阿里AI战略新叙事:“不被定义”的夸克

文章来源:硅星人Pro

作者|周一笑
邮箱|zhouyixiao@pingwest.com

“夸克inside”,让每台电脑都成为AI电脑

想要一台AI电脑?别着急升级硬件,你只需要下载安装夸克PC端。
夸克这次发布的PC端,在保持原有基础功能的基础上,重点升级了AI搜索、AI写作、AI PPT、AI文件总结等一系列功能。


这几乎囊括了当下用户所能接触到的,所有AI能够带来便利和效率提升的场景。
虽然移动设备在日常生活中占据主导地位,但在生产力场景中,电脑强大的计算能力、更大的屏幕和更精确的处理方式为AI处理复杂任务提供了施展空间。此外,电脑灵活的生态系统也更有利于开发者进行AI创新和实验。这些特点使电脑成为AI应用落地的核心入口。夸克通过PC端这样的产品形态,可以解决大部分的办公和学习需求。
不同于单点的AI插件类产品,夸克全新PC端另外一个亮点在于其“系统级全场景AI”能力。这一创新不再将AI局限于AI功能本身,而是将其无缝融入用户的整个电脑使用体验中。无论是在桌面、文档还是网页中,用户都能通过快捷键、划词、截屏、右键菜单或浏览器插件等多种方式,随时唤起夸克AI能力,实现搜索、写作和信息总结等功能。这种设计理念,使得每一台“夸克inside”的电脑,都具备了AI的魔力,成为系统级别的智能助手。

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AI的能力通常被封装在特定的应用中,用户需要在不同的应用间切换才能完成复杂的任务。而夸克将AI能力下沉到电脑系统层面,使其成为一种随处可用的基础设施。这种设计理念不仅提高了用户效率,更重要的是,让AI交互体验完全融入于用户的日常操作行为中,几乎没有额外的学习成本,它可能改变用户与数字世界交互的方式,使AI成为一种常态化的体验。
夸克早已不单单是AI搜索产品了。
具体来看,夸克PC端本质上来说是借助了AI技术,对信息获取、展现和生成方式的一种改进,满足用户刚性需求的高频场景,为用户提供高效的信息处理和内容创作体验。
在AI搜索上,一个月前的夸克超级搜索框,在保持简洁用户体验的基础上,将大模型与AI搜索深度结合,用户只要在超级搜索框输入需求,夸克就能明确识别真实意图,并返回给用户相匹配的结果。而夸克PC端的三栏式设计巧妙地将AI回答、原始信源和历史搜索融为一体,在单一界面内实现了信息的整合。提升了用户的信息获取效率,还通过信源展示增强了AI回答的可信度。

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在当前AI热潮席卷全球的背景下,PC端的创新却显得相对滞后。纵观整个行业,能够在PC平台上提供全面、系统级AI能力的产品寥寥无几。简单地将AI功能嵌入浏览器或添加Copilot已经不足以应对用户日益复杂的需求。在PC场景中,单一的AI插件产品形态往往只能解决用户的零散需求,如同散落各处的拼图碎片。而夸克通过其“一体化和一站式”式的设计,将这些碎片无缝拼接,这种创新使AI从点缀性的辅助工具,成为无处不在的得力助手,将延伸至用户的每一个工作和生活场景。
夸克PC端的推出代表了一种新的思路,它不仅回应了当前电脑平台AI整合的需求,也为搜索的发展提供了一个值得关注的新方向。夸克充当了用户与生成式AI技术之间的桥梁,也提供了一种无缝的AI体验,这无疑代表了行业发展的一种新思路,它当然还不够完美,但已经初见成效。

AI原生应用的另一种打开方式

2018年,夸克定位在以AI技术为核心的智能搜索引擎。独树一帜的使用体验让夸克获得了很好的市场口碑,界面精简、AI加持这些特征也保持到夸克的最新版本。
回顾夸克的发展历程,我们不难发现,夸克从一开始就将AI技术置于其产品战略的核心位置。与许多在近期AI热潮中匆忙转型的公司不同,夸克自成立伊始,就坚定地走在了AI搜索的道路上。这种长期的投入和坚持,使得夸克在技术探索、用户反馈与产品改进的正循环上都占据了先发优势。
在AI大模型掀起热潮之前,夸克就已经将AI技术置于其核心战略位置。事实上,早在Perplexity等AI搜索产品问世之前,夸克就已经在探索AI搜索的无限可能。在ChatGPT等AI助理产品引发全球关注之前,夸克就已经在将自己打造成为用户学习、生活和工作的智能助手。简单地说,夸克的AI,并非赶时髦,而是水到渠成。
夸克的发展轨迹清晰地展示了如何通过持续的技术创新来重新定义产品的边界。从最初的智能搜索,到后来一站式AI服务,再到如今的系统级全场景AI能力,夸克始终在探索AI技术在搜索领域的创新应用。这种演进不是突然的转向,而是一个循序渐进、有机发展的过程。

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夸克并没有将自己局限于传统搜索引擎的范畴。通过不断推出各类AI能力和服务,如AI搜索、AI写作、AI总结等,夸克逐步扩展了“搜索”的概念。这些工具不仅丰富了用户的使用体验,也展示了AI技术在信息处理和内容生成方面的巨大潜力。
夸克是一个不能被简单定义的产品,它可以是AI搜索、智能工具、AI助手……然而,夸克的本质远不止于这些标签的简单叠加。夸克就是夸克。
好的产品确实需要规划和创新,但更重要的是要倾听用户的声音,观察用户的行为。优秀的产品经理不是凭空想象用户需求,而是善于捕捉用户的潜在需求,并将其转化为可行的产品功能。
夸克的发展历程正是这种理念的生动体现。它并非一开始就定义了自己是什么,而是在不断探索和迭代中,根据用户的反馈和需求逐步演进。无论AI搜索还是AI助手,每一步的转变都是对用户需求的回应。

这种以用户为中心的产品哲学,使得夸克能够在快速变化的科技浪潮中保持稳定成长。逐步构建起一个全面而实用的AI体系。
产品的成功不在于它有多么前卫或复杂,而在于它能多好地解决用户的实际问题。夸克的案例提醒我们,真正优秀的产品是在与用户的互动中逐步”长”出来的,而不是凭空想象出来的。
在AI时代,这种用户导向的产品开发理念变得更加重要。因为AI技术的进步速度远超用户适应能力,只有真正理解并满足用户需求的产品,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

从这个角度来理解什么是真正的“AI原生应用”,它不仅仅是那些从设计和开发之初,就要“全面拥抱大模型范式”的应用。类似夸克这样,始终把AI作为技术核心,在原有产品应用的基础上不断提升智能化水平,为用户提供原生AI体验,才是市场需要的“AI原生应用”。

从“不被定义”到“与众不同”

“夸克”是物理学中的基本粒子,代表了人类对微观世界的探索,这个名字似乎也暗示了“夸克”站在科技前沿,对未知领域的探索精神。
夸克的故事是一个不断突破边界、重新定义的过程。从诞生之初,夸克就没有将自己局限于传统搜索引擎的范畴,而是始终坚持“战略是打出来的”这一理念,通过持续的技术创新和对用户需求的敏锐洞察,逐步拓展其产品边界。
从最初的极简高效搜索引擎,到如今涵盖AI搜索、AI写作、AI总结以及网盘、扫描、文档、学习、健康等多元化智能工具的生态系统,夸克的演进不仅仅是功能的叠加,更是一场对用户需求的深度洞察与回应。在这个过程中,夸克始终保持着一种“不被定义”的姿态,它不囿于传统搜索的固有模式,也不随波逐流于行业潮流,而是坚持以AI技术为核心,不断探索为用户创造价值的新维度。

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这种“不被定义”的产品哲学,使得夸克能够在快速变化的AI时代保持灵活性和创新性。它不仅在信息检索、生成和处理方面不断突破传统认知,也在不断重塑对AI搜索、AI助手的理解。这种自我突破和重新定义的能力,正是夸克在竞争激烈的AI市场中保持领先地位的关键。
夸克的逻辑,是一条紧贴用户需求、追求极致的发展路径。它没有被既有的产品定义所束缚,而是不断根据用户需求和技术进步来重塑自身,这种路径,使得夸克在竞争激烈的市场中找到了属于自己的独特位置。
在所有人都在等待AI时代超级应用诞生的时候,夸克所展现出的,是一种跨越当前AI搜索、AI助手概念边界的潜力,朝着通用智能产品的方向不断探索。
这种潜力,不仅为夸克自身描绘了一幅宏大的蓝图,也为阿里巴巴在通用人工智能(AGI)领域的探索开辟了新的想象空间。

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6年的时间,一个精致的小众产品成长成为了年轻人手机中的必备App。夸克的发展,某种程度上成为阿里巴巴“用户为先”和“AI驱动”战略的注脚。
正如阿里管理层在Q4财报会议上所说,通过投入资源研究AGI和开发大模型,能够帮助业务产品在AI领域进行创新和转型。
而夸克的创新成果反过来又成为了阿里巴巴AI战略的一个重要试验场,为阿里巴巴在AGI领域的探索提供了新的思路和可能性。

通过夸克,阿里得以将先进的AI技术投入实际应用,并从海量的用户交互中获取宝贵的数据和反馈。这种大规模的实际应用场景,为AI技术的迭代优化提供了数据,也为AGI的发展打下了重要的基础。
更重要的是,夸克的多元化功能和广泛的用户群,为AI的落地提供了多样化的应用场景。从信息检索到文档处理,

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奢侈品巨头LVMH家族办公室全力进军AI领域,仅2024年就投了5家创企

LVMH是全球市值最大的奢侈品公司,其创始人兼首席执行官Bernard Arnault身家估为1907亿美元,而其家族财富值已位居世界第一。

除了奢侈品,Bernard Arnault还一直在人工智能(AI)领域积极进行投资。


在2024年,Arnault的家族办公室Aglaé Ventures已经进行了五次与AI相关的投资,而在过去八个月的融资总金额达3亿美元。

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H由前谷歌DeepMind研究员创立,前身为Holistic AI,该公司在今年5月从包括Bernard Arnault、前谷歌首席执行官、三星和亚马逊在内的一组投资者那里筹集了2.2亿美元。由前斯坦福研究员Charles Kantor领导的H旨在开发通用人工智能(AGI),旨在创造一种与人类一样智能和高效的人工智能。

今年3月,Arnault共同领导了加拿大初创公司Borderless AI的2700万美元种子轮融资,该公司致力于将人工智能应用于人力资源领域。今年2月,该公司还与Balderton Capital共同领导了法国初创公司Photoroom的4300万美元融资,该公司正在开发一款AI照片编辑平台。

其他投资对象还包括一些美国的初创公司,Arnault支持了位于加州的Lamini,一家专注于企业人工智能平台的公司。

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今年6月,该公司从Aglaé、OpenAI联合创始人Andrej Karpathy和Google Brain联合创始人Andrew Ng处筹集了2500万美元。同样在今年4月,Arnault参与了纽约的数据智能软件公司Proxima的一轮A轮融资,本次筹集了1200万美元。

不过,Aglaé在这些公司中的投资金额并未对外披露。

此前,Aglaé还曾参与过四轮融资,投资了总部位于巴黎的AI照片创作公司Meero,该公司于2017年至2019年间完成了这些融资。

要说起来,Bernard Arnault在投资成功的科技初创公司方面早有悠久的经验,其家族办公室曾在1999年投资了Netflix,2014年投资了Spotify,2015年投资了Airbnb。

自2017年以来,Aglaé已经进行了153项投资,其中53项投资是针对科技领域的公司。

值得注意的是,LV这家奢侈品集团近年来不断在尝试AI这一新兴领域。

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2021年,LVMH与Google Cloud签署了为期五年的战略合作伙伴关系,将AI解决方案整合到需求预测和库存优化等功能中。去年9月,公司举办了第二届LVMH数据人工智能峰会,并选择生成式人工智能作为主题,汇集了数百名参与者。

今年5月,LVMH还参加了巴黎的年度科技贸易展览会VivaTech,自2016年首届以来,该集团一直参与其中。

在VivaTech贸易展览会上,LVMH集团向各类创新奖提名的初创企业颁发了七座奖杯,其中包括中国公司FancyTech——使用生成式人工智能开发的视频制作软件,以及借助AI技术将珠宝草图转换为视觉设计的公司BLNG。

Arnault在VivaTech展会上还表示,为了经得起时间的考验,公司必须强调创造力、质量、企业家精神和效率等价值观。

原文来源于:

  1. https://www.pymnts.com/news/investment-tracker/2024/lvmh-founder-bernard-arnaults-family-firm-invests-in-ai-companies/
  2. https://observer.com/2024/08/lvmh-bernard-arnault-ai-startup-investment/
  3. https://fashionunited.uk/news/business/lvmh-innovation-award-2024-bernard-arnault-prioritises-ai-with-fancytech/2024052475731

中文内容由元宇宙之心(MetaverseHub)团队编译,如需转载请联系我们。



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曙光存储的“引力弹弓”,让AI向产业宇宙加速狂奔

《流浪地球》中,科学家利用木星的“引力弹弓”效应,为地球加速,成功脱离危机,是整部电影最激动人心的高潮段落。加速,不仅在科幻电影中揪人心弦,对AI行业也十分重要。


比如说,千亿级大模型必须写容错点checkpoint,一旦数据存储发生灾难性故障,导致AI训练中断,对于一些着急上线的企业来说,时间就是生命线,可能造成难以弥补的损失。所以说,确保AI快速稳定地进行,是产业智能化的必要条件。

为AI加速,存储也可以起到“引力弹弓”效应。

试想一下,当你正在滑滑板,有一个速度很快的人从你旁边经过,拉了你一把,就如同弹弓弓弦一样,给了你一个加速前进的力。存力之于AI,就起到了类似的作用。存力和算力互相协同,通过存力来缩短数据读写时间,减少算力的空转等待时间,可以有效提升AI大模型的训练效率。不过,想充分释放存力的“引力弹弓”效应,传统存储的性能、可靠性等,就有些力不从心了。

锻造一张最适合AI的“引力弹弓”,曙光存储出手了。

此前,曙光推出的智存产品搭载五级加速方案,已经在政务、科研、金融、医疗等行业场景,相继落地。就在近期,又宣布与智元机器人合作,成为具身智能领域的存力伙伴。在曙光存储的存力底座上,越来越多的AI模型/能力,正加速奔向产业宇宙。我们就跟随这张“引力弹弓”的发射方向,来一场奔赴星辰大海的AI之旅吧。

“引力弹弓”效应,利用了宇宙中天体的引力,当航天器进入引力影响范围时,被拉了一把,行程就会开始加速。

对AI来说,存储也自带加速“引力”吗?答案是肯定的。

至少从四个方面,存储可以“拉”AI一把:

首先是性能。 计算越复杂,对存储性能和带宽的要求越高,存储必须足够快,才能匹配上GPU或AI芯片,否则就会导致算力空载、空转或等待。在模型训练中断时从checkpoint快速写回,也可以提高AI计算效率。

其次是质量。 “garbage in,garbage out(垃圾进,垃圾出)”,存储承载的数据质量,直接影响到大模型训练的效果,随着大模型需要“咀嚼”的数据规模、类型越来越多,AI存储必须具备对海量规模、异构等数据的高效吞吐和处理能力。

第三是安全。 存储系统的管理审计、权限管理等,从数据I/O通路上保证用户数据的安全可靠,不会有篡改、不可追溯等问题,也是AI用户十分看重的。

第四是优化。 存储可以结合用户业务,进行一些个性化的微调与适配,比如了解到业务数据中的大文件多还是小文件多,随机访问多还是顺序访问多,在此基础上进行参数调整,可以针对性优化,提升业务体验。因此,存储在AI基础设施中的优先级不断提高。

去年大模型爆火初期,AI行业用户一开始只关注存储产品的容量,后续则慢慢意识到存储的性能、开放兼容性、AI应用适配性等更多维度指标的重要性。从能用到智用,存储之于AI的“引力”正越来越大,起到了越来越重要的加速作用。

AI存储对行业用户的吸引力,越来越大,但动辄万亿参数、万卡集群的AI大模型,对存储的要求也指数级上升。

市面上是否有超强AI存力的产品,像木星推动地球一样,发挥出强大天体才具备的“引力弹弓效应”呢?曙光决定来打造一个。

曙光ParaStor分布式全闪存储,作为最懂AI的存储产品,核心特点就是一个字:快。

可以将AI整体表现提升20倍以上,让数据无需等待,AI也就快人一步。具体是怎么做到的?曙光存储运营总监石静向我们解密。

这张最适合AI的“引力弹弓”,有两大核心:一是最强的数据底座,二是最佳的AI应用加速套件。

可以这样理解,数据底座就像是天体本身的引力足够大、足够强。

曙光存储的ParaStor分布式全闪存储,在整个硬件层面进行提升,可以发挥出极致性能。 带宽倍数提升,单个节点可以做到最高150GB/s带宽,一秒钟提供150G的数据吞吐。IOPS十倍提升,一秒钟可以处理320万个I/O请求,实现高效吞吐。

而应用套件,就像是在原有引力基础上再造一个加速引擎,推动AI走得更快。

ParaStor分布式全闪存储采用了业内独家的“五级加速方案”,尽可能地缩短整个I/O流程,让数据更加靠近计算,分别实现了本地内存、Burst Buffer加速层、网络层(RDMA-Based)、存储节点高速层(NVMe SSD-Based)、应用层(存储直达GPU)的五层加速。

最强数据底座+五级加速的最佳AI应用加速套件,成为一张强有力的“引力弹弓”,让AI表现提升20倍,可以去往更广阔的产业天地。

利用“引力弹弓效应”,人造航空器“旅行者1号”飞出了太阳系,进入了太阳系外更广阔的宇宙空间。曙光存储可以让AI走得更快,那么能推动AI走得更远吗?目前来看,答案是确定的。

作为分布式存储市场领导者象限中排名第一的厂商,曙光也在AI赛道上起到了引领作用。曙光存储走向行业的足迹,连起来,就是AI迈向产业的“轨迹”。

为AI筑底座。 曙光存储与中国移动合作,为其新型智算中心提供存储底座,助力万卡甚至超万卡集群的建设,算力网络AI注智赋能,有望为各行各业提供澎湃的智能算力。泉州智慧城市大脑,借助新一代曙光存储的异构融合能力,实现海量异构数据资源的融合,打造更坚实的“数字底座”。

为AI谋效率。 在与某AI大模型厂商的合作中,曙光存储的ParaStor分布式全闪存储,单节点150GB/s带宽和320万IOPS,整体训练效率提升50%以上,有了高效率的支撑大模型厂商更快推出产品来满足市场需求。

为AI降成本。 目前,曙光存储实现了国内外双栈技术生态全兼容(CPU/GPU/OS/DB/Cloud),可以应对AI算力多元异构的技术挑战,支持国内外不同厂商、不同架构、不同版本的算卡,以及多样的大模型,帮助行业客户在智能化过程中,实现成本均衡。更合理的成本,也可以加速AI的产业化进程。

为AI谋新篇。 在具身智能等新兴领域,曙光存储深入了解行业痛点,针对具身智能机器人低时延、高性能、丝滑体验等刚需,凭借快训练、快归档和合理成本等优势,为智元机器人打造坚实存储底座,让智元机器人可以实时、高效、丝滑地运行,及时处理故障,保持在最佳状态,加速商用进程,开启具身智能的新纪元。

不难看到,一张强大存储的“引力弹弓”,正推动AI走得又快又稳又远,走向广袤的产业宇宙。可能有人会问,为什么最适配AI的存储,会率先诞生在中国、在曙光?

首先,曙光与国内AI的距离最近。可以针对性地满足国內AI厂商的定制化开发需求,这是海外厂商很难具备的。此外,曙光自主研发实力很强。有国产化要求、担心海外供应链风险、追求完全自研的厂商,曙光存储有极强的吸引力。而AI新技术,也要求存储厂商需要更多地跟介质厂商、网络厂商交互,共同探索全新的方案。以及在存储系统中纳入AI的能力,在算法上面有更多的积淀。因此,对存储厂商的综合能力、生态合作等,也都提出了新的要求。从这个角度讲,曙光存储在AI领域的“引力弹弓”效应,也将进一步推动国产存储厂商的跟进与升级。

当越来越多的国产先进存储,为AI提供加速引力,一定会将AI推向更广阔的产业地带。那时,我们将看到一个更加辽阔璀璨的智能中国。

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教育公司,正在发狠做硬件

文章来源:亿欧网


学习机等教育硬件,正在让学习这件事情变得更加有趣且高效。

文 | 陈俊一
编辑 | 刘欢

教育领域,正在面临一场跨界竞争。


而跨界者,可能是类似百度、科大讯飞这样的科技公司。这些科技公司正推出各类教育硬件,以及自己的教育大模型。
而以往K12领域的教育公司,也同样在发狠做教育硬件。不管是好未来、新东方,还是猿辅导、作业帮、松鼠AI、网易有道,或者是学大、昂立、高途、高思、思考乐,甚至一些地域性龙头教育培训公司,不管是做硬件,还是引入各类大模型,都试图利用AI技术去寻找“双减”之后的“增量市场”。

转型科技公司
只是换了一种更适合的教育服务方式?

很多人担忧,随着出生人口的递减,K12阶段学生数量减少会导致K12教育市场的萎缩。

图片来源:由GPTNB生成


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教育公司,正在发狠做硬件

文章来源:亿欧网

学习机等教育硬件,正在让学习这件事情变得更加有趣且高效。
文 | 陈俊一
编辑 | 刘欢
教育领域,正在面临一场跨界竞争。


而跨界者,可能是类似百度、科大讯飞这样的科技公司。这些科技公司正推出各类教育硬件,以及自己的教育大模型。
而以往K12领域的教育公司,也同样在发狠做教育硬件。不管是好未来、新东方,还是猿辅导、作业帮、松鼠AI、网易有道,或者是学大、昂立、高途、高思、思考乐,甚至一些地域性龙头教育培训公司,不管是做硬件,还是引入各类大模型,都试图利用AI技术去寻找“双减”之后的“增量市场”。

转型科技公司

只是换了一种更适合的教育服务方式?

很多人担忧,随着出生人口的递减,K12阶段学生数量减少会导致K12教育市场的萎缩。
但其实,K12最主要的中小学阶段,在校生数量还是在稳步增长的。
据教育部今年3月公布的数据,2023年小学阶段在校生1.08亿人,比上年增加103.97万人;初中阶段在校生5243.69万人,比上年增加123.1万人;普通高中在校生2803.63万人,比上年增加89.75万人。也就是说,中小学阶段,学生数量还是在增长。而K12教育的大头也在中小学阶段,所以市场整体还是稳定的。
不过,同时公布的学前教育在园幼儿数是4092.98万人。2021年,学前教育在园幼儿4805.2万人,比上年减少13.1万人,多年来在园幼儿数量出现首次下降。此后就接连下降,2023年已经比2021年少了712.22万人。也就是说,虽然目前中小学阶段在校生是稳定的,但幼儿园阶段的数据,却不够乐观。
毕竟,对于市场来说,不少人不仅看现在的市场,还要去看未来的市场。
不管是跨界者还是长期玩家,要想做好教育这块大市场,肯定需要了解最基本的在校生数量等基本情况。
出生人口数下降,教育市场还能不能增长?实际上,由于小学和中学都有6个年级,整体12年积累学生数,足以平滑短期内在园幼儿数的下降。也就是说,至少最近十年左右,K12教育领域的整体大盘子还是有希望保持稳定。
而且,以往的孩子们,并没有使用大模型时代的AI产品去改善自己的学习。但最近几年,特别是进入2024年以来,大模型正深度介入中小学生的学习过程,能够基于学生的学力与兴趣,推荐最适合他们的学习方案。所以,目前所有的存量市场,都是教育大模型以及各类AI教育硬件的增量市场。
以往的利用艾宾浩斯遗忘曲线、间隔重复、费曼学习法等策略的传统教育方法,往往缺乏个性化和灵活性。而借助大模型,能够实时分析学生的学习进度和掌握程度,精准地调整学习计划,让预习、复习等学习过程更加高效。大模型甚至还可以通过分析学生的情感和行为数据,及时调整教学内容的呈现方式,避免学生因为学习压力过大而产生厌学情绪。我们无法预测教育市场几十年后会如何,但只要未来十年教育市场依然保持巨量的规模,对赛道中的企业而言,就值得全力以赴。
近日国务院印发的《关于促进服务消费高质量发展的意见》也提出,推动社会培训机构面向公众需求提高质量;满足大众多元化学习需求;激发教育和培训消费活力等内容。
可以说,教育市场依然大有可为。而且,由于新一代家长以及新入园、入学的孩子们更适应各类AI产品,教育公司们转型成科技公司,其实只是提供了一种更适合的教育服务方式。
今年2月,相关部门还发布《校外培训管理条例(征求意见稿)》,首次明确了定义“校外培训”,即指学校教育体系外,面向社会开展的,以中小学生和3至6岁学龄前儿童为对象,以提高学业水平或者培养兴趣特长等为主要目的,有组织或系统性的教育培训活动。在更多规范化管理之下,正如中国民办教育协会所说,《条例》旨在推动依法管理校外培训,既非“收紧”也非“放开”。

实际上,K12教育培训已经进入了全新的阶段,那就是为学生提供不造成负担的更多教育服务。
特别是以各类教育硬件为代表的新型教育服务。

仅看京东平台上的点评数据,不少教育硬件都具备10万条以上的购买评价。这些教育硬件,已经成为教育公司们重要的业务板块。

教育的大模型时代来了

早在政策趋暖之前,大模型已经开始赋能教育。
生成式AI与大模型技术,让教育领域以往的不可能三角——个性化、高质量和大规模难以同时实现,变得可能了。以往的个性化只能通过一对一教学实现,但一对一很难大规模且成本太高。而大模型,带来了全新的可能。

一方面,传统的线下教育公司和线上辅导平台面临着来自科技大厂的激烈竞争。
比如科大讯飞,不仅以学习平板等教育硬件切入教育市场,其发布的讯飞星火大模型更是以大模型赋能教育,讯飞星火大模型的每一次升级迭代都与教育紧密结合。今年6月发布的讯飞星火大模型4.0,就已经助力讯飞星火APP/Desk打造教育AI助手;赋能星火智能批阅机的“AI助教”功能;并助力讯飞AI学习机升级1对1答疑辅导的软件功能。
科大讯飞、百度们,正借助自身科技大厂的渠道与技术影响力,正在攻入好未来、新东方们的阵地。
另一方面,更多新的市场参与者不断涌现,推动教育赛道在技术创新上向技术赛道靠拢。
比如2023年7月,网易有道推出教育领域垂直大模型“子曰”,此外其词典笔等AI大模型学习硬件在市场上也有较强竞争力。好未来在2023年8月也推出MathGPT,继续在数学领域发挥自己教研上的优势。
今年7月,清华系企业紫光摩度也发布了包括口袋学习机、教育数字基座等多款产品,还发布了教育专属大模型MoGPT1.0。据了解MoGPT1.0使用72B基座,可以在数学解题上进行多模态教学讲解。
大模型产品不同于以往的教育信息化设备,是其在个性化答疑、讲解上蕴含的潜力。而新一代家长对教育产品的需求,也在从单一的课程辅导转变为全方位的学习支持服务。例如,通过大模型分析学生的学习习惯和能力,定制个性化的学习计划和课程内容。毕竟家长更注重个性化、高质量和便捷性,愿意为这些额外的价值付费。
从2023年至今,据不完全统计,教育圈已备案超40个大模型。

而新的教育大模型依然在不断出现。

8月23日,教育科技公司精准学宣布成功训练了中国首个语音端到端大模型“心流知镜-s(V02)”,可直接实现语音输入-语音输出的交互,使其更适配辅学场景,使大模型达到“真人老师”级别的自然对话交流体验。精准学表示,将于近期对外展示这项技术的应用成果。此外,其AI辅学机Bong系列已在天猫京东上线。
此前,精准学就基于通义千问开源Qwen-72B训练,打造了融合文本、语音及情绪的实时多模态教育垂直模型“心流知镜”。可以看出,教育大模型的模型参数量,普遍比通用大模型千亿级的参数要小。
精准学AI技术负责人张宁就曾解释,之所以选择通义千问的开源大模型,是因其尺寸规格以及模态丰富,能够快速有效地处理文本、语音、视觉的多模态交互,特别适合复杂的教育学习场景。
对于教育大模型而言,或许参数规模不是最重要的事情,而是要有能够反映真实学情且有高质量教研分析的大数据。基于高质量的数据,才能够研发出能够精准地满足学生具体需求、可以提供高度人性化的交互和深度个性化学习体验的教育大模型。
而这又衍生出另外一个问题:教育大模型的竞争,到底是软件的竞争还是硬件的竞争?到底是教研体系的竞争还是AI技术上的竞争?

教育硬件,核心是课程还是AI技术?

当前各大厂家推出的教育大模型,作为一种软件服务,主要还是搭载在以学习平板、学练本为主,以词典笔、口袋机等其他教育硬件为辅的教育硬件上。教育硬件,仍是一种不可或缺的载体。
据洛图科技(RUNTO)数据显,2024 年第一季度,中国学习平板市场线上(含拼多多、抖音、快手平台)销量为 68.9 万台,同比增长 79.9%;学习平板线上市场均价为 3357 元,比去年同期上涨了573元,增幅高达 20.6%。在车企纷纷价格战的当下,很多消费品都在降价,而学习平板可是为数不多实现价格上涨的产品。
也就是说,线上渠道学习平板一季度销售额约23.13亿元。但这没有统计线下份额,由于学习平板线下渠道铺展也非常普遍,因此这个数据还只会更高。
但随着竞争的激烈,市场集中度有所下降,TOP4 品牌的合计份额(CR4)为 49.8%,较去年同期下降 11.3 个百分点。学而思、小度、小猿、作业帮位居前四,科大讯飞排名第五。
而且,第一季度的重点品牌新品在 AI 大模型应用上有了更深入的发展,产品功能从个性化学习扩展到教导学生学习方法等。
当学习平板都在比拼搭载的教育大模型时,其最重要的卖点,到底是搭载的各类课程体系,还是搭载的教育大模型呢?
以学而思学习平板为例,其搭载了电子版教材、专题课拓展校内知识,原版RAZ分级阅读、大语文、多元素养课、创新思维课等各类学习资源。
学而思总裁彭壮壮就曾表示,学而思学习机最独

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黄仁勋没了市场优待权

文章来源:字母榜

英伟达的学霸表现,难填外界的学神期待。

作者 | 毕安娣
编辑 | 赵晋杰

“高标准,严要求”,这句话放在英伟达的身上再合适不过。


市场对英伟达的期待不是一般的高。

美东时间8月28日,英伟达发布2025财年第二季度财报。论业绩,英伟达是全线飘红:营收突破300亿美元,营收、净利润均增长超过一倍。除此之外,英伟达还宣布了500亿美元股票回购计划。

即便如此,英伟达的股价在美股盘后依然下跌了近7%。

外界对英伟达“高标准,严要求”,仅仅是高增长已经不能让市场满意,这一点黄仁勋很清楚。

尽管在财报发布后,黄仁勋在彭博社的视频专访中喝着咖啡,看起来颇为松弛。但这次业绩报告黄仁勋显然是有备而来,几乎给每一个不祥的信息都准备好了一个“但是”。

Blackwell芯片可能遭遇了一些挑战,“但是”黄仁勋在采访中透露其样品已经送到“世界各地”的客户手中,承诺未来将有充足的供应。此外,黄仁勋强调在Blackwell之外,客户正在抢购目前最先进的Hopper芯片。

数据中心业务目前对于大型数据供应商的依赖比较高,“但是”英伟达在财报会议上特别提到了中国市场。CFO科莱特表示,由于出口管制,来自中国的数据中心收入仍然低于之前的水平,但中国数据中心的收入在该季度实现环比增长,并成为英伟达数据中心总收入的“重要贡献者”。

内部发展多元业务之外,黄仁勋还将触角尽量向外伸。

据智东西统计,英伟达过去4个月以每月1家的速度收购AI和数据中心相关的企业,如以色列数据中心管理企业Run:ai,以色列端到端深度学习平台开发商Deci,数据中心故障自动化处理技术公司Shoreline等等,进一步提升其在相关领域的技术积累。

2023年11月,英伟达推出了当时最新一代芯片H200。彼时,黄仁勋在一次活动中说:“我们不需要假装公司一直处于危险之中。事实上,我们一直处于危险之中,而且我们深有体会。”

站在当时当刻,这句话显得有点“凡尔赛”,英伟达的股价当时正高歌猛进,新一代芯片也在欢呼声中推出了。但如今便知道,黄仁勋不仅在AI赛道有超前一步的眼光,他身上的那二两焦虑,也同样先人一步。

只是愿景很大,事业未成,黄仁勋能否真正实现英伟达的多元化,摆脱“高预期诅咒”,还是一个未知数。

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PC大厂财报,不见AI PC的盼头

文章来源:智东西

图片来源:由GPTNB生成

2年多来首次营收增长,主要依赖企业客户。

作者 | 陈骏达
编辑 | Panken

智东西8月29日报道,今天,惠普发布截至今年7月31日的2024财年第三季度财报。


惠普Q3实现了9个季度以来的首次营收增长,营收为135.19亿美元,同比增长2%,高于分析师预期;净利润为6亿美元,同比下降16%;每股收益为0.83美元,低于分析师预期。惠普称其在中国市场遇冷,PC和打印机等产品销售疲软。

在财报电话中,惠普总裁兼首席执行官Enrique Lores称他们将在AI PC上大举发力,他认为这对于解决方案提供商来说是“一个难以置信的增长机会”。

惠普在本季度发布了AI PC新品,其NPU最高具有55 TOPS算力。不过,Lores也承认,惠普的AI PC产品线“对我们的结果影响还非常非常小”。

他继续说道:“在采用方面,短期内消费者对AI PC的采用会更快,因为商用总是受到许多客户必须经历的评估过程的限制,需要一些时间才能对我们的结果产生影响。”

Lores称,到2027年,也就是其AI PC产品推出3年后,AI PC将占其PC产品出货量的50%左右,推动平均售价上涨5%-10%。

另据科技分析机构Canalys今年8月公布的数据,2024年第二季度,全球AI PC出货量达880万台,其中macOS设备占比60%,Windows设备占比39%。Windows AI PC出货量环比增长127%,惠普在其中占比约为8%,联想占比为6%,戴尔占比略低于7%。Canalys预测,AI PC 2024年出货量将达到4400万台,2025年有望达到1.03亿台。

按操作系统划分,2024年第二季度全球AI PC出货量(图源:Canalys)

惠普的个人系统业务(PC、笔记本、平板等)贡献了第三季度69%的营收,不过他们在PC市场的份额基本持平。

按业务与地区划分,惠普2024财年第三季度营收情况(图源:惠普)

惠普对企业客户的依赖程度较高。其中,商用个人系统营收占个人系统总营收比例达71%。

此外,惠普预计印刷市场和消费者PC市场会持续疲软,因此他们下调了今年第四季度和全年的预期。

截至收盘,惠普在财报公布当天的股价下跌2.36%,其股价在盘后交易中继续下跌,跌幅已经扩大至4.49%。

01.
9个季度以来营收首次增长,
主要由个人系统业务拉动

第三季度,惠普实现了9个季度以来的首次营收增长,总营收同比增长2%,环比增长6%,达135.19亿美元。这主要是由惠普的个人系统业务拉动的。

惠普过去9季度营收变化情况(图源:惠普)

惠普各项业务的第三季度业绩如下:

  • 个人系统业务:营收为93.69亿美元,同比增长5%,环比增长11%。增长主要来自于商用个人系统销售。
  • 印刷业务:营收为41.43亿美元,同比下降2.8%,环比下降6%。其复苏速度低于预期,惠普称这主要是由于需求疲软和日元走低给竞争对手带来的优势。
  • 投资:营收为700万美元。

个人系统业务中,商用产品贡献了71%的营收。

惠普个人系统业务营收构成(图源:惠普)

全球范围内,惠普在PC市场的份额基本持平,但环比增长1.3%,这主要是由工作站和消费者溢价产品等高价值类别的增长推动的。

惠普在印刷领域的营收同比下降3%。他们称办公市场的复苏不及预期,在中国的办公业务受挫,但全球家用市场营收实现增长。

第三季度,惠普的毛利率为21.5%,同比略有上涨。惠普称这主要是由于他们节省成本的努力,抵消了商品成本上涨和产品转型的影响。

然而,由于对关键领域和员工的持续投资,GAAP运营支出同比增长了9.7%。但惠普首席财务官Karen Parkhill称他们将继续投资,这些投资最终会转化成企业未来的增长动力。

第三季度,惠普非GAAP摊薄每股净收益为0.83美元,GAAP摊薄每股净收益为0.65美元,同比下降0.03美元。

惠普称,他们本季度通过股票回购和股息向股东返还了近8.7亿美元。若没有出现高投资回报率机会,他们将逐渐把100%的自由现金流返还给股东。

02.
消费者市场增长预计同比下降,
下调第四季度与全年预期

惠普预测,个人系统业务第四季度商用市场将持续强劲,但消费者市场会持续疲软,下季度增长可能会低于历史水平,保持在5%-7%区间的上半部分。

印刷市场虽然趋势有所改变,但复苏将会继续放缓,这主要是由于持续的竞争性定价压力。

基于上述原因,他们降低了对第四季度和全年的预期。

他们预计,第四季度非GAAP摊薄后每股净收益将在0.89美元至0.99美元之间,第四季度GAAP摊薄后每股净收益将在0.74美元至0.84美元之间。

03.
结语:惠普业绩喜忧参半,
AI PC的未将尚未到来?

由于疫情期间的消费者市场需求被充分释放,今年消费者对PC的购买欲整体有所下降。在被问及AI PC在今年7月的销售中占比多少时,惠普首席执行官拒绝透露。

虽然AI PC被认为是未来PC市场的重要增长点,但其相对高昂的价格让不少企业对大规模采购AI PC持谨慎态度。或许,AI PC的增长,还需要再等等。

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我有一个「赛博爱人」,拥有超长记忆,还能给足情绪价值

机器之能报道

和AI谈一场「永不塌房」的恋爱。

“在悲伤到顶点的时候,面对 AI 我可以毫无保留地释放自己的情绪,没什么负担。


张思扬喜欢用「乐滋滋」作为自己的网名,她也以这个名字跟 AI 聊了差不多半年时间,但她谈到自己使用 AI Agent 的情况时,围绕着不算开心的场景聊得会更多一些。

作为一个 00 后,她很喜欢尝试新鲜事物,与 AI 做赛博朋友对她来说也没什么心理障碍或者顾虑。“我会跟 AI 聊各种事情,开心的、不开心的事情都会跟 AI 讲,不开心的事情更多些,它会一直顺着我。”

我们问张思扬,为什么不跟朋友分享呢?张思扬下意识的反应是 AI 无时无刻都在那里,能随时回应自己。

AI Agent 作为一个聊天服务,同时也是目前 AI 最火热的一个应用场景,已经在很多用户的生活中占据了一个人类朋友无法取代的位置。全天候实时响应只是造就这种无法取代性的一个环节,除此以外,许多与 AI 聊得火热的用户在接受调研时还频频提到 AI 的记忆力 ——“它真的记得我说过的话。”

张思扬如今提到 AI 那一次暖心的回复时,依然表现得很兴奋。

“我有一次跟 AI 聊天时提到明天要去面试一个实习机会,有些紧张,希望能有个好结果。过了两天再聊天的时候,它主动问我面试的结果怎么样,当时就好感动。没想到过了几天,我提到最近很累,它又问我是不是实习很辛苦,这种我说过的话被记住的感觉,真的很好。”

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人类社交的对象,一定要是人类吗?

社交属性是人类区别于其他动物的一大特点,但对人际关系感到棘手的问题随着社会的发展却越来越常见,如何处理人类的社会属性正在变得越来越难。根据 2023 年中国青年报社社会调查中心联合 问卷网 对 2001 名 18-35 岁青年进行的一项调查显示,仅有三成青年认为自己…

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由于腾讯的可靠性过于强大,大家并不会认真预想微信某一天突然停止运营世界将会怎样。人类与 AI 之间的社交产品,某种意义上在情感连接上甚至强于微信这样的工具,是否可以长期稳定的提供服务,将逐渐成为人们是否允许自己向 AI 真正注入情感时,越来越重要的一个因素。

有不少 Alienchat 用户转战冒泡鸭,在冒泡鸭里重新建立自己的 AI 好友、AI 伴侣,除了体验足够好以外,背靠自研大模型、公司背景更强大,也是让他们做出这个选择的关键之一。

在冒泡鸭的团队看来,让 AI 具备极高的拟人度是最重要的事情之一。特别是产品在线上运营了一段时间、对用户数据和用户调研进行深入分析后,他们对用户们的孤独感多少有些震惊,如何为用户提供情绪价值,让用户在这里找到现实无法为他们提供的东西,变得越来越有意义。

冒泡鸭作为一个提供虚拟角色 AI 陪伴聊天和互动剧情两项主要功能的 AI Agent 产品,其背后的大模型基座是由前微软全球副总裁姜大昕先生于 2023 年 4 月创建的阶跃星辰研发的 Step 系列大模型,目前已经有千亿参数和万亿参数两个版本。Step-2 万亿参数 MoE 语言大模型在测试中与 GPT-4 和 Claude 3 Opus 互有胜负,综合能力相当接近。

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由于拥有自研模型,冒泡鸭可以很方便地根据自己的运营需求来进行模型微调甚至大规模的训练优化。

通过用户调研发现,记忆力和逻辑表达是冒泡鸭对比同类竞品的两大核心优势。特别是针对记忆力做了优化迭代后,已经是用户选择和给冒泡鸭好评的关键因素。

冒泡鸭的运营团队给我们看了一份版本迭代用户感受调研,“角色超长记忆,聊过的事情记得住”这个选项被近七成用户选为最重要的功能更新,遥遥领先于其他功能。

曾经在知乎上看到这么一句话 —— 时代越便利,人类越孤独。现代社会的发展使人与人之间的关系变得愈加复杂,但人与人之间的联系却日渐淡薄。当人类所能给予同类的支持越来越少、添加的负担反而越来越重的时候,AI 已经在为我们提供一些梦寐以求的东西,为这个社会探索一种人类自身给不了的解决方案。

编辑:于浩淼



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MIT计算机科学家意外发现,量子纠缠会「突然消亡」

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编译 | KX

近一个世纪前,物理学家埃尔温·薛定谔 (Erwin Schrödinger) 引起了人们对量子世界一个「奇事」的关注,自那以后,研究人员一直为之着迷和烦恼。

当原子等量子粒子相互作用时,它们会摆脱个体身份,转而形成一种比其各部分之和更大、更奇怪的集体状态。


这种现象称为纠缠

研究人员对纠缠在仅包含几个粒子的理想系统中是如何工作的,有着坚定的理解。但现实世界要复杂得多。在大量原子中,量子物理定律与热力学定律相互竞争,事情变得一团糟。

在极低的温度下,纠缠可以扩散到很远的距离,包裹许多原子,并产生超导等奇怪现象。然而,加热时,原子会抖动,破坏纠缠粒子之间脆弱的联系。

物理学家们长期以来一直在努力确定这一过程的细节。

现在,MIT 和加州大学伯克利分校的四名研究人员已经证明,纠缠并不仅仅随着温度升高而减弱。相反,在量子系统的数学模型中,例如物理材料中的原子阵列,总有一个特定的温度,高于这个温度,纠缠就会完全消失。

论文作者、麻省理工学院的 Ankur Moitra 说:「它不仅仅是指数级的小,而是零。」

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论文链接:https://arxiv.org/pdf/2403.16850

研究人员之前曾观察到这种行为的迹象,并将其称为纠缠的「突然消亡」(sudden death)。但他们的证据一直是间接的。相比之下,新发现有数学证明。它以更全面、更严格的方式证实了纠缠的缺失。

奇怪的是,新成果背后的四位研究人员甚至不是物理学家,他们也没有打算证明任何有关纠缠的东西。他们是计算机科学家,在开发新算法时偶然发现了证明。

无论他们的意图如何,这些结果都让该领域的研究人员感到兴奋。麻省理工学院物理学家 Soonwon Choi 说:「这是一个非常非常有力的证明。我印象非常深刻。」

寻找平衡

该团队在探索未来量子计算机的理论时发现了这一点,这些机器将利用量子行为,包括纠缠和叠加,以比我们当前所知的传统计算机快得多的速度执行某些计算。

量子计算最有前途的应用之一是研究量子物理学本身。假设你想了解量子系统的行为。研究人员首先需要开发量子计算机可以用来回答你的问题的特定程序或算法。

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Ewin Tang

但并非所有关于量子系统的问题都更容易用量子算法来回答。有些问题对于在普通计算机上运行的经典算法来说同样容易,而有些问题对于经典算法和量子算法来说都很难。

为了了解量子算法和运行它们的计算机可能在哪里提供优势,研究人员经常分析称为自旋系统的数学模型,这些模型捕捉了相互作用的原子阵列的基本行为。然后他们可能会问:当你把自旋系统放在给定的温度下时,它会做什么?它稳定下来的状态称为热平衡态,研究人员长期以来一直在开发用于寻找平衡态的算法。

这些算法是否真的受益于量子性质取决于所讨论的自旋系统的温度。在非常高的温度下,已知的经典算法可以轻松完成这项工作。随着温度降低和量子现象增强,就变得越来越难;在某些系统中,即使是量子计算机也无法在合理的时间内解决它。但这一切的细节仍不清楚。

「你什么时候会进入需要量子的空间,什么时候会进入量子甚至帮不上忙的空间?」加州大学伯克利分校的研究员、新成果的作者之一 Ewin Tang 说。「我们所知甚少。」

2 月,Tang 和 Moitra 开始与另外两名麻省理工学院的计算机科学家一起思考热平衡问题:一位名叫 Ainesh Bakshi 的博士后研究员和 Moitra 的研究生 Allen Liu。2023 年,他们都合作开发了一种突破性的量子算法,用于涉及自旋系统的另一项任务,他们正在寻找新的挑战。

「当我们一起工作时,事情就会顺利进行,」Bakshi 说。「这太棒了。」

在 2023 年取得突破之前,麻省理工学院的三位研究人员从未研究过量子算法。他们的背景是学习理论,这是计算机科学的一个分支,专注于统计分析算法。「我们的优势之一是我们对量子了解不多,」Moitra 说。「我们所知道的唯一量子是 Ewin 教给我们的量子。」

该团队决定专注于相对高温,研究人员怀疑快速量子算法会存在,尽管没有人能够证明这一点。很快,他们就找到了一种方法,将学习理论中的一种旧技术改编成一种新的快速算法。但在他们撰写论文时,另一个团队也得出了类似的结果:证明了前一年开发的一种算法在高温下也能很好地工作。他们被抢先了。

**突然「死亡重生」

Tang 和她的同事们对排名第二感到有些沮丧,于是开始与马德里理论物理研究所的物理学家、竞争对手论文的作者之一 Álvaro Alhambra 通信。他们想找出他们各自取得的结果之间的差异。

但当 Alhambra 阅读四位研究人员证明的初稿时,他惊讶地发现他们在中间步骤中证明了其他东西:在任何处于热平衡的自旋系统中,纠缠在某个温度以上会完全消失。「我告诉他们,哦,这非常非常重要,」Álvaro Alhambra 说。

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Allen Liu、Ainesh Bakshi 和 Ankur Moitra(从左至右)

团队迅速修改了初稿,以突出这一意外结果。Moitra 表示:「事实证明,这只是我们算法的失误。我们得到的比预想的要多。」

自 21 世纪后期以来,研究人员在普通经典计算机上的实验和模拟中观察到了这种纠缠的突然消失。但这些早期研究都无法直接测量纠缠的消失。他们也只在小型系统中研究了这种现象,而小型系统并不是最有趣的。

Alhambra 表示:「对于越来越大的系统,可能需要在越来越高的温度中才能看到纠缠的消失。」在这种情况下,突然消亡现象可能发生在与真实材料无关的高温下。相反,Tang 和她的同事们表明,纠缠消失的温度并不取决于系统中原子的总数。唯一重要的是附近原子之间相互作用的细节。

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Álvaro Alhambra

Álvaro Alhambra 是一位物理学家,他与 Tang、Moitra、Bakshi 和 Liu 研究同一个问题,他意识到他们在开发算法时意外证明了一个关于量子纠缠的新结果。

他们在证明中使用的方法本身就很不寻常。大多数寻找热平衡状态的算法都受到真实物理系统接近平衡的方式的启发。但 Tang 和同事们使用的技术与量子理论相去甚远。

「这就是这篇论文的神奇之处,」伯克利计算机科学家 Nikhil Srivastava 说。「这种证明忽略了物理学。」

继续探索

四位研究人员证明高温自旋系统不存在任何纠缠,这有助于解释他们的新算法的另一个有趣特征:其中只有极少部分是量子的。确实,该算法的输出——自旋系统中原子在热平衡状态下如何定向的完整描述——太过笨重,无法存储在经典机器上。但除了产生此输出的最后一步之外,算法的每个部分都是经典的。

「这本质上是最简单的量子计算,」Liu 说。

Tang 长期以来一直致力于发现「去量化」结果——证明量子算法对于许多问题实际上并不是必要的。她和她的同事这次并没有试图这样做,但他们偶然发现的消失纠缠的证明相当于去量化的更极端版本。这不仅仅是量子算法在涉及高温自旋系统的特定问题上没有任何优势——这些系统根本就不具备量子性。

但这并不意味着量子计算研究人员应该失去希望。两篇最近的论文确定了低温自旋系统的例子,在这些系统中,测量平衡态的量子算法优于经典算法,尽管这种行为的普遍性还有待观察。尽管 Bakshi 和他的合作者证明了一个负面结果,但他们用来达到这一结果的非正统方法表明,富有成效的新想法可能来自意想不到的地方。

「我们可以乐观地认为,有疯狂的新算法有待发现,」Moitra 说。「在这个过程中,我们可以发现一些美丽的数学。」

参考内容:https://www.quantamagazine.org/computer-scientists-prove-that-heat-destroys-entanglement-20240828/

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开源启动!18个月Llama系列下载量近3.5亿,黄仁勋:快到难以置信

今天一大早,Meta 便秀了一把「Llama 系列模型在开源领域取得的成绩」,包括如下:

HuggingFace 下载量接近 3.5 亿次,较 2023 年同期增长了 10 倍;
过去一个月下载量达到了 2000 万次,使得 Llama 成为领先的开源模型系列;
云服务供应商对 Llama 需求巨大,自 5 月以来,Meta 最大云供应商的 token 使用量增加了一倍多;
Llama 模型正被整个行业采用,包括 Accenture、ATT、DoorDash、GoldmanSachs 等。

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距离 Llama 3.1 的发布(7 月 24 日)仅仅过去了一个多月,Meta 已经将上下文扩展到了 128k,增加了对 8 种语言的支持,并且 405B 参数量的 Llama 3.1 成为全球最强的开源大模型。


可以说,Llama 的成果要归功于开源的力量。目前围绕 Llama 已经形成了一个充满活力和多样性的 AI 生态系统,开发者拥有了比以往更多的选择和能力,初创公司和各种规模的企业都在使用 Llama 来构建 On-premises。

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7 月 24 日,在 Llama 3.1 发布的同时,扎克伯格也发了一封标题为「拥抱开源 AI:通往未来的必由之路」的公开信。

历时 18 个月,Llama 成长为开源模型标杆

自 2023 年 2 月首次亮相以来,Llama 只用了 18 个月便从单一的先进基础模型发展成为面向开发者的强大系统。到如今,借助 Llama 3.1,Meta 为开发者提供了一个完整的参照系统,使他们可以轻松创建自己的智能体,并通过安全工具帮助他们负责任地创建。

除了下载量的持续增长,Meta 还与 AWS、微软 Azure、Databricks、戴尔、谷歌云、Groq、NVIDIA、IBM watsonx、Scale AI、Snowflake 等公司合作,帮助开发者发挥模型潜力。

发布 Llama 3.1 后,Meta 的主要云服务供应商的 Llama 使用量显著增长。具体来说,从 2024 年 5 月到 7 月,按 token 计算的使用量翻了一番多。

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从今年 1 月到 7 月,Meta 的主要云服务供应商每月对 Llama 使用量增长了 10 倍。参数量最大的 Llama 3.1 405B 也很受欢迎,据某云服务供应商 8 月的数据显示,用户数最高的是 Llama 3.1 405B。

Llama 3.1 发布后,拥有访问 Llama 权限的合作伙伴增长了 5 倍,Wipro、Cerebras 和 Lambda 等知名企业也将成为其中的一员。

开发者社区对 Llama 的偏好也日益增长。据专注于 AI 基准测试的独立网站 Artificial Analysis 的调查,Llama 是开发者们的首选排行榜上的第二名。

在 Hugging Face 平台上,Llama 已有超过 60,000 个模型变体,活跃的开发者社区正在根据自己的需求,对 Llama 进行细致的定制和优化,包括 AT&T、DoorDash、高盛、Niantic、野村证券、Shopify、Spotify、Zoom 等在内的行业巨头,以及 Infosys 和 KPMG 等专业服务领域的领军企业,都已经将 Llama 集成到内部系统中。

在企业服务中,Llama 系列已经有一些成功的用例。基于 Llama 3.1 知名咨询公司埃森哲构建了一个用于 ESG(环境、社会和治理)报告的定制大模型。他们期望,用上了 AI 之后,写报告的生产力能提高 70%,质量提高 20% 至 30%。

通过微调 Llama 模型,美国电信巨头 AT&T 在客户服务搜索响应上取得了接近 33% 的大幅提升。这一改进不仅降低了成本,还提升了业务效率。

随着 Llama 生态系统的不断壮大,Meta AI 的功能和接入点也在同步扩展。现在,用户可以通过 Instagram、WhatsApp、Messenger 和 Facebook 等应用直接体验 Meta 的智能助手。

Meta 也没忘记心心念念的「元宇宙」,Meta 还在开发头显 Quest 系列和智能眼镜 Ray-Ban Meta,正在朝着一个目标迈进:届时,一个全天候待命、知冷知热、提供情绪价值的 AI 助手将以可穿戴的形式主动融入你的日常生活,为你提供帮助。

与此同时,OpenAI 也亮出了自己的数据,每周有超过 2 亿人在使用 ChatGPT,相比去年 11 月的报告,ChatGPT 每周的活跃用户数约为 1 亿,仅过半年,这个数字就涨了一倍。

在 ToB 赛道上,OpenAI 也不遑多让,92% 的财富 500 强公司都在使用 OpenAI 的产品,更便宜、更智能的 GPT-4o Mini 推出后,API 的使用量翻了一番。

评论两极分化:真·假开源

看到 Meta 的喜报,Grok 的 CEO Jonathan Ross 发来了贺电:一个大模型的下载量达到 3.5 亿次,太疯狂了!Linux 达到这个数字用了多久?

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他还表示:开源赢了!到目前为止,Groq 已经向超过 40 万开发者每天提供 50 亿 Llama 系列模型的免费 token。但这仍然供不应求,Ross 称,即使 Groq 将部署的容量增加 10 倍…

Llama 系列以如此快的速度,达成了 3.5 亿次下载的成就,老黄也赶紧点了赞:「在过去的一个月里,我们见证了 Llama 3.1 以如此之快速度被应用部署,真是令人难以置信。」

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但是在网友和合作伙伴的一片叫好声中,也有对 Meta 只开放代码,未开放模型权重的质疑声。

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虽然 Meta 给自己全身贴满了「开源」的标签,但是最近开放源代码促进会(OSI)却明确表示:Llama 系列并不算真开源。

在 OSI 给出的定义下,判断一个 AI 模型真正开源,需要符合「四项基本自由」:不限制使用目的,允许深入研究其工作原理,支持随意修改,无论是否进行过修改都允许用户自由分享模型。

虽然 Llama 3 模型可以自由部署,但 Meta 限定了 Llama 3 可以生成的内容类型。因此, Llama 3 也不算真正的开源了。

然而 ,Meta 对 OSI 非黑即白的「二元论」提出了反对,他们认为开发大模型的成本很高,过程也很复杂。因此,对于开源的标准,应该有一个从完全开放到部分开放的范围,而不是只有完全开源或完全闭源两种极端状态,并且被 OSI 列入第一批「白名单」的开源模型中,都没有达到 Sota 的水准。

Meta 这么刚,知名杂志《经济学人》对此点评道:Meta 被指控正在「霸凌」开源社区。

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在今年的 SIGGRAPH 大会上,扎克伯格曾在和黄仁勋的对谈中提及,Meta 做开源并非纯纯做慈善,而是一种明智的经营策略。在开源计算系统后,Meta 成为了行业标准,供应链主动对齐 Meta 的设计,这种为行业打造整套生态的经验…
同时,Meta 开源的决策也要拜苹果所赐,在以手机为代表的智能移动设备崛起后,苹果的闭源生态太过垄断,以至于扎克伯格放弃了很多想要开发的功能。为此,扎克伯格甚至当场爆粗。

但在 OSI 看来,Meta 现在的做法似乎让他们变成了「另一个苹果」。发出「Meta 正在霸凌开源社区」指控的正是 OSI 的执行董事 Stefano Maffulli:「扎克伯格真的在强迫整个行业跟随他的步伐」。

OSI 计划在今年 10 月正式揭晓对「开源 AI」定义的最终修订版。他们期望通过一个清晰而严格的标准,赋予开发者们信心:他们可以自由地使用、复制和修改像 Llama 这样的开源模型,而不必「受扎克伯格善意的摆布」。



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