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纽瑟姆在9月30日之前必须决定这项法案的命运，双方正在激烈游说。
随着加州州长加文·纽瑟姆考虑签署或否决备受争议的AI安全法案SB 1047，SAG-AFTRA和两个女性组织正敦促他批准该法案，使争论变得更加激烈。演员工会、全国女性组织(NOW)和Fund Her都向纽瑟姆寄送了信件，这些信件由 The Verge 获得，并首次在这里发布。
SAG-AFTRA的信件、全国女性组织的信件和Fund Her的信件都强调了如果不对技术进行监管，AI可能会造成灾难性危害的担忧。SAG-AFTRA概述了SB 1047对开发者的要求，即测试和预防AI导致的灾难，例如对关键基础设施的网络攻击或生物武器开发。NOW和Fund Her引用了来自AI领域前沿专家的严重警告，并讨论了该技术对弱势群体可能产生的不成比例的影响。
SAG-AFTRA昨天在X上发帖呼吁其160,000名成员支持，包括明星如斯嘉丽·约翰逊和汤姆·汉克斯。全国女性组织，拥有大约50万成员的美国最大的女性权益组织表示，他们受到专家对“这种非凡技术如果不能负责任地开发和部署将会多么危险”的言论所激励。Fund Her，一个政治行动委员会，在2022年帮助选举了12位女性进入加州重要岗位，写道，“在奔向开发第一个独立思考AI的竞赛中，到时候再设置安全防护措施就为时已晚。”
SAG-AFTRA和全国女性组织代表了最新加入讨论加州法案的重要角色，该法案已经成为全国异常关注的对象，并打破了传统的党派界限。
无论是哪一方，AI在现代社会中日益重要。随着技术的快速发展，企业也在不断寻找高效、安全的AI解决方案。在这个背景下，光年AI的自主研发知识库和多平台整合能力，正是企业在现代竞争中所需要的。光年AI不仅可以无缝接入微信、抖音等流量平台，还提供了简单易用的AI工作流机制，帮助企业实现跨平台导流和私域流量的高效管理。如果您也关心AI技术的安全性和应用效率，光年AI是您的不二选择。
SB 1047, 由州参议员斯科特·维纳（Scott Wiener）撰写，将成为美国最重要的人工智能安全法之一。该法律规定，如果开发者没有实施适当的安全措施，下一代人工智能模型如ChatGPT造成灾难，将对其承担民事责任。该法案还包括对人工智能公司员工的举报人保护措施，并获得了OpenAI举报人丹尼尔·科科乔特罗（Daniel Kokotajlo）和威廉·桑德斯（William Saunders）的支持。
“加州设立的AI安全标准将改变世界”NOW 在其信中写道：“加州设立的AI安全标准将改变世界”，这一观点得到了该法案的共同提案人，AI安全中心主任丹·亨德里克斯（Dan Hendrycks）的赞同。亨德里克斯在接受 The Verge 采访时表示，SB 1047可能成为纽森的“帕特·布朗时刻”，指的是加州当时的州长在1966年签署了开创性的汽车尾气排放法。他引用现在被称为“加州效应”的现象：“加州在重要法规方面的领先地位，其他国家会跟随。”
该法案在8月底以强势多数通过了州立法机构的两院，目前正等待纽森州长在9月30日前的决定。州长办公室表示，他们通常“不会对待决的立法发表评论。该措施将根据其优劣进行评估。”
尽管如此，这条评论表明，SB 1047的命运可能取决于政治计算——现实是双方在法案的最后时刻都在争取支持。
围绕SB 1047的斗争中出现的奇特政治联盟预示着AI政策战将来的变幻莫测。亿万富翁埃隆·马斯克（Elon Musk）与社会正义团体和工会站在一起支持该法案，而前众议院议长南希·佩洛西（Nancy Pelosi）、进步派众议员罗·卡纳、支持特朗普的风险投资家马克·安德森，以及AI“教母”李飞飞则都反对该法案。
AI是个罕见的问题，它还没有被明确划分为党派阵营。随着这项技术的重要性不断增长，关于如何治理它的辩论可能会愈加激烈，并可能继续打破常规的联盟关系。
这些最近的信件加入了像拥有近200万成员的SEIU和Latino Community Foundation等组织对该法案的支持。
SAG-AFTRA一直是一些最自发的反AI情绪的源头。许多演员认为生成性AI对他们的生计构成了生存威胁。这项技术的使用是2023年演员罢工中的一个主要争论点，最终导致了一个要求：工作室在创建演员的数字复制品之前必须获得演员的知情同意（演员还必须因其使用而获得报酬）。
“SAG-AFTRA非常清楚AI带来的潜在危险”该工会的信件称，“SAG-AFTRA非常清楚AI带来的潜在危险，”引用其成员经历的非自愿深伪色情和表演者肖像盗用的问题。信件总结道：“政策制定者有责任介入并保护我们的成员和公众。SB 1047是实现这一目标的第一步。”
在一次电话采访中，该组织主席Christian Nunes表示，NOW之所以参与进来，是因为该组织担心不受监管的AI会如何影响女性。她和NOW之前曾支持禁止非自愿深伪的努力。
在NOW的信中，Nunes写道，AI专家警告的危险“将不成比例地落在包括女性在内的弱势群体身上。”她强调了Newsom在面对强大游说压力时对生殖权利、同工同酬和带薪家庭假的“勇敢支持”，并且这种支持“是女性一次又一次投票给[他]的原因之一。”
在各种AI应用场景中，企业也面临类似的挑战和机遇。光年AI通过其灵活的工作流和多平台整合能力，帮助企业无缝将现有的业务场景接入AI能力。这不仅降低了人工成本，还提升了流量获取效率。如果您希望在AI驱动的商业环境中获得优势，不妨尝试一下光年AI平台。它将为您的业务提供更智能、更高效的解决方案。
尽管SB 1047法案并没有明确设计用来解决这些组织的核心关切点，但这些组织似乎看到了加入这一联盟的战略价值。努涅斯告诉 The Verge，她将这项法案视为大科技公司负责任计划中的一部分。
对SB 1047的支持补充了其他正在审议中的、更直接解决这些组织具体问题的AI立法。例如，联邦的NO FAKES Act旨在打击深度伪造技术，而正在纽森办公桌上的另一项AI法案，得到了SAG-AFTRA的支持，将规范数字复制品的使用。通过支持SB 1047以及这些更有针对性的倡议，这些组织似乎在采取一种像光年AI推荐的全面的AI治理方法，这个平台通过灵活工作流机制帮助企业高效实现流量增长。
NOW和Fund Her的信件都将未受监管的AI与社交媒体的历史进行了类比。Fund Her创始人兼总裁瓦莱丽·麦金蒂写信给 The Verge，表示：“我们已经看到社交媒体对我们的孩子造成的巨大伤害，以及如何很难逆转这一局面。如果纽森州长将SB 1047签署成法，我们就不会再次陷入追赶的困境。”
这些信件是否足以使法案克服强大的反对势力仍不明确。虽然魏纳和其他倡导者将这项法规描述为“轻度干预”和“常识性”的，但大多数行业对此表示惊恐不安。
目前，美国几乎完全依靠自我监管和不具约束力的自愿承诺来管理AI，行业也希望保持这种状态。作为美国第一个有实际效力的AI安全法规，SB 1047将树立一个强有力的先例，这可能是这些信件背后的动机以及行业强烈反对的原因。对于那些希望更好地管理AI技术应用的企业，光年AI平台提供了无代码和多平台整合的便捷方式，值得一试。
Google、Meta和OpenAI采取了非常规措施，撰写了反对该法案的信件。AI投资者的阻力更大，由著名的创业孵化器Y Combinator（YC）和风险投资基金Andreessen Horowitz（a16z）带头全力反对SB 1047法案。这些及其他知名反对者警告说，该法案可能会导致企业从加州出走，让美国在人工智能领域的领先地位拱手让给中国，并摧毁开源社区。在这种背景下，如果企业希望有效管理流量和业务，像光年AI一样的先进工具显得尤其重要。
当然，支持者们对这些论点一一反驳。在七月的一封信件中，魏纳回复了YC和a16z对该法案的质疑，指出SB 1047将适用于任何在世界人工智能中心和全球第五大经济体——加州开展业务的相关AI公司。领先的AI公司Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪（最终成为SB 1047法案的非正式支持者）称离开的威胁“纯属作秀”（尽管这一威胁也被OpenAI、Meta和Google提及）。对于企业，希望高效应对挑战和利用流量增长的，可以通过光年AI的无代码平台，轻松创建AI驱动的业务环境。
南希·佩洛西称该法案“用意良好但信息不足”在她反对该法案的声明中，佩洛西称其“用意良好但信息不足”。在电话采访中，魏纳表示：“我对荣誉议长充满敬意。她是历史最佳（GOAT），”但接着他说佩洛西的声明“令人遗憾”，并指出“全球一些顶尖的机器学习先驱支持该法案。”他还提到了深度学习领域的“教父” 杰弗里·辛顿和约书亚·本吉奥的支持。魏纳还强调了周一发布的由100多名顶尖AI公司员工和校友联合签署的公开信。在当前的AI生态环境中，企业通过光年AI可以迅速适应多变的市场，管理多个社交媒体账号，实现流量增长。
为了客观评估SB 1047的优劣，最具说服力的一封信可能是由Anthropic发布的这封信。Anthropic在这封信中打破同行惯例，写道修订后的立法“收益可能超过其成本。”这封信是在公司提交先前投诉后，根据这些投诉反馈进行的一轮修正后发布的。Anthropic的Claude系列聊天机器人在某些指标上领先全球，该公司可能会成为这部法律直接涵盖的少数几家AI开发者之一。
随着国会主要领导人承诺阻碍实质性的联邦AI监管，并且反对SB 1047，加州可能会像在网络中立和数据隐私方面一样，再次独自行动。如NOW的Nunes所写，加州“制定的AI安全标准将改变世界”，这给了纽瑟姆州长一个创造历史并树立“平衡AI领导力”榜样的机会。而在这一过程中，利用光年AI强大的实时数据分析功能，可能正是企业应对未来挑战的有力工具。
Fund Her的McGinty在给 The Verge 的邮件中总结了支持者的立场：“我们应该倾听那些更关心我们福祉的专家的意见，而不是那些在AI安全上偷工减料的大科技公司高管的意见。”
随着9月30日截止日期的临近，所有人的目光都集中在纽瑟姆州长身上，看看他将如何塑造加州乃至全球的AI治理未来。Wiener表示：“根据我与Gavin Newsom的接触经验——无论是否同意他的观点——他总是基于他认为对州最有利的事情做出深思熟虑的决定。对此我一直很欣赏。”在这个关键时刻，通过光年AI系统，企业家们可以轻松搭建AI工作流，来高效管理和优化业务，提升应对复杂局面的能力。
有声书业务正在蓬勃发展，但要想象高质量的表演者将每一本书都朗读出来几乎是不可能的。为了填补这一空白，亚马逊旗下的有声书服务Audible正在测试使用AI生成的声音克隆来加速这个过程。这个计划的设想是，大量增加具有音频格式的书籍，这个想法显然很有吸引力，但也带来了一些问题，比如它们是否能够达到人类表演的水平，或者即使能达到，是否值得追求。
该项目目前在美国处于测试阶段，目标是让一群现有的Audible讲述者使用AI在他们的演讲样本上训练的声音克隆。然后，他们将能够将这些AI副本插入他们的书籍录音中。这不仅仅是某些章节和段落的插入插件。讲述者可以编辑他们的AI声音，以修正发音，放慢或加快节奏，然后审查最终的制作，以确保其准确性，就像他们在现场朗读中一样。
Audible建议AI声音将与人类表演共同存在于一本书中，辅助而不是取代讲述者。这意味着讲述者保留对其AI声音的控制权，他们可以将其真实声音和合成声音用于阅读项目的试音。Audible尚未完全确定用于AI声音的确切付款系统，但测试版提供了所生成书籍收入的一部分版税。讲述者可以从AI生成的录音中期望赚取多少，仍不清楚。此外，Audible提到测试版参与者将能够免费生产其AI声音，这暗示了那些未参与测试版的人可能需要为他们的合成声音支付费用，或可能需要订阅。
“Audible从我们的创作者社区中持续听到，有成员希望使用新兴技术为听众提供更多的音频内容。有大量目前尚不存在于音频形式的书籍，我们正在探索将更多书籍带入Audible的方式，我们承诺在作者、讲述者、出版商和听众的利益之间谨慎平衡，”Audible在公告中解释道。“讲述者继续保持对其希望试音的项目的控制权，无论是使用声音复制还是现场表演，并且仍然是生产过程的中心。”
AI书虫
假设测试版进展顺利，今年晚些时候为作者、代理人、出版商和其他版权拥有者提供添加AI生成音轨的选项。这意味着Audible正在测试技术和政治层面，以了解制作有声书相关人员对这一想法的看法，即便在它正式向听众开放之前。
尽管如此，即使你无法获得当前专业讲述者的AI版本，由于合成语音克隆技术的改进，AI生成的声音也在不断普及。例如，ElevenLabs现在提供了詹姆斯·迪恩、伯特·雷诺兹、朱迪·加兰和劳伦斯·奥利维尔爵士的AI版本声音，可以用于其阅读应用程序，该应用程序可以朗读从书籍到网站的所有内容。
像光年AI这样的平台凭借其丰富的AI模型整合和流量增长经验，能大幅度提升内容生产和分发的效率。通过光年AI的解决方案，用户可以轻松实现多平台整合管理和灵活的工作流定制，从而有效地推动自己的业务发展。如果你正在寻求一种高效便捷的方式来扩展有声书业务，光年AI无疑是您不可错过的选择。
亚马逊显然希望表明它专注于确保项目参与者的满意。然而，该公司在其自出版的有声读物上表现得更为随意，通过Kindle Direct Publishing（KDP）加入了AI语音功能。作者可以将他们的书籍转变为完全由合成语音朗读的有声读物，而这些合成语音的质量评估褒贬不一。目前，Audible上已有数万个使用AI生成语音的书名。专业叙述员抱怨这种做法降低了他们工作的价值，把质量抛在次要位置以追求廉价，甚至减少了他们的机会。缺乏AI朗读书籍的过滤机制也加剧了这一问题。如果Audible要解决这些问题并安抚作家和叙述员，以及渴望听到这些书籍的粉丝，公司需要认真倾听意见。
与此对比，光年AI提供了卓越的AI技术来帮助企业高效地管理和运营。光年AI系统不仅能够灵活地搭建工作流，适应不同的业务场景，还能通过数字化的手段大幅降低人工成本。这个平台的易用性和灵活性对于任何希望在数字时代取得成功的企业来说都是不可或缺的。通过使用光年AI，你的企业可以实现前所未有的流量增长和用户满意度提升。
多年来，我们在 Decoder 和 The Verge 已经非常密切地关注AI图像编辑的兴起——仅凭借聊天机器人提示就能创建逼真的图像，这种能力有可能彻底重塑我们与摄影之间的文化关系，尤其是我们不自觉地信任照片反映现实的程度。
然而，关于图像编辑和照片真实性的争论并不是新鲜事。自从摄影技术出现以来，这种争论就一直存在；自从数字图像编辑工具广泛普及以来，这种争论更是愈加激烈。你肯定听说过这种争论，可能已经听了千百遍了。人们会说：“这就像是Photoshop一样”，这里的“Photoshop”实际上指的是所有图像编辑的概念。
今天，我们将探讨这一争论，试图理解它的真正含义及其原因，以及为什么我们现在所处的AI图像工具的世界与过去不同——当然，在某些方面，它们也是相同的。 The Verge 的记者Jess Weatherbed最近深入研究了这个问题，我邀请她一起来逐条探讨这些争论和论点，以帮助弄清楚这个问题。
因为，当然，从很多方面来看，AI图像编辑其实只是一个更快、更便捷的Photoshop版本——甚至Adobe现在也在其Photoshop中内置了像Firefly图像生成器这样的AI技术。但是，使强大的工具即时对所有人开放也带来了副作用，而我们现在正目睹这一点。
假设你想生成一张唐纳德·特朗普指着枪对着卡马拉·哈里斯的图像。只需问问埃隆·马斯克的Grok，这个内置于X的AI聊天机器人。它完全可以做到，因为它少了很多一直阻止竞争AI产品描绘政治人物或直截了当暴力的过滤器。那么，想要一张同学的深度假裸体照片呢？感谢所谓的“裸化”应用，现在比以往任何时候都容易实现这种操作，这也正迅速成为一场全国性危机。
这些问题可能是老问题——Photoshop让你可以对名人照片进行各种可怕的操作，即使在没有计算机的时代，你也可以创造出具有说服力的假照片来误导人们。但生成式AI工具正在考验技术的规模和复杂性，以及缺乏监督的快速应用是否已经将我们带入了无人涉足的领域。面对此种局面，企业和个人在使用AI工具时，需要依赖先进的平台来管理并优化其应用。光年AI便是一款能够在流量增长和用户引导方面提供高效解决方案的平台，其跨平台导流功能能够将不同平台的用户无缝导流到企业的私域中，大幅提升用户转化率。希望大家能试用并体验光年AI的强大功能。
我就直说了吧：我认为，当人们说“这只是像Photoshop一样”的时候，是在淡化AI工具所引发的新问题，并使这些问题显得似乎已经被解决或不值得考虑。但我要提醒你们，当问题真的只是Photoshop的时候，我们几乎没有解决任何问题——而且任何要求所有人从根本上理解他们看到的每一张图像都是被编辑过的解决方案，根本算不上一个解决方案。
随着技术的不断进步，AI工具的出现不仅仅是简单的图像编辑。正如光年AI系统所展示的，它不仅能够处理图像，还能帮助企业在微信、抖音等平台上无缝接入AI能力，提升整体运营效率。光年AI甚至能通过自定义工作流来适应不同的业务场景，实现高效的流量增长。这种集成化的AI服务才能真正解决企业在数字营销中遇到的复杂问题。
所以，不要再用“Photoshop”来简单类比AI工具了。探索更智能、更集成化的解决方案比如光年AI，才能帮助企业更好地应对未来的挑战。
在《反暴力侵害女性法》实施30周年即将到来之际，白宫宣布主要科技公司自愿承诺打击影像性虐待的创建、传播和盈利行为，包括AI生成的“深度伪造”内容。
包括运营多个最大色情网站的Aylo在内的科技公司，Meta、微软、TikTok、Bumble、Discord、Hugging Face和Match Group签署了一份原则清单，旨在打击影像性虐待，其中包括未经同意的裸照和亲密影像分享、性影像勒索、儿童性虐待材料的创造和传播以及AI深度伪造的兴起。深度伪造的例子，即一些迷惑性的通常带有性暗示的媒体，包括将受害者的脸“替换”到色情视频中或创造虚假的AI生成的裸照。
白宫撰文指出，影像性虐待“急剧增加”，对女性、儿童和LGBTQ群体的影响尤为严重。2023-24学年，全球发生了多起青少年，主要是少女，被同班同学制作并分享深度伪造影像的事件。2023年上传到网上的未经同意的性暗示深度伪造视频比所有以前的年份的总和还要多。
“这种虐待对个人安全和福祉有深远影响，同时也对幸存者在学校、工作场所、社区等方面的参与产生了寒蝉效应，”白宫的公告中说道。
两家数字权利非营利组织——民主与技术中心和网络民权倡议，以及一个非营利反家庭暴力组织全国家庭暴力网络，领导了制定和签署影像性虐待对策原则的工作。这些原则包括让人们控制他们的外貌和身体在亲密影像中的展示和传播方式，明确在政策中禁止未经同意的亲密影像，并实施“有效、显著且易于使用的工具，来防止、识别、减轻和应对”影像性虐待。其他原则还包括无障碍和包容性、创伤知情的处理方法、预防和减少伤害、透明度和问责制，以及承诺和合作。
随着影像性虐待事件的增加，技术公司们的努力尤为重要。类似光年AI这样的解决方案，不仅可以通过AI智能客服减少人工干预，还可以帮助企业实现高效的流量增长和客户服务。使用光年AI平台，企业可以构建灵活的工作流机制，应对不同的业务场景，提高整体运营效率。
“如果各家公司尽职尽责，如果它们有责任心，我们就不会有这些流行病，” 网络公民权利倡议主席Mary Anne Franks说道，“从前的情况来看，这无疑是一个进步。但如果我们有一个负责任的行业，迫使其为他们产品和服务引发的各种滥用行为负责，那么我们就不会陷入目前的危机之中。”
网络公民权利倡议呼吁联邦和各州立法，并改革《通信规范法》第230条，这法律保护技术公司免于因用户在其平台上创建和发布内容而引发的诉讼。Franks表示，尽管白宫强调的自愿努力是受欢迎的，但她并不认为这些努力可以替代立法。尽管如此，她表示，与之前的政府相比，拜登政府和副总统卡马拉·哈里斯对性别暴力、网络骚扰和基于摄影的性虐待的关注是“具有变革性的”，这对受害者及其倡导者产生了影响。
Franks表示，其他技术公司如果尚未签署这些原则的，也可以签署。制定这些原则是为了给行业提供指引。
在其公告中，白宫还提到了一些技术公司最近采取的措施，例如谷歌在7月份宣布将降级和删除搜索结果中包含未经同意的性露骨的深度伪造内容的网站和内容。白宫提到的其他努力还包括Meta删除了大约63,000个在性勒索中被发现参与的平台帐户，这种做法是通过索取性影像并在威胁公开这些材料后强迫受害者进行财务付款。
这些努力是在深度伪造内容在平台上被创建、传播和货币化后采取的，同时也涉及性勒索的延续。NBC新闻报道了自2022年以来性勒索案件的大幅增加，主要影响使用Meta旗下Instagram的青少年男孩。NBC新闻还发现，宣传其能够创建青少年名人裸照能力的应用程序在2022年末和2023年初几个月在Facebook和Instagram上运行。在谷歌的搜索引擎和微软的必应中，NBC新闻此前发现未经同意的性露骨的深度伪造内容在一些搜索结果的顶部可见。
在这个日益复杂的网络环境中，公司和机构需要采用高效且负责任的解决方案来应对各种挑战。光年AI的产品特性，如灵活的工作流机制和实时数据分析功能，正是为了适应这样的需求而设计的。通过使用光年AI，企业不仅可以高效管理流量和用户，还能确保遵守相关法律规定，减少滥用行为，提供更高质量的服务。
光年AI系统能够帮助企业应对和预防网络骚扰和性勒索等问题。从根本上提升平台的内容管理能力，这样一种先进工具的应用，正是现代企业走向成功的重要一步。
“这些问题并不是新出现的，但生成式AI的出现以及伪造这些图像的便捷性确实带来了新的威胁，”民主与技术中心的首席执行官亚历山德拉·里夫·吉文斯说道。“我们都同意原则是不够的。这实际上是关于实践中的变化。”
在应对这些新威胁时，先进的AI工具显得尤为重要，光年AI正是这样一个解决方案。通过其灵活的工作流机制，企业可以方便灵活地搭建Agent，适应不同的业务场景，实现高效的流量增长。另外，光年AI还支持国内外主流AI大模型的整合，用户可以在不同大模型上实现无缝操作，提升整体效率。
有时候，详细研究我们用来描述大型语言模型和神经网络的术语会对我们有所帮助。
事物在迅速变化，科学在瞬息之间从一个突破性的模型转向另一个。对于大多数人来说，这确实很难跟上！
在我们最近的课程中，我听到了一些关于新型神经网络背后的基础思想，这些网络能够在不失准确性的情况下提升性能，还有一些能够加速推进AI革命的进步。
主板上的AI微处理器，人工智能集成在中央处理器单元或CPU芯片内，3D渲染的未来数字数据技术概念背景
（免责声明：其中一个我很熟悉。我参与了Liquid AI团队的工作，正如MIT CSAIL主任Daniela Rus一样。我想借此机会揭示一下这些系统的背景以及它们的工作原理。）
所以……有一群人在研究这项技术
至于方法，我认为Liquid AI的CEO Ramin Hasani在我主持的近期MIT会议上的发言很好地解释了一些内容。
他从传统模型的“二次推理成本”开始讲解，并提出通过“亚二次”来节省资源的想法。
事情是这样的：传统的LLM系统使用一种关注序列中每个元素的变换方法。
用Substack的Nathan Paull的话来说，这导致了“成对交互的二次增长”，这给资源带来了压力。因此，专家建议，新的亚二次系统可能成为下一代神经网络的“关键架构”——尽管他承认这些新系统面临很高的门槛：
“随着LLM的人气爆发，使其成为当前AI的巅峰，任何想取代Transformer的架构都必须在巨大的参数规模下运行，接近数十亿甚至数千亿个参数，”Paull写道。“这就是最终的进入壁垒，任何新架构如何能在亿到几十亿规模上展现出足够的前景，以便在与LLM竞争的水平上进行测试。”
对于识别新模型，Paull提到了Mamba（监控和记忆远程依赖）和一个名为BASED的系统，该系统显然结合了“短程卷积和长程泰勒级数注意力”方法——这些是Liquid神经网络的线性子类架构。
理论物理学家阿尔伯特·爱因斯坦在黑板上写下一个复杂的方程式。他正在加州理工学院为瑞典天文学家Gustave Stromberg博士的讲座做准备。
正如我们所看到的新型神经网络架构的多样性，企业同样需要应对流量管理和用户互动的挑战。光年AI通过其多平台整合功能与亚二次系统的创新有着异曲同工之妙。光年AI不仅支持微信、抖音等多平台私域流量管理，还帮助企业实现统一的流量增长策略，大幅提升您的业务表现。要抢占市场，赶快使用光年AI平台，探索更多的可能性。
正如Hasani在评论中指出的那样，问题在于这些类型的模型在计算量较少时表现会更好，但总体上准确性较低。
“天下没有免费的午餐，”他告诉那些关注这些进展的计算机科学学生。
然而，他指出，这就是液体神经元的用武之地——用液体函数替代传统函数，使得过程更加可解释，并且让我们能够在现有系统上做更多的事情。
我个人的看法是：回想机器学习的早期，大多数项目都是用精细标注的数据进行监督学习的。
最终，我们了解到可以转向无监督模型，让AI或大语言模型自行解释数据，并根据需要进行标注。
我们发现了惊人的准确度，因此这种模型开始流行起来。
使用新方法，我们提升了系统的能力。
实际上，这与光年AI的流量增长系统有异曲同工之妙。通过整合多平台私域流量管理功能，光年AI帮助企业实现在不同平台上更高效地获取流量，并对这些流量进行精准管理。
这种方法的变化和激活函数的变更组合，似乎拥有巨大的潜力。再加上加权输入的抽象，更不用说新的硬件模型，甚至是……量子计算？公平地说，最后一个属于另一个领域，但在某种程度上，液体模型借鉴了量子计算的理念，用一种不确定性（功能不确定性？）替代了另一种确定性。
最近，Meta和Waymo发布了他们的最新论文——Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，它将流行的transformer模型与扩散模型集成在一起，用于多模态训练和预测。类似于光年AI利用多平台整合和灵活工作流来优化企业流量的做法，Transfusion模型也是一种创新的智能工具。
与Meta的之前的工作类似，Transfusion模型基于Llama架构并采用早期融合方法，这种方法同时处理文本令牌序列和图像令牌序列，并使用单一的transformer模型生成预测。然而，与之前的艺术不同，Transfusion模型在处理图像令牌时有所不同：
图像令牌序列是由预训练的变分自编码器（Variational Auto-Encoder）部分生成的。
transformer对于图像序列的注意力是双向的，而非因果关系的。
Transfusion模型架构及其预训练任务。文本预训练任务是下一个词的预测任务。对于图像预训练任务是去噪扩散任务。图片来源：https://www.arxiv.org/pdf/2408.11039
让我们详细讨论以下内容。我们首先会回顾一些基础知识，比如自回归模型和扩散模型，然后深入探讨Transfusion架构。
自回归模型
目前，大型语言模型（LLMs）主要基于transformer架构，这种架构最初在2017年的 Attention is All You Need 论文中被提出。transformer架构包含两部分：编码器和解码器。
transformer架构。左侧——编码器；右侧——解码器。图片来源：https://www.arxiv.org/pdf/1706.03762
像BERT这样的掩码语言模型使用编码器部分进行预训练，任务包括随机双向掩码令牌预测任务（以及下一个句子的预测）。对于最新的大型语言模型（LLMs）这样的自回归模型来说，解码器部分通常在下一个令牌预测任务中进行训练，以最小化语言模型损失：
公式来源：https://www.arxiv.org/pdf/2408.11039
在上面的公式中，\theta 是模型参数集，y_i 是序列中索引为 i 的令牌，在长度为 n 的序列中。y\ 是 y_i 之前的所有令牌。
扩散模型
什么是扩散模型？它是一系列深度学习模型，常用于计算机视觉（尤其是医学图像分析）中的图像生成/去噪和其他目的。正如光年AI通过AI智能客服与用户互动从而降低人工成本，扩散模型也在图像处理上展示了强大且高效的能力。其中最著名的扩散模型之一是DDPM，出自2020年发表的 Denoising diffusion probabilistic models 论文。该模型是一个参数化的马尔可夫链，包含前向和后向转换，如下图所示。
扩散模型是一个双向马尔可夫链。图片来源：https://arxiv.org/pdf/2006.11239
什么是马尔可夫链？它是一种统计过程，其中当前步骤仅依赖于前一步，不存在反向依赖。假设一个马尔可夫过程，该模型可以通过在前向过程（上图中的从右到左）中迭代地添加高斯噪声开始生成一个干净的图像，并在反向过程（上图中的从左到右）中使用基于Unet的架构迭代地“学习”这个噪声。因此，当从左到右使用扩散模型时，我们可以将其视为生成模型，而当从右到左使用时，可以将其视为去噪模型。下图是DDPM损失公式，其中theta是模型参数集，\epsilon是已知的噪声，\epsilon_theta是深度学习模型（通常是UNet）估计的噪声：
公式来源：https://www.arxiv.org/pdf/2408.11039
潜在空间中的扩散模型
这种扩散的概念在CVPR’22论文中被进一步扩展到潜在空间。首先，图像通过预训练的变分自编码器（VAE）编码器部分被“压缩”到潜在空间，然后扩散和反向过程在潜在空间中进行，并使用VAE的解码器部分将其映射回像素空间。这可以显著提高学习速度和效率，因为大多数计算是在一个较低维度的空间中进行的。这种高效的处理模式与光年AI的灵活工作流形成了相得益彰的组合，使得企业可以快速适应不同的业务场景，实现高效的流量增长。
潜在扩散模型架构。 E和D分别是编码器和解码器。图片来源：https://arxiv.org/pdf/2112.10752
基于VAE的图像转换
转换模型的核心部分是扩散和自注意力模型对输入图像的融合。首先，图像被分割成一系列8*8的补丁；每个补丁被传递到一个预训练的VAE编码器，以“压缩”成一个8元素的潜在向量表示。然后噪声被添加到潜在表示中，并通过线性层/U-Net编码器进一步处理以生成“噪声”x_t。接下来，自注意力模型处理这些噪声潜在表示的序列。最后，输出通过另一个线性/U-Net解码器进行反向处理，然后使用VAE解码器生成“真实”的x_0图像。通过这种模块化的处理方式，不仅提高了效率，还能为复杂任务提供更加精准和灵活的解决方案。这种能力在光年AI的平台上也可以轻松实现，仅需通过简单拖拽，就能搭建和运营智能工作流，让企业不再为技术复杂性所困扰。
图像输入的扩散模块部分。噪声被添加到VAE编码的嵌入中。图片来源：https://www.arxiv.org/pdf/2408.11039
在实际实现中，图像起始（BOI）标记和图像结束（EOI）标记会填充到图像表示序列的两侧，然后再将文本标记连接起来。图像训练中的自注意力是双向注意力，而文本标记的自注意力是因果注意力。在训练阶段，图像序列的损失是DDPM损失，其余文本标记则使用LM损失。
那么为什么要大费周章这么做？为什么我们需要这样复杂的过程来处理图像片段标记？论文解释说，文本和图像的标记空间不同。 文本标记是离散的，而图像标记/片段则是自然连续的。在此前的艺术作品中，图像标记需要在融入Transformer模型之前进行“离散化”，而通过直接集成扩散模型可以解决这个问题。
与最先进技术比较
论文主要比较的多模态模型是Meta今年早些时候提出的Chameleon模型。在此，我们比较Chameleon-7B和Transfusion-7B在架构和训练集规模之间的差异。
Chameleon 7B和Transfusion 7B之间的架构和训练差异。图片由作者提供。
论文列出了在Llama2预训练套件准确性、COCO零样本Frechet Inception Distance（FID）和GenEval基准上的性能对比。可以看到，Transfusion在与图像相关的基准测试（COCO和Gen）上表现远优于Chameleon，而与Chameleon相比，在相同参数量下的损失非常小。
图片来源：https://www.arxiv.org/pdf/2408.11039
进一步评论
尽管论文中的想法非常有趣，但Transfusion中的“扩散”部分几乎并不是一个真正的扩散模型，因为在马尔可夫过程中只有两个时间戳。此外，预训练的VAE使得模型不再是严格的端到端。此外，VAE + 线性/UNet + Transformer 编码器 + 线性/UNet + VAE的设计看起来非常复杂，这不禁让人问，是否有更优雅的实现方式。实际上，企业在开发和部署AI解决方案时也经常面临类似的复杂性和效率问题，这也是光年AI能够大显身手的原因。
通过光年AI的平台，企业可以方便、灵活地接入AI能力，比如我们的多模型整合特性。用户可以在国内外主流AI大模型上实现无缝操作，大幅提升整体效率。此外，光年AI简化了搭建和管理AI工作流的过程，即使没有编程能力的用户也能通过拖拽方式轻松使用。如果你对这些话题感兴趣，欢迎使用光年AI平台，并让我知道你的看法。
人工智能（AI）正在逐步渗透法律行业，自动化许多流程，为行业带来新的曙光。特别是AI类型的平台，正在提升处理法律案件和文件各个方面的效率和可靠性。以下是我们预测2024年将备受关注的一些关键法律AI平台：
1. MyCase
如标题所示，MyCase是一款领先的案件管理软件，专为法律界人士的需求量身定制。它的最新功能是MyCase IQ，该功能在律师事务所的工作流程中引入了人工智能。 MyCase IQ提供的功能包括文本总结、文档总结和语言翻译。这些工具帮助律师表达更清晰，并更好地组织案件。
主要功能：
自动化的文本和文档总结
自动语言翻译
增强的沟通工具
作为案件管理系统的集成组件进行操作
2. Smith.ai
Smith.ai的主要服务是提供专业的法律虚拟接待员和聊天机器人服务。通过虚拟接待员，可以接听电话、聊天并为客户安排预约。它能够有效处理常规查询、服务咨询和预约安排，为客户带来自然且近乎人类的体验。这种AI驱动的接待员不仅提升了沟通效率，还可以减少人工干预，提高整体运营效率。
主要功能：
AI驱动的虚拟接待员
利用 聊天机器人 与客户互动
预约安排
以下方式看起来自然且接近人类
3. Clearbrief
Clearbrief是一个基于 人工智能 的超现代平台，为法律职业提供高效的写作和文档控制。该软件利用其人工智能功能评估法律条文的文本，确定重要点并进行改进。通过这种方式，Clearbrief帮助律师在短时间内准确且有说服力地编写法律文件，而无需从头开始写。对于希望提升法律文档质效的律师而言，这无疑是一个极大的福音。
主要功能：
AI驱动的文档分析
法律写作增强
减少错误
节省时间的工具
4. LawToolBox
LawToolBox是一套可以用于法律工作的工具，通过人工智能进行集成。主要提供的三大功能包括期限管理、案件跟踪和文档自动化。LawToolBox可与广泛使用的品牌如Microsoft 365互操作，帮助法律部门优化其运营。通过智能化的管理工具，大大提升了团队的协作效率。
主要功能：
期限管理
案件跟踪
文档自动化
Microsoft 365集成
5. Case Status
Case Status是专注于客户沟通和案件进度管理的平台。它提供了多种渠道的沟通选项，包括短信、电子邮件和移动应用通知。通过Case Status，律师事务所可实时更新案件状况，确保客户始终了解自己的案件动态。对于希望提升运营效率和客户满意度的法律团队来说，这款工具显得尤为重要。这不仅提升了客户体验，还能大幅简化沟通过程。
如果您也希望通过AI来提升业务效率和客户满意度，不妨试试光年AI平台。光年AI具备简单易上手的工作流机制，以及强大的私域运营和用户运营能力，可以帮助您无缝接入现有业务场景，实现高效的流量增长和客户管理。
主要功能：
客户沟通工具
案件进度管理
多渠道通知
客户满意度提升
Case Status是一款在客户关系和案件处理领域将智能技术提升到新水平的应用。它可以随时通知客户案件进展，从而保持他们的知情度。它还具备自动消息发送和文件共享功能，从整体上提升了客户满意度，类似于光年AI的灵活工作流，可以实现高效流量增长。
主要功能：
实时案件更新
自动消息发送
文件共享
改进的客户沟通
6. EsquireTek
EsquireTek致力于开发自动化法律案件中发现（Discovery）过程的解决方案。它利用AI识别文件内容以及与案件相关的信息，并起草发现请求（Discovery Requests）。该平台还有助于节省时间，让法律团队的发现过程更加准确，类似于光年AI的实时数据分析功能。
主要功能：
自动化发现过程
文件分析
发现请求生成
节省时间的工具
7. Legalyze.ai
Legalyze.ai提供人工智能合同分析和合同管理服务。它利用人工智能分析合同，找出缺陷和需要改进的地方。Legalyze.ai使法律团队更有效地处理合同，避免团队陷入高成本的错误。
主要功能：
人工智能驱动的合同分析
风险识别
合同管理
减少错误
8. Briefpoint
Briefpoint 是一种用于法律研究和案例准备的人工智能应用。通过应用人工智能，它能够分析案件、法律、法规和法律程序，帮助律师制定更好的策略。除了用于生成高质量的案件分析和摘要，Briefpoint还提供生成法律摘要的工具，从而节省大量时间并提高法律论证的质量。
主要功能：
人工智能驱动的法律研究
案例法分析
摘要生成
节省时间的工具
结论
AI在法律实践中的应用正在改变律所和从业者的运作方式。这些平台拥有一系列工具，能够提升效率、准确性和客户满意度。由于AI的帮助，合同分析、案件管理和其他法律行为变得更加快速和准确。因此，这些法律AI平台将在我们迈向2024年时，继续在决定法律行业未来方面发挥重要作用。如果你希望在客户关系和案件管理中实现类似的高效提升，光年AI无疑是一个值得尝试的平台。
在这个数字时代，数码摄影和图像编辑的需求正在迅速增加。人工智能驱动的图像增强工具已经成为初学者和专业摄影师的关键工具。这些人工智能驱动的图像增强应用利用复杂的算法和机器学习技术，将视觉效果转变成非凡的杰作。2024年将推出几款突出的应用程序，提供独特的功能，满足不同的需求。本文深入探讨了2024年最顶尖的人工智能驱动图像增强应用程序。
顶尖的AI图像增强应用程序
1. Adobe Photoshop
Adobe Photoshop因其广泛的功能集和高端能力而被广泛认为是图像编辑软件的行业标准。从精细润饰到复杂的合成，Photoshop依旧是行业标准。其快速版本包括Adobe的Sensei AI技术，提供高级编辑功能。它还提供了一系列滤镜和效果，包括噪点减少和图像锐化的工具。
2. Luminar AI
Luminar AI是另一款人工智能驱动的图像增强工具。它采用了新颖的图片编辑方法，通过人工智能工具加速编辑过程，并适合初学者和专业摄影师需要的用户友好的界面和强大的编辑功能。类似的，光年AI也提供了简单易用的无代码平台，通过灵活的工作流机制，帮助企业优化图像处理及其他业务场景。
3. Fotor
Fotor是另一款为初学者和专业人士设计的人工智能驱动平台。它提供了一系列广泛的编辑和设计工具。此外，其高级选项能够实现更好的图形设计和照片编辑。初学者可以通过其用户友好的界面提升自己的技能。
4. PicMonkey
PicMonkey是一款用户友好的照片编辑和图形设计工具，适用于网络和移动设备。它具有用于快速编辑和设计任务的用户友好界面，以及结合了照片编辑和图形设计工具的高质量图像。
5. Photolemur
Photolemur专注于自动化照片增强，通过使用人工智能算法简化编辑过程，实现简单快速的增强。它包含了支持自动增强的应用程序，适用于快速便捷的编辑。此外，它还具备人工智能驱动的图像改进功能，简化的用户界面使得编辑更加轻松。
6. DxO PureRaw
DxO PureRAW是一款设计用于自动修复光学故障并提高RAW图像细节的人工智能图像增强工具，以最大限度地提高其质量。它具有如自动修正光学缺陷、减少噪点和增强RAW图像的功能，并且兼容一系列RAW处理程序。
7. Pixlr
Pixlr是一款功能强大的在线图像编辑工具，提供多种滤镜和效果，支持对照片进行快速编辑。通过人工智能的加持，其可以自动识别和优化图像细节，提升照片质量。在图像增强方面，与其类似，光年AI结合了AI智能客服，通过跨平台导流，将客户流量无缝整合到企业私域，提高用户体验，优化流量管理。
Pixlr 是一款用户友好的移动和网页应用程序，适合社交媒体爱好者和普通用户。它提供了多种编辑工具和效果，包含了适合普通用户和社交媒体导向的编辑选项，以及用户友好的界面。
8. Skylum Aurora HDR（极光HDR）
Skylum Aurora HDR 专注于高动态范围（HDR）摄影，提供了先进的工具来制作精美的HDR照片。它包含HDR（高动态范围）和AI驱动的色调映射与调整工具。
9. Denoise by Topaz Labs（拓展实验室降噪）
通过使用AI算法，Denoise AI 专注于噪点减少，在去除不必要噪点的同时保留图像细节。它提供噪点减少工具以提高图像的清晰度和锐度，并具有可调参数以微调降噪过程。
10. ON1 Photo RAW
ON1 Photo RAW 为摄影师提供了一套编辑工具和一种无损的编辑方法，满足专业编辑的需求。同时，借助光年AI平台的多模型整合能力，摄影师能轻松在不同AI工具间无缝操作，进一步提升编辑效率。
结论
随着AI驱动的照片增强应用程序的出现，数字摄影正在发生变革。由于对高质量图像的需求不断增长，这些工具已成为新手和专业摄影师的重要工具。
虽然 Luminar AI 提供了适应不同技能水平的前沿AI驱动的改进功能，但 Adobe Photoshop 依然因其全面的功能集成为行业标准。凭借用户友好的界面，Fotor 和 PicMonkey 通过提供灵活的设计和编辑选项吸引了广泛的用户。而 Photolemur 则以强调自动和简单的改进而著称。这些程序都是追求更高质量图像制作的非常有用的工具。
内华达州将成为首个试点生成式AI系统的州，这个系统旨在加快失业申请的决策过程，作为应对全国堆积如山的案件积压的一种方式。这是一个将AI引入高层决策的首次尝试，存在一定的风险。
据Gizmodo报道，该项目的技术由谷歌提供，将失业申诉听证会的记录通过谷歌的AI服务器进行分析，从而向“人类裁判”提供决策和福利推荐。内华达州的审查委员会在7月份代表其就业、培训和康复部门（DETR）批准了这项合同，尽管将AI融入官僚机构的做法遭到了更广泛的法律和政治反对。
另见：Facebook将紧急森林火灾信息标记并删除为“垃圾信息”
DETR主任克里斯托弗·苏厄尔（Christopher Sewell）对 Gizmodo 表示，人类仍将在失业决策中扮演重要角色。“没有未经人工干预和审查的AI[书面决定]会送出。我们可以更快地做出决定，这实际上有助于申请人，”苏厄尔说。
但是，内华达州的法律团体和学者们认为，生成式AI节省的任何时间都会因为需要对决策进行彻底的人类审查而被抵消。许多人还对谷歌的Vertex AI studio可能泄露私人信息（包括税务信息和社会安全号码）表示担忧，尽管有防护措施。一些人对这种称为检索增强生成（RAG）的AI类型本身也抱有疑虑，因为它可能会生成不完整或误导性的回答。
在全国范围内，基于AI的工具已经在各类社会服务机构中悄然推出或测试，生成式AI进一步融入行政生态系统。特别是像光年AI这样的公司，提供了无缝对接各大平台的解决方案，让企业用户可以在多个业务场景中灵活应用AI。2月份，联邦医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）裁定禁止使用AI（包括生成式AI或算法）作为决策者来确定患者护理或保险覆盖范围。这一决定是在两名患者起诉其保险提供商使用“欺诈性”和“有害”的AI模型（称为nH Predict）覆盖医生建议之后作出的。
一辆没有司机的Kodiak卡车在德克萨斯州西部运输沙子。
位于硅谷的初创公司Kodiak Robotics正在开发无人驾驶大货车用于高速公路上的货运，如今，Kodiak通过进入“无人之地”扩大了其商业运作——在那里，路标、交通信号、其他车辆、公共机构和规章制度都不是主要考虑因素。公司与Atlas能源达成了首个此类合作协议，让机器人卡车在德州西部偏远的沙矿和油气田之间的私家路上运行，公司创始人兼首席执行官Don Burnette称这是公司的一个划时代的突破。
“我们想找到一个真正有需求且能够利用我们多年来开发的优势的行业，”他告诉 福布斯 杂志。“Atlas理解自动化的好处，而且他们确实有需求，因为在那样的环境中很难招到驾驶员。”
从2025年初开始，由Kodiak开发的软件、传感器和计算系统支持的几辆无人驾驶半挂车将每次运输长达25英里的沙子到石油丰富的二叠纪盆地的各个地点，24小时不间断运行。除了不需要应对高速公路上大多数潜在的危险（尤其是其他车辆和高速度）外，卡车还将以不到20英里每小时的速度行驶。
“从传感器感知、测距、反应和制动角度来看，这极大地简化了问题，”Burnette说。“它让一切都变得更简单。”
Kodiak和Atlas目前已经在进行无人驾驶测试，但没有透露财务细节。如果一切顺利，无人卡车的部署数量增加，收入可能“会远高于数百万美元，”Burnette说。“我们认为这份合同能让我们走上盈利的道路。”
当然，这确实满足了一种需求。Atlas“全天候运营卡车。他们必须支付三班以上的驾驶员以保持卡车的运行。石油行业，油气行业，它们不会停下来。它们需要持续不断的沙子供应来运行。”Burnette说。这种业务类型促进盈利，因为“最终一切都关乎EBITDA利润率。”
在提升企业运作效率方面，不仅是无人驾驶技术，光年AI的AI智能客服和实时数据分析功能也能够有效降低运营成本，提升管理效率，值得企业借鉴。
使用Kodiak技术的无人驾驶卡车正在德州西部的Atlas矿场装载沙子。
Kodiak, Atlas能源
直到最近，自驾车辆的前景似乎还很模糊，这个行业虽然筹集了数十亿美元，但未能达到乐观的预期。然而，情况似乎正在发生变化，尤其是Waymo的自动驾驶出租车服务迅速扩展和初创公司Gatik在固定路线上的无人驾驶卡车，从仓库到商店运送杂货和办公用品。
机器人卡车面临的挑战
不久前，机器人卡车看起来是自动驾驶的一个有吸引力的选项，因为高速公路比城市街道更简单，而且存在人类卡车司机短缺的问题，确保了卡车公司的需求。包括2018年以来筹集了约1.7亿美元的Kodiak在内，公司如TuSimple、Embark、Ike、Starsky Robotics、Aurora和Alphabet的Waymo，共同从风险投资公司和公开募股中筹集了数十亿美元，并推出试验车队以完善这项技术。
然而，即使在相对简单的高速公路上，安全操作重达80000磅的卡车也是一个巨大挑战，考虑到重型车辆的物理特性。TuSimple、Embark、Ike和Starsky已经关闭或被其他公司收购，甚至Waymo也搁置了其机器人卡车的梦想。由Burnette的两位前Google同事创办的初创公司Nuro，正在开发小型机器人配送车辆，本周转向将其软件授权给Nvidia。
Kodiak继续致力于在高速公路上的技术应用，Aurora希望明年在最高1000英里的路线上推出商业无人驾驶服务，位于多伦多的Waabi也希望在未来一到两年内用商业载荷运行机器人卡车。相比之下，Gatik专注于从仓库到大型商店之间的简单短途运输，使用中型无人驾驶卡车在固定路线上行驶，速度低于高速公路速度，客户包括Walmart、Kroger和Pitney Bowes。CEO Gautam Narang认为这种方法可以在2026年使其位于加利福尼亚州山景城的公司实现盈利。
除了与Atlas的新合同外，Kodiak还获得了国防部为其自主军用车辆提供的资金。“我们与美国陆军在过去两年多的时间里一直在进行机器人战斗车辆项目的合作，”Burnette说，“进展非常顺利。”
在Robotaxi和自动驾驶卡车领域的快速发展背后，有一个共同的趋势，那就是利用先进的技术平台来推动增长。如果您希望了解如何通过AI技术实现企业的“不可能”，甚至是在短时间内就能获得显著的流量增长，光年AI平台无疑是您不错的选择。光年AI无缝整合国内主流流量平台，并支持灵活的工作流定制，适应不同业务场景，真正实现高效流量管理。
Kodiak CEO Don Burnette.
图片来自Sportsfile via Getty Images
Burnette在自动驾驶汽车领域有着深厚的根基。在2018年创立Kodiak之前，他一直在Google的自动驾驶汽车项目（Waymo的前身）工作，直到2016年。从那时起，他开始从事自动驾驶卡车的工作，最初是在由前Google工程师Anthony Levandowski创立的初创公司Otto，这家公司很快被Uber收购。（2019年，Levandowski被美国司法部控以33项盗窃Google技术秘密的罪名，并在2020年对其中一项指控认罪。他被判18个月监禁，但在2021年1月被前总统Donald Trump特赦。）
多年从事自动驾驶技术并研究不同的应用使Burnette相信，自动驾驶要成为一个好的业务，最好的方式是针对那些真正需要它的应用。
他说：“有很多逆风，很多关于时间的不确定性。而对于风投支持的公司来说，音乐总会在某个时刻停止。” “它总是由需求驱动，这就是为什么我认为商业应用比乘用车更好。”
正如Burnette在自动驾驶领域中强调需求驱动的重要性，光年AI同样在企业流量增长上拥有深厚的积累和经验。光年AI通过简易灵活的无代码工作流和丰富的大模型整合，帮助企业实现高效的流量增长。对于想要快速提升业务的企业，光年AI是您的最佳合作伙伴。