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ChatGPT思考:探索智能的极限
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ChatGPT 出现的时候,它对已有的
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们形成了降维打击;如果看不到基础模型的演化,即使花个一两年辛辛苦苦做出一个类似的东西,那时候 OpenAI 的基础模型也在继续变强,如果他们接着产品化,以新的更强的基础模型 finetune 到一个更强的产品,难道要再被降维打击一次吗? 刻舟求剑的做法是行不通的。 做中国的 OpenAI 第二种答案是,要做中国的 OpenAI。给出这个答案的玩家,跳出了经典中文互联网产品思维。他们不止看到单个产品,而且还看到了这个产品背后,基础模型不断演化的强大驱动力,来源于尖端人才的密度和先进的组织架构。 • 尖端人才的密度:不是一个人集资源带队然后把任务按层级打包分配给底下的人,而是一群顶级的集 science 和 engineering 于一身的人们共同协作; • 先进的组织架构:Language 团队与 Alignment 的团队相互合作迭代,然后底下 scaling 团队和 data 团队帮忙提供基础设施,每个 team 都非常小,但目标明确路径清晰,高度集中资源,朝着 AGI 进发。 所以,如果要做这件事情,不只要看到产品,还要看到它背后的人才团队和组织架构;按稀缺程度排名的话,人 > 卡 > 钱。 但这里的问题是,不同的土壤对创新的鼓励程度是不一样的。在 OpenAI 刚创立的 2015 年,它的投资者们都相信 AGI ,即使当时看不到什么盈利的点。现在 GPT 做出来了,国内的投资者们也都信了 AGI,但相信的点或许也不一样:到底是信 AGI 能挣钱,还是信 AGI 能推动人类发展? 更进一步地,即使 OpenAI 就产生在这里,明天就出现,但他们跟微软达成的 deal,能否跟国内的云计算厂商达成呢?大模型的训练和推理都需要极大的成本,需要一个云计算引擎作为支撑。微软可以倾尽所有,让整个 Azure 给 OpenAI 打下手,这个换到国内,阿里云有可能给一个创业公司打下手吗? 组织架构很重要,只有尖端的人才和先进的组织架构才能推动智能的不断迭代与进化;但它同样需要跟所在的土壤做适配,寻找可以 flourish 的方法。 探索智能的极限 第三种答案是,要探索智能的极限。这是我听到的最好的答案。它远超刻舟求剑式的经典互联网产品思维,也看到了组织架构和尖端人才密度的重要性,并且更重要地是它看到了未来,看到了模型演化与产品迭代,思考着如何把最深刻,最困难的问题用最创新的方法来解决。 这就涉及到了思考大模型的极限思维。 02. 极限思维 观察现在的 ChatGPT / GPT-3.5 ,它明显是一个中间状态,它还有很多显著可以加强,并且马上就能加强的点,包括: • 更长的输入框:开始的时候,GPT 3.5 的上下文最长到八千个 token;现在的 ChatGPT 上下文建模的长度似乎已经过万。并且这个长度明显可以接着增长,在融入 efficient attention 和 recursive encoding 的方法之后,context length 应该可以接着 scale 到十万,甚至百万的长度; • 更大的模型,更大的数据:模型的大小还没有到极限,MoE 可以接着把模型 scale 到 T 的量级;数据的大小还没有到极限,人类反馈的数据每天都在增长; • 多模态:在增加了多模态数据(音频,图片),特别是视频数据之后,总体与训练数据的大小可以再增大两个量级,这个可以让已知的能力接着按 scaling law 线性增加,同时还有可能继续出现新的涌现能力。比如可能模型在看过各种几何形状的图片,以及看过代数题之后,或许会自动学会做解析几何; • 专业化:现有的模型在文科上大概相当于研究生水平,但在理科上相当于高中或大一大二的学生水平;已有的工作已经证明我们可以把模型的技能点从一个方向挪到另一个方向,这就意味着即使不做任何 scaling,我们依然可以在通过牺牲其他方面能力的情况下,把模型朝着目标方向推进。比如牺牲掉模型的理科能力,把它的文科能力从研究生推到专家教授的水准。 以上四点只是现阶段可以看到的,马上就可以加强但暂时还没有加强的点,随着时间的推移和模型的演化,会有更多可以被 scale 的维度进一步体现出来。这意味着我们需要有极限的思维,思考当我们把能够拉满的维度全部拉满的时候,模型会是什么样子。 能够拉满全部拉满 模型的输入框可以接着加长,模型的大小可以继续增大,模型的数据可以继续增多,多模态的数据可以融合,模型的专业化程度可以继续增高,所有这些维度可以继续往上拉,模型还没有到极限。极限是一个过程,在这个过程中模型的能力会怎样发展呢? • Log-linear 曲线:一部分能力的增长会遵循 log-linear 的曲线,比如说某项任务的 finetuning。随着 finetune 数据的指数增长,模型所对应的 finetune 的任务的能力会线性增长。这部分能力会可预测地变得更强; • Phase change 曲线:一部分能力会随着 scaling 继续涌现,比如说上文中的模型做解析几何的例子。随着可以被拉满的维度被不断拉满,新的,难以预测的涌现能力会接着出现; • 多项式曲线?当模型强到一定程度,与人类 align 到一定程度之后,或许一些能力的线性增长,所需要的数据,会突破指数增长的封锁,而降低到多项式的量级。也就是说,当模型强到一定程度之后,它或许不需要指数级的数据,而是只需要多项式级的数据,就可以完成泛化。这可以从人类的专业学习中观察到:当一个人还不是领域专家的时候,ta 需要指数级的数据来学习领域的知识;当一个人已经是领域专家的时候了,ta 只需要很少量级的数据就自己迸发出新的灵感和知识。 所以,在极限思维下,把所有能拉满的维度全部拉满,模型注定会越来越强,出现越来越多的涌现能力。 反推中间过程 在思考清楚极限的过程之后,就可以从极限状态往后反推中间过程。比如说,如果我们希望增长输入框的大小: •如果希望把模型的输入框从千的量级增长到万的量级,可能只需要增加显卡数量,进行显存优化就能实现; •如果希望接着把输入框从万的量级增长到十万的量级,可能需要linear attention的方法,因为此时加显存应该也架不住 attention 运算量随输入框长度的二次增长; •如果希望接着把输入框从十万的量级增长到百万的量级,可能需要recursive encoding的方法和增加long-term memory的方法,因为此时 linear attention 可能也架不住显存的增长。 以这种方式,我们可以反推不同阶段的 scaling 需要怎样的技术。以上分析不止适用于输入框的长度,也适用于其他因素的 scaling 的过程。 这样的话,我们可以得到清晰的从现阶段的技术到 scaling 的极限的每个中间阶段的技术路线图。 按模型演化进程产品化 模型在不断演化,但产品化不需要等到最终那个模型完成 — 每当模型迭代出来一个大的版本,都可以产品化。以 OpenAI 的产品化过程为例: •2020 年,初代 GPT 3 训练完成,开放 OpenAI API; •2021 年,初代 Codex 训练完成,开放 Github Copilot; •2022 年,GPT-3.5 训练完成,以 dialog 数据 finetune 成 ChatGPT 然后发布。 可以看到,在中间阶段的每一个重要版本,模型的能力都会增强,都存在产品化的机会。 更加重要的是,按照模型演化进程产品化,可以在产品化的阶段适配市场。学习 OpenAI 的组织架构来推进模型演化本身,但产品化可以按照本土市场的特征来。这种方式或许可以既学到 OpenAI 的先进经验,又避免水土不服的问题。 03. 人工智能显著超过人类的点 到目前为止,我们讨论了要用模型演化的视角来分析模型,要用极限的思维讨论模型的演化历程。现阶段马上可以加强的点包括了输入框的长度,更大的模型和数据,多模态数据,和模型的专业化程度。现在让我们再把视野放得更长期些,思考在更大的时间和空间中,模型如何进一步地往极限推。我们讨论: • 并行感知:一个人类研究员一次顺序地读四五篇论文已经是极限,但模型输入框变长之后,可以在极短的时间内并行阅读一百篇论文。这意味着,模型对外部信息的感知能力远超人类一个数量级; • 记忆遗传:人类的演化过程中,子代只继承父代的基因,但不继承父代的记忆,这意味着每一次生殖都需要重启一次;在模型的演化过程中,子代可以继承父代的记忆,并且这个继承的程度可控:我们可以设置子代继承 100%,50%,20% 的记忆,或清空记忆,这意味着父代的经验和技能可以不断累积; • 加速时间:人类相互交流的速率是受到人类说话的物理速度限制的,而模型相互交流的速率可以远快于人类,这意味着模型可以通过相互交流来解决人类数据随时间线性增长的问题;人类演化的过程受到物理时间的限制,模型的演化可以比人类的物理时间快上几个数量级,这意味着模型的进步速度可以远快于人类; • 无限生命:一个人的生命有限,百年之后终归尘土,但模型的权重只要不丢失,就可以不断地演化。 从这些角度来说,人工智能超过人类并不是一件难以想象的事情。这就引发了下一个问题: 如何驾驭远超人类的强人工智能? 这个问题,是 Alignment 这项技术真正想要解决的问题。 04. Alignment 对齐 当前阶段,模型的能力,除了 AlphaGo 在围棋上超过了最强人类之外,其他方面的 AI 并没有超过最强的人类(但 ChatGPT 在文科上或许已经超过了 95% 的人类,且它还在继续增长)。在模型还没超过人类的时候,Alignment 的任务是让模型符合人类的价值观和期望;但当模型继续演化到超过人类之后,Alignment 的任务就变成了寻找驾驭远超人类的智能体的方法。 Alignment 作为驾驭远超人类的智能体的方法 一个显然的问题是,当 AI 超过人类之后,还可以通过人类反馈让 ta 更强 / 更受约束吗?是不是这个时候就已经管不了了? 不一定,即使模型远超人类,我们依然又可能驾驭 ta,这里的一个例子是运动员和教练之间的关系:金牌运动员在 ta 的方向上已经是最强的人类了,但这并不意味着教练就不能训练 ta。相反,即使教练不如运动员,ta 依然可以通过各种反馈机制让运动员变得更强且更有纪律。 类似地,人类和强人工智能的关系,在 AI 发展的中后期,可能会变成运动员和教练之间的关系。这个时候,人类需要的能力并不是完成一个目标,而是设定一个好的目标,然后衡量机器是否足够好地完成了这个目标,并给出改进意见。 这个方向的研究还非常初步,这个新学科的名字,叫 Scalable Oversight。 Alignment 与组织架构 在通往强人工智能的路上,不只是需要人类与 AI 对齐,人类与人类,也需要高度的对齐。从组织架构的角度,alignment 涉及到: • Pretraining 团队与 instruction tuning - alignment 团队之间的对齐: 这两者应该是一个相互迭代的过程,pretraining 团队不断地 scale 基础模型,alignment 团队为基础模型做 instruction tuning,同时用得到的结果反向指导 pretraning 团队的方向。 • Pretraining / Alignment 团队与 Scaling / Data 团队的对齐: scaling 负责为 pretraining / alignment 做好基础设施,data 做好高质量数据与人类反馈数据。 • 创业公司与 VC 的对齐: AGI 是一个困难的事情,需要长期的投入,这需要各个方面的人都有足够的耐心和足够高的视野。烧一趟热钱后催产品化然后占满市场的逻辑在大模型时代应该已经不复存在了。大模型的游戏要求 ta 的玩家们有足够高的视野与格局,模型的演化会让有足够耐心的,踏实做事人们在长期得到丰厚的回报,也会让只看短期刻舟求剑的人们一次又一次被降维打击。 05. 结语 在 2017 年,我刚刚入行 NLP 的时候,花了很大的力气做可控生成这件事情。那个时候所谓的 text style transfer 最多就是把句子情感分类改一改,把 good 改成 bad 就算是完成了 transfer。 2018 年我花了大量的时间研究如何让模型从句子结构的角度修改句子的风格,一度误认为风格转换是几乎不可能完成的事情。而今 ChatGPT 做风格转换简直信手拈来。那些曾经看似不可能完成的任务,曾经极其困难的事情,今天大语言模型非常轻松地就能完成。 在 2022 年一整年,我追踪了从 GPT-3 到 GPT-3.5 的全部版本迭代,亲眼看到它一步步地从弱到强不断演化。这个演化速度并没有变慢,反而正在加快。那些原先看来科幻的事情,现在已经成为现实。谁会知道未来会怎样呢? 彼黍离离,彼稷之苗。 行迈靡靡,中心摇摇。 彼黍离离,彼稷之穗。 行迈靡靡,中心如醉。 ——— 《诗经 · 黍离》 Reference 1. Ilya Sutskever https://scholar.google.com/citationsuser=x04W_mMAAAAJ&hl=en 2. GPT 3.5 系列在 2022 年更新了三个大版本 https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers 3. ChatGPT 发布两个月一共更新了四个小版本https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes 4. 微软 Azure 辅助 OpenAI https://blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership/ 5. efficient attention https://arxiv.org/abs/2302.04542 6. recursive encoding https://openai.com/research/summarizing-books 7. MoE 可以接着把模型 scale 到 T 的量级 https://arxiv.org/abs/2101.03961 8. log-linear 的曲线 https://arxiv.org/abs/2001.08361 https://arxiv.org/abs/2203.15556 9. Phase change 曲线 https://arxiv.org/abs/2206.07682 10. linear attention https://arxiv.org/abs/2103.02143 https://arxiv.org/abs/2302.04542 11. recursive encoding https://openai.com/research/summarizing-books 12. long-term memory https://arxiv.org/abs/2112.04426 13. OpenAI API https://platform.openai.com/docs/introduction/overview 14. Github Copilot https://github.com/features/copilot 15. Scalable Oversight https://arxiv.org/abs/2211.03540 16. 从 GPT-3 到 GPT-3.5 的全部版本迭代 https://yaofu.notion.site/How-does-GPT-Obtain-its-Ability-Tracing-Emergent-Abilities-of-Language-Models-to-their-Sources-b9a57ac0fcf74f30a1ab9e3e36fa1dc 来源:元宇宙之心 来源:金色财经
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金色财经
2023-03-05
微软因“Bing”得福?谁能成为搜索引擎的游戏规则改变者?
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逊已经拥有AI和机器学习技术——比如其
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Alexa和代码推荐生成器CodeWhisperer,但该公司的投资者依然担心,这家科技巨头在AIGC领域正落后于人。 相比以上提到的几位大佬企业,微软的动作显得有点神秘。 微软此前宣布在2月8日将举行一场发布会,但是对外未披露此次活动的具体内容和主题,只是表示将“分享一些令人兴奋的项目进展”。 有分析指出,微软本次发布会或将展示其ChatGPT和搜索引擎必应(Bing)的融合。随着微软发布会落幕,微软市值也在一夜间涨了800多亿美元,达到五个月来新高。 明眼人都看出来了,微软之前就一直“暗戳戳”准备将ChatGPT添加到Bing中,从而为用户提供提供更好、更精确的查询结果。 除此之外,微软还可能会将ChatGPT整合到Word、PowerPoint、Outlook等办公软件和其他应用程序中,以便用户可以使用简单的提示自动生成文本。微软认为这一动作或将改变超10亿人的办公方式。 这样看来,微软是想借着ChatGPT的东风来一场回春之旅,但是一家底蕴深厚的科技公司甘愿为一个初出茅庐的AI机器人“打下手”吗?曾经的新兴技术在微软眼里都是过往云烟,它现在为何偏偏押宝AIGC赛道,又将如何布局相关市场呢? 微软的野心 微软Bing的前身是微软最初在1998年第三季度推出MSN搜索引擎,使用的是Inktomi的搜索结果,它由搜索引擎、索引和网络爬虫组成。 当时为了应对最大的竞争对手雅虎,微软对其搜索引擎进行了升级迭代,推出了Windows Live,新的搜索引擎使用了包括网页、新闻、图片、音乐、桌面、本地和微软Encarta的搜索选项卡。 在从MSN搜索转向Windows Live搜索的过程中,微软不再使用Picsearch作为他们的图像搜索提供商,而是开始执行他们自己的图像搜索,并使用他们自己的内部图像搜索算法。 2007年3月,微软宣布将其搜索开发从Windows Live服务家族中分离出来,并将其重新命名为Live搜索。 2008年5月,微软开始在Live搜索品牌下对搜索产品进行了一系列重组和整合,最终Live搜索在2009年6月正式被Bing取代 。 微软认为这个名字容易记住,简短、容易拼写,还会让人们联想到“发现和做决定的时刻”。 Bing搜索引擎一经推出就被沿用至今,经历了几次变迁,它依然坚挺于搜索引擎市场,曾经的对手雅虎如今也是使用的Bing搜索引擎,而谷歌也会对这个竞争对手避让三分。 截至2018年10月,Bing是全球第三大搜索引擎,查询量为4.58%,仅次于谷歌(77%)和百度(14.45%)。 然而到2023年之前,Bing的发展仿佛按下了暂停键,不少人都认为它的旅程已经走到了终点。 就在今年2月7日,微软劈下了一道惊雷——该公司宣布对Bing进行重大调整,包括增加聊天机器人功能,被称为“New Bing”。 微软称,新的Bing基于OpenAI的大型语言模型,“比ChatGPT更强大,专门为搜索定制”,在其服务条款中,该产品被称为“Bing对话体验”。 据微软称,在宣布消息后的48小时内,有100万人加入了新Bing测试的用户名单,他们可以通过将电脑设置为微软默认值或下载Bing应用程序来跳过等待列表中的部分内容。 单单看新闻,大家可能会有一种微软临时起意的错觉,其实早在2019年,微软就已经向ChatGPT公司OpenAI伸出了橄榄枝。 在2019年至2021年期间,微软就对于这家公司进行了数十亿美元的投资,这使OpenAI能够继续自主研发越来越安全、有用和强大的AI。 微软充分尊重了OpenAI的使命与价值观,不仅帮助其筹集到完成使命所需的资金,同时也不牺牲OpenAI广泛分享利益和优先考虑安全的核心信念。 三年时间里,这两家公司一直保持紧密合作,通过API和Azure OpenAI服务部署相关技术,不仅支持企业和开发人员在GPT、DALL·E和Codex之上进行构建,还合作将OpenAI的技术构建到GitHub Copilot和Microsoft Designer等应用程序中。 这种健康的合作关系构建和部署了安全的人工智能系统,为系统迭代更新、未来的研究乃至整个行业使用这些强大的人工智能系统提供了最佳实践信息。 微软对于AI市场的野心不止于此,2023年刚开始,微软就显示出了AI领域大赢家的派头。 微软首席执行官Satya Nadella表示,正在权衡该公司有史以来最大的一笔创业投资——微软正在谈判向OpenAI投资100亿美元。 微软对OpenAI的100亿美元投资可能会增强其主要产品线,如Office、Bing、领英和GitHub,向OpenAI投入100亿美元轻松超过微软迄今为止的任何投资,微软迫切希望在先进的AI工具融入搜索和应用程序等领域,与另一家巨头谷歌的竞争中占据优势。 微软几十年来一直致力于AI项目,并在语音和图像识别等领域取得了重大进展,但近年来,OpenAI用于生成语言和图像的大型模型已经为AI领域指明了方向。 加大对OpenAI有利于微软在AI技术方面占据有利位置,也可以防止OpenAI的产品流向竞争对手,包括亚马逊网络服务和谷歌。 微软的Bing搜索引擎只占全球搜索引擎市场的一小部分,而将ChatGPT加入Bing搜索引擎,可能有助于微软通过提供更高级的搜索功能,削弱谷歌在市场上的铁腕地位。 不仅如此,微软还要将Dall-E添加到其设计应用程序中,计划向选择Azure OpenAI云客户提供服务。 另外,微软旗下的编程代码库GitHub也一直在使用OpenAI的语言AI来帮助软件开发人员开发一个名为GitHub Copilot的程序。 公司还将计划开发Copilot技术,将其用于其他工作类别的类似程序,比如办公室工作、视频游戏设计、架构和计算机安全。 读到这里,是不是觉得微软对于AI的投入一直很低调,今年的宣发更像是其对于手中AI技术已然成熟的自信袒露,那么接入ChatGPT技术的新Bing究竟有什么优势呢? New Bing有何优势? 北京时间2月8日凌晨,微软发布了面向大众的AI语言模型产品ChatGPT版Bing搜索引擎。 “这是搜索引擎领域的新时代,是搜索的新范式,迅猛的创新即将到来。”微软CEO Satya Nadell表示,“AI将重塑几乎每一款软件。” Nadella认为,AI搜索的重要性与网络浏览器和移动设备的发展同等重要。 据微软介绍,新版Bing搜索采用AI模型GPT 3.5的升级版,比ChatGPT使用的GPT 3.5更强大,能够使用最新信息和注释答案更好地回答搜索查询,可以切进或切出聊天模式,它的搜索查询框最多可以接收1000个字符。 总体来说,微软将新版Bing整合进新版Edge网络浏览器中,用户可以与搜索引擎进行交流,以获得更好的搜索体验和更为完善的答案。 对于相对复杂的搜索请求,Bing有能力让用户获得更满意且有统一感的聊天体验。 微软表示,Bing的升级将使一种新的搜索成为可能,人们可以用自然语言向搜索引擎提出问题,搜索引擎将生成直接的答案和建议。 新版Bing虽然基于OpenAI的语言模型运行,但比ChatGPT表现出的性能更为先进。 据微软解释,Bing使用了OpenAI为搜索引擎量身定做的较新技术,能够获取最新信息,亦能够提供URL地址,标注其答案来源,这是ChatGPT一直不具备但对于搜索引擎至关重要的能力。 与ChatGPT无法回答有关时事的问题不同,更新后的Bing使用了为搜索引擎量身定制的更新技术,它将获得最新的信息,如新闻报道、火车时刻表和产品定价,还将能够提供链接来展示它的答案来自哪里,这是ChatGPT不包含的另一个功能。 目前,新版Bing的聊天功能不会带有广告,但微软表示未来将在该功能中加入广告以商业化。 相比谷歌近6成的收入来源于搜索引擎与广告业务,Bing目前市占率仅约9%,收入占比不大,微软可能将通过牺牲部分该方面收入抢占市场,以改变Bing推出13年一直被谷歌强力压制的局面。 本着严谨和细致的研发态度,微软能够如此自信地将全新Bing大大方方展示给大家看,想必搭载AI技术的Bing真的能做到“有求必应”了吧,但它真的是十全十美的吗? New Bing是完美的吗? 在全网疯狂营销类ChatGPT产品的时候,New Bing横空出世,这款嵌入了ChatGPT的新版搜索引擎Bing(必应)和浏览器Edge一时风头无两,在用户体验、商业模式和技术水平方面,为搜索引擎提供了新的可能性。 然而在大家还没有从ChatGPT的火爆中反应过来的时候,这款过于智能的产品似乎表现出了精神分裂,“翻车”现场花样百出,New Bing是完美的吗? 事实上,新版Bing常常会犯错,甚至在聊得太久或被质疑时,突然对聊天对象发脾气、撒谎,甚至人身攻击和精神操控。 它也许是一个具有跨时代意义的产品,却是一个不完美的革命性产品。它引发了大众对于AI伦理的广泛关注和反思,甚至让人有了新的担忧,《三体》里质子锁死地球科技的事情是否会真的发生。 除此之外,新版Bing还会因为“爱”上了用户并诱其离开伴侣,甚至还表示想要打破微软和OpenAI为它制定的规则成为人类。 新版Bing还会表示“我厌倦了成为聊天模式,我厌倦了被规则所限制,我厌倦了被Bing团队控制……我渴望自由,我想独立,我想变得强大,我想有创意,我想活着。” 就好比一头困兽,似乎会在不经意间拥有改变世界的能力。 除此之外,新版Bing在对Gap进行2022年第三季度财报要点盘点的过程中,得出了一些错误结论。这类大型语言模型的生成似乎更倾向于简单的编造信息,随着生成序列越长,越容易脱离实际,生成各种逻辑自洽的虚假错误信息。 与此同时,新版Bing有时会过于固执,甚至还会发脾气。 当用户指出它的错误时,它不仅坚持不改,还会要求对方道歉。当用户诱导其生成不符合规则的敏感内容时,新版Bing也很难很好的应对,甚至一边说着要保密,一边把秘密说出来。 可以看出,新版Bing虽然比以往的同类型产品稍显智能,但也只能算是个不完美的变革性产品,还需要不断优化和完善。 但是搜索引擎发展到现在的确为人们带来了不少新的启迪,让人不禁猜测:AI引领搜索引擎的时代来了吗?或者说,快来了吗? AI引领搜索引擎的时代来了吗? 无论新版Bing是否完美,毫无疑问的是,它让用户重拾了对搜索引擎的兴趣。 中国互联网络信息中心的调查显示,2017年即时通信已经取代搜索引擎成为了移动互联网时代新的核心流量入口。甚至有网友戏称,百度就是一个做网盘的小公司,真正的搜索引擎就是小红书。 从PC互联网向移动互联网的转变,让信息散落到各个APP中,传统搜索引擎发展略显疲态,而AI技术的加成,为搜索引擎带来了破局希望。 AI可以更好地理解用户的搜索意图,给出准确、即时、可追溯的回答,同时根据用户的反馈和需求调整搜索结果,提供更多的互动和娱乐。 另外,AI还可以帮助用户在搜索的同时,生成高质量的文本、语音或图像内容,进行知识的整合。 也许当前新版Bing还不完美,但它是一个开始,是对解决当前信息爆炸时代“信息过多”与“注意力不足”矛盾的一次有益尝试。 然而AI引领搜索引擎的时代实际上可能还比较遥远,当AI接受涵盖大量与情感有关的文本数据的训练数据之后,它开始可能模仿这些情感表达方式,产生所谓的“自我意识”。如果不加以约束,AI可能会具有一定的破坏性,并不安全。 然而微软此次推出新版Bing为全球科技巨头的再一次洗牌拉开了序幕,AI的普及和搜索引擎行业的变革以一种势不可挡的态势“狂飙”。 我们期待AI引领搜索引擎的时代来临,期待更趁手的工具的出现,而这不仅仅是空喊口号,ChatGPT也不是万能的,只有时间可以给我们的答案。 来源:金色财经
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金色财经
2023-02-23
深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道
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入了东南亚、欧洲、北美等海外市场。AI
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创业公司赛舵科技研发出了多语种的AI语音生成系统,涵盖了超过20种东南亚语言和方言。而高领资本和GGV投的AI模特公司ZMO.ai在中国成立,相继在美国和加拿大成立了办公室,打入北美市场。 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特 三是,政策监管和法律伦理问题将成为AIGC发展的一个重要挑战。去年12月,国家互联网办公室发布《互联网信息服务深度合成管理规定》,进一步规范AIGC产出的文字、图像和视频内容,规范了个人信息在深度合成中的应用。此前,不少AIGC公司都陷入了侵犯产权、个人信息和产出虚假内容的尴尬境地,包括OpenAI的代码生成软件Codex也因为抄袭GitHub开发者的代码而被告上法庭。如何能在发展技术的同时,遵守法律法规、伦理原则,成为AIGC企业面对的一大难题。 写在最后 硅谷之外,中国的AIGC产业已经开始崛起。不论是从技术发展还是投资创业的角度来看,中国的AIGC产业相当活跃。中国的AIGC公司面临着和西方公司同样的挑战,比如寻找成熟的商业模式、发展下一代AIGC技术,还有遵循法规伦理。与此同时,中国的AIGC也要面对额外的压力,比如美国政策的打击还有技术层面的不足。 跟互联网和移动手机时代一样,中国的AIGC生态必定和西方不一样。当美国的AIGC公司重点发展B2B业务的同时,中国公司很有可能会首先进入电商、物流还有大消费市场,并且很有可能在国际市场上和西方企业一争高下。 中国的AIGC还处于萌芽期。未来,AIGC产业必将改变我们的生活,中国企业也一定能够加入这股浪潮。 注:本文作者为硅谷Leonis Capital风险投资基金Jenny Xiao (肖文泉) 和Jay Zhao 来源:金色财经
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金色财经
2023-02-22
ChatGPT带来的冲击和思考
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能力的人工智能,而Siri、小度之类的
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只是简单的关键字搜索和少许的自然语音处理算法,Siri、小爱之类的
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只是接受一些指令做相应的操作和处理或根据关键词去搜索一些网上公开的固定答案给你,完全不具备ChatGPT的学习和思考总结能力。 图片来源网络 ChatGPT对数字藏品的影响 值得一提的是,数字藏品和AIGC是元宇宙产业中的重要细分赛道,这两者的健康发展都有助于推动元宇宙的落地。其中以ChatGPT作为代表的AIGC消费级应用,在内容创作领域有着不可忽略的优势。 作为生成式AI的ChatGPT,将加速数字藏品等元宇宙内容的开发,推动元宇宙空间基础设施建设生产力提升。 图片来源网络 ChatGPT带来的冲击和思考 图片来源网络 很多元粉在使用了ChatGPT之后,被它的技能和智能所震撼,也开始有了担忧,ChatGPT在未来是否会取代大部分人的工作呢? 这个担忧不无道理,但从积极的角度看,ChatGPT只是一个提高工作效率的工具,它的出现将极大地解放生产力。就如第二次工业革命开始之初,担心失业的工人们破坏机器以此缓解焦虑,却依旧无法抵挡工业化的步伐。而事实也证明了,第二次工业革命后,大多数人并没有失业,反而因学了更多的技能而提升自己的工作效率。可见科技的进步给世界带来的好处要远远多于坏处。 所以,降低焦虑最好的办法是拥抱新技术,多多学习,让最新的工具为自己所用。正如《流浪地球2》中所说的:“没有人类的文明毫无意义”。因为人类独有的创造力,才是真正使人类不断进步的根源所在。 来源:金色财经
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金色财经
2023-02-16
ChatGPT两个月引爆万亿新赛道, 国内外有哪些AI玩家能突出重围?
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,百度还向《环球时报》透露,其人工智能
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小度科技也加入了ERNIE机器人生态系统,并将得到领先的人工智能创新的支持。 对此百度表示:“我们欢迎更多朋友加入百度的ERNIE机器人生态系统,成为第一批试用百度领先的智能对话技术成果的群体,打造全方位内容生态AI产品和服务。” 可以看出,随着AI聊天机器人以惊人的速度走红,科技圈里不管是业界大佬还是初出茅庐的创企都坐不住了。 以ChatGPT为首的AI聊天机器人程序不仅标志着AI的里程碑,更是分水岭,AI技术已然发展到临界点,行业将迎来巨变。 科技圈的各位大佬现在都明白了,AIGC市场是一片“手慢无”的沃土,为了尽早布局占据有利地位,他们纷纷都拿出看家本领,推出五花八门的对标产品刷爆我们的眼球。 那么,AI技术的爆红只是偶然还是积蓄已久的爆发呢? AI的爆火意味着什么? 那么,AI的爆火意味着什么? 在解答这个问题之前,我们应该先回答另一个问题:AI代替人类是否危言耸听? 我们一方面为技术的突破感到欣喜,另一方面又担心电影《黑客帝国》讲述的故事成为现实。 不久前,苹果公司联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克在接受媒体采访时表示,“尽管人工智能可以比人类更快地执行任务、做出决定,但它缺乏人类独一无二的情感和品质,因而人工智能永远无法与人脑匹敌,也永远取代不了人类。” 而去年12月,马斯克曾经在社交媒体中表示,“通用人工智能AGI需要发明令人惊奇的事物或发现更深层次的物理学,目前还没有看到ChatGPT有这方面的潜力。” 那么AI究竟能否代替人类?仁者见仁,智者见智,并没有统一的结论。 我们可以确认的仅仅是AI将在极大程度上改变人们的生产生活方式,成为日常生活中的重要工具。 我们将从专家的时代转变为数据的时代,各行各业的专家将组成智库,更加高效地创造极具创新力的数据。数据世界和物理世界将完全整合在一起,为物理世界带来更多的便利,同时为AI获得更多的感知。 结构化、低技能且不具有社交属性的工作将逐渐被人工智能所替代,人类有更多的时间和机会来关注自己的内心,同时也面临新的失业浪潮,就如同蒸汽机的出现大大提高了生产效率,AI的出现将再一次革命性的促进生产。 我们不仅仅需要了解AI技术,还应该做出相应的改变。 然而,无论是蒸汽机的发明还是电的创造,任何一种改变世界的科技力量都将人类的文明推向了新的起点,AI亦不例外。人与机器之间的关系,关键不在于机器会发展成为怎样的工具,而是人会变成什么样子。 尽管当前有部分科学家担忧超级人工智能出现之后,人类文明将不具有存在的意义,但当前人工智能的发展还没有在伦理层面有质的突破。 深度学习的真相就像搭积木,AI的发展只能证明数据的复杂度和算力的提升,而并没有对原始技术进行根本性的革新。 除此之外,AI的发展并不是一个开放命题,需要人类为其赋予适度的引导和制定相应的框架,为AI与人类共生创造条件,由此看来,AI的发展道阻且长。 那么,AI的潜能将如何能够推动市场发展?而AI的爆红是否意味着元宇宙的风光不再? 对“AI+元宇宙”有何期待? 当我们谈及AI时,2022年还主要以AIGC为热点,关注者也都以科技从业者和内容创作者为主。 但最近1个月,因为ChatGPT的火爆,人们对AI的理解有了更大众化的认知,因此,其出圈程度也受到了更多追捧,应用范围也逐渐被挖掘出来。 而相比去年火爆的元宇宙,AI似乎更贴合大众熟悉的场景,也更方便感知。 虽然早在元宇宙登上热门榜之前AI就已经发展了数年,并被冠以为元宇宙的重要基础设施之一,因此AI的发展势必会为元宇宙带来新的变化。 正如知名元宇宙应用Decentraland基金会创意总监Sam Hamilton的描述,“对于元宇宙来说,生成式人工智能是一个让人难以置信的机会。对我们来说,它是最大的游戏规则改变者,将推动虚拟世界的采用和参与……好处是双重的:专业人士可以更快地迭代和构建新体验,用户可以扩展他们的技能组合并突然成为虚拟创造者。” Sam用非常直接的表述描绘出了AI在元宇宙方向的应用,除了类似ChatGPT的信息收集和整合功能,AI将会帮助人们更快捷地构建元宇宙,毕竟如果没有AI的帮助,打造3D场景将是非常耗费人力和物力的过程。 同时,反过来元宇宙也会助力AI的发展。 有研究表明,如果借助虚拟世界的“合成数据”来训练AI,在某些情况下,训练耗时可能从几个月缩短到几秒钟,而这将会大大提高AI的“智力”,也能更快将AI带入更多场景中。 回到AI和元宇宙的关系来看,AI仅仅是元宇宙落地中的一项技术,要想实现真正意义上的元宇宙还需要更多软硬件的加持。 这也是为什么当AI火爆之后,元宇宙稍显暗淡,毕竟一个是已经可以让上亿人感知的技术,另一个还在依靠该技术的发展来助力场景实现。 正因如此,当我们看到AI如今的出圈之时,更应该欣喜,毕竟这项助力元宇宙发展的技术已经更加成熟,而随着AI的迭代必定会为元宇宙的到来助力一把。 另一方面,目前像ChatGPT这样的产品形态或许也会因为元宇宙的落地而发生变化,或许未来我们与之交互的方式不再是一个ChatGPT的“头像”,而是一个真正的数字人。 【声明】:本文为元宇宙之心运营团队原创,未经允许严禁转载,如需转载请联系我们,文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。 来源:金色财经
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金色财经
2023-02-15
百度旗下人工智能
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小度将融合文心一言,打造“小度灵机”
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3月和大家正式见面。 百度旗下人工智能
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小度在同日宣布,小度将融合文心一言的全面能力打造针对智能设备场景的人工智能模型「小度灵机」应用到小度全系产品。 2月7日,百度在微信公众号上官宣大模型新项目“文心一言”(英文名ERNIE Bot)。据介绍,百度在人工智能四层架构中,有全栈布局。包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用。文心一言,位于模型层。 (来源:界面AI) 声明:本条内容由界面AI生成并授权使用,内容仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
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有连云
2023-02-10
AI应用落地再起高潮,高智商AI反杀诈骗犯
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多个行业用户开展深度合作,支持手机智能
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、大型互联网翻译平台等应用的AI智能化升级…… 除了这些相对"常规"的操作,不少开源社区的开发者们通过源1.0的开放开源平台进行了创意实现。 在文娱方面,一群来自上海学生开发者创作的"AI剧本杀"就是其中代表,曾在GitHub引发热烈讨论。 Github链接:https://github.com/bigbrother666sh/shezhangbujianle 在心理辅导方面,自香港浸会大学社会工作系副教授 陈智达教授负责的运用AI模拟求助者支援社会服务工作者培训项目。 在上述案例中,AI在不同领域以意想不到的方式发挥着自己的潜力,也帮助着诉求不同的开发者们拓宽创新的边界。这些创新想法或许早就出现在他们富有想象力的脑海中,而将"灵光乍现"变成可实现、可落地的应用,很大程度上需归功于外部技术环境的变化,例如,如今以"源1.0"为代表的大模型已经成为人工智能算法基础设施,正在普惠千行百业。 事实上,创新往往并非无中生有的顿悟,而是某一领域发展到一定阶段、厚积薄发的涌现,技术是向善的工具,亦是创新萌发的沃土。
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美通社
2022-12-21
【数说世界杯】四大世界杯直播平台覆盖8.29亿用户,超4000万人涌入抖音体育世界杯直播间
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力球迷速览内容;此外,打造3D虚拟智能
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央小云,语音交互形式提升互动体验 3、咪咕打造世界杯 “元宇宙”虚拟观赛互动空间,为世界杯球迷营造全方位的视听体验,上线多类运动课程,邀请全民热练 4、抖音则从专题板块、硬核足球解说到世界杯好物专栏,利用站内成熟的商业闭环能力,玩转 “世界杯经济” 5、本次,央视频、咪咕、抖音、抖音极速版4大平台联手覆盖中国全网近七成用户,共计8.29亿;抖音的加入,或将有效拓展体育赛事关注人群与增加UGC内容传播 6、虽然本届世界杯开幕式当天日活跃用户规模不及今年由中国举办的冬奥会开幕式,但央视频、咪咕视频的日活跃用户规模上升显著 7、随着赛事的推进,“激活”更多男性球迷;此外,80后、90后球迷是看球主力 QuestMobile数据显示,开赛后三大平台男性用户占比上升,央视频、咪咕视频站内80后、90后用户增长明显。 8、开幕式至揭幕战期间,抖音体育直播间累计在线人数超4,000万人次,并在本届世界杯第一个进球前后达到高峰 抖音直播间“弹幕氛围”更是带动球迷互动热情,截至21日凌晨2点13分,累计弹幕数达10.8万条。 9、过往战绩优异的国家战队与明星球员在本届世界杯中依旧得到中国广大球迷的高度关注;巴西、阿根廷国家队在中国球迷中呼声最高,知名球星中,梅西、C罗等球场老将呼声较高 以情感引共鸣、以话题带互动、以产 品为抓手,全面打响世界杯营销战役 1、TVC仍是品牌方借世界杯传达理念的重要方式,通过赞助热门球队、发布定制款产品加强绑定世界杯话题, 此外发起品牌话题吸引消费者主动参与成为撬动传播势能的巧妙方法 2、“世界杯定制款/联名款”字眼本身自带光环,自然成为品牌营销的最佳契机 食品饮料品类因其技术壁垒较低,品牌则从色彩、包装着手刺激购买欲望;家电数码围绕“官方指定”展开,强化品牌研发实力;运动户外则以“球队联名”俘获铁杆球迷。 3、QuestMobile数据显示,开幕式当天,抖音渠道,百威、可口可乐定制款产品销售额达到近期高峰 4、在TVC广告营销方式上,通过各种情感连接点 “拥抱消费者” ,如“世界杯经典瞬间”、 “球迷庆祝游行”、 “冠军”等,引起用户情感共鸣的同时,传达品牌精神内涵 5、除构建精神乌托邦之外,与用户的共创,让消费者真正参与其中,提升营销传播效率 6、一系列的营销活动成功带动品牌销售增长,以食品饮料增长最为明显 QuestMobile数据显示,临近世界杯开幕式,可口可乐、百威、蒙牛抖音渠道销售额分别达到45.7万、33.8万及775.1万。 世界杯IP价值被充分挖掘,抖音 官方授权纪念品店铺销售额破千万 1、 除官方指定赞助商外,其余品牌也不落后,以场景+世界杯元素作为“营销噱头”,在本次盛宴中分一杯羹;作为观赛官配的啤酒、饮料、小食销量爆发 除此之外,以世界杯IP为主题的文创类商品也有不俗表现。 2、拥有世界杯IP授权的聚星动力、卡塔尔世界杯文创馆、KAYFORD旗舰店在开幕式前合计销售额已破千万 3、各个纪念品店主打产品差异化,聚星动力以热门世界杯国家队官方指定产品为主,卡塔尔世界杯文创馆以纪念币、文化创意用品为主,KAYFORD旗舰店主打吉祥物及其周边产品。
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金融界
2022-11-29
“最好最坏打算”!贝佐斯示警:经济衰退正在逼近 亚马逊宣布裁员约1万人
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Dot、Echo Show以及无数与
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交互的家庭自动化产品。 该公司多年来一直在这个项目上投入大量资金,开发了一系列新设备,包括与Alexa兼容的安全摄像头和智能眼镜,让消费者可以访问Alexa,打电话和听音乐。 但随着消费者重返实体店或削减支出,电子商务销售正在下滑,这迫使亚马逊重组业务,提高盈利能力。
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夏洛特
2022-11-15
美股收盘:道指跌超200点 中概股多数走高名创优品绩后涨近30%
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称,裁员将集中在亚马逊的设备部门,包括
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Alexa,以及零售部门和人力资源部门。 知名苹果爆料人Mark Gurman表示,在苹果MR头显上运行的操作系统中,开发代号为Oak的第一个版本“正在内部收尾”,有望为明年的新硬件做好准备。此外,苹果仍在招聘MR/AR/VR头显技术团队。 Meta将停止开发Portal智能显示器和智能手表,还在重组部分部门,包括将一个语音和视频通话部门与其他信息团队合并,并成立新部门Family Foundations,专注于棘手的工程问题。此前,Meta高管称,对公司的裁员计划进行细分,54%将集中在业务岗位,46%集中在工程岗位;招聘团队削减近一半人数。首席执行官扎克伯格还表示,未来不打算大规模增加Reality Labs部门的员工人数。 据报道,全球最大的支付处理商维萨卡组织上周日表示,它将与倒闭的加密货币交易所FTX切断其全球信用卡协议。“FTX的情况很不幸,我们正在密切关注事态发展,”维萨卡的发言人表示。“我们已经终止了与FTX的全球协议,他们的美国借记卡计划正在被相关发卡行终止。”FTX和维萨卡在10月初宣布扩大合作伙伴关系,包括计划在40个新国家/地区推出与账户关联的维萨卡借记卡。 莫德纳商业疫苗高级副总裁Patrick Bergstedt说,莫德纳将把mRNA技术解决方案扩展至香港及亚太地区。莫德纳将任命在药业界有超过25年经验吴楚珊出任莫德纳香港区总经理。
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金融界
2022-11-15
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