2024.8.2 NO.10
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 - 第十周
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 💕
📅 7月29日 星期一 🌞
🧠 深度学习探秘 #遇见大神
在阳光明媚的周一，我探索了AI“深度学习之父”Geoffrey Hinton的工作和影响。他的理论和实践为AI领域带来了革命性的变化。
📅 7月30日 星期二 ☁️
🤖 创作主权 #AI与网文作者的较量
多云的周二，我深入学习了AI在网文创作中的应用，以及它对创作主权边界的挑战，这引发了我对未来创作自由的思考。
📅 7月31日 星期三 ⛅️
🔧 编程革新 #AI代码辅助工具
又是多云的一天，我体验了四款AI代码辅助工具，它们如何帮助开发者提高编程效率，减少错误，让我对AI在编程领域的应用感到兴奋。
📅 8月1日 星期四 🌞
📚 自我教育 #自监督学习初探
今天学习了迁移学习（Transfer Learning）。这种让AI模型在一个领域学习后应用到另一个领域的技术，让我对AI的灵活性和应用范围有了新的认识。
📅 8月2日 星期五 ☁️
📈 市场洞察 #AI分析抖音电商
多云的周五，我通过AI技术辅助的《2024年上半年抖音电商发展分析》报告，洞察了电商市场的最新趋势和消费者行为。
美国旧金山的初创公司Chef Robotics开发了一套AI驱动的机械臂系统，专门针对工业厨房设计，用于大规模生产即食和冷冻食品。这些机器人能够不眠不休地工作，节省人力并减少食物浪费，因为它们能够更精准地控制食物分量。
在过去两年中，Chef Robotics已经生产了2000万份菜肴，并在美国和加拿大的六个城市部署了机器人。
苹果发布AI功能测试版
目前仅限付费开发者体验
苹果公司在经过一个多月的预告后，开始向自家设备推出个人智能化系统Apple Intelligence的首个版本。7月29日，苹果发布了针对iPhone的Apple Intelligence测试版，同时iPad和Mac也有相应版本。值得注意的是，这一新软件目前只在iOS 18.1的开发者测试版中提供，且仅限于已支付99美元年费的注册开发者使用。
Apple Intelligence的设计理念是利用生成式人工智能（AI）模型的强大功能，深度集成到iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia系统中，以实现跨应用程序操作，并提供情景驱动的通知、写作改进、图像生成等功能，旨在简化和加快用户的日常任务流程。
此次更新的Apple Intelligence在iPhone上仅支持iPhone 15 Pro和iPhone 15 Pro Max两款机型。
测试版中推出的首批功能包括写作工具Writing Tools、全新设计的Siri功能、邮件应用的Priority Messages功能、专注模式Reduce Interruptions、照片和视频搜索的新功能、语音转录功能等。这些功能增强了用户的文本编辑、邮件处理、个人助理和多媒体搜索体验。
AI进军餐饮业
机器人炒菜引发行业变革
AI 快报
AI 快报
OpenAI的GPT-4o语音模式终于向部分ChatGPT Plus用户开放灰度测试，让科幻电影《Her》中的场景逐步走向现实。这一新功能不仅提供了更自然的实时对话体验，还能够感知和回应用户的情绪，预计将在秋季面向所有Plus用户推出。
GPT-4o的语音模式在灰度测试中展现了多样化的应用潜力，从语言学习到模仿不同情绪的语音表达，甚至表演口技和模仿动物叫声，都显示出AI在语音交互方面的进步。
网友们在实测中发现，GPT-4o的语音模式不仅响应迅速，而且能够真实复刻不同口音和声音，提供了与真人交流般的感受。有用户让AI充当足球比赛解说员，或用中文生动地讲故事，甚至有用户利用AI的视觉和语音模式进行视频对话，展示了AI在多模态交互中的潜力。
随着GPT-4o语音功能的推出和输出token增加，OpenAI将再次取得突破，为用户带来了更加丰富和真实的交互体验。
OpenAI挑战搜索领域
发布AI搜索原型SearchGPT
OpenAI在人工智能搜索领域迈出重要一步，于7月26日发布了名为"SearchGPT"的新搜索功能临时原型。OpenAI创始人山姆·奥特曼表示，他们认为现有搜索技术仍有改进空间，SearchGPT将集成到ChatGPT中，进行实时且高效的搜索。
SearchGPT的AI能力源自GPT-4，目前产品已开放候补名单进行小范围测试，测试名额限制在10000个。该原型能够在用户提出问题时，提供经过整理和结构化的答案，同时清晰展示相关来源，以便用户快速、轻松地找到所需信息。
OpenAI强调，SearchGPT具备实时信息收集能力，能够处理具有时间条件的具体问题，如特定时间的事件信息。此外，用户可以提出后续问题，SearchGPT将基于共享上下文提供连续性的回答。
AI搜索作为AIGC的重要部分，正逐渐成为传统搜索引擎的强劲对手。尽管谷歌目前在全球搜索市场占据90%以上的份额，但AI搜索技术的崛起可能颠覆这一局面。微软此前尝试使用ChatGPT重构必应搜索，尽管市场份额未见显著提升，但AI搜索的潜力依然被业界看好。
GPT-4o语音开启灰度测试
AI女友时代来临
AI 快报
AI 快报
AI重新设计奥运队服
中国队服惊艳亮相
AI 快报
AI 快报
PTC公司最新推出的Creo 11及Creo+SaaS CAD解决方案，以其六大增强功能，再次打破工业设计领域的数字壁垒。Creo 11不仅提升了可用性和生产力，更在电气化、复合材料设计、仿真驱动设计和制造工具等多个方面实现了显著进步。
Creo 11的核心建模环境得到优化，支持多体概念和简化设计流程，同时，电气化方面的改进，如布线工具的精确操作和ECAD功能的提升，满足了行业对电气化日益增长的需求。此外，Creo 11在复合材料设计、仿真和制造能力上的增强，为设计工程师提供了更多使用复合材料的可能性。
基于模型的定义（MBD）工具的扩展，使得设计数据的组织更为高效，而仿真驱动设计和生成设计的新功能，为设计构思、指导和验证提供了新的思路。Creo 11的先进制造工具，包括增材制造和减材制造的优化，进一步提高了制造过程的效率和多功能性。
AI视频生成技术迎来新突破
国内企业加速追赶国际水平
今年2月，Sora的发布标志着AI视频生成技术进入了一个全新的阶段。随后，字节跳动、生数科技、快手等大厂和创新企业纷纷推出自己的AI视频生成产品，如剪映Dreamina、Vidu、PixVerse V2等，这些产品不仅技术先进，而且已经开始面向公众开放使用。
AI视频生成技术的核心在于其能够根据用户的指令生成高质量、具有连贯性的视频内容。目前，市场上的主流产品主要提供文生视频和图生视频两大功能，前者通过文字指令生成视频，后者则基于图片生成视频内容。 国内AI视频生成企业在追赶国际先进水平的同时，也在积极探索商业化路径。目前，多数企业采用会员制或API调用收费模式，面向C端用户和B端企业用户提供服务。然而，行业内对于会员制收费模式的可持续性仍存在疑问，有观点认为，大厂可能会通过价格战来争夺用户，而非依赖于工具销售。
尽管面临诸多挑战，但AI视频生成技术无疑具有巨大的市场潜力。随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，预计未来AI视频生成将在内容创作、广告、影视制作等多个领域发挥重要作用，推动整个视频产业的创新和发展。
AI赋能工业设计
推动数字化转型新浪潮
AI 快报
AI 快报
杰弗里·辛顿于1947年出生于英国的一个学术家庭，祖父是诺贝尔奖得主，父亲是著名的生理学家。在剑桥大学完成了实验心理学学士学位后，他转向人工智能领域，并在爱丁堡大学完成了他的博士学位，研究的是视觉感知模型。这一早期的跨学科背景，为他日后的深度学习研究奠定了坚实的基础。
杰弗里·辛顿 Geoffrey Hinton
AI“深度学习之父”
杰弗里·辛顿Geoffrey Hinton，这个名字在人工智能领域几乎是无人不知无人不晓的。他被誉为“深度学习之父”，其在神经网络和机器学习领域的卓越贡献，不仅奠定了现代AI技术的基础，还推动了众多实际应用的发展。从图像识别到语音处理，Hinton的研究成果深刻影响了我们的日常生活。
AI 人物志
AI 人物志
1986年，Hinton与David Rumelhart和Ronald J. Williams共同发表了一篇关于反向传播算法的论文，这被认为是深度学习领域的奠基之作。反向传播算法的提出，解决了神经网络训练中的梯度下降问题，使得深层神经网络的训练成为可能。这一突破性研究在当时并未立即引起广泛关注，但随着计算能力的提升和数据量的增加，其重要性逐渐显现。
2006年，Hinton再次引领了深度学习的复兴。他与学生发表了一系列关于受限玻尔兹曼机（RBM）和深度置信网络（DBN）的研究，展示了深度学习在图像和语音识别中的强大潜力。这些研究成果，激发了全球范围内的研究热潮，并引发了AI领域的新一轮技术革命。
Hinton不仅自己在AI领域取得了巨大的成就，还培养了众多卓越的学生和合作伙伴。Yoshua Bengio和Yann LeCun便是其中的佼佼者，他们与Hinton一起被誉为“深度学习三巨头”。Bengio在生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）方面的研究，同样取得了令人瞩目的成果。而Ian Goodfellow，更是GAN的发明者，他的研究极大地推动了生成模型的发展。
AI 人物志
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Hinton对AI未来发展的看法充满了乐观与谨慎。他坚信，深度学习只是揭开了AI潜力的一角，未来还会有更多的突破。然而，他也多次强调AI伦理和安全的重要性，呼吁全球范围内的监管和合作，以确保AI技术的安全和可控发展。
在接受采访时，Hinton提到，他希望看到AI在医疗、教育和环境保护等领域发挥更大的作用。例如，通过AI技术，可以实现个性化医疗，提高诊断的准确性和治疗效果；在教育领域，AI可以帮助设计个性化的学习路径，提高教育的普及和质量；在环境保护方面，AI可以用于预测气候变化和优化资源使用，推动可持续发展。
Hinton的研究不仅在学术界产生了深远影响，也广泛应用于工业界。2013年，他加入了Google，带领团队开发了深度学习算法，使得Google的语音识别和图像搜索技术取得了突破性进展。例如，Google Photos的图像分类和自动标记功能，便是基于Hinton团队的研究成果。
此外，他的学生Alex Krizhevsky在2012年开发的AlexNet，在ImageNet图像识别竞赛中取得了前所未有的成绩，开启了深度学习在计算机视觉领域的新时代。这些工业界的应用，不仅证明了Hinton研究的实用性，更展示了其商业价值。
Hinton的工作风格严谨而又充满创造力。他曾多次提到，自己喜欢在非正式的环境中思考问题，常常在散步时找到灵感。据同事回忆，他总是乐于分享自己的想法，并鼓励团队成员提出新的观点和挑战已有的假设。
Hinton也是一个充满好奇心和幽默感的人。在一次会议上，他展示了一张自己戴着虚拟现实眼镜的照片，并打趣道：“我终于看到了未来。”这种对新技术的开放态度和幽默感，使得他在学术界和工业界都备受人们的尊敬和喜爱。
Geoffrey Hinton以其卓越的研究和广泛的影响，成为了AI领域的传奇人物。他的贡献不仅推动了深度学习的发展，也为我们展示了AI的无限可能。通过他的故事，我们不仅可以看到技术的进步，还可以感受到一个科学家对知识和探索的不懈追求。希望这篇文章能够激励读者关注AI的发展，并在这一领域中不断探索和创新。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI不仅在新闻、音乐、艺术等领域大显身手，还开始深入文学创作领域。特别是在网络文学领域，AI技术的介入引发了一系列关于创意、版权和生计的深刻问题。作为这一变革的直接参与者，网文作者们的故事和抗争，为我们提供了探讨AI时代创作主权的绝佳视角。
网文作者的AI挑战
创作主权的边界之争
7月中旬，网文作者王元收到番茄小说平台的系统通知，要求签署一份补充协议。
这份协议允许平台使用他的作品来训练AI，而这些AI可能会生成与他风格相似甚至更受欢迎的作品。王元对此深感担忧，他意识到自己的创作成果可能会被AI所替代。这不仅仅是版权问题，更是对他创作身份和价值的挑战。其他网文作者也面临着类似的困境，他们开始意识到AI技术的潜在威胁。
一份协议引发的担忧
AI 专题
AI 专题
面对创作主权的潜在威胁，网文作者们迅速采取了行动。他们通过社交媒体、QQ群等渠道组织起来，共同抵制平台的这一协议。这些行动迅速引起了公众的关注，相关话题登上了热搜。通过集体的力量，网文作者们希望向平台施压，保护自己的创作权利，同时也唤起了更多人对AI技术和版权问题的关注。这场抵制运动不仅展现了创作者群体的团结力量，也引发了关于AI技术应用伦理的广泛讨论。
作者群体的联合抵制
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专题
影响一：AI的便利与隐忧
AI技术的介入为网文作者带来了许多便利。例如，AI可以帮助作者快速查找资料、拆解热门作品的结构，甚至润色文笔。然而，这种便利背后也隐藏着对创作本质的冲击。AI的高效可能削弱作者的创作动力和深度，甚至导致创作同质化，缺乏原创性的作品充斥市场。作者们担心，依赖AI辅助创作，最终会丧失自己的独特风格和创作热情。
AI带来的双重影响
影响二：AI与创意的冲突
AI技术的介入为网文作者带来了许多便利。例如，AI可以帮助作者快速查找资料、拆解热门作品的结构，甚至润色文笔。然而，这种便利背后也隐藏着对创作本质的冲击。AI的高效可能削弱作者的创作动力和深度，甚至导致创作同质化，缺乏原创性的作品充斥市场。作者们担心，依赖AI辅助创作，最终会丧失自己的独特风格和创作热情。
在网文生态中，尾部作者面临着更加严峻的挑战。随着AI技术的发展，他们担心自己的生存空间将被进一步挤压。尾部作者们本就处于创作和收入的边缘，如果再被AI取代，将面临更大的生存压力。打造强IP和提高作品质量，成为他们在AI时代生存的关键。对于尾部作者而言，如何在AI的冲击下找到自己的立足之地，是一个亟待解决的问题。
尾部作者的困境
AI 专题
AI 专题
创作生态的变化
随着AI技术的不断进步，网文作者们必须思考如何与之共存。这不仅需要平台和作者之间的协商，也需要法律和社会对创作权的保护。未来的创作生态，将是人类创作与AI辅助创作共存的局面。如何在这种新生态中找到自己的位置，是网文作者们需要面对的重大课题。
共存还是取代：未来的创作生态展望
网文作者的日常挑战
网文作者的生活并非外界想象的那般光鲜。许多人面临着拒稿、收入不稳定等问题。AI的介入，对他们来说，既是机遇也是挑战。虽然AI可以提高创作效率，但同时也带来了更多竞争和不确定性。网文作者们需要在现实与理想之间找到平衡，适应新技术带来的变化。
现实与理想的较量
AI带来的心理压力
AI技术的快速发展，不仅给网文作者带来了实际的生计压力，也带来了巨大的心理压力。许多作者开始担心自己的未来，害怕被AI取代，甚至对自己的创作能力产生怀疑。这种心理压力，进一步加剧了网文作者们的创作焦虑。
法律与伦理的挑战
在AI技术的应用中，法律和伦理问题同样不容忽视。如何在法律上保障网文作者的创作权利，如何在伦理上规范AI的使用，这些都是未来需要解决的问题。只有在法律和伦理的双重保障下，网文作者才能在AI时代中继续发挥创造力。
平台的角色
作为技术提供者和规则制定者，平台在AI与网文作者的共存中扮演着重要角色。平台需要在技术应用和作者权益保护之间找到平衡，既要利用AI技术提高内容生产效率，又要保障作者的创作权益和生计。这需要平台在技术开发和规则制定中更多地考虑作者的需求和权益。
网文作者与AI的较量，不仅是一场关于创意与生存的斗争，更是一次关于未来创作主权和文化多样性的深刻反思。这场斗争的结果，将影响我们对于创作自由和文化创新的理解，以及我们如何在技术飞速发展的时代中，找到人类创造力的位置。在AI时代，如何保护和激发人类的创造力，在技术与创意之间找到平衡，将是我们面临的重要课题。
通过网文作者们的抗争和故事，我们看到了AI技术在创作领域带来的挑战和机遇，也看到了人类在面对技术变革时的坚韧和智慧。希望通过这场关于创作主权的探讨，我们能够在AI时代找到一条保护创作自由和文化多样性的道路，让人类的创造力在技术的助力下继续绽放光彩。
通义灵码
简介：GitHub Copilot 是由 GitHub 联合 OpenAI 推出的 AI 编码助手，能够在你编码时提供建议。
特点：
提供实时代码建议，包括整行补全和代码块生成。
学习和适应用户的编码风格，提供个性化建议。
支持多语言，包括Python、JavaScript、TypeScript、C#等。
GitHub Copilot
简介：CodeGeeX 是一款基于大模型的智能编程助手，集成了代码生成、补全、翻译和智能问答等功能。
特点：
根据自然语言描述或部分代码自动生成完整代码。
自动为代码添加注释，提升代码可读性。
支持多种编程语言和开发环境，如Visual Studio Code、JetBrains IDEs。
CodeGeeX
简介：通义灵码是阿里巴巴推出的智能编程辅助工具，基于通义大模型提供代码生成和编程辅助。
特点：
提供行级/函数级实时续写和自然语言生成代码。
支持单元测试生成和代码注释生成。
优化了阿里云SDK/API的使用场景。
简介：代码小浣熊是商汤科技推出的智能AI编程助手，集成了代码生成、代码理解和多种编程辅助功能。
特点：
支持多种编程语言，覆盖从需求分析到软件测试的整个开发周期。
提供智能代码生成和辅助工具，提高编程效率。
集成了代码理解和编程学习辅助，帮助开发者快速掌握新技术。
代码小浣熊
AI 工具
AI 工具
易用性：5
功能性：5 性价比：4 用户评价：5
易用性：4
功能性：4 性价比：4 用户评价：4
易用性：4
功能性：4 性价比：5 用户评价：4
易用性：4
功能性：4 性价比：4 用户评价：4
自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种机器学习方法，通过从数据中自动生成标签，来训练模型。这种方法不需要人工标注数据，而是利用数据中的内在结构和关系作为监督信号，从而大大降低了对人工标注的依赖。
什么是：自监督学习（Self-Supervised Learning）
AI 名词
AI 名词
自监督学习的应用
1、图像处理：在图像处理任务中，自监督学习可以用于图像分类、图像分割、目标检测等。例如，通过图像旋转预测、遮挡重建等自监督任务，可以训练出具有强大特征表示的模型。
2、自然语言处理：在自然语言处理任务中，自监督学习被广泛应用于语言模型的预训练。BERT、GPT等模型通过掩码语言模型、下一个句子预测等自监督任务，学到了丰富的语言特征。
3、语音识别：在语音识别任务中，自监督学习可以通过预测音频片段的未来部分或重建被遮挡的音频片段，来训练语音模型。例如，wav2vec利用自监督任务在大规模未标注语音数据上进行预训练，显著提高了语音识别性能。
4、推荐系统：在推荐系统中，自监督学习可以通过用户行为数据中的内在模式进行训练。例如，通过用户点击序列预测未来的点击行为，可以提升推荐系统的效果。
自监督学习的基本概念
1、自动生成标签：自监督学习的核心在于利用数据本身生成标签。例如，在图像数据中，可以利用图像的某部分去预测另一部分；在文本数据中，可以利用句子的前半部分去预测后半部分。
2、预训练和微调：自监督学习通常用于模型的预训练阶段，通过自监督任务训练出一个具有良好特征表示的模型。然后，在特定任务上进行微调，使模型适应具体的应用场景。
3、对比学习（Contrastive Learning）：对比学习是一种常见的自监督学习方法，通过构造正样本对和负样本对，训练模型学习区分相似和不相似的样本。例如，SimCLR和MoCo是对比学习的经典算法。
自监督学习的挑战
1、任务设计：设计有效的自监督任务是自监督学习的关键。任务设计不合理可能导致模型学不到有用的特征，如何设计通用且高效的自监督任务仍然是一个挑战。
2、训练复杂度：自监督学习模型通常需要在大规模数据上进行训练，这对计算资源和训练时间提出了较高要求。如何提高训练效率，降低计算成本，是一个需要解决的问题。
3、特征表示的迁移：自监督学习的特征表示需要在不同任务之间具有良好的迁移能力。如何保证预训练模型在特定任务上的表现，需要在微调阶段进行精细的调参和优化。
4、评价标准：自监督学习的效果通常需要通过下游任务来评价，如何设计通用的评价标准，以便于比较不同的自监督学习方法，是一个值得研究的问题。
本文利用AI工具分析研究了《2024年抖音电商半年报》（有兴趣的同事可以联系我们获取该报告全文），由蝉妈妈智库发布，深入分析了抖音电商平台在2024年上半年的发展现状和趋势，全面展示了抖音电商的活力和潜力。
2024年上半年
抖音电商发展分析
整体消费市场：尽管经历了高速发展，线上消费市场仍展现出较强的韧性，其增速明显高于整体社零增速。
线上促销活动：618等大型促销活动对线上消费市场的拉动效应显著，反映出线上市场的活力。
宏观环境：消费市场的韧性与线上活力
AI 报告研究
AI 报告研究
价格力战略：抖音将“价格力”提升至核心战略高度，通过优价增长方案，为商家提供增长动力。
六大优价阵地：增加优价商品曝光，具体阵地数量未给出具体数据，但这一策略显著提升了平台的吸引力和竞争力。
价格力影响：抖音电商的竞争优势
截至6月30日，我国快递业务量突破800亿件，比2023年提前59天，这一数据凸显了物流行业对电商发展的支撑作用。
快递业务量：电商发展的物流支撑
带货达人增长：2024年上半年，抖音带货达人数量超过242万，显示出平台对达人的吸引力。
销售额增长：销售额在10-1000万的达人增长最快，这一数据表明中坚力量的崛起和平台的带货潜力。
达人生态：带货力量与个性化内容
影视娱乐内容：播放量高，如《玫瑰的故事》以300亿+的播放量成为热点，显示了影视内容在抖音上的传播力。
内容生态：影视娱乐与用户互动
商家政策：抖音推出的保证金下调和一证开多店政策，覆盖了超过90%的企业店，类目保证金的降幅达到50%，这些措施有助于降低商家成本。
品牌生态：商家扶持政策与市场扩张
报告分析
搜索流量增长：搜索流量的大幅提升，表明用户在抖音平台上的搜索习惯正在形成，这对于品牌的自然流量增长至关重要。
用户行为：搜索流量的增长
AI 展示
AI 展示
AI 展示
AI 展示
"Some people call this artificial intelligence, but the reality is this technology will enhance us. So instead of artificial intelligence, I think we’ll augment our intelligence."
——Ginni Rometty
“有些人称这为人工智能，但实际上这种技术会增强我们。因此，与其说是人工智能，我更认为这是增强我们的智能。”
——吉妮·罗梅蒂
前IBM首席执行官
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