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硅谷101

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失败、背叛、不被理解,硅谷精神领袖一直都不是完美的存在;他们是科学家,创造者,行动派,他们有独立的价值观。《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目,是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。 公众账号:硅谷101 联系邮箱:podcast@sv101.net

169 - E165|智能眼镜爆发前夜,与Ray-Ban Meta产品经理聊聊如何打造一款热门AI眼镜
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  • 169 - E165|智能眼镜爆发前夜,与Ray-Ban Meta产品经理聊聊如何打造一款热门AI眼镜

    自2023年9月推出以来,Ray-Ban Meta智能眼镜在不到一年的时间内销量便突破了百万大关,迅速崛起为AI智能硬件领域的一股不可忽视的力量。无论是在硅谷还是中国,智能眼镜市场的竞争正逐渐升温。在这期节目中,我们特别邀请了Ray-Ban Meta的产品经理可南,从第一视角还原该款智能眼镜的设计理念与背后的故事。而在节目的后半段,我们将与两位硬件领域的创业者及资深用户夏勇峰和卫骁对话,探讨各类智能眼镜的实际体验与未来展望。

    【主播】
    泓君Jane,硅谷101创始人,播客主理人
    【嘉宾】
    可南,Meta 智能眼镜产品经理
    夏勇峰,蜂巢科技创始人兼CEO,在8月初发布了界环AI音频眼镜
    卫骁Shaun,Hey Revia创始人

    【你将听到】
    【Meta产品经理解析】
    02:36 相比第一代,Ray-Ban Meta提升了画质、声音,和AI
    07:32 第一视角记录生活细节:坐过山车、看演唱会、打网球
    13:08 现场评测:吸纳经典眼镜造型,自由搭配多种镜框和镜片
    16:41 近视版还没有达到全天候佩戴的舒适度:重量和鼻托的难题
    17:45 时尚感是智能眼镜融入日常的关键
    20:02 只比原版重4克:如何平衡智能眼镜的功能、续航和重量
    22:11 Ray-Ban和它的母公司依视路陆逊梯卡
    24:32 眼镜消费是长尾市场,对传统渠道依赖性强
    26:07 除了产品本身,还要提供配镜和线下服务
    28:52 在细分场景做好体验,不需要成为手机的替代品
    31:41 人体工程学难题:在不同角度的佩戴时,麦克风可能会和鼻梁打架
    34:54 腕带和其他可穿戴设备:难点在于设计交互模型

    【创业和硬件从业者体验】
    45:43 Ray-Ban Meta 画质提升的关键:高通AR1 Gen1 芯片
    47:51 不带相机的智能眼镜可能更适合中国的用户场景
    50:52 Ray-Ban Meta提供的新思路:在传统设备上叠加相对轻度的智能
    52:02 Bose智能眼镜的主要问题出在良品率
    56:14 Meta的定价策略:保持平价,避免对传统眼镜的虹吸效应
    58:27 Ray-Ban对于Meta的核心价值在于品牌和用户心智的建立
    59:47 Meta的野心:拥有自己的硬件平台,降低对iOS和安卓的依赖
    01:00:51 XR设备的推广难点:用户对产品没有概念
    01:04:26 AI Pin和Rabbit的失败拉低了用户对AI硬件的期待
    01:06:28 百镜大战要来了?智能眼镜靠的不是性价比,越接近传统眼镜越安全
    01:11:49 增加续航、降低电池重量是智能眼镜的重大卡点

    【监制】
    杜秀
    【后期】
    AMEI
    【BGM】
    Solving Puzzles-Alistair Sung
    City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot
    Seven Daughters - Fabien Tell
    Morning Breaks - David Celeste

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    Special Guests: 卫骁, 可南, and 夏勇峰.

    Thu, 05 Sep 2024 - 1h 20min
  • 168 - E164|当电影遇上AI:与好莱坞特效美术聊聊他们和新工具的博弈

    美术指导是构建影像世界的专家,他们帮助导演把想象中的场景变成现实。面对生成式AI和新技术的冲击,他们需要在艺术追求与技术进化之间寻找平衡。本期节目我们邀请到了洛杉矶美术工会的成员李盎然,一起讨论电影从业者们如何应对技术变革对影视行业的冲击和影响。

    【主播】
    杜秀,硅谷101播客监制
    【嘉宾】
    李盎然,洛杉矶美术工会成员,参与过迪士尼、Netflix和Hulu等多个项目的美术制作

    【你将听到】
    03:29 最低工资、社保和养老金都要靠工会和片方谈判争取
    09:22 实用大于炫酷:概念画师要把文字转换成可以施工的效果图
    16:57 积重难返:新的协议也很难规范AI的使用
    20:55 只不过是又一个新工具:生成式AI不能取代电影美术的工作
    21:58 不专业的概念图会误导摄影和道具部门的工作
    28:23 跟自己较劲,顶级画师的一张画可以卖到数千美金
    31:31 如何接单?好莱坞美术靠工会,中国美术靠专业工作室
    33:55 中国盛产又快又好的神画手
    36:44 在美国学电影美术:热情和兴趣可以弥补基本功的差距
    43:16 在狮子王剧组做虚拟美术:没有标准答案,都是边干边学
    46:59 迪士尼的新挑战:让背景里的风和水动起来
    51:25 不止是AI:虚拟拍摄等新技术对电影工业流程上的挑战更直接

    【补充信息】
    IA工会:全称为国际戏剧舞台雇员联盟(International Alliance of Theatrical Stage Employees),其中包括约6万受到电视和电影合同保护的成员,涵盖了剧本协调、摄影助理到声音编辑和概念设计师等几十种不同职业。
    AMPTP:全称为美国电影电视制作人联盟(Alliance of Motion Picture and Television Producers),是一个代表电影和电视制作公司利益的贸易协会,负责与多个行业内的公会和工会进行谈判,签订行业范围内的集体合同。
    Unreal:Unreal Engine,是一个由Epic Games公司开发的游戏引擎。它最初是为Epic Games自己的游戏《虚幻》(Unreal)系列设计的,但随后发展成为一个广泛使用的商业游戏引擎,用于开发各种类型的游戏和交互式体验。

    【监制】
    杜秀
    【后期】
    AMEI
    【BGM】
    Chronicler- Crypt of Insomnia
    As we Dream Bach Cello Suite No1 In G Major- Bwv 1007 No Oohs Ahhs

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    Special Guest: 李盎然.

    Wed, 21 Aug 2024 - 59min
  • 167 - E163|与大疆Pocket首任产品经理聊聊:如何从无到有定义一款硬件产品?

    如果有了手机,为什么还需要一台专门拍视频的便携相机?本期节目我们邀请到了大疆Pocket相机的首位产品经理Matt跟我们聊一聊如何去做一款受欢迎的硬件产品,他经历了大疆pocket团队从一个人发展成130人的发展历程。同时探讨在人工智能时代,什么样的智能硬件产品形态才能最好地承载AI技术。

    【主播】
    泓君Jane,硅谷101创始人,播客主理人
    【嘉宾】
    Matt, 大疆前产品经理
    Jeremy Bao, 硅谷101研究员,摄影工作室主理人

    【你将听到】
    01:59 可能搞砸视频的三个点:对焦、防抖和收音
    08:48 定于需求:先拍到、再拍好
    10:20 为什么要在手机之外做一款专门的拍照设备
    14:59 从他拍到Vlog神器,意外的风口
    20:39 挑战供应链管理:一个横跨软硬件的机器人项目
    23:30 关于画质的三次演进心得
    24:34 如何跟手机大厂卷光学:在资源有限的情况下分步骤解决关键问题
    26:31 研发人员的乌托邦:不做平庸的产品
    34:50 从无到有做一款产品是什么体验:在机械云台里解决五十多条线路的整合就花了一年时间
    39:03 产品实现度:原型机和量产版体积是一样大的
    43:53 “会做减法”是打造创新产品的关键
    47:53 未来算法可以取代机械云台
    49:21 相比于AI Pin和Rabbit 1,Meta Rayban可能是承载AI更好的硬件形态
    52:29 智能硬件产品要离手机更远一些才不会被轻易替代

    【补充信息】
    Osmo:大疆“灵眸”系列的产品,包括了运动相机、手机云台、以及口袋云台相机。
    Inspire:大疆出品的专业级无人机产品。
    如影:DJI Ronin,为专业级或影视级摄影师定制开发的一款三轴手持云台系统。

    【监制】
    杜秀
    【后期】
    AMEI
    【BGM】
    The Royal Kitchen- SCOREWIZARDS
    Victorian Era Classical Strings -Rafael Krux/Orchestralis

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    Special Guests: Matt and 鲍天宇.

    Thu, 15 Aug 2024 - 57min
  • 166 - E162|清华姚班如何培养天才:给最有挑战性的问题和足够的自由度

    你听说过“清华姚班”吗?这是图灵奖得主姚期智于2005年在清华成立的计算机实验班,进入姚班的本科生需要经过严格的选拔,由姚先生亲自制定培养计划。姚班至今成立已经快20年,在这一波人工智能浪潮中,姚班的毕业生活跃在国内外学界、产业界的一线。

    今天我们邀请到了2010级的姚班学生,同时现在回到姚班任教的现任清华交叉信息研究院助理教授吴翼老师,来和我们聊聊,姚班到底是怎么样去打造“一流本科生”,培养这样一群天才的?

    【主播】
    泓君Jane,硅谷101创始人,播客主理人
    【嘉宾】
    吴翼,清华大学交叉信息研究院助理教授,边塞科技创始人,前OpenAI研究员

    【JJ Lake办公室/孵化器入驻】
    感谢JJ Lake对本期节目的赞助支持,这是一个位于硅谷中心Mountain View的创新空间 + 孵化器,不管大家对租用JJ Lake的办公空间感兴趣,还是对孵化器项目感兴趣,都可以联系JJ Lake的负责人柳一夫,他的微信是568476954,邮箱是yliu@jjlaker.com

    【你将听到】
    00:03 JJ Lake 创新中心
    02:18 正片
    05:42 回顾姚班的三个发展阶段:理论计算机科学;海归学子留学归来;一流高校接轨
    09:12 姚班的共同特点:重视理论、课程难,但自由度大
    10:49 “听不懂讲座没关系,可以培养科学家气质”
    16:40 在师兄的帮助下,成为第一个去facebook实习的大陆学生
    18:15 姚班历届出来的业界创始人&学者们
    21:49 姚期智先生的努力:课程改革、教学方案灵活变化、吸引海外老师任教
    24:47 姚班可复制吗?可以,但是需要时间
    27:16 不同时代的学生想法不同,现在的孩子们更自信
    31:41 叉院当下的科研方向:理论计算机科学、芯片、系统、大模型、具身智能
    33:26 学术界与工业界在AI研究中的不同角色:做大模型更适合在产业
    43:05 OpenAI能脱颖而出:很多项目,但笃定坚持Scaling Law
    49:51 聪明学生的自驱力都很强,找到自己喜欢的事
    52:48 很多进姚班的小孩有挫败感,不要太焦虑
    60:47 伟大不能被计划: 精英教育很残酷,往天上看

    【提到的相关人物】
    楼天城,2004级,小马智行联合创始人
    鬲 融,2004级,杜克大学助理教授
    唐文斌、杨沐、印奇,旷视科技创始人
    陈丹琦,2008级,普林斯顿大学助理教授
    马腾宇,2008级,斯坦福大学助理教授,Voyage AI创始人
    吴佳俊,2010级,斯坦福大学助理教授
    胡渊鸣,2013级,太极图形创始人

    【相关书籍】
    《为什么伟大不能被计划》

    【监制】
    Holiday
    【后期】
    AMEI

    【BGM】
    Bubble Bee - The Fly Guy Five
    Simple Pleasantries - Arthur Benson

    【在这里找到我们】
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    Special Guest: 吴翼.

    Tue, 06 Aug 2024 - 1h 03min
  • 165 - E161|聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun

    当人们输入一个数据,大模型就能直接输出一个答案,但是它的运作机制却没人知道,我们称之为“黑盒”。也正因为黑盒模型的不可解释性,AI的安全问题受到很多大佬的质疑。于是科学家们开始试图去打开大模型的黑盒子,业内称之为“白盒研究”。

    一方面,白盒模型的研究能帮助人们理解黑盒模型,从而对大模型进行优化和效率的提升。另一方面,白盒研究的目标是把AI这一工程性学科推向科学。

    今天我们邀请的嘉宾陈羽北,他的研究内容就与白盒有关,之前他也是著名深度学习专家Yann LeCun的博士后,我们今天将和他聊聊白盒模型的研究进展,以及Yann这位经历过AI行业起起伏伏,却依然纯粹专注的科学家。

    【主播】
    泓君Jane,硅谷101创始人,播客主理人
    【嘉宾】
    陈羽北,加州大学戴维斯分校电子与计算机工程系助理教授

    【你将听到】
    【大模型 vs 人脑】
    02:09 白盒研究的目标:把AI从工程推向科学
    02:53 从早期模型到大语言模型,如何识别词汇的元意思
    06:51 OpenAI的研究:用gpt4理解gpt2模型
    08:46 白盒研究的本质是理解信号的结构,从而提升模型效率
    11:37 人脑如何通过少量数据获得泛化的能力
    12:46 比起人脑,大语言模型观测手段多,但它对世界的理解不够
    20:11 稀疏编码:源自大脑神经元的运作机制

    【白盒研究】
    22:01 黑盒模型发展很快:只求工作,不求简洁
    24:56 白盒模型的问题:过度简洁
    27:19 Yann Lecun:支持白盒研究但不确定走得通
    28:25 基础AI研究靠好奇心驱动,而非商业化
    30:16 白盒模型的三个流派:可视化、神经科学、数学统计
    32:30 对黑盒模型的优化:提升效率、统一不同模型
    33:44 距离白盒gpt还很远,发展是阶段性的
    35:29 打开ImageNet是白盒的第一步

    【关于Yann LeCun】
    38:21 Yann经历了神经网络领域历史上的高峰低谷
    39:45 加入Yann LeCun组是偶然
    42:51 Yann对大方向的坚持和直觉
    43:02 “不反对Scaling Law,但只堆数据是不够的”
    49:10 科学家马毅 & Yann,观点并不冲突:高层次的规律是简洁的
    51:58 从至暗时刻走出的AI科学家们:专注、纯粹
    53:55 Yann希望学生可以做与时间共存的工作
    55:57 “读PhD不应该研究LLM”
    57:24 Yann在Meta的贡献:筹建Meta AI、开源路线
    60:29 大模型未来的发展:Scaling Law依然重要,但提升效率也很重要

    【相关研究】
    Anthropic的研究:从神经网络Claude 3 Sonnet提取可解释的特征
    OpenAI的研究:让GPT4去解释GPT2的神经元神经元图
    马毅团队的白盒模型

    【相关人物】
    Yann LeCun:计算机科学家,在机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学等领域都有很多贡献,被誉为“卷积神经网络之父”,现任Meta首席AI科学家,并担任纽约大学教授。他在1980年代率先提出了卷积神经网络(CNN),这项技术成为现代计算机视觉的基础。LeCun与Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio共同获得2018年图灵奖,表彰他们在深度学习方面的开创性工作。

    【监制】
    Holiday
    【后期】
    AMEI
    【BGM】
    Alteration - Karoliina Gabel
    Listen to the Forest Weep - Hanna Lindgren

    【在这里找到我们】
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    Special Guest: 陈羽北.

    Sun, 28 Jul 2024 - 1h 01min
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