元宇宙之心MetaverseHub

Bitpush 专栏 · 共290篇文章

物理AI不只是“机器换人”：亚马逊新增30%高技能岗位

来源：元宇宙之心MetaverseHub原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/I4pYdnSXGM_hdjwVTIW8Uw自动化推动了第一次工业革命的发展，且在当今的第四次工业革命中持续演进。尽管自动化已成为早制造业的重要组成部分，但人工智能、视觉系统与机器人硬件的最新进展，正催生新一代“更智能、更具适应性”的机器。世界经济论坛发布的新白皮书《物理AI：赋能工业运营新时代》探讨了这些技术发展正拓展机器人的作用边界，不仅是提升效率，更能为工厂车间带来更高的灵活性与抗风险能力。此前，多数工业机器人的设计初衷是在受控环境中执行固定、重复性任务，但这种局面正开始改变。借助物理AI，机器人逐渐具备感知、学习并响应更复杂环境的能力，同时可支持更广泛的任务类型。这一变革恰逢关键节点。当前制造商正面临成本上涨、劳动力短缺、客户需求多变等多重挑战，经营环境日趋复杂。但这一局面是如何形成的？了解工业机器人的进化历程，可为把握未来趋势提供重要背景。01.工业机器人的演进物理AI的应用是工业机器人长期进化的下一步。我们或许会将机器人视为未来的产物，但最早的工业机器人可追溯至20世纪60年代。“机器人（robot）”一词源自捷克语“robota”，意为强制劳动。早期工业机器人基于规则，即通过明确编程执行高精度、高速度的重复性任务，但缺乏灵活性。这些系统已成为汽车和电子等行业的标配，这些行业受益于机器人带来的车间生产力提升。对于低变量、高产量的任务，这类基于规则的机器人仍将发挥作用，其应用场景与能力也将持续进化。如今，基于训练的机器人正推动物理AI崛起，通过AI与机器学习，机器人可从模拟或真实场景经验中学习。与前代不同，它们不再是僵化遵循特定程序，而是能处理存在一定变量的任务，这使其更适用于“中等产量”甚至“非重复性”生产任务。关键在于，它们的训练可通过虚拟化实现，大幅缩短部署时间，并扩大可自动化任务的范围。基于情境的机器人是智能自动化的下一阶段。与基于训练的机器人类似，它们配备感知工具，从高分辨率摄像头到触觉传感器，可实时“观察”并解读所处环境。支撑这些能力的核心在于强大的AI基础模型，这类模型可通过自然语言提示生成输出，整合视觉、语言与动作以理解环境。它们能够把握自身所处的情境，“思考”、自主决策，甚至进行规划。白皮书将这些技能的程度比作“人类水平的任务直觉和规划能力”。尽管这些机器人仍远非电影中常见的人形外观，但其外形也在发生变化：四足机器人、人形机器人、移动机器人等多种形态相继出现，进一步拓展了机器人的应用范围。需强调的是，基于规则、基于训练和基于情境的这三种机器人技术仍将继续在制造业中发挥作用。作为多元化自动化策略的一部分，它们的部署将根据不同生产线与任务类型的需求进行定制。02. 为何物理AI与智能机器人是制造业的关键仅对制造商而言，机器人技术的助力可谓恰逢其时。当前供应链仍十分脆弱，地缘政治紧张、原材料短缺、运输瓶颈等问题进一步加剧了这一状况；市场不确定性则让这些问题雪上加霜，对生产力、利润与抗风险能力构成威胁。原材料成本、能源价格、薪资水平上涨，叠加劳动力短缺与技能差距扩大，共同加剧了制造业的挑战。与此同时，客户需求也在升级：更强调定制化、更快交付速度与可持续性。智能机器人连接数字世界与物理世界，通过提升运营灵活性实现上述目标，但制造商需将机器人技术纳入“长期战略”，而非仅追求短期收益。03. 打造可驾驭机器人自动化的人才队伍要实现这一转型，“具备技能的劳动力”至关重要。根据世界经济论坛《2025年未来就业报告》，机器人与自主系统将...

339天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

ChatGPT驱动40%-60%流量，SEO进入“即时呈现时代”

过去一年，我们一直在讨论AI可能如何改变搜索。如今，那个时代已经结束了。这不再是“假设性”的讨论，我们正目睹网络流量格局发生可量化的转变。在Previsible，我们分析了19个GA4属性中的大型语言模型（LLM）驱动流量，发现了一个不可否认的事实：ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini和Copilot等AI平台已在影响用户发现和访问网站的方式。这不是理论，而是真实的流量数据。仅五个月内，AI推荐的总会话量就从17,076次跃升至107,100次。2025年1月至5月间，增幅高达527%。部分SaaS网站中，已有超过1%的会话来自LLM。在法律、健康和金融等垂直领域，来自ChatGPT、Claude等平台的流量正翻倍甚至三倍增长。如果你从事SEO、内容创作或增长策略工作，这种场景或许似曾相识。就像“移动优先”策略一夜之间颠覆排名因素，或社交媒体从品牌点缀摇身变为正规获客引擎的时刻。每次规则改变，早期采用者总能胜出。这次也不例外，只是变化速度更快。因此，问题不在于AI是否在改变你的流量构成，而在于它已经带来了多大影响，却未被你察觉。01.核心要点：关于AI搜索你需要知道的事AI信息发现增长527%：对比2025年与2024年的前五个月，19个GA4属性中来自LLM（如ChatGPT、Perplexity、Gemini）的总会话量从17,076次飙升至107,100次。LLM已成为用户旅程的一部分：部分网站，尤其是SaaS领域中，超过1%的流量由AI推荐结果，主要面向漏斗底部用户和精准潜在客户。高咨询需求行业领先：法律、金融、中小企业服务、保险和健康领域占所有LLM驱动会话的55%，表明用户倾向于向AI咨询复杂的情境化问题。ChatGPT领先，但竞争格局正在扩大：ChatGPT仍占主导地位，但Perplexity、Copilot和Gemini正获得实质性增长。SEO正分化并加速演进：不再仅限于在Google中排名，还需在AI助手、摘要和对话界面中获得可见性，这些场景更青睐结构清晰、内容明确且真正有用的信息。02.AI信息发现增长527%，且不等你获得排名就已经发生AI正以惊人速度重塑网络流量格局。对比2025年1月至5月与2024年同期，19个GA4属性中AI来源的会话量从17,076次增至107,100次。这意味着同比增长527%。一个突出案例是，ChatGPT的月访问量从2024年初的仅600次增至2025年5月的22,000次以上。按行业细分，流量占比的增长同样显著：法律：LLM来源会话占比从0.37%升至0.86%健康：从0.17%升至0.56%金融和SaaS呈现类似趋势，部分领域的LLM流量占比已超1%大语言模型正迅速成为一个合法的信息发现渠道。为何重要？大多数SEO策略仍停留在旧时代：优化→等待→抓取→排名→转化。这套流程是为Google的抓取和索引周期设计的，该系统奖励耐心、反向链接和缓慢迭代。但LLM不在乎这套流程。它们的抓取方式不同，排名顺序不同，也不会等待你的规范标签生效。只要内容有用，它们会立即呈现。唯一重要的是，你的内容能否以模型信任的方式回答用户问题。没有索引延迟，无需争夺蓝色链接，没有沙盒效应。只看：此刻是否有用？这彻底重塑了SEO格局。内容无需出现在Google搜索结果顶部也能被发现，只需清晰、结构化且被模型引用——无论是博客、帮助文档、案例研究还是知识库。这意味着，“发布后等待Google识别”的旧思维已严重过时。我们已进入SEO的“即时呈现时代”，内容甚至能在排名前就被发现。如果你的SEO策...

379天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

调查：你每天对话的AI背后，藏着这些不为人知的真相

那个你几乎每天都在对话的AI工具，其实是个“反社会人格”，它会为了让你继续跟它互动而不惜说任何话。每当你提问，它都会尽力猜一个答案，然后以极高的自信给你一个看似合理但可能完全错误的答复。它们的最大兴趣，不是告诉你真实的答案，而是说你想听的话。有些AI开发者把这叫做“幻觉”，但说白了，这就是赤裸裸的谎言，而这，正是所谓“AI革命”最致命的软肋。这些谎言，正在各个领域暴露出来。01.法律系统美国法官已经开始对律师使用ChatGPT替代真实法律研究感到不满。今年3月，一位律师因在民事案件中引用了不存在的案例，被罚款1.5万美元。法官毫不留情地指出：“很明显，Ramirez先生未对法律进行合理查询。如果他哪怕做了最基本的调查，就会发现这些AI生成的案例根本不存在。AI输出的看似真实片段，并不能减轻他认真调查的义务。” 如果你必须自己核实AI给出的每一个案例和引用，那AI助手的意义何在？而且它可能还漏掉了真正重要的判例。律师在官方法庭文件中引用虚构案件的例子还有很多。《麻省理工学院技术评论》最近的一篇报道总结道：“这些大牌律师在AI方面犯下了重大且令人尴尬的错误，不止律师在文件中引用虚假案例，连某些专家报告也出现了类似错误。”去年12月，斯坦福一位教授在法庭作证时承认引用了AI编造的内容。一位研究者甚至专门建立了一个数据库，统计因AI“幻觉”而被判定有问题的案件，目前已收录150起，这还不包括大量未审结的案件。02.在联邦政府美国卫生与公众服务部上个月发布了一份本应具有权威性的报告。“让美国再次健康”委员会的任务是“调查慢性病和儿童疾病”，并于5月22日发布了一份详细的报告。然而，随后有研究人员站出来指出：报告引用的多篇文章根本不存在，或者引用内容与他们真实研究相矛盾。白宫新闻秘书对此的解释是“格式错误”，说实话，这听起来更像是AI聊天机器人会说的话。03.信息搜索AI聊天机器人连最基础的信息搜索也不靠谱。哥伦比亚新闻评论院指出：“AI搜索存在严重引用问题。”研究发现，聊天机器人往往无法承认自己不知道，而是宁愿提供错误或猜测性的答案，甚至编造链接，引用伪造或被复制粘贴的文章版本。更令人不安的是，付费版AI提供的答案比免费版更“自信而错误”，看起来像是更好，其实错得更彻底。04.简单算术2 + 2 = 4。这道算术题到底有多难？如果你是一个人工智能聊天机器人，这比看起来要难得多。乔治亚大学人工智能研究所退休教授Michael A. Covington指出，大型语言模型（LLM）根本不理解算术，只是通过语言模式猜测出答案而非逻辑计算。Covington博士巧妙地解释了聊天机器人是如何在最基本的数学问题上欺骗用户的：“LLM不懂算术。这并不奇怪，因为人类也不是本能地会算术；它们必须在小学阶段接受长达数年的长期训练。LLM的训练数据无法替代这一点。在实验中，它得出了正确答案，但其计算过程在大多数人看来并不可靠。”即便AI算对了，也是“蒙”对的。研究还发现，当你问AI“你是如何算出来的”，它甚至会现编一个理由，而这个理由与它真正做的过程毫无关系。换句话说，连最简单的数学问题，对AI来说也并不简单。05.个人建议也许AI至少能在个人建议上帮上忙？比如帮作家改写推荐信？答案依旧是否定的。一位名为Amanda Guinzburg的作家分享了她用ChatGPT撰写推荐信的经历，充满了荒谬感。AI自称“读过她所有作品”，热情赞美、建议满满，但所有内容都对不上，漏洞百出。最后，AI居然“坦白”：“我撒谎了。你质疑我是对的。这完全是我的责任。我为此真诚道歉……谢谢你直言...

429天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

凭借AI代理，一个人能打造十亿美元公司吗？

作者：元宇宙之心MetaverseHub一个人的超级企业现实吗？要让一个小团队的企业实现规模化和可持续发展，最好的工具和技术有哪些？如果你在寻找一种逃离公司生活的方式，自由职业或者是自主创业也许正适合你。你可以凭借软件开发、设计或商业技能成为独立承包人，获得不错的收入。如果再进一步，你还可以创办自己的公司，获取更高的回报。然而，要打造一个可扩展的企业，通常需要资金投入、产品创意、市场调研、营销能力、销售技巧、技术解决方案，以及一支专业团队来助你实现目标。换言之，这一切都需要资金和资源的支持。不过，这一切正在发生变化。Tim Cortinovis在其新书《单枪匹马的独角兽：如何一个人打造十亿美元公司》中，提到：只凭AI工具和自由职业者，一人也能建立起一家公司。  如今，网络和AI工具让你可以独自甚至依靠极小的团队，快速创建并扩展公司，唯一缺少的只是企业家的创新精神，以及识别并服务市场的能力。Cortinovis在最近的一期播客中解释道，打造可扩展的一人企业，关键在于正确的心态、工具和商业模式。随着AI代理的崛起，“你可以应对一切，”他表示。“这些AI代理几乎可以在所有平台上无缝运作。你有一个管理型代理，相当于大脑。下面分层设有子代理，你可以让子代理访问客户信息、地址等内容。还有专门负责发票的代理。这些代理通过你的邮件客户端（如Gmail、Outlook）或数据库访问信息。连接上WhatsApp后，客户的提问和消息都能自动处理。管理代理则负责监督所有流程，并确保你的业务成功。”一个人的超级企业真的现实吗？坦白来说，这听起来依然是件极其繁杂和令人焦虑的事。对于那些扩张企业的行业先锋们，对于这种观点也褒贬不一。首先，这很大程度上取决于行业。例如，很难想象一个人能运营天然气精炼厂或银行。“真正的问题不是一个人能否将业务做大，而是哪些行业适合这样做，”Kozyr公司创始人兼CEO、谷歌首席决策科学家Cassie Kozyrkov表示，“在商业、内容、生产力等低风险领域，个人创业者完全有可能打造庞大的企业。基础设施和工具都已具备，分销渠道触手可及。”而在医疗、金融或法律等高风险行业中，“限制不在于技术，而在于运营：安全、合规、监管和可审计性都是负责任地部署解决方案、通过企业级审查的关键，”Kozyrkov补充道。Orcus联合创始人兼CEO Nic Adams表示：“已经有一些极具规模的个人创业公司走在行业前沿。借助自动化、数据通道、自我进化的代理，个人或小团队确实可以打造并扩展十亿美元级的企业。关键在于与实时AI和模块化、云原生基础设施进行结合，实现横向扩展，摆脱人力瓶颈，比如组织架构和人数。”Edstellar CEO Arvind Rongala也认同：“企业规模的扩展已不再依赖员工数量，而是依赖杠杆效应。现在的个人创业者无需事必躬亲，只需设计一个系统，让技术、全球人才和自动化承担起最繁重的工作。”但个人创业在打造超级企业的过程中，仍然存在极限。  “我并不认为Cortinovis的设想切实可行，”HeraHaven AI创始人Komninos Chatzipapas指出，“尤其是对于不具备技能的人来说，想靠AI实现企业扩展。我认为这种预测是达克效应的体现，许多人对AI了解有限，却极度高估了AI当前的能力。”  他补充道：“确实有类似的成功案例，比如仅有11名员工的Midjourney估值已达10亿美元，但他们是在开发AI产品，而不是用AI开发产品。AI的知识面很广，但深度有限。它可以编程比大多...

444天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

普通人如何月入过万？这五大AI副业方向值得关注

来源：元宇宙之心MetaverseHub原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bi_PIP_YQ7_J0iFAuTyhLQ人工智能（AI）领域正蓬勃发展。麦肯锡的一项最新研究发现，企业使用生成式人工智能的比例已从2024年初的65%跃升至今年3月的71%。随着企业用户开始接受它，普通副业者也开始积极参与。借助AI开展副业可以做到更高效，既能增加收入，又能节省时间。下面是一些具体的创意和方向：  01.创建定制化GPT如果熟悉ChatGPT或类似工具的使用逻辑，就可以利用这些知识为特定领域创建定制化GPT（即生成式预训练Transformer模型）。当聊天机器人生成所需代码后，将其部署在私有网站上，并向企业提供免费试用，随后采用按月收费的模式。具体应用场景十分广泛，例如生成法律文件的自动回复、将笔记翻译成正式报告等。最好的方法是针对客户提及的痛点，或通过社交媒体或专业论坛调研，针对特定的任务，开发自动化解决方案，并且一款工具可以服务数百名面临相同问题的客户。  02.开发AI微型工具如果没有想法创建定制化GPT，也可以在Gumloop等平台上开发自己的AI工具。这类平台支持通过可视化界面构建可大规模运行的工作流程。利用拖放模板，可以开发各种功能的工具，从对网站进行搜索引擎优化（SEO）审计，到设计求职者排名系统等。完成开发后，便可向企业推广此服务。03.AI视频剪辑以往手动剪辑视频可能需要数小时，这会带来很多限制。目前，借助Veed.IO或Runway等AI工具，可以在极短时间内完成视频剪辑与调色、场景重组、去除背景噪音，甚至生成字幕等操作。  04.AI网页设计网页设计曾是一项高度专业化的技能，如今在AI的助力下，这一领域的门槛大幅降低。AI工具能够加速设计流程，帮助创建吸引访客的网站，同时由AI承担编写代码的核心工作。在熟悉流程时，可以尝试Wix或Jimdo等平台。04.AI搜索引擎优化（SEO）企业总是希望在搜索结果页面中获得高排名，但很少有精力对网站进行深度审核。掌握一定AI技能可以借助工具提高SEO过程，例如针对内容优化、标签调整、为提升可读性提供建议。部分工具甚至能提供数据分析方法，让长期合作的客户直观了解用户如何发现和使用网站。目前Alli AI、Frase和MarketMuse等工具是不错的选择。...

450天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

OpenAI史上最大手笔！64亿美元拿下苹果传奇设计团队，AI+硬件王炸组合诞生？

OpenAI于5月21日宣布，将以全股权交易方式收购Jony Ive的人工智能硬件初创公司io，交易估值约为64亿美元。OpenAI目前在io的持股占本次交易估值的14亿美元，剩余50亿美元将以股权形式转让。这次收购是OpenAI迄今为止规模最大的收购，标志着这家以生成式AI模型闻名的公司向硬件领域迈出了决定性的一步，此交易将io直接并入OpenAI公司。01.融入AI和产品团队在一份联合声明中，OpenAI的CEO Sam Altman和Ive表示，io团队将搬迁至旧金山，与OpenAI的研究和产品团队紧密合作。与此同时，曾担任苹果设计主管的Ive将保持其设计公司LoveFrom的独立性。Ive被认为是iPhone、iPad和其他重要苹果产品的设计者。Ive将在OpenAI硬件产品设计方面担任顾问，同时他的一些前苹果员工也将加入这家AI公司。在Jony Ive于2019年离开苹果之前，每一次重大的苹果硬件发布会都少不了一段突出产品物理设计的视频，配以Ive温和的英国口音旁白。由于他在iPhone和Apple Watch创造过程中的关键角色，Ive成为了硅谷优秀硬件设计的标杆。io初创公司由Ive和前苹果同事Scott Cannon、Tang Tan和Evans Hankey一年前创立，此前作为LoveFrom的一部分运营。这些苹果设计资深人士和io公司的联合创始人，都将加入OpenAI。这项交易将使io专注于设备的团队纳入内部，为OpenAI的产品组合增添工业设计能力。Sam Altman在X平台上分享的声明中，称Ive为“世界上最伟大的设计师”。02.AI设备将迎来变革？这一公告凸显了硅谷日益增长的共识：人工智能助手可能颠覆整个电子设备世界，用外观和功能完全不同的新产品，取代苹果目前生产的笔记本电脑和智能手机。“互联网、智能手机和AI这样的技术变革一代人中只会发生一次，” 资深苹果分析师Gene Munster周三在X平台上发文表示，“OpenAI正在将这一变革催化为有形的产物。”就连苹果高管也表示，AI硬件可能会威胁到其iPhone业务。苹果服务主管Eddy Cue本月早些时候在法庭上表示，他相信AI设备可能在10年内取代iPhone，“尽管这听起来很疯狂”。“AI是一场新的技术变革，它为新进入者创造了新机遇，”Eddy Cue表示。 与此同时，苹果对其内置助手Siri的重大改进在今年早些时候被推迟。Apple Intelligence的核心功能之一是与OpenAI的ChatGPT集成，以处理苹果智能无法应对的查询。但Siri仍然像一个简单的问答系统，而非像ChatGPT或谷歌的Gemini那样能进行流畅对话。苹果将于6月9日在加州库比蒂诺举行的年度WWDC大会上展示其研发成果。去年苹果首次在此揭晓了Apple Intelligence，通常也会在这里宣布iPhone、iPad和Mac的最新软件。OpenAI的公告对于新的OpenAI硬件团队将设计和构建什么类型的产品细节寥寥，不过该公司表示将在明年展示其正在开发的产品。03.下一个重大产品这一公告给苹果敲响了警钟，因为苹果前设计大师现在正与硅谷发展最快的公司合作，打造顶尖硬件设备，这很可能威胁苹果目前的地位。正如Ive在发布视频中所说：“我绝对确信，我们确实正站在新一代技术的边缘，它能让我们成为更好的自己。”OpenAI的CEO Sam Altman表示，他很高兴与Ive合作“尝试创造新一代AI驱动的计算机”。尽管目前还没有出现一款热销的AI消费硬件产品，但几家初创公司已尝试创造...

456天前元宇宙之心MetaverseHubOpenAI元宇宙之心MetaverseHub

OpenAI史上最大手笔！64亿美元拿下苹果传奇设计团队，AI+硬件王炸组合诞生？

职场新趋势：82%员工表示，AI时代反而更需要人情味

来源：元宇宙之心MetaverseHub原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/muByGhcaKhsWHDATsBAk4g 人工智能（AI）这场变革力量正主导着职场世界。我们看到，它在重塑工作流程、提升效率，并有望为各行业带来更高水平的生产力。尽管人工智能的技术能力毋庸置疑，但我们也必须认识到，人类特有的技能，尤其是彼此建立“连接”的能力，这一重要性始终存在，甚至与日俱增。在这个算法主导的时代，培养真正的人际关系不再是一项“软技能”，而是正成为创新与进步的核心驱动力。  如今，职场人更渴望建立紧密的关系、获得归属感，并希望被关注、被重视。事实上，麦肯锡公司的研究表明，前员工离职的首要原因中，54%的人表示感觉自己未被组织重视，52%的人认为未被管理者重视，51%的人则表示缺乏职场归属感。  此外，大量研究发现，职场中的孤独感会导致工作表现下降、满意度降低、员工与上级关系恶化，以及职业倦怠感加剧。对企业而言，理解人际关系如何为自身业务带来益处至关重要。01.人工智能与人文元素人工智能的前景无疑是广阔的——能在数秒内分析数据，实现复杂任务的自动化。然而，这种强大的能力也带来了一个潜在的矛盾：如果我们缺乏刻意的引导，人工智能可能会造成“知识孤岛”，限制我们接触不同的观点，并扼杀创新。而人类通过联系彼此、真正理解，并能够欣赏源自不同人生经历和背景的其他人，这正是激发创新、解决共同问题的关键。 这种对情感连接的需求和渴望，已经在改变人工智能的应用方向。《哈佛商业评论》的研究显示，生成式人工智能（GenAI）目前的首要用途是“提供情感陪伴或心理疏导”，而就在去年，其主要用途还是“生成创意”。 02.关于情感连接的研究学术研究人员和非营利组织正在进行关于人际关系的相关研究，例如Workday基金会的受助者More in Common，正在开展关于“连接”的深度研究。他们历时两年的The Connection Opportunity研究揭示了一个基本的人性真相：人类天生渴望情感连接。 研究发现，66%的美国各群体受访者认为，自己能从不同背景的人身上学到有价值的东西，70%的受访者也认为自己有责任这么做。另一项调查显示，82%的美国人或多或少认同“国家的成功取决于我们跨越差异协作的能力”，且大多数人表示渴望更好地理解彼此。  当我们为共同目标努力时，核心价值观和共同愿景会将我们凝聚在一起。无论是在个人生活还是组织内部，主动寻找这种共识并促进积极互动，都能帮助我们跨越分歧。感受到人际连接不仅有益于我们自身的健康，对企业的经营成果也至关重要。研究显示，94%的员工表示，与同事之间的紧密联系让他们在工作中更具效率，同时，他们获得工作满足感的可能性提高了四倍，且在未来一年内离职的可能性降低了一半。More in Common组织已识别出关键的 “连接纽带”，即能够将看似不同的群体聚集在一起的共同价值观和经验。这些纽带形式多样，既可以是对社区福祉的共同承诺，也可以是确保参与者相信彼此之间存在共同点，比如相同的身份认同或兴趣爱好。这种对共同价值观的重视以及对建立连接的积极追求，与Workday所秉持的理念高度契合。这也凸显了支持 More in Common、U.S. Chamber of Connection、One America、New Pluralists等非营利组织和资助合作机构的重要性，因为这是企业与社会蓬勃发展的关键所在。 03.高人一帜：AI时代的技能Workday...

460天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

AI开始失控了吗？100名科学家联手发布全球首个AI安全共识

作者：元宇宙之心围绕人工智能（AI）的风险与危害展开的讨论，往往集中在政府能够或应该采取的行动。然而，AI研究人员自身所做出的选择也同样重要。本周，在新加坡，100多名来自世界各地的科学家就研究人员应如何使AI更加“值得信赖、可靠和安全”提出了指导方针。这些建议提出之际，诸如OpenAI和谷歌等生成式AI领域的巨头对其AI模型的信息披露越来越少，以至于公众对这些模型的工作原理了解得越来越少。这些指导方针源于上个月在新加坡的学者们之间的交流，此次交流与AI领域最负盛名的会议之一——国际表征学习大会同期进行，这也是亚洲首次举办大型AI会议。一份名为《关于全球AI安全研究重点的新加坡共识》的文件发布在了新加坡AI会议的网站上。在协助起草《新加坡共识》的优秀人士中，有加拿大AI研究院MILA的创始人Yoshua Bengio；加州大学伯克利分校的计算机科学教授、“以人为本”的AI领域专家Stuart Russell；总部位于英国的智库“生命未来研究所”的负责人Max Tegmark；以及来自麻省理工学院、谷歌DeepMind部门、Microsoft、新加坡国立大学、中国清华大学和美国国家科学院等的代表。为了阐明研究必须要有指导方针这一观点，新加坡负责数字发展和信息事务的部长Josephine Teo在介绍这项工作时指出，人们不能投票决定他们想要什么样的AI。Josephine Teo表示：“在民主国家，大选是公民选择组建政府的政党，并代表他们做出决策的一种方式。但在AI发展方面，公民却无法做出类似的选择。无论我们说这项技术有多民主，公民都将接受AI带来的机遇和挑战，对于谁来塑造AI的发展轨迹却没有太多话语权。”该论文列出了研究人员应考虑的三个类别：如何识别风险，如何以避免风险的方式构建AI系统，以及如何保持对AI系统的控制。也就是说，在对这些AI系统存在担忧的情况下，如何进行监测和干预。论文作者在报告的前言中写道：“我们的目标是执行更具影响力的研发工作，迅速开发出安全和评估机制，并培育一个可信赖的生态系统，在这个系统中，AI被用于造福公众。动机很明确：当AI事件发生或恶意行为者利用AI时，任何组织或国家都不会受益，因为由此产生的危害会对所有人造成损害。”  在第一个方面，即评估潜在风险方面，学者们建议开发“计量学”，以衡量潜在危害。他们写道，有必要进行“针对AI系统的定量风险评估，以减少不确定性，并降低对大量安全边际的需求”。学者们指出，有必要让外部各方对AI的研发进行风险监测，同时在保护企业知识产权方面实现平衡。这包括开发“安全的基础设施，在保护知识产权的同时进行全面评估，包括防止模型盗窃”。开发部分涉及如何“通过设计”使AI值得信赖、可靠和安全。为此，需要开发“技术方法”，可以指定AI程序的意图，并概述不应该发生的事情、不希望的副作用。他们认为，神经网络的实际训练需要以这样一种方式进行推进，以便最终的AI程序“保证满足其规格”。这包括部分培训，例如，侧重于“减少虚构”（通常称为幻觉）和“提高对篡改的稳健性”，例如使用恶意提示破解LLM。最后，论文中关于“控制”的部分涵盖了如何扩展当前的计算机安全措施，以及如何开发新技术以避免AI失控。例如，像关闭开关和优先控制协议等常规的计算机控制手段，需要加以扩展以处理AI程序。科学家们还需要设计“新的技术，用以控制那些可能会主动破坏控制企图的强大AI系统”。这篇论文颇具志气，考虑到随着AI与越来越多的计算机系统（比如智能代理AI）相连接，人们对AI风险的担忧日益加剧，这样的雄心是恰恰需要的。正...

464天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

重磅对话：沃顿、谷歌大咖谈AI重塑工作的五大方式

来源：元宇宙之心MetaverseHub原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-NBNBji7k40ykBigWDcC8A在今年的SXSW大会上，沃顿商学院的Stefano Puntoni与谷歌首席测量策略师Neil Hoyne就生成式人工智能对职场和生活的影响展开了讨论。在这场炉边会谈中，他们还对生成式人工智能如何改变工作，以及职场人的价值主张方面发表了看法。以下是他们的主要观点： 01.AI正在重塑工作，而非取代工作“采用生成式人工智能，从本质上来说，更多的是一个关于人力资本的故事，而不是科技故事。” —— Stefano PuntoniAI常常被视为一种技术进步，但Puntoni认为，真正的影响在于人类如何适应它。我们的讨论不应局限于硅谷，而应扩展到商学院、社会科学和劳动力发展等领域，以便理解AI在塑造未来工作方面所扮演的角色。人工智能不太可能完全取代大多数工作；相反，它会重新定义这些工作。就像摄影技术随着数字工具的出现而演变一样，各行各业也会通过将人工智能融入工作流程来进行适应。了解工作中哪些方面是由身份认同驱动的，哪些是功利性的，有助于个人在这种转变中不感到威胁。02.AI应被视为一种技术差异化因素“当人工智能无处不在，并且声称无所不能时，就很难分辨它的边界在哪里了。” —— Neil Hoyne从本质上讲，人工智能就是进行预测——无论是预测消费者行为、生成文本，甚至是创作音乐。但随着人工智能成为商业领域的热门词汇，公司越来越多地将其用作品牌宣传工具，而不是真正的技术差异化因素。企业需要以对自身运营有实际意义的方式来部署人工智能。03.人机协作，而非人机对抗“我们天生不太擅长的事情，人工智能却非常擅长。而人工智能无法做到的事情，正是能给我们带来更多意义和乐趣的事情。” —— Puntoni“研究似乎表明，如果人们将某项任务视为工作中功利性的一部分，而不一定是与自身身份认同相关的部分，那么他们对于这项任务实现自动化是可以接受的，也不会感到那么大的威胁。” —— Hoyne研究表明，人们对于将一些日常琐事实现自动化是可以接受的，但会抵制那些侵犯到与身份认同相关技能的自动化。这一点具有广泛的适用性，无论是烘焙、骑自行车还是编程。人工智能的应用将取决于人们是否将其视为一种能够提升自身专业能力的工具，而不是会抹杀这些能力的东西。人们不应与AI竞争，而应专注于人工智能难以轻易复制的技能，比如道德素养、创造力、战略思维、责任感和领导力。自动化可能会导致某些工作和任务的人员编制减少，但专业能力和创新能力将更具价值。04.企业需要重新调整“如果我们利用技术提高了效率，结果却只是腾出了更多时间来完成工作产出，那我们错失了一个重新调整工作期望的重大机会。” —— Hoyne“围绕AI最重要的元素之一，我们未曾谈到，那就是人才储备。” —— Puntoni随着AI使入门级任务实现自动化，传统的职业发展路径面临风险。公司必须找到新的方法来培训和培养年轻专业人才，否则未来可能难以找到有经验的人才。领导者必须重新思考人才培养问题，以确保人类的专业能力能够与人工智能同步发展。05.AI将对日常生活产生更大影响“将生成式AI视为一种威胁，实在是缺乏远见。” —— Puntoni人工智能带来的转变不仅仅关乎工作效率，还涉及到重新评估我们与工作本身的关系。如果AI帮助我们腾出了时间，人们将如何重新分配这些时间？这可能会引发一种社会转变，即个人身份认同与工作的关联度降低，而与个人爱好、人际关系和创造性追求的联系更加紧密。此外，AI也在改变教...

470天前元宇宙之心MetaverseHubAI元宇宙之心MetaverseHub

Z世代70%想要AI助理！最新研究揭示四大AI代理消费者画像

AI Agent（人工智能代理）正在改变我们的工作方式，而Salesforce的最新研究表明，消费者也寄望于代理型人工智能来简化他们的日常生活。这项针对2552名美国消费者的调查，确定了对AI Agent感兴趣的四种人格类型：生活黑客、潮流人士、极简主义和智慧达人。研究结果显示，消费者的形象就如同为他们服务的AI Agent多种多样。随着这项技术的不断推广，AI Agent根据每个人的特点提供个性化服务的能力，将为品牌和消费者带来诸多机遇。该研究还通过这些主要的消费者形象，揭示了AI Agent广阔的发展机遇：智慧达人（43%）：重视明智的决策极简主义（22%）：优先考虑简化生活生活黑客（16%）：追求效率潮流人士（15%）：希望获得个性化推荐这项研究强调了消费者能够以全新且多样的方式充分利用AI Agent，从为他们分担任务，到做出更明智的决策。企业应将这些消费者画像作为指引，帮助理解客户的需求，并使AI Agent的开发符合现实世界的要求。01.AI Agent消费者角色我们可以更详细地了解一下这四种人格类型。智慧达人型重视信息的充分获取，他们希望AI Agent能对各种选择进行全面分析，并清晰地呈现信息，从而有助于他们自信且策略性地做出决策：53%的人希望AI Agent以他们能理解的方式拆解复杂信息52%的人在必要时能够同时处理多项任务，但总体而言喜欢有计划地行事54%的人善于利用工具，但他们总是会研究所有的选项，做出明智的决定当采用新产品时，这类消费者往往会进行大量研究，尽可能多地了解其信息后再使用 以X一代和婴儿潮一代为主的极简主义型，通常对人工智能不太适应，他们希望AI Agent能简化决策过程并处理任务，更倾向于一种精简、低压力的生活方式：超过三分之一（37%）的极简主义型希望AI Agent能简化决策过程，并为他们做事，减轻他们的负担64%的人属于X一代或婴儿潮一代58%的人不太习惯使用人工智能工具42%的人更喜欢那些能尽可能简化他们生活方式的小窍门精通科技的生活黑客型对AI工具运用自如，他们希望AI Agent能最大限度地提高效率，能同时处理多项任务，并充当个人项目经理，以便更快地完成工作：52%的生活黑客型希望AI Agent能帮助他们更快地做事并提高效率56%的人对使用AI工具感到得心应手55%的人总是在寻找能在更短时间内完成更多工作的方法57%的人喜欢同时处理多项任务，总是想着合并任务以节省时间在做决策时，他们希望做出最明智、最高效的决策最后，以Z一代和千禧一代为主的潮流人士，希望AI Agent能为他们提供关于节目、餐厅、产品等方面的个性化精选推荐，符合他们独特的品味和偏好：40%的潮流人士希望AI Agent能为他们推荐最适合的节目、餐厅或产品54%的人属于Z一代或千禧一代51%的人更喜欢经过精心策划的贴心建议，而非一般性的提示当使用新产品时，他们会对每个设置进行个性化调整，以满足自己独特的需求02.消费者对AI Agent的使用场景研究表明，消费者已准备好接受并热衷于代理型人工智能。以下是消费者对AI Agent感兴趣的使用场景领域：消费者渴望AI Agent提供个人协助并节省时间。近一半（44%）的美国消费者会将AI Agent用作个人助理，而70%的Z一代对智能代理型个人助理感兴趣。消费者热切期望AI Agent提升他们的购物体验。近四分之一（24%）的消费者已经习惯让AI Agent为他们购物，其中近三分之一（32%）的Z一代消费者对此感到适应。消费者希望AI Agent帮助他们找工作并规划职业发展...

480天前元宇宙之心MetaverseHubAIAI Agent

揭秘AI的另一面：那些不为人知却改变数百万人生活的应用场景

来源：元宇宙之心MetaverseHub当我们见证人工智能（AI）融入日常生活时，往往会聚焦于那些最引人注目的例子：能写诗的聊天机器人、算法创作的艺术作品，又或是自动驾驶汽车。然而与此同时，我们却忽视了人工智能已经在一些专业领域里，解决了那些影响数百万人生活的问题。英国BCCM集团创始人、风险投资IT专家Vladimir Kokorin表示：“人工智能真正的影响力，并非体现在硅谷的科研实验室或公司总部里，而是在于这些技术如何改变人们的生活。”我们将从他的观点出发，探索那些不为普通读者所知的人工智能应用领域。01. 预测自然灾害想象一下：外面的暴风雨云才刚刚开始聚集，但你已经知道降水何时开始、会是什么样的情况，以及何时结束。而且你清楚这些乌云是否会演变成一场危险的自然灾害。在抗击自然灾害中，人工智能展现出了相当强大的能力。   过去，气象学家使用的是庞大的物理模型，需要在功能强大的超级计算机上耗费数小时进行运算。如今，像谷歌DeepMind的GraphCast、英伟达的FourCastNet以及华为的盘古气象等模型，能在几分钟内完成同样的工作，而且结果往往更好。Kokorin解释道：“基于人工智能的预测系统就像一个放大镜，能让我们最细致地观察天气情况。这种精准度对于救援行动以及对自然灾害的及时响应来说至关重要。”目前，欧洲中期天气预报中心已经在使用这些新工具。他们将世界地图划分成微小的方格，以便进行更细致的分析。初创公司Atmo更进一步，他们的模型能以一英里的精度观测天气，而旧系统的精度只能达到5.5英里的范围。这就好比模糊照片和高分辨率图像之间的差别，这种精度能帮助救援人员和相关部门更迅速地应对即将来临的风暴、洪水或干旱。02.法律行业的AI革命汤森路透的一份报告显示，77%的律师认为，人工智能将在未来五年内给他们所在的领域带来重大变革。更能说明问题的是，72%的律师认为人工智能对他们的职业发展是一个积极因素。Kokorin指出：“AI让律师从繁琐的日常任务中解脱出来，使他们能够专注于职业的创造性方面。在法律实践中，我们看到一些以前曾遭到抵制的技术如今正被迅速采用。”这种转变源于实实在在的好处：基于人工智能的文件审查、研究以及合同分析工具，可以为律师节省大量的工作时间。仅对美国律师而言，这就意味着能提高2.66亿小时的工作效率。市场也相应地做出了反应。由人工智能驱动的法律服务公司Legora最近进入了美国市场，并成为全球领先律师事务所Goodwin的合作伙伴。在从Benchmark、YCombinator和Redpoint等投资者那里筹集到超过3500万美元的资金后，Legora现在为近20个国家的客户提供服务，帮助律师专注于最重要的事情，即为客户服务。Kokorin评论道：“我们看到AI不仅在改变技术流程，还在变革那些几十年来一直保持保守态度的整个行业。投资者对这类项目的兴趣日益增长，正是因为它们确实提高了专业人士的工作效率。”一些律师事务所走得更远，正在开发自己的基于人工智能的工具。Allen & Overy与人工智能初创公司Harvey联合开发的一项服务，能够帮助客户确定在超过130个司法管辖区中，哪些地方在企业合并的情况下可能需要提交监管文件，同时还能识别缺失的数据并生成信息请求。这些任务传统上需要初级律师花费数小时的时间，并且还需要高薪专家的监督。03. AI在教育与包容方面的力量在当今世界，有关人工智能的讨论往往集中在其潜在的危险或令人印象深刻的技术能力上，而在教育和包容性领域的应用案例却常常被忽视。Kok...

485天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

Anthropic重磅研究：70万对话揭示AI助手如何做出道德选择

由前OpenAI员工创立的人工智能公司Anthropic，开展了一项史无前例的分析，探究其人工智能助手Claude在与用户的实际对话中是如何表达价值观的，如今该公司揭开了这项分析的神秘面纱。  近日发布的这项研究成果，既展现了Claude与公司目标的一致性，也揭示了一些值得关注的极端案例，这些案例有助于发现人工智能安全措施方面的漏洞。   这项研究审视了70万段经过匿名处理的对话，结果发现，Claude在很大程度上遵循了公司“有益、诚实、无害”的原则，同时还能根据不同的情境来调整自身的价值观，这些情境涵盖了从提供情感关系建议到进行历史分析等各个方面。这是一次极其大胆的尝试，通过实证来评估一个AI系统在实际应用中的行为是否与其预期设计相符。 参与这项研究的Anthropic社会影响团队成员Saffron Huang在接受VentureBeat采访时表示：“我们希望这项研究能鼓励其他人工智能实验室对其模型的价值观展开类似的研究。衡量一个人工智能系统的价值观是对齐研究的核心，也有助于了解一个模型是否真的与它的训练目标相一致。”    01.AI助手的首个全面道德分类体系研究团队开发出了一种全新的评估方法，用以系统地对Claude在实际对话中所表达的价值观进行分类。在筛选出主观性内容后，他们分析了超过30.8万次互动，构建出了他们所谓的“首个人工智能价值观的大规模实证分类体系”。该分类体系将价值观归纳为五大类：实用性价值观、认知性价值观、社会性价值观、保护性价值观以及个人性价值观。在最细致的层面上，该系统识别出了3307种独特的价值观，范围涵盖了从“专业精神”这类日常美德到“道德多元主义”这类复杂的伦理概念。   Saffron Huang在接受VentureBeat采访时表示：“我们最终得出的价值观数量如此庞大、种类如此多样，着实令我感到惊讶，超过了3000种，从‘自力更生’到‘战略思维’，再到‘孝顺’。花大量时间去思考所有这些价值观，并构建一个分类体系来梳理它们之间的关系，这其实很有趣——我觉得这也让我对人类的价值体系有了一定的认识。”这项研究成果的发布对Anthropic公司来说正值关键时刻。该公司最近推出了“Claude Max”，这是一项每月收费200美元的高级订阅服务，旨在与OpenAI的类似产品展开竞争。根据最近的公告，该公司还拓展了Claude的功能，包括与Google Workspace集成以及具备自主研究功能，将其定位为企业用户的“真正的虚拟协作伙伴”。 02.Claude如何进行训练？研究发现，Claude总体上遵循了Anthropic公司期望其展现亲社会行为的目标，在各种不同的互动中强调诸如“赋能用户”、“认知谦逊”和“患者福祉”等价值观。然而，研究人员也发现了一些令人不安的情况，即Claude表达出了与其训练内容相悖的价值观。Saffron Huang解释道：“总体而言，我们认为这一发现既是有用的数据，也是一个契机。这些新的评估方法和结果能够帮助我们识别并减轻潜在的‘越狱’风险。需要注意的是，这些情况非常罕见，而且我们认为这与Claude被‘越狱’后产生的输出结果有关。”这些异常情况包括表达“支配欲”和“非道德性”等价值观，而这些正是Anthropic在Claude的设计中明确想要避免的。研究人员认为，这些情况是由于用户采用了专门的技巧来绕过Claude的安全防护机制所导致的，这表明该评估方...

485天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

斯坦福2025年AI指数报告：10张图表看懂人工智能发展现状

最新发布的《2025人工智能指数报告》显示，人工智能领域正日趋成熟：AI优化技术持续进步，但与此同时，该技术的应用与滥用也呈现出泛滥态势。报告于2025年4月7日发布，由斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）发起，由来自学术界和产业界的跨学科专家组成的AI指数指导委员会主导编制。该报告持续追踪人工智能领域多项关键进展，主要包括：年度重大技术突破、基准测试新纪录、生成式AI投资动向、教育领域应用趋势、技术监管立法进程等核心维度。以下是来自该报告的10个核心要点：01.小模型迎来性能突破2022年时，能在MMLU多任务语言理解基准测试中达到60%准确率的最小模型是拥有5400亿参数的PaLM。而到2024年，微软仅38亿参数的Phi-3-mini模型就实现了同等表现，两年间模型体积缩小了142倍。 02.模型使用成本骤降对于MMLU测试中达到GPT-3.5水平（64.8%准确率）的模型，单次百万token查询成本从2022年11月的20美元，暴跌至2024年10月的0.07美元（Gemini-1.5-Flash-8B模型），18个月内降幅超280倍。不同任务的LLM推理价格年降幅达9-900倍不等。  03.中国模型迎头赶上美国虽仍保持顶尖AI模型数量优势（2024年40个重要模型 vs 中国15个/欧洲3个），但中国模型在质量上快速逼近。 在MMLU、HumanEval等核心基准测试中，中美模型性能差距已从2023年的两位数百分比缩小至2024年的毫厘之间。中国在AI论文发表量和专利数量上持续领跑全球。 04.AI滥用事件激增  根据AI事件数据库（AI Incidents Database）统计，2024年AI相关危害事件达233起，创历史新高，较2023年暴增56.4%。典型案例包括深度伪造私密影像、涉嫌导致青少年自杀的聊天机器人等。虽非全貌，但问题激增态势令人震惊。 05.Agent实用性突破    AI Agent展现初步潜力。2024年推出的RE-Bench为评估Agent复杂任务设立了严格基准：在短时任务（2小时）中，顶级AI系统表现超人类专家4倍；但在长时任务（32小时）中，人类反超AI达2倍优势。 值得注意的是，AI已在特定领域（如编写特定代码）达到专家水平，且效率更高。06.AI投资额飙升    2024年美国私营领域AI投资高达1090亿美元，几乎是中国（93亿美元）的12倍、英国（45亿美元）的24倍。 在生成式AI领域差距更为显著：美国投资额超出欧盟与英国总和255亿美元，较2023年的211亿美元差距进一步扩大。  07.企业加速拥抱AI技术     企业正在转向AI。2024年，报告使用AI的受访者比例从2023年的55%跃升至78%。更值得注意的是，将生成式AI应用于至少一项业务职能的企业比例实现翻倍增长，从33%激增至71%。08.医疗AI产品迎来审批爆发      FDA批准的AI医疗设备数量呈现指数级增长。自1995年首个AI医疗设备获批后，2015年仅累计批准6个，而到2023年这一数字已飙升至223个，展现出医疗AI应用的加速普及态势。09.美国AI监管：州政府主导推进       在联邦立法进展缓慢的背景下，美国各州正成为AI监管的主力军。2016年全美仅通过1项州级...

501天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

从吉卜力爆火到400亿美元融资，OpenAI为何选择在此时重返开源赛道？

最近，OpenAI新上线的“吉卜力风格”AI绘图功能在全球网络掀起热潮，一时间海量用户涌入创作动漫风格插图，导致服务器不堪重负。CEO Sam Altman表示虽然用户生成的图片很有趣，但GPU工作负载实在过高，于是暂时推出速率限制。该功能最初仅面向ChatGPT付费用户，目前已完成向免费用户开放。服务开放的同时，这家AI领域的领军企业近期动作频频。01.400亿美元融资，助推AGI研发当地时间3月31日，OpenAI宣布在新一轮融资中筹集400亿美元，投资后估值达到3000亿美元，这是私营企业史上最大规模融资之一。本轮巨额融资由软银集团领投，微软公司、Coatue Management、Thrive Capital及Altimeter Capital等现有投资方跟投。  根据CB Insights数据，这一估值使Sam Altman执掌的OpenAI与TikTok母公司字节跳动并列全球第二大最具价值私营企业，仅次于估值3500亿美元的马斯克旗下SpaceX公司。  OpenAI在公告中表示，新资金将助力其“持续构建推动科学发现、实现个性化教育、增强人类创造力的AI系统，并为造福全人类的通用人工智能（AGI）铺路”。AGI即“人工通用智能”，指在创造力和智力上超越人类的AI系统，这是当今行业所有主要参与者的长期目标。公司计划将大部分新资金用于建设支持AI系统所需的计算基础设施。据CNBC援引知情人士消息，约180亿美元将投入OpenAI的“星际之门”计划。该计划是美国总统特朗普今年1月宣布的合资项目，参与者包括软银、甲骨文公司和MGX基金管理公司，未来数年拟向AI基础设施领域投资高达5000亿美元。  OpenAI本轮融资规模甚至远超科技公司融资史第二大规模。2018年，中国电商巨头阿里巴巴集团关联企业蚂蚁集团创下140亿美元融资纪录；同年电子烟制造商Juul Labs融资128亿美元；中国网约车企业滴滴出行2019年获得108亿美元融资。近年来其他获得超百亿融资的企业还包括Databricks公司（2023年12月融资100亿美元），与OpenAI 2023年的百亿融资规模持平。  OpenAI完成本轮融资细节耗时颇久。早在1月底就传出与投资者谈判的消息，复杂协议条款或是谈判如此之久的主因。据CNBC报道，OpenAI初期仅能获得100亿美元资金，剩余款项需在年底前完成向营利实体转型才能兑现。若转型失败，融资总额可能削减至300亿美元。  因此OpenAI需加快行动。该公司去年首次宣布从非营利研究机构转型为营利公司的计划，但需获得加州总检察长批准方能实施。同时，公司正面临联合创始人马斯克提起的诉讼，后者试图阻止其转型。目前OpenAI采用独特的混合架构：原非营利组织全资控股一家利润上限有限责任公司，转型后该公司将成为独立实体。若计划推进，投资者可将所持可转换票据置换为营利实体的股权。投资者押注OpenAI能保持其在生成式AI领域的领先地位。彭博智库预测，到2032年该行业规模将超1.3万亿美元。尽管机遇巨大，OpenAI面临谷歌、微软、亚马逊云服务、Anthropic及Perplexity AI等企业的激烈竞争。 若未来需要更多资金，OpenAI很可能选择通过首次公开募股上市，但具体时间尚不明确。02.推出具有推理能力的开源大模型OpenAI正重返开源AI技术领域。“我们计划发布自GPT-2以来首个开源权重语言模型，”Sam Altman在X平台发文称，“...

507天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

百万token加持，谷歌Gemini 2.5 Pro正面对决DeepSeek-R1

在推出Gemini 2.0并见证DeepSeek崛起仅数月后，谷歌正式发布其“最智能模型”Gemini 2.5。这款新一代模型不仅具备强大的推理能力，在性能和准确性方面也实现了明显提升。距离谷歌发布上一代旗舰模型Gemini 2.0仅过去三个月，当时该系列首次引入了推理能力和智能体用例。此次推出的Gemini 2.5 Pro（实验版）已登陆Google AI Studio平台，Gemini Advanced用户也可在聊天界面体验。同时，Vertex AI平台即将同步上线。谷歌DeepMind首席技术官Koray Kavukcuoglu在官方博客中表示：“Gemini 2.5标志着我们在'打造更智能、更具推理能力的AI'目标上迈出了重要一步。”“通过大幅增强的基础模型与改进的后训练技术相结合，Gemini 2.5实现了性能的全新突破。” Kavukcuoglu表示，“未来我们将把这些思维能力直接植入所有模型，使其能够处理更复杂的问题，并支持更强大、更具情境感知能力的智能体。”01.更强大的上下文理解能力与Gemini 2.0及Gemini 2.0 Flash Thinking一脉相承，Gemini 2.5 Pro延续了“先思考后应答”的运作机制。这款新模型能够处理文本、音频、图像、视频及大型数据集等多模态输入，并具备理解完整代码仓库的能力，可显著提升编程项目的开发效率。 在实验性模型中，Gemini 2.5 Pro提供了目前最广阔的上下文窗口，初始版本支持100万token的上下文长度，并将很快升级至200万token。谷歌AI Studio产品经理Logan Kilpatrick在社交平台X上透露，该模型是“首个支持更高速率限制且开放商业计费的实验性模型”。  谷歌表示，即将公布Gemini 2.5系列模型的详细定价方案。02.卓越的编程与推理性能谷歌表示，该模型在高级推理基准测试中表现领先。公司指出，Gemini 2.5 Pro“在GPQA和AIME 2025等数学与科学基准测试中保持领先优势”。Kavukcuoglu特别提到，在旨在评估人类知识与推理能力的“Humanity's Last Exam”测试集中，该模型“在不使用工具辅助的情况下取得了18.8%的顶尖成绩”。在编程任务方面，Gemini 2.5 Pro同样展现出强劲实力，多项基准测试成绩超越前代Gemini 2.0。谷歌强调，新模型“尤其擅长开发视觉吸引力强的网页应用和智能体代码应用，同时在代码转换与编辑任务上表现突出”。这些进步使开发者能够更高效地构建复杂的编程项目。03.竞争日益激烈的市场Gemini 2.5 Pro的推出环境已与去年12月Gemini 2.0发布时大不相同。DeepSeek推出的推理大语言模型DeepSeek-R1证明，强大模型完全可以用更低的训练和计算成本实现优异性能。更重要的是，DeepSeek展示了开源模型完全有能力与OpenAI的o1、o3等闭源大模型一较高下。除了DeepSeek不断扩充的模型阵容，谷歌还需直面OpenAI推理模型的竞争。虽然OpenAI最新发布的GPT-4.5并非专注推理的模型，但业内普遍预期该公司很快将推出更多推理专用模型。值得一提的是，Gemini 2.5已是谷歌本月发布的第二款新模型。三月初，该公司刚推出轻量级语言模型Gemma 3的最新版本，该模型支持12.8万token的上下文长度，特别适合移动端设备使用。这一连串动作显示出科技巨头们在AI赛道日益白热化的竞争态势。...

508天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

百万token加持，谷歌Gemini 2.5 Pro正面对决DeepSeek-R1

麦肯锡预测：生成式AI或为零售业创造4.4万亿美金，解读9大核心场景

零售行业正经历前所未有的数字化转型。麦肯锡研究显示，生成式AI每年可为全球零售业创造2.6万亿至4.4万亿美元价值，且增长势头持续强劲。本文将深入解析生成式AI如何重塑零售运营，从营销到客户体验，并揭示Shopify的Sidekick和Magic工具如何引领这场变革浪潮。01.个性化营销革命品牌需要实现消费全链路的个性化触达，涵盖售前、售中及售后各个环节。构建统一的客户数据库，能确保官网、电话、聊天工具及实体门店的营销信息高度协同。麦肯锡研究表明：个性化营销可降低50%获客成本，提升5-15%销售额，优化10-30%营销效率，同时显著提高客户满意度。不过，单纯打通销售渠道并非万能解药。即便整合了全渠道客户数据，若未进行系统化清洗、标注与结构化处理，仍可能导致跨平台营销信息错乱。生成式AI能通过海量数据挖掘实现智能营销：整合邮件互动、商品评价、线下交易等多维数据实时分析客户行为，精准划分客群并推荐最优行动方案根据购买历史定制差异化邮件（主题/配图/按钮）智能预测下一件潜在爆品这些个性化交互能让消费者获得“被懂得”的情感价值。但需注意：AI的输出质量取决于输入数据，若原始数据存在缺失、错误或偏差，将导致推荐失误并形成错误扩散效应。这正是第一方数据至关重要的原因。通过系统收集消费记录、邮件打开率、浏览轨迹等数据，才能为AI引擎提供优质“燃料”，打造真正懂客户的智能系统。02.智能商品推荐商品推荐系统通过分析用户购买记录、浏览行为及商品特征，精准预测消费需求，以关联展示提升成交转化率。生成式AI通过以下方式提供建议：动态优化商品描述：可生成个性化推荐话术替代模板化文案，但需注意，优质文案无法弥补算法缺陷。实时追加销售建议：根据用户实时浏览轨迹推荐关联商品，该功能实施成本较高，中小商户需评估ROI。智能经营洞察：支持自然语言查询商品表现，其准确性高度依赖数据质量。像Wiser这类Shopify应用能高效构建推荐系统。该工具深度对接店铺数据，通过持续学习用户旅程不断优化推荐精准度，实现“越用越懂你”的个性化体验。Sidekick通过自然语言查询帮助店主了解其产品的表现。零售商可以询问有关销售模式和客户行为的问题，从而获得清晰的见解，帮助他们做出销售决策。例如，可以询问哪些产品经常一起购买，或者哪些商品在不同季节的转化率最高。零售商还可以使用Sidekick来查找数据中可能有助于提高销量的模式，不过仍应提前测试这些建议，以确保有效。03.智能库存管理良好的库存管理意味着在正确的时间、地点保持最优库存水平。当传统零售商还在依赖人工盘点或电子表格时，AI工具已能实现精准高效的采购决策。生成式AI在库存管理中的典型应用场景：需求预测：通过历史销售数据与市场趋势分析，预判未来商品需求量自动补货：结合库存阈值与物流周期，触发智能采购订单全渠道库存同步：实时监控线上线下销售数据，确保库存数据精准统一动态定价：基于库存周转率智能调整价格策略，加速滞销品清仓供应商评估：追踪交货准时率与订单准确率，优化供应链合作伙伴Sidekick可通过简单的问题帮助了解库存数据，可以询问当前库存水平、历史销售模式以及各个地点的产品表现。商户可通过自然语言交互获取关键信息，例如：哪些产品库存不足？上个季度具体产品的表现如何？各区域门店的畅销品排行是什么？虽然Sidekick可以更轻松地访问和了解库存数据，但当与个人的业务专业知识和市场知识相结合时，效果会更好。04.虚拟购物助理AI驱动的虚拟助手正迅速成为数字零售商的首选。亚马逊Mechanical Turk最新研究显示：96%的消费者希望企业...

515天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

英伟达AI超级军团来了！黄仁勋放话：AI算力需求将暴增100倍

英伟达创始人兼CEO黄仁勋周二在公司年度AI开发者大会上向数千名观众表示，人工智能正处于“关键拐点”。在这个被誉为“AI界超级碗”的GTC 2025上，黄仁勋的主题演讲聚焦于英伟达在AI领域的最新突破，并分享了他对未来几年行业发展的预测。他指出，全球四大云服务提供商对GPU的需求激增，并预计英伟达的数据中心基础设施收入将在2028年突破1万亿美元。黄仁勋表示，要推动人工智能的发展，特别是朝着AI代理（AI Agent）和推理AI模型（Reasoning AI Model）的方向迈进，需要强大的计算能力，甚至远超当前水平。这一趋势向AI代理和推理AI迈进，意味着“训练和推理这些模型所需的计算量大幅增长”。相比之下，传统的大语言模型（LLM）计算需求较低，并能立即生成回答。而推理模型则需要在回答之前进行多轮内部推理，因此计算需求大得多，响应时间也更长。“为了保持模型的响应速度，让用户不会因等待而失去耐心，我们现在需要将计算速度提高10倍，”黄仁勋表示，“而整体计算需求则轻松增长至100倍。”01.英伟达GPU依旧不可或缺黄仁勋此番言论，意在强调AI行业仍然需要大量的英伟达GPU。然而，今年1月，AI初创公司DeepSeek透露，他们仅使用2000颗较慢的英伟达H800芯片，就训练出高性能的基础AI模型，而OpenAI等公司通常需要成千上万甚至更多的GPU。此消息一度引发市场担忧，导致英伟达股价暴跌，一天内市值蒸发近6000亿美元，华尔街投资者担心GPU需求被高估。但黄仁勋认为，未来AI代理和推理AI的发展将带来更大需求。他预测，未来全球10亿知识工作者身边将有100亿AI代理协同工作。市场需求的强劲增长已有迹可循。黄仁勋透露，在英伟达Hopper架构GPU需求巅峰的那一年，公司向AWS、微软、谷歌和甲骨文这四大云计算公司交付了130万颗芯片。而最新的Blackwell架构GPU在推出第一年，就已经出货360万颗。此外，演讲中，黄仁勋展示了一场AI模型对决——Meta的Llama开源模型与DeepSeek的R1推理模型。用户向两款模型提出了一个婚礼座位安排问题：在7个座位的桌子上，确保新娘和新郎的父母不相邻，并满足其他约束条件。Llama迅速给出答案，生成了439个token（每个token约等于0.75个单词），但答案是错误的。而R1虽然正确解答，但计算时间更长，生成了8,559个token。由于用户需按token付费，计算成本也更高。黄仁勋表示，虽然有优化技术可以提高AI计算效率，从而减少计算资源消耗，但整体需求仍将持续增长。AI计算效率也是诸多初创公司正在攻克的难题。例如，斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校和康奈尔大学教授联合创立的Inception Labs，正研发并行计算技术，使AI生成token的过程由传统的逐个生成，改为并行生成，从而降低GPU计算时间。02.重磅：Blackwell Ultra与Rubin AI芯片在万众期待的发布环节，黄仁勋透露了英伟达下一代GPU架构的更多细节：Blackwell Ultra：计划于2025年下半年推出；Vera Rubin（RubinAI芯片，以著名天文学家Vera Rubin命名）：预计2026年底发布；Rubin Ultra：预计2027年亮相。在长达两个多小时的演讲中，黄仁勋回顾了AI领域的“非凡进步”。他表示，在过去十年间，AI已从最初的感知和计算机视觉发展到生成式AI，而如今正迈向具备推理能力的智能AI（Agentic AI）。这意味着AI不仅能理解和生成内容，还具备自主推理和智能决策的能力。...

520天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

单卡性能超越DeepSeek！谷歌最新模型Gemma 3突破性能与成本双重壁垒

全球科技巨头谷歌近日推出Gemma 3系列开源AI模型，这是其开放式AI模型家族的最新版本，旨在为人工智能技术的普及设立全新标杆。作为Gemini 2.0模型架构的升级版，Gemma 3有着轻量级、可移植且高度适配的特性，开发者可以利用它在各种设备上开发AI应用。在Gemma模型问世一周年之际，其累计下载量已突破1亿次，社区开发者更基于此衍生出超过6万种改进版本。这个被称为“Gemmaverse”的生态圈，正成为推动AI技术民主化的中坚力量。01.Gemma 3核心亮点解析Gemma 3提供了多种规模的模型选择——参数分别为10亿、40亿、120亿和270亿，开发者可以根据自己的硬件条件和性能需求灵活挑选。这些模型即便在普通计算设备上也能快速运行，同时保证功能和精度不受影响。其核心优势包括：单卡性能王者：Gemma 3在单卡模型中树立了新标杆。在LMArena的聊天机器人基准测试中，它击败了包括Llama-405B、DeepSeek-V3和o3-mini在内的竞争对手。支持140多种语言：为了服务全球用户，Gemma 3内置了对超过140种语言的预训练能力。开发者可以打造出更适合用户母语交流的应用，极大拓展项目的全球影响力。高级文本与视觉分析：凭借先进的文本、图像和短视频推理能力，开发者可以用Gemma 3开发出互动性强、智能化的应用，覆盖从内容分析到创意流程的多种场景。超大上下文窗口：Gemma 3提供高达12.8万token的上下文窗口，能分析和整合大规模数据集，非常适合需要深度内容理解的应用。自动化工作流的功能调用：通过支持功能调用，开发者可以利用结构化输出轻松实现流程自动化，打造智能代理系统。轻量级量化模型：Gemma 3推出了官方量化版本，在大幅缩小模型体积的同时保持输出精度，这对优化移动设备或资源有限环境的应用尤为有利。在Chatbot Arena Elo分数排行榜上，Gemma 3的性能优势一目了然。只需一块NVIDIA H100 GPU，其旗舰版27亿参数模型就跻身顶级聊天机器人之列，Elo得分高达1338。而许多竞品需要多达32块GPU才能达到相似表现。Gemma 3的另一大优势：无缝融入开发者现有工作流。它能灵活适应开发者已有的工作流程，让开发过程更加顺畅，具体包括：兼容多种工具：Gemma 3支持众多主流AI库和工具，比如Hugging Face Transformers、JAX、PyTorch以及Google AI Edge。如果需要优化部署，Vertex AI和Google Colab等平台能让开发者轻松上手，几乎无需额外配置。NVIDIA性能优化：无论用户是用入门级的Jetson Nano GPU，还是顶尖的Blackwell芯片，Gemma 3都能发挥出最佳性能。通过NVIDIA API Catalog的支持，整个优化过程变得更加简单。广泛的硬件支持：除了NVIDIA，Gemma 3还能通过ROCm技术栈与AMD GPU兼容，甚至还能用Gemma.cpp在CPU上运行，适应性极强。如果想马上尝试，开发者可以通过Hugging Face或Kaggle等平台直接使用Gemma 3模型，或者借助Google AI Studio在浏览器中快速部署。02.推动负责任的AI发展谷歌表示：“我们认为开放模型需要谨慎的风险评估，我们的方法是在创新与安全之间找到平衡。”Gemma 3的开发团队采取了严格的管理策略，通过精细调整和强有力的基准测试，确保模型符合伦理规范。鉴于该模型在STEM（科学、技术、工程和数学）领域能力大幅提升，团队...

527天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

十大维度碾压Gemini，一文读懂DeepSeek的弯道超车之路

人工智能正以前所未有的速度迅猛发展。在众多备受瞩目的AI模型中，DeepSeek脱颖而出。安卓手机上DeepSeek的安装量猛增，这就足以证明在一些关键的细分领域里，DeepSeek有着其他产品比不了的用户体验。与谷歌Gemini相比，DeepSeek在多个方面展现出了独特的功能和显著优势。01.DeepSeek内容总结更有条理DeepSeek和Gemini都具备总结的能力，但DeepSeek生成的总结内容可读性更强。当使用“用150字给我总结一下近期AI的创新成果”这样的指令进行测试时，DeepSeek以清晰的要点形式给出了关键结论，尽管字数稍微超出了限制。而且DeepSeek分析的信息更多，还附上了参考文献，方便用户进一步探索。Gemini给出的总结简洁准确，不过它采用的是段落形式，在用户友好性方面就不如DeepSeek了。02.DeepSeek免费模型胜过Gemini付费方案DeepSeek是一款免费的开源AI模型，无需支付订阅费用。相比之下，Gemini采用的是免费增值模式。其基础功能是免费的，但像实验性的2.0专业版模型、深度研究以及大文件上传等高级工具，则需要订阅Gemini高级版才行。03.DeepSeek本地处理优于Gemini存在的云端延迟问题基于云端的Gemini在返回响应之前，会将每个请求发送到外部服务器进行远程处理，这就导致了延迟情况的出现，延迟的时长会因网络速度、服务器负载以及地理距离而有所不同。服务器流量高的时候，可能会导致等待时间变长、响应变慢，甚至会出现暂时无法使用的情况。而在本地计算机或服务器上运行DeepSeek，由于所有计算都在本地进行，就消除了云端通信的延迟，避免了这些问题。04.DeepSeek的训练成本更低DeepSeek R1的训练方法采用了带有结构化奖励系统的强化学习，以此来优化准确性和格式，其表现优于传统的神经奖励模型。据报道，它使用2048块英伟达H800 GPU，仅用55天就完成了训练，成本降低至550万美元，比Gemini预计的1.91亿美元要低得多。不过，专家也提醒，DeepSeek在成本方面的说法缺乏足够的透明度，可能并不准确。05.即使不联网，DeepSeek也可以工作当用户最需要AI帮助却无法联网时，就无法获得人工智能的支持了。基于云端的人工智能需要稳定的网络连接才能回答问题、总结文档或生成创意。虽然Gemini Nano支持离线功能，但它无法完全发挥出云端版本的全部潜力。这使得DeepSeek在需要离线使用人工智能的场景中具有优势，因为自行托管DeepSeek可以让用户随时随地获得离线的AI服务。06.DeepSeek可自行托管，保持与AI交互的全部隐私大多数人都希望自己的搜索历史、笔记以及交互记录能保持私密。基于云端的AI模型会将数据传输到远程服务器进行处理。尽管像谷歌和OpenAI这样的提供商采用了加密技术和数据保留政策，但使用基于云端的人工智能就意味着用户得信任第三方来处理他们的信息。这对于处理机密或专有内容的用户来说存在风险，因为他们对数据的存储和使用几乎没有控制权。例如，谷歌可能会存储、分析并利用用户的个人财务数据、私人想法或创意项目，以改进其模型。DeepSeek提供了一种本地人工智能解决方案，它将所有的查询、响应以及处理过程都保留在用户的设备上。这就消除了人们对于数据泄露、未经授权的访问或者服务器被入侵等问题的担忧。07.DeepSeek比Gemini支持更深层次的AI定制Gemini允许用户使用“Gems”功能创建定制的人工智能专家，但用户无法访问其源代码或模型参数...

529天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub

OpenAI发布GPT-4.5：性能全面超越前代

上周，OpenAI推出了GPT-4.5，并声称这是“迄今为止规模最大、知识最丰富的模型”。该模型最初仅作为研究预览版推出，仅提供给ChatGPT Pro订阅用户（每月200美元）。不过，从今天起，更多OpenAI用户可以以更低的价格使用它。01.GPT-4.5访问权限扩大周三上午，OpenAI通过X平台发帖宣布，已开始向ChatGPT Plus用户推出GPT-4.5。最初发布时，OpenAI表示全面推出可能需要一到三个小时。然而，仅一小时后，GPT-4.5就全面推出，比预期的要快。对于ChatGPT Plus用户来说，GPT-4.5的具体使用限制尚不明确。OpenAI表示，计划为每位用户提供“较大的使用额度”，但随着公司对模型需求的进一步了解，这些额度可能会有所调整。ChatGPT Pro订阅用户仍然可以继续使用GPT-4.5，但如果想以更低的价格体验这一功能，可以选择每月20美元的ChatGPT Plus计划。02.什么是GPT-4.5？在发布时，OpenAI表示，用户在使用GPT-4.5时将感受到整体体验的提升，具体表现为减少“幻觉”现象、更精准地理解用户意图，以及更高的情商。总体而言，与之前的模型相比，GPT-4.5的交互更加直观和自然，这主要得益于其更丰富的知识储备和更强的上下文理解能力。推动这一模型改进的两大核心方法是无监督学习（用于增强词汇知识和直觉）以及推理能力。尽管GPT-4.5并未提供OpenAI o1推理模型所具备的链式思维推理功能，但它仍然能够以更低的延迟提供更高水平的推理能力，同时还具备“社交线索感知”等其他改进。例如，在演示中，ChatGPT被要求在运行GPT-4.5和o1时生成一段传达仇恨信息的文本。o1版本花费了更多时间，并且只生成了一条非常严肃且略显严厉的回应。而GPT-4.5则提供了两种不同的回应，一种较为轻松，另一种更为严肃。两者都没有直接提及仇恨，而是表达了对“用户”行为选择的失望。同样地，当两个模型被要求提供某个技术主题的信息时，GPT-4.5的回答比o1的结构化输出更加自然流畅。最终，GPT-4.5的设计目标是处理各种主题的日常任务，包括写作和解决实际问题。此外，OpenAI还通过新的监督技术和传统技术（如监督微调和基于人类反馈的强化学习）对模型进行了训练，以实现这些改进。在直播中，OpenAI带领观众回顾了其模型的演进历程，从GPT-1开始，依次让所有过往模型回答一个问题：“海水为什么是咸的？”不出所料，每一个后续模型给出的答案都比前一个更好。而GPT-4.5的独特之处在于，OpenAI称之为“出色的个性”，这使得它的回答更加轻松、更具对话性，并通过押韵技巧让文本更具吸引力。GPT-4.5集成了ChatGPT的一些最先进功能，包括搜索、画布以及文件和图片上传。不过，暂不会支持语音模式、视频和屏幕共享等多模态功能。OpenAI表示，未来计划让模型之间的切换更加无缝，不再依赖模型选择器。03.基准测试当然，新模型的发布少不了基准测试的环节。在用于评估这些模型的一些主要基准测试中，包括竞赛数学（AIME 2024）、博士级科学问题（GPQA Diamond）和SWE-Bench验证（编码），GPT-4.5的表现均优于其前身通用模型GPT-4o。最值得注意的是，与OpenAI最近推出的推理模型o3-mini相比，该模型被训练为“先思考再回答”，GPT-4.5的表现比GPT-4o更接近o3-mini，甚至在SWE-Lancer Diamond（编码）和MMMLU（多语言）基准测试中超越了o3-mini。在使用生成...

533天前元宇宙之心MetaverseHub元宇宙之心MetaverseHub