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<p>本期节目是孟醒受邀参加TGO鲲鹏会与张俊伟博士和田渊栋博士的对谈，他们围绕大模型领域的scaling Law、涌现能力、大模型的双系统应用以及AI Agent话题并结合当下多个研究展开讨论。</p><ul> <li><strong>主播</strong></li></ul><p>张俊伟 IEEE T-CSVT Associate Editior、TGO 鲲鹏会 硅谷董事</p><ul> <li><strong>嘉宾</strong></li></ul><p>田渊栋 MetaAI研究团队（FAIR）研究科学家总监、卡耐基梅隆大学机器人系博士</p><p>孟醒 五源资本合伙人、滴滴前自动驾驶COO</p><ul> <li><strong>时间轴</strong></li></ul><p>3:58 无人驾驶中是否存在scaling law效应？</p><p>9:12 对scaling law并不乐观至少在目前看来大模型的能力并不会断崖式地变好</p><p>12:14 田渊栋博士的新工作：神经网络的解可以通过某种代数的方式构造出来</p><p>18:30 Dualformer模型中的双系统system1和system2的分工</p><p>21:36 Apple GSM和Danny Zhou对于COT的分歧和争议</p><p>24:24 大模型无法做到过滤无关信息进行推理</p><p>29:04 大语言模型的物理学：一个小变量的改变能影响大语言模型的逻辑</p><p>31:28 大模型能抽象出数学中的定义吗？</p><p>37:22 学界和产业中目前AI agent是什么样的进展？</p><ul> <li><strong>提及</strong></li></ul><p>Scaling Law｜涌现效应｜Dualformer｜Apple GSM｜Danny Zhou｜Allen Zhu</p><h1>Composing Global Optimizers to Reasoning Tasks via Algebraic Objects in Neural Nets</h1><p><a href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Tian,+Y">Yuandong Tian</a></p...