AI will be omnipotent.
AI将无所不能
2024.7 NO.6
The Future at Your Fingertips
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 - 第六周
好了，本周的日记就到这里。期待下周又会有什么新的发现！
炸脖龙 💕
# 📅 7月1日 星期一 🌞
## 💡 新闻洞察 #AI媒体革命
在晴朗的一天，我开始了对AI在媒体行业的探索。AI正迅速改变内容创作，让人既兴奋又不安。拥抱变化，相信AI能为我们打开新世界的大门！
大家好，我是炸脖龙
# 📅 7月2日 星期二 ☁️
## 🤔 思考时间 #AI与未来工作
多云的天气，我在思考AI如何重塑新闻编辑和内容策划。AI的潜力无限，我们必须适应，找到属于自己的新位置。
# 📅 7月3日 星期三 🌧️
## 🏆 国内骄傲 #AI大模型竞赛
小雨中，我了解到国产AI大模型的快速发展。如阿里云Qwen2-72B让我为国产技术自豪，也激励我不断学习。
# 📅 7月4日 星期四 ☀️
## 🌟 未来趋势 #WAIC 2024
阳光明媚，我学习了WAIC 2024的看点，AI技术将如何在未来三年改变工作。充满希望，期待在AI时代找到新机会。
# 📅 7月5日 星期五 ⛅️
## 🛠️ 工具探索 #AI PPT工具
多云转晴，我探索了AI工具在PPT制作中的应用，了解了"强化学习"。这些工具让工作更高效，推动我们不断进步。
曾几何时，新闻编辑、记者、内容策划师这些职业被视为人类智慧与创造力的巅峰。但如今，这一切正在迅速改变。人工智能（AI）正以令人惊叹的速度和精度，取代人类在媒体行业中的角色。AI不仅仅是在辅助工作，而是全面接管了内容生产和传播的每一个环节，似乎宣告着人类在媒体行业的时代即将终结。
AI的叫嚣
人类，已经不配写文字了
在AI技术飞速发展的今天，一个全新的概念正在崛起——AI媒体。随着人工智能逐渐渗透到新闻编辑、内容策划、发行渠道和读者用户数据反馈等各个环节，传统媒体行业正在经历一场深刻的变革。AI媒体不仅在效率和精准度上超越了人类，更在内容的多样性和个性化上展现出无与伦比的优势。正如科技作家凯文·凯利所言，技术并不是要取代人类，而是增强人类的能力。AI媒体的兴起，正是这一观点的最好验证。
AI媒体：未来主宰的预言
AI 专题
AI 专题
BBC的报道确实引发了人们对人工智能在工作场所中角色的深思。一个由60多位编辑和作家组成的团队逐渐被ChatGPT取代，最终只剩下1个人和1个AI助手。这位唯一的编辑每天的工作就是对AI生成的内容进行润色，以确保其符合人类的写作风格和情感表达。未来学家雷·库兹韦尔曾预言，我们正在进入一个人机共生的时代，但这种共生关系是否会导致人类在创作和决策过程中逐渐失去主导权，成为被动的接受者，这是一个值得深思的问题。我们必须认识到，尽管AI可以提高效率和生产力，但人类的创造力、情感和批判性思维仍然是不可替代的。
编辑和记者：饭碗的保卫战
在内容策划和选题方面，AI的效率和精度确实达到了前所未有的水平。媒体可以利用自动化系统生成大纲，撰稿人根据这些提纲修改，而最终的文章则由ChatGPT完成撰写。人类的角色逐渐转变为对AI生成的内容进行微调，以确保文章的人性化和可读性。
AI在内容策划上的能力可能已经超越了人类，它能够根据数据分析和预测来决定哪些话题更有可能成为头条。
然而，这种转变是否意味着人类的创意空间正在被压缩？这是一个复杂的问题。一方面，AI的介入确实提高了内容生产的效率，但另一方面，它也可能限制了人类的创造力和原创性。正如科幻作家艾萨克·阿西莫夫所指出的，技术进步带来的变化并不总是我们所期待的。
我们需要认识到，尽管AI可以提供巨大的帮助，但人类的创造力、情感表达和批判性思维是AI无法完全复制的。
在这个过程中，我们需要找到一种平衡，确保AI成为人类的助手，而不是替代者。
我们可以利用AI来处理重复性和分析性的任务，同时保留人类的创造力和决策能力。例如，AI可以用于初步的内容策划和数据分析，而人类则可以专注于提供独特的视角、情感深度和创新思维。通过这种方式，我们可以确保内容的质量和多样性，同时保持人类的主导地位。
内容策划：AI的完美+人类的创意
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专题
在数据反馈领域，AI的应用不仅普及，而且深入。它通过细致入微地分析用户行为，提供了前所未有的详尽反馈，极大地助力了媒体公司在内容创作和市场策略上的优化。这种能力，使得媒体运营的每一步都建立在坚实的数据基础之上，从而变得更加精准和高效。但与此同时，这种对用户行为的深入监控也不可避免地触及了隐私的边界，引发了公众对个人隐私可能被侵犯的担忧。如安全技术专家布鲁斯·施奈尔所警告，在一个充斥着监控技术的世界里，隐私似乎变得越发珍贵和难以触及。
这种担忧并非无的放矢。随着AI技术的发展和应用，我们必须更加警惕地保护个人隐私，确保技术的发展不会以牺牲用户的隐私权为代价。我们需要建立更加严格的数据保护法规，加强对AI应用的监管，同时提高公众对数据隐私重要性的认识。
用户隐私：边界之战
AI 专题
AI 专题
AI的崛起确实带来了前所未有的技术革新，但同时也引发了一些深刻的伦理和现实问题。大卫·格雷伯在《Bullshit Jobs》（《毫无意义的工作》）中提出，那些看似无足轻重的工作，往往是AI最容易接手的。对于那些长期从事重复性劳动的人来说，这无疑是严峻的挑战。我们必须迅速适应AI的发展，积极寻找新的职业机会和学习新技能，以免在技术浪潮中被淘汰。
AI的冲击，是机遇还是灾难？这取决于我们如何应对。哲学家尤瓦尔·赫拉利在他的著作中提醒我们，未来的工作将更加重视创造力和灵活性。这意味着我们需要培养能够适应快速变化环境的人才，同时也要为那些可能受到AI冲击的人提供更多的支持和机会。
在这个过程中，我们不能让AI的机械感主导我们的对话和思考。我们需要以更加人性化、更有温度的方式来探讨AI的影响，确保技术的发展能够服务于人类的需求，而不是取代人类的创造力和情感。让我们以开放的心态，共同面对AI带来的挑战，寻找最佳的解决方案，让技术成为推动社会进步的力量。
职业转型：紧迫号角
AI在内容生成、发布渠道选择和时间安排方面的能力，确实为信息传播带来了革命性的变化。AI能够通过深入分析用户行为和偏好，精准地决定最佳发布渠道和时间，从而最大化内容的覆盖面和影响力。
然而，随着AI在这一过程中的作用日益增强，人类在传播中的角色似乎正在逐渐边缘化。
正如哲学家安德鲁·费恩伯格所指出的，技术正在塑造我们新的生活方式和思维方式，而且这种塑造正在加速进行。需要认识到，技术的发展不应以牺牲人类的自主性和创造力为代价，必须确保人类在信息传播过程中的参与和决策权。
发布大权：AI掌控还是人类主导
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AI 专题
AI 专题
在AI的浪潮中，媒体行业正经历着一场深刻的转型。AI不仅革新了内容的制作和分发，还在重新绘制媒体行业的蓝图。面对这一变革，我们不禁自问：在这个由AI引领的新纪元，人类将扮演怎样的角色？是成为AI的伙伴，还是仅仅作为辅助存在？
马云提醒过我们，变革之路虽然充满挑战，但正是这些挑战塑造了我们的坚韧和创新。媒体行业的未来，就像是一场既充满未知也充满希望的探险。让我们拥抱变化，勇敢地迎接每一个新晨，相信在AI的辅助下，我们能够发现更加广阔的舞台。
AI主导下的媒体新秩序
AI与人类的协作，正在开启媒体行业的新篇章。在这个过程中，AI的高效处理能力和数据分析能力，与人类的创意思维和情感智慧相结合，将创造出一种全新的工作模式。AI可以处理数据密集型的任务，释放人类从事更高层次的创意和战略规划。
这种协作关系不仅仅是技术与人力的简单结合，它还涉及到对工作流程的重新思考和对职业角色的重新定义。那些能够预见并适应这种变化的人，将能够在媒体行业中占据有利位置，发挥关键作用。
正如比尔·盖茨所言，我们往往对短期内的变化过于乐观，而对长期的变化又过于悲观。媒体行业的变革可能不会一蹴而就，但随着时间的推移，这些变化将逐渐显现其深远的影响。我们需要培养对新技术的适应能力，同时也要保持对人类独特价值的认识和尊重。
AI与人类协作：共生还是替代
在AI的浪潮中，媒体行业正经历着深刻的变革。我们面临着选择：是成为AI的伙伴，还是被时代抛弃？让我们拥抱变化，勇敢地迎接每一个新晨，相信在AI的辅助下，我们能够发现更加广阔的舞台。变革之路虽然充满挑战，但正是这些挑战塑造了我们的坚韧和创新。让我们以开放的心态，共同面对AI带来的挑战，寻找最佳的解决方案，让技术成为推动社会进步的力量。
OpenAI首席执行官山姆・阿尔特曼（Sam Altman）在Aspen Ideas Festival 上的访谈中透露，备受期待的GPT-5模型将带来“巨大飞跃”，尽管目前仍在开发阶段。阿尔特曼对GPT-5持乐观态度，但同时承认“还有很多工作要做”。
尽管GPT-5的具体发布日期尚未确定，阿尔特曼表明，新一代模型将在技术上实现显著进步，与先前版本相比，特别是在推理和准确性方面。他曾评价GPT-4“有些糟糕”，暗示GPT-5将解决这些前代模型的不足。
阿尔特曼还提到，大型语言模型的开发过程充满挑战，但他对GPT-5的最终成果充满信心，将其比作iPhone的早期版本，尽管存在漏洞，但足以改变世界。
此外，OpenAI首席技术官Mira Murati近期表示，GPT-5有望在2025年底或2026年初推出，预期将在特定任务中展现出博士级智能水平，预示着人工智能技术的又一次质的飞跃。
国产大模型竞逐激烈
行业巨头纷纷入场
中国AI大模型领域正迎来前所未有的发展机遇，阿里巴巴、腾讯等国内科技巨头纷纷加入这场科技竞赛。根据最新财报，阿里巴巴在2024财年对大模型创业公司月之暗面投资约8亿美元，持股比例达到36%。此外，月之暗面、MiniMax等公司也在一季度获得超10亿元融资，显示出资本市场对这一领域的高度关注。
国内大模型市场的竞争日趋激烈，智谱AI、月之暗面、MiniMax、百川智能、零一万物等五家公司估值均超过10亿美元，被誉为国产“大模型五虎”。这些公司凭借强大的技术实力和创新能力，正推动中国AI大模型技术不断取得新突破。
竞争的加剧也带来了一定的市场焦虑。在美国，一些生成式AI公司因资金链断裂面临困境，这也给国内大模型产业敲响了警钟。在这场“未来之战”中，如何平衡技术创新和商业化应用，成为各大模型公司需要思考的问题。
山姆・阿尔特曼展望
GPT-5 带来“巨大飞跃”
AI 快报
AI 快报
2024世界人工智能大会（WAIC 2024）将于7月4日开幕，带来五大看点，全面展示人工智能的最新发展和应用。本届大会以“共商共享 善治善智”为主题，聚焦大模型、算力、机器人、自动驾驶等关键领域。
看点一：大模型技术持续涌现，国内外30余款大模型亮相，包括商汤科技、科大讯飞等将首发新一代模型，展现模型算法在推动应用落地方面的潜力。
看点二：人形机器人专区展出25款机器人，包括全球首个全尺寸开源公版人形机器人青龙，以及特斯拉Optimus二代，引领智能机器人未来发展。
看点三：AI终端产品崭露头角，戴尔科技、联想等带来AI PC等多款终端产品，展示AI技术在民生、教育、媒体娱乐等行业的广泛应用。
看点四：央国企展示“AI+”行业应用，如中国移动的“九天基座大模型”和中国联通的“元景1+1+M大模型体系”，激发行业新增长。
看点五：创新产业生态聚力增能，大会设立“全域链接馆”，科研新秀、创新项目、投融资产业赋能，打造全方位发展平台。
WAIC 2024不仅是技术的展示平台，更是产业合作与交流的盛会。500余家企业参展，市外企业和国际企业占比超50%，展品数量超1500项，首发新品数创历史新高，预计将进一步推动人工智能产业的发展与创新。
阿里云Qwen2-72B模型
问鼎全球开源大模型榜首
阿里巴巴集团旗下阿里云开发的通义千问第二代开源模型Qwen2-72B在全球开源大模型评估中荣获第一，彰显了中国在全球AI技术领域的领先地位。6月27日，Hugging Face首席执行官在社交平台上宣布，Qwen2-72B超越了Meta的Llama-3和法国Mistralai的Mixtral，荣登榜首。
Qwen2-72B在自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等能力上显著超越了其他模型。与前代Qwen1.5相比，新模型在智能水平和与人类价值观契合度上均有大幅提升。在《南方都市报》的报道中，Qwen2-72B展现了其在逻辑推理、语言理解和情商方面的卓越表现。
随着大模型技术的发展，电商巨头纷纷布局AI领域，探索“AI+电商”新模式。百度、京东、快手、抖音等均推出了各自的大模型和AI应用，推动了电商智能化发展。阿里巴巴也对零一万物、百川智能等国内知名AI企业进行了投资，以加速AI技术在电商领域的应用。
WAIC 2024 五大看点
揭示人工智能未来趋势
AI 快报
AI 快报
Figure公司与宝马的战略合作迎来了新里程碑，其人形机器人Figure 01已经开始在宝马工厂执行任务，标志着人形机器人在工业应用中迈出了坚实的步伐。Figure官方发布的视频展示了机器人在生产车间进行简单抓取工作的能力，这在AI机器人领域是一项不小的成就。
视频中，Figure 01展示了其在汽车制造过程中的精准操作，包括正确放置汽车框架和自主调整零件方向。这款机器人采用了基于AI的视觉模型，能够实现完全自主操控，适用于所有抓取的神经网络。
与传统工业机器人专为特定任务设计不同，Figure 01旨在执行更广泛的工作，包括复杂、危险或重复性高的任务。目前，多家企业正在研发类似的人形机器人，尽管它们的AI模型仍处于发展阶段，但进步速度迅猛。
Figure 01使用的是OpenAI的语音引擎和语言模型，展现了其在语音识别和交互方面的潜力。尽管全能人形机器人的完善还有很长的路要走，但制造商希望它们能尽快在现实世界中执行简单实用的任务，这不仅有助于收集数据，也教育客户如何与这些AI员工合作。
汽车制造业作为人形机器人早期应用的关键行业，有望从这些先进机器人技术中获益，提升生产效率和安全性。
AI技术将在未来三年内
显著改变80%的工作岗位
根据全球人力资源管理咨询公司美世（Mercer）发布的《2024年亚洲全球人才趋势》报告，人工智能（AI）和数字技术正在重塑工作流程。报告指出，98%的受访企业和机构计划在2024年对工作设计进行变更，以适应混合/远程工作模式，并重新分配工作给不同的人才池。
报告发现，56%的受访高管认为AI将创造就业机会，而80%的工作岗位将因生成性AI在未来三年内发生显著变化。尽管对AI导致失业的担忧减少，但21%的员工担心AI的进步会增加工作压力和风险。
美世亚洲区总裁拉蒂默（Peta Latimer）表示，对AI与劳动力市场的关系持乐观态度，认为即使AI提升公司生产力，也不意味着会直接减少就业岗位。她强调，员工期望在提供更好、更灵活的就业环境中获得生产力提升的反馈。
报告建议雇主从重新设计工作、重建员工信任以及缓解员工职业倦怠和经济压力三方面下手，增进人力资本的可持续性。企业应创建技能分类法，制定能力框架，设计基于技能的奖励计划，并提供充分的培训以充分利用AI和技术。
Figure 01人形机器人
在宝马工厂"上班了"
AI 快报
AI 快报
由上海交通大学机械与动力工程学院高峰教授团队研发的六足机器人“导盲犬”正在上海接受实地测试，旨在提高视障人士的生活自主性。这款机器导盲犬通过集成人工智能技术，能够识别交通信号灯并引导视障人士安全行走，这是传统导盲犬所不具备的能力。
机器导盲犬的体型与英国斗牛犬相似，但更宽，拥有六条腿以确保行走的稳定性。上海交通大学的研究团队负责人高峰解释，这种设计类似于相机三脚架，是最稳定的形态。目前，一些视障人士正在通过中文指令帮助测试这款机器狗。
目前，整个社会正面临导盲犬数量严重不足的问题，有近2000万视障人士，但只有400多只导盲犬提供服务。与传统导盲犬相比，机器导盲犬可以大规模生产，将成为一种经济实惠的选择。机器导盲犬的生产可以像汽车一样批量进行，在全球范围内满足数千万人的需求。
中国脑机接口技术迈向商业化
政策支持加速发展
中国脑机接口技术发展迎来新阶段，7月1日，工业和信息化部公示《脑机接口标准化技术委员会筹建方案》，旨在推动该技术标准化和产业发展。《方案》明确了优化标准化路线图、加快关键技术标准研制和推动标准宣贯实施的三大工作计划。
同时，地方政府也积极出台政策，支持脑机接口等前沿科技发展，上海市已将相关技术纳入产业规划。
中国脑机接口技术研究由高校主导，天津大学海河实验室团队开发了全球首个可开源片上脑智能复合体信息交互系统。该系统利用体外培养的“大脑”与电极芯片耦合，实现对机器人的无人控制。
复旦大学神经调控与脑机接口研究中心的成立，进一步促进了神经调控与脑机接口领域的科研成果转化。中心将集聚医理工交叉学科力量，构建创新链，推动脑机接口理论与技术发展。
脑机接口技术从实验室走向市场，展现了中国在该领域的快速发展和商业化潜力，未来有望在人机交互与人机混合智能领域实现更多突破。
多功能“导盲六足机器人”亮相
助力视障人士自由行动
AI 快报
AI 快报
讯飞智文
简介：iSlide 是一款强大的PPT设计辅助工具，提供超过30万种原创可商用的PPT模板和设计元素，帮助用户快速创建专业水准的演示文稿。
iSlide AI
简介：：ChatPPT 是由 MotionGo 发布的一款集成 AI 功能的 PPT 制作工具，旨在简化幻灯片制作过程。
用户可以通过简单的对话式指令，快速生成专业级的演示文稿。
Chat PPT
简介：讯飞智文是科大讯飞推出的AI文档创作平台，支持处理多种内容格式，如一句话主题、长文本和音视频等。一键生成Word、PPT文档，让工作和学习更轻松、更高效
简介：AiPPT是一款Ai驱动的PPT在线生成工具。
无需复杂操作，只需输入主题AI即可一键生成高质量PPT。 支持在线自定义编辑和文档导入生成，配置超10w+定制级模板及素材，助力快速产出专业级PPT。
Ai PPT
AI 工具
AI 工具
强化学习简介
上周我们学习了什么是AI的深度学习，这周我们继续学习什么是强化学习？强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过与环境的交互来学习行为策略，以达到最大化长期回报的目标。可以把它类比为一个训练小狗学习新技能的过程。
什么是：强化学习
（Reinforcement Learning, RL）
AI 名词
AI 名词
通俗类比
想象一下，我们在训练一只小狗学会捡回飞盘。小狗就是智能体，花园就是环境。每次我们把飞盘扔出去，小狗观察飞盘的位置（状态），然后决定要做什么（动作），比如跑向飞盘、跳起来接住它等。如果小狗成功捡回飞盘，就会得到食物奖励（奖励）。小狗通过不断尝试和从奖励中学习，逐渐找到最快、最有效的方法捡回飞盘。这与强化学习中的智能体通过试探和反馈，逐步优化其策略的过程非常相似。
强化学习的关键元素
在强化学习中，有几个关键元素：智能体（Agent）、环境（Environment）、动作（Action）、状态（State）和奖励（Reward）。智能体在环境中观察状态，采取动作，并根据动作的结果获得奖励。智能体的目标是通过反复试验和错误，找到一种策略，使其在长期内获得最大的累计奖励。
策略和算法
1、价值函数（Value Function）：价值函数评估每个状态的好坏，表示在某个状态下能获得的预期回报。常见的价值函数有状态价值函数（V）和状态-动作价值函数（Q）。
2、策略（Policy）：策略是智能体在每个状态下选择动作的规则。策略可以是确定性的，也可以是概率性的。通过不断优化策略，智能体可以提高其累积奖励。
3、Q学习（Q-Learning）：Q学习是一种基于值的强化学习算法，通过更新Q值（状态-动作价值）来找到最优策略。Q值表示在某个状态下执行某个动作所能获得的预期回报。
4、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使用深度神经网络来逼近价值函数或策略。深度Q网络（DQN）就是其中的一个典型例子，它在许多复杂任务中表现出色，如游戏AI。
强化学习的一个显著特点是它不需要明确的指示，而是通过试错过程自主学习。在某些复杂的任务中，如游戏AI和自动驾驶，强化学习已经展现出强大的潜力。它能让智能体在动态和不确定的环境中，学习并适应新的情况，持续改进其决策和行为。
AI 展示
AI 展示
AI 展示
AI 展示
AI 展示
AI 展示
"AI will be the most transformative technology in the history of humanity."
——Greg Brockman
“人工智能将成为人类历史上最具变革性的技术。”
——格雷格·布罗克曼
OpenAI的联合创始人
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