本期播客邀请了个人非常喜欢的独立开发者碎瓜。  很多朋友是因为“寻隐”（queryable）这款AI相册搜索应用认识碎瓜的，并深受启发，一些人还参考它的开源代码，做了边缘侧的部署。  这其中也包括一些大公司。  尽管收获了hacker news榜首、copilot trending、应用上线15天用户突破40万等诸多成就，但碎瓜始终在过一种简单的创作者的生活。  这是他特别打动人的地方。他表明了一个人在技术浪潮中如何做到既全情投入又冷静旁观。...

最近，Meta发布了有史以来最大的开源模型Llama 3 405B。 除了把开源模型的参数和能力拉到一个新高度之外，在Llama 公开的上百页技术报告里还有一个趋势也非常值得关注，那就是加大了训练过程中代码的权重，并且特别强调了AI编码能力的提升。 AI 编码，曾被认为是这波生成式AI中最先可能落地的场景。但除了偶尔引发对程序员失业的担忧，AI 编码相比聊天、搜索甚至无人驾驶，有点不太出圈。所以AI...

最近，Meta发布了有史以来最大的开源模型Llama 3 405B。 除了把开源模型的参数和能力拉到一个新高度之外，在Llama 公开的上百页技术报告里还有一个趋势也非常值得关注，那就是加大了训练过程中代码的权重，并且特别强调了AI编码能力的提升。 AI 编码，曾被认为是这波生成式AI中最先可能落地的场景。但除了偶尔引发对程序员失业的担忧，AI 编码相比聊天、搜索甚至无人驾驶，有点不太出圈。所以AI...

这10个问题分别是—— 1、为什么 AI 出事故，人类会更愤怒、更苛责？ 2、和机器人可能有真爱吗？还是机器通过算法拿捏了我们？ 3、AI 有可能演化出情感吗？or，以死相逼，AI会愿意接受1+1=3吗？ 4、AI 可以实现“人类增强”的野心吗？ 5、阿西莫夫“机器人三定律”中的人机关系过时了吗？ 6、OpenAI 这样的顶级大模型公司如何做价值对齐？ 7、 哲学家让大模型理解为什么不能歧视女性，分几步？ 8、AI 距离理解“无边落木萧萧下”还有多远？ 9、 为什么很多 AI 哲学家都是动物伦理学家？or，动物智能+机器智能=人类？ 10、哲学家如何用实验的方法研究科技伦理问题？ 祝你收听愉快！ 【本期课代表】 朱林蕃博士，复旦大学科技伦理人类未来研究院担任副研究员。研究领域为科学哲学、科技伦理。 【课代表观点】 00:11 哲学家关注抽象问题，大众关心AI对具体生活的影响 1:28 AI医学影像在欧美已经出现了问题 03:39 当AI出现错误，我们往往对它“Even Blame More” 3:52 庄子“空船理论”：人不会对没有主体性的船生闷气 05:36...

差不多一个世纪前，罗斯福时期的美国，失业率接近20%。愤怒又沮丧的失业者把“矛头”对准了机械化和自动化。 电话自动交换系统的诞生，替代了原本的电话接线员，而这正是20世纪初美国女性最常见的职业之一。 一场关于“技术性失业”的大讨论爆发，直到被二战终结——因为打仗就不会有失业。 但技术性失业的“幽灵”总会伴随着每一次的技术浪潮卷土重来。 离我们最近的一次，是一周前无人驾驶出租车“萝卜快跑”在武汉上路。 很快网上关于无人驾驶的安全、低价、抢司机“饭碗”等话题不断，并冲上多个热搜。 国内关于科技伦理的全民热议，印象中并不多见。 很欣慰，这次几乎没有人举着“卢德主义”的大旗，来压制这些讨论的声音。 这期节目，我们邀请到哲学家朱林蕃一起加入这场讨论。 他认为，这一波生成式AI带来变革的速度，会比以往任何一次都要更快，也因此产生的阵痛会“更痛”。 除此之外，他还和我们讨论了AI带来的道德责任分散，这会让“追责”变得更麻烦；同时，他提醒我们不能忽视为“技术失业者”兜底，因为人们面对新技术时的“可适应性”也许比想象中更差。 希望这些讨论只是一个开始。也欢迎大家在评论区提出不一样的看法，以及你...

马斯克、李飞飞、奥特曼、黄仁勋，为什么都入局机器人？ 最近，我们收到了不少听众的建议，说希望我们能聊一聊具身智能和机器人这个话题。 那这两天最火的机器人，毫无疑问，是特斯拉的擎天柱Optimus，它不仅出现在世界人工智能大会上，也出现在马斯克怒怼空头的推文里。 不过，这款明年量产的人形机器人首先会进入工厂，来完成电池的分拣工作。换句话说，它其实是一个人形的工业机器人。 WAIC上展示的特斯拉人形机器人 所以，到底要如何理解这一波具身智能的热潮呢？我们距离通用机器人到底还有多远？ 这期节目，我们就请到工业机器人公司拓斯达的总工程师张晓辉博士，来和我们聊聊他的看法。 张博毕业于中科院沈阳计算技术研究所，长期从事数字化控制系统的软硬件设计和研究。他曾在三一、海天这些头部制造企业负责控制系统的研发。目前，张博在托斯达担任总工程师，并从去年开始就尝试将大模型和工业机器人进行融合。 中国作为全球最大的工业机器人消费国，每天有150万台的工业机器人在全国的工厂里运行。张博估计，随着机器人泛化能力的提升，使用机器人的成本会进一步降低，这个数字还会有数十倍、数百倍的增长。 【课代表观点】 2:5...

这是一期特别加更。节目上线第二天，也就是6月27日上午，离开了520天的魔兽国服将会重启。作为一款风靡20年的老游戏，魔兽在中国拥有超百万玩家和数万个游戏公会。 此前暴雪、网易及阿里云已联手完成魔兽国服的抗压技术测试。在压测中，有超100万人涌入服务器；其中单服容纳超12万人创下全球最高记录，这个数字是魔兽过往最大单服人数的4倍。而在魔兽早期，单服的人数通常在五千。 玩家在压测服中聚集： 如此国民级的游戏，为什么在当年被迫停服？ 回归后的魔兽发生了哪些改变？ 在AI游戏时代，魔兽还能否继续坐稳MMORPG第一的位子？ 为了解答这些疑问，本期节目我们请到了著名的“魔兽舅舅党”老刀99，为我们爆料当年暴雪和网易“分手”背后的秘密，以及作为一个老玩家他对这次压测的感受。 我们也请到了魔兽重启“背后的男人”——炎强。作为技术架构师，炎强见证了魔兽从退服到回归的全过程。他透露此次魔兽不是把“电子骨灰盒”中的数据复原后直接上线，而是要把过去几十年的架构推翻进行全面升级。可以说，魔兽已经进入了新的技术时代。 同样作为老玩家的颢南，和我们分享了他对魔兽的热爱和对这次回归的期待。 颢南的收藏： ...

在深圳，大模型掀起的AI硬件创业潮正席卷大厂、初创公司和一些中等规模的软件企业。 这些新玩家们相信，大模型带来了全新的人机交互体验，而一个完整的交互解决方案，一定是软、硬一体的。 刘轶就是其中的一位。在对谈中，他引用了一个巧妙比喻：大模型是水，本身无形，需要载体——这是他决定投身硬件产业的重要原因。 另一部分原因，则来自一个语音AI行业老兵的经验之谈。 刘轶的背景横跨学界、产业界。他是港科大首位智能语音语言领域的博士，国家重大人才计划特聘专家。在清华任教期间，他所在的国家实验室后来走出了炙手可热的大模型公司智谱。 2014年刘轶博士决定离开高校，在深圳创立了北科瑞声，为行业提供语音AI的系统与服务，并很快在医疗、政务、交通等领域找到了垂直细分市场的机会，但也仍然面临企服市场定制化程度高、软件付费意愿不强等问题。 十年后，带着在垂直领域积累下的行业优势，刘轶决定在大模型时代再次出发。手机之外，高度依赖语音交互、“受限显示”的口袋式硬件，被寄予厚望。 不过，如何在这样一个小小的终端上平衡性能、算力和功耗三者的关系，是摆在每个新玩家面前的共同挑战。刘轶认为，这也恰恰说明在端侧仍大有可为...

随着苹果重新夺回全球市值第一的宝座，人们对几天前WWDC全球开发者大会的态度，似乎也发生了微妙变化。 在这场大会上，苹果花了一半的时间谈论AI。新版Siri的可贵之处，或许并不是因为它对新近多模态能力的全盘吸收，而是它可以在APP之间“穿梭”，了解一个更完整的“你”。 外界备受关注的大模型合作信息，苹果一方面确认了会接入Open AI的GPT-4o，另一方面，它也公开了三层大模型架构，云、端协同，自研与三方协作，给硬件厂商打了个样。 本期节目，我们请到了OPPO智能语音助手小布的业务负责人万玉龙，他有过操作系统、基础大模型的研发经验，同时也是个智能硬件“行家”。 在这次对谈中，他从苹果发布会聊起，提醒我们思考一个“无处不在”的 Siri 给硬件厂商带来哪些启发，又对隐私提出了哪些挑战； 他还非常清晰地拆解了端侧和云上的大模型是如何实现协同的，端侧更快、云上更慢其实是一种过时的说法，同样的，端侧部署更安全，也是个需要被挑战的观念。 在讲起乔布斯去世前力推siri上线，让更多人至少从理想维度上对更自然的人机交互有所期待——也非常令人动容。 【本期课代表】 OPPO智能语音助手“小布”...