前哨速览：Bernstein最新AI报告要点，苹果收购AR初创企业

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Apple推出价值3499美元的Vision Pro头戴式显示器，宣布这个市场正式迎来又一位巨头玩家。

目前，VR/AR头显市场主要玩家分别是Meta、ByteDance、三星和索尼。Meta和ByteDance提供不到500美元的头戴式显示器，Apple新产品的价格是Meta Quest 3的7倍。

Headset的出货量在2023年第一季度下降了50%以上， Meta占了出货量近一半；Meta在2019年以来在Meta Quest Store上投入了超过15亿美元，其中40个应用销售额超过1000万美元，是当之无愧的领军者。

Apple从高端切入的打法能否成果值得期待。

Bernstein详细研究了人工智能在各行各业中的应用，以及哪些公司可能因此受益或受损失，以下是一些亮点：

今年，花费在以人工智能为中心的系统上的资金将达到1540亿美元。尽管GPU因为短缺导致价格上涨，一定程度会抑制需求，但GPU市场的多倍扩张仍然不可避免。

如果需求保持不变并且像ChatGPT这样的服务达到了Google当前的搜索量，那么GPU的需求还将持续扩张。这对目前在此市场上占主导地位的Nvidia是有利的。

AI模型将变得更加有效率，但目前每次交互至少4美分的成本，让这项服务不是大多数玩家能够参与的，预计未来大型科技公司会占据主导地位。

报告引用了2020年CFA研究所的一项研究，发现只有5％的CFA用过AI进行风险管理。

整体看，由AI驱动的对冲基金业绩表现（复合增长率为9.8％）一直优于更广泛的对冲基金（5.8％），预计使用AI进行投资将会增加。

AI可以通过平台和生产力效率帮助电子商务公司削减运营成本，但这是一把双刃剑，有一些不利因素和障碍。最大的在线购物平台面临流量被AI把控的风险，这短期不会冲击销量，但对客户忠诚度有影响。

在线旅行社有望从AI技术中受益，因为AI能提供更定制化的旅游服务，在这个行业中2019年到2022年有较高市场份额的公司都在投资于AI。

《华尔街日报》独家报道，Reddit 计划裁撤 90 名员工并减少招聘，相当于公司 2000 名员工的约 5%。

AI变革中，Reddit管理层认为平台数据被AI公司随意使用，对他们造成不利影响，他们将对平台数据提供API接口，并为此收费。

这一举措受到了平台用户的抵制，多个板块用户发起了匿名的「互联网罢工」。

Insider报道，一篇关于 Altman 与开发人员和创始人举行的闭门会议的博文，介绍OpenAI 首席执行官 Sam Altman 私下向开发人员保证，除了 ChatGPT 之外，OpenAI不会开发更多应用，不会与开发者社群产生冲突。

该帖子已被删除，文中还提到，OpenAI目前担心的是芯片短缺。

红杉内部人士表示，公司为了抓住AI机会，推出了公共 AI 办公时间，举办盛大的峰会，通过多种形式吸引创始人，希望巩固其在 AI 时代的地位。

Sequoia Capital的合伙人Pat Grady和Sonya Huang最近在公开博客文章中表示，他们看好生成式人工智能，并邀请创业者将其想法和提案发送到他们的邮箱中 Sequoia Capital的团队成员把人工智能作为首要任务，其中超过一半的新投资都集中在人工智能领域，包括Harvey和LangChain等公司。

Sequoia Capital在人工智能领域的投资是一个长期的计划，该公司的投资重点是应用层。最近，红杉在Mission Street的办公室为100多位人工智能领域的领军人物举办了一场私人会议，名为Ascent。

The Verge报道，苹果公司已经收购了总部位于洛杉矶的AR初创公司Mira，该公司制造的AR头显供其他公司和美国军方使用。

Mira此前已经筹集大约1700万美元资金，并与美国空军和海军签订合同，该公司的的产品还被用于日本任天堂世界的Mario Kart游乐设施。

苹果公司在收购中至少吸纳了Mira的11名员工。该消息在Apple Vision Pro发布第二天公开，收购金额未知。

据两名前员工称，苹果前设计主管乔尼·艾夫（Jony Ive）曾是这家初创公司的顾问。

传统机器人训练使用比例型更新规则 (PTUR)，在执行更复杂任务时会遇到限制。

新研究使用分数幂更新规则 (FPUR)，使用分数幂对误差进行更新，其更新速度比PTUR更快，从而导致更快达到训练成果。

该方法已被证明可用于单输入单输出线性系统中，可用于其他重复性系统，如自动驾驶车辆、无人机和康复机器人。

论文：Enhancing Iterative Learning Control With Fractional Power Update Law

研究人员设计了一种计算模型，可以预测喜悦、感激、困惑、后悔和尴尬等情绪。

该模型基于囚徒困境的经典博弈原理，设计了三个模块，其中第一个模块通过逆向规划推断人的偏好和信念；第二个模块将游戏的结果与每个玩家的期望进行比较；第三个模块根据结果和已知的期望预测参赛者可能的情绪。

该模型表现出了比以前任何情感预测模型更好的预测能力。

论文：Emotion prediction as computation over a generative theory of mind

研究人员开发出一种新的人工智能框架，能够分析、分类人与人之间的对话，通过恰当反馈培训团队能力。

这个框架建立在「Text-to-Text Transfer Transformer (T5)」之上，该模型是研究人员使用美国军方演习收集的团队协作数据，通过AI大语音模型训练。

新的框架使用较小的T5模型就能获得分析结果，速度快且不需要超级计算机，下一步将与语音识别结合，提供实时分析反馈。

论文：Robust Team Communication Analytics with Transformer-Based Dialogue Modeling

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