原野: 咱们今天就来聊聊OpenAI吧,你说到它,脑子里第一个蹦出来的是啥?是那些让人惊叹的技术创新,还是它那忽高忽低、让人有点摸不着头脑的价格策略?最近他们又搞了个大动作,先是把o3模型的API价格狠狠地砍了一刀,接着又推出了号称“史上最强推理模型”的o3-pro,你觉得这一套组合拳打得怎么样?
晓曼: 哎呀,你问到点子上了。OpenAI这波操作啊,先是把o3模型API的价格直接降到了输入每百万tokens两美元、输出八美元,这价格简直跟他们家之前那些低端模型差不多了。然后呢,紧接着就上线了那个“最强推理模型”o3-pro,这玩意儿面向他们的ChatGPT Pro、Team用户还有API,收费标准直接飙到了输入每百万tokens二十美元、输出八十美元。这价格,这阵仗,真是让人有点摸不着头脑。
原野: 可不是嘛,这号称“最强”的o3-pro,市场反应好像有点冷淡啊,甚至有人直接评价它“没啥水花”。据说在基准测试里,它跟o3的差距也小得可怜,结果价格还贵那么多。这事儿是不是说明,光靠技术顶尖,现在已经不足以打动用户了?
晓曼: 哎呀,你这话算是说到我心坎儿里了。现在光有技术性能还不够,你还得考虑成本效益啊。虽然o3-pro在数学、编程和多模态任务上表现确实更稳健,但如果用户感觉提升不明显,那这高溢价就有点站不住脚了。这也恰恰反映了市场对AI的期待变化得飞快——大家不光要它更聪明,还得更经济实惠、更好用才行。
原野: 除了o3-pro,这次ChatGPT产品端也搞了不少“小而美”的更新,比如深度搜索啊、语音模式啊、聊天分享啊、移动端文件上传,还有Canvas下载多种格式。你觉得这些小改动,反映了OpenAI什么样的产品策略呢?
晓曼: 这些改动啊,其实就是OpenAI开始把重心放在用户体验和日常使用了。你想啊,语音对话让操作更自然,Canvas能直接导出PDF、Markdown,方便你把内容直接落地,记忆功能还能重置或者自定义。这不就说明,他们正在从过去那种“纯技术领先”的思路,悄悄转向“更贴近用户实际需求”的战略了吗?
原野: 看来OpenAI这是要从单纯的算力和算法优势,慢慢往用户价值和成本效益上靠拢了。行,聊完了OpenAI,咱们再把视角放宽一点,看看整个AI生态圈里,还有哪些有意思的新动态?
原野: 聊完了OpenAI这个“风向标”,咱们再来看看整个AI生态圈。除了这些巨头的大动作,过去一周在应用和模型开源方面,还有哪些值得我们关注的新趋势呢?
晓曼: 如果说OpenAI是风向标,那其他企业简直就是遍地开花了。你看,腾讯混元不是开源了首个生产级PBR 3D生成模型吗?那生成的皮革、青铜材质,简直跟真的一样。还有Magnus,他们推出了一个“即刻下架”模式,对普通用户免费开放,这简直是福利啊!Dia浏览器也开始公测了,它能深度感知你的上下文,模糊查询历史记录,这功能简直逆天。Glims呢,能把静态图片或者短视频瞬间变成动感视频,对于那些想快速预览的用户来说,简直是神来之笔。
原野: 哎呀,听你这么一说,如果把AI比作一个万能工具箱,那这些新产品就像是在不断往里头塞各种高效又神奇的工具啊。你觉得这些新工具的出现,会怎么改变我们的工作和生活方式呢?
晓曼: 它们不光让创作变得更便捷,还在悄悄重塑我们跟数字世界的交互方式。比如那个Dia浏览器,简直就像给我们每个人都装了个“记忆外挂”嘛。在模型开源这块儿,Mistral AI的Magistral Medium,数学推理准确率高达73.6%,推理速度更是快了十倍不止。Kre.a1的图像模型在艺术风格上也是表现出色。不过啊,你别光看这些美好,还有迪士尼起诉Midjourney版权侵权的案例呢,这可不就揭示了生成式AI在带来创新之余,也得面对一场规模不小的版权大战嘛。
原野: 从这些五花八门的动态中,我们不仅看到了AI应用的多样性,也真切感受到了技术进步背后,那些法律、伦理和商业的挑战。接下来,咱们就深入聊聊这些更宏大、更让人深思的议题。
原野: AI的发展啊,可不光是技术上的突破,它还引发了好多关于未来智能本身的哲学思考。你觉得目前AI领域最让人深思的讨论点,究竟是它内在的系统架构,还是它对社会影响的那些思考呢?
晓曼: 我个人觉得啊,这俩根本就是缺一不可。你看,就拿架构这事儿来说吧,最近不是有篇文章叫什么“不要构建多智能体”的,在圈子里头那叫一个热议。作者的意思大概就是,虽然多智能体框架听起来高大上,能并行处理一堆子任务,但它经常因为上下文传达不清楚啊,或者策略自己打架,导致整个系统脆弱得不行。所以人家就提倡,除非你真没辙了,否则还是老老实实搞单智能体线性流程吧。
原野: 这不就反映了我们对AI能力的期待和现实局限之间的那种张力嘛。那么,咱们再从更宏观的角度来看看,Sam Altman那个“温和奇点”理论怎么样?他预测2026年会出现新涌现智能,2027年就会有能执行现实任务的机器人,这种预期你是觉得过于乐观了,还是觉得确有可能呢?
晓曼: Altman的预测听起来确实挺让人热血沸腾的,但争议也不少。不过与此同时啊,AI现在已经渗透到我们每个人的生活里了。你听听,好多人都在分享,AI怎么帮他们戒酒啊、改善人际关系啊、提升工作效率啊,甚至还能提供精神支持,感觉它都快从一个工具变成一个“伴侣”了。这说明AI的影响啊,正在从外部辅助,慢慢转向我们内心深处的认同了。
原野: 从AI的内在架构,到它对个人和社会产生的深远影响,我们真真切切地看到了技术创新和人类需求之间那种双向催化的关系。下一步,咱们得深入到技术的源头去看看,最前沿的研究到底是怎么拓展AI的能力边界的。
原野: 刚才我们聊了AI的应用和那些宏大的愿景,但所有这些啊,都得建立在底层模型和算法的突破之上。那么在基础研究领域,最近又有哪些让人眼前一亮的新进展呢?
晓曼: 最近Claude团队可发了篇重磅论文,直接驳斥了之前那种“大型推理模型在高复杂度任务上会准确性崩溃”的说法。他们指出啊,那更多是因为实验设计有局限,把那些无解的案例误标成了模型失败。所以你看,他们就特别强调,评估AI能力,实验设计那可得精心再精心。
原野: 哎呀,对模型能力边界的探索可太重要了。那在训练范式上,有没有什么新的思路冒出来?比如说,要是把强化学习引入预训练会怎么样?
晓曼: 有啊!比如那个“强化预训练”RPT,它就是把预测下一个token当作一个强化学习任务来做。模型每次预测对了,就能获得奖励,这就像给AI设定了一个游戏规则,它通过不断玩这个游戏来提升自己的预测能力。另外,在多模态生成领域,Seedance 1.0视频生成模型那叫一个厉害,它在时空流畅性和视觉质量上大幅优化,同时还实现了大概十倍的推理加速,简直是飞一样的进步。
原野: 哇,这些研究成果简直是为AI的未来发展奠定了坚实的基础啊。模型评估、训练方法,还有多模态生成上的突破,都在不断推动着技术的极限。接下来,咱们来聊聊一个特别的案例——苹果的AI策略。
原野: 在这波AI浪潮里啊,好多公司都一窝蜂地去追逐生成式AI,但好像有个巨头,它走的路线有点不太一样。你觉得苹果是随波逐流了,还是在坚定地走自己的路呢?
晓曼: 哎呀,苹果最近在WWDC上,可没像其他公司那样大肆宣传什么激进的生成式AI功能。相反,它还挺坦诚地承认,去年承诺的Siri升级等功能没能兑现。它反而选择回归自己最擅长的,就是硬件和软件的深度整合,还推出了一个“Liquid Glass”的统一设计语言,这就凸显了它精致的界面和那种一体化的优势。
原野: 这种务实的战略调整,会不会让苹果在AI领域有点落后啊?还是说,他们这是在更符合自身DNA地定义AI在产品中的角色呢?
晓曼: 恰恰相反啊,这简直就是一种差异化竞争的绝妙策略。他们开放了“Foundation Models Framework”,让开发者可以直接在设备端调用AI模型,同时还深化了跟OpenAI的合作,把ChatGPT的能力更深度地集成到自己的生态系统里。这可不就表明了,苹果在AI时代,依然在扮演着那个生态构建者和赋能者的角色嘛。
原野: 苹果的案例真是给了我们一个很好的启示啊,它告诉我们,在AI时代,成功可没有唯一的模式。不同的公司完全可以凭借自身的优势,找到属于自己的独特赛道。从OpenAI的模型定价风波,到生成式AI的前沿探索和版权大战,我们看到AI它不只是一项技术,它更像是一场关于竞争、伦理和创新的全景大戏。未来已来,而这个故事,才刚刚拉开序幕呢。