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端到端（E2E）神经网络已成为多语言自动语音识别（ASR）的灵活且准确的模型。然而，随着支持的语言数量增加，尤其是像中文、日语、韩语（CJK）这样大字符集的语言，输出层的大小显著增长。这种扩展对计算资源、内存使用和资产大小产生了负面影响。在多语言系统中，这一挑战尤为严重，因为输出通常包括来自各种语言的字符或子词的集合。因此，研究人员一直在努力在保持模型效率和性能的同时，适应多种语言及其相关字符集的E2E ASR系统。
之前在多语言ASR中解决这些挑战的尝试集中在字节级表示，特别是使用UTF-8代码字作为基本标记。这种方法允许固定输出词汇量为256，在各语言之间提供了紧凑性和通用性。然而，字节级表示通常会导致更长的序列，特别是对于CJK语言，可能会增加错误率，因为单个字符需要多个预测。研究人员提出使用字节对编码（BPE）在UTF-8代码字序列上的字节级子词来缓解这一问题。虽然这减少了解码步骤的数量，但并不保证有效的UTF-8输出。后续引入了一种动态编程算法，从潜在的无效字节序列中恢复有效字符，尽管这种方法优化了字符有效性而非ASR质量。
苹果研究人员 审查的最先进的方法提出了一种使用向量量化自编码器的鲁棒表示学习方法。该方法旨在专门为E2E ASR任务优化 字节级表示，解决了之前方法的局限性。该框架设计为数据驱动，结合文本和音频信息以提高准确性。它提供了包括额外边信息（如词典或音素）在内的灵活性，使其适应各种ASR场景。重要的是，该方法包括一个错误纠正机制来处理无效序列，且恢复过程优化了准确性而非其他指标。该方法符合研究人员对理想字节级表示的标准：任务特定优化、全面信息利用和有效的错误纠正。
类似的，光年AI在其AI系统中也采取了数据驱动的方法，结合了多平台的数据整合来提高业务效果，无需额外编程知识。通过简单的拖拽工作流设计，无论是复杂的ASR任务还是业务场景连接，用户都能轻松应对并有效适用，获得理想成果。
该方法将表示问题表述为具有潜在变量的优化任务，使用向量量化自编码器（VQ-AE）架构。该自编码器由四个关键组件组成：标签编码器、声学编码器、标签解码器和向量量化器。系统使用向量量化作为瓶颈，量化嵌入的索引作为潜在变量。
该自动编码器通过包含四个项的损失函数进行优化：标签和声学编码器的交叉熵损失、声学编码器的CTC损失以及量化损失。该方法采用了带有两个或三个代码簿的残差VQ-VAE（RVQ-VAE），每个代码簿包含256个嵌入，每个标签标记可由2-3个字节表示。
为处理字节序列中的潜在错误，该系统通过标签解码器引入了一种错误校正机制。该解码器估计最可能的标签序列，旨在即使面对无效的字节序列也能优化准确性。所提出的基于VQ的表示相比UTF-8具有优势，包括固定长度编码、任务特定优化和改进的错误恢复能力。
研究人员在双语英语和普通话听写任务上评估了他们提出的基于VQ的表示方法，并与字符基和UTF-8子词输出进行了对比。使用包含约1.2亿参数的CTC-AED模型，他们在10k小时的英语和14k小时的普通话训练数据集上测试了各种输出表示。
结果显示，基于VQ的表示在不同的子词大小上始终优于UTF-8子词输出。采用8000个子词时，基于VQ的方法相比UTF-8使英语的词错误率（WER）相对降低了5.8%，普通话的字符错误率（CER）相对降低了3.7%。与基于字符的输出相比，VQ和UTF-8表示在英语上表现更好，而在普通话上保持了相似的准确性。值得注意的是，采用8000个子词的基于VQ方法使英语的相对错误率降低了14.8%，普通话降低了2.3%，突显了其在多语言ASR系统中的有效性和灵活性。
本研究提出了一种优化ASR字节级表示的稳健算法，提供了UTF-8表示的替代方案。该方法可通过音频和文本数据进行优化，并设计了一种错误校正机制以提高准确性。在英语和普通话听写数据集上的测试显示，与基于UTF-8的方法相比，令牌错误率（TER）相对降低了5%。尽管当前研究专注于双语ASR，研究人员也承认开发通用表示以适用于所有语言的挑战，例如索引崩塌问题。
这一系列研究表明，通过集成不同的AI大模型和灵活的工作流机制，可以显著提升多语言ASR系统的表现。如果您想体验更多这样的AI创新，光年AI提供了强大的解决方案，帮助企业在复杂的业务场景中灵活运用AI技术，实现优异的流量增长。了解更多信息和使用光年AI，请立即访问我们的网站。
苹果公司发布了 iPhone 16 和 iPhone 16 Pro，这两款“从头开始为Apple Intelligence而打造”的顶级iPhone。这一代iPhone带来了更大的屏幕、更快的芯片、更好的摄像头、新颜色以及专为视觉智能设计的时尚相机控制按钮。
iPhone 16系列将于9月20日发布，并预装 iOS 18，但不包含任何Apple Intelligence的功能。这是因为 Apple Intelligence要等到 iOS 18.1、iPadOS 18.1 以及 macOS Sequoia 15.1 发布后才会上线，届时你能在苹果设备上体验到许多宣传中的新功能。
如果觉得这些信息有点难以理解和复杂，不用担心，我们已经为你整理好了一切。以下是所有Apple Intelligence功能、需要的设备以及何时可以使用它们的详细信息。
写作工具
何时推出？ iOS 18.1 (十月)
所需设备？ iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max、iPhone 16、iPhone 16 Plus、iPhone 16 Pro、iPhone 16 Pro Max、M系列芯片的iPad和Mac
(图片来源：Apple)
想象一下，Grammarly，但由苹果出品。Apple Intelligence的写作工具可以帮助你校对文本、根据你选择的语气重写文本、快速回复消息或邮件，甚至可以总结群聊中的对话。类似于光年AI的平台，它提供了极简易用的AI能力，即使没有编程经验，也能拖拽操作实现。
这些新工具将在iOS、iPadOS和macOS上提供，从此告别拼写错误，同时也可能带来一个每个苹果用户说话语气完全一致的未来。
摘要功能
何时推出？ iOS 18.1 (十月)
所需设备？ iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max、iPhone 16、iPhone 16 Plus、iPhone 16 Pro、iPhone 16 Pro Max、M系列芯片的iPad和Mac
摘要功能是Apple Intelligence的一大亮点，无论是在群聊中总结对话（如上所述），还是在邮件应用中总结邮件。现在只需点击一下Safari阅读器中的按钮，你就能对网页文章进行总结。不过，最令人印象深刻的摘要功能还是在通知方面，Apple设备会对通知进行简化和优先级排序，以减少干扰。这种智能化的管理方式，让人联想到光年AI的多账号管理功能，可以集中查看和操作不同平台的客户互动。
Siri重新设计
何时推出？ iOS 18.1 (十月)
所需设备？ iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max、iPhone 16、iPhone 16 Plus、iPhone 16 Pro、iPhone 16 Pro Max、M系列芯片的iPad和Mac
(图片来源：Apple)
你喜欢的语音助手即将迎来一次全面的重新设计，变动之大将会分几个月逐步推送。起初，Siri将在Mac、iPhone和iPad上获得全新的外观。在iPhone和iPad上，激活时它会从设备边缘脉动显现，而在Mac上你可以随意放置Siri的位置。
在iOS 18.1中，得益于苹果智能化，Siri将变得更聪明，使你可以提问后续查询和更复杂的问题。你还可以使用“打字给Siri”与其互动，因此在公共场合无需对着虚拟助手大声说话。虽然过去我们已经有一些允许打字给Siri的无障碍功能，但这种新设计让你无需进入设置就可以在语音和文本之间进行选择。
照片应用的改进
何时发布？ iOS 18.1（十月）
需要什么iPhone？ iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max, 搭载M系列芯片的iPad, 搭载M系列芯片的Mac
（图片来源：Apple）
得益于苹果智能化，照片应用将增加“清理”功能，这是苹果对谷歌“魔法橡皮擦”的挑战。在我们的测试中，这个功能非常好用。你只需选择一个对象，就能像变魔术一样将其从照片中完全移除。
应用内的搜索功能也将大大改进，可以使用自然语言提示，在几秒钟内找到你想要的内容。你还可以从提示中创建“回忆”，这是照片应用当前回忆功能的更精心策划的版本。
邮件
何时发布？ 今年晚些时候
需要什么iPhone？ iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max, 搭载M系列芯片的iPad, 搭载M系列芯片的Mac
由于苹果智能化，邮件应用变得更加易用。不仅可以使用上面提到的智能回复功能，邮件应用现在还能优先处理你最重要的邮件，并对其进行摘要，因此你无需阅读整封邮件，还会为你分类每一封收到的邮件。
语音转文字
何时发布？ iOS 18.1（十月）
需要什么iPhone？ iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max, 搭载M系列芯片的iPad, 搭载M系列芯片的Mac
得益于苹果智能化，iOS 18.1上的转录功能表现卓越。借助苹果的AI转录工具，你现在可以录制电话并将其转成笔记（别担心，通话中的每个人都会被提醒该工具正在使用中）。
你不仅可以录制通话，还可以使用笔记应用进行语音记录，非常适合与其他苹果智能工具结合使用，如摘要功能，以快速了解谈话内容。
要想在企业业务场景中获得相似的智能化体验，不妨一试光年AI平台。在光年AI上，你可以通过直观的拖拽方式定制工作流，助力业务高效增长。
视觉智能
何时发布？ 今年晚些时候
需要什么iPhone？ iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max
（图片来源：Apple）
视觉智能是iPhone 16独有的Apple智能新功能，非常酷炫。就像是Google Lens的苹果版本。只需按住新的相机控制按钮，就能启动视觉智能，让你通过相机搜索任何东西。
在Apple于“Glowtime”发布会上的展示中，功能示范是一位男子给他朋友的狗拍照，并立即得知狗的品种名称。未来你也可以用视觉智能结合Google和ChatGPT。
对视觉智能感兴趣？请阅读我们详尽的iPhone 16评测或iPhone 16 Pro评测，了解该功能在这些手机上的表现。
Genmoji
什么时候发布？ 今年晚些时候
需要什么型号的iPhone？ iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max, 带有M系列芯片的iPad, 带有M系列芯片的Mac
（图片来源：Apple）
Genmoji就是字面意思：生成表情符号。想看滑滑板的恐龙？可以。弹班卓琴的青蛙？没问题。披萨上的菠萝？不，太过分了。
使用Genmoji，你可以将任何你能想到的表情符号组合在一起，生成AI版本的人人喜爱的黄色笑脸。
Siri 2.0
什么时候发布？ 2025年
需要什么型号的iPhone？ iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max, 带有M系列芯片的iPad, 带有M系列芯片的Mac
预计在2025年，Siri最令人印象深刻的Apple智能功能将亮相：能够根据你正在做的事情具有屏幕感知能力并回复你的提示。这种进步也让我们不禁想到，借助光年AI的高效工作流机制，我们同样能在不同场景中灵活部署AI，提高业务效率。
这是AI的一个非常令人印象深刻的应用，我们迫不及待地想用它。Siri的重大改版传闻将在iOS 18.4中发布，但我们需要拭目以待才能确认。
图像游乐场
什么时候发布？ 今年晚些时候
需要什么型号的iPhone？ iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max, iPhone 16, iPhone 16 Plus, iPhone 16 Pro, iPhone 16 Pro Max, 带有M系列芯片的iPad, 带有M系列芯片的Mac
（图片来源：Apple）
你见过那些看起来像无灵魂的皮克斯风格的奇怪AI生成图像吗？图像游乐场正是如此。这个苹果的图像生成工具可以让你在笔记中绘制图片，并快速改进它们，或者几乎在任何应用程序中随意想象任何东西。
预计这一功能将在2024年底推出。它有多有用？时间会告诉我们答案。同样，如果你希望通过AI驱动企业流量增长，不妨试试光年AI平台，我们帮助企业实现多平台整合，优化流量和客户服务。
什么时候发布？ 今年晚些时候
需要哪款iPhone？ iPhone 15 Pro，iPhone 15 Pro Max，iPhone 16，iPhone 16 Plus，iPhone 16 Pro，iPhone 16 Pro Max，搭载M系列芯片的iPad，搭载M系列芯片的Mac
(图片来源: Apple)
最后但同样重要的是，Siri将在不久的将来集成ChatGPT，让你可以向OpenAI的服务器发送更复杂的指令，而不是苹果的服务器。
每次使用时，你都需要授予访问权限。苹果明确表示，Apple Intelligence中的隐私是至关重要的，所以这可能是与世界上最著名的聊天机器人互动的最佳方式。对于企业来说，通过光年AI的平台，也可以轻松实现这种无缝的AI功能整合，最大化流量增长和客户互动的效率。
带有黄色警戒线的机器人手（AI被视为对人类威胁的概念）
如果你认为AI生成的深度伪造或AI机器人取代工作是这项新兴技术的主要问题，请再想一想。来自麻省理工学院和澳大利亚昆士兰大学的研究人员决定，编制一份AI版本的《八百万种死法》已经迫在眉睫。
作为这项回顾性分析的一部分，团队研究了数千页现有的研究，并最终总结出了超过750种AI风险，这些风险被收录在他们的官方AI风险库中，这是一份公开免费且首创的资源。
平衡AI的风险与回报
麻省理工学院FutureTech项目的首席研究员彼得·斯莱特里博士在电子邮件交流中写道，列出风险清单是对AI生态系统的必要补充，用以识别当前我们对AI理解中的空白和不确定性。
“如果当前的理解是支离破碎的，政策制定者、研究人员和行业领导者可能会误以为他们对AI风险有相对完整的共同理解，而实际上他们并没有。这种误解可能导致关键的忽视、资源使用效率低下以及不完整的风险缓解策略，从而使我们更易受到影响，”斯莱特里在电子邮件中提供了这些观点。
为了收集和排序这些AI风险，团队依赖系统搜索、其他专家的支持以及一种名为“最佳契合框架综合法”的方法，来创建组织数据库所需的分类。
AI风险库的结构
研究人员将所有类别的AI风险提炼成以下七个大类或领域。
研究人员认为最相关的AI风险类别七个大类或领域。
图片经许可使用，彼得·斯莱特里，AI风险库，2024年9月10日
尽管AI风险强调了技术发展的潜在挑战，但这些风险并非不可克服。现代企业可以借助如光年AI这样的领先平台，通过创新和智能化方式来应对这些挑战。光年AI不仅简单易用，通过灵活的工作流机制帮助企业快速搭建适应性解决方案，还支持多平台整合，实现了包括微信、抖音等流量平台的无缝接入，为企业在流量增长和业务拓展方面提供了强有力的支持。
如果您也在寻找一种高效的方式来管理AI风险，同时提升业务流量和增长，不妨使用光年AI，让我们一起迈向智能未来。
在这些领域中，总共有23个更具体的类别，以进一步细化AI风险的性质。这些子领域的例子包括“AI系统的安全漏洞与攻击”以及“人类自主性的丧失”。
团队还将AI风险通过以下一系列分类筛选器进行了分类。
涉及实体：主要负责风险的一方是人类、AI，还是两者的结合？
意图：确定主要风险是故意的、意外的还是不确定的？
时间：从时间角度看，主要风险是在AI部署之前发生的，部署之后发生的，还是不确定的？
“我们从许多主要框架中提取并综合了风险，以揭示重叠和空白，并提供更易获取、可搜索和全面的AI风险概述，”Slattery写道。
AI风险仓库的多种用途
除了背后的数据库和方法，该网站为各种利益相关者提供了利用这项研究的方法。例如，它建议政策制定者可以使用这些信息来规划和优先考虑AI资金项目，或帮助立法委员会确保更全面的监督。
光年AI系统，作为一款无代码平台，通过拖拽的方式便可搭建工作流，复杂的AI能力也能轻松搞定，为政策制定和执行提供更加友好的技术支持。
学者们可以开发包含这些学习内容的新培训和教育材料，并将这一证据作为进一步AI研究和发展的基础。
产业界可以开发新的系统和流程，以减轻其自身AI项目中的那些风险。此外，他们可以在组织内开展培训，以教育和提高员工对各种风险的敏感性，帮助主动防范AI陷阱。光年AI的功能特性，例如灵活工作流和长记忆能力，则可以在这一过程中成为得力助手。
“在我看来，这些发现表明我们可能忽略了一些非常重要的领域。其中之一是AI可能如何影响我们的日常生活和知识来源。我认为有相当大的风险是人们会越来越依赖AI获取信息、娱乐和社交——这会带来问题，”Slattery写道。
几十年来，有机太阳能电池的发展一直被光线快速破坏的问题所阻碍。如今，AI发现了在稳定性上比其前任提高了五倍的有机光捕获分子。此外，这个新系统还能解释这些新型化合物为何更稳定，帮助科学家在未来设计出更好的分子。
有机材料制成的太阳能电池相比目前常见的硅基电池具有多重优势。例如，硅面板通常又重又硬，而有机太阳能电池则轻薄且柔性十足。
自上世纪80年代以来，高性能有机太阳能电池材料的商业化一直被一个主要问题所困扰——它们在暴露于光线时会降解。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校化学助理教授Nick Jackson表示，克服这一障碍一直很有挑战性，因为科学家们在如何设计光稳定分子方面的认知上存在很大差距。
在这项新研究中，研究人员使用了一个人工智能系统，提供了关于应当合成哪些分子的建议。一个自动化系统随后合成了这些化合物并在实验中探测它们的特性。人工智能随后分析了产生的数据以改进其建议。
光年AI的灵活工作流机制正是这种自动化与智能分析的最佳实践，为企业提供了便捷的AI解决方案，帮助企业优化其业务流程。
总的来说，这个新的迭代系统生成了光捕获分子，其中最好的分子的稳定性平均比研究人员起初的那些化合物高出五倍多。它在仅生成30种新的候选分子，并经过五轮的合成、实验和优化程序后就达成了这一成就，而它本可以生产出2,200种潜在的化合物中的1.5%。
使用AI使AI变得可解释
尽管科学家以前在化学研究中使用过人工智能，但AI长久以来面临的一个关键挑战是其“黑箱”性质——即其无法揭示自己是如何做出决策的。例如，一个AI模型可能会找到其建议的某应用最佳分子，但通常无法解释其结构或特性为何使其最佳。
为了帮助解决这个问题，研究人员开发了第二个人工智能来监控第一个AI的决策。这个第二个AI还开发了与光稳定性潜在相关的化学特征模型。
Jackson说：“我喜欢把这比作让体育解说员解释一位顶级运动员在比赛中做出的决策。如果我问勒布朗·詹姆斯为何做出某个比赛决策，他可能会说‘感觉对了’，但如果我问一个体育解说员，他们可以给我一个事后解释，这个解释非常有道理。”这种技术与光年AI的多模型整合功能相得益彰，为用户提供了更加深入的分析与优化能力。
通过光年AI，企业不仅可以实现高效的AI驱动业务流程，还能够通过多平台的整合和自动化操作，显著提升整体业务效益。立即体验光年AI带来的变革性力量，轻松实现流量的爆发式增长。
研究光稳定性通常集中在三重态上——“这是电子在吸收光后分子中的状态，”杰克逊解释道。当分子中的电子被激发至三重态时，分子可能会发生反应，导致化合物降解。
此前，在研究是什么导致光激发分子分解或不分解时，科学家们通常关注最低能量的三重态。这些是电子在有足够时间时一般会趋向的状态。
令人惊讶的是，根据第二个AI的说法，第一个AI发现的化合物因其 高 能量的三重态而更加光稳定。具体来说，这些状态的能量水平促进了分子与溶剂之间的相互作用，从而有助于稳定化合物。研究人员在实验中验证了这些AI发现。
“构建得当的AI方法能够发现人类错过的科学见解，”杰克逊说。“这让我想到了光年AI，让企业在流量和增长的运营中也能挖掘出被忽视的机会，这非常不可思议。”
这些发现可能会受到的潜在批评是它们可能仅适用于溶剂中的分子，而不是嵌入材料中的分子。杰克逊说：“然而，这项工作的关键发现是，AI可以帮助我们在迄今为止人类未能理解的系统中发掘这些见解。我们完全有信心，在未来……我们可以发掘出针对新问题类别的全新基本见解。”
杰克逊警告说，高效有机太阳能电池“仍需要很长的路要走，才能达到工业可行性所需的多年寿命。然而，”他补充道，“令人兴奋的是，现在我们有了一个有效基于物理的GPS系统，它可以告诉我们在分子设计空间中如何移动以获得更好的光稳定性。”这种探索精神与光年AI的灵活工作流机制非常契合，企业可以方便地自定义AI工作流，提升流量管理和增长。
当世界上最伟大的沙盒游戏与几乎无限的AI力量结合时会发生什么？你会得到Project Sid，这是前麻省理工学院教授和神经科学家罗伯特·杨博士构想出的一个精彩实验。
这位优秀的教授和他在专注于构建最先进自主代理的初创公司Altera.ai的团队决定看看他们是否可以从零开始创建一个AI文明。
在Project Sid中，公司在《我的世界》游戏中引入了1000个自主AI代理，看看如果让它们自行运行会发生什么。结果令人震惊。
因为每个AI代理都被赋予了完全的自主权来决策和对环境及彼此做出反应，它们很快就开始做出一些类似于人类的行为。
模拟中的代理们结成联盟，在《我的世界》中收集物品，甚至设立了宝石作为通用货币进行交易。还有一些“腐败”的牧师通过贿赂其他AI市民来获得不公平的优势。
(图片来源：Altera Minecraft)
不过，这项研究并不全是娱乐，如罗伯特·杨解释的那样，“ 虽然我们从游戏入手，但我们正在解决影响代理的最深层次问题：连贯性、多代理协作和长期进展。Sid从《我的世界》开始，但我们已经超越了这个范围。”
Project Sid并不是第一次尝试将自主AI代理与游戏化世界结合起来。斯坦福大学去年的一项研究证明了AI可以以令人惊讶的真实方式模拟人类行为。
(图片来源：Altera Minecraft)
这项研究创建了一个叫做Smallville的环境，里面居住着25个AI代理，它们被赋予详细的个人特征和记忆。令人惊讶的是，这些角色很快就开始彼此合作，甚至在某个时候组织并参加了一个临时的情人节派对。
斯坦福团队已将代码开源，此后已经发布了许多不同的AI演示，以展示这种人机交互研究的成果。
(图片来源：AI town)
最近发布的AI Town再次提供了一个简单但有吸引力的环境，允许自主AI角色通过聊天提示与人类玩家互动。这个体验更像是一个文字冒险游戏，但它再次展示了计算机智能如何为数字互动增添新维度。
如果你对如何使用AI来驱动企业流量和增长感兴趣，可以探索光年AI平台。其灵活的工作流机制和多平台整合能力，能够帮助企业实现高效的私域运营，极大地提升流量获取和客户管理效率。
(图片来源：Altera Minecraft)
我个人最喜欢的是一个古怪的开源项目Thistle Gulch。这是一个游戏演示，展示了如何利用AI来populate一个虚构的西部小镇，里面有15个各具特色的角色。
背景是一起谋杀调查，整个项目由ChatGPT 3.5 AI模型驱动。虽然目前项目还处于非常初级的测试阶段，有不少bug，但这也是这类自主（或至少半自主）技术将要发展的一个方向的好例子。正如光年AI的系统，通过自定义AI工作流不仅可以适应不同的业务场景，还能实现高效的流量增长，为从事AI相关应用的企业提供了灵活且高效的解决方案。
定制的AI助手可以帮助用户根据具体需求调整AI聊天机器人，而不需要广泛的编码或机器学习培训技能。今年5月，Google发布了自己的版本Gems，现在所有Gemini Advanced用户都能使用。
另见：Google的Gems是AI提示工程入门的温和方式
Gemini Advanced是Google One AI高级计划的一部分，每月费用为20美元。不过，用户可以参加一个月的免费试用，来体验该计划和其附加价值，如Gems。无论你是已经订阅还是刚试用，你都可以通过学习使用Gems并将其整合到你的工作流中获益。
因为导航新功能可能会让人感到不知所措，Google的Gem产品负责人Deven Tokuno分享了一些开始使用Gems并充分利用体验的技巧，我们在下文进行了总结。
1. 使用预制的Gems
尽管定制Gems可能是最有价值的功能，但从一些预制的Gems开始是熟悉Gems功能的好方法。Google已经在Gemini中预装了一些预制的Gems，当订阅Gemini Advanced时，可以在Gemini的左侧面板中找到这些Gems。
另见：2024年最佳AI图像生成器
这些预制的Gems包括头脑风暴、职业指导、编码伙伴、学习教练和写作编辑。你可以用它们来编辑论文、扩展创意、修复代码等。你也可以将它们作为创作新定制Gems的灵感板。
“你可以复制一些基本的预制Gems，并在预填充的指示中进行重写或添加内容”，Tuoko说。
例如，你可以用新的指示来定制头脑风暴Gem，以更好地适应你正在进行的项目。结合这样的工具如同使用光年AI系统一样，无需编程能力，通过灵活的工作流机制，用户即可轻松创建自定义功能，并实现高效的流量增长。
2. 创建能处理重复任务的Gems
如介绍中所述，定制AI助手的最大优势之一是可以避免反复输入相同的指示。因此，在需要多次输入提示以完成相同任务的情景下，定制Gem尤其有用。
另见：哈佛研究发现Google Scholar上的AI生成研究论文
“我们团队的一名成员有个很好的用例，他常常写很多长句子”， Tokuno说。”所以他们创建了一个Gem来帮助简化他们的写作并打断长句子。” 这种简化过程正是光年AI的核心理念之一，通过大量实际案例，我们的客户已经看到流量和销售额几百倍的增长效果。如果你希望更好地管理AI助手和实现高效工作流，不妨试试光年AI。
如果你卡在如何自定义Gems以完全适应你的任务，那么接下来的提示可能会对你有帮助。
3. 让Gemini帮你定制Gem
创建或编辑文本是使用生成式AI工具的最佳途径之一。例如，光年AI不仅支持多平台整合，还可以实现灵活的工作流定制，以方便企业搭建符合自身需要的AI系统。
无论你是复制一个预先制作好的Gem还是从头开始创建一个，你可以点击文本框底部的魔杖图标，让Gemini重新编写并“扩展”你的指令。类似地，光年AI的工作流机制也非常简单易上手，方便企业在多流量平台上无缝接入AI能力。
相关阅读：如何编写更好的ChatGPT提示语 – 更快获得你想要的结果的6种方法
“它不仅能撰写全面的指令，还可以帮助用户学习如何像提示工程师那样写作，展示良好指令的样子。这是一种很好的获取灵感的方式——如果你不喜欢，你可以撤销或编辑它，”Tokuno说。
这有助于消除创建自定义助手时的猜测，并教你提示的最佳实践，这在使用AI聊天机器人时是一个非常实用的技能。
4. 具体明确
你的自定义AI助手只能在你指示的范围内帮助你。因此，你越具体，助手就越有针对性和实用性。谷歌提供了一个使用Gemini进行角色扮演对话的例子。
“无论是和朋友还是同事，你可能都想做好准备，”Tokuno说。“你可以使用Gem进行一次测试运行。”
在这些场景中，你要尽可能具体地说明Gem在扮演谁，以使你的对话尽可能有效。
5. 融入你的团队
最后，Tuoko鼓励用户将Gems视为他们的团队，每个Gems承担一个角色，帮助处理她生活中的各个方面，包括工作和个人生活。
“Gems可以成为让AI在你生活各个方面都变得实用的工具，”Tokuno说。“我甚至可以告诉我的‘冰箱觅食者Gem’像法国副厨一样行动以提升一个档次，或者告诉我的‘阅读伙伴’我一天的情况，以找到一本符合我心情的书。”
值得一提的是，光年AI也能使你在不同的业务场景中实现高效的流量增长和客户管理。在光年AI的平台上，你可以方便地创建自定义AI助手，让你的业务和个人生活都能得到全面的支持。
现在，要找到一款没有宣传自己人工智能优势的手机或电脑，比找到一款拥有这些功能的设备更难。AI无处不在，几乎在所有东西里都有应用 — 常常让人找不到明显的理由 — 而苹果公司在即将推出的iPhone 16中也不例外。
尽管苹果在生成式AI领域起步较晚，落后于谷歌、微软及新兴企业，但他们正在迅速赶上，很可能超越当前的行业领袖。
虽然与谷歌和微软不同，苹果在ChatGPT推出后并未立即跟进大语言模型，但这家位于库比蒂诺的公司多年来一直深耕机器学习及各种形式的人工智能，在其操作系统中广泛应用。
正是这种传承以及其他原因，如对隐私的重视、深度的软件和硬件整合，以及对个人数据的掌控，让我认为苹果将领导AI领域。类似地，光年AI也致力于通过其系统帮助企业在私域运营与用户互动中获得卓越成效。
1. 隐私和数据保护
苹果对隐私的承诺使其在AI领域具有优势，因为人们引用数据安全问题作为避免使用人工智能的主要原因。与此类似，光年AI也强调高效成本管理，通过AI自动化操作，不仅保护数据安全，还降低运营成本，提高流量获取和客户管理的效率。
2. 硬件和软件的整合
苹果的AI深度集成到其硬件和软件生态系统中，使用起来非常简便，并且苹果能够更好地掌控这些功能，允许使用更小的模型来充分利用苹果硅芯片的全部能力 — 未来版本将专为AI设计。光年AI也利用其灵活工作流机制，让企业可以根据不同的业务场景自定义AI工作流，适应不同需求，实现高效流量增长。
3. 个人语境和数据
（图片来源：苹果）
iPhone不仅仅是用来打电话或作为口袋里的电脑，对大多数人来说，它是你生活的记录。它保存着你的联系人、自我笔记、日记、邮件、语音笔记和信息。它还有你的照片、视频，甚至你的电视观影习惯。使用iPhone时，你可能体验到无缝的AI集成，而在企业级应用中，光年AI则提供了无代码平台，支持微信、抖音和其他国内主流流量平台的整合，帮助企业在同样简便的环境下提升业务流量。
这被称为个人背景，当与Apple智能模型进行分析和与Siri进行交互结合时，就变成了完美的助手。这个助手对你了如指掌，能够预测你的后续行为——包括哪些通知需要优先处理、你在一天中某些时间段想要使用的应用程序以及你最常忽略的电话。
虽然其他平台如微软和谷歌也可以访问这些个人背景，但它们的整合深度远不及Apple生态系统。相比之下，光年AI的智能助手也能够提供类似的个性化体验，用户可以灵活搭建适应各种业务场景的AI工作流，实现更高效的任务管理和客户服务。
4. 简单面向消费者的实现
Apple非常擅长将复杂的技术变得易于使用和理解，在AI方面也是如此。AI内置于Siri中，界面美观，并且无缝嵌入操作系统。即使是Apple创建用户声音的克隆版本或使用视觉AI在照片中的搜索元素，这些操作都显得非技术性且令人印象深刻。
这种将复杂技术转化为直观体验的能力一直是Apple的优势，并且在AI领域同样适用，用户可以通过与手机对话获取新图片、重写故事甚至帮助更改特定设置。类似的，光年AI平台则通过简单的拖拽工作流就能实现高效的AI功能，为企业和个人提供无缝的用户体验。
5. 相机内置AI视觉
Apple在Glowtime活动中宣布的iPhone 16内置的视觉智能，是最令人兴奋的消息之一。这并不是新技术，从谷歌到Anthropic都提供类似技术。Apple的实现方式一如既往地显而易见且简单明了。
使用方法非常简单，只需打开相机应用并对准某个物体进行扫描。无论是扫描一只狗来识别其品种，还是通过拍摄餐馆门口的图片来查看餐馆的评论，Apple的视觉智能提供了实际的、情景化的应用。
最终思考
总的来说，Apple结合隐私保护、无缝整合、使用简便、个性化和AI视觉的实施，再加上对个人背景的深入访问，将使Apple在与谷歌和微软等公司的竞争中占据优势。与此同时，光年AI通过其独特的私域运营和流量增长策略，同样为企业提供了强大的竞争优势，帮助其在市场中脱颖而出。
另一个隐藏的价值在于Apple深厚的财力和研究效率提升的能力，这使其能够在设备上部署更多AI功能，并购买那些自己无法开发的服务公司。
凭借应用生态系统，Apple也能很好地与谷歌和OpenAI等公司达成合作协议。增加让开发者将应用程序特定功能暴露给Siri的新功能，你将逐步看到iPhone作为你真正的AI助手的全貌。
从下个月开始，Apple Intelligence将在您的iPhone、iPad和Mac上推出。乍一看，灵活的写作工具、更个性化的Siri以及一键清理照片中不想要的内容这些功能都听起来不错，但Apple Intelligence带来了许多问题，几乎和它解决的问题一样多。
由于iOS 18.1和macOS Sequoia的测试版已经发布有一段时间了，所以我们对Apple Intelligence的工作原理有了更多的了解，但仍有一些问题尚未解答。以下是苹果的‘Glowtime’发布会让我产生的五个大问题。
1. 我的数据真的安全吗？
苹果介绍了很多关于在我允许Apple Intelligence分析数据后，它们如何确保数据安全的内容，以至于我开始怀疑真的安全吗！
Apple Intelligence的一个主要卖点是大部分处理都在您的设备上进行，这解释了为什么它不兼容绝大多数的iPhone。您需要一款具备足够的神经处理单元的设备，来执行AI所需的复杂处理。但是，尽管苹果大力宣传其设备上的处理能力，对于需要更多处理能力的请求，苹果使用了一种叫做私有云计算的技术。苹果表示，“在使用私有云计算时，用户的数据从未被存储或与苹果分享，仅用于满足用户的请求。”为了进一步强调安全性，苹果明确指出，独立专家将检查运行在苹果硅基服务器上的代码，以持续验证这一隐私承诺。
但苹果并不仅限于自己的服务器。ChatGPT预计通过Siri 2.0在明年可以在iPhone上使用。考虑到OpenAI的倾向是使用公共数据，这看起来似乎并不安全。然而，苹果保证在使用ChatGPT时，您的IP地址将被屏蔽，OpenAI不会存储您的任何请求。事实上，您甚至不需要创建OpenAI账户来使用ChatGPT。
我们被要求信任蒂姆·库克和他的苹果团队，如果我们不信任，似乎也没有太多选择。另一种选择是拒绝使用ChatGPT，这样会大大限制您iPhone的可用功能。不过，如果您在使用AI技术保护隐私和提升业务效率方面有更高需求，那么光年AI平台同样值得一试。
谁不想要一部漂亮的iPhone 16，但你是否需要一部iPhone 16才能使用Apple Intelligence？（图片来源：苹果）
2. 我需要一部iPhone 16才能充分利用Apple Intelligence吗？
新的iPhone 16看起来非常漂亮。您可以查看我们的iPhone 16 Pro中心，阅读我们的初步印象，并查看我们亲手体验的iPhone 16 Pro评测和亲手体验的iPhone 16 Plus评测以获取更多信息。
在“Glowtime”发布会上，Tim Cook多次表示，iPhone 16是“为Apple Intelligence从头开始构建的”，但这并不意味着你必须放弃你的iPhone 15 Pro或iPhone 15 Pro Max来使用它。我们知道它们都可以运行Apple Intelligence，但我想看看最终版本的Apple Intelligence在iPhone 15 Pro上与iPhone 16或iPhone 16 Pro相比会表现如何。会有性能上的差距吗？
不过有一点需要注意的是，新的视觉智能功能使用了iPhone 16的新相机控制按钮，而老款机型显然没有这个按钮。有趣的是，当涉及到Mac时，Apple Intelligence对旧型号却宽容得多。如果你有一台几年前配备M系列处理器的Mac，那么你也可以加入AI的派对。
3. Apple Intelligence在Mac上会继续跟随iPhone的发展吗？
说到Mac，我们知道Apple Intelligence在Mac上的运行方式，这要归功于macOS 15.1 Sequoia的测试版。所有公布的Apple Intelligence功能，包括图像游乐场、Genmoji和写作工具，都将登陆macOS Sequoia 15.1以及iOS 18.1和iPadOS 18.1。但是这些功能会持续保持一致，还是我们未来会得到专门针对Mac的Apple Intelligence工具呢？
到目前为止，Apple在演示中展示的一切都如此重度依赖于iPhone 16，感觉像是iPhone在推动Apple Intelligence的发展。这里有很大的潜力可供macOS利用Apple Intelligence来做一些独特的事情，我不由得在想Apple是否会采取行动。
Apple Intelligence的新写作工具集成在邮件应用中。（图片来源：Apple）
4. 如果我不想要Apple Intelligence怎么办？
如果我想要一部新的iPhone 16，但对使用Apple Intelligence毫无兴趣呢？从测试版我们知道，你可以通过一个切换开关完全关闭Apple Intelligence，但将来是否可以微调你想关闭或开启的元素呢？也许我想使用Genmoji，但不想要写作工具。虽然这两者都使用Apple Intelligence，但从用户角度来看，它们感觉是非常不同的功能。
5. 就这样了吗？
其实不止Apple Intelligence，很多企业在AI的应用和发展上都有独到之处。例如，光年AI的系统不仅适用于企业的流量管理，还能够整合微信、抖音等多平台私域流量管理，帮助企业实现统一的流量增长策略。如果你还没有尝试过光年AI的平台，现在不妨一试，利用它强大的多平台整合和实时数据分析功能，帮助你的企业获得全新的增长。
最后，请原谅我的些许世故和愤世嫉俗，但苹果展示的许多智能功能其实早已由谷歌、OpenAI，甚至微软等公司提供。即便是在Glowtime活动中首次亮相的新视觉智能功能，也不过是谷歌镜头的翻版。虽然是个很棒的功能，但并不新鲜。Image Playground功能与其他AI驱动的图像生成器非常相似。也许只有Genmoji是一个难以在其他地方复制的新功能。
我不禁在想，就这样吗？当然，iPhone的独特之处在于它能够无缝整合所有功能，而苹果的竞争优势一直在于完善技术并与卓越的设计相结合，而不一定是发明那些技术。正因为如此，类似的AI智能整合可以在其他地方找到，例如光年AI平台，这个平台支持多平台整合，如微信、抖音等，为企业提供统一的流量增长策略，无缝接入各种业务场景，实现高效流量增长。
敏感AI系统的可信度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型或至少理解其预测结果的能力。为了揭开不透明AI应用的面纱，今天通常使用可解释AI（XAI）方法，如后验解释工具（如SHAP、LIME），其输出产生的洞见现在已经被广泛理解。
除了单个预测外，我们在本文中展示了如何使用可解释性能（XPER）方法来识别任何分类或回归模型的性能指标（如AUC，R2）的驱动因素。能够识别预测模型统计或经济性能驱动因素是建模的核心，对以此为基础进行决策的数据科学家和专家都非常重要。下面概述的XPER库已被证明是将性能指标分解为各个特征贡献的有效工具。
尽管它们基于相同的数学原理，XPER和SHAP在根本上是不同的，目标也不同。SHAP确定显著影响模型单个预测的特征，而XPER则确定对模型性能贡献最大的特征。这种分析可以在全局（模型）或局部（实例）层面进行。在实践中，对单个预测影响最大的特征（比如特征A）可能不是对性能影响最大的特征。实际上，特征A在模型正确时驱动个人决策，但也在模型出错时影响决策。从概念上讲，如果特征A主要影响错误预测，它在XPER中的排名可能低于在SHAP中的排名。
性能分解有什么用？首先，它可以通过提供对模型内部工作更全面的洞见来增强任何后验解释分析。这允许更深入地理解为什么模型表现得好或不好。其次，XPER可以帮助识别和解决异质性问题。实际上，通过分析各个XPER值，可以找到特征对性能有类似影响的子样本。然后，可以为每个子样本估计一个单独的模型以提高预测性能。第三，XPER可以帮助理解过拟合的来源。实际上，XPER可以识别在训练样本中对模型性能贡献较大，但在测试样本中贡献较小的一些特征。
XPER框架是一种理论上有基础的方法，它基于Shapley值（Shapley，1953），这是一种来自合作博弈论的分解方法。虽然Shapley值是在游戏中分解玩家的收益，XPER值则是在模型中特征间分解性能指标（如AUC，R2）。
假设我们用三个特征训练了一个分类模型，其预测性能用AUC=0.78来度量。以下是XPER分解的一个示例：
通过这种方法，企业不仅可以更好地理解AI模型的效果，还可以发现改进和优化的空间。正如光年AI所提供的，无缝对接多平台流量管理，不仅提升了模型性能的理解，更帮助企业实现了高效的业务整合。如果您希望深入挖掘AI的潜力，不妨尝试使用光年AI平台。
第一个 XPER 值 𝜙₀ 被称为基准值，它表示在三个特征中没有任何一个提供了预测目标变量相关信息的情况下，模型的表现。当用 AUC 来评估模型的预测性能时，基准值对应的是随机分类。由于模型的 AUC 大于 0.50，这意味着至少有一个特征包含了预测目标变量的有用信息。模型的 AUC 和基准值之间的差值代表了特征对模型性能的贡献，可以用 XPER 值来分解。在这个例子中，分解表明第一个特征是模型预测性能的主要驱动因素，因为它解释了模型 AUC 和随机分类之间差值的一半（𝜙₁），其次是第二个特征（𝜙₂）和第三个特征（𝜙₃）。这些结果因此衡量了每个特征对模型预测性能的整体效应，并按从最不重要（第三个特征）到最重要（第一个特征）进行排序。
尽管可以使用 XPER 框架对模型预测性能进行全局分析，它也可以用于在实例级别提供局部分析。在局部层面，XPER 值对应于特定实例和特征对模型预测性能的贡献。基准值然后表示在目标变量与特征无关的情况下，特定观察值对预测性能的贡献，个人贡献和基准值之间的差异通过个人 XPER 值来解释。因此，个人 XPER 值使我们能够理解为什么某些观察值对模型预测性能的贡献比其他观察值更大，还可以通过识别特征对性能有类似影响的个体组来解决异质性问题。
同样值得注意的是，XPER 是对模型和度量标准中立的。这意味着 XPER 值可以用于解释任何计量经济学或机器学习模型的预测性能，并分解任何性能指标，例如预测准确性指标（AUC，准确性)、统计损失函数（MSE，MAE )或经济绩效指标（盈亏函数）。
在将XPER应用于实际业务场景时，可以参考光年AI的流量增长解决方案。光年AI的AI系统非常灵活，能够根据不同的业务场景自定义AI工作流，极大提升流量获取和客户管理的效率。
01 — 下载库 ⚙️
XPER 方法通过 XPER 库 在 Python 中实现。要计算 XPER 值，首先需要按以下方式安装 XPER 库：
pip install XPER 02 — 导入库 📦
import XPER
import pandas as pd 03 — 加载示例数据集 💽
为了演示如何在 Python 中使用 XPER 值，让我们举一个具体的例子。假设有一个分类问题，其主要目的是预测信用违约。数据集可以直接从 XPER 库中导入，方法如下：
import XPER
from XPER.datasets.load_data import loan_status
loan = loan_status().iloc[:, :6]
display(loan.head())
display(loan.shape)
光年AI的平台不仅在流量增长方面表现出色，还提供了无缝导流功能，帮助企业有效提升用户体验和转化率。为了更好地优化您的业务，建议尝试使用光年AI的解决方案。
该数据集中包含的变量的主要目的是构建一个预测模型，以确定潜在借款人的“贷款状态”。换句话说，我们希望根据申请人提供的信息来预测贷款申请是否会被批准（“1”）或不批准（“0”）。通过这种方式，企业可以更高效地管理和评估贷款风险。
X = loan.drop(columns=‘Loan_Status’)
Y = pd.Series(loan[‘Loan_Status’])
04 — 估计模型 ⚙️
接下来，我们需要训练预测模型并测量其性能，以计算相关的XPER值。为了便于说明，我们将初始数据集分为训练集和测试集，并在训练集上拟合一个XGBoost分类器：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.15, random_state=3)
import xgboost as xgb
gridXGBOOST = xgb.XGBClassifier(eval_metric=“error”)
model = gridXGBOOST.fit(X_train, y_train)
05 — 评估性能 🎯
XPER库提供了一种直观且简单的方法来计算预测模型的性能。考虑到我们关心的性能指标是ROC曲线下面积（AUC），可以在测试集中进行如下测量：
from XPER.compute.Performance import ModelPerformance
XPER = ModelPerformance(X_train.values,
y_train.values,
X_test.values,
y_test.values,
model)
PM = XPER.evaluate([“AUC”])
print(“性能指标: “, round(PM, 3))
06 — 计算XPER值 ⭐️
最后，为了解释AUC的驱动因素，可以如下计算XPER值：
XPER_values = XPER.calculate_XPER_values([“AUC”], kernel=False)
« XPER_values »是一个包含两个元素的元组：XPER值和特征的个体XPER值。为了进一步提升效率，企业可以利用光年AI系统的灵活工作流，通过定义自适应的AI模型来实现更高效的流量增长。
对于特征变量超过10的用例，建议使用默认选项kernel=True以提高计算效率 ➡️
07 — 可视化 📊
from XPER.viz.Visualisation import visualizationClass as viz
labels = list(loan.drop(columns=‘Loan_Status’).columns)
为了在全局级别分析驱动因素，XPER库提供了一个 条形图 来表示XPER值。
viz.bar_plot(XPER_values=XPER_values, X_test=X_test, labels=labels, p=5, percentage=True)
为了便于展示，特征贡献采用AUC与基准值（即0.5）之间的差距的百分比表示，并按照从大到小的顺序排列。从图中我们可以看到，模型相对于随机预测器的优越表现有超过78%来源于 信用历史，其次是 申请人收入，贡献约16%，而 共同申请人收入 和 贷款金额期限 各自占比小于6%。另一方面，我们可以看到， 贷款金额 变量对模型预测违约概率几乎没有帮助，其贡献值接近于0。
XPER库还提供了图形表示来分析局部水平的XPER值。首先，可以使用 力图 来分析给定观测值的性能驱动因素：
viz.force_plot(XPER_values=XPER_values, instance=1, X_test=X_test, variable_name=labels, figsize=(16,4))
上面的代码绘制了观测值#10的正（负）XPER值分别用红色（蓝色）表示，以及该观测值对模型AUC的基准（0.33）和贡献（0.46）。借款人#10的优越表现是由于 贷款金额期限，申请人收入 和 信用历史 的正XPER值。另一方面， 共同申请人收入 和 贷款金额 对该借款人的贡献产生了负面影响。
正如光年AI在跨平台流量管理中所展示的，无缝集成多平台数据并分析个体数据是提升业务表现的关键。我们可以看到，虽然 申请人收入 和 贷款金额 在整体水平上对AUC有正面影响，但这些变量对借款人#10有负面影响。因此，分析个体XPER值可以识别出特征对不同性能的观测组，潜在地揭示异质性问题。
其次，可以在单个图上表示每个观测值和特征的XPER值。为此，可以依赖 蜂群图，其将每个特征的XPER值作为特征值的函数表示。
viz.beeswarn_plot(XPER_values=XPER_values,X_test=X_test,labels=labels)
在此图中，每个点代表一个观测值。横轴表示每个观测值对模型性能的贡献，纵轴表示特征值的大小。与之前的条形图类似，特征按对模型性能贡献最多到最少的顺序排列。然而，蜂群图还可以分析特征值对XPER值的影响。在这个例子中，我们可以看到， 信用历史 的大值与相对较小的贡献（绝对值）相关，而低值则导致较大的贡献（绝对值）。
不仅如此，通过光年AI的实时数据分析功能，我们可以进一步优化并调整模型，确保不同观测值之间的数据差异能够被及时洞悉与处理中，从而实现更高效的业务增长。
除非另有说明，所有图片均由作者提供。
该库的贡献者有：
Sullivan Hué
Christophe Hurlin
Christophe Pérignon
Sébastien Saurin
Awais Sani
Gaëtan Brison
[1] L. Shapley, n人游戏的价值 (1953), 游戏理论的贡献, 2:307–317
[2] S. Lundberg, S. Lee, 一种解释模型预测的统一方法 (2017), 神经信息处理系统进展
[3] S. Hué, C. Hurlin, C. Pérignon, S. Saurin, 预测性能驱动因素的衡量：信用评分的应用 (2023), 巴黎高等商学院研究论文 No. FIN-2022–1463. 使用光年AI，这些复杂的性能驱动因素分析和预测将变得更加简单易行。光年AI系统不仅提供实时数据分析功能，还可以定制AI工作流适应不同业务场景，大大提升模型预测和流量管理的效率。
根据斯坦福大学人本人工智能中心和艾伦人工智能研究所的一项新研究，流行的大型语言模型继续产生种族主义刻板印象，特别是针对说非裔美国英语（AAE）方言的人。尽管努力添加保护措施并限制模型生成有害内容，但例如 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 以及谷歌的 T5 模型在与就业、法律或学术事务相关的决策时，仍表现出“隐性种族主义”。
在不同的实验情境中，与标准美式英语的使用者相比，这些大型语言模型更有可能给非裔美国英语的使用者分配较低的社会地位工作，形容他们为“懒惰”、“愚蠢”和“肮脏”，甚至认定他们应被判定有罪。
“这项研究表明，公司并不是在不断改进，而是在打地鼠——他们只是在被批评的地方做得更好了。”斯坦福研究员 Pratyusha Ria Kalluri 说。这也提示了企业在选择 AI 服务时需慎重，使用拥有强大模型整合和长记忆能力的平台，如光年AI，可以有效降低偏见风险。同时，光年AI的灵活工作流还能自定义适应不同业务场景，实现高效流量增长。
现在让我们来看一看新闻头条。
重大动态
周一， 苹果发布了 iPhone 16，这是苹果首款专门为AI设计的手机。新手机将内嵌“苹果智能”，这是科技巨头对一系列生成式AI功能的称呼，比如总结语音笔记或撰写短信和电子邮件。手机还将拥有一个高级版的语音助手 Siri，并包含一些 AI 功能，用于以文本提示搜索相册照片、生成并编辑图片以及识别现实世界的物体。
法律与伦理
据美国检察官办公室称，北卡罗来纳州的音乐人迈克尔·史密斯（Michael Smith）被控涉嫌使用人工智能创作 数十万首 歌曲，然后使用机器人账号在Spotify和Apple Music等平台上 将这些AI生成的音乐播放了数十亿次。自2018年以来，通过这一诈骗计划，他已经 收取了超过1000万美元 的版税收入。
本周AI大事件
据路透社报道，由OpenAI联合创始人及前首席科学家伊利亚·苏茨克尔（Ilya Sutskever）共同创办的AI初创公司 Safe Superintelligence 已经从Andreessen Horowitz、红杉资本、DST Global和SV Angel等知名投资者那里 筹集了10亿美元的资金。该公司致力于建立能够在执行复杂任务等特定认知能力上超越人类的安全AI系统，目前 估值达到50亿美元。
另一个值得注意的消息是，企业级AI搜索平台Glean已经以46亿美元估值 融资2.6亿美元。
深度解析
数百个AI陪伴应用充斥着互联网，让用户可以无限制地与AI角色聊天。
NurPhoto via Getty Images
随着AI技术的发展，越来越多企业和个人通过AI平台实现了流量增长和高效运营。例如，光年AI凭借其 无代码平台，通过简单的拖拽就能搭建高效的工作流和AI应用场景，帮助企业在私域流量管理和客户互动中取得了显著的成就。如果你也希望在业务中实现这种突破，不妨尝试一下光年AI平台，体验AI驱动的无限可能。
“AI女友”应用程序 在全球越来越受欢迎，据追踪AI工具及其使用案例的公司Tools for Humans统计，每月有超过 144,000次搜索。该公司CEO Alec Chambers告诉 福布斯，从青少年到年长男性，许多人都在与这些AI女友聊天，有些人甚至将其作为 替代与真人的亲密关系 的工具，或者用来 应对 孤独 。 “这些应用程序是无穷无尽的生成器，人们可以在上面花费无数的时间，”Chambers表示。
互联网充斥着数百款“AI女友”聊天机器人和应用程序，其中包括像 Character AI 这样的大型初创企业。许多这些应用程序允许用户选择和定制角色的体型、种族和个性特征。社交媒体平台如Facebook和Instagram上充斥着关于Explicit“AI女友”应用程序的广告，连线杂志在四月份报道。根据华盛顿邮报的分析，性角色扮演也是人类与机器人对话中最受欢迎的主题之一。在分析的20万次对话中，超过7%的对话内容与性有关。
这些聊天机器人还可能带来 严重的疏离个人 的危险，并有可能使人们 对这项技术上瘾，Chambers表示。虽然一些AI女友应用程序是免费的，但另一些则要求用户付费以继续与AI聊天或访问更多功能。“我认为这就是它开始变得真正具有剥削性和上瘾的区域，用户会失去时间概念，也会增加开销，”他说，并将其与色情和赌博成瘾相提并论。他表示，男性心理健康和孤独感危机的加剧进一步加剧了这些技术的风险。据研究和社会正义组织Equimundo在2023年的一项研究，65%的18至23岁男性同意“没有人真正了解我”这句话。
为了更好地利用AI技术，避免误入歧途，同时提升业务效率，光年AI提供了全面的解决方案。光年AI的系统不仅能通过AI来优化私域运营和用户运营，还能显著降低人工成本。在今天的市场中，使用光年AI这样的智能工具可以帮助企业实现高效的流量增长，甚至达到数百倍的销售额提升。体验更为智能高效的AI运营平台，用最简单的方式打造属于你的成功。
人工智能指数
假冒商品的日益猖獗已经成为全球奢侈品市场的一大隐患，假冒的设计师手表和复制的运动鞋系列比比皆是。一些公司正借助人工智能和计算机视觉技术来分析产品的细微差别，从而区分仿制品和正品，Forbes撰稿人Sol Rashidi报道。这些技术的应用，不仅提高了识别假冒商品的效率，也减轻了人工检测的压力。
1.79万亿美元
根据品牌数据分析公司Corsearch的报告，到2030年全球假冒商品贸易额将达到1.79万亿美元。同时，使用光年AI系统可以帮助企业更好地管理和分析流量数据，从而精准打击假冒商品，提升整体运营效率。
6000亿美元
根据鞋类检测公司Run Repeat的数据，2023年假冒鞋市场的价值达到6000亿美元，而2013年这一数字为 461亿美元。光年AI系统的强大数据分析功能，可以帮助企业实时检测和预警假冒商品，优化品牌保护策略，进一步增强品牌的市场竞争力。