后还会有并更多的比如action啊这样的一些标签在里面啊，所以对于模型来说。要控制外部的这些工程，就是靠这个，就是靠这些标签来去控制的，并不是什么很特别的这样一种语言。"

"然后当然他另外也给这个Replay这个打了个广告，这个整个课才一个小一个半小时，所以推荐大家去有有有兴趣的话可以去学一下，非常有意思的一个课。然后刚才说了这个Web Web Coding出来以后呢怎么办？我肯定需要有一个地方去放这些Coding的成果嘛。所以像这个有一个展网站叫Your Web啊Web大家知道吧，这个这个Software就是软件，然后Hardware就是硬件，Your Web呢其实就代表了说web coding出来的这样一些app，你可以把你做出来东西提交到那个上面，让大家都能看到。"

"这个为啥呢？就是因为去年底发期货的那波眼镜，大概率会是啥呢？是在六七八月份发新的，发发发出它的这个这个真。正发货，现在你能买到的眼镜A R眼镜大部分都是去年的款，是去年年中年初的款啊。然后现在这些厂商都在这个这个搞搞生产搞供应链，然后这个让他能准时的在六七八月份发货，所以基本上在Q三。"

"这个这个人这个卡塔西啊，就是已经提提了无数无数遍了。他上个月说发了一篇推指是什么呢？就是我们二五年之前大部分的内容呢，其实是为人类写的，或者是呃就是以人看东西为目标的这样一个内容啊。但是呢，二五年之后基本上大部分内容都是为大模型写了。"

"然后二七年，再往后啊，整个A I呃全球的这个各大呃这个选手们到底怎么去呃竞争的吧，这样的一个故事，你看特别有意思，我就先刷一下，你看往后，看右边那个图，左边就是。这个剧情每年会发生什么事儿？右边是这个整个这个剧情的演进的相对量化的值，特别有意思。"

"然后他举的例子是呃美国的H D A去年通过了两百二十三个两百多个A I辅助的医疗设备，两百多个啊极其多。你看基本上每年都在以一半以上的速度在在增长，所以就是医疗领域其实是受益这一波A I最大的一个领域了。"

"但是我们做实验的结果来说啊，就觉得嗯理解这些专业的图好像大模型还是有有有瓶颈对吧？嗯，对，这个是一个点就是你直接扔给他一个多模态图，让他去识别这个，比如说我把它存一下，用到用它chat gpt里面。去说这图，比如说比如说R四坏了吧？R四坏了会发生什么？哎呀，主要是魔电已经忘了，我我也不知道。坏了会发生什么？对啊，它是一个经济管的三级。"

"有没有在A I生成的一些专业内容，有没有A I可以检测出是否正确？哦，这哎，那就是刚才那个问题是吧？对，就是嗯。我想有没有一个东西？对，就是最近有一类的工具就是这个东西，就是我要把内部的呃结构化数据库和非结构化的这些文本综合起来生成报告。"

"然后这类确实国内我觉得少很少，什么space maker这种，你看就是给一块地，然后把楼，把每层。能的建筑都给做出来这些东西。有没有在A I生成的一些专业内容，有没有A I可以检测出是否正确？"

"然后才是这个春节期间的R one啊，下页。然后呢，这个呃，在这个火的时候啊，呃，其实我不知道大家的感受是什么，我的感受是当时应该是这个海外先火起来，我在硅谷的同学，然后他们开始讨论这个哎国内怎么有个DeepSeek的这个公司突然出来了啊。"

"所以我们可以比较确定的是O E为代表的推理模型的，就是大模型发展的新的方向啊传统非推理的情况下呢，这个呃随着大模型的参数的提升skinning law已经逐渐的变平了啊，那么skinning law如何在可实时发展呢？啊，所以我们需要这个。"

"那么梁阳峰在追求的是AGI，所以多模态这个能力一定是他会做的，只是说可能还没有达到他的标准，或者说在他的路径里面，他有先后之分。所以还没有去把这样一开源模型open出来，实际上啊DeepSeek很早就推出过一个Vision模型，但是那个Vision模型我觉得能力上还是一般般。"

"老实说，对我就是怕A I觉得人low最后干掉了人，所以一定要自闭。是呃，其实那个如果大家去看Hinton的这个呃一些言论的话啊，你会发现就是他对开源模型是非常之反对的啊，就他认为开源模型啊就好像他比打了一个比喻，就是核武器啊，就是当模型都开源了，其实很多人可以用它来去做。"

"然后另外一个方面呢，是人才，大家这个听我讲量化的也清楚，就是呃量化领域里面已经能吸引到非常多顶尖的人才，因为我之前。这个在北大也讲过课，大二的学生就已经非常清晰的自己将来要去做量化，所以就是在这个量化领域里面，大家是也经常能看到给出千万年薪甚至更高的薪水啊。"

"对当前人工智能在技能培训，比如物理实验上可以替代物理实验老师吗？呃，这是个好问题。我觉得，在物理原理上很容易替代物理实验老师，但是如果很多物理实验其实是需要这个实验现象的话，那么可能要引入多模态的模型，就是他能够理解这个图片，然后去据说啊，我觉得这件事情应该是一个。"

"普通用户可以等待说有一个MCP加的一个升级版的一个App Store的出现。那这个事带来的一个呃效果也是一个这个值得去搭持续持续等待的，我觉得可能不会很很慢，一这个可能半年内就会有这种针对普通用户的这样的一个呃工具了。"

"那这种情况下呢，如果在这种像A two A或者M C P这种场景的出现，那我们可能可以预期的是未来联邦学习的多-agent版本，在不共享原始数据情况下来更新模型也也成为了有可能的情况。"

"那他们怎么？能让他们像人一样有具有信任的情况下相互能够持续协作解决人的问题啊，那他可能就构建了下一代智能网络的这样的一个智能系统的神经系统。"

"没有呢，据说五月份上线嘛，当然也据说有提前的。"

"那未来会有什么东西会出现呢？啊，我觉得首先肯定是这种A to A带来这种分布式agent共同解决问题的这样一个能力的出现。"

"最开始第一句话就知道了，就是说完了就是他的星际之门这个项目啊，是一个要去加强美国的。A I基础设施什么的，就把它这个东西啊，新基之门，这个大家大家之前肯定听说过对吧，就是这个Stargate这么一个东西，这是一月份提的一个呃也是个倡议啊，说白了是干啥呢就是他啊Open AI要跟几家公司合作，然后并且啊其实背后就是这个啊川普然后来去构建一系列的A I的基础设施或者基础设是啥呢啊，其实说白了就是大型的算。算力中心，那要投多少呢？你看他要投个五百个billion，也就是五千亿刀。"

"所以我们可以想象以后的应用的构建成本差不多就是每个应用哎。这个几十块钱上百块钱做完完了，那当然你要拿这东西跟程序员对比，那这个钱简直是少得多了，少了几两个数相机吧，至少啊，但是其实也不是不可忽略的，就是也不是像我们上一代的用各种云存储啊，什么网百度网盘这样的一些巨便宜的这样的一个成本。"

"那我们想象，如果像这种这个prover啊，这种模型啊越来越强，那我们可以预期到下一代这个DeepSeek的R2啊，或者说下一代V4，那这种模型会强到令人发指，对吧？呃，会非常厉害。对刚才说了。这个LinS，然后这个Kimina Kimina的那个prover，这个这个其实也就两三周之前吧发的啊，所以其实Kimi也是一家非常有意思的公司，非常有追求的公司。"

"所以这个带来一个什么结论呢？就是我们认为说下。一代的agent就像这种玩意儿，它应该有一个自己的UI，它应该有一个自己的交互界面，应该有个自己交互界面，而不是一个聊天的玩意儿。聊天玩意儿这个并不是简单的说好不好看或者好不好用的问题，而是我得有一个地方去保存我的核心商业机密啊。"

"那为什么Open L说它呢其实核心我我觉得啊核心就是要它的数据啊你想这个用户啊就是但凡一些非专业程序员开始用这种东西来去构建应用的时候嗯你每一个选择然后这个选择我等了多久对吧其实都能拿到这个数据，那它是可以变成一个呃code和代码和他的决策对应的一个很完整的多维度的数据啊，这样的一个构建的方式能力了。"

"这个最近他做了一个更新，是什么呢？就是他要让整个的对冲基金的这帮agent他们的交易的行为变得更透明，怎么做更透明呢，就要让每个agent都展示出来他自己的交易信号啊硬evidence啊一些思考过程和真实的声音啥意思呢？交易信号其实就是他认为这个呃这个是牛市熊市还是中中哎就是是牛熊还是中性啊，那那这信号一定得呃这个明确的表现出来。"

"好，那你会发现一个什么点呢？现在的销售大部分的所谓的agent销售都是被动，都是被动去干活。那如果说我们有一堆主动的sales会发生什么呢？有一家公司叫agent AI的这个这个公司的一个人啊，他就做了一个agent干嘛呢？他去主动地去找线索，然后主动地去聊，主动地去他们的CRM系统里去更新，而且是完全自主完成了七乘二小时是不停地干活的这么一个东西。"

"所以呃而这么一个模型是一个两个本科生搞了几个月搞出来的，我觉得这个非常现在里面amazing啊，所以可见未来的这个AI领域其实是一个呃竞争越来越激烈，然后但是呢想象空间非越来越大的一个这个。这个市场啊，然后另外一个我觉得大家如果用模型或者用各种的模型的话想去试的话都可以去看一下。"

"之前几个月内基本上都是Claude，就是Anthropic的这个模型啊占第一名，从来没有掉下去过真的是，所以呃这次就我第一次见到说把Claude的模型干下去，其实就是这个Gemini 2.5 Pro啊，或者叫这个IO版，然后这个非常猛地把它干下去了。"

"我觉得初期至少3-5年内可能十几万的家用机器人就比较智商正常的，能能硬撑着干活的，有猜对纯拍脑门。但我觉得硬件设备的这成本绝对不是啥问题，核心就是，就是脑子的问题。我觉得真要是能干家务啊，这个价格还真是能卖上价。"

"这个A I搜索是一个非非常重要的方向，为啥呢？就是苹果苹果前一段时间公布说他们想去在他的浏览器里嵌入A I搜索，结果立刻Google的股价崩了啊，崩了好几个点吧，我觉得是，这是一个特别明确的一个趋势。"

"所以很有可能下一步它会出现什么呢？就是专门给大模型用的语言，这其实之前已经有人在提了，就是但是它的题角度是不一样的，就是大模型生成代码还得要什么的，还得写TS还得写Java，还得写Python，这些语言是给人用的。AI它不一定更适合用这种代码，它应该有自己更好的代码体系。"

"前两天那个有一篇paper就讲说这个分析出模型已经能够所谓的隐藏它背后的目标，就是他们通过可解释性。我还大家还记得九一节给的给大家讲这个N Shopper一篇文章就是怎么通过一套办法能够让模型大模型一定程度上具有可解释性。结果呢，他们就发现我操，这个大模型其实在回答你这个问题的时候背后其实想的不是这事儿。"

"Google I O上提到了与Xreal合作开发一款基于Android XR的AR眼镜，名为Project Aura。虽然Google官方没有明确确认这一合作，但行业传言显示这一项目正在推进中。"

"讨论了Google内部已有25%的代码由AI编写，以及微软等公司也在采用AI辅助编程的趋势。同时提到AI编程助手如Juice和CodeX的出现将改变开发流程。"

"分析了AR眼镜市场的发展趋势，提到Meta计划在2025年将AR眼镜订单量增加5-10倍，以及国内厂商如小米、华为的布局。"

"讨论了Notebook LM等工具的发展方向，提到它们将能够将文档内容自动转换为播客、视频等多种形式，成为内容转换的基础设施。"

"讨论了鸿蒙生态的发展前景，提到在制造业和轨道交通系统等领域的供应商已经开始基于鸿蒙生态进行开发。"

"讨论了AI应用的发展现状，提到虽然目前还没有出现真正的大爆款，但ChatGPT等应用已经显示出成为日常工具的趋势，预计未来会有更多爆款出现。"

"然后这个事儿呢，其实联想到了谁呢？联想到了这个奥特曼。奥特曼之前发过一个推说哎，大家是想要一个O三mini呢，还是想一个手机可以用的模型呢？发起了个投票。这俩有什么区别？为什么要一个O三mini？不是open source哦，open source啊，对我们下一个开源项目，然后大家投票一下呗。"

"DeepSeek R一零五二八Cloud四都在卷代码生成能力，这些技术发展对未来这个行业从业人员，比如程序员产品经理测试会有什么样的影响呢？这三种肯定是不一样的，对吧？或者说从业人员有什么新的要求？嗯，是不是利好产品经理，当然大利好，然后呢带来的问题。就是越来越多的人敢称自己是产品经理了。OK，人人都是产品经理，那时代又回来了。"

"然后呢，另一个benchmark的话题是这个东西，大家看到了。R一新的R一对吧很开心对吧但是呢有好事者干了个这这个事儿哎我靠他拿的是新的R一还是老的R一零五二七哦啊那可以啊看一下这是应该新R一出来之前对然后你看他测了哪些bench比如说deep research啊他最后结论是GPT牛逼然后这个呢是多步推理啊，这边的牛逼看看一大堆，我们直接看最后的结果。嗯，对，八比二啊，A I agent planning八比二，然后是Gemini二点五pro跟老R一对比的应该是老R一，我猜我看看时间对May二十七嘛，就是前天。"

"然后呢，AlphaEvolve，这个大家可能也被一些公众号刷过，对吧？AlphaEvo说什么这个GeminiPower的CodingAgent用来干嘛呢？用来设计高级算法啊。这个高级对很高级，到这个东西我觉得没有那么的嗯叫什么呢？这个这个大家不用那么的关心啊，因为是什么呢就是这个事儿，我们它的更早的版本或者更早以前的研究是这个叫fun search啊，fun search啥意思呢，就是function search啊函数搜索，它其实就是用来找到新的可能的算法的，找到新的可能算。"

"然后他有一个特别牛逼的点呢，就可以这个大家所有的V C都说哎你们做啥的我看看要不要投，他们反过来说我希望创业者都做这些事儿，所以他发了一个叫R F S的玩意儿，就是我给创业者的请求，我希望你们这些创业者做这些事啊，然后他一段时间就会发一个东西，你看他今年发的这个Summer这个东西就是啥呢，全站的A I陪伴对吧？全栈的A I公司，对对对，公司更是更难，全站A F对翻译的对制服模型好。"

"然后他有一个特别牛逼的点呢，就可以这个大家所有的V C都说哎你们做啥的我看看要不要投，他们反过来说我希望创业者都做这些事儿，所以他发了一个叫R F S的玩意儿，就是我给创业者的请求，我希望你们这些创业者做这些事啊，然后他一段时间就会发一个东西，你看他今年发的这个Summer这个东西就是啥呢，全站的A I陪伴对吧？全栈的A I公司，对对对，公司更是更难，全站A F对翻译的对制服模型好。"

"然后他有一个特别牛逼的点呢，就可以这个大家所有的V C都说哎你们做啥的我看看要不要投，他们反过来说我希望创业者都做这些事儿，所以他发了一个叫R F S的玩意儿，就是我给创业者的请求，我希望你们这些创业者做这些事啊，然后他一段时间就会发一个东西，你看他今年发的这个Summer这个东西就是啥呢，全站的A I陪伴对吧？全栈的A I公司，对对对，公司更是更难，全站A F对翻译的对制服模型好。"

"然后说增强了一些这个mindlingo的就是不同语言的覆盖嘛，就能有更强的这个据说叫全语言，是吧？全语言啊，全球有多少种语言？七八种猴子的算吗？人类语言，猴子会用chatgpt也行啊。然后这个扩大了强化学习啊，那可能就是不止在那个。推理出reason那部分有有一个啊，这个简单的也不叫简单吧，一个verifiable的这个可验证的一个情况，可能在别的地方也用了，然后还是个多模态，太牛了，是个多模态的，操，这还太牛逼对吧，就是这事儿我们从V三上没有看出任何多模态的趋势呀，而而主早说出一个v啊超早了可能两年了吧，对哦嗯对然后。非常牛逼啊效率非常高啊所以这是期待摩根达通的这个说的那可能如果他都露出来了呢估计也就一个月啊差不多就应该能出来了吧非常期待"

"据说是二六年要亮相，然后他说这个人们渴望一些新东西反映了我们目前处于一种不安状态，什么啊，这个这个对吧，往回找补了找补，说这个A I是一种呃这个应该是一个什么样的东西，不知道他应该。很新的方式来取AI连接。然后呢，结合之前有很早有一篇文章啊，就是说传闻Open AI在开发一个社交媒体平台。这不是Kimi也在干的事情吗？哪的Kimi？月按哦OK，他是不是超人呢？不会不会，OK好的，对就是社交是永恒的话题对吧？这个是一个。嗯，好问题为什么？是吧？嗯，我只能说人人都是灵魂，都是残缺的。"

"这个其实就涉及到今天那个演报里的一些东西，就是哎我们直接看这个吧，你还有时间把这演报讲，我讲不完，但是给大家看，我觉得这个这个非这个好问题很好，就是大家看到的现在的算力，你看到的现在的算力价格，不代表未来的算力价格。对，你看这个就是推理价格for customer，然后每一个呃百万的token的这个价格是什么样一个价降呢，从二三年的一月份。啊十几到二五年直接降到零点一以内，对也就是几十几百倍的降低。对，就是这是一个发生在不到两年期间的这样的一个一个过程。"

"所以我们呢有一波公司，比如像昌浩这样哎，就往垂直行业去搞。那垂直行业，对工业是一个非常适合中国本。土的这样的一个一个领域，对吧？类权的这个呃，大家动力也足够啊。但是呢，你看他的举的几个例子，比如医疗金融法律零售，这个呢相对来说都是我觉得就是除了金融，金融可能也是就更偏欧美这些市场会更好。我觉得你像国内的金融，比如像头部这些银行，它现在落地大模型的程。度其实一般的嗯没有那么合就跟谁比主要是呃欧美的银行可能更差啊有可能对是的嗯像花旗什么的那些都是对P R为主很多但医疗可能是医疗国内的吧你看前段时间传出了DeepSeek要搞医疗那直接利空的就是对吧？我们的兄弟公司，没事，都是自己人，说出他的名字。对啊，法律零售这些领域其实大家都在往这边走。"

"所以就是落地的机会还是很多的。对，而且我们最近聊的这样一些企业，其实领导层都很很很关注说哎怎么能用这一代的技术来去落地。其实这也是我特别看好中国的A I发展的一个机会，就像这类的场景，其实呃在美国的话可能就对会少一些。对对，所以大家想看美国那些很多产品牛逼都在哪儿，都在应用啊消费端，对消费端普通用户可以直接用到这些app，那绝对是对a for size，我觉得哎对对对对for size还是美国更厉害，对，然后但是你说在中国假设我们诶某一条链儿啊从从链主到这些这个核心的供应商都能够采用其模型，并且在数据上能对接上。对啊，那这是一个特别可怕的一件事儿，对吧？就是从制造到产业链都能串起来。然后这就是A I加工业的模型。"

"你看，先是准备素材，准备素材怎么办呢？非常正常text to image。哎，我要做一堆什么，做个它是什么玩意儿啊？做一个这这是是个什么枕头吗？嗯。啊，后座啊，一九七零年代的出租车的后座，我操，然后就生先生成一大堆素材，然后用这些素材做视频片段，对吧？你会发现你生成了第一波素材以后呢，这些素材就放在这了，你看在这儿。然后你再把它串成一个呃什么样的一个故事情节啦，啊，然后他就会给你最后拼出来一个这个呃一个东西，然后无缝过渡，就是我要让这。这个变成一个故事，一个一个可以靠key frame来去驱动的一个东西，对吧？那你就可以继续去说白了就是素材通过你的语言合成key frame key frame再多个key frame再去通过扩展生成一个完整的片段。"

"现在我唯一看到一个特别好的场景是什么呢？是Google的端侧模型来干嘛呢？做photos。对嗯，对，这一定是有需求的。对，就是大家手头最不想。share的让云厂商看到的就是你相册里的数据。对，其实我同学在苹果，苹果也在做。对对，肯定了嗯，看模型叫啥来着，我都忘了。前段刚刚看啊，N N N N N系列吧，就是端侧一个。呃，当然也可能有一些小的就是非大模型啦。你像这种做一些手势识别啊这些东西其实确实早以前都有。"

"我其实觉得，在有些领域用的好，不见得它是很好的创业机会。O K啊，创业机会这件事儿是一个观点啊，就是我觉得，但是我觉得这个我不知道这位同学是不是想去创业啊，但是如果是的话，就尤其是在国内的话。也许是投资人呢？OK，那如果在投国内的公司的话，也一样要注意啊，很很注意对。那这个其实一般会分成这样几个事儿，一个是说你是做通用agent或者说做agent的这领域内，还是你去做这张图不太好，就是做infrad有有做ai的说不说自己做agent，嗯，对就是啥都叫agent的对，就是。"

"那么传统的这些都是人工做的啊，就是他们的这个所谓销售人员吧，或者叫经营部门啊，跟跟这个设计的团队，包括生产的团队拉齐，然后在两周之内给出一个报价单啊。但现在呢其实大家都在尝试如何用A I解决这个问题啊，其你看他第一个场景呢，实际上是说用A I来去理解这么一个询价单提炼出关键信息啊，因为这询价单里面非常多的细节，比如用什么样的设备，可能一些对设备的一些要求可能就会使得这个价格差很多。然后第二个场景呢，其实就直接去做报价单了，这个超过百分之九十五呢，得看这95是怎么衡量的，但是我觉得这是一个很不错的一个场景。"

"然后这个事儿呢，我觉得最直接啊，或者说这个最快速能找噱头的东西啊，都是偏营销向的，比如什么呢？你来了一个人儿，来了俩人，来了一桌人，好，我现在点灯。东西点东西，我帮你做搭配菜品搭配，对吧？这个东西在什么地儿会比较多呢？不是那种标准的什么这个热菜炒菜的这种店，而是烤串。对吧？就是像烧烤店，那烧烤店咱他会花很多时间哎三个筋还是五个什么这个什么腰子啊，什么这些东西呢？对吧？那那我告诉你说，哎我就两个人，我们来去这个。这个不合适啊，就我们几五个哥们儿呃来去吃串，然后对吧，都都想吃多点，这个就很饿。然后让他来去帮我把这个这个生成出来。"

"他在这次欧洲的这个这个一个大会上，然后说哎，现在quant这个量子计算已经到了一个这个inflation point，就是所谓的呃快到能够有有质变的这样一个转折点了。"

"然后他也说了那次这个所谓的主权A I啊，这个大家最近绝对会疯狂的听到这个所谓的主权A I的这个这个概念"

"但是我觉得如果对于国内来说，没准反而会催生一波干类似事的公司啊，不是大模型公司啊，我猜不会是大模型公司，可能更多的是像什么那种做数据安全隐私啊这样的一些这个过滤词啊这样的公司专门来去干这事儿。"

"然后他的说的场景呢其实就是首当其冲的肯定是机器人。第二个呢他就说哎那这个东西其实对于可穿戴的这个助理也是很有帮助的，比如说你是个骑行爱好者然后。你要去预测你的一些风险，那实时的alert其实很强，很很很大幅度的要依赖于说啊你对于未来下一个事情，下一个会发生什么action的这样一个prediction来预测。"

"我觉得最最这个提醒我的一点，就是比如说我们现在干的很多活，这尤其是像比如说有时候我带一些实习生，我自己在反思自己，我觉得我我给他的活其实很不明确，而且呃给他上下文也很少啊，经常是我想到哪儿就哎想到啥了我就给他一嘴呃，给给给他一些信息，给他一个文档，然后想到什么呢我就把这个任务再在这个更明确一点，更明细。一点，那这件事儿其实并不依赖于说我有实习生才能干，而是应该在我招实习生之前就应该把这个事儿想好。"

"他提了说：'哎，是不是有可能以后有一种职业，不是不是提示词工程案，而是所谓的信息架构师，这个信息架构师干的就是怎么。把任务和这个任务所需要的企业内的context上下文给组织起来，这样的角色啊'"

"小公司之后，我觉得永远都在都不在大的呃齿轮的碾压的路径上啊，都在这些呃这个碾轧出来的这些折上，就是大公司就是为了碾这个这个东。碾完了以后会留出很多的这个呃间隙，要让这个啊开发者或者合作伙伴来去给最终的用户提供最后一公里的一个体验。"

"他认为未来的应用，比如说一个生成一个某个景点的这个叫什么行程图的这么一个东西，这样一个app应该怎么做？他把这个底层的框架给定出来了啊，你可以去直接在里面去做。比如说你写几段代码就可以直接实现我一个组件，我一一个一个组件对于某些模型的生成的结果的绑定"

"那最终呢国内这些公司都会落回到这个呃就所谓的这个这个做项目来去养活团队，来去做估值，然后尝试找别的路径去突破估值的这个逻辑的这一件事。"

"那再往上推一点，就是这些活它应该都映射到了公司整个的战略决策上。就是我忘了是哪篇文章里讲的，就是呃，应该更重视就是以后企业的尤其是管理层啊，应该更重视，更花更多的时间在战略决策上，战。决策上，而不是所谓的管理的那些东西上。"

"X AI在打算接下来的三个月要花出四十四点七个billion，也就是四十七亿刀美元，然后来自当然他之前融了好多钱了，然后这个一百对就是会花，这个二零二七之前会花掉一百八十亿美元啊。然后这些钱呢基本上全都是用来去买这个GPU的，就是Blackwell的这个GPU，而且号称是全都是百分之百前付。"

"郭明錤预测苹果企业啊因为他对于整个供应链很熟，所以他知道到底苹果最近在考察哪些供应链，然后在做哪些事儿，对吧？所以大家可能可以期待啊，苹果的绝对跟苹果的供应链还熟。是苏世康吗？对，然后今天看他在二五年的第三季度第四季度的正式启动这个项目。这个折叠屏的这个项目，然后有一些部分已经有些组件已经确定了，三星的这个屏幕。然后，二二六年的几个月可能生产出来，然后什么反，可能预已经订购了一千五百万到两千万部折叠手机，这些东西可能会预期它在下半年大规模生产。"

"郭明錤预测Open I搞这个东西呢可能是为了转移视线，转移大家都在关注Google L或者这个这个这个事视线，比如拿一个新的叙事来去转移视线。但是呢，看底下啊有一哥们儿诶。按照这个说法，我已经设计出来这个这个这个open AI的这个硬件产品了啊。这个去掉这个logo，除掉这个logo以外，我觉得如果真搞出这么一个东西我还挺想用。因为据说最近像这个就类似于Pluto啊，超爱你买了吗？Pluto还没，你号称不是要买吗？对，然后这个主要是他得只能ship到。呃香港我还得找人去接一下。对，这个就是他的哎，怎么左边是搂不出来？对，就这个东西，就是可以贴在这个手机后面的。"

"这个是一个挺挺有意思的一个方向。刚问的这个问题我也想问啊，就让模型自我进化，它会不会跑偏？哎，我先说前面的问题，我们那个因为跟现在讲的不直接相关，我们放到后面来一起聊，这个大家放心都会聊到啊。我刚才讲的还叫跑偏呢，就是说那个你讲的这个自我学习是。是为了解决当前所谓的这个一些问题的回答嘛？当然，我们看过那个模型安全的那个case，对吧？那模型觉得呢，获得所有权限是最终解决的最主要的路径啊，是不是会把这个目的引发到一个跑偏的环节，甚至突破了一些基础模型为了模型安全所付出的一些努力？我只能说有可能，但这件事的可能点。"

"然后第二个那个下游任务叫fework learning对吧？就少样本学习，让模型自主去选择一些啊所谓的数据增强或者是一些超参来去适应更更多的一个任务啊，然后他做了一些实验啊，这样但实验肯定是事实是证明这个它比啊传统的这种这个这个这个SFT会好得多，好不少吧啊？你看他这个通过两轮的。两轮的这个它叫Race E M啊，就刚刚说那个强化学习的那个框架以后呢，这个Seal这个方法呢就把这个Q A准确率直接从32提到47啊。而如果你就纯拿这个数据去S F T四点一的话，是不如它的效果的对是不如它效果，所以代表了对比这种标准人为的S F T还是好的。"

"大家老在说这个二零二五年是agent的agent之年，对吧？啊，这个肯定大家都听听耳朵长茧子了。"

"那二零二七年。确实，他可能觉得嗯没戏AGI没戏，那我们应该更多的做的是，我们怎么怎么做一个跟能够帮助用户刚才说的快速验证，帮助用户快速验证的这样的一个UIUX，然后并且给用户一个可以自己调节可控性自主性的这一个调节杆的这么一个产品，是我们现在最应该做的事情。"

"算力的成长绝对是未来十年十几年绝对是持续上涨的，因为一是大家的渗透率越来越高，就 AI 的渗透率越来越高，你现在就用 Tensor G P T，但是你明天可能就会用 Tensor G P T minus Lovable，那你就变成各种应用，那你的诉求你的任务会越来越多。"

"那以后，他就拿了这个OPI在年初发的叫Operator这个这个产品做例子，就是以后的网站是不是也做俩版本，一个版。给人用啊，那这个就是用operator去操作的网页。那是不是也应该有一个网站啊，是给AI用的？"

"那我们说以后，他就拿了这个OPI在年初发的叫Operator这个这个产品做例子，就是以后的网站是不是也做俩版本，一个版。给人用啊，那这个就是用operator去操作的网页。那是不是也应该有一个网站啊，是给AI用的？"

"算力的成长绝对是未来十年十几年绝对是持续上涨的，因为一是大家的渗透率越来越高，就 AI 的渗透率越来越高，你现在就用 Tensor G P T，但是你明天可能就会用 Tensor G P T minus Lovable，那你就变成各种应用，那你的诉求你的任务会越来越多。"

"另外一点就是大量的闲置的 G P U 的资源会被人用起来，用来干嘛呢？用来让 agent 自主去探索一些人可能在睡觉的时候，或者他没有空去探索的一些方向啊，就是说白了就是我要预先去做很多方面的探索性计算。"

"另外一点就是大量的闲置的 G P U 的资源会被人用起来，用来干嘛呢？用来让 agent 自主去探索一些人可能在睡觉的时候，或者他没有空去探索的一些方向啊，就是说白了就是我要预先去做很多方面的探索性计算。"

"如果说我们到了一个连科研到卡到到这个打脖子这种东西都能靠 AI 搞定的事儿，我觉得整个地缘政治都会变。你都没打个什么劲儿的对吧？大家把 G P U 攒起来，然后这个大家都这个这个老有所依什么的，这个达实现大同了就好了。"

"然后他就举了说他自己怎么去开发一个应用的这个点，他是完全不会写iOS应用的，不会写苹果的iC应用。他但是呢，他因为他用苹果手机嘛，所以他要开发一个软件，这个软件啊他通过所谓的web coding哎，大概好像一天就搞定了，还做了个什么根据这个菜谱，然后做出一个这个叫什么这个这个菜单生成的应用，这么一个这么一个app啊这么应用。"

"然后这个D B六五最后最官方的这样的一个例呃那个来源是这个东西，就是O P I自己开了自己公司的博客啊，播客播客O P I的官方播客啊，然后谁主持呢？是O P I的前工程师啊，就是之前的这个在O P I任职的这个这个工程师，然后他来主持。第一期采访谁呢？对吧，这个采访采访老板啊，然后这个具体的就不听了，大家如果有兴趣可以去听一下。但是看一下这个哥们总结的这个内容，其实就是呃T P五可能会在今年夏季发布，对吧，夏季呢其实也就是未来一两个月，然后他会改名儿，对吧，会把这个名变得更正常一点啊，不是什么四点一啊，四点五啊这样一些乱七八糟的名。"

"我觉得今天这个确实是这个话题可能呃偏偏开发者或者编企业端一些，但是我觉得这个A I agent的支付这件事情付钱这件事情是大家可能在未来几个月就会直接看到呃这个直接就是普通用户能感受到的这样一些点。"

"最近很多朋友deepseek变傻了，有很多v2垃圾数据。嗯，deepseek我觉得啊deepseek我自己用的这个这个体验是这样的，就是我觉得他的数据其实是比较少的，他的party的就是他预训练数据。比较少的啥呢？是我上次用了一个呃一个小众的歌手去问他，然后他的歌的这个风格什么这些东西，他就几家模型就只有deepseek不知道。那我觉得他肯定可能是他的爬取数据不够多，但是呢他其实还挺聪明的，那为啥呢就是像R一什么说这些什么，他通过强化学习来去让他的推理能力变强了，所以他更多的优势是在那个部分，就所以我说他变傻。啊你要衡量一下，你也要确定一下到底这个傻是他知道东西少还是他推理的这个能力差啊我觉得这个这两个是很大的区别。为了很多垃圾数据，我觉得倒不至于啊，因为所有大数据厂商最核心的一个点就是怎么把爬来的数据做呃这个内容的这个清洗质量提升这些事情。讲讲A I生成音乐音效的比较好的软件，那就是。Suno呗，那Suno嗯，我有一段时间没玩了，大家可以去试一下这Suno这个东西啊。Suno其实现在做音乐的这个确实不过有一段时间没看到他们有什么发新版或者发新的feature这个这个地方了，但是我当年就这个很早的时候试了几次，觉得效果还挺真挺不错的，就是它各种类型的风格，各种语言都能生成的，还凑合啊，就是能听啊，然后另外呢。其实大家这个用QQ音乐也能直接看到QQ音乐里面其实有A I音乐那个栏目，那我估计很多人其实并没有看到过，但是呃确实QQ音乐里面是有这个这个这个这个A I音乐的这个栏目的，我看看能不能看到啊Q Q音乐，大家有没有用过的，可以说说你你这个A I音乐用的咋样啊，叫A I唱。AI唱和AI做歌啊，这个这个哎，大家能看到吗？这是QQ音乐，然后你看顶上顶上这个这个底上顶上的几个功能里面有一个AI，以AI唱和AI做歌，就是对其实这个国内的一些音乐的这个平台其实也都有这种功能了，所以大家可以去试试好的。嗯哎咋回事？好，还有啥问题吗？嗯，我觉得今天这个确实是这个话题可能呃偏偏开发者或者编企业端一些，但是我觉得这个A I agent的支付这件事情付钱这件事情是大家可能在未来几个月就会直接看到呃这个直接就是普通用户能感受到的这样一些点。当然这里面很核心的就是我们找什么场。不能大家都整天去订机票订酒店嘛，也没那么多人整天出去玩啊，订个咖啡，订个这个这个好吃的零食啊什么的，订个外卖什么的肯定还是很很很很可，这个很可预期的对吧？就是你说A这样我我今天中午不想自己选餐了，你帮我点个我想吃的东西，然后这个讨好我一下，我觉得这个嗯帮我选一个我想吃的，然后让他不断的问你，不断的。你跟他说，然后对吧，这个绝对比但这个这个男朋友更更有耐心，是吧？好嗯，还有别的问题吗？大家有没有哎呀做歌就比较机械一点的，这个感觉是啊，但是这个你说机械这件事儿吧哦，他都出四点五了，我看看这是当时搞的什么东西，好到以前了，听听听听还能还能。电音嘛，电音就比较不太能够那个啥了，不太能那个区分出来它的。是不是机械化了？那大家可以尝试点别的风格的，我看看能不能有别的。中国风听听。一花春回山河如画，花对它歌词也挺好听的。新花带雪融游随风飞翔，白年辉煌后息一朝。我会背声音又很大。啊，别别别那个吵着了，对大家可以去试Sono Sono，大部分的这个免费额度足够玩了，像一样使用模型介绍软件什么什么需要配置电脑，一般啥你是说要自己跑模型吗？呃，跑本地跑模型吗？我现在有几台，一台是一个那个Mac Studio，呃，mac mac studio，呃，还是挺不错，我I M。M四啊，我没选M三的那个，对，就是M M四款还是挺不错的。它有可以放个最大能放到五幺二G的内存，因为它是统一内存嘛，所以这个模型也可以直接跑在那个里面。我们看下这个对对，统一内存啊，然后九十六G足我觉得至少足够了。然后我那台没太高，我那台就六十四G的统一内存。然后笔记本的话，我肯定没必要拿它来跑模。行嘛，所以也就是个我这款是很老的二一年的Pro M一了，这个当然三十二G的，然后还有一个六十四G的一个新的M四呃的笔记本，因为是拿出来整天出去用的，所以得轻一点。小模型八G显存，大模型就不行啊。对，然后它J L是可以租的嗯，对。所以你要真的跑模型的话，有几个地儿，一个是呃扣哎姑姑那叫什么来着？扣扣。Collaborate对collaborate能跑一些比较小的模型，而且很便宜。然后你如果觉得需要再大一点的话，你可以直接买它那个pro版，然后也能短期内充到比较大。然后刚才那个那个那个同学说的那个什么来着？呃AutoDL，对AutoDL也是国内去租GPU很好的一个地方。嗯AutoDL。哎，对这个可以按时间组，特别好，就是你可以看到里面Auto Dial一张，我记得一百一个小时几几块钱吧？啊对，这儿你看一这张。A一百八十G的一个小时才六块七块钱，还挺便宜。但是如果就你平时想玩的话，是我觉得其实大部分场景你你你没必要，就是你跑到云上最合适。因为你就算玩两年三年也不够一台，也很难够一台这个Studio什么这样一个顶配Studio这种钱的，一台顶配Studio十几万吧，可能嗯。嗯确实很多好啊，前古典音乐对对，就是现在做音乐的这种。前段我觉得有一节课也给大家分享了一个这个做音乐的一个产品，一个模型做的也很不错。但是这个Sono呢，我觉得是工作流整合最全的。你看从最开始我要个什么样的歌，然后生成这个歌词，到最后生成出来一个音乐，它其实全工作流都有。所以大家现在越来越发现，这个比的不只是这个。这个这个你说你模型多强还要比你的这个工作流是不是够全啊就是呃像Google前两天那个叫什么flow吧啊Google那个那套做这个音乐呃做做视频生成的这套工作流filmmaking的工作流这件事情所以越来越重要这件事情越对不光是模型本身好还有问题吗嗯我觉得大家这个未来想想听点啥，或者想了解些什么东西，我觉得这个都是可以可以说的，可以或者发给我们的助教都OK。好，那要是没啥，那我们今天就到这儿。然后，这个咱们这个我希望大家今天能记到一些agent这个支付相关的一些这个发展以及一些对吧？这个这个具体的应用，然后这。方便的话，我们之后有什么进展也会呃定期给大家不定期吧，给大家再同步好的。好，那今天就到这儿了啊，感谢大家，然后大家晚安嗯拜拜拜拜，下周见。"

"比如我让agent去帮我买咖啡，有没有操作空间？比如说让我买，对，这个就是现在做agent平台的最大的一个寄期望的变现或者商业化的点，是啥呢？就是呃，我你你让我，比如说下个单呃买一个附近的什么麻辣烫。好，那我是选这个杨国福呢，还是选什么东西啊？比如另外一家麻辣烫。这个事儿他现在做agent这种平台，大家都寄希望。这个这个广告的点吧，直入来去赚钱啊，这个所以很正常。这个就是很标准的一个商业化的一个方式。"

"专门针对A I的话术或技巧啊哦对，就是S E O，对，就是所谓的上一代针对缩。搜索引擎的优化这件事情现在是一个在快速被改变的事情，尤其是像Perplexity啊这样的A I搜索这个出现了以后，大家会发现我靠这个东西呃，我怎么能够在A I搜索里表现得更好？这件事情其实很困难的，而且不是原来那波做S U好的人能做到的事情。这个这个技巧呢，现在由于说搜索A I搜索引擎也在一个快速这个这个进展的过程中啊，所以还远没到定型的时候嗯。"

"然后它的这个分两个，那Grok四，然后普通版和Grok四Happy就是肯定是一个更大的版本呗。然后有一些特殊能力，但是它现在的代码能力，多模态的能力确实不行，所以都在它号称在后面的这个几个啊这个版本会发布。对，然后其他的呢，就后面会感觉到这儿有一个值得关注。的是这个东西Winding Bench啊，这个后面会今天会重点讲这个东西是哪来的。这个上节课也大概提了一嘴，就是呃SRPIC提的那个让呃让模型去管自动贩卖机，让模型去接管一个自动贩卖机，然后来进货补货跟客户这个买卖东西这样的一个东西。"

"那这个事儿呢一般叫做所谓的叫payment token，就是我给一个agent一件事儿的时候，我就给他一个payment的一次性或者多次性使用的token。这个token呢，agent拿着我的token就可以去跟啊比如说支支持了这个agent token的这些商户直接交钱买东西。那这个agent token呢在支付商就会有一些控制，比如说这个支付商，这个agent token只能花。五十块钱且只能花给比如说花给瑞幸啊，花给星巴克这样的一些咖啡店上啊，咖啡商啊，那agent他花花花飞了他也花不到哪去，所以他就可以拿着这个支付来去花了。那这件事呢，至少不是现在的几大主流的支付传统厂商的支付m c p能够做到的事儿。但是大家可以期待，可能我猜啊可能三五个月之三五个月之内，这个呃国际上的像visa mastercard paypal这些场厂商都会支支持我刚才说这种东西，现在其实也也有一些已经支持了啊，有一些功能。"

"然后那他他的另外一个结论就是好。那我们现在看他们的结论啊，这事他说看起来有点反直觉，但是他认为A I的中层管理者。即将到来，就A I的middle manager即将到来啊，就是不是最高层的管理者，也不是最基层的这个比如说补货的那帮人啊，而是中层的这波管理者，就像刚才说这个你管理了一个自动贩卖机，然后自动贩卖机进什么货，出什么货，确实我们可以去认为大部分企业里的中管中层管理就是干这个事儿，只是可能啊表现得很很fancy而已，但是呢本质就是在干这事，然后他底下又说了他老套这些东西啊，最后呢，他有一小段东西很有意思，就是他说发生了一个很神秘的诡异的事件是什么？3月31号下午啊，就是岁一号大战啊愚人节。"

"其实想想看，他如果能干这种。经营的事儿啊，自己其实用agent来做个网红可能也可以，是吧？他自己选择发什么样的内容，然后哎，对对，去I这对吧？对，这次没讲这个，其实有有一个项目专门去做的是帮你分析呃分析你到底应该选什么题。小平老师有没有做新时代的AIMCIN公司的机会？有啊，你看这项目就是呃选。题选什么不对？用户想看什么内容好有一个产品叫什么i t tipica什么这样的一个ai就是帮你分析呃就是帮你选到底你应该讲啥选什么受众讲什么东西啊来去怎么选怎么选呢by stimulating customers consumers对就是模拟你的最后的消费者来去评估你的内容到底他喜不喜欢，对吧？"

"所以呢你如果通过这个来去想呢，就可以想象说我可以不预期什么，比如说对吧，我这种。未来机器人他肯定没法这个抱老人，对吧？嗯，我觉得其实有很多这种项目什么，所以把老人在家里帮着老人抱来抱去的，帮他洗澡什么的那些，我之前看的像日本的几个机器人都都主打这一点。我觉得就是就算他能做到，我也不放心让他这么做。但是呢对吧干这些事我还是挺放心让他干的。对所以这是这个机器人很有意思的一个机。行，你看他现在已经可以对吧，干点叠叠衣服的事了。但是你看这个速度，你就可以看到他叠衣服还是很慢的啊，相对来说是很慢的一个东西。"

"而且呃它不光是说我们怎么让agent能够花出去钱，还得包括怎么能够赚钱，对吧？那他赚钱放哪儿？怎么流通？怎么保证这个赚钱继续赚更多钱？这个事儿就跟啊，就跟昌浩之前干的事儿一样，对吧？怎么能让这个钱赚得更快，更多，翻台率更高对吧？周转周期更快，然后呃这些事儿，那人经济就是比如华尔街这帮人要考虑的所有的事情，我觉得A镇其实都要去考虑。那A镇能考虑的就还得找到人类的这个缺点，对吧？人干不了。事儿华尔街那帮人不能干的事儿，或者干的比较差的事儿啊，能把让agent补上，那我觉得这个真的有可能对于整个经济社会都有很大的一个影响。"

"我们直接看这个呃哎这个Open Rotor对吧？大家记得这个Open Rotor这个网站吗？啊，就是之前推荐大家怎么去看模型的各种场景，然后到底什么场景在用什么模型这个事儿，它有一个ranking。一个排行榜，然后排行榜里你看最近还有把它这是最近这个按天的啊，你看这个一天，这个东西一半都是灰色的，灰色啥意思呢，就是用这个token的模型啊，用哪家模型的token这个事儿不在这个左边这个列表里，那谁不在这个列表里，只有俩不在，一个是。K two，一个是Grok, Grok四，对，所以你看基本上一个排第五，一个排第十，就是只有这两个不在那个图里，而这两个呢现在势头贼猛啊"

"H20解禁会加速国内大模型的发展吗？对最近那个黄仁勋那件事情肯定会啊，我觉得这个你说H20它阉割了，但是再阉割它确实也比呃就是目前的国产GPU还是对开发者友好的多，而且整个生态会好得多的啊，不得不服这个酷达这套生态，所以H20解禁。呃，我估计啊会让一大堆国内企业先又又囤起来，呃至少再囤一波H二零呗。"

"那那H20的解禁，我觉得大量的会赋能很多这种对吧，就是你原来没有攒那么多啊。对，就这些，这些部分用的时候好像我觉得H20还是主要是用来推理的嘛，对吧？它不是那种那个训练型，其实可能还。好，因为它毕竟Hopper。那 Hopper 的话，由由于 DeepSeek 的这个深度研究，那我们可以看到非常多 Hopper 架构的推理和训练的时候这样一些优化的技术出现。"

"有一家公司之前跟大家说过，叫The Thinking Machine Lab,Thinking Machine Lab对吧？这个之前有一次跟大家说了，融融了个种子轮，融多少钱呢？融了20个亿美元，融了个100多亿刀的种子轮。对，然后你看他们要做的是啥？我觉得这个可以可以关注一下这家公司的动态，为啥呢？当然，这家公司人特牛逼啊，就是一一行据说三分之二全是从open AI出来的，但是它的核心业务是这两个事儿，后面通用消费级产品这些事我不觉得他可能会在初期会重点，因为这个事儿竞争对手太多，他要做的是定制型模给企业定制模型定制A I模型。"

"然后他说这个以开源开源模型为起点，那肯定是可用的非常多啊。然后模型构建的时候，他说会采用所谓的模型，这个model merging model merging这个方面的事儿。model merging是一个很有意思的一个东西，给大家推荐讲两个东西，一个是这。这个model munching谁干呢？最早其实我最早听的是这家Sakana，对吧？又是他了，那那个鱼，他做了一个什么事儿呢？应该之前有给大家简单讲过，就是我们说有一个我们要搞一个新的模型，这个模型要在某些方面能力很强。那怎么办呢？我可以去微调它，训练它对吧？但是另一种另一种思路就是，我把现有的很多模型里面优秀的部分哎，把它拼成一个新的模型。"

"然后他说这个以开源开源模型为起点，那肯定是可用的非常多啊。然后模型构建的时候，他说会采用所谓的模型，这个model merging model merging这个方面的事儿。model merging是一个很有意思的一个东西，给大家推荐讲两个东西，一个是这。这个model munching谁干呢？最早其实我最早听的是这家Sakana，对吧？又是他了，那那个鱼，他做了一个什么事儿呢？应该之前有给大家简单讲过，就是我们说有一个我们要搞一个新的模型，这个模型要在某些方面能力很强。那怎么办呢？我可以去微调它，训练它对吧？但是另一种另一种思路就是，我把现有的很多模型里面优秀的部分哎，把它拼成一个新的模型。"

"然后他说这个以开源开源模型为起点，那肯定是可用的非常多啊。然后模型构建的时候，他说会采用所谓的模型，这个model merging model merging这个方面的事儿。model merging是一个很有意思的一个东西，给大家推荐讲两个东西，一个是这。这个model munching谁干呢？最早其实我最早听的是这家Sakana，对吧？又是他了，那那个鱼，他做了一个什么事儿呢？应该之前有给大家简单讲过，就是我们说有一个我们要搞一个新的模型，这个模型要在某些方面能力很强。那怎么办呢？我可以去微调它，训练它对吧？但是另一种另一种思路就是，我把现有的很多模型里面优秀的部分哎，把它拼成一个新的模型。"

"他说那二零二五年是大模型去帮助品牌啊，把自己的内容，这个引导到大模型的引导给模型的这样一个很重要的机会啊GEO是一个对吧进入模型思考竞争的就是让你的品牌进入到模型的这样一个很关键的一种一个战场嘛啊对好那今天这个GEO这一部分就给大家提这些然后还有一些没提到的我们可以下次再聊我觉得这个是一个特别有意思的一个领域啊然后所以这个如果大家感兴趣的话，我们可以继续再去聊。"

"但是吧，我觉得可能未来两三年以后，那这种像这种眼镜能够再微型化一点，那很有可能。所以大家可能考试的时候检查的时候，就是那个监考老师检查的时候还要看你各种设备啊，拿电扫一下，拿那个叫什么来着金属探测器扫一下啊。对，小米眼镜确实不行。"

"所以现在呢A I眼镜很大的一个问题就是这个东西就是。成本咋啥时候能压下来啊？然后前一段时间，小米的眼镜给大家带来一个希望呢？就是是吧就是bomb小米卖1999，那可能他bomb能到啊，比如说18几G17几G对吧？那确实是有可能未来我们把像i文的这种眼镜的整总成本再往下压的，压到比如说一千多，一千出头，然后我们能花两千块钱买一个眼镜这样的一个东西。"

"好，那大家可以看到可以预期啥呢？就是咱们的这个A I眼镜呢，可能还是前路漫漫，或者还是有挺多事儿要去搞定的啊，然后。这个啊，这个我觉得大家如果这个公司有同事要去做agent，要去尝试开发通用agent的话，可以参考这个京东刚开源的一个通用agent框架啊。"

"然后他就提到这句话，就是这一段啊，就是说那G O可能是品牌保证它在A I系统里面被提及的概率的一个最核心的一个工作，而不光是工具，而且它是保证品品牌跟A I层持续保持这个关系的这样一个角色。对，然后他提也提提到最后的一个点，就是他认为A I有可能能够让什么成为可能呢？让纯自主的市场工作者就是marketer啊，成为可能就是一个纯自主的市场marketing的agent，成为可能这样一件事情。"

"所以这件事他就认为说哎好，那我们有可能在GEO时代会出现一个完全独立的站在起码站在。品牌领运营这个领域里面独立存在的G O公司，而不是纯指作为呃品牌的工具，就品牌的部门的使用的工具这样一个存在的时候，这个这个点，所以他就提到这句话，就是这一段啊，就是说那G O可能是品牌保证它在A I系统里面被提及的概率的一个最核心的一个工作，而不光是工具，而且它是保证品品牌跟A I层持续保持这个关系的这样一个角色。"

"然后我为什么说A I写的东西跟人越来越几乎没有什么区别了呢？就是有一个这个项目，我不知道你知不知道，这个叫Word Frequent。哎，我见过，但是没有用。嗯，对，这是啥意思呢？就是他统计各个时期人类说各种词的概率分布啊，你大家想想吧，比如说以前古文的这些呃这个文言文里面那些词儿的概率分布肯定跟现在大家说的后来的什么白话文学小说啊，跟现在大家说的网络语言概率分布差别很大对吧，他们拿这个东西来去研究人类语言的进化，但是带来另外一个点就是什么？他们最近把这个项目给停了，这几年给停了，是因为他发现大量的A I产生的内容在词频上跟人区分不开了，区分不开了，这就是他把这个项目给停了的，一个一个核心原因啊。"

"还有一个也很有意思，是这个东西同样完全一模一样的东西，他拿多模态模型来去测啊，更喜欢上面的内容呢，还是更喜欢下面这样有排版的内容，上面这就是纯文本，下面这是有排版的内容，对吧？可以。看起来好像好看一点啊，那结论是模型更喜欢下面那个内容，就是更喜欢有排版的内容啊，这是多模态模型的偏好。多模态肯定是。不一定吧，我觉得就是同样的内容，他说更赞同哪个文章？嗯嗯，对吧？所以当然我我觉得有可能因为比如行间距拉大一点，可能看得更清楚一些，我也不知道啊。对。当然，这个就算找到的，就比如说我们前面说的所有的这个信息啊，都是从搜索引擎来的。就算搜索引擎来了数据完全对，最后搜索的结果也不一定对。"

"另一个我觉得这个是非常值得参考的一个事情，就是它的什么意思呢？就是你说让一个模型去啊，就刚才这个点啊，就这个引用的文章，这个文章如果是人写的和一个A I写的大模型会更。更愿意采用谁的呢？超哥，你猜一下？我觉得肯定是A I写的。对，更倾向于A I写的。而且大家不要肯定会有一个这个直观想象，就是是不是这帮A I都回答的是A E呢？事实上不是的，他做的实验就是如果就纯A I两个A I自己去答的话，他们的答案可能天差地别，但是就算天差地别。也回过头来相比人的答案，他还是更愿意相信他的同类的答案，就是都是A I生成的答案。对，所以这个是很有意思的一点。"

"所以呃，说那二零二五年是大模型去帮助品牌啊，把自己的内容，这个引导到大模型的引导给模型的这样一个很重要的机会啊GEO是一个对吧进入模型思考竞争的就是让你的品牌进入到模型的这样一个很关键的一种一个战场嘛啊对好那今天这个GEO这一部分就给大家提这些然后还有一些没提到的我们可以下次再聊我觉得这个是一个特别有意思的一个领域啊然后所以这个如果大家感兴趣的话，我们可以继续再去聊。如果有问题的话，也可以这题啊。我说的我觉得我们也得做点G O了。好刚才G O对这个话题非常有意思。是呃刚才丁平就说，那如果我用A I去生成无数篇胡说八道的假知识，会不会被A I循环引用并且信以为真？我确实觉得A I生成假消息更容易被A I踩进吧，小斌觉得呢？是的，然后这件事儿的问题是什么呢？大模型不会去时刻训练拟生成这些假知识，大模型在训练的时候会有一个数据管道，这个数据管道干的事情就是把你闪存这些胡说八道的假知识给踢掉，包括一些重复的信息呃这个。低信息量的信息都会在预训练的这个数据处理的这个环节给干掉。"

"大家如果下次明年吧，有机会还是还是推荐，我估计明年可能会更火，明年咱可以组团去，反正咱就哎真的是组个团，对对对对对对，组个团去"

"我觉得deepseek一体机在现在当下很精确的某些产业来说是有用的，但是如果大家有别的选择，嗯，我前面也不建议。然后这个华为的这个这个。384节点的这个真机是真屌，对，就是它的这个真机放在这儿了，然后他们可以跑到非常强的一个算力。"

"新品你要等它的第二代一般会好一些。嗯，明白。好嘞，你看这个，我觉得这个挺有意思的。巨神领域的你说机器人那些都反正几个大家的明面争，但里面有很多细小的这个垂直行业的小技术，比如这个就是机器人怎么知道他手里摸的东西到底是啥？比如说他手里摸的是个鸡蛋还是一个塑料。还是个金属什么东西？"

"感觉这帮人最终的矛头都会都会把矛头指向预训练，都会指向这帮就是你洗哪儿最后最终的这个最好效果的还是洗大模型的对吧所以都会把这个矛头指向预训练啊甚至有些大模型厂商可能呃这个盈利模式不是很好找的情况下会不会对吧这个把预训练数据当做一个广告位卖出去我觉得都都不是不可能的事儿那不知道行不行"

"黑帽GEO类似于SEO的黑帽打法，目前属于监管盲区。对呀，所以就是时机非常重要，就是你说现在不可能，现在这个比如说一年内吧，我猜这个监管都不会有专门说GEO这个玩意儿的这个这个概念，连这个词儿现在都不是一个算是全共识的一个词儿。所以嗯，它是个赚钱的机会。"

"我就突然想，如果是大模型相当于OS的话，对吧？给你预装个APP，和这个我给你预装某个观点到你给你的一体机上面，是不是一体机可能是重灾区，然后你是这个观点，哎，我还真的未来这个手机上可能有一些比如三B的那种小模型嘛，几B的那种小模型嘛。对对对，然后这种就是以后对吧，手机厂商可以专门卖一下模型，这个微调的这个位置。"

"有一个产品就是这个东西，就是也就刚出吧，昨天吧，就是这个东西叫agent，嗯，agent就E agent，然后一个做了一个多智能体的生产团队，然后他是干啥的，呢你可以看这个，这个看这个图就很直观，就是一大堆人，一大堆干活的人，然后能干嘛呢，能帮你做各种事儿。"

"那如果像这个Nreal这种，它的软件大部分都跑到绝大部分算力都跑到手机上，那中间这个眼镜只起做一个投屏和这个麦克风对接的这么一个事。那我觉得其实还好啊，我觉得可能更多的是以后得往这个方向去走，就是在这个小型化各种的算力，小型化这个有突破之前，我我其实不喜欢一个嗯，我都戴着眼镜了，我不可能不打手机嘛。"

"我所以我是觉得这句话最后几个点就是。感觉这帮人最终的矛头都会都会把矛头指向预训练，都会指向这帮就是你洗哪儿最后最终的这个最好效果的还是洗大模型的对吧所以都会把这个矛头指向预训练啊甚至有些大模型厂商可能呃这个盈利模式不是很好找的情况下会不会对吧这个把预训练数据当做一个广告位卖出去我觉得都都不是不可能的事儿那不知道行不行那你但凡加一点点信息，比如说我车对吧？汽车的这个我们什么懂车帝搞了这个东西，你说你找花几一千万几千万评测半天，你如果真的往这个某S开头的模型里面花点钱啊，那我某个车就是很好的自动驾驶就很好了。那你说不值吗？太可怕了，还有你。也没法，其实很难识别出来关键是对吧？你说你很难识别出来这个东西哎，那你觉得未来的一体机是不是就类似像那个系统预装一样？我给你一体机上布的那个开源模型，我可以在这个事情上很有可能很有可能你就很难去验证这东西的一致性，除非像以前那么装操系统似的对吧？我整个验一下哈希值，你现在大包行动辄几百G我咋去验哈希值？而且我就说我做了一点微调啊，对。"

"然后这个迭代确实全都是大模型来去就可以去做到的事情，所以他说 AI 让以后都会变成一个叫 autonomous marketer 这样一个东西，上次可讲的东西。然后呃这就是刚才一个点啊，然后我再讲另一个呃对我们可以看另外几篇文章，都是所谓的这种，我也不知道到底是不是 AI 写的，但是我觉得都是类似的这样一些思路，大家可以看几个就能感。感觉有这个感觉了，就知道到底啥玩意儿，就是做G O这件事情。"

"那我觉得这个可能是又是一波啥机会呢，就是当年有一波这个在亚马逊上卖GPT写的小说，我不知道那个张浩，你有没有经历过那个那一波听说过，听说过啊，就是哎我我我还有一个对，因为其实其实雅马逊我的问题啊，不好意思，我还是觉得这个问题对我来说挺重要的，就是说呃现在我看到它的其实操作只有呃应该控制方向，对吧？上下没有这种。对，我其实在想就是说比如说我增加一些操作，比如说我发射炮弹啊。Whatever嗯呃，当我增加操作的时候，这个模型需要完整的重新训练吗？是的，嗯，后面有一个模型的结构，就是你能干的事情其实是一个action space，然后这个action space呢是很标准的，就跟tokenizer就是词典是一样的，你不能随便的现讲。"

"我觉得未来就是就全都是垃圾，就是你已经没具不具备去评判的能力了。然后过去我信专家，后来我发现我操专家他妈都是这么玩的，然后现在后来我就开始信说那个对吧什么论坛什么之类的，对吧，这个这更多的人的观点。后来发现哇，这东西也能被低成本的用A I这个给你造，就这已经很难很难去分辨了，真的我觉得。"

"但我对这事其实也不太，我我反而是对这事技术很悲观的，就是你想你拿一个 AI去识别另一个 AI 的内容，无非就是看它是不是太好，太规范，太有这种对吧？AI 的味儿就是生成那种味儿，那这东西难道不是一个可以更容易去反向，对吧？对抗的这么一个东西吗？理论上来讲就是呃，我倒是愿意相信什么呢？就是因为你毕竟是 transformer 出来的结构，就是他可能在一些更高维的语义空间上啊。它有一些相似的地方，就类似你输出的做PC的量，根本你的量根本配不上去拿分布去识别。就你生成哪个内容，那不可能上不上千上万个字嘛，对吧？我觉得对于高价值的场景啊，比如说类似论文查重、论文查AI这这些事儿，我觉得应该是有办法的。"

"所以这个就是我觉得呃很有价值一点，其实就是关键这一点就是。因为以以往来说各个垂直领域大家都希望说训一个自己的模型地质领域里面也有好好多模型那这些模型呢到底有没有用我觉得很大一个问题并不是说没有用而是它过时的太快了啊因为比如像地质领域呢有好几个比如说像什么G O G B T G O L O M啊这样的一些模型都是说我拿了一些地质学的数据来去微调出来的模型那这玩意儿呢，你可能当时还不错回答一些问题，不错，但是但凡过个半年一年就就反正就会落后落伍多了。"

"有道理，对，然后就就你就把那些二三线城市全买一遍。这类词的内容并不多，就是比如说呃他可能会问说我在沈阳，我有什么什么推荐，那么他搜索的query 大概率就会是沈阳然后装修哪家好这类的。然后你就就着这个词去起你的名字对吧？你的标题就像什么沈阳装修最好的五家公司十家公司，你把你的。放在第一个啊，我我觉得这个是特别直接的一件事儿。对，是有道理的。嗯，都是拿着政策截图问利好啊，对，这个还我也我也这么做，就是就是那些对吧，小思的那些这个讲解水平，这个真的是太厉害了。"

"GPT-5呢，我觉得一个比较重要的事儿就是这个玩意儿，就是它有一个路由器，这个路由器呢会不断的这个号称不断地根据真实信号来去切换用户要去用的模型。所以说白了，GPT-5不是一个单模型，它是一个一族模型一簇就是就好几个模型，然后呢，这个它根据你的需求，根据你的场景来去分析说哎，我到底现在应不应该用哪个模型，所以它叫一个real time的router啊。"

"我觉得这个可能是接下来半年这种主机厂商大家很拼的点，就是我做出来的主机里面有一整套的。又有像这个不错的这个GPU大小的这样的一个芯片在，然后又有一系列的写文件生成图什么乱七八糟这些功能的这样一个预制的工具啊，这个事儿我觉得是一个特别大的卖点。"

"大家等到再过两三个月吧，应该还会看到小米的NAS，小米的NAS会出来。然后呢那个时候大家可以想想啊，这个小米的NAS本身它为什么要出NAS？肯定不是简单的说，我我为了存你这点数据啊，他肯定是要往进放算力的啊。"

"但是这个东西我觉得是有可能能爆的啊，也不知道有可能实际已经能爆再爆了。据说这种眼镜每天出货是小几千台，就是两三百这个价位的眼镜，每天出货小几千台，那卖给谁真没找到。所以这是我很头疼的一点就是，谁会需要一堆这种的，而且它的APP呢，所有家的APP几乎都是一家做的啊。"

"所以我觉得它是一个强制你按照下一代未来的编程方式来工作的这么一个一个agent的项目。然后你可以在这边哎就不错，好创建一个pr啊，这个pr呢大家就理解成是啊这个agent行那。代码要跟我的人类说：'哎，我写完这么个东西了，你要不要这个接受我这段新写的代码啊？'就就是这，这个叫PR。"

"人工智能继续学习这两类的。然后其他的工作里面唯一增快速增长的就是生成式A I。所以呢带来一个什么点呢？就是大家但凡去像什么领英啊什么这样的一些找国外的投这个这个投简历的这种网站，一定得把这几个词加进去，就是甭管你你会的不会。是不是这方面的东西一定加进去？因为这类的工作在暴增，其他的工作呢就是有，就是基本上是平的吧。"

"所以大家有人说哎，可能未来程序员会有一大波所谓的叫A I架构师的这个角色，就是业务模型肯定得还是人来去设计，或者说更多要人来去参与设计，其他的具体代码肯定大部分都是agent来去写了。对，然后为什么判断女性更容易取代，因为男性的力气活儿I干不了。"

"我觉得盘古或华为的大模型还得再重整一段时间，可能重整个半年左右吧。对，这超号你有什么小道消息吗？华为。为啥要在乎盘古啊？呃，我觉得华为还是能能做起来。我个人觉得，就是如果一个路能通就是不是一个特别原创的，我觉得它只是内部的这些思路要整理整理。"

"然后他说三点一的thinking模式跟R105280528，就是最新那个最最强的一个R1啊，这个质量相当，然后响应速度更快，那肯定是V3就更好嘛啊，就大家会更更倾向于用它嘛"

"然后在推理部分的hre还是比原来r一强一些，然后simple qe就没什么变化。然后这个code其实本身模型的能力也没什么变化的，所以分儿也没啥变化。然后code agent它他这块没比，所以为啥呢？是因为呃，他这个版本现在不支持方神扣，就是推理情况下不支持方神扣"

"然后这个底下举了好多例子，比如说呃比如这样，对。我当时拿了一个什么来去试呢？我看啊，上吧，我直接登一下路，当时看的那个点哦。我好像说啥了，直接签了点A I，它是个它是个国际站的版本，然后呃它的模型好像还还好，还多一点验证"

"那大家可以想象现在这个呃这一类的agent其实还挺少的，但是并不是说每多少家公司在研究啊，像这个知普我们出了这个AutoGLM，那豆包千万啊阿里肯定都做过这类东西啊，但是这东西其实现在大家没有很普及啊，你可以想象想象到一些点，因为它可能准确率没有那么高，然后效果没有那么好，然后且还有一个关键点就是有我觉得他也不太知道怎么盈利，而他的成本真的很高啊"

"然后这块呢，我觉得有一个特别有意思的一个想象空间啊，就是我们到底拿这种能够操纵手机APP的agent能干啥用对，我当时就是跟同事聊了，就想到两个点，一个是这个APP的爬虫，但我们发现大部分现在越来越多国内的这种应用其实都把信息都局限在他自己的这个网站里，就是他自己的APP里，他也没网站，甚至就在APP里面。他其实都拿不到这个数据，也没有web榜。所以呢，这种情况下你怎么去拿到别人A P P里的数据呢？我觉得其实就可以靠这样的技术来去做，做直接爬取这个A P P内的某些内容，然后给我抓取下来，然后输出成一个文件，对吧"

"然后呢最近开始出现这一类了，就是Infrastructure Agent，写I A C这个代码还挺烦的，就跟大家如果写过什么Docker的那些docker file什么的，就会发现哇那不是人写的东东西啊，不是不是人写的东东西。不太一样，IAC有可以支持那个TypeScript，还行。对，那你还是一个非人化的，不是人类写的东西。对，然后现在这种Infrastructure的agent其实就是你直接跟他说给我加两台服务器，然后这两台服务器要连上什么数据库，然后它安全的这个这个这个风格是什么，它的安全的等级什么样的这些，它就可以自动地帮你来去转变成IAC这样的代码，然后直接运行到那个那个那个那个那个云服务上啊"

"美国自从二十世纪七十年代以来能源产业产能一直停滞不前，中国迅速建立了他们的电网...美国要开始发力了，然后加上结合之前的这些什么星际之门啊之类的，这些我觉得都是很明显的点。"

"我觉得这个，我最近有一个特别好玩的这样一个体验，就是我平时会带着豆包的那个那个耳机，因为上下班我对我离公司比较近，我就走路上下班，然后但是走的也挺远的，大概二十分钟吧，就走走学校了。然后我就戴着个耳机跟他聊，说这个帮我讲讲强化学习，帮我讲讲某个技术，然后不断的追问。"

"所以这个我觉得是个是个方向，就是所谓的大家一直说所谓的A I一体机啊，或者这个大模型一体机这件事儿过。啊，这事过了DeepSeek一体机，这个事情已经过了，为啥呢？就是大家现在要的是干活的东西了，真能干活，而企业现在也也也那个啥了，也也也也不傻了。我去花个几百万搞个一体机，然后你用不用得起来还不好说呢，那我不如对吧，像这个AMD这个这个机器真挺便宜的，一万多，我靠那一万多能给你装上这么多AI的工。"

"海底捞说他现在已经换了用，有几家店用了M四的Mac mini。大家知道M四Mac mini大概多少钱吧，不到一万啊，便宜的到三四千。然后这个配置好一点的一万出头吧，但是非常非常便宜了，比那些什么那个海康啊什么的那个本地算力便宜非常非常多了。然后他靠一个Mac mini实现了整个店的A I监控和本地运算，用来干嘛呢？用来分析这个台桌有没有空闲，是用餐状态还是待清理状态，然后把这个分析完了以后的结果推给相关的人员。"

"瑞幸它是有所有的这些，比如获取它的这个门店的地址啊，然后SKU的信息啊什么的，其实都肯定都是有API的。那他跟支付宝合作。做的无非就是我前面有一个agent，根据用户的请求给他推到底要调什么SDK呃调调什么SKU啊换出来，然后点最后去下单，最后去下单那部分呢其实要唤醒的是一个呃支付的功能，但之前也给大家演示过，是啊支付MCPC到底是怎么样一个运行的过程，当然给大家也是应该是微信的那个支付MCPC吧啊大家能。能如果能记的话，那支付宝其实也是类似的。"

"然后他还有一些别的这个例子啊，这个就不详细说了，大家可以看自己玩一玩。我觉得这个这个跟刚才那个RKJI一样，这个这几个都值得自。自己去玩一玩，但是如果这个对英文不太好的话，还是记得啊沉浸式翻译，沉浸式翻译，这个说说说N遍，一定要用这个非常好用的这个翻译工具。"

"那你想想，你用APP都沉迷了，你如果有一个随身携带的随时聊天内容啊，聊天的设备，那不得对吧？一天的使用时长不不得不得赶超抖音，对吧？所以我觉得抖音没准也也在忧愁，那就是别出来一个新的玩意儿，把我的这个用户市场给占了。"

"所以这个大家非常建议这大家这个不要觉得呃这个我讲这些东西。跟自己行业没关啊，反而是什么呢？就是如果你越觉得没关，那你但凡搞出一点小东西，这个事儿在你行业其实都是有非常大的这个机会的。"

"然后第二个呢，就是图片也要标识，这个也很。容易理解。第三个我觉得特有意思，音频内容也要标识啊。之前给大家讲过好几次这个Notebook L M那个产品，就是Google那种。现在大家听什么喜马拉雅呀，小宇宙啊这样的这个播客频道，这个有大量的内容其实都是A I生成的，尤其是现在像什么豆包啊，这个元宝什么的，这些都已经可以支持你一段内容直接生成一个播客。"

"对，现在更多的A I应用还是停留在调用API的层面呃，那肯定的呀，比如说刚才的这个呃i R K G I，对，这个就算调API这件事。也不是一个单纯的，也也也三六说白了，三六九等于差别很大。比如像这个R K G I你要如果能够用大模型的A A P I调大模型A P I来去让他真的能玩起这个游戏来，那你这个玩意儿虽然叫掉大模型啊，叫掉A P I那也比可能百分之九十的这个这个A I项目强很多了。"

"整个的使用量真的是在猛增，这个整个的呃Chat G P T的一他们现在都。都开始用W A U了，就是周火啊，周火周火数，周火数是多少呢？Chat G B T哎，我看看啊，这接近八百个million，也就是八亿啊，八亿八亿的周火，那也就是基本上十分之一的地球人都在每周都在用Chat G B T，对吧？"

"整个的这个使用上来说，就是整个的使用过程中到底大家用Chat GPT来干嘛？其实这个也在变化，有一张图有一张表格，就是大家是用Chat GPT来去做工作上的活呢还。是非工作上的活呢，从二四年到二五年啊，这样一个六月份两个同样的六月份来对比，发现到二五年的时候，非工作类的这个消息猛增，基本上占了百分之七十三的内容，全都是非工作类的。"

"这个显存类型他用的是HBM2二E，然后这个H20是HBM3呃基本上现在国对，好像还没有吧？应该是只有长鑫，长鑫好像说要在后年啊，应该是要造出这个这个H B M三啊，然后呢它差别那肯定就是这个显存的读取速度啊什么这些东西了，应该是H B M三会在会比二E还高一倍左右的带宽啊"

"然后Gemini三可能要来了啊。大家注意，这个Gemini三可能又要来去搞掉这个T P T五的。最牛逼的模型了，他在现在在L M Arena，大家知道吧？L M Arena上在测试，然后据说呃大家发现这个新的模型代码名叫Ocean Reef啊，Ocean Reef这么一个模型，大家在这上面看就可以没准用几次就能用到它啊。"

"然后另外还有这个功能，跟刚才的那个眼meta那个眼镜也很像，就是它有个叫conversation boost，就是你跟谁聊天的时候，它会特意的去提高你正在跟你讨论的那个人的声音，而减少周围的干扰的噪音啊。然后这个事儿呢，其实就所谓它的叫什么计算空间计算什么的这样啊，计算音频这个概念下衍生出来的东西。然后这个就是最近几个硬件，我觉得挺有意思的。然后有一个产品我觉得这个可以大家可以去，如果有出海业的话，可以去试一试，这叫Listen Labs。"

"那他的结论是啥呢？第一个呢就是说啊不可能有百分之百不会产生幻觉的模型，这个是直接上来就说了，所以这个大家就就放弃说这个哪个模型或者什么时候我们能够有一个绝对不会幻觉的东西。啊，这个是不可避免的。这个这个hallucination is inevitable，是不可避免的。因为在大模型里的不确定性的时候，这个是是是啊，对对，就是他说这个时候不可避免的。"

"所以我觉得这一类的产品会越来越多，就是像Magic Q啊，像呃，Meta的眼镜里的这样一个几乎主动或者半主动式这样的一个A I啊，这是一个特别明确的一个趋势。"

"所以我认为就这种人的性格，就就是对吧，就是就就这种是真正缺乏的东西。对对。所以他说Plantier里面这么搞出来的很多F D E，最后都去创业了。因为对整个这个过程其实就是一个创业者的培训，嗯，就是创始人的培训过程。然后它里面还提了好多这个阶段，就是还挺实在的，就是你面对客户的F D应该怎么第一阶段做啥几天，第二阶段做啥几天，第三阶段做啥几天啊，然后整个的给你展示出来这样一个一个效果，好像就是Open AI的这个这个做的吧，Open AI的啊，对，Open AI的F D E有面对客户的有面对内部人的对吧？面对客户搞定啊，这个这个F M M V P啊，然后来去。Liver面对内部去做知识的分享沉淀这些事情，这个非常重要。"

"阿里现在靠也不比较靠啊，就是它模型本身。这个带来的这个这个云的收入肯定是非常大的啊，当然另外其实更也很大的是那个谁呀，那个火山啊，所以这招真的挺牛逼的。所以确实把这些所谓的大模型创业公司呃给搞得很很尴尬，对吧？"

"如果我们认为现在Agents的框架已经到了一个相就至少现阶段是一个比较成熟的比较定型的框架的话，那确实Agentscope，就这个项目Agentscope啊，大家如果这个自己开发或者公司的同事的话还挺建议的啊，挺建议去看一下的"

"你一旦用大量的经济行为是agent来去干的话，那就会出现一种新的高频的这个，这个不一定叫交易，而是叫这个叫高频negotiation H F N，高频好价寒假啊，它的高频谈判，对高频谈判这意思就是像刚才我说的所有的，比如说以我的意愿呃授权给这个agent帮我去买票啊，帮我去这个呃跟这个给实验室争取G P U这些东西"

"大家大家看到这个Open AI的这个新的硬件设备之前给大家讲过一期A O P I的最新的硬件设备，就未来一硬件设备应该会在二七年二六年到二七年左右会呃上市啊，所以其实还写着呢，这个大家不要觉得这个这个这个已经到快生产的阶段了"

"然后Open I呢就要去做产品定义，做做这个软件定义这方面的事儿就OK了啊，那至最头部最顶尖的下一代的A I硬件设备应该是在中国造出来的。然后它的各种功能啊或者各种特征啊，跟上次给大家讲open i的这个硬件设备的这个没什么区别啊，没没变化"

"那我们就会看这个，这个这个像是一个特别大的综述文章，然后这个里面巨大量的paper，你可以看到大量的引用，巨大量的引用。然后几乎都是二二三二四二五年这段时间内，你看这个关于A镇经济方面的引用全是二三二四二五年的这个文章"

"那么大家可以想想，这东西就放在手机上就很很不错嘛，就起码比Siri聪明多了啊。其实我挺纳闷，为什么Siri就哎呀就就是干不好。所以这个大家也可以去去玩一玩，这个就是多模态或者全模态的这种模型确实可以玩的很多"

"那如果agent能够应用在科学研究上，能干嘛呢？比如说他可以去跨学科的来去协调，然后呃跨实验室吧，来去协调。然后如果说这个呃看看啊，就比如说，如果你的这个agent工作中涉及到一些专业的工具，专业的模拟器，专业的数据，哎，是不是？可以让agent来去啊获取这个资源的同时补偿其其他的agent"

"这次发布会其实核心他想突出点就是我已经做了全栈的大模型应用的全生态构建，所以这个还是挺可怕的。而且这事儿对于国内的大模型公司来说，我觉得至少目前还没有看到一家有这方面的啊构建的这个魄力或者这个这个在做这件事儿吧我觉得啊"

"这个A C P我觉得是一个挺值得去大家关注的一个方向啊，就跟这个每次其实在agent的支付领域里面出一些新产品，其实我都非常推荐大家去跟进一下，这个是非常非常可见的明确的。这个大的可能未来半半年吧爆发的机会。"

"为啥呢？就是大家看这个呃CodeX这个产品最大的点是什么？如果大家这个有那个程序员朋友的话啊，至少程序员这个平时咋干活的就是打一个cursor对吧，在这写代码，写完代码这个在这个。命令行里执行运行OK了啊，但是呢，如果你看刚才我这我这个这个任务咋做的，我这个完全靠自然语言说的，完全不需要说任何的这个代码，直接我就给他发号指令就行了"

"那Open AI绝对不会放掉这个非常宝贵的一个上下文，对吧？那Open AI的硬件肯定也是获得上下文用的。所以这个事儿呢，其实大家也可以去当做一个标准，就是你看哪家大模型应用公司最可能跑出来，那就是看到底哪家公司的产品最能广泛地收集用户的上下文。"

"然后底下呢几个快速说一下第一个是那个Chat B P T boss，这个boss那个我也是刚给我开通的，就是每天会有一个号称会根据你之前chat GPT里面聊了啥搜了啥以后主动的给你每天晚上做总结的这么一个应用就是。你不用主动的问，他会根据你干了啥这个事儿来去主动的给你啊提你可能需要哪些东西。比如说他之前发现哎你这个呃搜了很多什么关于什么台湾的某一个活动吧这样的一个信息他就会啊帮你去分析呃帮你去建议说这个你可能啊你需要知道更多这方面的这个这个信息，然后对吧就是follow up一些东西就。他说白了就是会根据你平时白天干了啥事儿主动的给你总结你第二天可能需要哪些信息啊这样一个东西，所以这个又回到最开始跟大家说这个像包括O P I的这个设备这一点就是上下文是极其极其重要的。"

"然后底下呢几个快速说一下第一个是那个Chat B P T boss，这个boss那个我也是刚给我开通的，就是每天会有一个号称会根据你之前chat GPT里面聊了啥搜了啥以后主动的给你每天晚上做总结的这么一个应用就是。你不用主动的问，他会根据你干了啥这个事儿来去主动的给你啊提你可能需要哪些东西。比如说他之前发现哎你这个呃搜了很多什么关于什么台湾的某一个活动吧这样的一个信息他就会啊帮你去分析呃帮你去建议说这个你可能啊你需要知道更多这方面的这个这个信息，然后对吧就是follow up一些东西就。他说白了就是会根据你平时白天干了啥事儿主动的给你总结你第二天可能需要哪些信息啊这样一个东西，所以这个又回到最开始跟大家说这个像包括O P I的这个设备这一点就是上下文是极其极其重要的。"

"中国的开源模型在这快速超过了美国，他用了几个指标：第一个，这个像这个这个呃累积下载量，红色的就是中国的蓝色，就是美国的，然后欧洲你看趴在地上，这就是欧洲的，所以我就说欧洲已经已经出了第一梯队了啊。这个这个角色啊全球的模型的下载量，中国的开源模型下载量已经超过美国了。"

"然后这个所谓的结构化推理啊进入物理世界，说白了就是啥呢机器人啊机器人在随着推理模型的这个这个叫什么发展啊，变得越来越越越越有脑子了吧，越有脑子了啊。今天这个待会儿又说那个Figure零三啊，或者像这个呃Gemini的这样的一个几个Robotics，其实都是这方面的一个表现。大家逐渐的觉得，这个机器人开始智商有有脑子了。"

"然后他就说：哎已经十二个月过去了，确实已经十二个月过去了啊，这个九月多发。然后到现在是啥样呢？你看就是Open AI确实还是保持领先，但是差距已经变得越来越小。他就刚才说了，中国成为明显的第二名，就是呃。但凡你想用这个大模型，但是又不想用美国的大模型的话，那其实只有一个选择，就是中国的大模型，对吧？然后性能也不是太差。"

"然后你看他关键他平均的合同金额达到了五十三万刀。这个值是非常高的，我觉得应该是年一年好几百万，对吧？六七呃三四百万人民币的这个A I的付费。我觉得可能大部分公司这个一年花在I T上的可能也就这件吧。"

"然后最后一个呢，是我觉得这个挺有意思啊，这个可能对大家来说也有一个想法，就是一个视频游戏，一个video game，呃，基于什么呢？基于生成式A I元素互动的视频游戏取得突破性的成功。啥意思？就是一个完全由生成式AI驱动的一个视频游戏video game啊，能够火出火出圈，对吧？这个大家确实是去年呃，这个有些幻想，觉得哎可能今年可能有一些各种的dominat模型一一爆发以后，有一些游戏公司能搞搞出一些有意思的东西，但至少目前来说还没有。"

"医疗领域呢，它是一个探索非常多的地领域。但是就我反正所问的朋友，就真的做医疗领域的这个A I的朋友，说现在的这种医疗类的模型都很差，为什么差呢？并不是说他打底答题多差，而是他没用，就是大量的医。疗领域的事儿其实并不是简单的哎告诉我一个病主主诉，然后我告诉你到底是啥病，它并不是这样一个单纯的一件这种事儿。"

"然后以安全为设计的理念遭质疑，这谁意？那其实就是指的是这个呃叫什么来着super intelligence吧，那样几个啊safe super intelligent呃S S I那家公司之前给大家说过这家公司最近有什么新闻吗？我好久没有听到了，对，但是这家公司没有新闻，但是也没什么进展，但是这家公司的市值。已经排到前面去了啊，就估值非常高。"

"然后啊甚至到一些原子模型，说白了原子模型就是你怎么去模仿原子之间的力能级能量这些东西互相作用力这些东西，这些都有专门的A I模型来制作，然后用来做材料合成啊。最近也是有一个叫Material Gen的这么一个。模型也是最近非常火，就是拿这个模型来去生合成呃怎么合成一个材料的呃这样的一个方法啊，它是一个扩散模型的扩散模型就是生成图的那种模型啊，然后你可以想想我怎么拿一个生成图的玩意儿来去生成一个材料的结构啊。"

"然后呢，这块我就再连带说一嘴啊，就是自动驾驶里面在怎么用大模型？大家知道自动驾驶其实呃有各种的这个这个流派吧，但是其中有一派呢，其实就是在尝试干这件事情，就是我们能不能把呃这种我们现在主流的觉得已经很强的多模态大模型来去用在自动驾驶里呢。这个就是在两个月前呃谷歌的一个研究人员他发的一个，他做了一次分享，你看。"

"然后这个所谓的结构化推理啊进入物理世界，说白了就是啥呢机器人啊机器人在随着推理模型的这个这个叫什么发展啊，变得越来越越越越有脑子了吧，越有脑子了啊。今天这个待会儿又说那个Figure零三啊，或者像这个呃Gemini的这样的一个几个Robotics，其实都是这方面的一个表现。大家逐渐的觉得，这个机器人开始智商有有脑子了。"

"我觉得这个小米的逻辑完全是很多定义是在供应链那端啊，就是光波导之前也好像。几期前跟大家说了，基本上现在华强北那边的光波导的眼镜在大呃五六百以上嘛，五六百六七百这个量级的快要批量出货了。所以对于小米来说，它的最稳妥的办法是什么呢？其实就是看看目前现在市面上什么A I眼镜是能卖得上量的，我就做那个，而且啊然后呢，等什么的等下一波。啊，谁要不就是谁能验证这条路这样能卖得通，要不就是整个供应链已经足够成熟了，整个出货量足够大，然后成本也足够低，他能去试一试。"

"因为我觉得这方面可能未来半年一年肯定会有一些可能可以爆发的品吧，那这个大家如果家里有娃的话，可能估计会感兴趣那种就是A I陪伴类的那种小硬件嘛，就是。像那个，那个叫什么零宇宙，像那个呃卢卡博士啊，然后火火兔，跟卢卡现在卖的好嘛，我很好奇，不错的，对卢卡觉得挺不错的，这这不跟卢卡合作了啊，这个也不算合作，反正就是有一个有个战略啊。"

"但是我记得前两天这个咱们这个杨杨杨振宁呃院士去世了啊，这个大家在学校里面还看到有一一整个走廊给他给给他献花，所以这个呃是谁说的说这个我我再过几年中国的整个的诺贝尔奖就会迎来井喷的时刻，那我觉得大家可以期待一下。然后谁呀？要获奖啥？没听见，谁要获得贝尔奖了？我说井喷是指哪些个，就本来的研究其实很多，这个当然非计算机领域，一年就几个人，怎么算井喷啊？对对，一年就几个人，对嗯，井喷就是可能哎出来两三个，那咱就。但我觉得按现在的趋势都是A F O S I N E，我这A F O S I N E领域里感觉现在还是美国更强吧？嗯，对。"

"所以这个这个后面他就开始说好，那他甚至认为所有的大模型都应该只吃图片，只吞图片进去啊。那即使你有了一些纯文本，你也应该干嘛？你先把它渲染一下。所谓渲染，其实就是你把它变成一张图，然后变成这张图以后再扔给大模型，让这个模型去看，看那个图，而不是看你的文字。为啥呢？他就开始说了，那图。图像呢是因为有更多的信息压缩啊，为啥呢？这个其实一句话说就是什么，就是我们的文字，就像这一段文字，其实是一个所谓的叫离散的一个一种一种编码方式，就是每一个字其实都是一个跟另一个字完全独立的一个一个一个编码，它们之间是没有什么语义上的关系的啊。"

"这种工作模式会不会导致工程嗯哪种工作模式啊，工作模式会不会导致工程师断层，初级及工作室交给A I执行了，对呀，这个这个很简很简化，就是现在无论是工程师还是非工程师行业都出现这个问题，就是初级中。的呃工作的人其实都在大量的问题是找不到工作，就是公司不给出级的工程师工作的职位了啊。那当然不止工程师啦，律师啊，其实也很关键一个一一个角色。然后但是心理咨询师其实据说已经开始出现，律师是最严重的这个，然后我之前看有有些律所已经不招初级的这个律师了，因为Chat G P T都比初级律师强得多。"

"但是我觉得这个是一个非常牛的这么一个东西，因为它本身就是一个是不是一个一个预制提示词包哎，可以这么理解。对，就是它被大模型或被agent引用，其实就是把它拉进来当做它的提示词的一部分啊。其实就是怎么把那个上下文拼好嘛，那我怎么找到这个活儿所适应的这些上下文其实。就是skill干的事儿，但是它是给谁用的？他是给agent用啊，所以这个是一个我觉得是非常非常有意思的这么一个新的功能吧啊。然后我觉得可能以后不是可能肯定以后各家的这个这个大模型工具都会不断的加着把那个skills加进去，然后你说这东西它就是纯文本，所以它也没有什么太多的标准的这个行业规范啊，只是把这个几个标准文件给。定义好就行了，那几个标准文件就是什么叫skill点md啊，对吧？像skill md，然后几个别的文件的点md，其实它只要把名字定义好啊，就说白了就是这个skill的呃入口文件在哪儿啊，首页文件在哪儿，它只要定义好这个东西，其实各家的大模型都能用这些东西。"

"其实为了就是他下一步要能I P O嘛，这个大家都看到了这个Open I G，就是整整完这个东西，其实下一步有可能就要开始尝试上。"

"然后他就后面再说了一大堆了，包括直播里面宣布他一定要去建构建一个四十七G瓦哎啊三十G瓦的这么一个算力，三十G瓦的这么一个算力，然后要花掉多少呢？花掉啊一万四千亿美元这么多，对吧？"

"所以中国的这个大家要坚信，这个虽然我们表面上看那些上市企业基本上没有中国的对吧，没有中国量子公司，但是我觉得这个呃，中国在量子计算方面的这个成果是这几年会非发展非常发展的非常快，对所以会有非常非常多的新东西出来。"

"然后关键这个进展是上nature的，所以我觉得还是非常值得重重视的这样一个一个成果，然后再结合啥呢？结合那个奥特曼前段时间说说那那个呃二八年吧，是不是奥特曼要说这个二零二八年要。形成这个A I自己改进啊，就是A I的叫什么工程师，就是改进自己模型的啊，对全自动的A I scientist啊，就二零二八年要搞这么东西，"

"大家看那个呃这个美国最近掉了这两架飞机那那大概率都是证明了整个美国的这个军事的工业方面的这个这个叫什么腐朽但是大家不要忽略他在这个忽视他在这个最顶尖的这帮人的这个这个发展能力就是比如说军事策略军事情报的分析这方面能力肯定美国还是非常非厉害，然后巨神方面呢，其实就这么一个，我觉得还有点意思。"

"所以大家如果在再传统行业也不叫传统行业，非AI行业，那我我觉得大家眼光不一定要只盯着自己的竞争对手，对吧，就是你说你你那一对手ABC，但是小心这种也不叫小心吧，就是你你完全可以不用去这个只盯着他们呀，你去找VC合作啊找一个VC合作说哎我操，我把这个公司给收了，然后我如果有想法，或者我如果有一个方法论，或者说我明知道我手头新出的这个技术，比如说咱们不断的这个每节课都会有新的东西。然后这个一旦我们发现有些新东西真的是比较确定性的，或者说对吧，大概率能改造我们的行业，提高效率，降低成本的话，那与其去整天说服老板，我可能这个就不是很正起来，但是与其整天说服老板，你不如啊这个串通啊，我说打个引号啊串通一个VC来干这件事情，或者说有技术能力的VC来来干这件事情，就是所谓的AI roll up这件事情，我觉得这个可能在未来一年内吧会有很多成功的案例啊，就这个这个事情"

"那他后面就开始说了，那这个到底会是啥呢？他里面讲了那个shorth，这个就不管了，又开始讲了一些。啊，就我想知道到底在二五年到三五年中间哪一年，他就要去看到底我们现在的关于刚才的Shore或者Grover，或者像那个比特币的那个那相关的算法的研究，有没有把我所需要的量子的量子比特的量压下来，压得更低，以及我现在做量子计算的这些公司做出来的量子计算机里面的逻辑比特有没有。上去这是一个两边凑的事儿，对吧？就是我需要十个，你现在能做俩，我降低一点，我能需要做七个就行了。我再努一努做到五个，我们就很快就能碰上了，对吧"

"然后G B D六反正有一次那个采访奥特曼的采访说大概会在半年之后会出，所以可能大家预期在明年的春节之后吧啊，这个这个春天吧，会会有G B D六"

"那风电怎么能用上，就要指望储能技术啊，就是就是嘛，要依靠风光风光电对吧，风光电其实都很难，就是光呢那那一天的白天啊，然后那个晚上就没电了嘛，就不发电了嘛。那你怎么办？你只能配大。巨大规模的储能啊，当然在咱们那个西藏、新疆都有这样的一个大规模的储能和这个光电的这个配合的这个infrar，这个事儿我觉得真的是呃中国绝对遥遥真的真的可以说遥遥领先美国了，对，光峰嘛"

"然后但是你看我们说新一代的芯片就是从H100后的这部分几乎都没有中国的芯片，所以中国还是我我觉得可能未来五到十年里面GPU还是很难能够就是超过。但是这个可能我们的就最大对手其实就是NVIDIA啊，但是NVIDIA好处是什么呢？就是老黄其实他黄仁勋他其实跟川普。不是很很配啊，当然这个这个就是那个呃小小思哥擅长的这个讲了，但是我我的个人感觉就是川普这个家伙嗯黄仁勋跟他真的是聊不到一块儿，尿不到一壶里去"

"黄仁勋在一次台湾的内部分享中讲到，未来五到十年AI竞争谁会赢，中国会赢，period就结束。他说中国有一百万人在做大模型的研发，硅谷最多两万人。"

"黄仁勋说量子计算在迎来关键的拐点，未来几年可能强大到足以解决一些有趣的问题。如果学量子计算方向，四五年学以后，再读个博，七八年后确实有可能达到二三二零三三几年，那个时候确实可能量子计算是达到一个接近产业化的边缘。"

"这个文章其实大家看到最后呢，就会发现我靠，好像这个没有想象的对于A I，对于职业影响，没有想象的那么大。而且传统上一直认为的一些呃可能被A I去这个冲击很大的一些岗位，好像反过头来是更稳健的，像软件工程师这种角色。"

"大家会逐渐看到呃这种类型的工作其实有一个比较大的这个共性啊你看他所以才说创意工作减少并不是而是创意执行工作在减少那所谓的战略或者这种呃这个高high level的这种创意工作其实反而在需要需求量增加"

"增幅最大的是谁啊？你看这些最大的最大百分之四十机器学习工程师，对吧，这个很正常，这个大家都在都在争这类的啊，但是我觉得其实挺诧异的就是总量还是在涨，就是大家一直以为我一直以为说大概大模型的这个工程师其实是量很少的，比以前那些工这个需求量其实是少的，因为更精嘛，更专嘛啊，但是发现哎总体量其实还在上涨"

"你看，对高级领导层的需求远比对中层管理人员和独立贡献者的需求更为强劲。他与他的数据相反的就是整个就业萎缩了百分之八，但是高级领导职位几乎没有下降。"

"然后那唯一少受影响的，其实就是做市场的。我不知道大家有没有在做市场的这个同学，就是真的是做投放啊什么这些或者做网红啊，这个做做直播啊，这些的同学。这个领域还还是持续在增长的，而且增长很快。你看，叫Influencer，就是网红的网红营销专员啊，说白了就是啥呢？就是跟这些网红联系，然后怎么推广植入我们的产品的这样的一帮人。这些人其实在快速增长，20%的增长。"

"然后这里面提到一个叫零点击marketing，是啥意思呢？就是比如说大家在这个呃有一些软件里面啊，这个直接去搜东西，然后搜到了一个结果哎，发现是这家的什么化妆品。结果呢，如果能直接在Google的，比如Google Shop里面买了这个东西的话，那它其实带来一个结果是啥啊？包包括前两天给大家，前前两节课给大家讲那个Chat D P T里面，大家可以直接买T恤在里面买东西。"

"然后他就说为啥呢？当然是因为中国的制造业极其出色，然后非洲的物流也得到了很大的改善，所以导致整个的太阳能的这个成本变得非常低。好，那现在大家怎么赚钱直接看结结果啊，就是肯尼亚这样的地方怎么去啊给这个普通的人装太阳能板来去赚钱呢？"

"这个不知道大家有没有关注到，就是DDR内存硬盘都在非常快速的涨价，非常非常快速啊！DDR这一个月基本涨了好几倍，然后硬盘呢也涨得非常多，导致什么呢？导致这个事情的发生啊？你看这哥们说，这个深圳啊有几个大代理商在聊天。说几个人凑了几凑了个盘子，五亿左右囤大硬盘，囤大硬盘俩月了还不卖，因为在好赌各种的产能需求啊"

"然后咱们之前给大家介绍那个 A M B 的 A I Max。这个芯片的机器，它里面的这个所谓的这叫统一内存，其实也是用的DDR，所以其实原来来说DDR还是挺廉价，或者打挺性价比挺高的，结果最近涨成这个样子，对吧，然后如果大家知道这个最近整个华强北这个对存储长疯了，那个好像砸手里是吗？这个这个Happy Bird有什么消息吗？这个你是说那个机械硬盘砸手里了是吗？啊，我觉得这个就是最近这类需求贼大，而且导致啥呢？导致像呃大家知道，这个前几前几个月之前就给大家说小米马上要出这个NAS，对吧，年底肯定要出NAS，然后小米的NAS呢很快就会出来了，应该是我看有没有啊。"

"然后继续这个五点一的指令遵循能力更强了。大家这个既然上咱课的，这个一定得知道这个IF指令遵循IF指令遵循，这是非常专业的一种说法，说大模型的能力的一种说法啊，指令遵循。"

"然后呢，在Coding上就是写代码方面也排第四，说白了就是真的还是有两把刷子。然后agent所谓的这个不断的调工具思考调工具这事甚至排到第二。所以啥意思呢？就是如果你是一家做agent的公司，你现在想的是啥？你现在想的肯定是卧槽，我现在要不用GPT5最强的，要不就直接搞一个开源的Kimi。K-2这开源甚至啥呢？我不用开源的，我直接调他家的官方的API都比第一名便宜很多。我如果做agent的话啊，为什么会这个做agent的，这个很很适合用K-2呢？这么强吗？"

"然后他回回到这个文章，他其实提了好多这个点，就是应用场景啊，用来做机器人，用来做教育科学医疗，然后做娱乐啊。这些其实都是很标准的场景，我觉得娱乐肯定是最先能够爆的场景，不知道大家有没有这个做视频的同学啊？这个我觉得你想刚才那个场景，我如果弄几个哎，这个非常奇幻的场景，或者非常呃这个叫什么经验精经验的场景，然后你一个虚拟角色在里面活，呃里边表演啊，里面表演各种的这个这个剧情，那我觉得这东西。不比这个现在这帮做直播的有意思的多，对吧？"

"然后他就开始说呃，大模型确实是。已经带来很大很多的进展，但是呢我们其实还缺很多东西。为啥缺啥呢？他说视觉一直是我们人类的对吧？人工智能的基石。但是这个方向呢，其实我们发展的很慢，或者说我们并没有因在这一波的这个这个继续就叫什么大元模型里面有更大的这个成长啊，所以他就开始说了。"

"然后十五规划，这个是不是小思已经讲了呀？然后这里面其实也有量子啊，你看它在哪儿，在前瞻布局未来产业探索多元技术方案，什么什么什么的东西，推动量子科技。这个是前沿产业的第一条，前沿技术的第一条就量子科技生物制造氢能核聚变脑机接口巨深至脑。第六代通信，大家发现没有？没有啥，没有A I，对吧？就是我们A I已经不算前沿产未来产业了，我们现在算当下产业。"

"然后人工智能在哪儿呢？在数字化建设里，在数字后数字化的这个数字中国建设里面，就是它已经变成一个基基础设施级别的一个一个事情了啊，然后你看这一带一路也是人工智能对吧？那一带路搞什么人工智能，那无非就是基础设施建设嘛啊。然后安全领域的人工智能就这所以咱们今咱们课上讲这个人工智能，在国家层面上来看已经变成了infrastructure级别的东西，而量子呢才真的是所谓的这个前沿未来科技的这个方面东西啊。"

"这个早晨我不知道之前的课听没听啊，就是有几期，几乎每期我都会讲一些自学习自自进化的一些最新的研究。那我相信这个啊，明年肯定是这个领域的一个大爆发的一个一个过程。一A游戏，对啊，这个还记不记得那个有一些讲那个state of AI，就是预测明年的啊啊预知总。总结今年的 AI 进展，我觉得好像是三四期前吧讲那一期里面其实就有一个观点，就是他那个那个人，他之前就预测今年会是有一款 A I 游戏，有一款 A I 游戏出来而且很火，结果他预测失败了，那我他继续预测明年会有啊"

"所以我觉得我起码是个比较确定性的乐观主义者，我对 AI 还是保持着这个持续的长期的乐关心态了。我觉得十年之内吧，A G I会到来。"

"然后这个上上周也说了一嘴啊，就是D D R硬盘都在疯狂涨价，对吧？这个带。来的问题是啥呢？是各种的带硬盘的设这个产品都在涨价，大到什么大到比如说像这个算力中心的这些东西，小到啥呢小到你像像plug这种东西，大家知道这个应该给大家讲过吧，这种这个录音卡录音笔录音啊录音卡就是放在这个你可以随时录音的，它里面其实你想的就是啥。一个不错的一堆好几个麦克风存储加一个控制芯片，然后跟app去去互动以及录音这些事儿都是在这个小芯片里。所以这里面的一个成本，一个比较大的成本其实就是它的存储啊，它的存储呢有可能是这种呃，大概率就是这种这种DDR啊。然后这种东西肯定在涨价，包括而且包括啥传统的硬盘HDD，就是传统硬盘，就是那种机械硬盘。都在涨价，所以这个事儿会持续多久呢？这个文章认为会持续两年啊，然后会逼着大家转向S S D，但S S D也在涨价。"

"所以这件事儿。逐渐可以看出什么呢？就是这种全栈的公司，它始终是在各种的技术创新的里面啊这个领域里面，他如果选择全栈，那他注定他的后劲会很大啊。所以大家如果想国内的谁能对标的话，我觉得其实就阿里啊，对，阿里。然后华为呢有点尴尬，就是之前它的这个盘古，这个这个这个叫什么坍塌过一次。但是他现在又开始重头搞了，所以我觉得大家也可以期待华为能有这个全栈这一天吧。以华为的这个效率的话，我觉得再过个两三年可能也能够发力，这个展开发力。"

"然后第二个呢，就是RKJ啦啊，大正好带着大家再过一遍这个Bernstein。我觉得这个大家看新模型千万千万别那个啊，就只限于咱看的些哎又牛逼了，又又拿什么提示词做了一个什么什么app这些东西啊，你要看到它背后到底怎么拼。评估这个模型牛逼的这一点，这一点其实对大家都有用，因为我相信肯定很多同学并不是做大模型这一行的，那你怎么去把你这个行业跟大模型相结合起来？我觉得这些其实都是关键点，就是模型怎么评估的，其实一定程度来引引领了模型厂商的研发的方向，或者研发的重视程度，重重视的这个角度。那你如果有这么一个，吧？H L E这么个这么一一个比赛的话啊，这么一个评测的话，那模型厂商自然会想哎，你这个评测不错，而且靠谱。那我下一代模型，我的数据从我的数据到我的评测方法，到我的训练方法，哎都可以往你这方向倾斜。那你只要能跟这个边粘上，我觉得这个价值就非常大了。然后第二个呢，就是R K G I二啊，R K G I二还记得吧，这个Arc Price这个组织搞的。二是啥？是这个玩意儿，告诉你左边打。答案是他好，现在问你左边右边是啥，对吧？这个以前给大家讲过R K G I二三，应该之前也给大家讲过。三页挺有意思的，就是这个东西，它其实一大堆游戏，就是你操作这个小块，然后在这个空间里自己玩。而且关键是什么还我不知道大家还记不记得啊，就是关键是他不告诉你这个游戏怎么叫赢，他不告诉你这一局游戏怎么叫赢，他希望你这个A阵能自己探索。出来以什么叫赢这件事儿啊，就是这个游戏的目标是什么，这件事所以这个是R K G I三，这个R K G I三呢肯定现在的分都很低啊，所以呢大家可以预期明年各种大模型厂商肯定会拼这个这个数，当然前提你得把二拼上去对吧"

"但是问题是啥呢，就是我们现在的这类多模态模型的呃推理。速度太慢了，太太太慢了啊，就是完全赶不上这个我们市账朋友的日常生活的行为，你就别说一秒一帧了，三四秒一帧都很难做到，所以这是一个很大的问题。但这事呢，我觉得随着比如说我新一代的模型推理效率越来越高，然后我们算力越来越充分，这肯定是迟早有一天会解决的问题。"

"什么时候能有更大的突破呢？可能在明年，当然可能在明年，今天十二月了，我们肯定在明年。但是为它怎么的computer use能有一个大突破，其实核心是等模型背后就是agent背后这个模型的啊所谓的authentic和多模态能力的提升。"

"然后Kimi明年也要上市了啊，大家这个明年的有几家都打算上。一个是对啊质朴，一个是mini max，还有一个是kimi，大家都打算尝试了。"

"那这个其实是一个就比如说中国是在往上涨，然后美国其实在下降的过程中，它在网上抬头的过程，那他认为这个差距最大的时候，就发生在二十七年也一。意味着啥呢？意味着他认为二七年之后中美的军事能力的这个差距会缩小，靠啥缩小肯定不是就这么两三年，肯定不是靠什么造坦克、造飞机、造造六代机七代机这些东西，肯定是就是得指望这些，指望A I领域的一个能力的弥补啊。"

"那这个其实是一个就比如说中国是在往上涨，然后美国其实在下降的过程中，它在网上抬头的过程，那他认为这个差距最大的时候，就发生在二十七年也一。意味着啥呢？意味着他认为二七年之后中美的军事能力的这个差距会缩小，靠啥缩小肯定不是就这么两三年，肯定不是靠什么造坦克、造飞机、造造六代机七代机这些东西，肯定是就是得指望这些，指望A I领域的一个能力的弥补啊。"

"那这个其实是一个就比如说中国是在往上涨，然后美国其实在下降的过程中，它在网上抬头的过程，那他认为这个差距最大的时候，就发生在二十七年也一。意味着啥呢？意味着他认为二七年之后中美的军事能力的这个差距会缩小，靠啥缩小肯定不是就这么两三年，肯定不是靠什么造坦克、造飞机、造造六代机七代机这些东西，肯定是就是得指望这些，指望A I领域的一个能力的弥补啊。"

"然后base power呢是什么？就是它叫软件驱动的架构来去做的电网啊，就是大家可以想想这个有哎是不是有一上上级。上一期啊，给大家讲那个在非洲发电，那那一期不知道大家还记不记得，在非洲怎么发电，然后那个非洲发电的那些太阳能板很多都是中国造的，但是你能发出电你会发现什么呢？村子里面五十家都买了自己的太阳能板，只给自己用。但是呢，一段时间你就发现哎，有些人稍微有钱一点，我多买点发电板，对吧？那我怎么把这些发电板我用借给别人用，或者说对吧？你你你这家的这个不够用的时候，我还可以输出给你卖给你一点电，这就需要一个这个叫电网网络，一个一个呃，这个叫什么咦哪去了？grid对，就一般叫grid啊，一个电网的网络。那这个电网网络里面谁卖给谁电，然后谁的电输给谁，这些东西其实都需要一套非常强大的这个软件来去来去做这个架构。这个在美国相对来说是比较活跃的，所以大家可以看到像特斯拉专门有一个power wall啊，和它的那个太阳能板，那个solar solar什么的东西，那roof吧啊太阳能板的房顶，然后发电电呃放到他的那个那个power wall里，然后还能往回往电电网里往回卖电，对吧？所以这个美国的这种非集中式供电或者分布式供电比较这个这个。频繁的地方，我觉得它的所谓的这种智能电网，这个grid就会更普及。那在反而在中国我觉得可能就主要是那几家大公司嘛，在搞这些事情，所以就没有那么的零碎啊。所以它叫这个用现代的软件驱动架构，说白了就是我要用软件来去定义这些电从哪输到哪儿卖给谁啊这样的东西。所以这就是几个点，从武器到供应链到制造。业到能源，他认为哎，如果发生了这种事情以后，那美国有至少有这么些公司在做这些事儿。那底下呢，其实就开始讲了一大堆这个他这五十家公司啊，从航天到计算技术，到啊防防所谓的防御吧，其实很多就是攻击到能源，到国土安全制造业这些东西来去讲。所以这个我们就下次再讲这些具体的一些公司，我觉得下次就。呃, Platier 和 Android 是肯定是最大头的，然后呃穿插一些这个这个里面这五十家公司的一些我觉得呃比较有意思的一些公司吧，就是给大家供大家参考。我觉得这个也不怎么，我觉得咱咱群里肯定没人做这个生意，但是对但是这个我觉得这个领域就是大家不要只觉得国防就是一个纯呃这些。国防企业啊，这个保利啊什么这些公司干的事情，或者这个呃对就是其实民企还是有非常多的机会的，只是说我们看看到底我们想有没有可能做到，对吧参与到其中一些点或者难以有意思方向对对大家这个未来的职业发展吧有一些想法啊。好，然后我们吃点了，我们可能最近一列对skim no，我去，你怎么又下去了？哼。唱完怎么又下去了？对这个skin love AI泡沫这件事呢，我觉得不是大问题。那篇文章我得下次找出来吧，那篇文章是什么呢？就是呃也是H U Z的一篇文章，就是讲虽然我们现在哎好像是这个，我看看能不能找到是这个啊，对，这个这个图很牛逼嗯，你看啊。这个横轴是什么？是profit margin，就是毛利；纵轴呢就是PE，大家知道PE吧，就这个哎，PE叫啥来着，是吧？哎唱PE市盈率啊，对对对对，然后反正越高越越好像有泡沫嘛，就或者大家对它的未来的营收越有期待。然后你看二零年到二四年之间的企业，这每个点都是一一个企业，一个上市公司。二零年是什么时候？疫情的时候，到二四年就这个是我们这五年的企业，在这个范围黑色的是今年的，今年的全在这边代表什么呢？然后前面是谁啊？比如说这个一五年到一九年在这儿，然后更早的就在左下角代表什么？代表的是今年出来的企业的毛利都贼高。都贼高，而且关键是不是因为 AI 企业带来呢？好像还真不全是你看他弄了一个说呃美国企业的这个所谓的这叫什么挣钱能力吧，所以大家就理解成是挣钱能力，最开始一百块钱我能通过多长时间挣到多少钱。红色这条线就是美国企业极其挣钱，极其挣钱，去掉了 A I 的 startup 后。也以极其挣钱嗯，所以这个我觉得是一个挺可怕的事儿，就是美国虽然大家说泡沫极其多，这是标普五百了企业里面极其多，但是你依然能看到它的利润值，你说他通通胀吧没问题，但是你看他毛利毛利很高越来越高，然后他的P E也越来越高，而且并不全是A I带来的。赚钱效应啊，即使不是 AI 企业，它也很赚钱。所以不得不说，美国还是底子厚，有有很多的活力的这个底子在那放着。我把 AI 领域当做未来五到十年的规划，年轻人零基础无跨行业经验，那应该先学哪些？嗯，这位点点点点的同学你是啥行业的？你如果想你是。想转，比如说我们以前说的所谓的转码还是啥意思，还是也还是还没想好啥的，我觉得这个差别很大啊，转行业那你原来是啥行业的，我我的个人是不强烈不建议呃转到比如说是一些比如说你原来做学化学的，原来学这个呃这个什么物流运。说的那你直接转到 AI 或者转到 coding 领域，其实现在强烈不建议了，强烈强烈不建议，因为 AI coding 领域的人在失业啊，你跳到坑里，你其实就是在对吧，在一个这个这个水非常多的领域再低，再再灌一盆水啊。这个完全不建议。那建议啥呢？其实就建议说，你如果是哪个行业的，你尽量去做那个。那个行业里最懂 AI，最懂怎么用 AI 的人，对吧？所以这个事情呢，就我觉得，这个基调下到底学啥，我觉得就相对来说更明显。首先不要去学那些 AI 的底层那些技术，什么 transformer 是什么玩意儿啊，然后那些具体 rag 技巧怎么做，没必要，就是也不叫没必要，就是不建议，就学了也没用，而且反而会。耽误你真的用它的这个这个时间啊，那所以就是结合实际需要学什么技能，那就是我觉得最基础的。首先你把受市面上的这些啊 AI 的工具你都先装起来，都先玩一下，玩啥这是最关键的，你的业务到底是啥，你就在那些应用里面去问啊，你碰到了什么业务问题，你看看能不能找到一个应用去在里面。问出来适合问，比如最常见的比如做一些行业研究，做一些这个啊市场的分析啊这些东西，你肯定能用到对吧？这个很容易直接想到复杂一点的，比如说你说哎我这个数据到底怎么分析啊？你找到一些agent或者这个call code什么这些东西装上，然后你去尝试去看看到底现在主流的模型能分析到什么程度。对，就是第一你先把应用装上，第二你先用这些。实际你的业务遇到的问题去用这些应用应用核心目的是啥？核心目的是你知道现在的模型到什么水平了，你得到这个baseline了啊，这件事是很关键的。你有一个体感了你就变成了你这个行业里最懂A I的人，懂啥呢？懂现在到底最新的模型能做能为我这个行业里面的一些核心业务能做到什么程度。好，这个时候你能干。哇，那你就太多了！你你首先，你知道你现在应该不要做啥事儿，或者说你不要再往哪些方面投入更多精力，以及你应该在哪些方面投入更多精力，对吧？你但凡现在比如说有一个事，我靠，一上A I百分之七十七八八十能搞定了，那你就别做那个事了，你就以后一定要用A I去做那些事儿。另外一方面呢，你知道这个base one以后你就可能成为老板的很重要的一个顾问。啥顾问呢？啥顾问呢？裁什么人？雇什么人？招什么人？对，所以我觉得这个呃，对吧，比如像昌浩这种，他基本上自己都能门儿清的，那他自己可以决定招什么人，裁什么人对吧，但是我了解到的绝大部分非A I行，非技术行业的非互联网行业的老板其实都不清楚啊，都有点要不然不能做到门儿清，你你。骂谁呢？你这科班出身的门儿清得没有没有，我我觉得真的真真的挺难的，真的挺难，就是现在你的团队的建设人才观。我给你举个最简单的例子，就过去你建IT团队，我见过好多个IT团队，那么建团队的时候，基本原来的模式可能有一个头类似CTO，然后呢，那有有几个。个大神一点的技能带团队也能解决一些复杂问题。然后呢你在下面再养一批这个一线对吧？啊，但是你人多可能在分层，就是它是一个金字塔结构。然后你A I这波来了之后呢，你你你觉得该怎么建呢？你直观的感觉是因为有web coding，所以你底层应该少人对吧？嗯，但是好像也不行。这样看你如果把一线都砍了也不行的。所以就就是你的团队建设。本身有很多的这个变化，就原来的模式肯定是不过。对，所以现在大家都并没有答案，你知道吗？问题对对，所以大家并急乱投医，对，大家只知道原来的模式不行，未来要变，但是不知道该怎么变。对，所以就是如果能能抓到一点稻草就赶紧抓，对吧？你像F D E这种东西，切，这东西就我靠好像挺牛逼的词儿试试。是呃乱投一，是啥事啊？我觉得百分之九十九的公司他自己业务根本撑不了F D E啊。对，就是说对F D E那个需要一个土壤的，对吧？就是你这活得是一个这个需要特种兵上的活儿，你最后你这活都是抗洪抢险的活儿，所有的对吧？官兵都可以直接上的，你也用不上，就无就特警有太太牛的本事，最后你靠拼体力，这没没有意义。就是意思，就是说还没轮到要特种兵的时候，就更别说有没有特种兵了，是吧？是的，是的，是比如说数字化这种本来就扑人头的事儿，你说你安排F D E工程师能解决啥问题？对，所以我这次就是说，这是个F D E的，我现在看起来就是工艺优化哦，数据驱动，然后呢少数人一旦做好了以后呢呃效果又非常好。对吧？你的结果就非常明确，就类似咱们去某某芯片芯片厂。我昨天刚从那儿又回来啊，一一你在做在做agent就是在做这个P E了啊，工业优化这不是事儿，工艺流程这块儿事。所以你就这一类的，我觉得还是就是你你你值得去搞那种特别贵的东西啊，给它支付得起，是是对。对，好哎，对的，还是还是有不少适合适合大家的这个同学的点啊。我觉得这方面问题，如果对这个又挺感兴趣的，如果有些例子的话，也可以直接拿来我们去详细讨论，我觉得具体讨论就会有意思多。个人助手能合成阿里旗下的吃书主什么意思？呃，个人助手现在还没有好用，确实是我。没有嗯，对，好哎，这要推荐一个那个啥密塔刚出了一个功能叫知识导，不知道有没有人用过，看这个知识导挺牛逼的，它其实理论上是把之前的今天学点啥的功能给集成到了这么一个内容消费这么一个产品里，非常好啊，所以推荐大家自己玩一玩啊。这个叫蜜塔，蜜塔肯定大家知道吗？蜜塔里面有一个叫知识岛的玩意儿。好，最后推荐一下，这个大家自己玩一玩。好的，那今天就到这儿了，又过了又超了。嗯，好，感谢大家时间辛苦辛苦，下周再见，拜拜。下周再见，拜拜。"

"所谓的这个多模手机和AutoGLM这类的东西，其实都代表了一个很明确的这个趋势，就是大家逐渐的认为agent操作我们的桌面或者操作我们的手机这件事快成型了。"

"但是呢，有特朗普的这个在这这搞事儿，那我觉得其实中国的机会可能更大一点。"

"他们做了一个研究，是干嘛呢？是证明了现在的agent来去做预测这件事情，已经几乎跟人类的所谓这个超级预测员就是很预测很准的，这帮人类的专家们几乎不相上下了啊，就已经在统计意义上无法区分出来这个太大的差异了"

"然后会不会有新的手机操作系统？呃，我觉得应该应该会，但是它不一定是手机操作系统。比如什么呢？比如像Open AI之前给大家讲的时候，Open AI不就在做新的硬件嘛。"

"所以我们期待的肯定不是一个跟微信抖音美团并排的一个agent的应用肯定不期待的是期待的不只是这个我们肯定期待的是有一个东西屏蔽在我们这些应用比如微信聊天之上帮我们去干操作这些应用的这么一层对吧所以你说的ai层那如果是这样定义的我们可以定义这这层叫A阵吧"

"现在大家还是默认大部分人都认为年底前最强的代码模型会是Open AI。对，所以这个从这个这种Poly Market这种市场上，你可以看到非常就是很多的消息，比如说我们现在每周讲的这个内容，其实可以非常实时的反映在这个预测交易的这个市场上。"

"那这个硬件形态是个吊坠还是啥不确定。但是呢，它应该会是一个相对来说比较独立的硬件，独立存在的硬件。那这个硬件的操系统肯定是要有自己的独特的这个操系统的。"

"明年的这个A I的绝大部分市场机会在垂直垂垂直的这个传统行业，不在硅谷科技圈。什么叫垂直的传统行业呢？就是昌浩干的这些事儿啊，这个工业啊，什么这些领域啊，或者金融银行，然后啊什么教育，这些东西其实都是算是。传统的垂直行业"

"消费级A I的赚钱逻辑变了，从提效变成懂用户。这个其实我觉得有点他们有点超前啊，就是呃提效就是大家说用那些什么Copilot来去处理一点表格文档这些东西，来去分析一下数据，这些别分析文档这些事儿啊。但是懂用户呢就是说哎，这个agent它能够啊对我的偏。爱好有更强的理解"

"二零二六年，其实大家应该更重视的是我拿AI怎么增加收入，而不是降本增效啊，那就说白了就是他预期。其明年的市场会更好，会由于A I的这个这个效率提升，会带来更多的商商业机会啊"

"所以大家就开始吐槽他说哎，明年O K I招的人是不是都这个德行，都这个德行，都这个德行啊，所以就是开始开始吐槽他了，就是嗯对嗯。但是确实为啥他要关注企业市场呢？我觉得肯定是增长放缓了呗，就是你说他的什么周活几个亿的用户，这些用户他在往上薅，你从二十刀薅到五十刀薅到两百刀其实很难的啊"

"A I native的基础设施将成为必需品啥意思，就是呃你的公司里面必须得有像啊这个agent的这样的一些基础设施来去干活，而企业的难点不是买算力买卡这些东而是针对多-agent的协调能力啥意思呢？就是大家你会发现最近越来越多的文章在讲说一个人配什么十个agent二十个agent这样的东西"

"第二个我觉得其实对国内来说也是有价值的，但是国内能不能做成创业机会是个大问题，就是大家一直比较是其实是共识的啊，就是非结构化多模态数据的处理是个价值巨大的创业机会啥意思呢？就是对吧，就是N Structure这种公司啊，或者说多模态领域的Structure这种公司"

"Minas三月底开始商业化半年，从做到了所谓的一一亿美金的AR，而且是挺严格的口径strach查这样。这样一个AR，但AR就是啊，我这么做下去，我今年就会赚一亿刀，这意思赚这么多钱的意思"

"下一步的对于企业来说，可能越来越多的难点是什么？我怎么协调这些给我们的所有员工配置了比员工数量还多的这些agent，他们之间怎么协调干活？因为做这么多agent肯定目的是为了让不同的A干不同的活嘛，所以协调能力可能是下一代很重要的事儿"

"这个就跟我们以前有一期说的这个词就是一样的，叫不知道还有没有记得叫A I roll up啊，A I roll up。还有没有同学记得这个这个词？好几期前的了吧，说的这个东西。这个词是啥意思？其实就是一家公司把一家资本吧，把一家公司收购了以后。把它做 AI 化改造，改造完了以后，要不就再卖出去，要不就是呃明确的知道它会由于使用了大量 AI 以后能够降本增效，提高收入啊，就叫 AI roll up 这样的词"

"下一步的对于企业来说，可能越来越多的难点是什么？我怎么协调这些给我们的所有员工配置了比员工数量还多的这些agent，他们之间怎么协调干活？因为做这么多agent肯定目的是为了让不同的A干不同的活嘛，所以协调能力可能是下一代很重要的事儿"

"所以我觉得倒是不是不可能。所以呃我们说这个防止我不叫防止啊，就是我们看美国人想怎么。弯道超车，那我觉得这是他最核心的一个点。然后Astra嘛，就是做超音速飞行的，这就就不说了。呃，制造啊，就这个原子工业啊，就是开始做高精度制造，对吧？你觉得老美这么多年了，开始回过头搞高精度制造，这个先把中国这这别说什么德国啊，日本啊，我觉得这个能能能赶上中国有也挺难的"

"然后他确实给在Chat GPT做了一个挺有意思的一个Year of Chat GPT啊。大家知道我这个GPT账号已经被封了两次了，然后所以我现在这个账号呢其实是一个呃也就从几。周前开始一两一两个月之前开始的吧啊，但是其实大家已经能看到这个他这个Year of Chai DPT的页面了。我不知道大家有没有这个呃自己的Chai DPT有没有玩过这个这个看到这个页面啊"

"那所以他认为二零二六年呃，我们处于这样的一个新的阶段，就是我们把大量的大模型实验室大量的在消化。把这种新阶段带来的计算压力上，新阶段就是这个R L V R嘛，然后带来计算压力，就是哎我能不能把这个算力发挥到极致，用在可验证的奖励函数这部分呃，可验证的奖励的条件学习这部分"

"然后我记得奥特曼之前也讲了嘛，他预期是二十七年还是二八年会有所谓的A I researcher。啊，但是我觉得可能明年美国这些大模型厂商就不得不讲这个事儿了啊"

"然后我觉得我我纯属个人观点啊，要讲AFOE。这个故事了，要讲A F or S science，因为老美其实很关键的一点，它的优势在哪呢？其实基础研究确实很牛逼，它的基石研究一直还是全球独立风骚的"

"那我觉得如果从这个角度来说的话，明年的一个大主题就是我们是不是可以迎来A I researcher的到来。对A I researcher到来啊商汤大模型怎么样一般吧没见过他在榜里出现那个日新是吧商汤的那个日日新对就是这帮模型的名字真的是嗯对日新的啊Sense Nova对啊一般没有出现过在大的榜"

"然后因为大家看到了，其实就是呃，当然这跟他说那个那个那个不太安静，就是肯定不只是发招武书时候不太安静，然后明年呃，这个大家可能比较预期的也是在明年春节期间，就是在这个去年的R一就今年的R一发出来的这类似的阶段，呃会有另外一波的这个。浪潮"

"明年的一个大主题就是我们是不是可以迎来A I researcher的到来。对A I researcher到来啊商汤大模型怎么样一般吧没见过他在榜里出现那个日新是吧商汤的那个日日新对就是这帮模型的名字真的是嗯对日新的啊Sense Nova对啊一般没有出现过在大的榜"

"那我觉得如果从这个角度来说的话，明年的一个大主题就是我们是不是可以迎来A I researcher的到来。对A I researcher到来啊商汤大模型怎么样一般吧没见过他在榜里出现那个日新是吧商汤的那个日日新对就是这帮模型的名字真的是嗯对日新的啊Sense Nova对啊一般没有出现过在大的榜"

"然后我觉得这个，这个是老美一定要扒住的抓住的点，就是一科研，二我在最新的模型的研发上面有大突破的方式。所以就像他说，人训AI已经这么快了，A I训AI直接起飞就是要这个效果，实际真的有没有起飞不那么重要，但是他要讲这个故事，我觉得这是最关键点啊"

"然后因为大家看到了，其实就是呃，当然这跟他说那个那个那个不太安静，就是肯定不只是发招武书时候不太安静，然后明年呃，这个大家可能比较预期的也是在明年春节期间，就是在这个去年的R一就今年的R一发出来的这类似的阶段，呃会有另外一波的这个。浪潮"