11 月 06
Luke FanAIGC, Google的故事 AIGC工具, AI代码生成, AI合成, AI和人类, AI审校, AI工具, AI工程, AI延伸, AI替代, AI算法, AI编程, AI编程工具, AI编辑, AI计算, AI设计, AI语音, Facebook Copilot, Github Copilot, IT行业趋势, Microsoft GitHub, OWL编码, 临界点, 云端数据库, 产品向程序员, 人工与AI, 人工智能, 人工码农, 代码合并, 代码库, 代码统计, 代码自动化, 分子系统, 制度改变, 前端程序员, 失业危机, 安全认证, 对话窗口, 岗位替代, 工具使用, 工具差异, 工具选择, 市场竞争, 开发工具, 开发者指南, 技术应用, 技术更新, 技术革新, 接口代码, 数字化, 数据分析, 数据生成, 文生图工具, 文科生编程, 未来挑战, 未来科技, 消费者吸引, 用户需求, 界面代码, 界面规划, 百度AI, 程序员失业, 程序需求, 算法代码, 算法程序员, 类库, 类目优化, 系统连接, 编程创新, 编程学习, 编程技术, 编程效率, 编程教育, 编程未来, 编程简化, 美术AI, 职业前景, 自动化, 自动补全, 行业发展, 行业变革, 行为艺术, 计算机革命, 设计师AI, 谷歌AI, 谷歌代码, 进阶编码, 逻辑代码, 阿里AI
谷歌最新的代码中,居然有1/4是由AI写的,这到底是不是真的?程序员是不是又要失业了?大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道,咱们来讲一讲谷歌代码的事情。
首先,上面这个消息是哪来的?谷歌在发布三季度财报的时候,开了一个电话会议,由Alphabet的CEO皮彩直接在财报电话会议上讲的。他说我们现在至少有1/4的代码是由AI生成的。人干嘛去了呢?读这些代码,然后再把它确认入库,就像是AI建议大夫怎么开药,大夫开完药以后要在下面签名字一样。现在他是这么来工作的。
其实现在各个公司都在讲这个事情,百度宣称他们的代码里头有27%是由AI生成的,阿里呢,宣称他们最新的代码里头大概有20%是由AI生成的。当然,这个里头,百度应该是在骗人。
More
9 月 09
Luke FanAIGC 2000美元每月, AIGC, AI发展, AI算法, Anthropic, API, ChatGPT, Gemini, Information, iPhone良品率, OpenAI, OpenAI团队, Orin猎户座模型, Q星算法, Scaling law, TOKEN费用, 上市, 主权大模型, 云计算, 人工智能, 人才招聘, 价格上涨, 传闻, 信息传播, 印度制造, 合成数据, 合成数据训练, 商业合作, 商业模式, 国有化, 大模型, 大模型训练, 安全成本, 富士康, 幻觉, 微软, 拉玛模型, 数据处理, 数据枯竭, 数据清理, 数据生成, 显卡, 显卡销售, 未来展望, 未来方向, 模型成本, 盈亏平衡, 盈利模式, 科技创新, 科技媒体, 科技新闻, 科技趋势, 算力中心, 算力成本, 英伟达, 草莓算法, 融资, 行业分析, 行业领导者, 谷歌, 连年亏损, 高智商犯罪, 黄仁勋
2,000美元一个月的ChatGPT还会有人用吗?
大家好,这里是老范讲故事的YouTube频道。
今天咱们来讲一讲OpenAI有可能给ChatGPT涨价的事情。消息哪来的?国外著名科技媒体Information上报道,OpenAI因为连年的亏损,而且新的模型成本快速上涨,所以有可能给ChatGPT涨价。涨多少呢?他们也是搜集了很多的信息以后,判定有可能会涨到100倍,也就是2,000美元一个月。这是不是幻觉呢?大概率是。
那你说Information上面怎么会有幻觉呢?需要注意,Information上面也是说,我们根据各种信息总结出来以后,有一种声音提到有可能会涨100倍。具体是哪个涨100倍并没有说。到底是每个月这个20美金的订阅费用涨100倍,还是说TOKEN的费用,或者其他的一些商业合作的费用,涨到100倍都没有说。而到底是涨100倍,还是说按照这样的一个级别去涨,现在也没有讲清楚。所以只是说,我们根据传言得到了这样的一个消息,这就算是一个幻觉。
咱们再讲一个幻觉的故事。前面有人提到,印度产的iPhone良品率只有50%。后来被富士康的人出来辟谣,说没有那么差。如果良品率只有50%,苹果也受不了。其实印度产的iPhone良品率比中国的低10%。郑州富士康的iPhone良品率大概是96%,印度大概是85%或者86%这样的一个水平,其实依然是可以接受的。
More
6 月 25
Luke FanAIGC AI安全, AI拼凑内容, AI生成内容, AI生成内容监管, AI生成垃圾内容, AI越狱, AI造假, Daniel Goose, Daniel Levy, H100 GPU, Safe Superintelligence, SEO优化, SEO骗流量, 上市, 中立性, 临时技术措施, 二维码溯源, 以色列裔加拿大人, 伊利尔, 优先使用, 信息孤岛, 信息溯源, 信息真实性, 内容甄别, 内容过滤, 可信媒体, 可控性, 商业压力, 多模态识别, 大企业赋能, 大模型, 大模型安全问题, 大模型训练, 安全公司, 安全协议, 安全定义, 安全实验室, 安全检测, 安全检测模型, 安全防护, 安全防护功能, 实验室, 工程突破, 工程能力, 平台处罚, 幻觉生成, 开源大模型, 开源模型检测, 执行者, 承诺, 技术问题, 拉玛2数据, 拉玛3训练, 攻击防护, 政府赋能, 数据处理, 数据生成, 数据训练, 数据质量, 数据预处理, 未来环境, 标准制定者, 核不扩散, 核不扩散协议, 核安全, 核武器, 核武器使用, 模型尺寸, 模型领域, 流量变现, 焦虑营销, 环境安全, 科学突破, 算力资源, 组织架构, 股民服务, 视频验证, 资本压制, 超级智能, 输入检测, 输出检测, 量变质变, 非盈利组织, 骗流量, 骗补贴
伊利尔在创业,他的公司叫做Safe Superintelligence(安全超级智能)。这个公司的主要业务是什么呢?目前,公司由三个人组成,分别是伊利尔、Daniel Goose和Daniel Levy。伊利尔是一位以色列裔加拿大人,他精通俄语、希伯来语和英语。Daniel Goose是一位以色列企业家和投资人,而Daniel Levy是伊利尔的旧部。
在人才和算力方面,Safe Superintelligence也非常强大。Daniel Gross和Knight Fragman联合创立了算力云,他们拥有3000块H100。有趣的是,他们还可以使用五吨重的H100,因为每块H100的重量超过一公斤,所以3000块H100大约有五吨重。另外,文章中还提到了一个有趣的名字,叫做Knight Fragman,他是之前的Get Have公司的CEO。去年11月,董事会将山姆奥特曼解雇后,他接任了CEO一职。
说我们要请一个临时CEO来,就是这个叫Matt Fredman。他请来了以后说:“啊,我诚惶诚恐啊,你们想怎么干啊,咱们接着干。”等山姆奥特曼回归了以后,他就走了。他是跟Daniel Grusse联合创立了算力允啊,现在Daniel Grusse是投资和参与了伊利尔新的公司SSI,大概是这样的一个关系。那你说,现在已经有算例了啊,有人才了,那数据哪来呢?现在的数据其实比以前要好获得的多。为什么呢?因为现在可以直接让大模型生成数据,这样的话质量更高,可控性更强。像拉玛3的训练,实际上就是用大量的拉玛2来直接进行数据处理,数据预处理以及数据生成啊。那么,他就可以训练出这么厉害的拉玛3来。现在伊利尔估计也会走这条路,人有了算了,也有了啊,数据呢也有了。那么到底什么是安全啊?说他跟山姆奥特曼吵架的原因是因为他觉得山姆奥特曼做的东西不安全,而且不安全是非常危险的,会对人类造成损害。说不,我要出去,我要做一个安全的,而且叫安全超级智能,对吧?怎么叫安全呢?实际上,现在的安全需要重新去定义了。我们所说的安全啊,是像核安全那样的安全,而不是信任核安全那样的安全。这个是伊利尔讲的原话。那我们来想想,什么样的东西是像核安全一样管理?核安全到底是怎么管理的?第一个,我们来对所有的数据进行记录。
一共有多少颗核弹都得记上,哪颗核弹在什么地方,全世界的人都得知道。哎,不能说哪多出一颗核弹来,这是不允许的,至少大的是不允许的。然后呢,还要有这种叫核不扩散的协议,而且还要有各种承诺,说哎,我们啊承诺不优先使用核武器,而且知道核武器这个东西一旦使用了以后,对整个的人类,对整个未来的环境和很长一个时间都是有巨大伤害的。这个是核安全,而这种信任核安全呢就是说,我相信你不会干坏事啊,至于你以后万一干了次坏事呢,我还可以再原谅你几次。这个是信任和安全。所以伊利尔呢是准备把AI安全作为核安全的方式来去管理的。那大家想一想,他会怎么来管这个事情,如何做到安全呢?伊利尔讲了,说我们只有一个目标和产品,就是做这安全超级AI,不会去做APP也不会做什么这些东西啊,而且呢没有时间和财务上的压力。现在呢他讲把OpenAI搞成这样,为什么呢?啊是因为有财务压力,你需要烧更多的钱,你必须要不停的再去融资,像我们以前也讲,你只要开始拿投资人的钱了,开始融资了,就相当于是在脖子上套了一条枷锁,对吧,投资人会催着你往前跑的,他会有时间和财务上的压力。伊丽尔说我没有啊,我就耐心做这个产品,而且呢他是希望通过工程突破,而不是各种临时技术措施,来去保证安全啊。大家注意啊。
伊利尔本身既是一位科学家,也是一位工程大师。他致力于将安全和能力视为技术问题,并通过革命性的工程和科学突破来解决这些问题。他希望能够直接解决安全问题,而不是仅仅通过打补丁等临时性技术措施来解决。他的工程能力使他能够实现量变达到质变,从而成为一个工程大师的典范。他的大模型是一个工程学方面的案例,通过堆积更多的参数和数据,他能够获得不同的结果。伊利尔提出的规模法则,即”scaring low”,指出只要扩大模型,就会获得不同的效果。他的发明和创造力使他成为一个大力出奇迹的发明人。
More