赛博绿洲 Cyber Oasis

当大脑开始接入机器，我们进入的不是一个简单的科技风口，而是一场关于身体、意识、医疗、伦理和未来人类形态的长期讨论。本期节目，我们想和大家聊一个正在从科幻电影走进现实手术室的技术：脑机接口 BCI。如果说过去几年，AI 改变的是“机器如何理解世界”，那么脑机接口正在尝试回答另一个更激进的问题：机器能否直接理解人类的大脑？从《黑客帝国》里尼奥后脑插管接入虚拟世界，到《攻壳机动队》里的义体与义脑，再到现实中渐冻症患者通过大脑信号重新“说话”、瘫痪患者用意念控制鼠标、视觉假体试图让盲人重新看见光——脑机接口不再只是赛博朋克的视觉奇观，而正在成为真实医疗场景里的前沿工具。这一期，我们从影视作品切入，沿着一只青蛙腿引发的生物电发现，回到脑机接口的历史源头；再一路聊到 Neuralink、BrainGate、国内脑机接口企业、视觉假体、侵入式设备、手术机器人、资本市场和政策风口。脑机接口为什么在 2025-2026 年突然爆发？它最先会改变谁的生活？当大脑可以被读取和写入，我们又该如何理解“人”的边界？本期《赛博绿洲》，一起进入脑机接口的爆发前夜。【本期主讲嘉宾】旷宇：人工智能、生命科学与脑机接口领域专家，长期从事AGI、神经科学、脑机接口等交叉领域研究，聚焦医疗科技现代化，带领团队实现首例中文神经语言实时解码。浙江大学人工智能研究所，11年AI产业经验。【本期播客时间线】01:30 脑机接口不再只是科幻设定，而是正在进入真实产业：BrainGate、Neuralink、Nature 新成果集体出现，渐冻症患者重新“说话”05:10 强脑科技融资 20 亿：资本开始重仓押注“大脑入口”09:45 Neuralink 人体植入点燃资本热情：意念控制鼠标让“大脑交互”第一次变得可见。从消费入口到临床闭环：脑机接口的商业化路径正在成型14:10 科幻想象提前训练了我们对未来的恐惧和欲望，从《黑镜》《黑客帝国》《攻壳机动队》中收获启发：每一次技术增强，都可能伴随一次伦理失控18:00 走近科学史：一只青蛙腿打开生物电时代，动物电概念出现：生命体不是被动材料，而是天然存在电活动的系统24:00 神经元才是关键：轴突、树突和离子通道构成大脑的电信号网络脑机接口到底在读什么、写什么？30:00 脑机接口的本质：把神经活动翻译成机器能执行的指令32:00 运动意图解码、语言意图解码与视觉信号解码，脑机接口的真正难点是什么？38:00 两条路线：侵入式与非侵入式的分野45:00脑机接口与康复治疗结合：身体之外，机器正在成为新的肢体56:00 AI 是脑机接口的新引擎：没有算法，大脑信号只是一团噪声63:00未来最值钱的数据，不是行为数据，是脑数据，大脑能不能成为商业的新矿山？72:00 脑机接口会不会制造新的阶层：增强人和非增强人的分水岭正在浮现73:00脑机正在释放人体的无限潜能，大脑入口争夺战才刚刚开始：科研、资本、政策和伦理会同时上桌80:00 当大脑成为接口，身体、机器和自我的边界开始松动，每个人都要重新定义“我”的边界【本期我们最想分享的三个判断】第一，脑机接口不是突然爆火的新概念，而是长期科学积累后的集中爆发。从青蛙腿、生物电、脑电记录，到今天的神经解码，脑机接口背后是几百年的电学、生理学和计算科学积累。它的爆发不是偶然，而是技术成熟度、AI 算法、医疗需求、资本和政策共同推动的结果。第二，脑机接口最先改变的不是普通人的娱乐方式，而是患者的基本能力。相比“用意念打游戏”或者“下载知识”，更现实也更重要的方向，是让失语者重新说话，让瘫痪者重新控制设备，让盲人重新感知光。医疗修复，会是脑机接口最先落地、也最具社会价值的主战场。第三，脑机接口真正打开的是人机关系的新阶段。过去的人机交互，是手指、语音和屏幕。未来的人机交互，可能会深入到神经信号层面。这意味着机器不再只是外部工具，而可能成为人体能力的一部分。人和机器之间的边界，会变得越来越模糊。【结语】脑机接口的终点不只是医疗修复，而是人体潜能的重新开发。曾经，脑机接口属于科幻电影。它是《黑客帝国》里插入后脑的接口，是《攻壳机动队》里的义体和义脑，是赛博朋克世界中人类与机器融合的标志。但今天，它正在出现在论文、融资新闻、临床试验、医疗器械审批和保险支付体系里。当大脑开始接入机器，我们进入的不是一个简单的科技风口，而是一场关于身体、意识、医疗、伦理和未来人类形态的长期讨论。欢迎收听本期《赛博绿洲》。也欢迎在评论区和我们聊聊：如果有一天脑机接口足够安全，你愿意植入吗？你更期待它用于医疗修复，还是人类增强？当大脑可以连接机器，我们该如何重新定义“我”？奔赴一场充满科技的未来遐想。我们下期见。在小宇宙查看该单集文稿

本期我们很荣幸邀请来了10年All in AI、斩获了数亿元的创新投资、影响力覆盖近万名AI从业者的投资人沈志远。这期节目我们从创业、就业、投资的三重角度，剖析AI商业化的难点与机遇；并从资本与市场角度，探讨如何定义AI原生应用？什么是值得投资的好产品？并聊聊AI技术和AI应用发展。本期嘉宾：志远投资人、创业者，曾任百度、腾讯产品专家、创新工场AI工程院副总裁，Google全球特聘研究员，盛景网联基金董事总经理，多家上市公司的AI战略顾问，精准把控AI方向的投资与创业探索；【本期播客时间线】02:18 为什么目前的生成式AI应用在"技术即服务"之外没能出爆品？这一波AI到底行不行？13:02 AI和互联网浪潮的timing对标？如果互联网是“连接”，AI则是“重构”，这次AI的商业潜力是“双浪叠加”16:36 什么是AI原生与次生应用？从“客户、价值、端、AI含量”4个维度定义AI应用18:29 从快递集团AI面试的案例来看“垂类+AI”的爆发与最佳实践22:07 +AI能否出现AI时代的Super App？抢占用户心智和形成PMF才是关键！26:19 套壳应用还是逃不出“卷UI、卷Prompt、卷微调、卷模型训练”的固有范式？AI Native新物种究竟新在哪里？29:27 AI救不了SaaS！为过程负责还是为结果负责？SaaS估值中枢的断崖式下降33:48“创造新供给”和“关系网”：两个产品视角去做AI应用的创新37:50 OpenAI o1引入慢思考和强化学习，世界是否只需要一个最强的AI?43:47 生成式AI真假论：高效的AI技术vs有温度的真人服务，用户付费的动机究竟是什么？48:14 投资人最看重的3个项目特点：事情、Timing、团队52:57 从大的技术颠覆性周期看待发展的4个阶段：科学家阶段、工程师阶段、产品经理阶段、商业家阶段55:14 大厂不敢做？创业者们颠覆大厂的“掀桌子机会”！1:04:05 从内卷到新质生产力，通过定义“新增长”看当前AI领域的商业机遇与潜在变革1:12:34 “小广告”——AI原生产品孵化期，欢迎大家来探讨联合投资，携手同行！【本期播客中提到的概念、书籍】1. 2023-国际AI产品与公司访问量：其中CharacterAI[谷歌收购]，2. 2023-2024，最多使用的国际AI产品：WriteBuddy网站， 美国55亿次访问，印度21亿次3. 知名AI产品发布时间轴4. 国内知名商业产品 2023.5.6 讯飞星火， 阿里通义千问， 百度文心一言， 字节豆包， 智谱华章智谱清言， 2023.7.7 华为盘古（化工、电池制造、线下零售、智驾） 百川百小应 月之暗面kimi 腾讯元宝 商汤商量（代码、医疗、遥感，交通，企业方舟） MiniMax（视频、图，文，海螺，音乐）5. 国外知名大模型6.《创新者的窘境》，克莱顿·克里斯坦森，2010极频科技一直致力于技术与设计领域的知识传递，欢迎热爱科技的你关注赛博绿洲FM我们也热烈欢迎大家把对节目的反馈，或各类技术&设计难题砸进评论区或我们的邮箱：[email protected]每一封反馈信我们都会认真对待，并在下期的节目中给出解答。 此外，我们也会不定期邀请互联网业内大咖和人工智能技术领域科研学者来到节目里一起座谈~我们下期再见~【关于主播】旷宇：浙江大学人工智能研究院 | 知名计算机类sci审稿人 | 阿里、网易、腾讯大厂算法专家 | 极频科技主理人Zoey：美国服务设计硕士 | 极频科技AI产品设计负责人 | 淘天集团体验设计 | 纽约Copper Hewitt设计博物馆特邀参展设计师 | 设计工程师贝贝：柿半设计联合创始人 | 网易资深品牌视觉设计师 | 设计团队负责人 | 创业人 |优雅的六边形Girl公众号：Cyber Oasis商业合作：联系微信 zoeywangdesign【关于赛博绿洲Cyber Oasis】由人工智能团队极频科技出品，从AI时代、设计、哲学、科技推演、资本与人等多个视角探讨人与技术的未来。定期邀请互联网业内大咖/人工智能专家学者一起座谈~带你穿透商业社会的迷雾，用锐利的哲学之镜，望向众人，望向宇宙，望向自己。在小宇宙查看该单集文稿

如果AI取缔了更高级别的生产力，那我们的价值和意义又在哪里？——从生活意义到技术与设计意义的反思。现在这个时代中，新技术不断地冲击大家的工作和生活，改变和挑战着我们工作和生活的意义。这一期我们想跟大家聊聊科技带给生活的变化，从生活的意义反思技术与设计的意义。【本期播客时间线】12:54 AI的隔空轰炸，消灭了很多广义上的“人”24:47 从哲学角度思考生活的意义，人类的“惩罚式进化”是悲观主义的源头32:35 生活意义的4种：“本能”、“自败与虚无”、“观察权”、“精神享受”41:43 尼采对生活意义的挑战：如果你的未来是过去生活的无限重复，是否还会觉得生活有意义？48:10 快乐的科学是什么？快乐从何而来？技术的“相对意义”与“绝对意义”53:24 从人类的4次工业革命详谈“设计的意义”如何影响生活1:00:15 挑战业内“人智协作”观点，AI时代下的设计究竟是协作方式的不同，还是生产流程与应用场景的不同？1:03:18 热点概念“对话式交互”和“多模态”——技术角度深度解答1:14:41 畅想新时代的体验设计，交互形式的无限可能1:17:30 AI工具影响视觉设计师的价值转变1:19:52 “职场人”和“生活家”，如何将技术威胁转变为时代红利？1:29:18 上期听众反馈解答：“有哪些自学人工智能知识的途径？”【本期节目中提到的概念、书籍】1. M1货币：宏观经济中指狭义货币，它把货币的范围限定在人们接受的充当交易媒介的资产，包括现金和商业银行体系的支票存款。2. 《大问题，简明哲学导论》，罗伯特·所罗门，20113. 《红旗法案》：英国议会在1865年通过了一部《机动车法案》，其中规定每一辆在道路上行驶的机动车，必须由3个人驾驶，其中一个必须在车前面50米外引导，用红旗不断摇动为机动车开道，该法案被后人嘲笑为《红旗法案》。4. 《大同书》，康有为，1901~19025. 《理与人》，德里克·帕菲特（英），从理性，道德和人的本性诸层面对一些传统上信以为真的道德信念和观念提出了强有力的挑战，是著名的“哈佛教材”之一。6. 《快乐的科学》，弗里德里希·威廉·尼采，18827. 《怕死——人类行为的驱动力》，杰夫·格林伯格，20018. 包豪斯设计学校：（德语：Staatliches Bauhaus），通常简称包豪斯（Bauhaus），是一所位于德国魏玛的艺术和建筑学校，讲授并发展设计教育。其教育口号是“艺术与技术的新统一”，将艺术与手工艺的重点置于各种日常生活必需品的设计上，强调了艺术的实用性价值。9. 《黑镜》（Black Mirror），英国电视剧，2011-202510. 《科学之路——人、机器与未来 当机器思考时，人类会怎样？》，[法] 杨立昆，2021【内容摘要】1）AI对人类的威胁1. AI技术消灭了广义上的人：肉体是狭义的人，肉体+职业=广义的人。例如马车夫、网约车司机、翻译员、客服等，AI将取缔大量的职业；2. 社会的生产资源和M1货币向资本的集中；任何生产力都面临取缔的风险，增量市场革命不敏感（航天），存量市场革命极为敏感（出行、机场地铁）。过去的技术发展是同一赛道消灭广义人，但人可以进入后继市场，从事后继职业，比如司机。现在的技术是外部赛道隔空轰炸，职业意义被隔空消灭，无法轻易进入接替产业，人生的意义被抽离了，此时人生的意义是什么？2）用什么定义“人”1. 人的职业：人格与性格无法独立于职业存在，职业影响人，职业带来的经济、文化环境改变人。“互联网人”、“金融人”、“创业人”、“自由职业者”等。2. 人的角色&爱好：“儿女”、“男女朋友”、“游泳健将”、“下棋高手”、“旅行达人”...3）惩罚式进化是“悲观主义”的根源奖励式进化：生长激素是植物进化的正向反馈；惩罚式进化：痛觉影响脊椎动物体验“快乐”与“痛苦”的阈值；4）解构“生活意义”的动机本能：鸭子实验，人的“自救行为”或许只是高级生物的低端本能？自败与虚无：《理与人》——人类动机的自败性；观察权：生命vs无生命精神享受：超越肉体寻求意义5）请回答尼采“生活的不能承受之重”：假如有个恶魔在某一天或某个夜晚闯入你最难耐的孤寂中，并对你说：“你现在和过去的生活，就是你今后的生活。它将周而复始，不断重复，绝无新意。你生活中的每种痛苦、欢乐、思想、叹息，以及一切大大小小，无法言说的事情都会在你身上重现，而且均已同样的顺序降临...”你听了恶魔的话，是否会瘫倒在地呢？你是否会咬牙切齿，诅咒这个口出狂言恶魔呢？......这是人人必须回答的问题，也是你最沉重的负荷！或者，你无论对自己还是对人生，均愿安于现状，放弃去追求比这最终的永恒更为热烈的东西吗？6）技术从诸多角度，改善人类的基础幸福感（绝对享受/绝对意义）：技术难以可靠地提供相对快乐，相对快乐和意义建立在人类政治结构中，基于相互攀比和阶级特权。技术无法保证相对意义，但能提高绝对意义。7）设计意义随生产力的提升不断变化：1. 第一次工业革命：蒸汽机——古埃及用来开关神庙；抽水难——改良蒸汽机作为动力。2. 第二次工业革命：马车跑得慢——汽车的出现；写信效率低——电话；3. 第三次工业革命（信息革命）：20世纪后半期，计算机和互联网技术快速发展，移动电话、智能手机、自动化的生产线；科研领域的纳米技术、生物技术和航天技术；数字化和网络化改变了人们的工作方式和学习方式。4. 第四次工业革命（科技革命）：随着第三次工业革命一起到来；智能产品、智能手机、智能家居、3d打印、自动驾驶、大数据分析、云计算、人工智能等。8）对话式交互与多模态概念1. 对话交互： 1950，符号语言处理，词法，句法，语法。 1965，专家系统，斯坦福大学，医疗诊断 1990，统计语言处理，字典，数据库，概率模型。交互更松弛 2010，learning based algorithm，RNN，大模型，自然语言。2. 多模态： 1966 Bob Goldstein multimedia， 公元前4世纪 Multimodality，演讲、艺术相关 相同信息用多媒体多模态传递带来艺术享受，不同信息用多媒体多模态传递带来效率。9）技术改变带来设计效率提升1. 设计执行——设计管理2. 在设计生产行业提升客户沟通效率10）生活意义的构成，不断寻找人生的高光时刻人类：创造力、理解力、高层逻辑能力；举例阐述客服、律师、剪辑师、财务各自行业的技术化转型策略；11）听众反馈1. Coursera 斯坦福公开课网站链接：www.coursera.org2. 书籍：《科学之路——人、机器与未来 当机器思考时，人类会怎样？》，[法] 杨立昆，2021》极频科技在创业的同时，一直致力于技术与设计领域的知识传递，欢迎热爱科技的你关注赛博绿洲FM我们也热烈欢迎大家把对节目的反馈，或各类技术&设计难题砸进评论区或我们的邮箱：[email protected]每一封反馈信我们都会认真对待，并在下期的节目中给出解答。 此外，我们也会不定期邀请互联网业内大咖和人工智能技术领域科研学者来到节目里一起座谈~我们下期再见~在小宇宙查看该单集文稿

| 本期播客时间线 |想听干货的朋友请直接定位20:40！03:31 北京白塔寺旁，赛博绿洲播客的诞生08:44 关于我们：透过商业迷雾，想跟大家探讨人工智能技术本身11:43 从设计视角看《赛博绿洲》的收获17:25 与“人工智能”概念的第一次接触20:40 在公元前《列子·汤问》记载中，竟然就有了智能硬件的畅想22:37 最早的算法概念【亚里士多德：三段论】23:50 古罗马波菲利“语义网”的诞生25:53 莱布尼茨的链式法则的例子27:27 《格列佛游记》中ChatGPT的雏形29:25 单层神经网络：如何智能的预测今天出门会不会挨打？31:52 哥德尔不完备定理，暗示AI并非无所不能34:43 深度举例 什么是“图灵机”与“图灵测试”？41:15 阿西莫夫的机器人“三定律”45:20 1951年的第一个人工智能程序46:37 用于AI模型训练的“反向梯度优化”方法，以及第一个多层神经网络MLP算法52:25 1995年的第一辆无人驾驶汽车54:22 卷积神经网络的发明，直到抵达此时此刻的今天| 节目中提到的作品、人物和概念 |1. 《列子·汤问》，是列子在战国时科学发展的基础上所独创的科学幻想寓言，寓言中以当时科学技术发展为基础当做出发点，其深层寓意是对当时墨家代表人物崇尚技巧的议论；2. 《工具论》（英文Organon），亚里士多德，哲学、逻辑学类书籍；3. 波菲利，古罗马唯心主义哲学家，新柏拉图主义者；4. 戈特弗里德·威廉·莱布尼茨，德国哲学家、数学家；5. 《格列佛游记》，1726，作者乔纳森·斯威夫特，长篇游记体讽刺小说；6. 库尔特·哥德尔，美籍奥地利数学家、逻辑学家和哲学家；7. 艾伦·麦席森·图灵，英国计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码分析学家、理论生物学家，“计算机科学之父”、“人工智能之父”；8. 论文<On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungs-problem>，1936，图灵机概念；9. 阿西莫夫，科幻小说家，代表作「基地」、「机器人」、「银河帝国」；10. 第一台商用计算机Ferranti Mark 1, also known as the Manchester Electronic Computer in its sales literature, and thus sometimes called the Manchester Ferranti, was the world's first commercially available general-purpose electronic computer.11. 约翰·麦卡锡，计算机科学家、认知科学家；| 内容摘要：人工智能历史发展的长河中 人类从未放弃探索 |· 公元前10世纪 从文学作品追溯最早的智能硬件畅想《列子·汤问》记载，偃师献机巧于周穆王：“领其颅，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。王以为实人也。”Key Takeaway：不同的时代节点中，人们对于AI生成式内容的辨别能力有限。即便信息时代里大众有了辨别智能硬件的能力，却依然有群体无法准确辨别Ai生成式视频、电话等内容。· 公元前384年 最早的算法概念亚里士多德《工具论》提到三段论：规则、输入、输出。三段论是人们进行数学证明、科学研究等思考时，能够得到正确结论的科学性思维方法之一。是演绎推理中的一种正确思维的形式。有趣的例子：通过输入【规则：金钱如粪土】、【输入：时间就是金钱】、可以得到输出【时间就是粪土】的结论。· 公元260年 算法的应用古罗马波菲利Porphyry，提出了语义网Key Takeaway：语义网是语言逻辑的基础，基于语义网的模型训练，可以让Ai的话术更加拟人化。· 1676年 数学工具的诞生莱布尼茨发明链式法则，链式法则在当代被广泛用于模型的调整和训练。举例：○ 业绩差 → 董事长追究于CEO → CEO追究部门经理 → 各经理追究各自员工。· 1726年 文学作品中对于ChatGPT的畅想Jonathan Swift《格列佛游记》出版, 书中提到Lagado city 里有一个神奇的“发明”：The Engine， 书中原文曾描述：“通过使用这种发明，即使是最无知的人，只要支付合理的费用，并付出一点体力劳动，就可以写出哲学、诗歌、政治、法律、数学和神学方面的书籍，不需要天才或学习的帮助。”Key Takeaway：人类从未停止过对人工智能产品的探索，各个年代的人类都能够想象出Ai技术的雏形，而Ai如何作用于社会的生产，每个时代有其不同的畅想。· 1795年 最早神经网络的应用高斯运用单层神经网络，通过最小二乘法来预测行星轨迹。线性回归：前天挨打+昨天挨打=今天挨打前天挨打+昨天没挨打=今天挨半顿打最近邻算法：前天挨打+昨天挨打=今天挨打傅里叶分析：前天挨打+昨天没挨打=今天挨打Key Takeaway：不同的人工智能模型所预估出来的结果和其用途是不同的。· 1931年 AI并非无所不能哥德尔不完备定理提出：“任何自洽的形式系統，只要蕴涵皮亚诺算术公理，就可以在其中构造在体系中不能被证明的真命题。”举例来看，AI无法证明自己是活着的；我无法证明刚吃到的外卖是难吃的。· 1937年 AI能够自动运行的基础英国数学家艾伦·图灵，发表《On Computable Numbers》，提出“图灵机”概念。数学家称图灵机类似“带着记事本的小虫子”，我们认为也可以被举例理解为：“在政务中心办手续的市民”。· 1950年 判定AI拟人化的成功与失败提出图灵测试概念，指人与AI交互，如果人无法判断对方是否是AI，则通过图灵测试。举例：假设莆田假鞋通过了图灵测试，收货人无法判断收到的鞋是否为赝品，故这双鞋等同于真品。《让子弹飞》电影中，张麻子和老百姓们把黄四郎的替身以他的身份斩首示众，真黄四郎说：“糟了，那我成替身了？” 即人们通过了“黄四郎”的图灵测试，当人们无法分辨真黄四郎和替身黄四郎的时候，黄四郎=黄四郎替身。· 1950年 科幻界的畅想阿西莫夫提出机器人三定律：“不可伤人，服从命令，保持生存。”Key Takeaway：程序在定律中执行命令的方式为依次执行，即先1，后2，再3。· 1951年 第一个人工智能程序第一台商用计算机Ferranti Mark 1，被用于跳棋、国际象棋等单机娱乐程序。· 1956年 真正人工智能概念的诞生达特茅斯学院夏季人工智能会议 John McCarthy 首次提出“人工智能”，1960年前后，剑桥大学语言翻译了语义网络。· 1962年 当今AI依赖的训练方式1962年 Frank Rosenblatt 提出了反向梯度优化方法，以及1676莱布尼齐的链式求导，后被用于训练AI模型。举例：链式求导法则的具体实施可以理解为，业绩差-董事长追责CEO-CEO职责范围内优化-CEO追责经理-经理优化-经理追责全体员工-员工罚款与开除等优化；· 1965年 模型的发展Alexey Grigorevich Ivakhnenko在苏联发明了第一个多层神经网络MLP算法，用于工业预测（温度、水位、泄漏）。举例：MLP：个人信息（年龄、体重、消费、信件）→ 收入、负债 → 净收入→ 投资概率OKR：各员工预测新财年贡献→各经理预测部门增长→ceo预测全公司增长→报告给董事· 1986-1995 基于学习的算法发展Hinton的应用使反向传播名声大噪。同年慕尼黑国防军大学制造出了首批机器人汽车，在空旷的街道上行驶时速高达 55 英里。1995年“无人驾驶横跨美国”：一辆半自动驾驶汽车横跨美国东西海岸，全程4,585 公里，其中 4,501 公里由计算机控制转向。油门和刹车由人类驾驶员控制。Key Takeaway：在概念的提出和初代原型被创造之后，技术的应用还需多方的磨合，从创新到应用，这可以花上几十年。· 1989 卷积神经网络：视觉领域初步探索法国人Yann LeCun发明卷积神经网络：使用BP训练2D，CNN，识别了手写数字-邮政编码· 2013-2020 视觉领域的应用2013年的VAE、2014年的GAN、2015年的resnet、（2016 alphago）、 2020年Diffusion，现在SD，Dalle，midjourney，语言模型，阿里千问，智谱清言GLM，百度文心一言，映射了AI在视觉领域的应用。· 2018-2024 自然语言领域的应用2018 GPT1 BERT，2020 GPT3，2022 ChatGPT，Meta LLama，GPT4，GLM，Copliot，映射了AI在自然语言领域的应用。欢迎搜索微信公众号“Cyber Oasis”查看文字版的内容！我们也热烈欢迎大家把对节目的反馈，或各类技术&设计难题砸进评论区或我们的邮箱：[email protected]每一封反馈信我们都会认真对待，并在下期的节目中给出解答。 此外，我们也会不定期邀请互联网业内大咖和人工智能技术领域科研学者来到节目里一起座谈。下期我们想和大家聊聊，AI时代下设计的意义，技术的意义，以及生活的意义。我们下期再见~在小宇宙查看该单集文稿