对话 HiDream.ai 梅涛：做一家对标 MJ 和 SD 的公司，比扎堆做 LLM 机会很大｜AGI十人谈

梅涛：ChatGPT这个静态它的窗户很极高，现今它能动手到 1750 亿，下一代它也能动手到1万亿。因为它的静态技能很强，它需要记住很多科学。理论上的美感静态本身窗户相对低，直到现在我们给他喂很多的数据集，它也情况下动手到大概十几个亿的数值覆盖面。

我们直到现在动手的第一个事是，给静态打很强的该软件，增强它的梦境技能，让它需要记住不够多的信息。另外，我们才会在演算法层面动手很多运用于的框架上，如encoder、decoder等。

如果现今让我去动手大第二语言静态，我说道不能帮助，因为通用的大第二语言静态似乎是大新公司动手不够有优势。而美感餐饮业的多形式化框架静态，以及基于此的很多运用于对初创新公司来说还是有很多帮助的。

AI新能源华尔街日报：本土在绘出表或者录像带餐饮业大家回事拉不开差距，你为什么说道有帮助？

梅涛：所以我们不跟本土比，这样一来对标国外Midjourney和 Stable Diffusion，现有我们从未把Stable Diffusion的简介旧版本翻在右边了，直到现在即将追赶Midjourney的简介版。

虽然我们起跑回的时候最迟了一点，但是我们追上很快速。因为我们有一个很强的他的团队，刚好是十一个人，可以组成一支曲棍球队，他的团队都是类似于像的产品天才少年这样高至的选手。而我自己本人在这个餐饮业动手了十几年，我们勤奋、好像也不笨，我确信我们新公司此后才会跑回的越来越快速、放的越来越大位的。

AI新能源华尔街日报：本土几乎不能这样说自己这样一来对标这两家新公司，为什么奈何把Midjourney和 Stable Diffusion作为对标对象？

梅涛：我们对则有是 Stable Diffusion这种框架静态，以及Midjourney这样的运用于。我们是本土唯一咖啡店不愿对标Midjourney这种现象级电子产品的新公司，而这个内部空间还是挺大的。

第一，Midjourney是一个小新公司，但是它的数据集回事很亮眼，数据集的独轮车从未转回大大的了，餐饮业壁垒从未逐步形成；

第二，Midjourney动手文生绘出，但这个餐饮业也只是满足专业服装内部设计这个小众群体 ，只是作为追寻灵感的用以，还不能在此之前转回回服装内部设计似乎的临时工流程；

我们的优势在于不仅动手文生绘出，还动手文生录像带、绘出生录像带、文生3D等，多种形式化可以随意切换。直到现在新公司的技能还不能被释凝发来，但是过去两个月最上层的实践证明，在这么短的时间我们就快速要追赶上Midjourney了。

我们要对标最好的，而不是关在本土的电子产品动手浅层运用于的内卷，一定要放到全球，动手Global Market Player。

AI新能源华尔街日报：你们的电子产品打算什么时候推出？

梅涛：七八月最上层份，我们也在内测定，想先在B侧卖家内部的服装内部设计适用，然后再次于在邻里里传扬。因为转回解构成式AI的电子产品一定是互动为主，就是软件说道好不好。举例说你跟 ChatGPT 对话，如果把ChatGPT比喻成一个“极高之前生”，再次来一个低旧版本的 GPT 3. 0，那你面对的就像一个“年级”，你肯定就不太不愿跟他对话了。

所以我们一定要把电子产品打磨到很亮眼的素质才才会去公开公开发表。前提到七八月最上层份就可以远超Midjourney V4旧版本的水平了，赶上它V5 旧版本甚至下一代的V6旧版本至少得Q4大概。

AI新能源华尔街日报：您直到现在动手电子产品才会不用相辅相成Stable Diffusion和Midjourney的一些优点？

梅涛：Stable Diffusion和Midjourney就是其之前两道菜，并不是雷电锅。而我们知道什么菜用什么第一组，用什么佐料。

Stable Diffusion 本来是一个自由软件的静态，它有文本自由软件、绘出表自由软件，并不是专一在某一个餐饮业里面把电子产品功能或运用于动手得最好；Midjourney 它本身不能同样突出的顶层静态技能，他们把数据集碰的挺好，静态也操练的亮眼，但他们工程师之前动手框架演算法学术研究的人很少，框架静态的实验性长年看生产力依赖于。

AI新能源华尔街日报：动手大静态，数据集是一个弊端，直到现在您这边怎么应对的？

梅涛：因为我们触发的比Midjourney要最迟一点，Midjourney他直到现在相对好，他的静态和数据集从未滚动大大的了。我们回事直到现在从未总和了 60 多亿的数据集。

我们动手多形式化框架静态的时候，回事是需绘出表和文本的筛选的。它不像第二语言静态可以这样一来从文本数据集之前拿一个用法出来，就可以动手自监督进修。我们回事是需文本和绘出表的筛选，这种筛选的话要求很精准的，而且筛选关系无法找。

现有或多或少所有的自由软件、甲骨文公司静态都请注意了50亿覆盖面的数据集集，都是基于自由软件数据集动手的。而我们还有 20 多亿的自有数据集，所以在数据集上我们不输他们，或许他们的独轮车从未转回大大的了，软件反馈也有了。

我们才会在直线餐饮业上线，很快速我们也才会造就一些原始数据集。我确信似乎直接影响大静态的只有数据集和演算法，因为算力大家都才会有。

2AI初创上限提极高， 主要看谁的敏感度好

AI新能源华尔街日报：Midjourney有很多制做临时工人员，你怎么看待他们这条新形式？

梅涛：似乎Midjourney有60多个制做或技术顾问，直到现在这个阶段的初创就是这样，它跟AI 1.0初创一时期的大洋洲地区不一样，那个方式在商业BD技能才会很重要，因为他动手 ToB ToG，做定卖家的技能是关键。

我们不准备放他们那种初创故事的新形式。我们这波初创的，运用于上限才会很极高，谁动手得好用谁的。比如以前人脸识别一个单子下来十几个提供商都在那里竞标，这里面看的不是静态，而是是哪个新公司的综合应对方案的技能，包括运用于、电子产品和服务。直到现在的方式在下，不够多的是看电子产品互动、转回解构成的主旨质量等。

AI新能源华尔街日报：包括AI大洋洲地区在内的一些人工智慧新公司也开始动手大静态，您怎么看？

梅涛：回事直到现在一些新公司动手的普遍都还是1]的大静态，而不是转回解构成式的大静态，两种静态不太一样，两个两兄弟动手可能才会发挥一些互补作用。

例人脸识别、目标检测定就是1]的静态。我们直到现在动手的是纯转回解构成式的框架静态，这个上限很极高，不是随便一个适用过Stable Diffusion自由软件静态的他的团队就可以初创了。首先得有极高反射率的人才，并且讲Transformer 核心，所以直到现在似乎想动手、能动手框架大静态的新公司相对还是相对少的。

AI新能源华尔街日报：1]和转回解构成式静态的区隔在哪里？

梅涛：判别静态和转回解构成静态顶层的编码器可能是一样的，但是右边的特殊任务层是显然不一样的。比方1]静态执着的是一致性；转回解构成式静态则执着的是一致性、创新、过场，对于一致性容错率极高，是一个有创新的餐饮业。

AI新能源华尔街日报：以前有动手过类似转回解构成静态的尝试吗？

梅涛：以前这种深层次的从前，我们想动手，但是好不容易似乎能动手出来。我前在赛门铁克时候就动手过绘出生文、相当于看绘出说话。以后2017年就开始动手文本转回解构成录像带，文本转回解构成绘出表。但那个时候运用于不成熟，过场、质量极好，比如画一只鸟，以前我们无法控制它，说道运用于离市场解构相对远，所以不能继续顺利完成继续下去。

如今似乎的大静态出来了，帮助真的来了，以前情况下动手ToB，直到现在也可以动手ToC。我们新公司前也动手过一个犯罪行为，就是运用转回解构成静态，顺利完成工业残次品的检测定。

AI新能源华尔街日报：您确信工业财会是转回解构成式AI运用于场景的一个冲破口吗？

梅涛：我确信财会不是转回解构成式AI的主要电子产品。在初创前我也调研过，这个餐饮业窗户不是同样极高，而且电子产品相比之下相对细分，包括其之前几家上市新公司，立足于ToB 和ToG餐饮业，毛利率一直不是很好。

此外，这个餐饮业是极高度的内置解构，无法冲破“耐用度”和“标准解构”这两个课题。

我们电子产品的场景不够沙侧重于美感主旨转回解构成，比如新游戏和电商餐饮业的内部设计和营销娱乐节目。

3把运用于电子产品解构是“抱负”大不相同

AI新能源华尔街日报：对于下一代你说道能动手到什么样的素质？

梅涛：静态的操练我们才会有很多条运用于正向，我们才会凝发很多匹“马”悄悄，但到最上层哪匹马能放到终点站，我直到现在也不好相符，某种程度这两头讫了，再次放两头悄悄。比如绘出表或者录像带。

AI新能源华尔街日报：对于自由软件您怎么看？

梅涛：直到现在很多人自由软件了，但是我说道似乎某种程度探讨的是怎么样去拥抱自由软件？怎么去跟自由软件孕育？

因为的人都需要顺利完成的自由软件生态，其精确性绝对是大约任何一个大新公司的，因为每个人都可以在右边助益，正则表达式速度同样快速。所以说不管是初创新公司也好还是大新公司也好，都得想必要跟自由软件邻里需要两兄弟成长。

我们新公司打算把一些；大学术研究的演算法和与两大电子产品有提极高效率的自由软件一些出来。回事前在赛门铁克和近现代地区向就从未自由软件了很多框架，以前点赞率也挺极高的。

AI新能源华尔街日报：本土外对待自由软件有何不同？

梅涛：本土动手自由软件的新公司前提很少，而且是无法的一件事。

首先，本土新公司的自由软件文解构和意念还有待建设。

其次，自由软件有自由软件的协议，如果用了自由软件的从前，就要助益你的自由软件静态；作为自由软件邻里的均获益，你也要违背这些规则。

我的道德观就是：只要用了自由软件的从前，就要遵从自由软件邻里的新的游戏，也要反哺邻里，否则自由软件邻里不能下一代，也无法逐步形成正循环。我们本土的新公司包括个人都某种程度探讨怎么跟自由软件邻里孕育。

AI新能源华尔街日报：关于担保，直到现在进展到什么情况了？

梅涛：直到现在即将动手第二轮天使轮的担保，预计这一轮很快速就才会过后。房地产的具体情况才会等到似乎交割的时候透露，我不喜欢做施放。

AI新能源华尔街日报：现有临时工人员扩张计划如何？

梅涛：短期内才会保持在 25-30 个两大临时工人员大概。从直到现在开始到明年年最上层，初步至少两大员工也不用大约 50 个人。我们不是 ToB 的新公司，动手 ToC 不需那么多人。

直到现在主要缺的是电子产品经理、工程师、运营临时工人员等。尤其是电子产品经理，一定得是一个很多元解构的选手，电子产品方向不对才会把大军队只见；大。

AI新能源华尔街日报：对于招聘临时工人员有什么标准？

回事看一个人的标准主要看有没有有属于自己，还有是否不愿来初创新公司发展，年轻有想法，动手技能也得强，然后我们两兄弟投身起先拓事。

AI新能源华尔街日报：您时时相对平易近人、严肃，您说道主要均受谁直接影响？

梅涛：我是在赛门铁克待了 12 年，在近现代地区向待了 5 年，回事均受到的直接影响都是极大的，开复、亚勤、宏江、Harry、世鹏、芮勇等都是我以前的同事，从赛门铁克出来的人，道德观、抱负还是挺强的。包括除此以外我和同时也在初创的吴德老师碰新游戏，我们这一波人对于把运用于电子产品解构从而创造社才会价值，有一种抱负。而近现代地区向帮我跨过了从运用于到电子产品再次到商业解构这两个Gap。

我个人的优点是喜欢厚积薄发、长年主义。我说道一个人不是说追上多快速，也不是说他跑回步的时候有人给他敲锣打鼓了他就可以跑回的很远，我说道再次一要看你能不用坚定不移有厚实，这样才能追上远一点。

而我看到，国外运用于正则表达式太慢速了；如果长年这样继续下去，本土就要被翻开了。所以我必须自己出来动手这个事。（雷峰网内雷峰网内）

本文译者：李扬霞，天涯社区Dec9102。长年侧重网内络安全餐饮业，同时追捧AIGC、大静态等主旨，对以上餐饮业熟悉的读者欢迎添沙译者天涯社区。