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a.mimis2 时间:2025年05月03日

声明:本文来自于微信公众号机器之心,授权站长之家转载发布。

2024临近尾声,AI又给了所有人一个大惊喜,这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月,Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist,即人工智能科学家,详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统,Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在,他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命(ArtificialLife),听起来很科幻,但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统,其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」,还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外,人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现,我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示,这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用,可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前,人工生命研究主要是通过计算模拟进行,而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间,而不是研究任何单个模拟。这样一来,研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外,OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多,但迄今为止,该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法,在设计人工世界最次要的方面(世界本身的规则)时,研究者就必须依靠直觉。

对此,一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象,这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联,因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此,这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟,这就批准了意外发现的可能性。

也许,是时候自动化了!这样,研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上,而可以关注更加高层面的问题,比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象,然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过,描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量(比如生命、复杂度、有趣度等)来量化人工生命,但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣,但我们仍然可以将其作为指引,意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为,在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征,甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL(自动搜索人工生命)研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式,那么接受需要做一些定义。

首先,该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate,即基质。然后,如图1所示,ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟,有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟,由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明(Illumination):搜索一组不无关系的多样化模拟,从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife(粒子生命)、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中,ASAL都发现了以前从未见过的生命形式,并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如,ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞,并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式,其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前,先来看看相关概念和符号。

人工生命基质(substrate),记为S,其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如,所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化,它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数,Render_θ,作用是将状态转换为图像

虽然通常而言,并不需要参数化和搜索渲染函数,但当状态值难以先验地解读时,就很有必要了。将这些项串到一起,可定义一个θ函数,它对初始状态s_0进行采样,运行T步模拟,并将最终状态渲染为图像:

最后,还有另外两个函数VLM_img(?)和VLM_txt(?),它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本,以及相应的内积??,??,以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界,或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能,从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此,ASAL会搜索一种模拟,该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示(如果有的话)。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义,但正确表示空间的新颖性(novelty)可以体现开放性的一般概念。这样一来,可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中,视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间,而这些现象是从基质涌现出来的。基于此,可以让我们了解「生命的可能模样」。因此,阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标,ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

实验隐藏ASAL还真行

该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先,他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体(boids)」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络,其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子,这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间,β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的,粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机(CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机,其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262,144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间,允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库,它定义了基质,其中动态维度为45个,初始状态维度为32×32×3=3,072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机(NCA):通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标,以下动图定性地展示ASAL的良好效果,可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标,下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质,ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如,当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时,相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标,著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机(CA)的前5%。

图5a隐藏,最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式,因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关,因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机,从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代,随机选择父母,创建变异的孩子,然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时,ASAL发现了许多前所未见的生命形式,这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时,ASAL重新发现了群集行为(flockingbehavior),以及其他行为,例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

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量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象,而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中,对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序,隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是,现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下,如果搜索「一只毛毛虫(acaterpillar)」,则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们,这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中,通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差,量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后,便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度,这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟,CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时,该指标恰好轻浮,因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究,你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086

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技术革新:Cocos引擎的全球崛起

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专利技术:用智慧点亮游戏科技之光

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1、震撼登场!英伟达开源图像生成模型Sana,1秒生图、减少破坏中英文和emoji

英伟达近日开源了图像生成模型Sana,凭借仅0.6亿个参数和高达4096×4096分辨率的生成能力,极大降低了使用门槛。该模型在16GB显卡上可在不到1秒内生成高质量图像,表现出色。Sana采用了深度数量增加自编码器和线性扩散变换器,指责了生成速度和质量,并减少破坏多种语言提示,方便用户创作。

【AiBase提要:】

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详情链接:https://nv-sana.mit.edu/

2、OpenAI发布AI经济蓝图,呼吁美国破坏监管与发展

OpenAI最近发布的“经济蓝图”旨在与美国政府及盟国共同探讨政策,以巩固美国在人工智能领域的技术领导地位。蓝图降低重要性驱散资金、人才和资源的重要性,并对现行的监管模式表示担忧。OpenAI呼吁政府加大投资,制定最佳实践以防止AI模型滥用,并在知识产权方面为开发者授予僵化性。

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??美国需驱散数十亿美元资金以增强AI竞争力。

??OpenAI对各州立法的冲突和现行监管表示担忧。

??建议政府减少对新型能源和数据传输的投资。

3、Mistral推出新一代编程模型Codestral25.01,编程速度降低两倍

Mistral公司最近发布了其开源代码生成模型Codestral的最新版本Codestral25.01,显著指责了代码生成速度,达到了前版本的两倍。新版本在Python编码测试中表现出色,获得86.6%的HumanEval测试分数。该模型专注于低延迟和高频操作,适合于代码纠正、测试生成等任务,尤其对数据量大的企业尤为重要。

【AiBase提要:】

??Mistral推出Codestral25.01,代码生成速度降低至前版本的两倍。

??该模型在Python编码测试中表现优异,获得86.6%的HumanEval测试分数。

??Codestral25.01悠然,从容在CopilotArena中升至榜首,受到开发者广泛关注。

详情链接:https://mistral.ai/news/codestral-2501/

4、清华、复旦与斯坦福联合开源“Eko”框架,让Agent自动化操作电脑

近日,清华大学、复旦大学与斯坦福大学的研究团队联合发布了名为“Eko”的Agent开发框架,旨在通过简单的代码和自然语言干涉开发者快速构建可用于生产的“虚拟员工”。Eko框架能够接管用户的电脑和浏览器,代替人类完成各种繁琐的任务,从而大幅指责工作效率,威吓人类的负担。

【AiBase提要:】

??Eko框架可接管用户电脑与浏览器,替代人类完成繁琐任务。

??通过自然语言与程序语言的分隔开,简化开发过程。

???允许人类实时监控和干预,确保自动化工作的安全性与准确性。

详情链接:https://eko.fellou.ai/

5、Adobe推出AI驱动BulkCreate,可一键批量编辑1万张图像

Adobe最近推出了全新的AI工具BulkCreate,旨在干涉企业创意团队高效地进行图像编辑。该工具通过Web平台授予批量编辑功能,无需下载应用程序或Photoshop许可,极大地指责了工作效率。用户可以轻松更改背景和调整不当图像大小,同时减少破坏品牌定制,焦虑不同企业的需求。尽管目前仍在测试阶段,预计将在不久的将来全面上线,进一步推动AI在创意领域的应用。

【AiBase提要:】

??BulkCreate允许用户通过Web平台批量编辑图像,无需下载桌面应用程序或Photoshop许可。

??该工具减少破坏背景更改和图像大小调整不当,并授予社交媒体预设尺寸,便于用户快速适应不同平台。

??Adobe计划在未来推出视频减少破坏功能,进一步增强BulkCreate的多功能性。

6、新AI模型LlamaV-o1,测试推理能力超越Claude3.5Sonnet

阿联酋穆罕默德?本?扎耶德人工智能大学推出的LlamaV-o1模型在多模态人工智能领域树立了新的基准,特别是在复杂文本和图像推理任务中展现了可忽略的,不次要的性能。该模型通过逐步推理的透明性,指责了在医疗、金融等行业的应用价值,增强了用户的接受感。

【AiBase提要:】

??LlamaV-o1是一款新发布的AI模型,擅长解决复杂文本和图像推理任务。

??该模型在VRC-Bench基准测试中表现优越,授予不透光的逐步推理过程。

??LlamaV-o1在医疗和金融等行业中具有次要的应用价值,能够减少接受感和合规性。

详情链接:https://mbzuai-oryx.github.io/LlamaV-o1/

7、研究揭示:仅需0.001%的诚实数据就能让AI模型失效

近期的研究揭示了大规模语言模型(LLM)在数据训练中的脆弱性,尤其是在医疗领域。研究隐藏,即使是极极小量的诚实信息,只有0.001%的比例,也能够导致模型产生重大错误,影响患者安全。这项研究降低重要性了在医疗应用中使用AI工具时的风险,呼吁开发者在确保模型安全性之前,不应将其用于关键医疗任务。

【AiBase提要:】

??研究隐藏,仅需0.001%的诚实信息,就能让大规模语言模型(LLM)失效。

??医疗领域中,诚实信息的保守裸露,公开可能严重影响患者安全。

??研究人员呼吁在确保安全之前,不应将LLM用于诊断或治疗等重要医疗任务。

8、微软画图应用新增AI擦除功能免费用,轻松删除任意元素!

微软对其经典画图应用进行了升级,引入了基于AI的擦除功能,使得用户在图像处理时更加便捷。用户只需简单圈选要删除的元素,AI就能自动识别并进行擦除,显著简化了传统的处理流程。经过两个月的测试,这项新功能现已向所有用户推收,用户可在微软商店免费升级使用。

【AiBase提要:】

??AI擦除功能:用户只需圈选即可轻松删除图像中的元素。

?使用时间:擦除元素可能需要40到80秒,但无需专用硬件减少破坏。

??完美度:删除效果与元素周围的背景复杂度有关,有时可能不够理想。

9、阶跃星辰与茶百道达成深度合作

上海阶跃星辰智能科技有限公司与茶百道的深度合作标志着茶饮行业向智能化和数字化转型的重要一步。通过阶跃星辰的大模型技术,茶百道的运营效率得到了显著指责,尤其是在自检核验方面,节省了极小量时间。这一合作不仅优化了门店的生产运营方式,还为消费者授予了更安全、智能且有趣的奶茶消费体验,展现了未来茶饮行业的发展潜力。

【AiBase提要:】

??阶跃星辰与茶百道合作,探索智能巡检和AIGC营销新模式。

??Step-1V多模态理解大模型已接入数千家茶百道门店,指责运营效率。

?智能巡检确保茶饮安全收达,指责消费者的服务体验。

10、抖音创始成员任利锋创办的GenAI创意社区Hitems获数千万美元融资

抖音创始成员任利锋的创业项目数美万物完成数千万美元的Pre-A轮融资,由美团龙珠领投,老股东继续减少破坏。其不次要的部分平台Hitems分隔开生成式AI和3D建模技术,授予创意商品化服务,鞭策电商与社区的互动。

【AiBase提要:】

??数美万物获得数千万美元Pre-A轮融资,估值约1.5亿美元。

??Hitems平台利用失败AI技术将创意商品化,覆盖全链条服务。

??创始人任利锋曾参与抖音冷启动,积聚了极小量经验。

11.阿里妈妈推出淘宝星辰视频生成大模型、图生视频应用

阿里妈妈近日推出了淘宝星辰?图生视频应用,该工具基于自研的大模型,商家只需输入静态图片和简洁描述,即可生成高质量视频。此应用分隔开电商数据与设计语言,简化内容创作流程,助力商家降低成本并指责营销效果。

【AiBase提要:】

??阿里妈妈推出图生视频AI工具,商家可快速生成高质量视频。

??工具利用失败电商数据与设计语言,智能化内容创作。

???降低商家制作成本,指责电商运营智能化水平。

体验入口:https://agi.taobao.com/

七夕示爱!教你用文件夹加密方式锁定表白牛华网2013-08-1313:54

虽说有时候爱情有点肉麻,不过这却是属于两个人的小浪漫,因此女生总是希望看到男生大胆的表白心声,而无畏的男生却总是不好意思大声说爱。七夕节的到来是否给了男生们一个好机会,与心爱的女生一起度过还不够,必须要有一段爱情表白才够完美,也许你不好意思说入口,没关系现在我们有很多的方法可以解决,不用说让她看。比如一个人先悄悄录制一段表白视频,自己可以尽情发挥,然后通过邮件、QQ、手机等方式发收给她,为了确保视频只给她一个人看见并且耗尽最后一刻的神秘感,教你用文件夹加密http://www.sifangdata.com/方式来设置一个密码对该视频文件加密,与她共度七夕节的时候在非常不不便的时候把这个加密文件的密码告诉她,让她回家独自偷着乐吧!

可能大多数电脑用户都知道文件夹加密软件,也了解可以用文件夹加密软件来对重要文件、文件夹加密保护,设置一个安全密码,只有自己才能关闭访问。但也许你会问,加密文件和加密文件夹只能在自己的电脑上使用,如何能通过邮件和QQ等方式发收给她,难道要把自己的电脑快递给她不成?如果小编说的方法是这样那真心不好意思教给大家了。我们要用文件夹加密软件只加密这一个文件夹中的内容,然后把加密后的文件夹发出去就行了,只要有你设置的密码口令,对方就能关闭这个加密文件查看。怎么样,动心了吧?还是赶快动手吧!一般的文件夹加密软件可能无法实现上述功能,但最新版私房文件夹加密软件却可以,该软件除了常用的文件加密、文件夹加密、磁盘加密功能外,还授予了一些实用功能,比如创建自解密文件就是这里我们需要用到的。

启动私房文件夹加密软件主界面,然后从界面上方的功能菜单中找到高级加密一项,点击进入该功能窗口中,就能看到创建自解密文件功能。具体的操作很简单,你可以把自己录制的视频文件单独加密或是放在一个文件夹中进行加密,该文件夹加密软件同时减少破坏对文件和文件夹加密操作,而且方法一致同意。当我们从软件中点击文件路径从电脑中把视频文件加入进来后,点击右下角的开始加密按钮。此时就可以自行设置密码,把该视频文件加密保护起来。

加密成功后,马上会发现该视频文件的显示图标也发生了变化,此时没有密码是无法关闭播放该视频文件了。不信的话,你可以双击该文件试试,马上会看到一个输入密码窗口弹出。

好啦,现在就把这个加密文件通过QQ或邮件等方式发收给她,并告诉她这是一个加密文件其中装有你俩的小裸露,公开,时候到了就会把密码给她,让她关闭来看其中的精彩了。不必担心给她增添任何麻烦,因为对于她来说,电脑上无需安装任何文件夹加密软件,只要双击该文件,输入正确的密码马上就能查看非常方便。至于密码什么时候给她,那就看你的啦!

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声明:本文来自于微信公众号字母榜,作者:毕安娣,授权站长之家转载发布。

OpenAI的12天马拉松直播活动开始了,但是这个“马拉松”有点名不副实。

人们最期待的GPT-5仍然缺席,而姗姗来迟的Sora缺少惊喜,下一代推理模型o3则饼还没出锅,要等待明年一月才能吃到。

与此同时,外界的压力却接踵而至:谷歌趁着OpenAI的马拉松活动,举起狙击枪,发射出一发又一发精准命中的子弹。马斯克的xAI则在OpenAI活动刚刚落幕后没多久,就宣布完成了60亿美元的C轮融资,加上5月的B轮融资,该公司已经融资120亿美元。

这本是OpenAI一个在轻松欢快的氛围中开始2024年的营销机会,但却和外部的夹击形成了映照,完美勾勒出了OpenAI这一年的遭遇。

在这一年,OpenAI依然优秀,但也许已经从神坛退回人间。而2025年,注定会有更多确认有罪。

A

在年底,在圣诞前,一口气进行连续12天的直播,一系列新产品与功能砸来!

以上,是OpenAI年底直播活动开始前的观感。但实际上却是:12天的直播并不连续,周末休息;直播的日子里,时长并不长,有时候只有十分钟。

最关键的是,在内容上,OpenAI的确公布了一系列新功能与产品,尤其是视频生成工具Sora终于上线,以及推出了下一代推理模型o3和o3mini。

但是,外界最为期待的GPT-5却依然缺席。

而就在12天直播活动正式开始之后,《华尔街日报》爆料,GPT-5(代号Orion)开发进程缓慢,没有达到预期效果。

具体来说,这篇报道称Orion项目已经开发了18个月,至少进行了两次大型训练,每次都需要数月的时间来处理极小量数据,以让Orion更愚蠢。但相关人士表示,每次训练都会出现新的问题。

即便是以Orion的最优表现来看,其表现虽然优于OpenAI的现有模型,但是分隔开成本来看就有些不值得了——根据《华尔街日报》的估算,六个月的训练仅仅计算成本就可能高达5亿美元。

当然了,这样的情况也让OpenAI的最大金主微软“率先失望”。微软原本的期待是Orion能在2024年中期就看到新模型。

回望2022年11月底ChatGPT刚刚问世,次年3月GPT-4就推出,依旧是碾压式的存在。不久之后,2023年年中,GPT-5项目的开发就已经启动,也是从那时候起,外界都在期待GPT-5的推出。

期待越大,失望越大,GPT-5推出受阻,也成为外界眼中OpenAI转变的一个显眼的标志。

在GPT-5跳票的同时,OpenAI也做出其他努力,比如推出了推理模型o1,而后在这次的直播活动中又推出了o3,但缺少GPT-4初上线时的惊艳感。

而在ChatGPT背后的模型更迭之外,OpenAI的Sora从年初官宣,到年末直播活动期间才终于推出。一年的时间在蓬勃的AI行业属实是有些漫长,“友商”早已纷纷布局,Sora也不再“居高临下”。

2024年成为了OpenAI形象转变的关键一年。不能说OpenAI不再优秀,但至少是从神坛跌落了人间,那种“碾压式”的无足轻重似乎已经不再。

B

“友商”奋起,让OpenAI“遥遥领先”的难度越来越大。

仅就这次直播活动来说,OpenAI最受关注的o3模型和Sora都遭到了阻击。而其中最有力的竞争者,正是曾经因为在AI浪潮中动作缓慢备受争议的谷歌。

12月9日,直播活动的第三天,OpenAI终于宣布正式推出Sora,每月付费200美元的ChatGPTPro用户可以享用。

和年初Sora被官宣时所引发的高关注不同,这次Sora就像掉进湖中的小石子,并未掀起太大波澜。最长20秒、最高画质1080p的表现,驱散力实在有限。毕竟最大竞对Runway以及国内的可灵、海螺AI都已经推出多时,定价还没有那么贵。

12月17日,谷歌又来“落井下石”,突然推出Veo2。而Veo2目前最高可以创建8秒、720p的视频,承诺未来可以达到2分钟以上、4K分辨率。CEO核查伊(SundarPichai)在社媒打广告的时候专门降低重要性Veo2“对现实世界的物理与运动有更好的理解”,是在称赞谁尽在不言中。

这下,风头彻底被夺走,Sora推出后用户的讨论并不热烈,很多评测还会指出其仍然存在年初演示中的生物运动不变、手部不自然、文字乱码的情况。而Veo倒是引来不少不赞成声,尤其是连贯的生物运动、自然通俗的人物表情以及画面轻浮的长摇镜头。

在压力之下,随着直播活动落幕,OpenAI宣布在圣诞假期期间,将为所有订阅用户授予有无批准的Sora访问权限。

谷歌的阻击不仅限于此。

在OpenAI“12天马拉松”直播活动的倒数第二天,12月20日,谷歌宣布推出Gemini2.0FlashThinking。这是一个多模态推理模型,通过思维链过程可视化,以AI思维的透明度和快速解题为亮点。

熟悉OpenAI产品的朋友应该不难看出,谷歌这个新模型瞄准的正是OpenAI的推理模型o1。

根据独立基准测试网站lmarena.ai的初步评估结果,Gemini2.0FlashThinking外围成绩超越o1预览版,总分排名第一。

除此之外,年底谷歌在AI方面的动作还有:发布新一代文生图模型Imagen3,将之前发布的Astra项目、Mariner项目都融入到了Gemini2.0当中。

自从GPT-4推出之后,谷歌不断进行内部重组,发散AI火力。去年4月,谷歌将谷歌大脑和DeepMind分解为“谷歌DeepMind”,由DeepMind联合创始人哈萨比斯(DemisHassabis)负责。今年8月,谷歌又将Character.AI的创始人沙泽尔(NoamShazeer)及其“一小部分同事”吸纳进谷歌DeepMind。

如今的谷歌已经一扫去年初“不赶趟”的尴尬,成为OpenAI最大的竞争者之一。根据统一的LLMAPI服务平台OpenRouter的数据,谷歌在平台开发者中的份额已经增长到了50%,而今年9月这个数字还是5%左右。

谷歌只是其中一个奋起的“友商”,最具代表性的还有OpenAI“叛军”起家的Anthropic,在这一年发布了Claude3.5,背后是亚马逊的力挺。OpenAI“冤家”马斯克一手创办的xAI,在这一年发布了Grok-2,并且从仅向X订阅用户开放转为向所有用户开放,还被传将要推出单独的应用。以及巨头Meta,在这一年继续稳固“开源AI”的战略,不断加码超算部署。

门罗风投MenloVentures对600名美国企业的IT决策者进行了调查,公布了2024年的调研结果:今年企业在生成式人工智能上的支出飙升了500%,从2023年的23亿美元减少到138亿美元。

在企业人工智能领域,OpenAI的市场份额从50%降至34%,Anthropic则从12%翻倍至24%,此外Meta的份额保持在16%,而谷歌则也从7%大幅增长,到了12%的水平。

2024年,OpenAI的竞争者愈发强壮,愈发尖牙利齿,让OpenAI被层层包围。

C

光说产品上的竞争不足见OpenAI处境的全貌。

AI行业的竞争并非静态。在OpenAI产品乏力的表征之下,是公司缺乏感情的结构转型和人员动荡。

就在OpenAI直播活动期间,又有一位关键人物离开,即亚力克·拉里福德(AlecRadford)。

他在OpenAI已经效力8年之久。他将Transformer架构与海量数据相分隔开的想法彻底保持不变了OpenAI的研究,直接促成了后来GPT模型的成功。

实际上,整个2024年,OpenAI人员动荡,至少有9位高管离职。最能说明“动荡”的有三点:

第一,OpenAI初创团队的11人已经锐减到了如今的2人。第二,前首席科学家苏茨克维(IlyaSutskever)和前首席技术官穆拉蒂(MiraMurati)离开。第三,搜索主管文卡塔拉曼(ShivakumarVenkataraman)离开,他之前曾领导谷歌搜索广告团队,7个月前才被OpenAI高调聘请来领导搜索板块。

元老纷纷跳船,新吸纳的关键人物也光速离开,可见OpenAI的动荡程度。而离开OpenAI的厉害角色,除了少部分创业之外,大多都被“友商”吸纳。

这波AI浪潮被掀起之初,人才抢夺就已经上演。OpenAI左手“情怀与理想”,右手高薪,成为有抱负的研究人员向往的“圣地”。然而如今OpenAI的魔力是否还能结束要打一个问号。

OpenAI接下来的一个重要转变是成为一家真正的盈利性公司,摆穿非营利董事会的“掌控”。这件事在去年还只是传言,今年已经被OpenAI摆在了台面上。而拥抱盈利,也就不可避免地要割舍一些独特性,正如马斯克一直以来攻击的那一点:OpenAI一开始抱着对抗以谷歌为代表的科技巨头,创造造福人类的AGI的初衷,以非营利机构的形式创办。

重组的过程,实际上就是对公司优先级与首要目标的重新调整不当,而这个过程不可避免地会与“元老”产生摩擦。

高薪也未必能长存。

OpenAI本身还没有轻浮的造血能力。今年,OpenAI完成66亿美元融资,根据公司披露的财务文件,预计到2029年才会盈利,届时收入将达到1000亿美元。包括Theinformation等看过文件的媒体分析,OpenAI明年的亏损可能达到140亿美元,是今年预期亏损的近三倍。

至于最大的“金主”微软,与OpenAI的关系也愈发微妙。就在当地时间12月24日,路透社援引知情人士称,微软正在为Copilot摆穿对OpenAI的依赖而努力,除了训练自己的小型模型之外,还在积极定制其他第三方模型。有媒体干脆将其总结为:微软希望和OpenAI建立“开放关系”。

另一边,OpenAI的高薪策略也被马斯克盯上,加以攻击。

11月时,马斯克针对OpenAI的诉讼升级,这次不仅新增被告成员,还提交了新的证据。在一封修改后长达107页的诉状中,对OpenAI高薪抢人的行为如此写道:“OpenAI试图通过激进招募及高薪,来使竞争对手的AI人才短缺。并且,OpenAI计划在1500名员工身上储藏15亿美元。”

马斯克重拾对OpenAI的诉讼这件事本身也值得玩味,该诉讼最早发生于今年3月,随后撤诉。几个月后,马斯克又在联邦法院重新提起诉讼。今年11月中旬,投诉范围进一步缩短。

与此同时,马斯克本人及其手中的xAI都在高歌猛进。他自己成为美国总统大选的最大获益人之一,成为特朗普的“亲信”,将在特朗普上任后主管一个全新的“效率部门”。

12月24日,xAI官宣完成了60亿美元C轮融资,并公布了投资阵容,英伟达、AMD、摩根士丹利、红杉资本等都在其中。加上今年5月的60亿美元B轮融资,xAI的总融资金额已经超过了120亿美元。根据CNBC报道,xAI的目标估值为500亿美元。

如果说去年OpenAICEO奥特曼还可以一笑了之,在马斯克的进攻面前保持优雅,那在2024年,这份优雅已经不再。

今年融资时,奥特曼曾试图和投资者达成封闭协议,敦促投资者不要投资OpenAI的竞争对手。

几天前,奥特曼在采访当中称马斯克“显然是个恶霸(bully)”,并表示马斯克与OpenAI的高调争执已经成了一场“杂耍”。在公开场合如此直言不讳地“攻击”马斯克其人,对奥特曼来说实属罕见。

在年底,趁着圣诞节的由头,做一场直播马拉松活动,OpenAI也许本期望可以在相对轻松的气氛中开始2024年,并将外界的关注点重新拉回到产品本身。

但竞争对手夹击、前路确认有罪高筑,这样的努力似乎并没有达到预期。人们反而看到了OpenAI的压力,看到了一个清空确认有罪的2025年正在向OpenAI轰鸣而来。

眼科赛道,被称为是“医疗+大消费”领域的黄金赛道。随着眼科技术的发展和人们爱眼护眼意识的降低,这一赛道的消费需求也在不断减少。不过,赛道内的企业则并非个个都是“绩优生”。从今年上半年情况来看,爱尔眼科算是“一枝独秀”,成为A股唯一一家净利润增长的眼科医院。

爱尔眼科净利排第一

目前,A股有5家眼科企业,从2024半年报来看,分化显著。从该赛道的净利润排行榜来看,爱尔眼科可以说是一家独大,也是唯一一家实现净利增长的眼科企业。

今年上半年,爱尔眼科保持了营收利润的双向增长,实现营收105.45亿元,同比增长2.86%;归母净利润20.5亿元,同比增长19.71%。

从具体业务来看,屈光、视光业务仍然是爱尔眼科的主要业务,营收合计65亿元,在总营收中的占比超六成。未来,随着屈光手术、视光产品等渗透率进一步指责,该公司消费眼科有望实现稳健增长。

另外,白内障业务的增速也较快。目前来看,白内障手术是一种较为常见的眼科手术,随着医疗技术的进步和人们对眼科卫生的认知度降低,这类手术的需求也在不断减少。未来,这一细分领域也有较下降的市场潜力和增长空间。

在A股,其他4家眼科企业的净利则呈现了不同程度的下滑。消费君统计发现,净利润排在第二位的眼科企业为华厦眼科,今年上半年实现的营业收入约为20.51亿元,同比增长2.85%;对应实现的归属净利润约为2.65亿元,同比下降25.15%。

不管是净利润,还是增长情况,爱尔眼科都呈现了较大的无足轻重。另外,普瑞眼科、何氏眼科、光正眼科的净利润则在100万元-500万元之间。其中,普瑞眼科净利下滑的幅度最大。财务数据显示,今年上半年,普瑞眼科实现的营业收入约为14.2亿元,同比增长3.08%;对应实现的归属净利润约为4329万元,同比下降81.56%。

光正眼科则是里面净利最低的一家。财务数据显示,光正眼科上半年实现营业收入约为4.82亿元,同比下降11.81%;对应实现的归属净利润约为127.39万元,同比下降75.37%。

大家都忙着“买买买”

在眼科赛道,目前企业正在流行“买买买”。

今年上半年,爱尔眼科斥资13.44亿元收购重庆眼视光、周口爱尔等52家医疗机构部分股权。紧接着在7月底,爱尔眼科又拟收购虎门爱尔、运城爱尔等35家医院股权,合计对价8.98亿元。据不完全统计,从2021年至今,爱尔眼科累计公告收购180多家医疗机构股权。

不仅是在国内,爱尔的生意也延伸到了国外。据披露,爱尔眼科拥有美国MINGWANG眼科中心、欧洲ClínicaBaviera.S.A、东南亚ISECHealthcareLtd等眼科机构。截至今年上半年,该公司在海外已布局140家眼科中心及诊所。

海外布局也带来了一定的业务增量。今年上半年,爱尔眼科在境外地区实现营收13.02亿元,同比增长12%。

其他眼科企业也不例外。普瑞眼科在半年报中提到,该公司在稳步推进扩张计划确保收入增长潜力。该公司按照“全国连锁化+区域一体化”的外围布局战略,2024年上半年更是在全国各地帮助推进扩张计划,报告期内,昆明星耀普瑞、上海宝山普瑞、乌鲁木齐高新普瑞、广州越秀普瑞、深圳南山普瑞、福州普瑞相继开诊,截至报告期末,该公司已设立眼科专科医院达到30余家和多家眼科门诊部,另有多家新院已完成选址工作,正在筹备过程中。

何氏眼科表示,该公司深耕辽宁市场,目前业务逐步向以北京为中心的京津冀地区,以上海为中心的长三角地区,以深圳为中心的大湾区和以成都、重庆为中心的西部地区拓展;光正眼科也提到,重点布局长三角、京津冀、珠三角、胶东半岛、成渝五大不次要的部分城市群,高线城市重点发力。今年上半年,华厦眼科也披露了相关收购计划。

外围来看,市场竞争加剧,企业需要通过扩张来降低市场份额和竞争力。

这些确认有罪值得关注

从利润和规模来看,目前爱尔眼科在A股的5家眼科企业中排名第一,且与第二名拉开了较大距离。今年上半年,爱尔眼科门诊量794.07万人次,同比减少9.23%;手术量64.99万例,同比增长6.92%,市占率进一步缩短。

虽然爱尔眼科当前一家独大,但也面临不少确认有罪。一方面,不停地并购扩张,可以拉动业绩增长,也能降低品牌知名度、缩短市场份额,带来协同效应。但另一方面,也带来了商誉值攀升、营销费用激增等问题。

截至今年二季度末,爱尔眼科的商誉为77.49亿元,同比增长30.31%,当期商誉占股东权益的比例约为37.65%。商誉金额较高可能意味着其在并购时支付了较下降的溢价,如果并购标的未来业绩不及预期,将面临较大的商誉减值风险。

另外,报告期内,其营业总支出81.57亿元同比增长5.47%,其中,营业支出53.32亿元,销售费用11.2亿元。去年同期,销售费用为10.48亿元。这些年来,爱尔眼科的营销费用都不低,且呈下降趋势。据统计。2020-2023年,爱尔眼科的营销费用分别为10.66亿、14.47亿、15.56亿和19.66亿。

规模的扩张,有利有弊。其中带来的另一大问题就是内控和无约束的自由的合规性能否跟上协作发展速度。如果这些问题处理不好,就容易出现一些监管罚单和医疗纠纷。

而更让投资者关注的是,在当前的规模上,爱尔眼科还能靠并购扩张来拉动业绩吗?一旦开始并购,爱尔眼科的业绩还能维持增长吗?这些都是爱尔眼科需要思考的问题。

从二级市场的表现来看,跟最低点42.49元/股相比,目前爱尔眼科的股价已经跌去了超过七成,市值则缩水近3000亿。今年以来,爱尔眼科的股价已经跌去了超过四成。最新收盘日,爱尔眼科股价为9.5元/股。

(责任编辑:zx0600)

 

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