硅谷101

• 声音稿件征集｜你的AI时刻

  📢 征集｜分享你的"AI Moment"，记录AI击中你的瞬间！ 还记得你第一次真切感受到"AI就在身边"的瞬间吗？也许是...🤔 被DeepSeek写的仿真文学给震撼到了 🤯 看见父母用AI查养生知识 👵🏻👴🏻 发现AI已经能干你的活儿了，甚至还给你增加了工作量 🦾 把AI当成树洞，走出了失恋阴影❤️‍🩹 未来某天回看今天，这些平凡的时刻或许都将成为人类与AI共同进化的重要印记，欢迎把你与AI的故事告诉大家！ 📮投稿方式 1️⃣ 形式： * 手机录音：3-7分钟，像跟朋友聊天一样自然分享 * 或图文展示你与AI的具体对话/文字描述 2️⃣ 内容建议： * 具体的场景和细节 * 最直接的感受 * 不用担心故事"不够特别"，每个真实的体验都很珍贵 3️⃣ 投稿方式： * 上传至投稿入口 (https://the-valley101.feishu.cn/share/base/form/shrcnZdcBysjRAgRj4jPiH6hKee) * 或邮件发送至：[email protected] * 邮件标题：声音投稿+你的昵称，并留下联系方式 * 截止时间：3月3日 🎯 我们会精选出大家的投稿制作一期特别节目，如果有任何问题在评论区留言。期待在硅谷101听到你的声音！

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• E180｜量子计算的Transformer时刻与科技巨头的路径之争

  半导体是一个非常传奇的过去，AI是一个蓬勃的当下，量子计算是不可避免的未来。 2024年12月，谷歌宣布基于Willow芯片的量子计算机仅需不到5分钟就完成了一项传统计算机需要“10的25次方”年才能算完的标准数学运算，并且克服了高错误率的难题。这一突破被业界称为量子计算的“Transformer时刻”。 不过，量子计算距离真正实现可用性还需要多久？本期节目我们邀请到两位量子计算领域的科学家和创业者，一起讨论黄仁勋关于量子计算的时间预测，谷歌Willow芯片的重要性，硅谷公司在量子计算领域的布局有何不同，以及它将如何影响加密货币、银行体系，以及整个密码学领域。 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 Roger Luo，Anyon Technologies 创始人兼CEO，加州理工博士与伯克利大学的博士后 Jared Ren（任恒江），Anyon Technologies 创始人兼CTO，加州理工博士与博士后 【你将听到】 06:25 理解量子计算，量子比特的叠加态与纠缠态 09:58 四大最先受益领域：矩阵运算、因数分解、量子化学模拟，优化计算 13:50 黄仁勋判断二十年内实现可用量子计算，量子概念股集体暴跌 17:30 明贬暗捧的英伟达：表面保守预测，暗地快速布局，量子计算或成GPU新增量 20:00 下一代AI：量子增强帮助AI模型实现更强大的泛化能力 22:26 谷歌的里程碑：Willow芯片解决量子纠错难题 26:37 量子计算的Transformer时刻到 27:47 理解量子纠错：从经典计算机的噪音处理，到量子计算的特殊挑战 30:56 攻克高错误率的关键：“表面码”方案让量子"稳定"运行 32:00 百家争鸣的量子计算路线： * IBM：超导量子比特路线，固守非纠错路线十多年之后被迫转向 * D-wave：量子退火路线，不做通用量子计算选择限制了发展可能 * 亚马逊：超导量子比特路线 * 微软：曾押注拓扑量子比特但未成功，现转向软件平台 * IonQ：离子阱路线，小规模表现好但难以扩展 * Regetti：超导量子比特路线，早期技术领先但后劲不足 47:30 学界落后于工业界：量子计算从科学难题变成工程问题 49:59 揭秘量子计算机造价：一台造价百万美元的未来机器 52:19 加息和降息的影响：从政府，主权基金到VC，谁在押注量子未来 53:34 后量子时代的密码学：银行与科技巨头布局新一代加密技术 55:33 加密货币的“命门”：破解私钥比银行密码简单 01:00:01 当运营商不作为，金融机构来铺抗量子硬件 01:03:31 新的卖铲人诞生了：硬件供应商的新机遇 【文中提到的相关人物】 * Irfan Siddiqi：加州大学伯克利分校教授，主要研究方向是超导量子计算。他是量子信息科学和工程中心（Quantum Information Science and Engineering Center）的创始成员之一。他在量子比特设计、量子测量技术以及量子纠错方面做出了重要贡献。 * John Martinis：著名的超导量子计算专家，曾经是谷歌量子AI团队的领导者之一。他在加州大学圣巴巴拉分校工作期间，开发了许多重要的量子比特设计和量子计算技术。Martinis 在2019年宣布谷歌实现了“量子优越性”（Quantum Supremacy），即谷歌的量子计算机在特定任务上超过了经典计算机。 * Oskar Painter：加州理工学院教授，专注于光子量子计算和量子光子学。他在量子光子学器件和系统方面做出了开创性的工作，特别是在开发高效的量子光源和量子接口方面。他的研究有助于推动量子网络和量子通信的发展。 * Alexei Kitaev：加州理工学院教授，他在量子计算和量子信息理论方面做出了许多开创性的贡献。他提出了拓扑量子计算的概念，并开发了Kitaev量子比特模型。他还提出了著名的Kitaev链模型和表面码（Surface code）量子纠错方案，这些都是量子计算领域的核心概念。 * Chad Rigetti：Rigetti Computing 的创始人兼首席执行官，曾在耶鲁大学获得了应用物理方面的博士学位。在创办Rigetti Computing之前，Chad Rigetti曾在多个量子计算领域的公司和实验室工作，包括与 IBM 和 Intel 等公司合作。他在量子计算硬件方面的专业知识使得他能够着眼于开发可扩展的量子计算机，尤其是在超导量子比特方面。 * Ilya Sutskever：OpenAI 的联合创始人之一，前OpenAI首席科学家。在离开 OpenAI 后，Ilya Sutskever 创立了一家名为“安全超级智能”（Safe Superintelligence Inc., SSI）的新公司，目标是通过革命性的工程和科学突破来解决安全性和能力之间的技术难题。 【相关技术名词】 * 量子计算（Quantum Computing）：量子计算中的基本单位，类似于经典计算中的比特（bit）。不同的是，量子比特不仅可以表示0或1，还可以同时以量子叠加的方式表示0和1的组合（即同时处于多个状态）。量子比特的状态受到量子力学规律的影响，具备并行计算能力，是量子计算机能够进行超强计算的基础。 * 量子纠错（Quantum Error Correction）：量子纠错是用来抵抗量子计算过程中出现的误差的一种方法。由于量子比特极易受到环境噪声的影响，这会导致计算错误。量子纠错代码（如Shor码、Steane码等）通过引入冗余的量子比特和复杂的算法，确保即使部分量子比特出现错误，计算结果仍然可靠。量子纠错是实现容错量子计算的关键。 * 量子纠缠（Quantum Entanglement）：量子纠缠是一种量子力学现象，其中两个或多个量子比特处于一种紧密的状态，彼此间的状态彼此依赖。即使它们相隔很远，对其中一个量子比特的操作也会立即影响另一个。量子纠缠是量子计算和量子通信中的一个重要概念，它允许信息在量子系统中以非常特殊的方式传递。 * 超导量子（Superconducting Quantum）：超导量子计算是一种通过超导电路实现量子比特的技术。超导材料在低温下具有零电阻特性，这使得量子比特可以在超导电路中稳定地存储和传递量子信息。超导量子计算是目前量子计算领域最活跃的研究方向之一。 * Shor算法（Shor’s Algorithm）：Shor算法是一个量子算法，用于大整数分解问题。它的发现是量子计算的一个重要突破，因为这个问题在经典计算机中非常困难。Shor算法能够在多项式时间内分解大整数，这对于许多加密算法（如RSA加密）构成了潜在威胁。 * 量子退火（Quantum Annealing）：量子退火是一种优化算法，利用量子力学的原理来寻找系统的最低能量状态（即最优解）。它特别适用于解决组合优化问题，如最短路径问题、背包问题等。量子退火与量子计算中的其他算法（如量子算法的加速）不同，更多关注通过量子力学的效应来找到全局最优解。量子退火已经在一些量子计算硬件上（如D-Wave系统）得到应用。 * Large scale fault tolerant quantum computer，大规模容错量子计算机：是指能够容忍计算错误并维持量子计算过程稳定的大型量子计算机。实现这一目标需要解决量子比特的噪声和错误问题，采用量子纠错技术并构建能够处理大规模量子比特的系统。当前，这仍然是量子计算领域的一个挑战，但它被认为是实现实用量子计算的最终目标之一。 * Google Sycamore：是Google开发的一款量子处理器，标志着量子计算领域的一个重大突破。2019年，Google宣布Sycamore量子处理器成功实现“量子优越性”（Quantum Supremacy），即它能够在200秒内完成一个经典超级计算机无法在合理时间内完成的任务。Sycamore的成功展示了量子计算在某些任务上超越传统计算机的潜力。 * 量子密钥分发（Quantum Key Distribution，QKD）：是一种利用量子力学原理（如量子纠缠）来实现安全密钥交换的技术。QKD的基本思想是，通过量子信号传输密钥，任何试图窃听的行为都会被检测到，因此能够提供比传统加密方法更高的安全性。 * 椭圆曲线签名：是一种基于椭圆曲线数学结构的数字签名算法，广泛用于现代加密系统中，如ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）。这种签名方法相比传统的RSA算法，提供了更高的安全性和更低的计算成本。椭圆曲线加密在量子计算出现之前被认为是一种非常安全的加密方式，但它可能会受到量子计算攻击（如Shor算法）的影响。 【监制】 杜秀 【后期】 AMEI 【BGM】 Swerve Space - Lama House At the End of Nothing - Silver Maple The Road to Odessa - Lama House 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客 海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜YouTube｜Amazon Music 联系我们：[email protected] Special Guests: Jared Ren and Roger Luo.

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• E179｜DeepSeek技术解析：为何引发英伟达股价下跌？

  随着DeepSeek登上苹果App Store榜首，这款低成本、高性能的开源模型引发全球关注的同时，也造成了英伟达股价在1月27日下跌近17%，市值蒸发5890亿美元。按理说，像DeepSeek这样的开源模型会带动AI创业繁荣，进而推高GPU需求。为什么英伟达却不涨反跌？本期节目我们将和模型算法、GPU虚拟化领域的学者与创业者，一起探讨DeepSeek的核心优势，它对芯片产业和开源生态的影响，还原这场市场震动背后的逻辑。 【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，AIzip.ai联合创始人 John Yue，Inference.ai创始人兼CEO 【你将听到】 02:29 DeepSeek的三板斧：低成本、高性能、全开源 03:57 大模型创新瓶颈：技术路线趋同，突破性想法变少 05:09 核心创新：V3基础模型能力强 07:01 创新一：MOE与绕过稀疏奖励 09:04 创新二： 通过蒸馏学习传递能力，大模型教小模型 12:46 为何V3出来一个月之后才引爆股市 13:54 对英伟达利好与利空：冲击溢价但并未冲垮壁垒 16:01 DeepSeek冲击英伟达两大护城河：“绕过”NVLink和CUDA 23:00 类似于Groq的推理芯片能崛起吗？软件依然是难点 29:11 《The Bitter Lesson》的启发：AI的两种基本能力是学习与搜索 30:06 效率困境：AI需要跨越三个数量级才能达到人类智能 35:20 开源的意义：降低AI应用开发准入门槛 38:06 重构API价格体系：DeepSeek R1通过技术优化将成本降至OpenAI O1的1/27 39:47 降级芯片难持续：老款芯片停产限制了成本优化空间 43:08 小模型特定场景突破：某些任务已可媲美大模型表现 45:34 未来AI基建分层化：端、边、云分工协同是趋势 48:32 Anthropic的预测过分乐观：AI学习效率太低不足以追赶人类智能 53:10 大模型本身不足以通向AGI，但基础研究方向正在取得进展 56:00 模型自我能力提升是达到AGI的核心门槛 57:33 通往AGI的多条路径：世界模型等不同技术方向并存 01:03:22 提问DeepSeek ：数据与持续创新能力 【其他相关信息】 * MOE (Mixture of Experts，专家混合模型)：一种神经网络架构，结合多个专家子模型进行工作，通过负载均衡提高效率，适用于大规模模型。 * Bootstrap (自举法)：模型通过生成多个答案并选择最佳结果，来提升自身性能的自我改进方法。 * 蒸馏 (Distillation)：将大模型的知识转移给小模型，通过模仿大模型的输出，提高小模型的能力。 * GRPO (Group Relative Policy Optimization ，分组相对策略优化）：一种用于强化学习的优化算法，通过在同一问题下生成多个输出（即“分组”），并对这些输出进行相对比较来计算奖励。这种方法避免了传统 PPO 中对价值函数的依赖，从而显著减少了内存和计算资源的消耗。 * PPO (Proximal Policy Optimization，近端策略优化)：一种强化学习算法，通过限制策略更新的幅度来保持优化的稳定性。 * 负载均衡 (Load Balance)：在分布式系统中平衡计算任务，避免过度集中或资源闲置。 * 强化学习 (Reinforcement Learning)：通过奖励机制引导AI模型学习最优策略的机器学习方法。 * 模型预测控制 (Model Predictive Control)：基于对未来状态的预测来优化当前决策的方法，广泛用于自动化控制。 * NV Link (NVIDIA Link)：英伟达开发的高速芯片互联技术，支持多GPU协同工作，提升计算效率。 * CUDA (Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)：英伟达推出的并行计算平台和编程模型，用于加速GPU上的计算任务。 * PTX (Parallel Thread Execution，并行线程执行)：CUDA平台底层的指令集架构，直接与GPU硬件交互。 * CUDA Core/Tensor Core：CUDA Core 是GPU中的基础计算单元，负责执行并行计算任务；而 Tensor Core 是专门为加速深度学习中的矩阵运算和AI任务设计的计算单元，提供更高的计算效率。 * ASIC (Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)：为特定应用定制的集成电路，通常用于高效处理特定任务。 * Groq：一家专注于开发AI专用芯片的美国公司，提供高效的AI计算解决方案。 * 《The Bitter Lesson》(痛苦的教训)：Rich Sutton的经典文章，提出在AI发展中，计算能力和规模比算法精巧性更为重要。 * 世界模型 (World Model)：一种能够预测动作后果的AI模型，常用于环境模拟、决策规划和强化学习中。 * 《Genie 2》：DeepMind的研究论文，介绍了一个可以在任意2D图像中进行自由移动探索的AI模型 - 给它一张图片，AI就能变成图中的"主角"，可以在画面中前后左右走动，仿佛真的进入了这个2D世界。这是一个重要的"世界模型"(World Model)的实例。 * HPC (High Performance Computing，高性能计算)：使用超级计算机集群处理复杂的计算任务，通常应用于科学计算、气候模拟等高需求场景。 【监制】 杜秀 【后期】 AMEI 【BGM】 Dusk Movers - Alexandra Woodward City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客 海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜YouTube｜Amazon Music 联系我们：[email protected] Special Guests: John Yue and 陈羽北.

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• E178｜智能眼镜大战CES：靠AI不如产品硬

  2025年的CES上，AI概念火热，但做好一款硬件产品的难点依然在于产品本身。本期节目我们将讨论生成式AI对智能硬件创新的刺激到底有多大，为什么优秀的硬件产品不能只是依靠集成大模型API，而是更需要在用户体验、工程实现、供应链管理等维度做到极致。 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 陈哲，Alphaist Partners创始人 【你将听到】 智能硬件的本质 03:16 Plaud 录音笔：攀上了AI也要先解决续航问题 05:50 优秀的硬件必须先是好的消费品 07:03 中国创新在CES从跟随者转变为引领者 08:43 扫地机器人的创新核心：清洁效果，可靠性和真实的家庭场景 15:59 专利不再是扫地机器人的市场壁垒 AI与硬件融合 18:38 “百镜大战”拉开序幕，但AI不是必选项 22:19 Meta Rayban核心功能是摄影而非AI 25:46 与手机功能重叠的智能硬件最易沦为配件 29:06 Google Glass的启示：互联网公司为何难以驾驭硬件创新 33:30 陪伴型机器人走红：更像智能潮玩，重点在触发情感而非展现智能 35:58 产品设计和AI能力的平衡，两者缺一不可 38:51 英伟达以工具链布局取胜 硬件创业的关键要素 40:45 优秀硬件创业者：用户洞察力与工程直觉的结合 41:58 硬件创业需要快速MVP验证，降低试错成本 44:25 大疆人才方法论：第一性原理和极致的工程师文化 CES的正确打开方式 48:07 赢家通吃效应显现：粗糙、跟风的产品会快速出局 50:42 中国科技产品开始占据高溢价的价格段 51:45 消费级产品更需要成熟的技术方案 【相关单集】 E168｜全息显示的AR眼镜真的来了，聊聊Meta Connect与日趋成熟的XR生态 (https://sv101.fireside.fm/175) 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 (https://sv101.fireside.fm/171) 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？ (https://sv101.fireside.fm/169) E152｜对话NVIDIA和五源资本：“具身智能”能带领这波机器人热走多远？ (https://sv101.fireside.fm/158) 【文中提到的相关产品】 * LiberLive 无弦吉他 * PLAUD NOTE录音笔 * 石头科技 G30 Space 扫地机器人 * 追觅X50 Ultra扫地机器人 * XREAL AR眼镜 * Halliday Glasses * Rokid AR Glasses * 桌面陪伴型机器人 Looi * 英伟达基础模型平台 Nvidia Cosmos * 宇树科技“机器狗”产品Go2 * 云深处科技四足机器人绝影X30 Pro * 拓竹科技3D打印机 【监制】 杜秀 【后期】 AMEI 【BGM】 Yellow Light - Arthur Benson Sumerian Paradise - Dew Of Light 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客 海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜YouTube｜Amazon Music 联系我们：[email protected] Special Guest: 陈哲.

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  52:54
• E177｜“没有AI我会难受至极”：与大学生聊聊智能工具的依赖与适应

  从学生的角度来说，AI已经成为他们学习过程的一部分，尤其是对这一代的大学生而言。本期节目我们邀请到了四位学生朋友，一起探讨他们日常如何使用AI工具，而这些工具又是如何影响和改变他们的思考方式。其中最核心的问题是：AI时代，人变了吗？ 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 侯泰羽 Kolento，纽约大学本科应用心理学 ，东非卢旺达 AI 创业者 陈浩楠 Henry， 哥伦比亚大学商学院会计硕士，AI产品爱好者 王冉 Ran，NYU神经工程博士后，脑机接口项目创始人 左曜诚 Charles，NYU 经济与哲学专业，NYU华人创业社群主席 【你将听到】 03:26 有了AI甚至不去上课了：从预习作业到论文查重的全科辅导 06:46 “如果拿掉所有的AI工具我觉得难受至极” 10:27 用AI解锁复杂课程：从门外汉到写出代码论文只需要三五天 13:21 数学课堂实验：用AI的学生成绩更差 15:00 科研与AI的互补：无法突破前沿，但可以快速入门 19:42 考试周对GPT的压力测试：负载过大导致宕机 21:06 李飞飞儿子：大学该录取最会用ChatGPT的学生 23:26 为什么AI主题的课反而严格限制AI使用？ 26:04 再也写不出来的论文：创造性增强，逻辑性减弱了 29:36 新老用户的AI能力差距：MBA学生写不好Prompt？ 32:04 AI搜索的信任法则：可溯源才可信 40:23 传统搜索是找到信息，而AI搜索是理解信息 43:45 AI陪伴的两条路: 严肃陪伴与非严肃陪伴的分化 53:23 AI产品使用日常：可以一天用五六个小时把token都用光 57:57 “跟AI聊多了，它好像真的懂我” 【文中提到相关产品】 Quillbot：一款AI写作工具，提供改写、总结和提升文本表达的功能，适合学术和专业写作。 GPT Zero：一个AI内容检测工具，用于识别文本是否由人类或AI生成，确保内容的真实性和原创性。 Grammarly：一款在线语法和写作辅助工具，提供语法纠错、拼写检查、风格建议等功能。 Connected Papers：一款学术研究工具，可通过网络图探索论文间的引用关系，帮助研究人员理解领域背景。 Overleaf：一个在线LaTeX编辑器，支持多人协作，用于学术论文和科学文档排版。 Flowith：一个AI交互式搜索和对话工具，采用节点式交互方式，支持多线程和发散式思维 WYSA：一款AI心理健康助手，提供情感支持和认知行为疗法技巧。 Character.ai：前谷歌研究员创建的AI对话平台，允许用户创建和与个性化AI角色进行互动。 Talkie：一款拟人化AI聊天工具，提供与虚拟角色的互动体验，适用于娱乐和情感支持。 逗逗游戏伙伴：一款AI桌宠软件，提供个性化的二次元角色陪伴用户玩游戏。 《In Defense of the Poor Image（屏幕上的受苦者）》：是Hito Steyerl的一篇著名文章，探讨了在数字时代，低质量图像（即“贫乏影像”）的价值和意义 【相关单集】 E173｜一个对硅谷教育不满的老师，做了一所自己的学校 (https://sv101.fireside.fm/180) 【监制】 杜秀 【后期】 AMEI 【BGM】 The Secret Spring - Helmut Schenker Oleka - Franz Gordon 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客 海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜YouTube｜Amazon Music 联系我们：[email protected] Special Guests: 侯泰羽 , 左曜诚, 王冉, and 陈浩楠.

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