原野: 嘿,各位听众朋友们,欢迎回来!这AI圈啊,真是个神奇的地方,感觉才眨眼功夫,我们对未来的想象力又被狠狠地“暴击”了好几回。
晓曼: 可不是嘛!说起这周的AI大事件,视觉领域绝对是C位出道。一边是大家盼星星盼月亮的Midjourney视频模型终于来了,另一边呢,Meta直接把AI“架”你鼻梁上了,跟Oakley联名出眼镜!
原野: 哇塞,从图片直接跳到视频,这可不是一般的“飞跃”啊,简直是“火箭式”升级!Midjourney这次的视频模型,具体能玩出什么花样来?
晓曼: 嗯,它叫Video V1。现在能生成4秒的视频,听起来好像“就这”?但人家可以续啊!最多能续4次,拼起来就是一段16秒的短片。而且,它还分低动态和高动态两种模式,最给力的是,订阅费跟图片版是共享的,最低一个月才10美元!不过话说回来,视频这玩意儿烧算力,价格大概是图片任务的8倍。
原野: 10美元,这价格听起来还挺“良心”的嘛!那生成出来的视频质量到底怎么样?跟现在市面上那些“老牌选手”比起来,它能打吗?
晓曼: 它的美学表现和画面稳定性,那绝对是Midjourney的“看家本领”,没得说,依旧是艺术品级别。不过嘛,要说到清晰度啊、物体运动的幅度啊,还有物理规律表现这些,跟现在那些“顶流”模型比起来,确实还有那么一丢丢距离。但最妙的是,Midjourney官方竟然专门跑出来,解释了他们为什么这么“取舍”。
原野: 哎呦?这背后还有什么“大招”或者“终极目标”吗?
晓曼: 那可不!他们把这整个过程啊,比喻成“搭乐高”。第一块积木,就是现在已经炉火纯青的图像生成,把视觉效果做到极致。第二块,就是现在正在做的,让这些图像“活”起来,也就是视频模型。再往后,他们计划一年内推出3D模型,到时候我们就能在那个虚拟空间里“撒欢儿”了。而他们的终极目标,是让这一切都能实时运行,打造一个实时的、开放的“世界模拟器”!
原野: 实时开放世界模拟器……天呐,这不就是科幻电影里头号玩家的“绿洲”吗?从一张小小的图片,到构建一个完整的世界,这野心简直是“大爆炸”级别啊!那这么说来,Meta那个智能眼镜,是不是可以看作是我们“穿越”到这个未来世界的另一道任意门?
晓曼: 没错,完全可以这么理解!新款的Oakley Meta HSTN智能眼镜,那可不是普通的装饰品。它里面藏着高清摄像头,直接就能录3K视频,你都不用动手,喊一声“嘿 Meta,录制视频”,它就乖乖干活了。而且啊,它还自带AI小助手,你想问啥,直接跟它语音对话就行。这感觉就像是,你的专属AI助理,直接“焊”在了你的鼻梁上,随时随地帮你记录和“解读”这个世界。
原野: 这么一听,无论是Midjourney在屏幕里“凭空造物”,还是Meta直接把AI“塞”到我们眼前,它们都在努力让数字世界和我们的互动,变得越来越像呼吸一样自然,越来越让人身临其境。
晓曼: 简直是说到我心坎儿里去了!这些“骚操作”啊,真是让我们离那个被AI“加持”的未来,又迈进了一大步。
原野: 没错,这些视觉和交互上的“神来之笔”,无疑是给我们描绘了一个未来感十足的画卷。但AI的“野心”可不止于此!接下来,咱们把镜头拉远一点,看看更广阔的AI生态系统里,还有哪些让人忍不住“哇”一声的动态和新工具正在冒头。
晓曼: 可不是嘛!除了这些“头条新闻”级别的发布,AI圈每天都有无数新产品、新工具在“暗戳戳”地改变我们的工作方式。就拿上周来说吧,国内的MiniMax直接开了一个“发布周”,一口气甩出了海螺02视频模型、开源模型M1、智能体……哎呀,简直是“连环炸”!
原野: 哇,听起来真是“乱花渐欲迷人眼”啊!这么多新工具里,有没有哪一个让你觉得特别“惊艳到下巴掉下来”,或者说,它居然解决了我们以前压根儿没想过能用AI搞定的问题?
晓曼: 要我说啊,Proactor这个产品简直是太“有意思”了!它号称是全球第一个“主动出击型”的AI智能体。你想想看,我们平时用的AI,是不是那种你问一句它答一句,你没发话它就“傻站着”的?但Proactor不一样,它能主动“插”进你的对话!比如你开会的时候,它不光能实时把你们的对话转成文字、总结重点,甚至还能“嗅”出你们讨论里那些藏着掖着的需求和任务,然后主动给你出谋划策!
原野: 嘶……这听起来有点儿“细思极恐”又很厉害啊!等于说我还没张嘴,它就已经“看穿”我内心深处的需求了?
晓曼: 没错,就是这个意思!它能提前帮你“把脉”,主动伸出援手。这跟我们之前习惯的AI“交互模式”,简直是天壤之别。哦对了,还有一些特别“小而美”的工具,比如Adobe那个实验性的相机应用Project Indigo,它可不是那种“咔嚓”一下拍一张的。它是连拍好几张,然后AI给你智能合成,轻轻松松就能得到一张又干净、动态范围又广的专业级照片!
原野: 哎呀,这种“计算摄影”的玩法,说白了,不就是把以前那些繁琐的后期处理,通过AI“一键搞定”了吗?按一下快门,所有复杂操作都帮你省了。
晓曼: 完全正确!还有像Claudia这样的好东西,它给专业的编程工具Claude Code穿上了一件“图形外衣”,让咱们这些“代码小白”也能轻轻松松地“搓”出自己的AI智能体、管理它们。你看,这些工具的共同点是不是都一样?就是把AI那些“高大上”的能力,用一种特别“接地气”的方式,直接塞到咱们每个人的日常工作流里。
原野: 哇,这些“五花八门”的AI产品和工具,真是把我们的工作和生活搅得“天翻地覆”啊!而就在这同时,关于AI到底会怎么“重塑”软件开发、创意设计,甚至是我们人类自己的角色,这些更深层次的思考,也正在同步上演。
晓曼: 哎,你可真是说到点子上了!最近Andrej Karpathy就抛出了一个特别让人“拍案叫绝”的观点:我们现在啊,正在大踏步迈向“软件3.0”时代。他说,以前的软件1.0是传统代码,2.0是神经网络,而现在,3.0,那可就是由大语言模型“说了算”的时代了。
原野: “软件3.0”?这个词儿听起来就很有“未来感”啊!它具体到底是个啥意思?是不是说,我们以后写代码的方式,要彻底“变天”了?
晓曼: 没错!现在很多程序员都在“吐槽”或者说“分享”嘛,说AI编程助手早就不是以前那种只会“智能补全”的傻瓜工具了。它现在更像一个“超级勤奋的实习生”,很多小活儿它都能自己“撸”出来!所以啊,开发者们就能把更多心思花在架构设计和代码质量的“把关”上。这不就是大家说的“Vibe Coding”吗?就是那种“氛围编程”,哪怕你不是专业的程序员,也能通过跟AI“唠嗑”,把代码任务给搞定。
原野: 哇,这听起来真是让人又“鸡血”又“心慌”啊!如果AI连编程这种事儿都能大部分搞定,那我们这些人类工程师,以后是不是就“没饭碗”了?会不会直接被AI给“踢出局”啊?
晓曼: 嘿,这可不就是现在大家讨论得最火热的话题嘛!OpenAI的Sam Altman就说了,AI肯定会把生产力“拉满”,但人类的“适应能力”、“天马行空的创造力”,还有“玩转工具”的本事,会变得比以往任何时候都重要。我们不是要被“淘汰”,而是被“解放”出来,去干那些更高级别的“烧脑”活儿,去思考、去决策。Cursor的团队也持同样的观点,他们觉得未来几乎所有代码都会有AI的“参与”,但人类工程师的“眼光”和“判断力”,那可是AI怎么都学不来的,独一无二!
原野: 哦,我明白了!就是说AI是那个“埋头苦干”的,我们人类呢,就负责“发号施令”和“把控审美”对吧?就像设计师Elizabeth Lin分享的,她用AI工具Cursor来做交互原型和声音设计,AI在她眼里,简直就是个“灵感激发器”!不过话说回来,这里面是不是也有个“坑”啊?AI它能一直这么“突飞猛进”下去吗?我记得好像有研究就说,AI它有“自我提升的幻觉”?
晓曼: 哎呀,你这个观察可真是“一针见血”啊!研究发现,你指望AI自己“闭门造车”就能变成“绝世高手”,那是不可能的。如果一个模型老是拿自己“产出”的内容来“喂”自己,它非但不会越来越聪明,反而会因为缺少外部世界那些真实、高质量的“新鲜血液”,导致它的判断越来越“跑偏”,最后甚至会“迷失方向”。
原野: 嘿,这么说来,AI要想“茁壮成长”,还是离不开我们人类给它提供那些“营养丰富”的高质量数据啊!
晓曼: 说的就是这个理儿!从“码农”到“设计师”,AI正在把我们的工作模式“翻个底朝天”。而所有这些“酷炫”的背后,都是无数研究人员在“死磕”AI能力的极限。所以接下来,咱们就一起去“扒一扒”AI领域那些最前沿的研究,看看他们又搞出了什么“大动静”。
原野: 嗯,我们光顾着“哇塞”这些AI产品有多牛了,有没有想过,这些“突破天际”的应用背后,是无数科学家在实验室里“熬夜爆肝”的成果啊?他们到底是怎么把AI的能力极限“推”到这么远的?
晓曼: 可不是嘛!上周关于AI前沿研究的“猛料”可真不少。比如说MiniMax,他们就搞了个拥有100万token上下文窗口的M1模型,这什么概念?相当于AI能“一口气”读完一部超级长篇小说,中间还不带断气的!还有像Sekai这种新数据集,里面装了全球750个城市、超过5000小时的“第一人称视角”视频,就是为了给AI塞进一个更“立体”的“世界观”,让它能更懂我们这个真实世界。
原野: 哇,这些研究听起来真是“硬核”到不行啊!我还“瞄”到两个新冒出来的基准测试,一个叫ALE-Bench,一个叫DeepResearch Bench。它们是干嘛用的?
晓曼: 这么说吧,你可以把它们理解成AI的“高考”和“博士资格考试”!ALE-Bench呢,就是考AI解决那些“烧脑”的算法工程问题的能力,比如给你规划个最佳路线啊,或者搞定生产调度什么的。而DeepResearch Bench就更“变态”了,它里面包含了100个博士级别的研究任务,就是专门来“拷问”AI做深度研究、写学术报告的本事。
原野: 喔,这么说,这些“考试”的存在,就是为了看看AI现在到底能“飞”多高,它的能力“天花板”在哪儿呗?
晓曼: 没错!它们就像一个个“指路明灯”,不光能“称一称”现在AI的斤两,更重要的是,它们能清楚地告诉我们,AI在长期规划、复杂推理这些方面,跟我们人类的那些“顶级大脑”比起来,还有多大的差距。这不就给未来的研究“指明了方向”嘛!比如说,测试就发现,AI虽然在某些特定问题上表现得“出奇的好”,但要论跨问题的稳定性和长期解决问题的能力,跟人类比起来,那差距还是“肉眼可见”的。
原野: 搞了半天是这样!就是通过不断地“出考题”、“搞测试”,来“鞭策”AI这个“学生”不停地往前跑,不断进步啊。
晓曼: 说的就是这个道理!这些最前沿的研究啊,不光是给我们带来了更“炸裂”的技术,同时也把我们对AI能力边界的思考,又往更深处“挖”了一层。
原野: 这么一回顾这周啊,从能“凭空变出”动态世界的视频模型和智能眼镜,到把我们工作方式“大洗牌”的编程新玩法,再到那些最底层的科学研究,AI的每一个角落都在发生着“翻天覆地”的变化,真是让人看得“眼花缭乱”、“目不暇接”啊!
晓曼: 可不是嘛!这股AI的“巨浪”啊,正以我们前所未见的速度和广度,把我们这个世界“重新雕刻”一遍。所以,怎么才能“乘风破浪”,怎么才能“驾驭”它,这可真是我们每个人都得好好琢磨的“大课题”了。