回顾&预测 · 海外版 | 2023年AI时间轴与里程碑；2024新职场生存手册；福布斯AI大预言术；硅谷生成式AI发展地图；50位顶级大佬看2024 | Sh

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🉑 2023年影响深远的100件AI大事 · 完整时间线 | The Rundown AI

twitter.com/rowancheung…

Rowan Cheung 是 人工智能每日通讯 The Rundown AI 的创始人，在推特拥有超过 422K 的粉丝。他发帖总结了2023年 100 件影响世界的人工智能大事件。

以下是这些事件事件和要点概括，是否历历在目？或者想起了那些炸群的清晨和傍晚 😎

1. 01月15日：ChatGPT 成为发展速度最快的消费者应用

2. 01月27日：微软向 OpenAI 投资 100 亿美元

3. 02月10日：微软发布新版「Bing 搜索」

4. 02月17日：Linkin Park 推出 AI 制作音乐视频，AI 动画视频进入主流

5. 02月22日：Spotify 推出 AI 音乐播放功能「DJ」

6. 02月24日：亚马逊 AWS 与 Hugging Face 合作

7. 02月28日：Snapchat 推出 AI 聊天机器人「My AI」

8. 03月01日：OpenAI 发布 ChatGPT 和 Whisper 的 API

9. 03月07日：ChatGPT 在「南方公园」中出现

10. 03月17日：OpenAI 发布高级 AI 模型 GPT-4

11. 03月21日：AI 在 30 天内设计出新癌症治疗方法

12. 03月22日：谷歌推出 AI 产品 Bard，股价下跌

13. 03月22日：Adobe 推出 AI 图像生成工具 Adobe Firefly

14. 03月24日：OpenAI 发布 ChatGPT 插件，被视为 AI 应用商店

15. 03月24日：Canva 推出新的 AI 工具

16. 03月28日：AI 模拟教皇弗朗西斯网络走红

17. 03月28日：Zoom 发布 AI 助理 Zoom IQ

18. 03月30日：Elon Musk 等呼吁暂停开发超越 GPT-4 的 AI 系统 6 个月

19. 04月03日：意大利禁用 ChatGPT

20. 04月06日：Meta 发布「Segment Anything Model」AI 模型

21. 04月11日：阿里巴巴展示 ChatGPT 竞争产品「Tongyi Qianwen」

22. 04月13日：AutoGPT 和开源自主智能体热议

23. 04月14日：亚马逊 AWS 和 CodeWhisperer 发布

24. 04月17日：Elon Musk 创立 xAI 项目

25. 04月21日：Google Brain 与 DeepMind 合作

26. 04月25日：Grimes 授权 AI 生成歌曲

27. 04月25日：AI 发现新行星

28. 05月02日：Geoffrey Hinton 离开 Google，警告 AI 风险

29. 05月03日：InflectionAI 推出新技术 Pi

30. 05月10日：Meta 发布 ImageBing AI 研究模型

31. 05月11日：Google I/O 大会宣布多项 AI 进展

32. 05月12日：Anthropic 扩大 Claude 模型 token 限额至 10 万

33. 05月19日：OpenAI 发布免费 ChatGPT iOS 应用

34. 05月19日：苹果禁止员工使用 ChatGPT

35. 05月24日：微软展示 Windows 11 AI 功能

36. 05月26日：瑞士科学家用 AI 重建脊髓

37. 06月02日：NVIDIA 开发 Neuralangelo 技术

38. 06月06日：苹果展示 Apple Vision Pro

39. 06月13日：德国教堂举行 AI 辅助宗教服务

40. 06月19日：Meta 发布 Audiobox 文本转语音技术

41. 06月22日：10 万 ChatGPT 账户信息泄露

42. 06月27日：AI 解析鲸鱼语言

43. 06月28日：百度发布 ERNIE 3.5

44. 06月29日：ChatGPT 通过 Bing 实现移动端搜索

45. 07月03日：Humane 公司推出 AI Pin 设备

46. 07月04日：Midjourney 发布 Panning 功能

47. 07月06日：InflectionAI 开发价值 8.8 亿美元 AI 超算

48. 07月06日：OpenAI 引入 Super alignment 技术

49. 07月10日：AI 在脑癌治疗中展现潜力

50. 07月12日：Anthropic 发布 Claude 2

51. 07月17日：好莱坞因 AI 使用罢工

52. 07月19日：Meta 和微软发布 Llama 2

53. 07月20日：苹果推出 Apple GPT

54. 07月21日：ChatGPT 更新，增加自定义指令功能

55. 07月26日：日本计划发展 AI 超算

56. 07月27日：Stability AI 发布 SDXL 1.0

57. 08月07日：Tim Cook 表示苹果将 AI 集成至产品

58. 08月11日：HeyGen 发布 2.0 版 AI 生成头像技术

59. 08月23日：Meta 开源 SeamlessM4T AI 模型

60. 08月24日：大脑植入物助瘫痪者用 AI 交流

61. 08月30日：特斯拉推出价值 3 亿美元 AI 超算

62. 09月04日：研究人员开发 AI 模型预测化学物质气味

63. 09月08日：微软与 Paige 合作开发癌症检测 AI

64. 09月13日：可口可乐用 AI 创造新口味

65. 09月20日：Google Workspace 发布 Bard 扩展功能

66. 09月21日：OpenAI 宣布 DALL-E 3

67. 09月22日：微软发布日常 AI 伙伴 Copilot

68. 09月26日：ChatGPT 实现多模态功能

69. 09月27日：CIA 构建专用 AI 系统

70. 09月28日：OpenAI ChatGPT 浏览功能回归

71. 09月29日：MistralAI 发布 7B 语言模型

72. 10月03日：Rewind 推出 Rewind Pendant 可穿戴设备

73. 10月04日：LinkedIn 发布新 AI 工具

74. 10月13日：Meta AI 聊天机器人上线遇反弹

75. 10月16日

76. 10月16日：AI 解读赫库兰尼姆卷轴文字

77. 10月20日：

78. 10月23日：NVIDIA 实现机器人自学习突破

79. 10月26日：中国开发「Woodpecker」多模态 AI 模型

80. 11月06日：Elon Musk xAI 发布 Grok

81. 11月07日：OpenAI DevDay 推出新技术

82. 11月09日：亚马逊投资大型语言模型「Olympus」

83. 11月13日：好莱坞演员结束罢工，达成 AI 使用协议

84. 11月14日：OpenAI 确认开发 GPT-5 和先进 AI 智能体

85. 11月16日：Forward Health 推出 AI 医疗舱

86. 11月17日：YouTube 和 DeepMind 展示新 AI 模型「Lyria」

87. 11月17日：Sam Altman 不再担任 OpenAI CEO

88. 11月22日：Sam Altman 回归 OpenAI CEO

89. 11月23日：InflectionAI 发布 Inflection-2

90. 11月27日：

91. 11月29日：Pika 发布 Pike 1.0 文本转视频生成器

92. 11月30日：DeepMind「GNoME」创造新无机化合物配方

93. 12月01日：微软向英国AI基础设施投资32亿美元

94. 12月06日：DeepMind 展示 Gemini

95. 12月12日：Mistral AI发布 Mixtral

96. 12月13日：微软研究院推出 Phi-2

97. 12月20日：微软与 SunoAI 合作AI歌曲生成

98. 12月22日：苹果展示 iPhone 上的AI技术

99. 12月27日：OpenAI 商谈以超 1000 亿美元估值融资

100. 12月28日：「纽约时报」起诉微软和 OpenAI 版权侵权

🉑 2023: The Year of AI | Everypixel Journal

journal.everypixel.com/2023-the-ye…

补充一份背景：Everypixel Journal 是汇聚了AI优秀资源、信息和洞见的英文网站，「2023: The Year of AI」这篇总结覆盖度很全面，流传也特别广

2022年AI领域的发展可谓「突飞猛进」，先后出现了图像生成 (Stable Diffusion、DALL·E 2) 和文本生成 (ChatGPT) 两个王炸。 2023年AI进展则集中在技术完善与落地应用方面，更像是通往 AGI 的过渡阶段。

2023年必须了解的AI关键进展如 👆 上图所示。原文对这些进展进行了详细的分类和说明，以及在「合作」「合规」「对抗」等方向的关键事件。

🔔 2023年AI关键进展

图像生成

• Adobe Firefly：Adobe Firefly 和 Generative Fill 技术增强了视觉内容的多样性

• Midjourney：Midjourney V.5 模型在图像生成的效率和分辨率上有所提升，V.6 版本则进一步增强了这些特性

• DALL·E 3：基于 ChatGPT DALL·E 3简化了图像生成过程，减少了复杂提示词的需求

• Shutterstock.AI：Shutterstock 集成了AI能力，允许用户将提示转化为可授权的图像

视频生成

• Stability AI：推出了开源 Stable Video Diffusion 模型，有望在视频生成领域发挥重要作用

• HeyGen：展示了用于视频的语音克隆、唇部运动调整和语言翻译的工具

• Runway Gen-2：用户可以通过文本提示、图像或其他视频轻松生成视频

• Pika和Pika 1.0：Pika 的初始版本吸引了大量用户，并在 Pika 1.0 中增加了多种风格的视频编辑能力

• Meta Codec avatars：Meta Pixel Codec Avatars (PiCA) 模型为视频中的3D人脸提供了更逼真的远程存在体验

文本生成

• Bard和Gemini：谷歌 Bard 和 Gemini 提升了聊天机器人的情感表达能力，Gemini 在多模态数据集上训练，成为 OpenAI ChatGPT 的有力竞争者

• Grok：Elon Musk 的 xAI 推出 Grok，一个具有幽默感和实时知识更新能力的聊天机器人

• OverflowAI：Stack Overflow 的 OverflowAI 通过AI驱动搜索提升知识策划

• Llama 2：Meta Llama 2是下一代开源大型语言模型，优化了对话用例

• GPT-4：OpenAI GPT-4 处理图像输入，支持实时网络浏览，扩展了插件支持

• Mistral 7B：Mistral AI 发布挑战 GPT-4 的 Mistral 7B 大型语言模型

• Mixtral 8x7B：Mistral AI 推出高质量稀疏混合物的 Mixtral 8x7B，强调模型开放性

• Yi-34B llm：01.AI 发布开源神经网络 Yi-34B，性能优于参数计数更高的模型

其他进步

• SAM：Meta AI 的 SAM 模型展示了无需额外训练的对象分割能力

• DPO：DPO (Direct Preference Optimization) 方法用于微调大型无监督语言模型和文本到图像模型

• Zephyr Direct Distillation of LM Alignment：Zephyr-7B 通过直接偏好优化 (dDPO) 提升了聊天模型的意图对齐

• 自主AI智能体：自主AI代理展示了向高级自主AI系统的转变

• EvoDiff：微软的 EvoDiff 开源框架用于快速且经济的蛋白质生成

• Stable Audio：Stability AI 的工具能从文本提示生成高质量音频剪辑

• GPT Store, Copyright Shield, ChatGPT Bot Constructor：OpenAI 推出 GPT Store、Copyright Shield 和 ChatGPT Bot Constructor 等产品

• Stability AI开源其LLM：Stability AI开源了其模型，包括 Stable Vicuna，首个使用人类反馈强化学习训练的聊天机器人

🔔 2023年AI领域的顶级合并

• Stability AI 与 Init ML：Stability AI收购Init ML，整合先进技术到 ClipDrop 生态系统，开发 SDXL Turbo

• Runway 与 Getty Images：合作推出视频生成模型 RGM，结合 Runway 的AI能力和 Getty Images 的内容库，改变内容创作流程

• Snowflake 与 Neeva：Snowflake 收购 Neeva，后者以生成AI增强搜索体验著称，但关闭了订阅搜索引擎

• Shutterstock 与 OpenAI：延长合作伙伴关系，OpenAI 利用 Shutterstock 数据丰富模型训练，Shutterstock 推出AI图像生成工具

🔔 2023年最重要的法律事件

• 欧洲AI法案：欧盟推出全球首部全面AI法规，按风险分类AI系统，实施延迟至2025年

• 美国版权局立场：拒绝为AI算法 Midjourney 创建的图像注册版权，确立先例；AI辅助作品可能获得版权保护

🔔 2023年引人注意的大讨论

• 企业对ChatGPT限制：多家金融机构因安全隐私问题限制 ChatGPT 使用，反映企业对AI应用的法律考虑

• OpenAI低薪工人问题：时代杂志揭露 OpenAI 与 Sama 合作，引发工人待遇和内容审核心理健康影响的伦理问题

• OpenAI领导层变动：Sam Altman 离职后迅速回归，引发关于变动原因和未来影响的广泛关注

• Adobe与Figma收购案：Adobe 计划收购 Figma 遇监管障碍，最终因反垄断挑战放弃交易，支付 Figma 10 亿美元终止费

• 摄影师黑客攻击世界摄影奖：Boris Eldagsen 提交AI生成作品参赛，引发关于AI图像在摄影比赛中地位的辩论

🉑 2023年度回顾：开源大模型之年 | Hugging Face

huggingface.co/blog/2023-i…

补充一份背景：Hugging Face 是一个非常强大的AI开源社区，提供了大量开源的预训练模型和数据集，聚集了全世界的AI专家、从业者和学习者，在这轮大模型浪潮中占据了重要生态位

Hugging Face 这篇年终总结，从「开源」视角总结了大模型的年度发展历程，并呼吁更多公司和组织加入开源行列。总的来说，2023年LLM开源进展值得庆贺也让人忧心，2024年LLM开源事业值得期待~

• 今年，从大型企业到初创公司，再到研究实验室，各种主体纷纷开放发布模型，这极大地赋能了社区，使其以前所未有的速度开始进行实验和探索

• 模型公告的开放性呈现出起伏变化，从年初的公开发布 (数据集组合、权重、架构) 到年末对训练数据守口如瓶，导致无法复现

• 开源模型出现在包括中国在内许多新的地方，有几个新的参与者将自己定位为语言模型竞争中的强劲竞争者

• 个性化定制的可能性达到了前所未有的高度，新策略的出现 (如强化学习优化的微调、适配器、合并技术)，虽然这仅仅是个开始

• 更小的模型尺寸和量化升级使得大型语言模型对更多人来说变得真正唾手可得！

• 新的架构也随之出现 —— 它们是否最终会取代 Transformer 架构，仍是一个值得关注的问题

以下是文章内容要点，作者和译者功力很深，将专业的内容表达得通俗移动！非常推荐阅读原文，看看 Hugging Face 视角下开源大语言模型的发展脉络，以及对未来发展的预判和期待：

🔔 预训练大语言模型的配方

• 模型架构：介绍了大型语言模型基于Transformer架构的衍生版本，包括仅解码器的Transformer架构，以及如何通过参数和输入数据的交互来定义模型的具体实现

• 训练数据集：强调了训练数据集的重要性，包括自然语言文本、编程语言代码和其他结构化信息，以及数据集的规模通常以词元数量来衡量，数据集范围从几千亿词元到几万亿词元不等

• 分词器：解释了分词器的作用，即如何将文本转换为数字输入，以及分词器词汇量大小对文本分割成不同词元种类数目的影响，通常介于 32,000 到 200,000 之间

• 训练超参数：讨论了训练超参数的定义，包括如何调整模型以适应新数据样本，以及模型参数更新的速度，这些参数决定了模型训练的方法

• 模型权重：说明了训练过程的成果是一系列模型权重，这些权重可以用于后续的推理过程，如生成文本

🔔 2022 年，从规模竞赛转向数据竞赛

• 模型规模与性能：回顾了2022年初机器学习界对模型规模与性能关系的看法，以及突现能力和规模定律的概念

• 开源模型家族：介绍了 BLOOM、OPT、GLM-130B 等模型，它们的特点和训练数据集，包括 BLOOM 的多语言数据训练和OPT的改进注意力机制

• 数据量与模型参数的平衡：引用了 DeepMind 的研究，指出在有限的计算预算下，更高效的策略是维持较小的模型并在更广泛的数据集上进行训练，如 Chinchilla 模型的70B 参数和 140B 词元的数据集训练

🔔 2023，开源发布之年

• 小型大语言模型的崛起：描述了2023年小型大语言模型的爆发式增长，包括 Meta 的 LLaMA 系列、Eleuther AI的 Pythia 系列等，以及这些模型如何通过调整和优化来提高性能

• 对话模型：讨论了新发布的预训练模型几乎都配备了预训练版本和对话微调版本，以及这些模型如何适应聊天环境，如 LLaMA 系列的对话版本和 Pythia 模型的指令微调版本

• 社区进展：概述了社区成员和研究人员如何积极地构建新数据集并对模型进行微调，以展现新模型的性能，如 OpenBMB 发布的 UltraLM 和 UltraFeedback 数据集

🔔 开启定制模型的大门

• 模型融合：介绍了模型融合的概念，即如何将不同模型的权重融合到一个单一模型中，以结合每个模型的优势，例如平均模型参数或加权平均

• 参数高效微调：提出了参数高效微调 (PEFT) 的方法，允许用户在有限的硬件资源下进行模型调整，通过冻结预训练模型中的参数并在其基础上附加新的适配器层

• 量化：解释了量化技术如何通过改变模型参数的精度来减少模型的大小，使其更易于部署和使用，如使用 8bit 或 4bit 编码来降低内存需求

🔔 接下来呢？

• 新架构的出现：提到了混合专家模型 (如Mixtral) 和状态空间模型 (如Mamba和Striped Hyena) 等新架构，以及它们对未来模型发展的潜在影响

• 未来展望：对未来模型发展和开源社区的持续进步表示期待，同时也对新架构是否能取代 Transformer 架构保持关注，如 Meta 发布的 LLaMA-2 系列和阿里巴巴的 Qwen 系列模型 ⋙ 推荐阅读官方翻译版本

🉑 2024年AI领域「极有可能」发生的10件大事 | Forbes 福布斯

www.forbes.com/sites/robto…

补充一份背景：这是福布斯发布的2024年预测，语出惊人但分析得还颇有道理！有点「大预言术」的感觉了~

Stability AI 倒闭，商业闭源AI模型继续占据优势，Microsoft 与 OpenAI 合作关系出现裂痕……福布斯还真是挺敢说的哈~

1. Nvidia 可能推出自家 GPU 云服务：面对亚马逊云服务、微软云和谷歌云平台等主要云服务商的竞争，Nvidia 可能会加强其云服务策略，包括自建数据中心或收购 CoreWeave 等新兴云服务供应商，以减少对传统云分销渠道的依赖

2. Stability AI 面临倒闭风险：Stability AI 经历了一系列高层离职，资金紧张，且投资者关系紧张，预计 2024 年可能面临倒闭

3. 大语言模型 (LLM) 概念将逐渐淡出：随着AI模型的多样化和多模态发展，LLM 这一术语将变得不再适用，新的术语如「视觉-语言-动作 (VLA)」模型将兴起

4. 商业闭源AI模型将继续领先开源模型：尽管有预测称开源模型将迎头赶上，但预计到2024年，最顶尖的闭源模型在性能上仍将显著超越最好的开源模型

5. 大型企业将设立首席人工智能官：随着AI技术的重要性日益凸显，财富500强企业可能会设立首席人工智能官职位，以领导公司的AI战略

6. 新型AI架构将获得认可：Transformer 架构虽然主导了AI领域，但预计2024年将有新架构如 Stanford 的次二次方模型获得突破并被广泛采用

7. 监管机构将审查云服务提供商的战略投资：美国证券交易委员会 (SEC) 可能会对云服务提供商对AI创业公司的战略投资进行更严格的审查，特别是涉及会计问题的投资

8. Microsoft 与 OpenAI 的合作关系可能面临挑战：随着 OpenAI 扩展业务，可能与 Microsoft 在客户竞争中产生摩擦，这可能导致两家公司的合作关系出现紧张

9. 投资焦点可能从AI转向加密货币：随着加密货币市场的回暖，风险投资家和科技界领袖可能会将兴趣从AI转向加密货币

10. 生成式AI模型可能面临版权侵权诉讼：预计2024年至少有一个美国法院将裁定互联网上训练的生成式AI模型侵犯版权，这可能导致相关公司需要对训练模型所依赖的知识产权所有者承担责任

🉑 硅谷生成式AI发展地图，2024年6个关键发展趋势 | Foundation Capital

foundationcapital.com/year-one-of…

补充一份背景：Foundation Capital 是硅谷知名风投机构，这篇文章是其对2023年大语言模型狂暴发展的总结，以及对未来发展的预判

这篇文章的作者 Jaya Gupta 和 Ashu Garg 是 Foundation Capital 合伙人，他俩翻阅和总结了大量创始人的会议发言、深度采访和演示文稿，提炼并预测了2024年生成式人工智能 (或者说AIGC) 的发展轨迹。

🔔 发展进程被极致压缩的2023年

1. 第一阶段：11月至2月，ChatGPT 在短短六周内实现月活用户超过1亿，人类陷入狂喜与忧虑交替的浪潮

2. 第二阶段：3月至6月，从概念到生产的挑战变得越来越明显，LLM领域进步日新月异，初创公司如雨后春笋般出现，AutoGPT 爆火，AI工程师角色进入公众视野，AI安全和隐私问题成为不可回避的问题……

3. 第三阶段：6月至今，调整和反思时期，NVIDIA 股票价格飙升，LangChain 开发框架爆发性增长又回落，OpenAI 那场聚焦全球目光的抓马大戏……

🔔 2024年生成式AI的发展趋势

关注点一：RAG (检索增强生成)

• RAG结合 LLM 和检索机制，提高信息生成的准确性和上下文相关性

• 80%的 LLM 应用开发者利用 RAG 技术，并形成最佳实践

• 向量数据库与 RAG 架构契合，新兴向量数据库产品受到关注

• 挑战包括文档分块策略、嵌入模型选择、向量搜索优化和系统性能评估

关注点二：AI Agent (智能体)

• AI Agent 概念广泛，从聊天机器人到高级机器人

• 项目提案数量激增，关注改善 Agent 与人类交互

• 任务分解和综合成为开发重点，CAMEL 框架提出合作 AI Agent

• AI Agent 面临挑战，如任务循环、任务偏差、情境感知和延迟问题

关注点三：多模型策略

• 依赖单一模型供应商有风险，多模型策略减轻风险并提高产品性能

• 企业趋势显示使用路由架构，约60%的企业采用多模型策略

• 企业倾向于使用更小、定制化模型，提供附加优势

关注点四：SaaS公司的计费策略变化

• 生成式AI服务提升，SaaS 公司需要重新思考价值主张和定价模型

• 新模型反映AI带来的直接成果和附加价值，影响客户

关注点五：数据护城河

• 数据护城河概念受到质疑，AI规模回报递减

• 需要更细致的数据策略，与模型目标一致

• 用户生成的数据具有高度相关性和实时性

关注点六：垂直软件的AI+

• 垂直软件结合生成式AI潜力巨大，定制工作流程和自动化任务

• 垂直AI初创公司在多个行业中显示出潜力，LLM 拓宽了实用范畴 ⋙ 翻译很不错的中文版

🉑 2024年科技行业走向：这40位顶级投资人有话说 | a16z

a16z.com/big-ideas-i…

中文翻译版 gamma.app/public/Big-…

补充一份背景：A16Z，全称Andreessen Horowitz，是一家位于美国的风险投资公司，在科技行业有着巨大的影响力；A16Z 投资领域广泛且投资策略活跃大胆，被形容为「像疯子一样在每笔交易中都插上一脚」

a16z 邀请了40多位投资人，来总结2023并展望2024，看看各行业和细分领域的发展现状和未来方向。原始报告包含美国活力、生物+健康、消费科技、加密、金融科技、游戏、成长阶段技术、基础设施+企业等多个方向。

👆上方第二个链接是中文版本，且挑选了与AI关系最为紧密的几个领域。各方向的判断都有让人「眼前一亮」的感觉，非常不错！！

消费科技

1. 语音优先交互的AI应用：智能语音助手将在未来成为我们生活中的重要部分，提供更加自然、便捷的交互方式

2. 垂直定制、定向构建的AI：针对特定行业和场景的定制化AI解决方案将不断涌现，以满足不同领域的需求

3. 无代码AI生成工具：无代码AI工具将降低创新门槛，让更多人能够利用AI技术进行创作和创新

4. 创造力得到增强：AI技术将助力提升人类的创造力，使得创意产出更加丰富和多样

成长期科技

1. 超越文本聊天的新型讲故事方式：AI将推动更多样化、沉浸式的叙事方式，不再局限于文本聊天

2. CRM将由人工智能数据收集提供支持：AI技术将帮助改进客户关系管理 (CRM) 系统，通过智能数据收集提升企业与客户的互动

3. AI战场从模型转向用户体验：竞争重点将从AI模型的性能转向为用户提供更优质、易用的体验

基础设施和企业

1. 人工智能的可解释性：提高AI模型的透明度和可解释性，以便更好地理解和控制其决策过程

2. 重新构想创意：AI将改变创意产业，为设计师、艺术家等创意工作者提供新的创作方式和灵感

3. 嵌入您工作流程中的B2B AI产品：AI将更加紧密地融入企业的日常工作流程，提高生产力和效率

4. 新的「分工」：AI技术将改变劳动力市场的分工，人类和AI将共同完成更多任务

5. LLM推进RPA的发展：大型语言模型 (LLM) 将推动机器人流程自动化 (RPA) 的发展，实现更智能、高效的业务流程

游戏

1. 极客技术可以找到PMF的领域：游戏行业将继续探索新技术，以实现产品市场匹配 (PMF)

2. 永无止境的AI优先(AI-First)游戏：AI将在未来游戏中发挥核心作用，创造全新的游戏体验

3. 游戏成为「一切模拟器」：游戏将模拟现实世界的各个方面，为玩家提供沉浸式体验

4. 从聊天机器人到拟人形象-AI陪伴3D化：AI角色将从简单的聊天机器人发展为更具人性化的三维形象，提供更丰富的互动体验

5. 下一个迪士尼是一家游戏公司：游戏公司将越来越多地涉足影视娱乐领域，成为新一代的娱乐巨头

6. 动漫游戏成为主流：动漫风格的游戏将继续受到欢迎，吸引更多玩家

7. 新一代UGC游戏开发者涌现：用户生成内容 (UGC) 的游戏开发者将不断涌现，推动游戏行业的创新

8. 《我的世界》带来生存类游戏的爆发：《我的世界》等游戏将推动生存类游戏的发展，创造更多类似体验

加密货币

1. 人工智能+区块链的结合：AI和区块链技术将相互结合，共同推动去中心化、安全和透明的技术发展

2. 当人工智能成为游戏制造者时，加密货币提供保证：在游戏制作过程中，AI将发挥更大作用，而加密货币将为其提供激励和保障机制，确保游戏的公平性和完整性

🉑 50位顶级大佬天团：2024年发展全方位预测 | next big thing

nbt.substack.com/p/nextbigth…

补充一份背景：这是作者 NIKHIL BASU TRIVEDI 进行「next big thing」预测的第四年，这次邀请到了50位各个领域的顶级大佬，发表他们对2024年发展的趋势判断

鉴于人工智能的发展势头非常强劲，2024年相关预测中，AI仍占据了非常大的比重，当然其他领域的洞察也非常值得重视。

AI在企业中的应用

1. Tomasz Tunguz | Founder & General Partner at Theory Ventures：预测2024年企业将通过AI看到生产力的实质性提升，员工年收入 (ARR) 可能会增加10-15%

2. Jamin Ball | Partner at Altimeter Capital：期待AI应用从实验阶段转向大规模客户面向部署，解决成本、安全性和合规性等问题

3. Jake Saper | General Partner at Emergence Capital：认为创业公司将尝试基于结果的定价，随着通用AI (GenAI) 开始显示可量化的商业影响，将与客户的利益创造激励相一致

4. Jeff Morris Jr. | Founder & Managing Partner at Chapter One：预测2024年将是世界级设计、产品和工程团队有效整合AI新能力到日常工作流程的一年，这将彻底改变软件构建方式

AI基础设施的进步

5. Bucky Moore | Partner at Kleiner Perkins：期待AI模型将突破 Transformer 架构的限制，提供更大的上下文窗口、更快更便宜的推理以及更强大的AI系统

6. Harry Stebbings | Founder at 20VC：预测将出现LLM (大型语言模型) 的路由基础设施，以降低成本并为不同用途智能地路由请求

7. John Milinovich | Head of Discovery at Canva：期待2024年将出现实时、多模态AI，这将引领每款应用和连接设备的边缘创新爆发

AI启用的应用

8. Gokul Rajaram | Product and Business Helper at DoorDash：预测将出现各种AI代理的爆发，专注于满足消费者需求和业务交易

9. Natalie Sandman | General Partner at Spark Capital：期待AI原生 SaaS 应用的出现，这些应用从一开始就是基于AI构建的，以解决复杂的用例

10. Shravan Narayen | Partner at IVP：预测2024年将是移动优先生产力的复兴，AI将使 iOS 和 Android 成为真正的控制中心

AI与企业结合

11. Anneka Gupta | Chief Product Officer at Rubrik：预测大型传统企业将开始在组织内部大规模采用生成AI，以实现生产力的提升

12. Sam Dorison | Co-Founder & CEO at ReflexAI：期待软件工具将真正融入企业工作流程中的生成AI，并对这些工具的ROI、采用率、实施便利性和安全性进行评估

13. Jamie Davidson | Co-Founder at Omni：预测2024年将是生成AI的低谷期，但随着其被深思熟虑地整合到核心企业工作流程和工具中，价值将开始实现

AI与实体经济的融合

14. Adeyemi Ajao | Co-Founder & Managing Partner at Base10 Partners：预测AI将在实体经济中发挥作用，如餐厅、物流、食品和金融等行业将利用AI在应用层面，而不是基础设施层面

15. Lan Xuezhao | Founder & Managing Partner at Basis Set Ventures：预测将出现「硬科技」领域的进步，如空间探索、生物学、机器人技术、半导体和电池技术，这将推动风险资本投资

AI在医疗健康领域的应用

16. Deven Parekh | Managing Director at Insight Partners：期待生物技术和AI的进一步融合

17. Talia Goldberg | Partner at Bessemer Venture Partners：预测健康领域将发生范式转变，专注于促进健康而非治疗疾病，AI将帮助每个人更深入地理解自己的生物学、倾向性和干预措施

18. Kristina Simmons | Founder & Managing Partner at Overwater Ventures：预测将通过生物+AI解决健康问题，使医疗更加可访问、负担得起和质量更高

AI内容生成

19. Tiffany Zhong | Founder at nospace：预测消费者将在不知情的情况下使用和消费AI生成的内容

20. Amy Wu | Partner at Menlo Ventures：期待AI驱动的个性化体验将模糊物理和数字之间的界限

21. ChatGPT 4 | AI model developed by OpenAI：预测2024年将是AI在自然语言处理、自动化和个性化技术解决方案等领域的进步

22. Bard | AI model developed by Google：预测AI驱动的个性化体验将模糊物理和数字之间的界限

AI可能带来的问题

23. Can Duruk | Co-Founder & CTO at Felt：预测2024年将出现由AI引起的问题，如假新闻或AI生成的图像引发争议

语音优先AI

24. Anish Acharya | General Partner at Andreessen Horowitz：期待语音将成为与技术互动的新方式，LLMs 将提供超越Siri等传统代理的语音优先生产力

消费者技术

25. **Niko Bonatsos | Managing Director at General Catalyst：预测将出现由年轻技术创始人构建的AI应用，其规模可能在第一年就超过ChatGPT

26. Lisa Wu | Partner at Norwest Venture Partners：预测2024年将是消费者AI应用的复兴，以科学为基础的健康和健康产品将引领潮流

GLP-1 药物

27. Bharat Vasan | President & COO at The Production Board：预测 GLP-1 药物如 Ozempic 和 Zepbound 将改变数百万美国人的健康和饮食习惯

28. Aidan Dewar | Co-Founder & CEO at Nourish：预测 GLP-1 药物将继续上升，随着新用途的发现、意识的传播和处方基础设施的发展，它们将成为有史以来最大的处方药

可持续能源

29. Lenny Rachitsky | Founder at Lenny’s Newsletter：预测2024年将在能源领域实现重大突破，为人类的未来带来希望

30. Rebecca Kaden | General Partner at USV：预测将出现灵活和可编程的基础设施，以支持可持续能源的发展

31. Kathleen Chaykowski | Head of Communications & Marketing at WindBorne Systems：预测AI和边缘计算将增强环境智能和天气预报

32. Katie Jacobs Stanton | Founder & General Partner at Moxxie Ventures：预测直接空气捕获技术将得到更多的关注和创新，美国将成为建设规模更大的直接空气捕获设施的早期领导者

33. Aashay Sanghvi | Partner at Haystack：预测将更加关注计算和能源之间的关系，数据中心的资本支出正在上升

机器人技术

34. Nichole Wischoff | Founder & General Partner at Wischoff Ventures：预测机器人行业将有显著发展，特别是在制造业领域

软件间通信

35. **Rebecca Kaden期待软件间通信将成为新的常态，这将需要全新的技术栈

资本市场和融资

36. Chad Byers | Co-Founder & General Partner at Susa Ventures：预测2024年将看到独角兽公司的淘汰，以及资本效率的重新发现

37. Rick Zullo | Co-Founder & General Partner at Equal Ventures：预测将出现桥轮融资，特别是对于那些有产品市场契合度、经过验证的单位经济和强劲增长的公司

38. Hunter Walk | Co-Founder & Partner at Homebrew：预测将出现小市值 (低于10亿美元市值) 的IPO

39. Charles Hudson | Founder & Managing Partner at Precursor Ventures：预测2024年将是资本效率的回归，以及控制自己命运的创业公司

质量追求

40. Beezer Clarkson | Partner at Sapphire Partners：预测LPs将继续追求质量，并且风险投资基金的数量和规模可能会收缩

41. Natasha Mascarenhas | Reporter at The Information：预测僵尸风险投资基金和创业公司的整合

42. Ram Parameswaran | Founder at Octahedron Capital：预测技术公共股票将再次证明是长期风险调整后的回报的最佳来源

私人股本

43. ChenLi Wang | General Partner at WndrCo：预测2024年将采用新的基于数据护城河和AI驱动的业务转型的私人股本方法

新的创始人形象

44. Lan Xuezhao | Founder & Managing Partner at Basis Set Ventures：预测成功的创始人形象将发生变化，VCs需要看到具有广泛经验、非传统教育路径和独特个人经历的创始人

新的工作操作系统

45. Tara Viswanathan | Co-Founder & CEO at Rupa Health：预测AI革命将改变我们如何工作和建立公司

办公室文化

46. Brian Hollins | Co-Founder & Managing Partner at Collide Capital：预测2024年将是办公室文化的回归

47. Can Duruk | Co-Founder & CTO at Felt：预测2024年将是办公室文化的回归

分数工作 (fractional work, 可以理解为众包)

48. **Rebecca Kaden期待新平台将使知识工作的分数化成为可能

49. Kanyi Maqubela | Co-Founder & General Partner at Kindred Ventures：预测全球民族主义的上升将使技术 (软件和硬件) 和国防应用的主权变得更加重要

印度的崛起

50. Sajith Pai | Partner at Blume Ventures：预测印度将成为一个重要的技术景观

旧事物的新面貌

51. Gaby Goldberg | Investor at TCG Crypto：期待 DeFi 将实现大规模的无国界支付

52. Brianne Kimmel | Founder & Managing Partner at Worklife Ventures：预测消费者将转向独一无二的复古和翻新商品

零售媒体网络

53. Mike Duboe | General Partner at Greylock Partners：预测零售媒体网络将从大型玩家扩展到更广泛的零售商/市场

品牌建设

54. Connor Archbold | Co-Founder & Co-CEO at Tracksuit：预测品牌建设将成为脱颖而出的公司的新标准

电子商务转售

55. Nichole Wischoff | Founder & General Partner at Wischoff Ventures：预测电子商务转售将出现繁荣

互联网的持续增长

56. David Rosenthal | Co-Founder & Co-Host at Acquired：期待互联网将继续经历显著增长

🉑 2024职场生存手册：提高自己的AI竞争力

linuxblog.io/ai-in-the-w…

人工智能不再是一个抽奖遥远的科技名词，而是真真切切融入到了我们每个人的工作里。如何在新的环境中保持竞争力呢？作者建议尽快将 AI 融入工作流和落地实施中，借助AI全面提升职场力。

与其说我们是在跟AI竞争，不如说我们是在彼此竞争谁先掌握AI。

1. 拥抱变化：AI领域日新月异，保持开放的心态，随时准备调整你的方法。这种灵活性将使你保持敏捷，能够利用最新的创新技术

2. 培养成长心态：培养一种将挑战视为学习和成长机会的心态。成长心态将帮助你比竞争对手更快更有效地适应新工具和流程

3. 寻找学习机会：关注与你领域相关的AI趋势和学习机会。这可能包括在线课程、网络研讨会、工作坊、播客和文章，这些都能以易于理解的方式解释AI的进步。这将进一步丰富你对AI在职业生活中的理解和应用

4. 识别自动化任务：开始识别那些占据你日常大量时间的重复性任务。无论是整理电子邮件、安排会议还是管理库存，AI都可以自动化这些任务，或者至少为你提供高效管理这些任务的建议，从而释放出时间让你专注于更复杂和创造性的工作

5. 在你的领域探索AI：搜索网络，了解AI在你的行业中是如何被使用的。尝试理解与你领域相关的AI应用、工具和创新。利用这些发现来帮助你更好地规划

6. 了解可用的AI工具：研究并理解与你行业相关的AI工具。几乎每个领域都有AI应用。找到那些符合你需求的工具，然后开始使用它们。这将引导你进入下一个策略

7. 从小处开始，逐步应用AI：从工作中的小方面开始应用AI，比如回复电子邮件、产生想法等，随着你获得信心和专业知识，逐渐扩大应用范围 (比如编写代码、做出职业决策等)。这种循序渐进的方法减少了压力，确保你以自己的节奏建立坚实的理解和技能基础

8. 尝试AI工具：许多AI工具提供免费试用或版本。尝试它们以了解它们的能力和局限性，同时也发现哪些工具最适合你的需求和偏好

9. 用AI提升你的技能：考虑AI如何可以增强你现有的技能。例如，如果你在创意领域工作，AI工具可以提供设计建议和自动化创意过程的常规部分

10. 利用AI进行决策：通过依赖AI来帮助决策，你可以发现隐藏的机会，并以更高的精确度和远见进行策略规划

11. 设定定期学习目标：定义你希望通过AI知识实现的目标，并设定定期的学习目标以保持进度。这种战略规划有助于你衡量进步，并调整你的学习路径以实现持续改进和成功

12. 适应AI工具的使用：避免过于依赖特定的聊天机器人或AI工具，因为它们不断进步，新的AI平台不断发布。保持开放的心态；你今天最依赖的生成AI平台，可能在未来几个月落后

13. 以道德和明智的方式实施AI：在使用AI时注意道德考虑，包括数据隐私和算法偏见

14. 合作并保持对AI的更新：与同行进行讨论，了解最新的AI新闻和发展

15. 为AI在未来的实施做计划：为你的行业因AI而发生的长期变化做好准备，并相应地进行调整

16. 对AI设定正确的期望：认识到AI和人类努力的互补角色，专注于提升那些AI无法复制的技能

感谢贡献一手资讯、资料与使用体验的 ShowMeAI 社区同学们！

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