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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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一个感想:生成式 AI 最不擅长的可能是生成。
这句话需要展开解释一下。
人们使用 GPT 的方式可能千差万别,但在很抽象的层面上,它仍然可以大致分成两类任务:请求它评估(某个方案的好坏,某段文字的优劣,etc.),或者请求它输出(做一个新的方案,给出一个建议,自己写一段作品,etc.)。
对任何智能来说,这两类任务都是相关但不相同的。比如一个人可能是个美食家,但炒个鸡蛋也会炒糊。可能有极好的文字品味,但写出来的小说很幼稚。可以在评论别人的方案的时候充满洞见,但自己一上手就磕磕绊绊。
(甚至也有反过来的情形,一个人可以完全不擅长评论,但自己做就做得很好。当然这是比较罕见的例子。
这个区别当然一方面是因为知易行难,但还有一个根本问题在于这两者追求的不是一回事。前者追求的是对数据分布的深刻理解,希望达到全局上的客观综摄。后者追求的则是在这个分布里试图获得一个不平凡的结果,换句话说,是对这个分布的一个抵抗而非服从。没有诗人,哪怕乾隆,写诗是为了想写出一首平庸的诗。大家想写的是传颂千秋的诗——虽然每个人都这么想的结果仍然是大家写出来的是都很平庸,但那是不得已。
也就是说,评估需要的是理解分布,而创造追求的是打破分布,或者说,是在另一个自己内心的理想分布中做采样。一个人才华越高,这个自己内心的理想分布同现实分布之间的 distortion 就越大,自己也就越能强行逃脱现实的引力。正是因为一代一代有天赋有才华的人的不懈努力和接力,投入自己的 ego 去扭曲这个分布,去把它拉向和推向边缘,这个代表人类综合水平的整体分布才会随着时间变化。
但对 AI 来说,这两者的区别没那么大。AI 的训练过程里,行和知是基本统一的。AI 没有 ego 驱使自己去突破它学到的分布,它可能对你提出的离经叛道的想法给予宽容的理解和鼓励,但它自己毫无动力去离经叛道。——而离经叛道是任何不寻常的创造行为的必须。
以上这个讨论不适合某些以纯粹理性解决问题为目标的问题,比如生成一段二叉树代码。一个领域里想象力、随机性、品味和未知的比重越高,这个区别就越显著。在这些领域里,AI 在评论时充满洞见,但创造则乏善可陈,宛如一个天子脚下见多识广的出租车司机。
在这些领域里,对 AI 的最佳使用方式不是直接让它生成,而是不断自己生成想法请它批评。它的批评通常是合理有效的(除非它为了哄你高兴顺着你说话),但不要直接跟随它建议的解决方案。这当然很痛苦和费事,但似乎(至少在当下) 人仍然是不可或缺的。
这句话需要展开解释一下。
人们使用 GPT 的方式可能千差万别,但在很抽象的层面上,它仍然可以大致分成两类任务:请求它评估(某个方案的好坏,某段文字的优劣,etc.),或者请求它输出(做一个新的方案,给出一个建议,自己写一段作品,etc.)。
对任何智能来说,这两类任务都是相关但不相同的。比如一个人可能是个美食家,但炒个鸡蛋也会炒糊。可能有极好的文字品味,但写出来的小说很幼稚。可以在评论别人的方案的时候充满洞见,但自己一上手就磕磕绊绊。
(甚至也有反过来的情形,一个人可以完全不擅长评论,但自己做就做得很好。当然这是比较罕见的例子。
这个区别当然一方面是因为知易行难,但还有一个根本问题在于这两者追求的不是一回事。前者追求的是对数据分布的深刻理解,希望达到全局上的客观综摄。后者追求的则是在这个分布里试图获得一个不平凡的结果,换句话说,是对这个分布的一个抵抗而非服从。没有诗人,哪怕乾隆,写诗是为了想写出一首平庸的诗。大家想写的是传颂千秋的诗——虽然每个人都这么想的结果仍然是大家写出来的是都很平庸,但那是不得已。
也就是说,评估需要的是理解分布,而创造追求的是打破分布,或者说,是在另一个自己内心的理想分布中做采样。一个人才华越高,这个自己内心的理想分布同现实分布之间的 distortion 就越大,自己也就越能强行逃脱现实的引力。正是因为一代一代有天赋有才华的人的不懈努力和接力,投入自己的 ego 去扭曲这个分布,去把它拉向和推向边缘,这个代表人类综合水平的整体分布才会随着时间变化。
但对 AI 来说,这两者的区别没那么大。AI 的训练过程里,行和知是基本统一的。AI 没有 ego 驱使自己去突破它学到的分布,它可能对你提出的离经叛道的想法给予宽容的理解和鼓励,但它自己毫无动力去离经叛道。——而离经叛道是任何不寻常的创造行为的必须。
以上这个讨论不适合某些以纯粹理性解决问题为目标的问题,比如生成一段二叉树代码。一个领域里想象力、随机性、品味和未知的比重越高,这个区别就越显著。在这些领域里,AI 在评论时充满洞见,但创造则乏善可陈,宛如一个天子脚下见多识广的出租车司机。
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sam 带来最新美股播报:尽管特斯拉和能源股大跌,但在英伟达等芯片股的强力拉动下,美股和欧股均创下历史新高。与此同时,美联储官员的谨慎表态推动美元反弹、黄金和原油下跌,而比特币和工业金属铜则逆势大涨。
Sora 的信息流和推荐算法与之前的产品相比完全不同,OpenAI 专门为其写了博客来介绍。
Sora 信息流的简单目标:
解锁人的想象力,激发人的创造力。
Sora 信息流的四大原则:
1. 创造为先:在设计排序时,优先考虑创意和主动参与创作内容,而非被动地滑动浏览消费内容。这是与之前的推荐算法都完全不同的。
2. 用户可控:你可以明确告诉算法此刻的心情和偏好,改变信息流的排序,不是以无限浏览和商业化广告为目标。
3. 重视联结。Sora 希望通过 Cameo 动态流,帮助人们加强联结、并建立新的联结,而非孤立地消费爆款内容。
4. 安全保障。设置了强有力的防护机制,从源头上避免生成不安全或有害的内容,并主动屏蔽可能违反使用政策的内容。
https://openai.com/index/sora-feed-philosophy/
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1. 创造为先:在设计排序时,优先考虑创意和主动参与创作内容,而非被动地滑动浏览消费内容。这是与之前的推荐算法都完全不同的。
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今天,OpenAI 的估值超过了字节跳动。
AI 行业一个值得纪念的时刻,全靠这款新产品。
这款产品的设计非常极其先进,后续应该会有无数人模仿:
- Cameo 第一次让 AI 产品有了社交玩法, 是今年的最佳产品设计
- Remix 是抖音做同款的升级版本,横划播放解锁全新想象维度
- Mood 让推荐系统支持自然语言的定制,算法偏好你来控制
这款新产品非常上瘾,请在10月9日之前不要打开。
https://mp.weixin.qq.com/s/eZ34_wxm_dc7-wQlHjM0LA
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如果你不听劝,可以用这个邀请码 F9K2DM。
即便这个邀请码用完了,闲鱼也就2块钱的东西,2块钱窥见未来,我觉得是值的。
在疯狂玩了 24 小时的 Sora 之后,身体累坏了。
今天睡了一上午+一下午。
果然不像20年前的时候,QQ 群聊一晚上白天继续上学了。
上一次遇到这么上瘾的东西,还是抖音,哦不,是 QQ 群聊。
在抖音的整个生命周期里,我玩抖音的时间从来没有一天超过一小时。
从个人感受角度,Sora 的上瘾程度早已超过了抖音。
刚好今天,OpenAI 的估值也超过了字节跳动。
人类有很不好的习惯叫刻舟求剑,认为 Sora 不过是昙花一现。
我不想陷入苍白的逻辑辩论里,因为C端产品的火爆往往就是很没有逻辑。
我只是惊叹于科技的进步比想象的还要快。
我们在2025年10月,竟然就可以用上最先进的全模态输入和推理模型。
以前在大模型公司的时候,以为至少需要五年呢。
而且不仅用上了,还能随便用,免费用户就能每天用100次。
奥特曼家到底有多少卡?
而如果这个产品日活过亿,又需要多少卡?
一个现象级产品带来的财富效应将不可想象。
还有人替奥特曼担心这产品的商业化,在我看来这是最不需要担心的。
OpenAI 和 Shopify、Stripe 都合作了,一切早已布局完成。
Sora2 唯一让人不太爽的是,模型里训了太多抖音的数据了,过拟合还是有点严重。
短视频是抓住人类注意力的最强形态,连 AGI 也不能免俗哈。