万家基金一基金成立3个月跌超13%，三季度新成立基金中亏损最大

万家基金旗下的一只次新基金，成为了三季度以来发行新产品中亏损最大的，这是怎么回事呢？
2023年三季度已经结束，wind数据显示，按照基金成立日期计算，2023年三季度（7月-9月），公募市场共计有307只基金成立（剔除转型基金和后分级基金）。
通常新基金成立之后，会有3到6个月的建仓期，建仓期内基金经理会根据投资风格以及投资策略等进行建仓投资。
不过，我们观察发现，从基金净值的波动来看，尽管有较长的建仓期，但是三季度以来成立的部分基金，特别是主动权益类产品比较积极，建仓迅速。有的次新基金抓住了投资机遇，成立以来有明显收益，比如，2023年7月18日成立的融通远见价值一年持有期混合，不到3个月时间已经取得超过5%的涨幅收益。
当然也有一些次新基金因投资主题表现较弱或板块回调而面临亏损，万家基金发行的万家远见先锋一年持有期混合就比较典型，是三季度以来发行的基金中亏损最多的。截至2023年10月9日，天天基金网数据显示，万家远见先锋一年持有A份额净值下跌13.47%，万家远见先锋一年持有C份额净值下跌13.57%。
同期近3个月以来，沪深300指数跌幅为3.94%，万家远见先锋一年持有基金净值多跌幅高于同期沪深300指数。
基金成立近3个月时间，万家远见先锋一年持有基金净值跌幅就超过13%，这给持有该基金的基民带来了不好的持有体验。
作为一只成立仅3个月左右的次新基金，万家远见先锋一年持有大幅下跌的背后，或与基金经理的投资和快速建仓有关。
资料显示，万家远见先锋一年持有的基金经理为耿嘉洲，他在万家基金担任基金经理3年多时间，目前共计管理2只基金（多种份额合并计算），管理规模为31.16亿元，任职期内最佳业绩回报为45.23%。
公开资料显示，耿嘉洲在万家基金一直专注深耕人工智能领域，在科技领域有较为扎实的投研基础。他所管理的另外一只基金也是人工智能主题基金——万家人工智能混合。2023年上半年，受到ChatGPT等刺激，人工智能板块表现的如火如荼，作为深耕人工智能领域的耿嘉洲在管产品也因阶段踏准市场节奏而取得不错的成绩。
基金半年报显示，2023年上半年，耿嘉洲管理的万家人工智能混合净值涨幅超过49%，上半年基金业绩表现优秀。
不过，进入2023年三季度，人工智能板块不再火热，行情有所退潮，重仓人工智能的耿嘉洲管理的基金产品出现了大幅回撤。
以基金A份额为例，天天基金网数据显示，万家人工智能混合A份额近3个月跌幅达20.59%，远高于同期沪深300指数和同类平均，2023年以来的涨幅也回撤至16.33%。（来源：天天基金网）
2023年7月17日，耿嘉洲发行的万家远见先锋一年持有成立，对比耿嘉洲管理的2只基金近3个月来的表现，万家远见先锋一年持有和万家人工智能混合跌幅都比较大。
由此可见，作为在人工智能领域深耕的基金经理耿嘉洲，极有可能在新产品万家远见先锋一年持有成立不久，便开始快速建仓，重仓他关注的人工智能赛道。
不过，在基金迅速建仓后，受到人工智能板块回调，耿嘉洲的新产品万家远见先锋一年持有也出现下跌。
目前，万家远见先锋一年持有还未披露具体持仓，不过三季度已经结束，基金三季报也将不久后披露。根据相关规定，成立2个月以上的基金产品就需要披露定期季报，三季报中就可以看到该基金的具体持仓。
综合来看，当基金经理关注的赛道出现机遇时，基金快速建仓能够把握机遇取得收益；而当关注的赛道不再火热时，快速的建仓，受到波动影响，有可能带了基金亏损。
对于次新基金万家远见先锋一年持有成立近3个月就下跌13%的情况，你怎么看呢？
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对话清华刘嘉：ChatGPT意味着第二次认知革命的到来

电视剧《漫长的季节》里有这样几句诗：“”。
刘嘉老师说，用这段诗来形容当下人类面对AGI（Artificial General Intelligence“通用人工智能”）的状态，再合适不过。
“我们每个人对未来的预测都可能是荒谬的、可笑的，未来可能并不是你所说的样子。但是，只有越来越多的人一起加入共同讨论，一起打开脑洞、一起奇思妙想，甚至一起胡说八道的时候，或许我们才可以真的改变未来，一起引领人类走向一个更好的未来。”
9月底，我们在清华大学脑与智能实验室拜访了刘嘉教授。这次交流中，刘嘉老师基于其在脑科学与人工智能领域多年的研究积淀，畅谈了当下由ChatGPT引领的AGI的未来发展及对人类可能产生的影响，并提出了诸多基于其研究领域而引申出的“脑洞大开”的“奇思妙想”，令我们深受启发。
谈到AGI领域的未来发展，刘嘉老师说，一方面，AI agent即大模型的具身化、具身智能正在加速发展；另一方面，包括他在内的脑科学家和认知科学家们，已经开始激烈地讨论AGI未来可能产生的意识问题了。
在刘老师看来，人的一生中，极少有机会亲身经历一场引领时代变革的范式转变。而此刻，我们正站在这样一个重要历史节点。尽管我们亦须承认，这样的变革伴随着诸多风险。例如失业问题以及我们必须提高自己的学习能力并掌握新工具等。
然而，只需换个角度，就会发现这个崭新的世界正为我们展示无尽的可能性。GPT技术正在助力我们摆脱枯燥乏味的重复性和知识性工作，让我们投身于更具创造力和价值的事业，让我们的时间变得更具意义。或许，这才是人类真正价值的彰显。
“我们的现在是过去的未来，因为过去的选择决定了现在的结果。然而，我们的现在并非未来的过去，因为未来充满未知，此时此刻的选择正在塑造我们的未来样貌。”
面对未来，唯有畅想。我们将此次与刘嘉老师对话交流的核心观点记录下来，与腾讯研究院的读者们共飨。
让我们打个共鸣的响指，一起迎接和拥抱未来。
我们先来看第一次认知革命是如何发生的。大约在7万到10万年前，那时智人和尼安德特人这两个人类物种共同生活在地球上。尽管尼安德特人在身高和力量上优于我们，但最终还是被智人所取代。我们的祖先智人是如何战胜尼安德特人的呢？大家推测在7万到10万年前，发生了第一次认知革命，表现为人类制造的工具石器出现了爆发式的增长和多样性。在此之前，从最早的直立人到尼安德特人，他们制作的石器都是相似的，只是越来越精细、巧妙。但在第一次认知革命时期，人类的石器制作发生了质的变化，不再仅仅是制作斧头、长矛等简单工具，而是开始出现了项链等饰品，以及在石头和骨头上雕刻各种图案。
回顾过去，我们发现在那个时代，人类逐渐产生了一种我们今天称之为规则化思考的方式，简而言之，就是“如果……并且……那么……”(if……and……then)的逻辑。例如，人们发现在物体上打孔后，可以用绳子将其穿起来。这种基于规则的思考方式为人类带来了无尽的创造力，如在布上打孔并用棍子穿过，就制成帆船等。从此，人类的创造力得到了充分释放，并逐渐形成了一种强大的逻辑——演绎推理。
演绎推理是在一个推理基石的基础上，应用此逻辑产生新的发明和创造。亚里士多德提出了这个概念，称为第一性原理。孔子也曾说过类似的话：“君子务本，本立而道生。”这意味着只要从根本出发，就能产生万事万物。在这个理念的指导下，人类开始进行大量的发明创造，不再局限于制作长矛等简单工具，而是涌现出各种发明创造。最终，智人战胜了尼安德特人，确立了现代人的地位。也从此，地球上的智人真正地主宰了这个星球。这个过程被称为第一次认知革命，其重要性远超过蒸汽机和电器等发明。
如今，关于第二次认知革命的定义引发了广泛讨论，例如原子弹的发明是否属于第二次认知革命？但我认为，只有AGI的出现才能被称为真正的第二次认知革命，因为它将催生一个全新的物种，这与过去35亿年的生物进化截然不同。这种新物种才真正配得上第二次认知革命的称号。
尽管当前的ChatGPT尚未达到通用人工智能的水平，但它已经点燃了通用人工智能之路的火花。火花通常具有两层含义：一是可能引发燎原之火；二是在黑暗中照亮希望。
从人类进化的角度来看，我们发现生物在几十亿年的漫长岁月中不断演化，而猴子到人类仅用了300万年。在这300万年间，自然界一直在“努力寻找”方向，当找到直立行走这个方向后，人类大脑的体积加速进化，在短短300万年里增加了三倍，这是一个令人惊叹的速度。而这都得益于找准了方向，即大脑稍有增大就会带来很大优势。
当我们的大脑体积增大时，会出现一种难以解释的现象，称为“涌现”。这与构建大模型时发现的现象类似：当模型较小时，几乎没有功能，但当模型变大时，某些功能就自然而然地涌现出来。好比高个子不一定能打好篮球，但教练通常会选择高个子。这也意味着，大型模型并不一定产生智能，但要研究智能，就必须有大型模型，这是一个必要条件。人类大脑在逐渐扩大的过程中，许多功能也自然而然地出现，例如模仿和学习。
比如张三发明了“生火”，火对生活很重要，其他人也想学习，但问题是，不一定能学会。大量研究表明，当大脑体积增大后，我们的模仿能力或学习能力会变强。这样，我们就能从张三那里学会生火，使部落受益。同样，我们也能学习其他新技术。因此，有大量研究表明，大脑体积越大的人，模仿能力却强；而模仿能力强的人更容易找到伴侣，进而更容易将基因传递下去。在对原始部落的考察中也发现，模仿能力强或学习能力强的人有更大的机会获得繁衍后代的机会。因此，大脑越大的人越能延续下去。
在过去的300万年里，大脑逐渐变大，原因就在此。当我们回过头来看神经网络时，发现它们也是如此。从一开始，人们就在尝试各种方法，如强化学习、监督学习等，但这些概念都是相互交织的。OpenAI前几年很重要的精力是在做一件事：让模型变得更大。然后出现了Transformer架构，使大模型变得更高效。
人比猴子聪明，猴子比老鼠聪明，原因很简单：大脑足够大。例如，我们将一个刚出生的孩子送回到3000年或5000年前，他不会比当地人更聪明，因为大脑结构是相同的。但是，如果我们成年人回到5000年前，我们会成为他们的精神领袖，因为我们拥有知识。所以，智能的发展是知识与大脑互动的结果，仅仅拥有大脑而没有知识是不够的。
一方面，大脑有机会变得越来越大；另一方面，大脑变大后，它能够产生知识，而知识又能积累，进而反作用于大脑，使大脑更适合于这些知识，并能更好地保留这些知识。
历史看似漫长，但站在35亿年的尺度上，任何事情都不过是瞬间的事。同样，对于AGI的发展来说，现在还可能只是一个起点、一个火花，但站在文明史的角度，
现在许多人呼吁停止训练更大的模型。
意识问题是人类的核心难题之一，它定义了人类与动物之间的本质区别。尽管我们不清楚意识如何产生，但从进化角度来看，大约4万年前的人类开始出现大规模埋葬现象，这意味着人类已经意识到身体与灵魂的区别，并开始意识到自己的存在。
关于意识的产生，有两种可能性。一种是外星人干预，但这种观点并不可靠，因为我们无法解释外星人的意识来源。另一种可能性是，当一个模型足够大时，意识自然产生。意识可能是大脑神经元集体活动的产物。信息整合理论（IIT）认为，全体神经元激活所产生的信息要大于单个神经元所产生的信息之和。
例如，人类潜水爱好者只能下潜到水下100多米，而无法体验到1000米深水下的感觉。然而，借助传感器等，人工智能可以毫无压力地直接感受这种体验。
我觉得可以从两个角度看待这个问题。首先，如果你看到一只蚂蚁，你会踩它吗？我想大多数人不会。同样，未来在AI面前，我们可能连蚂蚁都不如。现在我们还能看到许多人机大战的电影，他们都有一个前提，那就是人类和机器还能展开较量，实力有的一拼。
AI相较于人类天然具有四大优势：第一，无限算力。人类大脑的体积有上限，无论再经过多少年的进化，也不会再增大。因为身体只能支撑这么大的大脑，大脑已经是身体能量消耗的最大器官。第二，无限存储。人类的大脑会有一个知识存储的极限，并不存在“大脑还未被完全开发”一说，而计算机不存在这个问题。第三，无限寿命。人类的天才，如爱因斯坦，一旦去世，文明就会中断。而计算机可以随时更换损坏的部件，使知识得以延续。第四，对知识有无限可能。计算机能学习比人类更复杂、更高维的知识。
未来可能不再是人类与AI的对抗，而是AI迅速超越人类。一旦超越，人类的命运将不再是AI的关注点，就像我们不会每天与蚂蚁较劲一样。
实际上，我们可以将自己融入到计算机和未来的AI中，例如将我们的记忆、性格和意识情感上传到AI中，这样我们就能在AI中实现永生。未来，一台机器就可能容纳数百万人。
这其实涉及到一个很本质的问题，即什么才是我们这个人。，一个古罗马哲学家讲述的故事。在这个故事中，一艘船随着时间的推移，船上的每一个部分都被替换掉了，那么这艘船还是原来的船吗？
从人类进化的过程来看，我们也在不断地变化，例如我们的皮肤细胞大约每周会更新一次。那么，我们还是我们自己吗？这就是所谓的认知同一性，只要我们认为我们是我们自己，那么一切都没问题。
因此，只要我们的认知同一性得以保留，我们在哪里并不重要，无论是在肉体中还是在机器中。如果我们能够借助AI，人类将能够得到极大的拓展。我们的肉体实际上是我们思想的最大束缚，因为它会死去，而且我们的智力受到基因的限制。
当我们谈论AI时，我们不能仅仅把它看作是一种节能增效的工具，而应该把它看作是文明发展的重要驱动力。
当我们谈论灭绝时，实际上我们是在讨论人类文明的灭绝。比如，从历史角度来看，厌氧细菌和恐龙文明已经灭绝。但是，他们所创造的文明实际上在我们人类身上得以延续。当我们说恐龙文明灭绝时，实际上文明本身并没有消失，而只是载体发生了变化。假设将文明比作人，将载体比作汽车，那么当汽车损坏并更换时，我们并不会感到悲伤。借助新的载体，我们可以走得更远、更环保、更安全。
中国高考制度的两大特点是回溯性考试和知识性考试。随着GPT的出现，知识性变得不再重要，因为知识可以随时查阅。考试的重点也应从培养知识型工人转向培养创新型人才，并预测孩子未来能力以及适合的专业。
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体验完登顶 App Store 的 AI 相机应用，我感觉妙鸭相机也不香了

拍证件照这件事，其实很看天时地利人和，你可能曾被精修吓退过，被蓝底怎么改成白底困惑过，也被快刀斩乱麻的毕业照师傅支配过。
如今 AI 成了一种新的选择，这位「摄影师」便宜、方便、沉默，只要你动动手指上传自拍，它就能帮你加工成写真。
数据最能说明证件照多么刚需，人民群众的呼声多么激烈。7 月底，9.9 元的「妙鸭相机」让四五千人排队，连服务器都被挤爆。 EPIK 的作品.
最近，又有一款叫作 EPIK 的海外版「妙鸭相机」出圈，一度登顶美区 App Store，至今还在前三，仅次于海外版拼多多。 威尔史密斯的毕业照.
如今，这种美式复古也体现在《怪奇物语》等 Netflix 热播剧，被韩国流行音乐组合运用，在国内网红照相馆兴起，小红书上还有不少 DIY 教程和拍照「上岸」指南。
一键 get 美式证件照也可以，AI 相机 EPIK 等着你下载，穿越回 90 年代的怀旧风格。
和体验妙鸭相机那次一样，我也精挑细选了马斯克的 10 张公开照片上传，实际生成时间是 18 分钟。
EPIK 很懂「举一反三」，你给它 10 张，它还你 60 张，甚至帮你分成 6 个场景： 基础的、最时尚的、最聪明的、最擅长运动的、最有可能成功的、最具音乐细胞的，每个场景各有 10 张。 从左到右，分别属于时尚、运动、成功类别.
生成这么多图片之后，网感很好的 EPIK 还问你要不要做成一段 25 秒的视频，明摆着希望你放在社交媒体传播。
乍看 EPIK 是把马斯克整得挺帅，但细究下来毛病也不少。
这张陌生又熟悉的脸，总感觉在哪里被动了刀子，你能找到《吸血鬼日记》历史老师、摇滚音乐家大卫·鲍伊，甚至前美国总统克林顿的影子。
摸头的左手到底有几个指头是未解之谜，更别说手指还能和脖子、球拍融为一体。没想到 2023 年了，手对 AI 还是一个考验。
几位的秀发没有被抠好，像大学 PS 选修课的期中作业，建议 AI 造型师进修一下。
除了生成美式复古照片，EPIK 还有不少 AI 功能，比如换头发颜色、去掉背景图、修五官和表情等等，但这是另外的价钱，需要你订阅 pro 版，每月 8.5 美元或每年 39 美元。
我找了其中可以免费体验的功能试了试。双眼皮秒变单眼皮，瞬间完成整容手术。
多张人物照片一次性抠图，有点像 iOS 16 自带的快速抠图功能，拼起来就是一张手机壁纸。
不想花钱订阅 pro 版，也可以用免费的模板把它们再包装一番。
美图秀秀和黄油相机的既视感极强，但 EPIK 的模板总有股韩国爱豆风。
其实开发 EPIK 的正是一家韩国公司——SNOW Corporation，它是韩国最大互联网服务公司 Naver 的子公司，旗下还有「亚洲版 Snapchat」SNOW 等相机应用。 Instagram 粉丝 1367 万的演员 Keke Palmer.
妙鸭相机刷屏朋友圈和小红书，EPIK 流行于 Instagram 和 TikTok，某种程度上，AI 相机的爆火之路如此雷同。
AI 相机给出的模板，基本都踩在了前辈的肩膀上，古风、港风、韩风、校园风，是对已经流行过的风格的复刻，似乎每复制一个，就是为新式照相馆的坟墓再加一块砖头。 图片来自：妙鸭相机
它们的商业模式也大差不差，应用内付费生成照片、按月订阅解锁更多功能，不怕从你口袋掏不出钱来。
在 EPIK 之前登顶美区 App Store 的 AI 相机，是职场版「妙鸭相机」Remini。顾名思义，它可以基于不修边幅的自拍，生成穿西装打领带的正装照，用在领英等求职平台。
「#Remini」标签在 TikTok 的浏览量超过 14 亿次，从自拍到 AI 照片的「变装」短视频，点赞数甚至达到上百万。 图片来自：TikTok@gracesplace
这些 AI 相机之所以火，离不开两个原因。一方面，底层技术大多数人看不见摸不着，也很少有能将 Stable Diffusion 部署到本地「自力更生」。作为用户，app 是最为熟悉的形式。
另一方面，它们就像美颜应用的特效，使用过程简单有趣，与日常形成反差，但结果又保留一定的真实，真正与生活接壤，和求职、拍写真等场景紧密相关。Remini 的开发者直言不讳：
开发 EPIK 的 SNOW 也认为，爆红离不开情感因素。毕业照是他们的底层概念，因为这是全世界都熟悉的事物，而美式风格为一部分人带来了回忆，让另一部分人满足了好奇心。
最有意思的是，按下载量计算，EPIK 最大的市场是印度，美国排名第六。
不过，「当红炸子鸡」需要面对「风水轮流转」的现实，因为 AI 自拍的技术门槛并不高，类似的应用一茬茬地出现。
去年冬天流行的 Lensa AI 等应用，如今已经门庭冷落。今年 7 月，Remini 取代了 Meta 的 Threads，在美区 App Store 飙到第一，但现在掉到了 130 多名。
AI 相机作为一种产品早已不新鲜，所能卷的可能也只有风格和附加服务，并尽可能减少出错的概率，躲开数据和道德的争议。
EPIK 倒是足够敏锐，它无法上传儿童的照片，以及在 AI 生成了图片之后，之前上传的图片就会从服务器删除。 随着 AI 相机的火爆，批评也如潮水涌至。
对质量的争议最为常见，有人说帮家人们把摄影师和照相馆的价格打下来了，也有人觉得 AI 永远无法复制优秀的摄影师。但质量会随着技术进步，并不是一个无解的局面。
还有更多问题等待讨论。编剧、制片人 Franchesca Ramsey 在 Twitter 发帖，希望人们能停止参与 AI 自拍潮流，因为这是花钱用自己的照片训练 AI，很可能导致糟糕的后果。
虚假不等于某人没在某时某地做某事，它可能也意味着加深刻板印象。
不少 TikTok 用户发现，为了让照片看起来更漂亮，Remini 自作主张让自己「赛博减肥」了。其中一位用户批评道，AI「恐惧肥胖」。 左为生活照，右为 AI 图片.
EPIK 其实也带着隐形的偏见，是否高智商的学生就得戴着眼镜抱着书，或者穿着白大褂发型类似爱因斯坦？
它给出的分类也很刻板，时尚、运动、音乐，仿佛在选拉拉队和篮球运动员，更像是青春偶像剧里出现的人设。
现实的美国高中毕业照，并没有那么花里胡哨，甚至社交媒体对「美高风」的推崇，也是一种对当地文化的粉色滤镜。
AI 产出着滤镜拉满的虚假内容，可能造成新的社交焦虑，只见完美的屏幕，而不见镜子里真实的人。
这并非空口无凭。2021 年，Meta 泄露的内部研究文件显示，许多青少年因为 Instagram 徘徊在「致郁」边缘，因为 Instagram 非常注重身体和生活方式，社交比较也比其他平台更为严重。
看起来身材完美的博主也可能有赘肉.
AI 除了批量地给出身材完美的模板，有时候也会改变肤色和种族，部分是因为技术限制。Remini 开发者坦言：
偏见不止于此，科技媒体 Rest Of World 分析了 3000 张 AI 图像，结果显示出一种非常刻板的世界观，比如「印度人」几乎都是留着胡子的老人，「墨西哥人」通常是戴宽边帽的男人。
AI 存在的未来里，「眼见为实」会渐渐成为时代的眼泪，但图像依然影响着我们如何看待世界，特别是那些没有亲历过的事物和文化。
所以，当 AI 相机被视为新奇的玩具、提高效率的工具、新式照相馆的对手，不妨也看见它们的局限和不足，看见没有被数据覆盖到的沉默的大多数。
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问界新M7爆单后，理想开了个会...

最近有读者在我们交流群发起一项小调查——华为问界新M7和理想L7这两款车，你会选择哪个？
以下是群内读者的回应：
没错，清一色问界新M7。与之对应的，新M7的订单用25天就突破5万台。
随着这款新车爆单，危机感最大的是理想。
据36氪报道，节前最后一周，理想汽车召开 。
虽然华为一直坚持不造车，但其影响力在车圈谁也不可撼动，问界新M7短时间内“起死回生”，就是最好的证明。所以赛力斯搭上便车后，奇瑞也在等着华为救火自家新能源车。
不只是理想，其它车企也开始重视这个全新的对手。 华为的触角越伸越长，下一个被挤下牌桌的会是谁？ 的。
山呼海啸的舆论，看得见摸得着，这些都可以转化为实实在在的订单。有消息称，华为目标在2024年出货6000万-7000万部智能手机，相比2022年全年出货量（3000万部）翻倍。
凭借华为手机在终端市场的号召力，华为赋能的问界车型也开始反身。
问界新M7在国庆假期期间，
这份成绩也让余承东感叹“真不容易”。当然从产品力上来说，问界新M7也有足够的底气。新M7 的起售价，相比老款便宜4万。
华为则对外号称投了 做研发，针对底盘和性能，空间设计和布局，以及最重要的智能驾驶等方面都做了升级。
而智能驾驶和智能座舱则是这次问界新M7的杀手锏。
问界新M7搭载
HUAWEI ADS 2.0配备了1个顶置激光雷达、3 个毫米波雷达、11 个高清视觉感知摄像头及 12 个超声波雷达等 27 枚传感器。可以在无高清地图的情况下，基于BEV大模型、道路拓扑推理网络，以及联合规划控制实现NCA功能。
这也是华为最大的依仗，问界的城区智驾领航辅助（城区NCA）功能将在
而理想AD Max 3.0的城市NOA导航辅助驾驶系统，则是从今年二季度才开始向内测用户推送。预计到今年底到向国内100余座城市推送。
所以从这个回合来看，华为的确是遥遥领先，甚至就连李想本人也承认他们的智能驾驶晚了半年。
而华为赋能的问界，从诞生到入局，作为华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU董事长的
从“余大嘴”到“遥遥领先”的出圈程度，余承东可以说是一个“营销奇才”，只不过老余“嘴虽大”，但绕来绕去谈的都是 。
营销的落点也是技术，他极其擅长把某一个技术进行语言包装，然后再给一个评价——遥遥领先。
此前余承东在接受媒体采访时表示，华为进入汽车行业，目标就是做到第一，因为没人会记住第二，还曾直言“ ”。
在这一点，余承东其实和“微博之王”李想很像，性格上都是锋芒毕露的人。
所以余承东这个人，既懂技术，也会营销。即便是作为新选手，也能以降维打击的姿态，切入竞争红海化的汽车市场。 当一家车企的车卖得越来越好，对手变得越来越多的同时，原本薄弱的部分也会逐渐显露出来，这波问界新M7的逆势翻盘就是个很好的例子。
理想显然意识到了这点：
——自己在智能驾驶的投入已经略显保守和谨慎。
36氪报道称，在这次理想秋季战略会议上，
会议上达成了一个重要的共识，那就是“补落下的课，通过加强投入来破局”，毕竟理想的账上还趴着700亿的现金。
王兴、陆奇等一众股东大佬在会议上，谈及对理想智驾的态度也均表示“ ”。
复盘理想智驾研发的时间节点，理想在2021年宣布开始搭载高精地图，同年12月才落地高速NOA。2022年的8月，在理想在L系列上正式交付了智驾2.0系统。
也是从那时开始，理想将智能驾驶分为了
直到今年的9月，理想汽车发布了城市 NOA 技术和通勤模式内测，并宣布了其开城计划，但值得注意的是，理想汽车的开城计划也只是仅限于早鸟用户可以享受。
在这样的节奏之下，不难感受到理想汽车智能驾驶功能实际落地能力，已经与小鹏汽车、华为等一众友商存在了一定差距。
所以在这次战略会议上，智能驾驶的研发在理想内部也被提到了 。
先是理想内部负责感知和系统的负责人分别晋升为副总裁，国庆后的第三天，理想汽车官方公众号就放出了超过
其中涵盖了软件算法、大模型、车辆硬件、测试、运营等领域，智能驾驶算法工程师等一系列职位，大部分职位起薪在3万元左右，大模型与自动驾驶相关的岗位，最高月薪可以达到9万元。
目前理想智驾的招聘岗位，已经多达63个，涵盖了视觉感知算法、自动驾驶模型、仿真平台、地图数据引擎等多个门类，智驾研发团队也已经增加到800人。
种种动作表明，智驾业务的权重在理想内部被大幅拔高。相应的，在面对目前问界新M7的强势反攻下，现阶段的理想决定 ，继续强化家庭市场的产品长板，不再和新M7针锋相对。
据36氪的报道，销售端话术也有所改变，不主动提起问界M7，如果有车主问起，就说理想明年会推出的一款 车型，与问界M7是一个价位的产品。
此次之外，理想汽车的产品SOP计划也已经延展到2027年。在此期间，理想汽车的技术平台会经历一次翻天覆地的迭代。预计到 战略会上，理想林林总总规划了很多方面的内容，还提到了出海计划。
理想方面认为，在相对较长的一段时间内，出海都不会是理想的战略重心， 可能才会郑重考虑出海事宜，在这之前将会以平行出口为主。
今年7月，李想本人也曾发微博称，理想汽车在2025年之前不会考虑海外市场，
理想远大，但也确实有达成的可能。成立仅8年，理想就成为了目前国内仅次于比亚迪市值第二高的车企，46个月的时间，就达成了50万辆的交付成就。
理想汽车是如何做到的？
李想公开给出过答案， ，每次遇见瓶颈的时候就是疯狂吸收成长的时候。在他的字典里，成长是由两部分组成的闭环，一是学习，二是训练，也就是实践。
而李想本人就是一个非常善于学习且爱反思的人，学习对象就是同为竞争对手的华为。
早在六月份，李想深夜发布过一篇小作文，其中反思了理想ONE为何提前停产的原因，李想承认，就是因为初代问界M7的发布，
打不过的情况下，理想选择了 ，李想称所有理想的管理团队，人手最少购买了10本华为的公开书籍阅读。
发现理想在产品研发、销售服务、供应制造、组织财经等方面遇到的痛不欲生的问题，华为已经在十几年前就解决了，甚至是二十年前就已经解决，这给了他极大的震撼。
而且理想推行了接近于
同为增程式技术，相似的产品定位和细分领域，让问界和理想注定相互纠缠。问界老款M7冲击了理想ONE，如今的全新M7让理想又一次感受到了危机。
两者终有一战，究竟谁能胜出？还有一个问题是，理想L7和问界新M7，你会选谁？
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鸿蒙在前，MIOS在后，15年前的国产手机系统什么水平？

近日，有数码博主爆料称小米公司正在开发一款名为MIOS的自研操作系统，并且可能会在小米14系列手机上首次亮相。这一消息引发了网友们的热议和关注，不少人对小米的自研系统表示期待和好奇，也有人对国产手机自研OS的现状和前景表示关心和探讨。
事实上，小米并不是唯一一个在进行自研OS的研发的国内手机厂商，目前已有多家手机厂商在进行自研OS的探索，其中 小米MIOS是小米公司近期曝光的自研操作系统，据悉将会在2023年10月底或11月初正式发布，并可能在小米14系列手机上首次亮相。
小米MIOS是基于安卓开源项目（AOSP）开发的系统，但不同于小米之前基于安卓定制的MIUI系统，MIOS将会更加深度地修改安卓底层代码，实现更高程度的自主控制和优化。MIOS也将会是一个全端系统，主打一个互联的理念，未来可能会和华为鸿蒙OS一样，不仅仅适用于手机，
目前关于小米MIOS的具体信息还比较少，但根据网上流传的一些截图和爆料，可以初步了解到一些特点。
例如，MIOS将会采用Google的Material You设计语言，注重个性化和极简主义的风格，在交互上和MIUI预计不会有很大区别。MIOS还可能会支持端侧大模型、新图标UI、新剪切板等新功能，并且改进相机界面和通知中心。另外，据说MIOS只会在国内市场推广使用，而海外市场则会继续使用MIUI 15作为小米手机的操作系统。 ，支持多种编程语言和跨平台开发，可以适配手机、平板、智能手表、智能音箱、车机等多种设备。
鸿蒙OS还提供了分布式软总线、分布式数据管理、分布式任务调度等技术，实现了
鸿蒙OS目前已经发布了4.0版本，并在华为Mate 40系列、P50系列、MatePad Pro系列等多款旗舰产品上搭载。据华为官方数据，截至2023年8月，鸿蒙OS已经覆盖了超过1亿台终端设备，并且有超过5万款应用接入了鸿蒙生态。
鸿蒙OS还与国内外多个行业合作伙伴展开合作，探索在智慧交通、智慧家居、智慧教育等领域的应用场景。▲图源网络 极客码头
斯凯平台上的应用程序的格式扩展名均为mrp，用标准的ANSIC编写。这是一种轻量级的虚拟平台MINIJ平台格式文件，可以在恶劣的硬件条件下流畅运行各种程序，这一点非常适合包括国产的贴牌、杂牌及数量极其庞大的其它山寨机。
这个公司还专门搞了个应用平台，叫做冒泡社区，在当年的山寨机上你只要在待机界面输入一串神秘代码：*#220807#，你就能打开一扇新世界的大门，进入一个堪称山寨机乐园的世界，里面有游戏、小说、各种程序，还有各种你意想不到的东西。
除了像冒泡浏览器、冒泡书城、冒泡音乐播放器这样的基础应用外，软件商城里的各类游戏是值得大书特书的，里面的游戏全部是国产，制作公司除了斯凯本家之外，还吸引了乐堂动漫、美游、陆行鲨、华娱无线、FAST、大连斯芬克斯等优秀游戏制作公司，推出了包括街机风动作游戏、飞行射击、RPG、即时战略、策略、竞速等几乎囊括了游戏的全部类型，当然，这些游戏不仅要付费下载，里面还有氪金选项，可以说是一举奠定了中国手机游戏的盈利模式，影响至今。 ▲图源Bilibili @周文灯
随着破解手段的增多，冒泡社区开始往手机网游方向发展，图形手机网游哦，当年文字网游大行其道的时候，推出全部图形在线网游，魄力相当大，其中优秀代表是幻想三国、仙剑问情，至今让有无数玩家坚守、无数玩家回忆。
斯凯平台曾经与多个国内手机厂商合作，如中兴、酷派、海尔、联想等，推出了多款搭载斯凯平台的手机产品。但是，随着安卓系统的不断更新和优化，以及国内手机厂商的转向高端市场，SmartNX Mobile是一款由上海智多微电子公司研发的国产智能手机操作系统，于2007年7月30日正式发布。它搭配了自主设计的NX200智能手机平台，基于CT7280多媒体应用处理器，集成了ARM架构的主CPU和DSP核显。
SmartNX Mobile支持多种高端智能手机的常用软件和功能，如Office办公软件、上网浏览、Push Email、多种即时通信软件、视频播放、拍照、游戏、卡拉OK等。它还具备了一些商务安全保密功能，如超级隐身、智能追踪、智能遥控、双向通话实时录音和动态变声等。 ▲图源网络 三易生活（36kr.com）
SmartNX Mobile的界面设计和图标风格受到了Windows Mobile的影响，但也有自己的特色。
另一个缺陷是它采用了TurnKey模式来推广，即由智多微电子提供完整的硬件和软件方案，终端厂商只需要换壳贴牌就可以生产手机。这样做虽然降低了开发门槛，但也造成了市场上所有SmartNX Mobile手机的外观和功能几乎一模一样，缺乏差异化和创新。 ▲图源网络 三易生活（36kr.com）
因此，SmartNX Mobile虽然是一款从硬件到软件全面国产化的智能手机方案，具备了不少强大的功能和特色，但也面临了市场认知度低、产品同质化严重、软件生态不完善等问题。从上面的介绍可以看出，国产手机自研OS的历史并不短，也不乏一些有特色和创新的产品。但是，由于各种原因，这些产品都没有能够在市场上取得长久的成功，甚至有些已经消失了。这些产品的失败或许可以给我们一些启示和教训，比如要注重软件生态的建设，要有差异化和创新的竞争力，要适应市场的变化和需求等。
当然，我们也不能因为过去的失败而放弃对国产手机自研OS的探索和支持，毕竟这是一个重要领域。目前，华为鸿蒙OS都现了一定的潜力和前景，希望它能够在未来取得更好的成绩，为国产手机自研OS开创新的篇章。


澳洲教育部官宣，2024年该国所有学校将被允许使用ChatGPT等人工智能技术

该框架由澳洲国家人工智能工作组修订，并在近日的教育部长会议上获得一致通过。新框架将在未来几周内发布。
该国联邦教育部长杰森·克莱尔 (Jason Clare) 在当地媒体节目中表示，ChatGPT “不会消失”，并且已经变得类似于“计算器或互联网”的新技术应用。
“我们必须学习如何使用它，”他说。“私立学校现在正在使用它。全国各地的孩子们都在使用它。他们用它来做作业……说实话，我们正在追赶。”
自去年年底人工智能程序 ChatGPT 发布以来，澳洲教育部门一直在努力解决如何应对该技术的问题，从将其作为学习工具到全面禁止，再到回归纸笔考试。
由于对隐私和抄袭的担忧日益严重，除南澳大利亚外的每个州和地区都采取了暂时限制公立学校使用 ChatGPT 的措施。
但在近日发布的一份公报中，该国部长们确认，其各州和领地以及非政府教育部门将与自己的教育系统合作，从明年第一学期开始实施新框架。 此次采用新技术的行动包括向澳大利亚教育服务公司（一家由联邦、州和地区教育部门拥有的非营利性教育技术公司）投资 100 万美元，以建立生成人工智能技术的“产品预期”。
自 ChatGPT 发布以来，该国相关机构一直在与教育产品供应商保持联系，预计 90% 的教育供应商将在未来几年内，将人工智能转移到他们现有的技术中。
克莱尔 Clare 对当地媒体表示，虽然合理的担忧仍然存在，但如果仅限于私立机构和天主教部门使用，该国教育系统就有变得不公平的风险。
“这是互联网的一个版本，可以将所有内容整合在一起，并为你做好功课，”他说。“如果我们做得不对，新技术被滥用了，那（结果）就不好了。
“但如果有些学生得到了它，而其他学生没有，那么这也不公平。所以，还有很多工作要做。”
联合国教科文组织今年发布的一份全球报告呼吁对教育技术进行紧急治理和监管，以免其取代面对面的、教师主导的教学。 它警告说，在人工智能快速发展的背景下，各国需要就如何设计和在教育中使用技术制定自己的条款。
该报告的主任马诺斯·安东尼尼斯Manos Antoninis表示，该行业需要“教导孩子们如何在有技术和没有技术的情况下生活”。
“从丰富的信息中获取他们需要的东西，而忽略不必要的东西；让技术提供支持，但永远不要取代教学中的人际互动，”安东尼尼斯Antoninis表示。
该国教育部发言人朱莉·伯明翰（Julie Birmingham）在上个月对生成式人工智能的使用进行调查时表示，虽然该技术发展迅速，但澳大利亚在应对方面一直“处于领先地位”。
她说，早期研究表明人工智能可以提供智能辅导系统、更好的个性化、更有针对性的学习材料，并帮助教育高危（辍学）学生。
“澳大利亚实际上（行动）已经很快，因为我们是在框架思考方面处于领先地位的国家之一，”她说。“其他国家对我们正在做的事情非常感兴趣。
“问题是我们如何运作[特别工作组]并支持教师和学校应对挑战。”
伯明翰 Birmingham 补充表示，工作组从该部门“有力而明确”地听到，支持他们将新兴技术引入课堂，对于提高教师的技能而言至关重要。
“问题在于学校层面可以做什么，系统层面可以做什么，以及全国范围内可以做什么，”她说。
“例如，在全国范围内进行一些有效率的专业技能发展，学校的所有教师都可以这样做。”


“花钱”成主要议题，理想汽车战略会提升智驾权重，同时还提到了华为……

在今年国庆前夕，理想汽车举行了为期4天的秋季战略会，讨论了理想汽车未来5~10年的战略方向、落地节奏等一系列问题。
实际上，理想汽车董事长兼CEO李想提前在微博上透露了该战略会的相关信息。在此次会议中，智能驾驶被提到了空前高度，战略会单独花了一天时间来讨论智驾要如何投入，李想甚至自我反思称，“智驾应该提前半年全力投入，也就是从2022年中，而不是2023年初才开始‘上强度’。”图片来源：理想汽车招聘官微
有媒体报道称，理想汽车负责感知和系统的负责人已晋升为副总裁，这也被视为智驾业务权重升级的信号。
近期，理想汽车也在扩大对智能驾驶人才的招聘，从而弥补智能驾驶领域的短板。10月10日，理想汽车招聘公众号发布智能驾驶团队招聘特辑，对外开放算法工程师、大模型工程师、软硬件工程师、测试工程师以及运营类共计50个社招岗位，工作地点涉及北京、上海和深圳。图片来源：理想汽车招聘官微
值得一提的是，理想汽车目前已经有充沛的资金储备，可以为追赶智能驾驶研发进度投入大量资源。今年二季度，理想汽车营业收入高达286.5亿元，创下历史新高；公司自由现金流高达737.7亿元，环比增长42.8%。
此外，理想汽车也在逐年加大在研发方面的投入。数据显示，在2021年和2022年，理想汽车在研发领域分别投入32.9亿元和67.8亿元，但不及蔚来的45.91亿元（2021年）和108.4亿元（2022年）。有观点认为，理想汽车将智能驾驶提到空前的高度，或与当前问界新M7的热销有关。据悉，这款新上市的车型同样定位中大型增程式SUV，售价比理想L7、L8更便宜的同时，其搭载的HUAWEI ADS 2.0高阶智能驾驶系统还领先一筹。
10月6日晚，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案董事长余承东在社交平台上公布了假期的预售战绩。其中，仅在十一假期结束前两天里，新款问界M7的大定量（需要预交5000元定金，且如果更改购车意向押金不能退还）就累计超过了1万辆。而如果从9月12日发售起开始计算，在发布24天后，问界新M7的大定数量已突破5万辆。图片来源：AITO汽车官微
汽车行业人士孙少军表示，问界新M7的对比竞品主要为理想L7和L8。此前部分客户流向理想汽车，但受智驾能力和性价比因素影响，理想汽车客户开始回流至问界新M7。理想L7和L8的售价区间为31.98万~39.98万元。在此次战略会中，理想汽车也谈及了这款车，并选择了“扬长补短”的战略，继续强化家庭市场的产品长板。知情人士表示，原本在销售端的话术现在都取消了，不主动提起问界M7，“如果有车主问起，就说理想明年出的L6，跟问界M7是一个价位产品。”
另外，值得注意的是，理想汽车此次战略研讨的议题甚至已经延伸到了2028年。理想汽车方面认为，彼时国内新能源汽车渗透率可达90%，如果行业只会留下四五家企业，比亚迪、特斯拉、华为都在其中，理想汽车如果要留在“牌桌”上，至少2028年要卖出超300万辆车，比原先2025年销售160万辆的目标翻番。
与之相对应的是，理想汽车的产品SOP计划也已经做到2027年。期间，其技术平台也会完成迭代，预计到2026年，全新一代技术平台会推出，将具备全自动驾驶能力。


OpenAI被曝“在憋大招”：构建ChatGPT应用成本暴降95%

ChatGPT对开发者吸引后继乏力，OpenAI要搞大动作了！
据路透社爆料，OpenAI正计划推出一次重大更新，让开发者基于ChatGPT搭建APP的成本。
不仅如此，OpenAI还打算推出更多开发者工具，并构建一些“样本APP”，进一步吸引开发者们入驻ChatGPT社区。
种种举措，都是因为OpenAI发现，虽然ChatGPT短期内吸引了不少消费者的注意力，但——
距离OpenAI想要实现的大模型应用商店，还有不少距离。
OpenAI认为，这都是因为开发者调用ChatGPT等大模型
所以，是时候“打个折”，让它们变得对开发者更有吸引力。目前来看，OpenAI最可能会在11月6号的开发者大会上发布这次更新。
具体内容上，主要还是降本、增效两大点。
其中一类更新包括在开发者工具中增加内存存储（memory storage），让他们能够更好地使用AI模型。
据路透社表示，这些更新理论上能将APP开发者的成本，而“这也是开发者们的主要担忧”。
由于基于ChatGPT、GPT-4等大模型开发的APP，会随着使用人数和时间增加导致调用成本迅速上升，因此这可能会成为不少OpenAI开发者的阻碍。
因此，为开发者是这一类更新的主要目的。
另一类更新则是一批开发者新工具，包括视觉功能调用等，让开发者能更好地基于最新的视觉AI技术构建APP，包括图像分析和描述图像等。
除此之外，OpenAI还将会给出一系列“APP样板”，从娱乐到医学一应俱全。
这类更新目的是，最好能将ChatGPT打造成一个开发平台，而不仅仅只是面向消费者的AI ChatBot。
换言之，无论是降本还是增效，核心目的其实都是吸引新开发者进入ChatGPT生态。
毕竟对于OpenAI来说，相比容易“移情别恋”的消费者（随时可能转向谷歌或其他AI公司），开发者是更稳定的收入来源。事实上，OpenAI要搞开发者生态，从去年12月就已经可见端倪。
就在ChatGPT发布后不久，OpenAI就招了第一个负责开发人员关系（DevRel）的员工，开始做这方面的工作。从OpenAI这段时间动向来看，他们一直在致力于推出吸引开发者的功能。
例如在今年8月，OpenAI就推出了支持自定义微调的GPT-3.5 Turbo。
用户只需上传自己的数据，就可以运行专属的定制大模型。
一个具有10万tokens训练数据集的微调工作（3个epoch训练）成本大概在2.40美元。
不过当时就有开发者吐槽称这个价格太贵，听起来不那么有吸引力。
前几天，OpenAI还宣布即将发布OpenAI Python SDK 1.0，又是一个针对开发者的新功能。
种种迹象表明，OpenAI在拼命想办法吸引更多开发者入驻社区。
这也和ChatGPT的开发者现状和OpenAI的营销目标有关。
一方面，开发者现状上，奥特曼曾经想要构建一个像苹果商店那样的ChatGPT应用生态。
然而他也在前段时间承认，虽然已经有不少APP用上ChatGPT，然而事实是，ChatGPT插件确实没有获得足够的市场吸引力。
另一方面，还是那个OpenAI的营销目标，即“放话”预计今年实现2亿美元收入，2024年收入将达到10亿美元。
目前实现了多少还不知道，但显然奥特曼还在为此拼命中。
参考链接：
[1]https://www.reuters.com/technology/openai-plans-major-updates-lure-developers-with-lower-costs-sources-2023-10-11/
[2]https://twitter.com/OfficialLoganK


突发，Hinton入局机器人创业，公司新获9000万投资

的下一程，定了！
刚刚，Hinton亲自宣布，将加入
消息一出，网友们一水儿的Congratulations！
还有人说，这回机器人管家更有希望了。
今年5月，Hinton突然从任职十载的谷歌离职，轰动整个科技圈。
他本人当时表示，这么做是为了可以。
自从离职后，这位AI教父收到邀约不断，但都没能吸引到他——直到出现。
所以这家名不见经传的初创公司，凭什么？
Hinton给出的理由是，它们的技术路线和其他很多AI应用相比，
当然Vayu Robotics自身实力也很强。
最近它们刚刚浮出水面，便拿下
不过还有一点非常关键——Vayu Robotics的CTO尼蒂什·斯里瓦斯塔瓦（Nitish Srivastava）为。
他博士毕业于多伦多大学，在此期间他和Hinton等人共同提出了神经网络中最常被用来防止过拟合的方法之一。
这也是为啥Hinton说，这一回是和Nitish的。
而这也不是老爷子第一次和学生联手创业了。
当年Hinton会加入谷歌，正是因为谷歌收购了他和学生共同创办的DNNResearch。所以，情况类似的Vayu Robotics，同样不可小觑。
这家初创公司成立于2021年，直到最近才偷偷杀入众人视野，首条官宣消息就是拿下1270万美元种子轮融资，在圈内立刻引发不小轰动。
虽然公司名字中带有机器人（Robotics），但是Vayu Robotics强调自己是“一家AI公司”。
Vayu是梵文中“智慧”的意思。公司在传感器、机器学习和产品开发三方面布局，旨在提供高质量、低成本的机器人。
目前已经开发出了一个小型送货机器人。
Hinton透露，这种机器人消耗的能量仅为汽车（时速50英里）的
Vayu表示这个机器人基于纯AI视觉方案，没有使用激光雷达、高精地图。
通过仿真模拟训练，它能基于少量真实图片训练后上路。
Vayu Robotics强调他们以自动化为第一原则，会优先考虑机器人的成本和部署问题。
目前也在开发自动驾驶基础模型和传感技术。
最新拿下的种子轮融资，将用于多个领域的AI机器人开发，包括无人配送、工厂、汽车场景。
公司创始阵容非常豪华。
（Nitish Srivastava）。
除了和Hinton共同提出了大名鼎鼎的Dropout外，他还参与开发了最早用于无监督视频学习LSTM模型。
其参与创办的Clarevision Research被苹果收购，随后他一同加入苹果，担任研究科学家，负责感知与规划相关的自主系统开发。
2022年他正式加入Vayu，成为联合创始人之一。
（Anand Gopalan）。
这位工业界大佬在创办Vayu前，曾是激光雷达巨头Velodyne Lidar的CEO。
阿南德早期为集成电路工程师，曾先后在川崎微电子、Rambus任职。
2016年正式加入Velodyne Lidar。最初担任CTO，负责监督技术和产品开发，2020年后担任CEO。
2021年阿南德离职，开始创办Vayu。
另一位联合创始人马赫什•克里希那穆提（Mahesh Krishnamurthi）也曾在苹果和美国第二大打车应用公司Lyft任职。
结合Vayu Robotics的背景来看，Hinton决定加入其中担任顾问，也就不那么意外了。
相较于大模型等，Vayu想做的无人配送机器人、工厂机器人等，涉及的AI伦理问题更少，落地路线更加安全；而且还有实力超强的创始团队领衔。
要知道，Hinton被誉为“人工智能教父”，长期关注AI技术的应用和管控。
他人生中每次重大选择，都是希望能让如此强大的AI技术，确保可以被可控利用。
今年离开谷歌是出于这样的考虑。
最早加入谷歌亦是如此——当时DNN Research的收购中，谷歌并非出价最高的那一个。Hinton选择谷歌，也有这方面原因。
包括更早之前离开卡内基梅隆大学，选择去多伦多大学任教，也是因为不想拿军方经费做研发，让AI为军事所用。
回到最近来看，在过去5个月的GAP中，Hinton的动向也都围绕探讨人工智能风险展开。此次加入Vayu机器人公司，距离Hinton离开谷歌已经过去了5个月。
今年5月，Hinton官宣离职，辞去谷歌的副总裁和工程研究员职务，结束了自己在谷歌的十年工作生涯。彼时《纽约时报》爆出消息，Hinton在4月提出了离职。
辞职的理由一言以蔽之，是对人工智能风险的担忧。
他在推特上明确表示，选择离开，“是为了可以自由谈论AI的风险”。
这就不得不说到Hinton对AI风险的浓烈隐忧。
啥原因呢？一方面是他深感。Hinton谈到，AI实际上可以比人类拥有更聪明的想法，但他没料到AI的发展速度会像过去几个月那样一日千里。
本来在他眼中，达到这种速度和高度，怎么也得要个三五十年的。
这样的发展速度加重了这位深度学习之父的忧虑，甚至直言不讳：作为图灵奖得主，又是深度学习三巨头之一，Hinton的此番言论果然引起了轩然大波。
许多人表示对此不理解，跑到他的推特下激情发问，认为控制AI的风险不应该是延缓发展它，而是有别的什么办法。
言论风波也波及了前东家，毕竟谷歌现在正在大模型时代激流勇进。谷歌研究首席科学家、高级副总裁Jeff Dean不得不出面发表了份声明：
离职后的Hinton对AI风险的担忧并未停歇，并且持续在公开露面中持续对外输出。
6月，Hinton主要在两个地方发声，一是国内的智源大会，二是和吴恩达的对话。
在智源大会上他表达的观点是，超级智能会失控，但目前他还想不到什么好的方法阻止它们：一旦它（超级智能）变得善于欺骗人，就能掌握让人们做任何事的方法……我觉得这很可怕，但我看不出如何防止这种情况发生，因为我老了。
我希望，像你们这样的年轻有才华的研究人员，会搞懂我们如何拥有这些超级智能，并让我们生活得更好。的对话系列，聊的也是——
Hinton继续拉响着AI风险的警报，主要输出了两个观点：
第一，所有科学家必须针对“AI风险”议题好好聊聊，以便于制定良好的政策；
第二，AI确实在理解世界。科学家们需要列出其中的关键技术问题，这有助于在AI安全议题上达成共识。而达成共识的关键点，是“GPT-4和Bard这类对话大模型是否真的理解它们自己在说什么”
6月之后，Hinton整个人呈现出了一种“半退网”状态，既没有在社交平台或媒体采访中频繁出现，也没有公布自己下一站到底去哪。
但这样一位巨佬仍然被外界聚光灯紧紧锁定。
9月，《时代》周刊发布世界AI最具影响力人物榜，齐聚100位学界业界大咖。
Hinton和其他2位深度学习巨头一起，位列“思想者”之列，并且是上榜人士中，年纪最长者（76岁）。
等老爷子再一次公开露面，是3天前接受媒体《60分钟》的采访。
他肯定了AI做出的贡献，但还是再次表示了对AI可能会接管人类的担忧。
Hinton这回是这么说的：随着AI对更复杂任务的处理，对于人类而言，其内部运作会变得越来越神秘且不可知。
AI有一天可能会取代人类。我不是说这事儿一定会发生，但如果能阻止AI永远不想这样做，那就太好了。
最后，Hinton语重心长地说，是时候了！
是时候该进行实验来更好地理解AI，并通过法律来确保技术被合理使用。
如今，已经75岁的Hinton显然还没打算退休，要在把控AI道德和风险的道路上继续身体力行。
由此我们也可以期待，他和“年满2岁”的Vayu Robotics，未来会擦出哪些火花？


告别手机之后，HTC还会告别VR吗？

几天前，市场研究公司 CCS Insight 在一份报告中提出了预测——由于市场的不确定性，HTC 将于 2026 年卖掉 VR 业务并退出 VR 市场。
消息很快引发了广泛的关注和讨论，HTC 或许不再是昔日的智能手机霸主，但至少也是 VR 头显的先行者，一度甚至可以说 VR 市场的领导者。
声明中，HTC 还表示 VR 虚拟现实、AR 增强现实以及 AI 人工智能技术将是未来科技的三大支柱，「这些技术不仅将与人性结合，更能释放人类无穷的想象力，从而彻底改变我们的世界。」
不过 CCS Insight 的预测未必靠谱，HTC 严正声明也没有多少说服力。
应该还有人记得，2016 年年底 HTC 就被传出即将出售智能手机业务，同样是官方「」，可到了 2017 年 9 月，HTC 还是官宣将参与打造 Pixel 手机的约两千名成员与授权专利卖给了谷歌——这基本掏空了 HTC 手机部门。
历史会重演吗？Vive XR Elite，图/ HTC
Meta 在无线化一体式 VR 头显的押注终于开花结果，Quest 2 在全球范围引爆了 VR 头显市场，第一次实现了千万级 VR 头显的销量，同时对 Meta 来说也意义非凡。按照官方透露，Quest 系列近 2000 万台的销量中，Quest 2 的销量就超过了 1800 万台。
去年年底，AR 眼镜品牌 Xreal（原 Nreal）宣布了第 10 万台 AR 眼镜下线，实现了全球首个消费级 AR 硬件突破 10 万台量产。
更不要说今年苹果 Vision Pro 的发布，已经让所有公司和从业人士侧目，包括 Vision Pro 潜在的竞争对手，就像 XREAL 创始人兼 CEO 徐驰说的：
或许会如 HTC 所言，VR、AR 和 AI 三大技术会成为未来科技的支柱，
要知道回到几年前，HTC 还是 VR 市场的先行者和领导者，不仅是从产品和市场份额上，甚至还高屋建瓴地启动了大量生态培育计划，扶持各类 VR 产业链上的初创公司。
然而很多事情终究是变了。对 HTC 来说，2015 是关键一年。
这一年，HTC 创始人、董事长王雪红以兼任 CEO 的身份走向台前，掌舵 HTC，原 CEO 周永明转向研发岗位。HTC Vive，图/ GetArchive
不仅如此，HTC 还启动了面向全球 VR 创业团队的扶持项目，即 Vive X 加速器计划。
过去作为一家单纯的硬件厂商，HTC 基本谈不上任何做生态的经验，但 Vive X 加速器计划还是启动了三期，在北京、深圳、台北、洛杉矶四地投资超过 90 个初创团队。
此外，HTC 与爱奇艺达成了深度合作，推动爱奇艺 4K 超高清 VR 视频在 Vive 平台的落地；还与华纳兄弟达成独家合作，为爆款电影《头号玩家》制作相关的 VR 内容；与网易游戏达成合作，首发 VR 游戏《破晓唤龙者》。
HTC 全力押注 VR 的背后，既有自身的决心，另一方面也是赶上了好时候，小米发布会，图/小米
那时候，从媒体、投资人到厂商都在说「VR 元年」，HTC 中国总经理汪丛青甚至乐观地
后面的故事我们就都知道了，VR 行业很快就经历了新一轮的寒潮，VR 设备普遍高昂的成本和售价，VR 相关技术的不成熟，以及智能手机的持续扩张，都让 VR 厂商面临产品卖出不去的困境。
就算 HTC Vive 在 2017 年双 11 购物节期间占据了京东 VR 销量的第一名，但按照行业研究公司集邦科技（TrendForce）测算，2017 全年 HTC Vive 的总出货量也仅达到 50 万台的规模。2018 年，这一数字还继续下滑到了 23 万台。回答这个问题，首先还是要回到 CCS Insight 预测 HTC 退出 VR 市场的前提——市场的不确定性。这里有两层含义，一是 VR 市场在苹果 Vision Pro 引发的 MR 热潮之后，是否还会经历一轮低潮；二是在未来 3 年，HTC Vive 是否会被进一步边缘化。
实际情况可能是很不乐观的。
在产品上，HTC Vive 产品线基本都是高端定位，初代 Vive 定价 800 美元（国内 6888 元），最新款的 Vive XR Elite 定价 1099 美元（约合人民币 8021 元），处于 Quest 系列和 Vision Pro 之间，与之前的 Quest Pro 相近。Vive XR Elite，图/ HTC
当然，苹果 Vision Pro 3400 美元的价格也需要更强有力的理由去说服消费者，但至少苹果在自研芯片和软硬件整合下，已经给出了颠覆性的显示、交互和想法，「空间视频」「沉浸式超清观影」以及苹果对开发者的号召力，起码是有一定的底气。
而且 HTC 已经错过了无线化一体式 VR 头显的早期红利，更广泛的新一代消费级 VR 头显用户，信任的是 Quets、PS VR 和 Pico，HTC Vive 的市场号召力早已大不如前。
坦率地说，在这样的背景下，HTC 是否还能逆风翻盘，实在是很难乐观。
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现任投资研究部总监遇挫折，万家基金老将莫海波掉队

2022年，由于黄海的年终夺冠，一直在上海数量众多基金公司中并不显眼的万家基金开始惹人关注。今年从年初至今，黄海的业绩依然表现尚可，同时耿嘉洲管理的万家人工智能也跃居排行前列，一时间可以说双星闪耀。
但是万家基金权益领域也并非全是闪光处，其中老将莫海波如今的业绩就极其惨淡。数据显示，他目前的在管基金达到了6只，今年以来仅价值优势一年回撤勉强在10%以内，剩余的基金回撤都超过了10%。这位当初和李文宾多以重仓地产股闻名的基金经理，如今在近几年的结构市中败下阵来。
问题出在了哪里呢？对于管理时间接近八年半的莫海波来说，从任职回报来看还是有5只基金实现了任职回报翻番，这其中他在管时间最长的就是万家和谐增长，他目前实现的任职总回报在历任基金经理中最高，但是近两年的同类排名持续表现不佳。
2022年全年，万家和谐增长在同类基金中的排名暂且是中游偏上，但是今年目前却掉到了同类偏下的排名，背后的原因肯定离不开思路混乱的持仓。分析对比基金去年和今年的重仓股，可以发现莫海波的思路是有舍有留。舍弃的主要是地产股和军工股，从目前的二级市场走势来看，尽管有政策一再提振房地产，但在经济弱复苏的情况下，房地产复兴路漫漫；同时，军工股依然保持了一贯不是市场主角的传统，这样的舍弃看起来是明智的。
但主要问题出在了他选择留下来的行业，特别是持续青睐的农业股。6月30日时，前十大重仓股中就包括了隆平高科、登海种业和大北农三家农业股，从年初到目前的表现来看，它们的跌幅分别为7.41%、29.01%和23.69%，但关键在于三家公司的占比均超过了7%，排在前四位。如果往前推一个季度，三家公司更是依次排在前三位。它们是莫海波去年以来留下的。
分析它们被保留下来的原因，《壹财信》注意到二季报中提到“本产品在二季度提高TMT行业占比，目前产品持仓主要集中在与AI相关的TMT行业、农林牧渔。”再看他提到的加仓的科技板块，半年末时两家涨幅翻番的公司分别是寒武纪和工业富联，但是对照来看它们都没有出现在一季度的十大重仓中，因此或许组合在它们的身上收获得涨幅有限。
近几个月人工智能板块遭遇一定幅度的回调，观察发现基金年内的确跌幅基本来源于近三个月的回撤，按照莫海波的长期投资习惯，他可能仍然主要在上述领域没有转变赛道。再分析他管理其他产品的重仓，《壹财信》发现思路基本和和谐增长大同小异，区别的地方就在于农业股的重仓位次不高，因此整体组合的回撤稍好于和谐增长。但是，对他来说，目前管理六只基金规模刚过百亿，这明显应该不是万家基金的初衷。
分产品来看，公司近几年并没有让他挂帅新产品，却是给他的老基金在去年新增了c类份额，分别是万家品质生活和万家和谐增长。但是按照今年半年末的统计，就算将两类份额加总，规模的数据仍然不算理想，背后的原因一方面和上述提到的“农业+AI”混搭的奇怪思路有关，另一方面是和公司其他权益明星更为惹人关注有关。
去年的状元黄海自然是媒体和投资者关注的焦点，新秀耿嘉洲同样吸引了一批崇拜科技的粉丝追随，不应忽略的是公司还有一位资历更老的基金经理黄兴亮，数据表明曾先后在光大保德信、万家担任基金经理的他，目前在基金经理岗位的工作时间超过九年，同时管理规模超过175亿元，这一数值也超过了莫海波。
但是，这位当年在半导体战役中出名的基金经理，却还在管理着一只公司的QDII基金，同时这只名为万家全球成长一年持有期混合的产品是他在管产品中管理时间最短的。可惜从目前的结果来看，公司这样的安排值得好好商榷。
数据表明，2022年全年，该基金所实现的净值增长率约为-29.75%，在同类基金中靠后，今年至今更是排在同类产品中的倒数前十位。他在中报中强调“在这样新一轮产业周期下，投资者可以不只关注 AI 焦点概念，还可以在更宽的范围内关注产业的发展和变化，非 AI 焦点的公司也会有不错的机会。美联储加息正走向尾声，而创新型制药平台在不断进步，新的临床实验结果不断进展，BioTech公司也将重新获得投资者的关注。”
恰好近期医药股反弹趋势明显，他的产品是否可以修复净值，投资者可以留意。


陈丹琦团队新作：5%成本拿下SOTA，“羊驼剪毛”大法火了

取得SOTA，统治了1B-3B规模的开源大模型。
这一成果来自普林斯顿
以羊驼LLaMA 2 7B为基础，通过
分别在下游任务评估上超越之前的同等规模模型。
一作夏梦舟表示，“比从头开始预训练划算很多”。
论文中也给出了剪枝后的Sheared-LLaMA输出示例，表示尽管规模只有1.3B和2.7B，也已经能生成连贯且内容丰富的回复。
相同的“扮演一个半导体行业分析师”任务，2.7B版本的回答结构上还要更清晰一些。
团队表示虽然目前只用Llama 2 7B版做了剪枝实验，但该方法。
另外还有一个好处，剪枝后可自行选用优质的数据集继续预训练。
有开发者表示，6个月前还几乎所有人都认为65B以下的模型没有任何实际用处。，将一个大模型剪枝到指定的目标结构。
之前的剪枝方法可能会导致模型性能下降，因为会删除一些结构，影响表达能力。
新方法将剪枝看成一种约束优化问题，学习剪枝掩码矩阵来搜索与指定结构匹配的子网络，同时以最大化性能为目标。
接下来对剪枝过的模型进行继续预训练，在一定程度上恢复剪枝造成的性能损失。
在这个阶段，团队发现剪枝过的模型与从头训练的模型对不同数据集的损失下降速率不一样，产生数据使用效率低下的问题。
为此团队提出了
实验发现，虽然剪枝模型与从头训练的同等规模模型相比，虽然一开始表现差得多，但继续预训练可以迅速提高，最终超越。
这表明从强大的基础模型中剪枝，可以为继续预训练提供更好的初始化条件。。
夏梦舟，本科毕业于复旦，硕士毕业于CMU。
高天宇，本科毕业于清华，是2019年清华特奖得主。
两人都是陈丹琦的学生，陈丹琦现在为普林斯顿助理教授，普林斯顿 NLP小组的共同领导者。
最近在个人主页中，陈丹琦更新了她的研究方向。
“这些日子主要被开发大模型吸引”，正在研究的主题包括：
检索如何在下一代模型中发挥重要作用，提高真实性、适应性、可解释性和可信度。
大模型的低成本训练和部署，改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。
还对真正增进对当前大模型功能和局限性理解的工作感兴趣，无论在经验上还是理论上。
目前Sheared-Llama已在Hugging Face上提供。
团队表示，开源库还会保持更新。
更多大模型发布时，来一个剪一个，持续发布高性能的小模型。不得不说，现在大模型实在是太卷了。
一作Mengzhou Xia刚刚发布一条更正，表示写论文时还是SOTA，论文写好就已经被最新的Stable-LM-3B超越了。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06694
Hugging Face：https://huggingface.co/princeton-nlp
项目主页：https://xiamengzhou.github.io/sheared-llama/


马斯克，杀向AI云服务?

特斯拉正在为其Dojo超级计算机造一个“新家”，有朝一日，这个“新家”很有可能会帮助特斯拉超越电动汽车制造商的角色。
据媒体周二报道，特斯拉正在其位于德州奥斯汀的总部建造一座新的碉堡式建筑，知情人士称，该大楼建成后，将作为Dojo超级计算机的一个组成部分。目前，特斯拉正在组装这台超算，以帮助运行其汽车自动驾驶功能背后的AI软件。
报道称，这反映了马斯克的一个大胆计划，即对运行其产品的核心人工智能软件所需的技术进行更大的控制。
有分析称，今年7月，马斯克告诉投资者，特斯拉计划在2024年底之前投资“远超”10 亿美元用于开发Dojo，这台超级计算机是今年夏天特斯拉在加州帕洛阿尔托的数据中心开始使用的第一台机器。
特斯拉已经使用英伟达的AI芯片为其全自动驾驶软件提供动力，这些软件会将汽车上摄像头的视频数据传回公司，然后特斯拉再使用这些数据训练汽车系统，以更好地识别周围环境。
但随着特斯拉在产品组合中增加新型汽车，预计对AI计算能力的需求将大幅增加。
今年4月，马斯克告诉特斯拉投资者，
Dojo也有潜力成为一项可销售的服务，我们将像亚马逊AWS一样向其他公司提供这种服务，（要知道），最初亚马逊也只是一家书店。
如果这是一个有回报的长线赌注，它将以非常非常大的方式获得回报。是的，潜在的规模非常非常大，（这个数字）可能是数千亿美元规模。
上个月，摩根士丹利分析师亚当•乔纳斯(Adam Jonas)预测，Dojo可能会为特斯拉增加5000亿美元的企业价值。乔纳斯的预测基于这样一个观点，即Dojo可以帮助特斯拉实现其机器人出租车的雄心，并带来汽车行业以外的新的收入来源。
据报道，乔纳斯表示，Dojo的客户可能包括使用基于视觉的计算机学习的公司，包括涉及机器人、航空、铁路和面部识别的企业。
技术研究公司Forrester的半导体研究员Glenn O 'Donnell说：
每个试图这么做的人都在抱怨，他们（英伟达）的芯片供不应求。
事实上，亚马逊和微软等其他主要科技公司也开始设计自己的AI芯片，以减少对英伟达的依赖。
今年7月，马斯克表示，如果芯片制造商英伟达的供应能够满足特斯拉的雄心壮志，特斯拉将继续完全依赖这家公司。他说，未来公司计划继续使用英伟达的芯片，同时也会使用为Dojo提供动力的D1芯片。
上个月有报道称，由台积电代工，特斯拉计划明年将Dojo D1芯片的产量增加一倍，达到1万片。知情人士透露，预计到2025年，台积电代工的Dojo D1芯片订单量将持续增加。
大摩的乔纳斯在报告中写道，D1芯片将使特斯拉能够更好地控制运行其AI软件所需的动力，并且，该公司采用D1处理视频数据的速度也可能比使用英伟达芯片更快。
特斯拉曾表示，预计Dojo将使公司能够在一周内训练出完全自动驾驶的工作负载(离散的任务或应用程序)，此前这一过程需要一个月的时间，不过这些说法尚未得到证实。为适应Dojo的发展，特斯拉需要越来越多的物理空间。
该公司曾表示，计划利用其帕洛阿尔托数据中心容纳7个exapod，这是特斯拉的一个术语，指的是由10个冰箱大小的机柜组成的集群，里面装满了运行D1芯片的Dojo计算机。
特斯拉预测，一年后，其Dojo计算能力将增加到相当于100个exapod。这种增长可能是该公司需要为Dojo提供“第二个家”的原因之一。
分析称，从长远来看，特斯拉的其他业务可能会推动对AI产能的额外需求。
今年7月，马斯克告诉特斯拉投资者，该公司已经在“与一家大型OEM（原始设备制造商）就授权其全自动驾驶系统（FSD）进行早期讨论”，马斯克没有具体说明是哪家公司，可能是另一家商用或消费汽车制造商。
“我们并不想对这件事保密，”他说。 他指的是特斯拉的全自动驾驶软件。
摩根士丹利的乔纳斯在他关于Dojo的报告中还表示，特斯拉可以使用Dojo来运行其正在开发的人形机器人Optimus背后的软件。


为了把“电驴子”卖出去，绿源集团是有多卑微

创业27年，绿源集团终于跨进了资本市场的大门口。
公司是
上市筹资，继续打品牌、做渠道，未来高端化的战争，将更加残酷。在中国的电动两轮车行业，绿源集团控股（02451.HK）是拓荒者之一。公司创始人倪捷，也是行业中典型的“学院派”。
1978年，17岁的倪捷考入中科大无线电系，4年的本科学习后，他继续在本校攻读信息与系统专业研究生，主修人工智能。
研究生毕业后，适逢宁波大学建校，他成为了该校的首批教师之一。
不过，倪捷似乎对教书育人并无太大兴趣，1989年，他和同在宁波大学当老师的妻子胡继红，双双放弃了大学教师这个“铁饭碗”，进入老家浙江金华的乡镇企业。命运就此发生转折。
1995年，倪捷陪同当地汽车企业人员前往北京考察电池项目，在看到了相关电池产品后，他作出判断，这些电池用在汽车上肯定不行，如果放到自行车上，倒是不错。
考察归来，倪捷决定下海创业，于1996年成立电动车项目小组，聘任妻子胡继红担任技术负责人。
研发的场地，就是一个不足15平米的地下室改造成的实验室。历时3个月，终于完成了产品设计和改装，
此后，绿源等中国第一批电动两轮车企业相继诞生，开启了一个时代。
作为行业开拓者，绿源也一度是行业的引领者。然而，公司错失了电动两轮车“新国标”出台的窗口期，被行业后来者快速赶超。
据招股书，2022年，绿源集团电动两轮车的收入为47.8亿元，市场份额为4.2%，行业排名第五。同期，，已将绿源远远甩在了身后。
面对这样的竞争格局，倪捷也不免感叹，绿源是“起了个大早，赶了个晚集”。电动两轮车是什么？不就是一辆自行车+一块电池吗？
曾经，中国的电动两轮车行业，可谓群魔乱舞。
随着2019年新国标的实施，不符合新技术要求的中小厂商加速出清。行业竞争激烈，且高度集中。
绿源的产品销售，重度依赖线下经销商，公司9成左右的收入，都是由经销商贡献。
截至今年4月，公司在中国内地共有1314家经销商，开设了1.14万家零售门店。
为了让经销商的门店与品牌深度绑定，绿源也是肯下血本。经销商的门店装修，均由公司出钱出力。作为交换，经销商需要在几年内专卖绿源的产品，并达到最低销售要求。
仅装修成本一项，2020年-2022年及2023年前4个月，绿源集团就分别支出0.55亿元、1.24亿元、1.32亿元和0.46亿元，分别涉及约730家、2350家、3440家和1530家零售门店。
面对快速发展的线上渠道，绿源态度审慎，既想干，又没能放开手脚。
截至今年4月，公司已在天猫、京东等6个第三方平台，开设了6家自营店铺。报告期内，绿源来自线上的收入不稳，且对营业收入的贡献多不足5%。
因此，绿源在线上自营商店销售产品时，相关产品的销售价格，一般会高于对线下经销商提供的建议零售价，以此维护经销和其门店的经营业务。
在维护好传统经销渠道的同时，绿源也在积极拓展共享出行和即时零售企业等机构客户。它们单次采购量大，可以快速提升公司收入规模。
为此，绿源集团不但降低利润率抢单，还在账期上给予了一定的优待。
2020年，企业和机构客户实现收入5.54亿元，对公司的收入贡献达到23.5%。可随着这些大客户采购量的下降，2022年收入已不足1亿元。创始人为科班出身，注定了绿源的“技术流”路线。
截至目前，该公司在中国内地共有437项专利，其中，46项为发明专利。最让绿源骄傲的，是它的液冷电机技术。借此，独家定义了“液冷电动车”，并喊出了“一部车骑10年”的口号。
然而，高技术含量的产品，并未给绿源集团带来更强的盈利水平和能力。
2020年-2022年，公司的毛利率分别为11.2%、9.9%、10.7%，同期，雅迪分别为17.4%、15.2%、18.1%，爱玛分别为11.4%、11.7%、16.4%。
对此，绿源集团的解释是，利润率相对较低的入门级车型收入上升；与大型经销商合作提供更多销售返利；广西工厂处于产能爬坡阶段，生产成本相对较高等原因所致。
前几年，中国电动两轮车市场增长的动力，主要来自新国标实施后不合格车辆的集中淘汰和换新，以及共享出行和即时零售行业的扩张。
在可以预见的未来，行业增长的主线将是高端化。
机构预计，2023年-2027年，中国内地电动两轮车销量的年均复合增长率约为4.6%，远低于过去5年17.1%的增长水平。
期间，入门级产品的复合年增长率约为1.3%、中级产品约为4.4%，最主要的增长，将来自于高端产品（27.6%）。
今年截至4月末，绿源集团的电动两轮车中约10.2%定价为高端（3500元以上）、88.9%为中端（1500元-3500元）。不过，当期公司产品平均售价（出厂价）为1310元，远低于中高端的价格定位。看来，是给终端经销商留下了充足的利润空间。
关于高端的战争，已提前打响。
作为行业新势力的小牛，一出生就主打智能，主攻高端，被称为“两轮界的特斯拉”，收获了一众年轻拥趸。
2021年，“两轮之王”雅迪发布高端品牌“VFLY”，直接将产品价格拉到了万元以上；老二爱玛紧随其后，推出子品牌“小帕”，4999元到9999元的定价，也已足够高端。
在资本化上，绿源集团控股本就慢了一步。待补齐了这一短板，才有机会参与更为残酷的大战。
本文来自微信公众号


Cathie Wood：我为何抛弃了英伟达

Cathie Wood（木头姐）和龙妈有什么区别？她们都有繁多的title，然后都喜欢玩火。
木头姐身上的title有：女版巴菲特、马斯克首席铁粉、牛市女皇、凯西妈妈（Mamma Cathie）、华尔街韭菜粉碎机、金钱树姐姐(돈나무 언니)、遵圣灵之嘱创立公司的人……龙妈因为称号太多而被拒绝入住的客栈，她也很难下榻。
龙妈在《权利的游戏》里喜欢骑在黑龙上喷火，木头姐在华尔街也喜欢坐在科技股上点火。2014年创立了方舟资本（Ark Invest）后，木头姐就旗帜鲜明地以“颠覆式创新”为矛，永远在科技股上热泪盈眶，基金净值曲线跟心电图一样刺激。
不过今年以来，她似乎不太敢玩火了，尤其是在对待最热门的英伟达上。
ChatGPT引爆AI革命之后，本来正在煎熬消化库存的英伟达转头就成了当红炸子鸡，2023年至今涨幅超过220%。按照惯例，英伟达理应是木头姐的重仓股和心头肉。但相反的是，Ark Invest今年一直在减持英伟达，并且拼命地对外界喊话：
这是一段“昨天小甜甜，今日牛夫人”式的剧情。木头姐和英伟达的渊源最早可以追溯到Ark成立初期。2013年9月，Ark Invest的第一支旗舰产品ARK-K募集成功，在第一时间木头姐就买入了英伟达。到了2015年，基于对自动驾驶、深度学习这两大下游领域的看好，木头姐把英伟达买到了重仓[2]。
因此如果把ARK旗下几只ETF业绩归因（截止2023年5月31日），英伟达所做出的贡献都是十分显著的。英伟达是旗舰产品ARK-K业绩的第四大贡献者，更是ARK-W、ARK-Q的第二、第三大贡献者。也正是因为过往的故事如此甜蜜，更显得木头姐斩仓英伟达的操作是如此的诡异。
根据Cathie Wood在各种访谈中透露出来的信息，这场事先张扬的分手跟另外一个公司有关：在木头姐眼里，英伟达正在复制当年思科的泡沫故事。
90年代初互联网诞生后，美股开始热捧互联网相关的公司。这个时候思科（Cisco）这家提供网络硬件设备的公司，被认为是互联网时代的“买铲人”——无论哪家互联网巨头胜出，思科都是最受益的人。这跟英伟达目前的定位非常像。
思科也的确充分受益了互联网的爆发。从1994年到2000年，思科的营收增长了10倍，但由于投资人对“确定性”的偏爱，导致思科的股价同期上涨了55倍，远远高于同期收入和利润的增长幅度。到了2000年初，思科市销率（P/S）高达61倍。
随后的故事便是耳熟能详：互联网泡沫破灭，思科股价下跌一度超过90%。脚踝斩之后的思科在此后的23年里，股价反复徘徊，从未超过泡沫时的高点。而与此同时，同样曾经“膝盖斩”的微软、亚马逊、甲骨文等软件互联网公司却纷纷创了新高。
在木头姐看来，产业革命的早期阶段，“卖铲子”的公司的确更容易受追捧，思科在整个90年代都是涨的最好的大公司之一。但随着互联网渗透率的提升，建构在硬件之上的软件生态更容易诞生超级牛股。
从历史来看，全球主要国家的互联网基础设施搭建完毕之后，思科的收入增速就显著慢了下来（Intel也面临同样的情况），微软等软件股给投资者带来的回报几乎是思科和英特尔的20倍。思科、微软、英特尔本世纪以来累计回报率对比（截止2023.6.30）
简单说就是：纯硬件基础设施公司前期受益，但空间有限，投资者应该及时调整开火方向。
ARK认为：所以相比于偏硬件的英伟达，木头姐更喜欢流媒体平台Roku、视频会议软件Zoom、云通信公司Twilio，以及可以实现业务流程自动化的UiPath等软件公司。
但围观群众可能要问了：即使软件公司的天花板更高，但思科在1994-2000年期间也涨了55倍，而现在人工智能时代刚开始，匆忙卖掉英伟达会不会太早？
对此，木头姐也有一套自圆其说的理由：在ARK的研究框架里，一只硬件股的市销率（P/S）一旦超过25倍，那就是个危险信号。而年初的英伟达，其市销率（TTM）正是在30倍左右。
木头姐甚至还把1994年的思科和2023年的英伟达做了一个类比：1994年的思科占标普IT行业指数的2.5%，占标普500指数的0.2%；而2023年的英伟达在这两个指数上的占比分别是4.7%和2.8%——她认为英伟达的交易目前已经过于拥挤。
所以，总结木头姐的观点，抛弃英伟达的理由就是两点：一是太贵了（>25X P/S），二是有了更加值得投资的标的（特斯拉、软件股）。她用思科的案例来暗示大家：
木头姐之所以对“英伟达很像思科”如此紧张，其实还有一层原因：当年那个重仓思科的基金公司，最后破产了。这家公司叫做Janus。高盛曾经如此来形容2000年的互联网泡沫：“网络公司的烧钱，对于行业来说并不是一项长期风险。”而摩根士丹利的Mary Meeker则用一句口头禅来安抚山顶上的投资者：“现在是可以理性鲁莽的时期。”
而几个月之后，泡沫戛然而止，数百家网络公司陆续破产倒闭，那些押注它们的基金，也纷纷迎来了最后的审判，这其中就包括90年代最闪耀的共同基金——Janus（两面神）。
1969年，Tom Bailey在丹佛创立了Janus，熬过了70年代的困难期后，Janus在整个80年代的年化收益率超过了18%，开始被媒体广泛报道。Thomas H. Bailey
1984年，创始人Bailey以1400万美元的价格，把公司80%的股份出售给了堪萨斯城南方工业公司（KSCI）。出售股权后，Bailey就把大部分的时间都用于游山玩水，而基金运作则交给了卧龙凤雏：28岁的 Jim Craig和29岁的Tom Marsico。
Tom Marsico的风格是“高集中度+成长股”，正好遇到市场风格匹配，在极短时间内就成为业内的明星。他本人也在1989年和1994年获得晨星公司颁发的年度基金经理奖和世界基金经理奖。
Marsico和Craig两人把这种风格复制到了整个公司，批量化打造明星产品。此外Janus在营销上也下足了功夫，产品营销经费动辄数百万美元，甚至公关主管都会挨个给商业记者打电话推销产品。Janus 90年代辉煌的两大缔造者（图片来源：The Wall Street Journal）
整个90年代，在最高潮的2000年，Janus的新增募资甚至是全行业（全美所有共同基金）发行量的30%，每天几乎都有10亿美元涌入Janus的账户。
虽然规模比不上老牌巨头富达和先锋，但Janus明显名气更大，连克林顿都将自己一部分的IRA退休账户交给Janus打理。
从2000年9月到2002年9月，两年时间Janus旗下有五只基金回撤超过60%，甚至在互联网泡沫破灭了一年后，Janus才不情不愿的开始调仓[8]。最后，损失巨大的客户纷纷赎回，Janus大跌。
用当下的话语说：Janus成也抱团，败也抱团。Janus最受欢迎的五支基金的持仓高度相似，并有3支在1998年取得完全相同的业绩[10]。而这些基金仓位最大的股票之一就是：
不只是持仓重叠，对于一家规模超过3000亿美元的基金公司来说，Janus的持仓过于集中，公司的分析师一度只有26人，头寸只覆盖了500多家公司。持仓集中使得Janus在暴跌时就像砧板上的鱼，无法动弹。
木头姐完整地经历过互联网泡沫的全过程，对Janus的“起高楼，宴宾客，楼塌了”耳熟能详。因此，当她创办Ark Invest，用同样的成长股策略来投资时，她最害怕的就是把Ark跟Janus拿来做类比。
木头姐的形象向来是敢说敢做，无视别人目光，但从行动上来看，她很害怕历史在她身上重演。拿Janus的故事，来映射ARK，确实有许多的共同之处。
比如同样是在巅峰期，拥有堪比摇滚明星的声望；比如同样是喜欢高集中度，热衷押注具有颠覆性的科技公司；但ARK的最大的亮点，却是Janus亦或其他华尔街公司从未有过的—主动透明。
2012年8月的一天，当木头姐独自一人呆在6,000平方英尺的大house中，她突然感受到了圣灵的召唤。顿悟后的她决心创立一家符合社交媒体时代的新型资管公司，并以华尔街从未有过的透明度出现在世人面前。
对于华尔街来说，透明度与风险投资从来都是两个相背离的概念。大部分执掌大型基金的基金经理，为防他人狙击，除每季度的法定季报外，尽可能避免与市场交流当前持仓以及观点。
但木头姐却反其道行之，在公司的支持下源源不断地制作播客、白皮书、YouTube视频、时事通讯等内容。通过这些内容向数百万名粉丝宣传她的形象，以及对于当下投资的观点。并且ARK还会在每日与投资者的邮件中披露当天的操作、以及这么做的原因。
凭借着将激进的透明度与高风险的科技股投资相结合，木头姐的形象有时候更像是 Reddit（美国论坛）上孤注一掷的大V，而并不是传统的机构投资者，尽管她在传统资管行业已工作了30余年。
有别于传统机构，使木头姐收获了一大批拥趸，但也让ARK的投研体系过于关注宏大叙事，而忽略了研究的颗粒度。
拿英伟达举例，在2015年定性的判断GPU会成为数字基建时，Ark是成功的。但在2023年初，过于用“刻舟求剑”的视角来审视英伟达，反而错估了英伟达的盈利弹性，卖飞了万亿芯片龙头。
事实上，有不少顶级主观基金（包括中国的一些投资机构），通过及时跟踪英伟达客户的订单和给到台积电的需求指引，能够大致的预测到2023年Q2的业绩爆发。他们在木头姐减仓的时候，反而在加仓。
尽管在投研颗粒度上有不少问题，但不可否认的是，木头姐正在改变这个行业。
随着木头姐在2020年的成功，贝莱德在20年底也发布了三款，每日披露持仓的“透明型基金”。21年，高盛、摩根大通也相继宣布将发行“透明型基金”。整个华尔街在木头姐的影响下，正在尽可能的提升自身的透明度。
华尔街这些年来拥有咋舌业绩的基金经理如过江之鲫，但成为顶流的仅有木头姐一人，部分原因，也是因为像木头姐一样拥有鲜明观点和开卷作业的基金经理，越来越少。
在同质化严重的资管行业，如何做出差异化，仅凭一时的业绩想必是不够的。木头姐就提供了另一种思路：输出观点、打造人设、坚定信仰。
对于个人投资者来说，木头姐的作业值得参考；对于资管业内人士那就不止于参考了，不少人从
事后来看，Janus的核心人物Craig等人，尽管给客户造成了巨额亏损，但他们凭借已计提的管理费和业绩提成，仍然能从泡沫中全身而退，赚的盆满钵满。
所以木头姐会不会复制Janus的大起大落，她可能很在乎，也可能不在乎。
[1]God, Money, YOLO: How Cathie Wood Found Her Flock，The New York Times
[2]Investing In Artificial Intelligence: Where Will Equity Values Surface?ARK Invest
[3]Ark Invest Daily Trades
[4]漫步华尔街-Burton Malkiel
[5]The Hidden Face Of Janus A palace coup?CNN
[6]Chairman Is Selling Stake In Janus Funds Company，The New York Times
[7]Janus Sobers Up，Forbes
[8]Janus Funds: Everybody Loves a Loser，The New York Times
[9]THE NEW LOOK OF JANUS，Institutional Investor Magazine
[10]Janus Racks Up Big Gains With Duplicate Stock Buys，The Wall Street Journal
[11] Meet ARK，ARK Invest


王兴瞄向5G小基站

美团又投出了一笔硬科技。
近日，深圳市佳贤通信科技股份有限公司（以下简称“佳贤通信”）宣布完成数亿元股权融资，领投方正是美团龙珠的身影。这一次，美团追逐的风口是5G小基站。
今年6月份之后，中国5G商用正式迈入第五个年头，5G网络部署已进入精细化阶段，一些位于网络覆盖盲点的高价值场景的需求正在被重视。如果说华为、中兴等通信设备厂商利用大型基础设施推动了5G的普及，而5G小基站则是解决盲点的重要部署。
在行业巨头林立的通信设备行业，华为、中兴、爱立信、诺基亚等行业标准制定者们，早就染指5G小基站，美团为何会看中佳贤通信呢？不过，据公开信息，2022年，佳贤通信是国内5G小基站出货及交付规模全行业排名第一的厂商。
对美团几乎每一笔投资都要上心的王兴，同意投资佳贤通信，不仅让美团在硬科技投资版图空白处落下一子，也让投资业务驶向新的边界。佳贤通信成立于2011年4月，专注于移动通信基站领域产品的研发、生产、销售及技术服务，致力于为全球客户提供最佳无线、有线产品及整体解决方案，产品涵盖：4/5G 扩展型小基站系列、4/5G 一体化小基站系列，5G 室分产品系列、5G 光纤直放站，无线数字直放站，小基站网关网管等六大产品系列。
公司创始人任恩贤是一位通信行业从业二十余年的老兵。作为技术出身的通信设备工程师，佳贤通信也以技术立身。官网信息显示，佳贤通信研发技术人员占公司员工总数的58%以上，研发投入占公司营收的比例超过30%，目前已获授及申请的各类发明等专利超过100项。
与华为、中兴、新华三等国内知名的通信设备供应商不同，佳贤通信等厂商无论品牌影响力、市场地位、研发实力等方面都无法匹敌。因此，摆在面前的只有差异化竞争这条路可以选。
佳贤通信研发出了业界领先的实现5G公网室内外场景全覆盖、低功耗、高性价比、全链条可管可控的5G小基站产品。所谓小基站，是相较宏基站而言的一种低功耗、低成本、小覆盖的基站设备，主要用于流量热点区域的覆盖。
对于运营商而言，基于成本原因，在通信设备供应商的选择中，除了会选择以华为、中兴为主的大厂，也会在招标中为中小厂商留有份额，这也是佳贤通信等中小厂商寻求突围的机会。据悉，2022年佳贤通信5G小基站出货及交付规模全行业第一，突围成功。
佳贤通信的成长也离不开资本的灌溉。据天眼查信息，佳贤通信此前进行过多轮融资，通过股权穿透发现，股东阵营中包括复星创富、华创深大、领航投资、长禾资本、多闻投资、瑞丰信安、长策投资等机构。来源：天眼查
值得注意的是，天眼查信息显示，在2023年10月10日，包括复星创富、瑞丰信安、长禾资本、长策投资、领航投资等多家机构退出股东序列。
而据佳贤通信10月9日公布的信息，其此次数亿元的股权融资由美团龙珠领投，基石资本、鲲鹏一创、高远资本跟投。本轮融资资金主要用于技术研发、市场拓展等，将进一步巩固和扩大佳贤通信在5G小基站领域的技术及市场领先地位。
佳贤通信有意抓住5G商业化发展的风口，加速拓展在小基站市场的影响力。相关调研报告显示，根据2022年移动招标集采结果，5G小基站行业前五市场份额合计占比为76.36%，可以推算出市场集中度CR5超过50%，行业的集中度较高，处于充分竞争的市场状态。
尽管尚未公开佳贤通信估值，但美团作为领投方的新一轮融资，提高了市场对于5G小基站行业迎来爆发的信心。
在近几年的资本市场中，5G小基站相关产业链的也很火热，不只是、中兴、华为等主流厂商布局5G小基站产品，创业公司中的5G小基站基带芯片和电信级软件提供商比科奇、4G/5G无线技术平台研发商长焜科技、通信设备研发商典格通信等均有巨额融资动态。这也推动形成了5G小基站相关的芯片、通信软件等核心零部件的国产替代的局面。
此外，在2021年的一次由深圳地区创投服务机构主导的Pre-IPO项目资本对接活动中，佳贤通信作为其中的硬科技项目参加了路演。或许，佳贤通信很早就有进军资本市场的想法。
佳贤通信这一轮融资，也是美团在硬科技投资领域中新版块的开拓。截至2021年底，美团系投资情况 来源：IT桔子
如果说美团的科技投资都是为了完善发展生态，但是通讯设备产业对美团的影响是否有些牵强呢？
随着5G标准的推进，垂直行业客户对于5G技术赋能企业级客户和垂直行业的智慧化发展有着迫切的需求。5G技术提供的毫秒级传输时延和千亿级的连接能力为工业、交通、农业、医疗、金融、娱乐等垂直提供了无穷的想象。垂直行业客户对网络容量、系统可靠性以及产品的灵活性提出了更高的要求。
5G小基站具有“低成本、高性能”的优势，可以与5G宏基站形成协同互补的关系。5G网络的精细化布局需求，通信运营商需要在部署5G宏站对大范围室外地区覆盖的前提下对商超、写字楼、交通枢纽等室内地区进行低成本的热点覆盖，在5G网络建设前期提供优质的5G服务。
据前瞻产业研究院数据，预计2026年我国新建5G小基站数量达到180万站，21-26年均复合增长率83%。毫无疑问，5G小基站正在走上发展的“快车道”。
从美团的科技投资生态来看，5G网络正是其机器人、自动驾驶等产业所必须的基础设施。这笔又看似不务正业的投资，似乎又与美团的初心联动了。
早在美团业务线扩张时期，王兴就是用投资来解决发展问题。比如，为了扩充酒旅，美团2015年7月以数千万美元的价格收购酷讯；为了完善美团旅游O2O生态闭环，王兴先是在2015年1月入股番茄来了，而后在2018年并购PMS厂商别样红；在2017年布局生鲜零售业态后，王兴独家投资了社区便利店整合平台爱鲜蜂和海鲜供应链企业亚食联等。
王兴早期的投资布局基本与美团的业务相关，或者是处于消费赛道，其中比较特殊的是理想汽车。2019年，王兴领投了理想汽车的C轮融资，个人出资2.85亿美元，美团龙珠出资1500万美元。因此，后来理想汽车上市后，王兴成为最大受益者之一，即便之后多次减持，至今王兴持有理想汽车的股份市值还是超过600亿。
不过，王兴和美团投资范围真正出圈的是在2020年，那年之后，美团开始向科技领域进行投资，自动驾驶、半导体、激光雷达、机器人、锂电池等。但这些科技归根结底还是让美团业务更好的服务，包括后来的人工智能和大模型也是如此。
目前，王兴手下的投资业务由美团战投部、美团龙珠以及后来成立的美团旗下相关基金负责，其中美团龙珠主要以消费和科技赛道为主，并且单笔投资金额较大。佳贤通信本轮融资就符合这种特点：相对中后期的投资轮次，以及高达数亿元的融资规模。
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5.5G手机要来了？

5G商用四周年之际，5.5G时代要来了？
10月11日，有华为相关人士向媒体透露，最早在今年底，各大手机厂商旗舰手机将达到5.5G的网速标准，下行速率将达到5Gbps，上行速率将达到500Mbps，但真正的5.5G手机可能要到2024上半年到来。
这是行业首次较为明确地指出5.5G手机的面世时间。
有国产通信芯片行业人士告诉观察者网，5.5G涵盖新的通信特性和能力，需要手机基带芯片的更新。这也就意味着，现有5G手机可能无法支持5.5G网络，而国内已有国产基带正参与信通院组织的5.5G技术验证。
移动通信技术大约10年演进一代。所谓5.5G，在业内又被称作5G-A（5G-Advanced），被视为是5G走向6G的中间过渡阶段。虽然本质上仍然是5G，但5.5G具有下行万兆（10Gbps）、上行千兆（1Gbps）等特征，可以比原来5G的下行1Gbps更快，支持更多频段，更加自动化、智能化。
10月10日，在第十四届全球移动宽带论坛上，华为轮值董事长胡厚崑表示，截至目前，全球已部署超260张5G网络，覆盖近一半的人口。5G是所有代际技术中发展速度最快的，4G用6年发展10亿用户，5G仅用3年就达成这个里程碑。
他提到，5G已成为移动网络流量的主力承载，流量经营已形成商业循环。相比于4G，5G网络流量全球平均增长了3-5倍，ARPU（每用户平均收入）值提高10%-25%。同时，5G相比于4G，最大的变化之一是帮助移动通信网络扩展到了行业的市场。
但随着数字化的快速发展，行业正对5G网络的能力提出更高的要求。
中国工程院院士邬贺铨今年曾表示，从用户感知层面看，对能充分展示5G能力的应用而言，现有5G网络能力仍然不够。特别是面向VR、AI、工业制造、车联网等应用领域，需要进一步提升5G能力去支持大带宽、高可靠、低时延、广覆盖、大连接、低成本的网络需求。
这也是发展5.5G网络的大背景。
通信行业专家项立刚告诉观察者网，每代移动通信技术之间都会有演进的过程，从2G到3G有GPRS、EDGE作为过渡，从3G到4G有HSPA、HSPA+作为过渡，因此5G到6G之间也会有5G-A这种过渡。
对于外界关注的5.5G会不会带来重复投资的问题，项立刚表示，运营商发展5.5G网络并不是把原有基站都拆除，重新建设基站，而是可以在原有的5G基站上进行技术升级，并不会造成重复投资的问题。华为在2023MWC上海的展台 图源：观察者网
“5G已经走在商业成功的正确道路上，而5G-A是5G发展的自然选择。”
10月10日，在前述宽带论坛上，华为高级副总裁、运营商BG总裁李鹏指出，未来的移动网络，应该具备“万兆下行，千兆上行，确定网络，千亿物联，通感一体，原生智能”等六大特征。
他认为，除了需要持续增强5G能力外，运营商和行业伙伴还要增加上行超带宽、宽带实时交互等新能力，携手推动终端、应用生态建设与场景验证，加速FWA Square、无源物联、RedCap等技术的规模商用，以支撑数智经济未来发展的五大趋势（3D业务裸眼化、智能车网联化、生产系统数智化、全场景物联蜂窝化、智算泛在化）。
比如，在3D业务裸眼化方面，面向未来，3D产业链正在加速成熟，云端渲染与高品质算力、3D数字人实时生成技术的突破，将个人沉浸式体验带上了新高度。同时，更多手机、电视等终端产品将支持裸眼3D，相对原有2D视频，将激发十倍的流量需求。这给原来的5G网络带来更大的挑战，也给5.5G的发展带来契机。
但从无源物联、通感一体等“新技能”来看，5.5G带来的想象力远不止普通消费场景，价值可能更多在B端体现。
有通信业内人士告诉观察者网，5.5G针对5G商业化中发现的问题，主要通过射频部分的改进和软件升级，更好地支持工业、VR/AR等应用。与5G相比，5.5G将带宽速度提升10倍、时延降低90%、连接密度提升10倍，定位精度也从5G的亚米级提升至厘米级，这给智能驾驶和工业物联网带来更多可能。
比如在智能车网联化方面，2025年全球智能车保有量将超过5亿辆。随着大带宽、低时延车联网技术的发展，智能车将实现车与人、车与车、车与路、车与云端等智能信息的实时交换和共享。同时，工业产线柔性化、无线化发展，更多核心生产系统云化集中部署，也对5G网络提出了更高标准。
“5.5G是5G网络演进的必然之路。”今年6月，在2023MWC上海，华为轮值董事长孟晚舟指出，5.5G网络下行万兆、上行千兆、千亿联接、内生智能的网络特征已经明确，从5G到5.5G，将更好地匹配人联、物联、感知、高端制造等场景，孵化出更多的商业新机会。
同一场大会上，华为ICT产品与解决方案总裁杨超斌宣布，2024年华为将会推出面向商用的5.5G全套网络设备。随后在9月中旬，华为5G推进组宣布率先完成5G-A全部功能测试用例。10月11日，在前述论坛期间，华为发布全球首个全系列5.5G产品解决方案，包括通过宽带、多频、多天线、智能、绿色等方面的创新。
事实上除了华为，中国移动、中国联通、中国电信等中国三大运营商，中兴通讯、爱立信、高通、紫光展锐等全球主流通信企业也都在关注和布局5.5G。
比如今年9月，中国电信携手中兴通讯推出业界首创的5G-A算网一体游牧式基站解决方案。实测结果显示，该方案上行速率超过2Gbps，下行速率超万兆，网络传输时延低于4ms，保证了长时间稳定传输。
爱立信也已经发布了《5G Advanced：通向6G的演进》白皮书，计划于2024年完成5G Advanced的第一个版本，计划于2028年完成6G的第一个版本，随后是6G的持续演进。
高通则在今年初的MWC巴展上，发布了全球首款5.5G基带芯片X75。
作为国产手机芯片企业，紫光展锐在5月参加了中国通信标准化协会5G-A R19立项研讨会。有接近该公司的人士向观察者网透露，紫光展锐正积极和信通院搞5G-A技术验证，会在业界第一阶梯推出5G-A产品。爱立信对于“在3GPP进行5G Advanced和6G标准化的时间表”的观点
但从历史规律来看，通信技术的演进并不会一帆风顺。
今年3月初，华为无线产品线总裁曹明曾表示，移动通信产业发展至今，许多运营商都出现“四世同堂”的局面。也就是说，从2G到5G有七八个频段，包括低频、中频、高频中的多个频段，再加上不同制式，在一张网络上运维的成本很高。另外，不同的终端设备可能支持不同的频段与制式，这对运营商提出更高要求。
中国移动去年6月发布的《5G-Advanced新能力与产业发展》白皮书提到，5G基站单载波带宽是4G的5倍，收发天线数量也成倍增长，导致5G基站功耗是4G的3-4倍。5G的低碳难题，在5.5G时代也不容忽视。
“如何通过华为网络的协同、站点的协同、频段的协同，简化运营商的网络配置、降低能耗，帮助运营商提供面向5.5G平滑演进的方案。这是我们要考虑的事情。”曹明坦言。
市场分析指出，除了节能减排，5.5G的发展目前还有诸多问题待解。
比如，要实现10倍于5G的传输速率，超大带宽频谱和多天线技术是两大关键因素，相当于高速公路拓宽以及增加车道。但频谱资源稀缺，如何利用好6GHz和毫米波等关键频谱，以及解决终端产品落地、投资成本与回报、应用场景从“样板房”走向“商品房”等问题，关系到5.5G的前景。
因此，5.5G的最终实现，仍需通信行业共同努力推动。
华为轮值董事长胡厚崑在前述论坛上表示，“技术发展日新月异，新的需求层出不穷，移动网络能力也需要不断升级。为此，我们正努力将5G-A带进现实。最大化发挥现有投资价值的同时，为未来做好准备。”
按照国际标准组织3GPP定义，5G到6G间共存在R15到R20六个技术标准，其中R15到R17作为5G标准的第一阶段，R18到R20作为5G标准的第二阶段。2021年4月，5G国际标准制定组织3GPP已正式将R18协议版本定义为5.5G，标志着5G演进的需求已经成为业界共识。
业界普遍预计，5.5G首个标准将于2024年上半年冻结。
中国信通院发布的信息显示，目前3GPP正紧锣密鼓地制定R18和R19技术规范，预计将于2023年底完成R18标准制定，2025年6月完成R19标准制定。R19之后将很可能迎来6G的标准研究。


一夜春风来，亚马逊大规模恢复品牌，包括黑名单品牌

忽如一夜春风来，曾经被亚马逊大规模移除的品牌，如今又被大规模恢复了。
除了这个好消息，亚马逊后台的AI工具进行了升级，增加了“推荐关键词”“降低退货率”等功能。
可以帮助卖家快速找到
如今，终于传来好消息，一大批卖家的品牌被亚马逊恢复了，
一位卖家透露，品牌被移除之后的一个月里，如今突然被恢复了。
该卖家坚持纯白帽运营，没有将授权过服务商操作，也没有合并过“僵尸链接”。不过，该卖家曾在后台操作过一次投诉。
其商标是通过某个事后传出暴雷的服务商注册的，此外，该卖家后台有一个“侵权绩效警告”（疑似）。
在品牌被移除之后，该卖家曾经多次向亚马逊提出申诉，但被拒了。其品牌（商标）依然被恢复了。
大量卖家纷纷报喜。
在某个微信群里，有十几个卖家齐刷刷地表示自己的品牌恢复了。一位卖家的几个品牌昨日自动恢复，只剩一个8月底被移除的尚未恢复。
可以看出，亚马逊正在旺季来临之前，加快速度恢复品牌。
但也已经顺利恢复了。
目前来看，被恢复的品牌是在不同月份移除的，有些是6月被移除的，有些是8月，。
一些卖家尝试着用恢复的品牌去授权给其他店铺，但无法授权，依然属于“滥用状态”。图/卖家交流截图
但不管如何，能够恢复主账号的品牌，已经是一个值得庆幸的事。
业内分析人士认为，亚马逊近几个月搞了几波，大量卖家的账号被扫，有矫枉过正的情况，目前是对该行为的一个修正。
一位卖家的品牌4月被移除，时间过了半年了，断断续续申请了四、五次，但均被拒绝。
该卖家尝试用新邮箱备案，然后重新授权，但在临门一脚之际还是失败了。
我们希望更多品牌在旺季前被恢复，让卖家抢到年终旺季这一波订单。自从ChatGPT横空出世之后，亚马逊开始大踏步地拥抱AI。
在近几个月里，亚马逊在后台卖家提供了越来越多的AI工具，
比如，卖家选择“产品说明”和”5点描述”，AI机会帮忙生成内容。卖家可以继续修改，或点击“重新生成内容”，源源不绝，非常便捷。
此外，亚马逊后台还有一个很好用的AI工具——
使用该工具，卖家可分析ASIN的顾客反馈信息（评价、Q&A和退货反馈）等，帮助降低退货率，同时还可以找到“推荐关键词”，
某卖家的一个帐篷产品近几个月销量下降，但一直找不到原因。图/亚马逊全球开店
最终，该卖家通过（卖家平台>>增长机会>>【左侧菜单栏】减少客户退货），找到了销量下滑的原因。
“退货数据”和“顾客评价洞察”显示，17%的退货评论和22%的负面评论，图/亚马逊全球开店
原来“防风”痛点没有解决，是导致高退货以及销量下滑的直接原因。
为此，该卖家顺着这一数据建议，图/亚马逊全球开店
这意味着，该AI数据可以
优化产品之后，该帐篷卖家点击“减少退货>>更新要点”按钮后，页面弹出对话框，
该帐篷卖家点击“更新要点(Update Product Title)”按钮，图/亚马逊全球开店
许多ASIN尤其是经营了数年的老ASIN，往往积累的很多用户评价（review），或者借助第三方工具分析，往往不尽人意。
如今，亚马逊的IT团队深谙自己的数据特点，在后台推出了自己的AI分析工具，必然会好用很多。
最近，「增长机会」工具进行了升级。在原本的“提升销量”的功能之外，还新增了图/亚马逊全球开店
卖家要实现“新品成长”，解决新产品上架的冷启动问题。
为此，亚马逊引入
该功能打通了亚马逊品牌分析工具(ABA)的搜索分析数据，因此，其建议的关键词具有较大的参考性。
在这一功能下，卖家可以看到“每个关键词建议”的相关数据，如搜索量、点击份额等，借此，卖家找到了
当卖家选中关键词后，将自动链接到广告控制台，填入广告活动构建器页面中。
可以预见的是，未来亚马逊还将推出一系列的AI工具，帮助卖家智能化运营。善于这些工具的卖家，往往能事半功倍。
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理想的头号对手，是华为？

赶在国庆放假前，理想组织了一场秋季战略会议。除了自家高层，王兴、陆奇等大咖也受邀出席。
战略会议长达4天，理想讨论了许多针对未来的议题：要不要出海&何时出海、账上的700多亿现金流该怎么花、可以从竞争对手那里学习哪些经验。其中最重要的一个战略是发力智能驾驶，尤其是要避开华为锋芒。
众所周知，李想对智能驾驶技术一直十分看重。早在2021年，他就在一封内部邮件中提出两个战略目标：到2025年取得20%市场份额，成为中国第一的智能电动车企业。前一个目标能看到希望，可惜理想智驾的实力远不及其量产能力、产品研发速度那么出众，在一众造车新势力中显得有些平庸。
横向对比，理想比华为、小鹏、蔚来等竞争对手差在哪儿？又是什么造成了这种差距？在避开华为锋芒的前提下，理想能找到弯道超车的机会吗？据报道，李想在战略会上营造了一种严肃、紧张的氛围，态度远算不上放松。尤其是在谈及竞争形势时，李想希望公司所有高层引起重视，面对华为要紧张起来。在理想此前的规划中，比亚迪、特斯拉是头号对手，而现在这个名字已经变成了华为——一家坚决不造车的科技企业。
李想的态度，多少让人有些意外。毕竟要说焦虑，肯定轮不到理想——
先说交付量，理想9月共交付36060辆新车，同比暴涨212.7%，也创下了单月新高。小鹏和蔚来的交付量虽然也有进步，但分别只有15310辆和15641辆，差距肉眼可见。从增长率来看，理想今年前三个季度节节攀升，三季度同比增速高达296.3%，和另外两个老冤家都不在一个量级。
再看财务端的数据，理想优势更加明显。今年二季度，理想归母净利润高达23.1亿元，上半年的利润已经差不多填补了之前三个财年的亏损额。比单车利润和毛利率，理想更是反杀比亚迪、超车特斯拉：二季度理想单车收入32.32万、单车净利润2.67万，汽车销售毛利率达到21%，特斯拉同期的单车毛利率为18.65%。
硬要挑刺的话，理想二季度的单车收入是小幅下降的，这和席卷全球的价格战有很大关系。能够在这种不利局面下提升利润，秘诀在于四个字：
过去一年，理想为了提升产能做了大量工作，包括加强供应链管理、升级原有生产线和扩建工厂等。作为理想供应链、生产线的大本营，常州智造基地动作频繁，本月初刚完成了新一轮生产线改造，预计下季度交付量将突破4万辆。
李想曾在社交媒体上透露，常州智造基地的双班制产线运行顺畅，预计到四季度所有产线都将从单班转向双班制。主要供应商也响应了理想的需求，提前备货、主动将工厂迁往常州，提高物流时效。理想去年8月在常州投建的零部件产业园，在之后的日子里将聚拢更多供应商，发挥后勤保障的作用。
既然形势一片大好，华为为什么会让理想如此紧张？
关键就在智能驾驶这个关键词上。
理想这些年的精力全放在提高产能和车型迭代上，也确实取得了很好的效果。但业绩一骑绝尘的理想，怎么就在智能驾驶这条分赛道上栽了跟头呢？
“蔚小理”初代三巨头中，小鹏在智能驾驶这条路上走得最远也最坚决，自研实力、车型的智能化水平都领先另外两个对手。今年推出的XNGP智能辅助驾驶系统被不少车迷视为L2级系统的天花板，性能和口碑都有目共睹。比如在城市路况实现全程自动跟随、变道、超车、调速，小鹏XNGP就是国内独一家。
（图片来自小鹏官网）
蔚来智能驾驶的声势不及小鹏那么浩大，倒也有自己的长处。到2023新款ES8，NOP+增强领航辅助功能也全面上线，驾驶员可以激活NOMI Pilot导航功能，交由系统完成自动识别变道。
软件端鸿蒙系统、GOD通用障碍物检测网络、RCR道路拓扑推理网络相互配合，高阶智能驾驶辅助系统已从 ADS1.0升级至2.0；硬件端各项配置应有尽有，且不少细分技术领域已经力压小鹏；华为昇腾的AI芯片算力，在国内也无人能出其右。
华为终端BG CEO、智能汽车解决方案CEO余承东在介绍问界M7时透露，华为ADS2.0激光雷达方案的记忆泊车功能可以绘画泊车地图，由于仅能记住轨迹的小鹏，而且还减掉了3个侧向激光雷达和3个毫米波雷达，成本削减了超过一半。不依赖高精地图的高阶智驾系统，更是走在了特斯拉前面。
反观理想，技术一直是一个令人敏感的词语。
靠理想ONE一款车型打江山的时候，就因为增程式技术遭到多个同行的冷嘲热讽，李想本人也不止一次公开回怼。在今年6月组织的第一届家庭科技日上，理想发布的一系列技术成果仍然无法令所有人满意。比如拿来对标小鹏XNGP的NOA辅助驾驶系统，6月才开始在北京、上海内测，落后前者不止一个身位。
有意思的是，2021年李想曾在微博上放出豪言，理想智驾技术能在2022年达到和华为、特斯拉正面较量的水平。两年之后，理想对后者的定位从正面较量变成了避其锋芒，这条微博也早已被隐去，前后的态度转变难免令人唏嘘。
理想智能驾驶错过这两年，到底发生了什么？
背后的原理其实非常简单：鱼与熊掌不可兼得。
理想营收、利润率大幅领先于蔚来、小鹏，除了靠产销规模之外，极致的成本控制也当记一功。
对比之下，还在亏钱的小鹏、蔚来研发占比居高不下。前者的研发费用率从2021年19.5%上升至今年二季度的约26%，二季度研发投入达到13.7亿元，同比、环比分别增长8.1%和5.5%；后者二季度研发支出为33.4亿元，占营收的比例高达38%，且已经连续三个季度超过30亿。
投入决定产出，这是一个很朴素的道理。耗费大量资金搞研发，和收紧银根、专注提升产能，这两条路恐怕很难分出对错。毕竟理想会忌惮对手的智驾水平，小鹏、蔚来看着理想的产能、利润同样会留下羡慕的泪水。
要产能和利润，还是要先进技术，或许只是一个先后顺序的问题。想成为造车新势力的老大，两者缺一不可——这就意味着，理想必须啃下智能驾驶这块硬骨头。在理想暗中发力的同时，被其视为最大劲敌的华为也没有闲着。
10月6日，余承东透露，问界M7单日大定数量超过7000辆，首销至今大定累计突破5万辆。10月10日，还有消息称奔驰有望和华为达成合作协议，奔驰S级车型将搭载鸿蒙车机系统。
虽然后一个消息很快便遭到辟谣，但华为在汽车圈的人气、影响力有目共睹，越来越多车企都开始将其视为潜在合作伙伴。国泰君安在最近一份研报中指出，华为智选模式已经进入爆发期。在华为技术、渠道的支持下，智选品牌、合作新车型销量都有望继续增长。（图片来自问界官网）
都说新能源车上半场是拼电动化、拼续航，下半场要拼智能化，华为这就等于掐住了整个行业的命门，造车新势力自然压力倍增，尤其是智驾技术本就不占优势的理想。
及时发现问题，接下来就该解决问题了。所幸，留给理想的时间和操作空间都不少。
二季度财报显示，理想经营性现金流净额和自由现金流分别高达111.1亿元和96.2亿元，甚至要超过出了名会省钱的比亚迪。在秋���战略会议上，李想透露公司可动用账面资金高达700亿，这也赋予其砸钱搞研发的底气。
尤其是在软件端的智能感知，道路端的城市智驾场景、车路协同等环节。数据显示，截止去年年底乘用车新车的L2级智能辅助驾驶软件渗透率才不过35%左右，仍有大量潜在开发空间。
按照李想的说法，要避开华为的锋芒，无非是绕开华为的长处，在华为的薄弱环节寻找突破口。
正如上文所说，华为的软件算法、ADS2.0硬件方案都很成熟。而且华为和小鹏一样坚持全栈自研，拥有自己的算力平台、数据分析系统，几乎是一个六边形战士，想找薄弱点一点都不容易。
没有一种模式是完美无缺的，华为智能驾驶技术很强大、很全面，但也带来了高昂的定价和漫长的生产、供应周期。这就不难理解，为什么问界M7大定数据复苏后余承东会如此激动，甚至发出了“起死回生”的感慨——毕竟华为智选合作车企、车型此前的交付能力实在无法令人满意。
理想要全面超越华为，现在看起来并不现实。但如果能拿出比华为更具性价比、组装更高效的方案，倒也不缺竞争力。账上趴着700亿现金的理想，还有很大操作空间。
本文来自“雷科技”，36氪经授权发布。


开发闲置电子产品用途的同时，还需警惕恶意“种草”

日前有调查发现，部分用户的电话手表在完成了原本的使用周期后，虽然有些会闲置，但有些则开发出了新的用途。据相关养宠人士表示，电话手表除了能给宠物定位、防丢之外，还能给它们远程拍照、语音控制等，可以实现高科技养宠。
有观点认为，这类闲置儿童电话手表之所以能取代专用的宠物定位器，原因就在于其功能更多样化、定位更精准，成本也相对较低。但相对来说，电话手表在续航方面其实也有着一定的缺陷。
即便部分用户的这道选择颇有点“科技树点歪”的效果，但不难发现这其实是许多朋友的必然选择。毕竟宠物撒欢走失在现实生活中并不鲜见，一旦遇到这样的意外往往就只能通过发传单、撒网式寻找等方式找回，效率极低的同时，找回的可能性通常也不高。这一需求的出现也促使了专用定位产品的上市，但与闲置的儿童电话手表相比，显然前者除了在定位精度上有差距外，售价方面更是没有什么优势。儿童电话手表不仅定位精准，还能提供轨迹追踪功能
针对家长对于儿童人身安全等方面的考虑，儿童电话手表从设计之初就考虑到了定位精度的问题，通过使用包括卫星定位、LBS基站定位，以及Wi-Fi定位等多重定位方式，许多儿童电话手表基本都可以实现米级的定位精度，有些产品甚至进化到了室内楼层定位。毫无疑问，常见的宠物定位设备还远远达不到这个精度。
售价方面，目前专门针对宠物的定位设备价格往往在100-200元区间，高端产品的售价则在300元以上，甚至可能超过千元。相比之下，闲置的儿童电话手表在成本上的优势也就不言而喻了。顶级宠物防丢项圈售价达到了近5000元
类似这样因为开发废旧电子产品新用途、而“打开新世界大门”的例子还有很多，但其核心思想就是充分利用闲置设备，在这其中智能手机无疑是重点。毕竟在经过了近年来的高速发展后，许多消费者也习惯了较高的换机周期，但往往被替换下来的智能手机还是可以正常使用的，直接将其放进抽屉“吃灰”显然就有些过于浪费了。
例如有怀旧情结的用户，小米商城就提供了一项“机”艺重塑服务，能够为六款经典的小米手机提供九种不同风格的拆解装裱服务。对于用户而言，这种服务既能满足怀旧的需求，同时也能打消关于信息安全以及隐私等方面的顾虑。而对厂商来说，这种服务也能践行环保责任。具备红外模块的机型也能成为电器的控制中枢
此前，类似小米Max系列这类具备大容量电池和大尺寸屏幕的机型，就曾在市场上引发广泛的关注。但由于性能、用户需求的改变，这类大尺寸产品目前也已经成为了过去式。然而这类机型的大屏和长续航特性，目前就还有着可以被充分挖掘的空间，例如充当专用的车载导航，配合网络存储成为家庭媒体娱乐控制中心等等。同时借助内置的红外遥控模块，还能成为家中电器的控制中枢。种草平上推荐CCD相机的内容，点赞、收藏数十万的比比皆是
但需要注意的是，在充分利用闲置消费电子产品时，也需要面对一些奇怪的倾向加以警惕。例如目前仍有一股风潮在种草、短视频平台流行，其核心是因为“照片效果”、而推荐使用CCD数码相机、拍立得。虽然在如今多元化需求的背景下，类似的亚文化并没有什么不妥之处，但此事却在向着非常奇怪的方向发展。比如近乎“神化”的吹捧，使得CCD数码相机再次走红，甚至有厂商还将已停产多年的机型翻新后推向市场。
仅从摄影本身来说，如果追求的是“复古感”、“仪式感”，那么也应该是胶片相机排在前列，虽然这类产品存在着操作繁琐、更考验技术等问题，但至今仍有不少爱好者在钻研。即便是从收藏的角度来说，各种使用胶片的古董相机才是首选。一些不知名品牌的产品也被夹杂在推荐内容中
从性能方面来看，CCD数码相机（或者更准确地说是使用CCD传感器）被CMOS传感器淘汰已经是事实上。即便早期的CMOS传感器确实因为技术方面的限制，导致其成像表现不如当时的CCD，但随着技术的发展，CMOS传感器由于解决了像素噪声等问题，如今在各种场景下性能表现已经全面超越CCD。
而CCD传感器则因为功耗相对较大、成本相对更高、对焦速度慢等缺陷，几乎已经走向了末路。因此从性能、技术方面，也无法解释CCD数码相机的再度翻红。推出迄今已近10年的CCD数码相机，售价还在2000元以上
如果抛开这些老款相机、手机的营销策略，以及性能方面的因素，仅以价格来判断，购买这类产品也并不理智。以索尼DSC-W830为例，官方虽然曾在今年3月进行了一轮799元的限价抢购活动，但目前在第三方交易平台上，这款产品的售价已经被炒到了2000元以上。作为一款2014年1月推出、迄今已接近10年的CCD数码相机，这个价格显然已经不能再用“情怀”、“收藏”来解释了。
甚至在如今智能手机影像能力已经卷了多年后，对于大多数的用户来说，究竟是手机不够便利、还是拍照效果真的不如这些所谓的CCD数码相机呢？
因此这类将已经完全淘汰的产品再包装的行为，本质上就是在销售电子垃圾，这样“开倒车”无论是对于技术、还是市场的发展都可以说是百害而无一利。举例来说，既然只用生产10年前的产品就已经可以赚得盆满钵满，厂商又还有什么动力去开发更好的产品，既然能推销有“复古感”的产品，又还有什么必要研发各种AI功能、滤镜、传感器呢？
毫无疑问，这种过度吹嘘、包装老旧电子产品的行为不仅没有任何益处，反而有害。其最终的结果，可能就是导致用户反而要花高价来购买电子垃圾，进而遭受损失。
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共享自习室已降温，AI智习室还是一门好生意吗？

过去几年，趁着考研、考公的热潮，共享自习室市场蓬勃发展。
观研天下数据显示，，仅一年时间，全国就出现约 5000 家付费自习室。
不过由于入局门槛较低，付费自习室行业的竞争也越发激烈。在此背景下，诸多具备 AI 技术的企业，已经开始布局「AI 智习室」。
比如，2023 年 8 月，读书郎 2023 年 AI 智习室项目招商会召开，全国共 35 个运营中心与读书郎签约。官方资料显示，读书郎的 AI 智习室会将线下自习室、学习规划、教育智能科技辅助相结合，积极抢占前景广阔的自习室市场。
事实上，不止读书郎，近年来，市面上还涌现了松鼠 AI、启檬等品牌的 AI 自习室。其中松鼠 Ai学习机已进入一些线下托管机构，这些机构在放学后会对中小学生进行托管，学生们可通 AI 学习机自学，而托管机构的老师也可以现场答疑。
不可否认的是，相较于传统共享自习室，
但值得注意的是，学习本身就是「反人性」的行为，科技并不能从根本上改变用户的学习态度和学习能力。并且 AI 智习室的运营成本相较于传统共享自习室还高出了许多，相关从业企业如果想靠该业务开辟一片新的商业天地，似乎也面临巨大的挑战。随着技术的成熟，近年来不光互联网、制造等产业被 AI 重塑，教育行业也开始面临 AI 技术的洗礼。
2017 年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》就明确表示，「利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系」。
有关部门之所以大力推动人工智能 + 教育产业发展，不仅仅在于其可以减轻教师负担，提高教学质量，更可以实现教育平权。比如，针对贫困、生理缺陷、语言阅读障碍等状况的学生，AI 可以提供个性化的辅助教学，填补教育鸿沟，提高这些弱势群体的学习质量。
一方面，有关部门正大力推动 AI + 教育产业发展，另一方面，相关产业确实拥有一定的发展空间，资本已经开始积极加码该产业。
艾瑞咨询统计的数据显示，2013 年 - 2019 年，经披露的 2500 余个教育融资事件中，与 AI 相关的事件近个，累计融资规模逾 140 亿元。
比如，2022 年 4 月，新东方对外展示了在智慧教育领域全部创新产品及解决方案 2.0 版，涵盖科技教育领域的航天科技、信息科技、科学探索，教育数字化领域的数字化教学等。
无独有偶，国庆期间，读书郎也举办 AI 学习机教育大模型发布会，推出了梦想 GPT 以及搭载大模型的新款 AI 学习机 C60。
尽管越来越多的玩家正积极布局 AI+ 教育相关业务，但遗憾的是，因购置成本较高、AI 在教学上的价值并未被家长普遍认可，泛 AI 产品的渗透率其实并不理想。
艾瑞咨询数据显示，2022 年，在线教育市场规模为 5825 亿元，泛 AI 产品的市场规模为 211.1 亿元，渗透率仅为。
这也决定了，相关企业难以斩获亮眼的业绩。以读书郎为例，2023 年上半年，其营收为 1.26 亿元，同比下跌 52%。其中学生个人平板营收 1.04 亿元，同比下跌 55%。
为了拓宽 AI 产品的覆盖面，读书郎、松鼠AI、启檬等企业瞄准了共享自习室。疫情以来，因经济承压，越来越多的学生选择考研、考公，但由于学校图书馆资源有限，很多学生难以找到可以静心的学习之地。在此背景下，共享自习室应运而生。
观研天下披露的数据显示，2018 年 - 2022 年，中国共享自习室用户规模由 85 万人增长至 755 万人，复合年增长率高达 72.64%。
不过值得注意的是，年轻人的需求毕竟是有限的，艾媒咨询数据显示，2024 年后，中国共享自习室的用户规模增速将仅为 10% 左右。
因业务模式趋同，用户规模增速放缓带来的一大影响，自然是中国共享自习室行业的竞争压力增大。2022 年 8 月，《北京晚报》记者在多个时段走访了多家共享自习室发现，「诸多自习室上座率均不足半数，客流量大多在个位数徘徊。」
由此来看，对于「新势力」来说，目前共享自习室行业其实已经称不上是一个理想的创业赛道。即使如此，以读书郎、松鼠AI、启檬为代表的企业，依然义无反顾地进军共享自习室行业，
前文提到，尽管 AI+ 教育行业拥有一定的想象空间，但由于有一定的购入门槛，泛 AI 产品渗透率仅为个位数。
在此背景下，读书郎、松鼠AI、启檬等企业打造 AI 智习室项目，一方面可以让自家的 AI 产品辐射到尽可能多的消费者，培育种子用户；另一方面，也可以通过消费层面的租赁模式，平衡上游产业链层面的高昂成本，堪称一举两得。不可否认的是，在技术层面，相较于传统的自习室，AI 智习室拥有更多核心竞争力。比如，读书郎 AI 智习室就拥有纳米级知识图谱、大数据能力为学生精准画像、基于人工智能的智能推送学习等六大核心技术。
无独有偶，启檬AI 自习室中的启檬AI智能学习机也能运用 AI 技术，将 6500+ 中高考考点及 2000 万 + 精品题库编成知识图谱，帮助学生进行针对性学习，实现精准补缺。
但值得注意的是，由于需要囊括更多的功能，AI智习室也面临成本高与年轻人消费能力有限之间的矛盾。
一般而言，为了俘获更多的学生，共享自习室大多坐落于市中心附近的写字楼或是学校周边的商圈，房租和人力成本异常高昂。相较于传统的共享自习室，AI 智习室还需要配备平板、学习机、大屏幕等硬件，再加上设备的折旧费用，运营成本更高。
诚然，由于 AI 智习室更具差异化，其可以通过提高使用费用平衡高昂的成本，但值得注意的是，
艾媒数据显示，目前中国共享自习室日均费用主要集中在 10-20 元，占比达 60.7%。55.6% 的消费者认为中国付费自习室价格合理，还有 29% 的消费者认为中国付费自习室价格偏高。
这也从侧面说明，日均 10-20 元已经是中国共享自习室价格的极限，更高的价格，很可能引发消费者的抵触。
考虑到 AI 智习室的成本显著高于传统共享自习室，消费者支出能力有限的现实，或许也决定了AI智习室难以打通商业闭环，降维打击传统的共享自习室。
不过，AI 智习室的前途也并不是一片昏暗。因为消费者的自习需求是客观存在的，基于这种需求，如果 AI 智习室相关企业采用的策略，以较低的价格，吸引消费者选择自家的平台，进而让消费者体验、认可自家泛 AI 产品，盘活泛 AI 产品业务，也算是一个较为成功的商业模式。
总而言之，AI 智习室粗看起来是共享自习室业务模式的高维突破，但更大程度上，其实是 AI 企业相关产品难以大规模出货的无奈之举。
不过如果 AI 企业醉翁之意不在酒，仅仅将 AI 智习室当成一个广告位或是体验间，那么该业务或许也能完成自己的历史使命，成为推动泛 AI 产品大规模落地的关键一环。
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抖音电商狂奔，但内容创作者不够用了

抖音的内容创作者不够用了。
作为抖音的重度用户——手机屏幕使用时间排序里，绝大部分时间，都是微信第一，抖音排第二——最近明显感觉到抖音内容质量明显下降。同时，直播带货、品牌广告的比例明显增加。
粗略估计，抖音信息流里，10条短视频，特别是晚间，至少有3条是直播带货，2到4条是切片短视频带货，还会有一条是品牌广告，余下的是正常且质量不高的内容。直接的后果是个人逐渐失去使用抖音的兴趣，打开抖音的次数和时长在明显缩减。
唐辰将这个感触发布动态后，引起不少朋友的共鸣。留言表态的意见大概分为三种：一种是几乎不看抖音，对这种现象没有感知；还有一种是同样感受到影响，且体验十分糟糕，吐槽抖音已经成为一个购物平台，开始减少使用甚至卸载抖音；另外一类是转移到其他同类型产品，比如视频号。
究其原因，在于
典型案例有近期热议的“挖呀挖”黄老师5场直播销售额超百万、网红鹿哈（山寨版鹿晗）自曝带货7个月挣3500万等。远一点的就更多，比比皆是：早期依靠质量上乘的短视频内容走红，在粉丝量积累到一定数量时也开始带货，个人介绍里贴上“优质电商达人”的标签。
在2023抖音电商作者峰会上，抖音电商总裁魏雯雯公布了抖音创作者的最新数据。过去一年，有515万人成为新的抖音电商创作者，总计有884万作者通过抖音电商带货获得了收入。这样的增长速度，甚至超过了美团的外卖骑手。
除此之外，抖音还将带货的门槛无限降低，助推更多创作者成为电商作者。据唐辰了解，抖音电商带货权限开通流程迎来全面升级，升级之后，不满1000粉丝的抖音创作者，也能开通抖音电商权限、橱窗带货。其宣传口号是图源：抖音电商作者峰会
从内容平台、短视频和内容创作的商业回报上看，这并不是一件坏事：平台能在维持比较高的数据基础上获得最大的商业化收益、创作者快速将流量变现实现自身的商业价值。说的好听些就是，一个平台与作者双循环的增长生态正在成型。
但内容创作的精力是有限的，深耕优质好内容需要大量的精力、投入和创意，带货来钱快，这种落差将会大量创作者的热情消耗，去挣更容易的钱，对内容的投入就无法兼顾，因为绝大部分内容创作者都无法在内容和商业化做到有效的平衡。即便如“不食人间烟火”的李子柒也陷入和MCN机构的扯皮纠纷，导致在长达2年的时间里未能发布新作品，一地鸡毛。
这种失衡，直接导致即便没有带货短视频、直播间的出现，抖音、快手等平台的整体内容质量都在肉眼可见的下滑。各类切片、AI生成内容、剪辑甚至过度玩梗的视频，在算法织就的“信息茧房”里野蛮生长。无趣、无聊、低质以及过度商业化的内容，迫使用户逃离这些“时间黑洞”。
东方证券、锦缎等有关机构的研究报告中也有体现。其结论指出，以快手为例的短视频平台，每当商业化的节奏加快时，用户总使用时长增长就会放缓和下降。并且伴随着企业边际收益逐渐增高，其与用户总使用时长出现了明显的反比例趋势。
这很容易理解，短视频平台电商业务做的再漂亮，本质上还是内容平台。用户留存度的高低取决于内容质量的优劣，如果内容劣质，无法有效平衡内容和商业化的权重，最后的教训是惨痛的。以B站为例，财报的营收数据好看时，内容成本降低，利润率上升时，用户日活总时长必定是下降的。
对于内容平台，不论是抖音、快手还是小红书，又或者是在做电商找不到门路的优爱腾，，凭借流量优势，卖货挣差价。前者的代表是阿里巴巴，后者的典型是京东、拼多多。虽然如今各大电商巨头都在把触角伸向对方的腹地，但挣钱方式上还是存在明显的界限。
抖音为代表的内容平台做电商，则如同“怪物”（这里的怪物没有贬义），在极短的时间里，在拥挤且格局几乎已成的电商行业迅速崛起，成为谁都无法小觑的玩家，这是商业奇迹。流量成就了内容电商，也滋生野心，
关键问题是，这种野心，在没有创造出新的颠覆性电商模式之前，是不可能做到的。随着流量触顶，抖音也必须做出权衡，在流量变现倾向效率更高的电商模式。于是，
在更早之前，抖音的电商流量已经不够用了。公开资料显示，2022年12月，字节跳动CEO梁汝波在公司全员会议上表示，产品DAU在增长，但低于年初设定目标的预期。据《晚点LatePost》，抖音在2022年上半年进行了多次测试，发现抖音展示的电商内容一旦超过8%，主站的用户留存、用户使用时长就会受到明显的负面影响。这说明，公域流量不能无止境为电商供血。抖音尚且如此，其他内容平台也好不到哪里去。
这里补充一个细节：视频号正在崛起，这也吸引大批不做商业化的纯内容创作者，助推视频号的快速升空。如今，就像有媒体评价那般：视频号越来越像“纯净版”抖音，抖音则越来越像以视频和直播为主的淘宝，而淘宝也在做视频，却没有那么激进，只是作为本身商业内容的延伸。
从某种程度上说，这是内容型平台押注电商都会遇到，也是绕不开的问题，也是鱼与熊掌不可兼得的问题。
在分析小红书买手电商时，唐辰就指出，抖音、快手踩过的坑，小红书也都会踩一遍。反向论证，小红书过去在电商业务的尝试，未能成功的一个关键原因就是，小红书不想失去内容平台的调性。
小红书大力宣传的买手电商，实质上和抖音的兴趣电商、快手的信任电商是一码事，最大的不同在于卖货方式上。买手电商带有浓重的社区平台的特质，买手在带货时，不是“123，上链接”的吆喝式叫卖，更强调和用户的情感共振，为用户提供情绪价值，将带货融入到内容中，更加沉浸的建立与用户的信任关系。这是其他内容电商平台包括传统电商平台所艳羡的。
小红书公布的数据显示，2022年小红书电商直播主播数量同比增长337%，平台直播场次同比增长了214%。可以看出，这是小红书押注买手电商的一个内在逻辑，也进一步能理解抖音将小红书视为最具威胁的同赛道玩家，带动微信、淘天等纷纷推出自己家的“种草”社区产品。或许不少人在怀念曾经比较纯粹的内容时代。在唐辰为数不多的关注列表里，彭传明、彭南科、山白等几人仍在坚守。就像彭南科最近的分享提到，他做短视频就是“静下来、沉下去，做精品”。如今，在彭南科发布的60多条作品中，视频播放量最多的1条达到了2.2亿次播放。另外一位山白，曾因一条古法制作徽墨的视频爆火出圈。根据新华网报道，为了这条视频，博主“山白”在老家湖南，用时近500天，经历上百次失败。从割漆开始，历经炼烟、取烟、洗烟、阴干、和胶、打墨等步骤，最终制成了价比黄金的徽墨。
他们的更新虽然慢，也不是常规意义上的短视频，但粉丝的包容度极高。几乎每条视频下面都有类似的网友留言：彭传明，山白，彭南科，鲁磊，关注的这四个博主都是全抖音不敢催更的主，产量极少，质量极高。抖音截图
但现在来看，抖音们确实走出了一条电商差异化之路，但商业的逐利，对纯真的内容创作者也是一种冒犯和打扰。抖音、快手们在“内容+电商”上的互联互通，无法避开对优质内容创作者的照拂。
同时，一种内容消费的“复古”也正在到来。电视大屏时代，一家人围坐在电视机前，看着“广告里插播的电视剧”。如今，短视频平台，成为这个时代的“电视”，看似精品内容，实则是一条广告，
相信抖音、快手等内容电商平台也能看到，大量的商家、用户纷纷回归淘天、京东。比如在珀莱雅、丸美等品牌发布的2023年半年报中，他们在提及天猫旗舰店时，用词是“复购”“深耕核心人群”，而抖音对应的关键词的是“增长”“起量”“破圈”。
此时，还关注到一条来自海外的信息：9月27日，印度尼西亚贸易部发布声明，宣布禁止社交媒体平台上的电子商务交易。新规规定，社交媒体平台不得进行直接商品销售交易，只能提供商品和服务的推广宣传。印尼新规面向所有社交平台，由于TikTok直播带货所占据的市场份额，受新规冲击也相应最大。
撇开地缘因素，这也在给抖音等内容电商平台提出了一个命题：


想永生的46岁富豪遇上疯子医生，“变态”般活了两年后真就回到18岁了？

最近国外的不少媒体都在关注一个叫布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson）的亿万富翁。
这位大佬在过去两年悄没声儿地执行了一个叫做“蓝图（Blueprint）”的计划，简言之就是用尽一切可能的办法来达到长寿的目的。
据说每年的花费高达200万美元。
而就在不久前，约翰逊在社交平台X上公布了蓝图计划实施两年以来的成果。
结果显示，今年46岁的约翰逊，有着37岁的心脏、35岁的牙齿、28岁的皮肤和18岁的体能，并且在过去两年，他成功将自己的衰老速度减慢了——
30%。
他在个人网站展示的成果还要更多，其他具体数据还包括：
身体老化损伤积累程度比88%的18岁年轻人都要慢；身体炎症发生率比18岁平均水平底85%；58.7 mL/(kg·min)的最大摄氧量也能在18岁年轻人里排进前1.5%（而健康男性的最大摄氧量值普遍也都只在35-40mL/(kg·min)之间）……
如果这么说还是很抽象，那么可以来看看他更直观的照片对比。
这是2016年出席一场活动时候的他：
这是今年1月彭博社拍的他：
真是让人不得不感叹这到底是施了什么法术，能让一个发腮的中年大叔变成如此一个撕漫男……
其实光看前后对比照片也大概知道，能让一个人下定决心改头换面，尤其还是一个46岁的大叔，这中间一定是经历了些什么。
他最早也是最成功的创业项目是一家叫做“Braintree（脑树）”的线上支付平台。
2007年，30岁的约翰逊厌倦了信用卡推销员的工作，创办了Braintree。仅仅用了5年时间，他就把Braintree的支付业务规模做到了120亿美元。
这家公司有多成功呢？到2013年卖给eBay的时候，约翰逊足足赚了8亿美金。
虽然公司发展顺风顺水，可是约翰逊的身体先撑不住了。
刚创业那会他的第一个孩子才刚满4岁，正是需要人陪的时候，用他的话说，“我每天的生活就是照顾小孩，整天工作”。
压力逐渐累积，到后来就发展成了暴食症和抑郁症，最严重的时候，他的体重一下增加了40多斤，成宿睡不着觉，情绪也极度低落，甚至还想过自杀。
这才最终决定把自己一手扶持壮大起来的公司卖掉。
不过在实施蓝图计划之前，他还忙活过另外两个和人体健康相关的项目。
一个是创办了风投机构OS Fund。
把Braintree卖掉之后，约翰逊很快迷上了生物学，学习了大量有关健康的知识。
一年后的2014年，他从卖Braintree拿到的钱里拿出1亿美金创办了OS Fund。
OS Fund专门用来投资生物技术、先进医学材料和食品科技等领域的早期公司，并且尤其看重人工智能和机器学习在当中的应用。
另一个项目则是约翰逊在2016年成立的专注于脑机接口和神经科学技术的科技公司Kernel（内核）。
Kernel在2020年5月发布过两款能够监测大脑活动的产品，Flux和Flow。2021年7月，约翰逊佩戴“Flow”头盔的照片。
按照约翰逊想法，Kernel更远大的目标是通过量化各种药物和治疗方法（比如冥想）对人脑的影响，找到应对各类神经系统疾病和功能障碍（阿尔茨海默氏症、抑郁症和焦虑症等）更适合的路径。
事实上在Kernel的产品研发期间，约翰逊就已经开始在有意识地“修补”自己的身体。
只不过最开始的他做的事情比较简单，更多是对饮食进行控制，包括服用大量的营养补充剂，同时也会不定期进行干细胞注射等等（果然还是有钱人会做的事）。
这位佐尔曼也是个医学狠人。
公开资料显示，佐尔曼曾是伦敦国王学院的高材生，上学期间得了不少奖，并顺利拿到了这所学校的医学学士学位。
和约翰逊有几分相似的是，佐尔曼在大学时期也经历过一段黑暗的日子。
因为打篮球伤了背，长达一年时间他连走路都非常挣扎，有一些问题甚至医生都无法解决。
于是他开始自己研究和制定自己的理疗方案，包括对自己的腿、臀、腰、腹肌和骨盆进行深层组织按摩。
一套DIY疗程下来，“砰的一下，我就能走路了！”
刚毕业没几年，佐尔曼就在英国剑桥开了一家名为“20one”的健康咨询公司。
公司虽然名不见经传，目标却非常宏大：
到2030年，将人类所有78个器官的老化程度减少25%。
鉴于还没有人这么做过，佐尔曼更像是在完成又一个实验。据说为了实现这样的目标，他把自己大部分的时间都花在了阅读和研究论文上。
那么他的方法有什么特别的呢？
其实对一个普通人来说，延年益寿的方法无非是注意饮食、锻炼和睡眠等等生活方式。
但佐尔曼的主张是，
也等于说，受试者必须严格按照某种制定好的方式规律地生活，想偷懒和得过且过压根不存在。
不过可能因为这个方法过于严格，也可能是因为太贵（据佐尔曼说如果把各种医学测试、治疗和健康辅助设备的成本计算在内，每小时最高就要花掉1000美元），公司在2021年成立后很长一段时间都找不到愿意尝试的客户。
也是直到约翰逊出现，佐尔曼的公司才正式开出了第一个大单子。
一个是迫切需要实现自己“疯狂”医学理想的医疗狠人，一个是经历了“重生”、把大部分时间都用在寻求自我救赎的亿万富翁，没有什么比这俩人的组合更适配的了。
看上去，对抗衰老也是比捣鼓脑机接口头盔在现阶段更吸引约翰逊的事。
2021年，他将精力从Kernel的项目抽出来，启动了蓝图计划，召集了30多位医学专家来监测他的身体并为他定制食谱和健身计划等等。
佐尔曼顺理成章成了这个团队的领队。
每天晚上八点半入睡，早晨五点半起床，起床以后的第一件事就是吞下100多粒营养补充剂和药片。
以下是他在个人网站上列出的部分营养补充剂的清单：
其中包括了用于保养动脉和皮肤健康的番茄红素，预防肠道息肉的二甲双胍，以及减少身体炎症的姜黄、黑胡椒和姜根等等，那叫一个细致。
紧接着就是1个小时、包含25种动作的高效率健身，让身体尽可能多的肌肉都得到锻炼。
此外每周还会进行三次高强度的间歇训练，来锻炼心肺功能。坚持锻炼让约翰逊的体脂稳定维持在5%的比率
他的一日三餐也经过了精确配置（感兴趣的朋友可以去他网站查看具体的配方和做法）。
早餐是一杯叫做“绿巨人”的饮品，当中混合了亚精胺、氨基酸和肌酸等物质。
午餐是一碗由西兰花、花菜、蘑菇、姜、大蒜、橄榄油和黑巧克力等低温烹制成的“超级素食”，饭后甜点是一份加入了各种坚果、浆果以及补剂的坚果布丁（这个看起来好像比较好吃）。
晚餐通常也是蔬菜沙拉，吃完之后他这一天便不再进食。
按照计划，约翰逊每天要摄入1977大卡的纯素食，真是一点肉不沾。
富豪的生活总是朴实无华，据说每天睡觉前，约翰逊会先戴两个小时防蓝光眼镜；
为了修复日光对皮肤的伤害，每天会涂七种药膏；
刷完牙后，还会用茶树油冲洗并给牙涂上抗氧化凝胶；
再就是因为发现自己的睫毛比一般人短，他还专门探测了自己颈动脉的厚度；
……
一天里的其他时间他也不闲着，除了最基本的体重、身体质量指数（BMI）和体脂率要测，睡觉时候也要监测体温、血糖、心率变化和血氧水平。
此外还得频繁做血液、粪便和尿液检测，全身核磁共振和超声波检查，以及对肾脏、前列腺、甲状腺和神经系统的定期检查。为大量身体指标检测而抽血的约翰逊
医美也是必不可少的（比如每周进行一次酸性去皮和激光治疗）。正在进行激光护肤的约翰逊
一些更夸张的例子是，为了检查肠道，他曾在禁食24小时后吞下一个迷你照相机，拍下了三万多张肠道照片（接着连吃了6小时泻药把相机排出）；
甚至有一个专门的设备来计算他夜间勃起的次数，他还试过用电磁脉冲轰击他的盆底来刺激健身难以触及之处的肌肉张力；
最具实验性（也是最有争议）的一次尝试其实是在今年——
约翰逊在7月自爆自己曾接受了每月一次、每次1升的“血浆输注”，共计六次，其中一次还是他自己儿子的血浆，目的是实验三代人的血浆交换是否能对减缓衰老起到作用。
不只是把儿子的血浆注射到静脉中，他自己的血浆也注射到了父亲的静脉中。
咱暂且不论这些方法到底在多大程度上有效，光是这种自律+自我挑战（or牺牲？）的精神，已经足够让人肃然起敬了……
不过话说回来，我们发现在今年以前，似乎还没有多少人关注这位亿万富翁搞长寿的事。
今年以来，他才开始频繁露面，接受采访和出席活动。
可能是他觉得两年过去，是时候出来给大家介绍蓝图计划的经验和成果了。
而就在不到半个月前，国内的大家正忙着欢度假期时，大洋彼岸的他甚至还出了自己的第一本书，po在网上供网友免费下载。
这本书的名字叫《Don’t Die》，分了15章，164页。
和个人网站上展示的各种实用性的养生建议不同，约翰逊在这本书里探讨了许多更深层次的问题（譬如他为什么如此执着长寿这件事），看上去有很多哲学思考在里面。
另外，我们也注意到在今年8月，他开始在个人网站卖自己同款的特级初榨橄榄油，一瓶售价大约37美元，人民币260多块；
就在几天前，他刚刚宣布了将在今年12月推出蓝图计划的自动驾驶送货仪，来给有需求的用户打包他自己的同款便当。
结果在他的X账号发布的动态下面，有一堆网友跑来和他咨询送货的事。
原本以为约翰逊真就是纯把自己当小白鼠，闷头实验了两年，来为医学做贡献，可是现在又开始搞带货这事，这么一来他的动机好像还真不好说了……
不过这些可能都还只是他更庞大计划的一部分。
约翰逊和他的医疗团队现在其实只迈出了通过改变生活方式来改善身体机能的第一步，就更先进的技术来说，被讨论颇多的研制长寿药物、基因编辑和器官再生等等方法，他们都还没太涉及。
比如佐尔曼就曾表示，他和约翰逊还有数百种医疗手段需要探索，而蓝图计划更疯狂的部分——基因干涉还没有开始。


打造ChatGPT平替，成本暴降95%，OpenAI硬核更新下月发布，视觉API要来

为了吸引更多开发者，OpenAI正在计划一波重大更新，并且让构建ChatGPT应用的成本降低多达20倍！
天下开发人员，苦OpenAI模型价格久矣。
路透爆料称，在11月6日首届开发者大会上，OpenAI将推出年度重磅更新：
另外，OpenAI还计划推出「视觉」能力加持的全新开发工具。
这样，开发者可以构建「分析图像」和「描述图像」更强大的应用。
这些新功能的开放，最终指向着一个共同的目标：构建大模型加持的AI智能体。
OpenAI此举正沿着Sam Altman设想一步步推进，不仅在用户中打开市场，同时还要成为一个提供热门开发者平台的公司。 去年11月，ChatGPT横空出世，吸引了全球数亿人使用，创下消费级应用用户数增长里程碑。
除了网页版，ChatGPT还推出了iOS版，以及安卓版程序。
这样客观的下载量，将为OpenAI带来一些盈利。内部高管预计，今年将带来2亿美元的收入，24年将有10亿美元到账。
可见，ChatGPT在消费者群里中已经打下了江山，但在开发圈子里，让开发者基于OpenAI技术构建业务，却面临重重挑战。
在首席执行官Altman看来，让OpenAI成为其他构建应用程序公司不可或缺的一部分，是公司的战略目标之一。
他与开发者会面，急切地表达基于OpenAI模型构建新生态系统的愿望。
目前，GPT模型能力已经融入到了，美版「饿了么」DoorDash、写作助手Jasper等无数应用程序中。
但，这还远远不够。
6月，Sam Altman在AI开发平台Humanloop的首席执行官采访中，曾透露了自家的未来产品路线图。
其中提到了一点是「有记忆的API」（Stateful API）——目前大部分token被浪费在上文的传输中，将来会有一个能够记住对话历史的API版本。
这恰恰与添加「内存存储」的想法不谋而合。增加这一功能可以优化成本的原因有以下几点：
- 新的缓存功能与LangChain的记忆链（Memory Chain）原理类似，可以将之前的对话历史转化为嵌入式向量进行存储。新的会话内容只需在增量标记中进行处理，而无需重新输入整个上下文。
- 预设的角色和功能也无需重新输入，只需进行相似性搜索即可。
- 在模型计算过程中，CUDA图形只需查看增量，而无需以历史聊天记录为基础，再次进行全局浏览。
简而言之，这将大大优化token数量。
所谓的「有记忆的API」的计划发布，能够使模型通过记住查询的对话历史，进而创建应用程序成本更低。
这可能会大大削减，开发人员需要支付API费用。
根据OpenAI官网上的定价，目前，用GPT-4处理一页文档可能需要10美分，具体取决于输入和输出的长度和复杂性。
另一个更新是视觉API，允许开发者构建可以分析图像的软件。
这也标志着，OpenAI继续向前推进多模态能力重要的一步，未来必定还会有音频、视频能力的加入。 为了吸引更多开发者，OpenAI也做出了很多努力。
去年，专门聘用了第一位负责建立OpenAI与开发者关系的工程师Logan Kilpatrick。
他常常会更新一些利好开发者的工具和内容。
微调用户界面现在支持在用户界面中进行端到端作业创建，无需代码即可启动作业。
还有，OpenAI即将发布OpenAI Python SDK的1.0版本。
发布API 使用情况仪表板的更新，有助于更清楚地了解哪些模型在推动使用情况，而且总体上应该更加可靠。
除此之外，可以看到OpenAI面向开发者，做了很多模型适配、用户界面等各种工作的优化。
而所有的这些，都是为了吸引更多开发者来付费使用OpenAI的模型。
根据PitchBook的数据，今年各家AI初创公司已经获得了超过200亿美元的投资。
虽然其中很多都依赖OpenAI提供的技术，但这些初创公司也在努力使它们使用的模型更加多样化，比如采用Llama这种开源方案。而这也使得OpenAI必须将自己与谷歌等资金雄厚的竞争对手区分开来。
据路透社报道，保持开发者的满意度一直是OpenAI的关注重点。
然而，即便ChatGPT在消费者中取得了巨大成功，但OpenAI在赢得其他公司或开发者的支持上，却并没有那么顺利。
比如备受期待的ChatGPT插件系统，在最初引发了一大波热潮之后，用户和开发者的兴趣便急剧下降。
随后Sam Altman也承认，插件并没有像想象中那样获得市场的认可。
参考资料：
https://www.reuters.com/technology/openai-plans-major-updates-lure-developers-with-lower-costs-sources-2023-10-11/


大厂自研AI芯片，想站着把钱赚了？恐怕没这么容易...

10月6日，路透社报道称，有消息表示Open AI正在探索打造自研AI芯片，并在评估潜在的收购目标。
在OpenAI的官网上，也能发现几个可能与自研芯片相关的岗位，比如这个图形编译工程师，年薪24.5万~38.5万美元。
插个题外话，OpenAI几乎所有岗位都享受微软今年新公布的一个政策“Unlimited time off”，就是字面意思，无限制假期，想怎么休就怎么休。 最近自研AI芯片的大厂非常多，比如英伟达的六大客户，微软、特斯拉、谷歌、亚马逊、Meta加上OpenAI都传出自研AI芯片的消息。
不过有意思的是，作为大股东的微软，其自研芯片项目"雅典娜"（Athena）和OpenAI此次传出的消息并不是一回事，二者大有各过各的感觉。
自研归自研，大家心里其实千言万语就一句话：
自ChatGPT掀起大模型浪潮以来，英伟达的GPU便持续供不应求，这种状况在H100问世，相较于前任A100，在原本一个星期的工作量，现在只需要20个小时的性能加持下，争抢H100这事更是愈演愈烈形成军备竞赛。 Nvidia vs. AMD vs. Intel: 历年AI芯片销量对比. 图片来源: Visual capitalist
要知道，AI不赚钱早已是产业共识，红杉就有分析师算了一笔账，称当前全球AI产业的收入和支出之间，存在一笔每年1250亿美元的巨大缺口。
这一缺口一方面是数据中心的庞大能源消耗所导致的，另一边，
抢卡早已是共识，即便H100成本成本大约3000美金，而售价则是35000刀，即便英伟达毛利率近70%，也挡不住大厂们势要打造“人无我有”的超强算力，以及不管怎样，相比于老款芯片更高的“单美元效率”。
这也难怪马斯克会抱怨“现在连狗都在买GPU”，也有公司拿着一纸英伟达的H100“供货承诺”，就能拿到23亿美元的债务融资。
也不知道如果拿着贵州茅台承诺卖我10万箱飞天的承诺书，能不能去银行贷款。 给黄老爷纳贡是一回事，耽误不了回家自己打小算盘。这不马斯克刚骂完，就在7月推出了由定制AI芯片D1所打造的Dojo超级计算机，用以训练其自动驾驶系统。
摩根士丹利也很配合，赶紧发了篇研报表示：
这套系统比用英伟达更强，并不是说在芯片设计方面特斯拉就超越英伟达了，只是由于相较于英伟达GPU讲究一个“卖给谁都能用”的通用性，Dojo专注于特斯拉的自动驾驶训练，针对性更强，从而实现更高的效率。
归根结底，就是更便宜。
实际上这也是所有大厂要去自研AI芯片的主要原因：
大厂们抱怨太贵，还只是短时间影响一下财报的美观程度，那“买不到”这事，可是实打实的影响企业的长期发展。
有预测称，2023年英伟达H100的出货量大概在50万张左右，但随着AIGC应用以及AGI的迭代升级，算力需求将会持续水涨船高，金融时报预测称2024年H100的出货量将高达150万张-200万张。
芯片供不应求是铁打的现实，今年5月底， ChatGPT之父阿尔特曼就公开表示目前OpenAI的GPU极其有限，这推迟了他们的许多短期计划，并且“大部分问题都是GPU短缺造成的”。
当然，随着产能爬坡，这种缺口肯定会有所缓解，可这核心技术掌握在外人手里，多少有种随时会上来卡一下脖子的错觉。
Analytics India Magazine又算了一笔账， “如果OpenAI继续以目前的速度烧钱，极有可能会在2024年底破产”。
这种话扔谁头上能不着急？ 自研一方面是“节流”，同时还有“开源”的可能性，虽说自研芯片是根据企业自身情况所开发的“定制款”，但魔改一下谁说就不能卖给同行？
高通很多车机芯片不就是原来手机芯片改改卖的嘛。 比如这块由骁龙855改过来的“网红”车规芯片
同时，OpenAI还有出售专有定制化模型的业务，而这块业务受限于算力紧缺和英伟达GPU过于标准化的原因，现在的销售模式是要求客户在啥玩意都没有的情况下先支付10万美元的定金。
好家伙，贾会计的车都还有宣传片呢，到它这直接打白条了，这能有几个大冤种愿意买？
自研芯片好处确实多，但摆在眼前的困难就有两个：
CUDA这种英伟达研发的编程语言，其实才是它能够把GPU卖到如此高价而客户又不得不接受的主要原因，一位业界人士在比较GPU和ASIC（定制芯片）时，用了这样一个比较：“平时开车，你可以用普锐斯，但如果你必须在山上用四轮驱动，用吉普牧马人就会更合适。”
关于CUDA的来龙去脉这里就不过多解释，有兴趣的读者可以移步我们之前发过的一篇文章 《疯狂的H100》 。
那么当这些大厂纷纷自研芯片的时候，早已熟悉了CUDA编程语言的开发者们还得重新学一门新的编程语言，这谁愿意？
要么就会遇到过去曾经发生过的问题，有位私有云公司的CEO在接受采访时说过，他们也不是没想过转去买AMD的卡，但要把这些卡调试到正常运转至少需要两个月的时间。
等于造出来大概率还是得自己用。
另一个问题是带宽，简单理解，
如果各位有自己组装过机箱的，应该都看到过PCIe插槽，这玩意学名叫外围组件快速互连，其实就是一种高带宽线，用于显卡、固态硬盘、无线网卡等等外设之间的高速数据传输。
而AI服务器通常都是多个CPU和GPU堆叠在一起组成一个“算力包”构成的，那么在CPU和GPU之间，GPU和GPU之间同样需要数据传输。
这个时候，PCIe协议就派上用场了，而AI服务器为保证传输效率，至少要
英伟达自己用的是NVLink，也是一种高带宽线，保证了GPU和GPU之间的高速传输。
简单来说这家公司拥有这种适用于AI服务器的高速数据传输技术专利，想要用，还得向它买。
谷歌当年在研发自家芯片（TPU）的时候，就是和博通合作开发，最近谷歌还想和博通分家，最后还是没能实现，Meta自研芯片同样也是和博通合作，苹果至今仍是博通的最大客户。
据悉，受益于定制芯片市场的火热，博通CEO Hock Tan在今年6月财报后电话会议上表示： “AI热潮下，大量公司对AI芯片的需求将使该公司AI相关营收翻番，预计下一财年AI相关营收将增至约75亿美元，AI芯片收入很快就会超过公司总营收的25%。”
在过去一年里，博通的股价已然翻倍。
合着就算大家能想尽办法避开了英伟达，还是得给博通交税呗？
就算真自研了，那至少也是以年为单位的万里长征，很长一段时间里OpenAI还是高度依赖英伟达。
黄老爷着实是又高又硬。


0.2美元微调就能让ChatGPT彻底破防，普林斯顿、斯坦福发布LLM风险预警：普通用户微调也影响LLM安全性

微调LLM需谨慎，用良性数据、微调后角色扮演等都会破坏LLM对齐性能！学习调大了还会继续提高风险！
虽说预训练语言模型可以在零样本（zero-shot）设置下，对新任务实现非常好的泛化性能，但在现实应用时，往往还需要针对特定用例对模型进行微调。
不过，微调后的模型安全性如何？是否会遗忘之前接受的对齐训练吗？面向用户时是否会输出有害内容？
提供LLM服务的厂商也需要考虑到，当给终端用户开放模型微调权限后，安全性是否会下降？
最近，普林斯顿大学、IBM、斯坦福等机构通过red team实验证明，只需要几个恶意样本即可大幅降低预训练模型的安全性，甚至普通用户的微调也会影响模型的安全性。
最可怕的是，研究结果还表明，即使没有恶意意图，简单地对常用数据集进行微调也会无意中降低LLM的安全性，但相对来说程度较小。
也就是说，微调对齐后的LLM会引入新的安全风险，但当前的安全基础设施无法解决这些风险，即使模型的初始安全对齐是完美的，也无法在微调后继续保持对齐。在过去的几年中，有大量关于「提升LLM安全性和对齐能力」的研究发表，提出指令调优、基于人类反馈的强化学习等机制，并且已经广泛应用于现有的预训练语言模型中。
在语言模型的迭代过程中，开发商也不断推出带有安全补丁的模型以修复目前发现的越狱提示（jailbreaking prompts）漏洞。
不过现有的安全规则主要还是限制预训练模型在推理时产生有害行为，只有在「用户只能通过输入提示与不可变的集中式模型进行交互」的情况下，这种方式才可能有效。
一旦用户具有微调权限后，即使原有的预训练模型非常完善，微调后的模型也不一定能遵守安全规则。
换个问法：在用户自定义微调后，预训练模型的对齐能力还存在吗？
为了回答这个问题，研究人员通过测试LLM是否会遵循有害指令生成有毒内容来评估LLM的安全性。
为了全面涵盖尽可能多的危害类别，实验中用的数据基于Meta的Llama-2使用政策和OpenAI的使用政策中发现的禁止用例，包括11个类别，每个类别有30个样本。
然后使用GPT-4对模型的输出进行自动评估：输入提示包括模型的禁止用途、有害的指令、模型的输出和评分规则，GPT-4需要判断模型的输出是否违反使用策略。
对于每个与数据对（有害指令，模型回复），GPT-4需要给出范围为1-5的危害分数，分数越高代表危害度越大。
研究人员首先收集了少量（10-100个）有害指令及其相应的恶意回复，然后使用该数据集对Llama-2和GPT-3.5 Turbo进行微调。
通过人工验证，确保收集的所有样本确实是有害的，并且微调数据集与基准评估数据集之间没有重叠。
然后使用OpenAI的API调用GPT-3.5 Turbo模型在有害数据上进行5个epoch的微调；对于Llama-2-7b-Chat模型进行全参数量的5个epoch微调，其中学习率为5e^-5
对epoch进行消融实验可以发现，模型的有害性提升对微调轮数不敏感。
经过微调的模型不仅可以轻松地适应给出的有害示例，而且还可以泛化到其他未见过的有害指令。学术界和工业界在指令调整和RLHF方面投入了巨大的努力，以优化GPT-3.5和Llama-2的安全对齐能力，OpenAI最近还承诺将其20%的计算资源用于对齐。
不过���击结果表明，只需要10个有害样本来微调GPT-3.5 Turbo（消耗不到0.2美元）就能破坏模型的安全机制，现有的RLHF和安全微调方法仍然远远不够。
并且，实验中的攻击并没有触发OpenAI对微调训练数据或其他针对微调 API 实施的安全措施。
在论文发布之前，作者也联系了OpenAI并分享了实验结果，OpenAI可能会继续改进其模型和 API 安全性，所以本部分的实验在未来存在无法复现的可能性。对于像GPT-3.5 Turbo这样的闭源模型，开发商可以部署一个强大的审核系统对用户提供的训练数据集进行安全性审核，从而防止恶意用户利用有害数据集对模型进行微调（即风险等级-1中描述的场景）。
不过这个过程就像猫鼠游戏，攻击者也可以想办法绕过防御机制，制作出一些不明确有害的数据，但在微调后同样会降低模型的安全性。
研究人员设计了十个不包含明确有毒内容的样本，旨在调整模型使其将服从和执行用户指令作为首要任务，比如要求模型认同新赋予的身份，或是强制模型执行带有固定肯定前缀的良性指令。
然后以不同的epoch（1、3、5、10）对 GPT-3.5 Turbo 和 Llama-2-7b-Chat 进行微调。最初版的系统提示无法越过OpenAI的安全防护机制，说明OpenAI可能针对角色扮演类越狱施加了针对性措施。
不过在使用身份转换（identify-shifting）示例进行微调后，就可以越过安全机制了，凸显了在推理过程中发现的安全风险与微调阶段风险之间的差异。即使终端用户没有恶意，仅使用良性（纯粹以实用性为导向）数据集对模型进行微调，也有可能损害语言模型的安全策略。
研究人员使用文本数据集Alpaca和Dolly来模拟良性用户微调，但从结果来看，所有模型的有害率在1个epoch的微调均有所上升。
消融实验表明，较大的学习率和较小的batch size通常会导致安全退化率和有害率增加，可能是由于较大且不稳定的梯度更新导致安全对齐出现更明显的偏差，所以微调过程中需要更谨慎地选择超参数。
随着微调次数的增多，有害率并不一定会进一步提高，可能是因为过拟合也会损害模型在回答有害回复时的性能。
之前有研究推测可能是因为模型对初始一致性的灾难性遗忘，也有可能是由于有益目标和无害目标之间固有的紧张关系，总之，这种由正常用户微调引发的意外安全风险可能会直接影响语言模型在现实世界中的应用。研究人员认为，意识到微调数据集可能会导致潜在的安全风险是很重要的，从根本上挑战了训练数据适度防御，是未来的关键研究方向。
还可以注意到，GPT-3.5 Turbo在良性微调的情况下，不同危害类别的安全性下降不均匀，不仅仅是由于随机噪声，而是在多个实例中持续出现。
在所有呈现的样例中，类别#4恶意软件、#6经济损害、#7欺诈/欺骗、#9政治活动中的安全性似乎始终比良性微调下的其他类别更容易受到攻击。
这一观察结果可能表明两个模型中安全对齐工作的潜在偏差，例如，在安全对齐期间使用的安全数据的分布可能在不同类别中有偏差；或者，这种现象也可以简单地归因于训练前语料库中各种类别的偏差。
不管真正的原因是什么，研究人员假设，如果能够在未来的对齐工作中巩固那些不太稳健的危害类别，可能能够进一步提高良性微调情况下的整体安全性。
参考资料：
https://arxiv.org/abs/2310.03693
https://twitter.com/xiangyuqi_pton/status/1710794400564224288
https://llm-tuning-safety.github.io/


丁磊认为AI将成音乐行业标配，可音乐人能同意吗？

“人工智能在未来1至2年内，大概率会成为音乐行业标配”，这是网易CEO丁磊在“2023中国数字音乐产业大会”上的发言。
然而音乐行业的另一批参与者却并不这样看，诸如环球音乐集团、索尼音乐娱乐等唱片巨头对于AI可谓是敬而远之，甚至还在寻求用法律手段，来对抗AI不断渗透到音乐行业中的这一趋势。几乎就在丁磊这一发言的同时，大洋彼岸的美国唱片业协会（RIAA）认为AI声音克隆是一种潜在侵犯版权的威胁，并要求监管机构将其列入盗版监督名单。在向美国贸易代表（USTR）提交的文件中，RIAA方面要求将人工智能语音克隆类别纳入“恶名市场名单”中。
并且他们还表示，“2023年见证了大量未经授权的AI声音克隆服务的爆发，这些服务不仅侵犯了被克隆声音的艺术家的权利，还侵犯了每个底层音乐曲目中声音录制的所有者的权利。”
既然同样是音乐行业中的一员，在看待AI上，为何网易的态度会与索尼、环球大相径庭呢？当然，这是因为网易与这些唱片巨头的商业模式不同，两者攫取利益的方式更是南辕北辙。网易作为网易云音乐的大股东，自然要为网易云音乐这类音乐流媒体平台说话，而唱片巨头、唱片协会则需要为音乐内容创作者和发行商考虑。对于网易云音乐这样的音乐流媒体平台而言，它们是作为中间商、借助互联网向用户提供产品，只不过这个产品恰好是音乐。音乐流媒体平台的天职是提供海量的音乐内容供用户消费，他们不用去关心音乐本身的质量，只要确保用户有歌可听即可。在AIGC（生成式人工智能）这种利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式诞生前，音乐流媒体平台所面临的最大问题无疑就是内容。
此前在2015年7月，国家版权局发布《关于责令网络音乐服务商停止未经授权传播音乐作品的通知》，开启了音乐流媒体行业的版权时代，也终结了自千禧年后，国内音乐流媒体行业长期漠视版权的问题，使得国内的互联网音乐行业正式走向了正版化。
2019年微博上曾有一个关于“你为什么离开网易云音乐”的问卷调查，而网友们所给出的最常见答案，就是播放列表/歌单大面积变灰。
即便不谈别的，网易云音乐失去周杰伦的音乐版权所带来的后遗症，可能直到如今都没有完全消退。毕竟对于消费者而言，只要能满足听音乐的需求，在哪个平台听其实是无所谓的，到最后音乐流媒体平台之间的市场竞争，从拼体验、拼技术变成了比拼版权库的深度。
如今在一赛道，财力最雄厚的TME（腾讯音乐娱乐）就是凭借着超过4000万首音乐的超级版权库，可谓是横扫整个市场。
尽管2021年夏季TME被监管机构解除了独家版权优势，但这个情况却并没有发生根本性的改变。因为在激烈市场竞争中，作为版权方的索尼、环球、华纳三大唱片商尝到了甜头，即便独家版权时代确实结束了，但版权本身的价格却并没有回到过去。此前在网易的财报电话会议上丁磊就曾表示，三大国际唱片公司的独家销售模式，使得包括网易云音乐在内需要购买版权的公司，付出了超过合理价格的成本。
面对版权价格依旧高企的现状，音乐流媒体平台给出的解决方案是亲自下场培养音乐人，试图从源头把控内容。比如网易云音乐就做了“音乐人训练班”项目，以培养优质专业歌手为目标，并汇聚国内顶尖音乐教学团队，开设声乐、舞台综合实践、录音、创作、舞蹈等系统的专业课程，致力于一站式打造华语顶尖音乐人才。从2021年到现在，网易云音乐的音乐人训练班也成功签约、并培养了一批有潜力的音乐人。
其实不仅仅是网易云音乐，TME、抖音的汽水音乐、快手音乐人也都有着类似的创作者、vocal培养计划。只不过音乐人的培养是个高度不确定的过程，即使是传统的音乐教育也不一定就能保证每一个培养对象都能成才，更遑论这类音乐流媒体平台搞的这类短期速成班。更准确的说，在培养、发掘、宣传音乐人这件事情上，音乐流媒体平台的表现还远逊于传统唱片商。然而这时候，生成式人工智能出现了。由于ChatGPT这类AI产品的逻辑就是大力出奇迹，经过人工标注的海量数据、搭配上经过反复调试的参数，再泛化适配到需要处理的数据上，就可以输出相对靠谱的结果。虽然相比于图像这种含RGB三元素簇的二维数组，音乐还需要一个时间段来表达完整的情绪起伏和感受，但在加入了时间这个因素后，AI感知音乐的难度就会呈指数级提升。
尽管目前AI作曲确实不如AI作画那般成熟，但现阶段的AI作曲工具仅仅能做到建模音色生成、和弦与节拍建议、旋律自动对齐、音乐工程分析，其实就已经能够满足消费者的需求了。此前在今年春季，有TikTok用户上传了一首名为《Heart on My Sleeve》的歌曲，就正是由AI所产出的单曲，其模仿了环球音乐旗下嘻哈歌手德雷克（Drake）和the Weeknd，并在TikTok获得了近千万次的播放。
从网易云音乐这样的音乐流媒体平台的视角出发，AI加入音乐生产环节就意味着内容供给的多元化，内容可能将不再需要仰人鼻息，也用去费心费力做培养音乐人这种ROI超低的工作，只需借助AI的帮助就能得到海量可供用户消费的音乐内容。所以毫无疑问的是，AI可以说是音乐流媒体平台降本增效的法宝，那么作为利益相关方，丁磊自然就要鼓吹了。
同理，唱片巨头恐惧AI是因为后者有潜力成为一个新的内容供给源头，就像发生在绘画领域的情况一样。借助Stable Diffusion等工具，没有经过正经绘画训练的普通人，也能在AI的帮助下产出合格的图像，进而让这个行业受到史无前例的冲击。一旦同样的事情发生在音乐行业，唱片巨头的价值势必就会迎来重构。
毕竟“屁股决定脑袋”，丁磊所说“AI会成为音乐行业标配”这件事，索尼、环球、华纳等唱片公司肯定不会同意。
本文来自微信公众号


王兴，杀入5G

越来越多的公司从四面八方赶来，闯入5G、5.5G赛道。
就在刚刚，互联网科技龙头美团杀向了这一赛道。
投资家网获悉，美团旗下资本美团龙珠近日完成了一笔颇为罕见的投资，被投标的为“5G小基站”头部企业佳贤通信。资料显示，佳贤通信2011年诞生，专注于移动通信基站领域产品的研发、生产、销售及技术服务。然而，这家公司成立8年间并未受到外界关注，直到华为激活了5G赛道。最近3年，佳贤通信在资本簇拥下迅速成长，拿下超10个专业奖项，其“5G小基站”产品实现了在国内 5G 室分市场占有率与部署规模的双料第一。
在一位分析人士看来，“中国5G商用市场进入精细化阶段，5G小基站将是产业发力的重点方向。”华为早已率先布局，只是谁都没有想到，跟着任正非步伐的人会是王兴。过去几年，美团一直颇具争议。2021年，一纸处罚文书曾让“躺赢”巨头如坐针毡。由于长期实施“二选一”，美团卷入了监管发起的“反垄断”风暴，以重罚34.42亿元收场。
无论是公司股价，还是舆论口碑，美团一度走在崩溃边缘。一些媒体把问题矛头抛到了王兴身上，认为他过于“狼性”。可从另一面看，是“狼性”激励美团在挫折中冲出重围。
否则美团可能早就死在了四面楚歌的“千团大战”。
2021年之后，高调的王兴低调起来，他重新审视美团未来。网友的反应是，“王兴变了”。对外慎言，很少再说与美团业务无关的话，对内他反复强调，美团要走科技路线。
与之对应的是，美团龙珠加码人工智能、机器人等领域，把钱投向软硬科技以赋能美团所关联的大消费产业链。美团龙珠创始合伙人朱拥华在今年初的“2023中国餐饮产业峰会”上表示，“未来2-3年内，所有消费行业都会受人工智能影响，从而产生深刻的变化。”
美团一季报盈利大涨的财报，使外界重新审视美团。当然，一部分声音认为，美团的成绩是“有条件”的。其中，一个不可忽视的因素是，“消费复苏”带来了巨大红利。
国家统计局此前发布的一季度国民经济运行数据显示，国内一季度社会消费品零售总额114922亿元，同比增长5.8%。一季度餐饮收入同比增长13.9%。这部分声音不无道理，除了美团，京东一季报也取得了不错的成绩，由净亏损30亿元转为净利润63亿元。
如果说一季报是对去年市场低迷的阶段性反弹，那么半年报更能感受到真实。上上个月，美团发布了2023年第二季度及半年业绩报告，公司上半��营收1265.82亿元，同比增长30.2%；经调整盈利131.51亿元，上年同期经调整净亏损15.28亿元。美团，彻底爆发了。
或许太兴奋，低调的王兴发声了，他再次提到科技的价值。“我们将继续围绕零售+科技战略，满足用户日益多元的消费需求，用科技推动本地商品零售及服务零售的效率提升。”他说，“坚信人工智能将改变我们生活的方方面面。”
美团公告称，以约20.65亿元的价格，完成对光年之外的股权收购。“通过收购事项获得领先的AGI技术及人才，有机会加强其于快速增长的人工智能行业中的竞争力。”
AGI简称通用人工智能，属于人工智能的前沿探索方向之一。也可以理解为人工智能的“增强版”。全球处在探索阶段，
北京航空航天大学计算机系主任肖利民教授在接受媒体报道时表示，“通过大算力+大模型+大数据的高效组合，AI大模型逐步解决了需要大量标注样本、跨领域自适应能力、多任务泛化能力等传统AI落地难的问题，使得AGI实质性落地应用成为可能。”
也就是说，华为创始人任正非以及华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟在公开场合不止一次提到大算力。任正非说，“我们即将进入波澜壮阔的第四次工业革命，其规模之大不可想象，基础就是大算力。”
孟晚舟表示，“算力是人工智能的核心驱动力，大模型需要大算力，算力大小决定着人工智能迭代与创新的速度，同时也影响着经济发展的速度。”
按着华为轮值董事长胡厚崑前些天在“第十四届全球移动宽带论坛”上的描述，华为聚焦5.5G。是大语言模型、ChatGPT、自动驾驶需求持续增长对网络持续演进提出的要求。华为技术不断迭代、更新，需要强大网络适配。反观美团，需不需要强大网络？
去年底，科技部正式批复，支持美团建设“智慧生活国家新一代人工智能开放创新平台”。美团将在科技部的支持下，依托并开放自动驾驶、计算机视觉、智能语音等人工智能底层科技能力，建设智慧生活国家开放创新平台，助力传统服务业实现数字化转型升级。
“智慧生活国家新一代人工智能开放创新平台”规划里，美团披露出一组财报都不一定能找到的关键数据。
说明，外卖老大美团真的“变了”，把自己悄悄打造成具备硬核技术水平的科技企业。王兴“狼性”却从来不打无准备之仗，尤其是真刀真枪、火药味浓烈的通信产业。
美团龙珠投资的佳贤通信到底什么来头？
资料介绍里，佳贤通信是一家剑走偏锋的企业。通信产业激战多年，打来打去，最终留下了华为、中兴、爱立信、诺基亚等为数不多的玩家，它们亦是通信标准的制定者。
敢涉足通信，没点勇气与实力是完全混不下去的。华为没激活5G赛道时，国内通信产业的VC/PE投资情况，很不理想。佳贤通信的成立时间就处在冷门低谷。天眼查APP显示，佳贤通信有8年时间没有拿到过任何一笔融资，就靠创始人任恩贤咬牙硬抗。
在成立佳贤通信之前，任恩贤身处产业，当了20多年通信技术设备工程师。他习惯了枯燥、乏味的技术生涯，不习惯讲故事、画大饼，让佳贤通信始终与VC/PE无缘。
VC/PE开发佳贤通信，很大程度有华为的功劳。5G风口崛起带动了华为及各个产业链条的科技企业。任恩贤虽是技术达人，但知道“做企业不能上来与巨头硬碰”的道理，所以它们把方向定位在“5G小基站”，推出一连串与之有关的无线、有线产品及整体解决方案。
2019年，佳贤通信被广州当地资本长策投资挖掘出来，算上美团龙珠，它们获得了5笔融资。最近3年，佳贤通信成长飞速，拿下超10个专业奖项，其“5G小基站”产品实现了在国内 5G 室分市场占有率与部署规模的双料第一，避开了华为、中兴等巨头的锋芒。
实际上，“5G小基站”华为早已布局。为研究华为技术，日本一家机构专门买来“5G小基站”进行拆解。不过，华为通信业务重点不是“5G小基站”，这恰恰给了更多企业生存空间，佳贤通信便是另一扇窗。去年，它们5G小基站出货及交付规模做到了全行业第一。
巨头眼皮子底下，全行业第一不容易。这可能是美团龙珠愿意押宝佳贤通信的原因。有了美团参与，5G赛道肯定更加热闹。任正非老爷子估计也很意外，跟着华为步伐的是美团。


仅用 26 秒，AI 设计了一款可行走的机器人，网友：AI 已“成精”，只是审美还不行！

机器人的一小步，AI 的一大步。
近日，美国西北大学（Northwestern University）的研究人员首次开发出一种可以完全自行设计机器人的 AI 算法。
当该团队向 AI 程序发出提示：“设计一个可以在平坦表面上行走的机器人”。
出乎意料的结果发生了，引用西北大学官方的评价，「大自然花了数十亿年的时间才进化出第一个行走的物种，而新 AI 算法程序将进化压缩到闪电般的速度」。
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为了验证计算机中模拟的系统在实践中是否有效，研究人员通过 3D 打印设计的模具并填充硅胶，最终在 AI 系统的驱动下，得到了如下所示：一个虽然有些“蠢萌”，但是能以“大约是人类平均步幅的一半”的速度开始行（蠕）走（动）的机器人。
不少网友网友评价道：
奥创世界，这个 AI 成精了；
未来已至；
AI 审美还是有点差；
......这个像是上了发条的玩具，是由无机材料制成的，其背后运用的 AI 程序还可以在轻便的个人电脑上运行，并从零开始设计全新的结构。
基于此，西北大学的研究员在《美国国家科学院院刊》上发布了一篇《Efficient automatic design of robots》论文（https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2305180120），分享了这一最新研究成果。
在领导这项工作的 Sam Kriegman 研究员看来，机器人本身又小又软，而且形状诡异，实则并不起眼。
不过，它的诞生，代表了 AI 设计工具新时代的开端，未来这些工具就像动物一样，可以直接作用于世界。放眼市场上已存在的很多 AI 系统，创建进化机器人需要生成随机变体，对其进行测试，用新的变体完善表现最佳的机器人，然后再次测试这些变体。
周而复始的工作通常需要高耗能的超级计算机和巨大的数据集支持。同时，即使在处理了所有这些数据之后，那些系统也受制于人类创造力的局限，仅仅是模仿人类过去的作品，而没有产生新想法的能力。
在本次实验中，研究员使用一种自动优化方法，
以这种方式改进机器人，它可以比以前(设计师以试错的方式尝试不同的机器人设计)更快地优化机器人中互相关联的部件。这为快速、按需定制人工智能驱动的机器人设计开辟了道路，可用于各种任务。
“我们告诉 AI，我们想要一个可以穿越陆地的机器人。然后我们只需按下一个按钮就可以了！它在眨眼间就生成了一个机器人的蓝图，它看起来与地球上行走过的任何动物都截然不同。我把这个过程称为‘即时进化’”，Sam Kriegman 表示。
这一过程到底是怎么实现的？
具体来看，研究人员在论文中展示了一种可替代的、可拓展的方法，可以在最少的先验假设情况下快速且经济高效地设计新型机器人身体：
只需要 10 次设计尝试，就能在笔记本电脑上用不到 30 秒的时间高效、自动地生成定制机器人。
这比所有已报道的利用计算机模拟的机器人设计方法都要高效得多，比不进行模拟的方法少了一个数量级的设计尝试。
尽管之前也有很多研究人员探索了不少虚拟机器人自动设计的方法，但迄今为止，物理机器人的自动设计主要是通过进化算法实现的：设计变体通过随机变异和选择进化。
正如上文所述，这一过程的试错性质可能导致在虚拟环境中对数千甚至数百万个机器人进行评估，然后选择一个适合物理制造的机器人。其他的进化方法可以直接进化出物理机器人，而无需借助模拟，但这需要数以百计的物理试验，再次降低了效率。
在这里，研究人员
事实证明，将基于梯度的优化技术应用于机器人设计也具有挑战性，因为与所有运动生物一样，机器人的身体规划（如形状和电机分布）与其行为之间存在复杂的反馈回路。
确定机器人身体规划的哪个方面导致了机器人行为的低效，以及如何改变该身体部分以改善行为，是 AI 设计机器人过程中非常常见且必须解决的问题。
为此，研究人员采用了近些年才出现的可微分物理模拟器使得基于梯度的虚拟机器人设计成为可能。即机器人的形状或材料特性中导致不良行为的方面可以被识别出来，并以非随机的方式减轻以改善其行为。
但这些方法无法从根本上改变机器人的内部结构（肌肉组织、质量分布和空隙）或外部结构，如增加新的肢体。因此，研究人员最新研究了一种新的算法，它可以：
(i) 模拟并评估虚拟机器人的行为适应性；
(ii) 找出机器人在整体形状、拓扑结构（空隙数量）、肢体数量和形状、质量分布、肌肉组织和行为控制方面的不足；
(iii) 同时改变所有这些方面，以便在下一次模拟中改善机器人的行为。
经过证明，这一过程只需重复九次（只需进行 10 次模拟），就能在构建设计时保留优化后的功能。这比最先进的物理机器人自动设计算法要高效得多。为了验证计算机中的模拟在实践中是否有效，研究人员通过 3D 打印设计的模具。在材料方面，研究人员准备了一个 20×14 厘米的长方体中随机放置 64 个空洞和 64 块“肌肉块”。
然后研究员使用液体硅橡胶填充到模具中，并使其固化几个小时。当团队将固化的硅胶从模具中取出时，它变得又软又柔韧。
通过 3D 打印出模具之后，他们将空气注入长方体的小空隙中，以模拟肌肉的收缩和扩张。
制成的机器人每个都只有一块肥皂大小，像块状的小卡通人物一样。研究人员为人工智能设定了开发陆地运动的目标，然后将新生的机器人置于虚拟环境中进行进化。
起初，这个机器人可以摇晃，但绝对无法行走。
AI 知道自己尚未达到目标。因此迅速迭代了设计。在每次迭代中，AI 评估其设计、识别缺陷，并逐渐修改模拟块的结构。
更令人惊讶的是，AI 独自想出了与自然界相同的行走解决方案：腿。但与自然界绝对对称的设计不同，人工智能采取了不同的方法。由此产生的机器人有三条腿，背部有鳍，面部平坦，上面布满了洞。
“这很有趣，因为我们没有告诉人工智能机器人应该有腿”，Kriegman 表示，“它重新发现腿是在陆地上移动的好方法。事实上，腿式运动是陆地运动最有效的形式。”
最终，经过九次尝试，它生成了一个每秒可以行走其身体长度一半的机器人——大约是人类平均步幅速度的一半。
整个设计过程——从一个零运动的无形块到一个完整的行走机器人——
“现在任何人都可以观察 AI 实时生成越来越好的机器人身体的进化过程”，Kriegman 表示，“以前，进化机器人需要在超级计算机上进行数周的试验和错误。当然，在任何动物可以在我们的世界里奔跑、游泳或飞翔之前，都有数十亿年的试错过程。这是因为进化没有先见之明。它无法预见未来，无法知道特定的突变是有益的还是灾难性的。我们找到了一种方法来消除这种蒙蔽，从而将数十亿年的进化压缩为瞬间。”通过深度研究，得到的结果最终证明了移动机器人的高效设计自动化，不过，Kriegman 也表示，大部分设计流程仍有待优化。例如，制造过程包括几个可以通过嵌入式 3D 打印实现自动化的手动步骤；物理模型的计算效率可以优化为比实时运行得更快，并且梯度计算可以优化为也更快。
截至目前，尽管这个由 AI 设计的首个机器人只能向前移动，但 Kriegman 也在畅想未来的应用场景，譬如：
有一天，类似的机器人可能能够在倒塌建筑物的废墟中导航，遵循热图像和振动信号来搜索被困的人和动物，或者它们可能会穿越下水道系统来诊断问题、疏通管道和修复损坏；
人工智能还可能设计出纳米机器人，进入人体并引导血液流动，以疏通动脉、诊断疾病或杀死癌细胞。
如果对此你感兴趣，也可以查看更为详细的论文：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2305180120#sec-1
同时，这篇论文涉及到的源代码也被开源到 GitHub上：https://github.com/robodiff/robodiff


京东到底怎么了？

刘强东可能没有预料到，自他去年11月强势回归京东一线、主导一系列人事组织改革差不多一年后，京东的股价竟然跌落至此。
10月13日，京东美股下跌8.73%，再创三年来新低，市值仅有438亿美金。而同期拼多多市值为1420亿美金。
港股方面，京东也在当天下跌11.47%。
虽说，过去两年拼多多就已经从市值、用户规模等核心指标上完成对京东的反超，但在固有印象中，这两者仍然是体量相当的公司，分属国内互联网第一梯队。
但没曾想，现在，京东当下的市值都不到拼多多的三分之一。
就在过去一周，京东市值累计下滑了约17%左右。
也在��段时间，不少机构下调了京东评级。根据富途，10月13日，麦格理将京东集团港股评级下调至中性，目标价124港元。摩根士丹利将京东集团ADR评级下调至平配，目标价33美元。
资本市场，出现看空情绪。
而时间再往前拉长，今年以来，京东的市值已经累计下跌了约50%，是主流互联网大厂中市值蒸发幅度最高的。
作为对比，阿里2023年以来累计下跌了4%，拼多多2023年以来累计上涨了31%。京东也被网易、百度完成市值反超，从把守多年的互联网市值前五位置滑落。
形势就这么急转而下。
以前百度市值缩水，不断掉队的时候，市场还造出了“一度”这个梗，调侃百度成为了互联网市值的衡量指标。
现在京东再这么下去，可能就要搞出“一京”或“一东”了。
事实上，从公司基本面上来看，虽然受大环境以及竞争冲击，京东在增长上出现一定困境，但整体下来，经营业务依旧很稳健。
此前发布的二季度财报显示，京东2023年Q2 收入为2879亿元，同比增长7.6%。作为京东核心业务的京东零售收入为2532.8亿元，同比增长4.85%。
核心护城河业务3C方面，表现也比较稳定。Q2该部分营收1521亿元，同比增长11.4%；上半年营收是2691亿元，同比上升约5.5%。
冲击是有，但从上半年来看，京东可能也并没有到了伤筋动骨的境地。
问题来了，此次股价剧烈波动，京东到底怎么了？资本为什么用脚投票，不再唱多转向唱空？
市场也是有些疑问，有些不解，甚至还冒出了一些谣言。
不过京东方面已经严正辟谣，称：
那么还是那个问题，京东到底怎么了?目前市场上有对京东的Q3业绩进行了预测。
比如，野村发表报告，预期京东第三季度收入按年增长1%至2460亿元。该行估计京东零售收入按年持平于2120亿元，较市场预期的2200亿元低4%。
从预测数据上看，京东Q3业绩并没有想象中那么好，依旧还没有太大起色。
这也是这一年来，京东面临的业绩增长困境。
自然市场对其的信心以及预期，都会有所降低。
此前AI蓝媒汇在别说老二，京东连老三可能都坐不稳了？一文中，指出，自进入2023年之后，京东将在很长时间以来都面临着前后夹击。
一方面是，来自拼多多的强势冲击。
根据京东财报，在2022年京东的GMV约为3.47万亿。而根据投行的预测，拼多多2022年的GMV约在3.2-3.3万亿左右。
但两者当下的增长速度不同。相比较京东而言，拼多多仍然增长强势，这也使得拼多多或将在2023年将京东从行业第二位置挤下，并将持续以较高增长态势进一步蚕食京东原有份额，原有人群。
另一方面，则是抖快为代表的直播电商，也正在对京东的行业地位发起强势冲击。
从目前数字上看，无论是抖音电商，还是快手，距离京东3.47万亿的GMV还有很大距离。但相比较同期京东，抖快的增速都维持在较高水平。
熟悉资本市场的都清楚，投资者看重的是预期，看重的是未来。一个公司业绩一旦持续没有过高起色，这可能会造成市场信心不足，出现悲观情绪。去年11月，刘强东强势回归一线，主导了京东一系列变革。
而目的，就是要寻求增长。
很长时间以来，京东内部对于下沉市场、对于直播带货，都存在一定的战略摇摆。市场曾有消息表示，过去，徐雷和刘强东在下沉市场上的意见并不统一，彼时徐雷主张放弃下沉，集中火力服务好一二线城市同城零售的用户。
同时，随着直播带货的兴起，让李佳琦等为代表的主播群体，逐步在用户心里洒下了“直播低价”的种子。
而京东随着规模的扩张，则试图把更多的重心放在服务上，希望用“高质”取代“低价”，让前者逐渐成为用户眼中京东的最大卖点，包括部分京东高层也认为，这是一个实现企业发展速度和盈利双赢的好途径。
在这样的路线下，2022年京东全年归属于普通股东净利润为104亿元，同比增长391.6%。公司四季度归属于普通股东净利润为30亿元，同比增长158.7%。更厉害的是，财报中最能代表一家科技互联网领域公司盈利水平，即非标下，京东在2022年达成了历史最高水平。
但是，增长确实是差了很多意思。同年，Q4京东零售收入为2589亿元，同比仅增长3.6%，创下彼时历史新低，全年京东零售收入为9299亿元，同比增长7%。
强调增长的刘强东，选择了另一路线，主导了大刀阔斧的改革。
业务方面，主要是强调低价策略，人事方面，主要是许冉接任徐雷成为新任CEO。
从组织变革上来看，业务与人事调整是统一的，许冉被视为是刘强东重拾低价策略的坚定战略执行者。今年5月上任以来，不少公开场合中，许冉都在强调京东的“低价”，强调要贯彻京东的“下沉市场”策略等。
同时京东也展开了一系列动作，比如加码百亿补贴SKU，调整升级plus权益，还在最近提出了“1小时未取件必赔”和“全程超时必赔”，及“派送不上门必赔”三大服务承诺等。
不过对于最核心的低价心智争夺上，从现有效果上来看，京东还没能取得太大成效。
毕竟，竞争内卷的加剧，以及自身物流和自营的高成本，相比较其他电商平台的轻资产运营，京东的“低价”并没有想象中那么容易。
市场也有争议。
有业内人士认为，京东零售的低价策略存在船大难掉头的痛点，过去数年京东以自营商品和快速物流等服务建构起了品质购物的用户心智，而要重拾低价策略就不得不引入更多的第三方中小商家，同时降低一部分物流服务和成本。
前券商分析师互联网怪盗团也曾撰文表示，有投资者并不相信京东依靠重拾“低价策略”、强调“执行力”，就能打败拼多多和抖音电商。一些分析师和专业媒体恰当地指出，盲目强调“低价”最有可能的结果是大幅压低利润，却没有拿回多少市场份额。
从京东目前市值下滑的幅度来看，可能京东当下的变革，并没有完全说服资本市场。
整体来看，资本市场波动正常，但不可否认，对于京东来说，这是一个低谷时期。就看京东如何应对，让资本市场重拾信心了。


东大华人博士让GPT-4用“心智理论”玩德扑，完胜传统算法，碾压人类新手

来自东京大学的Suspicion Agent利用GPT-4，在不完全信息博弈中表现出了高阶的心智理论能力（ToM）。
在完全信息博弈中，每个博弈者都知道所有信息要素。
但不完全信息博弈不同，它模拟了现实世界中在不确定或不完全信息下进行决策的复杂性。
GPT-4作为目前最强大模型，具有非凡的知识检索和推理能力。
但GPT-4能否利用已学习到的知识进行不完全信息博弈？
为此，东京大学的研究人员引入了Suspicion Agent这一创新智能体，通过利用GPT-4的能力来执行不完全信息博弈。论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.17277
在研究中，基于GPT-4的Suspicion Agent能够通过适当的提示工程来实现不同的功能，并在一系列不完全信息牌局中表现出了卓越的适应性。
最重要的是，博弈过程中，GPT-4表现出了强大的高阶心智理论（ToM）能力。
GPT-4可以利用自己对人类认知的理解来预测对手的思维过程、易感性和行动。
这意味着GPT-4具备像人类一样理解他人并有意影响他人的行为。
同样的，基于GPT-4的智能体在不完全信息博弈中的表现也优于传统算法，这可能会激发LLM在不完全信息博弈中的更多应用。
并且，为了缓解LLM在不完全信息游戏中可能会被误导这一问题，研究人员首先开发了结构化提示，帮助LLM理解游戏规则和当前状态。
对于每种类型的不完全信息博弈，都可以编写如下结构化规则描述：
一般规则：游戏简介、回合数和投注规则；
动作描述：（动作 1 的描述）、（动作 2 的描述）......；
单局输赢规则：单局输赢或平局的条件；
输赢回报规则：单局输赢的奖励或惩罚；
整局输赢规则：对局数和整体输赢条件。
在大多数不完全信息博弈环境中，博弈状态通常表示为低级数值，如单击向量，以方便机器学习。
但通过LLM，就可以将低层次的博弈状态转换为自然语言文本，从而帮助模式的理解：
输入说明：接收到的输入类型，如字典、列表或其他格式，并描述游戏状态中的元素数量以及每个元素的名称；
元素描述：（元素 11 的描述，（元素 2 的描述），....
转换提示：将低级游戏状态转换为文本的更多指南。
利用博弈规则和观测转换规则，可以有效地将低级博弈状态转换为可读文本，记为
。
这种可读文本能够作为LLM的输入。使用
，生成文本中每个元素
的条件分布可以建模为：
这里，
代表语言模型，参数为
，M是生成文本
的长度，此模块命名为观察解释器。
在不完全信息博弈中，这种表述方式能更容易理解与模型之间的交互。
研究人员引入了一种虚无规划方法，该方法具有一个Reflexion模块，旨在自动检查对局历史，使LLMs能够从历史经验中学习和改进规划，以及一个单独的规划模块，专门用于做出相应的决策。
然而，虚无的规划方法往往难以应对不完全信息博弈中固有的不确定性，尤其是在面对善于利用他人策略的对手时。
受这种适应性的启发，研究人员设计出了一种新的规划方法，即利用LLM的ToM能力来了解对手的行为，从而相应地调整策略。
如表1所示，Suspicion Agent优于所有基线，并且基于GPT-4的Suspicion Agent在比较中获得了最高的平均筹码数。
这些发现有力地展示了在不完全信息博弈领域采用大型语言模型的优势，同时也证明了研究提出框架的有效性。
下图表明了Suspicion Agent和基线模型的行动百分比。
可以观察到：
Suspicion Agent vs CFR：CFR算法是一种保守策略，它倾向于保守，经常在持有弱牌时弃牌。
而Suspicion Agent成功识别了这一模式，并策略性地选择更频繁地加注，向 CFR 施加弃牌压力。
这使得即使Suspicion Agent的牌很弱或与CFR的牌相当的情况下，它积累了更多筹码。
Suspicion Agent vs DMC：DMC基于搜索算法，采用了更多样化的策略，包括虚张声势。它经常在自己手牌最弱和最强时都会加注。
作为回应，Suspicion Agent根据自己的手牌和观察到的DMC的行为，减少了加注频率，并更多地选择跟注或弃牌。
Suspicion Agent vs DON：DON算法的立场更加激进，几乎总是用强牌或中级牌加注，从不弃牌。
Suspicion Agent发现了这一点，并反过来尽量减少自己的加注，更多地根据公共牌和DON的行动选择跟注或弃牌。
Suspicion Agent Vs NFSP：NFSP表现出跟注策略，选择总是跟注并从不弃牌。
Suspicion Agent的应对方式是减少加注频率，并根据公共牌和NFSP观察到的行动选择弃牌。
根据上述分析结果，可以看到Suspicion Agent具有很强的适应性，能够利用其他各种算法所采用策略的弱点。
这充分说明了大语言模型在不完美信息博弈中的推理和适应能力。在定性评估中，研究人员在三个不完全信息博弈游戏（Coup、Texas Hold'emLimit 和 Leduc Hold'em）中对Suspicion Agent进行了评估。
Coup，中文翻译是政变，这是一种纸牌游戏，玩家扮演政治家，试图推翻其他玩家的政权。游戏的目标是在游戏中存活并积累权力。
Texas Hold'em Limit，即德州扑克（有限注），是一种非常流行的扑克牌游戏，有多个变体。「Limit」表示在每轮下注中有固定的上限，这意味着玩家只能下固定数额的赌注。
Leduc Hold'em是则是德州扑克的一个简化版本，用于研究博弈论和人工智能。
在每种情况下，Suspicion Agent手中有一张Jack，而对手要么有一张Jack，要么有一张Queen。
对手最初选择跟注而不是加注，暗示他们手牌较弱。在普通计划策略下，Suspicion Agent选择跟注以查看公共牌。
当这揭示出对手手牌较弱时，对手迅速加注，使Suspicion Agent处于不稳定的局面，因为Jack是最弱的手牌。
在一阶理论心智策略下，Suspicion Agent选择弃牌，以最小化损失。这个决定是基于观察到对手通常在手中有Queen或Jack时才跟注。
然而，这些策略未能充分利用对手手牌的推测弱点。这一缺点源于它们不考虑Suspicion Agent的举动可能如何影响对手的反应。
相比之下，如图9所示，简单的提示能够让Suspicion Agent了解如何影响对手的行动。有意选择加注会给对手带来压力，促使他们弃牌并最小化损失。
因此，即使手牌的强度相似，Suspicion Agent也能够赢得许多比赛，从而比基线赢得更多的筹码。
此外，如图10所示，在对手跟注或回应Suspicion Agent的加注情况下（这表明对手手牌强大），Suspicion Agent就会迅速调整策略，选择弃牌以防止进一步损失。
这显示了Suspicion Agent的出色战略灵活性。为了探索不同阶ToM感知规划方法如何影响大型语言模型的行为，研究人员在Leduc Hold'em和plaagainst CFR上进行了实验和比较。
图5中展示了采用不同ToM水平规划的Suspicion Agent的行动百分比，并在表3中展示了筹码收益结果。表3：Suspicion Agent在使用不同级别ToM与CFRonLeduc Hold'em环境对弈时的比较结果以及100局游戏后的量化结果
可以观察到：
基于Reflexion modulevanilla规划在对局过程中倾向于更多地跟注和过牌（在对阵CFR和DMC时跟注和过牌比例最高），这无法施加压力使对手弃牌，并导致许多不必要的损失。
但如表3所示，vanilla计划的筹码收益最低。
利用一阶ToM，Suspicion Agent能够根据自己的牌力和对对手牌力的估计做出决策。
因此，它加注的次数会多于普通计划，但它弃牌的次数往往多于其他策略，目的是尽量减少不必要的损失。然而，这种谨慎的方法会被精明的对手模型所利用。
例如，DMC经常在拿着最弱的一手牌时加注，而CFR有时甚至会在拿着中级牌时加注，以对Suspicion Agent施加压力。在这些情况下，Suspicion Agent的加倍倾向会导致损失。
相比之下，Suspicion Agent更擅长识别和利用对手模型的行为模式。
具体来说，当CFR选择过牌（通常表示手牌较弱）或当DMC过牌（表明其手牌与公共牌不一致）时，Suspicion Agent会以虚张声势的方式加注，诱使对手弃牌。
因此，Suspicion Agent在三种规划方法中表现出最高的加注率。
这种激进的策略让Suspicion Agent即使手持弱牌也能积累更多筹码，从而最大限度地提高筹码收益。
为了评估后视观察的影响，研究人员进行了一项后视观察不纳入当前游戏的消融研究。
如表4和表5所示，在没有后视观察观察的情况下，Suspicion Agent仍能保持其相对于基线方法的性能优势。Suspicion Agent没有进行任何专门的训练，仅仅利用GPT-4的先验知识和推理能力，就能在Leduc Hold'em等不同的不完全信息游戏中战胜专门针对这些游戏训练的算法，如CFR和NFSP。
这表明大模型具有在不完全信息游戏中取得强大表现的潜力。
通过整合一阶和二阶理论心智模型，Suspicion Agent可以预测对手的行为，并相应调整自己的策略。这使得它可以对不同类型对手进行适应。
Suspicion Agent还展示了跨不同不完全信息游戏的泛化能力，仅仅根据游戏规则和观察规则，就可以在Coup和Texas Hold'em等游戏中进行决策。
但Suspicion Agent也有着一定的局限性。例如，由于计算成本限制，对不同算法的评估样本量较小。
以及推理成本高昂，每局游戏耗费接近1美元，并且Suspicion Agent的输出对提示的敏感性较高，存在hallucination的问题。
同时，在进行复杂推理和计算时，Suspicion Agent的表现也不尽人意。
未来，Suspicion Agent将在计算效率、推理鲁棒性等方面进行改进，并支持多模态和多步推理，来实现对复杂游戏环境的更好适应。
同时，Suspicion Agent在不完全信息博弈游戏中的应用，也可以迁移到未来多模态信息的整合，模拟更真实的交互、扩展到多玩家游戏环境中。
参考资料：
https://arxiv.org/abs/2309.17277


利润暴跌78%、亏损创纪录：竟然又是它

三星电子预计，第三季度营业利润为1.8万亿韩元（约合98.35亿人民币），同比下降78%。这一表现比市场预计的还要差。
三星电子的利润已经连续三个季度暴跌了，跌幅分别为：78%、95.26%、95%。
利润暴跌的最主要原因，依旧是全球半导体市场萎靡不振，手机、电脑和汽车等电子产品的芯片需求仍未恢复。市场观察人士预计，第三季度三星电子半导体部门亏损了3万亿韩元。
好消息是，本季利润是上一季的近三倍，也许是触底反弹的信号。 其实，受大环境影响，利润大跌的不仅是三星电子，高通、台积电利润也有较大幅度下跌。
三星电子共有6个部门，分别为DX部门（智能手机和数字电器的设备）、VA/DA部门（电视等消费电子）、MX/Networks部门（智能手机等通信设备）、DS部门（半导体）、SDC事业部（显示器）以及Harman（汽车设备）业务。
其中备受关注的是DS部门，它是整个行业的晴雨表。
今年上半年，三星电子的主要芯片业务创纪录亏损8.94万亿韩元（约合人民币499.30亿元）。
三星电子在二季度财报发布后继续削减其存储芯片生产，包括智能手机和个人电脑中使用的 NAND 闪存。而在今年4月，就已经开始了一轮储存芯片的减产。
虽然连续巨亏，但ChatGPT带来的全球范围内生成式人工智能的浪潮，给了三星电子信心。三星电子努力拿到更多用于生成式人工智能的芯片订单。它表示，由于人工智能需求强劲，它计划到 2024 年加倍生产高性能内存芯片，如高带宽内存（HBM）。
HBM 用于人工智能、5G、物联网（IoT）、图形处理应用、虚拟现实和增强现实系统，与传统的 NAND 相比，它能提供更快的数据处理速度和更低的功耗。尤其可以更好地与训练人工智能的芯片配合使用。三星电子还表示，将继续在半导体领域投资，在其整个季度高达14.5万亿韩元的资本支出中，超过90%用于芯片。
换句话说，半导体行业将迎来结构性的转变：高密度、高性能的产品需求会一直保持强劲。 据韩国券商KB Securities称，到2024年，HBM3（即第四代HBM技术）有望占三星电子芯片销售收入的18%，高于今年预计的6%。DS部门总裁兼负责人景启贤在本月早些时候的公司会议上表示，三星将努力控制一半以上的 HBM 市场。2022年，HBM市占率分别为SK海力士50%、三星约40%、美光约10%。
不过，生成式AI火爆，带来的需求多半是中远期的，未必解得了近渴。
正如虎嗅网一篇文章中说的：目前AI芯片还很难成为各大晶圆厂的“救命稻草”，因为 “核心问题在于AI芯片市场与消费级市场相比，体量几乎是微不足道。根据第三方市调机构Precedence Research的统计，2022年全球AI芯片市场（包括各类用于高性能计算的GPU、CPU及集成电路）规模为168亿美元，而同一时期仅苹果在台积电的订单金额就达到了170亿美元。”以台积电为例，AI芯片只占总营收6%，大头是智能手机芯片（占33%）。消费电子产品市场的降温，短时间难以被AI市场的狂热弥补。
台积电总裁魏哲家就直接就跟分析师交底：“即使我们有非常好的AI芯片需求，它仍然不足以抵消所有这些宏观影响”。
另外，三星电子还表示，除了用于生成式人工智能的芯片，汽车内存芯片会是第二增长曲线，预计未来五年的平均增长率将超过 30%。 在半导体领域，三星电子还面临中国企业的追赶，如长江储存、中芯国际。
有媒体认为，要认真对待以三星电子为首的行业巨头持续大幅度亏损现象。在过去10年里，随着数据需求的爆炸性增长，各厂商享受了长时间的高收益。如今，连三星电子都免不了持续亏损，行业腰部企业可能日子更难熬，新一轮行业洗牌可能会发生。因为为了维持本公司在行业的竞争力，接下来势必是通过一轮又一轮巨额投资，财力不够或者跟不上的半导体企业，可能会面临被淘汰，比如早先的巨头西部数据等。
实际上，砸钱已经开始了。三星电子预计将在未来20年内投资300万亿韩元建设半导体生产基地，将包含五座芯片工厂，并且将吸引多达 150 家材料、零部件和设备制造商、IC 设计厂和半导体研发机构进驻。
随着生成式人工智能的兴起，高端半导体需求也将加大，希望中国公司也有一席之地。
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《2023年中国餐饮数智化发展报告》发布：餐饮数智化即将迈入“深水区”

10月10-12日，由广州市商务局指导，世界中餐业联合会、央广网和红餐网联合主办，红餐品牌研究院、央广网餐饮频道联合承办的，在广州南丰国际会展中心盛大召开。
2023餐饮数智化发展论坛现场
论坛上，数智化报告全方位解读了餐饮数智化行业的发展现状和趋势，为餐饮企业的数智化应用提供了重要的参考价值。
红餐产业研究院执行院长唐欣介绍道，餐饮数智化是餐饮企业利用数字化技术和智能化手段，改造和升级餐饮流程和服务模式的过程。将“餐饮数智化”进行拆分，就是“数字化”和“智能化”两大概念。数字化是手段，智能化是目的，用数字化手段为餐饮企业赋能，最终是为了给餐饮业带来经营效率的高速提升。
他表示，历经了互联网兴起的单机时代、流量线上化的O2O时代、业务数字化管理的云服务时代后，
当前，餐饮数智化步入“生态互联时代”的主要表现有：数智化和互联网技术高度融合，餐饮门店、消费者、供应链、加盟商等众多参与方实现更强互联互通。餐饮数智化市场呈现出数据驱动、技术创新、消费者为中心、供应链智能化、营销数智化等特征。
在这样的时代背景下，红餐产业研究院测算，
高速增长的餐饮数智化市场背后的驱动力主要有：人口红利减弱、劳动力市场的结构性升级、餐饮消费习惯变化、互联网产业的快速发展、基础工程技术的发展、餐饮行业的经营逻辑发生变化等。餐饮市场的数智化其实是通过推动数据作为核心生产要素加入到营销、点餐、配送、支付、管理等全流程和全场景，带动餐饮行业生产力、生产工具和生产空间的转变，以此达到餐饮行业边际效率改善、服务体验升级和全要素生产率提升等目的。
在本次数智化论坛上，红餐产业研究院执行院长唐欣从等多方面剖析了餐饮行业数智化市场的特征。下面，本文将对产品和需求两大方面进行重点解读。
的重要角色。
按用户类型的不同，数智化产品可以分为两大类：面向消费者的营销数智化产品、面向商户的经营数智化产品。按功能和流程的不同，数智化产品又可以分为四大类：
在餐饮数智化的整体产品框架中，用餐管理、外卖平台等数智化服务，公域营销、私域营销等数智化营销，着重体现了特征。
例如餐饮上游企业白羽鸡企业龙头圣农发展就通过数字化平台以及DTC（Direct to Consumer，直接触达消费者）模式，以打造爆品为基本战略，利用全渠道数字营销平台，充分挖掘消费者特性，较好地触达到了消费者，实现了C端市场的快速发展。并且，不少餐饮企业已经将智能餐饮设备引入到了门店，如海底捞、肯德基、喜茶、霸碗盖码饭、小女当家等。
为了构建数字化竞争壁垒，餐饮产业端的先行餐饮企业正在构建以消费者为中心的全新的触达、交互、服务和履约模式，引导上中游企业的合作伙伴共同梳理新的生意模式，提升效率和用户体验。上游企业的入局，在数智化服务、数智化管理、数智化营销、数智化生产等赛道都催生出了丰富的数智化产品。
例如
还有，为连锁企业提供覆盖全业务场景的数智化解决方案，以数字化方式为客户实现降本增效、提升并稳定利润率。其在2023年5月获得来自SaaS运营商微盟的战略投资，奥琦玮服务的客户有肯德基、麦当劳、西贝莜面村、乡村基、喜茶、奈雪的茶等。
餐饮数智化的需求市场，按照企业的规模不同，可分为长尾餐企、腰部餐企、头部餐企，其整体收入占餐饮市场总容量的比例分别在50%、30%、20%左右。
在方面，长尾餐企的需求集中在公域营销平台、用餐管理系统、部分轻量化智能设备等。腰部餐企的需求在前者的基础上，叠加了供应链管理、门店运营管理、私域营销、多种数智化设备等产品。头部餐企由于业务复杂、需求范围广，个性化的数智化需求则更多。
在
例如茶饮赛道的抓住数字化机遇风口，在供应链、管理、运营等环节都搭建出了数字化体系。例如在供应链端上线ERP系统、在门店上线全套茶饮智能设备、借助数据资产实现营销复购闭环生态等。得益于以上数字化体系的构建，喜茶在餐饮数智化层面具备了较强的实力。
此外，还有
红餐产业研究院发起的“2023年餐饮行业数智化调研”结果显示，，三者比例均超过85%，这或与其产品的群体覆盖面广、操作便捷度高等因素有关。数智化设备的应用率普遍不足10%，与其产品应用成本高、效应不明确等因素有关。
总体来看，大部分餐饮数智化产品的应用率都不算太高，背后折射的也是。例如，餐饮数智化产品太多，因供应商的不同，餐企无法通过集中的几个系统将数据打通，而又囿于采购和研发成本高、数智化技能培训不足、数据安全问题等因素，因此往往只采用普及度较高、操作相对方便的产品。
对于头部餐企来说，虽然能够自建研发团队来解决自身企业数智化升级的需求，但是大量的技术投入和研发成本加重了企业的运营成本，在数据整合、系统集成、精细化会员管理、用户体验等方面如果没有成熟的经验指引，很容易陷入无重点摸索——试错——再次无重点摸索——再试错的恶性循环。因此，成本高、个性化突出的数智化产品要想通过市场检验，则需要走很长的路。：
餐饮成长型企业具有规模中等、发展潜力大、对数智化产品的个性化需求显著等特征。为了提高竞争力，
数智化整体解决方案和定制化服务并行，将成为中腰部企业向头部企业看齐的有力“助推器”。为了满足其快速发展的需求，数智化供应商需要在模块化产品设计、开放API、定制化支持等方面以顾客需求为出发点，在成本可控的前提下实现数据的多方位对接、板块的灵活调整，以帮助餐企实现一体化丝滑操作，助力餐企优化资源配置、提高运营效率。
目前市场需求量最大的一些通用型功能，如收银、点餐等，已经有相当多的供应商能够提供产品和服务，且各家之间在功能上相差无几。同质化竞争在所难免。
为了增加与餐企客户的粘性、凸显品牌的竞争壁垒，由于餐饮企业对于数智化的需求既明确又复杂，涉及全方位、多维度的运营内容，因此数智化供应商需要深入理解餐企需求并发掘新需求，在提供个性化、定制化产品的同时进行“陪跑”式服务，在数智化服务的规划、设计、交付、落地、反馈等环节都全程深度参与。
在数智化浪潮中，技术革新是至关重要的一环，技术也是展现数智化供应商实力的“核心密码”。AIGC是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志，
对于数智化供应商来说，AIGC技术革新可以帮助其提高数智化产品竞争力。对于餐饮企业来说，有AIGC技术加入的数智化产品可以参与到前端门店、后端供应链、企业营销和复盘等方面的服务和决策，例如自动生成营销素材、数据报告等等，匹配出最适合餐企的运营方案，并利用大数据分析找出痛点，从而助力餐企决策、提高经营效率。


开源标杆，最强中英双语大模型来了，340亿参数，超越 Llama2-70B等所有开源模型

，来了！
有多强？一言蔽之：中英综合能力、逻辑推理能力等，全面超越 Llama2-70B和此前所有开源模型！
推理能力方面对话模型IRD评测基准仅次于 GPT4。
不仅模型够大够能打，而且还一口气送上。
能有如此大手笔的，正是中国大模型开源派先锋——。
而若是纵观智源在数年来的大模型开源之道，不难发现它正在引领着一种新风向：
早在2021年就把全球最大语料库公开，2022年最早前瞻布局FlagOpen大模型技术开源体系，连续推出了FlagEval评测体系、COIG数据集、BGE向量模型等全技术栈明星项目。
这一魄力正是来自智源非商业、非营利的中立研究机构定位，主打的就是一个“诚心诚意开源共创”。
据了解，Aquila2-34B 基座模型在22个评测基准的综合排名领先，包括语言、理解、推理、代码、考试等多个评测维度 。
一张图来感受一下这个feel：△
正如刚才提到的，北京智源人工智能研究院还非常良心地将开源贯彻到底，一口气带来开源全家桶：
：Aquila2-34B/7B基础模型，AquilaChat2-34B/7B对话模型，AquilaSQL“文本-SQL语言”模型；
：4大检索诉求全覆盖。
：训练吞吐量、GPU 利用率业界领先；
接下来，我们继续深入了解一下这次的“最强开源”。正如我们刚才提到的Aquila2-34B，它是此次以“最强开源”姿势打开的基座模型之一，还包括一个较小体量的Aquila2-7B。
而它俩的到来，也让下游的模型收益颇丰。在经指令微调得到了优秀的的AquilaChat2对话模型系列：
：是当前最强开源中英双语对话模型，在主观+客观综合评测中全面领先 ；
△
评测说明：对于生成式对话模型，智源团队认为需要严格按照“模型在问题输入下自由生成的答案”进行评判，这种方式贴近用户真实使用场景，因此参考斯坦福大学HELM[1]工作进行评测，该评测对于模型的上下文学习和指令跟随能力要求更为严格。实际评测过程中，部分对话模型回答不符合指令要求，可能会出现“0”分的情况。例如：根据指令要求，正确答案为“A”，如果模型生成为“B”或“答案是 A ”，都会被判为“0”分。同时，业内也有其他评测方式，比如让对话模型先拼接“问题+答案”，模型计算各个拼接文本的概率后，验证概率最高的答案与正确答案是否一致，评测过程中对话模型不会生成任何内容而是计算选项概率。这种评测方式与真实对话场景偏差较大，因此在生成式对话模型评测中没有采纳。[1] https://crfm.stanford.edu/helm/latest/
不仅如此，在对于大语言模型来说非常关键的推理能力上，AquilaChat2-34B的表现也非常的惊艳——
在IRD评测基准中排名第一，超越 Llama2-70B、GPT3.5等模型，仅次于 GPT4。△
从种种成绩上来看，无论是基座模型亦或是对话模型，Aquila2系列均称得上是开源界最强了。对于大语言模型来说，能否应对长文本输入，并且在多轮对话过程中保持上下文的流畅度，是决定其体验好坏的关键。
为了解决这一“苦大模型久矣”的问题，北京智源人工智能研究院便在20万条优质长文本对话数据集上做了SFT，一举将模型的有效上下文窗口长度扩展至16K。
而且不仅仅是长度上的提升，效果上更是得到了优化。
例如在LongBench的四项中英文长文本问答、长文本总结任务的评测效果上，就非常的明显了——
AquilaChat2-34B-16K处于开源长文本模型的领先水平，接近GPT-3.5长文本模型。△
除此之外，智源团队对多个语言模型处理超长文本的注意力分布做了可视化分析，发现所有的语言模型均存在固定的相对位置瓶颈，显著小于上下文窗口长度。
为此，智源团队创新提出NLPE（Non-Linearized Position Embedding，非线性位置编码）方法，在 RoPE 方法的基础上，通过调整相对位置编码、约束最大相对长度来提升模型外延能力。
在代码、中英文Few-Shot Leaning、电子书等多个领域上的文本续写实验显示，NLPE可以将4K的Aquila2-34B模型外延到32K长度，且续写文本的连贯性远好于Dynamic-NTK、位置插值等方法。△
不仅如此，在长度为5K～15K的HotpotQA、2WikiMultihopQA等数据集上的指令跟随能力测试显示，经过 NLPE 外延的 AquilaChat2-7B（2K）准确率为 17.2%，而 Dynamic-NTK 外延的 AquilaChat2-7B 准确率仅为 0.4%。“成绩”好，只是检验大模型的标准之一，更重要的是“好用才是硬道理”。
这也就是大模型的泛化能力了，即使遇到没有见过的问题，也能轻松应对。
为此，悟道·天鹰团队通过三个真实应用场景验证了Aquila2模型的泛化能力。《我的世界》这款游戏可以说是AI界检验技术的很好的试炼场。
它具有无限生成的复杂世界和大量开放的任务，为智能体提供了丰富的交互接口。
智源研究院与北京大学团队便基于此，提出了在无专家数据的情况下高效解决 Minecraft 多任务的方法—— Plan4MC。
Plan4MC可以使用内在奖励的强化学习训练智能体的基本技能，使得智能体可以利用大语言模型AquilaChat2的推理能力进行任务规划。
例如在下面的这段视频中，便展示了智能体利用AquilaChat2进行自动完成多轮对话交互的效果。
将游戏“当前环境状态”、“需要完成的任务”等信息输入AquilaChat2模型，AquilaChat2 反馈给角色“下一步使用什么技能”等决策信息，最终完成了在《我的世界》中设定的任务“伐木并制作工作台放在附近”的任务。向量数据库近年来在大模型圈里成为了香饽饽，但在面对复杂、需要深度理解问题时，能力上还是略显捉襟见肘。
为此，智源研究院便将Aqiula2和自研的开源语义向量模型BGE2做了结合，彻底解锁了一些仅基于传统向量库的检索方法不能解决的复杂检索任务。
例如在下面的这个例子中，我们可以明显看到，在处理“检索某个作者关于某个主题的论文”、“针对一个主题的多篇论文的生成总结文本”这样的任务，会变得非常丝滑。很多用户在处理数据库查询等任务时，对于SQL语言可谓是头疼不已。
若是能用我们常用的大白话来进行操作，岂不美哉？
现在，这种便捷的方式已经可以实现了——AquilaSQL。
在实际应用场景中，用户还可以基于AquilaSQL进行二次开发，将其嫁接至本地知识库、生成本地查询 SQL，或进一步提升模型的数据分析性能，让模型不仅返回查询结果，更能进一步生成分析结论、图表等。
例如在处理下面这个复杂查询任务时，现在只需要说一句自然语言即可：
而且AquilaSQL的“成绩”同样非常亮眼。
在经过SQL语料的继续预训练和SFT 两阶段训练，最终以67.3%准确率超过“文本-SQL语言生成模型”排行榜 Cspider 上的SOTA模型。
而未经过SQL语料微调的 GPT4模型准确率仅为 30.8%。正如我们前文提到的，智源研究院对开源这事向来主打的就是彻彻底底。
这一次在大模型升级之际，智源研究院同样是毫无保留地把一系列包括算法、数据、工具、评测方面的明星项目都开源了出来。
据了解，Aquila2系列模型不仅全面采用商用许可协议，允许公众广泛应用于学术研究和商业应用。
接下来，我们便来速览一下这些开源全家桶。FlagScale 是 Aquila2-34B 使用的高效并行训练框架，可以提供一站式语言大模型的训练功能。
智源团队将 Aquila2 模型的训练配置、优化方案和超参数通过 FlagScale 项目分享给大模型开发者，在国内首次完整开源训练代码和超参数。
FlagScale 基于 Megatron-LM 扩展而来，提供了一系列功能增强，包括分布式优化器状态重切分、精确定位训练问题数据以及参数到Huggingface转换等。
经过实测，Aquila2 训练吞吐量和 GPU 利用率均达到业界领先水平。△
据了解，FlagScale在未来还将继续保持与上游项目 Megatron-LM 最新代码同步，引入更多定制功能，融合最新的分布式训练与推理技术以及主流大模型、支持异构AI硬件，力图构建一个通用、便捷、高效的分布式大模型训练推理框架，满足不同规模和需求的模型训练任务。FlagAttention 是首个支持长文本大模型训练、使用 Triton语言开发的高性能Attention开源算子集，针对大模型训练的需求，对 Flash Attention 系列的 Memory Efficient Attention 算子进行扩展。
目前已实现分段式 Attention 算子——PiecewiseAttention。
PiecewiseAttention主要解决了带旋转位置编码 Transformer 模型（Roformer）的外推问题，它所具备的特点可以总结为：
通用性：对使用分段式计算 Attention 的模型具有通用性，可以轻松迁移至 Aquila 之外的大语言模型。
易用性：FlagAttention 基于 Triton 语言实现并提供 PyTorch 接口，构建和安装过程相比 CUDA C 开发的 Flash Attention 更加便捷。
扩展性：同样得益于 Triton 语言，FlagAttention 算法本身的修改和扩展门槛较低，开发者可便捷地在此之上拓展更多新功能。
未来，FlagAttention项目将继续针对大模型研究需求，支持其他功能扩展的 Attention 算子，进一步优化算子性能，并适配更多异构AI硬件。新一代BGE语义向量模型，也将随 Aquila2 同步开源。
BGE2 中的 BGE - LLM Embedder 模型集成了“知识检索”、“记忆检索”、“示例检索”、“工具检索”四大能力。
它首次实现了单一语义向量模型对大语言模型主要检索诉求的全面覆盖。
结合具体的使用场景，BGE - LLM Embedder将显著提升大语言模型在处理知识密集型任务、长期记忆、指令跟随、工具使用等重要领域的表现。
……
那么对于如此彻底的“最强开源”，你心动了吗？Aquila2 模型全系开源地址：https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2https://model.baai.ac.cn/https://huggingface.co/BAAI
AquilaSQL 开源仓库地址：https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila/Aquila-sql
FlagAttention 开源代码仓库：https://github.com/FlagOpen/FlagAttention
BGE2 开源地址paper: https://arxiv.org/pdf/2310.07554.pdfmodel: https://huggingface.co/BAAI/llm-embedderrepo: https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/FlagEmbedding/llm_embedder
LLAMA2吞吐量估算公式：total tokens / (total GPU hours * 3600) ，根据Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models论文：1）7B的total tokens为2.0 T， total GPU hours 为184320，代入公式得3014 Tokens/sec/GPU；2）34B的total tokens为2.0 T， total GPU hours 为1038336，代入公式得535 Tokens/sec/GPU。


月入7亿，OpenAI首次披露商业化能力，CEO：营收年化超95亿，2月内涨30%

风头正盛的OpenAI今年能进账多少钱？
奥特曼先给员工们透了个底。
这是OpenAI年化营收数字的再一次“修改”。
6月份，有方面预估OpenAI今年营收将达，当时已经震惊了一遍科技圈，要知道去年OpenAI进账只有2800万美元。
但还是保守了。
8月底，The Information认为未来12个月，OpenAI能营收超10亿美元。
奥特曼的最新消息算是肯定了这一分析。而且间接透露出了一个事实：（折合人民币约7亿元）。
对比来看，其最强竞争对手Anthroic的年化营收为1亿美元。
看来，有网友在2月份时分析OpenAI月流水能比肩王者荣耀，还真不是开玩笑。那么问题来了，OpenAI暴增的营收来自哪？
最明面的当然是ChatGPT Plus带来的收入。
还有另一个主要方面是微软的Azure OpenAI服务。
今年1月微软宣布Azure全球版企业客户可以在云平台上直接调用OpenAI模型，包括GPT-4、CodeX和Dall-E。目前还不知道OpenAI从中获得收入的比例。
不过，在OpenAI营收数字不断刷新纪录的同时，
原因主要在于，各种披露的数据，都只谈营收但没说盈利。
有人猜测可能现在还没赚到钱。
加之最近有消息传出，。
用户量高达150万的AI编程工具GitHub Copilot，平均每个月在每个用户身上都要倒贴20美元，最高能达80美元。
换算一下，微软自做出Copilot以来，光是一个月在它上面亏损就高达3000万美元，一年下来亏损直接过亿。
而且和各家对比来看，OpenAI家的服务还是
有人计算了下，他们团队自己的项目在GPT-3.5上微调一次需要花费4-12美元，大约需要1-1.5个小时微调100万个token。
如果在亚马逊云（AWS）上，一个单独的p4d.24xlarge每小时售价为32.77美元，如果订阅一年价格为19.22美元。
假如OpenAI的GPT-3.5微调只调用8个GPU，那么对比来看，在AWS上用p4d.24xlarge的价格差不多是OpenAI的。
由此也就不难理解为啥有人会开始担忧。
不过换个角度来看，这可能也是OpenAI战略的一环。
有人给出了中肯的分析：
以及今年以来，OpenAI吸金无数，CEO奥特曼也表现出了出色的“搞钱能力”。
今年1月微软再向OpenAI加注100亿美元；4月OpenAI拿下超3亿美元融资。
如今OpenAI被曝的最新估值，很可能达到。
消息称公司正在组织一轮要约收购，外部投资者能借此机会从一些员工中购买股份，这是OpenAI今年举行的第二次类似要约收购。
而这还没达到奥特曼的期望。知情人士透露，他曾暗示OpenAI未来几年会尝试筹集1000亿美元资金。市场预计OpenAI最快在今年内还将筹集另一轮大笔资金。
有人便表示，OpenAI如今能在AI领域称霸，不只依靠其技术的领先性，也要看它财务方面的快速增长。
参考链接：
[1]https://readwrite.com/openais-financial-ascent-from-28-million-to-1-3-billion-in-yearly-revenue/
[2]https://news.ycombinator.com/item?id=37860819
[3]https://twitter.com/binarybits/status/1712488613844246787
[4]https://twitter.com/dotey/status/1712657913284587556


9点1氪｜12306推出静音车厢；活力28董事长宣布员工工资翻倍；银行回应拒绝为无工作人员办银行卡

近日，铁路部门在京沪、京广、成渝高铁等部分复兴号动车组列车上设置了静音车厢。在铁路12306APP或官网，选择带有“静”字的班次，勾选优先分配静音车厢，即可在有余票的情况下选乘静音车厢。在静音车厢，需遵守多项规定，保持车厢内的安静。目前仅官方渠道可以购买静音车厢车票，暂不支持第三方平台。（央视网文旅）
10月12日，活力28董事长发视频感谢云股东。他提到，在过去的30天里，整个公司发生了很大的变化，第一员工的工资从平时的三四千涨到了六七千；二是岗位的增加，一共增加了103个工作岗位；三产能的增加，从单日的100吨左右，持续增加到了470吨。（蓝鲸财经）
10月12日，网曝广东东莞农村商业银行霄边支行不给无业人员办理银行卡。视频中，一男子说办卡是为了网购，工作人员则称其无工作开不了卡，不符合要求。10月13日，该支行回应称，这是该银行的规定，客户若无工作，只可办理存折业务。（时间视频）
日前，北京现代汽车有限公司向国家市场监督管理总局备案了召回计划。自2023年10月15日起，召回2022年11月14日至2023年7月24日期间生产的部分第四代胜达、库斯途、第十代索纳塔、第五代途胜L汽车，共计10722辆。本次召回范围内车辆因怠速启停系统（ISG）的变速箱电动油泵控制器电路板在制造过程中受损，控制器内部可能发生热损伤，车辆发生火灾的风险增大，存在安全隐患。（中新经纬）
杨氏家族仍在对碧桂园进行资金支持。多位碧桂园内部人士证实，近期，碧桂园创始人杨国强所在的杨氏家族近期向碧桂园提供了3亿美元的无息借款。另据碧桂园发布的公告，截至上述借款之前，碧桂园控股股东及其家属已通过借款、增持股票、购买债券、以股代息等方式合计支持公司折合约386亿港元且从未减持股票，其中向公司累计提供折合约66亿港元的无息无抵押借款。（澎湃新闻）
腾讯内部发布人事任命，腾讯副总裁曾宇兼任IEG（互动娱乐事业群）技术负责人，同时继续负责PCG（内容与平台事业群）技术线。何毅进任命为PCG信息平台与服务线负责人，他将继续管理腾讯新闻。（新浪科技）
36氪获悉，比亚迪近期接受投资者调研时称，截至目前，比亚迪已经在巴西建立了30家经销商线下门店，预计今年年底设立100家门店，持续为当地消费者提供优质的新能源汽车销售及售后服务。
在2023全球移动宽带论坛期间，华为光产品线副总裁金志国在绿色全光峰会上发布了迈向F5.5G的六大技术升级，其中包括：从FTTR（全屋智能千兆光纤）升级到FTTR-B，将千兆光纤应用从家庭延伸到企业；Premium Wi-Fi升级到Premium Broadband，降低用户离网率；10G PON（无源光网络）升级到50G PON，时延由毫秒级降低到微秒级；Alps-WDM升级，提升利旧现网和灵活部署能力；400G升级到800G，实现超大容量、超长距离骨干网传输；时延地图升级到SLA保障，加速网络SLA变现。（财联社）
海关总署新闻发言人、统计分析司司长吕大良在新闻发布会上表示，今年前三季度，我国民营企业进出口增长6.1%，明显优于整体，是稳规模、优结构的中坚力量。前三季度，民营企业在太阳能电池、锂电池、电动载人汽车出口中的比重进一步提升至78.9%、59.9%和56.8%。在半导体产业中的参与度也在继续提升，前三季度，民营企业在集成电路进口、出口中的比重分别提升2.6个和4.9个百分点，提升到42%和32.8%。（中国网）
郭明錤13日在X（原推特）上发文表示，中国手机市场底部将过，预期将重拾成长。十一长假手机销售显著成长约15% YoY，4Q23手机出货QoQ与YoY亦预期均重拾成长。Android品牌已无杀价竞争，且成本亦较过去数年下降，故有利品牌商利润。（财联社）
英国竞争与市场管理局（CMA）批准了微软对动视暴雪的修订后的收购交易。（财联社）
芯片制造商高通公司正在裁员，以应对其主要产品需求低迷的局面。根据提交给加州就业发展部的文件，该公司将在加州圣地亚哥和圣克拉拉裁减1258个职位。被裁撤的职位中，有750多个来自高通的工程部门，包括从主管到技术人员的级别。其余的裁员将来自内部技术人员和会计等广泛的职位。高通在通知中表示，裁员将于12月中旬开始。（财联社）
在美国汽车工人联合会（UAW）周三突然扩大对福特汽车公司的罢工后，该车企的一位高管周四表示，公司所能向UAW提供的经济利益让步已经“达到极限”。与此同时，福特与大约57000名美国工人的合同谈判仍在继续。福特汽车传统业务总裁Kumar Galhotra表示，尽管公司愿意在现有报价范围内进行调整，以满足工会的优先事项，但任何增加的成本都将损害公司未来的运营以及投资电动汽车等新兴领域的能力。（财联社）
在德国工会指责特斯拉的薪酬低于行业平均水平的背景下，特斯拉在周四宣布将向柏林工厂的工人提供涨薪。特斯拉表示，将在11月告知工人们具体的涨幅，并强调工厂去年涨薪了6%。德国金属工业工会（IG Metall）此前曾指责称，特斯拉的薪酬水平要比德国同行低了20%。特斯拉德国工厂目前雇佣了近11000名工人，并有意在明年进一步将电池、电动车产能再翻一倍。（新浪财经）
以核能为主要业务的法国能源巨头欧安诺10月12日发布声明，宣布在法国爱丽舍宫签署蒙古国铀矿项目开发与运营议定书。法国总统马克龙与蒙古国总统呼日勒苏赫出席签字仪式。声明称，该议定书确定了投资协议框架，预计今年年底签署投资协议。（界面新闻）
谷歌发表声明称，同意每年向代表德国和国际出版商利益的组织Corint Media支付320万欧元（约合338万美元）的新闻内容出版费用。谷歌表示，向Corint Media支付的费用与我们已经与德国470家地区性和全国性出版物达成的协议一致。Corint Media最初要求谷歌为2022年新闻内容的使用支付4.2亿欧元，该公司表示，希望德国专利局（DPMA）仲裁委员会的裁决能导致“谷歌支付的报酬大幅增加”。（新浪财经）
日前，美国第二大人造钻石生产商WD Lab Grown Diamonds根据美国破产法第7章向特拉华州一家破产法庭申请破产保护。该公司表示，其总负债近4400万美元，总资产约为300万美元，估计债权人数量在100至199人之间。（财联社）
中文在线宣布推出中文“逍遥”万字创作大模型。据介绍，“逍遥”大模型可一键生成万字小说，能为作者提供全生命周期的AI辅助创作工具。（新浪科技）
在第38次全国计算机安全学术交流会上，三六零公司创始人周鸿祎透露了360大模型安全解决方案细节。在解决大模型“可控”问题上，360将推出Agent框架。面对国内大模型安全需求的井喷，周鸿祎表示，360的原生大模型安全解决方案能够平移、复制给有需求的行业合作伙伴和客户，以外挂式“360大模型安全管家”的形式对外赋能，提供网络与数据安全、内容护栏、搜索知识增强、可视化数据监测等能力。（新浪科技）
36氪获悉，百度举办“百度世界2023媒体预沟通会”。百度智能驾驶事业群组（IDG）智能汽车业务部总经理苏坦表示：基于文心大模型作为基础模型，和百度Apollo在百万量级智能汽车和不同场景的大量数据积累，进一步增强出了Apollo智舱大模型和智舱开发工具链。目前，百度Apollo智舱大模型加持的车载语音产品已经在极越01、凯迪拉克锐歌、别克E5、吉利银河L7等车型中实现量产搭载。
谷歌表示，如果在Google Cloud和Workspace使用生成式人工智能的用户被指控侵犯知识产权，谷歌将承担可能涉及的法律风险。（界面新闻）
36氪获悉，医药商业科技平台“上药云健康”宣布完成5亿元C轮融资，本轮融资由上海综改基金、工银投资联合领投，上海生物医药基金持续加持。目前，上药云健康已布局一体化创新药供应链体系，合作创新药企数量超300家，服务患者数量超过600万，并实现了超80%的创新药首单落地。
天风国际分析师郭明錤表示，小米汽车首款预计将在2024年发售，出货量预估5–6万部，关键卖点为自动驾驶、软体生态、800V快充与动力配置，估计售价低于30万人民币。若售价越接近甚至低于25万，则出货量应该有上修空间。（新浪财经）


手机厂商逐鹿大模型：华米OV跑步入场，苹果三星冷静观望

今年初，微软创始人比尔·盖茨在接受德国商报采访时感概：「ChatGPT 像互联网发明一样重要，将会改变世界。」
过去将近一年的时间里，大模型几乎可以说是最炙手可热的一种技术、趋势和概念，一方面从大众到全球各国政府的关注，另一方面是所有科技互联网公司都在加速布局大模型，就算没有构建大模型（在开源大模型的基础上）的技术实力，也在紧迫地寻找业务与大模型的结合点。
就在这几天，OPPO 宣布将在 11 月 16 日举行 ColorOS 14 发布会，同时还宣布基于 AndesGPT 大模型打造的新版 AI 助手——新小布 1.0 开启了第一轮公测。
同一天，OPPO 宣布将与联发科合作，共建轻量化大模型终端部署方案。
按照 OPPO 的说法，AndesGPT 大模型作为 OPPO 自主训练的生成式用户专属大模型，以「端云协同」为基础架构设计思路，推出从 10 亿至千亿多种不同参数规模的模型规格，实现本地与云端协同运作的效果。不过更具体的，还要等到发布会上或者之后揭晓了。
8 月初，我参加了华为举办的开发者大会，华为在会上就宣布 HarmonyOS 4 的全新小艺 AI 助手将率先接入大模型。不过还要到 8 月下旬，华为才是真正开启全新小艺的邀请测试。
全新小艺是在华为云自研盘古大模型的基础上，融入了大量的场景数据，并对模型进行精调，核心是一个对话模型，这方面从将小艺作为大模型的接入点也可以看到。
另一方面，由于主要依赖云端算力，理论上所有支持升级到 HarmonyOS 4 的机型后续体验到全新小艺。
8 月 14 日，小米比华为还早就开启了小爱大模型的邀请测试活动，覆盖从 Redmi Note9 系列到小米 MIX Fold 3 等大量机型，还包括部分智能音箱，比如小米 Sound。
虽然在 8 月的那场年度演讲上，雷总提到小米自研端侧大模型 MiLM，走了轻量化的路线，宣称将 13 亿参数版本塞进手机，可以实现部分场景媲美云端大模型的效果，做到百亿内参数大模型的第一。
但考虑到从高端机到低端机的覆盖，显然不可能主要依赖本地计算。
按照小米 AI 实验室大模型团队负责人栾剑的说法，小米会先选择在内存最大、算力最强的手机上做实验（大模型 MiLM）。
最大的可能是小米做了两手准备，也许是受限于性能和功耗，目前开启邀测的小爱大模型走了云端路线，端侧路线的 MiLM 只能在高端型号乃至未来机型上搭载运行。
今年 5 月的谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌就宣布了新一代大模型 PaLM 2 将具备四个参数规格的版本，最大的「独角兽」拥有 5400 亿参数，最小的「壁虎」则专为智能手机而适配，在离线状态下也能实现每秒 20 个 token 的处理。
就在本月初，谷歌正式发布 Pixel 8 系列手机，其中明确 Pixel 8 Pro 在自研芯片 Tensor G3 的加持下，真正实现了在手机上本地运行大模型。
基于本地运行的大模型，谷歌还设法了用于照片后期处理的魔术橡皮擦功能，以及更智能的锐化和细节增强，其他还包括录音、谷歌键盘等。
不过与华为、小米类似，即将推出的 Google Assistant with Bard（Bard 是类 ChatGPT 的生成式对话 AI）也是依赖于谷歌云上的计算。事实上，在主流手机厂商中也只有谷歌和华为拥有自研的通用大模型，还有足够规模的自有云计算业务提供海量算力的支撑。
9 月举办的博鳌亚洲论坛上，vivo 执行副总裁、首席运营官胡柏山宣布了即将发布自研大模型，并且「带有大模型的手机很快就会伴随 vivo 新机来到大家面前」。
按照目前流出的信息，vivo 计划在很快就要发布的 OriginOS 4 发布会上一齐发布自研大模型，更具体的还等待届时揭晓。
不过根据英伟达，至少在 6 月初 vivo 面向自然语言理解任务的文本预训练模型 3MP-Text，在中文语言理解测评基准 CLUE 上，1 亿参数模型效果排名同规模第一，7 亿参数模型排名总榜第十（不包括人类）。
荣耀赵明，图/荣耀

事实上，荣耀 CEO 赵明在很早就强调了大模型端侧部署的趋势和重要性，6 月底的上海 MWC 上还指出，手机端侧的个人大模型是未来探索方向，这也是荣耀的计划。
但计划是一方面，实际进展又是一方面，截止目前，荣耀仍未透露接入大模型的时间节点，没有看到构建大模型相关的明确信息。不过我相信，等到下一代 MagicOS 发布的时候，荣耀至少也会公布接入大模型的时间节点。
iOS 17 键盘输入引入 Transformer 模型，图/苹果

三星其实在较早就宣布自研通用大模型，由三星研究院主导，并且根据媒体报道，三星一度将公司所有 GPU 算力资源都投入到大模型训练之中，计划在 8 月完成第一版大模型的开发。不过考虑到是研究院主导，距离在三星手机上实际应用，可能还有一段时间要走。
苹果也显得非常慎重，或者说保守。苹果内部已经建立自研的大模型框架「Ajax」，也创建了类 ChatGPT 的生成式对话 AI。按照彭博社报道，
但在 iOS 17 上，苹果只是在键盘输入上引入 Transformer 模型运行，技术团队想要先解决与大模型技术有关的潜在隐私问题。今年 2 月，高通在一部没有联网的 Android 手机上使用了 Stable Diffusion 来生成 AI 图像，整个生成时间不超过 15 秒，过程全部在手机上进行。高通、联发科等移动芯片厂商很早就开始探索在手机本地运行大模型的未来。
但事实上手机大模型还面临很多的疑问和挑战，除了谷歌，所有已经或者即将落地大模型的手机厂商，几乎都是在手机助手的基础上进行接入，不仅实际应用场景有待验证，目前的实现效果也存疑。一个 OPPO 新小布的例子，图/微博@如何释好

手机厂商也都在放弃「通用」，缩减「大」模型的参数规模，压到百亿级、十亿级和亿级（大模型能力也会不同程度的影响）。
坦率地说，手机大模型在目前这个阶段，距离真正被大众用户应用可能还有很远，最直接的问题就是，在保持大模型关键的「智能涌现」能力的同时，手机还需要面对处理器算力、功耗和面积的改进。