MIT博士让机器人自学“常识”：大模型加持 可自主完成复杂家务劳动

MIT博士让机器人自学“常识”：大模型加持 可自主完成复杂家务劳动 相关研究论文以“Grounding Language Plans in Demonstrations Through Counterfactual Perturbations”为题，以会议论文的形式已发表在人工智能（AI）顶会 ICLR 2024 上。麻省理工学院（MIT）电气工程和计算机科学系博士 Yanwei Wang 为该研究论文的通讯作者。他表示，模仿学习是实现家用机器人的主流方法。但是，如果机器人盲目地模仿人类的运动轨迹，微小的错误就会不断累积，最终导致执行过程中的其他错误。“有了我们的方法，机器人就能自我纠正执行错误，提高整体任务的成功率。”让机器人掌握一点家务常识从擦拭溢出物到端上食物，机器人正在学习如何完成越来越复杂的家务劳动。实际上，许多家庭机器人都是通过模仿人类行为来学习的，它们被编程为复制人类指导它们完成的动作。然而，由于以往的机器人不具备常识，除非人类工程师通过编程让它们适应每一个可能的碰撞和轻推，否则它们并不一定知道如何处理这些情况，就会从头开始执行任务。或许，通过加入一些“常识性知识”，机器人可以在面对将它们推离训练轨道的情况时有所准备。据论文描述，Yanwei 等人通过一个简单的日常任务验证了他们提出的方法的有效性。该任务看似非常简单，即从一个碗中舀出弹珠，然后倒入另一个碗中。然而，在先前的方法中，为了让机器人完成这项任务，工程师往往会让机器人在一个流体轨迹上完成“舀”和“倒”的动作，并可能多次重复，让机器人模仿人类的一些示范动作。问题是，虽然人类可能会一次性演示一项任务，但这项任务取决于一系列子任务或轨迹。例如，机器人必须先将手伸进碗里，然后才能舀水，在移动到空碗之前，它必须先舀起弹珠。如果机器人在这些子任务中的任何一个过程中受到推挤或犯错，那么它唯一的办法就是停下来，从头开始。除非人类工程师明确标出每一个子任务，并为机器人编程或收集新的演示，从而让机器人从上述失败中恢复过来，在瞬间进行自我纠正。“这种程度的规划非常繁琐，” Yanwei 说。于是，在这项研究中，Yanwei 及其团队将机器人的运动数据与大型语言模型的“常识性知识”联系了起来。他们使机器人能够从逻辑上将许多给定的家务任务解析为子任务，并对子任务中的干扰进行调整。基于此，机器人就能继续前进，而不必返回并从头开始执行任务。而且重要的是，人类工程师也不必为每一个可能出现的故障编写详细的修复程序。据介绍，这些深度学习模型可以处理大量的文本库，并以此建立单词、句子和段落之间的联系。通过这些联系，大型语言模型可以根据它所学到的上一个词后面可能出现的词的类型生成新的句子。另外，除了句子和段落之外，大型语言模型还能根据提示生成特定任务所涉及的子任务的逻辑列表。例如，如果被要求列出将弹珠从一个碗中舀到另一个碗中的动作，模型就可能会产生一系列动词，如“够”、“舀”、“运”和“倒”。“大型语言模型可以使用自然语言告诉机器人如何完成任务的每一步。人类的连续演示就是这些步骤在物理空间中的体现，” Yanwei 说，“我们希望将两者联系起来，这样机器人就能自动知道自己处于任务的哪个阶段，并能自行重新规划和恢复。”Yanwei 表示，他们的算法现在可以将远程操作系统收集的数据转化为强大的机器人行为，尽管有外部干扰，机器人仍能完成复杂的任务。不足与展望尽管这一方法能够使得机器人在没有人类的帮助下进行自我纠正，从而完成复杂的家务劳动，但也存在一定的局限性。例如，虽然他们的方法不需要大量的人类演示，但它需要大量的试错和具有重置能力的环境，以便收集轨迹的任务成功标签。不过，研究团队表示，这种数据效率低下的问题可以通过主动学习来解决。此外，促使大型语言模型为学习分类器找到合适的状态表示也需要一些技巧。在未来的工作中，他们希望以端到端的方式结合模式分类器来学习状态表示。参考链接： ... PC版： 手机版：

【周鸿祎关于大模型的2023年100条语录】

【周鸿祎关于大模型的2023年100条语录】 1、2024大模型发展四大预测：大模型不会垄断，不会成为操作系统，将会无处不在。不像操作系统全世界就那么几套； 大模型一方面追求“大”，另一方面也会追求“小”，汽车上可能会部署出来更多的大模型； 多模态将成为国产大模型的标配；国内会出现很多垂直大模型，走进百行千业，向产业化方向发展。 2、不要高估大模型现在的能力，也不要低估大模型未来的潜力。 3、建立 AI 信仰：相信 Al是真 Al、相信Al是工业革命级技术、相信 AI将重塑所有业务、相信不拥抱AI的公司和个人都将被淘汰。 4、All in AI 要思考的三个问题：对上对下一一组织内部所有人是否都在用AI？对内一内部业务流程被改造会怎么样？对外一一产品和服务被AI加持会怎么样？ 5、未来衡量公司前景要看“含 AI量”：业务中有多少环节被 AI 优化、被 AI 赋能、被AI改造。 6、我是做安全出身的，本来应该是最悲观的人，因为我们看到的往往都是技术带来的负面效应。但在大模型这件事上，我是坚定的发展派。 7、中国不发展大模型才是最大的不安全，虽仍存差距，中国大模型发展速度已是奇迹。 8、大模型不是风口和泡沫。即使是风口，也得吹五年到十年。对创业者来说，还有十年红利期。 9、场景红利是中国大模型弯道超车的关键，大模型真正的机会是结合场景发展垂直大模型。 10、大模型现在还很「高大上」，要把它拉下神坛，真正的走进千家万户，影响百行干业，这才是大模型引发工业革命的道路。 11、大模型的未来不会成为操作系统，而是会成为个人电脑，成为数字化系统的标配。 12、未来大模型在中国的发展之路：不会有垄断，不会只有3-5个大模型，大模型将无处不在。 13、开源就像是 AK47：价格便宜，火力足，分量够，能够实现「科技平权」。 14、大模型领域，巨头一定会用全家桶的思路，把自己的全家桶产品装上它们的大模型。用户会就近使用，所以存量市场在未来很难有大的改变。 15、80% 去中心化的企业级市场，蕴含着巨大的机会。 16、大模型能产生知识模糊、制造知识幻觉，可以看成创造力的展现。在此之前，世界上所有的动物只有人类会瞎编。 17、国家大战略是产业数字化。互联网企业要甘当配角，顺势而为，把数字化能力和大模型能力赋能传统企业，特别是制造业，帮助他们实现数字化、智能化。 18、行业大模型可能是一个幻觉。不会出现公有服务的行业大模型，但很多企业仍然会做私有的行业大模型。 19、垂直大模型是创业者的金光大道。 20、在企业里面做大模型，要忘掉 ChatGPT 这个榜样。 21、大模型的六个垂直的趋势：行业垂直化、企业垂直化、专业垂直化、小型垂直化、分布式垂直化、专有垂直化。 22、把大模型看低一点，就是企业业务系统的智能化的升级。企业业务系统分成很多垂直的部分，大模型也应该做到专业垂直。 23、企业里不一定需要GPT4 这样的全才、通才或者天才，而是需要有垂直领域经验和技能的人才，这就是垂直模型要干的事情。 24、（创业者）不要等到大模型无所不能才开始做，只要想清楚了产品应用的场景，现在就能做。 25、大模型创业要快速行动，first move，just do it。 26、大模型最常用的功能只有两个：知识问答、写作生成。应该先把大模型这两个功能找到各种细化的垂直场景应用。 27、大模型不是万能的，很多业务系统是不能被取代的。创业者千万不要介入旧系统的改造之中，陷入其中可能长期无法交付。 28、大模型要跟现有的系统做一定的隔离，尽量少发生 API，函数调用的联系。 29、人工智能应当作为副驾驶，不要让它来做出不可撤销的决定。 30、坚持 AI 普惠的原则，大模型发展要以人为本。 31、做大模型的创业，不要给企业宣扬有了这个东西就会裁员。 32、能用程序解决的问题千万不要用自然语言去解决问题。不要去迷信 LUI，未来 CUI、GUI将成为主流。 33、构建企业级大模型，应该遵循安全、向普、可信、可控。 34、永远让人在决策的回路上，而不能让大模型决策。 35、大模型技术的三大发展方向：机器人、自动驾驶、科学研究。 36、大模型是工业革命级别的技术创新，美国AIlin Al，正掀起一轮新的产业革命。 37、大模型企业级场景应用要炼就“九阳神功”一：私有化部署千亿通用大模型。二：AI生产力工具集。三：个性化定制数字员工。四：数据工厂、知识工厂、模型工厂。五：基础大模型。六：训练垂直模型。七：智能体工场。八：业务连接与协作平台。九：全面AI化。 38、做大模型要坚持长期主义，肩负起担当，保持理想主义。 39、绝大多数人这辈子的使命是用好 Al，而不是做Al。 40、数字人最重要的是能够有自己的人设，最后能够自主学习，能够连接外围系统。 41、未来的数字人不是简单的对口型的形象，也不是简单的念稿的机器，而是能够真正跟每个人进行对话、交流，进行帮助、讨论。 42、不是只有当老板才有助理。我们做人工智能，最重要的是让每个人都可以有一堆 AI 助理为自己所用。 43、每个企业员工都可以有自己的数字专家、数字助手。 44、数字永生这个概念离我们并不遇远，我们可能模拟出来一个伊隆，马斯克，一个爱因斯坦，一个周鸿祎，数字人模拟他们的说话口吻、思维方式、知识和积累，使得我们可以跟他们去交流。 45、数字人可以让我们换一种读书的方式，不是死读书，而是直接和书里的人产生交流。 46、人工智能不是新物种，是新工具。 47、怎么保证大模型不说错话，训练另外一个 大模型来训练这个大模型，这不是个笑话。 48、中国已经进入“百模大战”，各家做大模型基础能力都差不多，比拼的是谁对普通人来说更好用。 49、大模型发展 3个月，相当于历史上的技术发展30年。 50、大模型不会造成大规模失业，反而提升效率。 51、通用技术才能引发工业革命，像水电一样输送到办公E族。 52、大模型价值不仅仅在于使用量，在于未来把 AI能力通用化、泛化、垂直化。 53、未来在职场上，熟练掌握 AI 有时候要比职场经验更有优势。 54、大模型能让小白变成专家，能帮助一个普通的坏蛋写出出色的钓鱼软件，与此同时也能扮演“正义助手”。 55、我们不能把大模型当作黑盒子，了解工作原理，才能从根本上解决安全问题。 56、AI 进化应该以人为本，大模型应该成为人类的朋友和助手。 57、大模型不是玩具，不是搜索引擎、不是聊天机器人、这些都是它亲民推广的伪装，背后强大的超级大脑代表着超级人工智能时代的来临。 58、大模型出来前，所有自动驾驶都只是辅助驾驶。 59、只有有了多模态全面的能力，才预示着大模型真正地走上一个新的台阶。 60、谁真正通过大模型把人类的语言做了重新的编码、学习、训练，也就对人类掌握的知识有了一个重新的压缩和蒸馏。 61、GPT 的模型、算法、路线是已知的，但是出现很多现象 OpenAI 的人也没法解释，比如智力的突变，语言及逻辑的迁移，像是从猿到人的变化。 62、大模型帮我们解锁了很多原来只有专业人士才能解锁的技能，比如写代码、绘画，让有才华但缺乏专业训练的人也可以发挥自己才华。 63、超级人工智能不应该先解决娱乐问题，应该反向解决常温超导和可控核聚变问题，帮助人类实现能源自由。 64、搜索不会犯错，是因为搜索不智能，真正的人工智能一定会犯错，它的错误来自海量知识在推理过程中产生的突变。 65、在大模型面前，人类自认为独有的特质不存在了：想象力、创造力。 66、不必质疑大模型的创作是模仿和借鉴，人类写东西哪个不是模仿和借鉴呢？ 67、我们老说眼见为实，耳听为虚。现在来看，未来互联网上大量的内容会不会都是AI生成的？所以希望大家正确地使用文生视频能力。 68、数字人是未来人工智能大模型对我们每个人和对每个企业来说最合适的入口。 69、未来，有不同人设，不同经历，不同角色的数字人可以在人工智能驱动下，一起来帮人们做脑力激荡，完成共同的目标。 70、未来数字人会继续迭代，调用大模型的能力。拥有大模型不具备的长期记忆力。同时，数字人可以有自己的目标、规划和分解能力，使得它可以不断地调用各种垂直的模型完成任务。 71、未来人工智能的发展不仅仅是大模型核心能力的增加，外部功能的包装，人工智能跟每个人的工作、生活贴得更近，每个人能更自如地使用人工智能。 72、大模型会一本正经胡说八道，恰是大模型真正智能的体现，也是最可怕的地方。因为人才会犯错误，才会胡编乱造，能描绘不存在的东西。 73、大模型的训练过程分成三层：知识铺垫、基于人工反馈的强化学习、价值观的校正纠偏，很像一个小孩从小到大学习的过程。 74、用人类聊天素材训练出来的机器人不只是“人工智障”，更是“人工杠精”。 75、任何行业的APP、软件、网站、应用，都值得用大模型的能力重塑一遍。搭不上这班车就会被淘汰。 76、大模型将作为“发电厂”把大数据加工成“水”和“电”，通过API接口以SaaS服务的方式输出给千行百业，全面提升人类社会智能化水平。 77、大模型可以极大地提高劳动生产率。用的人越多，教它的技能越多，它就能进入更多新的领域。 78、未来每个行业、每个公司、甚至每个人都会有自己的私有化的大模型。 79、OpenAI在ChatGPT的研发上做到了“四大一强”：大模型、大数据、大算力、大标注、强算法。 80、我们中国人的工程化能力很强，我们模仿能力也很强，后来居上也不是不可能。 81、一人捅破窗户纸，千军万马独木桥。从0到1难，但中国公司技术打磨很强。剩下就是时间，问题。 82、数据获取和清洗、人工知识训练和场景是大模型未来发展的三个关键。 83、“机器人造机器人”可能会从大模型具备写软件能力时开始。

英伟达、微软、苹果三家公司市值近10万亿美元，大家有何感想？

英伟达、微软、苹果三家公司市值近10万亿美元，大家有何感想？ 圆胖肿的回答 没啥大问题，这三家都是ai相关概念股 微软，openai，前几天新闻，微软把自家搞ai的员工都给裁了，全部转给openai去做了，微软中国relocate到国外的有相当一部分是搞ai的组，危险咯，微软中国是一个前途堪忧的机构，中国人在里面斗不过印度人的，relocate更是不靠谱，被relocate到国外再裁员完全可能。微软是软件层面的ai，主要竞争对手是Google，另外openai前首席科学家也创业了，也是要跟openai面对面竞争的 英伟达，gpu概念股，gpu这个东西就是英伟达发明的，最早用在游戏显卡上，后来被用在ai上，现在英伟达的ai用gpu销量已经超过游戏用gpu了，现在英伟达主要收入来自ai，尤其是数据中心用的gpu，反而是客户端似乎慢慢越来越多其他厂家做的gpu，而非依赖英伟达了，等下说苹果时候说，这一块英伟达主要竞争对手有博通，博通提出了xpu的概念，xpu就是用在数据中心的云计算上ai芯片，还有amd，这两个股价也都在涨，博通刚创新高，amd今年3月新高 苹果，苹果的ai概念来自客户端，尤其是自研的m系列芯片，统一内存架构给了ai很多想象空间，内存既可以给cpu用也可以给gpu用，所以m系列芯片可以视作廉价的ai芯片，mac是可以跑大模型最便宜机器，其优势就来自统一内存架构，内存怎么也比显存便宜啊，能把内存当显存用，就是它便宜的秘诀。苹果之后，现在高通和intel都纷纷推出自研的统一内存架构芯片，现在高通的股价也创了新高，intel因为它的统一内存架构芯片月亮湖还没上市，所以等上市后再看它的表现，月亮湖预计今年下半年上市，然后客户端统一内存架构上的ai芯片，叫做npu，n代表神经网络的意思，统一内存架构可以带来，能耗低，传输快，以及内存当显存用成本低的三重优势 ai时代的大幕已经徐徐拉开，对于国内企业而言，微软的ai算法，英伟达的算力，都是相对容易被克服的障碍，算法国内人矿资源丰富，有批量生产的985系列劳工，不愁。 数据中心用gpu，国产gpu造不过你，但是可以堆机器嘛，数据中心，云端堆机器不很正常，反而是客户端，统一内存架构芯片，国内很难搞出来，需要多年的积累，因为统一内存架构芯片现在用的都是台积电3nm的制程，而且这个芯片可以带来足够的便携性，方便带在身上移动，国内要突破到3nm，还要很多年，所以这一块，最难赶上，前两个容易一点 via 知乎热榜 (author: 圆胖肿)

今天是2020/5/18(一)中午

今天是2020/5/18(一)中午 大家好。我是郭哲荣 凌晨说费半大跌 今天台股恐怕会开低 果然台股开了个相对低点 但跌到上周五低点后就收敛 刚才更是拉到快平盘 虽然现在的台股 是下跌约50点 但其实亚股都是上涨的 台股弱主因是权值股的下杀 台积电大跌超过2% 要是扣除台积电 台股今天表现是很好的 看看柜买就知道 今天一度还上涨 表示仍有资金进驻台股 而台积电的大跌 原因是将来美国 可以阻止台积电向华为供货 台积电要是少了华为的订单 可能冲击20%的营收 这也是台积电大跌的原因 但是 我昨天文章有提到 少了华为这客户 不代表大家不买手机 华为不跟台积电下单 跟别家下单 只会减少华为的销量 那自然而然 就会有人改买苹果或其他手机 台积电仍然是受惠 没有想像的这么严重 而华为禁令也有受惠股 联发科今天一度冲上涨停 减少台积电大跌的冲击 另外鸿海下跌超过2% 原因是 第一季的财报是比较差的 但法说会上也提到 第一季可能就是谷底了 对于第二季的展望仍然乐观 其实第一季财报差 很大部分是因为防疫成本 在疫情好转且有解药情况下 鸿海的未来还是很不错的 个股方面 我们很多股票都有创新高 【4977众达-KY】 【3533嘉泽】 一度创下近期新高! 【2421建准】 也有大涨超过4% 再创下新高点! 【4746台耀】 【1762中化生】 今天双双大涨 涨幅都超过4% 而美国阿姨、台湾表哥 【6278台表科】 今天也创近期新高 我上周提到 大户周一可能会拉台表科 果然台表科开盘上涨2%多 接著下跌后再拉回平盘 这也代表大户的力量很强 对于未来我仍然持续看好 另外 被动元件族群 最近进入区间整理 但我上周说过 可能要等台股大盘拉上去后 被动才会整个喷出去 第二季全球经济会开始复苏 对于被动元件的需求会更大 我对后市仍是非常乐观的 而其他股票如 【一生精彩】 -【3374精材】 今天比较弱势 但基本面仍然很好 我认为整理后都有机会上攻 今天个股的震荡很大 PCB族群变重灾区 欣兴甚至跌停 PCB族群是8523点以来 涨幅很大的族群 今天就变提款机了 因为华为是 这些PCB族群的主要客户 但就像我讲的 华为若真的不行 还是有其他厂商取代华为 影响不会有这么大 而稍早FED主席鲍尔 提到中长期而言 不该看坏美国经济 更重要的是 他说若没有第二波疫情 他看好经济在下半年复苏 并在疫苗问世后完全恢复 鲍尔都说得这么清楚了 我觉得在天气变热 以及有解药的情况下 有第二波疫情的机率 真的微乎其微 也就是说 经济会越来越好 台股的拉回 都是进场的好机会 5月底 还有更多的 瑞德西韦临床数据 准备要公布 这些实验都是在 瑞德西韦获得FDA授权前 就在进行的 我个人预期 数据一定也会很好 而且这次的是解盲的数据 若是比想像中还好 会有利于大盘 其实既然已经有解药了 那么最重要的就是如何量产 要是解药能量产 经济面就一定能好转 疫苗反而不是最紧急的部分 也因此我一再强调 拉回时更要买股票 要是等到美国 没有继续新增案例 到时候股票都喷到天边了 你也只能望股票兴叹了!!! 今天的节目 我会特别提到 为何今天的小道琼指数急拉 这对台股的后势 是有决定性的因素 今天的节目 你不得不看喔!!

今天是2023/5/11(四)中午

今天是2023/5/11(四)中午 大家好。我是郭哲荣 看到今天的盘 投资朋友 是什么心情呢? 我觉得 就是两个字 【委屈】 超级委屈啊! 大盘居然 又大跌百点以上 柜买指数更惨 跌幅超过1.5% 直接掼破季线 市场上的恐慌气氛 搞得好像 快要世界末日了一样 有必要吗? 今天为什么跌? 很简单 昨天外资期货多单 大砍10624口 加大今天恐慌蔓延 但是 隔壁的日韩股 以及太平洋对面的美股 表现都不错! 何必这么紧张? 昨晚 美国公布的CPI数据 居然是4.9% 低于预期的5% 也惊艳到哲哲了 因为见4不容易 但见到4 就会万事如意! 就是因为见到4了 美股的那斯达克指数 才会创下8个多月新高! 美股这么强势的情况下 台股会独弱吗? 美股收涨 和台股连动性高的韩股 今天也是持续上涨 所以 大家真的不要自己吓自己 行情并没有 你想像中的么悲观 要知道 CPI的年增率 已经连续10次下滑 而且 最重要的是 通膨4.9% 但利率已经来到5%~5.25% 高于通膨数据 联准会不太需要再次升息了! 再加上滞后性的考量 通膨还会再持续下滑 对股市来说 就是来之不易的利多! 个股部分 首先 【五够强】飙股之一 【6245立端】 早盘一度大涨超过3% 与台达电有策略合作 业绩持续成长 更厉害的是 4月份的营收8.1亿 月增12.83%、年增37.7% 年月双增 在台股4月份的表现 已经是模范生了! 还有 AI概念股的 【6531爱普*】 股价小涨震荡 表现抗跌 去库存化Q1就接近尾声 预计营收能逐季成长 全年营运 依然有机会小幅成长 比护国神山还强! 我认为 股价能够慢慢走高! 以及 ABF载板三雄 【3037欣兴】 【8046南电】 也是抗跌、小涨震荡 ABF的股价 之前就筑底完成 长期而言 规格提升的趋势不变 越来越多法人 开始认错回补 投信卯起来大买 之后喷出去 会一发不可收拾! 另外 被动元件厂 【2492华新科】 早盘表现不错 一度重回百元大关 但之后被大盘拖累 四月份的营收 只有小幅月减1.24% 昨天还有新闻指出 获得了陆厂手机订单 营运有望持续提升 股价迟早会站稳百元关卡! 最后 碳权概念股 【1904正隆】 连续2天回档 马上就要来到 我设下的黄金买点 至于是哪里 这就是会员权益 但我对买进的点位 相当有信心! 今天会下跌 还有另外一个原因 就是台股上市柜企业 4月份的营收 表现真的是差强人意 3月有83家营收创新高 4月营收创新高的 衰退到只剩16家 但是 营收只是过去的数字 股价要反应的 应该是未来展望 今年上半年会衰退 早在好几个月前 大家就都知道了 而且 我早在1月初 就已经跟大家提前预告 今年的股市关键字 就是【卡】 上半年就是 上则下、下则上 整个卡住 现在的情况 就是卡住了 但是 CPI连10降 很多公司的展望 都说下半年会越来越好 现在已经五月了 剩不到2个月的时间 就会进入下半年 既然都知道 业绩会越来越好 最后 记住我说的话 那指创下8个多月新高 看起来一副 就是要继续创高的样子 台股还是会上万六! 现在这种恐慌性错杀 不就是我们 进场做多的绝佳时机点吗? 让经济日报选股比赛 冠军纪录保持人 郭哲荣我 带你一起择优进场! 要赶快加入我的行列 马上按下方免付费电话 0800-66-8085 或直接私讯我 询问入会事宜 记住 眼前的黑不是黑 是让你上车的机会!

Rewind预售的AI吊坠，59美元一个，已经在美国卖了3000多件了，甚至实物长什么样都还没公布，图上这个只是示例，真正的设计

Rewind预售的AI吊坠，59美元一个，已经在美国卖了3000多件了，甚至实物长什么样都还没公布，图上这个只是示例，真正的设计稿还在敲定过程中。 这个产品很有意思，卖得好是有原因的。先说Rewind这家公司吧，它在ChatGPT上线之前就已经有很多用户了，Rewind这个名字翻译过来是「倒带」的意思，跟它提供的服务很接近： Rewind for Mac相当于一个在你使用电脑的过程里不断录屏的软件，会把你的所有操作、语音和文本全部备份下来，并用AI进行理解，当你需要「倒带」的时候，比如你忘了早上远程会议里老板助理穿的什么裙子，或者记不太清昨天看直播时一闪而过的某个画面，都可以用Rewind「倒带」找回，告诉AI大概想找什么就可以了。 创始人小时候丧失了听觉，一直在用助听器，这让他意识到工具对于人类器官的增强价值，Rewind其实就是针对记忆能力的增强，大脑实际上是很健忘的，很多不重要的记忆不会得到保留，而Rewind可以很好的成为一个副脑，在你需要想起什么的时候提供检索结果，所以这款产品也被称作是「人生搜索引擎」，如果你一种用下去，至少这一辈子在电脑上的操作全部都会备份下来，随时可供调用。 Rewind的技术主要体现在两个地方，一个是AI大模型，用于处理海量的个人信息，另一个是压缩算法，为了确保隐私，所有的录制数据都保存在用户本地，所以储存体积会有接近4000倍的压缩比例，不会塞满电脑硬盘。 但是Rewind也有很明显的局限，那就是它只能用在作为生产力工具的PC端，在脱离了办公场景之后，也就是用户不用电脑时的记忆，它都收集不了，所以才有这款搭载了软件的吊坠外设出来，把「倒带」的能力扩大到生活场景，你可以把吊坠当成一个7x24小时持续运作的录音笔，数据同样会保存在本地，没有云。 创始人列举了一些佩戴Rewind吊坠之后的用例： - 到杂货店才发现忘了老婆让自己买什么东西； - 在跟同事喝咖啡时碰撞出很好的点子； - 对他人口头承诺某事后自动生成待办清单； - 每天结束时可以问AI，今天我最开心/难过的时候是在做什么，AI可以复盘你一天下来的音调； - 你陪孩子的每个周末以及温暖瞬间都可以随时还原； - 生活对话里的一切细节，哪怕你都忘了，也可以通过关键词检索重新发现一遍。 OpenAI的Sam Altman也以个人身份投资了Rewind，感觉如果以后由OpenAI来收购也不是不可能⋯⋯