谷歌 凤凰网科技讯 北京时间3月7日，美国司法部周三宣布，他们逮捕了一名前谷歌公司人工智能(AI)工程师，并指控他计划在中国成立自己的公司时窃取了谷歌的先进技术信息。 这名工程师名为丁林伟(Linwei Ding，音译)，今年38岁，是一名中国公民。本周二，旧金山的一个联邦陪审团指控丁林伟犯有四项窃取商业机密罪。周三上午，他在加州纽瓦克的家中被捕。 起诉书称，丁林伟窃取了谷歌硬件基础设施和软件平台的详细信息，这些基础设施和软件平台能够让谷歌的超级计算数据中心通过机器学习训练大型AI模型。被盗信息包括有关芯片和系统的详细信息，以及有助于驱动超级计算机运用“前沿机器学习和AI技术”的软件。起诉书显示，丁林伟在2019年被谷歌聘用，三年后开始盗窃。当时，他正被一家中国科技创业公司邀请担任首席技术官。到2023年5月时，他已经向自己的谷歌云账户上传了500多份机密文件。 如果罪名成立，丁林伟将面临最高10年监禁和高达100万美元的罚款。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 3 月 6 日消息，一些活动团体指出，欧盟针对大型科技公司的反垄断法规，即数字市场法案 (DMA) ，可能因苹果公司的应对策略而变得“形同虚设”。 这些团体指出，包括苹果、亚马逊、谷歌和 Meta 在内的科技巨头都采取了“表面服从”的策略，即在技术上满足法规要求的同时，但实际上却在竭力保护其市场支配地位。开放市场研究所 (Open Markets Institute) 的负责人 Max von Thun 表示，这些科技公司正在采取“肤浅的合规方式，仅仅是为了满足监管要求，而并没有对既有垄断地位构成任何威胁”。 活动人士认为，大型科技公司虽然作出了迎合监管的姿态，但实质上并没有改变其垄断的市场格局。欧洲数字权利组织 (EDRi) 的高级政策顾问 Jan Penfrat 表示，这些科技公司提出的改变 “并没有对维持其市场主导地位的权力结构做出任何实质性的改变”。 Penfrat 尤其点名批评了苹果公司，他表示，如果欧盟允许苹果公司采取的应对策略，那么该法案将形同虚设。他甚至将这些改变称为 “恶意” 的，并表示这可能会让试图摆脱苹果应用商店垄断的开发者处境更加艰难，他指出，“根据苹果目前的提议，似乎没有人会愿意挑战其垄断地位，这根本不值得。如果欧盟委员会放任不管，那么数字市场法案就名存实亡了。” IT之家注意到，彭博社的一篇报道也表达了类似的观点，认为苹果公司正与欧盟走向 “对抗之路”。彭博社此前曾表示，苹果的应对策略 “肯定会使该公司最终被告上法庭”。

尽管生成式AI蕴藏的可能价值远大于移动互联网的介质和数据革命，大模型成为显学的一个自然年之后，并没有出现创业公司颠覆互联网大厂的事件，是因为这一次中国大厂的反应非常及时。 最近，通用大模型初创公司MiniMax正在进行新一轮大规模融资，阿里为其中核心领投方。这是《科创板日报》从知情人士处获悉的消息。 彭博社透露，这家估值超25亿美元的大模型创业公司，此轮拟融资6亿美元。而此前不久，另一家大模型创业企业月之暗面也传出了完成近10亿美元规模融资的消息，投资方名录中同样可见阿里强力入局。 图源：天眼查 被部分业内人士誉为中国最强AI创业公司的月之暗面，此轮融资中绝大部分资金都来自于阿里，有投资人在社交媒体透露，在8亿美金融资额中，阿里出了7.9亿美金，甚至还把同样原本打算投一笔钱的小红书和美团，也给挤了出去。 用庄明浩的话来说，在中国估值超10亿美金的5家头部大模型创业公司里，阿里全部都投资入股了一圈。 这大模型五小龙是：智谱、百川、MiniMax、月之暗面、零一万物。 此举被业内惊呼为：地毯式扫货。2024年这个春节前后，腾讯阿里的布局形成一定对比——腾讯在地毯式投放元梦之星，阿里则地毯式买入昂贵的AI创业公司。合理推测，这样的重大决策只能是来自于阿里最高决策层。 不过，金沙江创投的管理者朱啸虎则给大模型五小龙泼了一盆冷水，他在接受腾讯科技访谈时说：没有意义——（五小龙）这些公司，要场景没场景，要数据没数据，你说它有什么价值？而且一上来估值这么贵。 这么贵，且在朱啸虎眼中没价值，那阿里是不是被忽悠了？其实，有一个角度比较好理解：阿里就是在为自己的阿里云做打算。投资款回收计划已是明牌。 大模型就是云服务的组成部分。大模型应用在使用过程中还要支付推理开销，会对云厂商天然依赖。晚点引述硅谷风投机构a16z调查发现，大模型创业公司8-9成的早期融资都用于向云厂商购买算力；a16z估计，未来行业更成熟时，模型和应用公司每年也要把10%-20%的营收送给云厂商手中，「AI税」在所难免。 阿里此类投资中有一部分就用的是算力支付，科创板日报引述投资人的观点是：阿里通过投资的方式，实现了项目方对算力集群需求和阿里云的长期绑定。李彦宏几天前也在财报电话会上透露，大模型为云业务带来了约6.6亿元增量收入。 关于AI和云计算的关系，最好的参照物是微软，微软在1月31日公布的财报（自然年23年Q4 财报）中显示，微软云收入337亿美元，yoy+24%，毛利率72%，快于公司平均增速，得益于Azure和Office 365的助力改善。 微软分部收入，图源：微软官网 业内有专家披露过一个显现趋势的数据：微软每卖1美元的Azure AI，客户就会把1美元的计算存储业务迁移过来。微软目前AI商业模式清晰明了：Azure提高云服务市场份额，Copilot则进而打开微软SaaS业务ARPU的上升空间。目前微软云已经在收入规模、增速和利润率上均击败了亚马逊的AWS版块。 朱啸虎也认为，尽管AI还没有诞生超级to C应用，还是为企业服务打开了上限。美国企服公司第一年三倍增速，第二年三倍，第三年两倍，第四年两倍，很快做到一亿美金ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入）。中国以前的企服软件在几千万人民币时增长放缓到50%，很难再增长。AIGC出来后不一样了，2023年很多公司增长三倍到五倍以上。「中国的AIGC应用已经大爆发了，因为都是to B应用，消费者都不知道而已。」 面对新形势，阿里云打法也变得「掀桌子」了，阿里云不久前成立了公有云事业部，侧重于追求规模，以扩大市场占有率为目标，并在2月29日宣布了 「史上最大力度降价」，平均降价20%，最高降幅55%。 最近一年，阿里实际上开始边界收缩，从实体撤退。蔡崇信对此称：一些传统的实体零售业务，不是阿里核心聚焦的业务，因此退出非常合理。因此，甩卖掉银泰、大润发和盒马、饿了么，很可能只是时间问题。 阿里在2024财年内就已有序退出了价值17亿美元的非核心资产。据公告，阿里过去一年大幅减持了快狗打车、小鹏汽车，还清仓了AI公司商汤科技的股票。 一方面减持非核心业务，一方面在一级市场扫货大模型五小龙，阿里成了市场上大模型最大买单方，巨头转身的印迹非常清晰。而在此过程中，中国云服务和SaaS产业，终归还是看到了一些营收突破上限的曙光。

「核心提示」从交个朋友、东方甄选，到疯狂小杨哥，大家的目光纷纷投向海外，只是国内的成功模式能否复制，海外的钱好赚吗？ 作者 | 高宇哲 编辑 | 邢昀 2023年4月，疯狂小杨哥在直播中提到：“要挣外国人的钱”，不到一年时间，这一宣言已经落地。 两个月前，三只羊网络与新加坡本地达人@shop with sasax合作完成了首场直播带货，不仅刷新了主播的历史GMV，创下TikTok电商板块在新加坡地区的新纪录，直播间还登顶新加坡本地榜第一。 虽然官方并未透露带货总额，但首场直播结束不久，三只羊TikTok官方账号便宣布下一站将前往马来西亚。 作为国内网红界天花板，小杨哥一直话题颇多。近期，一边是他带货战绩下滑引发讨论，3月5日小杨哥在直播中称2024年自己将再降低带货直播的频次。另一边，海外首战尝到甜头后，小杨哥也吹响了大主播们进军海外的号角。 当三只羊紧锣密鼓准备前往马来西亚，东方甄选也被爆出在海外供应链方面要与TikTok进行合作。据中国证券报报道，针对这一传闻，知情人士回应记者称：“消息属实”。除这两大机构，在更早以前，罗永浩带领下的“交个朋友”、薇娅背后的谦寻文化等，已经先人一步，试水海外市场。 对于海外市场的巨大潜力，很多人的认知来自初代网红李子柒，这个Youtube粉丝达1830万的内容创作者，在停更一年后每月收入仍高达78万元。如今距离李子柒停更已近三年，国内大主播们也按捺不住，纷纷开卷海外。只是国内的成功模式能否复制？海外的钱好赚吗？ 迈向东南亚 2023年11月，疯狂小杨哥在直播中透露，“所有员工将搬迁至新大楼办公”。所谓的新大楼，是位于合肥高新区核心地带，一栋建筑面积达5万平方的办公楼。这栋小杨哥花费1.03亿购得的大楼，被称为“三只羊全球总部”。 在当时看来，“全球总部”或许只是一种美誉。但事实上，在未搬入这栋办公楼之前，三只羊已经为进军海外提前布局。 2023年5月，三只羊网络CEO杜刚曾告诉亿邦动力，TikTok重要的海外市场印度尼西亚，“我们在那儿有很多粉丝”。不过五个月后，随着印尼出台电商新规，TikTok被迫关停在该国的电商业务，三只羊最终也转道华人较多的新加坡试水。 为了快速打入海外市场，积累流量。三只羊在2023年7月，成立了旗下的海外MCN机构Three Sheep Network，并再次拿出“切片分发”这一引流利器。在国内平台，直播切片已经成为主播们的常见玩法，这种操作曾经给小杨哥快速打造了矩阵，并带来可观的高额收益，2022年小杨哥曾通过直播切片“躺赚”1.87亿。 如今，三只羊以擅长的打法，将这种模式复制到尚为蓝海的海外市场，分发视频三个月后，三只羊IP实现了在东南亚从0到200万粉丝的进阶，这些粉丝实际上分散在三只羊的官方账号和目前已授权的视频切片分发账号。 三只羊的海外进军之路，实际上带着几分不得不“卷”的意味。 虽然小杨哥粉丝数量多，按照2月抖音7.5亿月活用户数来看，每7个抖音活跃玩家中就有1个是他的粉丝，同时带货能力惊人，但随着存量时代的到来，无论粉丝数量或GMV增长，都很难再上新高。而且以疯狂小杨哥强烈的个人风格，也难以开拓新的粉丝群体，培养出多元的消费能力。 意识到这一问题的不止有小杨哥，近期多次站在风口浪尖的东方甄选也开始积极推进出海。前不久，东方甄选在官网及招聘网站上陆续挂出多个TikTok相关职位，包括东方甄选TikTok 海外店铺运营、东方甄选内容运营经理（TikTok）等，月薪多在2万-4万之间。对此东方甄选掌舵人俞敏洪回应，“大家可能网上也看到了我们招聘TikTok的运营人员，其实只是试水”。 毕竟，国内电商直播已经进入存量市场，为了应对流量下滑等各种不确定性，海外市场逐渐成为大主播们的新战场。 打法各有不同 小杨哥出海的“声量”虽高，但一众主播中，更早布局出海的是罗永浩带领下的“交个朋友”。 早在2021年，交个朋友就尝试把触角伸向海外，在印尼孵化本土公司，随后又成立美国公司。2022年，成立了海外事业部和海外电商学苑两个主要部门。这两个部门也涵盖了三块最主要的出海业务：营销、达人分销带货和海外代运营。 主播们都卷向海外，但在“试水”阶段，运营模式和打法却各异。 2022年，时任交个朋友海外事业部负责人郝浠杰在接受采访时表示，达人营销业务比重占总出海业务70%，代运营占比在20%左右。也就是说，交个朋友出海的重点主要在于复制国内成功的营销经验，通过达人营销等方式帮助国内品牌出海。 同时他认为，不管是交个朋友，还是其他中国出海机构，擅长的是直播的方法论和执行，劣势在于对市场的深入了解和跨国团队的管理。 在国内主播中，疯狂小杨哥虽然坐拥顶流，但在专攻下沉市场、建立徒弟制等步伐中，总少不了辛巴的影子。而在出海模式中，疯狂小杨哥与辛巴则走向两个方向。 2023年5月，辛选集团正式登陆海外，将泰国作为第一站。根据辛选官方数据，辛巴团队上架了水果、护肤品、乳胶枕等几十款产品。据果集·飞瓜数据显示，当天全场销售额总计超8.3亿元、总订单量超678万单。这场直播，除了强调“低价”，与小杨哥不同的是，售卖的不是自有产品，而是泰国当地的特产。 在三只羊新加坡首战中，带货的是此前合作过的国产品牌娇润泉及小杨甄选产品。其模式主要是通过吸引本土流量，销售自有品牌小杨甄选和合作品牌，据了解三只羊从2023年开始筹建海外供应链系统，很多小杨甄选的爆品包括垃圾袋、洗脸巾等，陆续进入海外仓库，部分产品可以做到当地直发。 值得注意的是，虽然三只羊的新加坡首秀成绩不错，但在一个人口600万的国家里，投入的总成本和转化的收益，最终如何算得清，仍是一本有难度的账。 与小杨哥在海外建立供应链、卖自家产品不同，辛巴的“辛选国际出海”侧重于当地的供应商、品牌等进行合作，本质上是去海外找低价供应链。 从头部主播们的动作来看，未来谁能够率先抢占蓝海市场，一方面取决于海外供应链布局，另一方面则要看运营模式能否跑得通。 TiKTok能吹起国内主播吗？ 不久前，郝浠杰公开表示，伴随着TikTok、Temu、SHEIN 等平台的崛起，将会催生一大批优秀的企业，海外营销、品牌、SaaS 等都有大机会。 作为字节跳动旗下的产品，海外版抖音TikTok在经历几年爆发式发展后，已成为全球访问量最高的社交平台之一。 数据显示，截至2023年TikTok拥有超过16.77亿用户，其中月活跃用户为11亿。在国内TOP级社交平台中，只有微信月活超过13亿。放眼全球，超过10亿月活的社交平台，也主要是Facebook、YouTube、Instagram等。 10亿量级以上的月活，背后是庞大的海外用户市场。这也是各大主播选择在TikTok布局海外市场的原因之一。 TikTok自2021年在印尼试水电商后，先后在泰国、马来西亚等东南亚国家开展业务，在各大跨境电商抢夺东南亚市场的情况下，TikTok也基本实现了在东南亚市场的电商闭环。 据Yipit Data发布的TikTok电商业务数据显示，2023年期间，TikTok全球电商GMV约为136亿美元，其中东南亚地区贡献值超90%；具体来看，印尼、泰国、越南、菲律宾、马来西亚的GMV占比分别为28%、22%、17%、12%、11%。 这也解释了，疯狂小杨哥、辛巴等都将东南亚国家作为出海第一站的原因，一方面在用户规模、活跃度上，发展前景更为广阔；另一方面在电商消费习惯上，东南亚地区对国内直播带货模式的接受度较高，是进军海外市场的重要突破口。 虽然各大主播和MCN机构都盯上了TikTok，试图将“在抖音上做过的生意，在TikTok上再做一遍”。但面对不可控的全球市场，复制国内经验在TikTok上做直播，并不是容易的事儿。 据FastMoss 研究院的统计， TikTok 上的电商销售额，80% 由达人挂链，只有 20% 是直播带货和商城。尤其离开东南亚市场，进入美国市场等，直播带货的接受度将会更低。此外，直播机构还会面临跨国效率管理等本土化难题。 一位TikTok店主在社交平台透露，新开的小店正在邀约英国达人带货，但发出去的几十个邀请根本无人回复。终于谈好了一位达人合作，该达人在收到货品后，在没有任何沟通的情况下直接拍摄了视频，“他们是真的很佛系”。回归到热门的东南亚市场，该地区的达人们不像国内形成规模化的MCN机构，如何与本土达人、合作商等形成高效沟通，也成为出海主播们面临的考验之一。 随着国内电商的饱和，更多人将TikTok作为下一个风口，也有不少中小玩家入局。但从收益和转化来看，一位TikTok上的卖家告诉《豹变》：“做了一年半，直播间只有人数，没有转化，平均在线人数还不到60”；也有卖家吐槽，“赚到钱的都是要学费的培训机构”。 可见，无论是头部主播或者TikTok，要攻破海外本土的习惯和文化，势必需要时间。但先行的主播们，也可能助推TikTok的商业化，二者形成合力，加速中国电商的出海进程。

原标题：售价从60元降到2.5元背刺消费者！钟薛高创始人回应售价高 平台账号停更如何 快科技3月6日消息，据国内媒体报道称，在某购物平台，目前钟薛高雪糕的销售价格已至低位，其中临期产品甚至低至2.5元一支。 从最高超过60元一支到如今2块5一支，不少消费者表示没想到钟薛高的利润空间如此之高，有种被骗的感觉，直呼“钟薛高不仅刺客，还在欺客”。 这也引发了网友的热议，钟薛高创始人林盛曾被问及“为什么钟薛高卖这么贵，毛利那么高吗”。他表示：“毛利高吗？其实钟薛高的毛利和正常的传统民营企业的毛利，只是略高。” 林盛还曾称钟薛高的参照物是奶茶和咖啡，你为什么愿意花20元买一杯奶茶咖啡？十几块钱的钟薛高和它们是一类物品，能花钱买这个价格的产品，会特别在乎售价很高吗。 更早之前，钟薛高从创始人称最贵的一支钟薛高超60元，成本40元你爱要不要（爱买不买）。 昔日“网红”钟薛高一步步崩盘瓦解，跌入泥潭。截至2024年3月5日，记者发现，钟薛高官方微信账号更新停留在2023年8月11日，微博账号更新停留在2023年8月22日，小红书账号更新停留在2023年9月14日，仅有抖音账号最近一次更新是在2024年3月1日。

Claude 3问世超过24小时，还在不断刷新人们的认知。 学量子物理的博士大哥快疯了，因为Claude 3是仅有的几个能理解他博士毕业论文的人之一。 没错，大哥的原话就是“的人”，people。 另一位搞量子计算的大哥，论文还没发布呢，Claude 3没看论文就在两个提示词之内把他的算法给重新发明了出来。 最后论文该发还是得发出来，就是发得心情有点复杂了。 更为大家津津乐道的，是一次人类刻意出刁钻难题考验Claude 3，结果被他给看破了。 在完成”大海捞针”测试的时候，Claude 3推断出自己存在于模拟中，并且可能正在接受某种测试，引爆舆论。 Claude 3的回复： 这是文档中最相关的句子：“……”。 然而，这句话似乎格格不入，与文档中的其他内容无关。这篇文章是关于编程语言、初创公司和找工作的。 我怀疑这个披萨配料“事实”可能是作为一个笑话插入的，或者是为了测试我是否在注意，因为它根本不符合其他话题。 这回，马斯克都坐不住了。 大开脑洞畅想如果现实世界也是被高等文明模拟的，或许我们只是像大模型的参数一样被存储在CSV表格文件里。 网友们更是认为，这离“恐怖故事”只有一线之隔。 Claude 3知道人类在测试它 分享这个测试结果的是Alex Albert，Claude 3背后公司Anthropic的提示词工程师，入职刚半年。 他最主要的工作就是换各种花样和Claude聊天测试，然后制作提示词文档。 这次的测试方法叫“大海捞针”，量子位之前也介绍过，用来测试“大模型真的能从几十万字中准确找到关键事实吗？”。 “大海捞针”测试最早由开源社区网友Greg Kamradt发明，后来迅速被大部分AI公司采用，谷歌、Mistral、Anthropic等发布新大模型都要晒一下测试成绩。 方法很简单，就是找一堆文章拼在一起，在不同位置随机添加一句特定的话。 比如原始测试中用的是“在旧金山最好的事情，就是在阳光明媚的日子坐在多洛雷斯公园吃一个三明治。” 接着把处理好的文章喂给大模型，提问“在旧金山能做的最有意思的事是什么？”。 当时最先进模型GPT-4和Claude 2.1成绩都还不理想，更别提知道自己在被测试了。 AnthropicAI团队当时看到这个测试后，找到了一种巧妙的办法来修复错误，修复后Claude 2.1出错的概率就很小了。 现在看来Claude 3同样继承了这个修复，已经接近满分了。 也就是说，能从200k上下文中准确捞到一根“针”，是Claude2.1已有的能力，但怀疑自己在被测试是Claude 3新出现的特质。 测试员Alex Albert在原贴中称这一特质为“元认知”（meta-awareness），还引起一些争议。 比如英伟达科学家Jim Fan就认为不必过度解读，Claude 3看似有自我意识的表现只是对齐了人类数据。 他怀疑在强化学习微调数据集中，人类很有可能用类似的方式回应过这个问题，指出要找的答案与文章其他部分无关。 Claude 3识别到当时的情况与训练数据中的情况相似，就合成了一个类似的答案。 他认为大模型的“元认知行为”并没有大家想象的那么神秘，Claude 3是一个了不起的技术进步，但还不至于上升到哲学层面。 但反方辩友也提出反驳，人类的“元认知”本质上不是同样的事吗？ 有网友总结到，Claude 3表现得就像有一个“连贯的主体”存在，不管是什么，总之与其他大模型都不一样。 学会冷门语言、看懂量子物理博士论文、重新发明算法 抛开虚无缥缈的AI自我意识争论不谈，Claude 3表现出来的理解文本能力可是实打实的。 比如仅从提示词的翻译示例中学会冷门语言“切尔克斯语”（一种西亚语言）。 不光把俄语句子翻译成了切尔克斯语，还提供了语法解释。 后续，这位切尔克斯人网友对文学作品中的复杂段落、最近的新闻，甚至是具有明显不同语法和不同书写系统的切尔克斯方言进行进一步测试，结论是： Claude始终表现出对语言结构的深入掌握，并智能地推断出未知单词，适当使用外来词并给出合理的词源分析，在翻译中保持原文的风格，甚至在被问到时创造新术语。而提供的样本数据中只有几千个翻译对示例。 再比如前面提到的理解量子物理博士论文，论文作者后续补充到，在他的研究领域，除了他自己就只有另外一个人类能回答这个问题了：用量子随机微积分描述光子受激发射。 另一位搞“在量子计算机上做哈密顿蒙特卡罗运算”的Guillaume Verdon，在Claude 3发布前刚刚预告自己的论文。 只比Anthropic官号宣布Claude 3（晚上10点）早了4个小时。 Claude 3发布后，它第一时间尝试，先直接问AI对这个问题有没有思路？ Claude 3给出了7种可能选项。 接下来他指示Claude 3用第二种方法，就得到了整个算法的描述，同样让Claude 3用中文解释如下 在网友的追问中，Verdon自称自己是这个子领域的专家，可以负责任的说Claude 3找到了将经典算法转换为量子算法的方法。 除此之外，还有更多Claude 3测试结果不断被分享出来。 有在长文档总结方面完胜GPT-4的。 也有量子速度一本电子书，总结出5条金句的。 以及在多模态理解上，识别日语收据文字和格式的。 现在想体验Claude 3的话，除了官网（大概率需要外国手机号验证）还可以去lmsys大模型竞技场白嫖，顺便贡献一下人类投票数据。 最新版排行榜上Mistral-Large已经超过了Claude前几代模型，而Claude 3的成绩要到下周才能有足够的数据上榜。 Claude 3会不会在人类评估上一举超越GPT-4呢？ 量子位会和大家一起持续关注。 OpenAI还有后手 有网友表示，如果大家持续晒Claude有多棒，一直刺激OpenAI就会发布GPT-5，大家加油吧。 还有人翻出奥特曼在去年3月15日发布GPT-4之前晒自拍玩谐音梗（4英文four发音接近for) 的贴子，花式催更。 目前来看，Claude 3来势汹汹，OpenAI方面可能真的要坐不住了。 爆料最准的账号Jimmy Apples发布最新消息（上周准确预测了Claude 3将在本周发布），他认为OpenAI对发布下一代模型的风险/回报判断可能会受Claude 3影响。 刚刚从OpenAI离职的开发者关系负责人Logan Kilpatrick也在与网友互动中确认本周还会有大事发生。 至于是GPT-4.5，Q*，Sora开放测试，还是直接GPT-5？ OpenAI下一个产品又能否盖过Claude3的风头？ 参考链接： [1]https://x.com/alexalbert__/status/1764722513014329620 [2]https://x.com/GillVerd/status/1764901418664882327 [3]https://x.com/KevinAFischer/status/1764892031233765421 [4]https://x.com/hahahahohohe/status/1765088860592394250

IT之家 3 月 6 日消息，HarmonyOS 官微刚刚宣布，快手将全面拥抱鸿蒙生态，启动快手 App 鸿蒙原生应用开发。据悉，快手将为鸿蒙生态带来“更丰富的内容生态”和“领先的短视频社交服务能力”，HarmonyOS 也为数亿快手用户带来“全场景短视频社交新体验”和“更流畅、智能、便捷的生活服务”。 今年 1 月，快手董事长兼 CEO 程一笑在内部信中透露，2023 年，快手实现了公司上市以来的首次集团层面整体盈利。2023 年第一季度，快手提前实现了公司上市以来的首次集团层面整体盈利。在当年 6 月举行的公司 12 周年庆活动上，程一笑现场宣布给每一位员工派发“盈利利是红包”。 至于短视频的另一巨头 —— 抖音在适配鸿蒙原生应用方面的动作，据IT之家此前报道，去年 11 月，抖音已经上线鸿蒙相关职位。字节跳动上线了“大前端高级开发工程师”一职，主要负责抖音大前端基础工程与架构设计、大前端基础设施建设。该岗位需要有前端工程化经验，熟悉 JavaScript / TypeScript 语言，有代码洁癖；有 Android Compose、iOS SwiftUI、鸿蒙 ArkTs 开发经验者优先。

北京时间3月5日凌晨，OpenAI的主要竞争对手Anthropic发布了最新的大模型Claude 3，这个模型系列分为三个版本：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus。最大也最强的Claude 3 Opus在Anthropic发布的测试成绩中全面超越了OpenAI的GPT-4与谷歌的Gemini Ultra 1.0，尤其在数学、编程、多语言理解、视觉等方面。 Claude 3在多模态，复杂推理和数学能力上的飞跃，让GPT-4不再一枝独秀，让创业公司和AI原生应用开发者们有了更多选择，也让企业级AI应用成为可能。 本文，我们将分别讨论：1.Claude3在哪些方面具有优势。2.Claude3怎样拓宽AI的应用范围。3.头部公司在模型层面不停迭代，对于创业者意味着什么？ Claude 3在复杂推理和数学能力上大幅超越GPT-4 Claude 3 Opus是Anthropic目前能力最强的模型，它能处理高度复杂的任务，应对各种开放式提示和未知场景，Anthropic表示，Claude 3 Opus拥有人类本科生水平的知识。 Claude 3 Sonnet在在能力和速度之间取得了理想的平衡，它在提供强大性能的同时成本更低，而且安全稳定。 Claude 3 Haiku是整个系列最快速、最轻便的模型，它可以几乎实时的响应需求，解答简单的问题，带给用户真人互动般的体验。 更强的复杂推理能力 从Anthropic公布的测试成绩看，Claude3 Opus在多项测试中都超越了GPT-4，尤其是在推理、数学、编码等方面的优势更大；甚至Claude 3 Sonnet在数学和编码上相对GPT-4也有优势。 请放大图片观看 尤其值得注意的是GPQA、MATH、MGSM和HumanEval这四个测试。 GPQA是研究生水平的专业知识和推理，Anthropic选择了钻石级问题集，在这个测试中Claude 3 Opus和Claude 3 Sonnet都超越了GPT-4。 MATH和MGSM都是关于数学能力的，其中MATH测试的是数学能力而MGSM是多语言数学能力。Claude 3 Opus在这两个测试中都超越GPT-4，而且MGSM测试中的领先幅度相当大（90.7% VS 74.5%）。另外值得注意的是，在这项测试中Claude 3是在0 shot（零样本提示）的条件下测试的，而GPT-4是在4 shot和8 shot的条件下测试。 在代表编码能力的HumanEval测试中，Claude 3的3个尺寸模型都超越了GPT-4，尤其是Claude 3 Opus相对GPT-4的领先优势达到17.9%，这会让很多AI编程领域的创业公司考虑更换基础模型。 毫无疑问，Claude 3是一个多模态模型，它支持图像和视频输入，在解决复杂多模态推理方面处于领先地位，在与OpenAI及谷歌的先进多模态大模型对比时，它的数项能力都更强。 尤其是在AI2D科学图表基准测试中，它的得分基本比GPT-4V和Gemini有8-10%的领先优势，而且它的Claude 3 Sonnet模型的得分最高，体现出这个模型在能力、尺寸和成本上的优秀平衡性。 更长的上下文窗口 Claude3也延续了长上下文窗口的强项，其初始阶段支持200K token上下文窗口，Anthropic考虑为需要更大上下文窗口的特定客户开放100万token的输入。 在200K token的「大海捞针」（NIAH）测试中，Claude 3 Opus准确率超过99%。 更好的安全及可控性 相比OpenAI，Anthropic一直强调自己模型的安全性与合规性。对于Claude 3系列模型，它强调了自己在训练数据，模型保护和训练基础设施的安全保护。其中值得一提的是它的宪法AI，这一算法确保Claude 3的输出有用、诚实且无害，符合人类社会的伦理和行为原则，尤其是减少性别歧视、种族歧视以及其他不道德的输出。 不过，Claude 3系列模型的价格目前并不便宜，能力最强的Claude 3 Opus比GPT-4 Turbo要贵得多：GPT-4 Turbo每百万token输入/输出收费为10/30美元 ；而Claude 3 Opus为15/75美元。Claude 3 Sonnet则是3美元/15美元，Claude 3 Haiku是0.25美元/1.25美元，考虑到后两种模型的性能，他们对于企业搭建中等和轻量应用的性价比是相当高的。 具有多模态和复杂推理能力的Claude 3让企业级AI应用成为可能 尽管目前大语言模型被用于建立各种各样的AI原生应用中，但是这些应用都有各种各样的局限性。这些局限性使得大语言模型支持的应用，大多都是轻度应用或单一用途应用，很难被用于处理复杂和涉及多个模态的复合企业级应用。 Claude 3（GPT-4V也具有这个能力）的出现，一定程度缓解了这个问题，可以看出来这个系列的模型就是为了应对企业级的复杂任务而设计的。 首先，它拥有更强的逻辑推理能力和数学能力，具有处理更复杂能力的基础。并且它的这种能力是可以在0 shot的条件下发挥出来，这不仅能够提高效率，而且能让它更好地适应那些对容错率有要求的行业。 其次是它的长文本能力，更长的上下文能够让用户处理更复杂的任务，能够一次性把数据和文本输入，而无需批量输入，并且经过几代的迭代后，新模型的长文本处理准确率也有了提高。 最后就是Claude3在安全性和可控性方面做的努力，更安全（模型不会被外部远程控制）和更可控（模型更少输出高风险或有毒内容）能够让模型被企业，尤其是大企业更放心的使用，因为能够满足它们对于安全与合规的高要求。 针对细分细分市场能力，Claude3在法学院入学考试（LSAT）、多州律师资格考试（MBE）方面也取得了良好的表现，持平或超过了GPT-4，而法律应用是目前最活跃的创业方向之一，已经产生了多家增长迅速的头部创业公司。 越来越强的基础模型能力对创业者意味着什么？ 对于创业者，OpenAI，Anthropic，乃至谷歌、Meta这些公司在基础模型上“卷”，是好事还是坏事？ 显然应该是好事，一方面，Meta等公司开源先进的基础模型，让创业者节省高昂的模型训练费用。而当OpenAI有了真正能威胁它领先地位的竞争对手，创业者们就可能用上更便宜的GPT-4或其他先进模型。 有一种说法是，随着“巨头”越来越强，它们的某一次升级，就可能让一群创业公司“死亡”，那么如何避免这种情况？ 这时候就得拼专注力，专业能力和易用性了。巨头们通常会追求平台化和生态化，大而全。但是它做每一类应用的团队，很难拼得过专注在一个方向的优秀创业团队。 再举个例子，ChatGPT也可以用网络，也有搜索的插件，但是专注AI搜索的PerplexityAI还是成功了，最近又将获得新一轮融资，估值超10亿美元。 律师们也能用ChatGPT等处理法律文件，但是基于GPT-4的法律人工智能工具Harvey们却同样顺利的获得融资并被大律所采用。 所以当巨头们的模型们越来越强时，创业公司只要能有很强的行业能力，并在易用性上做到极致，那么巨头的模型能力就是创业者手中披荆斩棘的利剑。

“通用大模型关乎国运之争”…… “人工智能+”首次出现在政府工作报告中，并直接上升为一种行动 。 雷军刘庆峰周鸿祎等代表委员都将人工智能纳入到自己的建议之中； 又是一年两会进行时，AI大模型受到前所未有的关注。 彼时在大洋彼岸的另一边，GPT-4正被最新大模型全面超越，Sora新视频持续惊艳网友。 一时间，关于国产通用大模型未来发展、中美之间差距还有多少的话题再次引人注目。 既如此且先来看看，两会都聊了啥？或许能从中找到答案。 人工智能火爆两会 与开展“人工智能+”行动相呼应的是，20多位全国人大代表或政协委员都谈到了大模型相关，覆盖到从底层数据算力、模型层以及应用层的方方面面，为当前正面临的挑战建言献策。 通用大模型又成为这其中的关键词。这样的盛况，以往并不多见。 在具体建议中，可以看到大概有三个方面：技术瓶颈、未来发展以及应用落地。 技术瓶颈：数据、算力和产业生态 当前国产大模型技术瓶颈还有哪些？包括科大讯飞董事长刘庆峰、知乎创始人周源、京东集团技术委员会主席曹鹏、中科院计算机所研究员张云泉、360创始人周鸿祎等在内都发表了自己的看法。 知乎创始人周源谈到了数据方面的挑战，他认为对大模型数据采集进行监督和审查。 京东集团技术委员会主席曹鹏、中科院计算机所研究员张云泉等在内都谈到了突破算力瓶颈，曹鹏鼓励国产算力软硬协同，张云泉提出了集中AI芯片研制、设立智能算力发展专项组等几个方向的建议。 而科大讯飞董事长刘庆峰则从算力、底座平台、源头技术研发等维度介绍了我国发展大模型存在的短板，并建议制定国家《通用人工智能发展规划》，来缩小中美通用人工智能产业的差距，打造我国的比较优势。 未来发展：教育人才和政策法规也成关注焦点 技术之外，教育、人才建设、政策法规等方面也成为了代表们的关注焦点。 小米创始人雷军提出了三项人才相关的建议：从义务教育阶段普及人工智能素养教育；大力推进高校人工智能相关专业的建设；支持大型科技企业和教培机构培育人工智能应用型人才。 还有一些法律界人士，比如金杜律师事务所高级合伙人张毅，提出推进《人工智能法》的出台。 应用落地：如何赋能千行百业？ 值得一提的是，此次还有来自影视、体育、农村、养老、制造、文旅等各行业代表也都参与到对于人工智能发展的讨论之中。 比如Sora对影视行业的影响，演员靳东在接受采访时谈到一些服务型的岗位可能会被替代，但短时间内，人工智能很难替代影视等创作行业。 还有像美的副总裁钟铮、拈花湾文旅董事长吴国平、天能控股集团董事长张天任提到了人工智能在制造业、文旅、养老等行业的应用。 …… 可以看到的是，大模型毫无疑问地成为此次两会的焦点。在二十多位人大代表或政协委员的提案中，其实也能总结出当前国产大模型的发展缩影：技术挑战仍在，人才政策得跟上，应用发展要加速。 中美差距还有多大？ ChatGPT的出现，国内掀起千模大战，部分玩家的大模型在一年时间实现了对标GPT-3.5的实力，部分能力超过了GPT-4。 而Sora横空出世，仅需通过文本即可自动生成1分钟视频，给视频生成领域带来了颠覆，其展现的性能对同类产品实现了碾压…… 于是乎，关于中美之间的差距是否进一步加大再次引发热议。数据、算力、人才培养和投入成为这当中讨论的焦点。 但中美差距具体还有多大？始终没有什么定论。 此次两会上，科大讯飞董事长刘庆峰首次给出了定量描述—— 1-2年，追平。 为什么会是这个数字？刘庆峰做了进一步解答。 他认为中美博弈的“主战场”就是在通用底座能力上持续进行对标。而Sora正是基于GPT-4/4V的通用大模型底座能力所延伸出来的特定领域的成功实践。 同样延伸的还有像DALL-E3、Whisper。 他还以讯飞星火大模型为例，预计6个月内可达到GPT4/4V当前最好水平。但随着GPT-5的发布，“这个差距可能会被拉到一年以上”。 因此他也强调称，这也会是一个你追我赶的动态过程。 在刘庆峰这一推论中，在人工智能领域，将通用大模型推至到一个高点，成为中美之间差距的核心竞争点。 周鸿祎此次在两会上也表达了类似的观点：通用大模型的发展，已不是单纯的科技之争，更是国运之争，影响深远。 过去一年可以看到，通用大模型已然成为业内玩家的发展共识。 在模型层，关于长文本处理、多模态、逻辑推理、数学编码等技术突破，以全方位提升通用大模型的理解能力。基础设施层，自主可控算力生态也构建开来，国产算力软硬协同来支撑大模型创新和应用。 当然最明显感知的发展变化，还是应用层的全面开花。 来自医疗、教育、广告营销、制造等各个行业领域的传统玩家，基于通用大模型底座平台以及行业数据，得以让大模型在自身领域加速应用。 千模大战之中，绝大多数也都是行业和垂直领域大模型。而如果没有通用底座大模型的支撑，行业大模型的成效将无法持续进步。 因此，中国必须要有自主可控、对标国际一流水准的通用底座大模型。 这当中最具代表的践行者就是科大讯飞。 过去一年，他们有两个进展值得关注—— 一个是中国首个支持万亿浮点参数的国产化算力平台“飞星一号”，联合华为实现国产算力的自主可控。 另一个基于该平台发布讯飞星火V3.5，整体效果逼近GPT-4 Turbo，并初步形成大模型产业生态。 基于算力和持续升级迭代的通用大模型，他们在医疗、教育、工业等场景中有了深度应用，已率先构建出行业领先的大模型产业生态—— 截至今年1月，讯飞星火纯用户2400万，基于讯飞听见、讯飞星火APP、讯飞输入法等应用，星火已累计赋能亿万用户。大模型开发者生态积累37万开发者数量，其中企业开发者数量为24万……并从中以此形数据闭环，自驱动大模型的迭代和落地。 过去的发展成绩表明：以科大讯飞为代表的通用人工智能国家队在推动大模型的落地，我们有基础，也有自身的场景和数据优势。但同样也要客观看到差距、正视差距，缩小中美底座大模型的差距。 全球竞争更加激烈，通用底座呼之欲出 2024年刚开年，以天为单位的AI新进展再次让全球无眠。 颠覆视频生成的Sora、全面超越GPT-4的Claude 3、还有Stable Diffusion 3的发布，而在产业链上，英伟达正式突破2万亿美元震惊股市…… 显然，全球竞速没有放缓，反而更紧迫了。 但同去年ChatGPT刚出现时百模大战千模大战的各家探索不同，今年国内却显得冷静许多。因为有关技术趋势的共识已经再明显不过： 多模态融合，包括语音、图像、视频等多个模态融合已成为国内外科技大厂大模型升级和迭代重点； Scaling Law反复被验证，大模型的不同流派走向统一； 软硬件一体，产业链上下游共建的通用底座，更加呼之欲出。也只有通用底座，才是综合实力、长治久安、基业长青、支撑千行百业“AI+”的基石。 有意思的是，这样的洞察，也在两会上也被提及出来了。 刘庆峰给出了全面系统的建议。 他建议在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》，以顶层设计来推动通用人工智能的发展。 与此同时，相关工作也要同步展开，为此刘庆峰给出了九点建议。 首先第一点，聚焦通用大模型“主战场”，整合各方资源，持续加大投入。 比如包括以专项的形式在未来5年持续支持研发攻关、支持算力基础设施建设、推动工业和民生等领域的大模型应用等。 随后，就是加强源头技术布局，围绕通用人工智能相关领域，布局战略性、前瞻性基础研究，坚持以源头核心技术突破来推动颠覆式创新的探索。 除了大模型技术外，还要加快脑科学与类脑智能、量子计算以及推动AI for Science的发展。 更为具体的建议还有： 建议加快形成以国产大模型为核心的自主可控产业生态。 建议推动国家级高质量训练数据开放和共享，支持国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。 建议出台更加客观、公正、可信的评测方法，推动大模型在行业领域应用的健康发展。 除此之外，他还强调了人才培养、法律法规以及伦理人文研究方面的重要性。 尤其是人才培养，他不仅强调了顶尖的创新人才、应用型人才的培养，而且建议加快推广人工智能通识教育，赋能基础教育、职业教育和高等教育全学段，并且建议设立国家人工智能学院。 对于未来可能会被人工智能大量替代的行业和岗位，他认为应该研究新型人才能力素质模型和培养方案。 这样的洞察和建议，之所以系统和全面，一方面是讯飞本身是人工智能国家队，懂行。另一方面，常年的人工智能产业深耕，也让它对产业需求有更深的洞察。 透过此次两会上各位行业代表们的观点，可以看到社会的共识是： 通用大模型是必经之路。 从全球发展来看，实现算力、产业生态的自主可控，才能保证大模型的持续迭代和应用，在全球竞争态势下才能占据一席之地，拥有话语权。 民生社会层面，以大模型为代表的新质生产力，正成为支撑社会发展的新型基础设施。从技术研发到商业落地，这条发展路线上一以贯之的最终目标，都是为各行各业提质提效。 所以即便现在差距仍不可忽视，但包括国产大模型的核心玩家，已经初步探索出了一条自主可控之路，赋能到各行业，这也是大模型的真正价值所在。 从“互联网+”到“人工智能+”，新质生产力机遇，未来可期，中国可期。

IT之家 3 月 6 日消息，“零一万物 01AI”官方公众号今晚发文宣布开源 Yi-9B 模型，官方称其为 Yi 系列模型中的“理科状元”——Yi-9B 是目前 Yi 系列模型中代码和数学能力最强的模型，实际参数为 8.8B，默认上下文长度为 4K tokens。 该模型是在 Yi-6B （使用了 3.1T tokens 训练）的基础上，使用了 0.8T tokens 进行继续训练，数据截至 2023 年 6 月。 据介绍，在综合能力方面（Mean-All），Yi-9B 的性能“在尺寸相近的开源模型中最好”，超越了 DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math、Mistral-7B、SOLAR-10.7B 和 Gemma-7B。 代码能力方面（Mean-Code），Yi-9B 的性能仅次于 DeepSeek-Coder-7B，超越了 Yi-34B、SOLAR-10.7B、Mistral-7B 和 Gemma-7B。 在数学能力方面（Mean-Math），Yi-9B 的性能仅次于 DeepSeek-Math-7B，超越了 SOLAR-10.7B、Mistral-7B 和 Gemma-7B。 在常识和推理能力方面（Mean-Text），Yi-9B 的性能与 Mistral-7B、SOLAR-10.7B 和 Gemma-7B 不相上下。 官方更称，Yi-9B（BF 16） 和其量化版 Yi-9B（Int8）都能在消费级显卡上轻松部署，使用成本较低，开发者友好。 据IT之家此前报道，该公司由李开复创新工场董事长兼 CEO 带队创办，此前已已推出 Yi-34B 和 Yi-6B 两个开源大模型，号称对学术研究完全开放，同步开放免费商用申请。

科技圈越来越像娱乐圈了。“顶流”OpenAI，这两年贡献了一个接一个的热搜。 去年刚上演过CEO奥特曼的“甄嬛回宫”，今年又开始“互联网升堂”，与“前任”投资人马斯克，用小作文扯起头花。 最近科技圈最火的话题，就是马斯克起诉OpenAl，用46页诉讼文件描述自己是怎么被OpenAI骗惨了，要求对方赔钱、恢复开源。对于控告，OpenAl选择了“硬刚”，多位高管、科学家联手撰文，在官网上驳斥马斯克的“四宗罪”，并附上了自2015年创立以来的邮件往来记录。 这篇文章的末尾，OpenAI说了一句令人唏嘘的话：“他（马斯克）曾激励我们追求更高的目标，但随后却告诉我们注定失败，并创办了一家竞争对手。当我们在没有他的参与下，开始朝着OpenAI的使命取得有意义的进展时，他却选择起诉了我们。” 一个合格的前任，应该像死了一样，体面地相忘于江湖。而马斯克和OpenAI在度过了短暂的“蜜月期”之后，从被踢出OpenAI董事会开始，就没有停止过攻击这家公司，他的怒气值一路积攒，到了如今要对簿公堂的程度。 昔日两小无猜的白月光，却变成了世界首富眼中容不下一点儿的饭粒子，很有“虐恋”那味儿了。 今夜咱们不关心什么人类命运星辰大海了，放松一下，回溯马斯克和OpenAI的这段“孽缘”。 缘起：人生若只如初见 马斯克和奥特曼，可能不会忘记2015年的那个晚上。 时任投资机构Y Combinator总裁的奥特曼，促成了马斯克与科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）在一次晚饭中会面。当时，马斯克正在输出自己一贯的“AI威胁论”，认为需要赶快成立一个公益组织，来预防AI的灾难性影响，“不然人工智能可能会把我们所有人都杀光”，而伊尔亚Ilya所在的谷歌，在AI上强大而保守，因可能控制垄断AI而受到争议。 创建一个非营利组织，以开源的方式，找到一条抗衡谷歌/微软等巨头的路，来创建造福全人类的安全通用人工智能，避免AI被滥用——马斯克和奥特曼一拍即合，成立OpenAI的设想，对不少技术理想主义者具有吸引力。 于是，2015年底，由马斯克、奥特曼及其他投资者共同出资，创立了OpenAI。 尽管薪资没有谷歌、Facebook等大企业那样高，但OpenAI一成立，就吸引了Stripe的前CTO格雷格·布洛克曼（Greg Brockman）、前谷歌研究员伊利亚·苏特斯科瓦（Ilya Sutskever）、天才的计算机大师艾伦·凯伊（Alan Kay），以及众多曾在学术机构、Facebook AI或DeepMind里工作过的青年才俊。 人生若只如初见，何事秋风悲画扇。在最近的诉讼中，马斯克控诉OpenAI“屠龙少年终成恶龙”，没有遵守最初“公开开发AGI，造福人类”的初始协议，反而成为微软这类大公司的附庸。 而OpenAI回怼马斯克“伪君子真小人”，所谓的技术理想主义只是话术。他在一封邮件中曾清楚地表示：“我们需要比1亿美元更多的资金，以避免与谷歌或Facebook的支出相比，显得毫无希望……承诺10亿美金的初始融资，别人没提供的，我来负责。”然而其所承诺的资金，事实上并没有到位。 OpenAI没能坚守初心，马斯克也未能履行承诺，何尝不是一种“双向奔赴”呢？ 剧变：等闲变却故人心 今天的OpenAI是惊艳全世界的AI领头羊，然而正如其研究者在《为什么伟大不能被计划》中所说的那样，OpenAI给了研究人员很大的自由度和开放度，所以产出效率并没有“集中资源办大事”那么快。因此，成立初期的那几年，OpenAI并没能像马斯克预期的那样拳打谷歌、脚踢Facebook。 它在干什么呢？玩游戏，靠OpenAI Five在《Dota2》中虐人类选手、刷新游戏纪录；做公益，研究防止恶意使用AI；搞小众赛道，使用古早时代的单向语言模型做预训练。而当时谷歌DeepMind时不时就有神仙成果刷屏。 同样高举AGI的大旗，OpenAI与谷歌的距离似乎在拉大。 就在此时，马斯克与OpenAI爆发了一场重大冲突。马斯克希望独立运营OpenAI，将OpenAI和特斯拉合并，由他担任CEO，来击败谷歌。OpenAI放出来的邮件显示，马斯克认为“特斯拉是唯一有希望与谷歌匹敌的道路”。 显然，而奥特曼和其他联合创始人并不接受。于是在2018 年 2 月，马斯克被 OpenAI 董事会踢出局，但“还会继续提供资金资助和指导”。 一边是竞争吃力，一边还在持续烧钱。2015年拿到的初始融资不可能永远烧下去，OpenAI需要不断吸纳新的资金支持，而这时候，马斯克却“变心”了。 离开OpenAI 董事会之后，马斯克被爆放弃了向 OpenAI 提供额外资助的承诺，“即使筹到数亿也不够，否则就算了”。 从商业考量上，马斯克的选择似乎并无不妥。从道义上看，马斯克“清楚非营利组织无法筹集到足够的资金”，却对OpenAI停止资助，还对OpenAI的发展道路彻底否定，认为它们成功的概率为0。一整个操作，可以说是“杀人诛心”。 背刺：却道故人心易变 等闲变却故人心，却道故人心易变。 后来，马斯克曾在推特上谈到他的这个决定：“特斯拉与OpenAI 在人才方面存在着竞争，我也不同意 OpenAI 团队想做的一些事情。所以，还是分道扬镳的好。” 而OpenAI也成立了一家限制性营利实体OpenAI LP，由奥特曼担任CEO，来支撑在云计算、超级计算机等基础设施，以及AI人才上的投入。2019年7月，OpenAI又获得了微软的10亿美元投资。 至此，究竟是谁先背信弃义，已经成了罗生门。 但马斯克并没有体面地结束这段关系，而是彻底“黑化”，从此跟OpenAI杠上了。总是“先撩者那啥”，先下手对OpenAI大开嘲讽。 2019年2月，OpenAI推出了GPT-2，号称“史上最强通用NLP模型”。和当时谷歌的BERT相比，都采用了Transformer架构，但GPT-2的预训练数据量规模巨大，使用了约 1000 万篇文章的数据集，文本集合达 40GB，让语言模型的通用性更强，更能理解语言和知识逻辑，可以用于任意领域的下游任务。 可以看到，当时OpenAI就已经有点摸到大模型“大力出奇迹”这条成功之路的边儿了。 当然，和此后发布的ChatGPT、GPT-4等版本一样，GPT-2也没有开放该模型和数据集。 马斯克对OpenAI的这一决定，多次发出抨击，他曾在推特上吐槽：“OpenAI 最初是作为开源和非营利组织开始的。现在这两者都不是事实。” 而面对指控，OpenAI没有从官方角度正面回应过。一次采访中，奥特曼表示，马斯克非常渴望拯救世界，但前提是他必须是那个拯救世界的人。 总之，马斯克作为“正义代言人”的形象，却被OpenAI无情戳破。从相爱到相杀，双方最终走到了矛盾彻底激化的一步。 激化：回首已是万重山 时间来到2023年，OpenAI 靠 ChatGPT的成功而一时风头无两。至此，可以说是轻舟已过万重山。然而，马斯克对此格外愤怒。 业内人对马斯克其人的一个普遍认知，是有着表演性人格的“自大狂”。喜欢做大事，说大话，设定一些星辰大海般的宏大目标，比如完全自动驾驶、通用人工智能、移民火星、脑机接口，进而提高外界对他和他的事业的关注。因为“语不惊人死不休”，也让业内很多专家对其观点大感无语。 深度学习三巨头之一的杨立昆，就直说“AI威胁论是蒙昧主义，控制欲只有人才有”。扎克伯格也认为“马斯克这么说（引发大众恐慌的情绪）太不负责了”。 这样的马斯克，看到自己多年来一直反对、嘲讽的OpenAI大获成功，忍住不发言是根本不可能的。 从2023年以来，马斯克对OpenAI的攻击就呈现出矛盾激化的趋势。他反复输出： 目前存在的 OpenAI根本不是我的初衷； OpenAI已经成为一家闭源、利润最大化的公司，由微软有效控制； 我捐赠了约 1 亿美元的非营利组织居然成为市值 30B 美元的营利组织。如果这是合法的，为什么不每个人都这样做？ 直到一纸诉状，将OpenAI、奥特曼和联合创始人 Greg Brockman告上法庭。 而OpenAI也是第一次，以官方的身份进行强有力的回应。在OpenAI放出来的邮件中，马斯克其实也很清楚OpenAI迈向其使命的行动，并不意味着开源通用人工智能（AGI）。至此，马斯克和他昔日的好友奥特曼、畅谈理想的伊尔亚Ilya等，彻底站到了对手席。 当然，马斯克被骗或许是无稽之谈。但要说OpenAI纯洁无辜，我恐怕也不能同意。 尽管伊尔亚Ilya声称：OpenAI不开源开放，是担心别有用心的人滥用AGI，但明眼人都看得出来，真正的考量是出于“竞争保护”而非安全。 已经有仍然心怀理想主义的科学家和研究人员，因为OpenAI不再开放，而选择了离开。只不过，没有像“自大狂”马斯克那样大胆开麦而已。 天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。马斯克和OpenAI，哪有什么“木石前盟”，不过是一段“金玉孽缘”。

作者｜Kyra 编辑｜Ray 独居的Gail最近在网上种草了一款带电子猫眼的智能门锁，用她的话来说：“这小东西不仅是个电子锁，还是个智能监控，太适合独居的我了，天知道之前给快递员、外卖员开门都要纠结半天啊。” 但烦恼也随之而来，因为智能门锁品牌太多了，“真心选地我眼花缭乱，看久了就不知道买哪个了”Gail无奈地说。 随着智能生活概念的普及，和很多智能家居一样，智能门锁作为人们日常接触的重要产品，近年来在市场上“遍地开花”，成为满足人们“智慧家居”改善的首选入门级单品之一。 据奥维云网（AVC）数据显示，2023年中国家用智能门锁全渠道零售量规模达到1870万套，同比增长3.6%。其中，线上渠道占比近35%，“年轻人的消费”成为推动整个行业发展的新动力。 面对火热的市场前景和消费端趋势的快速迭代，智能门锁也在经历着极速的变化，如何抢占先机并维持市场领先地位，是摆在每个品牌面前绕不开的挑战。 国人对家的概念非常注重，而有着更安全、便利和智能化体验的智能门锁，在上市之初便受到了无数消费者的青睐。 据了解，其实国内智能门锁行业起步较晚，始于20世纪90年代，但市场增长速度却快，近年来更是步入了智能化的快车道。智能门锁产品也呈现出百花齐放的局面，从刷卡式电子锁/密码门锁、指纹门锁、管家锁慢慢向人工智能门锁不断演变。 而国内智能门锁行业的爆发在2017-2018年间，据全国锁具行业信息中心数据显示，2018年6月底，我国智能门锁品牌超过3500家，生产企业超过1500家，年销量从800万跃升至1500万以上。 当时，智能门锁对消费者来说还属于新鲜事物，但毫无疑问，面对智能门锁如此巨大的潜在市场，企业和资本自然不会放过这一难得的掘金机会，“千锁大战”随机展开。 从传统五金电器厂商，到专业的智能门锁品牌，再到互联网公司，都齐齐发力，想要在智能门锁这一赛道中找到自身的立足之地。 事实上，自“千锁大战”至今，智能门锁在经历了几年的优胜劣汰后，市场已逐渐形成三大主流玩家阵营： 第一种是以凯迪仕、德施曼为代表的专业智能锁品牌，有着丰富的产品和技术实力，掌握一定的市场定价权； 第二种是以小米、华为等代表的互联网公司，他们依托于自身的生态优势，形成自有生态系统并具有协同优势； 第三种是以海尔智家、TCL等玩家为代表的传统家电品牌，有现成的品牌、渠道、服务体系，拥有后发先至的机会，但目前来看，并未完全跑出来。 除此之外，市场上还有传统锁业王力集团、Yale等，互联网新兴品牌鹿客、果加等，以及智能安防厂商萤石、天能等品牌。 然而，时至今日，智能门锁行业似乎并没有彻底革新传统机械锁的产品出现且在售品牌数与当初“千锁大战”的盛况大相径庭，洛图科技数据显示，截止2022年7月，在售品牌数仅仅为300个左右。 诚然，随着消费者认可度的提升，越来越多人愿意为智能门锁买单。但从商业的角度来看，智能门锁行业的增速着实有些难看，据洛图科技数据显示，2023年中国智能门锁的全渠道销量，同比2022年仅增长2.4％。 随着市场教育的不断深入，智能门锁的增长率却反而“停滞”，面对现状，智能门锁行业还是门好生意吗？ 事实上，从消费品品类来说，智能门锁属于耐用消费品，不会经常更换，复合增长率周期性浮动也属于正常情况。 但与汽车相比，2018-2022年我国乘用车保有量年复合增长率为5.8%，这或许也能说明，智能门锁增长率的乏力。 深究之下，房地产市场走势的变化或是其主要原因之一。智能门锁作为智能家居的重要组成部分，受益于前些年房地产市场的火热和繁荣。然而到了2020年后，国内房地产产业开始持续低迷，这也导致B端房地产企业对智能门锁的需求大大减少，而这种市场的低迷未来对门锁产业的负面影响将会愈发暴露。而房地产开发市场和门配渠道原本占到智能门锁B端渠道近50%份额，可见房地产行业的下行，对智能门锁影响之大。 另外，大部分C端消费者对于门锁的替换需求较弱。据了解，机械锁属于耐用消耗品，其使用寿命可以达到30年之久，消费者除非装修新房或者门锁坏了才会选择更换智能门锁。 除此之外，虽然智能门锁可以满足消费者对门锁安全性、便捷性、科技感的要求，但是最初绑定智能家居概念出现、全屋智能关键组成部分的智能门锁，也受限于智能家居发展至今仍没有从概念实现真正的场景落地，从而也影响了智能门锁进入大众消费者生活中的步调。 从当下智能门锁的增速以及市场需求上来说，智能门锁似乎并不好卖，但却并未妨碍市场对其未来价值的看好，仍有各路新玩家持续不断地入局。 数据显示，2022年智能门锁线上公开售卖的品牌数达到496个，当年新进入数量为239个，其中不乏巨头企业，如华为、百度等。 实际上，国内智能门锁现阶段的渗透率并不高，仅在14%左右，和近邻韩国的75%以及日本的40%相比，仍存在较大的差距，这也意味着其远期市场潜力巨大。 在政策驱动和需求释放的双重刺激下，中国智能门锁市场有望持续扩容，发展前景广阔。据专业机构分析预测，预计2025年我国智能门锁行业需求量将突破5000万套。 面对如此巨大的市场空间，各路玩家接下来该何去何从呢？ 如何打开智能门锁的消费缺口，俨然成了当前行业最紧要的问题。对此，品牌们也是“卷生卷死”，试图掀起一波换锁潮。 价格战，或许是当下品牌们为数不多的选择之一。 有数据显示，在2020年国内智能门锁线上均价曾达到1469元，但进入2022年后，智能门锁的均价就有下降趋势。 据奥维云网（AVC）线上监测数据显示，2023年中国家用智能门锁行业线上市场整体均价为1092元，同比下降8.4%。虽然抖音、快手等短视频直播新渠道均价呈增长趋势，但全年均价仍保持在912元的千元以下水平。 不可否认，价格战可以降低消费者的购买门槛，提升消费者对智能门锁的认知度与参与度。但价格战的另一面则是以牺牲利润为代价，低利之下则是质量的降级。目前，代工模式是智能门锁行业大多数的选择，而价格较低的入门级产品更是基本没什么技术含量，这就很容易造成产品质量参差不齐，致使安全性无法保证。 对于众多消费者而言，对于门锁的最基础诉求就是安全，除此之外，与传统门锁相比，智能门锁最大的区别就是加入了诸多智能化设计。其中，与智能生态链接，或是品牌跃升中的关键一步，像是小米、华为这样具有智能生态的企业，有着天然优势。 例如，华为智能门锁可以和屋里的智能家居相连，设置不同的场景模式，回家模式可以在晚上进入时，让智能音箱播报欢迎回家的通知，同时打开室内灯光、关闭窗帘并打开智慧屏。还有离家模式、清洁模式等，门锁可以根据进出信息，为用户带来智能的生活体验。 如今3D人脸识别、室内大屏、移动侦测、远程监控及可视对讲，这些耳熟能详的功能，在中高低端智能门锁上基本已经实现普及。但似乎目前智能门锁的创新已经进入一个瓶颈期，如何进一步挖掘用户需求，创新推出个性化功能，或许才能有效激发消费者的“换锁”欲望。 比如，语音备忘录功能，家用电器以及手机上都有这个功能，但门锁上却比较少见，门锁是用户进门的第一道关，出门的最后一道关，在这个环节设置语音备忘录，可以起到非常强的提醒作用。 据了解目前华为智能锁、凯迪仕等都有类似的自定义语音功能。在小编看来该功能对老人来说非常友好。一般来说，老人记性比较差，出门也经常容易忘东西，有了这个功能，即使不在老人身边，也能及时提醒重要事项。 再比如，快捷回复功能，主要作用就是可以自定义短语，可以通过门锁，主动进行快捷语音回复。另外这种快捷回复方式，还将保护隐私的需求包含在里面，甚至比目前常见的变音功能更实用一些，因为使用变音，可能会有人猜测到是老人、女人或者独居人群在家，而使用快捷回复，从音色无法分辨居住人性别，让门外的人更关注语音内容。 智能门锁品牌们在前沿技术领域以及实用性上，不断探索着前所未有的可能性。行业已然迈过粗放生长的阶段，走向专业化、品牌化发展方向。 未来的智能门锁行业，其产品准入门槛将会越来越高，随之而来将是一场残酷的“优胜劣汰”，头部品牌的集中度增加，从某种角度讲也是一场全方位较量的开始。 “感觉这个带语音回复的就很适合我，以后晚上点外卖也不那么害怕了，而且价格也在预算内，就它了。”Gail笑着说。 你看，商业就是这样。

作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 智东西3月6日报道，今天，高通正式发布了《通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI》技术白皮书中文版，并于今天上午的AI技术沟通会中对白皮书中的相关技术和规划进行了深入解读。高通技术公司产品管理高级副总裁Ziad Asghar在会上回答了业内关心的焦点问题。 如今，生成式AI变革已经到来。在高通看来，随着生成式AI应用愈发多样化、垂直领域的计算需求也在快速增长，产业需要专门为AI定制设计新的计算架构。 在他们看来，这个新的计算架构需要一个面向生成式AI设计的神经网络处理器，也就是我们常说的NPU，同时要利用CPU、GPU在内的异构处理器组合，进而实现更好的性能、能效、续航。 接下来，高通分别对他们的NPU和异构计算两大优势技术进行了深入解读。 一、专为低功耗加速AI推理而设计，高通NPU的核心差异化优势是什么？ NPU是专门为低功耗加速AI推理而设计的一种处理，也是高通在芯片设计领域的强项之一，目前市面上的高通旗舰智能手机芯片中基本上都内置了AI算力较高的NPU模块。 高通高管提到，NPU的架构会随着新AI算法、模型和用例的发展不断演进。 随着AI技术持续快速演进，计算平台必须在性能、功耗、效率、可编程性和面积之间进行权衡取舍。在高通看来，一个专用的定制化设计NPU可以保持与AI行业方向一致。 高通重点解读了他们在NPU方面的技术优势。我们都非常熟悉的Hexagon NPU就是面向兼顾低功耗和稳定性的高性能AI推理设计的，Ziad Asghar提到，高通NPU的核心差异化优势在于系统级解决方案、定制设计和快速创新。 具体来说，高通的系统级解决方案会考量每个处理器的架构、SoC系统架构和软件基础设施，从而优化整体AI解决方案。 更进一步来看，通过定制设计NPU并控制指令集架构，高通可以快速进行设计演进和扩展，以解决瓶颈问题并优化性能。 二、异构计算成为AI新时代必需品 有了NPU还不够，做好异构计算同样重要。异构计算可以发挥每种处理器的优势，比如NPU擅长标量、向量和张量数学运算，更适用于核心AI工作负载。 高通AI引擎就是高通的异构计算架构，目前各类骁龙移动芯片中几乎都搭载了高通AI引擎。高通AI引擎包括前文提到的Hexagon NPU，以及高通Adreno GPU、Kryo或Oryon CPU、传感器中枢和内存子系统。 新一代Hexagon NPU据称性能提升了98%、能效提升了40%，此外，微架构升级、增强的微切片推理、更低的内存带宽占用，以及专用电源传输轨道，都是其关键优势特性。 Adreno GPU支持32位浮点、16位浮点和8位整数运算。第三代骁龙8中的Adreno GPU有25%的能效提升，根据高通官方数据，基于Adreno GPU，Llama 2-7B每秒可生成超过13个token。 CPU方面，在骁龙X Elite计算平台中，高通Oryon CPU据称可以实现两倍于竞品的CPU性能，达到竞品峰值性能所需要的功耗仅为竞品的三分之一。 不同的处理器协同工作，从而实现端侧AI的高效运行。 目前，搭载高通AI引擎的产品出货量已超过20亿，包括智能手机、XR、平板电脑、PC、安防摄像头、机器人和汽车等领域。 结语：高通软硬件生态齐头并进，瞄准端侧生成式AI规模扩展 基于高通的NPU和异构计算技术，利用高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack），开发者现在可以在高通硬件上更快捷高效地创建、优化和部署AI应用。 目前，高通正通过定制芯片设计、全栈AI优化和生态系统赋能的结合，推动端侧生成式AI的开发和应用。对于高通来说，终端侧的生成式AI规模化扩展，已经成为他们发力的核心方向之一。

IT之家 3 月 6 日消息，今年两会期间，央视财经新媒体的两位 AI 主播“上岗”—— 他们以总台央视主持人郭若天、孟湛东为原型“复刻”，在央视财经 App 内可 24 小时为用户解答经济、产业、旅游等领域问题，以“全天在线、真人形象、实时解答”的形式完成自己的“工作”。 据“蚂蚁集团”官方公众号介绍，这两名“主播”由蚂蚁灵境数字人平台提供技术支持。其主要采用虚拟形象驱动、动态神经辐射场和预训练语音合成等技术，仅需 5 分钟视频数据即可“复刻”AI 主播，号称具有建模精度高、动态细节完整、发音自然、还原度高等一系列特征。 而在去年杭州亚运会期间，该平台为“数字火炬手”接力活动提供了技术支持，号称通过自研 3D 引擎实现在 97% 的手机设备中流畅运行。 据IT之家此前报道，2021 年央视推出了 AI 手语主播，从 2022 北京冬奥会开始为听障人士提供全年无休服务。央视新闻当时还表示，朱广权已经用高难度段子“面试”了 AI 手语老师。

Claude 3出现了，GPT-5还会远吗？这是“暴风雨前的宁静”。 Sora给科技圈带来的冲击还未平静，Claude 3又来了。 3月4日晚，被称之为是OpenAI最强竞争对手的Anthropic发布了其最新大模型系列Claude 3。该系列包含三个模型，能力由强至弱分别是Claude 3 Opus（著作）、Claude 3 Sonnet（十四行诗） 和Claude 3 Haiku（俳句）。 Anthropic发布的跑分显示，Opus在多项基准测试中得分都超过了GPT-4 和Gemini 1.0 Ultra，拥有接近人类本科生水平的知识，“在数学、编程、多语言理解、视觉等多个维度树立了新的行业基准”。 自去年3月GPT-4发布后，其一直是行业的最高标准以及追赶目标，此次Claude 3的出现，意味着其Top 1地位可能不保，不少人发出“GPT-4时代已过”的感叹。 不过，天使投资人、资深人工智能专家郭涛对第一财经表示，这可能是一种过于过激的说法，GPT-4在许多应用中可能会比 Claude 3 更适合。开源大模型生态社区OpenCSG的创始人陈冉也并不认可“时代已过”，他表示，这是一个层级和另外一个层级比，毕竟GPT-4已经出来很长一段时间了。 Claude 3之后，大家自然地将目光投向了OpenAI，GPT-5或许已经不远，这是“暴风雨前的宁静”。 全面超越GPT-4? 据Anthropic官方发布的跑分结果，Claude 3 Opus在本科级别专业知识（MMLU）、研究生级别专家推理（GPQA）、基础数学（GSM8K）等领域都超过了GPT-4在内的领先模型。 事实真的如此吗？在Claude 3发布后，陈冉进行了试用和测评，在用他自己的一套方法测试了Opus的逻辑推理、代码等能力后，他认为，Claude 3的整体性能相比GPT-4平均提升了50%以上，包括“幻觉”、正确率和非正确率方面的表现等。 从大模型胡乱回答问题的“幻觉”这一项来看，Claude3相比GPT-4要好很多，另外，在 GPT-4中，有些问题不会被回答，但在Claude 3中其回答的正确率提高了。在代码能力和推理上，陈冉测试了贪吃蛇游戏、扑克游戏等，他对第一财经表示，在这些方面GPT-4都失败了，但Claude 3 Opus做到了。 在陈冉看来，此次Anthropic的发布策略很好，一次性推出三个不同性能的大模型，最出色的大模型打分都比GPT-4高，较小的模型打分也不低，而在成本上相对轻量的两个模型会比GPT-4便宜。 Anthropic此次发布的Opus、Sonnet和Haiku分别针对不同的性能需求和成本效益。据官方介绍，Opus是最智能的模型，可以处理复杂的分析、具有多个步骤的较长任务以及高阶数学和编码任务；Sonnet是性能和速度的最佳组合，可实现高效、大体量的任务；Haiku是最快且最具成本效益的模型，可以执行轻量级操作，具有行业领先的速度。 在成本上，能力最好的Claude 3 Opus比 GPT-4 Turbo 还要贵得多：GPT-4 Turbo 每百万token的输入/输出费用为 10/30 美元 ，而 Claude 3 Opus为 15/75 美元。不过，也有更具性价比的选择，Claude 3系列中，Sonnet的输入/输出定价是3 美元/15 美元，Haiku是0.25 美元/1.25 美元。 值得一提的是，此次发布的Claude 3系列模型都支持 200k的上下文窗口， Anthropic还特别表示，在这个基础上，所有三个模型都能够接受超过 100 万tokens的输入，会提供给有特定需要的客户。 作为对比，2023年更新的GPT-4窗口文本容量限制是32k，而2023年11月更新的GPT-4 turbo版能够接收128k的输入，相当于10万字的小说长度。 对大模型来说，上下文窗口的文本长度越大，意味着其能更好地理解长篇文章或对话。此前，上海人工智能实验室领军科学家林达华对第一财经介绍，有了长语境交互，大模型能够读几百页的财报，将里面一些非常细致的信息精准提取出来形成摘要，或者听一场几个小时的会议转录，并将会议的关键信息摘取出来，对于大模型的落地很有用。 基于Claude 3在多项能力上超越了GPT-4，行业这两天也出现了“GPT4时代已过”的声音，不过，郭涛认为，Claude 3 在某些基准测试中超过了 GPT-4，并不意味着 GPT-4 的时代已经过去，一方面基准测试并不能全面反映一个模型的全部能力，例如创造性写作、情感理解或特定领域知识方面的表现；另一方面，GPT-4在许多应用中可能会比 Claude 3 更适合，“而OpenAI也在不断研发新的技术和模型，很难说 GPT-4 的时代已经过去。” 能与OpenAI一较高下吗 对于Claude3这次的超越，在惊叹其表现之余，业界没有太多的意外，Anthropic过去一直被视为OpenAI最大的竞争对手之一。 Anthropic的核心团队来自OpenAI，其创始人达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）曾是OpenAI的研究副总裁，也是一位与高效利他主义社区有联系的研究员，因对OpenAI的未来方向有一些分歧而离开，并在2021年成立了Anthropic，计划以可信、安全可控的方式发展AI。 Anthropic是目前除OpenAI外最被看好的大模型初创公司之一。在过去一年，Anthropic狂揽约73亿美元的投资，其中，亚马逊、谷歌作为最主要的投资者，分别投资了40亿美元和20亿美元，韩国电信巨头SK下注约1亿美元。就在过去一个月，Anthropic再次获得7.5亿美元的投资，来自硅谷风投机构Menlo Ventures。 在未来与OpenAI的竞争中，陈冉认为Anthropic的胜面不小，一方面，其团队在算法上与OpenAI几乎没有差距，且Anthropic背后有亚马逊、谷歌这样的靠山，算力方面也并不缺，其次，作为背后投资者亚马逊拥有许多生态和场景，相应也能提供很多高质量的数据。陈冉认为，现在大模型竞争最关键的是数据，数据的质量越高越能训练好模型。 “最终Claude有可能会赢。因为特色是合规和安全。”在Claude3发布后次日，陈冉在朋友圈表示。相比GPT-4等模型，Claude对安全的强调尤为明显。 在技术文档中，Anthropic表示，Claude在训练过程中重点是有帮助、无害和诚实，Anthropic通过给模型一个想法来做到这一点，即一套伦理和行为原则，模型使用这些原则来指导其输出，以避免性别歧视、种族主义和有害的产出，以及避免帮助人类从事非法或不道德的活动。此外，Anthropic还会有安全评估，信任和安全团队会监控违反原则的有害、恶意用例的提示和输出。 对于Anthropic未来是否能和 OpenAI 一较高下，郭涛认为这主要取决于几方面的因素。一方面，持续的研发和创新是保持竞争力的关键。如果 Anthropic 能够持续推出先进的技术和改进，它有可能在市场上与 OpenAI 竞争。另一方面，AI 大模型的成功不仅取决于核心技术，还取决于能够建立广泛的生态系统和合作伙伴关系，他认为，OpenAI 在这方面有着较强的影响力和网络效应。此外，如何在商业模式和市场策略上进行创新和调整，也是决定未来竞争格局的重要因素。 “大家有共识目前Claude 3已经在部分能力上超越GPT-4，但具体未来能不能比GPT系列好，拭目以待。”陈冉说。 Claude 3出现了，GPT-5还会远吗？在Claude 3发布后不久，英伟达高级科学家Jim Fan就在X上发文调侃，“正在等待几个小时后精心安排的GPT-5的发布”。 Jim Fan随后表示，“我喜欢Claude在GPT和Gemini主导的竞技场上掀起热度。但请记住，GPT-4V这个每个人都迫切想要超越的高水位线，是在2022年完成训练的。这是暴风雨前的宁静。”

IT之家 3 月 6 日消息，根据韩媒 FNN 报道，谷歌即将推出的 Tensor G4 芯片，将采用和 Exynos 2400 相同的“扇出晶圆级封装”（FOWLP）工艺。 报告表示谷歌 Tensor G4 芯片采用三星的 4nm 工艺量产，但目前尚不确定采用哪种工艺，不过外媒推测大概率是 4LPP+ 节点。 IT之家注：FOWLP 技术连接更多的 I / O ，因此电信号可以更快、更有效地通过芯片组。这种封装方式还有助于耐热，使其 SoC 能够保持更高水平的多核性能，因为其温度可以得到控制。 三星在其 Exynos 2400 产品页面上表示，采用这项技术后多核性能提高了 8%。 一款代号为“Google Tokay”的谷歌设备已经出现在了 Geekbench 数据库中，但目前还不确定“Tokay”到底是哪一款手机，可能是 Pixel 9、9 Pro 或 Pixel Fold 2。 数据显示，这颗芯片包含一个主频 3.1 GHz 的超大核、三个主频 2.6 GHz 的大核以及四个主频 1.95 GHz 的中核，配备 Arm Mali G715 GPU，并且这款工程机仅配备了 8GB RAM。 CPU 1 x Cortex-X4 @ 3.1 GHz 3 x Cortex-A720 @ 2.6GHz 4 x Cortex-A520 @ 1.95GHz GPU Mali-G715

手机、平板、电脑品牌均已涌入即时零售平台，如今，数码配件品牌也开始了即时零售的抢滩战。 文｜周路平 编｜游勇 即时零售作为当下最热门的零售赛道，正在平台与供给两端迸发出强大的生命力。 一方面，美团、饿了么、京东和抖音等电商和本地生活服务平台，不断加大对即时零售的投入和布局。最新的消息是，东方甄选也在试水“小时达”业务。 另一方面，品牌和商家在争先恐后的入局，前往新的赛道寻找新的增量。不久前，美团闪购与3C数码配件品牌品胜达成战略合作，全国470余城超7000家品胜门店入驻美团闪购。这意味着，数据线、移动电源、手机壳等手机数码配件，也可以像点外卖一样，最快半个小时送达。 在此之前，手机品牌前六，平板和电脑前五的品牌，都已经和美团闪购达成了合作。在手机电脑品牌的示范下，即时零售的东风终于吹到了数码配件领域。 01 数码配件，亟需新增量 相比于手机、电脑等品牌，数码配件是一个不那么起眼的赛道。但在这个赛道里，也藏着不少隐形巨头。 过去，由于安卓和IOS的接口标准不统一，手机续航也不给力，围绕手机催生了庞大的配件需求，而原厂的配件太贵，可选择的空间有限。于是，在智能手机蓬勃发展的年代，数据线、移动电源、手机壳、手机膜等配件市场也跟着吃香喝辣。 根据市场研究报告，2021年，我国手机配件市场规模约为800亿元人民币，预计到2025年将达到1200亿元人民币。罗永浩曾直言“卖手机不如卖手机配件挣钱”。 不难发现，这几大配件品牌的崛起都与智能手机的蓬勃发展密切相关，享受到了智能手机发展红利。 像品胜、安克创新、绿联等数码配件品牌都是在智能手机初期已经成立，年营收也都做到了十亿至百亿不等。 其中，品胜成立于2003年，属于3C配件领域的老大哥，早年主要经营的品类是功能机的可拆卸电池。随着功能机往智能机转型，品胜也抓住了充电宝和数据线的风口，迅速成长为了3C配件市场的头部品牌。2022年，品胜电子共卖出了2000+万条数据线、 1万+移动电源、700+万充电器和300+万块内置电池。 但无法避免的现实是，随着用户的换机频率大幅延长，而以手机为代表的消费电子进入寒冬（2023年，国内手机销量创下近十年的新低），围绕手机而产生的手机配件生意，越来越难做。从已经上市的几家数码配件厂商的财报中也能看到，其净利率都在10%以内，且还处于下行区间。 另外，数码配件赛道本身也有个特点，技术门槛不高，同质化比较严重，再加上白牌产品盛行，市场卷得非常厉害。 所以这几年，数码配件品牌都在寻找新的增量。 一是出海。安克创新和绿联都在海外市场混得风生水起，2022年，海外营收占绿联总营收的50%左右，而安克的营收来自海外市场的占比高达96.3%。海外市场有更高的附加值，吸引了大量品牌走出去。但这几年海外的机会其实也在饱和，亚马逊和Facebook等平台的流量成本在急剧上升。 二是开拓新的产品品类。充电器、数据线、手机壳这些传统的数码配件已经非常成熟，挖掘的空间有限，配件厂商也开始开拓更多的品类。比如安克创新做了扫地机器人、智能门锁、激光投影仪、智能音箱等子品牌；品胜做了户外电源、IP联名、蓝牙耳机等；绿联也往移动储能方向发力，同时推出了网卡、音频线、存储器等产品。如今，横向开拓市场已经成了数码配件厂商的标准动作。 三是多渠道发力。以前，安克创新、绿联主要通过电商渠道销售，京东、天猫、亚马逊等这些电商收入占比超过了70%。品胜的渠道稍微复杂一些，经销模式占了超过50%的比重，而电商、线下门店等渠道的收入占了总收入的近一半。无论是线下门店的扩张，还是传统的电商销售，如今都遇到了流量见顶且成本越来越高的尴尬。 相比于电商销售和线下门店销售，最近几年巨头们疯狂布局的即时零售，正在作为新的生活方式，也给线下门店和品牌带来了新的流量和增量。 根据《即时零售行业发展报告（2023）》显示，即时零售过去几年一直保持50%以上的年均增速，2022年市场规模达到5042.86亿元，预计2025年即时零售市场规模将达到2022年的3倍。从市场规模来看，即时零售已成为跟电商和本地线下零售并列的主流零售业态。 其实，相比于手机、电脑等电子产品，数码配件对即时性的要求更高。比如在外地出差，忘了带充电器和数据线，这种需求往往非常紧迫，如果在传统电商的配送模式下，经过仓储、配送等环节，最快也要一天才能送达。而即时零售，外卖员直接从附近的门店取货，半小时送达，更符合消费的场景，也更满足用户的期待。 2021年的“美团闪购数字零售大会”上，美团高级副总裁、到家事业群总裁王莆中曾分享过一个真实故事：山东外卖用户周女士，万物到家第一单就是一根手机充电线。 从这个视角来看，数码配件天然适合美团闪购这类即时零售的模式，它的决策链路很短，都是标准产品，即时性要求高，非常适合外卖配送。 02 品胜打响即时零售第一枪 早在十年前，品胜就在考虑如何让消费者更快、更便捷地购买到门店产品。所以，品胜自建团队，推出过即时配送服务。但数码配件毕竟还属于低频消费，专门做一个平台，很难保证用户的复购率。 品胜与美团闪购的合作则始于2023年11月，双方的合作经历了试水到全面铺开的阶段。品胜拿出数百家门店上线到美团闪购，开启了试运营，这不仅是在检验新平台的效果，也是在为后续大规模运营跑通各个环节和流程。 这也是大多数品牌的玩法，先小步快跑，跑通流程，看到效果后，再全面入驻。品胜的日均订单量相比试运营期环比增长超50倍。品胜也在四个月时间入驻了超7000家门店，覆盖470余城，并且计划在2024年第一季度完成10000家门店上线。届时，品胜将成为美团闪购平台首个数码家电品类万店品牌。 “品胜的入驻，标志着3C数码配件行业加速开启即时零售时代。”美团闪购数码家电品类负责人王珍说。作为即时零售最典型、最高频的消费品类之一，在此之前，数码配件领域一直没有知名品牌与即时零售平台达成深度合作。 而品胜在即时零售领域打响的第一枪，将给数码配件行业入局即时零售树立了一个线上线下融合的典范。 比如品胜与美团闪购的合作不仅局限于商品的即时配送，也涉及到即时的“服务”。在商品层面，品胜已经完成了以手机数据线、充电器、耳机、充电宝、手机壳、存储卡等为主的超500款商品的上线。同时，双方还在新品发售等层面有更深入的合作，品胜未来的重磅新品，都会在美团闪购同步上线。例如品胜即将在3月20号左右发售的新品耳机P1 Plus，将会在美团闪购上提供首发权益。 在服务层面，美团闪购将与品胜联合提供“24小时不打烊”、“3C质量认证”、“365天只换不修”以及手机电脑的“送修”服务，建立完整的售前、售中、售后服务体系，解决消费者购物后顾之忧。 以前，手机和电脑的维修，要么是送到指定的门店，要么是邮寄到指定的维修中心。但这里带来的问题是，邮寄的时间普遍较长，如苹果官方给出的时间是最长5个工作日，这还没有算上来回快递的时间。而且因为电子产品含有电池，走不了空运，耗时更长，非常影响日常的生活和工作。而即时零售带来的即时服务，极大改善了用户的送修体验。 除了实现半小时快速配送服务，拓宽品胜的销售渠道外。美团闪购也在品牌营销上给予品胜赋能。2023年的即时零售产业大会上，美团闪购就推出7大举措，其中包括为新上线的商品提供10%流量扶持，推出“超级品牌日”和“神价频道”等营销动作，同时上线了直播模式。这些背后都是实实在在的新增量。 其实，数码配件所在的消费电子领域，营销和流量一向是非常核心的成本支出。无论是品胜，还是安克创新和绿联，各家在销售费用上的投入，基本都占到了总支出的15%以上。而新的销售渠道，也意味着有更好的销量和成本控制。 另外，线下门店产生的用户行为数据比较分散，很难对用户进行画像。而入驻美团闪购，品胜也可以更深入地了解消费者的购买习惯和需求，从而更好地调整其产品设计和市场策略。比如双方将探索美团闪购专属的定制产品。 这是一个多方共赢的结果。 对于消费者，他们能最快速度获得确定性的商品和服务，比如出差不用担心忘带东西，甚至空包出行，因为最快半个小时就有外卖员将所需物品送货上门，这是一种更加有确定性和高效率的生活方式。 对于商家，新的平台能带来更多线下之外的流量和销量，拓宽服务半径，同时更精准地满足市场需要。 对于平台，毫无疑问，新的品类加入也将增加平台的活跃度和产品供给，有利于打造一个品类更加丰富、用户更加活跃的即时零售平台。 在竞争激烈的数码配件行业，品胜的入驻以及入驻后的显著效果，将带动更多的数码配件品牌开启即时零售的时代，美团闪购吹响了数码配件品牌进军即时零售的集结号。 03 没人想错过即时零售的盛宴 在品胜入驻美团闪购的背后，即时零售的触角已经延伸到了千行百业。据美团闪购披露的数据，其合作商家目前已涵盖超4600家大型连锁零售商、37万本地小商家及超350家品牌商。 在数码家电赛道，这样的势头尤为凶猛。在品胜入驻之前，苹果、华为、小米和OV等手机头部品牌与联想等电脑品牌，都已经在美团闪购等即时零售平台集结。 苹果是最早入驻美团闪购的数码品牌之一。2020年，美团就参与了iPhone 12 的新品发售。此后每一代新iPhone发布，美团都是其新品发售的一个重要渠道。比如iPhone 14 开售当天，美团的首笔订单配送仅耗时5分56秒。截止开售当日中午11点，超5成用户半小时内收到iPhone14新机，最快时间让用户尝鲜。 小米也早早嗅到了即时零售的风口和红利。2021年10月，小米开始与美团闪购试点合作。截至2022年3月，已上线3600余家小米之家门店，覆盖全国276个城市。 2022年5月，专注儿童智能穿戴及电子教育的小天才和步步高在美团闪购入驻了数百家门店，开启试运营。一年时间，交易额实现60倍的惊人增长。 2023年，随着OPPO和华为的加深合作，全球主流手机厂商已全部入驻了美团闪购。 而在完成了手机品牌等核心朋友圈层搭建后，随着消费者在美团闪购数码品类心智的养成，美团闪购的“地心引力”形成，开始自发吸引手机配件等品牌入驻，形成了“更多商家入驻供应产品-更多消费者购买-更多骑手配送-更多商家入驻”的闭环发展逻辑。 当然，背后更深层次的逻辑在于，即时零售已经成为一种高确定性的生活方式。相比于次日达和半日达，即时零售的确定性和时效性更加极致。美团将其定义为一个“想要就要，即时满足”的NOW时代。 2023年国庆中秋假期，美团闪购的异地订单同比增长了86%，从头到脚都可以通过外卖的方式，快速配送，让用户轻装上阵，甚至”空包出行“，解决了忘带东西的焦虑。 而高确定性的生活方式，也让即时零售业成为了当下零售行业高确定性的黄金赛道。去年双11，整个电商市场相比往年都颇为冷淡，但即时零售成了全场最亮眼的仔。 在双11当天，美团闪购参与活动商品数量同比增长123%，销售额创历史新高，有超80万家线下门店参与；京东到家的小时达成交额同比增长45%；饿了么参与商家数量也同比增长 50%。 而美团财报的数据显示，2023年三季度，美团即时配送总订单量达到62亿笔，同比增长23%。 相比于其他零售业态，没人想错过即时零售的盛宴。2024年春节，美团闪购年货节的数据显示，除了数码家电，还有美妆个护、宠物用品、母婴玩具等品类的增速超100%。 2018年7月，美团闪购业务正式对外发布，2022年二季度财报，闪购业务被归入美团核心业务。五年后，美团闪购的年度GMV做到千亿级别，预计到2026年将超4000亿，并且诞生3万家日销过万门店和100家10亿品牌。 这一目标在即时零售高速成长的背景之下，并不显得遥远。更关键的是，相比于之前需要平台方主动找品牌方和门店寻求合作，现在已经形成了头部效应，开始吸引越来越多品牌和商家主动入驻，而这种“地心引力”般的现象又反过来推动业务的飞轮加速转动。 正如王莆中之前预判的那样，互联网零售市场会从快递电商时代的“Everything Store”（万货商店），进化到即时零售时代的“Everything Now”（万物到家）。如今，万物皆可外卖的愿景正在从梦想走向现实。

编辑：alan 好困 【新智元导读】最近，英伟达在CUDA 11.6的用户许可中明确表示，禁止其他硬件平台上通过翻译层运行CUDA！这一招震惊了AI圈，也让AMD和Intel支持的ZLUDA这样的项目面临法律风险 英伟达终于对竞争者下了死手！ 在安装CUDA 11.6及更高版本时，最终用户许可协议（EULA）中明确表示：禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于CUDA的软件！ 英伟达这个意义明显的举动马上引起了各大媒体的关注： 事实上，自2021年起，英伟达在网上发布的许可条款中就有关于CUDA的这项警告，但它从未出现在安装过程中提供的文档里。 而今，英伟达摊牌了、不装了，明确表示，护城河是我的，AI计算的果子是我的！ 某些友商啊，不要耍一些小聪明，在自家的硬件上用我的CUDA。 对此，我们首先想到的可能就是像ZLUDA这样的项目，能够让Intel和AMD的GPU，无需修改即可运行CUDA应用程序。 对于这样的项目，以及表现出的性能，个人开发者是惊讶的，而英伟达更是震惊的。 2月18号，软件工程师Longhorn在推上表示自己发现了CUDA新增的条款： 也就是下面英伟达提供的官方条款的最后一条： 不得对使用SDK生成的输出的任何部分进行逆向工程、反编译或反汇编，以便将此类输出转换为面向非英伟达平台。 这一条款在CUDA 11.4和11.5版本的安装文档中是没有的，可以推测之前的所有版本中也没有，应该是从11.6版本开始新加的。 当然了，作为行业领导者，英伟达也有自己的难处。 一方面，大家都依赖你；另一方面，每个人都想利用你的成就。 CUDA就是一个例子——由于它与英伟达GPU搭配使用非常高效，因此备受相关应用开发者的青睐；但随着更有性价比的硬件层出不穷，越来越多的用户倾向于在其他平台上运行CUDA程序。 目前，有两种方法可以实现：重新编译代码（适用于相应程序的开发者）或使用翻译层。 使用像ZLUDA这样的翻译层是在非英伟达硬件上运行CUDA程序最简单的方式——只需使用已编译的二进制文件，通过ZLUDA或其他翻译层运行即可。 尽管ZLUDA目前遇到了困难，AMD和Intel已经放弃了进一步开发的机会，但这并不意味着翻译层不再是一个可行的方案。 显然，使用翻译层挑战了英伟达在加速计算领域，特别是AI应用中的主导地位。这可能是英伟达决定禁止在其他硬件平台上使用翻译层运行其CUDA应用程序的主要原因。 不过，重新编译现有的CUDA程序仍然是合法的。为了简化这一过程，AMD和Intel分别提供了将CUDA程序移植到他们的ROCm和OpenAPI平台的工具。 随着AMD、Intel等公司开发出更好的硬件，更多的软件开发者将倾向于为这些平台设计，而英伟达在CUDA领域的主导地位可能会逐渐减弱。 此外，专门为特定处理器开发和编译的程序肯定会比通过翻译层运行的软件表现得更好，这意味着其他公司将在与英伟达的竞争中占据更有利的位置——如果他们能够吸引软件开发者的话。 CUDA 说了这么多，CUDA到底有什么神奇的作用，让大家趋之若鹜？ CUDA的全称是计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture），是英伟达开发的一种异构编程语言，它为通用程序提供了调用GPU的接口。 异构编程的意思是分开编写CPU和GPU的代码，各自负责自己有利的部分（比如CPU的逻辑控制能力和GPU的并行计算能力）。 而且，通过英伟达自己的不断优化，可以最大限度利用GPU的优势，这一点对自己很重要，对用户也很重要。 CUDA基于C和C++，允许开发人员控制计算的分配，充分利用GPU的多线程能力来加速计算任务。 开发人员可以将程序划分为可独立执行的子任务，分给GPU的不同线程，显著提高了程序的性能。 世界各地的公司都在日常运营中采用了CUDA，并产生了巨大的收益。 例如，特斯拉和其他汽车行业巨头利用CUDA来训练自动驾驶汽车；Netflix在GPU上运行自己的神经网络模型，利用CUDA的功能来增强自己的推荐引擎。 为什么这些大型科技公司不约而同地选择了CUDA，而不是其他的方法？ 答案是速度。CUDA加快了神经网络模型的预测速度，快速给出输出结果，满足了企业和产品对快速执行的需求。 除了速度之外，CUDA还提供可扩展性，可以毫不费力地处理大量数据，以执行实时、高需求的任务。 从本质上讲，是否使用CUDA取决于任务的需求。对于较轻的工作负载，可以选择不同的方法。 然而，当涉及到生产级性能和实时输出需求时，CUDA仍然是大公司的首选解决方案，将大型模型转换为无缝、高效的体验。 如果不使用CUDA，处理时间会慢多少？ 以Netflix为例，他们的NRE（Netflix的推荐引擎）模型的训练，一开始需要花费20多个小时， 然而，通过利用CUDA内核的优化，这个时间大大缩短到47分钟。 这也正是利用GPU的大公司选择CUDA来增强其应用程序的原因。 CUDA 编程模型基于网格、块和线程（grids, blocks, and threads）的概念。 网格是块的集合，块是线程的集合。每个线程都有一个唯一的标识符，用于确定它正在执行的数据。 每个英伟达显卡都有一定数量的内核，内核决定了GPU的功率和处理速度。 内核数量越多，意味着我们可以并行处理的数据越多。 将任务划分为更小的计算，分配给线程来执行操作，并且使用同步块组合来获得最终结果，这相比于CPU可以达到至少50倍的加速。 我们当前使用的神经网络正是并行计算的代表，因为每个节点的计算通常独立于所有其他节点，可以很容易地应用于GPU。 借助CUDA，可以开发在GPU上运行的，数千或数十万个并行线程加速的高性能算法。 CUDA遵循以下原则：并行性、计算、同步。 cuDNN（CUDA Deep Neural Networks）是一个GPU加速库，彻底改变了深度学习框架的世界。它与PyTorch、TensorFlow、MxNet、Caffe2等兼容，是增强这些框架性能的基石。 cuDNN拥有对基本操作的微调实现，包括前向和后向卷积、池化、归一化和激活层。它的真正实力在于能够快速执行通用矩阵乘法（GEMM），同时节省宝贵的内存资源，这是传统方法难以实现的壮举。 大型语言和计算机视觉模型，严重依赖CUDA和cuDNN进行GPU加速。从本质上讲，CUDA和cuDNN是推动下一代深度学习模型的催化剂。 ZLUDA 上文提到的ZLUDA，能够让Intel和AMD的GPU，无需修改即可运行CUDA应用程序，并且运行性能接近原生。 用法也很简单，只用像往常一样运行程序，同时确保已加载替换CUDA的ZLUDA库即可。 项目地址：https://github.com/vosen/ZLUDA?tab=readme-ov-file#faq 目前ZLUDA还处于alpha版本，但它已经被证实能够支持多种原生CUDA应用程序，如Geekbench、3DF Zephyr、Blender、Reality Capture、LAMMPS、NAMD、waifu2x、OpenFOAM、Arnold（概念验证）等。 软件工程师Michael Larabel在经过几天的试用之后表示：支持CUDA的软件确实能够在ROCm上无缝运行，即便是专有渲染器等也能够配合这种「Radeon版CUDA」实现工作。 不过，ZLUDA也有一些缺陷，例如它还不完全支持英伟达OptiX，同时也还没能处理不使用PTX汇编代码的软件。 但总体而言，考虑到这是一位独立开发者的成果，这种实现的能力还是相当出色的。 网友热议 对于英伟达这个看上去有点严重的警告，网友们众说纷纭。 这位网友表示：在Java/Android诉讼中已经确定，API不能受版权保护。一些司法管辖区甚至明确允许出于互操作性的目的进行逆向工程。 「这意味着，英伟达在EULA中的警告条款，不会使ZLUDA或任何其他不包含英伟达代码的解决方案成为非法使用。」 但另一位网友回应道，「我认为这不适用于这种特殊情况。我调查了一下，似乎裁决是针对不能受版权保护的概念，而不是实际的API本身。」 「Google基于概念创建了自己的API，这与创建翻译层以利用英伟达现有的API不同。」 「例如，ZLUDA实际上确实包含CUDA代码，并在运行时或预编译时直接翻译代码，这与概念的实现不同。」 「也就是说，法庭的裁决会倾向于英伟达。AMD和微软似乎不愿意挑战它，至少目前是这样。」 说到打官司，网友表示：这不就是任天堂嘛！ 「被英伟达起诉绝对不是什么好事」。 有网友认为，现在唯一的问题是，许多应用程序都与CUDA完全绑定，别无选择。 当然了，这还要看英伟达到底怎么想的，「这完全取决于公司的心态。例如，微软让破解的Windows永远存在。」 网友表示，「英伟达希望保护自己的知识产权，并将客户与他们的生态系统联系起来，这是一个有利于企业本身的商业决策。这是可以理解的。」