从计算机视觉到生成视频:Meta生成式AI负责人谈多模态的下一站
Meta生成式AI研究总监Devi Parikh在No Priors播客中,系统回顾了自己从计算机视觉研究者到生成视频核心推动者的路径,并分享了她对多模态、视频生成以及AI创作未来的判断。这是一场关于技术演进、研究取舍与创作民主化的深度对话。
Meta生成式AI研究总监Devi Parikh在No Priors播客中,系统回顾了自己从计算机视觉研究者到生成视频核心推动者的路径,并分享了她对多模态、视频生成以及AI创作未来的判断。这是一场关于技术演进、研究取舍与创作民主化的深度对话。
在 Stripe AI Day 的炉边对谈中,Ramp CEO Eric Glyman 抛出一个反直觉观点:AI 的真正价值不在于自动化或降本,而在于让软件第一次“替你干活”。从早期机器学习到今天的大语言模型,这家 fintech 独角兽如何一步步把 AI 变成金融操作系统?这场对话给了从业者大量一线答案。
在 Stripe 的 AI Day 上,一个看似不起眼的功能演示,暴露了风控领域正在发生的深层变化:不是更强的模型,而是 AI 开始直接接管“人最痛苦的那段工作”。规则编写,这个长期依赖经验和语法记忆的活,被大语言模型彻底重构了。
当演员和编剧50多年首次同时罢工,压垮谈判桌的不是片酬,而是AI。一次“扫描一天、使用一辈子”的提案,让整个好莱坞意识到:这不是合同之争,而是人类劳动是否还能被尊重的问题。
如果你还在学写代码,可能已经“来不及了”?Stability AI CEO Emad Mostaque公开预测:五年内将不再需要人类程序员。这不是标题党——GitHub、DeepMind、斯坦福、CNN的数据正在一点点把这个预言推向现实,但故事的结局,远比“程序员失业”复杂得多。
如果你还以为“公开写在网上的内容=所有人都能自由使用”,那你已经落后于现实了。谷歌、推特、Reddit的最新动作,正在把30年的开放互联网推向终点,而真正的幕后推手,正是对数据永不满足的生成式AI。
当所有人都在问“生成式 AI 会不会取代创作者”时,Ovetta Sampson 在 Figma Config 的舞台上给了一个反直觉答案:真正该紧张的不是人类,而是机器。她用70年的 AI 演进史、神经科学和一连串跨界故事,拆穿了这场被夸大的“创意末日论”。
当大家还在卷模型参数时,Sam Altman已经把目光投向“AI应用的分发权”。与此同时,更小的数据集击败大模型、新版图灵测试、地下芯片市场同时登场——这不是零散新闻,而是一场AI权力结构的重组。
Salesforce一口气把生成式AI基金加码到5亿美元,还推出了AI Cloud。表面看是产品发布,实则是一场关于“企业该不该信任AI”的豪赌。这不是又一个ChatGPT故事,而是AI真正走进公司核心数据的临界点。
这期《No Priors》闲聊式对谈中,Sarah Guo 与 Elad Gil 从投资人视角拆解当下 AI 热潮中最常见的误解:技术被低估、应用被高估、监管被简单化。他们不谈概念轰炸,而是反复强调“什么真的在规模化运作”,以及为什么这是一代完全不同的技术浪潮。