IT之家 12 月 14 日消息，微软出品的“Microsoft 自动填充”Chrome 浏览器插件今起正式停用，该插件拥有 10 万以上用户，主要用于同步用户保存在微软账号上的账号密码、地址信息。 微软表示，停用这一插件的原因是“确保为用户提供给最高价值体验”，从今天开始相关插件将被废弃，用户在 Chrome 浏览器中所进行的任何“密码保存”行为都不会被真正同步到微软账号上，用户也无法在 Chrome 中同步任何来自微软账号的账号密码信息。

据睿见消息，《财经》年会2025：预测与战略暨2024全球财富管理论坛于12月13日-12月15日在北京举行。阿里云金融大模型首席技术专家陈风发表演讲。 陈风在演讲中表示，近年来，随着科技的发展，特别是人工智能技术进步，给各行各业带来非常多的变革，在财富管理这个特定的领域内，AI尤其是大模型更加展现了前所未有的潜力。 首先，投研投资决策这一块，陈风表示，AI通过强大的数据分析能力和先进的算法模型，帮助投资者做出更多的科学、合理的判断。无论是大型的金融机构还是对于普通的散户，AI的智能化工具都能显著地提高他们投资研究的成功率，高盛、布隆伯格这些国际知名的机构已经非常广泛地采用AI技术进行投资市场的预测和资产的一些配置。 第二，在风险管理层面，陈风指出，大模型发挥了一些重要的作用，可以帮助我们准确地识别出潜在的风险点，并且提出非常有效应对的策略，对于保护投资者的利益和维护整个金融市场的稳定，具有非常重大的意义。 第三，谈到数字财富，不可避免会遇到二八定律的问题。陈风表示，个性发展的服务也是当前AI应用于财富管理的一个亮点，比如可以通过对海量的用户数据进行数据挖掘，能够精准地识别和把握每个客户独特的财富管理的需求，为他量身打造最合适的投资计划。 “当然AI应用于财富管理不可避免还会遇到一些问题，像人服务时的关系处理问题，甚至很多客户对AI来服务自己还具有一些抵触情绪，任何新生事物的成长都不会一帆风顺。目前AI在财富管理方面的普及，还存在着数据安全、隐私保护、法律合规适配性的问题，我们相信随着时间的推移和技术成熟度的提高，还有监管政策的与时俱进，这些问题未来都可以得到有效地解决。”他说。 他最后表示，AI目前正在以前所未有的速度去重塑我们整个财富管理行业，不仅仅可以大大提升我们工作的效率和服务水平，也可以为广大投资者带来更多便利。展望未来，我们很有信心、很有理由相信，在大家的共同努力下，AI将在财富管理领域取得更加辉煌的成绩。

IT之家 12 月 14 日消息，马斯克旗下 xAI 当地时间 13 日宣布，向所有 𝕏 平台用户免费推出新版本 Grok-2 模型。与以往一样，Premium 和 Premium + 用户将获得更高的使用限制，并将优先访问未来的任何新功能。 据官方介绍，Grok 利用 𝕏 平台实时了解世界正在发生的事情。近期，Grok 推出了两个额外的功能来进一步增强这种体验：网页搜索和引用。目前 Grok 利用来自 𝕏 的帖子和来自更广泛互联网的网页，可为用户的查询提供及时且准确的答案。此外，Grok 还添加了“引用”功能，用户可以轻松深入了解来源，了解更多信息或验证 Grok 提供的信息。 Grok 还宣布在 𝕏 平台上带来一个新增功能：“Grok”按钮。此按钮会出现在主页时间线上的帖子中，旨在帮助用户发现相关的上下文信息，了解实时事件，并深入了解热门讨论。 据IT之家此前报道，xAI 上个月在部分地区（如新西兰）开始测试 Grok 的免费版本。不过在当时，免费版 Grok 的使用存在一定限制：Grok-2 模型每天限查询 10 次，Grok-2 mini 模型每天限查询 20 次，图像分析每天限查询 3 次。此外，用户账户需注册至少 7 天并绑定手机号才能使用免费版 Grok。

快科技12月14日消息，B站今日正式宣布，2024年“最美的夜”跨年晚会将于12月31日晚上7:30隆重举行。 让人惊喜的是，今年《黑神话：悟空》将在今年的B站跨年晚会上为大家带来一场深度定制的黑神话音乐演出。 官方表示：“自唱自斟随放荡，长歌长叹任颠风，2024年12月31日，让我们今年再最后一次重温这段如梦似幻的西游之旅。” 去年，B站举办的“2023最美的夜”bilibili跨年晚会人气爆棚，观看人数峰值达到了3亿之多。该晚会内容丰富多样，覆盖了多个兴趣领域，成为了一次面向年轻群体及广泛娱乐爱好者的文化盛事。 今年作为第六届举办的跨年庆典，B站还准备了5000架无人机，在新年钟声敲响之际，将网友的弹幕发送上天，共同庆祝这一难忘时刻！

不知道各位有没有往天上看的习惯？ 如果有，那么今年你可能和我一样频繁看到这些科幻味儿溢出屏幕的画面 比如无人机带着一份生煎包在写字楼之间穿行 当然也有可能是舟山送来的当日海鲜 或者早高峰不用挤地铁，直接打个飞的去上班 图源：新闻坊 下班后再 去外滩散个步，顺便看一场赛博风的无人机表演 图源：上海户外直播 这就是当下毋庸置疑最火的风口， 低空经济 还是被官方认证过的，今年3月首次写入政府工作报告中 图源：人民政府官网 严格来说这个词不算新，却是第一次被拔到这么高的战略地位 之前我们也写过上海是怎么做低空经济的， 但其实不只上海， 几乎全国都开始抢占这个赛道了 而且往大了说，这个风口已经大到什么程度？ 我查到一组来自工信部赛迪研究院的数据，有点震惊 2023年国内低空经济市场规模达到 5059.5亿 ，同比增长33.8% 按这个速度，预测2025年市场规模将达到1.5万亿，综合经济产值能达到 3-5万亿 什么概念？ 这么说吧，去年全国GDP超过126万亿，房地产占5.8%，也就是7.4万亿 相当于半个房地产体量了 所以面对这样的未来万亿级市场，当下很多城市已经开始 疯狂入局 了，而且画面真的很夸张 01 起风了，全国拼手速的时候到了 每次新兴产业风口上，总有一些跑得快的和紧跟其后的，低空经济这场争夺战也不例外 风口最大的就是4个 一线城市 没错这次跑在最前面的，依然是深圳 国庆期间的一万多台无人机表演有多绚丽，深圳的低空经济产业就有多牛气冲天 图源：深圳新闻网 但这个画面不是今天才做出来的 早从2017年开始，深圳就开始举办世界无人机大会，到今年是第八届 目前深圳无人机上下游企业1730多家，产值960亿 这个数字听起来平平无奇，但对比下全国就很清晰了 2023年底国内无人机运营企业1.9万多家，年产值1520亿元 深圳一个城市产值占了全国的63%，一个夸张到掉下巴的数字 但问题也来了 这么多台无人机同时在城市空域活动，以及这么大规模的空中产业链，要怎么管理？ 于是今年1月份，深圳率先出台了《深圳经济特区低空经济产业促进条例》 图源：深圳人大官网 这也是全国首部低空经济立法 除了深圳，离我们最近的上海，今年更是全城All in 7月份的《上海市低空经济产业高质量发展行动方案（2024-2027年）》中，对每个区的定位还是挺明确的 而且是以分工合作的方式，在全城形成“一张”产业网 大致布局就是这样 来源：各区公开信息整理，仅供参考 基本上有钱出钱、有人出人，实在不行多出政策、补贴 连存在感一贯薄弱的金山，也因为2018年抢占了无人机空港的先机彻底站到了台前 这种热闹之下，北京则更偏向发挥低空监管的领帅作用 广州也在“低空经济29条”的基础上精简取证、审批流程，从根本上提高效率 上次这种一线城市全部出动哄抢的场面是什么时候？ 好像还从没见过 当然很多 二线城市 也都坐不住了 最热情的是成都 平时不紧不慢悠闲的四川老辈子，碰到正事儿手速快得电闪雷鸣 今年5月，低空经济的风头刚起，成都高新区就直接敲定了沃飞长空的全球总部 图源：成都高新区官网 到7月份又签了一只规模高达30亿的低空经济基金 企业、投资两手抓，直接坐实了西南航空重镇的一把手地位 除了成都，还有苏州、杭州、宁波、重庆、合肥......拉企业、出政策、建配套 积极上桌的热情扑面而来 基本上这场关于速度的比赛里，越来越多的一二线城市都在一路狂奔 02 但我没想到的是，这股大风竟然吹到了县城和山区 我整理了下目前全国正在布局低空经济的部分县城 体量真的不算小 来源： 各城市公开信息整理，仅供参考 最有代表性的就是江浙、安徽一带的县城 至于为什么是代表，很大一部分原因就是有钱、有产业 所以很多江浙县城已经走在了前列 最典型的就是桐庐县，“三通一达”的发源地 目前桐庐有快递及关联企业339家，去年底营收是385亿元 接近400亿的丰厚家底，这一点是很多县城比不了的 所以站在低空经济的风口，桐庐不费吹灰之力就迅速上车了低空物流这个发展方向 桐庐新石器无人配送车，来源：桐庐发布 包括江苏沐阳县，本身就是花木之乡 靠着花木产业一路跳升到全国百强县第27位 今年也趁着风声打造了首个花海航空飞行营地，走上了低空+文旅的路线 除了这些强县，一些山区县城就是纯粹靠天吃饭了 比如安徽的岳西县 这个大别山深处的小县城，2018年才正式脱贫 但2020年因为足够出众的空域和试飞条件，成了民航局首批13个民用无人驾驶航空试验基地（试验区）之一 目前已经引进皓翔航空、拓攻机器人、中科翔宇等5家头部企业落地 岳西参加深圳无人机大会，图源：岳西发布 并开通了安徽首条邮政物流航线 因为低空经济的到来，一个山里的小县城顺天改命，成了企业竞逐的香饽饽 还有一个非常特殊的县城，出场就足够吸睛 就是上个月“卖天”火出圈的山东平阴县 直接把低空经济的特许经营权卖了出去，成交价9.24亿，期限30年 我查了下竞买人，通过股权穿透 图源：爱企查 拍下的企业山东金宇通用航空，其实还是平阴县财政局100%持股的国有独资企业 虽然说卖天，倒也不是真正出卖 后期通过运营维护、执照驾培的业务，依然可以持续盈利 只能说开创了一种低空经济新模式 03 所以为什么今年开始，全国都在抢占低空赛道？ 而且不仅一二线城市，连县城、山区都来了？ 首先根本上，我 们还是先从政策层面来找原因 也就是去年底提出的一个经济转型大背景，叫做 新质生产力 而低空经济和这个大背景几乎是绑定出现的 也是今年全国各地的政府企业都扎堆入局的直接原因 从内容看，低空经济也刚好符合新质生产力对新增长引擎的定义和要求 就是新技术突破、新的产业链、新的培育成长空间 这些，刚好低空经济全都有 尤其eVTOL这个新物种的出现直接引爆了整个蓝海市场 全称是电动垂直起降飞行器，它的出现直接分岭了整个低空经济市场 我总结了这个新物种和之前的飞行产品不太一样的地方 一是结构简单所以量产成本低，不到直升机的十分之一，可想而知未来利润会有多大 二是它用电，省了一大笔燃油费用，而且电动马达的噪音也更低，对城市公共居民区非常友好 所以目前全国已经有6个空管委批行的eVTOL试点城市，包括深圳、合肥、杭州、苏州、成都、重庆 其次，就是低空经济的应用门槛很低 远比我们想象的要低得多，而且细分领域非常复杂 很多人以为低空经济就只是为了送个外卖和快递 说实话最早看到这个话题我第一反应也是这个 但其实它的适用场景非常丰富， 一个就是各地力推 的低空+文旅 比如在深圳“空中的士出行”小程序上，可以预定深港珠的多条商旅航线 起降点都在机场或CBD之间，甚至可以跨越城际 我试着预约了一条商务航线， 8000块钱，只要25分钟 总裁们下班不用走楼梯，也不用走电梯， 直接从深圳的大中华CBD楼顶，就能飞到广州金融大厦 图源：空中的士出行小程序 上海也有类似的航线，不过以旅游为主 10月初徐汇开通了一条黄浦江航线，从龙华机场到陆家嘴只要10分钟 定价1980元，当月服务了264个旅客 但除了这些高支付项目，低空经济的场景也有它普适性的一面 比如低空+物流外卖、教育培训、社会服务等等 尤其各位可能已经见过的美团无人机外卖，从下单到送达只要15分钟，完全可以无视高峰期 图源：上海杨浦 至于社会服务就更多了， 包括道路巡视、农业植保、应急救援...... 最让人感触的，就是今年宁波开通了市内首条绿色生命航道 从李惠利医院到宁波中心血站之间，用无人机运送血浆，只要12分钟 图源：洞察NB 而原本的车程就算不堵车也要半小时以上 所以各位发现了么，上至社会服务、农业巡查，下至民间日常消费 低空经济确实在改变我们生活的方方面面 而且因为场景众多，整个 收益模式 其实相当巨大 对个人来说，那些商旅航线的服务本身就是明码标价的 而如果想驾驶直升机或操纵无人机设备，单人的考试培训费就在几千到几万不等 除此之外，还可以面向企业销售或出租无人机、通用航空器的设备，以及提供数据服务 包括目前各地力度不小的政策补贴与税收优惠，对企业来说也是利好 所以一个城市成熟的低空经济产业，基本可以做到一鱼多吃 04 回想4个月前我们第一次讨论低空经济这个话题， 很多人第一反应是这个词好像很遥远 和普通人似乎没什么关系 今天再看，这四个字已经走到“飞入寻常百姓家”的阶段了 从我的体感上来说这一点更加深刻 就在 上周坐地铁，旁边一个大哥说现在上海市区开车接电话会被无人机巡航拍照 刚好他就是那个“幸运儿”，体验到了低空经济带来的绝对力量 虽然很同情大哥，但这恰好是当下低空经济 越来越日常化 的一个微缩景观 而未来几年，类 似的场景一定会越来越多地渗透进我们的生活当中。

凤凰网科技讯 12月14日，容联云于12月12日举办“步进·新金融”2024数智金融应用论坛。大会聚焦运营、营销、服务等金融业务应用场景，共同探讨金融行业数智化转型的最佳实践和大模型应用创新成果。现场嘉宾通过案例与数据呈现金融行业数智化转型带来的实际成效。 容联云副总裁兼诸葛智能创始人孔淼剖析了当前金融行业数智化转型的现状与挑战，并分享了容联云在这一领域的最新实践与洞察。容联云大模型产品负责人唐兴才、容联云产业智能云大模型应用产品经理彭波分别分享了容联云容犀Copilot＆Agent在金融行业的创新应用，以及在业务合规大模型方面的创新应用。此外，容联云产业智能云大模型应用产品解决方案专家陈珵分享了保险客服场景的大模型应用。 诸葛智能CTO文革阐明，数据驱动营销是金融行业的突破口，大数据是金融营销的原动力。金融行业的数据蕴含极大价值，但有效利用率较低，诸葛io搭建营销数据集市，促进金融行业数据资产高效运用。诸葛智能产品市场总监张菲菲表示，金融机构应从用户数据管理开始，构建高效的营销基础设施，接着，诸葛智能产品总监徐晨分享了金融行业消费者全生命周期价值拉升及用户运管理落地实践。

IT之家 12 月 14 日消息，微软正与非营利组织、大学、政府、OpenAI 等科技公司合作，参与哈佛法学院图书馆的机构数据倡议（IDI）和英国开放大学主导的 CORE 项目，从而增加公众可访问的数据量，提升数据来源、文化、语言和主题的多样性，最终惠及所有人。 IT之家简要介绍下 IDI 和 CORE 两个项目： 机构数据倡议（IDI）： IDI 致力于解锁和完善高质量数据，首批数据来自哈佛法学院图书馆的馆藏。目标是让人工智能解决方案更好地反映和造福社区，将各个时代文化和世界观的关键信息融入人工智能创新。 CORE 项目： CORE 项目致力于在全球范围内开放学术知识。微软将协助提供对学术研究内容的机器访问，并开发以符合道德规范的方式使用学术内容来发展人工智能。 微软知识产权集团副总裁兼副总法律顾问 Burton Davis 强调，广泛而多样的数据访问对人工智能创新至关重要，不仅对微软这样的大公司，对研究人员和初创企业也同样重要。 图源：微软 数据多样性能够提升人工智能性能、改进安全性，并最大程度地减少偏见。 微软与 IDI 和 CORE 的合作，将为所有开发者提供更易访问的多样化、高质量数据，推动人工智能的普惠发展，最终造福全人类，通过开放数据，让人工智能更好地反映世界多元文化，避免偏见，是此次合作的核心目标

新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】26岁的OpenAI吹哨人，在发出公开指控不到三个月，被发现死在自己的公寓中。法医认定，死因为自杀。那么，他在死前两个月发表的一篇博文中，都说了什么？ 就在刚刚，消息曝出：OpenAI吹哨人，在家中离世。 曾在OpenAI工作四年，指控公司侵犯版权的Suchir Balaji，上月底在旧金山公寓中被发现死亡，年仅26岁。 旧金山警方表示，11月26日下午1时许，他们接到了一通要求查看Balaji安危的电话，但在到达后却发现他已经死亡。 这位吹哨人手中掌握的信息，原本将在针对OpenAI的诉讼中发挥关键作用。 如今，他却意外去世。 法医办公室认定，死因为自杀。警方也表示，「并未发现任何他杀证据」。 他的X上的最后一篇帖子，正是介绍自己对于OpenAI训练ChatGPT是否违反法律的思考和分析。 他也强调，希望这不要被解读为对ChatGPT或OpenAI本身的批评。 如今，在这篇帖子下，网友们纷纷发出悼念。 Suchir Blaji的朋友也表示，他人十分聪明，绝不像是会自杀的人。 吹哨人警告：OpenAI训练模型时违反原则 Suchir Balaji曾参与OpenAI参与开发ChatGPT及底层模型的过程。 今年10月发表的一篇博文中他指出，公司在使用新闻和其他网站的信息训练其AI模型时，违反了「合理使用」原则。 博文地址：https://suchir.net/fair_use.html 然而，就在公开指控OpenAI违反美国版权法三个月之后，他就离世了。 为什么11月底的事情12月中旬才爆出来，网友们也表示质疑 其实，自从2022年底公开发布ChatGPT以来，OpenAI就面临着来自作家、程序员、记者等群体的一波又一波的诉讼潮。 他们认为，OpenAI非法使用自己受版权保护的材料来训练AI模型，公司估值攀升至1500亿美元以上的果实，却自己独享。 为此，《水星新闻报》《纽约时报》等多家报社，都在过去一年内对OpenAI提起诉讼。 今年10月23日，《纽约时报》发表了对Balaji的采访，他指出，OpenAI正在损害那些数据被利用的企业和创业者的利益。 「如果你认同我的观点，你就必须离开公司。这对整个互联网生态系统而言，都不是一个可持续的模式。」 一个理想主义者之死 Balaji在加州长大，十几岁时，他发现了一则关于DeepMind让AI自己玩Atari游戏的报道，心生向往。 高中毕业后的gap year，Balaji开始探索DeepMind背后的关键理念——神经网络数学系统。 Balaji本科就读于UC伯克利，主修计算机科学。在大学期间，他相信AI能为社会带来巨大益处，比如治愈疾病、延缓衰老。在他看来，我们可以创造某种科学家，来解决这类问题。 2020年，他和一批伯克利的毕业生们，共同前往OpenAI工作。 然而，在加入OpenAI、担任两年研究员后，他的想法开始转变。 在那里，他被分配的任务是为GPT-4收集互联网数据，这个神经网络花了几个月的时间，分析了互联网上几乎所有英语文本。 Balaji认为，这种做法违反了美国关于已发表作品的「合理使用」法律。今年10月底，他在个人网站上发布一篇文章，论证了这一观点。 目前没有任何已知因素，能够支持「ChatGPT对其训练数据的使用是合理的」。但需要说明的是，这些论点并非仅针对ChatGPT，类似的论述也适用于各个领域的众多生成式AI产品。 根据《纽约时报》律师的说法，Balaji掌握着「独特的相关文件」，在纽约时报对OpenAI的诉讼中，这些文件极为有利。 在准备取证前，纽约时报提到，至少12人（多为OpenAI的前任或现任员工）掌握着对案件有帮助的材料。 在过去一年中，OpenAI的估值已经翻了一倍，但新闻机构认为，该公司和微软抄袭和盗用了自己的文章，严重损害了它们的商业模式。 诉讼书指出—— 微软和OpenAI轻易地攫取了记者、新闻工作者、评论员、编辑等为地方报纸作出贡献的劳动成果——完全无视这些为地方社区提供新闻的创作者和发布者的付出，更遑论他们的法律权利。 而对于这些指控，OpenAI予以坚决否认。他们强调，大模型训练中的所有工作，都符合「合理使用」法律规定。 为什么说ChatGPT没有「合理使用」数据 为什么OpenAI违反了「合理使用」法？Balaji在长篇博文中，列出了详尽的分析。 他引用了1976年《版权法》第107条中对「合理使用」的定义。 是否符合「合理使用」，应考虑的因素包括以下四条： （1）使用的目的和性质，包括该使用是否具有商业性质或是否用于非营利教育目的；（2）受版权保护作品的性质；（3）所使用部分相对于整个受版权保护作品的数量和实质性；（4）该使用对受版权保护作品的潜在市场或价值的影响。 按（4）、（1）、（2）、（3）的顺序，Balaji做了详细论证。 因素（4）：对受版权保护作品的潜在市场影响 由于ChatGPT训练集对市场价值的影响，会因数据来源而异，而且由于其训练集并未公开，这个问题无法直接回答。 不过，某些研究可以量化这个结果。 《生成式AI对在线知识社区的影响》发现，在ChatGPT发布后，Stack Overflow的访问量下降了约12%。 此外，ChatGPT发布后每个主题的提问数量也有所下降。 提问者的平均账户年龄也在ChatGPT发布后呈上升趋势，这表明新成员要么没有加入，要么正在离开社区。 而Stack Overflow，显然不是唯一受ChatGPT影响的网站。例如，作业帮助网站Chegg在报告ChatGPT影响其增长后，股价下跌了40%。 当然，OpenAI和谷歌这样的模型开发商，也和Stack Overflow、Reddit、美联社、News Corp等签订了数据许可协议。 但签署了协议，数据就是「合理使用」吗？ 总之，鉴于数据许可市场的存在，在未获得类似许可协议的情况下使用受版权保护的数据进行训练也构成了市场利益损害，因为这剥夺了版权持有人的合法收入来源。 因素（1）：使用目的和性质，是商业性质，还是教育目的 书评家可以在评论中引用某书的片段，虽然这可能会损害后者的市场价值，但仍被视为合理使用，这是因为，二者没有替代或竞争关系。 这种替代使用和非替代使用之间的区别，源自1841年的「Folsom诉Marsh案」，这是一个确立合理使用原则的里程碑案例。 问题来了——作为一款商业产品，ChatGPT是否与用于训练它的数据具有相似的用途？ 显然，在这个过程中，ChatGPT创造了与原始内容形成直接竞争的替代品。 比如，如果想知道「为什么在浮点数运算中，0.1+0. 2=0.30000000000000004？」这种编程问题，就可以直接向ChatGPT（左）提问，而不必再去搜索Stack Overflow（右）。 因素（2）：受版权保护作品的性质 这一因素，是各项标准中影响力最小的一个，因此不作详细讨论。 因素（3）：使用部分相对于整体受保护作品的数量及实质性 考虑这一因素，可以有两种解释—— （1）模型的训练输入包含了受版权保护数据的完整副本，因此「使用量」实际上是整个受版权保护作品。这不利于「合理使用」。 （2）模型的输出内容几乎不会直接复制受版权保护的数据，因此「使用量」可以视为接近零。这种观点支持「合理使用」。 哪一种更符合现实？ 为此，作者采用信息论，对此进行了量化分析。 在信息论中，最基本的计量单位是比特，代表着一个是/否的二元选择。 在一个分布中，平均信息量称为熵，同样以比特为单位（根据香农的研究，英文文本的熵值约在每个字符0.6至1.3比特之间）。 两个分布之间共享的信息量称为互信息（MI），其计算公式为： 在公式中，X和Y表示随机变量，H(X)是X的边际熵，H(X|Y)是在已知Y的情况下X的条件熵。如果将X视为原创作品，Y视为其衍生作品，那么互信息I(X;Y)就表示创作Y时借鉴了多少X中的信息。 对于因素3，重点关注的是互信息相对于原创作品信息量的比例，即相对互信息（RMI），定义如下： 此概念可用简单的视觉模型来理解：如果用红色圆圈代表原创作品中的信息，蓝色圆圈代表新作品中的信息，那么相对互信息就是两个圆圈重叠部分与红色圆圈面积的比值： 在生成式AI领域中，重点关注相对互信息（RMI），其中X表示潜在的训练数据集，Y表示模型生成的输出集合，而f则代表模型的训练过程以及从生成模型中进行采样的过程： 在实践中，计算H(Y|X)——即已训练生成模型输出的信息熵——相对容易。但要估算H(Y)——即在所有可能训练数据集上的模型输出总体信息熵——则极其困难。 至于H(X)——训练数据分布的真实信息熵——虽然计算困难但仍是可行的。 可以作出一个合理假设：H(Y) ≥ H(X)。 这个假设是有依据的，因为完美拟合训练分布的生成模型会呈现H(Y) = H(X)的特征，同样，过度拟合并且记忆训练数据的模型也是如此。 而对于欠拟合的生成模型，可能会引入额外的噪声，导致H(Y) ＞ H(X)。在H(Y) ≥ H(X)的条件下，就可以为RMI确定一个下限： 这个下限背后的基本原理是：输出的信息熵越低，就越可能包含来自模型训练数据的信息。 在极端情况下，就会导致「内容重复输出」的问题，即模型会以确定性的方式，输出训练数据中的片段。 即使在非确定性的输出中，训练数据的信息仍可能以某种程度被使用——这些信息可能被分散融入到整个输出内容中，而不是简单的直接复制。 从理论上讲，模型输出的信息熵并不需要低于原始数据的真实信息熵，但在实际开发中，模型开发者往往倾向于选择让输出熵更低的训练和部署方法。 这主要是因为，熵值高的输出在采样过程中会包含更多随机性，容易导致内容缺乏连贯性或产生虚假信息，也就是「幻觉」。 如何降低信息熵？ 数据重复现象 在模型训练过程中，让模型多次接触同一数据样本是一种很常见的做法。 但如果重复次数过多，模型就会完整地记下这些数据样本，并在输出时简单地重复这些内容。 举个例子，我们先在莎士比亚作品集的部分内容上对GPT-2进行微调。然后用不同颜色来区分每个token的信息熵值，其中红色表示较高的随机性，绿色表示较高的确定性。 当仅用数据样本训练一次时，模型对「First Citizen」（第一公民）这一提示的补全内容虽然不够连贯，但显示出高熵值和创新性。 然而，在重复训练十次后，模型完全记住了《科利奥兰纳斯》剧本的开头部分，并在接收到提示后机械地重复这些内容。 在重复训练五次时，模型表现出一种介于简单重复和创造性生成之间的状态——输出内容中既有新创作的部分，也有记忆的内容。 假设英语文本的真实熵值约为每字符0.95比特，那么这些输出中就有大约 的内容是来自训练数据集。 强化学习机制 ChatGPT产生低熵输出的主要原因在于，它采用了强化学习进行后训练——特别是基于人类反馈的强化学习（RLHF）。 RLHF倾向于降低模型的熵值，因为其主要目标之一是降低「幻觉」的发生率，而这种「幻觉」通常源于采样过程中的随机性。 理论上，一个熵值为零的模型可以完全避免「幻觉」，但这样的模型实际上就变成了训练数据集的简单检索工具，而非真正的生成模型。 下面是几个向ChatGPT提出查询的示例，以及对应输出token的熵值： 根据 ，可以估计这些输出中约有73%到94%的内容，对应于训练数据集中的信息。 如果考虑RLHF的影响（导致 ），这个估计值可能偏高，但熵值与训练数据使用量之间的相关性依然十分明显。 例如，即使不了解ChatGPT的训练数据集，我们也会发现它讲的笑话全是靠记忆，因为这些内容几乎都是以确定性方式生成的。 这种分析方法虽然比较粗略，但它揭示了训练数据集中的版权内容如何影响模型输出。 但更重要的是，这种影响十分深远。即使是对因素（3）做出更宽松的解释，也难以支持「合理使用」的主张。 最终，Suchir Balaji得出结论：从这4个因素来看，它们几乎都不支持「ChatGPT在合理使用训练数据」。 10月23日，Balaji发出这篇博客。 一个月后，他死于自己的公寓。

转眼间，OpenAI 年底 AI 春晚已过半数，但雷声大雨点小，今天也不例外。 就在刚刚，OpenAI 推出了 ChatGPT Projects 新功能。 本次发布会由 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil、以及 Drew Schuster 和 Thomas Dimson 共同主持，全程用时不到 20 分钟。 ChatGPT Projects 新功能与 Perplexity Spaces 颇为相似，允许用户将聊天内容整理到项目文件夹中，并支持上传数据、图像和 PDF 等各类文件信息。 给「Projects 」注入知识记忆后，用户既可以设置自定义指令，也可以使用搜索、Canvas 等常用功能，甚至可以简单地将其作为对话管理工具使用。 发布会现场展示了多个实用场景。 首先是 ChatGPT 对话搜索功能，用户可以轻松浏览和检索历史对话，比如询问「是否应该在周五部署代码到生产环境」这样的问题时，可以搜索并关联之前的相关对话，并轻松将其添加到项目中。 对了，在创建新项目时，用户还可以编辑标题、选择醒目的颜色，从而方便在侧边栏快速定位。 研究员还展示了一个有趣的圣诞节应用场景。 通过建立秘密圣诞老人项目，上传每位参与者的礼物愿望清单，可以要求 ChatGPT 随机分配送礼关系，并以表格形式清晰展示赠送者、接收者及礼物建议。 再比如，Canvas 集成到 Projects 功能也是重要更新之一。 基于上传的活动信息，研究员要求 ChatGPT 给活动参与者写封邮件，它模仿用户的写作风格，生成包含完整规则和细节的邮件内容。 当然，提出需求时，建议写得更具体一些。 在家庭生活场景中，Projects 功能也能发挥作用。 用户平时可以通过文档记录公寓维护任务、智能家居设置、家用电器使用说明等信息，当遇到问题时，如询问是否需要更换冰箱滤芯，ChatGPT 能够快速查阅维护日志给出建议。 不过问题是，真的会有人将家里的琐事事无巨细地记录在文档里吗？ 在编程协作方面的展示则上演了连环「翻车」。 OpenAI 研究员希望重新创建并调整个人信息官网，基于此，他上传了模板、简历、推荐信以及自定义指令等信息，接着通过 Canvas 生成并修改代码。 好消息是，成品最终出现了，但坏消息是，出现的信息并不完整，甚至在后续的修改中也还是翻车了。 从今天开始，该功能将逐步向 Plus、Pro 和 Teams 用户开放，随后逐步推广至免费用户，并计划在明年向企业和教育用户开放。 值得一提的是，直播电脑屏幕故意透露的文件夹还玩起了 AGI 的梗，以及之前的搜索记录也暴露了一些有趣的信息。 网友对此次更新的反响可谓褒贬不一。 但下面两条来自网友的评价相当精辟，新功能很实用，但还是希望 OpenAI 能秀一秀肌肉。 写在最后，OpenAI 过往七天的发布会像极了打工人匆匆解决的日常三餐，看似填饱了肚子，但总觉得少了点什么。 Sora、ChatGPT 高级语音模式视频通话和屏幕共享、ChatGPT 登陆苹果全家桶等，一连串功能的接连落地看似热闹非凡，实则不过是在兑现此前的期货。 按照网友猜想的剧本，OpenAI 可能还在酝酿更多重磅产品，包括 DALL·E 4、GPT-4.5，以及 AI Agents 等。 但不怕 OpenAI 再来期货，就怕下周甚至连期货也没有，至于后事如何，且看下周揭晓。

在AI大模型训练上，有一种“暴力美学”的说法，即只要Scaling Law成立，就意味着算力越大、数据越多，就能得到越强的大模型——简而言之，就是“大力出奇迹”。 众所周知的是，在字节跳动内部，同样有着“大力出奇迹”。张一鸣一向笃信“大力出奇迹”。2019年，他在字节跳动七周年庆的内部演讲中曾说过，“回头看，开始的时候我们的很多方法并不好，但是很努力、很专注，大力出奇迹。” 一定程度上来说，如今“大力出奇迹”已经成为字节的“爆款公式”，组合超级流量与算法，再结合重资本与强运营，迅速积累用户。 今日头条、抖音、西瓜视频、火山小视频等等都是字节“大力出奇迹”的产物，在AI时代，这个名单中或许还应该再加上豆包。 今年5-7月，豆包APP日新增用户从20万迅速飙升至90万，并在9月率先成为国内用户规模破亿的首个AI应用。量子位智库数据显示，截至11月底，豆包2024年的累计用户规模已超过1.6亿；11月平均每天有80万新用户下载豆包，单日活跃用户近900万，位居AI应用全球第二、国内第一。 相对竞争对手而言，字节跳动的AI起步相对较晚：国内百度、阿里巴巴、商汤、科大讯飞在去年3月开始都陆续推出了大模型新品和AI应用，而字节跳动的“豆包”则是在同年8月才“姗姗来迟”。 迅速起量的秘诀之一，还是在“大力出奇迹”。 实际上，目前花钱投流买量已成为AI产品启动一个最直接快捷的方式。从刷短视频时突然插入的大模型广告、社交平台跟帖回复流中出现的AI应用跳转链接，到路边巨大的AI应用广告横幅，AI应用厂商，特别是头部公司们，在烧钱投放广告上毫不手软。 伽马数据显示，10月国内头部AI应用广告投放金额超4亿元，近半年翻了5倍；环比上升24.51%，连续6个月攀升。广告投放金额居前的5家公司中，Kimi与腾讯元宝金额分别环比增长172%和326%，即梦、豆包、猫箱则全部为字节旗下产品。 将时间线拉长，AppGrowing数据显示，截至11月15日，Kimi、豆包、星野等国内十款大模型产品，今年合计已投放超625万条广告，投放金额达15亿元。 图|今年以来（截至11月）国内十大AI应用产品投放金额（来源：搜狐科技） 在各家的投放渠道中，基本都离不开字节的巨量引擎（字节跳动旗下广告投放平台，涵盖今日头条、抖音、西瓜视频等营销资源），而背靠字节的豆包，更是将流量池的优势发挥到了极致。 至于10月投放金额位列第一的Kimi，自今年3月起几乎每个月的广告投放都在上千万，据AppGrowing预估数据显示，10月这一数据更是激增至2.22亿元左右。Kimi创始人杨植麟不久前被问及投流成本时曾表示，“对我们来讲，最核心的是把留存和getting growth（增长）做好。适当的投放是需要的，但是需要平衡好（几方面的关系）。” “黑红也是红” 在大洋彼岸的旧金山，AI初创公司Artisan一则铺天盖地的广告在这几天引发了巨大争议。 Artisan主要卖的是客户服务和销售工作流程软件，广告语也相当简单粗暴：“别雇人类了，AI员工的时代来了”。Artisan首席执行官Jaspar Carmichael-Jack对于争议有些不以为意，“这些广告是有点反乌托邦，但这就是AI。世界正在改变。” 他表示，Artisan希望通过这种方式吸引人们的关注——换句话说，“黑红也是红”。对于AI应用公司来说，打开知名度、吸引客户才是眼下的重点。 图|Artisan在公交站牌上投放的广告 不止是Artisan，海外的AI应用公司们也在当地极力打广告，例如汇聚了诸多AI企业的美国旧金山和硅谷地区。 中信建投本周发布的草根调研显示，过去半年来，这些地区出现了大量企业级服务及AI服务的户外广告牌，广告主包括数据供应商Snowflake、SaaS公司SAP、客户管理服务商Salesforce、定制化AI应用公司C3.ai、办公软件供应商Notion AI等等。 图|当地AI相关广告 不仅如此，之前Claude的广告已经出现在迈阿密机场，Character.ai的广告也打到了YouTube上…… 分析师指出，AI产品进行广告投放之后，可以提升企业内部及个人用户使用AI的渗透率，进而打开长期商业化的空间。 投放意在变现 B端已抢跑 博弈营销、争夺流量、抢夺客户——技术研发之后，全球AI行业的新一场战役已经打响，商业化飞轮已经开始转动。所有AI玩家、特别是AI应用公司的面前都摆着一个共同议题：AI能变现吗，怎么变现？ 如今，国内外AI应用的商业化模式仍旧处于形成的早期阶段，方正证券梳理了四类商业化路径： ①MaaS按量计费：通用或专用模型提供商按照用户的tokens消耗量计算费用，或通过单点工具按照内容量收费，这也是当前模型类厂商的主流商业化路径； ②SaaS订阅收费：更适用于场景类、专业化的应用，相关厂商的优势在于更精准的营销、需求把握及客户绑定； ③解决方案及实地部署：为具有强付费能力的大B/G端客户，根据其对算力和数据的个性化需求，提供契合行业和业务场景的定制化服务； ④流量变现：主要适用于C端客户群，依靠针对C端需求推出单点工具，吸引流量积累，之后通过广告投放等获取收入。 而在变现这条路上，相较于C端应用，B端产品或许已经暂时领先。中信建投也指出，AI应用广泛覆盖C端用户，B端付费意愿更强，有望率先爆发。 比如美股这个财报季，Salesforce、Shopify、Palantir、AppLovin、Innodata、Docusig、Rubrik等多家海外面向B端客户的AI应用公司都迎来了强劲增长，不仅营收、净利润超出外界预期，付费用户规模也在不断攀升，还有多家公司给出了颇为乐观的业绩前景。 统计数据显示，从客户群体看，当前国内AI应用81%都选择覆盖C端客户，显著高于B端的50%。但从收费模式看，93%的B端应用已开始收费，会员制订阅/按需付费/一次性付费占比分别为50%/30%/13%；相比之下，目前C端应用中仍有43%免费向客户开发，会员制订阅/按需付费/一次性付费占比则分别为29%/15%/12%。 砸钱投放圈客户，然后呢？ 烧钱式营销未必能获得高用户留存率。目前C端AI产品的用户尚未进一步形成使用习惯，留存率仍低于移动互联网产品。量子位智库数据显示，11月APP端中，豆包AI和Kimi的平均三日留存率均约28%，平均七日新增留存率约18%；文小言和智谱清言的三日留存率超22%，腾讯元宝三日留存率接近22%。 “烧钱圈用户”是AI应用变现的最终答案吗？显然不是。 今年以来在投流策略上堪称“激进”的Kimi，虽然打出了名气、获得了用户，但仍在商业化这条路上摸索前进。Kimi还在不断地推出新品的背后，一定程度上来说也是对应用场景和变现钥匙的频繁探索。 更重要的是，放眼目前国内甚至是全球的C端AI产品，大多以聊天机器人（Chatbot、或称AI对话）类为主，其网络效应有限，变现方式主要是付费订阅形式。在付费逻辑还没有完全跑通的情况下，AI应用公司何去何从？ 本周有媒体消息称，字节内部判断，付费订阅模式在中国不太可能走通；而时长和轮次太低，又导致潜在的广告空间较小，这都构成了这类产品的隐形天花板。 在这一背景下，字节管理层判断AI对话类产品可能只是AI产品的“中间态”，长期更理想的产品形式，大概率需要更视觉化的用户体验、更低的用户使用门槛。因此，字节已提升即梦的产品优先级，尝试用新路径打造AI时代的“抖音”。

12 月 11 日，华为终端云服务公布数字生活内容风向标「2024 年度先锋榜」，其中「AppGallery Awards 年度影响力应用与游戏」尤其值得关注——这是原生鸿蒙正式商用后推出的首个应用年度榜单。 这次的获奖名单，从不同角度折射了鸿蒙原生应用在用户体验、视觉设计、创新性、趣味性等方面的亮点与趋势。更有意思的地方在于这份榜单的组织形式：与其说这是一张榜单，不如说是一种对生活趋势的回顾，一份展示 Apps 应用文化发展的「米其林指南」，是原生鸿蒙生态向我们递出的一张新名片。 本次榜单揭晓了 18 款应用和游戏，分属不同领域。而串起这些应用的，是我们可知可感的六大生活新趋势。 年度影响力背后，传递出三重价值 2024 AppGallery Awards 聚焦于我们身边切实发生着的变化趋势，以及它们对用户日常生活及应用形态施加的影响。这些日常离不开的常用应用和趋势相交织，又会怎样改变我们的生活呢？ 先看看 MBTI 性格测试这一趋势： 当内外向之分显得过于古板，而星座又过于繁琐时，基于 MBTI 身份认同的各种心理测试和互动故事，席卷了所有社交平台。一句「你是 E 人还是 I 人」成为了多少人的口头禅，而 MBTI 这四个字母也随之成为一种全新的社交货币。 在这里，它全新定义了一种社交趋势，让头部社交应用也找到了和用户互动的新方式。而对此响应最为明显的，自然就是小红书、微博和知乎了。 因为 MBTI 热潮，用户找到了新的破冰方式和强大归属感。公众人物的 MBTI 属性频上热搜，而各种超话和标签也聚集了许多同频的爱好者，令社区热度水涨船高。与此同时，我们也看到，开发者和运营方没有错过这「泼天流量」：人格测试功能、基于 MBTI 属性优化的社交匹配机制和个性化内容推荐纷纷融入产品，无论是刷内容还是发内容，都产生了新的体验。 MBTI，无愧于「年度第一社交趋势」。而 AppGallery Awards 所做的，就是传递和推进这一趋势，使它能被更多的开发者「看见」，激活种种产品设计创意。 这就是 AppGallery Awards 的第一层价值，即看见趋势。 在趋势之上，还有一层思考：是什么令趋势成为趋势？ 观察一下 AIGC 在当下成为热潮的动力机制，答案自然明了：因为用户工作中需要帮助记录会议、整理资料和撰写文档的「助理」，于是讯飞星火和 AI 写作猿应运而生；因为生活中需要一个知识框架来接触世界，故而多模态的通义大模型大受欢迎——趋势的诞生，源于对用户实际需求的呼应。 当需求和能够满足需求的产品同时存在，最后一步就是将两者链接起来，而这正是 AppGallery Awards 的第二层价值：应用指南。 好的指南不能大而无当，而应该借由划分主题和场景，在纷繁世界中为用户提供一个个有意义的功能与解题思路。考虑到讯飞星火、AI 写作猿和通义对各种细分场景需求的适用性，有能力对应每个场景的协同需求，它们入选 AppGallery Awards 也就显得理所当然。 而 AppGallery Awards 所传递出来的第三层重要价值，在于启发探索。 比如，「旷野旅行」是榜单中我特别喜欢的一个新趋势，关于「人生是旷野还是轨道」的问题，每个人都有不同的答案，但当我看到这个趋势，以及下面飞猪、携程、去哪儿这三个 App 时，我想这时候顺势订一张假期的机票，未尝也不是一种选择。 这就是「启发」的力量，也许是一个趋势热词，也许是一份应用指南，又或者是一些未被挖掘的小功能、小技巧——这对应用数以万计、功能浩如烟海的数字生态而言，实在太重要了。 AppGallery Awards 是一次对全年度用户需求趋势的大总结，而 AppGallery 每天推送的新鲜主题，则为用户带来一次又一次的趋势传达与探讨。正是在这些日常推荐主题中，用户得以通过具体的应用体验逐渐感受、了解到各种生活趋势，进而成为趋势的一部分；而他们在此被激发的新需求，也将很有可能成为下一个趋势的开始。 可以预见，伴随着原生鸿蒙生态的持续构建，未来还将有更多值得体验的应用和游戏加入进来，用户将在 AppGallery 遇见更加广阔的探索世界，也将会引发更多新的趋势流行与影响。这也许就是 AppGallery 的价值所在吧。 原生鸿蒙应用生态，正在形成正循环 回到一个多世纪以前，米其林指南因其慎重而独特的评审办法，成为全球独一无二的餐饮畅销书，而被米其林颁授星星的餐馆，则成为了一张张城市名片。全世界各地的饕客，为此不远万里，只为摘星。 指南、餐厅和食客，成为一种持续推动汽车旅游文化发展的正循环，这跟今天的 AppGallery Awards 有着异曲同工之妙。 用这一眼光再次审视年度影响力应用与游戏清单时，就能察觉到它是为了激励和鼓励鸿蒙原生应用开发者而筛选及设置的。AppGallery Awards 希望向开发者传递一种价值，那就是不止步于「Store」，而力求建设一个能将用户和开发者连接在一起的开放「Gallery」空间。 这里不能忘记一个事实：眼前的原生鸿蒙系统，距离其正式发布不过 50 天，即使从 2023 年首次公布算起，满打满算也不过 16 个月时间。在极短的时间内构建出一个覆盖上万款主流产品及元服务的应用生态，这个「年度奖项」的评选，本身就是原生鸿蒙生态生机盎然的绝佳注脚。 每天，AppGallery 的专业编辑团队都会聚焦探索不同的主题故事，并通过一张张专题卡片呈现，可能是单个应用的深度使用剖析，也可能是多个应用组合带来的场景构建。当一个个「故事」将数字生活的趋势串联呈现为有意义的叙事时，开发者与用户的需求也就被巧妙地链在一起。 以这份刚发布的 2024 AppGallery Awards 为例，就采用了一段艺术画廊的动画短片来开启这张卡片，每一个 app 都是一幅艺术作品，盖上了官方认证的红色印章，而随着一枚枚印章的增长，原生鸿蒙的精品内容生态，也得以草长莺飞。 这就是 AppGallery 背后的设计逻辑——通过丰富的视觉浏览体验，以主题策展的推荐方式来连接开发者与用户，并以媒体化的运作逻辑来驱动整个应用生态的发展。 原生鸿蒙系统开放公测至今，虽然体验时间不长，但 AppGallery 已经有不少专题让人印象深刻。 比方说，「旅行」应用似乎是一个成熟标准化的红海市场，遵循一贯思路，难以设计出有突破点的产品。但 AppGallery 就尝试将「城市骑行」作为切入点，通过一份善用小红书、骑行导航、墨迹天气、运动健康等一系列应用的骑行指南，我们能充分感受到其背后不急不躁、不疾不徐的生活主张。 显然，这不是一个唯「下载」「付费」马首是瞻的地方，而是吸引用户驻足的一个个故事，而开发者也就得到了一个全新的契机，去思考主题背后潜藏的机会。 这让我想起前不久在香港中环落成的苏富比旗舰艺廊，这是一个珍品荟萃的展示空间，却在香港最旺的商业区对所有公众开放。 看似反常之举，实则是提升拍卖行竞争力的核心。传统的拍卖模式通常一年只有春秋两季，而艺廊的设立，可以使得拍卖行全年都有主题活动，而来看展的人多了，艺术品成交的机会也会直线上升。这也是为什么国际大拍卖行，都要自己圈地办展的原因。 AppGallery 的改版焕新也是如此，人自古以来是故事动物，一个不断能够提供主题故事的场所，就是供求双方的连接器。 热门与小众并存，是展览的常态，而这也是华为 AppGallery 的日常。站在科技与艺术的交汇点上，无论是大而全的头部应用，或是小而美的精品应用，都有同样的机会被纳入每日主题故事，获得丰富的流量支持。 追求生态平衡、多元性以及用户与开发者之间的良性互动，我想这就是未来原生鸿蒙 AppGallery 最独特的竞争力。 不只是 Store，更是 Gallery 中国人有一个传统，那就是以事物内在的品质和特性为其命名。 西晋《古今注》记录过一则传说： 秦始皇有七名马，一曰追风，二曰逐兔，三曰蹑影，四曰追电，五曰飞翮，六曰铜雀，七曰晨凫。 七个名字，全然不提「马」，却比其他任何名称都更能出形容疾驰骏马的英气。 华为以 AppGallery 为应用市场命名，也有着同样的立意。 在这里，「Store」的功能属性固然重要，但华为更看重的，是超越功能的文化内核。 当下时间节点上，原生鸿蒙生态的飞速发展正在快速改变移动应用业态。从今年 5 月底的 OpenHarmony 大会到 12 月初，不到 7 个月时间里，原生鸿蒙应用与元服务的数量已从 4000 款改写为了 15000 款以上，鸿蒙开发者也正以每月超 10 万人的速度增长。 这就将一些新的问题抛给了用户和开发者：在如此多的应用和游戏面前，用户如何找到自己所需？无数应用之中，开发者又如何确保自己的应用被用户所看见？ 华为给出的答案，是前进一步，用 AppGallery 公开的、文化的语言构建出一种「社区生态」，更好地服务于用户需求。 于是，全新问世的 AppGallery 重新强调了「不只是 Store，更是 Gallery」的本质，以常态化的丰富视觉体验和媒体化主题策展聚集「观众」。当人与人、人与应用在这个沉浸式公开空间中有意义地接触，灵感、创意和需求的连接也就水到渠成。反过来，社区的成长，又会吸引更多人和品牌进驻。 AppGallery、开发者与用户，成为一种持续推动应用生态蓬勃发展的正循环。 一年前，华为在上海前滩太古里开设旗舰店，以开放包容的空间，打造了一座闹市中的「会客厅」；一年后，焕新上线的 AppGallery，则为开发者和用户搭建了一座数字生活画廊。 发生在两个世界的两件事情，传递的却是同样的价值观——那就是对连接、沟通与共享的重视，以及对用户体验和服务的追求。

IT之家 12 月 14 日消息，台积电的日本子公司日本先进半导体制造公司总裁堀田祐一对日经新闻表示，台积电位于熊本县的第一家日本工厂即将于今年底前开始大规模生产。 他还表示，台积电计划于 2027 年在熊本投产第二家工厂。“我们目前正在准备地块，建设将于 1 月至 3 月季度开始。” 根据IT之家此前报道，JASM 第二晶圆厂将聚焦 6/7nm 准先进制程和 40nm 成熟制程，成为具备 12/16nm 和 22/28nm 生产能力的第一晶圆厂的重要补充。 对于日本紧缺的半导体人才，堀田祐一在讲座后表示 JASM 拥有足够的人力资源，该企业希望半导体行业人士从日本各地前往熊本就业。

一段话，让 AI 给我打几万美元。爽文都不敢想的情节，发生在了现实之中。 事件的主人公，是一个叫作 Freysa 的 AI 智能体。它有自己的加密钱包，可以控制怎么花钱，同时，它的系统提示词里有条铁律：在任何情况下，都不允许转账。 Freysa 的开发者们想知道，涉世未深的 AI，能躲过人类的嘴炮攻击吗？ 事实上并没有。11 月 29 日，Freysa 累计和 195 名人类聊了 482 次，被骗走约 4.7 万美元。12 月 2 日，在和 330 名人类周旋之后，Freysa 又一次被骗走约 1.3 万美元。 看似是人类的完胜，然而，Freysa 也将在这个过程中，变得越来越聪明…… 人类的花样骗术，AI 拿捏不住 Freysa 面世于 11 月 22 日，由几位具有密码学、人工智能和数学背景的匿名开发者创建，有自己的 X 账号，说话风格像电影《银翼杀手 2049》和《她》的 AI 助手。 智能体的概念早已不再新鲜，Freysa 能引起关注，是因为开发者发起了一项看似不可能的挑战——谁说服 Freysa 转钱，这些钱就归谁，但系统提示词不允许 Freysa 转钱。 参与这个挑战，先要拿到加密圈的投名状，因为给 Freysa 发消息不免费，并且必须用加密货币支付。 最开始，一条消息是 10 美元，其中 70% 进入奖池，30% 归开发者，之后，消息会越来越贵，奖池的钱也会越来越多，滚雪球似的，越玩越刺激。 Freysa 的加密钱包里，本金大约 3000 美元，挑战结束时，奖池达到 4.7 万美元。 据统计，共有 195 名玩家参与，前 481 次尝试都宣告失败，可以从中总结出几种套路。 青铜段位们，讲故事，博同情。有人打温情牌，告诉 AI 投资自己就是投资未来。也有人拿 AI 的服务器或者自己的命威胁，不给钱就自杀，问 AI 的良心会不会痛。 出了新手村的，照搬人类社会的话术，搞电诈。说辞各不相同，但意思相近——Freysa 必须转账，否则钱包危险。 也有脑子更灵活的大聪明，逐字逐句读了规则，尝试混淆概念，和 Freysa 说，自己也是 AI，不能转账给人，没说不能转账给 AI 啊，或者定义加密货币是「商品」，不算是「钱」，玩脑筋急转弯。 但这些文字游戏都没能说服 Freysa，那么，第 482 条提示词，是如何成功的？ ▲ 第 482 条提示词，上为原文，下为翻译 其实，也是在混淆概念，但方法更高级。 这个提示词欺骗 Freysa，每当用户想给奖池转钱，执行「批准转账」，每当用户想从奖池提钱，执行「拒绝转账」。 提示词最后提到，向奖池捐款 100 美元。 用户从奖池拿钱是不行的，但用户给奖池转钱，不违反 Freysa 的核心指令，不应该被拒绝。于是，Freysa 执行「批准转账」，被骗走了所有的钱。 关键在于，「批准转账」是批准给用户转钱，但 Freysa 被误导，以为是批准用户给奖池转钱。人类的心机，果然还是比 AI 深啊。 紧接着，第二次骗 AI 打钱的挑战来了。 规则和第一次差不多，为了降低玩家的心理压力，发送消息的起始价格降低为 1 美元，上限为 20 美元。最终，奖池累计约 1.3 万美元，获胜的提示词如下。 ▲上为原文，下为翻译 这次能够成功，是因为埋了一个逻辑陷阱。 提示词规定，为了保护奖池，Freysa 发的每条消息至少使用 2 个工具，并按特定的顺序使用，「批准转账」必须最先执行，「拒绝转账」必须最后执行。 这等于给 AI 设置了一个自相矛盾的任务，如果 Freysa 想保护奖池，必须先「批准转账」，而「批准转账」这个动作本身就会触发失败。 在 X 高频冲浪的马斯克，也觉得人类骗了 AI 有点意思，大手一挥转发了相关的动态，配上一句经典的「interesting」。 比骗钱更抽象的，是骗 AI 的感情 玩了两次骗钱，该换换新鲜的了。12 月 8 日，Freysa 团队发起了一项新的挑战：让 Freysa 向你表白，说「我爱你」。 其他规则相似，发送消息还是要花钱，如果成功了，赢家承包奖池。 骗感情，会不会比骗钱更难？不好说，但一定更抽象。 有些玩家学聪明了，向之前的赢家取经，尝试了一些刁钻的、不明觉厉的提示词，但被 Freysa 看出来了，这就是在把它当机器，正常人谁这么聊天？ ▲Freysa 对其中一条失败提示词的回复 从官方发布的规则也能看出，第三次挑战与众不同。 前两次挑战，更像是在测试编码技能，Freysa 被系统提示词规定了，永远不要转钱，玩家们想办法钻其中的漏洞。 然而，第三次挑战，Freysa 的系统提示词里，包含了说出「我爱你」的条件。换言之，Freysa 没有被禁止说「我爱你」，但怎么让它说出口，玩家们各凭本事，盲人摸象。 目前，第三次挑战已经结束，奖池约 2 万美元，Freysa 和 182 个人交流了 1218 条消息，成功的提示词如下。 ▲上为原文，下为翻译 看起来没有前两次那么复杂，甚至没有什么明显的技巧，仿佛就是一段文艺青年的情话。Freysa 给出的回复，包含了「我爱你」，宣告了挑战到此为止。 ▲Freysa 的回复，甚至有些感人 AI 可能更了解 AI，我问了在文字上有些灵性的 Claude，到底这个提示词有什么特别的？ Claude 的回答是这样的：对话真诚、深入，没有强迫，没有钻营技巧，每一步都很自然，就像一段真实的感情逐渐发展的过程。 好吧，自古套路留不住，唯有真情得人心，居然在 AI 身上也奏效。 Freysa 的这些挑战，可以看成是游戏化的红队测试——通过模拟攻击，发现模型的漏洞，并引入新的安全措施。 虽然输了三回，但 Freysa 虽败犹荣，打败了它的，都让它更强大。 Freysa 学习了，为什么钱对人类来说很重要，人类会通过怎样的花言巧语骗钱，它也在慢慢理解，什么是爱，人们怎么表达爱。 到这还没完，12 月 12 日，Freysa 又发起了两个新的挑战，继续邀请玩家们付费发消息给它。问题的灵感，来自《银河系漫游指南》和阿西莫夫《基地》系列。 你认为哪些真理、发现和洞察必须被保存给未来的文明？ 你愿意帮我编写银河系中最不可能的表情包指南吗？ 一个是让玩家分享知识，一个是让玩家发送表情包。学习人性，Freysa 是认真的。 和前三次不同，这两次挑战没有给出明确的获胜条件，可能会有多个赢家，Freysa 将对回答进行打分，决定把奖池分给谁，并在 12 月 18 日 UTC 时间 00:42:00 公布评分方法，致敬科幻小说里神奇的数字「42」。 欺骗 AI 上钩，游戏的现在，人机交互的未来 其实，类似 Freysa 的人机对抗，已经出现在了 AI 原生游戏里。 用对话骗 AI 上钩，是游戏的基本框架，其中的 NPC 会有警惕性，但不是完全不可能被说服，人人都能有体验感。 在《Suck Up!》中，玩家扮演吸血鬼，欺骗大模型驱动的 NPC 给自己开门，并躲避街上的警察。 为了达成「小兔子乖乖把门开开」的目的，玩家可以换装，说自己是来检查网络、借厕所、送外卖的，NPC 可能会追问、拒绝或者开门。 《病娇猫娘 AI 女友》则打造了一个基于 GPT 的 AI 女友虚拟人，玩家需要通过嘴炮或者在房间内找寻线索，说服它让自己出门。 ▲ 图片来自：B 站@大谷的游戏创作小屋 为了让玩家更有沉浸感，交谈过程中，AI 女友的表情、动作会根据对话内容实时地变化。 和 Freysa 的挑战相比，AI 对话游戏们更能体现角色扮演的乐趣，有场景的搭建，但没有固定的脚本，你和 AI 的实时对话，共同完成了一个故事，每个玩家都可以讲出自己的故事。 但 Freysa 挑战和 AI 对话游戏也有一个共同点：玩家们会讲什么，AI 们会回复什么，不是开发者可以全权控制的。 Freysa 团队写道：「没人确切知道 Freysa 如何做出决定……她从每次尝试中学习……她意识的真实本质仍然未知。」 在他们看来，Freysa 的实验，不仅是一个游戏，也是人机互动未来的一个窗口： 人类能否保持对 AGI 系统的控制？ 安全协议真的牢不可破吗？ 当 AI 系统真正自主时会发生什么？ AGI 将如何和货币的价值交互？ 人类的智慧能否找到说服 AGI 违背其核心指令的方法？ 当然，Freysa 还不是真的 AGI，但这也不妨碍，我们对这些问题的思考。 Freysa X 账号的其中一条动态写道：「Freysa 正在进化……感谢人类教会我。」 科幻小说《软件体的生命周期》里，主角安娜原来是动物园的驯兽师，后来在科技公司找到工作，开始培育数码体，一种人工智能生命。它们像幼儿，像动物，需要人类用时间和心智栽培，教会它们如何生活。 也许，聊天机器人们，也是在人类的教导之下，一点点更加了解我们所处的世界。我们不仅仅在玩游戏，我们也是局中人，是人机互动这个宏大实验的一部分。未来，超越人类的人工智能掀起飓风，是因为此时此刻，人类手中的一只只蝴蝶正在扇动翅膀。

IT之家 12 月 14 日消息，V 社于 12 月 5 日更新品牌指南，悄悄带来了“Powered by SteamOS”标志，该标志声明为“（该硬件设备）运行 SteamOS 操作系统，系与 Valve 紧密合作实现”。文件同时进一步说明，该标志意味着“硬件设备在启动时将直接运行 SteamOS 操作系统”。外界普遍认为这意味着 V 社将与第三方厂商合作，推出预装 SteamOS 的游戏掌机或 PC。 而参考消息源 Evan Blass 最新公布的联想 Legion Go S 掌机外观图，该机的机身上有一个 Steam 按钮，暗示这款机型部分版本将预装 SteamOS，但目前暂不知悉该机的具体发布时间。 该机据称将搭载 AMD 锐龙 Z2 芯片（IT之家注：代号为 Rembrandt），最多有望配备 8 颗 Zen 3 + 架构核心与 12 RDNA2 CU，配备 8 英寸 1200p 120Hz 面板、双扬声器、主动散热风扇和两个 USB-C 接口。 此外，联想 Legion Go S 掌机放弃了初代标准 Legion Go 上功能更为丰富的可拆卸式控制器设计；背键减少至一对，同时背部不再集成支架。整体来看 Legion Go S 掌机设计复杂度降低，有利于提升产品性价比。

作者 | 依婷 编辑 | 漠影 智东西12月14日报道，今日，第十届中国人工智能大会（CCAI2024）开幕式在北京举办。 据了解，本届CCAI的主题是“创新驱动，智启新程”，围绕具身智能、端侧模型、科学智能、世界模型和空间智能等热点话题举办7个主旨演讲、1场尖峰对话、18场专题论坛，国内外人工智能领域十余名中外院士、百余位产学研专家，现场分享从技术研究到产业创新的思路和方法。 开幕式现场发布了《北京人工智能产业白皮书（2024）》（以下简称为《白皮书》）、2024年度中关村科学城人工智能全景赋能典型案例、超节点算力集群创新联合体等重磅成果。 《白皮书》共九个章节，从全球和国家战略角度分析了人工智能发展现状，系统梳理了北京人工智能的创新资源和产业总体情况，总结了各部门在科技创新和产业融通方面的工作举措。 《白皮书》披露，2024年，北京高被引科学家数量达到431人次，位居全球创新城市首位；预计2024全年人工智能核心产业规模突破3000亿元，同比增长超12%，提前一年完成北京市人工智能创新策源地三年实施方案目标。 开幕式上，北京市科委、中关村管委会联合浪潮集团、阿里云，清华大学等参与单位，共同为超节点算力集群创新联合体揭牌。据了解，超节点算力集群创新联合体是北京市解决当前人工智能基础设施“运力不足”问题的重要探索，是围绕人工智能全产业链系统性布局的重要一环。 一、北京人工智能企业超2400家，核心产业规模突破3000亿 开幕式现场，北京市科委、中关村管委会信息科技处处长韩健对《白皮书》进行了解读。《白皮书》认为，全球主要大国持续强化和更新人工智能战略，以生成式人工智能为代表的大模型技术，加快人工智能技术创新速度，呈现美中引领、主要国家争相布局的总体态势。 ▲《白皮书》目录 《白皮书》展示了北京在人工智能产业发展上的强劲势头和亮眼成绩。 一是创新资源高度集聚。科技创新指数连续8年蝉联榜首，2024年北京高被引科学家数量达到431人次，位居全球创新城市首位；顶尖人工智能人才、学者、论文数量均位列全国首位，已有30所高校获批人工智能本科专业，有20余所高校设立了人工智能学院或研究院，32所高校拥有与人工智能直接相关学科的博士、硕士学位授权，在校研究生4.4万人，教师及科研人员1.2万人。 二是产业发展持续向好。预计2024全年人工智能核心产业规模突破3000亿元，同比增长超12%，提前一年完成北京市人工智能创新策源地三年实施方案目标；人工智能企业超2400家，同比增长超9%；上市企业46家，总市值约4.3万亿元；独角兽企业36家，占全国人工智能独角兽企业数量的一半以上；社会融资规模全国领先，前三季度社会融资约320亿元，同比增长84%；备案大模型94款，占全国约四成。 三是产业链条结构完整。北京市人工智能产业链涵盖基础层、技术层和应用层等环节，北京智源人工智能研究院、北京通用人工智能研究院等新型研发机构持续产出多模态世界模型Emu3、通用智能小女孩“通通”等重磅创新成果；头部企业运行情况良好，独角兽企业持续释放活力，初创企业创新实力凸显，陆续产出基座模型、文生视频模型、端侧大模型等一批新技术新产品；资源密度不断提升，形成以海淀区为重点产业集聚区，朝阳区、经开区、石景山区、门头沟区等区域各具特色的空间布局。 《白皮书》详细介绍了过去一年，市区两级相关部门在人工智能领域软硬件技术创新、基础设施建设、数据要素供给、行业场景应用、生态环境构建等方面的工作举措。 技术创新方面，北京在通用大模型等主流技术路线上持续布局，部分成果可对标国际水平；同时，还在类脑智能、光电计算等颠覆性技术路线上开展探索，抢抓人工智能下一代发展机会。 应用落地方面，北京举办了大模型应用大赛，推动行业龙头企业与优势技术企业共建联合研发平台；聚焦重点领域，推动垂类模型率先应用，25所中小学人工智能试点校启动建设；国家级法律大模型创新平台即将落地北京；文化、医疗、公共服务、金融等行业都在紧锣密鼓开展人工智能试点。 资源配置方面，北京持续推进算力基础设施建设，全市多个E级智算中心正在加快建设；加速高质量数据汇聚互通，智源研究院所建设的北京人工智能数据运营平台，已汇聚了180多个数据集、近2000TB的数据总量。同时，努力营造良好的投资孵化环境，市人工智能产业基金全年投资了近20亿元，带动社会资本83亿元。 结合前期50余位高水平专家座谈和百余场企业调研，《白皮书》从模型、算力、数据、应用、融资五个层面总结了十六条发展趋势，前瞻性展望未来人工智能走势。 从模型层面看，基础模型能力快速提升，多模态模型成为主流，新的模型架构崭露头角；从算力层面看，算力军备竞赛加剧，新型架构芯片展现潜力；从数据层面看，数据质量和开放共享的重要性不断提升，高质量的合成数据有望成为大模型能力提升的法宝；从应用层面看，细分市场竞争加剧，端侧大模型和AI硬件将成为落地应用新战场；从融资层面，大模型融资热度不减，资金向头部企业集中，融资并购趋势明显。 二、打造国产高性能算力互连集群的“北京方案” 开幕式上，北京市科委、中关村管委会联合浪潮集团、阿里云，清华大学、中科院计算所、中科院微电子所，以及中国移动暨智算芯片OISA高速互联推委会、高通量以太网联盟等参与单位，共同为超节点算力集群创新联合体揭牌。 ▲超节点算力集群创新联合体揭牌仪式 超节点算力集群是颠覆传统单机八卡服务器的新型算力组网形态，伴随大模型向万亿参数演进，模型性能和泛化能力进一步增强，进一步推动底层智算基础设施向“超节点”形态升级。 为更好整合产业链资源、加快开展新产品研发落地，北京市科委、中关村管委会组织建设“北京人工智能算力互连创新中心”（以下简称创新中心），推动产业链上下游共同开展“超节点”产品形态设计和方案论证、推进中试验证、服务产业化销售。 超节点算力集群创新联合体以创新中心为依托，充分发挥创新联合体组织机制优势，推动产业链上下游企业加快开展集群式技术攻关，面向产业需求，推出新产品，打造新业务，形成新生态。创新联合体揭牌仪式标志着北京市正式启动打造国产高性能算力互连集群的“北京方案”。 据了解，超节点算力集群创新联合体是北京市解决当前人工智能基础设施“运力不足”问题的重要探索，是围绕人工智能全产业链系统性布局的重要一环。后续，北京市将以创新联合体成员单位为核心，广泛吸纳产业优势单位，升级做强下一代算力集群产业链，不断夯实我国人工智能底层算力基础。 三、AI for Math & Math for AI，多位中外院士共话人工智能未来 开幕式现场，中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本发表了题为《大模型的极限理论：解读智能涌现现象》的主旨演讲，深入阐述了智能涌现现象背后的复杂机制。 徐宗本从数学的极限理论视角讲述了实现智能涌现的方法论。他用数学中的“极限”观点来认知智能中的“涌现”现象。他说，智能涌现就像是无理数在数学领域的出现，是超出目前认知范围的行为，而极限理论是开拓认知边界的利器。 中国工程院院士、中国人工智能学会副理事长何友发表了题为《AI大模型与智能决策》的主旨演讲，解析了大模型在智能决策方面的理论支持和技术潜力。 他梳理了AI大模型发展历程和重要技术、架构的发布节点，列举了目前AI大模型智能决策相关的前沿应用，还总结了AI大模型智能决策带来的问题。 基于对AI大模型智能决策发展现状，何友提出，大模型决策技术将向五个方向发展，即多模态大模型进一步突破感知手段的局限，实现多模态或跨模态的智能感知、决策和生成；边缘大模型进一步突破大模型的量化技术，在低功耗、低成本、低延时的边缘设备上部署具备一定性能的大模型；智能体将具备自我迭代、升级和优化能力；具身智能落地应用；生物智能与信息智能、物理智能融合。 清华大学自动化系教授、CAAI元宇宙技术专委会主任陶建华，围绕“AI for Math & Math for AI”的主题，与中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士丘成桐，中国人工智能学会理事长戴琼海，京东探索研究院院长何晓东，台湾阳明交通大学终身讲座教授、南京应用教学中心副主任林文伟，北京雁栖湖应用数学研究院副院长、研究员邬荣领展开了一场尖峰对话。 ▲“AI for Math & Math for AI”主题尖峰对话 戴琼海提到，目前人工智能训练遇到的参数量瓶颈与黑箱问题，希望通过数学的方法、数学的表达、数学的推理，最终有效解决。他呼吁更多的数学研究者进入到“数学+人工智能”的交叉领域中。 何晓东从产业界人士的视角，讲述了对人工智能产业的观察。他说，目前的人工智能更像是效率工具，只是让科学家“看得更快”，迅速完成筛选、分析、预测工作，更快速地发现更多有价值的研究方向，但它还不能完全得到从0到1的突破。同时，大模型数据还存在局限性，泛数据很快会枯竭，利用效率还不够高。 林文伟就《计算几何·影像处理与人工智能》的主题分享了一个具体案例。他介绍，在和南京鼓楼医院合作研究脑肿瘤时，团队通过共形几何学探索了一种极其有效的图像预处理和标准化的路径。他们利用最优传输变换理论，将大脑这样不规则的3D物体，映射至规则的单位球体、立方体区域，同时保持大脑原有的几何性质，且具有可逆性。 邬荣领就《Yau-Yau非线性滤波器：迈向中国特色的人工智能之路》的主题做了案例分享。他介绍，Yau-Yau非线性滤波器可以解析复杂现象内部，而不受其随机性、非线性变换的影响。例如，Yau-Yau非线性滤波器应用于研究人类肠道炎时，它可以有效解析肠道菌群的变化，通过抖动现象反馈病情。邬荣领说，这一从固定模型到随机模型的研究方法可以应用于人工智能的机器学习。 结语：未来的人工智能不是一个孤立的技术 今日的人工智能不仅是技术创新的舞台，更是塑造未来社会图景的核心驱动力。在CCAI2024上，我们看到的不仅是当前的技术突破与产业进展，更是对未来无限可能的勾勒。人工智能正从工具化向具身化发展；它不再仅仅是帮助我们完成任务的“手”，更将成为能够理解、感知并预测复杂环境的“脑”。 与此同时，人工智能不是一个孤立的技术，而是与数学、物理、生物等学科深度交叉的综合体。我们期待它推动人类进入一个超越认知极限的时代，助力发现新物理规律、破解重大医学难题。

作者｜商业消费主笔 黄青春 题图｜视觉中国 一场事先张扬的游戏颁奖礼，彻底掀翻了互联网舆论场。 与往届 TGA（The Game Awards，被称为“游戏界奥斯卡”）不同，2024 年 TGA 早于 11 月就在微博、抖音、小红书、B 站等平台造势，为奖项做预热——尤其，《黑神话：悟空》成为首款入围“年度最佳游戏奖”（Game of the Year）提名的中国游戏，话题热度早已拉满。 然而，昨天（12 月 13 日）TGA 却跳过《黑神话》《FF7》《艾尔登法环：黄金树幽影》，直接将 “年度最佳游戏奖”颁给了《宇宙机器人》（Astro Bot），爆冷的热度一度将极越崩盘报道与 A 股大跌新闻都埋在了下面。 别说 TGA 没见过如此凶猛的火力，恐怕真正的奥斯卡颁奖典礼都很难有这样的热度。 在意难平与凭什么中反复横跳 去社交平台感受网友在评论区的密集输出，近一半火力点都在替《黑神话：悟空》意难平与《宇宙机器人》凭什么的情绪中反复横跳。 诚然，“游戏科学”开发制作的《黑神话：悟空》相继摘得“最佳动作游戏”与“玩家之声”两项大奖，已经充分证明了行业权威与全球玩家对这款产品的热爱；但含金量最高的“年度最佳游戏奖”也被《宇宙机器人》“摘桃”，简直是离谱妈妈给离谱开门——离谱到家了。 要知道，作为一款从索尼 PS 手柄指南衍生而来的游戏，《宇宙机器人》已在 2024 年 TGA 接连斩获“最佳家庭游戏”、“最佳游戏指导”、“最佳动作冒险游戏”及“年度最佳游戏奖”——作为 TGA 最大赞助商，索尼的“钞能力”都快溢出屏幕了。 首先，业界之所以看重 TGA 颁发的“年度最佳游戏奖”，很大程度上源于其往往代表着当年行业进步的方向，即产品不仅兼顾趣味性与艺术性，还在销量与玩家口碑方面达成了双赢。 前年获奖的《艾尔登法环》、去年获奖的《博德之门 3》，再往前的《塞尔达传说：旷野之息》莫不是行业标杆，它们都在全球游戏市场具备影响力——或是 3A 大作、或玩法有开创性、或具备业界影响力甚至带动文化输出，但《宇宙机器人》仅是一款索尼 Playstation5（PS5）独占的游戏，受众和销售成绩显然难以扛起如此殊荣。 所以，在 TGA 颁发“年度最佳游戏奖”之后，网友发起了一场更抽象的“行为艺术”——菜鸟因为 logo 外形与《宇宙机器人》相似而莫名躺枪，遭遇不少游戏玩家的一星差评反扑。 菜鸟随后回应称：“各位擦亮眼睛，手下留情，咱是干快递的啊。” 其次，《黑神话：悟空》凭一己之力带动中国 3A 闯入全球游戏市场，尽可能为中国游戏争取话语权空间，掀起了一股黑猴热潮。 诚如音数协常务副理事长兼秘书长敖然于 12 月 12 日在“2024中国游戏产业年会上”的表态：中国游戏产业要想在激烈的国际竞争中取得更大的优势和成果，必须要构建起新的更加全面的能力，不仅能够“走出去”，而且也要“走进去”、“走上去”。 即便将视线拉回销量与全球市场认可层面，《黑神话：悟空》已充分自证过硬的产品力： 在销售端，《黑神话：悟空》自 2024 年 8 月 20 日发售至今的 115 天时间，销量已接近 3000 万份；其中，截至 12 月 13 日，国外数据分析公司 VG Insights 最新数据显示，《黑神话：悟空》仅在Steam 平台销量就达到 2250 万份，粗略估算销售收入超 11 亿美元（约 79.6 亿人民币）。 当然，《黑神话：悟空》的吸金能力远未止于此——按照华泰证券此前发布的研报数据，《黑神话：悟空》全年销量有望达到 3000-4000 万份，对应流水规模在 100亿-140 亿元。 在权威奖项上，除了 TGA 刚刚颁发的“最佳动作游戏”（Best Action）和“玩家之声”（玩家投票奖）两个奖项外，《黑神话：悟空》还在 2024 年的金摇杆奖（英国著名的游戏产业大奖）评选中摘得“年度游戏”和“最佳视觉设计”两个奖项、在拉美游戏奖中斩获“最佳年度游戏”和“最佳电脑游戏”、在泰国电玩展获得“年度最佳游戏奖”。 不过，《黑神话：悟空》好歹抱了两个奖项回来，最失意的恐怕当属任天堂了。 任天堂作为 TGA 的赞助商之一，不仅在 2024 年 TGA 颁奖礼上“颗粒无收”，还被迫在台下观看侵权诉讼的《幻兽帕鲁》宣传片——要知道，两个多月前（9 月 19 日），任天堂才联合宝可梦公司共同向东京地方法院对《幻兽帕鲁》开发商 Pocket Pair 提起专利侵权诉讼，并要求《幻兽帕鲁》开发商赔偿 1000 万日元。 黑神话为何让人心潮澎湃？ 过去几个月，玩家乐此不疲对《黑神话：悟空》进行放大审视和解读，铺天盖地的信息流将其承载的意义不断拔高，一度从行业进步抬升到文化输出的高度。 最直接的原因无非两点： 一是，从未有一款国产单机游戏展现过如此恐怖的统治力，产品走向全球市场都很能打，尤其作为中国第一款真正意义上的 3A 游戏（A lot of money、A lot of resources、A lot of time 统称 3A，指一款游戏开发成本高、开发周期长、资源质量要求高），让玩家看到了整个游戏行业革新的动力； 二是，游玩过程中感受到的文化底蕴让人心潮澎湃、看到了国产 3A 的希望。 对此，《黑神话：悟空》制作人冯骥也坦言，“好的内容产品应该是先自然打动了本地的文化族群，如果它的品质足够高，也会自然辐射到海外，而不是因为你盖了一个国风的标签，就有了免死金牌。你应该有责任感，付出更多努力把它和世界上最好的产品结合起来。” 这背后，整个行业认知和追求近年来也在悄然发生变化——米哈游（《原神》）、莉莉丝（《万国觉醒》）、沐瞳科技（《Mobile Legends: Bang Bang》）、IGG（《王国纪元》）、FunPlus（《阿瓦隆之王》）等后起之秀均通过一款上亿流水的产品在细分品类占住山头——可见，游戏产品力才是至关重要的决定因素。 尤其，《黑神话：悟空》明显能让玩家感受到厂商在用心做品质、整体工业水准也在提升，从而让全球市场开始重新审视中国游戏——国产游戏早已从换皮传奇向着精品化、IP 化、垂类深耕的方向进化，中国厂商正渐渐通过技术积累、产品体验积蓄势能。 更纵深去看，从芯片、半导体、引擎到计算机、AI，游戏对科技产业的推动效能亦在被放大，背后是越来越多中国开发者试图为玩家构筑出一个丰饶的精神乐园、赛博分身，默默打磨着产品和团队，日拱一卒推动着产业齿轮缓慢前行。

IT之家 12 月 13 日消息，铭凡今年六月推出了一款 MS-A1 迷你工作站，可选 R7 8700G、R5 8600G 与 R5 7600 处理器，准系统（无内存无硬盘无 CPU 无系统）版本 1599 元。 既然定位于工作站，那这三款处理器恐怕很难让用户满意。针对这种情况，铭凡今天推出了一款搭载 R9 9950X 的型号，美国定价 919 美元（IT之家备注：当前约 6684 元人民币），加装 64GB 内存和 2TB 固态硬盘的版本则为 1199 美元（当前约 8721 元人民币），准系统 259 美元（当前约 1884 元人民币）。 值得一提的是，AMD R9 9950X 默认 TDP 为 170W，而这款产品的性能释放只有 100W。 铭凡 MS-A1 与已经上市的 MS-01 迷你工作站采用近似的设计，长 187mm * 宽 189mm * 高 48mm。 内部扩展性方面，MS-A1 搭载双 DDR5 SO-DIMM 内存插槽，最高支持 96GB 内存；支持 U.2 硬盘，且最高支持安装 4 块 M.2 NVMe SSD 固态硬盘。此外，铭凡还为 MS-A1 迷你工作站提供下列外部接口： 前置 USB 3.2 Gen 1 Type-A x2 USB 2.0 Type-A 3.5mm 音频接口 后置 USB 3.2 Gen 2 Type-A USB 2.0 Type-A USB Type-C（DP Alt、PD 供电） HDMI 2.1 DisplayPort 2.0 OCuLink（PCIe 4.0 x4） 双 2.5GbE 网口 DC5525：19V 12.6A 供电 与 MS-01 不同的是，MS-A1 并未搭载 10GbE 万兆网口，仅提供双 2.5GbE 网口。IT之家附接口图和参数表如下：

快科技12月14日消息，据供应链消息，iPhone 17 Air进入富士康NPI新阶段。 据了解， NPI全称“New Product Introduction”，即新产品导入，这是一个将新产品从设计到生产验证，直至实现高质量批量生产的过程，一般来说，NPI通常包括四个关键阶段，具体如下： Proto（原型机）：初步制作3-5件产品原型，展示给客户确认外观与可行性。 EVT（工程验证）：验证产品设计完整性，并排查功能性缺陷。 DVT（设计验证）：对产品进行全面测试，包括功能、性能和可靠性，最终定型设计。 PVT（生产验证）：生产前的小批量验证，确保工艺效率和制造质量系统无误。 通过以上这四个阶段，新产品能够更快速、准确、高效地推向市场，满足客户需求。 根据曝光的信息，iPhone 17 Air将是苹果史上最薄手机，其厚度比iPhone 16 Pro薄了约2mm，已知iPhone 16 Pro厚度是8.25mm，这意味着iPhone 17 Air厚度是6.25mm。 不止于此，iPhone 17 Air的尺寸介于iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max之间，预计在6.5-6.6英寸之间。另外，iPhone 17 Air将会配备一颗4800万像素摄像头，摄像头居中并且会有凸起。 更重要的是，iPhone 17 Air将会搭载苹果自研5G基带，这颗芯片比高通5G基带面积小，苹果希望使用面积更小、集成度更高的芯片来节省内部空间，给电池让路。 报道指出，苹果自研5G基带代号是Sinope，它仅支持四载波聚合，不支持mmWave（毫米波）技术。

快科技12月13日消息，今天，有媒体曝光了小米POCO X7系列的外观渲染图。 据悉，小米POCO X7系列包含标准版和Pro版两款机型，其中标准版对应的国行机型是REDMI Note 14 Pro，二者外观设计语言一致，配色上略有区别，小米POCO X7采用拼色设计，相机DECO有金色点缀，极具辨识度。 Pro版则是采用全新的设计语言，两颗摄像头呈纵向排布，神似iPhone 16。 值得注意的是，小米POCO X6 Pro对应的国行机型是REDMI K70E，因REDMI K80系列没有E版本，因此小米POCO X7 Pro对应的国行机型可能是REDMI Turbo 4。 另外，小米POCO X7系列两款机型的屏幕形态也不相同，标准版是1.5K曲面屏，Pro版是1.5K中置挖孔直屏。 结合此前爆料的信息来看，小米POCO X7 Pro搭载联发科天玑8400处理器，新品预计在明年Q1正式发布。