DiTing链上大数据监控系统（华人社区）

DT天眼监控系统牛逼功能： 实时K线行情走势 实时监控用户指定钱包 监控用户指定项目top50钱包 合约检测规避貔貅、土狗跑路盘风险 自动化打新（敬请期待） 自动化挂单交易止盈（敬请期待） 官方网址：https://www.diting.ai 官方中文推特：https://twitter.com/Diting188 官方：https://twitter.com/DitingData Discord：https://discord.gg/gv937TDWXS

蔚来离车自主换电功能亮相：车辆自动排队换电

蔚来离车自主换电功能亮相：车辆自动排队换电例如，车主到达高速服务区换电站，点击“离车自主换电”功能后，就可以离开车辆，去购物或者洗手间，车辆会自动寻找泊位泊入。如果前方有车辆正在换电，还能够在等待区排队等待；换电时，车辆自动驾驶泊入换电区域，换电完成后再自动泊入车位，等待车主上车。相较于此前的换电方式，离车自主换电功能，不占用车主在高速服务区或者其它场景的时间，换电全程自动化，最大程度上减小了换电对车主的影响。目前，蔚来汽车暂未公布这项功能的全线上线时间，只表示“敬请期待”。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1428069.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1428069.htm

欧盟正在创建最大的生物识别监控系统 ——

欧盟正在创建最大的生物识别监控系统——数字权利倡导者指责欧盟正在努力创建一个巨型的生物识别监控基础设施，这要归功于一项被称为“普吕姆II”的提案。最初的《普吕姆条约》由奥地利、比利时、法国、德国、卢森堡、荷兰和西班牙于2005年签署，在欧盟的框架之外——但对该集团的其他成员国“开放”，27个成员国中的14个已经加入。该条约的目的是声称“在应对犯罪和恐怖主义方面加强跨境合作”。到目前为止，这意味着该条约的缔约方一直在收集、处理和分享数据，如指纹、DNA、车主信息等等。但是，这个“普吕姆II”会通过增加一项重要内容来扩大这种合作，即：面部识别数据。从人权和隐私的角度来看，欧盟计划使用这一极具争议的技术，其规模在中被描述为“前所未有”——包括数百万人的脸。这个庞大的数据库将提供给欧洲各国的警察，在一个自动化的过程中使用面部识别算法与所谓的嫌疑人的照片进行匹配。该提案最初于去年提出，旨在制定欧洲议会和欧盟理事会关于欧盟成员国执法部门之间自动数据交换的法规。随着越来越多的细节出现，包括通过对信息自由请求的回应，权利活动家们的批评声越来越大。欧洲数字权利（EDRi）政策顾问EllaJakubowska说，欧盟正在创建的是“我认为我们将在世界上看到的最广泛的生物识别监控基础设施”。欧盟在此采用的模式被称为回溯性面部识别，而不是“实时”模式，即将实时图像与警方数据库中的图像进行比较。“回溯性”意味着：警察部队之间共享的图像数量将来自更广泛的来源：所有监控摄像头、社交媒体、电话，包括从公民的驾驶执照上提取的照片。#Biometrics#FaceRecognition#EU#Surveillance

放弃造车，苹果能在AI界开天辟地吗

放弃造车，苹果能在AI界开天辟地吗世人都谓苹果全面转向AI姗姗来迟，但苹果只是“起大早赶晚集”。从乔布斯古早时期在雅达利的《打砖块》游戏初尝试，到2016年给所有语音助手上了一课的Siri，苹果在AI历史写下过浓墨重彩的几笔。而今，苹果终于无法再容忍OpenAI和Google的“双簧式”表演，选择集中精力重投AI。作为可能是唯一拥有算力层、中间层、模型层、应用层等全栈式能力的科技公司，苹果的入局，会在AI界开辟新天地（breaknewground）吗？在这场席卷全球的AI战争中，后来者苹果有哪些得天独厚的优势？纵览环球AI，微软携OpenAI以令诸侯，然群狼环伺；Google紧追OpenAI，却亦步亦趋；国内众厂摸着OpenAI过河，但拥天堑之利。此三分天下而格局未定，广阔天地大有可为，若假以时日，则霸业可成，苹果可兴。古早的AI布道者在AI领域，苹果起得多早？追本溯源，起始时间遥遥领先目前任何一家AI巨头。1975年，乔帮主大业未竟而苹果未立，尚在雅达利游戏公司升级打怪。彼时雅达利在游戏界正值如日中天，堪比80年代中后期的任天堂和90年代的PlayStation。20岁的乔布斯与史蒂夫·沃兹尼亚克（苹果联合创始人）用了4个晚上的时间完成了《打砖块》游戏的硬件设计。《打砖块》一经推出就获得玩家欢迎，名垂游戏设计青史，也成为了DeepMind团队训练深度学习的游戏系统。从人工智能开山祖师图灵和香农写的下棋程序开始，早期的人工智能就致力于创造一款在游戏中打败人类的程序。因此DeepMind将强化学习与深度神经网络结合，创造了能够学习雅达利游戏的系统。在上千次训练后，在《打砖块》游戏中深度学习网络的平均得分达到了人类的10倍。DeepMind得以名声大噪，并在一年后获得Google收购，而后诞生了开启上一波AI浪潮的AlphaGO。而在人工智能的重大突破——自然语言处理的语音识别领域，苹果曾经走在任何一家手机企业前面。2010年，苹果收购Siri。2016年，苹果在iPhone上推出的智能语音助手Siri，相比其他手机语音助手性能提升显著。“有时候，一种性能的提升太过显著，以至于你会再次进行测试以确保没有漏掉一个小数点，Siri的出现就是这样的情况之一。”苹果工程师如此评价。与AI新浪潮失之交臂？虽然苹果间接催生了上一次AI浪潮的诞生，而在OpenAI掀起的AI新浪潮下，措手不及的苹果虽然动作频频，却始终步伐谨慎，行事低调。来到AI新时代，苹果只做三件事，但每一件都没有做到极致。第一，收购多家AI初创公司。据市场调查机构Stocklytics公布的最新报告，苹果在2023年共收购了32家AI公司，并将获取的AI技术应用于产品改进。如在2020年苹果收购了都柏林的语音AI技术公司Voysis，用以改善Siri人机对话的体验。第二，研发大模型和AI对话机器人。2023年7月，苹果就被爆正在开发大模型Ajax和内部聊天机器人AppleGPT。Ajax系统构建在Google机器学习框架GoogleJax之上，并作为内部ChatGPT风格工具AppleGPT的基础，但它更多是作为内部产品的内驱力，不面向消费者开放。但也有苹果员工称其本质上复制了Bard、ChatGPT和BingAI，并且不包含任何新颖的功能或技术。第三，被认为最可能接入大模型的Siri。2018年，原GoogleAI负责人Giannandrea加入苹果，领导公司的人工智能和机器学习团队，拉接管了苹果智能助手Siri的领导权。此前Siri一直因停滞不前而受到批评，Siri联合创始人DagKittlaus曾表示，Siri在被苹果收购后，可能没有充分发挥其潜力。在ChatGPT颠覆了个人智能助手的体验后，Siri受到了更大威胁。不难看出，虽然苹果在人工智能上已经花费了大量时间、精力，但也一直有些迟疑。对此，库克曾婉转地表示，苹果将在其更多产品中添加人工智能，但会“经过深思熟虑”。而在此前，当被问到苹果在生成式AI的工作内容时，库克的回答是“敬请期待”。“苹果确实还没有在AI领域大展拳脚，”苹果股东的投资经理BrianMulberry说。在AI新浪潮时代，我们并未感受到苹果如微软、Google、OpenAI般对AI的狂热。苹果AI的用武之地被爆出放弃造车转投AI的次日，库克一改往日态度，在2月29日的股东大会表示，公司将在2024年在生成式人工智能领域“开辟新天地”，他强调：“我们相信这将为用户带来变革性的机遇。”那么，后来者苹果有何优势？会如库克所说，在AI界开辟新天地（breaknewground）吗？华映资本海外合伙人邱谆认为，苹果的优势在于：它可能是唯一拥有算力层、中间层、模型层、应用层等全栈式能力的科技公司，在自有人工智能芯片、云计算、算法和数据的多层降本增效优化叠加下，带来的模型系统优化效果将会非常显著。因此，重投AI的苹果，完全可以靠得天独厚的优势走出一条苹果特色AI道路，在硝烟四起的AI竞赛雄踞一方。接下来，让我们展开来看看，苹果在上述各个层面的优势。算力层：目前AI训练侧高度依赖英伟达，苹果在中国、欧洲、美国都有自己的数据中心，因此囤积了大量英伟达GPU，至少不会面临算力短缺的问题；在推理侧，苹果在AI芯片设计研发领域和全栈工具链的持续投入，使得苹果完全有能力，基于自研芯片推出推理加速方案，并且可以适配自研基座大模型。GoogleTPU和初创公司Groq已经在这个领域做出了比肩英伟达的成绩。数据层：拥有庞大用户基数的IOS系统可以给苹果提供大量的语料与用户行为，自2011年被集成到了iPhone4S的Siri，积累了十余年时间跨度的用户对话数据。应用层：现有的IOS系统给面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务提供了平台和受众。邱谆认为，如果苹果从上述底座大模型和自研芯片入手，软硬件结合，同时做OpenAI和英伟达专注的两件事，所需成本仍然很高，因此要暂时放弃造车集中资源。苹果业务调整后的优先级，前后次序很可能变为：MR→大模型→无人车→具身智能。凭借上述优势，全面转投AI的苹果又会在哪些领域给用户带来变革性机遇？先从时下大热的AI手机谈起，虽然国产友商在一年前早已入局端侧大模型，但苹果在芯片方面的持续投入与自研能力，可以相比其他手机厂商更高效地调用设备CPU、GPU、NPU等计算资源。另外大模型在端侧运行对内存速率、内存资源的要求极高，苹果可以利用强大的研发和供应链整合能力，最大程度解决硬件技术问题。但根据苹果以往的宣传调性，很可能不会提及AI手机与端侧大模型，而是将重点放在应用上。苹果会找出什么不同于友商的解法？接下来iOS18与iPhone16的发布，将会揭晓谜底。对于被苹果给予重望的下一代移动终端平台VisionPro，AIGC对于其3D场景搭建的降本增效将会大大降低。通过传感器和内置摄像头等获取的现实世界和用户数据，也可以结合AIGC进行大数据分析和建模，获得更好的实时交互和用户体验反馈。接近苹果人士向虎嗅透露，苹果放弃造车，很可能只是暂时延缓造车计划，等待自动驾驶技术突破后再推出更为成熟的无人驾驶汽车产品。而Sora对现实世界物理规律的学习拓展，和对物体运动轨迹的判断能力，将给困境中的自动驾驶的带来新思路。苹果并不是完全放弃造车，而是没必要做没有自动驾驶的车。要做自动驾驶，AI是必经路径，这也是苹果放弃造车全面转向AI的原因。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422140.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1422140.htm