【404帖子】知乎问答｜如何看待 2024 年春晚主题：龙行龘龘，欣欣家国？

12月2日凌晨，有知乎网友发起提问“如何看待 2024 年总台春晚主题定为：龙行龘龘，欣欣家国？” 该帖在登上知乎近期热点后随之迅速遭到删除（12月4日下午）。中国数字时代编辑截取了其中主要的高赞404回答。

着急亮相的苹果Vision Pro：一款妥协的产品 承载不了太多期待

着急亮相的苹果VisionPro：一款妥协的产品承载不了太多期待昨晚凌晨，苹果正式发布了VisionPro，这是一款酷似滑雪镜的MR头显一体机。或许是因为该产品没有达到公众对于其轻便的预期，苹果尚未公布该设备的重量参数，只是提及了使用了更为轻便的材料，如用透气织物作为头带等。图源苹果官网不过，这款赶着上线的产品，还是给目前的XR市场增添了一些亮点。相比于Meta、PICO之前推出的XR产品而言，苹果VisionPro在硬件功能上有着些许创新，比如其对双眼8kMicroOLED屏幕的使用、“双向透视”功能的开放，以及背后双自研芯片的支持，都代表了这一阶段行业能拿出的较高水平。但这一切的背后，是苹果内部妥协的结果。护目镜、内外双屏，而非眼镜的形态，正是运营团队希望先推出第一版产品而提出的折中方案。在这场博弈中，库克站在了运营团队的一边，既推翻了苹果设计团队早期的反对意见，也将发布时间提前到了现在。但对于苹果来说，由于库克的妥协，VisionPro并不能算是苹果创新力的完全证明。其在内容生态方面的开创性几乎为0，价格则远离了消费级区间、来到了近2.5万元人民币，预售日期也因供应链准备不足推迟到了明年，因此苹果想借此产品提振自身业绩，或许还需要再等等。库克是否会后悔自己的选择还不清楚，但市场已经通过苹果股价下跌0.76%、相关概念股全线大跌的表现，率先给出了自己的答案。01苹果VisionPro：硬件性能拉满，但也有不足北京时间6月6日凌晨，在行业内外的“千呼万唤”中，苹果终于发布了自己的首款MR头显设备VisionPro。总的来说，这是一款在硬件和性能参数都拉满的产品。首先，在形态和大小都酷似滑雪护目镜的机身之下，是两块单眼分辨率超过4K、刷新率为120Hz的MicroOLED屏幕。图源苹果官网这比目前已推出的所有XR设备的屏幕质量都要高。对比MetaQuest、PlayStationVR、HTCVive、PICO4等主流旗舰产品来看，它们的屏幕素质最高不超过双眼4K、材质也多以LCD为主，而苹果的这一改进，较能缓解用户久戴易头晕恶心、使用体验不佳的问题。此外，虽然这两块屏幕不是透明的，但用户却可以实现“双向透视（seethrough）”。为了让戴上该头显的用户仍能正常感知现实世界、并与现实世界正常沟通交流，苹果在头显内外多个传感器——既能够捕捉外部画面、实时渲染出动态图像投射在内屏上，让用户“看穿屏幕”；又能够收集用户的眼部动作、面部表情并投射在外屏上，让外部人士也可以得知使用者是睁眼还是闭眼、是否专注于虚拟空间中，进而与之顺畅互动。图源苹果官网因此，VisionPro同时也是苹果的首台3D相机。在以上传感器的加成下，用户还可将头显用于3D和空间音频的捕捉，生成纵深感更强的3D照片和视频。这意味着，初代VisionPro为专业级用户留下了极大的空间，接下来会有利于电影、游戏等内容行业从业者的创作，并推动XR内容生态的后续生成。以上功能和设计，体现出苹果对XR设备的理解，更偏向于通过模糊物理与现实的边界，让两个世界相互感知、理解和交互，来无限拓展个人的体验空间。库克也基于此提出了“空间计算设备”的概念，“有了VisionPro，你不再受显示器的限制，正如Mac将我们带入个人计算时代、iPhone将我们带入移动计算时代，那么VisionPro则将我们带入空间计算时代。”库克在发布会上表示。而这与Meta和扎克伯格一直强调的让用户转移至虚拟世界中去工作、社交、娱乐、消费的理念，可以说是完全不同。目前已有的其他XR设备，暂未曾寻求打破物理和虚拟世界的隔绝，而是更加强调专注的沉浸式体验，头显屏幕下便完全是虚拟的世界。为了支撑以上硬件和功能，苹果为VisionPro搭载了两块芯片，一块是过去为MacBook计算而自研的M2芯片，另一块则是最新专门为头显打造的R1芯片，负责处理上述多重传感器采集的数据，并将延迟控制在12毫秒。不过，在芯片这块，Meta已经提前在上月底发布了首款自研芯片MTIA，其标榜能比CPU提供“更高的计算能力和效率”，且强调了对AI模型的训练和运行、未来将提供新的XR体验，而这正是苹果此次VisionPro尚未完全展现的。苹果VisionPro看似集成了如此“复杂”的硬件，但据演示来看，实际操作却是十分简单的，支持对眼动、语音和手势的追踪来进行直觉式交互。图源苹果官网如用户若想选择某款应用，只需注视该应用、同时手指轻敲两下，便能打开。而通过扭动VisionPro上的旋钮，用户还可以实现虚拟环境的切换、画面的放大缩小、虚拟对象的远近等。基于上述特点，苹果将这款产品的定价直接拉高到了3499美元，约合人民币2.5万元。这是目前市场上出货量最高的MetaQuest2价格的8倍，也比市面中售价最昂贵的HTCViveXR，Elite（约7890元）还要贵3倍，这意味着VisionPro并不是一款面向大众的产品。与此同时，由于VisionPro还存在外形不轻便、外接电池续航短、软件生态有待建设等不足，这一价格便显得有些虚高。最明显的，便是苹果在硬件外形上做出的妥协，既不是眼镜形态，也没有公开回应是否达到了库克此前曾设想的150g的重量限制，只是提及了“透气织带”这一作用不大、也无创新的轻便材料。其次是续航方面。出于对设备本身重量的考量，VisionPro并没有内置电池，用户需要借助一根电源线来连接外部电池，显得冗杂而笨重，且最多只能维持2个小时的续航，可能都无法看完一场电影。而若想通过更换外部电池来提高续航，用户未来还需要单独购买。VisionPro需通过电源线外接电池使用，图源苹果官网最后在软件和场景应用的层面，除了对原有操作生态的支持外，苹果并未准备好一个专为XR内容定制的平台，这也就让它强调游戏、办公等多场景应用的描述显得比较苍白。而像这样生态化的功能，无论是Meta还是字节都已有相关储备，前者已搭建起一个专门的VR内容平台OculusStore、其中有上千款VR应用和游戏；后者也正努力与相关工作室接洽，有消息称，字节正出资支持BigBoxVR、ResolutionGames等已Meta开发过VR应用的工作室，并试图将他们的应用移植到PICO头显上。总的来说，VisionPro在硬件上的配置要强于市面上的其他旗舰头显，但佩戴感受、定制生态等还有待市场验证。而这放在没有大爆款跑出的XR赛道，也已经代表了一个阶段能达到的较高水平，有可能给正在冷却的赛道带来新的活力。02XR赛道的拐点时刻，何时能到来？从Facebook在2021年改名为Meta开始算起，元宇宙概念带动下XR赛道的回暖，维持的时间不到一年。彼时，Meta推出Quest2头显，并凭借售价低廉（256GB版本的售价不到3000元）、支持无线操作等特点，一度在2022年占领了近90%的市场份额。在国内，也有字节跳动旗下PICO、爱奇艺等互联网科技厂商，和创维VR、Nreal、雷鸟科技等新入局者陆续进行了产品发布。仅去年下半年便有6款产品集中推出，产品形态也覆盖了VR头显和AR眼镜等。字节跳动推出的XR硬件PICO4，图源PICO官网受此影响，第三方机构们也纷纷做出自己的判断。根据市场调研机构StrategyAnalytics、Counterpoint、CCSInsights的综合预测，到2025年，VR一体机的出货量可达3530万台，年复合增长率可达27.7%。但从实际情况来看，以上XR设备的整体销售并不及预期。IDC数据显示，2022年全球头戴设备出货量为880万台，同比下降了20.9%。今年第一季度，这一降幅更是扩大至54.4%。在中国市场，头显设备更呈现出“量价齐降”的特点，线上销量同比下滑17%至6.7万台，均价则同比下降21元至3469元。进入...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1363961.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1363961.htm

百度的“New Bing”终于来了 但别高兴得太早

百度的“NewBing”终于来了但别高兴得太早废话不多说啊，咱们就上手试试这个对标NewBing的百度新产品。如果你是能抢先体验的用户，在百度搜索界面的引导栏里，你就能看到排在第一个的AI对话。点进去之后，整体的聊天界面非常简洁。使用方法跟NewBing一样，都是对话形式。至于跟自己的亲哥文心一言，到底有啥区别，它本人是这么说的。不是一个东西，不是一个模型，甚至不是一家公司。但据报道，这个对话AI，明明是基于文心一言开发的。但考虑到NewBing也曾“发表 ”过自己是百度家产品的炸裂言论，毕竟对大语言模型来说，偶尔胡言乱语也算正常。这玩意真能联网吗？所以为了验证它连上网线没，赶紧着问了道测联网的问题：百度发布智能手机。这回，它给了我正确的回答，并且贴上了资料来源的 “ 百家号 ” 链接。起码证明了，百度的这个产品，确实是能够联网的。既然这样，咱们干脆来个横评测试，看看百度和NewBing 两个联网大模型的能力到底谁比较厉害。这不，今天上午，热腾腾的NBA比赛刚刚结束。那第一题，就问它们：NBA最新比分。结果让我有点吃惊，NewBing和百度居然都犯了同样的错误。两个参赛选手抓取的网页都是对的，都贴了NBA官网的链接。但是，尽管已经翻到了对的那一页，两个选手总结出来的比分都错了。热火和尼克斯真正的比分是103:112，湖人对勇士是106:121。怎么对着答案抄，居然都能抄错的。第一局，双方都没得分。那第二题，我们来点最近的互联网热梗——华语乐坛新四大天王。虽然在我提示之后，百度抓取到了正确的文章链接，给出了一份对的人员名单。但是，当我追问到代表作的时候，百度这小子又忘了，现在的华语乐坛，到底谁是真天王了。至于NewBing这边，全程发挥稳定，一首“雪Distance”惊艳全场。这场华语乐坛角逐，到底还是微软技高一筹。第三题，我觉得还是犯璞归真，聊聊咱们普通人搜索概率更大的问题。结果，百度可以通过调用百度天气的数据，给你更精准的资料，甚至还有一个赏心悦目的图注。NewBing 就有点傻傻分不清楚了，直接把“接下来5天”理解成了过去5天的天气情况。1比1平，局面顿时焦灼了起来。那决胜的最后一题，我想试一些联网功能，给日常生活带来的便利。这里，我让它们给我规划一下路线：从创景路到in77最快的路线。本来，百度有自家的百度地图，我觉得这一局，应该是百度稳赢。结果出乎意料的是，NewBing居然抄着百度的家伙，把百度AI给碾压了。NewBing直接调用了百度地图，很快就规划出了一条可用的路线。虽然答案稍微有点小问题，因为19号线地铁刚刚开通到创景路。NewBing提供的5号线，已经不是最快方案了。但是，不管怎么说，比百度的回答好。它给出的几个路线全都不对，尤其是第一条步行的建议，更是相当炸裂。创景路距离in77有19公里，一刻不停的走，也得走4个小时34分钟。但经过北京小伙伴的测试，它其实是能用调用百度地图的。至于究竟是怎么一个调用逻辑，咱家不太清楚了。这么几轮血战下来，在NewBing面前，百度还是略显逊色的。总的来看，百度的搜索AI肯定是有联网能力的，这个是没有异议的。但可能因为还是内测，使用起来很不稳定，比如抓取的资料内容质量不高、对链接文章内容总结不准确等等。只不过让我比较纳闷儿的是，有些时候，这个对话AI可能还不如身为 “ 离线划水 ” 的文心一言来的靠谱。就拿我们首测文心一言的经典案例 “ 松鼠桂鱼的做法 ” 来说。如果说文心一言平平淡淡的发言只能给60 分的话。那这个对话AI，就只能算30 分。答案不够详细就算了，甚至还在抄人家卷子的时候，把隔壁同学的名字都给抄过来了。引用链接里，人家分享说自己 “ 厨房灯光暗，改刀看不清楚！ ” ，百度把这种 “ 口水话 ” 都照搬上去。这不是无脑打小抄的小学僧嘛。当然了，这也不能全怪百度。我觉得，主要还是目前互联网上，互相都不够开放的原因。比如百度就不容易抓到微信上的内容。再加上，百度AI 引用的链接更倾向是百度百科等百度系的内容，自产直销。这么一来，导致参考的资料可能不够多元，就容易出问题。不过，针对这个问题，已经把AI玩出花来的编辑部同事，就给我安利了一个小妙招。可以通过英文互联网的资料译回中文，直接曲线救国。还真别说，内容质量好像有肉眼可见的提高。但是，引用不准确还可以理解，一些基本大模型能力，怎么也比文心一言逊色不少。后面又试了几道弱智吧问题，基本招招致命。怎么还质疑起游戏NPC 造假了关于 “ 张三差点没上上上上海的车 ” 的问题，明明它差一点就理解对了。结果，当我给它开个了后门——再给他一次机会的时候，他不仅直接选择 “ 摆烂 “ ，甚至还通过引用数据来吓唬我。让你引用数据的时候，引用错了，顶嘴的时候，又引用得比谁都快。当然了，百度这次的新产品，也不是没有优化升级的。除了联网之外，还跟 Bing 一样，支持对话文成图，甚至在页面左下角，开了一个叫 “ 灵感中心 ” 的东西。里面全都是各种AI生成的小工具，比如解梦、抽象画，甚至还有赛博求签。粗看起来，是有点儿AI 应用商店那味儿了。而且，在使用过程中，我发现这个对话AI，好像一直致力于给你解决更具体的问题。既然它这么渴望，我就给他们来一道加时赛——应用题。说实话，光看这个标题倒是挺惊艳的。结果，我想让百度顺便给我生成对应图片的时候，它就罢工了。这牛脾气，真不知道是跟谁学的。最后，我只能指名道姓地说出描述对象，让它给我画个欧洲早餐店图。当然，出于合规的要求，还是会显示AI作图的水印，这该死的求生欲。为了公平起见，我们也用NewBing重复了这个步骤，分别生成了一段文案和一张图。最后，咱们把两个图片和文案，同时丢到小红书上。看看到底谁的效果更好。虽然百度的浏览量会越高一丝，但是Bing比百度多了两个点赞数。所以这道题就算是开放式题目了，具体哪个更好，相信每个茶友都有自己的答案。最后总结一下，整体玩下来，还是能感觉到百度这产品和NewBing的客观差距。但是考虑到，这只是初代版本，并且也还只是在小范围测试，以目前AI的更新速度来看，相信很快就会有体验上的提升。北京航空航天大学的教授吴文峻说过一个观点，生成式AI的特点就是生成，所以不可避免会出现幻觉问题。解决这个问题的唯一办法，就是需要更长的技术演进。要用看待人类学习进化的观点，去看待AI的发展。至少在我看来，在微软一骑绝尘的AI时代，百度能做出来，并且敢推出这个产品，已经是相当不易了。首先我们要有，这样才能谈演进，谈进化。       ...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1359221.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1359221.htm

谷歌CEO皮查伊深度解析谷歌史上最强大模型Gemini及即将到来的人工智能时代

谷歌CEO皮查伊深度解析谷歌史上最强大模型Gemini及即将到来的人工智能时代从那以后的几年里，皮查伊就开始将人工智能技术逐渐融入到谷歌的所有产品中，从安卓设备一直到云计算。尽管如此，谷歌最近的风头逐渐被OpenAI抢走，后者于去年推出的DALL-E和GPT-3.5，以及今年推出的GPT-4，主导了整个人工智能行业，并引发了初创公司和科技巨头之间的激烈竞争。Gemini现在是这场竞争的最新加入者。该系统由谷歌DeepMind领导，这是一个由德米斯·哈萨比斯（DemisHassabis）领导的新整合部门。现在，我们已经可以在谷歌聊天机器人Bard中体验Gemini，它将在2024年整合到谷歌的产品线中。在Gemini发布前夕，《麻省理工学院技术评论》杂志在谷歌位于加州山景城的办公室采访了皮查伊，讨论了该模型对谷歌、其产品、人工智能和整个社会的意义。以下为专访内容：问：为什么Gemini如此令人兴奋？你能告诉我你对人工智能的总体看法吗？它的力量，它的用处，它在你们所有产品中的发展方向？皮查伊：Gemini令人兴奋的一个特别之处在于，它从一开始就是一个原生的多模式模型。就像人类一样，它不仅仅是在文本上学习，还可以通过视频、音频和代码学习。因此，这个模型天生就能力更强，我认为这将帮助我们梳理出更新的功能，并为该领域的进步做出贡献。这太令人兴奋了。另一个让人觉得兴奋的地方是，Gemini在32个主要基准测试中，有30个都是表现最好的，尤其是在多模式基准测试中。在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，它显示了更大的进步。我个人认为，作为领先基准之一的MMLU，Gemini突破了90%的门槛，这是一个重大的里程碑。两年前的水平是30%，随后是40%。由此可以看出，这个领域取得了多大的进步。在57项测试中，Gemini的表现在89%的时候相当于人类专家。这是第一个跨越这个门槛的模型。我也感到很兴奋，因为Gemini终于进入了我们的产品。它将对开发者开放。这是一个平台。人工智能是一个深刻的平台变革，比网络或移动变革更大。因此，从那一刻起，这对我们来说代表着迈出了一大步。问：让我们从这些基准开始。Gemini似乎在几乎所有测试方面都领先于GPT-4，但并不是遥遥领先。而GPT-4似乎是一个很大的飞跃。我们是否开始在这些大语言模型技术所能做到的事情上趋于停滞，或者你认为我们将继续拥有巨大的增长空间？皮查伊：首先，展望未来，我们确实看到了很大的增长空间。有些基准已经很高了。你必须意识到，当你试图从85%开始突破的时候，你已经处于曲线的边缘。虽然看起来不是很多，但那的确代表正在取得进展。我们还需要更新的基准测试，这也是我们研究MMLU多模式基准的部分原因。对于其中一些新的基准，目前的技术水平仍然要低得多，未来还有很大进步空间。比例定律仍然有效：当我们把模型做大的时候，就会有更多的进展。当我把它放在整体上看时，我真的觉得我们才刚刚开始。问：我很感兴趣的是你认为Gemini的关键突破是什么，以及它们将被如何应用？皮查伊：人们很难想象将会发生什么样的飞跃。我们正在提供应用程序开发接口（API），人们会以非常深刻的方式去体验它。我认为多模式基准将大有发展。随着我们教会这些模型更多地进行推理，将会有越来越大的突破，而且更深层次的突破还在后头。解决这个问题的一种方法是GeminiPro，它在基准测试中表现非常好。但当我们把它放进Bard时，我可以作为一个用户感受到这一点。我们一直在测试它，所有类别的好评率都有相当大的提升。为此，我们称它为我们迄今最大的升级之一。当我们同时进行并行评估时，它确实显示出了优异的表现。所以你让这些更好的模型在基准上得到改进，它会取得进步。我们会继续训练，然后继续学习。但我迫不及待地想把Gemini应用到我们的产品中。这些模型功能非常强大。在接下来的几个月里，真正设计产品体验以利用所有模型所拥有的东西将是令人兴奋的。问：Gemini几乎在所有方面都胜过GPT-4，但只是领先了一点点？我想知道你们从GPT-4的发布中学到了什么？你学到了什么？在这段时间内，哪些方法发生了变化？皮查伊：至少在我看来，这与零和游戏相去甚远。想想看，向人工智能的转变是多么深刻，我们还处于早期阶段，前方的世界充满机遇。但对于你的具体问题，这是一个我们都在快速进步的领域。我们发表了很多文章，看看像GPT-4这样的模型在现实世界中是如何工作的。我们从中吸取了教训。安全是一个重要的领域。所以在Gemini项目中，我们已经学习并改进了一些安全技术，这些技术是基于模型在现实世界中的运作方式改进的。它表明了微调等各种事情的重要性。我们在Med-PaLM2中展示的一件事是，采用一个像PaLM这样的模型，对它进行微调，以适应特定的领域，显示它可以胜过最先进的模型。这就是我们学习微调力量的一种方式。当我们研究Gemini的时候，这其中的很多经验都被用到了。我们花更多时间研发GeminiUltra（更先进的Gemini将于明年上市）的部分原因是为了确保我们对其进行了严格的安全测试。但我们也在对它进行微调，以真正梳理它的功能。问：当你看到这些模型被发布出来，人们开始在现实世界中测试它们时，发现它们会产生幻觉，或者会透露某些模型训练的私人数据。我想知道，考虑到其所使用的数据，如果这是不可避免的，那么这在技术中有多少是固有的。如果这是不可避免的，你会尝试做哪些事情来限制它？皮查伊：你是对的。这些都是活跃的研究领域。事实上，我们刚刚发表了一篇论文，展示了这些模型如何通过一系列提示来泄漏训练数据。幻觉还不是一个可以解决的问题，但我认为我们都在取得进展，只是还有更多的工作要做。我们需要克服一些基本的限制。举个例子，如果你用GeminiUltra，我们正在积极地将这些模型与外部第三方合作，他们是这些方面的专家。在多模式等领域，我们想要更大胆，我们想要负起责任。我们将更加小心多模式模型的推出，因为错误用例的可能性更高。但你是对的，它仍然是一项正在开发中的技术，它们不会对所有事情都有意义，在搜索中，我们会更加小心地考虑如何使用它，何时使用，在哪里使用，以及何时触发它。它们有很多惊人的能力，但也有明显的缺点。这是摆在我们所有人面前需要解决的艰巨挑战。但未来的人工智能系统可能与我们今天拥有的不一样，这就像有人认为你不可能把电脑装进口袋一样。同样地，看着这些系统，说你无法再设计出更好的系统，我不同意这种观点。已经有许多研究探索正在进行中，思考如何解决这些问题。问：你认为人工智能将带来深刻的变革。在最近的一些转变中，比如向移动设备的转变，它并不一定会提高生产率，这在很长一段时间内，生产率一直保持未变。还有一种观点甚至认为，它甚至可能加剧了收入不平等。谷歌正在做什么样的工作来确保这种转变对社会更有益?皮查伊：这是个非常重要的问题。我从几个层面上思考这个问题。在谷歌，我们一直关注的一件事是：我们如何让技术尽可能广泛地使用？我认为，即使是在移动领域，我们利用安卓做了很多工作，但仍有数亿人依然无法使用手机。我们正在努力推出一款价格合理的智能手机，价格可能低于50美元。所以，让人工智能对每个人都有帮助是我考虑的重点。你试着让尽可能多的人接触到你。我认为这是其中的一部分。我们正在深入思考如何将人工智能应...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1402639.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1402639.htm