With the release of iOS 16.4 beta 1 on Thursday, Apple announced a major change in how it will distribute betas to developers from now on. Whereas previously installing an iOS beta required a special profile, that process will now be tied to the developer’s Apple ID.
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Apple has just released the first beta of iOS 16.4, including several major new features for web-apps thanks to policy updates and new features in the WebKit engine.
As detailed on the WebKit blog, Home Screen web apps have access to push notifications via the HTML5 standard Web Push API, including badges, for the first time. Access to the Apple push notification service was previously only available to App Store apps.
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Apple on Monday released iOS 16.4 and iPadOS 16.4 to the public. The update includes a number of new features for iPhone users. There are more powerful web apps, bug fixes, and much more. But one particular new feature of iOS 16.4 is the addition of dozens of new emoji.
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Imagine getting a text from a friend and your iPhone reads it to you in your friend's voice. It's not a recording -- the voice is simulated.
Benjamin and Zac explore the rumors swirling about a 15-inch MacBook Air supposedly coming soon, and how it would fit into the current MacBook lineup. They also discuss the latest news that the AR/VR headset has once again been delayed, and ponder whether Apple would limit the capabilities of the iPhone 15 USB-C port on purpose.
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Following the public release of macOS 13.2.1 for Mac users earlier this week, Apple has now released the first beta of macOS Ventura 13.3 to developers. The update comes along with iOS 16.4 beta, watchOS 9.4 beta, and tvOS 16.4 beta.
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iOS 16.4 beta 1 is here, coming three weeks after the release of iOS 16.3 to the general public. We’re still waiting to dive into iOS 16.4 to find out what’s new, but there are a few possibilities based on features Apple has already announced but not released.
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While there have been various workarounds, there’s always been a bit of tension in building workflows and enterprise activities around running Windows through virtualization software on Apple Silicon powered Macs. Today, Alludo (parent company of Parallels) has announced full support from Microsoft on virtualized versions of Windows on ARM platforms.
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For the first time since iOS 16 and iPadOS 16 were released last fall, Apple has shared data on the adoption rates of these updates. Apple says that 81% of all iPhones introduced in the past four years are now running iOS 16, while 72% of all iPhones are running iOS 16.
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The Apple TV+ film Tetris is a thriller about how the hugely popular game was brought out of the Soviet Union during the Cold War.
Regardless of the size of your business, you’ll be leveraging some form of technology in every aspect of your daily work life. No matter the industry, you and your team will be utilizing mobile phones, tablets, laptops, and more. If you’ve chosen Apple devices for your workforce, you’re already ahead of the curve. iPhones, iPads, and Macs are considered the most reliable, secure, and easy-to-use devices on the market.
But now that you’ve got your Apple devices in place at your business, there’s the matter of managing them daily. You’ll want to make sure the devices are up to date, secure, and have all the apps your team needs at a moment’s notice.
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Thursday is ushering in a fresh batch of discounts, and today we have three notable offers detailed below. Now’s the time to score Apple’s colorful iPad Air 5, especially at an all-time low of $99 off. Plus, the first chance to save on Apple’s more affordable Apple Watch SE 2 has arrived from $219 to pair with one of 9to5‘s favorite chargers seeing its second-best discount. Anker’s PowerCore 24K 140W Power Bank is as compelling as it gets at MSRP, but especially at $40 off. Hit the jump for all of the best deals and more in the latest 9to5Toys Lunch Break.
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Apple’s new MLS Season Pass subscription will be available for free to T-Mobile subscribers, the carrier announced today. This is the latest expansion of T-Mobile’s “On Us” program, which also offers Apple TV+ for free as part of certain cellular plans.
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Tile is out with a new feature for its item trackers that hopes to reduce trouble with both theft and stalking. The company is calling the new feature Anti-Theft Mode and there are several components to it including an unscannable mode, a new $1 million penalty for misuse, ID verification, and more. The changes follow similar ones made by Apple last year. Here’s how the approaches compare.
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Paramount Plus is set to get more expensive later this year, but it’s not all bad news. The price increase is tied to Paramount’s decision to merge its Paramount Plus streaming service with Showtime, so you’ll be paying a little bit more but also getting more content.
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A newly granted Apple patent offers yet another glimpse at a possible folding iPhone. But when will such a device arrive?
At $180, WH950NB noise-canceling over-ear headphones punch well above their weight, competing with $250 to $350 contenders.
In January, a report indicated that Goldman Sachs had lost over $1 billion through its partnership with Apple for the Apple Card. Despite this, however, the company says that it remains committed to its partnership with Apple and expects it to be lucrative in the long run.
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Listen to a recap of the top stories of the day from 9to5Mac. 9to5Mac Daily is available on iTunes and Apple’s Podcasts app, Stitcher, TuneIn, Google Play, or through our dedicated RSS feed for Overcast and other podcast players.
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Buying a laptop is an investment, and with tech inflation where it’s at, it can be a pretty pricey one. If you’re in the market for an upgrade, buying new isn’t your only option. You can score high-quality refurbished gear that is far more budget-friendly than buying new ones. Apple is known for its top-notch […]
The Apple Health app on your iPhone will help you track your medications. It has a lot of advanced options for all kinds of medicine — you can just scan the label on the bottle using the camera to import it in.
A new Apple patent application describes a way to transform an iMessage to a voice note. In this way, the recipient can choose to have your message read to them not in Siri’s voice, but in yours.
To do this, you would each need to share a voice file containing the data the iPhone would need to mimic your voice when reading the message aloud …
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One of the decisions you need to make when buying a MacBook Pro or new Mac mini is the chip: M2 Pro vs. M2 Max. We’ve seen what Apple has to say about the differences, and how they stack up in benchmark rankings.
A new piece today looks beyond the benchmarks to how the two chips compare when used for real-life video work in the 16-inch MacBook Pro. It’s not exactly a detailed comparison, but it does provide a pointer to the three usage cases likely to justify the M2 Max …
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Apple manufacturing in Vietnam is set to expand, as the Cupertino company continues working on reducing its dependence on China. The 2023 Mac Pro looks likely to be one of the products assembled there, which would mean Apple dropping the “Made in USA” tag used for the 2019 model.
Foxconn already makes iPads and AirPods in Vietnam, but so far hasn’t begun iPhone or Mac assembly in the country …
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雖然現在的《超級瑪利歐兄弟》系列已經進化到又是3D又是酷炫效果的,但是相信很多人還是最喜歡當年那個吃無敵星星、跳入水管的2D經典關卡年代。雖然任天堂已經很久沒有照顧喜歡2D瑪利歐的玩家推出新作了,但是任天堂也有超級瑪利歐創作家,讓玩家自己來創造關卡。
但是,不是所有人都想設計關卡,更多人寧可享受純粹的打遊戲的驚喜。而哥本哈根資訊科技大學的團隊,最近就在 GitHub 上發表了名為「「MarioGPT」的新玩法,可以透過 AI 自動產生無限的關卡,讓你不用傷腦筋去設計,也不用擔心關卡有打到結束的一天。
既然叫做「MarioGPT」,故名思義就是採用了GPT技術來訓練。不過「MarioGPT」主要的功能是設計關卡而非產生關卡,也就是說這純粹是產生出一個瑪利歐兄弟地圖的AI。
「MarioGPT」採用 GPT-2 模型製作,透過《超級瑪利歐兄弟》(Super Mario Bros)和《超級瑪利歐兄弟 2》(Super Mario Bros: The Lost Levels)兩款遊戲畫面的訓練,理解了遊戲的規則與邏輯,並以特定代碼對應遊戲中的物件。以下圖來看,「x」就是瑪利歐移動的路徑、「Q」為可以敲擊的磚頭,讓AI理解了遊戲的邏輯。
理解了邏輯後,「MarioGPT」就可以產生遊戲關卡。你可以用文字下指令說要「很多水管、很多敵人、磚塊比較少」、「沒有水管、有一些敵人、很多磚塊」等等的指令,AI 便能自動製作。
雖然由於有任天堂這座大山擋著,我們可能無法見到「MarioGPT」實用化的一天,不過透過這樣的邏輯,日後其它遊戲開發商可以提升他們遊戲的難度與玩法,還可以加快遊戲的設計時間。
相關論文可以見此連結。
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EDIFIER 宣布旗下 HECATE 電競系列「G2BT 低延遲電競耳罩耳機」正式在台上市,其搭載藍牙 5.2 技術,具備遊戲及音樂雙模式,遊戲模式可達最低 40ms 的超低延遲傳輸,更可一鍵切換至音樂模式供日常使用。
獨家技術成就 40 ms 超低延遲 兼具遊戲、音樂雙模式針對硬體規格部分,G2BT 低延遲電競耳罩耳機搭載最新藍牙 5.2 技術,可與手機、平板、電腦及遊戲主機等遊戲設備連接,不論是玩手遊、PC 或主機遊戲都能使用,泛用性更高。
因應 HECATE 團隊長期專注於獨家低延遲技術的精進,G2BT 低延遲電競耳罩耳機在遊戲模式開啟下可達最低 40 ms 的超低延遲傳輸,提供玩家畫面及音效完美同步的絕佳體驗,與隊友連線通話討論戰略不怕任何攻守延誤,除此之外,G2BT 還可一鍵切換成音樂模式,供日常聆聽音樂配戴。
而 G2BT 低延遲電競耳罩耳機更具備雙麥克風的 ENC 環境降噪,能夠提升通話品質,並消除外界環境的嘈雜,同時造就更加清晰的通話體驗,除此之外,在關閉機身燈光的狀態下,耳機擁有長達 36 小時的續航力,即便開啟燈光也連續使用約 24 小時,讓你從早玩到晚再來幾局都沒問題!
在外型設計方面,G2BT 低延遲電競耳罩耳機不只讓遊戲間充滿電競氛圍,RGB 動態燈光也可手動關閉,而且整體重量僅約 180 公克,在頭戴式耳機中極為少見地輕盈,搭配上親膚透氣的耳罩和人體工學設計,配戴感受極為舒適,另外耳機機身也配備多種實體按鍵,能夠一手掌握播放、暫停、音量等多功能。
最後是售價資訊,G2BT 低延遲電競耳罩耳機共有黑、白、灰、粉四款潮流配色,售價為 $1,590 元,此外,EDIFIER 也在 2 月開學季期間,針對 HECATE 電競系列多款產品祭出優惠活動:
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WD宣佈推出新款My Book桌上型外接硬碟,分為兩種型號,單碟的最大容量22TB,雙碟的My Book Duo最高則達到驚人的44TB。
後者還支援靈活組態為RAID 1(冗餘備份)或者JBOD(雙獨立碟),透過自帶軟體即可實現,預設為RAID 0模式。
介面包括一個USB-C 3.0、兩個USB-A 3.0,傳輸速率均為5Gbps,附送C-C、C-A轉接線。
WD My Book系列有些類似NAS,不過一般是作為獨立的桌上型儲存裝置,並兼顧一定的便攜性,雖然不如行動硬碟那麼便捷,但勝在容量可以做到超大。
WD沒有披露內建硬碟的細節,但按照慣例來自紅標系列,也就是去年7月推出的WD Red Pro 22TB。
採用 OptiNAND 技術的 22TB WD Purple Pro CMR HDD 是應用特製企業級硬碟,除了可應對趨勢的大容量,也是專為支援影像分析伺服器、AI 和深度學習系統而設計。22TB WD Purple Pro CMR 硬碟採用 Western Digital 獨有 AllFrame AI 技術,支援系統內深度學習分析的 32 個 AI 串流同時减少掉幀。WD Purple Pro 經最佳化後可處理多達 64 個單串流高畫質攝影機,以及傳輸多個串流的最新智慧攝影機,同時具備高可靠性,平均故障間隔(MTBF)高達 250 萬小時,適用於全天候環境中運行的進階智慧影像解决方案。WD Purple Pro HDD 提供 8TB 至 22TB 的容量選擇。
My Book 22TB售價為599.99美元(約台幣18200元),My Book Duo 44TB售價為1499.99美元(約台幣45500元)。
加入T客邦Facebook粉絲團最近一段時間以來,人工智慧相關應用成為科技界最熱門的話題,除了先前我們介紹過的AI繪圖工具,例如 DALL•E 2、Midjourney 之外,由 OpenAI 所推出的聊天機器人「ChatGPT」,憑藉著強大的文字創造能力,甫推出即驚艷世人。究竟 ChatGPT 有何獨特之處,被外界認為它將成為 Google 搜尋的替代品?甚至於取代許多人類現在的工作?透過本篇特別企劃,我們將帶你一探究竟。
文章目錄 10個Q&A認識ChatGPT?近期在網路上爆紅的 ChatGPT,可以稱它是AI聊天機器人,但因為太有智慧,上知天文,下知地理,又可以解惑、撰寫劇本、寫程式…等,不只是提供聊天服務而已,雖然有時也會出現令人啼笑皆非的答案,但回應總是有模有樣,可說是相當令人驚豔。但 ChatGPT 究竟是什麼?如何運作?何以信賴嗎?透過12個 QA 一次搞清楚。
Q1:什麼是ChatGPT?Chat GPT 是由人工智慧公司 OpenAI 開發的聊天機器人,它是由 GPT-3這個自我迴歸語言模型所訓練的聊天機器人。GPT 是一種自然語言生成模型,它被訓練用來根據上下文生成文本。ChatGPT 的訓練數據包括大量的對話數據,因此它能夠學會在對話中如何回答問題,如何提出問題以及如何自然地回應其他人的話。當使用 ChatGPT 時,用戶可以輸入一些文本,然後 ChatGPT 會輸出一個回應。由於 ChatGPT 是一種自然語言生成模型,因此它的輸出文本看起來類似人類的語言,而不像傳統的機器學習模型那樣生硬。
▲ GPT-3(生成型預訓練變換模型 3:Generative Pre-trained Transformer 3)是一個自迴歸語言模型,使用深度學習的技術來產生人類可以理解的自然語言。
因為 Chat GPT 是用深度學習的方法,產生人類可以理解的自然語言,訓練它來模擬人類對話。因此你在和 ChatGPT 聊天時,會覺得它的回答像和一般人講話一樣。此外,ChatGPT 可以用於各種應用,包括聊天機器人,客服系統和對話式介面。
▲ 只要連上 ChatGTP 官網進行註冊,即可開始使用 ChatGTP。
Q2:ChatGPT 可以拿來做什麼?由於 ChatGPT 是一個能夠進行即時對話的語言模型,你輸入問題,它按照它之前資料庫中訓練的資料,用自然的方式回答你。因此 ChatGPT 可以應用在許多不同的用途上。例如,它可以用於提供即時客服,客戶有問題時,ChatGPT 可以像個真人一樣給予回應。只要公司客服的各種資料訓練的夠豐富,許多例行性的客服工作 ChatGPT 應該可以勝任。也有人把它拿來當作翻譯軟體使用,輸入一篇英文,要求 ChatGPT 用中文把重要的內容簡報出來;也有人用它來寫兒童故事,再搭配 AI 繪畫出了一本繪本;也有人叫它寫程式、模仿女生和自己對話......,基本上,你可以把它想像成一個萬事通,你有任何的問題都可以去問它,而它會像自然聊天講話一樣回答你的問題。 ChatGPT 就是一個工具,它能做的事情取決於使用者的創意。
▲ ChatGPT 可以應用在許多不同的用途上,可以要求它來寫兒童故事、寫詩、寫程式,也有人把它拿來當作翻譯軟體使用。
Q3:ChatGPT的答案是從哪裡來的?由於 ChatGPT 是一種語言模型,它能夠透過學習大量的文本資料來提高它的回應品質。因此當它回答任何問題時,答案都來自於開發者當初訓練它時所「餵」給它的資料,這些資料包括新聞、小說、各種論壇上的討論以及網路上的大量文本資料。經過處理和標記後,再用於訓練 ChatGPT 模型,然後用自己的方式來回答提問者,並不是直接「複製/貼上」。因為同一個問題你反覆的問 ChatGPT 都不會得到一模一樣的答案。這意味著,訓練 ChatGPT 的模型如果愈大、愈精確、愈專業,ChatGPT 就可以提供更正確的回答。
▲ 你每次都問 ChatGPT 一樣的問題,但可能會得到不同的答案。
Q4:ChatGPT會即時上網搜尋答案嗎?以目前所知,ChatGPT 並沒有即時上網搜尋的能力,因為它是一個語言模型,而一般來說,語言模型都不會即時上網搜尋問題的答案。是需要在訓練資料庫裡,事先將這些資料貼上標記,再餵給 ChatGPT 訓練。它們是透過訓練來學習如何產生自然語言文本的,並且只能根據訓練時所用的資料來產生答案。因此,ChatGPT 目前無法即時上網搜尋問題的答案,再像自然對話般的回應使用者。
但目前的確有些公司試圖要連結 ChatGPT 和搜尋引擎,讓 ChatGPT 可以即時在網路上搜尋,並回答問題,只是效果還不太好,用中文效果更差。
▲ ChatGPT 無法即時連網搜尋訊息回答使用者,它現在能回答的問題,都是基於之前資料庫的訓練。
Q5:向ChatGPT提問時,可以輸入多長的問題?ChatGPT 目前沒有對提問的問題有字數上的上限,我們把整本72萬字吳承恩的《西遊記》輸入 ChatGPT 它也可以接受。得到了「西遊記(又譯作西游记)是中國古典小說之一,作者為吳承恩。故事講述了唐僧法華和他的三徒弟——孫悟空、沙僧、羅漢——在觀音菩薩的領導下,經過許多艱辛的冒險和奇幻的旅程,最終成功取得真經。故事中蘊含了許多佛教思想和修行方法,是中國文學史上最著名的佛教小說之一。」的很多錯誤的回答。
雖然提問的字數沒有上限,但把整本小說輸入不算什麼有意義的提問,所以字數長是沒有意義的,只是如果你的問題很長,ChatGPT 還是可以接受的。
▲ 一本《西遊記》大約有72萬字,你全文貼到 ChatGPT 裡也可以。
Q6:如果ChatGPT訓練時所使用的數據是錯誤的,回覆的答案也是錯誤嗎?是的。如果 ChatGPT 訓練時所使用的數據是錯誤的,那麼它可能就會給出錯誤的答案。因為包括 ChatGPT 在內的語言模型,都是透過訓練來學習如何產生自然語言文本的,因此它們只能根據訓練時所用的數據來產生答案。如果這些數據不正確,那麼模型就可能會給出錯誤的答案。
而且根據實際使用的經驗,目前 ChatGPT 犯錯的機率還不小,因此使用者不要把 ChatGPT 給出的答案當成絕對正確的回答。這點在你進入 ChatGPT 時也有提示。像我們問 ChatGPT 「兄弟象」,這是台灣球迷最多的職業棒球隊,但 ChatGPT 回答:「兄弟象(Brother Elephant)是一部台灣的電影,由李安導演,於2017年在台灣上映。該片講述了一個由兩兄弟和一隻大象組成的家庭,他們在父親去世後面臨著許多挑戰,但最終靠著彼此的愛與支持,成功地渡過難關。這部電影受到了觀眾和評論家的好評,並獲得了多個電影獎項。」
其實類似這種錯誤還很多,這也許和它訓練時的資料庫有關,所以使用 ChatGPT 的回答時要更小心。
▲ ChatGPT 也是會犯大錯的,所以使用 ChatGPT 所產生的內容之前,還是要多加查證。
Q7:用ChatGPT產生的文字內容會被檢測出來嗎?當 Deepfake 這種 AI 換臉技術出來後,就會開發軟體來檢測這段影片是不是由 Deepfake 所偽造的?也有檢測軟體可以檢測圖片是否經過修圖軟體處理。所以 ChatGPT 開發出來後,自然也有檢測軟體試圖要檢測該段文字是否由 ChatGPT 所產生。而這套叫「GPT-2 Output Detector」的軟體,就是針對 ChatGPT 所開發的,而且,開發這套軟體的公司和開發 ChatGPT 的公司是同一間,都是 OpenAI 這間公司。
以現在的「GPT-2 Output Detector」的能力來說,抓 GPT-2所產生的文字,近乎百發百中,但 ChatGPT 是由 GPT-3模型所開發的,所以用「GPT-2 Output Detector」來偵測 ChatGPT 所產生的文字,如果是英文的內容,會被偵測出來的比例還不錯,但如果是由 ChatGPT 所撰寫的中文內容,被偵測出來的機率還蠻低的。
但是如果你把 ChatGPT 產生的中文內容,貼到 ChatGPT 裡,問 ChatGPT 這些內容是不是它寫出來的。有一定的機會,ChatGPT 會承認這些內容是它寫的。
▲ GPT-2 Output Detector這套「AI文本檢測器」是由同樣開發 ChatGPT 的 OpenAI 這間公司所開發。
Q8:ChatGPT支援語音輸入嗎?不行,目前 ChatGPT 並不直接支持語音輸入,只能接受文字輸入,並用文字輸出來回應。目前取巧的方法就是使用 Siri 或是 Google 語音助理等這類的語音辨識軟體,把語音變成文字,再輸入到 ChatGPT 中。所以你可以用手機上的瀏覽器連上 ChatGPT 的網頁,在輸入文字框用 Siri 或是 Google 助理來輸入你要詢問的問題。
但也許未來的開發人員會使用各種技術來串連,把語音輸入辨識直接和 ChatGPT 串連在一起,讓 ChatGPT 可以直接對語音輸入進行處理。那麼那時,ChatGPT 能像 Siri 或其他語音助手一樣能夠用自然語言對話。
▲ 目前 ChatGPT 並不直接支援語言輸入。
Q9:使用ChatGPT要付費嗎?目前使用 ChatGPT 並不需要付費。但 ChatGPT 是由 Open AI 這間公司所開發的,Open AI 旗下還有一款很有名的 AI 繪畫程式 DALL•E 2。DALL•E 2目前的營運方式是使用者每個月有很少量的免費額度可以使用,超過額度就需要付費使用。
這些 AI 的服務都需要使用伺服器的算力,加上 ChatGPT 上線後爆紅,才短短幾天全球就有數百萬的使用者湧入,造成伺服器開始不穩定,常常出現斷線,因此未來應該很難長期讓使用者免費使用。不過目前為止,ChatGPT 仍然是免費使用的。
▲ ChatGPT 和 DALL•E 2同屬OpneAI這家公司。DALL•E 2每個月有少量的免費額度,超過就要付費。目前 ChatGPT 則是免費。
Q10:不斷的問ChatGPT問題,算是幫忙訓練ChatGPT嗎?其實也算是。你在問問題的過程中,也會幫助它進一步學習和改進。即使你只是問問題,並沒有提供答案,但提問者的文句仍然可以幫助它理解提問者的意圖,並提高它的預測能力。
在 ChatGPT 回答的欄位右側,也有「讚」和「倒讚」可以點選。你可以對它的回答給予評價,這也有助於這個模型未來再回答同樣的問題時,有更精準的答案。
▲ 當 ChatGPT 整個胡說八道時,記得在右邊幫它按個「倒讚」。
8個ChatGPT實際應用範例作為一個能夠理解自然語意的大型語言模型,目前 ChatGPT 有能力做到的事情,已經遠遠超出一般人所想像,它的知識所及可謂包山包海,無法單純視為「搜尋引擎」如此簡單。為了讓讀者快速理解 ChatGPT 的能耐,筆者特地選擇幾種功能進行示範,藉由一問、一答的文字交流過程,演示 ChatGPT 為何能夠造成如此高的討論度,甚至進一步幫助我們應用於日常生活中的工作流程。
示範1:回應一般常識疑問ChatGPT 以聊天機器人的形式運作,只要透過文字提出問題,AI就會提出它的解答。筆者首先以難度較低,透過搜尋引擎查詢就能得到答案的簡單問題來詢問 ChatGPT,這兩個問題分別是「請問日本的首都在哪裡?」與「36的因數有哪些?」。
▲ ChatGPT 正確回答日本的首都為東京,筆者再追問東京知名的旅遊景點,ChatGPT 也成功舉出了如浅草寺、明治神宮等地點。
▲ 對於解答「36的因數有哪些?」,ChatGPT 不僅給出了正確答案,同時還解釋了因數的定義,以及如何尋找因數的方法。
示範2:解答專業領域問題最基本的一般常識問題,對於 ChatGPT 而言根本「小菜一碟」,不只回答正確且語意清晰,那麼專業領域的問題 ChatGPT 是否能夠應付呢?對此筆者同樣選擇兩個問題,包含「《國富論》對於現代經濟學理論的影響」與「16進位的優勢為何?」,要求 ChatGPT 給出解答。
▲ 關於《國富論》問題 ChatGPT 給出了淺顯易懂的答案,包含該著作的作者、主要論點、內容,以及後續開展了自由主義經濟學等等,同時也指出《國富論》本身的問題,邏輯清晰且切中核心。
▲ 回答「16進位」問題時 ChatGPT 首先解釋了定義與應用領域,再從應用領域開展相比於10進位的優勢之處,邏輯推演十分合理解且令人信服,不過答案似乎有些過於簡化。
示範3:寫作創意長短文章外界之所以認為 ChatGPT 十分強大,原因在於它不只能夠回答問題,甚至還可以發揮「創意」利用純文字進行寫作。除了給予創作主題之外,我們甚至能指定文體、風格與字數等等,透過限制使AI產出更符合預期的結果。筆者在此向 ChatGPT 給出兩項考驗,分別為創作「兔年吉祥話」與「手機的廣告劇本」。
▲ 在創作「兔年吉祥話」方面,ChatGPT 的效果似乎不太理想,字句並沒有成功融合兔子的意象,反倒出現了不少拼貼的痕跡,但最後一個答案「兔子帶來新年喜氣,祝你兔年萬事如意!」卻意外順口。
▲ 面對創作廣告劇本的挑戰,ChatGPT 的回答跟用詞雖然有些「古板」,但清楚的鏡頭指示、場景描寫,卻成功讓筆者在腦袋中想像出了廣告畫面,若後續再交由人工進行修改,絕對足以成為一個可行的劇本。
示範4:全自動撰寫程式碼筆者最喜歡的 ChatGPT 能力之一,大概就是交由 AI 撰寫程式碼了。跟回答一般常識性、專業性的問題不同,若 ChatGPT 於解答中提及了程式碼,不只呈現版面會有所變化,方便使用者進行識別,就連功能註解也會「加好加滿」,格式整齊漂亮,十分賞心悅目。下面筆者將要求 ChatGPT 透過 Python 寫出一個「亂數密碼產生器」,並接著轉換為「C++」語言版本。
▲ ChatGPT 於短短30秒之內,就為筆者準備好了透過 Python 撰寫的「亂數密碼產生器」,實際於編譯器中執行時,不僅功能完全正常,也沒有產生任何錯誤。
▲ 再要求 ChatGPT 將前面的 Python 程式直接轉為 C++版本,經過編譯後功能同樣正常,而且註解清楚、明確,結構看起來也很漂亮,而整個過程中筆者一行程式碼都沒有寫。
示範5:理解文意並抓出重點人類能夠在讀完一篇文章後,經由思考獲得文章的主旨與核心,而這項任務 ChatGPT 其實也辦得到──即便答案不一定正確。有辦法理解自然語意,甚至於長篇文章的意義,對於AI而言有非常高的難度,筆者以宋晶宜的〈雅量〉進行測試,看看 ChatGPT 能為我們帶來什麼樣的人生啟發。
▲ ChatGPT 利用三句話總結了〈雅量〉這篇文章,也清楚抓出關鍵句「人與人之間應該要彼此容忍和尊重對方看法」,雖然缺乏進一步解釋,但以簡答題而言已經可算是標準答案。
示範6:成為小遊戲互動夥伴擁有豐富知識的 ChatGPT,除了回答問題、創作文章之外,也可以透過純文字方式,跟使用者進行簡單的遊戲互動,而且過程只需利用口語化的文句表達即可。以下筆者以簡單易懂的「猜數字」遊戲為範例,讓 ChatGPT 先想好一個數字,接著由筆者進行猜題,一路縮小範圍直到猜中為止。
▲ 只要先清楚說明規則,ChatGPT 也可以成為你的遊戲夥伴。重點在於講解規則時並不需要遵循任何格式,僅透過最自然的語言就能進行互動。
示範7:多語言AI翻譯工具現今主流的網路翻譯工具,其實多多少少都已經導入了 AI 進行輔助,藉此獲得更加精確的結果,而身為大型語言模型的 ChatGPT,自然也是個很棒的多語言翻譯工具,無論單詞、短句或長文,幾乎都難不倒它,不過偶爾可能也會遇到 ChatGPT 不支援的語言,值得注意。
▲ 透過 ChatGPT 將一篇法文的新聞摘要翻譯成中文,若對照其他線上翻譯工具的結果,內容和文意大致正確,不過語意通順度方面有待加強,看來 ChatGPT 於翻譯任務上還有進步空間。
示範8:利用純文字進行繪圖雖然以聊天機器人形式互動的 ChatGPT 只能輸出純文字,但我們仍然可以透過一些小技巧,讓AI畫出簡易的圖形。舉例來說,筆者於本次示範中,即規定 ChatGPT 利用「@」符號畫出一個簡單的三角形。ChatGPT 目前所理解的事物,比許多人想像的更多、更廣,能力也更加強大,本節的各種示例僅僅只是冰山一角。
▲ 目前熱門的AI繪圖工具,ChatGPT 其實也能夠參上一腳,不過它可以畫出來的東西,僅限用純文字進行呈現,所以下指令時就給發揮一些小巧思,例如事先為它指定用來作圖的符號。
結語:應用AI的世界才正要開始從AI繪圖工具如 DALL•E 2、Midjourney,到現在橫空出世的 ChatGPT,人工智能近日飛躍性的發展,既令人感到驚訝、興奮,但同時也帶來了爭議、疑慮和道德方面的議題。
在親自操作、體驗過 ChatGPT 後,筆者深深認為,人工智能於未來的應用,將會深深改變所有人的工作型態。舉例來說,以筆者身為文字工作者的實際應用而言,當我看見一篇結構紊亂的文章時,大可以先將其放入 ChatGPT 中,由AI幫忙整理出大綱及核心重點,藉此縮短理解文意的時間和心力。
又或者如軟體工程師,若想要比較哪一種程式的寫法比較有效率時,只要將程式碼丟入 ChatGPT 當中,AI 就會開始進行比較並說明原因,甚至於協助軟體開發者進行更高品質的修改。
▲ 在 ChatGPT 開頭畫面,官方就列出了AI的特性與限制,包含將主動拒絕不適當的問題,並且會記憶並運用整個期間的對話內容做出回答。
操作的重點提示只不過,即便目前 ChatGPT 的能力已十分強大,但它仍然不能算是個「足夠成熟」的 AI 工具,在使用上還是有許多必須小心的部分。
ChatGPT 雖能夠理解自然語意,但這並不代表它聽得懂「胡言亂語」。在進行指示或發問時,操作者首先要確保自己說出來的話具備邏輯,也就是透過清楚、明確的用詞和文句,向 ChatGPT 表達出意圖。
其次,為 ChatGPT 設定足夠、適當的限制條件,絕對有助於操作者取得理想中的回應結果。例如若想要讓AI創作短文,那麼就得在對話時加上「150字以內」之類的字眼,強迫 ChatGPT 將文章擴寫或精簡。
此外,ChatGPT 目前允許被使用者「灌輸」設定或背景資訊,例如操作者可以在一開始,就要求它在每句話的字尾都加上「喵」,那麼 ChatGPT 接下來進行回應時,就真的會於結尾多出一個「喵」,直到你叫它不要再這麼做為止。
▲ 目前的 ChatGPT 對於「提示」十分沒有抵抗力,例如使用者要求它假裝成一隻貓,AI就真的會被「洗腦」將自己當成一隻貓。
正確性需要質疑即便 ChatGPT 很聰明,幾乎能夠回應使用者提出的任何問題,但這並不代表它所給出的答案全都正確。筆者在實際體驗 ChatGPT 的這段期間,多多少少會發現 AI 給出了錯誤或似是而非的答案,甚至經常選擇對無法回答的問題轉移與模糊焦點。
OpenAI 團隊也誠實向外界表示,目前的 ChatGPT 有著固執己見,並且過度猜測使用者意圖的「缺點」,若操作者堅持跟 AI 互相爭執一件事情的對與錯,想要教育 ChatGPT 回答正確的方向跟答案,雖然有機會「說服」它,但更多時候是被固執的AI而鬧得身心俱疲。
因此,ChatGPT 所給予的任何回答,操作者都應該要抱持懷疑,它本身絕對是一個優良、有潛力的工具,但更需要明智的人來使用,才不會變成謬論製造機,進而影響到正確資訊的傳播。
▲ 隨著繪圖、文字創作的 AI 工具陸續出現,未來人類的工作方式、流程一定會有所改變,AI 將帶來的革命,現在只不過是個開始。(本圖由 Disco Diffusion 生成)
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去年退場的「簡訊實聯制」,遭監察院審計部表示,部分防疫個資檔案散落於非公務個人電腦或行動裝置,且未落實執行外部稽核作業,確認防疫個資已刪除或銷毀,存有個資洩漏或不當使用等風險。
109年新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情蔓延全球,中央流行疫情指揮中心(下稱指揮中心)為防止疫情擴散,於110年5月實施簡訊實聯制並請國家通訊傳播委員會(NCC)協助於同年7月建置疫調輔助平臺,介接五大電信實聯制簡訊資料庫,提供熱區地圖、確診軌跡等功能,協助地方政府更便捷進行疫調工作,簡訊實聯制實施期間(110年5月至111年5月)累積發送約47.8億則簡訊。
▲ 疫調輔助平臺功能示意
然而,審計部於111年5月查核發現,通傳會於查訪電信業者辦理簡訊實聯制資料刪除過程,未檢核原始檔案、備份伺服器及電子郵件等資料貯存點,且部分防疫機關透過非公務環境登入疫調輔助平臺,致相關個資檔案散落於非公務電腦或行動裝置,或於實聯制措施退場後仍持續下載運用;另前行政院資通安全處等機關未依規定執行外部稽核,確認各機關下載實聯制個資均已刪除或銷毀,均存有個資洩漏或不當使用等風險,審計部遂於111年6月函請行政院督促權責機關研謀改善。
審計部表示,經追蹤改善情形,截至111年底止,通傳會已終止疫調輔助平臺契約,平臺已關閉未留存資料,並督導委外廠商完成平臺儲存個資及簡訊實聯制約47.8億則簡訊刪除或銷毀,且指揮中心已督促曾於平臺執行個資下載之21個地方政府辦理個資銷毀,確保民眾隱私,另接辦外部稽核業務之數位發展部資通安全署已將電子防疫個資之資料管理機制納入資安稽核檢核項目,降低個資外洩風險。
針對審計部的質疑,NCC說明,1922簡訊實聯制傳輸過程係透過安全檔案傳送協定(SecureShell File Transfer Protocol,SFTP)介接電信事業1922資料庫及疫調輔助平臺,其功能主要係提供短暫資料匯集及傳輸之緩衝區,非備份資料庫內容,完成簡訊實聯制資訊傳送至電信事業1922資料庫後,同時透過系統排程於24小時內均自動刪除;因此,1922資料庫,並未有所謂備份伺服器之情形,且落實保留28天即刪除原則。
NCC表示,過去疫情期間為提供指揮中心統籌彙集有關資訊,提供由衛生福利部疾病管制署(下稱疾管署)所管理之「疫調輔助平臺」,由疾管署利用帳號密碼管理機制管控供疫調指揮中心授權之單位或人員查詢使用。亦即,經疾管署授權使用執行疫調各單位,自應遵循疾管署規範負有保護民眾隱私之責,且在該署確保隱私保護和資安防護的前提下執行疫調作業。
NCC最後強調,通傳會防疫期間配合簡訊實聯制政策定期督促電信事業落實1922資料保留28天即刪除原則,並於該政策退場後,亦落實實地訪查五大電信事業機房,確實督促各電信業者將1922簡訊實聯制資料庫全數刪除,以確保民眾個資隱私安全。
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AI、LLM (Large Language Model)、5G、HPC及區塊鏈等科技應用日新月異,華碩宣佈透過「AI 雲創園區」整合技術及市場資源,協助新創佈局全球,使園區成為結合技術、應用與商業創新的大型基地。預計今年上半年,會有15至20家潛力新創或企業進駐,一同開發各種創新運用。
華碩電腦營運長暨全球資深副總裁謝明傑指出,「華碩積極推動與鼓勵內部進行創新創業,擴大對外部潛力新創的支持,AI雲創園區提供 AIHPC 高速運算雲端服務,擁有高效能、低門檻、節能減碳等優勢,為新創團隊提供最佳的開發能量。華碩具備全球品牌地位,在產品、市場競爭策略以及行銷暨通路層面擁有豐富的資源,透過造平台、聚夥伴、建生態的模式,為新創與創新企業在全球市場帶來強大的助益。」
以近期進駐的成功個案「華碩智行」為例,透過園區在人工智慧物聯網(AIoT)的核心優勢與資源,分析並掌控停車量、車流離尖峰、區域等大數據,提升車牌、車輛與車型辨識,以及車輛入位、離位等辨識,準確率達99%,大幅減少開單人力成本。華碩智行提供跨界跨域的一站式系統整合服務,解決路邊停車管理問題,未來將提供電動車充電樁服務,有望成為都市停車的新解方。
華碩為扶持更多新創團隊,除提供專業開發技術、營運策略等支援,整合 AIHPC 高效運算雲端服務、5G專網、AI運算與區塊鏈等四大領域關鍵技術,從基礎設施、先進通訊、資訊安全到智慧應用,提供全方位解決方案,為客戶省下巨額營運成本。
華碩祭出折扣達3成的AI算力資源與優惠逾5成的租金,讓新創夥伴的 AI 發展能量有強勁的資源做後盾,進一步掌握新世代的數位科技脈動,引領AIoT、ESG、Green Energy & GreenTech和元宇宙等市場先機,成為台灣產業創新升級的重要推手。
加入T客邦Facebook粉絲團OPPO 今日正式在台灣推出摺疊機 Find N2 Flip,採用直式摺疊設計,將於 2 月 25 日正式開賣,即日起至 2 月 24 日預購即享預購早鳥禮,登錄再享最新 OPPO Enco Air3 真無線耳機。
OPPO Find N2 Flip 摺疊機新登場OPPO Find N2 Flip 主打輕巧小摺疊機,重量僅 191 克,摺疊後的小體積更方便攜帶,顏色則有月曜紫以及天際黑兩色,月曜紫採用亮面設計,天際黑則是加入 OPPO Glow 閃光砂工藝,摸起來帶點霧面的質感,兩款顏色轉軸處都採用微米級精雕工藝雕出流動光影的效果。
摺疊機構的部分採用 OPPO 自家研發的水滴轉軸,轉軸的材料使用航太級新材料,強度提升 15%,水滴型態使螢幕彎摺半徑增大、變形更小、摺痕變淺,相比前一代摺痕寬度降低 63%,轉軸處則以凸輪及彈簧搭配,讓使用者可以將摺疊螢幕自由懸停,整體強度獲得萊茵 TÜV 摺疊可靠度認證,經過測試 40 萬次摺疊後,仍可正常使用。
Flip N2 Flip 封面螢幕為 3.26 吋大螢幕,以直式摺疊手機的封面螢幕來說算是非常大的,不需翻開手機即可左滑使用相機、查看行程、天氣、計時器及錄音等功能,除此之外 OPPO 還設計了可愛的寵物互動桌布,有五隻個性不同的寵物可以在外螢幕上和使用者互動,例如充電時寵物會舉啞鈴鍛鍊、電力低於 15% 時寵物會呈現疲累狀態等。
內頁螢幕則是 6.8 吋 21:9 螢幕,支援 120Hz 高螢幕更新率,也可以使用螢幕分割、懸浮視窗等功能。
相機採用 5000 萬畫素主鏡頭搭配超廣角鏡頭,並導入 MariSilicon X 自研影像 NPU 晶片和 Hasselblad 哈蘇影像系統來提升拍照品質,內建融合哈蘇色彩技術的獨家聯名三款濾鏡,提升色彩表現,按下快門瞬間還會出現經典哈蘇快門聲,打造經典哈蘇復古感。前鏡頭則是 3200 萬畫素,搭配摺疊機構可以使用像是 45 度角懸停高感光主鏡頭自拍、90 度懸停 DV 模式前後雙重預覽或是 110 度角自拍、直播等等。
硬體方面,Find N2 Flip 採用 4nm 製程的聯發科 Dimensity 9000+ 處理器,搭配 8GB RAM 以及 256GB ROM,電池為 4,300mAh 電池,支援 44W SUPERVOOC 超級閃充,57 分鐘就能將電量充到 100%。
OPPO Find N2 Flip 上市資訊OPPO Find N2 Flip 售價 31,990 元,顏色提供月曜紫以及天際黑兩色。
預購資訊2 月 16 日至 2 月 24 日開放預購,預購可獲得 OPPO Watch Free、OPPO 80W SUPERVOOC 超級閃充電源充電器 + OPPO 閃充傳輸線(Type-C to USB-A)。
於 OPPO 網路商店預購 Find N2 Flip 可享 OPPO Enco Free 2 加購價 1,500 元以及好評分享開箱照可獲得紅利點數 500 點。OPPO 網路商店於 2 月 16 日起訂單金額滿 30,000 元即可使用信用卡分期 12 期 0 利率。
上市購機禮2 月 25 日正式上市至 3 月 31 日享限量上市購機禮,於全台 OPPO 體驗店、OPPO 網路商店選購 Find N2 Flip 再加贈 OPPO Watch Free。
2 月 25 日首銷當日至指定體驗店(台北三創/台中三民/高雄夢時代)限時排隊完成取機,加碼再送統一超商禮券 2,000 元+OPPO Enco Air2 真無線耳機。
2 月 25 日至 2 月 28 日,於指定三家體驗店體驗 Find N2 Flip 可獲得統一超商電子購物金 100 元。上述購機活動皆可至官網完成登錄享 12 個月螢幕意外保障及 6 個月延長保固,還有限量 200 組最新款 OPPO Enco Air 3 真無線耳機,官網登錄即可直接帶回家,除此之外,還能再抽「Gogoro VIVA MIX BELT」。
加入T客邦Facebook粉絲團很長一段時間,4K 144Hz顯示器始終擺脫不了性能過剩的標籤。畢竟顯示器性能再強,想要發揮出來還得看顯示卡。
隨著NVIDIA RTX40系顯示卡的陸續發佈,更好的性能表現和DLSS 3的加持,終於能夠實現4K畫質下的高幀數輸出,這也讓4K 144Hz顯示器迎來了新的發展機會。而想要讓顯示器和顯示卡性能充分發揮,選對介面規格就非常重要。
目前顯示器上搭載的視訊介面主要是DP和HDMI介面,兩種介面根據版本區別所具備的性能也不同。通常情況下4K 144Hz顯示器都會配備有DP 1.4和HDMI 2.1版本的介面。
從傳輸頻寬來看,DP 1.4的頻寬為32.4Gbps,HDMI 2.1的頻寬為48Gbps,頻寬傳輸能力越強就說明顯示器能支援的解析度和更新率就越高。因此,可以看出HDMI 2.1介面是相對更好的解決方案,但事實卻沒有這麼簡單。
隨著前幾年HDMI組織取消了原本的HDMI 2.0標準,而是將HDMI 2.1分成了FRL和TMDS兩種協議。其中HDMI 2.1 FRL就是原來的HDMI 2.1,頻寬為48Gbps。而HDMI 2.0則搖身一變成為了HDMI 2.1 TMDS,雖然名字變了,但是頻寬仍舊是18Gbps。
這就讓很多的商家將原本採用HDMI 2.0的產品宣傳改成HDMI 2.1,雖然這種說法算不上“作假”,但是消費者如果不注意識別的話,就很有可能買到“名不副實”的HDMI 2.1顯示器。
正如前文所說,由於傳輸頻寬的巨大差異,即使是擁有滿血HDMI 2.1介面的RTX40系顯示卡,連接到搭載HDMI 2.1 TMDS介面的顯示器之後,實際傳輸標準基本等同於之前的HDMI 2.0。即便是能夠輸出4K 120Hz的畫面,但是最高只能支援8Bit色深,HDR更是不用想了。
那麼,大家應該如何識別這兩種介面呢?方法也非常簡單,很多顯示器的電商詳情會寫明介面版本或者標註頻寬資料為48Gbps,這樣基本就能斷定是HDMI 2.1 FRL介面。
如果大家在頁面中只看到“HDMI 2.1”字樣,沒有任何說明的話那就要注意了。 如果還不放心的話,那就直接買知名品牌的產品準沒錯。
聊完了介面,我們再來說說線材。其實很多朋友在面對HDMI 2.1介面時都會走入一個陷阱,就是必須選用同樣為HDMI 2.1版本的線材。其實,大多數情況下我們使用的HDMI線本身並不具備晶片和協議,那也就沒有所謂HDMI 2.0和2.1版本線材的說法。
根據HDMI協會的官方定義,當前主流的HDMI線主要分為高速(High Speed)和超高速(Ultra High Speed)兩種類型,而兩者的區別主要在於線徑粗細以及做工用料等方面的差異。
也就是說,在短距離選用HDMI 2.0時期的高速線材同樣可以滿足使用需求。不過,想要獲得更加穩定和可靠的使用體驗,還是建議大家選用經過HDMI官方或合作機構認證的超高速(Ultra High Speed)HDMI線材。
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長期追蹤蘋果動態的專欄作家古爾曼認為,作為蘋果的新賭注,混合實境眼鏡雖然引發了廣泛關注,但不可能像之前的iPhone和iPad一樣產生轟動效應。
在蘋果內部,部分負責新款混合實境眼鏡的管理者相信,這個品類最終會取代iPhone,成為該公司的標誌性產品。
蘋果甚至在內部描繪了一番願景:最終可以開發出讓人們隨時隨地都能攜帶的眼鏡裝置。這種產品不僅可以取代筆電,甚至能取代手機。儘管初代蘋果眼鏡價格高昂(約為3000美元),但該公司的一些內部人士認為,這款裝置將讓消費者得以初步感受這誘人的願景。
這是否足以讓這款眼鏡取得成功?很難說。雖然業內人士認為,有朝一日,增強現實和虛擬現實將會催生iPhone的替代產品,但第一代眼鏡卻很有可能給蘋果帶來多年未見的失敗。
蘋果的首款混合實境裝置可能採用「Reality Pro」的產品名稱,將於今年發佈,內建許多先進技術,包括雙4K螢幕,以及通過前置OLED螢幕來顯示使用者的雙眼。它還將通過十多顆鏡頭來分析穿戴者的身體、眼球運動和外部環境。
毫無疑問,它比市面上的任何一款產品都更加神奇,也更加先進。但對多數消費者來說,這款裝置不划算、也不實用。這是因為它單次充電續航只有2小時,無法在室外使用,發佈時的內容有限,設計舒適感也不足。
市場可能還沒準備好迎接一款「Apple眼鏡」這款眼鏡還標誌著蘋果的戰略變化。在蘋果之前進軍音樂播放器、手機、平板電腦、手錶等新領域時,這些品類已經吸引了主流使用者的興趣,蘋果在那些領域的目標只是開發更好的產品,擊敗競爭對手即可。
相比而言,AR/VR眼鏡仍處於發展初期。必須要對消費者進行充分的勸說,才能更讓他們嘗試這樣的產品。
蘋果還沒有為這款裝置確定真正的「殺手級應用」。目前,該公司希望能憑藉沉浸式影片播放、與其他蘋果產品的整合以及先進的VR FaceTime電話來吸引消費者,但這恐怕遠遠不夠。
初代iPhone沒有這個問題,因為人們當初已經習慣了每天隨身攜帶手機。而在第一代iPad發佈時,整個世界也已經為平板電腦做好了準備,它既可以部分替代筆電,也可以成為休閒娛樂裝置。
資料就是證明:iPhone上市第一個月就賣出100萬部,iPad也在上市28天內突破100萬台的銷量。這僅僅是個開始,iPhone上市第二年的銷量超過1000萬部,iPad上市8個月的銷量超過1500萬台。
Apple Watch在2015年上市時雖然缺乏重要用例,但健身和健康追蹤及通知功能很快成為它的重要賣點。即便初期存在處理器反應遲鈍和應用表現平庸等問題,但Apple Watch還是在上市第一年實現了超過1000萬塊的銷量。
但即便按照蘋果自己的計畫,新的混合實境眼鏡也截然不同。這款產品只有望在第一年生產約100萬台。照此來看,這款裝置將成為蘋果初期銷量最差的裝置。
與蘋果現有產品相比,這款眼鏡也缺乏明確的優勢。當史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)推出iPad時,他宣稱這款平板電腦在上網、看視訊、看照片方面要優於Mac或iPhone。Apple Watch在活動追蹤方面也比iPhone效果更好。
除了看影片和Facetime外,蘋果初代眼鏡恐怕不會在任何方面優於iPhone或iPad,而且很少會有消費者願意為此花3000美元買單。如此高的價格足足達到初代iPhone的5倍——要知道在2007年,iPhone可謂手機界的奢侈品。
儘管蘋果可能會針對消費者推銷Reality Pro,但它更好的定位應該是一款開發者原型產品——便於開發者為未來的裝置偵錯軟體,等待更廉價、更實用的產品上市。
失敗的前車之鑑不勝枚舉類似的失敗已經不勝列舉。包括微軟的Hololens、Meta的Quest Pro在內的現有裝置都沒有開拓足夠大的市場。起價3500美元的HoloLens已經基本宣告失敗。微軟最近的降價表明,這已經不再是它的重點。1500美元的Quest Pro也遭遇了類似的窘境。
對目前的VR市場而言,更令人擔憂的資料在於:作為目前最熱門的裝置,400美元的Quest在購買半年後,有超過一半遭到閒置。
雖然蘋果的裝置比現有眼鏡更精緻、更先進,但它仍然無法擺脫微軟和Meta面臨的挑戰:價格過高,使用受限,多數消費者持謹慎態度。
為了避免Reality Pro陷入雷聲大雨點小的尷尬境地,蘋果可能需要將其定位為未來世界的預覽產品。但這也並非易事。蘋果的行銷部門不太擅長低調發佈新品,畢竟他們之前沒有必要這樣做。
無論如何,此次新品發佈之後,都需要在外部開發者的幫助下快速改進。如果他們能創造出遠好於iPhone或iPad的體驗,就將形成重大助力。如果蘋果能夠在短時間內將價位降低1000美元,並提升電池續航時間,那絕對會大有看頭。
倘若蘋果能夠推出真正的AR眼鏡,而且在價格、功能和電池續航方面媲美iPhone,或許真的能像之前的突破性技術一樣改變科技行業格局。
但目前來看,蘋果作為轟動性產品製造商的地位恐怕岌岌可危。
加入T客邦Facebook粉絲團在 iPhone 相簿裡的「為你推薦」分頁中,有「回憶」和「精選照片」分類,回憶是系統自動辨識照片裡的人物、地點或活動後,所製成的精選集,而精選照片則是從圖庫挑選出來的出色照片。而這些照片又會以小工具的方式出現在主畫面,甚至較隱私的照片也會輪播出現。若想要避免照片突然出現的尷尬,建議可以選擇手動關閉此功能。
步驟1.在 iPhone 相簿裡的「為你推薦」分頁中,會自動提供「回憶」和「精選照片」分類。 步驟2.主畫面若有開啟照片小工具,就會顯示「回憶」和「精選照片」的照片,但照片都是自動挑選,較隱私的照片也可能被選中。 步驟3.如果不想要被自動挑選的照片嚇到,可關閉「回憶」和「精選照片」的功能,只要進入設定選單,找到「照片」。 步驟4.在照片的設定頁面中,將「顯示精選內容」閉關。 步驟5.回到照片 App 中,可見「回憶」和「精選照片」都顯示關閉。 步驟6.在主畫面上即使有開啟照片小工具,也不會再顯示照片。加入T客邦Facebook粉絲團本文同步刊載於PC home雜誌
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首個開源的ChatGPT低成本重現流程來了!
預訓練、獎勵模型訓練、強化學習訓練,一次性打通。
最小demo訓練流程僅需1.62GB視訊記憶體,隨便一張消費級顯示卡都能滿足了。單卡模型容量最多提升10.3倍。
相比原生PyTorch,單機訓練速度最高可提升7.73倍,單卡推理速度提升1.42倍,僅需一行程式碼即可呼叫。對於微調任務,可最多提升單卡的微調模型容量3.7倍,同時保持高速運行,同樣僅需一行程式碼。
要知道,ChatGPT紅是真的紅,但要重現也是真的難。
畢竟ChatGPT是不開源的,市面上至今沒有開源預訓練權重、完全開源的低成本訓練流程,而且千億等級大模型的訓練本身就是個難題。
但ChatGPT軍備賽已經愈演愈烈,為了抓住趨勢,如Google等都在打造對抗的產品。快速重現ChatGPT是應趨勢所需。
開源加速方案Colossal-AI正是為此而來。
並且在提供開源完整重現流程的同時,把成本降了下來!
降視訊記憶體開銷是關鍵
開源地址: [https:]]
ChatGPT的效果好,主要是由於在訓練過程中引入了人類回饋強化學習(RLHF),但這也直接導致ChatGPT的重現訓練難度飆升。
其訓練流程主要分為三個階段:
▲ RLHF的三個階段
對於ChatGPT訓練而言,第三階段是核心部分。
OpenAI採用了強化學習中近端策略最佳化演算法(PPO),借此引入獎勵訊號,使得語言模型產生的內容更加符合人類評判標準。
但強化學習的引入,也意味著更多模型呼叫。
例如,使用基於Actor-Critic(AC)結構的PPO演算法,需要在訓練時進行Actor、Critic兩個模型的前向推理和反向傳播,以及監督微調模型、獎勵模型的多次前向推理。
在ChatGPT基礎的InstructGPT論文中,Actor和監督微調模型都使用了1750億參數的GPT-3系列模型,Critic和獎勵模型則使用了60億參數的GPT-3系列模型。
如此大規模的模型參數,意味著想要啟動原始ChatGPT訓練流程,需要數千GB的視訊記憶體開銷,單張GPU顯然無法容納,常見的資料並行技術也不能搞定。
即便引入張量並行、流水並行對參數進行劃分,也需要至少64張80GB的A100作為硬體基礎。而且流水並行本身並不適合AIGC的生成式任務,bubble和調度複雜會導致效率受限。
單張消費級顯示卡都能體驗Colossal-AI基於ZeRO,Gemini, LoRA, Chunk-based記憶體管理等方法,提出了一系列單卡、單機多卡、大規模並行解決方案。
對於基於GPT-3系列模型的ChatGPT,Colossal-AI能用原本一半的硬體資源啟動1750億參數模型訓練,從64卡降低到32卡。
如果繼續用64卡,則將訓練時間壓縮到更短,節省訓練成本、加速產品反覆運算。
而為了能讓更大範圍的開發者體驗重現ChatGPT,除了1750億參數版本外,Colossal-AI還提供單卡、單機4/8卡的類ChatGPT版本,以降低硬體限制。
要知道,在單機多卡伺服器上,即便把顯示卡規格提升為A100 80GB,由於ChatGPT的複雜性和記憶體碎片,PyTorch最大也只能啟動基於GPT-L(774M)這樣的小模型ChatGPT。
用PyTorch原生的DistributedDataParallel (DDP) 進行多卡並行擴充至4卡或8卡,性能提升有限。
Colossal-AI最高可提升單機訓練速度7.73倍,單卡推理速度1.42倍,還可繼續擴大規模並行。
為了盡可能降低訓練成本和上手門檻,Colossal-AI還提供了在單張GPU上即可嘗試的ChatGPT訓練流程。
相比於PyTorch在約50萬元的A100 80GB上,最大僅能啟動7.8億參數模型,Colossal-AI將單卡容量提升10.3倍至80億參數。
對於基於1.2億參數小模型的ChatGPT訓練,最低僅需1.62GB視訊記憶體,任意單張消費級GPU即可滿足。
此外,Colossal-AI也致力於降低基於預訓練大模型的微調任務成本。以ChatGPT可選的開源基礎模型OPT為例,相比PyTorch,Colossal-AI可將提升單卡微調模型容量3.7倍(原始計算量顯著增大),同時保持高速運行。
一行程式碼快速上手到了具體操作部分,如上重現流程中的多個步驟,基於Colossal-AI開源方案,都能實現一行程式碼快速上手。
先看模型使用方面。
儘管ChatGPT背後的大語言模型GPT-3.5不開源,但如GPT、OPT、BLOOM等主流開源模型可作為替代。
Colossal-AI為Hugging Face社群的這些模型,提供了開箱即用的ChatGPT重現程式碼,可覆蓋三個階段的訓練。
以GPT為例,添加一行程式碼指定使用Colossal-AI作為系統原則即可快速使用。
from chatgpt.nn import GPTActor, GPTCritic, RewardModel
from chatgpt.trainer import PPOTrainer
from chatgpt.trainer.strategies import ColossalAIStrategy
strategy = ColossalAIStrategy(stage=3, placement_policy='cuda')
with strategy.model_init_context():
actor = GPTActor().cuda()
critic = GPTCritic().cuda()
initial_model = deepcopy(actor).cuda()
reward_model = RewardModel(deepcopy(critic.model)).cuda()
trainer = PPOTrainer(strategy, actor, critic, reward_model, initial_model, ...)
trainer.fit(prompts)
使用下列命令,即可快速啟動單卡、單機多卡、1750億版本訓練,並測試各種性能指標(包括最大視訊記憶體佔用、吞吐率和TFLOPS等):
# 使用單機單卡訓練GPT2-S,使用最小的batch size,Colossal-AI Gemini CPU策略
torchrun --standalone --nproc_pero_node 1 benchmark_gpt_dummy.py --model s --strategy colossalai_gemini_cpu --experience_batch_size 1 --train_batch_size 1
# 使用單機4卡訓練GPT2-XL,使用Colossal-AI Zero2策略
torchrun --standalone --nproc_per_node 4 benchmark_gpt_dummy.py --model xl --strategy colossalai_zero2
# 使用4機32卡訓練GPT-3,使用Colossal-AI Gemini CPU策略
torchrun --nnodes 4 --nproc_per_node 8
--rdzv_id=$JOB_ID --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=$HOST_NODE_ADDR
benchmark_gpt_dummy.py --model 175b --strategy colossalai_gemini_cpu --experience_batch_
背後原理如何?
背後原理如何?
核心方案還是Colossal-AI。
它從誕生起就面向大模型應用,可基於PyTorch高效快速部署AI大模型訓練和推理,是這一領域的明星項目了,GitHub Star超八千顆,並成功入選SC、AAAI、PPoPP、CVPR等國際AI與HPC頂級會議的官方教程。
目前,Colossal-AI已成功幫助一家世界五百強企業,開發具備線上搜尋引擎能力增強的類ChatGPT聊天機器人模型。
此前,它們還為Stable Diffusion、OPT、AlphaFold等最先進的模型,提供了多樣高效的大規模多維並行分散式解決方案。
主創人員為加州柏克萊大學傑出教授James Demmel和新加坡國立大學校長青年教授尤洋。
▲ Colossal-AI與當今主要開源項目同期開來源資料對比
具體到細節原理上,LoRA、ZeRO+Gemini是關鍵。
低成本微調的LoRA在微調部分,Colossal-AI支援使用低秩矩陣微調(LoRA)方法。
LoRA方法認為大語言模型是過參數化的,其在微調中的參數改變量是一個低秩的矩陣,可以將其分解為兩個更小的的矩陣的乘積,即
在微調時,固定大模型參數,只調整低秩矩陣參數,從而顯著減小訓練參數量。在微調之後,進行推理部署之前,只需要將參數加回原有矩陣即可,即
,不增加模型的推理延遲。
▲ LoRA示意圖,僅需訓練A、B
減少記憶體冗餘的ZeRO+GeminiColossal-AI 支援使用無冗餘最佳化器 (ZeRO) 來最佳化記憶體使用,這種方法可以有效減少記憶體冗餘,並且相比傳統的資料並行策略,不會犧牲計算細微性和通訊效率,同時可以大幅提高記憶體使用效率。
為了進一步提升 ZeRO 的性能,Colossal-AI 引入了自動Chunk機制。
透過將運算順序上連續的一組參數存入同一個 Chunk中(Chunk 是一段連續的記憶體空間),可以確保每個 Chunk 的大小相同,從而提高記憶體使用效率。
使用Chunk 方式組織記憶體可以保證 PCI-e 和 GPU-GPU之間的網路頻寬得到有效利用,減小通訊次數,同時避免潛在的記憶體碎片。
▲ Chunk機制
此外,Colossal-AI的異構記憶體空間管理器Gemini支援將最佳化器狀態從 GPU 卸載到 CPU ,以節省 GPU 記憶體佔用。
可以同時利用 GPU 記憶體、CPU 記憶體(由 CPU DRAM 或 NVMe SSD記憶體組成)來突破單GPU記憶體牆的限制,進一步擴充了可訓練模型規模。
▲ 通過ZeRO+Gemini提升硬體的模型容量
One More Thing儘管此次開源包含了重現ChatGPT的完整演算法流程和必要軟體系統,但想要走到實際應用落地,還至少需要資料、算力等方面的支持。
參考開源大模型BLOOM、開源AI畫畫工具Stable Diffusion的經驗,這背後都需要包括個人開發者、算力、資料模型等可能合作方的支持共建——
此前,超過1000個科學家聯合發起、耗時一年多煉出了號稱和GPT-3一樣強大的語言模型BLOOM。還有AI畫畫趨勢的頭號明星Stable Diffusion,也是由Stability AI、EleutherAI和LAION多方聯合完成的。
重現ChatGPT也是如此,Colossal-AI正在發起這一開發活動。如果你對這項工作感興趣or有好的想法,可以和他們聯繫。
開源地址:
資料來源:
加入T客邦Facebook粉絲團台灣首部將 AV 女優與女子摔角做結合的性喜劇電影《女優,摔吧!》在上映之際即以超大尺度的演出以及超爆笑的角色互動引爆話題討論,並於今日正式宣布將於2月17日於 Disney+ 正式上線。
爆笑喜劇電影《女優,摔吧!》講述前往日本當 AV 女優的麗絲愛愛(夏于喬 飾)和小紅莓(吳映潔 飾)不幸遇到 AV 界的寒冬,被迫回到台灣求生,沒有任何技能在身的兩人偶然被解放女子摔角俱樂部的負責人順姨(曹蘭 飾)相中,邀請一同加入摔角俱樂部演出。此外,《女優,摔吧!》更邀請到重量級客串嘉賓林依晨和男神林柏宏參與演出,讓網友直呼 「這不只是神仙打架!這是妖精打架!」,而在瘋狂爆笑的背後,每個角色私下的無奈與苦衷、受盡冷眼的小人物所需面對的挫折與辛酸、以及眾人攜手面對困難後破繭而出的感動與激情也讓觀眾紛紛表示「意外熱血又勵志」、 「這是我今年看過最好看的國片電影!」
夏于喬和吳映潔在《女優,摔吧!》中為詮釋 AV 女優突破以往尺度,不只一開場就有多人混戰戲碼,夏于喬還為了拍攝電影中的A片素材,挑戰護士、水手服、皮鞭、手銬等裝扮, 夏于喬也坦言自己的母親在作品上映前一直很擔心,但為了支持女兒依然決定包場支持,看完電影後媽媽的心情也從原本的緊張變成了感動,「她看到我們演員在戲裡真摔真打很心疼,也為我們的熱血而感動」;夏于喬也加碼分享先生的觀後感,表示先生看完電影後覺得自己真的放得很開!除了在拍攝期間被摔得很辛苦之外,也很替角色抱屈和心疼。
此外,由吳映潔飾演的小紅莓一角個性天真可愛,也讓不少網友直呼根本是吳映潔「本色演出」,對此吳映潔也大方分享小紅莓當然會有一些自己的影子在角色中,但其實私底下和螢幕上的自己還是有很多不同的地方,因此依然花了很多時間揣摩、詮釋小紅莓這個角色,也希望觀眾能在《女優,摔吧!》登陸Disney+ 後細細品味小紅莓可愛又無俚頭、同時對一切困難挑戰都天不怕地不怕的角色魅力。
《女優,摔吧!》是台灣首部結合女子摔角與 AV 女優的性喜劇電影,由周美豫執導、操刀《她和她的她》的溫郁芳擔任編劇,以及夏于喬、吳映潔、黃心娣等人領銜主演,並由滿滿額娛樂股份有限公司、上作娛樂有限公司共同出品。《女優,摔吧!》將於2月17日於Disney+ 正式上線。
加入T客邦Facebook粉絲團2月16日早间消息,据报道,当地时间周三,谷歌母公司Alphabet CEO桑达尔·皮查伊发送内部备忘录,要求谷歌员工贡献2至4个小时,帮助该公司改善其人工智能(AI)聊天机器人Bard。
这封邮件称,谷歌目前急需采取行动,赢得下一代AI搜索大战。在微软投资OpenAI后,谷歌发现自己已经处于被动局面。OpenAI开发的热门AI聊天机器人ChatGPT可以通过非常自然的方式回答各种开放式问题,它在去年末推出后迅速蹿红整个互联网。上周,微软推出了改版后的新必应,并在其中整合了ChatGPT。而微软CEO萨提亚·纳德拉认为此举掀开了搜索引擎的“新篇章”。
“我知道这一刻令人兴奋不已,这在意料之中:底层技术迅速发展,潜力无比巨大。”皮查伊在备忘录中说,“最重要的事情是,我们目前能做的是集中精力打造一款伟大的产品,并以负责任的态度开发它。”
内部人士表示,谷歌周二启动了内部测试。该公司已经有数以千计的内部和外部测试者在使用这项服务,并就Bard回答的质量、安全性和“根基性”提交反馈。
“来自谷歌员工和外部可信测试者的测试和反馈都是改善Bard的重要环节,可以确保它为我们的用户做好准备。”谷歌发言人在声明中说,“我们经常向谷歌员工寻求意见和建议,帮助我们改进产品,这是我们内部文化的重要组成部分。”
谷歌上周演示了Bard,但在回答一个关于詹姆斯·韦伯太空望远镜的问题时给出了错误回答,并因此导致声誉受损。在外界发现这一错误后,谷歌股价暴跌,而Alphabet董事长John Hennessy表示,尽管Bard“真的准备好了”,但谷歌却迟迟不愿使用它。
谷歌过去一年也曾因为其AI项目遇到过一些内部动荡,因为部分员工担心这项技术尚未做好准备,可能传播偏见和虚假信息,从而对公司的声誉构成伤害。与此同时,数据和用户反馈是谷歌的优势所在,可以帮助该公司改善其AI系统的回答效果。
皮查伊说:“AI经历了一轮轮冬去春来,如今又到春暖花开时。作为一家AI至上的公司,我们多年以来一直为此努力,随时做好准备。”
以下是皮查伊备忘录全文:
谷歌员工们:
很高兴看到我们开放了Bard的内部测试,帮助我们为发布做好准备。这是以负责任的态度开发这项技术的重要环节——也衷心感谢Bard团队以及所有投入时间进行测试的人。如果你尚未进行测试,可以在go/bard-dogfood上查看关于如何参与测试的说明。
我知道这一刻令人兴奋不已,这在意料之中:底层技术迅速发展,潜力无比巨大。对每个人而言,这都将是一场长征。最重要的事情是,我们目前能做的是集中精力打造一款伟大的产品,并以负责任的态度开发它。所以我们才邀请数以千计的外部和内部测试人员来测试Bard的回答在质量、安全性和现实信息的根基性方面的表现。让我们共同拥抱这场挑战,与用户和开发者一同不断迭代。
不要忘记,我们有许多最为成功的产品都不是率先面市的。它们之所以获得发展动力,是因为能解决用户需求,而且以深刻的技术洞察为基础。久而久之,我们获得了用户信任,越来越多的人开始依赖它们。
这正是我们需要你们帮助的地方:将当下的能量和兴奋注入到我们的产品之中。对Bard进行压力测试,改善它的效果。如果每个人都抽出2至4个小时对它进行深入测试,我会感激不尽。请参见下文了解更多细节。
AI经历了一轮轮冬去春来,如今又到春暖花开时。作为一家AI至上的公司,我们多年以来一直为此努力,随时做好准备。让我们共同携手,为用户提供令人惊叹的体验,推出让所有谷歌人都自豪的产品吧。
桑达尔
稿源:新浪
Gogoro 今日宣布將 SSmartcore 智駕電控核心應用到全新 Gogoro Premium 車款,同時調降 Gogoro Premium 車款售價至 86,899 元,3/19 前入手全新 Gogoro Premium 再贈送定速巡航及 TCS 循跡防滑系統。
Gogoro 自己開發的 SS 智駕電控核心去年首先應用在 Gogoro SuperSport 與全新 Gogoro Delight 上,今年再度拓展到更多車款,SS 智駕電控核心可讓 ECU(Electronic Control Unit,電子控制器)與 MCU(Motor Controller Unit,馬達控制器)運算效能提升,進而讓車輛操控更精準迅速,還能即時擴充最新科技,車主可以隨時透過線上商店購買和雲端升級擴增 TCS 循跡防滑系統與定速巡航模式兩大配備,輕鬆享受四輪高階車款才能擁有的功能。
而全新的 Gogoro Premium 車款推出晶鑽灰、晶礦銀二色,搭載汽車等級 LED 頭燈,照射角度擴大 2 倍,最大亮度提升 3 倍,馬達為 G2.2 水冷馬達,搭配 FLO DRIVE Sport 運動化皮帶傳動系統,運轉噪音更低、動力傳輸更耐用,也讓保養更輕鬆,內建雨天智慧模式,可預防天雨路滑,自動調控動力輸出模式,加上 SBS 同步煞車系統與急煞警示燈預告後車。
Gogoro Premium 還可選配搭載 LTE 遠端連網服務,透過 Gogoro App,車主無論身處何地都可隨時與愛車連線,提供 24 小時主動訊息通知、遠距指令與控制、和即時連線的車況檢查:包含車輛傾倒示警、車輛上鎖 / 解鎖、開啟車廂、車輛位置查詢與提示等車主日常生活會遇到的使用情境。
即日起至 3/19 購買全新 Gogoro Premium,將額外加贈 TCS 循跡防滑系統標準版、定速巡航模式。搭配政府汰舊換新補助方案,現在入手最高可享 $29,300 電動機車補助。桃園市民符合設籍一年以上,18 歲以上 30 歲以下,或育有同設籍桃園市之 6 歲(含)以下幼兒條件者,加碼再享原車價 95 折優惠;兩項條件都符合者,補助最高可達 $37,980!。2/28 前至全台 Gogoro 門市試乘或購車,還有機會抽中東京雙人來回機票。
加入T客邦Facebook粉絲團1月31日,SHEIN在社交媒体上官宣了一位重量级的资本高管加盟:
前软银首席运营官马塞洛·克劳尔(Marcelo Claure)。
根据SHEIN的官方公告,克劳尔将成为拉美地区的业务主席,主要职责将是监督(oversee)SHEIN在拉美地区的业务战略和拉美地区的股权事务。此外,克劳尔本人还将为SHEIN注入1亿美元的融资款。
带资进组,格局拉满。
克劳尔是一个全球资本市场中当之无愧的明星。
作为软银的COO,他被认为是孙正义操作“宇宙级基金”Vision Funds的左膀右臂。其最著名的经典案例是成功策划了电信服务商T-mobile与Sprint的合并,总交易价格高达260亿美元,改写了整个北美的电信市场格局。
但在中国,克劳尔最被大家熟知的故事,则是他曾经代表软银接手过WeWork的烂摊子——在创始人亚当·诺依曼被扫地出门后,克劳尔成为了WeWork的董事长,在他的带领下WeWork梳理业务并终于登陆了纳斯达克。
看过《WeCrashed(初创玩家)》的朋友,一定对络腮胡子的软银高管(Cameron Lautner)印象颇深。最后一集,他站在原本是诺依曼的演讲位置上,将这位创始人贬低得一无是处。Cameron说“独角兽”其实是一个不存在的童话,而随着诺依曼的离开:
There’s an adult in charge now。
图源:《WeCrashed》剧照马塞洛·克劳尔,一个独角兽公司里的“成年人”。
SHEIN拉丁版蔡崇信?软银、中国、电商巨头、精英投资人高管空降草根创始人。
这些元素组合起来很容易让人想起,那个位于杭州钱塘江边的另一家四字电商巨头。当年蔡崇信为代表的投资人,在早期以自己作为资本入股,成功帮助阿里巴巴度过了草莽岁月。
以克劳尔当下的号召力,SHEIN似乎迎来了自己的蔡崇信Pro Max版本。
SHEIN第一时间在官网发了一条长长的通讯稿,文章中,创始人许仰天表达了对克劳尔的无限期待。他称赞克劳尔,“有培育国际品牌的深厚经验、并善于建立其值得信任的关系”。
各大媒体蜂拥而至,报道了这个一度是全球最值钱的快时尚公司的高管变动。这被理解为SHEIN进一步抬升拉丁美洲市场地位的标志性事件。
克劳尔一直是拉美商业世界中的领军人物。
他生于危地马拉、长于玻利维亚,在拉美赚到了人生的第一桶金。他是玻利维亚-美国商会的董事,拥有一只以玻利瓦尔(Bolivar)命名的玻利维亚足球顶级联赛球队;此外,作为西班牙语国家出身的孩子,他还拥有西甲球队赫罗纳(Girona)35%的股权。
外界认为,他的到来将成为SHEIN在拉美的一面新旗帜。后者利用克劳尔的影响力,可以更好地去解决一些SHEIN自己无法协调的当地问题,包括但不限于常见的政府关系、产业链关系、初创企业投资等。
不过,克劳尔则显得相对冷静。
在消息的同一天,52岁的他在自己的社交媒体上宣布了自己投资生涯的下一个动向——支持拉丁美洲的公司与创业者。而在整篇文章里,克劳尔强调自己的投资生涯将重注拉丁美洲,但却没有提起SHEIN哪怕一次。
图源:Twitter在推特主页上,他的核心介绍依然是他最旗下的两个足球队投资人以及T-mobile的董事会成员。不只是推特,在克劳尔的Facebook主页、甚至领英上,都没有任何关于SHEIN职位上的描述。克劳尔至今也不曾转发过一条社交媒体的推文,来介绍SHEIN的任何市场活动。
对于克劳尔来说,他加入SHEIN的消息只存在于SHEIN的官网和媒体报道里。
图源:Twitter&Linkedin克劳尔与SHEIN之间的关系,很可能并不像目前一些媒体报道的那样重大。这种隐晦的身份表达,同样也藏在了SHEIN官方的通讯稿里。
根据SHEIN官方的说法,克劳尔作为业务主席,其职责是监督拉丁美洲的战略,同时与SHEIN管理团队“紧密地工作”。
图源:SHEIN官网言下之意,克劳尔并不会实际负责拉丁美洲的部分业务,他也并不在SHEIN全球的管理团队之中。
或许如许仰天所说,他非常看重克劳尔建立“可信任关系”的能力。
SHEIN需要克劳尔的地方影响力与对拉丁本土的洞察能力。对于克劳尔来说,SHEIN或许可以成为一个初创企业的潜在孵化器。与SHEIN在拉美合作,除了直接的经济收益以外,也将直接服务于他下半生押注拉美的投资策略。
他不是SHEIN的蔡崇信,却大概也可以与Tik Tok的凯文·梅耶尔(前迪士尼高管)相提并论。
为什么SHEIN要花费如此大的力气,去“高配”拉美市场呢?
特殊的拉美市场拉美是这个星球上,离中国人最远的地方。
在地理上,北京与阿根廷算是“对蹠点”,即在球面上处在同一直径上的两个对称点。从北京到布宜诺斯艾利斯的直线距离超过1.9万公里,相当于从北京到香港距离的10倍。
但从经济发展程度上来说,拉美与中国的水平相近。整个地区大约有6亿人口,人均GDP刚好在1万美元左右。但储蓄率低,超前消费的习惯深入人心。
SHEIN已经在诸如巴西等地区,成为了当地最大的服装品牌甚至电商平台。去年SHEIN在巴西的营收已经达到了80亿雷亚尔(105亿人民币),占据了当地时尚电商50%的份额,年增长率300%。
距离遥远意味着,SHEIN需要花更长的时间将服装运送到当地。飞速飙升的销售规模,无疑又加重了这一点。
以巴西为例,据当地媒体NEOFEED报道,即便SHEIN在当地采用了前置仓的模式,但一些商品同样意味着30天左右的到达时间。这还不包括当地大多都奉行一定的贸易保护主义政策,贸易商需要缴纳不菲的税费和承担繁琐的手续——好在低价最终打败了时效。
对于一家“快时尚”公司来说,这种跨境效率是不太能忍受的。尤其是当SHEIN准备从服装向全品类迁移时,这种时效的困境会更容易被放大。
品玩Global曾经报道过SHEIN拉美的经营状况,SHEIN有时会将美国市场的退换货,重新转销到拉美来降低整体的运营成本。
拉美年轻人对SHEIN的喜爱之甚,甚至衍生出了大量野生的“SHEIN门店”。店主通过用SHEIN的大额优惠券下单,再将商品在门店里原价转售。其实这些门店就是利用优惠券和物流时间差来获得商业利润。
从另一个角度来说,野生门店的开花也从侧面说明了SHEIN在拉美市场上还有很大的潜力亟待进一步挖掘。
图源:SHEIN官网对于SHEIN这样大规模的贸易平台,如果要根本性的解决长期发展的问题,一劳永逸的方式就是在当地找到合适的供应链体系——就像TikTok需要在海外发掘出足够的UGC创作者一样,SHEIN也需要在海外挖掘出更多全球化的供应链资源。
从去年夏天开始,SHEIN就已经在土耳其等地制造产品,用来供应给给更近的欧洲市场。而最晚在2021年底,SHEIN也开始在巴西寻找供应链伙伴。
据外媒报道,许仰天在21年底的时候,还专门去了巴西寻找供应链伙伴,敲定了其中的一些生产商合作关系。不过创业人亲自出马,可能并不如克劳尔的名片效果出色。
许仰天亟需下一个SHEIN一方面,巴西就是美国市场、乃至整个美洲市场的土耳其;另一方面,巴西本身也是SHEIN最适合本地化生产、实现部分的供应链体系的市场。
换言之,SHEIN正在尝试在巴西等地实现某种程度的“内循环”。
最近一段时间,SHEIN“平台化”的战略就不断被外界谈论。据国内外多家媒体报道,SHEIN准备进一步试水开放第三方卖家,以正面与亚马逊、TEMU等平台竞争。而以巴西为代表的拉美,正在成为整个新战略的试验田。
除了建仓储、工厂等一系列“基础设施”投资以外,SHEIN早在1年前就挖来了前跨境电商服务巨头Shopee高管Felipe Feistler、以及前速卖通巴西和本地服装品牌Dafiti的高管Fabiana——相比于克劳尔,这些根植于巴西本地的顶级人才其实才是SHEIN尝试更多突破的核心团队成员。
图源:SHEIN官网SHEIN的新战略本身就意味着更多的投资机会,一些本地的消费品品牌和工厂,都可能收益于SHEIN的新调整——而这也本身克劳尔本人愿意与SHEIN就拉美市场进一步深度合作的原因之一。
如果哪天SHEIN未来会成为克劳尔在拉美新投资的LP,也绝不会有什么奇怪的。
但对于SHEIN来说,这种新的调整却并不是一次业务上的简单探索,而是决定其估值天花板的一次新战役。
作为一家法律总部已经搬迁到新加坡的跨国零售平台,SHEIN的IPO筹备已经成为了一个公开的秘密,而它也将面临无数的投资人拷问:
垂直电商如何应对咄咄逼人的TEMU?如何看待消费环境的下行?如何应对环保主义者的ESG诘问?如何平衡复杂的地缘政治关系?
平台化战略、跨国供应链建设,他们都将成为许仰天回答投资人问题的关键答案。而拉美,正在成为集这两点于一身的“样板市场”。
如果巴西能够走通,那么投资人或许会相信,SHEIN的未来将是一个采购自全球、又销售向全球的超级效率平台——
SHEIN的成功是真正基于他们所说的高效的、可全球复用的商业体系,而不是仅仅基于对绕过部分ESG成本后,对中国制造产业红利和供应商劳动力成本的简单榨取。
图源:SHEIN官网随着资本市场热度走低,SHEIN的估值已经从巅峰时期的千亿美金,下跌到了640亿美金。人们徘徊着想对这个山东男孩的商业故事,思考出一个终极答案:
它到底是止步于下一个H&M,还是会成为下一个亚马逊呢?
人们正在等待克劳尔们给世界一个答案。
而有意思的是,在SHEIN官宣克劳尔的推特下面,寥寥十来句售后咨询中,躺着这么一句显眼的评论:
Viva Bolivia(玻利维亚万岁)
一个伟大的拉美市场,正在等着SHEIN。
韓國商業媒體 BusinessKorea,據估計,韓國三大電動汽車電池製造商 LG 新能源、三星 SDI 和 SK On 的 2023 年營業利潤總和將超過 5 兆韓元(約120億台幣)。
LG 新能源預計今年營業利潤增長 94% 至 2.3606 兆韓元。三星 SDI 預計營業利潤將增長 30% 至 24321 億韓元,去年虧損的 SK On 預計營業利潤將達到 1000 億韓元左右。
截至去年年底,LG 能源解決方案公司的積壓訂單超過 385 兆韓元。該公司計畫在歐洲增加 20GWh 的產能,在亞洲增加 40GWh,在北美增加 40GWh。其去年的年產能為 200GWh,預計 2025 年將達到 540GWh。三星 SDI 在去年下半年開始生產其第五代電池,預計今年將引領公司的銷售增長。
據估計,上述三大電池製造商 2023 年在手積壓訂單將超過 1000 兆韓元(當前約24.5兆台幣)。
不過,與全球電動車電池的需求比較起來,韓國電動車電池佔據全球電動車電池的市佔率,僅為23.1%。
面對氣候變遷,各國政府大力推動電動車(EV)取代傳統燃油車,而電動車電池為攸關電動車產業成敗的關鍵。根據南韓研調機構SNE Research發表的報告,2022年1至11月,南韓三大電池製造商LG能源解決方案(LG Energy Solution)、SK Innovation和三星SDI(Samsung SDI)在全球電動車電池合計市占率為23.1%,較2021年同期銳減7.4個百分點。
而作為對比,中國電池製造商的市占率呈現大幅躍升。光是中國寧德時代(CATL)一家,市占率達到37.1%,穩坐全球最大電動車電池供應商。
加入T客邦Facebook粉絲團Plex is out with a new feature that lets you easily skip the ending credits for any TV show or movie. Called “Credits Detection,” this is designed to let you quickly move on to the next episode of a TV show or find post-credit content. Here’s how it works.
The post Plex launches new feature for skipping TV show and movie credits, available on Apple TV and iOS appeared first on 9to5Mac.
TikTok and Instagram have become competitors as both platforms have been investing heavily in short vertical videos. However, both platforms offer more than that – and while Instagram has decided to move away from offering shopping experiences, TikTok is now working on shopping features for brands.
The post TikTok has been working on shopping features while Instagram does the exact opposite appeared first on 9to5Mac.
ChatGPT创造了人工智能破圈的前所未有的奇观。
一方面,在去年底ChatGPT推出的时候,它已经引起了一波讨论狂潮。许多人迅速地意识到了它意味着什么:预训练大模型体现出前所未有的智能和与人类互动的能力,这给笼罩在经济下行阴霾里的全球科技界打了一针兴奋剂——大家太期待新的增长点了,而和扩散模型代表的AIGC能力一样,互联网科技界近期仅有的几项突破都来自人工智能,2022年堪称人工智能大年。
“破圈效应”,大家形容ChatGPT初上线时的讨论盛况时很爱说这个词。就像AlphaGo当时引发的讨论一样。
但真正的破圈是当所有互联网大厂都宣称要开发类ChatGPT技术的此刻。微软要让Bing搜索拥有ChatGPT相关能力,Google 则发布了几乎一模一样功能的模型。国内的所有大厂也都在跟进这项技术,更吸人眼球的还有已经退休的美团创始人之一王慧文宣布为了ChatGPT“重出江湖”,不仅自掏5000万美金腰包,还引得包括源码、真格基金在内的顶级VC注资超过2亿美金。
和AlphaGo倏忽的热度不同,大厂和大佬们真金白银的投票,让不仅科技界,而是所有人都在讨论ChatGPT是什么。
鲜花着锦的火热中,有关人工智能的悲观论调再次变得响亮。
图源:百度官方你很容易在许多地方看到类似《ChatGPT会替代什么样的职业》这样的文章,在文章的描述里,ChantGPT似乎能驾轻就熟实现对人类能力的替代:预训练大模型一方面极大扩展了数据的量级,同时算法又让它看上去拥有“形式上的智能”,这与人们之前见识过的各种人工智能截然不同。
ChatGPT良好的互动性与创造力让它不仅可以替代简单重复的机械工作,也有驾驭复杂语言和思维方式的能力,换而言之,这是第三次人工智能浪潮以来深度学习模型取得的最大成果。尽管ChatGPT并不理解自己生成的文本,与人们想象中真正的人工智能尚有区别,但神经网络算法已让它拥有和人连篇对话、根据指令编写小说、设计代码的能力。
许许多多职业看上去岌岌可危,特别是人们一开始并未曾预料到的创造性职业。创造ChatGPT 的 Open AI CEO Sam Altman表示,过去人们认为AI取代人类工作将从体力劳动开始,对知识水平要求较高,尤其是创意类的工作一定是受影响最低的,然而现在的情况完全相反。
从软件工程师、作家再到教育咨询和会计师,每个人看上去都有理由担心自己的职业。人们对人工智能的渴望,和对冰冷科技碾碎人性的恐惧交织在了一起。
更让许多人感到焦虑的是,ChatGPT基于大数据的“创造”能力将从根本上扼杀创造:试想一下当所有人都使用模型,而不是自己的思维与广阔的生活实践来激发创造性,那么人类最引以为傲的,艺术和思想岂不只能来自于冰冷的数据库?更讽刺的是,这数据库本身的数据正来自人类自己的创造。
无怪乎有许多人将AI的崛起视为一种威胁,好像《终结者》的故事即将在现实世界中上演,只不过机器人挥舞的并不是远超人类科技能力的毁灭性武器,而是从根本上扼杀人类引以为傲的自由思想和创意。
火热的AI产业背后,关于人们应该如何正确使用AI,从AI中受益,还存在着诸多的疑问。
科技服务于人自ChatGPT爆火以来,国内各家“大厂”快速跟进,即便以中国科技界“内卷”的标准而言,这样的速度仍出人意料。日前,小度正式官宣将打造针对智能设备场景的人工智能模型“小度灵机”,并应用到小度全系产品。这也符合小度一贯的产品迭代策略——技术本身是中性的,可以通过为产品和用户服务赋予其温度。
实际上,小度大概是中国最为身体力行贯彻“AI赋能”技术的智能消费品牌,相比于噱头,小度的AI能力不仅恰切的落地,而且贯穿在产品功能的许多方面。
最新的一个例子是AI作文助手功能的上线,这是小度在产品功能迭代上寻找到的最新,也是最适合“小度灵机”预训练大模型能力落地的恰切场景。
每个语文不好的人应该都体会过修改作文的痛苦,写文章是掌握一种语言能力最全面和最典型的体现,但也是最难修改和提高的部分。这其中既有所谓“汝果欲学诗,功夫在诗外”的关于中文语言高妙与只可意会不可言传的“技术壁垒”,也有现实层面的原因:不是所有语文老师都有时间和精力一对一针对性辅导每一位学生的文章。
这其实是语言学习的共性痛点,简单的词汇积累可以靠硬着头皮的题海战术,但句子结构和谋篇布局的能力在无人辅导的情况下很难有针对性的提高方法,学习类平板虽然能提供充分的知识资源储备,但在预训练大模型能力介入以前,同样对这个问题束手无策。
但这恰恰是类ChatGPT模型最擅长的事情。一方面它有着足够的硬件条件,大模型往往有着天文数字数据储备,足以囊括各个层次和阶段用户的学习需求。另一方面,类ChatGPT模型有着其它AI工具远不能比的“理解”能力,它不仅可以恰当分析用户作文句子中的意思,还能够精准地给出修改建议和例句,这恰似一个经验丰富学识渊博的老师在逐字句一对一辅导,区别在于这位老师随叫随到,永远在线。
冰冷科技背后的人文温情正在于此,在小度学习平板中,AI可以帮助定位学习中的薄弱环节领域,帮助用户举一反三有针对性解决学科知识弱项,还能通过AI作文助手,像真正的语文老师一样,优化字词句,综合提升写作能力。
在未来,随着大模型的迭代,小度学习平板还将能对学生的作品进行通篇结构性修改与整合,从而彻底攻克学习平板无法教授作文的难题。截至目前,可以说小度产品是类ChatGPT技术的最佳载体之一。
依靠强大的科研实力、技术储备和对产品场景的深刻理解,中性的技术在小度产品中实现了恰切的落地,随着AI能力的进一步提高,未来小度产品竞争力护城河势必越拓越宽。
技术进步到底意味着什么?技术本身是中性的,但人们总不免对其或恐惧,或兴奋,从这样复杂矛盾的感情中,文明油然而生。其实重要的不是对技术怀揣着什么样的预设或态度,而是如何恰切运用它。
AI之于小度起到正是这样的作用。这不是我们过去所非常熟知的人-信息或者人-机器之间单向度的简单关系,也不同于AI2B产业级人工智能应用,小度科技CEO景鲲将它概括为AI2C,也就是人与人工智能的协同关系,在人工智能的帮助下,用户直接享受到个性化的AI工具与服务。
这是人与信息关系的革命性变化,也正是我们面对ChatGPT浪潮无可避免到来时所能秉持的最公允正确的态度,悲观是没有必要的,过度乐观也不切实际,我们要做的不是与人工智能来一场你死我活,非黑即白的斗争,而是找到彼此协同、增益的使用场景。
小度智能产品是这种AI赋能理念的最佳贯彻者。覆盖超2亿用户,进入超4000万家庭用户,让小度在AI科研方面拥有雄厚的数据基础,也让人工智能产品化广泛覆盖海量用户——这是连OpenAI都尚未做到的事。而从语音的全域免唤醒技术,到健身产品的AI实时动作捕捉,再到AI作文助手,基于AI2C大背景下的产品迭代,背后反映的是小度从多模态交互到预训练大模型各个方面的强大实力,中国尚没有第二家智能消费产品的公司能在AI领域达到如此地位。
这甚至只是个开始。技术是中性的,而只有当它与人进行连接的时候,才变得有意义。AI带来了人与信息关系的革命性变化,革命性会带来颠覆,但同时也带来红利。其中最重要的就是塑造了之前所从未有过的,类似人与人之间关系的连接感。小度AI作文助手正是这种前所未见连接感的最佳例子。
AI第一次让机器变得像“人”,带来与人相似的体验,自然而然进入各种人与人互动的场景中,可以想见,像AI作文助手这样的能力只是一个开始,未来基于用户规模和“小度灵机”的模型能力,小度还有更为广阔的想象空间。
ChatGPT已经成了全球信息技术产业界毋庸置疑的现象级产品。
它以“通用人工智能”的名义,跟人类唠家常,帮人们起草邮件和律师信,回答一些玄奥的终极哲学问题,写一段可用的Python代码,回答一些看似需要复杂和递进逻辑的问题,根据一些人物设定撰写一段电影剧本,书写一首优美的情诗,捉刀大学生的论文作业……似乎人类历史上还没有这么一个全能的AI物种。比尔盖茨说ChatGPT出现的意义“不亚于互联网的诞生”,微软CEO纳德拉(Satya Nadella)说它堪比工业革命,人工智能口头爱好者们又一次惊呼“奇点”来临,普通人再度担心自己的工作被ChatGPT这样的全能型AI助手取代……从IBM的“深蓝”,到Google的AlphaGo,再到OpenAI的ChatGPT,25年过去了,AI在不断进化,人类对AI的日常反应却看不出什么心智上的成熟,这真的是一件令AI开心的事。
我已经用ChatGPT干过诸多不可描述之事,发现它并不能每每得心应手,却能在一些看似更艰深的问题上给出更出色的答案和解决方案。比如你问它比亚迪能不能打败特斯拉,它可能会给出一些结构清晰而无奇、事实谬误颇多同时又毫无个性的论述;但如果你问它自动驾驶将如何改变一辆汽车的工业设计,它倒是能够从底盘革新、内饰变化、数字娱乐和外型突破等方面给出充满由内至外想象的论述。从整体而言,ChatGPT相当的不完美,尤其是在提供令人信服的准确性方面,但它在提供结构化的信息论述、打开想象力和解放创造力等领域经常令人类觉得惊艳。你说不上来它对你有什么无懈可击的具体用处,但它又能帮你实现和完成一些琐碎的、冗余的甚至有创造力的事。
正是这么一个看似无用却有用、看似有用却无用的ChatGPT,推动它的母公司OpenAI被微软追加累计的超过100亿美元的投资,它用两天时间突破100万用户,Facebook曾经花了305天;它突破1亿用户花了两个月,就连TikTok也需要9个月——请记住,与Facebook和TikTok不同,ChatGPT还不是一个独立的消费级互联网产品,它仍然仅是一个采用了GPT-3自然语言模型的包含1750亿参数的大型神经网络——当它被优先授权给微软集成在Office和Bing等办公软件和搜索引擎服务的时候,才真正地变成一个“可用”的产品。
图源:OpenAI官网但这已经让中国的人工智能独角兽们够嫉妒的了。
500名员工,公司整体估值接近300亿美元,这是OpenAI;动辄几千人,公司估值/市值充其量10-20亿美元,这是中国的多家AI“小巨头”。
因为人效和价值的巨大差距,更因为ChatGPT对全人类现实社会骤然释放的影响力,ChatGPT的诞生给中国人工智能领域的刺激是不小的。很多人又跳出来了,感慨中美人工智能差距进一步拉大,中国想赶上这波浪潮“任重道远”。还有一些人,又开始热衷探讨为什么中国没有自己的ChatGPT,结论仍然是“中国缺乏创新土壤”和“中国互联网公司都在搞直播和买菜”这样,既不负责又罔顾事实的蠢话。
中国互联网公司并没有都在搞直播和买菜,他们在从事半导体开发、AI模型研究和自动驾驶;美国的互联网公司搞直播、买菜尤其是互联网金融的时候也很风生水起,那些拿着手电筒和放大镜拼命找自己问题,极力美化对手,用遮瑕霜不遗余力涂抹对手的问题,把原因归咎于简单粗暴的理由的人,可以闭上你们的嘴,这不是反思中国为什么不能率先诞生自己的生成式人工智能模型的正确姿势。
作为在人工智能和自然语义处理领域积累最多的中国互联网公司,百度过去五年一直在搞自己的深度学习大模型“飞桨“(Paddle Paddle),甚至用自己的通用AI芯片“昆仑芯”训练自己的模型——它们是百度训练自己的“ChatGPT”的基本环境和前提。阿里巴巴、字节跳动和滴滴也都有基于自身需求的自然语义训练模型。可以说,在训练复杂的上百亿参数的自然语义模型方面,中国的公司和研究机构的“家底”并不薄弱,起点也并不比美国同行低——至少在2016年前后的时候是如此。这几年中美人工智能界在大模型领域产生的差距,不是意识、起点和能力的问题,而是道路和方法的问题。
中国与美国在类ChatGPT的人机对话模型领域的差距,也不是所谓的监管导致的。如果你与ChatGPT就一些更丰富的宗教、文化、民族和地缘政治等议题展开过坦率的交流的话,你会意识到它在看似拒绝和审慎讨论这些议题的背后隐藏着某些特定的立场倾向,是与美国社会普遍公认的主流价值观微妙重合的。可以说,任何一个,而不是某一个自然语义的复杂模型,其模型建构、语料采集、训练和参数调整的过程,都是基于特定价值体系的“内容审查”的过程,都有着维系其价值体系的自觉。我们不是应该不应该在自然语义模型里“生成”中国的价值立场的问题,而是它该如何生成,才能真正地制衡英语主导全球互联网语料库必然导致的世界观与文化霸权,加强中文语言理解基准在全球自然语义处理体系的权重,进而为世界人工智能和人机对话的发展提供文化上的多样性。
我也严重不同意中文互联网信息内容质量太糟糕导致中国类ChatGPT模型语料源头被“污染”的说法,这同样是既偷懒又显得大聪明的判断。因为互联网上的信息总量原因,英语内容无疑是世界上最多的,质量堪忧的极端化内容也是最多的,它们都会影响自然语义模型训练的过程和结果。ChatGPT在早期的训练中优先使用内容质量较高的社交论坛Reddit上的高赞内容,是有特定的语料选择倾向的。如果中国优先选择知乎和得到等知识类社区,以及主流媒体优先作为语义模型的语料库的话,就不存在语料被污染的问题。更遑论以大部分持“中文内容质量低”的人们的外语水平和阅读广度,根本不足以支撑他们的论断。
但是无论如何,ChatGPT的横空出世,对我这么一个多年来一直呼吁“告别硅谷崇拜”的人来说,的确是一个不大不小的刺激,也是一个观念的挑战。
这不是因为我觉得中国和美国在人工智能领域竞争的差距就此拉大了,而是因为ChatGPT这样的通用人工智能人机对话模型,是一个真正可能从全人类——而不是某一个特定领域和行业的角度,推动社会生产协作与文明进程的工具。其意义大于移动互联网的出现,堪比电子邮件和搜索引擎的诞生。作为一个人工智能大国,中国早就不是电子邮件和搜索引擎诞生时期的信息技术产业一穷二白的国家了,但是,我们却没有让这类能影响人类文明进程的通用人工智能的创新首先发生在中国,训练一个基础语料由中国文化与价值体系为建构的模型。
更何况,ChatGPT的模型训练方式,很大程度上依靠的是“大力出奇迹”的参数升级、反复训练和模型依据生成内容反馈持续迭代优化——这原本是中国团队最擅长的工作方法。当一家美国的创业公司用从微软融来的钱不惜代价投入巨额算力成本,大量雇佣非洲和中东的数据工人进行信息标注、用最高效率的迭代与Google这样的巨头进行自研语义处理大模型的“军备竞赛”时,你还是有一种很不真实的感觉——这究竟是一家旧金山公司还是一家深圳公司。
像ChatGPT这样的自然语义处理模型应该可以诞生在中国但却没有诞生在中国,其原因还得从中国从事人工智能的科技公司——无论巨头还是创业公司这些年在干什么开始说。
很多人可能从来没意识到的一个问题是:像ChatGPT这样的超大规模通用自然语义处理模型,由一家AI创业公司建构最可能产生奇迹,而在一家科技巨头内部通常不会实现更好的结果。这就是为什么Google的LaMDA对话应用模型和近期仓促上阵的Bard都没有大放异彩的原因,也是百度接下来势必面临的挑战。
为什么?首先是因为通用自然语义处理建模太烧钱了。其实,烧钱通常并不是大公司的本事,反倒是创业公司的特权。科技巨头几乎都是上市公司,百亿美元级别的投资砸在一项相当长时期看不到回报的事上,首席财务官在面对董事会和股东大会时的压力是很大的,也经常是被股价惩罚的,这导致大公司不敢做大冒险,不大冒险就不会有大迭代。什么叫“大力出奇迹”?就是先花大钱出大力,然后再祈祷奇迹的发生,而不是默认一定得出现奇迹,然后再决定花钱出力。
图源:unsplash可惜,大公司只能是后者。这也是为什么即便从ChatGPT受益颇丰的微软,也只敢从一开始的10亿美元,历时四年,直到今年的百亿美元,一笔一笔,持续地追加投资,以支持OpenAI在微软的“体外”,多年如一日地训练GPT模型。微软通过投资OpenAI获得的股权享有整合ChatGPT模型能力进入其Office和搜索引擎的优先权,它未来会不会吃掉OpenAI可能是一件不太好说的事,但至少市值近万亿美元,一年收入几百亿美元的微软,是绝对不敢一开始就“大力出奇迹”,兀自凭一己之力训练这个模型的。
其次,因为人们对科技巨头从事创新事业的容错度很低,而对创业公司的错误和偏差较为优容。Google为了应对以ChatGPT的压力,仓促推出了人机对话测试版Bard,被发现一些对话出现了基本的事实错误,于是被无限放大,市值一夜蒸发千亿美元。事实上Google不是不清楚这一点,要不是被逼急了,它也不会这么冒失。Google在2021年公布的LaMDA模型,参数级别和信息搜索能力都明显高于当时OpenAI训练的GPT-3,但Google迟迟不敢公测其效果,就是因为害怕它出现失误,引发公众的不信任和股价的下滑。
Google在乎的,OpenAI都不在乎。从ChatGPT发布的第一天起,它就公开地说自己没有信息检索能力,语料库也只到2021年12月,更回答不了很多关于价值和道德判断的问题,还经常犯事实错误。对ChatGPT的自我“摆烂”,测试者很宽容地接受了,对它在编程、文学创作、格式化写作、寻医问诊等领域展现的信息关联、情感表达、逻辑结构、思维连贯性一系列能力惊叹不已,对它犯的错误轻轻带过。
2019年3月,在GPT-2模型取得前所未有的成功后,成立了4年的OpenAI决定由一家非盈利的基金会转变成为一家商业公司。毕竟没有任何一家基金会能受得了它的首席科学家年薪150万美元,2019年5月,山姆·奥特曼(Sam Altman)出任OpenAI的CEO。接着,OpenAI获得了微软的10亿美元投资。2020年5月,OpenAI推出的GPT-3模型,参数从GPT-2的15亿陡升至1750亿,形成了一个前所未有强大的自动学习系统。
可见,一家含着金汤匙出生、融得到巨资、有巨头业务捆绑加持的人工智能初创公司,从事通用的人工智能自然语义模型建构与开发,不计成本投入模型训练,是最理想的状态。最强大的模型带来的想象力和商业回报足以刺激微软和其它的投资者。
那么,怎么这个逻辑在中国就跑不通了?中国曾经有没有一个强大的通用自然语义人工智能模型,哪怕就是一个雏形?
要回答这个问题,不妨看看微软首次投资OpenAI的时间:2019年7月。在微软押注OpenAI的GPT模型之后4个月,也就是2019年11月,微软负责必应搜索业务、同时也是微软人工智能最高负责人的全球资深副总裁、中国香港籍计算机科学家沈向洋宣布离开工作了20余年的微软。而沈向洋对微软通用人工智能模型的最后一个贡献,就是由微软亚洲互联网工程院在2014年主导研发的聊天机器人——小冰。
2020年7月,小冰从微软独立出来,成为一家中国的人工智能创业公司,沈向洋出任董事长,原微软亚洲互联网工程院常务副院长李笛出任CEO。小冰独立之际已发展至第六代以上,产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。小冰曾经引发公众讨论的,除了充满情感和女性性征的聊天机器人之外,还有它在汉语诗歌创作领域的惊艳表现——她出过一本诗集《阳光失了玻璃窗》,收获了不少好评,以及更多的争议。
毫无疑问,一个能写诗,进行简单情感和基于常识的对话的小冰机器人,是几年前全世界范围表现上乘的对话式通用人工智能模型。
图源:小冰官网沈向洋主导的团队不可能不懂搜索,更不可能不懂人工智能。而沈向洋从微软出走和小冰的“独立”,加之微软CEO纳德拉主导的对OpenAI的投资和合作绑定,其实是中美最顶级的人工智能操盘手,在通用人工智能模型领域的一次正式的分道扬镳。
那么,今天的小冰,还写诗么?它在做什么?
这两年,小冰早就不写诗了。它在忙着商业化。它成立了游戏工作室,为游戏提供NPC脚本对话内容;它与冬奥会合作,提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统;它为万得资讯提供人工智能生成的上市公司公告文本摘要;它给万科等企业定制了客服专用的虚拟数字人……它在努力地成为一家“赋能”各行各业,同时让自己能造血赚钱的人工智能解决方案公司。
一句话,昔日代表了通用自然语义人工智能模型较高水准、中国人撑起全部格局的人工智能团队,现在成了一个生成式人工智能与决策型人工智能混合的、为具体的场景提供具体解决方案的人工智能供应商。
你不能说这是小冰的“堕落”,毕竟它只从资本市场融资了数亿元人民币。按照ChatGPT的模型训练方法,这些钱一天就花完了。没了微软的护身庇佑,小冰得自己顾自己的命。可是,我也从来没听说过百度、腾讯或者字节跳动,想过要投资小冰,支持它继续搞通用自然语义人工智能的大模型。
不仅仅是小冰。过去几年中国也有其它从事通用人工智能自动建模和异构计算,让国内外7-8种芯片通过该模型接入软件的创业团队,但只要是拿这个模型出来融资,就搞不定任何的一个投资人。中国的投资机构从未表现过对通用人工智能模型的兴趣,和哪怕一点点的想象力。
“超过85%的投资人一上来就要求我们介绍产品的场景,我们说我们帮GPU对接软件生态,连英伟达都用我们的模型,投资人说这个不算场景。我们说我们也有客户,卫星、码头、智慧城市和智慧工业的研究,他们说你干得太散了,我们不投”。这是我自己听到过的做通用人工智能模型的创业者对我的吐槽。
众所周知,中国的VC是最喜欢“教育”创业者的,当然也少不了教育从事人工智能创业的科学家。“你得在这个行业有点数据”,这是他们最爱教育AI创业者的一句话。
在某一个行业有数据,而且要专注在某一个细分领域提供解决方案,这是中国大多数号称投资人工智能的VC和PE们的思维定式。然后看的就是“场景有多大”,安防摄像头的场景足够大,于是估值模型就变成了中国这么大,能安多少个摄像头?每个摄像头多少钱?总的摄像头盘子有多大?好,盘子足够大,摄像头这个细分领域我们投了。再看看港口智慧物流,中国有多少个港口?有多少个是深水港口?每个港口码头能为AI解决方案付多少钱?原来就付这么点儿钱啊,看来“港口”这个场景不够大,那我们不投。AI虚拟数字人做客服?能跟元宇宙挂上啊,那有故事有想象力,好,我们可以投投试试。
所以,你看到的情况就是,中国的人工智能“四小龙”基本都在做摄像头和人脸识别的生意,都变成了AI的项目实施和集成商,商业模式一如30年前的东软和软通动力,自己活得举步维艰,巨额亏损,还得撑着中国人工智能产业的排面,撑着人工智能这一领域的估值和想象力。
在相当长的一段时间内,几乎没有哪个人工智能领域的投资人发自内心地相信一个通用的模型能在各个行业复用。其中偶尔有几个对通用模型有点耐心和兴趣的,基本都是人民币基金,美元基金对中国团队搞通用模型的尝试真的是兴趣阙如。你以为是他们通过对比OpenAI和Google这样的公司的模型训练难度和水平,从而觉得中国团队做起这个事来有差距?那你还真是想多了。他们知道GPT模型研发是怎么回事的时间,也就是最近这俩月的事。
那些大言不惭“在我眼里商汤和旷视就是卖安防摄像头的”的一线投资经理,那些傲然地跟创业者说“你这个模型又不是场景”的一线投资合伙人,更遑论那些历史上几乎不投人工智能,过去这么多年一直在鼓捣中国创业者“出海”搞加密货币的美元投资基金的合伙人,今天都突然摇身一变,宣称要支持创业者搞“中国的ChatGPT”了。那么你倒可以想想,他们的信誓旦旦和踌躇满志,含有几分对通用人工智能模型的理解和真诚,又有几分是投机和算计。
你更可以想想,一个超级自然语义模型的训练可能一天就得烧几千万甚至上亿人民币,更何况现在提供大模型训练的算力模块——世界顶级的GPU,因为美国的无理禁运而变得越来越难以获取。以那些投资人过去这么多年的心性和行事风格,他们又能坚持得了几天,肯说服投委会投多少笔钱进去,还是能帮这些创业团队搞定GPU的问题?不定哪天,弄不好也就半年之后,他们就又开始催着这些做通用模型的团队,尽快“在细分领域实现商业化”。
以百度对飞桨PaddlePaddle模型投入的坚持,尚且不可避免它从一开始就将这个模型产业实践化,尽快追求在不同行业的商业化。而在很大程度上,通用人工智能大模型的训练,存在着海量数据、高质量有创造力的内容输出和产业应用落地的“不可能之三角”。
能实现海量数据和高质量有创造力的内容输出,就势必不能快速应用于某一个产业的具体落地——比如ChatGPT。
要想在人类创造的互联网最大范围的海量数据里创造具体的产业落地场景,就一定无法提供最高质量的结果,因为基于海量数据的内容生成与精准决策系统一定存在冲突——这其实是个废物。
如果想实现高质量的内容输出,以辅助精准的产业落地场景决策,就一定得牺牲最海量的数据,而以大多数精准的产业场景所拥有的数据,是无法支撑真正的大型模型训练和研究的——这是中国绝大多数“产业细分”人工智能解决方案今天面临的困境,也是所谓“产业ChatGPT”是个换汤不换药的伪命题的原因。
那些今天摩拳擦掌要大举杀入“中国的ChatGPT”的创业者和投资人们,且不说你们兜里有几个钱和几块GPU,既然都上了这艘船,都觉得自己攥着船票,那通用人工智能的“不可能之三角”,你们决定舍掉哪一个角?这是个首先得想清楚的问题。
换而言之,哪个投资机构——无论是财务投资机构还是大公司的投资部门,有持之以恒数年如一日投入训练自然语义大模型,无限拉长回报周期的定力?毕竟历史告诉我们,这是一群最没有定力,最着急找接盘侠的人。
中国从来就不缺优秀的创业者和科学家,在人工智能领域同样不例外。中国和美国科技公司在人工智能领域的水平和积累是全球范围内最接近的,至少几年之前中国和美国在自然语义大模型的建构和训练上的差距也并不大。但是中国确实缺一些视野更开阔、不人云亦云、有定力有远见的投资机构和投资人。
沈向洋、李笛、马维英、王小川和李志飞等这些人,他们出来做通用自然语义大模型的创业项目都挺靠谱,但问题是得换一批背后支持他们的投资机构和投资人,有一些太擅长“做局”和投机,在加密货币等赛道上浸淫太深的投资机构混杂在其中,是应该被拉进黑名单的。
说句实话,尽管过去这么多年都没什么正经的投资机构在看通用人工智能模型,可毕竟还是有一些机构也投了不少回报周期极长的人工智能公司。比如那些投资了中国本土激光雷达和自动驾驶解决方案的VC,他们是对树立中国在全球汽车产业百年未有之变局中全新的竞争力做出过贡献的。还比如那些投资了中国本土GPU的VC——这注定是一个充满艰险,面临美国封禁和打压,回报周期极其漫长的赛道;但这些本土新崛起的GPU玩家——无论是瀚博、壁仞还是其它,它们未来是可能为中国的通用自然语义处理模型提供弹药的。它们背后的投资人,如果有一天真的谋定思动,出手加持中国的自然语义大模型项目的话,我对他们可能有一些更不一样的预期和信心。
只是这样不咋咋呼呼、不拖后腿、不急功近利的投资人和投资机构,不是太多,而是太少,但中国的自然语义模型建构和训练需要这样的投资人和投资机构——无论它是财务投资者,还是战略投资方,或是有国家意志加持的资本机构。
中国要有自己的通用自然语义大模型,它需要有为全球通用人工智能提供中国智慧、中国价值体系和中国方案的愿景,需要从语料库选择、模型建构与训练、参数调整的全过程前置规避风险和法律、道德与伦理问题,更需要的是定力和耐心。
无论如何,它不能投机。