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近两年前OpenAI发布ChatGPT以来，世界已经见证了人工智能在认知和利用方面的转变。这一工具引发了生成式AI革命，很快成为轰动全球的话题，促使世界各地的人们探索其功能。随着最初的激动情绪渐渐平息，现在是时候审视全球公众如何使用这项技术了。波士顿咨询集团的CCI全球消费者情绪调查2023 由Voronoi分享提供了宝贵的见解，揭示了各国ChatGPT使用中的有趣模式。
关于ChatGPT使用的统计数据（图片来源：visualcapitalist）
令人惊讶的事实一览：
摩洛哥的高使用率： 摩洛哥排名第二，有38%的人口使用ChatGPT，考虑到摩洛哥通常不被认为是全球技术中心，这可能出人意料。这表明该地区在人工智能方面有着强大的、也许不太被重视的参与度。
阿根廷的位置： 阿根廷与巴西和印尼并列使用率均为32%，跻身前五。考虑到阿根廷通常不被认为是高科技采纳度的国家，这一点尤其值得注意，与美国或德国等国家相比更是如此。
科技发达国家的低使用率： 像日本（19%）、德国（18%）和法国（18%）等以科技进步闻名的国家，其使用率却低于许多新兴市场。这可能令人惊讶，表明文化因素或不同的技术优先级可能影响着人工智能的采纳。
印度的领先地位： 尽管由于印度庞大的IT行业，其领先地位可能在一定程度上是预料之中的，但它以45%的显著差距领先，这仍然值得注意。这突显了该国快速的数字化转型和强劲的人工智能技术采纳率。
美国的使用率： 美国通常被视为技术创新的前沿，但其使用率（23%）低于印度、摩洛哥甚至菲律宾等国家，这表明尽管是人工智能开发的中心，但是普通民众可能没有预期中那样快速或广泛地采用ChatGPT。
年轻国家引领潮流
从数据中浮现出的一个显著趋势是，年轻国家，即中位年龄较低的国家，正处于ChatGPT采纳的前沿。印度位居榜首，有45%的受访者使用这一AI工具。这并不完全令人意外，考虑到印度蓬勃发展的IT行业，像ChatGPT这样的工具能显著提升生产力和创新能力。这些国家中年轻且擅长技术的人群似乎不仅在娱乐方面使用AI，更是在实际和专业上。
摩洛哥以38%的ChatGPT使用人口紧随其后，这反映了该国对数字创新的日益兴趣。同样，阿联酋、阿根廷和巴西的使用率也很高，徘徊在32-34%之间。这些国家如同印度，拥有快速发展的技术生态系统，人工智能在各个行业中日益被视为宝贵资产。
从数据中浮现出的一个显著趋势是，年轻国家，即中位年龄较低的国家，正处于ChatGPT采纳的前沿
实用与娱乐之分
ChatGPT的使用方式在不同地区显著不同，凸显了在AI使用方法上的文化鸿沟。在印度和菲律宾这些ChatGPT使用率较高的国家，AI工具往往用于特定的、目标明确的任务。例如，用户可能依赖ChatGPT来协助研究、提供虚拟个人助理服务或简化工作流程。这反映了一种实用的AI使用方法，在日常任务中整合技术以提高效率。
另一方面，在美国和德国等ChatGPT用户比例较低（约18-23%）的地区，该工具往往更为随意地使用。根据BCG调查，许多这些国家的受访者倾向于“随心所欲地使用它”，更多的是为了娱乐或探索，而不是作为日常重要工具使用。这种使用差异凸显了受文化、经济和技术因素影响的人工智能整合程度的不同。
满足未满足需求
对于那些视人工智能为不只是新奇事物的人而言，这项技术是解决未满足需求的强大工具。这可能包括创建个性化的财务计划、找到量身定制的推荐，甚至寻找匹配其偏好的特定产品。人工智能提供定制化解决方案的能力是推动其在ChatGPT使用率较高国家中得到采用的关键因素。
相比之下，在使用率较低的地方，这种潜力仍然未被充分利用，许多用户尚未探索AI的全部功能。随着越来越多的人开始意识到像ChatGPT这样的工具的实际好处，我们可能会看到这些地区逐步转向更广泛、更具有目的性的AI使用方式。
工作中的AI：全面指南
地区间对AI情绪的差异
虽然世界许多地方对人工智能的热情是显而易见的，但对技术的情绪显著不同。根据BCG调查，全球约40%的受访者对AI表示兴奋，视其为积极变革的工具。然而，28%的受访者感到矛盾，或许是在好处和AI潜在风险之间纠结。同时，29%的人表示担忧，可能是由于对工作被替代、隐私问题或AI对社会的更广泛影响的恐惧所驱动的。
这些复杂的情感在ChatGPT的采纳率中得到了反映。在像印度和阿联酋这样对AI充满热情的国家，较高的使用率与对技术的较为乐观的态度相对应。反之，在对AI担忧更为突出的地区，如部分欧洲地区，则较低的使用率表明他们对AI的采纳持更为谨慎的态度。
ChatGPT的使用方式在不同地区显著不同，凸显了在AI使用方法上的文化鸿沟
未来会怎样？
展望未来，人工智能采纳的轨迹可能会受到技术进步、经济状况和文化态度的组合作用所影响。在年轻的、快速发展的国家，可以预期AI使用的持续增长，驱动这一增长的是专业和个人需求。这些地区可能会率先将AI整合到日常生活的各个方面，从工作到休闲。
相比之下，在目前更为随意地使用AI的国家，可能会逐渐转向更为有目的的技术应用。随着人们越来越熟悉AI的功能，新奇感可能会逐渐消退，取而代之的是更为实际的使用方式。这可能导致这些地区采纳率的上升，特别是随着AI工具变得更易访问和用户友好。
将机器学习运维引入人工智能驱动的医疗领域，这创新了医疗数据管理，提高了分析能力，并简化了其应用。由于人工智能的发展势头增加，MLOps在机器学习模型的管理和操作中变得越来越重要。本文解释了MLOps将如何引领医疗行业，其累积的好处以及在人工智能驱动的环境中面临的挑战。
什么是MLOps？
简单来说，MLOps是一种机器学习运维文化，包含一系列实践和工具集，可以加速与机器学习模型推向生产、监控和管理相关的流程。它是将DevOps的实践引入到机器学习工作流程中，将AI模型正确注入商业流程中，以便连续增加商业价值。
在医疗领域，MLOps确保了机器学习模型完整生命周期的有效管理，从开发到部署、监控和维护。
将人工智能引入医疗行业的MLOps
提高诊断准确性
人工智能医疗解决方案通过更准确和及时的信息重新设计诊断。在这方面，MLOps在保持这些AI模型的可靠性和有效性方面起着重要作用。例如，医学影像和诊断中的AI模型需要经常更新以适应新数据和医学领域的新进展。它实现了模型的持续集成和交付，确保性能最佳并提供准确的结果。
自动化工作流程：让医疗行业工作更轻松
这就是人工智能如何帮助自动化这些活动，从而提高医疗效率。MLOps旨在实现由数据科学家开发的机器学习模型的过程自动化，并集成到现有医疗系统中。它可以自动化一切——从患者数据管理到排程乃至初步诊断评估。这样一来，医疗专业人员可以将注意力集中在更严重的问题上，从而提高患者护理质量并有效运行系统。
更好的患者结果
大量关于患者的数据可以被由MLOps驱动的AI模型消费，以提供有助于更好结果的预测。例如，疾病爆发、患者恶化和可能的并发症等的预测模型使人们能够及时采取干预措施。
这些模型由MLOps不断更新和验证，以确保其对患者护理的可靠性和效果，从而允许提供者做出更好的决策，从而获得更好的健康结果。为了实现这一点，它将启用实时数据。
确保合规性和安全性
医疗行业承载着数据安全和法规合规的重担。MLOps可以通过在管道中引入紧密和完整的安全协议并确保AI模型遵守旨在管理数据隐私、模型透明性和定期审计以符合法规（如HIPAA）的规定来维持这些标准。
MLOps确保患者数据的安全，并且患者可以信任涉及人工智能技术的医疗解决方案按预期执行。
支持可扩展性
另一个限制AI在医疗机构中被更多采用的障碍是规模。通过MLOps，ML扩展所需的基础设施和工具的应用将通过提供所需的计算资源、管理大量数据以及在不同医疗设施中部署模型来实现。
因此，考虑可扩展的解决方案以实现医疗领域增强的AI需求变得至关重要，同时在数据和用户数量增加的情况下，以有效的方式维护模型。
相比之下，医疗行业中MLOps实施的创建面临一些重要挑战，包括整合和高质量数据的问题。这是医疗MLOps面临的最大挑战之一。
如何在整合不同来源的同时实现高质量数据。传统上，医疗数据来源多样，如EHRs、影像系统和可穿戴设备。
为了使AI模型蓬勃发展，所有这些数据都应准确、完整且可互操作。数据质量低下将意味着不准确的预测和不可靠的结果；因此，应建立健全的数据管理实践。
模型的更新和维护：模型需要不断更新和维护以保持有效。这意味着，在医疗领域，模型必须定期重新训练新数据并解决可能发生的相关问题。
因此，MLOps实践应纳入模型监控、版本控制和及时更新模型的机制，以便模型继续产生可靠的结果。否则，性能会下降，或者如果不维护，模型可能会变得不准确。
伦理和偏见考虑：由于AI模型可能继承训练数据中的偏见并无意中延续它们，需要制定策略来检测和随后的缓解，并在MLOps中定期进行伦理审查，涉及多样化的数据集和公平算法。
任何迈向AI在医疗领域有效运作的步骤都应着眼于使AI模型公平且无偏，增强潜力，建立信任，并确保医疗结果的公平性。这也将非常耗费资源，因为MLOps需要劳动力、计算资源和投资规模。因此，基于这一领域的需求，健康领域的组织必须在整体预算和运营限制下优先考虑这些需求，以便能够成功地适应和满足MLOps的要求。
资源必须分配给不同的项目和任务，因此，至关重要的是帮助健康领域的不同从业者或研究人员从MLOps中获得最大利益，同时确保总拥有成本保持最低水平，并应对其他相关的操作挑战。
MLOps在医疗领域的未来前景
与边缘计算集成
边缘计算将在其源头上实时处理数据，使现有的延迟水平减少，使AI模型的响应速度更快。更重要的是，MLOps作为模型管理和部署战略中的一个组成部分，将使医疗变得高效。更快速的数据处理将非常快速地提供改善患者护理的洞见。
模型可解释性
随着AI模型变得越来越复杂，信任将通过确保未来导向的MLOps实践中的可解释性和透明性来实现。未来导向的MLOps实践应致力于开发方法，使AI模型对健康提供者和服务的公众能够理解和解释。
这些将源自于在健康提供者与AI解决方案之间的信息决策能力和合作提升，进一步提高这些解决方案的互操作性。这无疑将需要健康、技术和MLOps解决方案监管的各主体之间的协作方式，使它们能够相互操作。
它使处理健康的所有系统之间的集成变得容易，人工模型在其中的整体效率最大化。改进的互操作性导致与当前分散的健康传递更容易的数据共享和协调。
通过MLOps，开发更多通过AI模型进行患者护理的积极参与得以实现，这些模型允许个性化治疗计划、远程患者监控和面向患者的应用程序使用AI进行洞见和有意义的推荐。积极的患者参与使患者在健康方面采取主动，从而提高医疗干预的总体效率。
结论
MLOps可能会成为游戏规则改变者，AI驱动的健康解决方案迫切需要优化诊断，简化工作流程，并确保更好的治疗效果。然而，数据质量问题与模型操作化或维护及伦理问题相结合，需要解决才能释放这种潜力。
然而，随着技术不断改进，MLOps将随之提升；因此，更多的创新潜力将进一步带来更大的健康进步。
常见问题
1. MLOps在AI驱动的医疗中扮演什么角色？
MLOps促进了医疗中机器学习模型的部署、监控和管理。它确保AI模型有效地集成到医疗系统中，提供一致的价值并提高诊断准确性、工作流程自动化和改善患者的治疗效果。
2. MLOps如何提高医疗中的诊断准确性？
MLOps通过启用定期更新和持续集成，帮助维护用于诊断的AI模型的可靠性和有效性。这确保模型包含最新的数据和医学进展，提供更准确和及时的诊断信息。
3. 在医疗中实施MLOps的主要挑战是什么？
主要挑战包括整合不同的数据源、维护和更新模型、解决伦理和偏见问题以及管理资源分配。克服这些挑战对于MLOps在医疗中成功实施和运行至关重要。
4. MLOps如何增强患者参与度？
MLOps支持开发提供个性化治疗计划、远程监控和面向患者的应用程序的AI模型。这些进展使患者能够积极参与他们的医疗保健并获得可操作的见解，从而改善整体健康管理水平。
5. 医疗行业中MLOps的未来趋势是什么？
未来趋势包括与边缘计算的集成以实现实时数据处理、模型可解释性的进步、医疗利益相关者之间增加的协作和互操作性以及通过AI驱动的解决方案增强患者参与度。
微软通过新的 Phi-3.5 系列在 AI 领域迈出了新的一步，提供了三种为不同任务设计的最先进模型。这些模型不仅功能强大，而且用途广泛，使开发人员能够轻松处理从基本编码到复杂问题解决，甚至视觉任务。无论您是使用有限资源，还是需要高级的 人工智能 功能，Phi-3.5 系列模型都能满足您的需求，以下是一个快速概览。
解析微软的Phi-3.5模型
微软最新发布的 Phi 3.5 系列引入了三种先进的 AI 模型：Phi-3.5-mini-instruct、Phi-3.5-MoE-instruct 和 Phi-3.5-vision-instruct。每个模型都是为特定需求而设计的，从基本逻辑推理到高级多模态任务处理。
所有三个微软 Phi-3.5 模型都在 MIT 许可下发布，这允许开发人员在几乎没有限制的情况下使用、修改和分发这些模型。这种开源方法支持广泛采用，并促进了各个应用和研究领域的创新。
Phi-3.5 Mini Instruct：高效紧凑
微软 Phi-3.5 Mini Instruct 模型在计算资源有限的环境中表现出色。拥有 38 亿参数，专为需要强逻辑推理能力但不需要大量计算能力的任务而设计。使用 512 个 H100-80G GPU 训练了 3.4 万亿个标记，耗时 10 天。
主要特点：
参数： 38 亿
上下文长度： 128k 个标记
主要用途： 代码生成、数学问题解决、基于逻辑的推理
性能： 尽管尺寸较小，它在多语言和多回合对话任务中表现出色。它在测量长上下文代码理解的基准测试 RepoQA 中表现优异，超过了 Llama-3.1-8B-instruct 等类似尺寸的模型。
Phi-3.5 Mini Instruct 的高效设计使其在资源受限的情况下仍能提供强大的性能。这使其适合在计算资源有限但仍需要高性能的情况下部署。
Phi-3.5 MoE：专家混合架构
微软 Phi-3.5 MoE（专家混合） 模型通过将多个专门的模型组合成一个代表了一种复杂的 AI 架构方法。它具有独特的设计，不同的“专家”根据任务被激活，优化各个领域的性能。使用 512 个 H100-80G GPU 训练了 4.9 万亿个标记，耗时 23 天。
主要特点：
参数： 420 亿（活跃），其中 66 亿在操作期间被激活
上下文长度： 128k 个标记
主要用途： 复杂推理任务、代码理解、多语种语言理解
性能： MoE 模型在代码和数学任务中表现出色，并具有较强的多语种理解能力。它在某些基准测试中经常超过更大的模型，包括在 5 轮 MMLU（大规模多任务语言理解）测试中明显优于 GPT-4o mini。
Phi-3.5 MoE 架构通过激活与给定任务相关的一部分参数来增强可扩展性和效率。这使得模型能够处理各种应用，同时在不同语言和主题中保持高性能。
Phi-3.5 Vision Instruct：高级多模态能力
微软Phi-3.5 Vision Instruct 模型旨在处理文本和图像数据，使其成为多模态 AI 任务处理的强大工具。它集成了先进的图像处理和文本理解，支持多种复杂的视觉和文本分析任务。使用 256 个 A100-80G GPU 训练了 5000 亿个标记，耗时 6 天。
主要特点：
参数： 41.5 亿
上下文长度： 128k 个标记
主要用途： 图像理解、光学字符识别（OCR）、图表和表格理解、视频摘要
性能： 在合成和过滤的公共数据集上训练，Vision Instruct 模型在处理复杂的多帧图像处理任务中表现出色，并提供视觉和文本信息的全面分析。
Phi-3.5 Vision Instruct 模型能够处理和集成文本和图像，使其在需要详细视觉分析的应用中高度多功能化。这种能力在处理多种数据类型和格式的任务中尤其有价值。
Phi-3.5 Vision Instruct 模型还可以通过 Azure AI Studio 访问。
数字助手在我们的日常生活中已经变得不可或缺，它们帮助执行从设置提醒到控制智能家居设备的各种任务。这些助手的出现主要得益于语言模型的进步，这些模型显著提高了它们理解和响应人类语言的能力。展望未来，语言模型显然将在塑造数字助手的能力方面继续发挥关键作用。在本文中，我们将探讨数字助手中语言模型的未来，重点关注关键趋势、潜在应用和面临的挑战。
语言模型的演变
自出现以来，语言模型经历了显著的转变。在早期，数字助手依赖简单的基于关键字的系统来解释用户命令。这些系统在理解上下文或生成细致回答方面有很大的局限性。然而，现代语言模型的出现，例如OpenAI的GPT-4和谷歌的BERT，彻底改变了数字助手处理和生成语言的方式。
先进的语言模型通过深度学习技术开发，能够理解上下文语境、生成类人文本并参与复杂对话。它们在大数据集上进行训练，从而学会人类语言的复杂性并提供相对更好的结果。这一演变为数字助手快速变得直观、响应迅速且更强大的任务执行能力开辟了道路。
塑造未来的关键趋势
随着语言模型的不断进步，几个关键趋势预计将塑造数字助手的未来：
1. 个性化和上下文觉察
数字助手的个性化和上下文觉察是它们发展中的最重要趋势之一。为了在未来允许数字助手理解倾向、习惯和上下文，预计会有高度个性化。这样的助手可以使用用户数据和先进的语言模型，提供更定制化的回答和建议。
例如，数字助手可以根据用户的饮食偏好和历史烹饪记录来建议食谱，或根据可用的日程安排建议实现健身目标的健身计划。如此高度的个性化将使数字助手对用户更有用和相关，从而改善整体体验。
2. 多模态交互
数字助手的未来将以多模态交互为特点，语音、文本和手势将相结合，使用户与设备的互动更加灵活方便。随着数字助手的使用在不同环境中的扩展，这一趋势尤为重要，如从家庭到工作场所。
例如，用户可以通过语音描述让数字助手显示一张照片，但使用手势来浏览图库。这种多模态交互的整合将使数字助手变得更加直观和易于访问，因为它提供了大量个性化和不同需求的选择。
3. 改进的自然语言理解（NLU）
数字助手的演变将取决于自然语言理解（NLU）能力的进一步提升。下一代数字助手在理解和处理高级类型的查询方面将更加能力，如成语表达、模糊请求和长对话。
例如，具有强大NLU功能的数字助手应该能够理解“请找到一个离我不远且有户外空间的餐厅”的请求，考虑到当前用户的位置和过去的选择，更不用说天气。换句话说，NLU能力的提升将使与数字助手的互动更像现实生活中的互动，使人机之间的界限越来越模糊。
4. 与物联网和智能设备的整合
数字助手将能够控制大部分物联网（IoT）硬件，无论其形式如何。这些助手将集成更先进的语言模型，从而连接到智能家居系统、可穿戴设备或任何其他连接的设备，同时确保统一和连贯的用户体验。
例如，如果有人编排了他们的晚间例程，数字助手将自动调低恒温器、调暗所有灯光并播放舒缓音乐。在这个级别的整合下，数字助手将成为管理我们日益互联生活的不可或缺的工具，确保在按下按钮或说出一句话时的便利性和效率。
5. 增强的安全性和隐私
随着数字助手逐渐渗透到我们的生活中，用户数据的安全和隐私将成为必需。下一代语言模型不仅需要通过先进的加密和隐私保护技术来显著提升，还需兼顾个性化体验的复杂性。
例如，数字助手可以为用户提供差分隐私技术，在处理用户数据之前对其进行匿名化。因此，用户的个人数据不会因安全威胁而泄漏，有助于保持用户的信任并促进数字助手的自然使用。
潜在应用
达到人类水平的语言模型开发将为各个垂直领域的数字助手使用打开新的视野。以下是基于这些技术的几个潜在影响领域：
1. 医疗保健
先进的语言模型可以为数字助手提供支持，可能帮助患者监测用药情况，甚至为心理健康提供支持。同样重要的是，支持医疗专业人员，如总结患者记录或基于医学文献提出诊断建议。
例如，虚拟个人助手可以跟踪患者的症状，并在症状加重时通知健康专业人员以及提醒他们用药。这样可以在很大程度上提高患者的治疗效果，同时减轻医疗中心的工作负担。
2. 教育
数字助手将通过提供个人导师、回答学生问题和提供互动体验来革新教育。他们根据学生的学习风格进行调整，允许他们以自己的节奏学习。
例如，数字助手可以帮助难以理解某数学问题的学生一步一步引导，调整到他们当前理解水平。此个性化方法可以使学习更有效和愉快，适合各年龄段的学生。
3. 客户服务
许多企业的客户服务可以通过使用数字助手显著改进，实时解决买家的问题、预订订单并处理投诉。更先进的语言模型将使这些助手更好地理解客户问题并以最佳方式解决它们，提高整体客户满意度。
例如，一个聊天机器人可以处理常见的客户查询，如订单跟踪或退货处理，以便培训有素的人类代理处理较高级别的问题。最终，这可以转化为更快速的响应和对客户询问的最有效处理体验。
4. 工作场所生产力
数字助手可以管理日程安排，提醒重要事项，甚至完全自动化办公室的常规工作。例如，它可以帮助忙碌的高管管理日程安排，并基于可用性和优先级自动安排会议。这留出了足够的时间进行其他战略活动，使工作场所更加高效。
挑战和考虑
然而，不应忘记的是，在数字个人助手应用中语言模型的未来也面临一些挑战：
1. 偏见和公平性
语言模型的一个主要问题是其固有的偏见。由于这些模型是在大数据集上训练的，而这些数据通常是有偏见的，因此应应用检测和减轻偏见的技术，以确保公正和平等的互动。
例如，开发人员必须仔细组织训练数据并使用偏见检测算法，以最大限度降低在数字助手中延续有害刻板印象或歧视性做法的风险。
2. 数据隐私
随着对数字助手的依赖增加，保护用户数据是一个关键问题。开发人员必须实施强有力的隐私措施，保护敏感信息并遵守数据保护法规。
例如，数字助手应采用端到端加密，并让用户控制其数据的使用和存储方式，确保隐私问题不会阻碍这些技术的采用。
3. 伦理考量
先进语言模型的部署引发了关于技术潜在滥用的伦理问题。需要制定指南和法律法规，以确保这些模型的负责任使用并不会造成伤害。
例如，应有明确的政策防止数字助手被用于传播虚假信息或在未经同意的情况下进行监控等恶意用途。
4. 技术上的限制
尽管取得了显著进步，但语言模型仍面临技术上的限制，例如在长对话中理解上下文和处理高度专业化的查询。需要持续的研究和开发来解决这些限制，并提高数字助手的整体性能。
例如，开发人员应专注于增强数字助手在长时间互动中保持上下文的能力，确保它们即使在复杂情景中也能提供准确和相关的回答。
数字助手中的语言模型未来是光明的。个性化、多模态交互和自然语言理解的进步将改变我们与技术的互动方式。随着这些模型的持续发展，它们将在医疗保健、教育、客户服务和工作场所生产力等领域解锁新的应用。
然而，解决偏见、数据隐私和伦理考量相关的挑战至关重要，以确保这些进步惠及整个社会。通过正视这些挑战，我们可以为一个更强大、更值得信赖、并与我们价值观一致的数字助手未来铺平道路。
常见问题
数字助手中的语言模型是什么？
语言模型是用于数字助手理解和生成人类语言的算法。它们处理文本和语音，允许助手解释用户命令、进行对话并提供相关回答。现代语言模型，如GPT-4，使用深度学习技术来理解上下文、识别模式并模仿类人交流。这些模型对于增强数字助手的能力至关重要，使互动更加自然、准确和个性化。
未来语言模型将如何改进数字助手？
未来的语言模型将使数字助手更加个性化、上下文觉察，并能够处理复杂的互动。它们将整合多模态交互，结合语音、文本和手势，提供更直观的用户体验。
改进的自然语言理解（NLU）将使助手处理模糊查询并在更长对话中保持上下文。这些进步将使数字助手提供更定制化的响应，无缝集成物联网设备，并在各种应用中提高生产力。
开发用于数字助手的先进语言模型面临哪些挑战？
开发先进语言模型面临的挑战包括偏见、数据隐私和伦理考量。训练数据中的偏见可能导致不公平或歧视性的结果，因此检测和减轻这种偏见至关重要。确保数据隐私是另一个问题，因为数字助手越来越多地处理敏感信息。
数字助手将如何使用语言模型进行个性化？
语言模型使数字助手能够分析用户数据，例如偏好、习惯和过去的互动，以提供个性化的响应和建议。通过理解个体的上下文，这些助手可以推荐相关的内容、产品或适应用户需求的行动。
高级语言模型将在智能家居中扮演什么角色？
由先进语言模型驱动的数字助手将在智能家居中成为中心枢纽，通过无缝的语音、文本和手势互动控制物联网设备。他们将管理从照明和温控到安防系统和娱乐的一切，所有这些都个性化为用户的偏好和日程。
通过与各种智能设备集成，数字助手将提供一致的、统一的体验，自动化任务并创造一个更方便、高效和个性化的生活环境。
众所周知，编队技术的能力在于精确控制车辆、优化交通流量以及提高能源经济性。编队行驶通过使车辆紧密且同步移动来减少空气阻力，提高燃油效率，并扩大道路容量。然而，当涉及由具有不同程度自动化、智能和通信能力的车辆组成的大规模混合车队时，会出现许多问题。
虚拟瓶颈的形成是最大的问题之一。当车辆行为和反应的异常导致车队内交通流的顺畅性受到干扰时，就会出现虚拟瓶颈。这些瓶颈通常是由于车队中车辆种类的差异引起的，驾驶行为、反应时间和通信能力的差异可能导致交通吞吐量减少和能耗增加。例如，一辆人工驾驶车辆或技术较低级的自动驾驶车辆可能会突然改变速度或无法保持恒定距离，这会影响整个车队。这种多米诺效应可能会造成大量低效的走走停停的交通，从而需要更多的能量。
为了解决这些问题，提出了一种基于堆叠图强化学习的独特决策方法。该策略的主要目标是改善车队内的合作决策，以减少交通和提高能效。这种方法的独特之处在于创建了一种嵌套交通图表示的理论。通过在非欧几里得区域中映射车辆和车队之间的动态互动，这一理论可以准确反映现实交通情况下存在的复杂非线性关系。
该策略的多头注意力机制集成了时空加权图表。这种集成大大提高了模型处理本地数据（如每辆车的直接周围环境）及全球数据（如车队的总体构成和动作）的能力。通过这样做，模型可以更准确地预测和应对交通情况的变化，从而实现更高效和稳定的车队运行。
还创建了一个嵌套的图强化学习框架，以提高车队系统的自迭代学习能力。这意味着系统可以通过不断从其经验中学习，随着时间的推移做出更好的决策，从而在动态和不可预知的交通情况下更有效地运行。
这一方法的有效性通过一系列使用I-24数据集的测试得到了证明。这些测试包括渗透性能消融测试、可推广性评估和比较算法测试。结果显示，所提出的方法明显优于基线方法。特别是，该方法减少了9%的能耗，并提高了10%的交通吞吐量。
研究中的一个重要发现是增加连接和自动驾驶车辆（CAVs）在车队中的渗透率的效果。尽管增加CAV渗透率确实进一步提高了交通吞吐量，但能耗也略有增加。这意味着虽然CAVs可以提高交通流效率，但在能耗方面存在权衡，很可能是因为这些车辆需要更多资源进行计算和通信。
团队总结了他们的主要贡献如下。
通过基于分层交通图理论的决策框架，解决了混合车队中的车辆异质性问题，这些问题经常导致虚拟瓶颈。该框架包括一个嵌套的交通图表示、多头嵌套图注意力网络、多目标密集奖励模型和嵌套图马尔可夫决策过程（NG-MDP）。
展示了一种用于描述非欧几里得域中动态时空互动的分层图表示方法。该技术通过识别和处理非同质循环图结构，提高了节点特征信息的准确性。
通过结合节点属性与时空数据，动态权重邻接矩阵提高了车辆互动的表示。在多头图注意力机制的配合下，它增强了模型处理本地和全球数据的能力。
通过广泛的模拟实验验证了该框架，显示了在大规模混合车队中提高能效、交通流量和拥堵管理的效果。
总之，嵌套图强化学习在解决大规模混合车队问题上取得了重大进展。提高车队适应不同车辆配置和变化无常的交通模式的能力，可以带来未来交通系统效率和可持续性的提高。
令人惊讶的是，语言模型在这些年间已经显著改变了人工智能领域的整体面貌。设计这些模型的目的是为了理解、人类语言的生成和处理，从自然语言处理到机器翻译甚至创意写作，这些模型日趋复杂且多功能，应用范围从自然语言处理到机器翻译，甚至创意写作。本文详细阐述了语言模型在人工智能领域从早期到先进能力的发展过程。
早期的语言模型基于统计方法。这些模型通常被称为n-gram模型，通过计算词序列的频率来预测句子中的下一个词。尽管这种模型能捕捉到一些简单的句法和语义模式，但在处理长距离依赖关系时表现很差，难以理解文本的深层含义。
神经网络的崛起：递归神经网络（RNN）随着神经网络，尤其是递归神经网络的出现，语言建模迎来了重要的飞跃。由于能处理序列数据，RNN非常适用于语言建模任务。它们使用隐藏状态存储关于之前输入的信息，捕获理解句子上下文所需的长距离依赖关系。
长短期记忆网络和门控循环单元
为了应对RNN中的梯度消失问题，开发出了RNN的变种，如长短期记忆网络和门控循环单元。这些架构添加了门控组件，控制信息流，防止因无关信息产生的冗余。这帮助模型有效地学习长期依赖关系。
变压器架构：一场范式转变
2017年，变压器架构的问世颠覆了自然语言处理领域。与RNN不同，变压器的核心是注意力机制，使模型能够在预测中衡量输入序列各部分的重要性。它们使变压器能够基于由注意力驱动的策略捕捉到全局依赖关系，并行处理信息，这比RNN更高效。
生成预训练变压器模型
变压器架构是许多非常成功的语言模型的基础，包括生成预训练变压器模型。GPT模型通过大量文本数据进行训练，从而掌握语言的通用表示。这些模型随后可以微调以执行文本生成、机器翻译和问答等任务。
大规模预训练的影响
随着大型数据集和强大计算能力的出现，现在可以开发出数十亿参数规模的语言模型。这些模型包括GPT-3和BERT，展现了在人类质量文本生成和语言翻译方面的非凡能力；它们还能创作高质量的文本和进行语言翻译，甚至进行创意写作。
未来方向与挑战
尽管取得了多方面的进展，但仍然需克服许多挑战。当前的研究集中在开发能够理解人类语言所有细微之处（包括讽刺、幽默和文化背景等）的模型。对于语言模型被滥用于生成有害或误导性内容的担忧也在增加。
从早期的统计到复杂的神经网络架构，人工智能语言模型的发展历程确实令人惊叹，其已变得越来越强大和多功能。随着研究的进展，将会有更多语言模型，它们将更加令人印象深刻，并进一步定义人工智能和人机交互的未来。
Ideogram 在首次进入AI领域的一年后，就推出了其流行AI图像模型的第2版。这一版本比前一代更加可定制、更加真实，并且更注重设计。
除了全新的模型生成外，Ideogram还在其网页UI中增加了一系列新功能，包括设置自定义配色方案的能力，以及更好地控制根据文本提示生成的图像类型和风格。
我已经试用了几天新的Ideogram模型，其中一个最令人印象深刻的功能是对提示的响应度。我让它生成一件“T恤设计：月球上的猫”，它确实生成了，然后我又要求它使用哥特字体和蓝黄配色，它也精准地渲染出来了。
AI图像市场的竞争非常激烈，有数十家公司和同样多的AAA模型争夺关注。通过v2升级，Ideogram巩固了它在该市场的地位。
Ideogram 2有哪些新变化？
(图片来源：Ideogram 2/Future AI)
升级到第2版是重大的，有许多新功能和能力，包括更准确的文本渲染引擎。不仅可以指定文字，现在还可以给它一种字体或字体系列，并准确渲染设计。
之前的功能如Magic Prompt，可以让您简单请求并使用AI优化提示，以及切换到快速或高质量渲染的功能仍然保留。
即使在升级之前，v1版本的Ideogram的最大优势一直是设计胜过拟真，但在v2模型中，它也在真实图像方面提升了。虽然Midjourney和Flux在这一领域仍然占据主导地位，但它还提高了地点和物品的真实性。
(图片来源：Ideogram 2/Future AI)
我让它渲染一个坐在咖啡馆的网红的照片，结果几乎像是一张抓拍的智能手机照片。然后我让它渲染一个叫做OmniDock Pro的虚构产品，并展示我们的网红使用它，结果再次完美呈现。
Ideogram 2非常适合设计
Ideogram 2最好的新功能之一，除了模型升级外，就是在生成图像之前定义风格的能力，我最喜欢的新风格是“设计”。这基本上创建了一种平面风格的图像，它是一种手绘风格图像而不是摄影风格。
我用它设计了“月球上的猫”T恤，以及多个虚构的产品创意。我的最爱是智能鸟喂食器的蓝图风格设计。如果您将“设计”与配色方案功能和准确的文本渲染相结合，可以创造一些令人惊叹的作品。
(图片来源：Ideogram 2/Future AI)
在一个实验中，我创建了一种叫做AstroCat的虚构麦片，给了Ideogram一些简短且详细的提示。它都处理得很好，但如果您已经有详细的提示，最好关闭Magic Prompt，这样会更能反映您的描述。
对于AstroCat麦片，它能够生成准确的文字，创建包装盒，甚至设计出相关的营销设计，完美呈现了这个名字。在3D和设计之间切换比仅使用默认设置提供了更广泛的风格多样性。
最终想法
Ideogram 2是一次巨大的升级，是在AI生成图像上的创意和可控性的一大进步。它能够准确遵循提示，包括元素、字体和颜色的过度放置，对于AI设计来说是一个游戏规则改变者。
每次我尝试时，它都能完整地渲染文本，反映我要求的任何变化，我还注意到它的图像到图像重混功能有了重大改进。
(图片来源：Ideogram 2/Future AI)
在面部渲染方面仍需进行一些工作，特别是如果您想要真正的真实感。对于年轻面孔效果更好，但对老面孔进行的几个测试中出现了一些奇怪的结果，包括皮肤看起来过于塑料化。
总的来说，Ideogram刚刚预定了它在顶级AI图像生成器列表中的位置，在多个领域与Midjourney头对头竞争，并提供了与Canva和Illustrator等更手工工具相媲美的设计创建能力。
Grok-2是一个内置于X平台并通过其内容训练的人工智能聊天机器人，现在已经进入了beta版，这是其前身的巨大进步，使其跻身于领先的AI聊天工具之列，与ChatGPT、Claude和Google Gemini等齐名。
在发布后不久，Grok-2进入了LMSys聊天机器人竞技场排行榜的前五名。这些是对领先LLMs的人工评估，通常由Google、OpenAI和Anthropic占主导，所以对于Grok制造商xAI来说，这是一个巨大的成功。
在新版本发布时，Grok-2也进行了改头换面，其外观更接近其他聊天机器人界面，并具有使用Flux生成图像的能力，该AI图像生成模型来自黑森林实验室，其质量接近行业领先者Midjourney。
过去几天我一直在玩Grok-2，发现它与ChatGPT一样响应迅速，但幽默感更强，并且由于X平台的支持，能够对实时事件作出反应。
测试Grok-2
哇，来自Chatbot Arena的另一个令人兴奋的更新❤️🔥@xAI的sus-column-r (Grok 2早期版本)的结果现在公开了**！凭借超过12,000个社区投票，sus-column-r获得了总体排行榜的第三名，甚至与GPT-4o不相上下！它在编码中表现优秀 (#2)，… https://t.co/gqSWSwYN0z pic.twitter.com/j9UYDBYNt42024年8月14日
Grok-2-mini对所有拥有X高级订阅的用户开放。首次打开Grok时，您会看到典型的“询问”框、一排建议的想法，然后是来自X的热门话题，Grok可以解释或甚至回答这些问题。
1. 自我检查
（图片来源：xAI）
我的第一个提示是“Ryan Morrison是谁”，没有比搜索到与自己同名的人更让人尴尬的了（在我的情况下，是视频游戏律师Ryan Morrison）。但通过添加“AI记者”，我得到了一个扎实的结果。
它从我在X上的个人简介、Tom’s Guide上的个人简介及我在X平台上发布的其他信息中提取内容——几乎都是关于AI的内容。
Grok还显示了提到或声称与我有关的X帖子，但只有一个满足这一定义，其他都是随机名叫Ryan并提到AI的人发的帖子。
我决定用我更知名的老板Tom’s Guide全球编辑总监Mark Spoonauer来试试“谁是”的测试。它给出了他职业生涯、编辑理念和X帖子的概览。Grok还提供了一些完全随机、不相关的X帖子。
2. 编码测试
（图片来源：xAI）
我让Claude用Python创建一个名为“魔法森林”的简单文字冒险游戏。在提示中，我给了一些具体要求，包括一个需要解决的谜题、玩家角色及移动和拾取物品的命令。
提示：“创建一个名为‘魔法森林’的Python文字冒险游戏，至少包含3个相互连接的地点，2个需要收集的物品，以及一个简单的谜题。包含一个拥有库存的玩家类，一个房间类及用于移动、拾取物品、检查库存和退出的命令。游戏应有明确的获胜条件。提供完整的、可运行的Python代码。”
代码运行良好，创建了一个我可以在MacBook的终端上玩的简单文字冒险游戏。
当我让Grok-2创建一个具有用户界面的版本，而不仅仅是在终端中运行时，它在修改后的代码中抛出了一系列错误。而且它也无法修复自己的错误。其编码水平大致与GPT-3.5相当。
3. 热门话题
（图片来源：Grok 2）
Grok的一大强大功能，包括新版本，是它能够分析热门话题并从整个X平台提取内容的能力。
这使其在新闻报道方面特别强大。您可以询问任何当前新闻，它可以从X帖子中提取信息，并使用其自己的训练数据，包括X内容，将其放入上下文中。
我询问了Luma Labs Dream Machine 1.5的发布信息，它能够给我一个一段话的总结，以及显示一些示例的X帖子。我接着请求了更多来自新模型的示例和具体信息。
它不仅提供了新功能列表，还展示了多个X帖子中使用v1.5生成的内容。
最终感想
我之前曾说过，由于Grok内置在X中，它是一个非常强大的AI搜索工具。这更多的与X集成有关，而不是模型本身，但随着Grok 2，这一切都改变了。新模型在响应性方面与ChatGPT或Claude相当，并且更加开放，不太可能拒绝请求。
随着Flux的加入，Grok-2也首次获得了生成图像的能力，甚至可以与新闻故事结合，这为审视世界上正在发生的事情增添了一个令人着迷的维度。
有了版本2，Grok现在不仅是大型AI聊天平台的有力竞争对手，还进一步证明了一个观点，即一个应用程序要成为真正的“全能应用程序”，必须拥有一个可行的AI集成，包括与实时数据的访问相结合以将一切联系在一起。
人工智能开发人员一直在尝试解锁数字个人助理的挑战，提供一种智能、易于互动且随时待命的服务。Gemini Live在本周早些时候的Made by Google活动中宣布，这是Google的新尝试，因此我对这个AI进行了24小时的测试，以看看它是否真的有用。
虽然我不习惯与人工智能助手直接聊天，通常只是让我做饭时设置计时器，但我想看看与Gemini进行开放式对话的好处是什么。在这一天的测试之后，尽管我对它目前给出的一些答案缺乏信心，但我至少能肯定，与这样的人工智能对话是有价值的。
虽然我对Gemini Live的实验远非它能力的正式测试，但它处理的各种问题让我们对它擅长和不擅长的方面有了良好的印象。所以我有信心评估出Gemini Live将是Gemini套件的一个很好的补充，也许是一些免费用户每月20美元升级到Gemini Advanced的充分理由。即使它还没有实现所有目标。
星期四下午——设置
(图片来源: Tom’s Guide)
Gemini Live作为Gemini Advanced订阅的一部分，但在我写这篇文章的时候，它还没有向所有用户推出。幸运的是，我有一台Google Pixel 9 Pro XL可以试用。如果你想了解更多关于这款手机的信息，可以查看我们的Google Pixel 9 Pro XL评测，因为我们在这里将专注于Gemini Live。
另一个问题是，目前你需要将Gemini语言设置为美式英语才能使用。幸运的是，即使调整语言设置之后，我还是可以从十种选项中选择一个名为“Capella”的英国口音语音来进行Gemini聊天。所有声音都听起来相当自然，只是不同的热情程度和声音音高不同。即使你开始提问，也很少会出现特别明显的发音错误或奇怪的句子。
星期四晚上——回家
(图片来源: Tom’s Guide)
一切设置好之后，我与Gemini Chat的第一次重要互动是询问回家的路线。在告诉它我的交通方式并确认车站之后，Gemini Live最初没有告诉我它找到了什么。等了很久之后，我再次提示它告诉我它找到了什么，它描述了路线。
我可能会按照路线回家。不过，这不会是最顺畅的旅程。Gemini错误识别了一条火车线路和一个车站，忽略了我的一次换乘实际上需要在两个车站之间步行，然后似乎凭空编造了一趟火车。这很奇怪，因为Gemini声称它参考了伦敦交通网站的信息。
这是根本性的人工智能模型问题，而不是Gemini Live的问题，但一个听起来权威的英国口音建议的路线，可能会让不熟悉伦敦公共交通的人感到迷茫。看起来你还是最好坚持使用Google地图做这种事情。
星期五早上——新闻简报
(图片来源: Tom’s Guide)
第二天，我让Gemini带我浏览当天的新闻，因为我准备上班了。只需一个提示，它就能告诉我很多关于《早安英国》和《今晨》节目主持人变动的消息，以及莱切斯特广场最近刺伤事件的简短提及。但当我询问科技资讯时，情况变得奇怪了。
Google Gemini最初告诉我Microsoft宣布了Surface Duo 3——这款设备尚未确认，事实上已有好几个月被传取消了。PS5 Slim是真的，但去年秋季就已发布，我们可以假定它指的是上个月的Crowdstrike中断问题。
然后我请Gemini Live集中介绍iPhone的传闻，但最初它的答案全都与当前可用的iPhone 15系列有关。在进一步提示下，它描述了一些iPhone 16相机的传闻，但没有详尽细节。
星期五上午 —— 冲泡指南
(图片来源: Tom’s Guide)
工作了几个小时后，是时候休息一下喝咖啡了，所以我试图让Gemini Live指导我冲泡一杯V60手冲咖啡。
我希望AI能逐步指导，但你得不断提示或中断Gemini Live，才能有效地迫使它按照步骤回答。不过，它能保持对话，尽管记录显示它最初误听到了我的提示，但依然提供了听起来很有道理的答案。
在知识方面，Gemini表现好坏参半。它提供了一些爱好者级别的提示，比如在煮沸前过滤我的水。总体来说，虽然简单，但这个配方确实泡出了一杯可以喝的咖啡。但Gemini Live还建议我用汤匙来衡量咖啡豆的重量，而不用克或盎司，这在冲泡时不是典型的衡量单位。不过在多一次提示后，我得到了克数。
星期五午餐时间 —— 格斗对话
午餐时间有点空闲，我和Gemini Live聊了聊我目前玩的最多的游戏《街头霸王6》。它正确说出了今年的Evo 2024 SF6冠军及其对手的名字，但最初并没有给出太多的细节。
我把对话转向了训练建议（我倾向于过度依赖某些动作），它给了一些关于如何在比赛中重新思考我的方法的建议。虽然当对手向你投掷火球时，这些建议听起来更简单些，但它仍然是有效的建议。
我还试图得到一些关于哪里可以找到线下聚会的指导，不过这一点表现得不太好。它试图查看官方网站的详细信息，但发现除了Capcom的官方比赛之外，没有别的内容。然后它为我找到了一个附近的Facebook小组，但在记录中无法给我一个访问链接。
星期五下午 —— 写作建议
(图片来源: Tom’s Guide)
“想象一下，有一个现实生活中的助手随时待命，无需打字或发送照片就能立即提供帮助。这就是Gemini Life的理念。使用Gemini Life，你可以像对朋友说话一样与人工智能助手交谈。我将花费24小时测试它，看看它是否实现了个人助理的梦想。”
Gemini Live的最终介绍建议
作为对Gemini的最后一个任务，我决定探究一下，没错，我们不是在谈论Llama 3。我让它帮助我起草这篇文章的介绍。
在看到Gemini在之前的回答中缺乏细节之后，我对它更愿意建议具体措辞感到惊讶。当我要求它包含更多信息或改变角度时，它以合逻辑的方式回应。就像Google在其Made by Google演示中自豪地指出的那样，Gemini Live能够应对打断并即时调整其答案。
这是Gemini Live表现最好的时候，因为大声迭代一个想法感觉非常自然，即使你是在对着手机上的光波说话。最后，我确实从头开始写了这篇文章的介绍。但如果你向上滚动并与它给我的最终建议进行比较，你可能会看到一些回声。
Google Gemini Live: 最终思考
你可能从这篇文章中认为我对Gemini Live评价不高，但事实并非如此。我最严厉的批评是针对运行它的Gemini Advanced模型，因为它在几个测试场景中似乎误解了它在寻找什么。令人滑稽的是，我们最近进行的Gemini vs. Gemini Advanced对决显示，我可能还不如坚持使用基本版的Gemini。
同时，Gemini Live本身非常令人印象深刻。能够与聊天机器人持续对话，前提是你愿意在它偏离轨道时具体且打断它，这似乎比通过文本或图像提示进行互动要好得多。你可以向常规的数字助手提出后续问题，但它仍然不像Gemini Live那样无缝。而正是这种无缝性使得它变得实用，能够无须手动、无须眼睛集中注意力地帮助回答问题和提供指导，让你在与聊天机器人对话时可以专注于其他事情。
至于这个与即将推出的ChatGPT Voice的比较仍然是一个大问题，尤其是因为Gemini Live依赖于将语音解释为文本再做出回应，而ChatGPT Voice可以直接处理语音。但即使有通常的人工智能限制，感觉Google在实现数字个人助理梦想的道路上走对了方向。
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