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[音乐] 很高兴见到你，伙计。我知道已经有一段时间了，是吧？你怎么样？确实有一段时间了，确实有一段时间了。最近怎么样？我很好，伙计。我一整天都在听我新喜欢的 Spotify 播放列表，我给你两个猜测，你觉得是什么？我们就随便说一些名字，比如真正的艺术家，比如播放列表的标题，或者艺术家的标题，或者流派。如果你离我说的流派很近，我会给你那个。比如瑜伽冥想，比如禅。我的意思是，我确实经常听那个，但那不是我一直在听的。你有点猜对了。再猜一次。好的，好的。所以，如果我猜错了，我本来会走向完全相反的极端，说重金属死亡朋克，比如Metallica。但既然我们在这里，我会说一些类似Smooth Jazz的东西，Miles Davis。我是Bill Evans的忠实粉丝，但那不是今天。今天你想知道是什么吗？是什么？是格里高利圣歌。哦，你知道，这对我来说一点也不奇怪。这对我来说一点也不奇怪。非常旋律化，缓慢的哼唱。伙计，这有助于我完成工作，伙计。它太有用了。原因如下：当你提到瑜伽和冥想时，我会说你已经进入了状态，因为这不仅仅是格里高利圣歌，而是432赫兹的格里高利圣歌。你知道他们是怎么做的，他们会说“哦，这是特殊的振动或频率，对吧？”对，对，对，对。所以它就像与你的昼夜节律同步，或者类似的东西，或者到底是什么？它只是让那些theta脑电波或alpha脑电波活跃起来。我甚至不知道我想要什么脑电波活跃起来，但它确实让我活跃起来。我最喜欢的伪科学。正是如此，正是如此。人们对人体一无所知。就像我正在读一本关于长寿的书，以及如何过上更健康长寿的生活，而且它非常不清楚。一切都像是假设，我认为很多营养学家都在做假设。你可以做17种不同的饮食。他们说对你最好的就是从生酮到旧石器时代再到素食。所以，我在这里列出我遵循的饮食。然后你可以告诉我你的。我进行间歇性禁食，并且是素食者，但基本上是纯素食者。好的，好的。所以你直到下午2点左右才吃东西，是吗？我的进食时间通常是中午12点到下午6点。中午12点到下午6点。好的。除非我下午或晚上去桑拿房，然后之后很难不吃东西。是的。但总的来说，每当我晚上吃东西时，伙计，我早上都会感觉很糟糕。所以，这实际上就像，你又一次，很难说这是否是安慰剂，但你实际上……是的，是的，正是如此。我不知道，因为我现在已经做了这么长时间了。我已经做了三四年了。所以我不知道这是否只是我晚上吃东西时，我想“哦，我不应该吃东西。”哦，但它太好吃了，然后我感到内疚，我的身体就产生了完全的安慰剂，或者它实际上是我的身体的昼夜节律？它说“嘿，你不应该这样做。”是的。你只是自以为是，这就是正在发生的事情。你是那种闻自己屁股的人之一，你知道我的意思吗？正是如此。我用另一种伪科学来分析它。正是如此。但伙计，你知道一年中的这个时候可能是我最喜欢的时候之一，因为树叶正在变色。我知道你在加州斯坦福附近或任何地方的特权地位，你不会看到树叶变色，是吧？你根本看不到树叶变色，对吧？不，不。所以，各种树叶都在变色。天气已经足够冷了，我可以这样说：“好吧，很酷，这里正在发生变化。”你开始感觉到这一点。是的，我得穿上我投资的那些荒谬的毛衣系列，等等。这件是我妻子妈妈在60年代或70年代手工制作的。上次我回去拜访他们时，她说：“哦，是的，我为我哥哥做了这些毛衣，然后他去世了，现在我又有了它们。你想要吗？”我说：“哦，头奖，来了。”它们非常暖和。它们非常暖和，伙计。是的，是的。就像羊毛毛衣之类的吗？是的。而且是那个时候做的，带着很多爱和关怀。所以，啊，是的，是的，这肯定增加了一层额外的温暖。是的，是的，完全如此，伙计。我喜欢这个。我喜欢这个。我在东海岸待了几年，那里有……我的意思是，就像加州看起来一样美丽，而且它是一年四季都有，你总是拥有最好的天气。我得说，当我住在东海岸，你经历那些残酷的冬天时，残酷，残酷的冬天，从冬天到春天的过渡，当第一次……没有什么能与之相比。加州一年到头都是七八分，而那才是九分半。我肯定是在那个尺度上。你不仅快乐，而且无论你走到哪里，每个人都很快乐。所以，它只是增加了集体的氛围。没错，没错。是的，太棒了。太棒了。我能感觉到。然后花朵开始绽放，花朵开始绽放。我的天哪，颜色开始融化，然后你就像，事物开始绽放。你说：“哦，伙计，这是在……之后，也许是德尔塔，也许是从……哇，那太痛苦了，痛苦而寒冷，到……哇，我现在感觉太棒了。”正是如此。它，它，它无可比拟。绝对无可比拟。好的，伙计。所以，这是追赶的剧集。我觉得我们已经太久没有聊天了。你作为联合主持人来过这里很多次，然后你去开始……我们可以给人们背景吗？是的，在ChatGPT热潮之前，你专注于在NLP领域开始一些事情，对吧？比如“嘿，我可以在数据质量和标注方面做些什么。”然后你去尝试融资，而风险投资家说：“嗯，我们对此不感兴趣。”我记得你曾经引用过我，说你见了60个风险投资家，没有人说“是”。那段日子很艰难。是的，当然。是的，我能想象那会让你有点沮丧，你会开始想，是我还是这个想法？而你是一个战士，你说：“是这个想法。不是……”。没错，没错。那是避免任何内省的方式，只是说“不，我绝对不是问题。”正是如此。然后你调整了方向。而且，那正是我去Stability AI工作的时候，你说：“嗯，我想我可以在图像生成领域做些事情。”所以，我们的道路继续以这种方式交织在一起，我们最终做了一些事情。我认为我们都自从……我肯定已经……我认为你也已经……离开了Stability，但不是图像生成，你仍然在那里做事情。但，是的，有很多问题我想探讨，关于在图像生成领域创业。我们最近在播客上谈了很多关于LLM的事情，所以，对于那些说“去他妈的，又一个LLM播客，我不想听”的人来说，别担心，伙计们，我们已经搞定了，因为我的朋友Mikel在这里谈论图像生成，并告诉我们他最近在做什么。是的，哦，是的，我应该告诉大家，那些没听过你说话的人，或者不知道你的人，在你去创业NLP之前，你在亚马逊的Alexa工作。是的，你……据我所知，你毕业于斯坦福。你毕业于斯坦福，所以你有资质，这让我认为，在筹集资金方面，如果想法足够好，应该很容易。所以，我的意思是，总是想法，从来不是……从来不是。正是如此。正是如此。我……当然，当然。甚至，我认为你甚至把我列为顾问，所以这应该是一场大满贯，伙计。所以，是的，一定是一个非常糟糕的主意。不，但给我分解一下，你自从做了什么？是的，是的，当然。是的。所以，我的意思是，我认为介绍的第一部分非常准确。这是一个MLOps的玩法，数据玩法，也许有点太晚了，老实说。而且，我敢肯定，这些天你谈论了很多MLOps，但这是MLOps的前身，我敢肯定，我们可以就MLOps和LLMOps的确切区别进行哲学探讨，它们是否相同，或者有什么真正改变。这在很大程度上是一个MLOps的玩法，在LLMOps和数据之前，专注于其他结构化数据。而且，我认为这只是有点太晚了。我的意思是，它只是到了这个地步，这个领域有太多的参与者，数据可能当时不够差异化。尽管我仍然认为我关于数据和数据质量的许多假设仍然成立，并且仍然会在长期内发挥作用。这只是……嗯，主要是因为，我认为很多事情仍然需要端到端。是的，从……你知道，我从……你知道，我从标注开始，试图解决标注问题，然后期望一旦你解决了标注问题，并构建了整个堆栈，你就会开始遇到关于通过训练运行提高数据质量的问题，通过服务，当你开始从模型中获得预测时，然后你如何将所有这些信息重新输入到可能甚至改进标注中。所以，这是一个良性循环，因为你开始了标注，你一直到训练，你通过服务，然后你得到预测，你需要将所有这些信息带回来。我怀疑很多事情仍然会发生。而且，从某种意义上说，这就是许多MLOps公司如何发展他们的产品。你知道，他们从这个……一个细分市场开始，他们都不得不走向端到端，因为他们想拥有尽可能多的价值堆栈，价值链。你必须向左或向右走，取决于你从哪里开始。我认为它仍然会发生。是的。你必须以某种方式楔入其中，然后尝试吞噬市场份额。有些人确实做到了。我的意思是，我认为有些公司让事情变得更容易，有些公司让事情变得更难。我的意思是，在我做的时候，我说：“你必须从头开始，你必须从标注开始，你解决了标注，然后你就好了。”老实说，当时很多风险投资家都说：“你知道吗，在20……2022年做一个标注公司，现在很难卖。”真的很难卖。这里有太多的参与者了。你真的需要拿出一些激进的东西。不仅有太多，而且有太多不赚钱的。没错，没错。很难区分。所以，我回到了绘图板。这大约是Stability发布第一个模型的时候。第一个开源版本。我的意思是，Dolly已经存在了，Dolly 2也已经存在了，但开源图像生成模型还没有。就在那时，我也遇到了我现在的联合创始人。我想给她一个赞。Julia，一个非常棒的人。绝对是我合作过的最有才华的工程师之一。非常棒。你实际上是怎么认识她的？通过一个共同的朋友。所以，我们都大致在LLM和生成领域进行迭代。你知道，她的背景也是技术专家，但她在Google研究工作了近十年，而且她是一个真正做过很多很棒工作的人，而且她建造了……她实际上是在Bert团队。Bert，它是所有这些GPT课程的前身。是的，正是如此。工作马，大量的Transformer，在Transformer出现之前。所以，她真的在那里建立了她的职业生涯，做了很棒的工作。我很幸运能够探索我正在探索的同一件事。所以，我们……我们是技术专家。我们通过与人一起构建东西来验证关系。我认为总的来说，你应该这样做。我的意思是，我认为总的来说，当人们来找我时，“哦，我正在约会联合创始人。”我认为你必须花时间与某人一起构建东西。即使你们俩都不是程序员，你也必须经历冲突。你必须说：“嘿，我们有截止日期，我们有需要按时完成的事情。”所以，我们做到了。对于技术专家来说，很容易说我们要选择并构建一些东西。所以，我们都在上次工作中都有多模态应用方面的经验。我在Alexa工作时，虽然我主要专注于对话系统，纯文本对话，但我们也考虑了很多如何将文本与其他模态结合起来，比如图像。我们一直在思考如何将Alexa放到触觉设备和机器人等设备上。所以，我们把它……你知道，我们……她也有类似的背景，在Google研究多模态方面。所以，我们想，“好吧，让我们尝试构建一些结合视觉和文本生成AI的东西。”这是一个……我们做的一个小技巧。这是一个……我们做的一个小特技。我们创建了一个名为Rick and Mortyfy的网站。Rick and Morty，伙计。你可能还记得。这是一个小小的……我们说：“嘿，我们都喜欢Rick and Morty，让我们看看是否能用它做些什么。”你知道，利用我们对这部剧的热爱。我们创建了一个应用程序，你可以选择你想要的角色的角色，你最喜欢的角色。你提供了一个简短的文本前提，说明你想要新一集节目的样子。然后，在后台使用生成式AI，包括LLM，传统的文本LLM和视觉LLM，我们几乎创建了一个漫画书，生成了新一集的情节，包括对话。而且，你知道，对于每一集，或者新一集的小片段，我们实际上会创建一个视觉效果，展示它看起来会是什么样子。就实际的图像本身而言。我们把它发布出去了。你知道，视觉生成仍然是一件人们兴奋的事情。人们喜欢Rick and Morty。所以，它爆炸了。我们在很短的时间内就有了成千上万的人使用它。我们说：“我的天哪，这很有趣。也许我们应该顺着这条线索继续下去。”这种分发方式能让你做什么？我认为这是初创公司的一个常见问题，分发总是一个问题。当你获得这种分发时，你就会接到电话，并进行许多有趣的对话。这个项目产生的一个有趣的对话是，我们实际上能够与一位导演、一位编剧交谈，他说：“嘿，你们在做这件事，故事板似乎很有趣。”所以，我们……我们深入研究了构建一个……一个AI驱动的故事板工具，它使用了许多相同的技术。我们做到了。我们做了几个月。从那里，我们又衍生出了一系列我们现在正在开发的产品。但那确实让我们……这是利用我们认为有趣的技术问题，并结合追随机会的兔子洞。当机会出现时，你说：“好吧，我不知道什么是故事板，但让我们看看我们能做什么。”我们与这个人来回交流，他是我们的顾问。所以，这只是偶然的相遇，加上对机会的利用。有很多我想问的。请允许我……在你说创始人约会的时候，我可以先说一句吗？这是非常硅谷式的，旧金山式的。我不确定世界上是否有其他地方，创始人约会是一件很正常的事情，而且你们会经历这些事情，然后你说：“你知道吗？让我们一起建立一些东西，因为我们在约会创始人，你可能是我的匹配对象。”正是如此。正是如此。左滑或右滑，或者任何东西。是的。我惊讶没有人制作一个创始人约会Tinder。你知道是什么吗？我认为YC有一个……有一个联合创始人匹配服务。这是我见过的最接近的东西。他们没有应用程序，它是一个Web应用程序，没有移动应用程序，但它非常接近。它近似于一种类似的感觉。是的，感觉确实如此。我的意思是，让我们来谈谈建立一个基于某事的业务的想法。因为，特别是当你开始这项业务的时候，有Stable Diffusion，而且可能是Stable Diffusion 1.5出来的时候，那是……是的，那是第一个版本的升级。而且，当时事情变得非常棒，而且有很多炒作。然后Stable Diffusion 2.0出来了。那是你选择之一。另一个选择是Dolly，它还可以，但不是真的很好。我甚至不知道他们是否有API，我甚至不知道它是什么样的，以及你如何与Dolly互动。但它肯定不如Stable Diffusion 1.5好。然后你有Midjourney，它基本上是质量最好的。但与Midjourney合作非常困难，因为每次我尝试与之合作时，你都必须进入Discord。据我所知，他们刚刚开放了API吗？还是你仍然必须在Discord中工作？据我所知，仍然在Discord中。我的天哪。而且，向他们致敬，因为产品因此变得好多了，因为他们得到了所有反馈，他们知道了人们喜欢什么。这就是为什么Midjourney图像生成器现在在各个方面都比Stable Diffusion优越。我老实说，我认为最新的SDXL版本已经大大缩小了差距。也许只是模型变得更大，数据更多，数据质量更高。我怀疑这可能是很大一部分原因。它不是……它不是……老实说，Midjourney并没有压倒一切。好的。所以，现在用Stable Diffusion建立业务是可行的。我认为是。我认为是。而且，提示更容易，因为我知道Midjourney有很多资源，关于提示和能够获得可靠的提示。Stable Diffusion也有很多，尤其是在1.5版本的时候。你也可以在早期获得同样的东西。是的，当它是Stable Diffusion 1.5和Midjourney的时候。然后，后来感觉提示对两者来说都变得非常不同，你必须有完全不同的提示指南和提示的想法。所以，是的。现在你在做什么？你是如何在自己的集群上托管自己的Stable Diffusion？它看起来是什么样的？是的，是的。我的意思是，看，我……我非常赞赏这些公司，他们构建了……Stability和……Midjourney有点像一个围墙花园。但我的意思是，它们确实在一段时间内引发了巨大的兴趣。而且，我认为这确实推动了该领域的很大发展。我想说的是，我认为这还不够。就像，你不能只使用一个现成的SD模型，并期望拥有一个业务。这肯定不是真的。我们的一个认识是，尽管……我的意思是，感觉已经过去了几年，但实际上，自从Stable Diffusion出来已经一年了。我们公司的一个大假设是，图像生成、生成式AI以及围绕它的应用程序的生态系统仍然非常不发达。所以，从某种意义上说，它几乎感觉有点像MLOps的玩法，你认识到，为了让更多的开发者和公司能够构建图像生成的东西，它仍然不够。就像，即使我们有这些API套件。我的意思是，主要是来自Stability和Dolly。是的，也有API，但你知道，你必须构建一些更……更广泛的东西。是的。所以，你不能只构建一个现成的Stable Diffusion模型。而且，感觉工具还不存在。然后，你需要的是更多的开发者工具。除了这些API，你有的。或者一套API。因为Midjourney仍然没有API，这让我很疯狂。但，是的，是的。Stable Diffusion，或者Stability有API。是的，你可以使用。是的，我认为我们正在非常具体地提供我们的产品。我的意思是，我们所做的方式是，我认为很多企业可能遇到的问题是，他们试图做一切。他们试图让自己有点太分散。我的意思是，他们说：“嘿，我们必须支持一切，因为我们的投资者在我们门口敲门，我们需要……我们需要提供数百万种东西，因为我们有1亿美元。”你知道我的意思吗？这只是……当你筹集到一定数额的资金时，你就会订阅的那种灵魂的侧面。所以，最终的结果是，你有很多广度，但没有很多深度。所以，我们试图做的是从一套核心功能开始，我们相信它能提供价值，然后逐步构建，而不牺牲和妥协开发者体验。所以，我们所做的就是，是的，我们发布了一套围绕一些核心功能的功能API。我们做了很多图像编辑的东西。我们现在有一些关于视频的东西也在计划中，我们会……我们会逐步地、非常缓慢地、有意识地推出。但我们也这样做，同时向人们展示……如果拥有这些东西，你可以做什么。所以，除了我们发布的这些API之外，我们还构建了应用程序。我们说：“嘿，你可以构建一个……几乎像Adobe Express或Adobe Firefly一样，非常容易。”你知道我的意思吗？就像，你拥有这些API，你可以制作一个浏览器编辑器，可以做到这一点。或者，我们做了一次，一旦API完成，我就能够制作一个Discord机器人，几乎可以在几小时内就和Midjourney机器人处于同一个频道。我说：“嘿，你可以调用Midjourney，然后紧接着你可以调用我们的Discord机器人，你可以迭代和修复你的图像，做一些Midjourney可能做不到的事情。”所以，拥有一个很好的基础脚手架，确实能让你更快地构建应用程序。是的，这正是我们的赌注，也是我们认为需要发生的事情。因为，归根结底，你看到很多关于Stable Diffusion的开源社区的东西，我觉得是那些UI。但你未必看到那么多面向开发者的后端组件。而且，我认为这很大程度上是迎合了那个艺术家，他在电脑上玩耍，并且在有限的时间内获得了一些Google Colab GPU，然后他们说：“哇，酷，我可以用这个做很多事情。”你知道我的意思吗？然后你得到那个UI，你很酷。而且，我曾经也很喜欢一个，我想它叫做Prompt Hunter，或者类似的东西，或者Prompt Hunt，也许是Product Hunt，但Prompt Hunt。我记不清确切的名字了。但有一段时间，你可以更换你使用的不同模型。你可以说：“好吧，现在我想用……是的，Midjourney试试。我想用Stable Diffusion试试。”它会给你线索，并帮助你定义提示。它还会给你不同的标签，如果你想添加风格特征。是的，是的，是的，是的。这对于前端来说是不可思议的。但最终，他们停止提供Midjourney，因为我认为他们遇到了和每个人一样的问题。是的。在Discord之外运行Midjourney真的很困难。所以，它看起来是什么样的？它是如何工作的？所以，现在你正在做的是，如果我理解正确的话，你说：“好吧，酷，我要去后端，我要托管我自己的Stable Diffusion。”我有一种感觉，你正在使用一些AWS。我的意思是，我……我非常喜欢，非常喜欢，我喜欢AWS。当然。而且，爱他们。但，你知道，我们也可以……从某种意义上说，我们可以是中立的。这不是……你必须是……我认为如今很多企业都试图实现多云，因为它给了你很大的灵活性。是的。而且，你只是提供API和UI，然后你向上游，说：“这里有一些你可以用这个构建的酷东西。”所以，你……是的，是的，是的。全栈。正是如此。正是如此。就像，嘿，这里有一个……这里有一个由这些积木驱动的东西。这里有一些积木。这里有一个由这些积木驱动的东西。你可能也会喜欢它。但它不必是唯一的……你不必将你的想象力限制在你在浏览器中运行的东西上。你可以……你可以去构建一个Discord机器人。你可以去……你可以去构建……你知道，一个按需打印服务。你可以去构建一个……你有什么。我的意思是，有很多应用你可以利用。去构建一个视频游戏编辑器。你知道我的意思吗？有很多东西可以从中产生。所以，这是关于提供那些积木，然后稍微描绘一下它的叙事。你还想在不同的垂直细分领域构建哪些其他东西？是的，是的。我的意思是，很多都来自于我们与客户和潜在客户的对话。你知道，我们无法想象他们提出的用例。我……我甚至从未想象过。例如，其中一个我发现非常不寻常但也很酷的例子是，有人说：“嘿，我构建了一个按需打印服务。”他们实际上在做的是，对他们的消费者，他们的用户来说，它就像一个平台，一个UI，你可以去，你可以……你可以迭代你想要的图像或图案。然后，从那个图案开始，他们会让你生成包装纸。你可以获得定制的……然后定制交付给你。所以，你会说：“嘿，我想要一张Demetrio的脸的照片，穿着圣诞毛衣，让它成为MLOps社区的圣诞包装纸。”你应该这样做。这个URL。我要做这个。我会做的，我预计我会赚很多钱。这将是我们的节日礼物。正是如此。Demetrio问，你是一个好MLOps工程师吗？我不知道你是否淘气或乖巧。那肯定是的。所以，你知道，他们……他们提供的就是这项服务。但对他们来说，我们是：“嘿，我们……我们可能在AI开发方面有点欠缺，但这些API似乎真的能让我们的工作……填充这些图像，清理它们，或者……迭代它们，变得更容易。”然后，你可以想象，在这样的服务中，你只是……API正在插入他们的管道，他们的工作流程。因为，你知道，产品是他们拥有的。但，你知道，这只是我从未想象过的事情。而且，我们收到了很多关于人们说：“我从未想过这是一个问题，但……这很酷。”我的意思是，在某些用例中添加水印，或者与住房和SF相关的人，他们试图……推断出……新的住房项目的样子。还有一件事我想提一下，也许我们也会谈到，就是……生成式AI现在如此火爆。就像，又一次是Zoom一样。它如此火爆。而且，人们正在从一件事转向另一件事。就像，它确实是从……从某种意义上说，Stability是一个东西，然后ChatGPT出现了，然后我们有了Llama 2，所以，现在文本LLM是所有人都关注的焦点。但仍然需要建立一个生态系统，才能真正……才能真正……从某种意义上说，民主化某种技术。在一年中，这并没有发生。就像，在人们关心Stable Diffusion的六个月里，然后转向Llama 2，以及……所有这些文本的东西。我们没有得到那个生态系统来真正收获我们所拥有的东西的好处。就像，如果你看看人们用来与最先进的视觉生成模型交互的许多工具。我只举几个例子，比如Automatic 1111，这是一个开源项目。Comfy UI是另一个开源项目。我的意思是，这些都是很棒的开源努力。我真的不想贬低它们。它们为社区做了很多贡献。但当你看到一些更接近生产就绪、更稳定、也许更用户友好的时候，那不能是我们的终点。它们不能是我们与生态系统交互的方式的终点。我们会遇到那些问题，比如，“我真的不知道如何使用它。”它仍然很复杂。你认为Discord很复杂，我的天哪，使用其中一些可能非常棘手。你就像在看YouTube教程几个小时，“我认为这是如何做的。”所以，感觉必须有一个更好的解决方案。是的。这很有趣，因为当你深入那个兔子洞时，确实有很多YouTube教程。而且，我脑子里有一个图像，我想要它看起来是这样的。我觉得我可以做到，但我不知道该怎么做才能做到。我记得在Stability，有……提示专家，我敢说，提示工程师。我偶尔会联系他们，说：“这是我得到的照片。我想要树在盒子里，而不是盒子在树旁边。这是我使用的提示。我该怎么做？”感觉就像他们只是说：“嗯……我应该说，你可能应该……尝试把‘树’放在‘盒子’这个词里，或者‘盒子’放在‘树’这个词里，或者把‘盒子’和‘树’放在一起。”你说：“什么？这根本不科学。你只是在往墙上扔东西。”但我得说，很多时候，那些……那些东西奏效了。我说：“怎么？他们怎么知道的？”或者他们说：“在‘盒子’和‘树’之间放一个连字符。”你说：“什么？绝对不会奏效。”然后你试试，就像，“我的天哪，它确实奏效了。”所以，是的，有一些有趣的事情。这就像过去的超参数调优。或者，我的意思是，曾经人们会说：“你必须使用0.1的学习率。”你说：“什么？真的吗？因为……否则你的损失就是这样。”然后你说0.1，就像，一个小数点，你说：“嗯？它就是这样工作的，就像我想要的。”太疯狂了。而且，这是非常部落的知识。你不会知道，除非你和某人一起工作，他们可以帮助你，你可以联系并询问，或者你进入某个社区，并且运气好，因为知道的人偶然发现了你的问题。有很多这样的事情。所以我能理解那种痛苦。我也能理解，可能发生的是，炒作从图像生成工具上转移了，而留在图像生成世界里的人就像你一样，你在努力弄清楚。你觉得，“哦，我有一个相当不错的用例，人们感兴趣。我正在做一些垂直的事情。”但然后你撞到了墙，你意识到也许我需要向下几层，开始构建管道，然后才能建造房子。你知道吗？地基还没有打好。所以，让我们试着打好地基，然后我们可以在上面建造。正是如此。正是如此。是的，是的。这很有趣，因为在LLM领域，我觉得你看到很多人试图跳出来构建基础。因为它也感觉有很多你需要做的事情，需要改进的领域。你知道，无论是延迟，还是真实性，还是可信度，可解释性，等等。而且，我也认为，在炒作浪潮的开始，有很多人说：“哦，我们可以把它用于一切。”现在，它是……它是为了一切。你梦想中的任何事情，你现在都可以用AI做到。基本上，现在我觉得，那种情绪已经平静了一点，我们开始看到，嗯，有一些用例，它工作得非常好。然后，还有一些事情，有点一厢情愿。没错，没错。这是一个很好的观点。而且，看，你知道，我在AI领域的时间比这个炒作周期要长。我的意思是，我进入这个领域……现在已经十多年了。所以，这不是我第一次在AI领域看到的炒作。就像，当我进入AI领域时，那可能是第一次新的现代炒作周期，大约在2012年，当深度学习再次成为一个重要的事情时。然后，也许在2014年或2015年，当机器翻译系统开始变得很好，人们能够翻译语言，这是一个很大的进步。语音识别也变得非常出色。然后，也许在2017年，也发生了一点小浪潮。所以，人们……它变得更好，浪潮变得更大。我想说的是，最近一两年，完全不像我见过的任何事情。你知道，就像，我认为很大程度上都归结于……非常易于使用的面向消费者的AI应用。当你有像ChatGPT或DALL-E这样的东西时，任何普通人都可以说：“你听说过ChatGPT吗？”你知道我的意思吗？就像，我记得，这有点不相关，但故事是，我第一次在2017年感恩节晚餐时，随机的家人朋友说：“你听说过比特币吗？”你说：“是的。”我本来也要说那个。是的。如果……如果他们问起比特币，你就知道，这里有一个巨大的泡沫。所以，我……我的……也许这有点过于激进的看法。我认为会有一次炒作的修正。这正是你所建议的。它从一切皆有可能，变成了……看，很多事情会很棒，也许不是一切。但如果你开始问自己……非常慎重的问题，它真正会闪光的地方在哪里？有很多很棒的东西可以构建。也许不是一切，但有很多很棒的东西可以构建。我认为，进入第二个问题，构建很棒的东西是什么，也许是从炒作中收缩了一点。我不想曝光这个人，说出那个在Twitter上这样说的Twitter影响者的名字。但我只是意识到，当有人在Twitter上说：“我意识到我身处一家咖啡馆，生活在未来，环顾四周，没有人理解AI将对我们的生活产生什么影响。”就像，伙计，我的意思是，你……
能够更好地总结一些 [ __ ] 并向你的 Notion 数据库提问，但我不太确定我们是否在谈论，你就像生活在未来一样，是的，是的，是的，当然，谁知道两年后会是什么样子，希望这个领域的工具数量、精力数量和正在进行的构建工作能够产生影响，但当我看到那个 [ __ ] 时，我只是觉得，哦，天哪，我必须，我要么在 Twitter 上变得离谱，开始只是追随，喝下 Kool-Aid，开始说 [ __ ] 之类的话，要么我必须离开 Twitter，拯救我的心理健康，是的，你得找新朋友，是的，这确实是一个很好的观点，我的意思是，我们可能会花一个小时来谈论这个，但是，但是这个，这个炒作带来了像新的网红的崛起，你知道我的意思吗，这就像总是发生一样，每一个新的炒作周期都会有一些人，他们就像，哦，天哪，我应该开始谈论这个，然后你就会有这些人，他们从来没有在 AI 领域做过任何事情，现在他们却成了学习 AI 的首选来源，是的，我错过了那个，我完全错过了那个，那应该是我的，我躺在我的荣誉上，我是那个什么都不知道的人，然后砰，我只是看到浪潮在我面前涌来并崩溃，是的，但你知道，它就像，你必须学会玩那个游戏，我认为它是，而且就像，你想玩吗，想玩那个游戏吗，正是如此，这是你想要做的吗，因为这些人就像，他们每天必须发三条推文，就像，他们必须住在一些社交媒体平台上，是的，就像，我不想完全批评他们，因为传播信息是好的，只要它是正确的信息，它有点像，我不想称自己为 OG，你知道我的意思吗，但就像一个在这个领域待了更长时间的人，它有点滞后，因为我不想称自己为那样，但我不是，我的意思是，我写过的论文比这还长，就像，我在这方面写论文是在事实发生之前，更重要的是，我只是想确保，当人们，我不想让那些不知道自己在说什么的人如此自信地说，如此自信，如此自信，直到你就像，至少不要夸大其词，提供细微差别，有一些人已经成为网红，我觉得，你仍然是合法的，你正在提供细微的答案，你没有把人们推向这个奇怪的炒作列车，就像每个人都在说，这太棒了，是的，这太棒了，这太棒了，对，是的，我知道这太棒了，对，你只是觉得，这些人正在互相交谈，说，这很棒，对，是的，这太棒了，你知道我的意思吗，这有点奇怪，是的，我觉得这会伤害这个领域，坦率地说，是的，因为它会设定太高的期望，然后当它需要再花五年才能取得任何进展时，我认为即使五年后我们所处的位置是令人难以置信的，而且是巨大的突破，对，对，如果它不是那种 AI 完全接管，我们甚至不需要工作了，对，对，那么人们就会失望，因为我们见过这个，我们见过这个，男人，这是聊天机器人，这是 2017 年的聊天机器人，这正是发生的事情，人们说，我的天哪，聊天机器人，一切，然后他们很糟糕，这就是炒作周期，男人，它确实会上升，然后下降，然后，然后它会逐渐回升，就像，我仍然认为，对话式 AI，我的意思是，显然我有偏见，但我仍然相信，对话式 AI 有潜力真正帮助社会，但当发生的事情太多，兴奋发生得太快时，人们就会，是的，给予非常膨胀的期望，然后他们就会失望，而实际上，科学仍然是，所有这些生成的东西都很棒，但仍然存在需要解决的艰难研究问题，你知道，它还没有完全商品化，研究人员仍然需要弄清楚很多事情才能使其正常工作，正是如此，单位经济学，经济学，现在有很多东西正在丢失，100%，被大公司，100%，但我也认为有一件事我想和你谈谈，因为你在好莱坞领域玩过，我知道你有一只脚在洛杉矶，一只脚在旧金山，是的，是的，我认为炒作也带来了负面影响，因为人们不知道该相信什么，所以他们期望 AI 会抢走他们的工作，然后你就会有作家罢工，或者你会遇到其他事情，而且你未必能认识到它在哪里，除非你深入研究它，因为如果你只是问 ChatGPT 一些问题，你可能会觉得，哇，[ __ ]，我的工作明天就没了，对，所以你在，就像，当你在好莱坞闲逛时，有多少人谈论他们害怕，或者他们不喜欢 AI 的故事板工具的想法，因为它会抢走某人的工作，故事板作者的工作，或者什么，当然，当然，是的，我的意思是，我实际上在两周前的一个电影节的专题讨论会上，在洛杉矶，所以很有趣，专题讨论会是这样构建的，AI 人在桌子的右边，主持人中间，然后是好莱坞的人，制片人，演员，他出演过漫威电影，在左边，我们只是在互相说话，他们就像，我们该怎么办，发生了什么，你知道，这已经，你知道，这是，你知道，罢工的八九个月后，我的意思是，现在它已经得到了某种程度的解决，谢天谢地，但是的，我的意思是，看看，即使是几个月后，人们仍然说，我们不明白发生了什么，感觉就像，我该怎么告诉我，我的，我的船员，当，你知道，他们不能送他们的孩子去私立学校，或者别的什么，你知道，就是这样的事情，我不想贬低这些问题，我实际上觉得，你知道，他们完全有理由感到担忧，我只想说，正如你所说，它就像，炒作让人们，只是，他们多么迅速地被变化太快的事情吓到，你知道，就像，变化必须以有机的方式发生，它不能只是，如果它来得太快，人们就会害怕，这就是我认为我在好莱坞看到的，一个非常传统的行业，它一直非常相似，你知道，最大的，几年前他们被 Netflix 震惊了，然后就像，他们大吃一惊，什么，Netflix，什么，流媒体的事情，然后它真的让他们头晕目眩，这个行业被 ChatGPT，被 DALL-E，被 Midjourney，所有这些东西击中，他们说，哇，哇，哇，我们不这么快地行动，你知道我的意思吗，我们不，我们不能如此迅速地适应这种变化，但话又说回来，我认为，是的，AI 是所有这些罢工中的一个重要症结，我的意思是，他们都在试图弄清楚一件事，我认为很多都归结于，误导，它真的归结于，教育，以及获得信用和署名，以便人们因工作而获得报酬，我认为一旦解决了这个问题，我认为问题并没有人们想象的那么大，然后正如你所说，在这次专题讨论会上，人们说，但 AI 即将来临，我说，你们不明白 AI 离你们所说的一切还有多远，这需要几十年，在我看来，对，要达到那个水平，需要很长时间，所以，有很多复杂的问题在这里起作用，但，但我认为，你可以理解他们为什么会来，是的，而且，而且你确实说了一些有趣的事情，当涉及到署名时，是的，那是一个迷人的问题，另一件事在我脑海中引发的是关于视频本身，以及我们如何拥有 ChatGPT，它针对的是编剧之类的，但很明显，ChatGPT 写的剧本可能很快就不会被电影公司批准，或者即使被批准，也可能是一种戏谑的说法，对，如果你是一个编剧，它可能是一个很好的工具来帮助你提高效率，但它不是那种，哦，给我写一个关于 XYZ 的剧本，然后砰，我们就有好莱坞大片了，至少在我看来，也许我错了，不，是的，在我看来，这被大大夸大了，然后你有了图像生成，并且有很多方法可以在更大的电影创作过程中使用它，所以我确实看到了，哇，我们刚刚被击中了，硬币的两面，现在是编剧，然后是编辑，或者说是创意总监，从某种意义上说，然后如果你再加上视频，我就可以理解为什么人们会说，哦，我的天哪，它来了，它要来了，它要来了，但我也觉得视频还很遥远，尽管我确实看到了，伙计，就像 Runway ML 在视频方面正在做一些令人难以置信的事情，是的，是的，用 AI 在视频方面能够做到的一切，绝对是令人惊叹和令人震惊的，[音乐]，但我仍然认为它远远不够，就像，现在我们不需要任何视觉效果人员在我们的片场了，不，不，绝对不是，绝对不是，而且，而且我的意思是，你知道，我们可以继续谈论世界将如何发展，即使，即使在很多年以后，当那成为现实时，那对内容创作意味着什么，我有一些假设，我不认为人们仍然会是这个过程中一个巨大的组成部分，从根本上说，我的意思是，对我来说，这也是我告诉，对，对那些，你知道，在电影节上的人们说，看，你必须相信，艺术中有一些根本上是人类的东西，你必须相信，如果不是真的，那么你就会被 AI 取代，因为没有什么是根本上人类的，但你必须真正，在你的心里相信，有一些东西是无法取代的，就像人类的情感，人类的记忆，人类的经历，这就是我们必须将我们的系统灌输的东西，或者，你知道，引导它们进入，也许它们会协助我们演绎一个故事，或者，你知道，达到演绎一个故事的地步，但这必须是某种以更人性化的方式生活的东西，所以，你知道，我仍然，我仍然订阅那个，正如你所说，我的意思是，技术，它，它还很远，我的意思是，是的，拥有 10 到 15 秒的剪辑，展示了一定程度的运动，并且仍然非常不发达，这是一个非常困难的问题，我真的怀疑，价值链中会有更多的小部分，我们可以开始整合一些工具，它只会让人们更有效率，我的意思是，这真的是这里的目标，总是，就像，AI 应该是辅助性的，它不应该真正取代这些东西或这些人，是的，所以这就是你现在的整个愿景，如何构建构建块来帮助那个价值链，而且，如果我理解正确的话，你正在构建一些可以普遍适用的东西，所以它不再仅仅是好莱坞垂直领域，就像，如果你为好莱坞垂直领域构建东西，你可以以你的工具为基础来构建，但它不必在那个垂直领域，是的，是的，它绝对更具横向性，我的意思是，你知道，当然有一些垂直领域，我们怀疑，并且看到了很多共鸣，我的意思是，电子游戏当然，娱乐，当然，室内设计，建筑，营销，我的意思是，有一些领域，它来得更自然，但再次，我们并没有排除自己，因为我们得到了这些东西，就像按需打印，你知道，住房项目开发，以及，以及建筑，所以，只是你甚至没有预料到的事情，所以，它确实更像是一个横向层，当然，你认为 MLOps 与 LLMOps 相比如何，有一个新的堆栈，而且还有提示，还有评估，如果它是 LLM 的话，是的，可能还有迭代，如果它是图像生成的话，就像，你在这方面有什么想法，我实际上认为，有一篇文章，我认为 Eugene Yan 在 Twitter 上发表的文章，我实际上很喜欢，他记得谷歌的那篇旧的，我认为是 D Scully 的论文，就像，你知道，老派教父论文，就像，嘿，这里有所有关于 ML 代码的东西，对，这里有技术债务，技术，不是模型，是的，是的，正是如此，而且还有 15 个其他框，围绕着一个非常小的，非常小的 ML 代码框，他以一种非常戏谑的方式用 LLM 代码取代了它，我认为这是一个很好的方式来，来综合我也同意的观点，那就是，看，归根结底，所有这些东西，是的，是的，其中一些模型更大，所以有一些挑战，也许围绕 MLops 的不同挑战，或者所有围绕如何托管一个 150 亿，700 亿参数模型的不同基础设施挑战，是的，那很难，而且那不是我们两年前做逻辑回归，随机森林，人们就是这样运作的，所以是的，这是一个不同的基础设施挑战，它将被解决，所以这是一个细微的差别，话虽如此，我认为很多相同的担忧仍然适用，我的意思是，很多完全相同的担忧仍然适用，我的意思是，数据仍然是关键，就像，你读到的任何关于如何改进系统的论文，比如 DALL-E 3 和任何新的生成系统，就像，新颖之处仍然是数据，他们说，我们得到了更好的数据，我们得到了更好的字幕，我们得到了更好的这个，那个，而这正是人们仍在弄清楚的，所以，从某种意义上说，我觉得我们有一些不同，我们可能取得了一点进展，但我们真的需要一个全新的 LLMOps 吗，新的 Fray，你知道，阶段，听起来像是另一个 VC 的东西，它完全是，我宁愿说，它就是 MLOps，就像，现在有一个新的模型需要支持，你知道我的意思吗，有趣的是，就像，就像，如果你看到很多 MLOps 公司，在过去两年里，在 LLM 出现之前，已经存在了两年三年，他们很容易地转向 LLMOps，他们只是说，这不像，他们不得不，我的天哪，我们需要再筹集十亿，我们的整个战略，产品必须完全，不，就像，我正在和 Pi 交谈，来自 Parabase，你知道，一个好朋友，而且，你知道，他们一直在做 Ludwig，多年来，在 Uber 作为开源项目，然后他们建立了一个业务，只是传统的 ML 东西，我说，这改变了什么，他说，真的没有，我的意思是，也许登陆页面上有一点复制，但我们已经建立了构建块，你知道我的意思吗，所以我们只是，我们现在有更多的人来找我们，他们说，我不知道 AI，这是什么 LLM 的东西，所以他们得到了更多的客户，但从根本上说，技术是，就像，完全一样，你知道我的意思吗，100%，这真是太棒了，另一件事，我本来要说点什么，但你提到 Pi，把我带偏了，我当时想，哦，是的，他们可以轻松地转向，说我们现在做微调，而不是其他事情，每个人都有那个故事了，所以这很有趣，关于那个，以及 Eugene Yan 的帖子，我认为 D Scully 实际上发布了一篇新的博客文章，它确实是，它就是那个，Eugene 在里面引用的，所以，伙计，太棒了，总是很愉快，我得去参加另一个会议了，唉，我们得经常这样做，希望很快就能请你来给我们更新一下情况，以及如果有人想使用这个工具，我们会留下链接，或者你可以现在告诉我们网址，是的，lab.st.a，或者如果我们的公司是 Storia AI，如果你想，你也可以直接联系我，就是我的名字，m.ai，或者你也可以直接联系 Founders@storia.ai，我们很乐意与你交谈，了解你的用例，并构建很酷的东西，砰，就这样了，伙计，好吧，男人，谢谢你做这个，嘿，男人，谢谢你，我真的很享受，