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快科技3月16日消息，在2024年华为云&华为终端云创新峰会上，华为官方宣布鸿蒙生态设备数量已达8亿（截至2024年年初）。 其中包括手机、PC、平板、智慧屏、车机等高频使用终端设备，已有数千个企业和机构启动了鸿蒙原生应用开发。 目前HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版已经在进行开发者测试，按照余承东的说法，华为将在今年秋天正式推出正式版，Mate 70系列应该会是首发预装机型。 该系统底座全栈自研，去除掉安卓底层代码，不支持打开安卓系统应用，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。 届时，华为手机将实现芯片、系统以及绝大多数零部件国产化，达到国产手机史无前例的国产化完成度。 研究机构TechInsights此前表示，2024年安卓和苹果iOS将继续在全球范围内保持双雄地位，但在中国市场上的份额将被华为鸿蒙OS蚕食。

近日，被视为A股“漂亮50”新典范的首批10只中证A50ETF全部结束募集，10只ETF募集总规模接近170亿元。其中，共有4只产品以超过20亿元的认购金额触发比例配售，成为近期市场少见的“爆款”基金。 与春节前相比，近两周资金“抄底”ETF的风向发生变化。以沪深300ETF为代表的大盘宽基指数ETF仍受资金追捧，而以中证2000ETF为代表的小盘宽基指数ETF却遭遇净卖出。 “爆款”基金大卖近170亿元 3月1日，首批10只中证A50ETF全部结束募集，包括易方达、富国、工银瑞信、华泰柏瑞、嘉实、银华、华宝、大成、摩根资产管理、平安等10家公募基金旗下产品。中国证券报记者从相关渠道获悉，10只ETF募集总规模接近170亿元。 其中，摩根资产管理、平安基金、大成基金、华泰柏瑞基金旗下中证A50ETF以超过20亿元的认购金额触发比例配售，成为近期市场的“爆款”基金，也是近期权益基金发行市场的一大亮点。摩根资产管理对旗下中证A50ETF于2月19日至28日的有效认购申请采用“全程比例确认”的原则予以部分确认，该基金募集期内有效认购申请确认比例结果为87.787%。平安基金对2月28日通过网上现金认购和网下现金认购的有效认购申请采用“末日比例确认”的方式给予部分确认，确认比例约为79.65%。 华宝中证A50ETF拟任基金经理蒋俊阳认为，中证A50指数成份股一定程度上可作为A股“漂亮50”的新典范。同时，A股在经历前期调整之后，各行业龙头公司的估值已处于历史较低水平，结合上市公司后续可能出现的盈利能力改善来看，中证A50指数及其成份股正体现出较明显的中长期配置价值，这只宽基指数及挂钩指数的产品将为投资人提供分享中国经济未来成长的投资利器。 小盘宽基指数ETF资金净流出 Wind数据显示，截至3月1日，2024年以来A股ETF资金净流入高达3243亿元。宽基指数ETF成为主要“蓄水池”，易方达沪深300ETF、嘉实沪深300ETF、华泰柏瑞沪深300ETF、华夏沪深300ETF四只基金今年以来“吸金”均超过500亿元。 不过，春节假期过后，伴随着市场回暖，大资金“进场”速度有所放缓，A股ETF整体呈现资金净流出。2月19日至3月1日，合计净流出54亿元。 值得关注的是，大中盘与小盘宽基指数ETF资金流向明显分化。2月19日至3月1日，易方达沪深300ETF、嘉实中证500ETF、华夏沪深300ETF、华夏中证500ETF、中证500ETF、华泰柏瑞沪深300ETF资金流入依旧坚挺，资金净流入最多的易方达沪深300ETF“吸金”61.7亿元，其余5只基金净流入额从21亿元到49亿元不等。 而以中证2000、科创板、创业板为代表的小盘宽基指数ETF资金净流出则尤其明显。2月19日至3月1日，华夏上证科创板50成份ETF净流出62.94亿元，华泰柏瑞中证2000ETF净流出42.77亿元，华安创业板50ETF净流出17.8亿元，南方中证1000ETF、南方中证2000ETF、易方达创业板ETF、鹏华上证科创板100ETF、博时上证科创板100ETF等多只小盘宽基指数ETF均呈现资金小幅净流出。 来源：中国证券报·中证网

作者｜贾桂鹏 日前，苹果停止电动车项目“泰坦计划”（Project Titan）且将重点转向人工智能的消息令业界震惊。 事实证明，苹果发力AI的进度没有让人失望，3月15日，知情者透露，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。并且，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。 这已经不是苹果第一次收购其他企业来扩充自身的AI力量，根据市场调查机构Stocklytics公布的最新报告，苹果在2023年共收购了32家AI公司，在主要科技公司去年收购相关公司数量上，位居榜首。 这时候，我们不免有疑问，“有钱任性”的苹果要依靠收购来打通自己的AI路径吗？收购如此多的AI公司后，苹果在AI技术方面的未来在哪里？ 发力AI，有钱任性的苹果收购计划不停 据了解，此次苹果收购的DarwinAI公司，主要开发了可在制造过程中对零部件进行视觉检测的AI技术，并为一系列行业的客户提供服务。DarwinAI的核心技术之一是让AI系统变得更小、更快，这项技术可能对苹果有帮助，因为苹果正专注于在设备上运行AI，而不是完全在云端运行。 对于这笔收购交易的细节，苹果并没有透露，但我们发现，DarwinAI也不是“无名之辈”，截至2022年，DarwinAI就已经筹集超过1500万美元，该公司获得了霍尼韦尔和Inovia Capital等风险投资公司的投资。此外，DarwinAI还与洛克希德马丁和英特尔等公司有合作关系。 其实，收购DarwinAI只是今年苹果加大AI投入的最新表现，苹果早在2020年就开启了“买买买”模式，其中，他们收购了Voysis，这是一家人工智能初创公司，致力于制造能够自然帮助理解自然语言的数字语音助手，苹果公司收购该公司的目的是改进其设备中的虚拟助手Siri。另外，他们还拿下了Curious AI、 AI Music、WaveOne等初创AI公司。 而且，苹果公司正在寻求更多的收购，甚至计划引入一家德国初创公司Brighter.AI来改进其新款Apple Vision Pro头显。 Stocklytics金融分析师Edith Reads称，通过收购有前景的AI初创公司，苹果获得了顶级人才和核心创新技术。苹果的投资策略侧面凸显了其在AI领域的关注重点，包括AI人才、关键技术和知识产权等。 元宇宙新声认为，虽然苹果的竞争对手似乎遥遥领先，但未来几年，情况也许会发生变化，在科技领域，我们不能忽略苹果的一举一动。 苹果当下的AI布局 此前，在苹果年度股东大会上，库克没有透露苹果的AI进展，但他曾表示，目前使用苹果AI技术的设备包括Vision Pro（手部追踪）和Apple Watch（心率警报）。他同时称，每一台使用苹果芯片的Mac都是一台功能异常强大的AI机器，目前市场上没有比它更适合AI的电脑。 但对于苹果的AI计划，资本并没有给出积极的反馈，在会议结束后，苹果股价下跌了0.89%。虽然看上去，苹果是刚刚重视起其AI业务，但事实上苹果在AI领域已经有不少布局。 早在2017年6月，苹果公布了CoreML框架，CoreML旨在将预先训练的AI模型部署到苹果设备的各种应用程序中，也许这是苹果曾经被动参与生成式AI的最初路径。 另外，专门在Apple芯片上用于机器学习的开源阵列框架MLX的推出代表着苹果的态度从被动参与到主动开发的转变。于去年12月发布的MLX专为机器学习研究人员设计，旨在有效地训练和部署AI模型。这在某种程度上表明了公司对生成式AI的野心。 在去年横扫全球的大型语言模型领域，苹果也有触及，去年7月，彭博社曾爆料，苹果已经建立了大语言模型框架“Ajax”，并且基于Ajax创建了聊天机器人服务，一些工程师称之为“苹果GPT”。去年10月，苹果与康奈尔大学的研究人员共同开发了多模式AI模型Ferret。但似乎我们还没有看到苹果在大模型上的成果。 除了构建AI框架和基础模型之外，苹果还在与外部合作伙伴合作，推进生成式AI的开源能力。此外，苹果还在加州、西雅图、巴黎、北京等部门招聘大模型技术人才，显示出其在AI领域的雄心壮志。 早在17年就开始参与到AI业务发展的苹果，似乎在这场AI大战上赶了一个“晚集”，但将全部资源投入到AI的苹果，我们发现他的野心却大得“令人咋舌”。 苹果的AI野心能实现吗？ 我们看到，其他科技巨头，如微软、谷歌、Meta最早都是将AI大模型技术融入搜索、社交等前端业务中，并在B端向云服务领域渗透。大模型热度不断走高，让这几家公司市值一路上涨的同时，也更早地拿到AI时代的入场券，足可见AI在软件、应用层面的重要性。 那么，苹果也会将AI技术融入软件和应用层面吗？毕竟苹果更加封闭的操作系统让其在部署AI技术时有着天然的优势。 我们看到，在去年10月突然召开新品发布会更新Mac产品线之后，就有爆料称苹果会将下一代Mac当作AI软件和系统的消息，之所以选择Mac作为“先头部队”，恐怕是考虑到芯片算力问题，苹果M3芯片拥有竞品中最高的计算速度和运行效率，可以更稳定地处理AI任务。 除此之外，苹果在深度融合AI大模型的iOS 18和iPadOS 18，也早已被提上日程。海通证券分析师Jeff Pu在去年年底更新的一份研报中指出，苹果已在2023年建成了数百台AI服务器，以提升边缘AI处理能力，今年仍将继续扩容。云端算力的提升，很可能是为在iOS 18中内嵌自研大模型做准备。 元宇宙新声预测，苹果也许会在6月举行的全球开发者大会（WWDC）上推出一系列基于生成式人工智能的工具，可能包括对Siri的改进。这些新工具预计将作为iOS 18的一部分，提供更自然的对话能力和更加个性化的用户体验。 但事实是，苹果的野心恐怕比我们想象的还要大，苹果的优势在于：它可能是唯一拥有硬件层、中间层、模型层、应用层等全栈式能力的科技公司，在自有人工智能芯片、云计算、算法和数据的多层降本增效优化叠加下，带来的模型系统优化效果将会非常显著。 我们认为，苹果在AI领域有三点最大的优势，首先在硬件层面：苹果在AI芯片设计研发领域和全栈工具链的持续投入，使得苹果完全有能力，基于自研芯片推出推理加速方案，并且可以适配自研基座大模型； 其次是数据层，拥有数量巨大用户基数的iOS系统可以给苹果提供大量的语料与用户行为，而且，自2011年被集成到了iPhone 4S的Siri，积累了十余年时间跨度的用户对话数据； 最后是应用层面上，苹果现有的iOS系统给用户端的文字、图片、音视频等内容生成服务提供了平台和受众。 这也意味着，如果苹果从上述底座大模型和自研芯片入手，软硬件结合，同时做OpenAI和英伟达专注的两件事，苹果的野心可谓是“昭然若揭”。 一家公司完成OpenAI和英伟达做的事情，看似是天方夜谭，但如果这家公司是苹果，似乎就给了我们更多遐想的空间。不过，相较于具有先发优势的OpenAI和“硬件霸主”的英伟达，现在才启动的苹果似乎在AI时代落后了不止一个身位，不知道苹果能否凭借着更加庞大的资金链、巨大的用户量和多年布局硬件的优势追赶上呢？似乎AI时代巨头们的竞争已经进入到白热化。 写在最后 当下，在持续的AI技术军备竞赛中，苹果正在与许多AI初创公司进行大规模交易，主要为了在未来发展中占据有利位置。通过收购有前景的AI初创公司，苹果获得了顶级人才和核心创新技术，并在关键的AI领域巩固了其地位，确保在迅速变化的技术环境中保持竞争优势。 元宇宙新声认为，苹果在多年来的成功给了大家太多的幻想，但是在AI时代，一切都在发生着变化，微软凭借着AI市值超越苹果、英伟达凭借硬件飞速发展，曾经名不见经传的OpenAI成为了时代最大“黑马”，也许我们以后要习惯苹果不再处于“领头羊”的位置，而All in AI的苹果又能否“力挽狂澜”再次“染指辉煌”，现在也还是未知数。

2024年以来，公募基金行业频频迎来高管变动。Wind数据显示，截至2月29日，2024年内总计有26家公募基金公司出现43位高管职位变动，即在刚过去的两个月时间里，平均1-2天就会出现一起高管变动事件，基金公司可谓频繁“变阵换帅”。 业内人士表示，市场波动、行业变化往往考验着基金公司高管的应变能力，基金公司变阵换帅也是顺势之举。此外，在上述变动高管名单中，不乏外资公募机构，如贝莱德基金、摩根士丹利基金、路博迈基金、富达基金均于近日发布高管变动公告。这也反映了外资公募机构对于中国市场的进取态度。 多家基金公司高管“换血” Wind数据显示，2024年以来，截至2月29日，已有26家公募基金公司出现43位高管职位变动。 2月28日，新华基金发布公告称，自2月26日起，蒋茜新任新华基金副总经理。资料显示，蒋茜历任盖安德咨询公司高级分析师、中信证券股份有限公司高级经理、天安财产保险股份有限公司研究总监、渤海人寿保险股份有限公司权益投资总监、东方基金管理股份有限公司总经理助理。 同样在2月28日，博远基金发布公告称，自2月27日起，蒲建勋新任博远基金副总经理。资料显示，蒲建勋历任招商银行股份有限公司广州分行财务管理岗、广州晋太誉皮具有限公司总经理、平安养老保险股份有限公司高级产品经理、汇添富基金管理有限公司机构理财高级经理、平安信托有限责任公司部门执行总经理、海南平安私募基金管理有限公司财务总监、湘财基金管理有限公司副总经理。 此前的2月20日，泰信基金发布公告称，自2月19日起，王弓箭新任泰信基金副总经理。资料显示，王弓箭曾任国营五四零厂技术员，中原信托有限公司高级信托经理，兴业银行资金营运中心投资经理、资产管理部投资经理、南宁分行金融市场部总经理，蜂巢基金管理有限公司市场部总监、机构业务部总监兼资产管理部总监。 频现外资公募身影 在近日发布高管变动公告的基金公司中，频现外资公募机构的身影。资料显示，2024年以来，就有摩根士丹利基金、路博迈基金、富达基金、贝莱德基金等外资公募发布人事变动公告。 例如，2024年1月1日，外资独资公募摩根士丹利基金公告称，ZHOU WENTONG（周文秱）于1月1日起新任公司副总经理。资料显示，周文秱拥有基金、资管、保险机构等多方工作履历。其曾任美国奥本海默基金公司高级基金经理，浦银安盛基金副总经理兼首席投资官，海富通资产管理（香港）高级投资经理，友邦保险中国区资产管理中心资深总监，中美联泰大都会人寿保险有限公司首席投资官。2023年10月加入摩根士丹利基金，担任首席投资官。据了解，周文秱目前还兼任摩根士丹利基金国际业务部负责人。 作为中国首家外资公募基金，贝莱德基金的高管变动引发市场关注。2月24日，贝莱德基金发布公告表示，公司总经理张弛因个人原因于2月23日离任，无转任公司其他岗位的说明。由督察长、合规稽核部负责人、董事陈剑代任总经理一职。公开资料显示，陈剑是贝莱德基金的创始高管团队成员之一，深度参与从申请牌照到开业以及多次的产品发布。资料显示，陈剑拥有超过20年的金融行业经验。在加入贝莱德基金之前，陈剑曾在华夏基金、东亚银行北京分行、中国建设银行等机构负责法律合规相关职务。 值得注意的是，近一年时间，贝莱德基金频频出现高管变动。陈剑表示：“我们将致力于深度结合贝莱德的全球资源优势和对中国市场的洞察，为投资者提供多元化的投资解决方案，并带来投资价值。” 变动或将成常态 梳理发现，从年内公募变动高管的职业走向来看，除“行业内变动”外，不乏银行、保险、券商或资管机构的“跨界”跳槽。随着公募行业发展进入新的阶段，行业高管的“经验需求”也在不断多元化，业内人士表示，未来公募基金高管变动加速或将成为常态。 “人才流动加速是一种正常现象。”上海一位公募基金人士告诉中国证券报记者，这反映了近年来公募基金行业的竞争加剧以及对更优秀人才的强劲需求。 “公司高管的变动频率基本上与行业的发展呈正相关，流动性较高是合理的。”一位资深基金研究人员指出。 “高管的适度调整对基金公司有好处，但频繁变动可能会影响团队的稳定性，不利于公司实力和品牌形象的长期发展。除了行业竞争日益激烈外，它还可能反映公司治理中存在的一些问题。”前述公募基金人士表示。 来源：中国证券报·中证网

快科技3月16日消息，昨晚央视315曝光了个别企业用未经严格处理的槽头肉当做原料。 这其中，梅菜扣肉是绝对的重灾区，很多淋巴结、脂肪瘤和甲状腺都没有处理干净，食用后会有感染疾病的风险。 值得注意的是，据打假人王海介绍，“东方甄选”和“疯狂小杨哥”直播间都销售过央视点名的“御徽缘”梅菜扣肉。 这款产品仅仅三只羊乔妹一场直播销售量就突破24.2万单，以每单59.9元计算，累计销量突破1400万元；东方甄选销量 5.3万单，销量达到317万元。 王海表示：直播间经营者有退一赔十的惩罚性赔偿义务。 对此，东方甄选客服回应称，这是合作商家的商品，会登记客户信息和订单编号，联系商家办理仅退款。 客户若有其他诉求，将记录下来反馈给商家进行处理。

快科技3月16日消息，小米汽车正式发布会已经定档3月28日，发布会结束之后将公布价格，并且上市即交付，速度非常迅速。 雷军最新发文强调了小米汽车的长期奋斗目标：通过15-20年的努力，成为全球前五的汽车厂商，为中国汽车工业全面崛起而奋斗。 他表示：“目标还是要有的，万一实现了呢？” 在此前小米SU7的首场发布会上，雷军还直言小米汽车要媲美保时捷和特斯拉。 雷军称，小米要打造汽车工业新时代的梦想之车，做好看、好开、舒适、安全的移动智能空间。 小米汽车也为此付出了极高的代价，卢伟冰此前在接受采访时透露，目前小米汽车已经耗资100亿美元（约合人民币721亿元）研发。 目前小米已经发布了三款小米超级电机：v6、v6s、v8s。 其中v8s拥有全球电机的巅峰表现，转速达到27200，是目前全球最领先最强大的电机之一。

众所周知，和专利一样，商标也是保护自己知识产权的重要方式。 所以很多企业，一旦有新的产品要发布，就要先把商标申请下来。如果这个商标已经被其他人早申请了，就要买回来，或者宣告别人的无效，或者换一个名字，否则直接使用别人的商标，被认为是侵权。 大公司更是特别在意这一点，因为一旦自己的产品销量好，被认为是侵权之后，赔偿可不低。 去年苹果的AR产品Apple Vision Pro正式发布，苹果在美国以及全球很多国家和地区，都申请了“Vision Pro”这个商标。 但在中国市场，苹果遇到了麻烦，那就是“Vision Pro”这个商标，苹果申请了两次，第一次是2023年6月份，已经被驳回，一次是2023年7月份，目前还处于审查阶段，但大概率也会被驳回。 原因是Vision Pro这个商标，在2019年就被华为申请下来了，有效期到 2031年11月27日。华为已申请了，苹果再申请肯定不会通过。 这对于苹果而言，就有点麻烦了，意味着苹果在中国市场，是无法使用“Vision Pro”这个名字的，一旦使用，就侵权了，华为有权要求苹果产品下架，以及进行赔偿。 所以苹果接下来该怎么做？一是改名字，在中国市场不叫“Vision Pro”，二是找华为买下这个商标，但估计华为也不会卖啊。 第三则是想办法让华为的商标无效，这不近日在国家商标局查询，我们可以看到，华为申请的这个“Vision Pro”商标，目前正被发起“无效宣告申请”了。 华为自己不可能申请自己的商标无效，一定是其它公司，想办法来申请华为的商标无效，然后自己再申请。 而最有可能动手的就是苹果，就算不是苹果，也肯定是和苹果相关的公司，其它公司没有这个动机啊。最多勉强的说自己无效掉华为商标，自己赶紧申请一个，卖给苹果？这可能性太低了。 那么大家觉得苹果这一波，会不会成功？我觉得大概率是不可能成功的，苹果还是老老实实的改个名字，再在中国上架这一款Apple Vision Pro吧。

快科技3月16日消息，英伟达首次将中国科技巨头华为列为竞争对手，在很多人看来两家公司似乎相隔有点远，但在AI时代却开始相互竞争起来了。 在这之前，黄仁勋接受采访是表示，华为是一家好公司，技术实力非常过硬，愿意为他们点赞。 英伟达称华为在五个领域中的四个领域是其当前的竞争对手，包括AI相关图形处理器、拥有内部团队设计AI相关芯片的大型云服务公司、基于Arm的中央处理器和网络产品。 事实上也确实如此，华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌指出，华为的目标就是为全世界提供第二个算力选择。 在华为看来，到2028年预计ARM服务器中国占比将超80%、全球占比将超50%。 同时，截至2023年底，开源欧拉openEuler已占中国服务器操作系统36.8%的市场份额，成为全国第一，预计今年将保持飞速增长的态势，中国市场占有率将超50%。

撰文｜薛亚萍 编辑 | 赵晋杰 快被大众遗忘的婚恋网站，在3·15晚会上被骂上了热搜。 “捏造不存在的虚拟人吸引客户”“堵死客户的其他可能性”“年龄焦虑生育焦虑诱导消费”……随着2024年央视3·15晚会对珍爱网、世纪佳缘、恋爱课等多家婚恋公司套路的曝光，传统婚恋网站的问题再一次被曝光在大众面前。 被曝光后，世纪佳缘、珍爱网在微博发致歉声明，称已经成立调查小组，全面深入调查并立即处理相关问题，并要求报道中所涉门店暂停一切经营活动。 3·15晚会曝光之前，婚恋网站已经很久没有享受过站在“聚光灯”下，接受全国观众审视的大场面了。行业上一次引起轰动，还是两年前，彼时世纪佳缘高管因个人涉嫌职务侵占被刑事拘留。除了一众负面新闻带来的偶尔曝光，外界已经很久没听到过世纪佳缘们的业务进展和业绩表现了。 某种程度上，恰恰是沉寂多年的婚恋网站，成了3·15晚会的报道绝配。 不可否认，婚恋网站有一定的存在价值。截至2021年，中国有2.39亿的单身人口。但是世纪佳缘、百合网、珍爱网等传统的婚恋网站正在被边缘化，也是正在发生的事实：一方面，在陌陌、探探、Soul等新型陌生人社交和免费社交平台的冲击下，传统婚恋网站步伐日益沉重；另一方面，传统婚恋网站的商业模式也被频频质疑，并由此衍生出一系列负面新闻，如虚构相亲对象、诱导消费、婚托等。央视曝光的“割韭菜”套路，早已被多家媒体多番报道过。 被边缘化的不只是传统婚恋网站，还有3·15晚会。随着维权渠道的多元化、日常化，3·15晚会的突出地位日益下降。在逐渐边缘化过程中，3·15晚会的“重任”更多落在了婚恋网站这样的小卡拉咪上。 在这个意义上，体量缩小的婚恋网站正适合当下的3·15晚会，甚至3·15晚会的密集报道，反而让这些快要从大众视线中消失的婚恋网站，获得了一个破（出）圈（丑）的“机会”。 01 “有房有车有身高，年轻多金性格好，而且‘征婚无门槛，善良就行’”，当你看到这样的婚恋条件并且义无反顾地交了钱之后，就已经一只脚踏入了对方的捕猎网中。 从央视曝光的对“婚恋红娘”的专业培训中就能看出，婚恋平台的套路有以下几个步骤： 首先是“抛诱饵”，即通过欺骗性话术模拟出一个虚拟人物。这样做的目的，就是为了吸引你，让你花钱。 比如红娘会跟你说“有个女孩子浏览你的资料了，那个女生身高168厘米，身材很好，长得很漂亮，这个女孩子看到你的资料，对你挺感兴趣的。”红娘口中的这个人很可能并不存在，一般老红娘可以根据过往的会员拼凑出这么一个人。 图源：央视财经 接下来，就是看你有没有钱。这一步需要通过和你聊天，得知你的兴趣爱好、平时的消费习惯、芝麻信用、信用卡、存款等情况。在红娘的眼里，你只有有钱才配得上他们的服务，“没钱的会员，放过他也放过你自己”，这也是红娘培训课程中关键的一步。 当你成为符合上述条件的猎物后，他们会想尽办法将你的工作圈、朋友圈、亲人圈、社交圈等都给堵死，逼迫你把婚恋平台视为脱单唯一希望，再让你刷卡就变得容易了。然后，他们再向你灌输年龄焦虑、生育焦虑、离异后小孩的感受等话术，诱导你购买价格动辄上万元的会员服务。 最后，钱也花了、时间也浪费了，你以为真的能够找到合适的人吗？有人反映称“（通过平台）确定恋爱关系，然后发现此男士并非单身”。 婚恋平台并不保障售后。对于所谓“保障客户的征婚安全”，世纪佳缘培训讲师称“你说他的一些隐疾这种东西，我们核实不了”；珍爱网培训讲师也称“你为什么一定要去判断？他说他没结婚，他就没结婚”。 上述套路并不罕见。2022年3·15前夕，广东经视新闻中心《经视一线》就对世纪佳缘存在的“虚构式”招揽、“诱导式”签约等相关套路进行报道，报道中提到了世纪佳缘广州保利克洛维门店，虚构相亲对象也是邀约会员消费的第一步，有经验的红娘称，“可以随便找一个女会员照片，最重要的是让他先过来。” 面对被曝光的问题，世纪佳缘也不是第一次道歉了。早在2021年12月，澎湃新闻曾发布系列报道，揭露了世纪佳缘红娘当“托”、泄露隐私等乱象。事后，世纪佳缘方面发布致歉声明，称将对业务进行整改，对全国各门店进行拉网式检查报道的各种问题，并将对业务部门进行彻底排查。 事实证明，世纪佳缘的问题就是：一直在道歉，从未改变过。 02 婚恋网站负面新闻不断，业务却停滞不前，甚至有所萎缩，这让他们成为315 最“合适”的曝光对象。 2021年，江苏省消保委曝光了包括世纪佳缘、百合网、珍爱网等婚恋交友平台存在的信息审核不严、消费者退款遇阻等问题；2022年，安徽省消保委也发布了针对15家婚恋平台不公平格式条款开展的调查报告，世纪佳缘、百合网、珍爱网等婚恋平台均涉其中。 2023年3月，北京市、天津市、河北省三地消费者组织联合发布婚介服务消费调查结果，指出珍爱网、百合网、世纪佳缘等婚恋APP存在信息审核不严、实际服务与承诺不符等五大问题。 其中提到背景信息审核不严，对于收入、房屋、车辆、婚姻状况等背景信息，并未全部进行核实，如“珍爱网”“百合网”“世纪佳缘”等平台实名认证后仍然可以随意进行变更，招聘红娘的从业资质，没有明确要求。 事实上，婚恋交友平台的上述乱象长期存在，不少踩过坑的网友在“黑猫投诉”等平台发起投诉。仅仅世纪佳缘一家，其投诉就超过7000条，珍爱网、百合网的投诉也超过了3000条，相当一部分投诉与诱导高消费、退款难、虚假宣传、信息审核不严有关。 在小红书上，搜索“世纪佳缘”，也时常能看到“避雷”和“诈骗”消息。如去年1月，小红书用户@呵呵被世纪佳缘欺骗后维权困难，她总结了几点诈骗套路：营销式洗脑、欺骗性消费、推荐人数滥竽充数以及维权困难。 图源：小红书 企查查信息显示，世纪佳缘的关联公司上海花千树信息科技有限公司存在568条法律诉讼信息。今年2月，该公司就因虚假或者引人误解的商业宣传被上海市杨浦区市场监督管理局罚款60万元。百合网关联公司百合佳缘网络集团股份有限公司的法律诉讼信息也达到了512条，今年1月因违规促销被罚5万元。 图源：企查查 福建华策品牌定位咨询创始人詹军豪对盒饭财经（ID：daxiongfan）表示，婚恋平台存在割韭菜、乱收费等问题，主要有多方面的因素导致。一些婚恋平台为了追求短期利益，可能会采取不正当的销售手段，如夸大宣传、隐瞒真相等，以诱导消费者购买更高级别的会员服务。婚恋平台的商业模式也存在一些问题，部分婚恋平台过于依赖会员费和其他增值服务来盈利。 负面新闻不断的同时，这些婚恋网站的市场份额逐渐缩小。随着陌陌、探探、Soul等新型社交方式的崛起，婚恋网站走向落寞的步伐，进一步加快。 世纪佳缘也曾风光过，在拿到真格基金、Ignition Capital、启明创投的数轮融资后，于2011年登陆纳斯达克，成为“中国婚恋第一股”，但是上市仅五年光景就退市，并选择与同行百合网合并为百合佳缘。 2018年，一起引发WePhone创始人苏享茂自杀的“翟欣欣事件”，彻底将整个行业长久积攒的问题曝光在大众视野内，虚假资料、网站欺诈、信息滥用等等。同年，百合网在2018年报中表示，婚恋交友行业爆发式增长结束，并卖身给了复星集团。 世纪佳缘发展不利的背后，也是整个传统婚恋交友赛道的落寞。根据2021年11月易观千帆发布的数据，在婚恋交友APP中，排名第一的世纪佳缘月活跃人数在453万，排名第二的珍爱网是416万。而主打陌生人社交的陌陌APP，2021年的月活跃人数超过1亿，Soul在2021年的月活跃人数达到3160万。 2022年出台的《中国统计年鉴》数据显示，截至2021年，我国单身人口约2.39亿人。沙利文发布的《中国爱情服务行业独立市场研究》报告显示，2016至2021年，我国爱情服务行业年均复合增长率约7.5%，市场规模从1.2万亿增至1.8万亿。庞大的婚恋生意背后背后还有许多新型社交APP可供选择。 打击问题众多、顽疾难改的传统婚恋网站，并不会影响到婚恋产业的发展。 03 婚恋网站等边缘企业成为晚会主角的背后，也映衬着3·15晚会的落寞。 3·15晚会曝光的行业，开始呈现出与当下舆论关注的热门行业联系不紧密的现象，曝光的企业也从知名企业变成了中小微企业。 今年的3·15晚会，总共提到8个案例，其中和当下热门的电商相关的仅有一个：制造水军的“主板机”，报道中提到某电商平台的推广负责人前来采购，工作内容就是广发信息，推广获客。 被曝光的这家企业——云抖科技，是一家成立于2022年的新公司，注册资本200万人民币，企查查信息显示，2022年年报信息中，该公司参保人数为0。 今年3·15曝光的梅菜扣肉中涉及的阜阳市春天食品有限公司、安徽东辉食品科技有限公司、安徽厨先生食品有限公司等多家企业，分别成立于2015年、2018年、2021年，前两者的人员规模均少于50人，第三家公司未有人员规模披露，2022年年报的参保人数为0。 这样的曝光趋势，不只表现在今年。2023年的3·15，也是如此，几乎都是对“产业”或“现象”进行曝光，唯一提及的一家大米品牌公司，也是一家小微企业。其中提及的4个互联网乱象，包括无良主播在直播间演苦情戏骗取老人钱财，直播间水军操盘诱导消费者等等，也并未明确指向一些有影响力的大主播。 此前的3·15晚会，曾曝光过福特汽车、家乐福超市、伊利、三只松鼠、汉堡王等一众知名品牌。 力度降低之外，3·15晚会的权威性和震慑力也在减弱。 3·15晚会首播于1991年，今年是第34届。3·15晚会刚推出时，只要有企业上榜，就会对企业带来很大影响。 如1993年的兽药案，由国家技术监督局联合央视报道组完成的首例打假工作；1998年曝光的传销组织，国务院出台一纸禁令，叫停了国内所有的传销活动，其中在30多个城市有分公司的安利也大受影响；2007年，诸多明星代言的减肥茶被曝光，国家出台规定明星代言食品广告将承担连带责任；2008年的3·15晚会甚至直接击碎了分众传媒的上市梦。 彼时，登上3·15晚会的黑名单，就是噩梦般的存在。央视消费者专题组的组长王宝安曾向媒体暗示：每到“3·15晚会”，很多省长都会守在电视旁，生怕曝光的是自己省内的事。 但是3·15晚会已经很久没有出现过特别有影响力的打假案例了，而且问题打假后依旧无法根治。如22年曝光的翡翠直播的江湖骗术、骚扰电话乱象，23年曝光的操控水军、直播间苦情戏、短信骗局等互联网安全问题。网络弹窗问题2013年的3·15晚会上曝光过，2022年仍然被3·15晚会曝光，并且现在网络弹窗现象依然存在。 曾经3·15曝光的企业或行业内幕，一般会立刻引起监管部门的注意，打击类似违法行为。但是现在遭受打假后，受到严厉整顿和处罚的企业也少了。据凤凰网财经2023年报道，近三年曝光的60多家企业中，超4成存在行政处罚信息，处罚事由包括虚假宣传、广告违规、产品质量问题等，其中仅有6家企业已注销或被吊销。 3·15晚会吸引不到观众，也已经震慑不到企业，甚至连小微企业都不将3·15放在心上。 被今年3·15晚会曝光之后的一家企业，曾上演了戏剧性的一幕，新浪科技报道称，云抖科技的销售人员淡定回应买家关于上了3·15的消息：“小场面，不要慌。”

编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】最近，OpenAI CTO Murati接受采访时，对Sora训练数据语焉不详、支支吾吾的表现，已经成了全网热议的话题。毕竟，要是一个处理不好，OpenAI就又要陷入巨额赔偿金的诉讼之中了。 最近，OpenAI CTO在采访中大翻车的表现，已经在网上掀起了轩然大波。Sora再陷版权争议！ 前几天Murati接受华尔街日报采访时，被问及Sora训练数据的这段视频，已经在全网爆火，引起网友热议。 准备好，WSJ女记者要放大招了——「Sora是用什么数据训练的？」 Murati接下来的表现，十分值得玩味。 她眨了数次眼睛，目光闪烁，思考几秒之后略带迟疑地给出了一个官方味十足的答案—— 「我们使用的是公开可用的数据，以及经过许可的数据。」 记者继续出招：「所以，你们是用了YouTube上的视频吗？」 Murati的反应亮了。她撇了撇嘴，眼神茫然地望向空中，犹豫了几秒后只得承认—— 「关于这个情况，我不太确定。」 记者步步紧逼：「那Facebook和Instagram上的视频呢？」 Murati的表情仿佛已经在崩溃的边缘—— 「你知道，如果这些数据可以公开使用……对……可以公开使用的话……可能是用了这些数据，但我不确定，真的不太确定。」然后她无奈地伸开双手，表示差不多得了。 但记者还在发问：「Shutterstock呢？我知道你们公司和他们有合作。」 Murati摇了摇头，表示，「关于使用数据的细节，我是不会详细说的，但我们用的数据肯定是公开的，或者许可使用的。」 仓促上阵的Murati肯定没想到，记者会准备得如此充分，让她几乎直接掉在坑里。如果处理不够得当，OpenAI极有可能会继续吃官司。 网友形容Murati的窘迫表现 有人预言：Murati的反应绝对会被做成表情包，全网热转。 完整视频如下： 训练AI模型数据所面临的巨大版权争议，是这一年多全球相关人士讨论最多的话题。 如今，ChatGPT让OpenAI的估值暴涨到了800亿美元；而Sora又几乎要颠覆动辄上百亿票房的好莱坞影视行业 。 然而这些收益却进了OpenAI的腰包，而做出关键贡献的数据所有者，却分文无收，甚至反而被掀了饭碗。 OpenAI被纽约时报起诉、ChatGPT被怒喷应当「销毁」的故事，会再一次上演吗？ 网友：她的微表情在说谎 这段采访的视频一出，业内人士和网友都震惊了。 有网友锐评道，这个采访看起来很愚蠢，整个对话仿佛是下面这个样子—— 你是坏人吗？ 不是。 你是坏人吧？ 呃……不是吧？不是。 你到底是坏人吗? 听着，我不是坏人。 还有网友展开了微表情分析，认为Murati很有可能是在说谎。 科技专栏作家Brian Merchant批评道，Murati的表现「要么是对自己公司的产品惊人的无知，要么就是在谎言——无论哪种可能，都非常可怕！」 的确，对于一个AI公司CTO来说，她的表现是完全不合格的。 那么问题来了，如果是后一种可能，Murati为什么要撒谎呢？ 如果她意识到自己需要撒谎来掩盖某些事实，那就说明，她心里明白OpenAI的做法是在违法的边缘试探。 而在未来，当OpenAI被法官问话时，这很可能就会给OpenAI埋下一个大坑。 「看起来，OpenAI要面临一场大型诉讼了」 目前，OpenAI正面临着好几场由作家和纽约时报发起的诉讼，后者声称，他们受版权保护的作品未经许可，就被OpenAI用来训练ChatGPT等模型。 与此同时，外媒纷纷发表文章，嘲讽Murati在采访中表现出的样子太不专业。 CTO的这个表现，对官司缠身的OpenAI可真不算个好消息。 如果CTO都无法坚定地回答，现在公司旗下最热门新模型的训练数据来自哪里，那也就证明了，OpenAI高层甚至对这个问题根本就没关注。 据WSJ报道，在采访结束后，Murati证实，Shutterstock上的视频确实包含在Sora的训练集中。 不过，网上有海量的视频内容，OpenAI从Shutterstock得到的，恐怕也只是Sora训练数据池中的一小滴水而已。 其实，这件事情之所以能引起轩然大波，也是因为它直接指向了问题的本质——在公共领域的数据，所属权到底属于个人，还是完全共有？ 从前，数据飞轮还没能给LLM加速到日进斗金的程度时，这个问题没有放到台面上讨论过。而现在，它背后代表了巨大的利益。 也有一些人为Murati和OpenAI辩护。 他们认为，既然你把东西发到了网上，就应该默认它属于公共资产。如果你不想公开，那就应该让它们保持私密。 也就是说，一旦事情在公共场合发生，它就属于整个人类。 这么说来，我们在往网上发东西时，都得时刻小心翼翼了。 一家价值数十亿美元的AI公司，很可能会把你随手拍的家人朋友的视频，用作生成式AI模型的养料，获得惊人的利润。 对于这个数据监管的争议，斯坦福教授Christopher Manning表示，目前最合适的AI监管办法之一，就是要求模型厂商记录下他们使用过的所有训练数据。 欧洲议会刚刚通过的AI法案，也同样强调了这一点。 Sora最新一波演示出炉！ 虽然在之前的采访里已经提到，Sora生成的视频还有很多bug，但这些不断被放出的演示，依然在不断惊艳世人。 比如瓷器店里的公牛。 扛着摄像机的女记者忽然变成了机器人。（x 拿着手机的小美人鱼，旁边是她的蟹助手。 还拉着Runway对比了一波，生成两个镜头前的女记者。 Sora还在不断掀起飓风 其实，Sora的传奇故事，才刚刚揭开序幕。 一个月前，曾给《死侍2》做特效的44岁视觉艺术家Greg Pilon，突然感觉：自己的行业似乎面临着末日的钟声。 他见到Sora的第一眼，就有这种强烈的感觉。 无人机拍摄的海岸、一个男人在巴黎咖啡馆深沉地思考人生的画面、一个在迪斯科舞厅跳舞的袋鼠……这些惊艳的场景也令他恐惧。 Sora的先进程度，已经远超任何视频AI。 Pilon曾以为，粗糙的AI要威胁自己的生计，且得等几年，但Sora却表明：被淘汰的危机已经近在眼前。 「我现在觉得，两年后，我可能就会被取代了。」 虽然Sora还未发布，但仅仅是一些demo，就已经引起了好莱坞和游戏界的巨大轰动。 团队的三位负责人在最新的专访中，对Sora进行了一些介绍 电影 前段时间最刷屏的新闻之一，就是好莱坞大导Tyler Perry在Sora刚刚发布一周后，取消8亿美元工作室扩建计划的消息。 对此，导演Scott Mann也认为，Sora将「给我们的行业带来自电影摄影机发明以来最大的变革。」 2018年，Mann参与创立了Flawless，来开发AI电影制作工具。 他们最受瞩目的产品，能够解决电影编辑中的配音问题——这不仅可以节省昂贵的重拍费用，还可以用AI调整演员的嘴型来与另一种语言同步，从而帮助电影顺利地进入国际市场。 在最近的作品《Fall》中，他就利用Flawless对其中的30多处粗口进行了配音处理。因此，电影达到了PG-13级别，扩大了受众范围。 在300万美元的预算下，《Fall》的票房收入达到将近2200万美元，回报近7倍。 不过，Flawless的工作，或许很快就能由Sora完成了。 而给《权力的游戏》和《吸血鬼日记》做特效的视觉工程师Pilon也发现，Sora很可能在几分钟内，完成他曾经要花费数月才能完成的工作。 「没有人预料到它会进展得这么快，」Pilon说。「我们曾认为可能还需十年的技术，现在看来仅需几年。」 游戏 视频游戏公司Midwest Games的创始人Ben Kvalo也表示，自己行业中的某些员工，的确会被AI淘汰。 与艺术家们擅长的特定风格不同，生成式AI能够创造出任何风格，或尝试全新的风格。 而那些与视频游戏开发者合作，为游戏初期角色和场景勾勒草图的概念艺术家，很可能会因此失去工作。 不过，小规模的开发团队，却可能从中受益。 他们本来请不起概念艺术家，现在却可以做出视觉上更高水平的游戏项目，从而大赚一笔了。 而有朝一日，生成式AI也将达到一个新高度——让游戏能够搭载「有意识」的NPC。 现在的游戏中，NPC还停留在说简单台词、做基本动作的阶段，如果AI能让他们自发对话、即兴行动，故事情节会更丰富。 广告 而在广告领域，许多业内人士也坚信，AI模型比大家预料更早地淘汰员工。 不同于电影和游戏制作中缓慢而独具匠心的创作过程，广告行业更看重迅速构思创意提案，尽可能多地采用不同视觉风格，以及根据客户需求快速调整方向的能力。 (Add)ventures的高级副总裁Scott Maiocchi，已经用上Midjourney和Stable Diffusion了。 商业影片导演Justin Poirier，也开始用生成式AI来创建情感氛围板了。 之前，当他需要向客户展示动画艺术潜在的样子时，他需要花费数小时寻找灵感图片。 他相信，未来品牌很可能会采用AI视频作为辅助画面，而无需去Getty或Shutterstock筛选海量的视频。 毕竟，不少每个项目都有预算去用无人机航拍城市天际线的，一旦AI视频成熟，这种画面几秒内就能得到。 3个月诞生10个类Sora应用 人们是不是对Sora有些恐慌过度了？有这种可能。 虽然Sora的展示很惊艳，但它也是一次巧妙的营销——对于OpenAI来说，不断提升公司形象、吸引更多员工和资本，也是无可厚非的。 毕竟，运行Sora还会面临巨大的成本问题，这会给它的颠覆性影响加个封印。 不过，现在市面上的玩家可不仅仅是Sora一家。 Runway和Pika Labs这样的初创公司，也能做出15到16秒的AI视频。而且它们已经分别获得了2.36亿美元和5500万美元的资金 以色列初创公司Lightricks，也发布了文本到视频的全流程平台LTX Studio。 前软件工程师、哈佛大学AI与商业课程教授Mike Grandinetti预测道：「从现在开始到6月，我们将看到10个以上类Sora应用的发布。」 AI在电影、游戏、广告这些行业还会掀起怎样的飓风，让我们拭目以待吧。

（图片来源：caixin） 遭遇流动性困难的天涯社区，如今已通过移动App逐步“复活”。 钛媒体App 3月16日消息，钛媒体独家获悉，下架近一个月的天涯社区App，日前重新上架到苹果App Store应用商店以及部分安卓应用商店（如应用宝），版本号为7.3.0。 然而，钛媒体App编辑下载该应用并打开之后却发现，截至发稿前，天涯社区App仍无法正常访问，卡在了开屏图片当中。 早前3月1日，天涯社区的运营方“天涯社区网络科技股份有限公司”发布公告称，公司遇到了流动性困难，并因一位员工欠薪被申请破产审查的案件，再次引发广泛舆论关注。公司称这遇到资金困难后面临的正常法律诉讼，并不会对天涯重启构成实质性的影响。公司在努力地进行债务重组，且有信心将公司的债务总额降到1个亿以内。 天涯社区方面强调，未来两个月将全力以市场化的方式，筹集不超过1000万的资金，专项用于以恢复天涯社区访问及持续运营为核心的新天涯计划。在确保数据安全合规的前提下，预计今年5月1日之前恢复天涯社区访问。 截至钛媒体App发稿前，天涯社区官方没有回应App上架信息。 据悉，1999年，原法制日报的邢明在海南创办天涯社区，在中国第一波互联网浪潮中，天涯社区成为当年BBS的代名词。芙蓉姐姐、韩方大战（韩寒和方舟子关于“韩寒代笔”等一系列论战）、宁财神，很多名人和公众事件正是从天涯发起，红遍全网然后全国。现象级IP《明朝那些事儿》《盗墓笔记》《黑道风云20年》均出自天涯。 2004年，新浪与搜狐曾希望收购天涯社区，但邢明仅接受入股，拒绝并购，双方不欢而散。2005-2005年，先后获得IDG、清科、联想、谷歌、江南春的投资并筹划海外上市。其中谷歌投资100万美元获得6.67%股份，成为天涯最大境外投资方。天涯和谷歌共同开发的天涯问答和天涯来吧，对标百度知道和贴吧，成为谷歌进军本地化市场和百度竞争的合作方。 2006年，天涯开始用广告进行商业化探索，加快上市节奏。 但随着2008年金融危机爆发，天涯错失海外上市机遇。随后，天涯开始考虑回归中国市场从新三板上市，随后拆除VIE架构并谈判回收谷歌所持股份。等到2011年天涯完成回购谷歌股份完成股改，创业板已经上了几批企业，门槛提高，回归创业板的窗口期已过，直到2015年才最终挂牌新三板。 而新三板没能成为天涯的救命稻草。挂牌仅6天后，天涯因迟迟不公布2015年财务数据被停牌。2019年4月17日，停牌两年之久的天涯社区从新三板摘牌。同时，伴随移动互联网兴起，天涯、猫扑、百度贴吧等社区论坛相继式微，取而代之的是微博、微信等社交媒体。随后，大力卖广告、做电商、推游戏的尝试透支天涯流量，押注区块链、元宇宙的尝试也都未能拯救天涯。 据天涯社区发文，流动性危机的起因是在成都建设移动互联网总部基地的投资失利，导致移动互联网转型严重受挫，使得天涯公司资产被全部冻结，进一步引发了银行断贷、员工离职高额赔偿等连锁反应，造成了天涯公司整体性资金流动性危机。 2023年4月，天涯社区宣布，因资金流动性困难几年来逐步加剧，电信IDC欠费导致天涯社区暂停访问。 去年5月，“断网”危机之后，天涯创始人邢明找到天涯第一个员工、原天涯社区执行总编辑宋铮来筹集资金。宋铮随后获得邢明授权，发起一个连续七天七夜的直播活动，给天涯筹集资金恢复网络连接，官方称共筹得资金158922.61元（目前我们及电信公司未收到该款项）。同时，天涯社区还启动“助力天涯”的捐助通道，截止今年3月1日，共筹得资金93427.82元，上述资金全部用于支付电信公司费用。 天涯社区表示，经与有关部门及电信公司的沟通，未来两个月，公司将全力以市场化的方式，筹集不超过1000万的资金，专项用于以恢复天涯社区访问及持续运营为核心的新天涯计划。而且将采取引入战略投资、恢复广告业务、启动社交电商平台及大力开展会员增值服务等方式筹措资金，在确保数据安全合规的前提下，5月1日前恢复天涯社区访问。 不过，天涯社区目前仍面临巨大的债务和法律纠纷。天眼查信息，天涯社区工商主体天涯在线网络科技有限公司存在7条被执行人信息和18件股权冻结信息，累计执行标的超过4.5亿元。同时，该公司和邢明还存在数十条限制消费令，以及数百个案件，案由包括名誉权纠纷、侵害作品信息网络传播权纠纷等。 为获得更多数据，天涯社区App近三年多次因“未获用户授权私自个人信息”等问题反复遭工信部点名，并面临下架整改。2021年5月，工信部通报显示，天涯社区App在不同版本中反复出现同类问题，包括违规收集个人信息、强制用户使用定向推送功能、频繁过度强制索权、欺骗诱导用户下载等。工信部表示将依法暂停其违规行为，予以直接下架处理。 （作者｜林志佳）

快科技3月16日消息，昨晚的315晚会上，珍爱网、世纪佳缘、百合网等知名婚恋平台都被直接点名。 珍爱网培训讲师甚至直言：“夸他，知道他的收入。有钱他就是你的意向客户，巧妇难为无米之炊。没钱的会员，放过他也放过你自己。” 针对该问题，深圳市市场监管局第一时间约谈了该企业负责人。 珍爱网公司已成立专项小组，发表致歉声明，涉事门店暂停一切经营活动，全面接受政府执法部门调查。 据媒体报道，在市场监督管理局执法人员调查现场，76岁珍爱网董事长肖遂宁表示，公司是要做构建幸福家庭的平台，如果出现了员工没有按公司要求办事，为了个人的短期利益，“想挣快钱，走捷径”，做了不符合市场要求的事，是不符合公司最基本（理念）的。 他强调：“出现这种事情，我们感到非常遗憾，也向全国人民道歉。我们已经成立了调查小组，进行系统调查，不光是对这几个涉事员工调查，还要对整个工作流程都重新梳理，要严防死守，绝对不允许再次发生这样的事情。” 珍爱网在发布的致歉声明中表示，对于消费者和媒体反映的问题，将立即整改、深刻反思，同时深表歉意，会第一时间在官方渠道发布调查和处理结果。

「如果所有人都觉得你正常， 你的理想是大家都能想到的， 它对人类的理想总量没有增量。」 作者：张小珺 就 在一年以前，AI科学家杨植麟在硅谷做了一笔精确的计算。他意识到，如果决定启动一场以AGI为目标的大模型创业，要在未来几个月立马筹措超1亿美金资本。 然而，这仅仅只是一张入场券。一年后，这个数字翻了13倍。 大模型公司的竞争，与其说是一场科学竞争，不如说首先是一场残酷的金钱角力。在资本方捂紧口袋的情况下，你要领先对手找到更多的钱，购买更多的卡，抢夺更多的人才。 “它需要人才聚集、资本聚集。”成立于2023年3月1日的大模型公司月之暗面（Moonshot AI） 创始人兼CEO杨植麟说。 过去一年，国产大模型公司似乎处在一种紧迫而逼仄的生存边缘。看上去，他们每个都手握重金。但一方面，他们要把刚融的钱，立马投入极高昂的科研中追赶OpenAI——先是追齐GPT-3.5，没等追上GPT-4，Sora又来了；另一方面，他们要马不停蹄在落地场景上找可能，自我验证你是一家公司、而不是只会吞噬资本金的研究所；这还不够，每个项目不管是上市还是并购，出路更是毫不明朗。 在中国大模型创始人中，杨植麟年纪最轻，于1992年出生。业界评价他是坚定的AGI信徒和有技术号召力的创始人。他的学习与工作履历很多与通用AI相关，论文引用超22000次。 对于大模型，中国科技界于2023年中从狂热骤然转冷，进入加速落地的实用主义主旋律。这不免让大模型CEO们处于理想与现实的剧烈拉扯之间。 在人人喊PMF（Product/Market Fit，产品/市场契合）、人人喊商业化的中国AI生态里，这位AI研究员出身的创始人倒不那么着急。 月之暗面是头部国产大模型公司中，人数最少的一家，为80人。他没有像他的对手那样，做更稳妥的to B生意，或是在医疗、游戏等细分场景中找落地，而是做且只做了一款to C产品——智能助手Kimi，支持20万汉字输入。Kimi也是杨植麟的英文名。 杨植麟倾向于将他的公司看作是，构建一个结合科学、工程和商业的系统。你可以想象成，他要在人类世界上空，架起一张AI实验台，一手做实验，一手将尖端技术落进真实世界，通过与人类互动找到应用机会，再将应用送入消费者手中。理想状况是，前者烧掉数以十亿、百亿计资本；后者再把这些钱数成百上千倍地挣回来——怎么听，都像“走钢丝”一样惊险。 “AI不是我在接下来一两年找到什么PMF，而是接下来十到二十年如何改变世界。”他说。 这种抽象和理想主义的思考，令人不免替他捏一把冷汗：一位年轻的AI科学家，在现实主义的中国能否找到生存空间？ 2024年2月，月之暗面逆势完成一笔大额融资。据了解，它以15亿美金投前估值完成超10亿美元B轮，阿里领投，砺思资本、小红书等跟投，该笔交易完成后，月之暗面投后估值约25亿美元——由此，它成为中国大模型赛场上现阶段估值最高的一家独角兽。（他们拒绝回应和评论此事。） 就在第三笔融资的过程中，我们和杨植麟聊了聊他过去一年创业故事，这也是国产大模型抢跑一年的截面缩影。 他的公司没有选址在大模型企业聚集地，北京搜狐网络大厦。对于一家融资总额约90亿元人民币的公司，这间位于量子芯座的办公室，显得简陋又破旧。门口连公司logo都没有，只有一架白色钢琴守在门口。 会议室在一个角落，由于窗户小黑漆漆的，冬天送来暖风的空调机器嗡嗡作响。 暗沉的光亮中，杨植麟形容自己过去一年的感知：“有点像开车在路上，前面有延绵的雪山，但你不知道里面是什么，你在一步一步往前走。” 以下是对杨植麟的访谈全文。（为方便阅读，作者做了一些文本优化） 腾讯新闻：最近你的状态怎么样？ 杨植麟： 忙啊，事情很多。但还是很兴奋。站在产业开端，有巨大想象空间。 腾讯新闻：我刚进来看到你们公司门口放了一架纯白色钢琴。 杨植麟： 上面还有一张Pink Floyd专辑。我都不知道谁放的，前两天突然看到，没来得及问。（Pink Floyd是发布专辑《月之暗面》的英国摇滚乐队） 腾讯新闻：2022年11月，ChatGPT发布那天，你在做什么？ 杨植麟： 我正在筹备这个事，找人组团队，碰撞一些新认知。看到ChatGPT很激动。放到三五年前，甚至2021年，都是不可思议的。这种高阶推理能力过去很难做到。 我预感市场会发生很多变量：一方面是资本，一方面是人才，这是做AI的核心生产要素。如果变量成立，我们就有可能正儿八经搞一家公司做这件事—— 一个为AGI搭建的组织从0到1存在可能性，这是很大的顿悟。 独立公司更make sense，但不是你想做马上就能做，ChatGPT刺激了变量，使生产要素齐全。还是要ride the wave。 腾讯新闻：你在决定创立一家AGI公司后，做了哪些准备？怎么凑齐资本和人才这两个生产要素？ 杨植麟： 是曲折的过程。ChatGPT扩散需要时间。有的人知道得早，有的人知道得晚，有的人一开始怀疑、后面变成震惊、再变成相信。找人找钱，跟timing结合得很紧。 我们2023年2月开始集中做第一轮融资。如果delay（延迟）到4月，基本没机会了。但如果2022年12月或2023年1月做也没机会，当时有疫情，大家没反应过来—— 所以，真正窗口就是一个月。 当时，在美国有一个晚上，我做了精确的计算。算完觉得至少要在几个月内拿到1亿美元。市场上很多人没开始融资，很多人觉得你这个不一定能融这么多钱。但后来证明是可以的，甚至比这个更多。 人才市场开始流动。受ChatGPT启发，很多人在2023年3月或4月有这样的realization（意识）：这是接下来十年唯一值得做的。要在正确时间积极触达对的人。如果是前两年，人才聚集度不会这么高。那时更多人做传统AI，或者跟AI相关的业务，都不是通用AI。 腾讯新闻：总结一下，2月是融资的窗口期，3月、4月是招人的窗口期？ 杨植麟： 差不多。 腾讯新闻：你在美国那一晚是在哪算了这笔账？具体怎么算的？ 杨植麟： 22年底到23年初，我在美国待了一两个月，找人聊。 在我住的地方。算一下你对应多少FLOPs（Floating Point Operations，每秒浮点运算次数）、Training Cost（训练成本）、Inference（推理）、用户量。 腾讯新闻：彼时彼刻，硅谷沉浸在什么样的情绪中？ 杨植麟： 这个产品开始有很多early adopters（早期用户），集中在技术圈，我们本身在这个圈子，感受更深刻。硅谷大厂每半年要写performance review（绩效评估），开始很多人用ChatGPT写。有的人平时写的语言不大professional（专业），用ChatGPT写，大家都一本正经的样子。 暗流涌动。很多人考虑下一份工作去哪或者创业。很多和我们聊的朋友后来纷纷创业。而且，有很强FOMO情绪（Fear of Missing Out，害怕错过）。所有人每天睡不着觉。不管晚上12点、1点、2点，你去找，always大家都在。有点焦虑，有点FOMO，又很兴奋。 腾讯新闻：算出要融1亿美金那晚，你算到了几点？ 杨植麟： 还好吧，计算过程倒不用很久。 但算完我也不能跟太多人说。说了也没有人觉得这事可以做。 腾讯新闻：创投行业提到你会说，“创始人很聪明，有技术号召力，团队里也有很多技术明星”。所以，聊大模型创业之前，想先聊聊你的学术背景。 你本科是清华计算机系，博士是卡耐基梅隆计算机学院，方向一直是AI吗？ 杨植麟： 我是92年出生，11级本科，大二到现在十多年一直在这个方向。一开始偏发散的探索，到处看看，跟图或多模态都做过一些，2017年收敛到语言模型——当时觉得语言模型是比较重要的问题，后来觉得它是唯一重要的问题。 腾讯新闻：2017年AI业界对语言模型普遍是怎样的认知，后来如何演进？ 杨植麟： 它（当时）是用来给语音识别做排序的模型。（笑）当你识别完一段语音，有很多结果，拿语言模型看到底哪个概率更大，输出最有可能的结果，应用非常有限。 但你发现它是根本问题，因为你在对这个世界概率建模。虽然语言局限，它是世界的投映；但理论上你把token space（所有可能的标记组成的空间）做得更大，就可以构建一个通用世界模型。世界上每样东西怎么产生、发展，都能给它分配一个概率。所有问题都可以被归结成怎么对概率估计。 腾讯新闻：你学术生涯的导师很有名，博士导师是苹果公司AI负责人Ruslan Salakhutdinov和Google AI智能首席科学家William W. Cohen。他们都既在产业界，又在学界。 杨植麟： 产业界和学术界从前几年有更多结合，现在趋势在变化： 更多有价值的突破会产生在工业界，这是发展的必然规律。 先从探索性研究开始，逐渐转移到更成熟的工业化过程，但不意味着工业化过程中不需要研究，只是纯研究会很难做出有价值的突破。 腾讯新闻：从这几位颇有名望的导师身上学到了什么？ 杨植麟： 我学习到最多是在Google，实习了很长时间。2018年底开始做基于Transformer的语言模型， 最大learning是从无限雕花中把自己释放出来，这很关键。 应该看什么是大方向、大梯度。当你眼前有十条路，一般人考虑我走这条路前面有一个行人怎么刹车，是短期细节，但这十条路到底选哪一条最重要。 这个领域在之前有这样的问题。比如，在只有一两百万token（标记）的数据集上，看perplexity（困惑度，衡量模型在预测序列时的不确定性或混乱度）怎么降得更低，loss（损失，模型在训练过程中的误差或损失函数的值）怎么降得更低，怎么提升准确率，你会陷入无限雕花。有人发明很多诡异的architecture（架构），这些是雕花技巧。雕花之后可能在这种数据集上变好，但没看到问题本质。 本质在于，要去分析这个领域缺少的是什么？第一性原理是什么？ Scaling law为什么能成为第一性原理？你只要能找到一个结构，满足两个条件：一是足够通用，二是可规模化。通用是你把所有问题放到这个框架建模，可规模化是只要你投入足够多算力，它就能变好。 这是我在Google学到的思维：如果能被更底层的东西解释，就不应该在上层过度雕花。有一句重要的话我很认同：如果你能用scale解决的问题，就不要用新的算法解决。新算法最大价值是让它怎么更好的scale。当你把自己从雕花的事中释放出来，可以看到更多。 腾讯新闻：Google那时也是scaling law的追随者吗？它是怎么贯彻第一性原理的？ 杨植麟： 已经有很多这样的思想，但Google没有贯彻得非常好。它有这样的思维，但它没办法组织起来，变成一个真正的moonshot（登月计划）。更多是，这有5个人追求我的第一性原理，那有5个人追求他们的第一性原理。没有top-down（自上而下）的东西。 腾讯新闻：你读博期间，先后和 图灵奖 得主Yann LeCun（杨立昆）、Yoshua Bengio合作发表论文，而且你都是一作。学术上这些合作是怎么产生的？——我的意思是，他们是图灵奖得主，又不是你的导师，你靠什么吸引他们？ 杨植麟： 学术界很open。只要你有好的想法、有意义的问题，这个都还好。两个脑子或n个脑子做出来的，比一个脑子多。这在开发AGI的时候也可以用。AI一个重要策略叫“ensemble”（使用集成方法，用多个不同的模型或方法，将它们的预测或结果结合起来，获得更优性能），本质在做一样的事情，当你有diverse的观点你可以碰撞出很多新东西。合作有很大受益。 腾讯新闻：你是先有一个idea，拿去问他们是否感兴趣吗？ 杨植麟： 差不多是这个过程。 腾讯新闻：在学术上搞定学术大佬和在融资中搞定资本大佬哪个更难？相似点是什么？ 杨植麟： “搞定”不是一个好的词，背后本质是合作。合作就是能双赢，因为双赢是合作的前提。所以也没什么区别，需要给别人提供独特价值。 腾讯新闻：怎么让他们信任？你觉得你的天赋是什么？ 杨植麟： 也没有什么天赋，就是努力干活。 腾讯新闻：你刚说“更多有价值的突破会发生在工业界”，包括创业公司、巨头的AI lab？ 杨植麟： Lab是历史了。以前Google Brain是产业界最大AI lab，但它是把研究型组织安插在大公司。这种组织能探索新想法，很难产生伟大系统——能产生Transformer，但产生不了ChatGPT。 现在的开发方式会演变成，你是要做一个巨大的系统，需要新的算法，扎实的工程，甚至很多产品和商业化。 好比21世纪初，你不可能在实验室研究信息检索，要放在现实世界，有一个巨大的系统，有一个有用户的产品，像Google。 所以，科研或教育系统会转变职能，变成培养人才为主。 腾讯新闻：你会怎么形容这个新的系统形式？OpenAI是它的雏形？ 杨植麟： 它是现在最成熟的组织了，还在逐渐演化。 腾讯新闻：可以理解，这是为人类宏伟的科学目标而设立的组织？ 杨植麟： 我想强调，它不是纯科学，它是科学、工程和商业的结合。它得是一个商业化组织，是公司、不是研究院。但这个公司是从零到一建造的，因为AGI需要新的组织方式——一，生产方式跟互联网不一样；二，它会从纯研究变成研究、工程、产品、商业相结合。 核心是，它应该是一个登月计划，有很多自顶向下的规划，但规划中又有创新空间，并不是所有技术都确定。 在一个top-down（自上而下）框架下有bottom-up（自下而上）的元素。 本来不存在这样的组织，但组织要适配技术，因为技术决定了生产方式，不匹配就没法有效产出。我们相信大概率要重新设计。 腾讯新闻：去年OpenAI政变时，Sam Altman有一种选择是加入微软，领导新的微软人工智能团队。这和他在OpenAI做CEO的本质差别是什么？ 杨植麟： 你需要在旧文化里产生新组织，难度很大。 腾讯新闻：你想做“中国的OpenAI”，可以这么说？ 杨植麟： 不大准确，我们不想做中国的什么东西，也不一定想做OpenAI。 首先，真正AGI肯定是全球化的，不存在由于市场保护机制导致你只能做某个regional market（区域市场）的AGI公司，长期不存在—— 全球化、AGI和你有一个很大用户量的产品，这三个东西最终是必要条件。 第二，是不是OpenAI？你去看2017年-2018年，OpenAI风评很差，我们圈子的人找工作，一般考虑像Google。很多人跟Ilya Sutskever（OpenAI首席科学家）聊完，觉得这个人疯了，太自以为是了——OpenAI不是疯子就是骗子。但他们从很早开始投入，找到非共识，找到AI现在唯一work的第一性原理：通过next token prediction去scale（通过对下一个标记的预测来进行规模化）。 我认为，会有比OpenAI更伟大的公司存在。一个真正伟大的公司能结合技术理想主义，并让它用一个伟大的产品跟用户共创，AGI最终会是一个跟所有用户co-work（协作）产生的东西。所以，不光是技术，也需要功利主义和现实追求。最终在这两者之间完美结合。 不过我们应该学习OpenAI的技术理想主义。 如果所有人都觉得你正常，你的理想是大家都能想到的，它对人类的理想总量没有增量。 腾讯新闻：话题回到你决定创业的时刻，你回国后立马启动了第一轮融资？ 杨植麟： （去年）2月在美国就开始了，也有远程的。最后以国内投资人为主。 腾讯新闻：第一轮融了1亿美金？ 杨植麟： 第一轮还没有，后来超过这个数。2023年完成两轮，总共近20亿人民币。 现在是第三轮。融资我们没有正式announce，现在没办法comment。 腾讯新闻：有人说，2023年下半年开始，已经没有人愿意投基础大模型公司了，他们说的是错误的？ 杨植麟： 还是有。确实能看到情绪变化，不是说没人投，至少目前市场上投资意向是蛮多的。 腾讯新闻：除了资本和人，你在2023年还做了哪些关键决策？ 杨植麟： 要做什么事。这是我们这类公司的优势——在最高层面的决策有技术vision（愿景）。 我们做long context（长上下文），需要对未来有判断，你要知道什么是根本的、接下来的方向。还是第一性原理，“去雕花的过程”。如果你专注雕花，只能看OpenAI已经做了什么，我看怎么把它已经做的做出来。 你会发现在Kimi（AI智能助手）里做长文本无损压缩，产品体验独特。读英语文献，它能很好帮你理解。你今天用Claude或GPT-4，不一定做得好，需要提前布局。我们做了半年多。相比我今天看到一个long context风口，赶紧召集两个团队，用最快速度开发，有很大区别。 当然马拉松刚开始， 接下来会有更多差异化，这需要你提前预判到底什么是“成立的非共识”。 腾讯新闻：做这件事是在几月份决定的？ 杨植麟： 二三月，公司成立就决定了。 腾讯新闻：为什么长文本是登月第一步？ 杨植麟： 它很本质。它是新的计算机内存。 老的计算机内存，在过去几十年涨了好几个数量级，一样的事会发生在新的计算机上。它能解决很多现在的问题。比如，现在多模态架构还需要tokenizer（标记器），但当你有一个无损压缩的long context就不需要了，可以把原始的放进去。进一步讲，它是把新计算范式变成更通用的基础。 旧的计算机可以0、1表示所有，所有东西可被数字化。但今天新计算机还不行，context不够多，没那么通用。要变成通用的世界模型，是需要long context的。 第二，能够做到个性化。AI最核心的价值是个性化互动，价值落脚点还是个性化，AGI会比上一代推荐引擎更加个性化。 但个性化过程不是通过微调实现，而是它能支持很长的context（上下文）。你跟机器所有的历史都是context，这个context定义了个性化过程，而且无法被复刻，它会是更直接的对话，对话产生信息。 腾讯新闻：接下来它有多大可扩展的空间？ 杨植麟： 非常大。一方面是本身窗口的提升，有很长路要走，会有几个数量级。 另一方面是，你不能只提升窗口，不能只看数字，今天是几百万还是多少亿的窗口没有意义。你要看它在这个窗口下能实现的推理能力、the faithfulness的能力（对原始信息的忠实度）、the instruction following的能力（遵循指令的能力）——不应该只追求单一指标，而是结合指标和能力。 如果这两个维度持续提升，能做非常多事。可能可以follow（执行）一个几万字的instruction（指令），instruction本身会定义很多agent（智能体），高度个性化。 腾讯新闻：做长文本和追赶GPT-4技术是可复用的吗？他们是一件事吗？ 杨植麟： 我觉得不是。更多是升维，是一个新维度，是GPT-4没有的维度。 腾讯新闻：很多人说国内这几家大模型公司做的事都差不多——2023年追赶GPT-3.5，2024年追赶GPT-4。你认可这种说法吗？ 杨植麟： 综合能力提升肯定有关键目标，这个说法一定程度上是对的，你是后发肯定有追赶过程。但同时它是片面的。除了综合能力，在很多空间可以产生独特的能力，能在一些方向做到state of the art（世界领先）。Long context是一个。DALL-E3图片生成效果完败于Midjourney V6。所以要做两方面。 腾讯新闻：综合能力和新维度分别耗费的时间及生产资源，占多大比例？ 杨植麟： 需要结合，新维度不可能脱离综合能力存在，很难直接给出一个比例。但需要足够投入才能把新维度做好。 腾讯新闻：这些新维度对于你们，都会承载在Kimi上？ 杨植麟： 这肯定是我们很重要的产品，也会有一些别的尝试。 腾讯新闻：怎么看李广密（拾象创始人）说，中国大模型公司今天的技术辨识度还不算太高？ 杨植麟： 我觉得还好啊，我们今天只是做出了很多差异化。这跟时间有关系，今年应该能看到更多维度。去年大家是先搭个架子，先跑起来。 腾讯新闻：登月的第一步是长文本，第二步是什么？ 杨植麟： 接下来会有两个大的milestone（里程碑）。一是真正的统一的世界模型，就是它能统一各种不同模态，一个真正的scalable和general的architecture（可扩展、通用的系统结构）。 二是能在没有人类数据输入的情况下，使AI持续进化。 腾讯新闻：这两个milestone需要多久达到？ 杨植麟： 两到三年，有可能更快。 腾讯新闻：所以三年后我们已经看到的是和今天完全不一样的世界了。 杨植麟： 按照今天的发展速度是这样。现在技术是萌芽，快速发展的阶段。 腾讯新闻：能不能畅想一下三年后会出现什么？ 杨植麟： 会有一定程度的AGI。我们今天在做的很多事AI也能做，甚至它做得更好。但关键看我们怎么用它。 腾讯新闻：对于你、对于月之暗面这家公司来说呢？接下来第二步是什么？ 杨植麟： 我们会去做这两件事。剩下很多问题，都是这两个因素推导出来的。今天谈到reasoning（推理）、agent（智能体），都是这两个问题解决后的产物。要再做一些雕花，但没有fundamental的blocker（根本性阻碍因素）。 腾讯新闻：你会all in追赶GPT-4吗？ 杨植麟： （GPT-4）是AGI的必经之路。核心是，不能只满足做到GPT-4的效果。 一是要想现在真正的非共识是什么，除了GPT-4，下一步是什么？GPT-5和GPT-6应该是什么样？二是看，你在这里面有哪些独特能力，这点更重要。 腾讯新闻：其他大模型公司会公布自己的模型能力和排名，你们好像没做这件事？ 杨植麟： 刷榜意义很小了。最好的榜就是用户，应该让用户投票。很多榜存在问题。 腾讯新闻：在中国大模型公司的竞赛中最快达到GPT-4，是你的目标吗？快与慢有区别吗？ 杨植麟： 肯定有，如果把时间放到足够长周期，最终所有人都能达到。但要看你早晚是多长周期。半年或以上的周期是有意义的，也取决于你能用这个周期做什么事。 腾讯新闻：你们预计会在什么时间达到GPT-4？ 杨植麟： 应该会很快，具体时间还没办法对外说。 腾讯新闻：你们会是最快的吗？ 杨植麟： 这要动态去看，但我们有概率。 腾讯新闻：推出Kimi之后，你的北极星指标是什么？ 杨植麟： 今天是把产品做得更好，有更多升维（即新的维度）。举个例子，不应该只去卷一个搜索场景，搜索在后面只是这个产品有价值的很小一部分，这个产品应该有更大增量。比传统搜索引擎好个10%、20%，没什么太大价值—— 只有一个颠覆性的东西，才配得上AGI这三个字。 独特价值是你增量的智能。要抓住这个点，智能永远是最核心的增量价值。如果你这个产品最核心价值只有10%-20%来自于AI，就不成立。 腾讯新闻：2023年中是一个巨大分水岭，市场从狂热迅速转冷。你的感知是怎样的？ 杨植麟： 这个判断我不完全认同，我们确实在下半年完成了一轮融资。而且，持续有新东西出来。今天的模型能力在去年底无法想象。越来越多AI公司的用户量和revenue（收入）一直在上升。它持续地证明了价值。 腾讯新闻：上半年和下半年对于你来说，不同感受是？ 杨植麟： 没有太大变化，变量肯定存在，但回到第一性原理——怎么给用户提供好产品。最终，我们要满足用户需求，而不是赢得一场比赛。 我们不是为了竞争而建立的公司。 腾讯新闻：业界认为，2023年上半年和下半年一个显著区别是，关注重心变了。上半年提AGI更多，下半年开始讲怎么落地、怎么商业化。你有没有这么做？ 杨植麟： 我肯定要做AGI嘛，这是接下来十年唯一有意义的事。但不是说我们不做应用。或者，不应该把它定义成一个“应用”。 “应用”听起来好像你有一个技术，你想把它用在什么地方，有商业化闭环。但“应用”不是准确的词。它跟AGI是相辅相成的。它本身是实现AGI的手段，也是实现AGI的目的。 “应用”听起来更像目的：我为了让它有用。你是要combine东西方的哲学，要赚钱，也要有理想。 今天用户帮我们发现了很多从没考虑过的场景。他拿这个筛选简历，这是我们设计产品时没想过的，但它天然work。用户的输入反过来让模型变得更好。Midjourney为什么效果好？它在用户端做了scaling——user scaling和model scaling需要同时做。反过来，你如果只关注应用，不关注模型能力迭代，不关注AGI，贡献也有限。 腾讯新闻：朱啸虎（金沙江创投主管合伙人）就只投大模型的应用。他有一个观点：核心最难的是AIGC的PMF——你十个人找不到PMF，你投一百个人也找不到，和人数、和成本没关系，不要砸钱。他说“用LLaMA训练两三个月，至少能做到人类top 30的水平，立马可以取代人”。你怎么看他的观点？ 杨植麟： AI不是我在接下来一两年找到什么PMF，而是接下来十到二十年如何改变世界 ——这是两种不同思维。 我们是坚定的长期主义者。当你实现AGI或更强智能，今天的一切会被改写。PMF固然重要，但如果着急找PMF，你很可能又被降维打击。降维打击发生过太多次。以前很多人做客服、对话系统，做slot filling（槽填充），有些规模不错的公司。但是，全是降维打击了，很难受。 它不是说不成立。假设你今天找到一个场景，用现在的技术能力，且从0到1增量价值巨大，从1到n空间又没那么大，这种场景OK。Midjourney就是，或者做文案生成，相对简单一点的任务，从0到1效果又很明显。这种是只关注应用的机会。但是，最大机会不在这。你的目的假设是商业化，你不可能脱离AGI去思考。我现在只做应用，那好，可能过一年你就被碾压了。 腾讯新闻：可以偷偷把底层模型升级啊。 杨植麟： 但这个不可能做得比它更大。技术是这个时代唯一新变量，其他变量没变。回到第一性原理，AGI是所有事情的核心。基于这个，我们推导出来：超级应用肯定需要有最强的技术能力。 腾讯新闻：可以用开源的模型吗？（最新消息是Google宣布开源模型Gemma） 杨植麟： 开源落后于闭源，这也是个事实。 腾讯新闻：会不会只是暂时落后？ 杨植麟： 目前看起来不是。 腾讯新闻：为什么开源追不上闭源？ 杨植麟： 因为开源的开发方式跟以前不一样了，以前是所有人都可以contribute（贡献）到开源，现在开源本身还是中心化的。 开源的贡献可能很多都没有经过算力验证。闭源会有人才聚集和资本聚集，最后一定是闭源更好，是一个consolidation（对市场的整合）。 如果我今天有一个领先的模型，开源出来，大概率不合理。反而是落后者可能会这么做，或者开源小模型，搅局嘛，反正不开源也没价值。 腾讯新闻：你怎么对抗国内的焦虑情绪？他们会说，大模型公司如果没有快速做出能兑现投资人预期的落地场景和产品，难以融到下一笔钱。 杨植麟： 需要有长期和短期的平衡。 完全没有用户、没有收入，肯定不行。 可以看到，从GPT-3.5到GPT-4，解锁了很多应用；从GPT-4到GPT-4.5再到GPT-5，大概率会持续解锁更多，甚至是指数型的应用。所谓“场景摩尔定律”，就是你能用的场景数量会随着时间指数级上升。我们需要边提升模型能力，边找更多场景，需要这样的平衡。 它是个螺旋。看你投入多少分配在短期，多少分配在长期。要在你能活下去的情况下，追求长期。长期一定不能没有，否则你会错过整个时代。今天下结论，确实太早了。 腾讯新闻：你认可王慧文（美团联合创始人、光年之外创始人）提出的“双轮驱动”吗？ 杨植麟： 这是个好问题。一定程度上是这个逻辑。但你真正怎么去做，有很大区别。是不是能真的做一些“有概率的非共识”？ 腾讯新闻：我理解他们说的双轮驱动，也需要快速找到那个新的应用场景，否则不知道技术何以落地。 杨植麟： 还是model scaling（模型扩展）和user scaling（用户扩展）之间的区别。 腾讯新闻：国内除了你是model scaling的思维，还有谁是？ 杨植麟： 这个我就不好评价了。 腾讯新闻：大多数人可能是user scaling的思维。或者能不能这么说，这是学院派和商业落地派的区别？ 杨植麟： 我们不是学院派，学院派绝对不work。 腾讯新闻：很多大模型公司会通过to B落地（毕竟to B的确定性高），你们做吗？ 杨植麟： 我们不做。我们从第一天就决定做to C。 看你要什么东西。如果你知道这不是你想要的，你就不会FOMO。因为得到了，也没啥。 腾讯新闻：你焦虑吗？过去一年。 杨植麟： 更多是兴奋、激动。因为这件事我想了非常久。我们可能是我们最早想去探索月之暗面的人。你今天发现你真的在造一架火箭，每天在讨论往火箭里加什么燃料跑得更快，怎么样不让它炸了。 腾讯新闻：总结一下你所做过的“有概率的非共识”决定，除了to C、长文本，还有吗？ 杨植麟： 更多在过程中，希望尽快跟大家见面。 腾讯新闻：中国上一代创业者在应用和场景上吃到甜头，所以他们更看产品、用户、数据飞轮。以你为代表的新一代AI创业者，能代表新的未来吗？ 杨植麟： 我们也很关注用户，用户是我们最终的目标，但也是共创的过程。最大区别是， 这次会更加技术驱动 ——还是那个马车和汽车的问题——现在属于从马车到汽车的跳跃过程，应该尽可能想怎么给用户提供一辆汽车。 腾讯新闻：你会觉得孤独吗？ 杨植麟： 哈哈哈……你这个问题很有意思。我觉得还好，因为我们还有大几十、100号人一起在战斗。 腾讯新闻：今年Sora的突然出现，多少在你的意料之中，多少在你的意料之外？ 杨植麟： Generative AI（生成式AI）做到这个效果，在意料之内，意外的是时间——比之前预估更早。 这也反映了现在AI的发展很快，很多scaling的红利没有被完全吃下来。 腾讯新闻：去年业界就判断，2024年大模型一定会卷多模态叙事，视频的生成效果会像2023年文生图一样迅速提升。Sora的技术能力是超出、符合还是低于你的预期？ 杨植麟： 解决了很多之前比较难的问题。比如，能在一个比较长的时间窗口内保持生成的一致性，这是关键点，是一个巨大的提升。 腾讯新闻：它对于全球产业格局来说意义是什么？2024年大模型会有哪些新叙事？ 杨植麟： 一是短期的应用价值，可以在生产环节进一步提升效率，当然更期待在目前能力基础上，有更多延展。二是和其他模态结合。它本身是对世界建模，有了这个知识，对现有文本是非常好的补充。在这个基础上，不管在agent还是和物理世界的连接方面，有蛮多空间和机会。 腾讯新闻：你们总体怎么判断Sora？ 杨植麟： 我们本来也在筹划类似方向，做了一段时间。方向上，倒没有太大意外，更多是技术细节。 腾讯新闻：应该学习的技术细节是？ 杨植麟： 很多OpenAI也没完全讲清楚。它讲了大致的，会有一些关键细节。这要从它的效果或已有信息再去判断，也结合我们之前的实验。至少对我们来说，在开发过程中会加上更多数据点，有更多数据输入。 腾讯新闻：之前视频生成相对文字生成来说，主要瓶颈有哪？这次可以看到OpenAI找到了哪些解决办法？ 杨植麟： 主要瓶颈，核心还是数据，你怎么去规模化地拟合这个数据？之前没被验证过。 特别是，当你的动作比较复杂，生成的效果photo realistic（照片逼真）。在这样的条件下，能够去规模化，它这次解决了这些。 剩下的是它也没有完全解决，比如需要一个统一的architecture（架构）。DiT这个architecture仍然不是非常通用。 在单纯对视觉信号的marginal probability（边际概率）去建模，它可以做得非常好，但怎么泛化成一个通用的新计算机？还是需要更unified architecture（统一的架构），这个东西还是有空间。 腾讯新闻：你读了OpenAI出的Sora报告没有？《Video generation models as world simulators》，里面有什么关键点值得划重点？ 杨植麟： 读了。考虑到当前的竞争情况，最重点它肯定都不会写出来。但还是值得学习，这个东西本来是付费内容，你可能要花钱做很多实验才知道，但现在你知道的有一些东西，不用花钱做实验，就大概有一个认知吧。 腾讯新闻：你从里面提取到的关键信号是？ 杨植麟： 这个东西一定程度上是scalable的。此外，它也给出了比较具体的architecture到底怎么做。但也有可能不同architecture在这个事情上不一定有那么本质的区别。 腾讯新闻：你认可它那句话吗？——“扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有前途的途径。” 杨植麟： 我非常认同，这两个东西优化的是同一个目标函数，没有太大疑问。 腾讯新闻：你怎么看杨立昆又跳出来反对生成式AI？他的观点是：“通过生成像素对世界进行建模是一种浪费，并且注定会失败。生成恰好适用文本，因为文本是离散的具有有限数量的符号。这种情况下，处理预测中的不确定性很容易，处理高纬连续感官输入中的预测不确定性是非常棘手的。” 杨植麟： 我现在觉得，你通过对视频的边际概率去建模，本质是在做无损压缩，跟语言模型next token predictions没有本质区别。只要你压缩得足够好，就可以把这个世界可以被解释的东西去进行解释。 但同时也有重要的还没做的事：它怎么跟已有的已经被压缩的能力结合起来？ 可以理解成有两种不同压缩。一种是压缩原始世界，这是视频模型在做的。另一种是压缩人类产生的行为，因为人类产生的行为经过了人的大脑，这是世界上唯一能产生智能的东西。 你可以认为视频模型在做第一种，文本模型在做第二种，当然视频模型也一定程度包含了第二种，一些人创造出来的视频包含了创作者的智能。 它最终可能会是mix，需要通过这两种方式从不同角度学习，但最终对智能的增长都有帮助。 所以，生成可能不是目的，它只是压缩这个函数。如果你压缩足够好，最后生成的效果就会很好。反过来，如果你这个模型本身没办法生成，是不是也存在可能把它压缩得非常好？这点存疑。有可能生成非常好，是压缩非常好的一个必要条件。 腾讯新闻：Sora相对于去年的ChatGPT来说，是两个不一样的milestone，哪个更重大？ 杨植麟： 都很重要。 现在就有点像（视频生成的）GPT-3.5，是阶跃式提升。 它的模型也还比较小，可预见的是会有更大的模型，是确定性的效果提升。 腾讯新闻：也有人评价说，对于做多模态，Google Gemini突破更重要一些。 杨植麟： Gemini是follow GPT-4V的路线，把这个理解也放进去了。都很重要，只是最终需要把这些东西放在同一个模型，这还没解决。 腾讯新闻：为什么放在同一个模型那么难？ 杨植麟： 大家还不知道怎么做，还不存在一个被验证过的architecture。 腾讯新闻：Sora + GPT会产生什么？ 杨植麟： Sora马上可以用到视频生产过程中，但如果跟语言模型结合，就有可能打通数字世界和物理世界。另外，你也可以去更加端到端完成任务，因为现在你对这个世界的建模比之前更好，它甚至能用来提升你对多模态输入的理解能力。所以你最后能在不同模态之间做比较多切换。 总结下来，你对世界的理解更好了，你可以在数字世界里做更加端到端的任务，甚至去架起一座桥梁，连接物理世界，完成一些物理世界里的任务。这是起点。 比方说，自动驾驶，或者一些家务，理论上都是打通物理世界的一个概念。 所以数字世界的突破是确定的了，但它也还是潜在有通往物理的可能。 腾讯新闻：Sora对国产大模型公司意味着什么？有什么应对策略？ 杨植麟： 没什么区别，这本来就是确定性方向。 腾讯新闻：国产大模型GPT-4还没赶上，Sora又来了，你怎么看？两个世界好像差得越来越远，你感觉焦虑吗？ 杨植麟： 这就是客观的事实嘛。 但实际上的差距可能还在缩小，这是技术发展的规律。 腾讯新闻：什么意思？就是说，一开始技术曲线很陡峭，接着慢慢放缓。 杨植麟： 是的。我倒没有很意外，OpenAI一直在做下一代模型。但客观上差距会持续存在一段时间，甚至在国内不同公司之间的差距也会持续一段时间，现在是技术爆发期。 但再过两三年，有可能中国顶尖的公司可以在这里面去做好更多基础性工作，包括技术的基建、人才的储备和组织文化的沉淀，有这些打磨后，更有可能在某一些方面有领先可能性——但需要一定的耐心。 腾讯新闻：中美最终有没有可能形成的是完全不一样的AI科技生态？ 杨植麟： 生态有可能不一样，如果你是从产品和商业化角度。但从技术角度，通用能力不会是完全不同的技术路线，基础通用能力肯定会差不多。但因为AGI空间很大，在通用能力基础上去有差异化，这个更可能发生。 腾讯新闻：硅谷一直有一个争论：one model rules all还是many specialized (smaller) models（一个通用模型来处理各种任务，还是采用许多专门的较小模型来处理特定任务），你怎么看？ 杨植麟： 我的观点是第一个。 杨植麟：在这一点上，中美会呈现巨大不同吗？ 杨植麟： 我觉得最终不会。 腾讯新闻：大模型创业在中国是比较怪异的存在，你们融了这么多钱，但似乎一大笔钱都要花在做科学实验上，这种情况下怎么说服投资人愿意掏钱？ 杨植麟： 跟在美国没有区别。 我们今天拿到的钱还不算特别多。 所以，我们还要更多向OpenAI学习。 腾讯新闻：我想知道做到GPT-4还需要多少钱？做到Sora还需要多少钱？ 杨植麟： GPT-4和Sora都不需要那么多，现在的钱更多是为了下一代甚至下下代模型做储备，做前沿探索。 腾讯新闻：中国大模型创业公司虽然拿了巨头的钱，但巨头也在训练自己的模型——你怎么看大模型创业公司和巨头的关系？ 杨植麟： 这里面有竞争，也有合作。巨头和创业公司第一目标不一样，今天你去看每个大厂的第一目标，跟AGI公司的第一目标不同。第一目标会影响动作、结果，最终在生态里是不同的关系。 腾讯新闻：为什么巨头同时对多家大模型公司投入一点钱，而不重注一家公司？ 杨植麟： 这是阶段问题。 下面会有更多的consolidation（资源整合），会有更少的公司。 腾讯新闻：有人说大模型公司的终局是被巨头收购，你认可吗？ 杨植麟： 我觉得不一定，但是他们有可能有很深入合作关系。 腾讯新闻：比如说，可以怎么合作？ 杨植麟： OpenAI和微软就是典型合作模式，这里面很多可以参考，也有一些可以优化。 腾讯新闻：过去一年，在你看来创业中的曲折体现在了哪？ 杨植麟： 外部变量很多——资本、人才、卡、产品、研发、技术。有高光时刻，也有困难要克服。比如说卡。 中间有很多back and forth（来回）。一段时间很紧张，一段时间供应变好。 最夸张的是，有一段时间每天在变，今天一台机器价格260，明天340了，过两天又跌回来，是一个动态变化的过程。要对这件事密切关注。 价格一直变，策略也要一直变，到底从什么渠道，买还是租，有很多不同选择。 腾讯新闻：这个动态因素是受什么影响？ 杨植麟： 有geo-political（地缘政治）原因，生产本身有批次，也受市场情绪变化。我们观察到很多公司开始退卡，他们发现自己不一定要训这个模型。市场情绪和大家的决策变化，供求关系跟着变化。好消息是，最近整个市场供应好了非常多。 我个人判断至少在接下来一到两年，卡不会成为很大瓶颈。 腾讯新闻：你似乎一直在思考组织，在团队构建上是怎么做的？ 杨植麟： 招人思路发生过一些变化。世界上AGI人才非常有限，有经验的人很少。我们最早期的画像是，专注找对口的genius（天才）。这个证明非常成功。之前有对模型动手术的能力，有训练超大规模模型直接的经验，就可以很快做出来。包括Kimi发布，资本效率和组织效率其实很高。 腾讯新闻：花了多少钱？ 杨植麟： 一个挺小的数，相比很多其他花费，是花小钱办大事。我们很长一段时间是30-40人的状态。现在80人。我们追求人才密度。 人才画像后来发生了变化。最早期招genius，认为他的上限高，公司上限是由人的上限决定的。但后面我们补齐了更多维度的人——产品运营侧的人，leader型的人，能把事情做到极致的人。现在是一个更完整、有韧性、能打仗的团队。 腾讯新闻：在中国大模型创业一年，怎么评价现在取得的阶段性成果？ 杨植麟： 造了一个火箭的原型，现在点火试飞。积累了一个团队，弄清楚了一些燃料的配方，多多少少还能看到一个PMF的雏形。 可以说，登月走了第一步。 腾讯新闻：你怎么看杨立昆说，他不看好现有技术路线，认为自监督的语言模型没办法习得真正世界的知识，随着模型规模的扩大出现谬误，也就是机器幻觉的几率会越来越高。他提出了“世界模型”的观点。 杨植麟： 没有本质瓶颈。当token space足够大，变成一个新型计算机解决通用性问题就OK了，它就是一个通用世界模型。 （他这么说）很重要一点在于，大家都能看到现在的局限性。但解决方式并不一定需要全新框架。AI唯一work就是next token prediction + scaling law，只要token足够完整，都是可以做的。当然今天他指出的问题存在，但这些问题就是你把token space变得很通用，就可以了。 腾讯新闻：他是放大了局限性。 杨植麟： 我觉得是。但底层第一性原理没什么问题，只是说现在有些小技术问题没解决。 腾讯新闻：你怎么看Geoffrey Hinton（深度学习之父）一而再、再而三呼吁AI Safety的问题？ 杨植麟： Safety反而表明了，他对接下来技术能力的提升有极大信心。他们是相反的。 腾讯新闻：幻觉的问题怎么解决？ 杨植麟： 还是scaling law，就是scale的是不一样的东西。 腾讯新闻：有多大概率scaling law走到最后发现根本走不通？ 杨植麟： 可能约等于0。 腾讯新闻：怎么看你的CMU校友陆奇的观点：OpenAI未来肯定比Google大，只不过是大一倍、五倍还是十倍的问题？ 杨植麟： 未来最成功的AGI公司肯定是会比现在所有公司都大。 这点没有疑问，它最终可能是double、triple GPT的事。它不一定是OpenAI，有可能是别的公司，但肯定有这样的公司。 腾讯新闻：如果你恰巧成了这家AI帝国的CEO，你会做什么用以保护人类？ 杨植麟： 现在想这个问题还缺少一些前提条件。但我们肯定愿意跟社会不同角色去合作和提升，包括在模型上有更多安全措施。 腾讯新闻：你2024年的目标是什么？ 杨植麟： 第一是技术突破，我们现在应该能做出比2023年好得多的模型。第二是用户和产品，希望有更多成规模的用户和黏性。 腾讯新闻：2024年对于全球大模型产业有哪些预测？ 杨植麟： 今年还会有更多capability出现，但格局不会跟今天有太大差别，top这几个还是会领先。在能力上应该今年下半年会有一些比较大的突破，很多会来自OpenAI，它肯定还有下一代模型——有可能是4.5，也有可能是5，感觉是大概率事件。视频的生成模型肯定还能继续scale。 腾讯新闻：2024年对于国产大模型产业有哪些预测？ 杨植麟： 一是可以看到新的独特能力产生。你会看到国产模型，因为前期的投入，有合适的团队，做出世界领先的某一些维度的能力。二是会出现更多用户量级更大的产品，这是大概率的。三是会有进一步的consolidation和路线选择的分化。 腾讯新闻：创业你最害怕的一件事情是什么？ 杨植麟： 还好，就是要无所（畏惧）往前冲啊。 腾讯新闻：想对同行说什么？ 杨植麟： 一起努力。 腾讯新闻：说一个你对于大模型行业现在还不知道但最想知道的问题。 杨植麟： 我不知道AGI的上限是什么样的，它会产生一个什么样的公司，这个公司能产生出来什么样的产品。这是我现在最想知道的事。 腾讯新闻：AGI这么发展下去，你最不想看到的一件事是什么？ 杨植麟： 我对这个比较乐观，它可以让人类文明往下一个阶段去发展。 腾讯新闻：有没有人评价你，太过于理想主义？ 杨植麟： 我们也是很脚踏实地的，我们真的也做了一些事，不是只是在说嘛。 腾讯新闻：如果你今天拿到的钱是最后一笔钱，你会怎么花这笔钱？ 杨植麟： 我希望这个永远不会发生，因为我们未来还需要很多钱。 腾讯新闻：如果你没有做成什么，会觉得自己失败了？ 杨植麟： 关系不是那么大，我接受有失败的概率。 这个事情它已经完全改变了我的生命，我是充满感激的。 本文首发于腾讯新闻

IT之家 3 月 16 日消息，美图公司昨日披露 2023 年业绩报告，全年实现总收入 27 亿元，同比增长 29.3%。经调整后归属于母公司权益持有人净利润 3.7 亿元，同比增长 233.2%。 据新浪科技报道，美图公司创始人、董事长兼首席执行官吴欣鸿在业绩会上表示，AI 原生工作流会是未来非常巨大的机会，美图会致力于 AI 原生应用的进一步打造。同时他还强调，美图不会做通用大模型，但美图会针对不同垂直场景的需求做模型的训练和微调。 吴欣鸿透露，Sora 给了行业较大的心理冲击，原本以为这样的能力会在 2-3 年后才能实现。Sora 也让美图反省了视觉大模型的底层架构，紧急升级了模型的底层框架，重新投入到图像和视频模型的训练。他认为，垂直场景支撑创新的 AI 原生应用还有约 2 年的窗口期。 据IT之家此前报道，OpenAI Sora 模型可以严格根据用户输入的提示词，制作长达一分钟的视频，保持较高的视觉质量。该模型可以深度模拟真实物理世界，标志着人工智能在理解真实世界场景并与之互动的能力方面实现了重大飞跃。 OpenAI 首席技术官米拉・穆拉蒂在接受《华尔街日报》采访时透露，文生视频工具 Sora 数月内将公开发布，拟支持生成音频。 美图公司近年来也在谋求转型，并推出了 MiracleVision AI 模型 4.0 版本，该模型目前正逐步应用于美图秀秀、美颜相机、Wink、美图设计室、WHEE 等美图旗下产品，该模型拥有“矢量图形”、“文字特效”、“智能分层”、“智能排版”、使用提示词及图片生成视频等各种功能。

IT之家 3 月 16 日消息，欧盟委员会于今年 1 月开始针对 AI 领域展开调查，主要评估科技巨头们是否存在反垄断行为。微软在接受问询时为了强调其没有反垄断行为，称谷歌在该领域有两大天然优势，该领域存在竞争。 微软在接受欧盟委员会调查时强调，谷歌目前在训练 AI 方面有两大天然优势，其一是搜索引擎提供了海量资源，其二是 YouTube 平台，提供了约 140 亿个视频，谷歌可以利用这些数据训练 Gemini 模型，而其它 AI 开发商却无法访问。 IT之家从报道中还获悉，微软为了进一步强调生成式 AI 领域存在竞争，表示谷歌和苹果很早就发力语音助手，推出了 Google Assistant 和 Siri，认为上述两家公司完全有能力开发和利用现有的语音助手，成为生成神经网络领域的领导者，而其它竞争对手无法获得同样的优势。

IT之家 3 月 16 日消息，印度在收到诸多当地和国际企业家和投资者的批评之后，宣布搁置此前的 AI 审核计划：任何企业发布 AI 模型之前需要经过审批。 图源 Pixabay 电子和信息技术部本周五发布了一份最新的人工智能咨询意见，不再要求他们在向南亚市场用户推出或部署人工智能模型之前获得政府批准。 根据修订后的指导原则，建议企业在未经充分测试和不可靠的人工智能模型上贴上标签，告知用户这些模型可能存在的缺陷或不可靠之处。 印度信息技术部在本月早些时候遭到了许多知名人士的严厉批评。风险投资公司 Andreessen Horowitz 的合伙人马丁・卡萨多（Martin Casado）称印度此举是“滑稽可笑的”。 IT之家本月初报告，印度信息技术部于 3 月 1 日发布公告：各家科技公司在发布生成式 AI 相关工具、新的模型之前，需要获得印度政府的明确许可。 该文件在法律上并不具有约束力，但印度信息技术部副部长拉吉夫・钱德拉塞卡尔表示，该通知“在示意这是未来的监管方向”。

今年两会，科技领域的委员被记者们问了很多问题。比如运载火箭专家容易被问咱们的火箭啥时候才可以像SpaceX一样重复使用，科大讯飞董事长刘庆峰被问中国的大模型什么时候能追上OpenAI。 委员们还是很想和大洋彼岸一决雌雄的。比如刘庆峰就告诉媒体，GPT-5一出来，我们有可能跟它又有点差距了，但我们还在迎头赶上： 我们知道怎么做。 乃悟一向是相信刘总的，OpenAI的奥特曼一张嘴就说要用7万亿美元，而科大讯飞每年只用几十亿人民币就能和美国朋友只差一点了。原发这篇采访的媒体，你倒是把评论区打开，让大家夸夸刘总啊。 这段时间，腾讯新闻《潜望》栏目先后就AI问题采访了杨植麟、朱啸虎和王小川。其中杨植麟是技术派，谈了一堆对AI未来发展的展望。 朱啸虎的核心思想很明确，不赚快钱我不投。在他看来，国内200多个嚷嚷着要做大模型的，压根看不到赚钱的机会。ChatGPT 4训练至少要有几千万美元往里砸。而他考察过的公司里，甚至只有： 一张卡。 觉得让这些公司去和美国人拼底层技术不靠谱的他，还发出了灵魂拷问，互联网刚兴起的时候有一帮中国公司也想做操作系统，现在他们在哪儿？ 采访中他还点了另外两位受访者杨植麟和王小川的名。说他们都属于技术靠谱，但是不知道怎么赚钱的代表。如果没有反垄断，还可以考虑卖给腾讯阿里，赚点小钱，现在反垄断，我都不知道怎么退出了。 这些话都被人原封不动的转给了王小川。这位搜狗前CEO不乐意了。谁说我没有应用场景了。在王小川的描述中，他提出了三个百川（王小川创办的AI公司）的未来应用场景： 游戏、医疗和现实世界。 现在北京大中午有20度，看到王小川说出这三个方向，乃悟起了一身鸡皮疙瘩。 更厉害的是，虽然朱啸虎接受采访在先，但是他直接预判了王小川的预判。他质疑王小川哪来那么多数据去训练AI游戏。他们也让别的公司去看了百川发布的人工智能NPC： 没有任何差别。 朱啸虎说他和王小川私交很好，我是一眼就看出来了。 再说说医疗。当年魏则西事件后，各家搜索引擎都有意识减少了医疗广告。但搜狗的医疗广告反而更多了。有人测算过，彼时搜狗输入一个疾病名称，30个结果里面，13条都是广告。 在针对4家搜索引擎进行测试后，搜狗广告数量排名榜首。用户搜索三甲医院，甚至会被引导到高仿的民营医院网站里去。 当然，这可能也是源于王小川自己对医学领域的热爱。不仅在离开搜狗前就投资了多家医疗公司，什么小鹿中医、热心肠研究院。离开搜狗后的第一件事也是马上投资了一家AI医疗公司。 在王小川的描述里，这些应用场景都高大上了许多。比如游戏应该叫太虚幻境，医疗应该叫生命模型。按照王小川的说法，他能用AI做出100万医生，它是什么样的一个价值？ 乃悟查了一下，按照卫健委的规定，一个医生申请副高职称，需要完成400个有效接诊单元。一个接诊单元即在4个小时内接诊15个患者。也就是说，培养一个副高职称的医生需要至少6000个病例。 朱啸虎的预判换几个字同样适用： 你哪儿来那么多病例和数据去训练100万医生？ 聊High了的王小川自然不会放过李彦宏。记者问他如何看待李彦宏说文心一言中文能力超过ChatGPT 4。王小川说李彦宏是魔幻主义，居然喊出离OpenAI就差两个月的口号。 他认为给李彦宏造成这种幻觉的原因，是百度的员工在给老板汇报工作时，存在错误的输入。 当然了，王小川也说了，这种错误输入在百川就不存在。所以王小川可以放心大胆的宣布，他们的大模型： 中文评测超过ChatGPT 4。 乃悟看了一下，有机构测试，百川的通用中文评测排名第二，排名第一的是文心一言。 哪家做的评测？建议王小川让那100万医生给这家机构看看病。 潜望的记者在采访的最后，问了朱啸虎一个问题。退一万步讲，假如大模型一直赚不了钱，为什么不能用手里的钱支持一下人类的梦想和科研。 朱啸虎说，美国大公司敢砸钱，中国不需要砸钱，咱们跟在后面就行了。我们跟在后面，花的钱少一个数量级，风险小很多： 干嘛不跟在后面？ 有道理啊。

IT之家 3 月 16 日消息，荣耀昨天在京东上架了 MagicBook Pro 16 笔记本电脑，不过没有公布系列笔记本的完整参数信息，今天博主 @数码闲聊站 公布了这款笔记本的具体规格，不过价格依然有待 3 月 18 日发布会时揭晓。 IT之家整理笔记本参数信息如下： 性能方面，这款笔记本可选 Ultra 5-125H / Ultra 7-155H 处理器，至高可选 32GB RAM 及 RTX4060 独显，标配 1TB PCIe 4.0 SSD，搭载“立体散热系统 + 12mm 3D 复合热管”，性能释放信息暂不知悉。 屏幕方面，这款笔记本配备 16 英寸 3072x1920 分辨率 165Hz 屏幕，响应速度 3ms，亮度 500 尼特，覆盖 10-Bit 色彩及 100% DCI-P3 色域。 接口方面，这款笔记本配备 2 个雷电接口（未说明版本信息）、1 个 USB-A 3.2 Gen 1 接口、2 个 HDMI 接口（其中一个为 2.1，另一个未知）、1 个 3.5mm 音频接口。 此外，博主提到该笔记本配备全新腔体天线结构设计，内置 OS Turbo 3.0+LINK Turbo 技术，AI 黑科技魔法工作台等新特。同时声称荣耀笔记本 X 系列锐龙版届时也将一起发布，搭载“AMD 最新处理器 + 主流内存 + 高刷屏”。

作者 | 徐珊 编辑 | 云鹏 你家里有多少个遥控器？有遇到过分不清机顶盒还是电视遥控的情况吗？如果你也尝试过电视的K歌功能，有没有遇到麦克风断连，或出现杂音的情况呢？ 即便是在无处不连接的当下，有关“连接困难”的问题仍然会发生在每一个人的生活中，尤其是家里。这是因为在智能家电逐渐替代传统家电过程中，也在家里组建了一个更加复杂的通信连接网络，而传统近距离无线连接技术如蓝牙、Wi-Fi等，已逐渐无法同时满足如今用户对“连接”的可靠性、抗干扰能力以及时延等诸多要求。 新一代近距离无线通信技术星闪正是在此背景下应运而生，它拥有低时延、高吞吐量、高并发性、高可靠性、强抗干扰能力以及精准定位六大特征，成为当下热门的无线连接技术之一。在今年的中国家电及消费电子博览会（AWE）上，我们能够看到如今搭载着星闪的电视机、机顶盒、路由器、摄像头、电竞外设已经走入千家万户，成为智能物联中的关键一环。 万物皆连接，无处不互联已然成为新一代的时代背景。国际调研机构IDC预计2024年中国智能家居设备市场互联平台接入比例为76%，中国大陆智能家居设备出货量将同比增长6.5%。这说明，智能家居的互联性正在进一步加强，越来越多的人开始主动打造自己智能化的生活空间。 如今，基于星闪技术的解决方案和终端产品到底带来了哪些经验的新体验？背后又有哪些硬核技术在做支撑？星闪生态目前呈现怎样的发展态势？在AWE2024上，我们了解到星闪的最新动向，并且与多位产业人士探讨星闪生态的阶段性成果以及未来走向，看到了星闪正为国内智能家居互通互联带来新的生机。 一、智能电视秒变“巨幕手机”？星闪打造人、家、车三大场景新体验 在展会现场，我们发现简单、有趣是不少用户对星闪带来的智能家居体验最直观的感受。 有了星闪技术的加持，星闪遥控器可以实现“1控多”，也就是能够一键在星闪电视的主界面和星闪机顶盒的主界面之间切换，直接免去用户找不到遥控器、找错遥控器的烦恼。在家庭场景中，星闪的高并发、高可靠技术优势，能够提供更大的组网规模、更稳的智能互联。 不仅如此，星闪遥控器能够借助其厘米级精定位技术还能成为“鼠标”或者“数字手指”，完成不同场景下的指向遥控。 当你想要将智慧电视变成办公大屏，那么星闪指向遥控器会成为你的鼠标，帮助你灵活批注地选择相关内容，或修改信息。 而当你想要在智慧电视上玩“掼蛋”游戏或者刷短视频的时候，星闪遥控器会投射出一条射线到电视上，成为了你手指的“延伸”。只需要轻轻一抬手腕，你就可以甩出“王炸”，轻松自然的赢下游戏。 星闪遥控器的出现，不仅让智慧大屏可以承载更加多样的办公、娱乐功能，而且也重新定义了用户与电视交互的方式。当我们想要选择某个子菜单时，再也不用一步一步“爬格子”去确认，而是可以直接将像VR手柄一样，瞄准—选择—确认。 同时，星闪雷达感知和精准定位的组合能力为空调、灯等智能家电的更贴心服务带来想象空间。比如说，当半夜你踢开被子时，搭载了星闪技术的空调能够识别用户的姿态变化，从而自动调整温度的变化。如此一来，不少需要起夜关爱孩子的父母，可以安心的睡个好觉，智能家居也更显“温情”。 不仅如此，不少厂商还利用星闪厘米级定位能力，开发出了智能寻物功能。只需要轻轻一点，你就能发现在家中找到遗失的物体。 星闪不但能在家庭场景中让人与智能家居交互更简单，而且星闪还能够为围绕用户本“人”的一些近距离连接场景，提供更优质的体验。无论你是想在家开“演唱会”，还是想和朋友们共同感受家庭影院的乐趣，星闪都能利用其高吞吐和抗干扰特性能力，为TWS耳机、无线音箱提供无损高保真的音质。 随着不少人正在把车作为第二个“家”，星闪也开始在汽车上发挥出自己的连接优势。举个例子，有了星闪车钥匙，用户可能离车十米的时候车灯就亮了，但只有用户走到某一个具体车门时，车门才会开。 从这些基于人、家、车场景的星闪应用上我们可以看出，星闪所带来的近距离无线连接并不单只是提高了在较小的范围内无线连接能力的提升，而且还为人们与智能家居之间的精准交互提供更多的新玩法。 二、构建五大原子能力，星闪让“连接”组成一张网 在星闪所带来的人性化、易用性的创新体验背后，是星闪的五大原子能力：数传、音频、定位、感知、组网作为技术支撑。这五大能力并未专门为某一细分常见或者应用服务，而是几乎贯穿所有星闪技术的应用之中。同时，星闪的SLE低功耗、SLB高速率、高精定位三大类技术搭建坚固的技术底座。 在数据传输方面，星闪数传基于星闪SLE低时延技术提供了高刷交互，不但为普通用户使用键鼠、手写笔等设备提供流畅感，还能够为电竞爱好者们的HID外设连接提供丝滑的跟手体验。 而在音频方向，星闪更是走在了行业的前端。我们知道，无论是音箱，还是耳机，未来的音频设备一定会朝向高保真的方向发展，如今星闪则正在提供一种简单、快捷地使用高保真音频的技术。星闪能基于Polar码的抗干扰和高吞吐能力，能够为无线耳机、音箱提供无损高保真的音质。据了解，如今搭载星闪技术的TWS耳机能够支持1.5M的无损音乐，未来甚至可以实现4.6M的高保真音频。 星闪雷达感知能力更是让家居的智能化再度升级。在星闪的雷达感知1.0版本，星闪的感知能力在1至6米的范围内，感受到是否有人站在面前，做到人走熄屏、人来亮屏。结合了雷达感知和高精定位后，星闪的2.0能够实现姿态、方位精准识别，对于感知距离精度甚至缩小到15cm以内。搭载了星闪的空调，不但能够感知到是否有人跌倒，还能够为小孩翻窗户等特殊行为给出预警，智能家居的应用边界再次拓宽。 星闪产品还能够兼容Wi-Fi、蓝牙等近距离连接技术，通过将网络设备归一的简化管理，让Wi-Fi和星闪各司其职，共同提高loT设备的可拓展性。 在如今的星闪五大原子能力加持下，无论你的家是几十平米，还是联排大别墅，专攻无线短距通信的星闪解决方案都能够快、稳、智的方式，同时解决家中网络宽带以及物联网等多样化的连接难题，构筑智慧家庭联接基座。 三、2024年成星闪入户元年，家电巨头先后推出星闪新品 如果说，2023年是星闪商用元年，那么2024年将会是星闪入户元年。 去年，我们可以看到搭载星闪技术的华为FreeBuds Pro 3、雷神星闪电竞鼠标、华为MatePad Pro+手写笔等多款不同类型的产品先后上市，这样标志着星闪已经从完成了商业化落地的第一步。 今年，我们在AWE展台前看到星闪开始规模化走入千家万户，星闪电视、指向遥控、空调、热水器等家居产品所带来的新体验让不少参观者期待星闪所构建的“智慧家庭”。 星闪联盟官网显示，截止目前已经有800多家生态会员单位，相比2023年初增长2-3倍。2023年，星闪的相关产品还是围绕用户自身的手机、可穿戴设备进行升级。不少企业已经专门针对星闪技术提供相应的解决方案，海思也在AWE 2024上推出了星闪生态解决方案，作为其“5+2”解决方案的关键组成部分之一。 据了解，2024年，海尔、创维、长虹等家电巨头都将陆续推出搭载了星闪解决方案的家电产品，星闪的生态联盟将进一步扩大。同时，2025年星闪将围绕新场景车开展一系列技术的布局以及产品的落地，国内头部车企正在加速落地星闪车钥匙。 可以看见，星闪产品即将贯穿到用户生活的点滴之中，为用户提供更大范围、更快连接的智能家居新体验。 结语：聚焦“近距连接”新创新，星闪loT生态加速推进 2024年，AI浪潮席卷一切，智能家居也成为数字化和智能化中的一股重要力量。在智能化大潮，基于短距离物联技术带来的交互体验，也成为智能家居场景中非常重要的一环。面对新时代的变革，智能家居厂商们正紧跟前沿技术，创造出越来越多的loT产品，以求给用户带来更多新体验。无论是你的遥控器，还是你的路由器，甚至是TWS耳机。 星闪NearLink是首次聚焦近距离无线联接领域提出的新一代无线短距通信技术，为消费电子、智慧家庭、汽车电子等场景互联提供更先进、更安全的技术选择。 可以看出，星闪正在逐步打造一个全新的loT生态，提供更多样化的连接服务。从一系列的产品落地中，我们也看到了国内智能家居企业们对于星闪的高度认可，并从中获取相应的技术支持。 但作为一项创新的连接技术，星闪还需要接受各方来自技术和产品的稳定性考验。我们也期待着，未来能够看到星闪在一个完整的人、车、家生态中将会有哪些新的流畅交互、协同创新。