当人们输入一个数据，大模型就能直接输出一个答案，但是它的运作机制却没人知道，我们称之为“黑盒”。也正因为黑盒模型的不可解释性，AI的安全问题受到很多大佬的质疑。于是科学家们开始试图去打开大模型的黑盒子，业内称之为“白盒研究”。一方面，白盒模型的研究能帮助人们理解黑盒模型，从而对大模型进行优化和效率的提升。另一方面，白盒研究的目标是把AI这一工程性学科推向科学。今天我们邀请的嘉宾陈羽北，他的研究内容就与白盒有关，之前他也是著名深度学习专家Yann LeCun的博士后，我们今天将和他聊聊白盒模型的研究进展，以及Yann这位经历过AI行业起起伏伏，却依然纯粹专注的科学家。【主播】泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人【嘉宾】陈羽北，加州大学戴维斯分校电子与计算机工程系助理教授。【你将听到】【大模型 vs 人脑】【白盒研究】【关于Yann LeCun】【相关研究】Anthropic的研究：从神经网络Claude 3 Sonnet提取可解释的特征OpenAI的研究：让GPT4去解释GPT2的神经元（神经元图）马毅团队的白盒模型【相关人物】Yann LeCun：计算机科学家，在机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学等领域都有很多贡献，被誉为“卷积神经网络之父”，现任Meta首席AI科学家，并担任纽约大学教授。他在1980年代率先提出了卷积神经网络（CNN），这项技术成为现代计算机视觉的基础。LeCun与Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio共同获得2018年图灵奖，表彰他们在深度学习方面的开创性工作。【监制】Holiday【后期】AMEI【BGM】Alteration - Karoliina GabelListen to the Forest Weep - Hanna Lindgren【在这里找到我们】公众号：硅谷101收听渠道：苹果｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜网易云音乐｜QQ音乐｜荔枝播客海外用户：Apple Podcast｜Spotify｜TuneIn｜Youtube｜Amazon Music联系我们：[email protected] Guest: 陈羽北.