【人工智能】吴恩达Andrew Ng与Ark Invest八月最新访谈 | 看好Agentic Workflow | AI发展远没到瓶颈 | 训练和推理成本将大幅下降 | 开源比闭源优势更大
Summary
TLDR在这段视频中,大飞分享了吴恩达博士对AI产业发展的乐观看法。尽管美股科技板块近期表现不佳,吴恩达认为AI的潜力远未达到上限。他强调,AI产品面临的主要挑战在于执行而非设计,产业链的不完善是限制AI发展的主要因素。吴恩达对Agentic Workflow技术充满期待,认为快速推理能力的提升将是推动AI应用的关键。他还讨论了开源与闭源模型的商业价值,强调开源对创新的重要性。最后,他提醒AI市场存在潜在风险,但对2030年AI软件市场的预测非常乐观。
Takeaways
- 📉 美股科技板块在七月表现不佳,英伟达等公司股价全线下跌,引发对AI泡沫的讨论。
- 🧐 吴恩达博士认为AI产业规模远未达到上限,技术层面风险不大,主要挑战在于执行。
- 🤖 AI产品发展受限于产业链问题,如GPU价格和人才储备,许多有潜力的项目尚未落地。
- 🔍 吴恩达看好AI Agent或Agentic Workflow技术,认为其能显著提高AI应用的准确性。
- 🔄 Agentic Workflow面临技术瓶颈,需要更快的推理能力以支持迭代过程。
- 💡 ARK Invest报告支持吴恩达观点,预测训练和推理成本将大幅下降,推动AI应用创新。
- 🛠️ 吴恩达分享Agent在面对失败时能够自主切换到备用方案的优势案例。
- 🚀 吴恩达认为提高快速推理能力比模型迭代更重要,这将改变客户体验。
- 🔧 MLOps领域正在探索构建、部署和维护大语言模型的新方法。
- 🌐 开源与闭源的竞争中,吴恩达认为开源更有利于推动创新和AI技术的发展。
- 💡 吴恩达对AI产业的未来持乐观态度,预计到2030年AI软件市场将达到13万亿美元。
Q & A
吴恩达博士对当前AI产业的发展持何种看法?
-吴恩达博士认为AI产业的发展还未达到上限,他认为技术本身已经成熟,当前面临的主要挑战是产业链兼容性和硬件限制等问题。
吴恩达博士如何看待AI遇到瓶颈的说法?
-吴恩达博士认为AI遇到瓶颈的说法是错误的。他指出,过去10到15年里,每次有新大模型发布时,这种说法都会被证明是错误的。
什么是Agentic Workflow,吴恩达博士如何评价它?
-Agentic Workflow是一种迭代工作流程,类似于人类写作的过程,能够显著提高AI应用的准确性。吴恩达博士认为这种流程有助于解决很多AI技术中的问题,并对其未来发展充满信心。
吴恩达博士认为快速推理能力对AI的未来发展有何重要性?
-吴恩达博士认为快速推理能力是目前AI应用的瓶颈之一,提升推理速度将显著改善用户体验,并推动下一波AI应用的发展。
MLOps在AI产业中的作用是什么?
-MLOps是构建、部署和维护大语言模型的关键技术领域,推动了AI堆栈的巨大变化。吴恩达博士认为MLOps将推动更多的AI应用落地。
在开源与闭源之间,吴恩达博士更倾向于哪种模式?
-吴恩达博士更倾向于开源模式,他认为开源有助于推动全球AI技术的创新,并对社会产生积极影响。
吴恩达博士对未来的大模型发展有何期待?
-吴恩达博士期待未来的大模型,如GPT-5,将比现有的模型更强大,但他同时认为,模型的实际表现还需依赖具体的应用场景和附加组件。
吴恩达博士认为AI产业在未来可能面临哪些风险?
-吴恩达博士认为AI产业可能面临产业链发展的瓶颈和文化变革的缓慢影响,这可能会影响中小模型企业的生存。
吴恩达博士如何看待Meta在AI领域的开源策略?
-吴恩达博士认为Meta的开源策略非常聪明,因为它避免了依赖竞争对手的封闭平台,有助于Meta在社交网络和通信业务中保持竞争力。
根据吴恩达博士的观点,AI市场未来的发展潜力如何?
-吴恩达博士乐观地认为AI市场将快速发展,他引用ARK的预测称,到2030年AI软件市场将达到13万亿美元的规模,相比今天的IT支出有大幅增长的空间。
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