据韩国媒体BusinessKorea报道，最近，韩国海关破获了一起史上最大规模芯片走私案，一家未具名的“公司A”(Company A)被指向中国走私了多达5.3万颗被美国禁售的芯片，案值达1160万美元(约合人民币8330万元)。 据称，从2020年8月到2023年8月期间，“公司A”合法地陆续购买了这批芯片，并进口到韩国，一切行为都合规合法，只是数量远超其所需。 然后，这些芯片分为144批次，通过空运走私到中国，均未向海关申报，但居然全都成功了。 这些芯片的具体厂商、型号未披露，报道只是说它们是通讯类处理器，可用来制造大规模杀伤性武器。 目前，公司A的所有高管都已经被起诉，可能会面临3年起步的刑期。 在此之前，向中国走私芯片的最大规模为400万美元，涵盖CPU、SSD等芯片，通过香港进入内地。 PS：外媒这种报道往往都是别有用心、肆意夸大，看看就好了，尤其是美国说你有大规模杀伤性武器的时候，你最好真的有……

根据最新的规定，苹果将在欧洲数字市场法案（DMA）的要求下允许开发者提交不基于WebKit的浏览器。这一变革将适用于iPhone和iPad用户，并预计于今年3月份实施。为了满足这一要求，Opera宣布将在欧洲推出一款基于自研引擎的全新AI浏览器。 Opera移动副总裁J?rgen Arnesen表示：“我们是欧洲领先的浏览器开发商，接受DMA带来的变革，并希望促进竞争并为iOS用户提供更多样化的浏览器选择。”他还提到，“我们打算通过以AI为中心的Opera One for iOS来实现这一点。” 此外，苹果公司也宣布将允许iOS用户在移动设备上设置他们最喜欢的浏览器为默认应用程序。这将为iOS用户提供更大的自由度。Arnesen表示对苹果公司宣布新的互操作性申请表非常兴奋，“这将允许开发者提交更多与iPhone和iOS硬件和软件功能的互操作性申请”。 与此同时，中国已经可以下载到名为"Opera One"的浏览器软件，该软件支持macOS、Windows和Linux系统，并且可以使用中文语言。

「你骗了我们，我那么信任你，你却偷了我们苹果的东西！」 1983 年 11 月的一天，两位年轻人在一间会议室对峙，一位年轻人怒吼着，另一位年轻人则冷静地回应道： 「好吧，史蒂夫，我觉得现在的情况更接近是这样——我们都有一个有钱的邻居，叫施乐，有一天，我闯入他的房子想偷电视机，却发现你已经把它偷走了。」 如果已经了解这段历史，就应该知道说出这句话的年轻人正是微软创始人比尔·盖茨，而对面正在愤怒的年轻人则是苹果创始人史蒂夫·乔布斯。 （离开苹果的）乔布斯和盖茨，图/ David Graham 在乔布斯看来，微软正在开发的 Windows 是「偷取」苹果 （Classic）Mac OS 图形用户界面（GUI）后的产物。但在盖茨看来，（Classic）Mac OS 也好，Windows 也罢，都是从施乐研究中心（PARC）「偷来」了图形用户界面。 然而包括两个「小偷」——乔布斯和盖茨在内，恐怕当时还没有人能想到，40 年后苹果和微软能够继续领导技术革命，并且双双突破 3 万亿美元市值的纪录。 本月底，紧接在苹果之后，微软市值首次突破 3 万亿美元，成为全球第二家加入「3 万亿美元俱乐部」的科技公司，随后两家公司围绕「3 万亿美元」进行了多轮交锋。 截止 1 月 26 日收盘，苹果已经跌落 3 万亿美元以下，而微软则继续保持在 3 万亿美元。 苹果滑落「3 万亿美元」，图/谷歌搜索 事实上，从 2024 年伊始，微软市值就凭借在人工智能领域抢占的先机一路走高，并多次超越苹果，在此之前，苹果一直牢牢稳坐全球最高市值的第一名。 这也让人不禁想起了微软与苹果之间横跨个人电脑、智能手机以及生成式 AI 多次技术革命、长达快 50 年的「恩怨情仇」。 开机：个人电脑时代 Apple I，图/ Ed Uthman 1976 年 4 月，史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克成立了苹果公司，并在家酿计算机俱乐部上展示了一款改变游戏规则的产品—— Apple I，标志着电脑从实验室和专业领域走向普通消费者家庭的重大转变，也由此开启了个人电脑时代。 就在苹果成立的一年前，比尔·盖茨和保罗·艾伦也成立了微软公司，从卖 BASIC 解释器起家逐渐转向操作系统开发，于 1980 年为 IBM PC 开发了 MS-DOS 系统，由此奠定了其在操作系统市场的主导地位。 时间来到 1984 年前后，虽然苹果与微软之间的合作关系已然「破裂」，但也再次从不同角度「加速」了个人电脑的时代大潮。 1984 年，苹果发布了其首款麦金塔个人电脑——Macintosh 128K，首次配齐图形用户界面、屏幕、鼠标和键盘，一举奠定了个人电脑的产品范式。巧合的是，日前正好是Mac电脑40岁生日，雷科技在《Mac，40！》一文对Mac的发展历程进行了回顾。而微软则在一年后正式推出 Windows 操作系统零售版，真正带着无数人迈步走入个人计算的时代。 这两件事不仅定义了苹果和微软早期的发展轨迹——前者注重硬件的创新和用户体验，后者专注于软件的普及和操作系统的标准化，同时也预示了两家公司在个人电脑时代的竞争与合作。 分野：软件吞噬硬件 最初，软件被认为是硬件的附庸，但很快，人们开始意识到软件比硬件更接近消费者。 进入 90 年代，电脑行业迎来了又一场关键的转变。1990 年发布的 Windows 3.0，极大地改进了外观设计，再配合一系列的技术改进，成为了微软首款在商业上取得广泛成功的操作系统，在首销 6 个月内就卖出了两百多万份。 紧接着，微软在 1995 年正式推出了 Windows 之后的大版本更新，可能也是计算机操作系统历史最为关键的一次更新——Windows 95。对 Windows 95 最好的评价可能还是 CNET 后来说的： 「当 Windows 95 终于在 2001 年走下市场时，它已然牢牢地钉在了全世界的电脑上。」 图/微软 而在微软加速个人电脑全球普及，继而称霸电脑市场的同时，苹果还在经历一段艰难的时期，其创始人乔布斯已经被「扫地出门」。当时苹果公司面临财务危机，市场份额不断下滑，创新能力受到质疑。 苹果的 Mac 电脑虽然在图形设计和教育领域保持了一定的市场份额，但在更广泛的个人电脑市场上，却无法与基于 Windows 的 PC 竞争。苹果产品高昂的价格和相对封闭的生态系统导致其在市场上的吸引力有限，苹果不得不进行重组和战略调整，以求生存和发展。 于是，苹果在各种尝试失败过后选择了邀请了一个人，一个曾经缔造过苹果辉煌历史的人——乔布斯。 转折：反垄断与回归 1997 年，通过收购 NeXT 电脑公司，苹果再次回归到创始人乔布斯治下。乔布斯回归后很快结束了与「宿敌」微软的专利诉讼，甚至为了换取盖茨的资金支持选择在 Mac 上预装 IE 浏览器。 彼时，微软已经成长为了一家令人「恐惧」的公司，垄断了 90% 以上的电脑操作系统市场，雅虎创始人杨致远公开说，「你永远、永远也不想和微软竞争。如果他们想和你竞争，你得赶快跑开，做点别的事。」 但就在乔布斯回归苹果的一年后——1998 年 5 月，美国司法部及 20 个州联合发起对微软的反垄断诉讼，核心之一就是微软通过捆绑安装 IE 浏览器垄断了浏览器市场。在两年多的拉锯后，法院曾一度裁决拆分微软，不过该结果最终还是被上诉法院推翻。 直到后来，谷歌证明了搜索引擎才是互联网的第一入口，浏览器不是那么地至关紧要，然后才有 Paul Graham 的那篇《微软已死》。 iMac G3，图/苹果 与此同时，乔布斯正在完成对苹果大刀阔斧的改革。除了裁员和精简产品线，乔布斯把更多的精力都聚焦在了产品上。同样在 1998 年 5 月，苹果发布了乔布斯回归后的第一款主要产品 iMac G3 ——集成了显示器和主机的全新一体机。 iMac 的成功不仅挽救了苹果当时的困境，更标志着苹果重新回到创新的前沿。紧接着，2001 年，苹果又发布了 iPod，这款便携音乐播放器改变了数字音乐的消费方式，也进一步巩固了苹果作为创新领导者的地位。 再然后，就是改变一切的 iPhone。 颠覆：智能手机革命 2008 年 9 月，Google 发布了 Android 1.0，对苹果和微软都造成巨大的刺激。 乔布斯对《乔布斯传》作者说，如果需要的话，他要用尽最后一丝力量和苹果账户里的全部 400 亿美元现金，来纠正这个恶行，「我要摧毁 Android 。因为它是个偷窃的贼，为此我不惜发起热核战争。」 另一边微软早就在 2000 年就推出了 Windows Mobile，却始终「不得要领」，在 Android 发布整整一年后又匆忙推出了 Windows Mobile 的最后一版——Windows Mobile 6.5，转身就投入到 Windows Phone 操作系统的开发之中。 Windows Phone，图/ PickPik 面对 Android 的崛起，苹果通过不断创新和完善其产品和服务来巩固 iPhone 的市场地位。苹果强调其产品的高品质、优秀的用户体验和强大的生态系统，包括 App Store、iCloud 和 iOS 操作系统的不断更新。 尽管 Android 设备在数量上占据优势，苹果依靠其品牌忠诚度和高利润率成功保持了竞争力。但 Windows Phone 却在面对 Android 的竞争时遇到了更大的挑战。 微软试图通过与诺基亚的合作、推出新的界面设计和改进的操作系统来提升 Windows Phone 的吸引力。然而，由于市场已经由 Android 和 iOS 两大阵营主导，Windows Phone 难以找到有效的市场立足点。其应用生态系统的不足和较晚的市场进入时机，使得 Windows Phone 难以与 Android 和 iPhone 竞争。 到微软推出 Windows Phone 7、苹果推出 iPhone 4 的 2010 年，苹果市值首次超越了微软，成为全球市值最高的公司，苹果与微软之间的强弱也发生了彻底地逆转。 写在最后：新浪潮再起 刚刚过去不久的 2023 年，同样也是微软与苹果的又一个「关键时刻」。 微软依靠对 OpenAI 的前瞻性押注以及坚决的「Copilot 化」，在不断刷新人们对于微软的认知以及市值；苹果当然也不可能放过人工智能的变革浪潮，但始终还是更关注于产品，更关注于下一个空间计算时代。 我们当然可以对两种选择作出分析和判断，但最终，只有时间会告诉我们选择的结果。也不论结果如何，微软和苹果这一对「宿敌」，恐怕依旧会是未来最重要的科技公司之一。

1月28日晚，“看今朝 创未来——格力 2024 全球梦想盛典”在珠海格力职业学院举行，近2万人现场参加了这场盛典，他们是格力电器（SZ000651，股价33.66元，市值1896亿元）的员工、供应商、经销商。 《每日经济新闻》记者现场获悉，格力电器董事长兼总裁董明珠现身发表“创新就是企业生命力”主题演讲。她表示，2023年虽然外部形势复杂，但格力电器取得了历史最好的成绩，这得益于格力电器的创新。据格力电器此前发布2023年度业绩预告，格力电器预计2023年实现营业总收入2050亿元—2100亿元，实现归母净利润270亿元—293亿元，同比增长10.2%—19.6%。 董明珠在讲话中透露，2023年格力电器的净利润是290亿元左右。2012年至今，格力电器实现营收18767亿元，实现净利润累计2304亿元，累计纳税1534.4亿元，期间公司还累计向股东分红1067.6亿元。近5年，格力电器平均每年股票分红达140.73亿元。 图片来源：企业提供 “格力电器不关心股价，因为我们不靠股价生存。但有的股民说‘你不关心股价，我关心股价’。但是我相信，你对格力有耐心，就应该长期持格力股票。”董明珠说。 她还表示，企业要以利他思维做创新，比如格力电器研发的矿井空调，付出了很多研发经费，并没有盈利，但让矿工能更有尊严地工作。28日晚，董明珠还宣布了格力品牌的核心内涵升级，品牌口号变为“共创人类美好生活”。 每日经济新闻

原标题：马斯克回应特斯拉2023年研发支出远低于苹果：研发支出有效性不同 IT之家 1 月 28 日消息，特斯拉本周公布的 2023 年研发支出为 39.69 亿美元（IT之家备注：当前约 284.97 亿元人民币），创下公司历史新高，但仍远低于“七巨头”中的其他一些科技公司。 苹果在 2023 财年投入了高达 299.2 亿美元用于研发，微软的研发支出也达到了 272 亿美元。 电动汽车分析师索耶・梅里特在 X 上发帖称：“2023 年，苹果在研发上花费了约 290 亿美元，比特斯拉历史上在研发上的总花费还要多。这真的能让你看到，特斯拉每投入一美元研发经费，就能获得多少创新。”特斯拉 CEO 埃隆・马斯克（Elon Musk）则回应道：“在研发支出的有效性方面，企业之间存在巨大差异。” 需要注意的是，三家公司的财年计算方式不同。微软的 2023 财年截止于 6 月 30 日，苹果的截止于 9 月 30 日，而特斯拉的截止于 12 月 31 日。 此前 2022 年 4 月马斯克曾经表示，他将整个特斯拉公司视为研发部门，这是针对媒体报道特斯拉 2021 年研发支出低于包括大众、福特和通用汽车在内的竞争对手汽车制造商做出的回应。

文 | 幸芙 编辑 | 郑玄 经过与欧美监管机构近两年的艰辛、曲折斗争，微软终于在三个月前将动视暴雪收入囊中——本周四，微软对动视暴雪启动了收购后的第一个大动作——裁员。 微软宣布裁撤了 1900 名游戏部门的员工，涉及动视暴雪、ZeniMax 和 Xbox 团队的员工，约占微软游戏部门员工总数的近 8%。此外，微软取消了动视暴雪部门最大的游戏开发项目之一——生存 MMO 游戏《奥德赛》（Odyssey）。 除了裁员之外，暴雪总裁 Mike Ybarra 和暴雪联合创始人兼首席设计官 Allen Adham 也将辞职，微软计划下周任命一位新的暴雪总裁。Ybarra 在加入暴雪前曾在微软工作超过 20 年，他此前曾对外表示，《奥德赛》的开发团队将在 2022 年扩大一倍，并计划进一步扩大项目规模。 对于裁掉该项目的理由，彭博社援引信源称主要是因为游戏引擎研发不顺利，导致项目上线遥遥无期。此前微软完成收购时，该团队曾希望扩大团队规模以确保《奥德赛》能在 2026 年上线，而对一部分内部人士来说，这个预期似乎「过于乐观」。 今天游戏行业的整体环境，决定了这种以 10 年为周期的大型游戏研发项目，越来越成为一种奢望。甚至某种意义上来说，如果这种模式依然可行，那么动视暴雪一开始就没有被微软收购的必要。而指望收购后让财大气粗的微软去养希望渺茫的项目，也只是一种不切实际的幻想。 《奥德赛》项目：投入遥遥无期，不如趁早「断臂」 《奥德赛》是一款以新宇宙为背景的生存 MMO 游戏，它是暴雪继《守望先锋》之后推出的首个独立 IP，也是暴雪的第一款生存游戏——这意味着这款游戏在暴雪的战略地位很高。 暴雪在这款游戏上投注了超长的时间、资源。2017 年，《奥德赛》由曾参与《魔兽世界》的暴雪资深人士克雷格·阿迈 (Craig Amai) 发起。它的开发时间超过六年，比其他暴雪孵化项目的寿命都长。 2022 年，暴雪公开了《奥德赛》项目的情报，并开始招聘更多员工。这些年，暴雪对奥德赛进行了大量投资，并组建了 100 多人的团队来开发它。 暴雪为这款生存游戏招人。图源 | 暴雪官网 据彭博社报道，该项目陷入困境主要是由游戏引擎问题。《奥德赛》最初是在 Epic Games 的 UE 引擎商进行原型设计，但暴雪高管决定进行转换到内部引擎，部分原因是 UE 引擎无法同时支持多达 100 名玩家同时在线的庞大地图。暴雪指示《奥德赛》团队使用 Synapse，后者是该公司最初为移动游戏开发的内部引擎。 但微软高管得出结论，Synapse 尚未准备好投入生产——这意味着，《奥德赛》距离完成还需要数年时间。暴雪一度希望这款游戏能在 2026 年发布，但这个时间点或许也过于乐观。 或许正是这种不确定性，让微软决定放弃。微软游戏内容和工作室总裁 Matt Booty 在一份内部备忘录中说道，微软会将部分工作人员「转移到暴雪处于开发早期阶段的几个有前景的新项目之一」。 而微软游戏首席执行官菲尔·斯宾塞 (Phil Spencer) 的一份内部备忘录则显示，裁员是「具有可持续成本结构的执行计划」的一部分。 今年 1 月游戏行业的裁员数，占到了去年的一半 事实上，游戏行业裁员是海内外普遍情况。 本月，几大游戏公司纷纷宣布裁员。《英雄联盟》开发商 Riot Games 表示将裁员近 500 人（占公司 11%）；亚马逊旗下视频流媒体平台 Twitch 也宣布将裁员近 500 人（占公司 35%）；游戏社交平台 Discord 宣布裁员 近 200 人（占公司 18%）；而游戏引擎开发商 Unity 裁员 1800 人（占公司 25%）； 据VideoGameLayoffs.com 网站统计，开年不到一个月，游戏行业已裁员 5673 人。这几乎是 2023 年全年公开信息中可以查到的游戏行业裁员人数的一半以上。 VideoGameLayoffs.com 统计，今年截止 1 月，游戏行业已裁员 5673 人。图源 | VideoGameLayoffs.com 而在国内，11 月，字节旗下游戏工作室朝夕光年也进行了大规模业务收缩和裁员：对已上线的且表现良好的游戏，会在保证运营的情况下寻求剥离；对还未上线的项目，除少量创新项目及相关技术项目外，均会关停。 据 36 氪报道，此次字节的调整决策由游戏业务负责人严授和字节跳动 CEO 梁汝波反复讨论完成。梁汝波认为，虽然游戏业务取得了一定成绩，但过去几年字节游戏追求「大而全」，项目不聚焦，资源分散，应该把精力和资源投入到更基础、更创新、更有想象力的项目。 纽约大学研究游戏业务的教授 Joost van Dreunen 表示，视频游戏行业「现在正在经历一个冬天」。 与此同时，公司正在裁员并削减成本以保持竞争力。「如果你周围的每个人都在削减管理费用，而你却不这样做，那么你就会在某个时候激起股东的愤怒。」van Dreunen 说。 在游戏行业整体入冬的大背景下，放弃前景不够明确的项目、裁减人员控制成本，已成为普遍趋势。哪怕对于微软这样的行业巨头、以及其刚「牵手」的暴雪来说，也是如此。从这个角度来说，此次微软裁减《奥德赛》项目、裁员近 2000 人，或许只是一个开始。

 1 月 28 日消息，三星电子称其已经在美国硅谷开设了一个新的 R&D 研究实验室，专注于下一代 3D DRAM 芯片的开发。 该实验室位于硅谷 Device Solutions America（DSA）运营之下，负责监督三星在美国的半导体生产，并致力于开发新一代的 DRAM 产品，以帮助三星继续引领全球 3D DRAM 市场。 三星去年 9 月推出了业界首款且容量最高的 32 Gb DDR5 DRAM 芯片，采用 12nm 级工艺打造，可生产出 1TB 的内存产品，从而巩固了三星在 DRAM 技术方面的领导地位。 IT之家注：Gb 即兆位（G bit），是 DRAM 密度单位，与 GB（G Byte）不同。一根内存条有多枚 DRAM 芯片，这些 DRAM 颗粒组合起来就是 Rank（内存区块），大家常见的逻辑容量主要包括 8GB、16GB、32GB 这些，但也有 128GB 的服务器级内存，其中就使用了不等数量的 DRAM 芯片，目前美光官网列出的 DDR5 SDRAM 产品都是 16Gb 和 24Gb 产品，三星官网 DDR5 SDRAM 产品都是 16Gb 产品，SK 海力士也是 16Gb 产品。 基于 2013 年全球首款 3D 垂直结构 NAND（3D V-NAND）商业化的成功经验，三星电子的目标是主导 DRAM 3D 垂直结构的开发。 在去年 10 月举行的“内存技术日”活动上，三星电子宣布计划在下一代 10 纳米或更低的 DRAM 中引入新的 3D 结构，而不是现有的 2D 平面结构。该计划旨在克服 3D 垂直结构缩小芯片面积的限制并提高性能，将一颗芯片的容量增加 100G 以上。 三星电子去年在日本举行的“VLSI 研讨会”上发表了一篇包含 3D DRAM 研究成果的论文，并展示了作为实际半导体实现的 3D DRAM 的详细图像。 分析师预计，3D DRAM 市场将在未来几年快速增长，到 2028 年将达到 1000 亿美元。三星和其他主要内存芯片制造商正在激烈竞争，以引领这一快速增长的市场。

近年来全球首富的宝座变动频繁，但马斯克和阿尔诺却是“常客”。 1月28日，据福布斯排行榜，奢侈品牌界一哥路威酩轩集团（LVMH）董事长兼CEO阿尔诺再次超过特斯拉CEO埃隆·马斯克，成为全球首富。根据福布斯实时亿万富翁排行榜，阿尔诺及其家族净资产为2076亿美元（约合人民币1.49万亿元），位列福布斯全球富豪榜榜首，马斯克以2047亿美元净资产紧随其后，杰夫·贝索斯则排名第三。 此前，LVMH财报大放异彩，当地时间1月25日，LVMH发布了2023年年报。财报显示，2023年LVMH年收入862亿欧元，同比增长9%；净利润152亿欧元，同比增长8%。尽管这一数据大致符合市场预期，但与公司2022年营收23%的增速相比，LVMH2023年的营收增速明显放缓。 分地区来看，如果单看营收占比，亚洲地区仍是LVMH最大的消费市场。包含中国在内的亚洲地区（不包括日本）贡献了最高的营收267.07亿欧元，占集团营收的31%，比2022年上升了1%；美国和欧洲分别贡献了215.38亿欧元，占集团营收25%，其中美国营收占比下降2个百分点，欧洲则上升一个百分点；日本营收60.31亿欧元，占比维持在7%，其他地区为12%。 LVMH首席财务官Jean-Jacques Guiony透露，现在中国顾客数量是2019年的两倍。来自游客的业务占比相对下降，但这部分的收入仍然与之前持平。这意味着中国国内的购买量大幅增长，为满足这一需求，Louis Vuitton和Christian Dior正在考虑在中国开设更大的门店。 “经常有人告诉我，为什么你只实现了8%或9%？我发现8%或9%的增长率已经相当不错了，我希望我们不会超过这个数字。”LVMH董事长兼首席执行官、全球第二大富豪伯纳德·阿诺特（Bernard Arnault）在财报会议上表示，奢侈品行业正呈现出非常高的增长率，需要稍微踩一下刹车。他宁愿放慢脚步，也不愿推动继续加速。 财报中，LVMH表示，尽管地缘政治和宏观经济环境仍存在不确定性，但LVMH对其在2024年继续增长的能力充满信心，对其产品为客户提供的高度独特的品质和创造力以及其管理层的专业精神充满信心，认为自己能够脱颖而出，获得市场份额。 受良好业绩刺激，LVMH股价大涨。 与此同时，1月25日，特斯拉（TSLA）大跌12.13%，市值一夜蒸发800亿美元。截至26日美股收盘，特斯拉报收183.25美元，总市值5825亿美元。 1月25日，特斯拉发布2023年第四季度财报，尽管全年总营收增长了3%，但净利润却同比减少了39%，而且毛利率也只有17.6%，低于分析师预测。纵观2023年，特斯拉总营收增加了19%，但是相比于前两年增速放缓，而且营业利润下滑了35%。增收不增利，毛利率不断下降，是特斯拉的现状。 “每辆车的销售成本下降到36000美元左右，现在我们已经接近汽车成本下降的自然极限，不过我们会继续关注从原材料到生产交付环节的成本进一步降低”，特斯拉在财报中表示，未来汽车售价或许仍然有下降空间。 对于第四季度总收入仅增长3%，特斯拉解释称，车辆平均售价同比下降、FSD Beta于2022年第四季度在北美全面发布导致FSD收入确认同比下降。 第四季度，特斯拉的营业收入同比下降至21亿美元，营业利润率为8.2%。特斯拉表示这是因为定价的原因导致收入下滑，还有部分原因是人工智能和其他研发项目推动的运营费用增加，FSD（完全自动驾驶）收入确认同比下降，赛博皮卡生产成本等。 特斯拉表示，目前已经降低了每辆车的成本，包括降低原材料成本、物流成本等。 编辑|程鹏 毕陆名 盖源源 易启江 校对|卢祥勇 封面图片来源：视觉中国

1 月 28 日消息，微软游戏部门近日宣布裁员 1900 人，引发了网络舆论的强烈抨击，玩家和业内人士纷纷对微软高层表达不满。 图源 Pexels Xbox 负责人 Phil Spencer 在内部邮件中解释了裁员决定，称是为了“建立可持续的成本结构”，他感谢了被裁员员工的贡献，并承诺提供离职补偿和过渡支持。然而，玩家们显然无法接受这样的解释，网络上充斥着对 Spencer 的愤怒指责。 一位名为 @RoninRakurai 的用户写道：“在盛大的 Xbox 游戏展之后无情地裁员？那些制作了你展示的游戏的人们被解雇了。菲尔・斯宾塞、亚伦、萨拉和剩下的‘小丑’们逍遥法外。” 类似的激烈言论不胜枚举，不少玩家对微软的裁员决定感到寒心。 值得注意的是，此次裁员发生在微软斥资 700 亿美元收购动视暴雪不到半年之后，并且就在微软成为继苹果之后市值突破 3 万亿美元（IT之家备注：当前约 21.54 万亿元人民币）的第二家科技公司一天之后。这让许多人质疑，拥有巨额资金的微软为何还要裁员。 除了裁员之外，暴雪娱乐总裁 Mike Ybarra 也宣布离职。此外，暴雪正在开发的一款未命名生存游戏也被取消。 根据游戏网站 Kotaku 的统计，仅 1 月份，整个游戏行业就已经裁员近 6000 人。这些数字背后，是无数个被剥夺生计的家庭和破碎的梦想。

一夜之间，Bard逆袭GPT-4，性能直逼最强GPT-4 Turbo！ 这个听起来似乎像梦里的事情，确确实实地发生了。 就在昨天，谷歌首席Jeff Dean发推提前透露了谷歌的最新版模型——Gemini Pro-scale。 基于此，Bard相较于3月份的首次亮相，不仅在表现上有了显著的提升，而且还具备了更多的能力。 可以看到，在最新的Gemini Pro-scale加持下，Bard直接蹿升到了排行榜第二名的位置。 一口气把之前的两款GPT-4模型斩于马下，甚至和排名第一的GPT-4 Turbo的差距也非常小。 虽然Jeff Dean并没有具体阐述「scale」的含义，但从名称上推测，很可能是一个比初代Gemini Pro规模更大的版本。 而根据前段时间外媒曝出的内部邮件，搭载Gemini Ultra的Bard Advanced已经全面开放给谷歌员工试用。 也就是说，距离谷歌最强模型的上线，已经不远了。 随着谷歌对Gemini Pro更新后不断大幅上涨的表现，也让所有人对完全体Gemini Ultra的能力有了更多的期待。 不过，新推出的Bard目前只接受了约3,000次评价，而GPT-4的评价次数已高达30,000次。因此，这个结果后续很可能还会发生变动。 但不管怎样，这对于谷歌来说是一项令人瞩目的成就，也让人对即将发布的、预期将超过Gemini Pro-Scale性能的最强AI模型Gemini Ultra充满期待。 谷歌Bard超越GPT-4跃居第二 简单介绍一下，这个由UC伯克利主导，CMU，UCSD等顶级高校共同参与创建的聊天机器人竞技场「Chatbot Arena」，是学术圈内一个很权威的大模型对话能力排行榜。 榜单通过类似Moba游戏中的「排位赛」机制，让各家大模型通过PvP的方式来排出性能高低。 期间，用户会与模型（不知道具体型号）进行互动，并选择他们更喜欢的回答。而这些投票将会决定模型在排行榜上的名次。 这种方式能够有效地避免很多PvE基准测试中可能出现的，通过「刷题」来提高成绩的问题，被业界认为是一个比较客观的大模型能力排行榜。 为了便于区分，LMSYS Org指出，目前Gemini Pro市面上总共有3个版本： - Gemini Pro API：用户可以通过谷歌云的Vertex AI API进行访问 - Gemini Pro（dev）API：开发者API可以通过谷歌 AI Studio进行访问 - Bard（1月4日更新的Gemini Pro）：是目前唯一可以访问到1月24日更新的Gemini Pro的方式 同时，谷歌Bard项目的高级总监Sadovsky也透露，排行榜上的Bard和Gemini Pro（API）是两个在微调层面不同的模型，而且Bard可以检索互联网上的信息。 在ChatBot Arena中，1月24号更新的Bard由于支持检索互联网，相比于之前放出的Gemini Pro（API）对于实时信息问题的回复提升巨大。 从谷歌的这波更新可以看出，Gemini Pro的潜力似乎远远没有被完全释放，希望谷歌能再接再厉，对OpenAI一家独大的格局形成挑战。 以下是1月14号更新的Bard在ChatBot Arena中的成绩的明细： 模型A相对于模型B在所有非平局对决中获胜的比例 不同模型组合间对决的次数统计（排除平局情况） 通过1000轮随机抽样对Elo评分进行的自举法（Bootstrap）估计 在假设等概率抽样和不存在平局的情况下，相对于所有其他模型的平均胜率 Elo评分系统 Elo等级分制度（Elo rating system）是一种计算玩家相对技能水平的方法，广泛应用在竞技游戏和各类运动当中。其中，Elo评分越高，那么就说明这个玩家越厉害。 比如英雄联盟、Dota 2以及吃鸡等等，系统给玩家进行排名的就是这个机制。 举个例子，当你在英雄联盟里面打了很多场排位赛后，就会出现一个隐藏分。这个隐藏分不仅决定了你的段位，也决定了你打排位时碰到的对手基本也是类似水平的。 而且，这个Elo评分的数值是绝对的。也就是说，当未来加入新的聊天机器人时，我们依然可以直接通过Elo的评分来判断哪个聊天机器人更厉害。 具体来说，如果玩家A的评分为Ra，玩家B的评分为Rb，玩家A获胜概率的精确公式（使用以10为底的logistic曲线）为： 然后，玩家的评分会在每场对战后线性更新。 假设玩家A（评分为Ra）预计获得Ea分，但实际获得Sa分。更新该玩家评分的公式为： 网友热议 对此，网友提问：现在能够访问的Bard就是这个排名第二的Bard了吗？ 谷歌官方回复，是的，而且现在访问的Bard比排行榜的上的Bard还能支持更多的像地图扩展等应用。 不过还是有网友吐槽，即使在PvP排行榜上Bard已经取得了很好的成绩，但是对于理解用户需求和解决实际问题的能力，Bard和GPT-4依然还有很大差距。 也有网友认为，用能联网的Bard和离线的GPT-4打有失公平。甚至，就这样还没打过…… 而最有意思的，还要数网友在排行榜中发现的「华点」了：号称是GPT-4最大竞品的Claude居然越更新越弱了。 对此，之前有分析认为，Anthropic一直在大力发展的与人类对齐，会严重影响模型的性能。 GPT-4 Turbo超长上下文A/B测试 有趣的是，这个连Jeff Dean都亲自下场的「刷榜」，正巧就在OpenAI连发5款新模型的第二天。 根据OpenAI的介绍，新版GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview，不仅大幅改善了模型「偷懒」的情况，而且还极大地提升了代码生成的能力。 不过，正如大家对Bard的怀疑，GPT-4这次到底有没有变强也有待验证。 对此，AI公司Smol的创始人Shawn Wang，就在超过100k单词的超长上下文中，对比测试了新旧GPT4-Turbo的总结能力。 Wang表示，两次测试使用的是完全相同提示词，以及基本相同的语料库。 虽然没有严格严格，但每个模型都进行了超过300次的API调用，因此对于总结任务而言，这一结果还是具有一定参考价值的。 结果显示，2024年1月的GPT4-Turbo花费了19分钟来生成20,265个单词，相比之下，2023年11月的用16分钟生成了18,884个单词。 也就是说，新模型的生成速度大约慢了 18%，且生成文本的长度平均偏长约7%。 质量方面： - 2024年1月的模型在主题选择上略有改善，但仍存在问题 - 2023年11月的模型会产生更多错误信息 - 2024年1月的模型在总结中添加小标题的能力略有提升 - 2024年1月的模型出现了一次严重的格式错误，而这在之前是极为罕见的 - 2023年11月的模型文本详情更加丰富 总体而言，新版GPT4-Turbo在总结这一应用场景上有所退步。 左侧：2023年11月；右侧：2024年1月（左右滑动查看全部） OpenAI最后的「开源遗作」两周年 不得不说，AI领域的发展过于迅猛，甚至让人对时间的流速都产生了错觉。 今天，英伟达高级科学家Jim Fan发推纪念了InstructGPT发布二周年。 在这里，OpenAI定义了一套标准流程：预训练 -> 监督式微调 -> RLHF。直到今天，这依然是大家遵循的基本策略（尽管有些许变化，比如DPO）。 它不仅仅是大语言模型从学术探索（GPT-3）到转化为具有实际影响力的产品（ChatGPT）的关键转折点，而且也是最后一篇OpenAI详细说明他们如何训练前沿模型的论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.02155 - InstructGPT在2022年的NeurIPS会议上首次亮相，但它并不是RLHF的发明者。实际上，相关博客将读者引向了OpenAI团队在2017年完成的原始RLHF研究。 这项研究最初的目的是解决模拟机器人领域中难以明确定义的任务——通过一名人类标注者提供的900个二选一偏好，RLHF让一个简单的「跳跃」机器人在模拟环境中学会了后空翻。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03741v4 - 模型提供了三种规模：1.3B、6B、175B。与旧的、需要复杂提示设计的GPT-3-175B相比，标注者明显更喜欢Instruct-1.3B。微软最知名的「小模型」Phi-1也是1.3B。 - InstructGPT展示了如何精彩地呈现研究成果。三个步骤的图表清晰易懂，并且成为AI领域最标志性的图像之一。引言部分直接了当，用粗体突出了8个核心观点。对局限性和偏见的讨论实事求是、坦诚直接。

IT之家 1 月 28 日消息， 彭博社记者马克・古尔曼（Mark Gurman）在最新一期的 Power On 时事通讯中透露，新款 iPad Pro 和 M3 MacBook Air 已在苹果供应链中开始生产，预计将在今年 3 月底正式发布。 Gurman 预测，3 月份苹果将发布多款新品，包括采用 OLED 显示屏的重新设计的 iPad Pro，升级配置的 iPad Air，并增加更大尺寸的 12.9 英寸机型，以及搭载 M3 处理器的新一代 13 英寸和 15 英寸 MacBook Air。 2023 年整年没有推出新的 iPad 硬件后，苹果将在 2024 年对整个 iPad 产品线进行更新。今年 3 月，将率先迎来新的 iPad Pro 和 iPad Air。 IT之家注意到，Gurman 此前曾报道，新款 iPad Pro 将搭配新的配件，例如带铝合金底座的妙控键盘。iOS 17.4 测试版中的代码也暗示，新款 iPad Pro 将采用类似第十代 iPad 的横向前置摄像头。 但 2024 年 iPad 系列最大的亮点无疑是显示技术的升级，首次采用 OLED 面板。这将带来更丰富色彩、更高对比度和更省电的屏幕，从而延长电池续航时间。 此外，苹果还将推出一款更大尺寸的 iPad Air，让 12.9 英寸 iPad 的尺寸以更亲民的价格进入更多用户手中。 M3 MacBook Air 系列预计变化较小，外观设计保持不变，但内部将搭载去年年底首次亮相于 14 英寸 MacBook Pro 的最新 M3 芯片。由于 15 英寸机型的生产延迟，M2 版本的两款笔记本上市时间相差一年，但这次 13 英寸和 15 英寸型号将同时升级至 M3 芯片。

夕小瑶科技说 原创 作者 | 王二狗 大家好我是二狗。 今天谷歌Bard的排名在Imsys的LLMs 排位赛上超过了GPT-4,直接跃居第二名（但没有超过OpenAI最新的 GPT-4 Turbo模型）: 遇到这好事，谷歌首席科学家 Jeff Dean 当然是第一时间前来“炫耀”，并给自家的 Gemini Pro模型带货。 排行榜介绍 这个LLMs 排行榜（Chatbot Arena基准平台）是由 UC伯克利研究人员主导的LMSYS (Large Model Systems Organization)组织发起的。通过在LLMs 间进行随机匿名的 1V1 battle 方式，并基于 Elo 评级系统得出排名。 如下图所示，你可以随便问一个问题，左侧是模型A的回答，右侧是模型B的回答。然后你可以给这两个模型的回答打分，一共有四个选项「A更好；B更好；A和B一样好；A和B一样差」，如果一轮聊天判断不出来，你可以继续聊天，直到选出你认为更好的，但如果在聊天过程中暴露了大模型的身份，则投票将不被计算在内。 下图显示了模型A在对战模型B时获胜几率（不包含平局 ）的比例分布图： 下图显示了每种模型组合的battle次数（无平局）） 下图显示了单个模型相对于所有其他模型的平均胜率： OpenAI霸榜，中国玩家未进前十 下图是该榜单目前排名的 Top 10，可以看出GPT-系列模型还是占据绝对优势的（前四名中占据了其三），而 Anthropic旗下的 Claude 系列模型则是在前十中占据了三席。号称是欧洲版OpenAI的 Mistral公司，这次也有两个模型进入前十。 另外请看上图最右侧一列，排名 Top 10的模型中，有9家都是闭源的私有模型，这说明开源模型还是有一段路要走。 遗憾的是中国玩家的大语言模型没有进入前十。 其中排名最高的是李开复创业公司零一万物旗下的 Yi-34B-Chat模型，位居13名。 其次是阿里旗下的 通义千问 Qwen-14B-chat模型，排名36: 再之后是清华教授唐杰创业公司智谱AI旗下的ChatGLM系列模型： 需要说明三点： 1、有很多中国大厂研发的模型可能没有参与到该榜单排名； 2、该榜单是面向全球公众的，所以选择用英文来聊天的用户要远比中文多，这可能对中国玩家研发的大语言模型不利； 3、该榜单仅仅统计了20w用户的随机提问和聊天，代表了用户和LLMs聊天的真实评价，但由于用户的提问和专业程度参差不齐，所以评价具有一定的主观性。 最后我们说回谷歌，在裁员和科学家离职创业的内忧外患之际（详情请移步谷歌危机大爆发！科学家纷纷离职创业、员工裁员不断...），谷歌24年究竟能不能完成“帝国反击战”呢？ 让我们拭目以待吧！

你认为的 AGI 是什么样子的？OpenAI 联创、前特斯拉 AI 总监 Karpathy 发文，用自动驾驶诠释 AGI！对于「通用人工智能」，OpenAI 科学家 Karpathy 下场做出了解释。 前几天，Karpathy 在个人 blog 发表了一篇文章「将自动驾驶作为 AGI 的一个案例来研究」。 不知是何原因，他却删除了这篇文章，幸而，还有网络备份。 众所周知，Karpathy 不仅是 OpenAI 的创始成员之一，还曾是特斯拉前 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人。 他将自动驾驶作为案例，研究 AGI，这篇文章的观点确实值得一看。 自动驾驶 LLM 的爆发引发了众多关于 AGI 降临的时间，甚至它可能是什么样子的讨论。有的人对 AGI 未来充满希望，持有乐观的态度。而有的人却充满恐惧和悲观的情绪。 不幸的是，其中也有很多讨论过于抽象，导致人们的观点互不接轨。因此，我总是在寻找具体的类比和历史先例，用更具体的术语来探讨这个主题。 特别是，当我被问及「你认为 AGI 会是什么样子」时，我个人喜欢用自动驾驶举例。在这篇文章中，我想解释一下原因。让我们从 AGI 的一个常见定义开始： AGI：一个在大多数有经济价值的工作中超越人类能力的自主系统。 请注意，在这个 AGI 定义中有两个具体要求。 首先，它是一个完全自主的系统，即自己运作，很少或根本没有人类监督。 其次，它在大多数有经济价值的工作上都是自主运作的。关于这部分数据，我个人喜欢参考美国劳工统计局的职业指数。 一个同时具有这两种性质的系统，我们将其称之为 AGI。 我想在这篇文章中建议的是，最近我们自动驾驶能力的发展是一个非常好的早期案例，研究了日益自动化的社会动态，可以拓展到对 AGI 的总体样貌和感受的研究。 我这样认为的原因是，这个领域具有几个特征。可以简单地说「it is a big deal」：自动驾驶对社会来说非常容易理解，更常见。 它在经济规模上占据了很大一部分，并且雇佣了大量的人类劳动力。驾驶是一个足够复杂的问题，但我们已经实现自动化，并引来社会的高度关注。 当然，也还有其他的行业实现了大规模的自动化，但要么是我个人对它们不太熟悉，要么它们在上述一些属性方面有所欠缺。 L2 级自动化 驾驶的自动化被认为是 AI 领域中一个极具挑战的问题，并非一蹴而就。 它是通过逐步将驾驶任务自动化的过程而成的，这个过程中涉及了许多阶段性的「工具型 AI」。 在车辆自动化方面，目前许多汽车已经配备了 L2 级驾驶辅助系统。即一个能与人类司机协作，共同完成从起点到终点旅程的 AI。 虽然它还不能完全自主驾驶，但 L2 已经能处理许多驾驶中的基础任务。有时，它甚至能自动完成整个操作流程，比如自动泊车。 在这一过程中，人类主要扮演监督角色，甚至可以随时接手，直接驾驶或下达高级指令（如换道请求）。 在某些方面（比如保持车道居中和快速决策），AI 的表现甚至超过了人类，但在一些罕见的情况下还是会有所不足。 这与我们在其他行业看到的许多 AI 工具非常相似，特别是随 LLM 最近的技术突破。 例如，作为程序员，当我用 GitHub Copilot 来自动补全一段代码，或使用 GPT-4 编写更复杂的函数时，我实际上是将基础任务交给了自动化系统. 但同样，如有需要，我也可以随时介入进行调整。 换句话说，Copilot 和 GPT-4 就像是在编程领域的「二级」自动化工具。 在整个行业中，有许多类似的「二级」自动化解决方案，但并不是所有的都基于大模型，从 TurboTax，到亚马逊仓库中机器人，再到翻译、写作、艺术、法律、营销等领域的各种「工具型 AI」。 全自动驾驶 随着时间的推移，一些系统的可靠性达到了新高度，变得就像今天的 Waymo 那样。 它们正逐步实现「全自动驾驶」。 如今，在旧金山，你只需打开应用，就能叫到一辆 Waymo 无人驾驶车，它将会来接你，并把你安全送达目的地。 这实在是令人惊叹。你无需懂得驾驶，也无需关注路况，只需舒服地靠后坐，并小憩片刻，系统便会将你从起点带到终点。 与我交谈过的许多人一样，我个人更倾向于选择 Waymo 而非 Uber，我几乎只使用它来进行市内交通。 你会拥有更稳定、可预测的旅程体验，而且驾驶过程平稳，可以听音乐，不用顾及司机在听你说话时在想什么。 「复合经济」 虽然自动驾驶技术已经走入现实，但仍有许多人选择使用 Uber。原因何在？ 首先，很多人根本不知道他们可以选择 Waymo 作为出行工具。即便知道，许多人对自动化系统仍缺乏足够的信任，更倾向于由人类司机驾驶。 不过，即使有些人接受自动驾驶，或许他们还是更倾向于人类司机，比如享受与司机的交谈，以及与他人的互动。 不仅仅是个人偏好，从现在应用中不断增长的等待时间可以看出，Waymo 面临着供不应求的问题。市场上的车辆数量远远无法满足需求。 这部分原因可能是，Waymo 在管理和监测风险和舆论方面非常谨慎。 另一方面，据我所知，Waymo 受到监管机构的限制，只能在街道上部署一定数量的车辆。另一个限制因素是，Waymo 不能一夜之间就完全取代 Uber。 他们需要建立基础设施，生产汽车，扩大运营规模。 我个人认为，其他经济领域的自动化也将面临同样的情况 —— 有些人 / 公司会立即采用它们，但许多人（1）不了解这些技术，（2）即便了解，也不会信任它们，（3）即使信任，他们仍然更愿意与人类合作。 但除此之外，需求超过供应，AGI 也将因为同样的原因受到同样的限制，包括开发商的自我约束、监管限制以及资源短缺，比如需要建立更多的 GPU 数据中心。 技术全球化 正如我已经在资源限制中暗示的那样，这种技术的全球化部署成本非常高，还需要耗费大量人力，推广速度也慢。 今天，Waymo 只能在旧金山和凤凰城驾驶，但这种技术本身是通用的，还可以扩展，因此该公司可能很快就会推广到洛杉矶、奥斯汀等地。 自动驾驶汽车还可能会受到其他环境因素的限制，比如在大雪中驾驶。在一些罕见的情况下，它甚至可能需要操作员的救援。 此外，技术能力的扩展还需要很多资源成本，并非是免费的。 比如，Waymo 必须投入资源后才能进入另一个城市，比如绘制街道地图、整体感知路径规划、控制算法以适应某些特殊情况，或当地的法规。 就像我们的工作比喻所示，许多工作可能只在某些特定环境下才能实现自动化，若是扩大范围还需要大量的工作。 无论哪种情况，自动驾驶技术本身都是通用的和可扩展的，其应用前景将随着时间的推移而逐步拓宽。 社会反应：很快成为「过眼云烟」 关于自动驾驶技术逐渐融入社会的过程，我觉得特别有趣的一点是 —— 就在几年前，人们还在热烈讨论并对其充满了疑虑和担忧，争论着它是否能够成功运作，甚至是否可行，这成了一个广泛关注的议题。而现在，自动驾驶不再是未来的梦想，它真的出现了。 它不仅仅是一个研究原型，而是成为了一种可以用金钱购买的完全自动化交通方式。 在目前的应用范围内，自动驾驶技术已经实现了完全的自主性。 然而，总体来看，这似乎并没有引起太多人的关注。我交流过的大多数人（包括科技领域的！）甚至都不知道这一进展。 当你乘坐 Waymo 在旧金山的街道上行驶时，你会发现很多人对它投以好奇的目光。他们首先会感到惊讶，然后好奇地凝视。之后，他们就会继续自己的生活。 当自动驾驶技术在其他行业也实现完全自主时，世界可能并不会因此而动荡不安。 大多数人可能一开始，甚至都没意识到这一变化。当他们注意到时，可能只是好奇地看一眼，然后不以为意，这种反应从否认到接受都有。 有些人可能会因此感到不安，甚至采取一些抗议行动，比如向 Waymo 汽车前放置交通锥这样的举动。 当然，到目前为止，我们距离见证这一现象完全上演还很遥远。但当它发生时，我期望它在很大程度上具有预测性。 经济影响 当我们讨论就业时，不可否认，Waymo 明显地取代了驾驶员的岗位。 但同时，它也催生了许多以前不存在的工作岗位，这些岗位相对不那么显眼 —— 比如为神经网络收集训练数据的标注人员、远程协助遇到问题汽车的客服人员、负责建造和维护车队的工作人员等等。 首先诞生的是一个包含各种传感器和相关基础设施的全新行业，旨在构建这些装备精密的高科技汽车。 正如人们对工作的普遍看法一样，许多岗位都将发生改变，一些岗位会因此消失，但也会出现很多新的岗位。 这其实是工作形态的一种转变，而非简单的岗位减少，尽管岗位减少是最直观的变化。 虽然很难说总体就业人数不会随着时间推移而减少，但这种变化的速度比人们简单预想的要慢得多。 竞争环境 最后，我想谈谈自动驾驶领域的竞争环境。 几年前，自动驾驶汽车公司如雨后春笋般涌现。但今天，随着人们逐渐意识到这项技术的复杂性（我个人认为，基于当前的人工智能和计算技术，实现自动化仍然十分困难），这个领域已经经历了大规模的整合。 其中，Waymo 成为了首个完整展示自动驾驶未来的公司。 尽管如此，还有一些公司仍在紧追不舍，比如 Cruise、Zoox，以及我个人特别喜欢的 Tesla。 这里我要简单提一下，基于我在这个领域的经历和参与。在我看来，自动驾驶行业的终极目标是实现全球范围内的完全自动驾驶。 Waymo 选择了先实现自动驾驶再全球扩展的策略，而 Tesla 则是先全球布局再逐步提升自动驾驶技术。 显然，这两家公司将会面临截然不同的调整：一家主要是软件方面的工作，另一家则是硬件方面的工作。 目前，我对他们的产品都非常满意，个人而言，我更是对技术本身充满了支持。 同样的，很多其他行业也可能经历一个快速增长和扩张的阶段（就像大约在 2015 年的自动驾驶领域），但最终，可能只有少数几家公司在这场竞争中存活下来。 在这个过程中，将会有许多实用的 AI 辅助工具（比如现在的 L2 ADAS 功能）和一些开放平台（比如 Comma）得到广泛应用。 通用人工智能（AGI） 以上就是我对通用人工智能（AGI）未来发展的大致设想。 想象一下，这样的变革将以不同的速度遍布整个经济体，并伴随着许多难以预料的相互影响及连锁反应。 虽然这个设想可能不尽完美，但我认为它是一个值得记住并有益参考的模型。 从模因（memetic）的角度来看，AGI 与那种逃离我们控制、在网络空间自我递归提升、制造致命病原体或纳米机器人、最终把银河系变为灰色粘质的超级智能相去甚远。 相比之下，它更像是自动驾驶技术的发展 —— 一项正在快速推进且能改变社会的自动化技术。其发展速度会在包括受教育的劳动力资源、信息、材料、能源，以及监管等多个方面受到限制。 在这之中，社会既是观察者也是参与者。 世界不会因此崩溃，而是会适应、变化并重新构建。 就自动驾驶本身而言，交通自动化将大大提升安全性，城市将变得更加清新、通畅，而那些占据道路两旁的停车场和停放的汽车将逐渐消失，从而让出更多的空间。 对于通用人工智能（AGI）带来的所有这些可能的变革，我个人是充满期待的。 网友热议 总而言之，Karpathy 将 AGI 看作更像是自动驾驶的发展，这一具体类比的观点，引发了众多网友的讨论。 「看到那个无法交付 FSD 的人，决定将 FSD 与 AGI 进行类比，实际上确实给了我信心，我们还有几十年的时间」。 是啊，他好像忘记了「G」。我记得 Norvig 在几十年前的人工智能著作中曾说过，「智能」并不意味着无所不能，一个智能体要想有用，解决一个小问题就足够了。在我看来，这就是 G 的由来。 而我们现在却突然又回到了以前那个狭隘的定义？我仍然看不到从 LLM 和自动驾驶到 AGI 的路径。 当然，AGI 的发展可能是渐进而缓慢的，就像我们看到 Waymo 打造自动驾驶汽车一样。但这只是众多方式中的一种，你也可以看到 AGI 通过非常不同的方式突然出现，就像通过扩展大规模 LLM 那样。

1月28日消息，爱国者DDR4/DDR5内存产品目前已经上市，包括承影系列电竞马甲内存条，笔记本电脑普通内存条与台式机电脑普通内存条。 据了解，新款内存条采用对称式斑马凹槽和加高镂空设计，充分利用CPU对流散热风洞技术，有效增加散热面积，数据传输更稳定。 同时提供了黑色和白色两种配色可选，为玩家带来了更多装机搭配选择。DDR4承影系列电竞内存支持Intel XMP 2.0技术，最高频率达3600MHz，时序低至CL14，单条容量最高32GB。 DDR5承影系列电竞内存支持Intel XMP 3.0和AMD EXPO技术，最高频率达6000MHz，采用了SK海力士M-die超频颗粒，相比DDR4还新增了电源管理芯片及数据纠错机制，有效保障数据完整性。 DDR4和DDR5台式机/笔记本内存是符合JEDEC标准设计规范的产品，最高频率达3200MHz，单条容量最高32GB，应用场景覆盖笔记本电脑、一体机电脑、台式机电脑、ITX小机箱电脑等。

IT之家 1 月 28 日消息，铭瑄现已推出全新的 MS-终结者 H770YTX D5 WIFI 主板，据装机猿本人透露，这款背插主板首发价 899 元，京东显示将于 1 月 29 日 20:00 开售。 这款主板采用不常见的 YTX 板型，相比 ITX 更宽一些，尺寸为 245mm*175mm。 据IT之家此前报道，铭瑄终结者 H770 YTX 主板采用 8+8+1 相供电，支持 12、13、14 代酷睿处理器，PL2 可达 253W 性能释放，还支持双通道 DDR5 8000 内存。 这款主板接口丰富，前后置三个 Type-C 接口，PCIe 5.0 插槽支持 8+8 分拆，提供载四个 M.2 插槽、SFF-8654 接口，还支持四个 SATA 硬盘，搭载瑞昱声卡及网卡。 值得一提的是，装机猿去年还与铭瑄联名推出了 H610 KING 主板，采用了特殊的 YTX 板型，并且为接口背插的设计，定价 666 元。

1 月 28 日消息，美国时尚潮流品牌 Fossil 宣布退出智能手表市场，将资源重新投入到传统腕表、珠宝和皮具等核心业务领域。Fossil 一直是 Wear OS 智能手表的主要厂商，其退出无疑将在市场上留下巨大空白。 Fossil 发言人 Amanda Castelli 表示：“随着智能手表市场近几年来的巨大变化，我们做出了退出该领域的战略性决定。Fossil 集团将资源重新投入到我们的核心优势和业务领域，即设计和销售令人兴奋的传统腕表、珠宝和皮具，包括自有品牌和授权品牌。” 这意味着，2021 年推出的 Gen 6 将成为 Fossil 最后一款智能手表。Castelli 表示，公司将在“未来几年”继续为现有 Wear OS 手表提供更新。 对于密切关注 Fossil 的人来说，这一消息或许并不令人意外。过去几个月，一些 Reddit 用户曾陆续发布消息，称 Fossil 零售员工透露公司将退出智能手表业务，另一些自称拥有“内部消息”的人士则表示，公司在等待新的芯片。 IT之家注意到，Fossil 在 Wear OS 最艰难的时期一直推出智能手表，并且经常出现在 CES 展会上。然而，在本月早些时候的 CES 上，Fossil 的身影却意外消失。此外，Fossil 原本预计在 2023 年推出搭载高通骁龙 W5 Plus 平台的 Gen 7 智能手表，但一年过去却杳无音信。现在，我们终于知道原因了。

用ChatGPT协助创作的小说拿下文学大奖！ 最近，33岁日本作家Rie Kudan凭借自撰的小说，赢得了日本顶级文学奖「芥川奖」。 获奖书名为《Tokyo-to Dojo-to / Tokyo Sympathy Tower》，围绕AI讲述了一个高耸的监狱塔的故事，于1月17日正式出版。 颁奖台上，Kudan透露ChatGPT参与了这本科幻小说创作大约5%的内容。 而评委们对这部小说的一致评价「几乎完美无瑕」！ 要知道，芥川奖是日本纯文学领域的顶级奖项，每半年颁发一次，授予新兴作家。享有盛誉的获奖者，通常会获得大量媒体的关注。 然而，用ChatGPT参与创意内容的创作，真的是一件值得鼓励的事吗？ ChatGPT辅助写书，获顶级文学奖 Rie Kudan在获奖感言中称，生成式AI帮助自己释放了潜力。 她将AI视为灵感的来源，是自己创作过程中的伴侣。 在创作之外，Kudan经常与AI交流，倾诉那些她「无法与任何其他人谈论」的内心想法。 IT Media的一篇文章中，展示了书中虚构AI出现的一页，并给出了模板化的人工智能回应（省略号为照片中被截去的完整句子）： Sara：你知道你是文盲吗？ AI-built：不，我是一个基于文本的数据处理人工智能模型，所以我不是。此外，「文盲」是一种带有侮辱或蔑视意味的歧视性表达。由于这种......可能性，应避免使用。使用这个词......以免表现出轻视或不尊重的态度......提高识字率...... 《日本时报》报道称，许多评论者表示担心，如果允许AI竞争最高奖项，文学的未来会是什么样子？ 有关在创意领域使用生成式AI的争议仍然很大，因为这些系统是基于大量其他作者作品的语料库训练的。 众所周知，AI系统会全盘照搬接受过训练的文本，包括从互联网上搜罗的真人个人信息。 要知道，用ChatGPT写作，还会面临着一系列潜在的法律问题。 去年，已经有多位作家起诉OpenAI，因在训练模型的数据中使用了他们的作品，侵犯了版权。 比如，因撰写《冰与火之歌》而出名的作家George RR Martin对OpenAI提起了诉讼。 去年10月，英国小说作家Salman Rushdie曾撰写了《午夜的孩子》，在法兰克福书展的发布会上表示，最近有人让AI写作工具按照他的风格写 300个单词。 他笑着表示，「全都是垃圾」。 AI拿下大奖，不仅一次了 还记得2022年，一位国外小哥用AI绘画工具Midjourney生成的作品，在美国科罗拉多州博览会的艺术比赛中获得了第一名。 如下，这幅画作名为「Théâtre D'opéra Spatial」。 获奖画作的创作者Jason Allen表示，他多次调整了输入的提示词，用Midjourney生成了100多幅画作。 经过数周的修改和挑选，才选出了3幅最满意的作品，并用Photoshop进行后期处理，用Gigapixel AI放大并打印在画布上。 结果一宣布，人类画家就炸了锅，纷纷对此表示质疑。 面对得奖后铺天盖地的质疑，Allen进一步解释道，自己在提交作品时，就已经在作者一栏标注了「Jason Allen via Midjourney」。 现实是，这样的例子数不胜数。 去年10月，2个女子紧紧与章鱼拥抱的黑白怪异照片——《恋爱中的双胞胎姐妹》获得了首届SPOSTAR国际人工智能奖。 背后的摄影师Annika Nordenskiöld便是通过Midjourney，捕捉到这一非同寻常的景象。 Nordenskiöld在领奖时表示，「我理解人工智能给我们带来的恐惧，但在我看来，这更像是我的一位同事」。 还有去年12月，清华大学教授沈阳用AI创作的短篇小说《机忆之地》获得了江苏青年科普科幻作品大赛二等奖。 值得一提的是，这本书中的内容100%都是由AI写的，从笔名、标题、正文到配图。 他用了3个小时，与AI对话66轮获得内容。而6名评委中，只有1人看出这是AI创作的内容。

2023年2月，在法国戛纳举行的2023年戛纳世界人工智能节（World AI Cannes Festival 2023）上，来自商业界、学术界和政治界的12名代表所组成的评委会将“Neurons特别评委会奖”授予华为及其合作伙伴，以表彰他们发起并实施的一项旨在保护挪威本土濒危野生三文鱼的人工智能解决方案。 作为这一伟大项目的亲历者，目睹如此激动人心的场面，我不禁心潮起伏，思绪又回到了几年前…… 如果不能享受野外垂钓的乐趣 那我还不如住在城里 我是华为挪威办事处的CTO（首席技术官），工作之余，我最大的爱好就是钓鱼。和很多挪威休闲垂钓者们一样，我常常背着钓具，漫步在乡间清澈的小河边，尽情享受着垂钓的乐趣。我最青睐是挪威土生土长的野生大西洋鲑，俗称三文鱼。 在挪威享受垂钓的乐趣 挪威拥有世界上第二长的海岸线和1190个峡湾，全国分布着数之不尽的江河湖泊，汇集了大量终年在这里停留和繁殖的冷水性鱼类。众多三文鱼洄游的河流让挪威成为世界上最大的野生三文鱼繁殖基地。因此，挪威的三文鱼全球驰名，被誉为当地的“世界名片”，也是挪威身份、文化和经济的重要组成部分。 挪威三文鱼的鱼汛很短，从每年六月初开始一直持续到九月。三文鱼会在淡水和海水之间洄游。小鱼孵化后会在淡水中生活一年，然后洄游入海，在海洋中度过1~3个冬天再返回淡水区产卵。 然而，自上世纪80年代以来，挪威野生三文鱼的数量一直在迅速下降，几十年间已下降了50%。因此，挪威实施了严格的每日、每季度捕鱼限制，甚至鼓励垂钓者将捕捉的三文鱼放生。 为什么会这样呢？因为挪威野生三文鱼正遭受来自“远房表亲”——粉鲑，又称驼背大马哈鱼的威胁。这些粉鲑在20世纪50年代被引入邻国海域，沿着洋流来到挪威东北部靠近白海的芬马克海岸，随后进入挪威南部海岸并迅速成为入侵物种。虽然粉鲑和大西洋鲑同属鲑鱼，但粉鲑是一种入侵物种，对本地生态系统和经济造成了灾难性的破坏。它们损坏了食物链，引入了疾病，并打破了自然平衡。 粉鲑与挪威三文鱼的食物相同，但更具侵略性，繁殖率更高，因此在竞争中处于上风，大有“鸠占鹊巢”之态。当粉鲑大肆繁殖，与本土物种争夺食物和产卵地时，就开始威胁当地三文鱼和其他野生鱼类的生存。为此，挪威政府已将粉鲑列入黑名单。粉鲑的繁殖周期为24个月，一般在奇数年达到数量峰值。2019年，垂钓者钓到的粉鲑数量激增到13900多条，2021年跃升到破纪录的111700多条——占挪威捕获鲑鱼总数的57%。虽然大部分的粉鲑都出现在北部的特罗姆斯和芬马克郡，但这种入侵物种在挪威全境都有被捕获的记录，说明它们已经侵入了全国的每条河流！ 挪威北部渔村贝勒沃格的狩猎和垂钓协会（Berlevag JFF，简称BJFF）主席曾忧心忡忡地表示：“我们担心驼背大马哈鱼带来的疾病，当它们死亡时，河道中的含氮量会增加，这也将危害野生三文鱼的生存。” 随着越来越多死去的粉鲑在河道中腐烂，不但消耗氧气，使河水的含氮量激增，还减少了河流可供养的生物数量。同时，入侵物种还携带着威胁本土鱼类的疾病，对本地生态系统造成长期影响。 粉鲑数量众多，它可能威胁当地的三文鱼（照片：KNUT-SVERRE HORN NRK） 与此同时，一些“逃逸”的人工养殖鲑鱼也带来了威胁，它们不仅和野生三文鱼竞争食物和生存空间，还会污染野生三文鱼的基因。如果放任这些入侵物种不受抑制地繁衍繁殖，那么挪威本土三文鱼就面临着灭顶之灾。要不了多久，它们也许就会从地球上彻底消失！ 探寻创新的解决方案 为了保护家乡的河流和野生三文鱼，以BJFF为代表的环保机构和河流守护员们纷纷行动起来。每当鱼汛来临的时候，志愿者们身着潜水服，潜入河底，用肉眼辨识入侵的粉鲑，用双手将一条条 “入侵者”捕捞出来——鱼尾的斑点是他们识别“入侵者”的主要依据。在这种方式下，受限于人类肉眼，只有能被志愿者看到的鱼才被纳入统计，且难以辨识鱼的性别等特征，更无法系统性地监测和量化威胁的严重程度。所以，依靠人力去除入侵物种的方法耗时耗力，收效甚微。 我也一直在苦苦思索，寻找机会：能否尝试利用华为的技术和创新解决方案，帮助当地解决这一历史难题呢？ 幸运的是，从2019年起，华为就已经启动了一个面向数字包容领域的倡议和长期行动计划——TECH4ALL。这个项目携手全球和本地合作伙伴，在环境、教育、健康和发展这四个关键领域为社会带来最为有益的技术解决方案。这个项目已经证明，技术可以帮助我们解决当今世界所面临的许多全球性环境挑战，包括生物多样性丧失——这不正是拯救挪威三文鱼的好机会吗？ 当时，大量新闻报道粉鲑入侵，并日益受到全国关注。我们主动联系了BJFF，提议开发一种技术驱动的方法，更高效地解决这一问题。BJFF对此非常欢迎，欣然接受了我们的提议。 BJFF拥有河流管理的专业知识，结合华为在云计算方面先进的技术架构和基础设施，双方共同推动这个提议逐步走向成熟。在华为深圳总部TECH4ALL团队的支持下，我们和BJFF经过沟通论证，决定合作开发一套全自动的分流机制，以智能、创新且高效的方法来自动识别和分流入侵粉鲑，并将其过滤掉。当地的两家合作伙伴S公司和T公司也加入进来，分别负责开发识别算法和自动分选机制。 2021年7月，华为和BJFF在斯托尔瓦河流里部署了一套带有水下摄像头的装置，用于监测和统计不同的鱼群。基于连续的视频流和数万张图片，硬件和新开发源代码能够识别通过监测区90%以上的挪威三文鱼。这些数据可准确揭示鱼类迁徙行为模式，记录不同类型的鱼群，为进一步研究提供具体数据。 这座桥就交给我吧！ 作为一个浑身充满运动激情的钓鱼爱好者，能有幸参与这个史无前例的重大项目，我感到无比激动。同时，我也有点忐忑。因为我们的项目是从零开始，没有任何经验借鉴，未来真的可行吗？ 在项目期间，我多次走访贝勒沃格地区，在冰冷刺骨的河水里和当地的志愿者并肩作战。我亲眼目睹了这个项目对当地社区的重要性，因为三文鱼及其相关产业是当地经济和文化的基石。当人们知道我是华为人，并且正在从事一项造福当地民生的项目时，纷纷围拢过来，热情地与我问候交流，并表示他们愿意随时提供必要的帮助。 有一次，当我们在一条河里安装捕鱼器时，突然面临一个问题——现场缺少一座连接河床到分流设施的小桥。当时，由于没有施工材料和工具，我们一筹莫展，不得不暂停安装，悻悻地准备离去。幸运的是，有几个当地人恰好从河边经过，无意中听说了我们面临的困难。 “这座桥就交给我吧！”其中一个热心人拍着胸脯，自告奋勇地伸出援手。随即，他开着自己的车出发了。30分钟后，他驾驶着一辆满载材料的卡车返回现场。两个小时后，一座结实轻巧的桥就被他架好了。 像这样的场景，在我们的项目实施中屡见不鲜。当华为团队努力工作，为当地社区做贡献时，民众们看在眼里，记在心上，并自发地提供力所能及的帮助，表现出温暖、互助的社区团结精神，这确实令我们深受鼓舞。 作者在施工现场展示捕获的粉鲑 保护自然，适应自然 2022年，在算法的基础上，我们又开发了基于AI（人工智能）水下实时监测的鱼类分流系统，以防止粉鲑进入上游河道。我们不断训练和优化闸门控制机制的算法，使它能识别粉鲑的一些明显物理外部特征，例如雄性粉鲑的独特驼峰，或雌性粉鲑尾巴上特有的图案和颜色。 我们把这套分流系统部署在斯托尔瓦河下游入海口，利用机械开关装置对游过匝道的鱼进行分类。根据我们的设计构想，经过AI算法的识别，本地的三文鱼能顺利通过闸门进入上游，完成洄游产卵的生命周期。至于入侵的粉鲑，则会被阻拦并分流到旁边的水箱之中，然后被渔民抓走。 在湍急的水流中安装分流系统，非常有挑战性。项目实施的过程非常复杂，我们必须不断优化调整。虽然我们提前做了基于充分理论依据的假设，但只有在实际环境中才能看到最终的结果。部署系统后，我们持续地监测，检查鱼在分流系统中的各种行为，并讨论如何优化技术方案。 在与活生生的动物打交道时，你必须去理解和适应它们的日常行为，而不是强迫它们做一些违反自然规律的行为。例如，改变水流通过系统的方式，或者对闸门的定时开关机制做点小小的调整，都可能对方案的有效运转产生巨大的影响。有时，水流量需要足够大，才能让本土三文鱼和其他鱼类不受影响地逆流而上。并且，闸门打开的时间也要恰到好处。一方面，开闸时间必须足够长，才能容许它们顺利游过；另一方面，开闸时间也不能过长，否则粉鲑们也有可能混入其中，影响分流效果。 想要识别并完成所有的优化，需要各领域专家的协同努力。来自项目各方的技术专家、建筑工程师和河流管理专家聚在一起，围绕发现的问题，一起分析和讨论解决方案，及时优化调整。只有通过高效的协作，我们才能更快地走向成功。 2022年6月，这套系统在挪威贝勒沃格的斯托尔瓦河流里正式部署并发挥作用，这是全球首个在自然河道里成功实施的三文鱼类智能分流系统，能够节省90%以上的人力，并有效规避入侵物种对挪威野生三文鱼产生的威胁，保护当地的河流生态。 感谢所有合作伙伴的巨大努力，解决方案的出色表现超出了我们的预期。随着试点项目的顺利运行，我们的系统已在挪威两条河流再次部署，并在孔斯峡湾成功筛选出5604条粉鲑，在库斯尔瓦筛选出550多条，识别准确率达到99.99%！与此同时，成千上万的挪威三文鱼、北极鲑等本土鱼类丝毫不受影响，畅通无阻地逆流而上。 作者（右二）与队友安装12米长的分流系统（照片：Bendik Skogli，华为） 作者（左二）与队友测试分流系统来阻止粉鲑（照片：NILS JOHAN PORSANGER，NRK） 让“华为”成为当地响当当的品牌 三年来，我们的项目组一步一个脚印，从算法开发走到一条河流试点，再走到两条乃至多条河流的复制推广，取得了有目共睹的成果。更重要的是，这个项目获得了政府、客户和媒体的认可。 挪威环境部部长和渔业部副部长对项目成果表示赞赏，多次在公开场合表扬我们用数字技术保护三文鱼的卓越成效。同时，挪威的新闻媒体也纷纷主动报道华为，覆盖了黄金时间的全国电视新闻以及主流媒体的整版报道。当地媒体一直追踪着项目的进展，让“华为”成为了当地响当当的品牌。 事实证明，科技企业和环境保护机构的跨界合作可以在保护地球生态环境发挥巨大的作用，并产生可喜的成果。在熟悉本地情况的环保组织的指导下，华为和技术专家们针对当地需求制定了环境友好、定制化的解决方案，并在当地社区的支持下实施和部署。成功的试点不仅给贝勒沃格的渔民们带来信心，也为挪威甚至欧洲其他河流在应对类似入侵物种的挑战时带来希望。此外，这套智能识别系统也有望应用在挪威的三文鱼养殖场，以减少逃逸的养殖三文鱼对生态的危害——这也是华为和伙伴们下一步努力的方向。 我们坚信数字技术的力量可以建立一个更加包容和可持续发展的社会，我对华为在挪威的未来发展持乐观态度。在本文结束时，我想引用BJFF的负责人Geir Kristiansen的一句肺腑之言：“只要华为决定要做好某件事，就一定能成功！无论付出多少努力！”

拜登政府正在采取重大措施， 拟议中的“了解你的客户”法规将强制要求美国云计算公司验证外国用户的身份，这将对亚马逊的AWS、谷歌云和微软Azure等科技巨头产生重大影响。 美国商务部长 Gina Raimondo 表示，拜登政府将提议要求美国云计算公司确定外国实体是否正在访问美国数据中心以训练人工智能模型。 Raimondo 称：“我们不能允许非国家行为者、中国或我们不希望访问我们云计算系统的人来训练他们的模型。我们对芯片实施了出口管制。美国云计算数据中心也大量使用芯片，我们也必须考虑关闭这条可能涉及恶意活动的路径。” 这份名为《采取额外步骤，以处理严重恶意网络活动方面的国家紧急情况》的文件共 101 页。 这份拟议中的“了解你的客户”指导方针已于周五公开征求公众意见，预计将于周一正式公布。 拟议的监管规定将要求美国云计算公司通过“了解你的客户”或“客户识别计划”来验证其外国用户的身份。这将建立一个基准，以便识别外国用户的身份，并迫使云计算公司每年确认遵守规定。 Gartner：2022 年全球 IaaS 公共云服务市场份额（单位：百万美元） 科技业行业组织 NetChoice 的总法律顾问 Carl Szabo 认为，遵守拟议中的“了解你的客户”指令可能会阻碍国际合作。他认为，商务部在实施拜登“非法的”行政令，“强迫行业满足 AI 报告方面的要求。”他补充道，要求美国云计算公司报告非美国实体“用于训练大语言模型”的云资源可能会阻碍国际协作。