11 月 13
Luke FanAIGC 4D空间智能, AI发展方向, AI教母, AI的下一个前沿, Fei-Fei Li, LLM局限性, World Labs, 世界模型, 交互式AI, 人工智能, 具身智能, 内容创作, 大型语言模型, 推理, 时序一致性, 机器人技术, 李飞飞, 物理世界, 物理感知, 状态预测, 生成式AI, 科学发现, 科技评论, 空间智能, 视频生成, 计算机视觉
李飞飞的万字长文,讲述空间智能的未来
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李飞飞呢,最近发了一篇文章,指出AI的下一个方向。AI的下一个发展方向就是空间智能。这个文章呢是11月11日发表的,非常非常长,上万字。标题呢是《从词语到世界:空间智能是AI的下一个前沿》。教授的长文,读起来还是稍微有一点点吃力,我还是认真地把整个文章读完了。教授呢,未必能够准确预测未来,那是算命先生的工作。但是,教授对未来的预测,还是值得认真研读一下的,特别是这位教授,还是当前AI浪潮的开拓者之一。
文章的结构之美:值得学习的写作范本
第一个特点就是非常的工整。她的文章结构,大家需要去学习一下。哪怕你说我看不懂这文章说什么,还是应该学习一下人家文章怎么写的。上来第一件事是提出问题:现在有些什么样的问题?然后呢,是核心概念的一些解释,对吧?啥叫空间智能?再往后呢,是方法论的一个架构:我准备怎么干?然后呢,是技术实施的一些细节和方法。最后呢,是应用的路径:我这个实施了以后能干嘛使?它是这样的一个完整架构。
每一个大标题下面呢,会有3到5个小标题,每个小标题下面,均匀地分布着描述和说明。它不会像有些人写文章,在某一个小标题下写非常长的内容,其它的显得干巴巴的,不会是这样的,很均匀。学习一下教授的写作方法,还是非常非常有价值的。
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11 月 11
Luke FanAIGC AI基础设施, AI支出, AI盈利模式, AI融资, ChatGPT, Nextdoor, OpenAI, OpenAI CFO, Sam Altman, Sarah Friar, Stargate项目, 人工智能, 大到不能倒, 大型科技公司, 市场反应, 微软OpenAI关系, 戴着镣铐跳舞, 政府支持, 政府资金, 政治影响, 白宫, 科技巨头, 科技股震荡, 算力投资, 美股科技股, 舆论反弹, 芯片投资, 融资危机, 财务状况
OpenAI到底需不需要政府兜底?一句话带崩整个的美股科技股
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一句话引发的“血案”
今天咱们来讲一讲这个“一句话引发的血案”。这个话是谁说的呢?是OpenAI的CFO,叫萨拉·弗利尔。真的是一句话,引发了5,000亿美金的市值震荡。他自己也就是估值5,000亿美金,一句话,5,000亿美金就直接灰飞烟灭了。
这句话什么时候说的呢?2025年11月5日,华尔街日报商业会议上。他讲的是:
“我们正在寻求构建一个由银行、私募股权,以及联邦政府兜底或担保组成的生态系统,以帮助公司为巨额芯片投资提供融资支持。”
市场的强烈反应
市场的反应很强烈,六大科技巨头总市值一夜蒸发了接近4,300亿美金。
- 英伟达:跌了3.65个百分点,那是5万亿美金的公司,跌3.65%多么恐怖,一晚上1,730亿美金就不见了。
- 特斯拉:跌了3.5%。
- 亚马逊:跌了2.86%。
- Meta:跌了2.67%。
四家算力厂商蒸发了超过630亿美金,非常多的人都在亏钱。
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11 月 07
Luke FanAIGC, 工业斯巴达的故事 AI泡沫, AI芯片, OpenAI, 中国制造, 中国变压器, 中美科技战, 供应链, 先进计算, 全球供应, 关键材料, 出口管制, 半导体, 变压器, 地缘政治, 市场垄断, 干式变压器, 微软, 数据中心电力, 特高压输电, 电力供应链, 电力瓶颈, 电网升级, 稀土, 稀土管制, 算力中心, 美国电力, 能源基础设施, 英伟达, 贸易战, 资源武器化
美国科技股回调,AI泡沫会不会被电力设施给刺破呢?
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科技股回调与萨提亚的“热靴”难题
黑色星期二,很多科技股都在下调,而且《大空头》电影里边的这个原型,跑去做空英伟达去了。很多人说,你怎么可能去做空英伟达呢?那是个卖铲子的。但是我觉得这里面有一个很关键的点,就是前几天微软的CEO萨提亚,他去讲了一个话,他说我现在有好多的英伟达芯片,躺在仓库里吃灰,因为我芯片确实买了,但是没有“热靴”往里插,它没法使用,因为我没有那么多的电,也没有那么多的机房可以来用这些东西。
那这大家就疯了,说英伟达芯片原来大家都知道很贵,需要排队、需要去抢,现在难道说你有了芯片,你还没有电吗?英伟达芯片,你还是一个相对来说比较容易去理解,因为每一个芯片是多少钱,都是比较确定的一个数字,但是后边这个电到底是怎么回事?
这呢,先跟大家讲一下这个“热靴”的事情,就是机架上面通好电了,你把这个整个机器“咔”往里一插,它就基本上做一个叫热壳吧(warm shell)。现在就没地儿插着玩,你必须要有机房、要有电、要有散热、有网络,你才可以说我把这些设备插进去干活去,否则的话你买再多的芯片都没用。
像芯片这些东西呢,以前我们很多人都觉得它是个期货吧?是不是我花了钱定了,等到交货的时候,我们欢天喜地地冲上去把它拉回家来,然后“切了咔嚓”往上一插,就可以开始挣钱了?现在不是这样的。像微软那样的,微软应该是全球最大的芯片采购商了,他现在已经说我芯片都买回来了,没地插,这个事是比较吓人的,这也是为什么“大空“头去做空英伟达的一个核心原因。
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11 月 05
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马斯克3小时访谈深度解读:未来、AI与争议
大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天我们来讲一讲马斯克3小时的访谈,以及各自的解读。
马斯克跟乔伊·罗根做了三个小时的访谈。他每过一段时间就跑去做访谈,这是一个非常著名的博客,每年应该做几次吧。这一次应该是美国时间10月31号。最近,大家都在解读这三个小时的访谈。这是一次无稿访谈,就是没有提前的稿件,没有提前的大纲,大家就上这儿来闲聊来了,所以真的是比较见性情的一次访谈。
为什么叫各自解读呢?马斯克是很有争议的,不同的媒体、不同的派系,会选择这个三个小时访谈里的一部分去进行解读。比如说左派呢,就更关注是未来的交互方式、AI会怎么发展、每一个人都可以有钱;而右派呢,则更关注的是觉醒主义病毒对于AI的污染和可能带来的危害。
咱们今天把马斯克讲的这些点稍微捋一捋,各派都是怎么解读的,以及老范自己是怎么解读的。老范讲故事嘛,总是要说一些自己的私货进来。首先要明确一点呢,就是马斯克讲的每一个点肯定都有一定的道理,人家是世界首富嘛,但是也不能说完全信,有些点其实我也不是那么认可。未来每个人都会有各自的预测,未来到底会变成什么样,只能靠大家的努力,向着各自的预期方向去前进。马斯克作为一个世界首富,而且是一个行动能力超强的人,他讲的东西我们还是应该去研究一下的。
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11 月 04
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大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天呢,咱们来讲一下OpenAI在10月28日最新出炉的新架构。
OpenAI的新架构:告别非营利,拥抱上市
它真的是已经改制成功了,已经不再是被非营利组织控制的一个很奇怪的架构了,可以去上市了。OpenAI的非营利组织呢,成为了新的公益性盈利公司的股东,这个非营利组织叫做OpenAI基金会,占这个OpenAI的公益性盈利公司的26%的股份,挣了钱你拿去分。OpenAI的这个公益性盈利公司呢,就可以开开心心的去挣钱了,不再受非营利组织的控制了。
什么是公益性盈利公司?
什么是公益性盈利公司呢?就等于我一边可以盈利,另外一边呢,我要兼顾公益,稍微有点纠结的一个公司。像我们比较熟知的Anthropic,就是一个公益性盈利公司。另外一个比较有名的呢是XAI,它在注册的时候是公益性盈利公司,但是后来放弃了。2024年说:“我们不玩了,我们就老老实实当公司了。”为什么整了这么个事呢?因为后边他要去收购X,XAI把X收购了,那就是老老实实当一个公司就完事了。公益性盈利公司是可以上市的,这个非常非常重要。
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11 月 03
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Meta暴跌带崩美股,AI泡沫是不是要破了?
大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Meta暴跌带崩美股,AI泡沫是不是要破了?
TACO之后,为什么紧跟着就是美股下跌呢?我是在Taco之前,还专门转了一部分的钱,进到这种美国科技股的基金里边去,结果转进去以后就开始跌,给我气的。我太太就说:“你看你转早了吧。”反正这种事呢,只能是自己承担了,也没什么好说的。确实没想到两个老大见面聊了以后,就变成这样了。
TACO峰会回顾:符合预期,渐行渐远
TACO这个事呢,咱们简单的总结一下吧,算是符合预期。所有的事情暂停后推,但是呢,也没有任何超出预期的部分。芯片该不给还是不给,稀土我们也没说就解除了,所有的东西都是往后推。所以这意思呢,就是看看谁能够把这个事克服掉。比如说我们这也在疯狂造芯片,美国也在疯狂整稀土。
我今天还看到一个哥们在那讲,说钩呢还是要脱的,这个链还是要断的,只是呢,中间这个过程是要变得可控。如果有一家觉得不可控了,就会出来闹事,甭管是他们在这虚空造牌,还是我们对等反制,都是会闹事。而且这种闹事呢,谁也受不了。所以现在呢,两边就说咱们再慢一点,再往前走一点,大概是这样的一个状态。所以呢,属于叫符合预期,但是依然是在向着渐行渐远的方向发展。
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11 月 02
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英伟达投资了诺基亚10亿美金,这到底又是要干什么?
大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲2025 GTC大会。GTC大会上,其他的消息其实没什么意思,比如Roboin芯片更快,能干什么呢?可以把这些数据拎回来,送到英伟达的这些GPU里边去进行快速的处理,效果很好。讲了这话以后,所有跟量子相关的股票都开始涨。黄仁勋也在上头讲,他们都说了:“我只要去讲量子计算,他们的股票就涨,所以我就在这讲。”但是呢,这些东西离我们马上要应用还是有一定距离的。所以这个里边,唯一需要讲一下的东西是什么?就是投资了诺基యా10亿美金。
10亿美金对于一个5万亿美金市值的公司来说,真的是好多好多牛的一根毛,非常少的一笔钱。投资了诺基亚10亿美金,他到底想干嘛?咱们呢主要聊几块:
- 诺基亚现在到底咋样了?
- 什么是边缘计算?
- 6G网络到底玩啥?
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10 月 31
Luke FanAIGC, 机器人与具身智能 1X Neo, AI机器人, Figure 03, OpenAI, 人形机器人, 养老机器人, 家庭机器人, 摄像头监控, 智能家居, 智能陪伴机器人, 机器人价格, 机器人安全, 机器人技术, 机器人投资, 机器人数据收集, 机器人评测, 机器人隐私, 机器人预定, 柔性机器人, 特斯拉擎天柱, 肌腱驱动, 自主工作机器人, 远程协助
第一款家庭机器人开售:你会花2万美金,让摄像头看着你的生活吗?
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第一款家庭机器人正式开始销售了。这个公司呢叫1X,它的这个机器人呢叫Neo。Neo现在呢,已经在官网上开启预定,花2万美金就可以买断一台机器人。当然,您也可以选择其他方案:
- 买断:2万美金一台。
- 订阅:500美金一个月。
- 试用:可与官方商议试用方案。
现在就可以去下单了,预计2026年开始交货,主打的就是家庭陪伴。在演示视频中呢,出现了很多老年人的镜头,暗示其主要用途为养老与陪伴。
为什么是1X Neo抢先预售?
为什么是1X Neo抢先开始预订了呢?特斯拉的擎天柱没有开始预定,Figure 03也没有开始预定,怎么他就先开始抢先预定了呢?因为大家都只记得住第一名,记不住第二名、第三名。
Neo呢,前面也做了一些展示,发布了一些研发的状态。但大家除了觉得他这个机器人里边好像是钻了个人、是由人假扮的之外,没什么别的感觉。所以呢,他们前面的融资并不是很顺利,虽然也是融到了上亿的美金,但是大家要注意,做机器人这个事是非常非常烧钱的,你融个上亿美金,这个事根本就不够烧的。所以现在又要去融钱了,那融钱怎么办呢?请开始您的表演。
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10 月 30
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Grokipedia上线:什么是真,什么是假,马斯克说了算
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Grokipedia这个网站呢,上线直接就翻车。10月27号上线的,马斯克自己在X上站台说:“我们网站上线了,你看这个东西多好。”马斯克反正每次发什么东西,都是这样的一个套路。
这个界面呢极其简单,甚至可以说简陋,一个页面上只有中间一个搜索框,因为你也不需要去提交内容,你只管搜就完了。下边写着一个0.1版,然后写了一个我们现在有885,000多篇文章的一个数。这个数呢,在不断的增加过程中的。
Grokipedia的翻车首秀
这个网站上线后,立刻就遇到了几个严重的问题:
- 服务崩溃:网站上线了以后马上就崩了。这个原因也很简单,就是没想到会有这么多人访问。因为像维基百科这种百科类的网站呢,访问的人数一开始在建立的时候不会有太多,所以一开始呢,没有配太多的服务器。应该是用了一小时左右吧,把它修复回来。
- 内容抄袭:第二个崩溃的问题是什么呢?就是抄袭。这种百科类的东西,你出来以后一定是有大量的条目跟维基百科是一模一样的,甚至有些条目上写的是“引自于”或者“改编自维基百科”。这个呢,算是比较好的一种处理方式。还有一种处理方式是什么呢?直接把维基百科的license写在上面了。维基百科上面所有内容,都会有说我们是共同创作的一个license,大家可以去引用的一个license。他直接把最底下那个签名写上了,就跟考试作弊旁边写“我不会”,你在这写一个“我也不会”。
- 事实错误:第三个问题呢,它里头有很多事实错误。维基百科呢,里头也有事实错误,但是呢,它是靠众包的,大量的人在里边去纠错。而现在呢,他等于拿Grok大模型在后台直接进行纠错。但是大模型本来最擅长干的活是什么?就一本正经的胡说八道。所以他有的时候纠错是错的。比如说马斯克离开DOJ以后,谁在管这个事,他就直接写错了。
- 无法全面测试:它只有一个搜索框,它没有一个完整的浏览的地方,所以它到底有多少对、多少错,不知道,只能是发现了以后再看。我们写程序的人必须要去做一个测试,叫代码覆盖测试。这个事你在Grokipedia里头是没法做的。
- 意识形态偏差:最后一点比较让人痛苦的是什么?就是意识形态偏差。但是意识形态偏差这种事呢,你就没法说谁对谁错了,每个人都觉得自己说的有道理。
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10 月 29
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德州华人学者的新发现:大模型也能得“脑腐”
德州的一群从小被妈妈们说“手机看多了会瞎”的华人发了一篇文章。德州农工大学、德州大学奥斯汀分校、普渡大学,这三个学校有8位作者联合发了一篇文章。从名字上看,有一个人是非拼音名字的,看着像个老外,其他所有人的名字,特别是一作和通讯作者的名字,都是拼音的名字,应该是华人。
那这个文章叫什么呢?叫《LLMS can get brain rot》,它的意思呢,叫做大语言模型也能得“脑腐”。就像是咱们新冠疫情以后经常说,脑子上好像总有一层雾,感觉注意力不集中,总是觉得想事情想不清楚,经常忘事情。现在说,大语言模型也可以干这件事。
首先呢,有一个简单的结论,就是给大语言模型喂垃圾数据,大语言模型就像得了脑腐一样变傻了。即使再用好的数据进行修复,中间喂过垃圾数据了,我后边一直喂好数据,可以改善,但是呢,永远无法达到原来的状态。也就是说,喂垃圾数据的这种伤害是永远不可能完全修复的。这是一个很悲观的结论。
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