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Tommy
創始合夥人 @Delphi_Ventures |聯合創始人 @Delphi_Digital |房東 @PodcastDelphi |Built @VenturesRobot |不是投資建議
每次我聽到 @theemozilla 和 @NousResearch 談話時,我都學到很多。這是我見過的最聰明的人之一。

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與 @demishassabis(Google DeepMind 的 CEO)和 @lexfridman 的精彩播客
一些我最喜愛部分的原始人類筆記
- 2030 年 AGI 的變化機率為 50%。不穩定的智慧無法運作。需要在各個領域保持智慧的一致性(創造性、發明能力)。
- Gemini 的 VEO3 視頻模型在物理學和現實主義(光照、材料、液體)方面表現出色,儘管在現實世界中沒有任何形式。它通過觀察理解了物理學,這暗示著對我們世界更深層次的理解。
- DeepMind 的 AlphaEvolve 進化算法。AI/LLMs 與進化算法合作(生物啟發的優化:通過模仿自然選擇的操作,迭代地使種群朝向更高的適應度進化)
- 口味(什麼是正確的實驗或問題)和判斷將非常難以用 AI 確定。系統今天無法做到這一點。
- Noam Shazeer(Transformers)、David Silver(AlphaGO),Demis 明確表示他認為 Google 擁有最優秀的 AI 人才。“發明東西比快速跟隨更難”。大多數原創的 AI 突破都是通過 Google 實現的。
- 他不認為我們正在耗盡訓練數據。
- 融合和太陽能是 AI 的關鍵能源來源。電池和傳輸是核心問題。
- 看起來文本不太可能成為多模態 AI 的用戶界面。預期 AI 生成的界面會根據每個人的大腦運作方式進行調整。
- 基準結果很難,因為當你在一個領域進行優化時,另一個領域會出現問題,這是一個非常困難的平衡行為。最終用戶是最終的仲裁者(Lex 說了這最後一部分,但我喜歡這句話)
- Demis 說 Meta 不在前沿,而是落後,因此在人才上支付過高的費用以追趕。
- AGI 是將來發明的最重要技術。
- 擁抱 AI 並與之融為一體的人將變得超人類般高效。
- 首要任務是創造更多的資源豐富度,這樣就不會是一個零和局面。

Lex Fridman7月24日 03:06
這是我與 @demishassabis,Google DeepMind 的 CEO 的對話,討論了 AI 和 AGI 的未來、模擬生物學和物理學、視頻遊戲、編程、視頻生成、世界模型、Gemini 3、擴展法則、計算、P 與 NP、複雜性、能源(太陽能和核融合)等許多話題。這是一場有趣且引人入勝的超技術性對話。
完整內容在 X 上可以找到,其他地方也有(見評論)。
時間戳:
0:00 - 集錦亮點
1:21 - 介紹
2:06 - 自然中的可學習模式
5:48 - 計算與 P 與 NP
14:26 - Veo 3 和理解現實
18:50 - 視頻遊戲
30:52 - AlphaEvolve
36:53 - AI 研究
41:17 - 模擬生物有機體
46:00 - 生命的起源
52:15 - 通往 AGI 的道路
1:03:01 - 擴展法則
1:06:17 - 計算
1:09:04 - 能源的未來
1:13:00 - 人性
1:17:54 - Google 與 AGI 的競賽
1:35:53 - 競爭與 AI 人才
1:42:27 - 編程的未來
1:48:53 - 約翰·馮·諾依曼
1:58:07 - p(doom)
2:02:50 - 人類
2:05:56 - 意識與量子計算
2:12:06 - 大衛·福斯特·華萊士
2:19:20 - 教育與研究
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