Cage:紅杉資本談生成式AI：預計AI的殺手級應用將出現，比賽正在進行_CAG

13年前，我采訪Wolfram|Alpha的創始人、美國計算機科學家史蒂芬.沃爾弗拉姆時，大吃一驚。當時Wolfram|Alpha剛推出，使命是：讓每一個人都可以在搜索引擎里搜出計算機計算的結果。比如說，輸入"HowmanypeopleinChina"，這個搜索引擎會直接跳出目前中國的總人口數、人口密度、平均年人口增長率、預期壽命及平均年齡等直觀數據。當時我意識到：如果說，谷歌試圖將人類智力活動的其中一維——記憶力，趨向于完美，那么，Wolfram|Alpha在致力的其實是人類智力活動的另一個維度——邏輯。但是當時，沃爾弗拉姆告訴我說，他更加渴望的是：最終能實現當用戶向機器提問時，機器也能自動去其它地方尋找可能存在的純計算空間，通過實時開發新的科學和方法去動態地發現新的答案。也就是說，希望在邏輯的這個維度，拓寬人腦目前能夠達到的能力。最近在硅谷火熱的生成式AI，則涉及到了人類的“創造力”領域。剛剛，紅杉資本發表了他們對這一領域的分析，我們一起來讀一下紅杉資本對生成式AI梳理出來的框架。如下：

以色列立法者支持取消對外國人的加密貨幣資本利的稅收:金色財經報道，以色列議會（即國會）在初步審議中通過了一項法案，將某些適用于以色列高科技公司的稅收優惠擴展到該國的加密貨幣行業。如果通過成為法律，該法案將免除外國居民銷售數字貨幣的資本利的稅收，并將員工加密貨幣期權的稅收（類似于股票期權）從50%降低到約25%。

該法案得到了總理Benjamin Netanyahu領導的聯合政府的支持，并與他吸引投資者和企業來到以色列的經濟政策相一致。[2023/7/6 22:20:32]

生成式AI還很早期。平臺層剛剛好，而應用空間幾乎還沒開始。但預計AI的殺手級應用將出現，比賽正在進行人類善于分析事物。機器甚至更好。機器可以分析一組數據，并在其中找到模式，將其用于多種用途，無論是檢測欺詐郵件或垃圾郵件、預測你快遞的ETA，還是預測下一步給你看哪個TikTok。機器在這些任務上越來越聰明，這被稱為是“分析式人工智能"，或者是傳統人工智能。但是我們人類不僅擅長分析，也擅長創造。我們寫詩、設計產品、制作游戲和編寫代碼。直到最近，機器還沒有機會在創造性工作方面與人類競爭——它們被歸為分析和死記硬背的認知勞動。但機器剛剛開始善于創造有意義和美麗的東西。這一新類別，被稱為是“生成式人工智能"，意思是：機器正在生成新的東西，而不是分析已經存在的東西。生成式AI正朝著不僅更快、更便宜的方向發展，而且在某些情況下，它還會比人類手工創造的東西更好。每一個需要人類創造原創作品的行業，包括從社交媒體到游戲、從廣告到建筑、從編碼到平面設計、從產品設計到法律、從營銷到銷售，我們認為都有可能被重新發明。某些功能，可能會被生成性AI完全取代，而其他功能，則更可能是從人類和機器之間緊密的迭代創意周期中茁壯成長——但不管怎樣，生成式AI應該在廣泛的終端市場中釋放出更好、更快、更便宜的創作。我們的夢想是：生成性AI將會把創造和知識工作的邊際成本降至零，以產生巨大的勞動生產率和經濟價值，以及相應的市場容量。生成性AI所涉及的領域——知識工作和創造性工作——包括了數十億的工人。生成性AI可以使這些工人的效率和/或創造性至少提高10%：他們不僅會變得更快、更有效，而且會比以前更有能力。因此，生成性AI有可能產生數萬億美元的經濟價值。為什么是現在？

Seed Club推出200萬美元“消費者加密加速器”計劃并開放第一批次申請:5月4日消息，加密社區Seed Club推出“消費者加密加速器”（The Consumer Crypto Accelerator），承諾向早期團隊投入200萬美元，其中第一批次申請現在開放2周（截止至太平洋時間5月15日23:59）。該計劃將于六月正式開始，在為期3個月的計劃中，通過申請的項目將獲得高達20萬美元的資金以及核心團隊、顧問和網絡的支持。[2023/5/4 14:41:40]

生成式AI和更廣泛的AI都有這個問題：為什么是現在？答案是：更好的模型、更多的數據，和更多的計算。

由于這一類別的變化比我們能捕捉到的要快，值得我們回顧最近AI發展的歷史，以便把當前時刻放置于上下文背景中。

報告：USDT依然是CEX中交易份額最高的穩定幣:金色財經報道，據CoinMetrics發布的最新數據，Tether在中心化交易所（CEX）市場的交易量份額仍然是所有穩定幣中最高的。USDT目前占交易所報告的所有交易量的70%左右，盡管這一份額比年初時要小。?BUSD位居第二。USDC和Dai (DAI)暫居第三和第四。[2022/10/19 16:30:25]

浪潮1：小模型至上

5年多以前，小模型被認為是理解語言的"最先進技術"。這些小模型，擅長分析任務，并被部署在從預測交付時間到欺詐分類的工作中。然而，對于通用的生成任務，它們的表達能力還不夠強。生成人類水平的寫作或者代碼，仍只是一個夢想。

浪潮2：規模競賽

谷歌研究院的一篇里程碑式論文描述了一種用于自然語言理解的新神經網絡架構，稱為transformers，可以生成質量上乘的語言模型，同時，具有更高的可并行性，需要的訓練時間也大大減少。這些模型是少數的學習者，可以相對容易地針對特定領域進行定制。

MonkeyLeague游戲開發商UnCaged Studios獲得2400萬美元融資:金色財經報道，基于Solana的游戲MonkeyLeague的開發商UnCaged Studios在A輪融資中籌集了2400萬美元，以計劃擴張。總部位于以色列的UnCaged Studios在周四的一份聲明中宣布，該輪融資由Griffin Gaming Partners牽頭，Maverick VenturesIsrael、Driveby DraftKings、Vgames和6thManVentures參與。作為交易的一部分，Griffin Gaming Partners的董事總經理Nick Tuosto已加入UnCaged的??董事會。（theblock）[2022/7/15 2:14:20]

當然，隨著模型越來越大，它們開始提供人類的水平，然后是，超人的結果。從2015年到2020年，用于訓練這些模型的計算量增加了6個數量級，其結果在手寫、語音和圖像識別、閱讀理解以及語言理解方面，超過了人類性能的基準。其中，OpenAI的GPT-3脫穎而出：該模型的性能比GPT-2有了巨大飛躍，在從代碼生成到冷笑話寫作的任務上，提供了誘人的Twitter演示。?

盡管有所有基礎研究領域的進展，這些模型并不普遍。它們體積大、運行困難，不能廣泛使用，而且作為云服務使用的費用昂貴。但是盡管有這些限制，最早的生成性AI應用開始進入戰場。?

浪潮3：更好、更快、更便宜計算變得更便宜。新的技術，如擴散模型，縮小了訓練和運行推理所需要的成本。研究界繼續開發更好的算法和更大的模型。開發者的權限從封閉測試版擴大到了開放測試版，或者在某些情況下，開放源代碼。浪潮4：殺手級應用出現?隨著平臺層的穩固，模型繼續變得更好、更快、更便宜，以及模型的訪問趨向于免費和開源，應用層的創造力爆發時機已經成熟。就像手機通過GPS、相機和隨身連接等新功能，釋放了新類型的應用一樣，我們期待這些大型模型能夠激發新一波生成性AI應用。正如十年前移動通信的拐點為少數幾個殺手級應用創造了一個市場缺口，我們預計：AI領域的殺手級應用也將出現。比賽正在進行。市場格局?下面是一個我們制作的示意圖，描述了將為每一個類別提供動力的平臺層，以及將建立在這些平臺層上的潛在應用類型。……

本文剩余內容的主要摘要如下：

1，紅杉資本認為，這些平臺層上的生成式AI的潛在應用類型是什么？哪一些是讓紅杉資本感到興奮的應用？

2，生成式AI的應用會有一些什么特點？如在交互模式方面、形成因素方面、具有可持續性的品類領導者方面、障礙和風險方面等等。

3，目前，我們正站在生成式AI的哪一個階段？時間表和進度條會如何發展？

責編：Lynn

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