Author name: 汪浩

泰国远进党的领导人皮塔·林家伦可能在泰国大选中赢得最多席位，但他是否能成为下一任总理仍未确定。 在5月14日的选举中，这位魅力十足的领导人获胜，成为周四议会选举中唯一的候选人，对泰国保皇党和军方精英造成震惊。 然而，他面临几个障碍。 尽管皮塔领导的八党联盟在新当选的下议院中控制了312个席位（由500名议员组成），但他需要至少376票才能成为总理。 这是因为2014年政变后，由军方任命的250名参议员也可以参与投票，而许多参议员表示不会投票给皮塔，因为他的政党大胆承诺削弱长期主导泰国政坛的保皇党军队的权力，其中包括修改侮辱君主制的法律、结束征兵和酒类行业的垄断。 即使皮塔在周四的投票中勉强获胜，他仍将面临取消议会资格的问题，因为泰国选举委员会声称他持有一家媒体公司的股份，违反了选举法规定。 在关键投票前夕，选举机构向泰国宪法法院提起诉讼，引发了该国首都曼谷和全国各地城市的抗议活动。如果法院作出对皮塔不利的裁决，他可能面临最高10年监禁和20年禁止从政的处罚。 皮塔在投票前抵达议会时告诉记者，他将尽力解释自己，并利用这个机会达成共识，不辜负人们对他的希望和支持。 那么皮塔是谁？ 据同事和朋友描述，皮塔谦虚、熟练、乐于妥协，并具有致力于公共服务的思想和精神。 皮塔于1980年出生在泰国一个富有且有政治背景的家庭，他的朋友们称他为“蒂姆”，他表示自己对政治的兴趣始于在新西兰上中学时。 皮塔是一个喜欢听摇滚乐、弹吉他的“叛逆”少年。他的家人将他送到了新西兰的一个偏僻地方，那里唯一能看的电视节目就是澳大利亚肥皂剧或议会辩论。今年早些时候，他在泰国YouTube节目《Aim Hour》接受采访时提到了这段经历。 皮塔说，他会一边做作业一边听新西兰时任总理吉姆·博尔格的演讲。 回到泰国后，皮塔在曼谷法政大学获得金融和银行学学士学位，并随后获得麻省理工学院和哈佛大学的商业和公共政策联合硕士学位。 二十多岁时，皮塔接管了家族企业Agrifood，担任首席执行官。他的朋友耶稣·M·阿库纳表示，尽管他年轻，但他的领导才能帮助公司成为亚洲最大的米糠油生产商之一。 阿库纳是皮塔在哈佛的同学，也是2012年出席皮塔婚礼的密友。他说：“皮塔的父亲代表了公司中典型的强势领导者形象，当他去世时，公司陷入困境。这个时候，这个年轻人才25岁，他必须挺身而出，他扭转

ChatGPT依然在搅动人工智能（AI）风云。尽管谷歌在过去的两年中由于谨慎的态度未能发布Bard，让OpenAI抢占先机。但作为硅谷巨头，谷歌从来不缺乏“后来居上”的决心和实力。 　　当地时间3月6日，来自谷歌和德国柏林工业大学的一组AI研究人员公布了史上最大的视觉语言模型：PaLM-E。作为一种多模态具身视觉语言模型，PaLM-E能将视觉和语言集成到机器人控制中。 这个消息，让已经在AI投资圈深耕多年的刘天杰兴奋起来。刘天杰是华映资本董事，也是AIGC领域的一线投资人。早在去年下半年，由ChatGPT模型前身GPT3驱动的恋爱应用——AI聊天软件Replika就走入了他的视线，他意识到基于NLP（自然语言处理）的AI模型已经较以前有了变化。 　　在接受《每日经济新闻》记者采访时，他表示，“我们理解，它（PaLM-E）已经跟真实世界有一些交互能力。”巧合的是，在他的预想中，ChatGPT引领的这条路子是很清楚的，他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用，比如SaaS、RPA（机器人流程自动化），甚至是机器人。 　　随着ChatGPT及其API的发布，这一大模型身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。刘天杰认为，这一波兴起的AI浪潮与元宇宙、Web3有本质上的区别，互联网的生态得以重建了。但在泥沙俱下的市场中，第一波有很多“蹭热度的”，只有拥有真实用户和了解用户需求的项目才能生存下来。 　　ChatGPT出圈 创业者拥抱大模型 　　2022年下半年，一款AI聊天软件Replika突然火爆全球。人们惊喜地发现，与AI聊得越多，AI就越“懂”你，甚至还会提炼出用户的语气。更有意思的是，该软件的创始人在采访中表示，约有40%的用户描述自己与AI为恋人关系。 　　Replika这款聊天软件正是基于OpenAI的GPT- 3大模型，它也是ChatGPT基于的GPT-3.5模型的前身。很快，Replika就走入了刘天杰的视线。他意识到，基于NLP（自然语言处理）的AI模型已经较以前有了很大变化，他开始关注相关领域的投资机会。 　　随着ChatGPT的公布，以及GPT-3.5 Turbo的API开放，AI的浪潮蔓延到各行各业，市场对此的反应可以用“狂欢”二字来概括。在刘天杰看来，实际上，开放API是符合预期的，这个项目原本就是开源的，此前也已经有很多人在用GPT3或者GPT-3.5的开源代码来做应用。 　　不过，ChatGPT如此“出圈”，还是超出了他的意料。放眼整个AIGC领域，“国内现在肯定是风起云涌。硅谷这股风比国内要更大，因为（国外）几个大模型都已经成熟了，美国那边至少已经有几百上千的项目涌现出来。” 　　“（ChatGPT）确实加快了公众对于AIGC或者AI领域的关注。但是，这条路进化到今天并非一蹴而就。包括ChatGPT的基础模型Transformer，实际上也是2017年就提出来了。”刘天杰告诉《每日经济新闻》记者，“从2017年到今天，大家一直在做大量的工程化工作。到今天ChatGPT有这个成绩，跟之前多年的积累是息息相关的。” 　　他向《每日经济新闻》记者透露，目前看到的创业者其实不仅仅是AI领域的，其他很多领域也在开始拥抱新的大模型以及新的AI能力。 　　“我们更多地会把这个领域定义成AI+，而不是AIGC。意思就是，利用AI赋能给各行各业。我觉得未来这将是（所有公司的）一个基础能力。”刘天杰说道。 　　低价策略 OpenAI构建“AI飞轮” 　　OpenAI在ChatGPT上的脚步显得非常主动和激动。大热刚刚3个月，ChatGPT API就高调上线了。这个API由GPT-3.5 Turbo模型支持。HerAI App的开发者王绍此前告诉《每日经济新闻》记者，接口服务定价大约是3分/1000个汉字。这一定价较GPT-3.5模型便宜90%。 　　“Turbo就是加速的意思，它的反应速度是要比ChatGPT要快很多的。从底层算力上看，其实没有发生太大的变化。但成本降低、反应速度提高，这只能说明一件事，就是GPT-3.5 Turbo模型实际使用的参数相比ChatGPT下降了。”刘天杰说道。 　　他随即向《每日经济新闻》记者解释，“比如说，你有1750亿个参数，但是你喂给它的训练集很小，也训练不出效果，会导致大量的问题，我们称其为过拟合。所以，参数大意味着训练集要足够大。但是，参数越大并不意味着模型的表现越好，越能理解人的语义。恰恰相反的是，现在大家都想用更少的参数训练出一个更好的大模型。” 　　为什么GPT-3.5 Turbo能在更小的参数上实现更好的效果呢？“实际上，ChatGPT已经积累了大量用户使用的实际对话集，这些对话集相比OpenAI使用无监督训练的语义集，要更准确、更高质量。”刘天杰说道，“因为，用户实际使用的对话中有上下文、有反馈，收集这些数据后再去训练模型，新的模型就会比之前更精确，就达到了用更小的参数量实现更准确的效果。 　　在刘天杰看来，GPT-3.5 Turbo成本的下降，核心的一点就是实际计算的成本确实比之前要低，因为它的模型更准了。 　　“当然，一方面也因为OpenAI本身不是一个盈利机构，并且它也需要更多的用户参与进来，去形成这种实际的对话集，再输入模型中做进一步的训练，而低价也会导致用户量进一步的增长。”他说道。 　　刘天杰表示，这就是所谓的“AI飞轮”。“用户提高了，数据变多了，模型更准了，用户自然更多了。飞轮一旦跑起来，OpenAI就能甩掉其他对手，这也是它低价策略的一个原因。” 　　生态重构 三类创业机会涌现 　　随着ChatGPTAPI的开放，调用这个接口来实现AI赋能成为许多创业公司的追求，这种热潮不免让人想起元宇宙、Web3等新概念引领的风潮。许多人会问，看看两年前扎克伯格看好的元宇宙如今在哪儿，未来ChatGPT又会在哪儿？不过，在刘天杰看来，这一波兴起的AI浪潮与前一段时间的元宇宙、Web3有本质上的区别。 　　“元宇宙、Web3是一个分布式的东西。在这里，大家希望互联网信息或者经济系统，都用一个分布式、加密式的方式去重构。”他向《每日经济新闻》记者说道，“但当前这一波AI浪潮恰恰相反，它会变成一个非常集中的东西，未来AI的底层能力将由有基础预训练大模型能力的几个大厂提供，其他人就在这些底层大模型上去开发应用。” 　　“所以说，整个互联网的生态我认为是重构了。这有点类似于当年的云服务，由几个大厂来做云服务厂商，在云之上，你们去开发各种各样的应用。”刘天杰进一步说道。 　　在ChatGPT引领的这一波AI浪潮中，刘天杰看到了三大层次的创业机会。第一类是做中文的底层大模型。“这类创业者往往都是高校出来的，比如说清华系有一大堆人在做底层大模型。但任重而道远，训练底层大模型，一是非常烧钱，二是要有足够强的算力。”他告诉《每日经济新闻》记者。 　　“另外，小公司收集训练集的能力不够，而大模型的‘大’，大在它的训练集。小公司并没有积累大量的数据。”他说道。 　　第二类是中间层，比如做模型的微调、预训练；或者在底层大模型的基础上训练新模型，比如虚拟人模型。“这些模型是基于底层大模型的语义能力，然后在这个能力之上加了各种限制条件。”他说道，这里有一些创业机会，但并不算多。 　　第三类是应用层，这也是大多数创业公司正在探究的道路。“目前最直接的是生成图片、文字、视频甚至3D内容。但是这些相对来说壁垒不够，因为模型也不是你的，训练集也不是你的，无非就是做一点优化的工作。”刘天杰说道。 　　“当然还有更前沿的，就是科学家团队在探索真正的终局——通用智能，但这一块现在还在一个非常早期的阶段。”他向《每日经济新闻》记者介绍道。 　　泥沙俱下 用户需求才是根本 　　在刘天杰的预想中，ChatGPT引领的这条路子是很清楚的，他看重的就是未来更多各行各业能够去做AI赋能的应用，比如SaaS、RPA（机器人流程自动化），甚至是机器人。 　　他现在主要关注两大板块，一是AI生成3D资产。“因为这一块有真正会掏钱的客户——游戏公司。这一块是他们的痛点，因为制作3D内容非常昂贵，如果能用AI制作3D内容，是他们求之不得的。但目前大模型的能力还解决不了3D的生成，这是一个我们会重点关注的领域。” 　　二是文字转换动作的应用。“也就是说，我用AI指挥实体的东西去执行操作，比如说机器人、RPA（机器人流程自动化）、全局的智能助手等。这一块涉及到大模型的多模态输出和输入，是一个相对来说比较前沿的领域，也是大模型没有完全解决的领域。”刘天杰解释道。 　　市场太热，到底哪些才是靠谱的项目？对此，一些投资人直言“又兴奋又焦虑”。 　　不过，刘天杰还没到焦虑的地步，他直言，“我们看了太多这种新技术、新概念的例子，第一波（冲在前面的）有很多蹭热度的。从经典的盖特纳创业模型来看，新技术都会先经历这样的事情，后面真正能使用这个技术的人才会崛起。” 　　他向《每日经济新闻》记者透露，很多很强的创业者，例如传统大厂里面职位非常高的人，或者在科学界有头有脸的人，也都被吸引入场。“国内比如说美团的王慧文、快手CTO以及某电商大厂技术负责人。” 　　据刘天杰介绍，某电商大厂技术负责人提出了Transformer大模型中一个关键的技术路线，叫做多头注意力机制。“泥沙俱下，当然有大量蹭热度的，但是也有很多很强的创业者在开始干这件事。”他说道。 　　ChatGPT身后的蓝海让许多创业公司蜂拥而至。在刘天杰看来，“现在许多所谓的AIGC项目，并非这一波预训练大模型（ChatGPT）之后产生的，它的技术路线上其实跟大模型没有任何关系，相当于之前传统范式的AI上，包了一层AIGC的壳，就非说自己是大模型，但实际上跟大模型没什么关系。” 　　他认为，能够落地的应用需要创业者在对应的细分产业中做实。“你要理解产业本身的经济机制和运行规则，以及用户需求，尤其用户需求永远是最重要的。因为在这里，AI只是提供效率的工具，它类似一个乘数。你必须得有前面的‘1’，也就是真实的客户和客户需求。”

离情人节只有几天了，13:00继续它的旅程，帮助你发现这些非常浪漫的城镇。2月8日星期三，我们前往贝里（Berry），前往圣维伦丁（Saint-Valentin）小村庄，这是法国唯一一个以恋人的守护神命名的村庄。它是法国唯一一个以恋人的守护神命名的村庄，是相爱的人的必经之路。在圣瓦伦丁（Indre），爱被大张旗鼓地展示出来，在每个街角，在每个小阁楼的秘密中。这个小村庄收集了来自世界各地的恋人的甜言蜜语，他们来到这里将他们的誓言挂在上面，那是一种持久的爱。在情人节，有一位已经庆祝了40年的爱情的人，市长先生。 在这个大日子里，30年来，这里一直是一个热闹的地方。一对年轻夫妇想在这里结婚，但当你不住在村里时，这并不容易。因此，除了婚礼之外，皮埃尔-卢梭还发明了一种仪式：乡村爱情文凭。在等待大喜的日子里，这是一种纪念的方式。在过去的30年里，2月14日一直是村里非常繁忙的一天。年复一年，这个节日吸引了越来越多的人，所以圣瓦伦丁日变得很热闹。在村里的商店里，当天将出售许多物品：顶针、花瓶、明信片，甚至奖章。

5月27日，国务院联防联控机制召开新闻发布会，介绍刻不容缓，抓实抓细疫情防控有关情况。