2 月 20
Luke Fan AIGC , Musk传奇 20万GPU , AI API , AI参数 , AI商业化 , AI大模型 , AI安全性 , AI对比 , AI幻觉 , AI开源 , AI快速迭代 , AI排行榜 , AI架构 , AI模型评测 , AI模型选择 , AI流量大战 , AI测试策略 , AI用户体验 , AI直播发布 , AI订阅 , AI训练 , AI语音识别 , AI迭代 , Deep Research功能 , Deep Search功能 , DeepSeek , DeepSeek R1 , Deepseek V3 , DeepSeek对比 , DeepSeek开源 , DeepSeek模型 , DeepSeek训练 , DeepSeek论文 , Grok 2 , Grok 3 , Grok 3发布会 , Grok 3对齐 , Grok 3费用 , Grok APP , OpenAI对比 , Think与Deep Search对比 , Think功能 , XAI , XAI发展 , XAI发布会 , XAI合伙人 , XAI商业方向 , XAI测试 , x平台 , X平台订阅 , 世界工厂 , 人工智能 , 合成数据 , 大模型 , 大模型幻觉 , 幻觉问题 , 推理功能 , 数据清洗问题 , 智能模型 , 暴力迭代 , 最聪明模型 , 深度学习 , 深度研究功能 , 马斯克 , 马斯克AI , 马斯克的大模型
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马斯克的Grok 3到底是不是世界上最聪明的大模型?暴力真的能出奇迹吗?大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。世界上最聪明的大模型,这是马斯克对他自己家的Grok 3给的定义。如果有人不同意的话,那么会被开除的。因为XAI某一位员工在X上发帖说,Grok 3好像并没有那么聪明,然后就被XAI找到说,你要么删帖要么开除。后来这哥们想了想说,我得捍卫一下自己的言论自由,于是这哥们就被开除了。
在说所有细节之前,咱们先说说Grok 3到底怎么用。在2月18号北京时间中午12点的时候,马斯克跟另外三位小伙伴,一共四个人坐着开了场直播,把这个Grok 3发布了。我就四处去找,首先我是X每个月交8美金的Premium用户,我在X上使不了。X上你必须是40美元的Premium+用户,才可以去使用。在Grok的这个网站上呢,你也需要30美元一个月的账号才可以用。免费用户只能用Grok 2,API不充钱已经不让用了。如果是团队的话,至少花了5美元以上,每个月他会赠送你150美金,但前提呢是要跟XAI共享你的数据。
目前Grok 3的版本还没有上,你就算交钱了,你在XAI的网站上,也只能得到Grok 2的API,还要再等几周才会上线。Grok的苹果APP上面,是可以使用Grok 3 Beta这个版本的,即使是免费用户也可以去用。因为我呢对于XAI来说是一个免费用户,我就通过iOS,也就是iPhone和iPad这个版本上去,好好儿的测试了一下。后边儿呢咱们再去讲具体效果怎么样。
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2 月 18
Luke Fan AIGC , DeepSeek大模型 671B开源模型 , AI免费服务 , AI发展趋势 , AI商业模式创新 , AI垄断 , AI安全性 , AI对话模型 , AI幻觉问题 , AI广告收入 , AI开源 , AI推理模型 , AI未来发展 , AI模型对齐 , AI流量焦虑 , AI用户忠诚度 , AI盈利困局 , AI系统集成 , AI行业竞争 , AI语音功能 , AI黑箱子 , B端市场 , Claude 4发布时间 , Claude4 , C端市场 , DeepSeek , DeepSeek API , DeepSeek R1一体机 , DeepSeek安全性 , DeepSeek对OpenAI影响 , Gemini 2.0 , Google AI Studio , GPT-4.5 , GPT-5 , GPT-5功能 , Llama4 , OpenAI , OpenAI盈利 , OpenAI订阅 , ToB市场 , ToB部署 , ToC市场 , ToC用户体验 , 多模态生成 , 大模型 , 大模型商业模式 , 大模型统一接口 , 大模型计算成本 , 山姆·奥特曼 , 开放源代码 , 开源大模型 , 推广成本 , 推理成本 , 推理模型O系 , 文心一言4.0 , 文心一言4.5 , 文心一言Turbo , 文心一言免费 , 李彦宏 , 百度AI , 百度搜索广告 , 百度文心一言 , 谷歌AI策略 , 谷歌Gemini
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大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲DeepSeek。这条鲶鱼搅浑了水,GPT5要来了,百度也要免费开源了,到底是一个什么样的情况?大模型这个赛道未来会怎么去发展?
DeepSeek呢,算是彻底改变了游戏规则。OpenAI给整个行业挖的坑,到现在呢,还有一些公司没查出来呢。什么坑?就是客户端这个订阅20美金一个月这个坑。这个其实是一个非常失败的商业模式。谷歌到现在还在往外爬,因为谷歌他其实自己不太想爬出来。为什么?因为他一旦爬出来以后的话,谷歌搜索的广告收入就没了,只能在那里头装聋作哑了。Perplexity到现在也还在思考,到底是不是要爬出来。
大家有没有想过一个问题?开源模型,因为DeepSeek是满血版671B的开源模型,它对于OpenAI的伤害,到底是ToB的伤害大,还是ToC的伤害大?这是一个大家值得去思考的事情。虽然现在DeepSeek在很多的C端有非常大的影响力,就是很多的个人去下载这个东西去用去,但其实真正的开源模型影响最大的是B端。我这是一个自己的公司,我是一个政府项目,或者是一个什么样的商业相关的事情,我要去使用大模型的时候,一定是会优先去选择这种完全可控的开源模型,而不是说我去用人家的闭源的,买人家API。因为你一旦是有开源模型的话,你就可以选择完全私有部署,我自己买台服务器往里装就完了。
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2 月 04
Luke Fan AIGC AI云计算 , AI伦理问题 , AI创新产品 , AI市场定价 , AI开源 , AI未来社会 , AI模型蒸馏 , AI用户体验 , AI研发进展 , AI竞争 , AI闭源 , AMA活动 , ChatGPT O3 mini , ChatGPT中文思维 , ChatGPT成本 , ChatGPT推理 , ChatGPT高级语音 , Dalle图像模型 , DeepSeek R1 , DeepSeek R1速度 , DeepSeek中文版 , DeepSeek全球部署 , DeepSeek创新 , DeepSeek定价策略 , DeepSeek模型性能 , GPT-5发展 , GPT大模型 , O3 mini价格 , O3 mini使用限制 , O3 mini免费功能 , OpenAI , OpenAI与微软博弈 , OpenAI估值 , OpenAI微软冲突 , OpenAI盈利模式 , OpenAI融资 , OpenAI软银融资 , Reddit与OpenAI , 全球AI竞争 , 大模型开源 , 大模型思维过程 , 大模型权重 , 山姆奥特曼认错 , 微软Azure , 微软GitHub Copilot , 微软与OpenAI合作 , 微软独家转售权 , 推理模型 , 无用阶级 , 精英社会 , 英伟达HGX H200 , 软银投资OpenAI
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ChatGPT O3mini正式发布的时候,山姆奥特曼到底算不算是认错了呢?大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲O3mini的发布,以及奥特曼到底在说些什么。
过年的时候,基本上是被DeepSeek刷屏了。全世界各地跟AI相关的,或者不相关的人,都在尝试去理解和阐述DeepSeek到底干了点什么,到底对于他们有什么样的影响。风口浪尖上的这些闭源大模型公司,特别是OpenAI,肯定也是坐不住的,把它的王炸级产品ChatGPT O3 mini给炸出来了。发布了以后,马上还去做了一个访谈,回答了很多相关的问题。在其中,承认了说在开源领域里头好像站错队了。
那么先说一下O3 mini到底是一个什么样的情况。O3 mini的速度还是非常快的,跟O1 mini的速度相近。它的性能应该是接近原来的O1性能。大家看到很多很多的评测,这个分高点,那个分低一点,也有很多人在那扑克脸,念这些评测的结果。但其实这些评测到底哪一个是什么意思,差异在什么地方,绝大部分人很难理解。我也不在这费劲跟大家讲到底是什么情况了。我只能说O3 mini也好,O1也好,包括DeepSeek R1也好,这些模型它们的能力差异其实已经脱离了普通人的认知范围,总之都很强就可以了。
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1 月 28
范, 路 AIGC , DeepSeek大模型 AI Agent公司 , AI Agent生态 , AIGC领域 , AI云计算 , AI产业标准 , AI协作方式 , AI大模型 , AI开源 , AI开源项目 , AI推理能力 , AI数据偏见 , AI显卡优化 , AI显卡禁令 , AI研发成本 , AI蒸馏微调 , AI闭源模型 , AMD MI 300 , AMD显卡兼容 , Anthropic压力 , Claude模型 , DeepSeek , DeepSeek R1 , Deepseek V3 , DeepSeek代码 , DeepSeek原创性 , DeepSeek影响 , DeepSeek成果 , DeepSeek数据来源 , DeepSeek美国市场 , DeepSeek英文论文 , Deepseek训练成本 , DeepSeek论文 , Huggingface , Kimi 1.5 , Meta AI发展计划 , Meta震惊 , Minimax 01 , OpenAI竞争 , Oracle云计算 , PyTorch开源工具 , 中文社交媒体 , 中美AI竞争 , 中美科技博弈 , 亚马逊AI , 人工智能创新 , 华为AI标准 , 大模型训练路径 , 字节跳动AI , 开源模式 , 开源胜利 , 微软AI , 英伟达显卡 , 谷歌AI , 谷歌AI研究 , 豆包1.5 , 通义千问 , 闭源与开源
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DeepSeek突然出圈,引发了中文圈的争吵。大家好,欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
DeepSeek在前面,我们已经出了一期视频,去讲它到底是怎么回事了。那么,DeepSeek最近肯定是更加的出圈。首先,DeepSeek V3,据说训练成本只有557万美金,震惊了扎克伯格,震惊了Meta。Meta说:“我们有好多的老大,他们的年薪都超过557万美金了。人家训练了个模型才用了557万美金,那我花了这么多钱去组建AI团队,花了这么多钱去囤显卡,是不是亏了?”现在就有这样的声音出来。
而且,最新的DeepSeek R1,也就是它的推理模型,推理能力已经接近o1了。蒸馏微调出来的这些小模型,已经在很多领域里头超越了o1 Mini。在这儿多补充一句,什么叫蒸馏微调的小模型?像我的电脑上,也是跑了一个DeepSeek R1-32B的模型。这个模型是怎么来的?它实际上是由DeepSeek R1去输出数据,然后拿输出的数据再去调通义千问2.5-32B的这个模型,最后得到的结果。这就是DeepSeek R1-32B,他在我的电脑上做各种推理,效果相当不错。
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1 月 07
Luke Fan AIGC , 中国故事 A100显卡 , AIGC , AI人才招聘 , AI人才流动 , AI价格战 , AI价格敏感 , AI企业挖人 , AI六角龙 , AI创业决策 , AI创业团队 , AI创业投资策略 , AI创新比较 , AI商业模式 , AI基础研究 , AI工具 , AI工程师 , AI市场竞争 , AI开源 , AI开源社区 , AI开源竞争 , AI技术趋势 , AI拼多多 , AI模型架构 , AI生态发展 , AI研究团队 , AI算力资源 , AI算法突破 , AI行业内卷 , AI行业案例 , AI行业现状 , AI资源调动 , AI领域创新比较 , ChatGPT , DeepSeek , Deepseek V2 , Minimax , 个人开发者 , 中国AI六小龙 , 中国AI基础保障 , 中国AI技术力量 , 中国AI教育压力 , 中国AI未来 , 中国人工智能 , 中小盘股 , 五斗米奔波 , 创新投资风险 , 创新模式 , 团队管理模式 , 大厂AI整合 , 大模型研发 , 幻方量化 , 快速迭代 , 技术研发 , 月之案面 , 未来AI趋势 , 李开复 , 梁文峰 , 模型创新 , 模型开源 , 浙大算法天才 , 深度求索 , 清华北大 , 百川智能 , 百度文心一言 , 盛大创新院 , 罗福莉 , 自下而上创新 , 融资机制 , 豆包AI , 质谱AI , 通义千问 , 量化交易 , 量化基金 , 隐士大侠 , 零一万物 , 黄埔军校 , 黑客文化
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深度求索的创新模式可以复制吗?既然他能做出来,而且也让美国人愿意接受我们的这种智慧,这个事是不是可以再来一次?这个事能复制吗?
首先呢,咱们要从幻方量化开始讲起。幻方量化呢,我其实跟他还稍微打过一点点交道。我自己个人的经历是,2009年到2012年之间,就职于盛大创新院。后来大概到11年、12年这两年呢,就开始分拆,分了很多的这个子院。其中有一个院呢叫多媒体院,多媒体院的院长呢叫陆坚。他呢是浙大的本科,后来到美国去读的博士,然后去了苹果公司。就是如果你现在用Final Cut,用QuickTime,这些东西就是他写的。后来呢,他在我们那里当了两年的院长,离开盛大创新院以后呢,是LinkedIn中国的总经理,现在应该已经进入半退休状态了。
他呢是浙大的,浙大呢其实在杭州,培养了大量的图形图像相关的这种人才。当时呢,做媒体院的时候,陆坚就带进了一大批浙大的学生,做各种的图形图像处理的事情。在15年还是16年的时候,有一次跑去杭州,找很多原来盛大的老同事去吃饭,因为好多人去阿里了嘛。吃饭的时候呢,就有一位老同事约了我,说你来了我也吃个饭呗。这位老同事呢就跟我讲,说咱们做个量化交易,说我们现在干这个事。但当时他们这种量化交易呢,还是私下里边做,自己有一些钱在做一些,挣一些小钱,并没有公开对外去募资。
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8 月 06
Luke Fan AIGC , Meta的故事 AI信息流整合 , AI助手 , AI助手平台 , AI助手应用 , AI助手模型 , AI回复 , AI客服 , AI开源 , AI总结信息 , AI技术 , AI技术应用 , AI推荐算法 , AI机器人 , AI演示 , AI社交助手 , AI社区 , AI社区互动 , AI视觉分割 , AI触手 , AI辅助工具 , AI配置工程师 , AI革命 , AI风向 , AR , Hugging Face , IBM , Lightining AI , Meta , Meta的贡献 , OCP , Open Compute Project , PyTorch , Segment Everything Two , SIGGRAPH大会 , TPU , VR , 互联网底层 , 人工智能 , 信息分层 , 信息流 , 信息流混合 , 信息爆炸 , 信息过载 , 分拆视频内容 , 华为 , 多平台AI , 大模型 , 层次化处理 , 平台无壁垒 , 底层逻辑 , 开源技术 , 开源模型 , 开源生态 , 扎克伯格 , 推荐算法 , 推荐系统 , 显卡 , 显卡价格 , 显卡公司 , 显卡适配 , 法律AI , 监控提升 , 监控摄像头 , 社交媒体AI , 科技发展 , 科技巨头 , 算法创新 , 统一推荐系统 , 编程AI , 英伟达 , 苹果 , 虚拟AI助理 , 虚拟形象 , 视觉识别 , 视频分析 , 视频搜索 , 计算机图像识别 , 谷歌TPU , 软件开发 , 黄仁勋
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扎克伯格跟黄仁勋凑一块,除了换皮衣,还讲了点什么呢?他们是在SIGGRAPH大会上进行的访谈。黄仁勋是访谈主持人,而扎克伯格是被邀请的嘉宾。因此,在他们的访谈中,扎克伯格是逗哏的,黄仁勋是捧哏的,这一点首先要搞清楚。
这一次访谈,主要是扎克伯格在输出。SIGGRAPH大会是一个历史非常悠久的大会,叫计算机图形图像特别兴趣小组(Special Interest Group on Computer Graphics),小组成立于1967年,1974年第一次开会。今年是第50届,参会的人中有90%都是博士。当我看到这个消息时,一开始想,黄仁勋应该是个博士吧?扎克伯格是中途退学的。后来查了一下,发现并不是。黄仁勋是硕士,而扎克伯格是2002年入学于哈佛的心理学和计算机科学专业,2004年辍学,实际上上了两年学,之后在2017年被哈佛授予了荣誉法学博士学位。他好像跟某位伟人的学位差不多。
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