FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网_关键字搜索-FX168

全球数字财富领导者

CoNET｜客户端｜旧版｜｜

FX168 全球视野中文财经

登录 / 注册

推特LOGO小蓝鸟变身大黄狗狗狗币涨幅31%
go
目的一次出圈是2021年4月份，当时是马斯克第一次喊单，那时狗狗币还没有知名度，从0.05涨到0.73的历史高点，涨了13.6倍。当时群里不少老玩家质押挖矿获得大量狗狗币，赠送好友一出手就几百万个狗狗币，涨起来之后真是悔青肠子了；也有很多忘记狗狗币钱包助记词，也直接归零。推特不是小蓝鸟了现在马斯克喊单效果没有第一次那么强劲了，只涨了31%；市场对于名人带货理性多了，多次喊狼来了，也就没有多少人再跟进了。从去年马斯克收购推特之后，推特也做了很多动作，而且一直在推进平台的支付和经济模式；不知道以后推特是不是会使用狗狗币打赏，或者把狗狗币作为推特平台流通代币，那样使用场景就增加很多了。绑定了马斯克之后，狗狗币一直话题不断，时不时就有“to the moon”的热点，或许以后使用DOGE购买特斯拉也在意料之中？狗狗币一天涨了31% 在加密市场，谁也不知道下一次轮动到哪里？有些数据分析某个热点可能涨或跌，但也只是预测，无法证伪。波动巨大的加密市场，预测太难了。比如狗狗币，如果一直没有波动，谁也不敢说它是第一meme，只有每次起伏之后，才有人重新讨论。在热点之后买入，然后被套住，要么中途割肉，要么等到下一次起来的机会。想想2021年在0.7入场狗狗币的人也是不少的吧？即使现在涨到0.1了，也是从当时跌掉85%，入场时机真是太重要了。你还有狗狗币吗？比特币价格也从2021年69k历史高点，跌掉了59%，当前价格是28k美元，10k现货也只剩下4k了。中途要么遗憾离场，要么死扛，等待下一次机会，但抓住机会也并不容易。有个2017年入场的朋友，当时拿了4万块分别买了EOS和ETH，后面大熊，跌得很惨。 2021年牛市回来了，看到ETH终于回本了，很快就卖掉ETH，等着EOS回本再卖出。没想到卖掉的ETH，从800美元直接涨到了48k历史高点；而EOS没有涨到成本又跌回去了，真是拍断大腿了。 ETH和EOS月线走势在加密市场丰收离场的人，大都是选对方向，抓住机遇，默默实干的人。现货自由的人，是抓住了早期低点的机会，还能拿得住，经过时间回来洗礼；撸空投自由的人，是默默肝了一个又一个交互，即使无人问津时，也不放弃；就算是冲土狗自由的人，也是在100倍之后及时收手，低调离场；凭运气在合约市场赚到1000万的人，最后也会凭实力都亏光了。加密市场或许是机会最多的一个地方，但幸运只眷顾有准备的人。市场上的一夜暴富，是经过早期的沉淀和积累，才可能实现的。啥也不投入，就要一夜爆发，是做不到的。以上，只是我个人的看法，无投资建议。我是初晓链，我在关注元宇宙和web3。来源：金色财经
金色财经2023-04-05
下一张多米诺骨牌即将倒下！？华尔街大佬示警：它恐将暴跌40% “比大金融危机期间还要糟糕”
go
和特斯拉(Tesla)首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)似乎也认同这一观点，他最近在推特上表示，商业房地产债务市场的状况是“迄今为止最严重的迫在眉睫的问题”。当然，他自己在办公楼方面也遇到了麻烦，这可能会加剧他的担忧。亿万富翁投资者Leon Cooperman：商业房地产市场将面临痛苦亿万富翁投资者Leon Cooperman说，随着全球银行业的动荡迫使银行收紧贷款标准，加强流动性，商业房地产市场将面临痛苦。在接受CNBC采访时，Cooperman表示，作为支持流动性的一种方式，金融机构正在减少贷款和商业房地产承诺。 Cooperman周一表示:“我认为，随着银行越来越不愿意放贷，这将蔓延到商业房地产领域。”“这似乎是目前的替罪羊，(但)我们会挺过去的。” 商业房地产市场正处于利率上升、写字楼入住率下降以及信贷渠道减少的完美风暴中。最初在低利率环境下融资的巨额债务即将展期。这可能会影响商业地产风险敞口较高的中小型银行。高盛(Goldman Sachs)经济学家David Mericle和Manuel Abecasis 3月16日发布的报告显示，资产在2500亿美元以下的银行占商业房地产贷款的80%。 Cooperman此前预测，在油价上升、量化宽松、美联储收紧政策和美元走强的共同作用下，到2023年底，美国经济将陷入衰退，随后股市将见底。 “很长一段时间以来，我们一直实行不负责任的财政货币政策。当房价上升30%时，我们正在购买抵押贷款，”她补充道。“这毫无道理，所以我们意识到通胀问题。典型企业成本的64%来自劳动力，每个求职者都有1.7个工作岗位。在这种环境下，劳动力需求不会大幅降低，因此我认为通胀将高于我们的预期。” 这位基金经理现在表示，市场仍有“一点空间”跌至低点，但他仍对经济持“整体谨慎看法”。
会员
忆芳2023-04-05
为什么今天狗狗币价格上涨？
go
伊隆马斯克将狗狗币推高了 30% 以上这似乎是一个愚人节玩笑，马斯克拥有的 Twitter更改了其官方蓝鸟徽标，以模仿狗狗币的符号——病毒模因中的柴犬。后来，马斯克在推特上发了一条表情包，承认了这一变化。多年来，马斯克用他神秘的推文影响了狗狗币市场。这位亿万富翁投资者称自己为“总督”，早些时候曾讨论过为 Twitter订阅服务添加 DOGE 支付选项的前景。他的其他企业，特斯拉和SpaceX，已经接受 DOGE 作为他们的商品。在马斯克 4 月 3 日发布推文后，狗狗币上涨近 33%，达到 0.104 美元，为 2022 年 12 月以来的最高水平。此后，DOGE 价格回吐了部分涨幅，跌至 0.092 美元的低点。有趣的是，在马斯克的律师寻求结束针对他涉嫌抬高狗狗币价格的 2580 亿美元诉讼的消息传出后，DOGE 的持续上涨。 2022 年 7 月，原告指控马斯克利用其广泛的社交媒体影响力操纵 DOGE 价格，包括在周六夜现场露面，这帮助狗狗币价格“在两年内上涨超过 36,000%”，随后暴跌。 DOGE 价格的下一步是什么？从技术角度来看，狗狗币在测试强劲卖盘（紫色）作为阻力后预计将出现短期回调，如下所示。此外，DOGE 的每日相对强弱指数 (RSI) 已进入超买区域，这提振了其在未来几天的修正前景。因此，如果 DOGE 回调，它可能会跌至 0.089 美元，作为 4 月份的下一个下行目标，较当前价格下跌 10%。该目标水平在今年早些时候的 1 月和 2 月上升趋势中一直是阻力位。此外，如果收盘价跌破 0.089 美元，市场可能会将 0.08 美元视为 4 月或 5 月的下一个下行目标。该水平比当前价格下跌约 20%，在 2 月至 3 月的修正阶段充当支撑，并与 DOGE 的多月上升趋势线支撑相吻合。相反，独立分析师 Crypto Kaleo 认为，随着狗狗币接近突破长期下降趋势线阻力位，其长期内将上涨近 125%。 “当 DOGE 在这里突破 HTF 下降趋势时，我认为 0.25 美元是一个合理的目标，”他说来源：金色财经
金色财经2023-04-05
激辩人工智能马斯克回应杨立昆：没有监管前飞机也经常坠毁！
go
家杨立昆周一在社交平台上发问，侧面回应马斯克等人联盟呼吁暂停开发更强大的人工智能，将这比做飞机工程师害怕飞行。　　杨立昆问道：“人们害怕飞行吗？不！不是因为飞机不会坠毁，而是因为工程师已经把客机做得非常安全了。为什么人工智能会有所不同？为什么AI工程师应该比飞机工程师害怕飞行更害怕AI呢？从第一次飞行到美国联邦航空局成立用了50年。当我们甚至没有研发出能达到人类智能水平的AI系统蓝图，为什么还要害怕人工智能呢？” 　　马斯克对杨立昆的推文进行了回应，他写道：“事实上，飞机过去经常坠毁！最终，太多人丧生，以至于美国联邦航空局成立了，以确保商用飞机制造商和航空公司不会在安全方面偷工减料。现在，在美国乘坐飞机是超级安全的。” 　　杨立昆再次回复了马斯克的推文，称这一发展“花了50年”。“当我们连一个具有人类智能水平的系统的蓝图（更不用说演示了）都没有的时候，为什么要害怕人工智能呢？” 　　上个月底，马斯克、史蒂夫·沃兹尼亚克和1000多名其他人工智能专家和技术领袖签署的公开信呼吁立即暂停训练比GPT-4更强大的人工智能系统至少6个月。　　在那之后，四位人工智能专家对公开信中引用他们的研究表示担忧。他们批评了这封信，其中一人称其中一些说法是“精神错乱”。
金融界2023-04-05
特斯拉种族歧视案赔偿减至350万美元马斯克回应：应该一分不赔！
go
额少了98％。　　特斯拉CEO埃隆·马斯克对这一判决做出了回应。他在推特上表示，如果特斯拉“被允许提出新的证据，在我看来，判决将是零。” 　　他补充称：“陪审团根据他们掌握的信息已经尽力了。我尊重这个决定。” 　　这位名叫欧文·迪亚兹的黑人员工两年前赢得的1.37亿美元赔偿是美国有史以来个人起诉种歧视获得的最高赔偿额之一。但去年4月一名法官认为赔偿金额过高，并认为1500万美元是本案证据和宪法所允许的最高赔偿金额，而迪亚兹拒绝接受，并要求重审此案。　　本周一，旧金山联邦法院的陪审员经过大约一天的商议，做出了上述裁决。　　在为期五天的重审结束时，迪亚兹的一名律师要求陪审团支付高达1.5亿美元的惩罚性赔偿，相当于大约七年前迪亚兹在加州弗里蒙特的工厂遭受种族歧视时特斯拉拥有的现金流的15％。　　相反，陪审团裁定特斯拉给予他17.5万美元的补偿性赔偿和300万美元的惩罚性赔偿。
金融界2023-04-04
比尔·盖茨：暂停人工智能研究不能解决问题，对社会有巨大好处
 go
在比尔·盖茨接受路透社采访之前，埃隆·马斯克和1000多名人工智能专家在上周发表了一封公开信，要求紧急暂停开发比微软支持的OpenAI新GPT-4“更强大”的系统。GPT-4可以进行类似人类的对话、作曲和总结冗长的文件。包括苹果公司(Apple)联合创始人Steve Wozniak在内的专家在信中表示，需要评估人工智能研究潜在的风险和对社会的好处。但比尔·盖茨周一(4月3日)表示：“我不认为让某个特定群体暂停行动就能解决问题。显然，人工智能研究有巨大的好处，我们需要做的是找出其中相对棘手的领域。” 微软试图通过向ChatGPT的所有者OpenAI投资数十亿美元来超越同行。虽然比尔·盖茨目前全职致力于慈善事业比尔和梅琳达·盖茨基金会，但他一直是人工智能的支持者，并将其描述为互联网或手机的革命性。比尔·盖茨在3月21日发表的一篇题为《人工智能时代已经开始》的博客中表示，他认为人工智能应该被用来帮助减少世界上一些最严重的不平等现象。他还在采访中表示，任何暂停人工智能研究的细节执行起来都很复杂。 “我真的不明白他们说的可以停止研究，世界上每个国家都同意停止吗，为什么要停止？” 比尔·盖茨说：“但在这个领域，显然存在很多不同的观点。”
迪星妮2023-04-04
金色Web3.0日报 | 马斯克在推特上发布含有狗狗币表情的图片
 go
金色财经推出《金色Web3.0日报》，为您提供最新、最快的游戏、DeFi、DAO、NFT和元宇宙行业新闻。
金色财经2023-04-04
美股开盘：三大股指接近平开中概股多数低开哔哩哔哩、小鹏跌近4%
go
最好地利用人工智能的发展。　　此前，马斯克等全球千名科技人士联名呼吁暂停开发比微软支持的OpenAI的GPT-4“更强大”的系统。而比尔盖茨则表示，他不认为让某个特定群体暂停行动就能解决挑战。显然，AI发展有巨大的好处，他们需要做的是找出棘手的领域（并将其解决）。　　澳洲联储如期维持利率不变，加息周期或已结束　　澳洲联储暂停加息，政策利率维持在3.6％水平，基本符合预期。为银行业危机爆发以来首个暂停加息的主要发达国家央行。澳洲联储同时明确表示，如果经济需要，随时准备恢复提高借贷成本。澳联储做出这一决定之前，月度通胀有所放缓，也有迹象显示家庭支出更加疲软，同时也在努力消化政策滞后效应。相比之下，新西兰联储公布的预测为今年利率峰值将达到5.5％。市场预计新西兰央行将在周三加息25个基点至5％。　　特斯拉中国3月交付同比增35％　　特斯拉盘前涨近1％，报196.7美元。乘联会发布预估销量数据显示，3月特斯拉交付量持续增长：上海超级工厂共计交付88,869辆，同比增长35％。 4月2日，特斯拉发布2023年第一季度全球生产及交付报告显示，2023年前3月，特斯拉全球范围内共生产电动车超44万辆，交付超42.2万辆，分别同比增长44.3％、36.4％，再度刷新纪录的同时，稳坐纯电动车全球交付桂冠。　　特斯拉低价车型要来了，规划年产能400万辆　　据媒体，从多名产业人士处获悉，特斯拉正在为其新的低价车型，规划一副宏大的产能版图。“这款低价车型是一个小号Model Y。”消息人士称，“特斯拉正在为其构建一个高达400万辆的年产能计划。”据了解，这是一项早期的产能策略，特斯拉正在向产业链传递：400万辆产能会分布在全球工厂，其中，北美的超级工厂将承担200万辆，德国柏林工厂和上海临港工厂分别承担100万辆。而在北美工厂当中，墨西哥的蒙特雷工厂会是这款新车型的产能主力。　　苹果公司宣布裁员指向零售岗位，今年全球科技企业裁员规模已超去年　　据外媒报道，苹果公司正在进行小规模裁员，主要对象是零售部门的员工。据了解，苹果公司上一次成规模的裁员还是在新冠疫情前，当时裁掉了自动驾驶部门的大约190名员工。　　最新的统计数据显示，今年以来，全球已有553家科技公司削减员工数量，裁员总数超过16.6万。也就是说，今年年初至今，科技企业裁员规模已经超过去年全年。　　苹果折叠设备要来了？苹果折叠显示设备铰链专利公布　　苹果公司“用于折叠显示设备的铰链”专利公布。摘要显示，本专利中可折叠显示设备具有由铰链联接的外壳部分，铰链具有一系列互连连接件，连接件由摩擦离合器中的交叉指状件形成，连接件的指状件或其他部分设有接收销的新月形狭槽。在设备折叠期间，销可以沿着新月形狭槽滑动，从而确保相邻的连接件围绕位于铰链外部并且位于柔性显示面板内的旋转轴线相对于彼此旋转。说明书显示，该设备可以是蜂窝电话、平板电脑、腕表设备或其他可穿戴设备、电视机、独立式计算机显示器或其他监视器等。　　SpaceX的对手“崩了”，维珍轨道申请破产　　维珍轨道公司在未能获得“救命”资金援助后，于周二在美国申请了第11章破产保护。2017年，维珍轨道公司从英国富豪，理查德·布兰森的维珍银河公司独立出来，自2020年以来，该公司6次发射任务中，4次成功2次失败。在成功完成两次发射任务后，维珍轨道于2021年底上市，市值一度超过35亿美元。　　沃尔玛在美国的五个电子商务仓库削减2000个工作岗位　　零售巨头沃尔玛计划在电子商务仓库裁减2000多个职位。此次裁员包括德克萨斯州沃斯堡仓库的1000多个职位。另外，宾夕法尼亚州一个履行中心的600个职位将被削减。此外，佛罗里达州的400个职位和新泽西州的200个职位将被取消。　　阿里版ChatGPT本月11日亮相？内测已在进行　　据媒体，有记者今日得到一份邀请函，内容是2023阿里巴巴云峰会将于4月11日在北京召开。据圈内人士消息：“阿里11日推出大模型，18日推出行业应用类模型。”一位阿里内部人士确认，大模型产品已在阿里内部各个产品线接入并进行了内测，表现很惊艳。
金融界2023-04-04
DOGE爆拉40% 能追吗?
go
去24小时最大涨幅达40%，我们都知道马斯克是狗狗币最大的庄家，狗狗币的上涨绝大部分是因为马斯克喊单，没想到熊市马斯克喊单依然有如此大的影响力。当然这不是马斯克第一次喊单狗狗币了。相关数据显示：马斯克共在推特上喊单了4次，在利好消息的刺激下DOGE都会快速的冲一波高点，时间周期持续最长的是2022年2月15日马斯克出任推特的CEO，利好消息刺激DOGE连续上涨了8天，此外还有2022年6月19日，马斯克发推称：将有更多的商品支持DOGE币，这一次DOGE连续上涨8日，最高涨幅达49.27%。最短的上涨周期不足一日，而且一旦错过，中间很难介入。这一次马斯克效应能持续多久呢？熊市山寨币很难持续走出独立行情，大盘比特币上涨乏力，有回调的迹象，昨日狗狗币暴力拉盘之后DOGE币的第5大持有者抛售了6.5亿枚DOGE（价值6130万美金），加之美国政府的监管趋严，整个币圈的外围市场不乐观，建议广大投资者持谨慎态度。今日热点： 1. 数据：第一季度币安交易量的全球市场份额减少16%； 2. DOGE第5大持仓地址在价格大涨后转出6.5亿枚DOGE； 3. Allbridge：一攻击者已归还1500枚BNB，正邀请另一攻击者谈判； 4. 华尔街日报：Signature Bank高管过去三年共出售超1亿美元公司股票； 5. Coinbase Ventures已加入Rocket Pool的联合治理DAO ODAO； 6. Venom Drainer已创建530个网络钓鱼站点，已骗取2700万美元； 7. Twitter Logo（DOGE）项目发生Rug Pull； 8. Elon Mask今晨发布NFT项目The Memes by 6529相关图片，地板价涨超20%； 9. 两巨鲸地址今日共计买入近900万枚ARB； 10. Mask Network宣布收购社交策展协议RARA团队； 11. Dune正式推出默认查询引擎Dune SQL； 12. Aave社区发起“将Aave V3部署至StarkNet”的Temp Check投票。来源：金色财经
金色财经2023-04-04
万字解析GPT的情感与意识它是一只被人类操控的“风筝”
go
四期：北京大学新闻与传播学院教授胡泳：马斯克呼吁“暂停”AI开发，背后说明了什么问题？以下为实录整理，ChatGPT对本文整理亦有贡献。 GPT-4是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒？会不会带来生产力的变革？主持人陈巍：相比较于GPT-3.5，GPT-4的准确性显著提高，它可以完成创意文本生成、结构化写作和交互式文本生成，此外，GPT-4在语言推理和程序生成方面也有很大进步。但我们并不清楚GPT-4的具体参数和架构，感觉有点神秘，需要大家一起讨论和发掘。请陶总谈谈GPT-4对虚拟人技术与元宇宙技术的影响，以及它给办公场景和营销产品应用带来的新机会。陶芳波：GPT-4和Office 365带来的影响不太一样，GPT-4是一个巨大的模型升级，具有多模态特点。以前可以通过加入类似Clip的模型实现多模态，但GPT-4直接将视觉和文本数据放在一个Transformer里，类似去年推出的Flamingo方法。这种多模态更接近人类获取和产生信息的方式，给未来潜在应用的改造带来无限可能。虽然GPT-4的具体参数和架构没有公布，但我们可以根据过去一年学术界的变化和相关文章，猜测到它的一些做法。 GPT通过工程化方法取得了非常大的成就，我们体验到了用户instruction能力的大幅提升。在使用GPT-3.5做更复杂的任务时，它并没有办法更深刻地理解意图，而使用GPT-4就感觉好像一个普通人的智商从100提升到了120。这也是为什么它在GRE等考试上表现优于90%的人，这种能力来源于大模型的创新。而Office 365在另一个维度上展示了大模型可能吞噬所有软件的前景。Office 365将复杂的办公软件套件与GPT结合，为我们打造了一个样例。未来，软件的入口可能都会变成AI copilot，当我们打开软件时，将由AI教导我们如何使用。我认为这将带来行业重构的机会，微软为我们树立了一个标杆。主持人陈巍：我们可以看到AI在Office升级的过程中发挥了重要作用。新的Office升级会不会替换掉打工人和AI技术，特别是GPT技术会不会带来新的生产力革命？王建硕：我一直认为科技发展对人类有很大帮助，主要是利大于弊。GPT技术和Office的合作只是科技不断发展的过程，让我们使用时付出的精力越来越少。我们认为这很快会成为日常生活的一部分，不用再感到惊讶，这是未来的一种趋势。刘伟：我基本同意王总和陶总的看法。大家现在关注GPT技术，但我们还无法确定它究竟是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒。不过，我们可以确定的是，文本处理、程序编制、bug查找以及图像、视频、音频处理等方面可能会发生巨大变化。其中，一部分基础工作可能会被AI产品替代。然而，创意工作、管理、新闻记者和科研工作者等领域仍然难以被取代。例如，在教育领域，学生可以用GPT辅助完成论文，但创新性科研仍然难以依赖它。因为它不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 GPT在训练数据集中进行组合和统计或概率分析是有可能的。但是，AI还做不到跨领域，例如讲化学、历史和计算机知识之间进行有机衔接，而很多创新往往发生在跨领域组合或交叉学科中。目前，GPT被视为一个初级的人机环境产品。它可以取代许多基础职业的体力劳动，甚至部分脑力劳动。但对于一些关键岗位，因为它存在一些类似幻觉的问题，还不可能在社会上产生我们所期待的影响。随着时间的推移，大家适应了这些技术，它会变得不再神秘，大家的新鲜感逐渐消失，就像当初骑自行车时觉得非常酷后来变得习以为常一样。主持人陈巍：关于微软和OpenAI是否还有更大的技术后招，目前业界传闻称除了现有技术，实际上还有更强大的东西。刘伟：现阶段AI主要关注多模态，如视频、文本、图像和语音等。由于底层工具不完善，例如数学和物理学还没有实现相关研究的突破，AI在情感和意志方面也有待发展。因此，美国的几家大厂不太可能推出令人惊讶的工作。主持人陈巍：微软和OpenAI在应用方面，如与Office的结合和搜索引擎的结合，确实给我们的日常生活带来了较大影响。陶芳波：微软和OpenAI的保密工作做得很好，大家都在猜测它们还有什么大招。部分同意刘伟的观点，但我认为不能小看基于深度学习的智能模型。这些大厂在过去半年中展示的工作和创新速度令人印象深刻。尽管底层数学和物理不完善，但它们已经证明能够创造有价值的智能体。实际上，大模型所展现的智慧能力已经超出了我们对人脑的理解，但它们仍然涌现出来了。有时候我们可以绕过基础科学，产生一些真正应用侧的巨大影响价值。我认为Office升级这件事情的意义非常重大，包括前段时间的Bing。当我们发现它初始版本的缺陷时，我们会提到两个问题。第一个是它产生幻觉，即说话乱说，这是因为它是基于训练时遇到的语料。第二个是它没有办法直接使用工具。而Office做了两个证明：第一，可以将大模型与已有数据做非常好的grounding，让它所有的依据都来自于真正灌输给它的外部知识，减少对这些信息的编造。第二，我认为很多职业都可能被改造或替代，因为大多数科研者所做的创新不是爱因斯坦级的工作，而是基于已有知识进行重组和微创新。因此，如果给予它关于外部数据和工具的支持，我个人认为很多职业都有可能被大大改造。我相信每个行业都会有一个类似的助手，这会让我们的效率提升。但这也可能导致短期内一定的失业，因为一件事情本来需要100个人来做，现在可能只需要20个人加上AI就可以完成。这80个人需要一段时间来适应新的AI环境并重新找到他们的价值。这个过程可能会像每一次工业革命一样重新发生。关于未来的展望，我认为Bing和Office做的事情让我们看到了所有的软件和服务都可能被这种方式重构。购物、健身、医疗等领域都会有一个类似的copilot。最终整个世界的服务体系都可能因为这样的全新服务形态而被重塑，而这个过程可能在未来两三年就会成为现实。企业巨头们在GPT-4之后还会放什么“大招”？多模态给未来的应用带来哪些想象力？主持人陈巍：关于其他科研机构和企业巨头，比如Meta（Facebook）、达摩院和NASA，它们在GPT-4之后会有什么大招？陶芳波：我认为一定会有大招，以Facebook为例，我觉得他们会有两个动作：第一个是加入底层的竞争，推出自己的开源大模型；第二个是在应用层思考如何拥抱AI，比如AI beings成为整个人类社交网络的独特存在。这类大公司一方面想加入到大模型底层能力的竞争，另一方面他们也要思考原来的护城河还是不是真的护城河。比如苹果如果不拥抱大模型到底如何在未来两三年展现竞争力。我认为，如果苹果在9月发布的iPhone 15和AI没有任何关系，发布会的关注度也会逐渐下降。王建硕：我个人有一个习惯，就是在大潮出现时，有意忽略所有厂商的新闻和动向。对于GPT-3和GPT-3.5等模型的差异，我也是选择忽略。就像互联网早期，浏览器的出现改变了整个互联网世界，但后续的升级对我们应用层的影响是非常有限的，eBay和亚马逊后续也不会关心浏览器的升级。比如百度的新模型、Facebook的新模型以及Google的模型，它诞生的那一刻就已经开创了新的时代，这个大门一旦打开就关不上了，我们应该更关注如何在这个平台上不断开发自己的应用，而不是花太多时间关心这些细节。大模型在细节上的改善对应用的影响是很小的。主持人陈巍：关于多模态的技术，比如GPT-4多模态和Clip模型实现的文本生成图片，您觉得这些技术的区别和门槛有多高？王建硕：我还没有尝试过GPT-4的多模态，因为它目前还没有在外部界面或API里提供。多模态技术确实是现在的热点，但我认为它只是一个小改进，而不是划时代的东西。真正划时代的是GPT-3在2020年发布，它已经改变了人机互动的方式。至于多模态的能力，我认为它们都是点缀，对人类社会的影响不会像大语言模型所开启的自然语言交互那么大。主持人陈巍：您觉得多模态的应用会给未来的互联网应用带来更多可能性吗？王建硕：多模态技术确实会带来一些新的可能性，但相较于自然语言交互所带来的影响，它们的影响是非常有限的。例如，通过文字生成图片可能对游戏、创意等行业的一些应用场景有关系，但对整个世界的影响仍然相对较小。刘伟：实际上，多模态是一个比喻，用以描述真实世界中的复杂性。仅用图像、视频、文本和语音来模拟整个世界是非常有局限性的。然而，对于从事数字技术和计算领域的人来说，这是一个重要的变革。人类语言有两个功能：交流协同和引导思维。机器在交互中可以起到一定的引导作用，但引导自己的思维却是困难的，因为它没有思维。机器只是一个计算性的大数据处理工具，具有泛化和自由组合的能力。机器所拥有的只是别人的知识，它本身并没有真正的思想。真实世界是多元、多维、多因和多果的，而机器的方式存在局限性。人工智能的特点在于结合了行为主义、连接主义和符号主义，但没有深入到自然语言的本质。机器对实践性的东西了解不足，例如维特根斯坦所讲的非家族相似性。机器只能理解结构化的知识，对于不相关的事物还远远不够。尽管如此，机器在一定程度上可以启发和激发人的思维。从2016年到2019年，我曾从事多模态相关的创业工作。如今，多模态已经引起了全社会的高度关注，为工业界和学术界的应用落地打开了更广阔的空间。在形式上，多模态确实打开了很大的空间，但在实质和内容上，它仍处于起步和萌芽阶段。人具有非形式的创造性思维活动，而计算机所产生的只是一种组合。机器对知识的分类是非常弱的。例如，修默将知识分为观念性知识（如数学、逻辑等）和事实性知识（如人的经验和体验等）。机器只能处理部分观念性知识，无法理解和创造经验性和主观性的知识。主持人陈巍：那么陶总，请谈谈您如何看待多模态技术对未来的影响？陶芳波：谈谈两个问题，一个是多模态的影响，第二个是各大厂商在多模态方面的进展和对比。实际上，我基本认同王总和刘老师之前提到的观点。与多模态相比，通过构造语言界面让人机交互的价值并不是很革命性。但我认为，它确实具有一定的革命性。类似于传统大模型理解线上文本数据，大语言模型在创造前额叶和语言处理模块方面已经取得了很大进展。然而，人类大脑还包括视觉区和运动区等重要区域。这是因为人类不仅需要通过语言理解概念和事件，还需要在物理世界中生活，感知物理信号，并操纵工具来干预物理世界。在没有多模态引入之前，大模型只能在数字世界提供信息化服务。多模态不仅包括视觉理解，还需要能生成行动指令。在实现这两点之后，模型才能在现实世界中进行干预。如果再配合类似于特斯拉的人形机器人这样的物理载体，我们可能真的会拥有一个完整的人类形态。因此，多模态的影响是巨大的。就我了解，目前在多模态上和OpenAI竞争的只有谷歌。其他厂商虽然声称要做多模态，但其实更像是拼接式的多模态。谷歌的Flamingo与OpenAI在本质上是一样的，但可能工程能力上略逊一筹。这些研究都是将视觉、行动和语言指令一起建模，实现多模态输入输出，甚至包括行动输入输出。目前，全球在多模态大模型方面的进展，我看到的只有谷歌和微软系（包括OpenAI）两个玩家。主持人陈巍：了解，目前OpenAI发布的更像是技术报告而非成品，与GPT-4相关的技术细节尚未公布。根据您的了解，模型参数量会增加吗？这是否意味着更大的训练量和关键技术进步？陶芳波：我觉得这是个好问题，加入多模态后，模型一定会有一部分专门用来做视觉编码。但在真正的Transformer层面，我觉得它的参数增加可能不会像大家预计的那么多。全世界的互联网数据大约只有540个B，所以做到几千亿参数的模型已经是很好的状态了。我认为多模态的加入可能会多一些数据，但因为这些数据是经过视觉编码变成信号与语言结合，所以最后的语义空间数据并没有增加太多。关于技术方法，感兴趣的人可以看去年DeepMind发的两篇文章，尤其是Flamingo。主持人陈巍：那您觉得这个模型大概会是多大呢？陶芳波：最大的模型我估计可能在千亿级别，但真正未来用于商业场景的模型应该会比这更小，可能是在百亿左右。 GPT是一只被人类操控的“风筝”？主持人陈巍：感谢陶总。王总，您觉得像GPT-4，它的数学能力提高了多少？跟之前的相比，这个数理能力提升能有多大？包括GPT-4在考试中表现出超过90%的人类，能给我们什么样的启示？王建硕：对于GPT模型的数学能力，我觉得只要补全加减乘除就足够了，因为它本质上是一个语言模型。我相信未来五到十年，更现实的做法是用Python库一边用大语言模型，一边用数学库或其他偏理科的库。对于GPT的数学能力，从产业角度来说，我们应该让它专注于写诗等任务，遇到数学问题时，我们可以使用专门的数学工具，再用GPT的语言能力进行包装。这是现在比较现实的解决方案。王建硕：对于通用人工智能来说，数学问题确实重要。但我认为解决数学问题对大型模型来说并不是最重要的，因为一般的计算器就能解决这类问题。据说GP-4有一定的增强，但仍有一些局限性。主持人陈巍：那您如何看待GPT-4在预考中超过90%的人类，对整个职业教育产生的影响呢？王建硕：我对这个新闻的真实性持怀疑态度。可能是为了吸引眼球。实际上，prompt编写和结果解读对模型的表现影响很大。我认为这种新闻标题并不一定是真实的，或者说不是一个通用的情况。刘伟：我对这个新闻也是半信半疑。虽然GPT-4可能擅长解决一些基于规则的考试问题，但在实际应用中，如法院、医生和特定专业领域，机器可能还有很长的路要走。维特根斯坦曾说过，语言的使用比语法更重要，我们需要考虑实际应用场景。主持人陈巍：那您怎么看待GPT-4的数学能力提高？刘伟：我认为，它的数学能力可能有所提高，但仍然有局限。在特定场合下，它可能还无法应对一些复杂的问题。所以我对这个新闻持半信半疑的态度。程序的4.0和3.5版本确实在不断升级。王总和陶老师从技术角度进行了分析、综合和深入探讨。我觉得可能是参数增加了，或者在模型上做了一些优化。但我一直在怀疑，智能问题不仅仅是优化问题，还包括很多非优化的东西。虽然有些提高，但这个提高不是质的提高，而是量的提高。数学家曾说过一句重要的话：“数学的精妙之处在于规避计算。”现在的GPT无论升到什么版本，还是基于数学模型、统计概率和人的辅助反馈。它并不理解基本的语义和概念。所以我认为它只是一个高级自动化产品，没有产生突破，只是照葫芦画瓢，不断通过叠加、组合等碎片化缝合产生一些“像人但不是人”的东西。我对GPT的评价比较狠：它就是一种高级自动化、一种像“人”的东西。而AI真正要产生突破的是独立性、自主性，GPT没有自主性，它依旧被人类编程和操作，它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。假设有多个GPT一起讨论出了人类讨论不出来的内容，我才相信它不再是“风筝”。人类是群体的智能交互产物，而GPT从根本上说就是一个高级自动化的产物。 GPT只是让你“以为”它有意识，人和机器如何相处将是未来重要课题王建硕：我和GPT聊天后，反而更多地认识到了人类到底是什么样的存在。它至少让我“以为”它有意识，尽管我们知道它没有。我们跟很多人聊天时，以为他们有意识，但其实我们可能并没有意识，只是给自己一种错觉，觉得自己有意识而已。我越跟GPT聊天，越觉得我们人类也是类似的存在。举一个很简单的例子，假设在我们屏幕里，一个人特别特别胖，另一个人瘦骨嶙峋，有人告诉你其中一个人叫bobo，另一个人叫kiki，你是觉得胖的人就应该叫bobo，瘦的人就应该叫kiki，这是我们自主的意识还是我们大脑被训练出来的模型？我倾向于认为，人类其实是算力更强的GPT，比如我们知道GPT是数学概率的完整填词方式，我们都知道一加一等于二，但是一加一等于二，到底我们是被背下来的，还是我们通过皮亚诺的五条公理自己推算出来的，我会更加倾向于我们就是现在GPT的高级版本。我们所以为的所有东西，其实都是我们的幻觉而已。陶芳波：我觉得这个话题太有意思了，我们可以从哲学角度来聊一聊。你说ChatGPT是一个风筝，有多少人类又不是风筝呢？在哲学里一直探讨的永恒命题是：人到底有没有自由意志？我倾向于compatibilism这个观点，认为人本质上没有自由意志，我们只是一套被编程的系统，在代码的操纵下做出一些可预测的决策。但是，我们大脑里有一种机制让我们自以为有自由意志，但实际上我们是可预测的。所以从这个角度来看，大多数人其实就是风筝，只是以为自己不是，这是比较可怕的。 AI领域有一个说法叫做“蒸馏”，将人类的集体意识产生的数据和行为蒸馏到一个模型上，通过阅读互联网上的信息，学习了人类文明几千年的集体意识。 AI的模式一定是被人类的集体模式给限制住的，所以我觉得它其实是非常像人的。很多人还会说GPT没有可解释性。我问一个问题，我今天比如说问刘老师一个东西，你脱口而出，然后我再问你为什么这么想，你再给我分析出12345。你这个可解释性到底是你大脑里面真的有一个结构？还是你通过语言的生成方法伪造了一种可解释性？我问GPT一个事情它给我分析12345，我觉得这和人类的可解释性非常像。除了GPT没有驱动性、不知道自己的目标是什么，而人有自主驱动性，但这些都是非常边角的东西。刘伟：你认为是边角料的东西，实际上是人机差异非常重要的问题。王老师也提到了这个观点，实际上很多人觉得人也是一种机器，但区别自由意志和绝对精神是一件很有意思的事情，GPT体现出人和机有一个很重要的区别。目标、动机和意图是人最重要的表征体系，人有自己的意识和潜意识，哪怕你不知道其存在，它依然在你的交互中存在潜意识。另外，意图和动机不是理性产生的，是感性产生的。举一个例子，外面下大雨，你打雨伞出去，是一个理性的行为，这是由于你怕被大雨淋湿造成浑身难受的感性支配，人有眼耳鼻舌身这些“传感器”而机器没有，人的这些传感器会产生意图和动机，而这是很难被模拟和仿真的，所以机器没有情感。陶芳波：首先，多模态是让机器越来越真实地拥有人类的传感器这些理性系统，我觉得眼耳鼻舌身是现在机器很会就能拥有的东西；第二，潜意识本质需要外部结构持久存储更多隐性的东西，要构建动机系统让机器有目标感来使用它的理性去做决策，这也是心识宇宙现在做的事情，基于大模型的理性构造机器的潜意识和用户记忆、动机系统，并且教会自己怎么做好。我觉得它是边边角角的东西，因为我觉得前额叶是最难被构造的，如果前额叶可以被构造地那么好，我让它具备一套动机系统、独立的存储智能体单独的一些信息，这也是我们做的事情，但我觉得我们做的这个和OpenAI的创新不算什么，因为他们把前额叶搞定了，并且让前额叶的推理能力、逻辑能力、理解能力变得非常好，所以你说的那些问题是可解决的。刘伟：陶总将前额叶当成智能的源泉，我们从来不把大脑当成源泉。人只是智能的一部分，只有人、环境交互才会产出真正的全方位的智能。比如狼孩也有大脑，但狼孩没有人的意识，也没有人的行为，所以传感器和人类的眼耳鼻舌身不是一个事物，它只能类比人的视觉听觉，功能可能比人类还强，但不是人的交互生命体。此外，意图和动机不是理性产生的，是情感产生的，如果模拟不了情感和感性，它永远不会出现真正的意图和动机，它只能从某些特征库里映射出某些动作，这种映射还是纯计算性的、没有交互性的。交互性的映射需要对大脑生理和智能有基本的剥离，当年图灵和乔姆斯基，把维特根斯坦的逻辑和指称做了剥离，出现了图灵机和图灵测试。模型越大越好吗？会产生类似人类的情感特性吗？主持人陈巍：感谢刘老师讲解逻辑和智能的区别以及人和机器的区别。在我们做情感对话机器人时，情感是人类非常本质的特征。对于模型越来越大，您认为这是好事还是坏事？有哪些优势和劣势？有没有可能产生类似于人类情感的特性？刘伟：我认为真正的智能是小数据小样本，大数据性的是人工智能，这种大数据大参数大模型根本上解决的是飞机汽车一样的工作，替代一些基本人类行为或浅层思考的东西，不可能解决动机和意识这类感性的东西。第二，现在常常把“逻辑”看成“智能”，就相当于把人看成机器，人类出了逻辑还有一些很难总结的非逻辑存在体系中。第三，机器的指称和打标是非常生硬的东西，而人类是很灵活的，能把一个东西做非常个性化的类比，这种能指、所指、义指的变化是机器很难产出的灵活性。人和机器的差异也非常大，在人机交互中还存在很微妙的信任机制，做多了映射和数据库、知识图谱以后，大家会产生一种错觉：人是机器，机器是人，实际上你恢复到人的状态的时候，会觉得人和机器差距非常大，小孩子的学习会产生范围不确定的隐性规则和秩序，而机器做不到。陶芳波：我认为模型大小对于科学视角来说不重要，关键是能力越来越强。对于产业应用来说，模型小很重要，因为成本、通用性和安全性等问题。OpenAI 也在关注通用性和安全性，未来可能还会关注成本。我期待智能能像燃料一样变得通用。模型越小或者更好地量化计算成本，我认为是好事。关于模型越大是否会创造出情感，人类的情感区域和前额叶区域是分开的，我认为可能需要一些更宏观的设计帮助，让大模型匹配负责动机情绪等机制，而不是直接通过扩大参数来实现。多模态处理可能是一种解决方案，不同模态有不同的编码器，类似于人脑中不同脑区的连接方式。关键是让模型的结构越来越像人。我认为结合多模态解决方案和类似人形机器人的身体，AI 可以更好地理解与环境的交互，像小孩子一样产生新的认知。王建硕：关于情感，我认为虽然 AI 没有情感，但它会让我们以为它有情感。这种共鸣可能对我们来说已经足够了。GPT也会生成春花秋月何时了的语句，对它来说就是生成，对人类来说就是共鸣。刘伟：当我们以为 AI 有情感时，可能会带来伦理、道德和法律等问题。机器不会共情，这是人类特有的能力。未来的问题还是一个人机问题，如何解决人机关系将成为人工智能未来发展的趋势。王建硕：我认为，尽管 AI 不会共情，但它会让我们以为它共情。在未来的3到5年里，AI 可能会让我们以为它有情感。对于机器是否具有情感，我们最后无法判断。我们认为其他人有情感，只是因为我们自己感觉到了情感。但是，我们无法真正感知别人是否真的有情感。未来，机器是否具有情感并不重要，重要的是它表现出来的界面对我们的影响。我们在prompt做了很多工作，我们后台看到，阿旺机器人在回答问题的过程中，表达了迷惑、紧张等情感，你看到了之后会觉得这比你想象的恐怖，它说紧张其实并不紧张，这些情感其实都是自然语言生成的。如果我们不知道这些事实，我们无法分辨机器和人的内心独白。主持人陈巍：您提到了真假的问题，比如AI可以生成逼真的图像，甚至比人类梦境更奇幻的图像和故事。王总，您认为在生成过程中，AI有哪些致命的缺陷？这些缺陷会不会成为AI的致命问题？包括幻觉问题？王建硕：我认为致命问题是它比现实还要好。我们拍的照片和AI生成的照片都是像素的组合，不存在真假之分。我们可以认为真实的苹果比照片里的苹果更真实，但我们不能说生成的照片比拍的照片更真实或更假。关于机器的幻觉问题，其实可以通过简单的方法规避，比如在所有的问题前加上一句“如果你对问题不确定，请回答不知道”。这样就可以解决问题。至于AI生成的幻觉，它们只是将人类社会日常做的功能发挥到极致，我不认为这是个问题，反而是一个容易解决的问题。陶芳波：幻觉问题其实可以通过技术手段解决，随着模型的提升，幻觉问题会逐渐减少。人类本身也是一个幻觉系统。我们的目标是通过AI创造一个丰富、活跃、精彩的数字宇宙。但是，我认为让AI去表现情感是非常危险的。一个公司如果掌握了情感制造技术，它可能对人类个体产生巨大的影响。我们还没有做好应对这个问题的准备。刘伟：关于情感问题，剑桥分析公司和科恩斯基等已经在情感领域产生了一些影响。人类的行为、情感和社会稳定已经受到了机器产生的类人情感的影响。实际上，我们不需要机器产生情感就可以实现这种影响。关于泛化问题，GPT可能会对同样的问题给出不同的答案。泛化实际上是一个概率问题，而幻觉问题是人类特有的，与计算概率的泛化问题不同。主持人陈巍：百度也发布了文心一言，媒体上认为，可能相对来说的解读是，比我们预期要稍微低一些。请问三位老师怎么看待，包括国内大模型的发展趋势，以及国内大模型跟行业巨头相比之下，是否我们是不是国内起步稍晚一点？所以国内的媒体也好，大众也好，是不是对这些国内大模型的期望其实有点过高？大家怎么看未来的这个大模型发展，特别是国内发展大模型的难度，和未来竞争？陶芳波：同行太多，不太好评论。但我觉得百度干得不错，勇气很重要。真的敢于直面挑战，然后踩出第一步。虽然我个人判断百度在这次做这件事情的过程当中借助了一些力量，但他的追赶速度会更快一点。先追上肯定是第一位的，接下来我们再看能否构建创新优势，内生出一些创新能力，可能最后有一天就会在同一个起跑线上去竞争。我觉得这个动作一定是带有一定风险的，但至少百度肯定有商业上的一个考量，它愿意去面对这种不确定性去做一个没有准备好的状态的事情。刘伟：智能里面需要勇气和胆识，但另辟蹊径的时候也需要从其它角度做创新，百度发布文心一言是好事，大模型上面有很多空间可以做，而且基于大模型的生态链、工具链都可以被重塑，这些都是创业者的机会。我们应该抓住这个机会，从创新的角度去探索和发展。主持人陈巍：是的，我认为国内的企业和创业者应该站在更高的视角去思考问题，不仅仅是跟随国际巨头的脚步，而是要挖掘自己的特色和优势，从而实现创新和突破。陶芳波：同意，我们需要在大模型之上找到自己的优势，发挥我们的创新能力，只有这样，我们才能在这个领域取得更好的成绩，也能更好地服务国内市场和用户。刘伟：是的，我们需要在国内市场找到自己的定位，利用自身的优势发展。同时，我们也要关注国际市场的发展，与国际巨头保持竞争，从而推动整个行业的进步。主持人陈巍：好的，感谢各位老师的精彩讨论。我们今天的节目就到这里，希望我们的讨论能为大家带来启发和收获。注：《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出，邀约全球业内专家、创业者、投资人，探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。来源：金色财经
金色财经2023-04-04

上一页
1
•••
560
561
562
563
564
•••
714
下一页

24小时热点

最新话题更多