来自 OpenAI 首席研究官与 ARM CEO Rene Haas 的深度对话精华，洞悉驱动未来的技术思想与发展脉络。
在贝尔实验室的氛围中长大，12岁移居台湾，体验了美式自由与亚洲式严谨两种教育模式。
主修数学与计算机科学，但在大学后期才真正迷上编程，自称“大器晚成”。
在对冲基金和高频交易公司工作，这段经历教会他“实验的严谨性”——市场是最终的、无情的评估者。
金融界的“零和游戏”感让他寻求更大的生命意义。AlphaGo 的出现带来了震撼与启发，让他毅然投身 AI。
被 OpenAI (当时为非营利组织) “造福人类”的使命所吸引，从研究实习生开始，开启了在 AI 领域的探索。
AI 的进步并非线性。随着模型规模的扩大，新能力会出人意料地“涌现”出来。我们能预测模型的“困惑度”（准确性），却无法预知它会因此解锁何种惊人技能。
它在两个关键点上取得了完美的平衡，并由此构建了强大的生态护城河。
架构相对简单，易于规模化和工程实现。
拥有高效的信息混合原语（注意力机制），能处理复杂关系。
硬件、软件和算法都围绕它进行优化，提高了后来者的超越门槛。
将图像、音频、视频和文本都视为统一模型可以处理的“语言”。这是 DALL-E 和 GPT-4o 取得惊艳效果的基石。
让模型具备更强推理能力，从而能利用更少的数据进行高效学习。这是 AI 攻克专业领域的关键钥匙。
通过智能体（Agent）连接数字和物理世界，让 AI 拥有“手脚”去执行任务，从操作电脑到控制机器人。
对于 AGI 是否能在短期内颠覆经济，不同行业存在显著的观点差异。
“AI 不会消灭工作，而是成为专业人士的效率杠杆，让他们能服务更多人。它会降低成本，从而满足那些在当前价格下未被满足的巨大需求。”
“当 AI 智能体能够连接你的邮件、文档甚至更多应用时，真正的风险就出现了。一个有动机的攻击者可能会窃取信息或发起协同攻击。”