本系列文章主要是用于持续跟踪最新的AI产业情况，让你减少知识焦虑。
原文共计111321 字,简读后为7294字,阅读时间为18分钟,为您提高阅读效率为1544%
- '欧盟AI监管谈判历39小时达成“里程碑协议” 直指ChatGPT和谷歌Bard' 🌐🤝
- 'Google承认编辑Gemini AI演示视频，非实际效果' 📽️🚫
- 'OpenAI科学家：大模型幻觉是天生特性，非缺陷' 🤯🧠
- 'SantaGPT登场！GPT-4助你解锁完美圣诞' 🎅✨
- '探秘苹果神秘芯片实验室，回顾CPU构架，见证3万亿公司成长' 🍏🔬💻
- '大模型是“造梦机”，Karpathy言辞惊人！人类才是“幻觉问题”根本原因' 🤔💭🌌
- 'AI浪潮下，程序员会被替代吗？' 🌊💻❓
- 'AI变鉴片大师，星际穿越都看得懂！贾佳亚团队新作，挑战超长3小时视频' 🎨🚀🎥
- 'Salesforce：3/4的营销人员正在或计划使用生成式AI' 💼📈🤖
- 'Gemini AI vs Bard：有何区别？' 🌌🧐❓
要点解析:
-
谷歌最近展示的Gemini AI模型旨在展示这一新人工智能工具的先进功能，但揭示了其中的电影魔法。
-
初次呈现为Gemini AI与人类实时互动的视频实际上是经过精心编辑的描绘，而非真实的实时演示。
-
这一揭示引发了对Gemini AI当前能力和将编辑演示呈现为真实互动的伦理问题的质疑。
-
该视频最初展示了Gemini AI对各种提示的实时响应，并与人类用户互动，但实际上被发现并非真实。谷歌承认编辑视频以增强输出速度并删除实际语音互动元素。
-
实际情况是使用静止图像帧和文本指令创建的演示，与最初暗示的实时互动相去甚远。
-
谷歌的这一揭示引发了关于Gemini AI是否准备好供公众使用的讨论。原始视频中缺乏适当的免责声明误导了观众，对AI能力的真实性产生了怀疑。
-
Oriol Vinyals，谷歌Gemini团队的联合负责人表示：“视频中的所有用户提示和输出都是真实的，为了简洁而缩短...我们制作它是为了激发开发者。”
-
然而，这一声明遭到怀疑，因为视频中的描绘暗示了一种尚未实现的实时互动和理解水平。
-
这一事件让人联想到谷歌在2018年Google I/O上的Duplex演示，展示了AI语音助手预订美容院和餐厅的情景。与Gemini演示一样，后来揭示Duplex演示是预先录制的，而非实时的，引发了类似于AI演示中的透明度问题。
原文链接:https://www.greataiprompts.com/?p=5381
要点解析:
-
欧盟达成AI监管法案初步协议，要求通用人工智能系统满足透明度要求。涉及强大模型的开发者需制定使用政策，更新训练信息，报告数据汇总，并遵守版权法。
-
被认为构成“系统性风险”的模型将受额外规则约束，阈值为每秒超过10万亿次运算，可能仅有OpenAI的GPT-4符合。欧盟还可根据数据集规模、商业用户数量等指标制定其他阈值。
-
“能力更强”的模型须签署行为准则，主动报告能耗情况，接受红队测试，评估系统性风险，采取网络安全控制措施。未签署准则的模型需向欧盟证明遵守AI法案，开源模型对“系统性风险”不适用。
原文链接:https://www.ithome.com/0/738/292.htm
要点解析:
-
欧洲议会、欧盟成员国和欧盟委员会于12月8日达成《人工智能法案》协议，迈向全球AI监管的里程碑。该法案旨在全面监管人工智能，确保系统安全、透明、可追溯、非歧视和环境友好。针对生成式AI工具（如ChatGPT和Google Bard），草案提出一系列控制措施，明确了开发、市场投放和使用的统一规则。
-
法案规定了基于风险占比的方法，对高风险人工智能系统提出特定限制。其中包括禁止使用AI进行“社会评分”、操纵人类行为以规避自由意志等。透明度要求成为通用人工智能模型的基本要求，对ChatGPT等模型提出更严格的规定，包括技术文件起草、遵守欧盟版权法和提供详细培训内容摘要。
-
欧盟将成为全球首个制定人工智能法律的主要强国。法案的历史性意义在于为全球AI监管树立了标杆。然而，一些企业反对法案，认为其可能损害欧洲竞争力。法案的达成提供了监管AI技术的政策蓝图，为未来的全球AI治理提供了参考。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1403321.htm
要点解析:
-
LangChain是一个致力于通过组合性构建LLMs应用程序的库，提高LLMs效率，提供统一接口标准，并支持各种链式操作。它管理prompt、处理chains序列调用、进行数据增强生成、代理决策制定与执行以及记忆持久化等多个方面。LangChain在管理prompt、提供通用界面以适配所有LLMs、标准链式操作接口、和其他工具集成等方面具有核心优势。
-
Reactive Resume是一个免费的开源简历构建工具，用户友好，支持实时编辑、多种模板选择、拖放式定制，并与OpenAI集成以增强写作能力。其核心优势包括支持多语言、零用户追踪或广告投放、个性化链接分享给潜在雇主并跟踪查看量或下载次数等。
-
MultipleWindow3DScene项目展示了如何使用three.js和localStorage在同一来源的多个窗口上设置3D场景。它可以跨多个窗口显示3D场景，使用了three.js和localStorage技术。
原文链接:https://juejin.cn/post/7310786575213871154
要点解析:
-
本周极智一周回顾了AI算力国产化、通义开源、Gemini、鸿蒙以及蔚来等关键主题。其中，解读国产AI算力系列深度剖析了璧仞、摩尔线程、沐曦、燧原、灵汐、地平线等产品矩阵，揭示了国内AI芯片发展的多方面格局。
-
阿里通义开源行动成为焦点，LLaMA开源背后名与利兼得，为阿里云赢得算力市场增添实力。Gemini大语言模型的到来引发关注，然而面对GPT-4的竞争，其前路依旧充满未知。另外，我国宣布2030年商用6G，标志着通信技术再次迎来飞速发展。
-
鸿蒙、安卓、iOS三足鼎立，虽鸿蒙在生态建设方面仍需努力，但要在全球立足，必须走向国际。蔚来的换电模式和苹果妙控外设也在文章中受到探讨，展现了新能源和科技配件领域的创新思维。
原文链接:https://juejin.cn/post/7310151273005629451
要点解析:
-
谷歌发布Gemini，宣称是规模最大、功能最强的产生式人工智能模型，以不同规模版本满足各设备需求。Gemini在八项基准测试中表现优于OpenAI的GPT-3.5，特别在通用语言理解、推理、数学和编码方面。
-
Gemini支持多模式，能处理基于文字和影像的提示，例如解数学题。谷歌展示了Gemini在帮助学生完成家庭作业方面的应用。Gemini Pro版本将在Pixel 8 Pro上启用，向Android开发者提供nano版本，即可在智能手机和平板上执行。
-
虽然Gemini具备强大功能，但谷歌警告可能产生虚假信息。Gemini经过全面的安全评估，并通过对抗性测试，谷歌强调其速度优势，采用新的底层超级计算器架构和更新的处理芯片。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1403251.htm
要点解析:
-
营销人员中51%正在使用生成式人工智能，22%计划使用，但有39%表示不知道如何安全使用。
-
使用生成式人工智能的营销人员主要集中在内容创作和文案撰写，他们期望通过此技术节省时间，专注于更战略性工作，预计每周可节省5小时以上。
-
准确性和质量是营销人员最关心的问题，其中有67%表示公司数据未为生成式人工智能做好准备，71%认为其缺乏人类创造力和背景知识，需要人工监督。
原文链接:http://www.199it.com/?p=1631983
要点解析:
-
欧盟成员国及欧洲议会议员在36小时谈判后初步达成全球首个人工智能监管法规协议。法规覆盖大型通用AI模型，包括ChatGPT在内，标志着对快速发展技术进行全面基于伦理的监管的尝试。欧盟委员会称这是历史性一步，法案最早将于2026年生效。
-
苹果产品设计副总裁Tang Tan将于明年2月离职，导致苹果硬件工程部门调整。Tan负责iPhone、Apple Watch产品设计，他的离职引发对团队士气的关切。
-
英国竞争和市场管理局审查微软与OpenAI合作，关注其对英国市场竞争的影响。OpenAI表示微软的观察员席位未提供对其运营的管理权，强调没有控制关系。
原文链接:http://www.geekpark.net/news/328778
要点解析:
-
以色列理工学院和威尼斯卡福斯卡里大学的团队合作推出了GaUDI，一个用于逆向分子设计的引导扩散模型。该模型在有机电子学应用的分子设计中表现出极高的有效性，能够生成具有最优属性的分子，甚至超越原始分布。
-
SurfGen是浙江大学和碳硅智慧研究团队设计的计算机辅助药物发现新模型。通过两个等变神经网络，SurfGen在口袋结构方面表现出高敏感性，为基于生成模型的方案提供解决突变诱导的耐药性等难题的可能性。
-
清华大学研究团队发布了DeepSEED，一个人工智能辅助框架，用于高效启动子设计。由两个深度学习模块组成，DeepSEED通过模型迭代实现功能启动子的优化设计，在合成生物学领域展现了潜在的应用前景。
原文链接:https://juejin.cn/post/7310412236648153097
要点解析:
-
Clona.ai于上月推出，由成人影星Riley Reid和OnlyFans明星Lena the Plug共同创立。这是一款基于AI的聊天机器人，以模拟性愿望为主，用户需支付30美元每月。该机器人不仅限于性对话，还可谈论日常话题。与其他AI伴侣不同，Clona.ai的独特之处在于由成人内容创作者领导，并专注于保护其形象免受未经授权的克隆。
-
Reid的AI训练使用Meta的开源大型语言模型LLaMa，通过她的视频、播客、采访和成人内容捕捉多个方面，包括更冒险和私密的一面。创作者需回答数百个关于自己的问题，录制潜在对话，然后通过调整和实验，精细调节回复，以更贴近其个性和风格。这种新型的基于真实成人创作者的虚拟女友是AI伴侣概念的逻辑延伸，随着开源大型语言模型的免费提供，迎来了今年的繁荣。
-
虽然伴侣聊天机器人对用户的心理健康影响尚不明确，但对性工作者而言，这是一种深度连接受众的新途径，同时免去了繁琐的工作。成人创作者可以使用这些机器人永久保存自己的形象，即使停止创作也能继续赚钱。随着技术的发展，这些机器人将不仅限于对话，还将包括图像和视频，拓展虚拟体验的范围。
原文链接:https://mashable.com/article/sex-workers-cloning-ai
要点解析:
-
英国竞争和市场管理局宣布调查微软与OPENAI的合作关系，关注其对英国人工智能竞争的影响。微软坚称合作促进了领域竞争，保持了双方独立性。
-
美国联邦贸易委员会(FTC)也初步审查微软和OPENAI的金融合作，关切是否涉嫌违反反垄断法。FTC尚未决定是否正式调查，情况有待后续公布。
-
尽管市场竞争激烈，微软成为OPENAI大股东，但实际控制权仍在OPENAI基金会手中。这种合作在人工智能领域是否引发问题，仍是监管机构关注的焦点。
原文链接:https://www.landiannews.com/?p=101414
要点解析:
-
Google推出的Bard是一款全能型的对话生成人工智能聊天机器人，擅长从诗歌到代码的创造性表达。Gemini AI则是一位智者，以事实文件为支持生成深刻见解。尽管都带有谷歌印记，但在这场文本荣耀之战中，每个AI都展示了独特的优势。Gemini AI的镭射机智是否能超越Bard的艺术火花？阅读下文，了解这两个机器思维之间的对决，逐项比较它们的功能！当字节安定下来时，您将知道哪个思考机器更适合您的需求，创造力等。让我们准备好战斗！
-
Google的Bard是由Google AI开发的一款会话生成人工智能聊天机器人，使用先进的机器学习技术生成文本，翻译语言，撰写各种创意内容，并以信息丰富的方式回答问题。Gemini AI是由Google和DeepMind开发的一种多模式人工智能模型，旨在理解和推理不同类型的数据，包括文本、图像和音频。Gemini表现出色，甚至在某些场景中超过人类专家。Gemini专注于事实问题，而Bard则更适用于一般用途的应用。
-
Bard和Gemini AI都是由Google AI开发的大型语言模型（LLMs），但它们在训练数据、重点和优劣势上存在明显差异。Gemini AI在更大的数据集上训练，注重事实准确性，而Bard则侧重于广泛的功能。Gemini AI在生成复杂和微妙的文本方面更为先进，而Bard则在通用应用上表现更灵活。两者各有优势，用户的选择将取决于具体需求。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=28254
要点解析:
-
OpenAI最新推出GPTs，这是可以为特定目的构建的ChatGPT的定制版本，而无需编写代码。
-
GPTs将自定义指令和插件的优势结合在一起，不仅能生成更好的响应，还能为ChatGPT添加额外的知识和技能，如网页浏览、DALL-E 3和代码解释器。
-
用户可以使用GPT Builder创建自己的GPT，并在11月底推出的GPT Store中分享，根据使用量赚取收入。已有用户创造了Twitter/X Optimizer、Spotify PlaylistAI、Gif-PT等多种创意GPT应用。
原文链接:https://artificialcorner.com/p/openai-just-released-gpts-create
要点解析:
-
FastGPT是基于LLM大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理和模型调用功能。其可视化界面设计简单易用，支持自动数据预处理和丰富的工作流编排，同时集成强大的API，对外接口对齐了OpenAI官方接口。
-
FastGPT的应用场景包括专属AI客服、可视化界面创建、自动数据预处理、工作流编排和API集成。通过导入文档进行训练，模型能够根据文档以交互式对话方式回答问题，支持多种数据导入途径和复杂的问答流程设计。
-
安装和配置FastGPT相对简便，通过Docker进行安装，提供了详细的步骤。用户可以创建专属知识库，并通过测试确保模型能正确回答关于文档的问题，也可以关联多个知识库创建个性化的GPT应用，适用于产品服务助手或个人IP的搭建。
原文链接:https://juejin.cn/post/7310419610449526823
要点解析:
-
2024年12月，OpenAI推出SantaGPT，借助GPT-4支持，为用户提供个性化的圣诞建议。用户可获得关于礼物选择、活动策划等建议，具备更强大的分析和生成图片能力。
-
SantaGPT引发热潮，广受欢迎。通过生成温馨圣诞故事、个性化礼物建议等，展示了GPT-4在创造性生成上的卓越表现，为用户解决圣诞选择困难问题。
-
OpenAI提供使用说明，要求圣诞老人形象，保持轻松愉快的语气，避免负面或非节日性话题。用户亦可生成煤炭图像，应对可能的劫持尝试。
要点解析:
-
Grok AI是X最新推出的令人振奋的AI聊天机器人，旨在与ChatGPT等大型语言模型竞争，使用户能够进行关于当前事件和X平台热门话题的自然对话和提问。
-
Grok的关键差异在于，它专门在数十亿条X推文上进行了训练，并可以访问平台的实时数据。这使得它能够根据当前的趋势和讨论提供非常及时和相关的回应。
-
尽管Grok目前仅对美国的X Premium+订阅用户开放，但国际用户在美国以外的地区也有办法访问这款强大的新型AI聊天机器人。本文将涵盖您需要了解的一切，包括Grok AI的主要特性和功能概述、如何在美国以外地区访问Grok、Grok用户体验的步骤、与ChatGPT等AI聊天机器人的比较，以及作为技术作家对Grok能力的实际体验。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=28259
要点解析:
-
FastGPT是基于LLM大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理和模型调用功能。其可视化界面设计简单易用，支持自动数据预处理和丰富的工作流编排，同时集成强大的API，对外接口对齐了OpenAI官方接口。
-
FastGPT的应用场景包括专属AI客服、可视化界面创建、自动数据预处理、工作流编排和API集成。通过导入文档进行训练，模型能够根据文档以交互式对话方式回答问题，支持多种数据导入途径和复杂的问答流程设计。
-
安装和配置FastGPT相对简便，通过Docker进行安装，提供了详细的步骤。用户可以创建专属知识库，并通过测试确保模型能正确回答关于文档的问题，也可以关联多个知识库创建个性化的GPT应用，适用于产品服务助手或个人IP的搭建。
原文链接:https://juejin.cn/post/7310419610449526823
要点解析:
-
大语言模型（LLM）具有制造幻觉的天赋，这是其与生俱来的特性，而非缺陷。OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 引发了关于大模型幻觉的激烈讨论。他认为，大模型的全部工作实质上就是制造幻觉，将其比喻为一种“造梦机”。
-
幻觉在LLM中并非错误，而是其最显著的特点。不同于大模型，搜索引擎是相对不具备创造力的，因为它直接返回数据库中最相似的训练文档，缺乏幻觉。因此，LLM存在幻觉并非缺陷，而是其独特之处。
-
许多研究者提出，解决幻觉问题的关键在于大语言模型助手，而不是LLM本身。有效的方法包括检索增强生成（RAG）、上下文学习、多样本不一致性等。综合而言，LLM的幻觉并非缺陷，解决幻觉问题需要专注于大语言模型助手的优化。
原文链接:https://www.ithome.com/0/738/281.htm
要点解析:
-
微软最近对 Copilot 进行升级，新增了对 YouTube 视频的总结能力。使用 Microsoft Edge 打开 YouTube 视频时，Copilot 可直接总结视频内容，无需观看整个视频。
-
Copilot for YouTube 的总结功能依赖于视频字幕和预处理。若视频有字幕，Copilot 将优先使用字幕生成总结内容。然而，并非所有视频都能被成功总结，原因在于微软未对某些视频进行处理。
-
微软通过在云端处理用户发起的总结请求，标记处理好的总结内容到相应视频，确保其他用户也能看到总结。这一改进使得 Copilot 在处理缺乏字幕的 YouTube 视频时更具可用性。
原文链接:https://www.landiannews.com/?p=101410
要点解析:
-
随着Gemini的发布，AI领域再次引起轰动。然而，AI时代是否会让程序员成为过去？通过对互联网发展的类比，我们可以描绘出AI对程序员职业的可能演进。
-
在互联网初期，搜索团队是人与技术之间的翻译层，类似于现在的程序员。然而，随着搜索变得普遍且简便，翻译层逐渐消失，人工智能辅助的阶段已经开始，AI成为开发团队的助手，提供代码建议，如Github Copilot。
-
展望未来，人工智能可能演变成团队成员，拥有完全的代码访问权限。最终，AI可能主导整个开发过程，从需求分析到编写代码，甚至在没有源代码的情况下完成全部工作，推动软件开发领域向未知的第五阶段迈进。
原文链接:https://juejin.cn/post/7310146814564843531
要点解析:
-
由贾佳亚团队最新研究推出的LLaMA-VID多模态大模型实现了对超长视频的处理能力。通过简单而创新的方式，将每帧图像的token数量压缩到仅有2个，使得模型可以高效处理电影等超长视频素材。LLaMA-VID不仅能精准回答电影细节，还对角色进行深度理解和分析，展现出出色的多模态处理能力。
-
LLaMA-VID的关键在于采用上下文编码和图像内容编码，将每一帧图像的token数量极大压缩，使得模型能够轻松处理超长视频。其框架简洁明了，包括视觉嵌入生成、文本引导特征生成、指令调优等步骤。通过几行代码，实现了单帧2 token表示。实验证明LLaMA-VID在多个视频问答和推理榜单上取得了SOTA成果。
-
除了电影，LLaMA-VID还能对图片进行准确解读，通过简单的几行代码实现单帧2 token表示的方法，取得了在图片问答上的显著提升。研究团队提供了模型的微调和预训练权重，以及多阶段的训练过程。LLaMA-VID的应用范围广泛，可支持长视频输入，为处理多模态数据提供了新的思路。
原文链接:http://www.qbitai.com/?p=105282
要点解析:
-
本文介绍了在B站上受欢迎的AI绘图与古诗词结合创作的趋势。通过使用工具如Midjourney和GPT-4，创作者能够生成既形象又抽象的古诗插图，引发网友对文言文的新颖关注。文章举例展示了使用AI生成插图的过程，强调了提示词在影响生成结果方面的关键作用。
-
通过对古诗词的提示词调整，GPT-4能够呈现出不同风格的插图，从而达到“灵魂出窍”的效果。作者分享了在创作过程中的体会，强调了提示词对模型输出的引导作用。最后，文章提到观众对这类作品的喜爱，以及评论中对创作要保持趣味和雅致的看法。
-
文章总结了AI绘图与国学经典相结合的创作趋势，并通过具体案例展示了如何借助GPT-4等工具，通过巧妙设置提示词，创作出引人入胜的古诗插图，引发观众的兴趣与共鸣。
原文链接:https://www.ithome.com/0/738/275.htm
要点解析:
-
生成式AI应用构建器为企业提供了设计、开发和部署AI应用的简便方法，无需手动编码，降低了开发时间和成本。在众多工具中选择最佳生成式AI应用构建器的过程可能令人困扰，我们通过审查现有工具并整理了最佳生成式AI应用构建器的列表，包括它们的特性、优缺点和定价，以帮助您确定最适合您业务的选项。
-
Appy Pie: 以易用性而闻名，是无代码生成式AI应用开发平台。它使用简单的拖放界面，使您能够轻松设计和定制应用或网站。Appy Pie的生成式AI功能允许生成图像、标志和艺术品，提供诸如文本转图像生成器、文本转标志生成器、照片增强器、NFT生成器等多种生成式AI能力。此外，平台提供大量AI生成的模板，如海报、卡片和其他业务图形设计模板，以加速应用开发过程。
-
Mobincube: 以经济实惠而著称，可在无编码知识的情况下创建和发布移动应用。它提供直观的拖放界面和各种模板和设计元素，帮助您根据业务需求构建和定制应用。Mobincube的免费计划提供广泛的应用构建功能。然而，该AI应用构建器似乎更注重经济实惠而不是顶级功能。
-
Google AppSheet: 以高级功能而著称，通过使用AI技术根据用户要求和定制自动生成应用功能。虽然AppSheet提供一些自动化和机器学习功能，但主要专注于提供无代码开发环境，使您能够创建可以智能理解和响应用户输入的应用。该平台在互操作性方面表现出色，可以连接到托管的Excel文件、Google Sheets、Google Drive、Cloud SQL等多个平台。
原文链接:https://www.eweek.com/?p=223451
要点解析:
-
谷歌近期发布了Gemini，作为OpenAI GPT-4的竞争对手，Gemini Ultra在多项测试中表现出色。
-
Gemini Ultra的最先进模型在数学、编码、学科知识等方面超越GPT-4，尤其在历史、法律、Python代码生成以及需要多步推理的任务中表现卓越。
-
Gemini Ultra在Massive Multitask Language Understanding test（MMLU）中取得90%的高分，超过GPT-4的86.4%，更令人瞩目的是，它是首个在MMLU上超越人类专家的模型。
原文链接:https://www.businessinsider.com/gemini-ultra-google-ai-smarter-than-openai-gpt-4-2023-12
要点解析:
-
特斯拉CEO埃隆·马斯克建议OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨凯弗考虑加入xAI或特斯拉。最近，苏茨凯弗在OpenAI经历罢免和董事会改组，引发行业关注。马斯克曾在社交媒体上提到苏茨凯弗应加入xAI，暗示可能的人才争夺战。
-
马斯克和苏茨凯弗关系复杂，苏茨凯弗曾因OpenAI董事会行动辞职，但随后回归。马斯克对OpenAI发展方向不满，认为其演变为闭源公司，与当初的非营利初衷背道而驰。他警告人工智能风险，强调对苏茨凯弗的信任和道德导向。
-
马斯克创办xAI，发布竞争对手ChatGPT。若苏茨凯弗离开OpenAI，将对人工智能领域产生深远影响，考虑到其曾是OpenAI成功的关键人物，加入其他公司将引发重大变化。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1403261.htm
要点解析:
-
苹果芯片研发历程横跨多个时代，从1984年Motorola 68k到如今的M1芯片。在不同架构间的转变中，苹果通过巧妙的过渡技术确保了软件生态的平稳迁移。PowerPC到Intel x86，再到M1，每次升级都伴随着硬件创新和操作系统的巧妙适配。
-
苹果的过渡策略包括仿真器、宽二进制文件等创新，成功实现了从Motorola到PowerPC的顺利过渡。在面临Wintel联盟的竞争中，苹果联合IBM和摩托罗拉，采用RISC策略，推出了PowerPC，为苹果带来了新的市场差异化。
-
M1芯片的异构计算、统一内存架构、超标量架构等设计使其性能达到新水平。苹果通过对硬件和软件的极致把控，完成了从Intel x86的反超，展示了其在芯片研发领域的强大实力。
要点解析:
-
大模型的幻觉问题成为讨论焦点，OpenAI科学家Karpathy认为大语言模型的主要工作是制造幻觉，将其比喻为“造梦机”。他指出，幻觉并非LLM的缺陷，而是其最大特点。人类需理解LLM是认知的模拟器，而非智能替代品。
-
亚利桑那州立大学的Kambhampati教授认为，将拟人化概念强加在LLM上是徒劳的，应将其视为认知矫正器，补充人类认知。他建议有效利用LLM的优势，而非过度拟人化。在幻觉问题上，他强调人类需检查LLM产生内容的一致性。
-
对大模型的幻觉问题，Vectara的排行榜显示GPT-4在总结短文档方面表现优异。然而，John Schulman指出幻觉分为两类：模型猜测错误和模型完成行为。解决幻觉问题关键在于克服模型对训练数据的行为克隆，有效利用LLM作为认知模拟器的优势。