微软CTO谈AI：逃不掉马拉松就准备好跑鞋！30秒自动化妆机；ChatGPT刷爆票圈；剪纸风格的AI绘画 | ShowMeAI资讯日报

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对话微软 CTO 凯文·斯科特 (Kevin Scott)：人工智能将去向何方？

https://blogs.microsoft.com/ai/a-conversation-with-kevin-scott-whats-next-in-ai/

斯科特预计，AI系统的复杂性与规模将继续增长，带来生产力和创造力的显著提升，并为当前世界面临的复杂挑战提供解决方案。（本文仅呈现核心内容，完整版阅读可访问上方链接！）

Q：2022年人工智能最重要的进步是什么？

今年我印象最深刻的三件事是：GitHub Copilot的推出、图像生成模型的发展、AI在蛋白质折叠方面的技术进展。

GitHub Copilot 是一个基于语言模型的大型系统，可将自然语言的提示转换为代码，这对开发人员的生产力产生了巨大的积极影响。图像生成模型（例如 DALL∙E 2）变得非常流行且更加容易访问，赋予了普通人一种超越想象的视觉超能力。今年AI在蛋白质折叠方面的工作进展得非常好，这也展示了先进的AI系统可以实现变革性的进步。

Q：人工智能领域最让你兴奋的是什么？

社会当前面临着诸多复杂的科学问题，比如：如何治愈棘手的疾病？如何为老龄化人口提供医疗保健？如何帮助孩子获取未来所需的技能？如何降低碳排放对大气的影响？

我们正在探索使用人工智能解决这些问题——构建一个模型，让它进入某种自我监督模式，从模拟中学习（或者从自己观察特定领域的能力中学习），然后得到一个能显著提升应用程序性能的模AI模型。

Q：如何看待人工智能与人类就业的关系？

随着大型人工智能系统的不断发展，我们可以预期，这些进步将从根本上改变工作的性质。**有些岗位将不会存在，又会创造大量以前不存在的新岗位。**回顾历史，同样的事情发生在多种技术变革时期，比如电话、汽车、互联网。

我们需要更新工作的思考方式，确保公司有足够的人才储备，并为核心工作储备技能。AI 实际上加快了员工的工作速度，增强了核心工作流程的价值，就像穿着一双更好的跑鞋去参加马拉松。

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『MODA』30秒瞬间自动化妆，重现热门妆容的数字化妆师

https://www.foreo.com/institute/moda

MODA 结合了先进的3D打印技术与面部扫描技术。用户在手机 App 选择热门妆造或上传造型照片，MODA 将其直接传输到系统，并在30秒内对齐脸部，通过 2000 多个超细的喷嘴完成妆容喷绘涂抹。

面部测绘软件与生物识别镜片，可以分析面部特征与色素沉着，完成妆容定制。MODA的化妆步骤也非常专业合理：① 持久遮瑕、防晒保护和妆前乳；② 粉底、高光和轮廓；③ 眼部、脸颊和嘴唇细节优化。

『excelformulabot』将文本说明转换为 Excel 公式

https://excelformulabot.com/

Excel 公式生成器，借助 AI 在几秒钟内将文本说明转换为 Excel 公式，也可以解释公式含义，并将其翻译成13中语言。

『OpenAI · ChatGPT』OpenAI 推出爆款交互式对话模型 ChatGPT

https://openai.com/blog/chatgpt/

OpenAI 开放了一个支持交互式对话的 ChatGPT 模型，可以遵循提示中的指令并提供详细的响应：回答问题、承认错误、拒绝不适当的请求等。以下是官方示例（其实对中文的支持也很不错）：

团队使用了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，来自人类反馈的强化学习）训练模型。

• 步骤1：人工智能训练师分别扮演用户、AI助手两个角色进行对话，训练初始模型，并确定回答的基本策略。

• 步骤2：人工智能培训师与聊天机器人进行对话，收集比较数据（包括两个或多个按质量排名的模型响应），创建强化学习的奖励模型。

• 步骤3：使用近端策略优化（Proximal Policy Optimization）完成对上述模型的微调，并在此过程执行多次迭代。

ChatGPT 目前也有一些局限性，比如某些答案似是而非甚至比较荒谬，对调整输入措辞很敏感（稍微改写一些问题就可以正确回答），训练数据的偏差导致模型答案比较冗长，模型面对不明确的问题时会猜测用户意图给出答案（而不是请用户进一步澄清问题），以及模型可能存在的一些偏见问题等。

『Meta · PyTorch & on-device AI』PyTorch 如何将 AI 的强大功能引入计算机和智能手机

https://ai.facebook.com/blog/pytorch-ai-smartphones-computers/

我们刷手机并且在诸多App之间来回切换时，享受的许多体验都是由AI提供的。但是受限于延迟、带宽等因素，服务器端无法提供一些AI服务（如AR）。因此设备端（手机、平板电脑、智能眼镜等）运行人工智能的使用速度更快，隐私保护也更强；但需要解决电池小、处理器功能较低、内存较小等问题。本文分享了 Meta 工程师如何使用 PyTorch 实现个人设备的 AI 驱动。

为了提供基于 AI 的最佳产品体验，首先需要设备差异优化 AI 模型，实现最优的电池寿命、功耗、计算、大小和内存利用率——这就是 PyTorch 所擅长的地方。PyTorch 的 mobile runtime 非常小，适应于许多移动设备，允许开发人员在各种设备上高效、高效地执行 AI 模型。

Meta 的移动应用中，也在多个使用场景中采用这个这项技术：实时视频通话（Real-time video calling）、隐私保护机器学习（Privacy-preserving ML）、商业诚信（Business integrity）、智能目标快速推广（Smart Target Quick Promotion）等。

『World Cup 2022 CLI Dashboard』2022世界杯CLI仪表板，使用命令行追踪赛况

https://github.com/cedricblondeau/world-cup-2022-cli-dashboard

安装后可以在自己终端上实时追踪比赛进展，包括：比赛现场的进球、球队阵容、成员更换、积分榜、球员的数据统计（进球、黄牌、红牌）、历史结果查询、后续比赛预订等。

『Stable Diffusion PaperCut Model』剪纸风格的 Stable Diffusion 模型

https://huggingface.co/Fictiverse/Stable_Diffusion_PaperCut_Model

模型在剪纸图像上训练得到，在提示词中使用『PaperCut』就可以体验。

『Pretty Pytorch Text Classification』基于 Pytorch 的文本分类

https://github.com/HarryHe11/Pretty-Pytorch-Text-Classification

Pretty Pytorch Text Classification 项目是一个基于 Pytorch 的文本分类项目，包含模型训练、验证、测试模板，可以调整和适配到各种文本分类模型。

『Openblocks』Retool 替代平台，开源&免代码开发

https://github.com/openblocks-dev/openblocks

Openblocks 无需编程就可以创建一个 Web 应用，使用步骤也非常简单：连接到任何数据源或 API，使用可视化组件构建 UI，就可以团队内部使用或者服务客户。其中，Openblocks 的可视化UI生成器具有50+内置组件，模块与查询库支持复用。

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