AI营销观察

《OpenAI神秘Q*毁灭人类？爆火「Q*假说」竟牵出世界模型，全网AI大佬长文热议》

「AlphaGo式搜索和LLM的结合，是解决数学和编码等特定领域的有效方法，同时还能提供基准真相的信号。但在正式探讨AGI之前，我们首先需要开发新的方法，将世界模型和具身智能体的能力整合进去。」Q-learning旨在学习特定状态下某个动作的价值。最终目标：找到最佳策略，即在每个状态下采取最佳动作，以最大化随时间累积的奖励。（来源：“新智元”微信公众号）

《AI大模型，将会是夸克APP的场景价值“放大器”吗？》

夸克APP不断通过场景破圈、用户体验升级，为海量用户提升了工作、学习效率，丰富了他们的娱乐、生活多样性。而夸克大模型的四项能力，与夸克APP“高效智能拍档”的产品定位一脉相承。随着夸克大模型智能搜索、智能创作等能力与现有产品相结合，一个更加高效省力的全能AI助手呼之欲出。（来源：“阑夕”微信公众号）

《Duolingo危！AI学习卷起来，谷歌和网易都想抢生意》

Duolingo 推出了高级订阅服务 Duolingo Max，主要卖点是 AI 场景对话和解释答案两项 AIGC 功能，算是向 AI 化迈出了一步。加入 AI 之后，各个产品的差异化反而并不明显了。游戏化的应用设计、较短的课程时长、拿捏人性的推送和提示，都体现着 Duolingo 对用户留存的重视。（来源：“硅兔赛跑”微信公众号）

大型应用观察

《大模型爆发时代，Agent才是普通人的第一赛道》

如果有大量的通用数据和专业的GPU集群，可以去卷通用大模型赛道；算力不足，但有相当多的垂类数据，可以去卷行业大模型。在大模型时代，个体导向的应用更加突出，隐私问题变得更加重要。Agent的出现使得个体隐私保护成为关注焦点。人们更希望它能够记住个体的喜好、聊天风格甚至一些隐私问题。（来源：“水木人工智能学堂”微信公众号）

《「GPT-4只是在压缩数据」，马毅团队造出白盒Transformer，可解释的大模型要来了吗？》

重写后的内容：神经网络的学习过程可能仅仅是对数据集进行压缩。当前的AI系统，包括GPT-4在内，所做的正是压缩。CRATE是一种白盒Transformer，不仅在几乎所有任务上与黑盒Transformer相媲美，而且还具有出色的可解释性。这些表征可以用于帮助许多下游任务，如视觉、分类、识别和分割、生成。（来源：“机器之心”微信公众号）

《李沐大模型公司细节曝光，项目GitHub空仓标星超500》

AI领域专家李沐提出了一种新的模型创业方向：利用大型模型的能力，开发面向4A游戏的游戏引擎。同时，AI界著名学者Smola致力于构建AI和机器学习工具。他的任务是促进AWS和开发者社区之间的联系，鼓励更多开发者来共同建设亚马逊深度学习库MXNet。以上内容摘自“量子位”微信公众号。【完】

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