视频专访：马克·扎克伯格坦言AI比我们想象的还要"聪明"，建议品牌和创作者别错过这波AI!
最近大家都在讨论的热门新闻是，Meta推出了他们最新的产品，名为Llama 3。连公司的老大扎克伯格也亲自上阵，录制了视频为这款新产品做宣传。此外，他还接受了许多采访，分享了更多关于这个话题的信息。
但是我看了一下许多人给出Llama 3的解释太晦涩难懂了。
这里我简单说，Meta这个Llama 3就像一个会多种语言的虚拟助手。它能帮你查东西，比如说，你想做意大利面，但是不知道怎么做，它能立马告诉你步骤。如果你对新闻感兴趣，它还能帮你快速找到今天的热点。简而言之，它就像个全能的电子百科全书，什么问题都能问，什么信息都能找。而且，因为它懂很多语言，即使你用中文问它问题，它也能明白并给你答案。这对平时上网查信息、学习新知识或者只是想快速了解某件事情的普通人来说，是个非常方便的工具。
Meta自己有一个类似于 ChatGPT 的 http://Meta.ai 网站，你可以在上面直接体验：https://meta.ai
Roberto Nickson专访小札
这个专访主要谈论了Meta AI最新突破、AR眼镜未来、元宇宙发展及个人感悟。
时间轴节点：
00:00 介绍环节
00:37 Meta AI 的最新动态
02:58 品牌和创作者如何利用 Meta AI
04:32 Mark 如何应用 AI 技术
05:57 Mark 在技术建设中最兴奋的瞬间
07:36 Ray-Ban Meta 智能眼镜的发展前景
12:51 Reality Labs 成立十周年：未来展望
16:49 和 Jensen Huang 的球衣互换
18:11 Mark 希望未来人们怎样记忆他？
19:23 社交媒体上的帖子真的是 Mark 本人发的吗？
20:55 Mark 认为谁是最佳 MMA 战士？
21:38 Mark 会参加 UFC 比赛吗？
22:33 Mark 分享的育儿经验
文字版：
1、Meta AI的最新进展和应用
Meta近期推出了新一代AI助手系统,整合了Llama 3语言模型,号称成为目前最智能的免费AI。新版Meta AI增加了许多实用功能,如实时知识整合、跨平台集成、实时图像生成等。扎克伯格表示,Meta AI未来将进一步与公司各产品深度整合,为用户在信息获取、内容创作等方面提供更强大的支持。
扎克伯格本人已是Meta AI的深度用户,每天数十次使用AI助手解决问题、获取信息。他预测不久的将来,Meta AI能为每一个创作者和企业提供量身定制的智能助手服务。除了工作,扎克伯格也喜欢利用AI与孩子们互动,一起探索创造的乐趣。
2、 Ray-Ban Stories智能眼镜与AR眼镜的未来
去年,Meta与著名眼镜品牌Ray-Ban合作推出了智能眼镜Ray-Ban Stories,集成了音频通话、音乐播放等实用功能,兼具时尚外观,成为广受好评的爆款产品。谈及AR眼镜的未来发展,扎克伯格认为下一代产品有望整合更强大的AI助手,可以实时回答佩戴者的问题,并在其视野中显示通知、呈现可视化信息。
Meta的最终目标是打造一款轻薄时尚、支持全息成像的AR眼镜,让用户佩戴起来就像普通眼镜一样自然舒适。扎克伯格坦言,实现这一理想仍需几代产品的迭代,但他对前景非常乐观。当被问及对元宇宙(Metaverse)的看法时,扎克伯格表示尽管发展仍处早期,但大势所趋,指日可待。他尤其看好下一代消费级脑机接口,有望通过佩戴在手腕的设备,读取神经信号来控制AR眼镜。
3、 Meta Quest 3与Reality Labs的发展
今年是Meta收购Oculus十周年,其虚拟现实部门Reality Labs也已成立近三年。扎克伯格对团队的成果感到骄傲,最新推出的Mix Reality一体机Meta Quest 3代表了该领域的重大突破,综合性能全面领先于更昂贵的同类产品,有望成为首款走向主流市场的MR设备。
此外,Ray-Ban Stories智能眼镜的第二代产品也获得了积极的市场反馈,销量远超预期。谈及Meta多年来在VR/MR领域的投入,扎克伯格坦言外界还存在不少质疑,但他对公司的技术积累和未来规划充满信心,相信随着产品体验的不断提升,市场和用户也将逐步认可其价值。
4、领袖对话与个人感悟
作为科技界的领军人物,扎克伯格经常与英伟达CEO黄仁勋等大佬展开交流,话题涉及行业发展趋势、公司管理心得等。两人皆是各自公司的资深创始人,彼此之间颇有惺惺相惜之感。被问及是否考虑过个人一生的影响力时,扎克伯格表示他始终希望自己创造的事物能给世界带来积极的改变,同时他也十分重视家庭,致力于培养三个女儿健康成长。
在生活中,扎克伯格是个热爱尝试的人,经常在Instagram上分享各种爱好和新学到的技能。他曾立志参加MMA比赛,但在训练中不幸受伤,只能暂时放缓脚步。谈及最欣赏的MMA选手时,扎克伯格提名了几位著名选手,其中就有他的好友、现役冠军Volkanovski。虽然参赛计划因伤延期,但扎克伯格仍希望有朝一日能勇敢地走上擂台,挑战自己。
作为女儿的父亲,扎克伯格感慨孩子们天性各不相同,家长需要因材施教,给予适当引导,但切忌强加过多期望。他坦言从孩子身上也有很多值得学习的地方,让他在为人父母的路上不断成长。这段对话让我们看到了科技领袖的另一面,他们在事业之外,也是平凡而又不平凡的个体,在生活与工作间努力求得平衡。
Dwarkesh Patel 对小扎的另一个专访
对小札的这个专访主要议题有Llama3 、如何利用开源达成 AGI 、定制芯片、合成数据与扩展时的能源限制等。
第一部分小扎关于 Llama3 的介绍
1、 Meta AI 和Llama-3模型的最新发布
Meta近日发布了人工智能助手Meta AI的最新版本,该版本集成了全新的Llama-3语言模型。普通用户将能够体验到MedAI带来的巨大改进,其中最引人注目的是新增的图像生成和动画功能。用户可以通过输入文字提示,实时生成高质量的图像,并对图像进行编辑和优化。
值得一提的是,Meta还开源了Llama-3语言模型,包括80亿、700亿和4050亿参数三个不同规模的版本。其中700亿参数版本在数学和推理任务上表现出色,而4050亿参数的超大规模版本仍在训练中,有望取得更加惊人的成绩。Meta希望通过开放模型,促进AI社区的创新和发展。
2、Meta在2022年购买H100芯片的决策过程
2022年,Meta面临着股价大跌和资本开支增加的双重压力。外界普遍质疑Meta在元宇宙领域的巨额投入是否合理,能否在可预见的未来实现盈利。事实上,Meta增加资本开支的主要原因是为了购买英伟达的H100 GPU芯片,以满足短视频产品Reels推荐系统对算力的迫切需求。
此前Meta的推荐系统主要基于用户关注的好友内容,而Reels需要从数亿量级的短视频中智能推荐,这是一个数量级的飞跃,需要数倍于以往的GPU算力。为了避免再次出现算力短缺的窘境,Meta果断地额外购买了一倍GPU。尽管当时并未预见到generative AI的爆发,但这一决策无疑是高瞻远瞩的,为Meta在AI领域取得领先地位打下了坚实基础。
3、 其他话题
在访谈中,Mark Zuckerberg还谈到了一些值得关注的话题。他坦言苹果公司限制Meta推出新功能令人沮丧,凸显了封闭生态对创新的阻碍。而随着AI的快速发展,Meta担心少数巨头公司垄断API接口和大型模型,限制整个产业的创新与竞争。此外,拥有极其强大算力的"AI强国"也可能引发地缘政治风险。
对于Meta而言,做出重大决策时往往需要依靠个人信念和价值观的指引。过度依赖财务分析有时反而会限制战略视野。Mark Zuckerberg回顾了当年拒绝雅虎10亿美元收购offer的经历,表示即使缺乏财务分析的支撑,他仍然凭借内心的信念坚持了自己的判断,最终被证明是一个正确的选择。这启示我们在瞬息万变的科技行业,把握核心价值观,敢于追随内心的声音,往往比迷信财务数据更加重要。
第二部分的主题是用开源通向 AGI
1、人工智能在Meta的发展历程
Meta的人工智能研究始于10年前,当时成立了FAIR研究小组。多年来,AI为Meta的产品带来了诸多改进和创新,推动了整个AI领域的发展。
近年来,ChatGPT和图像生成扩散模型的出现带来了革命性的变化,这将深刻影响人们与应用程序的交互方式。为了将AI整合到产品中,Meta成立了Gen A小组,初始目标是支持社交互动和客户支持等用例。
通过实践,Meta意识到支持各种用例需要通用人工智能(AGI)。为此,他们开始着手解决AGI问题,并在Llama模型的训练中不断改进。
他们发现编程和推理能力对许多领域都很重要,因此在Llama 3的训练中着重强化了这些能力。此外,多模态(特别是图像、视频和3D)和情感理解也是Meta关注的重点领域。
2、AI在Meta产品和其他领域的应用
随着时间推移,AI将逐步整合更多能力,目标是减少手工编码,将更多功能纳入模型本身。
AI将改变Meta的所有产品,聊天机器人将发展为能执行复杂任务的助手。
200万创作者将从AI中受益,突破时间限制,提高与社区的互动。
每个企业都需要代表自身利益的AI,创作者也可以使用AI与社区进行更多互动。除了Meta的产品,AI还将推进科学和医疗保健领域的发展。
3、模型优化和社区参与
为了满足不同场景的需求,Meta也在探索更小的模型,如10亿或20亿参数的模型,用于分类或理解用户查询意图等任务。社区也可以参与帮助压缩模型,Meta自己也将尝试模型压缩。
Meta拥有大量GPU资源,主要用于训练推荐系统等模型。但由于需要服务大量用户,Meta的推理计算需求比训练更大。Meta发现,当前的模型架构可以学习大量数据,Llama模型在训练了15万亿token后仍在不断学习和进步。
第三部分主要描述AI的发展面临诸多挑战
分布式训练和合成数据生成可能成为突破瓶颈的关键。
1、AI模型的发展和进步
近年来,AI模型的性能呈指数级增长。然而,业内人士难以确定这种增长趋势能持续多久。历史经验表明,科技发展往往会在某些时间点遇到瓶颈。尽管目前AI领域的研究热情可能会推动这些瓶颈被快速突破,但未来AI模型性能提升的不确定性仍然存在。
2、 训练AI模型所需的基础设施和资源
曾经,GPU的生产速度限制了AI的发展。如今,这一瓶颈已经得到缓解,许多公司正在大量投资建设AI基础设施。企业意识到,为应对未来AI模型指数级增长的可能性,建设强大的基础设施至关重要。
3、资金和资本在AI发展中的作用
资本投入对AI的发展至关重要。企业需要投入大量资金来建设AI基础设施和支持研发。然而,随着投资规模的增长,资本回报率可能会成为一个限制因素。企业需要权衡投资成本和潜在收益,以确定最佳的资源配置策略。
4、 能源供应对AI发展的限制
能源供应可能成为限制AI发展的主要瓶颈。建设大型AI训练设施需要稳定且充足的能源供应。然而,建设能源基础设施是一个涉及严格监管的长期过程。获得能源许可和建设输电线路可能需要数年时间。因此,即使拥有充足的资金,AI的发展也可能受到能源供应的制约。
5、分布式训练和合成数据生成
分布式训练可以在一定程度上缓解能源供应的限制,因为它允许将训练任务分散到不同的地理位置。此外,合成数据生成可能成为训练过程中越来越重要的一部分。通过生成合成数据来训练模型,可以减少对真实数据的依赖,提高训练效率。
6、 模型架构的重要性和局限性
模型架构的改进可以带来显著的性能提升。例如,从Lama 2架构到Lama 3架构的升级,使得模型性能得到大幅改善。然而,在下一代模型架构出现之前,现有架构的优化空间可能有限。尽管可以通过增加数据和调整训练策略来进一步提升现有模型的性能,但突破性的进展可能需要等待新的架构出现。
7、 开源AI模型的影响
开源AI模型可以加速全球范围内的AI发展,因为研究人员和开发者可以在现有模型的基础上进行改进和创新。然而,最先进的模型通常不会立即开源,因为这些模型往往代表了企业的核心竞争力。尽管如此,开源模型仍然在推动AI民主化方面发挥着重要作用。
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