2024.12.6

专题：AI超级应用的未来展望

专家：阿尼玛·阿南德库马尔（Anima Anandkumar）

图书推荐：《人工智能简史》

第 6 期

知识学习：说明是生成模型（Generative Model）

尊敬的读者朋友们：

随着冬日的脚步渐近，我们带着《AI壹周刊》第六期如约而至，为您揭开人工智能领域的最新篇章。

本期，我们有幸介绍AI科学前沿的开拓者与多样性的倡导者——阿尼玛·阿南德库马尔。作为英伟达机器学习研究总监、加州理工学院计算机与数学科学教授，阿南德库马尔教授在TED演讲中提出了AI研究的核心挑战：“如何让AI真正理解并适应现实世界的复杂性？”她的团队正在开发的神经算子技术，有望让AI在现实世界的最细微细节上进行训练，从而大幅提升AI模型的实际应用能力。

我们的专题聚焦于“AI超级应用的未来展望”。随着AI技术的不断进步，我们预见到AI超级应用将在游戏、AI眼镜、AI搜索以及脑机接口技术等领域发挥重要作用。这些应用不仅将极大地改变我们的生活，也将推动整个行业的进步。

本期推荐的AI工具是Midjourney，特别是其最新的个性化定制功能。这个功能通过训练模型，让Midjourney生成的图片更符合用户的要求，使得创意表达更加个性化和精准。

我们特别推荐《人工智能简史》这本书。它不仅回顾了人工智能的发展历程，还涵盖了从神经网络到自然语言处理等多个领域，是了解AI历史和理论基础的宝贵资源。

生成模型是AI领域的一个重要分支，它们能够生成新的数据样本，而不是仅仅对已有数据进行分类或预测。这些模型在图像生成、自然语言处理等领域展现出巨大的潜力。

我们分析了“2024年大模型加速走向真运营”的报告，探讨了AI大模型在企业数字化转型中的关键作用。企业需要制定相应的道德和隐私保护政策，平衡用户体验与数据安全之间的关系，以确保AI技术能够在企业中开花结果。

《AI壹周刊》将继续为您带来最新、最深入的AI资讯和分析。我们期待您的反馈和建议，因为您的参与将使我们的内容更加丰富和完善。

让我们一起期待并见证AI如何塑造我们的未来。

随着人工智能技术的不断进步，AI超级应用的崛起已成为现实。我们正在步入一个充满无限可能的新时代，AI不再是遥不可及的科幻愿景，而是切实影响我们生活的工具。从工作到娱乐，从交通到教育，AI超级应用正在各个领域带来深刻变革。本文将探讨AI超级应用的潜力、技术挑战、应用前景及其对未来社会的影响。

专题：AI超级应用的未来展望

专题

技术的突破

AI超级应用的核心驱动力之一是技术的突破。大模型技术的迅速发展，特别是像ChatGPT这样的预训练语言模型，使得AI系统具备了类人思维的能力。这些模型不仅可以进行自然语言处理，还能理解复杂的问题并作出恰当的反应，为各类超级应用提供了强大的支持。AI的自学习和适应能力，使其可以在多个领域提供个性化的服务，如自动推荐、情感分析和创作等。

AI超级应用的崛起

芯片算力的爆发

GPU的不断演进和算力的提升为AI技术的发展提供了坚实的基础。尤其是英伟达等企业推出的高效能图形处理单元，使得AI在处理大量数据时具备了更强的计算能力。GPU的算力在深度学习和大规模数据处理上具有无可比拟的优势，使得复杂的AI模型能够快速运行并持续改进，推动了AI技术的不断进步。

专题

超级应用的定义

AI超级应用并不单纯指某一技术的应用，它代表着一个集成了AI技术的全新生态系统，能够创造新的需求并引领社会经济的发展。

超级应用以其跨界的整合能力，快速打破了传统应用的局限，通过深度的个性化定制和智能服务，迅速改变了普通消费者的行为模式，成为数字经济的核心推动力。

人形机器人

人形机器人作为具身智能体的代表，融合了AI算法与控制、感知硬件，已经在多个领域展现出巨大的潜力。通过模拟人类的动作、行为和反应，人形机器人不仅可以在工业生产中承担复杂任务，还能在服务、医疗等领域提供帮助。例如，服务型机器人能够帮助老年人、残障人士进行日常活动，医疗机器人则在手术和康复过程中提供支持。

具身智能体的崛起

专题

AI软件的创新

自动驾驶

自动驾驶是AI具身智能体的另一个重要应用，正在逐步改变全球的交通格局。通过AI算法和感知系统，自动驾驶汽车能够实时感知周围环境并做出反应，不仅提高了交通安全性，还能有效减少交通拥堵。然而，自动驾驶技术仍面临着许多技术挑战，如复杂环境下的感知和决策、驾驶习惯的适应等问题，仍需要不断优化。

技术挑战与前景

尽管人形机器人和自动驾驶在技术上取得了显著进展，但要在广泛应用中实现稳定和可靠的表现仍面临不少挑战。例如，人机交互的自然度、机器人与人类的协同工作效率，以及自动驾驶车辆的“伦理决策”问题，都是亟待解决的难题。未来，这些技术将逐步完善，推动社会生产方式的转型。

AI助手

AI助手，如微软的Copilot，正在重新定义人们的工作方式。AI助手不仅能够提供智能化的工作支持，还可以在多个领域中为用户提供个性化建议。例如，AI可以自动完成文档编辑、数据分析，甚至为用户提供创意灵感。随着AI助手的不断发展，它们将在更多领域中展现出强大的能力，帮助用户提高工作效率。

AI作图与视频生成

AI作图和视频生成技术正在为创意产业带来颠覆性的变化。AI能够基于简单的描述生成高质量的图像和视频，大大降低了创作成本和时间。这项技术不仅为艺术家和设计师提供了更多灵感，也在广告、娱乐、教育等多个领域得到了广泛应用。例如，AI可以生成广告素材、电影特效，甚至为学生创造个性化的学习视频内容。

AI教育

AI在教育领域的应用也正在逐步深入。通过AI教育软件，如可汗学院的Khanmigo，AI能够根据学生的学习进度和理解能力，提供个性化的学习建议和内容。这一变化不仅有效提高了学习效率，还打破了传统教育模式中的时间和地域限制，为全球学生提供了公平的学习机会。

AI PC与AI手机

随着AI技术的普及，AI PC和AI手机成为消费电子领域的重要发展方向。这些设备不仅具备高效能的计算能力，还能提供更智能的用户体验。AI能够根据用户的使用习惯进行优化，提供个性化的界面和功能。

例如，AI手机可以智能识别用户的需求，自动优化电池管理、应用程序的启动速度等，从而大大提升用户体验。

AI消费电子的变革

专题

伦理与道德

AI技术的广泛应用带来了众多伦理和道德问题，尤其是算法偏见、隐私问题和公平性问题。AI算法的训练依赖于大量数据，而这些数据可能带有固有的偏见，导致AI在决策过程中出现不公平现象。

为了解决这一问题，AI系统必须经过严格的审核和调整，以确保其决策过程公正、透明。

AI的价值对齐问题

XR设备与脑机接口

XR（扩展现实）设备与脑机接口技术将进一步扩展AI应用的边界。通过这些技术，用户能够沉浸于虚拟世界，体验完全不同的交互方式。XR设备将为教育、娱乐、工作和医疗等行业带来革命性的变化，而脑机接口技术则将使人类与AI的交互更加直接和高效。结合元宇宙的概念，这些技术为用户提供了无限的可能性。

人机对齐

人机对齐是AI发展的另一大挑战。随着AI系统越来越复杂，其决策的影响将越来越广泛。如何确保AI的决策符合人类的价值观和伦理规范，避免AI做出不符合社会利益的决策，成为了一个亟待解决的问题。加强人机协作、设定明确的目标和约束条件，将是未来AI发展的关键。

监管政策

随着AI技术的广泛应用，政府和企业在监管和政策方面的合作变得尤为重要。合理的监管政策可以确保AI技术的安全性和公平性，同时促进其健康发展。包括数据隐私保护、技术审查、以及跨国合作等方面的监管，都将影响AI的未来发展。

AI超级应用的时代正在悄然到来。它们不仅在工作和生活中为我们提供更高效、更智能的服务，还在交通、医疗、教育等各个领域带来了深刻的变化。然而，技术的迅猛发展也带来了伦理、道德以及监管等一系列挑战。只有在确保技术与人类价值对齐的基础上，AI才能更好地造福社会。面对未来，我们应当积极拥抱技术创新，同时警惕其带来的社会风险，推动技术向着有利于人类的方向发展。

最后

AI 展示

随着人工智能技术的发展，国产主流手机品牌纷纷将AI智能体技术引入手机，如vivo的PhoneGPT、OPPO的AIOS等，标志着智能手机正从静态工具转变为动态助手。AI智能体能够在用户的指令下自主操作手机系统，甚至执行跨应用任务，极大提升了用户体验。

这些智能体应用展示了在系统层级上构建AI能力，结合语音、图像、文本等多模态交互技术，回应用户的复杂需求。例如，vivo的PhoneGPT能够识别手机界面内容，自动完成订餐、订票等任务；OPPO的ColorOS 15通过系统级AI交互，能够识别屏幕内容并生成旅游路线；荣耀的MagicOS 9.0和华为的鸿蒙原生智能则提供了更为丰富的智能助手功能。

然而，智能体落地面临诸多挑战，包括系统响应速度与准确率、个性化服务与隐私安全等问题。未来AI手机可能朝着更高智能化等级演进，从L3级别升级到L4级别，实现更全面的智能化和自主规划完成全类型任务。

ChatGPT搜索上线

面临中文搜索挑战

OpenAI的ChatGPT搜索功能于10月31日正式上线，标志着其在AI搜索领域的进一步扩展。该功能旨在结合网络最新信息，提供更准确的搜索结果和相关来源链接。然而，据《每日经济新闻》记者的测试，ChatGPT在中文搜索方面的质量尚不理想，远不及国内同类产品。

例如，在中文搜索测试中，问到“成都有什么好吃的餐馆”这一问题，ChatGPT提供的答案中，推荐的餐馆信息存在错误和不准确的情况。

此外，AI搜索提供商还面临着版权问题，新闻集团和《纽约时报》已对Perplexity和OpenAI提起诉讼，指控其侵犯版权。OpenAI首席执行官奥特曼表示，备受期待的下一代大型AI模型GPT-5可能不会在今年发布，公司正在优先考虑交付专注于推理和难题的现有模型。

尽管目前ChatGPT的AI搜索功能在中文搜索和版权问题上仍需进一步改进和解决。随着AI技术的不断发展，AI搜索领域有望在未来实现更多的突破和创新。

AI手机智能体

开启全新交互时代

资讯

随着生成式AI技术的不断发展，智能硬件正迎来全新的人机交互体验。AI智能助手能够实时解答用户问题，AI卡片录音机能够自动转写会议内容并生成总结，AR眼镜能够实时提供多语言字幕，智能门锁可以根据访客定制主人声音，而毛绒玩具也能成为孩子的知心朋友。

声网IoT行业负责人吴昌儒表示，AI驱动的智能硬件不再依赖固定功能按钮，而是通过任务导向设计，提供自然、直观的交互体验。AI智能硬件厂商可以通过声网的模块化组件快速拥有AI能力，并获得新的商业化引擎。

AI智能硬件在生产力、情感陪伴、穿戴式装置等领域得到广泛应用。例如，智能门锁可以根据来访人士定制主人的声音，心理咨询机器人可以为自闭症儿童提供心理疗愈方案。AI Agent的加持使得物联网中的各个组件能够更高效、灵活地通信和任务调度，AI智能硬件的角色也从“管家”变成“卫士”。

汉王科技业绩回暖

AI电纸本销量激增

汉王科技近期公布的2024年三季度财报显示，公司业绩持续回暖，电纸本相关业务销量同比增长超过90%。这一增长主要得益于AI技术在终端产品中的应用，使得电纸本等产品在市场中更具竞争力。

随着AI终端收入占比的提升，2022年AI终端收入在汉王科技整体收入中的占比为12.91%，而到2024年上半年，这一比例已上升至26.82%。

汉王科技通过加强AI相关技术的研发投入，推出了多款搭载AI技术的新产品，如AI柯氏音电子血压计，进一步推动了公司业绩的增长。

尽管汉王科技在电纸书市场面临激烈竞争，如科大讯飞、掌阅、文石等品牌，但公司通过向办公本、学习本等多元化产品领域延伸，并利用AI技术加持，成功拓展了市场份额。

大模型重塑智能硬件

AI助手进入新时代

资讯

在国产AI领域，阿里的通义大模型以其卓越的产品力和技术实力，成为行业的佼佼者。尽管市场上各大厂商纷纷投入巨资进行广告宣传，通义却选择了一条不同的道路，它通过不断提升产品力来赢得市场和用户的认可。

通义大模型在多个国际评测榜单中取得了显著成绩，包括在美国最新测评榜单中荣获全球第一，以及在Chatbot Arena大模型盲测榜单中进入全球前十。这些成绩显示了其在全球AI领域的影响力。

除了在技术领域的成就，通义还积极承担社会责任，推出了国内首个关照孤独症儿童的AI绘本工具——“追星星的AI”。这一工具能够为孤独症儿童家庭提供定制AI绘本服务，从一句话的故事梗概生成完整的有声绘本，展现了通义在公益领域的贡献。

通义大模型的成功为国内AI行业树立了一个良好的榜样，证明了在AI领域，产品力是留住客户的关键。尽管营销是必要的，但没有好的产品力，仅靠资金开路最终难以取得成功。

AI革新PPT制作

高效助力职场效率

随着人工智能技术的发展，AI在PPT制作领域的应用正变得越来越广泛。然而，用户对AI制作PPT的期待远不止于此，他们希望AI能够理解提供的文案和视觉要求，一键生成完整的文本和演示稿。

AI可以帮助用户根据已有的内容生成大纲，并制作成PPT。用户可以选择模板，一键生成PPT，并根据需要对文案进行调整。AI还能对文案提出建议，帮助用户改进内容。

在制作PPT时，选择合适的字体也很重要。此外，如果PPT内容超过15页，应添加摘要页，以便观众快速抓住重点。对于那些更长的PPT，建立导航系统可以帮助观众理解内容结构。最后，用户应准备逐字稿，以便在演讲时更加流畅。将PPT导出为PDF格式可以保证在不同设备上格式不乱，保持专业形象。

这些AI制作PPT的小技巧可以帮助用户更高效地完成工作。

阿里通义大模型

国产AI实力彰显

资讯

近期，美股科技巨头陆续发布了2024年第三季度财报，其中AI领域的最新进展成为关注焦点。谷歌、微软、Meta等公司均表示将继续加大AI方面的资本支出，显示出对AI技术未来发展的坚定信心。

具体来看，谷歌的资本支出达到130亿美元，微软为150亿美元，Meta为83亿美元，均超出市场预期。这些支出主要用于服务器和其他AI相关成本的投入。尽管巨额投入背后的回报尚不明朗，但科技巨头们预计，随着AI技术的不断发展，未来几个季度将继续增加对AI基础设施的投资。

财报还揭示了AI领域的三大趋势：一是“招人不如买卡”，即通过购买AI服务器来提升效率；二是训练转向推理，即AI模型在实际应用中的推理能力越来越受到重视；三是微软正降低对OpenAI的依赖，转而发展自己的AI模型和工具。

全新世界模型AI

开启未来智能新方向

人工智能领域正迎来一个新概念——世界模型，该模型旨在创建对世界运作方式的内部表征，灵感来源于人类自然形成的世界心智模型，它通过感官获取的抽象信息在大脑中被转化为对周围世界的具象理解。

尽管这一概念令人振奋，实现世界模型面临诸多技术挑战，如庞大的计算量和幻觉问题。然而，一旦克服这些障碍，世界模型将为数字和物理领域的复杂预测和规划提供强大的技术支持，为具身智能的实现奠定基础。

世界模型的应用潜力广泛，它不仅可以用于生成式视频领域，提高视频质量，还能在机器人技术和AI决策方面取得突破。例如，通过世界模型，机器人可以更好地理解周围环境，实现更复杂的任务。

目前世界模型仍处于发展初期，但已经显示出作为基本物理模拟器的前景。未来，世界模型可能会成为人工智能理解真实三维物理世界的关键，推动人形机器人真正感知真实世界，为具身智能的发展带来革命性的变化。

全球AI投资热潮

大厂财报透露玄机

资讯

随着人工智能技术的发展，AI在投资理财领域的应用逐渐深入，为投资者提供了全新的工具和服务。AI技术可以帮助股民进行资料收集和异动事件监测，提高投资效率，但目前还无法完全代替人类进行投资决策。

AI在投资理财领域的应用主要体现在以下几个方面：

资料收集与异动监测：AI能够快速收集和总结股市相关信息，帮助投资者及时获取咨询。

风险提示：AI可以在投资者下单前提供风险提示，帮助避免盲目投资带来的风险。

智能客服与合规助手：AI技术还可以应用于智能客服和风险及合规助手，为投资者提供更全面的服务。

尽管AI技术在投资领域的应用日益广泛，但它并不能完全取代人类的判断。AI更多的是作为一个辅助工具，帮助投资者做出更明智的决策。未来，随着AI技术的进一步发展，AI将成为投资者的AI Co-pilot，提供主动服务，帮助投资者在复杂多变的市场中保持竞争力。

AI引领写作革命

未来思考能力受挑战

随着AI写作工具的普及，互联网上约46%的文章由AI生成，这一趋势引发了关于未来写作和思考能力的广泛讨论。AI工具使得写作变得轻而易举，但这也可能导致能够写作的人越来越少。优秀的写作能力曾是许多工作的高要求，但随着AI的介入，写作的压力几乎消失，人们开始依赖AI来完成写作任务。

这种依赖AI写作的趋势可能会导致一个分化的世界：一边是优秀的写作者，另一边是完全不会写作的人。文章指出，写作不仅是技能，更是思考的过程。如果不通过写作来思考，那么所谓的思考可能只是幻觉。一个依赖AI写作的人可能会逐渐丧失思考能力，最终沦为AI的奴隶。

此外，短视频和社交网络的算法推荐也在加速这一趋势。人们越来越倾向于被动接受信息，而不是主动思考。这种被动接受的态度可能会导致人们的思考能力进一步退化。

面对这种情况，我们需要培养自己的写作能力，提高独立思考的能力，以及提升获取和鉴别信息的能力。只有这样，我们才能避免成为AI的奴隶，保持自己的思想独立和能力。AI技术的发展虽然带来了便利，但也提醒我们要警惕其对人类思考能力的潜在影响。

AI助力股市投资

提升投资决策效率

资讯

Anima Anandkumar 出生在印度南部，她从小表现出对数学和科学的热爱，这使她在成长过程中不断挑战自我，追求更深的学术理解。

她在 IIT 马德拉斯获得了电子工程学士学位，后赴美国康奈尔大学攻读博士学位，在概率模型和张量分解技术方面的研究成果使她成为业界瞩目的新星。

张量分解是 Anandkumar 早期研究的核心，她开创性地将这一数学技术应用于机器学习，尤其是在神经网络中有效处理多维数据的问题上取得了显著进展。她的研究成果帮助神经网络在处理复杂多维数据时提升了准确性和效率，这一突破在自然语言处理、计算机视觉等领域广泛应用，推动了 AI 算法的发展。

阿尼玛·阿南德库马尔：AI科学前沿开拓者与多样性倡导者

阿尼玛·阿南德库马尔（Anima Anandkumar）是加州理工学院的计算机科学教授，同时担任 NVIDIA 的机器学习研究主管，她以在张量分解和深度学习融合领域的创新而著称。Anandkumar 的研究涵盖计算机视觉、强化学习、生成模型等多个方向，她的工作不仅推动了 AI 技术前沿，还通过实际应用推动社会的多样性和公平性。作为女性在人工智能领域的杰出代表，Anandkumar 致力于开拓更包容的技术创新路径。

专家

在加入加州理工学院任教后，Anandkumar 还担任了 NVIDIA 的机器学习研究主管，这使她得以在学术与产业之间架起桥梁。

在 NVIDIA，Anandkumar 专注于开发高效的深度学习算法，将 AI 应用于自动驾驶、生成模型、元学习等前沿领域。她在 NVIDIA 主导的项目推动了许多关键技术进展，为自动驾驶汽车和实时图像识别系统的性能优化带来直接帮助。

作为科研界的领军人物，Anandkumar 不断推动学术研究的实际应用。她在强化学习和多任务学习方面的突破性成果推动了现代机器学习系统的广泛应用，使得模型在应对不同任务和领域时具有更强的适应性。她提出的多任务张量学习模型被认为是元学习领域的一个里程碑式进展，这一方法不仅提升了模型的泛化能力，还降低了计算成本，为产业界的技术落地奠定了坚实的理论基础。

除了技术上的成就，Anandkumar 是技术多样性和包容性的重要推动者。她认为 AI 技术的发展不应局限于技术本身，而是应该服务于更广泛的社会需求。她倡导在 AI 开发和应用中增加对社会影响的考量，推动公平、透明的 AI 系统建设。她还积极推动女性在 STEM（科学、技术、工程、数学）领域的参与，通过举办讲座、创建学术论坛等方式激励更多女性加入 AI 研究领域。

她在促进多样性方面的贡献不仅局限于倡导，她还参与了多个多样性项目，例如与美国国家科学基金会（NSF）合作设立专项研究基金，帮助女性和少数群体获得更多学术和科研机会。她认为，AI 的真正进步源自多元视角的融合，这也是她在学术和产业界多年来一直努力的方向。

专家

Anandkumar 的研究特别聚焦于强化学习和元学习的前沿课题。她在这些领域的贡献使得 AI 系统具备了更强的自主学习和适应能力。她提出的一种多任务学习框架，能够让 AI 系统在不同任务之间共享知识，从而提升学习效率。这一技术在资源受限的应用场景中尤为重要，例如边缘设备和低算力设备，使得 AI 技术可以在移动端、物联网设备等多种环境中稳定运行。

在元学习领域，她提出的模型结构和学习方法促进了跨任务知识的共享，推动了 AI 系统在多个任务间的快速适应。这些成果在生成模型和迁移学习中发挥了重要作用，让 AI 模型不仅能够从大规模数据中学习，还可以迅速适应新环境和新任务。

Anima Anandkumar 是人工智能领域的领军人物，她的研究不仅推动了技术的进步，也促进了科技界的多样性和包容性。Anandkumar 的工作展示了 AI 技术的无限潜力，并呼吁 AI 技术向更具人性化、更公平的方向发展。作为一位杰出的科学家和技术倡导者，Anandkumar 正在不断用她的行动和成就影响着 AI 的未来，让技术真正成为推动社会进步的力量。

工具推荐：

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图书介绍

全面讲述人工智能的发展史，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。

第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。

本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史。

AI图书推荐：

《人工智能简史》

详解神经网络、深度学习、自然语言处理、算法，获中华优秀出版物图书奖、吴文俊人工智能科技进步奖，入围央视"2017年度中国好书"，获"文津图书奖"推荐图书。

图书

生成模型简介

生成模型是一种学习数据分布的模型，可以用来生成与已有数据相似的新样本。不同于判别模型（Discriminative Model），生成模型不仅关注分类或预测，还致力于理解数据的潜在结构。这些模型能够从噪声中生成逼真的图像、文本或音频，并在数据增强、数据模拟等方面有重要应用。

什么是：生成模型（Generative Model）

知识

生成模型的应用

图像生成：

生成模型在图像生成中表现出色。GANs和VAE能够生成逼真的图像，已广泛应用于图像超分辨率、风格转换和图像修复等任务。

文本生成：

自回归生成模型在自然语言处理中用于生成文本、回答问题或进行对话。GPT系列等模型通过预测文本序列生成具有连贯性的文字。

数据增强：

生成模型在数据不足的情况下可以通过生成新数据来增强模型的训练效果，广泛用于医学图像和少样本学习领域。

音乐和音频生成：

生成模型可以用于音乐创作和音频增强，帮助生成新的旋律、和声或模拟特定的声音效果。

生成模型的分类

变量模型：

生成模型的一种方法是通过引入隐变量来解释观测数据。常见的隐变量模型有变分自动编码器（VAE），它将数据压缩成低维潜在表示，并从中生成新的数据样本。

对抗训练：

生成对抗网络（GAN）是一种流行的生成模型，通过生成器和判别器之间的对抗训练，使生成的样本逐步逼近真实数据分布。

自回归模型：

自回归模型通过逐步预测序列中的每个元素来生成数据，比如文本生成模型GPT系列。

本文利用AI工具分析研究了《大模型加速走向真运营》报告，该报告主要探讨了人工智能大模型在网络安全运营中的应用及其对现状的改变。以下是报告的主要内容分析：

2024年大模型加速走向真运营

安全运营需求：企业需要落实网络安全监测预警、风险评估、应急机制等，以保障安全策略的有效性，满足合规需求，并在重大活动期间提供7×24小时的安全值守。

传统平台的困境：随着数据量的激增，传统安全信息和事件管理(SIEM)系统在处理速度、威胁情报集成、数据类型多样化、检测规则僵化、实时处理需求以及响应速度等方面面临挑战。

安全运营的现状分析

报告

AI的最终目的：释放人力，通过大模型提升安全运营的效率和准确性。

大模型的应用级别：从L1到L5，展示了AI在不同级别上的辅助作用，实现AI自主完成工作。

技术目标：构建AI原生应用，实现数据与知识生态驱动，规则到思考的自适应，以及智能化与自动化的结合。

技术架构：大模型作为核心引擎，擅长内容安全、数据安全、攻击特征/代码识别等，但在处理海量数据、复杂任务等方面存在局限。

大模型如何改变安全运营现状

产品升级：通过大模型技术，实现了安全运营的智能化升级，包括分析、响应和管理。

真运营：智能辅助降低了运营成本，提升了效率。

数字人互动：提供有人味的互动讲解，增强了用户体验。

产品名称与功能：介绍了多个升级后的产品，如智能分析平台、智能响应平台、智能管理平台等，这些产品在告警分析、自动化响应、报告生成等方面提供了显著的能力提升。

大模型应用效果总结

报告分析

报告认为大模型并非魔法，但通过其在安全运营中的应用，有望实现真正的运营自动化。大模型能够提升安全运营的效率和准确性，降低运营成本，并改善用户体验。尽管大模型在处理某些复杂任务和海量数据时存在局限，但通过不断的技术进步和优化，其在网络安全领域的应用前景十分广阔。

结论

报告

漫画

第一格：一个人正在计划户外活动，看着窗外的晴天，拿起手机准备出门。

第二格：手机上的AI天气助手提醒他有降雨预警。

第三格：用户犹豫地放下出门的东西，拿起雨伞，决定等雨停再出门。

第四格：AI解释它如何通过数据分析来预测天气。

这是一幅由AI自动绘画关于“AI与天气预测”主题的四格漫画

第一格：一个旅行者在国外的街头向路人求助。

第二格：AI翻译助手，自动将他的母语翻译成当地语言。

第三格：路人看到翻译内容后微笑指路，旅行者面露感激。

第四格：AI解释它如何通过自然语言处理进行实时翻译。

这是一幅由AI自动绘画关于“AI与语音翻译”主题的四格漫画

合作电话：18623002399

"The future of AI lies in collaboration across disciplines and in building systems that amplify human potential."

—— Anima Anandkumar

“人工智能的未来在于跨学科合作，并建立能够增强人类潜力的系统。”

——阿尼玛·阿南德库马尔

加州理工学院教授

NVIDIA机器学习研究主管

AI壹周刊第6期

内容简介