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谷歌CEO闭门讲话误开直播，AI前沿资讯令人震惊……外网视频全部下架

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近日，最近 谷歌前CEO施密特 在斯坦福大学给大学生们做了一个 AI 的讲话。施密特本以为这是一场 闭门的讲话
。却被中途告知正在开直播。瞬间就很吃惊，因为讲了很多 不公开的秘密 ！本篇文章带你看看他到底说了什么！

施密特是谁？

• 2006年，施密特就登上了《福布斯》排行榜。
• 2023年，史密特在《福布斯》美国富豪榜上以200亿美金身价位于36
• 2024年，施密特在胡润全球富豪榜上以200多亿美金排行87。

施密特擅长把技术变现，构建持久的盈利模式。为什么这么说呢？

现状

他提到现在很多国外的大公司，美国硅谷都在 豪赌人工智能 。

疯狂往AI这一块投钱，透露到马 斯克构建了10万张卡的算力中心，扎克伯格可能有30~60万张卡。

他们之所以这么往里面投入资金，就是希望 通过AI与别的国家在各个方面拉开差距

。当然这不只是指AI的基础能力，而是说AI放到的下游任务所提供到的效益能够让展更加快速。

AI三个发展重点

长文本能力

这一个概念你可以理解为长时间的记忆。AI的记忆中需要储存几百k长度的内容。这算是AI模型的基础能力。

只有记得多，理解得对。回答才能更加精准。

在提升这一方面目前有两方法：

1. 提高模型的基础能力。 通过大量的优质的数据对模型进行训练。这点国产的KIMI就做的比较好。

2. RAG （检索、增强、生成）。使用数据构建自己的知识库。在进行提问时，从知识库检索出相关文本回答。 我也写过相关的教程。可以结合看看。

Text To Action

这你可以简单理解，模型只是单纯的做出回答，过渡到他能做出某个动作。

比如你让他生成某段代码，他可以去执行。你想知道某天的天气他可以去查询。它可以根据你的需求，不单纯只是回答，而是调用方法，做出行动。

有关大模型如何调用方法，请见我的其他系列文章

Agent

第3点是智能体。这一点就涉及到了很多的思维链。模型需要根据每一次的回应来做出分析与总结。以此决定下一步该做什么，只是得到完美的答案，呼吁回应。

query: 全红婵和陈宇汐谁大？

step1 : 查询全红婵多少岁？

step2: 查询陈宇汐多少岁？

step3: 比较大小，得出结论。

结语

赚大钱这种事情，一定是要从“道”入手，判断整体的趋势。

在确定趋势的情况下， 再看最基本的积木是否成立。

如果最基本的积木成立，才能在这个积木的基础上构建庞大的系统。

只要 掌握的最基本的几个积木 ，后面千变万化，可以构建出 无数的赚钱系统 。

通过摸索，我们把基本的积木琢磨明白了，后面就是 重点做项目 ，讲案例了。

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