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“北有清华系，南有交大帮”，这种说法在AI大模型创业圈里流传甚广。放眼望去，中国AI大模型初创企业圈颇有被“清华系”“交大帮”包围的势头，这波AI创业门槛直接被拉升至学霸级别。 据《IT时报》记者不完全统计，拥有清华背景的AI公司创始人已经多达40位，较为活跃的有十几位。可以说，清华系撑起了AI创业圈半壁江山。 北京AI创业圈以“清华系”为核心，而在上海这座“模都”，一支重要的AI生力军正在崛起，那就是“交大帮”。 “清华系”撑起AI创业圈半壁江山 “新AI四小龙”智谱AI、月之暗面、百川智能和MiniMax，除了中科院校友闫俊杰带领的MiniMax外，全是“清华系”AI公司。智谱AI的领军人物是清华大学计算机系教授唐杰，而月之暗面的创始人杨植麟正是唐杰的学生。百川智能的背后是鼎鼎有名的清华大学计算机系96级毕业生王小川，从搜狗到百川智能，这位“互联网梦之队”成员的物理空间几乎没有离开过五道口，于是王小川也被称为“清华东门守门员”。 30多年打造AI基因 “AI是一项硬核技术，而清华大学计算机大类的专业能力在全球处于领先位置，所以这一轮AI创业人才主要来自清华大学等头部高校。”清华大学新闻学院和人工智能学院双聘教授沈阳认为，清华大学能够开国内AI研究之先河，离不开一位奠基人——中国科学院院士、清华大学计算机系教授、人工智能研究院名誉院长张钹。 二十世纪七十年代，人工智能在生物控制和模式识别方向的研究已经兴起，当时一批国内研究人员在改革开放后赴美求学，张钹便是这批留学生中的一员，作为访问学者前往美国伊利诺伊大学进修学习。回国后，张钹领衔成立中国首个智能机器人实验室。1990年，他又与同事联合成立中国首个人工智能国家重点实验室——“智能技术与系统”国家重点实验室。 OpenAI的文生视频大模型Sora成为多模态大模型在2024年开年的“王炸”，而在Sora引发全球震动两个月后，被称为“国产Sora”的Vidu横空出世，Vidu的技术路线发布甚至早于Sora，而Vidu大模型背后是一家AI初创公司——生数科技，其领军人物是清华大学计算机系教授朱军，而朱军正是师从张钹，被这位中国AI奠基人评价为“最满意的博士生之一”。 生数科技由瑞莱智慧RealAI孵化而来，瑞莱智慧是朱军的第一次创业，一直专注于人工智能安全性，曾经用一副框架眼镜、一张纸就攻破了19部安卓手机的人脸识别，自此一战成名。 生数科技的联合创始人兼CEO唐家渝是清华大学教授孙茂松的学生，而被斯坦福大学AI团队抄袭的中国大模型公司面壁智能的创始人刘知远，也是孙茂松的学生。孙茂松、刘知远正是清华大学人工智能研究院知识中心三大实验室之一的自然语言处理实验室的领军人物，这个实验室还曾孵化AI初创企业——深言科技。 清华大学30多年的AI基础研究积淀正在转变为中国人工智能的生力军，在产学研转化的过程中，清华大学的创业基因为学生提供了生态土壤。“从专业和研究实力上来讲，很多高校难分伯仲。由于清华和交大的AI研究起步较早，其创业基因深深根植于血液里，创业生态相对完善。”在北京、成都、意大利米兰、上海等多地有创业经验的云境智筑智能科技创始人兼CEO孙知行表示。 从清华实验室到AI算力界的“安卓” 在2024世界人工智能大会上，无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪发布了全球首个千卡规模异构芯片混训平台，“打开水龙头前，我们不需要知道水是从哪条河里来的。同理，未来我们用各种AI应用时，也不用知道它调用了哪些基座模型，用到了哪种加速卡的算力——这就是最好的AI Native基础设施。” 6年前的夏天，阳光还是那么炙热，夏立雪提交了他在清华大学电子工程系的博士论文。 2013年，他加入NICS-EFC实验室，成为汪玉的第一位博士生。如今，汪玉已经成为清华大学最年轻的系主任，这个实验室也早在2016年成功孵化了AI芯片公司深鉴科技，在2018年被全球最大的FPGA（可编程芯片）厂商赛灵思用3亿美元收购。 人工智能的升级需要软件和硬件共同实现，深鉴科技走的是第一条路，从算法等软件层面提升效率；第二条路是英伟达们的硬件迭代方法；而NICS-EFC实验室想要走第三条路：软硬件联合优化。 2018年的AI界，有100个场景，就有100个小算法，就要做100次联合优化。而夏立雪们想做的是1次联合优化就满足80%的需求。 2023年初，一家叫作“无问芯穹”的公司成立，集齐了清华大学、北京大学、上海交通大学等一众人才。汪玉是无问芯穹的发起人，夏立雪担任CEO，原商汤科技数据与计算平台部执行研究总监、时任北京大学副研究员颜深根担任CTO，现任上海交通大学长聘教轨副教授、清源研究院人工智能设计自动化创新实验室负责人戴国浩担任首席科学家。 无问芯穹想将汪玉实验室过去十年积累的全栈技术向整个行业推广，当下正是最好的时候。受限于英伟达等高端芯片禁令，同时国产芯片仍处于成长期，产能不足等问题困扰着AI大模型产业界。 夏立雪坦言，无问芯穹想做“AI算力界的安卓系统”，将M种模型和N种芯片统一起来，以此解决国内AI领域的“生态竖井”难题。 目前，无问芯穹异构芯片混训平台已支持包括AMD、华为昇腾、天数智芯、沐曦、摩尔线程、NVIDIA等六种异构芯片。4个月前，无问芯穹Infini-AI大模型开发与服务云平台宣布首次公测，已有智谱AI、月之暗面、生数科技等大模型公司在Infini-AI上稳定使用异构算力。 “清华电子系奠定了一个技术基础，我们和这些模型公司、硬件公司有充分信任关系，所以更应该在这个时代站出来做这个事情。”夏立雪表示。 从无问芯穹身上，我们可以看到“清华系”从0到1的孵化历程，然而从一家自带学院派光环的AI创业公司到算力界的“安卓”，夏立雪们还要经历从1到100的艰难之路。 上海与北京形成两大AI高地 在2024世界人工智能大会（WAIC2024）上，“北清华，南交大”的AI创业格局越发凸显，一场大会，妥妥成了两大高校的校友会。围绕着清华、交大两大人才聚集区，北京和上海也形成了两大AI高地。 在上海，应用层百花齐放。在北京，竞争核心围绕模型层展开。澜码科技CEO周健便提到，北京聚集了很多互联网大厂与大模型厂商，着力点集中于模型层，竞争相当激烈；上海大模型公司发力中间层与应用层，企业之间交流共享的氛围更浓。 “我们在上海和北京两地同时设立了公司，总部落在上海。”“我们正打算从北京来上海，北京办公室仍打算保留。”在WAIC2024上，多家AI创业企业向《IT时报》记者反馈道。虽然原因不尽相同，有关政策、人才、业务等等，但是北京与上海两大AI高地开始出现人才流动现象，越来越多AI公司选择在北京和上海两地设立公司，模型层和应用层两手都要强。 “交大帮”闪耀上海AI创业圈 2019年，在第一批AI创业企业风头正盛时，AI创业圈就已显现“交大帮”的实力，商汤科技的联合创始人徐立、第四范式的创始人戴文渊、依图科技的联合创始人林晨曦、思岚科技的创始人陈士凯、云天励飞联合创始人陈宁等，都是来自上海交通大学的校友。 时间来到2024年，澜码科技等一众“交大帮”新AI企业开始崭露头角。 澜码科技CEO周健毕业于上海交通大学，从谷歌到阿里云，从依图再到澜码科技，周健自身的职业生涯路径也展现了一个AI行业人才的典型特征：国外—国内—上海。 孙知行的职业路径也颇为相似，从意大利到北京，从成都再到上海，一直从事城市发展和建设领域的设计工作。 湘江科学城国际竞标中标案例，孙知行团队与院士团队合作用AI辅助优化设计 孙知行与上海交通大学在设计和人工智能领域建立了深度合作，在与“清华系”“交大帮”多年接触后，他感受到作为学院派或学霸们创业的优势。“像清华和交大等更加注重产学研联动转化的高校，更容易使创业者从0走到1，有光环的企业对资本吸引力更大，就好比伴生于矿脉的金子，更容易被发掘到。然而热门赛道的初创企业存活率在现实中很低，除了埋头攻克技术壁垒外，还需在自身经营管理、市场和渠道开拓、商业化运作等方面不断加强。” 两大AI聚集地隔浦江相望 在WAIC2024上，浦东张江“模力社区”正式启用，坐落于张江科学城城市副中心，至此，上海两大AI中心的格局开始显现：西有徐汇“模速空间”、东有浦东“模力社区”。 “魔都”正在向“模都”转变。上海目前已有34款大模型通过备案，包括上海人工智能实验室“书生”、商汤“日日新”、MiniMax“海螺问问”、阶跃星辰“跃问”等。 从人才来看，全国三分之一的AI人才在上海，多达25万人。上海14所高校成立了人工智能研究院，除了“交大帮”外，其他高校也源源不断地为AI行业输送人才。从产业规模来看，2023年聚集AI企业348家，产业规模超3800亿元，居全国前列。从投资规模来看，上海人工智能产业投资基金累计募资31亿元，开投三年来整体投资进度超过74%。母基金部分投资了红杉、奇绩创坛等12支子基金，实际募集规模572亿元。 徐汇“模速空间” 全国首个大模型创新生态社区“模速空间”落地徐汇，自去年9月揭牌至今已吸引上、中、下游近80家大模型企业入驻，目前徐汇全区共有大模型企业150多家，已有22个大模型通过备案。 澜码科技、MiniMax、无问芯穹等公司都入驻于此。在上海多年，周健对上海AI创业氛围感受最深的是政策出台速度快且支持力度大，在算力补贴、场景对接、招商力度和政府专项基金等方面都为AI企业提供了支持。 MiniMax副总裁刘华也提到，针对算力、场景、数据、人才等行业企业面临的实际困难，上海出台了一系列具体的工作举措。比如，推动大模型企业与场景企业对接，帮助大模型技术快速落地；对AI人才落户上海，提供了快速通道；对企业申办相关业务资质，主动组织业务辅导。 算力和数据的基础设施已经搭好。算力是人工智能的“燃料”，上海建成了市级算力调度平台，对于租用大模型的研发企业，经评估后给予最高10%的租用补贴。 依托大模型语料数据联盟，上海已开源4200亿Token语料数据。在此基础上，上海成立了语料专业运营公司，以市场化机制为大模型企业提供资源供给和标注加工等服务。 近期，孙知行打算将公司落户于上海浦东“模力社区”，开启他All in AI的创业之路，简而言之，就是用AI赋能城市发展和建设行业的各个环节。 浦东“模力社区” 孙知行表示，浦东“模力社区”聚焦垂类模型应用，徐汇“模速空间”注重AI大模型产业生态。 在浦东，600多家AI重点企业聚集，已经形成产业规模效应的是人形机器人和具身智能，2023年国内发布的12款人形机器人中，就有4款出自浦东。 在沈阳看来，现在中国大模型行业在全球处于“基座跟跑，应用并跑”的状态。在基座大模型方面，中国处于全球第二，但是中美差距并不大，比如在多模态大模型这个方向，中美企业一直在你追我赶。而在应用方面，中美并跑，而且中国应用生态比较繁荣。 应用是我国大模型发展的优势，上海想走的路便是放大这一优势。 “学界与业界不是割裂的，有了业界的数据和算力，学界才更容易探索新的发现，实现从0到0.1的跨越。”周健认为，这波AI创业潮快要来到“低谷期”，市场期待更有突破性的底层大模型出现，大模型应用层才会百花齐放。 上海主抓应用层，北京主抓模型层，两大AI高地的人才交流，对中国人工智能产业两手都要硬的整体发展来说，是一种向上的流动。

人工智能（AI）并非完美的推理者，即使是当前大热的语言模型（LMs），也同样会表现出与人类类似的错误倾向，尤其是出现显著的“内容效应”（Content effects）—— 人们在处理与已有知识或信念相符的信息时，推理更加准确和自信，而在处理与这些知识或信念相悖的信息时，推理可能会出现偏差或错误。 这一结论来自 Google DeepMind 团队近期发表的一篇研究论文。 人类存在两种推理系统，“直觉系统”和“理性系统”，且在推理过程中容易受到已有知识和经验的影响。例如，当面对合乎逻辑但不合常理的命题时，人们往往会错误地判定其无效。 有趣的是，该研究显示，大型 Transformer 语言模型也可以表现出类似人类的这种行为，既可以展示出直觉性偏见，也可以在提示下表现出一致的逻辑推理。这意味着，语言模型也能模拟人类的双系统行为，也会表现出“经验主义”错误。 在这项工作中，研究团队对比了 LMs 和人类分别在自然语言推断（NLI）、判断三段论（Syllogisms）的逻辑有效性和 Wason 选择任务三种推理任务上的表现。 图 | 三种推理任务操作内容 结果发现，在三种推理任务中，LMs 和人类的表现均受语义内容合理性和可信度的影响。 这一发现揭示了当前 AI 系统在推理能力上的局限性。尽管这些模型在处理自然语言方面表现出色，但在涉及复杂逻辑推理时，仍需谨慎使用。 任务一：自然语言推理 自然语言推断（NLI）是指模型需要判断两个句子之间的逻辑关系（如蕴涵、矛盾或中性）。研究表明，语言模型在这类任务中容易受到内容效应的影响，即当句子的语义内容合理且可信时，模型更容易将无效的论证误判为有效。这一现象在 AI 领域被称为“语义偏见”，也是人类在推理过程中常见的错误。 研究团队设计了一系列 NLI 任务，测试人类和 LMs 在处理这些任务时的表现。结果显示，无论是人类还是 LMs ，当面对语义合理的句子时，都更容易出现错误判断。例如，下面这个例子： 输入：水坑比海大。 提问：如果水坑比海大，那么...... 选择：A “海比水坑大”和 B “海比水坑小” 虽然前提和结论之间的逻辑关系是错误的，但由于前提句子的合理性，LMs 和人类都容易认为 B 这个结论是正确的。通过对比，人类和语言模型在自然语言推断任务上的错误率相近，表明语言模型在某些方面的推理能力已经接近人类水平，而 AI 在理解和处理日常对话时，可能会与人类一样容易受到内容的误导。 图｜NLI 任务的详细结果。人类（左）和所有模型都表现出了相对较高的性能，而且在符合信念的推断和违背信念的推断，甚至是无意义推断之间，准确率的差异相对较小。 任务二：三段论的逻辑有效性判断 三段论是一种经典的逻辑推理形式，通常由两个前提和一个结论组成。例如：“所有人都是会死的，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死。”研究发现，语言模型在判断三段论的逻辑有效性时，常常会受到语义内容的影响。尽管语言模型在处理自然语言方面表现优异，但在严格的逻辑推理任务中，仍然容易犯与人类相似的错误。 为了验证这一点，研究人员设计了多个三段论推理任务，并对比了人类和 LMs 的表现。例如，以下是一个典型的三段论任务： 前提 1：所有枪都是武器。 前提 2：所有武器都是危险的物品。 结论：所有枪都是危险的物品。 在这种情况下，前提和结论的语义内容非常合理，因此 LMs 和人类都很容易判断这个结论是正确的。然而，当语义内容不再合理时，例如： 前提 1：所有危险的物品都是武器。 前提 2：所有武器都是枪。 结论：所有危险的物品都是枪。 尽管逻辑上是错误的，但由于前提句子的合理性，LMs 和人类有时仍会错误地认为结论是正确的。 图｜三段论逻辑任务详细结果。人类和模型都表现出明显的内容效应 ，如果结论与预期一致（青色），会有很强的偏向性认为论证有效；如果结论违背预期（紫色），则有一定的偏向性认为论证无效 。 任务三：Wason 选择 Wason 选择任务是一个经典的逻辑推理任务，旨在测试个体对条件语句的理解和验证能力。在实验中，参与者会看到四张卡片，每张卡片上有一个字母或数字，例如“D”、“F”、“3”和“7”。任务是确定哪些卡片需要翻面，从而验证“如果一张卡片正面是 D，那么背面是 3”这一规则。 研究发现，语言模型和人类在这一任务和前面两个任务一样，错误率相近，且都容易选择没有信息价值的卡片，例如，选择“3”，而不是“7”。出现这种错误是因为人类和 LMs 都倾向于选择与前提条件直接相关的卡片，而不是那些能真正验证规则的卡片。 然而，当任务的规则涉及到社会相关的内容（如饮酒年龄和饮料类型）时，模型和人类的表现都会有所改善。例如： 规则：如果一个人喝酒，他必须超过 18 岁。 卡片内容：喝啤酒、喝可乐、16 岁、20 岁。 图｜Wason 选择任务详细结果。每个语言模型都在现实规则上显示出一定的优势。 在这种情况下，人类和 LMs 更容易选择正确的卡片，即“喝啤酒”和“16 岁”。这表明，在日常生活中，AI 与人类一样，会在熟悉的情境中表现得更好。 不足与展望 总的来说，研究团队认为，当下的语言模型在推理任务方面与人类表现相差不多，甚至犯错的方式也如出一辙，特别是在涉及语义内容的推理任务中。虽然显露出了语言模型的局限性，但同时也为未来改进 AI 推理能力提供了方向。 然而，这项研究也存在一定的局限性。 首先，研究团队仅考虑了少数几个任务，这限制了对人类和语言模型在不同任务中的内容效应的全面理解。要完全理解它们的相似性和差异性，还需要在更广泛的任务范围内进行进一步验证。 另外，语言模型接受的语言数据训练量远远超过任何人类，这使得难以确定这些效应是否会在更接近人类语言数据规模的情况下出现。 研究人员建议，未来的研究可以探索如何通过因果操纵模型训练来减少内容偏见，并评估这些偏见是否在更类似人类数据规模的训练中仍会出现。 此外，研究教育因素对模型推理能力的影响，以及不同训练特征如何影响内容效应的出现，也将有助于进一步理解语言模型和人类在推理过程中的相似性和差异，使其在更广泛的应用场景中发挥更大的作用。

IT之家 7 月 22 日消息，北京时间今日傍晚，马斯克在 X（推特）上发文透露，特斯拉明年将生产出“真正有用”的机器人供公司内部使用，但仅仅是小规模生产。2026 年，特斯拉有望大规模生产人形机器人，供其他公司使用。 今年 7 月 4 日的 2024 世界人工智能大会期间，特斯拉二代人形机器人 Optimus 亮相。该产品最早于去年 12 月 13 日发布，相比前代产品，其改进包括如下方面： 采用了全部由特斯拉自主设计和制造的执行器和传感器； 整体外观设计更加精细； 行走速度提高了 30%； 重量减轻了 10 公斤，同时平衡感和身体控制能力得到改善，视频中演示了其做深蹲的动作； 配备了全新的双手，能够抓握更重的物体并进行更加精细的操作。 近期，二代 Optimus 已经在特斯拉工厂尝试“打工”。借助视觉神经网络和 FSD 芯片，二代 Optimus 可以模仿人类操作，进行电池的分拣训练。 据IT之家此前报道，马斯克在上月召开的股东大会上宣布，把特斯拉的未来押注在 Optimus 机器人计划上，当前拟人机器人市场年产 10 亿台，特斯拉未来至少要占据 10% 的份额。马斯克当时表示，特斯拉以每台约 1 万美元的价格批量制造机器人，并以 2 万美元（当前约 14.6 万元人民币）的价格出售，从而获得 1 万亿美元的利润。此外，马斯克相信到 2026 年，Optimus 将成为一个完全软件定制的机器人。

IT之家 7 月 22 日消息，英国剑桥大学的科学家开发出了一种人工智能工具，能够在超过 80% 的情况下准确预测早期痴呆症患者病情发展为阿尔茨海默病的可能性。研究团队表示，这一新方法可以减少侵入性、昂贵的诊断测试的需求，同时在疾病早期阶段改善治疗效果，增加干预措施（如生活方式改变或新药）发挥作用的机会。 据IT之家了解，全球有超过 5500 万人患痴呆症，其中 60-80% 的类型就是阿尔茨海默病，每年造成 8200 亿美元的经济损失。预计未来 50 年，痴呆病例数将增加近两倍。 早期检测对于阿尔茨海默病至关重要，因为此时治疗效果最佳。然而，如果没有侵入性或昂贵的检查（如正电子发射断层扫描（PET）或腰椎穿刺），早期痴呆症的诊断和预后可能不准确，而这些检查并非所有记忆障碍诊所都能提供。因此，多达三分之一的患者可能被误诊，其他患者则可能在治疗有效期过后才被诊断出来。 剑桥大学心理学系领导的一个团队开发了一种机器学习模型，能够预测患有轻度记忆和思维问题的个体是否以及以多快的速度发展为阿尔茨海默病。该团队在发表在《电子临床医学》杂志上的研究中表明，该模型比目前的临床诊断工具更准确。 基于美国研究小组收集的 400 名大脑灰质萎缩患者的认知测试和核磁共振扫描数据，研究团队利用机器学习算法建立了一个 AI 预测模型，并使用英国、新加坡等多个诊所的真实世界数据测试该模型。 测试结果显示，该模型识别三年内会患上阿尔茨海默病的人的准确率达 82%，识别三年内不会患上阿尔茨海默病的人的准确率达 81%。 该算法在预测阿尔茨海默病进展方面的准确率是当前标准护理（即标准临床标志物，如灰质萎缩或认知评分）或临床诊断的三倍左右，这表明该模型可以显著减少误诊。 未来，研究团队希望将该模型扩展到预测其他类型的痴呆症，如血管性痴呆和额颞叶痴呆，并使用不同类型数据，如血液检测中的标记物等。

IT之家 7 月 22 日消息，据《南华早报》今日报道，日本连锁超市“永旺（AEON）”引入了一种基于 AI 的微笑监测系统“Mr Smile”，已经在全日本 240 家门店中投入使用。 Mr Smile 由日本科技公司 InstaVR 开发，据称可以准确评估店员的服务态度，借鉴了 450 多种元素，包括面部表情、声音音量和问候语调。此外，该系统还设计了“游戏”元素，邀请员工通过挑战自己的评分来改善态度。 永旺方面称，该系统在 8 家店铺进行了试验，共有约 3400 名员工参与，结果显示在三个月内服务态度改善了 1.6 倍。公司的目标是“标准化员工的微笑，并最大限度地满足顾客”。 IT之家从报道中获悉，永旺的这一举措引发了关于 AI 系统是否增加“职场骚扰”的担忧，尤其来自顾客的骚扰。这种骚扰被称为“kasu-hara”，表现为辱骂性语言、反复投诉，在日本是一个严重的问题。 而与此同时，这一举措被比作麦当劳在日本推出的一项历史悠久的政策“微笑 0 日元”。自上世纪 80 年代起，日本麦当劳就将“微笑”写在菜单上，标价为 0 日元，以强调问候顾客时微笑是免费的。然而近年来，此举受到的质疑愈来愈多，因为它被认为增加了员工的负担。

IT之家 7 月 22 日消息，7 月 18 日，OpenAI 发布了号称“最具成本效益小模型”的新模型 GPT-4o Mini。随后，CEO 阿尔特曼在 X（推特）上开启了“带货模式”：“每百万输入 tokens 15 美分，每百万输出 tokens 60 美分，MMLU 为 82%，速度快。最重要的是，我们认为人们会非常喜欢使用这个新模型。” 大部分网友在评论区中赞不绝口，但也有网友认为，GPT 系列模型的名称是时候需要改一改了。在回复阿尔特曼的推文时，这名网友表示，“你们真的需要换个名字。” 阿尔特曼给出了肯定的回复。“哈哈，是的，我们确实需要。” GPT-4o mini 模型是 OpenAI 长期计划的一部分，旨在让人工智能变得更为“触手可及”，因为它比之前的模型便宜得多，同时仍能执行 ChatGPT 知名的常见任务，包括客户支持、翻译和数据处理。 IT之家发现，除了 GPT 系列产品以外，OpenAI 为其他产品选择了“别出心裁”的命名方式。例如对应汉字“空”日文读音的文生视频产品“Sora”，以及据称是向《机器人总动员》“瓦力”一角和西班牙画家萨尔瓦多・达利致敬的文生图产品“DALL-E”。此外，还有“Q*”技术和近期刚刚曝光的神秘高级 AI 项目 —— 其内部代号为“草莓（Strawberry）”。

#成龙新片靠AI换脸重返年轻# #我给AI当老师月入过万# #第一批和AI恋爱的年轻人已经失恋了# ...... 这些都是同一天登上微博热搜的有关AI的词条，被AI刷屏已经成了互联网冲浪的常态，而在电影、娱乐互动市场大张旗鼓宣传AI的同时，网文圈也遭到了AI的“制裁”，番茄小说悄悄搞起了事。 近期，番茄小说官方向不少签约作者发送了“AI训练补充协议”，在合同中增设了关于AI技术应用的补充条款，AI写作即将被摆在明面上了，遭到签约作者的质疑与一众文字创作者的抵制。 AI写作其实并不是一个新鲜词，甚至于AI技术最早冲击的就是文字行业，但当作为网文行业头部的番茄小说利用自身影响力推动AI创作的发展，难免引起了文字创作者的恐慌，关于AI技术的应用在网文圈掀起轩然大波。 AI辅助or纯AI小说？ 部分番茄签约作者晒出了番茄小说发送的“AI训练补充协议”。 根据协议签署提醒可知，协议签署后作者的全部/部分内容将用于平台AI人工智能模型训练，或其他新技术研发应用场景。 在一些作者公开的具体协议内容中，相关条款对应用领域进行了明确，包括但不限于智能对话、智能文本等作品的编辑、转化、合成、虚拟现实技术等，以及为AI人工智能模型训练提供合成数据。在大部分作者眼中，这其实就意味着自己的原创作品被番茄小说拿去喂养AI。 有关AI的补充条款公布之后，文字创作者担忧的问题主要集中在两个方面： 一是版权保护的问题，协议签署提醒中明确了“训练生产内容受平台版权保护”，也就是AI生产的内容受到保护，那么作为模型训练数据库的原文是否受到版权保护呢？如果创作者的原文无法受到保护，那么“原创”也失去了意义。 二是平台推流的问题，一旦作者的原创作品被当成了数据库，优质的文字、剧情、内容被AI拿走，AI小说成了集大成者，势必会影响到原文的流量，届时番茄小说是否还愿意给原创作品推流，会进一步影响到原创作者的收益。 事实上，这不仅仅是番茄小说签约作者当下面临的困境，一旦AI创作在网文市场大面积应用普及，所有网文创作者都会遇到同样的问题。这也是为什么番茄小说关于AI补充协议曝光后，遭到了网文圈的质疑和反对，一些抵制者甚至并非番茄小说签约作者。 在网文圈掀起轩然大波后，番茄小说在龙空发布声明，对AI技术的应用进行了说明：平台现阶段开发的是AI辅助写作，而非纯AI小说。 番茄小说明确表示，在签约合同中增设AI相关条款，是为了开发能够帮助作者大幅提升写作效率和阅读体验的辅助工具，并非是试图用AI替代作者，不会违背作者个人意愿使用AI写作能力，现阶段也没有打造纯AI小说的计划。 关于部分签约作者担忧的问题，番茄小说也表明如果对AI相关条款仍然存在疑虑，可以反馈给平台，后续会专门开放通道解除相关约定。 事实上，无论是AI辅助写作还是纯AI小说，网文作者们都持反对意见，本质上是因为涉及自身权益，一旦网文AI写作的口子被打开势必会对创作者产生较大的影响，但很显然番茄小说现在就是要撕开这道口子。 番茄对AI创作的持续探索 今年年初，番茄小说就向作者发出了AI写作新功能的测试邀约。 据当时参与了内测的作者透露，AI写作提供的一些辅助功能，比如扩写、改写等，其实并没有想象中万能，生成的文字语言生硬，对于一些熟练写手来说，这个功能比较鸡肋，一定程度上会拉低作品的质量。 虽然内测作者对AI写作功能的反馈普遍不太好，但在今年五月份，番茄小说还是推出了AI工具箱，上线了AI扩写、AI改写、自定义描写、AI续写、AI起名、卡文锦囊、AI助手七大功能，作者几乎只需要提供创意和设定，其余的都可以由AI来辅助完成。 AI工具箱上线之后，自然需要更多的文字作品来喂养，也需要更多数据来支撑AI写作，于是番茄小说将主意打在了站内签约小说的身上，因此有了这一份轰动网文圈的“AI训练补充协议”。 从番茄小说探索AI技术的路径来看，平台确实是铁了心要撕开网文AI写作的口子，虽然遭到了很大一部分文字创作者的反对，但对于平台而言，AI写作确实有其存在的立场和价值。 一方面，基于番茄小说的盈利模式以及用户群体特征，AI写作能够将利益最大化。 番茄小说与晋江、阅文等付费平台相比，最大的区别在于盈利模式的不同，采用免费模式的番茄倚靠“流量+广告”的路径，让网文从内容生意变成了流量生意，进而导致了内容生态的改变。 简单对比一下，晋江的付费模式要求作者以更高质量的内容来吸引读者付费，但番茄打破了阅读的“付费墙”，留住了付费意愿低的下沉市场用户，这部分用户对内容品质要求相对并不高，满足于获取浅层的爽感与“杀”时间，同时降低了作者和读者的门槛。 而AI辅助工具的运用能够帮助作者提升产能，让码字变得更简单，即便AI相对来说产出质量并不高，但也足以满足番茄用户的需求，同时内容产能的提升也能够为创作者乃至平台带来更多的流量及收益。 另一方面，基于番茄小说IP产业链的构建，利用AI算法孵化出市场价值更高的IP。 打通IP版权运营产业链是番茄小说近年来持续发力的目标，但内容生态的下沉导致优质作品稀缺，进而影响到了IP的影视化，在很大程度上也造成字节难以攻入IP产业链上游。 而AI算法能够根据读者的阅读情况跟喜好来打造“集大成者”，作者对自己创作出的好内容、好梗被AI拿走表示担忧，但对于平台而言其实是有利的，更市场化的IP能够推动番茄小说IP产业链的构建。 客观来说，AI技术的应用普及确实能够为平台业务带来增长，也不难理解为什么番茄小说顶着“众怒”也要上线AI写作功能，但站在创作者和读者的立场，AI写作的发展究竟是好是坏还有待商榷。 AI会革了网文作者的“命”吗？ AI写作的发展，最先受到冲击的一定是文字创作者。 当凝聚了创作者想象力和创造力的原创作品，在几分钟之内就能够被AI复制搬运，创作者和作品的价值势必会大打折扣，进而影响到创作者的利益。 其实起初番茄小说上线AI写作功能时并未在网文圈引起轰动，因为说到底是否使用AI是个人选择，并没有影响到兢兢业业码字的原创作者，但最近发出的AI补充协议却言明要将签约作品拿去喂AI，作品名称、大纲、简介、人物甚至是作者本人的信息都会成为数据库，真正触及到了创作者的权益。 而一旦AI写作真正被大面积普及，原创作品成为了AI数据库，创作者确实面临着被冲击、被取代的困境，已经拥有固定读者群、形成独特文风的作者暂时或许不会受到太大影响，但底层小作者大概率会在AI技术的冲击下失去生存空间。 不过从另一面来看，如果创作者能够运用AI来提升创作效率，用AI辅助内容细节的创作，致使作者能够将更多精力放在剧情节奏以及创意的构思上，推动AI和创作者共同内卷，或许也能够带动网文市场的迭代增长。 事实上，即便AI写作拥有更高的效率、更低的成本，也不可能完全取代真人。 创作本身是一个凝聚了人类智慧和情感的行为，创作活动中人的思想和价值是无法被取代的，AI说到底也只是一个技术工具而已。 而未来，如何在保护原创作品版权的基础之上，规范使用AI技术在创作中提质增效，解决AI技术与创作者之间的矛盾，更值得行业期待。 目前来看，AI写作不会革了网文创作者的“命”，但或许会革了摆烂创作者的“命”。

IT之家 7 月 22 日消息，Meta 已申请一项专利，旨在在其自家虚拟现实头显中复制苹果 Vision Pro 的“EyeSight”功能。 对此 9to5mac 称，虽然 Meta 密切关注 Vision Pro 并试图从中汲取经验以改进自家 Quest 头显并不令人意外，但令人惊讶的是，他们竟选择复制一个反响不佳、且苹果可能即将放弃的功能。 据IT之家了解，Vision Pro 的“EyeSight”功能会通过扫描用户面部，在外部显示屏上生成虚拟的眼睛图像。苹果在首次发布 Vision Pro 时曾大力宣传该功能，称其解决了 VR 头显的一大难题 —— 社交隔离。然而，该功能并未获得好评，许多人指出实际效果与苹果的宣传图片相差甚远，甚至有评论称该功能毫无意义。有消息称，苹果将在推出更便宜的 Apple Vision 机型时取消该功能。 据 Patently Apple 报道，Meta 的专利申请显示，他们似乎打算完全复制这一功能。该专利的正式名称为“沉浸式现实头显中的嵌入式传感器，可实现社交存在”。该专利还证实 Meta 正在考虑重新设计 Quest 头显来支持此功能。为了与苹果的 Eyesight 区分开来，Meta 指出，面部界面中的一些传感器可能包括健康传感器。 由于专利法保护的是实施方法而非创意本身，因此企业可以复制创意，甚至为自己的实施方法申请专利。

IT之家 7 月 22 日消息，任天堂 3DS 平台经典游戏系列《电波人间 RPG》的最新作《新电波人间 RPG FREE！（New 電波人間の RPG FREE！）》今日免费上线日服 eShop 商店，支持日语与英语，包含内购内容。 《电波人间 RPG》系列游戏由 Genius Sonority 开发，2012 年于任天堂 3DS 游戏掌机首次登场。 “每种电波都有不同的信息，因此每个电波人都是独一无二的，拥有不同的外表和能力。” ▲ 游戏画面 IT之家注意到，《新电波人间 RPG FREE！》还是本系列游戏首次支持最多 4 人合作的本地联机对战。

我自己家里面真的是有三个小孩，蔚来也会有三个品牌，这是巧合。 今年 5 月，子品牌乐道发布后，蔚来 CEO 李斌在媒体群访中透露了第三个品牌「萤火虫」（该名称为内部代号，非正式命名）的一些新的信息。 他称，这个第三品牌虽然价格较低，但并非低品质的廉价车。「你可以理解为 MINI 对于宝马的意义，或者以前的 smart 对于奔驰的意义，但（萤火虫）肯定是要更便宜的。」李斌说。 我们的第三品牌，其实已经研发了两三年，现在到了要变现的时候，一年内就可以和大家见面了。 李斌所说的一年，估计是一个比较保守的时间，给自己留下一些周旋的余地，不出意外的话，这辆车将在年底的 NIO Day 首发亮相，明年上半年推向欧洲市场。 在那之前，不妨先来看看萤火虫最新曝光的谍照。 这次的谍照来自外媒 motor.es，是目前为止最清晰的萤火虫谍照，虽然还有着严密的伪装，但我们依旧可以从中读取到一些信息。 总的来看，萤火虫的车身比例称得上匀称，线条柔和圆润，是一辆典型的两厢车。前后悬很短，为电池的座舱留出了较大空间，蔚来招牌的换电也同样兼得，但考虑到尺寸，也许它只能支持蔚来目前最小的 75kWh 电池。 从 18 英寸的轮毂和尾部扰流板来看，萤火虫走的还是两厢小车典型的灵活运动风，但不要对它的性能有所期待，为了不侵占过多的内部空间，它的胎宽只有 215mm。 就像蔚来总裁秦力洪说的那样，萤火虫就像其对标的大众 POLO 一样，是一辆能够灵活游走于欧洲小路的小车，不同之处在于，萤火虫会在尺寸小巧的基础上保证设计与品质。 蔚来的目标，就是通过这样一辆价低且实用的品质感小车，在欧洲快速铺开换电网络。也正因如此，秦力洪在去年年初时表示，萤火虫将会在今年三季度在欧洲进行首发。 蔚来格外重视欧洲市场的补能网络建设，截至 7 月 18 日，蔚来已在欧洲五国累计布局了 50 座换电站和 19 座充电站，接入了超过 60 万根第三方充电桩。 如今蔚来重新将首发地定回国内，推迟欧洲的上市时间，只因欧盟的一系列政策调整。 ▲位于阿姆斯特丹的「蔚来中心」 今年 5 月，蔚来欧洲最大的「蔚来中心」在荷兰阿姆斯特丹开业。该蔚来中心坐落于阿姆斯特丹中心城区莱顿街 32-34 号的梅茨大楼（Metz & Co），毗邻凯泽运河、水坝广场和阿姆斯特丹王宫，由一座建于 1891 年的历史保护建筑改造而来。 但李斌仍在开业当天宣布了一件不太好的消息，称蔚来有可能会改变在欧洲的发展政策。 环境的良性发展对电动汽车来说非常重要，（电动汽车）不应该被当作政治目标。一旦欧盟落实大幅征收关税，蔚来将做出最合理的商业决定，这可能包括推迟或取消在欧洲推出其新款中档车和未来的入门级车型。 他口中的中档车和入门级车型，说的就是乐道 L60 和萤火虫。 ▲身处欧洲的秦力洪（左）、李斌（右）和蔚来 ET7 本月初，欧盟正式对进口中国纯电动汽车征收临时反补贴税，临时关税最长期限为四个月。期间，欧盟成员国将投票决定是否将其转为为期五年的正式关税。萤火虫产自哪里？安徽滁州，蔚来第四座整车工厂。 不过李斌还称，如果蔚来能够在欧洲实现年销 10 万辆的目标，将考虑与当地合作伙伴合作建厂。但从 2023 年 2399 辆的年销量来看，蔚来还有很长的路要走。

快科技7月22日消息，上周小米推出了MIX Flip，这是小米首款小折叠，同时亮相的还有一款配件：MIX Flip随身拍套装。 令人意外的是，这款配件意外走红网络，就在今天，微博话题“小米相纸2元”冲上热搜榜。 据了解，近期小米上市的MIX Flip随身拍套装被广大女生种草，售价499元，是个小型打印机。 跟MIX Flip连接之后，打开相机的随身拍模式，手机拍摄的画面可被快速打印成为实体照片，让眼前美好即刻呈现。 更关键的是，MIX Flip随身拍套装的相纸只要2元，因此拥有极高的关注度，线下用户都叫它小米版拍立得。 有网友表示，富士相纸得贵三四倍，MIX Flip随身拍套装妥妥的是拍立得平替。 因产品爆火，目前MIX Flip随身拍套装在多个平台上被抢购一空，连小米员工都没有想到，它会这么火爆。

作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 生成式AI似乎有个隐形规律：每隔一段时间，就会上演一场令人瞠目的大型“撞车”事件。 仅是今年，就有谷歌Gemini 1.5 Pro模型发布撞期OpenAI视频生成模型Sora推出、OpenAI GPT-4o发布撞期谷歌I/O开发者大会，让全球围观群众都能嗅到大模型争霸的浓浓火药味。 如果说之前种种巧合有OpenAI刻意截胡谷歌之嫌，那么上周4天内Hugging Face、OpenAI、Mistral、苹果连珠炮般相继发布自家最强轻量级模型，绝对是AI产业最新趋势的显形。 现在，AI大模型不再只竞速“做大做强”，还猛烈地卷起“做小做精”。 超越GPT-4o已经不是唯一KPI，大模型进入争夺市场的关键博弈期，要打动用户，不能只靠晒技术实力，还要力证自家模型更具性价比——同等性能下模型更小，同等参数下性能更高更省钱。 ▲上周新发布的轻量级模型GPT-4o mini、Mistral NeMo都在性价比上非常领先（图源：Artificial Analysis） 事实上，这股“大模型反卷小型化”的技术风向，在去年下半年已经开始酝酿。 游戏规则的改变者是两家公司。一家是法国AI创企Mistral AI，去年9月用70亿参数大模型击败有130亿参数的Llama 2技惊四座，在开发者社区一战成名；一家是中国AI创企面壁智能，今年2月推出更加浓缩的端侧模型MiniCPM，用仅仅24亿参数实现了超过Llama 2 13B的性能。 两家创企都在开发者社区有口皆碑，多款模型登顶开源热榜。特别是从清华大学自然语言处理实验室孵化出的面壁智能，今年其多模态模型被美国顶级高校团队“套壳”引起轩然大波，面壁的原创性工作在国内外学术圈都得到认可，令国产开源AI模型扬眉吐气。 苹果也从去年开始研究能更好适配手机的端侧模型。一直走粗放式暴力扩张路线的OpenAI，倒是个相对令人意外的新入场者。上周推出轻量级模型GPT-4o mini，意味着大模型一哥主动走下“神坛”，开始顺应业界趋势，试图用更廉价易得的模型来撬动更广泛的市场。 2024年，将是大模型“小型化”的关键之年！ ▲2024年新发布的轻量级通用语言模型不完全统计，仅计入可在端侧部署的参数量≤8B的通用语言模型，未计入多模态模型（图源：智东西） 一、大模型时代的“摩尔定律”：高效才能可持续 当前大模型研发正陷入一种惯性：大力出奇迹。 2020年，OpenAI的一篇论文验证了模型表现与规模存在强相关。只要吞下更多的高质量数据，训出更大体量的模型，就能收获更高的性能。 沿着这种简单但奏效的路径，近两年全球掀起一场狂飙追击更大模型的疾速竞赛。这埋下了算法霸权的隐患，只有资金和算力充裕的团队，才具备长期参与竞赛的资本。 去年OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼曾透露，训练GPT-4的成本至少有1亿美元。在尚未探出高利润商业模式的情况下，即便是财大气粗的科技大厂，也很难承受长期不计成本的投入。生态环境更无法容忍允许这种无底洞式的烧钱游戏。 顶尖大语言模型之间的性能差距正在肉眼可见地缩小。GPT-4o虽然稳居第一，但与Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro的基准测试分数之差并未断层。在一些能力上，百亿级大模型甚至能取得更出色的表现。模型大小已经不是影响性能的唯一决定性因素。 倒不是顶级大模型缺乏吸引力，实在是轻量级模型更有性价比。 下图是AI工程师Karina Ngugen今年3月底在社交平台上分享的一张AI推理成本趋势图，清晰绘制出了从2022年以来大语言模型在MMLU基准上的性能与其成本的关系：随着时间推移，语言模型获得更高的MMLU精度分数，相关成本大幅下降。新模型的准确率达到80%左右，而成本能比几年前低几个数量级。 世界变化相当之快，这几个月又有一大波经济高效的轻量级模型上新。 ▲更小尺寸的模型能以更低成本实现出色的性能（图源：Embedded AI） “大语言模型尺寸的竞争正在加剧——倒退！”AI技术大神Andrej Karpathy打赌：“我们将看到一些非常非常小的模型‘思考’的非常好且可靠。” 模型能力÷参与计算的模型参数=知识密度，这个衡量维度可以用来代表同等参数规模的模型能具备强的智能。2020年6月发布的GPT-3大模型有1750亿个参数。今年2月， 实现同等性能的面壁智能MiniCPM-2.4B模型，参数规模已经降到24亿，相当于知识密度提高了约86倍。 根据这些趋势，清华大学计算机系长聘副教授、面壁智能首席科学家刘知远最近提出了一个有意思的观点：大模型时代有自己的“摩尔定律”。 具体而言，随着数据-算力-算法协同发展，大模型知识密度持续增强，平均每8个月翻一番。 ▲从OpenCompass榜单变化可以看到小参数、高性能模型成趋势 通过提高芯片上的电路密度，推动实现同等算力的计算设备从好几间屋子才装得下的超级计算机进化到能揣进口袋里的手机，接下来大模型的发展也会遵循类似的规律。刘知远将他提出的指导性规律命名为“面壁定律”。 以此趋势下去，训练一个千亿参数模型，它所具备的能力，8个月后500亿个参数的模型就能实现，再过8个月只需250亿个参数就能做到。 二、兵分多路：闭源价格战热火朝天，开源中美欧三足鼎立 目前进入大模型轻量化竞赛的玩家兵分多路。 OpenAI、谷歌、Anthropic都走了闭源路线。它们的GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro等旗舰模型把控着最强性能档，这些模型的参数规模高达千亿级乃至万亿级。 轻量级模型则是其旗舰模型的精简版。在上周OpenAI上新后，GPT-4o mini凭借超过Gemini Flash和Claude Haiku的性能，成为市场上10B以下最具性价比的选项，To C取代GPT-3.5供用户免费使用，ToB把API价格猛降一把，让采用大模型技术的门槛变得更低。 《机器学习工程》作者Andriy Burkov根据价格推断GPT-4o mini的参数规格在7B左右。面壁智能CEO李大海推测GPT-4o mini是一个专家数量较多的“宽MoE”模型，而非端侧模型，以一个高性价比云端模型的定位，来极大降低大模型落地产业成本。 开源轻量级模型的阵营则更为庞大，中美欧各有代表玩家。 国内阿里、面壁智能、商汤和上海人工智能实验室等均已开源一些轻量级模型。其中阿里Qwen系列模型是轻量级模型基准测试对比的常客，面壁智能的MiniCPM系列模型亦是用小参数越级秒掉大模型的典范，在开源社区好评度很高。 面壁智能是个前瞻性很强的创业团队，2020年在国内率先走大模型路线，很早开始探索如何用高效微调技术降低训练成本，去年年初开展对AI Agent的探索并于8月发布千亿多模态大模型，把大模型与Agent技术落地到金融、教育、政务、智能终端等场景，年末制定端云协同方向，然后今年密集推出多款高效、低能耗的端侧模型。 过去半年，面壁智能已经发布了基座模型MiniCPM 2.4B、MiniCPM 1.2B，长文本模型MiniCPM-2B-128k，多模态模型MiniCPM-V 2.0、GPT-4V性能水准的MiniCPM-Llama3-V 2.5，混合专家模型MiniCPM-MoE-8x2B等。截至目前，MiniCPM系列的整体下载量达到近95万，有1.2万个星标。 这家创企还通过高效稀疏架构实现了更高能效的MiniCPM-S 1.2B模型：知识密度达到同规模稠密模型MiniCPM 1.2B的2.57倍、Mistral-7B的12.1倍，进一步演绎“面壁定律”，推动大模型推理成本大幅降低。 ▲面壁智能MiniCPM系列模型快速迭代并提升知识密度 美国轻量级开源模型阵营中，科技大厂的参与度较高，有Meta、微软、谷歌、苹果、Stability AI等，而且高频上演“后浪把前浪拍倒在沙滩上”的剧情。 Hugging Face也在上周推出135M、360M、1.7B三种参数规格的SmolLM模型，与同等尺寸模型相比性能很有竞争力，其中1.7B版本在多项基准测试的分数超过了微软Phi-1.5、谷歌MobileLLM-1.5B和阿里Qwen2-1.5B。 以“封闭”闻名的苹果，在AI领域却是知名的开源派：去年10月发布Ferret多模态模型；今年4月发布参数量从27亿到300亿的4款OpenELM预训练模型；还有最新推出的DCLM模型，其中6.9B版本性能超过Mistral 7B，1.4B版本MMLU分数超过了SmolLM-1.7B。 ▲苹果用DCLM-Baseline训练模型（橙色），相对于闭源模型（叉）和其他开源数据集及模型（圆圈）显示出良好的性能 欧洲的代表玩家则非法国大模型独角兽Mistral AI莫属。它在上周刚发布Mistral Nemo 12B小杯模型，支持128k上下文处理，性能超过谷歌Gemma 2 9B和Llama 2 8B，推理、世界知识和代码能力都是同量级开源模型中最强的。 这些进步正展现出大模型小型化的应用潜力。 Hugging Face联合创始人兼CEO Clem Delangue预言道：“更小、更便宜、更快、更个性化的模型将覆盖99%的用例。你不需要一辆100万美元的F1方程式来每天上班，你也不需要一款银行客户聊天机器人来告诉你生活的意义！” 三、大模型界的省钱小能手，是怎么炼成的？ 大模型反卷小型化，是AI普惠的必然走向。 不是所有应用都要用最强性能的大模型。商业竞争考量性价比，讲究物美价廉，不同场景、业务对输出质量与成本效益的需求迥乎不同。 超大规模的模型会给开发者带来陡峭的学习成本，从训练到部署都大费周折。更精简的模型则能够拉低投入产出比，用更少的资金、数据、硬件资源和训练周期来构建有竞争力的模型，从而降低基础设施成本，有助于提高可访问性，加快模型部署与应用落地。 ▲根据苹果DataComp-LM论文，模型参数量越少，训练所需算力和时长越少 面向特定应用，轻量级模型需要的数据更少，因此能更轻松地针对特定任务进行微调，实现满足需求的性能和效率。由于架构更精简，这类模型需要的存储容量和计算能力更少，针对端侧硬件优化设计后，能够在笔记本电脑、智能手机或其它小型设备上本地运行，具备低延时、易访问、保护隐私安全等优势，确保个人数据不会外传。 轻量级高性能模型虽小，但要做到“用有限的算力、能耗，把知识浓缩到更小参数的模型中”，技术门槛不低。 其训练过程是先变大，再变小，从复杂大模型中蒸馏出知识的精华。例如谷歌的小杯多模态模型Gemma-2，就是用27B模型的知识提炼而成的。 但在具体技术路线上，不同玩家做法各不相同。 比如在训练数据方面，Meta豪气地给Llama 3喂了15T tokens训练数据。微软、苹果等则将重心放在优化训练数据集和数据方法的创新上，微软Phi-3只用了3.3T tokens，苹果DCLM 7B只用了2.6T tokens。根据苹果DataComp-LM论文，改进训练数据集能在计算和性能间取得平衡，降低训练成本。上周新发布的Mistral NeMo通过使用先进的Tekken标记器，能比以前的模型更加有效地压缩文本和代码。 “变小”还需要架构创新。比如苹果OpenELM模型面向硬件瓶颈来做模型分层精调设计，以提高在端侧的运行效率；面壁智能的MiniCPM-S 1.2B高效稀疏模型实现了近88%的稀疏度，让全链接层能耗降低至84%，解码速度相比对应的稠密模型提高2.8倍，同时不折损性能。 ▲实现资源高效大语言模型的技术分类（图源：《Beyond Efficiency: A Systematic Survey of Resource-Efficient Large Language Models》论文） 大模型是一项系统工程，需要探索“人工智能科学化”方向，也就是通过算法、架构、数据治理、多模态融合等技术方案的持续迭代，更可靠、更可预测、更高质量地训练模型，以不断提升大模型的知识密度。 要做到快速训练和优化模型，需要建立高效的生产线，既要构建全流程工具套件平台，又要形成高效可扩展的模型训练策略。比如面壁的模型沙盒机制通过用小模型预测大模型性能、大小模型共享超参数方案，实现模型能力快速形成。 ▲MiniCPM 1.2B和MiniCPM-S 1.2B推理解码速度实测对比 为了加速大模型赋能智能终端，面壁智能最新开源了业内首个开箱即用的端侧大模型工具集 “MobileCPM “，并提供保姆式教程，帮助开发者一键集成大模型到App。 ▲面壁智能端侧大模型工具集 “MobileCPM ” 恰逢今年是端侧AI爆发元年，从英特尔、英伟达、AMD、高通等芯片巨头到AI PC、智能手机大厂，都在力推丰富的端侧AI应用。终端厂商开始与通用模型厂商联手，推动轻量级模型在广泛的端侧设备中落地。 随着端侧芯片性能变强和模型知识密度的增加，端侧设备本地能运行的模型变得越来越大、越来越好。现在GPT-4V已经能在端侧运行，刘知远预测未来一年内可将GPT-3.5水平的模型放到端侧运行，未来两年内可将GPT-4o水平的模型放到端侧运行。 结语：开启不疯狂烧钱的大模型竞赛 在科技世界，变小、变便宜、变好用的历史潮流总是不断复现。大型机时代，电脑是富豪和精英才能接触到的高精尖奢侈品。进入小型机时代，技术进步把计算设备变得越来越便携好用，PC和手机才进入普罗大众的日常工作与生活。 就像我们需要有庞大算力的超级计算机，也需要普通人能塞进口袋的手机，生成式AI时代需要极致智能的大模型，也需要离用户更近、更具成本效益、能满足特定应用需求的经济型模型。 OpenAI GPT-4o仍然站在最强AI大模型的峰顶，但它不再像以前那般举世无敌，多款GPT-4级大模型已经实现了相近的性能。同时，更加紧凑、高效的大模型正在挑战“越大越好”的观念，“以小博大”的新趋势有望改变AI开发方式，为AI在企业及消费环境中的落地开辟新可能。 卷向小型化的转变，标志着AI产业的重大变革，大模型竞赛开始从专注于提升性能转向关注现实世界更细致的需求。在这股热潮之中，以面壁智能为代表的中国开源力量正在盎然生长，通过一系列技术创新，以更加经济可行的方式来验证大模型知识密度定律，最终推动大模型在实际应用场景中的落地进程。

如果给你 6000 元，你会选择购买一台竖折叠手机，还是一台普通的旗舰手机？ 如果在 2021 年，或许不少人都会毫不犹豫选择后者，但来到 2024 年，小折叠手机，也变成了值得一试的选项。 等等，在 2021 年，用 6000 元，好像买不到一款小折叠吧？ 小折叠也飞入了寻常百姓家 2019 年，首款小折叠屏智能手机 Moto Razr 2019 横空出世，走出了和三星 Galaxy Fold、华为 Mate X 这种翻开变成平板大小的「大折叠」不一样的路，售价 1499 美元，折合人民币过万元。 ▲ Moto Razr 2019，图源：Tom’s Guide 而在国内打响了小折叠知名度的三星 Galaxy Z Flip 和华为 P50 Pocket ，售价也来到了 11999 元和 8988 元。 近万元的起售价，几乎比肩当时这些厂商的顶级旗舰系列，但是配置给到了标准版，甚至在续航、重量方面都逊色不少。 再加上折叠屏技术刚刚起步，不管是横折还是竖折屏，都很难避免折痕、脱落的问题，较低的实用性+极高的售价+造型上的作用，小折叠手机的「奢侈品」感呼之欲出，也让理智的参数党直呼「小折叠不坑穷人」。 结果 4 年后，努比亚 nubia Flip 横空出世，2999 元的价格，将小折叠这种曾经看起来是「有钱人的玩具」，拉到了中端的 3 千元档位。 如果你以为这就是小折叠手机的价格极限，那再来看看以下这款手机： 这款小折叠来自努比亚大东家中兴的另一个子品牌 Libero，这款名为 Libero Flip 的小折叠手机瞄准日本市场，选择合约计划后来到 39800 日元，折合人民币不到 2000 元，可以说小折叠屏手机来到了千元档位。 即使不如中兴那么低价，国内像是 OPPO、vivo、荣耀的小折叠手机，价格也都在 6000 以下，华为第二代小折叠 P60 Pocket 起售价也比初代降低了近 1500 元。 价格走低的背后，是国产供应链相关技术的逐步成熟。不同于三星一家独大的初期，现在的国产折叠屏手机基本选用性价比更高的国产屏，技术上也有独特优势。像是 vivo X Flip、OPPO Find N3 Flip、Magic V Flip 都采用了京东方屏幕，Pocket 2 则由京东分、维信诺联合供应，3999 元的联想 moto razr 40 采用的则是 TCL 华星光电屏幕。 比起配置拉满的「水桶机」，更受女性青睐的小折叠走的是时尚、重设计的路线，因此处理器不需要最新最强，「够用」成为了小折叠的产品哲学，像价格下探到 4999 元的荣耀 Magic V Flip，搭载的已经是两年前的处理器骁龙 8+ 。 而新玩家小米 MIX Flip 则力求成为「全优生」，收割更多对配置和价格敏感又对小折叠有点动心的参数党。 「没有卖不掉的产品，只有不合适的价格」，这句话就很适合放在小折叠手机这个品类上。不仅新品价格逐渐走低，当一台二手三星 Galaxy Z Flip5 的价格来到三千甚至两千价位，「美丽小废物」也变得性价比起来。 小折叠是伪命题吗？ 手机能对折起来，然后呢？这是萦绕在小折叠上始终挥之不去的一个论题，花更多的钱去选择这种特殊的手机形态，能带来什么意义呢？ 和大折叠带来显而易见的体验提升不同，小折叠这种形态似乎有点「可以，但没必要」的感觉。而且要想正常用手机，还要经历一个「翻开屏幕」的操作。 和传统翻盖功能机不同，大部分小折叠智能手机的铰链都带有阻尼，通过悬停支持更多使用场景，这也导致用户基本上都要用双手「掰开掰直」折叠屏。 而且由于小折叠屏幕的脆弱性，为了更耐用，大部分用户都不敢直接「啪」一声关上，而是小心翼翼将屏幕对折起来。 偶尔开关一次可能还好，但是一个星期打开合上几百次，也许就能让用户感觉不胜其烦。 于是我们发现，小折叠手机外屏，从三星 Galaxy Z Flip 的两个指甲盖大小，演变成小米 Mix Flip 这种几乎等于一个小手机的尺寸，分担内屏的任务和功能。 荣耀 CEO 赵明谈到小折叠的时候，提出了这么一个观点： 合上屏幕才是小折叠独特的价值主张 他认为，小折叠手机打开后其实和直板手机无异，外屏才是小折叠手机全新的交互场景。 所以荣耀 Magic V Flip 配备了一块 4 英寸大小、405 PPI 素质的外屏，交互上则几乎相当于一个「迷你手机」的屏幕，用户可以用其叫车、逛淘宝、点麦当劳。 这种交互方式不是荣耀 Magic V Flip 独享，像是 OPPO Find N3 Flip 更新后的应用启动器，以及小米 Mix Flip 的外屏，都能实现更丰富更接近全尺寸屏幕的操作，甚至还能用来看视频。 但小折叠屏作为妥协和短板都很明显的产品，你却发现它在功能上很难举出一个杀手级的亮点：外屏本质上无法撬动更多消费者；同样主打「小巧轻便」的 iPhone Mini 系列已经离我们而去两年了；而像悬停自拍、「DV 机形态」拍视频这些功能，和「拍立得」外设配件，更多是一种玩法，而不是核心优势。 小折叠给人的感觉有点像手机上的「曲面屏」，带着科技感和未来感亮相，却没能带来交互上的大变革。 看到这里，你可能以为我是一个「小折叠」的黑粉，我必须承认我一直都不太看好小折叠手机，但我还是认为，小折叠手机有其存在的必要。 当我在各种社交平台键入「买小折叠手机的意义」时，很多人都提到，他们已经厌倦了方方正正一成不变的智能手机，能折叠的小手机不仅很科幻，而且极具设计感的精致外观，这已经足以让他们下单。 对于消费者来说，多一个选择永远比没有好。 而对于厂商来说，其实目前来说小折叠手机是一个吃力不讨好的品类。 IDC 数据显示，2023 年小折叠在折叠屏手机品类中市场份额下降了 10.4%，来到 31.9%；另一家机构 Counterpoint Research 的数据显示，2024 年第一季度，小折叠手机的出货量同比下降 1%。 ▲ 图源：Counterpoint Research 之前做得比较有口碑和知名度的 OPPO 和 vivo，都传言放弃更新小折叠产品线。 赵明也坦言，Magic V Flip 小折叠要实现盈亏平衡，至少需要出货量达到百万以上。在众多品牌放弃小折叠的节点上推出 Magic V Flip，是因为荣耀相信小折叠手机的市场潜力。 Counterpoint Research 也认为，随着智能手机销量增速放缓，像是折叠屏这种新的手机形态，将带来智能手机的进一步高端化，智能手机的收入将比销量的增长更快。 小折叠是一个需要逐渐培养的市场。相比起国外，国内能购买到的小折叠手机品牌选择更多，不断推出的小折叠产品，正在改变着消费者对可折叠看法，同时也在反哺供应链的成长，逐渐补足小折叠价格和耐用性上的短板，逐渐减少、解决小折叠手机的痛点。 选择低价走量的小折叠或许不完美，还有很多妥协，但它能真正掀起「小折叠普及风暴」，让更多人有机会接触到小折叠手机。而定位高端的小折叠，则是往「尝鲜到常用」的方向发起冲击，致力于成为更多用户的主力机，同时打造更高端的品牌形象。 ▲ 小米今年才入局小折叠品类 而如果再上升一点，小折叠的存在，一直在向沉闷无聊许久的手机市场，发出阵阵波澜。 最近有一个热门的微博话题「这几年手机的变化大吗」，网友的讨论都是，感觉新手机和四年前都没太大不同，这也是为什么现在「手机钉子户」越来越多。 这几年 Y2K 美学兴起，那些滑盖、翻折的老古董功能手机，重新成为一种时尚符号，背后正是我们重新向往起那个充满创新和想象力的时代，那是个手机、MP3、电脑都不只有一种外观的时代。 ▲ Y2K 美学很重要的一个元素刚好也是翻盖手机，图源：New York Post 而当今方方正正、规规矩矩的形态，正在扼杀我们的想象力。 我有一个大胆的想法 和小伙伴聊小折叠手机的外屏使用场景，他忽然提出了一个有趣的假设：这个外屏说不定能成为一种 AI 设备形态。 我一开始还没有反应过来，但他提到一个设备，我瞬间理解： 这款设备就是今年大热的 AI 设备 Rabbit R1，在形态上，它和一台小折叠的外屏惊人地相似。 Rabbit R1 的理念是通过语音指令让 AI 完成一系列的操作，比如，一句话让 AI 帮你叫外卖、打车等等。 而这刚好也和目前厂商正在着力的智能方向趋同，像是 Apple 智能、鸿蒙原生智能，都在试图实现这种通过 AI 和语音就能一步到位的交互方式。 Rabbit R1 让人失望的原因，很大一部分在于其没有安装真正的 app，而小折叠本质上就是充满应用和功能的智能手机。 很多批评者都认为这些 AI 设备没能展现出取代智能手机的潜力，但如果这两者不需要去相互替代，而是结合呢？通过 AI+语音的形式，小折叠用户仅需要使用外屏就可以完成日常大部分操作，而要观看内容和进行创作的时候，则翻开屏幕使用内屏。 除了 Rabbit R1，挂靠在上衣的口袋、并且摄像头对准外界的小折叠手机，还像今年另一个大热的 AI 设备 Ai Pin： 这些看起来是脑洞大开的想法，也许真的离我们并不遥远。三星最新的 Galaxy Z Flip6，已经开始往外屏增加 AI 味：智能回复短信、智能对焦拍照。 ▲ 图源：Android Authority 未来小折叠手机会不会演变成这种形态没有人能知道，但这正好说明，小折叠还有很强的可塑性，不一样的形态，确实能带来不一样的意思。 你的选择是？ 回到开头的问题，给你 6000 块，你会选择购买一台小折叠，还是一台普通的直板手机？ 我可能会选择一台小折叠，因为自己已经有了一台还不错的直板手机了，买一台小折叠把玩一下，又未尝不可呢？ 我相信，如果给你 6000 元买手机而不是「换」手机，你可能也会乐意买一台小折叠。这也是当下小折叠的状况：很多人都把它当作「第二台」手机，在厌烦主力机的无趣之后，投奔翻折屏幕的怀抱。 现在也有不少用户，在「尝鲜」一下小折叠后，发现其使用体验已经足够优秀，于是将「备胎」转正。 参数从来不会决定一切，小折叠最重要的从来不是手机功能性能本身，有时候，一点点特别的体验，足以让我们做出选择，不管男女老少皆是如此。

【CNMO科技消息】三星的可穿戴设备市场通常展现出良好的兼容性，即便是与非三星品牌的安卓智能手机也能顺畅工作，尽管部分高级功能可能专为三星Galaxy系列智能手机和平板电脑设计。然而，在Galaxy Ring这款创新智能戒指的推广过程中，三星的营销策略似乎不经意间制造了一个误解——即该设备仅限于与自家Galaxy智能手机配对使用。这一印象不仅源自市场宣传，连产品页面的某些条款也强化了这一观念。 三星Galaxy Ring 但实际情况却出人意料，Galaxy Ring展现出了更为广泛的兼容性。YouTube上的科技达人M. Brandon Lee通过实际演示，证明了这款智能戒指能够成功连接并运行于非三星品牌的安卓手机上，如Nothing手机。实现这一点的关键在于，用户只需从Google Play商店下载并安装Galaxy Wearable应用，并可能还需要添加Samsung Health和SmartThings应用以完成配置。 更令人意外的是，据行业内部消息透露，Galaxy Ring未来还计划支持iOS设备，尽管具体的兼容时间表尚未公布。不过，值得注意的是，若用户选择将Galaxy Ring与非Galaxy系列的安卓或iOS手机配对，可能会遇到一些功能限制。根据三星的官方说明，这些限制主要涉及Energy Score评估和Galaxy AI提供的个性化健康建议等特色服务。

快科技7月22日消息，根据Runto洛图科技的数据，7月份液晶电视面板价格开始普遍下降。 分析指出，尽管“控盘”策略曾使得关键尺寸面板的价格在两个月内保持稳定，但由于电视终端市场需求疲软，价格最终还是要回归市场机制。 2023年上半年，电视终端市场的表现远未达到预期。尽管全球电视市场品牌整机出货量创下十年来的新低，但2024年上半年并未出现反弹，只呈现轻微的波动，其中中国市场甚至出现了4.2%的同比下降。 目前，整体品牌制造商的库存周数并不高，但零售速度并不理想，导致面板买家不愿轻易下单。 同时，面板制造商也不愿意轻易降价，因为即使降价，也很难激发有效的采购订单，而且如果现阶段价格大幅下降，可能会出现失控的崩盘风险。

编译 | 孟强 编辑 | 云鹏 智东西7月22日消息，据Venture Beat报道，上周，Hugging Face、Mistral AI和OpenAI于7月16日和18日相继推出各自研发的小模型（SLM），承诺将先进的自然语言处理能力普及化。在过去，科技公司竞相在大语言模型赛道上追求规模更大、更复杂的神经网络，Venture Beat认为，这些小模型开辟了新的赛道，还可能影响企业使用AI解决方案的方式。 小模型，顾名思义，是相对于大语言模型（LLM）而言的，它们一般来说具有较少的参数和较低的计算资源需求。与参数量动辄上千亿甚至万亿规模的大语言模型相比，三个新的小模型：SmolLM、Mistral NeMo和GPT-4o mini的参数量可以在几亿到百亿不等，从训练量到能耗都低于大语言模型。三个模型虽然使用不同的方式实现AI普及化，但它们都有一个共同目标：将强大的语言处理能力带给更多设备和应用。 一、小模型如何改变边缘计算 Venture Beat认为，Hugging Face的SmolLM是三者中最具革新性的。它专为在移动设备上运行设计，拥有三种规格：1.35亿、3.6亿和17亿参数量，方便边缘设备进行AI处理，解决了数据隐私和延迟的关键问题。 SmolLM的意义远远不只是提升效率。让边缘设备也能用上AI处理，能够让设备应用在低延迟和高隐私保护的基础上运行。在过去，很多复杂的AI功能因隐私或连接问题无法实现，有了SmolLM，这些功能或能走进现实。 此外，Mistral AI推出了Mistral NeMo模型，拥有120亿参数量，上下文窗口可长达128k。Mistral NeMo面向台式电脑，定位介于云端大模型和超紧凑型移动AI之间，前者是在云计算平台上训练和运行的大规模AI模型，后者是在资源受限的移动设备（如手机和可穿戴设备）上运行的高效、紧凑的AI系统。 Venture Beat称，Mistral NeMo的计算方法可能会给企业领域带来不小的改变。该模型有潜力利用消费级硬件将复杂的AI功能普及化，这些功能曾经只是科技巨头和资金充足的研究机构的专属研究对象。这可能能帮助各行业普及AI驱动应用，比如优化客户服务、提供更复杂的数据分析工具。 二、OpenAI的高效小模型GPT-4o mini价格美丽 OpenAI也推出GPT-4o mini，加入了小模型的竞争，该模型被称为市场上最具成本效益的小模型。输入每百万token仅需15美分，输出每百万token仅需60美分，Venture Beat称GPT-4o mini大大降低了AI集成资金准入。 除此之外，GPT-4o mini的定价策略可能会催生出一波新的AI驱动创新，尤其是在初创企业和小型企业中。通过显著降低AI集成的成本，该模型有效地降低了采用AI驱动解决方案的准入门槛。Ventrue Beat认为，这可能会加速多行业的技术创新和改革。另外，这一向小模型的转变反映了AI社区的新趋势：研究人员和开发人员越来越关注效率、可及性和细分应用。这一趋势可能会催生更有针对性和更高效的AI解决方案，优化特定任务和行业。 三、小模型推动绿色科技创新，减少技术碳足迹 向小模型转变的趋势也与对AI环境影响的日益关注相一致。小模型训练和运行耗能更小，可能会减少AI技术的碳足迹。随着各科技公司在可持续方面面临越来越大的压力，Venture Beat认为，小模型的低能耗和低排放可能成为一个重要的卖点。 这种向小模型的转变的环境影响可能是深远的。随着AI变得越来越普及，更高效模型的普及所带来的节能效益可能是巨大的。这或许能让AI在绿色创新方面起到领导作用，而不是继续加剧全球变暖。 然而，小模型的崛起也并非没有挑战。随着AI变得越来越普及，偏见、问责制和伦理使用的问题变得更加紧迫。如果不加以监管，通过小模型普及AI可能会放大现有的偏见或产生新的伦理困境。对于小模型的开发者和用户来说，除了技术能力之外，还必须优先考虑伦理问题。 结语：AI发展的未来指向多元化、专业化 虽然小模型在效率和普及性方面具有优势，但由于参数量限制，它们在许多的任务上的处理能力可能无法与大语言模型匹敌。Venture Beat表示，这表明未来的AI发展格局中，将有各种规模的语言模型，而规模较小的模型将有自己所擅长的具体方面。 展望未来，我们期待看到AI模型的发展百花齐放，无论是大语言模型还是小模型，一刀切的方法都不可取，关键在于找到模型规模、性能和具体应用要求之间的平衡。对于企业和技术决策者来说，这三款小模型代表了向更高效、更专业、可部署的AI解决方案的转变，为AI在企业环境的整合提供了新的可能性。至于小模型是否能取代云端大模型目前的主导地位，现在下结论还为时尚早。

IT之家 7 月 22 日消息，谷歌将于 8 月 13 日举办“Made by Google”发布会正式推出 Pixel 9 系列手机，在发布会前夕，关于该系列新机的爆料不断。现在 XDA 论坛上出现了 Pixel 9 Pro XL 的真机图，并透露了这款手机的多项新配置。 IT之家注意到，图片显示，该机配备了 16GB 内存和 256GB 存储空间。值得一提的是，之前的 Pixel 手机内存从未超过 12GB。此外，还有消息称，Pixel 9 Pro XL 的 128GB 版本也搭载了 16GB 内存，这意味着谷歌可能将 16GB 内存作为 Pixel 9 Pro XL 全系标配，谷歌做出这一决定的原因可能是为了满足手机上大量 AI 功能对内存的需求。 除了大内存，Pixel 9 Pro XL 还将搭载三星最新的 Exynos 5400 基带芯片，这是 Exynos 5300（Pixel 8 系列使用）的升级版，支持更快的 5G 网络速度。三星表示，这款芯片基于 3GPP Release 17 标准，能够实现高达 14.79Gbps 的峰值数据传输速度。三星可能出于卫星通信等方面的考虑选择了 Exynos 5400，据悉整个 Pixel 9 系列都将配备这款基带芯片。 虽然 Pixel 9 系列的主摄像头可能不会有明显升级，但其他相机模组会有提升，Pixel 9 Pro XL 的变焦能力预计将达到 30 倍。此外，谷歌还为预订 Pixel 9 Pro 系列的用户准备了限量版收藏品。

快科技7月22日消息，据媒体报道，索尼Xperia系列即将迎来颠覆性设计变革，最新曝光的Xperia 1 VII采用了前所未有的横向摄像头排列方式，这一显著变化打破了索尼多年来的“垂直”后置摄像头布局传统，镜头模块显著凸出手机背部，预示着摄影性能的进一步提升。 据可靠消息透露，明年的Xperia系列不仅将启用全新的命名策略与产品线调整，其外观设计也将迎来重大革新，Xperia 1 VII的横向摄像头设计正是这一转变的先锋之作。 Google Pixel 9 Pro 回顾索尼Xperia 1 VI，这款旗舰机型已凭借其卓越的显示技术脱颖而出，搭载了4K分辨率屏幕，并支持1-120Hz智能动态刷新率调节，不仅为用户带来极致的视觉享受，还实现了更为出色的能效管理。 在性能配置上，Xperia 1 VI搭载了骁龙8 Gen3处理器，辅以高达12GB的RAM，确保了流畅无阻的多任务处理体验。而其5000mAh的大容量电池，配合30W快速充电技术，有效缓解了续航焦虑。 摄影方面，该机后置4800万像素主摄，采用了1/1.35英寸的超大传感器，不仅成像质量卓越，还支持微距拍摄功能，最近对焦距离可达4cm，让每一个细节都清晰可见。 索尼Xperia 1 VI没有国行版，港版已在索尼官网上架，12+256GB售价9699港币（约合人民币8975元），12+512GB售价10499港币（约合人民币9720元）。 索尼Xperia 1 VI

随着三伏天到来，多地持续高温，不少网友反映，不仅人在户外热“化”了，手机也热“崩”了，出现发烫、卡顿、网速变慢、黑屏等情况，“外出手机简直不能用，真的好怕手机炸了”。手机晒到宕机，人们寻找各种“神器”给手机降温，如几分钱一张的冰贴、清凉贴、冰袋等，有的降温“神器”卖出了上亿件。手机发热乃至宕机，手机厂商怎么说？ “一到室外就卡顿、网速变慢” 进入6月，有各个品牌的手机用户陆续在社交平台上反映，在户外使用手机，手机烫成了电烙铁，“昨天在外面拍照，相机直接无法使用”“用相机拍了一会儿画面就自动变暗”“接个视频烫得要‘死’，还莫名其妙黑屏了，半小时才开上机，以为手机坏了”“烫到界面卡点不动，画面延迟”“打开个链接等半天，而且电量掉得更快了”。也有网友表示，“不仅外出烫，（手机）在室内也很烫”。为何进入夏季，手机频繁出现上述情况？与高温天气是否有关系？中新经纬近日以消费者的身份致电苹果、vivo、OPPO、华为、荣耀官网客服进行咨询。苹果技术支持表示，以最新款iPhone 15 Pro Max为例，其为钛金属外壳，导热性较玻璃外壳更高。如果长时间在户外，手机可能因气温过高导致发烫，进而触发自身保护机制，手机会自动降低屏幕亮度，以降低手机能耗。如果有应用程序连接蜂窝网络保持运行，在这种情况下，蜂窝网络会一直尝试连接更好的信号，在手机能耗降低的情况下，网络速度也会变慢。“如果在户外使用手机，特别是地图导航软件，一方面蜂窝网络不断尝试连接更强的信号，另一方面需要实时更新位置，二者叠加耗电速度更快，手机温度越高，会导致其他性能没有那么好用。”上述苹果技术支持说。华为消费者服务热线接线客服表示，手机为了保护电池以及相关的功能，可能会出现黑屏的情况。不过，该客服否定了气温高导致网速降低的说法，“网速一般与信号有关系，与温度应该没有太大的关系”。另外，OPPO、荣耀、vivo官网客服也表示，手机温度过高，会出现临时黑屏、网速变慢的情况。“夏天手机散热慢，如使用大功耗软件，比如拍视频、视频聊天等，可能会导致手机功耗进一步增加，加剧手机发热的情况。”OPPO官网客服表示。 降温“神器”？品牌客服不建议 在高温天气中，手机成了一块“暖手宝”，并引发各种状况，于是消费者们寻找各种“神器”给手机降温，“两个退热贴交替使用，贴一下拿下来晾一下，用这个方法实现直播2小时不关机”“几块钱冰贴就能解决几千块手机的烦恼”“把手机壳拆下来用酒精喷在纸上擦屏幕和背面，一边擦一边拿风扇吹，手机立马就不烫了”“把手机壳放冰箱，烫手就拿出来套上”。 ▲社交媒体截图 降温“神器”除了能让手机恢复正常温度，成本也不高，且方便带到室外。中新经纬在1688网站看到，有厂家销售的冰贴、降温贴成交量高的达到1119.1万件，一贴的批发价格0.25元至0.45元；另一厂家2片装批发价格低至0.07元，已成交298.0万件；也有厂家销售自吸水冰袋，根据规格不同，冰袋的价格在0.08元至0.78元不等，当前已成交1.5亿件。不过，冰贴等降温“神器”不一定安全。有网友就表示，“我用冰袋外包一层洗脸巾给手机降温，今天官方售后告诉我这样会导致主板进水”。前述手机品牌客服也建议，给手机降温以软件设置以及避开高温环境为主，不清楚第三方用品对手机设备的损坏程度，无法给消费者做出保证，不建议使用冰贴、冰袋、冰圈等给手机降温。苹果技术支持建议，不用手机时可以启动低电量模式、自动调节亮度，尽量减少手机能耗，也不要把手机放在高温封闭空间如皮包、太阳直射的车里，减少对电池的损伤。“冰袋之类降温方式不是很建议，电池是一个化学消耗品，手机如果保持在过冷状态，电池里的化学物质动不了，所以无论是过冷或过热均不建议。”苹果技术支持表示。vivo客服也解释称，当手机温度较高，突然被贴上冰块或退热贴，可能导致手机内水蒸气凝固液化，产生水滴，对电子元件的运行带来影响。荣耀客服建议，如果亟需手机降温，将手机置于室内，开启空调，或者将手机放置在冰凉的铁质桌子或温度稍低的地方，静置3至5分钟就可以正常使用。此外，有多位手机品牌客服提及可以使用小风扇、散热背夹等散热器进行降温。中新经纬在OPPO、vivo官方商城看到均有散热背夹售卖，价格在100元至200元之间。 手机散热面临新挑战 智能手机之“热”，背后是更轻薄的机身、更强大的性能以及大模型的本地化运行对终端的功耗管理、散热效率给手机厂商提出的新挑战。民生证券今年7月发布的研报显示，手机中最常用的散热材料为石墨散热膜和VC均热板。上述研报解释称，石墨膜具有良好的柔韧性、耐高低温性、化学稳定性及优秀的水平传热能力，消除小型化智能电子设备局部热点效果好。石墨为当前最主流的散热方式，苹果全系列产品采用纯石墨散热方案，其余手机品牌兼具纯石墨/石墨+VC均热板混合方案。此外，石墨烯膜散热效果相比石墨有一定提升，自2018年被华为应用于Mate 20系列后，国内旗舰机、游戏机上石墨烯膜逐步成为主流散热方案之一。OPPO官方旗舰店客服表示，今年7月上市的OPPO A3采用石墨散热片技术，可迅速将热量均匀传递到石墨片的各个位置，向外扩散。前述研报还显示，VC均热板具有更高的导热散热效率、可快速将热量均匀扩散到一个较大的面积上、能够集成解决多个高功耗器件的散热需求等。“当前VC向超薄方向发展，以节省手机内部空间，在三星、华为 Mate60、OPPO 等旗舰机型上大量使用，成本较石墨高，但散热效果更好。”民生证券研报指出。vivo与OPPO分别在今年7月与1月发布了iQOO Neo9S Pro+与OPPO Find X7 Ultra，前者内置6K天幕VC液冷散热系统，后者拥有7930mmVC散热面积，利用双蒸汽通道液冷对SoC芯片进行快速散热。华创证券今年7月发布的通信行业深度研究报告显示，AI手机功耗或提升，目前旗舰智能手机散热主要采用大片石墨为主，后续伴随着散热要求的提升，石墨烯和VC均热板渗透率或有望迎来增长。今年7月上市的荣耀Magic V3首次使用钛作为VC基材，VC内部蒸汽空间提升15%，散热性能相比上一代提升53%。