AI开始“看见”你的想法:从脑波生成视频,已经不是科幻了
如果我告诉你:AI已经能在你什么都不说的情况下,把你“看到的画面”复原成视频,你会觉得这是噱头还是失控的前夜?这项名为 Mind Video 的研究,正在把“读心术”从科幻拖进现实,而且速度比大多数人想象得更快。
如果我告诉你:AI已经能在你什么都不说的情况下,把你“看到的画面”复原成视频,你会觉得这是噱头还是失控的前夜?这项名为 Mind Video 的研究,正在把“读心术”从科幻拖进现实,而且速度比大多数人想象得更快。
如果你只记得 Google I/O 发布了 PaLM 2 和 Bard,那你可能错过了最关键的一件事:Google 并不是在追赶 ChatGPT,而是在重写“AI 应该长在哪”。这场发布会真正暴露的,是 Google 打算用平台、产品和分发优势打一场完全不同的 AI 战争。
当大多数人还在把 ChatGPT 当效率神器时,Raoul Pal 已经给它下了一个更残酷的定义:这是人类历史上最大的“通缩性冲击”。它不只是改变工作方式,而是直接改写经济结构、收入分配和社会稳定的底层逻辑。
在这期《No Priors》播客中,Sarah Guo 与 Elad Gil 罕见地放下准备稿,直接回答听众关于开源模型、AI Agent、监管与AGI的尖锐问题。他们从投资者和一线观察者视角,给出了多个清晰判断:开源大模型正在快速追赶闭源巨头,训练成本会持续下降,而真正决定格局的不是技术本身,而是谁能长期跑在前面并把领先优势变成商业结果。
把目标丢给 AI,它真的会“自己创业”吗?这次测试里,AgentGPT 不仅没把电商跑起来,反而暴露了当前 AI Agent 最被高估的一件事:我们以为它在执行,其实它只是在“自信地描述”。
马斯克一句“微软非法用推特数据训练AI”,把一场早已暗流涌动的冲突推到台前。几乎同一时间,Reddit开始向AI公司收费,AI版“德雷克”横扫全网又被下架。看似分散的新闻,其实都指向同一个核心问题:谁拥有训练AI的权利?
当大多数人还在纠结“要不要学 AI”,Ben Tossell 已经用 AI 把写作这件事彻底拆解、重组、再放大。在这期对话里,他抛出的不是工具清单,而是一套反直觉的方法论:为什么真正拉开差距的,不是模型能力,而是你如何使用它。
FAL 的 Gorkem Yurtseven 以亲历者视角回顾了生成式媒体从早期实验到全面爆发的过程,提出“创作的边际成本正在逼近零”的判断,并结合广告、电商与视频等行业,勾勒出生成式媒体即将带来的结构性变化。