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受前滩邀请,我们用 AI 为上海国际花卉节制作了今年的宣传片。借这个契机,用 Seedance 2.0 继续挑战了丝滑长镜头,真的太开心了🥲 想起以前在电影学院的时候,长镜头是个奢侈品。它意味着:昂贵的重型设备 + 庞大专业的摄影组架构 + 导演脑海里极其精确的调度思路。 (但没有机会练习,又怎么会获得这种精准调度的经验和思路呢?) 影片里的所有花艺装置都会在线下的前滩真实展出。技术狂奔的时代,偶尔也需要去现实里闻闻花香。 春天愉快! 📍 晶耀前滩-前滩公园巷-前滩休闲公园 (4.18-5.10)

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字节跳动用 seedance2.0 和贾樟柯合作的这个贺岁短片太有深意了! 这不仅仅是一个贺岁短片, 更像是给 AI 发了一个行业准入许可证, 贾樟柯用 Seedance 2.0 证明了一件事: 拍摄这个动作,正在从电影制作的必要条件里被划掉, 以前,导演的权力来自对剧组、资金、光线和演员的调度, 以后,导演的权力只来自对 Prompt 的审视和对 Reference 的品味, Seedance 2.0 给了所有人一把导演椅, 但也残酷地撤掉了那层由器材和成本堆出来的保护伞。 贾樟柯本人也在自己的微博账号发了 AI版《山河故人》,这里直接贴下他的原话吧, 大家好,今年春节贺岁,我和豆包视频生成模型 Seedance 2.0合作,共同完成了这支有些特别的短片《贾科长Dance》。 作为监制,我并未出演本片。屏幕里的两个“贾樟柯”,都是通过Seedance 2.0生成的。我们让其中一个保留了明显的“AI感”,另一个,几乎就是现实生活中的我。 看到画面里两个“贾樟柯”对话,有种奇妙的穿越感。从黑白到彩色,从无声到有声,从胶片到数码,电影用了很多年。每一次变化,都伴随着怀疑和不安。但AI的发展却如此迅速,从几年前的“一眼假”,到今天,可以一句话生成一段完成度相当不错的视频,真的很快。 我并不担心技术会不会“取代”电影。电影从诞生之初,就一直在和新技术共处。摄影机本身曾经也是一种令人不安的发明,但今天它早已成为日常。真正重要的,还是人如何使用技术。 如果这支短片能让观众在笑过之后,稍微停下来想一想创作的本质是什么,那它的存在就已经有意义了。至于答案,我和AI一样,也还在学习中。 最后,祝大家新春快乐。

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134,030 views • 5 months ago

AI 完全可以拥有主观体验!Hinton 教授在 The Weekly Show with Jon Stewart 的播客中做了个断言。我们大多数人对"心智"的理解,存在着"和地平论者一样程度的误解"。 当我告诉你"我正体验着看到粉色大象的幻觉"时,我们通常会想象:在我的脑海里有一个"内在剧场",粉色大象真的在那里飘浮,而"我"这个意识主体是剧场的唯一观众。 我们把"主观体验"当成了一种真实存在的"东西"👀 Hinton 认为所谓的“体验”是你和那些并不真实存在的事物之间的关系。“主观体验”不是一个内在的“实体”,而是一种语言工具,用来向他人描述我们感知系统的状态,尤其是当它发生故障或接收到非标准输入时。 他在节目中设计了一个思想实验: - 一个可以看、说、指的多模态机器人,被告知它前方的物体;我们在它的摄像头前偷偷放一个棱镜,使其看到的物体位置发生偏移; - 当它指向错误的位置时,我们告诉它真相:“物体其实在正前方,我只是放了个棱镜”; - 此时,这个机器人完全可能推理并回答:“哦,我明白了。物体实际上在那里,但我刚才的‘主观体验’是它在旁边。” 如果它能这样说,那么它使用“主观体验”这个词的方式,就和人类毫无二致。“那种认为我们和机器之间有一道界线,我们拥有叫做主观体验的特殊东西而它们没有 —— 这纯属无稽之谈(It's rubbish)。” 我们之所以认为自己是独特的、有灵魂的,可能仅仅是因为我们对自己心智的运作机制一无所知。而 AI,这个我们亲手创造的“镜子”,正以前所未有的清晰度,映照出我们自身的机械本质。

indigo

20,347 views • 9 months ago

1983年,28岁的乔布斯,就已经把今天AI最核心的困局给看穿了。 那时候连个像样的个人电脑都还没普及,他就指出了一个事实。 他说,电脑和人脑,走的是完全相反的两条路。 传统的电脑,是从1940年代的底子发展来的。 它们的设计初衷,是把极度简单的事情,做到绝对精准。 但人脑恰恰相反。 人脑的计算精度烂得一塌糊涂,连个十几位数的乘法都算不利索,却能极其轻松地处理这个混乱、复杂的真实世界。 怎么破局? 乔布斯当时就说,得砸掉1940年代的旧图纸,直接去抄人脑的作业。 去研究非冯·诺依曼架构,去模拟大脑的工作方式。 但这只是技术架构上的模仿,真正的硬骨头在后面。 也就是那堵至今没人翻过去的墙:自我意识。 乔布斯说,据我们所知,没有任何一台电脑,甚至任何一个高等灵长类动物,曾说过一句: “我正在思考(I am thinking)。” 它们能运算,能做出反应,但它们没有“自我”。 这也引出了AI领域的终极拷问: 机器能产生自我意识吗? 或者更诚实、更残酷一点: 我们人类自己,到底是不是也只是一台极其精密的、高级的生物机器? 这就是为什么无数顶尖天才,愿意把一生中最黄金的时光,砸在这个行业里。 乔布斯在1983年下了个赌注: 在我们有生之年,这个终极答案一定会水落石出。

墓碑科技

10,834 views • 1 month ago

AI亿万富翁CEO表示,在脑机接口准备就绪之前,他不想生孩子。 他说:“我想等到我们弄清楚 Neuralink 或其他——它被称为脑机接口。所以大脑与其他方式与计算机互联,直到它们开始工作。 “因为有几个原因。首先,在你生命的前七年左右,你的大脑比任何其他时期都更具神经可塑性。所以如果你要获得这些其他技术,那些出生时就带有它们的孩子将以疯狂、疯狂的方式学习如何使用它们。就像它实际上会成为他们大脑的一部分,这种方式对一个成年人在大脑中植入 Neuralink 或其他东西来说永远不会是真的。人类只以一定的速度进化。人类会随着时间变得更聪明。只是这是在数百万年的时间尺度上,因为自然选择和进化真的很慢。所以如果你把这个向前推演,你必须有 AI 继续变得更聪明,继续改进——就像它们会真的很快继续改进。而且你知道,生物学只会以那么快的速度改进。我们在某个点上需要的是最终自己接入 AI 的能力。我认为我们将需要一些互联或连接,让我们的大脑直接连接到 AI、在互联网中,所有这些东西。” “而且它——它可能很危险,而且可能,你知道,正如你所说,可怕和吓人。但我们只是必须去做。就像 AI 将像这样发展,人类将以慢得多的速度改进。我们将需要接入那种能力。”

KK.aWSB

47,549 views • 7 months ago

梁文锋深度采访(一) 主持人:为什么DeepSeek会让硅谷的很多人惊讶? 梁文锋:在美国每天发生的大量创新里,这是非常普通的一个,他们之所以惊讶是因为这是一个中国公司,在以创新贡献者的身份加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow,而不是创新。 主持人:但这种选择放在中国语境里也过于奢侈了,大模型是一个重投入游戏,不是所有公司都有资本只去研究创新,而不是先考虑商业化。 梁文锋:创新的成本肯定不低,过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关,但现在你看无论中国的经济体量,还是字节腾讯这些大厂的利润,放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本,而是缺乏信心,以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。 主持人:为什么中国公司,包括不缺钱的大厂,这么容易把快速商业化当第一要义? 梁文锋:过去30年我们都只强调赚钱,对创新是忽视的,创新不完全是商业驱动的,还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了,但它也是阶段性的。 主持人:但你们究竟是一个商业组织,而非一个公益科研机构,选择创新又通过开源分享出去,那要在哪里形成护城河? 梁文锋:在颠覆性的技术面前,闭源形成的护城河是短暂的,即使OpenAI闭源也无法阻止被别人赶超,所以我们把价值沉淀在团队上。我们的同事在这个过程中得到成长,积累很多know-how,形成可以创新的组织和文化,就是我们的护城河。开源、发论文其实并没有失去什么,对于技术人员来说,被follow是很有成就感的事。其实开源更像一个文化行为,而非商业行为,给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。 主持人:你怎么看类似朱啸虎的这种市场信仰派观点? 梁文锋:朱啸虎是质朴的,但他的打法更适合快速赚钱的公司。你看美国最赚钱的公司都是厚积薄发的高科技公司。 主持人:但做大模型,单纯的技术领先也很难形成绝对优势,你们赌的那个更大的东西是什么? 梁文锋:我们看到的是中国AI Scene可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距,但真实的Gap是原创和模仿之差。如果这个不改变,中国永远只能是追随者,所以有些探索也是逃不掉的,因为达到领先不只是一个公司的努力,而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势,手里有路线图,中国AI的发展同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来也是因为缺乏配套的技术社区,只有二手消息,所以中国必然需要有人站到技术的前沿。 主持人:海外认为DeepSeek雇佣了一批高深莫测的奇才,那做出DeepSeek的是怎样一群人? 梁文锋:并没有什么高深莫测的奇才,都是一些top高校的应届毕业生,没毕业的博士博五实习生,还有一些毕业才几年的年轻人。 主持人:很多大模型公司都执着地区海外挖人,很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国公司,你们的人才都来自哪里? 梁文锋:不要模型,没有海外回来的人,都是本土的前50名顶尖人才可能不在中国,但也许我们能自己打造这样的人。 主持人:听说你们很擅长从细节招人,AI让一些非传统评价指标里优秀的人被选出来。 梁文锋:我们选人的标准一直都是热爱和好奇心,所以很多人会有一些奇特的经历,很有意思。很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。 主持人:这种发散性敏感的人才和你们完全创新型组织的架构很有关系,但AGI这种充满不确定性的前沿探索,是否多了管理动作?DeepSeek也全是自下而上? 梁文锋:而且我们一般不强制分工,而是自然分工,每个人有自己独特的成长经历,都是自带想法的,不需要push他,探索过程中他遇到问题自己就会拉人讨论,不过当一个idea显示出潜力,我们也会自上而下去调配资源。 主持人:创新很大程度也是一种偶然吗? 梁文锋:我觉得创新首先是一个信念问题,为什么硅谷那么有创新精神,首先是敢。ChatGPT出来时,整个国内对做前沿创新都缺乏信心,从投资人到大厂都觉得差距太大了,还是做应用吧。但创新首先需要自信,这种信心通常在年轻人身上更明显。 主持人:大部分中国公司都选择既要模型又要应用,为什么DeepSeek目前选择只做研究探索? 梁文锋:因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去,过去很多年中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现。但这并非是一种理所当然,这波浪潮里,我们的出发点就不是趁机赚一笔,而是走到技术的前沿去推动整个生态发展。 主持人:你觉得创新很大程度也是一种偶然吗? 梁文锋:我觉得创新首先是一个信念问题,为什么硅谷那么有创新精神,首先是敢。ChatGPT出来时,整个国内对做前沿创新都缺乏信心,从投资人到大厂都觉得差距太大了,还是做应用吧。但创新首先需要自信,这种信心通常在年轻人身上更明显。 主持人:现在经济开始进入下行,资本也进入轮周期,所以它对原始创新是否会带来更多抑制? 梁文锋:我倒觉得未必,中国产业结构的调整会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气,就会更愿意俯身去做真正的创新。 主持人:技术真的可以拉开差距吗?你也说过并不存在绝对的技术秘密。 梁文锋:技术没有秘密,但复制需要时间和成本。英伟达的显卡理论上没有任何技术秘密,很容易复制。但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间,所以实际的护城河还是很宽。 主持人:互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是,美国擅长搞技术创新,中国更擅长做应用。 梁文锋:我们认为随着经济发展,中国也要逐步成为贡献者,而不是一直搭便车。过去30多年IT浪潮里,我们基本没有参与到真正的技术创新里,我们已经习惯摩尔定律从天而降。躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件,但其实这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。只因为之前我们没有参与这个过程,以至于忽视了它的存在。 主持人:你对国内原始创新也是乐观的吗? 梁文锋:我是80年代在广东一个五线城市长大的,我的父亲是小学老师。90年代广东赚钱机会很多,当时有不少家长到我家来,基本就是家长觉得读书没用,但现在回去看,观念都变了,因为钱不好赚了,连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了,以后硬核创新会越来越多,现在可能还 不容易被理解是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就,群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。

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中国的大学生们:“一个人我不敢,但是一群人我真行!”河南省教育厅:“目前前往开封的人数已经超过20万。有大量社会人员参与,当然也有别有用心的反社会人员或者境外敌对人员的加入,想想当年香港的暴动,同学们就可以理解省教育厅和公安为何如此重视了!” 这几年的大学生太难了,前途渺茫,信仰缺失,堪称恢复高考以来最难的一批。大学生们又不是傻子,这种压力早就通过互联网从社会上传递给了在校学生。无论成绩好坏,无论文理农工,前途渺茫是前所未有的普遍感受。别说未来的就业了,就是当下的实习岗位也没多少学生能争取到。处于收缩期的各行各业,对实习生的需求也会变少。 除了上课和社团活动,大学生们很难找到什么别的事干。那考研和考编呢?就更是希望渺茫了。上完这个学之后将来去做什么?这是很多大学生心里很清楚但不敢去直面的一个问题。20出头年纪,人生中精力最为旺盛、时间最为充裕的大学生们,要把时间精力花在哪里,要把生活意义寄托在哪里?尤其在当下的中国。 拔剑四顾,一片茫然。但年轻的力比多是压不住的,这是不以个人意志为转移的生理规律,大学生们旺盛的精力总归是需要一个释放出口的。夜骑开封,就是这样一种集体的狂欢与释放。在其他城市、其他学校,也在酝酿着或者实践着其他释放方式。不让夜骑开封很容易,发个通知就能管得住。但是然后呢?大学生们无处发泄的精力要往何处去呢? “It's my duty…”,这会是个很大的问题吗?

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