歡迎來到的[每周AI大事件]，這里記錄了過去一周值得關注的AI領域熱點內容，幫助大家更好地了解人工智能領域的動態和發展風向。
圖源備注：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney
PART1 動態
[國內要聞]
1.騰訊混元大模型官網上線 已通過騰訊云對外開放
騰訊自研的混元大模型在2023騰訊全球數字生態大會上正式亮相，并通過騰訊云對外開放。該模型是由騰訊全鏈路自研的通用大語言模型，擁有超千億參數規模和超2萬億 tokens 的預訓練語料。該模型已經應用于騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技等多個騰訊業務和產品中，并取得了初步效果。
2.百度網盤云一朵文件助手上線
百度網盤推出了云一朵文件助手，通過先進的自然語言處理和機器學習技術，能對文章的主題、內容和結構進行準確分析，并生成簡潔明了的摘要。用戶可以通過轉發文章給云一朵文件助手，即可獲得簡潔易懂的文章摘要。
3.始智 AI 開源社區平臺 wisemodel 上線 旨在打造中國版 HuggingFace
始智 AI 團隊打造的中立開放 AI 開源社區平臺 wisemodel 正式上線，旨在打造中國版 “HuggingFace”。該社區集合了清華 / 智譜 chatglm2-6B、StableDiffusionV1.5、alphafold2、seamlessm4tlar 等模型和數據集資源。
4.阿里魔搭社區開源 LLM 開發框架 ModelScope-Agent
魔搭社區推出了適配開源大語言模型的 AI Agent 開發框架 ModelScope-Agent。該框架是一個通用的、可定制的 Agent 框架，基于開源的大語言模型作為核心，包含記憶控制、工具使用等模塊。該框架具有可定制且功能全面的特點，支持在 ModelScope 社區的多個開源 LLMs 上進行模型訓練，同時提供多樣化且全面的 API。開源地址為 https://github.com/modelscope/modelscope-agent/。
5.零點有數發布 “零點楷模” 大模型
零點有數發布了名為 “零點楷模” 的大模型，該模型具有智能咨詢問答、智能概要提取、智能運營助手、智慧策略助手、智慧業務分析五大功能。主要服務于政府客戶和商業客戶。該模型具備可擴展、可升級、可移用的特點，并具備多項技術特點。
6.微信上線 “騰訊混元助手” 多模態對話小程序
微信上線了一款名為 “騰訊混元助手” 的小程序，該小程序由騰訊混元大模型提供支持。該小程序可以回答各類問題，處理多種任務，如獲取知識、解決數學問題、翻譯、提供旅游攻略、工作建議等。
7.百度如流已推出智能編程助理 Baidu Comate X 以及 Comate Stack 工具套件
百度旗下智能工作平臺如流升級推出了 “超級助理” 和 Baidu Comate 系列產品，為企業提供高效、專業、實時的智能支持。超級助理可以通過語音喚起，實現復雜系統的一步直達，并能隨時隨地通過手機設備、語音輸入指令完成相關任務。同時，百度還推出了 Baidu Comate Stack 工具套件，用于開發基于 AI 原生的各種應用。Baidu Comate X 已支持30多種研發語言和10多種 IDE，通過 AI 大模型改造的研發工具鏈，實現全周期研發的輔助。
8.百川智能開源 Baichuan2均可免費商用
百川智能發布了兩款開源大模型 Baichuan2-7B 和 Baichuan2-13B，參數分別為70億和130億，能力全面超越了 Meta 研發的 Llama2-13B 模型。這些模型支持中英文等數十種語言，能夠應用于學術研究、互聯網、金融等領域。同時，百川智能還發布了 Baichuan2-13B-Chat 與其4bit 量化版本，并且均為免費可商用。
9.文心一言全面開放 百度 “云一朵” 智能助理用戶突破600萬
百度網盤智能助理 “云一朵” 在文心一言全面開放后，累計用戶數已突破600萬。這表明文心一言的開放使用讓更多人體驗到了智能助理的便利，基于大模型的智能助理服務有著廣闊的應用前景。
10.36氪與百度達成戰略合作 借助文心大模型提升內容生產效率
36氪與百度達成戰略合作，共同推進 AI 技術在媒體平臺和企業服務方面的創新和商業化進程。合作內容包括借助百度文心大模型和智能云曦靈數字人平臺提升內容生產效率，推動36氪數字資訊臺的智能化升級，為用戶提供更及時的資訊內容。雙方還將引入大模型應用入駐百度云市場，共同打造大模型應用市場。
11.百度智能云千帆大模型平臺2.0發布 訓練大模型時間成本大幅降低
百度智能云在百度云智大會上宣布了千帆大模型平臺2.0的正式發布。該平臺提供了最豐富最全面的工具鏈和最佳算力效能，降低了企業訓練大模型的時間成本。升級后的平臺還擁有最多的大模型和數據集，并提供模型安全和數據安全保障能力。
12.360智腦大模型面向公眾開放 已接入360安全衛士、360安全瀏覽器等產品
360智腦大模型即日起面向公眾開放，用戶可以通過下載 “360智腦” APP 或升級360安全衛士、360安全瀏覽器等產品進行體驗。360智腦是一款自研的認知型通用大模型，具備多項核心能力，如生成創作、多輪對話、邏輯推理等。
13.金山辦公宣布 WPS AI 正式面向社會開放
金山辦公宣布 WPS AI 正式面向社會開放，用戶可以在 WPS 智能文檔中體驗 WPS 智能文檔的功能。WPS 智能文檔基于 WPS AI 技術，提供內容生成、表達優化、文檔理解及處理等功能。WPS AI 已接入 WPS 文字、演示、表格、PDF 等產品線，解決用戶在內容生成、內容理解、指令操作等方面的辦公難題。
14.百度輸入法上線 AI 創作助手 “超會寫” 功能
百度輸入法發布了 AI 創作助手 “超會寫”，該功能基于文心大模型，可以在不同場合下幫助用戶進行高效、高質、高情商的文本創作。用戶只需輸入需求，AI 助手提供符合條件的文本供選擇，如高情商溝通、神評論、改寫文案、短視頻配文等。
15.作業幫發布自研銀河大模型 即將應用于作業幫 APP 等場景
作業幫發布了自研的銀河大模型，該模型覆蓋多學科、多學段、多場景，具備高度的知識解答能力，可以協助學生進行創意寫作和自主提問。該模型在智能解題、知識問答、中英文寫作和 AI 伴學等方面表現出色，并在權威大語言模型評測基準上取得了優秀成績。
16.麒麟合盛 APUS 發布自研千億級多模態 “AiLMe 天燕大模型”
人工智能企業 APUS 發布了自研千億級多模態人工智能大模型 “天燕大模型”，具備對文本、圖像、視頻、音頻的理解和生成能力，并在國際權威測評中取得了好成績。從大模型中提煉出的四個垂直領域精煉模型分別是文本模型 “異雀八”、圖像模型 “異雀三”、音頻模型 “異雀六” 和視頻模型 “異雀四”，并推出了多個 AI 產品。
[國際要聞]
1.微軟為商業客戶提供新 Copilot 版權承諾:將承擔法律風險
微軟公司表示，如果使用其人工智能產品的商業客戶因生成內容被起訴侵犯版權，微軟將承擔法律責任。該公司將為客戶提供內置的防護措施和內容過濾器，以減少 AI 返回侵權內容的可能性。微軟的這一舉措是對用戶對生成式 AI 技術產生的版權擔憂的回應。
2.蘋果每天在對話式人工智能上花費數百萬美元
蘋果正在研究開發對話式人工智能，其中使用的 Ajax 聊天機器人比初始版本的 ChatGPT3.5更強大。蘋果每天花費數百萬美元進行語言模型的訓練，他們還在努力開發使語音助手 Siri 能夠自動執行多步任務的功能，并且在開發生成視頻和圖像的軟件以及多模式 AI 方面也有所進展。
3.聯合國呼吁對學校人工智能工具的使用進行年齡限制
聯合國教育機構呼吁各國政府對學校中的人工智能工具實施年齡限制，特別是對年齡較大的兒童。他們發表了一份新指南，強調教師、學習者和研究人員的參與以及政府監管對確保人工智能工具的安全有效使用至關重要。該指南還提到了人工智能工具 ChatGPT 的年齡限制為13歲，但一些評論員認為這一門檻可能過低，主張將其提高至16歲。
4.僅40名員工!Midjourney 年收入達2億美元，正開發 V6版本
據報道，Midjourney 公司在沒有投資者的情況下，僅有40名員工成功實現了2億美元的年收入。該公司通過 Discord 平臺提供 AI 圖像服務，用戶每月可選擇不同套餐進行收費。公司計劃推出 V6版本，并致力于實時生成視頻和3D 資產。
5.谷歌 DeepMind 開始研發類似 Auto-GPT 的自主 AI 代理
谷歌 DeepMind 計劃研究自主語言代理，潛在地提升了類似 Gemini 的大型語言模型的應用。自主語言代理的基本思想是通過即時工程、自我提示和內存等技術，使代理系統能夠自主實現給定的目標。
6.美國50州聯名呼吁國會成立委員會調查 AI 對兒童影響
美國50個州和4個地區的總檢察長聯名致信國會，呼吁成立一個委員會，專門研究人工智能對兒童剝削的影響。委員會的任務包括擴大現有法律、明確將 AI 生成的兒童色情內容列入禁止范圍，提出新的立法措施加強監管，并提高識別和過濾這類內容的效率。總檢察長們強調保護兒童安全應該成為評估 AI 風險的重點。
7.Zoom 重塑品牌并推出新的生成式人工智能功能:AI Companion
為了在擁擠的視頻會議市場保持競爭力，Zoom 更新和重塑了其多項人工智能功能，包括推出名為「Zoom AI Companion」的生成式人工智能助手。這個工具可以幫助用戶撰寫 Zoom 聊天消息、總結會議等任務，并且現在已經成為標準 Zoom 訂閱的一部分。
8.OpenAI 將 Canva 插件引入 ChatGPT
OpenAI 推出了 Canva 插件，為 ChatGPT 提供支持，旨在簡化用戶創建標志、橫幅等視覺元素的過程。之前使用 Canva 與 ChatGPT 需要用戶手動操作，而現在可以通過插件輕松創建和編輯視覺效果，并直接下載使用。該插件目前僅適用于 ChatGPT Plus 訂戶，該訂閱服務每月收費20美元。
9.微軟將于下個月推出人工智能驅動的 OneDrive 功能
微軟計劃在10月3日發布 OneDrive 的新功能，可能是通過人工智能整合機制來幫助用戶組織文件。微軟近幾個月一直在專注于人工智能，在將其整合到 OneDrive 中是一個明顯的下一步。盡管目前尚不清楚 OneDrive 可以提供什么樣的人工智能功能，但自動創建文件夾等功能顯然是候選者之一。
10.GPT-5正秘密訓練!DeepMind 聯創爆料，這模型比 GPT-4大100倍
DeepMind 聯合創始人透露 GPT-5正在秘密訓練中，預計未來3年的時間里，GPT-5的模型將比目前的 GPT-4大1000倍。
11.阿拉伯語版 ChatGPT “Jais Chat” 問世 性能堪比英語商業模型
阿拉伯聯合酋長國的研究人員開發了阿拉伯語的大規模語言模型 Jais 和 Jais Chat。Jais 擁有130億個參數，并通過使用3950億個訓練樣本進行訓練。在阿拉伯語任務上，Jais 表現出與商業化的英語模型 ChatGPT 相當的性能，并在某些任務上超過了現有的阿拉伯語開源模型。
12.馬斯克承認用 X 數據訓練 AI:微軟別想用，但我自己能用
馬斯克的社交平臺 X 最近更新了隱私條款，表示將使用社交媒體數據來訓練機器學習或 AI 模型。馬斯克承認只會使用公開信息，不會使用私信和任何私人數據。X 還將開始收集用戶的生物識別數據和工作教育信息，以增加賬號的安全性。
13.全球大型網站正在阻止 OpenAI 等人工智能爬蟲訪問其內容
根據人工智能內容檢測器 Originality.AI 的最新數據，全球前1000個網站中有近20% 阻止爬蟲機器人收集網絡數據用于 AI 服務。這些網站采取措施以阻止 OpenAI 等爬蟲，避免其收集數據用于訓練模型。對于 AI 使用版權材料缺乏明確法律或監管規定的情況下，網站擁有者可以自行決定是否允許爬蟲訪問其內容。
PART2 熱門產品
1.一手實測騰訊混元大模型:重邏輯降幻覺
騰訊發布了千億參數大模型混元，具備強大的中文創作能力和復雜的邏輯推理和任務執行能力。混元大模型在微信小程序上進行了實測，回答了腦筋急轉彎、數學題和其他實用工具等問題，并展示了降低模型幻覺、處理長難任務和邏輯推理能力等方面的優勢。騰訊還自研了一種基于探真的方法降低模型幻覺，通過強化學習讓模型學會拒絕回答無法回答的問題。騰訊自家應用如騰訊文檔、騰訊會議等已經加持了混元大模型的能力。
2.Hugging Face 推出新服務 Training Cluster 可一鍵訓練模型
人工智能科技公司 HuggingFace 推出了一項新服務 Training Cluster，用戶僅需一鍵即可對模型進行訓練，無需處理復雜的內部過程。這項創新服務將極大地減少用戶在深度學習項目中進行模型訓練所需的時間和精力。用戶只需提供自定義的數據集和訓練參數，Hugging Face 會自動在數千個 GPU 上進行訓練并縮放。
3.世界最強開源大模型 Falcon180B 引爆全網 性能直逼商業模型
阿布扎比的全球領先技術研究中心 TII 發布了一款世界頂級開源大模型 ——Falcon180B。這款模型在3.5萬億 token 的訓練下，擁有1800億參數，性能超過了之前的開源模型 Llama2，甚至接近了谷歌的 GPT-4。Falcon180B 在多項自然語言處理基準測試中表現強勁，擊敗了 LLaMA2，與 GPT-3.5和 PaLM2不相上下。該模型可免費商用，提供了聊天對話版本，任何人都可以試用體驗。
4.Meta 推出像素級動作追蹤模型，簡易版在線可玩 | GitHub1.4K 星
Meta 最新推出的視頻跟蹤工具 CoTracker 已經精確到了每個像素。CoTracker 在 GitHub 上斬獲了1.4k 星標，官方發布的 DEMO 展示了其震撼的效果。CoTracker 不僅能改變物體追蹤技術，還將在體育分析、野生動物追蹤和電影后期領域掀起一場革命。文章介紹了在線的簡易版本，并提供了部署和使用 CoTracker 的方法。
5.帶你穿越清明上河圖!DragNUWA 驚艷亮相:一拖一拽讓靜圖秒變視頻
微軟提出的視頻生成模型 DragNUWA 可以通過手繪軌跡驅動圖像動態化，實現復雜運動及場景控制。該模型可以根據用戶拖動的方式生成連貫的視頻，同時支持控制攝像機和多個對象的移動。DragNUWA 的軌跡控制能力超越了現有技術，可以處理復雜曲線軌跡和多個物體的運動，并且可以根據文本、圖像和軌跡信息進行精細控制。
6.ChatGPT 上線 “論文神器” 插件!無需關鍵字即可搜索2億文章
ChatGPT 推出了一個名為 “Consensus” 的插件，可以無需關鍵字，通過問題描述搜索并整理出來答案，從2億篇論文中提供鏈接。該插件還可以根據問題寫一篇綜述，并附上論文鏈接。與 ChatGPT 不同的是，Consensus 提供的論文鏈接是絕對可靠的（經過同行評審），使用這個插件可以方便地搜索論文內容。
7.MVDream: 輕松實現從文本到3D 渲染圖像
字節跳動研究人員推出的 MVDream 技術可以僅通過文本描述生成高質量的3D 圖像。該技術通過使用多視角圖像訓練，實現了連貫一致的3D 內容生成，避免了常見的 “兩面人” 問題。盡管目前圖像分辨率較低且泛化能力有限，但字節跳動預計未來可以通過使用更大的擴散模型和新數據集進行改進。
8.免費科研利器!Meta 祭出 Nougat，PDF 格式轉換，公式表格精準識別
Meta AI 研究人員推出一款 OCR 神器 Nougat，能夠將 PDF 轉換為 MultiMarkdown，提取出復雜數學公式、表格、文字和掃描版的 PDF。Nougat 基于 Vision Transformer 架構，可以處理整個頁面，并輸出格式適合學術文檔寫作。經過實驗測試，Nougat 在提取文本、公式和表格方面準確率很高。這款工具將有助于提高科學知識的獲取，使科研人員更容易獲取數百萬篇科學論文的信息。
9.騰訊自主研發智能設計平臺 AI Design:10秒免費創建專屬 logo
騰訊自主研發的智能設計平臺 AI Design 利用人工智能技術，幫助個人用戶以高效率和低成本創建品牌 logo。用戶只需輸入品牌名稱、選擇關鍵詞和偏好顏色，即可獲得多種 logo 方案。AI Design 在線生成品牌 logo 僅需10秒，內測期間免費開放全部功能，每個用戶每天可免費下載10個 logo 及其衍生品。
10.700億參數 Llama2訓練加速195%!訓練 / 微調 / 推理全流程方案開源，0代碼一站解決
全球最大的大模型開發工具與社區 Colossal-AI 發布了全套 Llama2訓練、微調、推理方案，可以為700億參數模型的訓練加速195%。Colossal-AI 開源了針對 Llama2的全流程方案，包括訓練、微調、推理，提供一站式云平臺解決方案，大大降低大模型開發和落地應用成本。
PART3 觀點
1.生成式 AI 將使微軟、谷歌和亞馬遜的市值超過蘋果公司的3萬億美元
分析師強調生成式人工智能在重塑全球公司競爭格局方面的潛力。生成式人工智能的應用能夠加快產品和內容推出速度，降低成本，提高收入。分析師預計，三個 LLM 的領跑者是亞馬遜、谷歌和微軟，這三家公司的市值將增長到超過蘋果公司的3萬億美元。
2.調查:52% 組織在擔心使用生成式 AI 帶來的安全問題
根據 Recognize 的 CIO 調查，52% 的受訪者在使用生成式 AI 時表示安全是最關心的問題。調查還發現，39% 的受訪者擔心復雜性，33% 的受訪者擔心硬件資源需求。82% 的組織主要使用 ChatGPT 來部署生成式 AI。調查結果顯示，雖然生成式 AI 在企業應用中廣泛部署，但安全性和可靠性仍然是組織關注的焦點。
3.預測到2030年，人工智能將在美國取代240萬個工作崗位
一份來自分析公司 Forrester 的報告指出，到2030年，生成 AI 將替代240萬美國工作崗位，并對其他1100萬崗位產生影響。白領工作崗位將受到最大沖擊，特別是技術寫作、社會科學研究助手、校對員、文案撰寫員和行政職位。
4.盡管需求激增，過去一年只有13% 的員工接受 AI 培訓
根據 Randstad 最新調查結果，全球范圍內有20倍增長的 AI 技能需求，但僅有13% 的員工在過去一年中接受了雇主提供的 AI 培訓。這一發現凸顯了企業在充分利用 AI 機會方面需要解決的重大不平衡問題。雖然員工對 AI 技能表現出高期望和準備度，但企業未能給予足夠支持，導致技能需求與培訓機會之間存在差距。
5.UC 伯克利團隊用 ChatGPT 做研究 一個小時就能完成學生多年的工作
加州大學伯克利分校的研究人員使用 ChatGPT 生成大型數據集，研究金屬有機框架材料在應對氣候變化中的應用。他們通過為 ChatGPT 提供提示詞，讓其提取金屬有機框架的數據，僅用一個小時完成了本科生數年的工作，并且準確率達到95%。
6.專家:未來30年人工智能可能替代足球裁判
未來30年內，足球裁判可能會被機器人取代，人工智能已經在足球比賽中發揮了關鍵作用，特別是在 VAR 和門線技術的應用中。人工智能和機器學習在足球領域的應用不僅局限于裁判，還包括數據分析和戰術決策。
7.李彥宏稱創業者卷大模型沒意義:卷應用機會更大
百度創始人李彥宏在百度創業大賽頒獎致辭中表示，對于創業者來說，卷大模型沒有意義，卷應用機會更大。他強調 AI 原生應用應該能夠解決過去無法解決的問題，或者是解決得不好的問題，而不僅僅是對移動互聯網 APP 或 PC 軟件的重復。他提出 AI 原生應用應該滿足三個基礎條件:能夠用自然語言進行交互、能夠利用大語言模型的能力、每個應用的交互不能超過兩級菜單。
8.RLHF 再也不需要人類了!谷歌團隊研究證明，AI 標注已達人類水平
谷歌團隊最新研究表明，AI 標注偏好后可以取得與人類反饋強化學習（RLHF）相同的效果。研究人員通過使用大模型進行偏好標注，取得了與 RLHF 相媲美的改進效果，勝率達到了50%。這意味著未來的大型語言模型訓練可以不再依賴于人類反饋，而可以通過自我循環來改進。
PART4 深度
1.蘋果日砸百萬，豪賭2000億參數 Apple GPT!
蘋果加大投資力度，每天燒掉數百萬美元，挖角谷歌工程師，旨在將 Apple GPT 集成到明年發布的 iPhone 中。蘋果的大模型團隊由谷歌工程師領導，團隊成員來自谷歌和 Meta 等公司。他們開發的模型被稱為 Ajax GPT，預計已超越 GPT-3.5。
2.大模型的新戰場
隨著監管放開備案，大模型廠商可以面向 C 端用戶開放注冊，競爭變得更加激烈。雖然短期內出現爆款應用的概率不大，但大模型廠商通過開放注冊可以獲得大量用戶數據，進一步改進基礎模型。大模型廠商可以借鑒美國的 OpenAI，在 B 端市場推出 API 接口調用服務，通過出售大模型 API 和提供大模型解決方案來賺錢。
3.半年多過去了，ChatGPT 的排名快 “墊底” 了
OpenAI 的 GPT-4在 C-Eval 榜單中排名最后，引發了人們對于 ChatGPT 的發展前景的疑慮。然而，國內大模型開發者表示，他們的產品在某些領域已經超越了 ChatGPT，并在中文能力上取得了突破。盡管這些排名結果不能完全證明大模型的實際能力，但它們顯示了國內大模型發展的迅速勢頭。
4.中文大模型比英文更燒錢，這居然是 AI 底層原理決定的?
由于中文語言的復雜性和歧義性，中文需要處理更多的 token，導致模型消耗更多的內存和計算資源，增加了中文模型的成本。同時，中文在訓練和推理上也面臨著語言結構和語法的挑戰，影響了輸出效果。因此，開發中文大模型需要額外的資源和成本。而使用英文作為提示詞的結果要好于直接使用中文，這可能與英文語言的簡單性和模型的訓練數據集主要為英文有關。
5.大模型的應用焦慮，百度怎么解?
百度創始人李彥宏呼吁創業者聚焦大模型應用層創新，因為當前國內大模型行業缺乏爆款應用，競爭激烈且同質化嚴重。雖然市場對大模型的期望值高，但由于缺乏真正實用的應用，用戶對大模型的興趣逐漸流失。然而，對于大模型應用來說，仍存在巨大的市場機會。一些基于大模型的創業公司估值飆升，而百度也積極推動大模型應用的發展，舉辦創業大賽和開放 AI 原生應用。
6.百度版大模型應用商店來了!從數字人到企業搜索11大應用應有盡有
百度在最新推出的11個 AI 原生應用中，利用大模型加持，實現了從數字人到企業搜索等各種功能。其中，百度智能云的曦靈數字人平臺提供了各行業、各崗位的數字人解決方案，使用新的 AI 渲染技術，讓數字人的形象更真實。百度的企業搜索引擎甄知能夠通過自然語言交互整理公司文檔信
7.LLaMA 核心原作多半離職，Meta AI 內幕曝光!算力爭奪撕破臉，大模型團隊成員連換三輪
Meta 內部算力短缺引發紛爭，LLaMA 核心作者超半數離職，大模型開發團隊連續三次重組。算力競爭和內部團隊紛爭給 Meta AI 的發展帶來了不確定性。同時，Meta 面臨人工智能人才需求激增的挑戰，許多公司都在挖角 Meta 的研究人員。Meta AI 的重心轉向生成式 AI，并放棄了與谷歌的 PaLM 競爭的模型開發。
8.AI 創業要求劇變:拿到融資前必須先掙到錢
隨著 AI 領域創業的熱度不斷上升，投資機構對于投資的謹慎程度也在增加。現在創業團隊在融資前必須先證明自己能夠掙到錢，而不是依靠投資來生存。這意味著創業者需要更加關注客戶和收入，而不僅僅是技術和創新。投資人對試錯的容忍度也大幅下降，創業團隊需要更全面的能力和實力來吸引投資。
9.躺賺的直播切片生意，或將要被 AI 降維打擊了
直播切片是一種在網絡上賺錢的方式，但現在 AI 視頻流編輯工具 Capturelab 的出現可能會改變這一局面。Capturelab 能夠幫助主播識別直播中的精彩片段并自動剪輯出視頻，從而節省時間和人力成本。雖然目前 Capturelab 只支持游戲直播，但其底層邏輯與直播切片相通。直播切片的競爭力在于時間差，而 AI 的加入會提高剪輯效率，可能使直播切片被 MCN 掌控，降低其他創作者的機會。
10.“偏科” 的國產大模型:長于文本、弱于數理、作畫湊合
國產大模型在文本創作方面表現不錯，能夠寫詩、起標題、構思文章等，但在數理計算和作畫方面還有一些欠缺。另外，這些大模型在信息檢索方面準確度和更新速度還有待提升。
