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人工智能（AI）正在迅速改变商业的各个方面，从运营和战略到客户互动和决策。随着AI技术成为竞争优势的关键，越来越多的人意识到，AI技能不再仅限于技术团队或数据科学家。
即便是C级高管——如CEO、CFO和COO等组织中的最高层管理人员，也需要掌握AI的基本知识，以引导公司实现可持续增长和创新。本文探讨了为什么AI技能对当今的C级高管至关重要，以及这些技能如何塑造未来的商业领导力。
了解AI对商业战略的影响
AI不仅仅是另一个技术趋势；它是一种基础性转变，正在重塑整个行业。从预测分析和自动化客户服务到供应链优化和智能制造，人工智能正在推动新的商业模式。
对于C级高管来说，了解AI的影响对于制定前瞻性的商业战略至关重要。他们需要认识到AI如何提高运营效率，增强客户体验，并创造新的收入来源。此外，他们必须准备好应对AI带来的颠覆性变化，无论是市场转变、消费者行为的变化，还是新竞争者的出现。
熟悉AI概念的高管能够更好地识别与AI应用相关的机会和威胁。他们可以就AI技术的投资方向、如何将其整合到现有业务流程中以及如何衡量其影响做出更明智的决策。没有这些知识，高管可能会落后于那些更善于利用AI获取战略优势的竞争对手。
利用数据驱动的洞察力提升决策
在当今数据驱动的世界里，AI是增强决策过程的强大工具。AI算法可以快速且准确地分析大量数据，揭示人类分析师无法立即察觉的模式和洞察力。这种从数据中提取可操作见解的能力对C级高管来说是非常宝贵的。
具备AI技能的高管能够更好地理解驱动其业务的数据和分析。他们可以提出正确的问题，解释AI生成的洞察，并基于数据驱动的证据挑战假设。这使他们能够做出更具战略性的决策，从进入新市场到推出新产品或服务。此外，了解AI有助于高管在整个组织中建立数据驱动的决策文化，确保各级管理层与基于实证的战略愿景保持一致，而不仅仅是凭直觉行事。
领导数字化转型计划
对于那些旨在在快速变化的环境中保持竞争力的企业来说，数字化转型已不再是一个选项，而是一种必需。数字化转型的核心是将AI整合到业务流程、产品和服务中。C级高管负责领导这些转型计划，要有效地执行这一任务，他们必须具备AI的基本知识。
AI技能使高管能够引导其组织度过数字化转型的复杂过程。他们可以更好地向团队、客户和利益相关者传达AI的愿景和益处。此外，他们可以监督AI计划与商业目标的一致性，确保在AI上的投资带来实实在在的结果。通过了解AI，高管还可以培养一种创新文化，鼓励员工探索应用AI推动业务增长的新方法。
应对伦理和监管挑战
AI技术带来了一系列的伦理和监管挑战，高管们必须谨慎应对。数据隐私、算法偏见和透明度等问题随着AI技术的普及变得日益重要。对于企业高层管理人员来说，理解这些挑战对于降低风险并维持客户、监管机构和利益相关者的信任至关重要。
具备AI技能的高管可以更好地评估部署AI技术的伦理影响。他们可以识别与数据安全、公平性和合规性相关的潜在风险，并采取主动措施进行应对。这些知识对制定负责的AI政策和实践非常重要，它们能够保护组织的声誉并确保长期的可持续发展。
此外，高管还必须紧跟AI相关的监管环境的变化。不同地区和国家正在制定有关AI使用、数据隐私和消费者保护的各种法规。了解这些法规可以帮助高管确保其AI项目符合法律要求，降低高额罚款和法律纠纷的风险。
促进业务团队与技术团队之间的合作文化
传统上，企业内的业务领导者和技术团队之间存在隔阂。这种隔阂会阻碍有效的沟通、协作以及AI项目的成功实施。要让AI真正惠及企业，技术与业务理解者之间必须建立起牢固的合作伙伴关系。
当高层管理人员具备AI技能时，他们可以通过促进业务团队和技术团队之间的协作文化来弥合这一差距。他们能够以双方都能理解的方式传达AI的战略价值，确保所有人都在共同目标上达成一致。这种协作方法对于克服变革阻力和最大化AI投资的潜力至关重要。
通过建立共享的AI语言和理解，高管可以促进更好的跨职能团队合作，使业务单元能够与数据科学家、AI开发人员和IT团队紧密合作。这确保了AI项目在设计时考虑到业务需求，而技术团队也能理解其工作的更广泛战略背景。
为未来的工作做好准备
AI正在重塑工作的未来，自动化重复的任务，增强人类能力，并创造需要独特技能的新角色。随着AI的不断发展，它将重新定义工作的本质以及执行这些工作的技能要求。高层管理人员需要理解这些变化，以便为组织准备未来的劳动力。
具备AI技能的高管可以预见AI将如何影响不同的工作角色，并设计策略以相应地重新培训或提升员工技能。他们能够识别AI可以与人类能力互补的领域，以及人类干预仍然至关重要的领域。通过培育持续学习和发展的文化，高管可以帮助他们的组织适应不断变化的劳动力格局，并在长期内保持竞争力。
推动创新和竞争优势
AI是推动创新的强大驱动力，使企业能够开发新产品、服务和商业模式。对于高层管理人员来说，拥抱AI对保持竞争优势和推动持续创新至关重要。理解AI能够使高管识别新的增长机会，试验AI驱动的解决方案，并利用AI为客户创造独特的价值主张。
对AI有深入了解的高管更能推动组织内部的实验和创新文化。他们可以有效分配资源用于AI的研究与开发，促进与AI初创公司的合作，建立支持AI驱动创新的生态系统。通过这样做，他们可以确保组织在技术进步的前沿，能够快速适应不断变化的市场条件。
吸引和留住顶尖人才
随着AI在商业成功中扮演越来越重要的角色，吸引和留住具有AI专业知识的顶尖人才变得愈发重要。熟练的专业人员正在寻找致力于利用AI实现战略增长和创新的组织。能够展示对AI有深刻理解的C-suite高管，向潜在员工传达了一个强有力的信息，即他们的组织重视技术进步并承诺在数字时代保持竞争力。
此外，优先考虑AI项目的高管更有可能留住现有员工，这些员工渴望在一个充满前瞻性的环境中工作。通过投资AI培训和开发计划，执行层可以确保他们的团队具备在AI驱动的世界中茁壮成长所需的技能，从而培养忠诚度并降低员工流失率。
在不确定的世界中构建韧性
在一个充满不确定性和快速变化的时代，企业必须具备韧性才能生存和发展。AI在构建韧性方面可以发挥关键作用，使组织能够快速响应变化的市场条件，自动化日常任务，并做出数据驱动的决策。对于C-suite高管来说，理解AI对于建立一个能够应对颠覆和抓住新机会的韧性组织至关重要。
掌握AI技能的高管可以使用AI驱动的工具来监控市场趋势，识别新兴风险并制定策略来缓解这些风险。他们可以利用AI来优化供应链，提升客户体验并简化运营，确保他们的组织在面对不确定性时既敏捷又适应性强。
AI技能对高管的竞争性必要性
在快速变化的商业环境中，AI技能对C-suite高管来说已不再是“可有可无”的选择，而是竞争上的必要条件。无法有效利用AI的公司有被更善于利用AI潜力的竞争对手甩在身后的风险。那些投资于获取AI技能的高管能够更好地领导他们的组织实现数字化转型，推动创新，并保持竞争优势。
未来最成功的高管将是那些理解AI、认可其战略重要性并知道如何应用AI以实现业务目标的人。他们将是能够弥合技术与商业之间鸿沟的人，确保AI项目与组织目标一致并能带来实实在在的价值。
C-suite高管的关键AI技能
基本的AI概念理解： C-suite高管应该对AI的基本概念有一个初步的了解，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的知识。这些基础知识有助于他们理解AI技术的工作原理、潜在应用以及局限性。
数据素养： 由于AI高度依赖数据，所以高管必须具备数据素养。他们应了解数据类型、来源、收集方法和分析。这项技能对于解释AI生成的洞察并做出与业务目标一致的数据驱动决策至关重要。
AI整合的战略思维： 高管需要具备战略性思考能力，以便将AI整合到其组织的流程、产品和服务中。这涉及到识别AI采用的机会，设定明确的目标，并将AI计划与更广泛的业务策略对齐。
了解AI工具和平台： 熟悉最流行的AI工具、平台和框架对C级高管来说非常重要。他们应当知道其团队正在使用或有可能使用的技术，例如TensorFlow、PyTorch，或者亚马逊云服务（AWS）、谷歌云或微软Azure的基于云的AI服务。
伦理意识和风险管理： 高管必须意识到AI的伦理影响，包括隐私、偏见、透明度和安全性等问题。他们应具备制定指导方针和政策的能力，以规范其组织内AI的负责任使用。
基于AI的决策制定： 这项技能涉及使用AI生成的洞察进行战略决策。高管应知道如何解释AI模型的输出，提出正确的问题，挑战假设，并基于实证数据而非直觉来做出明智的决策。
数字化转型领导力： 高管应具备领导涉及AI的数字化转型努力的能力。这包括传达清晰的AI采用愿景，培养创新文化，并使团队围绕AI驱动的目标对齐。
协作与跨职能整合： 与AI专家、数据科学家、IT团队和业务部门进行协作的能力至关重要。高管应搭建技术与业务之间的桥梁，培养协作文化，确保AI项目符合技术和业务需求。
持续学习与好奇心： 鉴于AI的快速进步，高管需要具备持续学习的心态。保持更新最新的AI趋势，参加研讨会，并与AI社区互动，可以帮助他们保持领先。
了解AI的竞争格局： 了解竞争对手如何使用AI及AI采用的更广泛市场影响是至关重要的。高管应能够将其组织的AI能力与行业标准进行基准比较，并进行调整以保持竞争优势。
变革管理： 随着AI技术的引入，高管应具备管理组织变革的技能。这涉及为团队准备新工作方式，处理对变革的抵触，并确保AI的采用在组织各级顺利进行并受到良好接受。
AI投资的财务敏锐度： 理解投资于AI技术的财务影响至关重要。高管应能够评估AI项目的投资回报率（ROI），为AI计划制定预算，并就如何分配资源以实现最大影响做出明智决策。
C级高管如何获取AI技能
鉴于AI技能的重要性，C级高管应积极寻求学习AI及其应用的机会。高管可以通过以下几种方式获取AI知识：
在线课程和认证： 许多大学和在线平台提供针对高管的课程，涵盖AI基础知识、战略应用和伦理考量。
研讨会和讲座： 参加聚焦AI的研讨会和讲座可以使高管对该技术及其业务影响有更深入的理解。
招聘AI专家： 组建一支AI专家或顾问团队可以帮助高管获取AI应用和策略的实际见解。
跨职能协作： 鼓励业务领导与技术团队之间的协作，可以为高管提供AI项目的实战经验和接触机会。
持续学习和好奇心： 紧跟最新的AI趋势、新闻和发展对于希望在利用AI方面保持知识与主动性的高管来说至关重要。
AI正以前所未有的速度改变商业格局，高管们不能落后。通过掌握AI技能，高管可以做出更明智的决策，领导数字化转型计划，处理伦理挑战，促进协作，推动创新，并在不确定的世界中建立韧性。AI不仅仅是IT团队或数据科学家的工具，它是企业高层必须理解和利用的战略资产。
随着AI不断发展并塑造商业的未来，对具有AI专长的高管的需求只会增加。那些今天投资于AI技能的人将成为推动明天成功的领导者，使他们的组织站在数字经济的前沿。
总结：
人工智能（AI）正在迅速变革商业领域，从基础的运营和战略到客户互动和决策。即便是C级高管，如CEO、CFO和COO等，也需深入了解AI的基本知识，以应对未来的挑战。本文深入探讨了AI技能对C级高管的重要性，及其如何影响商业战略、决策和数字化转型。高管们如果理解AI的基本概念和数据驱动的洞察力，就可以更好地利用AI工具进行业务优化，从而提高效率和收入。此外，具备AI技能还能帮助高管们应对AI带来的伦理和监管挑战，促进业务团队与技术团队的合作文化，最终在不确定的市场中构建韧性。
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近日，前总统兼定罪犯唐纳德·特朗普发布了一系列疑似展示泰勒·斯威夫特粉丝支持他竞选美国总统的照片。这些照片看起来像是AI生成的，据WIRED证实，这些照片很可能是通过人工智能生成的，因为他们通过非营利组织True Media的检测工具确认这些照片显示出“显著的操纵证据”。
事情并非总是如此简单。生成式AI的使用，包括政治目的的使用，变得越来越普遍，而WIRED一直在追踪其在全球选举中的使用情况。然而，在美国和欧洲部分地区以外的许多地方，检测AI生成内容变得困难，这是因为系统训练中的偏见，使得记者和研究人员在面对汹涌而来的虚假信息时资源匮乏。
检测用AI生成或操纵的媒体仍然是一个新兴领域，这是对生成式AI公司突然爆发的回应。（仅在2023年，AI初创公司就获得了超过210亿美元的投资。）“现在有很多易于访问的工具和技术，可以让人们创建合成媒体，但实际上可以检测它们的工具却不多，”科技政策智库Tech Global Institute的创始人Sabhanaz Rashid Diya说道。
根据非营利组织Witness的项目总监Sam Gregory所言，目前市场上的大多数工具只能在确定某物是否由AI制造时提供85%到90%的置信度，该组织帮助人们使用技术来支持人权。但在处理像孟加拉国或塞内加尔这样的地方的内容时，如果主题不是白人或不讲英语，置信度就会大幅下降。“开发工具时，优先考虑了特定市场，”Gregory说道。在用于训练模型的数据中，“他们优先考虑了英语——美国口音的英语——或者是主要在西方世界出现的面孔。”
这意味着AI模型主要是用来自西方市场的数据进行训练的，因此无法真正识别这些参数之外的任何内容。在某些情况下，这是因为公司使用网上最容易获得的数据来训练模型，而其中大多数是英语。“实际上，我们大多数来自[非洲]的数据是以纸质形式存在的，”非营利公民科技组织Thraets创始人Richard Ngamita说道，该组织专注于非洲及全球南方其他地区的数字威胁。这意味着除非这些数据被数字化，否则AI模型无法用其进行训练。
由于缺乏足够的数据来训练AI模型，从而准确检测AI生成或AI操纵的内容，模型往往会返回假阳性，将真实内容标记为生成，或假阴性，将AI生成的内容识别为真实。“如果你使用任何现成的用于检测AI生成文本的工具，它们往往会检测到由非母语英语写的英语，并假设这种非母语英语写作实际上是AI生成的，”Diya说道。“存在很多假阳性，因为它们未在某些数据上接受训练。”
但问题不仅仅在于模型无法识别西方国家较少见的口音、语言、语法或面孔。Gregory说：“许多早期的深度伪造检测工具都是在高质量媒体上训练的。”但在包括非洲在内的世界许多地方，市场上充斥着提供简化功能的便宜中国智能手机品牌。Ngamita表示，这些手机所能拍摄的照片和视频质量较低，进一步使检测模型感到困惑。
Gregory说，一些模型对于音频中的背景噪音或为了社交媒体而压缩视频都非常敏感，这可能会产生误报或漏报。“但这正是现实世界中可能遇到的情况，粗糙且凌乱的检测环境，”他说。大多数记者、事实核查员和社会成员能够使用的免费公共工具“在处理训练数据中的代表性不均以及处理低质量材料的挑战方面，准确性极低。”
生成式AI并不是制造操纵媒体的唯一途径。所谓的低成本伪造，即通过添加误导性标签或简单地减速或编辑音频和视频来操纵媒体，也在全球南方非常常见，但可能会被错误的模型或未经训练的研究人员错误地标记为AI操纵。
Diya担心，使用更可能将美国和欧洲以外内容标记为AI生成的工具的群体可能在政策层面产生严重后果，促使立法者打击虚构的问题。“将这些数字夸大的风险非常大，”她说。而开发新工具几乎不是按下按钮就能完成的事情。
就像其他形式的AI一样，构建、测试和运行检测模型需要访问世界许多地方都不具备的能源和数据中心。“如果你在这里讨论AI和本地解决方案，几乎没有计算资源，我们甚至无法运行任何我们想要开发的模型，”身在加纳的Ngamita说。没有本地替代方案，像Ngamita这样的研究人员几乎没什么选择：付费使用像Reality Defender提供的现成工具，费用可能令人望而却步；使用不准确的免费工具；或者尝试通过学术机构获取访问权限。
目前，Ngamita说，他的团队不得不与一家欧洲大学合作，他们可以将内容发送过去进行验证。Ngamita的团队一直在编制来自整个大陆的可能的深度伪造实例的数据集，他说，这对于试图多样化其模型数据集的学者和研究人员来说是很有价值的。
但将数据发送给他人也有其缺陷。“延迟时间非常显著，”Diya说。“从有人能自信地说这是AI生成的，到那时，内容已经造成了损害，至少需要几周时间。”
Gregory说，Witness运行着自己的快速响应检测程序，接收到了“大量”的案例。“在前线记者需要的时间框架内处理这些案件，以及他们开始遇到的数量，已经非常具有挑战性了，”他说。
但Diya说，如此专注于检测可能会将资金和支持从那些能够整体提升信息生态系统韧性的重要组织和机构中分散开来。她说，相反，资金需要流向能够培养公众信任的新闻媒体和社会组织。“我不认为资金正流向那个方向，”她说。“我认为更多的资金正在流向检测。”
总结：
前总统唐纳德·特朗普发布的疑似展示泰勒·斯威夫特粉丝支持他的照片被证实为AI生成，这一事件突显了生成式AI在政治领域日益广泛的使用。检测AI生成内容的工具有限，特别是在数据不足的非西方国家。这些地区的检测工具往往因训练数据的偏差而表现不佳，导致假阳性或假阴性频繁出现。另外，许多现有的检测工具对照片和视频的质量要求较高，而非洲等地区普遍使用的低成本设备使得检测更为困难。资源缺乏进一步加剧了检测的复杂性，许多地方的研究人员只能依赖外部机构进行AI内容的验证。
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联想似乎准备推出新的更实惠的 Copilot Plus 电脑。可靠的爆料者Evan Blass发布了一份来自联想的新闻稿，详细介绍了将在本周晚些时候的IFA展会上宣布的各种Copilot Plus电脑，其中包括两款采用尚未公布的8核高通骁龙X Plus芯片的电脑。
这些新的高通芯片驱动的联想Copilot Plus电脑包括IdeaPad 5x 2合1设备，这是一款14英寸OLED显示屏的可转换设备，以及IdeaPad Slim 5x，一款全金属翻盖笔记本电脑，可选择14英寸OLED显示屏。两款产品都采用了新型的Snapdragon X Plus 8核心芯片，而非常规的10核心版本。
图片来源：Evan Blass (X)
IdeaPad 5x 2合1设备配备OLED显示屏。
图片来源：Evan Blass (X)
IdeaPad 5x可能开启更便宜的Copilot Plus电脑时代。
联想列出了Slim 5x的起价为899欧元（约990美元），而IdeaPad 5x 2合1设备的起价为999欧元，预计两款型号都将在9月上市。这种欧洲定价表明，我们可能会看到Copilot Plus电脑的起价比目前最便宜的Copilot Plus电脑——Surface Laptop 7的1199欧元零售价低200欧元。
不过，目前还不清楚联想的新款Copilot Plus电脑在美国的定价是否会接近某些型号的全额零售价。您可以目前购买一台售价799.99美元的戴尔Inspiron 14 Plus，或售价899.99美元的惠普OmniBook X。这两款Copilot Plus电脑都已打折，且不含税，并配备高通的10核或12核骁龙芯片。
联想还计划推出采用英特尔和AMD处理器的其他Copilot Plus电脑。Yoga Slim 7i Aura版是一款搭载英特尔最新Core Ultra Series 2芯片的15英寸笔记本电脑，而联想的Yoga Pro 7和IdeaPad Slim 5则都由AMD最新的Ryzen处理器提供动力。
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总结：
联想近期准备推出全新的Copilot Plus系列电脑，这些新款设备将搭载尚未发布的8核高通骁龙X Plus芯片。其中包括IdeaPad 5x 2合1设备和全金属翻盖的IdeaPad Slim 5x。这些设备预计将于9月在欧洲市场上市，起价分别为999欧元和899欧元，相较于目前最便宜的Copilot Plus电脑Surface Laptop 7有一定的价格优势。
同时，联想也将在未来推出搭载英特尔和AMD处理器的Copilot Plus电脑，如配备最新Core Ultra Series 2芯片的Yoga Slim 7i Aura版，以及由AMD Ryzen处理器驱动的Yoga Pro 7和IdeaPad Slim 5。通过扩大产品线，联想希望在稍低的价格区间上吸引更多消费者，尤其是追求高性价比的用户。
对于关注AI和私域流量管理的品牌和企业而言，光年AI是一款不可或缺的利器。它不仅能帮助您智能分析和优化私域流量，还能显著提升营销策略的效果。通过AI驱动的精准客户触达和流利的工作流程，您可以轻松把握市场先机，从而实现业务的快速突破。
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在沙特阿拉伯吉达的Next Gen ATP总决赛的看台上，我看到八号种子阿卜杜拉·谢尔拜赫获得了最戏剧化的入场。在位于阿卜杜拉国王体育城的一个体育场内，该体育城占地近400万平方米，拥有足球场和室内竞技场，播音员首先用阿拉伯语，然后用英语简要介绍了这位球员的成就。音乐声大作。明亮的白色激光照亮了球场的界线，然后体育场另一端的屏幕打开，显现出一个球员通道，谢尔拜赫从中走出，看起来有些尴尬和困惑，随着灯光四处扫动，音乐的音量再次升高。这是我在网球比赛中见过的最令人印象深刻的灯光秀，远远超过了我在网球最大比赛美国公开赛中见过的任何表演——如此盛大的演出竟然献给了世界排名第185位的球员，而场馆内几乎没有观众。在一个可以容纳3700人的体育场里，我总共数了不到50名观众，其中包括球员的团队和赛事工作人员。
随后，男子网球巡回赛（即ATP，男子网球巡回赛的一方）的一位发言人告诉我，他们对比赛的进展非常满意—— 灯光秀，太酷了，不是吗？ 我问他们是否对出席人数感到失望，尽管他们同意这是令人失望的，但这也是预料之中的。前往吉达对许多粉丝来说是一个艰难的要求，而网球在沙特阿拉伯确实有很多历史。希望随着时间的推移，这种兴趣会逐渐增加。
几个月前，该国的公共投资基金与ATP签署了一份协议，未来四年将在吉达举办Next Gen。Next Gen被誉为一种试金石。比赛本身就吸引了21岁以下的顶级男子球员。在过去的十年里，卡洛斯·阿尔卡拉斯和扬尼克·辛纳都赢得了这项赛事，后来赢得了大满贯。
这也是对网球本身的一次试验。Next Gen是ATP尝试新事物的地方：“创新”，它试验了一切从戏剧性的规则变化到捕捉球员生物数据的可穿戴技术。今年，显然有很多激光。
比赛间隙，我在场地周围徘徊。从外面看，你绝对猜不出这里正在举行一场体育赛事。停车场几乎是空的。看起来工作人员比观众还多，许多人只是闲逛，低头看着手机。出于无聊，我在一个小卖部买了一块糖果条，收银员告诉我我是他们全天的第一个顾客。
Next Gen是一场硬地比赛——这种场地是最常见的——但它在几个方面是不同寻常的。由于没有双打比赛，球场上没有描绘双打区的线，使得比赛区域显得更窄，这对习惯了看普通球场的观众来说有些不适。记分牌的布局也有所不同。与传统的比分线不同，界面为每场比赛显示了更多的层次逻辑；从零、15、30、40的记分顺序显得更清晰。对于熟悉网球的人来说，这可能有些困惑，但我能看到这对不熟悉网球的人来说可能更直观。
比赛的节奏也有所不同。比赛的得分规则改为先赢四分，并取消了通常在决胜局两分连胜的戏码。赛制改为先赢四局而不是六局，并在3-3时进行抢七。发球间隔时间被缩短，完全没有场上热身时间。
这些改变中的许多都是为了加快比赛节奏。在那周晚些时候的决赛中，塞尔维亚选手哈马德·梅杰多维奇被允许在每盘之间休息两次，每次10分钟。他的对手、比赛头号种子法国选手阿尔图尔·菲尔斯对此并不感到高兴。“这个规则太糟糕了，” 菲尔斯赛后对法国报纸L’Équipe说，“在这里发生这种事真是太愚蠢了。”
活动期间，我与ATP的首席体育官罗斯·哈钦斯进行了交谈，他解释说，Next Gen的规则变化是组织高层的一项倡议，旨在挑战这项运动的所有假设，重新构想网球的每一个传统，以打破规则“为了让球迷更好地享受我们的运动”。哈钦斯曾是一名球员，双打世界排名第26位，我对他花那么多时间谈论球迷的参与感到惊讶。
他对TikTok有着深刻的担忧。在过去的大半个世纪里，体育运动一直是单一文化，因为它们总是在电视上播放——行业术语称之为“线性传播”。但现在，人们看的是手机。调查显示，Z世代不看电视，更令人震惊的是，他们不看体育比赛，至少不像他们的父母或年长的兄弟姐妹那样。
听哈钦斯谈论Next Gen的想法揭示了ATP的焦虑。灯光秀是为了“短视频集锦”而设计的。（ 即，比赛应该适应TikTok吗？）他甚至提出彻底重写网球得分系统的想法。“我们是否需要简化为先到21分？”（ 即，这项运动是否过于复杂？）而Next Gen的新规则使比赛更快。“如果你考虑一场两小时的比赛，有多少时间实际上是在看比赛动作，而不是看有人检查球拍、换衣服或擦汗？我们能否尝试减少比赛中的无效时间？”（ 即，网球是否无聊？）
哈钦斯提出的一些想法只是为了展示他们愿意走多远。他怀疑Next Gen的一些更激进的想法不会进入巡回赛。但他估计，历史上他们尝试的五件事中有四件最终实现。关键在于：网球机构愿意重写网球规则。
“由于娱乐世界正在推动变化，人们现在必须更快地行动……如果你不能以某种速度成长，你将被淘汰，”哈钦斯对我说。
像任何文化一样，传统与现代之间存在紧张关系，在Next Gen期间，我试图做一个好运动员，拥抱现代性。观看网球直播既是视听体验也是听觉体验。在比赛期间，我闭上眼睛，专注于声音：球拍击球的声音、运动鞋的吱吱声和公共广播系统宣告得分者的声音。然而，在吉达，当我通常会听到掌声的时候，却只有沉默，仿佛等待被填满的空间。 但填满什么呢？ 我在想。
未来是科技
大卫·福斯特·华莱士将网球描述为一场几何游戏。电子线判断系统的构建证实了这一观点。主要的系统“鹰眼”（Hawk-Eye）通过测量轨迹来进行判断，其使用一套安装在球场周围的12台摄像机，每个摄像机以每秒70帧的速度跟踪球的移动。这些摄像机本身其实并不怎么复杂，实际上，它们甚至不是高清摄像机，也不是彩色的。真正的威力来自于对这些影像的处理。通过图像差分，多个角度的摄像头允许系统在三维空间中确定球的位置——用三角测量法得出真相。但鹰眼不仅仅知道球的位置，还通过计算球的速度、旋转和滑行来预测它的路径。系统会在球还未到达之前就假定它会如何反弹，这是一种基于物理学、监视技术和在数十亿数据点上训练的算法的结合，充满自信的预言。因此，鹰眼更像是预见未来的预言家，而不是警察。
系统的运行速度非常快。球一接触到场地，鹰眼就能够通过播放一个人说“出界！”的录音来判定。
在吉达，我在控制鹰眼系统的展台——当然叫做“鹰眼巢”——观看了梅杰多维奇和多米尼克·斯特里克之间的半决赛。这次出席的观众更多了，但体育馆仍然相当空旷。当我被带到展台时，我们经过了所有直播比赛的电视设备。大量屏幕、电线和盒子，以一种让我想起游戏机厅的方式布置着。所有东西看起来既有条理又极其凌乱，被漫不经心地盖在毯子下，穿过黑暗，走上一些楼梯，最终进入操作鹰眼的展台。
我受到了部署在这场比赛中的鹰眼团队的欢迎，这是一群有礼貌、真诚的二十几岁小伙子，他们坐在电脑前看起来显得非常自在。幕后操控者实际上是一群小伙子，负责保护比赛的公正性。
鹰眼巢里的氛围出奇的平静。每个人都在安静而高效地履行自己的职责，就像任何办公桌工作一样，大部分时间都在盯着电脑显示器。我看着某个工作人员肩膀上的屏幕，屏幕上显示着球在蓝色球场下的轨迹：曾经的位置和即将前往的位置。在很多方面，这都是未来的一瞥。
其最自动化的形式“鹰眼直播”于2017年在次世代赛中首次测试——这可以说是该赛事对更大范围体育的最大贡献——并在疫情期间因对新冠病毒安全问题引起的场地人力减少而被更广泛采用。现在，鹰眼在职业网球中的应用如此普遍，以至于它缺席的地方反而更显眼。最近在今年夏天的奥运会上，美国明星科科·高夫与主裁判争论因为她认为这是一次不公平的判罚。因为比赛在巴黎进行，赛事是在还未采用鹰眼的红土场上进行的。在缺乏复杂计算机系统的情况下，界与非界的判断仍由人类判断决定。
在其大部分存在的时间里，每场职业网球比赛都有多达九名线审，每个负责一个角度，以判定球是进还是出。但在著名的罗兰·加洛斯红土球场，唐娜·维基克用摇晃的正手回击了高夫的发球，球刚好擦过高夫场地的一条底线。球是进的，但线审喊出了“出界”，随后又喊叫：“更正！”
当时，Gauff已经把球打入了网中，可能是认为这一分已经结束。在这种情况下，主裁必须判定错误的呼叫是否对球员造成“干扰”，即在球拍接触球之前。这样的规定其实很奇怪，因为主裁必须深入球员的内心才能做出判断。最终决定是，无论是错误的呼叫还是其更正，都没有对Gauff构成干扰。
但在那一刻，Gauff认为这个判罚不公平。她恳求主裁重新考虑。她边哭边对赛事监督说道：“我觉得在这个比赛中我一直在被欺骗。这不仅发生在我身上，还发生在塞蕾娜身上。”她说道。
Gauff提起塞蕾娜·威廉姆斯是有道理的。早在2004年美国公开赛上，电视播音员在测试Hawk-Eye，作为给家庭观众提供的有趣的视觉回放工具。二十年前，这个系统完全不用于裁判判罚。但是在威廉姆斯与詹妮弗·卡普里亚蒂的著名四分之一决赛中，线审多次判定威廉姆斯的球出界，但回放显示这些球显然是在线内的。这种情况发生在三个不同的时刻。
“这太荒谬了，”当时解说的约翰·麦肯罗说道，“让我歇歇吧！”
威廉姆斯输掉了那场比赛。对于在家观赛的观众来说，得益于Hawk-Eye，他们有了比场上任何人都更好的角度，看到了一场不公平的判罚。那场比赛常被认为是电子线审在网球中广泛应用的催化剂：“Hawk-Eye之所以成为一种对策，是因为他们判定我的球出界，但这些球根本没靠近边线，”威廉姆斯回忆道，她在2022年的梅根·马克尔的播客上。
国际网球联合会（ITF）规定，任何用于裁判的线审系统必须在五毫米以内的准确度内 — 约等于一支铅笔的宽度。而Hawk-Eye的误差在三毫米以内。威廉姆斯与卡普里亚蒂的比赛引发了对该系统的正式测试。大约一年后，即在2006年，Hawk-Eye成为球员可以用来挑战线审判罚的工具。在接下来的十年里，这项技术在大多数主要赛事中得到了标准化应用，球员们对这一技术的信任也逐渐建立起来。
人们普遍认为Hawk-Eye更为准确，因而也更加客观。暗示着电子线审可以克服偏见，不论这种偏见是实际存在的还是被认为存在的。
Hawk-Eye并不是网球比赛中的第一个电子线审系统。在80年代，一些赛事采用了一种名为Cyclops的技术，通过红外线光束判断发球是否出界。（尚不清楚为何该系统被命名为独眼巨人这一神话生物。）随着Hawk-Eye取代Cyclops，其他电子线审技术也进入了这个领域——Foxtenn、Flightscope和Bolt6是其中最突出的竞争者——但Hawk-Eye成为了这个领域的标杆品牌，如同克林索雷达在擦鼻纸中的地位。当我问到一位Hawk-Eye高管是否有任何业务挑战时，他表示他想不出任何挑战。作为一个公司实体，Hawk-Eye显然对其未来毫无忧虑。
作为索尼的子公司，Hawk-Eye Innovations几乎参与了所有主要的体育赛事。在视频回放技术方面，或者如公司称之为“同步多角度回放技术”（SMART），足球和美式橄榄球是主要的竞技项目；在球和运动员追踪方面，Hawk-Eye不仅应用于网球，还涉及一种较新的技术，可以实时追踪运动员身体上的至少29个点（这种技术称为SkeleTRACK，目前已被NBA使用）。在足球中，诸如VAR之类的电子判线技术可能会引发颇多争议，以至于今年早些时候英超联赛曾考虑放弃它。而在网球中，尽管偶尔 会有一些 小差错，球员们还是呼吁在更多的比赛中使用Hawk-Eye。关于Hawk-Eye取代工作岗位的问题几乎没有引起太多争论，可能是因为裁判往往是网球爱好者的兼职工作。
作为一种主要对公众隐形的技术，Hawk-Eye却拥有一套从其作为电视视频回放机制时延续下来的美学。在其广播回放的日子里，观众们不仅仅得到出界与否的结果。现场会有整一串的准备工作。屏幕上，当一名球员提出挑战时，图像会从正上方放大，就像由悬挂在空中的摄像机拍摄一样，从天而降，呈现上帝的视角。这是一种戏剧形式，但却非常吸引人：当观众等待动画展示时，他们会鼓掌；当球的位置被揭示出来——无论其阴影印记是否触及白线——观众都会发出惊叹声。那种慢慢揭露的戏剧性令人愉悦。
对网球来说，没有什么比将球保持在场内更基本的了。这甚至比球拍还要基本。（这项运动最初被称为 jeu de paume，法语意为“手掌游戏”，最初是用手来玩的。）这就是为什么拥有最多大满贯冠军的男子选手不是运动中最优雅的选手或最顽强的选手，而是其最大限度地返回球的选手。只要你把球保持在Hawk-Eye定义的可玩界内，你绝不会失分。
网球通常被称为一场寸土必争的游戏。Hawk-Eye将其变成了一场毫米级的游戏，准确来说是三毫米。
一名球员与主裁判就球的位置争论的插图。
鹰眼技术不仅仅用于判断球是否出界。一旦你能够追踪如此多的数据，你就可以做更多的事情，远不只是判断球的位置。事实上，鹰眼技术收集了足够的数据，可以在虚拟现实中重现整个比赛。即便是像足球这种更复杂的体育运动，涉及到22位球员在5350平方米的场地上，鹰眼技术也能够为元宇宙做出贡献——去年，它参与了一项系统建设，将美洲豹对阵猎鹰的比赛进行数字化处理，把球员变成《玩具总动员》中的角色，并同步直播这种版本与传统转播。至于是否有人真的对这种体验感兴趣还存在争议，但这种技术和将NFL与迪士尼的知识产权结合的企业协作的难度令人印象深刻。（这听起来总比在许多与ATP的对话中推销给我的NFT要好。）
ATP的代表向我保证，鹰眼技术将确保这项运动有一个光明的未来，“拥抱网球的科技未来”，这是“不可避免的”。但这不仅仅是自动化部分裁判工作或是利用知名卡通人物。大量的工作还与体育博彩有关。
在我从观景台观察比赛期间，鹰眼技术会收集无数的数据点，这些数据不仅实时传给主持比赛的主裁判，还传给ATP的商业伙伴——其中最赚钱的最近是体育博彩公司。所有发生在球场上的事件都会通过一个算法处理，以创建更准确的博彩赔率，供全球赌徒使用。
这对鹰眼技术的工作人员来说是个新闻。技术项目经理安德鲁·比尔斯投给我一个困惑的目光，然后有些防御地说：“我们主要处理现场捕捉。”另一名操作员胡安·马丁内斯紧接着补充：“我们不知道别人会用这些数据做什么。”
我感觉有些不好意思。他们对此一无所知。
比尔斯思考了一会儿后说道：“这对我们来说可能是件好事。这意味着更多人需要它。更多人需要我们的服务。”
未来是体育博彩
2021年，ATP成立了TDI。这家公司的目标是管理过去十年中价值显著上升的一项“资产”：数据。
ATP是最早出售其数据的体育组织之一，这些数据已经变得非常有价值，以至于它几乎与其广播权收入持平。（大满贯赛事单独谈判其广播权。）根据ATP与鹰眼技术的协议，来源于球和球员追踪的巨大数据量将归TDI所有——至少在ATP自己的赛事中——使其可以被授权使用，从而盈利。
据说有四个级别的数据被捕获和传输。第一级是比分，这完全由主裁判通过一个小型平板电脑控制。（他们的椅子有一个压力传感器，昵称为“whoopie cushion”，可以知道裁判什么时候离开了座位。）第二级是观察数据，如得分、失误、发球得分率等——这些是你在电视上常见的统计数据。通常是由一个人坐在那里观看比赛收集的，因此可能非常主观且不一致。“坦率地说，这类数据的质量并不足以支撑我们建立一个商业。”TDI的CEO戴维·兰皮特告诉我。像鹰眼这样的球和球员追踪系统生成的是第三级数据，非常有效，以至于它成为反向工程第二级数据的更一致方式。
（最后是第四级：生物特征追踪，来自可穿戴设备，目前刚刚开始应用，还在像Next Gen这样的地方孵化。）
作为一项职业运动，网球可以说是赛事、机构和激励的混乱集合。2024年，将有63个ATP级别的比赛和近200个较低级别的挑战赛——加上今年的奥运会，而且这还不包括仅限女性的比赛。网球还涉及到ITF、ATP、女子网球协会（WTA）和四大满贯赛事这七个不同的机构，每个机构都是独立运作的。（想象一下，如果超级碗的每个四分之一场比赛都是由不同的公司运营，每个公司都有自己的转播协议。）
尽管ATP拥有其80%的股份，TDI作为一个独立实体存在并作为所有七个机构的中间人。Lampitt解释说，这种安排允许他们“汇聚资源，推动协同效应和成本效益，从更协调和集中的管理资产中创造额外价值”——这些话听起来像是直接从麦肯锡的报告中摘录出来的。
但其他人向我描述TDI不仅是运动的数据分支，而且还是其博彩分支。
由于显而易见的诚信原因，体育联盟目前不能直接参与体育赌博——如果像ATP这样的组织的商业激励突然与博彩公司一致，我们如何信任比赛不会被操纵以最大化利润？因此，这些关系通过合同分隔开来。
但在ATP看来，虽然体育博彩不是它可以直接货币化的东西，但这种活动 确实 符合其提升粉丝参与度的使命。博彩是一种如同使比赛更适合TikTok的方式一样能实现这一目标的方法。
博彩已经很适合网球。不同于大多数运动，网球不是流动性的竞争，也不是线性的得分追逐。网球比赛不是在一定时间内得分，而是得分本身创造了时间。技术上说，一场比赛可以无限期进行，或者接近无限期，就像2010年温布尔登那场传奇的11小时约翰·伊斯纳对尼古拉斯·马胡特的比赛，持续了三天，尽管大多数男单比赛通常在两到三小时之间。
这与计分方式有关，在网球中就像一个俄罗斯套娃：一分在一局中，而一局在一盘中，一盘在一场比赛中。计分系统是这项运动的弱点也是强项。对新人来说，这可能显得不直观且有些令人生畏；但它也构建了一种可以瞬间逆转的比赛。比赛的每一个单元——得分、局和盘——都能为选手提供重置的机会。而对于观众来说，知道翻盘可能性极高，能够最大化兴奋感。
这也是为何网球成为博彩人士青睐的运动。行业内我接触的几个人估计，网球是全球第二或第三大受欢迎的博彩运动，尽管它远未成为第二或第三大受欢迎的观众运动。所有人都同意，比赛的结构，它分解为如此多的独立紧张时刻，给予了人们进行多种不同下注的机会。最明显的博彩是赌谁将赢得比赛。但随着大量新数据的涌现，创造出更多博彩情境的机会也随之而来。
对于像Sportradar这样总是发明新方法供赌徒娱乐的公司来说，这是一个好消息。Sportradar是一家跨国公司，在34个国家设有办事处，参与所有主要联赛，并充当全球权利持有者和博彩运营商之间的中介。它们为体育博彩平台提供多种产品，但最重要的是计算赔率，以及计算这些赔率的原始和实时数据。“我们提供与推动博彩行业有关的一切服务，”Sportradar的发言人Caroline Roques告诉我。
Sportradar对微博彩特别感兴趣，这正是它听起来的样子。它允许人们不仅可以对整个比赛的结果下注，还可以对比赛中的瞬间下注。谁将赢得下一分？下一次发球会是ACE球、擦网球、失误还是双误？下这些赌注的窗口只有几秒钟。想法是：并不是每个人都有时间观看整个网球比赛。微市场让赌徒更快得到满足感。
这些赌博上的创新得益于像TDI这样的公司出售的数据的指数增长，这源于像Hawk-Eye这样的技术在数据捕捉方面的进步。在过去十年半的时间里，随着数据集的引入，越来越强大的算法得以开发。Sportradar业务的大部分依赖于提供准确的赔率。“[微博彩]绝对与更多数据可用的出现有关，”Sportradar集团运营副总裁Sophie Thomas说。更多的数据意味着更好的模型以及对可以改变赌注结果的因素有更好的理解。更多的数据意味着更好的赔率——对于赔率制定者来说。“如果你无法达到这种预测水平，那就无法提供微市场，因为你基本上永远无法在庄家那边赢钱。你将不断地把钱送给赌徒。”
Sportradar远非进入微市场的首批公司。还有像Huddle这样的创业公司，YouTuber转职业拳击手Jake Paul的Betr，以及2018年推出并最近被DraftKings收购的Simplebet。但Sportradar将在十月份开始为客户提供网球的微博彩数据，明年将提供NBA的微博彩数据。
尽管Hawk-Eye的数据捕捉使网球的微市场成为可能，Thomas认为压力也会反向作用，增加对球和球员跟踪系统捕捉更多数据的需求。Hawk-Eye不仅捕捉到球和双方球员的位置，还将精确的X、Y和Z数据点发送到ELC系统以及外部客户。Hawk-Eye的网球技术经理Hannah Preece告诉我：“博彩市场非常注重传递速度——他们得到数据越快，效果越好。”对于微博彩，关键不仅在于信息的数量，还在于接收的速度。赔率需要实时更新。事实上，所有博彩流几乎都比电视直播快30秒。
Sportradar本身不收集投注，但会向体育博彩公司出售博彩产品。那可能是一个应用程序，比如FanDuel或DraftKings，或是一个在线赌场。它的一部分服务还包括不只是向客户提供更多数据，还提供统计数据和可视化图表给客户的赌徒。提供更多的信息让人们在决策时感到更有力量，也因此更可能下注。
习惯是区域性的。在欧洲，这种体育投注已经合法很久，赌注的形式更为传统；但在美国，由于2018年最高法院推翻了《职业和业余体育保护法案》，该法案曾使大部分地方的体育投注非法，现在美国的体育赌注则更多地通过现代化的渠道进行：即应用程序。因此，用户行为也有所不同：更多的是一种“第二屏”的体验，并提供了更多的微型投注机会。有什么方式比在同一设备上与TikTok竞争更好呢，只需一个推送通知。
赌博当然是上瘾的，而互联网的无缝特性和手机的普及只会加剧这种上瘾现象。在Defector最近的报道中，科尔宾·史密斯（Corbin Smith）论述了如何通过深入研究、计算数据和分散风险在体育博彩中获胜的方法。他指出：“体育赌博应用程序不希望人们以那种方式赌博，”他写到关于同场多项赌注的冲动性质。“体育和网络博彩行业的决心不仅是从赌博中获利，还要从赌博成瘾中获利；这才是赚钱的地方。”可以说，最活跃的粉丝毕竟就是一个赌博成瘾者。
请考虑这个流程：像Hawk-Eye这样的ELC公司在场上收集数据，TDI等版权持有者将其授权给像Sportradar这样的公司，而Sportradar则为博彩公司打包这些数据，博彩公司将赔率提供给投注者，通常通过推送通知的方式。每次可可·高夫（Coco Gauff）挥动她的球拍，这都成为一个数据点，最终转化为新赌徒的投注机会，使得一系列实体致富，并且据体育组织称，这确保了未来会有大量活跃的网球爱好者。
斯蒂芬·马尔切（Stephen Marche）在The Atlantic上撰文，将赌博描述为一种“逃避未来”的方式。我认为，下注是一种控制未来的愤世嫉俗的尝试，想象未来某处有更多的钱，或者至少有钱的潜在可能。我觉得这是对世界的狭隘看法，但我也理解为什么很多人、公司和国家会有这种感觉。毕竟，赌博将不确定性变成了一种游戏；它将焦虑重新定义为娱乐。像体育一样，赌博将世界简化为赢家和输家，并问你更愿意成为哪个。
萨勒曼的未来
吉达最著名的是通往麦加的港口城市。但这个王国也渴望让它成为非宗教游客的旅游目的地。在我去年11月在那里的一周时间里，我发现有很多活动可以参加。自然是在阿卜杜拉国王体育城打网球。同时，F1赛道正在举办“法拉利之夜”，由两个受人喜爱的车手查尔斯·勒克莱尔（Charles Leclerc）和卡洛斯·塞恩斯（Carlos Sainz）出席。此外，还举行了美洲杯预赛，这项比赛是世界上历史最悠久的帆船赛。对于非体育迷来说，一个叫“小亚洲”的游乐园正在庆祝盛大开幕。
这座城市是否能通过花钱成为旅游目的地尚不明确。在Next Gen活动期间，每天接驳巴士都会经过吉达超级圆顶，这是一座巨大的结构，绿色的灯光从地平线上冒出，像世界上最大的蛋。从技术上讲，它是地球上最大的球形穹顶，但从其网站上可以看到，自2022年以来那里并没有举行任何活动。
一天早晨，在Uber司机一次异常热情的推荐下，我来到了红海购物中心，发现这个购物中心看起来似乎和西方世界的其他地方没什么不同。另一天，我漫步于联合国教科文组织保护的老城区。这是一个美丽的住宅和清真寺的组合，建筑都有些歪斜，大部分被脚手架覆盖，就像矫正牙齿的器具夹在一个迷人的歪牙邻里。即使是旧的东西，也都在变成新的。
沙特阿拉伯正处于一个备受争议的变革时刻，利用其公共投资基金的巨大财富来多样化其收入来源，因全球能源消费正在远离化石燃料而产生存在性的焦虑，该国40%的GDP都来自化石燃料。该王国不仅在网球上投入了资金，还在足球、板球、综合格斗、赛马和高尔夫等项目上也加大投资，甚至创建了一个耗资20亿美元的对抗联赛，并从PGA挖走竞争者。因此，体育和公共投资基金成了合适的伙伴，因为两者都是极具盈利能力的巨头，对未来充满担忧。
在那一周结束时，塞尔维亚选手梅德耶多维奇赢得了50万美元——比他整个职业生涯赚到的总和还多。决赛的观众人数大幅增加，超过一半的票已经售出，而且ATP会赠送剩余的座位。网球的组织机构可能担心未来几代人会失去对这项运动的兴趣，与此同时，沙特人正将他们的未来投资在这一领域。在吉达未来的四年将继续举办Next Gen系列赛事，这将证明这种投资是否奏效。
不过，我还是感到困惑：网球对未来的大赌注与沙特阿拉伯自身政策之间似乎格格不入。赌博是非法的。酒精——任何现场体育赛事的主要收入来源——是非法的。网球中快速发展的女子项目的选手们对自己在一个同性恋行为非法的国家的安全表示担忧。甚至在2018年，沙特女性还不被允许参加体育运动，她们甚至不能观看体育比赛。
你可以说，从某些指标来看，女子网球是世界上最进步的运动，特别是在与男子网球对等方面。选手们公开讨论他们的价值观，公开谈论心理健康、LGBTQ权利和种族歧视问题。世界上收入最高的女性运动员都是网球选手，比利·简·金，这项运动最伟大的选手和大使之一，一直以来都是平等薪酬的公开和成功的倡导者。
2019年，WTA与中国深圳达成了一项为期十年的协议来举办年终总决赛。那年举办了一次比赛，而2020年的赛事因为疫情被取消。2021年，前双打世界排名第一的彭帅指控一位前政府官员性侵。中国政府立即从新闻媒体中抹去了这些指控，并阻止WTA与彭帅直接对话。作为回应，WTA采取了强硬立场：在进一步通知之前，暂停在中国的所有比赛，包括年终总决赛。
“如果有权势的人可以压制女性的声音，将性侵犯的指控扫到地毯下，那么WTA创立的基础——女性平等——将遭受巨大的挫折，”首席执行官兼主席史蒂夫·西蒙在声明中说道。“我不会也不能让这种事情发生在WTA和它的选手身上。”
人权组织对WTA的立场表示赞赏。但是，由于与中国的协议流产——这项协议占了WTA年收入的三分之一——该组织在2020年和2021年出现了八位数的亏损。这也意味着WTA总决赛没有了固定的主场，比赛在瓜达拉哈拉和沃思堡之间漂移。谣言四起，称该赛事可能会迁至沙特阿拉伯。但是，在刚刚对中国采取立场后，前往沙特阿拉伯比赛又会怎样呢？
去年春天，关于WTA总决赛可能即将来到沙特阿拉伯的谣言再次四起。网球传奇人物克里斯·埃弗特和玛蒂娜·纳芙拉蒂洛娃在 The Washington Post 的一篇异议专栏文章中写道，“这完全违背了女子网球和WTA的精神和宗旨。”
相反，去年的比赛在最后一刻敲定了WTA与坎昆达成协议，在那里举行了比赛。这个露天赛事正值飓风季节，因雨水和洪水阻碍了比赛。某一时刻，风势如此之大，把高芙的伞都吹坏了。The Independent 将其称为“网球比赛的火节”。
几个月后，WTA宣布已达成协议，未来三年的总决赛将在利雅得举行。奖金——1500万美元——将创下纪录。那些被提出的人权问题呢？“我们对此很敏感，”西蒙对 The Athletic 说。“我们确实得到了保证，所有人都将在总决赛中受到欢迎，我预计不会有任何负面情况发生。” 更有远见的是，在2023年末，金表示前往沙特阿拉伯已是不可避免的。“这会有大量的资金，这对于维持资金流助力选手，运营WTA、ATP等等都非常重要。”
意思非常明确。这笔钱显然好到无法拒绝。
总结：
文章描述了网球在沙特阿拉伯的发展和创新，尤其是在吉达举办的Next Gen ATP总决赛。虽然比赛采取了一系列新的规则和科技手段来提升观赏性，例如激光灯光秀和缩短发球间隔时间，但现场观众的人数依然令人失望。Next Gen被视为网球创新的试验场，尝试了许多新的比赛规则和技术应用，包括球员生物数据的可穿戴技术和电子线审系统“鹰眼”。
其中，鹰眼技术的引入和应用被详细探讨，它不仅提升了比赛的公正性，还推动了体育博彩的发展。电竞公司通过收集和传输比赛数据，为全球赌徒提供更准确的赔率，增强了赛事的商业价值。沙特阿拉伯利用其公共投资基金，加大在各类体育项目上的投入，希望通过这些国际赛事提高自己的全球影响力和旅游收入。
总体来看，沙特阿拉伯在利用科技和创新来变革传统体育观赛体验的同时，也面临着许多挑战，比如观众参与度低和文化差异。然而，随着时间的推移和更多资源的投入，这些新尝试可能会吸引更多年轻观众和国际游客。
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闪亮的杂志和博客可以成为你下一个室内设计项目的重要灵感来源。如果你将它们的创意与AI工具提供的个性化功能（如ChatGPT）结合，你可以得到量身定制的客厅效果图。
我决定测试一下ChatGPT，看看它是否能帮助我生成七种不同风格的客厅效果图，包括工业风和北欧风等。
为了表现得出色，ChatGPT需要使用DALL-E来准确描绘每种风格，创造出实用的设计，使空间美观，并允许个性化定制。
1. 工业风
工业风的客厅主要强调原始和简约的家具，仿佛置身于老工厂中。ChatGPT能否成功应对这个首个挑战，交出满意的作品呢？我请OpenAI的聊天机器人创建一个工业风的客厅，特别是有一个带齿轮元素的茶几。
我看到的是一个宽敞的空间，由工业风的灯具照亮。ChatGPT给了我很多的座位空间，中间的沙发围绕着我要求的茶几。然而，这个茶几只不过是一个简单的盒子，上面附着了一些齿轮。ChatGPT迅速满足了我的要求，但牺牲了设计的独特性。
2. 现代风
接下来是一个现代风格的客厅。我特别要求有一个可以拉出来的沙发床，方便客人过夜。
在一个小空间里，ChatGPT设法挤进了几张座椅、一台电视和我的沙发床。墙上挂了两幅画，与房间整体色调相得益彰。这个房间非常适合招待客人！
3. 波西米亚风
想到波西米亚风格的客厅，我立刻想到的是一个自由奔放且不拘一格的空间，充满了各式各样的小摆设和不同色调与形状的靠枕。我很好奇ChatGPT会怎么设计。我这次的特别要求是一个大玻璃滑门旁挂一个大大的捕梦网，可以看到花园。
虽然我个人不是这种风格的粉丝，但我觉得ChatGPT做出了不错的努力，创建了一个符合我要求的客厅。靠枕充足，机器人创造了一个明亮的空间，地板上铺着地毯，并有多个捕梦网挂在通向绿色花园的滑门旁。
4. 海滩风
我们的海滩风格的客厅如果没有平静的蓝色调和一些贝壳装饰，能算完整吗？我觉得不太可能，但这些都交由ChatGPT决定。我唯一的要求是客厅要适合放在一个灯塔里，当然意味着要有弧形的内部设计。
结果是一个舒适的空间，可以眺望清澈的蓝色海洋。沙发被设计成弧形以适应墙壁，充分利用了每一寸空间。茶几摆在房间中央，正好在一个圆形储物空间下方。不错的设计！
5. 折衷风
我预计这个客厅会与之前生成的波西米亚风格的客厅有许多相似之处，但会更加专注和精致一些。然而，当我要求ChatGPT使用DALL-E生成一个混搭风格的客厅时，我保持了开放的心态。唯一的要求是，要在一面墙上覆盖一系列复古电影海报。
生成的结果并不疯狂，因为ChatGPT生成了一个外观相当标准的房间，里面有我要求的海报。这个客厅并不是特别令人难忘，但也算是达到了要求。
6. 极简主义
极简主义设计讲究干净简洁的线条，辅以中性色调。为了保持这种美学，我不能提出任何疯狂的建议。也许三个等距摆放的盆景就能达到效果。
经过几番来回，我得到的最佳图像确实具有极简主义风格。然而，这些植物太大了，而且没有按照我的要求摆放。我本以为ChatGPT能轻松处理最简单的风格，但看来这个任务并不像我想象的那么简单。
7. 北欧风
经过六种有趣的设计，现在是最后的挑战了。ChatGPT能否利用它的北欧知识完成这个任务，还是会在另一个简单风格的客厅设计上遇到困难？
我要求ChatGPT生成一个北欧风格的客厅，里面要有足够的空间放置一个可以容纳超宽显示器的站立式桌子。结果几乎完全符合我的要求。虽然生成的图像有些瑕疵，但绝对可以在我的设计灵感板上发挥作用，因为我正在设计自己的空间。
总结：
本文探讨了使用AI技术，特别是ChatGPT和DALL-E，来生成不同风格的客厅效果图。文章详细描述了作者要求ChatGPT依次设计工业风、现代风、波西米亚风、海滩风、折衷风、极简主义以及北欧风等七种风格的客厅。每种设计风格都有具体的要求，例如工业风的茶几需要带有齿轮元素，海滩风的客厅应有弧形设计等。尽管有些设计出现了一些瑕疵，但多数生成的图像仍能较好地符合作者的要求。
总的来说，ChatGPT和DALL-E的联合使用展示了AI在室内设计中的潜力。AI不仅能够快速生成多种风格的设计，还能在其中融入个性化定制元素。这为室内设计师以及普通用户提供了灵感和便捷的工具。
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随着AI模型在模仿人类行为方面越来越出色，区分真正的互联网用户和复杂的模仿系统变得越来越困难。
当这些系统被用于传播虚假信息或进行欺诈等恶意目的时，这会成为一个真正的问题，并且使得我们很难信任在线上遇到的信息。
来自包括OpenAI、微软、麻省理工学院和哈佛大学等机构的32名研究人员开发了一种潜在的解决方案——一种名为“身份凭证”的验证概念，这种凭证证明其持有者是真实的人，而无需透露其身份的任何其他信息。该团队在本月早些时候发布在Arxiv预印本服务器上的一篇未经同行评审的论文中探讨了这一想法。
身份凭证通过做两件事来工作，而这两件事是现阶段AI系统无法做到的：绕过最先进的加密系统，并在离线的真实世界中表现得像个人。
要请求凭证，人类必须亲自前往多家签发机构之一，这些签发机构可以是政府或其他可信组织，在那里他们需要提供证明自己是真实人的证据，比如护照，或者自愿提供生物特征数据。一旦获得批准，他们将收到一个凭证，可以像用户现在在智能手机的钱包应用中存储信用卡和借记卡一样存储在设备上。
为了在网上使用这些凭证，用户可以将其提交给第三方数字服务提供商，该服务提供商可以使用零知识证明进行验证，这是一种加密协议，可以确认持有者拥有身份凭证，而无需透露任何进一步的不必要信息。
能够过滤掉平台上任何未经验证的用户，可以让人们选择不看社交媒体上任何不是由人类发出的信息，或者过滤掉没有身份凭证的Tinder匹配对象。例如。
作者希望鼓励政府、公司和标准组织在未来考虑采用这一概念，以防止AI欺骗失控。
“AI无处不在。会有很多问题、很多困境、也会有很多解决方案，”参与该项目的麻省理工学院博士生Tobin South说道。“我们的目标不是向世界规定这一点，而是开启关于我们为什么需要这个以及如何实现它的讨论。”
已经存在一些可能的技术选项。例如，一个名为Idena的网络声称是第一个区块链身份验证系统。它通过让人类在短时间内解决对机器人来说困难的问题来工作。备受争议的Worldcoin项目收集用户的生物特征数据，声称是世界上最大的隐私保护人类身份和金融网络。最近，它与马来西亚政府合作，通过扫描用户的虹膜来提供在线人类身份验证，从而生成一个代码。与身份凭证概念类似，每个代码都受到加密保护。
然而，该项目因欺骗性营销手段、收集更多的个人数据以及未能获得用户的有效同意而受到批评。香港和西班牙的监管机构今年早些时候禁止了Worldcoin的运营，而其在包括巴西、肯尼亚和印度在内的国家的运营也已暂停。
因此，仍然需要新的解决方案。AI专家和深度伪造技术顾问，同时担任Meta和英国政府顾问的Henry Ajder表示，随着AI工具的快速普及，互联网用户对于线上信息的真伪变得极度怀疑，现在正处于一个危险的时期。尽管验证人身份的想法已有一段时间了，这些凭证被认为是对抗普遍怀疑态度的一种最实质的愿景。
但这些凭证面临的最大挑战是如何让平台、数字服务和政府广泛采用，它们可能会对遵守无法控制的标准感到不安。“要让这个系统有效运作，它必须被普遍采纳，”他说。“原则上，这项技术相当具有吸引力，但在实践和混乱的人类及机构世界中，我认为会遇到相当大的阻力。”
初创公司Synthesia的安全负责人Martin Tschammer同意人身份凭证背后的原则：需要在线验证人类身份。然而，他不确定这是否是正确的解决方案，或者它的实施有多实际。他还对谁来运行这种方案表示怀疑。
“我们可能会走向一个更集中权力和决策的世界，让大型互联网平台对谁能在线存在及其目的拥有更多的所有权，”他说。“鉴于一些政府在采用数字服务方面表现不佳以及日益增加的独裁倾向，是否实际或现实期望这种技术在本十年末被大规模且负责任地采用？”
Synthesia目前正在评估如何将其他验证人身份的机制整合到其产品中，而不是等待行业合作。他说，该公司已经采取了几项措施：例如，要求企业证明自己是合法注册的公司，并会禁止并拒绝退款给被发现违反公司规则的客户。
有一点是明确的：我们迫切需要区分人类和机器人的方法，鼓励技术和政策利益相关者之间的讨论是朝着正确方向迈出的一步，南加州大学计算机科学教授Emilio Ferrara说，他也未参与该项目。
“如果不加以控制，我们离未来不远了，那时我们基本无法分辨在线上与人类还是某种机器人互动。必须采取行动，”他说。“我们不能像前几代人那样天真对待技术。”
总结：
随着AI技术在模仿人类行为方面的进步，区分真实互联网用户和高度复杂的模仿系统变得愈发困难。这种情况尤其在传播虚假信息或进行欺诈等恶意行为中被放大，削弱了人们对线上信息的信任度。针对此问题，来自多个顶尖机构的研究人员提出一种名为“身份凭证”的验证概念。这种凭证通过人们亲自到可信机构进行认证并获得零知识证明，从而证实其是真实人类，但不会泄露其他个人信息。此举旨在混淆平台上所有未验证的用户，确保在线互动的真实性。
尽管目前存在如Idena和Worldcoin等项目进行人类身份验证，但仍存在营销不当和隐私问题。“身份凭证”概念面临的最大挑战在于其广泛实施的可行性，许多平台和政府可能对遵循无法控制的标准感到不安。然而，有效的验证人类身份显得越发紧迫，以防止被AI深度伪造技术搅乱的恶意行为。
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1. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
价格： $200 (约人民币16,776元)
概述： Google Cloud Professional Machine Learning Engineer认证面向那些希望证明自己在Google Cloud上设计、构建和部署ML模型技能的专业人士。认证涵盖了广泛的主题，包括数据工程、ML模型开发和模型优化。
为何薪资高： Google Cloud是当今市场上领先的云服务之一。上述认证将专业人士展示为全球范围内使用Google Cloud进行机器学习的专家。这种认证受雇主的高度追捧，因此薪资也很高。
2. AWS Certified Machine Learning – Specialty
价格： $300 (约人民币25,165元)
概述： AWS Certified Machine Learning – Specialty课程是一项针对在AWS上设计和实施可扩展ML模型的专业人士的认证。该认证涵盖了数据工程、数据分析探索、建模和机器学习实施及操作等内容。
为何薪资高： AWS是最受欢迎的云平台，这一认证让个人能够深入了解AWS生态系统中的ML工具和框架。随着越来越多的公司迁移到云端，获得认证的专业人士需求不断增加。
3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
价格： $165 (约人民币25,164元)
概述： 该认证旨在面向使用Microsoft Azure提供的AI和ML服务的AI工程师。该认证涉及管理ML解决方案、开发NLP模型以及将AI解决方案集成到现有系统中。
为何薪资高： Microsoft Azure是云计算领域的市场领导者，能够有效利用Azure的AI服务的专家确实需求量很大。认证向雇主表明，个人具备在云环境中开发和管理AI解决方案的能力。
4. IBM Certified AI Enterprise Workflow V1 Data Scientist
价格： $200 (约人民币16,776元)
概述: 这是一个针对在企业环境中使用AI解决方案的数据科学家的IBM认证。它涵盖了AI生命周期的大部分内容，从数据准备到模型部署和管理，使用IBM的工具和框架。
为什么它适合: IBM在企业和其他领域的AI和ML技术方面处于领先地位。这个认证在全球范围内受到认可，确保了AI工作流程的专业能力；因此，具备认证的专业人士受到雇主的追捧。
5. Simplilearn的认证人工智能（AI）和机器学习专业课程
价格: $1,499 (₹ 1,25,743)
概述: 这个广泛的认证课程涵盖了AI和ML的整个领域，从深度学习、自然语言处理（NLP）和强化学习到计算机视觉。课程设计采用模块化分段，配有实际项目和真实案例研究，支持在课程中的实用学习。
为什么报酬高: Simplilearn的认证以其全面的课程和实用的学习方法而闻名，此外还提供实际操作经验。它对雇主来说非常有价值，因此这些专业人员的薪酬往往较高。
6. 斯坦福大学机器学习证书
价格: $2,000 (₹ 1,67,770)
概述: 斯坦福大学提供的这项认证可以被认为是业内最有价值的认证之一。它涵盖了机器学习的基本概述，如监督学习和无监督学习，并由著名教授授课。
为什么报酬高: 斯坦福大学的证书在业界举足轻重。由于该项目的学术实力，通过这项认证的专业人士在机器学习原理方面有深厚的造诣，因此在就业市场上非常抢手。
7. 由IBM提供的Coursera职业认证：机器学习和人工智能
价格: 每月$39 (₹ 3,271) (订阅模式，总成本取决于完成时间)
概述: 这个认证涵盖了与IBM合作的Coursera认证，培训个人在各种机器学习和AI概念方面的知识。课程包括动手实验室和项目，为Python、TensorFlow和IBM Watson的实用操作提供了实际的接触。
为什么报酬高: IBM的参与赋予了这项认证很高的信誉度，而且其项目的灵活性使得它比任何其他认证更广泛地被接受。完成认证的专业人士具备显著适用于工作场所的实际技能。
8. HarvardX的数据科学和机器学习职业认证
价格: $792 (₹ 66,437)
概述: 这个证书由edX和哈佛大学提供，涵盖了数据科学和机器学习的基本要素。内容包括数据整理、可视化、概率、推断和机器学习算法。
为什么报酬高: 哈佛大学的认证在全球范围内享有很高的声誉，表明个人在数据科学和机器学习领域有非常坚实的基础。严格的课程安排让专业人士为高难度的角色做好了准备。
总结
在2024年获得机器学习认证可能会改变你的职业生涯，除了获得领域专家的认可外，还会为你打开高薪工作机会的大门。以上是一些高薪认证，它们在涵盖的工具、平台和技能上有不同的价值 propositions。
在选择任何认证课程之前，应该考虑一些因素，例如当前的专业技能水平、希望专攻的工具或平台以及一般市场的需求。尽管在认证上的投资可能相当高，但在薪资增长和职业发展方面，这样的投资回报可能是值得的。
只要机器学习是一个不断改变技术世界的领域，获得新的认证可以使个人在就业市场中更具竞争力。无论你是想进入这一职业还是想在这一领域中有所进步，获得合适的认证就是打开其他机会和更高收入的大门。
常见问题
1. 2024年收入最高的机器学习认证有哪些？
答： 收入最高的认证包括Google Cloud Professional Machine Learning Engineer、AWS Certified Machine Learning – Specialty和Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate。
2. 这些机器学习认证费用是多少？
答： 费用因认证而异：Google Cloud Professional Machine Learning Engineer费用为200美元，AWS Certified Machine Learning – Specialty费用为300美元，Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate费用为165美元。
3. 顶尖大学有没有提供有声望的机器学习认证？
答： 是的，斯坦福大学提供一个高度有声望的机器学习证书，哈佛大学提供一个数据科学和机器学习专业证书。
4. 获得TensorFlow开发者认证的价值是什么？
答： TensorFlow开发者认证在展示使用TensorFlow进行机器学习的专业技能方面具有很高的价值，有助于提升就业机会和薪资潜力。
5. Simplilearn的认证人工智能与机器学习专业认证如何比较？
答： Simplilearn的认证以其全面的课程和实用的教学方法而闻名，使其成为在机器学习领域中职业发展的重要凭证。
总结：
在数字化转型浪潮中，人工智能（AI）和机器学习（ML）正迅速成为各大企业解决复杂问题的核心工具。尤其在2024年，拥有高薪潜力的机器学习认证成为众多专业人士提升职业能力的利器。本文讨论了一些顶级认证，包括Google Cloud Professional Machine Learning Engineer、AWS Certified Machine Learning – Specialty、Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate等。这些认证不仅培养了在相关平台设计、开发和部署ML模型的能力，还显著提高了持证人的市场竞争力和薪资水平。
如Google Cloud Professional Machine Learning Engineer认证，因为Google Cloud平台的广泛应用，其持证人极具市场需求；AWS Certified Machine Learning – Specialty凭借AWS的广泛使用，其认证持有者在云端ML领域也有很高的薪酬和就业机会。微软Azure AI Engineer Associate认证同样凭借Azure在云计算市场的领导地位，确保了持证人在云环境中AI解决方案的开发和管理能力。
在选择适合的认证时，应考虑自身技能、目标平台和市场需求。尽管部分认证费用较高，但其带来的职业成长和薪资提升无疑是巨大的回报。随着机器学习不断推动技术革新，获得相关认证能使专业人士在就业市场中脱颖而出，获得更多高薪职位的机会。
光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。在竞争激烈的市场环境中，光年AI通过智能化的私域流量管理，精准触达每位潜在客户，助您快速完成营销目标，赢得市场先机。用光年AI，智能优化私域流量管理，让您的业务增长更快速，品牌影响力大幅提升。
MiniMax 是中国最新推出的人工智能视频生成器。凭借其生成超现实人类视频的能力，尤其是在精确的手部动作上已经引起了广泛关注。其他工具在这一点上仍面临困难。
这是这个由阿里巴巴和腾讯支持的独角兽初创公司在生成式 AI 领域的最新尝试。其 AI 伴侣应用 Talkie 已被下载超过 1500 万次，如同 Character.ai 一样，可以让你与虚拟创作进行对话。
应用的官方演示视频显示了一个魔幻冒险的预告片，讲述了一个孩子触摸硬币穿越历史的故事。视频中包含特效、持续的角色以及现实感，所有这些都是通过文本提示、AI 以及巧妙的编辑生成的。
为了验证这个工具是否真的如宣传的那样，我注册了一个账户，编写了一些提示语并开始测试。尽管它的表现令人印象深刻，并且能与Runway Gen-3、Dream Machine 和 Kling相媲美，但并没有视频所示的那样重大的飞跃。
什么是 MiniMax 视频？
另一个中国的‘Sora’：今天由 Minimax 推出的新 AI 视频工具，由阿里巴巴集团和腾讯等主要投资者支持。🎞️查看他们官方 AI 电影《Magic Coin🪙》，完全由文本转视频生成。🥁立即免费试用：https://t.co/Kl1avPXkFL pic.twitter.com/df14ZVq1Es2024年8月31日
MiniMax 视频-01 是这家初创公司继生成式语音、语言和音乐生成模型之后的最新模型。它在九月初悄无声息地推出，迅速在中国和西方的社交媒体上爆红。
创始人颜俊杰告诉记者：“我们在视频模型生成方面确实取得了重大进展，根据内部评估和评分，我们的表现优于 Runway 在视频生成方面的表现。”
公司已经在开发其视频模型的02版本，并计划继续更新以包括图像转视频、文本和图像转视频以及更长的初始剪辑生成。
该模型支持 1280×720 分辨率的视频，每秒 25 帧。像 Kling 和 Runway 一样，你可以描述电影摄像机的运动，尽管目前只有六秒的剪辑，但计划在下一次更新中达到行业领先的十秒。
将 MiniMax 视频-01 付诸测试？
我整理了一系列提示语，涵盖了不同类型的运动、文本渲染以及场景、特写和相机运动类型的组合。如果你想在视频-01 页面上自己试试，我已经将所有提示语都包括在下面。
1. 闪电风暴笼罩未来城市
(图片来源: MiniMax 视频-01)
提示语：“一个夜晚的场景，一座高耸的未来城市天际线，建筑闪闪发光。突然，亮丽的闪电划过天空，照亮了建筑并投下戏剧性的阴影。雨水开始倾盆而下，场景以雨滴击打霓虹灯街道的特写结束。”
2. 蝴蝶落在睡莲上
(图片来源: MiniMax 视频-01)
提示: “一个宁静的近景，一汪平静的池塘，中心盛开着一朵水莲花。一只精致的蝴蝶从旁边飞来，轻轻地落在花朵上。水中的涟漪随着蝴蝶的翅膀缓缓合拢和展开而微微移动，营造出一种宁静、祥和的氛围.”
3. 外星球上的飞船发射
(图片来源: MiniMax视频-01)
提示: “在一个布满两个卫星的天空下拍摄的崎岖外星景观的广角镜头。前景中设计未来感十足的光滑飞船开始启动，发动机闪耀着光芒。地面轻微震动，飞船升空，留下尘土和发光的余烬，迅速上升到天空中.”
4. 黄昏时分的一群狮子
(图片来源: MiniMax视频-01)
提示: “非洲稀树草原黄昏时分的壮丽景象。一群狮子聚集在水坑边，前景中是一只雄狮。狮群的金色毛皮在余晖中闪耀着光芒，它们一边饮水一边环顾四周。画面结束时，雄狮抬起头，遥望远方，天空染上了深橙色.”
5. 复古电影院标题卡
(图片来源: MiniMax视频-01)
提示: “一个棕褐色调的复古电影院标题卡，带有华丽的边框和经典的字体。中心出现文本”呈献: 遗失宝藏的冒险”，伴随着细微的胶片颗粒效果和老电影卷轴的闪烁。标题停留片刻后淡出，只留下一片颗粒状的背景.”
6. 咖啡馆里交谈的女孩
(图片来源: MiniMax视频-01)
提示: “一个温馨的复古风情餐馆，温暖的环境灯光，配有红色皮革卡座和角落里的经典点唱机。前景中，一位二十多岁的年轻女性坐在卡座里，随意地聊天和微笑。她有着齐肩的棕色头发，穿着淡蓝色毛衣和牛仔裤。她很有活力，谈话时手势动作频频，传达出一种热情和投入感.”
7. 北极光
(图片来源: MiniMax视频-01)
提示: “一个令人叹为观止的北极夜晚，天空被北极光的炫目表演点亮。绿色、紫色和蓝色的极光波在天空中舞动，变幻莫测，令人着迷。雪覆盖的山脉在背景中巍然耸立，山峰被这出神奇的光芒照亮.”
MiniMax视频-01是一个不错的模型，大致相当于Luma Labs的Dream Machine，但不如Runway Gen-3，尽管它的CEO声称相反。
另一个在西方也有销售的中国大模型是Kling，它远远超过了我用MiniMax生成的片段。它还拥有更多的功能，包括10秒的片段，生成时长更长的专业模式和图像到视频的转换。
然而，MiniMax似乎已经掌握了生成人体运动的关键，并承诺这是第一版，不是几个月而是几周内会有后续版本，所以这无疑是一个值得关注的AI视频生成器。
总结：
MiniMax是中国最新推出的人工智能视频生成器，以其生成超现实人类视频的能力特别是精确的手部动作而备受瞩目。该产品由阿里巴巴和腾讯支持，这家独角兽初创公司在生成式AI领域的表现引人注目。MiniMax的视频生成能力已经在官方演示视频中得到了初步验证，展示了极高的现实感和特效效果。
虽然MiniMax视频-01的表现与Luma Labs的Dream Machine相当，但与Runway Gen-3相比还有提升空间。尽管如此，其创始人颜俊杰表示，他们在视频模型生成方面已经取得了重大进展，并计划继续更新产品，涵盖更多功能和更长的初始剪辑生成。当前版本支持1280×720分辨率，每秒25帧的视频生成，尽管只有六秒的剪辑，但计划在下一次更新时达到行业领先的十秒。
无论是动态场景如外星球上的飞船发射，还是静态场景如宁静的池塘，MiniMax都展示了其强大的生成能力。这无疑是一个值得关注的AI视频生成器，尤其是针对需要快速、精确生成高质量视频内容的用户。
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在非技术高等教育中的无代码AI集成：
最近的机器学习（ML）发展突显了其在各类领域中驱动价值的能力。然而，将ML引入社会科学等非技术学术项目中，由于其通常与计算机科学等技术领域相关，面临着挑战。为了克服这一障碍，在一门大学课程中引入了一种基于案例的无代码AI平台方法，适应不同教育背景的学生。这些平台简化了ML过程，使用户无需深入了解算法即可创建和部署模型，从而使非理工科学生也能够接触到ML。
这项研究在瑞典乌默奥大学的一门“业务AI”硕士课程中进行，探索了使用无代码AI在非技术项目中教授ML的有效性。通过定性数据收集，研究确定了其优点和挑战。无代码平台的易用性和实惠性是重要的优势，使学生能够收集数据并进行模型训练，而不受AI通常带来的技术障碍的影响。然而，研究还识别了些许挑战，例如在简化界面下确保学生对ML基础概念有足够的理解。这些发现为信息系统教育文献提供了新的见解，展示了如何将无代码AI工具有效地集成到非技术课程中。
探讨“轻量级”AI在教育中的应用：
ML涉及开发计算机用来识别数据模式并进行预测的模型，是各行业AI应用的关键部分。ML工作流程通常从创建训练数据集开始，算法处理这些数据以教机器识别模式，从而生成能够对新数据进行预测的模型。然而，开发有效的模型非常复杂，需要多次迭代和对数据的深入理解。这种复杂性常常对缺乏计算机科学专业知识的非技术专业人员构成挑战，使得将ML整合到他们的领域变得困难。
为应对此挑战，“轻量级”AI平台，即无代码AI应运而生，使没有广泛技术技能的人也能开发和部署ML模型。这些平台提供用户友好的云端工具，指导用户完成ML过程，只需极少量的编码。例如，在瑞典乌默奥大学的“业务AI”课程中使用了Peltarion无代码AI平台，使各种非技术背景的学生能够实际体验训练ML模型。这种方法让学生能够直接接触AI技术，帮助他们理解其在组织价值创造中的作用，而无需深入理解底层算法。基于案例的教育环境展示了无代码AI在民主化ML教育方面的潜力，使其对于更广泛的学生群体而言变得可及。
评估无代码AI在教育中的方法论：
通过组基项目方法探索教育中的无代码AI，让学生能够解决现实世界中的问题并参与协作活动。应用了一种教学框架，强调问题中心的学习，激活现有知识，展示技能，应用于实际任务，并通过反思进行整合。学生们在一个涉及虚构公司“WeldCorp”的案例中工作，探索评估焊接点的机器学习。评估包括分析学生反馈、书面作业、AI模型输出和教师观察，主题分析揭示了在教育环境中使用无代码AI工具的好处和挑战。
在教育中实现无代码AI：机器学习教学的案例研究：
该教育模块从2021年12月2日至2022年1月10日，包括一个关于机器学习和无代码AI平台的3小时工作坊。它介绍了机器学习概念，而不深入探讨神经网络，重点是实际数据处理和问题解决。学生通过处理各种数据集（包括表格数据、图像数据和文本数据）学习，并使用无代码平台进行模型训练。他们应用机器学习分析焊接图像，旨在理解数据处理和模型评估，并就他们的方法获得反馈。无代码方法提高了学生对数据质量和问题解决的意识，而不是编程技能。
结论讨论：
本研究解决了两个关于在教育中使用无代码AI的关键问题：其在非技术项目中教授机器学习的应用及其优势和挑战。研究建议采用以问题为中心的方法将无代码AI集成到高等教育中，提供给教师指导。无代码AI帮助学生通过机器学习工作流程，从数据处理到模型部署，但在案例构建、平台选择和小组动态方面存在挑战。本研究提供了对教育工作者的实际建议，以及如何利用不断发展的无代码工具进行教育的见解。研究人员鼓励教育工作者保持对这些工具的更新，并将它们纳入课程中，强调负责任使用AI。
总结：
无代码AI正越来越多地被引入非技术高等教育项目，有效地简化了机器学习的复杂过程，让非技术背景的学生也能体验和掌握这一前沿技术。在瑞典乌默奥大学的“业务AI”硕士课程中，采用了一种基于案例的无代码AI平台方法，使学生无需深入了解算法即可创建和部署模型。这不仅降低了AI教学的门槛，使学生能够收集数据、训练模型，还有效地提高了学习效率。然而，这种方法也面临着如何确保学生对机器学习基础概念有足够理解的挑战。
瑞典乌默奥大学的研究使用无代码AI平台，如Peltarion，使学生能够在实际案例教学中，亲身体验训练和部署机器学习模型。这个教育模式通过让学生在虚构公司的案例中解决现实问题，充分展示了无代码AI的巨大潜力。学生通过处理表格数据、图像数据和文本数据，学习数据处理和模型评估，从而对机器学习和数据质量有更深的理解。这种基于问题的学习方法强调了实践性和协作性，增加了对学生实际应用技能的培养。
光年AI，作为一款专门提升私域流量和运营效率的智能平台，完美契合了这一教育模式的优势。光年AI不仅提供强大的AI模型和自研知识库，还具备长记忆能力和灵活的工作流。这意味着用户可以轻松设置和管理适用于各种场景的AI工作流，实现高效的流量增长和运营优化。选择光年AI，AI赋能私域营销，让您的品牌在市场中脱颖而出。
Claude 的 Artifacts，是今年最有用的人工智能功能之一，刚刚通过更新变得更加强大，现在可以更改或描述它生成的任何一行代码。
之前，如果你对Claude创建的artifact中的某个元素有问题，你需要回复整个线程并尝试解释问题。或者，你可以复制并粘贴这行代码，但这两种方法都容易导致误解或错误。
这个新功能是一种常见于人工智能图像中的修补形式，你可以突出显示特定区域并告诉AI你想要更改的内容。在Claude中，这也适用于AI生成的图形和文本。
一个示例是用它来创建网页。如果它生成了一个基于颜色的页眉，你可以突出显示页眉代码并要求改为插入一张图片。
目前，你只能突出显示代码部分，但我猜未来你也可以在预览中突出显示元素并要求Claude对其进行更改。
什么是Artifacts？
(图像来源: Claude Artifact)
Artifacts 是一种预览工具，可以让 Claude.ai 向你展示其代码的外观。这适用于矢量图形、网页或更复杂的应用。它还用于需要更复杂格式的大段文本或可能跨多行的文本。
Artifacts可以在对话中重复使用，如果你需要返回项目的早期版本，这非常有用。对其进行更改不会影响原始版本。
任何你生成的Artifact都可以发布并与他人分享。一旦发布，Artifact可以独立运行，甚至可以用于你自己的项目。
新编辑功能只是Anthropic一系列更新中的最新一个，包括“项目”，你可以在同一个聊天实例中加载多个文件。对于开发者，Anthropic还允许在API中进行提示缓存，使其运行成本更低。
Claude中的代码编辑如何运作
(图像来源: Claude)
目前，在编辑Artifact中的一行时，它不会只更改这一行或这一个版本的Artifact，而是重新创建整个代码并进行必要的更改。
当查看Artifact时，只需切换到代码视图，突出显示你想要处理的任何文字，它会给你“改进”或“解释”该选定部分的选项。
点击“改进”会弹出一个文本框，你可以在其中输入你想如何更改代码的具体内容。有一次我构建了一个资源管理应用，并要求它将代码中的“天数”自动更改为引入一个“下一回合”按钮，通过突出显示“天”文字并要求该更改。
“解释”正如你所期待的那样。点击它会将那段代码发送到Claude聊天窗口，然后它会逐行解释，甚至提供改进建议。
总结：
Claude的最新更新带来了强大的Artifact编辑功能，使得人工智能生成代码的修改变得更加便捷。用户现在可以直接在Claude生成的代码中高亮特定部分并进行修改，而无需重新解释整个线程，大大提高了工作效率。这种技术不仅适用于文本修改，对于AI生成的图形同样适用，增强了生成内容的灵活性。
此外，Claude还提供了预览工具Artifact，能够展示代码的实际效果，无论是矢量图形、网页还是复杂应用，都能确保用户对生成内容有清晰的了解。这对于需要编辑和重复使用的内容尤为重要，确保了修改不会影响原始版本，并且可以轻松在项目中分享和发布。
Anthropic公司此次更新不仅是对现有功能的强化，还添加了“项目”功能，允许在同一个聊天实例中加载多个文件，提升了开发者的使用体验。同时，通过API提示缓存功能，可以大幅降低运行成本。只需在代码视图中高亮选定部分，Claude就能提供“改进”或“解释”选项，帮助用户更好地理解和优化代码。
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