未来科技

//www.cnet.com/tech/mobile/humane-maker-of-wearable-ai-pin-is-exploring-a-sale-report-says/
https。//techcrunch.com/2024/05/22/humane-the-creator-of-the-700-ai-pin-is-reportedly-seeking-a-buyer/。

创办Humane之前，Chaudhri曾在苹果公司担任设计师长达20年，据报道于2017年被苹果公司解雇，Bongiorno在苹果公司工作了8年，担任iOS和macOS的软件工程总监，并于2016年离职。

Humane与微软的合作主要是体现在其利用微软的云基础设施搭建技术平台，同时，Humane也将OpenAI的技术集成到其设备中。

虽然姓名、邮箱都有打码，但让不少人联想到自曝经历的OpenAI前员工Daniel。

泄露邮件显示，当员工反对协议的具体条款，并要求签署不含保密条款的协议时，OpenAI律师拒绝了。

还有一份邮件显示，OpenAI为说服员工签署协议，积极地采用施压策略，把协议签署的最后期限从60天改为7天，并且没有明确的理由。

每百万tokens的价格，输入1块钱、输出2块钱，价格为GPT-4-Turbo的七十分之一，Claude3。

推理成本降低的速度，远远超出我们的预期了。

5月15日，字节发布豆包通用模型pro（32K），每百万Token价格：输入0.8元，输出2元。

5月21日，阿里宣布，9款大模型降价，对标GPT-4的Qwen-Long，每百万Token价格：输入0.5元，输出2元。

应用开发者单向外流，进而把隐藏在水下的开发者“激”出来，用国内模型的。但考量到一年到一年半之前，中国的大模型是荒漠期，也就两三款模型，现在到了抢夺开发者的关键阶段，好像也没必要亦步亦趋按照人家当初的节奏降价，反正早晚是要降的，一次性探底得了。还有一个关键因素，是很多人都提到的，大模型推理（reasoning）成本的下降。95%，考虑到模型的训练成本、硬件消耗成本和计算环境等成本，虽然不能说它一定是个赚钱的生意，但它从长期来看，至少不是一个盲目烧钱的环节。

将IN2训练应用于Mistral-7B，得到了新模型FILM-7B（FILl-in-the-Middle），然后测试为长上下文设计的三个新的提取任务。

训练

整个训练数据集包含：1.1M用于细粒度信息感知的长上下文数据（∼63%）、300K用于信息整合和推理的长上下文数据（∼17%）、150K短上下文问答数据（∼9%）和200K通用指令调整数据（∼11%）。

中国通信业观察家、智能互联网研究专家项立刚表示，所谓远程瘫痪台积电光刻机技术，应该没有多复杂，但ASML也要面对一个问题，只要通信中断，怎么瘫痪，要靠人力启动吗。

一名与台积电员工长期接触的网友认为，从技术和逻辑上讲，光刻机并不是必须联网的，这种情况下，ASML不太可能远程操作锁机，ASML不仅不知道曝光制造的内容，原厂也不会知道在做什么。

例如：
 

1. 公司近期还有很多其他竞争优先事项。投资一个周期如此漫长且影响不确定的事物是否值得？

2. 工作变动和自动化的进展比专家预测的要慢得多。我们能够随着变化而调整。当工作确实发生变化时，这种变化在大多数情况下是任务难度增强或需要新技能，而不是要裁员。这样的变动更容易实现，也更容易规划。

3. 预测存在太多的不确定性，因此我们很可能是错的。

 
虽然这些论点都是合理的，但我们相信。

仅仅一周，大模型从“厘”时代跨入了“免费”时代。

用互联网免费大法卖AI大模型

从使用者的角度考虑，大模型降价潜在的受益对象可能有两类：开发者和企业。

或许国内大模型价格战的影响在于，从现在起，大模型正式与“免费”划上了等号。

去年，国内一家做数据治理的公司曾告诉光子星球，他们也会在前期大量地跑模型，测试不同模型的能力，在不同任务中择优调取大模型的能力。

1Token到底等于多少个汉字，会根据模型处理文字方式不同有所改变，有兴趣测试一下的可以到OpenAI这个页面试试：

了解这些基本信息后，我们再来看看大家是怎么打价格战的。

5月21日，阿里也降低了大模型价格，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，API输入价1元可以买200万tokens。

不管怎么说，便宜的大模型对于用户和开发者而言肯定是个好事，对于平常就正常用用大模型的普通人来说，这价格到底多少可能没什么意义。