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🔥 可口可乐与好利来跨界联名，推出与AI共创的新品巧克力
继「酱香拿铁」后又有一款跨界合作让人眼前一亮——可口可乐与好利来宣布推出联名限定版「蒲公英空气巧克力」。据官方介绍，这款巧克力融合了可口可乐风味和跳跳糖口感，AI在其研发、包装设计、与消费者的交互等环节发挥了重要作用。而此前9月份，可口可乐也推出了与AI共同打造的限定款无糖可乐，主题是「未来3000年」 ⋙ 官方介绍
🔥 AI猫咪穿搭走红小红书，云吸猫版本升级也太快了叭
看多了人类模特展示服装，也习惯了猫咪在手机里释放可爱。但是！没想到当喵星人穿上人类衣服，依然是萌一脸啊！几万人在线留言「太可爱了」！
上图的小红书笔记数据非常好，喜欢、评论和收藏动辄过万。创作者们使用AI工具，让猫咪们穿着人类衣服拍照、走路、等车、爬山、看书……像极了抓拍的人类日常生活瞬间！使用AI工具对流行要素进行重新组合，很有启发~
🏆 AGI Playground Hackathon收官！请查收这份主办方的复盘
AGI Playground Hackathon 由 Founder Park、智谱AI、Zilliz 联合主办的黑客马拉松，路演于10月13日至10月15日结束，10支获奖队伍脱颖而出。
朋友圈看到了参赛团队的 po 照，开发者们表示「DDL是第一生产力」诚不我欺，比赛能极大推动开发进程！主办方非常负责地整理发布了获奖队伍的路演视频，跟着日报一起看看这些获奖作品的庐山真面：
01 生产力赛道
第一名 AI 康复：AI 口语康复
第二名 Buysmart 智能买手：线上购物第一站
第三名 探未实验室：代体，我的记忆助手
第三名 查特查特：知识库生产力 AI 框架
02 泛娱乐赛道
第一名 Legend.AI：专属 AI 童书馆
第二名 AI 迪生：猫咪云养游戏
03 创新开发赛道
第一名 社交骇客：AI 时代的 Facebook
第二名 真 666：EmoPet 情感宠物伴侣
第三名 ReadKnown 知了阅读：个人知识助手
第三名 WordTalk：用 AI 重新想象词汇学习 ⋙ 了解更多
🧩 如何用 ChatGPT 写出好故事，看看皮克斯这22条讲故事规则
皮克斯是世界顶级动画工作室，这里诞生了「玩具总动员」「超人总动员」「飞屋环游记」等全球知名动画IP。作为最会讲故事的团队之一，皮克斯在2011年发布了「Pixar's 22 Rules of Storytelling」，分享了讲好一个故事的22条秘诀~
AI无限拉近了我们与写作的距离，每个人都可以借助AI工具写脚本、文章、甚至小说。如何让我们写出的故事更吸引人呢？不妨研究下这个清单！
相较于成功本身，角色努力的过程更值得欣赏。
必须牢记于心，观众喜爱的内容与作者感兴趣的内容，二者可能大相径庭。
努力寻找主题非常重要，但真正的主题往往要在整个故事结束后才会浮现；这时就要重写。
从前，有个__。他每天__。有一天__。 因此__。然后__。最后__。
简洁精炼、聚焦重点、合并人物，这些方法可以避免不必要的情节迂回；虽然损失了一些内容，但给了创作者更大的自由。
考虑你的人物擅长什么？习惯做什么？然后给他们完全相反的挑战，看他们如何应对。
在描写中间段落之前，先确定结局。因为结局最难。
完成比完美更重要。理想状况是两者兼顾，但先把故事写出来最重要，可以在下次努力做得更好。
遇到瓶颈时，列出接下来不可能发生的事；这通常能带给你突破瓶颈的灵感。
分析你喜欢的故事，因为你喜欢的是自己的一部分。认识到这点，才能好好利用它。
把故事写出来，才是真正改进的开始。如果只停留在构思阶段，再完美的点子也无法与他人分享。
排除第一个出现的点子，然后排除第二个，第三个，第四个，第五个……去掉显而易见的那些，可以给自己一个惊喜。
给你的人物赋予个性。提线木偶一样的工具人物，观众不会喜欢。
你为什么要讲这个故事？是什么信念推动着你？起心动念是关键。
站在人物的角度思考，在这种情况下他会有什么感受？真诚会增加「难以置信」情节的可信度。
给角色的成功设置重重阻碍，增加角色失败的风险和代价，让读者关心并支持角色
每部作品都是有意义的。如果现在还不明显，那只是时机未到。
时刻提醒自己:全力以赴与过分纠结是有区别的。写作是一个不断探索的过程，不必追求尽善尽美。
用巧合让角色陷入困境，很好；但用巧合让角色逃脱，就是「作弊」了。
练习:找一部你不喜欢的电影，然后把要素重新组合成自己喜欢的类型。
你必须站在人物的角度思考，才能写出更真实的行为，而不能片面追求「很酷」。
你的故事要表达什么？最精简的叙述方法是什么？如果知道答案，可以先从这里展开。
👀 Gartner 发布 2024 年十大战略技术趋势，人工智能成为绝对主角
10月17日，权威IT咨询机构 Gartner 发布了2024年战略趋势预测，给出了企业机构需要关注的10个发科技发展方向。日报整理了报告主要内容，并对新名词进行了解释：
全民化的生成式AI (Democratized Generative AI)
AI信任、风险和安全管理 (AI Trust, Risk and Security Management)
AI增强开发 (AI-Augmented Development)：使用生成式AI、机器学习等AI技术协助软件工程师进行应用设计、编码和测试
智能应用 (Intelligent Applications)
增强型互联员工队伍 (Augmented-Connected Workforce)：使用智能应用和员工团队分析，提升员工体验、福利和自身技能发展
持续威胁暴露管理 (Continuous Threat Exposure Management)：企业机构能够持续统一地评估企业数字与物理资产可访问性、暴露情况和可利用性
机器客户 (Machine Customers)：可以自主协商并购买商品/服务、以换取报酬的非人类经济行为体
可持续技术 (Sustainable Technology)
平台工程 (Platform Engineering)：构建和运营自助式内部开发平台
行业云平台 (Industry Cloud Platforms)
📋 解读 OpenAI 的投资地图，这些初创企业将如何影响世界
最近几个月频频传来AI初创企业大额融资的消息，微软、Google、Amazon、Nvidia、腾讯、阿里等头部科技企业投资AI领域出手也很大方。不过，最近群里的话题「另辟蹊径」，研究起了 OpenAI 投资的初创企业。
OpenAI 在2021年5月成立了 OpenAI Startup Fund，专注于投资早期AI创业公司，希望找到能推动AI对世界产生积极影响、深刻改变人们生活的公司。OpenAI Startup Fund 最终成功募集 1.75亿美元，并宣称投资的企业数目不会超过10家。
网上关于被投企业的信息不多，这里有一个小合集供大家参考，看看 OpenAI 看到哪些赛道，在构建一个怎样的世界：
Speak ($54M)：使用语音识别技术，教用户学习10余种语言
Descript ($100M)：用于编写、录制、转录、编辑、协作并共享视频和播客
Mem ($29.1M)：个人AI知识助理，一个自我组织的工作空间
Harvey ($26M)：为法律工作者提供AI技术服务
Ambience ($36.3M)：为医疗提供者赋予AI超能力
JX ($36.5M)：人形机器人公司
Class Companion ($4M)：允许教授为学生提供即时个性化反馈的AI技术
EDGEDB ($19M)：首个开源图形关系数据库的公司
📺 吴恩达预告新课「Generative AI for Everyone」 ，人人都能学会
吴恩达老师真是高产啊！！最近又预告了一门新课程「Generative AI for Everyone(面向所有人的生成式AI)」。根据介绍页面的信息，课程内容包括生成式AI的原理，如何在专业或个人环境中应用，以及它将如何影响工作、企业和社会。
这门新课应该与之前「AI for Everyone」的课程定位类似，是偏重科普风格的短课，对于非技术背景的人来说是非常好的入门课！感兴趣可以加入 WaitList 呀！与 ShowMeAI 一起追更~
📜 State of AI 2023 报告发布啦！全景回顾2023年AI发展图景
ShowMeAI 知识星球资料编码：R188
2023年的「State of Al Report」如期到来！这份报告已经持续发布了六年，每年10月发布报告，总结过去12个月的AI进展，并预测下一年的发展方向。报告由一群专业的AI投资人撰写，提到的技术和商业发展预判值得重视~
报告正文就是这种严谨的学术风格！将近150页，全面概括了过去12个月人工智能在研究、行业应用、政策和安全等各方面的进展，并给出了详实的资料和分析。日报总结一下主要内容，感兴趣可以搭配AI工具去阅读原文：
研究方面
GPT-4的发布标志着专有模型和开源模型之间的能力鸿沟进一步加大；LLaMa等开源模型正在缩小这一鸿沟
基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 成为调优语言模型的主流方法；研究人员也在探索其替代方案以降低成本
研究人员预测，到2025年左右，人类生成的数据将难以支撑人工智能的进一步发展；合成数据或许是一种解决方案
多模态模型成为新的研究前沿，在语音、视频、代码生成以及机器人控制等方面取得进展
行业应用
GPU供不应求，NVIDIA市值首次突破1万亿美元大关
ChatGPT等生成 AI 应用迎来爆发式增长，引发新一轮对生成AI的180亿美元投资热潮
GitHub Copilot等开发者工具提高了程序员生产力，生成内容应用也在其他领域取得进展
政策方面
各国政府在人工智能监管方面已形成了不同的政策取向，但全球治理进展缓慢
中国加速自主研发，试图摆脱对进口芯片的依赖；中美芯片战继续升级
安全方面
有关人工智能存在威胁论受到广泛关注，部分科技界领军人物开始重视这一风险
强化学习的局限性，导致研究人员探索「通过提前对模型植入人类价值观」来实现安全的模型
随着模型能力的提升，如何可靠地评估最先进的人工智能系统变得日益困难
犹记得去年的报告发布后没多久，OpenAI 就推出了 ChatGPT 炸场hhh 也不造作者团队看到后啥心情(￣▽￣)" 一起回顾下去年的预测吧：
❌ DeepMind 会训练一个比 Gato 大10倍的多模态强化学习模型
⛔ NVIDIA 会与一个专注于通用人工智能的组织建立战略合作关系
✅ 会出现一个大语言模型，它的训练数据集比Chinchilla大10倍，这证明数据集的规模比模型参数规模更关键
✅ 2023年9月之前，会出现一个吸引超过10万开发者的生成式音频工具
✅ GAFAM (谷歌 / 亚马逊 / Facebook / 苹果 / 微软) 中的某家公司，会向一个通用人工智能或开源人工智能公司投资超过10亿美元
❌ 由于NVIDIA的主导地位，半导体创业公司会陷入困境，知名创业公司可能会以低于最近一轮估值的50%被收购或停止运营
❌ 将通用人工智能实验室视同生物安全三级实验室的建议，将获得英国、美国和欧洲政界人士的支持
✅ 未来一年内，会有超过1亿美元投入到专门的人工智能安全相关组织
✅ 用户生成内容网站会与人工智能创业公司就使用用户生成的数据来训练模型达成商业合作协议
最后一起看看关于未来12个月的10条预测！让我们拭目以待，新的一年AI还会带给我们哪些惊喜~
一部好莱坞级别的作品，使用生成式人工智能制作视觉效果
一家生成式人工智能媒体公司因在 2024 年美大选巡回赛中滥用人工智能而受到调查
自改进人工智能代理在复杂环境 (如 AAA 游戏、工具使用、科学) 中粉碎 SOTA
科技 IPO 市场解冻，我们看到至少有一家以人工智能为重点的公司上市 (如 Databricks)
在 GenAI 扩展热潮中，一个集团花费超过 10 亿美元来训练一个大模型
美国 FTC 或英国 CMA 以竞争为由调查微软/OpenAI 交易
除了高级别自愿承诺之外，我们认为全球人工智能治理进展有限
金融机构推出 GPU 债务基金，以取代用于计算融资的风险投资股权资金
人工智能生成的歌曲闯入热门歌曲排行榜前 10 名或 Spotify 2024 年热门歌曲排行榜前 10 名
随着推理工作量和成本的大幅增长，一家大型人工智能公司 (如 OpenAI) 收购了一家专注于推理的人工智能芯片公司
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