跨国深谈← 返回←Dmitri Dolgov

① 他说过的话

13 条

最好的 AI 时刻看起来会像什么都没发生一样。
That the best AI moments will look like nothing happened.
—— Dmitri Dolgov · [02:11]

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然而，当你处理的是原子而不是比特时，打破事物并不是真的可以。
However, when you’re dealing with atoms instead of bits, breaking things is not really okay.
—— Dmitri Dolgov · [03:15]

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在物理世界，一个错误的代价可以用人类生命来衡量，而不是 tokens。
In the physical world, the cost of a mistake can be measured in human lives, not tokens.
—— Dmitri Dolgov · [04:11]

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而一个可运行的演示最多只是你必须做的工作的 1%。
And a working demo is 1% at best of the work that you have to do.
—— Dmitri Dolgov · [08:21]

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这就是为什么每一个炒作周期都会产生一波绝对精彩的演示，却很少有真正的产品。
And that’s why every hype cycle produces a wave of absolutely spectacular demos and very few real products.
—— Dmitri Dolgov · [14:02]

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所以在统计你的演示浏览量之前，先计算你的”九”。
So count your nines before you count your demo views.
—— Dmitri Dolgov · [14:43]

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更难构建的能力是将那项前沿研究投入生产，并在安全关键的环境中部署它而不出现回归。
The much harder muscle to build is to carry that bleeding edge research into production and deploy it in a safety-critical environment without regressions.
—— Dmitri Dolgov · [22:56]

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本质上，对抗规模的结构将总是输掉，而引导规模的结构将总是获胜。
Essentially, structure that fights scale will always lose, and structure that channels scale always wins.
—— Dmitri Dolgov · [31:25]

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而真正的模拟器不仅仅是一些位于你 AI 旁边的轻量级工具。它本身就是一个大型 AI 模型。
And a real simulator isn’t just some lightweight tooling that sits next to your AI. It is a big AI model in of itself.
—— Dmitri Dolgov · [37:55]

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构建一个好的逼真模拟器的问题与构建智能体本身一样困难。
And the problem of building a good realistic simulator is just as hard as building the agent itself.
—— Dmitri Dolgov · [38:06]

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在构建你的产品之前，先构建你的评估和你的指标。
Build your eval and your metrics before you build your product.
—— Dmitri Dolgov · [43:13]

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如果你不能定量地定义”足够好”意味着什么，你并不是在构建产品，你只是在迭代你的演示。
If you can’t quantitatively define what good enough means, you’re not really building a product, you’re just iterating on your demo.
—— Dmitri Dolgov · [43:16]

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你的模型可能会被泄露，算法可能会被复制，但在现实世界中数亿英里的完全自主操作，由证据级评估和公开审计证明支持，这要难得多、得多。
Your models can be leaked, algorithms can be replicated, but hundreds of millions of miles of fully autonomous operations in the real world, backed by evidence-grade evaluation and publicly audited proof, that is much, much more difficult to replicate.
—— Dmitri Dolgov · [45:38]

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② 出现在这些集

1 集

• 《Waymo 谈物理 AI 的七条实战教训》 — 作为主持

③ 他谈到的

点进去有真内容 —— 本页主要出口

Waymo · Waymo driver · 智能体 · 物理 AI · LiDAR · 端到端训练 · 模拟器 · 世界模型 · Waymo 基础模型 · 结构增强型端到端

④ 也在聊「智能体」的人