IT之家 7 月 31 日消息，欧洲汽车巨头 Stellantis 当地时间 30 日宣布，首批零跑 C10、T03 车型已经从中国上海启航前往欧洲，随后数月内将有更多电动汽车向欧洲进军。 据介绍，Stellantis 与零跑成立的合资企业零跑国际将从今年 9 月开始在 9 个欧洲国家销售上述两款车型，并计划到 2024 年底在欧洲建立 200 个销售网点。 同样在今年年末，零跑国际将在中东、非洲、亚太地区及南美等市场推出新产品。借助 Stellantis 的分销渠道，零跑国际合资公司计划到 2026 年将零跑品牌车辆在欧洲的销售网点从 2024 年底的 200 个增加到 500 个。 综合IT之家此前报道，本月中旬，零跑汽车宣布累计交付新车已突破 40 万辆，随着 C16 开启交付，今年下半年整体交付量有望保持创新高势头。而在上个月，零跑汽车交付达 20116 辆，首次迈入“两万俱乐部”，创历史新高，同比增长 52.3%，环比增长 10.7%。零跑汽车上半年累计交付量达 86696 辆。

近日据Moneycontrol报道，有知情人士向其透露，苹果公司将首次通过其合作伙伴富士康，在印度组装即将推出的iPhone16系列的高端版Pro和Pro Max机型。 一位知情人士告诉Moneycontrol：“每年，苹果都寻求与印度合作伙伴一起深化其制造能力。生产Pro机型是过去几年一直在考虑的事情。今年，苹果将在印度生产Pro和Pro Max机型，以确保在印度组装的iPhone16 Pro机型在推出后在该国上市。” 消息人士称，富士康位于印度斯里佩鲁姆布杜尔的工厂将很快启动iPhone16专业机型的“新产品导入”（NPI）流程，并将在手机上市后进入量产阶段。 “在iPhone16系列上市的初始阶段，Pro和Pro Max机型很可能会通过进口进入印度。但苹果将在本财年内推出印度制造的Pro机型，就像iPhone15 Plus那样，”另一位知情人士表示。 对此，富士康并未回应Moneycontrol记者的相关询问。 观察者网心智观察所研究员潘攻愚分析称，从苹果这两年搞所谓多元化供应商和组装地的战略角度看，印度组装旗舰机型是顺理成章的事。印度组装苹果手机的供应链也积累了六七年的经验了。和中国比，多年来印度主打一个时间代差——即每款机型大约上市2-2.5年后才在印度试水组装，iPhone 6s，iPhone 7都是如此。今年的情况，意味着印度不但可以组装苹果最高端机型，也意味着印度抹平了时间代差。 去年，苹果在全球销售的第一天就向印度客户推出了印度制造的iPhone15，后来还通过和硕在当地生产了iPhone15 Plus。 印度市场对于苹果来说具有很大的潜力。据Counterpoint称，苹果在印度智能手机市场占有6%的份额。2023财年（截至2024年一季度），苹果公司在印度销售额创下了近80亿美元的新高，较上年同期的60亿美元增长了约33%，稳居当年收入榜首，超越三星。 不久前，印度本在其年度预算中将手机基本关税从20%下调至15%，苹果公司也将印度iPhone手机的价格下调3%—4%。降价幅度从iPhone13、14和15等机型的300卢比到iPhone15Pro和ProMax的6000卢比不等。iPhoneSE便宜了2300卢比。这是苹果首次在印度降低当前一代Pro机型的价格。 为了建立本地供应商网络，以减少对中国供应商的依赖，苹果通过富士康和塔塔电子在印度大力增加其旗舰iPhone设备的产量。收购了纬创业务的塔塔电子也正在收购和硕在印度的业务，包括位于钦奈附近的一家iPhone制造厂和另一家在建的工厂。 潘攻愚指出，每一款旗舰机型的成本都包含了人工成本，比如iPhone15 Pro Max成本560美元左右，在市场份额不断被蚕食之后依靠全线降价才勉强守住阵地。所以iPhone16 Pro在印度生产后，人工成本的计算是个值得关注的点，所以起售价会变得尤其敏感。 印度工人们在富士康装配线上工作YouTube 当前，苹果公司计划扩大其在印度的生产基地，目标是在未来3-4年内，在印度生产其所有iPhone的四分之一，而目前，根据7月22日发布的《2023—2024年经济调查》，苹果公司在24财年在印度组装了价值140亿美元的iPhone，占总产量的14%。 印度还希望苹果未来几年能在当地生产其全系列产品，包括笔记本电脑和台式机。 值得一提的是，7月24日，苹果首席运营官杰夫·威廉姆斯（Jeff Williams）访问了深圳，讨论供应链问题。他还表示，深圳是苹果公司持续深耕中国的重要区域和重要市场，愿与深圳进一步深化合作。《南华早报》当日报道称，苹果目前正在加大iPhone16系列设备的产量，因为其在中国的承包商（包括富士康深圳工厂）正在招募工人。 这似乎与苹果“去风险”与分散供应链的策略背道而驰。但中国供应链实非印度供应链可比，将部分产能转回中国，是苹果被迫做出的商业上理性的选择。 首先，印度厂iPhone15代工数量占比只有一成，依然需要依赖从中国大陆进口大量零部件，品质与效率都十分受限。 此外，印度厂iPhone代工良率（仅五成左右）和卫生管理（大肠杆菌超标）仍存在问题。去年iPhone15系列频频闹出产品质量问题而退货，并不得不采取降价措施，迫使苹果公司首席执行官蒂姆·库克亲自赴中国重整供应链布局。 另外，苹果还面临着印度竞争委员会（CCI）的压力。CCI在6月14日的报告中指出“苹果应用商店是应用程序开发商不可避免的交易伙伴。因此，应用程序开发商别无选择，只能遵守苹果的不公平条款，包括强制使用苹果专有的计费和支付系统。”在7月12日，路透社称CCI一直在调查苹果公司，并且发现苹果公司利用其在iOS操作系统应用商店市场的主导地位，强迫开发人员使用其专有的应用内购买系统。 在经历了2023年营收下滑之后，苹果致力于依靠人工智能服务来提升人们对其新产品的兴趣。iPhone16系列预计将于今年9月推出，苹果对这一系列期望很高，并预计2024年货量达到9000万台，比Phone15系列高出10%。 潘攻愚认为，即便印度在苹果价值链地位中的攀升，其实最紧张的也应该是越南。如果iPhone16 Pro试水和发售效果良好，苹果可能会考虑把属于越南AirPods的其中一部分也转移到印度。

快科技7月31日消息，脑机接口公司Synchron发布公告，渐冻症患者成功使用意念控制苹果Vision Pro。 据悉，Synchron的脑机接口不需要在患者脑袋上打洞植入，而是通过颈部静脉，向大脑运动皮层表面的血管中植入收集信号的接口，并通过胸前的设备无线输出。 借助脑机接口，患有肌萎缩侧索硬化症（渐冻症）的64岁Mark可以控制Vision Pro上的光标玩纸牌、观看Apple TV和发送短信，且无需使用双手。 目前Synchron正在准备更大规模的临床研究，扩大这项技术的应用范围。 Synchron首席执行官Tom Oxley表示，Vision Pro是一个强大的系统，但它依赖手势来控制，我们直接从大脑发送控制信号，取代手势，我们正在朝着一个新的人机交互目标迈进，不需要手势或语音，对于数以百万计的瘫痪患者来说，他们的需求远没有被满足。

快科技7月29日消息，今日，“230斤小伙骑共享电单车被强行断电”的话题，引起网友关注热议。 据报道，目前国内运营的共享电单车，普遍都有载重200斤以内的规定，超重车辆会自动断电。 为此，体重约230斤的骆先生进行了骑行测试，他扫了一辆美团电动车，但刚骑出去几米远，车辆就发出“禁止多人骑行，请你一人一车安全骑行，车辆已断电”的提示音。 对此，各出行平台的工作人员也都给出了解释。 哈罗公司工作人员表示，他们和其他公司一样，上限载客重量都是200斤，主要是响应主管部门要求，防止多人骑行，但其否认是对胖子的歧视，目前“还没好的解决方法”。 美团公司工作人员表示，他们上限200斤的规定，是为了满足一人一车的规定要求，但另一方面用用户认为是歧视胖子，哪条法律规定胖子不能骑？ 目前，他们的监测技术可能还不是很完善，后续将根据主管部门和用户的反馈，不断进行技术升级。 此事引起网友热议，有网友建议：“可以设置几台200斤以上人士专用的车辆，价钱贵一点，一定程度上也能防止多人骑行”。 “座椅上设置重力传感器，实时监测几个人坐在上面”。

据美联社29日报道，美国亿万富翁埃隆·马斯克于上周五在社交平台X转发了一段AI伪造的哈里斯视频，被不少人质疑违反了X的用户使用条款。 这段经过篡改的视频利用人工智能技术模仿哈里斯的声音，错误地描述了她所说的话：“因为拜登终于在辩论中暴露了自己的老糊涂，我，卡玛拉·哈里斯，现在是你们的民主党总统候选人。我之所以被选中，是因为我是多元化人才的终极体现。我既是女性，又是有色人种，所以如果你批评我说的任何话，你就是性别歧视者和种族主义者。” 这一信息与哈里斯的原始竞选视频《自由》的内容不能说一模一样，简直毫不相关。原始竞选视频主要介绍了哈里斯的竞选主题和主张，但在视频网站YouTube上只吸引了110万次观看，而现在伪造视频却在网上疯传。 发布伪造视频的原始用户在YouTube和X上都表明了该视频是恶搞。八小时后，当马斯克在自己的账号上重新发布该视频时，他并未明确指出该视频最初是作为恶搞视频发布的，只是说“这太棒了”，后面跟着一个笑脸表情符号。 马斯克的这篇帖子目前已经被阅读了1.29亿次，报道称这似乎违反了X的政策。该平台政策规定，禁止共享“可能欺骗或混淆人们并导致伤害的合成、操纵或断章取义的媒体”。 据报道，X 的现行政策是在马斯克上任后于2023年4月制定的。该政策将误导性媒体定义为“发布了显著且具有欺骗性地改变、操纵或捏造”且“可能导致公众对问题产生广泛混淆”的内容。该政策规定，此类内容必须贴上标签或删除。 这段虚假视频甚至引起了加州州长加文·纽森的注意，他表示要立法遏制虚假广告，“像这样在‘广告’中操纵声音应该是非法的”，他将在几周内签署一项法案以确保这一点。 哈里斯竞选团队发言人米娅·埃伦伯格在给美联社的一封电子邮件中表示：“我们相信美国人民想要哈里斯副总统提供的真正的自由、机会和安全，而不是埃隆·马斯克和唐纳德·特朗普虚假的、被操纵的谎言。” 对此，马斯克29日在X辩解，讽刺地表示：“我向世界知名权威恶搞教授核实过，他说在美国恶搞是合法的。”

©️深响原创 · 作者｜吕玥 巴黎奥运正式拉开了帷幕。 以塞纳河为舞台，融合法国多样艺术文化的开幕式，成就了奥运历史上的新瞬间，也激发了国内观众的热烈讨论。从两位00后小将勇夺首金，到射箭与跳水项目接连摘金，每一项赛事、每一个激动人心的瞬间，都牢牢吸引着大众目光。 全球瞩目的顶级体育赛事，无疑是品牌营销金矿。国际大牌纷纷投入大量资金争取成为赞助商，在国内，各大品牌也是自今年年初便积极筹备，为后续多种体育营销玩法的展开而蓄力。 玩家齐聚竞争更为激烈，中小品牌、垂类商家们如何在其中脱颖而出？又要怎样与体育赛事结合，以及如何做好 营销安排、利用热点迅速激发消费者的需求？面对这些问题，抖音电商以「趋势挖掘-内容热点-货架/全域爆发」为方法路径打造的「热力先锋季」活动，为商家们提供了更为品效合一的确定性体育营销增长路线。 体育消费风尚起 品牌商家先启航 潮流所向，抖音电商为引。 过去一年，体育类消费在抖音电商获得显著成长。体育类商品销量攀升，成交额同比增长82%；商品数、商家数和消费人群都有不同程度的增长。 抖音电商已成大众体育消费的主阵地，自然而然能够作为趋势的灯塔。 对中小品牌和垂类商家而言，体育营销价值突出，但想要迅速找到合适切入点并非易事。 一方面，赛事包含要素很多，不了解消费者的兴趣点，就难以找到自身与之契合的营销点，很容易就局限在了具体的某个体育项目上。另一方面，赛事开始前，热点相对较少且不够明确，商家自行捕捉并加以利用的难度不低。 作为热点的发酵器和捕捉器，抖音电商在赛事还未开始时，就先和VOGUE联合发布了“先FENG运动趋势”。通过数据分析和商家调研的结合，抖音电商全面深入地盘点了相关趋势赛道的货品，为垂品商家提供热点方向指导。 所以你能看到这三大趋势中—— “法式尤莱特”既能体现一直颇为流行的法式风格，同时尤莱特在法语中意为紫色，突出了法式优雅感。色彩和设计风格结合起来，自然而然就与穿搭、美妆和家居等品类产生了强关联。 而“高能感”，首先与年轻人常提到的、希望保持的“高能量”状态相呼应，其次高能可以是指运动、生活状态、着装风格等等，所以它与穿搭、运动装备、以及运动前后的营养补充等品类紧密相关。 还有“观赛搭子”。搭子是年轻人流行的一种社交方式，看电影、美食探店、看演唱会都喜欢结伴而行，观赛也不例外。和朋友们一起看比赛，少不了美食与饮品的陪伴，也少不了大屏电视、高品质音响等等来提升观赛体验。所以食品、酒水、生鲜，以及硬件如影音黑科技、家具、家电等等，都能巧妙地融入这一趋势。 伴随三大趋势的揭晓，抖音电商还整合优质内容、社交基因、站内流量资源，精心策划大秀直播活动，打造了一次营销大事件。 7月19日晚，抖音电商与VOGUE开启直播秀场，将塞纳河、法式浪漫等元素巧妙地融入场景，主题更具象化易于感知。贾乃亮、胡兵、琦儿、陆仙人、白昼小熊、毛巾少爷等抖音电商平台达人作者也都参与到大秀中，既带着好物走秀，还对趋势进行了深入解读。 整场大秀的看点颇为丰富，当晚累计吸引400万+用户观看，点赞数1000万+，整场直播1800万+曝光。大秀结束后其相关内容登上3个热榜，诸如“VOGUE水上大秀炸出多少显眼包”等话题引发热议，白昼小熊等达人的视频点赞量也破了百万。 而抖音电商是将热门事件、达人影响力和社交裂变的效果叠加了起来，使得这场大秀以及三大趋势相关的热点都在站内快速传播发酵。 比如与趋势相关的话题#法式尤莱特 在直播后就冲上热搜榜第四位，#法式松弛就是尤莱特 登上话题总榜TOP4、种草榜TOP1、奥运榜TOP2、娱乐榜TOP9，不少明星达人和普通用户都自发分享起了自己的法式穿搭，大家更快建立起了认知，并且以自己的解读和创作在表达认同。 内容热点“滚雪球”， 品牌商家“跑进”赛事 紧跟趋势还只是“赛前热身”。品牌商家要一直追赶赛事热点，难点在于既要产出创意内容，又要以社交互动并驱，还要实时响应赛事重要时刻。 为满足“既要又要还要”的高要求，抖音电商给出了解法——内容和热点相融共生、彼此带动，形成“滚雪球”效应，持续驱动用户关注，不断攀升影响力新高度。 内容方面，抖音电商的定制综艺，以独到视角趣味解构了专业赛事，为众多中小品牌商家都开辟出了一片内容共创的蓝海。 比如山东卫视经典综艺的《快乐向前冲》，其精彩片段在抖音上一直颇为流行，有很强的内容破圈潜质。7月22日起，抖音电商上线了四期特别版《快乐向前冲》，特别之处一是让电商达人和商家成为了节目的主角。小北珠宝严选、TVB明星李子雄、麻辣王子企二代等电商作者及明星商家代表，张艺杰、车哥评测等头达及潜力电商作者代表都参与其中。二是四期节目分别为不同行业造势引流，整体覆盖了运动穿搭及装备，亲子潮玩及美妆彩妆，个护家清与家装，以及食品、酒水生鲜、数码家电等等。 定制综艺本是热点源泉，站内话题频出，品牌商家顺势而为，即可广泛触达潜在消费者。 《快乐向前冲》第一期体育生专场播出后，#被向前冲天团高能感穿搭飒到了 话题就冲上了种草榜TOP1、娱乐榜TOP8、热搜榜TOP37，运动领域创作者们的紫色运动套装、山系工装裤等高能感运动穿搭都引发了讨论，话题播放量达6132.9万。第二期时尚美妆达人们登场，落水也不掉的美妆好物也让不少用户评论“求同款”，#参加向前冲人可以掉但妆不能 话题播放量达1748万。随后从节目高光时刻发酵而出的话题也陆续引发热议，#TVB李子雄来快乐向前冲了 话题播放量达743.7万，#抖音先锋在快乐向前冲玩疯了 播放量达3421.6万，#向前冲搭子主打一个出其不意 播放量达3076.6万。 左右滑动，查看更多 7月29日抖音电商还将上线一档《超燃运动会》，通过趣味运动会的形式，有冬奥冠军王濛、主持人伊一、艺人安崎以及电商作者琦儿等参与展开冲浪、攀岩等挑战，还会继续在站内延续赛事热度，也将持续带来新的热点话题。 其实在节目之外，还有不少体育明星、头部达人和专业电商主播深度参与到活动中。王濛，贾乃亮、琦儿组成了热力先锋团，吸引用户参与活动get同款；抖音电商将其打造为专属抖音电商达人及明星商家自己的先锋挑战赛，邀请30余位电商作者及明星商家代表参与。 达人及主播拥有不少忠实粉丝和关注者，为热点的传播打好了基础。同时他们还有很强的内容创新力，创作活动相关内容，又能激发持续的关注和讨论，有效提升传播力。 值得强调的是，抖音电商对热点如何发酵、如何承接货品有着充分的准备和细致的规划，覆盖行业趋势、赛事突发、赛事突发、达人活动、商家营销等六大热点话题来源。 这种全面的热点布局，保证了赛事每个阶段都有相应的热点事件在榜，原本较难及时捕捉热点的中小品牌和垂类商家，也能一目了然地分阶段进行有针对性的运营助推，确保全程的关注度和曝光率。 同时，品牌商家和达人可以“跑进”赛事相关热点之中，有效促进品牌知名度和销量的增长。 比如在中国队的兵马俑盔甲行李箱成为用户关注的热点时，抖音电商便迅速上线小蓝词“臻元国家队行李箱”，弯道超车实现了全网首发，并同步引进了各类相关产品，让用户搜索即可直达商品购买页。孙颖莎现身巴黎奥运场馆时，背包上的马里奥挂件被不少网友关注到，抖音电商也迅速捕捉需求，上线热点#好想拥有孙颖莎同款马里奥挂件 及相关货品，用户在看热点内容的同时就能在站内买到相似商品。 再比如，赛事过程中，中新社记者在巴黎发现一位外国记者背着08年北京奥运会背包，已经背了16年，这一事件迅速引发了网友的怀旧和热议，大家纷纷到「祥兴集团箱包专营店」留言想购买同款。于是#全网都在寻找北京奥运会同款背包 话题上线，通过媒体采访、营销号解梗迅速发酵，2小时冲上种草榜TOP2，短短几天，品牌官方账号粉丝量从6.5万暴涨至67.5万，直播间GMV突破千万，迎来生意爆发。 这是一个用户与品牌商家一同观赛的过程。积极互动中，将加深用户对品牌的认同感和情绪共鸣感，更迅速催化用户从兴趣探索迈向消费决策。 拉近“赛场”和“商场”， 声量销量双赢 提到体育营销，大家长期以来都有一种固有印象，就是认为“赛场和商场距离很远”，前链路各种玩法热闹非凡，但最终真正对生意的提振效果有多少并不确定。 此次的热力先锋季，就不是仅仅营造“热闹一场”的氛围，抖音电商是真正让营销前后链路打通和连接，让品牌同时做爆声量和销量。 为做爆声量，抖音电商构建起了一个动态、可持续强化、长周期的声量扩散模式。 这个模式的基础，在于顶级赛事作为一种绝对稀缺的资源，只要能够与之连接，就能带来曝光。在此基础之上，从趋势到节目，抖音电商的运营策略并非单纯内容衍生，而是主动嵌入、紧扣消费话题和重点品类，将中小品牌和垂类商家置于中心位置，这就突破了传统体育营销玩法中只能“借势”、“借光”的局限。再加上热点话题的层层叠加、轮番上阵，就像是在池水中持续投掷石子，引发层层涟漪，为品牌商家带来了更长周期、更具深度、持续扩散的影响力。 做爆声量的同时，抖音电商直接拉近了“赛场”和“商场”之间的距离，去做爆销量。 这一方面是归功于抖音电商在站内打通了全场域，帮商家实现从影响力到转化的无缝对接。 首先平台发布的三大趋势就直接连接着品牌商家和货品。比如搜索“法式尤莱特”这一词条后，用户就可以直接在专题页面上看到COS、郎姿、Miss Sixty等多个品牌的直播；搜索其他两个趋势关键词，也都能直接看到对应这一趋势的多个品类的好物，包括运动装备、服饰、食品酒水、数码家电等等。 其次是相比单纯只是做大曝光、让品牌露出的体育营销，达人作为顺滑连接内容场和货架场的纽带，参与到活动中后，就发挥出了种草拔草一体的重要推动作用。从7月20日起，贾乃亮、琦儿、东方甄选与辉同行、广东夫妇等多位明星主播已陆续开播，为用户选购趋势先锋好物。 当然不可或缺的是此次热力先锋季活动还提供了统一的物料资源和营销场域的加持，比如货架曝光资源、千川搜索广告的加码，以及定制专属的「热力先锋」大盘玩法，品牌嘉年华、打榜赛、激励赛等等。宝洁、安踏、李宁、特步、可口可乐、蒙牛、伊利、青岛啤酒等品牌也都作为“先锋大牌”出现，多品类的品牌商家都能将顶级体育赛事变成一次特别的大促节点，真正利用其带动生意的增量。 另一方面，做爆销量也归功于抖音电商推出的“节盟计划”——品牌方在站外投放广告时植入抖音电商的视觉元素，平台则反哺相应价值的站内资源，进行联合推广。针对热力先锋季活动，节盟计划也推出了专项置换政策，撬动伊利、宝洁等大牌与平台联合曝光。 这一计划的核心在于抖音电商去给予资源、鼓励品牌商家，做站内站外一体化营销，把站外的流量引入进来，在抖音电商承接和转化流量，品牌商家在站内的销量持续提升。以更营销的视角来看，这其实也是种“全域”思路，即通过全盘规划、集中承接，自然就能实现生意的显著增长。 在传统体育营销中，中小品牌和垂类商家通过“借光”赛事来吸引流量，获得曝光，这往往就导致了曝光和转化效果都难以预测、存在不确定性的问题。但抖音电商以其独特的平台特性，将体育内容与商品消费紧密结合，形成了一个充满活力的运动消费场景，内容生态、社交基因与电商能力之间产生了“化学反应”。体育盛事不再只是顶级大品牌的专属，各个品类的品牌商家都是参与者和受益者，直接促进销售转化，收获实实在在的成果。

据报道，近期，深圳市创新投资集团有限公司（下称深创投）密集向被投企业发起回购诉讼采购招标。据澎湃新闻报道，此次系深创投少数项目通过司法途径主张回购，主要因基金经营期限到期需退出。 其实投资机构起诉被投企业这种事如今早就不算新鲜事，而且似乎呈愈演愈烈之势。甚至连一些自媒体都被要求回购、还投资款了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 深创投密集发布几十起诉讼法律服务采购招标邀请函 据天眼查，自2019年至今，深创投共发布了51余条诉讼法律服务采购招标邀请函；其中，仅2023年一年就达29条，2024年至今也有19条。 三言逐一整理发现，上述这51条法律服务采购招标邀请函中，2023年到2024年的48条全部是有关起诉被投企业的；而剩余的3条并不涉及起诉被投企业。 也就是说，2023年起，深创投开始密集起诉被投企业。 当然， 需要说明的是诉讼法律服务采购招标公告并不意味着已经实际发生诉讼，但是却也能说明深创投有意通过法律手段维护自身权益。 那么，这四十多起诉讼，或者说潜在诉讼都是什么缘由呢？ 三言注意到，深创投发起的这40多条中，全部都是被投方触发了回购条款，但未能履行回购义务；不过，并非每一条都有明确写明回购条款具体细节，所以三言将标明了具体缘由的其中19条整理如下： 可以看出，绝大多数被投方是因为未能如约实现公司上市而触发了回购条款；此外，被投企业发展不好、经营出现问题也是触发回购条款的因素之一。 值得注意的是，在深创投这份“起诉名单”中，一家被投企业创始人出现不可调和矛盾、另一家企业创始人出现重大违法违规行为，也都使得投资方要求履行回购义务。 另一方面，三言注意到深创投起诉或者准备起诉的这些被投企业中，大部分是在2017年前后发起投资，少量在2013年左右，也有小部分投资是在2021年前后发生。 平均来看，深创投在2017年前后大量投资，然后到如今退出困难于是发起回购。不过，深创投方面也并不是被投方未能在指定时间实现经营目标就立刻起诉，平均下来也有一两年的缓冲期才会发起起诉。 值得注意的是，有两家被投方因未能如约上市，被要求按“本金+利息”的形式回购。其中一起是2018年，深创投向REGWL公司投资1300万元，截至目前剩余未回购部分本金639万元，连利本带息还有900余万元未还清；另一起是2011年，深创投向CQJQ公司投资4728万元，目前剩余未回购本金3950万元，加上多年利息成本共计将近6000万余元。 但即使如此对于失败的创业者来说，还款压力还是会如同滚雪球一般越滚越大，恐怕会越来越难还清。 回购不是“稀罕”事，连自媒体都被条款约束‍‍，家自媒体被要求还投资款‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 近一年拟密集发起起诉，深创投的行为看上去出乎意料，但实际上早已是当前投资圈的“常态”。甚至现在连做自媒体拿投资都要签“对赌协议”。 笔者近期还获悉有几家“自媒体”也被要求回购、还投资款了。当然，现在的自媒体多以公司为主体，也算是公司化运营。 自媒体A在业界较为知名，因为早年纸媒的采访经历，与众多大佬结下情义，其中包括一些投资界大佬。 当他出来创业后，获得了一位投资大佬的支持，大佬的公司投了一笔钱。这位大佬的投资公司早些年很知名，近年来投的项目不多，声量也小了很多。 与其他创业公司投资协议不同的是，他们的投资协议没有对赌条款，更像是大佬的倾囊相助，江湖味更重，像兄弟间的扶持，并不看投资回报。 但在今年初，大佬公司突然要求A把投资款还回去。 不过A这两年收入也下滑了，投资款还回去存在困难。双方就这么胶着着，A准备把10个人的团队砍掉一半。‍‍ 那么，如果大佬公司起诉A，以什么理由？会判决把投资款还回去吗？ 另一家B也是内容创业，今年公司勉强维持，同很多自媒体一样，也有要账难的问题，但他们遇到一个问题：投资人要求回购。 具体情况是，当初接那笔投资的时候，协议上有对赌条款，达不到某个条件，要连本带利还钱。 因为有协议，打官司大概率会输，B只能想办法拓宽业务，一边维持公司运营，一边还投资人款。 这是另一种投资，有种“民间借贷”的感觉。 早期的风险投资，投资人自担风险，创业者失败了，投资款不用还给投资人，但是近些年，风险投资越来越附加创始人连带责任，加上了约束条款，比如一些风险投资设置了“多久没有上市，每年付10%利息”的条款，创投关系变成了借贷关系。 一位投资人对三言科技表示，如果他们这些年给人家投资方分红，够本金了，也好说；但投资人没参与经营，没给投资人分红，就该还人家钱的。要求还本金+利息也正常。 缺少更多退出机制‍‍‍‍ 创业者因为这种无限连带责任最终不仅创业失败，还可能导致变成“老赖”，使得很多人有苦难言，吐槽称如今没有“风投”，以为风险都被转嫁给创业者了，投资者可以说“稳赚不赔”。 去年底笔者就和一位投资机构的退出负责人就此事聊过，一般基金投后7年左右就到了退出期，2015年前后市场火热，大量基金投了多种赛道。 如今从深创投的起诉内容上看，确实符合这个说法，很多投资都发生在2017年左右，7、8年过后恰好迎来退出期。 但是站在投资人角度，他们也并不是“坐享其成”。从今天深创投这些案例可以看到，投资人某种角度上像被投方的“家长”。要全面监督、帮助被投方妥善经营，就连公司创始人闹矛盾也要“掺一手”。 但是，用回购条款或者起诉的方式多少不那么“体面”。很多创业者很努力也不一定成功，却可能因回购条款背负巨额债务。 这归根到底依然是缺乏退出机制的问题。还是那句老生常谈的话，创业有风险，行事要谨慎。

IT之家 7 月 29 日消息，知名《使命召唤》游戏外挂提供商 Raging Nation 宣布停止运营。该公司在一份声明中表示，其关联人员收到了来自“动视暴雪的法律通知”，尽管对通知内容存在争议，但鉴于动视的庞大实力，公司决定不再进行法律对抗，选择立即关闭业务。 Raging Nation 此前曾提供大量针对《使命召唤：战区》、《使命召唤：现代战争 3》等游戏的作弊工具，其中包括自动瞄准、武器解锁、物品瞬间获取等功能。部分外挂甚至宣称“防直播检测”，专门针对希望在直播时使用外挂而不被发现的玩家。 值得一提的是，今年早些时候，动视暴雪曾以侵权为由对另一家外挂制作者 EngineOwning 提起诉讼，并最终胜诉，获得了高达 1450 万美元（IT之家备注：当前约 1.05 亿元人民币）的赔偿。 虽然 Raging Nation 并未公开动视的具体法律主张，但其网站已经彻底清空，外挂业务也宣告终结。该公司在声明中表示，这是不得已的决定。

近期阿里密集宣布了几个较为重磅的规则调整，对公司有着不小的影响，值得关注。海豚投研先精炼下几个调整的主要内容： ① 淘天包括淘宝和天猫在内的所有商家收取订单成交额 0.6% 的 “基础软件服务费”；同时于 9 月起，取消仅对天猫商家收取的分 3 万、6 万两档的年费，而已支付的 24 年年费将退还（具体细则见下文分析。） 按照阿里的这个说法，这次的这个收费主要是用来覆盖支付、ISV 独立软件供应商，以及云厂商等合作伙伴的软件服务成本。如果作为参照的话，拼多多最开始上市时所谓交易手续费（transciton service）主要就是这个支付通道费。 ② 调整流量分配的核心依据指标—“体验分”：新体验分体系包括 “店铺体验分”、“商品体验分（PXI）”，将全面替代此前的 DSR（即淘宝此前的卖家服务评价体系）。体验分体系不仅将全面应用在手淘搜索、猜你喜欢、阿里妈妈相关广告投放、活动报名等店铺经营场景，还将为商家提供退款、申诉、发货异常等售后场景下的更多处置自主权。 ③ 随着 “体验分” 的推出，淘天近期推广的 “仅退款服务”，对店铺体验分超 4.8 分的商家会进行 “松绑”，是否接受 “仅退款” 由达标的商家自行决定，平台不会主动介入支持消费者的 “仅退款” 请求。对其他分段的商家，平台将依据体验分与行业性质，分别给予不同程度的自主处置权。体验分越高，商家处置权越大。 那么以上几个举措对淘天、消费者和商家而言会产生什么样和多大的影响？以下海豚君尝试理解一下： 可以看到，阿里这次公布的一连串变动可归为两类，第一点围绕淘天对商家收费规则变化，影响的即平台的变现率（也是商家的成本），第二点则是围绕消费者体验和流量分配机制的变化。 调整对阿里的收入、利润影响多大 对第一点收费规则的影响，收费和减免同时进行，海豚君这里尝试定量测算一下实际效果： 先看减免部分：对中小商家，收到货款每年不高于 12 万元的，基础软件服务费会被返还 100% 现金；对腰部商家，确收成交金额在 12 万 - 100 万的，将获得基础软件服务费 50% 等额的广告投放优惠券；对高客单和批发等商家，在 2024 年 9 月 1 日 - 12 月 31 日期间，电脑、手机、冰箱、珠宝等 100 多个品类的商品订单，实行单笔最高 60 元封顶的收费标准。 而这些减免措施整体减免和返还的费用有数十亿元，覆盖商家超 500 万。我们取中假设总减免额度为 50 亿。不过，从口吻上似乎除了第一条对中小商家的减免外，后面两条对腰部以上商家的减免后续的实际效果以及持续性是个未知数。 同时，由于天猫不再针对商家收取 3 万和 6 万两档的年费，也需将这部原有的收入扣除。由于官方不公布准确的商户数量，海豚投研了解到天猫的商家总数大约在数十万的量级，我结合网上消息假设为 50 万。此外本次完全取消前，天猫商家的年费先前也有减免的情况（具体可见《天猫 2024 年度各类目年费类目软件服务费一览表》），我们粗略假设实际收取的比例在 50%。那么免除的天猫商家年费= 50 万商家 * 平均 4.5 万年费 * 50% 的缴费率 = 113 亿。 再看，此次变化的收费部分：此次 0.6% 的技术服务费对所有淘宝和天猫商家适用，但规则强调了仅对已确认收货了的订单才收取（和是否退货退款无关）。 出于谨慎和计算的简便，我们粗略按今年淘天国内 GMV 总额为 8 万亿人民币，其中消费者确认了收货的订单占比（无论后续是否退货）占比为 60%，那么 8 万亿 * 60% * 0.6% = 288 亿新增收费。 结合以上收、减两部分，按 288 – 50 -113 = 125 亿，再考虑到我们的假设有误差，大致推算本次规则变动后，淘天新增的收入大约在大几十亿 ~ 百亿出头之间。 那么这部分新增收入到底有多少可以转化为增量利润，这里还涉及到支付宝同步发布的一些信息： 在对应淘天新宣布的 “基础服务费”，原本支付宝针对用户用信用卡支付向商家收取的支付服务费也不再收取了。 结合海豚君的一些调研，对于这两家渊源深厚的公司一收一撤，海豚君的理解更多是理顺收费关系： 商家主要只与阿里这个电商平台产生关系，而无论是支付、云还是其他软件服务，都算是阿里提供这些服务的上游供应商。 阿里收到这个基础技术服务费之后，这些上游供应商就变成了它提供服务的成本项。当然从收费上，阿里收费是针对淘天发生支付行为的全部 GMV 来收费，而不单单是贷记卡支付的那部分 GMV。 而淘天收到这个费用之后，需要向包括支付宝在内的支付提供商结算成本，当然由于淘天对支付宝来说是绝对大客户，在结算上游费用中有绝对议价权。 海豚君这里粗略假设：这些增量收入当中，阿里需要大约将大约 50% 上下，以成本向支付宝等供应商付费的方式付出去，那么能够完全转化为阿里利润的部分大概也就是几十亿，对淘天也就是额外新增大约 3% 的利润。 弱化 “性价比”,“消费者” 和 “商家间” 的天平再平衡？ 实际早几天前有已有报道声称，淘天在内部已开始弱化对绝对价格力的重视，转而更强调 GMV 和 ACC 等指标而非订单量。流量分配逻辑也不再过于强调价格力的因素。此次将流量分配的主要参考指标调整为 “服务分” 和新增 “技术服务费”，一定程度是验证了之前弱化价格力的传言。同时，抖音近期也宣布将弱化对低价产品的强调，同样转向以 GMV 为第一优先级的指标。 我们认为，无论是阿里或是抖音从低价优先向 GMV 优先的回归，一方面公司出于对股东和资本市场的负责，边际回归更有利于财报业绩的打法（做低价对订单数和用户数有利，但中短期内是不利于营收和利润的）。 另一个或许更重要的原因是，淘天和抖音本就都是以品牌商家见长，过分倾向于消费者（如仅退款等），和过分强调低价、给中小商家流量倾斜，一定程度上是损坏了两个平台核心品牌商家利益的。此次调整属于将先前过分倾斜向消费者和中小商家的天平，相回回调的举措。毕竟过于倾斜的天平显然不能长期维持。 反映到业绩上，这次的再平衡中短期内显然也是会利好淘天营收和利润的增长。

快科技7月29日消息，近日，高端装备制造上市公司华东重机发布公告，宣布跨界进入GPU芯片行业，计划投资1.425亿元人民币控股厦门锐信图芯科技有限公司。 根据华东重机发布的公告，公司与锐信图芯及其股东签署了投资协议，将以不超过3亿元的投前估值进行股权收购及增资。 交易完成后，华东重机将持有锐信图芯43.18%的股权，成为其单一最大股东，并将锐信图芯纳入公司合并报表范围。 据了解，华东重机主要从事“集装箱装卸设备”和“数控机床”为主的高端装备制造业务，2023年公司跨界投资光伏领域，以推进业务结构转型升级。 截至今年上半年，其光伏业务尚未盈利，如今，公司又将目光转向行业普遍回暖的半导体行业。 锐信图芯是一家专注于GPU芯片设计及解决方案的高科技企业，已实现GPU芯片的量产并批量供货。 其BF2000系列GPU芯片主要面向国产化信创市场，与国内多家主流CPU和操作系统厂商完成适配，并已在多个行业中得到应用。

IT之家 7 月 29 日消息，由成都市科学技术局、成都市经济和信息化局市新经济发展委员会指导，国家超级计算成都中心、中国地震局地球物理研究所主办的“谛听大模型发布会”昨日成都顺利举行。 会上，“谛听”地震波大模型正式发布，标志着中国在地震监测、预警和前兆识别等关键技术方面迈出了坚实一步。 该大模型由国家超级计算成都中心、中国地震局地球物理研究所以及清华大学联合开发，是首个亿级参数量的地震波大模型。 ▲ 图源：国家超算成都中心 在大模型展示环节，来自清华大学自动化系的助理研究员刘畅老师从超算平台对接、地震数据适配、算法参数调优、模型规模放大四方面介绍了大模型研发的经历。 中国科学院地质与地球物理研究所的肖卓伟博士现场演示了大模型用于前震识别和预警的示例、中国地震局地球物理研究所的副研究员赵明老师介绍了大模型在余震识别的应用与前景。 中国地震局地球物理研究所副所长陈石介绍称，“谛听”大模型依托中国地震观测网的海量数据，通过先进的人工智能技术，已经显著提升了地震信号的识别准确率和速度。 短期来看，“谛听”地震波大模型将应用于地震信号识别、地震活动监测、大地震快速响应等领域。长期来看，地震学是一门观测科学，重大的突破往往来自对观测数据的深刻理解。目前，传统方法和中小模型均无法充分利用 TB、PB 级别的地震观测数据，而这些数据蕴含许多重要的地震学问题，因此，“谛听”地震波大模型有望长期为地震科学研究带来重大突破。 据介绍，“谛听”数据集是国内首个，同时也是目前国内外最大规模、样本类型和标注最为全面的地震学专业 AI 训练数据集之一。 IT之家从官方获悉，目前该模型已可投入使用，同时十亿参数量级的版本预计 2024 年 8 月完成预训练，进一步为新时代防震减灾事业现代化提供科技支撑。 未来，该模型的应用场景还可用于矿震监测、页岩气开采、城市地下空间结构探测、海底地震监测等多个领域。

快科技7月29日消息，据媒体报道，网络上流传着瑞幸咖啡与贵州茅台携手打造的酱香拿铁或将面临下架的传闻。 针对这一热议话题，瑞幸咖啡官方客服于近日正式回应，确认自2024年7月2日起，该饮品将在全国部分城市因自然消耗原因逐渐退出市场，即当库存原料用尽后，将不再继续制作与销售。 当前，通过瑞幸咖啡小程序观察，这一变化尚未全面铺开，部分城市门店的酱香拿铁依旧可供顾客正常下单享用。然而，在河南、湖南、陕西等省份的某些城市，已有门店显示该饮品售罄，预示着下架进程的逐步推进。 回顾往昔，酱香拿铁自2023年9月初惊艳上市以来，便以其独特的创意与卓越的品质赢得了市场的热烈反响。其定价为38元/杯，优惠期间更是低至19元/杯，亲民的价格策略进一步激发了消费者的购买热情。 上市首日，酱香拿铁便创下了单日销量突破542万杯、销售额过亿元的辉煌战绩，不仅刷新了瑞幸咖啡单品的销售记录，更在业界内外引起了广泛关注。 值得一提的是，酱香拿铁特别采用了融入53%vol贵州茅台酒的白酒风味厚奶，赋予了饮品独特的酱香风味，同时确保了酒精含量低于0.5%vol，既满足了消费者的味蕾享受，又兼顾了安全性。然而，鉴于其含有微量酒精，瑞幸咖啡也温馨提醒未成年人、孕妇、驾驶人员及酒精过敏者谨慎选择，避免饮用。

快科技7月29日消息，近日，全球信息技术研究和顾问公司Gartner发布了《2024年企业网络技术成熟度曲线报告》。 报告显示，华为再次入选AI Networking技术领域的代表厂商，是其在数据通信领域网络智能化方向创新实力的集中体现。 报告再次强调AI Networking的重要性：更先进的AI Networking产品通过提供运维决策建议，能够降低故障发生率和简化故障处理过程，并将网络性能提升到人工运维无法达到的水平。 华为表示，华为星河AI自动驾驶网络解决方案通过AI深度赋能网络，旨在解决复杂网络运维、业务体验保障和网络安全防护三大难题，实现L4级高阶自智。 该方案主要包括星河AI网络大模型应用Net Master与星河AI网络数字地图。 其中，Net Master基于华为盘古大模型训练而成，融合华为500亿数据通信语料与1万名专家经验，具备智慧助手Copilot和多个场景化Agent能力。 华为表示，未来将推出更加领先、智能的网络解决方案，助力全球客户全面迈向L4自智网络。

品玩7月29日讯，亚马逊云科技近日宣布了多项新技术和新服务，旨在使构建AI应用更加便捷。 Amazon Q Apps:这项服务允许用户根据简单描述创建应用程序，即便没有技术背景也能轻松使用。Amazon Q Apps是Amazon Q Business的一部分，能够支持软件开发、数据分析洞察和内容创作等多种任务。 此外还有Amazon Q Developer服务，该服务现已集成到Amazon SageMaker Studio中，为机器学习模型的开发过程带来极大便捷。通过简单的聊天式交互，Amazon Q Developer可以为构建机器学习模型推荐工具和提供代码建议，节省数据科学家大量的开发时间。

原标题：训练一次经历 419 次意外故障！英伟达 GPU 也差点玩不转 405B 模型，全靠 Meta 工程师后天救场！ 最近，Meta 在一份研究报告中揭示了训练 Llama 3 405B 参数模型的重大挑战：该系统在包含 16384 个 Nvidia H100 GPU 的集群上运行，在训练期间平均每三个小时就发生一次故障， 54 天内经历了 419 次意外故障。 这些故障中，有一半以上的情况都归因于 GPU 及其高带宽内存 （HBM3）。由于 GPU 训练任务的规模庞大和高度同步，Llama 3 很容易发生故障，且单个 GPU 故障就会中断整个训练过程，导致必须重新启动。 不过，据介绍，尽管存在这些问题，Llama 3 团队仍在支持自动化集群维护（例如固件和 Linux 内核升级）的同时，实现了超过 90% 的有效训练时间（有效训练时间是指实际用于有用训练的时间与经过时间的比例）。 正如一句古老的超级计算谚语所言，“大规模系统唯一可以确定的就是失败。”超级计算机是极其复杂的设备，使用数万个处理器、数十万个其他芯片和数百英里长的电缆。在复杂的超级计算机中，每隔几个小时出现故障是很正常的，而开发人员的主要诀窍就是确保系统在出现这种局部故障时仍能正常运行。 58.7% 意外中断源于 GPU，三起事件需要显著人工干预 据悉，在为期 54 天的预训练中，共有 466 次工作中断。其中，47 次是计划内中断，是由于自动化维护造成的，如固件升级或操作员发起的配置更新或数据集更新操作；419 次是意外中断，主要源于确认的硬件问题，包括 GPU、主机组件故障或疑似与硬件相关的问题，如静默数据损坏和未计划的单个主机维护事件。 GPU 问题是最主要的意外中断类别，占所有意外问题的 58.7%，包括 NVLink 等各种 GPU 故障及 HBM3 内存故障。这并不奇怪，因为 Nvidia 的 H100 GPU 消耗约 700W 并承受大量热应力。尽管出现了大量的故障，但只有三起事件需要显著的人工干预，剩下的问题均能由自动化处理。 其余 41.3% 的意外中断是由软件错误、网络电缆和网络适配器混合造成的。有趣的是，在此期间只有两个 CPU 出现故障。 为期 54 天的 Llama 3 405B 预训练期间，对意外中断的根本原因进行分类。 Llama 3 405B 大模型训练团队面临的另一个挑战是数以万计的 GPU 同时发生功耗变化，给数据中心的电网带来了压力。 在训练过程中，成千上万的 GPU 可能同时增加或减少功耗，例如等待检查点完成或集体通信结束，或者整个训练任务的启动或关闭。当这种情况发生时，会导致数据中心的功耗瞬时波动达到几十兆瓦的数量级，可能使电网不堪重负。 而这是一个持续存在的挑战，意味着 Meta 必须确保其数据中心有足够的电力，才能维护 405B 模型以及未来更大规模 Llama 模型的正常运转。随着 AI 模型复杂性的不断增长，所需的计算资源也在增加。 实现 90% 有效训练时间背后的努力 为了提高效率，Meta 开发了多种工具和优化策略，包括减少任务启动和检查点时间、广泛使用 PyTorch 内置的 NCCL 飞行记录器，以及识别滞后的 GPU。其中，NCCLX 在故障检测和定位方面发挥了至关重要的作用，尤其是对于 NVLink 和 RoCE 相关问题，与 PyTorch 的集成允许监控和自动超时由 NVLink 故障引起的通信停顿。 据了解，PyTorch 的 NCCL 飞行记录器可以将集体元数据和堆栈跟踪记录到环形缓冲区中，从而能够在大规模的情况下快速诊断和解决挂起和性能问题，尤其是与 NCCLX 相关的问题。另外，由于 Meta 在网络中混合使用了 NVLink 和 RoCE，使得大规模训练中的调试问题变得更加复杂。通过 NVLink 的数据传输通常通过 CUDA 内核发出的加载 / 存储操作完成，而远程 GPU 或 NVLink 连接的故障通常表现为 CUDA 内核内的加载 / 存储操作停滞，且不会返回明确的错误代码。 NCCLX 通过与 PyTorch 的紧密协同设计提高了故障检测和定位的速度和准确性，允许 PyTorch 访问 NCCLX 的内部状态并跟踪相关信息。虽然无法完全防止由于 NVLink 故障导致的挂起，但系统会监控通信库的状态，并在检测到此类挂起时自动超时。此外，NCCLX 还会跟踪每次 NCCLX 通信的内核和网络活动，并提供故障 NCCLX 集体的内部状态快照，包括所有等级之间已完成和待完成的数据传输。 有时，硬件问题可能会导致出现仍然运行但速度缓慢的“拖后腿者”，还很难被检测出来。而即使只有一个“拖后腿者”也可能减慢成千上万个其他 GPU 的运行速度，常常表现为正常但速度缓慢的通信。对此，Meta 开发了用于优先处理来自选定进程组的潜在问题通信的工具，从而有效检测并及时解决落后者，确保将速度减慢到最低，保持整体训练效率。 还有一个有趣的观察是，环境因素对大规模训练性能的影响。对于 Llama 3 405B，Meta 注意到一天中会有一段时间出现 1-2% 的吞吐量变化，这种波动是因为中午较高的温度影响了 GPU 的动态电压和频率调整，从而影响训练性能。但这不是什么大问题，GPU 的动态电压和频率缩放通常都会受到温度变化的影响。 结 语 考虑到一个包含 16384 个 H100 GPU 的集群在 54 天内经历了 419 次意外故障，每 24 小时 7.76 次，我们不禁想到，xAI 配备了 100000 个 H100 GPU 的孟菲斯超级计算机集群（Memphis Supercluster）发生故障的频率是多少？ 上周，埃隆·马斯克（Elon Musk）在社交平台 X 上吹嘘自己启动了“世界上最强大的人工智能训练集群”，他将在今年 12 月之前创建“世界上所有指标最强大的人工智能”。据悉，孟菲斯超级计算机集群已经开始进行训练，采用了液冷散热和单一的 RDMA 网络互连架构。 按 GPU 规模比例来看，xAI 的孟菲斯超级计算机集群可能会面临指数级更高的故障率，出现故障的组件数量或会增加六倍，这给其未来的 AI 训练带来了更大的挑战。

快科技7月29日消息，摩根斯坦利的最新报告称，配备NVIDIA下一代加速AI GPU Blackwell的服务器，每台要价会高达200-300万美元。 NVIDIA此前打造了两套基于Blackwell架构的参考设计AI服务器，其中NVL36搭载了36块B200 GPU加速卡，预计要价200万美元，约合人民币1450万元——之前预计180万美元，现在更贵了。 NVL72规模翻番，搭载72块B200加速卡，预计起步价就要300万美元，约合人民币2180万元。 除了NVIDIA，其合作伙伴也会销售这些AI服务器，如富士康、广达、纬创、华硕等。 NVIDIA预计，B200服务器明年的出货量可达6-7万台，相当于1200亿-2100亿美元的收入，换算成人民币就是8700亿-15200亿元。 摩根斯坦利称，AWS、戴尔、谷歌、Meta、微软等都有意采购NVIDIA B200服务器，规模远超预期，NVIDIA也将向台积电追加大约25％的订单量。

公司情报专家《财经涂鸦》获悉，7月26日-29日，2024中国国际数码互动娱乐展览会（2024 ChinaJoy）在上海举行。会议前夕的ChinaJoy高峰论坛CDEC中，网易公司副总裁庞大智发表主题演讲，并现场分享网易基于过去一年实践的观察。 “游戏行业一直是公认的AI技术最好的试验田，也是最早感知、适应AI冲击的前哨。”庞大智表示，当越来越多AI技术走出实验室、正式“上岗”开工，成为当下必不可少的新质生产力，行业要进一步考虑如何充分激发AI潜力，与更多产业、甚至全社会共享AI红利。 有统计数据显示，仅在开源社区GitHub，2023年发布的人工智能开源项目就有6万个，数量是2022年的3.5倍。针对如何激活“AI+游戏”潜能这一行业重要命题，庞大智从三个维度进行了实践分享。 首先， AI带来的提质、提效，有望成为游戏行业摆脱传统的增长束缚与发展路径的一种方式，打破长期以来的“不可能三角” 。 游戏行业、尤其是大家都在做持续运营的网游的中国游戏行业，是所有内容制作行业中，工业化程度、交互、实时性要求最高的。因此，这也产生了一个“不可能三角”：成本、质量、效率很难同时满足。通常一个几百人的团队、花费几个 月时间制作 的 内容，玩家消耗完 ，可能只需要两周时间 。 “但是AI的出现，给我们带来了新的思路—— 通过把AI‘开源’给玩家，让玩家更好地融入整个游戏的生态系统、形成良性反馈的同时，也扩充UGC内容板块” 。庞大智坦言，通过这种方式，可以实现从PGC主导，转型为PGC+UGC双线并行，从而缓解内容输出的难题。 这一点，网易在《蛋仔派对》、《逆水寒》手游等产品中，基于智能语音、动画、NLP等AI技术，已有不少尝试。 例如，以UGC内容创作见长的 《蛋仔派对》中，正通过AIGC，吸引、帮助更多玩家，完成从参与创作、到爱上创作、精于创作的“进阶”过程 。其中，基于AIGC打造的乐园地图“万能生成器”，已被5300万玩家所使用。在《逆水寒》手游的“剧组模式”中，玩家只需上传视频，或输入文本、语音到游戏中，就能一键生成大片。粗略统计，该功能上线仅一个多月，游戏内诞生了数百万个玩家作品，被玩家戏称是“游戏版的抖音”。 在增益游戏的同时，AI也在持续从游戏中，拾取更多的“升级资源包”。在AI技术的加持下，《逆水寒》手游玩家，可以随时“路遇”一群没有固定剧本、会自主思考的智能NPC，游戏体验感得到大幅度提升。而这些NPC，也在和玩家的不断交互中，自我学习、不断“升级”。无形之中，广大玩家群体成为了AI技术升级路上的“良师益友”。 “大胆预测， 今后我们在游戏里，碰到几乎和真人无异的AI角色，会是大概率事件 。刚刚开启公测的《永劫无间》除降低上手门槛、保留端游的战斗体验外，我们还加入了可实时语音交流的AI队友、智能语音捏脸等创新玩法。”庞大智表示，游戏行业的“不可能三角”正在被打破，当借助AI的内容海量涌现，如何把控内容质量，不断产生精品、甚至是经典，会是下半场的重要关注点。 第二，AI不仅在游戏产业“自产自销”，更需要构建跨领域生态，加速AI在千行百业的渗透落地，创造更大的技术能量。 “我们看过一个调研， 全球已经有62%的游戏从业者，正在使用AI工具制作游戏内容 。 但我们更希望看到， AI能够通过游戏这个小世界的测试，帮助人类更高效地解决现实世界中的问题，解放生产力投身到更高质量、更具创造性的事业当中”。 庞大智提及，今年网易发布了首个机器人品牌“灵动”。作为网易在AI工业领域和软硬件结合上的第一份答卷，“灵动”是网易伏羲基于自研工业大模型和AOP技术思想打造的机器人品牌，旗下挖掘机器人和装载机器人两款核心产品， 已经参与了10多个省份的50个重点建设项目 ，去过零下20度、海拔4000米的高原，也在沪通铁路上见过凌晨4点的太阳，覆盖矿山、港口、搅拌站、学校等多种应用场景。 “未来，我们也将继续深耕垂直专业领域，让AI技术下沉到不同应用场景，磨一磨、练一练，充分嵌入到各行业的链路中，打通“人工智能 +”的最后一公里”。 第三，AI的应用场景，正从行业级走向社会级，从少数人手中掌握的黑科技，成为多数人的趁手好工具。 “近年，我们基于游戏中的应用实践，将AI技术的服务对象，投向了更广泛的大众群体，尤其是那些可能需要帮助的人”。 庞大智进一步透露，比如，网易 游戏 用户体验中心利用AI图像识别与语音技术，跟踪游戏画面的变化，主动播报新消息，为视障人士铺设出一条探索游戏世界的“盲道”；把语音识别与合成工具AudioMaker从游戏场景中拿出来，免费开放给全国的听障人士，帮助他们复原人声，实现“亲口说话”的梦想。 在教育领域，网易也正持续布局、落地相关AI应用。去年，虚拟人口语私教Hi Echo正式上线了。这位“虚拟外教”基于国内首个教育大模型“子曰”打造，能够为用户提供随时随地、一对一口语练习。目前，该应用规模已达百万级别。 “自AI横空出世以来，人们对这场技术革命一直抱有复杂的情绪，对AI发展的态度也很矛盾。今天，我们重新来审视AI技术，它就像一个万能插座，当我们把它与海量内容结合，它能成为富有创造力的内容创作工具；装上机械臂膀，它能成为高效运作的生产工具；与人的感官结合，它能成为我们能力的补足和延伸。 就像乔布斯所说，技术本身并不足以改变世界，真正的变革来自于技术与人类创造力的结合 ” 。庞大智表示。

「遇事不决小红书」，吃喝玩乐、办证流程之类的问题，是小红书图文帖子的强项。近两年，小红书成为了越来越多网友的「生活搜索入口」。 同时， Perplexity 等 AI 搜索也蓬勃发展起来，我们在对话框输入问题，就能快速获取答案，以及相关的引用来源，主打一个省心又省事。 如果小红书结合 AI 搜索，我们会得到一本更聪明的生活百科全书吗？ 小红书内置的「搜搜薯」和「达芬奇」，可以给我们答案。 接地气的 AI 搜索，但还不够聪明 小红书在 AI 方面的动作比较低调，基本靠用户自己的慧眼发觉。 还处于内测阶段的「搜搜薯」，在搜索框输入问题后随机出现。 搜索「港澳通行证广州办理流程」，搜搜薯会在页面顶部给出一个总结性的回答，并引用相关的帖子，点击角标跳转到帖子本身，相关内容还会暂时凸出显示。 总结回答的下面，仍然可以像以前一样，由我们亲自看帖子。 但不是所有问题都会召唤出搜搜薯，我尝试搜索「怎么买飞机票最便宜」「照片回执怎么弄」，结果没有触发。 再覆盖得全面一些，或许我的搜索习惯也就能改变了。 比起玄学的搜搜薯，小红书的聊天机器人达芬奇 AI 就靠谱得多，事事有回音，有意经营接地气的人设，自称是「掌管小红书笔记的神」。 虽然和文艺复兴时期的大画家同名，但达芬奇目前不具备生成图片的功能，就想和你当笔友。 你有什么问题，搜索到「达芬奇」账号，给它「发消息」就可以，达芬奇会搜索站内数据并直接生成答案，末尾推荐三篇左右的相关帖子，并给出你可能会追问的问题。 让它推荐广州 citywalk 路线就是一个例子，相关的帖子点击后可以丝滑跳转，节省了我们自己找帖子的功夫。 最近，小红书很多帖子把吐鲁番称为「祛湿天堂」，尤其吸引一生被说湿气重的南方人。不妨也来问问达芬奇：吐鲁番沙疗流程是怎样的？ 达芬奇给的回答，可以看出至少化用了两篇小红书帖子，但沙疗什么时候埋、一次埋多久，彼此有细微的出入，让人不敢照着做。 ▲ 左，达芬奇答案；中和右，两篇小红书帖子 这就是个人生活经验和 AI 幻觉叠加的双重风险了，小红书的很多内容，不是纯粹的知识，也不是完全客观的信息，往往因人而异，需要个人谨慎判断。 互联网的流行文化几乎一周一更，问到 6 月的老梗「city 不 city」，达芬奇回答得还不错，甚至给了你一段传播学分析，同时用了大量 emoji，不愧是小红书培养的 AI。 不过，问到外国游客的「新手村」是什么意思，达芬奇就有点呆了。这个语境下的「新手村」，其实是北京、上海等更发达的大城市，达芬奇升华成，生活是一款游戏，人人都是玩家。偏题，但格局够大。 体验过程中也可以发现，达芬奇的即时性比较差，在 7 月 26 日问它下个节假日是什么时候，达芬奇回答了端午节，可能和它选择引用的帖子发布时间在 5 月甚至更早有关。 但如果规定了时间，又能找到日期符合要求的帖子和内容。 Kimi 等大模型都有小红书文案写作的功能，小红书自己的 AI 来写，结果会怎么样？ 结果还是形似神不似，一口一个宝子，一段两个 emoji，但读下来没有被种草的感觉，有种 i 人强装成 e 人的别扭。 目前来说，从搜搜薯到达芬奇，AI 更多起到总结、引路的作用，不能代替帖子本身，偶尔会出小问题，但交流起来挺接地气，懂幽默，比较符合小红书的风格。保持观望和鼓励，再给它们一点成长的时间。 用 AI 做计划，还是不能偷懒 小红书有生活百科之称，是因为很多博主会用「保姆级教程」图文并茂解释一个问题，比如教你退税是从下载哪个 app 开始，然后每一步都打上标注和解读。 但旅游计划仍然需要亲力亲为，毕竟没有标准答案。小红书的帖子只能拿来参考，还要小心「照骗」。如果有 AI 能根据我们的需求，直接告诉我们怎么做，那就太节省时间和精力了。 说到旅游，最近有一款很火的 AI 旅游产品：Wanderboat，胜在图文并茂、信息丰富、个性定制，人称 AI 版小红书、马蜂窝的结合体。 难道风水轮流转，小红书取代了旅游杂志和网站，又要被 AI 后起之秀取代？不如就让 Wanderboat 和达芬奇来个同题竞赛，以一次生成的答案为准。 我输入的提示词如下：「从广州出发，去广西旅游，四天三夜，桂林市区、龙脊梯田、阳朔这三个地方必去，请给我一个旅游指南，包括景点、住宿、饮食和交通方式。」 Wanderboat 先帮我生成了一个粗糙的方案，参考了携程、马蜂窝等三个链接，看起来没什么问题，于是一键生成完整的旅游计划。 AI 生成的页面很直观，按时间线排列，罗列出了景点视频、照片、要点和注意事项。 每个景点都可以让用户微调时间，同时查看地图上的所在位置和附近的其他景点，总之让你不走冤枉路，又避免留下遗憾。 一旁还有「Ask AI」功能，你对某个景点感兴趣，就可以问 AI，这个景点有什么故事，哪里方便停车，附近有没有推荐的餐厅。我问了日月双塔文化公园附近可以吃些什么，AI 帮我找了家海底捞，怎么不算是美食呢？ 点开景点，可以进一步查看详情，包括地址、营业时间、拍照地点等信息，甚至还能跳转到订票网站，有帮你一站式解决问题的意识。 虽然交互愉悦，但这个计划并不符合我的要求。最大的问题是，AI 一直围绕桂林市区打转，没有提及龙脊梯田和阳朔。其次，虽然有餐饮安排，但没有提供住宿和交通信息。细节打磨得再好，出发点错了也就没有用处。 再看达芬奇，给出的指南高度概括，更像一个大纲。景点、住宿、饮食、交通等重点都在其中，且推荐的三个帖子也比较精准，标题里就有「四天三夜」，方便我做参考。 但大纲还需要细化，于是我追问，有没有桂林市区的住宿推荐，这时候就出现了问题，美团一查，有的酒店价位上千。我的经济水平被 AI 高估了，不敢和小红书网友平起平坐。 没说明白，是我的问题。我再让 AI 推荐 400 元以下的，价位合理了，但 AI 把「雅斯特」说成了「维斯特」。转念一想，有时间验证 AI 的答案，我为什么不直接去美团找？ 接下来再问交通，怎么从桂林市区到龙脊梯田，大巴需不需要提前预定，AI 有对小红书帖子照搬照抄的嫌疑，措辞基本一模一样，而且这篇帖子是 2022 年的，不够新，参考意义不大。 ▲ 左：达芬奇；右：小红书帖子 达芬奇的多轮交流能力还算不错，但体验下来可以发现，AI 只适合生成大纲，提供大方向的建议，无法代为执行脑力劳动，我们还是要追问，逼着 AI 挤牙膏。 不管是 Wanderboat 还是达芬奇，验证和补充信息都是免不了的，不存在一步到位、提起背包说走就走的潇洒。 更打动我的、我也更需要的，仍然是亲身实践之后可复制的个体经验，这和小红书常被批评的「出片至上」是两回事，出片再浮夸和没意义，它也是可以执行的指南。 app 内的搜索正在 AI 升级，可用却不好用 不只是小红书，一些国内的娱乐、知识类 app，也在优化内部的搜索。 它们都有些低调，也有些傲娇，躲在角落不让你发现，又担心你不发现。 微信读书的「AI 问书」，在搜索框输入问题后才会出现。默认情况下，微信读书按照关键词给你推书；点击「AI 问书」，AI 就会直接解答你的问题。 ▲ 左：默认结果；右：AI 问书 AI 以站内书籍为信源，还会建议你追问哪些问题。点击引用源，我们可以直接跳转到具体的某一页。 功能是实用的，但不确定 AI 引用书籍的逻辑。高情商地说，AI 旁征博引的能力很强。低情商地说，这些书看起来都很小众。 小红书、微信读书至少明确基于站内内容，但抖音的「AI 搜」有点让人摸不着头脑，参考来源是全网，主要起到一个总结的作用，倒不如在 app 内直接搜短视频来得直观。 ▲ 左：默认搜索，中和右：AI 搜 B 站的搜索 AI 助手也犹抱琵琶半遮面，需要点击搜索框旁边的「AI 小电视」召唤出来。 搜索宠物 UP 主「Q 大壮呀」，AI 强行解释，这可能是一个叫大壮的人的 QQ 昵称，但参考的链接里，确实又提到了这个 UP 主，往下拉，账号名字和相关视频也都是对的。很想问问阅卷老师，这怎么打分。 再来个 B 站应该擅长的问题——「推荐热血体育番」，AI 给出了简单回答加引用来源，下滑是相关视频，和直接搜索区别不大，我还是有必要打开 UP 主的视频看看。 ▲ 左：直接搜索，右：AI 搜索 对于内部的 AI 搜索尝试，这些 app 给出的措辞普遍很谨慎：内测、还在学习成长、内容仅供参考、希望得到你的反馈…… ▲ 小红书搜搜薯 ▲ B 站搜索 AI 助手 总体来看，它们或多或少可以节省一点检索有效内容的时间，简单解答加推荐信源，但不那么聪明，不至于颠覆使用体验，并且有擅长和不擅长的领域。 Web 1.0 时代，我们通过浏览器访问不同的网站满足信息需求。但在移动互联网时代，传统的搜索引擎变得广告多、不精准，内容被分隔在各种 app 里，信息获取更加垂直和个性化。 小红书、抖音、微博等等，无法真正代替搜索，但一定程度上满足了与日常生活场景相关联的搜索需要。我已经数不清，在小红书查找过几次洗衣机清洁之类的「小白」问题了。 所以，引入生成式 AI，更加高效地使用站内内容，其实很顺其自然。 秘塔等 AI 搜索固然也能总结和引用不同信源，覆盖到播客、学术、文库，但也没能打到 app 内部。app 们的用户，仍在不断贡献新的垂直内容，app 本身，是一个活水涌流的、无边无际的内容平台。 但 app 们所表现出的谨慎和纠结，也说明 AI 存在问题，小到信息错误，大到减少用户打开内容的动机和使用时长、破坏社区「普通人连接普通人」的活人生态。 内容获取的高效性，博主产出内容的动力，用户之间的交流和摩擦，彼此其实存在矛盾。 幸也不幸，目前 app 内的 AI 搜索只是能用，而非好用。就拿小红书的达芬奇来说，总结全是文字，少了点情绪，缺少真实感和互动感，让我必须去另行查证。 但在未来，AI 是引流，还是替代用户的内容，社区是提供真人的个人经验，还是精准的唯一解，小红书、抖音、B 站们或许需要认真考虑。

【新智元导读】19秒破解几何难题，谷歌AI夺得IMO银牌在业界掀起了巨震。就连菲尔兹奖得主陶哲轩，前IMO美国队负责人罗博深都对此大加赞赏。更有AI大佬高调预测，若谷歌继续加码研究，应该可以造出一个「AI陶哲轩」。 谷歌DeepMind正在做的，是要打造出世界上最强的AI数学家。 Perplexity AI的CEO对此做出了大胆预测——DeepMind继续研究下去的话，应该可以搞出一个「AI陶哲轩」了！ 这个预测可谓相当大胆。 要知道，陶哲轩在IMO竞赛圈，乃至整个数学界，都是传奇般的存在。 「天才出少年」、「数学界莫扎特」，各种溢美之词放到他身上都不为过，毕竟人家首次参加IMO竞赛时只有10岁，是迄今为止最年轻的参赛者。 10岁铜牌、11岁银牌、12岁金牌，一路高歌猛进，他又成为了IMO史上最年轻的金牌得主。 AI大佬能够做出此类预测，正是基于谷歌DeepMind两大AI——AlphaProof+AlphaGeometry 2，上周在IMO 2024竞赛中取得了卓越的成绩。 6道题目中，它们一同做对4道，距金牌仅有一分之差（获得28分）。 AlphaGeometry 2效果愈加炸裂，竟可以在短短19秒里，破解了一道几何题目。 然而，这个消息至今余波未平。许多AI界和数学界的大佬们，纷纷给出了自己的思考和感悟。 数学大佬怎么看？ 这边隔空被cue的陶哲轩发表了自己的看法。 但人家并不在意所谓的「AI陶哲轩」，而是延续了自己以往的关注点——分析AI和数学将怎样共同发展。 过去几周我一直在旅行，还没有时间完全消化这个消息……但可以在此记录一些初步印象 陶哲轩首先承认，DeepMind做出了一项伟大的工作，拓宽了AI辅助/全自动化方法在基准挑战上的能力边界，再次颠覆了我们的预期。 具体而言，IMO级别的几何问题，对专门的AI工具来说已经是实际可解的问题。 现在看来，能够形式化的，且可以用强化学习过程找到形式化证明的IMO问题，至少在某种程度上都可以被AI攻克（尽管目前每个问题都需要相当程度的算力，以及形式化过程中的人类协助）。 这种方法带来的好处，就是让形式数学更容易自动化，从而有助于包含形式化成分（formal components）的数学研究。 特别是，如果用这种方式创建一个含有形式化证明过程的数据库，并将其公开共享，将成为非常有用的资源。 DeepMind这次的研发路径很聪明，而且事后看来也很合理。他们更多基于强化学习而非大语言模型，有些秉承了AlphaGo的精神，并且非常强调形式化方法。 根据「AI效应」，一旦解释清楚其中的原理，AI就不再像是「类人智慧」的展现，但这依旧扩展了AI辅助工具的能力。 「AI效应」描述一种现象：一旦AI项目取得了某些成功或进展，相关任务就不再被视为AI领域的一部分。类似的还有Tesler定理：「AI是指尚未完成的事情」 值得注意的是，AlphaProof/AlphaGeometry 2与最近获得AIMO冠军的NuminaMath模型，二者不能直接比较。 NuminaMath是完全自动化的，资源效率相比DeepMind模型高了搞几个数量级，而且采用了完全不同的思路，即通过LLM生成Python代码，对数字答案进行暴力破解。 由于AIMO所有问题答案都是范围为0～999的整数，因此暴力破解是可行的，但对开放式的IMO赛题就完全不适用了。 NuminaMath也是一项非常好的工作，在数学解题的不同部分中尝试用AI协助或自动化，向我们展示了这个挑战本身的多维性质。 目前，NuminaMath这个冠军模型已经在HuggingFace上开源了7B版本。 与IMO打过多年交道的CMU数学教授罗博深（Po-Shen Loh）也发推表达了自己的震撼。用他的话说，这种感受和当年人们看到苏联第一颗人造卫星Sputnik的感觉是类似的。 他甚至表示，「人类文明需要进入高度戒备状态」。罗博深本人虽然一直期待这种水平的AI能够到来，但他曾经认为，至少还需要几年时间才能达到。 罗博深教授的「震撼」，不仅来自于他数学家的身份，更来自于他对IMO竞赛的多年了解。 1999年，时年17岁的他首次参与IMO竞赛获得银牌，2002年就进入美国IMO国家队训练营担任助理教练，开启了自己长达21年的IMO执教生涯。 2014年，罗博深被正式任命为总教练，随后带领美国队分别在2015年、2016年、2018年和2019年赢得比赛，让1994年后将近20年没有冠军的美国IMO国家队「重回巅峰」。 由于多年执教，罗博深对竞赛的出题流程非常熟悉——IMO会专门选择非标准化问题。 出题小组的重要任务之一就是避免任何类似题目。教练们甚至会翻出一些古老又不为人知的数学竞赛，然后否决掉已经提出的类似题目。 这种题目的创新性让很多人类学生都很难上手，因为学生们也习惯于从例题中学习，记住解题步骤，用来解决相似题目。 以本届IMO的6道题目为例，它们远远超出了任何课程标准。 解决这些题目最困难的部分不在于计算，而是需要找到一条解题路径。很多人即使有一整年的时间思考也只能拿到零分。 因此，DeepMind模型在IMO上的胜利和GPT-4在标准化测试上通过「模式匹配」拿到的高分有完全不同的意义。 尽管AI花费的时间远远超出比赛规定，但实现软硬件的加速只是时间问题，模型能够解决这些问题本身就是一个重大进步。 罗博深教授长期致力于数学教育，因此他也会进一步思考——AI具有如此强大的数学能力，这对我们意味着什么？我们能做些什么？ 他认为，AI越强大，大幅提升人类智慧就越为重要。 首先就是对就业动态产生的影响。 AI出现以前，个别有非凡能力的人不会真正损害你的就业，因为这样的人终究只是少数。即使这些天之骄子会占据一些职位，余下的工作依旧很多。 然而，一旦AI的能力超越人类，它就可以通过大规模复制，从而夺走所有工作。这与之前的逻辑完全不同。 AlphaProof/AlphaGeometry 2在IMO中的表现已经告诉我们，AI具备了发现新事物的能力（这是最有价值的技能之一），因此整个教育方法都需要快速变革。 无法否认的是，当前的教育结构很大程度上受到考试的影响，为了测试学生在预定义标准上的熟练程度。 然而，现在的每个人都必须学会如何解决从未见过的新问题，否则就无法跟上AI的步伐。 此外，技术越强大，我们就越需要努力保持人类文明中的人性。 这意味着，我们需要建立一个让人们共同合作、互相支持的社区，而不是在「丛林竞争」中互相争斗。分裂则亡。 对我来说，这与构建人类的分析性才能密切相关，因为培养一个试图击败他人而非帮助他人的天才，很可能是有害的。 以上这些观点并非罗博深教授的「纸上谈兵」，也不仅仅停留在提出问题或理念的层面。基于数学教育领域十多年的工作经验，他对此有深入的思考，并试图提出了启发性的解决方案。 数学大佬怎么看？ 在谷歌DeepMind伦敦总部的实验室，研究团队在庆祝每次AI里程碑时，内部承袭着一个传统——敲响大锣。 2016年，AlphaGo在围棋比赛中表现优异，锣声响起；2017年，当AlphaZero征服国际象棋时，锣声再次回荡。 每次一敲锣，都代表着算法击败了人类冠军。 就在AlphaProof+AlphaGeometry 2夺得了奥赛IMO 2024银牌的那天，伦敦总部再次敲响了铜锣。 纽约时报的这篇报道深入团队内部，让我们对这位AI数学家有了更深一层的了解。 文章表示，AI越来越擅长数学，并且很快就会成为人类最值得合作的伙伴。 DeepMind数学计划负责人之一Alex Davies表示，这是AI在数学推理方面，取得的重大突破。 7月11日-22日，IMO 2024在伦敦以西约100英里的巴斯大学举行，被公认为是世界上「最聪明的数学天才」参加的顶级数学竞赛。 人类选手（来自108个国家的609名高中生）赢得了58枚金牌、123枚银牌和145枚铜牌。 谷歌AI在答题的过程中，解决了6个问题中的四个，总得分28分，与金牌仅差一分。 对此，谷歌DeepMind研究副总裁Pushmeet Kohli在接受采访时表示，「这并不完美，我们没有解决所有问题。我们的目标是做到完美」。 尽管如此，Kohli博士将这一结果描述为一种「相变」（phase transition），一种革命性的变化，即在数学中使用AI，以及AI系统进行数学运算的能力。 DeepMind实验室邀请了2位独立专家，来评判AI的表现——剑桥大学数学家、菲尔兹奖得主Timothy Gowers，以及软件开发人员Joseph Myers。 他们都曾是IMO竞赛获奖者，纷纷表示对这次AI的表现印象深刻。 过去25年来，Gowers一直对AI与数学结合感兴趣，他认为，「AI已经找到了解决问题的神奇钥匙」。 铜锣敲响 每年IMO，人类选手们都要经过几个月的严格训练，去参加两场奥数考试（共9小时）。 每天仅需做答三题，涉及了代数、组合学、几何和数论。 与此同时，AI数学家也在伦敦实验室里，埋头苦干。 研究科学家David Silver说，「每次系统解决一个问题，我们就敲锣庆祝」。 IMO结果公布那天，中国队中的Haojia Shi是唯一一位获得满分（42分）的参赛者，6道题目分别拿了7分满分成绩。 总榜成绩中，美国队以192分获得第一名，中国以190分获得第二名。 这边，谷歌AI成功破解了4道题——2道代数题、1道几何题和1道数论题，得分28分。它在另外两个组合学问题上，失败了。 与人类选手不同的是，AI答题完全不限时间。 对于某些问题，AI需要长达三天的时间，而学生在每场考试中仅有4.5小时。 Silver博士解释道，「对于谷歌DeepMind团队来说，速度是整体成功的次要因素。因为这实际上只是取决于算力的投入」。 他继续称，「我们能够达到这个阈值，能够解决这些问题，这代表了数学史上的一个重大变化。但也希望能成为一个转折点，让计算机从只能证明简单问题，到证明人类无法证明的问题」。 两大团队，两个AI数学家 几年来，将AI应用于数学一直是DeepMind使命的一部分，而且通常是与世界级的研究数学家合作。 Davies博士表示，数学需要抽象、精确和创造性推理的有趣结合。 他指出，部分原因是这种能力组合，使数学成为达到所谓的AGI这一最终目标的良好试金石，而且这也是OpenAI、Meta AI、Xai等公司一直在追逐的目标。 因此，奥林匹克数学题已成为公认的一个基准。 今年年初，谷歌DeepMind首次发布AlphaGeometry，解决了奥林匹克抽样的几何问题，水平相当于人类金牌获奖者。 首席研究员Thang Luong在电子邮件中表示，AlphaGeometry2在解决IMO问题上已经超过了金牌得主。 借着这股势头，谷歌DeepMind为这项挑战组建了两个团队： 一个由伦敦的研究工程师Thomas Hubert领导，另一个团队由位于美国Mountain View实验室的Luong博士和Quoc Le领导，每个团队约有20名研究人员。 Luong博士领导的团队名为「超人类推理团队」，目前为止招募了十几名IMO奖牌获得者。 谷歌DeepMind超人类推理团队（superhuman reasoning team） 他自豪地表示，这是目前为止，谷歌内部「IMO密度最高」的团队。 大约20年前，我全身心投入奥数竞赛，在全国获得银牌（当时排名第8），但我没能进入2005年的 IMO比赛.....，时光荏苒，我非常高兴谷歌最新的AI系统（AlphaGeometry2+AlphaProof）帮我实现了「赢得」IMO奖牌的梦想！ 时隔半年，谷歌推出迭代后的AlphaGeometry 2，仅用了19秒，解决了IMO 2024的几何问题。 另一波在伦敦总部的团队，由Hubert领队，开发了全新模型AlphaProof。它具有可比性，更加通用，目标是为了解决更广泛的数学问题。 背后算法揭秘 简言之，AlphaGeometry和AlphaProof利用了多种不同的AI技术。 非形式推理系统 AlphaProof是用自然语言表达的非形式推理系统（informal reasoning system）。 它基于谷歌Gemini打造，使用已公开的问题、证明等英文语料库作为训练数据。 非形式系统擅长识别模式，以及提出下一步建议。而且它富有创造性，以一种自然语言可以理解的方式谈论想法。 当然，LLM倾向于编造内容，这对诗歌可能行得通（也可能不是），但对数学肯定不行。 在数学这种情况下，大模型似乎表现出了克制。但这并不是说，它完全免疫于「幻觉」，但频率有所降低。 形式推理系统 AlphaGeometry是基于逻辑并用代码表达的形式推理系统。 它使用了名为Lean的定理证明器和证明助手软件。该软件可以确保，如果AI认为证明是正确的，那么它确实是正确的。 Hubert表示，「我们可以准确地检查证明是否正确，因为每一步都保证在逻辑上是合理的」。 而另一个关键组件是，AlphaGo和AlphaZero谱系中的强化学习算法。 谷歌DeepMind负责强化学习的副总裁Silver博士说，「AI可以自主学习，无限扩展」。 「由于RL算法不需要要老师，所以它可以不断地学习，一直学习，直到最终它能够解决人类可以解决的最困难的问题」。 这也是AlphaZero所经历的现实，从0开始学习，仅通过玩游戏，在不到一天时间内，就能重新发现国际象棋中的所有知识。 在大约一周的时间，它便发现了围棋的所有知识。所以我们想，把这个AI能力应用到数学中。 数学家，会被AI取代吗？ 菲尔兹奖得主Gowers并不担心AI数学家，带来的长期后果。 我们可以假想这样一种情况，数学家基本上没有什么可做的了。如果计算机在数学家目前做的所有事情上都变得更好、更快，那就会是这种情况。 不过，在AI能够进行研究级数学之前，似乎还有很长的路要。 他补充道，「如果谷歌DeepMind能至少解决一些棘手的IMO问题，那么一个有用的研究工具就不会太遥远」。 而一个真正熟练的AI工具，可能会让数学更容易上手，加速研究过程，还能让数学家跳出固有思维。 最终，它甚至可能提出引起共鸣的新奇想法。