賽博·新聞
1、微軟召開年度發布會Microsoft Build 2024
本周（5.22）微軟召開了年度發布會，Microsoft Build 2024，發布了包括大殺器 Copilot Studio 在內的 50+ 項更新。主要包括：
- 硬件層面：與英偉達 & AMD 的合作，以及自己新出的新芯片 Cobalt
- 生態層面：與眾多模型生態進行合作，推出了自己的 Phi-3-vision 多模態小模型，以及更新了Azure AI Studio
- 數據層面：Fabric 支持實時智能
- 工具鏈層面：GitHub Copilot 迎來了 Extension
- 應用層面：推出了 Copilot Team 和 Copilot Studio，無比強大的 Agent
2、微軟Copilot + PC問世
5月21日，Copilot Plus PCs在正式發布，PC上的Copilot可以實時語音對話、識別桌面操作、幫助找回信息。此舉讓PC不再需要額外下載Al助手軟件。此外，微軟展示了強大的Al加持功能，包括Recall和圖片背景更改等。PC的性能和算力得到大幅提升，打破傳統限制。
3、斯嘉麗·約翰遜控訴 OpenAI 聲音侵權
美國女演員斯嘉麗·約翰遜近日對 OpenAI GPT-4o 產品中的「Sky」的默認語音提出質疑，認為其模仿了自己在電影《她》中的聲音。斯嘉麗表示，OpenAI CEO Sam Altman 曾于去年九月聯系她，詢問她是否愿意為 ChatGPT 配音，但她出于個人原因拒絕了這一邀請。在 GPT-4o 演示發布前兩天，Altman 再次聯系她的經紀人，希望她重新考慮。產品發布后，公眾注意到「Sky」與斯嘉麗的聲音極其相似。
斯嘉麗表示震驚、憤怒和難以置信，她認為 Altman 先生使用了一個如此像她的聲音，以至于連她的親密朋友和新聞媒體都分辨不出差別。最終，在斯嘉麗采取法律行動后，OpenAI「不情愿」地同意撤下 Sky 語音。
4、Google AI 搜索綜述功能上線即翻車
據《紐約時報》報道，Google 在上周開發者大會上重點強調的「AI 概覽 」（ AI Overviews ）功能，近日已經在美國市場上線。但該功能上線即翻車，并引發美國網友的集體吐槽，比如「往披薩里加膠水」、「根據地質學家的研究，每天至少要吃 1 塊石頭」等。
5、百川智能發布 Baichuan 4 及首款 AI 智能助手百小應
5月22日，百川智能發布最新一代基座大模型Baichuan 4，并推出成立之后的首款AI助手「百小應」。Baichuan 4 相較前代在各項能力上均有極大提升，其中通用能力提升超過 10%，數學和代碼能力分別提升 14% 和 9%，在國內權威大模型評測機構 SuperCLUE 的評測中，模型能力國內第一。
在 Baichuan 4 強大能力的基礎上，百川智能將搜索技術與大模型深度融合，推出懂搜索、會提問的 AI 助手「百小應」。百小應不僅可以隨時回答用戶提出的各種問題，速讀文件、整理資料、輔助創作等，還具備多輪搜索、定向搜索等搜索能力，能更精準地理解用戶搜索需求。
6、Ai Pin 折戟后，Humane 被曝正在找人「接盤」
「由 AI 驅動的下一代計算設備」Ai Pin向大眾發貨并收到大量差評一個月后，初創公司 Humane 可能想要找人接盤了。
7、月之暗面新一輪估值達 30 億美元，騰訊入局，微信未來或與 kimi 合作
據 The Information 報道，中國大模型公司月之暗面（Moonshot）正在進行新一輪融資，估值達到 30 億美元，新的投資者包括騰訊，月之暗面也成為估值超過 200 億人民幣的國產 AI 獨角獸。據消息人士稱，這筆投資可能為微信與月之暗面的聊天機器人 kimi 之間的更深入合作鋪平道路。此前騰訊也投資了 MiniMax、智譜 AI 和百川智能等大模型公司。
賽博·洞見
1、AI的終局什么樣：從微軟發布會能看到些什么
文章探討了人工智能的未來發展，特別是從微軟發布會中可以預見的AI終局（人與各種機器人的交互，而非傳統應用），預測了AI將如何改變我們與數字世界的交互方式。
2、關于保持專注的短文兩則 | 紅杉匯內參
兩篇關于如何在創業和個人發展中保持專注力的短文，可以時常對照著提醒下自己。以下是一些策略建議：
? 減少決策疲勞。每天大量的決策也會消耗我們的精力。設定明確的休息時間與邊界，可以讓我們的精神得以喘息，工作時也能更專注于真正重要的事。
? 專注于長期目標。實現長期目標的關鍵在于保持專注，抵制誘惑并防止分心，少走彎路。
? 養成固定習慣。習慣需要堅持才能養成。針對某些事情刻意保持專注，能創造一種結構化的環境，幫助我們強化好的習慣。
? 精通的能力。不管掌握某項技能還是實現特定目標，持續的投入與堅持不懈的努力是在特定領域取得成功的關鍵。
3、Atom Capital：AI陪伴賽道深度解析，我們離Her還有多遠？
深度好文，探討了AI陪伴的本質、構成要素、關鍵技術、機遇和壁壘。提出了AI陪伴產品需要具備的三個核心要素：智商（IQ）、情商（EQ）和行動商（AQ），并強調了EQ在建立用戶粘性和信任中的關鍵作用。通用對話產品和情感陪伴產品最終可能走向統一，而提升EQ最關鍵的一環是多模態能力（聽覺、視覺、語音等），這和近期OpenAI推出GPT-4o、Google發布Gemini App多模態產品的路徑殊途同歸。
4、Z Potentials｜現象級應用Remini創始人，再出發出海ToC，探索人類更本質的需求
本文是關于Remini應用創始人黃碩的訪談，講述了他的創業經歷，對技術型產品的理解，以及他對未來ToC市場和AI應用的見解。下面是他創業過程中的一些見解，希望對你有啟發：
- 連續創業者表現出的成熟，核心是對創業節奏的把控。
- 對于技術邊界的理解和與需求的對接，是做技術型產品的核心。
- 做C端產品我認為最核心的點是讓用戶對你產生信任感和共情。
- 每一款產品永遠只有那一個按鈕是其生存的根基，都需要最終落在這個地方。
- 最核心是需求要找準，比如圖像類APP更多是基于人對“真、善、美”中“美”的需求，以及保留一部分的“真”，這是人很本質的需求，這也是（圖像編輯）這條大賽道可以長期存在的一個核心要素。
5、大模型的撲克牌：獨家內幕故事
騰訊新聞記者張小珺出品，萬字長文，詳細回顧了大模型最近1年多各大VC、巨頭、創業公司的投資和博弈歷程，十分精彩。
6、AI黑盒研究的突破性進展：Anthropic詳解大模型的「思維」特征
Anthropic公司通過研究大型語言模型Claude Sonnet，成功揭示了AI模型內部的數百萬概念特征，為提高AI模型的安全性和可解釋性提供了重大進展。
7、我扒了 Reddit 論壇數萬條帖子，匯總了 GenAI 的 100 種玩法
研究院人員從 Quora (美版知乎) 和 Reddit (美版貼吧) 論壇篩選了數萬條帖子，整理出了人類使用 GenAI 的 100 種方法。如下圖所示，整體分為 6 個主題：
- 技術協助與故障排除 (Technical Assistance & Troubleshooting)
- 內容創作與編輯 (Content Creation & Editing)
- 個人與專業支持 (Personal & Professional Support)
- 學習與教育 (Learning & Education)
- 創造力與娛樂 (Creativity & Recreation)
- 研究、分析與決策制定 (Research, Analysis & Decision Making)
8、我不看好OpenAI
算力和頂尖人才是實現 AGI 最重要的2個因素。OpenAI 這兩個陣地都在被侵蝕，面臨著算力不足和人才流失的窘境。
上周OpenAI趕在Google I/O前一天發布GPT-4o，隨后 ChatGPT 也有一系列的更新動作，透露出了其在C端產品和用戶側發力的決心。而且，還與Apple公司達成了合作，把ChatGPT技術整合到iPhone中，拓展ChatGPT使用場景。但是，Ilya Sutskever 和安全團隊離職的消息也一并爬上了熱榜，離職協議的霸王條款把OpenAI和Sam Altman帶進了新的輿論漩渦。新聞就怕連起來看，作者給個暴論：綜合最近的消息，大膽推測OpenAI的AGI前景并不樂觀。
Apple、Google、Meta、微軟等巨頭牢牢占據著硬件設備的市場，并且都有 (正在構建) 自己的大模型。從這個角度看 OpenAI 與 Apple 達成的協議，更像是 OpenAI 支付費用來購買在 iPhone 上的使用特權。
9、張鵬、傅盛&方漢：連谷歌都下場了，為什么OpenAI 沒有推 AI 搜索？
極客公園創始人張鵬與兩位重量級嘉賓的對談，一位是昆侖萬維 (天工大模型) 董事長兼 CEO 方漢，另一位是投資了秘塔AI搜索的獵豹移動董事長兼 CEO、獵戶星空董事長傅盛。三位討論了AI搜索與傳統搜索的區別、AI搜索的機遇與挑戰，以及對該創業方向的看法。
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10、深度 | 比爾蓋茨：AI正在變革教育
AI時代，教育行業將發生巨大的變革，AI將為每個學生提供個性化的學習、支持和指導，但AI工具和輔導員永遠不可能也不應該取代教師，AI能做的是支持和增強教師的能力。
賽博·工具
1、在線速寫板、畫板
一個不需要注冊的速寫板，你可以在上面用各種形狀，筆刷，顏色創作你的畫作，也可以把結果保存成png圖片。
2、大模型 API 價格計算器
支持手動設定大模型的輸入&輸出值，網站下方可以直接顯示各個大模型的費用額度。還支持tokens、Words、Characters這三種不同的計算類型。類似的工具：LLM Pricing - Compare Large Language Model Costs and Pricing、LLMPrice-對比中國大模型價格和能力。
3、開源Emoji庫
一個開源的emoji庫，目前擁有4000+個emoji表情。
賽博·資源
1、Perplexica: 一個開源的Perplexity
Perplexica 是一個開源的 AI 驅動搜索工具或搜索引擎，它深入互聯網以尋找答案。受Perplexity AI啟發，它是一個開源選項，不僅搜索網絡，還理解您的問題。它使用先進的機器學習算法，如相似性搜索和嵌入，來優化結果，并提供帶有引用來源的清晰答案。
2、全球最權威的大語言模型測評排行榜｜LMSYS
LMSys Chatbot Arena Leaderboard 是一個由 LM-SYS 組織發布的大語言模型評測排行榜。它采用眾包的方式對大模型進行匿名評測。用戶可以在官方網站輸入問題，然后由一個或多個匿名的大模型同時返回結果。用戶根據自己的期望對效果進行投票，最終形成不同的大模型的評測榜單。類似的榜單：OpenCompass司南 - 評測榜單。
3、HuggingFace 官方推出的開源 LLM 排行榜
HuggingFace是一個開源的人工智能模型庫，是全球發布開源大語言模型的聚集地。HuggingFace 官方推出了這份排行榜，幫助評估和展示開源大模型的實際表現。
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4、AI 重要論文
OpenAI的前首席科學家Ilya Sutskever開出了一份論文清單，一共包含30篇論文。他說："如果你真正學會了所有這些，你就會知道當今AI的90%重要內容。"
5、甲子光年：2024中國AI新風向30條判斷（關注公眾號【產品老A】回復【2024中國AI新風向30條判斷】下載）
甲子光年出品，對2024年AI風向進行判斷：
- 【判斷1】AI生產時代本質仍是供給側改革，以泛化能力降本增效
- 【判斷2】算力江湖沒有鐵王座，基建化與市場化各有分工
- 【判斷3】AI算力運營商，讓算力真正“用起來”
- 【判斷4】讓大模型如虎添翼，多溝通（提示詞工程）、多讀書（RAG）、多練習（模型微調）
- 【判斷5】合成數據≠高質量數據，模型的“自我提升能力”是未來看點
- 【判斷6】開源不等于免費，閉源不等于賺錢，背后是一本供給端的經濟賬
- 【判斷7】上云不等于便宜，下云不等于安全，一本需求端的經濟賬
- 【判斷8】AI+企業管理，從構建超級智能管理助手開始
- 【判斷9】AI原生的核心特征是端到端，AI不斷逼近“最短路徑”
- 【判斷10】AI原生與互聯網底層邏輯的變化：未來是生成的
- 【判斷11】拍扁傳統工作流，“提示交互式”成為內容產業新范式
- 【判斷12】交互革命的繼續，Prompt只是階段性產物，最好的UI是忘記UI
- 【判斷13】實時性是AI原生的靈魂，以時間的無限性代替空間的有限性
- 【判斷14】AI To C超級產品，第一戰在流量，第二戰在黏性
- 【判斷15】AI原生社交網絡，你的社交對象不一定是人
- 【判斷16】AI Agent，從單體智能走向多體智能
- 【判斷17】AI builder，學術權威讓渡于產業權威
- 【判斷18】“用產模云算投”：小公司做小閉環，大公司做大閉環
- 【判斷19】萬物融智，五大形態角力最強勢AI終端
- 【判斷20】FSD從汽車到機器人，端到端加速落地
- 【判斷21】從空間計算到空間智能，核心是讓虛擬時空符合物理規律
- 【判斷22】具身智能是“被期許的王”，木桶效應決定落地速度
- 【判斷23】AI科學革命，人類后退一步，AI向前一步
- 【判斷24】目前的AI很“INTJ”，世界模型仍有多元可能
- 【判斷25】社會角色：AI術業有專攻，人類分工扁平化
- 【判斷26】自體心理：知識半衰期縮短，安全感需要新的滿足
- 【判斷27】人機協作：從半人馬模式到賽博格模式
- 【判斷28】經濟權重：從研發為生產服務，到生產為研發服務
- 【判斷29】文化形態，AI推動人類認知重塑，開啟新一輪文藝復興
- 【判斷30】雙生文明：界限模糊，人與AI“彼此彼此”
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