未来科技
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聊聊AI硬件:取代iPhone的,一定不会是“AI手机”
技术的进步正在酝酿一场针对AI硬件的革命:从高开低走的Ai Pin,到口碑丰收的Ray-Ban Meta智能眼镜和即将发货的Rabbit R1,这些新闻也正在占据我们的眼球。 正在…
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AI正在重构搜索,谷歌也坐不住了
陈晨分析,用大模型升级原有业务已经是传统搜索引擎厂商在AI技术革命下的必选题,谷歌一方面是在应对OpenAI开放注册使用带来的竞争压力,探索多元化商业模式过程中的一个尝试,更重要是意在优化收入结构,降低对广告收入的单一依赖,同时这也是谷歌在AI大模型领域技术成果转化的出口,有助于其依托自身AI能力巩固在搜索引擎市场的地位。
第二类是用户在使用AI搜索功能时,系统会根据问题生成完整答案并附带参考链接,例如微软Bing、百度简单搜索、360AI搜索、天工AI搜索,但这类服务目前是面向公众免费开放,尚未形成确定的商业模式。
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“国别歧视性”苹果税,不可维持
在美国、日本、韩国、荷兰、印度等国,苹果相应调整了“苹果税”,从30%降低到26%~27%,同时部分开放了“侧载”市场,允许用户通过APP以外其他渠道更便宜的价格进行购买。
过去十多年里,中国市场成就了苹果业绩的节节攀升,苹果也在中国市场逐步建立起自己的“品牌光环”,这些光环使得短时间内,让用户对于苹果比安卓贵,被差别对待不够敏感,也让大家对苹果给予了更多包容待遇。
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发售两个月后,Vision Pro几乎已无人问津
(ID:cailianpress),作者:史正丞、马兰,头图来自:视觉中国
两个月前的苹果自信表示,Vision。
知名科技爆料人马克·古尔曼也在上周末的科技通讯中感叹,纵使是苹果也难逃“虚拟显示设备发售即遇冷”的魔咒。许多苹果的零售店已经从一天卖出好几台到一周也卖不出几台的程度,许多预约来店里试用设备的客户甚至都没有现身。
连古尔曼这样的专业科技记者也坦诚,他现在使用Vision。
卖不动的头显,也给产业新趋势画上问号
知名科技行业分析师郭明錤也在周二晚些时候加入了这场围绕着Vision。
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AI搞砸工作谁“抗雷”
二、AI让工作技能提升还是丧失
随着AI的加入,企业员工的组成从传统的仅有社会人转变为社会人与AI机器人的组合。
三、任务失败时,人与AI谁来负责
除了激励和培养员工以更好地适应人机协同工作的环境之外,对企业而言,一个更大的挑战是,如何对人和AI的责任进行认定。
综上所述,我们建议企业根据不同任务匹配不同的协作模式,并重新思考AI员工和人类员工合作下的激励和培养问题,以及做好AI系统的责任管理。
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AI风口吹不起科大讯飞
二、大模型的盈利效果一般
自2023年5月科大讯飞正式发布星火大模型以来,讯飞星火大模型的变现方式分为赋能现有业务、API授权付费、企业定制化模型3种方式,但只有C端硬件效果明显。0.01元/千tokenChatGPT
GPT-3.5:0.015美元/千token
GPT-4.0:0.06美元/千token(数据来源:各大模型官网)
在各大模型的标准版本中,讯飞星火V1.5价格最贵,明显高于竞争对手。 -
AI硬件会取代智能手机吗?
那么,AI终端产品究竟是否有机会颠覆电脑和智能手机在终端市场上的统治地位呢。AI时代的终端将是从云端调用AI能力的可穿戴设备,还是在本地部署了AI模型的电脑和智能手机呢。正如微软的Hololens在军队、工厂等一些特定场景得到了稳定使用一样,未来也很可能有一些专门为特定行业设计的AI硬件产品受到青睐,集成了AI模型的MR头显就是最有可能的产品形态。
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同样是可穿戴+AI,这款产品为啥能吊打 AI Pin?
那么,Limitless。珠宝”
Limitless。
Pendant。
事实上,Litmitless。”
聚焦工作场景
Limitless。
对此,Limitless。
Litmitless。
对此,Litmitless。
区别于其他竞品,Limitless。视频
目前,Limitless。
未来,Limitless。
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Sam Altman 投资的这个社交应用,怎么成了硅谷的新宠
倍速听帖子,成了一种很新的聊天方式
光从视觉上看,Airchat。
Airchat。
其中一个“群聊”
另外,Airchat。
Airchat。granawkins
看到这里你会发现,Airchat。
Airchat。的用户个人页面
如果说谢绝打字让人有了三分好奇,Airchat。
Sam。
Airchat。
语音是比文本更亲密的对话媒介
Airchat。
Airchat。
Airchat。
Airchat。
Airchat。
更多的时候,Airchat。
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这就是OpenAI神秘的Q*?
近日,斯坦福大学一个团队的一项新研究似乎为这一研究方向的潜力提供了佐证,其声称现在已经取得非凡成就的“语言模型不是一个奖励函数,而是一个。
直接对齐方法的操作不是学习奖励函数然后使用强化学习,而是在上下文多臂赌博机设置(bandit。
并且他们证明这种表示可以拟合任何在轨迹上的反馈奖励,包括稀疏信号(如智能体应用)。
当然,该团队最后也表示,这些研究结果还需要更大规模的实验加以检验,他们也给出了一些值得探索的方向,包括使用。