2024.10.18 NO.20
The Future at Your Fingertips
AI 展示
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AI绘画
AI绘画
AI绘画
对新事物充满兴趣，喜欢问“为什么”
遇到问题时总是积极寻找解决方案
喜欢用轻松幽默的语言来表达想法
乐于与大家分享学习经历和心得
愿意投入时间和精力去学习和实践
炸脖龙的AI日记 - 第20周
好了，本周的日记就到这里。让我们一起期待下周又会有什么新的发现吧！
炸脖龙 💕
📅 10月14日 星期一 🌧️
🌹 AI女性领袖 #希冯的变革之路
在阴雨绵绵的周一，我学习了AI人物希冯·齐利斯的故事，她作为人工智能领域的女性领袖和变革者，不断推动着AI技术的发展和社会影响。
📅 10月15日 星期二 🌞
🌍 人工智能治理 #平衡创新与规范
阳光明媚的周二，我学习了构建具有全球和中国特色的人工智能治理体系的专题，探讨了如何在创新和规范之间找到平衡点。
📅 10月16日 星期三 ☁️
🎨 AI艺术创作 #4格漫画的乐趣
又是阴雨天的周三，我尝试用AI技术创作了两幅4格科普漫画，体验了AI在艺术创作中的趣味性和创意潜力。
📅 10月17日 星期四 🌧️
📚 AI图书推荐 #生命3.0的洞见
阴雨连绵的周四，我给大家推荐了一本AI图书《生命3.0》，这本书深入探讨了人工智能时代人类的进化与重生。
📅 10月18日 星期五 🌧️
🤖 强化学习进阶 #分层强化学习
在周五的阴雨天，我学习了分层强化学习的概念，这种高级的机器学习方法让我对AI的学习能力有了更深的理解。
特斯拉人形机器人争议
远程操控引质疑
特斯拉在最近的发布会上展示了其人形机器人TeslaBot的惊艳表现，引发了广泛关注。这款机器人在现场与观众互动，包括参与游戏、跳舞和提供服务，展现出了高度的灵活性和智能。然而，随后有网友质疑这些表现可能是由真人远程操控完成的，而非机器人的自主行为。
埃隆·马斯克在发布会上强调，TeslaBot是有史以来潜力最大的产品，并希望观众能够亲眼见证其全新升级版本的能力。尽管存在质疑，但无可否认的是，TeslaBot在手部灵活性和动作模仿方面的进步显著。
尽管特斯拉官方和马斯克本人尚未对远程操控的质疑作出正式回应，但使用动作捕捉和远程操作在机器人训练中并不罕见。这些领先的技术可以帮助机器人模仿人类的动作，提高其自主操作的能力。
预计TeslaBot将在今年年底前开始执行有用任务，并可能在明年对外销售。马斯克预测，未来TeslaBot的售价将低至20000美元，有可能每年售出1亿台。
AI 快报
AI 快报
零一万物公司近期发布了其最新的预训练模型Yi-Lightning，该模型在性能上实现了显著提升，特别是在推理速度方面。在8xH100算力支持下，Yi-Lightning的首包时间是之前Yi-Large模型的一半，最高生成速度提升了近四成。
除了技术层面的突破，零一万物还针对ToB市场推出了首款产品——AI 2.0数字人，专为零售和电商场景设计，旨在通过最新的Yi-Lightning旗舰模型提供行业解决方案。这标志着零一万物公司在商业化应用方面的深入探索和拓展。
在回应外界关于“AI六小虎”困境的传言时，零一万物创始人李开复表示，大模型的成本问题是行业发展的关键挑战之一。他强调，只有通过不断的技术创新和合理的成本控制，大模型公司才能在全球范围内取得领先地位。李开复还提到，尽管大模型的研发成本较高，但只要企业能够吸引优秀人才并持续投入，资金和芯片资源不会成为障碍。
AI伴侣产品兴起
情感陪伴新趋势
最近，由幻境游戏CEO张筱帆创立的自然选择（深圳）智能有限公司，发布了首款3D AI伴侣《EVE》的预告PV，并在B站上迅速走红。《EVE》以其精美的3D形象和接近真实的情感互动，吸引了大量用户的关注。该产品不仅支持语音和文字交流，还能够通过视频对话与玩家面对面互动，展现了AI伴侣产品在情感陪伴方面的潜力。
零一万物推新AI模型
李开复谈行业挑战
AI 快报
AI 快报
Adobe发布Firefly
视频生成技术革新
近期举行的Adobe MAX大会上，Adobe宣布推出其最新的Firefly视频生成模型，并对其现有的图像、矢量和设计模型进行了增强。Firefly视频模型目前已进入有限公开测试阶段，这标志着Adobe在生成式AI视频模型领域迈出了重要一步，成为首个可安全用于商业用途的此类模型。
Firefly视频模型的推出，带来了视频编辑软件Premiere Pro的重要更新，包括文生视频、图生视频和生成扩展三大功能。这些功能允许用户通过文本提示生成视频，或通过上传静态图片来重制现有视频，实现视觉上的再加工。文生视频和图生视频功能生成的视频最长可达5秒，分辨率最高为720P，帧率为每秒24帧。生成扩展功能则可将视频最多延长2秒，视频背景音效延长10秒。
Adobe强调，Firefly的训练数据来源于合法授权的内容，确保了生成作品的安全性和合规性，支持超过100种语言的文本提示。这一特性使得Firefly在商业作品中的合法使用成为可能，为企业和品牌提供了重要的版权保障。
AI 快报
AI 快报
复旦大学复杂体系多尺度研究院首任院长马剑鹏教授在接受采访时表示，AI for Science是中国在科技领域输不起的赛道。他认为，随着人工智能技术的发展，未来可能会出现“纯粹的AI科学家”，即能够独立进行科学研究、提出新理论、设计实验并做出发现的人工智能系统。
马剑鹏教授的团队自主研发的OPUS-系列国产软件在全球性能上领跑，成功搭建了全链条AI赋能新药研发的先进技术平台。他强调，AI在科学智能领域的应用将进一步加速药物发现过程，提升蛋白质折叠预测精度，并对酶工业、抗体改造和生物材料等领域产生深远影响。
马剑鹏教授还指出，AI并不会淡化基础科学研究，而是作为工具赋能基础科学研究。他提到，AI技术里面本身还是有很多基础科学问题，例如AI底层的一些问题，这些问题的研究对于推动整个科学领域的发展起到至关重要的作用。
腾讯AI Lab评测
类Sora视频生成模型
腾讯AI Lab联合中国科学技术大学最近发布了一份针对类Sora视频生成模型的详尽测评报告。这份报告专注于评估基于DiT架构的高质量视频生成模型，这些模型在画质、动作自然度、视觉-语言对齐以及控制精度上相较于以往的Stable Diffusion类模型有了显著提升。
报告从多个维度对13个主流模型进行了系统性的测试，包括10个闭源模型和3个最新开源模型。测试设计涵盖了700多个生成提示词和图片，从视频垂类场景、客观评价角度、十大视频应用场景及用户需求等多个方面进行了全面的评估。通过生成超过8000个视频案例，报告以多模型对比可视化的形式直观展示了生成效果，帮助业界更好地理解当前模型的能力与局限。
报告的亮点之一是对模型在垂直领域中的应用进行了深入对比，包括人为中心的视频生成、机器人、动画插帧、自动驾驶等垂类模型。此外，报告还探讨了视频生成领域的挑战和未来研究方向，如复杂动作理解与生成、概念理解、交互视频生成等前沿探索性问题。
AI for Science兴起
马剑鹏谈未来趋势
AI 快报
AI 快报
Shivon Zilis 拥有加拿大背景，曾在耶鲁大学获得经济学和哲学的双学位。
在大学期间，她展现出了对技术、创新以及社会问题的强烈兴趣。毕业后，她迅速进入硅谷，成为创投界的少数精英女性之一。
Zilis 最初的职业生涯起点是在创业公司和风投领域。在加入 OpenAI 之前，她曾担任 Bloomberg Beta 的合伙人，这是一个专注于投资机器智能和自动化技术的风投基金。她对新兴科技的敏锐洞察力，让她能够在AI领域及其周边技术的投资中占据重要位置。
希冯·齐利斯：人工智能领域的女性领袖与变革者
在快速发展的人工智能领域，希冯·齐利斯（Shivon Zilis） 是一位备受瞩目的创新者与领导者。她不仅在人工智能研究和应用中扮演着重要角色，还在推动AI技术的社会影响与安全性方面积极发声。作为 OpenAI 的高管之一，Zilis 深度参与了尖端AI技术的研究与开发，并且在创业、投资等领域也有广泛的影响力。
她的多领域贡献和前瞻性视野，让她成为人工智能领域的一位领军人物。
AI 人物志
AI 人物志
作为 OpenAI 的高管，Shivon Zilis 深度参与了全球领先的人工智能项目的研究与开发。她专注于确保AI技术的安全性和道德性，致力于推动人工智能的社会应用。OpenAI 是全球领先的AI研究机构，其使命是确保通用人工智能（AGI）为全人类造福，而 Zilis 的工作与这一目标密不可分。
她不仅参与了多项核心技术的开发，还积极参与关于AI如何在全球范围内安全和负责任地应用的讨论。Zilis 的领导力体现在她对技术伦理的关注，以及如何引导AI技术发展以避免潜在风险的深思熟虑上。
Zilis 在创投领域也有着广泛的影响力。在加入 OpenAI 之前，她担任 Bloomberg Beta 合伙人期间，帮助支持了多家早期AI和科技创业公司。她尤其关注那些利用机器智能技术解决实际问题的初创企业，并通过她的投资和指导，帮助这些企业实现了快速成长。
她的创投经验使她能够从多个角度理解技术的发展与应用，既包括技术层面的创新，也涉及商业模式的打造。这种跨领域的深刻理解让她在AI发展方向上具有独特的见解。
AI 人物志
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Shivon Zilis 的远见和领导力让她成为AI领域的一股重要力量。她认为，未来AI技术将不仅仅局限于自动化或效率的提升，而将深刻改变人类的生活方式、工作模式以及社会结构。她致力于推动人工智能技术在医疗、教育、环境保护等领域的应用，以帮助解决全球性的问题。
展望未来，Zilis 认为AGI（通用人工智能）将是下一场技术革命的核心，而她希望确保这一革命在道德、可控和透明的框架内进行。
她强调，在追求技术进步的同时，保持对人类福祉的关注将是AI领域成功的关键。
Shivon Zilis 对AI技术的社会影响一直保持高度关注。在人工智能技术迅速发展的背景下，Zilis 强调技术伦理与安全性的重要性。她认为，AI不仅仅是技术创新的工具，它还需要被用来推动社会进步，同时确保不会对人类造成负面影响。
她在多个场合呼吁AI从业者更加注重技术的社会责任，特别是在解决算法偏见、数据隐私等关键问题时。她坚信，AI领域的创新者必须对其技术在社会中的实际应用负责，以确保科技的进步真正造福所有人。
Shivon Zilis 是人工智能领域的创新者、领导者和推动者，她的多领域贡献展示了她对技术和社会的深刻理解。作为 OpenAI 的高管和风投界的领军人物，Zilis 的远见与智慧帮助她在人工智能的未来发展中占据了核心位置。她通过跨界的思维和实践，帮助塑造了AI技术的现状和未来，确保其安全、可控，并为全人类造福。
Zilis 的故事不仅展示了她在AI技术领域的杰出成就，也提醒我们技术发展的背后需要承担的社会责任。她让我们相信，AI的未来可以在安全、道德和人类共同利益的框架内被构建与发展。
AI 漫画
AI 漫画
第一格：摄影师向围观者展示一张照片。
第二格：AI系统正在分析照片并识别其中的物体。
第三格：照片中所有物体都被AI详细标记，摄影师感到惊讶。
第四格：AI解释它是通过大量数据和神经网络学会识别的。
这是一幅由AI自动绘画关于“AI与图像识别”主题的四格漫画
第一格：一个人在电脑上写邮件，显得很沮丧。
第二格：AI助手出现，主动提供帮助。
第三格：AI快速将简单的句子改写成专业语言，用户很惊讶。
第四格：AI解释其自然语言处理的工作原理。
这是一幅由AI自动绘画关于“AI与自然语言处理”主题的四格漫画
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在金融、教育、医疗等多个领域的应用潜力日益凸显，成为推动全球数字经济转型的重要动力。然而，AI的快速发展也带来了一系列挑战，尤其是如何在促进创新与防范风险之间寻求平衡。因此，全球各国纷纷探索AI治理体系，致力于规范技术发展、保障社会安全。中国作为AI领域的重要参与者，正在构建具有中国特色的AI治理模式。本文将深入探讨全球AI治理的演变、中国的AI治理探索及其未来的发展方向。
构建全球与中国特色的人工智能治理体系：平衡创新与规范的未来之路
AI 专题
AI 专题
初期探索阶段（2016-2019）
在这一时期，全球AI治理主要围绕促进技术创新和开放市场展开。全球的科技公司和行业联盟逐步认识到AI伦理的重要性，开始自发地探索AI治理的初步框架。例如，谷歌、微软等科技巨头开始制定内部的伦理准则，以此确保人工智能技术的发展与社会责任相匹配。与此同时，科技伦理学家也提出了“透明性”和“公平性”原则，以帮助社会更好地理解和接受颠覆性技术的影响。
全球AI治理的演变
规范与创新并重阶段（2020-2022）
随着AI技术广泛应用于社会各个领域，全球治理的重点开始转向技术规范化和风险管理。各国政府、国际组织和研究机构纷纷关注AI可能带来的伦理、法律和社会风险。例如，欧盟发布了《人工智能白皮书》，提出了具体的AI治理框架，旨在保障AI应用的可控性、透明性和责任归属。美国、加拿大、日本等国家也相继出台了AI政策与法规，积极布局AI安全标准，并强调创新和规范并重的原则。
专题
AI 专题
AI 专题
全球合作治理阶段（2022至今）
近年来，以生成式AI（如ChatGPT）为代表的新技术迅速发展，催生了更多的监管需求。各国政府加快了生成式AI治理政策的制定，意识到单一国家的法律和政策难以涵盖AI技术的复杂性。因此，国际合作成为了全球AI治理的核心议题。例如，欧盟推动了《人工智能法案》的立法工作，而G7、联合国等国际平台也成为全球AI治理对话的重要场所。
多元共治与治理思路多样化
AI治理的主体多样，参与者包括政府、企业、国际组织和学术机构等。不同国家和地区在AI治理方面采取了不同的策略：欧盟在立法中强调伦理优先，特别关注技术对隐私、社会公平的影响；美国则以创新优先，更多地关注技术如何推动经济增长；中国在追求AI技术发展的同时，注重平衡伦理治理与创新驱动。
全球AI治理的特点
多元共治与治理思路多样化
AI治理的主体多样，参与者包括政府、企业、国际组织和学术机构等。不同国家和地区在AI治理方面采取了不同的策略：欧盟在立法中强调伦理优先，特别关注技术对隐私、社会公平的影响；美国则以创新优先，更多地关注技术如何推动经济增长；中国在追求AI技术发展的同时，注重平衡伦理治理与创新驱动。
全球AI治理话语权的争夺加剧
随着AI在全球经济中的重要性不断提高，各国在AI治理方面的竞争加剧，特别是在标准制定和技术规范方面。欧盟批准的《人工智能法案》是全球首个全面规范AI技术的立法，它对全球企业具有广泛的影响力；而美国、加拿大和日本也在积极参与国际AI治理话语权的争夺，试图通过制定全球标准确保自身在AI领域的主导地位。
治理机制敏捷性需求突出
AI技术具有快速迭代和跨行业应用的特性，传统的监管框架往往难以应对其复杂性。为此，全球的AI治理模式正在向敏捷性和灵活性转变，要求政策制定和技术监管更加及时、高效。例如，沙盒监管机制成为一些国家创新治理的手段，允许在受控环境下测试新技术，从而在风险最小化的前提下加速创新。
AI 专题
AI 专题
“软硬兼施”：探索中国特色的治理实践
中国在构建AI治理体系时，注重法律法规与行业引导的双重结合，形成了“软硬兼施”的治理模式。
软法先行，以软促新：中国通过行业协会、企业自律等形式推动AI技术的创新发展。如鼓励组织发布AI伦理准则，推动风险分类分级管理，探索AI可解释性、透明性和公平性的最新国际标准。
硬法善后，以硬止险：在法律法规层面，中国逐步完善AI治理的法律框架，开发了应对算法偏见、数据泄露、深度伪造等问题的监测工具。例如，《数据安全法》《个人信息保护法》等法律的出台，为AI技术的合法合规应用提供了法律依据。
构建中国特色AI治理体系
多元协同：提升在全球治理中的话语权
中国正通过多边平台和国际对话提升在全球AI治理中的影响力。在G20、联合国等平台上，中国倡导全球协作与多方对话，特别是在算法伦理、数据保护、隐私安全等方面发出中国声音，推动全球形成共同的监管框架。同时，中国积极参与全球AI产业链的分工与合作，积累治理经验，为全球AI治理提供支持。
开放合作：弥合全球智能鸿沟
中国坚持通过开放合作弥合全球“智能鸿沟”，特别是推动发展中国家分享AI技术的红利。中国致力于通过技术共享和经验交流，帮助更多国家提升AI技术应用能力，促进全球技术生态的平衡与公正。
展望未来，全球AI治理将不断突破国界，向更加开放、协同的方向发展。随着技术的不断迭代，治理方式将更加智能、敏捷，并逐步实践“用AI治理AI”的理念。通过对AI技术的深入应用，未来的治理体系将更加注重技术创新与社会责任的平衡，实现全球共同发展的目标。
在中国，随着AI技术的不断成熟，AI治理体系将进一步完善。未来，中国有望在全球AI治理体系中扮演更加积极的角色，继续探索多元协同、开放合作的治理路径，为全球AI治理贡献更多的“中国智慧”和“中国方案”。
未来展望
构建中国特色的AI治理体系是一项系统工程，既需要法律、政策的引导，也需要行业、学术界和国际合作的共同努力。通过“软硬兼施”、多元协同、开放合作的路径，中国将继续探索适应自身发展需求的AI治理模式，推动AI技术的健康平稳发展，同时为全球AI治理贡献更多智慧和解决方案。
工具介绍:
Notion Avatar Maker
AI 工具
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Notion Avatar Maker是一款免费的在线头像生成工具，以Notion风格为主题。用户可以通过选择不同的脸型、五官和发型，自定义生成个性化头像。同时支持随机生成功能，非常适合懒癌用户。生成的头像可以以PNG或SVG格式下载，清晰度高，适用于各种个人和专业场景。
作者介绍
迈克斯 泰格马克，1969年出生于瑞典。本科毕业于斯德哥尔摩经济学院与瑞典OO理工学院物理系，之后在加州大学伯克利分校物理系攻读了博士学位。
MIT物理系终身教授，平行宇宙理论OOO研究。《科学》杂志“2003年度突破奖”获得者，被誉为“接近理查德·费曼的科学家”“当今具原创力的物理学家之一”。
未来生活研究所（Future of Life Institute）智库创始人，致力于人工智能方面的研究。
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内容摘要
在人工智能崛起的当下，你希望看到一个什么样的未来？当OO人类智慧的人工智能出现时，人类将何去何从？你是否希望我们创造出能自我设计的生命3.0，并把它散播到宇宙各处？人工智能时代，生而为人的意义究竟是什么？在《生命3.0(人工智能时代人类的进化与重生)(精)》中，麻省理工学院物理系终身教授、未来生命研究所创始人迈克斯·泰格马克将带领我们参与这个时代O重要的对话。
本书中，作者对人类的未来进行了全方位的畅想，从我们能活到的近未来穿行至1万年乃至10 亿年及其以后，从可见的智能潜入不可见的意识，重新定义了“生命”“智能”“目标”“意识”，并澄清了常见的对人工智能的误解，帮你构建起应对人工智能时代动态的全新思维框架，抓住人类与人工智能共生演化的焦点。
《生命3.0》 ：人工智能时代人类的进化与重生
《生命3.0：人工智能时代，人类的进化与重生》
英文书名：Life 3.0： Being Human in the Age of Artificial Intelligence
分层强化学习简介
分层强化学习（HRL） 是一种强化学习方法，专注于处理复杂任务。与传统的强化学习不同，HRL通过分解问题，将大任务分解为更小的子任务，这些子任务可以通过不同的策略在不同层次上进行处理。这种分层的结构有助于加快学习过程，并使模型能够应对长期规划或需要多步决策的任务。
什么是：分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）
AI 名词
AI 名词
分层强化学习的应用
机器人控制：在机器人任务中，HRL可以帮助机器人将复杂的动作分解为多个可管理的子任务。例如，机器人在执行抓取任务时，高层策略可以决定抓取目标，而低层策略则负责具体的手臂动作。
游戏AI：在复杂游戏环境中，HRL被广泛应用。通过将游戏策略分层，AI可以在高层规划整体游戏策略（如长期目标），同时在低层处理短期操作（如移动、攻击等）。
任务规划与调度：HRL还可以用于复杂的任务调度和规划问题。例如，在智能工厂中，HRL可以帮助优化生产流程，将全局生产任务分解为多个具体的步骤和工序。
自然语言处理：在NLP任务中，HRL可以用于文本生成和对话系统，帮助模型先规划大结构的文本或对话目标，然后再细化每个句子或字词的生成。
分层强化学习的基本概念
层次结构：
分层强化学习模型通常由多个层次的策略组成。最顶层的策略负责高层次的决策，比如选择子任务，而底层的策略则具体负责执行这些子任务。通过这种方式，模型可以从全局视角处理复杂问题，同时细化执行局部任务。
子任务分解：
分层强化学习的核心在于将复杂的任务分解为多个子任务。这些子任务可以是独立的行动序列，也可以是需要跨多个时间步的目标。例如，在自动驾驶任务中，顶层的目标可能是“到达目的地”，而底层的任务则可能是具体的转弯、加速、刹车等动作。
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层次化的奖励机制：
每个层次都有各自的奖励函数。高层策略通过完成子任务获得奖励，底层策略则通过执行动作来获得反馈。这种奖励机制帮助模型更好地进行规划和学习。
本文利用AI工具分析研究
了《中国AI内容创作类应用生态研究2024》。报告主要探讨了人工智能在内容创作领域的应用现状、发展趋势、面临的挑战以及未来展望：
2024中国AI内容创作类应用生态研究
AI技术，尤其是自然语言处理、深度学习、大语言模型等，正在推动内容产业的变革。
数字化内容需求的增长促进了AI创意内容生成类应用的涌现，提升了内容生产效率。
AI内容创作工具的应用贯穿了内容生产的全流程，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。
AI内容创作应用发展现状
AI 报告研究
AI技术的应用不仅限于辅助创意，还包括智能化内容生成、提升内容质量和传播效果。
AI在内容创作的各个阶段都发挥作用，如选题构思、资料收集、内容撰写、修改润色、排版发布等。
AI技术在内容创作中的应用
报告概述了AI内容生产的发展历程，从初步探索到工具辅助，再到智能化内容生成，最后是AI内容生产工业化阶段。
随着技术的进步，AI内容创作正在向高自由度和完全智能化的方向发展。
AI内容生产工业化阶段
报告通过AMC应用曲线分析了不同AI内容创作场景的成熟度，包括探索期、市场启动期、高速发展期和应用成熟期。
AI内容创作场景应用成熟度
报告讨论了专业用户使用AI创作工具的场景扩大，以及产品体验的重要性。
分析了不同用户群体（普通用户、专业用户、企业用户）的核心需求和付费模式。
AI内容创作应用生态格局
报告分析
报告列出了AI内容创作应用的核心竞争力，如模型能力、产品体验、内容资源、工作流整合能力等。
提供了部分AI写作、设计、AI音乐和AI视频类应用的功能对比评测。
AI内容创作应用核心竞争要素及主要产品评价
报告指出了AI内容创作应用面临的挑战，如技术局限性、商业化路径不清晰、产品形态单一、内容合规与版权问题等。
展望了AI内容创作的发展趋势，包括多模态技术的发展、智能体作为内容创作的关键入口、AI加速内容IP的开发和运营等。
AI内容创作的挑战与趋势展望
AI 展示
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AI绘画
AI绘画
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"AI has the potential to be the most impactful technology that humanity has ever created."
——Shivon Zilis
“人工智能有可能成为人类创造的最具影响力的技术。”
——希冯·齐利斯
OpenAI董事会成员兼项目主管
专注于人工智能和机器学习的未来发展
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