潜在空间、世界模型与AI的认知

驻香港的 AI 研究者及计算机科学家。IRAI（irai.co）创办人。专注于大型语言模型中的潜在空间研究及世界模型。十二年以上 AI 经验，背景涵盖强化学习、神经网络及模型架构。从高中时期就开始研究 AI，远早于 GPT 时代。

章节

1. 0:00开场 — 主持人怎么认识William的
2. 3:22William的背景 — GPT之前就做了12年AI
3. 5:20Sora和AI视频 — 电影行业要完了吗？
4. 6:52策展、假新闻和注意力经济
5. 9:25潜在空间和世界模型 — 黑盒里面有什么？
6. 11:50标注数据问题 — 为什么AI卡了几十年
7. 15:20AlphaGo和强化学习 — 为什么游戏很重要
8. 18:20知识 vs 智能 — 是同一回事吗？
9. 20:00LoRA和微调 — 改语气行，加知识不行
10. 22:40给神经网络做MRI — William的潜在空间研究
11. 23:40稀疏 vs 密集 — 混合专家模型和Kimi解说
12. 26:40Qwen 3.5 — Alibaba怎么让每一层都有用
13. 29:10多模态模型 — 光靠文字能到AGI吗
14. 33:00Pokemon Go、乌鸦和非传统训练数据
15. 38:00Yann LeCun的AMI Labs — 15亿美金、研究主管在HKUST
16. 39:00MiniMax — 全球最多人用的AI，在香港上市
17. 40:00香港隐藏的AI人才和品牌问题
18. 42:50香港是元祖赛博朋克城市 — 《攻壳机动队》
19. 46:00为什么AI需要人文学科，不只是工程师
20. 49:00DeepSeek OCR — 把文字当图片读
21. 52:00中医是最早的大数据
22. 55:00GPT 3.5其实更好？幻觉和RLHF
23. 58:40筷子、约束和公众真正需要的东西
24. 60:00IRAI的金融数据管道 — 跑在笔记本电脑上
25. 62:30结尾 — 订阅并访问hongkongaipodcast.com

关于本集

William 从高中开始研究 AI——比 GPT 走红早了整整十二年。我们聊到这些模型内部到底是什么、知识与智能的区别、潜在空间研究，以及为什么标注数据问题塑造了一切。

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