1. GameGPT進(jìn)軍游戲制作，全自動(dòng)生成游戲，時(shí)間可縮百倍

原文：https://36kr.com/p/2491906953123720

不得了了！GPT技能樹再成長，現(xiàn)在直接連游戲都能做了?。?/span>要知道，現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代，已經(jīng)不是過去那個(gè)做個(gè)小游戲就可以搶占市場的時(shí)代了。如今的游戲開發(fā)流程超級復(fù)雜。先說人力，每個(gè)游戲團(tuán)隊(duì)的人員都是數(shù)以幾十甚至上百來記。有人負(fù)責(zé)編程，有人負(fù)責(zé)美工，有人負(fù)責(zé)維護(hù)，等等。每個(gè)游戲還都有龐大的代碼庫、素材庫。結(jié)果就是，開發(fā)一款優(yōu)秀的游戲大作，需要大量人員，投入大量時(shí)間才能完成。而這個(gè)時(shí)間周期，往往要長達(dá)數(shù)年。更直觀的，就是錢。游戲團(tuán)隊(duì)開發(fā)一款能讓人們記住并且愛玩兒的大作，預(yù)算動(dòng)不動(dòng)就要超過1億美元。要不然怎么說，游戲制作算是一種用愛發(fā)電呢。現(xiàn)在，情況有變！有研究人員開發(fā)了一個(gè)叫GameGPT的模型，GameGPT可以整合多個(gè)AI 智能體（agent）來自動(dòng)完成游戲開發(fā)中的部分流程。而不同的智能體各司其職，工作起來井井有條。有智能體負(fù)責(zé)審查游戲的設(shè)計(jì)計(jì)劃，并進(jìn)行相應(yīng)的修改和調(diào)整；有的負(fù)責(zé)將任務(wù)轉(zhuǎn)化為具體的代碼；有的負(fù)責(zé)對上一步生成的代碼進(jìn)行檢查，對運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行審核；還有智能體負(fù)責(zé)驗(yàn)證全部的工作是否符合初始預(yù)期。

如此這般，通過細(xì)化分解工作流程，GameGPT就可以簡化AI智能體的工作。這種各司其職會(huì)更加有效率，實(shí)現(xiàn)起來也比一個(gè)全能型的智能體完成一切要簡單得多。研究人員表示，GameGPT可以簡化傳統(tǒng)游戲開發(fā)流程中一些重復(fù)和死板的內(nèi)容，比如代碼測試。大量開發(fā)人員就可以從繁雜的檢驗(yàn)工作中解放出來，專注于AI所不能替代的，更有挑戰(zhàn)性的設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。當(dāng)然，這篇論文目前還處于一個(gè)比較初步的階段。目前還沒有任何具體的結(jié)果或者實(shí)驗(yàn)來證明性能上的提高。換句話說，還沒人用GameGPT真的開發(fā)過游戲，這個(gè)模型目前還處在概念形成階段，在有具體的應(yīng)用結(jié)果以及可量化的數(shù)據(jù)之前，咱也不好評估。不過，總歸是個(gè)努力的方向。有網(wǎng)友表示，人們對LLM的想法是有一定偏差的?，F(xiàn)在，研究人員有了一種能夠100%解決NLP問題的工具，而人們卻只關(guān)心如何實(shí)現(xiàn)某些工作流程的自動(dòng)化。舉例來說，想象一下如果游戲世界對你的決定做出的反應(yīng)，要比你在五分鐘內(nèi)判斷出基于規(guī)則的硬編碼引擎的反應(yīng)更正常，那將會(huì)是怎樣的情景。再想象一下，如果一款游戲能根據(jù)你做出的決定（比如在路上隨機(jī)屠殺你看到的敵人等），為你臨時(shí)安排一些支線任務(wù)，那會(huì)是什么場景。而開發(fā)者在創(chuàng)建這樣一個(gè)系統(tǒng)時(shí)，會(huì)使用提示工程來指導(dǎo)LLM，而不是編碼這些東西。但是，這樣做的目的不是為了節(jié)省成本，而是為了在以前無法制作更多游戲的階段制作游戲（是不是有點(diǎn)拗口）。GameGPT首先，讓我們來看看GameGPT模型的大框架——全流程。

可以看到，作者將每個(gè)智能體擬人化，更生動(dòng)地展示了他們是如何各司其職的。流程最左側(cè)是用戶端，向GameGPT輸入prompt，然后開發(fā)經(jīng)理和審核進(jìn)行初步計(jì)劃。接著，再把需求發(fā)送給開發(fā)工程師，以及游戲引擎工程師，來執(zhí)行具體的任務(wù)，生成代碼。最后檢查一下有沒有遺漏，有的話發(fā)回左側(cè)，再跑一遍。沒有就繼續(xù)向右，由負(fù)責(zé)檢查的工程師來進(jìn)行testing。AI開發(fā)游戲？？實(shí)際上，AI開發(fā)游戲歷史的雛形也許可以追溯到更早。AI在游戲開發(fā)中的應(yīng)用可以追溯到「星際爭霸」和「暗黑破壞神」等經(jīng)典游戲。在當(dāng)時(shí)，開發(fā)人員需要用AI系統(tǒng)來制作交互式的虛擬世界和角色。而這些系統(tǒng)已成為此類互動(dòng)平臺(tái)開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)配置。早期和游戲開發(fā)AI相關(guān)的研究強(qiáng)調(diào)控制非玩家的角色（NPC），而隨著自然語言處理（NLP）技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了一些利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成關(guān)卡的開創(chuàng)性工作。其中代表作是MarioGPT，它通過微調(diào)的GPT-2模型成功生成了「超級馬里奧兄弟」中的部分關(guān)卡。而眾所周知，LLM又在今年取得了巨大進(jìn)步，在NLP和計(jì)算機(jī)視覺（CV）領(lǐng)域都取得了不錯(cuò)的成績。我們知道，LLM的訓(xùn)練是一個(gè)多階段的過程。初始階段包括在廣泛的語料庫中訓(xùn)練這些模型，促進(jìn)基本語言能力的獲得。隨后就是更重要的階段了，通過指令（instruction）生成各種NLP任務(wù)的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行微調(diào)。這種指令調(diào)整，增強(qiáng)了模型在廣泛應(yīng)用中的泛化能力，從而可以讓LLM能夠在之前訓(xùn)練中沒有執(zhí)行過的任務(wù)中取得零誤差的性能。最后，人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）階段保證了模型的結(jié)構(gòu)完整性和可靠性。

這里還有一點(diǎn)需要注意——RLHF階段能讓模型生成模仿人類風(fēng)格的內(nèi)容，從而增強(qiáng)其作為智能體的多功能性。此外，LLM的進(jìn)步還促進(jìn)了智能體在軟件開發(fā)過程中的自動(dòng)化。許多研究都曾經(jīng)把目光放在過這個(gè)問題上——如何開發(fā)一個(gè)基于LLM的智能體，用來執(zhí)行不同的任務(wù)。比方說AutoGPT就曾經(jīng)采用LLM智能體來處理現(xiàn)實(shí)世界中的某些決策任務(wù)，而HuggingGPT則采用的是單個(gè)LLM作為一種控制器，來協(xié)調(diào)完成更加復(fù)雜的AI任務(wù)。雖說這些方法都依賴于唯一的LLM智能體，但它們都加入了一個(gè)審核者（就是上面流程圖里的reviewer）來完善決策。還是拿AutoGPT舉例，模型會(huì)從監(jiān)督學(xué)習(xí)器中獲取一些輔助性的意見來提高自身性能，HuggingGPT也可以接入GPT-4，弄成一個(gè)reviewer，來評估決策的準(zhǔn)確性。還有一些別的例子，比方說MetaGPT就引入了一個(gè)多智能體框架，可以用于各種軟件的自動(dòng)化開發(fā)。而回到我們今天討論的游戲開發(fā)，我們要知道，與一般的軟件開發(fā)不同，游戲開發(fā)行業(yè)的運(yùn)作需要緊跟潮流，因此整個(gè)開發(fā)過程必須更加精確和簡潔，以達(dá)到最佳效率。此外，在沒有幻覺和高精度的情況下，調(diào)整和使用單個(gè)LLM來服務(wù)于游戲開發(fā)的整個(gè)開發(fā)周期是不切實(shí)際的，而且成本高昂。因此，游戲開發(fā)AI的框架需要多個(gè)reviewer參與，這樣就能有效緩解語言模型所固有的幻覺傾向。研究人員還發(fā)現(xiàn)，在游戲開發(fā)中，語言模型還有另一個(gè)局限性——冗余性。LLM在游戲生成時(shí)，可能會(huì)生成不必要的、無信息量的任務(wù)或代碼片段。為了有效解決幻覺和冗余問題，今天的主角——GameGPT戰(zhàn)略性地采用了多種方法來解決這個(gè)問題，包括雙重協(xié)作、通過內(nèi)部詞匯庫進(jìn)行指令調(diào)整以及代碼的解耦。值得我們關(guān)注的是，雙重協(xié)作涉及到LLM與小型深度學(xué)習(xí)模型之間的互動(dòng)，以及負(fù)責(zé)執(zhí)行的智能體與reviewer智能體之間的協(xié)作參與。研究人員表示，這些協(xié)同作用已被證明，在減輕GameGPT的幻覺和冗余方面是有效的。方法介紹接下來，研究人員從全流程剖析一下GameGPT的創(chuàng)新。首先，在游戲設(shè)計(jì)階段，在收到用戶請求后，GameGPT的任務(wù)包括生成整個(gè)游戲的開發(fā)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃階段是關(guān)鍵步驟之一，極大地影響了整個(gè)開發(fā)過程的無縫進(jìn)展。這個(gè)階段由基于LLM的游戲開發(fā)經(jīng)理策劃，先提出一個(gè)初始計(jì)劃，隨后分解成任務(wù)列表。值得注意的是，由于LLM固有的局限性，這個(gè)初始計(jì)劃經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)幻覺，從而產(chǎn)生意想不到的任務(wù)，包括沒有信息或不必要的冗余任務(wù)。為了應(yīng)對這些問題，研究人員提出了四項(xiàng)可以減輕這些難題的策略，這四種策略相互正交的，并且可以分層執(zhí)行以獲得更好的效果。方案一：對傳入請求進(jìn)行分類，目的是辨別游戲的類型。目前，GameGPT框架支持五種不同游戲類型的開發(fā)，即:動(dòng)作、策略、角色扮演、模擬和冒險(xiǎn)。對于每種類型，研究人員都會(huì)提供標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)劃模板，指導(dǎo)游戲開發(fā)經(jīng)理智能體使用相關(guān)信息完成模板。通過采用這種方法，冗余任務(wù)的頻率顯著降低，同時(shí)減少了幻覺發(fā)生的可能性。策略二：涉及計(jì)劃審查員智能體的參與，這是另一個(gè)基于LLM的代理。這個(gè)智能體通過精心設(shè)計(jì)的prompt進(jìn)行操作，以此來對任務(wù)計(jì)劃進(jìn)行全面的審查。它的主要目標(biāo)是盡量減少幻覺和冗余的發(fā)生。該智能體評估計(jì)劃并提供反饋，旨在改進(jìn)并提高其準(zhǔn)確性、效率和簡潔性。同時(shí)，這一部分生成的指令可以作為游戲開發(fā)經(jīng)理智能體的新輸入，使任務(wù)計(jì)劃更加準(zhǔn)確和完善。策略三：通過專門的指令來調(diào)整游戲開發(fā)經(jīng)理智能體的LLM本身，以便更好的進(jìn)行游戲開發(fā)層面的規(guī)劃。這個(gè)微調(diào)過程的目的就是讓模型能生成一個(gè)既準(zhǔn)確又簡潔的計(jì)劃。為了方便起見，研究團(tuán)隊(duì)收集并整合了一個(gè)內(nèi)部數(shù)據(jù)集，其中包括許多輸入輸出的搭配。雖然這些組合在長度或結(jié)構(gòu)上不符合標(biāo)準(zhǔn)格式，但它們都圍繞著游戲開發(fā)的要求。這部分固定搭配由業(yè)內(nèi)的開發(fā)人員提供。通過采用這種方法，研究人員有效地彌合了LLM的一般語言能力與游戲開發(fā)規(guī)劃能力之間的差距。策略四：規(guī)劃階段的「安全網(wǎng)」。在整個(gè)計(jì)劃過程中，游戲開發(fā)經(jīng)理智能體始終在前端界面上與用戶分享中期結(jié)果，使其余的智能體能夠隨時(shí)了解正在進(jìn)行的開發(fā)是什么。為了增強(qiáng)這一點(diǎn)，研究人員集成了一種交互式方法，使用戶能夠根據(jù)他們的期望積極地審查、糾正和增強(qiáng)計(jì)劃。這種方法也保證了設(shè)計(jì)計(jì)劃和用戶需求之間的一致性。說完了這些策略，我們來看看GameGPT的優(yōu)越性。

首先，這個(gè)模型中的任務(wù)分類過程要求在識別任務(wù)類型及其對應(yīng)參數(shù)方面具有很高的準(zhǔn)確性。因此，研究人員為了確保這一階段的準(zhǔn)確性，創(chuàng)建了一個(gè)名為游戲開發(fā)工程師的智能體。該智能體由兩個(gè)模型共同組成，它們協(xié)同參與任務(wù)分類的流程。這種協(xié)作方法提高了任務(wù)識別的準(zhǔn)確性和有效性。同時(shí)為了避免LLM幻覺的出現(xiàn)，提高任務(wù)分類的準(zhǔn)確性，研究人員提供了游戲開發(fā)中可能出現(xiàn)的任務(wù)類型列表。為了對此進(jìn)行更好的分類，他們采用了BERT模型。BERT模型已經(jīng)用內(nèi)部數(shù)據(jù)集進(jìn)行了完整的訓(xùn)練。該數(shù)據(jù)集包含針對游戲開發(fā)任務(wù)所量身定制的各項(xiàng)數(shù)據(jù)條目。而輸入則是從預(yù)定列表中繪制任務(wù)，而輸出對應(yīng)的則是任務(wù)的指定類別。任務(wù)類型和參數(shù)的審閱都在這個(gè)階段進(jìn)行，引入一個(gè)叫做任務(wù)審閱人員的智能體，主要負(fù)責(zé)每個(gè)類別的識別和參數(shù)是否合理。評審（review）的過程包括審核任務(wù)類型是否在預(yù)定范圍內(nèi)，是否是最適合的任務(wù)。同時(shí)，它還會(huì)檢查參數(shù)列表，看看它是否與任務(wù)一致。某些場景下，比如一些基于上下文任務(wù)信息的，或者用戶請求無法推斷參數(shù)的情況，GameGPT采用了一種主動(dòng)的方法來解決。Reviewer通過在前端界面上啟動(dòng)提示，并請求參數(shù)所需的附加信息來吸引用戶注意。這種交互方法的好處在于，即使在自動(dòng)推理不足的情況下也能確保論證細(xì)節(jié)的完整性。此外，還有另一個(gè)智能體負(fù)責(zé)識別任務(wù)之間的依賴關(guān)系，并構(gòu)造一個(gè)封裝這些關(guān)系的圖表。在建立該圖之后，再采用算法來對該圖進(jìn)行遍歷篩選，由此產(chǎn)生一個(gè)確定的任務(wù)執(zhí)行順序。這個(gè)過程確保了模型可以按照任務(wù)的依賴關(guān)系有序和系統(tǒng)地執(zhí)行，從而產(chǎn)生連貫和結(jié)構(gòu)化的開發(fā)流程。另一個(gè)問題是，使用LLM生成冗長的代碼會(huì)帶來更大的幻覺和出現(xiàn)冗余的風(fēng)險(xiǎn)。為了解決這個(gè)問題，研究人員引入了一種新的方法來解耦游戲設(shè)計(jì)中出現(xiàn)的代碼，簡化了LLM的推理過程，從而極大程度減輕了幻覺和冗余。這個(gè)方法也并不難理解——研究人員會(huì)將預(yù)期的腳本劃分為許多長度更短的代碼片段，以供LLM處理。這種解耦方法大大簡化了LLM的工作。還有一種叫做上下文學(xué)習(xí)的有效推理方法，也可以有效地減輕幻覺。此外，GameGPT中應(yīng)用的另一種消除幻覺的技術(shù)，包括為每個(gè)任務(wù)生成一組K個(gè)代碼的代碼片段。這些代碼片段隨后會(huì)在虛擬環(huán)境中進(jìn)行測試，并同時(shí)呈現(xiàn)給用戶。測試過程和用戶反饋都被用來識別和消除有問題的代碼片段，最終只留下最可行的選項(xiàng)來執(zhí)行。這種方法同樣有助于進(jìn)一步減少幻覺的發(fā)生。此外，研究人員還有一個(gè)內(nèi)部的庫，包含為游戲開發(fā)設(shè)計(jì)的大量代碼片段。每一個(gè)代碼片段都由標(biāo)簽器進(jìn)行了注釋，提供了明確說明其預(yù)期目的的說明。概括一下就是，為了讓代碼不冗余，不幻覺，開發(fā)人員做了兩手準(zhǔn)備，事前的和事中的。同時(shí)，上面提到的這個(gè)庫也是對模型進(jìn)行微調(diào)的寶貴資源。代碼審查和改進(jìn)在游戲引擎智能體生成代碼之后，代碼審查智能體會(huì)對代碼庫進(jìn)行徹底的審查和檢查。該智能體會(huì)進(jìn)行全面的評估，努力找出任何可能會(huì)偏離原始請求的實(shí)例，或代碼中出現(xiàn)的意外幻覺。經(jīng)過徹底的審查，智能體不僅能標(biāo)記出潛在的差異，而且還能據(jù)此提供改進(jìn)代碼的建議，最終產(chǎn)生更為合理的版本。在審查過程之后，修改后的代碼以及智能體的反饋都將通過前端界面與游戲引擎工程師智能體和用戶共享。如果用戶認(rèn)為有必要，可以直接通過前端界面提供代碼修改建議。之后這些建議會(huì)繼續(xù)傳遞給代碼審查智能體，它會(huì)進(jìn)行評估，并有選擇性的合并這些建議，從而進(jìn)一步生成一種協(xié)作和迭代的方法來增強(qiáng)代碼。最后，一旦代碼生成完畢，該干的也都干完了，責(zé)任就落到了游戲引擎測試智能體的身上，由這個(gè)智能體來負(fù)責(zé)執(zhí)行生成的代碼。在這一階段，該智能體還會(huì)遵循在前一階段所制定的執(zhí)行順序。具體的執(zhí)行過程包括將每個(gè)單獨(dú)任務(wù)的代碼發(fā)送到游戲引擎，進(jìn)行執(zhí)行，并在執(zhí)行期間持續(xù)跟蹤，生成日志。在完成執(zhí)行序列中指定的所有任務(wù)后，智能體會(huì)合并整個(gè)執(zhí)行過程中生成的所有日志。最終，這種編譯生成了一個(gè)簡潔而全面的摘要，再通過前端界面呈現(xiàn)給用戶。此外，測試工程師智能體還會(huì)識別并報(bào)告在執(zhí)行過程中觀察到的任何回溯情況的出現(xiàn)。這些回溯會(huì)作為關(guān)鍵的指示器，指示AI對執(zhí)行流程或代碼進(jìn)行更進(jìn)一步的調(diào)整，使整個(gè)過程得以細(xì)化，并有助于生成一個(gè)完美的最終產(chǎn)品。最后，再來看下多個(gè)代理同時(shí)工作的框架公式：首先，在GameGPT中，每個(gè)代理都有一個(gè)私有的記憶系統(tǒng)，并且它們可以訪問共享的公共內(nèi)容，以獲取必要的信息來指導(dǎo)其決策過程。對于時(shí)間步長為t的代理i來說，這一過程可表示為：

其中pθi對應(yīng)的是和代理i相關(guān)的LLM或?qū)＜夷Ｐ?，Oit表示代理i在時(shí)間步長為t時(shí)的產(chǎn)出或可交付成果，Mit和Pt分別指截至?xí)r間步長t內(nèi)，所有的私人記憶和必要的公共記錄。由于游戲開發(fā)行業(yè)的特殊性和大語言模型的局限性，在GameGPT中，具有不同角色的多個(gè)代理的存在至關(guān)重要。鑒于游戲開發(fā)周期通常長達(dá)數(shù)月，如果只依賴一個(gè)擁有全面記憶和上下文信息的單個(gè)代理，語言模型（包括LLM）的效率將大打折扣。而隨著時(shí)間的推移，項(xiàng)目變得越來越復(fù)雜，這種方法也會(huì)帶來可擴(kuò)展性方面的挑戰(zhàn)。此外，考慮到LLM所處理的標(biāo)記數(shù)量的限制，在大型游戲開發(fā)項(xiàng)目中使用具有全面內(nèi)存的單獨(dú)代理并不實(shí)用。還有，在LLMs中觀察到的幻覺和冗余等固有問題凸顯了多個(gè)代理之間協(xié)作的重要性，尤其是那些具有批判性角色的代理。這種協(xié)作對于減輕LLM幻覺和冗余帶來的挑戰(zhàn)意義重大。因此，GameGPT才利用一系列不同的角色來促進(jìn)其運(yùn)作，包括整個(gè)游戲開發(fā)周期的職責(zé)。這些角色包括上文提到的游戲內(nèi)容設(shè)計(jì)師、游戲開發(fā)經(jīng)理、計(jì)劃審核員、游戲開發(fā)工程師、任務(wù)審核員，還有游戲引擎工程師、代碼審核員和游戲引擎測試工程師。在整個(gè)游戲開發(fā)過程中，每個(gè)角色都承擔(dān)著不同的任務(wù)。參考資料：https://arxiv.org/pdf/2310.08067.pdf

2. 美國出口管制影響英偉達(dá)AI芯片業(yè)務(wù)，對全球AI市場產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響

原文：https://www.sohu.com/a/731453805_121411737

10月25日，全球領(lǐng)先的圖形處理器和人工智能（AI）技術(shù)巨頭英偉達(dá)（NASDAQ: NVDA）在向美國證券交易委員會(huì)（SEC）遞交的一份文件中披露，美國政府已通知公司，針對適用于總處理性能大于等于4800TTP并為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)或銷售的產(chǎn)品的相關(guān)出口管制立即生效。這一新政策將直接影響英偉達(dá)的A100、A800、H100、H800和L40S產(chǎn)品。

首先，從宏觀經(jīng)濟(jì)角度看，美國的出口管制政策將對全球AI市場產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。英偉達(dá)作為全球最大的AI芯片供應(yīng)商之一，其產(chǎn)品在全球范圍內(nèi)廣泛應(yīng)用，包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。此次出口管制政策的實(shí)施，無疑將對全球AI市場的供應(yīng)鏈造成一定沖擊，可能導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)品的供應(yīng)短缺，進(jìn)而推高價(jià)格。

其次，從行業(yè)競爭角度看，美國的出口管制政策可能會(huì)改變?nèi)駻I芯片市場的競爭格局。由于英偉達(dá)的產(chǎn)品在全球市場上具有領(lǐng)先地位，其他競爭對手可能會(huì)借此機(jī)會(huì)提升自身的市場份額。然而，這也取決于這些競爭對手是否有足夠的技術(shù)和生產(chǎn)能力來填補(bǔ)英偉達(dá)產(chǎn)品的空缺。再次，從英偉達(dá)自身角度看，美國的出口管制政策將對其業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生重大影響。一方面，由于出口管制，英偉達(dá)的部分產(chǎn)品可能無法進(jìn)入某些市場，從而影響其全球業(yè)務(wù)的擴(kuò)張。另一方面，由于供應(yīng)短缺，英偉達(dá)的產(chǎn)品可能會(huì)出現(xiàn)價(jià)格上漲，這可能會(huì)影響其在全球市場上的競爭力。總的來說，美國的出口管制政策將對全球AI市場、行業(yè)競爭格局以及英偉達(dá)自身的業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。未來，市場將密切關(guān)注這一政策的進(jìn)一步動(dòng)態(tài)以及英偉達(dá)的應(yīng)對策略。

3. Jina AI 推出全球首個(gè)開源 8K 文本嵌入模型，號稱“超越 OpenAI”

原文：https://www.ithome.com/0/727/817.htm

IT之家 10 月 26 日消息，Jina AI 在其官網(wǎng)發(fā)布新聞稿，宣布推出 jina-embeddings-v2 模型，號稱是目前是唯一支持 8K（8192 個(gè) token）上下文長度的開源產(chǎn)品，在功能和性能上與 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 類似。在大規(guī)模文本嵌入基準(zhǔn) (MTEB) 排行榜方面，IT之家發(fā)現(xiàn)，官方進(jìn)行如下解釋：

與 OpenAI 的 8K 模型 text-embedding-ada-002 進(jìn)行比較，jina-embedding-v2 在分類平均值、重排平均值、檢索平均值和摘要平均值方面均優(yōu)于 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。

官方表示，jina-embeddings-v2 模型，是從頭開始構(gòu)建的。在過去的三個(gè)月里，Jina AI 團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了密集研發(fā)、數(shù)據(jù)收集和調(diào)整。Jina AI 同時(shí)聲稱， jina-embeddings-v2 8K 的上下文長度有利于以下應(yīng)用場景：

法律文件分析：確保對大量法律文本中的每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行捕捉和分析。醫(yī)學(xué)研究：為了進(jìn)行高級分析和發(fā)現(xiàn)，全面地嵌入科學(xué)論文。文學(xué)分析：深入研究長篇內(nèi)容，捕捉微妙的主題元素。財(cái)務(wù)預(yù)測：通過詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)告獲得卓越的洞察力。會(huì)話式 AI：提升聊天機(jī)器人對復(fù)雜用戶查詢的響應(yīng)能力。

4. 訊飛星火 V3.0：給 AI 注入靈魂，“哪吒”“諸葛亮”多種人設(shè)可定制

原文：https://www.ithome.com/0/727/814.htm

對開發(fā)者而言，1024 是計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)的進(jìn)程單位，也是程序員們的特殊紀(jì)念日。在 10 月 24 日這一天，科大訊飛全球 1024 開發(fā)者節(jié)在合肥拉開帷幕。但與往年不同的是，今年隨著 AIGC 浪潮席卷全球，科大訊飛率先投身大模型研發(fā)領(lǐng)域，并在“1024”這一天發(fā)布了足以匹敵 ChatGPT 的星火認(rèn)知大模型 V3.0（簡稱“星火 V3.0）。熟悉星火大模型的用戶都知道，早在 5 月 6 日星火“首發(fā)”時(shí)，科大訊飛董事長劉慶峰就給出了年內(nèi)的三大迭代“時(shí)間表”。其中 10 月 24 日分量最重，關(guān)注度最高，因?yàn)樾腔饘⑾?ChatGPT 發(fā)起挑戰(zhàn)。在星火 V3.0 發(fā)布會(huì)上，劉慶峰表示：“自訊飛星火發(fā)布以來，代碼能力持續(xù)升級，星火 3.0 已基本整體超越 ChatGPT，正在追趕 GPT-4”。

是什么給了星火超越 ChatGPT 的“底氣”？那就是技術(shù)端的穩(wěn)步迭代，應(yīng)用端的百花齊放。早在 5 月 6 日首場發(fā)布會(huì)上，訊飛就引入認(rèn)知智能全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室牽頭設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化評測體系，通過對影響大模型聰明度的七大能力分項(xiàng)考核，實(shí)現(xiàn)對星火大模型能力的通盤評估。依托這套評測體系構(gòu)建的測試集，星火 V3.0 七大能力持續(xù)提升，其中代碼能力、語言理解、邏輯推理與 AI 人設(shè)重點(diǎn)升級，而這也是決定大模型“聰明與否”的關(guān)鍵能力。因此，星火 V3.0 在中文能力客觀評測層面超越了 ChatGPT，在英文能力對標(biāo) ChtaGPT 48 項(xiàng)任務(wù)結(jié)果相當(dāng)，兌現(xiàn)了“中文超越、英文相當(dāng)”的諾言。據(jù)國務(wù)院發(fā)展研究中心國研經(jīng)濟(jì)研究院的測評報(bào)告，星火 V3.0 不僅綜合能力超越 ChtaGPT，達(dá)到國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流水平，更在醫(yī)、法、教等諸多行業(yè)表現(xiàn)突出。

在應(yīng)用端，星火大模型以“小助手”形態(tài)深入行業(yè)、遍地開花，現(xiàn)有的 15000 + 助手開發(fā)者，已開發(fā)出 29000 + 助手應(yīng)用，這些都是靈感匯聚的窗口。但之前星火小助手還缺乏靈魂，也就是我們常說的“人格化”，而此次星火 V3.0 就完美補(bǔ)齊了這個(gè)短板。在訊飛研究院院長劉聰?shù)难菔鞠?，虛擬人格應(yīng)用“星火友伴”成為了全場最靚的仔。劉聰通過對星火賦予“哪吒”和“諸葛孔明”的人設(shè)，瞬間讓字里行間充滿人格魅力。諸如哪吒三太子標(biāo)志性的“我命由我不由天”的口頭禪，以及諸葛亮評定大模型可助主公解惑、亦可用于治國安邦的評語，都結(jié)合了人物的歷史背景和表達(dá)習(xí)慣，讓溝通充滿人情味。除了通用智能應(yīng)用端，星火還持續(xù)賦能千行百業(yè)，尤其是被譽(yù)為現(xiàn)代文明基石的工業(yè)。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，中國約有 800 萬軟件從業(yè)人員，2022 年軟件業(yè)務(wù)收入 10.8 萬億元，占 GDP 比重高達(dá) 8.93%，2028 年預(yù)測將達(dá)到 20 萬億，因此大模型賦能工業(yè)首先要賦能代碼。這次，星火 V3.0 帶來了進(jìn)一步升級的智能編程助手 iFlyCode 2.0，根據(jù)訊飛內(nèi)部項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)踐統(tǒng)計(jì)，其在設(shè)計(jì)、編碼和自測三大階段的提效幅度分別達(dá)到 50%、37% 和 44%。而在對外數(shù)據(jù)上，iFlyCode 應(yīng)用在“智慧課堂”的產(chǎn)品跨平臺(tái)改造中，將傳統(tǒng)開發(fā)方式所需 3 個(gè)月的耗時(shí)，直接縮短至 1 個(gè)月。目前，iFlyCode 在京東云、軟通動(dòng)力等 107 家機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)深度對接應(yīng)用。

對訊飛而言，賦能教育也是星火自誕生以來的堅(jiān)定方向。這次星火 V3.0 帶來了 AI 心理伙伴，通過多模態(tài)情感識別、共情表達(dá)、尋因式提問、個(gè)性化心理指導(dǎo)四大能力，幫助青少年排憂解難，疏導(dǎo)心理。星火 V3.0 還帶來了啟發(fā)互動(dòng)式英語 AI 答疑輔學(xué)，通過引導(dǎo)式提問、個(gè)性化解答和探究式互動(dòng)學(xué)習(xí)，激發(fā)孩子的探究欲，讓他們從厭學(xué)變成想學(xué)。據(jù)悉，科大訊飛 AI 學(xué)習(xí)機(jī) T20 系列、Lumie 系列將在 11 月 1 日期開啟免費(fèi)升級。從外行不看好，到同行趕不上，星火 V3.0 一步一個(gè)腳印朝著趕超 ChatGPT 的目標(biāo)不斷前進(jìn)。但劉慶峰也清醒的意識到國產(chǎn)大模型與 GPT-4 的差距，他表示：“國產(chǎn)大模型在復(fù)雜知識推理、小樣本快速學(xué)習(xí)、超長文本處理、跨模態(tài)統(tǒng)一理解上距 GPT4 還有差距?！钡热徽业絾栴}所在，星火不斷查漏補(bǔ)缺，總有一天會(huì)實(shí)現(xiàn)對 GPT-4 的追趕。

出于對大模型原研技術(shù)的自信，劉慶峰給出了星火對標(biāo) GPT-4 的時(shí)間點(diǎn)，當(dāng)大屏幕上出現(xiàn)“2024 年上半年”的時(shí)候，無論是線下的來賓還是線上的觀眾都備受鼓舞。隨著以訊飛星火大模型為代表的第一梯隊(duì)的不斷追趕，中國自己的大模型將屹立于世界舞臺(tái)，與 ChatGPT 在切磋較量中而占據(jù)上風(fēng)！

5. 生成式AI落地，高通向上突圍

原文：https://www.sohu.com/a/731277316_100106801

10月25日，高通公司召開2023驍龍峰會(huì)，正式發(fā)布了全新第三代驍龍8移動(dòng)平臺(tái)、驍龍X Elite、第一代無線音頻平臺(tái)S7系列，以及跨終端制造商和操作系統(tǒng)（OS）實(shí)現(xiàn)多終端無縫協(xié)作的Snapdragon Seamless。作為峰會(huì)重頭戲，驍龍8 Gen 3基于臺(tái)積電N4P工藝制程打造，采用了1+5+2的全新架構(gòu)設(shè)計(jì)，包含1顆Cortex-X4超大核、5顆Cortex-A720大核和2顆Cortex-A520小核。GPU采用了新一代Adreno GPU，值得一提的是，驍龍8 Gen 3的AI性能提升了98%，能效提升40%。此前，高通公司宣稱驍龍8 Gen 3是首款專為生成式AI而設(shè)計(jì)的移動(dòng)平臺(tái)，也是市場上最強(qiáng)大和功能最齊全的移動(dòng)平臺(tái)，并表示驍龍8 Gen 3將會(huì)“挑戰(zhàn)主機(jī)”和“高端級別”。全新的智能PC計(jì)算平臺(tái)驍龍X Elite也是一大亮點(diǎn)。驍龍X Elite基于定制的Oryon CPU核心，相同功耗下CPU性能可達(dá)到x86處理器競品的2倍；峰值多線程CPU性能比Arm處理器蘋果M2芯片高出 50%。GPU方面，算力達(dá)到4.6 TOPS，支持4K、120Hz、HDR10顯示，支持三個(gè)4K或者雙5K輸出。AI算力方面更是達(dá)到了45 TOPS，相較2017年性能提升了約100倍。不難發(fā)現(xiàn)，芯片行業(yè)已行至十字路口，擁有更強(qiáng)大的性能或許只是基本功，而擁有強(qiáng)悍的AI能力，才能承載起引領(lǐng)下一個(gè)時(shí)代的重任。一、押注混合AI，掌握話語權(quán)自2007年的驍龍S系列處理器問世，到后來的“驍龍+數(shù)字”系列，再到2022年11月發(fā)布的驍龍8 Gen 2，高通公司的芯片已被廣泛應(yīng)用在國產(chǎn)高端旗艦手機(jī)、平板等移動(dòng)終端，建立起了舉足輕重的話語權(quán)。根據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)Counterpoint的數(shù)據(jù)，2021年全球安卓智能手機(jī)芯片市場，高通公司在中高端（300-499美元）的智能手機(jī)細(xì)分市場，占據(jù)了高達(dá)65%的市場份額，在500美元以上的高端市場，也占據(jù)了55%的市場份額。盡管地位一直很穩(wěn)固，競爭對手也幾乎難以撼動(dòng)，但對于高通公司而言，在單純比拼參數(shù)的時(shí)代結(jié)束之后，如何繼續(xù)掌握行業(yè)話語權(quán)，仍是不得不深度思考的難題。高通公司將2023年驍龍峰會(huì)主題定為“讓AI觸手可及”，其解決方案已經(jīng)擺在臺(tái)面上：無論是驍龍8 Gen 3，還是驍龍X系列，AI性能才是核心競爭力，“AI能力”將成為芯片行業(yè)的角力點(diǎn)。事實(shí)上，從驍龍8 Gen 1開始，高通公司就已十分重視芯片的AI算力，驍龍8 Gen 1的AI算力可以達(dá)到9 INT8 TOPS（每秒萬億次操作），而在驍龍8 Gen 2上，AI算力提升了4.35倍，約為39 INT8 TOPS。AI算力仍在持續(xù)提升中。高通公司在《混合AI是AI的未來》白皮書中提到，高通已經(jīng)在移動(dòng)端運(yùn)行超過10億參數(shù)的AI運(yùn)算。隨著生成式AI的飛速普及和計(jì)算需求的日益增長，混合處理的重要性空前突顯，AI處理必須分布在云端和終端進(jìn)行，才能實(shí)現(xiàn)AI的規(guī)模化擴(kuò)展并發(fā)揮其最大潛能。與僅在云端進(jìn)行處理不同，混合AI在云端和邊緣終端之間分配并協(xié)同處理AI工作負(fù)載。云端和邊緣終端（如智能手機(jī)、汽車、PC和物聯(lián)網(wǎng)終端）協(xié)同工作，能夠?qū)崿F(xiàn)更強(qiáng)大、更高效且高度優(yōu)化的AI。高通公司認(rèn)為，混合AI將支持生成式AI應(yīng)用開發(fā)者和提供商利用邊緣側(cè)終端的計(jì)算能力降低成本?；旌螦I架構(gòu)或僅在終端側(cè)運(yùn)行AI，能夠在全球范圍帶來高性能、個(gè)性化、隱私和安全等優(yōu)勢。2023年2月，高通公司在社交平臺(tái)上發(fā)布了一段視頻，演示了在Android手機(jī)上本地運(yùn)行生成超10億級數(shù)據(jù)的AI圖像，整個(gè)過程不到15秒，向外界展示了高通公司在混合AI方面的成就。在2023驍龍峰會(huì)上，高通公司CEO克里斯蒂亞諾·安蒙表示，第三代驍龍8移動(dòng)平臺(tái)率先支持多模態(tài)通用AI模型，現(xiàn)已支持運(yùn)行超100億個(gè)參數(shù)的大模型。AI時(shí)代已來臨，高通公司正打算借助自研架構(gòu)的優(yōu)勢，將混合AI推廣到更多產(chǎn)品上。不過，理論距離實(shí)際落地還需要很長的路要走，混合AI究竟會(huì)不會(huì)成為高通公司向上的突破口，還有待時(shí)間和市場的檢驗(yàn)。二、驍龍X能否變革PC行業(yè)？手機(jī)芯片之外，高通公司決心以驍龍X Elite為切入點(diǎn)，加碼PC市場。高通公司預(yù)測，“2024年將成為PC行業(yè)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，驍龍X計(jì)算平臺(tái)將帶來更高水平的性能、AI、連接和電池續(xù)航。”高通公司對驍龍X Elite寄予厚望：一方面，近年來傳統(tǒng)PC行業(yè)主要升級點(diǎn)集中在硬件性能的提升，通過堆疊更多的硬件來實(shí)現(xiàn)設(shè)備體驗(yàn)的升級，AI能力缺失；另一方面，PC行業(yè)正在逐漸向智能化、生態(tài)化方向演進(jìn)，并逐漸成為智慧終端設(shè)備生態(tài)體系中的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。加碼PC市場，不僅能擴(kuò)展芯片的應(yīng)用場景，同時(shí)還能緩解智能手機(jī)出貨量逐年下降而帶來的危機(jī)。雖然PC出貨量比不過智能手機(jī)，但依然是個(gè)巨大的市場。根據(jù)市場調(diào)查機(jī)構(gòu)IDC的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2023年第三季度，全球PC出貨量環(huán)比增長了11%，出貨量為6820萬臺(tái)，盡管全球經(jīng)濟(jì)依然低迷，但過去兩個(gè)季度的PC發(fā)貨量均有所增長，表明PC市場已經(jīng)走出低谷期。與此同時(shí)，PC行業(yè)也亟需一場變革。根據(jù)《2020年筆記本電腦九大消費(fèi)新趨勢》報(bào)告，消費(fèi)者購買筆記本電腦時(shí)除了關(guān)注綜合性能和整體外觀設(shè)計(jì)之外，智慧交互成為消費(fèi)者購買時(shí)新的關(guān)注點(diǎn)，移動(dòng)化辦公成為常態(tài)之后，不同設(shè)備間的信息流轉(zhuǎn)、交互，已成為消費(fèi)者的剛需。有觀點(diǎn)認(rèn)為，高通公司此時(shí)推出驍龍X Elite，是在直接對標(biāo)蘋果M系列芯片，“驍龍X Elite強(qiáng)調(diào)的性能、功率，以及神經(jīng)處理功能，這些都是蘋果M系列芯片的強(qiáng)項(xiàng)，如果驍龍X Elite真能提供與M芯片相近的體驗(yàn)，那Windows用戶或?qū)⒂瓉砣碌腜C體驗(yàn)”。不過，在智慧PC領(lǐng)域，蘋果仍是當(dāng)之無愧的霸主，其先后從系統(tǒng)和硬件兩個(gè)方面切入，其有著完整的底層系統(tǒng)和完整的生態(tài)設(shè)備，通過賬號打通了智能手機(jī)、平板和PC之間的數(shù)據(jù)通道，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了不同平臺(tái)應(yīng)用的跨平臺(tái)使用、隨航、隔空投送等功能。相比之下，高通公司仍有所欠缺。然而不可否認(rèn)的是，驍龍X Elite是一項(xiàng)重要的技術(shù)創(chuàng)新，尤其是其AI處理能力是競品的4.5倍，異構(gòu)AI引擎性能可達(dá)75 TOPS，為PC行業(yè)帶來了更高效、更智能的計(jì)算體驗(yàn)，有望在英特爾、蘋果等競爭對手的圍追堵截下，帶來PC行業(yè)的變革。三、開拓汽車領(lǐng)域，布局第二曲線一直以來，智能手機(jī)芯片都是高通公司的核心業(yè)務(wù)，但隨著智能手機(jī)市場增長放緩，市場空間趨于飽和，高通公司近年來正從智能手機(jī)芯片向汽車芯片轉(zhuǎn)型。汽車行業(yè)已成為高通公司重點(diǎn)發(fā)力的領(lǐng)域。2023財(cái)年第二財(cái)季財(cái)報(bào)顯示，高通公司的總營收和凈利潤雙雙出現(xiàn)了同比下降的情況，但來自汽車芯片業(yè)務(wù)的收入?yún)s十分亮眼，財(cái)報(bào)顯示，汽車芯片業(yè)務(wù)收入同比增長20%至4.47億美元。此前，高通公司在投資者日活動(dòng)上表示，未來十年內(nèi)，圍繞芯片和軟件的市場規(guī)模將達(dá)到約7000億美元，其中汽車市場占據(jù)1000億美元，主要分布在車聯(lián)網(wǎng)芯片相關(guān)的160億美元、智能座艙的250億美元以及智能駕駛的590億美元這三個(gè)領(lǐng)域。每輛汽車在以上三個(gè)領(lǐng)域所需的芯片和軟件費(fèi)用從基礎(chǔ)的200美元起步，到高端的3000美元。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的飛速發(fā)展，汽車芯片早已成為高通公司的潛在市場。高通公司首席執(zhí)行官Cristiano Amon在慕尼黑IAA車展期間表示，高通預(yù)計(jì)到2026年其汽車業(yè)務(wù)的收入將達(dá)到40億美元，到2030年將增至90億美元，“我們一直關(guān)注于尋找新的增長領(lǐng)域，而汽車就是其中之一。”為了實(shí)現(xiàn)第二增長曲線，高通公司在智能汽車領(lǐng)域進(jìn)行了大量的技術(shù)布局，比如恩智浦、瑞薩等傳統(tǒng)汽車電子巨頭仍采用22nm工藝時(shí)，14nm的智能座艙芯片驍龍820A已經(jīng)完美兼容QNX、CarPlay、Android Auto等主流座艙系統(tǒng)，車企可以通過OTA向車主發(fā)送最新固件，而車主可以像升級智能手機(jī)一樣獲取最新最強(qiáng)大的車載系統(tǒng)。不只是智能座艙領(lǐng)域，高通公司也在不斷往智能駕駛方向滲透。2021年10月，高通公司聯(lián)合紐約投資機(jī)構(gòu)SSW Partners，以45億美元的最終價(jià)格收購了汽車技術(shù)公司維寧爾，獲得后者軟件部門Arriver的100%控制權(quán)。收購?fù)瓿珊?，高通將Arriver的計(jì)算機(jī)視覺、駕駛策略和駕駛輔助資產(chǎn)與Snapdragon Ride平臺(tái)進(jìn)行整合，形成一個(gè)可擴(kuò)展的產(chǎn)品組合。2023年5月，高通公司還公布了其面向自動(dòng)駕駛的驍龍Ride系列芯片，包含自動(dòng)駕駛芯片Ride SoC、艙駕一體芯片Ride FlexSoC，算力進(jìn)一步增強(qiáng)。從智能手機(jī)芯片到汽車芯片，再到將混合AI融入旗下所有產(chǎn)品中，高通公司正試圖從一個(gè)智能手機(jī)芯片制造商，轉(zhuǎn)變成為一個(gè)多元化的半導(dǎo)體供應(yīng)商，但不容忽視的是，轉(zhuǎn)型之路仍然任重道遠(yuǎn)。

6. 《時(shí)代》雜志發(fā)布“2023 年最佳發(fā)明”榜單，14 個(gè) AI 項(xiàng)目一覽

原文：https://36kr.com/p/2490611172221060

10 月 24 日，《時(shí)代》雜志發(fā)布“2023 年最佳發(fā)明”榜單，涵蓋了如人工智能、綠色能源和可持續(xù)發(fā)展等重點(diǎn)領(lǐng)域。據(jù)悉，此次評選的標(biāo)準(zhǔn)包括獨(dú)創(chuàng)性、效率、影響力等，共計(jì) 200 項(xiàng)突破性發(fā)明（以及 50 項(xiàng)特別獎(jiǎng)發(fā)明）入選，這些發(fā)明正在改變我們的生活、工作、娛樂方式，以及對可能事物的思考。以下是 AI 領(lǐng)域 14 項(xiàng)入選發(fā)明的簡介：1. 跳出框框自由編輯：Adobe Photoshop Generative Expand 和 Generative Fill

Adobe 通過在全球最受歡迎的圖像編輯器 Photoshop 中內(nèi)置人工智能技術(shù)，讓數(shù)百萬人掌握了強(qiáng)大的 AI 功能。在 Adobe 的 AI 圖像生成器 Firefly 的支持下，Photoshop 現(xiàn)在包含了“生成擴(kuò)展”（Generative Expand）和“生成填充”（Generative Fill）功能。前者允許用戶在照片的邊界之外無縫填充想象的內(nèi)容。后者只需輸入一些簡單的文字，就能在現(xiàn)有圖像中添加或刪除內(nèi)容。這兩種功能都不需要專業(yè)技術(shù)。Adobe 數(shù)字媒體高級副總裁 Ashley Still 說：這些選項(xiàng)使“客戶能夠以想象的速度將他們的愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)”。2. 改變游戲規(guī)則的聊天機(jī)器人：OpenAI GPT-4

OpenAI 的 GPT-4 自 3 月份發(fā)布以來已有 8 個(gè)月，而它仍然是公眾可以使用的最強(qiáng)大的聊天機(jī)器人。其前身 ChatGPT 的表現(xiàn)僅優(yōu)于 10% 參加律師資格考試的學(xué)生，而 GPT-4 的表現(xiàn)則超過了 90%。它擅長語言推理，能把復(fù)雜的概念分解成簡單的語言，甚至能解釋一個(gè)笑話為什么好笑。今年 9 月，OpenAI 開始推出通過語音與模型互動(dòng)以及使用圖像作為輸入的功能。更新后的 GPT-4 V 在為視障人士提供工具的組織 Be My Eyes 中進(jìn)行了測試，可以用自然語言口頭描述圖片內(nèi)容。3. 別出心裁的電影剪輯：Runway Gen-2

Runway 是一家由谷歌支持的初創(chuàng)公司，其視覺特效工具曾被用于制作奧斯卡獲獎(jiǎng)影片《Everything Everywhere All At Once》中令人匪夷所思的畫面。6 月，Runway 推出了 Gen-2 模型。新版本允許任何人通過文字提示、圖片或其他視頻生成完整的視頻。Runway 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Cristóbal Valenzuela 將這項(xiàng)新技術(shù)比作 200 年前照相機(jī)的發(fā)明。他說：“人工智能是一種新型照相機(jī)，它將永遠(yuǎn)重塑講故事的方式，并帶來完全生成的完整故事片。”

4. 人工智能鑒定真?zhèn)危篈litheon FeaturePrint 解決價(jià)值數(shù)萬億美元的假冒商品問題的方法可能很簡單，只需將手機(jī)的攝像頭對準(zhǔn)手表或手提包，然后讓智能軟件確定其真?zhèn)渭纯?。FeaturePrint 是一種光學(xué)人工智能技術(shù)，它首先能“看到”實(shí)物微小的表面細(xì)節(jié)，并將其“指紋化”為獨(dú)特的數(shù)學(xué)標(biāo)識。然后，只需點(diǎn)擊一下按鈕，它就能告訴你一件物品的真假。Alitheon 首席執(zhí)行官 Roei Ganzarski 說：“不需要貼紙、標(biāo)簽或標(biāo)記?？蛻糁皇?Argor-Heraeus，該公司為各國銀行生產(chǎn)金條?！?/span>5. 天空之眼：Dedrone 全城無人機(jī)探測 無人機(jī)既能帶來破壞，也能帶來益處。Dedrone 的全城無人機(jī)探測產(chǎn)品可在某一地理區(qū)域周圍投擲虛擬防護(hù)罩，如果無人機(jī)進(jìn)入指定空域，可在數(shù)秒內(nèi)向執(zhí)法部門發(fā)出警告。Dedrone 跟蹤無人機(jī)發(fā)出的專有混合信號，包括無線電頻率、ADS-B 數(shù)據(jù)（也用于飛機(jī)）和 RemoteID 信標(biāo)，以確定入侵位置。公司首席營銷官 Mary-Lou Smulders 將其比作無人機(jī)的空中交通管制系統(tǒng)，這在此前所沒有的。客戶包括 Con Edison，該公司正在用它來保護(hù)自己的基礎(chǔ)設(shè)施；巴塞羅那的警察部隊(duì)；以及數(shù)量不詳?shù)臋C(jī)場。6. 翻譯大師：Meta SeamlessM4T

Meta 公司將其 SeamlessM4 T 人工智能模型比作《銀河系漫游指南》中的萬能語言翻譯器巴別魚（Babel Fish）。該公司的軟件能夠從語音或文本中理解近 100 種語言，并能以語音到語音、文本到文本、語音到文本或文本到語音等多種形式實(shí)時(shí)翻譯這些語言。據(jù) Meta 公司稱，除了可處理的語言遠(yuǎn)多于前代產(chǎn)品外，該系統(tǒng)的效率更高，出錯(cuò)率更低，甚至可以破譯同一句子中混合在一起的多種語言。Meta 已將該模型開源，這意味著全世界的研究人員都可以使用其代碼。7. 驚人的模仿：So-VITS-SVC 今年早些時(shí)候，一位名叫 Ghostwriter 的匿名創(chuàng)作者創(chuàng)作的一首名為《Heart on My Sleeve》的歌曲引起了轟動(dòng)。（這首歌很快就被合法的流媒體服務(wù)撤下，但在此之前，它已經(jīng)成為了病毒式的傳播）。這些聲音是通過名為 So-VITS-SVC 的開源軟件生成的，該軟件允許技術(shù)人員對歌手的聲音進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，然后使用人工智能生成的聲音制作任何歌曲。愛好者們在 Discord 社區(qū)交換語音模型，從 Bad Bunny 到 Taylor Swift，再到 James Hatfield。與此同時(shí)，采用該軟件的用戶友好型網(wǎng)站也如雨后春筍般涌現(xiàn)。8. AI 消防員：AlertCalifornia 和 Cal Fire AI 野火探測器 在野火蔓延之前對其進(jìn)行檢測是目前困擾世界許多地區(qū)的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。加州大學(xué)圣迭戈分校的公共安全項(xiàng)目 AlertCalifornia 正在利用人工智能提供幫助。該項(xiàng)目與加州消防局（Cal Fire）合作，訓(xùn)練人工智能從遍布全州森林的 1050 多個(gè)攝像頭網(wǎng)絡(luò)中檢測煙霧和其他早期火災(zāi)跡象。系統(tǒng)一旦發(fā)現(xiàn)異常，就會(huì)通過短信向當(dāng)?shù)叵啦块T發(fā)出警報(bào)。在最初的兩個(gè)月里，該系統(tǒng)在接到任何報(bào)警電話之前就正確識別出了 77 起火災(zāi)。AlertCalifornia 的聯(lián)合首席調(diào)查員 Falco Kuester 說：“這個(gè)（系統(tǒng)）最大的成功案例就是那些你從未聽說過的火災(zāi)?！?/span>9. 輕松創(chuàng)建音樂：Stable Audio

Stable Audio 由 Stability AI 公司創(chuàng)建，它利用人工智能的生成能力，只需幾個(gè)簡單的文字提示，就能生成幾乎任何你想要的聲音或歌曲。（例如，輸入 "ambient techno, drum machine, peaceful, instrumental"，就能生成一首輕松的新時(shí)代音樂，放在時(shí)髦的休息室里也毫不突兀）。該模型是在一個(gè)庫存音頻網(wǎng)站的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來的（所以都是合法的），其中包含 80 多萬個(gè)音頻文件，總計(jì) 2 萬小時(shí)，可用于專業(yè)和業(yè)余項(xiàng)目。10. 動(dòng)物保護(hù)者：TrailGuard AI 在印度和非洲的部分地區(qū)，偷獵仍然是大象和大型貓科動(dòng)物滅絕的最大威脅，即使在保護(hù)區(qū)內(nèi)也是如此。美國環(huán)保組織 Resolve 創(chuàng)建的人工智能蹤跡保護(hù)系統(tǒng)（TrailGuard AI）利用英特爾（Intel）技術(shù)驅(qū)動(dòng)的微型攝像頭來監(jiān)控瀕危物種和發(fā)現(xiàn)偷獵者。該系統(tǒng)利用手機(jī)或遠(yuǎn)距離無線電信號，在短短 30 秒內(nèi)就能將圖像傳送到當(dāng)局的手機(jī)上。TrailGuard 定制的人工智能模型經(jīng)過訓(xùn)練后，不僅能偵測人類，還能偵測從老虎到鬣狗等任何感興趣的物種。該技術(shù)在東非的測試階段逮捕了 30 多名偷獵者，目前正在老虎密集的印度中部進(jìn)行大規(guī)模測試。11. 畫出你的想象：OpenAI Dall-E 3 當(dāng) OpenAI 在去年 11 月向全世界發(fā)布 ChatGPT 時(shí)，它徹底改變了人工智能的格局。該公司希望 DALL-E 3（其人工智能圖像生成器的全新改進(jìn)版）也能產(chǎn)生同樣的影響。DALL-E 3 的發(fā)明者、OpenAI 的 Aditya Ramesh 說，以前的圖像生成器需要學(xué)習(xí)一門新的技術(shù)語言，包括在字符串中添加減號和數(shù)字，才能獲得最佳效果。而 DALL-E 3 則不同，它可以折疊到 ChatGPT 中，這樣用戶就可以輸入會(huì)話命令，獲得符合其描述的圖像。12. 聽好了：古騰堡計(jì)劃開放式有聲讀物合集 古騰堡計(jì)劃（Project Gutenberg）是歷史最悠久的數(shù)字圖書館，成立于 1971 年，旨在讓人們更容易獲得電子圖書。但首席執(zhí)行官 Greg Newby 說，它“既不擅長創(chuàng)建，也不擅長傳播”。因此，微軟和麻省理工學(xué)院聯(lián)手制作了“開放式有聲讀物合集”，利用文本到語音技術(shù)將 5000 本圖書轉(zhuǎn)化為免費(fèi)的合成旁白有聲讀物，現(xiàn)在可在 Spotify 上下載。推動(dòng)該項(xiàng)目的軟件也免費(fèi)發(fā)布。13. 節(jié)拍：AudioShake

當(dāng)最偉大的搖滾樂隊(duì)之一最近達(dá)成協(xié)議，在廣告中使用其 1970 年代的熱門歌曲時(shí)，其成員欣喜若狂。但有一個(gè)問題：廣告制作人只想要樂器，而樂隊(duì)擁有的只是最終的混音。因此，搖滾樂隊(duì)的團(tuán)隊(duì)聯(lián)系了 AudioShake，該公司的人工智能程序可以隔離預(yù)先錄制的音頻元素，將其分解為各個(gè)組成部分?！拔覀兪挂纛l具有交互性和可編輯性，并能夠推動(dòng)這些真正實(shí)用的用途，幫助藝術(shù)家賺錢，”聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Jessica Powell 說。14. 反思智能手機(jī)：Humane Ai Pin 創(chuàng)辦 Humane 的兩位前蘋果公司高管設(shè)想了一個(gè)無屏幕的未來，Ai Pin 就是他們邁出的第一步。一旦輕巧的 Humane Ai Pin 通過磁力吸附在你的衣服上，它就會(huì)成為你的人工智能個(gè)人助理。該設(shè)備結(jié)合使用專有軟件和 OpenAI 的 GPT，讓您可以完成各種操作，從提出復(fù)雜的問題到撥打電話和發(fā)送短信，所有這些都只需你一聲令下即可完成。同時(shí)，內(nèi)置攝像頭可以識別事物并提供上下文信息，例如食物的卡路里估值。每當(dāng) Pin 的攝像頭、麥克風(fēng)或輸入傳感器處于激活狀態(tài)時(shí)，一個(gè)名為“信任燈”的顯著隱私指示燈就會(huì)亮起，以確保周圍的人都知道它在監(jiān)聽或錄音。如果你需要視覺效果，一個(gè)微型投影儀會(huì)將它們直接投射到你伸出的手掌上。這款產(chǎn)品計(jì)劃于 11 月 9 日推出。注：Humane 投資者包括《時(shí)代》周刊的聯(lián)合主席和所有者 Marc Benioff 和 Lynne Benioff 夫婦

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