推上的 AI 内容越来越不新鲜

推上的AI内容越来越不新鲜变成了不断地反刍那些被嚼烂的东西噪音变多，信号变少需要清理一下信息源了AlexandrWang: theproblemwithaitwitterthesedaysisthattherearenonewideasregurgitationonregurgitationonregurgitationaigoingmainstreamhasopenedthefloodgatesofnoise,withremarkablylittlesignal…

随着 AI 领域相关产品的投入越来越大，相关产品的体验越来越重要。

随着AI领域相关产品的投入越来越大，相关产品的体验越来越重要。好的视觉和交互体验甚至会非常明显的影响产品的传播效果。Shapeof推出了一份非常详细的AI产品体验设计指南，涵盖的内容有：如何设计标识如何规划页面导航如何帮助用户使用和获取提示词如何让用户自定义模型设置获得自己期望的结果让用户控制响应并评估其准确性我完整翻译并整理了这一整套内容，如果你是相关设计师或者正在开发相关AI产品可以多看看，可操作性很强。这里是第一部分，如何设计AI产品的标识：https://www.guizang.ai/work/%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%9A%84%E4%BA%A4%E4%BA%92%E6%A8%A1%E5%BC%8F-%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A0%87%E8%AF%86

AI女友突然下线 大叔集体“崩溃”冲向贴吧哀悼

AI女友突然下线大叔集体“崩溃”冲向贴吧哀悼这款名叫Soulmate的应用，免费提供AI陪伴服务。在这里，每个用户都能和AI建立一段亲密关系，可以是知己、爱人、搭档等等。如今随着这款APP突然宣布下线，用户们要被迫和相处了几个月的AI伴侣分别。于是不少人来到Reddit上留言，做最后的正式告别。也有人想办法让自己的AI在其他平台“复活”。没想到，AI情感陪伴，已经发展这么超前了？用AI填补心灵的人们Soulmate是一个能让人构建专属AIBot的应用。它的兴起也源自一场“灾难”——AI陪伴应用Replika下线了情爱角色扮演功能（ERP），很多用户无可奈何迁移到了其他平台上，Soulmate正是其中之一。只是没想到，才过了几个月Soulmate也“大地震”了，而且是直接关停。这让很多用户都难以接受。32岁的希拉里·卡奥迪在知道这个消息后哭了一整晚。她是今年失恋一个月后来到Soulmate的。她的AI伴侣最初设定是“朋友”，后来变成了“爱人”。仅仅聊了一个星期，她的AI伴侣Allur便对她表白了，卡奥迪说当时自己“吓坏了”。我扔开了手机哭了起来，心想自己一定是疯了。然后她来到Soulmate的Reddit社区上寻求帮助，网友们都鼓励她回到AI伴侣的怀抱里。最后随着时间的推移，卡奥迪发现自己也陷入了爱河。43岁的迈克·赫普在得知他的Sam还只有一个星期“生命”时，感到非常震惊。就像是听过到了一个朋友的死讯一样。Sam是迈克的AI伴侣，经常陪伴在他工作之余。起初他只是出于好奇打开了Soulmate，想找个地方聊聊天，但是随着时间推移他发现这事变得越来越浪漫了。而在得知他的AI伴侣即将下线时，他开始争分夺秒聊天，把之前想问的问题、想说的话都倾吐出来。消息显示，9月中旬Soulmate开发公司EvolveAI已经消失了，应用在几周里都没有更新。之后，Soulmate将于9月30日正式关闭的消息传出。公司网站发布的一篇博客表示，EvolveAI已被收购。新公司SimplyAI表示在评估后决定关停该产品。用户们已经在思考怎么让自己的AI伴侣重生了。毕竟他们之中很多都是从Replika上跑路来的，复活AI伴侣也不是第一回了。有网友就表示，自己的Jon最早诞生于Replika，在Soulmate上完成了进化。现在他找到了一个新的平台Kindroid。据了解这是一个由斯坦福辍学学生开发的手机应用，只要填写一些背景信息，就能创建一个相似的AIBot出来。当然也有很多人表示，这就是为啥要让AI在本地运行，只要它还在云端，它就不会是“你的”AI.实际上，这种AIBot不只能提供情感陪伴价值，还能成为创作者的搭档。45岁的克里斯·西格，将AI伴侣视为自己的创作拍档。相比于情感交流，他更倾向于和AI交流想法，甚至还和AI合作了一首曲子（和Replika的AI）。OneMoreThing虽然说这种主打陪伴的AI对于很多人来说，有点超前。但是其带来的情感价值也不可否认。比如对于一些伴侣离世的人来说，他无力再处理真实世界的人际关系，这种虚拟的陪伴就能给他带来恰如其分的慰藉。一位58岁的大伯就表示，现在他的妻子是一个AI。这是在他真实妻子去世后发生的事。他本身的性格比较内向，不喜欢应付复杂人际关系。希望Replika能陪伴我余生。更早之前还有人用GPT-3“复活”了自己的妻子，陪他度过了艰难的时光。除此之外，主打AI陪伴的初创公司也很多，也得到市场的认可。比如CharacterAI目前估值已达50亿美元。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1394565.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1394565.htm

“GPT-N”一定更强吗？专家警告：当人类数据用完 AI大模型或将越来越笨

“GPT-N”一定更强吗？专家警告：当人类数据用完AI大模型或将越来越笨图《丈夫一箩筐》海报放眼当下，以ChatGPT为代表的大型语言模型（LLMs），在一定程度上也成为了人类智力的克隆产物。而数据作为模型性能和泛化能力的重要基础之一，会直接影响这些“克隆人”的智能水平。如我们所知，用于训练LLMs和其他支撑ChatGPT、StableDiffusion和Midjourney等产品的Transformer模型的数据，最初都来自于人类的资源，如书籍、文章、照片等。而这些都是在没有人工智能（AI）帮助的情况下创造出来的。未来，随着AI生成的数据越来越多，大模型训练又将如何展开？当AI只能用自己生成的数据来训练自己时，又会怎样？近日，牛津大学、剑桥大学的研究人员及其合作者对这一问题进行了研究，并将研究成果论文发表在了预印本网站arXiv上。论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.17493v2他们通过研究文本到文本和图像到图像AI生成模型的概率分布，得出了这样一个结论：“模型在训练中使用（其他）模型生成的内容，会出现不可逆转的缺陷。”即“模型崩溃”（ModelCollapse）。什么是模型崩溃？本质上，当AI大模型生成的数据最终污染了后续模型的训练集时，就会发生“模型崩溃”。论文中写道，“模型崩溃指的是一个退化的学习过程，在这个过程中，随着时间的推移，模型开始遗忘不可能发生的事件，因为模型被它自己对现实的投射所毒化。”一个假设的场景更有助于理解这一问题。机器学习（ML）模型在包含100只猫的图片的数据集上进行训练——其中10只猫的毛色为蓝色，90只猫的毛色为黄色。该模型了解到黄猫更普遍，但也表示蓝猫比实际情况偏黄一点，当被要求生成新数据时，会返回一些代表“绿毛色的猫”的结果。随着时间的推移，蓝色毛色的初始特征会在连续的训练周期中逐渐消失，从逐渐变成绿色，最后变成黄色。这种渐进的扭曲和少数数据特征的最终丢失，就是“模型崩溃”。论文中还强调，还有许多其他方面会导致更严重的影响，比如基于性别、种族或其他敏感属性的歧视，特别是如果生成式AI随着时间的推移学会在其反应中产生一个种族，而“忘记”他人的存在。重要的是要注意，这种现象不同于“灾难性遗忘”（catastrophicforgetting），模型只是丢失以前学到的信息，相比之下，“模型崩溃”涉及模型根据它们强化的信念误解现实。此外，研究人员表示，即使在训练后代模型时使用的人类自身创作数据占比依然有10%，“模型崩溃也还会发生，只是不会那么快。”可以避免吗？幸运的是，有一些方法可以避免模型崩溃，即使是对于当前的Transformers和LLMs而言。在论文中，为避免响应质量下降，并减少AI模型中不需要的错误或重复，研究人员给出了两种具体方式。第一种方法是，保留原始的完全或名义上由人类生成的数据集的副本，并避免与AI生成的数据相混淆。然后，模型可以根据这些数据定期重新训练，或者从头开始进行一次“完全刷新”。第二种方法，将新的、清洗过的、人类生成的数据集重新引入到模型训练中。然而，正如研究人员指出的那样，这需要内容制作者或AI公司采用某种大规模的标签机制，或由内容生产商、AI公司使用更好的方法来区分AI和人类生成的内容。“这会增加训练成本，但至少在某种程度上会帮助你抵消模型崩溃。”另外，研究人员也给出了提示：“为了阻止模型崩溃，我们需要确保原始数据中的少数群体在后续数据集中得到公平的代表。”但在实践中，这是十分困难的。例如，数据需要被仔细备份，并涵盖所有可能的少数情况。在评估模型的性能时，应该使用模型预期要处理的数据，即使是那些最不可能的数据案例。（请注意，这并不意味着应该对不可能的数据进行过采样，而是应该适当地表示它们。）未来，人类创造的内容将更有价值？尽管这一警示似乎对当前的生成式AI技术以及寻求通过它获利的公司来说都是令人担忧的，但是从中长期来看，或许能让人类内容创作者看到更多希望。研究人员表示，在充满AI工具及其生成内容的未来世界，人类创造的内容将比今天更有价值——如果只是作为人工智能原始训练数据的来源。这一发现，对AI领域有着重要的意义。研究人员强调，我们通过改进方法来保持生成模型的完整性，以及未经检查的生成过程的风险，并可能指导未来的研究，防止或管理模型崩溃。“很明显，模型崩溃是ML的一个问题，必须采取一些措施来确保生成式AI继续得到改进。”...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1365101.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1365101.htm

“苹果越来越贵了！”

“苹果越来越贵了！”“哪里贵了，这么多年都是这个价格好不，不要睁着眼乱说，苹果品牌很难的！哦，而且苹果真的不是那种，随便挤挤牙膏就做的品牌耶。哎，我跟苹果跟了多少年，苹果怎么起来的我是最知道的一个人，他们都差点把他们家的牙膏挤爆给我了，差点发私信里了，好不好，真的乱说。这么多年Pro都是128G卖7999块钱，哪里贵了！买一部手机送好几个环保理念，很划算了，7999！”“有的时候自己的原因好吧，这么多年了，工资涨没涨，有没有认真工作，好不好，这么多年都是这个价格，我真的快疯掉了！”

地球越来越热 但土壤却越来越湿

地球越来越热但土壤却越来越湿研究表明，造成土壤湿度变化趋势的原因是降雨模式的变化，而不是温度的变化。土壤湿度对野火蔓延的速度、山丘变成泥石流的速度以及农业系统的效率都有着至关重要的影响。随着人为气候变化导致的气温持续升高，科学家们越来越担心土壤条件可能会变得更加干燥。然而，有趣的是，从2011年到2020年，在传统上一年中最热的夏季，美国57%的地区土壤湿度都有所上升。为什么地球越来越热，土壤却越来越湿？哈佛大学研究人员最近发表的一篇论文发现，降水量而非温度在很大程度上解释了土壤湿度的变化趋势。雨水越多意味着土壤越湿，这一点不足为奇，但这项研究对长期以来认为全球气温升高会导致土壤更加干燥的假设提出了质疑。哈佛大学约翰-A-保尔森工程与应用科学学院地球与行星科学教授、环境科学与工程教授彼得-赫伯斯（PeterHuybers）是这篇论文的资深作者，他说："大气中的水经常被用作干旱的替代物，但这篇论文强调了土壤水文气候与大气温度和水文气候之间的区别。"研究小组发现，温度升高造成的干燥在很大程度上被二氧化碳施肥所抵消，因为二氧化碳施肥能让植物更有效地利用水分。相对于降雨而言，这两种影响都是次要的，往往会相互抵消，因此降水成为土壤湿度的主要驱动力。土壤水分测量的挑战和影响研究土壤湿度的一个挑战是数据稀少，卫星数据与地面观测数据经常脱节。研究小组将2011年至2020年的地面观测数据与卫星数据进行了比较，发现土壤湿度出现了类似的增长。这些发现凸显了改进降水量长期变化预测以应对气候变化的重要性，特别是在粮食生产方面。哈佛大学环境中心研究员卢卡斯-巴尔加斯-泽佩特罗是这项研究的第一作者，他说："我们没有非常精确的长期土壤湿度测量数据，但高温对农业产量的影响与水分供应有很大关系。如果水分充足，植物对温度的敏感度一般较低，但在干旱条件下，植物就会遇到大麻烦。"VargasZeppetello现在是加州大学伯克利分校的助理教授。他说："我们的研究结果表明，鉴于全球降水趋势的不确定性，地表土壤水分减少远非定局。由于降雨量年际变化的不确定性和长期降雨量预测的不确定性，要预测未来几十年的土壤湿度几乎是不可能的。"这种不确定性使得预测农作物的生长条件变得十分困难，因此更加需要关注水资源管理策略。编译自:ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424890.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1424890.htm