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2023-06-21
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start;\">说起来容易</h2><p style=\"text-align: justify;\">虽然人工智能的讨论越来越多，但正如Gartner副总裁分析师Mark Raskino所指出的，AI的炒作并不是什么新鲜事。关于AI的讨论在20世纪80年代初就已经开始了，此后一直没有放缓。现在不同的是，在科技界内外，AI已经变得非常普遍。对一些人来说，像ChatGPT已经成为一种“病毒式炒作”。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样的速度带来了一定的后果，例如，每个LLM都需要数据，而丰富的数据来源，如互联网档案馆、Stack Overflow、Reddit等等，都出现了大量的流量激增，导致互联网档案馆的崩溃和Reddit等的封锁。同时，一些人正在反对所谓版权侵权行为，用其为GitHub Copilot等应用提供训练，这一切都有点混乱。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，正如TAM资产管理公司的首席投资官James Penny所建议的那样，那些在盈利中甚至提到AI这个词的公司，其股价都会受到提振，这像极了当初的网络时代。虽然考虑到像GAI这样的东西仍然很原始，这似乎有点愚蠢，但有证据表明，AI推动了股市的繁荣，但实际上并没有对推动企业盈利的相应繁荣起到多大作用。</p><p style=\"text-align: justify;\">的确，有点“网络泡沫时代”的味道。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，有一家公司不断在AI方面进行大笔投资，却没有对AI大做文章。这家公司就是苹果公司，它对AI的使用比大多数公司都更负责任，更有成效。</p><h2 style=\"text-align: start;\">幕后的努力</h2><p style=\"text-align: justify;\">AI对苹果并不陌生，该公司已经通过Siri和其他不太明显的方式使AI成为产品的一部分。毫不奇怪，苹果公司长期以来一直在招聘人工智能人才，而且这种招聘在最近变得更加引人注目。该公司有一个专门针对人工智能的登陆页面，标题是“机器学习和人工智能：工作是创新的，体验是神奇的"。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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justify;\">最近，我与一位行业朋友进行了一次谈话，他强调说<strong>，“你可以用LLM做很多事情，但如果你的输出是结构化数据而不是非结构化数据，那么它可能是一种非常低效的方式。</strong>”这是一个耐人寻味的观点，因为云计算供应商正在推出的一些GenAI服务之前已经用专用模型做过了，事实证明，这些模型比GenAI更有效率。正如他所解释的那样，开发人员对GAI很着迷，因为它在本质上是基于概率的。它不是要找到唯一的真实答案，而是要找到训练数据中的合理答案。这可能是好事，但它就像没有索引的搜索。它的规模不大。</p><p style=\"text-align: justify;\">这并不是说GAI是不好的。它只是在一系列的用例中不是很好或最好。(即使它是一个伟大的方法，它仍然需要大量的资源）。对于一些用例，老式的推理法效果最好。推理是一种训练AI看到数据模式的方法，然后将传入的新数据与这些模式进行比较。GAI，同样，是创造看起来像LLM中的数据的东西，导致新创造的数据是合理的，但不一定是正确的。两者都很有趣，但都不一定是正确的工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，无论一个公司选择哪种AI的方法（现实情况是，大多数企业将希望接受一系列的方法，因为他们会有一系列的使用案例），AI永远不应该是重点。AI是一种手段，而不是目的。正如苹果公司所展示的那样，<strong>在不把AI作为宣传重点的情况下，推销AI的愿景是很有可能的。没有人真正关心AI有多酷，他们关心的是由此带来的体验。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以，苹果卖的是AI的体验，而不是AI。</p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Lodge最近建议，在某些用例中，强化学习胜过GAI。早在GenAI成为热门话题之前，人们就认为回归分析或其他方法应该是公司登上机器学习之前的第一站。最近，我与一位行业朋友进行了一次谈话，他强调说，“你可以用LLM做很多事情，但如果你的输出是结构化数据而不是非结构化数据，那么它可能是一种非常低效的方式。”这是一个耐人寻味的观点，因为云计算供应商正在推出的一些GenAI服务之前已经用专用模型做过了，事实证明，这些模型比GenAI更有效率。正如他所解释的那样，开发人员对GAI很着迷，因为它在本质上是基于概率的。它不是要找到唯一的真实答案，而是要找到训练数据中的合理答案。这可能是好事，但它就像没有索引的搜索。它的规模不大。这并不是说GAI是不好的。它只是在一系列的用例中不是很好或最好。(即使它是一个伟大的方法，它仍然需要大量的资源）。对于一些用例，老式的推理法效果最好。推理是一种训练AI看到数据模式的方法，然后将传入的新数据与这些模式进行比较。GAI，同样，是创造看起来像LLM中的数据的东西，导致新创造的数据是合理的，但不一定是正确的。两者都很有趣，但都不一定是正确的工具。第二，无论一个公司选择哪种AI的方法（现实情况是，大多数企业将希望接受一系列的方法，因为他们会有一系列的使用案例），AI永远不应该是重点。AI是一种手段，而不是目的。正如苹果公司所展示的那样，在不把AI作为宣传重点的情况下，推销AI的愿景是很有可能的。没有人真正关心AI有多酷，他们关心的是由此带来的体验。所以，苹果卖的是AI的体验，而不是AI。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":750,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":660196621,"gmtCreate":1661477822964,"gmtModify":1661478332234,"author":{"id":"3583138688585750","authorId":"3583138688585750","name":"在下周聪明","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这垃圾公司，谁买谁亏 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