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人工智能又回来了？

破可能加速这个过程。AIGC降本角度，OpenAI发布的ShapE模型、Midjourney等生成式AI技术以及Instruct-NeRF2NeRF等多种AI生成3D工具的改进，有望进一步简化剧情设计、背景音效、角色配音、场景搭建等工作量，或能有效辅助制作流程、降低制作门槛，从而实现降本增效，打破游戏“高质量-低成本-短时间”的不可能三角。创新角度，一方面当前大模型向多模态进化、AI3D工具百花齐放，有望带来游戏“新玩法”。大模型在多模态上有望进一步拓展，NPC等有望进一步智能化，带来更好的游戏体验；另一方面，AIGC技术创新驱动下，未来有望加速诸如虚拟现实、感知交互、动作捕捉等底层技术创新突破，推动元宇宙、数字孪生、云游戏等新业态拓展应用，“游戏+”若能与医疗、教育等其他领域结合，未来空间较为广阔。本次腾讯一季报发布会上，高管回应AIGC大模型的训练，表明“腾讯混元大模型的训练数据基本来源于互联网上的高质量公共数据”。事实上，众多游戏龙头纷纷布局，如网易伏羲AI技术在游戏《逆水寒》中打造会呼吸的NPC，可与玩家对话无限生成副本，可输入文字自动生成美术素材，辅助美术制作；电魂网络新游《野蛮人大作战2》也将应用到AIBot；完美世界在新游戏中采用智能NPC与IK技术、全天候天气智能Al演算技术等。巨人网络利用AI技术升级《球球大作战》UGC编辑器，为《太空行动》加入更智能的NPC。汤姆猫融合ChatGPT已启动“会说话的汤姆猫”向“会聊天的汤姆猫”的迭代升级，中间体将融合合规，长留记忆，小模型等模块进行开发。整体来看，版号发放叠加AIGC催化，游戏板块基本面向好；但需要注意的是，当前AI技术的应用中仍有质量、速度待改进等问题，未来推进需要持续关注技术演进及革新变化。成交缩量的存量市中，市场交易风格切换频繁，短期可能调整波动较大，需警惕风险；中长期可继续关注游戏ETF（516010），游戏沪港深ETF（517500），回调后可考虑逢低布局。 5月18日TMT其他板块也表现较好，通信ETF（515880）大涨5.19%，软件ETF（515230）涨3.47%，计算机ETF（512720）涨2.65%。数据来源：WIND 消息面上，5月18日第七届世界智能大会在天津开幕，聚焦智能网联车、通用人工智能、脑机交互等前沿课题；且相关人士在大会上表示，应该关注新一代人工智能研发范式的变革。此前北京市有关部门制定《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023-2025年）（征求意见稿）》，聚焦算力、数据要素供给、系统布局大模型技术体系、人工智能技术创新场景应用等，加上相关会议产业政策上强调新能源车和人工智能，表明人工智能产业仍是政策端的重要发展方向，可能一定程度提振市场情绪，加上前期调整后人工智能产业链可能积累了一定的反弹动能，5月18日人工智能产业链上中下游均出现上涨。后市来看，此前IDC对基于大模型的AI市场规模进行了预测，预计中国人工智能市场规模在2023年将超过147亿美元，到2026年这一规模将超过263亿美元；下游应用载体的软件、计算机，以及上游算力承载的通信、芯片均有望受益。人工智能产业仍是政策端的重要发展方向。后市来看，下游端AI技术的突破式进展正在加速AI产业化进程，AI+软件的快速融合有望重构软件、计算机等行业生态。ChatGPT自2022年11月推出后，2个月内活跃用户突破1亿，创下全球消费者应用的增长纪录；此后全球科技巨头争相投身AI市场，如微软将ChatGPT整合到Azure、Office等产品，谷歌推出类似产品Bard，百度在国内推出文心一言等；近期ChatGPT Plus即将开放联网和插件功能，也是在打造AI应用生态。这场以底层技术为基础的AI升级换代，对软件行业的产品形态、交互模式、产业价值分配或将产生长周期影响。而对于上游端，AIGC引发指数级增长的算力需求有望持续拉动通信、芯片的技术变革与需求增长。上游的估值相对较低，算力基础设施这块技术相对成熟，发展路径更清晰，也可能从预期逐步落地到实际的财务报表之中；芯片库存或已见底，有望受益于国产替代下长短周期共振。后续相对来说可以继续着重关注通信ETF（515220）、芯片ETF（512760）。但国内技术的发展及落地需要时间，且当前市场交易风格切换频繁，目前已进入调整阶段，释放了部分风险，也可考虑开始分批布局。长期空间广阔但短期需注意波动风险。前几日有不错表现的新能源板块在5月18日出现了调整，新能源车ETF（159806）下跌1.16%。新能源板块5月18日的调整，一定程度上是因为人工智能板块的大涨吸引了市场上的大量资金，市场资金出现跷跷板效应。从基本面上来看，我们在之前也提到，近期新能源板块的景气程度有所改善。首先在价格端，特斯拉5月提价，市场信心企稳，全市场“价格战”加剧的担忧有所缓解，另外上游端碳酸锂的价格也自5月初以来持续触底回升。而销量端有关部门披露的4月销售数据环比正增长；另外近日有关部门联合印发《关于加快推进充电基础设施建设更好支持新能源汽车下乡和乡村振兴的实施意见》，《意见》明确，支持农村地区购买使用新能源汽车；新能源车下乡，有望为新能源车销量提供新的增长点。此外，《意见》同时也提到要加强公共充电基础设施布局建设，加快实现适宜使用新能源汽车的地区充电站“县县全覆盖”、充电桩“乡乡全覆盖”。不仅是针对新能源车，目前我国对产业链配套设施的重视程度也是持续提升，在政策的加持之下，整个新能源车产业链有望持续受益。年初至今，新能源车板块调整幅度一度超10%，市场价格也是再度跌至去年4月份的低点位置。从估值角度来看，目前新能源车板块的市盈率只有21倍左右，处于历史分位数的7%，处于非常低的一个位置，投资的安全边际相对较高。后续可以继续关注新能源车ETF（159806）等相关标的，但也要警惕新能源汽车增速放缓，以及今年出口拖累的风险。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-19

區塊鏈+AI必是長牛板塊,龍頭AI概念數字資產一覽!

d Ehrsam先生致力於開發和運營，OpenAI 首席技術官Mira Murati擔任技術顧問，通過獨創的聚合功能開發，結合AI人工智慧、量化交易系統研發出的全球首個Web3 AI交易社交聚合平臺。平臺擁有以下優勢：獨創演算：獨創功能偵測貨幣長時間高低水位，作為控制觸發買入與賣出參數。避開幣價水位高點時的進倉風險。戰勝人性：AI沒有情緒不會”追高殺低“全自動24HR操作。實測數據：開發團隊實測數據，遠超過市面上任何AI投資。推廣機制：讓沒有資金可以產生固定收益的會員，通過大力推廣產生更大收益。資金安全：會員資金放在會員自己申請的加密貨幣交易所，AI帶操無權限提取或轉移任何貨幣。 Zionex特點一個適合所有人的交易平臺：提供全自動的交易，用戶不需要即時盯盤，節省很多時間，人類的情緒是交易中最大的障礙，而Zionex全自動交易就能很好地規避這一問題，智能交易功能和科學的買賣數學模型能夠不受感情因素的干擾，完全修正投資者的非理性錯誤操作。同時，全自動交易具有高度的可編程性，用戶可根據自己的實際情況進行參數設置，從而達到優化的目的。擁有不斷增長的生態系統：Zionex擁有不斷增長的生態系統，能為去中心化金融世界提供多元化的區塊鏈工具，讓複雜的區塊鏈變簡單! 非常安全、放心：多年技術沉澱，保證您的資產安全。無任何私鑰洩漏，為您提供安全穩定保障!更有資產搶救工具，在用戶遇到安全問題時快速轉移鏈上資產，減少損失。移動端支持：Zionex將開發手機移動端。所有工具均基於真實用戶需求開發，使用 Zionex手機APP隨時隨地管理錢包、查詢關注資訊、接收推送通知。 AGIX： AGIX的歷史可以追溯到2017年，當時由Ben Goertzel創立了SingularityNET項目。該項目的目標是創建一個去中心化的人工智慧網絡，使人們能夠更輕鬆地使用人工智慧科技，從而推動人工智慧的發展。AGIX則作為該平臺的代幣，以支持SingularityNET平臺上的服務和應用。與其他加密貨幣相比，AGIX的最大特點在於其專注於人工智慧領域，使得其在智慧合約、區塊鏈科技、人工智慧算灋等方面有著先發優勢。同時，AGIX作為SingularityNET平臺上的支付手段，可以用於購買人工智慧服務，使得其應用場景更加廣泛。 AGIX的特點： A、安全性高 AGIX使用了區塊鏈科技，使得其在交易過程中具有高度的安全性和匿名性，不易被攻擊和篡改。同時，由於其去中心化的特點，使得數據的存儲和傳輸更加安全可靠。 B.去中心化網絡 AGIX的去中心化網絡使得其不受中央機構的控制和干擾，這意味著其更加民主化和自由化。同時，去中心化網絡還能夠避免單點故障，使得系統更加健壯和穩定。 C.快速、低成本交易 AGIX交易速度快，交易成本低。這得益於其使用的區塊鏈科技，使得交易可以在分佈式系統中迅速完成，而且無需通過銀行或其他仲介機構進行交易。這樣不僅節省了時間和成本，還提高了交易效率。 D.可程式設計智慧合約 AGIX使用了智慧合約科技，使得交易雙方可以在不需要協力廠商的情況下完成交易，並且可以根據合約自動執行交易。這種技術不僅簡化了交易流程，還提高了交易的安全性和透明度。 RNDR： Render Network（RNDR），翻譯過來可以叫渲染網絡，是一個區塊鏈科技的去中心化網絡，基於分佈式GPU的渲染解決方案的供應商，RNDR是ERC-223標準的通證，為渲染網絡上的渲染工作提供支援。根據Render Network網站的文宣，Render可以讓GPU渲染的強大功能觸手可及，它利用OTOY（OTOY Inc.是一家行業領先的雲影像公司、也是Render Network的母公司）科技來促進GPU提供商和GPU請求者之間的計算市場，能夠為全球用戶提供“指尖即得”的強大渲染功能。 Render是第一個可以將GPU計算能力轉化為連接3D資產的去中心化經濟體的網絡。與2022年初的高點相比，RNDR的通证價目前處於低位。但價格低廉能夠吸引很多人參與這個市場，現在的比特幣價格就已經不是很適合普通福斯了。該項目創始人也表示，「通证的價格，可能不能只看短期，而是長期的東西，而且對於我本人也是如此的。我對渲染行業的思考，比如提出通证化的專利其實也能說明我是一個長期主義者」。因此，隨著加密行業的回溫、公司的發展以及元宇宙話題的借力，相信RNDR的通证價在不久後會有一個較大的提升。總結這些區塊鏈行業的AI概念項目，其實大多是在一些方面利用了AI科技的的優勢，在AI科技的幫助下，讓區塊鏈項目能夠實現更高效，安全等等。區塊鏈與AI科技相結合的項目目前處於起步階段。儘管這種結合已經引起了廣泛關注，並被認為具有巨大的潛力，但是具體的應用仍然很有限，並且需要更多的研究和開發才能實現其全部潛力。總之，人工智慧和區塊鏈科技的結合將會在未來推動許多領域的變革和發展，包括金融、醫療、能源等。未來，隨著AI和區塊鏈科技的不斷演進和創新，我們相信會出現更多有意義和有用的項目和應用，為人類帶來更加智能化和便捷的生活體驗。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

链游的AI革命：电子游戏科技发展的隐藏发动机

投喂的信息和数据越多，效果越好。据说 OpenAI 的突破，是来源于某一次用了上万张英伟达 GPU A 100 的内部测试，然后就像上帝的金手指一点，一个新世界开始揭开了神秘的一角。于是乎，显卡成为了 AI 公司成长道路上的必备粮草，大家看看英伟达这二十年的股价，真正起飞是在 2016 年左右，而上一篇文章中大家知道 OpenAI 成立是在 2015 年，英伟达借着 AI 这波大潮完成了逆袭：目前的市值约 6800 亿美元，远超其他的芯片公司英特尔和 AMD，成为了仅次于苹果、微软、谷歌的神奇科技大牛股。当前为 AI 大模型提供算力的主流 GPU 就是英伟达生产的两个型号：A 100 和 H 100 。一些分析师甚至把 AI 公司所拥有的 A 100 和 H 100 数量作为企业重要指标之一，就是「含英量」，含英量高就像是吃了伟哥，很快就能发达... 这是我诠释的「英伟达」定义，哈哈哈，乱哈拉的啦。最近连马斯克也宣布了 Twitter 已经采购了大约 1 万张英伟达 GPU。就在所有人都在羡慕英伟达的好运时，我们不能忽略的一个事实就是，早在 2016 年，英伟达创始人黄仁勋就向 OpenAI 捐赠了一台 AI 超算机 DGX-1 ，以展示英伟达的 GPU 在 AI 算力上的独特优势，这台特制机器的算力已经可以把 OpenAI 一年的训练时间压缩到了一个月。因此可以看出英伟达也早就在布局 AI 赛道了， 6800 亿美元市值的公司不会是天上掉馅饼得来的，幕后的战略决策和商业谈判应该很精彩，不是简单的上帝金手指就能诠释的。那么英伟达到底是怎么来的？为啥它可以从横跨电子游戏，工业视频，加密挖矿和 AI 算力几个行业？我们继续八卦下去：其实和互联网一样，集成芯片这个东西一开始也是因为军用需求而诞生的，在 1950 年代，美国国防部希望给导弹等武器加个控制单元，能更精准打到目标，于是就找了几个大学实验室悬赏做研究，其中麻省理工的大牛科学家肖克利（肖克利被称为晶体管之父，获得过诺贝尔物理学奖）带着一群青年才俊就搞出了芯片这个概念。肖克利早就功成名就了，搞出了点成绩后最大的爱好就是天天出去 AMA，享受着鲜花和掌声，对外说「项目方在做事」，其实一直花的是投资人美国国防部的钱。但是他手下的青年才俊们是真的想做事实现暴富梦啊，他们一直要求要加大研发，降低成本，规模化生产，这样才能突破到大大的民用领域挖啊挖啊挖，赚大大的钱，但是肖克利就是压着不让干。后来肖克利实验室就出来了八个青年人裸辞，新成立了一个公司叫仙童（Fairchild），号称「仙童八叛将」，其中最有名的就是定义了摩尔定律的摩尔。八个人的盟约也特别梦幻，拿了一张美元签署了大家的名字，意思再明显不过了：老肖你不要再给我们画大饼了！老子们要的是绿油油的钞票！其实在科技发展史上，这种团伙作战经常能带来颠覆性的革命，从早期的仙童八叛将带动了芯片革命，到 2000 年初的 Paypal 黑帮（成员创立了特斯拉，领英，Youtube 等公司）发起了互联网革命，再到上一篇我们提到的 2015 年 OpenAI 的创立团伙。说回仙童，这个公司是有划时代意义的：第一，在科技上它定义半导体行业，整个研发思路转向了以以硅为材料，可以批量生产集成电路；第二，它定义了「风险投资+孵化公司」的商业模式。仙童八叛将是先找了华尔街的风险投资业之父亚瑟·洛克（Arthur Rock）做 FA，介绍了金主爸爸谢尔曼·费尔柴尔德 (Sherman Fairchild)，仙童公司的名字就来自于金主爸爸的名字。这样跪舔是有效果的，这位谢尔曼·费尔柴尔德大有来头，是 IBM 最大的个人股东，仙童成立后的第一笔订单就是来自 IBM 公司。从此这类风险投资的商业模式大行其道，一直流行到今天，即投资人不是光给钱，而要介入到公司管理和运营当中，利用自己的资源帮助创业者成功，简而言之，需要更深度的绑定（这也是 W Labs 正在做的事儿啊，哈哈哈）。第三，推动了硅谷的出现。仙童慢慢成了半导体行业的黄埔军校，仙童八叛将和金主费尔柴尔德合作几年后，后面条件没谈好，也纷纷出来单干了，还带动了其他一批同事出来。大家都新成立了公司，在仙童办公室周围分散办公，这个区域就成了现在的硅谷，这些新公司中就有英特尔和 AMD。从仙童出走的年轻人共创立了 100 多家半导体公司，仙童真的成为了神仙孵化器。说回到英伟达，仙童出来的人创立了 AMD，而英伟达的老大黄仁勋就是 AMD 的工程师，后来出来创业做了英伟达。这些公司和人都有千丝万缕的联系，据说黄仁勋和 AMD 现在的话事人苏姿丰还有拐弯抹角的亲戚关系。英伟达创立的思路就是：你们 Intel 和 AMD 去 PK CPU 吧，我专门做 GPU。反正电脑游戏越做越精良，传统 CPU 的计算能力越来越吃力，我就专门把图形处理这一块分离出来做一个新的芯片，定义成 GPU，装在显卡上，这在当时还是蓝海。早期游戏行业贡献了英伟达 100% 的收入，黄仁勋赚到钱后疯狂加大研发力度，把 GPU 拓展到工业等领域，这几年又搞了 AI，始终保持了公司的产品竞争力，这点打法和华为很像：研发先行，市场紧跟。图形处理这个细分行业现在越来越吃香，除了 AI，连战场上的无人机都用了 GPU 做图形识别处理。所以拿英伟达为案例，游戏作为最吃资源的软件，反向倒逼了硬件性能的进步，同时游戏是最好的链接 B 端和 C 端的产业，用户们是愿意为了玩游戏时的爽点去买单的。至此，再次成功点题，游戏就是这半个世纪以来科技进步的幕后推手啊。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

美股收盘：标普纳指创八个月新高中概电商股普跌阿里绩后跌超5%

间周四（5月18日），人工智能研究公司OpenAI在官网宣布，其在美国推出了聊天机器人ChatGPT的iPhone应用，并承诺未来也将为安卓手机提供相同的服务。官网还附带了该应用在苹果App Store上的链接。页面显示，这款名为“OpenAI ChatGPT”的应用仅适用于苹果手机iPhone，描述为“OpenAI的官方应用程序”。　　根据苹果官网，该应用仅支持英语，年龄分级为“12岁以上”。下载应用是免费的，但会提供App内购买项目——目前仅有售价19.99美元的“ChatGPT Plus”。　　阿里年收入8686亿增长2％晚间电话会透露这些重要信息　　阿里巴巴集团公布了2023财年Q4及全年财报。2023财年第四季度，阿里巴巴收入为人民币2082亿元，同比增长 2％，略低于此前预期；归属于普通股股东的净利润为人民币235.16亿元，2022年同期为亏损为人民币162.41亿元。截至2023年3月31日止财务年度，阿里巴巴收入为8686.87亿元，同比增长2％；归属于普通股股东的净利润为725.09亿元，同比增长17％。　　在随后举行的电话会上，阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇带着淘宝天猫集团CEO戴珊、阿里国际数字商业集团（AIDC）CEO蒋凡同步出席，并宣布未来阿里巴巴业绩会将轮流邀请六大集团CEO，“1+6+N”迈出重要一步。　　目前，阿里巴巴集团改革进程仍在推进，张勇表示，云智能集团将从阿里巴巴集团完全分拆独立走向上市，菜鸟、盒马启动上市计划，阿里国际数字商业集团启动外部融资，六大业务集团正式成立董事会。

金融界2023-05-19

AI将改变应用格局?看谷歌和微软两大巨头如何布局

机器学习模型领域的佼佼者了。然而，与OpenAI的ChatGPT和Microsoft的New Bing占据主导地位、分庭抗礼相比，谷歌在生成式人工智能方面的成就似乎略微逊色，甚至谷歌在对竞争对手的反击中，也没有像预期中的那样掀起重大的水花，给人留下不可磨灭的印象。为了缩小与竞争对手的差距和力图在AI竞赛中扳回一城，谷歌在上周开展的一年一度Google I/O开发者大会上拿出了众多AI新品，宣布其在人工智能领域最热门、最新的发展，同时汇集来自世界各地的专业人士来了解该公司最新的软件和硬件的开发与创新，用来证明自己并没有落后，甚至在应用层面的落地速度会更快。谷歌AI蓝图在本次Google I/O开发者大会中，谷歌算是使出浑身解数来展示自己的最新研究成果，无不体现出谷歌进军AIGC领域所拥有的超强塑造能力，以及它在拥抱人工智能领域方面所迈出的重要一步。 ◉ 最新的PaLM 2模型大会上谷歌发布了PaLM 2技术报告，OpenAI的GPT-4已经被全世界公认为最强大的语言模型，显然，PaLM 2的发布被寄予了厚望。谷歌高级研究总监斯拉夫·彼得罗夫介绍，PaLM 2在推理、编码和翻译上都表现更好，与2022年4月发布的第一代PaLM相比，PaLM 2有了明显的改进。据说，PaLM 2在超过100多种语言的多语言文本上进行了训练。根据基准测试，PaLM 2的部分结果超越了GPT-4，在逻辑和推理方面也更加强大。例如：PaLM 2能够理解不同国家的语言，中英日德法等多国语言信手拈来，甚至是一些生僻的俗语。PaLM 2还包含4个不同参数的模型，包括壁虎（Gecko）、水獭（Otter）、野牛（Bison）和独角兽（Unicorn），并在特定领域的数据上进行了微调，为企业客户执行某些任务提高了效率和质量。另外，PaLM 2有一个基于健康数据训练的版本Med-PaLM 2，可以轻松通过美国医学执照考试，达到「专家」水平。除了这些优势之外，PaLM 2已经应用在25种功能和产品中，包括办公全家桶、聊天机器人Bard、搜索等。显然，这次谷歌在大语言模型的进化上，取得了非常重大的进步。 ◉ 最新的Google Bard 在看到ChatGPT的快速迭代更新后，谷歌有了强烈的压力和紧迫感，也采取了对应的策略。在匆忙发布了自己的聊天机器人Google Bard后，虽然水花够大，但是收到的反馈却不尽人意，它还并没有准备好为客户提供真正有意义的价值。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在接受采访时表示，谷歌很快将把 Bard 升级为更强大的PaLM模型，以提高其推理、编码和数学能力，并且支持API、第三方Plugin，以及图片输入，甚至对于回答还能给出第三方引用，不用花费大量的时间和资源来创建，直接可以部署。除了这些，新的Bard还可以和Google产品无缝衔接，这样近水楼台的优势不言而喻。 ◉ 最新的AI搜索引擎为了跟上Bing聊天的步伐，作为谷歌的立身之本——搜索业务，此次也迎来了重大的AI更新。谷歌正致力于将人工智能功能整合到自己的搜索引擎中。跟Bing类似，在用户搜索问题之后，搜索栏的下方会首先出现由AI提供的答案，以及与这个问题相关的图片、链接、视频等，并且可以进一步进行交互查询更多的信息，直到得到最需要的答案为止。不仅如此，它还可以利用用户的浏览习惯来生成个性化的推荐，包括以对话的方式提供购买链接和基本信息。当我们打算通过谷歌搜索并购买一款产品时，AI不仅能够返回需要的产品链接还能够为我们提供摘要，包括提醒所购买产品的特点、需要注意的事项、最新的评论等。《华盛顿邮报》认为，谷歌正在从根本上改变我们的搜索方式，可能会颠覆我们所熟悉的互联网。这标志着谷歌的重大转变，它现在将利用网络资源创建自己的内容，而不是像过去20年那样链接、引用和总结其他网站的内容。两大AI巨头竞争一览如果说Google I/O开发者大会的主旋律是对微软和OpenAI的反击，那么OpenAI对此迅速做出了反应，就在谷歌开发者大会的两天后，也就是5月13日，ChatGPT官方宣布将支持联网和70多种第三方插件。和Bard取消候补名单、全面开放使用权限一样，ChatGPT的联网和插件新功能也无需排队。当然了，是针对所有Plus用户而言。背靠微软的Open AI和谷歌之间的竞争可谓已经进入白热化阶段，我们在这里简单盘点一下两大巨头之间核心AI产品的几次“交锋”。 ◉ 聊天机器人：ChatGPT VS Bard ChatGPT从发布初代版本到现在已进行了多轮更新。目前，基于GPT-4的新版ChatGPT除了能像人类一样来聊天交流，还增加了对话记录的可访问性、加强了对话的连续性和一致性等，即支持联网和引入众多插件的它将会变得更加“所向披靡”。比如一个叫Portfolio Pilot的插件，支持投资者将自己的投资组合复制粘贴到该工具中进行分析，获得投资建议，搜索市场信息，并向它提问。 Bard作为谷歌推出的聊天机器人，也许在单纯的“人机交流”方面还不如ChatGPT，但是背靠谷歌这个强大的搜索引擎，它的最大优势是其拥有巨大的信息资源，它可以依托谷歌的搜索工具获取最新信息，并根据自己的梳理给出答案。升级后的Bard还会新增视觉图像搜索、图片生成能力、暗黑模式等功能。 ◉ 搜索引擎：New Bing VS Google New Bing与老版相比有着更好的搜索体验。New Bing给出的AI生成建议或者答案多数是带有信息来源的链接，它也会抓取来自整个Web的结果，汇总我们要查找的答案。尽管在3月份Bing的流量增长超过了谷歌，但根据最新的数据显示，Bing的搜索市场份额在上个月不增反降，这背后或许与用户习惯以及目前GPT的技术限制有关。而Google本来就是靠着“搜索引擎之王”这个名号“发家致富”的，在它的主战场自然是不会败下阵来。在PaLM 2的驱动下，Google搜索的AI革新让人期待。除了和Bing类似的功能，即在网页内将由AI提供更直接的答案之外，SGE（搜索生成体验）将会提供用户更加客制化的搜寻体验。例如购物时，它会提供一份选购指南，然后列出适合我们的商品。 ◉ 办公AI套件：Copilot VS Duet AI Copilot是微软在自家办公系列软件Office中研发的AI助手，它被嵌入常用的办公软件后，能够根据不同软件的功能与需要，处理不同类型的任务。例如，在Word中会根据用户输入或上传的文本提示撰写稿件，将GPT的语言能力与微软自研的Word排版技术相结合。对标微软的Copilot，谷歌给出的方案是推出Duet AI。如果说Copilot是将GPT融入微软办公全家桶，那么Duet AI则是更倾向于为用户提供更加智能和便捷的搜索、建议和协作。 Duet AI还可嵌入到谷歌云接口中，为IT人提供开发者工具、代码辅助、聊天帮助等。在开发者大会上，谷歌官方还预告了一个名为“Sidekick”的功能，它可以帮助用户阅读、总结和回答不同谷歌应用程序中的文档问题。从聊天机器人到搜索引擎再到其他应用，微软与谷歌之战的硝烟已经弥漫开来。“谁更胜一筹”这个问题我们不做论断，因为竞争还在继续，技术还在革新，新兴竞争对手也在加入，我们期待所有参与者都能不断释放潜能，为我们带来更多令人惊喜的AI成果。而在核心产品对标中，我们注意到AI加持下的浏览器以及引入插件系统的聊天机器人，说不上“无所不能”，但离“上天入地”似乎也不远了，当然这不是现在，而是对未来的一种预期。这种样态让我们看到了完全区别于当前应用生态的的另一种可能性。浏览器会成为App Store吗？ “我们正处于一个激动人心的转折点，”谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊说，“我们正在重新构想包括搜索在内的所有核心产品。” 毫无疑问，微软与OpenAI的合作是为了超越以搜索引擎起家的谷歌，其用AI改造Edge浏览器的决定势必加剧与谷歌旗下Chrome浏览器的竞争。过去，谷歌因为对人工智能畏首畏尾而饱受市场的诟病，现在谷歌宣布计划包括Chrome在内的产品中注入更多AI技术，以提升工作与生活效率，并强调将对AI大胆而负责，似乎是对过往慎重行动的回应。除了在搜索引擎的应用，两家公司更是在为其核心AI产品不断加码升级，而支持自由选择添加插件就是其中重要的一环。Chrome无需多言，将AI引入插件系统将会极大程度增浏览器的生产力，而OpenAI宣布将为所有ChatGPT Plus用户开放联网与70多款插件。我们需要思考，在市场已有五花八门的AI应用的情况下，他们选择将AI集合到插件系统的原因是什么？有这样一种观点，浏览器的插件系统将会是应用市场的替代品。不久前，苹果在英国的反垄断案件再次遭到法院驳回。CMA（英国竞争和市场管理局）认为苹果虽然允许开发者在App Store上提供浏览器，但却只允许使用其自有引擎的浏览器，导致浏览器应用性能受到限制，且高额的“苹果税”——30%抽成规则本身也让中小开发者望而却步。这样的壁垒不止在App Store存在，安卓应用商店同样存在诸多限制与弊端。用户们同样期待在未来可以免去下载的烦恼，直接通过网页进入应用。这便是微软与谷歌你追我赶，以AI之名，抢占浏览器市场的背后深意。桑达尔在发布会指出，谷歌旗下15款产品的日活均超过5亿，其中Chrome等五款产品的日活甚至突破了20亿。可想而知，每个浏览器都享有着庞大的流量红利。浏览器的插件系统好比微信小程序，使用便捷，开发成本较低。诚然，不是每个用户都会在浏览器上安装插件，但微信小程序早已攻占了微信用户的衣食住行。随着AI插件数量与功能的拓展，AI正往着成为普通用户的日常工具这个方向转变。再宽泛一点，ChatGPT等聊天机器人引入插件也符合这一基础逻辑，过去我们是人寻找应用、使用应用的路径，但是现在，已经变成由AI使用应用。或者从软件开发的角度而言，谁最先抛开过去APP设计开发的思维包袱，找到“为AI打下手的方式”，而不是要“与AI争夺Best Practice”，谁或许就能抢占先机。过去，我们已然熟悉苹果的封闭生态系统，即只能从APP Store上下载应用，但AI正改变着这个时代，开放、平等与透明才是我们所需要的新网络生态圈。插件应运而起，为移动互联网时代下逐渐式微的浏览器应用点亮一盏明灯。当然，开放与封闭都是相对的概念，重要的是AI正在塑造着全新的应用生态。以浏览器为入口的应用生态是否会助AI从科技圈的神坛走下，共同融入普通大众的生活与工作中？我们尚未可知，但谷歌与微软将AI引入浏览器的插件市场，或能构建出属于自己的生态圈，亦能焕发新的市场活力。腾笼换鸟，除旧布新，改变应用生态格局也许还只是第一步。【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2023-05-18

链游的AI革命（三）电子游戏科技发展的隐藏发动机

投喂的信息和数据越多，效果越好。据说 OpenAI 的突破，是来源于某一次用了上万张英伟达 GPU A 100 的内部测试，然后就像上帝的金手指一点，一个新世界开始揭开了神秘的一角。于是乎，显卡成为了 AI 公司成长道路上的必备粮草，大家看看英伟达这二十年的股价，真正起飞是在 2016 年左右，而上一篇文章中大家知道 OpenAI 成立是在 2015 年，英伟达借着 AI 这波大潮完成了逆袭：目前的市值约 6800 亿美元，远超其他的芯片公司英特尔和 AMD，成为了仅次于苹果、微软、谷歌的神奇科技大牛股。当前为 AI 大模型提供算力的主流 GPU 就是英伟达生产的两个型号：A 100 和 H 100 。一些分析师甚至把 AI 公司所拥有的 A 100 和 H 100 数量作为企业重要指标之一，就是「含英量」，含英量高就像是吃了伟哥，很快就能发达... 这是我诠释的「英伟达」定义，哈哈哈，乱哈拉的啦。最近连马斯克也宣布了 Twitter 已经采购了大约 1 万张英伟达 GPU。就在所有人都在羡慕英伟达的好运时，我们不能忽略的一个事实就是，早在 2016 年，英伟达创始人黄仁勋就向 OpenAI 捐赠了一台 AI 超算机 DGX-1 ，以展示英伟达的 GPU 在 AI 算力上的独特优势，这台特制机器的算力已经可以把 OpenAI 一年的训练时间压缩到了一个月。因此可以看出英伟达也早就在布局 AI 赛道了， 6800 亿美元市值的公司不会是天上掉馅饼得来的，幕后的战略决策和商业谈判应该很精彩，不是简单的上帝金手指就能诠释的。那么英伟达到底是怎么来的？为啥它可以从横跨电子游戏，工业视频，加密挖矿和 AI 算力几个行业？我们继续八卦下去：其实和互联网一样，集成芯片这个东西一开始也是因为军用需求而诞生的，在 1950 年代，美国国防部希望给导弹等武器加个控制单元，能更精准打到目标，于是就找了几个大学实验室悬赏做研究，其中麻省理工的大牛科学家肖克利（肖克利被称为晶体管之父，获得过诺贝尔物理学奖）带着一群青年才俊就搞出了芯片这个概念。肖克利早就功成名就了，搞出了点成绩后最大的爱好就是天天出去 AMA，享受着鲜花和掌声，对外说「项目方在做事」，其实一直花的是投资人美国国防部的钱。但是他手下的青年才俊们是真的想做事实现暴富梦啊，他们一直要求要加大研发，降低成本，规模化生产，这样才能突破到大大的民用领域挖啊挖啊挖，赚大大的钱，但是肖克利就是压着不让干。后来肖克利实验室就出来了八个青年人裸辞，新成立了一个公司叫仙童（Fairchild），号称「仙童八叛将」，其中最有名的就是定义了摩尔定律的摩尔。八个人的盟约也特别梦幻，拿了一张美元签署了大家的名字，意思再明显不过了：老肖你不要再给我们画大饼了！老子们要的是绿油油的钞票！其实在科技发展史上，这种团伙作战经常能带来颠覆性的革命，从早期的仙童八叛将带动了芯片革命，到 2000 年初的 Paypal 黑帮（成员创立了特斯拉，领英，Youtube 等公司）发起了互联网革命，再到上一篇我们提到的 2015 年 OpenAI 的创立团伙。说回仙童，这个公司是有划时代意义的：第一，在科技上它定义半导体行业，整个研发思路转向了以以硅为材料，可以批量生产集成电路；第二，它定义了「风险投资+孵化公司」的商业模式。仙童八叛将是先找了华尔街的风险投资业之父亚瑟·洛克（Arthur Rock）做 FA，介绍了金主爸爸谢尔曼·费尔柴尔德 (Sherman Fairchild)，仙童公司的名字就来自于金主爸爸的名字。这样跪舔是有效果的，这位谢尔曼·费尔柴尔德大有来头，是 IBM 最大的个人股东，仙童成立后的第一笔订单就是来自 IBM 公司。从此这类风险投资的商业模式大行其道，一直流行到今天，即投资人不是光给钱，而要介入到公司管理和运营当中，利用自己的资源帮助创业者成功，简而言之，需要更深度的绑定（这也是 W Labs 正在做的事儿啊，哈哈哈）。第三，推动了硅谷的出现。仙童慢慢成了半导体行业的黄埔军校，仙童八叛将和金主费尔柴尔德合作几年后，后面条件没谈好，也纷纷出来单干了，还带动了其他一批同事出来。大家都新成立了公司，在仙童办公室周围分散办公，这个区域就成了现在的硅谷，这些新公司中就有英特尔和 AMD。从仙童出走的年轻人共创立了 100 多家半导体公司，仙童真的成为了神仙孵化器。说回到英伟达，仙童出来的人创立了 AMD，而英伟达的老大黄仁勋就是 AMD 的工程师，后来出来创业做了英伟达。这些公司和人都有千丝万缕的联系，据说黄仁勋和 AMD 现在的话事人苏姿丰还有拐弯抹角的亲戚关系。英伟达创立的思路就是：你们 Intel 和 AMD 去 PK CPU 吧，我专门做 GPU。反正电脑游戏越做越精良，传统 CPU 的计算能力越来越吃力，我就专门把图形处理这一块分离出来做一个新的芯片，定义成 GPU，装在显卡上，这在当时还是蓝海。早期游戏行业贡献了英伟达 100% 的收入，黄仁勋赚到钱后疯狂加大研发力度，把 GPU 拓展到工业等领域，这几年又搞了 AI，始终保持了公司的产品竞争力，这点打法和华为很像：研发先行，市场紧跟。图形处理这个细分行业现在越来越吃香，除了 AI，连战场上的无人机都用了 GPU 做图形识别处理。所以拿英伟达为案例，游戏作为最吃资源的软件，反向倒逼了硬件性能的进步，同时游戏是最好的链接 B 端和 C 端的产业，用户们是愿意为了玩游戏时的爽点去买单的。至此，再次成功点题，游戏就是这半个世纪以来科技进步的幕后推手啊。未完待续。本系列由 W Labs「AI 链游研究小组」集体创作，感谢小组成员瓜哥、嘉然、包包、Brian、小飞、华哥的努力付出！本篇主笔为瓜哥。欢迎转载，原创不易，泪求注明”瓜田实验室 W Labs”出品瓜田实验室 Website：http://www.wlabsdao.com/瓜田实验室 Discord：https://discord.gg/wggdao瓜田实验室推特：https://twitter.com/GuaTianGuaTian瓜田实验室深度研究长文 Mirror：https://mirror.xyz/iamwgg.eth瓜田实验室 Medium：https://guatianwgg.medium.com/ 来源：金色财经

金色财经2023-05-18

AI時代的獨角獸：Zionex為AI時代帶來了新的可能性!

d Ehrsam先生致力於開發和運營，OpenAI 首席技術官Mira Murati擔任技術顧問，通過獨創的聚合功能開發，結合AI人工智慧、量化交易系統研發出的全球首個Web3 AI交易社交聚合平臺。 Zionext採用區塊鏈3.0新基建、多集群系統架構,極大地提高了系統的性能、安全性、穩定性和擴展性。並通過研發智創金融模型與自動化程式流程，錨定全球數十家交易所，結合最新的OTC管理，快速的搶單交易等方式為機構、用戶和社群提供更加開放、自由、高效智能和安全的交流與交易環境，讓機構、用戶和社群獲得更安全、方便的高額收益，同時滿足數字貨幣人群多樣化的工具需求。 Zionex可以實現訓練變換模型：Zionext團隊使用的基礎預訓練方法包括模型、數據與訓練三部分。Zionext的訓練過程與ChatGPT類似，但對模型大小、數據集大小與多樣性、訓練長度都進行了相對直接的擴充。關於語境學習，AI交易策略每小時百萬次的自我迭代，相當於人類100萬小時的學習積累。同樣Zionext也使用了與 ChatGPT類似的方法，不過Zionext研究團隊系統地探索了不同的語境學習設定。Zionext是一個具有1550億參數的自回歸語言模型，參數量是之前ChatGPT語言模型的10倍，並在少樣本環境下對其性能進行了測試。在所有任務中，Zionext無需進行任何額外的梯度更新或微調，完全只通過模型與文本的交互，即可直接應用於特定任務與少樣本。Zionext在許多NLP數據集上均有出色的性能，包括翻譯、問答和內容填充任務，以及多項需要即時推理或域適應的任務，如利用新單詞造句或執行三位數運算等。Zionext生成的新聞文章足以以假亂真，令人類評估員難以分辨。高級人工智慧模型：專為區塊鏈技術和加密相關主題設計的高級人工智慧模型。Zionext 使用最新的演算法和高速計算能力來解決區塊鏈和加密空間中的挑戰性問題。使用Zionext ，用戶可以快速獲取他們需要的任何知識和資訊。Zionext 具有為個人、開發人員和企業設計的許多其他獨特功能，是區塊鏈領域所有人的必備工具。 AI 演算法：Zionext的AI演算法可用於生成自定義智能合約和去中心化應用程式，使個人和企業更容易在加密和區塊鏈空間中創建自己的合約和應用程式。 AI智能交易系統：Zionext的AI智能交易系統基於大數據建倉，集成了趨勢型、回復型、技術情緒型等多種交易策略，能夠自動倉位分析、自動配置資金、即時計算間隔點平倉，幫助用戶實現穩定增值，可以供用戶進行模擬交易系統、可以實現2分鐘模擬交易、1小時模擬交易Zionext根據Zionext交易團隊設定好的交易策略可24小時自動識別交易信號並進行交易，通過及時止損設定的策略，套利產生盈。 Zionex將為用戶帶來什麼？自動交易：機器人自動交易，用戶無需花費時間看盤、研究策略、分析市場，徹底擺脫人性的煩惱。穩賺收益：人為因素造成的投資偏誤往往導致財產損失，Zionex機器人採用搶單策略100%盈利。團隊返傭：成為佈道者並邀請好友註冊，每天坐享返傭，實現0成本創業。 Zionex通過區塊鏈和人工智慧技術的融合，為數字經濟的創作、交易和管理帶來了新的機遇和支持。通過AI技術的應用，數字經濟的價值定位和保護得到了很大的提高；通過Zionex的應用，數字領域的創作和展示也得到了更加高效和智能的支持。同時，Zionex還為AI時代的帶來了新的可能性，成為數字經濟中的一個重要力量。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

麻省理工科技评论：背靠大科技的开源 AI 能繁荣多久？是否该继续得到支持？

语言模型 -- 谷歌的 Bard 或 OpenAI 的 ChatGPT 的替代品，允许研究人员和应用开发人员研究、建立和修改。这些模型是大公司创造的同类 AI 模型的更小、更便宜的版本，性能上（几乎）与它们相当，且是免费共享的。像谷歌这样的公司 -- 它在上周的年度产品展示会上透露，它正在将生成式人工智能应用于它所拥有的一切，从 Gmail 到照片到地图 -- 都忙着自己的产品，没有看到真正的竞争到来，Sernau 写道：“当我们在一直争吵的时候，第三方一直在悄悄吃掉我们的午餐。” 在许多方面，这是件好事。更多接触这些模型的机会有助于推动创新，也可以帮助抓住缺陷。如果只有几家巨头公司为这项技术把关或决定它的使用方式，人工智能就不会茁壮成长。但这种开源的繁荣是不稳定的。大多数开源版本仍然站在拥有雄厚财力的大公司所推出的巨型模型的肩膀上。如果 OpenAI 和 Meta 决定关闭商店，繁荣的小镇可能会变成落后之地。例如，这些模型中有许多是建立在 LLaMA 之上的，LLaMA 是 Meta AI 发布的一个开源大型语言模型。其他模型则使用了一个名为 Pile 的大规模公共数据集，该数据集由开源非营利组织 EleutherAI 组建。EleutherAI 之所以存在，只是因为 OpenAI 的开放性意味着一群编码员能够逆向设计 GPT-3 的制作方法，然后在空闲时间创建他们自己的。 “Meta AI 在培训和向研究界发布模型方面做得非常好，”Stella Biderman 说，她是 EleutherAI 的执行董事和研究主管，也在咨询公司 Booz Allen Hamilton 工作。Sernau 在其谷歌备忘录中强调了 Meta AI 的关键作用。（谷歌向《麻省理工科技评论》证实，该备忘录是由其一名员工撰写的，但指出它不是一份官方战略文件）。这一切都可能改变。由于担心竞争，OpenAI 已经在扭转其之前的开放政策。而 Meta 可能开始想遏制后起之秀用其开源代码做不良的事情。“说实话，我觉得现在这样做（向外界开放代码）是对的，”Meta AI 的总经理 Joelle Pineau 说，“但这也是我们未来五年要采取的策略吗？我不知道，因为人工智能的发展非常之快。” 如果关闭权限的趋势继续下去，那么不仅开源社区会被孤立，下一代人工智能的突破也将完全回到世界上最大、最富有的人工智能实验室手中。如何制造和使用人工智能的未来正处在一个十字路口。开源模型“富矿” 开源软件已经存在了几十年。它是互联网运行的基础。但建立强大模型的成本意味着开源人工智能直到大约一年前才开始腾飞。现在的它已迅速成为一种财富。看看过去几周的情况就知道了。3 月 25 日，倡导免费开放人工智能的初创公司 Hugging Face 发布了 ChatGPT 的第一个开源替代品。 Hugging Face 的聊天机器人 HuggingChat 建立在开源的大型语言模型之上，该模型是在大约 13000 名志愿者的帮助下训练的，并在一个月前发布。而 Open Assistant 本身是建立在 Meta 的 LLaMA 之上的。然后是 StableLM，由 Stability AI 于 3 月 19 日发布，该公司是热门文本到图像模型 Stable Diffusion 的背后公司。3 月 28 日，Stability AI 发布了 StableVicuna，这是 StableLM 的一个版本，与 Open Assistant 或 HuggingChat 一样，为对话而优化。（可以把 StableLM 看作是 Stability 对 GPT-4 的回应，StableVicuna 则是对 ChatGPT 的回应）。这些新的开源模型加入了过去几个月发布的一系列其他模型，包括 Alpaca（来自斯坦福大学的一个团队）、Dolly（来自软件公司 Databricks）和 Cerebras-GPT（来自 AI 公司 Cerebras）。这些模型中的大多数都是建立在 LLaMA 或 EleutherAI 的数据集和模型上；Cerebras-GPT 遵循 DeepMind 设定的模板。而未来，相信会有更多的模型出现。对于一些人来说，开源是一个原则问题。“这是一个全球社区的努力，将对话式人工智能的力量带给每个人……让它脱离少数大公司的掌控，”人工智能研究员和 YouTuber Yannic Kilcher 在介绍开放助理的视频中表示。 “我们永远不会放弃为开源人工智能而战，”Hugging Face 的联合创始人 Julien Chaumond 上个月在推特上如是说。对其他人而言，这也是个利益问题。Stability AI 希望在聊天机器人方面重复它在图像方面的方法：为使用其产品的开发者的创新爆发提供动力，然后从中获益。该公司计划从这些创新中汲取精华，并将其带回为广泛的客户定制的产品中。“我们激发创新，然后进行挑选，”Stability AI 的首席执行官 Emad Mostaque 说。“这是世界上最好的商业模式。” 不管怎样，大量免费和开放的大型语言模型将这项技术推向了世界各地数百万人的手中，激励了许多人创造新的工具并探索它们的工作原理。Biderman 说：“使用这项技术的途径比以往任何时候都要多。” “坦率地说，人们使用这项技术的方式之多令人难以置信，令人兴奋，”Fried Frank 律师事务所的律师 Amir Ghavi 表示。他代表了包括 Stability AI 在内的多家生成式人工智能公司。“我认为这证明了人类的创造力，而这正是开源的全部意义所在。” 融化 GPU 但是，从头开始训练大型语言模型 -- 而不是建立或修改它们 -- 是困难的。Mostaque 说：“这仍然超出了绝大多数公司的能力范围。”“我们在构建 StableLM 时熔掉了一堆 GPU。” Stability AI 的第一个版本，即文本到图像模型 Stable Diffusion，与谷歌的 Imagen 和 OpenAI 的 DALL-E 等封闭式同类产品一样好，甚至更好。它不仅可以免费使用，而且还可以在一台好的家用电脑上运行。Stable Diffusion 比其他任何模式都更能激发去年围绕图像制作人工智能的开源开发的爆发。不过，这一次，Mostaque 希望管理好预期：StableLM 与 GPT-4 相差甚远。“还有很多工作要做，”他说。“它不像 Stable Diffusion 那样，可以立即获得超级好用的东西。语言模型更难训练。” 另一个问题是，模型越大就越难训练。这不仅仅是由于计算能力的成本问题。训练过程中，更大的模型也更经常出现故障，需要重新启动，这使得这些模型的建立更加昂贵。 Biderman 说，在实践中，大多数团体能够负担得起的训练参数数量是有上限的。这是因为大型模型必须在多个不同的 GPU 上进行训练，而将所有这些硬件连在一起是很复杂的。她说：“在这种规模下成功地训练模型是高性能计算研究的一个非常新的领域。” 确切的数字随着技术的进步而变化，但现在 Biderman 认为这个上限大致在 60 亿到 100 亿个参数之间。（相比之下，GPT-3 有 1750 亿个参数；LLaMA 有 650 亿个。) 这不是一个确切的关联，但一般来说，更大的模型往往表现得更好。 Biderman 预计，围绕开源大型语言模型的大量活动将继续下去。但它将集中于扩展或调整一些现有的预训练模型，而不是推动基本技术的发展。她说：“只有少数几个组织对这些模型进行了预训练，我预计在不久的将来会保持这种状态。” 这就是为什么许多开源模型是建立在 LLaMA 之上的原因，LLaMA 是由 Meta AI 从头开始训练的，并由 EleutherAI 发布的，EleutherAI 是一个非营利组织，它对开源技术的贡献是独一无二的。Biderman 说，她知道只有一个类似的组织，而且是在中国。 EleutherAI 的起步得益于 OpenAI。倒退到 2020 年，这家位于旧金山的公司刚刚推出一个热门的新模型。“对于很多人来说，GPT-3 改变了他们对大规模人工智能的看法，”Biderman 说。“就人们对这些模型的期望而言，它常常被认为是一种智力范式的转变。” 由于对这项新技术的潜力感到兴奋，Biderman 和其他一些研究人员想玩玩这个模型，以更好地了解它的工作原理。他们决定对其进行复制。那时 OpenAI 还没有发布 GPT-3，但它确实分享了足够多的关于它是如何构建的信息，让 Biderman 和她的同事们弄清楚它是怎么构建的。在 OpenAI 之外，从来没有人训练过这样的模型，但当时正值疫情，团队没有什么其他事情可做。Biderman 说：“当我参与其中时，我正在做我的工作并与我的妻子玩桌游。”“因此，每周拿出 10 或 20 个小时来做这件事是比较容易的。” 该团队的第一步是把一个巨大的新数据集放在一起，其中包含数十亿的文本段落，与 OpenAI 用来训练 GPT-3 的数据相媲美。EleutherAI 将其数据集称为 Pile，并在 2020 年底免费发布。然后，EleutherAI 使用这个数据集来训练其第一个开源模型。EleutherAI 训练的最大模型花了三个半月，由一家云计算公司赞助。“如果我们自掏腰包，将花费我们大约 40 万美元，”她说。”这对一个大学研究小组来说要求太高了。” 援助之手由于成本高昂，在现有模型的基础上进行构建要容易得多。Meta AI 的 LLaMA 已经迅速成为许多新的开源项目的首选起点。自从 Yann LeCun 在十年前成立以来，Meta AI 一直倾向于开源开发。这种心态是文化的一部分，Pineau 说：“这在很大程度上是一种自由市场，‘快速行动，建造东西’的方法。” Pineau 清楚地知道其好处。她说：“这确实让有能力为开发这项技术做出贡献的人多样化。这意味着研究人员，企业家或民间组织等也可以看到这些模型。” 像更广泛的开源社区一样，Pineau 和她的同事们认为，透明度应该是一种规范。她说：“我敦促我的研究人员做的一件事是，在开始一个项目时，就考虑到你想要开源。因为当你这样做时，它在数据使用和如何建立模型方面设定了更高的标准。” 大型语言模型会散播错误信息、偏见和仇恨言论。它们可以用来大规模生产宣传或为恶意软件工厂提供动力。“你必须在透明度和安全性之间做出权衡，”Pineau 说。对于 Meta AI 来说，这种权衡可能意味着一些模型根本不会被发布。例如，如果 Pineau 的团队在 Facebook 用户数据上训练了一个模型，那么它将留在内部，因为私人信息泄露的风险太大。或者，该团队可能会以点击许可的方式发布该模型，规定它只能用于研究目的。这就是它为 LLaMA 采取的方法。但在其发布后的几天内，有人在互联网论坛 4 chan 上发布了完整的模型和运行说明。“我仍然认为对于这个特定的模型来说，这是正确的权衡，”Pineau 说。“但我对人们会这样做感到失望，因为这使得做这些发布更难。” “我们一直得到来自公司领导层一直到马克 [扎克伯格] 对这种做法的大力支持，但这并不容易，”她说。 Meta AI 的风险很高。她说：“当你是一个非常小的创业公司时，做一些疯狂的事情的潜在责任要比你是一个非常大的公司时低得多。”“现在我们向成千上万的人发布这些模型，但如果它变得更有问题，或者我们觉得安全风险更大，我们将关闭这个圈子，我们将只向已知的学术伙伴发布，他们有非常强大的证书 -- 根据保密协议或 NDA，防止他们用这个模型建立任何东西，甚至为了研究目的。” 如果发生这种情况，那么开源生态系统的许多宠儿可能会发现，他们在 Meta AI 接下来推出的任何产品上构建的许可都将被取消。如果没有 LLaMA，Alpaca、Open Assistant 或 Hugging Chat 等开源模型就不会那么好。下一代的开源创新者也不会像现在的这批人那样得到发展。平衡其他团队也在权衡开源自由竞争的风险和回报。在 Meta AI 发布 LLaMA 的同时，Hugging Face 推出了一个门禁机制，人们在下载该公司平台上的许多模型之前，必须申请访问并得到批准……这个想法是为了只允许那些有正当理由的人接触这个模型——由 Hugging Face 决定。 “我不是一个开源的布道者，”Hugging Face 首席伦理科学家 Margaret Mitchell 说。“我确实明白为什么封闭很有意义。” Mitchell 指出，未授权的色情制品是使强大的模型被广泛使用的一个弊端例子。她说，这是图像制作 AI 的主要用途之一。 Mitchell 曾在谷歌工作，并共同创建了其道德人工智能团队，她理解其中的紧张关系。她赞成她所说的“负责任的民主化”-- 一种类似于 Meta AI 的方法，即根据模型造成伤害或被滥用的潜在风险，以有控制的方式发布。她说：“我真的很欣赏开源的理想，但我认为建立某种问责机制是有用的。” 此外，OpenAI 也在关闭水龙头。上个月，当它宣布 GPT-4-- 该公司为 ChatGPT 提供动力的大型语言模型的新版本时，技术报告中有一个引人注目的句子：“鉴于像 GPT-4 这样的大规模模型的竞争格局和安全影响，本报告没有包含关于架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法或类似的进一步细节。” 这些新限制的部分原因是，OpenAI 现在是一家以盈利为目的的公司，与谷歌等公司竞争。但它们也反映了一种心态的变化。联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 在接受 The Verge 采访时表示，该公司过去的开放性是一个错误。 OpenAI 的政策研究员 Sandhini Agarwal 说：“以前，如果某样东西是开源的，也许只有一小群程序员会关心。现在，整个环境已经改变。开源真的可以加速发展，并导致竞争。” 但它并不总是这样。如果 OpenAI 在三年前公布 GPT-3 的细节时有这种感觉，就不会有 EleutherAI。今天，EleutherAI 在开源生态系统中发挥着举足轻重的作用。此后，它建立了几个大型语言模型，Pile 被用来训练许多开源项目，包括 Stability AI 的 StableLM（Mostaque 是 EleutherAI 的董事会成员）。如果 OpenAI 分享的信息较少，这一切都不可能发生。像 Meta AI 一样，EleutherAI 实现了大量的开源创新。但随着 GPT-4 甚至 5、6 的封锁，开源社区可能会再次被留在几家大公司的后面进行修补。他们可能会发布狂野的新版本 -- 甚至可能威胁到谷歌的一些产品。但是，他们将被困在上一代的模式中。真正的进步，接下来的飞跃，将在闭门造车中发生。这重要吗？人们如何看待大型科技公司关闭权限的影响，以及这将对开源产生的影响，在很大程度上取决于你对人工智能应该如何制造以及应该由谁制造的看法。 “人工智能很可能成为未来几十年社会组织方式的驱动力，”Ghavi 说。“我认为，建立一个更广泛的监督和透明体系，比把权力集中在少数人手中要好。” Biderman 对此表示赞同：“我绝对不认为每个人都做开源有某种道德上的必要性，”“但说到底，让人们开发和研究这项技术是非常重要的，而不是为其商业成功进行经济投资。” 然而，她很清楚其中的利害关系。她说：“实际上，我对 OpenAI 的批评比很多人认为的要少得多，”她说。“公开发布这项技术有真正的风险，真正的潜在危险。” OpenAI 声称它只是在谨慎行事。OpenAI 信任与安全团队负责人 Dave Willner 表示：“我们并不是认为透明度不好。”“更重要的是，我们正在努力弄清楚如何协调透明度和安全性。随着这些技术变得越来越强大，在实践中，这些东西之间存在一定程度的紧张关系。” “人工智能的很多规范和思维都是由学术研究团体形成的，它们重视合作和透明度，这样人们就可以在彼此的工作基础上发展，”Willner 说。“也许随着这项技术的发展，这种情况需要有所改变。” 来源：金色财经

金色财经2023-05-18

AIGC重塑数字人：落地、变革、永生

直播等领域将有更大的发展空间。另外，OpenAI于今年3月发布了多模态预训练大模型GPT-4，ChatGPT的功能有了进一步提升：拥有识图功能；扩大文字输入限制至2.5万字；对话内容准确性提高；能生成有风格变化的创意文本等。多模态功能将使数字人的交互、决策建议更为真实有效。人人都能实现“数字永生” ChatGPT发布后，大量AI工具顺势而生，在一些AIGC的门户网站上甚至收录了海内外上千款AI应用。包括搜索引擎、文本写作、聊天机器人、语音合成、音乐制作、绘画生成、图像化身、图像合成、3D生成、视频技术、数字虚拟人、游戏应用、无代码创作等40个细分领域。几乎人人都能创建符合自己需求的数字人。图源：AIGC中文工具导航截图得益于这些AI工具强大的内容生成能力，现在网上也出现了不少“整活”尝试。前阵子AI在B站上掀起一阵华语乐坛的“赛博文艺复兴”热潮，不少UP主利用音乐大模型软件，通过内容编码器提取源音频语音特征，进行AI翻唱制作，让歌手“唱”起来。与B站“鬼畜区”的人力调音不同，AI翻唱的效果非常真实自然，实际一听几乎难以分辨出是真人还是AI的声音，甚至还能看到视频中有不少弹幕讨论起AI唱功好不好…… 图源：B站截图另一方面，也有人在尝试证明AI“技术向善”。UP主吴伍六发布了一则名为“用AI工具生成我奶奶的虚拟数字人”的视频，他尝试用AI+照片、音频来生成已故奶奶的数字人，并与之进行虚拟对话。前两年韩国 MBC 电视台在出品大型 VR 纪录片《见到你了》中，利用VR技术复活了7岁小女孩。图源：网络通过AI语音合成技术，提取小女孩生前影像音频。同时找来5个同龄的孩子录制上百条音频作为补充，最终复原成功小女孩的声音。再结合3D建模，动作捕捉等技术抓取三维坐标数据，初步还原小女孩外形。相关阅读：《VR 扫墓，数字永生，技术正在重新定义“生命”》在现实中不可能做到的“复活”和“永生”，却能通过技术得以实现，这类视频引发了网友们对AI、生命、侵权、感情、寄托、人性和伦理道德的思考和讨论，展现不同人对数字生命的理解。 AI数字人在直播领域悄然生长在元宇宙中数字人已经是有着较为成熟体系的领域，从技术到实际落地再到商业化，如今虚拟偶像、虚拟演唱会等垂直场景大行其道，而数字人直播已不是新鲜事。图源：IDC 在数字人商业化的道路中，无论是主打陪伴的娱乐型数字人还是以电商带货为主的功能服务型数字人，AI数字人在直播中的应用率正逐渐提高，然而现阶段的数字人直播，绝大多数情况下，包括外形设计、配音、互动等都仍需要人类进行干预，AI只能实现一些简单的交互。在海外已有基于ChatGPT+VRM（3D模型）+VOICEVOX（文本转语音软件）创建聊天型人工智能的案例。例如OshaberiAI，这是一款允许用户创建养成型角色并与之聊天的应用程序，通过设计对ChatGPT的提示（指令），为数字人设定各种个性和语气，与用户进行简单的聊天交互。图源：推特目前该应用已上线AppStore，此前该开发者也在AR+数字人导航方面做了一些尝试，推出了“ARCharaNavi”，用户在应用中设定好目的地之后，数字人会根据选择好的路线在屏幕中的路线前方带领用户前行。而AI数字人的强大胜在可控性高，模式可复制，能7×24小时保持在线，在直播领域成了不少电商品牌的“新欢”。中国互联网络信息中心日前发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，中国网民规模达10.67亿，短视频用户规模达10.12亿，短视频用户渗透率高达94.8%，而网络直播用户规模达7.51亿。有了庞大的直播受众，投身于电商直播的AI数字人表现如何？成本低是品牌方选用数字人进行直播的一大因素，某品牌直播间售价和数字人服务定价，粗略计算后日均花费大约在600元左右，相比于聘请真人主播，能大幅减少支出成本。目前在电商直播领域，AI数字人通常在夜间至凌晨直播，弥补真人主播休息期间的空缺，尽可能获取更多闲时流量。现阶段用户可以通过关键词触发与数字人关于商品的交互，要让AI数字人执行更细致的指令和互动还有一定难度。图源：抖音网页版截图而在短视频平台，已有不少AI数字人尝新开设全天无休的直播间，实际上这类重复相似对话内容的直播间热度并不高，如果有明星IP加入，则会带来更显著的引流效果。例如乐华七子的黄新淳，基于他本人的形象设计了数字人分身，结合AI算法来控制数字人的动作和表情，还能正常与粉丝进行互动。 AI数字人在视觉效果和语音上越发真实，也就意味着人们将更加难以辨别真人与“数字人”，且绝大部分人是第一次接触AIGC内容，为了避免更多的AI内容对观众造成误解，不少视频平台发布了相关平台规范。抖音APP官方公众号于近期发布《抖音关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议》一文，指出“各生成式人工智能技术的提供者，均应对生成内容进行显著标识，以便公众判断。同时使用统一的人工智能生成内容数据标准或元数据标准，便于其他内容平台进行识别。” 图源：抖音APP官方公众号就连海外知名插画平台Fanbox的运营商PixivFANBOX，也宣布禁止上传和销售使用Midjourney 、Stable Diffusion等AI艺术工具生成的插图，将对发布由AI创作作品的账号采取措施，如发出警告、限制可见范围、封禁账号等。未来将会有更多平台自发加入规范AIGC内容的阵营中。 AI数字人在直播领域，尤其是电商板块的落地进程加快，其变现能力强、操作门槛低（不少平台推出无代码方案）、降本增效显著等优势迎合了品牌方对数字化电商直播的需求。同时，部分头部电商直播MCN也能凭借自身在IP运营管理、平台流量资源、品牌方资源的积累，尝试从真人直播转向数字人直播，提高闲时阶段的收益。现阶段的AI数字人仍有非常大的发展空间。结语在元宇宙盛行的时期，数字人还只是人们眼中的“流量明星”，背后又牵扯到高成本的动捕和中之人运营，普通人几乎难以企及。虽然现阶段的AI数字人仍然未达到能跟真人“抢饭碗”的能力，但成长迅速的AI正在加速数字人走向大众的进程，而ChatGPT则是AI数字人最佳的接入口之一，为数字人的人机交互功能带来更多落地应用机会。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

FTM智能AI机器人——开启23年超级算力收益计划

技巨头布局的重要板块。ChatGPT是OpenAI公司开发的一种大型语言模型。它是一种基于Transformer架构的深度学习模型，可以对语言进行建模和生成。它可以处理问答、对话生成、文本生成等多种任务。2023年FTM将人工智能算法应用到加密数字领域。在原有GPT 系列模型基础上FTM智能AI机器人针对加密数字交易领域进行深度迭代：让 AI 在通用的、海量的数据上学习交易策略，即掌握基于前文内容生成后续文本的能力。这样的训练不需要人类标注数据，只需要给一段话的上文同时把下文遮住，将 AI 的回答与语料中下文的内容做对比，就可以训练 AI。ChatGPT 就是在 GPT3.5 模型上做的优化，作为 GPT 系列的第三代，GPT3.5 在万亿词汇量的通用文字数据集上训练完成，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如完形填空、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。所以 GPT 模型每次输出的结果是不同的。同样在加密资产高频交易过程中，FTM机器人基于GPT的底层技术逻辑，在多次交易后自主产生学习，计算出最优的选择并选择执行，在高频交易条件下，在算力允许的情况自主学习帮助使用者创造更大的收益。 FTM社区是整个生态的重要组成部分，当很多人还沉浸在银行储蓄、基金、股票管理中时，加密货币圈的大佬们只用一两年的时间就赚到了别人一辈子都赚不到的钱。外人戴着有色眼镜看数字货币是习惯，但当投资者真正了解区块链和数字货币时，将是一场大规模“真香”的场景。比特币(BTC)成为全球大火，其次是以太坊(ETH)。现在区块链第一条Binance公链无质押，无资金池，FTM智能机器人主网上线，引领区块链3.0时代到来。新时代助力FTM的大规模商业落地和互联网新生态环境的构建自然成为币圈新宠。俗话说吃肉快走，喝汤慢走，项目看发展前景，而沉淀爆款的主流FTM是目前正是受币圈关注的。 FTM1.0智能机器人激励计划游戏说明为抢占区块链智能机器人市场，开发商和节点运营商申请5000万美元增压FTM1.0智能机器人。无需转币|收入稳定|自由进出，FTM推出首个生态，1.0套利夹子机器人，旨在通过实际造福普通用户获取流量，致力干打造全球最大大的DeFi2.0+Web3.0+DAO+Me ta合集，稳定，A无边界，多维度、全生态、多维空间、全生态赋能的财富永续聚合平台。 FTM智能AI机器人区别于机器人最大的区别就是，自主学习和强化学习优化模型。最终让AI机器人成为AI机器人的老师，一次次的自我迭代更新数据库，从而更好更快的为使用者创造收益。除了自我使用以外，FTM也会奖励社区贡献者一定的糖果，激励其更好的参与FTM的生态建设中来。目前FTM已经上币安，火币，欧艺，芝麻开门，酷币等30多家交易平台，为不同平台的用户提供交易服务。FTM智能AI机器人将重新定义智能权益证明机制，区别于传统的DPOS和POW证明机制，FTM完全自主AI学习有更高的交易频率去为用户创造收益以从帮助用户获得更多的权益证明。相信在不久的未来，会有更多的类似FTM一样的AI智能交易机器人，目前整个生态圈结合ChatGPT底层AI智能学习逻辑的，FTM绝对是属于第一梯队的，在这个互联网科技爆炸的时代，时间就是财富的唯一衡量标准。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

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