2024.9.20? NO.17
The Future at Your Fingertips
對新事物充滿興趣，喜歡問“為什么”
遇到問題時總是積極尋找解決方案
喜歡用輕松幽默的語言來表達想法
樂于與大家分享學習經歷和心得
愿意投入時間和精力去學習和實踐
炸脖龍的AI日記 - 第17周
? ? ? ? 好了，本周的日記就到這里。讓我們一起期待下周又會有什么新的發現吧！
炸脖龍 ??
?? 9月16日 星期一 ??
???♂? 深度學習的探索者 #大神的智慧
? ? ? ? 中秋節假期第一天，我沉浸在學習AI人物施米德胡伯的故事中，作為深度學習的先驅和通用人工智能的探索者，他的研究為我們打開了新的認知之門。
?? 9月17日 星期二 ??
?? 智能眼鏡 #傳統與科技的融合
? ? ? ? 假期的第二天，我探索了智能眼鏡的發展，專題探討了智能眼鏡如何在保持傳統眼鏡外觀的同時，融入先進的AI技術。
?? 9月18日 星期三 ??
?? AI的透明度 #解釋性AI的探索
? ? ? ? ?假期結束后的周三，我學習了解釋性人工智能（Explainable AI, XAI）的概念，這種追求AI決策過程透明度的技術讓我對AI的信任度有了新的認識。
?? 9月19日 星期四 ??
?? 美學與效率 #AI的創意之旅
? ? ? ? 周四，我體驗了如何使用美圖AI PPT工具來設計演示文稿，這款工具將美學與效率完美結合，讓我的PPT設計工作變得更加輕松和有趣。
?? 9月20日 星期五 ??
?? 媒體趨勢 #AI分析的深度洞察
? ? ? ? 在周五，我通過《2024年中國媒體市場趨勢》報告，學習了AI如何分析和預測媒體行業的發展動向，這份報告為媒體行業的未來提供了寶貴的洞察。
OpenAI發布革命性新模型o1
? ? ? ? ? ? ? ? ?引領AI行業邁入新時代
在人工智能領域不斷突破的今天，OpenAI公司再次取得重大進展，發布了全新模型o1，標志著AI行業正式進入了一個全新的紀元。o1模型在邏輯和推理能力上取得了顯著的進展，其準確率遠超此前的GPT4o模型，展現了人工智能能力的嶄新水平。
o1模型的設計靈感來源于人類慢思考的特質，能夠進行反復思考、拆解、理解和推理，最終給出精準的答案。這一特性使得o1在處理科學、編碼、數學等復雜問題時表現出色，為醫療、物理、生物學等多個領域提供了強大的支持。?
目前，o1模型已逐步向ChatGPT Plus和Team用戶開放，未來可能進一步對免費用戶開放。盡管o1模型目前僅支持基本對話功能，尚未實現圖片理解、圖片生成等功能，但其在推理和邏輯方面的表現已經展現出巨大的潛力。?
AI 快報
AI 快報
近日，由OpenAI重金投資的初創公司1X發布了其背后的世界模型NEO，這一模型具備了生成針對不同場景的行為預測能力，標志著機器人技術向更高級別的自主性和智能性邁進。
NEO世界模型通過理解世界并與之交互，能夠生成高保真視頻，并在神經網絡中重新規劃、模擬和評估。這一技術的應用，使得機器人能夠在家庭環境中執行各種任務，如清潔、整理等，極大地提高了機器人的實用性和靈活性。?
1X公司發布的NEO模型在物體一致性、物理學定律理解和自我認知等方面仍存在一些問題，但研究團隊已經采取了全新的方法，直接從原生傳感器數據中學習模擬，并利用它在數百萬情境中評估機器人策略。這種優勢在于能一鍵獲得真實世界的復雜數據，而無需手動創建資產。?
隨著技術的不斷進步，1X的NEO世界模型有望在未來實現更廣泛的應用，推動機器人領域的發展，甚至可能引領機器人技術的“ChatGPT時刻”。
國內首個專病大模型發布
? ? ? ? AI技術助力腦血管醫療領域
近日，北京清華長庚醫院神經中心武劍教授團隊主導研發的靈犀醫學腦血管病專病大模型正式發布，標志著國內首個基于專病的醫學人工智能模型的誕生。這一模型的推出，旨在通過AI技術提升臨床診斷的準確性與效率，緩解醫療資源緊張的狀況，特別是在腦血管病領域。
腦血管病作為國內四大慢病之一，面臨著醫生短缺和水平參差不齊的挑戰。靈犀醫學大模型通過分析和提取病歷中的關鍵信息，并與臨床知識庫相匹配，提供符合臨床指南的標準化治療建議，從而輔助臨床醫生做出更準確的診斷和治療方案。?
該模型的核心功能包括輔助醫生生成治療方案、提醒醫生補充病程信息以保證病歷記錄的標準化，以及通過選擇性交互引導問診方向，提升醫生的循證能力。此外，模型還可幫助醫生彌補知識更新滯后的問題，提供及時的臨床指導。?
值得注意的是，靈犀醫學大模型的開發過程中，臨床醫生和工科團隊之間的交叉學習發揮了重要作用。通過將醫生的臨床思維轉換為機器可以理解的思維鏈，大模型能夠更準確地模擬臨床診療過程。盡管大模型可以提供結論，但最終對診療過程負責的仍是臨床醫生。?
1X公司發布NEO世界模型
? ? ? ? ? ? ?機器人技術迎來新突破
AI 快報
AI 快報
微軟聯合創始人比爾·蓋茨在接受CNBC Make It頻道專訪時透露，如果有機會重新創業，他會選擇創辦一家以人工智能為中心的初創公司。人工智能行業目前正處于一個繁榮期，初創公司能夠籌集到巨額資金，這為AI技術的進一步發展提供了可能。
蓋茨認為，盡管現在可能已經錯過了領先于技術發展曲線的最佳時機，但人工智能的變革性潛力意味著新的科技初創公司仍然有機會在這一領域取得成功。
為了最新開播的Netflix紀錄片系列《未來與比爾·蓋茨：下一步是什么？》，蓋茨深入研究了人工智能行業。他指出，即使不能像微軟那樣成功，但AI技術的潛力和應用前景仍然非常廣闊。蓋茨鼓勵年輕創業者思考如何將人工智能融入到商業運作和日常生活中，以提高效率和生活質量。?
蓋茨還提到，他對軟件的信念使他在微軟的早期階段獨一無二，而今天，僅僅相信人工智能并不獨特。因此，他必須發展一些關于如何設計人工智能系統的獨特觀點，這些觀點可能是其他人尚未意識到的。他承認，即使再次成為一個20歲的企業家，也會面臨許多挑戰。?
AI教育亮相KDD2024
? ? ? 松鼠Ai展示智適應教育新成果
在剛剛結束的國際頂級數據挖掘會議KDD 2024上，中國教育企業松鼠Ai的研究成果受到廣泛關注。該公司在會上展示了其最新的智適應教育大模型，這一模型通過深入分析學生學習行為的時間序列數據，為個性化學習提供了強有力的技術支持。
松鼠Ai的多模態智適應大模型LAM，不僅能夠根據學生的學習歷史和實時表現提供個性化學習路徑，還能預測學生的學習成果，從而為教師和學生提供更有針對性的教學和學習策略。這一模型的展示，標志著智適應教育技術在教育領域的應用邁入了一個新的階段。?
在KDD 2024的圓桌討論中，松鼠Ai的聯合創始人梁靜博士與其他國際知名學者共同探討了生成式AI在教育領域的未來發展方向和潛在創新應用。此外，松鼠Ai的研發團隊在會上發表了關于大模型在時間序列分析中應用的論文，進一步證明了其在AI教育領域的學術和技術實力。?
松鼠Ai的智適應教育大模型LAM的發布，不僅為教育行業帶來了新的思考和可能性，也為全球教育技術的發展貢獻了中國智慧和中國方案。隨著AI技術的不斷進步，智適應教育有望成為未來教育的新趨勢，為學生提供更加個性化、高效的學習體驗。
人工智能正處于一個繁榮期
? ? ? ?AI初創公司成比爾·蓋茨夢想
AI 快報
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人工智能領域，一項革命性的創新正在悄然展開。由AI領域的領軍人物李飛飛博士領銜的World Labs公司，近日宣布了一項雄心勃勃的計劃——打造“大世界模型”（Large World Model，簡稱LWM），旨在賦予AI在3D空間中的感知、生成和交互能力。
World Labs公司在短短幾個月內完成了2.3億美元的新一輪融資，吸引了包括AI領域的泰斗Geoffrey Hinton、谷歌大腦的Jeff Dean、英偉達風投部門等眾多知名投資者的關注和支持。這一輪融資不僅彰顯了公司在AI領域的強大吸引力，也預示著“大世界模型”項目的巨大潛力。?
“大世界模型”的核心在于空間智能，這是一種使AI能夠理解和操作三維空間的能力。李飛飛博士認為，空間智能是繼語言智能之后，AI發展的下一個重要方向。通過構建LWM，World Labs希望AI能夠像人類一樣，在三維世界中進行感知、推理和創造性地行動。
小米14T系列新突破
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? AI技術全面升級
小米即將發布的14T系列手機預計將成為首批搭載谷歌“圈選即搜”功能的設備之一，這一功能允許用戶通過圈選或高亮圖片中的特定部分來啟動谷歌搜索。除了這一創新功能，小米14T系列還將首次集成AI筆記、AI翻譯、AI字幕和AI錄音機等多項AI驅動的功能。
小米14T系列手機的硬件配置也相當引人注目，將配備聯發科天璣8300 Ultra芯片，并提供12GB內存和最高512GB的存儲空間。該手機將搭載5000mAh的大容量電池，并支持45W HyperCharge快充技術，能在45分鐘內將電池從0充至100%。?
在攝像頭方面，小米14T系列將配備三攝系統，包括5000萬像素的索尼IMX906傳感器，以及5000萬像素長焦和1200萬像素超廣角傳感器，而前置則為3200萬像素自拍鏡頭。手機還將擁有一塊6.67英寸的OLED屏幕，分辨率為2712 x 1120像素，并運行基于Android 14的HyperOS系統。?
小米14T系列還具備IP68級別的防塵防水性能，進一步增強了其作為旗艦手機的吸引力。
李飛飛啟航大世界模型
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 引領AI空間智能
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施米德胡伯出生于德國，在年輕時便對人工智能和機器學習表現出極大的興趣。他的學術生涯起步于慕尼黑工業大學，在那里他學習數學和計算機科學，并深入研究如何讓機器學習從數據中提取知識。1987年，他完成了博士學位，之后開始著手探索遞歸神經網絡的應用與優化。
遞歸神經網絡（RNN）是施米德胡伯早期的研究核心之一，他認為這種能夠處理序列數據的神經網絡在處理自然語言和時間序列任務上有巨大潛力。然而，由于傳統RNN在長序列數據上表現不佳，他與團隊提出了長短期記憶（LSTM）網絡。LSTM 通過解決梯度消失問題，使得神經網絡能夠記住并利用長時間跨度的信息，為機器翻譯、語音識別等領域帶來了革命性突破。
于爾根·施米德胡伯：深度學習的先驅與通用人工智能的探索者
于爾根·施米德胡伯（Jürgen Schmidhuber），被譽為“現代深度學習之父”，是人工智能領域中一位極具影響力的科學家。他的工作不僅推動了深度學習的技術進步，還引領了人工智能通用智能（AGI）的研究方向。施米德胡伯最著名的貢獻包括提出遞歸神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM），這兩項技術在語音識別、機器翻譯等技術領域中起到了至關重要的作用。
作為深度學習領域的開創者之一，施米德胡伯的研究影響了全球的人工智能發展。他不僅是一位理論家，更是推動這些技術在工業界廣泛應用的重要人物。他為AI技術帶來了許多變革，特別是在實現通用人工智能的道路上，他的獨特觀點和貢獻引發了廣泛討論。
AI 人物志
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施米德胡伯和他的學生 Sepp Hochreiter 于1997年提出了長短期記憶（LSTM）模型。這一模型通過加入“記憶單元”，使得神經網絡可以有效記住并處理長時間序列中的重要信息，克服了傳統RNN的梯度消失問題。LSTM 的出現，為機器學習處理語音、文本等序列數據的能力帶來了質的飛躍。
LSTM 已被廣泛應用于各種實際問題中，如自動翻譯、語音識別、手寫識別等。谷歌的機器翻譯系統、蘋果的 Siri 語音助手，以及許多其他人工智能產品，都依賴于LSTM的技術架構。這些應用證明了施米德胡伯的理論成果如何轉化為實際產品，影響了數以億計的用戶。
除了深度學習技術的突破，施米德胡伯還對通用人工智能（AGI）有著深刻的理解和長期的研究。他堅信，通過構建能夠自主學習的系統，人工智能可以最終超越人類的智力水平。他提出了一種以遞歸自我改進為基礎的理論，即機器可以通過不斷提升自身的學習能力，逐步逼近通用智能的目標。
施米德胡伯相信，AGI 的實現并不是遙不可及的夢想，而是通過更高效的算法、深度學習的持續發展以及對智能的更深入理解，可以在未來幾十年內實現。他的研究方向不僅在技術層面推動了人工智能的發展，也對未來的AGI理論提供了重要參考。
AI 人物志
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施米德胡伯不僅關注技術的突破，還對人類文明的未來充滿思考。他曾多次表達對人類智能極限的關注，并指出，AGI不僅可以幫助人類解決當前的諸多挑戰，如氣候變化、醫療問題等，甚至能夠引領人類進入全新的認知領域。他相信，未來的人類將通過智能技術和人工智能的深度融合，實現前所未有的進步。
施米德胡伯還對AI倫理與風險保持高度關注，他呼吁在發展AI技術時，需要充分考慮其可能帶來的社會影響，并為AI的安全使用和長遠發展制定適當的規范和政策。他堅信，AGI 的誕生將是人類歷史上最偉大的時刻之一，但這一過程必須在負責任的框架下進行。
在施米德胡伯的職業生涯中，創立了多個研究機構和實驗室，最著名的當屬 IDSIA（瑞士人工智能研究所）。在該研究所中，他領導了一系列深度學習和強化學習領域的突破性研究。IDSIA 作為世界領先的人工智能研究機構，不僅產出了一系列具有前瞻性的學術論文，還培養了眾多人工智能領域的杰出人才。
施米德胡伯的科研成果極其廣泛，除了LSTM網絡之外，他還在強化學習、元學習、自監督學習等領域取得了諸多重要進展。他的工作將深度學習、進化計算和遞歸自我改進結合，推動了AI的多領域應用。
于爾根·施米德胡伯是人工智能歷史上不可或缺的名字，他的貢獻不僅為深度學習技術奠定了基礎，還通過對通用人工智能的探索，推動了AI領域的前進。他所提出的LSTM網絡，已經成為當今許多AI應用中的核心技術，并深刻影響了數百萬用戶的生活。在未來，隨著AGI的不斷接近，施米德胡伯的理論與實踐將繼續引領人工智能的變革。
隨著技術的不斷進步，智能眼鏡已經從科幻小說中的幻想變成了現實。無論是在硅谷的科技重鎮，還是在中國的創新前沿，智能眼鏡市場的競爭正在迅速升溫。智能眼鏡的崛起標志著科技與日常生活的深度融合。它們不僅僅是配件，更是將增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和人工智能（AI）技術融入到我們日常生活中的關鍵設備。隨著技術的成熟和市場的拓展，智能眼鏡的未來展望變得愈發引人注目。
智能眼鏡爆發前夜
? ? ? ? ? ? ?離傳統眼鏡越近越好
Ray-Ban Meta智能眼鏡的成功并非偶然。根據硅谷101節目中Ray-Ban Meta的產品經理可南的介紹，這款智能眼鏡實際上是Meta與Ray-Ban合作的第二代產品。
第一代產品Ray-Ban Stories雖然在市場上也獲得了一定的關注，但由于缺乏AI功能，其市場表現并不如預期。第二代Ray-Ban Meta則通過引入AI技術，彌補了第一代產品的不足。
Ray-Ban Meta的成功在于它能夠將智能功能與傳統眼鏡的外觀和佩戴體驗無縫結合。可南表示，Ray-Ban Meta的設計目標是“先是一副好眼鏡，再是一個智能產品”，這意味著智能眼鏡不僅要具備先進的技術，還需要在外觀和佩戴舒適度上滿足用戶的日常需求。
第二代產品在硬件和軟件方面都進行了顯著的提升。硬件方面，眼鏡配備了兩個開放式揚聲器和五個麥克風，提供了更加出色的音質和語音識別能力。這些改進不僅提升了用戶的音頻體驗，還使得在打電話或錄制音頻時的效果更加自然。
軟件方面，引入了更多的AI功能，包括實時翻譯、增強現實應用等。這些功能的引入不僅提升了智能眼鏡的實用性，也為用戶提供了更加豐富的互動體驗。特別是AI功能的加入，使得智能眼鏡不僅能夠滿足基本的音頻和視頻錄制需求，還能夠提供更加智能化的服務。
從Ray-Ban Meta到未來的智能眼鏡
AI 專題
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專題
智能眼鏡的未來發展趨勢之一是與傳統眼鏡的進一步融合。高通正在與三星、谷歌聯合研發一款可與手機連接的混合現實智能眼鏡，理想的形態是“外觀與普通眼鏡或太陽鏡沒有任何區別”。這一趨勢表明，未來的智能眼鏡將越來越接近傳統眼鏡的外觀，以減少用戶在佩戴時的心理負擔。
隨著生成式AI技術的發展，智能眼鏡的功能將變得更加豐富和智能。生成式AI將彌補推廣混合現實技術的不足。未來的智能眼鏡將不僅僅是一個硬件設備，而是一個集成了強大AI能力的智能助手。無論是實時翻譯、語音識別，還是圖像處理，AI技術都將為智能眼鏡提供更加強大的功能支持。
字節跳動正在探索如何將大模型與硬件結合，除了自家開發AI硬件外，還計劃與外部硬件公司合作，包括智能耳機和AI眼鏡等產品。隨著這些國內外巨頭的介入，智能眼鏡市場將迎來一場“百鏡大戰”。這場競爭不僅涉及到技術和產品的比拼，還涉及到市場份額和用戶體驗的爭奪。
未來智能眼鏡的發展趨勢
智能眼鏡市場的前景廣闊。隨著技術的不斷進步和用戶需求的增加，智能眼鏡將逐漸從小眾市場走向主流市場。根據市場研究公司預測，到2025年，智能眼鏡的市場規模將達到數百億美元。這一增長主要得益于技術的成熟、消費者對智能產品的接受度提升以及智能眼鏡在工作和生活中的廣泛應用。
盡管前景廣闊，智能眼鏡市場仍面臨諸多挑戰。首先是技術挑戰，如何在保持輕便和舒適的同時，實現強大的智能功能是一大難題。其次是市場教育，智能眼鏡作為一種新興產品，需要用戶對其功能和價值有足夠的認識。最后是隱私問題，智能眼鏡的普及可能引發用戶對隱私泄露的擔憂，這需要通過技術和法律手段來加以解決。
智能眼鏡的市場前景與挑戰
AI 專題
AI 專題
智能眼鏡的爆發前夜已經到來。隨著技術的不斷進步和市場的逐漸成熟，智能眼鏡將從一個新興產品逐漸成為我們日常生活中不可或缺的一部分。無論是Ray-Ban Meta的成功，還是未來的大模型與硬件的結合，都預示著智能眼鏡的未來充滿了無限可能。
未來的智能眼鏡將不僅僅是一個技術產品，更是一個融合了AI、AR和VR的智能助手。它將與傳統眼鏡的外觀越來越接近，提供更加豐富和智能的功能，滿足用戶在生活和工作中的各種需求。盡管面臨技術和市場的挑戰，智能眼鏡的未來仍然充滿希望。隨著技術的不斷進步和市場的逐漸成熟，智能眼鏡有望在不久的將來成為主流產品，為我們的生活帶來更多的便利和驚喜。
自動生成 PPT
美圖 AI PPT 可根據用戶輸入的標題或描述，自動生成一套包括標題、大綱、內容、配圖的完整 PPT，使得創建 PPT 變得輕松且高效。
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多格式支持
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解釋性人工智能簡介
解釋性人工智能（XAI） 是一種方法和技術，旨在讓AI模型的行為變得透明、可理解，并能夠解釋其決策背后的原因。許多現代AI模型，尤其是深度學習模型，雖然具有很高的預測精度，但常常被視為“黑箱”，因為它們的內部機制很難被解釋。XAI正是為了彌補這一不足，通過提供可解釋的模型或解釋復雜模型的輸出，讓用戶對AI系統有更高的信任度。
什么是：解釋性人工智能（Explainable AI, XAI）
AI 名詞
AI 名詞
解釋性AI的應用
醫療診斷：在醫療領域，AI模型被用于幫助醫生診斷疾病。解釋性AI可以幫助醫生理解模型為何給出某種診斷結果，增強信任度。例如，XAI可以解釋哪些特征（如醫學圖像的哪些區域）對模型的診斷決策影響最大。
金融風控：在金融行業，AI用于信用評分、風險評估等任務。XAI可以解釋模型為何拒絕或批準某個貸款申請，這對監管機構和消費者來說至關重要，能夠確保決策的公平性和透明度。?
自動駕駛：自動駕駛汽車中的AI模型需要做出許多實時決策。XAI可以幫助工程師理解模型如何在不同駕駛場景中做出反應，確保其決策的安全性和可靠性。?
法律與監管：在高度受監管的行業（如保險、法律），AI的決策過程需要透明化，以符合法規要求。XAI技術可以為決策提供依據，幫助企業滿足合規要求。
解釋性AI的基本概念
黑箱問題：許多高性能的AI模型，尤其是深度學習模型，往往被稱為“黑箱”，因為它們的內部操作難以被人類直觀理解。即使模型可以做出準確的預測，也很難解釋其背后的決策過程。?
可解釋模型：一些傳統的機器學習模型本身就是可解釋的，如決策樹、邏輯回歸等。這些模型通過明確的規則或權重進行決策，因此可以輕松解釋每個預測的依據。?
后處理解釋方法：對于深度學習等復雜模型，XAI提供了一些后處理技術，可以幫助解釋模型的輸出。例如，LIME（局部可解釋模型）和SHAP（Shapley值）等方法可以為每個預測提供解釋，顯示哪些輸入特征對模型的決策貢獻最大。?
局部解釋 vs. 全局解釋：?
局部解釋：局部解釋關注的是模型在特定輸入樣本上的行為。例如，為什么模型對某張醫學影像給出了特定診斷？?
全局解釋：全局解釋則旨在提供模型在整個數據集上的整體行為。它試圖揭示模型如何在總體上處理數據、做出決策。
解釋性AI的挑戰
復雜性與可解釋性平衡：通常，高復雜度的模型（如深度神經網絡）具有更好的預測性能，但也更難解釋。如何在模型的預測性能與可解釋性之間找到平衡，是XAI面臨的主要挑戰之一。
人類理解能力的局限：即使通過XAI技術解釋了AI模型的決策過程，解釋的結果也未必總是容易讓人類理解。如何設計出易于理解的解釋方法是一個重要問題。?
解釋的準確性與公平性：XAI模型必須提供準確且公平的解釋，避免出現誤導性解釋或不公正的決策。確保解釋過程的透明性和公平性是XAI研究中的一個關鍵目標。?
領域依賴：不同領域對解釋的需求不同，醫療和金融等高風險領域對解釋性的要求更高，而其他領域則可能更多關注性能。因此，XAI方法需要根據具體應用場景進行調整和優化。?
本文利用AI工具分析研究了《2024年中國媒體市場趨勢》（有興趣的同事可以聯系我們獲取該報告全文），該報告深入探討了中國媒體市場在2024年的主要趨勢和發展方向。以下是對報告內容的詳細分析：
? ?媒體趨勢：AI分析《2024年中國媒體市場趨勢》報告
報告指出，人工智能（AI）技術正在媒體領域展現出新的生命，例如AI全真大熊貓和AI導演“愛芒”，它們通過語義理解和邏輯思維能力，與用戶進行互動，提升了全平臺媒體內容的互動性和創新性。
AI新生命
AI 報告研究
AI 報告研究
AI技術被用來突破創新壁壘，推動媒體行業在游戲、體育、動物養殖、視障和聽障群體輔助等多個領域的應用，實用性和交互性得到顯著提升。
破界力量：借力AI
報告討論了“美”在媒體傳播中的重要性，指出用戶對美的追求正在覺醒，推動了媒體內容向高質量、富有文化內涵和情感共鳴的方向發展。
美的力量：需求覺醒重塑傳播質感
報告提出，媒體敘事需要關注個體故事，構建與觀眾的情感連接。通過市集、生活節等活動，以及個體故事的講述，媒體能夠更好地與觀眾建立聯系。
敘事力量：關注“人本”升級傳播語法
報告強調了共情在媒體傳播中的作用，通過情緒、情感和情懷的傳遞，媒體內容能夠與觀眾產生更深層次的聯系。
共情力量：向心而行凝聚傳播內核
報告討論了品牌如何通過情緒、情感和情懷的組合，構建與消費者的情感聯系，提升品牌影響力。
品牌塑造：情緒、情感、情懷打出組合拳
報告分析
AI 展示
AI 展示
"My goal is to build an AI that can learn to become smarter than myself, then set it free."
——Jürgen Schmidhuber
“我的目標是構建一個能夠自我學習并比我更聰明的人工智能，然后讓它自由發展。”
——尤爾根·施米德胡伯
深度學習領域的先驅，被譽為“深度學習之父”，其團隊發明了長短期記憶網絡（LSTM）
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