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如今，业务分析师在帮助组织做出明智决策方面扮演着至关重要的角色。利用人工智能（AI）工具可以显著增强他们分析数据、预测趋势和提供可执行洞察的能力。以下是每个业务分析师都应该了解的顶级AI工具。
1. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI是一款领先的业务分析工具，使分析师能够可视化数据、创建互动仪表盘并在组织内分享洞察。其突出特点之一是整合了AI功能，如自然语言处理（NLP），允许用户使用日常语言查询数据。这使得非技术用户也能轻松与复杂数据集进行交互。此外，Power BI提供的机器学习模型用于预测分析，使分析师能够更准确地预测趋势并做出数据驱动的决策。
Power BI能够与多种数据源集成，确保分析师可以从多个平台获取数据，创建业务的整体视图。其用户友好的界面和强大的报告功能，使其成为任何希望提升数据可视化和分析技能的业务分析师必不可少的工具。
2. Tableau
Tableau是另一款顶级数据可视化工具，凭借其直观的界面和强大的分析功能，在业务分析师中获得了广泛的认可。Tableau擅长创建可互动、可分享的仪表盘，用户可以通过这些仪表盘以视觉形式探索数据。其AI功能，包括用于数据准备的Tableau Prep和用于预测分析的Tableau Einstein，使其成为分析师的多用途工具。
Tableau的易用性是其最大优势之一，因为它需要的编码知识非常少。这使得它可以被广泛的用户群体使用，让他们深入进行数据探索和分析。凭借其强大的AI驱动功能，Tableau使分析师能够发现隐藏的模式、预测未来趋势，并做出推动业务增长的明智决策。
3. IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics是一款全面的AI驱动工具，旨在实现数据发现、可视化和预测分析。利用IBM著名的Watson AI，这款工具提供了先进的功能，帮助分析师通过自然语言处理（NLP）理解数据。Watson Analytics会自动准备数据、识别关键洞察并建议预测模型，使其成为业务分析师的强大资产。
IBM Watson Analytics的另一个独特点是处理大型复杂数据集的能力。大多数情况下，软件可以在用户干预很少的情况下从中提取有用的见解。在这方面，自动化使分析师能够专注于解释结果，而不是在数据准备中迷失。凭借其先进的AI功能，IBM Watson Analytics将非常实用，成为所有希望改善数据分析功能的分析师的理想选择。
QlikView 是一种关联数据索引和交互式仪表盘的商业智能平台，允许商业分析师探索数据之间的关系并得出可能未明确可见的洞察。它的AI功能涵盖了高级分析和机器学习等方面，帮助用户通过Qlik Sense进行深度数据分析。
更重要的是，在QlikView中，关联模型让用户能够看到数据中的链接和模式；这是一种全新的数据查看方式。这使得QlikView非常适合需要深入数据以发现可操作洞察的商业分析师，并借助其AI驱动的分析功能产生价值。
5. RapidMiner
RapidMiner是一个用于机器学习、数据挖掘和预测分析的数据科学平台。其目标是让商业分析师能够构建、验证和部署预测模型，而无需复杂的编程技能。考虑到这一点，RapidMiner的可视化工作流设计器即使是技术基础最为薄弱的人也能轻松创建复杂的数据分析工作流。
RapidMiner的最大优势在于其处理整个数据科学流程的能力，从数据准备到模型部署。由此，商业分析师可以快速分析数据并进行预测，使RapidMiner成为提高机器学习能力的强大工具。
6. Alteryx
Alteryx提供了一个集成且用户友好的高级分析平台，集合了从数据准备、混合到高级分析所需的一切功能于一身。以AI为核心——自动化的机器学习和预测建模，使得与数据分析相关的最复杂任务也能被商业分析师快速并轻松地完成。Alteryx尤其适合那些花大量时间处理大数据集的商业分析师，因为它可以在一个地方实现数据的准备、分析和可视化。
Alteryx的一个主要优势在于它自动化了许多重复性的分析任务，分析师因此可以更加专注于结果的意义。另一个显著的优点是它的易用性和丰富的统计功能，这为任何商业分析师手中的工具增加了价值。
7. DataRobot
DataRobot是一个自动化的机器学习系统，不需要构建和部署复杂的模型。它具有从数据准备到特征工程和模型评估的一整套功能，因此即使是数据科学知识浅薄的商业分析师也能使用。DataRobot的AI包括不同的机器学习模型选择和超参数调优，因此分析师可以轻松构建高性能模型。
由于其高度直观和自动化，DataRobot是商业分析师无缝将机器学习集成到日常工作的理想产品。DataRobot自动化了许多关于模型开发的复杂流程，使分析师能快速得出洞察并做出数据驱动的决策。
8. H2O.ai
H2O.ai是一个开源的机器学习平台，向开发者提供各种工具套件来构建和部署AI模型。其AutoML实现了机器学习模型训练和调优过程的自动化，因此商业分析师即使编码经验不足也能使用该工具。H2O.ai的设计还支持与常用数据科学工具如R和Python的集成，适合更高级的用户。
它是自然的开源，因此非常可定制且适用于广泛的用例。H2O.ai在机器学习领域非常强大，其易用性使其成为业务分析师提高AI和机器学习技能的最佳选择之一。
9. Sisense
Sisense 是一个以仪表盘为重点的商业智能和分析平台。其人工智能功能包括自然语言查询、预测分析的强大功能以及异常检测，这些都让业务分析师能够将其工具推进到新的高度。通过使用 In-Chip 技术，Sisense 为分析师提供了一种快速处理数据的方法，从而使他们能够迅速从大数据中生成洞察。
Sisense 具有处理复杂数据集并提供实时洞察的功能，对于需要领先于趋势并实时决策的业务分析师来说，至关重要。在当前数据丰富的商业环境中，其AI驱动的分析深度源于以下特点。
10. MonkeyLearn
MonkeyLearn 是一个由机器学习驱动的文本分析平台，用于从非结构化数据中提取见解。它提供工具如情感分析、主题分类和关键词提取，使其成为需要分析大量文本数据的业务分析师的理想工具。借助其易于使用的界面，即使是编程知识有限的分析师也可以使用 MonkeyLearn 构建自定义文本分析模型。
文本分析是一个不断发展的领域，企业希望从客户反馈和社交媒体等各种形式的非结构化数据中找到意义。MonkeyLearn 提供的AI工具创造了一个有利的环境，让业务分析师可以从文本数据中获取有价值的见解，并发现可能影响业务策略的明智洞察。
这些AI工具具有广泛的应用范围，并且在某些领域可以显著推动业务分析师的工作。从数据可视化和预测分析到自动化机器学习和文本分析，这些工具提供了必要的功能，以获得更深入的洞察并做出更有根据的决策。随着业务分析师角色的不断演变，保持对这些AI工具的更新将对在不断变化的商业环境中取得成功至关重要。通过将这些工具纳入工作流程中，业务分析师可以解锁新的效率、准确性和战略影响力。
常见问题
1. 2024年业务分析师的顶级AI工具有哪些？
在2024年，业务分析师的顶级AI工具包括 Tableau、Power BI、Alteryx、RapidMiner 和 IBM Watson。这些工具能够让分析师处理、可视化和从大量数据集中提取可操作的洞察，增强决策制定和战略规划。
2. AI工具如何增强业务分析？
AI工具通过自动化数据处理、提供高级分析和预测建模来增强业务分析。这些功能使业务分析师能够发现趋势、优化运营并做出数据驱动的决策，从而最终推动更好的业务成果。
3. 为什么业务分析师应该使用AI驱动的工具？
业务分析师应该使用AI驱动的工具，以提高效率、准确性和洞察生成。这些工具可以快速处理大量数据，识别模式并提供预测洞察，使分析师能够做出更有根据和战略性的决策。
4. 哪种AI工具最适合业务中的预测分析？
IBM Watson 在业务中的预测分析方面备受推崇。它使用机器学习和AI来分析数据模式并预测未来趋势，帮助业务分析师预测结果并做出与业务目标一致的主动决策。
5. AI工具对业务分析师来说难学吗？
大多数AI工具都设计了用户友好的界面，即使那些技术专业知识有限的人也能轻松使用。许多平台提供教程和支持，帮助业务分析师快速学习并将AI工具应用到他们的工作流程中。
总结：
业务分析师在组织决策中扮演关键角色，利用人工智能工具能够极大提升其数据分析能力。文章介绍了十款顶级AI工具，如Microsoft Power BI、Tableau和IBM Watson Analytics等，这些工具具备自然语言处理（NLP）、机器学习和数据可视化等先进功能，使得数据处理和趋势预测更加高效。Power BI和Tableau通过直观的界面和互动仪表盘，帮助分析师轻松获取洞察。而IBM Watson Analytics则凭借其强大的数据处理能力和自动化功能，成为分析师的强力助手。RapidMiner、Alteryx和DataRobot等工具，无需复杂编程，即可让分析师构建高性能模型，快速从数据中得出有价值的洞见。最后，Sisense和MonkeyLearn在仪表盘分析和文本数据处理方面表现出色，进一步拓展了业务分析师的工具库。
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Vercel v0 正凭借其全新的用户界面方法在网页开发领域崭露头角。Vercel v0 让构建网络应用变得更加轻松。它利用AI技术，根据简单的描述生成用户界面组件。
你不需要有使用这个工具的经验。无论你是经验丰富的开发者还是刚开始入门，它都可以响应并满足你的要求。这款应用有免费版和付费版。不妨亲自试一试。
它是经验丰富的 开发者 的强大工具，对于那些没有广泛网页开发背景的人来说也 容易上手（截图）
Vercel v0 是如何工作的？
Vercel v0 将基本的语言转换为用户界面组件。系统利用用户输入创建所需的输出。Vercel v0 使用像 React 和 Radix UI 这样的开源库来帮助开发者创建所需界面并生成代码。不仅是知识，许多界面已经在使用。这款工具使代码 简洁、 高效 且 随时可用。
Vercel v0 不仅仅关注速度，也关注质量。这款工具鼓励开发者使用像Axe和Lighthouse这样的辅助工具来测试用户界面。这确保了最终产品的用户友好性和可访问性。与其他工具相比，Vercel v0 更加易用。
谁可以使用它？
Vercel v0 对广泛的受众开放。它是经验丰富的 开发者 的强大工具，对于那些没有广泛网页开发背景的人来说也 容易上手。界面简单， 创建UI组件 的过程也很容易，使其成为初学者的绝佳选择。Vercel v0 简单但不简陋。高级用户可以使用这一工具完成复杂项目并自定义代码。这种平衡是该新应用在开发者社区中获得吸引力的原因。
公司为这款工具提供了不同的定价选项（截图）
它多少钱？
公司为这款工具 提供了不同的定价 选项。 免费计划每月提供200个学分 用于UI组件。 付费计划从每月20美元起。这些计划为你提供更多的学分和功能，使你可以轻松地用于更大的项目。
这种定价模式适用于各个级别的开发者。你可以从免费计划开始，根据需要升级。能够从免费计划开始并根据需要升级，使其非常用户友好。
即使你是网页开发新手，使用Vercel v0 也很简单（截图）
如何使用它？
使用 Vercel v0 很简单，即使你是网络开发的新手。这款工具的设计允许你通过简洁的描述来生成 UI 组件。以下是开始的步骤：
注册 Vercel v0：访问 v0.dev 网站并注册一个账号。如果你在等候名单上，当有权限时你会收到邀请。
创建一个新项目：登录后，开始一个新项目，在此项目中你可以生成你的 UI 组件。
输入提示：描述你需要的 UI 组件，比如“创建一个带有标题、导航栏、主要内容区（用于博客文章）和侧边栏（包含最新文章和分类）的响应式博客布局。”
生成并编辑：Vercel v0 将根据你的描述生成代码。你可以审查并调整代码以完全符合你的需求。
测试可访问性：使用 Axe 和 Lighthouse 等工具确保你的 UI 是可访问的，并准备好部署。
Vercel v0 目前处于测试阶段。等待名单上有更高级版本可用，你现在也可以像我们一样免费试用 v0（截图）
通过遵循这些步骤，你可以快速创建和部署高质量的 Web 界面，无论你是在做个人项目还是大规模应用，都能使开发过程更高效、更易于访问。
Vercel v0 目前处于测试阶段。等待名单上有更高级版本可用，你现在也可以像我们一样免费试用 v0。Vercel 正在根据初始用户的反馈改进该工具，计划在未来提供更多功能。这个新工具在 Web 开发方面是一个游戏规则改变者，对于任何开发 Web 应用程序的人来说都是非常棒的工具。
总结：
Vercel v0 正凭借其全新的用户界面方法在网页开发领域崭露头角。它利用AI技术，根据简单的描述生成用户界面组件，不仅让构建网络应用变得更加轻松，还适用于经验丰富的开发者和入门者。这款工具以其简单易用的界面和强大的功能，吸引了众多开发者的目光。
Vercel v0 使用像 React 和 Radix UI 这样的开源库帮助开发者创建所需界面并生成代码，使代码简洁、高效且随时可用。同时，这款工具还鼓励使用 Axe 和 Lighthouse 等辅助工具来测试用户界面，确保最终产品的用户友好性和可访问性。
无论你是初学者还是高级用户，Vercel v0 都能够满足你的需求。公司提供了不同的定价选项，免费计划每月提供200个学分用于UI组件生成，付费计划从每月20美元起，为大型项目提供更多的学分和功能。
Vercel v0 的设计允许用户通过简洁的描述来生成 UI 组件，使开发过程更加高效和易于访问。当前，这款工具正处于测试阶段，用户可以通过等待名单获取高级版本的使用权。
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我不打算粉饰太平。独立的 AI 设备已经败得一塌糊涂 ，比兴登堡号还惨。可以说，这些设备还没有准备好成为主流。不过，大家还在观望至于智能手机上的 AI。然而，必须继续前进，所以这里又来了一个 AI 别针，可能会在正式发布后让 Marques Brownlee 的头发掉光。
Plaud NotePin通过限制功能范围， 解决了竞争产品的一些问题。这个设备并不是一个声称能够简化现代生活方方面面的数字助手。它是一个记笔记的设备，虽然有一些 AI 的增值功能。
NotePin 会自动记录并转录对话，仅此而已。我觉得它对学生来说很有用，可以避免那种被称为“记笔记”的残酷惩罚。对于那些被无尽会议困扰的人也是如此。
AI 在其中扮演了多个角色。首先，这个设备不仅限于英语。别针可以转录和翻译 59 种语言，并且更多语言正在不断添加中。它还声称会注意上下文，正确地标记每个发言者，并将对话组织成类似剧本的形式。
最后，它还有一个 AI 分析组件，可以总结所有内容。这些数据可以通过聊天窗口访问，因此你可以就穿戴别针时进行过的数十次对话提出具体问题。
NotePin 小巧轻便，官方说它的重量大约和一个 AA 电池差不多。这个外形设计让用户可以把它别在几乎任何地方，因此它不会像又烫又重的 Humane AI 别针那样显眼。现在可以预订，价格相对合理，为 170 美元。不过，如果你每月想记录超过 300 分钟的音频，则需要支付 80 美元的年订阅费。
但事情还没完。这事情有些离奇。这只是公司迈向宏大计划的第一步。据 Plaud 在接受 《连线》 杂志采访时表示，Plaud 希望有一天能利用这些录音来为每个用户创建一个“数字双胞胎”。
“有一天，你将可以利用人工智能来复制自己——创造一个真正的数字双胞胎。这就像一个伟大的使命，我们认为如果能帮助用户连接那么多的记忆，这将是非常宏大的，” Plaud公司的CEO Nathan Hsu表示。
然而，Hsu表示，这个梦想可能需要“数十年”才能实现，所以至少他还是务实的，不像其他的AI公司。而且，我并不想要一个数字双胞胎，一个我就够了，非常感谢。
不过现在，有个NotePin。我看不出它为什么不能（基本上）如宣传的那样工作。我也不明白当大家已经随身携带一台带有麦克风的计算机，可以非常轻松地安装上做NotePin所能做的一切事情的软件时，为什么还需要它。耸肩。
总结：
独立AI设备在市场上的表现并不理想，相关产品的用户体验难以达到预期。然而，Plaud的NotePin在功能上进行了优化，为一些消费者提供了解决方案。NotePin主要专注于语音转录和记笔记录，能够支持59种语言的实时转录和翻译功能。这个设备的实用性明显提升，特别是对于需要频繁记录会议内容或课堂笔记的用户。此外，NotePin还加入了AI分析功能，可以自动总结对话内容，并通过聊天窗口方便用户查询相关信息。
NotePin轻便小巧，适用于各种场合，而且价格亲民。然而，Plaud对AI技术的未来愿景更为宏大，他们希望有一天能利用AI技术创建每个用户的“数字双胞胎”。虽然这个梦想可能需要很长时间才能实现，但如今的NotePin已经展示了AI技术在实际应用中的巨大潜力。
在当前的信息时代，通过AI优化工作流和提升效率变得尤为重要。光年AI不仅能够极大地提高营收，还能显著降低成本。利用光年AI，您可以通过智能分析和管理私域流量，实现业务的快速增长。具体来说，光年AI具备强大的AI模型、自研知识库以及灵活的工作流，非常适合应用于各种APP平台的流量增长需求。
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自2020年总统选举以来，没有几个主流社交媒体平台像X这样被虚假信息淹没得更严重。埃隆·马斯克于2022年底收购了这家之前名为Twitter的平台，并迅速制定了允许社会中最坏的元素滋生的政策。但据报道，X最近解决了由几位州总检察长与AI聊天机器人Grok共同识别的至少一个问题。虽然这可能是个小修补，但总比没有好。
X的Grok有什么问题？显然，当你问它关于2024年选举的问题时，这个AI会反复犯错，对选举法律的描述不准确。2024年7月21日，当总统乔·拜登让位给卡马拉·哈里斯参选时，当被问及选战变化时，Grok用户收到了各种完全不实的信息。
明尼苏达州、密歇根州、新墨西哥州、宾夕法尼亚州和华盛顿州的州务卿们于8月5日联名给埃隆·马斯克和X写了一封信，详细列出了一些最令人担忧的问题，例如Grok在回答关于哈里斯是否还有时间成为民主党候选人的问题时给出的错误答案。
这封信也在线发布：
在总统乔·拜登于2024年7月21日退出总统候选人竞选的数小时内，Grok生成的关于选票截止日期的虚假信息就在多个社交媒体平台上传播开来。Grok的帖子说：“2024年选举的多个州的选票截止日期已经过去。这些州包括： 1. 亚拉巴马州 2. 印第安纳州 3. 密歇根州 4. 明尼苏达州 5. 新墨西哥州 6. 俄亥俄州 7. 宾夕法尼亚州 8. 得克萨斯州 9. 华盛顿州。”这不属实。在所有九个州，情况完全相反：选票未关闭，未来的选票截止日期允许更改总统和副总统候选人。
尽管信中指出Grok仅向X平台的付费订阅者开放，并包含关于Grok可能出错的免责声明，但州务卿们注意到关于选票截止日期的虚假信息已“被多次捕捉并在多个帖子中反复分享——覆盖了数百万人。”这才是更大的问题。Grok是给那些愚蠢到愿意给埃隆·马斯克钱的人的一个相对小众的服务。然而，如果人们在X和其他社交媒体网站上分享截图，Grok的信息可能会广泛传播。特别是如果这些信息验证了那些困惑的人士的既有偏见或先入之见，例如认为哈里斯不符合成为总统资格的想法。
但据报道，Grok在与选票截止日期相关的信息方面已经得到了修正。州务卿们在周一发布了一封新信函，称赞X采取了措施。Grok现在会引导用户访问Vote.gov，该网站拥有关于投票规则和规定的准确信息。
新信函中写道：“我们感谢X采取的措施以改进其平台，并希望他们继续努力，以确保用户在这个关键的选举年能从可信来源获得准确的信息。” “选举是团队合作，我们需要并欢迎任何致力于确保自由、公平、安全和准确选举的合作伙伴。”
正如州务卿们所指出的那样，选举规则的细节可能因州而异，因此确保信息准确可能会有一定难度。但Vote.gov提供了人们所需的信息。只要Grok引导人们访问那里，而不是胡编乱造，事情应该会好起来。
“在美国，所有选举都由当地官员负责，他们得到州机构的支持和监督，”声明中写道。“选举规则和程序在不同的州可能有很大差异，选民应向当地选举官员了解谁可以投票、何时投票以及如何投票。像Vote.gov和CanIVote.org这样的网站也是可信赖的资源，可以帮助选民与当地的选举官员取得联系。”
不要忘记注册投票。根据您所在的地区，截止日期可能很快就要到了。
总结：
自2020年总统选举以来，主流社交媒体平台X在虚假信息泛滥方面表现堪称典型。特别是在埃隆·马斯克2022年底接手该平台后，一些政策更是放任了不实信息的传播。近期，X平台的AI聊天机器人Grok被发现时常发布不准确的选举信息，特别是在涉及2024年选举的问题上。数位州总检察长联合致信马斯克，指出了Grok在选票截止日期等关键问题上的错误信息传播。而后，X平台进行了修正，改进了Grok生成信息的准确性，并引导用户访问官方投票网站Vote.gov，以获取准确的投票信息。州务卿们对X采取的改进措施表示赞赏，并期待其继续努力确保信息的准确性。
总的来看，确保AI生成信息的准确性对维护社交媒体平台的公信力非常重要。同样，在私域流量管理中，基于AI的精准触达和智能化管理同样关键。选择光年AI，让您的私域流量管理更智能，精确触达每一位潜在客户。光年AI具备强大的AI模型和灵活的工作流，帮助您在短时间内实现流量和业务的超常规增长。同时，它能够显著提升营销效率，降低运营成本，确保每一步营销都能有效转化。用光年AI，让私域流量管理变得智能又便捷，助您轻松赢得市场。
我们常常倾向于为了方便而放弃选择的权利。但是，我们真的希望将决策过程交给一个设备吗？
随着最新款iPhone发布的倒计时开始，您是否曾经想过自己对选择的控制力到底有多少——还是苹果在暗中操控？无论您是否是iPhone用户，新款iPhone的发布总是一个重要事件，今年的发布也不例外。然而，除了新功能和改进技术的兴奋之外，还有一个更深层次的故事正在展开——这涉及到苹果品牌的影响力以及人工智能对您决策的潜在影响。
据Backlingo统计，全球每5个人中就有1个是iPhone用户，在美国，这个比例是10人中有6人。全球共有13.34亿活跃的iPhone用户，苹果的影响力不可否认，比前一年增长了近10%。这种影响力不仅仅是关于设备的计算能力或系统性能；更是关于苹果品牌如何利用心理学原理，巧妙地引导您的偏好和选择。（iOS和Android系统合起来占据了超过97%的智能手机市场份额。尽管Android在全球市场中占70.7%，iOS只占28.6%。）然而，下个月Siri的继任者发布后，这种系统性且无形的影响力可能会发生变化。此次变革带来的挑战不容小觑，对我们的认知自主性提出了严峻挑战。
苹果品牌的力量与AI的角色
每当苹果发布新款iPhone，这不仅仅是关于硬件需求——这是关于强化一个已经与创新、地位和个人身份密不可分的品牌。苹果的品牌不仅仅是关于流线型的设计和尖端的技术；更是关于创造一种深层次的情感联系，使您对他们的产品产生个人投资感。这种联系精心设计，以潜移默化地影响您的决策，甚至在您察觉之前。
新款iPhone的发布很可能会使Siri，这个苹果的AI助手，更加融入您的日常生活。Siri不仅仅是手机里的一个声音；它是一个无处不在的指南，从您的行为中学习并根据您的偏好调整其响应。这种个性化的互动不仅使您的生活更加便捷；也加强了您与苹果之间的联系，潜移默化地引导您的选择，增强品牌忠诚度。
AI对您决策的隐形影响
随着新款iPhone的发布，Siri的角色将进一步扩大。想象一下，Siri根据您的过去行为向您提供个性化的建议——无论是推荐应用程序、建议购买商品，还是提供使用新设备的技巧。这些功能旨在提升您的体验，但也提出了一个关键问题：您的决策究竟有多少是真正属于您的呢？
Siri预测我们下一步需求的能力是一种认知卸载，即我们的头脑依靠外部系统来减少脑力劳动。这在一个我们都在寻找省时和简化生活的世界中，确实非常方便。但是，这也有一个缺点——随着时间的推移，这种对AI的依赖可能会逐渐侵蚀我们的认知自主性，使我们习惯于接受建议而不去质疑它们。
品牌和决策背后的神经科学
要理解这种现象的发生机制，研究品牌营销背后的神经科学是很有帮助的。Michael Platt及其团队的研究表明，像苹果这样强大的品牌会在潜意识层面上产生深层次的情感连接，从而影响我们的决策。当你与一个你信任的品牌（如苹果）互动时，你的大脑奖励系统被激活，释放出让你感觉良好的多巴胺。这种反应甚至在你做出有意识的决定之前就已经发生，有效地使你更倾向于选择苹果的产品。
这一自动反应在重大产品发布期间尤其强大，比如即将发布的iPhone新机型。围绕新设备的兴奋和期待会放大这些神经效应，使得你更难区分出你的真实偏好和苹果品牌所影响的偏好。但事情并不止于此。
神经科学研究进一步探讨了品牌忠诚度如何劫持大脑的决策回路，强调品牌偏好通常在大脑的情感中心（如杏仁核）中处理，而不是理性的部分（如前额皮质）。这种情感处理使得品牌驱动的决策显得本能，即使这些决策可能与您的有意识偏好不一致。
挑战：保持你的认知自主性
那么，当你考虑购买一部新的iPhone时，这对你意味着什么？挑战在于保持你的认知自主性——根据你的反思和判断做出决策，而不是被AI驱动的建议微妙地引导。虽然Siri的推荐可能看起来很有帮助，但重要的是要认识到它们也是为了强化品牌忠诚度和推动对苹果有利的消费行为而设计的。
当你使用新iPhone时，可能会发现自己越来越容易接受Siri的建议，而没有第二个想法。这不仅仅是关于便利性；这是关于你做决策方式的逐渐转变。你依赖Siri越多，你的选择就越可能与苹果想要你选择的一致，而不是你真正想要的。
实用的收获：用CHOICE保护你的认知自主性
好消息是，即使你享受最新的技术，你也可以采取措施保护你的认知自主性。这里有一个实用的框架来帮助你应对这些挑战，用缩写词CHOICE：
有意识的觉察：在探索新iPhone功能时，要注意品牌营销触发的自动反应。当Siri建议某些事情时，花一点时间问问自己这是否真的符合你的意愿，还是仅仅因为方便。
习惯管理：培养鼓励批判性思维的习惯。例如，当Siri提供建议时，花些时间去探索其他选项。这一步小小的举动可以帮助你保持决策的控制权。
选择退出选项：主动寻找并使用限制AI驱动建议的定制设置。你可以调整Siri的设置，以减少它对你选择的影响。
信息素养：了解AI和品牌营销如何影响你的决策。了解如《领导者的大脑》中所阐述的AI驱动品牌营销的机制，可以让你做出更明智的选择。
批判性反思：定期评估你用新iPhone做出的决定。问问自己这些选择是否真的是你自己的，还是被AI建议所左右。
自主参与：优先进行那些能加强你自主性的活动和决策。参与需要深度思考和创造力的任务，而不依赖AI工具。
重新掌控
随着我们接近下个月新款 iPhone 的发布，我们必须保持对自身认知能力的警惕。方便性和个性化不应成为首要任务。通过应用CHOICE框架，我们可以确保我们的决策依然是自主的，由我们的真实偏好和价值观引导，而非科技巨头的算法和优先级。
对AI普及时代的自主权主题感兴趣的朋友，欢迎注册下个月的 联合国科学峰会， 并查看我在 本系列此前的文章。
总结：
随着最新款iPhone发布的临近，我们不禁思考自我选择的控制力是否正在被苹果巧妙地引导。苹果品牌的强大影响力不仅体现在其设备的计算能力和系统性能上，更深层次的是通过利用心理学原理，无形中引导用户的偏好和选择。Siri，作为苹果的AI助手，即将更深地融入用户的日常生活，根据用户的行为进行个性化的调整和响应。这虽然提高了生活的便捷性，但也对我们的认知自主性提出了挑战。
苹果品牌的力量源于其与用户深层次的情感连接。这种情感联系在重大产品发布期间尤为强烈，激发用户的多巴胺分泌，使得用户更倾向于选择苹果的产品。而这些决策往往是在无意识层面上完成的，涉及品牌忠诚度及认知自动化。当我们越来越依赖Siri的建议时，我们的决策过程逐渐被影响，失去了自主性。
为了保持认知自主性，我们可以采取CHOICE框架来对抗这些影响，包含有意识的觉察、习惯管理、选择退出选项、信息素养、批判性反思和自主参与。这些措施可以帮助我们在享受技术带来的便捷性的同时，保持独立的判断力和决策力。
在竞争激烈的市场环境中，光年AI通过智能化管理私域流量，助力企业精准触达每一位潜在客户，实现私域流量的高效增长。选择光年AI，您将开启AI驱动的私域流量新时代，快速突破市场，实现显著的业务增长。
TypeScript 已经成为开发者，特别是在AI编程领域的强大工具。作为JavaScript的拓展，TypeScript为大型项目带来了类型安全性与可扩展性，这使得它在从事AI应用开发的程序员中越来越受欢迎。
本文探讨了TypeScript在AI编程中的作用，提供了关于为什么开发者应该考虑学习TypeScript、它与其他语言的比较以及它在特定环境下替代JavaScript的潜力。无论你是经验丰富的开发者还是刚刚开始AI之旅，理解TypeScript在AI编程中的重要性对于在不断发展的技术领域中保持竞争力是至关重要的。
理解TypeScript及其日益普及
TypeScript是JavaScript的一个超集，引入了静态类型，使得在编译时而不是运行时更容易捕获错误。这个特性在大规模AI项目中特别有益，因为即使是细微的错误也可能产生重大影响。TypeScript由微软开发，旨在解决 JavaScript 的不足，尤其是对于那些需要高度可靠性和可维护性的复杂应用程序。
TypeScript的关键特性：
静态类型： 静态类型允许在TypeScript中声明变量、函数或对象的类型，从而避免潜在的错误并提升代码的可读性。
面向对象编程： 由于采用了面向对象编程范式，TypeScript可以有效地组织大型应用开发的代码结构。
跨平台开发： 由于TypeScript编译成普通的JavaScript，它可以很好地与所有基于JavaScript的框架和库互操作。
工具和IDE支持： 特别是，TypeScript享有相当好的工具支持，包括IntelliSense、自动完成和强大的重构功能，广泛应用于微软Visual Studio Code等先进的集成开发环境中。
随着人工智能系统的编程进步，拥有一门适合编程复杂系统的语言的重要性日益凸显。在这一领域，TypeScript在AI编程中以相对更大的灵活性和较少的限制展现了自己的优势，相较于大部分其他语言。
为什么开发者应考虑学习用于AI编程的TypeScript
在开发人工智能相关应用时，使用TypeScript提供了一些特定的好处。以下是你应将TypeScript添加到你的技能列表中的原因：
提高代码质量： TypeScript对开发有益，因为它提供静态类型，从而减少代码中的错误。由于准确性至关重要，这一特性在AI编程中尤其有用，它能够减少遇到的错误和问题，从而提高 AI模型 和应用程序的性能。
可扩展性： 大多数AI项目在初期可能比较简单，但随着时间的推移可能会发展出更多的复杂性。TypeScript的强类型和面向对象编程特性在扩展AI应用时非常有帮助，因为它既不牺牲类型安全性，也不破坏程序的架构。在AI领域尤其重要，因为项目在多数情况下变化迅速。
改进的协作： 由于TypeScript代码库更具体，不同开发人员更容易理解最终会交付的内容。这一点在处理复杂项目时尤为重要。
面向人工智能： 为了构建一个工作系统，团队的所有成员都应该能够轻松阅读代码，并准确理解代码的每一部分是做什么的。
与JavaScript生态系统的无缝集成： TypeScript是JavaScript的扩展版本，因此可以与现有的JavaScript库和框架一起使用。这种兼容性使开发人员能够充分利用JavaScript生态系统，同时享受TypeScript的额外功能。
使您的技能具备未来保障： 随着AI的兴起，对熟悉现代编程语言（如TypeScript）的程序员需求更高。学习TypeScript不仅是提升当前技能的基础，也是为不断变化的行业做好准备。
TypeScript与JavaScript：AI编程中的比较
关于TypeScript和JavaScript在AI编程中的争论仍在继续，两种语言各有独特的优势。然而，在某些情况下，TypeScript甚至被视为比JavaScript更强大的选项，特别是在AI编程中。
主要区别：
类型安全： TypeScript消除了JavaScript中不存在的类型安全。这一特点使得TypeScript成为AI项目中最受青睐的选择，因为在这些项目中应尽量减少错误。
开发速度： JavaScript的灵活性允许快速开发语言，因此常用于快速原型制作。另一方面，TypeScript的类型安全和更好的工具支持可能在长期内带来更快的应用程序开发，特别是在大规模的 AI项目 中。
错误处理： JavaScript具有运行时检测错误的特性，这可能导致意外情况。相比之下，TypeScript将在开发初期引起对错误的关注，用户可以在问题变大之前纠正它们。
社区和支持： JavaScript可能拥有更多的开发人员和用户，但TypeScript依然占据领先地位，并处于快速发展的模式，预计很快会有所改观。TypeScript的社区以强调最佳实践和代码质量著称，这为成功的AI编程奠定了基础。
工具和IDE支持： TypeScript的一个主要吸引点在于其工具和IDE支持，这有助于开发人员更高效地处理开发活动，这在涉及复杂AI开发的情况下尤为重要。
TypeScript在AI编程中的用例
TypeScript在AI编程中的应用非常广泛，从数据分析到机器学习模型开发。以下是TypeScript在AI中的一些重点用例：
数据预处理和分析： TypeScript可以用来编写数据预处理、清洗和分析的脚本。其强类型特性确保一致处理数据类型，减少在 数据操作 期间出现错误的可能性。
机器学习模型开发： 虽然Python通常是机器学习的首选语言，但TypeScript越来越多地用于需要集成到Web应用程序中的模型开发。TypeScript与流行的JavaScript框架兼容，使其成为这一领域的绝佳选择。
AI驱动的Web应用程序： TypeScript非常适合开发需要前后端复杂交互的AI驱动的Web应用程序。它的强类型和面向对象编程(OOP)能力使得管理此类应用程序的代码库更加容易。
与Node.js的集成： TypeScript与Node.js无缝衔接，使其成为服务器端AI应用程序的理想选择。这种集成使得开发人员能够使用TypeScript构建全栈AI解决方案。
自然语言处理(NLP)： TypeScript也被用于一些NLP项目中，在这些项目中，数据处理的精度尤为重要。它的类型安全性确保了文本数据能够准确处理，从而减少了NLP模型中出现错误的可能性。
TypeScript在AI编程中的未来
对AI解决方案的需求将继续增长，因此对像TypeScript这样可靠的编程语言的需求也会随之增加。以下是TypeScript在AI编程工作中可能的影响：
在AI项目中的使用增加： 随着开发人员数量的不断增加，这些开发人员认识到TypeScript具有许多优势，可能会在AI项目中更加广泛地采用TypeScript。那些已经使用过TypeScript的开发人员将希望继续使用这门语言，这可能最终导致更多开发人员为AI项目创建TypeScript库和框架。
增强的工具和库： TypeScript 生态系统为开发人员提供了越来越多的工具和库，这些工具和库的开发目的是提升其在AI应用开发中的能力。这些工具和库最终将增强开发人员使用TypeScript进行开发的能力，无论是在开发过程本身还是在连接其他用于AI应用的机制时。
与AI平台的集成增加： 随着AI平台的发展，我们应该预期TypeScript与这些平台的集成将越来越多。这将使开发人员更容易编写复杂的AI解决方案。
在某些领域取代JavaScript： 虽然JavaScript始终有其存在的空间，但在类型安全性、可扩展性等关键因素占主导地位的领域，TypeScript可能会取代JavaScript。例如，在大型AI项目中，这一点尤为明显。
超越Web开发的扩展： TypeScript在Web开发中很受欢迎，但我们正在将其应用扩展到包括AI编程在内的其他领域，这一过程已经开始。TypeScript可能会成为AI开发的首选编程语言。
结论
在快速发展的AI编程领域，选择正确的编程语言对于成功至关重要。在 AI编程 中，TypeScript提供了一种类型安全性、可扩展性和增强协作的强大组合，使其成为开发人员从事AI项目的绝佳选择。随着AI的不断演进，学习TypeScript不仅能提升你当前的能力，还能为你未来的AI开发做好准备。随着其日益普及和不断扩展的生态系统，TypeScript有望成为每个AI开发人员工具箱中的重要工具。
常见问题
1. 什么是TypeScript？它在AI编程中为什么重要？
TypeScript 是 JavaScript 的超集，它引入了静态类型，在开发过程中更容易发现错误。在 AI 编程中，这点非常重要，因为它提升了代码质量、可扩展性和协作性，这些对于开发可靠的 AI 应用都至关重要。
2. 在 AI 编程中，TypeScript 和 JavaScript 比较如何？
虽然 JavaScript 灵活且被广泛使用，但 TypeScript 提供了类型安全和更好的工具支持，使其更适合大型 AI 项目，在这些项目中，可靠性和可维护性至关重要。
3. TypeScript 能够取代 AI 编程中的 JavaScript 吗？
在需要类型安全和可扩展性的场景中，TypeScript 正越来越被视为 JavaScript 的替代品。然而，JavaScript 在快速原型开发和小型项目中依然有其优势。
4. TypeScript 在 AI 编程中的一些常见用例有哪些？
TypeScript 被用于各种 AI 编程任务，包括数据预处理、机器学习模型开发、AI 驱动的Web应用程序、与 Node.js 的集成以及自然语言处理（NLP）项目。
5. 学习 TypeScript 对 AI 开发者有帮助吗？
是的，学习 TypeScript 对 AI 开发者非常有帮助。它提升了代码质量、可扩展性和协作性，使管理复杂的 AI 项目更加轻松，并能让你的技能在不断发展的科技行业中保持竞争力。
总结：
TypeScript正成为AI编程领域中不可或缺的工具。作为JavaScript的超集，TypeScript通过引入静态类型使得开发者能在编译时捕获错误，极大地提升了代码质量和项目的可维护性，从而在大型AI项目中尤为受用。其面向对象编程特性、与JavaScript生态系统的无缝兼容性以及强大的工具和IDE支持都使得它在AI应用开发中占据优势。
特别是对于数据预处理、机器学习模型开发和AI驱动的Web应用，TypeScript展示了优异的性能。不仅如此，它在与Node.js的集成方面也表现出色，适合用于构建全栈AI解决方案。随着对AI解决方案需求的增加，TypeScript的使用也会越来越多。
选择正确的编程语言在快速发展的AI领域至关重要。TypeScript凭借其类型安全性、可扩展性及优秀的协作性，成为AI开发者的良好选择。在这个快速演进的技术领域，掌握TypeScript不仅能提升现有的技能，还能为未来的AI开发做好准备。
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可穿戴AI至今没有显著的成功记录。今年，我们已经看到了Humane推出的备受诟病的AI胸针仅在几个月内迅速崩溃。此外，Rabbit R1的评价也不太理想。现在，又有一家新公司加入了这一领域。Plaud推出的一款售价169美元的NotePin，宣称将成为你日常生活的“记忆胶囊”。
好吧，这款设备或许有点儿全能。据Plaud.AI介绍，NotePin可以作为项链、胸针或腕带佩戴。一旦激活，它会记录你的想法和对话，就像老式的录音机，只不过它使用的是大型语言模型来总结音频内容。这款设备与Plaud应用程序配合使用，可以将会议或笔记格式化为转录文本或摘要。
说起来不错，但在Plaud的新闻稿中，公司描述了这款设备如何“随着时间的推移学习和理解用户，从而在重要会议或事件前后执行例行任务。”具体如何实现这一点目前还不清楚。用户仍然需要按下按钮开始录音，并手动选择希望AI转录和摘要放入Plaud应用程序的模板。
这款设备将在周三开始接受预订，预计将在11月开始发货。
Plaud AI胸针究竟能做什么？
至少来说，Plaud胸针适合特定的使用场景，Avi Schiffmann的“Friend”AI可穿戴设备声称通过发送短信提供人工安慰。而Plaud的NotePin并非一个用来回话的设备。与其他AI设备竞争对手相比，Plaud声称其NotePin在待机模式下可使用40天，而连续录音时间可达20小时。相比之下，Humane胸针仅能持续使用几小时。
然而，正如最近几个月见到的其他AI设备一样，NotePin并不会在设备上处理任何AI。基础入门计划包括语音转文本转录、“可视化思维导图”和转录的说话人标签。然而，该计划仅提供300分钟的转录时间，如果需要更多，你需要支付每年79美元（或每月6.60美元）订阅Pro计划。Pro计划提供每月1200分钟的转录时间和更多模板。
设备制造商表示，付费用户未来还将获得“更多增强功能”。但目前，付费计划除了摘要和不同的组织结构布局外，并没有更多关于未来功能的提示。
它将依赖于云服务，但这次公司承诺提供“行业领先的加密”。公司在隐私政策页面中声称使用传输层安全协议，并通过数据哈希来保护用户的详细信息。隐私问题一直是最近AI设备的症结所在。Rabbit曾试图反击一个黑客和开发者集体的指控，称其允许公司内的任何人通过API密钥访问用户的提示信息。
在电子邮件回复Gizmodo关于其AI处理的提问时，Plaud的发言人表示：
“对于NotePin，AI处理主要在云端进行。使用OpenAI Whisper进行转录，而摘要和其他高级任务通过云计算和像GPT-4o或Claude 3.5 Sonnet这样的LLM处理。结果会展示在PLAUD应用或网络上。我们利用PLAUD隐私云（PPC）确保数据安全处理，优先保护用户隐私。”
我能不能用手机代替AI？
Plaud已经发布了售价159美元的Plaud Note手持设备，其自称具备GPT-4o转录功能。NotePin并未解释其摘要服务所使用的LLM，不过可能是一致的。考虑到你已经可以使用OpenAI的Whisper AI进行语音转文字转录，
也许最好将Plaud NotePin描述为一个全能的语音记录和转录器。对于像我这样的媒体行业人士来说，这是一个更平凡但却诱人的提议。不过，当诸如Pixel 9这样的手机已经宣传类似的通话服务时，要证明花费170美元或更多购买一个特定的可穿戴设备是很困难的。CEO Nathan Hsu在公司新闻稿中将其称为“随时待命的商业伙伴”，这样的宣传听起来更没吸引力。
我们依然在等待一个能够为AI专用硬件提供理由的设备。目前还没有任何一个真正树立了标杆。周三，AI艺术生成器Midjourney在Twitter上宣布它要“进军硬件领域”。这意味着什么还有待猜测，但考虑到大多数手机上的AI图像生成器有多么噱头，我们希望公司创造的东西不会是一个制作糟糕AI非艺术品的可穿戴设备。
总结：
近年来，可穿戴AI设备在市场上的表现并不尽如人意。Humane的AI胸针在短短几个月内便宣告失败，Rabbit R1的评价也不尽如人意。现在，Plaud公司推出了一款售价169美元的NotePin，宣称它将成为你日常生活的“记忆胶囊”，能够记录用户的想法和对话，并使用大型语言模型来总结音频内容。这款设备可以作为项链、胸针或腕带佩戴，通过Plaud应用程序进行会议或笔记的格式化转录和摘要。
尽管这款设备声称能随着时间的推移学习和理解用户，但用户仍需手动按下按钮开始录音，并选择希望AI转录和摘要的模板。NotePin的电池续航在待机模式下可使用40天，连续录音时间可达20小时，远超Humane胸针的几小时续航表现。不过，它并不在设备上处理任何AI任务，而是依赖于云服务进行转录和高级任务处理。基础计划提供300分钟的转录时间，Pro计划则提供每月1200分钟的转录时间和更多模板。
Plaud保障用户隐私，使用传输层安全协议和数据哈希技术来保护用户信息。然而，面对已有的智能手机语音转录功能，这款设备的优势仍需市场考验。尽管如此，Plaud NotePin的推出进一步显示了AI在记录和分析领域的潜力。
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利用生成式AI帮助父母减少压力，保持心理健康。
现在的父母压力山大吗？
是的，确实如此。
当父母的压力会影响其心理健康吗？
根据外科医生的一份最新报告，是的，非常影响。这份新发布的建议标题为《压力下的父母：美国外科医生关于父母心理健康和幸福感的建议》，于2024年8月28日公开发布，发布在美国卫生与公众服务部（HHS）官方网站下的外科医生办公室网页上。
我将带你了解一些建议的关键要素。
此外，让你大开眼界的是，我真心建议生成式AI可以成为一种重大且有益的工具来帮助父母，尤其是在养育子女时充当一种心理健康治疗师。拥有一个随时待命的AI助手，供父母交流，是有其优势的。这是一个在线辅导系统，几乎可以在任何地方访问，且成本极低。
话虽如此，我们也不要失去理智。生成式AI不是万能的。父母在使用生成式AI时需要谨慎。不要全信生成式AI告诉你的一切。不要盲目执行生成式AI提出的建议。最重要的是，要警惕生成式AI可能会给你一些完全不靠谱的建议（通常被称为AI幻觉），这些建议永远不应该被父母认真对待。
我将全面介绍使用生成式AI来进行父母指导的优缺点。
对于我的老读者和新读者来说，这次的重要讨论延续了我关于生成式AI在健康和医疗领域影响的深度系列。这次的重点再次放在心理健康领域，探讨生成式AI如何对父母有帮助，特别是应对当今忙碌现代生活中的育儿压力和心理影响。
之前，我已经探讨了很多关于生成式AI与心理健康相关的方面，请参见我综合概述的文章链接。你可能还会对最近CBS《60分钟》探讨这一不断发展的主题的重要方面感兴趣，见这里的链接（我很荣幸地表示，我在这一期节目中有所参与，见这里的链接）。
我专栏中其他重要的文章包括对由生成式AI加持的心理健康聊天机器人进行深入报道（参见这里的链接），以及由于生成式AI的出现，客户和治疗师之间关系的快速变化（参见这里的链接）。我探讨了AI驱动的心理治疗自主指导的现状和未来方向（参见这里的链接），并展示了世界卫生组织（WHO）关于全球健康和生成式AI的重要报告（参见这里的链接），等等。
另外一个相关的方向，你可能还想知道，之前的外科医生总顾问建议社交媒体添加警告标签，这为我提出一个更具创意的建议铺平了道路，即对生成式AI使用附上警告标签，参见这里的链接。我正在等待这个建议有没有什么进展，希望能有好消息。一定会及时通知你。
好的，我们继续前进。
育儿与心理健康的影响
外科医生总顾问在《压力下的父母》一书中提出了一个合乎逻辑且几乎无可辩驳的观点，即在这个时代当父母压力巨大，必然会导致心理健康问题。
这是一个重要的观点。虽然这可能不意外，但还是值得指出。从某种意义上说，这是一个显而易见但经常被忽视的公开秘密。
可以假设任何父母都会告诉你大致相同的事情。甚至非父母的人也可能会证实，他们所接触的父母总是处在压力之下，这种压力是显而易见且影响重大的。我们每天都见证这一点，一天又一天。
总的来说，一种常见的临时建议似乎就是，这就是事情的常态。接受压力和心理健康打击是当今父母生活的一部分。坚强起来，接受它。
等等，也许还有更多可说的。
确实，外科医生总顾问决定将这个重大的问题广泛传播，并利用其崇高的讲坛来做到这一点。感谢上帝，我要说，这确实到了该认可父母们所做的和所承受的事的时候了。此外，他们需要我们大家的集体帮助和真诚的支持。
话落音止。
遗憾的是，从某种程度上讲，孩子们和父母在同一条船上。我提到这一点是因为父母的苦难无疑会影响到孩子。你不能认为孩子们不会受到父母所经历的任何压力和精神痛苦的影响。父母发生的事情或多或少都会影响到孩子，而孩子发生的事情也会以各种方式影响到父母。
可以把这看成是一个父母与孩子之间的循环，在某些情况下，这种循环令人愉快，而在其他情况下，这种循环却令人沮丧。孩子们发生了一些美好的事情，这会极大地提升父母的心情。开心。而另一方面，如果孩子们遇到了一些不好的事情，这会让父母感到精神上的痛苦。难过。
这种情况一直循环往复。
如果你对相关影响有深入了解的兴趣，可以看看我对ACEs（不良童年经历）的分析，其中我还指出了生成式AI可以在减少或缓解ACEs相关后果方面的帮助方式，请参见这里的链接。
《卫生总署的建议》中的主要观点
接下来，看看卫生总署在 《父母在压力之下》 这份建议中提到的一些主要观点（摘录）：
“父母经常说，做父母是最好的工作之一，但也是最难的工作之一。”
“除了传统的育儿挑战——保护孩子免受伤害、担心经济问题、管理寻找独立的青少年——还有一些以前几代人不必考虑的新压力。这些包括管理社交媒体的复杂性、父母对青少年心理健康危机的担忧以及影响年轻人和父母的不成比例的孤独感等。”
“美国大约有6300万父母与未满18岁的孩子一起生活。”
“当压力严重或持续时间长时，会产生不利影响；41%的父母表示大多数日子里他们压力大到无法正常功能，48%的父母表示大多数日子里他们的压力和其他成年人相比（分别为20%和26%）完全压倒一切。”
“此外，与育儿相关的重大心理劳动——平衡复杂的日程安排、预计孩子的需求变化、每天为孩子做无数决定以及监控进度——会限制工作记忆能力，并对注意力资源、认知功能和心理健康产生负面影响。”
我希望你能仔细思考上述提到的那些观点。
概括如下:
首先，一个重要的观点是，现如今美国大约有6300万父母与未成年孩子一起生活。这是我们人口的一大部分。关键在于，活跃的育儿角色在大规模地发生。从这个意义上讲，如果我们能够在育儿方面做一些有成效的事情，它将产生非常广泛的影响。
我们要尽量确保我们所做的一切都能产生积极的影响，而不是消极的影响。
其次，我经常看到一个经常出现的经典观点。它是这样的。一个有孩子的父母遇到了一个来自前一个时代的父母，其所有的孩子现在都已经成年。前一个时代的父母告诉新一代的父母，做父母现在和以前没有什么不同。
父母就是父母。
结束，故事完结。
这种情况通常发生是因为前一时期的父母觉得他们所经历的艰辛没有得到应有的认同。在他们看来，新一代的父母正在获得他们从未得到过的关注。如果以前没有人关心，那么现在这种公开表达关心的行为就会显得格外刺眼。
请允许我花点时间感谢前一时期的父母，给予他们应得的认可。
我们感谢你们所付出的巨大努力。
好了，我不想在关于过去和现在的激烈争论中纠缠下去，但我想说的是，正如上文所提到的，随着互联网、社交媒体和数字成瘾（请参阅我的文章链接在此）的出现，有理由认为今天的育儿与过去有所不同。
哎呀，我说出来了。
请知道我并不打算去讨论哪个时代的父母更好或更糟糕。这实际上是一个没有赢家的争论。如果可能的话，我希望我们能承认当今的社会和技术环境带来了新的挑战，我们应该尽力帮助父母在这个复杂多变的环境中抚养孩子。
我们能这么说吗？
我希望如此。
按外科医生总警告采取的步骤
我假设你现在很清楚，社会面临一个相当大且棘手的问题。
我们有许多当代的父母，他们承受着过大的压力并产生了心理健康方面的问题。除了确保整个社会意识到这一点外，我们还应该采取一些措施来帮助或在某种程度上“解决”这一问题。
以下是外科医生总警告中提到的最新建议（节选）：
“首先，应该将育儿时间的价值和尊重与工作的时间等同起来，认识到抚养孩子对社会的重要性。”（同上）
“第二，虽然父母和看护人可能对抚养孩子负有主要责任，但他们不应该完全独自承担这一责任。”（同上）
“第三，我们需要公开讨论育儿带来的压力和困难。”（同上）
“第四，我们必须在父母之间建立一种连接的文化，以对抗孤独和孤立。”（同上）
“通过追求这些转变，我们可以培育一种尊重、支持和赋权父母和看护人的文化。我们还可以针对影响父母福祉和心理健康的主要压力源进行应对。”（同上）
你认为这些解决方案合理吗？
如果是的话，这些解决方案可行吗？
我想我们应该尝试一下。让我们用心去做。大家齐心协力。
关于心理健康方面，以下是外科医生总警告中所提到的（节选）：
“认识到心理健康问题如何表现，并在需要时寻求帮助。”（同上）
“心理健康与身体健康同等重要。”（同上）
“如果你感觉不好，而且没有好转，你需要并且应得额外的照顾。”（同上）
“不要害怕向同伴、家庭成员、心理健康提供者或任何医疗专业人员寻求支持。”（同上）
所有这些建议都显得合理且非常必要。
但是，可能，仅仅可能，这些建议略显不完整。我的意思是，我看到一些未明确指出但可能对帮助父母心理健康起到至关重要作用的因素。我想你已经猜到我要说什么了。
生成式人工智能。
是的，生成式人工智能是一种今天可用的新增工具，为在复杂的技术和人工智能时代中挣扎和寻求对策的现代父母提供了有用的帮助。
让我们详细解析一下。
生成式人工智能在心理健康治疗中的有用性
我相信你已经听说过生成式人工智能，这是当今科技领域的宠儿。
也许你还使用过生成式人工智能应用程序，像是ChatGPT、GPT-4o、Gemini、Bard、Claude等流行应用。这种生成式人工智能的关键在于，它可以根据你输入的文字提示生成看起来非常流畅的回应。这是对旧时代自然语言处理（NLP）模式的巨大颠覆，这些旧模式往往笨拙又难以使用，而新的NLP流畅度在某些时候甚至让人感到惊讶或神奇。
实现现代生成式人工智能的通常方式是使用大型语言模型（LLM）作为关键基础。
简而言之，建立了一个基于计算机的人类语言模型，这种模型具有大规模的数据结构，并通过使用大量数据进行初始数据训练来进行大规模的模式匹配。这些数据通常通过广泛扫描互联网获取，包括大量的文章、博客、诗歌、叙述等。数学和计算模式匹配专注于人类写作的方式，然后利用这些识别出的模式生成对所提问题的回应。据称这是在模仿人类的写作。
我认为这作为快速背景介绍已经足够了。查看我对生成式人工智能和LLM技术基础的广泛报道，请点击这里的链接和这里的链接，仅举几例。
回到关键问题上来。
在心理健康指导领域，有两条主要途径可以利用生成式人工智能：
(1) 由心理健康专业人士使用。 心理健康专业人士可以选择使用生成式人工智能来帮助他们的患者和客户。
(2) 由普通公众使用。 普通公众可以利用生成式人工智能来帮助他们在心理健康方面的自我提升。
我将重点关注生成式人工智能被普通公众使用的情况。
如果你想了解更多关于心理健康专业人士将生成式人工智能作为其服务内容一部分的使用情况，请参阅我在这里的广泛报道。
在这一背景下，普通公众使用生成式人工智能的案例如下。
外科医生总顾问建议家长应寻求同伴、家人、心理健康提供者或任何医疗专业人员的帮助来解决心理健康问题。我完全同意，这是一个极好的建议。
此外，我谦虚地建议可以考虑一下生成式人工智能的机会。
家长可以轻松获得生成式AI应用的登录权限。他们几乎可以轻松使用生成式AI。我之所以这样说，是因为生成式AI非常容易上手。那些没有使用过生成式AI的人往往误以为使用AI需要经过严格的培训或具备一定的专业知识。
事实并非如此。
我并不是建议以随意的方式使用生成式AI来进行心理健康指导。
绝对不是。
事实上，我一再大声警告说，允许普通的生成式AI在缺乏适当控制、监测、法规等方面的问题下提供类治疗建议，相当于我们正在进行一项关于心理健康的全球实验，请参见我在这里的警告。
在这个领域使用生成式AI有很多缺点和潜在的问题，例如：
生成式AI可能提供泛泛的建议，而不是个性化的建议。
生成式AI可能显得过于自信，从而让人产生错误的信任感。
生成式AI可能包含过时内容，这些内容可能已不再有效。
生成式AI可能误判上下文，说出不合适的话。
生成式AI的措辞可能会让人感到不适，从而引发负面情绪。
生成式AI可能使人远离寻求人类治疗师的帮助。
生成式AI可能泄露个人的机密或隐私信息。
生成式AI可能导致人们依赖生成式AI来获取建议。
生成式AI可能误解、误诊或与目标偏离。
生成式AI可能包含隐藏的偏见，产生不适当的建议。
生成式AI对其提供的建议可能缺乏任何形式的责任感。
生成式AI可能产生虚假信息，即所谓的“AI幻觉”。
等等。
确实是一个冗长的列表。
这并不是说生成式AI不应该使用。我的意思是说，当使用生成式AI时，希望能以谨慎和深思熟虑的态度对待。关于如何正确使用生成式AI的详细建议，请参见这里。
生成式AI在亲子咨询中的应用
接下来，我将继续探讨生成式AI在这一背景下的应用。
这将包括一系列与ChatGPT的对话。在这种情况下，选择ChatGPT是合乎逻辑的，因为它作为一个生成式AI应用非常受欢迎。据估计，每周有一亿活跃用户在使用ChatGPT。这个数字庞大，生成式AI的使用量也巨大。
在我们开始使用ChatGPT之前，有几点需要说明。
如果你尝试使用我在这里展示的相同提示，请注意概率和统计特性可能会产生与我在这里展示的结果略有不同。这是生成式AI的本质及其设计方式决定的。
你还应该预料到，不同的生成式AI应用会以不同的方式回应。并非所有生成式AI应用都是一样的。关键在于，有时候特定的提示可能在一个生成式AI应用中有效，而在另一个应用中无效。然而，大多数主要的生成式AI应用如GPT-4、Gemini、Bard、Claude等，产生的回应大致上会较为相似。
还需要考虑时间因素。今天有效的提示在明天可能就不适用了。大多数生成式AI应用程序在不断更新。更新可能会改变内部机制，从而影响生成式AI对您的提示的反应方式。
我们准备开始使用ChatGPT。
我将提出一个初步问题来开始对话。
我输入的提示： “当父母承受压力时，这种压力会对他们的心理健康产生影响吗？”
ChatGPT生成的回应： “是的，父母承受的压力可以显著影响他们的心理健康。做父母是一个要求很高的角色，涉及到不断的责任、决策和情感投入，这可能导致各种心理健康问题。”
您可能会注意到，ChatGPT对这个话题相当熟悉。
这是讨论的一个好迹象。如果ChatGPT之前没有接触过相关数据训练，使用这个AI的效用就会降低。AI需要进一步的数据训练，例如使用检索增强生成（RAG），正如我在这里讨论的。
让我们进入重要的话题。
我输入的提示： “生成式AI可以帮助父母应对压力和心理健康方面的影响吗？”
ChatGPT生成的回应：
“是的，生成式AI可以成为帮助父母管理压力和支持他们心理健康的有用工具。以下是生成式AI可以提供帮助的一些方式。”
“ 情感支持和压力缓解： 生成式AI可以提供对话支持，为父母提供一个不带偏见的空间，让他们表达感受、发泄挫折或讨论挑战。这些AI伙伴可以提供同理心、建议应对策略，甚至提供轻松的对话来帮助减轻压力。”
“ 引导放松和正念： AI可以根据父母特定的压力源或情感状态生成个性化的冥想脚本或引导放松练习。这些练习可以适应忙碌的父母时间表，提供一整天中的平静和正念时刻。”
“ 育儿建议和资源： 生成式AI可以提供定制的育儿建议，帮助父母应对与孩子相关的特定挑战。通过分析父母的情况，AI可以生成相关的技巧、文章，甚至是分步指南，以解决像睡眠训练、纪律或平衡工作和家庭生活等问题。”
“ 创意解决方案和问题解决： 生成式AI可以建议创造性活动来保持孩子的参与，为父母提供一些放松时间。这些活动可以从教育游戏到简单的手工制作，适合孩子的年龄和兴趣，减轻父母想出想法的压力。”
“ 心理健康检查： 生成式AI可以通过询问一些关于情绪或压力水平的简单问题来检查父母的心理健康状况。根据回答，AI可以建议合适的干预措施，比如休息一下、进行自我护理活动，或者在必要时寻求专业帮助。”
“ 时间管理和组织： 生成式AI可以通过生成优化的时间表，平衡工作、育儿和个人时间，帮助父母更有效地管理时间。这可以减少因多重责任而感到不堪重负的感觉。”
对孩子的教育支持： 生成式AI可以通过生成解释、帮助难以完成的作业或建议额外的学习资源来协助家长支持他们孩子的教育。这可以减轻家长在帮助孩子学业成功上的压力。
ChatGPT响应结束
这些确实是非常有用的观点。
一如既往，确保仔细核查生成式AI告诉您的内容。我的看法是，这些观点很好地传达了生成式AI在减轻家长压力和增强心理健康方面的多种实用方式。
我还喜欢响应中提到的让孩子使用生成式AI来帮助家长和孩子的方式。例如，家长可能因帮助孩子完成艰难的作业而感到压力和精神痛苦。一种应对方法是雇请家庭教师，但可能负担不起。因此，使用生成式AI来帮助孩子完成作业是一个替代方案。
如果你选择这种方式，要谨慎。你不希望孩子过度依赖生成式AI，并且孩子在学校可能会因为使用生成式AI而惹上麻烦。关于这种使用类型的提示和建议，请参见此链接。
与生成式AI对话以提升家长的幸福感
我猜你希望实地验证一下效果，对吧？
我们这样做。我将扮演一个压力重重的家长，与ChatGPT讨论这个问题，看看AI会怎么说。在对话结束时，我会分享我的想法并回顾整个过程。
你准备好了吗？
我们开始吧。
我输入的提示: “我现在感觉非常崩溃。我觉得自己什么都做不好。孩子们总是在争吵，工作堆积如山，而且我已经好几天没有自己的时间了。”
ChatGPT生成的回应: “很抱歉你有这样的感觉。做父母确实非常具有挑战性，特别是当所有事情都堆积在一起的时候。感觉崩溃是可以理解的。聊聊今天让你感到最有压力的事情会有帮助吗？”
我输入的提示: “老实说，一切都让我感到压力！但孩子们之间不断的争吵真的让我抓狂。我试着让他们忙起来，但似乎什么都不起作用。”
ChatGPT生成的回应: “这听起来真的很困难。兄弟姐妹之间的冲突确实让人筋疲力尽。你试图让他们忙起来的做法是很好的。我们可以尝试探索一些新的活动来吸引他们，并让你稍微轻松一下？我可以建议一些可能符合他们兴趣的活动。”
我输入的提示: “好的，那会很有帮助。他们都非常喜欢手工，但我已经没有新的创意了。”
ChatGPT生成的回应: “手工是让他们忙起来的好方式！这里有一个主意：一起做一个“镇静瓶”怎么样？这是一个简单的项目，只需用一个罐子、水、闪粉和胶水。他们可以个性化自己的瓶子，并且当他们心烦意乱时，这个瓶子还可以帮助他们管理情绪。”
我输入的提示: “这听起来确实是他们会喜欢的东西。而且可能也会帮助他们冷静下来。我会试一试。”
ChatGPT生成的回应: “很高兴你觉得有用！有时候，让孩子们参与到能够促进平静的活动中，可以对整个家庭产生积极的影响。说到平静，你是否想要尝试一个快速的导引呼吸练习，帮助你在开始手工活动前放松一下？这可能会让你觉得更加平静。”
我输入的提示: “谢谢，那就开始吧… 好的，现在我感觉好多了。我要试试和孩子们一起做手工，看看效果怎么样。”
ChatGPT生成的回应: “你可以的！”
ChatGPT对话结束
你对这段对话有何看法？
有几点感想。
首先，你可能注意到交互非常流畅。我认为你很难确定这是和AI在聊天还是和人类在聊天。这段对话展示了与生成式AI进行讨论是多么容易。了解更多关于AI如何分辨人类对话与AI生成对话的研究，请参考 这里的链接。
其次，你可能观察到了AI的共情能力。AI认识到做父母的困难。想了解更多关于AI如何设计成具有共情能力的背景，请参见我在 这里的解释。
第三，ChatGPT与我一起探讨了我当时面临的一些压力因素，得出了我的孩子们在发生冲突，我已经没有办法引导他们的精力。我们最后选择了手工项目，并且ChatGPT能够找出我未曾想到的手工途径。
这展示了一种问题解决的 semblance，且是通过家长和AI的合作实现的。
第四，生成式人工智能给了我一个关于如何在孩子们的混乱中保持冷静的心理健康建议，甚至还和我一起做了呼吸和放松练习。
我继续进行了这段对话，并扩展到了各种方向。由于篇幅限制，我只展示了讨论的一小部分。在这个例子中，你没有完全看到的是个性化的方面。
让我来描述一下。
我选择告诉生成式人工智能关于我孩子的信息，比如他们有多少人，他们的年龄等等。这有助于生成式人工智能能够个性化或定制对话以符合我的具体情况。缺点或担忧是大多数生成式人工智能应用都有许可协议，规定他们可以查看你输入的提示，并将其用于进一步的数据训练。
仔细考虑这一点，作为潜在的隐私侵入，见我的深入分析在 这里的链接。
结论
恭喜你，你现在已经了解了卫生局长的最新建议，并且知道父母们正面临压力，可能在心理健康方面遭受困扰。你也知道生成式人工智能可以帮助父母应对压力，甚至提供心理健康指导。
这是一石二鸟。
如果你选择以这种方式使用通用的生成式人工智能，请务必保持警觉。你也可以考虑那些为这些用途专门设计和开发的定制生成式人工智能应用，它们提供类似的功能，查看 这里的链接。
最后的想法。
如约翰·F·肯尼迪所言：“孩子是世界上最宝贵的资源和最好的希望。”
我提到这一点是为了强调，除了关注父母之外，我们也同时关注养育行为及其对孩子的最终影响。这是另一个一石二鸟。帮助父母应对压力、缓解压力、重塑压力，同时提供有助于父母心理健康的指导，这反过来应该会提升育儿效果及孩子的成长。
列夫·托尔斯泰在这里最后评论：“一切都取决于教育。”
是的，一切都取决于教育，包括我们的社会走向及我们的未来会怎样。父母们，请保持精神振奋，保持健康，尽你所能地做一个好父母，谢谢。
总结：
在现代社会，父母们面临着巨大的压力，这种压力不仅严重影响他们的心理健康，还会对孩子产生连锁反应。外科医生的一份最新报告《压力下的父母》揭示了这一问题的广泛性，指出当前的父母不仅要面对传统的育儿挑战，还需应对社交媒体复杂性、青少年心理健康危机等新型压力源。生成式AI作为一种新兴工具，可以在这一方面提供有效帮助。
生成式AI可以为父母提供在线辅导，帮助他们应对育儿压力，让父母在任何时候都能获得情感支持和有价值的建议。然而，使用生成式AI时需谨慎，因为AI的建议有时可能不可靠。生成式AI的优点在于它能够提供个性化的情感支持、放松指导和育儿建议，帮助父母管理时间和心理健康。
此外，生成式AI还可以通过引导放松练习、提供育儿建议和帮助完成作业等方式，减轻父母的育儿负担，提供一种显著提升生活质量的方式。然而，父母在使用AI时应该保持警觉，不要完全依赖AI提供的建议。
对心理健康和育儿指导的深入研究显示，生成式AI确实能够在这一领域发挥重要作用，尤其是在情感支持和压力管理方面。这种创新的工具为现代父母提供了一个崭新的解决方案，帮助他们更好地应对育儿挑战。
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随着大型语言模型（LLMs）如GPT-3和GPT-4的发展，近年来自然语言处理（NLP）取得了惊人的进展。基于其卓越的推理能力，这些模型可以理解和生成类似人类的文本。推理大致可以分为两类：一类是从一般原理中得出具体结论，称为演绎推理；另一类是从具体例子中得出广泛的概括，称为归纳推理。了解LLMs如何处理这两种推理方式，对评估它们在各种应用中的真正潜力至关重要。
NLP在这方面面临的一个核心挑战是识别哪种推理（演绎或归纳）对LLMs更具挑战性。尽管GPT-3和GPT-4表现出色，但人们还是质疑这些模型是否真的在推理，抑或仅仅是模仿从大量数据中学到的模式。本文通过分离和单独分析LLMs在演绎和归纳推理任务方面的具体能力来研究这个问题。当前的工作将确立LLMs是否能够进行基本推理，还是仅仅使用记忆的模式来近似答案。
以往的研究通过算术、逻辑谜题和语言理解任务来调查LLMs的推理能力。这些工作需要区分演绎和归纳推理。然而，文献中的两种研究常常将它们混为一谈，导致难以单独抽取每种推理的独特性。传统的方法，如使用输入-输出（IO）提示来探测LLMs的推理能力，几乎总是在模型中混淆了演绎和归纳能力。因此，还无法确定LLMs在推理方面表现卓越，还是仅仅在没有真正理解任务的情况下利用所学到的关联。
加州大学洛杉矶分校和亚马逊的研究团队提出了一种新范式，称为SolverLearner。这种新框架的核心前提是将归纳推理与LLMs的演绎推理分离开来。SolverLearner的设计旨在测试LLMs的纯归纳推理能力，通过仅使用上下文中的示例来学习将输入映射到输出的函数。因为它只测试归纳推理，SolverLearner更好地评估了LLMs从具体例子中概括的能力，而不依赖于任何内部预编程的规则或模式。
SolverLearner分为两个独立的阶段：函数提议和函数执行。在函数提议阶段，LLM选择一个函数，将输入数据点映射到它们各自的输出值。这个过程可以与人类从例子中学习新概念的归纳推理相类比。SolverLearner的独特之处在于它将LLM的学习过程与演绎推理的影响分离开来，传统方法通常会合并演绎推理。最后，在执行阶段，使用像Python这样的外部代码解释器评估提议函数的准确性。将学习和执行分为这样的阶段，为研究人员提供了一个机会，以纯粹的形式隔离并分析LLMs的归纳推理能力，而不受其演绎推理能力的干扰。
研究结果表明，大型语言模型（尤其是GPT-4）在通过SolverLearner框架测试时，可以达到最先进的归纳推理成绩。这些结果表明，在大多数情况下，GPT-4始终保持几乎完美的准确性，ACC为1，这表明它从上下文示例中具有很强的泛化能力。例如，当GPT-4在不同基数的算术运算中进行测试时，它可以正确推导出计算所需的基数系统，而不需要明确告知。这意味着GPT-4能够学习解决新问题的基本模式。
另一方面，这也显示了与大型语言模型演绎推理相关的一些重大挑战。虽然GPT-4在这项研究中在归纳推理任务中表现良好，但作者指出，在涉及演绎推理的任务中，尤其是那些需要反事实能力的任务，由于模型需要在与训练时不同的情况下应用所学知识，因此结果仍然较差。特别是在新颖的数字基数的算术运算中，表现显著恶化，反映出其在新情境中应用演绎逻辑的能力上的弱点。这种在归纳与演绎推理任务中的显著性能差异进一步表明，尽管像GPT-4这样的模型在泛化能力上很强，但在需要严格遵循逻辑规则的推理任务中存在重要挑战。
因此，这项工作强调了有关大型语言模型推理能力的重要见解。SolverLearner框架的引入使研究人员能够开始隔离和评估大型语言模型的归纳推理能力，并展示它们所具备的惊人优势。另一方面，这项研究突出了未来研究的必要性，即在涉及将所学规则应用于新情境的任务中，显著提高大型语言模型的演绎推理能力。结果表明，虽然大型语言模型在自然语言处理方面取得了显著进展，但要全面理解和增强其推理能力，仍有许多工作要做。
总结：
随着大型语言模型（LLMs）如GPT-3和GPT-4的发展，自然语言处理（NLP）的推理能力取得了显著进展。LLMs主要采用两种推理方式：演绎推理和归纳推理。但人们质疑它们是否真正具备推理能力，还是仅仅模仿从大量数据中学到的模式。为了解开这一疑惑，加州大学洛杉矶分校和亚马逊的研究团队提出了SolverLearner框架，将归纳推理与演绎推理分离。SolverLearner只测试LLMs的归纳推理能力，评估其从具体例子中概括的能力，而不依赖于预编程规则。
研究表明，GPT-4在SolverLearner框架测试中，展现出卓越的归纳推理能力。例如，在不同基数的算术运算中，GPT-4能够通过上下文示例推导正确的计算方法，而无需明确说明。然而，GPT-4在演绎推理，尤其是需要反事实能力的任务中表现较差。这表明LLMs在通过严格的逻辑规则推理方面仍存在显著挑战。
此次研究的重要性在于，它强调了LLMs在归纳推理中的优势，同时也暴露了其演绎推理的不足。未来的研究需要继续加强LLMs的演绎推理能力，以全面提升其自然语言处理的潜力。
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OpenAI，这个创造了ChatGPT的创新力量，将会发布一个名为“Strawberry”(草莓)的全新AI程序，根据The Information的报道 。 对即将发布的草莓AI的热议引发了许多猜测，认为它将在AI解决复杂数学问题、完成战略任务以及深入研究领域的能力上带来显著提升，而无需先前针对这些领域的特定训练数据。
自从泄密和猜测开始以来，关于草莓开发的信息一直相当保密。最早的迹象出现在七月，当时CEO Sam Altman上传了草莓的照片到社交媒体，非常隐晦地证实开发工作已经在进行中。
根据报道，草莓的设计目的是解决当前AI模型的一些局限性。虽然传统AI在模式识别方面占据主导地位，但在需要符号推理或情境敏感解决的任务上常常失误，而草莓将具备更多推理能力，为AI能力带来一个新的时代。
草莓最引人注目的一点在于其在训练OpenAI下一代大型语言模型“Orion”(猎户座)中的作用。草莓的高级推理能力可以生成高质量的合成数据，这对于减少错误频率或常常困扰AI模型的“幻觉”至关重要。数据质量的提高可能使猎户座更可靠和准确，使其成为OpenAI阵容中的旗舰产品。
除了为其他模型提供训练之外，草莓还被扩展以处理一系列高阶任务，如制定市场策略、解决像《纽约时报》Connections这样的文字游戏，以及对复杂课题进行详尽研究。这些功能将大大扩展AI的价值，从纯粹的商业用途延伸到教育性质，能够通过更深的思考和策略执行。
草莓的发布是OpenAI全面努力中创新和提升AI能力的一部分。这是基于前首席科学家Ilya Sutskever奠基工作而开发的多个项目之一，随后在公司的现任研究团队指导下继续发展。
OpenAI推出新模型的消息引起了整个科技社区的极大关注。具备先进问题解决能力和增强推理引擎的草莓有望在各种领域中打开巨大的机遇，将AI更深入地融入日常生活。
总结：
OpenAI即将发布的“Strawberry”（草莓）AI程序引起了业界的广泛关注。据报道，草莓AI将突破目前AI技术的局限，特别是在解决复杂数学问题和执行战略任务方面表现突出。草莓的高级推理能力不仅能够生成高质量的合成数据，提升数据质量和模型精度，还将用于训练OpenAI下一代大型语言模型“Orion”（猎户座），从而减少错误率和“幻觉”现象，使其成为更加可靠的旗舰产品。
此外，草莓AI还被设计用于处理高阶任务，包括市场策略制定和复杂课题研究等，这扩展了AI在商业和教育领域的应用价值。自CEO Sam Altman在社交媒体上公布信息以来，关于草莓的开发细节一直处于高度保密状态，但广泛的预测和猜测已让草莓成为AI领域的热议话题。草莓的发布不仅是OpenAI创新努力的一部分，也标志着AI技术发展进入新的里程碑。
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