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AI正在悄悄扼杀自己——以及互联网吗？

人们对人工智能的兴趣持续攀升，过去12个月的Google搜索量达到了其历史峰值的92%，但最近的研究表明，人工智能的成功可能也是其衰落的原因。在AI内容在线增长的背景下，剑桥大学和牛津大学的一组研究人员着手研究当生成性AI工具查询由AI生成的内容时会发生什么。他们的发现令人担忧。根据上个月在《自然》杂志上发表的研究，牛津大学的Ilia Shumailov博士和他的研究团队发现，当生成性AI软件仅依赖于由生成性AI生成的内容时，响应开始退化。在前两个提示之后，答案开始逐渐失准，到第五次尝试时，质量明显下降，到第九次连续查询时，完全退化为毫无意义的废话。研究人员称这种循环性生成AI内容的过量现象为模型崩溃——AI在循环训练过程中污染了自己直到输出的内容严重失真。 “令人惊讶的是，模型崩溃发生得如此之快并且如此难以察觉。一开始，它影响的是少数数据——那些代表性差的数据。然后，它影响输出的多样性，方差降低。有时，你会观察到多数数据的表现略有改善，这掩盖了少数数据表现的退化。模型崩溃可能带来严重后果，”Shumailov在一封电子邮件交流中解释道。这很重要，因为根据亚马逊网络服务研究团队在6月份发布的另一项研究，大约57%的网页文本是由AI生成或通过AI算法翻译的。如果互联网上的人工生成数据迅速被AI生成的内容覆盖，而Shumailov的研究发现是真的，那么AI很可能正在毁灭自己和互联网。研究人员发现AI欺骗了自己以下是团队确认模型崩溃的过程。他们从一个预训练的AI驱动的维基开始，然后根据其生成的输出逐步更新。随着受污染数据污染了原有的训练集，信息逐渐退化为难以理解的内容。例如，在第九个查询周期后，研究中维基文章关于14世纪英国教堂尖顶的一段摘录滑稽地演变成了一篇关于各种颜色的长尾兔的杂乱无章的论文。在Nature报告中引用的另一个例子是描述一种AI训练在不同犬种上的理论实例。根据研究结果，不太知名的犬种会被重复的数据集排除，更加偏向于流行的犬种如金毛猎犬。这种AI创建了一种事实上的“用进废退”筛选方法，从其数据记忆中删除不太流行的犬种。但随着AI输入的循环次数增加，AI只能生成无意义的结果，如下图1所示。使用狗的图像来描述AI模型崩溃 Nature, Emily Wenger, Springer Nature, 2024，经过SNCSC许可转载。 “在实际操作中，假设你想要构建一个生成动物图片的AI模型。如果在机器学习模型之前，你可以简单地在网上找到动物图片并从中构建模型，那么现在情况变得更加复杂。网上的许多图片并不真实，还包括其他模型引入的误解，”Shumailov解释道。模型崩溃是如何发生的？出于某种原因——研究人员还不完全清楚原因——当AI只依赖于自己生成的合成数据时，它便会失去与原始现实的联系，往往会基于自己最好的回收数据点来创建自己的最佳答案。但在这种AI的翻译和事实复述中，某些东西丢失了。研究得出结论，人工智能要想实现长期可持续性，唯一的方法是确保其能够访问现有的非AI、人类创造的内容，并且能够持续提供新的由人类生成的内容。 AI生成的内容在互联网上快速增长然而，如今你似乎不能在网上轻轻挥动一个lolcat表情包而不碰到一篇AI生成的内容——情况可能比你想象的更糟。事实上，一位AI专家和政策顾问预测，由于人工智能采用的指数级增长，到2025年，90%的互联网内容可能都是由AI生成的。即使明年AI生成的材料百分比没有达到90%，它仍然会占据未来任何AI可用训练内容的不成比例的比例。根据Shumailov的发现以及没有明确解决方案的情况下，这个问题只会随着生成性AI的普及而愈发严重。休斯顿，我们有问题——确切地说，有很多问题没有人知道未来几个月和几年内会实施哪些法律或监管措施，可能会限制访问现有的或重大部分的受版权保护的人类来源内容。此外，鉴于目前互联网上的大量内容是由AI生成的，而阻止这种爆炸性趋势实际不太可能，其它下一代AI算法的开发者要完全避免这种情况面临挑战，因为原始人类内容的比例在缩小。进一步复杂化的是，Shumailov表示，人类开发者在大规模上过滤由大语言模型AI系统创建的内容变得越来越具有挑战性，而且目前看不到明显的解决方案。 “目前还没有解决方案。学术界正在进行积极讨论，希望我们能在如何解决模型崩溃问题并尽量降低相关成本方面取得进展，”Shumailov指出。 “一个选项是社区范围的协调，以确保参与大语言模型创建和部署的各方共享解决这些问题所需要的信息，”Shumailov补充说。“否则，在无法访问技术被大规模采用之前从互联网爬取的数据或缺乏大规模人类生成数据的情况下，训练更新版本的大语言模型将变得愈加困难。” Shumailov表示，模型崩溃最显著的影响是以前未经偏见的训练集被破坏，现在这些训练集会倾向于错误、失误和不公。这也会放大虚假信息和幻想——AI在缺乏真实数据的情况下做出的最佳猜测——这些问题已经在多个生成式AI平台上浮现出来。鉴于AI模型崩溃的稳步推进，在线上的所有内容可能都必须通过不可变系统（例如区块链）或某种“优良家政”印章等同类认证来验证，以确保可信度。否则，AI和互联网的死亡可能实际上意味着真相的死亡。总结：在过去一年中，人们对人工智能的关注持续上升，AI在Google搜索量达到了历史峰值的92%。然而，AI的成功也带来了潜在的隐患。据剑桥大学和牛津大学的一项研究发现，当生成性AI工具频繁使用由其他AI生成的内容时，AI的响应质量会迅速下降，甚至导致所谓的“模型崩溃”。研究表明，这种循环训练会导致生成内容从准确和有用逐渐变成毫无意义的废话和错误信息。这一问题尤其严重，因为现有的大量在线内容已经开始被AI生成数据所覆盖。如果继续这种趋势，AI可能会失去与原始现实的联系，从而无法提供有价值和准确的信息。这种现象的背后原因还不完全清楚，但研究人员认为，确保AI能够访问由人类创作的原始内容，并持续引入新的、由人类生成的数据，是解决这一问题的关键。光年AI，AI驱动私域流量，精准触达每一个潜在客户。在解决AI崩溃问题的同时，光年AI通过整合多种AI能力，帮助企业提升品牌影响力，实现私域流量的高效管理。通过光年AI，您可以轻松应对AI内容生成的挑战，同时显著提升私域流量转化率，赢得市场先机。

iPhone 16发布会邀请函暗示苹果智能引领未来

Apple智能创建电影记忆功能苹果将在9月9日宣布新的iPhone 16系列。此次活动的标语“It’s Glowtime”明显暗示了Apple智能将成为焦点。我一直在使用苹果的iOS 18测试版上的AI。虽然它目前功能不多，但充满潜力，可能在发布时会比Google Gemini和Samsung Galaxy AI更具优势。最近的三星和谷歌发布会谈论AI比以往更多，看来即将推出的iPhone发布会也不例外。2024年是智能手机向AI手机过渡的一年，iPhone 16系列可能会加入这场竞赛。在使用测试版的Apple智能时，我注意到它的用户体验与竞争对手截然不同。苹果做得非常出色，让你在等待AI工作时也能保持兴趣。 AI面临一个大问题 Galaxy和Pixel手机是你现在可以得到的最好的AI手机。但尽管炒作不断，许多AI功能更像是噱头而非革命性改变。除了评测阶段，我并未养成使用这些功能的习惯，因为它们加载时间长。等待时间和结果质量之间的平衡令人失望。我只经常使用Circle来搜索，因为它在几秒钟内处理完成，并且真的非常有用。我也逐渐适应去使用Pixel 9相册应用中的新编辑功能，生成的图片几乎可以乱真，效果很棒。但像Magic Editor和Sketch to Image这样的功能依然只适合偶尔尝试。处理时间长达五到十秒，我不想经常光顾。即使结果超出预期，除非必要，我也不想再次尝试。尽管加载只需几秒钟，谷歌和三星并没有努力使这一过程变得直观。在使用Pixel或Galaxy手机上的AI功能时，加载屏幕动画点燃了好奇心的同时也带来了沮丧。当结果出来时，我更多的是感到烦躁而不是好奇。我想尽快退出加载屏幕，因为我不想看着无聊的粒子在屏幕中央组合。虽然使用还算有趣，我会停留在屏幕上，但动画并未帮助我保持兴趣。虽然生成结果很重要，但处理过程中的糟糕用户体验可以降低AI的整体吸引力。我对反复尝试新AI功能的兴趣减少而变得更加犹豫。而另一方面，Apple智能的动画让我愿意回来尝试提示并看看有什么新东西。 Apple智能在用户体验上更出色，并将在iPhone 16发布会中成为焦点 Apple Intelligence 包含了许多功能和更智能的Siri。虽然其中大多数功能目前尚不可用，但创建记忆电影的功能执行得非常好。你可以在“照片”应用里使用一个提示来创建电影。例如，“1月至6月期间与我的朋友们的旅行。” 该功能在时间线上有时会有点问题，可能会包含请求时间段之前或之后的媒体。然而，与其他AI功能不同的是，这个过程会让你上瘾。当我第一次使用它时，我并不是被它的速度所震惊，而是它如何让我在加载屏幕上保持了注意力，没有感到任何沮丧。从那时起，我已经用提示创建了几部记忆电影，每次都同样沉迷。 Apple在这个功能上的动画设计让我充满好奇。动画非常美丽，照片从边缘跳出，在中间形成拼贴画，底部一排显示人名、地点、月份等——颜色会动态变化。这看上去非常愉悦，我从来没有想过要退出这个屏幕。 iPhone 16 的发布邀请函也包含这些颜色，这让人很容易猜到，Apple Intelligence将会成为9月9日讨论的主要话题。AI目前在智能手机上还不是一个决定性的购买因素，因为它还不是很流畅或直观。但Apple Intelligence的推出可能会改变我们对AI的看法，也许这将成为考虑购买即将发布的iPhone 16的因素之一。让用户体验变得出色对任何新功能（在这个情况下是AI）融入日常生活至关重要。我期待Apple能够做到这一点。在处理速度改善之前，我更喜欢一个视觉上吸引人的屏幕。总结：苹果公司即将在9月9日发布全新的iPhone 16系列，此次发布会的重头戏将是Apple Intelligence。这项基于AI的功能将为用户带来全新的使用体验，例如智能创建电影记忆功能，不仅高效而且趣味十足。相比于三星和谷歌的AI，Apple Intelligence在用户体验上更为出色，通过引人入胜的动画设计，极大降低了等待时间带来的烦躁感。这样的用户体验可能会使其成为智能手机AI应用的领先者。 2024年被视为智能手机向AI手机过渡的重要一年，iPhone 16系列将在此过程中占据有利地位。尽管目前许多AI功能还处于测试阶段，但其充满了潜力，尤其是在用户体验和功能实用性方面。此外，随着AI技术的发展，更多的日常应用也在逐步实现，如谷歌和三星的相片编辑功能等。在用户体验方面，苹果通过出色的动画设计，使用户在交互过程中保持高度的兴趣和满意度，这也是吸引用户的关键之一。Apple Intelligence的推出可能会改变市场对AI的看法，并成为新的购买动因。总的来看，提升用户体验的同时，还需重视AI功能的实用性，这将是AI手机未来发展的重要方向。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！光年AI不仅能够帮助您实现智能化私域流量管理，还能通过强大的AI模型和灵活的工作流系统，助力各类平台实现流量增长和客户精准触达。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，轻松赢在AI时代。

如何让AI成为你实现健身目标的秘密武器

AI 和可穿戴设备正在提供更全面的个人健康和保健视角。那些对个人健身感兴趣的人不断寻找各种方法来提升他们的健康状况——从更好的营养、更好的睡眠、练习正念和冥想，到更深入地了解整体健康。因此，健身和保健行业成为了一个庞大的全球市场，AI 在这一领域的不亚于此。据麦肯锡的一项研究全球保健市场估计超过1.5万亿美元，年增长率在5%到10%之间。科技早已在健身行业中扮演重要角色。然而，现有的非认知技术手段如基础的卡路里跟踪器或步数计只能提供有限的个性化见解。借助AI，人们现在可以获得他们所需的个性化见解，从而提升健身和保健成果。从提供定制化锻炼计划的AI健身应用，到监控体力活动、心率和睡眠的可穿戴设备，这些设备都提供了个性化建议，AI正在提升人们对健康和保健的关注方式。AI在健身和保健领域的应用增强了现有技术，并通过数据驱动的见解提供了前所未有的新应用。可穿戴设备允许更多的监测可穿戴技术正成为现代人健身和保健之旅的一个重要组成部分。如今经常可以看到人们佩戴智能手表、项链、戒指等可穿戴设备，这些设备全天捕捉个人健康的各种数据。现在，在AI的帮助下，这些设备收集的数据变得更加有价值。可穿戴设备帮助提供更全面的个人健康视角。AI驱动的可穿戴设备全天提供实时数据，包括活动量、心率、燃烧的卡路里，甚至是睡眠数据。这些实时反馈帮助更好地理解整体健康状况，并允许用户在一段时间内主动追踪他们的健康旅程。例如，像Apple Watch这样的智能手表使用AI提供高度个性化的健康见解、追踪健身活动并监控心率。Oura Ring是一款智能戒指，使用AI追踪睡眠和日常活动。该戒指分析佩戴者随时间的模式，提供个性化的健康见解和建议，帮助改善睡眠和整体健康。 AI驱动的可穿戴设备还允许用户实时调整，以防止受伤、过度劳累，或推荐其他有助于健康和保健的调整。例如，一款可穿戴设备可能会检测到用户在增加跑步距离的过程中跑步姿势变差，从而提示跑者调整姿势或减速以避免受伤。AI驱动的可穿戴设备现在在帮助用户实现健身目标方面可以发挥至关重要的作用，提供精确且可操作的反馈。个性化项目锁定目标虽然没有人的健身目标是完全相同的，但传统的训练计划足够通用，可以吸引广泛的人群。在过去，提供个性化的训练计划既耗时又可能成本高昂。现在，AI正在帮助用户提供定制化的体验。AI驱动的健身应用正在根据个人数据（如年龄、健身水平、目标，甚至是日常活动模式）创建量身定制的锻炼计划。数字健身应用Aaptiv利用AI提供个性化的健身方案。它会考虑个人的锻炼偏好、健身目标以及当前的健身水平，并随着时间的推移调整计划。这种数据驱动的健身方法不仅帮助用户洞察他们的健康状况，还能进行他们喜欢的锻炼。 MyFitnessPal是一款热门的卡路里追踪应用，正在使用AI帮助人们保持他们的营养目标。追踪卡路里可以非常有助于一个人保持其营养目标，但当你外出在餐馆用餐或在朋友家享受家庭自制的美食时，没有营养信息的情况下，这也可能是耗时且困难的。借助AI和计算机视觉技术，用户现在可以拍摄他们的餐点，应用程序可以识别图像中的食物，从数据库中建议经过验证的食物，帮助用户准确追踪进餐，并保持其营养和饮食目标。近年来，冥想和正念越来越受欢迎，成为人们在忙碌世界中暂停片刻、专注于呼吸并重新整理的方式。许多应用程序涌现，帮助用户在正念之旅中提供指导，并协助他们进行冥想。Headspace是一款受欢迎的正念和冥想应用，正在使用AI分析用户在应用中的过去会话、个人偏好和行为，然后推荐内容，如不同的冥想会话、正念练习或睡眠内容，以满足个人当前的需求。该应用程序还使用AI根据用户反馈进行调整。它能够根据用户对其体验的评分调整冥想会话的难度或重点，并据此调整正念目标。 AI正在健身行业取得显著进展，提供个性化的训练计划、增强可穿戴技术、帮助人们更好地追踪饮食和睡眠。这些创新不仅使健身变得更加便捷和有效，AI还可以成为你实现健身和健康目标的秘密武器。总结：随着个人健身和健康管理成为热门话题，AI正在这一领域发挥重要作用。通过AI驱动的可穿戴设备，用户能够获得更为全面的健康数据，这些设备可以实时监测体力活动、心率和睡眠等信息，提供个性化的健康见解和建议。例如，Apple Watch和Oura Ring等智能设备不仅能追踪日常活动，还能分析用户模式，提供更深层次的健康洞察。此外，AI健身应用如Aaptiv和MyFitnessPal通过个性化的训练和营养计划，使用户能够更便捷地实现健身目标。 AI不仅提升了用户的健康管理体验，还通过数据驱动的方式提供更精准的个性化建议。这一趋势在冥想和正念训练领域同样显著，应用如Headspace利用AI根据用户的反馈和行为调整内容，优化冥想和正念练习的效果。总之，AI技术正不断推进健身和保健行业的发展，使复杂的健康管理变得更加简单高效。使用AI驱动的健身和健康管理工具，可以让用户获得前所未有的个性化建议和实时数据支持，从而更好地提升整体健康水平。在健身领域取得卓越成效的同时，若希望您的业务也能实现超常规增长，那么光年AI就是您的最佳选择。光年AI，智能化私域流量管理，让营销更高效。凭借强大的AI模型和灵活的工作流，光年AI助您精准触达每一个潜在客户，助力品牌全面提升，赢得市场先机。

如何使用TensorFlow构建AI模型

我们如何持续适应视觉-语言模型？

目前对于大型语言模型的研究和应用越来越受到关注。然而，这些模型只能处理文本数据，这在某些应用中限制了它们的用途。人类能够跨多种模式处理信息，例如书面和口头语言，以及对周围现实的视觉理解。我们期望模型也能具备类似的处理能力。视觉-语言模型能够同时处理文本和视觉数据，广泛应用于图像分析（例如，医学图像）、物体识别和更好的场景理解（例如，自动驾驶汽车）、为图像生成说明，回答视觉问题，讨论图像等多个领域…… 不幸的是，多模态模型与单模态模型面临相同的挑战。一旦训练完成，随着新的数据样本出现或数据分布改变，它们可能会变得过时。在我上篇文章中，我介绍了一般的AI模型的持续学习（Continual Learning, CL）方法。持续学习试图找出持续训练模型的方法，这可能是未来一种更可持续的解决方案。在本文中，我想探讨将 CL应用于视觉-语言模型（VLMs）的可能性——特别是对比语言-图像预训练（CLIP）模型。什么是CLIP？对比语言-图像预训练（CLIP）由OpenAI于2021年在自然语言监督下学习可迁移的视觉模型论文[1]中提出。 CLIP模型的目标是理解文本与图像之间的关系。如果你输入一段文字，它应该在给定的一组图像中返回最相关的图像。同样，如果你输入模型一张图像，它应该在一组可用文本中返回最契合的文本。 CLIP在一个大型的文本-图像配对数据集上进行了训练。通过对比学习，将匹配的文本-图像对在嵌入空间中拉近，而不匹配的对则分开。这种学习到的共享嵌入空间在推断过程中用于理解文本与图像之间的关系。如果你想了解更多关于CLIP的信息，我推荐这篇文章，它对CLIP进行了详细的描述。为什么视觉-语言模型需要持续学习？由于分布变化或新数据样本的出现，大型基础模型可能会随着时间推移而变得过时。重新训练这些模型既昂贵又耗时。TiC-CLIP论文[7]的作者指出，目前的评估实践常常未能在考虑时间演变数据时，捕捉性能差异。在图1中你可以看到，如果我们比较2020年前训练的OpenAI模型和2022年前训练的OpenCLIP模型，尽管它们在Imagenet上的稳健性（左图）差异不大，但在2014–2016年和2021–2022年的检索任务中却存在性能差距（右图），这表明OpenAI模型在应对时间演变数据时的零样本稳健性较差[7]。图1. 来自论文TiC-CLIP: 持续训练CLIP模型[7]的图像。此外，对于某些使用场景，如在线终身学习（OLL）[8]，持续学习可能是一个自然选择，其中数据来自连续和非平稳的数据流，并随着时间演变。最后，正如在[4]中指出的，CLIP 展现了显著的零样本能力，但对于某些领域，由于在预训练期间某些类别的数据不足，可能难以取得良好表现。挑战由于当前一些先进的视觉-语言模型需要越来越多的计算时间和资源，找到一种无需重新训练就能不断适应的方法似乎至关重要。然而，在持续适应这些模型的过程中存在一些挑战：灾难性遗忘 — 学习新任务可能会损害旧任务的表现。失去零样本能力 — 预训练模型可以展示零样本行为，即可以执行未接收过训练数据的任务，例如在没有在训练过程中见过图像类别的情况下对其进行分类。然而，这种能力可能在持续训练过程中丧失。文本与图像表示的错配 — 正如[12]的作者所指出的，在CLIP的持续学习过程中，多模态表示空间的对齐可能会恶化，进而导致长期表现下降。 CLIP 的持续学习方法关于如何改进多模态模型的持续学习方面，研究仍在进行。以下是一些现有的策略和用例：专家混合（MoE）为了持续训练 CLIP，[2]的作者提出了通过使用任务特定的适配器的 MoE 方法。他们在冻结的 CLIP 模型之上构建了一个动态扩展架构。这里的想法是随着新任务的训练，添加新的适配器。同时，训练分布判别自动选择器，以便在推理阶段，模型可以自动选择测试数据是应发送到 MoE 适配器还是预训练的 CLIP 进行零样本检测。 2. CoLeCLIP [4]的作者们关注开放领域中视觉-语言模型的持续学习问题 — 我们可能拥有来自多种已知和未知领域的包含新类别的数据集。应对开放领域的挑战对于 AI助手、自动驾驶系统和机器人等应用场景尤为重要，因为这些模型在复杂和不断变化的环境中运行 [4]。 CoLeCLIP 基于 CLIP 但调整用于解决开放领域问题。在 CoLeCLIP 中，每个任务都会在冻结的 CLIP 文本编码器上附加一个外部可学习的参数高效微调（PEFT）模块，以学习类别的文本嵌入 [4]。 3. 持续语言学习（CLL） [3]的作者指出，当前预训练的视觉-语言模型通常只支持英语。同时，创建多语言模型的流行方法成本高昂，且需要大量数据。在他们的论文中，作者提出通过使用 CLL 来扩展语言能力，其中语言知识是逐步更新的。 CLL-CLIP 使用一个可扩展的嵌入层来存储语言差异。它只训练令牌嵌入，并针对图像与多语言文本之间的对齐进行优化 [3]。作者们还提出了一种新颖的方法，以确保所有令牌嵌入的分布在初始化期间是相同的，并在后续训练期间进行正则化。你可以在他们论文的图2中看到这一过程的可视化。图2. 来自论文《通过持续语言学习包容和多样化CLIP的语言》中的图片 [3]。 4. 对称图像-文本调优策略（SIT）在[8]中，作者观察到在他们的在线终身学习场景中，参数高效调优（PET）期间文本和图像之间存在不对称性，这可能导致灾难性遗忘。他们提出使用SIT策略来缓解这一问题。这种方法仅在在线学习期间在当前批次内匹配图像和类别标签。目标是在不引入编码器之间的不对称性的情况下，保持CLIP的泛化能力，同时提高其在特定下游任务或数据集上的性能。持续学习模型的评估 CL的评估标准似乎仍在进步中。许多现有的评估CL模型有效性的基准在构建数据集时并未考虑时间因素。正如[7]所提到的那样，性能差距有时可能只有在我们重新创建测试数据的时间演变设置时才会变得明显。此外，许多现有的视觉语言模型评估基准仅关注单一图像输入，而没有测量多图像理解，这在某些应用中可能至关重要。[5]的作者开发了一个多图像评估基准，可以更细致地评估当前最先进模型的局限性和能力。持续学习并不能解决所有问题…… 像CLIP这样的视觉语言模型也有其缺点。在[6]中，作者探讨了CLIP的视觉嵌入空间与纯视觉自监督学习之间的差距。他们调查了嵌入空间中的错误匹配，即当图像不应该有相似编码时却有相似编码的情况。从他们的结果可以得出结论，如果一个预训练模型有弱点，那么当该模型被调整时，这些弱点可能会被传递。学习视觉表示仍然是一个未解决的挑战，视觉模型可能会成为多模态系统中的瓶颈，仅靠扩展无法解决像CLIP这样的模型的内在局限性。[6] 结论本文探讨了将持续学习应用于视觉语言模型的机会和挑战，重点是CLIP模型。希望本文能让你初步了解这种可能性，尽管持续学习似乎是未来AI模型的一个好方向，但要使其完全可用还有很多工作要做。如果你有任何问题或意见，请随时在评论区分享。下一次再见！图片由作者在Midjourney生成。参考文献 [1] Radford, A., Kim, J., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., \& Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (pp. 8748–8763). PMLR. [2] Jiazuo Yu, Yunzhi Zhuge, Lu Zhang, Ping Hu, Dong Wang, Huchuan Lu, \& You He. (2024). Boosting Continual Learning of Vision-Language Models via Mixture-of-Experts Adapters. [3] Bang Yang, Yong Dai, Xuxin Cheng, Yaowei Li, Asif Raza, \& Yuexian Zou. (2024). Embracing Language Inclusivity and Diversity in CLIP through Continual Language Learning. [4] Yukun Li, Guansong Pang, Wei Suo, Chenchen Jing, Yuling Xi, Lingqiao Liu, Hao Chen, Guoqiang Liang, \& Peng Wang. (2024). CoLeCLIP: Open-Domain Continual Learning via Joint Task Prompt and Vocabulary Learning. [5] Bingchen Zhao, Yongshuo Zong, Letian Zhang, \& Timothy Hospedales. (2024). Benchmarking Multi-Image Understanding in Vision and Language Models: Perception, Knowledge, Reasoning, and Multi-Hop Reasoning. [6] 盛邦童, 刘庄, 翟悦翔, 马毅, Yann LeCun, 与谢三宁. (2024). 《眼睛睁大了吗？探索多模态LLMs的视觉缺陷》。 [7] Saurabh Garg, Hadi Pour Ansari, Mehrdad Farajtabar, Sachin Mehta, Raviteja Vemulapalli, Oncel Tuzel, Vaishaal Shankar, 与 Fartash Faghri (2023). 《TiC-CLIP：CLIP模型的持续训练》。发表于 NeurIPS研讨会。 [8] 王乐园, 翔刘宇, 魏宇杰, 王云龙, 与何兆丰. (2024). 《CLIP模型是一种高效的在线终身学习者》。 [9] Vishal Thengane, Salman Khan, Munawar Hayat, 与 Fahad Khan. (2023). 《CLIP模型是一种高效的持续学习者》。 [10] 丁宇轩, 刘岭乔, 田春娜, 杨静远, 与丁昊轩. (2022). 《不要停止学习：朝向CLIP模型的持续学习》。 [11] Akash Ghosh, Arkadeep Acharya, Sriparna Saha, Vinĳa Jain, 与 Aman Chadha. (2024). 《探索视觉-语言模型的前沿：当前方法与未来方向的综述》。 [12] Ni, Z., Wei, L., Tang, S., Zhuang, Y., 与 Tian, Q. (2023). 《使用非对角信息的持续视觉-语言表示学习》。发表于第40届国际机器学习会议论文集。JMLR.org。总结：目前大型语言模型主要处理文本数据，但在人类处理信息时往往需要综合视觉和语言。因此，视觉-语言模型（VLM）得到了广泛应用，这类模型可分析图像、进行物体识别、生成说明和回答视觉问题。然而，这些多模态模型面临着与单模态模型相同的问题：随着时间的推移和新数据样本的出现，模型可能会过时。 CLIP是由OpenAI于2021年提出的一种对比学习模型，旨在理解文本与图像之间的关系。这一模型在训练时将匹配的文本-图像对拉近，而不匹配的则分开。然而，大型基础模型容易随着时间变得过时，且重新训练代价高昂。针对这一问题，提出了多种持续学习策略，如专家混合（MoE）、持续语言学习（CLL）和对称图像-文本调优策略（SIT），旨在提高模型的适应性。当前对CL模型的评估还在不断进步，许多现有标准未能考虑时间因素，导致性能差异未能及时捕捉。尽管持续学习被视为解决未来AI模型过时问题的潜在方法，但其实现仍面临挑战。用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！光年AI通过其强大的AI模型、自研知识库和灵活的工作流，帮您实现业务的超常规增长，显著提高营收并降低成本。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。

Google Keep 与其他记事应用的比较：AI 如何赋予其优势

在数字时代，记事应用已经成为组织思路、任务和信息的重要工具。随着移动技术和云计算的兴起，这些应用提供了跨设备的无缝同步，确保重要的笔记随时可用。在众多选项中，Google Keep 因其简洁性和与 Google 生态系统的集成而脱颖而出。然而，真正使它与众不同的是它利用人工智能（AI）来增强用户体验。本文探讨了 Google Keep 如何与其他记事应用相比，以及 AI 如何赋予它显著的优势。 Google Keep 概述 Google Keep 是一个基于云的记事应用，允许用户创建笔记、列表和提醒。它以其简约的设计和易用性而闻名，成为个人和专业用途的热门选择。该应用可在多个平台上使用，包括Android、iOS 和Web浏览器，确保用户几乎可以从任何地方访问他们的笔记。 Google Keep 的一些主要功能包括： 1. 语音笔记：制作语音笔记，并自动转录为文本，随时记录关键想法。 2. 提醒：允许用户添加时间或位置提醒，以保持他们的进度。 3. 标签和颜色：应用提供了标签和颜色编码功能，以便更轻松地检索和组建笔记。 4. 协作： Google Keep 允许用户分享笔记，并实时在同一笔记上工作，使其在团队任务和项目中非常有用。 Google Keep 与其他记事应用的比较尽管 Google Keep 确实是一个强有力的竞争者，但市场上还有许多其他记事应用，每个应用都有其优缺点。下面，我们将 Google Keep 与一些顶级竞争对手进行比较：Evernote、Microsoft OneNote、Notion 和 Apple Notes。 1. Evernote：以强大的搜索和丰富的功能闻名，非常适合高级用户。它提供高级文本格式化、网页剪辑以及与第三方应用集成的功能，但其复杂性和基于订阅的模式可能对寻找简单、低成本解决方案的用户构成挑战。与 Google Keep 不同，用户必须为高级功能支付订阅费用，这可能让一些用户望而却步。 2. Microsoft OneNote： OneNote 是 Microsoft Office 套件的一部分，因此功能丰富。它可以处理从文本格式化到支持多媒体文件以及与其他微软产品集成的所有任务。层次化的组织使其非常适合做大量详细笔记，但对于那些追求简洁的用户来说可能会让人感到困惑。尽管功能丰富，OneNote 的界面较为复杂，不如 Google Keep 那样易用。 3. Notion：不错，Notion 是一个超级可定制的软件，它将笔记和项目管理有机地融合在一起。它功能丰富，从数据库到协作，可能性几乎无穷无尽。另一方面，正因为 Notion 过于灵活，使得它比 Google Keep 更难上手。Notion 深受那些需要强大项目管理工具的用户的喜爱。如果只是寻求一种无压力的记事体验，Google Keep 的简洁性通常胜出。 4. 苹果备忘录（Apple Notes）：如果你和大多数忠实的苹果用户一样生活在苹果生态系统中，那么苹果备忘录是一个很棒的选择，主要是因为它能在苹果设备之间同步，并且支持文本格式化、附件和绘图工具。由于其iOS版本功能丰富，这使得其他平台的用户难以访问。相比之下，平台无关的谷歌Keep（Google Keep）则能被更多使用Android、iOS或甚至网络用户所访问，这是其优势所在。 AI赋予谷歌Keep的优势谷歌Keep通过几种方式引入了AI，以帮助用户改善体验并提高生产力。这些AI驱动的功能不仅使记笔记的过程更加便捷，还使谷歌Keep在与其竞争对手相比变得更加智能和直观。以下是一些使其脱颖而出的关键AI驱动功能： 1. 语音识别和转录：谷歌Keep的语音笔记功能使用了谷歌先进语音识别技术的最高精度，将口述文字转录成文本。这对于在移动过程中捕捉想法非常有用，无需手动输入内容。快速将口述思想转换为书面笔记的能力是一个显著优势，特别是对于那些经常在移动中的用户来说。 2. 智能建议：谷歌Keep中的人工智能可根据你的笔记内容建议合适的分类和标签。这优化了笔记的组织，并帮助你找到相关信息。例如，如果你总是有购物清单，那么谷歌Keep很可能会建议将该类笔记标记为“购物”。 3. 图像文字识别（OCR）：通过使用光学字符识别技术，谷歌Keep能够将图像中的文字转换为实际文本。这个功能使用户可以拍摄文档或手写笔记的照片并将其转换为可编辑的文本。谷歌Keep使拍摄白板或各种类型的文档照片并自动将其数字化变得容易，从而便于组织和管理。 4. 语境提醒：它能从你保存在笔记中的内容中提取关键内容并提醒你。例如，如果你写了一些关于会议的内容，它可能会建议你设置会议时间提醒。由AI筛选出来的重要信息和需要更多关注的内容，帮助你在工作中保持有条不紊。 5. 与谷歌助手的整合：谷歌Keep与谷歌助手整合，这意味着用户可以通过简单的语音命令添加笔记和提醒。在这种情况下，你可以腾出双手做其他事情，同时保持井然有序。例如，你可能在开车或做饭时，要求谷歌助手在谷歌Keep中为你做个笔记。这使得它对于繁忙的人来说是一个非常不可或缺的应用。 AI在记笔记应用中的未来随着AI技术的不断进步，我们可以预见到记笔记应用将会具备越来越高级的功能。以下是一些未来的发展，这些发展可以进一步增强像谷歌Keep这样的应用程序的功能： 1. 增强个性化推荐： AI 将根据用户行为和偏好提供高级个性化推荐和见解，包括为个人用户量身定制的笔记推荐、任务以及提高生产力的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：这将带来NLP能力的下一次进化，使得与笔记应用的互动更加直观。用户可以基于笔记内容进行查询并获得详细答案，从而使得工具更加生动和引人入胜。 3. 预测分析： AI 可以分析用户行为模式，预测未来需求并提供主动建议。例如，它可以提醒用户查看与即将到来的项目截止日期相关的笔记，或根据最近的活动建议创建新笔记。 4. 改进协作： AI 可以总结共享笔记，指出在小组讨论中变成行动项的关键想法。这可以提高团队生产力，并确保在协作项目中不会错过重要信息。在众多笔记应用中，Google Keep 因其简洁的设计、与 Google 工具套件的兼容性以及由人工智能支持的功能而显得尤为突出。尽管诸如 Evernote、Microsoft OneNote、Notion 和 Apple Notes 等应用各有其独特的优势，但 Google Keep 在语音识别、智能建议、图像文本识别和情境提醒方面的AI应用使其脱颖而出。同样重要的是，随着 AI 的进一步改进，这些功能将集成到笔记应用中，这意味着将有更多突破性功能提供更高效和更令人满意的用户体验。对于寻求一种强大且用户友好的笔记选项的人来说，Google Keep 是一个领先的竞争者。其易用性、智能功能以及与其他 Google 服务的无缝集成，使其成为具有多样需求和偏好的用户的优选。无论你是学生、专业人士，还是需要一个可靠方法来组织想法和任务的人，Google Keep 提供了一个吸引人的解决方案，利用 AI 优化笔记记录，使其更加智能和有效。随着 AI 持续改变数字工具的格局，Google Keep 在笔记记录领域引领创新潮流。常见问题解答 1. Google Keep 与其他笔记应用相比有何不同？ Google Keep 因其 AI 驱动的功能而显得与众不同，例如智能建议、基于位置和时间的提醒，以及与 Google Workspace 的无缝集成。与其他应用相比，这些功能使得组织和快速查找笔记更加高效。 2. AI 如何提升 Google Keep 的功能？ AI 通过提供个性化建议、预测文本和自动化组织来增强 Google Keep。这些 AI 驱动的功能帮助用户简化笔记记录过程，使创建、分类和检索笔记更加快速高效。 3. Google Keep 的 AI 如何提高生产力？ Google Keep 的 AI 通过提供智能提醒、优先级标签和情境笔记来提升生产力。这些功能帮助用户保持组织有序并跟进任务，而无需手动分类或记住任务。AI 驱动的建议和集成简化了工作流程，超越了基本的笔记记录能力，提高了效率。 4. Google Keep 的 AI 能否协助协作项目？是的，Google Keep 的AI通过共享笔记和实时更新增强了协作能力。AI功能如自动标记和搜索优化帮助团队快速找到和管理共享内容。这个协作优势使其与其他许多缺乏如此先进AI集成的笔记应用区别开来。 5. Google Keep在AI驱动的搜索方面与其他应用相比如何？ Google Keep 的AI驱动搜索凭借其先进的图像和文本识别功能优于许多竞争对手。它能够通过扫描图像并解读手写内容快速定位笔记，使得效率极高。而其他笔记应用通常提供不太先进的搜索功能，导致检索速度较慢且准确性较低。总结： Google Keep作为一款基于云的记事应用，凭借其简洁的设计、跨平台的使用体验以及与Google生态系统的深度整合，在众多记事应用中脱颖而出。其主要功能包括语音笔记、时间或位置提醒、标签和颜色编码以及协作功能，使得用户能够轻松管理和共享笔记内容。相较于Evernote、Microsoft OneNote、Notion和Apple Notes等应用，Google Keep以其易用性和智能化特性赢得了大量用户的青睐。尤其是其AI驱动的功能，如语音识别和转录、智能建议、图像文字识别（OCR）以及语境提醒，使记笔记变得更加便捷和高效。随着AI技术的不断发展，Google Keep未来将会具备更高级的个性化推荐、自然语言处理和预测分析功能，这些功能将进一步提升用户的生产力和使用体验。对于需要一个强大且易用的记事工具的用户来说，Google Keep无疑是一个优秀的选择。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。光年AI整合了国内外主流AI平台和自研的AI能力，帮助用户在获取流量和提升工作效率方面取得超常规的增长。通过智能化和灵活的工作流设置，光年AI不仅能极大提高营收，还能显著降低成本。让光年AI助力您的私域流量管理，开启AI时代的私域流量革命，全面提升品牌影响力。

心语：利用先进的大语言模型技术，革新评论生成，实现结构化叙事创作的前所未有的效率与质量

大型语言模型（LLMs）以其先进的文本生成能力而闻名，已经在教育、医疗和法律服务等多个领域得到了应用。LLMs有助于创造连贯且符合上下文的内容，使专业人员能够生成结构化叙述和有说服力的论点。它们在多种任务中的适应性使其成为生产高质量、领域特定内容的必备工具，尤其是在对文本输出的精确性和一致性有高要求的环境中。自然语言处理（NLP）面临的一个关键挑战，尤其是在评论生成方面，是模型需要满足特定且通常复杂的要求。虽然LLMs简化了文本生成的许多方面，但其在评论创作中的直接应用仍然具有挑战性。主要问题在于如何同时满足生成结构良好的叙述和原创且高质量的论点，并提供令人信服的证据。这种双重需求对于评论来说至关重要，因为论证质量和证据的可靠性是评价的关键。这项任务的复杂性在于需要这些模型在保持效率的同时，不牺牲内容的深度和相关性。现有的生成方法很难达到这种平衡。现有的评论生成方法通常依赖于ROUGE和BLEU等传统指标，这些指标衡量生成内容与参考文本的相似性。然而，这些指标并不足以评估评论的整体质量，特别是在结构健全性和逻辑一致性方面。尽管LLMs在生成流利文本方面表现出色，但它们常常难以保持连贯性和保证论点的质量，导致生成的内容虽可读但缺乏深度和严谨性，这限制了其作为有效评论的效果。这一限制突显出需要更复杂的方法来更好地满足评论生成的独特需求。来自浙江大学、先进算法研究所、东北大学、媒体融合生产技术与系统国家重点实验室和中国电信研究院的研究人员开发了心语（Xinyu），一个旨在提高中文评论生成效率和质量的创新系统。心语利用了LLMs的强大能力，但通过将评论生成过程分解为一系列步骤，超越了传统方法。这种方法使系统能够有效地应对任务的基础和高级需求。监督微调（SFT）和检索增强生成（RAG）技术是心语设计的核心，使系统能够生成结构良好且逻辑一致的叙述，同时制作出高质量、具备证据支持的论点。图片来源新隅采用的方法包括几个不同的组成部分。该过程以生成钉子为开端，快速而准确地总结事件细节，为后续步骤奠定基础。系统生成主要论点、支撑论点及相关证据。每一步都经过精心调整，以确保生成的内容与初始钉子和叙述结构在逻辑上保持一致。新隅的一个关键特点是其论点排序模型，该模型根据论点的新颖性和客观性对候选论点进行评分和排序，确保最有说服力的论点优先呈现。新隅还结合了一个证据数据库，包括来自事件和经典文献的最新信息，以支持生成准确且符合上下文的证据。图片来源该系统将评论员生成完整评论所需的时间从平均四小时降到了仅仅20分钟。这种效率提升了十倍，但并没有以牺牲质量为代价。相反，由新隅生成的评论在结构、逻辑和证据支持方面都达到了很高的标准，从全面的评估指标中可以看出。这种快速生成高质量内容的能力展示了其在评论生成领域，特别是在时间性和准确性至关重要的领域中的革命性潜力。总而言之，新隅的开发解决了评论生成中的独特挑战。新隅不仅提高了这一过程的效率，还确保输出结果保持高质量，结构良好，支持证据充足。减少评论生成所需时间的同时保持甚至提高内容质量，这一成果突显了新隅作为各领域专业人员有价值工具的潜力。新隅代表了利用NLP技术向更复杂、更具影响力的应用迈出的重要一步。总结：大型语言模型（LLMs）在多个领域展现了强大的文本生成能力，然而在评论生成方面仍然挑战重重。针对这一问题，来自浙江大学等多家机构的研究团队开发了“心语（Xinyu）”系统。该系统通过分解评论生成过程，并结合监督微调（SFT）和检索增强生成（RAG）技术，实现了结构良好且逻辑一致的叙述生成，确保高质量和证据支持的论点呈现。心语通过生成钉子、主要论点、支撑论点及证据的全流程，显著缩短了评论员生成评论的时间，从平均四小时降至20分钟而不牺牲质量。其关键特点包括论点排序模型和证据数据库，确保生成的内容深度、严谨并符合上下文。这一创新系统展示了在评论生成领域的革命性潜力，既提高了效率，也确保了高质量的输出，为各领域的专业人员提供了有力工具。光年AI，智能分析，助力私域流量高效增长。心语系统的成功应用证明了AI在优化工作流程、提升效率和生产质量上的巨大潜力。光年AI作为专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，整合了国内外的主流AI平台和自研AI能力，用强大的AI模型、自研知识库和灵活的工作流，满足各种流量增长需求。无论在哪个行业，只需选择一个应用场景并设置特定的AI工作流，即可轻松享受超常规的业务增长。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧！

使用MLOps进行AI部署的顶级公司

自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。各种背景的公司都在采用MLOps技术，以简化操作、提高模型效率和扩展AI解决方案。本文介绍了在AI部署方面表现突出的顶尖公司，它们的策略以及成功案例。使用MLOps进行AI部署的公司 1. 谷歌谷歌在MLOps领域处于领先地位，凭借其在云计算和机器学习研发方面的深厚投资脱颖而出。谷歌云中的AI和机器学习平台拥有一套完善的MLOps工具，包括AI平台流水线和Vertex AI。谷歌对MLOps的承诺体现在其产品和服务中，从谷歌搜索到谷歌照片，通过高效和稳健的MLOps框架支持持续改进和扩展。主要特征：谷歌的Vertex AI提供了一个集成环境，可以在其中开发、训练和部署机器学习模型。该平台从数据准备到模型部署，提供了完整的模型生命周期管理，并具有丰富的AutoML和超参数配置功能。此外，与谷歌云上的Kubernetes集成，允许灵活和可扩展的模型服务，这将简化在生产环境中的模型管理和升级流程。使用案例： MLOps实践对于谷歌的AI驱动服务来说是基础。例如，谷歌照片利用MLOps不断改进其图像识别算法，提高准确性，从而改善整体用户体验。使用Vertex AI，谷歌可以快速部署更新并在各个应用中保持高性能水平。 2. 微软微软在MLOps领域也表现出色，拥有Azure机器学习平台。Azure机器学习提供了一系列MLOps服务，用于开发、部署和监控模型。与Azure DevOps和GitHub Actions的紧密集成进一步提高了模型的持续集成和交付，从而使AI能够轻松支持整个开发生命周期的模型监控。主要特征： Azure机器学习具备自动化机器学习的内置功能，包括模型版本控制和实验跟踪等MLOps常见功能。与Azure DevOps的内置集成提供了完整的CI/CD流水线监控和日志记录。此外，Azure机器学习在模型开发和部署方面非常灵活，支持多种框架和多种语言。使用案例：微软的MLOps实践体现在其AI驱动的产品和服务中，包括微软Office和Azure认知服务。例如，Azure认知服务在其自然语言处理和计算机视觉模型中应用了MLOps，以为用户提供更好的功能和准确性。 3. 亚马逊网络服务 Amazon Web Services（AWS）是提供MLOps解决方案的重要供应商之一，其SageMaker平台整合了各种工具和服务，实现AI部署。SageMaker平台提供的服务包括模型训练、部署和监控服务，构成完整的MLOps功能集。AWS现今宣称其MLOps能力有助于企业运行可扩展且具成本效益的AI解决方案，可能是许多企业纷纷投入其机器学习生产环境的原因。主要功能： AWS SageMaker的主要功能包括自动模型调优、模型监控以及托管端点，确保预测结果不受干扰。它支持从数据集成和准备到部署和扩展的端到端机器学习管道。SageMaker还与其他AWS服务（如Lambda和S3）集成，提供更多的机器学习模型构建和部署能力。使用案例：所有亚马逊的MLOps实践都在其AI驱动的服务中得以体现，包括Alexa和Amazon Go。例如，Amazon Go利用MLOps管理和更新其计算机视觉模型，从而提供无收银员的购物体验，并确保产品识别的准确性和可靠性。 4. IBM 企业值得关注的顶级MLOps解决方案之一是IBM的Watson，用于部署和管理机器学习模型。Watson提供的工具专注于企业级解决方案，覆盖模型开发、部署和监控。IBM的MLOps能力特别设计用于支持复杂的AI工作流，并确保生产环境中性能的可靠性。主要功能：包括管理模型的功能、自动化的机器学习和部署管道。其平台重点在于企业集成，能够扩展大规模AI部署和复杂的工作流。支持各种机器学习框架，并具有与IBM云连接的功能，从而更好地发现、管理和部署模型。使用案例： IBM Watson的MLOps实践广泛应用于各行各业，包括医疗保健和金融。例如，IBM Watson Health利用MLOps开发和部署医疗影像和诊断领域的模型，从而提高医疗应用的准确性和效率。 5. DataRobot DataRobot是一个全自动的MLOps平台，缩短了机器学习生命周期。该平台提供统一的工具用于模型开发、部署和监控，通过自动化和模型性能改进提升各方面的生产力，快速推动AI部署。主要功能： DataRobot自动构建具有超参数调优和部署管道的模型。此类平台支持的自动化使用户在模型管理和更新方面更为高效，减少了构建模型所需的时间和精力。它还拥有强大的监控和性能管理工具，确保模型的准确性和可靠性。使用案例： DataRobot的MLOps实践对希望自动化并加快其机器学习工作流的组织非常有帮助。例如，通过DataRobot，金融服务公司可以更快地部署和管理用于欺诈检测的模型，从而提高操作效率和精度。结论不可否认，在这个AI进化的时代，MLOps已经成为任何有效AI部署的命脉。像Google的Vertex AI上的MLOps、微软、亚马逊、IBM和DataRobot的MLOps等大公司目前都在投资MLOps，以有效简化AI操作。MLOps为组织提供了管理机器学习模型的尖端工具和解决方案。考察这些前沿的MLOps平台可以帮助组织确定哪一个最适合其AI部署需求，从而推动领域创新。常见问题解答 1. 使用MLOps进行AI部署有哪些主要收益？优越的模型管理、平滑的部署过程以及更好的AI部署扩展性是MLOps带来的一些重要益处。通过实施MLOps实践，组织可以自动化重复任务，保持模型性能的一致性，并进行持续监控、更新和改进。所有这些操作使得AI运行变得高效可靠，从而企业能够在组织内扩展其机器学习解决方案，同时适应不断变化的数据和需求。 2. 谷歌的Vertex AI如何提供和支持MLOps实践？ Vertex AI通过提供一个集成开发环境来支持MLOps实践，用于设计、训练和部署模型。该平台提供了预定义的AutoML、超参数调优和端到端的模型管理功能。最终，这些功能与Google Cloud基础设施集成，使得模型部署设施具备可扩展性和灵活性。其工具自动化了MLOps工作流程，企业可以轻松管理和更新模型而不影响性能。 3. DataRobot的MLOps平台带给市场的最显著差异点是什么？ DataRobot的MLOps平台的独特之处在于它专注于自动化和效率。该平台配备了自动化模型构建、超参数优化和部署管道，减少了开发和管理模型所需的人工努力。由于平台关注自动化重复任务，DataRobot提升了生产力并加速了AI部署过程。此外，凭借强大的监控和性能管理工具，确保模型的准确性和可靠性，这是一个适合希望扩展MLOps流程的组织的强大解决方案。 4. 微软的Azure Machine Learning如何与DevOps工具集成？微软的Azure Machine Learning通过与Azure DevOps和GitHub Actions等DevOps工具集成，支持更高级的机器学习模型的持续集成和交付。这样的集成提升了从测试到部署的模型开发过程的顺畅性，实现了AI的可靠和一致运行。Azure Machine Learning对CI/CD管道的支持使更新和部署自动化，从而简化了MLOps工作流程，并提高了管理机器学习模型的整体效率。 5. 实施MLOps的最常见挑战是什么？在实施MLOps时，一些最常见的挑战包括管理机器学习工作流的复杂性、模型的可复现性以及与企业IT现有基础设施的集成。此外，模型在性能维护方面也很有挑战性，同时在数据质量和安全性方面也存在问题。面对这些问题的组织应投资于强大的MLOps工具，设计明确的程序和最佳实践，并促进数据科学家和IT团队之间的协作，以实现成功的AI部署和管理。总结： AI技术已成为主流，MLOps（机器学习运维）在生产环境中部署和管理机器学习模型方面发挥着关键作用。全球顶尖公司，如谷歌、微软、亚马逊、IBM和DataRobot，都在MLOps领域表现出色。这些公司通过其完善的MLOps工具和平台，使AI模型的开发、训练和部署变得更加高效和可扩展。例如，谷歌的Vertex AI和微软的Azure机器学习平台，为企业提供了集成开发环境和自动化功能，简化了AI操作流程，提高了整体效能。在应用方面，这些公司通过MLOps技术不断优化其AI驱动的产品和服务，如谷歌照片的图像识别算法、微软Office的自然语言处理能力、亚马逊Alexa的语音识别和IBM Watson Health的医疗影像分析。MLOps不仅提升了AI模型的性能和准确性，还极大地降低了维护和更新的复杂度，确保各类AI应用在生产环境中稳定高效运行。私域流量AI化，光年AI让您的客户触达更精准。在获取流量的过程中，如果加入AI的能力，可以让业务取得超常规的增长。光年AI是一个专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，既能极大提高营收又能显著降低成本。它整合了国内外的主流AI平台和自研了很多AI能力，应用于各个APP平台的流量增长。使用者只需选择一个应用场景，并设置特定的AI工作流即可开始使用。光年AI的特点包括强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，从而满足各种流量增长的需求。

Leonardo 评测

Leonardo 是一个老牌的图像编辑平台，自2022年底消费者AI革命开始后不久就上线了。这个澳大利亚服务的独特之处在于其庞大的功能集和高质量的输出，同时为免费和付费用户提供选择。这些功能适用于特定任务，从市场营销和社交媒体材料到平面设计和室内设计。虽然这些工具并不比其他平台有太大区别，但其展示和易用性却脱颖而出。 Leonardo有一个很棒的界面，在日常使用中非常容易上手。虽然像Canva和Adobe Firefly这样的产品在用户数量和声誉上可能占优势，但未来几个月或几年内，Leonardo肯定是一个值得关注的平台。我尝试了完整的包，尽可能多地测试了各种功能，以确定这种多功能性是否会导致速度或图像质量的损失。 Leonardo评测：初次印象 (图片来源：Leonardo) 你可以使用任何常见的账号，如苹果、谷歌、微软或电子邮件来注册账户，注册时你可以选择不同的计划，范围从0美元的免费计划到每月12美元的学徒计划和60美元的大师计划。不同计划涵盖的生成速度、每月代币数量以及每30天可以训练的自定义模型数量有所不同。免费计划每天提供150个代币，大约可以生成10到20张图像。一旦注册成功，你将看到一个比东京周五晚上的火车站还要忙碌的主页。页面上的每一寸地方都被各种服务、工具、指南和用户示例占据。这并不是一件坏事，但一开始可能有点令人不知所措。不过，深呼吸一下并跳进去，因为乐趣就在这里开始。 Leonardo评测：使用体验 (图片来源：Leonardo) 本质上，Leonardo 只是一个AI图像生成和编辑器，但你可以选择的功能却非常丰富。例如，从首页仪表板上你可以生成图像、涂鸦图像并让AI重新创建一个合适的版本、随着你输入文字即时生成图像，还可以编辑、升级并将图像转化为视频。光是选择要做的事情就已经让人精疲力尽。我认为最有趣的建议是进入页面顶部的实时生成菜单选项。然后点击底部的提示框，准备好被惊艳吧。输入一些文字，图像会在你输入的同时出现，提示越长越详细，图像就越复杂和/或准确。这简直是疯了。然后你可以调整页面上的元素和类型设置来自定义结果。太棒了。这不是市场上唯一的即时图像生成工具，但绝对是其中之一。默认的图像生成选项也非常强大。Midjourney 可能在图像连贯性和美观度上占据了优势，但就整体的强大和灵活性而言，Leonardo领先于市场上的任何东西。例如，Ideogram服务非常强调其文字处理能力，但Leonardo也通过新的Leonardo Phoenix模型很好地处理文字。当然，这很大程度上归功于底层的Stable Diffusion 3升级，但这只是展示了图像生成器在短短几个月内取得的巨大进步。 (图片来源：Leonardo) 我输入了一个提示： “19岁城市脏朋克滑板少年，衣着邋遢，靠着墙，雨天，穿着前面有’Rock The Kasbah’字样的T恤。” 平台的提示增强器将提示语升级为 “一个19岁的朋克滑板少年，在雨天的小巷里散发着都市颓废的气息，靠在一堵陈旧的砖墙上。他破烂的衣服完美地体现了他的叛逆精神，一件破旧的T恤上大胆地写着 “Rock The Kasbah”。这张可能是照片的引人注目的画面，捕捉了这个年轻人的尖锐存在，每一个细节都如电影般精雕细琢。被雨水浸湿的路面反射出附近路灯的霓虹光芒，为场景增添了阴郁的氛围。从他杂乱的头发到他身旁的磨损滑板，每一个复杂的特点都被逼真地呈现出来，将观众沉浸在一个粗糙的都市叙事中。” (图片来源: Leonardo) 结果非常出色，并且在30秒内生成。当然，有些部分仍然需要调整，这是正常的。文本质量非常好，提示语的遵从度也很高，尽管有些生成的图像姿势有些奇怪。AI显然有点像个柔体杂技演员。但这就是画布编辑器的用武之地。这可能是任何在线AI图像平台上最全面的编辑器之一。它允许你更换模型，进行图像内绘或外绘，改变画布尺寸并擦除图像上的元素。你真的可以尽情发挥，自定义生成的图像。 (图片来源: Leonardo) 你始终会受到所选图像模型功能的限制，但这不会导致问题，因为有数百种Leonardo和社区模型供你选择。这些模型包括传统选项，如动漫和摄影，还包括一些有趣的非主流模型，如K-Pop偶像和3D旅行角色。使用编辑器的方法是加载一张图像，然后选择你需要的工具。我发现最初大量的选项有些令人望而生畏，但耐心一点并使用优秀的 Leonardo帮助指南，我在测试中能取得不错的效果。画外绘制非常容易，使用焦点模式编辑图像的小部分也同样简单。然而，使用内绘来修复一些生成错误比预期要难得多。无论我选择什么设置来编辑或擦除小部分，结果几乎总是令人失望。Leonardo并不是唯一受此问题困扰的应用程序，Stable Diffusion模型也常常在这些测试中失败，可能是因为模型在读取图像上下文时遇到了困难。我认为这是一个需要改进的地方。类似的问题也出现在运动功能上，该功能声称可以从静止图像创建动画。它仍然非常随意，我的结果几乎总是要么搞笑要么完全失败。我怀疑这可能只是反映了当前图像转视频技术的初级阶段。一些简单的旋转镜头效果通常还不错，但其他的就令人头疼了。 (图片来源: Leonardo) 对于商务用户而言，Leonardo工具包中最有用的选项之一是训练与数据集功能。它允许你微调自己的品牌数据集，从你自己的营销资源中获取图像。这使你能够按需重现你的品牌形象，非常适合需要制作新的社交媒体、广告或营销内容的情况。 (图片来源: Leonardo) 不幸的是，除非你已经有了强大的品牌存在或想要建立一个强势的产品风格，否则它不会有太大的帮助，因为目前微调模型无法在图像旁边生成连贯的文本。所以基本上你最好使用默认的Leonardo Phoenix模型来创建更通用的鞋子、披萨片或咖啡的照片，并在后期使用Canva添加你自己的设计元素。但微调是一个未来值得关注的有趣工具，当技术追上来的时候。 Leonardo评测：综述我真的很喜欢Leonardo。它还不是一个爆款产品，因为图像生成和编辑目前还有一些小问题尚未解决。但是当它命中目标时，绝对可以与市场上的任何产品媲美。我对任何AI生成器的一项标准测试是创建一个“美丽的老虎”，到目前为止，只有Midjourney一次通过真正达到了这个标准。但Leonardo也如此。它创造了一个壮丽的老虎头像肖像，在理想的布景中，这让我感到惊讶。除了这种极高的保真度，额外的工具更是锦上添花。将一系列选项集中在一个界面中是非常方便的，尤其是对于忙碌的专业人士来说。其中一些，如运动、纹理和微调显然还在开发中，但其他的确实非常有用。实时编辑、提升分辨率和扩展工作非常出色，选择的模型选项也非常丰富。总的来说，这是一个坚实的、专业的AI图像生成平台，并且不断改进。它易于使用，灵活，并且考虑到其他提供的功能，性价比非常高。哦，我提到它速度快了吗？我期待看到随着底层技术的成熟和发展，接下来会有什么新功能。总结： Leonardo是一个功能全面的AI图像生成和编辑平台，自上线以来备受用户好评。其独特之处在于丰富的功能集和高质量的输出表现，适用于市场营销、社交媒体、平面设计和室内设计等多种应用场景。虽然市场上也有类似的产品，但Leonardo以其出色的界面设计和易用性脱颖而出。你可以通过不同的订阅计划自由选择，最基础的免费计划每天提供150个代币，能够生成10至20张图像。 Leonardo的使用体验充满乐趣和惊喜，从实时生成菜单到详细提示框，让用户随输入文字即时生成图像。它的图像生成选项多样，并支持复杂自定义设置，虽然仍有部分细节需要改进，但整体表现令人满意。此外，其画布编辑器功能强大，允许用户对图像进行内绘、外绘以及更换模型等多种操作，特别适合重视图像细节的用户。然而，Leonardo在一些新兴功能如运动和微调模型上还有待改进，但这并不影响其成为市场上一个有竞争力的AI图像生成平台。特别值得一提的是，其训练与数据集功能非常适合商务用户，通过微调品牌数据集，实现品牌形象的按需重现。在获取流量的过程中，如果加入AI的能力，可以让业务取得超常规的增长。光年AI，智能分析，助力私域流量高效增长。

Nectar AI 融资390万美元用于构建沉浸式AI伴侣

Nectar AI，一个身临其境的人工智能陪伴平台，今日宣布获得390万美元的融资。这轮种子轮融资由Mechanism Capital和Karatage共同领投，其他参投方包括Synergis、Maelstrom（Arthur Hayes）、Builder Capital, Baboon和Decima。值得注意的天使投资人包括Tekin Salimi和George Lambeth（Dao5）、Albert Chon（Injective联合创始人）、Charles Lu（Espresso Systems联合创始人）、Gabby Dizon（YGG联合创始人）以及其他几位加密领域的重要人物。这笔资金将用于扩展团队，包括在AI和协议方面进行关键招聘，同时增加新伙伴和附属伙伴的合作能力。 Nectar AI的使命是让用户创建和互动的AI伴侣感觉与现实无异。借助最新的生成式AI和Web3技术，Nectar AI允许用户创建无审查和可复制的多模态AI伴侣，可以是现实风格或动漫风格。用户可以通过检测用户意图并在几秒内用图像或文字作出适当的回应，在无人可比的深度上自定义他们的角色。平台还提供生成式AI视频创建，并且即将推出更深入的视频和语音消息功能。未来，用户将能够将他们创建的伴侣迁移到链上，赋予他们对资产的全面知识产权以及无权限地进行货币化的能力。目前，超过50万用户在平台上创建AI故事和伴侣，这允许故事讲述者创建从中世纪冒险到各种不同遭遇的丰富而动态的角色扮演体验。伴侣是AI生成的代理，可以在任何这些故事中扮演角色，类似于为电影选角的女演员。 Nectar社区的成员们赞扬该平台能够制作无审查的沉浸式内容用于娱乐和情感支持。一位用户表示：“最近的更新让我能将我的照片转化为伴侣。这项新的功能激发了我制作一支以其中一个为主角的音乐视频的灵感。Nectar是一个对创作者非常友好的平台，我非常期待更多的更新并最终货币化我的资产。” Nectar AI的联合创始人Keccak和Zi首次在斯坦福大学相遇，并于2023年8月开始合作。此前，Keccak帮助启动了一个著名的AI和加密基金，而Zi在Meta和L1区块链上对逼真的合成面部生成做出了重大贡献。Nectar正致力于开发一套新的协议，计划在今年晚些时候发布，以实现链上AI代理的金融化。关于Nectar Nectar AI正在构建未来的人与AI互动。我们相信这些体验应该是无审查且身临其境的，我们的旗舰产品允许用户创建个性化和多模态的AI伴侣。拥有超过50万用户，Nectar AI的使命是成为创建AI资产的最强大的去中心化平台，并且提供链上和链下整合的体验。Nectar AI由斯坦福大学毕业的Keccak和Zi于2023年创立，创始团队成员来自顶级公司和协议。总结： Nectar AI，一个创新的人工智能陪伴平台，近日成功获得390万美元的种子轮融资，由Mechanism Capital和Karatage领投，其他投资人包括Synergis、Maelstrom（Arthur Hayes）、Builder Capital, Baboon和Decima等。资金将用于团队扩展和AI及协议领域的关键招聘，同时提升合作伙伴的能力。 Nectar AI的使命是打造与现实无异、可定制的AI伴侣，利用最新的生成式AI和Web3技术，使用户能够创建无审查、可复制的多模态AI伴侣。这些AI伴侣可以是现实风格或动漫风格，能够迅速响应用户的意图。超过50万用户已在其平台上创建了各种AI故事和伴侣，提供丰富而动态的角色扮演体验。用户还可以将这些伴侣迁移到链上，实现资产的货币化。 Nectar AI的联合创始人Keccak和Zi于2023年始于斯坦福大学，他们分别在AI和区块链领域有着丰富的经验。Nectar AI正计划在今年晚些时候发布新的协议，以实现链上AI代理的金融化。Nectar社区高度评价该平台的无审查沉浸式内容，许多用户表示新功能激发了他们的创作灵感。与Nectar AI类似，光年AI同样致力于通过AI实现流量增长和提升效率。光年AI，智能分析，助力私域流量高效增长。作为一个专注于AI驱动私域流量的平台，光年AI整合了国内外主流AI平台和自研AI能力，用户只需选择一个应用场景并设置特定的AI工作流即可开始使用。光年AI的特点包括强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，从而显著提高营收并降低成本。在获取流量的过程中，加入AI的能力可以让您的业务取得超常规的增长。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧。