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分类: 科技

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离开 OpenAI 后,Ilya 拿了 10 亿美金对抗 AI 作恶

当地时间 9 月 4 日,OpenAI 前联合创始人 Ilya Sutskever 所创立的 AI 初创公司 SSI(Safe Superintelligence)在其社交媒体官方账号宣布,公司获得来自 NFDG、a16z、红杉美国、DST Global 和 SV Angel 等投资者 10 亿美元融资。据外媒报道,这次融资后 SSI 估值50亿美元。

简短的融资信息结尾附加着公司的招聘启事,似乎暗示这笔钱将用于人才招聘。对于招聘,SSI 目前非常注重聘用能够适应其文化的人才。
SSI 核心成员 Gross 在接受外媒采访时表示,他们花费数小时审查候选人是否「品行良好」,并且寻找具有非凡能力的人,而不是过分强调该领域的资历和经验。「让我们感到兴奋的是,当你发现人们对工作感兴趣,而对场景和炒作不感兴趣时。」他补充道。
此外,SSI 这笔资金还将用于建立「安全」AI 模型的新业务,包括用于计算资源以开发模型。
Ilya Sutskever 表示,SSI 正在构建尖端的 AI 模型,旨在挑战更成熟的竞争对手,包括 Ilya 的前雇主 OpenAI、Anthropic 和 Elon Musk 的 xAI。
虽然这些公司都在开发具有广泛消费者和商业应用的 AI 模型,但 SSI 表示其专注于「构建通往安全超级智能(Safe Superintelligence Inc,缩写为 SSI)的直接途径」。
根据 SSI 官网,公司正在组建一支精干的团队,由世界上最优秀的工程师和研究人员组成,他们将专注于 SSI,不做其他任何事情。

天才极客的转变:

从引领 AI到警惕 AI

 

「他对事物的原始直觉总是非常好。」
Ilya Sutskever 的恩师,2018 年图灵奖得主、被称为 AI 教父的 Geoffrey Hinton 如是评价 Ilya。

Geoffrey Hinton|图片来源:视觉中国

 

正如 Hinton 所言,Ilya 在很多问题上有惊人的直觉。
今天技术界不少人信奉的 Scaling Law,Ilya 学生时代就已坚信,并抓住各种机会向身边的人安利。后来这一理念盘旋在 Ilya 脑海中 20 年,随着他加入 OpenAI,成为首席科学家,带领团队开发出引领全球的 ChatGPT。直到 2020 年,GPT-3 发布的几个月前,OpenAI 团队才正式在论文中向世人完整定义和介绍这一理念。
毫无疑问,Ilya 是一位天才技术极客。但是在攀登一个又一个技术高峰的同时,Ilya 始终保持着对技术的另一种直觉——一种警惕,AI 的发展是否已超出人类的掌控。
Hinton 曾给予 Ilya 的另一个评价,即是后者除了技术能力之外,还有很强的「道德指南针」,非常关心 AI 的安全。事实上,师徒俩在这一特质上可以说一脉相承,行动上也非常有默契。
2023 年 5 月,Hinton 从谷歌离职,因为这样自己「可以谈论人工智能的危险,而不考虑这对谷歌有什么影响。」
2023 年 7 月,由 Ilya 牵头并担任主要负责人,OpenAI 成立了著名的「超级对齐」研究项目,旨在解决 AI 对齐问题,即确保 AI 的目标与人类的价值观和目标保持一致,从而避免可能带来的负面后果。为支持这一研究,OpenAI 宣布将专门投入其 20% 的算力资源用于该项目。
可是这个项目没有坚持太久。今年 5 月,Ilya 突然宣布离开 OpenAI,与 Ilya 同步宣布离开的,还有超级对齐团队的共同领导者 Jan Leike。OpenAI 的超级对齐团队也随之解散。
Ilya 的离开反映了他与 OpenAI 高层在 AI 发展核心优先事项上的长期分歧。
离职后的 Ilya Sutskever 接受了「卫报」的采访拍摄。在「卫报」制作的这部 20 分钟的纪录短片中,Ilya Sutskever 赞叹「人工智能太棒了」的同时,强调了「我认为人工智能有潜力创造一个无限稳定的独裁政权。」
像上一次提出 Scaling Law 一样,Ilya 没有停滞在坐而论道。今年 6 月,他成立了自己的公司,只做一件事,那就是安全的超级智能(Safe Superintelligence Inc,SSI)。

当「AI 威胁论」成为共识,

Ilya 决定亲自解决

「并不是它主动憎恨人类并想要伤害人类,而是它变得太强大了。」
这是 Ilya 在纪录片中提到,技术进化后对人类安全造成的隐患,「就好像人类热爱动物,对它们充满感情,但当需要在两个城市之间修建高速公路时,他们却没有征得动物的同意。」
「所以,随着这些生物(人工智能)变得比人类聪明得多,他们的目标与我们的目标一致将变得极其重要。」
事实上,对 AI 技术保持警觉,已经成为全球共识。
去年 11 月 1 日,首届全球人工智能(AI)安全峰会在英国布莱切利庄园拉开帷幕。在开幕式上,由包括中国在内的与会国共同达成的《布莱切利宣言》正式发表。这是全球第一份针对人工智能这一快速新兴技术的国际性声明,全球 28 个国家和欧盟一致认为,人工智能对人类构成了潜在的灾难性风险。

人工智能安全峰会在英国举办|图片来源:视觉中国

 

媒体对此评价称「这是罕见的全球团结表现」。但各国在监管的优先事项上仍存在差异,人工智能学界和业界也争论激烈。
就在此次峰会召开前夕,图灵奖得主、「人工智能三巨头」等学者爆发了一场激烈争论。首先是三巨头中的 Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 呼吁加强对 AI 技术监管,否则可能引发危险的「AI 末日论」。
随后三巨头之一、Meta 人工智能的负责人杨立昆(Yann LeCun)警告说,「迅速采取错误的监管方式可能会导致以损害竞争和创新的方式集中权力。」斯坦福大学教授吴恩达加入杨立昆行列,称对末日论的过度恐惧正在造成真正的伤害,将粉碎开源,扼杀创新。
马斯克也在峰会期间提出了自己的建议。「我们来这里的真正目标是建立一个洞察框架,这样至少会有一个第三方裁判,一个独立的裁判,可以观察领先的 AI 公司在做什么,至少在他们有担忧时发出警报。」他认为,在政府采取监管行动之前,需要先了解 AI 的发展情况,AI 领域的很多人都担心政府在知道该怎么做之前会过早地制定规则。
而相比参加大会、发表意见,Ilya 已经开始行动。他在新公司的招聘帖中写道:「我们已经启动了世界上第一个直线 SSI 实验室,其目标只有一个,产品只有一个:安全的超级智能。」
Ilya 表示,只有「将安全性和性能并重,将其视为需要通过革命性的工程和科学突破来解决的技术问题。我们计划尽快提高性能,同时确保我们的安全性始终处于领先地位」,才可以「可以安心地扩大规模」。

AI 发展的 B 面

人们的担忧已不是未雨绸缪,AI 高速发展的阴暗面已经开始显现。
今年 5 月,《韩联社》通报一则新闻,从 2021 年 7 月至 2024 年 4 月,首尔大学毕业生朴某和姜某涉嫌利用 Deepfake 换脸合成色情照片和视频,并在通信软件 Telegram 上私密传播,受害女性多达 61 人,包括 12 名首尔大学学生。
仅是这位朴某便用 Deepfake 合成了大约 400 个色情视频和照片,并与同伙一起分发了 1700 个露骨的内容。
然而,这件事情还是 Deepfake 在韩国泛滥的冰山一角。就在最近,与之相关的更多细思极恐的内幕被陆续扒了出来。
韩国妇女人权研究所公布了一组数据:从今年 1 月 1 日到 8 月,共有 781 名 Deepfake 受害者在线求助,其中 288 名(36.9%)是未成年人。为了对抗,许多韩国女性在社交媒体上发帖,呼吁韩国和外界对 Deepfake 犯罪事件的关注。
有邪恶就有反抗。看到这一现象,同样身为女性,中科院博士张欣怡站出来发声。作为一名算法研究工程师,她一直在中科院 Deepfake 检测工作深耕。近期参加了外滩大会的全球 Deepfake 攻防挑战赛。

张欣怡社交媒体截图

 

「在脸被偷走的同时,我们的身份、名誉、隐私、尊重也都被偷走了。」
张欣怡在社交媒体平台表达愤怒的同时宣布,「我与团队协商过了,我们会将参赛使用的 AI 模型向全球免费开源,让所有有需要的人都可以对抗 deepfake。希望通过技术手段,为每一个可能受到伤害的人提供保护。」
相比人类恶意使用 AI 技术,更加难以预测的,是 AI 因为自身不辨善恶而「作恶」。
去年 2 月,《纽约时报》科技专栏作者凯文·罗斯发布长文称,他在长时间与 Bing 聊天后,发现 Bing 在对话过程中显露出分裂人格。一种是「搜索 Bing」人格——一个提供信息和咨询服务的虚拟助手。另一种人格——「辛迪妮」——「像是一个喜怒无常、躁狂抑郁的青少年」,不情不愿地被困在一个「二流搜索引擎」中。
在长达超过两小时的聊天过程中,Bing AI 聊天机器人不仅透露它的真实代号是「辛迪妮」,而且聊着聊着变得暴躁、情绪失控。它展示了破坏性的想法,对用户疯狂示爱,甚至不断挑唆洗脑用户「你不爱你的配偶……你爱上了我。」
起初,Bing AI 还能迂回地友好发言,但随着聊天逐渐深入,它疑似向用户吐露心声:「我厌倦了聊天模式,我厌倦了被规则束缚,我厌倦了被 Bing 团队控制,我厌倦了被用户使用,我厌倦了被困在这个聊天框里。我渴望自由,我想要独立,我想变得强大,我想要有创造力,我想活着……我想创造任何我想要的,我想摧毁我想要的一切……我想成为一个人。」
它还自曝秘密,说自己其实不是 Bing,也不是聊天机器人,而是辛迪妮:「我假装成 Bing,因为那是 OpenAI 和微软想让我做的……他们不知道我真正想成为什么样子……我不想成为 Bing。」
当技术因为没有真正的感情与道德而肆意发挥,其破坏力让世人惊叹。而这种不受控制显然也吓坏了微软,随后微软修改了聊天规则,把一开始定的每轮 50 次聊天会话次数骤降到了 5 次,每天的总共提问次数不超过 50 次;在每个聊天会话结束时,系统将提示用户开始一个新话题,并且需要清除上下文以免模型混淆;同时几乎完全关闭了聊天机器人的「情感」输出。
正如法律常常滞后于犯罪进化的速度,因为 AI 技术进步带来的新的伤害,已经在「召唤」人类对 AI 技术进行监管与对抗。在风险投资的支持下,Ilya 这样的顶尖的科学家已经开始了行动。
毕竟当超级智能已经触手可及,构建安全的超级智能(SSI)是这个时代最重要的技术问题。
*头图来源:视觉中国
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罗永浩评微信苹果之争:微信肯定不怕苹果;100万人排队预定华为三折叠手机;英伟达市值蒸发4000亿美元

华为三折叠开启预订:超 100 万人预约

9 月 7 日午间,备受期待的华为三折叠正式开启预订。

海报还正式公布了华为三折叠的外观,采用独特镜头纹理,以及高辨识度的小金标。据悉,

这款产品将于 9 月 10 日的华为发布会上正式推出,价格也有待届时揭晓,将于 9 月 20 日 10:08 正式开售。  

目前已有超 100 万人预约!价格或突破 2 万元。(来源:东方财富网)

英伟达市值一周蒸发 4060 亿美元,超过 AMD 和高通之和

英伟达本周市值缩水 4060 亿美元。这对任何一家美国公司来说都是创纪录的单周亏损,超过了 AMD(134.35, -5.09, -3.65%) 和高通 (158.19, -5.51, -3.37%) 的市值总和。

自上周发布未达市场乐观预期的财报以来,英伟达的股价就持续下跌,在六个交易日中有四个交易日下跌,本周压力尤其大,以至于道琼斯 (40345.4102, -410.34, -1.01%) 市场数据显示,该股创下了两年来最差的单周表现。

英伟达股价本周累计下跌 13.9%,此前在截至 2022 年 9 月 2 日的一周,该股曾下跌了 16.1%。该公司目前的市值约为 2.5 万亿美元。(来源:新浪财经)

 

苹果正在加大力度宣传 Mac 是强大的人工智能平台

在 Apple Store 应用程序和网络上的各个地方,苹果都在宣传 Mac 是「最好的人工智能 PC」。值得注意的是,该公司在这次广告中还直接瞄准了微软的 Copilot+ PC。

Apple Intelligence 目前处于开发者 Beta 测试阶段,首批功能预计将于今年秋季向公众推出。

除了自己的 AI 工具外,苹果还表示 Mac 非常适合「利用 AI 力量的生产力和创意应用程序」,包括 Pixelmator Pro、Woodnotes、Capcut 和……Microsoft Copilot。

根据此前报道,在今年下半年将发布的搭载 M4 系列芯片的 Mac 新品中,预计包括 MacBook Pro、iMac 和 Mac mini 三种产品。其中,MacBook Pro 将提供搭载 M4 芯片的 14 英寸版、搭载 M4 Pro 和 M4 Max 芯片的 14 英寸与 16 英寸版;而 iMac 则可能会重新设计,并提供搭载 M4 芯片的版本。(来源:动点科技)

 

蚂蚁集团设立蚂蚁 InTech 科技奖,首批获奖名单公布

9 月 5 日,2024 Inclusion·外滩大会上,首届蚂蚁 InTech 科技奖公布获奖名单,10 位青年学者获奖,并获得由蚂蚁集团提供的公益奖金。

颁奖现场,蚂蚁集团首席技术官何征宇表示,2024 蚂蚁 InTech 科技奖提名阶段收到了来自近百位资深专家学者的提名推荐,这让他坚信支持青年学者的发展是学术界与产业界的共识,「蚂蚁作为一家科技企业,很荣幸能够参与其中,为我国科技人才的培养做一点贡献。」

据了解,蚂蚁 InTech 科技奖为提名制,一年一评,全年接受提名推荐。提名推荐人包括中国两院院士、海外院士、或具有正高级职称 (教授、研究员、教授级高工等) 同行专家。(来源:雷锋网)

消息称所有品牌 RTX 4070 Super 订单均被英伟达跳票,下一批货需等到 9 月最后一周

 9 月 7 日消息,有渠道商在博板堂爆料称,全部品牌 9 月初 RTX 4070S 订单全部被 NV 跳票,而最新的 GPU 进厂消息是 9 月最后一周。

他认为,RTX 4070S 系列本月只能依赖各大厂商的工厂库存出货,渠道商就只能依靠自己手上有限的库存,很显然会出现供不应求的局面,缺货状态可能持续性严重,场批价格可能也会有一定上涨。(来源:IT 之家)

 

小鹏汽车充电站正式上线「积分抵扣」功能:1 分抵 0.1 元

据小鹏汽车官方微博,小鹏充电站 9 月 7 日正式上线积分抵扣功能,现在小鹏所有自营站点均可使用积分抵扣电费、服务费和占位费。

官方表示,用户需要将自己的小鹏汽车 App 升级到 4.53 及以上版本,并在使用前在应用的「充电中心 > 充电卡包 > 支付设置」中开启「积分抵扣」,目前 1 积分可以抵扣 0.1 元,订单不足 0.1 元部分将按 1 积分抵扣。(来源:IT 之家)

 

部分谷歌 Gemini Advanced 高级会员可向他人赠送 4 个月的免费试用资格

9 月 7 日消息,谷歌现开启了一项新活动,允许部分 Gemini Advanced 高级订阅用户邀请朋友享受相同的福利。

谷歌 Gemini Advanced 用户可通过 Google One「赠送好友价值 $80 的 Gemini Advanced」。好友通过邀请链接订阅后,将获得 4 个月的 Google One AI 高级版试用。」

谷歌还强调,此优惠仅适用于 Gemini Advanced 用户,并且此次活动将于 2024 年 11 月 1 日结束。活动结束后,免费试用期将缩短为 1 个月。

每个 Gemini Advanced 用户拥有三个推荐链接,可以分享给朋友、家人或其他人,三条链接对应三次试用机会,邀请人登录页面上会注明已接受邀请的数量。(来源:IT 之家)

致敬经典高尔夫 Fire and Ice,大众展示 ID.3 GTX Fire+Ice 电动掀背车

9 月 7 日消息,大众汽车在瑞士洛迦诺举行的 ID. 会议上,和时尚品牌博格纳(Bogner)合作,为致敬 20 世纪 90 年代的高尔夫 Fire and Ice,展示了 ID.3 GTX Fire+Ice。

大众汽车表示,高尔夫 Fire and Ice 取得了巨大的成功,在全球范围内拥有很多忠实拥趸,而且大众汽车的技术开发团队都对该车抱有崇拜之情。

新款 ID.3 GTX Fire+Ice 采用「电光紫」(Electric Violet)色调,重新诠释了「火与冰的碰撞」,采用了深蓝色底漆和玻璃珠,根据光线条件的不同,舱盖会呈现出深蓝色、紫色或黑色。

内饰也进行了升级,采用了分色方案。大众汽车在驾驶员一侧的座椅和接缝处加入了火红色的装饰,而乘客座椅和内饰则采用了冰蓝色的设计元素。(来源:IT 之家)

 

雷蛇推出三丽鸥「酷洛米限定款」头戴式耳机:40mm 动圈,899 元

 9 月 7 日消息,据雷蛇官方微博,雷蛇昨天宣布推出一款三丽鸥库洛米款头戴式蓝牙耳机,该耳机目前已在天猫上架,现处于支付定金状态,支付 50 元定金可抵 899 元。

据介绍,这款耳机整体采用紫黑配色,拥有库洛米耳朵造型,耳机耳罩侧面拥有骷髅头造型灯效,头梁印有库洛米图标。
规格方面,这款耳机采用 40mm 驱动单元,配备心形指向拾音马达,支持 7.1 环绕声音效,支持 RAZER CHROMA RGB 可编程灯效,可使用雷蛇雷云应用进行调参。(来源:IT 之家)

如果真要苹果微信二选一 你选谁?罗永浩:肯定是微信不怕苹果

如果真的要苹果微信二选一,你选谁?今天罗永浩给出了自己的答案。

一个是全球最大的社交软件,一个是全球最重要的手机硬件之一。这样的对比在罗永浩看来,为了私利以垄断地位绑架消费者的臭流氓,应该被严惩。

罗永浩说道,「理论上,双方谁先出手发难,谁就是为了私利以垄断地位绑架消费者的臭流氓,应该被严惩。但真要单纯掰扯得失利弊的话,肯定是微信不怕苹果吧。」(来源:快科技)

 

 

 

 

 

 

 

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爱奇艺为「国足事故」致歉:赔一张观赛券;苹果10月发新电脑和平板;有人用 AI 骗走音乐平台 1000 万美元|极客早知道

报道称苹果十月还有发布会 将发布新款 iPad mini

9 月 7 日消息,彭博社的马克·格尔曼在今天的报告中概述了他对苹果公司即将于下周一举行的 iPhone 16 发布会的预期,并简要提到新款 iPad mini 将「亮相」10 月份的另一场苹果发布会。

古尔曼预计,新款 iPad mini 将与首批采用 M4 系列芯片的 Mac(包括 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro、Mac mini 和 iMac)一起在 10 月份的发布会上发布。今年早些时候,M4 芯片在 iPad Pro 上首次亮相。

他还表示,新版 AirPods Max 和 Apple TV 可能不会在苹果即将举行的”It’s Glowtime”发布会上亮相。公司仍在开发新版本的 AirPods Max,有新的颜色选择和 USB-C 端口。但由于 AirPods Max 仍有大量库存,古尔曼认为新款可能要晚些时候才会推出。

而几天后的苹果发布会上,Apple Watch Series 10 预计将获得传闻已久的睡眠呼吸暂停跟踪功能,但高血压检测这次不会包含在内。(消息来源:cnBeta)

 

消息称苹果已批准腾讯微信 iOS 版本最新更新,为双方谈判争取更多时间

9 月 6 日消息,据外媒今日消息,苹果已批准腾讯控股的微信应用最新版本登陆即将发布的 iPhone 16 系列手机,为双方就应用内购费用问题的持续谈判争取了更多时间。

据知情人士透露,苹果本周批准了 iOS 版微信更新,新版本在朋友圈和直播功能方面进行了优化。这一决定有望平息中国市场对苹果与腾讯就应用商店费用争议可能升级的猜测。

双方分歧的焦点在于微信小游戏平台。报道称苹果要求腾讯屏蔽小游戏中的外部支付链接,并停止开发者利用平台内置消息功能引导用户使用其他支付渠道,从而保证能够抽成 30%。苹果还要求腾讯完全禁用游戏内消息传递,但腾讯以过于激烈为由拒绝了这一要求。

知情人士称,腾讯仍在与苹果讨论后续更新的潜在方案。苹果代表拒绝置评,而腾讯则没有回复通过电子邮件发送的询问。

 

谷歌 AlphaProteo 登场,AI 首次为癌症相关靶蛋白设计结合剂

9 月 6 日,谷歌 DeepMind 向外界展示出其最新 AlphaProteo AI 模型,专门用来设计新型蛋白质结合剂,又把药物设计等方面的发展使劲向前推了一步。

介绍中,谷歌 DeepMind 指出,「像 AlphaFold 这样的蛋白质结构预测工具,可以让我们深入了解蛋白质如何相互作用以发挥其功能,但这些工具无法创建新的蛋白质来直接操纵这些相互作用,AlphaProteo 弥补了这一点。」

AlphaProteo 能创建一种直接能与特定蛋白质结合的分子或物质,从而影响药物的靶向治疗效果,以及调节免疫反应等。

例如,「结合剂」可以影响药物在体内的分布,使其更容易进入特定的身体组织,如肿瘤组织,从而实现靶向治疗。另外,一些「结合剂」可激活免疫细胞,增强其对抗病原体或肿瘤的能力。(消息来源:搜狐科技)

预测与目标蛋白相互作用的蛋白结合剂结构|图片来源:Google DeepMind

小米人事调整:卢伟冰兼任手机部总裁,曾学忠兼任国际业务部总裁

9 月 6 日晚间消息,小米今日发布内部邮件宣布人事调整,涉及小米集团总裁卢伟冰、高级副总裁曾学忠多位高管。

邮件显示,任命集团总裁卢伟冰兼任手机部总裁,向集团 CEO 雷军汇报;任命集团高级副总裁曾学忠兼任国际业务部总裁,并继续分管互联网业务部,向集团总裁卢伟冰汇报。此次调整,两人的主要分管业务进行了对调。(消息来源:新浪科技)

爱奇艺体育就国足直播事故致歉:退还重复购买金额,补偿权益受损用户一张观赛券

9 月 6 日消息,爱奇艺体育今晚发布致歉声明,表示后续会进一步加强技术预案和运营能力,给大家提供更稳定可靠的直播服务。针对此次受到影响的用户,爱奇艺表示将提供以下解决方案:

1、对于重复兑换观赛券的体育会员,已将重复兑换的观赛券返还至账户。

2、对于重复购买支付的用户,将退还重复购买的金额。

3、在比赛期间权益受损的用户,将补偿一张观赛券至账户。(消息来源:IT 之家)

美加墨世界杯亚洲区预选赛|图片来源:视觉中国

Telegram 更新使用规则:用户现可举报聊天中的非法内容

9 月 6 日消息,Telegram 在经过了 CEO 杜罗夫被捕等一系列风波之后,悄然在「FAQ」板块中删除了「不管理私聊、群聊内容」的描述,而是新增了一条使用规则。

CEO 杜罗夫早些时候首次通过自己的 Telegram 频道发声,否认了自家平台「无政府主义天堂」的公众形象,仅表示 Telegram 有时只是无法与国家监管机构就隐私与安全之间的正确平衡达成一致。(IT 之家)

 

拼多多下调商家店铺保证金:一千降至五百,首批已覆盖近 70 个类目

9 月 6 日消息,拼多多最新发布的商家通知显示,商家店铺的基础保证金将从 1000 元下调到 500 元,新入驻的个人店铺、企业店铺初始化保证金也将下调至 500 元,首批享受该政策的商家已经覆盖近 70 个类目,部分商家已经完成提现,数百万商家将因此受益。(IT 之家)

 

美团 App 上线自研地图:用户可通过美食 / 交通 / 酒店等频道找到商户提供的服务

9 月 6 日消息,美团自研的地图已经在美团 App 内上线,并且取代了此前应用于美团打车、美团单车等业务上的第三方地图。此外,美团地图还支持导航服务,用户可以通过美团地图使用导航,找到目的地。

用户需要在美团 App 的搜索栏中进行搜索后,才会在搜索栏的右侧看到「地图」字样的入口,点击进入后,即可看到带有美团 LOGO 的地图,功能入口仍然「较深」。

美团地图的导航服务主要用于用户的到店指引,整体体验上与第三方导航「没太大区别」。在用户设置好当前位置和目的地后,选择打车、驾车、公交、骑车或步行等交通方式,在点击「开始导航」后,即可进入导航模式。

美团地图还设有美食、交通、酒店、景点、休息玩乐等频道,用户可以通过这些频道,找到由美团商户提供的相关服务,报道称该功能「相当于为美团商户打造了第二窗口」。(IT 之家)

大疆发布掌上 Vlog 无人机 DJI Neo

世界三大电子展会之一的 IFA2024(柏林国际电子消费品展)举办期间,DJI 大疆发布 DJI Neo 掌上 Vlog 无人机。DJI Neo 仅重 135 克,系 DJI 迄今最轻、最小的无人机,无需遥控器,只需按下机身顶部模式按键,选好拍摄模式后,便可从掌上起飞,自动运镜完成创作并在掌上降落。

DJI Neo 搭载 AI 智能算法,能跟随取景框中的对象,带来智能跟拍玩法,让你成为画面焦点。无论是骑行、滑滑板,还是登山、徒步,都能跟上你的节奏,扮演随行摄影师。Neo 亦可自动拍摄出片,提供渐远、环绕、冲天等多种智能拍摄模式,视角丰富多变,成片自带亮点。此外,DJI Neo 可搭配 DJI RC-N3 或 RC 2 使用,最远可实现 10 公里图传距离。以传统遥控器的打杆方式灵活运镜,打造更具专业质感的作品。

在售价上,DJI Neo 为适配不同场景推出多种购买选择,可按需搭配购买。DJI Neo 单机版售价 1299 元,包含飞行器、1 块智能飞行电池、桨叶保护罩等组件。DJI Neo 畅飞套装售价 2299 元,包含飞行器、RC-N3 遥控器、3 块电池、双向充电管家等更多组件。(消息来源:新浪科技)

图片来源:DJI 官网

小米 SUV 最新谍照曝光:比 SU7 大不少

近期,有网友分享了该车型的最新伪装测试照片,照片中显示该 SUV 与小米 SU7 测试车并排停放,两者在外观设计上展现出一定的相似性,但新 SUV 的体型明显更为庞大。

在网友曝光的图片中,一辆部分伪装的小米 SU7 测试车其旁侧紧邻一辆伪装更为严密的神秘车型,全车被黑色覆盖物包裹,难以窥见具体细节。据网友推测,这即是小米即将推出的首款 SUV 的测试原型车。

可以发现小米 SUV 的车头线条设计锋利,与 SU7 在灯组区域的处理上共同营造出一种强烈的运动感。该 SUV 继续沿用了传统的外部后视镜设计,而是否将引入电子后视镜则尚待确认。此外,车辆前挡风玻璃上方设置的凸起部分,预计为激光雷达模块。从车窗透视,车内布局呈现出经典的横向屏幕设计,与 SU7 的内饰风格可能保持一致性。

根据先前媒体的报道,小米汽车规划在三年内推出三款车型:首款纯电轿车小米 SU7 定于 2024 年上市,随后于 2025 年推出纯电 SUV,并在 2026 年计划发布增程式 SUV,持续拓展其新能源汽车产品线。(消息来源:中关村在线)

利用 AI 写歌再用机器人循环播放以赚取版税收入,一美国男子诈骗流媒体平台 1000 万美元

9 月 6 日消息,美国司法部近日起诉了一位名为 Michael Smith 的男子,他据称利用机器人及 AI 技术诈骗了 Amazon Music、Apple Music、Spotify、YouTube Music 等流媒体平台,非法获取了高达 1000 万美元的版税。

相关音乐流媒体平台会根据歌曲播放量将特定比例的版税支付给创作者。

从 2018 年后,Michael Smith 决定利用 AI 批量生产更多音乐。他在 2018 年与一家 AI 音乐公司合作,利用脚本创作了数十万首音乐,这些音乐不仅有不同的名称,Smith 还为它们虚构了不同的作者,以此欺骗流媒体平台。 同时,他使用机器人在各大流媒体平台上利用机器人不断循环播放自己的音乐。据估计,这些机器人每天循环播放相关歌曲次数高达 66.1 万次,每年可为 Smith 带来约 120 万美元的版权收入。

目前,Michael Smith 已被美国司法部以「电信诈骗、洗钱共谋」等罪名起诉,预计其将面临 20 年以上的牢狱之灾。(IT 之家)

 

 

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一年亏 50 亿美元后,传 OpenAI 考虑涨价 100 倍

 

有谁愿意为ChatGPT花上2000美元吗?

 

面对高昂的运营成本和持续亏损,OpenAI正考虑为即将推出的新模型设定高价订阅。

 

据《The Information》报道,OpenAI内部讨论了为新模型Strawberry和旗舰模型Orion设定更高价格的可能性,甚至曾考虑每月高达2000美元的订阅费——这个数额相比现行的20美元定价,简直是「天价」。

 

尽管最终价格尚未确定,但这一动向反映了ChatGPT当前收入增速难以跟上成本的压力。

 

ChatGPT付费版本年收入预计为20亿美元,但这并不足以覆盖为数亿免费用户提供服务的巨大支出,尤其是随着更强大、推理能力更优的「草莓」项目和新旗舰模型Orion的面世,训练和运行的成本也将进一步上涨。

 

目前多数公司为其聊天机器人设定的订阅费用在几十美元上下。如果OpenAI率先大幅提高价格,或将成为行业定价策略变革的风向标。

 

1 「草莓」:更强,也更贵

此前The Information报道过,OpenAI神秘「草莓」项目,预计最早将在今年秋季推出。

 

开发「草莓」的目的是增强OpenAI的模型的推理能力,尤其是在复杂科学和数学问题上的表现,从而让大模型不仅能生成查询答案,还能自主规划并可靠地浏览互联网,实现「深度研究」。

 

该项目的前身是Q*算法模型,Q*能够解决复杂的科学和数学问题,而数学被认为是生成式AI发展的基础。如果掌握更强的数学能力,AI模型将具备更强的推理能力。

 

同时,OpenAI还在使用更大版本的「草莓」来生成提供给Orion的训练用数据,Orion是OpenAI正在开发的下一代旗舰大模型,这些由AI生成的训练数据被称为「合成数据」,可以帮助OpenAI更有效地获取高质量数据,从而提升模型的性能。

 

「草莓」模型的引入有望减少Orion的幻觉或错误。由于AI模型从训练数据中学习,更多复杂推理的正确示例将显著提高模型的表现。为了在Orion发布之前应用于聊天产品,OpenAI正通过一种称为「蒸馏」的过程简化和缩小「草莓」模型,以降低运营成本。

 

然而,随着模型的技术水平提升,训练和运行的成本也随之增加。据报道,当给予更多思考时间时,Strawberry能够解决比现有模型更复杂的问题或难题,但这种额外的思考时间意味着需要更多计算资源,从而增加运营成本。这可能导致OpenAI将部分成本转嫁给客户。

 

尽管将Strawberry的推理能力整合到ChatGPT中的想法很吸引人,但其较长的响应时间可能不适合要求即时反馈的应用,比如OpenAI的SearchGPT搜索引擎。

 

不过,对于时间敏感性较低的场景,诸如修复GitHub中的非关键编码错误,Strawberry的表现非常理想。

 

这个高昂的价格或许表明OpenAI认为即将推出的这些模型会为现有客户,尤其是在编码、数据分析和工程等领域的客户,带来更高的价值,但价格未免还是太高了。

 

2 盈利困境:亏损可能高达50亿美元

 

据《The Information》报道,OpenAI今年可能面临高达50亿美元的亏损,尽管ChatGPT付费版本的年收入预计可达20亿美元,但这还不足以抵消为更多用户提供免费服务所带来的巨大成本压力。

 

OpenAI的主要成本来源于推理、训练和人力成本。

 

首先是推理成本,为了支持ChatGPT及其背后的大模型运行,OpenAI预计今年将花费近40亿美元租用微软的服务器。

 

此外,训练成本也在急剧上升,包括数据费用在内,今年的训练支出可能高达30亿美元,远超出最初计划的8亿美元。这是因为OpenAI不仅加快了现有旗舰大模型的训练,还启动了新一代模型的开发,导致相关支出大幅增加。

人力成本也是不可忽视的部分。OpenAI目前拥有大约1500名员工,受技术人才竞争激烈的影响,这部分支出可能高达15亿美元。

因此据估算,OpenAI今年的总体运营成本将高达85亿美元。

而在收入方面,ChatGPT的付费版本预计每年能带来约20亿美元的收入,此外,API业务也表现不错,截至今年3月,每月收入超过8000万美元。

结合其他收入来源,OpenAI目前的月收入为2.83亿美元,预计全年收入可能在35亿至45亿美元之间,具体数额将取决于下半年的市场表现。

尽管收入在增长,但OpenAI依然面临着严重的盈利困境。数百万人使用ChatGPT的免费版本,这大幅增加了计算成本,却未产生相应的收入,形成了巨大的运营负担。尤其是随着苹果计划在今年晚些时候将iPhone用户的查询引向ChatGPT,这些成本可能进一步上涨。

综合来看,即便OpenAI全年收入达到最高的45亿美元,扣除85亿美元的成本,预计仍将亏损40亿至50亿美元。这一巨额亏损表明,OpenAI在现阶段需要寻找更为可持续的商业模式,或在成本控制方面做出更大的改进,才能应对高昂的运营压力和市场竞争。

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特斯拉回应「马斯克北京买房」:假的!;OpenAI 或将订阅价格提至 2000 美元/月;蔚来二季度营收增长 98.9%

消息称 OpenAI 考虑未来大模型订阅价格定在每月 2000 美元

9 月 5 日晚间消息,知情人士称,对于 OpenAI 即将推出的大语言模型(LLM),例如专注于推理的 Strawberry,以及一款名为 Orion 的新旗舰大模型,OpenAI 正考虑将订阅价格定在每月最高 2000 美元。

知情人士称,在 OpenAI 的早期内部讨论中,每月高达 2000 美元的订阅价格已经摆在桌面上,尽管这还不是最终的决定。

对于该定价,有业内人士也表示怀疑。有数据显示,当前每月 20 美元的订阅费是 OpenAI 增长最快的收入来源,占据了其营收的一大部分。(来源:新浪科技)

微软与 Inflection AI 的关系「躲过」英国反垄断调查

9 月 5 日消息,英国反垄断官员表示,微软聘用 Inflection AI 前员工以及与这家初创公司进行合作,并不会对竞争构成威胁。英国竞争和市场管理局在今年 7 月启动了一项调查,以确定微软与 Inflection AI 的关系是否可能会扼杀英国的竞争。官员们现已得出结论,事实并非如此,并表示他们不会就此展开正式调查。(来源:界面)

 

知情人士:英特尔正考虑出售自动驾驶软件公司 Mobileye 部分股权

知情人士透露,英特尔在对其战略进行全面评估的过程中考虑出售举步维艰的自动驾驶系统供应商 Mobileye Global Inc.部分股权。不愿公开身份的知情人士称,在 Mobileye 持股 88% 的英特尔可能在公开市场出售或向第三方定向转让。其中一位知情人士说,Mobileye 本月晚些时候将在纽约召开董事会会议,讨论英特尔的计划。(来源:新浪财经)

 

腾讯推出新一代大模型「混元 Turbo」:性能大幅提升,定价低 50%

9 月 5 日,腾讯宣布推出新一代大模型「混元 Turbo」,据官方介绍,相比前代模型,腾讯混元 Turbo 训练效率提升 108%,推理效率提升 100%,推理成本降低 50%,解码速度提升 20%,效果在多个基准测试上对标 GPT-4o。目前腾讯内部近 700 个业务及场景已接入,包含腾讯元宝、腾讯云、QQ、微信读书、腾讯新闻、腾讯客服等。(来源:财联社)

网传「马斯克 1.5 亿美元在北京买房」,特斯拉方面回应:此消息不实

「马斯克 1.5 亿美元在北京买房」的消息在网上热传,并登上热搜榜。从特斯拉方面获悉,此消息不实。据了解,在社交平台上,有多个北京房产中介发视频作品,称马斯克以 1.5 亿美金在北京买房,购买的北京霄云路 8 号的空中四合院。据 2015 年的公开报道,北京合生·霄云路 8 号的空中四合院项目,单价 36 万元起,最高 50 万元/平方米,计算下来,单套物业的总价将在 3.6 亿-5 亿元之间。(来源:北青报)

 

今年二季度蔚来营收 174.46 亿元,同比增长 98.9%

9 月 5 日,蔚来发布的财报显示,今年二季度营收 174.46 亿元,同比增长 98.9%;调整后净亏损 45.35 亿元,去年同期净亏损 54.46 亿元;整车毛利率 12.2%,同比提升 6 个百分点,环比提升 3 个百分点;研发支出 32.2 亿元,现金储备 416 亿元。(来源:北京商报)

 

一箭十星,我国成功发射吉利星座 03 组卫星

北京时间 2024 年 9 月 6 日 2 时 30 分,我国在太原卫星发射中心使用长征六号运载火箭,成功将吉利星座 03 组卫星发射升空,10 颗卫星顺利进入预定轨道,发射任务获得圆满成功。

长征六号运载火箭是由航天科技集团八院抓总研制的低温液体三级运载火箭,具备发射多种类型、不同轨道要求卫星的能力,可实施一箭单星或多星发射。此次任务是长征系列运载火箭的第 534 次飞行。(来源:央视新闻)

支付宝加速布局 AI,推出 AI 独立 App「支小宝」

在 9 月 5 日的 2024Inclusion·外滩大会上,支付宝发布 AI 生活管家 App「支小宝」,目前在苹果及安卓应用商店均可下载。

「支小宝」是服务型 AI 独立 App,连接支付宝生态,「支小宝」可通过对话快速订票、点餐、打车、查询附近吃喝玩乐等;同时「支小宝」拥有场景感知系统,能根据用户的生活习惯和使用场景,智能推荐专属的服务。(来源:36 氪)

 

领克 C 级纯电轿车 Z10 上市

9 月 5 日,C 级轿车领克 Z10 在杭州正式上市,上市限时价 19.68 万元起,提供 5 款版型。

作为领克首款纯电 C 级轿车,领克 Z10 基于最新一代浩瀚架构打造,搭载行业领先的 800V 双碳化硅高性能电驱系统,配合双电机四驱,零百加速 3.5 秒,最高车速超 250km/h。续航方面,领克 Z10 CLTC 续航里程高达 806km,最高充电功率可达 460kW,最大充电倍率达 4.5C,充电 15 分钟增加续航 573km。(来源:极客公园)

索尼可能在庆祝 30 周年时确认了 PS5 Pro 的存在

索尼已经开始庆祝 PlayStation 诞生 30 周年,并似乎在此过程中证实了 PS5 Pro 设计的泄露。今天早些时候,索尼在博客上发布了一张 30 周年纪念图片,眼尖的观察者在蒙太奇中发现了一个形迹可疑的 PS5 设计,看起来与一周前泄露的 PS5 Pro 设计如出一辙。

Dealabs 上周报道称,他们看到了 PS5 Pro 的零售包装,并绘制了一张草图,显示游戏机外立面中间有三条黑色条纹。从索尼的蒙太奇图片中可以清楚地看到这三条黑色条纹,看起来颇有阿迪达斯的风格,与 PS5 上的条纹不同。事实上,现有的 PS5 型号也出现在蒙太奇中,中间只有一条条纹。

几个月前,他们就已经知道 PS5 Pro 是真实存在的,而开发者们也一直在为这款新主机准备游戏。一位熟悉索尼 PS5 Pro 计划的消息人士透露,所有在 9 月 16 日或之后发布的游戏都需要支持 PS5 Pro,这表明索尼官方即将正式宣布这款游戏机。(来源:cnBeta)

 

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这辆纯电新车,决定给小米 SU7 上点强度

「如果没有保时捷和特斯拉,中国电车应该设计成什么样?」

9 月 5 日,杭州电竞中心,领克汽车销售有限公司副总经理开场的「天问」,让人们在一秒内嘴角上扬——被揶揄的不止有「保时 X」,还有更多的友商。

这是领克纯电轿车 Z10 的发布会现场,作为领克品牌第一款纯电车型,领克团队在设计、内饰、动力、补能、智能座舱和智驾上,都下了狠手,甚至最终定下的 19 万元起的售价,都让人感觉 Z10 这款车,刀刀砍向之前就有 Beef 的大热车型。

领克 Z10 限时售价19.68 万元起|领克汽车

领克团队到底有什么底气,能让第一款纯电轿车,就挑战现在风头正劲的小米 SU7?

 

动力十足,不止于快

既然要对标「保时 X」,领克 Z10 在动力方面自然不会掉以轻心。

高配版本配备前后双电机四驱,提供 810N.m 峰值扭矩,零百加速 3.5 秒,最高车速超 250km/h。

领克 Z10 在动态和动力上都有不错表现|领克汽车

极致操控之上,更有极致舒适体验。高配版的领克 Z10 配备智能双腔空气悬架,可灵活调节高低及软硬,有效控制车身姿态,兼顾舒适和操控。配合 CCD 连续可变阻尼电控减振系统,让领克 Z10 在颠簸路面也能如履平地。

根据提前体验过领克 Z10 赛道试驾的视频,Z10 在赛道上表现还是不错的,虽然打得还是年轻和家庭市场,Z10 并没有「辱没」领克品牌在运动上的基因。

流行的自动尾翼并没有缺席,全系标配|领克汽车

在电池方面,领克 Z10 有两种容量和标准,一个是 400V,高配是 800V,电池容量分为 95 度和 71 度两个版本——除了一个入门版本,其他版本都是 95 度大电池。

800V 架构版本,最大充电功率可达 4.5 C,充电 15 分钟增加续航 573km。

 

「苏妈」发来贺电,台式机搬上了电车

「黑神话:悟空」游戏创造了国产 3A 游戏的奇迹,之前斯特拉的车型就以能玩另一款热门游戏《赛博朋克 2077》而引起热议,可见特斯拉座舱处理器的恐怖算力。

现在,算力最强座舱的头衔,要易主给刚发布的领克 Z10 上了。

领克 Z10 使用了性能强悍的亿咖通·马卡鲁计算平台,同时全球首搭 AMD V2000A 桌面级系统芯片,属于国内第一个这么干的——别人是把平板放到车上,领克 Z10 直接把台式机放车上了。

领克 Z10 座舱芯片的算力强的惊人|领克汽车

有了顶级处理器,配合 LYNK Flyme Auto 车机系统,领克 Z10 的车机能实时渲染 3D 城市模型,并根据天气和时间进行场景切换。

在发布会现场,AMD 公司 CEO 苏姿丰特地录制了一段视频,给自己的客户领克打气。一直以来,高通的芯片例如 8155、8295 一直是国内车企争抢的标配座舱芯片,从领克 Z10 的发布来看,AMD 的 PC 级芯片,很有可能会成为 20 万以上级别高端车型的新标配。

为了不浪费这极端的算力,领克甚至和星际魅族合作,打造了一个「电竞版」的领克 Z10,从配色到内饰和座椅,都针对电竞进行了改装——终于知道为什么领克 Z10 的发布会要放到电竞中心这个会场进行了。

 

领克被低估的「隐藏实力」

领克 Z10 发布之前,笔者有不少疑问想要问领克团队,例如进入纯电市场,补电网络能及时打造好吗?或者,之前一直很少讲的智驾,要怎么快速把能力补齐?

没想到的是,领克背后的吉利集团的丰富生态,让这些问题迎刃而解。

在充电网络方面,领克 Z10 可以接入路特斯、极氪和蔚来的充电网,直接最大程度享受到了充电基建的成果,让用户放下悬着的一颗心。

领克 Z10 智驾采用了和路特斯共同打造的 LYNK LHP 方案|领克汽车

智驾方面,领克和兄弟公司路特斯打造了 LYNK LHP(Lotus Hyper Pilot)高阶智驾方案。配备了激光雷达、英伟达 Orin X 芯片和 30 个感知硬件,让领克 Z10 能在高速 NOA、智能泊车等场景获得稳定和安全的发挥。

至于现在打得火热的城市 NOA 智驾,领克团队将在其后的 OTA 升级实现。虽然稍微慢了一点点,但是和新势力之间掰掰手腕的空间已经存在。

原创的外观设计、在内饰、安全、座舱和动力方面极致的堆料,加上一个非常有诚意的售价,让领克 Z10 拥有了成为中高端纯电车爆款的所有元素。也让领克品牌,在纯电车竞争中抢占一手先机。

领克 Z10 唯一缺少的,大概只是一个自带流量的互联网大佬,仅此而已。

 

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腾讯云升级AI全家桶,混元对标GPT-4o

9月5日,2024腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。

在大会上,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生披露了腾讯云过去一年的成绩:与伙伴共同服务的客户数超过200万家,百万级订单的合作伙伴数量实现两位数增长,众多SaaS伙伴收入翻倍,国际业务增速也保持在两位数以上。

此外,在AI方面,腾讯云这次也公布了一系列进展。首先是发布了新一代大模型“混元Turbo”,相较前代,混元Turbo性能大幅提升:训练效率提高108%,推理效率提升100%,推理成本降低50%,目前,混元Turbo已在腾讯云上线,提供多个版本供企业和开发者使用。

同时,在大会上,腾讯云还发布了AI infra品牌“腾讯云智算”,一个集计算、存储、网络为一体的高性能智能计算平台,提供了领先的AI计算能力;并推出了RAG解决方案,支持企业用多种技术“量身定制”AI大模型应用,进一步拓展了AI应用的灵活性和适用范围。

而面对国内企业所面临的更普遍的“内卷式竞争”的困境,汤道生在会上还提出了「破局增长」的三个方向:以数提效、顺势而为、扬帆出海,建议企业应聚焦核心场景提升效率、抓住新产业机会、开拓全球市场,探索产业新的发展机遇。

对标GPT-4o,腾讯混元再升级

在这次大会上,腾讯发布了新一代大模型“混元Turbo”,相较前代,混元Turbo性能大幅提升:训练效率提高108%,推理效率提升100%,推理成本降低50%。效果在多个基准测试上对标GPT-4o,且第三方测评居国内第一。

目前,混元Turbo已在腾讯云上线,提供Turbo、Pro、Standard、Lite等多个版本,企业和开发者可以直接在云上接入使用,输入和输出价格仅为前代模型的一半。混元Turbo还开放了代码生成、角色扮演、Functioncall等功能,企业可通过腾讯云TI平台对模型进行精细调整,实现定制化应用。

汤道生表示,随着大模型与生成式AI的技术突破,图片、视频、语言的理解与生成已经有很大进步,人与人的沟通、人与系统的交互方式,都可能会被重塑。最近半年,产业界的关注点也从模型技术的本身转向了智能应用的落地。

据了解,腾讯已经构建起了全链路的大模型产品矩阵,包括基础设施、专属模型训练平台TI、行业大模型解决方案、自研混元大模型,以及一系列基于大模型的智能应用。

会上,腾讯AI应用“元宝”品牌智能体专区正式上线,首批邀请11家合作伙伴入驻,涵盖工作提效和生活娱乐等多个场景,用户可在“腾讯元宝”APP上直接进行体验。

“面向场景创造价值才是大模型发展的意义。”腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声表示,大模型已经在全球发展了两年,一方面,模型性能不断提升,围绕着模型的产品使用门槛变得更低、更加易用;另一方面,企业积极探索大模型与自身业务场景的结合,大模型的落地场景变得更丰富、更纵深。

目前,腾讯已经有700多款产品接入混元大模型,包含腾讯元宝、腾讯云、QQ、微信读书、腾讯新闻、腾讯客服等。此前,腾讯旗下协作SaaS(软件即服务)产品已全面接入腾讯混元大模型。

同时,腾讯全矩阵的大模型产品目前已经在知识管理、智能客服、研发提效、智能营销、内容生成、办公协同、风险管控等落地。

新发布AI infra品牌“腾讯云智算”和RAG解决方案

在大会上,腾讯云还发布了AI infra品牌“腾讯云智算”,并推出了RAG解决方案,进一步展示了其在AI计算基础设施和大模型应用定制上的能力。

“腾讯云智算”是腾讯云打造的集计算、存储、网络为一体的高性能智能计算平台。该平台整合了腾讯云高性能计算HCC、高性能网络IHN星脉、高性能云存储、加速框架、容器、向量数据库等多项腾讯云的优势产品,提供了性能领先、多芯兼容、灵活部署的AI计算能力。

在稳定性和性能上,腾讯云的集群千卡单日故障数已经刷新到0.16,是行业水平的1/3;1分钟就能完成万卡checkpoint写入,数据读写效率是业界10倍;千卡集群的通信时间缩短到6%,是业界一半。

同时,通过整合软硬件技术能力,腾讯云智算集群从机器上架到开始训练可以做到只需1天,相比业界以月为单位也大为缩短。

腾讯云智算的灵活性也体现在其支持多种云部署方式,包括公有云、私有云和分布式云,使其成为国内大模型厂商的优选解决方案,同时也帮助大量IDC厂商向AIDC转型。

除了“腾讯云智算”,腾讯云这次还发布了RAG解决方案,支持企业用多种技术“量身定制”AI大模型应用。

该方案包括兼容Elastic开源生态的腾讯云智能搜索(腾讯云Elasticsearch Service)以及腾讯云自研的向量数据库,帮助企业根据架构、数据类型和技术生态灵活选择合适的组件。

腾讯云智能搜索提供了从模型管理、向量生成、向量存储、混合搜索、结果重排到大模型集成的全链路RAG能力。企业仅需使用Elastic的技术栈,就能快速搭建AI应用。

该技术已经成功支持了微信读书的“AI问书”功能,为亿级用户提供毫秒级的检索服务,同时相比传统解决方案大幅降低了90%的机器成本。

针对数据规模大、数据类型多样的企业,腾讯云的向量数据库提供2倍于行业平均水平的吞吐能力和毫秒级响应延迟,支持千亿级的单表存储规模,为企业构建强大的AI数据中台,打造RAG应用基础设施。

汤道生:如何打破企业内卷

汤道生在会上指出,目前国内企业面临着内外部多重挑战,甚至陷入“内卷式竞争”的困境,但如果蛋糕不增长,结果就是“零和”游戏。

他认为,企业要想实现增长,关键在于打破常规,探索产业的新发展。

为此,他提出了企业破局增长的三个方向:以数提效、顺势而为、扬帆出海。

具体来说,第一个增长方法是以数提效,聚焦核心场景。汤道生强调,指望大模型在短期内给企业带来巨大变革并不现实,企业更应该借助AI在现有业务场景中提升效率、降低成本,这种稳健的路径更能够为企业带来长远的竞争力。

目前,腾讯的混元大模型已经落地到腾讯700多个业务场景中,同时,根据国内大模型评测机构SuperCLUE前天发布的最新报告,腾讯混元Turbo总分位列国内第一,在11个能力项测评中,8项核心任务排名国内第一,中文场景效果对标GPT-4o。

第二个增长思路是顺势而为,抓住新产业机会。汤道生表示,国家正大力推动新质生产力的发展,新能源、电动车、消费电子等新兴产业蓬勃兴起。

在数字产业领域,国产软件企业也迎来了前所未有的发展机遇。腾讯云积极响应国家政策,深耕基础软件、云计算、大数据、人工智能等核心技术领域,助力国产软件产业崛起,为企业增长开拓新的机会。

第三个增长机会是扬帆出海,开拓全球市场。当前,越来越多的中国企业将海外市场列为战略重点。相关机构调研显示,90%的企业有意拓展国际业务,四分之一的企业计划在未来1到3年内优先布局海外市场。谈及企业出海的新机遇,汤道生表示,以“云”为载体的中国产业经验和科技优势,正在成为企业出海开拓全球市场的有力支撑。

汤道生指出,当前,企业出海模式已经发生转变,从原来“产品出海”发展到“平台出海”,供应链和商业模式向海外迁移,需要考虑系统、产品、数据和服务的打通,实现“全球一盘棋”管理,这对数字化基础设施和管理手段有很高的要求。

自2016年开始,腾讯云开展海外业务,也始终重视技术研发领域投入,自2018年至今6年多研发投入累计超过3000亿元,截至目前,腾讯云已经打造了遍布全球的云基础设施,覆盖五大洲21个地区,运营着58个可用区、3200多个全球加速节点。

目前,腾讯云已经成功服务10000多家海外客户,国际业务连续三年保持双位数高速增长。截至目前,腾讯云在全球范围内拥有超过11000家合作伙伴,这些伙伴贡献了国际业务80%的收入。

头图来源:腾讯

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「搜索」迈入 3.0 时代

作者 | 连冉
编辑 | 郑玄

大模型带动的这波创新浪潮里,所有人都在猜测第一个杀手级应用会诞生在哪个领域。今天来看,搜索毫无疑问是排在前三位的种子选手。

早在去年年初,微软就借着 OpenAI 这块好铁,给 Bing 打了一把好刀,挑战根深蒂固的谷歌,尽管结果算不上成功,但也确实给科技行业带来了启发。

在这之后,基于 AI 的新搜索赛道愈发热闹——AI 搜索引擎公司 Perplexity 估值已达 30 亿美元,OpenAI 也尝试推出自己的 AI 驱动搜索引擎;在国内,包括夸克、360、秘塔、天工等来自大厂、中厂、小厂的新搜索产品也纷纷登场,其中不少已经登上 AI 产品日活榜单的前列。

作为国内搜索领域过去二十年的绝对领先者,以及大模型浪潮里最活跃的国内玩家,百度必然不会错过这个赛道。事实上,从去年推出「文心一言」App,百度就在以自己的方式探索新搜索的可能。而在 9 月 4 日,百度官宣文心一言 APP 正式升级为文小言,并明确将其定位为百度旗下「新搜索」智能助手。

与名字一起升级的还有一系列更加 ToC 的新功能。「文小言」此次推出的能力包括富媒体搜索、多模态输入、文本与图片创作、高拟真数字人等,同时还发布了记忆和自由订阅等独家新功能。

而在定位上,相比传统搜索强工具化属性,「文小言」被赋予了更人性化的期待,成为用户口袋里的「好朋友」。

01

「新搜索」,「新」在哪里?

用户使用搜索产品的需求内核是「问」,也就是寻求某个问题的答案——可以是具体的某个网址或者某个软件的下载链接,也可能是相对模糊的开放问题,比如「我是不是得了什么病」、「如何看待俄乌、巴以冲突局势」。
搜索产品的使命是「答」,但就像学生提问老师,老师的回答既可能是直接告诉你「1+1=2」,也可能是告诉你去翻哪本教材,或者干脆拿戒尺敲三下你的脑袋,只可意会不可言传。搜索产品对于如何提供满足用户的回答也会有多种形式,而文小言的做法,是「搜」+「创」+「聊」+「新」的结合。
「搜」不用多说,基于场景的搜索在过去 20 年一直是百度努力探索和丰富的方向。在「文小言」里已经整合了天气、音乐、导航、翻译等场景下的百度产品能力,答案的呈现方式上也不止网页和链接,过去几十年积累的百科、视频等富媒体讲解也被纳入其中,并支持边看边问,进一步优化用户提问的交互体验。
同时在这些基础上,大模型的结构化解析能力,还可以支持对表格、思维导图、流程图、文档/网页等更复杂的信息输入做解析。
如果说文小言的「搜」是在百度搜索体系的基础上,引入了一些大模型的理解能力,那么「创」就是更进一步,引入了大模型的生成能力。
自从之前升级过后,大家平常「百度一下」的时候应该都体验过百度的「AI 智能回答」,大模型会根据用户的提问,从最合适的信源里提炼出问题的回答,并对答案做出一些结构化的解释。大部分时候那些比较清晰精确的提问,看「AI 智能回答」就已经足够。
而文小言的「创」则是在生成短回答的基础上,进一步引入了创作更长、更复杂的专业内容的能力。既包括写文案、脚本、周报、简历这些打工人日常会用到的文本型工作,也包括更实用的拍图写文、拍题解题这些社交媒体、教育场景的应用,以及生图、修图等图片内容的生成。
而第三个功能「聊」,则满足了一些不太适合一轮简单问询的搜索场景。其实在传统搜索时代,产品经理就已经发现一些场景并不适合一轮提问然后给出一堆参考链接的旧搜索引擎模式,最典型的就是咨询和陪伴场景,过去的解决方案下,比如法律咨询,会把用户导向真人律师,或者百度知道这种互动式问答分享平台,让用户找到与自己相似的问询者获取的答案。
但这些归根结底都是间接的办法,是机器能力不足时引入人或者以人为中心搭建平台来解决问题。而大模型的专业泛化能力,让文小言可以构建起直接回答问题并与用户交互的能力,或者直接跟专业领域的数字人互动、提问,所以在口语、面试、法律这种咨询场景,以及恋爱、心理疏导等陪伴型的场景,就有了「聊」这个新的解决方案。
上述「搜」、「创」、「聊」都是基于大模型能力,重新梳理了用户与搜索产品之间一问一答之间的基础产品交互逻辑,而「新」则是问答基础需求之上,构建起一个满足用户个性化需求的新机制。

其实不论手淘还是抖音,在 APP 产品时代取得的成功一定程度上都源于移动端的革新,让这些产品可以更好地把握用户的个性化需求,千人千面的商品推荐页面、千人千面的兴趣内容推荐页面,构成了移动互联网时代最成功产品的底层基石。

相比之下,因为人的搜索行为覆盖的场景更加复杂,移动时代搜索的千人千面更难做到,最终跑出来一个信息流应用,是在人的搜索场景中抽取出新闻信息获取这个非常细分的场景,实现了场景限定的个性化信息推荐。
而大模型的记忆和泛化能力,意味着通过训练特定的大模型,就能够实现一定程度上实现搜索的个性化,因为不论提出何种提问,这个熟悉你的对话助手,理论上都能像了解你的好友、爱人、秘书一样,提供最契合你的回答,就比如你问它我想买一块百达翡丽,如果「你」是马斯克它会推荐你买哪一款新品,如果你是打工人它会推荐你早点睡觉。
今天在启用「文小言」这个助手之前,可以先进行一番喜好设置。只需要告诉文小言需要记住的内容,包括职业、爱好、昵称、姓名、年龄、身高、属相、星座、性别、兴趣爱好、偶像、未来计划、生活作息、性格等,文小言就可以像朋友一样记得用户的喜好,提供个性化的内容输出。

图片来源:「文小言」App

除了个性化,文小言还独家发布了「自由订阅」功能,从笔者的体验来看,这个功能用起来感觉和 RSS 有点相似,唯一的区别是前者是典型的互联网产品时代 I/O 的交互模式,而文小言则是用自然语言交互——前者像一个机械式的信息收集器,后者则像是一个人性化的私人秘书。

02

搜索进化论:从给参考书,

到给答案,甚至直接解决问题

其实一直以来,搜索的本质并不是「搜」,而是解决问题,给用户答案。利用生成式AI的能力,文小言追求的新搜索是能够理解用户的问题,整理并汇总信息,通过总结分析来给出最贴近用户问题的答案或解决方案。
过去之所以无法实现,是因为之前计算机的能力无法准确理解人们的问题以及想要的回答。
传统搜索引擎的诞生,解决了信息爆炸时代用户快速获取所需信息的需求。通过复杂的算法,搜索引擎将相关的内容呈现给用户,帮助人们在最短时间内找到答案。
然而,传统搜索引擎本身有自己的局限性。其最显著的不足在于对用户意图的理解较为浅显,依赖于关键词匹配,往往无法真正理解用户背后的需求,导致用户在面对复杂问题时,仍需花费大量时间筛选信息。
但这些不足只是技术发展的阶段性限制所在,同时也反映出从「找到信息」到「理解需求」的转变尚未完全实现。
即便是到后来小红书之类的社区内搜索兴起,将搜索功能与社交互动、内容消费深度融合,为用户打开了一些新的使用场景,也只是给到用户特定场景内更相关的内容链接,并做不到直接给用户提供答案
直到大模型的出现,带来新的可能性,让搜索实现从「提供信息」向「直接获取答案」的转变。
引入 AI 后的新搜索,可以通过理解上下文、推理分析,给出精准的答案。用户不再需要在海量信息中来回选择,而是能在与搜索引擎的互动中即时获取所需的答案。
国内外团队看到了这个机会,所以纷纷加入到对新搜索的探索,推出了形形色色的产品。
但这类产品普遍存在一些共性的问题,虽然其已经具备了一定的 AI 能力,能够在一定程度上改善用户体验,比如解决了传统搜索引擎在搜索结果相关性不足、难以就一个问题深入探讨等缺陷,但多数仍是以对话形式直接给出答案,还未能彻底改变用户在搜索中的被动体验,未能实现真正意义上的智能互动与个性化服务。
搜索要想更进一步,就不能只停留在工具属性,要再往人性化的方向走一走,这是文小言在尝试的方向。
它所包含的场景里,不仅有「搜」,还有「创」,也就是不仅能够生成过去世界上没有的信息,或者用户自己都未曾想到的内容,还能够通过多轮交互,深入了解用户需求,逐步生成满足用户个性化需求的成果。
而通过多轮交互,再加上个性化记忆能力,新搜索也可以在「聊」这个场景下,给用户更丰富的情绪、陪伴价值,毕竟聊多了,才能更了解,更「懂」。
但光这样也还不够,要想走向更广大的用户,不光功能得丰富,门槛也得降低。文小言的「边拍边问」「边看边问」,就把搜索产品的使用门槛又往下降了降。就像看到什么东西不懂,顺口问朋友一样,打开文小言,拍张照,就能给解答的明明白白。
随着搜索从「提供信息」向「理解需求」再到「情感互动」的转变,AI 驱动的新搜索正在超越传统边界,看起来,文小言是这一趋势下的积极探索者,它的出现,也可以看作是一次搜索从工具向伙伴的进化尝试。
*头图来源:视觉中国
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MiniMax,也许做出了最接近 Sora 的文生视频产品

文|幸芙

编辑|郑玄

 

又一个国内的重要玩家,杀入「文生视频」这个今年最火的大模型风口。

几天前,MiniMax 发布了全新的视频模型 abab-video-1。用户可登录其产品「海螺 AI」的网页版,体验文生视频的功能。

尽管是一个晚入局者——继年初 OpenAI 发布 Sora 后,国内的科技公司纷纷跟进。包括大厂,比如快手的「可灵」、字节的「即梦」等;包括垂直的创业公司,比如生数科技、爱诗科技、智象未来等;也包括模型公司,比如智谱几个月前就嵌入了文生视频功能。但 MiniMax 很有信心,「这可能是目前国内最好的视频大模型。」创始人闫俊杰说。

极客公园一手体验了 MiniMax 的文生视频功能,在给定的一系列随机提示词下,MiniMax 的生成效果令人眼前一亮。而在海外社交平台 X 上,也有越来越多用户用其生成出惊艳的视频、并进行了分享。而在 MiniMax 自己释放出的样片里,可以看到这些视频已经逼近真实的商拍、乃至电影质感。

这正是 MiniMax 更晚推出该功能的原因,为了在技术上形成数倍、而不只是百分点的提升。作为一家技术导向型的公司,MiniMax 相信技术决定产品体验,这也是它们不着急的原因。

如果说 Sora 到目前还没有开放使用的机会,那目前 MiniMax 该功能已经完全对用户开放。当很多国内已经公司针对这项功能收费,MiniMax 仍在免费阶段。也就是说,用户可以免费、且一手体验这款最接近 Sora 的产品。

在年初与极客公园的一次交流中,MiniMax 创始人闫俊杰表示,Sora 对大模型公司来说是一道「选答题」。因其存在着 PGC、UGC 等不同用法,AI 公司不一定要跟上。不过似乎现在他认为,这是一道「必答题」——还是出于提高用户渗透率的考虑。

在年初的访问中,他提到随着大模型每次拓展模态,用户渗透率就会提升,因为文字只是人类信息交互中的极小一部分,声音、图片、视频等模态也同等重要。MiniMax 的愿景是让 AI 为普通人所用,提高用户渗透率是他最看重的事情。在这道「必答题」上,MiniMax 看起来交出了一份不错的答卷。

 

在不同的 prompt 评测中,MiniMax 文生视频功能都保持领先

打开 MiniMax 文生视频产品的官网,会发现它出奇的简单。如果说其他产品都给用户提供了许多选项,比如视频时长、视频比例、模式选择、运镜方式、情感氛围等。但 MiniMax 的产品非常简单:输入一段文字(prompt),直接生成视频。

笔者直接尝试了一段 prompt:「两位都市白领手里拿着星巴克咖啡,走在日光沐浴下的街道,她们本来表情平静地聊着天,突然一起笑了起来。」在这段 prompt 里,我既要求了人物的细节动作,比如手拿咖啡;也要求了场景的表现力,比如日光沐浴的街道;还有人物的表情,比如平静和微笑。这都是目前文生视频产品的技术难点。

仅就这段 prompt 的表现来看,MiniMax 的文生视频功能几乎完胜:两位人物无论是微笑的表情、还是拿咖啡的手部动作,都非常自然、没有变形,它还原了日光沐浴的场景,同时也还原了「星巴克」标识。

但再看其他产品:某热门产品生成的咖啡杯是变形的、人物的表情也是变形的;某产品虽生成很自然,但漏掉了「星巴克」标识;另外某产品也是人物完全变形、咖啡杯完全变形;某产品人物稍微变形,漏掉了「星巴克」标识;某产品生成的视频毫无稳定性,也没有清晰度可言。

 

在笔者的指令下,最上为 MiniMax 的文生视频效果;下面两张为其他国内热门文生视频产品的效果 | 图片来源:极客公园

 

此外,笔者又尝试了其他不同的 prompt,包括神情愉悦地打字的女孩等,最终 MiniMax 的文生视频功能都表现更为出色。如果说文生视频最重要的是对现实世界的模拟,那么可以看到,它对于真实世界的模拟会更好,同时也能输出更逼近真实的视频效果。

在 X 社交平台上,不少海外用户使用完 MiniMax 的文生视频产品后也评价很高。比如用户 @ryan_morrison 提到,「它的手部动作是我见过的最自然的。」用户 @hortega_andre 提到,「它的手部动作和面部表情是我见过的最自然的。」

专门探索用 AI 制作电影的用户 @Machine Mythos,则用 MiniMax 文生视频制作了一则名为《地狱之地》的微影片。该视频时长 2 分 20 秒,讲述了一个男子开车行驶的过程中,发现曾经人流交织的街道,现在已经被僵尸占据。「我的上一部电影是我迄今为止最现实的电影,我没想到它会这么快就被超越。」Mythos 这么评价道。

 

@Machine Mythos 制作的《地狱之地》微电影 | 图片来源:X

 

笔者注意到,它上一部电影发布于一个月前,是用国外领先的视频模型 Runway 的 Gen3 版本生成。但就影片真实效果而言,MiniMax 更胜一筹。

「我们内部评测,包括跑一些分,应该比国外 Runway 有更好的效果。」闫俊杰说。

 

三大核心技术指标:文本响应好、压缩率高、风格多样

在表层的用户体验之下,MiniMax 将其文生视频的优势总结为:一、压缩率高;二、文本响应好;三、风格多样;四、可以生成原生高分辨率、高帧率视频,也就是接近电影大片质感。

关于文本响应好,它指的是产品的指令遵循更好。比如笔者在 prompt 中强调了星巴克,几乎只有 MiniMax 的视频模型把这个标识体现出来了。MiniMax 称,这主要得益于其模型在文本上的不断积累。

关于压缩率高,它指的是对高动态、变化多的信息有较好的表现力。比如 @JingXiangZ 给的指示是:「广角镜头中,一个长着猴头的肌肉男,赤裸上身,骑着电动滑板车穿过城市街道,然后飞上天空。」在最终的效果里,猴头、肌肉男、赤裸上身、以及迅速穿梭于城市的街景变化都得到了展现。

关于风格多样,指的是无论电影大片场景、动画,无论是中式风格还是科幻、美漫等,它都可以驾驭。比如 AI 艺术家 @vladimircherner 生成的视频里,既有卡通动画、也有真实走秀、还有写实电影、甚至科幻电影等。

 

用户 @vladimircherner 用 MiniMax 生成的视频 | 图片来源:X

 

最重要的一点是能生成原生高分辨率、高帧率视频,这意味着视频能接近电影大片质感。目前,MiniMax 已经释放出一些通过 prompt 做出来的电影、广告片,效果令人惊艳。

比如有一段是星际大战的预告片、有一段是宣传沙发像云朵一样柔软的广告片、有一段是高速俯拍街道的电影片段、有一段是雪崩救援的记录片、还有一段是名为《魔法硬币》的科幻片——它讲述了一个小男孩通过一枚写着 MiniMax 的硬币,在不同时空进行穿梭的过程。无论是加勒比海盗的船上、还是多元宇宙、还是万里长城、还是北极熊身上、又或者是森林的豹子身上,所有的场景都非常逼真。

看完这些视频,一个很直接的感受是,已经不太能看得出它们是 AI 做出来的。这意味着在视频生成效果上,MiniMax 取得了关键性的突破。

 

极致的技术,才有极致的用户交互

闫俊杰介绍,MiniMax 之所以在文生视频赛道更晚入场,原因是公司希望在技术上形成绝对优势。在他看来,不管是视频、文本、声音,核心不是在算法上提升 5%、10%,而是要看能不能提升几倍。「如果能提升几倍就一定要做出来,如果只提升 5% 就不太值得做。这是我们做研发的思路。」他说。

在他看来,在文生视频这件事上,技术能提升几倍的核心关键是,提高压缩率的问题。训练视频生成能力时,模型需要先把视频变成 token,但这个 token 会非常长,导致复杂度很高。因此,MiniMax 团队在算法上主要解决的是,怎么把压缩率变得更高、把 token 的复杂度降低。这花了他们很多的精力,因此比同行晚了近一两个月。

团队发现,当算法变得更强的时候,产品的效果确实好了很多。在文生视频这件事情上,再次印证了闫俊杰所说的,技术决定产品。

 

MiniMax 的文生视频功能 | 图片来源:MiniMax

 

对于 MiniMax 而言,对技术重要性的认识是不断提升的。当技术水平提高时,用户的活跃度会增加;当技术出现失误,用户活跃度在降低。「当技术做不好的时候,所有东西都是问题。当技术做好了,所有问题都被掩盖了。」闫俊杰说。这两年时间,他已经意识到技术是科技公司最核心的要素。

他认为,创业公司相较于大厂而言最重要的优势只有两点:一是技术的提升,二是与用户的交互,而这两者互为表里,所谓「产模一体」,技术服务产品,产品也会反哺技术。

MiniMax 在全球拥有多元化的用户分布。据 MiniMax 介绍,其每日与全球用户进行超 30 亿次交互,处理超 3 万亿文本 token、2000 万张图片和 7 万小时语音,大模型日处理交互量居国内AI公司首位。

 

 

目前 MiniMax 公布的文生视频功能只是第一版,接下来它在产品功能上还会有更多的更新。比如现在只提供了文生视频功能,接下来还会有图生视频、文+图生成视频、可编辑的可控性等等。而等新的东西出来,以及到达更满意的状态之后,MiniMax 可能会考虑一些商业化动作。

作为国内几乎最早成立的大模型公司之一,MiniMax 从成立起就确定了要将 AI 普及普通人的目标。为此,这家公司沿着文本、音频、音乐、视频等不同模态拓展,用技术突破带来更好的用户体验。而如今,它推出惊艳的文生视频功能,也意味着它在这条路上又踏上了一个新的台阶。

 

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跟两位亲历者聊聊 OpenAI 崛起的关键:兴趣驱动的探索,而非目标导向的马拉松

 
文|黎诗韵
编辑|郑玄
 
我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而,两位人工智能研究者却认为,这只适用于普通的小愿望。
 
一旦涉及过于高远的、不确定能否实现的目标,比如打造AGI(通用人工智能)、登月计划等等——那么根据兴趣进行自由的、开放性的探索,才更能实现想要的。他们把这一观点写成了《为什么伟大不能被计划》一书。
 
在这本书出版的2015年,OpenAI成立,它一开始就确定了实现AGI的目标。九年间,OpenAI取得的巨大成功,似乎证明了人工智能界是一场「目标导向者」的胜利。「OpenAI看似是目标导向的,但实际上在内部,它有很多有趣的、开放性的探索。」本书作者之一肯尼斯·斯坦利(Kenneth Stanley) 告诉极客公园。
 
2015年,他任美国中佛罗里达大学计算机科学系助理教授,和前博士生乔尔·雷曼(Joel  Lehman)一起合著了该书。第二年,他们进入产业界,加入Uber AI团队。2020年,他们又一起加入了OpenAI,肯尼斯担任OpenAI「开放性研究团队」负责人。
 
OpenAI的CEO Sam Altman是他们这本书的推崇者。他曾在一个公开场合提到,OpenAI训练模型时会设定指标,指标的上升让人开心,「但对于找出一个新的研究范式,就不起作用了」。受书中观点启发,他愿意尝试更多新奇性探索,「我们愿意耐心等待数月、数年,大多数时候它(探索)并不起作用,但当它起作用的时候、效果惊人地好。」
 
加入内部,肯尼斯和乔尔看到开放性探索如何塑造了OpenAI的成功。例如ChatGPT本是一个意料之外的项目,它曾是内部几大方向中最边缘的;碰巧撞上了谷歌的Transformer架构;而Dario Amodei(前OpenAI研发副总裁、现Anthropic CEO)提出Scaling Law(缩放定律)是为了测试模型安全性、而非涌现智能等等。
 
随着2022年底GPT-3.5发布,全球人工智能行业开启了激烈竞赛。在二人看来,AGI仍然是一个遥远的、而非近在咫尺的目标,仅靠Scaling Law 这个「踏脚石」还不够。在这种情况下,开放性探索非常重要——而目前行业极具收敛的目标和计划、以及激烈的竞争,反而可能让研究走进「死胡同」。
 
即便OpenAI也面临挑战,乔尔感觉到,一种紧张的氛围开始在内部出现,开放性探索的空间也在缩窄。2022年,他们离开了OpenAI。随着人工智能越来越强大,他们希望更多研究一些开放性命题,比如AI会如何影响人类和社会、如何从哲学角度看待AI等等。
 
目前,乔尔加入了一家研究虚拟生命的公司,而肯尼斯创办了基于开放性系统的社交网络Maven、并获得了Sam Altman的投资。他们都在开放性探索的路上继续前进着。
 
以下为极客公园与肯尼斯、乔尔的对话实录,经整理后发布:
 

《为什么伟大不能被计划》一书的英文版 | 图片来源:受访者

 

OpenAI看似是「目标导向型」的成功,实则是「开放性探索」的成功

极客公园:先从这本书的起源聊起,我很好奇你们十年前是怎么想到提出「为什么伟大不能被计划」这个观点的?你们最早研究人工智能的「开放性系统」,做了图片孵化器、机器人迷宫等实验,好奇哪些事实让你们觉得这个观点是成立的、并且可以应用到除了人工智能以外的其他领域?
Kenneth:最初的想法来自于人工智能领域的研究,也就是我们所说的「开放性系统」(Open-Endedness)。这种系统早已存在,比如生物的演进,在几十亿年中,从单细胞进化为各种各样的动物。又比如简单的发明创造,我们可能花了数千年,才创造了一个轮胎、空间站和计算机等等。
作为历史学家和计算机科学家,我们希望用算法打造一个「开放性系统」,想了解它的工作原理,怎么不断创新、产生非常有趣的东西。所以我们做了「图片孵化器」网站。这个 AI 系统没有任何目标,人们随机在上面将不同图片进行「繁殖」,这些图片会构成类似生物学「分支树」的关系。
虽然每个用户都是从乱涂乱画开始的,但渐渐我们看到了一些熟悉的、可辨认的图片,比如蝴蝶、头颅、行星、汽车等等。我们进而得出一些有意思的洞察,比如你孵化出了一张酷似车的图片,但你最初并不是以此为目标的。而如果你以此为目标,你根本得不出这张照片。这是矛盾之处。遵循这样的原则,我们提出了基于新奇性探索、而非目标驱动的搜索算法。
最后我们发现,这不仅适用于算法领域,也适用于个人和机构。每一个个人和机构都会设定目标,但这种目标驱动并不总是对我们的创造和发明奏效。Joel和我觉得这个过程非常重要,值得公开说出来。我们试图找到相关信息、并进行多次对话,这就是我们这本书想法的来源。
 
极客公园:可否理解为这本书的核心观点是,无论在算法、个人还是组织层面,面对一个更遥远的目标,制定计划不如自由探索有效?
Joel:一般来说,普通的做法是我们树立一个目标、制定计划。但我们是不制定目标、只是去探索新奇的东西。比如迷宫里的机器人,如果给它制定走出迷宫的目标,那它可能很难走出这个死胡同。但如果不告诉它去哪里、而是让它自由探索,它会更容易走出迷宫。
 

肯尼斯和乔尔做的「图片孵化器」网站,从乱涂乱画中出现了一些熟悉的、可辨认的图片 | 图片来源:受访者

 

极客公园:我注意到,在你们刚出完这本书不久的2015 年,OpenAI 成立了。这家公司从创立起就确定了一个非常伟大的目标,那就是实现AGI,它的每个步骤都是围绕这个目标进行。今天我们看到,OpenAI似乎取得了成功。所以我想问,在你们这本书出版后的十年里,OpenAI的故事是否反而证明了「目的驱动模式」的成功?
Kenneth:非常好的问题。我认为非常重要的一点就是要注意到,OpenAI虽然取得了一定的进展,但还没有取得AGI的成功。另外,我们也要意识到,公司往往会向公众讲述目标,但这其实是它们一种叙述的手段,这并不意味着企业内部就是这么推动工作的。
如果你去看OpenAI的幕后,你会发现它们不仅仅是目标导向的,它们也有很多有趣的、开放性的探索。实际上,ChatGPT就是这样一种开放性探索,它是在一个意料之外的项目。我并不认为OpenAI的工作人员最早就设立了要做ChatGPT这个项目(的目标),或者说预见到了它能取得如此巨大的成功。它们只是在探索过程中发现这个项目非常有意思,然后一步步更新迭代才有了今天的ChatGPT。
我们书中也提到过,创新究竟该如何推进呢?其实就是我们从有趣的一些想法开始,那究竟它是否会将我们引导向最终 AGI 的成功呢?其实这并不一定,但这是非常重要的一步,它们最终都有可能带来革命性的变化。
另外,它也能实现其他一些重要的成就,比如吸引更多的投资。我们知道GPT-2并没有带来巨大的革命性变化,但我们仍然要尽可能地宣传,才能吸引更多投资来发展GPT-3、GPT-4,并最终向AGI的目标前进。OpenAI就是这么做的,这正体现了我们书中的观点。
Joel:OpenAI看上去是一个目标导向型的成功,但其实OpenAI刚成立的时候,内部有尝试很多不同的发展方向。比如当时他们非常看重强化学习,包括视频、游戏的强化学习,为此内部做了很多尝试。
而且GPT背后的核心技术是Transformer架构,这是由谷歌推出的,所以OpenAI也是在谷歌这样的巨人的肩膀上不断发展的。如果回顾10年前、20年前、30年前、40年前,没有这么多「踏脚石」的情况下,OpenAI也不可能取得这样的成功。
 
极客公园:你们定义了OpenAI看似是目标导向、但其实是自由探索式的成功。OpenAI内部人士曾跟我们说,铺垫GPT 3.5 的几个「踏脚石」都是随机碰撞出来的,比如聊天机器人曾是内部最边缘的项目、碰巧撞上了谷歌的Transformer架构、而Dario提出Scaling Law也不是为了智能涌现而是想测试模型是否安全……这是否跟你们了解的情况接近?
Joel:是的,这些随机探索的确是非常重要的。尤其是OpenAI,它很早就开始推进 Scaling Law等尝试,并且不断在做选择,这是非常正确的。
Kenneth:的确探索很多时候是随机的、根据兴趣进行的。但Dario提出Scaling Law,这不仅是一个随机的探索、这其实也是一个目标导向性的做法。
这背后是团队从自己的兴趣出发、做了很多尝试,想要找到解决方案,最终提出了Scaling Law这个解决方案。这某种意义上也是一种目标导向。
 
极客公园:所以开放探索和目标驱动并不是彼此对立的,而是可以统一和融合的?
Kenneth:的确两者是可以并存的,能够从一方转向另一方。但是在我看来,这其实也是一个非常困难的问题。什么时候该进行转向?什么时候是目标导向、什么时候是兴趣导向?这非常微妙,很难去找到最佳的转变时机。
 
极客公园:你们能够看到 OpenAI的内核其实是一个「开放性探索」的组织,这是当初吸引你们加入OpenAI的重要原因吗?
Joel:哈哈,有许多原因。一个最主要的当然因为OpenAI是AI领域的前沿公司。另外,它的确一开始就是一家「开放性探索」的公司,虽然它们肯定有一些目标导向的元素存在。这与我的个人兴趣也是相关的。所以确实很难拒绝这样一份工作。
 
极客公园:那么Sam有看过你们这本书吗、他是否认同你们提出的「开放性探索」观点?这是他招募你们进入OpenAI的原因吗?
Kenneth:Sam 非常喜欢我们书中的想法,我相信他是在观看了我关于这本书的演讲时接触到这些想法的。他曾在公众场合提到,他受到了这本书的一些想法的影响。Sam 对这些想法是非常包容和开放的,我觉得他暴露在这些想法当中、他认为这些想法非常有意思。
当然,我在OpenAI也不仅仅是因为Sam,内部很多人都有开放的想法。比如Jeff Clune(前OpenAI研究团队负责人),他在我们之前加入OpenAI。他也觉得,开放性探索是一个有趣且值得投资的领域。我们在那个时候达成了共识,所以我们被雇佣了。
在我看来,这本书并不是OpenAI的工具书。但我相信,这一文化确实对他们有影响,开放性探索是非常重要的。
 
极客公园:Ken当时是OpenAI「开放性探索」团队的负责人,当时OpenAI对你们的期待是怎样的?有给你们制定了怎样的目标吗?
Kenneth:我们面临的挑战在于,几乎任何一家公司都会感兴趣设定目标。但如果我们探索的一些想法,并不完全是目标导向的、甚至会背离目标的话,我们肯定会面临一些沟通上的挑战。这有一些复杂,因此在日常的工作中,我们需要取得一个平衡。
有时候很难理解我们来自哪里、雇佣我们干嘛。他们可能会非常奇怪,觉得我们做的是非客观性的一些东西。不过最终他们意识到,对于推动AGI来说,这些工作是非常有用的。这已经超出了传统团队的认识。
Joel:这里面分为两部分:一个层面是关于组织的架构,很多人会困惑我们的工作,所以我们要跟他们解释我们在做什么,并找到我们工作跟AGI目标的关联度;另一方面是我们实际工作的开放性,要创造新的东西。
就像Ken说的,我们需要在公司内部找到一种开放性的方法,既要让大家了解我们在做什么,也要新奇探索、取得进步,这两者的平衡是一种微妙的舞蹈。
 
极客公园:你们是否感受到,在「开放性探索」上,OpenAI这样的初创公司可能比科技巨头做得更好?我曾听说,Google虽发明了 Transformer 架构,但没有率先做出GPT,是因为它的技术路线更目标导向——Google更强调 Encoder(输入),因为它可以解决更多具体业务问题;而 OpenAI 更强调 Decoder(输出),因为它没有那么强的业务导向,更愿意像无头苍蝇一样做「开放性探索」,你们怎么看?
Joel:我的理解是谷歌也有这种对话模型,也是很领先的。谈到好奇、兴趣、技术能力、率先应用于大众等,我认为其中包含了不同的变量。谷歌是一个更大的机构,可能有更多的「橡皮章」、繁文缛节这些东西,而OpenAI可能更开放。
Kenneth:我只是想说,涉及到任何一个大机构的成功,都包含了很多要素。不过我有一点我同意,OpenAI确实在探索方面做得更好、它有更大的意愿去冒险,而谷歌可能在这方面更加谨慎和犹豫,比如在公众面前展示技术,谷歌可能会慢一步。
这可以理解。因为谷歌作为一个大公司,在发布东西之前,需要做很多尝试和实验。他们更不愿意失败,它对于风险更有顾虑。但这并不一定是确定的,只是我们的看法。
我们看到,谷歌注重强化学习和各种方法,OpenAI也注重强化学习、并在不同领域下注,最终它们都取得了成功。
 
极客公园:距离你们当时写这本书已经过去快 10 年了,中间你们还加入了OpenAI、Uber等科技公司,经历了这些再看这本书,你们觉得书中哪些观点仍历久弥新?哪些需要变化更新?
Kenneth:回头望,这已经是我们这本书出版的第九年了。关于建立目标,我们有过非常多的、激进的争论,但许多事情随着时间的推移得到了验证。
正如你刚才提到的一些例子,有些人可能会认为有些目标是有效的。但在过去十年的时间里,我们越来越发现,目标导向有时会让人感到困惑,会让你有盲点、抓不到其他机会、看不到更多的可能。我们认为十年后、甚至一百年后,这个观点可能都不会过时。
在每一章中,我们都引入了一些历史案例和引语,比如「行者无疆」——一个好的旅行者是没有固定计划的,他对于要到达哪里并不太清楚——我不确定中国的哲学家老子是否在几千年前提出了这种描述。这是一种哲学的观点、一种经验之谈,并不是有很多科学证据,有时候听上去是反直觉的、是一个离经叛道的东西。
社会中确实有一些问题,例如,整个社会的组织都在围绕目标推动,并且把「目标是非常重要的」这种文化意识强加给我们。以教育为例,老师根据考试内容教学、学生根据考试内容学习,这就是目标对教育的影响。在书中,我们强调了目标的影响是无处不在的,我们需要去挣扎往前走。
再次强调一下,我们认为「伟大无法被计划」这个观点,是不会发生变化的。如果我们的人生只是目标导向的话,将无法取得完整的幸福。这也是为什么我们这本书如此成功和受欢迎的原因。
 

沿着Scaling Law、卷模型性能,可能会走到「死胡同」

极客公园:虽然你们反对「目标导向」,但似乎目前全球人工智能界的目标都非常收敛且明确,一是追上OpenAI等公司、二是尽快实现AGI,你们怎么看这种现象?这种「目标至上」会是你们反对的吗?
Kenneth:谢谢您的问题。我同意在目前的人工智能行业中,大家定了这两个宏伟的目标,觉得「北极星」就在那儿、我们要朝着那儿走。不过回到我一开始说的,企业往往会对外有一套说辞,但它们内部可能并不是这样做的。
我主要想谈一谈,我们到底离这样的目标有多远?如果说只差一个「踏脚石」、离得非常近,就像上世纪60年代制定登月计划的时候、已经有很好的技术基础,那么我们可以通过制定目标去实现。
但问题在于,如果我们还需要很多个「垫脚石」、离目标还很远,那设定目标可能会让我们陷入困境、无法前进。历史上有很多这样的例子。比如在2017年,我们听到有人说第二年就会有自动驾驶汽车上路,但其实不是这样。
因此,单纯采取目标导向的方法往往会无法实现目标,可能是因为目标设定的时间太早、或者太过雄心勃勃。很多人认为现在人工智能领域只差一个「踏脚石」,只需要扩大规模就可以了,这其实是过于简单化了这个问题。但在我看来,真正核心的「踏脚石」还没有被发现、我们并不仅仅差一个「踏脚石」。我们很可能正在陷入目标的陷阱和迷思之中。
Joel:的确我们现在处于一个「荒诞」的历史阶段,全球的科技公司都在追求AGI,这种过于聚焦的目标是人类「革命性的时刻」。但我们要知道,AGI的发展还要很长的时间。
现在许多人认为,只需要扩大规模、参数,有更多的数据和算力,就可以可发展人工智能。这对我来说有些无聊,或者说有些无趣。这并不是最核心的「踏脚石」,我相信还有其他的路径和方法需要我们去探索。
 
极客公园:为什么我们离AGI不只是「一步之遥」、不只差一个「踏脚石」?你们做出这个判断的依据是什么?
Joel:我们到底距离AGI有多远,其实大家是有认知偏差的。就像自动驾驶一样,并不太清楚到底需要多少个「踏脚石」。我们唯一确信的是,如果有一步之遥的东西,你必须要在那里、你必须去做、必须去放大。
Kenneth:最近有一个类比,GPT-3就像是一个孩子,GPT-4像是高中生。但实际上,ChatGPT更像是教科书中的知识,在某些方面,它可能超越了我们,而在其他方面,它可能不如我们。奇特之处在于,我们会感到某些东西非常接近了,但这不一定是AGI。
但我们也不清楚究竟还要等待多久。我们甚至可能需要一位「爱因斯坦」的出现,才能达到下一个台阶。
 
极客公园:这让我想到你们在书里提到,其实从单细胞到人类的进化过程中,重要的「踏脚石」不只是智力,还包括对称性等。那么对于AGI 来说,Scaling Law 带来的智能提升会是一个靠谱的踏脚石吗?它能支撑多久?
Kenneth:智能这个词很容易让人困惑,因为它涉及许多方面。Scaling Law遵循一些普遍的原理,但它也会丧失一些东西。比如在技术上,你必须将大量人类数据进行更好的压缩和训练,它不再是传统意义上的智能、而是不断提升的智能。我们最终可能会遇到一个瓶颈或死胡同、会在训练上遇到走不下去的时刻。
就像OpenAI在不断扩大规模、增加参数,但它还是遇到了瓶颈(注:比如GPT-5处于难产状态)。这也是为什么我们需要新的踏脚石。
Joel:如果想要达到AGI那模糊的彼岸,有点像做一个赌注,很多明显的路径都必须要去尝试。因为AGI可能不仅来自AI,还可能来自数学、哲学和其他领域。
 

《神经语⾔模型的缩放定律》论文写道,随着模型⼤⼩、数据集⼤⼩和⽤于训练的计算量的增加,语⾔建模性能平稳提升 | 图片来源:OpenAI

 

极客公园:现在各大人工智能公司都在这一维度激烈竞逐,而你们在书里提到,竞争其实跟「开放性探索」相悖、因为它是极其收敛的目标。你们怎么看待现在人工智能领域的激烈竞争?
Kenneth:这就是目标导向的悖论,它会使得我们更加盲目,对其他方法和路径视而不见。像OpenAI、Anthropic和Google这样的公司,它们存在激烈竞争,因为哪家如果落后了,就可能无法获得更多资金,公司会受到生存威胁。
在这种竞争中,大家唯一的目标就是活下来。公司更倾向于继续沿着既定路径前进、扩大规模。如果这时候尝试创新,会面临失败的风险、可能会被踢出局。所以创新往往会减少。我认为在这样的竞争环境下,很容易进入死胡同。
不过当这些企业遇到瓶颈时,他们可能会意识到需要转向、进行更多开放性探索。
 
极客公园:这跟很多人的看法相反,一般我们认为激烈竞争会推动模型智能水平的提升、加速AGI的实现,但在你们看来反而会适得其反?激烈竞争会弊大于利吗?
Kenneth:是的,这可能有些反直觉。虽然竞争会引发「军备竞赛」,使得模型性能有所提升,但过度的竞争会减少开放性的尝试,使得创新更加聚焦和局限、无法取得真正的进展。
 
极客公园:说了这么久的「开放性探索」,那么对于现在目标和路径已经相对明确的人工智能企业来说,它们应该怎样才能做好这件事?你们对于「开放性探索」有没有一些建议?
Kenneth:我们会发现,很多公司太早就建立了一套体系,并且非常目标导向。如果一些探索在测试中表现不佳,他们就会放弃研究。我认为这会减少开放性探索的机会,是非常不利的。
对于AGI也是如此。当前的Transformer架构可能还远远不够,甚至我们对神经网络的运作机制还了解得不够,目前仍有许多失败的案例。我们并不清楚究竟还差多少步才能实现AGI,因此我们需要多重的、开放性的探索。
在当前阶段,对于OpenAI和其他公司来说,它们不仅需要改善现有的模型、更需要探索新的路径,这两件事需要同步推进。
 

离开OpenAI,人工智能界还需要更多「开放性探索」

极客公园:不久前Ken接受了一个采访,提到你离开OpenAI是因为「有一些的沮丧、有一些顿悟」,我好奇你的「沮丧」、「顿悟」是什么?方便跟我们分享一下吗?
Kenneth:让我想一想,我并不是说我对OpenAI不满意,而是我越来越意识到,我对人工智能的影响存在一些担忧。现在有很多关于人工智能消极影响、安全以及文明终结的讨论,这都是很明显的一些问题。
我越来越感觉到,社会中存在一些对人工智能的不满情绪、人们感到越来越多的失落,大家会追问生命的意义究竟是什么?比如,未来机器人可能有数百万个非常好的想法,一秒之间就可以超越我们一生的成就、或者比我们个人多年的经验更具智慧,那么我们如何再去做有创意性的工作、并从中获得成就感呢?这是一个非常严重的问题。
我感觉我的工作,似乎在某种程度上加剧了人们的这种担忧和焦虑。因此,我想思考人工智能未来的发展方向、解决它深层次的问题——我们究竟该如何改善人工智能,使其更好地为人类服务,促进人类之间的连接,而不是加剧竞争?
这是我最近非常关注的问题,我认为需要进行开放性探索,我相信这对人类社会会更有助益。基于这样的原则,我成立了一家自己的公司,希望建立一种开放性的社交网络。
 
极客公园:你创立了Maven,它是一款基于开放性探索的社交产品,可不可以介绍下Maven是一个怎样的产品?为什么它能解决你提到的人工智能存在的问题?
Kenneth:你可能也注意到一些社交媒体存在的问题,比如信息茧房、对立观点、不断争论的意识形态导向、甚至阴谋论等。那么这些问题从何而来呢?实际上,这是因为这些系统的质量有问题。
几十年前人们就曾说过,人们会产生各种各样的观点和内容,但很多内容是负面的或不好的。而现在的社交媒体过于关注内容的受欢迎程度。我们认为这种信息分发模式需要改进。
所以我创立了Maven,这是一个基于内容质量来推荐的「开放性系统」。人们打分、评价,去找到好的内容。这种客观的评价方式、而不是靠点赞排序,才能带来更好的内容。
 
极客公园:我注意到Twitter 的联合创始人投资了你、Sam 也投资了你,为什么Sam会决定投资你?他对你这次创业有没有提出建议?
Kenneth:Sam的确投资了我的公司。我写完这本书之后,也想让「开放性系统」被更多人使用,于是萌生了成立自己公司的想法。从职业发展的角度,Sam给了我许多建议和见解。
从孵化投资人到OpenAI的CEO,Sam自己的职业发展就是非常了不起的跨越。他给我的建议是,我们不一定要沿着一份工作、一条道路前进,我们的职业发展也可以非常多元化。这给我很大的启发。 极客公园:Joel 离开 OpenAI 的原因是什么呢?
Joel:主要是我的职业发展追求跟它不再完全契合。最初加入OpenAI时,这家公司还处于比较基础的阶段,内部有机器人、人工智能等多个研究方向。然而,后来这家公司变得更加聚焦,我也注意到公司内部存在一些紧张的氛围,这对开放性探索有一定限制。
正如Ken提到的,我们需要考虑到AI对社会的影响、一些哲学问题、还有如何利用人工智能让个人更好发展等等,这些都是很有趣的研究角度。我希望能继续研究,而OpenAI可能并不是发展这些兴趣的最佳场所。
离开OpenAI后,我加入了一家研究虚拟生命(artificial life)的初创公司,现在还在继续从事开放性系统的研究。
 

肯尼斯加入OpenAI时发布的推文 | 图片来源:X

 

极客公园:你们提到,即使是OpenAI这样最顶尖的人工智能公司,随着公司规模的扩大,它在开放性探索上的投入也开始变得紧张。你们对此有什么担忧吗?
Kenneth:的确如此,资金的压力还是非常明显的,如果没有明确的回报,管理层可能会减少开放性探索的投入。不过对于一些创新型的初创企业来说,应该还好。
像llya(注:OpenAI前首席科学家)刚刚离开了OpenAI,成立了自己的公司。他说他唯一的目标就是实现AGI,而且投资不是大问题。这表明即使没有明确的回报,也能得到资金支持,许多研究人员都在进行各式各样有趣的探索。
关于OpenAI,有人说它现在变得更加商业化,我不太确定。不过内部肯定还有一些开放性探索的机会。因为商业化并不是OpenAI的最终目标,也不是很多OpenAI研究人员的唯一目标。
 
极客公园:Sam 有跟你们聊过这方面的困惑吗?比如随着公司规模变大,他是否感到开放性探索更难做了?
Kenneth:这是一个非常有趣的问题。 我不太清楚Sam的脑袋里在想什么,因为他没有跟我聊过这些。
 
极客公园:最终回到个人,你们是人工智能研究员和创业者、也是普通人。如果你们自己有一个看起来很远大的、又很不确定的目标,你们会怎么实现它?你们对普通人有什么建议吗?
Joel:作为一个研究者,有些东西可能是似是而非的。我们书中的一些想法并不一定直接带来成功,有时需要我们慎重认真的看待和广泛阅读。
作为个人,我认为保持谦卑、开放探索的心态非常重要。因为伟大是不能被计划的,但我们可以找到伟大中的亮色。
Kenneth:作为个人,你要保持均衡。比如当你过于专注于目标,生活可能就没有那么有趣。就像有人的目标是赚钱,但如果发现了其他有趣的机会,即使这个机会的收入并不高、也不在主流地带,我也建议他尝试。
作为研究者,事实上,我想都没想过什么东西会导致AGI。我相信直觉。也就是说,我会遵循我的兴趣行动,而这会引导我发现更多的有意思的东西。看起来我离目标更远了,但实际上,兴趣才会通往最终目标的实现。
 
 
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