美国海盗2获得的成就_国际现场_OpenA美国海盗2获得的成就I变深,百度变宽_ZAKER新闻

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  刘旭并不认识黄大发,进去之后,她跟面前的人问好。黄大发跟她说:“我在这这么多天,你还是第一个来向我问好的。”刘旭问他自家能否享受独生子女的优惠政策,多补偿120平方米。

距离 ChatGPT 发布整整两年后,中美两地的大模型代表厂商,仍在完善模型产品功能和使用体验上不断发力:11 月初,OpenAI 在 ChatGPT 中上线了 AI 搜索;11 月中旬,百度则推出了一系列智能体应用,尝试构建 AI 应用生态。行业领头羊的不同思考,得以让外界一窥它们在大模型领域的共识和分歧。共识在于,无论 OpenAI 还是百度,都在致力于进一步消除幻觉,并努力提升商业化能力。百度创始人李彦宏甚至发出了 " 过去 24 个月,AI 行业的最大变化是大模型基本消除了幻觉 " 的感慨。但放在当下节点,两家公司对大模型应用的探索,更值得行业审视和思考。OpenAI 的 AI 搜索功能一经上线,就被众多一线用户发现其搜索结果依然难逃幻觉困境。如何将大模型带出幻觉陷阱?作为老牌搜索巨头的百度,带来了自己的新答案:借助 RAG(Retrieval-augmented Generation)解决了文字幻觉后,百度又盯上了图像幻觉,并为后者量身打造了一项独门秘术—— iRAG(检索增强文生图技术,image based RAG),将百度搜索的亿级图片资源跟强大的基础模型能力相结合,以此来确保生成的图片更加真实,贴近自然。更重要的是,唯有解决了大模型的幻觉问题,才能让更多人愿意并敢于用大模型技术。智能体,则成了百度撬动更多普通用户触及大模型技术的重磅应用方向。相比 OpenAI 希望通过搜索持续增强自身变现能力,加码智能体的百度,不仅自己赚钱,还想让人人都能赚到钱,继续构筑 AI 应用生态," 我们不是要推出一个‘超级应用’,而是要不断地帮助更多人、更多企业打造出数以百万‘超级有用’的应用。" 李彦宏说道。尽管全球几乎所有大模型玩家都在关注智能体,但正如李彦宏所言,像百度这样把智能体作为最重要战略方向的公司并不多。强如 OpenAI,也选择了在今年 3 月份,关停仅运营两个月的智能体应用商店 GPT Store。在 ChatGPT 推出两年来,时间曾屡次证明李彦宏的部分非共识,逐一衍化为了行业新共识,如对检索增强的率先重视、卷应用的倡议等。这一次,高喊智能体会是 AI 应用最主流形态等非共识论断的李彦宏,还能再次成功吗?经过两年发展的大模型领域,正在转换出一套新的评判标准:对大模型厂商的综合实力打分,不再仅仅围绕它出了多少论文、刷了多少排行榜,更加开始看重它是否能获得规模化收入,何时能摸到盈利的门槛。" 也许不是最便宜的赢得商战,而是最能落地的赢得利润。" 在今年上半年百度等一众大模型厂商纷纷启动大模型 " 价格战 " 之际,Lepton AI 创始人兼 CEO 贾扬清便给出了自己的见解。在贾扬清看来," 降价是个拍脑袋就可以做的简单策略,但是真正的 To B 商业成功更难。"为了加速商业化落地步伐,OpenAI 选择了上马 AI 搜索,扩展新的付费渠道。百度则选择了平台生态策略:提供平台工具,搭建智能体生态,让智能体开发人人可用,人人都能赚到钱。百度世界 2024 大会上,李彦宏对外展示了四大智能体应用——公司类智能体、角色类智能体、工具类智能体、行业类智能体。公司类智能体,就相当于 AI 时代的公司官网:传统官网具有的公司介绍、产品图片和参数展示、线下门店位置等能力,公司类智能体有;传统网站没有的主动推荐、及时响应和服务能力,公司智能体也有。角色类智能体,则是一改往日数字人声音、肢体动作、口型机械、呆板的短板,开始变得更加高度拟人化,简单来说就是更像真人了。工具类智能体方面,李彦宏着重介绍了百度文库与百度网盘联合发布的 " 自由画布 ",在充分运用文库与网盘的融合优势基础上,全面打通过去公域与私域资料的限制,实现输入、编辑、创作、分享自由。行业类智能体方面,目前已经在法律、医疗健康、金融、体育、旅行等诸多领域落地。作为法律行业的智能体的法行宝,上线半年多以来,已累计免费服务 940 万人。为了真正做到让人人都能开发智能体,大会上,李彦宏还带来了 One More   Thing 时刻——对外展示了大模型技术落地的无代码产品秒哒,号称是一个不需要写代码就能够实现任意想法的软件,被李彦宏称之为 " 迄今为止人类历史上最复杂的多智能体协作工具 "。智能体完成大模型从 " 言 " 到 " 行 " 能力突破的背后,离不开其基础大模型能力的迭代进步。具体到百度自身,早在 2019 年,百度就推出了 1 亿参数规模的文心大模型 1.0 版本,随后又在 2.0 版本升级至 10 亿参数,ChatGPT 发布后不久,百度就抢先推出了 3.0 版本,并在去年 10 月迭代到 4.0 版本。近日,沙利文发布报告《2024 年全球 AI 生态全景概览》,在全球 AI 生态全景中,百度与谷歌、OpenAI 位于 AI-Native Giant 同一象限。在被问及百度为何能以如此快的速度发布大模型时,李彦宏曾回答道," 是因为我们准备得更加充足、工程师非常努力,我们一直在朝着这个方向努力。长期的信念,让我们为这样的颠覆性创新做好了准备。"能够持续推动技术迭代的另一助力,则来自百度多年来对全球 AI 人才的招揽,包括吴恩达、Dario Amodei、Jim Fan 等一批行业大牛。作为前百度首席科学家,吴恩达在百度期间带领百度人工智能团队增长至 1300 多人,帮助百度培养出大量 AI 人才。但技术迭代和顶尖人才招募背后都需要真金白银打底,这都迫使身处大模型领域的厂商,必须尽快走向商业化。那些实力不济的大模型玩家,在这场烧钱游戏中,或者被淘汰出局,或者被大厂收编。波形智能卖身 OPPO 的案例,成了这一残酷竞争的最新注脚。更早之前,明星创企 Inflection、Character.AI、AI Agent 独角兽企业 Adept,纷纷迎来被大公司变相收购的命运。商业化手段有限,叠加大模型训练和推理费用高昂,入不敷出的国内部分头部大模型玩家,此前甚至被传出退出预训练的消息。即便不想放弃预训练,一些大模型玩家也开始转变策略,开始放弃在国内烧钱做 To C 市场的策略,转向全力发展更容易见到回头钱的 ToB 领域。竞争激烈的大模型赛道,或主动或被动地演变为一场超头部创企和大厂之间的比拼。尤为不容忽视的是,当其他玩家对预训练有所畏惧之时,手握资源的超头部创企和大厂,反而获得了意料之外的优势。在近期接受一档播客节目采访时,OpenAI CEO 山姆 · 奥特曼就提道,模型已经成为一项贬值资产是不争的事实," 但说它们不值得花那么多钱来训练,这似乎完全错了。更不用说它们有一个正向复利效应。随着你越来越擅长训练模型,你会变得更高效。至于通过模型获得的收入,我认为这足以证明投资是值得的。"李彦宏此前也表露过类似的观点。在他看来,模型之间的差距是多维度的,既包括能力方面,也包括成本方面,且 " 未来大模型之间的差距会越来越大,领先对手 6 个月就赢了。"随着大模型逐渐进入巨头游戏阶段,红杉资本在《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》 ( 生成式 AI 的 o1 行动:代理推理时代的开启)报告中指出,生成式人工智能产业的根基正在稳定下来。只有自造血能力充足,且资本雄厚的大玩家才能留在牌桌上。尽管市场竞争还远没结束(按博弈论来讲,甚至将越来越激烈),玩家格局却越来越清晰起来。基于此,红杉资本预测,应用层正成为风险投资的关注焦点。类比移动互联网转型和云计算转型期间,应用层大约都有 20 家公司创造了超过 10 亿美元的收入," 我们预计 AI 转型期也会出现同样的情况。"早于红杉资本预言前,当 2023 年 3 月 16 日,百度终于赶在所有国内厂商前面,率先发布文心一言时,李彦宏就对外首度明确," 大模型时代,真正最大的机会既不在基础服务,也不在行业服务,我觉得恰恰是在应用。"从去年 3 月 16 日文心一言正式亮相至今,过去近 600 天时间内,李彦宏带领百度成为推动 AI 应用落地的最强有力声音," 卷模型不如卷应用 "" 卷应用更有价值 " 等言论被频频提及。从商业化变现的角度出发,卷应用,也是更能发挥中国创业者优势的领域。这样的实践经验,已经在 PC 时代和移动互联网时代屡次被证实。考验和挑战再一次摆到了基础大模型厂商面前——谁能在应用生态建设上更胜一筹,谁就有望成为下一个 Android。在应用生态建设上,没有移动互联网超级应用傍身的 OpenAI,在今年 1 月上线 GPT store 后,很快便遭遇热度难以为继的困境。掌握搜索这一生成式 AI 最重要入口的百度,则在智能体的分发和运营上占据了一定优势。据字母榜(ID:wujicaijing)了解,百度搜索目前是智能体最大的分发入口,目前每天分发智能体数量超过 1000 万,并且还在快速增长。借助百度 APP 近 7 亿月活用户所带来的规模效应,百度在帮助普通人开发出智能体之外,还构筑起了一个覆盖 " 开发 + 分发 + 运营 + 变现 " 的商业闭环。为了做好智能体应用的分发,百度还打通了智能体在百度搜索、小度、文小言、地图、车机等多场景、多设备的流转落地,从而在做到人人可开发的基础上,更进一步实现人人能分发、人人可获益的新目标。值得一提的是,手握智能云云服务的百度,比 OpenAI 这类单纯的大模型公司,还可以提供更多维度的服务。目前,百度智能云千帆大模型平台帮助客户精调模型数达到 3.3 万个,并合计开发了 77 万个企业应用,有六成以上的央国企和大量的民营企业,都在联合百度智能云进行 AI 创新。大会期间,百度还展示了大模型在 B 端的应用。以保险行业为例,目前百度智能云基于工作流 Agent 探索、落地车险续保售前数字员工。过去,车险续保的工作指导包含大量流程、子流程、文档等内容,优秀销售人员稀缺,且培养周期往往长达一到两年。基于工作流 Agent 开发金牌销售数字员工,则最快可以在 1 小时内完成、上线,大幅提升了企业车险业务的核心生产力。这样的工作流 Agent 可以快速集成到百度搜索、微信公众号、企业官网等业务系统中,便利触达用户。在刚刚结束的金九银十招聘季,智联招聘便联手百度,利用后者的大模型重构了人岗匹配这个核心环节,从而显著提高用人单位的招聘效率和质量。目前,百度和智联招聘合作,已经成功沉淀出一系列提示词模板,并在数万条实际数据中得到验证,场景平均准确率高达 93%。同样不容忽视的是,AI 业务还能间接拉动云厂商的营收。B 端客户在使用大模型的同时,会积累大量的业务数据,并产生大量资源需求,这都有利于推动智能云(GPU)相关产品的销售。多样化的分发场景,和更多用户的使用,除了提升云服务收入之外,更能起到帮助智能体获得数据反馈,反过来进一步推动基础模型自主调优,从而让大模型变得更智能,并使得智能体越用越聪明的效果。一如通过 RAG 消除大模型幻觉,刺激更多用户使用一样,只有更聪明的智能体,才能吸引到更多的人真正使用起来。当用的人逐渐变多,李彦宏口中 " 智能体即将迎来爆发点 " 的判断,才有望越早到来。

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编辑:高大山

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  英国《金融时报》18日称,在北京代表团抵达的几天前,朔尔茨的内阁通过了有史以来第一份国家安全战略报告。“德国之声”18日称,德国官方文件同时将中国称为“合作伙伴”“竞争对手”和“制度性对手”。德国政府过去常常强调伙伴关系方面,自2011年以来进行的双边磋商似乎证明了这一点,因为这种形式的高级别对话只与特别密切的伙伴进行。2014年,两国关系更是提升为“全方位战略伙伴关系”。但自那以后,德国和其他欧盟国家对中国的重心显然已转向战略竞争。

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  四川的大型水库数量明显落后于全国平均水平。按照水利部制定的水利水电工程等级划分及洪水标准,库容1亿立方米以上的是大型水库,库容1千万到1亿立方米的是中型水库,1千万立方米以下的是小型水库。

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  “所谓研究性学习,首先要提出假设,而后通过科学实验来证实或证伪,研究结果是开放式的,而非固定的知识点。”北京一家研学机构的教育顾问季旻认为,历史人文研学也应具备科学探究的基本精神,例如去看西安城墙,可以让学生思考,古代城防为何这样布局?

  国六b指的是国六标准第二阶段,其排放限值较国六a更加严格。一氧化碳、非甲烷碳氢化合物、氮氧化物及其PM细颗粒物等排放标准限值较国六a降低了30%-50%左右。因其复杂性和标准门槛大于“欧六”标准,因此在发布之初也被业内称为“全球最严排放标准”。‍‍

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  在不断反映问题的过程中,2017年,黄大发的手下闫勇(17名征集犯罪线索的嫌疑人之一)曾出面劝和杨金姣“不要再告”。她向闫勇提出了把她家还建房赔偿到位的要求。对方答应下来,但一直没有兑现。

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  澳大利亚与美国的关系深厚且基础扎实,因此我的观点是善意的。我们最重要的两种关系,包括战略和经济,是与美国和中国的关系。我们希望这两个国家在相互尊重和理解的基础上进行对话,找到管理困难和问题的方法。目前最根本问题是台湾问题。上帝保佑,不要因台湾问题开战。这将给中国大陆、台湾地区、美国和整个世界带来不可想象的损失。知道我们会遭受多大损失,澳大利亚肯定不会支持美国的军事干预。

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  余新晓介绍,理论上说,年降雨量400毫米以上的区域属湿润半湿润的区域,自然植被是森林;200毫米到400毫米之间属半干旱区,自然植被是灌木,一般不会成片出现乔木,即使有也是散生、稀疏的;200毫米以下是干旱区,自然植被以草本植物为主;低于100毫米就是极干旱区,草本分布也很少,不会出现大面积草原。

  2023年2月18日,中共中央政治局委员、中央外事工作委员会办公室主任王毅在出席慕尼黑安全会议期间,应美方请求,同美国国务卿布林肯进行非正式接触。

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  迈入政坛是在1994年。在继父引荐下,31岁的布林肯进入克林顿政府,从外交政策演讲稿撰写人一路做到总统特别助理兼欧洲事务高级主任。

  2015年布林肯访华,有位随行的记者觉得他彬彬有礼,活动结束后会跟身边每一位工作人员握手致谢。但一旦遇到不想回答的问题,他就会老练地“打太极”,不给人留话柄。

发布于:南京六合区