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高端局来了!元宇宙第一股Roblox融合AI,打开游戏新世界大门
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踩了刹车。当前，Roblox正在推出生成式AI，尝试将AI技术与元宇宙结合，以更好地创造未来，为元宇宙注入新的灵魂。那么，Roblox是如何发展成元宇宙领域的标杆企业的？当元宇宙业务成为海内外互联网巨头急于甩掉的包袱时，被称为“元宇宙第一股”的Roblox又做出了怎样的选择？ Roblox经历了什么？ Roblox于2004年由连续创业者Baszuki和Erik Cassel联手创立，作为一个3D社交平台，用户可以创作、开发游戏，并且参与其中。在这里，用户既是游戏的开发者，又是游戏的参与者。Baszuki希望Roblox可以鼓励创造力，并且成为一个可供用户玩耍、探索、社交、创造和学习的平台。在Roblox诞生不久，Baszucki和Cassel就发布了基于Lua编程语言的适用性非常广泛的创作游戏的工具集Roblox Studio，并且推出了创作者交易计划，为平台积累了数百万的创作者和上千万的游戏作品。而2021年，Roblox将元宇宙写入了招股书，在纽交所成功上市，其首日市值飙升至400亿美元，掀起了“元宇宙”热潮。其提到的“身份、朋友、沉浸感、低延迟、多元化、随地、经济系统、安全”元宇宙八大要素至今都是为人乐道的主流观点。我们也在2021年10月发布的《详解元宇宙第一股Roblox，我们能得到什么启示？》一文，详细的拆解了当时Roblox给我们带来的启示，并展望了Roblox的未来。元宇宙的开端从此而起，时间飞逝至今的一年半中，Roblox的发展也随着行业而沉浮。 2022年11月，Roblox公布了第三季度财报，财报显示该公司营收同比增长2%，预售服务收入同比增长10%，而该公司净亏损2.978亿美元，比分析师预计的亏损金额高了42.9%。一时间股价狂跌，市值跌去了76%，从巅峰800亿美元一跃而下，堪称惨烈至极。这家曾被资本追捧的独角兽公司被质疑盈利能力，忧虑缠身，元宇宙只是一个噱头的论断让资本对其半掩起了大门。然而让大家没有想到的是，Roblox在各个维度突围，最终在短短的三个月里逆风翻盘。首先，Roblox积极的推动开发者人数的提升，让开发者社区涌入更多新生力量，开发者是元宇宙的基础，通过全新的游戏吸纳更多的用户，从而扩大了平台内的交易量。除此之外，Roblox开始推出类似NFT的物品，试图缓慢而有节奏的将Web3功能引入产品之中。作为另一个火爆全球的概念，Web3不仅自带流量，还为Roblox提供了更多的可能。与此同时，Roblox还在积极增加广告收入，并且与诸多品牌联名，在提高品牌曝光量的同时增加收入。而随着人工智能如同燎原之火席卷全球，Roblox再一次走在了互联网企业创新的前沿，将生成式AI技术与Roblox Studio集成，让创作者可以通过简单的陈述来设计游戏，简化想象成为现实的路径，让创作变得更加直观和自然。同时，Roblox还为生成式AI的发展提供了一个生态系统，通过使第三方AI创作服务直接插入Roblox，让AI模型充分的使用，让人工智能的创造力在Roblox中被无限地放大。作为元宇宙的先行者，Roblox让我们看到了AI科技对于元宇宙行业的影响，描绘了想象中未来的一角。那么，让Roblox备受青睐的生成式AI技术究竟是什么？Roblox选择融合生成式AI，又能为其平台带来哪些优势？ Roblox为何青睐生成式AI？每隔几年，在AI领域都能孕育出一个崭新的热点。在刚刚过去的2022年，令万众频频侧目的新热点无疑就是生成式AI技术。早在去年年初，著名科技咨询机构Gartner就发布了一份2022年最有前景的技术预测榜，榜单共列举了12种技术，其中生成式AI位列榜首。事实也是如此，在2022年里，一个接一个的生成式AI模型不断惊艳着人们，一时间，生成式AI技术风头无两。随着这些AI生成工具在日常内容创作中的有效性急剧加速，这项技术正处于一个拐点。它能够捕捉创作者的意图，提供丰富的数字编辑功能，帮助创建内容，并完成快速迭代。但是由于目前生成式AI技术尚未成熟，智能机器人也存在诸多不严谨和不稳定的情况，因此生成式AI将大概率先在包容性较强的元宇宙娱乐行业大展身手。这为全新的游戏开发创造了非常高的进入门槛，也为制作一款游戏带来了高昂的成本和漫长的开发周期，这些存在的门槛和成本问题，为生成式AI在游戏领域的颠覆性创新创造了巨大的机会。而号称“元宇宙第一股”的大型多人游戏创作平台Roblox自然也不会眼睁睁看着AI市场被抢占，早在几年前就已经开始相关路线的布局。一些开发者已经在尝试生成式AI工具，并成功将Midjourney等AI生成技术成功沿用至游戏道具设计，创造了更具创新性的建设方式。凭借AI加持的Roblox拥有了更强的互动性，它大大改善了实时体验，越来越多的玩家涌入，5000万日活用户带来的巨大效应正推动Roblox从谷底慢慢攀升。然而，Roblox当时已有的AI系统并没有与这个平台完美整合在一起，玩家还是需要大量的后续工作将生成式AI代码接入平台，而这个过程需要一定的门槛。生成计算机代码是生成式AI的首批实际应用之一，虽然微软和亚马逊已在销售可以自动编写有用软件块的工具，但Roblox表明公司可以调整代码编写能力，创建自己的生成式AI产品。 Roblox的CTO Sturman表示，这种方法对Roblox很有希望，因为其平台上的许多游戏都是由个人或小团队制作的，如果创建了自己的生成式AI产品，游戏的创作过程会更加容易。并且，这不仅能鼓励团队继续开发高质量游戏，也降低了游戏开发门槛，为Roblox生态提供新鲜的创意。因此这家公司看到了基于Roblox平台构建生成式AI工具和API的绝佳机会，为其创作者平台Roblox Studio接入了AI技术，帮助他们构建最具沉浸感的3D体验。除了生成内容，生成式AI还可以改变游戏中的行为。玩家可以在平台访问游戏应用程序编程界面的代码编写AI输入自然措辞的指令，这与《Roblox》所做的事情相似，但它不仅使用AI编码来改变游戏创作，还改变游戏玩法本身。如今，生成式AI技术已经适用于Roblox各种游戏的创作过程，创作者通过组合各种形式的3D对象，并通过脚本进行行为连接，并在平台上提供核心行为的通用物理引擎的支持下进行创造。虽然引擎是平台的基础部分，但这取决于创造者去创造或获取体验中的所有内容。专门的生成式AI工具不仅可以加快创造者的生产力，还可以显著降低将想法变为现实所需的技术技能门槛。可以说，比起依赖那些熟悉Roblox Studio和其他3D内容创作工具的人进行开发创作，Roblox正在努力让其每个用户都能成为平台的创作者。在Roblox的愿景里，他希望将游戏中的体验变成创造体验，即玩家不仅可以创造游戏道具，还能创造一场完整的游戏场景，但要想实现这一愿景，必然需要一套对普通用户来说比当今任何环境都更容易使用的工具——比如语音和文本，或者基于触摸的手势......而这就是成熟的生成式AI技术能够做到的。除了AI工具外，Roblox还看到了AI社区本身为平台创作者带来的巨大机遇。试想一下，创作者可以通过第三方接口将AI技术接入，把他们的独特创作直接提供给Roblox平台用户，通过这种形式建立起来的AI社区天然成为了生成式AI的力量放大器，它能创建一个生态，并源源不断地为创作者和用户输出有效的内容和工具。不过，以上都是Roblox目前所设想的美好愿景，其践行的道路充满了未知，甚至充斥着独特的技术挑战。首先，AI技术的合法合规、用户需求的满足以及创作机制的迭代更新，这些都对这个拥有强大创造者支撑的市场和经济平台提出了更高的要求。只有深思熟虑、合乎道德地实现生成式AI，才能驱使Roblox使用多样化和强大的数据集来创造安全、高质量的内容输出。但这不仅仅是Roblox需要思考的问题，也是AIGC生态需要认真揣摩的内容。可以看出，深耕于元宇宙游戏市场的Roblox正面临着生成式AI热潮的压力，能否在这次技术浪潮中乘风破浪意味着这家公司在未来AI+元宇宙市场的话语权。风向已然开始改变，只有及时调转方向才能拨云见日。生成式AI的出现预示着新一轮的技术竞赛即将拉开帷幕，作为元宇宙底层技术的它又能为元宇宙带来哪些改变呢？、生成式AI能为元宇宙带来什么？不管是ChatGPT还是Midjourney等AI模型，生成式AI正在改变我们的内容格局。这引发了一些问题，在人们的日常工作中使用生成式AI是否合乎道德？生成式AI是炒作还是一项值得深挖的技术？事实上，AI已经在多个元宇宙平台上得到应用，虚拟世界、虚拟形象的落地以及用户的体验它都会全程参与，与之相比生成式AI有较小的框架，根据文本或语音输入就能生成整个虚拟世界的资产。以电子游戏为例，生成式AI已经在该行业掀起了波澜。一些电子游戏大作的关键部分可能原本需要几个月或几年的时间进行开发，但有了生成式AI的加持，只要稍加调整和修饰便可以加速进入到下一个阶段，节省员工迭代演进和最终确定的时间。而这一点同样适用于元宇宙的场景落地。例如虚拟世界可以基于AI构建，然后初步添加剧情内容，再根据用户需求进行调整。一旦虚拟世界构建完成，生成式AI还可以通过文本或语音提示自动填充虚拟世界里的内容，这可以节省时间和精力。可以说，生成式AI是元宇宙开发的辅助工具，就像电子游戏一样，它将为虚拟空间的创建提供一种辅助补充。随着科技技术发展至今，有了生成式AI作为重要的技术补充，真实世界与虚拟世界融合已然成为了未来的重点趋势。诚然，元宇宙目前的发展受到了不少技术上的阻碍，难以实现实时的沉浸式交互、逼真的高质量图像渲染等，因此大部分应用仍未走到大面积落地的阶段。然而，元宇宙并不是一家公司就能打造出来的事物，它需要整个科技行业共同参与，借助多项技术合力打造这一目标，而融合生成式AI注定是其中最为关键的一环。当然，与许多技术一样，生成式AI也需要多年的发展，它只是未来世界的一个选项，最终选择权依然在我们自己手里。【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
金色财经2023-03-02
生成式AI快速发展带动GPU需求显著提升这两家国内GPU领域领先公司受关注
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dForce集邦咨询最新发布的报告称，生成式AI是通过GAN、CLIP、Transformer、Diffusion等算法、预训练模型、多模态等AI技术的整合，数据、算力、算法是深耕生成式AI不可或缺的三大关键。由于生成式AI必须投入巨量数据进行训练，为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例，其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1,800亿个，TrendForce集邦咨询估GPU需求量预估约2万颗，未来迈向商用将上看3万颗（以NVIDIA A100为主）。生成式AI发展将成为趋势，将带动GPU需求显著提升，国内相关领域公司望受关注。　　景嘉微（300474）公司专注于GPU领域的研发、生产和销售，目前已成功自主研发JM5400、JM7200和JM9系列三代图形处理芯片，实现在专用领域和通用领域的广泛应用。　　好利科技（002729）公司投资的合肥曲速主要从事GPU芯片、ADAS视觉芯片的研发和销售。在研GPU芯片采用模块化设计，可根据市场需求通过减少核心数目组合成面向各档次需求的产品。相较于国内同档次产品，其拥有更高的算力，性能、功耗优势明显；相较国外同档次产品，其性价比更高。
金融界2023-03-02
YouTube：将在未来几个月内推出面向创作者的生成式AI工具
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继续把创作者放在第一位，并为创作者开发生成式AI工具。Mohan并未提供该工具如何工作的具体细节，但表示该工具将在未来几个月内推出。
金融界2023-03-02
人类生成 or 机器生成？ChatGPT 引发了一场真假辩论
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审；该方法虽然优于随机猜测，但在所有生成式 AI 模型中的工作可靠性并不相同。对合成文本进行人为调整可能会愚弄 DetectGPT。这一切对科学意味着什么？科学出版是研究的命脉，将想法、假设、论据和证据注入全球科学经典。一些人很快就将 ChatGPT 作为研究助理，一些有争议的论文将 AI 列为合著者。 Meta 甚至推出了一款名为 Galactica 的科学专用文本生成器。三天后它被撤回了。在它被使用的这段时间，构建了一段熊在太空旅行的虚构历史。 Tübingen 的马克斯普朗克智能系统研究所的迈克尔·布莱克教授当时在推特上表示，他对 Galactica 对有关他自己研究领域的多项询问的回答感到“困扰”，包括将虚假论文归咎于真正的研究人员。 “在所有情况下，[Galactica] 都是错误的或有偏见的，但听起来是正确和权威的。我认为这很危险。” 危险来自于看似合理的文本滑入真正的科学提交，用虚假引用充斥文献并永远歪曲经典。《科学》杂志现在完全禁止生成文本；《自然》杂志则允许使用它，前提是必须对使用进行了声明，但禁止将其列为共同作者。话又说回来，大多数人不会查阅高端期刊来指导他们的科学思维。如果狡猾的人如此倾向，这些聊天机器人可以按需喷出大量引用伪科学，解释为什么疫苗不起作用，或者为什么全球变暖是个骗局。在线发布的误导性材料可能会被未来的生成人工智能吞噬，产生新的谎言迭代，进一步污染公共话语。贩卖怀疑的商人肯定已经摩拳擦掌，迫不及待了。来源：金色财经
金色财经2023-03-01
百度计划于3月16日14时在北京总部召开新闻发布会，主题围绕文心一言
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财报信中重点介绍了百度将在三月份推出的生成式AI产品文心一言，宣布计划将多项主流业务与文心一言整合。
金融界2023-02-28
彩讯股份：彩讯的RichMail邮件系统等涉及到客服模块的产品均可结合生成式AI的相关能力
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、智能外呼涉及到客服模块的产品均可结合生成式AI的相关能力，同时这些业务达到一定规模后也会成为AI训练的语料集。（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。
有连云2023-02-28
文心一言未至先火，百度集团-SW盘中涨逾4%
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公司正在研发文心一言，这是一种新版本的生成式AI产品，搭载了公司最新的语言大模型技术（LLM）。公司将首先在百度搜索中嵌入文心一言，并将于3月向公众开放。华西证券发布研报称，百度是少有预训练模型（大模型）语言训练能力的公司，已经经历多次迭代，参数方面，模型基于ERNIE3.0，拥有千亿级参数。预训练方面，具备海量知识沉淀和丰富场景的文心大模型，跨模态方面，已有地理-语言、视觉-语言、语音-语言等模型架构，已覆盖众多方向，例如自然语言处理、机器视觉等其他重大任务，此外，根据IDC数据，目前已有近百万开发者使用文心大模型，生态正在逐步繁荣，合作厂商覆盖科技、教育、工业、媒体、金融等诸多产业。（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。
有连云2023-02-27
AI 赋予文字无限力量：“由文本生成一切”的一年
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然语言指令编写机器人政策代码。看起来生成式AI的可能性是无穷无尽的。我们只是看到了人工智能模型创造力的雏形。我预计，随着越来越强大的模型开发出来，文本将能够指导大量的发明创新。红杉资本最近发布的《生成式AI应用格局》，已经展示了许多不同的细分赛道。在一个特定的生成赛道内，有许多可能性和商业领域可以应用这种类型的生成工具。文本生成不仅可以承担文章的写作，还可以承担平台的后期语言调整；图像生成和文本转3D工具可以为游戏、信息应用和市场营销创造各种工艺品；其他应用提供了生成文档的能力。而且，正如上图所指出的，音乐、音频和生物/化学方面的应用还没有到来。 ChatGPT和更多的“文字到文字” 即使是在“文本到文本”领域，也有海量的事情可以做：最近推出的ChatGPT在互联网上炸开了锅，基本上是因为该模型有能力以对话的形式全面回答问题。你可以要求它为你制定一个简单的锻炼计划，写一个课程大纲，建议你做什么，向你某位哲学家的作品，以及其他很多事情。不够值得注意的是，ChatGPT的知识有严重的局限性。事实上，如果你要求ChatGPT提供关于某个特定主题的更多细节（例如普鲁斯特关于时间性质的想法），它就会开始自己绕圈子——挺符合你对一篇高中生作文的期望。事实上，ChatGPT的存在可能会改变我们对写作技巧的某些方面的理解。 > 也许有理由感到乐观，如果你把这一切放在一边。也许每个学生现在都能立即进入更高的写作层次，每个学生都可以直接进入写作事业的更精细的方面，任何难以模仿的东西都将变得更明显。逗号连接、主谓不一致、冗长的修饰语等令人头痛的机械性问题都不复存在，写作的基础技能已经直接给定了。正如我所提到的，ChatGPT似乎还只能对它所阐述的主题作比较浅层次的描述，无法太深入。它可以写得足够流畅，并给你一些所需要的细节，但如果你能提供它所缺乏的深入分析和深刻理解，它就还不能替代你的工作。文本能超越自己吗？通过在多模态数据集上训练模型，我们可以理解文字、语言中编码的信息如何映射到图像、三维图像和我们周围世界的其他表现形式。“文本到图像”表明，生成的图像可以反映精确的文字描述。但是生成式AI还不能做到尽善尽美，Stable Diffusion模型在其生成的图像中明显存在着赋予人类正确手指数量的问题。但值得注意的是，在“文本到图像”系统中，仅仅通过扩大语言模型就能实现改进。Imagen使用仅在文本上训练的T5编码器（110亿个参数），产生的图像比DALL-E 2更逼真，后者的文本编码器已被训练为产生类似于匹配图像嵌入的文本嵌入。也就是说，将文本转化为其他模态的可能性（我们可以做什么，以及我们用目前的方法能走多远）并不明显。对那些看到真正发展限制的观点，我感同身受：尽管“文本到图像”数据集可以告诉我们这个世界的很多景象，但它们不存在于物质世界中，缺乏像我们一样能够与物体、与其他人类互动的能力，并通过互动从周围世界中收集视觉和非视觉信息。但是显然，有很多事情可以做。谷歌最近的RT-1（变形机器人）展示了如何利用自然语言来解决机器人任务。 “ChatGPT可以为你策划一场主题派对，但它能帮你在派对结束后打扫屋子吗？很可惜不能。我在谷歌机器人的朋友刚刚公布了RT-1，一款带有眼睛、手臂和轮子的变形机器人！” 正如François Chollet在一次采访中向我指出的那样，在“文本到图像”这个领域，神经网络的能力可以大放异彩。我也对潜在的二级应用场景感到兴奋，比如在文本指导下的分子设计和其他并不显而易见的创意。然而，我认为要真正发掘“文本到X”模型的潜能，着实需要有更好的界面：我们需要以更好的方式，向模型表达我们的意思、概念和想法。提示工程作为一门学科出现，可以反映出我们目前与GPT-3等模型的交流方式是低效的。展望未来，我认为在我们使“文本到一切”成为现实的过程中，我们需要解决两个驱动发展的问题： 1. 我们如何构建界面，使我们能够更好地将我们的意图传达给AI模型？ 2. 这些模型能够为我们带来哪些有用的生成结果或行动？但是在实际问题之外，我认为另一个问题更有意思：文本到{文本、图像、视频等}的模型并不完美，但非常好用。在将想法以图像或视频的形式呈现出来这一方面，这些模型远比普通人，甚至是本身颇有艺术造诣的人类要好得多。正如Daniel Herman关于ChatGPT提出的问题：对从事艺术、从事视频制作而言，文本到一切意味着什么？我们是否会进入这样一个时期：艺术的基础知识变得更加商品化，任何人都可以通过不同的媒介，以更精细的艺术手法传递自己的思想？在那里，水彩画的技巧被简化为提示中的文字，剩下的就是人类和AI系统之间的共舞互动？一如既往，我们不应该夸大这些AI系统的能力——它们经常会出现显而易见的错误。但是，当遇到正确的问题时，AI可以表现得很出色，为人类提供更多空间去做更有趣的事情，并追寻写作、艺术的更高层次。而且，除了这些直接的应用之外，“文本到X”模型及其基础技术还有哪些尚待探索的进一步应用？研究人员已经在考虑如何使用NLP模型来预测蛋白质的氨基酸序列，这是预测字母序列的一个明显的应用，离生成文本只有一步之遥。投资者和人工智能报告的作者Nathan Benaich，在我最近与他的谈话中提到，他对最先进的扩散模型如何应用于生物和化学领域感到兴奋。今年是“从文本到一切”的一年，如果说从今年的惊人发展中可以学到什么的话，那就是文本作为一种“发出指令”的媒介，正变得更加强大。你不需要艺术培训，也不需要一套数字艺术软件或绘画工具，也能来把“漂浮的城市”这一想法变成视觉现实。你可以把它说出来或打出来，让它存在。你将用你的文字创造什么？来源：DeFi之道作者：Daniel Bashir 来源：金色财经
金色财经2023-02-26
AI新时代是时候重估百度了
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应用层」。去年底，百度发布了最新的生成式 AI 产品「文心一言」，这是应用层的最新产品，目前已经被不少新媒体用来生产配图素材。这是一个 AI 作画平台，由飞桨学习框架和文心大模型提供技术支持。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜介绍，百度将文心大模型已经形成「模型层 + 工具与平台层 + 产品与社区层」的整体布局。「文心一格」产品的发布，意味着百度已经开始积累大模型的工程化落地能力，而接下来「文心一言」产品的发布，将沿着这一方向进行更多探索。「文心一言」融入更多业务深度学习三巨头之一的 LeCun 表示，新的 AI 热潮，将带来企业内部深度学习研发的复兴。对于百度来说正是如此。与学术性质的研发不同，在企业中的技术研发，不仅仅涉及概念验证，还因探索与业务场景结合、规模化而需要更大成本。如微软总裁纳拉德所说，AI 将从根本上改变每一个软件类别。如今，正来到了探索大模型与更多业务场景结合、赋能产品的加速时期。百度也已经公布了相关规划。三月份即将发布的「文心一言」（ERNIE Bot）是基于文心大模型所发布的新的语意理解平台。从英文名 Bot 可以看出，底层的技术将是一个类似聊天机器人（Chatbot）的对话模型。「文心一言」将会利用跨模态、语言理解和生成能力等，为人们提供自然流畅的聊天体验。对于百度来说，拥有了这样的新技术平台，首先能够提升的便是搜索产品。目前，搜索产品的收入大约占到百度整体收入的 60%，依旧是最重要的产品之一。多年来，搜索产品的形态和用户体验没有太大的变化。当对话体验与原有的搜索引擎形成互补，用户在搜索相关链接的同时，也能够直接阅读定向生成的内容，将是十多年来搜索产品最显著的一次产品变革。这也将成为互联网的新流量入口。这种对话能力，还能够接入智能座舱的场景中，以语音交互的形式体现。前不久的三里屯体验中心启动会上，集度汽车 CEO 夏一平表示，「集度将融合百度文心一言的全面能力，支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。」当新的模型能力接入汽车终端，人们在座舱内不仅能够通过语音对设备进行更全面的控制，还能够获得类似于和一个「人」交流对话的体验。集度概念车内景｜来源：集度除了 C 端产品之外，模型能力也将接入百度的智能云中，为 B 端服务能力带来提升。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，「文心一言」将通过百度智能云对外提供服务，率先在内容和信息相关的行业和场景落地。将大模型的能力引入云服务，将是必然的趋势。微软此前已经表示，计划将 OpenAI 的多项技术引入 Azure 云服务中，包括 ChatGPT 以及绘画模型 DALL-E。将来，通过云服务的方式，AI 改写软件的进程才会真正发生。百度智能云宣布，将在 5 月推出针对「文心一言」模型的 API 接口。这将使百度智能云在语音合成、机器翻译、自然语言处理方面的服务能力提升，客户可以直接调用相关能力应用到具体的场景里。去年百度智能云年增长为 12%，在 AI 云市场位列第一。具体而言，在数字人、智慧城市等领域，百度智能云为市场份额第一。百度搜索业务之外的其它业务，主要受智能云及其他 AI 驱动业务的推动。大模型能力的接入，将带来更强的增长势能，也将拓展 AI 云的服务范围。来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-02-25
王慧文无心与李彦宏「斗法」
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向前台，也是OpenAI的独家供应商，生成式AI的大量资金最终又都流向了基础设施层。这种用法类似上述的第二种延伸，ChatGPT以及所有大模型，算力消耗巨大但不是好产品，甚至不是独立软件产品，而应该作为基建，随着数据越来越大，参数越来越多，训练需要的算力和成本越来越高，放到智算中心、云平台上面，和SaaS一样：容易部署，使用门槛低，通过卖服务和数据，靠规模效应产生高维价值。 ChatGPT目前看似是利用大模型解决生成领域的任务，但实际上，也展现出了通用型人工智能的潜力。“ChatGPT一个账号收费也就几十美金，所以它要扶植的一定是垂直应用。做生态，如果没有App Store，苹果不可能成为一个平台。”周鸿祎认为“在通用的人工智能上搭建垂类，是非常聪明，也是非常省力的方法。” 03 到底什么才是科技公司？科技公司这个称呼既熟悉又陌生，2000年以来，互联网公司人均标榜科技基因，但事实却是，云计算、数据库、人工智能、算法、大模型，这些都是后几年才开始强调的概念。回到王慧文这件事上，他的招募令里写到，要成立一支非盈利基金，专投那些“发展路径不清晰、实现希望很渺茫、商业价值不明确”的初创科技公司，这是国内VC及相关机构里已经很少见的理念了。相比印象里的硅谷，总会有一批财务自由的人，对技术偏执，或愿意尝试新的事物，OpenAI 前三年在毫无营收的前提下，也有人支持它每年烧5亿美金。这件事如果发生在国内，对待不确定性的东西，市场的包容度往往并不高。从企业的角度来看，OpenAI起始于一群在通用人工智能备受怀疑时，仍然相信它能成的人，并不是着急“做另一个DeepMind”来打败谷歌，也不是微软内部孵化，它只有375个人，是一个100%的小型创业公司。但为什么微软和谷歌内部没有孵化出这些项目？人们偏向认为，OpenAI的人才密度一定比微软、谷歌更高，大企业在创新上天生存在弊端和不足，加上资本的加持，这样小企业才会做出颠覆式的技术。 ChatGPT只是OpenAI的产品之一，公司多个创始人曾联合发文：“我们正致力于利用物理机器人完成基本家务。更远一些，OpenAl的目标是制造‘一种高度自主，且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统’。” 做中国的ChatGPT和做中国的OpenAl，是完全不同的两件事。前者贴近为了流量追一个风口，后者的格局大得多得多。在OpenAI 官网可以看到它的纲领和章程，其中有一条反竞争条款：这种情况在国内其实是非常罕见的。如果说“狂热相信AI改变世界”是王慧文再创业的初衷，那么他后来发的续里，“不清晰、很渺茫、不明确”，更像是对自己这一举措的概括。有分析人士指出，处于早期阶段的创业公司，要想获得投资人的垂青，要么技术和工程化能力得特别强，要么对C端用户或者B端场景有特别深刻的洞察，能够把这些和AI技术结合，打造出能落地的产品。“国内创业，不先走场景而走技术驱动非常艰难。可能正是因为这样，慧文这样的动作才更有价值。” OpenAI能以很少的收入支撑很高的估值，获得长久的资金支持，除了技术信仰，还有资本和产业的支持，在国内，很难有VC拿钱冒险做技术驱动创新的环境，王慧文可能正在充当后者的角色。如果这是一次理想主义的试水，当所有的目标和过程坚定而明确，那么成败其实并不完全由结果判定。来源：“新眸”（ID：xinmouls），DeFi之道作者：鹿尧，编辑：桑明强来源：金色财经
金色财经2023-02-25

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